碳金融視角下商業銀行的不良資產率對資產利潤率的影響和對策研究

聶冬雪,吳雅琴

(1.銅陵學院 會計學院,安徽 銅陵 244061;2.渤海大學 經濟學院,遼寧 錦州 121013)

碳金融是為了緩解氣候變化而開展的投融資活動。商業銀行是碳金融業務開展的重要主體。商業銀行碳金融業務是將傳統信貸業務與低碳經濟相結合,以此為低碳經濟提供相應的金融產品或者服務。隨著低碳經濟模式的持續發展,碳金融業務為商業銀行創造出巨大的藍海市場,但也增加了商業銀行的經營風險,尤其是受低碳經濟發展模式沖擊,依賴于高碳排放經營模式的傳統企業面臨資金壓力,導致商業銀行發生不良貸款,繼而影響到商業銀行利潤。因此在碳金融業務效能逐漸擴大的背景下,通過對“商業銀行不良資產率對資產利潤率的影響”進行研究,以此為商業銀行發展碳金融業務提供建議對策。

一、碳金融對商業銀行的影響

發展碳金融是時代賦予商業銀行的使命,是推動低碳經濟高質量發展的重要舉措。通過對商業銀行開展碳金融業務后的財務報表進行分析,總結出碳金融對商業銀行產生的影響。

(一)碳金融提高了商業銀行市場競爭力

目前,我國每年的總碳排放量約為100億噸,根據《2020中國碳價調查》,預計2025年全國碳排放交易體系內碳價將保持穩定上升趨勢。商業銀行在兼顧社會經濟公益職能的同時以實現最大利潤為目標。隨著低碳經濟的快速發展,碳金融市場的發展潛力巨大,商業銀行通過積極開展碳金融業務有效提升了其市場競爭力。一是碳金融業務增加了商業銀行的總資產?？傎Y產是商業銀行獲得收入的資源的總和,總資產數值越大說明商業銀行競爭實力越強?？傎Y產規模增速反映出商業銀行競爭力的變化趨勢。根據數據顯示,自商業銀行實施碳金融業務以來,商業銀行總資產呈現快速上漲趨勢,截至2022年三季度,全國銀行業總資產為373.88萬億元,同比增長率為10.17%,說明商業銀行市場競爭力逐漸增強。二是商業銀行在碳金融市場中的地位逐漸上升。市場競爭力更多體現為多個市場主體在市場中的能力差異。隨著低碳市場的不斷完善,碳金融業務的承辦主體越來越多,但是商業銀行在低碳市場中的比重越來越高,也充分體現出碳金融可以有效地提升商業銀行競爭力。

(二)碳金融增加商業銀行信貸風險

雖然全國低碳市場的開啟給商業銀行帶來了巨大的盈利空間,但是相比于傳統信貸項目,低碳項目由于投資回報周期較長、盈利難以短期見效,無形中增加了商業銀行的信貸風險。一方面隨著碳金融業務的廣泛開展,商業銀行調整信貸業務方向,業務對象主體由傳統的工業產業向低碳綠色產業轉型。在“雙碳”目標下,高碳排放企業將面臨較高的成本壓力和轉型風險,例如鋼鐵、水泥等使用高碳技術的傳統行業需要加快推進綠色轉型,如果不能有效轉型,就會面臨較大的發展風險,從而增加商業銀行信貸風險;另一方面,新型低碳產業鏈對風險管理的要求更高,商業銀行貸款管理技術將承擔巨大壓力。當前商業銀行對傳統產業的信貸風險把控和管理較為成熟,但是隨著低碳市場的發展,未來能源系統將廣泛使用低碳技術,商業銀行風險評估將會面臨巨大的挑戰,一旦出現風控管理不到位的情況,將會產生巨大的信貸風險。

通過對碳金融與商業銀行關系的深入分析可知,雖然碳金融業務為商業銀行帶來巨大的盈利空間,但是由于碳金融屬于新型產業,商業銀行開展碳金融業務的運營成本和服務成本相對較高,將低碳綠色企業作為主要客戶難以在短期內獲得經濟效益,甚至還會增加商業銀行不良貸款率[1]。因此商業銀行需要正視碳金融對商業銀行盈利能力的影響。

二、商業銀行不良貸款率的理論概述

(一)商業銀行不良貸款的概念

不良貸款包括逾期貸款、呆滯貸款和呆賬貸款。不良貸款率指金融機構不良貸款在貸款總余額中所占的比例[2]。較高的不良貸款率意味著有較大比例的貸款可能無法按時收回,而較低的不良貸款率則表示較小比例的貸款存在風險。

(二)商業銀行不良貸款的成因

1.銀行內部原因

防范不良貸款是商業銀行經營管理的主要內容。黨的十八大以來,人民銀行高度重視不良貸款防范工作,我國商業銀行不良貸款風險防范工作取得較大成效。截止到2022年末,銀行業金融機構不良貸款率為1.71%,同比下降0.09個百分點,累計處置不良貸款2.7萬億元,占不良資產比例的87%。同時,銀保監會采取市場化重組和新設機構接管的方式,有效化解潛在風險,保障了消費者的合法權益。但是由于銀行內部管理不到位等原因,商業銀行不良貸款率仍然相對較高。截至2022年末,商業銀行不良貸款余額為2.98 萬億元,同比增長4.77%,主要原因如下。一是商業銀行管理者操作不規范,存在違規放貸的行為。在實踐中,由于商業銀行管理者利用銀行內控漏洞或者存貸款系統缺陷,將存儲的資金用于發放經營貸,由于借款人經營不善而導致破產,最終形成呆賬。二是商業銀行貸款結構不合理。為了促進碳金融產業的發展,國家鼓勵銀行機構加大對節能環保產業的支持力度。但是商業銀行為了追求利潤最大化,更傾向于向房地產企業發放貸款,結果由于近些年房地產市場不景氣,房地產開發企業難以及時歸還借款,最終導致銀行因放貸結構不合理而出現利潤下滑。三是商業銀行責任追究制度落實不到位,貸款催收不及時。授信業務是項極為嚴格的工作,需要對授信對象進行嚴格的審核。但是在實際工作中,商業銀行對于員工的考核仍然是以放貸金額為主,部分銀行為了擴大放款規模,協助授信對象完善相關資料,極易出現不良貸款行為。

2.銀行外部原因

商業銀行不良貸款的產生與宏觀政策、市場環境等諸多因素有關。一是宏觀政策的調整會增加商業銀行不良貸款[3]。金融與宏觀政策之間具有密切的關聯,宏觀政策會影響金融產業的走向。在高質量發展環境下,產業轉型升級是經濟發展的主要趨勢。傳統粗放型產業不僅需要大量的資金用于轉型升級,而且還要根據最新的政策調整經營策略。在傳統經營管理模式下,商業銀行更加傾向于選擇能源耗費高、投資回報率高的產業[4],如商業銀行會選擇鋼鐵、煤炭、房地產等企業作為放貸的優質客戶。但是在低碳綠色發展環境下,傳統的粗放型產業需要轉型,其高規格的盈利空間不再,甚至部分粗放型企業在低碳綠色轉型過程中會破產,這樣必然會增加商業銀行的不良貸款率。二是經濟市場環境復雜。市場環境對商業發展有著重要的影響,如果市場環境相對寬松,市場主體得到充分的發展,商業銀行不良貸款率就會顯著提高。例如受疫情影響,諸多中小企業出現經營壓力,甚至瀕臨破產。雖然國家及時出臺相關的財稅政策,以此減輕中小企業的經營壓力,但是貸款主體逾期還款等現象仍然比較突出,給商業銀行帶來巨大風險。

三、商業銀行的不良資產率對資產利潤率影響的實證分析

(一)樣本選取及數據來源說明

為了準確了解商業銀行不良資產率對資產利潤率的影響程度,本研究分別選取2019年—2022年我國中小商業銀行財務數據為研究對象。

在選擇實證分析指標時需要遵循以下原則:一是整體性,為了保證實證分析結果的準確性,所有的數據需要全面完整;二是實用性,目前關于碳金融業務對商業銀行資產利潤等方面的研究比較少,因此本研究在選擇實證分析指標時要注意數據的實用性,確保數據連續準確;三是針對性,為了研究在選擇分析指標時除了解釋變量和被解釋變量之外,還需要選擇一些控制變量,以此提升實證研究的針對性。

1.被解釋變量

資產收益率(ROA):資產規模會直接影響到商業銀行盈利狀況,平均總資產收益率(ROA) 指標能夠真實呈現出單位資產創造的收益情況。通常情況下,該數值較高,則代表商業銀行有相對較高的盈利能力。

2.解釋變量

綠色信貸余額(GCB):國內商業銀行在開展碳金融業務時,更多表現為開展綠色信貸,幫助低碳企業解決資金問題。一方面,綠色信貸余額的具體總量能夠準確判斷銀行對于該項業務的態度;另一方面,這項指標能夠體現出商業銀行在金融市場中的貢獻度。

3.控制變量

(1)不良貸款率(NPLR):不良貸款率是指不良貸款總額在銀行貸款業務總額中所占的比重,該項指標用于衡量商業銀行貸款的質量與健康程度。

(2)非利息凈收入占比(NIIP):商業銀行為了生存與發展,會不斷進行創新與改革,也會注重中間與咨詢等業務的發展,以此來創造經濟價值,這也就是通常所指的非利息凈收入。該項指標的占比能夠反映創新業務在銀行所有業務中所占的比例。

(3)成本收入比(CIR):該項指標是指營業費與折舊總和在收入中所占的比重。在當前的發展過程中,運營效率也會影響到盈利能力,將成本收入比作為控制變量,可以呈現商業銀行的運營效率和成本把控的能力。

(二)構建回歸模型

為了順利完成本次研究,選擇面板數據模型,使用Hausman檢驗可以在固定效應回歸模型和隨機效應回歸模型中選擇,F檢驗可以在固定效應模型和混合回歸模型中選擇。因此結合本次研究的相關數據資料,本次固定效應回歸模型采取個體固定效應回歸模型。

ROAit=α0+α1GCBit+α2NPLRit+α3NIIPit+α4CIRit+εit

ROAit是被解釋變量即平均總資產收益率,GCBit是解釋變量即綠色信貸余額,NPLRit、NIIPit、CIRit是控制變量,分別為不良貸款率、非利息凈收入占比、成本收入比,εit為隨機擾動項。

(三)模型的檢驗與選定

1.相關性檢驗

通過表1的相關性檢驗可以獲悉,所選擇的樣本銀行最低不良貸款率為0.22,最高為2.75,不良貸款率存在較大的差異。不良貸款率的平均值為1.218,符合我國金融風險管理的要求。ROA平均值為0.961,最大與最小之間的差距越大,表明商業銀行之間的利潤水平有著較大的差異。

表1 變量的描述性統計

2.F檢驗與Hausman檢驗

商業銀行不良貸款率對資產利潤率的影響因時間和規模的不同而表現出不一樣的結果。為了避免回歸分析中非平穩變量的錯誤回歸,需要檢驗變量數據的恒常性。因此本次研究采取LLC對相同路徑進行測試,使用PP Fisher 測試不同路徑。通過測試數據表明選取的索引系統的變量數據恒常性通過了測試,而且通過表2結果可以看出F統計量及其相關的LR檢驗的概率都低于0.01,因此否定了混合估計模型,需要構建固定效應回歸模型。

表2 F檢驗的輸出結果

(四)模型回歸結果

固定效應模型根據研究對象可以分為諸多種,例如時間固定效應模型、個體固定效應模型等。結合商業銀行實際情況選擇個體固定效應模型。其具體模型為:

ROAit=αi+β1GLRit+β2CCARit+β3NPLRit+β4LNTAit+β5HHIit+β6GDPit+εit,

其中i和t代表第i個個體在t年的數據,αi是截距、βi是變量的回歸系數。使用Eviews7.2軟件對研究個體固定效應模型進行回歸分析,得出結果如表3所示。

表3 模型分析結論

說明:***表示檢驗在1%水平顯著,**表示檢驗在5%水平顯著,*檢驗在10%水平顯著

通過以上回歸結果分析,得出以下結論。

1.碳金融會拉動商業銀行盈利能力,但是并不明顯。通過計算可以看出當綠色信貸比例系數在0.003018時,在1%的水平上,碳金融可以有效提升商業銀行盈利能力,但是碳金融與商業銀行總資產凈利潤之間存在相互促進的作用,因此商業銀行要大力發展碳金融業務。綠色信貸比率與商業銀行盈利能力之間的關聯性比較小,表明綠色信貸沒有發揮其應有的價值,其與商業銀行利益最大化不符。明我國碳金融業務正處于起步階段,由于其還沒有形成有效規模,同時,受信貸部門與新興產業企業之間缺乏溝通,導致碳金融的盈利效能沒有發揮出來,因此需要國家進一步完善相關政策。

2.不良貸款率與資產利潤率之間呈反方向變動,不良貸款率沖擊了商業銀行資產利潤率,影響商業銀行盈利水平。商業銀行不良貸款率對資本利潤率的最初影響比較小,幾乎沒有反應。隨著時間的推移,不良貸款率對商業銀行資產利潤率的影響速度加快。不良貸款率與平均總資產收益率呈反方向變動,符合實際經濟情況。商業銀行的不良貸款越多,到期不能收回貸款的機率越大,銀行所得到的收益就會減少,所以不良貸款率會影響銀行的盈利能力。外資商業銀行受不良貸款率的影響較小。

四、碳金融視角下降低商業銀行不良貸款率的對策

基于商業銀行不良貸款率與資產利潤率的反方向關系,商業銀行要立足于碳金融視角,采取完善的舉措降低不良貸款率提升商業銀行資產利潤。

(一)及時調整信貸戰略導向,創造盈利新“藍?！?/h3>

隨著碳金融市場機制的不斷完善,商業銀行要緊緊把握“雙碳目標”發展契機,按照低碳產業發展需求,積極調整信貸經營導向,創造盈利新“藍?！?。首先,商業銀行要結合自身發展趨勢,積極創新碳中和產品[5]?！半p碳目標”對商業銀行信貸業務提出更高要求,打造適應金融市場的差異化碳中和產品是增強商業銀行市場競爭力、降低不良貸款率的關鍵。碳交易市場中的碳排放額具有一定的期貨性質,企業只有在項目成功之后才能獲得相關的利益,該過程中由于交易容易受到匯率等因素的變化而造成損失,從而增加商業銀行的風險。因此商業銀行在設計碳中和金融產品時需要考慮到碳市場風險因素,以最大程度降低商業銀行的風險。其次,要打造碳供應鏈金融產品。在“雙碳目標”體系下,我國在不斷完善低碳產業供應鏈,具有市場核心競爭力的低碳龍頭企業在不斷成長。再次,為了打造“藍?！备窬?商業銀行要圍繞供應鏈核心企業,重點梳理關鍵產業,強化對核心企業的信貸支持力度,這樣不但可以不斷擴大核心企業的發展,而且還可以通過核心企業帶動供應鏈中小企業的發展。最后,商業銀行要積極構建以碳資產為標的的抵質押融資新路徑。

(二)構建ESG授信評級體系,降低信貸風險

對于商業銀行而言,任何信貸業務都會存在風險。雖然碳金融為商業銀行提供了巨大盈利契機,但是由于低碳產業見效周期較長,受科研等不確定因素影響,容易增加信貸風險。為此商業銀行需要制定完善的碳金融信貸標準機制,將ESG(環境、社會和治理)元素納入銀行信貸政策體系,對于不同行業進行差異化的資源安排,以此提升碳金融信貸政策的精準度。一是商業銀行要明確綠色低碳發展的經營管理理念,強化對碳減排企業的支持力度。目前我國進入高質量發展階段,國家鼓勵金融機構支持低碳綠色產業,低碳產業具有廣闊的發展空間。所以商業銀行要改變傳統的經營管理理念,提升對低碳產業信貸支持的力度。在制定信貸結構時,商業銀行要主動調整,由過去側重對傳統粗放型企業向綠色低碳產業轉型,支持企業數字化轉型、發展智能減排制造產業[6]。二是將ESG納入客戶信用評級體系。2022年6月,中國銀保監會發布《銀行業保險業綠色金融指引》建議銀行保險機構“將環境、社會、治理要求納入管理流程和全面風險管理體系”。國內外諸多商業銀行構建了以ESG為核心的客戶信用評級體系。例如江蘇銀行把環境、社會及公司治理表現作為非財務指標內嵌至客戶信用評審中,貫穿信貸業務全流程,對于ESG評價優的客戶優先給予差異化的定價和授信政策。三是將ESG納入到銀行信貸風險預警體系中。在“雙碳目標”下傳統的粗放型、能源消耗高的企業具有較大的經營風險,因此為了降低商業銀行信貸風險,銀行要將ESG因素融入到授信監管的全過程中。在盡職調查階段,充分了解貸款客戶的ESG風險,以此對其所處行業進行深度考察;在授信審批階段則需要通過測量ESG風險對信貸客戶的整體風險進行測評,根據測評結果設定相應的授信額度;在貸款后的管理上則要時刻關注客戶是否出現ESG風險,并且實施跟蹤,及時化解風險。

(三)高度重視碳交易市場主體建設,為碳交易提供基礎性服務

大力發展碳交易市場是促進我國達成“雙碳目標”、助力低碳產業高質量發展的關鍵,發揮金融機構在碳交易市場建設中的作用具有重要意義。例如,荷蘭銀行定位為發展可持續銀行,其關注氣候變化,通過金融服務減少碳排放,引導客戶進行綠色發展,主動管理自身碳排放等。雖然我國商業銀行近些年也在積極參與碳交易市場建設,但是其在碳交易中的作用并未完全彰顯出來,所以為了提高碳金融業務市場占有率,擴大碳金融業務規模,商業銀行要高度重視碳交易市場主體建設工作。一是商業銀行要為碳交易主體提供多元化的金融服務。與重點排放單位合作時,銀行提供集團化、碳金融特色的綜合性金融服務方案,并在履約交易中為交易主體提供對接和中介代理等服務[7];與監管部門和碳資產管理公司合作時,銀行研究推出碳金融衍生品,包括遠期、期貨、期權等交易工具,以及創新可交易的結構化產品,如碳指數、碳債券、碳資產支持證券(ABS)等[8]。這些合作舉措有助于銀行在碳金融領域發揮更大作用,提供全面的碳金融服務,推動綠色金融的發展,同時也促進低碳經濟的蓬勃發展。二是要盤活碳資產、提升流動性[9]。金融機構積極參與碳交易市場建設是時代發展的必然選擇。但是,目前金融機構在碳市場中的角色主要是資金提供方,尚未充分參與到其中。借鑒國外經驗,金融機構可以采取兩種方式參與碳市場:第一種是作為投資者直接參與碳交易,將碳市場視為一種投資渠道[10];第二種是金融機構通過提供中介服務,促進碳金融產品的設計與發展,并服務于碳市場的參與者。

(四)培養碳金融人才,提升商業銀行人才儲備水平

為了提升商業銀行碳金融發展水平,降低不良貸款率,商業銀行要加大碳金融人才培養力度,不斷充實商業銀行碳金融人才的儲備質量:一是教育主管部門依托高等院校設立碳金融、碳管理人才培養和培訓基地,增設碳金融、碳管理本科專業和研究生培養二級學科或交叉學科,積極推進學科建設,突破學科專業壁壘,協同培養復合型低碳人才;二是完善碳金融人才認證制度,可以借鑒國外先進國家的經驗,建立注冊碳審計師、碳資產管理師制度,加強碳審計師、碳資產管理師隊伍建設;三是推進產政學研深度融合,采取多樣化的形式加強新時期碳資產管理領域的社會服務;圍繞“雙碳目標”開展全方位的社會服務,助力新時期經濟社會全面綠色轉型。例如,我國要加強碳資產管理領域的智庫建設,為地方政府實現“雙碳目標”和綠色發展諫言獻策。

總之,碳金融業務的深度開展為商業銀行提供了巨大的發展空間,不僅拓寬了商業銀行的信貸業務范疇,而且還增加了新的盈利點。因此在全面防范金融風險的背景下,商業銀行要積極探索碳金融服務,創造盈利新“藍?！?以有效降低不良貸款率。