低碳经济下的企业绩效及其信贷约束——基于“低碳城市”试点政策的准自然实验分析

田淑英，夏梦丽，许文立

(安徽大学经济学院，安徽 合肥 230601)

在高能耗、高碳排放的传统发展模式下，极端气候频繁出现，造成了不可估量的生命财产损失。而与“双高”模式相对应的低碳经济已然成为当下经济发展的新趋势。2003年，英国率先提出了低碳经济(Low-carbon Economy)的概念。国内学者也不断强调低碳经济的重要地位，认为低碳经济是今后经济持续快速发展的新选择，甚至将低碳发展与经济增长、充分就业、物价稳定、国际收支均衡等共同作为进一步推动宏观经济发展的五大目标。政策层面，2010年和2012年，国家发展和改革委员会分别在部分地区启动了低碳省区及城市试点，并逐步扩大范围。到目前为止，该试点共涵盖6个省份、80个城市和1个地区。低碳地区试点覆盖范围的逐步扩增以及国家层面的高度重视，均表明“低碳城市”试点政策(以下简称低碳政策)在低碳经济发展中的重要地位。

低碳政策被认为是一种综合性的环境管制政策，相关学术研究主要从政策设计与效应评估两方面展开。从政策设计来看，丁丁等(2015)将低碳试点城市划分为领先型、发展型、后发型和探索型四类，并进行分类评估，提出相对应的低碳发展模式和途径。庄贵阳(2020)通过构建中国低碳城市“试点—扩散”机制与政府行为的分析框架，认为试点地区的政策效果距离社会预期还有一定差距。从效应评估来看，学者们对低碳政策的效果研究大多聚焦在城市和企业两个维度。城市层面，效应评估主要涉及空气质量和绿色增长两个方向。如宋弘等(2019)使用双重差分模型发现，低碳城市建设能够显著改善该地区的空气质量；王巧和佘硕(2020)采用渐进双重差分证实低碳政策有利于获批城市实现绿色增长。企业维度上，学者们主要探索低碳政策对企业技术创新的影响，并得出低碳政策有利于企业技术创新的一致结论。

对于企业绩效的研究，传统的成本假说提出，环境规制会提升企业生产的边际成本，抑制企业的发展绩效。这是因为政府会通过约束企业的生产行为进而达到环境改善的目的。同时，企业治污成本的增加还会“挤出”其他正常生产活动和盈利性投资的投入，进一步削弱企业绩效。但是，Poter和Van der Linde(1995)通过案例分析发现，环境规制会给企业带来“创新补偿效应”和“先动优势”。“创新补偿效应”认为企业治污成本的增加反而有利于激励企业改进生产工艺，提高治污能力；而“先动优势”则认为能预判并对环境规制政策作出相应反馈的主体能够率先从施行的环境政策中获得优势。这些理论表明，政府环境规制非但不会降低企业绩效，反而会使企业获得超额收益。国内学者对此也进行了验证，但结论仍然存在分歧。

上述研究为评估低碳政策与企业绩效之间的关系提供了丰富且具有价值的文献参考，但是这些研究仍存在值得商榷之处。一方面，对于低碳政策的研究，政策设计与效应评估并行，但是效应评估多集中在对城市空气质量和绿色增长的影响上，对微观企业的影响研究较少，从企业绩效的角度深层次分析低碳政策的效果更是空白；另一方面，企业绩效能否在低碳政策下实现高增长这一疑问并未得到解决，多数研究利用环境规制手段分析对企业的影响，但缺乏对“低碳城市”试点政策这类综合性环境政策的研究。最为重要的是，并未有文献从金融信贷的角度出发，探索发展低碳经济时协同政策的重要性。因此，本文以“低碳城市”试点政策作为准自然实验，分析中国发展低碳经济对企业绩效的影响和企业面临的信贷约束，实证检验企业绩效能否在低碳试点政策背景下得到提升，以及发展低碳经济时金融政策协同的必要性。

一、理论分析与研究假说

(一)低碳政策与企业绩效

低碳政策作为一种综合性的环境规制政策，能通过政策激励和指标约束实现企业绩效的提升。政策激励方面，低碳城市试点地区将得到中央政府和地方政府的大力支持，并提供专项资金、行业财政补贴等资金激励，这些资金和补贴使低碳城市比其他城市在发展低碳经济上具有更大的优势，而企业也能合理利用资金和补贴进行转型升级和绿色技术创新，以达到降低生产成本、提升企业绩效的目的。指标约束方面，伴随试点政策的施行，部分低碳城市开展碳排放总量控制、重点耗能企业减排目标以及绩效评价考核等机制，这些约束机制隐形地抬高了企业进入门槛并提升了行业内的企业绩效，且机制约束力越强，企业进入门槛越高。高污染企业被排除在门槛外，门槛内的企业就能维持较高的绩效水平。因此，本文提出假设1：其他条件一定的情况下，受低碳政策影响，试点城市企业绩效水平比非试点城市企业绩效水平高。

整体来看，非国有企业的绩效水平往往高于国有企业。这是因为在同一政策安排下，非国有企业能够更灵活地配置资源，在政策激励和政府引导下，能够迅速改变发展方式，进而实现企业绩效的提升。国有企业的产权属性导致其面临着较大的社会压力和较重的政治任务，为了实现城市低碳转型，污染减排成为国有企业的工作重点之一。尽管国有企业独特的功能和重要的战略地位使其更容易获得财政支持，但是宏观政策环境和资源配置机制改革的不配套导致依靠市场机制难以形成完善的竞争模式，国有企业的盈利能力稍显不足。因此，本文提出假设2：其他条件一定的情况下，与国有企业相比，低碳政策更有助于提高非国有企业的绩效水平。

有学者认为，造成环境污染的主体主要是重污染企业，重污染企业会采取最低标准排放、偷排或超排等违规方式追求利润最大化。在低碳政策的约束下，重污染企业会受到更为严格的政府环境管制，违规成本大幅增加，相应的环保投入规模也会更大。相较而言，非重污染企业治污成本较低，在低碳政策下利用资金和制度便利，进行产业转型升级并增加绿色技术创新投入，可以在短时间内实现绩效水平的提升。因此，本文提出假设3：其他条件一定的情况下，与重污染企业相比，低碳政策更有助于提高非重污染企业绩效。

(二)信贷约束对低碳政策效果的影响

企业技术创新伴随周期长、收益慢、成本高等特征，导致其面临严重的资金约束，因此必须解决资金约束问题以支持企业进行创新投入，进而获得长效的企业绩效增长。理论上，企业减少污染排放，发展低碳经济会加大对技术研发的投入，增加企业生产成本，而较高的成本又会提高企业参与低碳经济发展的门槛。在这一过程中，金融机构扮演着“润滑剂”的作用。通过金融手段支持企业发展低碳经济，能够极大地缓解企业的信贷约束，为企业发展低碳经济提供不可或缺的资金支持。除了改善环境，低碳经济发展的目标更在于实现环境治理与经济发展的双赢，而金融体系不健全导致我国中小企业普遍面临信贷约束问题。企业的治污投入和技术创新等都需要资金支持，当面临较高的信贷约束时，企业只能一方面减少产出，使污染排放控制在指标约束内，另一方面增加治污投入，对污染进行末端治理。在信贷约束和环境管制的双重压力下，企业难以承担高昂的生产成本，企业绩效表现不佳。当面对较宽松的信贷约束时，企业有充足的资金投入治污和创新研发，能够积极响应低碳政策，实现环境治理与企业绩效的双赢。因此，本文提出假设4：其他条件一定的情况下，信贷约束会阻碍低碳政策对企业绩效的促进效应。

二、实证分析

(一)数据说明

研究选用2004—2018年我国沪深A股上市工业企业的微观数据。首先，在企业筛选时，剔除了样本期间内不具备连续和完整会计期间的企业数据；其次，由于工业行业对环境政策比较敏感，仅保留工业部门的上市企业，同时剔除了被标记为S、ST、ST、SST、SST等的样本公司；最后，将企业数据与城市层面的数据进行精确匹配，剔除研究期间内相关指标大量缺失的样本。最终获得了688家工业行业A股上市公司共15年的数据，构建了包含10320个样本的平衡面板。其中，位于低碳城市试点地区的企业有341家，位于非低碳城市试点地区的企业有347家。

(二)指标构建

学者们一致认为，总资产净利率()能够体现企业经营资产获取利润的能力，因此，本部分选择作为被解释变量，选择“低碳城市”试点政策的实施作为核心解释变量。其中，有两种测算方式，一种是=(净利润×2)(资产合计期末余额+资产合计期初余额)，另一种是=(净利润×2)(资产合计期末余额+资产合计上年期末余额)。在稳健性检验中，本文还采用了企业净利润的对数()代替被解释变量，以保证基准分析的稳健性。

考虑到企业和城市层面的其他因素也会对企业绩效带来潜在影响，本文选取了一系列相关指标作为控制变量。(1)企业负债()。企业负债可以加速资金流转，间接体现市场对企业经营能力的评价。本文的企业负债是相对值，采用企业总负债与企业总资产的比值衡量。(2)企业规模()。已有文献表明，企业规模是影响企业绩效的关键要素。本文用企业年末总资产的对数来表示企业规模。(3)与企业绩效相关的其他变量。考虑到治理结构等其他内部因素对企业绩效的影响，本文同时控制了独立董事占比()和资本密集度()，控制了与企业绩效相关的企业经营成本(取对数，)和固定资产净利率(_)。(4)城市层面的相关变量。由于城市层面的经济发展水平和区域开放程度等也会对企业绩效产生一定影响，因此本文还控制了地区生产总值()和外商投资占比()。为了剔除量纲的影响，地区生产总值用地区GDP的对数表示，外商投资占比用外商投资工业企业总产值与该地区工业总值的比值表示。(5)环境规制。企业绩效还可能受其他环境规制手段的影响，本文也选取了城市层面的污染治理投资额(取对数，)与单位经济产出的二氧化硫排放量(_)作为环境规制变量。

主要变量的描述性统计如表1所示。从总资产净利率来看，样本期间，中国A股上市工业企业绩效的平均值在00411—00420之间，标准差在06974—07048之间，其中的标准差比的标准差稍小。从净利润的对数来看，样本期间，中国A股上市工业企业绩效的平均值约为186018，标准差约为17620。总体上，不同企业的绩效存在一定差异。

表1 主要变量的描述性统计

(三)计量模型

对于试点政策的效应评估，双重差分模型较为有效。双重差分模型将样本分为实验组(受政策影响)和控制组(不受政策影响)，通过对政策实施前后进行时间趋势上的差分，对实验组和控制组进行政策层面的差分，识别出试点政策的净效应。本部分将2012年作为政策实施的节点，将第一批和第二批被纳入低碳政策试点范围的省区和城市作为实验组，其余地区作为控制组，从微观企业绩效的角度衡量低碳政策的经济效果。具体模型如下：

=+×++++

(1)

其中，表示上市企业在年的绩效。是低碳试点城市的虚拟变量，倘若城市属于前两批低碳政策公布的试点区域，取值为1，否则取值为0。为政策实施时间的虚拟变量，如果该年份属于低碳城市试点期间(即2012年以后)，取值为1，否则取值为0。为控制变量矩阵。控制了地区随时间变化的固定效应，控制了企业个体效应，为随机扰动项。模型重点关注×的系数。反映低碳政策冲击前后(时间上的差分)、低碳试点城市和非试点城市(地区间的差分)的两次差分后所得到的低碳政策净效应。如果显著为正，表明低碳政策能够促进低碳试点地区的企业绩效；如果显著为负，则表明抑制了该试点地区的企业绩效。

(四)实证结果分析

基于基准模型，检验低碳政策对企业绩效的影响。表2结果显示，加入控制变量后，第(2)列双重差分项×的系数为正，且在5的水平上显著。而控制时间、省份和企业的固定效应后，第(3)列双重差分项的系数同样在5的水平上显著为正，但影响程度略小于前者。这表明在时间层面、省份层面和企业层面的确存在影响企业绩效的其他因素。因此，本文的基准模型有必要同时控制三种固定效应，以更准确地提炼出低碳政策对企业绩效的净影响。将作为被解释变量，第(5)、(6)列中，双重差分项的系数仍显著为正。由此可知，低碳政策确实能够提高试点区域内的企业绩效，假设1得到了验证。从控制变量来看，企业规模和固定资产净利率在一定程度上对企业绩效有正向影响，而企业经营成本和资本密集度过高则不利于企业绩效的提升。其余控制变量的系数均未体现出稳定的显著性，表明它们不是影响企业绩效的核心因素。

表2 低碳政策与企业绩效水平的回归结果

三、稳健性检验

(一)平行趋势检验

基准回归结果表明低碳政策能够提升试点地区的企业绩效水平，但这一结果可能在试点政策实施之前就存在，因此本部分引入平行趋势检验。以2012年作为当前期，考察样本前八期和后六期试点与非试点城市企业绩效的时间趋势，检验结果如图1、2所示。横轴为政策时点，纵轴为每一时点政策虚拟变量的回归系数，实锤线为试点政策开始实施的年份，即2012年。图形展示了政策虚拟变量的系数在各个时点的显著情况。图1以为被解释变量，可以发现在政策实施之前，政策虚拟变量的系数在0附近波动，即试点城市与非试点城市的企业绩效不存在显著差异，符合平行趋势假定。在政策试点实施的第一年，企业绩效呈明显上升趋势，但没有显著异于0。政策实施第二年，试点地区的企业绩效水平开始显著超过非试点地区，而且这种趋势一直维持至试点后第四年。这说明低碳政策的效果呈现出一定的趋势效应。同样，图2以为被解释变量，在政策实施之前，试点城市与非试点城市的企业绩效也不存在显著差异，即平行趋势假定得到了有效支持。

图1 roa1的平行趋势检验

图2 roa2的平行趋势检验

(二)安慰剂检验

基准回归和平行趋势检验证明了低碳政策施行之前实验组和控制组的企业绩效不存在显著差异，而政策试点之后实验组的企业绩效显著高于控制组，但是这种差异可能是由其他政策或经济周期等不可观测的因素引起的。因此，本部分使用安慰剂检验证实低碳政策的实施效果是否为偶然。样本中进入试点的企业共341家，从所有样本中随机选取341个企业作为“伪处理组”，假设这些样本是低碳试点中的企业，其他样本作为对照组，然后生成“伪政策虚拟变量”，利用模型(1)进行双重差分。同时，采用Bootstrap再抽样500次进行安慰剂检验，以解决样本随机性不足等问题。图3是500个“伪政策虚拟变量”的估计系数分布图，横轴为“伪政策虚拟变量”回归的系数值，纵轴为系数的核密度分布，垂直虚线是基准回归中的真实估计值0.021。图3表明大部分“伪政策虚拟变量”的回归系数都在零值附近且远离真实估计值。图4是“伪政策虚拟变量”估计系数的P值分布图，横轴为P值，纵轴为P值的核密度分布，垂直实线为10%的显著性水平。图4表明大多数P值都大于0.1，即在10%的水平上不显著。根据以上两图显示，若采取“伪政策虚拟变量”进行回归，结果大都不显著，表明本文的估计结果并非是偶然得到的，因而不太可能受到其他政策或随机因素的影响。

图3 所有系数核密度分布

图4 所有P值核密度分布

(三)其他衡量企业绩效的指标

企业净利润是衡量企业绩效的重要指标，为了剔除其他不可观测因素对基准回归模型结论的干扰，本部分采用企业净利润的对数进行稳健性检验，净利润用企业当期利润总额减去所得税后的金额表示。将模型(1)中的被解释变量替换成，再次验证低碳政策对企业绩效的影响，结果见表3。如第(1)列所示，在不加入控制变量的情况下，低碳政策能够提升企业净利润，且这一结果在5的水平上显著；第(2)列表明，加入控制变量后，低碳政策的影响依旧为正，但数值有所下降，显著性进一步增强；第(3)列加入了控制变量，还同时控制了三种固定效应，结果显示，无论是系数大小还是显著性水平都进一步提高。这说明基准回归分析的结果具有一定的稳健性，即低碳政策能够促进企业绩效的提升。

表3 低碳政策对企业净利润的回归结果

四、异质性分析

(一)产权异质性分析

不同产权属性的企业对环境政策可能会有不同的反应。有学者认为国有企业的资本配置效率较低，但随着改革的深入，国有企业的配置效率会得到改善。也有学者通过实证分析发现非国有企业比国有企业对环境政策更加敏感。因此，本文根据企业的产权属性差异将全部样本分为两类，以考察低碳政策对国有企业和非国有企业的绩效影响是否存在差异，估计结果如表4所示。总体上，低碳政策对非国有企业绩效的促进作用显著高于国有企业，这一结果在使用其他被解释变量()后仍然稳健，假设2得到检验。低碳政策对企业绩效的促进作用存在产权方面的异质性，原因在于：(1)国有企业的经营者更多地关注政治和社会目标，而并非企业利润最大化。当受到低碳政策的约束时，国有企业面临较大的减排压力，导致其经营目的倾斜于环境改善，由此增加的成本使得国有企业经营绩效难以较快提升。(2)相比于国有企业，非国有企业的社会功能约束较少，能够独立自主地进行生产决策并自负盈亏。非国有企业较高的资源配置效率能够弥补政策压力带来的经济损失，进而较快地实现生产方式的转变。

表4 产权异质性回归结果

(二)行业异质性分析

表5 行业异质性回归结果

五、信贷约束的影响机制分析

理论上，低碳政策的实施会增加企业生产成本，降低企业参与低碳经济的意愿。在这个过程中，金融的“润滑剂”功能得以体现。通过金融手段支持城市发展低碳经济，能够极大缓解企业的资金压力，为企业发展低碳经济提供资金支持。本部分以城市层面的信贷约束作为金融政策的代理变量，探究金融在低碳政策提升企业绩效的过程中所扮演的角色。在模型(1)的基础上，加入城市层面的金融信贷变量，并构建如下三重差分模型：

=+××+×+×+×+

+++

(2)

其中，为城市在年末金融机构各项贷款余额的对数值，贷款余额越多说明当地企业面临的信贷约束越紧。其他变量含义同模型(1)。同时，以1作为的替代变量进行稳健性检验，1表示年末市辖区金融机构各项贷款余额的对数值。

表6结果显示，以作为被解释变量时，三重差分项的系数均为负值，且在10的水平上显著。以1作为被解释变量的结果与的结果在显著性水平上一致，说明结果较为稳健。这表明在以衡量企业绩效的情况下，信贷约束越紧，越不利于发挥低碳政策对企业绩效的促进作用，即信贷约束阻碍了低碳政策对企业绩效水平的提升，假设4得到验证。事实上，低碳政策的目的是通过环境规制倒逼传统产业转型升级，在政策压力下，污染企业需要进行环保投资。信贷环境相对宽松时，企业能够以较低成本获得信贷资金，满足治理投资需求；而当企业面临较高的信贷约束时，企业难以获得充足的资金进行污染治理和绿色技术创新等，也就丧失了一些有助于改善企业绩效的投资机会。

表6 信贷约束的影响机制分析

六、结论与政策建议

发展低碳经济是实现“双碳”目标的重要路径。本文以微观企业的绩效水平为衡量标准，考察“低碳城市”试点政策能否促进企业绩效的提升。研究结果表明，低碳政策的实施能够提高企业绩效水平。从产权属性来看，非国有企业的环境政策敏感度更强，低碳政策下能更加灵活地转变发展方式，自由地配置资源，以弥补政策压力带来的经济损失，从而实现经济绩效和环境绩效的双赢。从行业类型来看，非重污染企业应对低碳政策的效果更显著。重污染行业因其独特的行业属性，导致其发展低碳经济成本较高、转型较难，经济绩效和环境绩效在观察期难以显现。从金融政策来看，信贷约束越紧，越不利于发挥低碳政策对企业绩效的提升作用，甚至阻碍企业绩效的提升，即金融政策的约束可能会使企业发展落入“低碳陷阱”。

基于此，本文提出以下政策建议：(1)进一步扩大低碳政策试点范围，强化政策效果。相比于碳税、碳排放权交易等环境规制手段，“低碳城市”试点政策是一种弱约束力的政策，它允许各个试点城市结合自身的发展基础和资源禀赋自行拟定低碳发展实施方案，但它是一种综合性的环境管制政策，能有效促进企业绩效的提升。(2)依据产权和行业的异质性，给予差异化的政策和约束。对于国有企业，应继续深化国有企业改革，让国有企业在实现政治和社会目标的同时进一步提升经营能力。对于重污染企业，应该制定较为严格的环境规制政策，同时配套相对宽松的金融信贷，使重污染企业有充足的资金投入减排和科技创新。(3)充分发挥政策协同创新效应，避免落入“低碳陷阱”。构建完善的碳金融体系，结合“低碳城市”试点政策，打破企业进入碳市场所面临的渠道壁垒。发展相应的碳交易和碳保险，以分担企业发展低碳经济的风险。创新碳基金、碳债券及其他金融衍生品，助力企业进行低碳转型的同时提升企业绩效。