绿色信贷政策、ESG表现与高污染企业资本结构调整

董 越，潘海英

（河海大学 商学院，江苏 南京 211100）

0 引言

近年来，我国为了应对金融危机宏观杠杆水平大幅提高，但过高的杠杆水平极有可能造成经济发展的低效，进而引发系统性的金融风险。为此，自2015年“去杠杆”被首次提出以来，政府采取了一系列的去杠杆措施。2018年中共中央政治局会议进一步提出，“坚定做好去杠杆工作，深化供给侧结构性改革”。经济新常态下经济增速放缓，去杠杆政策调整为稳杠杆政策。2022年党的二十大报告提出要更加系统地统筹供给侧结构性改革。由此可见，在宏观上保持杠杆率的持续、长期稳定，有利于促进经济高质量发展。

绿色发展是高质量发展的重要环节。企业是推动经济和社会绿色转型与发展的核心微观经济主体。因此，政府提出的宏观经济去杠杆、稳杠杆工作，本质上与微观企业调整资本结构有异曲同工之处 （王朝阳等，2018）。目前能源开采、火电等高污染企业普遍存在较高的杠杆水平，其资本结构的不合理导致企业面临着较大的经营风险。为了应对资源浪费、生态环境恶化等日益突出的问题，绿色金融作为经济发展的新引擎应运而生，是绿色理念的重要体现。绿色信贷作为绿色金融的代表产品，要求银行机构提高对于高污染项目信贷发放的门槛，严格限制信贷资金流向高污染、高耗能行业（陆菁等，2021），确保资金流入环保项目以达成支持企业绿色发展和减少污染的目的，其最终目标是在解决环境污染问题的同时实现企业价值最大化，发挥其资源配置的功能，提高国家整体产业结构质量和效益，加快推进绿色发展。

在当前绿色信贷政策优化高污染企业资源配置的背景下，其能否优化高污染企业的资本结构、降低杠杆率和提高资金使用效率，帮助企业实现绿色升级是值得关注的问题。尽管伍中信等（2013）已经研究过信贷政策对于企业资本结构的影响。但是，目前鲜有学者研究绿色信贷政策对高污染企业资本结构的作用效果，仅有宁金辉等（2021）研究了绿色信贷对高污染企业资本结构调整速度的影响。绿色信贷政策在加剧高污染企业融资约束的同时降低了企业的债务融资水平和新增投资意愿（苏冬蔚等，2018；陈琪，2019），这意味着绿色信贷政策可能通过限制高污染企业的银行信贷资金以及改变企业负债比例等方式作用于高污染企业资本结构调整。鉴于此，探讨绿色信贷政策与高污染企业资本结构调整的关系对优化信贷资源配置、推动经济高质量发展有着重要意义。

绿色信贷政策转变了银行机构的传统信贷观念和业务模式，引导银行机构着重考量高污染企业的社会责任以及环保绩效。 ESG 是环境（Environment）、社会责任 （Social）和公司治理（Governance）英文单词首字母缩写的组合，ESG表现主要由环境保护、社会责任表现和公司治理成效这3个维度组成，作为衡量企业社会效益的重要指标，企业的ESG表现越来越受到市场的认可。当前，企业的ESG表现有助于银行机构评判信贷风险、制定信贷投放策略、保障信贷资源更多地流入绿色环保项目。与此同时，企业ESG表现将改变企业外部投融资进而影响企业资本结构调整（王保辉，2019）。因此，在我国推行绿色发展的大背景下，绿色信贷政策将如何通过企业ESG表现作用于高污染企业资本结构调整呢？由此，本文将进一步研究企业ESG表现在绿色信贷政策与高污染企业资本结构调整之间的中介效应，帮助政府了解绿色信贷政策在落实过程中的偏向性及银行机构的绿色信贷识别效率，指导高污染企业资本结构升级以及企业ESG表现优化。

基于上述背景，本文以2011—2020年中国A股上市的高污染企业为样本，研究绿色信贷政策对企业资本结构调整的影响效应及其内在作用机制。本文的可能贡献在于：1）丰富了绿色信贷政策对微观企业融资决策行为的研究体系，拓展了企业资本结构调整影响因素的范畴，通过研究绿色信贷政策对高污染企业资本结构非对称性动态调整的影响，为探讨绿色信贷政策的信贷配置效果以及政府去杠杆、稳杠杆的经济工作提供理论依据和政策启示；2）从企业ESG表现的视角出发，结合企业内外部影响因素，探究绿色信贷政策作用于高污染企业资本结构调整的传导机制，剖析企业ESG表现在两者之间的中介作用，验证绿色信贷与企业ESG表现的关系，为明晰绿色信贷政策和ESG表现影响高污染企业资本结构调整的路径提供经验证据。

1 理论分析与研究假设

动态权衡理论指出，企业实际资本结构接近目标值时，才能实现价值最大化。目前学术界认为企业资本结构调整的影响因素主要分为制度环境、宏观经济政策等外部环境因素（黄继承等，2014；顾研等，2018）和企业政治关联、高管薪酬激励、企业金融化等内部企业特征（况学文等，2017；郭雪萌等，2019；廉永辉等，2020）。已有研究指出，企业实际资本结构向目标值调整产生的调整成本和调整收益决定了资本结构调整的快慢，较高的调整收益将刺激企业加速向目标值调整资本结构（Goldstein et al.，2001；Strebulaev，2007）。从绿色信贷政策与高污染企业资本结构调整之间的内在联系来分析，绿色信贷政策主要从企业代理成本、融资约束和投融资决策等方面作用于高污染企业资本结构调整。

1.1 绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的影响

绿色信贷政策旨在促进高污染企业绿色转型和降低环境污染，其最终目标是在解决环境污染问题的同时实现企业价值最大化，通过发挥资源配置效应以及增加融资约束的功能，改变信贷资金流向以及高污染企业的负债比例，促进高污染企业资本结构升级。1）出于优化债务结构的动机，政府推行的绿色信贷政策严格把关银行机构对高污染企业的放贷门槛，为了规避污染项目的信贷风险，利益相关者很可能减少投资或者缩短贷款期限（陈琪，2019），造成高污染企业资金紧缺。因此，高污染企业倾向于缩减不良贷款规模（王康仕等，2019），减少对债务融资的依赖，推进企业资本结构升级。耿晓媛等（2022）认为绿色信贷能够发挥行业间资源优化配置作用，从而达到内化环境资源外部风险的目的，绿色信贷约束显著降低了高污染企业的债务杠杆。2）出于缓解融资约束的动机，高污染企业为了削弱绿色信贷政策的融资惩罚作用，企业融资决策趋于谨慎（宁金辉等，2021），采取减少冗余的债务融资的手段以保证企业负债率维持在健康水平。为了摆脱资金紧缩的融资困境，企业管理对资本结构调整的意愿增强，进而加快企业资本结构动态调整。从绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响来看，绿色信贷政策主要从优化资源配置、增加信贷约束等方面促进高污染企业资本结构动态调整。基于以上分析，本文提出如下假设。

H1：出于缓解绿色信贷约束的动机，高污染企业会加快调整资本结构的步伐。

Byoun（2008）指出不同负债程度的高污染企业，其调整资本结构的成本和动机大相径庭。因此，绿色信贷政策对不同债务水平的高污染企业作用效果也有差异。企业缩减债务的调整成本远低于增加债务的成本。李增福等（2012）发现过度的债务融资比例会加剧企业的经营风险，还款压力驱使企业减少负债占比。胡建雄等（2014）也得出高负债企业更愿意调整资本结构。

针对低负债的高污染企业，其实际资本结构低于目标值时，依据信号传递理论，Denis（2011）认为企业维持低杠杆率可以向利益相关者传递企业不会破产的积极信号，良好的企业信誉增强了债权人提供资金的意愿。基于替代性融资理论，当企业融资受制于绿色信贷政策时，商业信用融资作为银行信贷的替代融资发挥信贷融资再配置功能优化企业资本结构。因此绿色信贷的融资惩罚效力被大大削弱，相对温和的融资约束很可能无法调动低负债高污染企业优化资本结构的积极性。反观过度负债的高污染企业，绿色信贷带来的融资困境倒逼高污染企业缩减负债比例，进而向下调整资本结构。绿色信贷政策使得银行机构提升了针对高污染企业的贷款利率，一方面，较高的利率增加了企业财务杠杆，很可能为企业招致财务风险，甚至面临企业破产；另一方面，较高的利率增加了企业的债务融资成本（钟献兵等，2022），绿色信贷产生的融资惩罚效应进一步倒逼高污染企业绿色转型升级。在绿色信贷融资威慑的基础上，银行信贷的不可获得性加剧高污染企业的债务融资成本，驱策高负债企业降低其以银行信用为主的融资方式（苏冬蔚等，2018），推动企业资本结构升级进而实现绿色转型。基于以上分析，本文提出如下假设。

H2a：基于商业信用融资，绿色信贷政策促进低负债高污染企业向上调整资本结构。

H2b：基于绿色信贷政策的融资惩罚和投资抑制效应，绿色信贷政策促进高负债高污染企业向下调整资本结构。

1.2 ESG表现的中介效应

Gillan et al.（2021）认为ESG表现反映了企业与利益相关者对环境、社会、治理等问题与传统业务模型的综合认识，是对传统评价的有益补充与创新。当前，银行机构在开展绿色信贷业务时，需要对高污染项目的贷款申请进行严格的审核，并根据高污染公司的环保绩效投放相应的信贷资金，因此绿色信贷政策有助于引导银行机构关注高污染企业的ESG表现。基于信号传递理论，吴红军等（2017）发现银行机构将绿色信贷投放与企业环境责任表现紧密联系，激励高污染企业主动披露高质量社会责任信息，借此缓解绿色信贷约束。杨强（2022）实证研究表明绿色信贷政策的实施可以显著地促进企业ESG表现的提升。综上，绿色信贷政策能够显著改善高污染企业的ESG表现。

目前高污染企业基于ESG表现衍生出利益相关者利益最大化和股东权益最大化两个截然相反的动机，不同动机下的企业资本结构调整行为也不尽相同（刘姝雯等，2019）。1）利益相关者利益最大化的动机。将企业ESG表现视为管理工具，依据信号传递理论，高污染企业通过披露环境等信息完善ESG表现向利益相关者传达企业环保价值取向，向公众展示企业优质环保的形象赢得市场信赖。王倩等 （2019）、舒欢等 （2022）认为企业优秀的社会以及环境责任表现有助于改善企业外部融资约束，降低资本市场摩擦和交易成本。龙海明等（2022）研究发现ESG绩效能够灵活优化企业的资本结构决策。与此同时，蒋榕湄等（2022）指出ESG表现为企业绿色创新提供动力和保障。2）基于股东权益最大化的动机。将ESG表现视为自利工具，基于利益相关者假说，企业管理者为了保障企业信誉，往往会伪造企业的不良社会责任表现，向公众隐藏公司的实际经营情况，过度的ESG表现导致企业交易成本急剧增加。沈洪涛等（2014）、Fatemi et al.（2018）发现企业管理层粉饰ESG表现、掩盖不当行为企图规避信贷风险，此现象在高污染企业中尤为明显（黄艺翔等，2016），此类管理层短视行为无疑会造成高污染企业的超额代理成本，不利于企业资本结构升级。

因此，高污染企业的ESG表现很可能遵循股东权益最大化原则，尤其是企业披露的真实污染信息不利于赢得正向商誉，管理层倾向于追求经济利益而做出美化ESG表现的行为。除此之外，斯丽娟等（2022）认为高污染企业会根据自身经济资源受外部环境的影响来调整社会责任水平。从趋利效应出发，绿色信贷政策很可能导致高污染企业在ESG表现方面投入过度资金进行印象管理，从而缓解绿色信贷政策约束。高污染企业粉饰ESG信息产生的代理成本与企业资本结构的调整成本两者之间此消彼长，进而不利于高污染企业优化资本结构。因此，高污染企业的ESG表现很可能抑制绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的促进作用。基于以上分析，我们提出如下假设。

H3：企业ESG表现在绿色信贷和高污染企业资本结构调整之间起到遮掩效应，其削弱了绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的正向促进作用。

依据上述理论分析，绘制本文研究假设模型，如图1所示。

图1 假设模型Fig.1 Hypothesismodel

2 实证设计

2.1 样本选择

本文选取2011—2020年中国沪深两市A股上市的高污染企业为研究样本。依据中国证监会2012版行业分类以及环境保护部2008年制定的《上市公司环保核查行业分类管理名录》等，高污染行业可细分为煤炭开采和洗选业，石油和天然气开采业，电力、热力生产和供应业等16个行业。在此基础上，本文遵循以下原则对样本进行初步筛选：1）剔除ST、ST*类企业样本；2）剔除相关数据缺失的样本。最终得到4 762个观测值。本文使用的企业数据均来源于国泰安数据库，绿色信贷政策数据来源于《中国银行业社会责任报告》，企业ESG表现评分采用彭博咨询公司的ESG评价数据。为避免因极值而引起的数据偏差，本文对所有连续型变量进行±1%的缩尾处理。

2.2 变量设计

1）被解释变量。企业资本结构（LEV）。企业资本结构（LEV）用有息负债总额除以总资产来表示。借鉴黄继承等（2014）做法，采用企业规模（size）、盈利能力（ebit）、非债务税盾（dep）、抵押能力（ppe）、成长性（growth）、行业资本结构中位数（levmed）6个变量来拟合目标资本结构。

2）解释变量。绿色信贷政策（GP）。借鉴王艳丽等（2021）利用绿色信贷比率作为绿色信贷投入的代理变量，便于量化评估绿色信贷效果，具体表示为节能环保项目贷款余额占银行企业贷款总额的比例。

3）中介变量。企业ESG表现（ESG）。采用彭博咨询公司提供的上市公司ESG表现评分，根据企业的环境表现、社会责任、公司治理3方面的表现综合评估企业ESG表现。变量说明如表1所示。

表1 变量定义Table 1 Variable definition

2.3 模型构建

参考王朝阳等（2018）的做法，采用部分调整模型检验绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响。其中，回归系数λ表示企业资本结构调整速度，具体模型如下：

式中：LEVi，t为i企业在第t年的实际资本结构；LEVi，t-1为i企业在第t-1年的实际资本结构；LEV为i企业在第t年的目标资本结构；λ为企业资本结构调整速度；εi，t为随机误差项。

由于企业目标资本结构数据无法直接获得，本文选取与企业资本结构调整相关的6个企业特征变量（Xi，t-1）来拟合目标资本结构，拟合模型如下：

式中：Xi，t-1为i企业在第t-1年的6个企业特征变量，其余变量含义同上。

将式 （2）代入式 （1），经整理后得到式（3），对式（3）进行回归并将系数β代回式（2），即可拟合出目标资本结构（LEV。

借鉴姜付秀等（2011）的做法，假设绿色信贷政策（GP）对资本结构调整速度的影响以如下线性函数来表示：

式中：GPi，t为i企业第t年的绿色信贷比率。

将式（4）带入式（3），整理得到复合一步式回归方程式，

其中，由于（GP×LEVi，t-1）交乘项前为负号，即绿色信贷政策（GP）对企业资本结构调整速度的影响系数用绿色信贷与企业资本结构的滞后项（GP×LEVi，t-1）交乘项系数的相反数来表示。若（GP×LEVi，t-1）交乘项系数显著为负，说明绿色信贷政策强度越高，高污染企业资本结构调整速度越快；反之亦然。

与此同时，企业ESG表现很有可能会削弱绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的正向影响。因此，本文引入企业ESG表现作为中介变量。因此在式（4）中加入中介变量可以得到式（6），

式中：ESGi，t为i企业在第t年的ESG表现。其余变量含义同上。

借鉴温忠麟等（2014）的逐步检验法，建立自变量绿色信贷政策对中介变量企业ESG表现的回归方程，

式中：controli，t为i企业第t年的相关控制变量情况；其余变量含义同上。

将式（6）带入式（3），整理得到式（8）。逐步检验法中还需对式（8）进行回归，得到在控制企业ESG表现的情况下，绿色信贷政策对企业资本结构调整速度的影响系数。

同式（5），企业ESG表现对企业资本结构调整速度的影响系数为（ESG×LEVi，t-1）交乘项系数的负数。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计

变量描述性统计结果见表2。由表2可知，高污染上市企业实际资本结构（LEV）的均值和中位数分别为0.309、0.288，最小值和最大值相差0.628，而目标资本结构（LEV*）的均值和中位数分为0.160、0.152，说明高污染企业的实际资本结构水平比较高，这是国家提出“去杠杆”的重要原因。企业资本结构偏离度（DEV）的均值和中位数分别为-0.144、-0.124，说明我国高污染企业的实际资本结构与目标水平存在一定差距，整体呈现向目标水平调整的趋势，这也使本研究具有现实意义。高污染企业目标资本结构拟合变量的描述性统计结果见表2。

表2 变量的描述性统计Table 2 Descriptive statistics of variables

3.2 基本回归结果

由于不同负债程度的企业资本结构调整存在着明显的不对称性，因此本文将高污染企业样本划分为低负债组和高负债组，分别考察不同负债程度的高污染企业资本结构调整速度的差异。若企业实际资本结构低于目标值，将其归入低负债企业组；反之，则归入高负债组。

回归结果如表3所示。由表3第（2）列可知，在加入绿色信贷政策（GP）进行回归后，全样本中绿色信贷政策与企业资本结构滞后项的交乘项（GP×LEVi，t-1）系数在10%的水平上显著为负，说明绿色信贷政策显著促进高污染企业资本结构调整，假设H1成立。根据第（4）、（6）列所示，在高负债企业组中，绿色信贷与资本结构滞后项的交乘项（GP×LEVi，t-1）系数在10%的水平上显著为负，而低负债企业组的交乘项（GP×LEVi，t-1）系数为正但并未通过显著性检验。说明相对于低负债企业，绿色信贷对高负债企业资本结构调整速度的正向作用更显著，假设H2a和H2b成立。证明了绿色信贷政策通过优化资源配置以及降低代理成本等促进高污染企业资本结构动态调整。具体而言，绿色信贷对高负债的高污染企业投融资具有惩罚效力，政策制定的信贷“高门槛”削弱了银行机构对高污染企业的资金投放意愿，企业维持高杠杆水平的风险和成本倒逼高污染企业大幅缩减信贷债务，从而降低负债程度向下调整资本结构。

表3 基准回归结果Table 3 Benchmark regression results

3.3 稳健性检验

为了保证研究结果的稳健性，本文进行了如下稳健性检验，具体回归结果如表4所示。

表4 稳健性检验结果Table 4 Robustness test

1）重新拟合目标资本结构。由于企业的目标资本结构无法直接观测，不同目标资本结构拟合模型的估计结果会有偏差，因此本文借鉴巫岑等（2019）的做法，采用系统广义矩阵估计法重新拟合目标资本结构，并将拟合值代入式（6），回归结果如表4第（1）— （3）列所示。全样本企业绿色信贷与资本结构滞后项的交乘项 （GP×LEVi，t-1）系数在10%的水平上显著为负，且高负债企业该系数也显著为负，主要结论与前文研究结果一致。

2）控制其他因素对资本结构调整的影响。考虑到资本结构调整还有可能受到内外部多方因素的影响，为了缓解遗漏变量的问题，根据已有文献的研究在式（6）中加入控制变量商业信用（tc）、公司治理水平（govern）、董事会规模（board）、股权制衡度（share-balance）来控制其他可能因素对资本结构动态调整的影响。回归结果如表4第 （4）—（6）列所示，全样本企业绿色信贷与资本结构滞后项的交乘项（GP×LEVi，t-1）系数在1%的水平上显著为负，且高负债企业该系数显著性高于低负债企业，主要结论与前文研究结果一致。

3.4 企业ESG表现的中介效用检验

前文检验了绿色信贷对高污染企业资本结构调整的影响，发现绿色信贷显著促进高污染企业资本结构调整。基于前文的理论分析，本文引入企业ESG表现作为中介变量，探索其在绿色信贷与高污染企业资本结构调整两者关系中的作用效果，企业ESG表现的中介效应检验结果如表5所示。

表5 中介效应检验Table 5 Mediating effect test

表5列（2）中变量绿色信贷政策（GP）的估计系数在1%的水平上显著为正，说明绿色信贷政策显著提升高污染企业ESG表现。列（3）显示，交乘项（GP×LEVi，t-1）系数在10%的水平上显著为负，交乘项（ESG×LEVi，t-1）系数在10%的水平上显著为正，表明ESG表现在绿色信贷与高污染企业资本结构调整的关系中起到遮掩效应。高污染企业的ESG表现会抑制高污染企业调整资本结构，这在一定程度上削弱了该政策对企业资本结构调整的正向影响，以上结果支持了假设H3。究其原因，可能是高污染企业管理层存在伪造ESG信息以谋求私利的现状，基于ESG表现的超额投资加剧了信贷资金的紧缩，使其对高污染企业的正常生产经营表现为“挤出”效应，加剧了高污染企业的代理成本和交易成本，不利于高污染企业实施绿色转型。因此，绿色信贷对企业ESG表现的激励效应会在一定程度上抵消绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的正向影响。

4 异质性检验

影响资本结构动态调整的因素可以分为外部因素和内部因素，前文主要研究了绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的影响。除此之外，高污染企业的不同性质也会在绿色信贷政策与高污染企业资本结构调整之间起到相应的调节作用。因此，本文从企业外部融资约束强弱和商业信用高低这两个方面检验其对绿色信贷政策与高污染企业资本结构调整的关系的影响，结果如表6所示。

表6 根据企业融资约束和商业信用分组的回归结果Table 6 Regression results grouped according to firm financing constraints and business credit

4.1 外部融资约束的影响

胡建雄等（2014）指出高污染企业资本结构调整成本基于外部融资约束呈现差异化。在绿色信贷政策出台后，高污染企业自身的融资优势急剧下降，在绿色信贷政策的融资惩罚效应下，高污染企业面对更高的融资约束会大幅压缩其生产经营所需要的资金，因此，这些企业将会快速地调整资本结构，以谋求利益最大化。在此基础上，本文认为绿色信贷政策会促使处于融资困境的高污染企业迅速调整资本结构。

考虑到绿色信贷政策在不同融资约束程度下对高污染企业资本结构调整存在差异，本文依据样本企业KZ指数的中位数将样本分为高融资约束企业组和低融资约束企业组，分组检验结果如表6第（1）、 （2）列所示。高融资约束企业组中交乘项（GP×LEVi，t-1）系数在5%的水平上显著为负。说明与融资约束程度较低的高污染企业相比，绿色信贷政策对于融资约束程度较高的企业资本结构具有更为明显的推动作用。究其原因，主要是绿色信贷政策的实施导致高污染企业的信贷资源可获得性下降，高融资约束的惩罚效应增加了高污染企业的融资成本，倒逼高污染企业缩减债务融资规模进而实现企业资本结构升级。

4.2 企业商业信用的影响

根据替代性融资理论，在信用配给的导向下，高污染企业的银行信贷可获得性降低，会主动寻求商业信用融资等其他融资方式来提高其融资效率（陈幸幸等，2019）。商业信用融资是以长期合作为基础的贷款，它在公司的短期债务中所占的比例很大。安素霞等（2020）提出，高污染企业借商业信用削弱绿色信贷政策提升的融资成本，扩大公司的融资渠道进而优化企业的资本结构。因此，本文将探究绿色信贷政策对不同商业信用程度的高污染企业资本结构调整的影响，并认为绿色信贷政策正向作用于低商业信用的高污染企业资本结构调整。

为了检验绿色信贷政策对高污染企业资本结构调整的影响在企业不同商业信用程度下是否存在差异，根据样本企业商业信用的中位数将样本分为高商业信用企业组和低商业信用企业组，分组检验结果如表6第（3）、（4）列所示。低商业信用企业组中绿色信贷政策与资本结构滞后项的交乘项（GP×LEVi，t-1）系数在1%的水平上显著为负，而高商业信用企业的交乘项系数未通过显著性检验。该结果表明相较于高商业信用企业，绿色信贷政策显著促进低商业信用的企业调整资本结构。原因在于绿色信贷政策倒逼高污染企业寻求商业信用融资缓解绿色信贷约束，在低商业信用和信贷约束的双重压力下，高污染企业很难谋求其他融资方式，进而调整自身资本结构以实现企业价值最大化。反观高商业信用企业，其灵活的融资渠道有助于其缓解绿色信贷政策的约束，从而失去了调整企业资本结构的动力。

5 结论与启示

本文以2011—2020年中国A股上市的高污染企业为研究样本，考察绿色信贷政策对不同负债程度高污染企业资本结构调整的影响，并深入探讨企业ESG表现在两者之间的中介作用。研究结果显示：1）就高污染企业整体而言，绿色信贷政策加快高污染企业资本结构调整速度，区分企业负债水平后，向对于低负债企业，绿色信贷政策对高负债高污染企业资本结构动态调整的正向作用更加明显；2）绿色信贷政策能够显著改善高污染企业的ESG表现，但是高污染企业的ESG表现不利于企业资本结构升级，企业ESG表现在绿色信贷政策和高污染企业资本结构调整两者之间起到遮掩效应；3）绿色信贷政策显著促进处于强融资约束和低商业信用水平的高污染企业调整资本结构。

基于以上研究结论，得出如下启示。

1）目前绿色信贷政策取得了优化高污染企业资本结构的阶段性效果，政府应继续发挥政策主导作用，健全绿色信贷政策体系，严格管控高负债企业污染项目的信贷额度，保障政策管控的力度和节奏，加快其去杠杆、稳杠杆的步伐。本文研究发现高污染企业存在粉饰ESG表现的套利行为，政府应当塑造透明、稳定的银企信息环境，帮助银行等金融机构通过企业ESG表现甄别高质量企业。

2）研究发现绿色信贷显著促进处于强融资约束和低商业信用水平的高污染企业调整资本结构。因此对我国绿色信贷政策进行全面的优化，尽量避免金融机构一刀切式限制高污染企业信贷来源，增强信贷政策靶向性，完善商业信用融资等其他渠道的融资机制。加强对于商业信用融资监管的力度，杜绝高污染企业利用商业信用优势浪费信贷资源的现象，发挥绿色信贷约束倒逼高污染企业绿色转型的效力。

3）高污染企业需要立足于企业绿色转型的长远目标，杜绝高污染企业管理层粉饰ESG信息实施印象管理的现象，保证企业资源投入企业资本结构升级促进绿色转型的业务中。将重点放在企业的内部监督上，通过调整公司治理结构推动经济在高污染企业绿色转型中实现高质量发展。