政府環境規制、企業環境治理與銀行利率定價
——基于演化博弈的理論分析與實證檢驗

葉 莉 房 穎，2

1（河北工業大學經濟管理學院，天津 300401）2（山東工商學院管理科學與工程學院，煙臺 264000）

引 言

環境污染問題儼然已經成為制約中國經濟高質量發展的關鍵。2020年 《政府工作報告》中提出當前我國生態環境總體情況有所改善，科學、精準治污，深化重點地區大氣污染治理攻堅是下一階段的主要工作方向。在國家頂層設計之下，地方政府也紛紛響應低碳發展的要求，采取法律、行政、經濟手段倒逼重污染企業改變以犧牲生態環境為代價的生產方式。但僅靠政府的監管制約無法維持綠色發展的可持續性，如何借助金融機構的力量來實現企業環境責任與經濟利益的雙贏是當前生態文明建設與高質量發展的重要課題。

近年來， 《綠色信貸指引》等政策文件相繼出臺，在政策導向下，商業銀行愿意犧牲部分收益支持企業綠色發展。與此同時，許多商業銀行在實踐中也發現環境治理會對企業長期收益和償債能力產生影響（邱牧遠和殷紅，2019）[1]。隨著銀行對企業環境治理的關注度不斷提升，重污染企業如果不加強環境治理，其信貸活動將受到抑制（陳琪，2019）[2]。然而企業環境治理必然需要資金和技術投入，這會對其他投資產生擠出效應，使企業面臨成本和收益的不協調（陶克濤等，2020）[3]。如果在環境規制的制約下，環境治理和低利率能夠成為企業與銀行的占優策略，那么社會福利是最大的。研究環境規制框架下重污染企業的環境治理行為和貸款利率特征，是探討宏觀環境政策作用于微觀治理主體的重要途徑。因此，環境規制是否能通過加強企業環境治理而降低銀行利率定價是本文關注的核心問題。

1 相關文獻回顧

自然環境是具有外部性的公共產品，因此，環境治理需要在政府、銀行與企業等多元治理主體的協作下進行（陶克濤等，2020）[3]。關于環境治理主體間策略互動的研究，大多數學者采用了博弈的方法來探討。胡震云等（2013）[4]研究了銀行與企業之間的博弈，提出銀行發展綠色信貸的意愿與政府激勵成正相關，而企業環境治理績效會影響銀行定價策略。Wang和Zhi（2016）[5]提出環境治理依賴于利益相關者的協作，有效的政府規制能夠減少參與主體間的信息不對稱。Yong等（2010）[6]認為政府在企業綠色轉型中發揮了重要作用，除了協調參與方關系外，還通過財政資金配置向轉型企業提供了重要支持。文學舟等（2019）[7]研究了銀行、企業以及擔保機構三方的策略演化趨勢，提出合理的風險分擔機制可以降低綠色信貸風險。趙黎明和陳妍慶（2018）[8]將政府、企業和公眾作為環境治理的有限理性參與方，推演得出環境規制和公眾參與能夠顯著促進企業承擔環境治理義務。

環境保護的實現需要政府通過環境規制來引導污染主體進行環境治理（Zeng等，2017）[9]。Cohen等（2016）[10]認為僅依靠市場機制無法解決環境保護中利益和成本分配問題。但一些研究也表明僅依賴于政府規制，難以達到環境治理的預期效果（趙黎明和陳妍慶，2018）[8]。姜英兵和崔廣慧（2019）[11]基于新 《環保法》 這一準自然實驗，探究了環境規制對企業環境治理的影響，結果表明新 《環保法》造成的治理壓力過大，而資源支持不足，因此對企業環境治理沒有明顯的正向影響?？梢娫诃h境治理中，需要政府與市場機構共同參與，刺激企業環境治理。

既有研究表明銀行參與可以彌補政府規制的不足，通過經濟手段引導企業進行環境治理（沈洪濤和馬正彪，2014）[12]。銀行為進行環境治理的企業提供較低利率的貸款，其本質是基于信貸配給的資金供給傾斜，有助于引導重污染企業改善環境表現（陳琪， 2019）[2]。 邱牧遠和殷紅（2019）[1]發現企業較好的環境表現會影響金融機構對信貸風險的判斷，從而降低融資成本。Sharfman和Fer?nando（2008）[13]以標準普爾 500 指數所覆蓋的267家公司為樣本，研究發現企業環境管理水平越高，貸款利率越低。 Liu等（2019）[14]提出環境規制促使商業銀行提高對環境污染企業的利率定價，有效激勵了重污染企業改善環境表現。周永圣等（2015）[15]提出政府環境規制與銀行綠色信貸配合，才能促進綠色供應鏈發展。商業化融資機制與公共財政機制相互配合，才能有效激勵企業進行環境治理（張雪蘭和何德旭，2010）[16]。

綜上，已有關于環境治理主體間策略互動的研究多集中于兩方博弈視角，少數文獻也曾探究三方治理主體的博弈過程，但鮮有研究將政府、企業與銀行置于一個博弈分析框架中。實證研究的內容多集中在環境規制對企業環境治理的影響，以及環境治理對銀行利率定價的影響上，雖然少數文獻也分析了環境規制通過企業環境治理對信貸融資成本產生的間接影響，但這方面的微觀證據比較有限。本文的學術貢獻主要體現在： （1）采用演化博弈方法探討政府環境規制行為、企業環境治理行為與銀行利率定價之間的關系； （2）基于重污染行業上市公司實證數據，檢驗了環境規制、環境治理與銀行利率定價之間的作用大小及方向；（3）進一步分析高質量和低質量環境信息披露企業在上述作用中存在的差異，為企業改善環境表現與提高信息披露質量提供依據。

2 博弈模型構建與分析

2.1 模型假設及支付矩陣構建

2.1.1 模型假設

（1）假設銀行、企業和政府作為環境治理的參與主體，均是有限理性，追求利益最大化。

（2）假設三方的策略選擇分別為銀行（低利率，高利率），企業（治理，不治理），政府（嚴格環境規制，寬松環境規制）。x代表銀行選擇低利率策略的意愿，1-x代表高利率的意愿；y代表企業選擇環境治理的意愿，1-y代表不治理的意愿；z代表政府選擇嚴格環境規制的意愿，1-z代表寬松環境規制的意愿。

2.1.2 模型變量及定義

（1）銀行的損益變量

高利率策略下銀行的信貸收益記為R，令b表示低利率與高利率的比值（0＜b＜1），則bR表示低利率策略下銀行的信貸收益。M表示銀行實施綠色信貸的附加收益／損失，即企業履行環境治理時，銀行由于信貸風險降低而獲得的附加收益。反之企業不治理時，銀行也因風險提高及名譽受損而受到附加損失。S1表示政府執行嚴格環境規制時，銀行對環境治理企業的調查成本；S2表示政府執行嚴格環境規制時，銀行對不履行環境治理企業的調查成本，S1＜S2。

（2）企業的損益變量

企業進行環境治理時投入的成本記為F；企業生產的初始收益記為U；ΔU表示進行環境治理獲得的附加收益。

（3）政府的損益變量

W代表企業不履行環境治理時政府嚴格環境規制所獲得的環境收益；ΔW代表企業履行環境治理時政府嚴格環境規制的額外環境收益。政府對履行環境治理企業嚴格監管的成本記為C1，對不治理企業嚴格監管的成本記為C2。不履行環境治理企業的監管成本更高，因此C2＞C1。

（4）同時影響政府和銀行的損益變量

假設γ表示銀行實行低利率時，企業的環境信息披露程度，取值范圍在0～1之間。S1／γ和S2／γ分別表示低利率下銀行對環境治理和不治理企業的調查成本；C1／γ和C2／γ分別表示政府對環境治理企業和不治理企業的調查成本。

（5）同時影響政府和企業的損益變量

α表示企業不履行環境治理時的污染程度，取值范圍在0～1之間，則αU表示不履行環境治理時企業需要繳納的排污費；L表示政府嚴格環境規制時向環境治理企業給予的補貼。

（6）同時影響銀、政、企三方的損益變量

θ表示政府寬松監管的程度，取值范圍在0～1之間。政府選擇寬松環境規制時，對企業的補貼和懲罰分別為θL和θαU，對環境治理企業和不治理企業的調查成本分別為θC1／γ和θC2／γ。 政府選擇寬松環境規制時，銀行對環境治理企業和不治理企業的調查成本分別為θS1／γ和θS2／γ。

2.1.3 博弈支付矩陣

根據上述模型假設和損益變量設定，得出三方博弈支付矩陣，如表1所示。

表1 三方博弈的支付矩陣

2.2 三方博弈的復制動態方程

根據支付矩陣，銀行選擇 “低利率”的期望收益為UB1，選擇 “高利率”的期望收益為UB2，平均期望收益為。其中：

企業選擇 “環境治理”的期望收益記為UE1，選擇 “不治理”的期望收益記為UE2，平均期望收益記為。其中：

政府選擇“嚴格環境規制”的期望收益是UG1，選擇 “寬松環境規制”的期望收益是UG2，平均期望收益是。其中：

根據上述分析，銀行的復制動態方程為：

企業的復制動態方程為：

政府的復制動態方程為：

將式（1）～（3）聯立，得到復制動力學系統為：

2.3 博弈的穩定策略分析

2.3.1 銀行的漸進穩定性分析

令式（4） 中的F（x）＝ 0， 可得x?＝0，x?＝1，。 根據復制動態微分方程的穩定性定理及演化穩定性策略性質可知， 當F（x）＝ 0， 且時，x?為演化穩定策略。討論如下：

（1） 當y＝y?時，F（x）＝ 0恒成立。 則對于0≤x≤1，銀行的策略均為穩定態，并且銀行策略不隨時間變化，此時銀行策略的初始狀態位于空間SB1內。

（2） 當y＞y?時，則x?＝1是穩定點，此時銀行初始狀態位于空間SB2內，銀行傾向于選擇低利率策略。（3） 當y＜y?時，則x?＝0是穩定點，此時銀行初始狀態位于空間SB3內，低利率策略下銀行獲得的衍生收益無法彌補多付出的成本，銀行會選擇高利率。銀行的動態趨勢如圖1所示。

由上述討論可知，企業選擇 “環境治理”的可能性越大，銀行越傾向于選擇 “低利率”。原因在于博弈方之間存在信息不對稱，銀行在博弈過程中會不斷觀察企業采取環境治理的可能性。與沈洪濤和馬正彪（2014）[12]的研究結論一致，環境治理會降低企業信貸利率。由此，提出待驗證的假設：

圖1 銀行的動態趨勢

H1：企業環境治理對銀行利率定價有負向影響。

進一步地，其他參數不變，當y≠y?時，企業環境信息披露程度γ越高，銀行也會越傾向于低利率策略。并且政府選擇嚴格環境規制的可能性越大，y?越小，隨著y?變小，SB1整個截面下移，SB2的空間變大。說明政府越傾向于履行嚴格的環境規制，銀行越傾向于低利率策略。原因在于政府通過環境規制在轉型期營造了較好的市場環境，使擁有政府環保背書的企業增多，降低了貸款風險（許松濤和肖序，2011）[17]，促使銀行傾向于執行低利率策略。由此，提出假設：

H2：政府環境規制對銀行利率定價有負向影響。

2.3.2 企業的漸進穩定性分析

令式（4） 中的F（y）＝ 0， 可得y?＝0，y?＝1，。 當F（y）＝ 0， 且時，y?為演化穩定策略。討論如下：

（1） 當x＝x?時，F（y）＝ 0恒成立。 則對于0≤y≤1，企業的策略均為穩定態，且企業策略不隨時間變化。

（2） 當x＞x?時，則y?＝1是穩定點，此時企業選擇環境治理獲得的補貼、衍生收益以及規避的懲罰損失之和大于其多投入的生產成本，企業傾向于選擇環境治理。

（3） 當x＜x?時，則y?＝0是穩定點，說明此時政府的懲罰和補貼力度不夠，企業選擇不治理策略的獲益較大。企業的動態趨勢如圖2所示。

圖2 企業的動態趨勢

隨著政府采取嚴格環境規制的可能性增大，x?減小，SE1整個截面下移，SE2空間變大，說明政府越傾向于執行嚴格環境規制，企業越傾向于選擇環境治理，與王云等（2017）[18]、Zhai和An（2020）[19]的研究結論一致。據此，提出假設：

H3：政府的環境規制對企業環境治理有正向影響。

根據假設H1～H3，推測政府環境規制與銀行利率定價之間可能存在一定的中介機制。陽秋林等（2020）[20]發現環境規制能夠促進企業環境表現優化，從而降低企業的融資成本。王云等（2017）[18]提出企業行為在環境規制和資本成本之間發揮了中介作用。嚴格的環境規制迫使重污染企業主動提高舊動能生產效率，通過環境治理影響外部投資者策略，降低貸款利率。據此，提出假設：

H4：政府環境規制通過企業環境治理影響銀行利率定價。

3 實證研究設計

3.1 變量選取

（1）被解釋變量：銀行利率定價（RATE）。考慮到企業信貸融資成本能夠反映企業在一定時期內從銀行或其他金融機構取得長、短期借款的利率，更能準確代表各銀行當年對企業的利率定價（Pittman 和 Fortin， 2004）[21]。 選取財務報表附注中財務費用 “利息支出”明細科目，通過計算利息支出除以長短期借款總額平均值來衡量銀行的利率定價。

（2）解釋變量：企業環境治理（EIS）和政府環境規制（GOV）。 借鑒陽秋林等（2020）[20]和遲錚（2019）[22]的做法，本文將企業環保投資作為環境治理行為的衡量指標，用管理費用中的綠色支出與在建工程中的綠色項目金額之和取對數。從《中國環境年鑒》 中選取環境行政規制（EAR）[23]，各地區當年頒布的地方性法規件數；環境經濟規制（EER）[24]，各地區排污費用／地區工業總產值；環境監測投入（EMI），各地區環境監測業務經費／地區工業總產值，歸一化后加總構造環境規制指標。

（3）參照已有研究[25]，主要選取了以下控制變量：反映企業償債能力的流動比率（CR）、資產負債率（ALR）和產權比率（ER），反映企業風險水平的經營杠桿（Leverage）。除此之外，還控制了企業性質（Nature）、會計年度（Year）和行業（Industry）變量。

為避免可能存在的內生性問題，本文將解釋變量與控制變量都做滯后1期處理，數據期間為2012～2017年，而銀行利率定價的數據期間為2013～2018年。

3.2 模型設定

為驗證上述理論假設，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）[26]檢驗中介效應的方法，構建遞歸方程檢驗變量之間的關系，設定模型如下：

3.3 數據來源

本文以2012～2018年化學原料、金屬、紡織、造紙、石油等10個重污染行業上市公司為研究樣本，其中環境信息披露由人工分類打分得出，環境規制數據來源于 《中國環境年鑒》，其余數據均來自于國泰安數據庫。為了保證數據有效，本文進行了如下處理： （1）剔除ST上市公司以及數據不全、財務指標異常的公司；（2）剔除社會責任報告和會計年報披露缺失的上市公司； （3）對數據進行1%的縮尾處理，最終得到89個重污染上市公司的534個樣本觀測值。

4 計量結果分析

4.1 變量描述性統計結果

表2列示了各變量的描述性統計結果。

表2 變量的描述性統計

續 表

4.2 基本回歸結果

表3是對模型（5）～（8）的檢驗結果，在控制相關變量后，模型（5）中EISt-1的回歸系數為-0.003且在5%的水平顯著，說明企業環境治理能夠顯著降低銀行利率定價，假設H1得到驗證；模型（6）中GOVt-1的回歸系數為-0.02且在1%的水平上顯著，說明環境規制能夠顯著降低銀行的利率定價，假設H2得到驗證；模型（7）中GOVt-1的回歸系數顯著為正，說明環境規制能夠促進企業進行環境治理，假設H3得到驗證；進一步地，模型（8）中EISt-1和GOVt-1的回歸系數都顯著為負，GOVt-1的回歸系數的絕對值相較于模型（6）的回歸系數降低了0.005，本文認為企業環境治理在環境規制對銀行利率定價的負向影響中發揮了部分中介作用，假設H4得到驗證。地方政府通過加強環境規制，約束了重污染企業的生產行為，隨著企業環境表現改善，銀行在盡職調查后會傾向于給予較低的利率定價。

表3 基本回歸結果

4.3 高質量與低質量環境信息披露企業環境治理影響的差異

根據銀、企、政的三方博弈過程可知，企業環境信息披露質量對銀行利率定價有一定影響。高質量與低質量環境信息披露企業是否都能適應環境規制要求，獲得社會責任與信貸支持的雙贏，值得進一步討論。

本文參考吳紅軍（2014）[27]的研究對環境信息披露質量進行測度，相關信息從企業 《社會責任報告》中獲得，將其分為環境業績披露、環境管理披露、環境投資披露和重大環境事故披露4個方面。用中位數分類方法將樣本企業分為高質量和低質量環境信息披露組。

對高質量和低質量環境信息披露的樣本企業進行分類回歸分析，結果如表4所示。高質量環境信息披露的上市公司，企業環境治理與政府環境規制的回歸系數均顯著為負，假設H1和假設H2得證。環境規制對企業環境治理有顯著的正向影響，假設H3得證。與基本回歸結果不同的是，在模型（8）中，環境規制的回歸系數不顯著，說明企業環境治理在環境規制與利率定價之間發揮了完全中介作用，H4得證，即環境規制對銀行利率定價的負向影響完全是通過企業改善環境治理而實現的。說明環境信息披露質量較高的企業更重視環境績效所帶來的潛在機會，在環境規制的激勵下有效的改善了環境治理，以爭取更低的貸款利率。

表4 不同環境信息披露企業的回歸結果

表4表明，低質量環境信息披露的企業，環境治理對銀行利率定價雖然有一定的負向影響，但影響不顯著，假設H1未得證。環境規制對銀行利率定價和企業環境治理均具有顯著影響，假設H2和假設H3得證。模型（8）表明環境規制對銀行利率定價的負向作用顯著，但仍無法推斷環境治理是否在其中發揮了中介作用。進一步用Bootstrap方法進行檢驗，在1000次迭代后，Z值在10%水平上不顯著。說明低質量環境信息披露的企業，環境治理的中介作用不顯著，假設H4沒有得到驗證。形成上述現象的主要原因在于這些企業在環境規制的壓力下改善了環境表現，但是為了防止 “鞭打快?！倍坏貌怀袚嗟纳鐣熑危x擇了 “低調”披露環境信息，由此導致信息不對稱仍然存在，影響了利率定價的有效性。

4.4 穩健性檢驗

為保證實證結果的穩健性，進行如下檢驗：

（1） 在模型（5）～（8） 的總樣本回歸中，進一步控制環境信息披露（EID）對銀行利率行為的影響。控制環境信息披露后的回歸結果顯著性沒有發生變化，假設H1～H4仍能得到驗證。

（2） 借鑒陳琪（2019）[2]的做法， 將銀行利率定價（RATE＿a） 用利息支出／（短期借款＋長期借款＋1年內到期的非流動負債）來衡量，替換被解釋變量后，回歸結果顯著性也沒有發生變化，假設H1～H4仍能得到驗證。

5 研究結論與啟示

5.1 研究結論

本文探討了環境規制對銀行利率定價的影響，并檢驗了企業環境治理行為的中介作用，得出如下結論：（1）環境治理有助于改變銀行對重污染企業的環境風險評估，降低銀行利率定價； （2）政府環境規制對企業環境治理有正向影響，對銀行利率定價有負向影響。在我國現行經濟體制下，約束型的規制手段仍然適用，其中又以環境行政監管和環境監測投入的規制效果最為顯著； （3）環境規制通過提高企業環境治理投入，降低了銀行對企業的利率定價。環境規制約束了企業環境治理行為，也創造了良好的市場環境，由此激發銀行給予環境治理良好的企業利率優惠；（4）相較于低質量環境信息披露企業，高質量披露企業的環境治理在環境規制與銀行利率定價之間發揮的中介作用更強。環境信息披露能夠向銀行傳遞信號，進而降低重污染生產給企業帶來的 “陣痛”。

5.2 啟 示

研究得到啟示如下：

（1）豐富環境規制手段，增強各種手段的協調性。政府不僅要制定完善的法律法規使企業環境治理有法可依，還需要提高環境監測能力，為參與環境治理的主體提供公平的市場環境，從“硬約束”上向污染企業施加轉型壓力。同時，運用經濟手段，從 “軟激勵”上幫助企業實現綠色轉型。

（2）鼓勵重污染企業加強環境治理，披露環境信息。需要明確的是，地方政府加強環境規制帶來的利率優惠，并非完全來自于企業環境表現的改善，從長期來看，環境規制創造的良好融資環境是有限的，如果仍進行污染生產，融資壓力是不可避免的。重污染企業應抓住當前政策機遇，提高環境信息披露質量，減少銀企間信息不對稱，將環境治理轉化為融資機會。

（3）完善綠色信貸的差異化定價機制，引導商業銀行運用資金杠桿支持重污染企業轉型升級。重污染行業仍然是我國國民經濟的重要組成部分，從資金供給方面完全抑制重污染企業融資會導致企業缺乏資金投向綠色轉型。充分發揮市場的調節作用，完善差異化定價機制，有效緩解轉型企業面臨的融資約束，才能激勵企業提高環境治理能力。