環保壓力與重污染企業的銀行貸款契約

劉常建　許為賓　蔡蘭　張孝靜

摘要：當下環境保護與企業債務融資的關系引發學術界關注，環境風險已成為影響重污染企業債務融資的關鍵因素。文章將2011年“PM2.5爆表”作為外生沖擊事件，收集國家重點管控的6大行業388家重污染企業作為對照實驗數據，檢驗環保壓力如何影響重污染企業所獲取的銀行貸款契約，以及兩者之間的關系如何進一步受到環保信息披露質量和媒體關注的影響而發生變化。為確保檢驗結果不受時間序列上其它事件的混淆效應影響，運用雙重差分模型進行估計。研究發現：2011年的“PM2.5爆表”事件發生后， 較之非重污染企業，那些重污染企業獲得銀行貸款契約更為嚴苛，該結果受到企業環保信息披露質量和媒體關注影響。相對于環境信息披露質量較高的重污染企業，環境信息披露質量較差的重污染企業所獲銀行貸款契約條件更加苛刻。相對于媒體關注度較高的重污染企業，媒體關注度較低的重污染企業所獲銀行貸款契約條件更加苛刻。因此，環境污染行為或相應的環保政策在影響企業融資方面存在“預期”傳導渠道。銀行在面對重污染企業融資訴求時，應強化環保預審工作，進一步管控或懲戒有環境污染記錄者之融資行為。媒體機構也要積極發揮外部治理作用，曝光銀行與重污染企業之間不當交易行為。

關鍵詞：PM2.5;重污染企業;銀行貸款契約;環保信息披露;媒體關注度

中圖分類號：F832;X323文獻標識碼：A 文章編號：1002-2104（2019）12-0121-10 DOI：10.12062/cpre.20190802

近年來，伴隨中國經濟高速發展帶來的環境污染問題比以往受到更多重視，對環境污染的管控成為政府和企業行為績效的關鍵組成之一。從源頭上看，企業尤其是重污染企業作為防污治污責任主體，所承受的環境保護壓力與風險驟然提高。2012年以來，為管控信貸領域環境與社會風險，有效配合產業轉型升級，銀行業積極踐行綠色金融，普遍強調對不符合環境標準的企業項目實行“環保一票否決制”。這表明，企業環境風險將成為影響其債務融資的潛在因素[1-3]。Thompso等[4]研究認為，銀行需要根據企業的環境保護情況對其環境相關風險進行評估;Clarkson等[5]發現，企業環境保護的相關風險可能會影響其債務融資活動;Shaffman等[6]、EI等[7]則指出，高水平的環境風險管理有助于企業的債務融資。盡管已有研究傾向于支持環境問題會成為企業融資行為的約束標準，但上述研究中的基本假設，即環境風險影響著企業與銀行間借貸關系這一問題，并未得到直接的檢驗。為探究環境風險如何影響企業-銀行借貸關系的具體規律，并克服這一研究問題中所包含的內生性難題，本文考慮借助外生沖擊（exogenous shock）變量構造準自然實驗，運用雙重差分法（DID）評估環保壓力對重污染企業與銀行之間信貸關系帶來的影響效應。

1問題提出

理解環境風險對企業融資行為的影響，需要解釋企業與利益相關者面臨環境問題時的關系變化。當環境問題成為融資行為的約束標準時，檢驗企業與銀行之間的關系變化，將成為解開環境風險如何以經濟效力（除政策管制效力外）約束企業行為的重要答案。從實證角度講，企業與銀行的相互選擇關系具備一定內生性問題，探討企業環境風險對于銀行信貸資源供給的影響，首先需對此高度重視。一些學者試圖通過特定的事件來緩解之，但很難實現更高的內部研究效率。正如Dechow等[8]提出的，任何特定時間序列的宏觀層面的變化都會影響微觀層面的經濟活動。可見，對于特定時期的研究，需通過一些手段來識別和控制其他干擾因素，但該問題在現有研究中并未得到足夠重視。因此，如何控制時間序列中其他事件混淆影響，展現清晰的因果關系，評估出環保壓力對于重污染企業獲取銀行貸款的凈效應，就成為解釋環境風險如何影響二者借貸關系這一問題的關鍵所在。

基于以上，本文將以2011年末發生的“PM2.5爆表”（霧霾事件）作為隨機事件來構造準自然實驗，通過考察這一事件前后各4年時間里受環境風險重要影響的重污染企業獲得銀行貸款契約的變化來解答這里的科學問題：環境風險是否顯著影響企業從銀行獲得貸款的契約形式？這種關系是否會隨著企業對環境風險的有效管理而被緩解？通過對上述問題的檢驗，本文力圖揭示環境風險如何影響企業-銀行借貸關系的具體規律，為環境風險如何通過影響企業利益相關者而改變企業本身的經濟效力提供證據，亦為企業環境風險管理的價值提供依據。

2事件回顧

2011年入秋之后，北京大氣污染情勢加劇，10月份連續多日遭遇霧霾。嚴重的空氣污染導致能見度極低，令居民呼吸不暢，更使一些人哮喘病發作。當年10月22日，中國知名地產商人暨網絡名人潘某在新浪微博發消息稱北京市空氣“有毒害”，并附美國駐華大使館監測的實時空氣質量指數（AQI）手機截圖（該圖顯示北京實時空氣質量指數439，PM2.5細顆粒濃度408ug/m3）。隨后幾天，該消息借助微博得以極大傳播并在其他網絡名人“呼應”下獲網民熱議，特別是鑒于北京市環保局公布的空氣質量結果相比該數據有顯著差異，致使政府公信力受到嚴重挑戰：為什么政府不公布PM2.5指數（該事件使反映細顆粒物質量濃度的PM2.5術語走進公眾視野）？美使館發布的PM2.5指數能否反映北京空氣質量？而后，事件影響不斷擴大，公眾對環境質量監測、PM2.5、霧霾等問題更加關注，間接推動了次年2月國務院常務會議審定新修訂的《國家環境空氣質量標準》，并新增將PM2.5等指標納入各級政府監測范圍，以期強化大氣污染防治管控。再之后數年，成為中國治理環境污染的攻堅期：2013年，國務院發布《大氣污染防治行動計劃》（大氣十條），成為此后一個時期大氣污染防治行動指南;各省（區、市）對履行大氣污染防治責任立下“軍令狀”;環保部牽頭啟動大氣污染專項督查、重污染天氣應急督查。2014年，全國人大常委會修訂完成“史上最嚴環保法”，引入“按日計罰”制度，顯著加大企業違法排污處罰力度;環保部發布《企業事業單位環境信息公開辦法》，對重點排污單位強制公開的環境信息內容及強化公眾參與做出細化。2015年，中央全面深化改革領導小組通過《環境保護督察方案》，中央環保督察進一步深入展開，等等。

不難看出，“PM2.5爆表”發生后，“霧霾”一詞從一個環境術語很快被聚焦為一種生態災害;公眾對重污染企業所引發污染的抵觸態度，客觀上倒逼政府對重污染行業進行嚴格管控[9]。另一方面，一旦發生污染事故，公眾在將矛頭對準那些破壞環境的企業的同時，也勢必會注意到企業背后的支持力量，包括幫助企業籌集資金的金融機構[1]。基于此，此后不久的2012年2月，原中國銀監會立足推動銀行業調整優化信貸結構、防控環境與社會風險，積極構建綠色金融機制，頒布實施《綠色信貸指引》，明確要求銀行業金融機構執行“差別、動態的授信政策”;2013、2014年相繼發布《關于綠色信貸工作的意見》《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》，通過信貸“閘口”向重污染企業傳導壓力。2012—2015年，在綠色信貸政策指引下，主要商業銀行也都出臺了配套政策及實施方案，引導重污染企業踐行節能減排和環境生態保護方面應盡職責。

3研究假設

3.1“PM2.5爆表”以及銀行貸款契約

理論界一直關注“信貸市場黑箱”問題，該市場上普遍存在的較為嚴重的信息不對稱所引發的逆向選擇、道德風險總是導致資金錯配及市場運行效率低下[10]。盡管已有學者曾就包括銀行關聯、信息披露質量、媒體報道等在內的“信號傳遞”行為給企業融資帶來的影響開展過研究[11]，但債權人做出信貸決策時仍普遍重視對企業的“風險感知”，一旦對其風險有較高感知，則授信可能性及企業籌資金額都會隨之降低[12-13]。在影響債權人風險感知的諸因素中，企業所屬的行業特質非常關鍵：重污染企業污染物排放量大、排污強度高，容易引致環境問題，債權人需承受的信用風險、聲譽風險等較之其他行業更為引人注目[14-15]。

“PM2.5爆表”事件后，不斷積累的矛盾促使管理當局顯著加大環境監管執法力度，針對污染企業采取更加嚴格的管控措施[1]，包括進行實時監督、責令退出、關閉或處以巨額罰款、發布或更新環境保護相關法律法規與政策。特別自中央生態環保督察啟動以來，重污染企業較之以往面臨更大的輿論壓力、環境賠付責任、投資與運營風險[16]。實踐中，部分重污染企業財務狀況惡化，有的無法按期償還債務;有的被勒令停業整頓，遭致致命危機直至破產，威脅著銀行信貸資產安全[17]。事件發生后，基于授信安全考慮，銀行業在面向重污染企業發放貸款時，契約會更加苛刻，為此提出假設。

H1：“PM2.5爆表”事件發生后，相對于非重污染企業，重污染企業所獲銀行貸款契約條件更加苛刻。

3.2環保信息披露質量的影響

根據信息不對稱理論，導致信貸錯配的主要原因是銀行與企業間信息不對稱[18]，且銀行面臨的問題更為突出。加強環境保護信息披露有利于緩解兩方信息不對稱，便利銀行的投資決策[19]，減少其針對企業融資的限制[20]。一方面，環境問題的專業性和隱蔽性加劇了債權人與企業之間信息不對稱，作為資金提供方的銀行希望企業披露更多非財務信息，以獲取有關資金安全與盈利能力方面更詳實資料，輔助研判經營狀況及業績，提高對未來現金流量的評估能力，最終做出有效的信貸決策[21]。另一方面，企業有理由積極披露環境保護信息，以降低銀行面臨的信息不對稱以及信用錯配風險[22-23]，以求獲得更高的流動性、更低的資本成本和更少的融資約束[24]。環境風險大的企業為降低或消除投資者對自身風險的擔憂，主動增加環境保護信息披露的動機更強[25]。已有研究表明，企業環境保護信息披露水平越高，防控環境保護風險的能力越強，發展前景越好[26]，因此會提升銀行對其授信信心。同時，積極披露包括環境保護信息在內的社會責任信息，有助于企業獲得利率較低、期限較長的銀行貸款[26]。總之，環境保護信息披露可被視為企業獲取外部融資的一種戰略性行為[27-28]，提高披露質量有利于其享有貸款方面的優惠，為此提出假設。

H2：“PM2.5爆表”后，相對于環境信息披露質量較好的重污染企業，環境信息披露質量較差者所獲銀行貸款契約條件更加苛刻。

3.3 媒體關注度的影響

媒體作為一種外部監督力量，在資本市場中發揮著越來越重要的作用[29]，媒體關注可通過傳統的監督機制、聲譽機制和信息傳播機制來影響企業的債務融資。通過監督機制，可提高公司治理信息的披露水平并引發監管機構干預，促使企業管理層履行環境保護責任，降低債權人的風險并降低企業債務融資成本[23];通過聲譽機制，對企業聲譽產生顯著影響[30]，聲譽良好的企業因有某種“隱形擔保”，更容易獲取金融機構發放的貸款[31];通過信息傳播機制，則可以提高企業信息透明度，緩釋信息不對稱給債權人帶來的風險[32] ，助力企業降低債務融資成本[33-34]。基于此提出假設。

H3：“PM2.5爆表”后，相對于媒體關注度較高的重污染企業，媒體關注度較低者所獲銀行貸款契約條件更加苛刻。

4研究設計

4.1樣本和數據來源

樣本采集期間為2007—2015年。本文基于原中國國家環保部（現生態環境部）發布的《關于執行大氣污染物特別排放限值的公告》（以下簡稱《公告》），手工開展樣本篩選。若樣本企業所處行業位列《公告》重點管控的六大行業，即火電、鋼鐵、石化、水泥、有色、化工業，則被納入本研究的實驗組。

對照組的匹配策略如下：①上市公司中與重污染企業屬于同一類別（按照中國證監會《上市公司行業分類指導意見》（2012）中指定字母標注的類別）但不屬于重污染企業的被列為非重污染企業;②對被特殊處理或缺少財務數據的企業予以刪除。為避免極值的影響，所有連續變量都在1%的水平上進行Winsor縮尾處理。最后，得到716個上市公司樣本，其中338個在實驗組，378個在對照組，總觀測數為3 570個。

4.2 變量定義

4.2.1被解釋變量

銀行貸款契約苛刻程度。銀行貸款契約（BLC）是由若干條款組成的合同[35]，本文在肖作平等[36]研究基礎上，從銀行貸款金額（Bank loan amount，BLA）和信用貸款比例（Credit loan proportion，CLP）兩個維度來衡量銀行對企業貸款契約影響。前者，以企業所獲銀行貸款額與企業總資產的比率表示;后者，以企業信用貸款額（銀行根據借款人信用狀況發放的貸款）占所獲全部貸款之比來衡量。二者數額的下降/上升，均代表銀行貸款契約的苛刻/寬松。為使用方便，本文直接以銀行貸款契約（BLC，含BLA、CLP）指代“契約苛刻程度”這一變量。

4.2.2指示變量

參考張琦等[37]的研究，設兩個虛擬變量。Treated是一個分組虛擬變量，如果樣本來自于上述重污染企業，則賦值為1，并確認為實驗組，否則處理為對照組，賦值為0。After是用于區分“PM2.5爆表”事件的虛擬變量，發生于事件之前賦值為0，之后賦值為1。

4.2.3調節變量

媒體關注度（MA）。依據Fang等[33]的研究，無論新聞是否屬實，媒體的關注都會對投資者產生影響。本文采用與公司相關的環境新聞數量作為衡量媒體關注度的指標。根據CNKI數據庫中“中國主要報紙全文數據庫”的內容確定媒體報道總數，分析每份報告的內容并挑選出與環境保護相關的報告總數。具體而言，報道中包含碳排放、節能減排、低碳生產、低碳投資、環境污染、環境保護創新、溫室氣體排放等內容的被定義為環保新聞。將新聞文章數加1，取自然對數作為媒體關注度指數。

環境信息披露質量（EIDQ）。參考Clarkson等[5]研究，本文借助由6部分23個條目構成的量表，手工比對相關公司在年度報告、年度社會責任報告（少數為環境報告等）中是否披露了某條信息。如披露，則賦值為1;上述兩報告如同時包含了某條環境信息，則不予重復賦分。最后，將兩份報告賦值為1的條目匯總，即可視為一家公司某一年的環境信息披露情況。在上述基礎上，培訓編碼員對測試樣本打分。待信度檢驗合格后，每個樣本交由兩人獨立打分，同時由第三人進行核對并協調重大分歧，最終取兩個打分結果的均值作為樣本公司環境信息披露質量得分。進一步計算樣本平均值，均值之上的樣本賦值為1，否則為0，并將其作為環境信息披露質量指標。

4.2.4控制變量

控制如下與銀行貸款契約相關的變量。公司規模（Firm size），采用總資產的自然對數測量。財務杠桿（Leverage），采用總負債與總資產之比測量。資產回報率（ROA），采用凈利潤除以總資產衡量企業的盈利狀況。固定資產比率（RFA），即期末固定資產賬面價值與期末總資產的比值。現金持有（Cash holding），指現金和現金等價物超過銷售額的期末余額。大股東持股（Lshareholder），是第一大股東的持股比例。銷售增長率（Growth）采用銷售增長額除以總收入衡量。政府補貼（Gov），使用政府補貼金額的自然對數來衡量。產權性質（SOE），如果公司是國有企業，則賦值1，否則為0。高管團隊規模（TMTsize），由高管數量來衡量。兩職合一（Duality），如果CEO兼任董事長，則為1，否則為0。最后，控制了行業和年度虛擬變量。

4.3模型設計

參考Bertand等[36]的研究，構建以下DID模型來驗證本文中的假設：

BLC（含BLA、CLP）以及虛擬變量Treated、After含義如前所述。本文在模型中著重關注系數β3，其意味著與對照組相比，實驗組在“PM2.5爆表”事件發生后，較以往面臨更嚴格的銀行貸款契約。

5實證結果

5.1描述性統計

實驗組樣本即338家重污染企業，截至2018年底約占中國A股上市公司總量10%。在中國證監會（CSRC）所列示90個行業中，實驗組樣本共涉及石油和天然氣開采（B07）、黑色金屬開采和加工（B08）等11個，占比超過12%。樣本數量多，分布廣，具有較好的代表性。具體行業分布情況如表1所示。

表2 是主要變量的描述性統計，銀行貸款額的均值和標準差分別為0.179和0.145，信用貸款占比的均值和標準差分別為0.173和0.230。在規模、負債率、成長性等平均特征方面，樣本與同期上市公司無顯著差異。

表3中A、B組給出了在“PM2.5爆表”前后實驗組和對照組主要變量的描述性統計。在“PM2.5爆表”前（A組），實驗組和對照組的貸款金額和信用貸款比例的平均值和中位數并無顯著差異。但“PM2.5爆表”后（B組），實驗組和對照組的銀行貸款金額和信用貸款比例之均值、中位數都呈現顯著差異，顯著性均超過1%;此外，實驗組與對照組之間銀行貸款金額和信用貸款比例的平均值的差異為負值。這表明，“PM2.5爆表”之后，與對照組相比，實驗組上市公司在上述兩項指標上的表現均變差，初步支持假設H1。

5.2回歸結果和分析

5.2.1“PM2.5爆表”和銀行貸款契約

表4報告了全樣本的DID回歸結果。本文主要關注“PM2.5爆表”事件前后銀行貸款契約之變化，亦即Treated×After的系數。其含義是，就重污染企業而言，其由該事件引致的銀行貸款契約變化的凈效應。結合前文分析，預計系數為負。模型（1）和（2）中的被解釋變量是信用貸款比例，模型（3）和（4）中的被解釋變量是銀行貸款金額。模型（1）和（3）中無其他控制變量，模型（2）和（4）中引入公司特征作為控制變量。

在模型（1）中，無任何控制變量情況下，Treated×After系數在1%水平上顯著為負;同樣，在模型（3）中，其系數在5%水平上顯著為負。說明重污染企業在“PM2.5爆表”事件后，其所獲銀行貸款契約變得更加苛刻，從而驗證了前文推導。在模型（2）和（4）中，加入公司層面的控制變量后，Treated×After的回歸結果系數依然顯著為負。以上檢驗結果表明，“PM2.5爆表”事件發生后，重污染企業所獲銀行貸款契約確實變得更為嚴苛;同時，進一步考慮該結果系借助雙重差分模型所捕捉的凈效應，有較高可靠性，從而支持了本文研究假設H1。

5.2.2調節效應檢驗

為了驗證假設H2和假設H3，將重污染企業（實驗組）基于環境信息披露質量和媒體關注程度，進一步區分為環境信息披露質量較高和較低的兩個子樣本，以及媒體關注程度較高和較低的兩個子樣本，分別與原對照組進行雙重差分模型的分組檢驗，檢驗結果見表5至表8。表5是按照環境信息披露質量（EIDQ）分組的檢驗結果。當因變量為信用貸款比例時，在環境信息披露質量較高的組，Treated×After的系數在10%水平上顯著（b=-0.070，p<0.1，模型1）。在對照組（披露質量較低）Treated×After的系數在5%水平上顯著（b=-0.092，p<0.05，模型2）。當因變量為銀行貸款額時，在環境信息披露質量較高的組，Treated×After的系數為負但不顯著（b=-0.021，p>0.1，模型3）。在對照組（披露質量較低）Treated×After的系數在10%水平上顯著（b= -0.036，p<0.1，模型4）。表6系數差異檢驗結果表明，“PM2.5爆表”事件后，相比較環境信息披露質量較高的重污染企業，披露質量較低者所獲銀行契約更加苛刻，假設H2被驗證。

表7報告了按媒體關注度分組的回歸結果。在媒體關注度較高的子樣本組（模型1和3）中，Treated×After的系數為負但不顯著;在對照組（關注度較低）（模型2和4）中，Treated×After的系數顯著（b=-0.120，p<0.01，模型2;b=-0.027，p<0.1，模型4）。表8系數差異性檢驗結果表明，“PM2.5爆表”事件后，媒體關注度影響了銀行的貸款政策。較之媒體關注度較高的重污染企業，媒體關注度較低者所獲銀行契約更加苛刻，假設H3被驗證。

5.2.3穩健性檢驗

前文揭示的“PM2.5爆表”事件所引致的處理效應，其顯著性會否缺乏任何意義？即該結果于任一年都可能發生，而原因僅在于銀行業金融機構貸款行為的隨機演變？本文專門安排在“PM2.5爆表”年份前虛擬兩個“偽事件”進行安慰劑檢驗（placebo test），以期排除上述影響。若PM2.5超標與重污染企業所獲銀行貸款契約的苛刻程度存在因果關系，理論上講，“PM2.5爆表”的處理效應中，銀行貸款契約不應發生顯著變化，即Treated×After的系數并不顯著為負（因為這些虛構的事件并未發生）。如果安慰劑試驗中仍存在負顯著性，則說明本文之前的估計沒有意義。

將2008、2009年分別定義為虛擬的“PM2.5爆表”事件時間點，并分別獲得兩年前和三年后的相關數據。在表9中，2008年是模型1和模型2中虛構的“PM2.5爆表”的時間。變量After在2009—2011年被賦值為1，在2006—2008年被賦值為0。變量Treated的處理與上文相同。如果樣本被分類為重污染企業，則其Treated值為1，否則為0。根據測試結果，Treated×After的系數很小而且無顯著性，顯示虛構的“PM2.5爆表”對重污染企業的銀行貸款契約沒有負面凈影響。2009年是模型3和模型4中虛構的“PM2.5爆表”的時間，Treated×After的系數仍然不顯著。這說明，真實的“PM2.5爆表”對重污染企業銀行貸款契約的負向影響是穩健的。可以預期，隨著PM2.5異常事件發生時間逐漸接近真實的“PM2.5爆表”時間，Treated×After回歸系數顯著為負的可能性就越大，這確保了真實的“PM2.5爆表”對于重污染企業獲取銀行貸款契約存在負向凈影響的穩健性。

為了避免樣本選擇性偏誤，本研究進一步采用雙重差分傾向得分匹配法（PSM-DID方法）重新進行檢驗，表10報告了檢驗結果。與前文相比，檢驗結果沒有發生實質性改變，顯示前文的實證結果具有較高的穩健性。

6結論與啟示

本文將2011年“PM2.5爆表”作為外生沖擊事件，實證檢驗了環境保護壓力對重污染類上市公司獲取銀行貸款契約的影響。檢驗結果表明，外生沖擊事件發生后，較之非重污染企業，重污染企業所獲得的銀行契約更加苛刻，主要表現為重污染企業所獲得的貸款金額更少，信用貸款比例更低。進一步檢驗發現，該結果在環境信息披露質量較低和媒體關注度較低的重污染企業中體現的更為明顯。進行穩健性檢驗后，研究結果未發生實質性改變。

本研究學術貢獻主要有兩個方面：①通過準自然實驗考察環保壓力對重污染企業銀行貸款契約的影響，直接檢驗了環境風險影響企業-銀行信貸關系這一經濟效力的存在，從利益相關者角度有力解答了環境風險（除政策效應外）如何影響企業融資行為的問題，因此為環境風險的經濟效應提供了更多潛在的觀察結果。②研究結果進一步揭示了針對環境風險的有效治理行為在緩解企業-銀行信貸關系中發揮的作用：事件發生后，有效的信息披露與媒體關系管理在應對企業與利益相關者關系時產生了積極影響。因此，本文為企業環境風險治理的應用價值提供了證據。

本研究得出主要政策含義如下：霧霾污染或防污治污壓力可作為某種政策信號，導致銀行產生“消極預期”，亦即環保政策在影響企業融資方面存在“預期”傳導渠道。在此情形下，重污染企業可以提升環保信息披露質量來緩解銀行的“消極預期”。為此，可有如下現實啟示：①無論證監部門還是銀行業金融機構，在面對重污染企業的融資訴求時，均應強化針對其環保預審工作。對那些有環境污染記錄（觸及相關標準）的企業，應在融資方面進一步管控或懲戒，這樣才能更好體現環境經濟政策的激勵與約束，增強企業主體自覺治污的內生動力。②為督促重污染企業作為責任主體自覺防治污染，不僅應監督其是否按規定披露環保信息，還應引導媒體機構發揮外部治理作用助力環保事業，積極曝光銀行與重污染企業之間的不當交易行為。

當然，本文也存在一些不足。在“PM2.5爆表”事件后，受銀行貸款契約變化的影響，重污染企業在投資方面是否發生了結構性的變化？重污染企業的異質性如產權性質如何影響企業貸款契約的獲取？這些問題或可成為未來研究方向。此外，就媒體關注度的調節效應而言，本文只關注了新聞報道的數量，而沒有區分新聞報道的類型，如正面報道和負面報道;也未顧及媒體類型，如官方與非官方媒體。這些，都需開展進一步研究。

（編輯： 李琪）

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AbstractCurrently， the relationship between environmental protection and corporate debt financing attracts academic attention. For heavy polluting enterprises， environmental risk has become a key factor affecting their debt financing. This paper examines the impacts of environmental pressure on enterprises procurability of bank loan covenant， and how the relationship will change as the environmental disclosure quality and media attention become influential by using a ‘natural experiment exogenous event， which is the suddenly surged index of PM2.5 in 2011， and collects the controlledexperiment data of 388 heavy polluting enterprises from 6 industries which are highly regulated by the government. To exclude the confusion effect of the other events in the time sequence， we apply differenceindifference model for estimating. The results shows that， after PM2.5 beyondindex event： ① heavy polluting enterprises would be faced with stricter review for bank loan covenant; ② the result above is affected by enterprises environmental protection information disclosure and the medias attention; ③ the heavy polluting enterprises with poor environmental protection information disclosure would be faced with stricter review for bank loan covenant than the ones with better environmental protection information disclosure; and the heavy polluting enterprises who attract less attention from the media would be faced with stricter review for bank loan covenant than the ones who attract more attention from the media. Therefore， environmentpolluting behaviours or related environmentprotecting policies influence corporate financing via the mechanism of expectation effects. Banks should strengthen their environmental protection preexamination when facing the financing demands of heavy polluters. Companies with a record of environmental pollution should be further regulated or disciplined in their financing. Media organizations should also play an active role in external governance， and expose the improper transactions between banks and heavy polluting enterprises.

Key wordsPM2.5; heavy polluting enterprise; bank loan covenant; environmental protection information disclosure; the medias attention