綠色信貸對降低企業(yè)污染排放的影響

何奕欣

關(guān)鍵詞：綠色信貸;污染排外;作用機(jī)制

中圖分類號：F840 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009 — 2234（2022）04 — 0082 — 07

供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革在“十三五”期間是重點(diǎn)工作，取得了卓越的成就。2021年是“十四五”計(jì)劃起始之年，深化金融供給側(cè)改革，推動經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性改革。為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，治理環(huán)境污染的目標(biāo)，從金融領(lǐng)域提出了綠色信貸政策。綠色信貸政策是從商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)出發(fā)，兼顧環(huán)境保護(hù)需求，主要通過商業(yè)銀行信貸行為引導(dǎo)資金流向，利用經(jīng)濟(jì)杠桿影響企業(yè)融資成本，引導(dǎo)企業(yè)產(chǎn)業(yè)升級，實(shí)現(xiàn)環(huán)境污染治理。2012年2月，為進(jìn)一步規(guī)范金融機(jī)構(gòu)實(shí)施綠色信貸政策，原中國銀監(jiān)會頒布了《綠色信貸指引》?！毒G色信貸指引》作為我國首個專門針對綠色信貸的規(guī)范性文件，針對我國重點(diǎn)調(diào)整的有重大環(huán)境風(fēng)險的行業(yè)和項(xiàng)目設(shè)定出專門的信貸規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了不同行業(yè)授信政策的差別化、動態(tài)化?！毒G色信貸指引》要求對循環(huán)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境保護(hù)給予信貸資金扶持，對高污染、高耗能行業(yè)嚴(yán)格控制信貸投放，以切實(shí)改善我國環(huán)境質(zhì)量。

目前，在現(xiàn)有關(guān)于綠色信貸政策的學(xué)術(shù)研究中，定性分析占主要部分，定量研究的占比仍然較低。而定量分析主要包含兩方面。一是綠色信貸政策的實(shí)施對企業(yè)的影響。綠色信貸政策頒布后，重污染企業(yè)可獲得的貸款金額減少，債務(wù)期限縮短，債務(wù)成本升高（Liu etal，2019）。《綠色信貸指引》的實(shí)施提高了重污染企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，使面臨融資約束的重污染企業(yè)通過提高創(chuàng)新能力來促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（劉強(qiáng)等，2020;滕云，2020;丁攀等，2021）。綠色信貸政策與環(huán)境規(guī)制相互促進(jìn)，一方面綠色信貸政策產(chǎn)生的對污染企業(yè)各種活動的規(guī)制促進(jìn)了污染企業(yè)增加環(huán)境治理支出，另一方面強(qiáng)化環(huán)境規(guī)制有助于綠色信貸發(fā)揮作用（丁杰等，2020）。二是綠色信貸政策的實(shí)施對銀行的影響?，F(xiàn)有研究主要包含了以下兩個方面：第一，綠色信貸政策對銀行信貸風(fēng)險存在何種影響。第二，綠色信貸政策的實(shí)施對商業(yè)銀行的經(jīng)營效率的影響。針對綠色信貸政策的實(shí)施是否能夠降低銀行信貸風(fēng)險，相關(guān)研究得出了肯定的結(jié)論（陳濤、歐陽仁杰，2020）。而關(guān)于實(shí)施綠色信貸政策會對商業(yè)銀行經(jīng)營效率產(chǎn)生何種影響，學(xué)界對此問題的研究尚無統(tǒng)一結(jié)論。目前主要可以概括為以下三種觀點(diǎn)。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為，綠色信貸政策的實(shí)施有利于提高銀行的經(jīng)營效率（蘇航，2020）。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為，綠色信貸政策實(shí)施實(shí)施在一定程度上會降低銀行經(jīng)營效率，但隨著政策不斷完善，這種負(fù)面影響會逐步減弱（唐亞蘭，2021）。第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，綠色信貸政策對商業(yè)銀行經(jīng)營效率影響針對不同的銀行存在一定的差異性，需要具體問題具體分析（高曉燕，2020）。

綜上所述，目前，綠色信貸政策的研究主要圍繞著其對銀行和企業(yè)的影響。針對環(huán)境質(zhì)量改善效果的研究仍然較為少見且現(xiàn)有的研究存在以下缺陷：一是現(xiàn)有研究中對綠色信貸政策對環(huán)境的作用機(jī)制分析較少。二是部分研究選取2007年制定的《關(guān)于落實(shí)環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險的意見》（以下簡稱“意見”），為外生沖擊點(diǎn)。但在綠色信貸政策實(shí)施早期其在銀行間普及率較低，相比之下《綠色信貸指引》相較于《意見》要求更為明確。三是已有的研究對綠色信貸環(huán)保效應(yīng)分析大多缺少穩(wěn)健性檢驗(yàn)，研究結(jié)論存在不確定性。

針對上述缺陷，本文首先把綠色信貸對環(huán)境影響的機(jī)制進(jìn)行分析，其次將2008-2017年工業(yè)二氧化硫排放量作為研究對象，以2012年《綠色信貸指引》的頒布作為外生沖擊，構(gòu)造準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，運(yùn)用雙重差分模型與傾向匹配得分法（PSM-DID）分析綠色信貸政策對工業(yè)二氧化硫排放的制約作用，同時完善結(jié)論的穩(wěn)健型檢驗(yàn)部分，以確保研究結(jié)論的確定性。

綠色信貸政策的環(huán)保效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制可以概括為以下兩點(diǎn)：

1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級機(jī)制

首先，綠色信貸政策通過對重污染企業(yè)的融資約束效應(yīng)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級。資金的供給引導(dǎo)了企業(yè)的生產(chǎn)決策。從信貸選擇來看，商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)為環(huán)境友好企業(yè)提供信貸支持以及優(yōu)惠的利率，同時提高了污染企業(yè)的貸款門檻，從而引導(dǎo)資金向低能耗的環(huán)保企業(yè)流動，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)杠桿將污染成本內(nèi)部化，從而實(shí)現(xiàn)減少排放的目的。從融資成本來看，2012年《綠色信貸指引》對重污染企業(yè)投融資行為形成了制約。高污染企業(yè)比綠色企業(yè)承擔(dān)了更高的貸款利率，促使高污染企業(yè)降低了貸款規(guī)模。從信息傳遞的角度來看，綠色信貸政策的實(shí)施后，會向市場傳遞負(fù)面信號，外部投資者會更傾向于向符合環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)提供融資。同時外部投資者為規(guī)避環(huán)境風(fēng)險會降低對高污染企業(yè)的投資意愿，使環(huán)境表現(xiàn)差的企業(yè)更難獲得外部融資。綜上，綠色信貸政策不同于傳統(tǒng)的行政手段，其通過融資約束會促使高污染企業(yè)自發(fā)的改變經(jīng)營方式引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。

其次，綠色信貸政策對環(huán)保企業(yè)存在激勵效應(yīng)。綠色信貸政策能夠激勵落后產(chǎn)能的企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級。由于環(huán)保產(chǎn)業(yè)存在著成本較高，回報(bào)周期較長的特性，受到經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)動，投資者往往不愿意涉足，由此造成環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢等問題。綠色信貸政策的實(shí)施，為環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了資金，填充了資金缺口，對環(huán)保產(chǎn)業(yè)具有正向激勵作用，為環(huán)保企業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供了資金條件。

2.技術(shù)創(chuàng)新機(jī)制

技術(shù)創(chuàng)新對于環(huán)境保護(hù)的影響機(jī)制可以概括為兩方面。第一，技術(shù)創(chuàng)新提升了資源的使用效率，有利于降低能耗，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。第二，創(chuàng)新技術(shù)能夠直接用于環(huán)境污染的改善，提升我國的環(huán)境質(zhì)量。綠色信貸政策可以通過以下兩種途徑促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。

首先，綠色信貸對企業(yè)污染環(huán)境的各種活動的規(guī)制迫使企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。Porter的“綠色競爭”理論，提出了環(huán)境規(guī)制能夠使污染企業(yè)進(jìn)一步改善排污技術(shù)，對企業(yè)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生激勵效應(yīng)。

其次，綠色信貸使環(huán)保企業(yè)獲得更多資金用于技術(shù)研發(fā)。具體來講，當(dāng)企業(yè)面臨較高的借款成本時，企業(yè)可能會無暇顧及社會責(zé)任和環(huán)境保護(hù)，而是會將資金投入到見效快、回報(bào)率高的項(xiàng)目中去。環(huán)保項(xiàng)目開發(fā)具有回報(bào)周期長的特點(diǎn)，所以企業(yè)將會減少對其投入。綠色信貸一定程度上解決了環(huán)保企業(yè)融資約束問題，為企業(yè)提供了較寬裕的資金，使更多資金可以用于技術(shù)創(chuàng)新。

圖1 綠色信貸對環(huán)境影響作用機(jī)制

基于上述分析，本文做出了以下假設(shè)：

H1：《綠色信貸指引》頒布后，受政策影響較大地區(qū)的工業(yè)二氧化硫?qū)嶋H排放量將顯著降低。

研究設(shè)計(jì)

雙重差分法，（Differences-in-Differences，DID）常被用于估計(jì)政策效果。由于政策頒布通常來講是外生的，以政策的頒布作為外生沖擊測評政策效果能夠克服內(nèi)生性的問題。由于雙重差分法具有上述優(yōu)勢，其廣泛應(yīng)用于政策效果評估。本文基于雙重差分法，模型設(shè)定如下：

Yit=β0+β1*time+β2*Most impacted cities+β3*time*Most impacted cities+εit

其中Y為被解釋變量，在本文中即工業(yè)二氧化硫排放量。下標(biāo)i和t分別表示第i個省和第t年。Most impacted cities為政策虛擬變量，Most impacted cities=1，表示該省受綠色信貸政策影響較大，Most impacted cities=0，表示該省受綠色信貸政策影響較小。time為時間虛擬變量，《綠色信貸指引》頒布之后的年份，time=1。《綠色信貸指引》政策干預(yù)前的年份time=0。 β0為常數(shù)項(xiàng)，βi為解釋變量的帶估系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。依據(jù)上述模型表1列出DID模型參數(shù)。

表1? DID模型參數(shù)

根據(jù)表1所示，針對DID模型參數(shù)作出以下說明，當(dāng)Most impacted cities=1時，將time=0和time=1分別帶入上述模型分別得到處理組政策實(shí)施前后二氧化硫排放情況為β0+β2 和β0+β1+β2+β3，將兩者做差得到處理組政策干預(yù)時間前后的變化幅度為β1+β3。當(dāng)Most impacted cities=0 時，進(jìn)行上述相同的操作分別得到對照組政策實(shí)施前后二氧化硫排放情況為β0 和β0+β1，將兩者做差政策干預(yù)時間前后的變化幅度為β1，最后上述兩個差分項(xiàng)做差得到雙重差分交乘項(xiàng)系數(shù)β3，β3的大小及方向反應(yīng)了政策效應(yīng)。

一般地，使用DID模型要滿足平行趨勢假定，由于我國各省份之間的客觀經(jīng)濟(jì)條件存在一定的差異，難以滿足政策實(shí)施前后被解釋變量具有相同的變動趨勢的條件。本文采用傾向得分匹配法，解決處理組與對照組之間的存在系統(tǒng)性差異問題。完成匹配后，再進(jìn)行政策效應(yīng)評估。

表2對本文選取的主要變量及計(jì)算方法作出了簡要的說明。

表2 主要變量及說明

1.被解釋變量選取

本文被解釋變量選取了各省份（市）的工業(yè)SO2實(shí)際排放量。以往部分研究文獻(xiàn)以總體SO2排放量作為被解釋變量，但《綠色信貸指引》主要針對企業(yè)污染排放，總體SO2排放量未扣除生活SO2排放量的部分，可能使研究結(jié)果出現(xiàn)誤差。工業(yè)SO2實(shí)際排放量相較于SO2排放總量來說更加精準(zhǔn)。本文中工業(yè)SO2數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.控制變量選取

首先，本文設(shè)置了以下兩個虛擬變量。

政策干預(yù)虛擬變量（Most impacted cities），計(jì)算出各個省份的第二產(chǎn)業(yè)增加占當(dāng)年GDP的比重，Most impacted cities=1表示該省份第二產(chǎn)業(yè)增加值超過所有省份的中位數(shù)，即受政策影響較大的省份，否則Most impacted cities=0。

時間虛擬變量（time），以《綠色信貸指引》頒布年份2012年為界，time=1表示政策實(shí)施后的年份，time=0表示政策實(shí)施前的年份。

其次，本文借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，在模型中設(shè)置了城市化水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和對外開放程度三個控制變量。具體來講：

根據(jù)相關(guān)研究，一個地區(qū)城市化水平越高工業(yè)化程度就越高，相應(yīng)地污染排放水平就越高?？紤]以上因素，本文選取城市化水平作為控制變量，具體計(jì)算公式為：非農(nóng)業(yè)人口/總?cè)丝?。環(huán)境Kuznets曲線首次利用Kuznets思想分析經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境狀況之間的關(guān)系，得出了以下結(jié)論：一個地區(qū)的環(huán)境狀況隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展先惡化后改善，呈倒U型曲線關(guān)系。依照中國國情，我國目前未達(dá)到環(huán)境庫茲涅茨拐點(diǎn)。人均GDP的邊際變化會影響污染物的排放。同時考慮到數(shù)據(jù)分析的需要，本文中對人均GDP取對數(shù)（lngdp）。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文還借鑒參考了李鍇和齊紹洲（2011）的研究控制了對外開放程度，計(jì)算公式為：對外貿(mào)易依存度=進(jìn)出口總額/GDP比重。

表3列示了各變量描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

1.傾向得分匹配結(jié)果及相關(guān)檢驗(yàn)

由于各個省份之間存在異質(zhì)性，為避免處理組和對照組之間存在系統(tǒng)性差異影響政策評估效果。本文采用傾向得分匹配的方法來解決以上問題。完成傾向得分匹配后，對匹配結(jié)果進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)和共同支撐檢驗(yàn)以確保PSM匹配結(jié)果能夠解決選擇偏差和遺漏變量的問題并且消除內(nèi)生性偏誤。

根據(jù)表4中的結(jié)果，以工業(yè)二氧化硫排放量為結(jié)果變量進(jìn)行匹配后，雖然匹配后變量lngdp的偏差略有增大。但是，處理組和對照組的偏差在6%以下。同時，經(jīng)過傾向得分匹配后的各項(xiàng)控制變量的t檢驗(yàn)結(jié)果及其對應(yīng)的p值均不顯著，說明處理組和對照組之間已經(jīng)非常相似，通過了平衡性檢驗(yàn)。

表4 平衡性檢驗(yàn)

對匹配后數(shù)據(jù)進(jìn)行共同支撐檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下：在對本文選取的處理組和對照組進(jìn)行傾向得分匹配之后，當(dāng)Most impacted cities=1（處理組）時有121個樣本落入共同支撐區(qū)域，當(dāng)Most impactedcities=0（對照組）時有142個樣本落入共同支撐區(qū)域，說明通過了共同支撐檢驗(yàn)。

綜上，可以認(rèn)為處理組與對照組完成了較好的匹配，能夠解決選擇偏差和遺漏變量的問題并且消除內(nèi)生性偏誤。

2.《綠色信貸指引》的實(shí)施對工業(yè)二氧化硫排放量的影響

在使用PSM匹配之后，本文選取剔除了沒有落在共同支撐區(qū)域的樣本，使用剩余樣本采用雙重拆分法進(jìn)行回歸，獲得《綠色信貸指引》的實(shí)施對工業(yè)二氧化硫排放量的影響效應(yīng)。重要變量的回歸結(jié)果見表5。

表5 《綠色信貸指引》PSM-DID回歸結(jié)果

對表5中回歸結(jié)果，具體分析如下：第一，在沒有添加控制變量時，DID交乘項(xiàng)的系數(shù)為-4.220，在5%水平上顯著。表明綠色信貸政策的頒布對工業(yè)二氧化硫的實(shí)際排放量具有負(fù)向作用。第二，考慮到可能存在潛在相關(guān)遺漏變量，加入控制變量后進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果顯示DID交乘項(xiàng)的系數(shù)為-3.848，并且在5%水平上顯著。該交乘項(xiàng)系數(shù)的符號和數(shù)值表明相對于控制組，《綠色信貸指引》對實(shí)驗(yàn)組工業(yè)二氧化硫排放抑制效果為3.848。由上述回歸中政策交互項(xiàng)的結(jié)果可知《綠色信貸指引》對工業(yè)二氧化硫排放量存在負(fù)面影響，并且該影響在經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)意義上都是顯著的。

不同省份的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r存在一定程度上差異性，在評估綠色信貸政策減排效應(yīng)的過程中，可能存在無法觀測的因素帶來的隨機(jī)效應(yīng)。為了解決上述問題，本文通過替換外生沖擊發(fā)生時間來檢驗(yàn)本文實(shí)證結(jié)果是否存在隨機(jī)效應(yīng)。

《綠色信貸指引》于2012年發(fā)布，本文將政策干預(yù)時間分別提前至2009年和2010年。若改變政策發(fā)生時間后，DID交乘項(xiàng)系數(shù)仍然為負(fù)，且通過了顯著性檢驗(yàn)，則表示本文結(jié)果可能存在隨機(jī)性。若并未通過顯著性檢驗(yàn)，則說明本文結(jié)果具有穩(wěn)定性。依據(jù)上述理論，將2009年和2010年作為外生沖擊發(fā)生時間進(jìn)行傾向匹配得分和雙重差分法回歸的實(shí)證結(jié)果，如表6和表7所示：

表6 提前政策干預(yù)時間點(diǎn)至2009年P(guān)SM-DID回歸結(jié)果

表7 提前政策干預(yù)時間點(diǎn)至2010年P(guān)SM-DID回歸結(jié)果

根據(jù)表6、表7所列示的回歸結(jié)果作出如下分析并得出結(jié)論，在隨機(jī)改變政策實(shí)施年份為2009年或2010年后，DID交乘項(xiàng)p值均不顯著。這說明《綠色信貸指引》對受政策影響較大的省份工業(yè)二氧化硫排放量產(chǎn)生的顯著影響，并非時間變動所導(dǎo)致的。

本文基于2008年至2017年的中國省級面板數(shù)據(jù)，對綠色信貸政策減排效應(yīng)的機(jī)制進(jìn)行了分析，運(yùn)用雙重差分模型和傾向得分匹配的方法，分析了《綠色信貸指引》的實(shí)施對受政策影響較大的省份工業(yè)二氧化硫的排放量的影響，通過實(shí)證檢驗(yàn)得出了如下結(jié)論：

1.《綠色信貸指引》通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新兩條路徑，一方面通過融資約束和環(huán)境規(guī)制等懲戒效應(yīng)，促使其污染企業(yè)改變經(jīng)營方式、加大環(huán)保創(chuàng)新投入從而實(shí)現(xiàn)污染物排放量下降。另一方面通過優(yōu)惠的貸款利率和創(chuàng)新補(bǔ)償對環(huán)保企業(yè)產(chǎn)生激勵效應(yīng)，為環(huán)保企業(yè)發(fā)展提供資金條件，有利于擴(kuò)大環(huán)保企業(yè)規(guī)模，從而促進(jìn)減少污染排放。

2.《綠色信貸指引》的實(shí)施顯著的降低了處理組地區(qū)的工業(yè)二氧化硫排放量，證實(shí)了本文前述假設(shè)。說明《綠色信貸指引》的實(shí)施改變了以往以行政手段控制污染排放的做法，創(chuàng)新性的采用經(jīng)濟(jì)手段。銀行等金融機(jī)構(gòu)利用經(jīng)濟(jì)手段使信貸資源向環(huán)保部門或項(xiàng)目傾斜，有利于減少環(huán)境污染，提高環(huán)境質(zhì)量，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供新的思路。

3.《綠色信貸指引》發(fā)布前，本文處理組和對照組的工業(yè)二氧化硫排放量滿足平行趨勢假定，《綠色信貸指引》實(shí)施后處理組地區(qū)工業(yè)二氧化硫排放量顯著降低，且穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明工業(yè)二氧化硫的減排效果并非是時間趨勢導(dǎo)致的。

上述實(shí)證結(jié)果表明，實(shí)施綠色信貸政策效果較為理想，在一定程度上促進(jìn)了節(jié)能減排，改善了環(huán)境質(zhì)量，符合當(dāng)下中國的生態(tài)需求。為進(jìn)一步發(fā)揮綠色信貸對污染排放的制約作用，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。本文向政府、銀行和污染企業(yè)提出了以下三點(diǎn)建議：

1.政府為實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的目標(biāo)，應(yīng)完善綠色信貸統(tǒng)計(jì)口徑和實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)，健全綠色信貸體系。進(jìn)一步加強(qiáng)對綠色信貸業(yè)務(wù)的指導(dǎo)，由相關(guān)部門牽頭，環(huán)保部、銀保監(jiān)會及中國人民銀行等部門聯(lián)合制定統(tǒng)一的綠色信貸標(biāo)準(zhǔn)。充分發(fā)揮綠色信貸政策對環(huán)境的治理作用，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

2.銀行作為綠色信貸政策的實(shí)施主體，利用調(diào)節(jié)企業(yè)融資成本的手段引導(dǎo)資金流向更為環(huán)保的產(chǎn)業(yè)和項(xiàng)目。各地銀行要因地制宜的開展相應(yīng)的綠色信貸業(yè)務(wù)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)加大對環(huán)保企業(yè)支持力度，推進(jìn)企業(yè)開展環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

3.污染企業(yè)應(yīng)主動改變生產(chǎn)經(jīng)營方式、加大環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新投入，促進(jìn)本企業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，減少企業(yè)污染排放。隨著綠色信貸政策的進(jìn)一步實(shí)施，高污染企業(yè)應(yīng)更加關(guān)注在生產(chǎn)經(jīng)營之中造成環(huán)境污染的潛在可能性，減少環(huán)境風(fēng)險，使用清潔能源，從而達(dá)到節(jié)能減排的目的。

[1]斯麗娟，曹昊煜.排污權(quán)交易對污染物排放的影響——基于雙重差分法的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)分析[J].管理評論，2020，32（12）：15-26.

[2]馬妍妍，俞毛毛.綠色信貸能夠降低企業(yè)污染排放么——基于雙重差分模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J].西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社科版），2020，41（08）：

116-127.

[3]曾倩，曾先峰，岳婧霞.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制與環(huán)境質(zhì)量——基于中國省際視角的理論與實(shí)證分析[J].管理評論，2020，32（05）：65-75.

[4]曹靜，郭哲.中國二氧化硫排污權(quán)交易試點(diǎn)的政策效應(yīng)——基于PSM-DID方法的政策效應(yīng)評估[J].重慶社會科學(xué)，2019（07）：24-37.

[5]丁杰.綠色信貸政策、信貸資源配置與企業(yè)策略性反應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)評論，2019（04）：62-75.

[6]蔡海靜，汪祥耀，譚超.綠色信貸政策、企業(yè)新增銀行借款與環(huán)保效應(yīng)[J].會計(jì)研究，2019（03）：88-95.

[7]蘇冬蔚，連莉莉.綠色信貸是否影響重污染企業(yè)的投融資行為[J].金融研究，2018（12）：123-137.

[8]李程，白唯，王野，李玉善.綠色信貸政策如何被商業(yè)銀行有效執(zhí)行——基于演化博弈論和DID模型的研究[J].南方金融，2016（01）：47-54.

[9]Dong Q ， Wen S ， Liu X . Credit Allocation，?Pollution， and Sustainable Growth： Theory and Evidence from China[J]. Emerging Markets Finance and Trade， 2019：1-19.

[10]Guo，P.Y. Financial Policy Innovation for Social Change：ACase of China's Green Credit Policy[J].International Review of Sociology ，2014，24：69-76.

〔責(zé)任編輯：孫玉婷〕

收稿日期：2022 — 04 — 06