绿色信贷篇1

1引言

在环境与经济发展的冲突不断加剧，能源安全越来越重要的时代大背景下，绿色金融———这个旨在保护环境，缓解人与自然之间的矛盾的新型金融方式得以迅速发展。在中国，绿色金融起步较晚，但自2008年兴业银行引进赤道原则以来，中国的绿色金融发展一直位居世界前列。2012年《绿色信贷指引》和2016年《关于构建绿色金融体系的指导意见》的提出更是加快了中国绿色金融的发展速度。对温室气体的减排促进是绿色金融在环境保护方面的一个重要体现，也是绿色金融的基本追求目标之一。从《京都议定书》到巴黎气候公约，通过绿色金融实现节能减排一直是国际社会想要实现的。温室气体的排放主体主要是企业，尤其是工业企业。因此探究绿色金融与工业企业之间特别是高能耗企业间的关系对节能减排和绿色金融发展都具有重要意义。而绿色信贷作为绿色金融的重要组成部分，探究其与高能耗企业间的关系，为政府和企业的决策提供了一定的理论依据。

2文献综述

对于绿色信贷的研究，有学者以商业银行为研究对象，发现绿色信贷对商业银行营业能力、经营绩效和风险等方面具有积极影响[1-3]。有学者以高污染企业为研究对象，证明了其对高污染企业绿色生产要素和债务融资的抑制作用，但也明显提升高污染企业降污减排效果[4-7]，还有学者将绿色信贷与碳排放联系在一起，发现绿色信贷对碳减排的促进作用并结合碳排放探究了绿色信贷业务的发展路径[8，9]。从上述研究来看，以往的绿色信贷研究主要集中在对商业银行和重污染企业的影响，或者从碳排放的角度来研究绿色信贷。本文以高能耗企业为研究对象，进一步深化绿色信贷对工业企业影响的研究。

3模型构建

3.1样本选取

本文以高能耗企业A股上市公司为研究对象，根据中国证监会行业分类标准选取了电力热力供应行业、煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、石油加工炼焦及核燃料加工业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工这6个行业企业为本文所研究的高能耗企业。本文选择2009-2019年高能耗企业A股上市公司为样本数据，并对样本数据做了如下筛选：①剔除ST和*ST公司，这类公司陷入了财务困境；②剔除上市时间不超过1年的上市公司，避免IPO影响；③剔除数据严重缺失的上市公司。根据以上处理，本文对所有连续变量在1%和99%分位上进行了双侧Winsorize缩尾处理，以消除极端值对回归结果的干扰，最终筛选出159家上市公司，1749个非平衡面板数据。本文数据处理采用Python，数据分析运用Stata17.0软件。本文高能耗企业A股上市公司数据来源于东方财富Choice金融终端，绿色信贷数据来源于《中国工业统计年鉴》。

3.2变量选择与模型构建

3.2.1变量选择

被解释变量：本文的研究重点在于市场对于绿色信贷的反应，因此从市场角度衡量企业价值更为合理。企业披露的相关信息能够融入企业的股价之中，因此企业的年末股票总市值相较于其他指标能够更为直观地反映企业价值。借鉴曾经的相关研究文献，本文决定采用为大多数学者所认可的公司年末股票总市值和运营能力衡量企业价值，具体定义为企业股票总市值和企业总资产同比增长率。解释变量：本文以绿色信贷为自变量，绿色信贷能够约束“两高一剩”，因此我们选高耗能工业利息支出占比作为绿色信贷的负向指标，数据来源于《中国工业统计年鉴》。在我国各行业间的贷款利率相差不大，行业利息支出与贷款规模相关，所以六大高耗能工业产业利息的变化可以反映出高耗能产业贷款规模的变化。本文的解释变量是用高能耗企业利息支出占比作为负面指标，再进行正向处理。在模型中除自变量对因变量产生影响，还有很多其他变量对因变量产生影响，为了控制其他变量对因变量的影响，本文选择增加几个变量成为控制变量，包括股权集中度（Conc）、企业规模（Size）、上市年龄（Lnage）、盈利能力（Margin）、资本结构（Lev）等，所有变量选择与说明如表1所示.本文变量的描述性统计分析如表2所示，可以看出，8个数据的标准差均不算太高，说明数据比较稳定，后续数据分析具有意义。

3.2.2模型构建

本文为探究绿色信贷对高能耗企业市值的影响，构建如下模型：Vi，t=α+βiGEt+γicontroli，t+εi，t（1）在式（1）中，α代表常数项，V代表企业总市值，GE代表绿色信贷，control表示控制变量，ε为残差项。以如下模型探究绿色信贷对高能耗企业运营能力的影响：Totassgrrti，t=α+βiGEt+γicontroli，t+εi，t（2）Totassgrrt代表企业运营能力，其余各项均与式（1）相同。

4实证结果分析

对上述式（1）和式（2）的实证结果如表3所示，绿色信贷在1%的水平上对高能耗企业市值影响显著为正，在1%的水平上对高能耗企业影响运营能力显著为负。这表明绿色信贷对高能耗企业市值有显著正面影响，而对高能耗企业运营能力具有抑制作用。在推动经济高质量发展的时代背景下，绿色金融迅速发展，绿色信贷对环境保护的促进作用也越发显著。其中，绿色信贷促进环保的一个重要方面是为绿色环保和节能减排项目提供资金支持，这对有关绿色环保和节能减排的技术突破同样起到了极大的促进作用。而高能耗企业能源利用效率低，科学技术的突破能显著降低其生产成本，从而提升其市值。因此，以科技为中介，绿色信贷对高能耗企业市值有正面影响。但是从另一方面来说，绿色信贷的发展同样对高能耗企业的融资效率产生了抑制作用，高能耗企业的融资渠道受到影响，因此其总资产增长率同样会受到负面影响。

5结论与启示

本文选取2009-2019年高能耗企业A股上市公司数据作为样本，并建立模型探究了绿色信贷对高能耗企业的影响。实证结果显示，绿色信贷对高能耗企业市值有显著正向影响，对高能耗企业运营能力具有抑制作用，这可能是因为绿色信贷挤压了高能耗企业的融资渠道，降低了其融资效率。本文证明了绿色信贷对高能耗企业的影响，绿色信贷通过科技水平对高能耗企业的市值产生正面影响，通过融资效率对高能耗企业的运营能力产生抑制作用。在研究结论的基础上，本文从政府、金融机构、企业3个方面提出相关政策建议：①在政府层面：政府应推动绿色信贷政策体系化、精细化，出台完善、具体的绿色信贷执行准则，建立健全的绿色信贷方面的监督与激励机制，引导企业、金融机构承担更多的环境保护责任，通过科技研发提升能源利用效率，促进节能减排。同时，政府还应注意绿色信贷政策的准确实施，从资格认证到人员审计，并选择诚实可靠的第三方评估机构，确保资金的流动速率和利用效率，使绿色信贷平稳发展，并扩大对高能耗企业的积极影响。②在金融机构方面：应为绿色信贷政策的实施创造有利条件，发展多种创新型绿色信贷金融产品，为高能耗企业科技创新、节能减排提供更多元化的融资渠道。同时银行也应建立严格的借贷门槛与评价机制，确保资金流向愿意进行技术创新、承担环保责任的高能耗企业，降低绿色信贷对高能耗企业运营能力的抑制作用。③在企业自身层面：首先企业应增强自身环保意识，对于高能耗企业而言，应借助绿色信贷发展的机遇，强化自身科技创新能力，推动产业绿色转型升级。其次企业应该关注自身的环境披露，完善自身环境信息披露机制，可以减少信息不对称，避免投资者和银行的逆向选择，从而提升其融资效率，实现经济利益和环境效益的双赢。

作者:郑晨阳 单位:哈尔滨商业大学金融学院

绿色信贷篇2

随着我国经济的持续性向前推进，必然伴随着社会产业结构的不断优化调整，只有社会产业持续性更新换代才能有效推动社会产业结构走向全新的发展平台，促进社会经济的良性发展。而在社会产业结构发展中，资金则是其中最为重要的环节，能否保障资金的充足供应决定了产业经济发展的效率。在我国社会经济发展中，加速推进产业结构的转型升级以及践行绿色经济发展是两大重要模块，所以在此背景之下也催生出绿色信贷这一业务，其能够逐步通过金融手段引导社会产业向降低污染、降低消耗方向发展，促进社会经济不断改革创新，以此降低经济发展中对自然生态环境所造成的污染。所以说，绿色信贷对于产业结构的优化升级具有至关重要的影响，不但决定了社会产业结构发展的效率与质量，对于实现可持续发展同样具有关键性的作用。

一、绿色信贷的本质内涵剖析

绿色信贷的理念源自绿色金融，是社会建设与发展中追求环境与人类之间的和谐生存、和谐发展而产生的一个全新发展理念，对于遏制环境污染、缓解资源枯竭、维护生态平衡具有关键性的作用。而绿色信贷的本质便是以金融手段形成对社会产业的良性导向，使之逐步朝低污染、低能耗方向发展，从而形成环境友好的发展模式，为我国建设环境友好型社会贡献出源源不断的助力。与此同时，绿色信贷也具有一定的特殊性，即需要在社会公众监督、国家环境政策之下而展开，各地区政府机构以及银行机构不但需要将信贷业务与环境保护、社会影响之间相互关联，同样也需要及时披露绿色信贷业务中的各项信息，有效消除绿色信贷业务中存在的信息差，从而充分发挥绿色信贷业务的良性导向作用。

二、绿色信贷对产业结构优化升级的影响

在我国社会经济发展中，大力推进产业结构优化升级是一项重要的发展任务，该项举措的质量在一定程度上决定了社会经济的发展水平，因此能否保障区域经济高质量循环也在一定程度上取决于产业的发展水平。所以说，为了有效在其中融入绿色环保的发展理念、建设环境友好型社会，需要在产业发展阶段以绿色信贷为手段，强化对社会产业结构的有效调整，全面促进社会产业结构优化升级，为我国社会经济建设的高速发展奠定坚实的基础。总结来讲，绿色信贷业务对于社会产业结构优化升级所造成的影响包含如下几个方面：

2.1、矫正绿色产业调节机制

在我国社会产业发展阶段，资金是其中最为关键性的因素，资金供应是否充足决定了社会产业的发展水平，因此能否有效促进社会产业结构的优化升级也在一定程度上取决于资金的供应。而绿色信贷业务则基于绿色发展理念对社会产业发展做出了一定程度要求，将社会产业在发展期间的生态污染治理效果、生态环境保护、环境检测标准等方面数据指标作为开展信贷业务最为关键性的条件，因此社会产业在发展与运营阶段为了获得足够的资金便会重点考虑自身企业在发展阶段综合运用绿色发展理念，从而降低产业发展期间对于大自然生态环境所造成的污染。因此，绿色贷款也在一定程度上达到了对于社会产业调节机制的矫正作用，可以形成对于社会产业发展的良性导向，使社会产业在市场竞争以及拓展规模阶段充分注重绿色理念在其中的融入，并且逐步以绿色环保理念为核心构建起全新的产业发展形势，提升社会产业在发展期间的绿色环保属性，切实践行可持续发展的科学观念。

2.2、完善社会绿色产业布局

绿色信贷业务从本质上来讲属于一种资金导向机制，也就是说绿色信贷业务能够通过金融手段对社会产业发展进行引导，使社会产业在生产与经营阶段更加注重降低环境污染。所以说，绿色信贷对于社会产业结构的优化升级可以起到关键性的影响，可以有效保障绿色产业拥有充足的资金供应，进而完善我国绿色产业布局，全面促进新时代中国特色社会主义建设事业的发展。在实际中，绿色信贷业务能够科学处理金融行业发展与可持续发展之间的关系，旨在引导社会产业在发展期间实现生态保护、生态建设，从而为绿色产业提供更多的融资机会，保障我国社会主义金融体系更加完善，将金融作为引导社会良性发展的重要工具，形成对绿色产业布局的宏观调控，有效整治高污染、高能耗产业类型，为我国实现中华民族的伟大复兴奠定良好的基础。

2.3、促进绿色产业高速发展

随着人类社会工业化建设进程的逐渐加快，一定程度上也加速了全球变暖趋势，而由全球变暖所带来的温室效应显然会对人类的生存环境造成威胁，一旦这种现象加剧，就有可能威胁到大自然生态系统平衡，进而引发不可估量的严重后果。所以说，需要在工业化发展的同时注重保护大自然生态环境，以此有效降低工业化发展对于大自然生态环境的污染。为此，我国专门制定了“碳达峰”“碳中和”发展规划，旨在有效治理工业化发展阶段所造成的温室效应、降低温室气体排放，而这也成为落实绿色低碳理念的最为关键一步。这其中，以金融手段实现对于社会产业的调控便显得至关重要，通过金融手段能够逐步引导社会产业加强对绿色低碳理念的重视，从而给绿色产业更多的发展机会，降低绿色产业在发展期间的融资难度、保障绿色产业在市场竞争阶段拥有足够的资金，从而使绿色环保产业能够在当前激烈的市场竞争中脱颖而出，推动绿色产业的高质量发展，使我国新时代中国特色社会主义建设事业井然有序地向前发展。

三、绿色信贷促进产业结构优化升级存在的问题探讨

在我国新时代中国特色社会主义建设事业的发展中，以绿色信贷业务引导社会产业结构优化升级是一个重要的发展手段，同样也能够充分发挥金融杠杆的作用。而对于当前绿色信贷业务发展的实际情况来说，其中仍然存在一部分问题，主要表现在如下几个方面：

3.1、绿色信贷标准不统一

当前，绿色信贷业务在发展阶段的标准并未统一是其中较为显著的问题类型，该问题的存在也在一定程度上阻碍了绿色信贷业务的开展，同时也不利于充分发挥绿色信贷业务的导向作用。在实际中，主要表现为金融监管机构和企业二者之间对于“绿色”这一概念的定义存在一定的差异性，因此便有可能致使一些不符合绿色行业要求的企业进入绿色体系之中，而这种不当操作显然会占据一部分绿色信贷资源，甚至有可能形成恶性循环，导致其他不符合要求的企业纷纷效仿，而这显然不利于引导绿色产业发展。产生该问题的主要因素便是由于金融机构开展绿色信贷业务阶段并未制定统一的绿色信贷标准，因此致使该项业务的开展存在一定的混乱现象，不利于切实推动社会产业结构的优化升级。

3.2、缺乏相关配套法律法规

绿色信贷业务在开展中缺乏相关的配套法律法规也是其中一个至关重要的问题，主要表现为与绿色信贷业务相关的法律法规正处于发展初期阶段，除了相关的配套监管措施之外，并未设置相应的强制性法律。如《节能减排授信工作指导意见》《关于构建绿色金融体系的指导意见》等方面文件仅仅具有指导性的意义，不具有法律的强制性，对于绿色信贷业务的开展无法起到良好的法律指导，导致绿色信贷业务无法切实促进社会产业结构的优化升级，降低了我国社会产业发展水平。

3.3、绿色信贷服务水平有待完善

绿色信贷业务亟待完善同样也是其中显著的问题类型，主要表现为绿色信贷业务正处于初期阶段，因此在金融机构范围之内并未形成标准化的统一流程，一部分负责绿色信贷业务的工作人员服务意识相对缺乏，所以其在履职阶段也就无法为社会群体提供良好的信贷业务服务。除此之外，由于绿色信贷业务在发展期间受到大部分企业的青睐，所以会存在一部分不属于绿色产业的企业类型仍然参与其中，造成了该项业务的竞争相对较为激烈的情况，而金融机构缺乏有效的识别手段，导致其无法为正规的绿色产业提供优良服务，降低了绿色信贷业务的发展水平。

四、绿色信贷促进产业结构优化升级的可行性策略

4.1、构建绿色信贷业务标准体系

加大力度构建绿色信贷业务的标准体系是有效促进社会产业结构升级的一个重要策略，通过该项举措能够保障我国绿色信贷业务发展的规范性。在实际当中，首先需要政府机构投入足够的工作精力，站在绿色信贷业务发展全局的角度制定规范性的指导文件，加大力度在全国范围内统一绿色信贷业务的开展标准，并且制定一系列绿色产业认定标准，从而使绿色信贷业务的开展逐步流程化与系统化。其次需要制定环境信息测量标准、风险信息评价标准对目标产业进行综合性评估，从而使绿色信贷业务的开展过程更加细致化、科学化，有效促进绿色信贷业务的良性开展。最后需要加强金融机构对于社会中各种类型产业的了解与掌握，将绿色产业标准评价与国际化标准相互连接，从而逐步构建绿色信贷业务的长足发展机制，促进新时代中国特色社会主义建设事业高质量发展。

4.2、着力完善相关配套法律法规

加大力度完善绿色信贷业务相关配套法律法规属于一项关键性的举措，通过该举措能够从法律角度对绿色信贷业务进行有效规范，在保障社会企业发展规范性的同时也能够逐步形成对于企业发展方向的良性指引，从而有效促进我国绿色产业高质量发展。在实际中，可以适当考虑将绿色信贷业务逐步制度化与法律化，由司法部门在其中充分发挥职能，制定相关的法律法规，通过法律手段对其中存在违规现象的金融机构或者是企业进行有效惩治，这样不但有助于保障绿色信贷业务的平稳开展，同样也可以帮助企业逐步获得更为广泛的资金来源，推动我国社会经济发展模式的持续性改革创新。

4.3、提升绿色信贷业务服务水平

为了保障绿色信贷业务的开展质量，促进绿色信贷业务井然有序地向前推进，需要提升绿色信贷业务的服务水平，为绿色企业提供高质量的信贷业务服务。在实际当中，首要任务便是加强金融机构内部工作人员的培养，使工作人员提高服务意识，并且通过持续性的技能培训强化服务技能，促使工作人员为绿色企业提供优质的服务。除此之外，也需要加大优秀人才的培养力度，在金融机构内部定向展开人才培养，从而培养出一大批服务质量好、服务意识强的优秀人才，全面推动绿色信贷业务的高效发展，推动我国社会产业切实实现结构优化升级。综上所述，在我国社会产业的建设与发展中，积极推动产业结构优化升级是一项至关重要的发展任务，通过该项举措不但可以创新社会主义经济发展形式，同样也能够促进社会经济高质量循环。而发展绿色信贷业务则有助于全面落实绿色环保的理念，形成对于社会产业发展的良性导向，使社会产业注重在发展阶段落实低碳环保理念，保护大自然生态环境的同时也可以促进社会产业优化升级。

作者:杨立萍 古丽艾萨热汗·麦赛迪

绿色信贷篇3

自我国70年代改革开放以来，经济发展势头强劲，但随之而来的环境污染与资源巨耗问题也日益突显。企业作为环境问题的重要源头，特别是高污染企业，其生产经营对环境产生的负外部性，严重制约了我国经济的可持续发展。十八大以来，党和政府提出了一系列生态文明建设的重要论述，旨在推动形成绿色发展方式。2012年，《绿色信贷指引》，为银行等金融业绿色信贷的开展提供了操作性指引，要求其在贷前审批时考察企业环境表现，对两高一剩行业进行贷款限制，对资源节约和环境友好企业进行贷款倾斜，促进产业转型升级。我国地域幅员辽阔，各地区经济发展水平不同，地区市场化水平差异对绿色信贷政策的实施效果产生不同影响［1］(陈琪等，2019)。位于东部的浙江省作为绿色金融改革创新试验区之一，2020年GDP突破6．4万亿，稳居全国第四，截至2020年，其境内上市公司超500家，位列全国第二，数量上仅次于广东，在A股占近八分之一的席位。由此引发思考:对于举足轻重的浙江省，《绿色信贷指引》政策出台后，其境内的高污染企业债务融资水平和债务融资成本受影响程度如何?这正是本文的研究问题之所在。

1文献综述

针对绿色信贷政策的执行效果，学者主要从两个主体层面开展研究:一是银行层，考察绿色信贷政策对其经营绩效的影响。胡荣才等(2016)［2］从银行放贷成本着手，研究发现绿色信贷会增加银行业务及管理费用，但扩大贷款规模能抵减实施绿色信贷带来的利润损失。王晓宁等(2017)［3］引入“两高一剩”贷款清退比对12家银行进行实证检验，认为绿色信贷规模不大，缩减“两高一剩”贷款短期内对盈利能力具负向影响。张琳等(2020)［4］通过对银行收入结构进行拆解，发现绿色信贷政策对银行的财务绩效正向影响因“行”而异。二是企业层，考察绿色信贷政策对其债务融资的影响，学术研究结论不一。薛俭等(2021)［5］认为由于替代性融资的作用，绿色信贷政策未能有效优化信贷资源配置，而陈琪等(2019)［1］研究结果表明绿色信贷政策的推行在一定程度上限制了重污染企业的债务融资规模，并提高了其债务成本，进一步研究发现市场化水平高的省份，其政策执行效果更明显。综合文献发现，绿色信贷政策对商业银行经营绩效影响的研究成果丰富，而对某一地域的企业影响成果则较少，尤其对债务融资期限影响方面更少，且结论有所差异。本文考虑空间异质性，从市场化水平高的浙江省着手，以A股高污染企业的经验数据检验企业层绿色信贷政策的实施效果，包括债务融资规模、融资期限和融资成本方面的影响，以期为相关经济体后续政策制定与实施提供参考意见。

2理论分析与研究假设

基于利益相关者理论，企业以实现利润最大化为经营目标，政府基于可持续发展的需要，以实现社会价值最大化为管理目标。作为调节不同利益相关者之间矛盾的环境经济手段，绿色信贷政策应运而生。我国建立了以《绿色信贷指引》为核心的绿色信贷政策框架，它要求银行等金融机构在贷前审批时应考虑资金需求方对环境的影响，对资源节约型和环境友好型的企业加大信贷资源投入和实行利率优惠，而对高污染、高消耗和产能过剩的企业缩减信贷额度和实行惩罚利率，实现产业结构升级。由于信贷市场存在信息不对称，银行等金融机构在信息缺位的情况下，倾向于加大信贷门槛和提高信贷成本。基于环境风险管理理论，高污染企业具有较强的负外部性，潜在环境风险大，且在转型中面临较大挑战，发展前景不确定，会增加银行等金融机构的违约风险和声誉风险，并可能需承担债权人连带责任。出于防范信贷风险的考虑，对极易引发环境问题的高污染企业，其从银行获得债务融资的限制增加。另外，基于替代性融资理论，当贷款难度增加和贷款成本上升时，短期借款灵活度大，企业倾向于充分利用商业信用来替代短期借款，以弥补短期资金缺口。据此，本文提出假设:H1:绿色信贷政策的实施缩减了高污染企业的债务融资水平，且对短期融资影响高于长期融资。H2:绿色信贷政策的实施增加了高污染企业的债务融资成本。

3研究设计

3．1样本选择及数据来源

绿色信贷政策要求银行业等金融机构进行贷款审批和发放时应考虑企业活动对环境的影响，对高污染高耗能的企业缩减、限制其贷款金额并提高贷款利率。考虑高污染企业作为《绿色信贷指引》政策的特定作用对象，选取浙江省2008－2018年A股高污染企业作为原始样本。其中，对高污染企业的划分在遵循《上市公司行业分类指引(2012年修订)》的基础上，参考《上市公司环保核查行业分类管理名录(2008年)》，划分为8类，包括采掘业、造纸印刷业、食品饮料、纺织服装皮毛、石化材料、金属非金属、生物医药制造以及水电煤气供应。参考他人研究，对原始样本中行业迥异的金融保险业、特别处理的ST、*ST和数据缺失严重的上市公司予以剔除，得到138家高污染企业918个观测值。上市公司数据来源于CSMAＲ数据库。为剔除极端值对研究的影响，对连续变量进行缩尾处理，小于1%的数按1%的值赋值、大于99%的数按99%的值赋值。数据处理用Stata15．0软件完成。

3．2变量定义

3．2．1被解释变量

被解释变量包括债务融资水平和债务融资成本，其中债务融资水平包括融资规模和融资结构。因绿色信贷政策的实施主体是银行，本文考察政策实施对高污染企业银行借款的影响，故以银行借款来衡量企业债务融资情况。债务融资水平指标:参考朱艳平(2020年)［6］的做法，以企业资产负债表中短期借款(Shortloan)、长期借款(Longloan)和债务融资规模(Loan)，并除以期末总资产作标准化处理，分别为短期债务融资、长期债务融资和债务融资规模指标。债务融资成本指标(Cdf):参考李梦(2020年)［7］的做法，以年报附注中的本年度“利息支出”除以债务融资规模进行计算。

3．2．2解释变量

本文使用政策定性变量(Policy)衡量绿色信贷政策实施与否。尽管早在1995年央行就要求银行应在贷前审查企业行为对环境的影响，但都流于形式。直到2012年《绿色信贷指引》文件的出台，为银行业绿色信贷的开展明确了全面和具体的实施细则，至此绿色信贷政策才进入了全面发展阶段，因此选择2012年作为政策实施的时间点。具体做法为:对于2012年前的样本，Policy取0值;2012年及以后的样本，Policy取1值。

3．2．3控制变量

企业债务融资水平和成本受诸多因素影响，参照其他学者的研究，基于可获取的数据，本文在回归模型中加入企业规模、固定资产比率、经营净现金流、资产收益率、企业成长性、资产负债率和流动比率变量，旨在控制其不变时，研究政策定性变量对企业债务融资的影响。为缓解内生性问题，控制变量数据均滞后一期。本文各变量的具体含义和计算如表1所示。

3．3模型构建

本文利用模型(1)(2)(3)来检验绿色信贷政策对高污染企业债务融资水平的影响，其中α1是本文研究的核心系数。若α1显著为负数，则说明绿色信贷政策有效降低了高污染企业的债务融资水平，从而证明H1。本文利用模型(4)，从影响机制的角度研究绿色信贷政策对高污染企业债务融资成本的影响，其中β1是本文研究的核心系数。若β1显著为正数，证明绿色信贷政策的实施会增加高污染企业的债务融资成本，从而抑制其融资水平，以此证明H2。Loanit=α0+α1Policyit+γControlsit+εit(1)Shortloanit=α0+α1Policyit+γControlsit+εit(2)Longloanit=α0+α1Policyit+γControlsit+εit(3)Cdfit=β0+β1Policyit+γControlsit+εit(4)其中:模型中Controlsit表示企业层面的控制变量。

4实证结果与分析

4．1描述性统计

如表2所示，对本文选取的变量进行了描述性统计得知，高污染企业资产负债率Lev均值为0．349，最大值为0．924，负债融资是其资金来源的重要方式。其中债务融资规模(Loan)均值为0．141，最大值为0．633，最小值为0，标准差为0．130，各企业差异较大。从结构上看，短期、长期债务融资均值分别为0．116、0．025，短期借款占据大头。债务融资成本Cdf均值为0．076，中位数为0．057，最大值0．321，表明不同企业间债务融资成本差异较大，且高于2008－2018年间人民币贷款平均基准利率5．03%，总体融资成本较高。

4．2均值的差值T检验

区分样本组政策实施前与政策实施后，对高污染企业债务融资指标均值的差值进行T检验，如表3所示。一方面，债务融资水平在政策实施后降幅明显，总体规模下降0．076，其中短期债务融资下降0．062，远高于长期债务融资降幅0．014;另一方面，债务融资成本由政策实施前0．051升至实施后的0．084，债务成本显著增加。此处债务融资指标均值的差值T检验分析初步验证了上文假设，即2012年《绿色信贷指引》政策实施后，债务融资水平显著下降，其中短期借款占比高，其受影响程度大于长期借款，债务成本显著增加。为了进一步增强检验的可信度，下文将运用回归模型予以检验.

4．3回归结果分析

如表4所示，分别对模型(1)～(4)进行固定效应的拟合和随机效应的拟合，再进行Hausman检验。模型(1)和(4)的卡方统计量分别为23．050和17．260，p值显著，因此应该拒绝原假设，随机效应模型的估计不一致，固定效应模型更为合适。模型(2)和(3)的卡方统计量分别为12．36和0．404，p值不显著，但固定效应模型和随机效应模型的参数估计方差的差是非正定矩阵，随机效应模型的基本假设(个体效应与解释变量不相关)得不到满足，所以也应该选择固定效应模型。固定效应模型(1)～(4)的F检验值分别为149．8、87．12、27．14和13．5，均通过了1%水平的显著性检验，所有解释变量联合起来对债务融资水平和成本的影响显著。再对各解释变量的系数逐一进行t检验。对于H1:第①③⑤列被解释变量分别为高污染企业债务融资规模、短期债务融资和长期债务融资，表示债务融资水平。Policy的系数分别为－0．040、－0．020、－0．020，在1%的水平上与债务融资水平显著负相关，表明《绿色信贷指引》政策实施后显著缩减了高污染债务融资水平，同时结合长短期借款本身基数差异，绿色信贷政策对借款结构影响上短期借款高于长期借款，验证了H1。控制变量方面，第①列资产负债率Lev与债务融资规模在1%的水平上显著正相关，表明上期期末的资产负债率是举债的考虑因素之一，经营净现金流Cfo、资产收益率Ｒoa、成长性Growth与债务融资规模显著负相关，表明盈利能力、成长能力和现金流较好的高污染企业，内部资金来源充足，外部融资意愿不强。对比第②列和第③列，企业规模Size和流动比率Ld与短期借款显著负相关、与长期借款显著正相关，可能的原因是:绿色信贷政策实施后，对于短期融资，银行信贷审批流程收紧，债务成本增加，高污染企业可能选择通过其他债权人获取短期资金支持［5］，以替代短期借款;对于长期融资，企业规模越大越会充分发挥财务杠杆的作用。对于H2:第⑦列被解释变量为债务融资成本，在控制其他可能会影响债务融资成本的因素后，Policy的系数为0．042，与债务融资成本Cdf显著正相关，表明绿色信贷政策实施后，显著增加了高污染企业的债务融资成本，验证了H2。固定资产比率在10%的水平上与债务融资成本正相关，究其原因可能是高污染企业固定资产规模大，财务灵活性降低，银行可能会提高用资成本［8］。

5结论与建议

本文以浙江省138家2008－2018年A股高污染企业的经验数据，考察了绿色信贷政策的实施对高污染企业债务融资的影响情况。研究结果表明:《绿色信贷指引》的颁布在1%的水平上显著增加了高污染企业的债务融资成本，缩减了高污染企业的短期债务融资和长期债务融资，且前者缩减程度更大，从而有效抑制了其债务融资规模。绿色信贷政策是我国实现经济可持续发展的重要举措，其实施对微观经济体的影响意义重大。本文的研究结论为其提供了经验证据支持，同时也为相关经济主体进一步推行绿色信贷政策提供了几点启示:政府层面，进一步发挥绿色信贷政策的引领作用，统一标准、制定更加具体的实施细则，建立健全激励约束机制，加强配套监管，保障绿色信贷政策切实落地，同时丰富绿色信贷政策的执行主体，多源头齐下，优化资源配置。银行层面，健全绿色风险管控体系，严格执行绿色信贷政策，把牢高污染企业的信贷门槛，提供差异化的产品服务体系，从金融供给侧改革倒逼企业绿色化转型。企业层面，关注可持续发展能力，一方面被动适应绿色信贷政策的约束，加大治污投入，减少对环境的污染排放;另一方面，抓住绿色信贷优惠政策的契机，利用技术创新，加速转型，实现绿色化发展。另外，本文只考虑了某一区域的绿色信贷政策执行效果，尚未进一步对比探讨空间异质性的实施影响差异，这可作为后续研究的方向。

参考文献:

［1］陈琪，张广宇．绿色信贷对企业债务融资的影响研究———来自重污染企业的经验数据［J］．财会通讯，2019，808(8):36-40．

［2］胡荣才，张文琼．开展绿色信贷会影响商业银行盈利水平吗?［J］．金融监管研究，2016，55(7):92-110．

［3］王晓宁，朱广印．商业银行实施绿色信贷对盈利能力有影响吗?———基于12家商业银行面板数据的分析［J］．金融与经济，2017，477(6):41-46．

［4］张琳，廉永辉．绿色信贷如何影响商业银行财务绩效?———基于银行收入结构分解的视角［J］．南方金融，2020，522(2):45-56．

［5］薛俭，朱迪．绿色信贷政策能否改善上市公司的负债融资?［J］．经济经纬，2021，38(1):152-160．

［6］朱艳平．绿色信贷政策对重污染企业债务融资的影响研究［D］．开封:河南大学，2020．

［7］李梦．绿色信贷政策对企业债务融资影响的实证研究［D］．兰州:兰州大学，2020．

［8］张伟华，毛新述，刘凯璇．利率市场化改革降低了上市公司债务融资成本吗?［J］．金融研究，2018，460(10):106-122．

作者:何秀秀 赵春宇 汤倩 单位:安徽商贸职业技术学院会计学院