曾之明 張建華 李夢(mèng)凡

（湖南工商大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205）

一、引言

隨著全球溫室氣體濃度的不斷增加、極端天氣事件日益增多，氣候變化問(wèn)題越來(lái)越受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。氣候變化的影響不再局限于對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的破壞，而開(kāi)始對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域產(chǎn)生影響（Bebbington&Carlos，2008）。全球?qū)沙掷m(xù)發(fā)展的迫切需求加強(qiáng)了人們對(duì)環(huán)境問(wèn)題的關(guān)注，使碳排放及其深遠(yuǎn)影響備受關(guān)注。低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型成為可持續(xù)發(fā)展范式的重要內(nèi)容，各國(guó)政府、企業(yè)和社會(huì)都在努力減緩氣候變化的不利影響。在這一背景下，企業(yè)碳排放與其財(cái)務(wù)狀況之間的關(guān)系備受關(guān)注，尤其在債務(wù)融資成本領(lǐng)域。在債務(wù)融資成本領(lǐng)域的討論中，相關(guān)研究認(rèn)為企業(yè)碳排放強(qiáng)度與企業(yè)債務(wù)融資成本之間存在聯(lián)系。碳排放主要源于工業(yè)過(guò)程和能源消耗，不僅導(dǎo)致環(huán)境退化，還可能對(duì)企業(yè)造成潛在的財(cái)務(wù)影響。隨著政府實(shí)施嚴(yán)格的環(huán)境法規(guī)和國(guó)際協(xié)議，高碳強(qiáng)度企業(yè)可能面臨不斷增加的運(yùn)營(yíng)和合規(guī)成本，這也引發(fā)了關(guān)于碳排放對(duì)企業(yè)進(jìn)入金融市場(chǎng)的影響以及企業(yè)債務(wù)融資成本的討論。

本文選擇從碳排放的角度來(lái)研究企業(yè)碳排放與企業(yè)融資成本之間的關(guān)系。文章通過(guò)分析2013年至2022年期間中國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)，深入探討碳排放強(qiáng)度與企業(yè)債務(wù)融資成本之間的關(guān)系，旨在揭示中國(guó)作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體和全球可持續(xù)發(fā)展努力的重要參與者，其碳排放對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)決策的影響程度。之所以選擇債務(wù)融資成本是因?yàn)樵谖覈?guó)該成本能更加直接地反映企業(yè)從外部獲取資金的難易程度。本文預(yù)期碳排放會(huì)增加企業(yè)債務(wù)融資成本。

本文可能提供的邊際貢獻(xiàn)以及創(chuàng)新性如下。首先，從研究視角來(lái)看，當(dāng)前針對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的研究文獻(xiàn)較多，但鮮有文章從企業(yè)碳排放的角度來(lái)分析債務(wù)融資成本。本文在該領(lǐng)域進(jìn)行嘗試，可能加深相關(guān)研究對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的認(rèn)識(shí)，拓寬企業(yè)財(cái)務(wù)領(lǐng)域研究的廣度。其次，從研究結(jié)果來(lái)看，本文結(jié)論對(duì)決策者、投資者、金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)都具有一定的借鑒意義。通過(guò)全面評(píng)估碳排放對(duì)融資成本的影響，本文研究有助于更深入了解環(huán)境問(wèn)題與企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效之間的關(guān)系，并促進(jìn)可持續(xù)的金融實(shí)踐。最后，從研究?jī)?nèi)容來(lái)看，本文拓展了以下相關(guān)學(xué)者的研究文獻(xiàn)：碳風(fēng)險(xiǎn)能夠影響企業(yè)價(jià)值以及經(jīng)營(yíng)績(jī)效（Matsumura et al.，2014；Nguyen，2018）、生產(chǎn)力（Garvey et al.，2018）、投資決策（Balachandran &Nguyen，2018）、尾部風(fēng)險(xiǎn)（Ilhan et al.，2021）、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)（Monasterolo &Angelis，2020）、股票回報(bào)（Choi et al.，2020）等。

二、理論分析與研究設(shè)計(jì)

（一）研究假設(shè)

由于相關(guān)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)有限，因此并未形成一致的理論共識(shí)。結(jié)合前人研究以及本文的思考，本文提出以下碳排放可能增加企業(yè)債務(wù)融資成本的作用渠道。第一，增加經(jīng)營(yíng)杠桿，降低企業(yè)聲譽(yù)與業(yè)績(jī)，加大企業(yè)現(xiàn)金流的不確定性。對(duì)全球變暖的擔(dān)憂促使世界各地的監(jiān)管機(jī)構(gòu)實(shí)施以減少碳排放為目的的控制政策。為了應(yīng)對(duì)更嚴(yán)格的碳排放相關(guān)法規(guī)和政策，企業(yè)需要加大投入成本，如披露成本、合規(guī)和管理成本，以及轉(zhuǎn)向低碳技術(shù)的額外資本支出（Clarkson et al.，2004；Acemoglu et al.，2012；Acemoglu et al.，2016）。由碳排放所引發(fā)的不確定性變化將增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)杠桿，進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流的更高不確性。此外，由于公眾對(duì)可持續(xù)發(fā)展和環(huán)保問(wèn)題的關(guān)注度逐漸提高，這在一定程度上加大了企業(yè)層面的環(huán)保壓力（Subramaniam et al.，2015）。過(guò)度碳排放增加了企業(yè)面臨潛在法律懲罰和聲譽(yù)損失的脆弱性，從而損害企業(yè)業(yè)績(jī)。例如，碳密集型企業(yè)更有可能違反環(huán)境法規(guī)，因?yàn)樗鼈冊(cè)谖廴疚餃p排方面的投資不足，從而面臨客戶(hù)抵制和訴訟的風(fēng)險(xiǎn)（Habib &Bhuiyan，2017；Brekke &Pekovic，2018）。第二，從投資者的角度來(lái)看，具有高碳排放的企業(yè)可能將面臨投資者較低的認(rèn)可度。近年來(lái)，環(huán)境、社會(huì)和公司治理（ESG）投資已經(jīng)成為世界各地重要的投資工具，而碳排放作為ESG投資重要的參考指標(biāo)，意味著社會(huì)責(zé)任感較強(qiáng)的投資者很可能會(huì)避免將自己的資金投入碳密集型企業(yè)，高碳密集型企業(yè)在未來(lái)可能擁有較少的投資者。進(jìn)一步，從莫頓（Merton）的投資者認(rèn)知理論中可以得出，投資者認(rèn)可度較低的企業(yè)往往會(huì)面臨較高的資本成本。因此，企業(yè)碳排放的上升可能會(huì)降低投資者認(rèn)可度，從而導(dǎo)致較高的債務(wù)融資成本。第三，碳排放強(qiáng)度的上升會(huì)加大企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而推升債務(wù)融資成本。已有研究表明，由于管理者比外部人員（如個(gè)人投資者、金融機(jī)構(gòu)）更了解公司過(guò)去以及未來(lái)的實(shí)際情況，而碳減排計(jì)劃作為公司規(guī)劃的一部分，可能表明現(xiàn)有管理者與投資者在碳減排方面的信息存在不對(duì)稱(chēng)。盡管我國(guó)要求部分企業(yè)向政府報(bào)告其排放信息，但大多數(shù)公司提供其排放信息仍然屬于自愿行為。因此管理者可能隱瞞信息，在評(píng)估與減排計(jì)劃相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，他們相比外部人員擁有更多信息優(yōu)勢(shì)，從而使得個(gè)人投資者與金融機(jī)構(gòu)在向與排放相關(guān)的公司貸款時(shí)可能面臨額外的成本和風(fēng)險(xiǎn)。因此，當(dāng)個(gè)人投資者以及金融機(jī)構(gòu)根據(jù)所有可用信息評(píng)估貸款公司的違約風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可能會(huì)考慮另外一個(gè)因素，即如果一家公司有排放責(zé)任并且屬于排放密集型，那么貸款人很可能會(huì)向公司收取更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。換句話說(shuō)，高碳排放強(qiáng)度可能會(huì)增加排放責(zé)任主體的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)相關(guān)研究結(jié)果：如果一個(gè)企業(yè)擁有大量的碳密集型資產(chǎn)，該企業(yè)的借款能力將會(huì)明顯下降（吳強(qiáng)和蘭佳佳，2022）。因?yàn)橘J款人會(huì)更加擔(dān)心高碳排放資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，并在此情景下可能會(huì)對(duì)這些資產(chǎn)實(shí)施更為嚴(yán)格的債務(wù)契約（比如提高債務(wù)融資成本），以確保貸款的安全性。第四，碳排放強(qiáng)度的增加可能會(huì)引起與其相關(guān)的其他成本的增加（如訴訟成本和補(bǔ)救成本），這些成本的上升將會(huì)減少可用于償還債務(wù)的經(jīng)濟(jì)資源。另外，如果一些公司對(duì)更為環(huán)保的技術(shù)以及工藝進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)的研發(fā)投入，財(cái)富可以通過(guò)研究開(kāi)發(fā)費(fèi)用的形式從債券持有人手中轉(zhuǎn)移到公司股東手中。因此，貸款人可能會(huì)要求更多的額外補(bǔ)償，并要求碳排放強(qiáng)度較高的公司提供更高的回報(bào)率。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H：企業(yè)的債務(wù)融資成本與碳排放強(qiáng)度呈正相關(guān)，即碳排放強(qiáng)度越高的企業(yè)將面臨更高的債務(wù)融資成本。

關(guān)于企業(yè)碳排放的實(shí)證具有一定的難度，原因在于企業(yè)層面碳排放與債務(wù)融資成本之間的關(guān)系容易受到其他特征的影響。此外，我國(guó)上市企業(yè)的碳排放數(shù)據(jù)十分有限，數(shù)據(jù)的稀缺性導(dǎo)致實(shí)證無(wú)法直接利用企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。因此，本文后續(xù)使用行業(yè)層面的各類(lèi)能源消費(fèi)總量作為初始數(shù)據(jù)，通過(guò)結(jié)合碳排放系數(shù)得到行業(yè)碳排放總量，隨后采用各個(gè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)成本與行業(yè)總營(yíng)業(yè)成本的占比來(lái)近似估算出企業(yè)層面的碳排放水平。由于不同行業(yè)的排放水平具有較大差異，樣本碳排放數(shù)據(jù)具有較大的波動(dòng)性，為了避免直接使用行業(yè)碳排放數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)證結(jié)果造成的偏差以及實(shí)證過(guò)程中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文進(jìn)一步生成碳排放強(qiáng)度的虛擬變量作為比較基準(zhǔn)，使用傾向匹配法（PSM）來(lái)進(jìn)一步證實(shí)本文的核心結(jié)論。

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選用2013—2022 年中國(guó)A 股上市的企業(yè)作為最初樣本，選擇2013年作為初始時(shí)間，主要是基于以下幾點(diǎn)考慮。第一，從數(shù)據(jù)可得性來(lái)看，2013年后越來(lái)越多的國(guó)家與地區(qū)開(kāi)始關(guān)注碳排放問(wèn)題，并加強(qiáng)碳排放數(shù)據(jù)的收集與公開(kāi)披露。因此，2013 年以后的數(shù)據(jù)可能更為全面并準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)的真實(shí)性有助于評(píng)估企業(yè)的實(shí)際碳排放強(qiáng)度。第二，我國(guó)在2013 年以后開(kāi)始陸續(xù)實(shí)施了一系列的環(huán)境政策與措施，這些政策在該時(shí)點(diǎn)前后可能會(huì)對(duì)企業(yè)的碳排放和債務(wù)融資成本產(chǎn)生不一致的影響。因此，從2013 年開(kāi)始研究可以有效避免政策在實(shí)施前后其對(duì)企業(yè)碳排放強(qiáng)度與債務(wù)融資成本的影響差異。通過(guò)以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選：剔除銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)等金融類(lèi)上市公司；剔除在計(jì)算公司債務(wù)資本成本時(shí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)過(guò)以上篩選獲得1702 家上市公司的11267個(gè)年度觀測(cè)值。本文用于衡量公司債務(wù)成本的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)得（Wind）數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安（CSMAR）官方數(shù)據(jù)庫(kù)，用于計(jì)算企業(yè)碳排放量的各行業(yè)能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（三）相關(guān)變量計(jì)算

1.各上市企業(yè)的債務(wù)成本（DebtCost）。在我國(guó)，上市企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表并沒(méi)有報(bào)告?zhèn)鶆?wù)利息的具體來(lái)源，難以精確地衡量上市企業(yè)真實(shí)的債務(wù)融資成本。在綜合前人研究的基礎(chǔ)上，本文最終沿用Pittman &Fortin（2004）對(duì)公司債務(wù)成本的計(jì)算方法。該方法同時(shí)考慮了債務(wù)利息的長(zhǎng)期、短期成本，能夠在一定程度上近似地反映企業(yè)債務(wù)融資成本的實(shí)際情況。同時(shí)考慮到這種計(jì)算方法會(huì)產(chǎn)生較大的誤差影響，為防止連續(xù)變量極端值對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，本文對(duì)計(jì)算得到的債務(wù)成本進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理，本文用于計(jì)算債務(wù)成本的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.企業(yè)碳排放指標(biāo)（Intensity）。本文選取各上市企業(yè)所在具體行業(yè)的各種能源消費(fèi)總量的年度數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù)（單位為萬(wàn)噸），主要包括煤炭、焦煤、原油、電力、汽油、煤油、柴油、燃油、天然氣等能源?？紤]到目前我國(guó)部分上市企業(yè)碳排放信息披露不全面且缺乏一定的可靠性。因此本文在借鑒前人研究后（閆華紅等，2019；沈洪濤和黃楠，2019），采用企業(yè)營(yíng)業(yè)總成本在行業(yè)營(yíng)業(yè)成本中的占比、營(yíng)業(yè)成本、行業(yè)碳排放量估算企業(yè)的碳排放量。根據(jù)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IPCC）發(fā)布的《2006 年IPCC 國(guó)家溫室氣體清單指南》中關(guān)于行業(yè)碳排放量的計(jì)算方法，將行業(yè)各種能源消費(fèi)量與其對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)相乘得到對(duì)應(yīng)的行業(yè)碳排放量。同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及企業(yè)層面實(shí)際碳排放量的獲取難度。本文利用具體公司營(yíng)業(yè)成本在其所屬行業(yè)中營(yíng)業(yè)總成本的占比來(lái)近似計(jì)算企業(yè)碳排放量。具體計(jì)算公式為：行業(yè)碳排放量＝∑βi Ei，其中βi表示能源i的碳排放系數(shù)，Ei代表第i種能源的消費(fèi)量。由此計(jì)算得到上市企業(yè)的年度碳排放量，然后使用企業(yè)二氧化碳排放量除以企業(yè)主營(yíng)收入來(lái)衡量企業(yè)碳排放強(qiáng)度，公式中企業(yè)層面的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)，行業(yè)碳排放量相關(guān)的數(shù)據(jù)整理自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。具體計(jì)算公式如下：

3.控制變量。為了更好地控制其他變量對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，本文參考現(xiàn)有的研究（Anderson et al.，2004；周楷唐，2017；Pittman &Fortin，2004）等，引入以下公司層面的控制變量：盈利能力（ROA）、財(cái)務(wù)杠桿（Leverage）、成長(zhǎng)性（Growth）、虧損虛擬變量（Loss）、最大股東持股比例（Top1）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）、現(xiàn)金流量（FCF）、有形資產(chǎn)占比（PPE）、審計(jì)師虛擬變量（Big_N）、企業(yè)年齡（EST）、利息保障倍數(shù)（IEV）、獨(dú)立董事占比（Indp）、企業(yè)信息披露評(píng)價(jià)（DIC）、企業(yè)規(guī)模（Size）。同時(shí)本文采用了行業(yè)、年份固定效應(yīng)，并使用聚類(lèi)文穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。本文控制變量相關(guān)的數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR官方數(shù)據(jù)庫(kù)。相關(guān)變量定義及測(cè)算方式如表1所示。

表1 變量定義及描述

（四）變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2 列示了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)，從中可以看出，債務(wù)成本（DebtCost）的均值為0.0546，中位數(shù)為0.0509，表明該均值在很大程度上可以反映樣本中企業(yè)的平均債務(wù)成本水平，即5.46%，從碳排放總量的數(shù)據(jù)來(lái)看，企業(yè)間碳排放總量存在差異。在其他控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)中，樣本企業(yè)平均財(cái)務(wù)杠桿水平達(dá)到0.5012，平均資產(chǎn)凈利率為0.0242，最大股東持股比例平均水平為0.3374，變量IEV的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)其他變量較高，本文后續(xù)采用聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行處理。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果

（一）OLS回歸結(jié)果

本文首先采用最小二乘法來(lái)估計(jì)碳排放能否增加企業(yè)債務(wù)融資成本，模型設(shè)定如下：

式（3）中的因變量DebtCosti,t是被解釋變量債務(wù)成本，代表企業(yè)i在第t年的債務(wù)融資成本，核心解釋變量Intensityi,t代表公司i在第t年的碳排放強(qiáng)度，其中系數(shù)β1是本文重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象，若該系數(shù)顯著為正則表明企業(yè)債務(wù)融資成本與其碳排放強(qiáng)度存在一定的正相關(guān)關(guān)系，即碳排放強(qiáng)度的上升會(huì)增加企業(yè)債務(wù)融資成本。此外本文引入一系列可能影響到企業(yè)債務(wù)成本的控制變量（Controls），即表1中所列示出來(lái)的控制變量。另外，為緩解模型初步存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文控制了時(shí)間、行業(yè)固定效應(yīng)，同時(shí)考慮到回歸結(jié)果中標(biāo)準(zhǔn)誤可能受到數(shù)據(jù)波動(dòng)性的影響，本文采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤處理，對(duì)模型進(jìn)行企業(yè)層面與行業(yè)層面的二維聚類(lèi)（Cluster）處理，回歸結(jié)果如表3所示。

表3 回歸結(jié)果

表3列（1）、（2）、（3）的因變量是企業(yè)i第t年的債務(wù)融資成本，其中列（1）加入一系列控制變量，但沒(méi)有控制年份以及行業(yè)固定效應(yīng)。列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上控制年份固定效應(yīng)，列（3）進(jìn)一步加入行業(yè)固定效應(yīng)來(lái)估計(jì)最終結(jié)果。在列（1）、（2）、（3）中，核心解釋變量Intensity的回歸系數(shù)分別為0.087、0.079、0.112，且分別通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。其中，列（3）結(jié)果所表明的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義是，當(dāng)上市企業(yè)的碳排放強(qiáng)度每增加1 單位時(shí)，其債務(wù)融資成本會(huì)增加0.112 個(gè)單位。從表3的結(jié)果來(lái)看，碳排放強(qiáng)度對(duì)上市公司的債務(wù)成本有顯著的正向影響。總體而言，回歸結(jié)果支持了本文提出的假設(shè)H。此外，列（3）中Size、ROA、PPE的回歸系數(shù)分別在1%、10%、1%的顯著性水平下為負(fù)，表明企業(yè)規(guī)模越大、盈利能力越強(qiáng)以及有形資產(chǎn)占比越高時(shí)，企業(yè)債務(wù)融資成本越低；財(cái)務(wù)杠桿的回歸系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加債務(wù)融資成本。以上結(jié)果都符合本文的預(yù)期，也與大部分文獻(xiàn)所發(fā)現(xiàn)的結(jié)果一致。

（二）內(nèi)生性處理

考慮到本文的樣本可能存在樣本選擇性偏差的問(wèn)題，為緩解樣本選擇性偏差帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用了傾向得分匹配法（PSM）對(duì)樣本進(jìn)行重新匹配，以緩解實(shí)驗(yàn)組與控制組之間的初始條件差異。本文以生成碳排放強(qiáng)度的虛擬變量（Emisson）作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，選擇所有實(shí)驗(yàn)樣本碳排放強(qiáng)度的中位數(shù)（原因是平均值易受到極端值影響）。當(dāng)企業(yè)碳排放強(qiáng)度大于該中位數(shù)時(shí)Emisson取1，否則取0。此外，需要為實(shí)驗(yàn)組找到相應(yīng)的對(duì)照組樣本，本文將可能影響企業(yè)債務(wù)融資成本的一系列控制變量作為匹配變量。PSM 模型采用了Logit 回歸，對(duì)解釋變量（Emisson）進(jìn)行回歸，并將各個(gè)匹配變量的回歸系數(shù)作為權(quán)重，擬合出每一個(gè)樣本的傾向得分值，進(jìn)一步根據(jù)擬合的傾向得分值對(duì)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組進(jìn)行有放回的、一對(duì)多的最近核匹配。

如圖1 所示，該分布圖是對(duì)共同支撐假設(shè)的檢驗(yàn)，從中可以看出在進(jìn)行匹配之前實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組分布存在一定的差異，兩條曲線的距離較大。匹配后可以發(fā)現(xiàn)，兩條曲線出現(xiàn)了靠近并且更加趨同的趨勢(shì)，存在的共同取值的區(qū)間較大。該結(jié)果表明其匹配效果較好，并且通過(guò)了共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)。另外表4報(bào)告了PSM 匹配后的回歸結(jié)果，本文的PSM 匹配滿(mǎn)足平衡性檢驗(yàn)。從表4中可以看出，匹配后的樣本回歸結(jié)果仍然顯示核心解釋變量的影響系數(shù)顯著為正，且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果仍然支持本文的核心假設(shè)。

圖1 匹配前后傾向得分密度分布

表4 PSM后的回歸結(jié)果

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）改變樣本時(shí)間區(qū)間

為了得到更加穩(wěn)健的實(shí)證結(jié)果，本文首先采用變更時(shí)間限度的方法，選擇不同的時(shí)間區(qū)間重新進(jìn)行回歸分析，具體時(shí)間段劃分為2013—2018 年、2018—2022年、2014—2021年、2015—2021年，分別對(duì)應(yīng)表5中的列（1）、（2）、（3）、（4）的回歸結(jié)果。從表5的回歸結(jié)果中可以看出，核心解釋變量（Intensity）的回歸系數(shù)均為正，且均通過(guò)了相應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)，其顯著性相比起之前的全樣本回歸有所差異，可能的原因是劃分時(shí)間區(qū)間造成樣本數(shù)量下降，回歸結(jié)果的顯著性受到影響，但回歸系數(shù)并沒(méi)有與之前全樣本的回歸系數(shù)有很大差異，且其他控制變量的回歸結(jié)果與全樣本下回歸結(jié)果近似?？傮w而言，在劃分時(shí)間區(qū)間后，回歸結(jié)果仍然表明本文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 不同時(shí)間區(qū)間的回歸結(jié)果

（二）樣本分組回歸

2015 年全球195 個(gè)締約方（包括國(guó)家與政治聯(lián)盟）于法國(guó)巴黎簽訂了應(yīng)對(duì)氣候變化的重要國(guó)際條約，即《巴黎協(xié)定》。各方承諾將為全球平均氣溫較工業(yè)化前水平升幅控制在2℃以?xún)?nèi)做出努力。該協(xié)定的簽署對(duì)全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了一定的影響，在此之后各個(gè)國(guó)家（地區(qū)）出臺(tái)了一系列的氣候政策，對(duì)金融市場(chǎng)中的各參與主體都造成了一定的影響?？紤]到2015 年《巴黎協(xié)定》的簽署可能會(huì)對(duì)企業(yè)層面的特征變量產(chǎn)生影響。因此，本文以2015年為時(shí)間分割點(diǎn)，將樣本分為協(xié)定簽署前與簽署后兩個(gè)組別，分別進(jìn)行分組回歸?；貧w結(jié)果如表6所示，本文發(fā)現(xiàn)在《巴黎協(xié)定》簽署以前，企業(yè)債務(wù)融資成本對(duì)碳排放水平的敏感性并不高，回歸系數(shù)為0.05，且未通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，而在協(xié)定簽署以后的幾年間，債務(wù)融資成本表現(xiàn)出對(duì)碳排放水平顯著的敏感性，相比于碳排放水平較低的企業(yè)，碳排放水平較高的企業(yè)的債務(wù)融資成本更高。表6列（2）核心解釋變量（Intensity）回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義是：在《巴黎協(xié)定》簽署以后，企業(yè)的碳排放強(qiáng)度每增加1 單位時(shí)，其債務(wù)融資成本平均上升了0.089 個(gè)單位，這在一定程度上反映出對(duì)高碳排放企業(yè)而言，該氣候協(xié)定的簽署推升了其債務(wù)融資成本，加大了企業(yè)從外部獲取資金的難度?？赡艿脑蚴窃擃?lèi)氣候政策導(dǎo)致銀行在發(fā)放貸款時(shí)將氣候相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因素納入考慮，要求高碳密集型企業(yè)付出更高的借款成本，從而推升該類(lèi)企業(yè)從銀行獲取信貸的融資成本。

表6 樣本分組回歸

（三）替換核心解釋變量

為進(jìn)一步穩(wěn)健本文的核心觀點(diǎn)，本文對(duì)核心解釋變量進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，將之前中位數(shù)的劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步細(xì)化。具體來(lái)說(shuō)，按照各行業(yè)的碳排放總量的1/4、2/4、3/4、4/4分位數(shù)作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，采用賦值法對(duì)不同區(qū)間依次進(jìn)行賦值，當(dāng)行業(yè)碳排放小于全行業(yè)1/4 分位數(shù)時(shí)，賦值為1；當(dāng)行業(yè)碳排放介于全行業(yè)1/4至1/2分位數(shù)時(shí)，賦值為2；類(lèi)似地依次賦值3 和4。將賦值后的離散變量（_Emitter）作為新的核心解釋變量重新進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表7列（1）所示，從中可以看出替換后的核心解釋變量_Emitter的回歸系數(shù)顯著為正，并通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明替換相關(guān)解釋變量并沒(méi)有對(duì)本文的結(jié)論產(chǎn)生明顯影響。

表7 替換解釋變量以及該變樣本容量后的回歸結(jié)果

（四）改變樣本容量

本文還通過(guò)改變樣本容量來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。考慮到不同行業(yè)碳排放總量的差異較大，可能會(huì)對(duì)最終的回歸結(jié)果產(chǎn)生影響。因此本文將樣本中小于全部行業(yè)5%以及大于95%的碳排放數(shù)據(jù)剔除，回歸結(jié)果如表7列（2）所示，仍證明本文結(jié)論穩(wěn)健。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

當(dāng)前低碳政策是各國(guó)穩(wěn)步推進(jìn)的一大重點(diǎn)方向，與此同時(shí)考慮由低碳政策所帶來(lái)的一系列風(fēng)險(xiǎn)因素應(yīng)受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。基于此，本文選擇從企業(yè)融資成本的角度來(lái)探討碳排放相關(guān)的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)債務(wù)融資的影響。進(jìn)一步采用多維固定效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)了碳排放水平與企業(yè)債務(wù)融資成本之間的關(guān)系，為解決傳統(tǒng)回歸模型可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文后續(xù)又采用了傾向得分匹配法（PSM）來(lái)緩解由于樣本選擇性偏差所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。最終研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：碳排放水平較高的企業(yè)，其相關(guān)企業(yè)的債務(wù)融資成本更高，與碳排放相聯(lián)系的有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)反映到企業(yè)債務(wù)融資成本的定價(jià)中。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文發(fā)現(xiàn)企業(yè)債務(wù)融資成本對(duì)碳排放水平的敏感程度具有時(shí)間維度的差異，在《巴黎協(xié)定》簽署之前，碳排放較高的企業(yè)相比碳排放較低的企業(yè)而言，其債務(wù)融資成本并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的差異，但在該國(guó)際條約簽訂以后，這種差異性逐漸凸顯，高碳排放企業(yè)的債務(wù)融資成本開(kāi)始顯著高于低碳排放企業(yè)。

本文的研究結(jié)論在理論層面與實(shí)踐層面可能具有一些邊際貢獻(xiàn)。由于低碳相關(guān)的氣候政策正在逐步推進(jìn)，企業(yè)面臨著將氣候相關(guān)的外部成本內(nèi)部化的嚴(yán)峻問(wèn)題，如何篩選出可能影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的外部成本是亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本文的研究結(jié)論能夠?yàn)槠髽I(yè)篩選外部成本時(shí)提供一些決策參考。

（二）政策建議

1.加強(qiáng)企業(yè)碳排放信息披露管理。企業(yè)減少債務(wù)資本成本的直線路徑之一就是降低自身碳排放，并主動(dòng)披露碳排放信息。當(dāng)投資者看到企業(yè)的減碳績(jī)效，減輕雙方不對(duì)稱(chēng)性，投資者才更愿意向企業(yè)提供更低的貸款成本。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)該著眼于長(zhǎng)期利益，積極主動(dòng)進(jìn)行碳排放管理，加強(qiáng)與碳排放相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，塑造企業(yè)內(nèi)部低碳文化。最后，碳密集型企業(yè)還可以通過(guò)綠色技術(shù)創(chuàng)新、低碳生產(chǎn)等模式降低碳排放，以此來(lái)提振債權(quán)人的信心，進(jìn)而減少債務(wù)融資約束。

2.建立健全碳排放法律規(guī)制。從政府層面來(lái)看。切實(shí)精確地了解企業(yè)碳減排的信息是至關(guān)重要的。然而，當(dāng)前我國(guó)并沒(méi)有強(qiáng)制要求所有企業(yè)披露相關(guān)減排信息，很多企業(yè)遵循自愿披露的原則。這將導(dǎo)致碳減排成績(jī)較好的企業(yè)更加愿意披露減排信息，而減排成績(jī)較差的企業(yè)可能會(huì)規(guī)避該類(lèi)信息的公開(kāi)。因此，政府應(yīng)通過(guò)建立與企業(yè)碳減排相關(guān)的法律機(jī)制來(lái)約束企業(yè)不披露的行為。同時(shí)，政府應(yīng)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及時(shí)精準(zhǔn)地掌握企業(yè)碳減排的相關(guān)信息，以便于對(duì)企業(yè)進(jìn)行定量減排，真正實(shí)現(xiàn)減排效果（潘曉濱和朱旭，2022）。

3.完善差異化政策指引。本文研究發(fā)現(xiàn)不同企業(yè)的碳排放強(qiáng)度的差異將導(dǎo)致其對(duì)碳排放強(qiáng)度的敏感程度不同，碳密集型企業(yè)的碳排放強(qiáng)度對(duì)債務(wù)融資成本的影響更加顯著。因此需要根據(jù)企業(yè)的實(shí)際碳排放強(qiáng)度情況制定差異化政策，讓更多的企業(yè)能夠較好地適應(yīng)政策，比如設(shè)立專(zhuān)門(mén)環(huán)保貸款，為低碳排放企業(yè)提供更有利的融資條件，鼓勵(lì)企業(yè)投資環(huán)保技術(shù)和設(shè)施。政府可以提供利率補(bǔ)貼或貸款擔(dān)保，發(fā)展綠色債券市場(chǎng)和綠色金融產(chǎn)品，支持低碳排放和可持續(xù)發(fā)展項(xiàng)目。金融機(jī)構(gòu)可以為低碳企業(yè)提供更有競(jìng)爭(zhēng)力的融資渠道，降低其融資成本（劉宏海，2022）。