周衍平,王 倩,陳會英

(山東科技大學 經濟管理學院,山東青島 266590)

一、引言

改革開放以來,我國經濟發(fā)展雖保持高速增長,但以高投入高消耗為特征的粗放式發(fā)展模式尚未得到徹底改變,與“綠水青山就是金山銀山”的社會主義生態(tài)文明理念背道而馳,環(huán)境污染、資源過度消耗等問題日益突出,影響經濟高質量和可持續(xù)發(fā)展。要從根本上改善生態(tài)環(huán)境,不僅要對高耗能行業(yè)的產業(yè)結構、能源結構采取強有力的治理措施,還須采用金融手段實現資源的合理調配。20世紀90年代以來,我國開始探索使用金融信貸工具促進環(huán)境保護,先后出臺一系列環(huán)保金融政策,通過信貸約束遏制高耗能高污染產業(yè)的盲目擴張,實現轉型升級。2012年原銀監(jiān)會頒布的《綠色信貸指引》是我國綠色金融發(fā)展的重要指導性文件,明確要求銀行等金融機構依據企業(yè)的綠色屬性實行差別化的信貸政策,限制對高污染高耗能企業(yè)的信貸資金供給,倒逼其落實環(huán)保要求。此后,《關于構建綠色金融體系的指導意見》《建設綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)總體方案》《綠色債券支持項目目錄(2021年版)》等政策性文件陸續(xù)出臺,綠色金融在促進生態(tài)文明建設、推動經濟可持續(xù)發(fā)展等方面的積極作用不斷凸顯。

綠色創(chuàng)新是在減耗、環(huán)保等領域的技術和產品創(chuàng)新,[1]2021年2月,國務院發(fā)布《關于建立健全綠色循環(huán)低碳發(fā)展經濟體系的意見》,要求加快構建市場導向的綠色技術創(chuàng)新體系,以綠色技術創(chuàng)新成果帶動產業(yè)結構轉型升級。企業(yè)綠色創(chuàng)新具有資金需求量大、研發(fā)周期長、風險大等特點,傳統(tǒng)金融市場關注投資項目盈利性,難以滿足綠色創(chuàng)新龐大的資金缺口,而綠色信貸政策關注信貸主體的環(huán)保責任,以差異化利率引導資金從高污染行業(yè)退出并流向綠色產業(yè),強化綠色項目和綠色企業(yè)的信貸支持,同時加大污染行業(yè)的信貸約束。基于波特假說,嚴格環(huán)境規(guī)制帶來的成本增加會“倒逼”企業(yè)進行綠色技術創(chuàng)新,[2]在綠色信貸政策以及各項環(huán)保政策執(zhí)行日趨嚴格的背景下,重污染企業(yè)是否會選擇加大綠色創(chuàng)新研發(fā)投入,從根本上提升綠色發(fā)展能力,改變原有高耗能高污染的發(fā)展方式?這背后的機制又如何?為回答以上問題,本文從微觀企業(yè)層面出發(fā),考察綠色信貸政策實施下重污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新行為,從融資約束的中介效應、政府補貼調節(jié)效應的雙重視角,揭示綠色信貸與綠色創(chuàng)新的內在邏輯,并進一步檢驗企業(yè)所有權屬性、企業(yè)所在地重污染行業(yè)依存度對綠色信貸政策實施效果的異質性影響。為完善全國性的綠色金融制度體系,更好地促進企業(yè)綠色創(chuàng)新提供參考與借鑒。

二、文獻綜述

近年來,綠色金融發(fā)展迅速,并逐漸衍生出與環(huán)境金融、氣候金融、碳金融等多元交叉的金融工具和金融政策,越來越多的國家已經開始在實踐中運用綠色金融工具應對全球氣候變化帶來的挑戰(zhàn)。綠色信貸作為綠色金融體系的重要組成部分,本質上是基于綠色導向的信貸配給政策。圍繞綠色信貸政策實施效果,學者們進行了不同層面的研究。從銀行等政策實施主體視角來看,商業(yè)銀行充分考慮企業(yè)“綠色”特性并針對性地投放綠色信貸,有利于銀行成本效率和經營績效的提升,抑制流動性風險,提升銀行綜合競爭力[3];基于微觀企業(yè)層面,綠色信貸政策對重污染企業(yè)的長期債務融資規(guī)模和債務期限具有顯著的負向影響,可以限制重污染企業(yè)規(guī)模的過度擴張,抑制非效率投資[4,5];綠色信貸政策實施引致的策略性政策套利行為也會顯著抑制重污染企業(yè)生產率的提升[6]。從宏觀層面來看,綠色信貸規(guī)制有利于工業(yè)節(jié)能減排增長,對綠色經濟增長具有顯著的正向促進作用,與經濟高質量發(fā)展之間的協(xié)調程度呈上升趨勢[7]。

在創(chuàng)新促進高質量發(fā)展與供給側結構性改革這一宏觀背景下,國內外專家學者們逐漸認識到綠色金融與綠色技術創(chuàng)新是兩個相互聯(lián)系、緊密結合的系統(tǒng),應協(xié)調發(fā)展共同促進經濟環(huán)境調整。多數學者認可綠色金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新具有積極影響。一方面,發(fā)展綠色金融可以緩解企業(yè)的綠色資金短缺,提高企業(yè)綠色創(chuàng)新意識和環(huán)境風險管控意識,進而增強企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力[8];另一方面,綠色信貸政策通過縮減重污染企業(yè)的信貸規(guī)模,調整重污染行業(yè)結構,“倒逼”高耗能高污染企業(yè)進行綠色創(chuàng)新[9]。而在國家層面,應加強與金融機構之間的戰(zhàn)略合作,釋放綠色金融在經濟轉型過程中的巨大潛力,保障綠色創(chuàng)新融資,[10]提高企業(yè)綠色創(chuàng)新的數量和質量。持反對意見的學者認為,企業(yè)綠色創(chuàng)新行為表現出對環(huán)保政策和社會監(jiān)督的迎合, 綠色信貸政策在一定程度上發(fā)揮了正向的資源配置作用,但受到研發(fā)成本等約束未能有效發(fā)揮對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的激勵作用[11];綠色信貸政策引致的信貸約束效應與信息傳遞效應更是減少了重污染企業(yè)可獲得的信貸資源與商業(yè)信用,導致技術創(chuàng)新水平下降[12]。也有學者認為,綠色信貸等環(huán)境規(guī)制政策對綠色創(chuàng)新的影響并非是簡單的線性特征,而是呈現出先抑制、后促進、再抑制的特點[13]。

通過梳理已有文獻可以發(fā)現,盡管目前關于綠色信貸政策的研究逐漸增多,但是現有研究在探討綠色信貸政策對微觀企業(yè)影響時,多集中于企業(yè)的投融資等領域,對于綠色信貸政策與綠色創(chuàng)新關系的研究還處于探索階段,特別是缺少針對“雙碳”目標下亟需調整的重污染領域企業(yè)綠色創(chuàng)新行為的研究。鑒于此,本文基于企業(yè)微觀視角,運用雙重差分方法研究綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響及作用機制。本文的邊際貢獻在于:第一,不同于以往關注綠色信貸對企業(yè)投融資層面的影響,從重污染企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的角度研究綠色信貸政策的微觀效應,拓寬了環(huán)境經濟政策領域的研究視角;第二,從融資約束的中介效應及政府補貼調節(jié)效應的雙重視角,探究綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響機制,為研究二者關系提供新的支撐;第三,從微觀因素(企業(yè)性質)及中觀因素(所屬區(qū)域的重污染產業(yè)依存度),來分析綠色信貸政策對于重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新作用的異質性,為“雙碳”目標下綠色信貸政策的精準化落實、完善我國綠色金融體系提供借鑒與參考。

三、研究假設

(一)綠色信貸政策與重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新

綠色信貸政策依據貸款企業(yè)、貸款項目的綠色屬性來配置信貸資源,通過“融資—投資”鏈條對重污染企業(yè)的研發(fā)活動產生正反兩方面的影響,[14]具體表現為“成本效應”和“創(chuàng)新補償機制”?；凇俺杀拘?大多數重污染企業(yè)產品銷售收入的回款周期長,銀行貸款是其維持生產經營的重要資金來源,綠色信貸政策短期內會縮減對重污染企業(yè)的信貸投放,提高重污染企業(yè)的生產成本和污染治理成本,對研發(fā)投資活動等產生擠出效應[15];根據波特效應假說,重污染企業(yè)通?？梢圆扇∧┒酥卫砗途G色創(chuàng)新兩種手段來滿足環(huán)保要求,長期來看末端治理需要承擔高昂、持續(xù)的環(huán)境規(guī)制成本,并不能從根本上改變重污染企業(yè)的生存困境[16]。綠色信貸等環(huán)境規(guī)制政策的趨嚴化執(zhí)行帶來的高融資成本和生存壓力,會“倒逼”重污染企業(yè)轉變發(fā)展策略由被動治理轉向主動環(huán)保防治,加大綠色創(chuàng)新投入,產生“創(chuàng)新補償效應”[17]。作為一項環(huán)境經濟政策,綠色信貸政策的實施具有顯著的政策導向性,能提高社會公眾、機構投資者對綠色項目和綠色投資的關注度,強化企業(yè)綠色信息披露,大大削減重污染企業(yè)隱藏污染信息、規(guī)避環(huán)境監(jiān)管的機會主義行為。重污染企業(yè)唯有意識到自身高污染高耗能的業(yè)務模式與綠色發(fā)展目標相違背帶來的巨大弊端,轉變發(fā)展理念,優(yōu)化創(chuàng)新戰(zhàn)略,加大綠色創(chuàng)新研發(fā)投入,才能從根本上走出當下的發(fā)展困境,獲得未來發(fā)展機會。

進一步來說,金融監(jiān)管有助于企業(yè)謹慎投資,提高財務經營的穩(wěn)定性[18]。從銀行角度來看,綠色信貸政策資金往往流向資金需求量大、回報周期長的高風險綠色項目,受到企業(yè)綠色信息披露制度不健全的限制,綠色信貸政策會增加銀行對信貸風險的管控難度,提高銀行的業(yè)務經營成本。綠色信貸作為一項金融管制政策,商業(yè)銀行在執(zhí)行時會對企業(yè)的排污狀況、生產經營、環(huán)境風險等方面進行綜合評估,降低商業(yè)銀行面臨的風險。這就對企業(yè)環(huán)境信息公開提出了更高的要求,促使企業(yè)管理者將外部環(huán)境風險因素充分納入企業(yè)決策中,有效抑制重污染企業(yè)的非效率投資尤其是減少過度投資行為,以提升財務穩(wěn)定性,有利于其綠色創(chuàng)新活動的開展。因此,本文提出如下假設。

H1:實施綠色信貸政策能“倒逼”重污染企業(yè)進行綠色創(chuàng)新。

H2:綠色信貸政策加大重污染企業(yè)的融資約束,“倒逼”重污染企業(yè)進行綠色創(chuàng)新。

(二)政府補貼的調節(jié)作用分析

政府補貼對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的支持作用主要體現在兩個方面:一是,政府補貼可以直接彌補企業(yè)研發(fā)投入的不足[19];二是,企業(yè)獲得政府補貼可以釋放積極信號,為企業(yè)創(chuàng)新爭取到更多的外部融資[20]。綠色創(chuàng)新具有投入高、風險大的特點,重污染企業(yè)受到自身創(chuàng)新基礎差且難以獲得綠色信貸資金支持的制約,其綠色創(chuàng)新活動面臨較大的技術難度和資金缺口,預期綠色創(chuàng)新效率低。因此,重污染企業(yè)為緩解綠色信貸政策帶來的環(huán)保、資金壓力,傾向于將獲得的政府補助資金用于維持原有的生產經營模式,真正投入研發(fā)實現轉型發(fā)展的意愿較低。此時,過多的政府補貼反而會對企業(yè)綠色創(chuàng)新產生擠出效應。[21]政府補貼的導向作用會影響市場的篩選能力,弱化重污染企業(yè)的生存壓力,降低企業(yè)通過綠色技術創(chuàng)新來實現綠色轉型發(fā)展的緊迫感?；谏鲜龇治?本文提出如下假設。

H3:政府補貼的增加會抑制綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的“倒逼”作用。

(三)異質性分析

相對于非國有企業(yè),國有企業(yè)對國家相關政策的執(zhí)行更加積極,綠色信貸政策釋放出的綠色發(fā)展信號對國有重污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新激勵效果更為明顯。國有企業(yè)更容易獲得銀行的貸款支持,但受到自身政治背景的限制,融資途徑相對受限,資金來源更依賴銀行貸款,[22]因此,綠色信貸對國有重污染企業(yè)的懲罰效應更強。不僅如此,國有企業(yè)享有更多政策補貼和資源優(yōu)惠保障其創(chuàng)新活動的開展,國有重污染企業(yè)有責任也更有能力通過綠色技術創(chuàng)新實現轉型發(fā)展,以配合國家環(huán)保目標的實現[23]。據此本文提出如下假設。

H4:相對于非國有企業(yè),綠色信貸政策對國有重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的“倒逼”效應更加顯著。

地方政府行為對當地企業(yè)綠色技術創(chuàng)新活動具有重要影響,[24]在重污染產業(yè)依賴度高的地區(qū),出于民生考慮,當地政府會在一定程度上放寬綠色信貸標準,為當地重污染產業(yè)發(fā)展爭取一定的發(fā)展空間。此外,重污染企業(yè)依存度高的區(qū)域多為我國中西部省份和東北地區(qū),受地理區(qū)位以及經濟因素的影響,人才吸引力較弱、技術聚集度較低、區(qū)域的總體創(chuàng)新能力不高,通過綠色技術創(chuàng)新滿足綠色信貸環(huán)保要求的主動性低[25]。而重污染產業(yè)依賴度低的地區(qū),產業(yè)結構相對合理,當地政府與商業(yè)銀行執(zhí)行綠色信貸政策時的阻力小,政策執(zhí)行效果好。據此,本文提出如下假設。

H5:相較于重污染產業(yè)依賴度較高的地區(qū),在重污染產業(yè)依賴度較低的地區(qū),綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進作用更加顯著。

四、研究設計

(一)樣本選擇與樣本來源

以我國A股部分上市企業(yè)2008—2018年的數據作為樣本,以2012年發(fā)布的《綠色信貸指引》為政策變量,根據2008年環(huán)保部頒布的《上市公司環(huán)保核查行業(yè)分類管理名錄》,結合證監(jiān)會2012版行業(yè)分類標準對重污染企業(yè)進行識別、分類,實證研究綠色信貸政策影響下的重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新行為,數據處理采用Stata15.0軟件完成。上市公司綠色創(chuàng)新數據來源于中國研究數據服務平臺(CNRDS),上市公司其他特征數據來自國泰安數據庫。為保證數據的一致性,剔除金融業(yè)、ST及*ST企業(yè)和相關數據缺失的樣本。最終選取在考察期內符合條件并一直存續(xù)的處理組樣本4 444個,對照組樣本6 050個。

(二)模型設定

選取2012年《綠色信貸指引》的頒布作為綠色信貸政策實施的時間節(jié)點,參考陳林和伍海軍對于傳統(tǒng)雙重差分模型的解讀,[26]構建模型(1)來檢驗綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響:

TGreenit=β0+β1Treati+β2Postt+β3Treati×Postt+∑Controlit+Industry+Year+εit。

(1)

其中:TGreenit表示表示企業(yè)i在t年的綠色創(chuàng)新指標;Postt表示綠色信貸政策是否實施,2012年以前取值為0,2012年及以后取值為1;Treati表示處理組和對照組,屬于重污染的企業(yè)為1,否則為0;Controlit是一系列控制變量;Industry和Year分別為行業(yè)和年度的固定效應;εit為隨機擾動項。

(三)變量說明

綠色創(chuàng)新(TGreen)為被解釋變量,專利授予情況往往更能體現企業(yè)的實際創(chuàng)新能力,因此,綠色創(chuàng)新變量借鑒齊紹洲的研究選取綠色發(fā)明專利授權數量來表示,[27]控制變量上借鑒鐘昌標等對影響企業(yè)創(chuàng)新能力的內部因素的研究進行選取,[28]具體見表1。

表1 變量定義表

五、實證檢驗結果

(一)變量描述性統(tǒng)計

表2是主要變量描述性統(tǒng)計結果。從綠色專利的數據來看,被解釋變量TGreen的最小值、中位數均為零,表明總體樣本企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平不突出;標準差為12.13,說明企業(yè)之間的綠色創(chuàng)新水平存在比較大的差異,這與選取的樣本數量多、涵蓋的企業(yè)類型比較復雜有關。從Treat的均值可以看出,樣本中非重污染企業(yè)和重污染企業(yè)數量相當。Post的均值為0.639,說明《綠色信貸指引》出臺后的樣本占63.9%。從研發(fā)支出數據離散程度來看,各企業(yè)之間的研發(fā)支出存在比較大的差異。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

(二)企業(yè)綠色創(chuàng)新情況的時間趨勢和組別差異

從圖1可以看出,2012年之前,重污染企業(yè)的綠色專利平均數據與非重污染企業(yè)的綠色專利平均數據保持相同的發(fā)展趨勢,基本符合平行趨勢。為提高證明的嚴謹性,后文中會采取PSM法處理樣本數據,進一步減小數據的內生性,使得數據更加符合平行趨勢的檢驗。

圖1 企業(yè)綠色專利水平平均趨勢圖

(三)傾向匹配得分法(PSM)

通過Stata 15.0中的psmatch2命令進行逐年一對一的近鄰匹配。變量匹配前后差異對比結果見表3,所有變量的標準差在匹配后都縮小了,且標準化偏差的絕對值均小于10%,匹配效果較好。t檢驗結果表明,除了企業(yè)規(guī)模(Size)、債務杠桿(Lev)存在顯著性差異外,其余各變量的t值都不拒絕處理組和控制組無系統(tǒng)性偏差的原假設,滿足平衡性假設。

表3 變量匹配前后差異對比

(四)基準回歸結果

表4是綠色信貸政策對企業(yè)綠色創(chuàng)新影響的回歸結果。第(1)列為未加入控制變量時的回歸結果,結果顯示Treat×Post的系數均為正,表明綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新有正向影響。加入一系列控制變量后,第(2)列交乘項Treat×Post的系數在5%的水平下顯著為正,表明綠色信貸政策有效發(fā)揮了對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的“倒逼”作用,與假設H1一致?？刂谱兞康募尤雽Ψ匠虜M合度有增量貢獻,充裕的資金和激烈的市場競爭性都能刺激重污染企業(yè)提高綠色創(chuàng)新能力。

表4 綠色信貸對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響

(五)穩(wěn)健性檢驗

1.替換變量

選取綠色發(fā)明專利授權量和綠色實用新型專利授權量之和(Patent_total)作為綠色創(chuàng)新的替代變量,回歸結果如表4中(3)(4)列所示,可以看出交乘項系數均在5%的顯著性水平上為正,證明了結論的穩(wěn)健性。

2.平行趨勢檢驗

設置綠色信貸政策實施前4年(2008—2011年)和綠色信貸政策實施后6年(2013—2018年)的年度虛擬變量,并將其與Treati的交乘項納入模型,定義為Before4、Before3、Before2、Before1、Current、After1、After2、After3、After4、After5、After6,綠色信貸政策實施當年(2012年)虛擬變量Current取值為1,否則取0。表5結果顯示,在綠色信貸政策實施之前Before4、Before3、Before2、Before1系數均不顯著,而綠色信貸政策實施后重污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新出現了趨勢上的改變,說明政策實施前重污染企業(yè)與非重污染企業(yè)在綠色創(chuàng)新方面滿足“平行趨勢”假定。

表5 平行趨勢檢驗結果

3.更換匹配方法

考慮政策可能存在的內生性問題,對照組樣本采用核匹配的方法對樣本重新進行傾向得分匹配。表6中(1)(2)列顯示核匹配后的樣本回歸結果,未加入控制變量時交乘項系數在5%的顯著性水平上為正,加入控制變量后交乘項系數在1%的顯著性水平上為正,與前文結論一致,表明結論穩(wěn)健。

表6 更換匹配方法及安慰劑檢驗結果

4.安慰劑檢驗

參考孟慶璽等的研究,使用安慰劑檢驗來識別綠色信貸政策的實施對處理組重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響。[29]隨機選擇同對照組(重污染企業(yè))樣本數量相同的一組樣本作為虛擬處理組,其他樣本作為對照組,再進行回歸。表6顯示了安慰劑檢驗的回歸結果,從(3)(4)列可以看出交乘項系數的回歸系數均不顯著,表明通過了安慰劑檢驗,前文基本回歸結果是可靠的。

六、進一步研究

(一) 傳導機制研究

1.基于融資約束的中介效應分析

由理論分析可知,綠色信貸政策表現出對信貸資金的綠色調控作用。因此,選取企業(yè)短期借款與長期借款之和的對數(Debt)作為衡量企業(yè)融資約束的中介解釋變量,借鑒溫忠麟等采用的中介效應檢驗方法,[30]在上文雙重差分模型的基礎上,進一步檢驗債務融資的中介效應是否存在,構建如下檢驗模型:

Debtit=α0+α1Treati+α2Postt+α3Treati×Postt+∑Controlit+Industry+Year+εit,

(2)

TGreenit=γ0+γ1Treati+γ2Postt+γ3Treati×Postt+γ4Debtit+∑Controlit+Industry+Year+δit。

(3)

其中,Debtit表示表示企業(yè)i在t年的融資約束。實證結果見表7,第(1)列的交乘項Treat×Post系數顯著為負,表明綠色信貸政策限制資金流向重污染企業(yè),加大了重污染企業(yè)的融資約束。從第(2)列中可以看出,交乘項Treat×Post的系數顯著為正,Debt的系數顯著為負,這表明與非重污染企業(yè)相比,重污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新與其融資約束情況呈現出負相關的關系,融資約束不斷加大的困境刺激重污染企業(yè)加大綠色創(chuàng)新,以改變生存現狀。綜上,綠色信貸政策可以通過加大重污染企業(yè)融資約束這一途徑來“倒逼”重污染企業(yè)進行綠色創(chuàng)新,假設H2成立。

表7 綠色信貸影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的傳導機制回歸結果

2.基于政府補助的調節(jié)效應分析

政府補助對企業(yè)綠色創(chuàng)新活動具有重要影響,為進一步探究政府補助對綠色信貸與重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新關系的影響,在模型(1)中引入政府補助(Sub)這一調節(jié)變量,構建政府補貼的調節(jié)效用檢驗模型:

TGreenit=κ0+κ1Treati×Postt×Subit+κ2Treati×Postt+κ3Subit×Postt+κ4Subit×Treati+κ5Postt+

κ6Treati+κ7Subit+∑Controlit+Industry+Year+δit。

(4)

其中,Subit表示表示企業(yè)i在t年得到的政府補助額與營業(yè)收入的比值。表7中(3)(4)列顯示了政府補助對綠色信貸政策與重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新關系調節(jié)效應的估計結果。無論是否加入控制變量,Treat×Post×Sub的系數均在1%的水平上顯著為負,表明與非重污染企業(yè)相比,政府補助在綠色信貸政策與重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新水平之間呈現出負向的調節(jié)作用,政府補貼的增加,反而會抑制重污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新行為,驗證了假設H3。

(二)異質性分析

1.企業(yè)所有權性質差異下綠色信貸政策對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響

基于傾向匹配得分后的數據,繼續(xù)通過模型(1)研究不同所有權性質下綠色信貸政策對重污染企業(yè)創(chuàng)新的影響,結果見表8。第(1)(2)列為國有企業(yè)的分組回歸結果,可知,無論是否加入控制變量,國有企業(yè)交乘項Treat×Post系數均在5%水平下顯著。而(3)(4)列的非國有企業(yè)回歸結果顯示,無論是否加入控制變量,交乘項系數均不顯著。這表明,綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進作用在國有重污染企業(yè)中更顯著,假設H4成立。

表8 綠色信貸對企業(yè)綠色創(chuàng)新的異質性

2.不同區(qū)域產業(yè)依賴度差異下綠色信貸政策對企業(yè)創(chuàng)新的影響

我國不同地區(qū)之間行業(yè)分布、產業(yè)布局差異度較大,執(zhí)行綠色信貸政策的力度必然受到產業(yè)布局的影響。借鑒張媛媛等的做法,[31]將樣本企業(yè)按照所在地區(qū)重污染產業(yè)依賴度進行分類,當區(qū)域污染水平高于全國中位數時,為重污染產業(yè)依賴度高的地區(qū),據此進行分組檢驗。表8顯示,重污染產業(yè)依賴度低地區(qū)的分組回歸結果(5)和(6)列的Treat×Post交乘項系數均顯著為正,重污染產業(yè)依賴度高的地區(qū)中(7)和(8)列交乘項系數為正但是不顯著,表明區(qū)域重污染產業(yè)依賴度低的地區(qū)能更好地執(zhí)行綠色信貸政策,綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的“倒逼”效應更加顯著。

七、結論與建議

推動綠色信貸等綠色金融政策規(guī)范化落實,對“雙碳”目標下實現經濟社會綠色轉型具有重要意義。本文以綠色信貸政策為切入點,利用2008—2018年中國A股上市公司數據,采取雙重差分法考察綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響效果及作用機制,研究表明:第一,實施綠色信貸政策能夠倒逼重污染企業(yè)進行綠色創(chuàng)新;第二,機制檢驗表明綠色信貸可以通過加大重污染企業(yè)融資約束這一途徑,倒逼重污染企業(yè)進行綠色創(chuàng)新;第三,政府補助會負向調節(jié)綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的驅動機制,過多的政府補助會抑制重污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新意愿;第四,異質性分析表明在國有企業(yè)、重污染行業(yè)依存度低的地區(qū)樣本中,綠色信貸政策對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的倒逼作用更為顯著。研究進一步證實了綠色信貸政策實施對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新的積極影響,為綠色金融體系的完善與推廣提供了依據。基于此,為進一步推行綠色信貸政策,實現金融資源配置與企業(yè)綠色創(chuàng)新的有效結合提出如下對策建議。

第一,完善綠色金融體系,增強政策實施力度。盡管當前我國綠色金融發(fā)展還處于初級階段,但發(fā)展綠色金融取得的階段性成果已經逐漸顯現,國家層面應堅定執(zhí)行綠色金融政策的決心和力度,動員更多金融機構將金融資源投入到綠色可持續(xù)領域,助力我國“雙碳”目標實現;發(fā)揮綠色金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的正向激勵與引導,給予真正想實現綠色發(fā)展的企業(yè)更多資金支持,避免企業(yè)為迎合綠色信貸政策而進行策略性綠色創(chuàng)新行為,促進綠色創(chuàng)新數量和質量同步增長。

第二,加強風險管控,建立綠色信息共享機制。結合綠色技術和綠色項目特點,構建量化、可比的環(huán)境績效指標和信息披露機制,從而加強公眾監(jiān)督的可行性,降低政府和金融機構的環(huán)境監(jiān)管成本,為綠色金融政策的深入執(zhí)行提供保障;促進金融綠色化與數字化協(xié)同發(fā)展,構建環(huán)境信息數字化監(jiān)管平臺,降低銀行執(zhí)行綠色信貸的風險,切實提升銀行對綠色創(chuàng)新提供信貸支持的意愿;強化對貸后資金的監(jiān)管落實,確保綠色信貸資金利用到位。

第三,規(guī)范政府行為,精準發(fā)力,提升綠色信貸政策實施效果。為了提高綠色信貸政策的實施效果,應允許各地區(qū)根據自身實際情況執(zhí)行差異性的綠色信貸投放標準,將地方生態(tài)文明建設與政府官員政績相掛鉤,防范地方政府出于政績產出考慮,為重污染企業(yè)提供不合理的政府補助以及放寬綠色環(huán)保標準,提高重污染企業(yè)依存度高的區(qū)域的綠色信貸政策貫徹執(zhí)行力度。此外,針對銀行投放綠色信貸時存在的所有制偏好等問題,政府層面應積極引導,做出更為具體的制度安排,為中小企業(yè)參與綠色創(chuàng)新給予有效支持與保障。