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原文標題：綠色信貸是否影響重污染企業的投融資行為
原文作者：蘇冬蔚，連莉莉
發表期刊：金融研究
關鍵詞：綠色信貸；重污染企業；投融資行為；債務成本；綠色金融
一、引言
隨著我國工業化和城鎮化的快速推進，生態環境問題日趨嚴峻。堅持節約資源和保護環境的基本國策，加快轉變經濟發展方式，堅定走高效清潔、安全和諧以及低碳循環的綠色發展道路，推進美麗中國建設，已成為適應和引領經濟新常態的必然選擇。綠色信貸要求銀行業金融機構以節約資源、治理污染、保護環境、促進國民健康以及維護生物多樣性等因素作為信貸決策的重要依據，通過合理配置信貸資源，引導全社會使用盡可能低的資源能源消耗，實現盡可能高的經濟生態效益，從而最大限度地扭轉環境惡化、補齊生態短板并促進社會與環境協調、可持續發展。
本文的創新點和貢獻表現在以下兩個方面:第一，首次從企業債務成本和投融資行為的視角，對綠色信貸政策的實施效果進行定量研究。第二，本文重新計算各行業的污染排放強度，并根據污染排放強度的中位數將39個工業部門劃分為重污染和非重污染行業，在此基礎上構建處理組與控制組樣本，保證研究成果具有較高的可靠性。
二、研究背景
中國銀監會頒布的《綠色信貸指引》主要實施三項重要舉措：一是要求銀行業金融機構從戰略高度推進綠色信貸，落實激勵約束措施，確保綠色信貸持續有效開展；二是要求銀行業金融機構充分考慮信貸業務所涉環境與社會風險，拒絕對環境和社會表現不合規的企業或項目進行授信；三是明確中國證監會和銀行業監管機構的監督職責，同時完善銀行業金融機構綠色信貸業務及其環境和社會風險管理的監督管理。
三、理論分析與研究假設
《指引》可通過以下三條途徑抑制重污染企業的融資行為：第一，金融市場供給面因素影響企業融資決策，如果商業銀行嚴格控制信貸門檻，重污染企業的融資成本上升，以銀行貸款為主導的負債融資必然顯著減少，特別是長期負債融資。第二，政府與金融部門共享企業環保信息，有助于實現環境保護與金融信貸之間的聯動，同時，可向資本市場傳遞有關強化企業環境信息披露管理和監督的信號，從而降低外部債權人提供債務資本的意愿。第三，《指引》正式實施后，重污染企業勢必承受較大的輿論壓力和道德譴責，甚至可能面臨環境訴訟風險，導致外部債權人撤資或拒絕貸款展期，因此重污染企業的負債融資水平下降。
假設1(融資懲罰效應)：《指引》頒布后，相對于非重污染企業，重污染企業有息債務融資、流動性負債和長期負債融資均顯著下降。
隨著國家進一步加強環境治理，重污染企業面臨大額污染稅、巨額處罰、勒令退出及停產關閉等行政干預，因此必須重估未來資金狀況和市場發展前景，更加審慎的選擇投資，同時，在擴大產能與轉型升級之間進行抉擇。陸旸(2011)發現，重污染企業傾向于削減或推遲生產性投資以增加治污投資，但在企業自由現金流下降的情況下，總投資支出仍將減少。
假設2(投資抑制效應)：《指引》頒布后，相對于非重污染企業，重污染企業的投資顯著降低。
鑒于國企享有政府擔保和融資便利(李廣子和劉力，2009)，同時承擔了更多的國家政策導向性任務，而非國企則常常面臨信貸歧視，通過銀行業金融機構獲取的信貸資金明顯低于國企，因此綠色信貸對國有重污染企業的懲罰效應更強。
假設3：《指引》頒布后，國企承受的融資懲罰效應和投資抑制效應大于非國企。
其次，綠色信貸政策頒布之前，大型重污染企業憑借其較強的還款能力和較低的融資約束獲取了大量的金融機構信貸資金，因此綠色信貸政策實施后，金融機構針對重污染企業的懲罰效應也將主要作用于大企業。
假設4：《指引》頒布后，大企業所受融資懲罰效應和投資抑制效應均高于小企業。
最后，考慮到空氣中的SO2主要來自火電、有色金屬冶煉、化工以及鋼鐵等重工業活動，本文統計了31個省區工業SO2排放量的中位數，并利用企業注冊地進行匹配，進一步將樣本分為高排放地區和低排放地區兩個子樣本，在此基礎上研究綠色信貸政策影響企業投融資行為的地區差異。
假設5：《指引》頒布后，高排放地區企業所受融資懲罰效應和投資抑制效應均大于低排放地區企業。
四、研究設計
（1）樣本選取與數據來源
本文以2008至2016年間我國A股上市公司為原始樣本，通過構建行業污染排放強度指標形成實驗組和對照組。其中，重污染行業為對照組。人民幣基準貸款利率取自中國人民銀行數據中心，上市公司財務數據源于CSMAR數據庫，財務費用數據來源于WIND數據庫。
（2）模型設計與變量定義
根據上市公司所屬行業類別及其污染強度，將樣本歸類為重污染(實驗組)和非重污染(對照組)行業，另外，刪除所有ST和PT類公司、財務數據嚴重缺失的公司以及資產負債率大于1的公司。經上述處理后，最終樣本包含867家上市公司，其中，實驗組483家，對照組384家，總觀測值為7803。
本文以重污染行業上市公司為實驗組，使用以下固定效應雙重差分模型考察綠色信貸政策對重污染企業投融資行為的影響：
其中，Yit為企業投融資指標；treatedi為組別虛擬變量，實驗組企業取值為1，對照組企業取值為0；aftert為事件虛擬變量，2012年及以后取值為1，否則取值為0；treatedi×aftert為雙重差分變量；Xit包括一系列企業層面控制變量;δi為個體固定效應；λt為時間固定效應；εit為隨機擾動項。可見，β3為雙重差分系數，衡量事件對實驗組的影響。為了評估《指引》正式實施后的動態政策效應，本文使用組別虛擬變量與政策頒發后各年度虛擬變量的交叉項代替treatedi×aftert，構建以下擴展后的雙重差分模型：
其中，postYeart為《指引》正式實施后各年度虛擬變量；treatedi×postYeart為新的雙重差分變量，記作DID_yearit；θt為雙重差分系數，衡量綠色信貸政策的動態效應。
五、實證結果與政策啟示
除假設2外，其他假設均不可以被拒絕。
第一、綠色信貸政策實施后，重污染企業的融資成本顯著提高，政策取得了階段性的效果。
第二、但綠色信貸對重污染企業投融資的抑制作用具有一定的局限性，如未能有效遏制重污染企業的流動性負債，僅對國有和大型重污染企業的新增投資具有抑制作用而對非國有和小型企業的投資則沒有影響等。
第三、短期內綠色信貸的懲罰效應有助于督促重污染企業淘汰落后產能，但過度懲罰可能導致一些企業無法成功轉型，從而背離政策的最終目標。
六、原文摘要
在“十三五”供給側改革和建設美麗中國的新時期，如何更好地推進綠色金融創新、淘汰落后產能并加大對環境友好型企業的金融支持，從而引導和推動產業轉型升級已成為一個亟待研究和解決的重要課題。本文以2012年《綠色信貸指引》正式實施為事件構造準自然實驗，首次運用雙重差分法考察綠色金融政策對重污染企業投融資行為的影響，發現重污染企業的有息債務融資和長期負債均顯著下降且高排放地區國有大型企業的降幅最大，同時，國有、大型重污染企業的新增投資顯著減少，另外，重污染企業的債務成本顯著上升且經營績效大幅下滑，表明綠色信貸具有顯著的融資懲罰效應和投資抑制效應。本文的研究結果表明，大力推動綠色信貸、不斷完善綠色融資、切實引導資金流向資源技術節約型和生態環境保護型產業，是加快轉變經濟發展方式和促進生態文明建設的重要任務。
原標題：文獻分析 | 綠色信貸是否影響重污染企業的投融資行為
