绿色金融对银行绩效影响计量经济的回归模型分析
目录
TOC\o1-3\h\u14560绿色金融对银行绩效影响计量经济的回归模型分析 1
24646（一）样本数据选取 1
7949（二）变量选取与含义 1
265621.被解释变量选取 1
211812.解释变量选取 2
15163.控制变量选取 2
1449（三） 描述性统计 2
6530（四）相关性检验 3
18425（五）模型的选取 4
21757（六）模型的建立 5
8553（七）稳健性检验 6
27561（八）小结 7
（一）样本数据选取
由于绿色金融行业在国内起步时间较晚，在国内银行绿色信贷业务占绿色金融业务超过85%，大多数商业银行所披露的绿色金融数据只有绿色信贷数据，2020年至2021年由于疫情的影响数据普遍失真，因此本文选取了2010-2019年信息披露较为完全的十五家国内银行作为研究对象，其中包含了五家国有的股份制商业银行(中国银行、中国交通银行、中国工商银行、中国农业银行、中国建设银行)和十家上市商业银行(北京银行、华夏银行、江苏银行、民生银行、平安银行、浦发银行、上海银行、兴业银行、招商银行、中信银行)。相关数据来源于各个银行的《可持续发展报告》或者《社会责任报告》、万得Wind、国泰安CSMAR、同花顺iFind数据库。
（二）变量选取与含义
1.被解释变量选取
（1）选取总资产收益率（ROA）作为被解释变量，总资产收益率（ROA）作为常用的金融分析指标,可以很好地体现银行的收益能力。
总资产收益率=（净利润/平均资产总额）×100%
2.解释变量选取
（1）选取绿色信贷比率（GCR）作为解释变量，绿色信贷比率（GCR）是指银行发布的绿色信贷所占发布的总信贷数的比率，能够很好地反映各银行绿色信贷业务发展的程度，由于绿色信贷目前占银行总绿色金融服务超过85%，而别的绿色金融工具各大银行披露的标准与尺度均不同，因此本文选用绿色信贷比率（GCR）作为代表绿色金融的解释变量。
绿色信贷比率（GCR）=绿色信贷余额/期末贷款总额×100%
3.控制变量选取
（1）选取拨备覆盖率（PC）作为控制变量，拨备覆盖率（PC）是实际上银行贷款可能发生的呆、坏账准备金的使用比率。不良贷款拨备覆盖率是衡量衡量银行财务是否稳健的重要指标，该比率最佳为100%。
拨备覆盖率（PC）=(一般准备+专项准备+特种准备)/(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)×100%
（2）选取不良贷款率（BLR）作为控制变量，不良贷款率（BLR）是指银行中不良贷款余额所占总贷款的比率，能够很好地衡量银行信贷风险，不良贷款率越高说明无法收回的不良贷款所占比重越大，银行信贷风险越高，相对的不良贷款率越低说明无法收回的不良贷款所占比重越小，银行信贷风险越低。
不良贷款率（BLR）=不良贷款余额/各项贷款余额×100%
（3）资本充足率（CAR）作为控制变量，资本充足率（CAR）是指银行的资本总额对其风险加权资产所占比重。
资本充足率(CAR)=资产净额/加权风险资产
（4）营收增长率（GR）作为控制变量，营收增长率（GR）是指银行今年的营收总额相对于去年的增长比率。
营业收入增长率=(营业收入增长额/上年营业收入总额)×100%
（5）总资产（TA）作为控制变量，总资产（TA）是指银行本年各项资产之和，为了使回归结果拟合优度更高本文采用总资产取对数作为控制变量。
（三） 描述性统计
表1：变量的描述性统计结果
variable
Obs
Mean
Std.Dev.
Min
Max
总资产收益率（ROA）
150
1.06
0.20
0.64
1.47
绿色信贷比率（GCR）
150
4.69
5.05
0
29.37
拨备覆盖率（PC）
150
235.45
76.41
132.44
499.60
不良贷款率（BLR）
150
1.24
0.42
0.38
2.39
资本充足率（CAR）
150
12.5
1.53
9.88
17.52
营收增长率（GR）
150
18.86
13.54
-7.04
64.48
总资产取对数（TA）
150
10.73
1.03
8.37
12.62
从表1的描述性统计结果中可以看出，绿色信贷比率的最大值为29.37%，最小值为5.05%，标准差为5.05，中位数为4.69%，可以得出所选取的15家银行的绿色信贷比率普遍不高并且绿色信贷比率各行之间的差异较大，甚至还有不少银行2010年还未开展绿色信贷业务，兴业银行2019年的绿色信贷比率为29.37%位居行业的前列可见兴业银行对绿色信贷业务发展有了正确的路径方向。拨备覆盖率的最大值为499.60%，最小值为132.44%，标准差为76.41