绿色信贷对高能耗企业的影响

郑晨阳

（哈尔滨商业大学金融学院，哈尔滨 150028）

1 引言

在环境与经济发展的冲突不断加剧，能源安全越来越重要的时代大背景下，绿色金融——这个旨在保护环境，缓解人与自然之间的矛盾的新型金融方式得以迅速发展。在中国，绿色金融起步较晚，但自2008 年兴业银行引进赤道原则以来，中国的绿色金融发展一直位居世界前列。2012 年《绿色信贷指引》和2016 年《关于构建绿色金融体系的指导意见》的提出更是加快了中国绿色金融的发展速度。同时，党的十九大报告也指出，中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，绿色金融的发展是中国经济走向高质量发展的重要体现。

对温室气体的减排促进是绿色金融在环境保护方面的一个重要体现，也是绿色金融的基本追求目标之一。从《京都议定书》到巴黎气候公约，通过绿色金融实现节能减排一直是国际社会想要实现的。温室气体的排放主体主要是企业，尤其是工业企业。因此探究绿色金融与工业企业之间特别是高能耗企业间的关系对节能减排和绿色金融发展都具有重要意义。而绿色信贷作为绿色金融的重要组成部分，探究其与高能耗企业间的关系，为政府和企业的决策提供了一定的理论依据。

2 文献综述

对于绿色信贷的研究，有学者以商业银行为研究对象，发现绿色信贷对商业银行营业能力、经营绩效和风险等方面具有积极影响[1-3]。有学者以高污染企业为研究对象，证明了其对高污染企业绿色生产要素和债务融资的抑制作用，但也明显提升高污染企业降污减排效果[4-7]，还有学者将绿色信贷与碳排放联系在一起，发现绿色信贷对碳减排的促进作用并结合碳排放探究了绿色信贷业务的发展路径[8，9]。

从上述研究来看，以往的绿色信贷研究主要集中在对商业银行和重污染企业的影响，或者从碳排放的角度来研究绿色信贷。本文以高能耗企业为研究对象，进一步深化绿色信贷对工业企业影响的研究。

3 模型构建

3.1 样本选取

本文以高能耗企业A 股上市公司为研究对象，根据中国证监会行业分类标准选取了电力热力供应行业、煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、石油加工炼焦及核燃料加工业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工这6 个行业企业为本文所研究的高能耗企业。本文选择2009-2019 年高能耗企业A 股上市公司为样本数据，并对样本数据做了如下筛选：

①剔除ST 和*ST 公司，这类公司陷入了财务困境；②剔除上市时间不超过1 年的上市公司，避免IPO 影响；③剔除数据严重缺失的上市公司。根据以上处理，本文对所有连续变量在1%和99%分位上进行了双侧Winsorize 缩尾处理，以消除极端值对回归结果的干扰，最终筛选出159 家上市公司，1 749 个非平衡面板数据。本文数据处理采用Python，数据分析运用Stata17.0 软件。

本文高能耗企业A 股上市公司数据来源于东方财富Choice 金融终端，绿色信贷数据来源于《中国工业统计年鉴》。

3.2 变量选择与模型构建

3.2.1 变量选择

被解释变量：本文的研究重点在于市场对于绿色信贷的反应，因此从市场角度衡量企业价值更为合理。企业披露的相关信息能够融入企业的股价之中，因此企业的年末股票总市值相较于其他指标能够更为直观地反映企业价值。借鉴曾经的相关研究文献，本文决定采用为大多数学者所认可的公司年末股票总市值和运营能力衡量企业价值，具体定义为企业股票总市值和企业总资产同比增长率。

解释变量：本文以绿色信贷为自变量，绿色信贷能够约束“两高一剩”，因此我们选高耗能工业利息支出占比作为绿色信贷的负向指标，数据来源于《中国工业统计年鉴》。在我国各行业间的贷款利率相差不大，行业利息支出与贷款规模相关，所以六大高耗能工业产业利息的变化可以反映出高耗能产业贷款规模的变化。本文的解释变量是用高能耗企业利息支出占比作为负面指标，再进行正向处理。

在模型中除自变量对因变量产生影响，还有很多其他变量对因变量产生影响，为了控制其他变量对因变量的影响，本文选择增加几个变量成为控制变量，包括股权集中度（Conc）、企业规模（Size）、上市年龄（Lnage）、盈利能力（Margin）、资本结构（Lev）等，所有变量选择与说明如表1 所示。

表1 变量定义表

本文变量的描述性统计分析如表2 所示，可以看出，8 个数据的标准差均不算太高，说明数据比较稳定，后续数据分析具有意义。

表2 变量描述统计表

3.2.2 模型构建

本文为探究绿色信贷对高能耗企业市值的影响，构建如下模型：

在式（1）中，α 代表常数项，V 代表企业总市值，GE 代表绿色信贷，control 表示控制变量，ε 为残差项。

以如下模型探究绿色信贷对高能耗企业运营能力的影响：

Totassgrrt 代表企业运营能力，其余各项均与式（1）相同。

4 实证结果分析

对上述式（1）和式（2）的实证结果如表3 所示，绿色信贷在1%的水平上对高能耗企业市值影响显著为正，在1%的水平上对高能耗企业影响运营能力显著为负。这表明绿色信贷对高能耗企业市值有显著正面影响，而对高能耗企业运营能力具有抑制作用。在推动经济高质量发展的时代背景下，绿色金融迅速发展，绿色信贷对环境保护的促进作用也越发显著。其中，绿色信贷促进环保的一个重要方面是为绿色环保和节能减排项目提供资金支持，这对有关绿色环保和节能减排的技术突破同样起到了极大的促进作用。而高能耗企业能源利用效率低，科学技术的突破能显著降低其生产成本，从而提升其市值。因此，以科技为中介，绿色信贷对高能耗企业市值有正面影响。但是从另一方面来说，绿色信贷的发展同样对高能耗企业的融资效率产生了抑制作用，高能耗企业的融资渠道受到影响，因此其总资产增长率同样会受到负面影响。

表3 绿色信贷对高能耗企业的影响

5 结论与启示

本文选取2009-2019 年高能耗企业A 股上市公司数据作为样本，并建立模型探究了绿色信贷对高能耗企业的影响。实证结果显示，绿色信贷对高能耗企业市值有显著正向影响，对高能耗企业运营能力具有抑制作用，这可能是因为绿色信贷挤压了高能耗企业的融资渠道，降低了其融资效率。

本文证明了绿色信贷对高能耗企业的影响，绿色信贷通过科技水平对高能耗企业的市值产生正面影响，通过融资效率对高能耗企业的运营能力产生抑制作用。在研究结论的基础上，本文从政府、金融机构、企业3 个方面提出相关政策建议：

①在政府层面：政府应推动绿色信贷政策体系化、精细化，出台完善、具体的绿色信贷执行准则，建立健全的绿色信贷方面的监督与激励机制，引导企业、金融机构承担更多的环境保护责任，通过科技研发提升能源利用效率，促进节能减排。同时，政府还应注意绿色信贷政策的准确实施，从资格认证到人员审计，并选择诚实可靠的第三方评估机构，确保资金的流动速率和利用效率，使绿色信贷平稳发展，并扩大对高能耗企业的积极影响。

②在金融机构方面：应为绿色信贷政策的实施创造有利条件，发展多种创新型绿色信贷金融产品，为高能耗企业科技创新、节能减排提供更多元化的融资渠道。同时银行也应建立严格的借贷门槛与评价机制，确保资金流向愿意进行技术创新、承担环保责任的高能耗企业，降低绿色信贷对高能耗企业运营能力的抑制作用。

③在企业自身层面：首先企业应增强自身环保意识，对于高能耗企业而言，应借助绿色信贷发展的机遇，强化自身科技创新能力，推动产业绿色转型升级。其次企业应该关注自身的环境披露，完善自身环境信息披露机制，可以减少信息不对称，避免投资者和银行的逆向选择，从而提升其融资效率，实现经济利益和环境效益的双赢。