陳志剛 弓怡菲

(武漢大學經濟與管理學院，湖北 武漢 430072)

一、引言

作為工業(yè)大國(胡藝，2019)[1]，我國工業(yè)增加值占GDP超過30%，其中重工業(yè)占據主導地位，但重工業(yè)高單位產出耗能的特點也給我國帶來了嚴重的環(huán)境污染問題(馬駿，2016)[2]，不僅威脅人們健康，也制約我國經濟持續(xù)發(fā)展。2019年國家環(huán)保局發(fā)布報告稱，全國337個地級市中有超過一半的城市空氣質量不達標，雖然該比例在2020年減少到40.1%，但污染問題依舊嚴峻。如何減輕經濟發(fā)展過程中的負外部性成為我國當前面臨的難題。

我國環(huán)境保護主要采取罰款、收費、停產整頓等強制性命令控制措施，但由于環(huán)境問題的外部性以及傳統發(fā)展模式路徑依賴等原因使得企業(yè)缺乏保護環(huán)境的自覺性，導致環(huán)保政策效率低下(陳幸幸，2019)[3]。為此，我國嘗試將市場手段和價值手段引入環(huán)境保護當中。綠色金融作為市場手段之一，通過影響企業(yè)的融資能力和融資成本迫使企業(yè)行為發(fā)生改變，最終實現傳統產業(yè)和重污染企業(yè)綠色化轉型升級。具體來講，綠色金融將更多的社會資金引入環(huán)保領域，為環(huán)保企業(yè)和項目提供了低成本資金支持，同時減少了對重污染企業(yè)的資金供給。但由于我國資本市場起步晚、發(fā)展不充分，導致企業(yè)獲取外源融資的主要渠道仍是銀行貸款，這一特點也決定了綠色金融在我國長期以來以綠色信貸為主(王馨，2021)[4]。

現有文獻對綠色信貸的實施效果主要從微觀角度出發(fā)，研究綠色信貸對重污染企業(yè)投融資行為以及綠色創(chuàng)新的影響。前者集中于對企業(yè)融資成本、融資規(guī)模、融資期限、投資規(guī)模和投資效率的研究(連莉莉，2015[5]；蘇冬蔚，2018[6]；王艷麗，2021[7]；寧金輝，2021[8])；后者則主要從綠色創(chuàng)新數量、綠色創(chuàng)新質量以及綠色創(chuàng)新效率角度進行研究，一部分學者認為綠色信貸彌補了傳統金融對綠色技術投資的功能缺位問題，提高了綠色創(chuàng)新數量和創(chuàng)新效率(嚴金強，2018[9]；韓科振，2020[10]；劉強，2020[11])，另一部分學者認為綠色信貸政策降低了企業(yè)債務融資能力，導致企業(yè)可用資金減少，抑制了企業(yè)綠色創(chuàng)新產出(曹廷求，2021)[12]。通過分析發(fā)現，鮮有文獻從企業(yè)績效角度考察綠色信貸政策的實施效果，而任何形式的改革和創(chuàng)新都必須考慮其商業(yè)價值和經濟價值，企業(yè)作為市場經濟主體，獲取利潤是其生存和可持續(xù)發(fā)展的前提，只有同時發(fā)揮政府、銀行以及企業(yè)的主體作用，才能更好地貫徹落實綠色金融政策，實現綠色發(fā)展目標。因此，本文以2012年頒布的《綠色信貸指引》(下文簡稱《指引》)為切入點，對綠色金融如何影響企業(yè)績效展開深入研究。本文主要有兩方面的創(chuàng)新：第一，現有文獻大多以2008年環(huán)境保護部印發(fā)的《上市公司環(huán)保核查行業(yè)分類管理名錄》或污染物排放量等方法來定義上市公司是否為綠色信貸限制企業(yè)，具有較強的主觀性，本文依據2014年銀監(jiān)會公布的《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》中對客戶的分類來定義，避免由于分組不當帶來的估計偏差。第二，本文在同時考慮宏觀經濟和環(huán)境因素的情況下，對綠色信貸政策影響企業(yè)經營績效的機理、機制進行分析，揭示綠色信貸政策對企業(yè)績效影響的內在邏輯和傳導機制，為企業(yè)經營決策、戰(zhàn)略選擇以及政府制定綠色金融政策提供參考。

二、理論分析

(一)綠色信貸與企業(yè)績效

由外部性理論可知，污染企業(yè)的私人邊際成本小于環(huán)保企業(yè)，環(huán)境污染的負外部性導致環(huán)保企業(yè)的產品很難通過收取高價而被市場接受，最終因為虧損而退出市場。綠色信貸則通過資金配置將環(huán)境污染外部性內生化，降低重污染企業(yè)利潤率的同時提高環(huán)保企業(yè)的利潤率，迫使企業(yè)行為發(fā)生改變，進而實現企業(yè)綠色化轉型。具體來看，企業(yè)的環(huán)境風險將作為銀行業(yè)金融機構(1)《指引》規(guī)定，銀行業(yè)金融機構包括在中華人民共和國境內依法設立的政策性銀行、商業(yè)銀行、農村合作銀行、農村信用社。進行貸款審批的條件之一，對于綠色、低碳的企業(yè)或項目，銀行等金融機構將給予成本低、期限長、額度大的貸款支持，提高企業(yè)融資便利性的同時降低企業(yè)融資成本；相反，對于那些可能存在環(huán)境風險的企業(yè)，在貸前、貸中、貸后都將面臨更加嚴格的限制。銀行等金融機構在全周期動態(tài)監(jiān)管的過程中還會根據企業(yè)實際情況隨時做出緩貸、停貸甚至收回貸款的決定。一方面，這使得處于這些行業(yè)的企業(yè)在經營過程中隨時面臨巨額處罰、停產關閉、環(huán)境訴訟等風險，較大的不確定性加大了企業(yè)的經營風險；另一方面，在內部融資不足、外部融資成本過高的情況下，企業(yè)為避免陷入財務危機不得不減少對外經濟活動、放棄預期可能帶來收益的投資項目，從而給企業(yè)績效帶來負面影響。通過上述分析得出，綠色信貸政策通過引導資金從污染投資流向環(huán)保投資，加大了重污染企業(yè)的經營風險和融資約束，對企業(yè)績效產生了一定的負面影響。基于此，提出本文假設H1。

H1：《指引》實施后，重污染企業(yè)的績效下滑更顯著。

(二)綠色信貸對企業(yè)績效的作用機理分析

1.綠色創(chuàng)新中介效用

在面臨的外部環(huán)境和需求發(fā)生變化，或是不滿足于當下經濟利益時，企業(yè)會希望通過創(chuàng)新尋求適應新環(huán)境的方案(Witt，1996)[13]。當前經濟增長乏力、環(huán)境與資源約束不斷加強，國家提出要貫徹落實綠色發(fā)展理念，實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略，這就要求企業(yè)積極地承擔起環(huán)境保護責任，而綠色創(chuàng)新是企業(yè)適應市場發(fā)展變化、提升競爭優(yōu)勢以及實現可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。Porter(1991)[14]認為企業(yè)通過創(chuàng)新產生綠色技術不僅能降低能耗、提高生產效率，還能夠產生“創(chuàng)新補償效應”和“先動優(yōu)勢”，實現保護環(huán)境和企業(yè)發(fā)展雙贏。而Berrone(2013)[15]等人認為，綠色創(chuàng)新風險大、周期長，若研發(fā)失敗，企業(yè)將遭受巨大損失；即使成功，企業(yè)為創(chuàng)新投入的成本與取得的超額利潤也難以對等，導致綠色創(chuàng)新對于企業(yè)經營績效尤其是短期內的經營績效產生顯著的抑制作用。有學者對我國上市公司綠色創(chuàng)新績效進行研究，發(fā)現雖然近幾年企業(yè)綠色創(chuàng)新數量不斷增加，但創(chuàng)新質量較低，且大多以含金量較低的非發(fā)明專利為主，難以從中獲得競爭優(yōu)勢和超額收益。甚至可能存在為了追求融資“合法性”身份，進行低效率的“漂綠”現象，導致企業(yè)運營成本增加、績效下滑?；诖?，提出本文假設H2a和H2b。

H2a：《指引》通過促進重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新進而提升企業(yè)績效。

H2b：《指引》通過促進重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新進而抑制企業(yè)績效。

2.投資效率中介效用

Miller(1966)[16]等人認為資本市場是完美的，但在現實生活中，由于信息不對稱和代理成本的存在，導致企業(yè)實際新增投資規(guī)模與預期新增投資規(guī)模并不符合，從而導致投資的非效率性。Myers(1984)[17]認為當企業(yè)在市場上面臨較強的信息不對稱時，更傾向于進行內部融資，通過持有更多現金來保證企業(yè)日常運營，否則會影響公司正常投資，造成投資不足。Jansen(1976)[18]認為企業(yè)管理者與股東之間存在目標不一致問題，管理者更傾向于通過留存大量收益來提高自身福利以及進行過度投資。在我國，部分上市企業(yè)是由國有企業(yè)改制而來，改制后的企業(yè)大多仍是國有控股，地方政府為拉動當地經濟發(fā)展、促進就業(yè)，會鼓勵國有控股企業(yè)擴大經營規(guī)模，造成許多無效率投資；同時，我國以往粗放式經濟發(fā)展模式，以及為應對2008年金融危機實施的“四萬億”計劃，促使我國工業(yè)企業(yè)進行大規(guī)模、高污染、低效率投資，以至于形成產能過剩局面。而《指引》是提高企業(yè)投資效率的有效手段，一方面，《指引》加強了重污染企業(yè)融資約束，降低了資金持有量水平，在此背景下管理者會盡可能減少過度投資，通過充分利用現有資源來提高企業(yè)投資效率；另一方面，《指引》要求銀行在向重污染企業(yè)放貸時進行貸前、貸中、貸后審查，嚴格的審查過程不僅緩解了銀企之間信息不對稱的情況，同時也避免了企業(yè)進行一些高污染、高風險的項目投資活動?；诖耍岢霰疚募僭OH3。

H3：《指引》通過提高投資效率進而影響重污染企業(yè)經營績效。

(三)綠色信貸對企業(yè)績效的調節(jié)機制分析

1.企業(yè)所有權調節(jié)作用

綠色信貸政策對于不同性質的企業(yè)可能產生不同的影響。一般情況下，國有企業(yè)規(guī)模大、成立時間長，可用于抵押擔保的資產較多，銀行考慮到信貸資金的安全性，更傾向于借錢給這類企業(yè)。國有企業(yè)的特殊性還體現在兩個方面：一方面，國企主要存在于高利潤的壟斷行業(yè)，表現出較好的業(yè)績和經濟實力；另一方面，國企通常承擔了傳導國家政策的職能，在這過程中暗含了政府對企業(yè)的信用擔保，從而導致銀行爭相借錢給國有企業(yè)，加大信貸資金配置扭曲程度。而且，我國計劃時期形成的國有銀行和國有企業(yè)的密切關系在當下仍有所保留，在我國金融市場發(fā)育尚不成熟、行業(yè)集中度高、幾家國有控股銀行占據絕大多數市場份額的背景下，信貸資金在配置過程中往往受到很多非市場因素的影響，造成信貸資金配置嚴重向國有企業(yè)傾斜，而非國有企業(yè)難以獲得充足的信貸資金。基于此，提出本文假設H4。

H4：《指引》實施后，非國有重污染企業(yè)績效下滑更顯著。

2.企業(yè)規(guī)模調節(jié)作用

不同的企業(yè)規(guī)模所面臨的融資約束往往不同。相比于小型企業(yè)，大型企業(yè)信息透明度高、抵押品充足，銀行在提供資金過程中承擔較小的逆向選擇和道德風險，因此更愿意借錢給大型企業(yè)。同時，大型企業(yè)對拉動地方經濟、促進就業(yè)發(fā)揮著重要的作用，地方政府出于經濟發(fā)展和政績考慮會出臺一系列針對性信貸優(yōu)惠政策，以達到吸引更多大型企業(yè)入駐本地投資建廠的目的。所以，大型企業(yè)受到的融資約束要小于小型企業(yè)，因此績效受到的影響也更小?；诖?，提出本文假設H5。

H5：《指引》實施后，小型重污染企業(yè)績效下滑更顯著。

3.地區(qū)市場化水平調節(jié)作用

我國地區(qū)之間市場化程度存在較大差異，而企業(yè)在進行融資決策時，不可避免地受到所在地區(qū)市場化水平的影響。較高的市場化程度為企業(yè)營造了良好的金融生態(tài)環(huán)境，完善的法律制度和交易規(guī)則保障了企業(yè)相關利益者的合法權益，也倒逼企業(yè)提高信息透明度，緩解了信息不對稱。一方面，高信息透明度降低了銀行業(yè)金融機構在授信過程中審批、監(jiān)督成本，而且發(fā)達的金融市場為企業(yè)提供了豐富的金融工具進行授信風險緩釋，增加了企業(yè)獲取更多銀行信貸的可能；另一方面，企業(yè)更容易通過商業(yè)信用、非正規(guī)信貸等非正規(guī)金融渠道獲取融資(徐麗鶴, 2020)[19]，緩解綠色信貸政策帶來的融資約束?；诖?，提出本文假設H6。

H6：市場化程度越低，《指引》對重污染企業(yè)績效的抑制作用更明顯。

4.企業(yè)社會責任評分調節(jié)作用

新古典經濟學認為企業(yè)管理者不應該將資金用于履行企業(yè)社會責任，因為這將是無利可圖且損害股東利益的。而Jensen則顛覆了新古典經濟學股東利益至上的思想，認為企業(yè)的最終目標是最大化企業(yè)的長期市場價值，而在此過程中需要綜合考慮多方利益，從而實現企業(yè)和社會和諧發(fā)展。Ruf等人(2001)[20]從員工、環(huán)境、社區(qū)、產品等八個方面衡量企業(yè)社會責任，發(fā)現社會責任越高、企業(yè)績效越好，并且這種正向促進機制在短期和長期均有效。Freeman(2006)[21]認為企業(yè)在積極承擔社會責任的同時滿足了各方需求，因此有利于提升企業(yè)績效。具體來看，企業(yè)履行社會責任可以提高企業(yè)聲譽、品牌形象，建立良好的顧客關系，提高員工幸福度和工作效率等，而這些因素都有助于增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢。基于此，提出本文假設H7。

H7：企業(yè)社會責任水平越低，《指引》對重污染企業(yè)績效的抑制作用更明顯。

三、研究設計

(一)數據來源

本文基于2008-2019年滬深A股上市公司的數據，對綠色金融如何影響企業(yè)績效進行了深入分析。其中，企業(yè)社會責任評分來自和訊網公布的《上市公司社會責任報告》；污染源信息公開指數(PITI)來自公眾環(huán)境研究中心；PM2.5數據來自CNRDS數據庫和中國空氣質量在線監(jiān)測分析平臺；其余數據來自CNRDS、CSMAR數據庫和國家統計局。在此基礎上，對原始數據做如下處理：剔除金融類和ST公司、剔除異常或嚴重缺失的數據，并對連續(xù)變量進行1%和99%縮尾處理，最終得到11964個有效樣本。

(二)模型構建

本文通過構建DID模型來檢驗綠色金融對重污染企業(yè)績效的影響：

Qyjxit=α0+β1Aftert·Treati+β2Xi,t-1+μi+γt+εi,t

(1)

其中，被解釋變量為企業(yè)績效(Qyjxit)，參考蘇東蔚(2018)[6]等人研究，本文采用托賓Q值來衡量。Aftert為政策虛擬變量，《指引》實施后，即時間t≥2012年時該值為1，否則為0。Treati表示企業(yè)是否為重污染企業(yè)虛擬變量，在2014年銀監(jiān)會公布的《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》中根據客戶的環(huán)境和社會風險不同劃分為A類、B類、C類(2)A類：其建設、生產、經營活動有可能嚴重改變環(huán)境原狀且產生的不良環(huán)境和社會后果不易消除的客戶；B類：其建設、生產、經營活動將產生不良環(huán)境和社會后果但較易通過緩釋措施加以消除的客戶；C類：其建設、生產、經營活動不會產生明顯不良環(huán)境和社會后果的客戶。三個等級，本文將屬于A類和B類行業(yè)的企業(yè)作為重污染企業(yè)(處理組)，Treati=1，其余作為非重污染企業(yè)(對照組)，Treati=0。Xi,t-1為控制變量，選取流動比率(Fratio)、資產負債率(Aslbrt)、企業(yè)規(guī)模(Size)、成立年限(Age)、前三大股東持股比例(Stock)、固定資產比率(Far)、金融活動利潤占比(Finpro)；考慮到宏觀經濟波動對企業(yè)績效的影響，加入GDP增長指數(GDP)和M2增長率(M2)。同時，“霧霾天氣”頻發(fā)、十八大將“生態(tài)文明建設”提高到國家戰(zhàn)略高度也發(fā)生在2012年，為避免相關政策和環(huán)保措施給企業(yè)績效造成的影響，參考王馨(2021)[4]做法，將上市企業(yè)所在地級市的PM2.5濃度(Pm)以及PITI指數(Piti)取自然對數后納入回歸，以消除上述因素帶來的影響。為避免內生性問題，將所有Xi滯后一期后納入模型。μi和γt分別表示個體固定效應和時間固定效應。

(三)描述性統計

表1匯報了主要變量的統計分析結果。其中，Treat的均值為0.322，說明本文數據中有32.2%的企業(yè)為重污染企業(yè)。

表1

四、實證結果及分析

(一)平行趨勢檢驗

在進行雙重差分估計之前，需要檢驗重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)的績效在《指引》實施之前是否擁有相同走勢。如圖1所示，交乘項Yeart·Treati的系數在2012年之前均不顯著，說明這兩類企業(yè)的績效表現在《指引》實施之前并不存在明顯差異，可以進行雙重差分檢驗。

圖1 平行趨勢檢驗

(二)基本回歸分析

表2匯報了《指引》實施對企業(yè)績效的檢驗結果。列(1)-(3)分別是不考慮控制變量、納入宏觀經濟層面控制變量以及進一步考慮其他可能影響企業(yè)績效的環(huán)保因素后的回歸結果，交乘項After·Treat系數均為負且顯著，說明《指引》出臺對重污染企業(yè)績效產生了顯著的抑制作用，假設H1得證。

表2 《指引》對企業(yè)績效的影響結果

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.動態(tài)分析

為了更好地反映《指引》對企業(yè)績效的影響，本文通過建立如下動態(tài)效應模型來觀察《指引》實施后企業(yè)績效的變化情況：

(2)

表3中，Treat·Year_2012表示《指引》實施當年給企業(yè)績效帶來的影響，列(1)(2)的系數均顯著為正，說明《指引》實施當年不僅沒有給重污染企業(yè)績效帶來消極影響，反而有一定的促進作用，但該促進作用在第二年不顯著。并且，從2014年開始，交乘項系數顯著為負，且絕對值呈上升趨勢，說明隨著《指引》深入落實，其對重污染企業(yè)績效的抑制作用不斷加大，并在2015年達到峰值，2016年開始抑制作用有所減弱。分析原因，政策的實施具有時滯性，并且企業(yè)可能在政策執(zhí)行前加快貸款審批進程或加大信貸融資規(guī)模，以減弱綠色信貸政策帶來的融資約束影響，但其緩沖作用僅能維持較短時間，長期來看，隨著綠色信貸政策執(zhí)行力度的提高，重污染企業(yè)受到的融資約束也不斷增強，導致抑制作用愈發(fā)明顯，企業(yè)不得不調整生產方式和經營模式來獲得融資“合法性”身份，使得抑制作用從2016年開始有所減弱。

表3 綠色信貸政策的動態(tài)效應檢驗

2.安慰劑檢驗

考慮到2012年黨的十八大將“生態(tài)文明建設”上升到國家戰(zhàn)略高度，以及2013年銀監(jiān)會出臺了一系列關于綠色信貸方面的政策文件，為了確保重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)績效差異變化是由《指引》導致的，而非來自其他因素，需要進行“反事實”檢驗。通過設置一個虛擬政策實施時間，重新構造交乘項進行回歸，若系數不顯著，則說明企業(yè)績效的變化確實是由《指引》造成的。參考已有文獻，本文將政策實施時間提前到2010年，重新構造交乘項進行回歸，結果見表4列(1)?；貧w系數為-0.039，且不顯著，說明《指引》確實是引起對照組和處理組績效差異變大的原因。

3.替換被解釋變量

為保證綠色信貸政策對企業(yè)績效抑制作用的可信度，本文采用營業(yè)收入增長率來度量企業(yè)績效。如表4列(2)所示，After·Treat的系數為-0.083且顯著，與本文結論一致。

4.PSM-DID

由于重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)在綠色信貸政策實施之前本身就可能存在系統差異，導致DID模型的估計結果出現偏誤。為避免此問題，本文使用PSM方法對處理組和對照組進行1∶1放回近鄰匹配和1∶1無放回近鄰匹配，并對匹配后的樣本重新進行DID回歸。表4列(3)(4)分別列示了有放回匹配和不放回匹配的回歸結果?？梢钥闯觯珹fter·Treat的系數分別為-0.144、-0.148且顯著，與基準回歸結果保持一致，假設H1得到進一步證實。

表4 穩(wěn)健性檢驗回歸結果

續(xù)表4

五、進一步分析

(一)綠色金融對企業(yè)績效的作用機理分析

參考溫忠麟等(2014)[22]研究，本文構建了如下模型來檢驗綠色創(chuàng)新和投資效率的中介效應：

Lscxit=α0+δ1Aftert·Treati+δ2Xi,t-1+μi+γt+εi,t

(3)

Qyjxit=α0+θ1Aftert·Treati+θ2Lscxit+θ3Xi,t-1+μi+γt+εi,t

(4)

invit=α0+ρ1Aftert·Treati+ρ2Xi,t-1+μi+γt+εi,t

(5)

Qyjxit=α0+φ1Aftert·Treati+φ2invit+φ3Xi,t-1+μi+γt+εi,t

(6)

Lscxit表示綠色創(chuàng)新，本文用上市公司當年獲得的綠色實用性專利和綠色發(fā)明專利之和來衡量。由于樣本中很大一部分企業(yè)的綠色專利數為0或較少，導致其呈右偏分布，因此對專利數加1并取對數。invit表示企業(yè)投資效率。參考王善平(2011)[23]和韓元亮(2021)[24]等人做法，本文使用Richardson模型來計算：

investit=ω0+ω1groit-1+ω2cashit-1+ω3ageit-1+ω4rit-1+ω5sizeit-1
+ω6Aslbrtit-1+ω7investit-1+∑Year+∑industry+εit

(7)

公式(7)中，investit為企業(yè)預期新增投資額；gro為營業(yè)收入增長率；cash定義為貨幣資金與短期投資凈額之和，再用期初資產總計進行標準化處理；r為企業(yè)當年股票回報率，Aslbrt為資產負債率，age和size定義與前文相同。若企業(yè)的實際投資金額與式(7)估計出的預期投資金額之差εit的絕對值越大，表明企業(yè)的投資效率越低。

表5所示，列(1)為基準回歸，表示《指引》實施對重污染企業(yè)的績效產生抑制作用；列(2)中交乘項After·Treat系數為0.022且顯著，說明《指引》實施有助于增加重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新專利數量；列(3)After·Treat系數顯著為負(-0.143)，且其絕對值小于列(1)中交乘項系數(-0.158)，Lscx的系數為-0.033且顯著，說明《指引》通過增加綠色創(chuàng)新數量抑制了重污染企業(yè)績效，假設H2b得證。分析原因，《指引》出臺使得重污染企業(yè)可獲取的信貸資金規(guī)模減小，而企業(yè)為獲得融資“合法性”身份、維持企業(yè)生存和發(fā)展，會主動進行綠色創(chuàng)新研發(fā)活動，進而增加綠色專利數量產出。但由于企業(yè)所增加的綠色專利可能以含金量較低的綠色實用新型專利為主，難以帶來超額收益，因此，綠色信貸政策對企業(yè)來說，一方面研發(fā)支出的增加占用了原有用于其他投資的資金，產生機會成本；另一方面，研發(fā)成果未能給企業(yè)帶來經濟利益，或者帶來的利潤不足以彌補研發(fā)成本，導致企業(yè)績效下滑。

表5中列(4)(5)是對投資效率中介機制的檢驗結果。其中，列(4)After·Treat的系數為-0.004且顯著，因為本文的全樣本投資效率均值大于0，After·Treat系數為負說明《指引》可以減少企業(yè)無效投資，提高投資效率。列(5)After·Treat的系數為-0.142，且絕對值小于列(1)回歸系數，inv回歸系數為1.308且顯著，說明投資效率的中介效應存在，假設H3得證。具體分析，《指引》要求銀行在企業(yè)融資時進行嚴格審查，導致其無法通過銀行為一些可以獲取利潤但可能對環(huán)境造成污染的項目進行融資。短期來看，《指引》導致重污染企業(yè)失去了一部分投資機會，對績效產生不利影響，但長遠來看，避免了項目在運營后由于違反相關環(huán)境規(guī)定被整頓、停產，造成更大損失的風險。

表5 《指引》對企業(yè)績效的中介效用檢驗

(二)綠色金融對企業(yè)績效的調節(jié)機制分析

1.企業(yè)所有權的調節(jié)機制分析

為檢驗企業(yè)所有權是否會影響《指引》對企業(yè)績效的作用，將樣本劃分為國有和非國有企業(yè)，并用虛擬變量Qyxz表示。當企業(yè)為國有性質時，Qyxzi=1，否則為0。同時，將Qyxzi與After·Treat相乘得到的新變量納入回歸，結果見表6列(1)。交乘項After·Treat系數為-0.196且顯著，表明《指引》實施會給企業(yè)績效帶來負面影響，交乘項Qyxz·After·Treat的系數為0.042且顯著，說明國有企業(yè)比非國有企業(yè)受到《指引》的負面沖擊更小，假設H4得證。

2.企業(yè)規(guī)模的調節(jié)機制分析

企業(yè)規(guī)模差異也可能造成《指引》實施的效果不同。本文以上市企業(yè)資產總計的中位數為界限，將企業(yè)劃分為大型企業(yè)和小型企業(yè)，當企業(yè)資產總計大于中位數時，Qygmi=1，否則為0。列(2)的回歸結果顯示，After·Treat系數為負且顯著，與前文保持一致，而Qygm·After·Treat的系數為正且顯著，說明大型企業(yè)受到《指引》帶來的負面沖擊更小，假設H5得證。

3.地區(qū)市場化水平的調節(jié)機制分析

由于王小魯等(2018)[25]編寫的數據截止到2016年，對于2016年以后的數據，本文對各個省份分別求出2008-2016年市場化進程總得分的平均增長率，通過外推得到2017-2019年的市場化進程總得分。將市場化總得分指標與After·Treat進行交乘得到新變量，并將其作為解釋變量納入回歸。表6列(3)After·Treat的系數為0.019，表明市場化程度越高，綠色信貸政策對重污染企業(yè)績效的抑制作用越弱，假設H6得證。

表6 《指引》對企業(yè)績效的調節(jié)機制檢驗

4.企業(yè)社會責任的調節(jié)機制分析

和訊網從2010年開始公布該評分，對于之前的數據，本文通過計算2010-2019年總得分平均增長率，進而得到2008年和2009年的社會責任評分，并將社會責任評分與After·Treat相乘后的新變量納入回歸。列(4)的回歸系數為0.044，在5%的水平下顯著，表明上市企業(yè)社會責任評分越高，綠色信貸對重污染企業(yè)績效的抑制作用越小，假設H7得證。

續(xù)表6

六、結論及政策建議

本文以2008-2019年為研究區(qū)間，通過使用DID模型檢驗了綠色金融對我國上市企業(yè)績效的影響。研究發(fā)現，《指引》頒布后，重污染企業(yè)的績效相比于非重污染企業(yè)出現更大程度下滑，非國有和小型重污染企業(yè)受的影響更大。動態(tài)效應發(fā)現，政策對績效的抑制效應具有一定的時滯性，抑制作用從第三年開始更加顯著，并逐年增大，從政策實施后的第五年開始抑制作用有所減弱。機制檢驗表明，《指引》實施后企業(yè)獲得的綠色創(chuàng)新專利數有所增加，但并未帶來企業(yè)績效的提升，可能是企業(yè)為應對政策、緩解融資約束進行的綠色創(chuàng)新含金量較低，并從實質上提升企業(yè)核心競爭力；同時，企業(yè)在政策出臺后出于環(huán)境保護的考慮，會放棄一些雖能帶來利潤但污染環(huán)境的項目，給企業(yè)績效帶來負面影響。進一步研究發(fā)現，市場化水平的提高和企業(yè)社會責任的增強可以緩解政策對企業(yè)績效的抑制作用。

基于以上結論，本文提出以下幾點政策建議：

第一，從政府角度來看，應當加大企業(yè)環(huán)境污染處罰力度，建立健全企業(yè)環(huán)境信息披露機制、提高信息披露水平，通過建立信息服務平臺向社會公眾及時、準確地公開企業(yè)環(huán)保情況和污染處罰情況，發(fā)揮輿論監(jiān)督功能，并與銀行共享企業(yè)環(huán)保數據，為銀行綠色信貸審核過程提供參考。首先，考慮到我國地區(qū)間經濟發(fā)展、市場化水平等方面差異性較大，政府應當因地制宜制定綠色金融政策效果評價指標，避免銀行為滿足綠色信貸總量目標浪費信貸資源；其次，綠色信貸政策對部分重污染企業(yè)績效產生一定負面作用，政府應當出臺相應的激勵措施，在抑制重污染企業(yè)進行污染項目投資的同時給予相應的綠色轉型資金支持，調動起重污染企業(yè)綠色化積極性；最后，完善綠色信貸制度，加強綠色信貸風險管理指標和體系的構建，保證綠色信貸政策的平穩(wěn)性和持續(xù)性。

第二，從銀行角度來看，應當建立和完善綠色信貸管理制度，制定差異化綠色信貸授信政策，打破傳統金融歧視束縛，平衡好國有和非國有、大型和小型重污染上市企業(yè)的融資地位，給予環(huán)保企業(yè)應有的綠色信貸支持，避免尋租活動導致綠色信貸資源浪費，提高綠色信貸資金配置效率的同時擴大綠色信貸覆蓋面。嚴格把控重污染企業(yè)或項目審查的過程、提高綠色信貸融資門檻，實時監(jiān)測綠色信貸資金使用情況，加強風險管理，避免項目在執(zhí)行過程中出現環(huán)境污染問題，威脅銀行信貸資金安全。銀行應加大綠色金融工具創(chuàng)新力度，提高綠色業(yè)務服務能力和專業(yè)能力，通過建立信息化平臺降低銀企之間信息不對稱問題。

第三，從企業(yè)角度看，應當加強公司綠色治理，樹立綠色創(chuàng)新長期發(fā)展理念，積極開展綠色創(chuàng)新研發(fā)活動，將更多的研發(fā)資金用于含金量高的綠色發(fā)明專利而非綠色實用新型專利，提高綠色創(chuàng)新專利的質量而非數量，帶來“創(chuàng)新補償效益”，進而提高企業(yè)核心競爭力。調動企業(yè)綠色環(huán)保積極性和主動性，加強利益相關者對企業(yè)環(huán)境情況的監(jiān)督力度，避免管理者進行對環(huán)境可能造成污染的項目投資，提高企業(yè)投資效率，降低企業(yè)經營風險。企業(yè)作為市場主體，應當積極承擔起社會責任，提高企業(yè)環(huán)境信息披露水平，降低與銀行、投資者等市場主體間信息不對稱問題并與之建立良好關系，最終實現企業(yè)績效和社會效益“雙贏”。