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綠色金融與企業(yè)債務融資

2023-07-14 16:02:24黃鑄衍
今日財富 2023年18期
關鍵詞:銀行借款融資制度

黃鑄衍

我國重視綠色發(fā)展理念,為走出環(huán)境保護和經濟發(fā)展之間的困局,實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,于2011年在“十二五”規(guī)劃中正式提出逐步建立碳排放權交易制度。碳交易試點地區(qū)碳市場覆蓋近3000家重點排放企業(yè),涵蓋鋼鐵、電力等二十多個行業(yè),累計覆蓋2.4億噸碳排放量,累計成交金額約58.7億元。姬新龍在2021年發(fā)表的文章指出,碳排放權交易是最具市場調節(jié)與內在激勵的制度。

碳排放權交易制度催生了碳金融產品,為企業(yè)的債務融資渠道帶來變化。近十年期間,各試點省市排放權交易所提供一系列金融創(chuàng)新服務,比如碳資產質押融資、境內外碳資產回購式融資、碳債券、碳配額托管、碳基金等,深刻影響著企業(yè)的債務融資策略。作為“理性經濟人”,企業(yè)會做出符合自身發(fā)展的適應性決策,一方面,針對碳權機制帶來的減排、成本壓力,企業(yè)會根據(jù)產權性質等具體情況,通過權衡比較不同策略下的邊際成本,擇選出最優(yōu)融資策略;另一方面,基于碳資產的安全有保障,企業(yè)融資信用得到提升,可以通過碳資產實現(xiàn)多樣化融資,拓寬融資渠道,減少資金占用壓力,降低債務融資成本。然而,碳排放權的建立是否利于公司增加債務融資,目前研究尚無定論。

在現(xiàn)有文獻中,學者們主要關注碳排放權交易制度所帶來的宏觀效應,比如綠色減排效應和經濟增長效應,微觀效應的研究較少,且大多集中在企業(yè)價值和研發(fā)投入等方面。以往研究顯示,發(fā)展中國家的市場環(huán)境和基礎制度不能為環(huán)境政策的運作提供有效支持,政策實施效果尚存爭議。

本文基于8個省市碳排放權交易制度試點的準自然實驗,選取2010~2020年A股上市公司為研究樣本,利用雙重差分模型實證檢驗了碳排放權交易制度對企業(yè)債務融資的影響。結果發(fā)現(xiàn):碳排放權交易制度對企業(yè)債務融資有顯著正向影響;影響機制上,其對企業(yè)銀行借款存在正顯著,進而增加企業(yè)融資規(guī)模。本文為健全碳排放權交易制度、完善全國統(tǒng)一碳交易市場、促進經濟綠色低碳發(fā)展提供了經驗證據(jù)和政策借鑒。

一、文獻綜述

碳排放權交易是一種市場化環(huán)境規(guī)制手段。梳理文獻發(fā)現(xiàn),越來越多研究開始關注中國碳市場,學者們已從碳排放交易對企業(yè)投資、企業(yè)創(chuàng)新等方面的影響效果展開研究,并取得了豐富的研究成果。企業(yè)作為碳權市場的主要參與者,可以通過碳交易機制提升企業(yè)價值和企業(yè)財務績效,其中主要是短期內企業(yè)價值得以明顯提升,對長期價值無顯著影響。

債務融資是我國企業(yè)外部融資非常重要的方式之一。市場資金的供需狀況是企業(yè)債務融資的基本生態(tài)環(huán)境。針對信貸錯配,國外學者認為主要原因是信息不對稱,國內學者經過研究進一步發(fā)現(xiàn),較高的信息披露質量降低了銀企間的信息不對稱程度,有助于企業(yè)債務融資。融資結構方面,學者陳曉的研究指出,企業(yè)的融資結構是內源融資為首要,其次是債務融資,最后才會考慮股權融資。相關研究表明,債務融資影響公司治理,通過減少公司自由現(xiàn)金流和代理成本,加強公司監(jiān)管,提高績效。產品市場理論認為,公司管理者考慮債務因素后,往往在與為公司提供原料的企業(yè)進行交易的時候表現(xiàn)得更為慎重。

綜觀已有文獻,可以看出碳排放權作為一種商品后,會間接或直接地影響企業(yè)債務融資活動。

(一)碳權交易給企業(yè)帶來生產壓力,尤其是高排放類企業(yè)在碳配額得不到滿足的情況下,將購買碳配額進行生產活動,由此產生可支配資金的減少,將會促使這類企業(yè)尋求更多的債務融資。

(二)基于碳權衍生的金融產品拓寬企業(yè)債務融資渠道。新式債務融資產品增加企業(yè)的可抵質押資產,提升企業(yè)債務融資的可獲得性。

綜上分析,本文提出研究假說:碳排放權交易制度通過增加企業(yè)銀行借款,從而增加企業(yè)債務融資。

二、研究設計

(一)模型構建

為捕捉碳排放權交易制度對企業(yè)債務融資的影響,本文建立模型(1)來檢驗碳排放權交易對企業(yè)債務融資、債務來源構成的影響。其中Reform*After表示2014年及以后的試點省份,Aslbrt表示企業(yè)的資產負債率,X'表示控制變量,θ表示時間固定效應,μ表示個體固定效應,ε表示隨機擾動項。

Aslbrti, t+1=α0+α1Reform*After+α2X'+θ+μ+ε? (1)

上述模型中,主要關注交互項Reform*After的系數(shù),它反映了碳排放權交易制度對企業(yè)債務融資的影響。由于模型中已經控制了時間固定效應和個體固定效應,因此,模型中不必再加入Reform和After,只需放入交互項Reform*After即可。

(二)變量定義與說明

1.被解釋變量

資產負債率(Aslbrt)為本文核心被解釋變量,表示企業(yè)總債務情況;流動負債率(Cl)和非流動負債率(Ncl),表示企業(yè)的流動負債和非流動負債分別占總負債的比率。債券融資(Bond),表示企業(yè)通過發(fā)行債券收到的現(xiàn)金在總資產中占比情況;銀行借款(Bank),表示借款收到的現(xiàn)金在總資產中占比情況;內源融資(Internal),表示期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物余額在總資產中占比情況。

2.解釋變量

地區(qū)分組變量(Reform),若該地區(qū)在試點地區(qū)定義為處理組,Reform賦值為1;地區(qū)為非試點地區(qū),則定義為對照組,Reform賦值為0;時間虛擬變量(After),表示試點地區(qū)實施碳排放權交易的年度。考慮到我國的碳排放交易各試點省市先后在2013年末和2014年初成立,故以2014年為基準,在2014年以前,After賦值為0;在2014年及以后,After賦值為1。

3.控制變量

借鑒徐良果、盧盛峰和陳思霞的相關研究,考慮到企業(yè)財務、公司治理等特征會對企業(yè)債務融資造成影響,本文控制企業(yè)規(guī)模(Size)、公司成長性(Growth)、盈利能力(Roa)、可擔保資產占比(Guarante)等的影響。同時,鑒于環(huán)境規(guī)制、金融發(fā)展水平等地區(qū)因素的影響,加入環(huán)境規(guī)制強度(Energy)、金融發(fā)展水平(Finance)、節(jié)能環(huán)保支出占比(Protect)等地區(qū)層面的控制變量。

(三)樣本與數(shù)據(jù)

本文選取滬深A股上市公司為樣本,窗口期為2010~2020年。數(shù)據(jù)來源如下:

1.從各省市生態(tài)環(huán)境局和發(fā)改委整理獲取碳排放交易試點名單。

2.地區(qū)能源消費總量和環(huán)保支出來自國家統(tǒng)計局和國家統(tǒng)計年鑒[由于2020年地區(qū)能源消費總量的數(shù)據(jù)暫未披露,根據(jù)2020年份省(市、區(qū))萬元地區(qū)生產總值能耗降低率指標及其公式進行推算,得到2020年份數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行手工整理]。

3.從國泰安數(shù)據(jù)庫和wind數(shù)據(jù)庫獲取公司基本財務數(shù)據(jù)。

基于此,本文對原數(shù)據(jù)進行了條件篩選:(1)篩除輕資產類上市公司;(2)剔除缺失重要財務數(shù)據(jù)的公司;(3)控制離群值的影響,對所有的連續(xù)變量進行1%的縮尾處理。經處理,本文共獲得29530個樣本觀測值。

三、實證結果與分析

(一)基準回歸分析

回歸結果顯示,碳排放權交易制度對企業(yè)資產負債率在5%顯著性水平下正顯著。可能的解釋是,高排放類企業(yè)在碳配額得不到滿足的情況下,將增加購買碳配額進行生產活動,由此產生可支配資金的減少將會促使這類企業(yè)尋求更多債務融資,帶來資產負債率增加(見表1)。

(二)影響機制分析

上市公司的融資方式可分為外源融資和內源融資,外源融資可細分為股權融資、債券融資、銀行借款三大路徑。除去股權融資,本文將債券融資、銀行借款分別作為被解釋變量進行回歸分析。結果顯示,碳權交易對企業(yè)銀行借款正顯著,這表明碳權交易有助于企業(yè)通過銀行借款籌集更多資金,其原因可能是信用評級的增強所帶來。碳權交易對債券融資的影響不顯著,可能的解釋是盡管企業(yè)信用增強,但是對參與企業(yè)債投資者的風險偏好影響不大,因此表現(xiàn)為不顯著(見表2 )。

(三)穩(wěn)健性檢驗

平行趨勢假設檢驗。滿足平行趨勢假設是雙重差分模型得以進行的先決條件。結果顯示,2014年前處理組和控制組有相同的發(fā)展趨勢,所以符合了平行趨勢假設。

結語:

碳排放權交易市場的建立,充分展示了新時期我國綠色發(fā)展理念,對落實“雙碳”目標、實現(xiàn)美麗中國具有重要意義。本文研究結果顯示:碳排放權交易制度主要通過企業(yè)增加銀行借款,從而增加債務融資。因此,要注重發(fā)揮碳權交易制度的增融增資效果,促進資金融通賦能企業(yè)生產。

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