[電子科技大學 成都 611731]

引言

隨著可持續(xù)發(fā)展的理念深入人心，英國環(huán)境經濟學家皮爾斯提出的“綠色經濟”得到了社會的重視，作為可持續(xù)發(fā)展理論在經濟領域的實踐，綠色經濟成為當今產業(yè)經濟發(fā)展的必由之路。2019年3月的《政府工作報告》提出要加快發(fā)展綠色金融，并將 “加強污染防治和生態(tài)建設，大力推動綠色發(fā)展”作為當年政府工作的十大任務之一。習近平主席在聯大會議上提出，中國將力爭于2030年前實現二氧化碳排放達到峰值、2060年前實現碳中和。綠色金融是傳統(tǒng)金融融合“綠色”理念的產物，既包括強調資金用途的綠色信貸、綠色債券等金融產品，也包括強調企業(yè)社會責任的綠色保險等風險管理活動，甚至還包括了新產生的碳金融業(yè)務。

國家在發(fā)行條件、財政支持等方面大力扶持綠色產業(yè)和綠色金融，一些機構為了獲得這些政策紅利不惜將一些非綠色項目漂綠。如果漂綠行為無法被有效識別并給予相應的處罰，大量非綠色項目將與綠色項目享受相同的優(yōu)惠而不承擔相應的社會責任，造成劣幣驅逐良幣的后果，綠色金融市場會趨于無效，真正的綠色投資者也會選擇遠離。因此中國發(fā)展綠色金融的關鍵是要抑制漂綠行為，避免成為一個無效的綠色金融市場。此外，與傳統(tǒng)的債券市場類似，綠色評級市場同樣存在嚴重的評級“虛高”問題。造成這個結果的一個重要原因就是：監(jiān)管機構缺乏綠色債券發(fā)行的環(huán)保效應的定量分析，特別是間接溢出效果的定量分析，導致出現綠色債券評級無差別，發(fā)行效果差異卻很大的情況，使得綠色債券環(huán)保效應評估不準確。

本文根據我國綠色債券市場數據特點，構建空間權重矩陣，建立面板數據空間杜賓模型，并結合我國綠色債券市場的數據，從節(jié)能減排的角度，測度綠色債券發(fā)行的環(huán)保效應的空間效應。通過對其直接效應和間接效應的探討，提出了充分利用金融市場、提高綠色債券環(huán)保效應的對策。

一、理論基礎與假設

綠色債券的發(fā)行能夠產生較大的環(huán)保效應，促進經濟高質量發(fā)展。從微觀的角度，綠色債券的發(fā)行能夠促使企業(yè)進行能源結構優(yōu)化和技術升級，從而減小碳排放總量，能提升社會的環(huán)保效應。連莉莉[1]和楊一凡[2]研究表明，綠色債券發(fā)行企業(yè)承擔了較低的債務融資成本，在時間趨勢上綠色企業(yè)債務融資成本得到了相應改善。Shahbaz[3]和孟科學等[4]發(fā)現，綠色債券等綠色金融工具通過緩解企業(yè)綠色資金束緊，調節(jié)企業(yè)生態(tài)創(chuàng)新認識、創(chuàng)新風險與收益結構，引導其自身結構調整并實現企業(yè)低碳經濟發(fā)展，綠色債券發(fā)行收益進入企業(yè)決策函數、發(fā)揮了其經濟環(huán)保效益的直接促進作用。此外，朱晉、李永坤[5]以及戚湧、王明陽[6]認為，綠色債券能通過金融手段改變企業(yè)經濟資源配置的激勵機制，緩解企業(yè)綠色長期項目資金流壓力并降低對高污染、高耗能行業(yè)的投資比例，推動經濟轉型和產業(yè)結構升級以提高綠色債券發(fā)行總效益。楊云勻和馬俊[7]和鐘永飛等[8～9]發(fā)現，綠色債券在推動企業(yè)綠色轉型的動態(tài)過程中，將會產生顯著的節(jié)能環(huán)保收益，進而擴大其發(fā)行的總體效果。

除了對企業(yè)本身，綠色債券發(fā)行的環(huán)保效應還會對周邊企業(yè)和地區(qū)產生溢出效應。許寧等認為，金融集聚不僅對本地綠色經濟有顯著的提升作用，還對周邊存在顯著的空間溢出效應[10]。董曉紅和富勇指出，我國綠色金融總體呈上升趨勢，但各地區(qū)綠色債券經濟環(huán)保效益的外部效應明顯不同，其中東部地區(qū)綠色經濟帶動能力較強，中部居中，西部和東北部地區(qū)較低[11]。王鳳榮和王康仕提出，監(jiān)管政策的缺失抑制了綠色債券發(fā)的經濟環(huán)保效應，雖然在整體有所提高，但短期內難以對污染企業(yè)形成顯著的融資約束[12]。馬亞明等表明，綠色債券對制造、電力等行業(yè)及西部地區(qū)具有顯著的價值提升效應，并具有動態(tài)持續(xù)性[13]。以上研究表明隨著我國綠色債券市場規(guī)模的急劇增長，綠色債券的發(fā)行效果存在較大差異，特別是環(huán)保效應的間接效果更具有顯著的差異性。

如果不考慮綠色債券發(fā)行的空間環(huán)保溢出效應，就不能充分發(fā)揮綠色債券的環(huán)保作用。如果僅考慮其環(huán)保直接效應而不考慮其環(huán)保間接效應，同樣不能充分發(fā)揮綠色債券的環(huán)保作用。就會導致綠色債券評級的準確性不高，評級相同的債券，其綠色效應卻差別很大，沒有充分發(fā)揮債券的綠色效應，社會整體的環(huán)保效應還有很大的提升空間。例如，深圳新能源集團股份有限公司和龍源電力集團有限公司，兩者都是發(fā)電企業(yè)，且年發(fā)電相差不大，但是深圳新能源是以火電為主營業(yè)務，而龍源電力是以風電為主營業(yè)務，兩者在同一年發(fā)行的綠色債券17深能G1和G17龍源1，其綠色評級都為AAA。又比如，中國節(jié)能環(huán)保集團有限公司和中國長江三峽集團有限公司，兩者在2016年發(fā)行的綠色債券G16節(jié)能2和G16三峽2，其綠色評級都是AAA，但是當年中國三峽集團發(fā)行綠色債券的二氧化碳減排量18 271萬噸，而中國節(jié)能環(huán)保集團只有711.6萬噸。

當前，綠色評級機構過于關注債券發(fā)行的直接經濟和環(huán)保效應，而不重視間接環(huán)保帶動的乘數效應，未能充分發(fā)揮綠色債券發(fā)行的環(huán)保帶動效應，導致綠色評級環(huán)保效應的準確度不高。一些綠色債券發(fā)行主體的高溢出效應所帶動的乘數效應沒有在評級中體現出來，削弱了金融手段協(xié)助環(huán)保資源的高效配置重要手段的功能。而中國綠色債券市場發(fā)展時間短，監(jiān)管機制不完善，與綠色評級相關的研究極少，大多集中于發(fā)展方向上的探討和國外經驗的總結，因此，在缺少實踐經驗的前提下，參考債券市場的研究成果也就是不得已的辦法了。

為了構建一個更為科學合理的綠色債券監(jiān)管機制，一些學者開始尋找綠色債券發(fā)行效果的定量方法。劉霞[14]、孫燕銘[15]等人刻畫了不同區(qū)域的綠色投資項目環(huán)保效應指標變化與地方政府環(huán)保投入對綠色債券發(fā)行效果的影響。目前綠色債券發(fā)行效果定量分析主要采用空間計量經濟學經典模型，如空間滯后模型與誤差修正模型等。Lesage和Pace[16]提出的空間杜賓面板模型通過在模型中引入解釋變量空間滯后項以測度各自變量的外部效應。Elhorst[17]、Lee[18]通過將其引入面板數據模型中，對其空間溢出效應進行準確的實證估計。

二、方法與模型

（一）空間權重矩陣構造

由于現實中變量間的空間關系錯綜復雜，因此在研究實際問題時，要準確揭示空間相關性、提高模型估計精度，就必須選擇合適的空間權重矩陣。這里我們首先使用的是最簡單的二元鄰接矩陣，能以最直觀的方式展示綠色債券發(fā)行環(huán)保效應的空間效應。

（二）面板數據空間杜賓模型

為了研究綠色債券的發(fā)行對企業(yè)碳排放量的直接效應和間接效應，我們使用了隨機效應的空間杜賓模型，如式（2）所示：

三、實證研究

（一）數據及變量選取

由于我國上市公司對碳排放信息的披露尚處于起步階段，相關規(guī)則大多以鼓勵自愿性披露為主，只有進行碳排放權交易的企業(yè)才必須每年披露碳排放量。此外，由于標準不統(tǒng)一，有的企業(yè)披露的是碳排放總量，有的企業(yè)披露的是減排量，完整的數據十分稀缺。本文主要考察的是綠色債券的發(fā)行對企業(yè)技術革新的影響，因此，最終只能選擇了能源行業(yè)進行研究，數據涵蓋了2016～2019年的10家能源企業(yè)。涉及的變量如表1所示。

表 1 相關變量的描述性統(tǒng)計

以上數據中，碳排放量、發(fā)電量來自上市公司的年報以及社會責任報告，綠色債券數據則來源于WIND數據庫。在進行估計的時候，所有的數據都進行了自然對數處理，對于大量為0的數據，在取對數時為了保證其有意義，均賦值為0.001。

由于企業(yè)利用綠色債券融資得到的資金不能馬上完全用于設備升級和工藝改造，有一個過程，故在債券的存續(xù)期間都視為影響企業(yè)的一個因素。綠色債券的發(fā)行勢必會促使企業(yè)節(jié)能減排，其系數應該為負。

由此我們得到的模型為：

（二）實證結果分析

我們使用了前面提出的空間權重矩陣對模型（3）進行估計，使用的是無固定效應模型，其估計結果如表2所示，其中加了前綴Dir的表示該變量的直接效應，而加了前綴Indir的表示該變量的間接效應。

表 2 SDM模型的回歸結果

1. 從整體來看，使用了W1的模型揭示了各企業(yè)的碳排放總量在空間層面上缺少直接的聯系，其空間效應系數ρ不顯著。

2. 綠色債券發(fā)行金額的系數是負的，系數通過了1%的顯著性水平檢驗，這再次驗證了綠色債券的發(fā)行能夠促使能源企業(yè)進行能源結構優(yōu)化，從而減小碳排放總量。同時，其空間滯后項的系數也顯著為負，說明其他企業(yè)綠色債券的發(fā)行對本企業(yè)的碳排放量同樣具有影響，綠色債券的發(fā)行不僅能促使本企業(yè)改進能源結構減少碳排放量，還能推動其他企業(yè)的碳排放減少。因此對于綠色債券的評級準確度的要求就必須更高，因為它不僅關系到發(fā)行人，還會影響到整個市場，對于社會環(huán)保效應的影響很大。

3. 綠色債券在一級市場的發(fā)行對碳排放量的直接效應和間接效應均顯著為負，分別通過了10%和1%的顯著性檢驗，且間接效應的數值是直接效應的3.5倍。綠色債券對碳排放量減少的間接效應遠大于直接效應。

4. 綠色債券在二級市場流通過程中的環(huán)保效應不顯著，其系數不顯著。說明綠色債券的二級市場的交易過程中，由于綠色評級體系不重視綠色債券發(fā)行的間接效應環(huán)保，間接環(huán)保效應高低的政府補貼等特征，沒有充分地在交易中體現出來，削弱了金融市場環(huán)保效應功能。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為了比較不同空間權重矩陣下，模型是否具有穩(wěn)健性。本文梳理了常見空間權重矩陣的獨有特點和共同特點后，如表3所示，又采用了4種不同類型的矩陣進行檢驗。

表 3 空間權重矩陣的比較

這4個矩陣包括基于地理距離的閾值矩陣、基于經濟距離的閾值矩陣、基于經濟距離的引力空間權重矩陣以及同時考慮地理距離和經濟距離的引力空間權重矩陣。

后兩個是參考李立[19]構建的廣義多維經濟空間的空間權重矩陣。

模型估計的結果見表4。

表 4 不同權重矩陣下的SDM模型回歸結果

從整體來看，改變權重矩陣的構造以后，模型的主要結論沒有發(fā)生根本變化：綠色債券在一級市場發(fā)行過程中環(huán)保效應顯著，在二級市場流通過程中的環(huán)保效應不顯著。

5個空間權重矩陣中，只有使用了W1和W3的模型能夠算出變量的直接效應和間接效應。這5個矩陣最大的區(qū)別就在于W1和W3只使用了企業(yè)間的業(yè)務構成差別來構造，而其他三個矩陣則加入了地理距離因素。由于各個能源企業(yè)的項目分布于全國各地，重合性很高，因此基于地理距離的矩陣難以準確刻畫出它們之間空間相關性。

而通過進一步比較W1和W3的估計結果可以看到：（1）其空間效應系數ρ均不顯著。（2）綠色債券在二級市場流通過程中對自己和對其他企業(yè)均沒有刺激作用，環(huán)保效應不顯著；而在一級市場的發(fā)行過程中，對自己和對其他企業(yè)的碳排放量均有顯著的抑制作用，環(huán)保效應顯著。（3）綠色債券發(fā)行環(huán)保效應的間接效應遠大于其直接效應。

綜上，模型的主要結論在使用不同權重矩陣的情況下并沒有發(fā)生改變，該模型具有良好的穩(wěn)健性。

四、研究結論與政策建議

本文提出了適合中國綠色債券市場數據的空間權重矩陣，從微觀角度入手，利用面板數據空間杜賓模型對我國綠色債券發(fā)行的環(huán)保效應的空間溢出進行了測度，實證分析綠色債券的發(fā)行對企業(yè)升級技術、節(jié)能減排的具體影響。我們對實證結果進一步分析和提煉，得到如下結論：

1. 綠色債券的發(fā)行不但直接減小了自身的碳排放總量，還能推動其他企業(yè)的碳排放量減少，具有顯著的環(huán)保溢出效應。直接效應系數為-0.078 83，其間接效應系數為-0.277 14。

2. 綠色債券的發(fā)行對于企業(yè)減少碳排放量具有顯著的促進作用，產生了顯著的社環(huán)保效應，并且其間接效應遠大于直接效應。

3. 綠色債券在二級市場流通的綠色債券的環(huán)保效應不顯著。這一環(huán)保效應之謎說明：由于綠色評級體系不重視綠色債券發(fā)行的間接效應環(huán)保，政府的補貼多少沒有體現出環(huán)保效應高低，特別是間接環(huán)保效應更沒有效應的體現出來。

基于本文的研究，提出以下政策建議：

1. 針對綠色債券的間接效應，構建科學合理的綠色債券評級機構監(jiān)管機制，有利于提高評級，特別是間接效應的準確性。

2. 針對環(huán)保效應，特別是間接環(huán)保效應高的，政府給予更多的補貼。讓投資者得到更多的預期收益，投資資金流向環(huán)保效應高的綠色債券，使環(huán)保效應高的綠色債券發(fā)行主體獲得更多的資金資源，充分發(fā)揮二級市場資源配置作用，進一步擴大綠色債券的環(huán)保效應。