绿色债券发行的空间环保效应—来自中国绿色债券市场数据的实证

2021-12-08

电子科技大学学报(社科版) 2021年6期

[电子科技大学成都 611731]

引言

随着可持续发展的理念深入人心，英国环境经济学家皮尔斯提出的“绿色经济”得到了社会的重视，作为可持续发展理论在经济领域的实践，绿色经济成为当今产业经济发展的必由之路。2019年3月的《政府工作报告》提出要加快发展绿色金融，并将 “加强污染防治和生态建设，大力推动绿色发展”作为当年政府工作的十大任务之一。习近平主席在联大会议上提出，中国将力争于2030年前实现二氧化碳排放达到峰值、2060年前实现碳中和。绿色金融是传统金融融合“绿色”理念的产物，既包括强调资金用途的绿色信贷、绿色债券等金融产品，也包括强调企业社会责任的绿色保险等风险管理活动，甚至还包括了新产生的碳金融业务。

国家在发行条件、财政支持等方面大力扶持绿色产业和绿色金融，一些机构为了获得这些政策红利不惜将一些非绿色项目漂绿。如果漂绿行为无法被有效识别并给予相应的处罚，大量非绿色项目将与绿色项目享受相同的优惠而不承担相应的社会责任，造成劣币驱逐良币的后果，绿色金融市场会趋于无效，真正的绿色投资者也会选择远离。因此中国发展绿色金融的关键是要抑制漂绿行为，避免成为一个无效的绿色金融市场。此外，与传统的债券市场类似，绿色评级市场同样存在严重的评级“虚高”问题。造成这个结果的一个重要原因就是：监管机构缺乏绿色债券发行的环保效应的定量分析，特别是间接溢出效果的定量分析，导致出现绿色债券评级无差别，发行效果差异却很大的情况，使得绿色债券环保效应评估不准确。

本文根据我国绿色债券市场数据特点，构建空间权重矩阵，建立面板数据空间杜宾模型，并结合我国绿色债券市场的数据，从节能减排的角度，测度绿色债券发行的环保效应的空间效应。通过对其直接效应和间接效应的探讨，提出了充分利用金融市场、提高绿色债券环保效应的对策。

一、理论基础与假设

绿色债券的发行能够产生较大的环保效应，促进经济高质量发展。从微观的角度，绿色债券的发行能够促使企业进行能源结构优化和技术升级，从而减小碳排放总量，能提升社会的环保效应。连莉莉[1]和杨一凡[2]研究表明，绿色债券发行企业承担了较低的债务融资成本，在时间趋势上绿色企业债务融资成本得到了相应改善。Shahbaz[3]和孟科学等[4]发现，绿色债券等绿色金融工具通过缓解企业绿色资金束紧，调节企业生态创新认识、创新风险与收益结构，引导其自身结构调整并实现企业低碳经济发展，绿色债券发行收益进入企业决策函数、发挥了其经济环保效益的直接促进作用。此外，朱晋、李永坤[5]以及戚湧、王明阳[6]认为，绿色债券能通过金融手段改变企业经济资源配置的激励机制，缓解企业绿色长期项目资金流压力并降低对高污染、高耗能行业的投资比例，推动经济转型和产业结构升级以提高绿色债券发行总效益。杨云匀和马俊[7]和钟永飞等[8～9]发现，绿色债券在推动企业绿色转型的动态过程中，将会产生显著的节能环保收益，进而扩大其发行的总体效果。

除了对企业本身，绿色债券发行的环保效应还会对周边企业和地区产生溢出效应。许宁等认为，金融集聚不仅对本地绿色经济有显著的提升作用，还对周边存在显著的空间溢出效应[10]。董晓红和富勇指出，我国绿色金融总体呈上升趋势，但各地区绿色债券经济环保效益的外部效应明显不同，其中东部地区绿色经济带动能力较强，中部居中，西部和东北部地区较低[11]。王凤荣和王康仕提出，监管政策的缺失抑制了绿色债券发的经济环保效应，虽然在整体有所提高，但短期内难以对污染企业形成显著的融资约束[12]。马亚明等表明，绿色债券对制造、电力等行业及西部地区具有显著的价值提升效应，并具有动态持续性[13]。以上研究表明随着我国绿色债券市场规模的急剧增长，绿色债券的发行效果存在较大差异，特别是环保效应的间接效果更具有显著的差异性。

如果不考虑绿色债券发行的空间环保溢出效应，就不能充分发挥绿色债券的环保作用。如果仅考虑其环保直接效应而不考虑其环保间接效应，同样不能充分发挥绿色债券的环保作用。就会导致绿色债券评级的准确性不高，评级相同的债券，其绿色效应却差别很大，没有充分发挥债券的绿色效应，社会整体的环保效应还有很大的提升空间。例如，深圳新能源集团股份有限公司和龙源电力集团有限公司，两者都是发电企业，且年发电相差不大，但是深圳新能源是以火电为主营业务，而龙源电力是以风电为主营业务，两者在同一年发行的绿色债券17深能G1和G17龙源1，其绿色评级都为AAA。又比如，中国节能环保集团有限公司和中国长江三峡集团有限公司，两者在2016年发行的绿色债券G16节能2和G16三峡2，其绿色评级都是AAA，但是当年中国三峡集团发行绿色债券的二氧化碳减排量18 271万吨，而中国节能环保集团只有711.6万吨。

当前，绿色评级机构过于关注债券发行的直接经济和环保效应，而不重视间接环保带动的乘数效应，未能充分发挥绿色债券发行的环保带动效应，导致绿色评级环保效应的准确度不高。一些绿色债券发行主体的高溢出效应所带动的乘数效应没有在评级中体现出来，削弱了金融手段协助环保资源的高效配置重要手段的功能。而中国绿色债券市场发展时间短，监管机制不完善，与绿色评级相关的研究极少，大多集中于发展方向上的探讨和国外经验的总结，因此，在缺少实践经验的前提下，参考债券市场的研究成果也就是不得已的办法了。

为了构建一个更为科学合理的绿色债券监管机制，一些学者开始寻找绿色债券发行效果的定量方法。刘霞[14]、孙燕铭[15]等人刻画了不同区域的绿色投资项目环保效应指标变化与地方政府环保投入对绿色债券发行效果的影响。目前绿色债券发行效果定量分析主要采用空间计量经济学经典模型，如空间滞后模型与误差修正模型等。Lesage和Pace[16]提出的空间杜宾面板模型通过在模型中引入解释变量空间滞后项以测度各自变量的外部效应。Elhorst[17]、Lee[18]通过将其引入面板数据模型中，对其空间溢出效应进行准确的实证估计。

二、方法与模型

（一）空间权重矩阵构造

由于现实中变量间的空间关系错综复杂，因此在研究实际问题时，要准确揭示空间相关性、提高模型估计精度，就必须选择合适的空间权重矩阵。这里我们首先使用的是最简单的二元邻接矩阵，能以最直观的方式展示绿色债券发行环保效应的空间效应。

（二）面板数据空间杜宾模型

为了研究绿色债券的发行对企业碳排放量的直接效应和间接效应，我们使用了随机效应的空间杜宾模型，如式（2）所示：

三、实证研究

（一）数据及变量选取

由于我国上市公司对碳排放信息的披露尚处于起步阶段，相关规则大多以鼓励自愿性披露为主，只有进行碳排放权交易的企业才必须每年披露碳排放量。此外，由于标准不统一，有的企业披露的是碳排放总量，有的企业披露的是减排量，完整的数据十分稀缺。本文主要考察的是绿色债券的发行对企业技术革新的影响，因此，最终只能选择了能源行业进行研究，数据涵盖了2016～2019年的10家能源企业。涉及的变量如表1所示。

表 1 相关变量的描述性统计

以上数据中，碳排放量、发电量来自上市公司的年报以及社会责任报告，绿色债券数据则来源于WIND数据库。在进行估计的时候，所有的数据都进行了自然对数处理，对于大量为0的数据，在取对数时为了保证其有意义，均赋值为0.001。

由于企业利用绿色债券融资得到的资金不能马上完全用于设备升级和工艺改造，有一个过程，故在债券的存续期间都视为影响企业的一个因素。绿色债券的发行势必会促使企业节能减排，其系数应该为负。

由此我们得到的模型为：

（二）实证结果分析

我们使用了前面提出的空间权重矩阵对模型（3）进行估计，使用的是无固定效应模型，其估计结果如表2所示，其中加了前缀Dir的表示该变量的直接效应，而加了前缀Indir的表示该变量的间接效应。

表 2 SDM模型的回归结果

1. 从整体来看，使用了W1的模型揭示了各企业的碳排放总量在空间层面上缺少直接的联系，其空间效应系数ρ不显著。

2. 绿色债券发行金额的系数是负的，系数通过了1%的显著性水平检验，这再次验证了绿色债券的发行能够促使能源企业进行能源结构优化，从而减小碳排放总量。同时，其空间滞后项的系数也显著为负，说明其他企业绿色债券的发行对本企业的碳排放量同样具有影响，绿色债券的发行不仅能促使本企业改进能源结构减少碳排放量，还能推动其他企业的碳排放减少。因此对于绿色债券的评级准确度的要求就必须更高，因为它不仅关系到发行人，还会影响到整个市场，对于社会环保效应的影响很大。

3. 绿色债券在一级市场的发行对碳排放量的直接效应和间接效应均显著为负，分别通过了10%和1%的显著性检验，且间接效应的数值是直接效应的3.5倍。绿色债券对碳排放量减少的间接效应远大于直接效应。

4. 绿色债券在二级市场流通过程中的环保效应不显著，其系数不显著。说明绿色债券的二级市场的交易过程中，由于绿色评级体系不重视绿色债券发行的间接效应环保，间接环保效应高低的政府补贴等特征，没有充分地在交易中体现出来，削弱了金融市场环保效应功能。

（三）稳健性检验

为了比较不同空间权重矩阵下，模型是否具有稳健性。本文梳理了常见空间权重矩阵的独有特点和共同特点后，如表3所示，又采用了4种不同类型的矩阵进行检验。

表 3 空间权重矩阵的比较

这4个矩阵包括基于地理距离的阈值矩阵、基于经济距离的阈值矩阵、基于经济距离的引力空间权重矩阵以及同时考虑地理距离和经济距离的引力空间权重矩阵。

后两个是参考李立[19]构建的广义多维经济空间的空间权重矩阵。

模型估计的结果见表4。

表 4 不同权重矩阵下的SDM模型回归结果

从整体来看，改变权重矩阵的构造以后，模型的主要结论没有发生根本变化：绿色债券在一级市场发行过程中环保效应显著，在二级市场流通过程中的环保效应不显著。

5个空间权重矩阵中，只有使用了W1和W3的模型能够算出变量的直接效应和间接效应。这5个矩阵最大的区别就在于W1和W3只使用了企业间的业务构成差别来构造，而其他三个矩阵则加入了地理距离因素。由于各个能源企业的项目分布于全国各地，重合性很高，因此基于地理距离的矩阵难以准确刻画出它们之间空间相关性。

而通过进一步比较W1和W3的估计结果可以看到：（1）其空间效应系数ρ均不显著。（2）绿色债券在二级市场流通过程中对自己和对其他企业均没有刺激作用，环保效应不显著；而在一级市场的发行过程中，对自己和对其他企业的碳排放量均有显著的抑制作用，环保效应显著。（3）绿色债券发行环保效应的间接效应远大于其直接效应。

综上，模型的主要结论在使用不同权重矩阵的情况下并没有发生改变，该模型具有良好的稳健性。