欧宝电竞下载app:金融研究|区域银行如何搭建绿色信用评价体系

  生态文明建设与经济持续健康发展息息相关,绿色金融是实现生态文明建设与经济可持续发展的重要抓手。“十四五”期间,“绿色”更是成为经济高质量发展的主流色,金融作为服务实体经济的血脉,为经济的绿色发展提供了必不可少的资金支持。中国人民银行数据显示,截至2021年年底,我国绿色信贷规模高达15.9万亿元,稳居世界第一,并远高于其他类型绿色金融产品与服务的市场规模,对实体企业的绿色发展影响显著。

  商业银行作为从事绿色信贷业务的主体,内部绿色信用评价体系是绿色信贷业务的核心竞争力所在,为控制绿色信贷信用风险,大型银行已逐步建立起内部绿色信用评价体系;然而,作为绿色信贷重要参与者的区域银行受自身体制和规模所限,在绿色信用评价方面起步较晚,亟需搭建符合自身特点的内部绿色信用评价体系。

  根据2020年年报数据,54家中国上市银行总资产规模达到218.26万亿元,同比增速10.20%,增速较上年提升1.30个百分点,资产规模占我国商业银行总资产的比例为82.12%。可以说,上市银行不仅是我国银行业高质量发展的关键,也是推动绿色信贷业务的中坚力量。

  我们从54家上市银行的年度报告和ESG报告中收集了2007-2020年间的绿色信贷数据,并依据机构设置和业务经营的范围将收集到的样本分为两类:(1)全国性商业银行(2)区域性商业银行。第一类包括大型银行、股份制银行。从历史角度,这些银行一开始批准设立的时候就是全国性的银行;第二类包括城市商业银行和农村商业银行。这些银行的机构和业务经营范围一般局限在省内或者一定的区域内。我们的样本共包含6家大型银行、10家股份制银行、28家城市商业银行、10家农村商业银行。其中,4家位列全球系统重要性银行,9家位列全球银行1000强榜单前20位。我们在银行层面进行聚类,并采用具有稳健标准误差的最小二乘回归来检验2007-2020年间的样本期内绿色贷款利率对银行信用风险的年滞后效应。因变量是信用风险,度量办法是用损失的贷款额除以客户总贷款额得到的百分比;核心解释变量为绿色贷款利率,即绿色项目或企业的贷款总额与银行所有贷款总额之比。控制变量包括规模体量、银行类型、管理效率、杠杆率、贷款损失准备金、融资成本、监管资本、利息差和存贷比率。

  实证结果显示,首先,我们没有发现绿色信贷与银行风险之间有任何明显的相关性,却发现我国绿色信贷政策对银行信用风险的影响因其规模和经营业务区域而异。在5%的显著性水平下,对第一类银行来说,绿色贷款比例每提升1%会造成银行信用风险降低0.013,表明绿色信贷与银行信用风险之间呈现负相关关系。但对第二类银行来说。在1%的显著性水平之下,上一年度的相对绿色信贷会使本年度的信用风险增加0.039,这表明区域商业银行并没有足够的能力应对绿色信贷带来的风险。对于规模和区域不同的两组银行,同样的绿色信贷政策会产生相反的效果。这一结果表明,与全国性银行相比,区域商业银行的能力和专业相对有限,风险管理体系发达程度较低,这些都可能导致其在开展绿色信贷工作的过程中造成经济损失。同时,与在推动我国可持续发展过程中发挥主导作用的大型银行相比,由地方控股的银行在中央决策中的融入程度可能更低。二. 区域银行尚未建立绿色信用评价体系

  中小银行往往具有较强的地域性,至今尚未建立绿色信用评级体系主要受以下三个方面因素制约。

  2012年银监会发布的《绿色信贷指引》,从制度上规范了银行的信贷决策与企业的环境绩效,尤其对商业银行的公司治理与信贷风险管理流程提出了更高的要求。2020年,银保监会制定了《绿色融资统计制度》,扩大了商业银行绿色业务的统计范围,细化了绿色融资项目分类,增加了节能减排指标。2014年,银监会颁布的《绿色信贷实施情况关键评价指标》中,基于绿色低碳经济、环境与社会风险管理和自身环境与表现三个方面,为绿色信贷设定了关键绩效指标(KPI),从组织管理、政策制度、流程管理、内控制度与信息披露以及监督检查等多维度设立了82个定性指标、17个定量指标,共计99个总体指标。而后2018年、2020年和2021年有关绿色银行和绿色信贷的评价方法与方案的政策相继颁布,重构了定性指标、升级了定量指标、拓展了考核评价的范围,提升了评价的效能,表明金融监管当局对商业银行开展绿色信贷业务的要求进一步提升。此外,除了对商业银行的评价方案外,银行也要对实施绿色信贷的对象,即目标企业进行绿色评估。例如,在对贷款客户风险调查及评级授信审查的基础上,增加绿色效益的量化评价,在贷前、贷中及贷后各阶段,对目标企业及项目的绿色发展战略契合度、绿色科技创新程度、企业环境处罚及环境不良信用记录、项目污染物排放量、环境风险等级、污染物减排量等多个维度设置绿色信贷评价模型进行量化评分。总体来讲,相较传统信贷业务,绿色信贷业务对银行的综合能力提出的要求更高。

  相对于一般贷款,商业银行在绿色信贷投放中的成本更大,如增加环境风险审核成本、环境与金融交叉的人员培养成本、将部分贷款转移至绿色产业的机会成本等。国有大型银行和股份制银行的分支机构覆盖面较广,研究团队和系统开发团队人员配备充足,可以为其提供较强的研究支撑和系统支持。然而,中小银行地域性较强、分支机构数量较少,研究方面的编制人数有限,无法为研究团队和系统开发团队配备充足和合格的人员。

  处于发达地区的大型银行,尤其是股份制银行,由于组织架构和激励机制等顶层设计较为科学,市场化程度较高,能够吸引专业能力和素质较强的人才。然而,受限于内部考核政策和统一风险管理的要求,区域银行在架构方面无法达到大型银行的科学高效,在人才引进政策和激励机制方面由于区域和机制限制往往也很难做到较高的市场化,导致专业能力和素质较强的人才难以被招聘和使用。

  由于体制方面存在一定的局限性,所以区域银行在向大型银行学习搭建绿色信用评价体系过程中,应当结合自身特点,有选择地进行借鉴。中小银行应当从长远出发,做好部门设置、职责划分、人力资源管理、系统建设等方面的顶层设计和战略规划,逐步建立起与自身体制特点、绿色信贷业务规模和发展方向相适应的绿色信用评价体系。三. 区域银行搭建绿色信用评价体系的主要步骤

  由于每家中小银行的考核方式和绿色信贷业务的利润贡献度不同,在资金、人力方面可以支持绿色信用评价体系建设的力度不尽相同。然而,各中小银行都应在有限的资金和人力支持条件下努力做好绿色信用风险防范。一般来讲,中小银行搭建绿色信用评价体系主要有以下三个步骤。

  内部评级符号应具有较高的区分度及明确的含义,至少应区分出绿色行业和绿色企业两大类,并在这两大类下利用细分的评级符号进行相对排序。其中,绿色行业的评级符号可以尽量细化,以满足绿色信贷对不同行业主体进行比较的需要。对于评级符号的细分程度,应根据各家区域银行绿色信贷业务的规模和风险偏好来确定。

  制定了内部评级符号后,区域银行就可以结合自身绿色信贷业务的风险偏好,建立评级符号与投资映射关系,确定每个评级符号对应的投资限额和期限要求。这一步骤非常重要,需要信评团队与业务团队深入沟通后共同作出决策,以内部规章的形式固定下来,确保投资限额和期限要求能够满足未来一段时间绿色信贷业务发展的需要。一方面,要避免设置的标准过于严苛,否则将限制绿色业务发展;另一方面,也要避免其过于宽泛,否则无法达到绿色风险防控和集中度限制的要求。

  区域银行搭建绿色信用评价体系最核心也是难度最高的步骤是绿色信用评价模型开发。完整的绿色信用评价模型主要包括定量和定性两方面。定量方面包括六大绿色产业的企业绿色精准识别、绿色程度评价模型、环境效益测算模型、环境和气候风险分析模型、环境和气候风险定价模型、环境和气候风险压力测试模型等;定性方面主要是依赖于绿色信用评价专家团队的经验判断,并由此总结出各行业的绿色定性评价模型。对于模型开发,现在市场上有专门做绿色信用评价的第三方咨询公司可以提供个性化的模型开发服务。如果区域银行自身没有专门的模型开发人才,那么可以根据自身绿色业务的实际需要,针对绿色信贷的重点行业或产品,聘请第三方咨询公司开发定量评价模型。这一过程需要银行信评团队全程参与,由其向第三方咨询公司提出特定行业和产品的评价指标与相应权重,利用第三方咨询公司的系统对历史数据进行回测,使得综合指标及权重运算出的模型分数呈现正态分布。然后,银行再根据自身的风险偏好,将模型得分与内部评级符号进行对应,形成映射表。

  当然,任何一种模型都是有缺陷的,不排除个别企业在运用模型进行运算时效果达不到理想状态。这就需要在使用定量模型运算之外,针对模型没有涵盖的指标或者没有覆盖的风险点通过定性评价的方式进行调整。通过科学的定量和定性评价,可以将受评企业的模型得分调整至相对合理的状态,从而映射得到相应的内部评级符号。对每一个内部评级符号对应的绿色行业和企业群可以计算出相应的绿色信用违约率,如果评级模型有效的话,违约率应当与内部评级一一对应且呈现负相关,即内部评级越高,违约率越低。此外,定性评价调整的分数应当有作为限制的阈值,否则定量模型的有效性就会降低。好的定量评价模型一定是尽量少地需要定性评价去调整的。在定性评价调整的过程中,也可以对定量模型的指标及权重进行完善,逐步将需要运用定性评价调整的通用指标纳入定量模型。在双碳背景下,行业、监管政策是不断变化的,所以在模型运行过程中,区域银行需要根据实际情况对模型进行定期更新。四. 区域银行绿色信用评价体系的运用和维护

  绿色信用评价体系基本建立后,需要对这一体系进行充分运用和维护。其中,贷后监测体系和风险处置机制是内部绿色信用评价体系运用和维护过程中最重要的两个部分。

  定期报告分析一般集中在企业年度环境信息披露报告和ESG报告后的1-2个月进行,主要是对入库信贷主体的最新环境和气候相关绿色数据进行跟踪分析,工作量相对较大。如果信用评价模型足够强大、有效,则可以将最新绿色数据导入模型,利用模型初步识别出有异常变化的企业,再辅以信评团队的定性分析,便可以在很大程度上减少定期报告分析的工作量,提高贷后监测分析效率。

  近年来,绿色风险舆情监测在提前识别绿色信用风险方面发挥了很大作用,在绿色信用评价体系中显得尤为重要。一些大型银行甚至专门开发了绿色舆情监测系统。目前,市场上可以提供绿色风险舆情监测服务的系统工具也有一些,这些绿色风险舆情监测系统在使用方面大同小异,区域银行可以根据其绿色信贷业务的实际情况选择方便、习惯的监测系统即可。一般来说,信评人员只需要在系统上做好入库绿色信贷主体的维护,便可每日适时收到与这些主体相关的舆情推送。实际上,对舆情数据进行筛选和分析判断才是风险舆情监测工作的关键环节。如何进行分析判断划分舆情等级,提前识别出绿色信用风险,对信评人员的专业能力、相关经验和对绿色风险的敏感度要求较高。

  绿色风险处置机制是绿色信用评价体系中最重要的价值体现。如果没有有效的风险处置机制,即便绿色信用评价体系再强大,最终也可能无法控制好绿色信用风险。风险处置机制主要包括绿色风险主体的识别预警和违约绿色信贷处置机制两方面。

  风险主体的识别预警要与贷后监测体系紧密结合起来。银行在贷后监测过程中通过信评团队将有潜在绿色信用风险的企业识别出来,及时对其内部评级进行调整并发出预警。信评团队能否提前准确地做出风险预警是其是否称职的重要体现。在信评团队做出风险预警之后,应对措施也很关键。因此,信评团队不能仅作为一个技术部门提出建议,而是应提高信评团队在整个绿色风险预警和应对过程中参与决策的地位。

  银行可以根据绿色项目风险程度进行分类管理。对列为有较大绿色风险的项目,应要求建设单位乃至重要的第三方如承包商、供应商、监理商等,建立和实施针对绿色影响的管理制度和行动计划、与当地社区和社会公众的沟通制度、以及监测、评估和报告(公告)制度,同时通过独立的第三方对其绿色风险控制的机制、能力、结果进行监督和评估。绿色风险较小的项目,银行对建设单位的绿色风险控制给予适当关注。结语

  对于一些绿色信贷业务刚刚起步的区域银行,需要绿色行业专业知识、能力和风险管理经验的提升。如果没有获取足够多绿色金融知识的渠道和机制,或者没有正确的工具来评估环境风险和机会,区域银行盲目增加绿色贷款比例很可能会导致其信贷风险进一步提升。

  由于各家区域银行的考核方式和绿色信贷业务发展情况不同,因此在搭建绿色信用评价体系过程中,银行要结合自身的机构设置、绿色信贷业务需求、人力和资金支持等情况,制定出适合自身特点的绿色信用评价体系发展规划。

  区域银行可以考虑引进一些有经验的绿色信用评审人才,先将绿色信用评价体系的基本框架搭建起来,然后针对绿色信贷的重点行业开发绿色信用评价模型,逐步建立具备自身特色的绿色信用评价体系。

  考虑到我国银行业的机制背景,银行管理部门必要建立相关机制和平台,促进区域银行与大型银行之间的交流,加强信息互换和专业知识分享。这种交流也可以拓展到银行业务层面上的创新合作,比如共建绿色信贷数据分析平台、共建绿色信贷专营机构等。

上一篇:债权投资计划保证担保的法律合规要点(上) 下一篇:到银行存款时为什么在选择“定期年限”时员工不推荐3年期?