綠色信貸政策、融資約束與重污染企業價值
——基于雙重差分模型的實證檢驗

趙海華 王嘉唯

（安徽大學，安徽 合肥 230601）

綠水青山就是金山銀山。十八大以來,我國各級政府部門越來越關注社會主義生態文明建設。為適應經濟發展向綠色轉型，金融機構推出了綠色信貸、綠色證券、綠色保險等多種金融產品，其中綠色信貸是目前發展最快、規模最大的業務品種。2007年，我國正式啟動了綠色信貸政策，隨后中國銀監會于2012年2月24日出臺了《綠色信貸指引》（簡稱《指引》）。《指引》的出臺，對我國金融機構開展綠色信貸業務提出了詳細具體的要求，進一步規范和促進了綠色信貸業務的發展。《指引》的實施旨在通過監管政策與產業政策的結合，引導社會資金流向，促進企業關注環境和社會風險，倒逼重污染企業放棄高污染生產模式，謀求轉型升級。但從微觀企業來看，企業有其自身的經營目標——企業價值最大化，《指引》的實施能否對企業價值產生實質性影響？這是決定綠色信貸政策實施效果的關鍵因素之一，也是本文探討的主要問題。

《指引》實施后，我國銀行業金融機構受政策引導，對重污染企業貸款發放額度顯著降低，企業外部融資約束程度上升，企業自身經營的資本需求得不到滿足，經營目標難以實現。那么，《指引》的實施是否通過對重污染企業形成融資約束，進而影響其企業價值？這一問題也有待檢驗。

一、文獻回顧

（一）企業價值的影響因素

早在20世紀，國外學者就明確提出了企業價值的概念。Modigliani和Miller（1958）認為企業價值是企業權益資本與債務資本的市場價值之和[1]。從企業內部來看，影響企業價值的因素主要有：研發投入、公司內部治理、股權質押、社會責任承擔等。Vithessonthi和Racela（2016）認為，企業研發強度與企業價值正相關[2]。徐欣、唐清泉（2010）也發現R&D投入能夠提升企業價值[3]。曲亮、任國良（2010）發現，高管薪酬激勵超過一定的水平后，對企業價值提升有促進作用，高管持股比例提升有利于企業價值的提高[4]。葉蓓（2017）發現董事會職業異質性對企業價值的提升有促進作用，董事會社會異質性對企業價值有負面影響[5]。李正（2006）發現，承擔社會責任會降低當期企業價值，對長期價值無影響[6]。Anderson和Puleo（2015）認為公司內部人員股權質押比例提高，對企業價值產生負面影響[7]。企業外部因素如外部環境質量、信息化密度、稅負、融資約束等也會對企業價值產生影響。張功富（2008）發現企業外部環境質量的提高對企業價值產生了積極的影響[8]。徐玉德等（2022）認為信息化密度對企業價值的創造有促進作用，且社會信任在這一影響過程中存在正向調節作用[9]。劉行、李小榮（2012）發現，降低地方國有企業稅負能夠顯著提高企業價值[10]。

（二）綠色信貸與企業價值的研究

綠色信貸能否影響企業價值？Paul Thompson等（2004）明確提出了綠色信貸的概念，認為綠色信貸是指銀行在進行貸款發放時將企業與環境相關的信息納入考察審核的范圍內以最終確定貸款的發放[11]。LAI Xiao-bing等（2021）認為，綠色信貸顯著提高了新能源企業的價值[12]。蘇蕾、翁赫章（2022）發現，綠色信貸投放量的提高有效促進了環保企業綠色創新，促進企業高質量發展[13]。李均紅（2021）的研究表明綠色金融與重污染企業市場價值、成長能力及盈利能力均呈負相關關系[14]。朱婧瑜（2020）的研究發現，綠色信貸政策實施有效提升了重污染企業的社會責任水平，幫助企業提升了經營績效[15]。

（三）綠色信貸、融資約束與企業價值的研究

近幾年，有關綠色信貸與融資約束關系、融資約束與企業價值關系的研究較為豐富。徐佳南等（2019）研究發現，綠色金融通過作用于環保業績和經營績效有效地緩解了浙江省中小企業的融資約束[16]。劉葉等（2018）研究認為，綠色金融通過提高企業綠色信貸水平，提升銀行等金融機構的貸款意愿，緩解企業的融資約束[17]。張曉琴（2014）研究認為融資約束對企業價值有著較大的負面影響[18]。鄭奕(2017)研究認為融資約束對企業價值存在負面影響，且融資約束程度越高，對企業價值的負面影響越大，融資約束程度低，對企業的負面影響越小[19]。

從上述文獻看，對環保企業與重污染企業來說，綠色信貸政策對企業價值的影響存在行業異質性。就重污染企業而言，綠色信貸政策對企業價值產生負面還是正面影響，現有研究結論存在分歧。且通過上述對綠色信貸與融資約束關系，融資約束與企業價值關系的相關研究文獻可以推斷，綠色信貸政策有可能通過融資約束對企業價值產生影響。鑒于此，本文以《綠色信貸指引》實施為例，實證檢驗綠色信貸政策對我國上市重污染企業價值的影響及其影響機制。

本文可能的邊際貢獻在于：(1)以《綠色信貸指引》的實施為準自然實驗，實證檢驗了綠色信貸政策對我國上市重污染企業價值的影響，豐富了國內有關綠色信貸政策與企業價值關系的研究。(2)實證檢驗了融資約束渠道在綠色信貸政策對重污染企業價值影響機制中的作用。

二、理論分析與研究假設

就綠色信貸政策與企業價值關系而言，一方面，綠色信貸政策的實施促使銀行根據環境保護情況加強了授信管理，重污染企業的信貸資金受限，因此企業可能會因為缺乏資金錯失良機，從而錯失投資的潛在收益，有損企業價值。另一方面，綠色信貸政策的相關政策規定短期內限制了重污染企業的發展。但由于認知偏差，市場會認為這種針對重污染企業的政策管理是因為政府想要淘汰重污染企業，從而市場會對企業產生負面評價，企業價值降低。由此提出以下研究假設：

假設1：綠色信貸政策對重污染企業價值產生負面影響。

從融資約束角度來看，綠色信貸政策的實施引導資金從重污染企業流向環保企業，因而重污染企業面臨融資約束的困境，從而對重污染企業價值產生不利影響。具體表現為以下幾個方面：第一，綠色信貸政策的實施對重污染企業的信貸資金進行了約束，企業沒有充足的資金可能會放棄前景較好的投資項目，減少了企業的收益，進而可能影響企業價值。第二，綠色信貸實施導致重污染企業受到融資約束，而融資約束程度高的企業傾向于持有更多的現金，進而可能導致代理問題，有損企業價值。第三，十八大以來，公眾的環保意識逐漸加強，并且隨著綠色信貸政策的實施，重污染企業也越來越受到人們的關注，外部投資人可能考慮到重污染企業的風險問題，減少或者放棄對重污染企業進行投資，從而導致重污染企業資金受限，形成融資約束，生產力大幅下降，有損企業價值。由此提出以下研究假設：

假設2：綠色信貸政策通過強化融資約束，對重污染企業價值產生負面影響。

我國地域廣闊，地理位置、環境資源、交通條件、地方政策等因素都會對經濟發展產生很大影響。我國東部沿海地區受改革開放政策影響較早，經濟社會發展水平高于中西部。在經濟已經得到高度發展的情況下，東部地區非常注重對環境的治理，無論綠色信貸政策是否實行，東部地區對環境的治理都不會有太大改變。因此東部地區的企業因為環境保護問題而受到綠色信貸政策的制約會比較小。中西部地區由于經濟欠發達，政府比較重視經濟增長而較少重視環保問題，因此企業受到綠色信貸政策的影響程度會更大。由此提出以下研究假設：

假設3：與東部地區相比，在中西部地區的重污染企業價值受到綠色信貸政策的沖擊更大。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

我國的《綠色信貸指引》于2012年2月頒布實施，政策實施五年后即2017年之后政策效果已經很難在數據中體現出來，因此，為了保證數據的時效性，以及維持政策實施前后樣本數量的均衡，本文選取的上市企業數據時間段為2009-2017年。為體現樣本企業的代表性，本文剔除了PT、ST、*ST、數據缺失以及金融行業的企業數據。為避免極端值的影響，本文對數據在1%水平上進行了縮尾處理。根據《上市公司環境信息披露指南》對重污染企業的分類標準，本文將上市企業分為重污染企業和非重污染企業，并以重污染企業作為實驗組，非重污染企業組作為控制組。最終獲得575個上市企業數據，其中實驗組共279個，控制組共296個，5，175個樣本。數據來源于國泰安數據庫，數據處理軟件為stata16.0。

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業價值（TQ）

企業價值可以用托賓Q、經濟增加值（EVA）、市凈率（P/B）等指標衡量，其中經濟增加值（EVA）的計算相對困難，且該指標屬于歷史性指標，反映的是企業過去的經營狀況，不能反映企業未來價值。而市凈率（P/B）指標雖然數據容易獲得，但沒有考慮負債的杠桿效應。考慮到本文研究的核心是綠色信貸政策通過影響企業融資，進而影響企業的生產經營，進一步影響企業未來價值。而托賓Q值既考慮到了市場價值，又考慮到了賬面價值，且將權益與負債均納入考慮范圍，能更全面、客觀地體現企業價值，相對于其他指標，托賓Q值更能反映企業的未來價值，與本文研究聯系更加緊密。因此本文采用蘇啟林（2004）[20]、李正（2006）[6]等多數學者的做法，用托賓Q衡量企業價值，重置成本用總資產代替。

2.解釋變量：綠色信貸政策與行業變量

Policy為綠色信貸政策的虛擬變量。本文以2012年中國銀監會頒布的《綠色信貸指引》為界線，政策執行以前取值為0，政策執行以后取值為1。Treat為行業虛擬變量，重污染行業取值為1，其他行業取值為0。Policy×Treat的系數表明該政策執行后對重污染行業的企業價值產生的影響效應。

3.中介變量：融資約束（SA）

目前，國內外關于融資約束的研究多采用SA指數、KZ指數、WW指數等指標度量，由于KZ、WW指數的構建過程中存在許多內生變量，所以相較于其他指數，SA指數某種程度上可以緩解內生性問題。基于此，本文參考鞠曉生等[21]的做法，采用SA指數絕對值的變化來反映企業所受到的融資約束程度。

4.控制變量：本文從企業價值的內在影響因素出發，參照仝佳（2021）[22]的做法，選取企業規模（Size）、股權集中度（Top）、成長性（Grown）、營運能力（Ato）以及財務杠桿（Lev）作為控制變量。上述各變量的定義見表1。

表1 變量定義

（三）模型構建

為研究綠色信貸政策實施對重污染上市企業價值的影響效應，本文構建了如下DID雙重差分模型：

在（1）式中，系數β1用來衡量政策執行后對重污染上市企業價值的影響；Controls表示控制變量集；δi代表個體固定效應：λt代表時間固定效應。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

樣本數據的描述性統計見表2。托賓Q的平均數為2.090，中位數為1.666，表明大多數企業的企業價值沒有達到平均值。托賓Q最小值為0.877，最大值達到8.287，標準差大于1，說明樣本企業之間的企業價值差距比較懸殊。Treat均值為0.485，表明重污染企業樣本數占總樣本的48.5%，控制組與實驗組樣本量相差不大，較為均衡。其他變量大小與事實情況基本相符。

表2 描述性統計

（二）雙重差分檢驗

首先，根據hausman檢驗結果，選擇固定效應模型。隨后本文對構建的雙重差分模型在控制了時間、個體雙向固定效應的情況下進行回歸，結果見表3，Policy×Treat的系數在1%的水平上為負，其中第（2）列是在上一步的基礎上加入控制變量進行回歸，Policy×Treat的系數仍然在1%的水平上為負，且負效應略有增加。結果顯示，綠色信貸政策的實施對重污染企業價值存在負向影響。假設1得到驗證。

表3 雙重差分回歸結果

（三）影響機制檢驗

借鑒溫忠麟等（2004）[23]的中介效應檢驗方法，以融資約束作為中介變量，對綠色信貸政策對重污染企業價值的影響機制進行研究探討，構建如下檢驗方程：

本文采用依次檢驗法對模型進行檢驗，首先對模型進行總效應檢驗，結果見表4第（1）列，交互項對企業價值的回歸系數為-0.121，并在1%的水平上顯著為負，說明綠色信貸政策的實施對重污染企業價值存在負面影響。隨后，本文進行了間接效應分析和直接效應分析，結果見表4第（2）（3）列，交互項與融資約束的回歸系數為0.048，融資約束對企業價值的回歸系數為-0.837，交互項對企業價值的直接效應回歸系數為-0.081，均在1%的水平上顯著。間接效應相關系數（由α1與γ1相乘計算得出）與直接效應的相關系數γ2同號，且間接效應相關系數與總效應相關系數的比值為0.33，說明綠色信貸政策可以通過對重污染企業形成融資約束對企業價值產生負面影響，且間接效應占總效應的33%，假設2得到驗證。

表4 中介效應檢驗

（四）異質性分析

根據國家發改委的分類，最早實施沿海開放政策并且經濟發展程度高的省份屬于東部地區；經濟次發達的省份為中部地區,經濟欠發達的省份為西部地區。因此將上市樣本企業分為兩組：東部地區企業，中西部地區企業。結果如表5所示，Policy×Treat的系數在東部地區與中西部地區企業中均在1%的水平上顯著為負，但中西部地區重污染企業受綠色信貸政策的影響更大,假設3得到驗證。

表5 異質性分析

五、穩健性檢驗

本文采用以下方法進行穩健性檢驗：

（一）平行趨勢檢驗。平行趨勢假設成立是雙重差分模型回歸結果可靠的前提。本文將政策實施的前一期，即2011年作為基準期，并生成年份虛擬變量與實驗組虛擬變量的交互項進行回歸，并繪制平行趨勢圖進行檢驗。結果顯示，政策實施前交互項估計值的置信區間均包含0值，說明政策實施前實驗組和控制組具有一致的變動趨勢，平行趨勢假設成立，說明雙重差分模型的回歸結果是可靠的。

（二）安慰劑檢驗。隨機選擇與實驗組樣本量相同的樣本作為虛擬的實驗組，其他樣本作為控制組，隨機抽取500次，再次進行回歸。結果表明,系數核密度估計值的均值都接近于0，且偏離真實值-0.248。絕大部分估計值的P值都大于0.1，在10%的水平上不顯著，說明我們的回歸結果并不是偶然所得，因而不太可能受其它隨機因素或政策的影響，前文基本回歸結果是可靠的。

（三）替換被解釋變量。對被解釋變量托賓Q進行替換，以企業總資產減去無形資產凈額與商譽凈額作為分母，構建新的被解釋變量托賓Q1作為企業價值的衡量指標，對雙重差分模型進行回歸，結果顯示，交互項對企業價值的回歸系數在1%的水平上顯著為負，與上文結果基本一致，說明回歸的結果是可靠的。

（四）bootstrap檢驗法檢驗。本文參考溫忠麟相關做法，運用bootstrap方法對其作用機制進行檢驗。結果顯示直接效應、間接效應均顯著為負，存在中介效應，與上文結果基本相符，說明回歸的結果是可靠的。

六、結論與政策建議

（一）結論

本文以2009-2017年中國575家上市企業為樣本，使用雙重差分模型實證檢驗了綠色信貸政策對重污染企業價值的影響及其作用機制。結果表明：綠色信貸政策實施對重污染企業價值存在負面影響；中介機制檢驗發現，綠色信貸政策通過強化重污染企業的融資約束，進而對企業價值產生負面影響；進一步的異質性檢驗發現，中西部地區的重污染企業相對于東部地區受政策影響更大。

（二）政策建議

根據本文結論提出以下幾點建議：

第一，政府出臺綠色信貸政策的同時，需要綜合考慮環保目標、企業承受能力、產業轉型升級時間等因素，引導重污染企業在可持續發展的基礎上進行業務活動調整，實現轉型升級。如果因政策實施導致企業價值大起大落，反而不利于重污染企業的業務轉型，也與政策初衷背道而馳。

第二，綠色信貸政策的實施需要考慮區域和經濟發展水平異質性，適時適度進行微調。中西部地區重污染企業受政策影響更大，融資約束更顯著，在政策實施過程中需要密切關注企業經營狀況變化。

第三，重污染企業應積極響應我國經濟社會發展向綠色轉型，增強社會責任感，對環境保護承擔應有的責任，積極主動謀劃業務轉型，緩解綠色信貸政策帶來的融資約束，實現平穩過渡。

第四，重污染企業應注重防控環境和社會風險,把握住綠色經濟的大好投資機會，不斷提升自身盈利能力，努力提高企業價值，實現高質量發展。