去杠桿政策對企業污染排放的影響研究

【摘" 要】在供給側結構性改革和推進美麗中國建設的雙重背景下，企業如何在“去杠桿”與“污染排放”之間實現平衡，成為學術界關注的重要議題。論文以2012-2022年滬深A股的上市企業為研究對象，采用雙重差分模型實證研究去杠桿政策對企業污染排放的影響。結果表明：去杠桿政策會通過增加企業融資成本的路徑提升企業污染排放水平，且該政策對企業污染排放的促進效應在非國有企業和中小規模企業中更為顯著。因此，企業、金融機構及政府應協同推進去杠桿與降污減排，以實現經濟的綠色發展和高質量發展。

【關鍵詞】去杠桿政策;融資成本;企業污染排放

【中圖分類號】F275;F832.5;X322" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）12-0074-03

1 引言

黨的二十大報告中指出“要推進美麗中國建設”，這表明降污減排是推動中國經濟高質量發展的內在要求。2015年我國首次提出“三去一降一補”重點任務，2016年10月，國務院發布《國務院關于積極穩妥降低企業杠桿率的意見》（國發〔2016〕54號），明確提出企業去杠桿[1]。去杠桿會對企業的債務融資策略產生影響。當企業減少債務融資時，企業的流動資金減少，為了維持正常運轉并降低經營成本，企業往往會削減不必要的開支。與此同時，銀行收緊信貸會提高企業融資成本，致使企業融資能力下降和可支配資金減少。在此背景下，企業可能減少減排設備和污染治理方面的投資支出，進而加劇企業污染排放。因此，本文將基于融資成本的視角，探究去杠桿政策影響企業污染物排放的實現路徑。

2 理論假設

銀行和金融機構在去杠桿要求下往往收緊放貸標準，使得企業無法輕易獲取低成本的資金支持。企業的資本支出計劃受到抑制，企業更傾向于選擇回報周期短、收益見效快的項目以降低經營風險。張雙龍等[2]研究表明，融資成本的降低直接提高了企業的可用現金流，為企業的污染治理和技術創新提供了充足的財務支持。也就是說，融資成本的上升是企業減少污染治理投資、延緩環保技術升級的重要原因。當企業難以獲得充足資金支持時，其研發投入、生產工藝改良和污染治理設備更新都會受到制約，間接導致企業污染排放量增加。因此，去杠桿政策實施后，企業融資成本增加，企業環保支出和污染治理的積極性被削弱，進而導致企業的污染排放量增加。據此，本文提出假設：

H1：去杠桿政策會通過增加企業融資成本的路徑提升企業污染排放水平。

此外，國有企業通常能夠借助廣泛的關系網絡獲得金融信貸、稅收優惠等資源，并建立良好的公眾形象，從而緩解融資壓力。而非國有企業普遍面臨融資難、融資貴的問題。在去杠桿政策影響下，非國有企業融資成本更高，現金流更加短缺，減少了其進行減排設備和污染治理投資的動力，進而加劇企業污染排放。大規模企業憑借較低的融資成本和穩定的財務狀況，能夠更加靈活地應對市場波動。而中小規模企業資金渠道有限、技術和管理資源不足，市場競爭力較小，且缺乏品牌聲譽帶來的市場壓力，導致其環保意識不及大規模企業。去杠桿政策實施后，中小規模企業融資成本進一步上升，難以承擔高額的污染治理成本，進而增加企業污染排放。據此，本文提出以下假設：

H2：相較于國有企業，去杠桿政策對非國有企業污染排放水平的促進作用更為顯著。H3：相較于大規模企業，去杠桿政策對中小規模企業污染排放水平的促進作用更為顯著。

3 研究設計

3.1 數據來源

本文以2012-2022年滬深A股上市公司為研究樣本，財務數據來源于國泰安數據庫，污染排放數據從企業年報、官方網站以及社會責任報告中獲取。本文對數據進行了如下處理：一是剔除2015年之后上市的企業數據;二是剔除ST、*ST、金融及房地產行業等特殊企業的財務數據;三是剔除數據缺失值并進行縮尾處理。經過處理，本文得到有效企業-年度樣本21 769個。

3.2 變量設計

①被解釋變量

被解釋變量為企業污染排放水平（Emission）。企業污染物排放量主要包括化學需氧量排放量、氨氮排放量、二氧化硫排放量、氮氧化物排放量和煙粉塵排放量。本文參考蘇丹妮等[3]的方法計算企業污染物排放水平綜合指標。計算步驟如下：

首先，使用極值法對5類污染物排放量進行標準化處理，記Stdi，k，t為標準化后的第k種污染物排放水平;其次，測算企業i第k種污染物的調整系數，即Φi，k，t=，其中Mean_Stdk，t為樣本中第k種污染物排放水平的均值;最后，企業i 的5種污染物排放水平綜合指標（Emission）的計算如公式（1）所示。

Emissioni，t=（Stdi，k，t×Φi，k，t）" " " "（1）

②解釋變量

本文參考吳丹等的做法，將資產負債率高于65%的企業劃分為處理組，令Treat=1;反之劃分為控制組，令Treat=0。由于去杠桿政策2016年才開始產生政策效應，本文將2016年及以后的時間段設定為Post=1，反之，令Post=0。Post×Treat是用于度量去杠桿政策凈效應的虛擬變量。

③中介變量與控制變量

參考張雙龍等的做法，本文選取融資成本（Financing）作為中介變量。為了減少各種干擾因素的影響，本文選取資產負債率（DAR）、企業規模（Size）、企業年齡（lnage）、總資產收益率（ROA）、股權集中度（SHR）、流動比率（CRR）、成長能力（Growth）作為控制變量。

變量定義如表1所示。

3.3 模型構建

為了準確評估政策效應并克服潛在的內生性偏誤，本文采用雙重差分模型探究去杠桿政策對企業污染排放的影響。模型如公式（2）所示。

Emissioni，t=α0+α1Posti，t+α2Treati，t+α3Posti，t×Treati，t+α4∑Xi，k，t+∑Year+∑Firm+εi，t" " " " " " （2）

式中，i代表企業樣本;t代表時間;Emissioni，t表示t時期企業i的企業污染排放水平;Posti，t是時間變量;Treati，t是處理變量;Posti，t×Treati，t表示去杠桿政策對企業污染排放的凈效應，其系數α3為需要關注的去杠桿政策的因果效應;Xi，k，t表示i企業在t時點的第k個控制變量;εi，t為隨機誤差項;Year和Firm分別為年份固定效應和個體固定效應。

4 實證檢驗

4.1 描述性統計

表2為被解釋變量和控制變量的描述性統計結果。企業污染排放水平的平均值為7.470，最大值與最小值的差值為7.337，這表明企業之間的污染排放數據存在較大差異。

4.2 回歸結果分析

回歸結果如表3所示。列（1）的政策效應系數為0.067，在1%的水平上顯著，表明去杠桿政策能夠顯著提升企業的污染排放水平;列（2）的政策效應系數為0.005，在5%的水平上顯著;列（3）的政策效應系數為0.066，在1%的水平上顯著，融資成本系數為0.220，在5%的水平上顯著。在引入中介變量后，政策效應系數下降了0.001，表明融資成本在去杠桿政策促進企業排污的過程中起到了部分中介效應，驗證了假設H1。

4.3 平行趨勢檢驗

檢驗結果如表4所示。企業污染排放水平（Emission）對應的Pre_3、Pre_2、Pre_1的系數分別為0.040、0.008和0.069，且均不顯著，而Current、Las_1、Las_2、Las_3所對應的系數分別為0.101、0.094、0.162和0.101，且均在10%及以上的水平上顯著。結果表明，去杠桿政策實施前，處理組與控制組具有相似的趨勢;政策實施后，企業污染排放水平發生了顯著變化，且政策效應在2018年達到峰值，證明了組間差異是由政策沖擊導致的，有效緩解了內生性問題，避免了估計結果出現偏誤。

4.4 異質性檢驗

本文分別以產權性質、企業規模的中位數為分組依據，同時還引入費舍爾組合檢驗對兩組樣本的政策效應系數進行組間差異性檢驗[4]。檢驗結果如表5所示。列（1）和列（3）政策效應系數為0.038和0.023，且均在統計水平上不顯著，表明去杠桿政策對國有企業和大規模企業的污染排放水平影響有限;列（2）和列（4）的政策效應系數為0.125和0.113，分別在1%和5%的水平上顯著，表明去杠桿政策會顯著增加非國有企業和中小規模企業的污染排放水平。費舍爾組合檢驗對應的P值分別為0.054和0.063，且均在10%的水平上顯著，說明去杠桿政策在不同產權性質和企業規模條件下對企業污染排放的影響存在異質性。因此，本文假設H2和H3成立。

5 結論與建議

本文基于滬深A股非房地產類、非金融類上市企業2012-2022年數據，采用雙重差分模型檢驗了去杠桿政策對企業污染排放的影響。結果表明，去杠桿政策會通過增加企業融資成本的路徑提升企業污染排放水平。異質性分析表明，去杠桿政策對企業污染排放的促進作用在非國有企業和中小規模企業中更為顯著。具體而言，非國有企業在融資成本上升的影響下，更容易減少對高成本、回報周期長的減排項目的投資，從而導致污染排放增加;中小規模企業現金流緊張、融資渠道單一，且品牌聲譽帶來的市場壓力較小，在融資緊縮的情況下更可能減少環境投資，進而增加企業污染排放。

上述結論表明，第一，企業應通過優化現金流管理和成本結構增強內源融資能力，積極拓展融資渠道并完善環境管理體系，提高環保透明度和社會責任感;第二，金融機構應設立綠色信貸專項額度和創新綠色金融產品，完善環境風險評估體系，引導資金流向環保企業，并推動綠色投資工具和多方合作機制發展，以促進企業綠色轉型;第三，政府應建立跨部門政策協調機制，實現去杠桿政策與環保目標協同推進，同時提供財政補貼和稅收優惠，降低企業環保投資成本，并完善環保激勵與懲罰制度，推動綠色金融市場規范發展。

【參考文獻】

【1】吳丹，鄭攀攀.去杠桿政策對企業債務風險的影響——基于DID方法[J].投資研究，2021，40（04）：121-138.

【2】張雙龍，劉奧，金榮學.稅收激勵與企業污染排放——基于對外技術引進視角[J].國際商務（對外經濟貿易大學學報），2023（05）：137-156.

【3】蘇丹妮，盛斌.產業集聚、集聚外部性與企業減排——來自中國的微觀新證據[J].經濟學（季刊），2021，21（05）：1793-1816.

【4】連玉君，廖俊平.如何檢驗分組回歸后的組間系數差異？[J].鄭州航空工業管理學院學報，2017，35（06）：97-109.

【作者簡介】付曉蕊（1999-），女，黑龍江齊齊哈爾人，碩士研究生在讀，研究方向：公司金融。