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（来源：中央财经大学绿色金融国际研究院）

原文标题：“言”“行”合一？气候政策不确定性与商业银行绿色响应

原文作者：李志辉，常心宇，魏斌，张宁

发表期刊：金融研究  

关键词：气候政策不确定性；绿色信息披露；绿色信贷；信息不对称；漂绿

一、引言

在“双碳”目标深化推进、绿色金融政策体系持续完善的背景下，商业银行的绿色响应能力愈发受到关注。然而，气候变化的内在复杂性与政策制定各环节的多重不确定因素，导致气候政策环境的稳定性相对有限。在此背景下，商业银行究竟会“言行合一”地推进绿色转型，还是出现“言行偏离”乃至“言过其实”的象征性披露？这一问题对于理解银行绿色行为的内在逻辑、优化绿色金融政策设计具有重要意义。

现有研究已从制度环境、技术赋能等视角考察了银行绿色信贷行为的影响因素，但聚焦气候政策不确定性对商业银行微观主体绿色响应的系统性研究仍相对不足。此外，既有文献多从风险规避视角出发，对银行行为决策的主动性与策略性有所忽视，针对绿色信息披露与绿色信贷行为之间内在关系的讨论也尚不充分。

本文以2012—2023年42家A股上市商业银行为样本，将银行绿色响应区分为“行”（绿色信贷投放）与“言”（绿色信息披露）两个维度，实证检验气候政策不确定性对上述两类行为的差异化影响及其传导机制，并进一步分析银行在不确定性环境下的策略性“言行偏离”现象。研究发现：在“行”方面，气候政策不确定性显著抑制了银行的绿色信贷投放；在“言”方面，气候政策不确定性与银行绿色信息披露之间存在倒U形关系。机制分析表明，气候政策不确定性通过加剧银企信息摩擦和收紧银行资源约束两条渠道抑制绿色信贷；其对绿色信息披露的倒U形影响则通过改变银行管理层绿色治理注意力的配置来实现。进一步分析显示，气候政策不确定性的加剧会引发银行绿色响应偏向“言过其实”。

二、研究设计

（一）数据来源

本文选取2012—2023年42家A股上市商业银行作为研究样本。2012年是我国银行业统一绿色信贷披露口径的起始年份，因此以该年为样本起点。商业银行的绿色信贷数据和绿色信息披露数据均来源于银行年度报告和社会责任报告中的公开披露内容，部分数据通过手工整理补充。银行治理及财务数据来自国泰安数据库（CSMAR）和Wind数据库；各省份气候政策不确定性指数来自Ma et al.（2023）基于MacBERT深度学习模型构建的省级CPU指数，原始数据来源于国际能源转型学会能源金融专业委员会网站（ISETS-EFN）。宏观经济数据来源于国泰安数据库和中国统计年鉴。

（二）变量定义

1.被解释变量。本文从“言"与”行"两个维度刻画商业银行的绿色响应。“行”的代理指标（Shx）为商业银行绿色信贷余额占全部贷款余额的比重，直接反映银行将资金配置于绿色领域的力度。“言”的代理指标（Shy）以近五年绿色金融政策文件中的高频词为种子词，通过Word2Vec词向量挖掘与大语言模型辅助筛选，构建包含85个关键词的词汇池，再利用Jieba分词与Python API对2012—2023年样本银行年报中包含关键词的语境单元进行情感分析，按照正面、中性、负面分别赋分，将得分加总后以年报总字数加权并乘以100，得到绿色信息披露指标Shy。

2.解释变量。本文采用Ma et al.（2023）构建的各省份气候政策不确定性指数（CPU）作为核心解释变量。该指数基于《人民日报》等六家主流报纸的新闻报道，运用MacBERT深度学习模型进行自然语言处理，相比传统词典法，能更准确理解词语在特定语境中的含义，并引入人工审计流程以确保分类的准确性。CPU数值越大，表示气候政策不确定性越强。

3.控制变量。本文控制了银行层面的规模（size）、存贷比（ldr）、成本收入比（cir）、拨备覆盖率（pc）、第一大股东持股比例（top），以及地区层面的经济水平（lngdp）和产业结构（struc）。

（二）模型设定

为检验气候政策不确定性对银行绿色信贷投放的影响，本文构建线性面板回归模型（1）：

考虑到气候政策不确定性对银行绿色信息披露可能存在非线性影响，本文在模型中加入CPU的二次项进行检验：

其中，Shxi,t和Shyi,t分别代表银行ⅰ在第t年绿色信贷投放情况和绿色信息披露水平；CPUi,t为核心解释变量；Controlsi,t为控制变量；τᵢ和μt分别为个体与时间固定效应；所有标准误聚类至银行个体层面。

三、实证结果

（一）基准回归

表1报告了基准回归结果。对于模型（1），列（1）和列（3）分别为不含控制变量与含控制变量的回归结果，CPU的系数均显著为负，说明气候政策不确定性对银行绿色信贷投放具有显著的抑制效应。

对于模型（2），列（2）和列（4）报告了含CPU一次项与二次项的回归结果。无论是否加入控制变量，CPU的一次项系数均显著为正，二次项系数均在1%水平上显著为负，初步验证倒U形关系的存在。进一步按照Haans et al.（2016）的检验程序：曲线在CPU取值区间左端斜率为正（0.0017）、右端斜率为负（-0.0065）且均显著；曲线拐点值为1.984，其95%置信区间处于CPU实际取值区间[1.193, 4.942]之内。上述结果说明，当气候政策不确定性处于适度范围时，其对银行绿色信息披露具有促进效应；一旦超过拐点，转为抑制效应。

（二）内生性检验

1. 变量定义

为缓解基准回归中的内生性问题，本文选取各省份年内日最高气温超过35°C的极端高温天数作为工具变量。一方面，极端高温天气频发会显著增强社会各界对气候变化的感知，通过影响公众舆论和推动政策讨论，对地区气候政策环境产生影响，满足工具变量的相关性条件；另一方面，极端高温天气作为外生自然现象，不会对银行整体资产质量和信贷需求构成系统性、前瞻性影响，不直接影响银行当期经营决策，满足排他性条件。

表2报告了工具变量法的检验结果。K-P LM统计量和K-P Wald F统计量均证实工具变量有效。IV估计结果与基准回归方向一致：CPU对绿色信贷投放的抑制效应和对绿色信息披露的倒U形关系均保持稳健。

（二）内生性检验

1.更改样本范围。剔除新冠疫情期间（2020—2022年）的样本进行回归，结果保持稳健。

2.替换被解释变量。以银行当年披露的绿色信贷余额绝对额（Green）替代Shx；以年报总字数加权的绿色信息正面表述次数×100（Shypos）替代Shy，结论不变。

3.替换解释变量。针对国有大型银行、股份制银行和城农商行分别构建差异化的加权气候政策不确定性指数（CCPU和CCPUQ），以及以ESG评分负号化后与CPU交乘的综合暴露指标（CPU_s），结果均与基准回归一致。

4.更换回归模型。考虑到被解释变量均为受限变量，采用Tobit模型重新估计，结论稳健。

四、影响渠道检验

（一）气候政策不确定性对银行绿色信贷投放的影响渠道

 渠道一：银企信息摩擦。本文以银行授信实体企业的覆盖面（Credit）衡量银企信息摩擦程度，具体做法为：利用CNRDS数据库中商业银行逐笔授信数据，计算每家银行年度授信实体企业总数与单户平均授信规模，将前者对后者及控制变量回归后提取残差，以总资产规模标准化后得到Credit。Credit数值越低，说明银行授信覆盖面越窄，银企信息摩擦越严重。表3列（1）—列（2）的中介效应检验结果显示，气候政策不确定性显著降低了Credit（银行收窄授信覆盖面），进而抑制绿色信贷投放，银企信息摩擦在其中发挥了不完全中介作用。

渠道二：银行资源约束。本文以银行资本充足率与最低资本充足率要求之差（Buffa）衡量银行资本缓冲水平，该指标降低意味着银行风险吸收能力与信贷扩张空间受到实质性压缩。表3列（3）—列（4）的结果表明，气候政策不确定性在5%水平上显著降低了银行资本缓冲，资本缓冲的下降进而在10%水平上显著抑制绿色信贷投放，资源约束渠道的中介作用得到验证。

（二）气候政策不确定性对银行绿色信息披露的影响渠道

本文从“文本陈述倾向”（Nemo）和“组织行动信号”（Gov）两个维度衡量银行绿色治理注意力强度。Nemo基于年报MD&A文本中绿色关键词相关句段，借鉴LM情感词典计算积极词汇与消极词汇的净差额并除以词汇总量。Gov为有序分类变量，根据银行是否设立专门的绿色金融/ESG委员会及其年度会议次数，取值0-3。

表4列（1）和列（3）显示，CPU对Nemo和Gov均存在倒U形关系，且回归结果通过U-test检验。列（2）和列（4）显示，Nemo和Gov越高，Shy越高，说明绿色治理注意力是CPU影响绿色信息披露倒U形关系的传导机制。

四、进一步分析

（一）气候政策不确定性与银行“言行一致性”

银行年报、ESG报告中往往陈述绿色金融绩效并对未来做出承诺，但宣传未必能完全代表实践，"口惠而实不至"的现象时有发生。为验证气候政策不确定性对银行言行一致性的影响，本文以绿色信息正向披露指标（Shypos）与绿色信贷指标（Shx）标准化后作差，定义言行偏差指标（Deviation）；同时考虑言行的时间滞后性，以当期宣传与下期行动之差得到前瞻性言行偏差（Deviation_l）。

表5回归结果显示，CPU对Deviation和Deviation_l的回归系数均显著为正。这表明气候政策不确定性加剧了银行的言行不一致性，偏向于"言过其实"。机制上，"模糊厌恶"心理驱使银行收缩实质性绿色资本投入，但来自监管与利益相关者的压力并未减弱，绿色信息披露因而成为低成本的印象管理替代手段。

（二）分组分析

1.地区自然灾害情况

基于EM-DAT紧急灾难数据库，按照银行所在省份当年是否发生自然灾害将样本划分为灾害组与无灾害组。表6的分组回归结果显示，CPU对绿色信贷投放的抑制效应仅在无灾害组中显著，在灾害组中不显著。对绿色信息披露的倒U形关系也在灾害组中不再显著。这是因为：灾后重建催生新的绿色信贷需求，能够缓冲政策不确定性的消极效应；自然灾害也会提升社会对气候风险的整体感知，使银行绿色信息披露行为更具连贯性。

2.银行高管环保背景

以银行高管个人简历中是否含有环保相关关键词作为分组依据，结果显示，CPU对绿色信贷投放的抑制效应和对绿色信息披露的倒U形关系仅在无环保背景高管组中显著。具有环保背景的高管对气候政策长期趋势有更深刻的认知，能够排除短期政策波动的干扰，从而维持绿色信贷与信息披露行为的连贯性。

3. 银行ESG评分

以华证ESG评分年度中位数为分组依据，结果显示，在ESG评分较高的银行样本中，CPU对绿色信贷投放的抑制效应和对绿色信息披露的倒U形关系均不再显著。高ESG银行已建立完善的环境风险管理与资本缓冲机制，且与利益相关者的稳固信任关系形成"声誉保险"，无须因政策波动而大幅调整绿色行为策略。

五、原文摘要

 立足我国银行绿色金融实践，本文实证研究了气候政策不确定性对银行绿色响应的影响。在“行”方面，气候政策不确定性抑制了银行的绿色信贷投放；在“言”方面，气候政策不确定性与银行的绿色信息披露存在倒U形关系。机制分析表明，气候政策不确定性通过加剧银企信息摩擦和收紧银行资源约束两条渠道抑制了银行的绿色信贷投放；其对绿色信息披露的倒U形影响则通过改变银行管理层绿色治理注意力的配置来实现。进一步分析发现，气候政策不确定性会引发银行绿色响应偏向于“言过其实”。分组分析表明，在遭受自然灾害冲击的地区、高管具有环保背景以及ESG评分较高的银行样本中，气候政策不确定性对绿色信贷投放的抑制效应明显减弱，其与绿色信息披露之间的倒U形关系也不再显著。本文研究对银行“稳预期、促实效”具有政策启示，气候政策制定需注重连贯性与清晰度，同时应完善激励约束机制。

作者：

王子宽 中央财经大学金融学院博士研究生

指导老师：

王    遥  中央财经大学绿色金融国际研究院院长

新媒体编辑：唐琳雅

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