綠色因子對A股市場投資決策的影響研究

侯宇恒，杜金澤，曲曉溪

（1.中國社會科學院大學 應用經濟學院，北京 102488；2.中國社會科學院大學 經濟學院，北京 102488）

一、引言

氣候變化是21 世紀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，提高了生產效率，推動了經濟社會發(fā)展，但也影響了地球氣候和環(huán)境，造成全球變暖，并在20 世紀中葉以來進一步加劇。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影響各類生產要素，并通過多種渠道給經濟社會造成損失；氣候變化引發(fā)相關風險還會通過資產價值重估、資產負債表、抵押品價值變化和市場預期波動等渠道對金融變量產生影響（陳雨露，2020）[2]。有效避免氣候變化產生的影響是前所未有的挑戰(zhàn)，當前全球已有多個國家做出碳中和承諾，中國于2020年9 月也提出力爭于2030 年前實現(xiàn)碳達峰，2060 年前實現(xiàn)碳中和。

隨著全球變暖趨勢的日益加劇，社會各界對氣候變化相關風險認識不斷提升，已經意識到加強金融系統(tǒng)風險管理以及合理配置資本進行綠色低碳投資的重要性。相關部門推動金融市場監(jiān)管改革進程不斷加快，為綠色低碳轉型融資提供政策支持；金融機構也開始認識到氣候變化相關風險會對金融體系造成系統(tǒng)性沖擊，綠色債券、綠色信貸等與氣候相關的綠色融資工具正快速發(fā)展，助力實現(xiàn)“雙碳”目標（陸岷峰，2021）[3]；公眾對氣候變化相關風險以及應對氣候變化政策的認知度、接受度和參與度也不斷提高（朱松麗等，2020）[4]；與此同時，越來越多的投資者在其投資決策中開始關注環(huán)境、氣候等相關問題，特別是氣候變化引發(fā)的相關風險。從偏好來看，社會各界對全球變暖的日益關注會使投資者更偏好低碳公司的資產組合；從預期來看，低碳公司有更好的投資前景，也將受到更多相關政策支持。隨著投資者將氣候變化相關風險納入其投資決策中，更有利于增強股票市場對綠色投資因素的靈敏度，促進綠色資源優(yōu)化配置。

基于此，本文在Fama-French 因子模型的基礎上增加綠色因子，主要有以下原因。一方面實證檢驗當前應對氣候變化形勢日益嚴峻的情況下，投資者是否具有綠色投資意識；另一方面通過分析股票收益率變動的相關信息，研究綠色因子對股票資產定價的影響，并試圖利用市場效率來反映投資組合中的綠色效應。

通過對A 股市場綠色效應有效性分析，以促進企業(yè)開展綠色相關信息披露，充分發(fā)揮資本市場的力量來推動經濟綠色低碳轉型發(fā)展。

二、文獻綜述

隨著經濟的綠色低碳轉型發(fā)展，環(huán)境、社會和治理信息對投資績效變得越來越重要（Amel-Zadeh 和Serafeim，2018）[5]，綠色信息披露對市場價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重日益增加（Monasterolo 和De，2020）[8]，投資者已經逐步意識到氣候變化相關風險與傳統(tǒng)金融風險一樣重要，在投資決策中必須考慮氣候變化相關風險和應對氣候變化的轉型機遇，對投資戰(zhàn)略有著重要作用（Ilhan 等，2020）[9]。金融資產也已經開始將氣候變化相關風險反映到其價格中，已有實證研究發(fā)現(xiàn)，全球變暖對投資收益率產生正向風險溢價，且風險溢價隨著氣溫的升高而增加，全球市場的股票價格對氣溫風險的彈性顯著為負，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率與公司環(huán)境事件也存在著密切關系，上市公司的環(huán)境表現(xiàn)與公司估值顯著呈正相關關系（Wahba，2008；Aharoni 等，2013）[12-13]；而公司的污染事件會對公司市值造成負面影響（Heflin和Wallace，2017）[14]。

關于氣候變化對資產定價模型的應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 模型基礎上，將每期截面數(shù)據的回歸參數(shù)均值作為回歸的估值，有效排除了殘差截面相關性對標準誤的影響（Fama 和MacBeth，1973）[15]。Fama-French因子模型主要是從因子分析的角度擴展了Sharpe（1964）[16]和Lintner（1965）[17]的經典CAPM 資產定價模型，在市場因子的基礎上，又逐步增加了規(guī)模因子和價值因子，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量因子，解釋股票過去收益率和當前收益率的動態(tài)關系。一些文獻將這一方法進行擴展，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，建立了在資產定價模型中常用的五因子模型。具體的模型構建方法見下文。

在此基礎上，近幾年有諸多文獻開始研究氣候變化對資產定價的影響。Hong 等（2019）[21]構建了包含溫度、濕度、蒸散和補給率的干旱系數(shù)，并通過AR（1）的形式估計干旱系數(shù)的時間趨勢，采用Fama-MacBeth 回歸方法研究全球氣溫升高對上市食品公司股票價格的影響，研究認為全球變暖趨勢加劇了干旱的風險，且處在長期干旱趨勢地區(qū)的食品公司，其股票回報率相對較低。Engle 等（2020）[22]對氣候變化報道的高維數(shù)據進行文本分析，構建了氣候變化新聞指數(shù)以動態(tài)對沖氣候變化風險，并采用Fama-MacBeth 方法得出氣候變化新聞指數(shù)在氣候變化對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（公司氣候政策相關爭議的嚴重程度）構建了氣候責任因子，研究發(fā)現(xiàn)美國前總統(tǒng)特朗普的當選以及其提名普魯特擔任美國環(huán)境保護署署長事件都極大降低了人們對美國應對氣候變化政策的預期，其預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域企業(yè)股票的風險溢價。Gimeno和Gonzalez（2022）[24]將單位碳排放最低的50個企業(yè)設為綠色企業(yè)，將單位碳排放最高的50 個企業(yè)設為污染企業(yè)，將綠色企業(yè)資產組合的收益率與污染企業(yè)資產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股票收益率有顯著的影響，投資者已經越來越意識到要將氣候變化相關因素納入投資決策中的重要性。

綜上所述，氣候變化對金融資產定價的影響受到廣泛關注，研究視角也從是否有綠色投資意識到綠色投資意識如何起作用逐步深入。但在資產定價模型中擴展氣候相關綠色因子、研究氣候變化對資產定價影響的文獻還相對較少，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也鮮有研究，氣候因子對資產定價作用的研究還在起步和探索階段?；诖?，本文嘗試在Fama-French五因子資產定價模型的基礎上，增加綠色因子，擴展能更充分解釋股票預期回報的因子框架，分析綠色因子對中國A 股市場投資決策的有效性，并從資本市場角度提出推動經濟綠色低碳轉型的相關政策。

三、模型構建

（一）包含綠色因子的資產定價模型構建

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伴隨著較高的風險，構建了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為整個證券市場組合的期望收益率和標準差，Rf,t為t 期的無風險收益率，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 模型對單個證券或組合證券的收益做實證分析，發(fā)現(xiàn)實際數(shù)據與CAPM 模型一致。除市場風險因素之外，還有許多與企業(yè)個體特征相關的變量也可以顯著地影響證券價格變化，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，提出了三因子資產定價模型，即：

其中，(Rm,t-Rf,t)為市場風險溢價，其主要反映市場的系統(tǒng)性風險；SMBt為市值因子，構造方法為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)模風險，在相同條件下，小市值股票比大市值股票波動性大、風險高，因此需要更高的收益率來補償其存在的風險；HMLt為賬面市值比因子，構造方法為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，其主要反映公司個體差異性風險。高賬面價值比公司意味著其公司股價相對于公司實際賬面價值而言偏低，一般反映為價值型企業(yè)。與此相反，低賬面價值比公司說明其公司股價相對于公司實際賬面價值偏高，一般為成長型企業(yè)居多。通常來說，價值型企業(yè)收入相對成長型企業(yè)而言相對偏低。因此，為了彌補兩類企業(yè)收入區(qū)別，投資者對高賬面價值比公司要求更高的風險溢價。若模型（2）中因子參數(shù)βi、γs,i和γh,i捕捉到預期回報中的所有變化，則所有投資組合i 的截距項系數(shù)αi的值應該為零。

在三因子模型中，資產定價因子中沒有考慮盈利能力以及與投資相關因素的回報率，F(xiàn)ama 和French（2015）[20]在三因子模型的基礎上又進一步加入盈利因子和投資因子，從而構建了五因子資產定價模型，即：

其中，RMWt為盈利因子，構造方法為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險，盈利能力較高的行業(yè)一般會伴隨著更高的風險，因此投資者對盈利能力高的企業(yè)有更高的回報率要求；CMAt為投資因子，構造方法為t期投資風格保守與投資風格激進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險，因此投資者需要較高的回報率來承擔風險。

隨著全球變暖趨勢日益加劇，以及經濟綠色低碳轉型發(fā)展進程日益加快，投資者也已經逐步將環(huán)境因素納入投資決策中?；诖耍疚脑贔ama-French五因子模型的基礎上，進一步增加綠色因子，構建包含環(huán)境因素的資產定價模型，即：

其中，GMPt為綠色因子，構造方法為t期非重污染與重污染股票組合收益率之差，主要反映投資者對綠色投資意愿的系統(tǒng)性風險。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)，當投資者的綠色投資意識較低時，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險，其企業(yè)股票投資回報率相較重污染企業(yè)應具有更高的風險溢價。隨著經濟綠色低碳轉型發(fā)展進程的不斷推進，相關部門也不斷出臺傾向于綠色低碳轉型發(fā)展的有關政策，不同類型企業(yè)的經營成本和收益率水平一方面受相關政策因素的影響，另一方面也受投資者綠色投資意識不斷增強的影響，非污染公司與重污染公司股票組合的風險溢價水平可能會發(fā)生轉變。

（二）模型的因子構建

本文采用Fama 和French（2015）[20]的因子構建方法，其中，反映規(guī)模風險的市值因子的構建方法是以股票市值的中位數(shù)為分組點，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；反映公司個體風險的賬面市值比因子的構建方法是以賬面市值比的30%和70%分位數(shù)作為分組點，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指標相互交叉，把全部股票劃分為SH、SN、SL、BH、BN、BL 六個組合。反映公司的成長性風險的盈利因子的構造方法是以營運利潤率的30%和70%分位數(shù)作為分組點，前30%設為低盈利水平組，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，將市值和營運利潤率這兩個指標相互交叉，把全部股票劃分成SR、SN、SW、BR、BN、BW六個組合。同理，將投資的前30%設為投資保守組，用大寫字母C 表示，中間40%設為投資中等組，用大寫字母N表示，后30%設為投資激進組，用大寫字母A表示，將市值和投資這兩個指標相互交叉，把全部股票劃分成SC、SN、SA、BC、BN、BA 六個組合。將非污染企業(yè)設為G 組，污染企業(yè)設為P 組，將市值和綠色因素這兩個指標相互交叉，把全部股票劃分為SG、SP、BG、BP 四個組合。用劃分不同組合的收益率之差構建因子，具體構建方法如表1所示。

表1 因子構建方法

（三）描述性統(tǒng)計

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，并刪除金融行業(yè)股票、*ST 股以及已經退市的股票進行實證分析，相關數(shù)據來自中國經濟金融研究數(shù)據庫（CSMAR）。當前，全國碳排放權交易市場覆蓋的石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、電力、航空八大重點行業(yè)合計約占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《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 股市場綠色相關信息披露制度還不夠完善，碳排放數(shù)據還不夠健全，存在較多的碳排放核算數(shù)據不準確以及碳排放相關數(shù)據短缺等現(xiàn)象，因此，對于綠色和污染企業(yè)的劃分本文作了簡化處理，并沒有計算每個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)進行劃分。在選取的550866個樣本數(shù)據中，污染企業(yè)樣本數(shù)據占比為27%。

表2 顯示了市場風險因子（MKT）、規(guī)模因子（SMB）、價值因子（HML）、盈利因子（RMW）、投資因子（CMA）以及綠色因子（GMP）的均值、標準差、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

表3 為各因子間的相關系數(shù)矩陣，從矩陣表中可以看出盈利因子（RMW）與投資因子（CMA）存在較大的負相關性，其相關系數(shù)為-0.796，且通過1%的顯著性水平，其可能原因是企業(yè)盈利會減少企業(yè)投資；價值因子（HML）與綠色因子（GMP）存在較大的負相關性，其相關系數(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)自身估值相對較低；規(guī)模因子（SMB）與盈利因子（RMW）也存在較大的負相關性，其相關系數(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較低相吻合。

表3 解釋變量相關系數(shù)矩陣

四、實證分析

（一）因子經驗檢驗

在使用Fama-French 因子模型實證分析前，借鑒Fama 和French（2015）[20]的研究方法，計算按照不同維度劃分的資產組合的月度超額回報，直觀地反映不同因子的解釋能力。同時，按照是否為污染企業(yè)，以及《巴黎協(xié)定》的簽署年份2015 年作為時間節(jié)點進一步劃分資產組合，一方面作為研究結論的穩(wěn)健性分析，另一方面從統(tǒng)計描述角度檢驗投資者是否增加了綠色投資意識。

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、盈利和投資相對應，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，并分別計算每組內股票月度收益率，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系。具體結果如表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險高，投資者要求更高的風險溢價。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股市場中存在價值效應。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險，則股票收益率也相對較高，A 股市場中存在著盈利效應。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，具體情況進一步通過實證回歸進行分析。

2.考慮綠色因素的分組收益率

從穩(wěn)健性檢驗和綠色因子的雙重角度考慮，進一步將綠色因子和其他因子從三個維度劃分，分G/P-Size-B/M 組、G/P-Size-OP 組和G/P-Size-Inv 組計算月均收益率。整體來看，表5進一步驗證了表4的規(guī)律，A 股市場中具有明顯的規(guī)模效應和盈利效應，投資效應仍不明顯。

在劃分了非污染企業(yè)和污染企業(yè)之后，價值效應發(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，其原因進一步通過實證回歸來分析。具體數(shù)值結果如表5 所示。

3.考慮時間效應的分組收益率

從表6 中直觀考察綠色因子效應，選取2015 年為時間節(jié)點，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相對較低，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)在綠色投資意識不強的情況下，投資風險相對較低，即非污染企業(yè)投資風險高于污染企業(yè)，因此非污染企業(yè)股票有更高的收益率；隨著經濟綠色低碳轉型發(fā)展進程的不斷推進，出臺的諸多綠色低碳轉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，投資者已經意識到應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險，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

分別用其余五個因子回歸解釋第六個因子，看各因子回歸結果的截距項是否通過顯著性檢驗，考慮到收益率的序列在時序上可能同時存在異方差和自相關問題，本文在回歸過程中采用Newey-West調整。

從表7 中可以看出，除市場風險因子（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）的截距項未通過顯著性檢驗，其余因子的截距項均通過了顯著性檢驗。整體來看，截距項通過顯著性檢驗，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，應將該被解釋變量因子保留，綠色因子截距項雖然未通過顯著性檢驗，但其有較大的adj.R2。因此，對綠色因子（GMP）采用Gram-Schmidt 正交化方法，將綠色因子（GMP）對其余5 個因子進行回歸后的截距項和殘差相加，構造正交化綠色因子（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 因子間回歸結果

2.因子模型回歸分析

在Fama-French 因子模型基礎上，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)據進行回歸，并采用Newey-West 調整，具體模型方程為：

從表8 的回歸結果可以看出，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個截距項（Cons）顯著不為0，其余19個截距項（Cons）均未通過顯著性檢驗，且回歸結果adj.R2值均大于0.9，選取的6 個因子在很大程度上解釋了個股的超額收益率。在25 組回歸分組中，市場因子（MKT）全部通過顯著性檢驗，規(guī)模因子（SMB）僅有2個未通過顯著性檢驗，其余因子通過顯著性檢驗的比例未超過市場因子和規(guī)模因子，這說明我國A 股市場有較強的市場和規(guī)模效應。價值因子（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，且系數(shù)為負；γh,i在4、High 兩列高賬面市值比組中均通過顯著性檢驗，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，充分說明A股市場有鮮明的價值效應，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險溢價。盈利因子（RMW）、投資因子（CMA）和綠色因子（GMPO）中通過顯著性檢驗的比例少于前3 個因子，其呈現(xiàn)的效應還會受到規(guī)模效應和公司個體效應的影響。綠色因子中只有4 個通過顯著性檢驗，且系數(shù)符號有正有負，其中高賬面價值比的公司綠色因子為負，而相對較低的賬面價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。一般而言，高賬面價值比且規(guī)模較大的公司為大規(guī)模價值型公司，國內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型風險較大，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交易等。

表8 因子模型回歸結果

因此，此類分組回歸中更容易捕捉到企業(yè)面臨的綠色風險，綠色公司由于存在較小綠色轉型風險，投資者對其風險補償要求小于污染企業(yè)，使得綠色因子對超額收益率的影響為負。而賬面價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，所以受轉型風險影響較小。綠色因子為正，說明綠色因子對超額收益率的貢獻為正，這說明在低賬面價值比的公司股票中，綠色因子帶來的激勵效應超過其面臨的轉型風險，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

進一步對因子模型進行比較，采用GRS 和A|αi|檢驗。GRS 檢驗所有截距項是否同時為零，GRS 統(tǒng)計量值越小，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。另一指標為25 組回歸截距項絕對值，平均值A|αi|，A|αi|值越小，即模型的解釋力越高。

從表9 的結果可以看出，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

五、結論與政策建議

本文通過構建包含綠色因子的Fama-French 因子模型，分析了綠色因子對中國A 股市場資產定價的影響。主要研究結論歸納如下。

第一，引入綠色因子的六因子模型能夠更好地解釋中國A 股市場股票風險溢價，其呈現(xiàn)的綠色效應還會受到規(guī)模效應和公司個體效應的影響。

第二，從經驗驗證來看，《巴黎協(xié)定》的簽署傳遞給股票市場較強的政策信號，在2015年之前，中國A股市場非污染企業(yè)投資風險高于污染企業(yè)，當投資者綠色投資意識增強后，污染企業(yè)投資風險高于非污染企業(yè)。

第三，綠色因子對股票超額回報率的作用受回歸子樣本影響，實證結果顯示高賬面價值比的公司的綠色效應為負，而低賬面價值比的公司的綠色效應為正。這主要因為重污染企業(yè)面臨的綠色低碳轉型風險較大，而綠色企業(yè)在面臨較小綠色風險的同時，還能享受更多的綠色激勵效應。

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

在全球氣候變暖日趨加劇的情況下，氣候變化因素對金融資產定價的影響也越來越大，進一步考慮金融市場中綠色機制具有較大的現(xiàn)實意義。針對國內綠色金融發(fā)展的起步階段，本文提出以下三點建議。

第一，強化中國股票市場綠色激勵效應。進一步完善綠色企業(yè)評估標準體系，提高企業(yè)綠色信息透明度，提升股票市場中對綠色因子的反應速度，使綠色因子能夠更快地反映在股票價格中，以增強投資者的資產定價能力，從而促進綠色資源配置效率。

第二，加強對市場綠色參與者的正確引導。加強對綠色投資理念以及資產定價中綠色因子的宣傳和推廣。一方面，促進投資者樹立正確的綠色投資行為，提升其對綠色資產的合理定價能力，減少投資者對綠色金融資產的投機行為，促進中國綠色金融體系合理健康發(fā)展；另一方面，增強企業(yè)的綠色生產意識，促進經濟可持續(xù)發(fā)展。

第三，擴大綠色金融產品市場份額，豐富綠色金融產品種類。當前中國綠色金融產品的市場份額還相對較小，產品類型也主要為綠色信貸、綠色債券、綠色保險等，應進一步鼓勵金融機構開發(fā)更多新型綠色金融產品，豐富綠色金融市場，使投資組合中有更多的綠色金融產品選擇。