摘要:绿色债券作为最活跃的绿色金融产品之一,以其绿色属性、融资成本低等特点,能够较好满足制造业企业融资和绿色转型的需求。本文基于199家上市制造业企业2017年1月至2023年9月的面板数据,利用多时点DID模型进行实证分析,研究制造业企业发行绿色债券对企业价值的影响,主要得出以下结论:发行绿色债券对制造业企业价值的提升具有积极作用,且这种积极作用是长期的;相较于中西部地区,东部地区制造业企业发行绿色债券更有助于提升其企业价值;非污染制造业企业发行绿色债券不能够显著提升其企业价值,而重污染制造业企业发行绿色债券能够显著提升其自身价值。
关键词:绿色债券;制造业企业;异质性分析;双重差分模型
一、引言
自2015年年底国家发展改革委员会发布了《绿色债券发行指引》后,我国绿色债券发行规模从2016年的1975.31亿元上升到2022年的8612.92亿元,增长了336.03%,位列全球绿色债券市场发行规模前三。制造业作为第一碳排放大户,碳排放在总体碳排放量中占比始终处于60%以上。为了促进低碳发展,推进绿色转型,减少碳及其他污染气体排放,较多制造业企业选择融资成本低的绿色债券来解决融资困境,并且发行绿色债券具有正向的外部效应,符合可持续发展的大势,带给企业正面形象。在实际情况中,发行绿色债券究竟能否对制造业企业价值产生影响?有何影响?这种影响是否会随企业自身特质体现异质性?这些问题仍有待于进一步挖掘和明晰。
对于发行绿色债券是否能够提升制造业企业价值,现有的研究尚无清晰的回答,朱俊明等(2020)对2019年之前发行绿色债券的中国上市公司进行研究,结果表明,发行绿色债券对公司股票收益无显著影响。任康钰和柴源汇(2023)基于相关金融理论探讨碳中和债的宣告发行对相关公司股价的影响,宣告发行碳中和债给股价带来了显著的负面效应,发行主体并没有享受更低的融资成本,投资者吸引力也比较弱。然而,郑春丽和罗传建(2020)研究发现,发行绿色债券对企业的经济利益有正面作用,能使企业的净资产收益率得到明显提升。马亚明等(2020)基于双重差分模型进行实证分析,表明发行绿色债券能提高公司价值。Tang和Zhang(2020)得出当上市公司发布绿色债券时,股价将明显上升,但其持续性不够显著。Flammer(2021)利用各国面板数据得出绿色债券有助于企业改善经营绩效和创造长期价值。然而,上述文献关于发行行业的分析少有涉及,从企业自身特质的异质性分析更是少之又少。因此,本文将基于上市制造业企业2017年1月至2023年9月的面板数据,通过多时点双重差分模型研究绿色债券发行制造业企业价值的影响及其异质性,进而为企业发行绿色债券提供更有效的激励和指导,推动绿色金融的发展和生态文明的建设。
二、计量模型与数据说明
(一)多时点双重差分模型
标准双重差分(DID)模型是政策评估中最常用的一种方法,能够消除时间和空间的潜在因素,从而准确评估政策的净效应。一般针对政策实施时点为同一个时期,但由于各制造业企业发行绿色债券的时间都不尽相同,为了更精确地判定绿色债券发行对制造企业价值的影响,基于Beck等(2010)和马亚明等(2020)提出的政策时点不一致DID的方法,构建模型(1):
Qi,t=Cons+β0treatedi×timei,t+β1Xi,t+ui+γi+εi,t(1)
其中,Qi,t反映企业i在第t年的价值水平;“treated”和“time”是虚拟变量;Xi,t为控制变量;Cons为常数项;γi为时间固定效应;ui为个体固定效应;εi,t为随机扰动项。
中国证券期货2024年12月
第6期
绿色债券发行对制造业企业价值的影响研究
(二)变量选取与数据来源
被解释变量:本文选取企业价值作为被解释变量,即选取托宾Q值(公司总市值/资产重置成本)来衡量,由于托宾Q值具有上市公司的企业特征与财务特征,所以经常被用来测算企业价值。
解释变量:treatedi×timei,t是本文的核心解释变量,即DID模型的双重差分项,变量设置如表1所示。通过观察该项的系数β0可知绿色债券发行对企业价值的影响,如果β0显著为正,则可以说明发行绿色债券与企业价值之间存在正相关关系。
控制变量。考虑到行业与企业财务结构的差别,本文选取如下控制变量:总资产周转率(ATR);流动资产净利润率(ROE);资产总额,取对数(LnASSET);流动资产比率(CR);资产负债率(LEV)。
本文的数据均来自CSMAR数据库,选取2017年1月1日至2023年9月30日的制造业企业季度面板数据。针对样本企业进行如下处理:第一,以2012年中国证监会产业分类中的制造业为研究对象,选择12家在2017年1月1日至2023年9月30日发行了绿色债券的制造业上市公司作为控制组,187家没有发行过绿色债券的制造业上市公司为对照组。第二,剔除样本期间出现ST、ST和退市的上市公司。第三,剔除在2017年1月1日之后上市的企业。第四,剔除数据不全的企业。为了避免极端值对结果的影响,本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。按照上述方法筛选之后,数据的描述性统计结果见表2。
三、实证分析
(一)回归结果分析
(1)企业价值(Q)与绿色债券发行(treatedi×timei,t)。从DID模型的回归结果可以得出,无论是否加入企业层级的控制变量,政策处理变量的系数都显著为正,在增加控制变量后,主要影响因素的估计值不会发生变化,且显著性没有发生改变。因此,能够充分证明绿色债券的发行对于提高制造业企业的价值有着积极的影响。
(2)企业价值(Q)与各控制变量。总资产周转率(ATR)随着控制变量的增加与Q始终保持正相关关系,表明总资产周转率越高,制造业企业的Q越大。流动资产净利润率(ROE)与Q正相关,并且在1%的水平上显著,表明增加一单位流动资产净利润率,就会增加制造业企业的Q。资产总额(LnASSET)与Q始终呈现负相关关系,说明制造业企业的资产总额越大,Q越小。回归结果显示流动资产率(CR)、资产负债率(LEV)对Q没有显著影响。在引入控制变量后,解释系数(R-squared)由原来的0.219增加到0.286,表明引入控制变量后,整个模型的解释力更强,拟合度也更好(见表3)。
(二)平行趋势检验
平行趋势检验是保证双差模型估算结果精确的先决条件,也保证了试验组和对照组在进行干预前具有基本一致的发展趋势。因此,本文进行了平行趋势检验(见表4)。由于不同样本发行债券的时间不同,因此把处理组与控制组之间的时间换算成相对日期,具体来说,从样本开始年到绿色债券的发行之前4年设定为-4、-3、-2、-1,绿色债券发行之后的5年设定为1、2、3、4、5,从而得到了10个指标变量,结果如表4所示。在绿色债券发行时点之前,各期的估计系数均不显著,表明制造业企业在发行绿色债券之前和当年,处理组和对照组的回归结果无显著差异,平行趋势假设成立。而在发行绿色债券后的5年中,各虚拟变量的估计系数均大于0。从图1中可以更加直观、清晰地看出上述结果。检验结果通过了平行趋势检验,表明从长期来看,绿色债券的发行提升了制造业企业价值。
(三)安慰剂检验
为检验研究结果是否会因其他因素引起误差,如环境、经济和政治等无法观测的因素,采用构造伪处理组方法进行安慰剂检验。本文将对检验程序重复1000次,图2为伪处理组在1000个随机产生中的估计系数的统计分布,可以看出伪处理组的估计系数大多在零点附近集中,与真实
的系数估计值(垂直于横轴的虚线)存在一定的差距,而且大多数伪处理组的估计系数都在0.1以上(在10%的显著性水平下不明显),说明这些估计的结果并非偶然所得,也不容易被其他政策或随机因素所影响。因此,能够说明制造业企业发行绿色债券从而提升企业价值并不是偶然。
四、异质性分析
(一)区域异质性
企业发行绿色债券作为一种市场监管政策,对制造业企业价值所产生的积极作用可能会因为企业所在区域位置(LOC)的不同而存在差异,基于这个问题,本部分将上市公司按照注册所在地划分为东部制造业企业、中西部制造业企业,并依次赋值“1”“2”,分别研究发行绿色债券对制造业企业价值的影响。从表5可以发现,东部地区和中西部地区的政策处理变量treatedi×timei,t的系数均显著为正,提升效应分别达到0.168和0.113,可能由于东部地区与中西部地区经济发展程度差异较大,东部地区制造业企业价值的提升效应明显大于中西部地区制造业企业价值的提升效应。因此,相较于中西部地区,东部地区制造业企业发行绿色债券更有助于提升其企业价值。
(二)污染程度异质性
制造业企业发行绿色债券对其价值所产生的积极作用可能会因为企业污染程度(Pol)的不同而存在差异。因此,对于污染程度(Pol),参考李青原和肖泽华(2020)的研究对重污染行业的界定,选择重污染行业的代码分别是C17、C18、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C29、C31、C32,属于这些行业的制造业企业赋值为“1”,其余非重污染行业的制造业企业赋值为“0”。从表6可以看出,重污染企业政策处理变量treatedi×timei,t的系数均显著为正,提升效应达到0.208,而非污染制造业企业价值的提升效应不显著。因此,非污染制造业企业发行绿色债券不能够显著提升其企业价值,而重污染制造业企业发行绿色债券能够显著提升其自身价值。
五、结论与建议
本文基于199家上市制造业企业2017年1月1日至2023年9月30日的季度面板数据,将期间所有发行绿色债券的制造业企业作为处理组,利用多时点双重差分(DID)模型进行实证分析,得出如下主要结论:第一,发行绿色债券能够提高制造业企业的价值,制造业企业的价值还与总资产周转率、总资产净利润率、资产总额等相关;第二,平行趋势检验与安慰剂检验通过,表明制造业企业发行绿色债券对企业价值的提升效应将形成长期影响;第三,通过异质性分析得出,相比中西部地区,东部地区制造业企业发行绿色债券更有助于提升其企业价值,非污染制造业企业发行绿色债券对企业价值没有明显的促进作用,而重污染制造业企业通过发行绿色债券可以显著提高企业价值。
根据本文的主要研究结论,提出以下针对性的政策建议:
第一,从企业长期发展的角度来看,制造业企业应积极发行绿色债券,借助绿色债券的绿色标签,树立企业绿色形象,紧跟绿色政策,大力支持我国绿色经济。发行绿色债券不仅能降低企业的融资成本,增强企业盈利能力,提高企业整体绩效,进而提升企业价值,还能带动企业向绿色转型,从而实现企业健康可持续发展。
第二,推动地方政府通过相关法规和政策来鼓励和支持企业发行绿色债券,给予一定的税收减免,以降低发行成本,提高企业发行意愿。完善绿色债券激励机制,积极引导中西部企业和非污染企业支持绿色债券,从而促进我国绿色金融发展。
第三,健全绿色债券第三方认证制度。目前我国第三方认证存在的最大问题是评级机构的专业性资质较低,政府对第三方认证评级体系建设不够完善,因此应该健全中国绿色债券第三方认证制度,并建立科学、统一的认证标准。这将有助于增加发行绿色债券的企业进行第三方认证的比例,提高绿色债券市场的透明度和可信度,进而推动企业价值的提升。
第四,应健全绿色债券各环节的信息披露制度,构建多元化的信息披露体系;创新绿色债券的扶持渠道,加快绿色债券的审批程序。以此来激励更多的企业通过发行绿色债券来提高自己的企业价值,从而促进我国的生态文明建设。
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ResearchontheImpactofGreenBondIssuanceontheValueofManufacturingEnterprises
LIUJingyiYUANHuaiyu
(SchoolofEconomics,CentralSouthUniversityofForestryandTechnology,Changsha410004,China)
Abstract:Greenbonds,asoneofthemostactivegreenfinancialproducts,withtheirgreenattributesandlowfinancingcosts,canbettermeetthefinancingandgreentransformationneedsofmanufacturingenterprises.Thisarticleisbasedonquarterlypaneldatafrom199listedmanufacturingenterprisesfromJanuary1,2017toSeptember30,2023,andusesamultitimepointDIDmodeltoempiricallystudytheimpactofgreenbondissuancebymanufacturingenterprisesonenterprisevalue.Thefollowingconclusionsaredrawn:issuinggreenbondshasapositiveeffectonthevalueofmanufacturingenterprises,andthispositiveeffectislong-term;Comparedtothecentralandwesternregions,issuinggreenbondsbymanufacturingenterprisesintheeasternregionismoreconducivetoenhancingtheircorporatevalue;Issuinggreenbondsbynonpollutingmanufacturingenterprisescannotsignificantlyenhancetheircorporatevalue,whileissuinggreenbondsbyheavilypollutingmanufacturingenterprisescansignificantlyenhancetheirownvalue.
Keywords:GreenBonds;ManufacturingEnterprises;HeterogeneityAnalysis;Difference-in-DifferenceModel