綠色因子對(duì)A股市場投資決策的影響研究

侯宇恒，杜金澤，曲曉溪

（1.中國社會(huì)科學(xué)院大學(xué) 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 102488；2.中國社會(huì)科學(xué)院大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 102488）

一、引言

氣候變化是21 世紀(jì)人類面臨的最大挑戰(zhàn)之一，自1750 年工業(yè)革命以來，化石燃料的大量使用，提高了生產(chǎn)效率，推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，但也影響了地球氣候和環(huán)境，造成全球變暖，并在20 世紀(jì)中葉以來進(jìn)一步加劇。中國氣象局氣候變化中心發(fā)布的《中國氣候變化藍(lán)皮書（2021）》顯示，我國極端低溫事件減少，極端高溫事件明顯增多；年均降水日數(shù)呈顯著減少趨勢，而極端強(qiáng)降水事件呈增多趨勢；沿海海平面也呈現(xiàn)上升趨勢[1]。全球變暖和極端事件會(huì)影響各類生產(chǎn)要素，并通過多種渠道給經(jīng)濟(jì)社會(huì)造成損失；氣候變化引發(fā)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)還會(huì)通過資產(chǎn)價(jià)值重估、資產(chǎn)負(fù)債表、抵押品價(jià)值變化和市場預(yù)期波動(dòng)等渠道對(duì)金融變量產(chǎn)生影響（陳雨露，2020）[2]。有效避免氣候變化產(chǎn)生的影響是前所未有的挑戰(zhàn)，當(dāng)前全球已有多個(gè)國家做出碳中和承諾，中國于2020年9 月也提出力爭于2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。

隨著全球變暖趨勢的日益加劇，社會(huì)各界對(duì)氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)不斷提升，已經(jīng)意識(shí)到加強(qiáng)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理以及合理配置資本進(jìn)行綠色低碳投資的重要性。相關(guān)部門推動(dòng)金融市場監(jiān)管改革進(jìn)程不斷加快，為綠色低碳轉(zhuǎn)型融資提供政策支持；金融機(jī)構(gòu)也開始認(rèn)識(shí)到氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)金融體系造成系統(tǒng)性沖擊，綠色債券、綠色信貸等與氣候相關(guān)的綠色融資工具正快速發(fā)展，助力實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)（陸岷峰，2021）[3]；公眾對(duì)氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)以及應(yīng)對(duì)氣候變化政策的認(rèn)知度、接受度和參與度也不斷提高（朱松麗等，2020）[4]；與此同時(shí)，越來越多的投資者在其投資決策中開始關(guān)注環(huán)境、氣候等相關(guān)問題，特別是氣候變化引發(fā)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。從偏好來看，社會(huì)各界對(duì)全球變暖的日益關(guān)注會(huì)使投資者更偏好低碳公司的資產(chǎn)組合；從預(yù)期來看，低碳公司有更好的投資前景，也將受到更多相關(guān)政策支持。隨著投資者將氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)納入其投資決策中，更有利于增強(qiáng)股票市場對(duì)綠色投資因素的靈敏度，促進(jìn)綠色資源優(yōu)化配置。

基于此，本文在Fama-French 因子模型的基礎(chǔ)上增加綠色因子，主要有以下原因。一方面實(shí)證檢驗(yàn)當(dāng)前應(yīng)對(duì)氣候變化形勢日益嚴(yán)峻的情況下，投資者是否具有綠色投資意識(shí)；另一方面通過分析股票收益率變動(dòng)的相關(guān)信息，研究綠色因子對(duì)股票資產(chǎn)定價(jià)的影響，并試圖利用市場效率來反映投資組合中的綠色效應(yīng)。

通過對(duì)A 股市場綠色效應(yīng)有效性分析，以促進(jìn)企業(yè)開展綠色相關(guān)信息披露，充分發(fā)揮資本市場的力量來推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著經(jīng)濟(jì)的綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展，環(huán)境、社會(huì)和治理信息對(duì)投資績效變得越來越重要（Amel-Zadeh 和Serafeim，2018）[5]，綠色信息披露對(duì)市場價(jià)值和投資決策有著積極作用（Matsumura等，2014；閆海洲和陳百助，2017）[6-7]。特別是自2015年《巴黎氣候變化協(xié)定》（以下簡稱《巴黎協(xié)定》）簽署以來，最優(yōu)投資組合中低碳排放公司的權(quán)重日益增加（Monasterolo 和De，2020）[8]，投資者已經(jīng)逐步意識(shí)到氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)一樣重要，在投資決策中必須考慮氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)氣候變化的轉(zhuǎn)型機(jī)遇，對(duì)投資戰(zhàn)略有著重要作用（Ilhan 等，2020）[9]。金融資產(chǎn)也已經(jīng)開始將氣候變化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)反映到其價(jià)格中，已有實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，全球變暖對(duì)投資收益率產(chǎn)生正向風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，且風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)隨著氣溫的升高而增加，全球市場的股票價(jià)格對(duì)氣溫風(fēng)險(xiǎn)的彈性顯著為負(fù)，并且隨著氣溫的上升，這種彈性越來越大（Bansal等，2016；Bansal 等，2019）[10-11]。此外，上市公司的股票回報(bào)率與公司環(huán)境事件也存在著密切關(guān)系，上市公司的環(huán)境表現(xiàn)與公司估值顯著呈正相關(guān)關(guān)系（Wahba，2008；Aharoni 等，2013）[12-13]；而公司的污染事件會(huì)對(duì)公司市值造成負(fù)面影響（Heflin和Wallace，2017）[14]。

關(guān)于氣候變化對(duì)資產(chǎn)定價(jià)模型的應(yīng)用研究也有較多的嘗試，研究方法主要是基于Fama-MacBeth 回歸模型和Fama-French因子模型。Fama-MacBeth回歸模型主要是在CAPM 模型基礎(chǔ)上，將每期截面數(shù)據(jù)的回歸參數(shù)均值作為回歸的估值，有效排除了殘差截面相關(guān)性對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤的影響（Fama 和MacBeth，1973）[15]。Fama-French因子模型主要是從因子分析的角度擴(kuò)展了Sharpe（1964）[16]和Lintner（1965）[17]的經(jīng)典CAPM 資產(chǎn)定價(jià)模型，在市場因子的基礎(chǔ)上，又逐步增加了規(guī)模因子和價(jià)值因子，形成三因子模型（Fama 和French，1993）[18]，Carhart（1997）[19]在Fama和French（1993）[18]的三因子模型中增加了動(dòng)量因子，解釋股票過去收益率和當(dāng)前收益率的動(dòng)態(tài)關(guān)系。一些文獻(xiàn)將這一方法進(jìn)行擴(kuò)展，分析潛在的影響因子，F(xiàn)ama 和French（2015）[20]在三因子模型中繼續(xù)加入盈利因子和投資因子，建立了在資產(chǎn)定價(jià)模型中常用的五因子模型。具體的模型構(gòu)建方法見下文。

在此基礎(chǔ)上，近幾年有諸多文獻(xiàn)開始研究氣候變化對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響。Hong 等（2019）[21]構(gòu)建了包含溫度、濕度、蒸散和補(bǔ)給率的干旱系數(shù)，并通過AR（1）的形式估計(jì)干旱系數(shù)的時(shí)間趨勢，采用Fama-MacBeth 回歸方法研究全球氣溫升高對(duì)上市食品公司股票價(jià)格的影響，研究認(rèn)為全球變暖趨勢加劇了干旱的風(fēng)險(xiǎn)，且處在長期干旱趨勢地區(qū)的食品公司，其股票回報(bào)率相對(duì)較低。Engle 等（2020）[22]對(duì)氣候變化報(bào)道的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析，構(gòu)建了氣候變化新聞指數(shù)以動(dòng)態(tài)對(duì)沖氣候變化風(fēng)險(xiǎn)，并采用Fama-MacBeth 方法得出氣候變化新聞指數(shù)在氣候變化對(duì)沖投資組合中能起到積極的作用。Ramelli 等（2018）[23]利用CAMP 和Fama-French 回歸模型，用氣候優(yōu)勢（有效監(jiān)管氣候變化引發(fā)的成本增加）減去氣候弱勢（公司氣候政策相關(guān)爭議的嚴(yán)重程度）構(gòu)建了氣候責(zé)任因子，研究發(fā)現(xiàn)美國前總統(tǒng)特朗普的當(dāng)選以及其提名普魯特?fù)?dān)任美國環(huán)境保護(hù)署署長事件都極大降低了人們對(duì)美國應(yīng)對(duì)氣候變化政策的預(yù)期，其預(yù)期反映在了股票市場中，提高了部分長期投資于綠色低碳領(lǐng)域企業(yè)股票的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。Gimeno和Gonzalez（2022）[24]將單位碳排放最低的50個(gè)企業(yè)設(shè)為綠色企業(yè)，將單位碳排放最高的50 個(gè)企業(yè)設(shè)為污染企業(yè)，將綠色企業(yè)資產(chǎn)組合的收益率與污染企業(yè)資產(chǎn)組合收益率相減得到氣候因子，采用Fama-French 因子模型分析得出氣候變化因子對(duì)股票收益率有顯著的影響，投資者已經(jīng)越來越意識(shí)到要將氣候變化相關(guān)因素納入投資決策中的重要性。

綜上所述，氣候變化對(duì)金融資產(chǎn)定價(jià)的影響受到廣泛關(guān)注，研究視角也從是否有綠色投資意識(shí)到綠色投資意識(shí)如何起作用逐步深入。但在資產(chǎn)定價(jià)模型中擴(kuò)展氣候相關(guān)綠色因子、研究氣候變化對(duì)資產(chǎn)定價(jià)影響的文獻(xiàn)還相對(duì)較少，在氣候變化日益加劇的背景下，中國A 股市場是否也有相似的綠色效應(yīng)也鮮有研究，氣候因子對(duì)資產(chǎn)定價(jià)作用的研究還在起步和探索階段。基于此，本文嘗試在Fama-French五因子資產(chǎn)定價(jià)模型的基礎(chǔ)上，增加綠色因子，擴(kuò)展能更充分解釋股票預(yù)期回報(bào)的因子框架，分析綠色因子對(duì)中國A 股市場投資決策的有效性，并從資本市場角度提出推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型的相關(guān)政策。

三、模型構(gòu)建

（一）包含綠色因子的資產(chǎn)定價(jià)模型構(gòu)建

Sharpe（1964）[16]利用Markowitz 的投資組合分析框架，即投資者的效用取決于投資組合的期望收益率和方差，較高的期望收益率一般會(huì)伴隨著較高的風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建了CAPM模型，即：

其中，E(Ri,t)為證券i在t期的期望收益率，E(Rm,t)和σm為整個(gè)證券市場組合的期望收益率和標(biāo)準(zhǔn)差，Rf,t為t 期的無風(fēng)險(xiǎn)收益率，cov(Ri,t,Rm,t)為證券i 的收益率與市場整體收益率的協(xié)方差。Lintner（1965）[17]基于CAPM 模型對(duì)單個(gè)證券或組合證券的收益做實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)實(shí)際數(shù)據(jù)與CAPM 模型一致。除市場風(fēng)險(xiǎn)因素之外，還有許多與企業(yè)個(gè)體特征相關(guān)的變量也可以顯著地影響證券價(jià)格變化，如小公司股票收益率顯著大于大公司股票收益率等現(xiàn)象。因此，在CAPM 模型基礎(chǔ)上，F(xiàn)ama 和French（1993）[18]將股票市值和賬面市值比納入CAPM 模型中，提出了三因子資產(chǎn)定價(jià)模型，即：

其中，(Rm,t-Rf,t)為市場風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，其主要反映市場的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；SMBt為市值因子，構(gòu)造方法為t 期小市值與大市值股票組合的收益率之差，其主要反映規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)，在相同條件下，小市值股票比大市值股票波動(dòng)性大、風(fēng)險(xiǎn)高，因此需要更高的收益率來補(bǔ)償其存在的風(fēng)險(xiǎn)；HMLt為賬面市值比因子，構(gòu)造方法為t 期高賬面市值比與低賬面市值比股票組合的收益率之差，其主要反映公司個(gè)體差異性風(fēng)險(xiǎn)。高賬面價(jià)值比公司意味著其公司股價(jià)相對(duì)于公司實(shí)際賬面價(jià)值而言偏低，一般反映為價(jià)值型企業(yè)。與此相反，低賬面價(jià)值比公司說明其公司股價(jià)相對(duì)于公司實(shí)際賬面價(jià)值偏高，一般為成長型企業(yè)居多。通常來說，價(jià)值型企業(yè)收入相對(duì)成長型企業(yè)而言相對(duì)偏低。因此，為了彌補(bǔ)兩類企業(yè)收入?yún)^(qū)別，投資者對(duì)高賬面價(jià)值比公司要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。若模型（2）中因子參數(shù)βi、γs,i和γh,i捕捉到預(yù)期回報(bào)中的所有變化，則所有投資組合i 的截距項(xiàng)系數(shù)αi的值應(yīng)該為零。

在三因子模型中，資產(chǎn)定價(jià)因子中沒有考慮盈利能力以及與投資相關(guān)因素的回報(bào)率，F(xiàn)ama 和French（2015）[20]在三因子模型的基礎(chǔ)上又進(jìn)一步加入盈利因子和投資因子，從而構(gòu)建了五因子資產(chǎn)定價(jià)模型，即：

其中，RMWt為盈利因子，構(gòu)造方法為t 期具有穩(wěn)健盈利能力和弱盈利能力的股票組合收益率之差，其主要反映公司的成長性風(fēng)險(xiǎn)，盈利能力較高的行業(yè)一般會(huì)伴隨著更高的風(fēng)險(xiǎn)，因此投資者對(duì)盈利能力高的企業(yè)有更高的回報(bào)率要求；CMAt為投資因子，構(gòu)造方法為t期投資風(fēng)格保守與投資風(fēng)格激進(jìn)的股票組合收益率之差，投資較低的公司存在較大的成長性風(fēng)險(xiǎn)，因此投資者需要較高的回報(bào)率來承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

隨著全球變暖趨勢日益加劇，以及經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展進(jìn)程日益加快，投資者也已經(jīng)逐步將環(huán)境因素納入投資決策中?；诖?，本文在Fama-French五因子模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步增加綠色因子，構(gòu)建包含環(huán)境因素的資產(chǎn)定價(jià)模型，即：

其中，GMPt為綠色因子，構(gòu)造方法為t期非重污染與重污染股票組合收益率之差，主要反映投資者對(duì)綠色投資意愿的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。由于大部分重污染企業(yè)為能源、化工以及制造業(yè)為主的大型企業(yè)，當(dāng)投資者的綠色投資意識(shí)較低時(shí)，相較于其他非污染企業(yè)有更穩(wěn)定的市場份額和信貸來源，因此，非污染企業(yè)相較于污染企業(yè)來說有更高的投資風(fēng)險(xiǎn)，其企業(yè)股票投資回報(bào)率相較重污染企業(yè)應(yīng)具有更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。隨著經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展進(jìn)程的不斷推進(jìn)，相關(guān)部門也不斷出臺(tái)傾向于綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的有關(guān)政策，不同類型企業(yè)的經(jīng)營成本和收益率水平一方面受相關(guān)政策因素的影響，另一方面也受投資者綠色投資意識(shí)不斷增強(qiáng)的影響，非污染公司與重污染公司股票組合的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)水平可能會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變。

（二）模型的因子構(gòu)建

本文采用Fama 和French（2015）[20]的因子構(gòu)建方法，其中，反映規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)的市值因子的構(gòu)建方法是以股票市值的中位數(shù)為分組點(diǎn)，股票市值的前50%為小規(guī)模組，用大寫字母S 表示，股票市值的后50%為大規(guī)模組，用大寫字母B表示；反映公司個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)的賬面市值比因子的構(gòu)建方法是以賬面市值比的30%和70%分位數(shù)作為分組點(diǎn)，其前30%為低賬面市值比L 組，中間40%為中等水平的賬面市值比N組，后30%為高賬面市值比H組；將市值和賬面市值比這兩個(gè)指標(biāo)相互交叉，把全部股票劃分為SH、SN、SL、BH、BN、BL 六個(gè)組合。反映公司的成長性風(fēng)險(xiǎn)的盈利因子的構(gòu)造方法是以營運(yùn)利潤率的30%和70%分位數(shù)作為分組點(diǎn)，前30%設(shè)為低盈利水平組，用大寫字母W 表示，中間40%為中等盈利水平組，用大寫字母N表示，后30%為穩(wěn)健盈利水平組，用大寫字母R 表示，將市值和營運(yùn)利潤率這兩個(gè)指標(biāo)相互交叉，把全部股票劃分成SR、SN、SW、BR、BN、BW六個(gè)組合。同理，將投資的前30%設(shè)為投資保守組，用大寫字母C 表示，中間40%設(shè)為投資中等組，用大寫字母N表示，后30%設(shè)為投資激進(jìn)組，用大寫字母A表示，將市值和投資這兩個(gè)指標(biāo)相互交叉，把全部股票劃分成SC、SN、SA、BC、BN、BA 六個(gè)組合。將非污染企業(yè)設(shè)為G 組，污染企業(yè)設(shè)為P 組，將市值和綠色因素這兩個(gè)指標(biāo)相互交叉，把全部股票劃分為SG、SP、BG、BP 四個(gè)組合。用劃分不同組合的收益率之差構(gòu)建因子，具體構(gòu)建方法如表1所示。

表1 因子構(gòu)建方法

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

本文采用1995年1月至2022年5月中國A 股市場中滬深主板和創(chuàng)業(yè)板的月度數(shù)據(jù)，并刪除金融行業(yè)股票、*ST 股以及已經(jīng)退市的股票進(jìn)行實(shí)證分析，相關(guān)數(shù)據(jù)來自中國經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。當(dāng)前，全國碳排放權(quán)交易市場覆蓋的石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、電力、航空八大重點(diǎn)行業(yè)合計(jì)約占2020 年度全國碳排放總量的80%，這些行業(yè)與2008 年制定的《上市公司環(huán)保核查行業(yè)分類管理名錄》以及證監(jiān)會(huì)《上市公司行業(yè)分類指引（2012 年修訂）》中的行業(yè)分類有較高的覆蓋率，其劃分的污染行業(yè)基本覆蓋了高碳排放行業(yè)?？紤]到目前中國A 股市場綠色相關(guān)信息披露制度還不夠完善，碳排放數(shù)據(jù)還不夠健全，存在較多的碳排放核算數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確以及碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)短缺等現(xiàn)象，因此，對(duì)于綠色和污染企業(yè)的劃分本文作了簡化處理，并沒有計(jì)算每個(gè)上市公司的碳排放量，而是按照環(huán)保部門劃分的污染與非污染企業(yè)進(jìn)行劃分。在選取的550866個(gè)樣本數(shù)據(jù)中，污染企業(yè)樣本數(shù)據(jù)占比為27%。

表2 顯示了市場風(fēng)險(xiǎn)因子（MKT）、規(guī)模因子（SMB）、價(jià)值因子（HML）、盈利因子（RMW）、投資因子（CMA）以及綠色因子（GMP）的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、中位數(shù)和最大值。

表2 A股市場各因子收益率的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 為各因子間的相關(guān)系數(shù)矩陣，從矩陣表中可以看出盈利因子（RMW）與投資因子（CMA）存在較大的負(fù)相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為-0.796，且通過1%的顯著性水平，其可能原因是企業(yè)盈利會(huì)減少企業(yè)投資；價(jià)值因子（HML）與綠色因子（GMP）存在較大的負(fù)相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為-0.612，且通過1%的顯著性水平，其可能原因是相較于重污染企業(yè)，非污染企業(yè)自身估值相對(duì)較低；規(guī)模因子（SMB）與盈利因子（RMW）也存在較大的負(fù)相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)為-0.520，且通過1%的顯著性水平，這與A股市場大市值公司的利潤率相對(duì)較低相吻合。

表3 解釋變量相關(guān)系數(shù)矩陣

四、實(shí)證分析

（一）因子經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)

在使用Fama-French 因子模型實(shí)證分析前，借鑒Fama 和French（2015）[20]的研究方法，計(jì)算按照不同維度劃分的資產(chǎn)組合的月度超額回報(bào)，直觀地反映不同因子的解釋能力。同時(shí)，按照是否為污染企業(yè)，以及《巴黎協(xié)定》的簽署年份2015 年作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步劃分資產(chǎn)組合，一方面作為研究結(jié)論的穩(wěn)健性分析，另一方面從統(tǒng)計(jì)描述角度檢驗(yàn)投資者是否增加了綠色投資意識(shí)。

1.分組收益率

將樣本股票月度收益率與規(guī)模、賬面市值比、盈利和投資相對(duì)應(yīng)，其中股票規(guī)模從小到大劃分為5組（Small、2、3、4、Big），賬面市值比、盈利和投資從小到大劃分為5 組（Low、2、3、4、High），相互交叉組合為3 組5×5 投資組合，并分別計(jì)算每組內(nèi)股票月度收益率，直觀地反映股票收益率與規(guī)模、賬面市值比、盈利水平和投資水平之間的關(guān)系。具體結(jié)果如表4所示。

表4 5×5投資組合月度平均收益率（%）

從Size-B/M 組合、Size-OP 組合以及Size-Inv 組合每列數(shù)值來看，股票月度收益率隨著股票市值變大而減小，即小市值股票比大市值股票的風(fēng)險(xiǎn)高，投資者要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。從Size-B/M 組合的每行數(shù)值來看，從低賬面市值比的投資組合到高賬面市值比組合，股票月度平均收益率整體呈現(xiàn)增長趨勢，即在A股市場中存在價(jià)值效應(yīng)。從Size-OP組合的每行數(shù)值來看，股票的月度平均收益率隨著盈利水平的增加而增加，高盈利水平伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)，則股票收益率也相對(duì)較高，A 股市場中存在著盈利效應(yīng)。從Size-Inv 組合的每行數(shù)值來看，整體上股票月度平均收益率隨投資水平提升而提升，沒有反映出投資效應(yīng)，具體情況進(jìn)一步通過實(shí)證回歸進(jìn)行分析。

2.考慮綠色因素的分組收益率

從穩(wěn)健性檢驗(yàn)和綠色因子的雙重角度考慮，進(jìn)一步將綠色因子和其他因子從三個(gè)維度劃分，分G/P-Size-B/M 組、G/P-Size-OP 組和G/P-Size-Inv 組計(jì)算月均收益率。整體來看，表5進(jìn)一步驗(yàn)證了表4的規(guī)律，A 股市場中具有明顯的規(guī)模效應(yīng)和盈利效應(yīng)，投資效應(yīng)仍不明顯。

在劃分了非污染企業(yè)和污染企業(yè)之后，價(jià)值效應(yīng)發(fā)生變化，隨著賬面市值比的增加，月度平均收益率呈現(xiàn)先增加后減少的倒“U”形趨勢，其原因進(jìn)一步通過實(shí)證回歸來分析。具體數(shù)值結(jié)果如表5 所示。

3.考慮時(shí)間效應(yīng)的分組收益率

從表6 中直觀考察綠色因子效應(yīng)，選取2015 年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，以G/P-Size-BM 分組的月度收益率均值為例。從表6整體來看，在2015年以前，非污染企業(yè)股票的月度收益率均值明顯高于污染企業(yè)股票的月度收益率均值；而在2015 年之后，污染企業(yè)股票的月度收益率均值明顯高于非污染企業(yè)股票的月度收益率均值。通過數(shù)值比較來分析可能原因，發(fā)現(xiàn)在2015 年之前，投資者的綠色投資意識(shí)相對(duì)較低，由于污染企業(yè)中能源、化工以及制造業(yè)等占比較大，而這些行業(yè)在綠色投資意識(shí)不強(qiáng)的情況下，投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，即非污染企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)高于污染企業(yè)，因此非污染企業(yè)股票有更高的收益率；隨著經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展進(jìn)程的不斷推進(jìn)，出臺(tái)的諸多綠色低碳轉(zhuǎn)型政策也有利于綠色企業(yè)發(fā)展，而增加了污染企業(yè)的排污約束以及排污成本，投資者已經(jīng)意識(shí)到應(yīng)該在投資過程中考慮綠色因素，污染企業(yè)股票面臨更高的投資風(fēng)險(xiǎn)，因此具有更高的收益率。

表6 2×5×5投資組合月度平均收益率（%）

（二）Fama-French因子模型回歸分析

1.冗余檢驗(yàn)

分別用其余五個(gè)因子回歸解釋第六個(gè)因子，看各因子回歸結(jié)果的截距項(xiàng)是否通過顯著性檢驗(yàn)，考慮到收益率的序列在時(shí)序上可能同時(shí)存在異方差和自相關(guān)問題，本文在回歸過程中采用Newey-West調(diào)整。

從表7 中可以看出，除市場風(fēng)險(xiǎn)因子（MKT）的判定系數(shù)R2較?。?.019），其余因子的R2值均比較大，處于0.4到0.8之間；綠色因子（GMP）的截距項(xiàng)未通過顯著性檢驗(yàn)，其余因子的截距項(xiàng)均通過了顯著性檢驗(yàn)。整體來看，截距項(xiàng)通過顯著性檢驗(yàn)，用于解釋變量的因子不能全部反映被解釋變量因子的信息，應(yīng)將該被解釋變量因子保留，綠色因子截距項(xiàng)雖然未通過顯著性檢驗(yàn)，但其有較大的adj.R2。因此，對(duì)綠色因子（GMP）采用Gram-Schmidt 正交化方法，將綠色因子（GMP）對(duì)其余5 個(gè)因子進(jìn)行回歸后的截距項(xiàng)和殘差相加，構(gòu)造正交化綠色因子（GMPO），正交化后的綠色因子（GMPO）既保留了原有綠色因子在模型中的解釋能力，又消除了因子之間的共線性。

表7 因子間回歸結(jié)果

2.因子模型回歸分析

在Fama-French 因子模型基礎(chǔ)上，增加正交化綠色因子（GMPO），以Size-B/M 組合劃分的25 組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，并采用Newey-West 調(diào)整，具體模型方程為：

從表8 的回歸結(jié)果可以看出，在有綠色因子的Fama-French 因子模型回歸后，在25 組回歸分組中，只有6個(gè)截距項(xiàng)（Cons）顯著不為0，其余19個(gè)截距項(xiàng)（Cons）均未通過顯著性檢驗(yàn)，且回歸結(jié)果adj.R2值均大于0.9，選取的6 個(gè)因子在很大程度上解釋了個(gè)股的超額收益率。在25 組回歸分組中，市場因子（MKT）全部通過顯著性檢驗(yàn)，規(guī)模因子（SMB）僅有2個(gè)未通過顯著性檢驗(yàn)，其余因子通過顯著性檢驗(yàn)的比例未超過市場因子和規(guī)模因子，這說明我國A 股市場有較強(qiáng)的市場和規(guī)模效應(yīng)。價(jià)值因子（HML）的系數(shù)γh,i在Low、2 兩列低賬面市值比組中均通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)；γh,i在4、High 兩列高賬面市值比組中均通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為正；處于中間水平的賬面市值比的股票分組中均未通過顯著性檢驗(yàn)，充分說明A股市場有鮮明的價(jià)值效應(yīng)，高賬面市值比的股票比低賬面市值比的股票擁有更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。盈利因子（RMW）、投資因子（CMA）和綠色因子（GMPO）中通過顯著性檢驗(yàn)的比例少于前3 個(gè)因子，其呈現(xiàn)的效應(yīng)還會(huì)受到規(guī)模效應(yīng)和公司個(gè)體效應(yīng)的影響。綠色因子中只有4 個(gè)通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)符號(hào)有正有負(fù)，其中高賬面價(jià)值比的公司綠色因子為負(fù)，而相對(duì)較低的賬面價(jià)值比公司綠色因子為正，其中潛在的原因可能與公司類別有關(guān)。一般而言，高賬面價(jià)值比且規(guī)模較大的公司為大規(guī)模價(jià)值型公司，國內(nèi)這類公司中重污染公司數(shù)量比重較大，這意味其面臨的綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)較大，即更容易受到緩解氣候問題的政策影響，如碳稅、排污限制以及碳排放權(quán)交易等。

表8 因子模型回歸結(jié)果

因此，此類分組回歸中更容易捕捉到企業(yè)面臨的綠色風(fēng)險(xiǎn)，綠色公司由于存在較小綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)，投資者對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償要求小于污染企業(yè)，使得綠色因子對(duì)超額收益率的影響為負(fù)。而賬面價(jià)值比較低的公司則一般為成長型公司，這類公司中重污染企業(yè)較少，所以受轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)影響較小。綠色因子為正，說明綠色因子對(duì)超額收益率的貢獻(xiàn)為正，這說明在低賬面價(jià)值比的公司股票中，綠色因子帶來的激勵(lì)效應(yīng)超過其面臨的轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)，因此，綠色企業(yè)股票超額收益率更高。

3.各因子模型比較分析

進(jìn)一步對(duì)因子模型進(jìn)行比較，采用GRS 和A|αi|檢驗(yàn)。GRS 檢驗(yàn)所有截距項(xiàng)是否同時(shí)為零，GRS 統(tǒng)計(jì)量值越小，即說明模型的因子不能解釋超額收益率的因素越少，因而模型的解釋能力越好。另一指標(biāo)為25 組回歸截距項(xiàng)絕對(duì)值，平均值A(chǔ)|αi|，A|αi|值越小，即模型的解釋力越高。

從表9 的結(jié)果可以看出，3 組5×5 回歸中，加入綠色因子后，因子模型回歸的GRS 統(tǒng)計(jì)量和A|αi|值均為最小，這表明包含有綠色因子的六因子模型的解釋力最好，因此，在Fama-French 因子模型中加入綠色因子是合宜的。

表9 GRS和A|αi|檢驗(yàn)

五、結(jié)論與政策建議

本文通過構(gòu)建包含綠色因子的Fama-French 因子模型，分析了綠色因子對(duì)中國A 股市場資產(chǎn)定價(jià)的影響。主要研究結(jié)論歸納如下。

第一，引入綠色因子的六因子模型能夠更好地解釋中國A 股市場股票風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，其呈現(xiàn)的綠色效應(yīng)還會(huì)受到規(guī)模效應(yīng)和公司個(gè)體效應(yīng)的影響。

第二，從經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證來看，《巴黎協(xié)定》的簽署傳遞給股票市場較強(qiáng)的政策信號(hào)，在2015年之前，中國A股市場非污染企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)高于污染企業(yè)，當(dāng)投資者綠色投資意識(shí)增強(qiáng)后，污染企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)高于非污染企業(yè)。

第三，綠色因子對(duì)股票超額回報(bào)率的作用受回歸子樣本影響，實(shí)證結(jié)果顯示高賬面價(jià)值比的公司的綠色效應(yīng)為負(fù)，而低賬面價(jià)值比的公司的綠色效應(yīng)為正。這主要因?yàn)橹匚廴酒髽I(yè)面臨的綠色低碳轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)較大，而綠色企業(yè)在面臨較小綠色風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，還能享受更多的綠色激勵(lì)效應(yīng)。

本文研究的主要局限為企業(yè)碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)的匱乏。本文構(gòu)建與氣候相關(guān)的綠色因子僅僅從企業(yè)性質(zhì)來決定的，由于綠色信息披露還不夠充分，不能全面掌握企業(yè)氣候相關(guān)的綠色數(shù)據(jù)，因此實(shí)證分析還是初步嘗試和探索，隨著氣候風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)信息披露的推進(jìn)，綠色因子也許會(huì)更加顯著。

在全球氣候變暖日趨加劇的情況下，氣候變化因素對(duì)金融資產(chǎn)定價(jià)的影響也越來越大，進(jìn)一步考慮金融市場中綠色機(jī)制具有較大的現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)國內(nèi)綠色金融發(fā)展的起步階段，本文提出以下三點(diǎn)建議。

第一，強(qiáng)化中國股票市場綠色激勵(lì)效應(yīng)。進(jìn)一步完善綠色企業(yè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)體系，提高企業(yè)綠色信息透明度，提升股票市場中對(duì)綠色因子的反應(yīng)速度，使綠色因子能夠更快地反映在股票價(jià)格中，以增強(qiáng)投資者的資產(chǎn)定價(jià)能力，從而促進(jìn)綠色資源配置效率。

第二，加強(qiáng)對(duì)市場綠色參與者的正確引導(dǎo)。加強(qiáng)對(duì)綠色投資理念以及資產(chǎn)定價(jià)中綠色因子的宣傳和推廣。一方面，促進(jìn)投資者樹立正確的綠色投資行為，提升其對(duì)綠色資產(chǎn)的合理定價(jià)能力，減少投資者對(duì)綠色金融資產(chǎn)的投機(jī)行為，促進(jìn)中國綠色金融體系合理健康發(fā)展；另一方面，增強(qiáng)企業(yè)的綠色生產(chǎn)意識(shí)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

第三，擴(kuò)大綠色金融產(chǎn)品市場份額，豐富綠色金融產(chǎn)品種類。當(dāng)前中國綠色金融產(chǎn)品的市場份額還相對(duì)較小，產(chǎn)品類型也主要為綠色信貸、綠色債券、綠色保險(xiǎn)等，應(yīng)進(jìn)一步鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)開發(fā)更多新型綠色金融產(chǎn)品，豐富綠色金融市場，使投資組合中有更多的綠色金融產(chǎn)品選擇。