胡逸飛 李子龍

（1.中國銀行河北省分行 河北 石家莊市 050000；2.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院 河北 石家莊市 050000）

一、引言

黨的十八大以來，習(xí)近平總書記提出的“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展理念已經(jīng)深入人心，金融部門支持生態(tài)文明建設(shè)是義不容辭的責(zé)任。2019 年的政府工作報(bào)告指出，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的必然要求，是解決污染問題的根本之策。商業(yè)銀行作為我國金融系統(tǒng)中最重要的部門，可以利用它獨(dú)特的市場優(yōu)勢，廣泛地籌集社會資金并提供專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，為綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型升級提供有力的支持。根據(jù)人民銀行的統(tǒng)計(jì)資料，截至2020 年年末，我國本外幣綠色貸款余額為11.95 萬億元，同比增長了16.93%。其中單位綠色貸款余額達(dá)11.91 萬億元，占同期企業(yè)及其他單位貸款增速10.8%個(gè)百分點(diǎn)；2020 年全年共新增2 萬億元，占同期企業(yè)及其他單位貸款增量的16.5%?？梢?，綠色信貸雖然是一種新興的業(yè)務(wù)，但其已經(jīng)初見端倪，發(fā)展速度也不容小覷。

由于綠色信貸主要投放于環(huán)保和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，具有周期較長、取得收益較慢、潛在風(fēng)險(xiǎn)較高的特點(diǎn)，因此綠色信貸在調(diào)整銀行信貸結(jié)構(gòu)的同時(shí)，也會對銀行的整體經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定影響。通過梳理現(xiàn)有關(guān)于綠色信貸的研究文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)者的研究角度集中于綠色信貸對銀行績效的影響，關(guān)于綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的文獻(xiàn)則相對較少，也尚無統(tǒng)一的研究結(jié)論。一方面，有研究指出綠色信貸在一定程度能夠提高銀行的經(jīng)營績效（Biswas，2016；李蘇等，2017；張琳和廉永輝，2019），提高銀行市場競爭力（高曉燕和高歌，2018；Eshet，2017）和社會形象（Chami 等，2002）；另一方面，一些學(xué)者則認(rèn)為綠色信貸會提高銀行經(jīng)營成本（Scholtens 和Dam，2007；Wright，2012）并削弱其盈利能力（張穎和吳桐，2018；胡乃武和曹大偉，2011）。

鑒于此，在既有文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，本文以綠色信貸作為研究對象，實(shí)證分析綠色信貸業(yè)務(wù)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文的研究從以下幾個(gè)方面對既有文獻(xiàn)進(jìn)行補(bǔ)充：首先，現(xiàn)階段對于綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的研究多局限于理論層面的討論，缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐。據(jù)此，本文在梳理綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)作用機(jī)制的基礎(chǔ)上，利用33 家銀行的微觀財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)。其次，本文在研究綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建交互項(xiàng)分析銀行不同微觀特征對二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，從而更清楚地識別綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理。第三，本文的研究在為商業(yè)銀行自身風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)以及可持續(xù)發(fā)展提供理論指導(dǎo)與操作指南的同時(shí)，也對政府更有效地指導(dǎo)綠色信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展，具有一定的參考價(jià)值。

二、理論分析與研究假設(shè)

商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)對自身可能產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)緩釋的作用。具體而言：（1）隨著國家環(huán)保政策的愈發(fā)嚴(yán)格，污染企業(yè)的生存空間逐漸被壓縮，隨時(shí)面臨著被處罰金甚至是停業(yè)整頓的風(fēng)險(xiǎn)，這無疑對企業(yè)償還銀行貸款造成了壓力。銀行很有可能會無法收回之前對污染企業(yè)發(fā)放的信貸資金，從而增加自身面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。發(fā)放綠色信貸則可以幫助銀行調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)，壓縮“兩高一?！逼髽I(yè)的貸款（張穎和吳桐，2018），從而有效控制銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，銀行通過向環(huán)保企業(yè)、新興技術(shù)企業(yè)發(fā)放綠色信貸，不僅能夠促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，還可以倒逼污染企業(yè)進(jìn)行環(huán)保技術(shù)的升級改造（程俊杰，2015），間接提高已經(jīng)獲得貸款企業(yè)的盈利能力和經(jīng)濟(jì)效益，增強(qiáng)企業(yè)的還款能力，從側(cè)面降低銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。（2）對于銀行而言，聲譽(yù)價(jià)值是其經(jīng)營發(fā)展的根本和前提，聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)是對銀行經(jīng)濟(jì)價(jià)值威脅最大的風(fēng)險(xiǎn)。隨著居民和企業(yè)環(huán)保意識的不斷提高，人們越發(fā)關(guān)注銀行是否積極履行了環(huán)境責(zé)任（王小江，2017）。商業(yè)銀行若繼續(xù)向污染企業(yè)提供資金或者支持污染項(xiàng)目的建設(shè)，不僅自身會面臨較大的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露，更會引起自身聲譽(yù)的下跌（Chami 等，2002），引發(fā)經(jīng)營上的巨大虧損。而綠色信貸則體現(xiàn)了銀行履行社會責(zé)任，可以提高自身的品牌價(jià)值，樹立良好的社會形象?；诖耍疚奶岢龌A(chǔ)理論假設(shè)H1：

H1：擴(kuò)大綠色信貸的規(guī)?？梢燥@著降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

不良貸款率衡量了銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)，其數(shù)值越大，表示信用風(fēng)險(xiǎn)越高。近些年部分銀行較高的不良貸款率主要是由于企業(yè)的違約行為所致，尤其是“兩高一?！逼髽I(yè)因?yàn)檫`反環(huán)保政策而遭受處罰所引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)最為嚴(yán)重，直接導(dǎo)致銀行資產(chǎn)質(zhì)量的大幅度下滑，不良貸款率顯著提高（胡乃武和曹大偉，2011）。由此可見，資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不合理是導(dǎo)致銀行不良貸款率增加的主要因素。不良資產(chǎn)率較高的銀行通過向綠色環(huán)保企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)發(fā)放綠色信貸，嚴(yán)格限制資金流向高污染、高能耗企業(yè)，一方面可以優(yōu)化自身資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，降低風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)在客戶規(guī)模中的占比，從而降低自身所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)，另一方面則可以利用在資金市場中形成的“綠色聲譽(yù)”，樹立良好的社會形象，降低潛在的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。基于此，本文提出理論假設(shè)H2：

H2：資產(chǎn)質(zhì)量較差的銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

銀行的資產(chǎn)負(fù)債率是賬面負(fù)債與賬面資本之比，其數(shù)值越小，表示銀行償還債務(wù)的能力越強(qiáng)，有利于銀行提高自身抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。由于某種原因?qū)е掳l(fā)放的貸款無法按時(shí)收回時(shí)，銀行過高的資產(chǎn)負(fù)債率會加重其經(jīng)營負(fù)擔(dān)，容易導(dǎo)致銀行周轉(zhuǎn)發(fā)生困難，加劇銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)（劉信群和劉江濤，2013）。同時(shí)，資產(chǎn)負(fù)債率也可衡量銀行自身流動性水平，資產(chǎn)負(fù)債率高的銀行流動性相對較差，由于綠色信貸的資金主要投向綠色交通運(yùn)輸、可再生能源及清潔能源、新能源和節(jié)能環(huán)保等項(xiàng)目，這些項(xiàng)目的經(jīng)營周期較長，需要穩(wěn)定的長期資金支持，因此綠色信貸會加劇銀行資金供給和需求的期限錯(cuò)配問題（馬駿，2015）。而流動性水平較低的銀行由于負(fù)債水平過高或者資產(chǎn)持有不足，一方面受到負(fù)債規(guī)模的影響開展綠色信貸業(yè)務(wù)較為吃力，若大量運(yùn)用歸屬其他業(yè)務(wù)的資金則會對盈利產(chǎn)生負(fù)面影響；另一方面，由于快速獲取低成本融資的能力不足（辛兵海和劉雪薇，2018），只能通過頻繁地同業(yè)拆借進(jìn)行融資，這無疑會增加銀行自身的經(jīng)營成本，擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)敞口（辛兵海和陶江，2018）?；诖?，本文提出理論假設(shè)H3：

H3：資產(chǎn)負(fù)債率低的銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

綠色信貸業(yè)務(wù)本質(zhì)上仍是一種貸款，其收益來源于銀行的存貸利差，但與傳統(tǒng)的信貸業(yè)務(wù)相比，綠色信貸產(chǎn)品的收益回報(bào)較低、周期較長，因此會在一定程度上擠占銀行的資源和收益（張琳和廉永輝，2019）。對于過度依賴?yán)羰杖胱鳛橹饕麃碓吹纳虡I(yè)銀行而言，既有資源和收益受到的擠出效應(yīng)會更加明顯，其收入結(jié)構(gòu)受到?jīng)_擊的影響更大，從而加劇了自身的風(fēng)險(xiǎn)波動。而經(jīng)營多元化程度高的銀行一方面可以通過發(fā)展以傭金、手續(xù)費(fèi)為主的中間業(yè)務(wù)補(bǔ)償綠色信貸的資源擠出效應(yīng)，豐富自身的收入渠道，增強(qiáng)自己的盈利能力，實(shí)現(xiàn)收益與風(fēng)險(xiǎn)的平衡；另一方面，還可以通過創(chuàng)新開展其他非銀行類金融業(yè)務(wù)，如綠色證券、綠色基金和綠色保險(xiǎn)等，為綠色信貸業(yè)務(wù)提供充足的資金支持（顧曉安和王鵬程，2015），從而在促進(jìn)綠色信貸發(fā)展的同時(shí)，強(qiáng)化自身抗風(fēng)險(xiǎn)能力?；诖?，本文提出理論假設(shè)H4：

H4：多元化經(jīng)營程度高的銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

與全國性股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行相比，除政府隱形擔(dān)保之外，國有大型商業(yè)銀行發(fā)放綠色信貸還兼具規(guī)模優(yōu)勢和人才優(yōu)勢。一方面，國有大型商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模大，不僅資金實(shí)力雄厚，客戶群體也較為廣泛，在研發(fā)制定綠色信貸產(chǎn)品政策時(shí)，具有規(guī)模優(yōu)勢，能夠降低其營業(yè)成本（任康鈺和張晨希，2018）。同時(shí)國有大型銀行在監(jiān)管套利交易方面動機(jī)更弱，即通過一些高風(fēng)險(xiǎn)同業(yè)業(yè)務(wù)渠道拓展業(yè)務(wù)的動機(jī)也較股份制及城商行更弱（于博和吳菡虹，2020），即在進(jìn)行綠色信貸方面，更具資金投入優(yōu)勢。因此，在同等情況下，國有大型商業(yè)銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)的收益更多。另一方面，國有大型商業(yè)銀行不僅儲備人才多，更擁有較多與綠色信貸相關(guān)的專業(yè)人才，設(shè)置了較為完善的綠色信貸統(tǒng)計(jì)和評價(jià)體系，在開展綠色信貸業(yè)務(wù)時(shí)能夠有效控制風(fēng)險(xiǎn)。基于此，本文提出理論假設(shè)H5：

H5：國有大型商業(yè)銀行通過綠色信貸降低自身風(fēng)險(xiǎn)的作用更強(qiáng)。

三、變量選擇與模型設(shè)定

（一）計(jì)量模型

1.基本計(jì)量模型

為分析綠色信貸業(yè)務(wù)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，結(jié)合已有文獻(xiàn)的研究特點(diǎn)，本文設(shè)定如式（1）的靜態(tài)面板計(jì)量模型進(jìn)行回歸分析：

其中，變量的下標(biāo)i 和t 分別表示銀行個(gè)體以及時(shí)間。z_score為銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)距離指標(biāo)，是銀行風(fēng)險(xiǎn)的代理變量；lngl是綠色信貸，即本文的核心解釋變量；X為微觀和宏觀控制變量的集合，旨在控制模型可能存在的內(nèi)生性問題。所有解釋變量均滯后一期。λ為個(gè)體固定效應(yīng)；ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

已有的相關(guān)研究結(jié)論指出，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)具有一定的滯后特性，即過往的風(fēng)險(xiǎn)積聚對當(dāng)期會產(chǎn)生一定影響。因此本文在基準(zhǔn)模型中加入了銀行風(fēng)險(xiǎn)變量的滯后期，用于控制風(fēng)險(xiǎn)的跨期平滑效應(yīng)。

模型（2）中的z_score為銀行風(fēng)險(xiǎn)的滯后變量。由于差分GMM 估計(jì)方法會損失一定的樣本信息，影響整體估計(jì)效率，因此本文選用更有效的系統(tǒng)GMM 方法對動態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)。

（二）數(shù)據(jù)來源

國家環(huán)?？偩?、中國人民銀行、原中國銀監(jiān)會于2007 年聯(lián)合發(fā)布了 《關(guān)于落實(shí)環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的意見》，各主要商業(yè)銀行開始披露其綠色信貸信息，因此出于對數(shù)據(jù)可得性與連續(xù)性的考慮，本文研究的樣本為2007—2018 年33 家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，具體包含5 家國有大型商業(yè)銀行、11 家全國性股份制商業(yè)銀行、13 家城市商業(yè)銀行以及4 家農(nóng)村商業(yè)銀行，樣本范圍較為廣泛，覆蓋了我國各類型的銀行。本文中所用的綠色信貸數(shù)據(jù)為手工整理，來源于各商業(yè)銀行每年公布的《社會責(zé)任報(bào)告》，銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，對于銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的缺漏值，通過查詢各銀行公布的年度報(bào)告進(jìn)行有效補(bǔ)充。

（三）變量說明

2.核心解釋變量綠色信貸（lngl）。本文選取各家商業(yè)銀行社會責(zé)任報(bào)告中公布的綠色信貸余額作為綠色信貸的代理變量。同時(shí)為減輕和規(guī)避可能存在的異方差問題，本文對綠色信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)化處理。

3.控制變量。為保證估計(jì)的有效性，本文從微觀和宏觀兩方面分別選取了控制變量。在微觀方面，本文共選取了不良貸款率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈利息收入占比等三個(gè)銀行特征控制變量。

不良貸款率（npl）用于反映銀行的資產(chǎn)質(zhì)量。按照銀行貸款的五級分類法，不良貸款包括次級類、可疑類和損失類貸款，不良貸款率為銀行不良貸款與信貸余額的比值，銀行的不良貸款率越高，則風(fēng)險(xiǎn)越大。資產(chǎn)負(fù)債率（dar）也稱舉債經(jīng)營比率，其數(shù)值等于銀行的賬面負(fù)債與賬面資本之比，用于衡量銀行償還債務(wù)的能力和流動性水平，該指標(biāo)數(shù)值越大，說明銀行債務(wù)壓力越大和流動性水平越差、破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)較高。利息凈收入占比（income）用于衡量銀行收入的多元化程度，其數(shù)值等于銀行利息凈收入與營業(yè)收入的比值，該值越大，說明銀行的收入越依賴存貸利差，多元化經(jīng)營程度越低，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較高。

本文在宏觀方面選取了同業(yè)拆借利率與銀行業(yè)景氣指數(shù)，以控制貨幣市場和行業(yè)變動的影響。同業(yè)拆借利率（r），本文選用上海銀行間同業(yè)拆放利率（Shibor）中的1 年期品種，旨在控制由于貨幣市場的波動對銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)造成的影響。一般而言，同業(yè)拆借利率下降，可以減少銀行的經(jīng)營成本，降低風(fēng)險(xiǎn)水平。銀行業(yè)景氣指數(shù)（jq）的數(shù)值大小反映了銀行業(yè)整體的變化情況，當(dāng)銀行業(yè)整體較為繁榮時(shí)，行業(yè)景氣指數(shù)的值較大，銀行個(gè)體的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也較小。

表1 列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息。在銀行資產(chǎn)質(zhì)量方面，不良貸款率（npl）的均值為1.25%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.48，說明我國商業(yè)銀行整體上信用風(fēng)險(xiǎn)較低，但同時(shí)應(yīng)注意到，其最大值為4.32%，已接近監(jiān)管的紅線要求，因此部分銀行面臨較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。在償債能力方面各銀行之間存在差異，資產(chǎn)負(fù)債率（dar）的最高值為96.45%，但最低值僅為90.22%，表現(xiàn)出差異化的杠桿水平。利息凈收入占比（income）的均值為77.71%，標(biāo)準(zhǔn)差為9.77，最大值達(dá)99.76%，說明我國絕大多數(shù)商業(yè)銀行仍以利息凈收入作為盈利的來源，在業(yè)務(wù)經(jīng)營方面存在同質(zhì)化現(xiàn)象。在宏觀變量方面，1 年期Shibor 的報(bào)價(jià)波動較小，銀行間拆借市場整體較為穩(wěn)定；銀行業(yè)景氣指數(shù)（jq）的均值為72.47，說明我國商業(yè)銀行整體發(fā)展情況較為健康。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、基本回歸分析

為驗(yàn)證本文基本假設(shè)H1，基于模型（1）和（2）進(jìn)行實(shí)證分析，表2 列示了回歸結(jié)果。就靜態(tài)模型（1）而言，結(jié)果如表2 中第（1）-（2）列所示，Hausman 統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果說明，固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。同時(shí)，本文使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行修正，以弱化異方差問題對統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)效率的影響。就動態(tài)面板模型（2）而言，結(jié)果如表2 中第（3）-（4）列所示，Hansen 檢驗(yàn)和序列相關(guān)檢驗(yàn)均支持動態(tài)面板模型設(shè)定的有效性。具體而言，Hansen 統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果表明工具變量設(shè)定有效，AR（1）檢驗(yàn)的P 值分別為0.004 和0.005，表示隨機(jī)擾動項(xiàng)的差分在1%的顯著水平下存在一階自相關(guān)，同時(shí)AR（2）檢驗(yàn)的P 值分別為0.260 和0.281，說明隨機(jī)擾動項(xiàng)的差分不存在二階自相關(guān)。

表2 的第（1）列和第（3）列僅控制了銀行特征的微觀變量，第（2）和第（4）列同時(shí)控制微觀和宏觀變量，以進(jìn)一步檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。從表2 中可以看出，第（1）—（4）列中的核心解釋變量（lngl）的系數(shù)符號始終顯著為正，說明綠色信貸對于銀行風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的緩釋作用，即商業(yè)銀行擴(kuò)大綠色信貸規(guī)模可以有效降低自身的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，驗(yàn)證了本文之前提出的基本假設(shè)H1。

表2 綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸分析

同時(shí)觀察其他的控制變量可以發(fā)現(xiàn)，利息凈收入占比（income）的系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，說明銀行依賴?yán)钍杖氲某潭仍降?，即收入的多元化程度越高，其抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)，銀行現(xiàn)在大力發(fā)展表外業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀也支撐了本文的這一結(jié)論。不良貸款率（npl）的系數(shù)符號為負(fù)，說明資產(chǎn)質(zhì)量的惡化會擴(kuò)大銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，這與事實(shí)和已有的研究結(jié)論相吻合。銀行資產(chǎn)負(fù)債率（dar）的系數(shù)符號為負(fù)，與預(yù)期一致，表明較高的杠桿水平放大了銀行的風(fēng)險(xiǎn)敞口。

五、進(jìn)一步分析

（一）基于交互項(xiàng)的異質(zhì)性分析

為研究銀行的異質(zhì)性特征對綠色信貸影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文在對銀行的微觀特征變量進(jìn)行去中心化處理的基礎(chǔ)上，構(gòu)造其與綠色信貸變量的交互項(xiàng)加入模型，從而解釋由于銀行異質(zhì)性所帶來調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體模型如下：

表3 列示出了回歸結(jié)果，其中的（1）—（4）列分別是綠色信貸（lngl）與銀行不良貸款率（npl）、資產(chǎn)負(fù)債率（dar）、利息凈收入占比（income）和銀行類型（type）的交互項(xiàng)，其中type 變量為虛擬變量，當(dāng)其取值為1 時(shí)表示銀行類型為國有大型商業(yè)銀行。從表3 中可以看出，核心解釋變量綠色信貸（lngl）的系數(shù)仍保持較高的顯著水平（支持了本文的假設(shè)H1），交互項(xiàng)中的控制變量也較為顯著。

1.lngl*npl表示綠色信貸與不良貸款率的交互項(xiàng)，其系數(shù)在5%的置信水平下顯著為正，說明信貸資產(chǎn)質(zhì)量較差的銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)，可以更有效的降低自身風(fēng)險(xiǎn)水平，強(qiáng)支持了假設(shè)H2。這說明，開展綠色信貸業(yè)務(wù)能夠幫助銀行逐漸退出“兩高一?！毙袠I(yè)，引導(dǎo)信貸資金流入有利于環(huán)保發(fā)展的企業(yè)和行業(yè)中，有效地降低了自身所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。而這種通過資產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整從而降低風(fēng)險(xiǎn)的邊際效果，在高不良貸款率的企業(yè)則更為顯著。

2.lngl*dar表示綠色信貸與銀行資產(chǎn)負(fù)債率的交互項(xiàng)，該變量的系數(shù)在1%的置信水平下顯著為負(fù)，說明資產(chǎn)負(fù)債率低的銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)可以更有效的降低自身風(fēng)險(xiǎn)，理論假設(shè)H3 得到驗(yàn)證。綠色信貸在本質(zhì)上仍是一種信貸產(chǎn)品，是商業(yè)銀行的資產(chǎn)，因此在銀行負(fù)債水平相近的情況下，資產(chǎn)規(guī)模大的銀行更有能力開展綠色信貸業(yè)務(wù)，從而增強(qiáng)了綠色信貸對風(fēng)險(xiǎn)的緩釋效果。

3.lngl*income是綠色信貸與銀行利息收入占比的交互項(xiàng)，該變量的系數(shù)在10%的置信水平下顯著為負(fù)，表示收入多元化程度高的銀行開展綠色信貸所帶來的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用更強(qiáng)，理論假設(shè)H4 成立。這表明收入多元化的銀行經(jīng)營模式更為復(fù)雜，開展資產(chǎn)證券化等表外業(yè)務(wù)、非利息收入業(yè)務(wù)的能力更強(qiáng)，在一定程度上能夠抵消開展綠色信貸業(yè)務(wù)所帶來的短期沖擊，因而降低風(fēng)險(xiǎn)的效果與高度依賴?yán)钍杖氲你y行相比更為明顯。

4.lngl*type表示綠色信貸與銀行類型的交互項(xiàng)，該變量系數(shù)在1%的置信水平下顯著為正，說明國有銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用效果更強(qiáng)，驗(yàn)證了本文之前提出的假設(shè)H5。這表明，國有大型商業(yè)銀行的規(guī)模優(yōu)勢和人才優(yōu)勢，為其開展綠色信貸業(yè)務(wù)提供了有效支撐。

（二）交互項(xiàng)的邊際效應(yīng)分析

從表3 的估計(jì)結(jié)果可以看出，商業(yè)銀行的不良貸款率、資產(chǎn)負(fù)債率以及利息凈收入占比等自身特征對綠色信貸與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系存在顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)。上述模型的估計(jì)系數(shù)反映了在平均意義上調(diào)節(jié)效應(yīng)的大小，但卻無法描述綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響如何隨銀行微觀特征的變化而變化。基于此，本文在模型（3）—（5）的兩邊對綠色信貸求偏導(dǎo)數(shù)，從而得到綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響程度，并在此基礎(chǔ)上繪制圖1，利用更直觀地方式描述在銀行微觀特征的不同取值上，綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，圖中的橫軸表示銀行的微觀特征，直線表示邊際效用，直線上下方的柱形陰影表示95%的置信區(qū)間。

表3 綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響

圖1 銀行異質(zhì)性特征對綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的邊際效應(yīng)

從圖1 中可以明顯發(fā)現(xiàn)：一是不良貸款率的邊際效應(yīng)曲線斜率為正，表明隨著不良貸款率的提高，綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的緩釋作用也更強(qiáng)；二是資產(chǎn)負(fù)債率的邊際效應(yīng)曲線斜率為負(fù)，表明銀行杠桿水平越高（資產(chǎn)負(fù)債率越高），綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的緩釋作用越弱；三是利息凈收入占比的調(diào)節(jié)效應(yīng)曲線斜率為負(fù)，表明隨著銀行經(jīng)營多元化程度的降低，綠色信貸對銀行風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用也逐漸降低。

六、研究結(jié)論與建議

本文利用2007 年至2018 年33 家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，構(gòu)建非平衡面板模型實(shí)證檢驗(yàn)了綠色信貸對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究結(jié)果表明：（1）綠色信貸對商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響，擴(kuò)展綠色信貸業(yè)務(wù)規(guī)模有助于商業(yè)銀行降低自身的風(fēng)險(xiǎn)。（2）信貸資產(chǎn)質(zhì)量較差、資產(chǎn)負(fù)債率較低以及多元化經(jīng)營程度高的銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)能更有效地降低自身風(fēng)險(xiǎn)。（3）與全國性股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行相比，國有大型商業(yè)銀行發(fā)放綠色信貸具有更明顯的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用。本文的研究結(jié)論對于今后綠色信貸業(yè)務(wù)的開展與監(jiān)管具有如下啟示：

第一，商業(yè)銀行應(yīng)穩(wěn)步發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)，提高綠色信貸業(yè)務(wù)的管理水平。本文的研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展能夠顯著降低銀行自身的風(fēng)險(xiǎn)水平。尤其是在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的宏觀背景下，商業(yè)銀行更應(yīng)認(rèn)識到發(fā)展綠色信貸不僅是我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的要求，也是實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健經(jīng)營的業(yè)務(wù)選擇。因此，為更好地發(fā)揮綠色信貸業(yè)務(wù)緩釋風(fēng)險(xiǎn)的作用，商業(yè)銀行首先應(yīng)在日常經(jīng)營中，堅(jiān)持審慎經(jīng)營的理念，將資產(chǎn)負(fù)債率控制在合理區(qū)間內(nèi)，避免因持有過高的杠桿加劇自身風(fēng)險(xiǎn)波動；其次，商業(yè)銀行應(yīng)建立完善的綠色信貸授信管理體系，引進(jìn)專業(yè)人才促進(jìn)綠色信貸的發(fā)展，促成綠色信貸業(yè)務(wù)與銀行風(fēng)險(xiǎn)的良性互動；最后，一些不良貸款率較高的區(qū)域性商業(yè)銀行則可通過發(fā)展綠色信貸業(yè)務(wù)，在保證盈利性的基礎(chǔ)上穩(wěn)步降低不良貸款率，縮減不良貸款規(guī)模，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健經(jīng)營。

第二，加強(qiáng)綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新，推進(jìn)綠色金融債、綠色保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)的開發(fā)。本文的研究說明，銀行多元化經(jīng)營程度越高，綠色信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)緩釋作用越強(qiáng)。與發(fā)達(dá)國家相比，我國綠色金融產(chǎn)品的種類較為匱乏，不能覆蓋多層次、多類型的資金需求者?，F(xiàn)階段我國商業(yè)銀行的綠色業(yè)務(wù)以綠色信貸為主，相關(guān)產(chǎn)品的延伸程度不足，導(dǎo)致產(chǎn)品的客戶群體較為單一，失去了部分潛在優(yōu)質(zhì)客戶。因此，銀行在開展綠色信貸業(yè)務(wù)時(shí)，應(yīng)注重其產(chǎn)品延伸性，要加強(qiáng)銀行綠色項(xiàng)目咨詢、綠色金融債和綠色保險(xiǎn)等相關(guān)產(chǎn)品的創(chuàng)新，以提高非利息收入水平，擴(kuò)大收入來源，保證收益，從而降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)可發(fā)行綠色信貸資產(chǎn)支持證券，充裕銀行流動性。

第三，政府應(yīng)扶持綠色行業(yè)和綠色金融的發(fā)展，鼓勵(lì)銀行發(fā)放綠色信貸。由于綠色行業(yè)發(fā)展存在周期性長、投資收益見效慢的特點(diǎn)，政府應(yīng)加大對綠色行業(yè)的扶持，如采取優(yōu)惠的稅收和利率政策等，促進(jìn)綠色行業(yè)的發(fā)展。政府也可以通過制定激勵(lì)政策以刺激銀行發(fā)放綠色信貸，如適當(dāng)降低綠色信貸的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重等，從而在促進(jìn)綠色金融體系建設(shè)的同時(shí)，降低企業(yè)的違約率，提高銀行的經(jīng)營效率，平抑銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。