綠色金融政策會提高企業(yè)債務融資成本嗎？

代昀昊 趙煜航 雷怡雯

(1.華中科技大學經(jīng)濟學院/現(xiàn)代經(jīng)濟學研究中心，湖北 武漢 430000；2.華中科技大學經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430000)

一、引言

2015年，我國政府首次明確提出“綠水青山就是金山銀山”的綠色發(fā)展理念。這意味著中國在“新改革”中既要保持經(jīng)濟發(fā)展，更要加強環(huán)境保護，達到經(jīng)濟與環(huán)境的雙贏(涂正革和諶仁俊，2015)[40]。2020年，習近平總書記指出中國將采取更加有力的政策和措施，力爭于2030年前實現(xiàn)“碳達峰”，2060年前實現(xiàn)“碳中和”。為實施綠色發(fā)展理念和未來實現(xiàn)雙碳目標，我國經(jīng)濟發(fā)展必須要“轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)”。發(fā)展綠色金融、構(gòu)建綠色金融體系不僅是解決這一問題的重要抓手，更是實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的必要前提(陳詩一等，2021)[25]。

和國外相比，雖然我國綠色金融起步較晚，但經(jīng)過不斷探索與實踐，在架構(gòu)綠色金融體系方面已經(jīng)推出了一系列政策措施。2017年6月，國務院常務會議決定，在浙江、江西、廣東、貴州、新疆5省(區(qū))選擇部分地方，建設各有側(cè)重、各具特色的綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)，探索“自下而上”的地方綠色金融發(fā)展路徑。當月，中國人民銀行等七部委聯(lián)合印發(fā)五省區(qū)建設綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)總體方案(以下簡稱總體方案)，首批綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)為廣東省廣州市、江西省贛江新區(qū)、貴州省貴安新區(qū)、浙江省湖州市和衢州市，以及新疆維吾爾自治區(qū)哈密市、昌吉州和克拉瑪依市。方案提出，通過5年左右時間，在這些地區(qū)探索綠色金融促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、助推生態(tài)經(jīng)濟發(fā)展的有效途徑和方式，推動經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型升級。

目前已有不少學者考察了我國綠色金融政策對微觀企業(yè)的影響，尤其是在評估綠色信貸政策效果方面產(chǎn)出了較為豐富的研究成果。一方面，部分學者從“兩高”行業(yè)公司的視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)綠色信貸政策的實施存在顯著的懲罰效應，綠色信貸政策減少了高能耗企業(yè)的債務融資總額，從而抑制企業(yè)的投資規(guī)模和效率(Liu et al.，2017；Wang et al.，2020；Wen et al.，2021)[9][20][21]。該政策對重污染企業(yè)的影響主要表現(xiàn)在債務融資規(guī)模下降(Li et al.，2022；Liu et al.，2019)[8][11]，債務融資期限縮短(Xu and Li，2020)[23]，債務融資成本上升(連莉莉，2015；Li et al.，2022)[32][8]。面臨融資約束的高污染企業(yè)會選擇減少投資，因而影響自身的經(jīng)營效率(丁杰，2019；蘇冬蔚和連莉莉，2018)[26][39]，造成退出風險的上升(陸菁等，2021)[34]。但也有學者發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策雖然減少了高污染企業(yè)的長期債務占比，但提高了企業(yè)的投資效率，沒有對企業(yè)的經(jīng)營造成沖擊(王艷麗等，2021)[45]。另一方面，有學者從綠色企業(yè)視角考察了綠色信貸政策的效果，發(fā)現(xiàn)該政策對綠色企業(yè)存在顯著的補償效應，主要體現(xiàn)在綠色企業(yè)債務融資成本顯著降低(連莉莉，2015)[32]，長期債務規(guī)模增加，投資水平得到提升(王康仕等，2019)[42]。在綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)建立后，試驗區(qū)內(nèi)綠色企業(yè)的商業(yè)信用和研發(fā)投入明顯增加，全要素生產(chǎn)率得以提升(王修華等，2021)[44]。

綠色債券和綠色信貸是目前我國發(fā)展水平較高的綠色金融工具，“綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)”試點政策(以下簡稱綠色金融試點政策)理論上可以依托二者作為媒介，在供給端調(diào)配金融資源，從而影響企業(yè)債務融資能力，促使其進行綠色轉(zhuǎn)型。目前鮮有學者從微觀企業(yè)視角探究綠色金融試點政策對制造業(yè)企業(yè)債務融資成本的影響及其機制。我國第一批綠色金融試點已經(jīng)啟動了5年有余，在具體實踐中，該政策的實施效果究竟是增加企業(yè)環(huán)境信息披露成本，對企業(yè)進行融資懲罰；還是推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，對企業(yè)進行融資補償？更為重要的是，如果企業(yè)的債務融資成本確實受到了影響，那么該政策對企業(yè)債務融資成本的影響機制是怎樣的？同時，政策對企業(yè)債務融資成本的影響是否存在異質(zhì)性？這些問題的答案依賴于嚴謹?shù)膶嵶C檢驗。

基于此，本文采用我國A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，以綠色金融試點政策作為切入點，利用雙重差分模型(DID)實證檢驗綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本的影響。實證結(jié)果表明，在控制了時間和個體層面的固定效應后，綠色金融試點政策顯著提高了試驗區(qū)企業(yè)的債務融資成本。在采用安慰劑檢驗和傾向得分匹配(PSM)緩解內(nèi)生性問題后，結(jié)論仍然保持一致。本文基于三重差分模型(DDD)進一步發(fā)現(xiàn)，具有較高綠色創(chuàng)新和環(huán)境信息披露質(zhì)量的企業(yè)能夠緩解綠色金融試點政策對債務融資成本的影響。此外，融資約束程度較高的企業(yè)在綠色金融試點政策實施后，債務融資成本上升更為顯著。最后，進行更換被解釋變量指標、控制其他層面固定效應等一系列穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)論仍然保持一致。

本文可能的邊際貢獻在于以下兩方面：第一，從梳理的文獻看，本文可能是國內(nèi)少有的探討綠色金融試點政策影響企業(yè)債務融資成本的文獻。大多數(shù)學者評估國內(nèi)綠色金融政策對企業(yè)債務融資成本的影響時，都是基于綠色信貸政策的頒布(連莉莉，2015；蘇冬蔚和連莉莉，2018；Li et al.，2022；Xu and Li，2020)[32][39][8][23]，而本文以總體方案出臺作為準自然實驗，從制造業(yè)公司的視角切入，發(fā)現(xiàn)綠色金融試點政策顯著提高了企業(yè)債務融資成本，為揭示我國綠色金融政策的微觀效應提供經(jīng)驗證據(jù)。第二，本文清晰地識別出了綠色金融試點政策這一宏觀改革提高企業(yè)債務融資成本的作用機制。本文基于三重差分模型檢驗，發(fā)現(xiàn)企業(yè)較高的綠色創(chuàng)新水平和環(huán)境信息披露質(zhì)量可以使債券人定價的要求降低，這表明更多環(huán)境治理的實際投入以及更優(yōu)的環(huán)境信息披露行為能夠有效幫助金融信貸機構(gòu)識別企業(yè)的真實狀況。這不僅反映出債權(quán)人在進行授信行為時，會更綜合地考慮企業(yè)真實的綠色行為，也表現(xiàn)出綠色金融政策可能會發(fā)揮“倒逼”作用，通過給有綠色投入的企業(yè)更低的融資成本來達到倡導企業(yè)進行綠色科技、綠色發(fā)展等活動。

二、制度背景與研究假設

(一)綠色金融試點政策的制度背景

自黨的十九大報告強調(diào)“發(fā)展綠色金融”以來，我國已頒布了一系列的綠色金融舉措。綠色金融試點政策的實施，在綠色金融推動綠色發(fā)展、助力實現(xiàn)碳達峰碳中和目標中扮演了一個具有積極導向的角色，為探索中國特色綠色金融發(fā)展之路奠定了基礎。2017年以來，國務院將浙江等五省區(qū)設立為首批綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)，各試點地區(qū)可根據(jù)自身條件、意愿來制定綠色金融措施。該政策的實施旨在通過對供給端調(diào)配金融資源，加大金融對綠色環(huán)保項目的支持，實現(xiàn)資源的綠色配置，支持地方綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟社會綠色低碳轉(zhuǎn)型。2022年6月末，試驗區(qū)綠色貸款余額1.1萬億元，在全部貸款中的占比高于全國平均水平2.2個百分點。1在“以降碳為重點的戰(zhàn)略導向”與“積極探索金融服務‘雙碳目標’的有效路徑”的號召下，追求企業(yè)可持續(xù)發(fā)展與環(huán)境保護的“雙贏”模式已成為當前我國經(jīng)濟發(fā)展的首要目標。

綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)以綠色信貸作為實踐基礎，納入了其他綠色金融產(chǎn)品的改革和創(chuàng)新，是多種綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新的融合。企業(yè)的綠色產(chǎn)業(yè)被視為重點扶持項目，能夠從信貸投向、期限、利率這些途徑獲得優(yōu)先的傾斜政策，形成一種金融優(yōu)先支持綠色產(chǎn)業(yè)的局面。在綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)試點的過程中，各試驗區(qū)根據(jù)自身地區(qū)經(jīng)濟金融發(fā)展情況，不斷出臺地方性綠色金融政策。例如，在綠色金融服務創(chuàng)新方面，湖州市注資1.7億元成立政府政策性融資擔保公司，優(yōu)先支持綠色小微企業(yè)，同時地方政府每年按照金融機構(gòu)對綠色企業(yè)貸款余額的5%對授信金融機構(gòu)進行風險補償2；衢州市則是通過建立綠色金融專項資金、調(diào)動金融機構(gòu)的積極性和能動性等若干政策意見來獎勵、補償?shù)貐^(qū)經(jīng)濟。

由此看來，市場主體在綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)建立后，時刻關注企業(yè)環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在投資行為中引入環(huán)保理念，旨在利用對社會資源的引導來平衡企業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)。

(二)綠色金融政策對企業(yè)債務融資成本的影響與作用機制

基于企業(yè)環(huán)境信息披露理論，一般來說，企業(yè)的環(huán)境信息披露不僅會受到公司治理等企業(yè)內(nèi)部因素的影響，還會受到各類綠色金融政策的影響。現(xiàn)有文獻考察了綠色金融政策和企業(yè)環(huán)境信息披露之間的關系。例如，占華(2021)[48]基于重污染行業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策能夠促進企業(yè)環(huán)境信息披露。因此，本文預期綠色金融政策的實施會促使企業(yè)加強環(huán)境信息披露，進而對其債務融資成本產(chǎn)生潛在影響。

我國過去長期存在環(huán)境信息披露制度不完善的問題(方穎和郭俊杰，2018)[27]，因而企業(yè)受到綠色金融政策影響、加強環(huán)境信息披露后，不僅容易暴露自身的真實排污水平(Tian et al.，2016)[19]，也提高了地方環(huán)保部門的執(zhí)法效率(Powers et al.，2011)[17]，會使自身面臨更高的監(jiān)管、輿論和訴訟風險(Liu et al.，2018)[10]，為環(huán)境信息披露付出額外成本(祝樹金等，2022)[49]。甚至有文獻指出，大量的企業(yè)環(huán)境信息披露會增加企業(yè)披露負面信息的概率，使企業(yè)面臨更大的環(huán)保支出壓力，容易受到外部利益相關者的負面解讀，制約企業(yè)發(fā)展(呂備和李亞男，2020；何文劍等，2022)[35][28]。

在綠色金融政策下，公司管理層將環(huán)境信息披露視為債權(quán)人感知風險的渠道(王霞等，2013)[43]，債權(quán)人會對存在潛在負面環(huán)境信息的公司發(fā)放利率更高的貸款，以補償他們因提供貸款而面臨的潛在責任和風險(Chava，2014)[3]，從而導致企業(yè)具有更高的債務融資成本?；谏鲜隼碚摲治?，本文提出如下研究假設：

H1a：綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的建立對區(qū)域內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的債務融資存在懲罰效應，即在政策實施后企業(yè)債務融資成本提高。

與此同時，綠色金融政策的頒布進一步強化了企業(yè)環(huán)保表現(xiàn)對其債務融資成本的影響。具體而言，企業(yè)環(huán)?？冃б呀?jīng)成為決定債權(quán)人貸款定價的重要因素之一。由于環(huán)境信息存在較強的專業(yè)性和隱蔽性，處于信息劣勢地位的債權(quán)人往往難以準確掌握企業(yè)的環(huán)境表現(xiàn)(占華，2021)[48]，從而讓企業(yè)的“漂綠”行為有機可趁(Flammer，2021)[6]。企業(yè)迫于政策壓力加強環(huán)境信息披露的力度，有助于降低企業(yè)和債權(quán)人之間的信息不對稱程度，從而增強企業(yè)的資信度，付出更低的債務融資成本?；谏鲜隼碚摲治?，本文提出如下競爭性假設：

H1b：綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的建立對區(qū)域內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的債務融資存在補償效應，即在政策實施后企業(yè)債務融資成本降低。

基于上述分析，可初步得出，綠色金融政策會通過促進企業(yè)環(huán)境信息披露作用于企業(yè)的債務融資成本?？紤]到企業(yè)進行綠色治理的實際投入或提升環(huán)境信息披露質(zhì)量都是緩解信息披露成本的重要手段，一個自然的問題是，企業(yè)可否通過這兩個途徑降低債權(quán)人的要求？

波特假說指出，企業(yè)面對合理而且嚴格的綠色金融政策時，可以通過技術(shù)創(chuàng)新的手段，在改善環(huán)境績效的同時部分或者全部抵消額外的環(huán)境成本(Ambec and Barla，2002；Porter and Van der Linde，1995)[2][16]。企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新進行綠色轉(zhuǎn)型，在提升自身未來盈利能力和償債能力的同時，也降低了自身面臨的環(huán)保成本和風險，此時債權(quán)人愿意為企業(yè)提供更加優(yōu)惠的貸款條件。

基于信號傳遞理論，受到綠色金融政策的影響，企業(yè)可以主動揭露更多關于其履行環(huán)境責任的信息(Menguc et al.，2010)[12]，并且致力于提升信息披露質(zhì)量，通過高質(zhì)量的信息披露向外界傳遞公司正在良性發(fā)展的信號(Dhaliwal et al.，2011)[4]，更好地緩解和債權(quán)人之間的信息不對稱。信息不對稱是影響債權(quán)人決策的基礎性要素，在其他條件相同的情況下，債權(quán)人可能會為信息披露質(zhì)量高的公司提供更低利率的貸款(李志軍和王善平，2011)[31]。

基于以上認識，本文進一步提出如下研究假設：

H2a：綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)內(nèi)的制造業(yè)企業(yè)可以通過進行綠色技術(shù)創(chuàng)新從而降低自身債務融資成本。

H2b：綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)內(nèi)的制造業(yè)企業(yè)可以通過提高環(huán)境信息披露質(zhì)量從而降低自身債務融資成本。

盡管本文已經(jīng)剖析了綠色金融政策通過何種機制影響企業(yè)債務融資成本，以及在此基礎上，企業(yè)可以如何降低債務融資成本，但進一步看，還應考察其影響效應在企業(yè)層面上的異質(zhì)性特征。一般而言，融資約束是影響企業(yè)環(huán)保表現(xiàn)的重要因素。具體地，當面臨較緊的融資約束時，企業(yè)進行綠色治理的外源融資需求無法得到滿足，這會導致較高的經(jīng)營風險和環(huán)保成本(陳詩一等，2021)[25]。綠色金融試點政策實施后，企業(yè)加大環(huán)境信息披露力度，會使上述問題更充分地暴露給債權(quán)人，致使融資約束更強的企業(yè)付出更多的債務融資成本。鑒于此，本文提出如下研究假設：

H3：綠色金融試點政策實施后，與融資約束較弱的企業(yè)相比，融資約束較強的企業(yè)會付出更多的債務融資成本。

三、研究設計

(一)樣本數(shù)據(jù)

為盡量避免其他事件的干擾，本文選取2013—2020年A股制造業(yè)上市公司為樣本進行研究。本文采用的利息支出數(shù)據(jù)源于RESSET數(shù)據(jù)庫，綠色專利數(shù)據(jù)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)(除特別說明外)均源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

在數(shù)據(jù)處理方面，剔除部分樣本或觀測值如下：(1)剔除2013年之后上市的企業(yè)；(2)剔除資產(chǎn)負債率大于1或者小于0的異常值；(3)剔除缺失值；(4)剔除位于廣西壯族自治區(qū)和蘭州市的樣本。3經(jīng)過上述處理后，本文得到上市公司觀測值6745個，其中試驗區(qū)觀測值350個。為控制極端值的影響，本文對模型中涉及的連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)進行縮尾處理。

(二)模型構(gòu)建

本文以2013—2020年A股制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)為研究樣本4，采用DID實證方法，以綠色金融試點政策為準自然實驗，將處于試驗區(qū)的企業(yè)作為政策干預的“實驗組”，試驗區(qū)外的企業(yè)視作無政策干預的“對照組”，通過使用固定效應雙重差分模型識別綠色金融試點政策對試驗區(qū)企業(yè)債務融資成本的凈效應。構(gòu)建的雙重差分模型如下：

其中，下標i和t分別表示企業(yè)和年份；Debtcostit為被解釋變量，表示企業(yè)融資成本；Treati為組別虛擬變量，實驗組企業(yè)取1，對照組企業(yè)取0；Timet為時間虛擬變量，2017年及以后取1，否則取值為0；Xit為一系列企業(yè)層面控制變量；μi、τt分別為企業(yè)、年份固定效應；εit為隨機擾動項。β1為雙重差分系數(shù)，衡量綠色金融試點政策對實驗組企業(yè)債務融資成本的影響。

(三)變量定義

本文的被解釋變量是制造業(yè)企業(yè)的債務融資成本。借鑒錢雪松等(2019)[38]的測度方法，采取“企業(yè)利息支出除以總負債”作為指標來度量債務融資成本(Debtcost)，該指標越大，表明債務融資成本越高。

正如前文所言，綠色金融試點政策理論上會促使企業(yè)加大環(huán)境信息披露力度，從而對企業(yè)的融資成本產(chǎn)生影響，因此本文采用綠色專利授予(GPG)、綠色專利申請(GPA)、環(huán)境信息披露質(zhì)量(EDI)、資產(chǎn)規(guī)模虛擬變量(Big)和融資約束指數(shù)(WW)作為組別變量，具體分析綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本效應在企業(yè)層面的差異。其中，

式中CF表示經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)的比值；DivPos表示現(xiàn)金股利支付虛擬變量，當期如果派發(fā)現(xiàn)金股利則為1，否則為0；Ltdt表示長期負債與總資產(chǎn)之比；Size表示總資產(chǎn)的自然對數(shù)；ISG表示行業(yè)平均銷售增長率，按照2012證監(jiān)會行業(yè)分類標準，制造業(yè)取兩位編碼，其他行業(yè)取一位編碼；SG表示銷售收入增長率。

為了控制企業(yè)層面的特征，本文選取企業(yè)杠桿率(Lev)、資產(chǎn)收益率(Roa)、有形資產(chǎn)比例(Tar)、資產(chǎn)規(guī)模(Size)和年齡(Age)這5個控制變量。

具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(四)變量描述性統(tǒng)計

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。被解釋變量債務融資成本Debtcost的均值為0.0225，標準差為0.0144，表明債務成本水平浮動區(qū)間較大，有利于研究綠色金融試點政策如何影響債務成本。

四、實證結(jié)果與分析

(一)DID結(jié)果分析

表3展示了綠色金融試點政策影響企業(yè)債務融資成本的固定效應回歸結(jié)果(控制個體固定效應和時間固定效應)。第(1)列顯示，當不加入控制變量、僅控制固定效應時，交互項Treat×Time的系數(shù)估計值為0.0023且在5%水平下顯著；第(2)列顯示，在進一步控制企業(yè)層面特征變量以后，交互項Treat×Time的系數(shù)估計值仍為0.0023且在5%水平下顯著。由表2可知，樣本企業(yè)債務融資成本Debtcost的均值為0.0225。上述實證結(jié)果表明，綠色金融試點政策使得實驗組企業(yè)的債務融資成本平均提高了10%以上，因此假設H1a無法被拒絕，H1b被拒絕。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

表3 綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本的影響

(二)動態(tài)效應分析

雙重差分估計結(jié)果滿足一致性的前提是處理組和對照組滿足平行趨勢假設，即在沒有政策干預的情況下，結(jié)果變量在處理組和對照組的發(fā)展趨勢一致?；鶞驶貧w結(jié)果反映的是試點政策實施對A股制造業(yè)上市公司的平均影響，并沒有反映試點政策在不同時段內(nèi)這一影響的差異。為此，本文參考Jacobson et al.(1993)[7]提出的事件研究法(event study approach)對試點政策的動態(tài)效應進行實證檢驗，并構(gòu)建以下模型：策對企業(yè)債務融資成本的影響不存在滯后性，且具有一定持續(xù)效應。

圖1 綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本影響的動態(tài)效應

(三) 緩解內(nèi)生問題

1.安慰劑檢驗

為了緩解DID回歸結(jié)果可能存在的內(nèi)生性問題，本文進行安慰劑檢驗。如果“偽政策虛擬變量”的系數(shù)估計值仍顯著為正，則表明企業(yè)債務融資成本上升并不是由于綠色金融試點政策造成的，而是由于其他未觀測到的因素引起的；反之則能佐證基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。本文采用的數(shù)據(jù)中，試驗組公司有60家。故本文采用的抽樣方案如下：首先隨機抽取60家公司作為“偽處理組”，然后在保持政策實施時間為2017年的條件下，對偽樣本按照式(1)進行DID估計。為了增強估計結(jié)果的說服力，本文按照上述方法重復抽樣500次，系數(shù)估計值的分布如圖2所示，并在表4中報告了這500個“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計值及t值的統(tǒng)計分布。

圖2 500次隨機抽樣回歸系數(shù)分布

表4 安慰劑檢驗結(jié)果

圖2展示了500個“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計值的分布及相應的p值，其中橫軸表示“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計值的大小，縱軸表示核密度大小，曲線是系數(shù)估計值的核密度分布，圓點是系數(shù)估計值及其p值的散點。垂直實線是DID模型系數(shù)真實估計值0.0023，垂直虛線是“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計值的均值0.0002。

根據(jù)圖2和表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計值分布的中心接近于0，且系數(shù)估計值大多集中分布在-0.0019～0.0021，而真實系數(shù)估計值0.0023明顯位于對應分布的5%分位數(shù)右側(cè)。這表明基準回歸結(jié)果不太可能受到了其他政策或者隨機性因素的影響，證實企業(yè)債務融資成本的增加確實是由綠色金融試點政策所引起的。

2.雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID)

為保證回歸結(jié)果的有效性，本文進一步使用PSM-DID方法檢驗綠色金融試點政策對企業(yè)融資成本的影響。為了便于比較，采用前文的企業(yè)層面控制變量來預測每個企業(yè)為試驗區(qū)企業(yè)的概率，再采用近鄰匹配、核匹配和半徑匹配的方法給試驗區(qū)企業(yè)樣本(實驗組)匹配對照組，使得實驗組和對照組在受到綠色金融試點政策沖擊前的差異盡可能小，以減少綠色金融試驗區(qū)在設立時的自選擇偏誤所帶來的內(nèi)生性問題。在此基礎上，利用前文所述式(1)識別出綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本的凈影響。

表5第(1)列顯示了全樣本采用雙向固定效應DID的估計結(jié)果，虛擬政策變量的系數(shù)估計值為正，在5%水平下顯著。第(2)～(5)列進一步給出了PSM-DID的估計結(jié)果，其中第(2)列是使用1:4近鄰匹配得到的估計結(jié)果，第(3)列是使用1:6近鄰匹配得到的估計結(jié)果，第(4)列是使用核匹配得到的估計結(jié)果，第(5)列是使用半徑匹配得到的估計結(jié)果。第(2)～(5)列的結(jié)果表明，采用PSM-DID方法得到的估計結(jié)果的符號與全樣本的基準估計結(jié)果相一致。

表5 傾向得分匹配(PSM-DID)檢驗結(jié)果

圖3檢驗了匹配后的特征變量是否滿足平衡性假設。從檢驗結(jié)果看，匹配后，處理組和對照組標準偏差大幅降低，且標準偏差的絕對值都在10%以內(nèi)，滿足了平衡性假設。

圖3 平衡性檢驗結(jié)果

(四)綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本的影響：擴展性檢驗

前文的實證結(jié)果表明，綠色金融試點政策的實施會顯著提高企業(yè)債務融資成本。為打開綠色金融試點政策提高企業(yè)債務融資成本的“黑箱”，進一步了解其中的作用機理，本文參考錢雪松等(2019)[38]的研究方法，使用三重差分法檢驗綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本的影響是否表現(xiàn)出差異性。構(gòu)建的三重差分模型如下：

其中，Groupit為組別變量，用以區(qū)分企業(yè)在綠色治理實際投入、環(huán)境信息披露質(zhì)量、規(guī)模、融資約束等方面的差異性，其余變量含義與式(1)相同。β1為三重差分系數(shù)，衡量機制變量在實驗組企業(yè)債務融資成本上升過程中的調(diào)節(jié)作用。

1.基于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新

由于數(shù)據(jù)自身的限制，絕大部分R&D數(shù)據(jù)和綠色生產(chǎn)率指標無法細分至具體技術(shù)領域，相較之下，用綠色專利衡量企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新更為恰當(王班班和趙程，2019)[41]。在綠色專利的指標選擇上，目前有兩種主流觀點：一種觀點指出應該選擇專利申請數(shù)，因為專利技術(shù)很可能在申請過程中就對企業(yè)績效產(chǎn)生影響，并且受到的外界因素影響相比授予數(shù)更少(黎文靖和鄭曼妮，2016)[29]；另一種觀點指出應該選擇授予數(shù)，因為專利授予情況更能反映企業(yè)的實際創(chuàng)新程度(齊紹洲等，2018)[37]。此外，專利申請和授權(quán)之間存在滯后性問題，一項專利從申請到授權(quán)往往需要1年左右的時間。綜合以上觀點，本文采用企業(yè)當期綠色專利授予數(shù)量和滯后一期的綠色專利申請數(shù)量來衡量企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，分別加1取對數(shù)之后，得到本文所采用的指標GPG(綠色專利授予)和GPA(綠色專利申請)。將GPG和GPA分別代入式(4)進行實證檢驗。

表6第(1)列顯示，在交互項Treat×Time的系數(shù)估計值顯著為正的基礎上，三重差分項Treat×Time×GPG的系數(shù)估計值在1%水平下顯著為負；表6第(2)列顯示，將機制變量換為GPA后，回歸結(jié)果中交互項Treat×Time的系數(shù)估計值依然顯著為正，三重差分項Treat×Time×GPA的系數(shù)估計值在10%水平下顯著為負。這表明在綠色金融試點政策出臺后，綠色技術(shù)創(chuàng)新較高的企業(yè)在債務融資時將付出較低的成本。這一結(jié)論與Ouyang et al.(2020)[15]的研究相吻合，即面對環(huán)境規(guī)制，企業(yè)可以通過提高技術(shù)創(chuàng)新能力來降低污染控制的成本，同時也驗證了本文提出的研究假設H2a。

表6 基于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境信息披露質(zhì)量視角的檢驗結(jié)果

2.基于企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量

為檢驗前文提出的研究假設H2b，本文參考Al-Tuwaijri et al.(2004)[1]和葉陳剛等(2015)[47]的研究方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建環(huán)境信息披露質(zhì)量指數(shù)。本文將環(huán)境信息分為總體環(huán)境信息披露和具體環(huán)境信息披露兩個方面?？傮w環(huán)境信息披露包含年報披露環(huán)境相關信息、社會責任報告披露環(huán)境相關信息、單獨披露環(huán)境報告和社會責任報告參照GRI《可持續(xù)發(fā)展報告指南》，總計4個小項；具體環(huán)境信息披露包含公司的環(huán)保理念等情況、過去環(huán)保目標完成情況及未來環(huán)保目標、環(huán)保管理制度體系、參與的環(huán)保教育與培訓、參與的環(huán)保專項活動等社會公益活動、建立環(huán)境相關重大突發(fā)事件應急機制、在環(huán)境保護方面獲得的榮譽或獎勵、污染物排放達標、通過ISO14001認證、通過ISO9001認證和清潔生產(chǎn)實施情況，總計11個小項。公司每滿足上述一個小項，則在該項信息披露上得分為1，否則為0。將每家公司各小項的得分加總，再除以總項數(shù)(15)，得到了該家公司的環(huán)境信息披露質(zhì)量指數(shù)(EDI)。環(huán)境信息披露質(zhì)量指數(shù)的計算方法如下：

將EDI代入式(4)進行實證檢驗。表6第(3)列結(jié)果顯示，在交互項Treat×Time的系數(shù)估計值顯著為正的基礎上，三重差分項Treat×Time×EDI的系數(shù)估計值在1%水平下顯著為負。這表明企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量越高，環(huán)境信息披露成本的上升越不顯著，債權(quán)人索要的風險補償就越少(Nandy and Lodh，2012；Raimo et al.，2021)[13][18]，因此環(huán)境信息披露質(zhì)量較高的公司，其債務成本能夠得到一定緩解。5這些結(jié)果驗證了本文的研究假設H2b。

3.基于企業(yè)融資約束

為驗證前文提出的假設H3，本文從企業(yè)融資約束程度差異切入構(gòu)造三重差分檢驗，以考察綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本的影響對于不同融資約束程度企業(yè)是否表現(xiàn)出差異性。

首先，本文選取企業(yè)規(guī)模作為企業(yè)融資約束的衡量指標。這是因為小規(guī)模企業(yè)在債務融資方面天生具有缺陷，它們相比大規(guī)模企業(yè)融資能力更差(呂勁松，2015)[36]，信息更為不透明(林毅夫和孫希芳，2005)[33]，承擔更多的資金周轉(zhuǎn)壓力?；诖?，本文根據(jù)控制變量中的資產(chǎn)規(guī)模(Size)構(gòu)造企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模虛擬變量Big，如果企業(yè)總資產(chǎn)大于當年樣本企業(yè)總資產(chǎn)(Size)的中位數(shù)，則Big取1，否則取0。將Big代入式(4)進行實證檢驗。表7第(1)列顯示，在交互項Treat×Time的系數(shù)估計值顯著為正的基礎上，三重差分項Treat×Time×Big的系數(shù)估計值在5%水平下顯著為負。這表明，與大規(guī)模企業(yè)相比，小規(guī)模企業(yè)受到綠色金融試點政策的影響相對更大。

其次，本文借鑒Whited and Wu(2006)[22]的研究方法，采用融資約束指數(shù)WW來衡量企業(yè)融資約束，WW越大，表示企業(yè)融資約束程度越高。將來自CSMAR數(shù)據(jù)庫的融資約束指數(shù)WW代入式(4)進行實證檢驗。表7第(2)列顯示，在交互項Treat×Time的系數(shù)估計值顯著為正的基礎上，三重差分項Treat×Time×WW的系數(shù)估計值在5%水平下顯著為正。這些結(jié)果表明，綠色金融試點政策實施后，與融資約束程度較低的企業(yè)相比，融資約束程度較高的企業(yè)債務成本上升幅度更大。

表7 基于企業(yè)融資約束視角的檢驗結(jié)果

上述結(jié)果表明，在綠色金融試點政策實施后，融資約束更強的企業(yè)債務融資成本上升更為顯著，從而驗證了本文的研究假設H3。

(五)綠色金融試點政策對企業(yè)權(quán)益資本成本的影響

前文發(fā)現(xiàn)綠色金融試點政策的實施會提高企業(yè)債務融資成本，那么對于企業(yè)權(quán)益資本成本是否會產(chǎn)生影響呢？故本文進一步將企業(yè)的權(quán)益資本成本作為模型(1)的被解釋變量進行回歸。為了確?；貧w結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過PEG、MPEG和OJ三種方法計算得出企業(yè)的權(quán)益資本成本。

Easton(2004)[5]提出基于市盈率(PE ratio)和市營增長比率(PEG ratio)的PEG模型和MPEG模型，計算權(quán)益資本成本的方法如下：

其中，EPSt+2為分析師預測的第t+2期每股收益均值，EPSt+1為分析師預測的第t+1期每股收益均值，Pt為第t期末的每股價格，DPSt+1為預測的t+1期每股股利的均值，DPSt+1=EPSt+1×δ，δ為過去三年的平均股利支付率。

采用Ohlson and Juettner-Nauroth(2005)[14]的OJ模型，可以基于未來盈利的預測，計算出企業(yè)的權(quán)益資本成本，具體計算方法如下：長期增長率gp反映相當長時期內(nèi)整個經(jīng)濟的平均增長水平，本文參照先前研究的做法(肖作平，2016)[46]，令gp=5%，其余變量含義與(7)式相同。由于OJ模型只有在EPSt+1＞0和EPSt+2＞0時才有意義，故舍棄了t+1期和t+2期每股收益的分析師預測值為負的樣本。

表8的檢驗結(jié)果表明，綠色金融試點政策的實施對試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)的股權(quán)融資成本沒有顯著影響。綠色金融試點政策對試驗區(qū)企業(yè)債務融資成本和股權(quán)融資成本的影響有顯著差異，一方面是因為我國綠色金融政策現(xiàn)階段的重點是綠色信貸和綠色債券(陳國進等，2021)[24]，試驗區(qū)的設立會加大當?shù)鼐G色金融政策的執(zhí)行力度，形成政策疊加效果與協(xié)同效應，對于試驗區(qū)企業(yè)債務融資成本的影響更為直接；另一方面可能是因為A股市場中股權(quán)投資者的環(huán)保意識不足，企業(yè)披露環(huán)境信息往往難以引起投資者在金融市場上做出反應(方穎和郭俊杰，2018)[27]。

表8 擴展性分析結(jié)果

(六)穩(wěn)健性檢驗

1.改變債務融資成本指標

考慮到企業(yè)債務融資成本有多種測度指標，為了避免指標選取對實證結(jié)果的影響，本文借鑒李廣子和劉力(2009)[30]等研究的處理方法，以“利息支出除以平均負債”作為企業(yè)債務融資成本的替代性指標測度。表9顯示，采用“利息支出除以平均負債”作為替代性指標時，交互項Treat×Time的系數(shù)估計值顯著為正，這說明改變被解釋變量的測度指標不會影響本文結(jié)論。

表9 改變債務融資成本指標

2.控制其他層面固定效應

我國經(jīng)濟的一大特點就是地區(qū)之間、行業(yè)之間資源稟賦、管理水平的差距巨大(涂正革和諶仁俊，2015)[40]?？紤]到這些差異可能會對企業(yè)債務融資成本造成一些不可觀測的影響，本文進行了如下穩(wěn)健性檢驗，用以排除這些因素對實證結(jié)果可能造成的干擾。

首先，為排除地區(qū)差異對企業(yè)債務融資成本造成影響的可能性，本文進一步控制地區(qū)層面的固定效應，從而有效緩解地區(qū)層面可能存在的遺漏變量問題。表10第(1)(2)列顯示，控制地區(qū)層面的固定效應之后，交互項Treat×Time的系數(shù)估計值在5%水平下顯著為正。

其次，時間維度上不可觀測的沖擊可能對不同行業(yè)債務融資成本產(chǎn)生異質(zhì)的影響。為緩解行業(yè)層面可能存在的遺漏變量問題，本文引入行業(yè)-年份交互固定效應，以控制影響企業(yè)債務融資成本的時變行業(yè)特征，在此基礎上進行實證檢驗。表10第(3)(4)列顯示，引入行業(yè)-年份交互固定效應之后，交互項Treat×Time的系數(shù)估計值在5%水平下顯著為正。

表10 控制其他層面固定效應

以上結(jié)果進一步說明本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與啟示

本文利用我國A股制造業(yè)上市公司2013—2020年數(shù)據(jù)，以“綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)”試點政策作為準自然實驗，先采用DID的方法實證檢驗綠色金融試點政策對企業(yè)債務融資成本的影響，再用三重差分模型(DDD)進行擴展性檢驗。主要結(jié)論如下：第一，綠色金融試點政策增加實驗組企業(yè)債務融資成本，并且該結(jié)論經(jīng)過一系列檢驗措施后仍具有穩(wěn)健性。第二，綠色金融試點政策會增加企業(yè)環(huán)境信息披露成本，從而導致企業(yè)的債務融資成本上升；企業(yè)較高的綠色創(chuàng)新水平和環(huán)境信息披露質(zhì)量可以使債券人定價的要求降低，這表明更多環(huán)境治理的實際投入以及更優(yōu)的環(huán)境信息披露行為能夠有效幫助金融信貸機構(gòu)識別企業(yè)的真實狀況。第三，綠色金融試點政策對融資約束較高的企業(yè)有更強的影響效應。

本文結(jié)論為繼續(xù)推進深化綠色金融改革提供了有益的政策啟示：首先，地方政府和金融機構(gòu)要建立支持企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的長效機制，鼓勵企業(yè)積極進行綠色投資，并加大對主動尋求轉(zhuǎn)型企業(yè)的資金支持力度。其次，要繼續(xù)完善綠色金融改革試驗區(qū)的環(huán)境信息披露制度，引導企業(yè)通過提高環(huán)境信息披露質(zhì)量來降低自身融資成本。最后，金融部門需要充分考慮企業(yè)的異質(zhì)性，做到“雪中送炭”而非“錦上添花”，比如在風險可控的前提下，為融資約束程度較高的企業(yè)提供針對性的優(yōu)惠政策，緩解這些企業(yè)長期存在的融資難題，幫助其實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。■

注釋

1.數(shù)據(jù)來自2022年《中美綠色金融工作組白皮書》。

2.為建設國家綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)，湖州市制定了相應政策，具體細則見官網(wǎng)：http://www.huzhou.gov.cn/hzgov/front/s70/xxgk/zcwj/bmwj/20180927/i1166071.html。

3.2019年11月21日，經(jīng)廣西壯族自治區(qū)人民政府同意，由人民銀行南寧中心支行牽頭制訂的《廣西壯族自治區(qū)綠色金融改革創(chuàng)新實施方案》正式印發(fā)實施，標志著廣西綠色金融改革創(chuàng)新示范區(qū)創(chuàng)建工作正式啟動。2019年12月13日，蘭州新區(qū)對外發(fā)布，國務院日前正式批復蘭州新區(qū)設立綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)。為排除以上政策干擾，在樣本中刪去上述地區(qū)的企業(yè)。

4.RESSET數(shù)據(jù)庫提供的利息支出數(shù)據(jù)目前截至2020年。

5.企業(yè)可能存在隱瞞或者美化自身環(huán)境信息披露的行為，以獲得廉價融資成本。而機制檢驗的結(jié)果表明，具有較高綠色創(chuàng)新和環(huán)境信息披露質(zhì)量的企業(yè)會降低債權(quán)人定價的要求，這表明更多環(huán)境治理的實際投入(綠色創(chuàng)新行為)以及更高的環(huán)境信息披露質(zhì)量能夠有效幫助金融信貸機構(gòu)識別企業(yè)的真實狀況。