李夢雅，王伶燕，廖宜靜

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，合肥 230036）

改革開放后，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展日新月異，但發(fā)展背后所帶來的環(huán)境問題也逐漸顯露出來。為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，政府在“十三五”規(guī)劃中首次引入了“綠色發(fā)展”的概念，助推我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展從資源消耗型向環(huán)境友好型轉(zhuǎn)變，將“綠色”作為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的靚麗底色。在黨的十九屆五中全會中明確提出，要加快促進(jìn)綠色金融的發(fā)展、推動(dòng)綠色低碳發(fā)展，持續(xù)改善環(huán)境質(zhì)量。在2017 年的“十九大”政府報(bào)告中，“綠色”“可持續(xù)發(fā)展”等理念被重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)。2020 年，習(xí)近平總書記于第七十五屆聯(lián)合國大會上明確提出了“中國力爭于2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的目標(biāo)?！疤贾泻汀笨傮w目標(biāo)的提出，為中國綠色金融的發(fā)展指明了新方向。

綠色金融是指為緩解自然環(huán)境的惡化、應(yīng)對氣候變化和提升資源利用效率的一系列社會經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，如對環(huán)保、綠色交通和清潔能源等重要建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行投資、經(jīng)營管理等。如何將投資引入綠色項(xiàng)目，帶動(dòng)綠色金融發(fā)展，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是亟須突破的難點(diǎn)。綠色債券作為綠色金融的新興工具，為綠色項(xiàng)目的投資創(chuàng)造了直接途徑，推動(dòng)中國綠色金融事業(yè)實(shí)現(xiàn)飛躍性發(fā)展。中國于2016 年發(fā)出了首支綠色債券，此后中國綠色債券的發(fā)行量與日俱增。2017 年，中國綠色債券發(fā)行量已達(dá)2 477.14 億元，占全球綠色債券發(fā)行總量四分之一，是世界第二大發(fā)行國。至2020 年，我國綠色債券發(fā)行量再創(chuàng)新高，居全球第一。即便如此，部分企業(yè)對發(fā)行綠色債券仍未表現(xiàn)出強(qiáng)烈的興趣。文章利用上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了發(fā)行綠色債券對企業(yè)價(jià)值影響，為補(bǔ)充綠色金融領(lǐng)域的研究、促進(jìn)我國綠色債券市場的發(fā)展以及實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”目標(biāo)貢獻(xiàn)微薄的力量。

1 文獻(xiàn)綜述

在關(guān)于綠色債券的相關(guān)文獻(xiàn)中，大多學(xué)者研究方向側(cè)重于分析綠色債券發(fā)行定價(jià)以及綠色債券的發(fā)行對股價(jià)的影響。其中，在綠色債券發(fā)行定價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)中，姚明龍[1]通過進(jìn)行相關(guān)性回歸分析發(fā)現(xiàn)：普通債券與綠色債券在發(fā)行定價(jià)上存在著明顯差異，在控制其他條件相同的情況下，綠色債券的票面利率通常低于普通債券的票面利率。Reboredo[2]研究了綠色債券市場發(fā)展對金融市場的影響，發(fā)現(xiàn)綠色債券會嚴(yán)重受到國債和企業(yè)債券的價(jià)格溢出效應(yīng)。Baker 等[3]通過構(gòu)建固定效應(yīng)模型，研究發(fā)現(xiàn)綠色債券的發(fā)行價(jià)格高于其他類似的普通債券，且風(fēng)險(xiǎn)較低的綠色債券更容易被持有。Febi 等[4]在研究流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是否會影響綠色債券價(jià)格時(shí)，發(fā)現(xiàn)其對于綠色債券價(jià)格并無顯著影響。高曉燕等[5]運(yùn)用熵值法構(gòu)建綠色債券發(fā)行主體財(cái)務(wù)評價(jià)系數(shù)，研究得出發(fā)行主體的財(cái)務(wù)狀況不影響綠色債券的發(fā)行情況。龔玉霞等[6]運(yùn)用二叉樹模型對我國已發(fā)行的綠色債券進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)我國的綠色債券發(fā)行定價(jià)存在被明顯低估的情況。楊雅希等[7]通過構(gòu)建影響因素模型分析發(fā)現(xiàn)：綠色政策可以支持企業(yè)融資，同時(shí)也有證據(jù)表明發(fā)行綠色債券能夠降低融資成本，且發(fā)行人的財(cái)務(wù)現(xiàn)狀不影響綠色債券的定價(jià)。陳昆等[8]運(yùn)用多元線性回歸模型，從宏觀因素、發(fā)行主體以及債券自身等不同層面，研究得出了債券自身是影響綠色債券發(fā)行的主要因素。陳文虎[9]通過回歸分析對比普通公募債券和綠色公募債券的定價(jià)時(shí)，發(fā)現(xiàn)綠色公募債券比普通公募債券更有定價(jià)優(yōu)勢。另一方面，在有關(guān)上市公司發(fā)行綠色債券與股價(jià)變動(dòng)的文獻(xiàn)中，陳淡濘[10]認(rèn)為發(fā)行綠色債券的企業(yè)短期內(nèi)股價(jià)會有上漲的趨勢，且發(fā)行綠色債券的公司的信息披露情況也會造成股價(jià)的波動(dòng)。Tang 等[11]運(yùn)用事件研究法和雙重差分法對各國的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在發(fā)布發(fā)行綠色債券公告后股價(jià)會出現(xiàn)明顯上漲，但效果不具有持久性。梁志慧等[12]通過研究綠色債券市場與投資者偏好時(shí)發(fā)現(xiàn)：我國股票投資者對我國綠色金融政策持積極態(tài)度，但是該態(tài)度不具有持續(xù)性且存在一定的滯后性。馬亞明[13]通過對比研究發(fā)行綠色債券的企業(yè)和發(fā)行普通債券的企業(yè)，發(fā)現(xiàn)發(fā)行綠色債券能夠有效提升投資者的情緒進(jìn)而影響股價(jià)的上升。鄭春麗[14]通過使用雙重差分模型對比普通債券和綠色債券對公司的效益影響，結(jié)果顯示發(fā)行綠色債券更能提升公司股價(jià)。趙曉晴[15]通過使用事件分析法研究發(fā)現(xiàn)上市企業(yè)在發(fā)行綠色債券之后，股價(jià)會有明顯且持續(xù)地上漲。楊益敏[16]基于有效市場理論和成本理論，研究發(fā)現(xiàn)通過加強(qiáng)綠色債券的宣傳能夠幫助企業(yè)推動(dòng)股價(jià)上漲。方文龍等[17]通過事件分析法和橫截面回歸模型，發(fā)現(xiàn)企業(yè)應(yīng)從完善債券和企業(yè)本身兩個(gè)角度促進(jìn)綠色債券的市場反應(yīng)。

2 研究假設(shè)及初步分析

2.1 研究假設(shè)

綠色債券是一種新興的金融工具，兼具“綠色”和“債券”兩種屬性，主要被用來投資綠色產(chǎn)業(yè)以及綠色項(xiàng)目。首先，綠色債券一般投資于有政府扶持的、風(fēng)險(xiǎn)較小的綠色項(xiàng)目，這會提升發(fā)行主體的投資項(xiàng)目質(zhì)量，進(jìn)而增加發(fā)行主體的利潤。其次，企業(yè)發(fā)行綠色債券，積極響應(yīng)國家的綠色政策會獲得政府機(jī)構(gòu)的各種政策優(yōu)惠，進(jìn)而會降低其融資成本，增加企業(yè)利潤。最后，上市公司發(fā)行綠色債券之后會無形中提升其綠色聲譽(yù)以及社會知名度，增強(qiáng)其社會責(zé)任感，進(jìn)而能夠獲得投資者的大力支持。故猜測，在上市公司發(fā)布發(fā)行綠色債券公告之后會提升其企業(yè)價(jià)值。基于以上分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：上市公司發(fā)行綠色債券會提升企業(yè)價(jià)值。

另一方面，由于綠色債券在我國發(fā)展時(shí)間較短，相關(guān)規(guī)章制度不健全，信息披露不完善，這都會使投資者對綠色債券這種新興產(chǎn)品望而卻步。其次，我國綠色債券還未形成統(tǒng)一的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，這會在一定程度上影響投資者的行為決策。最后，相較于普通債券，綠色債券所募集資金更多，報(bào)酬回報(bào)期更長，發(fā)行主體所面臨的政策變化風(fēng)險(xiǎn)和投資者所面臨的投資成本也會相應(yīng)更高。故猜測，上市公司發(fā)布發(fā)行綠色債券公告之后不會提升其企業(yè)價(jià)值?；谝陨戏治觯岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)2：上市公司發(fā)行綠色債券不會提升企業(yè)價(jià)值。

2.2 基于事件研究法的初步分析

2.2.1 數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)計(jì)

首先，使用事件研究法來初步預(yù)測發(fā)布發(fā)行綠色債券公告前后上市公司股價(jià)變動(dòng)情況。所選取的樣本為2016 年1 月至2022 年1 月間A 股非金融上市企業(yè)所發(fā)行的綠色債券，并從中剔除數(shù)據(jù)不完善和發(fā)行主體重復(fù)的樣本，最終得到51 支綠色債券。首先將綠色債券發(fā)行公告日設(shè)置為事件日（t=0），將事件日的前后10 天{t1～t2=（-10，+10）}，共21 天設(shè)置為事件窗口，將事件日的前170 天至前11 天設(shè)置為估計(jì)窗口{t3～t4=（-170，-11）}。具體圖示如下：

2.2.2 實(shí)證分析過程

在與當(dāng)?shù)匚幕嘟Y(jié)合，卡拉米洛披肩成為墨西哥婦女身份的象征?！霸谖易婺干畹哪莻€(gè)年代，全共和國的女人——無論貧窮還是富有，丑陋還是美麗，年長還是年幼——都會擁有一條自己的披肩。”（41）

圖1 事件研究法時(shí)間窗口Fig.1 Event study time window

首先，選用市場模型預(yù)估正常收益率：

其中，Ri，t所選樣本股票的實(shí)際收益率，Rm，t表示為A 股綜合市場回報(bào)率，αi為超額收益，βi為市場性風(fēng)險(xiǎn)，εi，t為誤差項(xiàng)。

其次，股票i 在事件窗口期（-10，+10）異常收益率（AR）可表示為：

平均異常收益率可表示為：

股票i 在時(shí)間窗口期（t1～t2）日的平均異常收益率的總和為：

從而可以計(jì)算出所有股票在t 時(shí)的累積異常收益率的平均：

根據(jù)以上步驟計(jì)算出所有公司的累積異常平均收益率（CAARt），并對其進(jìn)行T 檢驗(yàn)，以判斷債券發(fā)行后是否會對企業(yè)的股價(jià)造成影響，提出如下假設(shè)：

H3：累積異常平均收益率（CAARt）為0，債券的發(fā)行不會引起上市公司的股價(jià)波動(dòng)；

H4：累積異常平均收益率（CAARt）不為0，債券的發(fā)行會引起上市公司的股價(jià)波動(dòng)。

2.2.3 結(jié)果分析

以上是所有樣本在事件窗口期（-10，+10）的平均異常收益率（AARi，t） 和累積異常平均收益率（CAARt）的值以及檢驗(yàn)結(jié)果。從表1 中可以看出，平均異常收益率（AARi，t）波動(dòng)幅度較大，在-0.39%～0.75%區(qū)間內(nèi)波動(dòng)，累積異常平均收益率（CAARt）在-0.31%～5.33%之間波動(dòng)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)H3，表明綠色債券的發(fā)行會對公司的股價(jià)造成影響。

表1 樣本在事件窗內(nèi)的AAR 和CAAR 及其對應(yīng)的顯著性結(jié)果Table 1 AAR and CAAR of the samples in the event window and their corresponding significance results

表2 雙重差分模型原理Table 2 Principle of dual difference model

表3 變量名稱及其含義Table 3 Variable names and their meanings

表4 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)Table 4 Descriptive statistics of main variables

如圖2 為事件窗口期（-10，+10）的平均異常收益率（AARi，t）的變化趨勢圖?？梢钥闯?，平均異常收益率（AARi，t）在-0.39%～0.75%之間波動(dòng)，在公告日的前9 天，前8 天，前6 天和前1 天均產(chǎn)生了負(fù)的異常收益率，且公告日的前5 天至前1 天平均異常收益率（AARi，t）一直呈現(xiàn)出下降的趨勢，但在公告日后，所有的異常收益率（AARi，t）均為正值，在第8 天時(shí)達(dá)到最大值且在1%的水平上顯著。

圖2 平均異常收益率AAR 趨勢圖Fig.2 AAR trend chart of average abnormal return rate

圖3為累積異常平均收益率（CAARt）的趨勢圖，可以看出，累積異常平均收益率（CAARt）在-0.31%～5.33%之間波動(dòng)，公告日的前9 天，前8 天和前6 天表現(xiàn)出負(fù)的累積異常平均收益率，在前8天達(dá)到了最低點(diǎn)。從公告日的前5 天至公告日后第10天，累積異常平均收益率一直呈現(xiàn)出穩(wěn)定且上升的趨勢，在第10 天達(dá)到最大值為5.33%，且在10%的水平上顯著，表明綠色債券發(fā)行存在穩(wěn)定且正向的股價(jià)效應(yīng)。

圖3 累積異常平均收益率CAAR 趨勢圖Fig.3 CAAR trend chart of cumulative abnormal average return rate

3 實(shí)證分析

3.1 多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型

傳統(tǒng)雙重差分模型要求實(shí)驗(yàn)組的處理時(shí)間點(diǎn)必須一致，但由于所研究的綠色債券的發(fā)行日期各不相同，故使用多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型。多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型在該文的應(yīng)用原理：實(shí)驗(yàn)組綠色債券發(fā)行前后的差別為H2-H1，控制組普通債券發(fā)行前后的差別為L2-L1，對兩次差分的結(jié)果再進(jìn)行一次差分即便可得到雙重差分估計(jì)量，即為（H2-H1）-（L2-L1）。若該估計(jì)量的系數(shù)大于零，說明估計(jì)結(jié)果證明了原假設(shè)1，即綠色債券發(fā)行對企業(yè)發(fā)展起到了積極的作用，反之，則說用估計(jì)結(jié)果證明了原假設(shè)2，即綠色債券發(fā)行不影響企業(yè)的發(fā)展。

3.2 數(shù)據(jù)來源

鑒于中國綠色債券市場的發(fā)展尚處于初步階段，且中國首支綠色債券于2016 年發(fā)行，因此所采用的數(shù)據(jù)為2016 年1 月1 日至2021 年9 月30 日的季度數(shù)據(jù)。由于發(fā)行綠色債券的公司集中于制造業(yè)、建筑業(yè)、水利行業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、電力行業(yè)以及采礦業(yè)，故從上述六大行業(yè)中選擇樣本。最終實(shí)驗(yàn)組樣本為31 家發(fā)行綠色債券的公司，控制組為189 家發(fā)行普通債券的公司，且保證以上兩組的債券發(fā)行時(shí)間區(qū)間相同，并從以上兩組中剔除2016 年1 月1 日以后上市的公司、金融類公司、被特殊處理的公司以及數(shù)據(jù)不完善的公司。以上數(shù)據(jù)來源于wind 數(shù)據(jù)庫以及國泰安數(shù)據(jù)庫。

3.3 模型設(shè)計(jì)

由于樣本中的公司發(fā)行綠色債券的時(shí)間點(diǎn)各不相同，所以參考Beck 等[21]經(jīng)典方法，使用多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型，設(shè)置如下基本模型：

其中，i=1，2，3，…，n；t=1，2，3，…，T；被解釋變量企業(yè)價(jià)值參考趙丹丹[22]，選取tobinQ 加以測算，由于tobinQ 具有上市公司的企業(yè)特征與財(cái)務(wù)特征，所以經(jīng)常被用來衡量企業(yè)價(jià)值。首要解釋變量為greeniissueit，是由greeni與issueit相乘得到的交互項(xiàng)，即DID模型的雙重差分項(xiàng)。其中變量greeni為實(shí)驗(yàn)組和控制組的虛擬變量，實(shí)驗(yàn)組i 賦值為1，控制組i 賦值為0。issueit為債券發(fā)行日期的虛擬變量，對于樣本中的公司而言，若某樣本i 在t 時(shí)刻已經(jīng)發(fā)行過債券則賦值為1，反之取值為0。Xit為6 個(gè)控制變量，具體含義如下表所示。μi代表上市公司，γi代表時(shí)間固定效應(yīng)，εi為殘差項(xiàng)。

3.4 描述性統(tǒng)計(jì)

在樣本220 家企業(yè)中，tobinQ 的最大值為1.013 004，最小值為0.117 355 8，平均值為0.97，從標(biāo)準(zhǔn)差看來所選樣本的tobinQ 值并無很大波動(dòng)。在六個(gè)控制變量中，營業(yè)收入增長率（income_g）的波動(dòng)幅度最大，標(biāo)準(zhǔn)差高達(dá)79.860 08，最大值為3 666.594，最小值僅為-96.289 37，均值為18.718 19，說明不同公司之間存在較大的差異。此外，每股凈資產(chǎn)增長率（sizeps_g）的波動(dòng)幅度也較大，最大值為849.545 2，最小值為-946.135 6，均值為0.469 091 9。股權(quán)集中度（sharehold）的標(biāo)準(zhǔn)差約為15，在所有樣本中，股權(quán)集中度最多的高達(dá)95%，股權(quán)集中度最低為22%。杠桿率（leverage）、企業(yè)規(guī)模（lnsize）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（tat）并無明顯波動(dòng)。

3.5 基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果

表5 為多時(shí)點(diǎn)DID 基本回歸模型的結(jié)果，該模型的R2為0.565 1，說明該模型的擬合程度較好。實(shí)證結(jié)果表明該模型的雙重差分項(xiàng)（greeniissueit）大于零，與tobinQ 是正相關(guān)，且在5%的水平上是顯著的，從回歸結(jié)果來看，實(shí)驗(yàn)組的tobinQ 比控制組的tobinQ 上升幅度更大。杠桿率（leverage）和每股凈資產(chǎn)增長率（sizeps_g）都在0.1%的水平上顯著，且與tobinQ 是正相關(guān)關(guān)系，表明杠桿率（leverage）和每股凈資產(chǎn)增長率（sizeps_g）越高，上市公司的tobinQ 越大。企業(yè)規(guī)模（lnsize）與tobinQ 呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明上市公司的企業(yè)規(guī)模（lnsize）越大，tobinQ 越小。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（tat）在回歸結(jié)果中與tobinQ 無顯著關(guān)系。營業(yè)收入增長率（income_g）、股權(quán)集中度（sharehold）與tobinQ 均為正相關(guān)關(guān)系，且營業(yè)收入增長率（income_g）在1%的水平上顯著，股權(quán)集中度（sharehold）在5%的水平上顯著。

表5 基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果Table 5 Regression results of basic model

3.6 平行趨勢檢驗(yàn)

平行趨勢檢驗(yàn)是確保雙重差分模型估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確的前提，即確保實(shí)驗(yàn)組與控制組在實(shí)施干預(yù)前要有基本一致的發(fā)展趨勢。若不能通過該假設(shè)檢驗(yàn)，則估計(jì)結(jié)果可能會與預(yù)期存在較大偏差。運(yùn)用作圖的方法來反映實(shí)驗(yàn)組和控制組在債券發(fā)行前是否具有相同的走勢，若兩組數(shù)據(jù)在債券發(fā)行前具有基本相同的走勢，則說明模型通過了平行趨勢檢驗(yàn)。

在實(shí)證分析中，將上市公司最早發(fā)行債券當(dāng)季為基期，前一個(gè)季度取值-1，前兩個(gè)季度取值-2…后一個(gè)季度取值1，后兩個(gè)季度取值2…如圖4 所示，圖中的每個(gè)圓點(diǎn)代表每個(gè)時(shí)點(diǎn)上雙重差分交互項(xiàng)（greeniissueit）的估計(jì)值，穿過圓點(diǎn)的折線代表雙重差分項(xiàng)的波動(dòng)幅度，從發(fā)行綠色債券后的第六個(gè)季度開始雙重差分交互項(xiàng)（greeniissueit）的估計(jì)值都為正值，說明發(fā)行綠色債券顯著提高了企業(yè)價(jià)值，但存在一定的滯后期；每條穿過圓點(diǎn)的垂線代表各自對應(yīng)95%水平下的置信區(qū)間，若變量的置信區(qū)間穿過零點(diǎn)，則說明該變量的系數(shù)不顯著，若變量的置信區(qū)間在零點(diǎn)的上方，則說明該變量的系數(shù)顯著為正。從上圖中可以看出，在債券發(fā)行前的四個(gè)季度的雙重差分項(xiàng)（greeniissueit）的均不顯著，表明在債券發(fā)行前一年兩組樣本中的上市公司并無明顯差異，通過了平行趨勢檢驗(yàn)。

圖4 平行趨勢檢驗(yàn)圖Fig.4 Parallel trend test diagram

4 研究結(jié)論與建議

首先，運(yùn)用事件研究法來研究上市公司發(fā)行綠色債券的股價(jià)效應(yīng)，初步研究結(jié)果顯示：在短期內(nèi)，上市公司發(fā)行綠色債券后股價(jià)會有明顯且持續(xù)地上漲。其次，結(jié)合多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型，探究在相同時(shí)間段內(nèi)，發(fā)行綠色債券對提升企業(yè)價(jià)值的效應(yīng)是否比發(fā)行普通債券更加突出，進(jìn)一步研究結(jié)果表明：相較于發(fā)行普通債券，發(fā)行綠色債券提高上市公司企業(yè)價(jià)值的效應(yīng)更為顯著。

結(jié)合研究結(jié)論提出以下建議：第一，從企業(yè)長期發(fā)展的角度來看，上市公司應(yīng)積極發(fā)行綠色債券，緊跟綠色政策，大力支持我國綠色經(jīng)濟(jì)。發(fā)行綠色債券不僅能降低企業(yè)的融資成本，進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值，還能幫助公司塑造良好的企業(yè)形象。第二，鼓勵(lì)投資者投資綠色債券，并出臺相應(yīng)的政策扶持。如相關(guān)機(jī)構(gòu)對綠色債券的支持者給予一定的稅收優(yōu)惠、利息補(bǔ)償?shù)却胧?，以增加綠色債券的吸引力。第三，政府作為綠色金融政策的強(qiáng)大后盾，應(yīng)加強(qiáng)對綠色債券的宣傳力度。發(fā)展綠色金融是實(shí)現(xiàn)我國綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型重要環(huán)節(jié)，而綠色債券作為發(fā)展綠色金融的重要工具，政府應(yīng)積極引導(dǎo)相關(guān)金融機(jī)構(gòu)、國有企業(yè)、民營企業(yè)支持綠色債券，將資金注入綠色項(xiàng)目，從而為我國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展注入新動(dòng)能。第四，規(guī)范第三方認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，完善相關(guān)制度。鑒于綠色債券在我國的發(fā)展時(shí)間較短，認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一，難以吸引眾多投資者，相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)制定科學(xué)統(tǒng)一的評價(jià)體系和完善的制度，吸引更多投資者選擇綠色債券。第五，完善我國綠色債券市場體系，加強(qiáng)與國際綠色債券市場的合作交流。國際綠色債券的發(fā)展時(shí)間相對較早，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定和實(shí)施較為完善、先進(jìn)，加強(qiáng)國際間的合作溝通，對加快我國綠色債券市場的發(fā)展起到重要推動(dòng)作用。