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新发展理念下的 ESG 投资与商业银行风险承担 基于中共二十大报告绿色发展视角蒋海陈霜怡王梓峰摘要:ESG 投资存在声誉溢出效应，商业银行有动机为此进行更冒险的行为。使用20092021 年中国37 家上市商业银行季度面板数据，实证检验 ESG 投资对商业银行风险承担的影响。研究结果发现，ESG 投资通过声誉溢出效应提高了商业银行的风险承担，且该影响对股份制银行作用更强;相比环境保护及社会责任，公司治理对商业银行风险承担的边际正影响效应最为明显。机制分析表明，ESG 投资行为会压缩商业银行盈利质量、限制银行流动性，从而提高银行风险承担。该结论在经过一系列稳健性与内生性检验后依然成立。基于此，建议完善 ESG投资信息披露体系与评级体系，推动银行业 ESG 投资良性发展，促进中国“双碳”目标实现。关键词:ESG 投资;商业银行风险承担;盈利机制;流动性机制中图分类号:F830 33文献标识码:A文章编号:20971346(2023)01006519一、引言近年来中国政府着重推行经济可持续发展，强调“绿水青山就是金山银山”的发展理念，并在 2022 年召开的中共二十大会议上进一步强调了“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”。为此各政府部门出台一系列政策法规，推动可持续经济发展。其中中国人民银行、财政部等七部委联合印发了 关于构建绿色金融体系的指导意见，为绿色金融发展提供指导性意见。随着绿色发展理念的深度推广，“环境保护(Environment)、社会责任(So-cial)与公司治理(Governance)”三者相结合的 ESG 投资理念和评价体系在中国投资市场被高度推崇。由于银行业是中国金融业核心产业，自然而然承担更多的社会与环境保护责任。因此近年来关于中国银行业的 ESG 投资开始逐渐被社会各界所关注。ESG 投资推动中国经济高质量发展，同时也给市场带来了风险与挑战。企业有动机通过披露误导性信息夸大自身在 ESG 投资上的贡献，提高自身声誉从而获利。监管部门要收稿日期:20221019基金项目:国家自然科学基金面上项目(71973053)。作者简介:蒋海，暨南大学经济学院教授，博士生导师，美国奥本大学高级访问学者，研究方向为金融监管、公司治理和金融机构管理;陈霜怡，暨南大学经济学院硕士研究生，研究方向为数字金融、金融监管与风险管理;王梓峰，通讯作者，暨南大学经济学院博士研究生，研究方向为公司治理、金融风险与监管，wangzfworking126 com。56警惕部分企业利用 ESG 投资进行“漂绿”的风险(Jesen and Meckling，1976)。此外，ESG 投资水平以评级形式向社会公众披露企业对环境保护、社会责任及公司治理方面的相关信息，有可能发生 ESG 投资与市场价值不一致的风险，进而引发金融市场风险(高勇强等，2012;Wang et al，2021)。银行风险水平的管控是中国维护金融稳定，保障国家金融安全的重点工作之一。在新发展格局下，银行在面对 ESG 投资时的风险管理将面临与以往不同的困难与挑战。习近平总书记在全国金融工作会议和中央经济工作会议中多次强调，金融安全是国家安全的重要组成部分，要有效防范和化解金融风险，守住不发生系统性金融风险的底线。维护国家金融安全是确保中国经济健康、持续、高质量发展的关键和前提。银行作为金融体系重要组成部分，最直接的功能就是将储蓄转化为投资以促进经济长期稳定增长。因此，在可持续发展中有效防范化解重大金融风险，也成为 ESG 投资中需要高度重视的问题。然而，目前尚没有学者就此问题展开深入研究，而该问题的研究对于深刻认识 ESG 投资与金融风险的关系，进而有效防范和化解金融机构 ESG 投资中面临的金融风险问题尤为重要。基于此，本文使用 2009 年至 2021 年中国 37 家上市银行非平衡季度财务面板数据以及华证指数 ESG 评级数据，实证检验 ESG 投资对银行风险承担的作用及其异质性特征。同时进一步验证 ESG 投资通过削弱银行盈利水平以及流动性水平两个渠道提升银行风险承担。本文的边际贡献主要表现在三个方面:第一，率先从风险这一视角探讨绿色金融、企业社会责任对金融机构运营的影响，拓展了绿色金融领域相关研究;第二，较为系统性论述了 ESG 投资对银行风险承担的影响，并通过实证检验验证其相关关系，拓展了银行风险承担相关研究;第三，验证了 ESG 投资对银行风险承担的影响，并对其影响机制进行识别。研究结论不仅有助于银行机构在实行 ESG 投资时识别自身风险承担，还能对不同类型的银行进行因地制宜调控。本文的研究对推动银行业 ESG 投资良性发展，促进中国“双碳”目标实现具有重要理论借鉴价值。二、文献综述2006 年联合国提出了 ESG 理念和评价体系。所谓 ESG 投资，是指企业和投资者如何将环境、社会和治理问题整合到其商业模式中，而企业社会责任在传统意义上则是企业参与有利于提升企业社会责任感的社会公益类活动(星焱，2017)。近年来，随着中国新发展格局的建立，ESG 作为企业社会责任的进一步延伸，使企业的环境保护、社会责任和公司治理责任更加紧密地结合，成为当下越来越多中国现代企业和金融机构所尊崇的投资理念和责任原则，并受到学术界的广泛关注。(一)ESG 投资及其经济效应研究现有关于 ESG 投资的学术研究，主要围绕 ESG 投资的实质动机展开论述。企业 ESG投资动机分为两大类:第一类是致力于环境保护，通过占用部分生产资料实现环境治理，以实现更广泛的社会效益;而另一类是“漂绿”企业，借着环境保护主义提高企业声誉，而并未对环境治理付出实质性行动(Wang and Sarkis，2017)。即企业有可能基于“股东主义”或“管理层主义”利益动机从事 ESG 活动。所谓“股东主义”，就是股权所有者利益最大化，包66含财务绩效、信息披露、融资约束等。现有文献基于这一观点对 ESG 投资的积极经济效应开展了广泛研究。已有许多学者对 ESG 投资与非金融行业公司财务绩效的影响展开研究，结论基本一致:ESG 投资(企业社会责任)与企业财务绩效之间呈现非负关系，绝大多数情况下存在正向变动关系(Friedeet al，2015)。从信息披露经济效应出发，Freeman(1984)探讨了企业社会责任外部效应，提出了社会责任有效缓解了企业管理者和投资者之间的信息不对称问题;Pereira da Silva(2022)进一步地研究了 ESG 披露对市场崩盘风险的影响，结果发现，ESG 信息披露通过降低管理者和外部投资者之间的不透明性和信息不对称程度(例如，通过促进对公司面临的环境和社会风险及担忧的评估)，可以有效缓解市场崩盘风险。另外，还有一些学者研究了 ESG 投资对企业的品牌、客户满意度和融资约束等问题，如 Porter and Kramer(2006)研究表明，企业承担社会责任，会塑造其差异化产品和品牌优势;李海芹和张子刚(2010)研究发现，企业承担社会责任可以通过增强自身声誉，提高顾客满意度、影响顾客忠诚;从融资约束效益出发，Cheng et al(2014)分析表明，企业承担社会责任后，可以通过改善盈利能力，从而缓解其融资约束程度;王爱萍等(2022)的研究还发现，企业承担社会责任缓解融资约束的同时，可以显著降低公司违规事件发生的可能性。然而，也有学者基于“管理层主义”考量了 ESG 投资所带来的经济后果，并提出了相反的观点。如 Friedman(1970)研究表明，企业从事社会责任活动是以管理层利益为中心，而其风险和成本由股东承担。管理层有可能为了自身利益，实施企业社会责任以掩饰不良信息及不道德行为，从而导致信息不透明(Jesen and Meckling，1976;Prior et al，2008)，或者利用声誉效应对企业社会责任过度投资，加剧企业自身风险承担(高勇强等，2012)。(二)银行风险承担的影响因素由于中国目前融资方式仍是以间接融资为主导(林毅夫，2007)，银行安全与国家经济稳定发展紧密相连，因此银行风险承担一直以来都是学术界重点探究的话题之一。国内外学者对银行风险承担相关影响因素进行了广泛而系统的研究，例如，从宏观视角，考究了经济波动、利率、流动性监管政策等对银行风险承担的影响(Delis and Kouretas，2011;方意和陈敏，2019;蒋海等，2022);从微观层面视角，分析了银行治理结构(Laeven and Levine，2009)、资本缓冲(Jiang et al，2020)等对银行风险承担的影响。此外，有大量研究集中于探究银行经营战略与决策对银行风险承担的影响。孙浦阳等(2011)以 OCED 7 个主要国家样本数据验证金融服务多样化与银行业绩呈负相关这一经验结论。孙安琴(2011)认为推动金融产品创新时要注重其对银行行为及银行稳定性的影响。蒋海和吴文洋(2020)讨论了金融创新通过影响资产结构与资产质量影响银行风险承担。银行作为金融体系重要枢纽，最直接的功能是实现借贷便利从而促进经济繁荣(King and Levine，1993)。同时，与其他行业相比，由于更大程度受益于社会公共资源(如政府津贴和补助)(Iannotta et al，2013)，银行有必要更加积极参与社会责任活动(Wu and Shen，2013)。因此银行有参与ESG 投资活动动机与责任。然而面对新的投资活动(如 ESG 投资)，银行投资决策的改变直接影响银行经营效率，对银行风险管控带来新的挑战，银行 ESG 投资决策所造成的风险问题更是不可忽视。76新发展理念下的 ESG 投资与商业银行风险承担(三)ESG 投资与银行风险承担目前，已有学者围绕 ESG 投资对银行的影响进行了研究讨论。其中，部分学者对于ESG 投资对银行财务业绩的影响进行分析(Zhou et al，2021;宋科，2022)，但该影响关系到底是积极的还是消极的学界仍未达成共识。部分学者针对 ESG 投资如何影响银行公司价值或崩盘风险进行了研究(Azmi et al，2021;Wang et al，2021)，并发现 ESG 投资会降低银行价值，增加银行崩盘风险。Azmi et al(2021)通过 ESG 分项对银行价值的影响，进一步地提出:环境因素对银行价值的影响最为显著。但尚未有学者对 ESG 投资与银行风险承担的影响进行系统研究。相对于传统业务，创新投资工具可能通过调整银行业务结构、影响经营效率以及资源配置，产生新的风险源(吴文洋等，2022)。具体而言，为了响应国家对绿色产业政策扶持，银行借助 ESG 投资工具积极开展绿色信贷业务，由此会对银行经营绩效、成本效率等产生影响，进而影响银行自身风险承担(张晨和董晓君，2018;王宏涛等，2022)。综上所述，围绕 ESG 投资的相关研究主要聚焦与争论的观点是:究竟企业参与 ESG 投资是出于“股东主义”的考虑还是“管理层主义”的考虑。现有研究多数聚焦于非金融企业，与银行业相关的研究主要是围绕 ESG 投资对银行财务绩效指标的影响进行展开。然而，自次贷危机爆发以来，越来越多学者认识到改善银行治理及有效监管银行风险承担的重要性(蒋海等，2010)。同时，ESG 理念作为创新发展投资理念促进银行可持续发展的同时，也会带来某些风险因素，因此有必要围绕 ESG 投资对银行风险承担的影响关系进行探讨与研究。三、理论分析与研究假说(一)ESG 投资与银行风险承担水平通过整理既有文献，可以得到一个初步推论:ESG 投资通过推崇可持续发展理念，延续了以往公众对企业社会责任的认识，向公众揭示了银行的运营政策与经营状况，可将其视为银行信誉的一种披露机制(李海芹和张子刚，2010;高勇强等，2012;宋科等，2022)。从银行外部来看，银行通过 ESG 投资在绿色金融建设、精准扶贫推进等符合国家发展战略的方面做出贡献，对外塑造良好的社会形象，提升自身声誉，一方面有助于银行获得监管部门的信任，降低外部监管压力;另一方面使银行获得更多利益相关者的信任，营造过热的投资环境，进而增加了银行过度投资的可能性，最终影响银行风险承担。从银行内部来看，为了实现 ESG 投资的长期信誉积累，银行需要将 ESG 理念贯彻到经营管理各个方面，这将对银行内部产生多维的影响。首先，ESG 投资理念相较以往的企业社会责任而言，分了三个维度去测度银行经营模式，银行要想营造自身良好的声誉，将更加注重 ESG 理念的落实，短期内将有可能带来财务绩效的受损(Zhou et al，2021)，进而影响银行风险承担;其次，银行通过 ESG 理念实现声誉溢出，有可能掩盖不道德行为等负面信息披露，加大坏消息囤积(Prior et al，2008)，通过风险积累抬高银行风险承担;第三，大量研究表明，信息不对称条件下，银行管理层存在较为严重的风险转嫁行为，从而更有动机和条件从事冒险行为和过度风险承担活动(蒋海和温思美，1998;高勇强等，2012)。据此，提出研究假说 1a。86假说 1a:银行通过 ESG 投资抬高了自身风险承担。另一方面，部分学者基于股东主义这一角度，研究了社会责任承担对银行财务绩效的影响。Wu and Shen(2013)研究发现，银行在推行 ESG 理念过程中，会遵循股东主义原则，通过提高资产质量以及降低不良贷款使其财务绩效得到改善，从而降低其自身风险水平。另外，王爱萍等(2022)从信息披露角度切入，就企业社会责任承担对企业违规行为的影响进行研究，结果表明，企业通过承担社会责任，将有效抑制其违规行为，改善投资者与内部管理人之间的信息不对称，营造良好的经营环境和投资环境，从而使得企业自身经营效率提高，融资成本降低，注入流动性，以此降低自身的风险承担。Wang and Sarkis(2017)从公司治理角度研究发现 ESG 投资通过完善资源分配，优化企业业务结构对自身财务绩效产生正向影响;El Ghoul et al(2011)等学者以美国银行作为样本研究发现企业社会责任高的银行，在财务业绩和公司价值方面都要表现得更好，同时风险承担也更低。基于上述分析，本文提出研究假说 1b。假说 1b:银行通过 ESG 投资抑制了自身风险承担。(二)银行性质的异质性影响就目前中国 ESG 投资发展现状而言，主要以企业为主，并且相关信息披露机制规则主要针对上市公司。而中国上市银行则根据银行性质分为大型国有制商业银行、股份制商业银行、农村商业银行和城市商业银行。考虑到农村商业银行及城市商业银行业务往往受到地方限制，因此统称这两类银行为地方性商业银行。由此本文将银行样本分为大型国有制商业银行、股份制商业银行和地方性商业银行，这三类银行在业务能力以及辐射范围存在较为明显的差异，因而在 ESG 投资业务开展上也存在较大差异。大型国有商业银行在开展 ESG 投资过程中会表现得相对谨慎，在相对稳健条件下积极开展绿色金融业务，如目前已成立绿色金融委员会，并积极推进绿色金融发展战略，并持续完善绿色金融发展体系。相比之下，股份制银行在进行 ESG 投资时更积极主动，已广泛开展绿色金融创新实践，同时与国际机构、政府部门拓展合作广度与深度，不少股份制银行目前已形成了自己的绿色金融品牌。地方性商业银行在 ESG 投资开展上相对滞后，不过目前绝大多数地方商业银行也在积极促进绿色金融与普惠金融协同式发展。由于 ESG 投资纳入经营业务的广度与深度因银行性质不同而存在较大差异，为了制定更加合理且差异化的银行风险监管政策，需要进一步考察不同类型银行在 ESG 投资与银行风险承担影响关系的异质性。目前已有一些学者就银行异质性对政策影响的作用是否存在差异进行了研究与讨论。相比其他商业银行，大型国有商业银行更倾向于全力配合国家推行相关政策(Chen et al，2018)，更容易发挥它们流动性充裕、资金易获得性等优势(钟宁桦等，2016)。因而银行类型不同，将会基于资金获得便利以及与政府关联程度的差异，开展 ESG 投资相关业务广泛程度也会有所差异，进而对银行风险承担影响程度发挥不一致作用。据此，本文提出研究假说 2。假说 2:银行类型将对 ESG 投资与银行风险承担水平的影响关系产生异质性作用。(三)ESG 投资对银行风险承担影响的机制检验自国家提出“碳达峰、碳中和”发展目标以来，越来越多企业在响应国家政策、谋求自身可持续发展的驱动下，努力推进企业经营战略转型。近年来，ESG 投资理念的引入明晰了96新发展理念下的 ESG 投资与商业银行风险承担经济转型的资金流向，要求减少对高耗能、高污染和生产过剩型企业进行投资，这也间接对银行等金融机构业务转型提出了要求。一方面，ESG 投资对银行投资项目提出了环境友好、社会责任友好等偏好要求，挤出“两高一剩”投资项目，从而压缩了银行授信范围，推动银行在贷款资金分配上更加注重可持续发展;另一方面，ESG 投资将通过声誉溢出驱动银行对自身经营管理、营运业务做出相应调整，银行为了追求更好的企业声誉，将在符合 ESG投资理念的方面付诸努力，以此来获得社会与投资者的青睐与忠诚度。1 盈利路径。关于 ESG 投资研究，学术界一直围绕着“管理层主义”与“股东主义”两大观点展开激烈争论，基于管理层主义引申了一个重要的理论假说“过度投资假说”。企业为了谋求管理层利益最大化，对社会责任进行过度投资以获取积极的声誉溢出效应，同时损害了股东权益(高勇强等，2012)。由此，银行管理层出于某种自利性需求，会将 ESG投资作为社会责任实施工具，对符合 ESG 理念的项目进行非效率的投资行为，这种非效率投资一方面会对社会公众和投资者的认知产生偏差，进而通过积极声誉影响掩盖坏消息或转移社会对银行不当行为的关注(Prior et al，2008)，从而增加了银行负面消息囤积，提高其风险承担;另一方面管理层出于自利性目的进行过度投资行为会降低资源分配的有效性，导致银行盈利质量降低(邓路等，2017)，从而提高风险承担。因而，从支持管理层主义这一角度出发，ESG 投资对银行风险承担影响的逻辑链条为，非效率投资使得盈利质量降低将会加大 ESG 投资对银行风险承担的正向效应。银行通过 ESG 投资塑造良好社会形象，通过声誉溢出营造一个良好的投资环境，吸引高质量客户，以改善自身经营绩效(Wu and Shen，2013;宋科等，2022)。因而，基于股东主义，ESG 投资对银行风险承担影响的逻辑链条为，通过经营绩效改善，盈利质量上升，会增强 ESG 投资对银行风险承担的负向影响。2 流动性路径。银行在经营业务与发展战略中贯彻 ESG 投资理念，通过 ESG 投资评级带来声誉溢出效应，进而向社会公众和投资者传送有关企业形象信息，一方面，对银行负债端即银行的存款业务而言，通过声誉溢出来影响投资者以及用户忠诚度，进一步影响银行吸收存款的能力(李海芹和张子刚，2010);另一方面，对银行资产端而言，ESG 投资理念要求银行减少对“两高一剩”企业进行投资，同时通过对环境保护、社会责任的侧重，呼吁银行对环境友好型企业和项目进行投资，以影响银行贷款行为(宋科等，2022)。进而，ESG 投资理念通过影响银行负债端和资产端从而影响银行流动性来作用于其风险承担。巴塞尔银行监管委员会于 2021 年提出气候风险是金融部门需要关注的一个重要风险，并指出与气候相关的经济变化将影响银行资金获得的稳定性，进而导致流动性风险。蒋海等(2022)通过对银行资产端与负债端进行研究发现自身流动性紧缩将加剧银行风险承担。因而，梳理得出 ESG 投资对银行风险承担另一个调节机制的逻辑链条:相比于流动性更宽裕的银行，流动性紧张的银行风险承担受到 ESG 投资的影响效应会更加敏感。综上论述，为了探究 ESG 投资与银行风险承担影响关系间的传导机制，提出研究假说3。假说 3:ESG 投资通过银行的盈利质量机制和流动性机制影响银行的风险承担。07资料来源:Basel Committee on Banking Supervision，Principles for the effective management and supervision of climaterelated financial risks，15 June 2022，www bis org/bcbs/publ/d532 pdf四、研究设计(一)数据来源与样本选取本文以 2009 年至 2021 年中国 37 家上市银行季度数据作为研究样本。中国上市银行相关财务数据主要来源于 CSMA 数据库，部分缺失数据通过 WIND 数据库和银行财务报表进行补充，华证 ESG 评级数据来源于同花顺 iFinD 数据库。另外，相关宏观数据来源于国家统计局。(二)变量说明1 ESG 投资。ESG 投资强调在企业发展过程中将绿色发展与社会责任纳入自身发展战略，推动企业乃至行业与社会深入贯彻可持续发展投资理念。本文将 ESG 评级作为 ESG投资代理变量，ESG 评级是考虑环境保护、社会责任和公司治理三大维度来衡量企业可持续发展的指标。华证 ESG 评级数据涵盖一级指标3 个、二级指标14 个、三级指标26 个，底层数据指标超过 130 个，同时集成传统数据和另类数据，相较境外市场融入了更多贴合国内当前发展阶段的指标，如信息披露质量、证监会处罚、精准扶贫等。另一方面，考虑到数据更新频率及可获得时间窗口长度，华证 ESG 评级以季度为单位对中国上市企业进行定期评价和动态跟踪，最早可追溯到 2009 年第一季度，具有较强的时效性和代表性。华证ESG 评级通过系统测算上市企业 ESG 水平，基于“AAAC”九档结果进行打分。本文对于评级结果采用九分制赋分处理，分数越高 ESG 评级越好，反之亦然。2 银行风险承担。银行风险承担主流代理变量有不良贷款率、逾期贷款率和 Zscore等(Laeven and Levine，2009;Jiang et al，2020;宋科等，2022)，考虑到不良贷款率目前作为风险承担代理变量仍存在争议，且逾期贷款率用于季度面板数据存在不少缺失值，本文参考 Laeven and Levine(2009)采用 Zscore 作为银行风险承担代理变量，本文将 Zscore 做倒数处理，具体见式(1)。Z scorei，t=(OA)i，tOAi，t+(E/A)i，t(1)其中，E/A 为所有者权益与总资产比率，OA 为净利润与总资产比率，衡量银行整体盈利水平;OA为 OA 标准差，本文实证模型使用滚动五个季度时间窗口总资产报酬率标准差计算的 Zscore 作为风险承担代理变量，同时使用滚动三个季度时间窗口 OA 标准差计算的 Zscore 进行稳健性检验。Zscore 值越大，说明银行风险承担越高。3 控制变量。考虑到银行特征和宏观因素对银行风险承担的的影响，本文在基准模型中加入以上两个方面的控制变量。(1)银行规模(Size):银行总资产的自然对数;(2)资本充足率(CA):加权风险资产与总资产比率;(3)杠杆率(LEV):总资产与总负债比率;(4)GDP 增长率(GDP):GDP 同比增长率;(5)M2 增长率(M2):M2 同比增长率。(三)模型设计本文设定回归基本模型如式(2)。17新发展理念下的 ESG 投资与商业银行风险承担之所以选择 2009 年作为起始年度，是因为华证 ESG 评级指数评价时间从 2009 年一季度开始。iski，t=0+1 ESGi，t 1+2 SIZEi，t 1+3 CAi，t 1+4 LEVi，t 1+5 GDPi，t 1+6 M2i，t 1+i+t+i，t(2)其中，被解释变量 iski，t表示银行 i 在 t 期的风险承担;核心解释变量 ESG 滞后一阶处理来缓解反向因果而导致的内生性问题;i为银行个体固定效应，t为季节固定效应，i，t为随机误差项。基准回归主要关注系数 1的显著性及系数符号以探讨 ESG 投资对银行风险承担的影响。基于理论分析，本文提出 ESG 投资通过银行盈利质量机制和流动性机制影响银行风险承担，为检验这一论点，本文设计回归模型如式(3)。iski，t=0+1 ESGi，t 1+2 Mechanismi，t 1+3 ESGi，t 1 Mechanismi，t 1+j Controli，j，t 1+i+t+i，t(3)其中，Mechanism 表示机制检验代理变量，此处关注 3的系数符号及显著性，用以检验相关机制在 ESG 评级与银行风险承担影响关系中发挥何种作用。五、实证结果与分析(一)主要回归结果分析1 描述性统计。表 1 报告了本文中相关变量的说明与描述性统计。ESG_rating 指标最小值为3，最大值为7，表示上市银行 ESG 评级最低为 CCC，最高为 A，评级情况存在较大差异。ESG 评级三大分项中，相比公司治理代理指标 G_rating，环境保护代理指标 E_rating和社会责任代理指标 S_rating 在银行间存在较大的差异且评级结果较低。Zscore_3 表示使用滚动 3 季度标准差算得的 Zscore，最小值与最大值相差甚多，说明银行间风险承担水平差异较大;Zscore_5 表示使用滚动 5 季度标准差算得的 Zscore，与 Zscore_3 存在一定的相似性，但相较于 Zscore_3，Zscore_5 样本取值区间要更加收敛，本文采用 Zscore_5 作为风险承担主要代理变量，将 Zscore_3 用于稳健性检验。盈利质量(EPS)均值为 9 071%，标准差为0 461;存贷比(DL)均值为 140 3%，标准差为 0 241;银行规模(SIZE)均值为 28 43，标准差为 1 547;资本充足率(CA)均值为 13 02%，标准差为 0 017;杠杆率(LEV)均值为93 07%，标准差为 0 012，均表明上市银行特征变量存在明显差异。同时，由于样本均为中国上市银行，根据银行本身营运属性，极高的杠杆率仍符合经济现实。GDP 增长率(GDP)均值为 7 003%，标准差为 0 043;M2 增长率(M2)均值为 12 22%，标准差为 0 046，均表明在不同时期，宏观情况存在较大差异。表 1变量说明与描述性统计变量符号变量定义样本量均值标准差中位数最小值最大值Zscore_3以向前滚动三季度标准差计算的 Zscore 值107731061153295306661002Zscore_5以向前滚动五季度标准差计算的 Zscore 值107733441010319612429097ESG_ratingESG 评级赋分处理107754840757637E_ratingE 评级赋分处理107733481006316S_ratingS 评级赋分处理10774959115052827续表 1G_ratingG 评级赋分处理107769361183719EPS净利润/所有者权益107790714607851417402458DL吸收存款/发放贷款107714032408138388 262682SIZEln(总资产)107728431547285825 163103CA银行资本充足率107713021662129681101791LEV银行负债/银行资产107793071227930989 729711GDPGDP 增长率107769244286690068001830M2M2 增长率107711974623109082930注:本文所采用的比率指标计量单位均做百分比处理2 基准回归结果。表 2 报告了 ESG 投资与银行风险承担影响关系的基准回归结果，其中以滚动 5 个季度标准差计算所得的 Zscore 作为被解释变量。列(1)为 ESG 评级对Zscore 单变量混合面板回归模型实证结果;列(2)为加入银行特征变量和宏观层面控制变量后，混合面板回归模型实证结果;列(3)为考虑个体固定效应和季节固定效应后，单变量回归模型实证结果;列(4)为考虑了双固定效应及加入了银行层面和宏观层面控制变量后，回归模型实证结果。无论是混合面板回归还是固定效应，ESG 评级对银行风险承担单因子回归结果以及加入了银行层面和宏观层面控制变量的多因子回归结果均表明，ESG 评级对银行风险承担具有显著正向影响，表明假说1a 成立，即 ESG 投资提高了银行风险承担。同时，杠杆率在混合面板回归和双固定效应回归中均显著为正，表明银行杠杆率越高，自身风险承担水平越高，这一结论同样符合经济逻辑。最后，在双固定效应模型中，M2 增长率对银行风险承担水平呈现出显著为正的关系，表明货币宽松时期银行对宏观状况预期较为乐观，因此风险承担意愿较强，风险承担水平较高，这一结论与 Delis and Kouretas(2011)一致。表 2基准模型:ESG 与银行风险承担水平(1)(2)(3)(4)Zscore_5Zscore_5Zscore_5Zscore_5L ESG_rating0 517 (8 23)0241 (711)0116(239)0121 (4 57)L SIZE0145 (258)0068(026)L CA0022(060)0004(016)L LEV0453 (1195)0347 (7 77)L GDP0001(034)0000(0 02)L M20007(102)0126 (4 74)常数项0248(0 77)36 129 (898)5095 (910)29 097 (389)37新发展理念下的 ESG 投资与商业银行风险承担续表 2季节效应NONOYESYES个体效应NONOYESYES样本量10401040104010402019806120 7690840注:表 2 第 3、4 列是使用个体聚类稳健标准误的结果;“L”表示一阶滞后项;回归结果第一行为估计系数，括号内报告回归结果对应 t 值;、*分别代表相关系数在 1%、5%及 10%显著性水平下显著3 ESG 投资分项对银行风险承担影响。为了进一步研究 ESG 投资各个分项与银行风险承担关系，这里将 ESG 投资三大分项代理指标:环境保护投资(E_rating)、社会责任投资(S_rating)和公司治理投资(G_rating)，替换基准回归模型中 ESG 投资代理指标(ESG_rat-ing)。由表 3 结果所示，环境保护投资、社会责任投资和公司治理投资对银行风险承担均具有显著为正的影响，在考虑将三个分项同时纳入回归模型后，其对银行风险承担水平显著为正，影响关系依然稳健。由此可见，环境保护投资、社会责任投资以及公司治理投资都对银行抬高自身风险承担有着显著为正的边际贡献作用。其中，相比于社会责任投资，环境保护投资与公司治理投资对银行风险承担影响更为明显。这一结果表明，银行通过环境保护、社会责任以及公司治理三大维度投资以在自身发展过程中贯彻 ESG 理念，提高了各项指标的评级结果，从而通过银行声誉溢出效应提高了自身风险承担。表 3进一步分析:ESG 投资分项对银行风险承担的影响(1)(2)(3)(4)Zscore_5Zscore_5Zscore_5Zscore_5L E_rating0 057(2 20)0052(2 04)L S_rating0032(246)0026(2 15)L G_rating0065(254)0060(2 36)控制变量YESYESYESYES季节效应YESYESYESYES个体效应YESYESYESYES样本量10401040104010402083608350 8380841注:表 3 是使用个体聚类稳健标准误的结果;“L”表示一阶滞后项;回归结果第一行为估计系数，括号内报告回归结果对应 t 值;、*分别代表相关系数在 1%、5%及 10%显著性水平下显著(二)内生性检验为了减少可能存在的内生性问题对本文研究结论的影响，本文做了以下内生性检验:(1)基准回归中加入了解释变量一阶滞后项以缓解可能存在的反向因果问题。(2)本文同时考虑了混合面板和固定效应，通过加入控制变量以缓解因遗漏变量而引起的内生性问题。(3)进一步地，本文通过加入被解释变量一阶滞后项以缓解可能存在的反向因果问题，结果见表 4 第 1 列。对比表 2 第 4 列，在加入了被解释变量滞后一阶以后，ESG 投资评级回归系数由 0 121 下降至 0 059，上一期银行风险承担对即期银行风险承担具有显著为正47关系，这一结果说明，银行风险承担水平在短期具有黏性效应，ESG 投资对银行风险承担部分影响被上一期银行自身风险水平所吸收，但在经济意义及统计意义仍然稳健，加入被解释变量滞后一阶有效缓解可能存在的内生性。(4)双重差分模型。本文根据 2020 年 1 月中国银保监会发布 关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见 要求银行业“要将环境、社会、治理要求纳入授信全流程，强化环境、社会、治理信息披露和与利益相关者的交流互动”这一政策事件作为外生冲击构造自然实验，将 ESG 投资评分较高的银行作为处理组，即同一时期 ESG 评分高于中位数的银行，变量 treat 取值为1，进而利用双重差分模型缓解可能存在的内生性问题(表 4 第 2 列)。结果显示，treat 回归系数显著为正，treat 与 post交乘项显著为正，表明在政策颁布前，ESG 投资评级高的银行承担的风险要比 ESG 投资评级低的银行要高，政策颁布进一步强化了处理组银行 ESG 投资评级与自身风险承担的正向关系。这一结果表明监管部门对 ESG 愈加重视，促使银行对环境、社会、公司治理进行过度投资以追求更高的 ESG 评级结果，加大了自身风险承担，从而进一步验证了 ESG 投资与银行风险承担之间的因果关系。(5)工具变量法。为了解决内生性问题，本文参考宋科等(2022)，将同季度其他上市银行 ESG 评级算术平均作为工具变量，进行两阶段最小二乘估计法，结果如表 4 第 3、4 列所示。Cragg Donald Wald F 值为 7585 124、KleibergenPaa-prk Wald F 值为 3582 082，均大于 10，拒绝工具变量为弱工具变量假设，工具变量法有效。加入工具变量后，ESG 投资对银行风险承担正向影响关系仍然稳健。表 4内生性检验(1)(2)(3)(4)补充变量DID2SLSZscore_5Zscore_5L ESG_ratingZscore_5L ESG_rating0 059(2 64)0122 (5 58)L Zscore_50 522 (4 22)treat0125*(199)post1886(117)treat post0160*(172)L ESGmean20538 (59 85)控制变量YESYESYESYES季节效应YESYESYESYES个体效应YESYESYESYES样本量10401040104010402089208400 9490895CD Wald F 值7585124KP Wald F 值3582082注:表 4 是使用个体聚类稳健标准误的结果;“L”表示一阶滞后项;回归结果第一行为估计系数，括号内报告回归结果对应 t 值;、*分别代表相关系数在 1%、5%及 10%显著性水平下显著57新发展理念下的 ESG 投资与商业银行风险承担(三)稳健性检验为了证明研究结论稳健性，本文运用以下三种方法进行检验。第一，考虑到控制变量过多可能引起多重共线性问题，本文在回归中剔除银行特征以及宏观层面控制变量进行估计，模型结果在混合面板回归及控制个体与季节固定效应下均稳健。第二，考虑到同一家银行不同时期间误差项存在自相关可能，本文使用银行个体聚类标准误进行估计。第三，在前文基准回归中，度量银行风险承担的 Zscore 指标使用了 OA 滚动五季度标准差，因此银行风险承担度量有可能受到 OA 标准差计算选取时间窗口长度的影响。为了避免时间窗口跨度对银行风险承担度量产生偏差，选择滚动三季度时间窗口重新度量银行风险承担对基准回归进行稳健性检验。与表 2 类似，表 5 中，列(1)和列(2)分别为混合面板回归单因子模型和加入银行特征和宏观经济控制变量的多因子模型，列(3)和列(4)分别为考虑了银行个体和季节双固定效应的单因子模型和多因子模型。实证结果显示，