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1、【商业银行论文】绿色信贷下上市商业银行竞争力探析摘要：随着经济的不断发展，以保护生态环境为宗旨的“绿色经济开场走入人们的视野。绿色信贷作为绿色经济的重要组成部分起着非常重要的作用，能够有效引导企业的发展方向，利于扶持节能环保型企业发展，因而，绿色信贷已经成为了金融机构信贷业务的导向。文章从绿色信贷发展实际背景出发，在前人研究的基础上，选取16家主要的上市商业银行，运用主成分分析法将多个指标综合计算，得出银行竞争力综合得分，并通过回归分析对两者关系进行了实证研究，最后根据实证结果，结合现实情况，为提高商业银行竞争力提供了对策建议。关键词：绿色信贷；商业银行；竞争力近年来，我国经济高速发展，获得了
2、世界瞩目的成绩，日益走近世界舞台中央。在经济发展进入新常态下，为应对经济的下行压力，我国不断推进产业构造调整升级，在此经过中，正确处理经济发展与自然环境之间的关系也尤为重要。现代下，我国积极探寻绿色发展之路，大力支持商业银行绿色信贷的发展，出台了一系列相关政策法规，意在鼓励商业银行发展绿色信贷业务，限制“两高一剩企业的贷款或者拒绝其贷款要求。目前来看，由于绿色信贷利润有限等原因，我国上市商业银行并没有充分认识到绿色信贷的重要性，没有意识到这对银行竞争力的意义。因而，本文通过2021年2019年的实际数据，实证分析绿色信贷对商业银行竞争力的影响，意在为银行业提升本身竞争力提供新视角。2文献综述高
3、晓燕和高歌2018实证发现，绿色信贷可明显提升商业银行竞争力，两者呈正相关关系。何凌云，吴晨等2018将竞争力近似替代为总资产收益率，回归分析绿色信贷与其竞争力之间的关系，同时将政策作为变量，综合考察三者的作用。武佳琪等2020从现实竞争力和效率竞争力两方面建立动态模型，对现实与效率竞争力进行综合评分。在已有文献研究中，都表明发展绿色信贷是商业银行将来发展的一个重要方向。长远来看，绿色信贷规模很可观，占比也会不断提高，推行绿色信贷获得的声誉也会成为商业银行潜在竞争力，因而承当社会责任成了商业银行新的着力点。本文理论与实证相结合，进一步探究绿色信贷视角下，商业银行竞争力间的差异，从理论意义和现实
4、意义层面进一步弥补绿色信贷对商业银行竞争力影响的研究缺乏。3绿色信贷与商业银行竞争力关系的实证分析3.1样本选取及数据;目前我国已上市的商业银行一共有54家，考虑到邮政储蓄银行以及部分城商行、农商行上市时间较晚，绿色信贷数据披露不完全，因而本文选取16家上市商业银行作为样本来分析我国银行业的总体情况。本文选取2021年2019年共8年的银行数据作为样本。原始数据均来自于国泰安数据库、（企业社会责任报告）以及各大商业银行年报。3.2指标体系的构建1绿色信贷评价指标。目前来看，在现有的研究中，有关于商业银行绿色信贷的文献，一大部分采用绿色信贷比例来衡量绿色信贷施行的效果。但是，在我国商业银行信贷总
5、量上来看，绿色信贷的占比极为有限，每年的变化幅度较小。因而，本文选取绿色信贷余额进行衡量，这一总量指标变化更为明显，客观明确地看出流入环保企业的资金量。2银行竞争力评价指标体系。根据商业银行经营原则，选取11个指标全面衡量其竞争力，通过全局主成分分析综合评价。根据实证结果，可将竞争力划分为价值创造能力、风险防备能力、持续发展能力、资源环境与社会责任。其中，价值创造能力包括总资产收益率、应交税费和净息差；风险防备能力包括净利润增长率、拨备覆盖率、不良贷款率、高学历人才占比和净资产收益率；持续发展能力包括非利息收入占比和总资产增长率；资源环境与社会责任选取公益捐赠金额。3.3主成分分析1数据预处理
6、。由于选取的数据既有数值型又有比率型，因而为了实证结果的准确性，将数据进行预处理。一方面是，将负向指标正向化，使所有指标均与银行竞争力呈正向关系。另一方面，数值型的数据无法与比率类的直接比拟，因而对应交税费、公益捐赠金额取对数。2有效性检验。在进行主成分分析前，需要考虑数据之间的关系能否合适做主成分分析。本文采用KMO和Bartlett检验方法，结果如表1所示。KMO检验的取值范围是01，当KMO值小于0.5时，一般以为是不合适进行主成分分析；KMO值大于0.5，则表明数据分析有效，能够进行下一步分析。表3中能够看出KMO值为0.669，Bartlett球形检验的F值为0.000，均表明样本数
7、据具备主成分分析的条件。3因子分析。提取主成分。根据特征值大于1的原则，运用主成分分析提出公共因子，结果表明，抽取公共因子后，原有11个指标就缩减为4个，累积方差奉献度为91.586%，能够比拟好地体现原始变量的信息。详细来讲，第一类，净利润增长率、高学历人才占比、不良贷款率、拨备覆盖率、净资产收益率这五个指标有着较大的相关系数，能够将主成分F1视作风险防备因子；第二类，应交税费、总资产收益率、净息差这三个指标有着较大的相关系数，能够将主成分F2视作价值创造因子；第三类，非利息收入占比、总资产增长率这两个指标有着较大的相关系数，能够将主成分F3视作持续发展因子；第四类，公益捐赠金额这个指标有着
8、较大的相关系数，能够将主成分F4视作社会责任因子。计算得分。在对主成分详细分类划分后，根据成分得分系数矩阵，能够计算每一个因子相应的得分。根据计算出的因子得分，根据不同公因子的方差奉献率占比进行加权平均，可得商业银行竞争力的综合得分F，详细公式如下：F=31.981%F1+28.511%F2+20.495%F3+10.599%F4/91.586%据此可得出我国16家商业银行的竞争力得分情况见表2。3.4商业银行竞争力与绿色信贷的回归分析1变量选取。本文解释变量为绿色信贷余额，被解释变量为竞争力综合评分。控制变量从商业银行本身和宏观经济两个层面进行选取。商业银行层面，总资产作为控制变量。银行都倾
9、向于在发展中扩大于资产规模，规模扩大必然对银行管理造成影响，所以本文选取资产总额作控制变量。宏观经济发展变化，选取GDP增长率作控制变量。主要选取的是2021年2019年中国国内生产总值年度增长率作为衡量指标。2建立模型。根据上文的文献回首和理论分析，能够初步断定，商业银行开展绿色信贷业务会提升其竞争力。由此，提出下列假设与模型：H1：商业银行发展绿色信贷能够加强本身竞争力，即商业银行绿色信贷余额与竞争力呈正相关关系。3回归分析。单位根检验。单位根检验包括LLC检验、IPS检验、ADF检验、PP检验等。回归分析能否有效，关键在于能否为平稳序列。因而，在回归分析前，采取Eviews10.0软件，
10、对面板数据中各变量进行检验，结果中，P值均小于0.05，能够表明面板数据为平稳序列，合适进一步考察变量之间的关系。回归分析。为了保证后续分析的合理性与准确性，需要通过Hausman检验方法，确定恰当的模型形式。根据Hausman检验结果，P值为1.0000，大于0.05，表明应该建立随机效应模型。在确定好模型形式后，运用随机效应模型进行后续分析。回归结果如表3所示。根据表3中的回归结果，绿色信贷余额YE的系数为0.215，系数为正值，讲明绿色信贷对银行竞争力有着正面积极作用；P值为0.000，小于0.05，讲明这种正向关系是显著的；拟合优度R-squared在0.8以上，表明拟合效果较好。总体来看，商业银行开展绿色信贷是有利于竞争力的提升。4结论与建议根据实证结果表明，绿色信贷显著的促进了银行竞争力的发展，起到了重要的积极作用。因而，商业银行要充分认识绿色信贷的发展意义，注重本身的社会责任和环境风险意识，深化理解绿色信贷发展意义，从实际出发，通过优惠贷款利率等措施支持引导企业转变经济发展形式，充分发挥绿色信贷在可持续发展中的积极作用。此外，政府可建立“鼓励动力机制，根据绿色信贷的贷款金额，对商业银行进行补贴或奖励，及时弥补商业银行的经济损失，积极引导商业银行优化信贷构造，促进企业转变经营形式，实现绿色发展。