绿色信贷政策对企业融资能力的影响*——基于PSM-DID模型的实证研究

徐学军 亓秋月

一、引言

随着我国经济不断发展、工业化程度不断提高，环境污染问题日益严重。在经济高质量发展的时代要求下，我国政府积极探索绿色、可持续的经济发展新模式。企业作为国民经济的重要组成部分，同时也是环境污染的制造主体，政府在对其采取约束控制的行政手段和激励惩罚的市场手段之外，还采取了通过调节信贷引导其良态发展的金融手段，即绿色信贷政策。2012年，中国银行业监督管理委员会印发《中国银监会关于印发绿色信贷指引的通知》（银监发〔2012〕4号）（以下简称《绿色信贷指引》），从组织管理、能力建设和政策体系、内控管理、流程管理和信息披露、监督检查五个方面，进一步规范了绿色信贷的运行机制，完善了绿色信贷的管理体系，成为我国绿色信贷体系建设过程中的核心文件。

绿色信贷不仅能引导企业自身转型升级、从源头上减少环境污染，还能增强银行控制风险的能力、促进金融领域健康发展。截至目前，我国绿色信贷发展成效显著，绝对规模达到15万亿元，居世界第一位。随着绿色信贷政策在我国的不断完善，相关理论研究也日益丰富。目前有关绿色信贷的研究，主要集中于宏观和微观两方面。宏观方面主要研究绿色信贷政策和经济不确定性、经济风险之间的关系；微观方面侧重于研究绿色信贷政策对企业和商业银行的实施效果。如熊露翎（2021）探究了绿色信贷对商业银行（以中国银行等五家银行作为样本）盈利能力的影响，发现其具有显著的促进作用，并且可以增加商业银行的稳定性；何凌云等（2019）发现在绿色信贷政策的影响下，环保型企业获得银行贷款的可能性大大提高，获得研发经费的渠道增加，从而显著促进环保型企业的技术创新。但是，国内外关于绿色信贷对企业融资能力的微观效应研究仍然较少。Scholtens and Dam（2007）指出，如果企业积极主动地向社会披露自身经营信息，会降低企业的债务成本；Wang et al.（2019）发现，绿色信贷政策实施后，银行业等金融机构会调整对重污染企业的信贷计划和策略，重污染企业的融资结构和融资效率会受到较大程度的影响；苏冬蔚和连莉莉（2018）运用DID模型探究发现，绿色金融政策使重污染企业有息债务融资和长期负债均显著下降。因此，本文以2012年为政策实施点，以2009——2020年A股上市企业为研究对象，运用双重差分模型展开实证分析，从微观层面探索绿色信贷政策对企业融资能力的影响。一方面，可以丰富国内相关领域的学术研究成果；另一方面，也可以为政府部门改革深化绿色信贷政策提供理论支持与参考。

本文的创新点主要体现在：第一，目前学者主要采用债务融资成本来衡量企业的融资能力，本文在此基础上加入长期债务融资、短期债务融资两个指标，能在相当大程度上体现企业长期、短期真实的融资水平，增强了结果的可信度。第二，目前学者大多直接采用双重差分法进行政策效果研究，本文先运用倾向得分匹配（PSM）处理数据，在原始样本中挑选出协变量相似的新的实验组和对照组，使得两组混淆因素的分布趋于平衡。

绿色信贷作为一种具有环境保护作用的金融工具，是构建绿色金融体系的重要组成部分。政策目的是通过正向激励支持环保和节能企业及负向惩罚高污染或高耗能项目来引导社会资金流向，从而影响实体经济中企业的行为，促进产业结构的调整和转变，提升环境质量。陈琪（2019）指出，在《绿色信贷指引》出台后，“两高一剩”企业的贷款总量大大减少，贷款成本也显著提高。因此，绿色信贷政策具有显著成效，重污染企业必须提高自身的社会责任，不断进行绿色创新来满足相关政策要求。

二、影响机制分析和研究假设

《绿色信贷指引》共有三十条细则，主要内容集中在以下三方面：一是要求银行业、资产管理公司、信托公司等金融机构积极协助节能减排，为环境保护贡献力量；以绿色信贷为抓手，加强对可持续发展经济的支持，降低社会风险；优化信贷结构，提高服务水平，促进发展方式的转变。二是要求各大金融机构关注其合作企业或生产伙伴在生产、建设和经营活动中对生态系统带来的不利影响，以点带线，以线成网。银行业等金融机构应高效识别、计量、监测信贷业务活动中所隐藏的环境和社会风险，建立风险评估体系和管理体系。三是要求银行等金融机构对绿色信贷情况定时进行全面评估。金融机构应当建立有效的绿色信贷政策实施效果考核体系和奖惩机制，保障绿色金融政策的可持续发展。上述措施向公众传达了政府清理环境的决心，有利于绿色信贷政策的研发和实行过程更加规范化。

结合指引细则，本文认为绿色信贷政策通过融资惩罚效应制约企业融资。具体体现在以下三方面：第一，绿色金融的宏观背景下，重污染企业可能会面临更高舆论压力，企业声誉更易受损。第二，信息透明化时代，政府有权向资本市场披露重污染企业信息。若企业以损害环境为代价创造生产力，外部债权人可能会撤资，使重污染企业融资来源减少，不利于扩展融资渠道，融资成本会显著提升。第三，金融市场供给面因素会影响企业融资决策。绿色信贷政策出台后，商业银行会将企业环境问题作为发放信贷的考察依据。对重污染企业，银行会提高利率门槛限制其融资，重污染企业融资成本上升，长期融资能力下降。基于上述分析，本文提出以下假设：

H1：绿色信贷政策颁布后，重污染企业债务融资成本上升。

H2：绿色信贷政策颁布后，重污染企业长期债务融资能力下降。

绿色信贷政策出台后，资本市场活跃，可贷资金总量上升，因此，企业短期融资能力可能上升也可能下降。基于上述分析，本文提出以下竞争性假说：

H3a：绿色信贷政策颁布后，重污染企业短期债务融资能力上升。

H3b：绿色信贷政策颁布后，重污染企业短期债务融资能力下降。

除此之外，绿色信贷的融资惩罚效应还具有一定的不对称性。具体体现在以下两方面：第一，国有企业作为“经济转型的试验田”受到国家大力支持，融资来源广泛，受到的融资约束弱。国家政策导向性任务实施主体一般为国有企业，因此，国有企业反应积极且迅速，而非国有企业存在一定时滞。因此，《绿色信贷指引》出台后，国有企业通过银行业等金融机构借贷的资金显著高于非国有企业，受到绿色信贷政策的融资惩罚效应较弱。第二，大规模企业拥有较强的还本付息能力和较低的融资门槛，可以获得大量的金融机构融资资金，而小规模企业融资圈狭窄，受到的融资约束强。因此，《绿色信贷指引》出台后，银行业等金融机构对大规模企业的融资惩罚效应弱于小规模企业。基于上述分析，本文提出以下假设：

H4：绿色信贷政策颁布后，国有企业融资能力受影响程度弱于非国有企业。

H5：绿色信贷政策颁布后，大规模企业融资能力受影响程度弱于小规模企业。

三、研究设计

（一）数据来源与样本选择

本文从CHOICE数据库和国泰安数据库（CSMAR）中选取2009——2020年A股上市公司的数据，并剔除ST和*ST等企业、金融行业上市公司数据以及缺乏主要解释变量的企业数据样本。根据证监会2012年修订版《上市公司行业分类指引》来进行企业分类。重污染企业和非重污染企业行业代码详情见表1。

表1 重污染行业分类及代码

数据筛选均通过python完成。本文共有29974个上市企业观测值，其中7567为实验组数值，22407为对照组数值，经PSM处理后共有28972个观测值。

（二）模型设定

本文以重污染企业为实验组，非重污染企业为对照组，采用以下双向固定效应的双重差分模型考察绿色信贷政策对企业融资能力的影响，进行三组平行回归。

其中，i代表公司个体，t代表年份。LD为长期债务融资能力，SD为短期债务融资能力，CDF为债务融资成本。DID=Time×Treat。Time是政策实施虚拟变量，2012年之前为政策出台前，记为0；2012年及之后为政策出台后，记为1。Treat是分组虚拟变量，重污染企业记为1，非重污染企业记为0。δi代表个体固定效应，γt代表时间固定效应。①模型中加入双向固定效应因素，有效地解决了随个体、时间而异的遗漏变量问题。

（三）变量选取

1.被解释变量

本文采用长期债务融资、短期债务融资、债务融资成本三个指标来共同衡量企业融资能力，进行三组平行回归，增强结果可信性。

2.协变量

协变量是影响实验结果的独立变量。本文选取企业资产规模、现金比率、有形资产比率、托宾Q值作为协变量。参考目前大多数学者的做法，将协变量全部作为控制变量计入模型主回归。

企业资产规模通过对资产取自然对数得出。总资产与债务融资呈正相关关系，企业资产规模越大，生产经营所需资金越多，融资水平越高。此外，规模大的企业相较于中小企业来说发展更加成熟、信用更高、融资成本更低。

现金比率通过现金及现金等价物除以流动负债得出。相较于流动负债而言，现金及现金等价物的数额越大，说明企业现金流越充足，借贷风险越低。银行业等金融机构更愿意向高现金比率的企业提供贷款。

有形资产比例通过有形资产总额除以总资产得出。有形资产由生产有形资产和非生产有形资产构成。有形资产的价值是由它的有形性质所创造的，对债务融资也会产生一定影响。

托宾Q值通过市值除以资产总额与无形资产净额、商誉净额之差得出。企业的托宾Q值实际上是其市场价值与其资产重置成本的比值，反映了企业的发展现状与增值情况，是影响企业融资能力和融资成本的重要因素。

3.控制变量

控制变量是除解释变量之外其余影响实验结果的变量。除上述协变量之外，本文还确定资产收益率、股权集中度这两个变量作为控制变量①此处不引入资产负债率（负债/资产）作为控制变量，防止存在伪回归问题。，以提升实验结果的准确度和真实性。

资产收益率通过净利润除以资产得出。资产收益率是体现企业的盈利能力的重要指标，也是反映企业偿债能力的重要指标。盈利水平越高的企业偿债能力越强，越容易获得大量融资。

股权集中度以第一大股东持股比例表示。股权集中度主要受四种力量的影响，分别是企业规模、企业绩效、所有者对控制权的偏好、政治权力。股权集中度是衡量企业稳定性的指标。一般来说，企业越稳定越容易筹集大量资金，因此，股权集中度也是影响企业融资的因素。股权集中度主要被视为代理成本高低的“晴雨表”，在强调社会背景的研究中，常用来衡量公司与投资者关系强度。

表2 变量的选取及定义

（四）描述性统计

表3汇报了模型中各个变量均值、标准差、极值等。在所有样本中，长期债务融资（LD）均值达到了0.088，短期债务融资（SD）均值达到0.349，债务融资成本（CDF）均值达到0.007。

表3 变量描述性统计

四、实证研究

（一）PSM倾向得分匹配

本文采用 Rosenbaum et al.（1983）提出的PSM倾向得分匹配法预处理数据。参照已有文献和R2最大原则，选择企业资产规模、现金比率、有形资产比例、托宾Q值作为协变量进行PSM处理，运用Logit Model（评定模型）估计倾向得分。采用卡尺内最近匹配法，并施加“共同趋势条件”，最终选出基本相似的实验组和对照组进行回归，进行PSM处理可以有效降低组间差异。

（二）固定效应检验

本文采用F检验面板数据是否具有个体固定效应和时间固定效应。固定效应检验的本质是检验个体间截距项的差异是否显著。F检验的原假设是截距项都相等，若结果拒绝原假设，则表明个体间截距项存在显著差异，模型中需要考虑固定效应。结果如表4和表5所示，p值均小于0.05，因此拒绝原假设，三个模型均具有时间和个体固定效应。

表4 个体固定效应检验结果

表5 时间固定效应检验结果

（三）平行趋势匹配检验

本文参考 Rosenbaum et al.（1983）的研究成果，衡量PSM-DID的匹配效果主要是看匹配后标准偏误的绝对值。若绝对值小于20%，即认为达到理想效果。从表6可发现，匹配后企业规模、现金比率、有形资产比例、托宾Q值标准偏误大幅度降低，各变量特征越来越相似。

表6 平行趋势匹配检验结果

（四）基准回归结果

如表7回归结果所示，绿色信贷政策出台后会显著提升重污染企业债务融资成本。重污染企业长期债务融资能力下降，验证了假设1和假设2，即绿色信贷政策颁布后，重污染企业的债务融资成本上升、长期债务融资能力下降。绿色信贷政策使重污染企业短期融资能力略微上升，假设3a成立，假设3b不成立，即绿色信贷政策颁布后，重污染企业短期融资能力上升。

表7 双重差分模型的多元回归结果

（五）安慰剂检验

为进一步检验研究结论是否受到遗漏变量和非可观测因素的影响，本文利用反事实方法，从总体样本中随机抽取实验组进行回归，进行安慰剂检验。本文进行了500次随机抽样设定实验组，并根据双重差分模型进行回归。

若随机处理下DID估计系数分布在0附近，则模型设定中并未遗漏非常重要的影响因素，换言之，基准分析中的影响效应的确是由于绿色信贷政策效应带来的结果。图1表明虚假的双重差分项的估计系数集中分布于0附近，表明在模型设置中不存在严重的缺失变量问题，因此核心结论是稳健的。

图1：安慰剂检验

（六）稳健性检验

1.调整时间窗口

本文参照丁杰（2019）、石大千等（2018）、田彬彬和范子英（2016）等学者的做法，调整绿色信贷政策实施的时间窗口，检验模型中DID系数的正负和显著性，从而检验模型的稳健性。

在双重差分法模型中，不同时期的政策会带来不同的冲击，因此，政策效果也会有不同的表现，并且考虑到政策反应滞后的问题，对政策前后时间范围设定的不同，回归结果也可能会有一定的差异。此外，在2009——2020年间，除绿色信贷政策之外，还有其他绿色金融政策出台，例如，2019年碳达峰政策等。我们不能排除在实验期间内，企业融资水平的变化不受到其他政策出台的影响。鉴于以上情况，本文将所选样本的时间范围分别从左右两侧缩短，仅保留政策出台前后两年（2010——2013年）和前后三年（2009——2014年）的样本数据，用上述模型重新回归分析。

从表8和表9回归结果可以看出，在政策前后两年和前后三年中，债务融资成本和短期债务融资的系数估计值均为正，且都在5%的显著性水平上显著；长期债务融资的系数估计值均为负，也在5%的显著性水平上显著。因此，稳健性检验中双重差分交乘项DID的系数一直显著，且系数正负与初始回归符号一致。以上结果表明，其他政策的混淆效应没有影响本文结论成立与否，本文结论具有一定的稳健性。

表8 政策前后两年稳健性检验结果

表9 政策前后三年稳健性检验结果

2.更换指标

采用王曦（2017）的做法，用营业收入的自然对数来衡量企业规模，重新考虑绿色信贷对企业融资能力的影响回归。结果如表10所示。

表10 更换指标稳健性检验结果

（七）异质性分析

根据前文的分析，绿色信贷政策对重污染企业的融资能力有较大影响。但对于不同产权和规模的企业，影响是否存在差异，上述结论是否依然成立，分析如下：

1.基于企业性质的异质性分析

绿色信贷政策对不同产权企业的融资能力影响不同。本文区分了国有企业和非国有企业，如表11、12、13分析结果所示，总体来看，对非国有企业影响更大更显著。在长期债务融资能力方面，非国有企业受负向抑制作用更大，且国有企业长期债务融资能力下降的影响须在10%显著性水平上才显著，在5%显著性水平上不显著。在短期债务融资方面，国企融资能力有微弱上升，但非国有企业下降，短期债务融资能力受到负向影响。在债务融资成本方面，非国有企业成本比国有企业成本上升更大，均通过5%显著性检验。以上结果验证了假设4，即绿色信贷政策颁布后，国有企业融资能力受影响程度弱于非国有企业。

2.基于企业规模的异质性分析

绿色信贷政策对规模大小不同的企业有不同的影响 。本文以2012年样本中企业规模的中位数为大小规模企业的判断依据区分了大规模企业和小规模企业，分析成果如表11、12、13所示。在长期债务融资能力方面，小规模企业下降程度大于大规模企业；在短期债务融资方面，小规模企业融资能力下降，但大规模企业债务融资能力上升；在债务融资成本方面，小规模企业成本上升明显大于大规模企业。以上结果验证了假设5，即绿色信贷政策颁布后，大规模企业融资能力受影响程度弱于小规模企业。

表11 长期债务融资能力的异质性分析结果

表12 短期债务融资能力的异质性分析结果

表13 债务融资成本的异质性分析结果

五、结论与政策建议

（一）结论

绿色信贷不仅能引导企业自发转型升级、从源头上减少环境污染，还能增强银行控制风险的能力、促进金融领域健康发展。本文以2012年为政策实施点，以2009——2020年重污染与非重污染A股上市企业为研究对象，根据是否为重污染企业形成实验组和对照组，采用双重差分模型，研究绿色信贷政策对企业融资能力的影响，得出以下结论：

第一，从债务融资成本来看，2012年绿色信贷政策实施后，重污染企业的债务融资成本显著上升。融资成本提高不仅是政府硬性规定实行差异化利率的结果，也是因为绿色信贷强调对环境和社会风险的评价和监管，导致银行业等金融机构对重污染企业的贷款意愿有所下降。重污染企业为了获取有限的贷款资金配给，还要付出超出规定的差异化利率的额外成本。

第二，从债务融资能力来看，2012年绿色信贷政策实施后，重污染企业的短期融资能力略有上升，长期债务融资能力下降。短期内，由于绿色信贷客观上使得市场上的可贷资金总量上升，资本市场活跃，并且政策实施效果受时滞效应的影响，使得重污染企业的融资能力不降反增。长期内，绿色信贷政策的实施则取得了显著效果，能有效抑制重污染企业的融资能力，使信贷资源的配置更加合理，更有助于绿色经济建设。

第三，从绿色信贷政策来看，绿色信贷政策对重污染企业融资能力的影响具有一定的不对称性，本文进行的产权异质性分析和企业规模异质性分析结果都能明显体现。绿色信贷政策对非国有企业和小规模企业的抑制作用明显大于对国有产权和大型重污染企业的抑制作用。国家应健全和完善对金融机构或地方政府实施的绿色金融政策效果的评估机制，来减少或消除政策效果的不对称。

（二）政策建议

第一，政府应持续建立健全绿色信贷制度体系。实践证明，绿色信贷在正确处理经济建设和可持续发展的关系方面具有显著的调控作用，能够促进绿色金融和绿色创新的不断深化。因此，政府应不断对其进行发展和完善，针对现实需要的变化，出台更加具体统一的实施细则，使金融机构和企业在顺应绿色经济发展趋势时有法可依、有章可循。首先，无论是重污染企业的生产方式改革，还是整个社会的绿色经济发展，都并非一日之功。有关部门制定政策时，应注重循序渐进，切忌急于求成。同时，政府也应该加强监管职能，细化监管标准。其次，商业银行等以获取利润为根本目的的金融机构在实践过程中可能会偏离国家政策、放松对企业环境与社会风险的审查。目前我国仍处在对绿色信贷体系建设的探索过程中，金融机构对企业的环境风险评估标准、对外公开的信息体系不够完善，容易造成审核的缺乏与错漏。除此之外，金融机构并非企业融资的唯一选择，重污染企业可能通过股权融资、招商引资、民间借贷等形式筹集资金。政府部门应考虑到可能发生的种种情况，建立相应的监管体系。

第二，银行业等金融机构要认真落实绿色信贷政策。作为绿色信贷政策的直接作用主体和传导者，银行业等金融机构需要承担起相应的社会责任，积极主动地落实、响应发展绿色经济的要求。通过充分利用公开共享的信息、寻求相关主管部门的支持等方式，对融资企业实行严格的评价与审核制度。加强贷后管理，关注已拨付的资金使用情况，必要时终止信贷资金拨付。披露本机构的绿色信贷实施状况，推进其公开化、透明化，自觉接受中央人民银行、财政部、银监会等机构主体的监管。

第三，企业要积极寻求环境效益和经济利益的有机协调。对于重污染企业而言，绿色经济的深化建设既是机遇也是挑战。企业要积极学习法律知识，增强法律意识，遵循法律法规，并以相关政策为导向，树立长远的发展目标，不断提升企业内部的环保意识，促进新型技术创新，推动生产方式转型升级。企业生产过程中不能仅仅追求经济成本的最小化，也要兼顾社会效益和社会成本。可持续发展的企业具有更加完善的公司治理结构，有利于降低企业的股权融资成本和债权融资成本，形成良性循环。企业为寻求可持续发展，应当主动完善治理结构、提升治理水平、提高融资效率。