绿色信贷与高污染企业资本结构调整——基于社会责任视角的分析

潘海英 董越

一、引 言

金融危机以来，因国企和重工业部门盲目增加杠杆导致的过剩产能累积致使我国宏观杠杆率快速提升，由2008 年末的141.2%增长至2021 年末的263.8%，年均增速远超发达国家以及新兴市场国家平均水平。高杠杆率意味着经济增长效率趋于下降，也容易引发系统性金融风险。为此，近年来政府积极实施去杠杆政策。在2015 年中央经济工作会议上，“去杠杆”作为供给侧改革“三去一降一补”五大任务的重中之重被首次提出，随后被列为2016 年结构性改革的重要任务之一。2018 年底，习近平总书记在中共中央政治局会议上进一步提出坚定做好“去杠杆”工作、深化供给侧结构性改革、促进经济高质量发展。基于经济增速下行压力增大的背景，2019 年中央经济工作会议将去杠杆政策调整为稳杠杆政策，强调处理好恢复经济与防范风险的关系。由此，在宏观上保持杠杆率的持续、长期稳定且在相对合理的范围内，也将成为一项长期任务，需要金融、实体经济等多方面的协同发力。

企业是推动经济高质量发展的核心主体，因此，政府提出的宏观经济去杠杆、稳杠杆工作在本质上与微观企业调整资本结构有异曲同工之处（王朝阳等，2018）。动态权衡理论认为企业的资本结构存在目标值，企业实际资本结构达到目标值时可以实现价值最大化（LÖÖF，2003）。但由于受到市场化进程、法律环境、产业市场结构和宏观经济政策等外部环境因素（姜付秀和黄继承，2011；黄继承等，2014；李保国等，2015；巫岑等，2019；顾研和周强龙，2018），以及企业政治关联水平、高管薪酬激励、企业社会责任和金融化程度等内部环境因素的共同影响（况学文等，2017；郭雪萌等，2019；王倩等，2019；廉永辉和黎梦瑶，2020），企业资本结构在实际经营活动中与目标资本结构不可避免地存在偏差。出于提升企业价值和经营绩效的动机，企业需要对实际资本结构进行适时调整。微观企业资本结构通常以“债务总额／资产总额”，即资产负债率来表示。目前我国处于经济转型阶段，企业债务融资主要依赖银行信贷供给，且在较大程度上受制于外部经济形势以及宏观经济政策尤其是信贷政策。信贷政策将对银行信贷投向、信贷供给规模等形成导向作用，而近年来基于供给侧结构性改革去杠杆需求而持续推进的绿色信贷政策，通过设立环境准入门槛和信贷配额管制来调节商业银行对高污染企业信贷资源的配置（陆菁等，2021），因此，绿色信贷有助于推动企业技术创新、产业结构升级（吴欣雨等，2023）。那么，绿色信贷对高污染企业资本结构调整有着怎样的影响效应呢？伍中信等（2013）认为，信贷政策尤其是在银行资本监管制度下的企业资本结构调整速度最快。但是，目前除了宁金辉等（2021）少数研究以外，较少学者关注绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响。绿色信贷在加剧高污染企业融资约束的同时降低了企业的债务融资水平和新增投资意愿（苏冬蔚和连莉莉，2018；陈琪，2019），这意味着绿色信贷可能通过限制高污染企业的银行信贷资金以及改变企业负债比例等方式作用于高污染企业资本结构调整。鉴于此，探讨绿色信贷与高污染企业资本结构调整的关系，对优化信贷资源配置、推动经济高质量发展有着重要意义。

更进一步地，绿色信贷有助于引导商业银行根据企业社会责任水平评判信贷风险、制定信贷投放政策，并倾向于将信贷资源更多地投向绿色环保项目。基于资源松弛理论，苏冬蔚和连莉莉（2018）认为，绿色信贷带来的融资约束遏制了高污染企业的盲目扩张投资，很可能压缩高污染企业在社会责任表现方面的投入，目前我国的绿色信贷在短期内并未提升高污染企业的社会责任水平。与此同时，王保辉（2019）发现，企业社会责任水平将改变企业外部投融资进而影响企业资本结构调整。那么绿色信贷又将如何通过企业社会责任水平作用于高污染企业结构调整呢？由此，本文将进一步研究企业社会责任水平是否会在绿色信贷与高污染企业资本结构调整之间起到中介作用，对该问题的研究有助于把握绿色信贷在落实过程中的偏向性及其优化资源配置的深层机制，对高污染企业完善社会责任披露行为具有指导作用。

基于上述背景，本文以2010-2020 年中国沪深两市A 股上市的高污染企业为样本，研究绿色信贷对企业资本结构调整的影响效应及其内在作用机制。本文的可能贡献在于：第一，丰富了绿色信贷对微观企业融资决策行为的研究体系，拓展了企业资本结构调整的研究文献。目前绿色信贷的相关研究主要关注其对企业投融资、银行绩效等方面的实施效果，鲜有文献关注绿色信贷与企业资本结构调整之间的关系。本文基于企业资本结构调整的视角探讨绿色信贷配置高污染企业信贷资源的微观实施效果，为完善绿色信贷以及政府去杠杆、稳杠杆的经济工作提供理论依据和政策启示。第二，目前已有文献主要从调整成本的角度出发研究企业资本结构动态调整，少有文献从代理成本的角度出发。本文基于社会责任视角，结合代理成本和调整成本的角度研究绿色信贷作用于高污染企业资本结构调整的传导机制，剖析企业社会责任水平在两者之间的中介作用，为明晰绿色信贷影响高污染企业资本结构调整的路径提供经验证据。

二、理论分析与研究假设

动态权衡理论认为，当企业实际资本结构趋近于目标值时，能够实现价值最大化。那么，哪些因素会决定企业资本结构调整速度呢？已有研究指出，企业实际资本结构向目标值调整产生的调整成本和调整收益决定了资本结构调整的快慢，较高的调整收益将刺激企业加速向目标值调整资本结构（Goldstein 等，2001；Strebulaev，2007）。从绿色信贷与高污染企业资本结构调整的内在关系来看，绿色信贷主要从代理成本、外部融资约束和内部融资意愿等方面改变高污染企业资本结构的调整成本和调整收益、交易成本。

（一）绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响

绿色信贷是基于限制高污染企业银行贷款的信贷配给约束，从源头上切断现金流，通过改变企业的资金来源以及构成比例影响高污染企业资本结构调整。绿色信贷主要从优化信贷资源配置和降低代理成本两个方面作用于企业资本结构调整。（1）从优化资源配置的角度来看，金融机构推行绿色信贷通过严格管控商业银行对于高污染企业的信贷投放，以保障信贷资源向绿色项目倾斜。高污染企业的资金来源严重受限，企业外部债权人也因此倾向于撤资或者拒绝贷款展期（陈琪，2019），企业融资约束也因此日趋严峻。因此，绿色信贷约束通过调整和完善绿色信贷资源配置有效缩减高污染企业的不良贷款规模（王康仕等，2019）、提高信贷配置效率以防范信贷和环境风险，促进高污染企业资本结构动态调整从而优化资本结构。（2）从代理成本的角度来看，金融机构推行绿色信贷的震慑效应能够增强企业的外部治理能力。王康仕等（2019）认为，绿色信贷政策要求银行等金融机构将企业的环境风险和环境守法表现作为信贷投放的重要衡量指标，严格限制高污染企业的信贷发放门槛，削减了高污染企业原本相对充裕的信贷融资额度。迫于信贷政策冲击、资金紧缩等压力，企业管理层的自利行为被抑制，高污染企业的代理成本也随之降低，进而增强管理者对资本结构调整的意愿，加快企业资本结构动态调整。从绿色信贷与高污染企业资本结构调整的内在关系来看，绿色信贷主要从信贷资源配置、外部融资约束和代理成本等方面促进高污染企业调整资本结构。基于以上分析，本文提出如下假设：

H1：基于绿色信贷的资源配置优化和代理成本抑制效应，绿色信贷会显著促进高污染企业调整资本结构。

进一步地，Byoun（2008）指出，对于不同负债程度的高污染企业，其调整资本结构的成本和收益存在一定偏差。因此，绿色信贷对不同负债程度的高污染企业资本结构调整的影响也不尽相同。当企业实际负债过高，即实际资本结构呈现高于目标资本结构的状态时，通常企业会选择减少负债来调整实际资本结构趋近于目标值，反之亦然。已有研究发现，企业削减债务的调整成本比增加债务的调整成本更低，相较于低负债企业，高负债企业更倾向于将资本结构调整至目标水平（胡建雄和茅宁，2014）。李增福等（2012）发现，过高的债务融资比例会加剧企业未来还款压力，潜在的破产风险促使其下调负债比例。因此，绿色信贷对不同负债程度的高污染企业资本结构调整可能带来不同的变化。

当高污染企业实际资本结构低于目标值时，尽管绿色信贷的推行使得高污染企业融资决策趋于谨慎，阻碍负债不足的高污染企业向上调整资本结构（宁金辉和史方，2021），但是，依据信号传递理论，Denis（2011）认为，企业维持低杠杆率可以向利益相关者传递企业不会破产的积极信号，良好的企业信誉增强了债权人提供资金的意愿。基于替代性融资理论，当信贷配给的指向性使得高污染企业无法获得信用贷款时，企业迫于生产经营需求会利用商业信用提升融资水平（陈幸幸等，2019）。商业信用融资是基于企业和主要供应商长久交易的信任而建立起来的关系型借贷，在企业短期负债中占有相当大的比重。安素霞和刘来会（2020）认为，高污染企业可以借其规避绿色信贷约束增加的融资成本，进而缓解企业融资约束，拓展企业融资方式，优化资本结构。因此，绿色信贷可能倒逼低负债高污染企业利用自身低杠杆优势寻求商业信用融资、增加短期负债以向上调整资本结构。但是，商业信用融资的替代作用是否能有效缓解绿色信贷对低负债高污染企业的融资约束，有待商榷。

当高污染企业实际资本结构高于目标值时，绿色信贷带来的融资困境倒逼高污染企业缩减负债比例，进而向下调整资本结构。基于绿色信贷的融资惩罚效应，获取银行信贷资源的高门槛导致银行信贷可获得性下降（王康仕等，2019），高污染企业的债务融资成本大幅上升，驱策高负债企业减少以银行贷款为主导的债务融资（苏冬蔚和连莉莉，2018）。与此同时，剧烈的融资摩擦和严峻的融资困境会消磨高污染企业的债务融资意愿，促使其减少负债向下调整资本结构。基于以上分析，本文提出如下假设：

H2：相对于向上调整的低负债高污染企业，绿色信贷对高负债高污染企业向下调整资本结构的促进作用更加显著。

（二）绿色信贷对高污染企业资本结构调整的作用路径

高污染企业通过披露环境等信息，提高社会责任水平，向利益相关者传达企业环保价值取向，并借此展现出企业优质的形象。依据信息披露理论，何贤杰等（2012）发现完善的信息披露能够有效降低企业的信息不对称程度，进而降低外部融资成本。Byoun（2008）认为信息不对称会提高调整成本从而抑制企业调整资本结构。王倩等（2019）认为，良好的企业社会责任信誉有助于改善企业内外部信息透明度，缓解企业外部融资约束，降低资本市场摩擦和交易成本。因此，高污染企业提升社会责任水平能够降低资本结构的调整成本，进而提高资本结构调整速度。与此同时，基于利益相关者理论，企业良好的社会责任信誉有利于降低利益相关者查找、甄别信息过程中产生的交易成本并带来高回报，投资者愿意长期投资企业并配合企业资本结构动态调整的需求。综上，基于信息披露和利益相关者理论，高污染企业履行企业社会责任披露，会降低资本结构动态调整成本并赢得利益相关者的支持，进而加快高污染企业资本结构调整速度。

目前，金融机构推行绿色信贷要求严格审查高污染项目的贷款申请，依据高污染企业的环境守法表现进行相对应的信贷投放（Lundgren，2000）。李国平和韦晓茜（2014）发现，相关环境信息被认为是企业社会责任披露的核心内容，即绿色信贷会影响高污染企业的社会责任水平。由于我国企业社会责任信息披露制度有待完善，绿色信贷与高污染企业社会责任披露行为的关系并不明朗。

一方面，出于改善信息环境的动机，绿色信贷可以激励高污染企业履行企业社会责任。具体而言，绿色信贷有助于引导商业银行关注企业社会责任表现。基于信号传递理论，吴红军等（2017）发现，金融机构将绿色信贷投放与企业环境责任表现挂钩，鼓励高污染企业主动披露高质量社会责任信息来满足金融机构监督要求，借此缓解绿色信贷约束以降低调整成本，进而促进高污染企业调整资本结构。另一方面，绿色信贷约束有助于纠正管理层利用高污染企业社会责任进行的堑壕行为，降低超额代理成本。基于利益相关者假说，管理层倾向于在企业社会责任方面投入超额资金来提高自身声誉以达到“伪信息披露”行为，借此向公众隐瞒企业的真实经营状况（Barnea 和Rubin，2010），且该现象在高污染行业中尤为显著（黄艺翔和姚铮，2016），过度的社会责任活动不仅会增加企业的交易成本，而且牺牲了投资者的利益（权小锋等，2015）。从降低代理成本的角度来看，随着绿色信贷政策的落实与完善，其要求金融机构严格评判企业经营状况和信贷风险，使管理者的不当行为无处遁形，从而遏止了高污染企业过度从事社会责任披露的行为。绿色信贷通过抑制高污染企业履行“伪社会责任”所带来的过度投资和超额代理成本，进而加快高污染企业资本结构调整速度。

基于以上分析，绿色信贷通过企业社会责任水平影响高污染企业资本结构调整速度的路径尚未明晰。但是，基于资源基础理论，在外部融资困难且内部资金限制的情况下，企业投资社会责任活动必定会挤占企业的生产性资源。除此之外，斯丽娟和曹昊煜（2022）认为，高污染企业会根据自身经济资源受外部环境的影响来调整社会责任披露的参与程度。因此，绿色信贷约束很可能压缩高污染企业在社会责任方面的投入，使得企业社会责任水平大幅下降。当社会责任披露行为无法为企业带来正向经济效益时，高污染企业如果继续将部分资金用于承担社会责任，会使外部经济无法内部化，与企业实现价值最大化的理念背道而驰。高污染企业披露社会责任信息的代理成本与企业资本结构的调整成本两者之间此消彼长，因此，高污染企业会优先选择调整资本结构以谋取最大利益。

由上述分析可知，从趋利效应出发，绿色信贷的惩罚效应致使高污染企业倾向于降低社会责任水平，将节省的代理成本投入到企业资本结构调整中。因此，绿色信贷对企业社会责任水平的抑制效应可能会在一定程度上抵消绿色信贷和企业社会责任水平对高污染企业资本结构调整速度的促进作用。基于此，我们提出如下假设。

H3：企业社会责任水平在绿色信贷和高污染企业资本结构调整之间起到遮掩效应，削弱了绿色信贷对高污染企业资本结构调整的正向影响。

三、实证设计

（一）样本选择

本文选取2010-2020 年中国沪深两市A 股上市的高污染企业为研究样本。根据《上市企业环境信息披露指南》中对高污染行业的界定，主要包括火电、钢铁等16 个行业。在此基础上，本文遵循以下原则对样本进行初步筛选：（1）剔除ST、*ST类企业样本;（2）剔除相关数据缺失的样本，最终得到7 069 个观测值。本文使用的企业数据均来源于国泰安数据库，绿色信贷数据来源于《中国银行业社会责任报告》，企业社会责任水平评分来自和讯网数据库。为了消除极端值对实证结果造成的误差，本文对所有连续型变量进行上下1%的缩尾处理。

（二）变量设计

1．被解释变量：资本结构调整速度（λ）。资本结构调整速度用企业资本结构年度差额（△Levi,t）与资本结构偏离度（Devi,t）的比值来表示。借鉴Faulkender 等（2012）和黄继承等（2014）的做法，资本结构（Lev）用有息负债总额除以总资产来表示。借鉴已有文献，采用企业规模（Size）、盈利能力（Ebit）、非债务税盾（Dep）、抵押能力（Ppe）、成长性（Growth）、行业资本结构中位数（Levmed）六个变量来拟合目标资本结构。

2．解释变量：绿色信贷（GC）。为了便于量化评估绿色信贷水平，参考王艳丽等（2021）的方法，以银行业每年节能环保贷款余额占贷款总额的比例作为绿色信贷的代理变量。

3．中介变量：企业社会责任水平（Csr）。采用和讯网上市企业社会责任报告提供的社会责任表现评分来衡量，该评分根据企业的股东责任、员工责任、供应商、客户和消费者权益责任、环境责任和社会责任这五个方面的表现进行赋分，综合估计企业社会责任水平。具体变量定义如表1所示。

表1 变量定义

（三）模型构建

借鉴黄继承等（2014）的做法，采用二阶段部分调整模型检验绿色信贷对资本结构调整的影响。其中，回归系数λ表示企业资本结构调整速度，表示实际资本结构与目标值的差距以平均每年λ的速度缩小。具体模型如下：

式（1）中资本结构调整速度λ，以及资本结构偏离度Devi,t的测算需要对目标资本结构进行拟合。为此，本文借鉴已有文献选取六个企业特征变量Xi,t来拟合目标资本结构（见表1），拟合模型如下：

将式（2）代入式（1），经整理后得到式（3）。对式（3）进行回归并将系数β代回式（2），即可拟合出目标资本结构。Byoun（2008）对多种目标资本结构拟合方法进行分析比较后，认为最小二乘虚拟变量法对目标资本结构的拟合程度较为精准。因此，本文采用最小二乘虚拟变量法对式（3）进行估计。

借鉴姜付秀（2011）的做法，假设绿色信贷GC对资本结构调整速度的影响以如下线性函数来表示：

将式（4）带入式（1），整理得到如下式（5）：

其中，绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数用来衡量绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响效应，若系数显著为正，说明绿色信贷强度越高，高污染企业资本结构调整速度越快；反之亦然。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

主要变量的描述性统计结果如表2 所示。由Panel A 可知，高污染上市企业实际资本结构（Lev）的均值和中位数分别为0.207、0.182；目标资本结构（Lev*）的均值和中位数分为0.391、0.371，表明高污染企业的实际资本结构与目标资本结构存在一定程度的偏离。资本结构偏离度（Dev）的均值和中位数分别为0.180、0.188，说明我国高污染企业的实际资本结构与目标水平存在一定的偏离并呈现向目标水平调整的态势，但尚未达到最优程度，即实际调整水平还有待提高，这也使本研究具有现实意义。Panel B 列示了高污染企业目标资本结构拟合变量的描述性统计结果，在此不多赘述。

根据JTGF40-2004的规定，用Superpave方法设计出的沥青混合料应采用马歇尔试验方法检验，其最佳沥青用量的马歇尔体积性质应满足图纸设计要求。

表2 变量的描述性统计

（二）基本回归结果

具体研究中，由于不同负债程度的企业资本结构调整存在着明显的不对称性，因此，本文将高污染企业样本划分为低负债组和高负债组，分别考察不同负债程度高污染企业资本结构调整速度的差异，以及绿色信贷带来的不同影响。根据表1 给出的变量定义，若资本结构偏离度（Dev）为正，说明企业实际资本结构低于目标值，将其归入低负债企业组；反之，则归入高负债组。为确定合适的面板数据回归模型，本文首先通过Hausman 检验来确定最优估计模型。由于Hausman 检验卡方值为917.68，P 值为0.000 0，故应该采用固定效应对模型（6）进行回归。如表3 所示，第（1）-（3）列为未加入绿色信贷变量（GC）的回归结果。全样本、低负债和高负债企业资本结构偏离度（Dev）的估计系数分别为0.311 1、0.255 7 和0.399 3，初步表明在未引入绿色信贷变量之前，高污染全样本企业调整资本结构的平均速度为31.11%，且高负债企业向下进行资本结构调整的速度远高于低负债企业向上调整资本结构的速度。

表3 绿色信贷对高污染企业资本结构调整影响的回归结果

在加入绿色信贷（GC）进行回归后，由表3 第（4）列可知，全样本中绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数在5%的水平上显著为正，说明绿色信贷对高污染企业资本结构调整有显著的正向影响，随着绿色信贷力度的增强，高污染企业资本结构调整的速度加快。以上结果支持了假设H1，证明了绿色信贷形成的外部融资约束通过优化资源配置以及降低代理成本等方面促进高污染企业资本结构动态调整。根据第（5）、（6）列所示，在高负债企业组中，绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数在1%的水平上显著为正，说明绿色信贷显著促进高负债企业向下调整资本结构；对于低负债企业组，绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数为正但并未通过显著性检验，说明绿色信贷对低负债企业向上调整有正向影响但效果并不显著。即相对于向上调整的低负债企业，绿色信贷对高负债企业向下调整资本结构的促进作用更加显著。以上结果支持了假设H2。这是由于绿色信贷对高负债的高污染企业投融资具有惩罚效应，政策制定的信贷“高门槛”削弱了金融机构对高污染企业的资金投放意愿，企业维持高杠杆水平的风险和成本倒逼高污染企业大幅缩减信贷债务，从而降低负债程度、向下调整资本结构。对于低负债的高污染企业而言，较低的经营风险为其赢得了作为银行信贷替代的商业信用融资，在一定程度上缓解了高污染企业的融资约束，但是并不能有效缓解绿色信贷约束对其带来的融资压力。

（三）稳健性检验

为了保证研究结果的稳健性，本文进行了如下稳健性检验。

1. 重新拟合目标资本结构。由于企业的目标资本结构无法直接观测，不同目标资本结构拟合模型的估计结果会有偏差，因此本文借鉴巫岑等（2019）的做法，采用系统广义矩估计法重新拟合目标资本结构，并将拟合值代入模型（6），回归结果如表4 第（1）-（3）列所示。全样本企业绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数在1%的水平上显著为正，且高负债企业该系数显著性高于低负债企业，主要结论与前文研究结果保持一致。

表4 稳健性检验结果

2. 更换解释变量绿色信贷的测度方式。我们以2012 年《绿色信贷指引》正式实施为事件构造准自然实验，运用双重差分法检验绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的影响效应。选择2004-2020 年中国沪深两市A 股上市的企业为研究样本，以高污染企业作为实验组，以非高污染企业作为对照组，利用倾向得分匹配（PSM）按照1:1 的比例逐年匹配对照组样本，然后以配对出的样本重新检验绿色信贷对资本结构动态调整的影响，在实证之前验证的平行趋势回归图如图1，这为平行趋势假定的满足及双重差分法的有效性提供了证据支持。检验结果如表4 第（4）-（6）列所示，全样本企业绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（Did×Dev）系数在1%的水平上显著为正，且高负债企业该系数显著性高于低负债企业，主要结论与前文研究结果保持一致。上述结果表明本文研究结果是稳健的。

图1 平行趋势回归图

3. 控制其他因素对资本结构调整的影响。考虑到资本结构调整还有可能受到内外部多方因素的影响，为了解决遗漏变量的问题，根据已有文献的研究，我们在模型（6）中加入控制变量高管薪酬（Pay）、高管持股比例（Share）、独立董事比例（Outratio）、董事会规模（Board）、机构持股比例（Inst_Share）、股权制衡度（Share_Balance）、总经理的决策权力（Dual）、公司治理水平（CG）、融资约束（KZ）、商业信用（TC）来控制其他可能的因素对资本结构动态调整的影响。

选用高管薪酬（Pay）与高管持股比例（Share）来表示公司治理中的激励机制，独立董事比例（Outratio）与董事会规模（Board）来表示董事会的监督作用，机构持股比例（Inst_Share）与股权制衡度（Share_Balance）来表示股权结构的监督作用，管理层治理指标（Dual）来表示总经理的决策权力，公司治理水平（CG）反映公司治理水平的综合指标，融资约束（KZ）使用KZ 指数表示，商业信用（TC）用（应付账款+应付票据+预收账款）/总资产来衡量（安素霞和刘来会，2020）[1]。回归结果如表5 所示。全样本企业绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数在1%的水平上显著为正，且高负债企业该系数显著性高于低负债企业。主要结论与前文研究结果保持一致。

表5 稳健性检验结果

（四）企业社会责任水平的中介效用检验

前文检验了绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响，发现绿色信贷显著促进高污染企业调整资本结构。那么，绿色信贷可能通过哪些路径作用于高污染企业资本结构调整呢？基于前文的理论分析，企业社会责任水平通过降低企业资本结构调整成本和缓解融资约束的方式进而影响高污染企业调整资本结构，因此，本文引入企业社会责任水平作为中介变量，进一步探索其在绿色信贷与高污染企业资本结构调整两者关系中的作用效果。本文采用温忠麟等（2014）[28]的逐步检验法，分析企业社会责任水平的中介效应，具体模型如下：

表6 报告了企业社会责任水平的中介效应检验结果。列（2）中变量绿色信贷（GC）的估计系数在1%的水平上显著为负，说明绿色信贷与高污染企业社会责任水平显著负相关，绿色信贷在抑制高污染企业管理层自利行为方面行之有效。这主要是由于信贷资金紧缩使得绿色信贷对高污染企业的社会责任投资更多为“挤出”效应，企业管理层的“伪社会责任”披露行为也被迫停滞。列（3）显示，绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数和企业社会责任水平与资本结构偏离度的交乘项（Csr×Dev）系数分别在5%、1%的水平上显著为正，表明社会责任水平在绿色信贷与高污染企业资本结构调整的关系中起到遮掩效应。虽然绿色信贷和企业社会责任水平都会加快高污染企业调整资本结构的速度，但是由于绿色信贷对高污染企业社会责任水平具有显著抑制作用，这在一定程度上削弱了该政策对企业资本结构调整的正向影响。即绿色信贷通过降低企业社会责任水平来促进高污染企业调整资本结构。以上结果支持了假设H3。究其原因，可能是高污染企业的社会责任披露行为与企业谋求价值最大化的目标之间存在矛盾。绿色信贷通过管控银行信贷的发放缩减了高污染企业的信贷融资规模，企业社会责任披露行为的负向经济效益将削弱高污染企业在社会责任方面的投资意愿，为高污染企业节约了代理成本和交易成本，外部融资约束和内部资金限制共同促使高污染企业调整资本结构以实现价值最大化。

五、进一步研究

胡建雄和茅宁（2014）认为，影响资本结构动态调整的因素可以分为外部和内部因素，前文主要研究了绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响。除此之外，内外部因素还分为企业性质、行业因素和融资约束等内外部因素。高污染企业的不同性质也会在绿色信贷与高污染企业资本结构调整之间起到相应的调节作用。因此，本文从产权性质、融资约束和所处市场竞争强弱这三个方面检验其对绿色信贷与高污染企业资本结构调整的关系的影响。

（一）产权属性的影响

较之非国有企业，国有企业与政府有着天然的紧密联系，享有政治优势、政策优势和融资便利。基于企业不同产权属性而形成的政企关系可能对绿色信贷与高污染企业资本结构调整之间的关系起到调节作用。其中，国有企业更容易赢得政府关注和银行信贷资源（饶品贵和姜国华，2013），而在绿色信贷实施过程中政府的偏向性也可能直接影响金融机构对该政策的执行效果（苏冬蔚和连莉莉，2018）。非国有企业则普遍面临更高的融资成本和更窄的融资渠道，为了持续经营，受到更高绿色信贷约束的非国有企业会有动力寻求其他融资方式以缓解信贷紧缩带来的资金压力。陈幸幸等（2019）认为，商业信用作为一种非正式融资方式，受政府政策影响不直接，更有可能成为非国企调整资本结构的更优选择，并且前文认为受到绿色信贷约束的低负债企业更有可能利用其他方式来缓解融资约束。因此，本文认为，非国企相较于国企更易受到绿色信贷的制约，尤其是低负债企业受到的信贷冲击更强烈，绿色信贷约束迫使高污染的非国企借助商业信用融资来调整资本结构。

为了检验绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响对于不同产权属性的企业是否存在差异，本文将样本分为国有企业组和非国有企业组，并针对不同负债水平的企业进行了进一步分组，分组检验结果如表7 所示。第（1）、（2）列结果显示，非国有企业组中全样本和低负债组的绿色信贷与资本结构偏离度交乘项（GC×Dev）系数在1%的水平上显著为正，而国有企业的该系数并不显著，说明绿色信贷约束显著促进低负债的非国企向上调整资本结构。原因在于非国有企业相较于国有企业面临更为严格的外部融资管制，低负债的非国有高污染企业紧缺满足生产经营需求或投资需求的资金时，商业信用融资为其雪中送炭。

表7 根据企业产权性质分组的回归结果

（二）外部融资约束的影响

胡建雄和茅宁（2014）指出，高污染企业资本结构调整成本基于外部融资约束呈现出差异化。绿色信贷政策颁布之后，高污染企业自身融资优势骤减，基于绿色信贷的融资惩罚和资源配置效应，高污染企业面临较高的融资约束，大幅挤压生产经营所需资金，企业将迅速调整资本结构以谋取利益最大化。因此，本文认为绿色信贷可能会促进处于高融资约束的高污染企业调整资本结构。

为了检验绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响在不同融资约束下是否存在差异，根据KZ 指数的中位数将样本分为高融资约束企业组和低融资约束企业组，分组检验结果如表8 第（1）、（2）列所示。高融资约束企业组和低融资约束企业组中绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数均在10%的水平上显著为正，并且高融资约束企业组的系数更为显著。该结果表明，相较于低融资约束企业，绿色信贷对高融资约束企业资本结构调整的促进作用更显著。原因在于绿色信贷的细化落实降低了大型高污染企业的信贷资源的可获得性，高融资约束的惩罚效应使得高污染企业融资成本上升，窘迫的融资困境迫使其缩减债务比例，进而陷入“融资难——信贷缩减”的恶性循环，倒逼高污染企业减少债务融资需求继而调整企业资本结构。

表8 根据企业外部环境分组的回归结果

（三）行业竞争程度的影响

产业组织理论认为处于激烈行业竞争中的企业面临更高的淘汰风险，面对竞争企业的制约，企业会迅速调整资本结构。此外，姜付秀等（2008）认为，由于长期处于激烈竞争行业的企业收益水平较低，企业融资可能会受到一定的制约；绿色信贷作为信贷配置工具恶化了高污染企业融资环境。面对激烈的市场竞争和绿色信贷制约的双重夹击，高污染企业的经营风险和财务困境雪上加霜。Flannery 和Hankins（2013）研究发现，经营风险越大、对财务危机越敏感的企业调整资本结构的意愿越强烈。因此，本文认为绿色信贷可能会促进处于激烈市场竞争中的高污染企业调整资本结构。

为了检验绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响在不同行业市场竞争程度下是否存在差异，根据不同行业市场竞争程度的中位数将样本分为强竞争企业组和弱竞争企业组，并分别对之进行回归分析，结果如表8 第（3）、（4）列所示。强竞争企业组中绿色信贷与资本结构偏离度的交乘项（GC×Dev）系数在1%的水平上显著为正，而在弱竞争企业组该系数为正但未通过显著性检验。这一结果表明激烈的市场竞争更有利于绿色信贷促进高污染企业调整资本结构，与姜付秀等的研究结论相符。这是因为在信贷来源约束和激烈竞争环境的双重影响下，企业基于强竞争市场经营风险的考量，谋求稳定的谨慎投资决策削弱了企业的融资意愿，使之趋于降低债务比例以适应激烈的市场竞争。反观处于弱竞争市场的高污染企业，较低的财务风险会放慢企业调整资本结构的步伐。

六、研究结论与启示

本文以2010-2020 年中国沪深两市A 股上市的高污染企业为研究样本，考察绿色信贷对不同负债程度高污染企业资本结构调整的影响效应，并深入探讨企业社会责任水平在两者之间的中介作用。研究结果显示：（1）就高污染企业整体而言，绿色信贷对高污染企业资本结构调整具有促进效应。进一步区分调整方向后，对于低负债企业而言，虽然绿色信贷正向影响高污染企业资本结构调整，但效果并不显著；反观高负债企业，绿色信贷能够显著促进高污染企业调整资本结构。（2）企业社会责任水平在绿色信贷和高污染企业资本结构调整两者关系之间起到遮掩效应。绿色信贷力度的增强能够抑制高污染企业社会责任水平，企业将其节约的信息披露成本和代理成本投入到资本结构优化之中，进而加快高污染企业调整资本结构的步伐。（3）绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响效应因企业产权、融资约束和行业竞争程度的异质性而不同。其中，绿色信贷对非国有企业、处于高融资约束和强竞争市场的高污染企业资本结构调整具有显著正向作用。以上实证结果说明，目前我国绿色信贷在高污染企业去杠杆方面已经取得一定成效。

基于本文的研究结论得出如下启示：（1）绿色信贷以节约资源、治理污染、保护环境等为目的，通过合理配置信贷资源引导企业尽最大努力实现经济生态效益和可持续发展。本文发现随着绿色信贷的推行，金融机构通过严格控制或者缩减对于高污染企业的绿色信贷供给，取得了完善信贷资源配置和优化资本结构的阶段性效果，因此，商业银行等金融机构应继续严格管控高负债企业高污染项目的信贷额度，加快其去杠杆、稳杠杆的步伐。同时加强对于商业信用融资监管的力度，治理低负债企业利用商业信用融资缓解绿色信贷约束的弊端，发挥绿色信贷约束倒逼高污染企业绿色转型的效力。（2）本文研究发现，绿色信贷显著促进非国有企业、处于高融资约束和强竞争市场的高污染企业资本结构动态调整。因此，绿色信贷的推行需重视其对企业的异质性影响，尽量避免金融机构一刀切式限制高污染企业信贷来源，要根据高污染企业项目的污染程度细分阶梯式的信贷发放门槛，增强信贷靶向性，严格控制对于大量保有高污染项目企业的信贷投放，杜绝高风险的国有企业利用政企优势浪费信贷资源的现象，加强信贷落实力度。与此同时，提高绿色信贷识别效率并完善其奖励机制，对有效改善环境的企业减少信贷约束力度，对于绿色表现突出的重污染企业优先授信。创新绿色信贷监管模式，加强金融风险的防范意识，促使绿色信贷业务朝着健康有序的方向发展。（3）由于企业社会责任水平在绿色信贷和高污染企业资本结构调整之间起到遮掩效应，政府等相关部门还应完善社会责任信息披露机制，降低银企之间的信息不对称性。帮助银行等金融机构通过企业社会责任水平甄别高质量企业，规避高污染企业管理层过度披露企业社会责任信息以谋取私利的风险。除此之外，通过建立健全对于拥有高质量社会责任水平企业的奖励机制，引导高污染企业正确地、主动地承担社会责任，为优质企业争取长期发展所需的信贷资源，为高污染企业去杠杆、稳杠杆提供正确指引，帮助高污染企业尽快实现绿色化转型。