【摘 要】
“双碳”战略的提出不仅意味着绿色低碳转型发展,更意味着金融领域践行着新的绿色发展使命。本文主要选取国内当前发展趋势较为良好的六家商业银行作为主要研究对象,针对这几个银行2012~2019这七年间的年度经营额度做出精准的数据分析,利用国内外相关数据核算手段,建立科学的效益模型来对商业银行的经营绩效与绿色信贷之间存在的联系进行深入的分析。绿色信贷为商业银行的发展所造成的影响取决于该银行发展的年限,一般处于初级发展阶段的商业银行在绿色信贷的影响下会存在一定的经营难度,然而若是实现长远发展则会在绿色现在健康发展的积极影响下推动金融资源的平衡,有效的实现风险的防控。所以利用双碳的契机,商业银行要抓住绿色信贷带来的高质量发展机遇,获得更多的绿色融资渠道,助力绿色金融全面升级转型。
【关键词】绿色金融;绿色信贷;商业银行;经营绩效;社会责任
引言
面对当前国内的可持续发展战略,许多金融发展趋势都开始趋向绿色转型计划。企业在发展过程当中除了要注重自身的绩效和利润获取以外,更要与全球的绿色转型达成共识,做到节能环保,绿色健康,节约资源,为生态环境作出一定的贡献。其中金融服务行业也是经济发展过程当中一项重要的工程项目,支持金融服务体系的实体经济转型可以为国内的可持续发展提供有效的借鉴,国内绿色金融市场的开拓还有待解决。2020年9月中国相关会议提出了探达方目标策略,并且要求在2060年实现。碳中和全面发展,而要按时完成“双碳”目标,绿色金融制度需要不断完善。有关碳达峰和碳中和的目标,我国相关领导小组在2023年出台了整改政策对金融政策体系做出了进一步的完善和修改,其中最典型的整改手段包括1+N治理体系结构。
当前国内的市场经济发展过程当中,金融体系的可持续转型主要将注意力聚焦在绿色信贷上。绿色信贷是中国经济结构向低碳经济的转型期间而逐步产生的,这是对传统信用观念的一种发展和创新。这不只是一个新的业务模式,同时也是信贷业务的未来发展方向。中国人民银行是我国绿色金融的领导部门,我国的绿色金融体系目前已具备“3个功能”与“5大支柱”的特点。绿色金融能够为国内的可持续产业结构做出合理的调整,与此同时也能促进居民居民健康生活方式的改变中国央行最新发布的数据表明,中国绿色信贷总额于2023年末达到15.9万亿元,同比增长33%,比2020年末提高13个百分点,高于各项贷款增速21.7个百分点,全年增加3.86万亿元。其中中含有10.7万亿元对有碳减排效益项目的贷款,占绿色贷款总量的67%。但与此同时,在“双碳”目标驱动下,中国绿色信贷产品规模远未满足相关投融资需求,尚有巨大增长空间。但国内在金融产品可持续发展战略方面还处于初步发展阶段,缺乏成熟的理论来进行支撑,因此绿色信贷体系的制度政策还需要做出更加完善的整改。
商业银行作为国内金融体系当中的主导行业,其日常经营的主要目的以盈利为主。国内在实现金融发展的可持续转型时应用绿色信贷也将间接的影响到商业银行内部的财务业绩和利润获取情况。因此,对绿色信贷进行深入的探讨,尤其是与我国银行业盈利能力之间的关系展开分析具有重要的现实意义。
文献综述
绿色正在成为各行业发展必选题。在金融行业也是如此,绿色金融正在覆盖业务的方方面面。目前已经有不少学者做过相关绿色信贷的研究调查,留下许多可考究的文献资料,硕果累累。对于国内金融体系绿色信贷业务行业,国内大部分学者在不同的角度持有不同的观点,其中张琳和廉永辉等(2020)[]应用案例分析法和对比法,选取国内三十多家行业作为主要的研究样本,对这三十多家银行内部2007~2017年这十年间的内部绩效数据进行了实证分析,指出了商业银行日常经营绩效的主要影响因素,认为绿色信贷对于商业银行内部发展具有一定的正面影响,它不仅能够提高国内的可持续发展战略效应,同时也能使绿色性的经济理论有制度保障。宋亚伟(2019)[]以2010-2016年13家大型上市商业银行为研究样本进行实证研究,研究结果进一步证明了商业银行沿用绿色信贷业务能够在原有的基础上对风险进行提前预判,即降低了面临的资金风险还能进一步的提高企业内收益率。孙光林和王颖等(2017)[]对国内五家大型银行2008~2016年这八年间的绩效数据进行了对比分析以后,认为通过增加绿色信贷的投入,可以减少银行的不良贷款率,增加非利差收益之外的业务收益,从而改善银行的经营业绩。
虽然大部分学者都认为国内应用绿色信贷业务能够对商业银行绩效产生一定的积极影响,但是也存在部分学者持有相反的观点,具体如下:张羽(2020)[]从动态视角出发,基于2023-2019年19家上市商业银行的绿色信贷数据,实证研究结果表明商业银行盈利状况与绿色信贷为负相关关系,并同时指出此种结果可能是由于相关制度有待完善、绿色信贷发展动力不足等原因所导致而成。屠红洲和屠金光(2018)[]针对绿色信贷理念商业银行缺乏一定的管理经验,增加绿色信贷的投放量会使我国的商业银行面临着较高的信用风险,进而对其经营业绩产生一定的影响。李程和白唯等(2016)[]对国内十多家商业银行的内部财务业务数据进行了演化博弈论的验证,并从 DID模型评价的角度出发,发现了绿色信贷对我国商业银行的总体资产收益率(ROTA)有显著的消极作用。
以上几种观点都从不同的角度说明了绿色信贷对商业银行的发展有利也有弊,应该从不同的角度来进行合理的验证,通过比对分析能够得出第三种观点,第三种观点则把此问题分阶段来看待。于波和陈红等(2023)[]把2010-2018年19家国内上市银行的数据作为研究样本,经非线性模型实证分析后,得出绿色信贷业务与商业银行财务业绩水平的关系呈“倒U型”,即商业银行的经营业绩会随着绿色信贷规模扩大而先上升后下降。张晨和董晓君(2018)[]使用非线性模型创建来代替数据分析计算结果,能够使商业银行盈利内容和亏损情况一目了然。以2011-2016年10家国内上市银行的年度数据为基础,当绿色信贷余额处于较低水平时,银行的盈利水平会随着其增加而上升。绿色信贷业务对银行的盈利水平造成的影响受到贷款金额数量的控制。张贷款金额占比较大时,会在绿色信贷余额高水平的影响下不利于企业的盈利发展。王晓宁和朱广印(2017)[]以2009-2015年12家商业银行的财务绩效数据作为研究样本, 认为在加大绿色信贷投放的同时,商业银行对“两高一剩”企业的贷款规模将会减少,所以其盈利水平会有部分下降。但从长期来看,绿色信贷业务扩展所带来的负面影响会逐渐减退,最终对商业银行财务业绩产生积极作用。
研究发现,当前国内外已经有大部分金融机构沿用绿色信贷体系来进行业务管理,根据相关文献资料调查显示,针对绿色信贷的影响作用大多都是从可持续发展,生态保护和企业责任的角度来进行分析的。其中赤道原则这这一国际准则被广泛运用于各大文献资料当中来进行分析,赤道原则指的是利用国际金融专业考评机构来对金融行业发展过程当中所面临的环境和挑战做出评估,并且通过实时监督的作用来确保各个金融机构所需要承担的社会责任。目前国内已经有许多城市的商业银行沿用了赤道原则进行管理。国有六大行均不在列,而在列的多为中小银行。Tripathy和Aneil(2017)[]的研究侧重从风险管理角度出发,表明绿色信贷业务会从两方面对商业银行财务绩效产生影响,一方面是稳定现金流量,另一方面是提高投资收益率。并且指出扩展绿色信贷意味着风险管理水平要进一步提升,例如风险管理政策规定。Eshet(2017)[]从环境保护的立场出发,通过对污染项目的分析,认为商业银行在发展过程当中选择绿色信贷业务管理体系能够在原有的基础上提高企业的抗风险能力,并且还能进一步的树立诚信品牌效应,吸引更多的客户流量。Miles和Covin(2000)[]指出绿色信贷在一定程度长影响商业银行的财务绩效。绿色信贷业务能够使商业银行在计算经营管理过程当中不断提高自我竞争力,获取一定的市场地位,同时实现收益水平提升和绩效的科学管理。Heal(2005)[]认为商业银行通过对环境风险的控制,可以避免有违约风险的污染项目,进而赢得XX的支持和良好的社会信誉,使银行更早地获取收益,增加利润。
由此可见,国内外大部分学者针对信贷管理模式的说法不尽相同,所采取的研究手段和建立的实证模型也存在差异,进一步使得研究结果无法对当前的金融业务评判给出合理的定论。本文在以6家国有大型商业银行为样本的基础上,结合面板数据,从实证角度论证了绿色信贷和商业银行盈利能力的关系,并结合分析结果提出合理的对策与建议。
绿色信贷对商业银行盈利状况的影响机制分析
(一)成本效应
投放绿色信贷会通过间接手段来使商业银行的原有绩效发生一定的波动。第一,商业银行对“两高一剩”企业投放贷款时收取较高利息,对绿色环保项目采取利率优惠政策。当企业提高对绿色信贷业务的重视程度作用时,会导致绿色信贷规模扩大,使更多的资源倾向于环保型产业的发展,对社会资本的流动起到积极的导向作用,对行业的转型与升级起到积极作用。虽然在初步发展阶段来看绿色信贷的收益率与其他业务所带来的收益相比较低,但是,从长远来看,绿色产业是一种符合我国供给侧改革要求的战略性新兴产业,其在商业银行获取的绿色信贷融资能够使银行获得较大的风险溢价,进而增加银行的资产收益。第二,投放绿色信贷需要遵循事前、事中、事后三个阶段管理,在确认授信前,商业银行需要进行综合分析和评价绿色项目的支付能力,评估后给予环保企业适量的信用额度和合理的信用期限。在授信期间,商业银行跟进事后监管会耗费大量人力、物力、时间,以防环保企业后续出现违规经营等不利行为,由此产生监督成本。与此同时,商业银行提高对于风险管控力度的重视程度,能够从长远上有助于提高商业银行的抗风险能力,不断提升内部绩效。第三,差异化定息使得环境污染企业的贷款成本较高,重污染等“两高一剩”企业可能会放弃或者降低贷款量,以致部分客户流失,产生机会成本。
(二)风险溢出效应
前国内秉承可持续发展原则发展绿色环保行业的步伐还处于初步阶段,并没有发展成熟,缺乏经验支撑,环保低碳项目需要投入大量资本,建设周期长,资金回流慢,因此商业银行的资产流动性会下降,导致其流动性风险增大。与此同时,我国环保工程的评估制度、审核标准还不健全,许多污染企业利用环保的名义牟取利益,出现了“漂绿”(greenwashing)现象,不实的环保宣传造成了许多低质量的绿色信贷项目,因此缺少绿色项目优质客户,信用风险较高。授信对象出现环境方面的违规经营、违法操作等行为,大量资金用于支付罚款,甚至重新整顿,被迫暂停项目运营,最终现金流断裂且丧失偿债能力,银行将面临监管部门的问责和社会舆论压力,加强了对商业银行环境责任的关联风险。
(三)声誉效应
商业银行扩展绿色信贷业务,绿色营销的手段对塑造银行品牌形象、彰显企业社会责任、提高企业竞争能力具有重要意义。信誉是银行的一种无形资产,它直接关系到客户对银行的看法。第一,取得高质量环保项目客户资源。随着绿色发展越来越深入人心,不少公众作为绿色环保项目的积极支持者,对广泛开展绿色信贷的银行有较高的认同度,有助于商业银行获取支持低碳行业的优质客户资源。第二,取得XX和市场监管部门的支持。通过引导商业银行内部绿绿色信贷业务与其他担保方式进行联合,最大化发挥其影响力。另外,将绿色信贷的绩效纳入到金融机构的公共管理制度体系中,在宏观审慎的考核体系中将量化和定性相结合的评价结果引入,可以有效地提升银行对绿色信贷的重视度,从而推动绿色信贷的良性发展。第三,取得绿色项目投资者的支持。商业银行通过投放绿色信贷向市场投资者发放信号,一定程度上解决了外部投资者与银行内部之间的信息不对称,获得广大投资者的认同。
(四)中间业务收入
不同于传统的业务发展模式,当前国内大部分商业银行的绩效和经营利润大都来源于中间合作业务,随着管理模式的转型升级,绩效来源也会收到一定影响,第一,绿色信用是一种新兴的借贷途径。在企业申请绿色信贷时,银行将为其提供多种形式的信息咨询服务,以提高其中间业务的收益。第二,可以通过免费提供绿色信贷业务的金融顾问的方式来拓宽客流量范围,提升客户融资需求,创立品牌效应。第三,根据前文提到的,绿色信贷业务不仅能够促进商业银行的稳步发展,也能带动国内金融服务方式的创新。第四,在引入绿色信用的同时,发展更多的绿色信用产品,可以扩大财政收入,促进绿色信用市场的发展。
实证分析
(一)变量选取
(1)被解释变量:对商业银行的发展水平的评估可以通过其资产收益率指标变化来作为参考,能直接体现出银行的整体竞争力和发展水平。除此之外,净资产收益率也能衡量商业银行的经营绩效,但由于国内商业银行的业务经营主要侧重于信贷,利润收入对信贷利差依赖性强,而净资产收益率容易忽视财务风险,故采用总资产收益率。
(2)解释变量:绿色信贷比率(GCR)能够评估绿色信贷业务对商业银行发展产生的效应现状。当绿色信贷在金融体系中占比偏高时,商业银行会在原有的基础上提高该业务的运用频率,提高业务拓展的积极性。
(3)控制变量:本文选取3个因素作为控制变量:第一,资本充足率(CAR),这反映了商业银行的自有资本在储户和债户遭受损失后所能承受的损失,针对不同规模的商业银行,结合其发展特点评估其风险应对能力。第二,成本收入比(CIR),可以精确体现出银行内部体系是否标准化,从而保证业务办理效率。第三,不良贷款率(NPLR),通过控制变量的变化反映银行资产量的波动程度。
表1 各变量说明
变量类型 | 变量名称 | 变量符号 | 变量描述 |
被解释变量 | 总资产收益率 | ROA | 净利润/平均资产总额 |
解释变量 | 绿色信贷比率 | GCR | 绿色信贷余额/总贷款余额 |
资本充足率 | CAR | 资本/风险资产 | |
控制变量 | 不良贷款率 | NPLR | 贷款拨备率/拨备覆盖率 |
成本收入比 | CIR | 营业费用与营业收入之比 |
(二)数据来源
本文考虑到数据分析的波动性和不稳定性,选取多家商业银行作为主要研究对象的同时也建立了相关对比分析模型,选取此6家银行2012-2019年的年度数据进行分析。 其中原因如下:第一,中国于2007年开始实施绿色信贷政策,起步初期由于普及度低、相关政策有待完善等原因,绿色信贷公开数据未披露或缺失。第二,中国邮政储蓄银行在2012年改制为股份有限公司,同时开始正式公开披露绿色信贷数据。第三,选取的案例均为上市银行,因此所得到的数据具有代表性,为保证实证研究结果的准确性,选取信息较为全面的6家银行。
模型建立中的变量数据均取自于国家官方网站公开的社会责任报告书等中,并使用Stata 15.0软件进行分析,样本容量为240,详细样本结构如下方表2所示。
表26家国有银行2012-2019年样本结构
银行 | 数据起始年份 | 数据截止年份 | 样本数量 |
中国银行 | 2012 | 2019 | 40 |
农业银行 | 2012 | 2019 | 40 |
工商银行 | 2012 | 2019 | 40 |
建设银行 | 2012 | 2019 | 40 |
交通银行 | 2012 | 2019 | 40 |
邮政储蓄银行 | 2012 | 2019 | 40 |
(三)变量描述性统计
对这几家商业银行近几年的内部数据和经营管理状况做出进一步详细的分析和对比,得出了如表三内容。总资产收益率(ROA)的平均值为1.03%,标准差是0.27%,最小值为0.51%,最大值为1.48%,这体现了近些年商业银行整体盈利态势较好,处于稳定发展状态。绿色信贷比率(GCR)的平均值为5.48%,最大值为8.94%,最小值是2.22%,这表明各个商业银行的绿色信贷比率普遍偏低,绿色信贷的实施力度不够,但整体发展潜力较大。银行资本充足率(CAR)平均值为13.8%,最小值为8.84%,达到国家要求的8%的标准,该数据说明商业银行在面对相关风险挑战时应变能力强。不良贷款率(NPLR)的平均值不高于1.5%,远未超过5%的临界值,标准差为0.4%,最小值低于0.5%,最大值为2.39%,表明商业银行总体不良贷款比率偏低,资产质量总体上处于良好的水平。成本收入比(CIR)的平均值为32.9%,最小值为23.28%,说明我国商业银行存在经营中较高的运营成本,不利于企业内部的资金灵活流通,商业银行内部的运营成本有待缩减。
表3 变量描述性统计
变量名称 | 变量符号 | 观测值 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
总资产收益率 | ROA | 48 | 1.031746 | 0.271922 | 0.5112 | 1.4748 |
绿色信贷比率 | GCR | 48 | 5.481767 | 1.827332 | 2.220278 | 8.935038 |
资本充足率 | CAR | 48 | 13.80271 | 1.785372 | 8.84 | 17.52 |
不良贷款率 | NPLR | 48 | 1.279375 | 0.401637 | 0.36 | 2.39 |
成本收入比 | CIR | 48 | 32.90938 | 10.07608 | 23.28 | 66.47 |
面板数据模型回归分析模型建立与检验
本文采用了Hausman检验,通过对统计对象的数据核算,建立了初步的静态面板模型,具体内容如下:
ROAi,t=α0+β1GCRi,t+β2CARi,t+β3NPLRi,t+β4CIRi,t+εi,t
其中,i=1,2,…,6,表示国内6家大型商业银行;t=1,2,…,6,表示2012—2019的各个年份;α0为常数项;βi是各解释变量的回归系数;εi,t是随机误差项。
首先,用F统计量检验得到的P值是0.0003,进一步选择最适宜当前国内发展现状的估计模型进行数据分析。其次,采用豪斯曼(Hausman)检验,p值为0.0112,排除了采用随机效应模型的可能。在多种评估和排除以后,决定选取固定效应模型来对商业银行的绩效进行评估。
回归结果和分析
表4所示的内容为回归分析结果,其中y代表总资产收益率,回归方程的R2超过了 0.65,说明了当前国内绿色信贷业务给企业的绩效和盈利状况带来了一定的正面影响,然而若是超过了标准的界限范围,将会使盈利水平呈下降趋势。据表格中第一列数据所示的模型(1)显示,绿色信贷比率(GCR)的估计系数为-0.026,银行的资产收益率会随着绿色信贷比例的上升而下降,由此可见两者之间在某种范围内存在负相关关系,与此同时,不良贷款率在总资产收益率当中也发挥着负性效应,银行的总资产收益率会下降0.194个单位。综上所述,利用面板数据进行的实证分析结果与前文的理论分析相反,结果表明绿色信贷业务不利于促进商业银行实现盈利,但整体上对银行盈利水平的负面作用较小。
表4回归结果表
(1) | (2) | (3) | (4) | |
y | y | y | y | |
GCR | -0.026* | -0.029 | -0.001 | 0.001 |
(-1.960) | (-1.500) | (-0.121) | (0.086) | |
CAR | -0.033** | -0.007 | 0.029* | 0.070*** |
(-2.385) | (-0.348) | (1.899) | (4.416) | |
NPLR | -0.194*** | -0.164** | 0.012 | 0.102 |
(-4.014) | (-2.290) | (0.195) | (1.525) | |
CIR | 0.009** | -0.008* | 0.009*** | 0.002 |
(2.314) | (-1.793) | (3.403) | (0.871) | |
(-5.603) | (-7.804) | |||
_cons | 1.588*** | 1.748*** | 0.488** | 0.101 |
(9.483) | (6.778) | (2.496) | (0.450) | |
N | 48 | 48 | 48 | 48 |
r2 | 0.659 | 0.899 | ||
系数联合检验F | 18.328 | 25.171 |
*** 1% ** 5% * 10%
根据以上数据研究结果不难发现,绿色信贷业务与商业银行内部绩效之间存在着一定的联系,并且在某种范围内呈正相关,当超过了标准值以后则会产生负性效应,其可能原因有:我国的绿色信贷制度刚刚起步,还有许多方面有待改进,长期而言,绿色信贷无疑是对环保有益的,但是从短期来看,银行对“两高一剩”企业贷款规模的降低,将对银行的经营业绩产生不利影响。由于这些高污染公司通常会给商业银行带来高利率的收益,是银行的重要客户群体,而绿色金融目前处于刚刚起步的阶段,大部分项目盈利性很低,前期的评估费用很高,所以绿色信贷不能给银行带来较高的当前收益。在这种情况下,商业银行需要用长远的眼光来看待,要在绿色信贷活动中树立良好的社会形象,提升银行的社会地位,增强企业贷款意愿,并吸引其投资,从而使商业银行获得更好的经济效益,进而提高财务绩效。但是,这样的社会信誉在短期内是难以形成的,所以,绿色信贷对银行绩效产生负面作用也在情理之中。
结论与政策建议
根据本文所研究的案例对象和数据分析对比,以后不能发现国内的商业银行发展受到绿色信贷业务的影响,并且在保证绿色信贷金额占比处于标准范围的情况下,国内商业银行的业绩发展也有所提升。
(一)健全绿色信贷法制建设
目前,我国尚未形成一套规范的绿色项目融资环境评价体系,各个商业银行制定了相应的绿色信贷评价标准,所以在执行过程中存在缺少统一的标准,使得同一企业在不同的银行能够得到不同程度的绿色信贷。第一,可以参考香港证券交易所关于证券市场信息披露的规定,并结合美英等国家在完善有关绿色信贷的法规方面的经验,并在实践中对有关规范进行完善,并在实践中逐步完善、细化,并构建符合中国国情的可持续发展的绿色信贷信息披露制度,确保其信息公开的透明度。第二,要建立与国际标准相适应的监管机制,以“赤道原则”为金融监管的基础,在XX和第三方机构的双重监管下,确保绿色信用得到持续有效地贯彻。
(二)XX加大对绿色信贷的扶持力度
第一,从商业银行的角度出发,由于绿色信贷挤占了原来“两高一剩”企业的贷款空间,并且商业银行对环保低碳项目实施了相应的利率优惠,短期内银行的利息收入会有所下降,所以商业银行对拓展绿色信贷业务会有所顾虑。 因此,央行可以通过绿色信贷定向降准、中期借贷便利利率、风险权重差异化、加大再贷款规模等渠道对开展绿色信贷业务的商业银行进行激励。第二,从企业的角度来看,如果企业的排放超标,可以通过利率、贷款额度限制等方式进行资金控制,而那些符合环保政策的企业,可以享受到相应的借贷优惠。
(三)银行积极创新绿色信贷产品
目前,我国在实施绿色信贷时,更多地是依靠XX的政策管控。商业银行是通过利率、汇率等基础金融工具来对绿色信贷规模进行限制。国外许多发达国家对于绿色信贷业务已经逐渐发展成熟,具有丰富的实践经验,因此在国内的商业银行经济发展模式当中可以进行参考,取其精华,弃其糟粕,借鉴其实践经验的同时,也要结合当前国内的金融发展现状进行一定程度的创新,推进国内绿色金融的发展,为国内的生态资源和产业能低碳转型奠定基础。
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