綠色債券發(fā)行對企業(yè)高質量發(fā)展的影響研究

［摘" 要］ 在理論驗證基礎上利用2015—2022年中國A股上市企業(yè)數據，對綠色債券發(fā)行如何助力企業(yè)高質量發(fā)展進行實證分析。研究發(fā)現，綠色債券發(fā)行顯著推動企業(yè)高質量發(fā)展，尤其是對重污染企業(yè)、國有企業(yè)以及非綠色改革創(chuàng)新試驗區(qū)企業(yè)的推動作用更加顯著。綠色債券發(fā)行主要通過技術提升和效率改進促進企業(yè)高質量發(fā)展，且公眾環(huán)境關注度和企業(yè) CEO 綠色經歷具有顯著的逆向和正向調節(jié)作用。研究豐富了綠色債券相關政策的微觀經濟效應，為進一步完善綠色金融政策框架提供了微觀層面的參考。

［關鍵詞］ 綠色債券" 高質量發(fā)展" 綠色全要素生產率" 雙重差分模型

［基金項目］ 國家社會科學基金一般項目“促進共同富裕的中國重特大疾病保險機制及政策體系研究”（22BGL029）；東南大學仲英青年學者支持計劃（3214002311）成果之一。

［作者簡介］ 朱冬梅（1986—），女，江蘇靖江人，博士，東南大學經濟管理學院副教授，博士生導師，研究方向：綠色金融、隨機優(yōu)化、金融風險管理等。

一、引言

黨的二十大報告強調推動經濟社會發(fā)展綠色化、低碳化對實現高質量發(fā)展具有關鍵作用。企業(yè)作為微觀經濟主體，是經濟高質量發(fā)展的基石?，F代企業(yè)要實現高質量發(fā)展，不僅要實現財務績效的增長，更應注重自身可持續(xù)發(fā)展，貫徹落實創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享的新發(fā)展理念。綠色金融相關政策的出臺為企業(yè)綠色發(fā)展提供了重要機遇，其中綠色債券相關政策文件主要目的在于通過企業(yè)債券融資對企業(yè)綠色轉型提供支持和鼓勵社會投入，進而促進經濟結構調整優(yōu)化，帶動企業(yè)高質量發(fā)展。那么，研究綠色債券發(fā)行能否促進企業(yè)在實現自身價值增長同時履行社會責任，并提升其環(huán)境績效具有重要的意義。

綠色債券指將募集資金專門用于支持符合規(guī)定條件的綠色產業(yè)、綠色項目或綠色經濟活動，依照法定程序發(fā)行并按約定還本付息的有價證券。2015年12月，中國人民銀行和國家發(fā)改委相繼出臺《綠色債券發(fā)行指引》和《綠色債券支持項目目錄》文件，標志著我國綠色債券制度正式建立。此后，政府又出臺一系列政策文件。2015年以來，綠色債券發(fā)行規(guī)模逐年攀升，發(fā)債主體逐漸增多。2016—2022年我國境內累計發(fā)行綠色債券1707期，發(fā)行規(guī)模為26158.4 億元；2022 年，中國債券市場總上市規(guī)模為 236877.31 億元，其中綠色債券市場總上市規(guī)模占比為 3.66%，約為全球綠債占比的 23.4 倍；2022年境內發(fā)行的綠色債券中，約0.87%用于補充流動資金，其余均投向綠色項目。綠色金融在促進“雙碳”目標實現和經濟高質量發(fā)展過程中發(fā)揮著不可替代的作用。

綜觀已有文獻，學者們主要從綠色債券的經濟效果和經濟高質量發(fā)展的影響因素兩個方面進行研究。從綠色債券的經濟效果來看，綠色債券的發(fā)行是企業(yè)對環(huán)境保護及綠色創(chuàng)新重視的表現，其有利于樹立良好的社會形象，推動股價增長，同時綠色債券可以降低自身稅率，帶動企業(yè)價值提升。對環(huán)境而言，綠色債券所籌資金主要用于整治環(huán)境污染的綠色產業(yè)，可以減少企業(yè)的碳排放量，有助于保護環(huán)境和促進生態(tài)平衡。關于企業(yè)高質量發(fā)展影響因素的研究，學者主要從外部環(huán)境和企業(yè)內部特征兩個層面展開：從外部特征來看，環(huán)境規(guī)制政策有利于倒逼企業(yè)創(chuàng)新，激發(fā)波特效應，促進企業(yè)高質量發(fā)展；企業(yè)自身的融資約束、企業(yè)管理效率、杠桿率、披露環(huán)境信息等內部特征均會影響企業(yè)高質量發(fā)展。關于企業(yè)高質量發(fā)展的測度，已有研究主要采用單一指標法和多指標綜合評價法進行測度，這兩類方法的主觀性較強。還有學者采用傳統(tǒng)全要素生產率（TFP）測度企業(yè)高質量發(fā)展，該指標主要測度企業(yè)的經濟績效。隨著國家新發(fā)展理念（創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享）的提出，學者們將企業(yè)的環(huán)境和社會績效納入高質量發(fā)展測度中，認為企業(yè)高質量發(fā)展主要體現在資源配置高效、產品服務高質、技術水平升級等多個方面，并采用綠色全要素生產率對高質量發(fā)展進行測度?；诖?，本文認為在新發(fā)展理念下企業(yè)高質量發(fā)展是指企業(yè)經濟、環(huán)境和社會績效的相互協(xié)調發(fā)展，應利用綠色全要素生產率進行綜合測度。

本文基于已有文獻，在企業(yè)高質量發(fā)展測算框架中進一步引入ESG評分相關的預期產出及環(huán)境污染相關的非預期產出，以豐富新時代背景下企業(yè)高質量發(fā)展的衡量方式。在此基礎上，本文以2015—2022年A股上市企業(yè)為樣本，首先通過內生增長模型從理論層面分析綠色債券發(fā)行促進企業(yè)高質量發(fā)展的基本路徑；其次，綜合運用多期DID和連續(xù)DID模型對綠色債券影響進行實證檢驗和穩(wěn)健性分析，從企業(yè)綠色屬性、產權性質、是否屬于綠色改革創(chuàng)新試驗區(qū)等角度展開異質性分析；最后研究綠色債券發(fā)行對企業(yè)高質量發(fā)展的影響路徑以及公眾環(huán)境關注度和CEO綠色經歷的調節(jié)效應等。

與已有文獻相比，本文的邊際貢獻體現在：在研究視角上，本文創(chuàng)新性地分析綠色債券發(fā)行與企業(yè)高質量發(fā)展的關系，并在內生經濟增長模型基礎上給出兩者之間的關系；在研究設計上，本文在企業(yè)高質量發(fā)展測算框架中同時引入經濟績效、環(huán)境績效和社會責任績效以及環(huán)境污染溢出等指標，同時，本文綜合運用多期DID及連續(xù)DID模型分析綠色債券與企業(yè)高質量發(fā)展之間的關系，從發(fā)行與否及發(fā)行規(guī)模多方面進行探討；在研究內容上，本文創(chuàng)新性地研究公眾環(huán)境關注度和CEO綠色經歷的調節(jié)作用，進而多角度分析綠色債券發(fā)行對企業(yè)高質量發(fā)展的影響，為綠色債券相關支持政策提供經驗證據。

二、理論模型

為考察綠色債券對企業(yè)高質量發(fā)展的作用機理，本文基于Romer的產品種類增加型模型和史代敏等的研究，對模型進行推理，闡釋綠色債券如何通過影響企業(yè)的綠色全要素生產率促進企業(yè)高質量發(fā)展。

（一）最終產品部門

最終產品部門中存在若干同質企業(yè)，通過采用某種技術，將人力資本、勞動力、自然資本和若干種中間品相結合，只生產單一最終產品，總量生產函數如下：

YHY，L，E，x=HαYLβEη∫A0x（i）1-α-β-ηdi （1）

其中，0lt;α，β，ηlt;1，YHY，L，E，x為總產出；HY、L、E分別表示人力資本、勞動力和自然資本投入，自然資本包括自然資源消耗量N和污染排放量O，且滿足E=fN，O，fNN，Ogt;0，fON，Olt;0，即自然資本投入是自然資源消耗量的增函數，是污染排放量的減函數；x（i）是購買的第i種專門中間產品，A表示中間產品種類的總數，為避免整數約束和便于分析，本文設A是連續(xù)的。本文假設，技術進步可以促進中間產品種類A的增加，且技術創(chuàng)新來自研發(fā)部門。因此，A的大小一定程度上可以反映技術水平和知識存量的高低。由于生產函數設定中考慮了自然資源消耗和污染排放量，故A的大小亦可反映綠色全要素生產率的高低。

把最終產品價格設為1時，則最終產品生產者的利潤函數可表示為：

πY=∫A0（HαYLβEηx（i）1-α-β-η-Pixi）di-wHHY-wLL-PEE（2）

其中，πY表示最終產品部門的利潤，wH表示研發(fā)人員的工資，wL表示勞動力的工資，PE表示自然資本的價格，Pi表示第i種中間產品的價格。假設最終產品廠商處于完全競爭，wH、wL是給定的，則由廠商利潤最大化的一階條件，可得到Pi：

Pi=（1-α-β-η）HαYLβEηx（i）（-α-β-η）（3）

（二）中間產品部門

假設中間產品部門處于壟斷競爭市場，在［0，A］之間存在無數個生產不可完全替代的中間產品的廠商。中間產品廠商需要投入最終產品和應用新技術進行生產，要生產1單位的中間產品需要投入μ單位的最終產品，新技術的應用成本是消耗的最終產品的k倍，則中間產品的利潤函數為：

πi=Pixi-1+kμxi（4）

其中，πi為第i種中間產品的利潤，由式（4）最大化的一階條件結合式（3），得到中間品的需求函數：

x（i）（-α-β-η）=1+kμ1-α-β-η2HαYLβEη（5）

將式（5）代入式（3），中間品的價格Pi又可以表示為：

Pi=1+kμ1-α-β-η（6）

將式（6）代入式（4），得到中間品生產廠商的最大利潤為：

πi=α+β+η1-α-β-η2-α-β-ηα+β+η1+kα+β+η-1α+β+η

μα+β+η-1α+β+ηHYαα+β+ηLβα+β+ηEηα+β+η（7）

令B=α+β+η1-α-β-η2-α-β-ηα+β+η1+kα+β+η-1α+β+ημα+β+η-1α+β+η。

式（7）可表示為：

πi=BHYαα+β+ηLβα+β+ηEηα+β+η（8）

中間產品生產商是否采用新技術進行生產取決于其生產的產品所帶來的收益Vt，Vt等于中間產品的利潤貼現值：

Vt=∫

SymboleB@tπie-r（s-t）ds（9）

其中，r為存款利率。由資本市場無套利原則可得：

πi+V˙=rVr=πi+V˙V（10）

其中，V˙表示V的增量。

（三）研發(fā)部門

由于式（1）的生產函數中考慮了自然資源消耗和污染排放量，且式（7）表明中間廠商的利潤與自然資源消耗和污染排放直接相關，所以，中間廠商是否采用研發(fā)部門提供的方案將受到環(huán)境與資源的約束，因此，假設研發(fā)部門的研發(fā)傾向于綠色技術創(chuàng)新，假設研發(fā)部門的研發(fā)能力依賴于現存的技術知識和所投入的人力資本數量，設其生產函數為：

A˙=δHAA，δgt;0（11）

其中，HA表示投入研發(fā)部門的人力資本，A表示現有的技術知識存量，A˙表示A的增量。如果預期利潤不低于研發(fā)成本，研發(fā)部門會選擇進行技術專利研發(fā)，并給研發(fā)的新產品確定最優(yōu)價格以賣給中間品部門。假設研發(fā)部門的產出是專利，設專利價格為PA，在此假設PA為常數，研發(fā)部門處于完全競爭市場，再結合式（9）可得到：

PA=V=πir=BrHYαα+β+ηLβα+β+ηEηα+β+η（12）

式（12）表明研發(fā)專利的價格與污染排放相關，因此，研發(fā)部門在技術創(chuàng)新過程中首先考慮綠色技術創(chuàng)新。

（四）新產品引入與綠色債券

假設新創(chuàng)辦一家中間品生產企業(yè)的基本投資由啟動成本和現有的技術知識存量決定，現有的技術水平越高，生產技術基礎越好，便會一定程度上減少一部分的搜尋成本，降低創(chuàng)辦企業(yè)的資本門檻，因此，將投資函數設為：

M=M0Av，0lt;vlt;1（13）

其中，M0表示啟動成本，包括購買專利、材料、廠房和雇傭人力資本等，A表示現有的技術知識存量。假定新創(chuàng)辦企業(yè)需要通過融資來組織生產，考慮到我國的金融體系以商業(yè)銀行為主，假設企業(yè)生產所需成本全部由銀行提供，則企業(yè)融資的單位成本是 rl，外部融資支付的利息貼現值為：

∫

SymboleB@trlM0A-ve-rs-tds=M0A-vrlr（14）

其中，r為存款利率。由于中間產品生產商的利潤受自然資本的約束，所以假設新創(chuàng)辦企業(yè)傾向于綠色技術的實踐。綠色金融政策的實施可以促進綠色投融資活動的發(fā)展。因此，在模型中，我們認為綠色債券是能夠緩解企業(yè)進行綠色項目的金融約束，或直接補貼其融資（利息）成本（降低利率r）的公共政策。將ξ定義為綠色債券政策的施行力度，則經綠色債券政策支持后，企業(yè)的融資成本就會降低。

rl=rξ，0lt;ξlt;1（15）

由式（15）知，rlξ=-rξ2lt;0，limn→

SymboleB@rl=r，可見，ξ越大，新創(chuàng)辦企業(yè)的融資成本就越低，但不能低于存款利率。于是，式（14）變?yōu)椋?/p>

∫

SymboleB@trlM0A-ve-rs-tds=M0A-vξ（16）

由于中間產品市場是壟斷的，只有當M0A-vξlt;V時，存在利潤激勵，將會有無數的投資者涌入，但金融市場提供的資金具有有限性，因此，企業(yè)愿意引進新產品的均衡條件是：

M0A-vξ=V（17）

對式（17）兩邊關于時間求導可得：

V˙V=-νA˙A（18）

由式（10）（17）和（18）得：

gA=A˙A=-rv+BHYαα+β+ηLβα+β+ηEηα+β+ηvM0Avξ（19）

其中，gA表示A的增長率。對式（19）關于ξ求導：

gAξ=BHYαα+β+ηLβα+β+ηEηα+β+ηvM0Avgt;0（20）

由式（20）可知，ξ越大，企業(yè)融資的單位成本rl越小，gA越大。這表明，綠色債券政策實施力度越大，企業(yè)的金融約束越小，則企業(yè)越傾向于綠色技術的實踐，越有利于企業(yè)綠色全要素生產率的提高。

理論分析結果表明：（1）綠色技術創(chuàng)新來自研發(fā)部門，由于技術專利創(chuàng)新價格與污染物有關，研發(fā)部門會選擇綠色技術創(chuàng)新研發(fā)，以供中間品生產商購買。因此，綠色技術的創(chuàng)新一方面可以減少污染物排放，另一方面又可以提升中間產品A的數量，最終可以提高企業(yè)綠色全要素生產率；（2）中間品生產商是否選擇購買新研發(fā)的綠色技術，取決于引進新技術帶來的收益和融資成本，因此綠色債券政策的實施力度越大，企業(yè)的融資成本越小，企業(yè)越愿意進行綠色技術創(chuàng)新的實踐，從而通過影響企業(yè)的投資決策和技術創(chuàng)新能力，提高綠色全要素生產率；（3）綠色債券的發(fā)行，使企業(yè)愿意購買研發(fā)部門專利技術來生產中間品，在增加利潤的同時，又縮短研發(fā)部門科研成果的市場化周期，從而激勵研發(fā)部門提升研發(fā)質量和效率，加快技術成果轉化與應用速度，提升綠色全要素生產率，最終促進企業(yè)的高質量發(fā)展。

三、研究設計

（一）數據來源與處理

本文選取2015—2022年A股上市企業(yè)為樣本，并依據以下標準進行數據處理：（1）剔除在樣本期內ST、*ST以及退市或上市的企業(yè)；（2）剔除數據缺失與存在異常值的樣本。最終獲得2116家非金融上市公司樣本。其中，發(fā)行綠色債券的49家企業(yè)為本文的處理組，剩余樣本企業(yè)進入控制組。為降低極端值可能引起的偏差，對主要連續(xù)變量進行1%和99%縮尾處理。數據來源于Wind和CSMAR數據庫。

（二）變量定義

1.被解釋變量——企業(yè)高質量發(fā)展（HQD）

借鑒王騰等的做法，本文運用非期望超效率SBM模型結合Malmquist指數計算企業(yè)的綠色全要素生產率指數及其分解。由于Malmquist指數是綠色全要素生產率的增長率，因此參考陳超凡的做法，本文以2015年為基期，利用后一年的Malmquist指數乘以前一年的Malmquist指數，以此類推得到2016—2022年樣本企業(yè)的GTFP，用來衡量企業(yè)的HQD。其中投入產出的指標變量選取如下：

（1）投入產出指標選取

多數文獻分別采用企業(yè)員工人數和企業(yè)固定資產投入度量投入指標，采用主營業(yè)務收入衡量期望產出指標，采用企業(yè)的污染物排放量衡量非期望產出，也有部分學者采用工業(yè)增加值表示期望產出。本文的投入指標仍按照多數文獻做法，采用企業(yè)員工人數和固定資產度量。本文根據歷年《中國生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計年報》，選取大氣污染中工業(yè)生產排放占比最大的二氧化硫排放量、水污染排放最多的化學需氧量衡量非期望產出。ESG評級將創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享作為戰(zhàn)略指導思想的行為和表現，是反映企業(yè)可持續(xù)發(fā)展質量的綜合指標，因此在期望產出中，本文既考慮傳統(tǒng)的經濟產出，又創(chuàng)新性加入華證ESG評級得分衡量企業(yè)的社會責任績效，以豐富綠色全要素生產率的計算指標（表2）。

投入指標。勞動力投入采用企業(yè)員工人數衡量。本文參考江永宏等做法，資本投入采用GDP平減指數平減的企業(yè)固定資產凈值表示。

期望產出指標。產出包括企業(yè)的經濟、環(huán)境和社會績效，經濟績效用企業(yè)的主營業(yè)務收入衡量，本文借鑒張大鵬等的做法，用國內生產總值指數進行平減。環(huán)境和社會績效采用華證ESG評級數據得分衡量，賦值規(guī)則：AAA為9，AA為8，以此類推。

非期望產出指標。本文用企業(yè)的污染排放水平衡量非期望產出指標，包括工業(yè)廢水中的化學需氧量和工業(yè)廢氣中的二氧化硫。

（2）非期望產出超效率SBM模型

超效率DEA模型不僅可以解決效率問題，也可以對效率大于1的決策單元進行排序，因此本文綜合SBM模型和超效率模型的優(yōu)勢構建考慮非期望產出的超效率SBM模型，如下式所示：

ρ=min1+1m∑mi=1sxixi01-1s1+s2（∑s1k=1sykyk0+∑s2l=1szlzl0（21）

s.t.xi0≥∑nj=1，≠0λjxj-sxi，i;

yk0≤∑nj=1，≠0λjyj+syk，k;

zl0≥∑nj=1，≠0λjzj-szl，l;

1-1s1+s2（∑s1k=1sykyk0+∑s2l=1szlzl0）gt;0;

sxi≥0，syk≥0，szl≥0，λj≥0，i，j，k，l;

上式中，ρ表示決策單元的效率值，m，s1，s2分別代表投入及期望產出和非期望產出的變量個數。sx∈Rm，sz∈Rs2分別表示投入和非期望產出的過剩量，sy∈Rs1則表示期望產出的短缺量。當ρ=1，代表DMU有效，當ρlt;1，代表DMU非有效，存在改善空間。

（3）Malmquist指數及其分解

Malmquist指數最初由瑞典經濟學家Sten Malmquist在1953年提出。本文參考Fare等的做法，將其進一步分解為技術效率指數（EC）和技術進步指數（TC）。TC指通過技術自主創(chuàng)新或技術引進模仿使企業(yè)“生產可能性前沿面”向外移動，實現“增長效應”；EC是在現有生產可能性邊界的基礎上，通過改善資源配置效率，推動現實的投入產出模式向“最佳生產前沿面”逼近。

Mt+1c=ECc*TCc（22）

Mt+1cxt，yt，zt，xt+1，yt+1，zt+1=Et+1cxt+1，yt+1，zt+1Et+1cxt，yt，zt·Etcxt+1，yt+1，zt+1Etcxt，yt，zt12

ECc=Et+1cxt+1，yt+1，zt+1Etcxt，yt，zt

TCc=Etcxt，yt，ztEt+1cxt，yt，zt·Etcxt+1，yt+1，zt+1Et+1cxt+1，yt+1，zt+112

上式中，下標c表示規(guī)模報酬不變（CRS）。Mgt;1表明效率增長，Mlt;1表明效率衰退；TC表示從t到t+1期決策單元生產技術的變動程度，TCgt;1表示技術進步提升，TClt;1表示技術退步；EC為綜合技術效率變化指數，表示某一決策單元從t到t+1期技術效率的提升程度，若ECgt;1，說明技術效率呈上升趨勢，反之，EClt;1說明技術效率下降。

2.解釋變量——綠色債券發(fā)行（Greeni×Timei，t）

分組虛擬變量（Green）和時間虛擬變量（Time）的交互項。Green表示企業(yè)是否發(fā)行綠色債券，若樣本期間發(fā)行綠色債券，則企業(yè)所有年度的Green均取1，否則為0；Time表示債券發(fā)行年份，在企業(yè)發(fā)行綠色債券當年及其以后年度取值均為1，否則為0。

3.控制變量

參考已有文獻，本文選取以下控制變量：資產負債率（Lev）、資本密集度（Capital）、盈利能力（ROA）、企業(yè)規(guī)模（Size）、成長性（Growth）、股權性質（SOE）、營業(yè)收入增長率（Revenue）、董事會規(guī)模（Board）、流動比率（Current）與環(huán)境規(guī)制（ER）。參考劉暢等的做法將環(huán)境規(guī)制程度作為政策性因素納入控制變量。環(huán)境規(guī)制程度測度參考陳詩一：首先，手工搜集31個省區(qū)市因數據可得性，本研究樣本不包括港澳臺地區(qū)。2016—2022年政府工作報告；其次，對《政府工作報告》文本進行分詞處理；最后，統(tǒng)計與環(huán)境相關詞語出現的頻次，并計算其占《政府工作報告》全文詞頻總數的比例。與環(huán)境相關詞語具體包括：環(huán)境保護、環(huán)保、污染、能耗、減排、排污、生態(tài)、綠色、低碳、空氣、化學需氧量、二氧化硫、二氧化碳、PM10以及PM2.5等。變量定義如表2所示：

環(huán)境規(guī)制程度ER政府工作報告文本中與環(huán)境相關詞語出現的頻次/《政府工作報告》全文詞頻總數

（三）模型建立

本文參考Beck等的做法，采用多期雙重差分模型，設定如下：

HQDi，t=α0+α1Greeni×Timei，t+α2Xi，t+μi+λt+εi，t（23）

上式中，HQDi，t為i企業(yè)在t年度的綠色全要素生產率。Greeni×Timei，t為本文的核心解釋變量，α1表示企業(yè)發(fā)行綠色債券引起企業(yè)HQD變動的平均處理效應。Xi，t為控制變量，μi和λt分別表示個體和時間固定效應，εi，t為誤差項。本文對所有標準誤差在公司個體層面進行聚類調整以獲得更為穩(wěn)健的結果。

（四）描述性統(tǒng)計

表3為變量的描述性統(tǒng)計結果。可以看到，樣本公司的HQD均值為1.514，企業(yè)之間HQD水平存在一定差異，這說明不同企業(yè)的綠色全要素生產率水平不同，因此有必要針對企業(yè)特征進行異質性分析。企業(yè)有關財務指標分布較為合理，說明企業(yè)間的綠色全要素生產率差異可能來自企業(yè)社會責任績效和環(huán)境績效的差異，表明有必要進行進一步實證研究。Size的中位數和均值表明企業(yè)規(guī)模并沒有存在嚴重的偏態(tài)分布，SOE表明樣本企業(yè)中國有企業(yè)和非國有企業(yè)數量并不懸殊，結果并不會因為國有企業(yè)的特性帶來偏差。其他變量分布均合理，保證了后續(xù)實證檢驗的有效性。

四、結果與分析

（一）基準回歸結果

表4報告了綠色債券發(fā)行對企業(yè)高質量發(fā)展影響的回歸結果。列（1）僅控制公司個體固定效應，Greeni×Timei，t的系數為0.665，在1%的水平上顯著；列（2）引入了控制變量后，Greeni×Timei，t的系數仍顯著為正。列（3）加入年份固定效應后，Greeni×Timei，t的系數為0.476，在5%的水平上顯著，說明企業(yè)發(fā)行綠色債券有助于提高企業(yè)的綠色全要素生產率。綠色債券發(fā)行之后，綠色全要素生產率提升47.6%，表明綠色債券發(fā)行后，企業(yè)的環(huán)境、經濟和社會績效均得到提升，綠色債券發(fā)行可以助推企業(yè)轉型升級和效益提升，促進企業(yè)高質量發(fā)展。

（二）連續(xù)DID模型回歸研究結果

由于多期DID模型評估的是企業(yè)發(fā)行綠色債券的平均處理效應，只能采用虛擬變量表示政策是否實施，無法進一步對政策實施的具體規(guī)模進行量化，因此，本文參考熊飛雪等的做法，采用企業(yè)發(fā)行綠色債券的規(guī)模和發(fā)行債券時點變量的交互項（Scalei，t×Timei，t）作為解釋變量，綜合反映企業(yè)發(fā)行綠色債券規(guī)模對企業(yè)HQD的異質性影響。本文構建連續(xù)DID模型開展進一步研究，具體模型設定如下：

HQDi，t=β0+β1Scalei，t×Timei，t+β2Xi，t+μi+λt+εi，t（24）

檢驗結果見表5。列（1）（2）結果顯示，在僅控制公司個體固定效應時，無論是否加入控制變量，Scalei，t×Timei，t的系數均在5%的水平上顯著。列（3）加入年份和個體的雙重固定效應，Scalei，t×Timei，t的系數仍顯著，回歸系數結果說明綠色債券發(fā)行規(guī)模越大，對企業(yè)的綠色全要素生產率提升

越具有積極影響。近年來，我國綠色債券規(guī)模越來越大，一是巨大的市場潛力激勵著更多市場主體及要素流向綠色債券市場，二是企業(yè)發(fā)行綠色債券釋放的綠色信號在行業(yè)內進行傳播，其他企業(yè)進行學習和模仿并產生溢出效應，這促進企業(yè)不斷創(chuàng)新，綠色全要素生產率逐步提升，最終促進企業(yè)高質量發(fā)展。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

本文進一步檢驗綠色債券提升企業(yè)綠色全要素生產率的動態(tài)效應。圖1的結果表明在綠色債券發(fā)行之前，處理組企業(yè)和對照組企業(yè)的綠色全要素生產率水平無明顯差異，平行趨勢假設得到滿足。

2.安慰劑檢驗

（1）虛擬政策時點。本文將企業(yè)發(fā)行綠色債券的時間提前四年和三年，檢驗發(fā)行綠色債券對企業(yè)高質量發(fā)展的影響。結果如表6列（1）（2）所示，交互項Greeni×Timei，t的系數并不顯著，表明虛擬的綠色債券發(fā)行時間對HQD沒有影響。

（2）虛擬個體。本文通過隨機抽取實驗組樣本的方法進行安慰劑檢驗。從2116家企業(yè)中隨機抽取1500家作為虛構的實驗組樣本進行回歸，重復隨機抽樣過程500次。結果顯示隨機抽樣回歸的系數主要分布在0附近，且大部分系數小于基準回歸得出的系數值0.476，表明基準回歸結果并不是隨機因素造成的（圖2）。

3.更換被解釋變量

首先，本文改變被解釋變量HQD的度量方法：要素投入中，增加能源投入變量；以企業(yè)營業(yè)收入為期望產出變量；以工業(yè)三廢即工業(yè)二氧化硫、工業(yè)廢水、工業(yè)煙粉塵排放量作為企業(yè)非期望產出變量?；诖?，本文重新進行多期DID檢驗，結果如表6列（3）所示，Green×Time的系數為0.471，結論穩(wěn)健。

其次，本文參考劉和旺等的做法，將企業(yè)高質量發(fā)展水平的測度指標由綠色全要素生產率更換為全要素生產率（TFP）、經濟增加值（EVA）再次回歸，結果如表6列（4）（5）所示，結論穩(wěn)健。

4.放寬縮尾標準

本文進一步放寬縮尾標準，剔除異常值的影響，在5%和95%的水平進行Winsorize處理后重新回歸，結果如表6列（6）所示。Green×Time的系數為0.472，在5%的水平上顯著大于0，與基準回歸結果一致。

（四）異質性分析

1.企業(yè)綠色屬性異質性

重污染行業(yè)的認定主要依據中國證券監(jiān)督委員會2012年修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》，環(huán)境保護部2008年制定的《上市公司環(huán)保核查行業(yè)分類管理名錄》（環(huán)辦函〔2008〕373號）以及《上市公司環(huán)境信息披露指南》（環(huán)辦函〔2010〕78號），主要包括煤炭、采礦、紡織、制革、造紙、石化、制藥、化工、冶金、火電等16個重污染行業(yè)。行業(yè)代碼為B06、B07、B08、B09、C17、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C30、C31、C32、C33、D44的16類企業(yè)為重污染企業(yè)。?？紤]到重污染企業(yè)是各地區(qū)污染排放的絕對主體，重污染企業(yè)的綠色轉型對我國經濟高質量發(fā)展起到重要作用。本文根據企業(yè)綠色屬性，將企業(yè)分為重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)?；谄髽I(yè)綠色屬性的分組檢驗結果如表7列（1）（2）所示。其中，Greeni×Timei，t系數在重污染企業(yè)樣本中顯著為正，表明重污染企業(yè)發(fā)行綠色債券可以顯著促進企業(yè)高質量發(fā)展。

2.企業(yè)產權性質異質性。檢驗結果如表7列（3）（4）所示。從回歸系數來看，綠色債券發(fā)行對國有企業(yè)的綠色全要素生產率有明顯的提升作用。可能原因在于，相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)在經營管理能力、風險承受能力、危機應對能力、信息披露等方面相對較弱，這使得綠色債券工具的影響不顯著。

3.是否屬于綠色改革創(chuàng)新試驗區(qū)異質性

2017年6月，國務院決定在廣東、浙江、貴州、江西、新疆5省8地設立綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)，以探索在體制和機制上能起到示范和推廣作用的經驗。?？紤]到綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的綠色金融標準和發(fā)展水平、政策安排和監(jiān)管政策等不同于其他地區(qū)，本文根據企業(yè)是否處于綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)進行回歸分析，結果如表7列（5）（6）所示。結果顯示，非綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的影響更加顯著，可能原因在于，綠色創(chuàng)新改革試驗區(qū)的綠色金融政策更加豐富導致綠色債券工具的優(yōu)勢不夠明顯。

五、進一步分析

（一）影響路徑研究

由異質性分析發(fā)現，重污染企業(yè)在發(fā)行綠色債券后顯著增加了綠色全要素生產率，為探尋綠色債券提升重污染企業(yè)綠色全要素生產率可能的影響路徑，本文做進一步分析：

一是綠色債券發(fā)行促進企業(yè)的技術創(chuàng)新與進步（路徑1）。首先，企業(yè)技術創(chuàng)新所需的研發(fā)周期長、投資金額大，而債券融資的償債期限與資產期限更加匹配，能一定程度上緩解企業(yè)投融資期限錯配。其次，為爭取獲得更多綠色優(yōu)惠政策，企業(yè)會更有動力進行綠色轉型，減少非期望產出。二是綠色債券發(fā)行提升企業(yè)的資源配置效率（路徑2）。首先，綠色債券可以引導社會資本進入綠色領域，優(yōu)化企業(yè)之間的資源配置效率。其次，在競爭壓力下，企業(yè)不得不積極改變原有傳統(tǒng)的生產方式，不斷調整生產經營戰(zhàn)略，著重引進知識、技術、管理等質量型生產要素，實現規(guī)模動態(tài)調整，改善資源配置效率。三是綠色債券的發(fā)行能通過增加媒體曝光度、降低信息不對稱程度及傳遞積極信號來提高投資者關注，增加機構投資者的持股比例，從而有利于促進企業(yè)創(chuàng)新，推動技術與資本融合，促進企業(yè)高質量發(fā)展（路徑3）。

本文參考劉傳江等的做法，采用效率變化（EC）和技術變化（TC）衡量企業(yè)在效率改進和技術創(chuàng)新方面變化。若發(fā)行綠色債券對企業(yè)TC產生的正（負）效應大于對EC產生的負（正）效應，說明綠色債券會提升（降低）企業(yè)的綠色全要素生產率；若發(fā)行綠色債券對企業(yè)TC與EC都產生顯著的正（負）效應時，說明綠色債券會提升（降低）企業(yè)的綠色全要素生產率。因此，為進一步驗證以上分析，本文先討論綠色債券對技術變化和效率變化的影響，再討論其對重污染企業(yè)綠色全要素生產率的影響，如圖3所示。

表8為回歸結果，列（1）以EC為被解釋變量，交互項Greeni×Timei，t系數為0.597，且在10%的水平上顯著，此檢驗結果支持路徑2，說明綠色債券的發(fā)行會顯著提升重污染企業(yè)的資源配置效率，即企業(yè)的EC產生正效應。列（2）以TC為被解釋變量，交互項Greeni×Timei，t系數為0.100，且在10%水平上顯著，此檢驗結果支持路徑1，說明綠色債券的發(fā)行顯著促進重污染企業(yè)的技術進步，即對企業(yè)的TC產生正效應。列（3）以HQD為被解釋變量，交互項Greeni×Timei，t系數為0.664且在5%水平上顯著。此結果表明在綠色債券發(fā)行以后，重污染企業(yè)GTFP提升明顯，這說明發(fā)行綠色債券的企業(yè)通過技術創(chuàng)新和生產要素等資源的合理配置，在非期望產出端減少了重污染企業(yè)的污染物排放，在期望產出端提升企業(yè)經濟績效的同時，也提升了重污染企業(yè)的環(huán)境績效和社會責任績效，有助于相關企業(yè)的綠色與高質量發(fā)展。列（4）以機構投資者持股比例（CGBL）為被解釋變量。列（4）和列（5）的系數均不顯著，說明綠色債券發(fā)行未能增加企業(yè)的機構投資者持股比例，該結果表明我國投資者對綠色債券發(fā)行的關注度不夠，投資者關注在綠色債券發(fā)行與企業(yè)高質量發(fā)展之間的中介作用不顯著。

（二）調節(jié)效應研究

本部分將進一步從公眾環(huán)境關注度和企業(yè)CEO綠色經歷兩個角度展開調節(jié)效應的研究，主要模型如下：

HQDi，t=α0+α1Greeni×Timei，t+α2searchi+α3searchi×Greeni×Timei，t+∑γControli，t-1+πi，t（25）

HQDi，t=α0+α1Greeni×Timei，t+α2CEOi，t+α3CEOi，t×Greeni×Timei，t+∑γControli，t-1+πi，t（26）

式（25）中的searchi為反映企業(yè)公眾環(huán)境關注度的調節(jié)變量，本文參考伊志宏等做法，在百度搜索指數中以“污染”為關鍵詞搜索，得到分年、分地區(qū)的公眾環(huán)境關注度；式（26）中的CEOi，t為反映企業(yè)CEO綠色經歷的調節(jié)變量，參考盧建詞等的做法，從高管個人簡歷數據中手工查找CEO以前是否接受過“綠色”相關教育，若企業(yè)CEO具有綠色經歷CEO取值1，否則取值0。

表9報告了公眾環(huán)境關注度和CEO綠色經歷調節(jié)效應的回歸結果。列（1）為基準回歸結果，即綠色債券可以在1%的統(tǒng)計水平下顯著促進企業(yè)高質量發(fā)展。列（2）為公眾環(huán)境關注度的調節(jié)效應回歸結果，GT_S的系數在10%的統(tǒng)計水平下顯著為負，表明公眾環(huán)境關注度在綠色債券促進企業(yè)高質量發(fā)展過程中具有負向調節(jié)作用?？赡艿脑蛟谟谏鐣妼Νh(huán)境的關注度越高，投資者越關注企業(yè)在環(huán)境層面的社會責任。一方面企業(yè)承受過多的關注，可能會在大眾視野下被迫承擔責任，從而增加企業(yè)運營成本，在一定時期內拉低企業(yè)綠色全要素生產率；另一方面，企業(yè)為了吸引更多的綠色投資者，而進行“漂綠”的逆向選擇。列（3）為CEO綠色經歷的調節(jié)效應的回歸結果，GT_C的系數在1%的統(tǒng)計水平下顯著為正。這表明CEO綠色經歷在綠色債券政策促進企業(yè)高質量發(fā)展過程中起到正向調節(jié)作用?？赡艿脑蛟谟冢哂芯G色經歷的企業(yè)CEO更具有社會責任意識，更注重企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，因而會更積極利用綠色債券募集的資金合理配置資源，促進企業(yè)綠色創(chuàng)新和轉型。

由于企業(yè)產權性質對企業(yè)可獲得的外部資源、受到的政策影響不同，企業(yè)綠色屬性影響企業(yè)所受到的環(huán)境監(jiān)管和合法性壓力，企業(yè)是否屬于綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)可能對企業(yè)發(fā)展環(huán)境產生不同影響，進而影響公眾環(huán)境關注度和CEO綠色經歷產生的調節(jié)效果。因此，本文進一步針對以上三個因素進行分組討論。

表10中Panel A展示了公眾環(huán)境關注度的分組回歸結果。Panel A列（1）和列（2）表明，相較于非重污染企業(yè)，公眾環(huán)境關注度對綠色債券推動重污染企業(yè)高質量發(fā)展具有顯著的促進作用?？赡艿脑蛟谟?，重污染企業(yè)會受到更多媒體負面報道和較差社會評價，為了緩解公眾關注帶來的外部性壓力和競爭壓力，重污染企業(yè)更傾向于進行降污減排等環(huán)保治理或進行轉型升級以穩(wěn)住市場占有率。列（3）和列（4）表明，公眾環(huán)境關注度對國企和非國企均有顯著的正向調節(jié)作用。國企發(fā)展具有國家導向，且主要分布在石油化工等領域，其應承擔更多的環(huán)保責任，也面臨更大的外部監(jiān)管壓力，非國企也面對強烈的市場競爭和利益驅動，因此，這兩類企業(yè)在面臨公眾環(huán)境關注時均會及時調整生產經營策略，從而促進自身的高質量發(fā)展。列（5）和列（6）表明，公眾環(huán)境關注度對企業(yè)是否處于綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)均有顯著的正向調節(jié)作用，且對不處于試驗區(qū)的企業(yè)作用更強?？赡艿脑蛟谟?，綠色創(chuàng)新改革試驗區(qū)給企業(yè)帶來的金融發(fā)展優(yōu)勢弱化了公眾環(huán)境關注度帶來的影響。

表10中Panel B展示了CEO綠色經歷的分組回歸結果。Panel B列（1）和列（2）表明，相較于非重污染企業(yè)，CEO綠色經歷對綠色債券推動重污染企業(yè)高質量發(fā)展具有顯著的促進作用?？赡艿脑蛟谟?，重污染企業(yè)的環(huán)境問題與是否履行社會責任受到更多關注，因此具有綠色經歷的CEO更傾向于實施綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略。列（3）和列（4）表明，CEO綠色經歷的調節(jié)作用不因企業(yè)產權性質而有顯著區(qū)別，可能的原因在于：國企開展綠色創(chuàng)新活動具有天然的發(fā)展優(yōu)勢和資源，因此弱化了CEO綠色經歷的發(fā)揮空間；而非國企可能更注重短期利潤目標，導致CEO綠色經歷的調節(jié)作用不顯著。列（5）和列（6）表明相較于處于綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)的企業(yè)，CEO綠色經歷對其他企業(yè)發(fā)行綠色債券推動高質量發(fā)展具有更顯著的正向調節(jié)作用?？赡艿脑蛟谟诰G色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)所能提供的金融資源、營商環(huán)境與信息共享平臺等有利于促進企業(yè)主動或被動進行綠色創(chuàng)新和轉型，而其他企業(yè)則不具備這些資源，因此CEO綠色經歷對非綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)企業(yè)產生的作用更為顯著。

六、結論及建議

綠色金融在促進經濟社會綠色轉型過程中發(fā)揮著重要作用，本文聚焦其中的綠色債券工具，以2015—2022年A股上市公司為研究對象，在理論分析基礎上實證檢驗了綠色債券發(fā)行對企業(yè)高質量發(fā)展的影響。實證結果驗證了企業(yè)綠色債券的發(fā)行對其高質量發(fā)展的促進作用，進一步分析驗證了企業(yè)技術創(chuàng)新和提升資源配置效率的中介效應以及公眾環(huán)境關注度和企業(yè)CEO綠色經歷的調節(jié)作用。

基于以上結論，本文提出以下建議：（1）完善綠色債券市場相關制度體系建設。研究表明綠色債券發(fā)行顯著促進企業(yè)高質量發(fā)展，且存在顯著異質性，建議綜合考慮企業(yè)綠色屬性、產權性質、所在區(qū)域等具體情況，制定覆蓋面更加廣泛、更具針對性的綠色債券激勵政策，并進一步優(yōu)化綠色債券發(fā)行和評估方式，鼓勵發(fā)展本土綠色認證機構，降低企業(yè)發(fā)行綠色債券成本。（2）積極引導強化企業(yè)與人才教育的綠色發(fā)展理念和社會責任承擔意識。研究表明CEO的綠色經歷顯著提升綠色債券對企業(yè)高質量發(fā)展的推動作用。因此，政府可持續(xù)加大正面宣傳，積極引導CEO市場的綠色專業(yè)培訓、學科建設并制定CEO在綠色相關工作領域就業(yè)的激勵政策。同時，企業(yè)應注重培養(yǎng)CEO的綠色創(chuàng)新意識與能力，轉變發(fā)展方式，調整產業(yè)結構，踐行新發(fā)展理念。（3）完善公眾參與機制，暢通多元參與途徑。研究表明公眾環(huán)境關注度可以顯著提升綠色債券對企業(yè)高質量發(fā)展的推動作用。因此，政府應根據企業(yè)類型等要素，完善差異化公眾參與機制，拓寬公眾參與環(huán)保治理路徑，構建高效的政府、企業(yè)、公民良性互動體系，發(fā)揮公眾非強制性約束力作用，從而帶動公眾環(huán)保意識提升與企業(yè)綠色高質量發(fā)展。

［參考文獻］

張穎，劉霄雅，施志奇，等.銀行經營與社會責任：綠色信貸對商業(yè)銀行資產質量的影響研究.東南大學學報（哲學社會科學版），2023，25（3）：51-64.

陳淡濘.中國上市公司綠色債券發(fā)行的股價效應.山西財經大學學報，2018（S2）：35-38.

馬亞明，胡春陽，劉鑫龍.發(fā)行綠色債券與提升企業(yè)價值——基于DID模型的中介效應檢驗.金融論壇，2020，25（9）：29-39.

田益祥，田偉，周香蕓，等.綠色債券發(fā)行的空間環(huán)保效應——來自中國綠色債券市場數據的實證.電子科技大學學報（社科版），2021，23（6）：36-41.

國務院發(fā)展研究中心“綠化中國金融體系”課題組，張承惠，謝孟哲，等.發(fā)展中國綠色金融的邏輯與框架.金融論壇，2016，21（2）：17-28.

任勝鋼，鄭晶晶，劉東華，等.排污權交易機制是否提高了企業(yè)全要素生產率——來自中國上市公司的證據.中國工業(yè)經濟，2019（5）：5-23.

TANG H， LIU J， WU J. The Impact of Command-and-Control Environmental Regulation on Enterprise Total Factor Productivity： A Quasi-Natural Experiment Based on China’s “Two Control Zone” Policy. Journal of Cleaner Production，2020，254：120011.

GATTI R， LOVE I. Does Access to Credit Improve Productivity？ Evidence fromBulgaria. Economics of Transition，2008，16（3）：445-465.

俞立平，張礦偉，吳昱.數字化轉型、技術創(chuàng)新與高技術產業(yè)績效.南京航空航天大學學報（社會科學版），2024（2）：18-29.

JIANG Y， GUO C， WU Y. Can Environmental Information Disclosure Promote the High-Quality Development of Enterprises？ The Mediating Effect of Intellectual Capital. Environmental Science andPollution Research，2021，28（24）：30743-30757.

石大千，胡可，陳佳.城市文明是否推動了企業(yè)高質量發(fā)展？——基于環(huán)境規(guī)制與交易成本視角.產業(yè)經濟研究，2019（6）：27-38.

黃速建，肖紅軍，王欣.論國有企業(yè)高質量發(fā)展.中國工業(yè)經濟，2018（10）：19-41.

李俊久，姜美旭.全球價值鏈嵌入、技術創(chuàng)新來源與企業(yè)全要素生產率.武漢大學學報（哲學社會科學版），2023，76（5）：136-149.

李華，董艷玲.中國經濟高質量發(fā)展水平及差異探源——基于包容性綠色全要素生產率視角的考察.財經研究，2021，47（8）：4-18.

湛泳，李珊.智慧城市建設、創(chuàng)業(yè)活力與經濟高質量發(fā)展——基于綠色全要素生產率視角的分析.財經研究，2022，48（1）：4-18.

張科，熊子怡，黃細嘉.綠色債券、碳減排效應與經濟高質量發(fā)展.財經研究，2023，49（6）：64-78.

汪芳，石鑫.中國制造業(yè)高質量發(fā)展水平的測度及影響因素研究.中國軟科學，2022（2）：22-31.

ROMER P M. Endogenous Technological Change . Journal of Political Economy，1990，98（5）： 71-102.

史代敏，施曉燕.綠色金融與經濟高質量發(fā)展：機理、特征與實證研究.統(tǒng)計研究，2022，39（1）：31-48.

陳詩一.能源消耗、二氧化碳排放與中國工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展.經濟研究，2009，44（4）：41-55.

王騰，梁晶.基于非期望產出超效率SBM模型的港口能源效率評價.武漢理工大學學報（交通科學與工程版），2018，42（4）：637-641.

陳超凡.中國工業(yè)綠色全要素生產率及其影響因素——基于ML生產率指數及動態(tài)面板模型的實證研究.統(tǒng)計研究，2016，33（3）：53-62.

王文平，錢麗.雙輪創(chuàng)新驅動中國工業(yè)綠色發(fā)展的測度及門檻效應研究.東南大學學報（哲學社會科學版），2021，23（5）：11-25.

王珮，黃珊，楊智婕，等.環(huán)境保護稅對企業(yè)綠色全要素生產率的影響研究.稅務研究，2022（11）：66-73.

江永宏，孫鳳娥.中國Ramp;D資本存量測算：1952—2014年.數量經濟技術經濟研究，2016，33（7）：112-129.

張大鵬，涂精華，黃鑫，等.中國旅游上市公司經營效率測度研究——兼論公司治理結構的影響效應.旅游科學，2019，33（5）：62-79.

FARE R， GROSSKOPF S， NORRIS M， et al. Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change In Industrialized Countries. American Economic Review，1994，84（1）：66-83.

余奕杉，衛(wèi)平.中國城市綠色全要素生產率測度研究.生態(tài)經濟，2021，37（3）：43-52.

劉暢，潘慧峰，李珮，等.數字化轉型對制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響和機制研究.中國軟科學，2023，（4）：121-129.

陳詩一，陳登科.霧霾污染、政府治理與經濟高質量發(fā)展.經濟研究，2018，53（2）：20-34.

BECK T， R LEVINE， A LEVKOV. Big Bad Banks？ The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States. Journal of Finance， 2010， 65（5）：1637-1667.

熊飛雪，趙星磊，郭子毅，等.土地整治對農業(yè)碳排放的影響研究——基于高標準農田建設政策的準自然實驗.中國生態(tài)農業(yè)學報（中英文）：2023，31（12）：1-12.

吳育輝，田亞男，陳韞妍，等.綠色債券發(fā)行的溢出效應、作用機理及績效研究.管理世界，2022，38（6）：176-193.

劉和旺，劉池，鄭世林.《環(huán)境空氣質量標準（2012）》的實施能否助推中國企業(yè)高質量發(fā)展.中國軟科學，2020，（10）：45-55.

HERRERA A M， R MINETTI. Informed Finance Technological Change： Evidence from Credit Relationships. Journal of Finance and Economics， 2007， 83（1）：223-269.

張小可，葛晶.綠色金融政策的雙重資源配置優(yōu)化效應研究.產業(yè)經濟研究，2021（6）：15-28.

王瑤，郭澤光.機構投資者持股與企業(yè)全要素生產率：有效監(jiān)督還是無效監(jiān)督.山西財經大學學報，2021，43（2）：113-126.

劉傳江，張劭輝，李雪.綠色信貸政策提升了中國重污染行業(yè)的綠色全要素生產率嗎？.國際金融研究，2022（4）：3-11.

伊志宏，陳欣，田柳.公眾環(huán)境關注對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響.經濟理論與經濟管理，2022，42（7）：32-48.

盧建詞，姜廣省.CEO綠色經歷能否促進企業(yè)綠色創(chuàng)新？.經濟管理，2022，44（2）：106-121.

（責任編輯" 余" 敏）