绿色并购对企业环境绩效的影响<br/>——绿色技术创新的中介作用

绿色并购对企业环境绩效的影响
——绿色技术创新的中介作用

2022-09-28王文华沈嘉敏

企业经济 2022年9期

□王文华沈嘉敏

一、引言

2020 年我国在联合国大会上明确提出：二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，2060 年前实现碳中和。该理念被写入2022 年《政府工作报告》，绿色低碳发展被提到前所未有的高度。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》也提出“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”。目前在建设美丽中国的背景下，中国经济发展正在逐步迈向高质量发展阶段，在该阶段要贯彻绿色发展理念，推进产业结构、能源结构的绿色转型。“绿色发展、循环发展、低碳发展”的要求日益显现，群体环境意识不断提升、政府环境规制不断增强，这就要求作为微观主体的企业主动承担相应的社会责任，积极改善企业环境绩效。因此，探求改善环境绩效的途径成为企业亟待解决的重要问题。在实践中，由于绿色并购这一新兴方式日益受到重污染型企业的青睐，因此本文具体研究绿色并购行为对重污染型企业环境绩效的影响。

现有文献中并购与企业绩效间关系的研究较多，但直接针对绿色并购与企业环境绩效间关系的研究较少。同时，现有文献还缺乏绿色并购与企业环境绩效两者间作用机理的研究，何种因素在两者之间发挥中介作用是进一步研究的重要方向。本文探究绿色并购对重污染企业环境绩效的影响，丰富了绿色并购领域的相关文献，为绿色并购能够改善企业环境绩效提供理论支撑。本文深入剖析绿色并购和企业环境绩效间的关系，明确两者间的传导路径，引导重污染企业抓住绿色技术创新这一要素，为我国重污染企业的绿色可持续发展提供理论支持和建议。因此本文的研究也为政府有关部门如何进一步完善对企业环境的治理机制，促进环境与经济的协调发展提供了理论基础和政策依据。

二、文献综述

目前学术界对绿色并购没有明确统一的定义，国内外学者们仍在进一步探讨。国外学者Salvi 等（2018）提出，绿色并购是指企业为获取绿色资源和开发绿色技术而进行的收购、兼并等经济活动。国内对于绿色并购的研究开始较晚，其中较早开始研究的学者胥朝阳和周超（2013）认为，以获取或拓展绿色竞争优势为主要目的的一类并购即为绿色并购。随后学者曹玉珊和马儒慧（2021）、潘爱玲等（2021）以及黄维娜和袁天荣（2022）也提出对绿色并购的理解，形成相对统一的观点，即绿色并购是指企业通过获取外部绿色技术、人力等资源提高绿色环保水平，进而实现绿色转型升级的并购。绿色并购就是技术并购与绿色环保投资的结合。

对于企业环境绩效，国际标准化组织制定的ISO14001 环境管理体系给出了明确定义，即企业基于环境目标、指标和方针，控制其环境因素所取得的可测量的环境管理水平。国外学者Bullough 和Plc（1995）认为，企业环境绩效既包括企业在各项环境指标上的表现，还包括各类环境保护投资和环境操作成本等。国内学者也认为，企业环境绩效不仅是指在有关部门规定的环境信息披露中，企业在各项标准化的、可测量的环境指标上的表现情况（杜兴强等，2021），而且是指企业通过环境保护投资改善自身污染治理、资源利用等方面的综合效果（苏丹妮和盛斌，2021）。因此，企业环境绩效可以理解为在生产经营活动中企业对污染治理和环境保护的投入，以及该投入对企业节能减排等行为的贡献。

进一步来看，部分学者认为绿色并购是技术并购的延伸，并购方与被并购方可以资源互补，尤其是在技术层面上优势互补，从而实现资源的优化配置。一方面，企业通过绿色并购的方式直接从外部获取企业所需的绿色技术，增强技术知识积累（Moosa 和He，2022）；另一方面，企业通过绿色并购后的技术资源整合、消化吸收，将获得的技术资源与自身研发技术相结合，以此获得技术创新绩效（Lu，2022）。也有部分学者认为绿色并购是绿色投资的一种，相较于传统投资，企业绿色投资考虑到环境带来的影响，改变原有的投资模式，增加对新技术的投资，进而提高企业资源利用效率，减少污染物排放（Liang 等，2022），缓解企业污染问题。

三、理论分析与研究假设

在相关环境规制的背景下，愈来愈多的重污染企业愿意实施绿色并购，进而实现绿色转型升级，改善企业环境绩效。绿色并购既是企业实现绿色转型的快速途径，更是全产业实现绿色可持续发展的有效方式。下面从两个理论视角来分析绿色并购与企业环境绩效的关系。

1959 年Penrose 在《企业成长理论》中提出资源基础观。Wernerfelt 进一步研究发现不同企业所控制的异质性资源决定了其竞争优势（Wernerfelt，1984）。该理论还研究企业获取异质性资源的一些路径，在实践中，相较于组织学习、知识管理这些路径，管理层认为搭建外部网络是一种更加高效的路径，而绿色并购则是通过搭建外部网络获取绿色异质性资源，进而改善企业环境绩效。因为相较于企业内部研发，绿色并购可以避免研发资金投入过多、研发周期过长等相关问题以及不确定性风险（Lu，2021），能高效获取企业所需的绿色异质性资源，在环境方面获得独特的竞争优势，改善企业环境绩效。

基于协同效应理论分析，一方面，企业实施并购后规模更大，带来规模效益，能够在一定程度上减少融资约束（李善民和杨若明，2022），进而增加企业绿色环保投资，改善企业环境绩效；另一方面，并购双方财务资源互补，产生财务协同效应，企业内部资金更加充足，更容易获得财务支持，进而增加企业的绿色环保投资，改善企业环境绩效。

绿色并购是重污染企业面对环境规制的有效举措，能够向外界传递企业践行绿色低碳理念的良好信号，间接减少企业的融资约束（Bae 等，2002；Antoniou 等，2007），有助于企业获得政府支持，获得更多的政策补贴（黄维娜和袁天荣，2022），可以增加企业绿色环保投资，有助于实现绿色可持续发展，改善企业环境绩效。而且，企业向外界传递的良好信号树立了企业绿色环保形象，间接提升企业产品的市场信誉度和顾客满意度，在一定程度上增强企业的盈余持续性，使得绿色并购兼具经济与环境效益（潘爱玲等，2021）。

综上所述，绿色并购行为不仅能给企业带来绿色异质性资源，而且使企业获得各方面的协同效应，树立企业绿色低碳的良好形象，在一定程度上直接或间接改善企业环境绩效。因此，本文提出假设：

假设1：在控制其他变量条件下，绿色并购能够改善重污染企业环境绩效。

随着国家绿色低碳发展理念的提出，企业越来越重视环境方面的技术创新，对其投资力度也在逐步加大（党国英和刘朝阳，2021）。绿色技术创新不仅成为绿色并购的内在驱动力，而且成为改善企业经济与环境绩效的有效途径。

在资源基础理论的基础上产生的知识基础理论，进一步认为知识是异质性资源中最重要的一种资源。因此，在重污染企业获得的异质性资源中，绿色技术知识是最重要的一种资源，其背后反映的是技术这一核心要素。企业通过将这类绿色技术知识转化为创新成果，帮助企业获得环境方面的持续竞争优势，使得企业长期保持较高的绿色技术创新水平。同时，基于协同效应理论可知：首先，企业内部在进行绿色技术创新研发的同时，通过绿色并购后的技术资源整合，获得技术协同效应，增强企业技术知识积累，企业的绿色技术创新成果不断涌现，促使企业实现绿色技术创新（梁敏等，2022）；其次，企业通过绿色并购形成更大规模的企业，获得规模协同效应，更能抵御由于自身技术创新研发带来的不确定性风险（Banerjee 和Gupta，2019；Li等，2020），更加有利于企业实现绿色技术创新；最后，企业通过绿色并购获得财务协同效应，企业内部资金更加充足，获得财务支持更容易，企业更愿意增加自身研发投入，不断提升企业的技术创新绩效（杨青和周绍妮，2021）。

基于循环经济理论分析，企业获得的异质性资源提升企业绿色技术创新水平，有利于企业实现末端治理技术创新、绿色工艺创新和绿色产品创新（汪明月等，2021），改善企业环境绩效。首先，企业通过末端治理技术创新，更新改造污染治理设施，转变污染物的传统处理方式，将污染物的排放无害化；其次，企业利用先进生产技术，实现绿色工艺创新，减少生产过程中污染物排放，实现对环境污染问题的源头控制；最后，企业通过研发可循环利用的产品，实现绿色产品创新，形成资源链闭环绿色经济（张智光，2021），可以降低对环境造成的负面影响。

综上所述，企业的绿色并购行为能通过提升企业的绿色技术创新水平促使企业环境绩效得到显著改善。因此，本文提出假设：

假设2：在控制其他变量条件下，绿色技术创新能在绿色并购与企业环境绩效关系中发挥中介作用。

图理论框架图

四、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取2012—2020 年沪深A 股重污染行业发生过并购交易的上市公司作为研究对象。借鉴潘爱玲等（2021）的研究，按以下标准对样本进行手工筛选：（1）剔除业务类型为资产剥离、资产置换、债务重组、股份回购的并购样本；（2）只保留股权收购，剔除土地、资产购置等资产收购交易；（3）剔除收购金额小于100万元的样本，剔除股权收购比例小于30%的样本；（4）剔除已经持有标的企业股权比例高于30%的并购样本；（5）剔除交易失败或数据缺失的并购样本；（6）对同一企业在同一年份进行多次并购且并购标的相同的样本进行合并；（7）对同一企业在同一年份进行多次并购且并购标的不同的样本，仅保留交易金额最大的、收购比例最高的样本。

接着对样本进行进一步筛选，将样本划分为绿色并购样本与非绿色并购样本。基于研究数据的可得性与完整性，将上述样本与搜集整理出的企业环境绩效数据的样本放一起取其交集。最后将样本中的数据缺失值进行剔除，得到419 个样本数据。

相关数据来自CSMAR、WIND 和东方财富网数据库，绿色并购数据系手工整理。本文使用Stata 对数据进行处理和分析，为避免极端值对研究的影响，本文对连续变量进行了1%的Winsorize 处理。

（二）变量选择与模型设定

1.解释变量

绿色并购以符号GMA 表示。借鉴潘爱玲等（2021）的研究中绿色并购的定义，即在并购标的选择、并购交易设计和并购后整合的全过程中贯穿绿色发展理念的并购。

本文将绿色并购设为虚拟变量，采用内容分析法进行手工整理，逐份阅读样本中上市企业的并购公告等资料，分析其并购背景、影响等信息，判断此次并购是否属于绿色并购，如果符合绿色并购的定义，则该变量取值为1，否则为0。

2.被解释变量

企业环境绩效以符号CEP 表示。现有研究主要有三类衡量该变量的方法：第一类是企业环境资本支出量；第二类是企业污染排放量；第三类是赋值法或者评分法。

本文借鉴张兆国等（2020）的研究。排污费是依据国务院颁布的《排污费征收使用管理条例》以及《中华人民共和国环境保护税法》来征收的，反映了企业污染物的排放程度，体现了对周围环境的破坏程度。因此，本文基于数据的可得性，从企业环境支出角度出发，选取排污费率衡量企业环境绩效，即：排污费率=企业排污费÷当年营业收入，表示企业缴纳的排污费越小，企业环境绩效越大。

3.中介变量

绿色技术创新以符号GTI 表示。在现有文献对该指标的衡量中，有的研究选取绿色全要素生产率，有的研究选取工业企业科研活动的人员数量，还有的研究选取环境技术领域专利申请量与能源消费总量的比值。

专利数据能较准确地衡量企业创新活动产出的数量和质量。因此，根据世界知识产权组织推出的“国际专利分类绿色清单”，基于数据的可得性，本文选取企业绿色专利申请数量来衡量绿色技术创新。

4.控制变量

借鉴现有相关研究，本文设置以下控制变量：企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、企业成长性（Growth）、股权集中度（Oc）、研发投入强度（Inno）、并购方规模（Msize）、并购交易规模（Relasize）、经营性现金流（Cf）、年度（Year）、行业（Industry）（见表1）。

表1 变量定义及说明

（三）模型构建

本文选取2012—2020 年沪深A 股重污染行业发生过并购交易的上市公司作为研究对象，实证分析研究绿色并购、绿色技术创新与企业环境绩效的关系。为检验绿色并购对企业环境绩效的影响，以及绿色技术创新在绿色并购对企业环境绩效的影响中是否发挥中介作用，借鉴温忠麟等（2004）的研究，本文构建如下多元回归模型：

上述模型中，Controls 为控制变量组合，γ，γ，γ，a，b，c，d，η，η，η为估计系数；ε，ε，ε为残差。根据中介效应的定义，c 表示绿色并购对企业环境绩效的总效应；a 表示绿色并购对绿色技术创新的效应；b 表示控制了绿色技术创新，绿色并购对企业环境绩效的直接效应；d 表示控制了绿色并购，中介变量对企业环境绩效的效应；a*d 表示绿色并购对企业绿色绩效的间接效应。根据本文的研究假设，本文预期估计系数b，c，d 显著为负，a 显著为正，即可证明绿色技术创新在绿色并购对企业环境绩效的影响中发挥中介作用。

五、实证分析

（一）描述性统计

基于相关数据，本文得到的描述性统计分析结果如表2 所示，可以看出各指标变量的基本情况：本文所研究的所有样本企业中，排污费率平均值为0.001，标准差略大于均值，说明企业的排污费率差异较大，即各企业对环境造成的污染程度差异较大。绿色并购均值为0.368，说明有36.8%的企业并购构成绿色并购，我国绿色并购在并购交易中占比较低。绿色专利申请数均值为6.007，标准差为15.235，说明不同企业的绿色专利申请数存在较大差异。样本上市公司规模的对数平均值为22.378，其中最大值为26.382，而最小值为19.926，标准差为1.228。从平均值、最大值以及最小值来看，上市公司整体资产规模都相对较大，不同企业的资产规模差异较小。样本上市公司的财务杠杆水平最大值为1.698，最小值为0.016，均值为0.441，表明大多数上市公司资产负债比率都较高。因此，基于负债经营模式下，公司流动资金相对紧张。股权集中度均值为0.358，说明样本企业股权较为集中。研发投入强度均值为0.034，说明样本企业的创新水平较低。由此可见，虽然我国积极倡导创新，但是整体创新水平仍处于较低水准。并购方前1 年总资产均值为22.137，并购交易规模均值为0.284，经营现金流均值为0.083（见表2）。

表2 描述性统计

（二）相关性分析

为了初步判断变量选择的合理性，本文在进行多元回归前先对模型中的各个变量进行相关性检验，同时检验变量之间是否存在多重共线性问题。本文得到的相关性分析结果在不考虑其他因素的情况下可以看出:首先，绿色并购与企业环境绩效之间呈现正相关，即绿色并购能在一定程度上改善重污染企业的环境绩效，初步验证假设1；其次，绿色并购与绿色技术创新之间呈现正相关，即绿色并购的实施能够显著提升企业的绿色技术创新水平；最后，绿色技术创新与企业环境绩效之间也呈现正相关，进一步分析发现绿色技术创新在绿色并购对企业环境绩效的正向影响中发挥中介作用，初步验证假设2。基于上述分析，初步证明了模型的合理性，并且各变量之间的相关系数不超过80%。所以，本文模型基本能够排除存在多重共线性问题的可能（见表3）。

表3 相关性分析

（三）回归结果分析

表4 第（1）列所示说明绿色并购对重污染企业环境绩效影响的回归结果，F 统计量为556.743 说明模型总体显著。GMA 的系数为-0.001 表明绿色并购能够降低重污染企业的排污费率，即绿色并购与重污染企业环境绩效之间存在显著的正相关关系，本文的假设1 得以验证。可见，如理论分析所述，在相关环境规制的大背景下，虽然激励企业绿色转型升级的相关政策不断出台，但是对于重污染企业来讲，由于本身固有的对环境污染严重等特点，在环境方面的压力日益增强，因而从外部网络获取绿色资源成为重污染企业的首要选择，形成了近年来深受管理层青睐的绿色并购这一新兴方式。首先，绿色并购帮助企业获得绿色异质性资源，能够给企业带来环境方面的竞争优势。其次，并购方与被并购方的资源实现互补，实现规模和财务方面的协同效应，更容易获得外部融资和内部财务支持，进而企业更愿意增加环保投入。最后，企业不仅借此树立了绿色低碳环保形象，而且提升了企业产品的市场信誉度和顾客满意度，助力企业实现经济绩效与环境绩效的“双赢”。因此，绿色并购可以降低来自政府和社会的绿色环保压力，减少绿色转型升级中面临的困难，进而在一定程度上改善重污染企业环境绩效（见表4）。

（四）中介效应分析

表4 第（2）列所示说明绿色并购对重污染企业绿色技术创新影响的回归结果。GMA 的系数为4.567，在1%的显著性水平下呈现显著正相关，表明实施绿色并购的企业，其绿色专利申请数量相较于非绿色并购的企业更多，即企业的创新产出越多。可见，如理论分析所述，一方面，企业通过实施绿色并购能够获取一些绿色异质性资源，其中最重要的是绿色技术资源，其能够帮助企业获得持续性的竞争优势。另一方面，首先，企业可以将从外部获得的技术资源与企业内部研发的技术相结合，以此获得技术协同效应，实现资源的优化配置；其次，重污染企业实施绿色并购能够使得企业规模进一步扩大，产生规模协同效应，进而增强由于技术创新研发的不确定性给重污染企业带来的风险的承担能力；最后，重污染企业更容易获得内部财务支持，进一步增加研发投入（见表4）。

表4 第（3）列所示说明绿色技术创新对绿色并购与企业环境绩效间关系是否产生中介效应的回归结果，根据温忠麟老师的中介效应检验程序，GMA 的系数和GTI 的系数均显著，这表明企业绿色技术创新在绿色并购对企业绿色绩效的正向影响中发挥中介作用，本文的假设2 得以验证。可见，如理论分析所述，随着政府越来越注重消除企业对环境的负面影响，污染企业也越来越重视绿色环境方面的技术创新，对其投资力度也在逐步加大，绿色技术创新不仅成为绿色并购的内在驱动力，更是实现企业经济绩效与环境绩效“双赢”的有效途径。一方面，结合循环经济理论中的新经济观和先进生产技术分析，重污染企业不仅通过末端治理技术创新，更新改造污染治理设施，转变企业污染物的传统处理方式，而且通过对产品的生产工艺进行改进，提高资源的利用率，加强对环境污染问题的源头控制。另一方面，企业通过研发出低碳环保的产品实现绿色技术创新，转变了简单粗放的传统经济模式，形成资源链闭环绿色经济，产品得到循环利用，进一步降低对环境的负面影响（见表4）。

表4 回归结果分析

（五）异质性分析

按照企业是否为高新技术企业将样本分为高新技术企业与非高新技术企业两类后进行异质性分析，结果是第（1）列中GMA 的系数不显著，第（2）列中GMA 的系数显著。这说明与非高新技术企业相比，绿色并购更能够降低高新技术企业的排污费率，即高新技术企业环境绩效的改善效果更好。这可能是因为在国家积极倡导创新的背景下，与非高新技术企业相比，高新技术企业在一定程度上其融资约束较小，企业更容易实施并购；同时，并购后企业由于缺乏资金导致资源未能很好整合的情况也相应减少，进而增强企业内部绿色技术创新能力，改善企业环境绩效。

按照企业研发投入强度的中位数将样本分为高研发投入强度企业与低研发投入强度企业两类后进行异质性分析，结果是第（3）列中GMA 的系数不显著，第（4）列中GMA 的系数显著。这说明相较于低研发投入强度企业，绿色并购更能降低高研发投入强度企业的排污费率，即高研发投入强度企业环境绩效的改善效果更好一些。这可能是因为相较于低研发投入强度企业，高研发投入强度企业内部的研发技术能力更强，并购后技术等资源的整合更完善，资源配置效率更优化，技术层面的协同效应更能实现，这样企业的绿色技术创新水平能够得到进一步提升，进而改善企业环境绩效（见表5）。

表5 异质性分析结果

（六）稳健性检验

1.更换样本时间

考虑到自2016 年起全国范围内全面推行营业税改征增值税，可能会对企业排污费率这一指标产生一定程度上的影响，即对企业环境绩效的衡量有影响，进而影响本文研究的绿色并购与企业环境绩效间关系。因此，本文在稳健性检验中将样本时间范围限定在自2016 年起的后5 年，即2016—2020 年的样本数据，重新进行回归，如表6 第（1）列所示，结果仍然显著，通过稳健性检验，绿色并购与企业环境绩效之间呈现显著正相关。

2.更换被解释变量

为了使研究结论更具说服力，本文将被解释变量企业环境绩效的衡量指标由排污费率更换为环保支出率，依据新的样本数据重新进行回归，如表6 第（2）列所示，结果仍然显著，通过稳健性检验，绿色并购与企业环境绩效之间呈现显著正相关。

表6 稳定性检验结果

六、研究结论与管理启示

（一）研究结论

随着国家绿色低碳理念的提出，企业越来越重视绿色发展，因此研究绿色并购能否改善企业环境绩效具有一定的理论与现实意义。本文选取2012—2020 年沪深A 股重污染行业发生过并购交易的上市公司作为研究对象。基于资源基础理论、知识基础理论、协同效应理论等构建理论模型，以理论推导与实证验证的方式探究绿色并购与企业环境绩效的关系，以及绿色技术创新在两者之间关系中是否发挥中介作用。结论如下：（1）绿色并购能改善重污染企业环境绩效，显著降低重污染企业的排污费率。（2）绿色并购能增强重污染企业绿色技术创新能力，而且绿色技术创新在绿色并购对企业环境绩效的正向影响中发挥中介作用。（3）与非高新技术企业和低研发投入强度企业相比，绿色并购更能改善高新技术企业和高研发投入强度企业的环境绩效。

（二）管理启示

1.积极宣传绿色并购，推动绿色转型升级

绿色并购能够显著改善重污染企业环境绩效，应引导积极改善企业环境绩效的重污染企业了解绿色并购这一新兴并购方式。在“双碳”目标的背景下，由于我国重污染企业的绿色环保意识差异较大，一部分重污染企业还未意识到绿色转型升级的重要性，针对这部分企业，应鼓励其逐步树立低碳环保意识，积极践行绿色发展理念。而另一部分重污染企业有较强的环保意识，但是在绿色转型的过程中面临诸多困难，一直未能找到合适的方式成功实现绿色发展，对这部分企业则应让其积极了解绿色并购这一高效方式，因为绿色并购不仅是重污染企业实现绿色转型的快速途径，而且是助力国内全产业实现绿色可持续发展的有效方式。当然，改善企业环境绩效的重污染企业也不能盲目依赖绿色并购，而应深入剖析自身是否适合该种方式，与此同时，也要积极寻找其他有效途径，这样更有利于企业快速高效实现绿色转型。

2.重视绿色技术创新，发挥技术协同效应

绿色技术创新在绿色并购对企业环境绩效的正向影响中发挥中介作用，该研究结论引导重污染企业在实施绿色并购的过程中，要注重绿色技术创新。基于上述的知识基础理论，知识层面的资源是一个企业战略资源中最重要的，其具有稀缺性、不可模仿性以及不可代替性，能够帮助企业获得持续性的竞争优势。因此，对于重污染企业而言，环境方面的知识资源是帮助重污染企业摆脱固有污染问题的最根本方法，这也是绿色并购这一方式兴起的最根本的原因。重污染企业应当抓住技术这一核心知识资源，将企业内部绿色技术研发与外部获取的绿色技术结合起来，共同推动企业末端治理技术、生产技术以及环保产品的研发技术水平的提升，充分发挥技术协同效应，进而改善重污染企业的环境绩效。

3.适当放宽融资约束，助力企业实现“双赢”

在正式或者非正式的环境规制背景下，政府在金融机构的配合下，进一步推行了绿色信贷政策，明确对环保企业加大信贷支持，但是这一政策会导致两极分化。具体来看，环保企业信贷更容易，没有过高的融资约束，使得环保企业能够更好地践行绿色发展理念；而重污染企业信贷明显困难，存在过高的融资约束，这也意味着部分重污染企业虽然绿色环保意识明显提升，但是其在具体践行绿色发展理念，想要实现绿色转型的过程中面临诸多困难，尤其是融资约束这一问题，致使企业不能摆脱重污染的头衔，不能实现绿色转型，进而也就不能缓解融资约束问题，使得重污染企业陷入恶性循环。因此，政府有关部门在积极推行绿色信贷政策的同时，应当根据重污染企业的并购行为具体分析，如果其实施的是绿色并购，政府就宜适当放宽对其的融资约束，帮助企业形成良性循环，助力企业实现绿色转型。