绿色信贷与企业环保投资影响研究

祝贺缤 任薇薇

（云南师范大学，云南 昆明 650500）

一、引言

近年来，美丽乡村建设、碳达峰、碳中和等目标围绕着经济增长与生态环境的协同问题被相继提出，也为绿色信贷的发展指明方向。“绿水青山就是金山银山”，绿色信贷作为绿色经济发展的重要力量，逐渐受到各方重视。

绿色信贷是一种政府联合银行等金融机构，通过对环保产业加大信贷支持、给予还贷优惠等措施，促使污染型企业转型管理模式，实现绿色经济高质量发展的政策手段。2012年出台的《绿色信贷指引》详细列举了银行业金融机构开展绿色信贷的明确要求，作为我国绿色信贷的核心体系和纲领性文件，是众多学者研究选取的参照。

现阶段研究成果充分肯定绿色信贷政策对企业环保行为的影响，但是较多体现在企业融资约束、产业升级、技术创新等领域，而缺乏对企业环保投资的系统性研究。为了更进一步厘清绿色信贷与企业环保投资间的关系，本文将从理论与实证两个角度，研究绿色信贷政策对企业环保投资的具体影响以及中介效应、调节效应，增强结论的可靠性及拓宽影响层面。

本文采用2009～2019 年中国A 股上市公司为样本，根据生态环境部对重污染行业的认定，区分实验组和对照组，采用固定效应形式的双重差分法，探究绿色信贷政策对企业环保投资的影响机理。本文贡献在于：第一，补充绿色信贷与重污染企业环保投资之间正相关关系的文献，弥补相关研究的空缺。第二，由于中国制度环境的特殊性，区分企业的产权性质、资产规模和地区市场化水平，对样本进行分组，进一步分析绿色信贷与企业环保投资之间的异质性关系。第三，根据研究结论，针对国内现阶段企业主动参与环保投资意愿不足的社会现象，从政府、银行、企业、公众等角度，为政策的制定、实施提供较为可行的建议，对我国信贷政策的有效践行及实现经济优质增长具有重要意义。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

1.绿色信贷政策相关研究。绿色信贷政策是我国一项环境经济政策，促进经济与环境的可持续发展是其最为主要的目的。谢婷婷和刘锦华（2019）研究证实，绿色信贷的实施能够显著促进经济增长，并且主要以银行提供的贷款优惠力度为基础，通过企业技术的改进、产业结构的优化、煤炭消耗份额的降低，实现对经济增长的正向影响。但是绿色信贷与经济可持续增长间存在门槛效应，只有当绿色信贷水平超过一定数值后，才会对低碳技术进步产生刺激作用，因此加大绿色信贷政策推行力度，健全绿色金融体系，是促进绿色经济增长的关键（刘海英等，2020）。近年来，银行作为绿色信贷的倡导方，在履行社会责任的同时，也充分利用政策机遇，为机构建立一套能够长期有效促进经营效率的发展机制（廖筠等，2019）。研究表明，银行实施绿色信贷不仅利于提高绩效和降低风险（李苏等，2017），对其盈利能力也有显著的正向影响，并且由于规模效应的作用，大型银行更有能力扩大绿色信贷的规模，因而得以较快实现经济效益（刘立民等，2017）。

此外，绿色信贷水平的提高能够促进企业技术创新。从地域划分上看，绿色信贷政策对我国东部、西部、中部地区企业创新的影响依次减弱；从企业性质上看，相较于国企和外资企业，民营企业的创新受绿色信贷的正向影响更加显著（孙焱林和施博书，2019）。尤其对环保企业而言，融资约束程度越高则该类企业越容易获得政策支持，并且绿色信贷规模的扩大能够促进企业加大研发投入，进而该促进作用更加明显（何凌云等，2019）。由此可见，绿色信贷对国家经济增长、银行绩效提升、企业技术转型等各方面均存在诸多影响。随着生态、环保观念的加强，绿色信贷也将在政府引导、银行配合、企业参与等各方合作的力量推动下良性发展。

2.企业环保投资的影响因素。早在“六五”时期，环境保护工作就已纳入国民经济计划，近年来，受到多方面因素的影响，我国企业环保投资呈现快速增长趋势，相关治理也有了较大进展。

对于企业自身而言，高管政治网络对企业环保投资具有显著的负向影响，并且市场竞争会加剧该负向影响（李强等，2016），因此进行环保相关方面的投资普遍是一种在约束条件下产生的行为。当政府环境管制达到一定强度时，尤其是重污染企业，开始“被动”出现加大环保投资额的现象（唐国平等，2013）。事实证明，环境规制能够显著促进企业环保投资，尤其对非国有企业，该正相关作用敏感性更强（谢智慧等，2018）；而对于国有企业，环保产业政策可以通过压力和激励的双重效应加大其环保投资（姜英兵和崔广慧，2019）。

除政府规制的完善、行业环境准入壁垒的提高外，企业环保投资还受到高管学历认知、市场关系和企业绩效三个方面的影响（胡元林和崔丹，2019）。同时，李虹等（2016）研究发现，企业绩效与环保投资间存在双向作用：一方面，企业财务绩效越好，可用于环保投资的资金越充足，即两者呈正相关关系；另一方面，环保投资也能为企业带来经济利益，提升企业的整体绩效。但是从环保投资中受益可能存在滞后期，当环保投资增大到一定数值时，企业形象开始发挥作用，由非环保行为所引发的处罚成本及投资者对企业不确定性造成的股权融资成本呈现下降的趋势，因此企业管理者需要持以长远的目光。

另外，货币政策通过增减外部资本供给和调整管理层心理预期影响企业环保投资，因此宽松的货币政策能够极大改善污染严重、环境规制执行力弱、融资资源少、金融发展程度低企业的环保投资（吕明晗等，2019）。

（二）研究假设

1.绿色信贷与企业环保投资的关系。政府是我国环保投资的主体，但随着环保投资需求的增加，投资主体的多元化愈来愈成为近年来发展的重点，绿色信贷的提出将实现政府、银行、企业三者的共赢。通过完善银政合作机制，增加企业对环保的重视，以实现经济绿色发展的最终目的。谢东明（2020）研究表明，地方政府与国家垂直监管的结合，对重污染企业环保投资产生显著的促进作用，因而绿色信贷政策作为国家宏观政策被提出，能够督促企业在追求自身经济效益的同时提高环保投资意愿，主动承担社会责任，将发展模式从污染型盈利转为环保型盈利。在压力与激励双重机制的作用下，引导企业参与环保投资，虽然从短期来看不会对企业价值的提升做出贡献，但是对污染的整治有明显的效果，进而为达成经济增长和环境治理双赢的目标奠定基础（姜英兵和崔广慧，2019）。基于文献及机制分析，本文提出基础假设1。

假设1：绿色信贷政策能够提高重污染企业的环保投资。

2.绿色信贷、企业融资与企业环保投资。信贷政策会约束重污染企业的融资，主要体现在企业长短期借款的减少及债务成本的上升。且这种融资惩罚效应在国有、大型、高排放地区企业最为显著（苏冬蔚和连莉莉，2018）。

一方面，企业融资的减少无法为其环保投资创造条件。绿色信贷的实施加剧企业面临的融资约束，进而抑制其投资水平，尤其是对民营污染企业的约束作用更加明显（王康仕等，2019），而这一部分的投资也包括对环保事业的投资。更进一步，由于企业获取外部资金的难度加大，因此企业为了维护眼前的经济效益，不得不在污染治理投入与自身经济增长间做出取舍，最终造成融资约束对企业尤其是非国有企业环保投资的负向影响（杨乐等，2020）。

但另一方面，绿色信贷能通过对重污染企业信贷方面的惩戒，进而迫使其进行环保投资。环保投资是企业目前解决融资约束问题的唯一有效途径，由于重污染企业在其他投资上受到相应的限制，被迫重视其污染产业，增加环保投资，从而争取获得更多的信贷资源。企业投资环境治理在显著减缓融资约束作用的同时，也能带来一定的社会效益。国家引导绿色信贷发挥对环保投资的正向影响，从国家实现绿色经济增长的本意出发，信贷约束导致企业融资成本增加并非政策实施真正目的所在，而是解决我国企业主动参与环境治理力度普遍不足问题的督促手段。由此，本文提出基础假设2。

假设2：绿色信贷政策通过减少企业长期贷款而增加融资约束，从而倒逼重污染企业进行环保投资。

3.绿色信贷、政府补贴与企业环保投资。由于环保项目的投资回报期较长，且在收益上存在较多的不确定因素，因此政府补贴作为一种外部因素，为企业提供发展的保障。同时，政府可以通过对不同污染程度企业补贴的调整，施加行政手段干预和激励企业在发展经济的同时积极承担环境责任，提升环保投资水平。相关研究证实，政府补贴支持越多，企业绿色经营的效果越明显（吕明晗等，2020）。

政府和企业相互依赖，政府为企业发展提供资源保障，企业绩效又促进地方政府达成经济目标，双方基于已有资源进行丰富的交互活动。然而另一种观点指出，政府补贴并不是督促企业履行环境责任的有效形式。

首先，政府补贴是一项宏观调控手段，政府以期通过提供资金支持向企业传达环境责任意识，但无形中也形成了更有利的谈判地位，这种不对等的地位容易在两者间形成信息不对称，并且往往需要付出高额的选择成本。一方面，企业发展与政府目标直接关联，因而地方政府出于业绩考量，在扶持对象的选择上，既有可能选择帮扶环保企业进行相应的硬件设施改良，也有可能因为经济利益而选择牺牲环境去补贴重污染企业，破坏市场的良性竞争；另一方面，如果企业释放虚假信号的成本较低并且政府难以甄别时，政府补贴将产生逆向激励作用（安同良等，2009）。其次，政府支出会挤占私人投资，政府补贴作为政府支出的一种，也必然存在挤出效应。另外，地方政府为了促进地方经济增长，通过发放补贴干预企业经济活动，而由于环保投资与企业实现短期利润相悖，因此企业拥有更多可以自由掌控的资金时往往更倾向于交易而非投资，由此政府补贴可能会减弱企业环保投入，产生挤出效应。再次，绿色信贷的本意是通过对重污染企业的融资约束来倒逼绿色转型，而政府补贴在资金上又缓解了融资约束，倒逼效应减弱。从整体来说，政府补贴对绿色信贷的环保投资提升效应弊大于利。基于此，本文提出基础假设3。

假设3：政府补贴对绿色信贷的环保投资提升效应起负向的调节作用。

三、研究设计

（一）数据来源

本文以2012年《绿色信贷指引》发布作为政策实施虚拟变量，采用2009～2019年我国A股上市公司为原始样本，企业财务数据均来自国泰安数据库（CSMAR），重污染企业根据《上市公司环境信息披露指南》的行业划分进行认定。此外，本文参考以往文献，按照如下原则对样本进行处理：剔除ST上市公司，并剔除金融行业企业；对所有连续变量进行1%和99%水平上的Winsorize 缩尾处理；剔除总资产等核心变量数据缺失的样本。

（二）变量定义

1.被解释变量。本文对被解释变量环保投资采用两种衡量方式。一种采用连续变量，将缺漏值赋值为0，再计算其与总资产之比，用于衡量环保投资数额的大小；另一种采用虚拟变量，若存在环保投资记为1，其余记为0，指标用于衡量环保投资是否缺失。

2.核心解释变量。实验组虚拟变量（Treat）、政策时点虚拟变量（After）和两者交互项Treat×After 为本文核心解释变量。Treat 根据《上市公司环境信息披露指南》的认定，筛选出火电、钢铁等16类行业，标识为重污染行业，记为1，其余为0；After 以2012 年《绿色信贷指引》颁布为界，以政策实施前后作为区分，2012年及之后为1，其余为0。

3.控制变量。参考以往相关文献，本文在模型中加入企业规模（lnsize）、营业成本（yycb）、资产收益率（roa）、经营性现金流（cf）、资产负债率（lev）、营业收入增长率（growth）、营运资本（cc）、第一大股东持股（top1）等控制变量约束其他可能对企业环保投资造成影响的因素。此外，本文在双重差分的基础上，使用固定效应模型，控制企业个体和时间，使回归系数更稳健。具体的变量定义见表1。

表1 变量定义

（三）模型设定

根据本文研究目的，构建计量模型如公式（1）所示。

其中，EPIi,t表示环保投资变量，包括连续变量EPI 和虚拟变量Dum_EPI；Treati用于标识污染企业；Aftert用于判断政策实施节点；Controli,t表示控制变量，δi表示个体固定效应，λt表示时间固定效应，εi,t表示随机误差项，i 和t 分别表示样本企业和时间，交互项Treati×Aftert的系数用于衡量调节变量对绿色信贷与环保投资关系的影响方向。

为进一步考察融资约束与政府补贴对绿色信贷与企业环保投资的作用机制，本文将模型（1）进行扩展，如公式（2）和公式（3）所示。

四、实证分析

（一）描述性统计

主要变量的描述性统计结果见表2。企业环保投资连续变量（EPI）的统计均值为1.527，中位数和最小值均为0，企业用于环保投入的资金较少。环保投资虚拟变量（Dum_EPI）的均值为0.038，即样本中仅3.8%的企业存在环保投资，说明当下我国企业主动参与环保投资积极性普遍不佳。此外，EPI 最大值为83.858，标准差达到10.007，说明企业之间的环保参与度差别较大，少数企业社会责任意识较强。实验组虚拟变量（Treat）的均值为0.265，说明所选样本中污染企业占26.5%；政策时点虚拟变量（After）的均值为0.849，说明时间节点位于2012 年政策实施之后的样本占84.9%。长期借款（Loan）的均值为13.230，标准差为9.180，最大值和最小值分别为24.336 和0，两者存在较大差异；政府补贴（Sub）最大值0.896，最小值0，两者差额较大，说明政府对不同企业的补贴程度不同，于是本文将进一步探究政府补贴对绿色信贷发展的调节作用。

表2 描述性统计

（二）基准回归

本文参考绿色信贷相关文献，采用固定效应模型，并且进行豪斯曼检验，检验结果拒绝原假设，即固定效应优于随机效应，使用固定效应模型能够更加有效规避内生性干扰。

表3 提供了绿色信贷影响企业创新转型的全样本回归结果，其中第（1）列至第（3）列是以EPI为因变量的双重差分模型，分别在双重差分模型（1）的基础上加入时间固定效应和个体固定效应；第（4）列至第（6）列是以Dum_EPI 为因变量的双重差分模型，变量设定与前三列相同。可以发现，在以EPI为因变量的双重差分模型中，无论是否控制时间固定效应和企业个体固定效应，Treat×After 的系数都在1%的水平下显著为正，即绿色信贷政策显著增加了重污染企业的环保投资数量。在以Dum_EPI 为因变量的双重差分模型中，无论是否控制时间固定效应和企业个体固定效应，Treat×After 的系数同样显著为正，说明绿色信贷政策显著提高了重污染企业的环保投资意愿。即相较于非污染企业，绿色信贷政策更能提高重污染企业的环保投资意愿，假设1成立。

表3 基准回归

（三）异质性检验

本文分别按企业的产权性质、资产规模和地区市场化水平进一步将样本分组，对模型估计结果进行比对检验，回归结果如表4和表5所示。

表4为以EPI为被解释变量的双重差分模型异质性检验结果。相较于非国有企业，Treat×After 的系数在国有企业明显更大，说明绿色信贷政策对国有企业环保投资数量的提升效应更为显著，国有企业在追求经济效益之外还承担一定的政策责任。相较于中小企业，大型企业Treat×After 的系数明显更大，说明绿色信贷政策对大型企业环保投资数量的提升效应更为显著，大型企业相对而言具备较强的环保投资能力。与处于市场化水平较低地区的企业相比，在市场化水平较高地区的企业Treat×After的系数较大，说明绿色信贷政策对市场化水平较高地区的企业环保投资数量的提升效应更为显著，市场化能够为企业环保投资提供良好的市场环境。此外，所有分样本中Treat×After的系数都在5%或1%的水平下显著，表明绿色信贷政策对企业环保投资金额的正向提升效应在不同异质性下都成立。

表4 异质性检验——EPI

表5 为以Dum_EPI 为被解释变量的双重差分模型异质性检验结果，在上述分析的基础上用环保投资意愿代替环保投资数量。同理可得，Treat×After 的系数在国有企业、大型企业、市场化水平较高地区的企业中较大，即相比之下，绿色信贷政策对该类企业环保投资意愿的提升效应更为明显。

表5 异质性检验——Dum_EPI

（四）机制检验

为了验证假设2 和假设3，本文进行对应的机制检验，表6为分析结果。前三列为融资约束对绿色信贷与企业环保投资的中介效应检验结果。其中第（1）列的因变量为长期借款（Loan），可以发现Treat×After的系数显著为负，即绿色信贷政策会显著减少企业获得的长期借款，而我国企业以银行借款为主要融资渠道，说明绿色信贷会增强重污染企业的融资约束。第（2）列和第（3）列是在基准回归模型的基础上引入融资约束（SA）指数，其被解释变量分别为EPI和Dum_EPI，可以发现SA的系数均在1%水平下显著为正，即融资约束的加重会提高重污染企业进行环保投资的意愿，绿色信贷政策能够实现对重污染企业的融资惩戒效应，进而倒逼重污染企业进行环保投资，假设2 得以验证。此外，可以发现在加入SA 变量后，Treat×After的系数依然显著为正，说明融资约束在绿色信贷与企业环保投资的关系中仅起到部分中介作用。

表6 机制检验

第（4）列至第（5）列为以政府补贴为调节变量的调节效应模型，其中第（4）列的因变量为EPI，其交互项Treat×After×Sub系数显著为负，即政府补贴对绿色信贷政策与企业环保投资的关系起负向调节作用。第（5）列同理。因此，政府补贴显著降低绿色信贷对重污染企业环保投资的促进效应得以证实，假设3成立。究其原因，可能是政府补助能够缓解企业融资约束，使得信贷约束效应减弱，也使得绿色信贷对企业绿色生产的激励作用无法充分发挥。

（五）稳健性检验

本文稳健性检验过程如下：首先，剔除环保投资变量缺失的样本；其次，使用环保投资的自然对数作为替代变量；再次，使用Logit模型对以Dum_EPI为因变量的双重差分模型进行重新估计；最后，考虑到企业环保投资的动态连续性，分别加入其滞后一期的环保投资变量L.EPI 和L.Dum_EPI。如表7 所示，可以发现，经过以上一系列稳健性检验，Treat×After 的系数依然显著为正，表明本文研究结果相对稳健。

表7 稳健性检验分析

五、结论及对策建议

本文以2012年《绿色信贷指引》发布作为准自然试验，基于2009～2019 年我国上市公司数据，采用固定效应与双重差分相结合的方法对绿色信贷政策影响企业环保投资水平的机理进行实证验证。研究发现：在控制一系列的变量后，绿色信贷的实施能显著提高重污染企业的环保投资意愿，并且对国有、大型、市场化水平较高地区企业的作用更为明显。进一步研究显示，绿色信贷主要通过融资约束对企业环保投资产生促进作用，但随着政府补贴的发放该作用逐渐减弱。

然而，企业出于眼前利益，往往不会考虑环保投资带来的经济可持续发展效益。当下，面临我国企业主动参与环保投资积极性普遍较低的情形，一方面，政府部门应对污染企业施加一定融资压力，提升其环保意愿；另一方面，政府应更合理且有针对性地向绿色企业发放补贴，即规范政府补助机制，避免地方政府以政府补助之名行规避绿色信贷约束之实，充分发挥绿色信贷对企业创新转型、绿色生产的激励作用。而绿色信贷投放的评估依据则应强调静态与动态相结合的原则，既注重静态维度下企业环境绩效表现，也应充分考量异质性视角和动态维度下企业特别是重污染行业企业环境绩效的变动情况，灵活执行政策。除完善环境规制外，政府还需做好政策宣传教育工作，督促银行严格落实信贷奖惩制度，鼓励公众积极参与监督，以刺激企业优化发展模式，实现经济绿色增长。