绿色信贷对商业银行的异质性效率激励——基于Meta-Frontier DEA框架的实证研究.pdf
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1、910.中国改革发展研究Vol.41 No.5JOURNAL OFHAINAN UNIVERSITY(HUMANITIES&SOCIAL SCIENCES)第4 1 卷第5 期Sept.2023海南大学学报()人文社会科学版)2023年9 月绿色信贷对商业银行的异质性效率激励一基于Meta-FrontierDEA框架的实证研究戴利研“,李超,毛明海b(辽宁大学a.国际经济政治学院;b.李安民经济研究院,辽宁沈阳1 1 0 1 36)【摘要】绿色信贷政策是助力实现中国“双碳”目标的重要举措。以往国内的绿色信贷主要依靠国有银行推动,随着政策体系的完善,非国有银行也开始系统性地在信贷业务中落实环保原
2、则。论题结合商业银行履行环境责任的阶段划分假说,提出中国国有银行与非国有银行的绿色信贷发展阶段存在差异,并分析了处于不同发展阶段的绿色信贷对以上两类银行经营效率产生的影响。本研究利用Meta-Frontier框架下的DEA方法测算了中国2 8 家上市银行的经营效率,并将该效率值分解为技术创新效应与技术领导效应。在此基础上的Tobit回归结果表明,绿色信贷政策促进了两类商业银行总体经营效率的提高,但其对国有银行效率的正向边际影响更强,国有银行的技术创新效应更加显著。这种异质性效率激励作用使得国有银行与非国有银行间的效率差距呈缩小趋势。以上研究对两类商业银行未来高质量、可持续地发展绿色信贷具有有益
3、的借鉴意义。【关键词绿色信贷;商业银行;效率;异质性;数据包络分析中图分类号F832.4文献标志码A文章编号1 0 0 4-1 7 1 0(2 0 2 3)0 5-0 0 9 1-1 1DOI 10.15886/ki.hnus.202209.0210一、引言2020年,中国在联合国大会上宣布了本国实现“碳达峰、碳中和”的时间节点,“双碳”目标的提出要求中国加快建设“绿色低碳循环发展”的经济体系,顺利实现产业结构转型。中国人民银行行长易纲根据多方面测算结果指出,实现“双碳”目标所需的资金规模将达到百万亿人民币级别,在国内以间接融资为主导的金融体系下,商业银行无疑成为了绿色融资的关键参与者,银行的
4、经营效率不仅关乎自身的竞争能力,还决定着其为绿色实体经济发展服务的质量。重大的现实意义使商业银行效率问题受到金融监管当局、学界、业界等的多方关注。过去一个阶段,中国已经形成以绿色信贷指引为核心,以绿色信贷统计制度和考核评价机制为两大基石的政策体系。在该体系的激励与规范下,国内的绿色信贷自2 0 1 2 年开始进人规模化发展阶段,除原先起步较早的大型国有银行外,更多股份制银行、地方性商业银行开始系统化地在信贷业务中纳人环保原则,绿色贷款在银行个体贷款总额中的占比普遍提高。自上而下的推动模式与不断完善的顶层设计使信贷绿色化成为大势所趋,未来中国商业银行的决策难点已经从“要不要落实绿色信贷”向“以何
5、种战略目标落实绿色信贷”转变,是选择将绿色信贷业务作为迎合政策的权宜之计,还是作为加快金融创收稿日期 2 0 2 2-0 9-0 2基金项目】辽宁省“兴辽英才计划”项目资助(XLYC2007202);国家社会科学基金重大项目(2 1 VGQ027);韩国教育部研究项目(AKS-2018-0LU-2250002);辽宁大学亚洲研究中心项目(Y202111)【作者简介】戴利研(1 9 8 4-),女,吉林敦化人,辽宁大学国际经济政治学院、俄罗斯东欧中亚研究中心、朝鲜韩国研究中心教授,博士,主要从事计量经济学研究。中国人民银行行长易纲在2 0 2 1 中国发展高层论坛圆桌会的讲话,“用好正常货币政策
6、空间推动绿色金融发展”,https:/ 期海南大学学报(文社会科学版)新,打造竞争优势的ESC战略。要回答这项决策难题,需要认清绿色信贷过去对商业银行的经营带来了何种性质的影响。国内已有学者 前瞻性地指出随着银行金融机构大量实施绿色信贷,竞争加剧导致进入该领域的额外收益下降,现有银行的积极性将递减,从长远来看,银行个体只有在这个过程中不断提高经营效率,才能保证绿色信贷可持续、高质量发展。从绿色信贷在中国的发展情况看,国有银行与非国有银行间的差异日益凸显,前者绿色贷款增速较为稳定,而后者的绿色贷款规模则出现了波动与回落的情况。中国的国有银行开展绿色信贷的时间更早,国际经验表明商业银行履行环境责任
7、存在着不同的发展阶段,依次包括抗拒、预防性参与、进取及可持续发展四个阶段 2-3,处于不同阶段的个体践行环保原则受到的影响不同。因而,研究绿色信贷对银行经营效率的影响,不能仅局限于行业整体层面,还应分析国有银行与非国有银行间政策效果的异质性。本文基于Meta-FrontierDEA框架,通过划分组群前沿很好地考虑了以上两类银行经营的异质性,同时通过该框架将测算的综合效率分解为技术创新效应与技术领导效应,进一步分析绿色信贷对两类银行金融创新和相对效率差距的影响。此外,本文的边际贡献还包括引人银行ESG声誉作为中介变量,为绿色信贷作用的声誉机制提供了新的检验。二、文献综述与现实依据(一)文献综述对
8、于商业银行开展绿色信贷对其经营的影响问题,过往文献进行了较为丰富的研究,多数文献从财务绩效层面展开分析。如在银行经营的安全性层面,已有研究表明绿色信贷政策通过提高绿色贷款在总贷款中的比例降低了银行的不良贷款率1 4-1;在盈利性层面,现有研究结论尚不统一1 6-7。然而特定财务指标对银行经营状况的评价并不全面,也只能显示短期经营状态,后续研究逐步由财务绩效分析转向效率评价。从中长期角度来看,绿色信贷的实施优化了银行个体的信贷结构,有限的信贷资源更多地流向具有可持续发展能力的企业,这个过程也伴随着商业银行在金融供给侧的创新,银行个体的经营效率得到改善1 8-0。积极开展绿色信贷还有利于商业银行打
9、造声誉优势1-2 1,以更低的资本成本获得外部资金,同时维持声誉则要求银行规范地公布自身的社会责任信息,这实质上使得利益相关者对其外部监督更加有效。此外,部分学者还初步研究了绿色信贷对国内不同所有制类型银行影响的异质性。代表性的有Yinetal.13研究提出绿色信贷提高了中国非国有银行的盈利能力、降低了风险;国有商业银行倾向于发放更多绿色贷款,但代价是牺牲自身盈利能力,并且风险管理在其发放绿色信贷时并未构成重要决策依据。同时他们指出国有银行的绿色信贷更多是由政策驱动,承担了较重的社会责任;而股份制商业银行、城市商业银行的绿色信贷则更多是由市场驱动,市场驱动的信贷发展战略更有利于商业银行的经营。
10、遗憾的是这方面的研究还停留于对银行财务绩效层面的分析,且研究结论与事实并不完全相符本文将进一步从效率视角入手,分析国有银行与非国有银行在过去十年开展绿色信贷受到的政策影响。(二)现实依据中国政府对绿色信贷的引导施行可追溯至2 0 0 7 年。2 0 0 7 年,国家环保总局会同中国人民银行、原银监会出台了关于落实环保政策法规范信贷风险的意见,其后系列政策文件由多部门陆续颁布施行,表1 显示了绿色信贷发展过程中的重要政策文件及其内容概要。如表1 所示,2 0 0 7 年至2 0 1 2 年间相关政策文件的数量较少,这一阶段是中国绿色信贷的起步阶段。在起步阶段,绿色贷款集中来源于五大国有银行以及兴
11、业银行。2 0 1 2 年中国绿色信贷体系的纲领性文件一绿色信贷指引发布,绿色信贷自此被提升至战略高度,其后相关政策文件的发布频率大幅提高,逐步形成了以指引为核心,以绿色信贷统计制度和考核评价机制为两大基石的体系。随着绿色信贷环境(Environmetal)、社会(Social)、公司治理(Governance)的英文缩写,ESG理念要求企业在投资时同时考虑上述三个层面的责任。具体指中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行、中国交通银行。中国邮政储蓄银行在2 0 0 7 一2 0 1 1 年的绿色信贷数据缺失,故这一阶段未将其纳入考察。3兴业银行是中国第一家赤道银行,在国际金融公司的
12、协助下,其于2 0 0 8 年采纳了国际绿色金融领域的赤道原则。93戴利研等:绿色信贷对商业银行的异质性效率激励由自愿性的软规范发展为强制性的制度安排 1 4-1 5 ,更多的非国有银行从2 0 1 2 年开始落实政策,绿色贷款进人规模化发展阶段。表1中国绿色信贷政策体系发展(2 0 0 7 一2 0 2 1)出台时间政策文件名及内容概要关于落实环保政策法规范信贷风险的意见:强化信贷管理与环境监督协作,金融机构严格企业环保信贷2007/07要求。节能减排授信工作指导意见:银行业不得对列入产业政策淘汰类项目给予信贷支持,对节能减排项目大2007/12力支持。绿色信贷指引:银行业真正将绿色信贷提升
13、至战略层面,以信贷结构绿色升级引导国家经济发展结构优2012/02化。2013/07关于报送绿色信贷统计表的通知:正式建立绿色信贷统计制度。绿色信贷实施情况关键评价指标:为商业银行定制首个绿色信贷评价体系,要求银行业内部开展自评,2014/06同时给出“两高一剩”名单。关于构建绿色金融体系的指导意见:通过再贷款、贴息等支持绿色信贷,并探索将绿色信贷纳入宏观审2016/08慎框架。“十三五”生态环境保护规划:完善绿色金融体系中评估、核算、评价等设计,支持绿色信贷等金融产品创2016/11新。关于提升银行业服务实体经济质效的指导意见:鼓励银行类金融机构通过绿色信贷资产转让等方式筹2017/04集资
14、金。2018银行业存款类金融机构绿色信贷业绩评价方案:依据信贷政策对金融机构绿色信贷业绩进行综合评价。关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见:积极发展能效信贷、绿色信贷证券化,稳妥开展环境2019/12权益抵质押融资。2021/06银行业绿色金融业绩评价方案:评价结果纳入央行评级,明确审慎管理工具。资料来源:作者根据政府部门公开资料整理获得。从中国国有银行绿色信贷的发展情况来看,国有银行绿色贷款规模庞大,占据着一半的市场份额,截至2 0 2 1 年末,六大国有银行绿色信贷余额达到8.6 8 万亿元,占总存量的5 5%。国有银行承担着更重的环境责任,绿色信贷的开展具有很强的政策驱动性,但这并
15、不意味着其经营效率将受到重大负向冲击。过往,国有银行与“两高一剩”企业存在紧密的利益关联,因为“两高一剩”企业的产值高,对地区经济发展的拉动作用显著,但高污染、高能耗企业在绿色发展格局下将直接受到环境规制政策的冲击,而产能过剩的企业其利润将逐渐丧失成长性,二者都处于经济效益滑坡状态,伴随着较高的非系统性风险。因而国有银行实行绿色信贷,适时调整贷款结构,有利于降低经营风险。现实数据也表明,绿色贷款的不良率要低于银行个体总贷款的平均不良率。其次,绿色信贷还显著促进了国有银行在金融供给侧的创新。如中国农业银行探索通过绿色银团贷款为企业提供大额融资,建设银行利用金融科技开发了“基于碳账本 的个人金融服
16、务”。2 0 2 1 年,中国银行率先开立了国家核证自愿减排量(CCER)登记账户,推出可再生能源补贴确权贷款、碳排放配额质押贷款等新型金融服务,从企业低碳转型的金融需求出发探索供给侧升级。金融创新是国有银行保持绿色贷款高速增长的重要动力。从非国有银行绿色信贷的发展情况来看,并非所有个体的绿色贷款都呈现稳定增长的长期趋势,个数据来源为中国生态环境部、银保监会公开信息。具体是指高污染、高能耗和产能过剩行业。该资料来源见建设银行发布的关于金融科技创新应用“基于碳账本的个人金融服务”的公告。94第5 期2023年海南大学学报()人文社会科学版)体间差距较大,其背后体现出三种绿色信贷发展战略,包括进取
17、型战略,如江苏银行、南京银行等,绿色贷款规模保持高增速;灵活性战略,如上海银行、北京银行等,绿色贷款规模呈现起伏状况;保守型战略,如宁波银行、青岛银行,绿色贷款规模保持低增速,稳中求进。总体而言,进取型战略更少被采纳,灵活性、保守型战略也即过往文献所指出的市场驱动型战略在城商行中更为常见。不同商业银行绿色信贷的发展存在阶段差异,国外银行的调查结果表明,商业银行履行环境责任存在抗拒、预防性参与、进取与可持续发展四个阶段。在抗拒阶段,环境风险管理被视为可避免的成本,银行对发展绿色信贷缺乏积极性;预防性参与阶段商业银行出于规避授信对象环境风险的目的,开始将环保原则纳入信贷业务;在进取阶段,银行个体推
18、动自身环境风险管理系统化、专业化,并主动培育和营销环境友好型产品应对同领域内日趋激烈的竞争;在可持续发展阶段,银行内部建立起专业的环境风险管理体系,开发环境友好型产品、树立良好环境形象成为其发展的战略目标,同时银行从寻求资金的中短期高回报转向寻求最高的可持续发展回报率,银企双赢局面得以形成。中国的国有银行在绿色信贷领域已经积累了丰富的绿色贷款管理经验与产品创新经验,正从进取阶段向可持续发展阶段推进;比较而言,非国有银行的绿色信贷起步时间晚,需要通过学习效应逐渐克服绿色信贷在经营层面带来的负向影响,由预防性参与阶段向进取阶段推进。基于以上的理论分析与现实依据,提出本文的三个研究假说:H:开展绿色
19、信贷能够促进商业银行经营效率的提高。H:控制其他条件相同,过去一个阶段绿色信贷对国有银行经营效率的正向影响相较于非国有银行更加显著。H:绿色信贷可通过提升商业银行的ESG声誉对其经营效率产生正向激励作用。三、实证设计与实证结果(一)实证设计1.效率测算:模型与框架相对于财务指标,经营效率能够更加全面、深人地评价商业银行的经营状况。本文基于数据包络分析法中含有非期望产出的SBM模型(Slacks-BasedModelwithundesirable outputsliol;U-SBM)测算样本商业银行的经营效率。数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是当前学界最
20、常用的效率评价方法之一,其主要思路为基于生产单元(DMU)生产过程所涉及的多项投人与多项产出,在空间中构造生产前沿面作为最佳的业务边界,通过计算个体到生产前沿面的距离得出其效率大小。位于生产前沿面上的个体为参照个体,效率值为1。为了分析过去一个阶段绿色信贷业务对国有银行与非国有银行效率影响的异质性,本文引人了Battese,e t a l.(2 0 0 4)提出的Meta-Frontier框架1 7),该框架的核心在于计算效率时分别定义组群前沿和共同前沿,很好地考虑不同类型生产单元技术的异质性。具体而言,假设存在D个生产单元进行了T期生产,所有生产单元可被分为h个组群,依次为G,G.G。各生产
21、单元采用M种投人,得到N种期望产出和Q种非期望产出,对应地有投人矩阵X=x,2,xmeR,期望产出矩阵Y=yi,2,R,非期望产出矩阵U=u,u2,,uoeR。不失一般性,以第1 个组群为例,P表示第1 个组群在t时期的生产可能性集合,该组群在所有T个时期内生产可能性集合的前沿包络面即为第1 个组群的组群前沿,以FG表示。同理可以有第2 到第h个组群的组群前沿FC到FC。进一步地,所有的组群在T个时期内生产可能性集合的前沿包络面被定义为共同前沿FGlobai。上述Meta-Frontier的前沿定义思路如图1 所示,出于简洁,图1 仅考虑了两个组群(G、G,)两期生产(t=1,2)的情况。在上
22、述框架下,将样本个体分为国有银行和非国有银行两个组群,基于Toneetal.提出的U-SBM模型进行技术效率(Technical Efficiency)测算,通过求解以下数学规划式得到各生产单元的效率值:本文国有银行是指中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行、中国交通银行和邮政储蓄银行这六大国有银行,下文实证分组与此保持一致。95戴利研等:绿色信贷对商业银行的异质性效率激励Z.mMmdmp*=min13ZuN1+nN+Qydn(1)st.xa=X+s,ya=Y-s,ua=U+ss*0,s0,s0,0式(1)中,下标d表示生产单元(d=1,2.D),m,n,q 分别表示第m种投人(m
23、=1,2.,M),第n种期望产出(n=1,2.M)及第q种非期望产出(q=1,2,.Q)。x d m,y a n,u g 分别表示生产单元d的第m种投入,第n种产出与第q种非期望产出。入为各种投人产出的权重矩阵。s,s,s分别表示投人、期望产出与非期望产出的松弛变量(Slacks)。p 为U-SBM模型计算的第d个生产单元的技术效率值,其范围在0 到1 之间,数值越大代表效率越高,1 为满效率。上式所示目标函数是基于非角度进行效率测算,同时考虑投人与产出。FCiobalPc,G2D2PG2DG投入图1Meta-Frontier框架组群前沿和共同前沿的逐层定义法在Meta-Frontier框架下
24、,对于某一个体d,基于共同前沿测算出的综合技术效率(ITE)值反映其当前生产效率与共同前沿间的距离。而基于组群前沿测算出的效率值代表其当前生产效率距离组群前沿的距离,该效率值排除了不同组群间相对效率的差距,该值上升(下降)意味着个体d随着时间推移向组群前沿靠近(后退),反映了技术进步的情况,对商业银行而言也即技术创新效应。综合技术效率与组群前沿效率的比值即技术差距比率(TechnologyGapRatio,TCR)反映了组群前沿与共同前沿的距离,意味着该组群相对于其他组群所具有的技术领导效应,该比值上升表明组群前沿向共同前沿靠近,组群间的技术差距缩小。这样,银行个体的综合技术效率可以被分解为技
25、术创新效应与技术领导效应。2.变量选取与数据来源计算技术效率时需要明确生产单元的投人与产出变量,本文基于对商业银行开展金融服务过程的考察和对过往文献的参考(Sathyel8,朱南等9),以商业银行存款总额和在职员工人数作为投人变量,以营业收入和净贷款作为期望产出变量,以不良贷款余额作为非期望产出变量,在规模报酬可变条件下计算样本银行的经营效率(ITE),并将经营效率分解为技术创新效应(FIE)与技术领导效应(TGR)共同作为实证的因变量。主要解释变量为绿色信贷规模,本文采用相对比值法衡量商业银行绿色贷款规模,即计算绿色信贷比率(GLR)=绿色信贷余额/总贷款余额。与过往文献保持一致,本文中银行
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