模型选择★■★★。为了使回归模型更显著，采用一阶差分法，将所有数据进行一阶差分。究竟采用哪种面板模型还要进行F检验和Hausman检验■◆。

　　从战略高度完善信息披露制度◆★■。为更好地推动绿色信贷的长期发展，需要监管部门、商业银行和企业三方共同的配合。一方面，监管部门要统一环境信息披露标准，明确商业银行和企业应该披露的内容★◆■■，丰富披露的方式，进一步提高相关披露信息的全面性、一致性和可比性，使其更具有操作性★■★★★，更贴合投资者的需求◆■★★，同时也能加强政府和公众对商业银行和企业的监督。另一方面■◆★■◆，要加强与环保部门、金融监管部门、商业银行和企业之间的沟通■★，搭建一个信息共享平台，使企业可以看到国家和银行对绿色项目的支持与激励，推动企业的绿色转型发展◆★■◆◆■，同时■■◆■，商业银行也可以看到绿色企业的发展状况以及因污染生态环境受到的行政处罚等信息，拓宽商业银行获取信息的途径，保证获取的企业环保信息的专业性和实效性★◆■◆，降低商业银行的信息收集成本◆■◆★■★，提升商业银行开展绿色信贷的效率★★★★◆。

　　绿色金融◆■◆■◆■，作为支撑经济活动绿色化的关键金融工具◆★■◆■，其核心构成包括绿色信贷、绿色债券及绿色保险■★■★◆，其中绿色信贷占比突出★◆★★★★。绿色信贷本质上是一种企业贷款，其独特之处在于，它以企业符合环保标准、资源节约等环境友好型条件作为贷款审批的前置要求★★■■◆★，利用金融杠杆激励企业向环境友好型经营转型■◆■★◆■。

　　混合回归模型是指数据不论是从截面来看，还是从时间来看，不同对象之间都不存在差异。

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　　主站 商城 论坛 自运营 登录 注册 《界外狂潮》制作人专访■■◆■◆★：属于FPS的个人英雄主义 廉颇 2■◆★★★.★★■◆..

　　综合stata统计结果可以看出，混合回归模型和随机效应模型在系数上并无差别，但是在显著性水平上略有差异。我们把混合回归模型和随机效应模型的方程分别写出来★◆★★■■，以便更好地进行分析★★◆◆◆。

　　控制变量3：GDP（GDP增长率），本文指标中的GDP特别用来指代GDP增长率■■■★。控制变量1和2选取的是商业银行内部微观数据的代表，然而外部宏观数据对银行盈利能力的影响不容小觑。为了与模型的其他变量保持一致性，本文选取增长率。

　　被解释变量◆■：选取ROA（总资产收益率）作为衡量商业银行盈利能力的指标■■。通常情况下，衡量一个企业盈利能力的指标主要为总资产收益率和净资产收益率。由于商业银行自有资产远低于总资产，用总资产收益率这一指标来衡量商业银行的盈利能力更符合商业银行的实际情况，更能表现商业银行总资产的运用效率★★◆◆。商业银行的总资产收益率越高，代表银行盈利能力越好■★★。

　　稳健性检验■■◆★■★。在处理面板数据线性回归时■■，一个非常重要的问题就是考虑固定效应模型与混合模型是否存在异方差。而随机效应模型在进行回归时，模型本身已经控制了异方差，因而可以省略。由于在样本数据趋向无穷大时渐近有效的非参数协方差矩阵估计方法，可以得到控制自相关和异方差的一致标准误，所以利用在stata软件中的命令xtscc来进行再次回归■◆■，结果如表5所示。进一步观察模型的显著性结果，笔者发现通过了稳健性检验。

　　加大绿色金融产品创新和专业化人才培养力度。商业银行可针对不同客户的多元化需求丰富绿色信贷产品和绿色信贷衍生品■■■。参考国际金融机构绿色项目先进经验★◆◆，并结合我国实际创新研究出符合本土推动的绿色信贷产品★◆■◆◆◆，如发行绿色债券和证券，缓解由于绿色信贷项目收益周期长且资金需求大导致的期限错配所带来的不良影响，提升商业银行绿色信贷差异化竞争力★◆■，进而提升其盈利能力。同时★◆■■★◆，商业银行应建设一支培养熟悉国家和地方各项绿色金融政策专业性的复合型人才队伍。一方面★◆★◆，从国内外绿色信贷领域引进一批既懂得环保行业法律法规以及环境测评的知识，又精通相关金融知识的复合型人才，不断扩大银行的人才储备。另一方面★★，加大对银行员工针对性培训力度。银行可以与当地高校合作，由高校老师讲授相应的法规政策、社会发展趋势和绿色信贷的理论知识，再由商业银行从事过绿色信贷业务的工作人员进行实操的讲解，提高员工业务创新、识别环境和社会风险的能力。

　　个体固定效应模型表示截距项在时间点t上无变化，但在截面成员i上变化。要求扰动项和各期的解释变量都不相关，这是一个比较强的假定。

　　这符合我国目前的绿色信贷发展现状，一方面，环保信息披露和沟通机制有待完善。绿色信贷存在环保信息壁垒问题，个别商业银行的社会责任报告不愿公开◆■◆■■，而绿色信贷的执行情况又是通过社会责任报告进行获取，这就导致政府对商业银行绿色信贷的执行情况缺乏有效监督。同时◆◆■◆■★，企业环境信息披露的主动性较低且缺乏有效的环保信息共享平台，导致商业银行需要付出额外的人力、物力成本去获取借款企业的环保信息，故信息披露和沟通机制不健全导致银行的成本增加■◆◆★，放缓了净利润增长趋势◆◆★◆■■。

　　模型构建◆◆■◆。数据差分处理及面板模型的分类。本文选用混合效应模型◆★■■★、个体固定效应模型和随机效应模型，此类模型为静态效应模型★■◆■★，需要有平稳的面板数据，故采用一阶差分处理方法，进而再构建模型■◆。

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　　回归结果。利用stata得出混合效应模型和随机效应模型■■◆◆◆，将模型结果进行整理（表4）。

　　控制变量2■◆：CAR（资本充足率）◆■◆。商业银行的稳定发展依赖一定的资本充足率■◆★，但资本充足率也不是越高越好，存在临界值◆★■★。CAR与ROA究竟是正相关还是负相关不是本文关注的重点，但是有理由认为CAR是影响银行盈利能力的因素之一◆■■■。

　　注★■：***，**★★★★◆■，*分别表示在0.01■◆◆■，0.05★★■，0■■■★★■.1的显著性水平显著★★■★★。

　　近年来，随着一系列绿色金融相关政策的密集出台（表1），我国银行业绿色金融业务发展获得了显著推动力◆★★◆。中国人民银行最新数据显示，截至2024年三季度末，本外币绿色贷款余额为35.75万亿元◆■，同比增长25.1%，增速比各项贷款高17■◆.5个百分点◆★◆■★，绿色金融投资增长势头强劲。对于商业银行而言，绿色信贷业务能否为其带来收益，成为影响其参与绿色信贷积极性的重要因素。因此，深入分析绿色信贷对商业银行盈利能力的具体影响及其程度■■★，对于在当前绿色金融体系建设背景下，进一步推动绿色信贷业务的发展具有重要的现实意义。

　　解释变量：选取GLR（绿色信贷余额比例）作为解释变量，表示绿色信贷业务开展的规模大小◆■■★◆◆。由于各银行的绿色信贷余额相差过大，对于面板数据来说缺乏可比性，意义不大◆■★◆★★，而绿色信贷余额比可以排除银行贷款规模的差异，更具准确性★★■◆■★。

　　金融是国民经济的血脉，是国家核心竞争力的重要组成部分。其中，绿色金融作为一种旨在促进经济与环境保护双赢的新型金融模式■★◆★，正日益受到关注★◆★◆。2023年召开的中央金融工作会议也将绿色金融纳入了“五篇大文章◆◆■”。

　　变量的选取。在变量选取方面，包括被解释变量★■◆◆★、解释变量、控制变量（表2）。

　　另一方面，政府对绿色信贷的激励机制有待完善。目前绿色信贷政策激励机制尚且不完善★■◆■，导致商业银行绿色信贷业务成本无法得到补偿，从而盈利水平微弱■★★◆◆。商业银行对贷款项目要求周期短且盈利预期高，但这些不符合绿色项目的天然风险特征。多数绿色项目具有投入高且回报周期长的特点◆■■，若银行资金长期被占用，贷款周转率降低，会直接影响银行短期盈利水平。

　　F统计量检验■★★。F检验的原假设是统计量服从F（N-1◆◆，NT-N-K），如果拒绝原假设，则建立个体固定效应回归模型◆◆，反之建立混合效应模型。代入F统计量计算公式得出F值是0.81■■，无法拒绝原假设，因此选择混合效应模型◆■■★。

　　控制变量1：NPL（不良贷款率）。不良贷款率居于高位时◆◆★◆★★，银行更易出现坏账呆账，会直接影响利润。所以本文假设商业银行的盈利能力和不良贷款率呈负相关。

　　编者按：在当今社会，绿色发展已成为推动可持续发展的必然趋势，而绿色金融则是实现这一目标的重要支撑◆★。其中，商业银行的绿色信贷业务作为绿色金融的重要组成部分，其能否有效提升商业银行的盈利能力，成为驱动该业务发展的重要因素。本文以24家具有代表性的商业银行为研究对象，选取近十年的面板数据进行回归分析，研究绿色信贷业务对商业银行盈利能力的影响，并结合研究结果分析原因◆■■，提出针对性建议■■★■。

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　　利用stata对面板数据进行描述性分析（表3）★★■■◆。从总资产收益率数据来看，各银行的对于资产的运用效率各有差异★■◆◆★◆。从绿色信贷余额比例总体数据来看，虽然各家银行绿色信贷规模差距较大，但整体规模均较小。

　　注：***，**◆★◆，*分别表示在0■★◆.01，0.05，0.1的显著性水平显著。

　　开展绿色信贷业务对商业银行的盈利能力有什么影响，本文将根据有关数据做出实证分析。

　　推动构建有利于绿色信贷发展的激励约束机制。政府要为绿色信贷的发展创造一个良好的氛围◆★■■■■，并采取有效的激励措施推动其发展。一是实施财政补贴和税收优惠政策◆★★★。对积极发展绿色信贷的商业银行■★，政府可以通过财政贴息和税收减免等方式弥补商业银行的短期损失，降低银行的贷款资金成本，提高商业银行执行绿色信贷政策的积极性。二是建立效果激励机制◆★■★◆。政府要对商业银行执行绿色信贷政策的效果进行评比，对于推广绿色信贷业务较好的商业银行给予奖励和表彰。表彰可以提高商业银行的声誉，扩大其社会影响力■◆，对商业银行的盈利能力产生积极的作用，进而吸引更多的商业银行积极响应国家绿色信贷的号召★■◆■。三是建立外部约束机制★★。将绿色信贷的执行情况与银行业绩挂钩，将环境绩效纳入银行业绩考核的标准中★★◆，推动商业银行积极承担一定的社会责任和履行环境保护的义务■★■■◆。

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　　数据来源及描述性分析◆★★。本文选取我国24家主要商业银行2014—2023年的数据为样本。考虑数据可获得性和完整性★★■■，样本选取的24家银行涵盖了6家大型国有控股商业银行、8家股份制商业银行、10家城市商业银行■★◆，具有较强的代表性，数据则来源于各银行年报、社会责任报告、国家统计局、wind数据库等材料。

　　控制变量4：CPI（消费者物价指数）★◆，外部宏观指标除GDP增长率外，选取了另一个较有代表性的CPI★■★★。

　　模型结果分析。正如表4所示，观察绿色信贷变量一阶差分系数的P值，可以发现在混合回归模型中，P值为0，有很强的统计意义；在随机效应回归模型中◆■★◆，P值为0.078，相对而言这一系数的统计意义不是那么显著■■★■◆。回归方程的经济意义是绿色信贷余额比的变动增加1个单位，平均总资产回报率的变动增加0★■■◆◆■.023个单位。从回归模型可以看出◆◆★，GLR和ROA确实成同向变动关系◆★，说明绿色信贷业务的开展可以使商业银行利润不断增加■■★◆，盈利能力得以提高。但是从一阶差分的系数来看◆■■◆★，绿色信贷业务对商业银行盈利能力的影响有待提升，需要业内进一步探索和改进。

　　随机效应模型认为误差项和解释变量不相关◆★■，这也是它与固定效应模型的本质区别，后者认为误差项和解释变量是相关的。

　　其中还是随机误差项，α0是随机变量★◆◆★★◆，ui和vi分别是截距中个体随机和时间随机影响的部分■◆★■。

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　　其中是随机误差项。混合回归模型的基本假设是不存在个体效应■★，这需要做统计检验。本文采用F检验方法进行检验，看个体固定效应回归模型和混合回归模型哪一种更为合适◆★◆■★。

　　Hausman检验■★■■★。Hausman检验是在固定效应模型和随机效应模型之间选择一种进行回归，原假设是采用随机效应模型◆■★★，如果结果拒绝原假设，则采用个体固定效应模型，反之采用随机效应模型。用stata进行Hausman检验得出结果，因为P值是0■★◆■★◆.27，所以原假设不能被拒绝，因此选择随机效应模型◆◆。

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