綠色信貸政策如何影響企業(yè)債務(wù)融資成本？
——兼論“碳泡沫”是否存在

■ 鐘獻(xiàn)兵，馬福春，魏 妍，謝婉蕓，李柏潤(rùn)

一、引言

中國(guó)提出力爭(zhēng)在2030年前碳排放達(dá)到峰值，在2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。2021年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議和政府工作報(bào)告也提出扎實(shí)做好碳達(dá)峰、碳中和各項(xiàng)工作。而碳排放總量的限制會(huì)加大高污染企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，金融市場(chǎng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)的忽視會(huì)導(dǎo)致高污染企業(yè)價(jià)值被高估，可能導(dǎo)致“碳泡沫”。綠色金融作為實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的重要途徑，如何緩解“碳泡沫”并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展備受關(guān)注。近些年來(lái)，綠色金融在建設(shè)環(huán)保制度中發(fā)揮了重要作用，通過(guò)金融工具優(yōu)化高污染行業(yè)的資本配置，引導(dǎo)信貸資源投向綠色產(chǎn)業(yè)，遠(yuǎn)離高污染的、落后的、低產(chǎn)能的行業(yè)，從而抑制“碳泡沫”的存在，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)起到“調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式、促發(fā)展”的重要作用（陸菁等，2021；張?jiān)戚x和趙佳慧，2019）。

發(fā)展綠色金融的重點(diǎn)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)在于推行綠色信貸政策。2007年7月12日，中國(guó)人民銀行等部委發(fā)布的《關(guān)于落實(shí)環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風(fēng)險(xiǎn)的意見(jiàn)》，提出了環(huán)保和信貸工作相結(jié)合，引導(dǎo)銀行對(duì)綠色生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)、低污染等行業(yè)和領(lǐng)域內(nèi)的企業(yè)提供優(yōu)惠性低利率、加大資金扶持等政策；而對(duì)“兩高一?！逼髽I(yè)，通過(guò)提高貸款成本、降低融資額度等約束性措施，在一定程度上限制信貸資金過(guò)度流入“兩高一?！逼髽I(yè)，降低“兩高一?！毙刨J融資風(fēng)險(xiǎn)。強(qiáng)化銀行信貸環(huán)保要求，通過(guò)信貸約束引導(dǎo)污染排放，降低銀行信貸市場(chǎng)存在的金融風(fēng)險(xiǎn)，此《意見(jiàn)》首次將綠色信貸作為保護(hù)環(huán)境與節(jié)能減排的重要市場(chǎng)手段。

筆者嘗試通過(guò)實(shí)證研究，分析綠色信貸政策執(zhí)行中幾個(gè)重要問(wèn)題：銀行信貸市場(chǎng)是否存在“碳泡沫”？綠色信貸政策能否抑制“碳泡沫”的產(chǎn)生？綠色信貸政策效應(yīng)具體表現(xiàn)在哪些方面？影響綠色信貸政策效應(yīng)的作用機(jī)制是什么？異質(zhì)性分析產(chǎn)生的非對(duì)稱(chēng)性影響？主要從以下三方面進(jìn)行分析：（1）將企業(yè)債務(wù)融資水平納入分析模型中，分別從時(shí)間與空間雙重維度探討銀行信貸市場(chǎng)是否有“碳泡沫”存在。（2）運(yùn)用雙重差分法檢驗(yàn)綠色信貸政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，深入探討綠色信貸政策抑制“碳泡沫”的主要機(jī)制和渠道。（3）考察綠色信貸政策影響企業(yè)債務(wù)融資水平的異質(zhì)性。

綜上，邊際貢獻(xiàn)在于：一是提供了綠色信貸政策風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的證據(jù)，分析了銀行信貸市場(chǎng)“碳泡沫”是否存在。二是拓展了綠色金融研究框架，從內(nèi)部、外部?jī)蓚€(gè)維度分別論證了綠色信貸政策的異質(zhì)性。三是豐富了綠色金融研究?，F(xiàn)有關(guān)于綠色金融的研究，主要是從環(huán)境治理政策、企業(yè)排污、排污權(quán)交易等宏觀層面來(lái)研究綠色金融以及環(huán)境治理效應(yīng)，關(guān)于綠色信貸政策風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)在微觀層面的實(shí)施效果及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究相對(duì)較少。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說(shuō)

首先，高污染企業(yè)因?yàn)槭艿江h(huán)境規(guī)制等政策的影響，其碳排放總量會(huì)受到限制，導(dǎo)致高污染企業(yè)無(wú)法使用儲(chǔ)備資產(chǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致大量?jī)?chǔ)備成為“擱淺資產(chǎn)”，會(huì)給企業(yè)帶來(lái)巨大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。盡管如此，高污染企業(yè)仍舊在持續(xù)尋找投資和發(fā)展新能源儲(chǔ)備。持續(xù)的投資加上現(xiàn)存的大量擱淺資產(chǎn)情況表明，金融市場(chǎng)忽略了高污染企業(yè)資產(chǎn)變?yōu)椤皵R淺”資產(chǎn)的可能性，導(dǎo)致“碳泡沫”存在即高污染企業(yè)價(jià)值被高估。而綠色信貸政策的實(shí)施是否有助于抑制高污染企業(yè)“碳泡沫”的產(chǎn)生（Mcglade & Ekins，2015）？因此，提出以下假設(shè)。

假設(shè)1：綠色信貸政策實(shí)施前，銀行信貸市場(chǎng)可能存在“碳泡沫”。

其次，綠色信貸的實(shí)施將對(duì)高污染企業(yè)的融資情況加以約束。一是通過(guò)高利率水平從供給端控制信貸投放。如果銀行能夠嚴(yán)格落實(shí)綠色信貸政策，將企業(yè)的環(huán)境保護(hù)情況納入信貸審批的重要指標(biāo)來(lái)考慮，通過(guò)提高利率水平來(lái)控制信貸門(mén)檻，那么高污染企業(yè)的融資成本會(huì)上升，從銀行獲取的融資將明顯減少，特別是“兩高一?！逼髽I(yè)的新增銀行借款和企業(yè)長(zhǎng)期負(fù)債融資將顯著降低（Michael et al.，2005；蔡海靜等，2019；張穎和吳桐，2018）。二是企業(yè)環(huán)保信息對(duì)稱(chēng)有助于銀行更好地了解企業(yè)環(huán)評(píng)信息，在發(fā)放貸款時(shí)更加審慎。同時(shí)，企業(yè)環(huán)保信息披露也將傳遞到資本市場(chǎng)，影響外部債權(quán)人的判斷，進(jìn)而降低企業(yè)的資本融資。三是綠色信貸政策實(shí)施后，社會(huì)各界更加關(guān)注企業(yè)發(fā)展中的環(huán)境污染情況，在環(huán)境問(wèn)題中缺失倫理道德的企業(yè)將面臨重大負(fù)面輿論，甚至可能面臨法律訴訟風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致債權(quán)人撤資或銀行拒絕貸款延期、展期，因此高污染企業(yè)的債務(wù)融資水平下降，并且由于政策對(duì)高污染企業(yè)的信貸抑制，顯著提高了高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本（李新功和朱艷平，2021）。四是通過(guò)實(shí)施懲罰性高利率，有效地抑制高污染行業(yè)的投資行為，在短期、中期內(nèi)能減少高污染行業(yè)的產(chǎn)出，從而遏制高污染企業(yè)的負(fù)債融資和投資水平（劉婧宇等，2015；丁杰，2019）。 因此，提出以下假設(shè)。

假設(shè)2：綠色信貸政策實(shí)施后，高污染企業(yè)債務(wù)融資成本顯著上升，高于低污染企業(yè)，“碳泡沫”進(jìn)一步緩解。

最后，綠色信貸政策效應(yīng)的大小可能會(huì)受到企業(yè)的類(lèi)型、規(guī)模等因素影響。一是按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分，由于國(guó)有企業(yè)在擔(dān)保和融資等方面相較民營(yíng)企業(yè)而言有先天優(yōu)勢(shì)，同時(shí)承擔(dān)著更多社會(huì)責(zé)任和國(guó)家政策導(dǎo)向性任務(wù)，因此銀行對(duì)國(guó)企提供的信貸資金較民營(yíng)企業(yè)更為充足。高污染國(guó)有企業(yè)在綠色信貸政策方面受到的信貸融資約束更為明顯，在企業(yè)資本投資方面抑制作用也更為顯著，國(guó)有高污染企業(yè)的懲罰效應(yīng)反而更強(qiáng)（李廣子和劉力，2009；蔡海靜等，2019；丁杰，2019）。二是從企業(yè)規(guī)?？矗?guī)模較大的高污染企業(yè)往往具備較強(qiáng)的還款能力及較低的融資約束，更易獲得銀行的融資支持，因此綠色信貸政策的實(shí)施對(duì)規(guī)模較大的高污染企業(yè)的懲罰效應(yīng)也愈加凸顯。此外，綠色信貸政策的實(shí)施會(huì)抑制規(guī)模較大的高污染企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入（蘇冬蔚和連莉莉，2018；陸菁等，2021）。三是從地區(qū)污染程度看，不同區(qū)域的碳排放量、人均碳排放量、碳排放強(qiáng)度、污染程度存在明顯不同，導(dǎo)致不同污染地區(qū)之間綠色信貸政策處罰程度存在較大差異。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策對(duì)高排放地區(qū)企業(yè)的債務(wù)融資和長(zhǎng)期負(fù)債存在顯著的抑制作用。在環(huán)境污染較嚴(yán)重的省份，政府需更為謹(jǐn)慎地處理經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境保護(hù)的關(guān)系，可能會(huì)更為關(guān)注當(dāng)?shù)毓?jié)能減排、綠色信貸的實(shí)施情況，因此綠色信貸政策的實(shí)施也會(huì)在一定程度上加大對(duì)高排放地區(qū)企業(yè)的投融資行為的抑制效應(yīng)（蘇冬蔚和連莉莉，2018；蔡海靜等，2019；薛儉和朱迪，2021）。因此，提出以下假設(shè)。

假設(shè)3：綠色信貸政策實(shí)施對(duì)企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、地區(qū)污染程度不同的高污染企業(yè)債務(wù)融資成本存在異質(zhì)性。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

為分析綠色信貸政策出臺(tái)對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的效應(yīng)，采用雙重差分法（DID）進(jìn)行分析。以綠色信貸政策的出臺(tái)為背景，構(gòu)造準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)需要的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。從綠色信貸政策對(duì)象看，高污染企業(yè)受綠色信貸政策的直接影響更明顯，因此選取高污染企業(yè)為實(shí)驗(yàn)組，低污染企業(yè)為對(duì)照組（陸菁等，2021）。因?yàn)槠髽I(yè)目前沒(méi)有披露污染排放數(shù)據(jù)，無(wú)法直接獲取企業(yè)的污染程度，結(jié)合證監(jiān)會(huì)發(fā)布的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和環(huán)保部規(guī)定的煤炭、采礦、紡織等16個(gè)重污染行業(yè)作為企業(yè)污染程度識(shí)別的重要依據(jù)（丁杰，2019；蔡海靜等，2019；李新功和朱艷平，2021）。為驗(yàn)證假說(shuō)1和2，構(gòu)建如下雙重差分模型（DID）：

其中，i表示企業(yè)，t表示年份。Debt為債務(wù)融資成本，Pollute用來(lái)表示企業(yè)污染程度，1表示為實(shí)驗(yàn)組（高污染企業(yè)），0為控制組（清潔企業(yè)）；將政策沖擊時(shí)間指標(biāo)變量定義為Grpolicy2007，以綠色信貸政策執(zhí)行（2007年）為政策發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，將綠色信貸政策執(zhí)行后的各年賦值為1，綠色信貸政策執(zhí)行前各年賦值為0。將企業(yè)、省份兩個(gè)層面的控制變量分別定義為X、Z；μ，λ，ε分別表示企業(yè)、時(shí)間兩個(gè)維度的固定效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。主要關(guān)注的是Pollute×Grpolicy2007的系數(shù)β，其衡量了綠色信貸政策出臺(tái)前后企業(yè)債務(wù)融資成本的變動(dòng)情況。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

選取中國(guó)2000—2019年A股上市公司為研究樣本，原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)選取自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。為提高參數(shù)估計(jì)的有效性，根據(jù)以下原則對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：一是剔除金融類(lèi)和ST、PT類(lèi)的上市公司；二是將變量數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本觀測(cè)值剔除；三是剔除負(fù)債率大于100%，總資產(chǎn)成長(zhǎng)率大于200%的公司；四是為避免異常值對(duì)估計(jì)結(jié)果可能造成的干擾，對(duì)所有時(shí)間序列變量進(jìn)行縮尾處理（前后各1%水平）。選取包括各省份的人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重、信貸總額占GDP比重、各類(lèi)污染物排放數(shù)據(jù)等宏觀層面的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。最終采用的樣本包含3291家上市企業(yè)、31402個(gè)觀測(cè)值的非平衡面板。

（三）變量的選取

1.變量定義

被解釋變量：企業(yè)債務(wù)融資成本（Debt），為了數(shù)據(jù)可得以及研究的普遍性，主要選取企業(yè)利息支出除以總負(fù)債來(lái)衡量企業(yè)債務(wù)融資水平。

機(jī)制分析相關(guān)變量：（1）新增貸款（loans），短期借款與長(zhǎng)期借款之和的本期變化值取對(duì)數(shù)；（2）新增長(zhǎng)期貸款（loans_l），長(zhǎng)期借款的本期變化值取對(duì)數(shù)；（3）新增短期貸款（loans_d），長(zhǎng)短期借款的本期變化值取對(duì)數(shù)；（4）企業(yè)外部融資約束程度（FC），按企業(yè)的經(jīng)營(yíng)性?xún)衄F(xiàn)金流等5個(gè)因素作為表征融資約束的代理變量，通過(guò)回歸分析進(jìn)而構(gòu)建了一個(gè)綜合指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)的融資約束程度（魏志華等，2014）。

企業(yè)層面特征變量：（1）資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），負(fù)債總額除以資產(chǎn)總額；（2）現(xiàn)金持有量（Cash），貨幣資金加交易性金融資產(chǎn)除以總資產(chǎn)；（3）投資水平（Invt），當(dāng)年購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)以及其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金除以期初總資產(chǎn)；（4）托賓Q（Tobin），直接采用國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中托賓Q值A(chǔ)；（5）應(yīng)收類(lèi)資產(chǎn)比例（Arnr），應(yīng)收票據(jù)凈額和應(yīng)收賬款凈額之和除以資產(chǎn)總計(jì)；（6）無(wú)形資產(chǎn)占比（Itang），無(wú)形資產(chǎn)凈額占總資產(chǎn)的比重；（7）公司規(guī)模（Size），總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；（8）企業(yè)年齡（Age），調(diào)查年份減去企業(yè)成立年份；（9）利潤(rùn)率（Pr），利潤(rùn)總額除以營(yíng)業(yè)收入；（10）企業(yè)潛在融資需求（Ext），Ext=（TA-TA）/TA-ROE/（1-ROE），其中，TA表示企業(yè)的總資產(chǎn)，ROE表示企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率；（11）銷(xiāo)售增長(zhǎng)率（Salegrowth），企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的年度增長(zhǎng)率。

省級(jí)層面特征變量：（1）各省人均GDP（GDP_r），各省份人均GDP取自然對(duì)數(shù)；（2）各省貸款余額占比（Credit），省級(jí)銀行貸款余額占GDP比重；（3）各省SO排放量（SO），各省份SO排放量取對(duì)數(shù)。

2.變量統(tǒng)計(jì)描述

對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果為表1?？梢钥闯銎髽I(yè)債務(wù)融資成本的均值為2.23%，標(biāo)準(zhǔn)差為1.92%。標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明企業(yè)債務(wù)成本水平波動(dòng)明顯，浮動(dòng)區(qū)間較大，為驗(yàn)證綠色信貸政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。將樣本企業(yè)按照融資成本分為從小到大的四分位，然后計(jì)算不同融資成本分位數(shù)下不同污染程度企業(yè)的均值，以便考察不同融資成本程度的企業(yè)是否存在差異。從分析結(jié)果可以看出，不同分位數(shù)下企業(yè)融資成本存在顯著差異，且高污染企業(yè)的差異性更大。

表1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

四、綠色信貸政策實(shí)施對(duì)債務(wù)融資成本效應(yīng)分析

企業(yè)銀行貸款和融資成本在綠色信貸政策前后的變化特征，主要表現(xiàn)為：一是政策出臺(tái)前高污染企業(yè)與低污染企業(yè)的銀行借款總額差距較大，政策出臺(tái)后企業(yè)的借款總額差距逐步收斂，呈相同變化趨勢(shì)（圖1）。二是政策出臺(tái)后高污染行業(yè)的新增借款明顯下降，而且在2012年以后低于低污染行業(yè)；就新增借款分布而言，高污染企業(yè)波動(dòng)較大（圖2）。三是綠色信貸政策出臺(tái)前低污染企業(yè)的債務(wù)融資成本高于高污染企業(yè)（圖3），說(shuō)明銀行在進(jìn)行信貸定價(jià)時(shí)，針對(duì)高污染和低污染企業(yè)并未有顯著的歧視性定價(jià)處理，并未充分考慮到高污染企業(yè)可能面臨的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，在信貸定價(jià)中可能存在“碳泡沫”的問(wèn)題。而在綠色信貸政策出臺(tái)后高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本迅速上升，明顯高于低污染企業(yè)，表明綠色信貸政策通過(guò)信貸約束來(lái)提高高污染企業(yè)債務(wù)融資成本，抑制了“碳泡沫”的產(chǎn)生，驗(yàn)證了假說(shuō)1。

圖1 企業(yè)銀行借款總額變化圖

圖2 企業(yè)新增銀行借款變化圖

圖3 企業(yè)債務(wù)融資成本變化圖

表2 被解釋變量分位數(shù)統(tǒng)計(jì)

（一）平行趨勢(shì)假設(shè)檢驗(yàn)

雙重差分分析的首要條件是進(jìn)行平衡趨勢(shì)檢驗(yàn)，即如果沒(méi)有綠色信貸政策出臺(tái)這一外生沖擊，高污染企業(yè)和低污染企業(yè)的債務(wù)融資成本應(yīng)該不存在顯著差異，應(yīng)該保持相同的變化趨勢(shì)。因此，需要檢驗(yàn)不同污染程度的企業(yè)債務(wù)融資成本變動(dòng)在綠色信貸政策出臺(tái)前是否滿(mǎn)足平行趨勢(shì)假設(shè)（李建明和羅能生，2020）。以綠色信貸出臺(tái)年份為基期，構(gòu)建年度虛擬變量，并將實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組（Pollute）與年度虛擬變量交乘，通過(guò)模型（1）進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果為圖4。可以看出在綠色信貸政策出臺(tái)之前，綠色信貸政策對(duì)企業(yè)的債務(wù)融資成本影響在0期間內(nèi)，表明政策發(fā)生前企業(yè)債務(wù)融資成本不存在顯著差異，而在政策實(shí)施之后差異明顯，滿(mǎn)足平行趨勢(shì)假設(shè)。這也進(jìn)一步驗(yàn)證了在綠色信貸政策實(shí)施前，銀行對(duì)不同污染程度的企業(yè)來(lái)說(shuō)不存在歧視性定價(jià)。

圖4 平衡趨勢(shì)檢驗(yàn)

（二）基準(zhǔn)回歸分析

通過(guò)雙重差分模型分析綠色信貸政策出臺(tái)對(duì)高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本的影響，并檢驗(yàn)綠色信貸政策是否抑制“碳泡沫”的形成。第1列回歸結(jié)果顯示，Grpolicy2007_pollute的系數(shù)估計(jì)值為0.56，并在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；第2列是控制特征變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示Grpolicy2007_pollute的系數(shù)估計(jì)值為0.31，仍在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。結(jié)果表明，與低污染企業(yè)相比，高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本在綠色信貸政策的實(shí)施后顯著提升，表明銀行向污染程度比較高企業(yè)增加貸款利差；綠色信貸政策執(zhí)行每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，2007年后的高污染的企業(yè)比2007年前高污染企業(yè)以及低污染企業(yè)債務(wù)融資成本高出30%左右，驗(yàn)證了假說(shuō)2。

表3 綠色信貸政策對(duì)企業(yè)融資成本的影響：基準(zhǔn)分析

續(xù)表3

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，通過(guò)調(diào)整時(shí)間窗口、改變被解釋變量以及進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)等方式，對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表4 綠色信貸政策對(duì)企業(yè)融資成本的影響：穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一是調(diào)整時(shí)間窗口。采用時(shí)間窗口為2000—2019年的上市企業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析，考慮到分析結(jié)果的效應(yīng)可能是其他因素導(dǎo)致的。因此，對(duì)時(shí)間窗口進(jìn)行調(diào)整，并對(duì)調(diào)整后的時(shí)間區(qū)間進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，考慮到回歸結(jié)果可能是由綠色信貸政策以外的其他因素所導(dǎo)致，故提前了時(shí)間節(jié)點(diǎn)，獲取政策執(zhí)行前2005—2006年的數(shù)據(jù)，分析不同污染程度企業(yè)的債務(wù)融資成本差異是否在綠色信貸政策出臺(tái)前就已經(jīng)存在。將2006年設(shè)置為識(shí)別政策沖擊時(shí)間節(jié)點(diǎn)，設(shè)置虛擬變量Grpolicy2006，可以看出，Grpolicy2006_pollute的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著，表明在政策出臺(tái)之前并不存在高污染企業(yè)債務(wù)融資成本上升的情況。其次，進(jìn)一步改變時(shí)間窗口，以2003—2009年為時(shí)間窗口進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。Grpolicy2007_pollute的估計(jì)系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，實(shí)證結(jié)果與基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果保持一致。

二是改變債務(wù)融資成本指標(biāo)。再次采用財(cái)務(wù)費(fèi)用除以企業(yè)總負(fù)債作為債務(wù)融資成本的測(cè)度，并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（李廣子和劉力，2009）。Grpolicy2007_pollute的系數(shù)估計(jì)值仍然在1%的水平上顯著為正。

三是采用傾向得分雙重差分方法。為避免由于反向因果關(guān)系和樣本選擇偏差等原因造成的內(nèi)生性問(wèn)題，采取傾向得分雙重差分方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。分別采用最鄰近匹配法、核匹配法等進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)Grpolicy2007_pollute的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，進(jìn)一步驗(yàn)證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

四是非參數(shù)置換檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)綠色信貸政策對(duì)高污染企業(yè)融資成本影響結(jié)果是否受其他遺漏變量的影響，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤，故采用非參數(shù)置換檢驗(yàn)的方法進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，主要是將綠色信貸政策的影響隨機(jī)分配給高污染樣本企業(yè)?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨機(jī)生成處理組政策效果的估計(jì)系數(shù)均值接近于0，表明隨機(jī)生成的“偽處理組”并沒(méi)有產(chǎn)生政策效果。同時(shí)，實(shí)際估計(jì)系數(shù)在安慰劑檢驗(yàn)的估計(jì)系數(shù)中明顯屬于異常值，該結(jié)果表明綠色信貸政策抑制“碳泡沫”作用并沒(méi)有因?yàn)檫z漏變量導(dǎo)致嚴(yán)重偏誤，這些結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明實(shí)證的穩(wěn)健性。

五、綠色信貸政策實(shí)施對(duì)債務(wù)融資成本效應(yīng)的異質(zhì)性分析

進(jìn)一步考察政策對(duì)異質(zhì)性企業(yè)的影響效應(yīng)差異，采用三重差分模型進(jìn)行了異質(zhì)性分析?；貧w模型設(shè)定如下：

基于模型（2）分別對(duì)企業(yè)固定資產(chǎn)占比、規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、地區(qū)污染程度以及金融市場(chǎng)化程度進(jìn)行異質(zhì)性分析。其中，H表示固定資產(chǎn)占比、規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、地區(qū)污染程度以及金融市場(chǎng)化程度等異質(zhì)性變量，其余變量與模型（1）一致，分析結(jié)果為表5。

表5 綠色信貸政策對(duì)企業(yè)融資成本的影響：異質(zhì)性分析

一是對(duì)企業(yè)固定資產(chǎn)占比進(jìn)行異質(zhì)性分析。Grpolicy2007_pollute_Tang的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明固定資產(chǎn)占比高的高污染企業(yè)債務(wù)融資成本受到的沖擊較大。二是對(duì)企業(yè)規(guī)模進(jìn)行異質(zhì)性分析。Grpolicy2007_pollute_Size的系數(shù)為正，且在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明規(guī)模較大的高污染企業(yè)在綠色信貸政策實(shí)施后融資成本更高，受到的正向沖擊相對(duì)更大。三是對(duì)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行異質(zhì)性分析。Grpolicy2007_pollute_Soe的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，表明國(guó)有高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本受到的沖擊比民營(yíng)企業(yè)更大。四是對(duì)地區(qū)污染程度進(jìn)行異質(zhì)性分析。Grpolicy2007_pollute_SO的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明相比低污染地區(qū)，高污染地區(qū)的高污染企業(yè)的融資成本受到的沖擊更大，高污染地區(qū)環(huán)境保護(hù)監(jiān)管更加嚴(yán)格，對(duì)政策的執(zhí)行也將進(jìn)一步加大。五是對(duì)地區(qū)金融市場(chǎng)化程度進(jìn)行異質(zhì)性分析，Grpolicy2007_pollute_Fin的系數(shù)為負(fù)，在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著，說(shuō)明對(duì)于不同的金融市場(chǎng)化程度的地區(qū)，綠色信貸政策實(shí)施對(duì)債務(wù)融資成本效應(yīng)沒(méi)有差異。

六、綠色信貸政策影響高污染企業(yè)融資成本的機(jī)制檢驗(yàn)

以上研究結(jié)果表明，綠色信貸政策的實(shí)施能顯著地提升高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本。那么是什么原因?qū)е逻@一現(xiàn)象的產(chǎn)生？根據(jù)前文研究知道，綠色信貸政策可以通過(guò)提高貸款門(mén)檻、增加融資約束、提升貸款利率等渠道來(lái)影響企業(yè)債務(wù)融資成本。一是綠色信貸政策直接通過(guò)提高貸款利率等方式，加大高污染企業(yè)的信貸約束，抑制信貸資金的流向，對(duì)高污染行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了一定限制，導(dǎo)致高污染企業(yè)可能采用其他方式進(jìn)行融資。二是銀行在授信過(guò)程中將企業(yè)環(huán)境保護(hù)作為貸款審批的重要條件，倒逼高污染企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新、投資決策和資源配置，將會(huì)激發(fā)高污染企業(yè)節(jié)能減排的力度（蔡海靜等，2019）。而信貸約束作為綠色信貸政策影響途徑的主要依托，參照相關(guān)文獻(xiàn)構(gòu)造了融資約束指標(biāo)（FC），按企業(yè)的經(jīng)營(yíng)性?xún)衄F(xiàn)金流等5個(gè)因素作為表征融資約束的代理變量，通過(guò)回歸分析進(jìn)而構(gòu)建了一個(gè)綜合指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)的融資約束程度（魏志華等，2014）。分析結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 綠色信貸政策對(duì)企業(yè)融資成本影響的渠道機(jī)制檢驗(yàn)：信貸約束機(jī)制

從結(jié)果可以看出，Grpolicy2007_FC的估計(jì)系數(shù)在不同污染程度的企業(yè)中均為顯著，但對(duì)于高污染企業(yè)是顯著為負(fù)，低污染企業(yè)是顯著為正。表明綠色信貸政策出臺(tái)后，綠色信貸政策對(duì)企業(yè)的信貸約束較為明顯，可以看出政策的實(shí)施減少了高污染企業(yè)信貸融資，增加了低污染企業(yè)信貸。為進(jìn)一步分析綠色信貸政策產(chǎn)生的信貸約束主要分布的異質(zhì)性，進(jìn)一步將貸款分為短期貸款和長(zhǎng)期貸款進(jìn)行分析。從分析結(jié)果看，綠色信貸政策的信貸約束對(duì)高污染企業(yè)的長(zhǎng)期貸款增量顯著為負(fù)，對(duì)低污染企業(yè)的長(zhǎng)期貸款增量顯著為正；綠色信貸政策的信貸約束對(duì)高污染企業(yè)的短期貸款增量影響顯著為負(fù)，對(duì)低污染企業(yè)的短期貸款增量影響為正但不顯著。綠色信貸政策主要通過(guò)對(duì)高污染企業(yè)長(zhǎng)期貸款的控制，進(jìn)而抑制“碳泡沫”的產(chǎn)生，從而間接驗(yàn)證了信貸約束機(jī)制是綠色信貸政策抑制高污染企業(yè)“碳泡沫”產(chǎn)生的主要渠道。

七、結(jié)論及啟示

運(yùn)用雙重差分法評(píng)估綠色信貸政策對(duì)企業(yè)的債務(wù)融資成本的影響，分析了銀行信貸市場(chǎng)是否存在“碳泡沫”，從微觀企業(yè)債務(wù)融資成本的視角評(píng)估了綠色信貸政策的效應(yīng)。通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：一是在綠色信貸政策出臺(tái)前，銀行在進(jìn)行信貸定價(jià)時(shí)，對(duì)高污染企業(yè)并未有顯著的歧視性定價(jià)處理，未充分考慮到高污染企業(yè)可能面臨的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，在信貸定價(jià)中可能存在“碳泡沫”的問(wèn)題。二是綠色信貸政策實(shí)施后，銀行向污染程度較高企業(yè)增加貸款利差，顯著提升了高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本，具有顯著的融資懲罰效應(yīng)。銀行信貸市場(chǎng)存在潛在的“碳泡沫”現(xiàn)象，在綠色信貸政策實(shí)施（2007年）之后有了較大改觀，根據(jù)綠色信貸政策要求，銀行在信貸定價(jià)上做了相應(yīng)調(diào)整，抑制了“碳泡沫”的產(chǎn)生。三是綠色信貸政策對(duì)異質(zhì)性企業(yè)的債務(wù)融資成本呈現(xiàn)顯著的非對(duì)稱(chēng)性影響。所在區(qū)域污染程度高、固定資產(chǎn)占比高的大規(guī)模國(guó)有企業(yè)債務(wù)融資成本受到的沖擊更顯著。

基于以上研究結(jié)論，提出如下對(duì)策啟示：

第一，筑牢“綠色信貸”門(mén)檻，倒逼企業(yè)創(chuàng)新提質(zhì)產(chǎn)品及服務(wù)。銀行應(yīng)繼續(xù)堅(jiān)持以綠色信貸理念指引信貸經(jīng)營(yíng)行為，嚴(yán)格控制信貸門(mén)檻，有效擴(kuò)大綠色金融服務(wù)范圍和覆蓋面。進(jìn)一步開(kāi)拓創(chuàng)新，不斷優(yōu)化綠色信貸工作機(jī)制和流程，提高業(yè)務(wù)水平，確保綠色信貸政策實(shí)施的持續(xù)性和穩(wěn)定性。第二，建立“綠色信貸”獎(jiǎng)懲機(jī)制，讓綠色信貸政策更有針對(duì)性。加大對(duì)轉(zhuǎn)型升級(jí)企業(yè)的融資支持力度。在激勵(lì)機(jī)制方面，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的鼓勵(lì)。在綠色信貸標(biāo)準(zhǔn)和風(fēng)險(xiǎn)管理方面，銀行應(yīng)更加關(guān)注行業(yè)特點(diǎn)，精準(zhǔn)施策。對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)有針對(duì)性地開(kāi)展環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試，并為其“量身定制”綠色信貸產(chǎn)品和服務(wù)。第三，完善“綠色信貸”評(píng)估制度，推動(dòng)綠色信貸投放。政府在制定綠色信貸評(píng)估時(shí)應(yīng)充分考慮地區(qū)差異，欠發(fā)達(dá)地區(qū)綠色信貸政策的效率應(yīng)引起更多關(guān)注。應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)氐男袠I(yè)和經(jīng)濟(jì)狀況采取具體措施，以增強(qiáng)綠色信貸政策的效果。