绿色信贷政策、债务融资与企业创新——基于“两高”行业的DID模型检验

常州大学商学院 廖果平 姜铭哲 王卫星

一、引言

“双碳”目标的提出进一步明确了我国绿色低碳发展的决心。绿色信贷是促进当前中国绿色低碳经济发展的重要政策工具，引导社会资本进入创新发展领域，同时也承担了推动“两高”行业通过创新实现绿色转型的重大责任。绿色信贷是将企业的环境信息披露纳入信贷资金的审批，通过银行贷款鼓励绿色生产模式，从而达到通过金融调节实现资金的优化配置，逐步改善传统“经济与环境发展不相融合”局面。绿色信贷政策是国家为了实现可持续发展、提高社会效益而从战略高度提出的经济政策，但对企业而言，它与政府分属于不同的利益主体，从而站在自身角度使经济利益达到最大化，承担环境责任和社会责任具有明显的外部性。因此如何在推行绿色信贷政策和实现企业经济效益间寻找一个平衡点变得十分重要。而创新作为当前中国转变经济发展方式的重要途径之一，亦成为实现环境保护与经济发展双赢局面的重要举措。创新是企业追求经济绩效与环境绩效的重要影响因素。企业作为绿色信贷政策的最终实施对象兼创新的重要载体，是连接政策与创新行为之间的重要桥梁。综上可见，从企业角度探讨当前中国绿色信贷政策的实施如何通过金融调节引导信贷资金的优化配置，最终对企业创新产生影响具有重要的现实意义。

当前，学者们在传统信贷的研究领域已经取得了比较丰硕的成果。相比之下，有关绿色信贷的研究尚显不足，仍然需要更加深入全面的探讨。当前绿色信贷文献多从银行角度探究绿色信贷政策的实施给银行带来的盈利影响，或是着重研究绿色信贷政策的长效机制问题，从微观层面对绿色信贷政策实施效应的研究也只是分别从绿色创新或债务融资的视角来进行。但是，企业的创新离不开企业内部充足的资金供给，而我国大部分企业的融资渠道来源于银行贷款，银行贷款仍然是大部分企业融资的重要方式之一。如果通过调节银行贷款的门槛，势必将对企业的经营行为以及产业结构的调整产生重大的影响。因此，在绿色信贷与企业创新的关系中，研究绿色信贷与反映企业资金融资状况的债务融资之间的关系就显得十分必要和关键。

本文的研究贡献在于：首先，从企业层面的微观视角评估绿色信贷政策的实施对企业创新和债务融资的影响。其次，本文考虑到企业自身异质性可能对绿色信贷反映的差异，进一步分组对比分析绿色信贷政策对企业创新以及债务融资在不同产权性质企业的差异。另外，与传统的OLS方法不同，本文采用双重差分法（DID）这一政策效应评估利器，选择“两高”行业企业作为处理组，其他企业作为对照组，构建双重差分模型，有效排除除政策以外的其他干扰因素以及内生性问题并准确识别绿色信贷政策实施的效应。

二、理论分析与研究假设

（一）绿色信贷政策与债务融资

基于可持续发展理论，政府作为宏观调控者考虑的是整个社会经济的绿色低碳发展，是社会效益的最大化。而从利益相关者理论可知，政府和企业代表了不同的利益主体，企业面对环境治理与保护和经济利益冲突时，就需要政府制定相关政策来予以监督引导。绿色金融为经济可持续发展提供了有效路径，绿色金融政策的顺利实施需要政府、企业、金融机构等的共同参与。尽管当前大部分企业运用工业技术实现了巨大的经济利益，但同时也给企业甚至整个社会带来一定的环境问题。因此企业的技术革新势在必行。企业技术创新受多因素影响，除了政府政策的推动，企业金融信贷融资环境也十分重要。绿色信贷的本质是将环境作为企业信贷约束标准的信贷配给。自中国推行绿色信贷政策以来，金融机构在向企业提供信贷时确实会关注企业的环境表现，同时将环境风险作为重要参考指标纳入信贷审批。而企业当前所面临的融资约束问题仍然是影响企业创新的重要机制。考虑到自绿色信贷政策实施以来，两高行业的信贷门槛被提高，国家对两高行业实施信贷额度限制以及惩罚性高利率，相对而言，比较难以获得银行的信贷资金支持和政府补贴，并在很大程度上可能会遭受信贷歧视。因此，两高行业较比其他行业所受到的债务融资约束水平的可能性更高。据此，本文提出假设1。

（二）绿色信贷政策与企业创新

2007年《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》出台，这是中国自发展绿色经济以来首次明确将绿色信贷政策作为环境保护与节能减排的重要抓手。2012年，中国银监会发布《绿色信贷指引》，进一步明确绿色信贷政策的具体实施措施。两个文件的发布，不仅使绿色信贷政策的实施更加规范化，而且也凸显了当前中国对于环境治理的决心。

信贷资金是目前大部分企业确保自身各项生产、创新活动能够进行正常运转的重要支柱。从宏观角度看，绿色信贷政策作为当前生态文明建设的重要抓手，在推动中国经济逐渐朝绿色化环保化方向的发展中起到了举足轻重的作用。从微观角度看，绿色信贷能够为企业进行绿色技术的研发、转化与应用提供较为充足的资金供给。绿色信贷通过设置信贷门槛从而调配绿色金融资源来缓解当前企业面临的资金束紧问题，同时使用绿色资产流转来落实和维护创新行为的收益权，从而对企业生态创新投入结构的优化起到重要作用。而自绿色信贷政策颁布以来，银行审批企业信贷不仅是关注企业的经济效益，更重要的是要将企业的环境资质作为企业获取信贷资金的重要评判标准。两高行业逐渐成为绿色信贷的重点关注对象，在信贷资金的获取上相对比较困难，因此，较为严格的审批制度势必将压制企业的资金获取空间，而缺少充足资金对企业的创新却并非是一件好事。为此，本文提出假设2。

H2：绿色信贷指引执行后两高行业创新将受到负向影响。

（三）企业异质性分析

基于信息不对称理论及交易成本理论，银行等金融机构在信贷活动中对企业信息的掌握显然是不对称的，而且他们也完全了解自身的处境，因此在选择企业时会更加偏向“国有”“大型”企业，非国资背景的企业在金融市场中容易面临信贷歧视现象。但绿色信贷政策的实施，体现了国家对环境治理与绿色发展的决心，在绿色信贷的监督管理与制度安排方面都有明确规定。另外，银行企业的环保意识也越来越强，银行会根据绿色信贷政策积极调整信贷资金的投放，同样作为两高行业的国有企业，受到的融资约束冲击较之于非国有企业要更显著；国有企业在实际经营中会按国家的要求进行经营，更加积极响应国家的号召。因此，根据企业异质性的角度来看，在债务融资方面国有企业所产生的净效应应该要比非国有企业所产生的净效应更加明显，因此，本文提出假设3。

H3：相比非国有企业，绿色信贷政策对国有企业的债务融资抑制影响更明显。

绿色信贷究竟能否通过对企业环境行为进行资金约束从而倒逼两高行业实现技术创新？根据现有研究不难看出，目前关于绿色信贷对企业创新的影响文献众说纷纭。绿色信贷政策作为环境的规制政策，其本身具有环境规制的特殊性，即环境规制与企业创新之间可能并非存在单纯的正向或者负向的线性关系。企业的环境规制对于企业创新的作用大小具体取决于环境规制所设置的“门槛”有多高，绿色信贷作为环境规制下的“高门槛”法规，除了对两高行业实施信贷限额，同时对两高行业环境未达标项目实施贷款的高利率。对于企业而言，较高的环境遵循成本可能会对企业的研发资金形成过度挤压，反而会抑制企业创新。对于国有企业而言，其本身的国资性质帮助企业即使在银行等金融机构的信贷约束下所面临的资金压缩空间也不会太大，绿色信贷政策对两高国企的政策效应主要体现在对贷款利率的提高，相对非国有企业而言，绿色信贷政策实施以后，国有企业的融资资金并没有因而受到较强的压缩，绿色信贷在资金的压缩空间方面更多体现在非国有企业方面，因此，本文提出假设4。

H4：相比国有企业，绿色信贷政策对非国有企业的创新抑制作用更明显。

《人民日报》原副总编辑梁衡几年前在人民论坛撰文《享受岂能是头衔？》，针对名片有“享受国务院特殊津贴”，甚至追悼会上也不忘加这一条，“把‘津贴’挂在嘴边，印之名片，显于报章，足见其浅”。“津贴”是“工资以外的补助费，也指供给制人员的生活零用钱”，多用于特殊岗位。“国务院政府特殊津贴”是中华人民共和国国务院对于高层次专业技术人才和高技能人才的一种奖励制度，奖励的是货币，印之名片不妥。民间有露面不真人的说法，陈四益的打油诗可为炫耀虚职者戒：名高未必学问多，羊头狗肉也疯魔。

三、研究设计

（一）研究样本选取

本文选取2009—2018年A股上市公司数据作为初始研究样本，将其中“两高”行业作为处理组，其余企业作为对照组。并对样本数据作如下处理：（1）剔除ST和*ST上市公司；（2）对连续变量进行上下1%的Winsorize处理；（3）剔除存在大量异常值和缺失数据的样本。通过以上剔除处理，本文最终筛选的全样本企业2 933家，其中两高行业462家，得到有效观测值16 234个。本文两高行业的界定按照行业分类标准，所有数据均来自CSMAR和RESSET数据库。

（二）变量选取

1.被解释变量

创新投入强度（R&D）。本文参考王晓燕、胡恒强等研究选用研发投入金额与总资产的比值衡量企业创新投入强度指标。

债务融资（DEBT）。本文参考丁杰、苏冬蔚等研究，采用长期借款占总资产的比重作为衡量企业长期信贷融资状况的指标。

2.解释变量

行业虚拟变量（Treatment）：本文将两高性质企业作为处理组，用Treatment进行行业分类，两高行业范围内的企业Treatment赋值为1，非两高性质企业Treatment赋值为0。对于环境标准尚未达标的两高行业而言，部分信贷资金将会受到限制。

时间虚拟变量（Policy）：本文将2012年发布的《绿色信贷指引》作为政策时间划分节点，《指引》发布以后，对两高行业的贷款发放进行了较为严格的限制，为了研究绿色信贷的政策实施对企业增大或减少创新投入意愿的影响，同时考虑到绿色信贷数据的可得性以及时间的连续性，本文拟采用虚拟变量的处理方式即在模型中加入政策虚拟变量。本文将2012年作为政策赋值的分界线，2009—2011年的政策变量Policy赋值为0，2012—2018年的赋值为1。

双重差分变量Treatment×Policy：是分组虚拟变量与时间虚拟变量的交互项，为本文的核心解释变量，用来衡量绿色信贷带来的净政策效应的影响。

3.控制变量

企业的创新活动除了受到本文重点关注的核心解释变量影响之外，还会受到其他因素的影响。本文参考一些学者处理方法，选择企业规模、资产收益率、资产负债率、高管激励、公司年龄和股权集中度、企业所有权属性作为本文的控制变量。

变量定义见表1。

表1 变量定义

（三）实证模型构建

双重差分法（DID）是进行政策效应评估的一大利器，一般把被研究对象作为处理组，选择与之对应的对象作为对照组，通过比较两组在政策实施前后的差异来得到验证结果。本文使用双重差分模型实证检验绿色信贷政策实施后对企业创新和债务融资的影响。考虑到绿色信贷政策实施以后将会对两高行业的融资环境产生重要的影响，本文参考蔡海静等的做法，将两高行业作为处理组，其他企业作为对照组。相关实证模型构建如下：

其中，R&D表示企业创新投入强度；DEBT表示企业长期债务融资；Policy表示按照政策实施时间划分的政策虚拟变量；Treatment表示企业是否属于两高行业的虚拟变量，两高行业取值为1，否则为0；Control为控制变量，本文分别选取资产收益率、资产负债率、董事会独立性作为模型控制变量；i和t分别表示企业和年份。

四、实证结果分析

（一）主要变量描述性统计

在进行数据模型处理之前，本文首先对各变量进行描述性统计分析。从表2中的数据可以看出，企业创新投入强度均值为0.022，最小值为0，最大值为0.098，表明两高行业上市公司对创新的投入存在一定差异。企业债务融资均值为0.054，最小值和最大值分别为0和0.409，表明不同企业债务融资水平存在较大的差异。但是，两个变量的标准差均较小，表明变量的数值离散程度较小，整体行业情况趋稳，本文的数据整体比较稳定准确。

表2 描述性统计

（二）双重差分模型实证结果分析

1.绿色信贷政策与债务融资实证结果分析

表3反映了在企业债务融资方面企业绿色信贷政策实施的净效应。从表中可以看出在全样本下Treatment×Policy（记为DID）交乘项系数在1%的水平显著为负，表明两高企业自绿色信贷政策实行以后，两高行业债务融资确实呈现显著减少的局面，绿色信贷政策的执行对抑制两高行业的债务融资确实有着明显的效果，也从侧面反映了金融机构在信贷资源的配置上做出了积极的响应以及中国绿色信贷政策的实施在近年来的成效明显。在按照企业所有权属性的分样本下，国企在1%水平上显著为负，表明国有两高企业在绿色信贷政策实施以后，企业的债务融资确实受到了约束。而非国企却不显著，依据张华等的观点，环境规制在实际执行中，可能受到多方因素影响，存在非完全执行的可能。并且由于绿色信贷政策并非是政府的强制实施命令，政策的主要实施主体也并非是政府，而银行其盈利性的机构本质决定了其本身在执行绿色信贷政策时与政府的最终预期目标并非一致。因此，绿色信贷政策在实际的执行过程中存在着较大的主观操作空间，并存在非完全执行的可能。但从总体来看，其实施成效与预期设想一致，符合本文的假设。

表3 绿色信贷政策对债务融资的影响

2.绿色信贷政策与企业创新实证结果分析

采用DID方法检验绿色信贷政策实施后对企业创新的影响，本文重点关注的是交乘项Treatment×Policy（记为DID）的系数，另外，考虑到传统两高行业中涵盖大量国有企业，因此，本文将企业按照所有权性质进行划分，将数据分为全样本和按照企业性质划分的分样本回归。在表4第一列中，Treatment×Policy的交乘系数为-0.004，并在1%的水平上显著为负，在第二列加入控制变量后Treatment×Policy的交乘系数为依然显著为负，表明绿色信贷政策实施以后，两高行业相对于其他行业的创新投入确实受到抑制，而在按照企业性质的分样本数据回归中，国企的交乘项系数并不显著而非国企的系数显著为负，这表明，绿色信贷政策实施以后，国有企业的创新投入并没有因此而受到限制，而非国企的抑制效果却十分显著。依据信贷配给理论，银行在进行贷款选择的偏好上也确实偏好国有企业，尽管当前绿色信贷政策在信贷资金上对国有两高行业具有一定束紧作用，但国有企业在享有政府补贴等政策性的融资上也优于非国有企业。因此，相关结果符合预期设想。

表4 绿色信贷政策对企业创新的影响

（三）稳健性检验

1.平行趋势检验

为了检验DID的有效性，本文对模型进行平行趋势和安慰剂检验。为了能够更准确、更科学识别绿色信贷政策的净效应，本文参考李斌等的做法，采用平行趋势检验中的事件研究法，首先生成年份虚拟变量（posty）与处理组虚拟变量的交乘项，然后将其加入到模型中进行回归。回归结果显示pre、pre的系数均不显著，表明绿色信贷政策实施之前处理组和对照组无显著差异，满足平行趋势检验。相关检验结果如图1、图2所示。

图1 绿色信贷政策对企业创新的检验

图2 绿色信贷政策对债务融资的检验

2.安慰剂检验

本文参照吴虹仪等采用的反事实方法进行检验。通过虚构政策的时间进行反事实检验，假定政策在2010年执行，样本区间在2009—2011年之间，结果显示交互项DID的系数并不显著，这表明本文两高行业的创新投入和债务融资的变动确实是由绿色信贷政策引起，而非其他因素。以上的稳健性检验结果证实了本文的结论是有效的。

五、研究结论与建议

从以上的研究中发现，绿色信贷政策自实施以后两高行业的债务融资确实受到影响，两高行业的创新空间也确实被压缩，但绿色信贷政策的最终目的并不是打压、压制两高行业的发展，而是希望两高行业能够积极转变生产方式，并最终逐渐向绿色化、环保化的方向发展，因此，尽管当前绿色信贷政策确实使得两高行业面临着融资难、创新难的局面，但从长远的角度看对两高行业的技术革新起着激励作用的。通过资金的流动从而带动经济与环境效益的双实现并不是一句空话。

此外，企业所有权性质的不同也会影响企业的创新投入和债务融资，因此，在今后的实际工作中如何利用各自企业性质从而更好地发挥在政策执行过程中的自有优势是日后亟须探讨的问题。以上的结论对于今后中国如何更好地实施并进一步完善绿色信贷政策具有重要的参考意义，而如何通过政府、企业、金融机构三者的有效配合从而使绿色信贷政策能够发挥出最大效应是今后需进一步探讨的问题。●

附：

表5 安慰剂检验结果