代昀昊 趙煜航 雷怡雯

(1.華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院/現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中心，湖北 武漢 430000；2.華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430000)

一、引言

2015年，我國政府首次明確提出“綠水青山就是金山銀山”的綠色發(fā)展理念。這意味著中國在“新改革”中既要保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展，更要加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)，達(dá)到經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的雙贏(涂正革和諶仁俊，2015)[40]。2020年，習(xí)近平總書記指出中國將采取更加有力的政策和措施，力爭于2030年前實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”，2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”。為實(shí)施綠色發(fā)展理念和未來實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展必須要“轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)”。發(fā)展綠色金融、構(gòu)建綠色金融體系不僅是解決這一問題的重要抓手，更是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必要前提(陳詩一等，2021)[25]。

和國外相比，雖然我國綠色金融起步較晚，但經(jīng)過不斷探索與實(shí)踐，在架構(gòu)綠色金融體系方面已經(jīng)推出了一系列政策措施。2017年6月，國務(wù)院常務(wù)會(huì)議決定，在浙江、江西、廣東、貴州、新疆5省(區(qū))選擇部分地方，建設(shè)各有側(cè)重、各具特色的綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)，探索“自下而上”的地方綠色金融發(fā)展路徑。當(dāng)月，中國人民銀行等七部委聯(lián)合印發(fā)五省區(qū)建設(shè)綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)總體方案(以下簡稱總體方案)，首批綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)為廣東省廣州市、江西省贛江新區(qū)、貴州省貴安新區(qū)、浙江省湖州市和衢州市，以及新疆維吾爾自治區(qū)哈密市、昌吉州和克拉瑪依市。方案提出，通過5年左右時(shí)間，在這些地區(qū)探索綠色金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、助推生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效途徑和方式，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)。

目前已有不少學(xué)者考察了我國綠色金融政策對(duì)微觀企業(yè)的影響，尤其是在評(píng)估綠色信貸政策效果方面產(chǎn)出了較為豐富的研究成果。一方面，部分學(xué)者從“兩高”行業(yè)公司的視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)綠色信貸政策的實(shí)施存在顯著的懲罰效應(yīng)，綠色信貸政策減少了高能耗企業(yè)的債務(wù)融資總額，從而抑制企業(yè)的投資規(guī)模和效率(Liu et al.，2017；Wang et al.，2020；Wen et al.，2021)[9][20][21]。該政策對(duì)重污染企業(yè)的影響主要表現(xiàn)在債務(wù)融資規(guī)模下降(Li et al.，2022；Liu et al.，2019)[8][11]，債務(wù)融資期限縮短(Xu and Li，2020)[23]，債務(wù)融資成本上升(連莉莉，2015；Li et al.，2022)[32][8]。面臨融資約束的高污染企業(yè)會(huì)選擇減少投資，因而影響自身的經(jīng)營效率(丁杰，2019；蘇冬蔚和連莉莉，2018)[26][39]，造成退出風(fēng)險(xiǎn)的上升(陸菁等，2021)[34]。但也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策雖然減少了高污染企業(yè)的長期債務(wù)占比，但提高了企業(yè)的投資效率，沒有對(duì)企業(yè)的經(jīng)營造成沖擊(王艷麗等，2021)[45]。另一方面，有學(xué)者從綠色企業(yè)視角考察了綠色信貸政策的效果，發(fā)現(xiàn)該政策對(duì)綠色企業(yè)存在顯著的補(bǔ)償效應(yīng)，主要體現(xiàn)在綠色企業(yè)債務(wù)融資成本顯著降低(連莉莉，2015)[32]，長期債務(wù)規(guī)模增加，投資水平得到提升(王康仕等，2019)[42]。在綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)建立后，試驗(yàn)區(qū)內(nèi)綠色企業(yè)的商業(yè)信用和研發(fā)投入明顯增加，全要素生產(chǎn)率得以提升(王修華等，2021)[44]。

綠色債券和綠色信貸是目前我國發(fā)展水平較高的綠色金融工具，“綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)”試點(diǎn)政策(以下簡稱綠色金融試點(diǎn)政策)理論上可以依托二者作為媒介，在供給端調(diào)配金融資源，從而影響企業(yè)債務(wù)融資能力，促使其進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型。目前鮮有學(xué)者從微觀企業(yè)視角探究綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)制造業(yè)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響及其機(jī)制。我國第一批綠色金融試點(diǎn)已經(jīng)啟動(dòng)了5年有余，在具體實(shí)踐中，該政策的實(shí)施效果究竟是增加企業(yè)環(huán)境信息披露成本，對(duì)企業(yè)進(jìn)行融資懲罰；還是推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，對(duì)企業(yè)進(jìn)行融資補(bǔ)償？更為重要的是，如果企業(yè)的債務(wù)融資成本確實(shí)受到了影響，那么該政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響機(jī)制是怎樣的？同時(shí)，政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響是否存在異質(zhì)性？這些問題的答案依賴于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證檢驗(yàn)。

基于此，本文采用我國A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，以綠色金融試點(diǎn)政策作為切入點(diǎn)，利用雙重差分模型(DID)實(shí)證檢驗(yàn)綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。實(shí)證結(jié)果表明，在控制了時(shí)間和個(gè)體層面的固定效應(yīng)后，綠色金融試點(diǎn)政策顯著提高了試驗(yàn)區(qū)企業(yè)的債務(wù)融資成本。在采用安慰劑檢驗(yàn)和傾向得分匹配(PSM)緩解內(nèi)生性問題后，結(jié)論仍然保持一致。本文基于三重差分模型(DDD)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，具有較高綠色創(chuàng)新和環(huán)境信息披露質(zhì)量的企業(yè)能夠緩解綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)債務(wù)融資成本的影響。此外，融資約束程度較高的企業(yè)在綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施后，債務(wù)融資成本上升更為顯著。最后，進(jìn)行更換被解釋變量指標(biāo)、控制其他層面固定效應(yīng)等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍然保持一致。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于以下兩方面：第一，從梳理的文獻(xiàn)看，本文可能是國內(nèi)少有的探討綠色金融試點(diǎn)政策影響企業(yè)債務(wù)融資成本的文獻(xiàn)。大多數(shù)學(xué)者評(píng)估國內(nèi)綠色金融政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響時(shí)，都是基于綠色信貸政策的頒布(連莉莉，2015；蘇冬蔚和連莉莉，2018；Li et al.，2022；Xu and Li，2020)[32][39][8][23]，而本文以總體方案出臺(tái)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，從制造業(yè)公司的視角切入，發(fā)現(xiàn)綠色金融試點(diǎn)政策顯著提高了企業(yè)債務(wù)融資成本，為揭示我國綠色金融政策的微觀效應(yīng)提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第二，本文清晰地識(shí)別出了綠色金融試點(diǎn)政策這一宏觀改革提高企業(yè)債務(wù)融資成本的作用機(jī)制。本文基于三重差分模型檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)較高的綠色創(chuàng)新水平和環(huán)境信息披露質(zhì)量可以使債券人定價(jià)的要求降低，這表明更多環(huán)境治理的實(shí)際投入以及更優(yōu)的環(huán)境信息披露行為能夠有效幫助金融信貸機(jī)構(gòu)識(shí)別企業(yè)的真實(shí)狀況。這不僅反映出債權(quán)人在進(jìn)行授信行為時(shí)，會(huì)更綜合地考慮企業(yè)真實(shí)的綠色行為，也表現(xiàn)出綠色金融政策可能會(huì)發(fā)揮“倒逼”作用，通過給有綠色投入的企業(yè)更低的融資成本來達(dá)到倡導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行綠色科技、綠色發(fā)展等活動(dòng)。

二、制度背景與研究假設(shè)

(一)綠色金融試點(diǎn)政策的制度背景

自黨的十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào)“發(fā)展綠色金融”以來，我國已頒布了一系列的綠色金融舉措。綠色金融試點(diǎn)政策的實(shí)施，在綠色金融推動(dòng)綠色發(fā)展、助力實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)中扮演了一個(gè)具有積極導(dǎo)向的角色，為探索中國特色綠色金融發(fā)展之路奠定了基礎(chǔ)。2017年以來，國務(wù)院將浙江等五省區(qū)設(shè)立為首批綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)，各試點(diǎn)地區(qū)可根據(jù)自身?xiàng)l件、意愿來制定綠色金融措施。該政策的實(shí)施旨在通過對(duì)供給端調(diào)配金融資源，加大金融對(duì)綠色環(huán)保項(xiàng)目的支持，實(shí)現(xiàn)資源的綠色配置，支持地方綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色低碳轉(zhuǎn)型。2022年6月末，試驗(yàn)區(qū)綠色貸款余額1.1萬億元，在全部貸款中的占比高于全國平均水平2.2個(gè)百分點(diǎn)。1在“以降碳為重點(diǎn)的戰(zhàn)略導(dǎo)向”與“積極探索金融服務(wù)‘雙碳目標(biāo)’的有效路徑”的號(hào)召下，追求企業(yè)可持續(xù)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的“雙贏”模式已成為當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要目標(biāo)。

綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)以綠色信貸作為實(shí)踐基礎(chǔ)，納入了其他綠色金融產(chǎn)品的改革和創(chuàng)新，是多種綠色金融產(chǎn)品創(chuàng)新的融合。企業(yè)的綠色產(chǎn)業(yè)被視為重點(diǎn)扶持項(xiàng)目，能夠從信貸投向、期限、利率這些途徑獲得優(yōu)先的傾斜政策，形成一種金融優(yōu)先支持綠色產(chǎn)業(yè)的局面。在綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)的過程中，各試驗(yàn)區(qū)根據(jù)自身地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展情況，不斷出臺(tái)地方性綠色金融政策。例如，在綠色金融服務(wù)創(chuàng)新方面，湖州市注資1.7億元成立政府政策性融資擔(dān)保公司，優(yōu)先支持綠色小微企業(yè)，同時(shí)地方政府每年按照金融機(jī)構(gòu)對(duì)綠色企業(yè)貸款余額的5%對(duì)授信金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償2；衢州市則是通過建立綠色金融專項(xiàng)資金、調(diào)動(dòng)金融機(jī)構(gòu)的積極性和能動(dòng)性等若干政策意見來獎(jiǎng)勵(lì)、補(bǔ)償?shù)貐^(qū)經(jīng)濟(jì)。

由此看來，市場(chǎng)主體在綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)建立后，時(shí)刻關(guān)注企業(yè)環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在投資行為中引入環(huán)保理念，旨在利用對(duì)社會(huì)資源的引導(dǎo)來平衡企業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)。

(二)綠色金融政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響與作用機(jī)制

基于企業(yè)環(huán)境信息披露理論，一般來說，企業(yè)的環(huán)境信息披露不僅會(huì)受到公司治理等企業(yè)內(nèi)部因素的影響，還會(huì)受到各類綠色金融政策的影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)考察了綠色金融政策和企業(yè)環(huán)境信息披露之間的關(guān)系。例如，占華(2021)[48]基于重污染行業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策能夠促進(jìn)企業(yè)環(huán)境信息披露。因此，本文預(yù)期綠色金融政策的實(shí)施會(huì)促使企業(yè)加強(qiáng)環(huán)境信息披露，進(jìn)而對(duì)其債務(wù)融資成本產(chǎn)生潛在影響。

我國過去長期存在環(huán)境信息披露制度不完善的問題(方穎和郭俊杰，2018)[27]，因而企業(yè)受到綠色金融政策影響、加強(qiáng)環(huán)境信息披露后，不僅容易暴露自身的真實(shí)排污水平(Tian et al.，2016)[19]，也提高了地方環(huán)保部門的執(zhí)法效率(Powers et al.，2011)[17]，會(huì)使自身面臨更高的監(jiān)管、輿論和訴訟風(fēng)險(xiǎn)(Liu et al.，2018)[10]，為環(huán)境信息披露付出額外成本(祝樹金等，2022)[49]。甚至有文獻(xiàn)指出，大量的企業(yè)環(huán)境信息披露會(huì)增加企業(yè)披露負(fù)面信息的概率，使企業(yè)面臨更大的環(huán)保支出壓力，容易受到外部利益相關(guān)者的負(fù)面解讀，制約企業(yè)發(fā)展(呂備和李亞男，2020；何文劍等，2022)[35][28]。

在綠色金融政策下，公司管理層將環(huán)境信息披露視為債權(quán)人感知風(fēng)險(xiǎn)的渠道(王霞等，2013)[43]，債權(quán)人會(huì)對(duì)存在潛在負(fù)面環(huán)境信息的公司發(fā)放利率更高的貸款，以補(bǔ)償他們因提供貸款而面臨的潛在責(zé)任和風(fēng)險(xiǎn)(Chava，2014)[3]，從而導(dǎo)致企業(yè)具有更高的債務(wù)融資成本。基于上述理論分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H1a：綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)區(qū)域內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的債務(wù)融資存在懲罰效應(yīng)，即在政策實(shí)施后企業(yè)債務(wù)融資成本提高。

與此同時(shí)，綠色金融政策的頒布進(jìn)一步強(qiáng)化了企業(yè)環(huán)保表現(xiàn)對(duì)其債務(wù)融資成本的影響。具體而言，企業(yè)環(huán)?？冃б呀?jīng)成為決定債權(quán)人貸款定價(jià)的重要因素之一。由于環(huán)境信息存在較強(qiáng)的專業(yè)性和隱蔽性，處于信息劣勢(shì)地位的債權(quán)人往往難以準(zhǔn)確掌握企業(yè)的環(huán)境表現(xiàn)(占華，2021)[48]，從而讓企業(yè)的“漂綠”行為有機(jī)可趁(Flammer，2021)[6]。企業(yè)迫于政策壓力加強(qiáng)環(huán)境信息披露的力度，有助于降低企業(yè)和債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱程度，從而增強(qiáng)企業(yè)的資信度，付出更低的債務(wù)融資成本?；谏鲜隼碚摲治觯疚奶岢鋈缦赂偁幮约僭O(shè)：

H1b：綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的建立對(duì)區(qū)域內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的債務(wù)融資存在補(bǔ)償效應(yīng)，即在政策實(shí)施后企業(yè)債務(wù)融資成本降低。

基于上述分析，可初步得出，綠色金融政策會(huì)通過促進(jìn)企業(yè)環(huán)境信息披露作用于企業(yè)的債務(wù)融資成本?？紤]到企業(yè)進(jìn)行綠色治理的實(shí)際投入或提升環(huán)境信息披露質(zhì)量都是緩解信息披露成本的重要手段，一個(gè)自然的問題是，企業(yè)可否通過這兩個(gè)途徑降低債權(quán)人的要求？

波特假說指出，企業(yè)面對(duì)合理而且嚴(yán)格的綠色金融政策時(shí)，可以通過技術(shù)創(chuàng)新的手段，在改善環(huán)境績效的同時(shí)部分或者全部抵消額外的環(huán)境成本(Ambec and Barla，2002；Porter and Van der Linde，1995)[2][16]。企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型，在提升自身未來盈利能力和償債能力的同時(shí)，也降低了自身面臨的環(huán)保成本和風(fēng)險(xiǎn)，此時(shí)債權(quán)人愿意為企業(yè)提供更加優(yōu)惠的貸款條件。

基于信號(hào)傳遞理論，受到綠色金融政策的影響，企業(yè)可以主動(dòng)揭露更多關(guān)于其履行環(huán)境責(zé)任的信息(Menguc et al.，2010)[12]，并且致力于提升信息披露質(zhì)量，通過高質(zhì)量的信息披露向外界傳遞公司正在良性發(fā)展的信號(hào)(Dhaliwal et al.，2011)[4]，更好地緩解和債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱。信息不對(duì)稱是影響債權(quán)人決策的基礎(chǔ)性要素，在其他條件相同的情況下，債權(quán)人可能會(huì)為信息披露質(zhì)量高的公司提供更低利率的貸款(李志軍和王善平，2011)[31]。

基于以上認(rèn)識(shí)，本文進(jìn)一步提出如下研究假設(shè)：

H2a：綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)內(nèi)的制造業(yè)企業(yè)可以通過進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新從而降低自身債務(wù)融資成本。

H2b：綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)內(nèi)的制造業(yè)企業(yè)可以通過提高環(huán)境信息披露質(zhì)量從而降低自身債務(wù)融資成本。

盡管本文已經(jīng)剖析了綠色金融政策通過何種機(jī)制影響企業(yè)債務(wù)融資成本，以及在此基礎(chǔ)上，企業(yè)可以如何降低債務(wù)融資成本，但進(jìn)一步看，還應(yīng)考察其影響效應(yīng)在企業(yè)層面上的異質(zhì)性特征。一般而言，融資約束是影響企業(yè)環(huán)保表現(xiàn)的重要因素。具體地，當(dāng)面臨較緊的融資約束時(shí)，企業(yè)進(jìn)行綠色治理的外源融資需求無法得到滿足，這會(huì)導(dǎo)致較高的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)保成本(陳詩一等，2021)[25]。綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施后，企業(yè)加大環(huán)境信息披露力度，會(huì)使上述問題更充分地暴露給債權(quán)人，致使融資約束更強(qiáng)的企業(yè)付出更多的債務(wù)融資成本。鑒于此，本文提出如下研究假設(shè)：

H3：綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施后，與融資約束較弱的企業(yè)相比，融資約束較強(qiáng)的企業(yè)會(huì)付出更多的債務(wù)融資成本。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本數(shù)據(jù)

為盡量避免其他事件的干擾，本文選取2013—2020年A股制造業(yè)上市公司為樣本進(jìn)行研究。本文采用的利息支出數(shù)據(jù)源于RESSET數(shù)據(jù)庫，綠色專利數(shù)據(jù)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)(除特別說明外)均源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

在數(shù)據(jù)處理方面，剔除部分樣本或觀測(cè)值如下：(1)剔除2013年之后上市的企業(yè)；(2)剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1或者小于0的異常值；(3)剔除缺失值；(4)剔除位于廣西壯族自治區(qū)和蘭州市的樣本。3經(jīng)過上述處理后，本文得到上市公司觀測(cè)值6745個(gè)，其中試驗(yàn)區(qū)觀測(cè)值350個(gè)。為控制極端值的影響，本文對(duì)模型中涉及的連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)進(jìn)行縮尾處理。

(二)模型構(gòu)建

本文以2013—2020年A股制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)為研究樣本4，采用DID實(shí)證方法，以綠色金融試點(diǎn)政策為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，將處于試驗(yàn)區(qū)的企業(yè)作為政策干預(yù)的“實(shí)驗(yàn)組”，試驗(yàn)區(qū)外的企業(yè)視作無政策干預(yù)的“對(duì)照組”，通過使用固定效應(yīng)雙重差分模型識(shí)別綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)試驗(yàn)區(qū)企業(yè)債務(wù)融資成本的凈效應(yīng)。構(gòu)建的雙重差分模型如下：

其中，下標(biāo)i和t分別表示企業(yè)和年份；Debtcostit為被解釋變量，表示企業(yè)融資成本；Treati為組別虛擬變量，實(shí)驗(yàn)組企業(yè)取1，對(duì)照組企業(yè)取0；Timet為時(shí)間虛擬變量，2017年及以后取1，否則取值為0；Xit為一系列企業(yè)層面控制變量；μi、τt分別為企業(yè)、年份固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。β1為雙重差分系數(shù)，衡量綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)實(shí)驗(yàn)組企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。

(三)變量定義

本文的被解釋變量是制造業(yè)企業(yè)的債務(wù)融資成本。借鑒錢雪松等(2019)[38]的測(cè)度方法，采取“企業(yè)利息支出除以總負(fù)債”作為指標(biāo)來度量債務(wù)融資成本(Debtcost)，該指標(biāo)越大，表明債務(wù)融資成本越高。

正如前文所言，綠色金融試點(diǎn)政策理論上會(huì)促使企業(yè)加大環(huán)境信息披露力度，從而對(duì)企業(yè)的融資成本產(chǎn)生影響，因此本文采用綠色專利授予(GPG)、綠色專利申請(qǐng)(GPA)、環(huán)境信息披露質(zhì)量(EDI)、資產(chǎn)規(guī)模虛擬變量(Big)和融資約束指數(shù)(WW)作為組別變量，具體分析綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本效應(yīng)在企業(yè)層面的差異。其中，

式中CF表示經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)的比值；DivPos表示現(xiàn)金股利支付虛擬變量，當(dāng)期如果派發(fā)現(xiàn)金股利則為1，否則為0；Ltdt表示長期負(fù)債與總資產(chǎn)之比；Size表示總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；ISG表示行業(yè)平均銷售增長率，按照2012證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，制造業(yè)取兩位編碼，其他行業(yè)取一位編碼；SG表示銷售收入增長率。

為了控制企業(yè)層面的特征，本文選取企業(yè)杠桿率(Lev)、資產(chǎn)收益率(Roa)、有形資產(chǎn)比例(Tar)、資產(chǎn)規(guī)模(Size)和年齡(Age)這5個(gè)控制變量。

具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(四)變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。被解釋變量債務(wù)融資成本Debtcost的均值為0.0225，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0144，表明債務(wù)成本水平浮動(dòng)區(qū)間較大，有利于研究綠色金融試點(diǎn)政策如何影響債務(wù)成本。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)DID結(jié)果分析

表3展示了綠色金融試點(diǎn)政策影響企業(yè)債務(wù)融資成本的固定效應(yīng)回歸結(jié)果(控制個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng))。第(1)列顯示，當(dāng)不加入控制變量、僅控制固定效應(yīng)時(shí)，交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值為0.0023且在5%水平下顯著；第(2)列顯示，在進(jìn)一步控制企業(yè)層面特征變量以后，交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值仍為0.0023且在5%水平下顯著。由表2可知，樣本企業(yè)債務(wù)融資成本Debtcost的均值為0.0225。上述實(shí)證結(jié)果表明，綠色金融試點(diǎn)政策使得實(shí)驗(yàn)組企業(yè)的債務(wù)融資成本平均提高了10%以上，因此假設(shè)H1a無法被拒絕，H1b被拒絕。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3 綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響

(二)動(dòng)態(tài)效應(yīng)分析

雙重差分估計(jì)結(jié)果滿足一致性的前提是處理組和對(duì)照組滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，即在沒有政策干預(yù)的情況下，結(jié)果變量在處理組和對(duì)照組的發(fā)展趨勢(shì)一致?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果反映的是試點(diǎn)政策實(shí)施對(duì)A股制造業(yè)上市公司的平均影響，并沒有反映試點(diǎn)政策在不同時(shí)段內(nèi)這一影響的差異。為此，本文參考Jacobson et al.(1993)[7]提出的事件研究法(event study approach)對(duì)試點(diǎn)政策的動(dòng)態(tài)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并構(gòu)建以下模型：策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響不存在滯后性，且具有一定持續(xù)效應(yīng)。

圖1 綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本影響的動(dòng)態(tài)效應(yīng)

(三) 緩解內(nèi)生問題

1.安慰劑檢驗(yàn)

為了緩解DID回歸結(jié)果可能存在的內(nèi)生性問題，本文進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。如果“偽政策虛擬變量”的系數(shù)估計(jì)值仍顯著為正，則表明企業(yè)債務(wù)融資成本上升并不是由于綠色金融試點(diǎn)政策造成的，而是由于其他未觀測(cè)到的因素引起的；反之則能佐證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。本文采用的數(shù)據(jù)中，試驗(yàn)組公司有60家。故本文采用的抽樣方案如下：首先隨機(jī)抽取60家公司作為“偽處理組”，然后在保持政策實(shí)施時(shí)間為2017年的條件下，對(duì)偽樣本按照式(1)進(jìn)行DID估計(jì)。為了增強(qiáng)估計(jì)結(jié)果的說服力，本文按照上述方法重復(fù)抽樣500次，系數(shù)估計(jì)值的分布如圖2所示，并在表4中報(bào)告了這500個(gè)“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計(jì)值及t值的統(tǒng)計(jì)分布。

圖2 500次隨機(jī)抽樣回歸系數(shù)分布

表4 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

圖2展示了500個(gè)“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計(jì)值的分布及相應(yīng)的p值，其中橫軸表示“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計(jì)值的大小，縱軸表示核密度大小，曲線是系數(shù)估計(jì)值的核密度分布，圓點(diǎn)是系數(shù)估計(jì)值及其p值的散點(diǎn)。垂直實(shí)線是DID模型系數(shù)真實(shí)估計(jì)值0.0023，垂直虛線是“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計(jì)值的均值0.0002。

根據(jù)圖2和表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，“偽政策虛擬變量”系數(shù)估計(jì)值分布的中心接近于0，且系數(shù)估計(jì)值大多集中分布在-0.0019～0.0021，而真實(shí)系數(shù)估計(jì)值0.0023明顯位于對(duì)應(yīng)分布的5%分位數(shù)右側(cè)。這表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果不太可能受到了其他政策或者隨機(jī)性因素的影響，證實(shí)企業(yè)債務(wù)融資成本的增加確實(shí)是由綠色金融試點(diǎn)政策所引起的。

2.雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID)

為保證回歸結(jié)果的有效性，本文進(jìn)一步使用PSM-DID方法檢驗(yàn)綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)融資成本的影響。為了便于比較，采用前文的企業(yè)層面控制變量來預(yù)測(cè)每個(gè)企業(yè)為試驗(yàn)區(qū)企業(yè)的概率，再采用近鄰匹配、核匹配和半徑匹配的方法給試驗(yàn)區(qū)企業(yè)樣本(實(shí)驗(yàn)組)匹配對(duì)照組，使得實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在受到綠色金融試點(diǎn)政策沖擊前的差異盡可能小，以減少綠色金融試驗(yàn)區(qū)在設(shè)立時(shí)的自選擇偏誤所帶來的內(nèi)生性問題。在此基礎(chǔ)上，利用前文所述式(1)識(shí)別出綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的凈影響。

表5第(1)列顯示了全樣本采用雙向固定效應(yīng)DID的估計(jì)結(jié)果，虛擬政策變量的系數(shù)估計(jì)值為正，在5%水平下顯著。第(2)～(5)列進(jìn)一步給出了PSM-DID的估計(jì)結(jié)果，其中第(2)列是使用1:4近鄰匹配得到的估計(jì)結(jié)果，第(3)列是使用1:6近鄰匹配得到的估計(jì)結(jié)果，第(4)列是使用核匹配得到的估計(jì)結(jié)果，第(5)列是使用半徑匹配得到的估計(jì)結(jié)果。第(2)～(5)列的結(jié)果表明，采用PSM-DID方法得到的估計(jì)結(jié)果的符號(hào)與全樣本的基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果相一致。

表5 傾向得分匹配(PSM-DID)檢驗(yàn)結(jié)果

圖3檢驗(yàn)了匹配后的特征變量是否滿足平衡性假設(shè)。從檢驗(yàn)結(jié)果看，匹配后，處理組和對(duì)照組標(biāo)準(zhǔn)偏差大幅降低，且標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對(duì)值都在10%以內(nèi)，滿足了平衡性假設(shè)。

圖3 平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

(四)綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響：擴(kuò)展性檢驗(yàn)

前文的實(shí)證結(jié)果表明，綠色金融試點(diǎn)政策的實(shí)施會(huì)顯著提高企業(yè)債務(wù)融資成本。為打開綠色金融試點(diǎn)政策提高企業(yè)債務(wù)融資成本的“黑箱”，進(jìn)一步了解其中的作用機(jī)理，本文參考錢雪松等(2019)[38]的研究方法，使用三重差分法檢驗(yàn)綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響是否表現(xiàn)出差異性。構(gòu)建的三重差分模型如下：

其中，Groupit為組別變量，用以區(qū)分企業(yè)在綠色治理實(shí)際投入、環(huán)境信息披露質(zhì)量、規(guī)模、融資約束等方面的差異性，其余變量含義與式(1)相同。β1為三重差分系數(shù)，衡量機(jī)制變量在實(shí)驗(yàn)組企業(yè)債務(wù)融資成本上升過程中的調(diào)節(jié)作用。

1.基于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新

由于數(shù)據(jù)自身的限制，絕大部分R&D數(shù)據(jù)和綠色生產(chǎn)率指標(biāo)無法細(xì)分至具體技術(shù)領(lǐng)域，相較之下，用綠色專利衡量企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新更為恰當(dāng)(王班班和趙程，2019)[41]。在綠色專利的指標(biāo)選擇上，目前有兩種主流觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)指出應(yīng)該選擇專利申請(qǐng)數(shù)，因?yàn)閷＠夹g(shù)很可能在申請(qǐng)過程中就對(duì)企業(yè)績效產(chǎn)生影響，并且受到的外界因素影響相比授予數(shù)更少(黎文靖和鄭曼妮，2016)[29]；另一種觀點(diǎn)指出應(yīng)該選擇授予數(shù)，因?yàn)閷＠谟枨闆r更能反映企業(yè)的實(shí)際創(chuàng)新程度(齊紹洲等，2018)[37]。此外，專利申請(qǐng)和授權(quán)之間存在滯后性問題，一項(xiàng)專利從申請(qǐng)到授權(quán)往往需要1年左右的時(shí)間。綜合以上觀點(diǎn)，本文采用企業(yè)當(dāng)期綠色專利授予數(shù)量和滯后一期的綠色專利申請(qǐng)數(shù)量來衡量企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，分別加1取對(duì)數(shù)之后，得到本文所采用的指標(biāo)GPG(綠色專利授予)和GPA(綠色專利申請(qǐng))。將GPG和GPA分別代入式(4)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

表6第(1)列顯示，在交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值顯著為正的基礎(chǔ)上，三重差分項(xiàng)Treat×Time×GPG的系數(shù)估計(jì)值在1%水平下顯著為負(fù)；表6第(2)列顯示，將機(jī)制變量換為GPA后，回歸結(jié)果中交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值依然顯著為正，三重差分項(xiàng)Treat×Time×GPA的系數(shù)估計(jì)值在10%水平下顯著為負(fù)。這表明在綠色金融試點(diǎn)政策出臺(tái)后，綠色技術(shù)創(chuàng)新較高的企業(yè)在債務(wù)融資時(shí)將付出較低的成本。這一結(jié)論與Ouyang et al.(2020)[15]的研究相吻合，即面對(duì)環(huán)境規(guī)制，企業(yè)可以通過提高技術(shù)創(chuàng)新能力來降低污染控制的成本，同時(shí)也驗(yàn)證了本文提出的研究假設(shè)H2a。

表6 基于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境信息披露質(zhì)量視角的檢驗(yàn)結(jié)果

2.基于企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量

為檢驗(yàn)前文提出的研究假設(shè)H2b，本文參考Al-Tuwaijri et al.(2004)[1]和葉陳剛等(2015)[47]的研究方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建環(huán)境信息披露質(zhì)量指數(shù)。本文將環(huán)境信息分為總體環(huán)境信息披露和具體環(huán)境信息披露兩個(gè)方面?？傮w環(huán)境信息披露包含年報(bào)披露環(huán)境相關(guān)信息、社會(huì)責(zé)任報(bào)告披露環(huán)境相關(guān)信息、單獨(dú)披露環(huán)境報(bào)告和社會(huì)責(zé)任報(bào)告參照GRI《可持續(xù)發(fā)展報(bào)告指南》，總計(jì)4個(gè)小項(xiàng)；具體環(huán)境信息披露包含公司的環(huán)保理念等情況、過去環(huán)保目標(biāo)完成情況及未來環(huán)保目標(biāo)、環(huán)保管理制度體系、參與的環(huán)保教育與培訓(xùn)、參與的環(huán)保專項(xiàng)活動(dòng)等社會(huì)公益活動(dòng)、建立環(huán)境相關(guān)重大突發(fā)事件應(yīng)急機(jī)制、在環(huán)境保護(hù)方面獲得的榮譽(yù)或獎(jiǎng)勵(lì)、污染物排放達(dá)標(biāo)、通過ISO14001認(rèn)證、通過ISO9001認(rèn)證和清潔生產(chǎn)實(shí)施情況，總計(jì)11個(gè)小項(xiàng)。公司每滿足上述一個(gè)小項(xiàng)，則在該項(xiàng)信息披露上得分為1，否則為0。將每家公司各小項(xiàng)的得分加總，再除以總項(xiàng)數(shù)(15)，得到了該家公司的環(huán)境信息披露質(zhì)量指數(shù)(EDI)。環(huán)境信息披露質(zhì)量指數(shù)的計(jì)算方法如下：

將EDI代入式(4)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表6第(3)列結(jié)果顯示，在交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值顯著為正的基礎(chǔ)上，三重差分項(xiàng)Treat×Time×EDI的系數(shù)估計(jì)值在1%水平下顯著為負(fù)。這表明企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量越高，環(huán)境信息披露成本的上升越不顯著，債權(quán)人索要的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償就越少(Nandy and Lodh，2012；Raimo et al.，2021)[13][18]，因此環(huán)境信息披露質(zhì)量較高的公司，其債務(wù)成本能夠得到一定緩解。5這些結(jié)果驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)H2b。

3.基于企業(yè)融資約束

為驗(yàn)證前文提出的假設(shè)H3，本文從企業(yè)融資約束程度差異切入構(gòu)造三重差分檢驗(yàn)，以考察綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響對(duì)于不同融資約束程度企業(yè)是否表現(xiàn)出差異性。

首先，本文選取企業(yè)規(guī)模作為企業(yè)融資約束的衡量指標(biāo)。這是因?yàn)樾∫?guī)模企業(yè)在債務(wù)融資方面天生具有缺陷，它們相比大規(guī)模企業(yè)融資能力更差(呂勁松，2015)[36]，信息更為不透明(林毅夫和孫希芳，2005)[33]，承擔(dān)更多的資金周轉(zhuǎn)壓力。基于此，本文根據(jù)控制變量中的資產(chǎn)規(guī)模(Size)構(gòu)造企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模虛擬變量Big，如果企業(yè)總資產(chǎn)大于當(dāng)年樣本企業(yè)總資產(chǎn)(Size)的中位數(shù)，則Big取1，否則取0。將Big代入式(4)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表7第(1)列顯示，在交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值顯著為正的基礎(chǔ)上，三重差分項(xiàng)Treat×Time×Big的系數(shù)估計(jì)值在5%水平下顯著為負(fù)。這表明，與大規(guī)模企業(yè)相比，小規(guī)模企業(yè)受到綠色金融試點(diǎn)政策的影響相對(duì)更大。

其次，本文借鑒Whited and Wu(2006)[22]的研究方法，采用融資約束指數(shù)WW來衡量企業(yè)融資約束，WW越大，表示企業(yè)融資約束程度越高。將來自CSMAR數(shù)據(jù)庫的融資約束指數(shù)WW代入式(4)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表7第(2)列顯示，在交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值顯著為正的基礎(chǔ)上，三重差分項(xiàng)Treat×Time×WW的系數(shù)估計(jì)值在5%水平下顯著為正。這些結(jié)果表明，綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施后，與融資約束程度較低的企業(yè)相比，融資約束程度較高的企業(yè)債務(wù)成本上升幅度更大。

表7 基于企業(yè)融資約束視角的檢驗(yàn)結(jié)果

上述結(jié)果表明，在綠色金融試點(diǎn)政策實(shí)施后，融資約束更強(qiáng)的企業(yè)債務(wù)融資成本上升更為顯著，從而驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)H3。

(五)綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)權(quán)益資本成本的影響

前文發(fā)現(xiàn)綠色金融試點(diǎn)政策的實(shí)施會(huì)提高企業(yè)債務(wù)融資成本，那么對(duì)于企業(yè)權(quán)益資本成本是否會(huì)產(chǎn)生影響呢？故本文進(jìn)一步將企業(yè)的權(quán)益資本成本作為模型(1)的被解釋變量進(jìn)行回歸。為了確保回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過PEG、MPEG和OJ三種方法計(jì)算得出企業(yè)的權(quán)益資本成本。

Easton(2004)[5]提出基于市盈率(PE ratio)和市營增長比率(PEG ratio)的PEG模型和MPEG模型，計(jì)算權(quán)益資本成本的方法如下：

其中，EPSt+2為分析師預(yù)測(cè)的第t+2期每股收益均值，EPSt+1為分析師預(yù)測(cè)的第t+1期每股收益均值，Pt為第t期末的每股價(jià)格，DPSt+1為預(yù)測(cè)的t+1期每股股利的均值，DPSt+1=EPSt+1×δ，δ為過去三年的平均股利支付率。

采用Ohlson and Juettner-Nauroth(2005)[14]的OJ模型，可以基于未來盈利的預(yù)測(cè)，計(jì)算出企業(yè)的權(quán)益資本成本，具體計(jì)算方法如下：長期增長率gp反映相當(dāng)長時(shí)期內(nèi)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的平均增長水平，本文參照先前研究的做法(肖作平，2016)[46]，令gp=5%，其余變量含義與(7)式相同。由于OJ模型只有在EPSt+1＞0和EPSt+2＞0時(shí)才有意義，故舍棄了t+1期和t+2期每股收益的分析師預(yù)測(cè)值為負(fù)的樣本。

表8的檢驗(yàn)結(jié)果表明，綠色金融試點(diǎn)政策的實(shí)施對(duì)試驗(yàn)區(qū)內(nèi)企業(yè)的股權(quán)融資成本沒有顯著影響。綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)試驗(yàn)區(qū)企業(yè)債務(wù)融資成本和股權(quán)融資成本的影響有顯著差異，一方面是因?yàn)槲覈G色金融政策現(xiàn)階段的重點(diǎn)是綠色信貸和綠色債券(陳國進(jìn)等，2021)[24]，試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立會(huì)加大當(dāng)?shù)鼐G色金融政策的執(zhí)行力度，形成政策疊加效果與協(xié)同效應(yīng)，對(duì)于試驗(yàn)區(qū)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響更為直接；另一方面可能是因?yàn)锳股市場(chǎng)中股權(quán)投資者的環(huán)保意識(shí)不足，企業(yè)披露環(huán)境信息往往難以引起投資者在金融市場(chǎng)上做出反應(yīng)(方穎和郭俊杰，2018)[27]。

表8 擴(kuò)展性分析結(jié)果

(六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.改變債務(wù)融資成本指標(biāo)

考慮到企業(yè)債務(wù)融資成本有多種測(cè)度指標(biāo)，為了避免指標(biāo)選取對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，本文借鑒李廣子和劉力(2009)[30]等研究的處理方法，以“利息支出除以平均負(fù)債”作為企業(yè)債務(wù)融資成本的替代性指標(biāo)測(cè)度。表9顯示，采用“利息支出除以平均負(fù)債”作為替代性指標(biāo)時(shí)，交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值顯著為正，這說明改變被解釋變量的測(cè)度指標(biāo)不會(huì)影響本文結(jié)論。

表9 改變債務(wù)融資成本指標(biāo)

2.控制其他層面固定效應(yīng)

我國經(jīng)濟(jì)的一大特點(diǎn)就是地區(qū)之間、行業(yè)之間資源稟賦、管理水平的差距巨大(涂正革和諶仁俊，2015)[40]?？紤]到這些差異可能會(huì)對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本造成一些不可觀測(cè)的影響，本文進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)，用以排除這些因素對(duì)實(shí)證結(jié)果可能造成的干擾。

首先，為排除地區(qū)差異對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本造成影響的可能性，本文進(jìn)一步控制地區(qū)層面的固定效應(yīng)，從而有效緩解地區(qū)層面可能存在的遺漏變量問題。表10第(1)(2)列顯示，控制地區(qū)層面的固定效應(yīng)之后，交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值在5%水平下顯著為正。

其次，時(shí)間維度上不可觀測(cè)的沖擊可能對(duì)不同行業(yè)債務(wù)融資成本產(chǎn)生異質(zhì)的影響。為緩解行業(yè)層面可能存在的遺漏變量問題，本文引入行業(yè)-年份交互固定效應(yīng)，以控制影響企業(yè)債務(wù)融資成本的時(shí)變行業(yè)特征，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表10第(3)(4)列顯示，引入行業(yè)-年份交互固定效應(yīng)之后，交互項(xiàng)Treat×Time的系數(shù)估計(jì)值在5%水平下顯著為正。

表10 控制其他層面固定效應(yīng)

以上結(jié)果進(jìn)一步說明本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與啟示

本文利用我國A股制造業(yè)上市公司2013—2020年數(shù)據(jù)，以“綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)”試點(diǎn)政策作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，先采用DID的方法實(shí)證檢驗(yàn)綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，再用三重差分模型(DDD)進(jìn)行擴(kuò)展性檢驗(yàn)。主要結(jié)論如下：第一，綠色金融試點(diǎn)政策增加實(shí)驗(yàn)組企業(yè)債務(wù)融資成本，并且該結(jié)論經(jīng)過一系列檢驗(yàn)措施后仍具有穩(wěn)健性。第二，綠色金融試點(diǎn)政策會(huì)增加企業(yè)環(huán)境信息披露成本，從而導(dǎo)致企業(yè)的債務(wù)融資成本上升；企業(yè)較高的綠色創(chuàng)新水平和環(huán)境信息披露質(zhì)量可以使債券人定價(jià)的要求降低，這表明更多環(huán)境治理的實(shí)際投入以及更優(yōu)的環(huán)境信息披露行為能夠有效幫助金融信貸機(jī)構(gòu)識(shí)別企業(yè)的真實(shí)狀況。第三，綠色金融試點(diǎn)政策對(duì)融資約束較高的企業(yè)有更強(qiáng)的影響效應(yīng)。

本文結(jié)論為繼續(xù)推進(jìn)深化綠色金融改革提供了有益的政策啟示：首先，地方政府和金融機(jī)構(gòu)要建立支持企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的長效機(jī)制，鼓勵(lì)企業(yè)積極進(jìn)行綠色投資，并加大對(duì)主動(dòng)尋求轉(zhuǎn)型企業(yè)的資金支持力度。其次，要繼續(xù)完善綠色金融改革試驗(yàn)區(qū)的環(huán)境信息披露制度，引導(dǎo)企業(yè)通過提高環(huán)境信息披露質(zhì)量來降低自身融資成本。最后，金融部門需要充分考慮企業(yè)的異質(zhì)性，做到“雪中送炭”而非“錦上添花”，比如在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，為融資約束程度較高的企業(yè)提供針對(duì)性的優(yōu)惠政策，緩解這些企業(yè)長期存在的融資難題，幫助其實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)。■

注釋

1.數(shù)據(jù)來自2022年《中美綠色金融工作組白皮書》。

2.為建設(shè)國家綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)，湖州市制定了相應(yīng)政策，具體細(xì)則見官網(wǎng)：http://www.huzhou.gov.cn/hzgov/front/s70/xxgk/zcwj/bmwj/20180927/i1166071.html。

3.2019年11月21日，經(jīng)廣西壯族自治區(qū)人民政府同意，由人民銀行南寧中心支行牽頭制訂的《廣西壯族自治區(qū)綠色金融改革創(chuàng)新實(shí)施方案》正式印發(fā)實(shí)施，標(biāo)志著廣西綠色金融改革創(chuàng)新示范區(qū)創(chuàng)建工作正式啟動(dòng)。2019年12月13日，蘭州新區(qū)對(duì)外發(fā)布，國務(wù)院日前正式批復(fù)蘭州新區(qū)設(shè)立綠色金融改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)。為排除以上政策干擾，在樣本中刪去上述地區(qū)的企業(yè)。

4.RESSET數(shù)據(jù)庫提供的利息支出數(shù)據(jù)目前截至2020年。

5.企業(yè)可能存在隱瞞或者美化自身環(huán)境信息披露的行為，以獲得廉價(jià)融資成本。而機(jī)制檢驗(yàn)的結(jié)果表明，具有較高綠色創(chuàng)新和環(huán)境信息披露質(zhì)量的企業(yè)會(huì)降低債權(quán)人定價(jià)的要求，這表明更多環(huán)境治理的實(shí)際投入(綠色創(chuàng)新行為)以及更高的環(huán)境信息披露質(zhì)量能夠有效幫助金融信貸機(jī)構(gòu)識(shí)別企業(yè)的真實(shí)狀況。