綠色債券能緩解企業“短融長投”嗎？
——來自債券市場的經驗證據

寧金輝 王敏

(1.河北農業大學經濟管理學院，河北 保定 071000；2.中國財政科學研究院，北京 100142)

一、引言

我國應對氣候與環境變化各項工作持續推進，綠色金融卻發展相對遲緩，致使不少金融資源向高污染、高能耗產業傾斜，從而加劇環境污染和產能過剩(Dong et al.，2019)[3]。為此，黨中央、國務院在《生態文明體制改革總體方案》中首次提出“構建綠色金融體系”，黨的十九大報告再次強調發展綠色金融。綠色債券作為綠色金融體系的重要組成部分，兼具“綠色”和“債券”的雙重屬性，所募集資金主要用來滿足綠色循環低碳項目，以實現減緩氣候變化、減少環境污染的環境效益，助力經濟結構調整優化和綠色發展方式轉變(詹小穎，2016)[32]。在該背景下，債券市場聚焦綠色發展國策，不斷創新綠債品種，覆蓋公司債、企業債、金融債、中期票據、資產支持計劃、短期融資券、定向工具等多種類型，以解決綠色事業所需資金問題(巴曙松等，2019)[18]。中國綠債市場雖起步晚，但發展迅速，自2016年啟動以來，一躍成為全球領跑者。興蓉環境、東方園林等多家上市公司通過發行綠色債券為節能、污染防治、資源節約與循環利用、清潔交通、清潔能源、生態保護和適應氣候變化等項目籌集所需資金。其中，2016年，北控水務“洛陽水系綜合整治示范段工程項目”發行規模高達7億元，獲得了市場追捧。基于此，如何客觀評價綠色債券經濟后果成為綠色金融改革創新發展和政策修訂的重要問題。

投融資期限結構安排是企業投融資決策的重要組成部分。期限匹配理論作為公司金融的基本原理，是指用短期資金支持流動資產，用長期資金為長期資產融資，即投資回收期限與融資期限相匹配(Morris，1976；白云霞等，2016)[12][19]。然而，企業在財務實踐中卻普遍存在投融資期限錯配現象，即借助滾動的短期融資支持長期投資活動。“短融長投”作為企業被動接受的決策結果，是一種替代性融資方式(鐘凱等，2016；盛明泉等，2020)[34][25]，它雖暫時滿足融資需求，具資本成本優勢(Morris，1976；白云霞等，2016)[12][19]，但容易引致資金鏈斷裂，加劇流動性風險(He and Xiong，2012；鐘凱等，2018)[17][35]，提高經營風險(劉曉光和劉元春，2019)[21]，引發非投資效率(盛明泉等，2020)[25]，減少研發投資(馬紅等，2018)[22]，降低全要素生產率(鐘凱等，2016)[34]，這無疑對企業經營實踐產生消極影響。特別地，相比一般項目，綠色項目投資具有需求更大、回收期更長、公益性更為明顯、短期獲利能力欠佳等特征(朱俊明等，2020)[23]，加之發展中國家資本市場仍存在不夠健全、環境治理收益與成本不對稱等問題(Gillingham et al.，2009；Greenstone and Jack，2015)[6][7]，綠色項目更容易出現投融資期限錯配問題(王康仕等，2019)[28]。而緩解“短融長投”的關鍵在于增加與綠色項目相匹配的長期債務融資(張新民和葉志偉，2021)[33]。在我國整體金融抑制的大環境下，綠色債券成為緩解企業融資困境的重要手段。那么，發行綠色債券是否有助于降低企業的投融資期限錯配程度，從而改善企業投融資決策呢？

以往關于綠色債券的研究主要圍繞其制度設計、實施現狀和發展必要性等基礎理論方面展開。目前已有的綠色債券實證文獻主要集中于對企業價值的影響，并未取得一致性結論：Roslen et al.(2017)[15]通過對6個國家實證分析發現綠債發行后第一天將為公司股價帶來顯著的正向影響；朱俊明等(2020)[23]發現我國上市公司發行綠債對其股票收益率并無顯著影響；Flammer(2020)[4]發現只有經過第三方機構認證的債券才對公司股價具有積極影響。而企業投融資期限錯配影響因素研究主要從代理成本(Myers，1977)[13]、利率風險(Jun and Jen，2005)[10]、貨幣政策(鐘凱等，2016)[34]、家族控制權(鐘凱等，2018)[35]、產融結合(馬紅等，2018)[22]、官員訪問(邱穆青和白云霞，2019)[24]等角度展開。可以看出，鮮有文獻探討綠色債券對發行主體投融資期限錯配的影響。為此，本文主要回答以下四個問題：第一，發行綠債是否抑制了企業投融資期限錯配；第二，發行綠債影響企業投融資期限錯配的潛在機制；第三，綠色債券對企業投融資期限錯配的影響是否因公司環境的不同而有所差異；第四，綠色債券對企業“短融長投”的抑制效應帶來的經濟后果。中國特殊的綠色債券背景為探討上述問題提供了絕佳的研究場景。

本文的貢獻可能有以下三個方面：第一，從企業投融資期限錯配角度，對綠色債券的微觀經濟效應進行檢驗。現有的綠色債券研究主要聚焦在理論層面，以定性分析為主，定量研究相對較少。本文通過實證分析綠色債券對發行主體投融資期限錯配的影響，為綠色債券市場啟動的實施效果提供了進一步的經驗證據，從而豐富了綠色債券經濟后果與投融資期限錯配影響因素的研究。第二，不僅證實了綠色債券對企業投融資決策的積極效應，還揭示了綠色債券通過緩解融資約束機制對企業投融資期限錯配產生抑制作用，從而深化了對綠色債券傳導到資產負債表內在機制的理解，為綠色金融制度在企業綠色經營情景中的作用提供了參考。第三，檢驗產權性質、企業規模、信用評級以及重污染行業屬性對綠色債券與投融資期限錯配兩者關系的調節作用，這一方面辨析了兩者關系在不同經濟場景下的異質性表現，另一方面為綠色債券政策框架的設計和調整提供決策支持，以增強生態文明建設的動力、活力和持久力。

二、理論分析與研究假設

(一)綠色債券與企業投融資期限錯配

近年來，我國環保形勢嚴峻，加大環境整治、增加綠色投資勢在必行。據估算，中國需要每年進行2萬億元的綠色投資，政府受財政預算所限，僅能承擔10%～15%。而企業作為綠色投資主要承擔主體，卻普遍存在融資約束、投資不足等問題(He and Liu，2018)[9]。究其原因，除了外部性、信息不對稱、高風險、回收期長等企業內部動因外，資金供給缺乏、期限錯配等外部金融供給問題才是關鍵所在(Soundarrajan and Vivek，2016)[16]。為此，國務院的《生態文明體制改革總體方案》提出要構建綠色金融體系；黨的十九大報告再次強調發展綠色金融，這表明我國開始探索通過金融手段支持綠色事業開展。綠色債券可以為具有可持續環境效益的綠色產業項目提供中長期資金，保障環境友好型項目順利完成，產生正外部社會效應，起到改善環境績效的作用(詹小穎，2016)[32]。

為了完善綠色債券頂層設計，配合綠色事業發展，2016年，發改委出臺《綠色債券發行指引》；2017年，證監會實施《關于支持綠色債券發展的指導意見》；2018年，央行發布《綠色金融債券存續期信息披露規范》。綠色債券從微觀看募集資金主要流入環境友好型企業，這有利于解決融資難，優化綠色形象，提高企業價值；從中宏觀看，可以促進綠色產業增長，推進地區綠色經濟可持續發展。國外關于企業投融資期限匹配研究主要以企業可自由進入資本市場進行融資為前提，但我國金融市場并不滿足該前提(馬紅等，2018)[22]，企業融資期限通常小于投資期限，通過“借新還舊”的方式滿足長期資產需求，投融資錯配現象更為嚴重。當長期投資無法及時產生融資償付所需的現金流時，一旦出現融資困難，極易導致資金鏈斷裂，致使企業陷入財務困境(Morris，1976；白云霞等，2016)[12][19]。特別地，節能減排技術改造、能源清潔高效利用、節能環保產業、污染防治等綠色項目的回報周期長、信息不對稱與高風險等特性，使其外部融資相對匱乏(王康仕等，2019)[28]。因此，企業通過發行綠色債券，獲取相對穩定的長期資金保障，緩解融資困境，合理規劃投融資決策，資產期限與債務期限盡量匹配，從而起到抑制企業投融資期限錯配程度的作用。基于此，本文提出以下假設：

H1：綠色債券能夠顯著抑制企業投融資期限錯配程度。

(二)綠色債券對企業投融資期限錯配的影響機制

我國融資渠道單一，銀行信貸占絕對主導，信貸配給現象嚴重，融資約束普遍存在(白云霞等，2016)[19]。在我國金融抑制的環境下，融資約束對企業投融資期限錯配產生重要影響(馬紅等，2018)[22]。然而，企業通過發行綠色債券有可能緩解融資約束，進而抑制投融資期限錯配。原因在于：首先，相對于傳統債券，綠色債券期限相對較長，平均3～5年，與綠色項目中長期、有穩定現金流的融資模式相匹配(陳詩一和李志青，2019)[20]。相對于銀行借款這種間接融資方式而言，發行綠色債券意味著在資金需求者與供給者之間建立一條直接融資渠道，企業可直接獲取這筆長期資金，且不需支付過高中介費用。這就使其無需不斷續借短期信貸資金來支持企業長期投資活動，進而抑制了“短融長投”現象。其次，2016年，發改委出臺的《綠色債券發行指引》明確指出：“支持綠色債券發行主體利用債券資金優化債務結構。在償債保障措施完善的情況下，允許企業使用不超過50%的債券募集資金用于償還銀行貸款和補充營運資金。主體信用評級AA+且運營情況較好的發行主體，可使用募集資金置換由在建綠色項目產生的高成本債務”。可以看出，綠色債券不僅可用于綠色項目建設與運營，也可用于銀行貸款等長短期債務的償還(陳詩一和李志青，2019)[20]。靈活的長短期資金期限配置結構無疑滿足了企業對不同期限資金的需求，增強了企業優化資金期限結構的能力，改善債務期限結構，緩解期限錯配帶來的投資約束問題。最后，綠色債券受政府意志驅動較強，發債主體更容易獲取貼息、補貼等優惠政策(巴曙松等，2019)[18]，如江蘇、福建等地區對發行企業給予貼息或補貼等支持。財政支持可能緩解潛在的融資約束，同樣可以抑制投融資期限錯配。基于此，本文提出以下假設：

H2：綠色債券通過緩解公司融資約束這一路徑，抑制了企業投融資期限錯配。

(三)企業自身特征的調節效應

1.產權性質

我國資本市場普遍存在“信貸歧視”，體現在國有企業因“父愛主義”“隱性擔保”和預算軟約束更容易得到銀行等金融機構的長期資金支持，而非國有企業獲取信貸難度較大，融資約束更高。此外，商業銀行在對非國有企業放貸時，會放大資金的短期化傾向，導致非國有企業投融資期限錯配程度更為嚴重。因此，相對于國有企業而言，非國有企業更有動力通過發行綠色債券，增加獲取長期資金的可能性，從而抑制“短融長投”。基于此，本文提出以下假設：

H3a：相對于國有企業，非國有企業發行的綠色債券對投融資期限錯配的抑制作用更為顯著。

2.企業規模

大型企業憑借資產優勢和規模效應，與銀行等金融機構之間的信貸業務更為頻繁密切，貸款利率更低；而小型企業融資約束更為嚴重。因此，小型企業通過發行綠色債券，將更有利于獲取長期資金，進一步抑制投融資期限錯配，帶來的效應更為明顯。基于此，本文提出以下假設：

H3b：相對于大型企業，小型企業發行的綠色債券對投融資期限錯配的抑制作用更為顯著。

3.企業信用評級

企業信用評級是衡量整體償債能力和償債意愿的重要指標。企業信用評級越低，發生違約的可能性越高，融資成本越高，融資能力越差，受到的融資約束程度越大，環保項目缺乏足夠的資金支持，無以為繼。而信用評價較低的企業一旦在綠色債券市場上發債融資，立刻起到緩解融資約束的作用，隨之而來的是抑制企業的投融資期限錯配。基于此，本文提出以下假設：

H3c：相對于信用評級較高企業，信用評級較低企業發行的綠色債券對投融資期限錯配的抑制作用更為顯著。

4.重污染行業屬性

綠色金融減少污染性行業的金融資源配置，倒逼高污染企業實現綠色轉型升級，進而改善環境治理，減少環境污染(郁智和曹雅麗，2021)[31]。高污染行業作為環境污染的重要制造者，成為綠色金融限制的重要對象。因此，高污染行業企業普遍存在外部融資約束問題(唐國平和趙佩琪，2021)[26]。在該背景下，相對于非高污染企業，高污染企業更傾向于通過發行綠色債券，為自身傳統項目綠色改造和綠色技術開發籌集充裕的資本要素。基于此，本文提出以下假設：

H3d：相對于非高污染企業，高污染企業發行的綠色債券對投融資期限錯配的抑制作用更為顯著。

(四)綠色債券對企業投融資期限錯配影響的經濟后果

綠色債券緩解“短融長投”后，企業可以將更多的長期資金投入綠色創新類項目，償還長短期銀行借款優化債務結構，有利于積累綠色聲譽，提高綠色創新能力，促進市場競爭力提升，從而降低公司風險。因此，綠色債券發行在改善企業投融資期限錯配的同時，也有利于緩解投融資期限錯配對公司風險的負面效應。基于此，本文提出以下假設：

H4：綠色債券有助于緩解企業投融資錯配對企業風險產生的負面影響。

三、研究設計

(一)基本模型構建

2016年為中國發行綠債的元年，在政策的引導下，如果企業首次發行綠債，可視為獨立于企業決策的外生沖擊事件，為本文研究提供了準自然實驗環境。上市公司發行綠債的時點不同，與政策試點分批次、逐步推進類似，借鑒Purnanandam and Weagley(2016)[14]、Li et al.(2017)[11]的研究，本文通過構建多時點雙重差分模型來考察綠色債券對企業投融資期限錯配的影響。參考王雄元和譚建華(2019)[29]、Beck et al.(2010)[2]的研究思路，考慮到個體異質性和時變性的影響，本文采用控制時間和個體的雙重固定效應模型，為了避免多重共線性問題，僅加入Green×Post作為核心變量。此外，本文對所有回歸模型中標準誤進行了公司維度的cluster處理，以降低潛在的異方差和序列相關的影響。具體模型如下：

模型(1)中被解釋變量Sfli為投融資期限錯配程度。借鑒鐘凱等(2018)[35]、馬紅等(2018)[22]、Frank and Goyal(2004)[5]研究思路，投融資期限錯配程度(Sfli)等于購建固定資產等投資活動現金支出－(長期借款本期增加額+本期權益增加額+本期經營活動現金凈流量+本期出售固定資產等現金流入)/上一年總資產總額。其中，長期借款本期增加額=本期長期借款+本期一年內到期非流動負債－上期長期借款。該指標表示長期資金來源支持長期投資的資金缺口，該值越大，意味著長期資金支持長期投資的缺口越大，企業“短融長投”越嚴重，投融資期限錯配程度越高。在期限匹配原則的指導下，如果Sfli>0，意味著短期融資不僅要滿足短期投資，還要支持長期投資活動；如果Sfli<0，則表明長期資本同時彌補長期投資和短期投資的需要。

模型核心解釋變量為綠色債券(Green)與時間變量(Post)的交互項(Green×Post)。其中，Green表示虛擬變量，若企業在樣本期內發行了綠色債券，其在所有年度的觀測值均賦值為1，進入實驗組；否則取值為0，進入控制組。Post表示時間虛擬變量，對于實驗組而言，若企業發行綠色債券當年及其以后年度，則賦值為1，否則為0；對于控制組未發行綠色債券的企業而言，全部取值為0。雙重差分模型(1)包含兩次差分，第一次差分為綠債發行前后實驗組發行企業和控制組未發行企業投融資錯配的變動；第二次差分為實驗組發行企業和控制組未發行企業樣本投融資錯配變動的差異。因此，綠色債券與時間變量的交互項(Green×Post)表示綠色債券對企業投融資錯配程度的“凈影響”。若交乘項的回歸系數小于0，且在設定的水平下顯著，則表明綠色債券能夠顯著抑制企業投融資期限錯配程度。

借鑒現有研究，模型的控制變量主要包括公司規模(Size)、財務杠桿(Lev)、公司業績(ROA)、成長性(Growth)、資產流動性(Liquid)、債券(Bond)、產權性質(Gssx)、股權集中度(Top1)、股權制衡度(Balance)，還添加了年份(Year)和公司(Firm)固定效應。

各變量定義詳見表1。

表1 變量定義

(二)中介效應模型構建

為了檢驗假設2，即綠色債券可能通過緩解融資約束這條渠道來對企業投融資期限錯配產生影響，本文參照Baron and Kenny(1986)[1]、溫忠麟和葉寶娟(2014)[30]、馬紅等(2018)[22]的做法，采用融資約束作為中介變量，構建中介效應模型對綠色債券影響企業投融資期限錯配的路徑進行實證檢驗：

模型(2)為中介變量融資約束(WC)對解釋變量綠色債券(Green)進行回歸；模型(3)被解釋變量投融資期限錯配程度對解釋變量綠色債券(Green)和中介變量(WC)同時進行回歸。本文主要參考Hall et al.(2016)[8]、王會娟等(2020)[27]的做法，采用WC值來度量融資約束(WC)。其中，WC=(－1)×短期凈資本/總資產=(－1)×(現金持有量+存貨+應收賬款－應付賬款)/總資產。WC值越大，表明企業融資約束越大。其他變量定義與模型(1)保持一致。

(三)調節效應模型構建

為了檢驗假設3a～3d，本文采用分組回歸的方法，檢驗產權性質、企業規模、信用評級和高污染行業屬性對綠色債券與企業投融資期限錯配之間關系的調節效應。假設3a～3d的模型均與上述模型(1)保持一致，假設3a是以產權性質進行分組回歸檢驗；假設3b是以企業規模進行分組回歸檢驗；假設3c是以企業信用評級進行分組回歸檢驗；假設3d是以是否屬于高污染行業進行分組回歸檢驗。

(四)經濟后果模型構建

為了探究綠色債券是否有助于緩解企業投融資錯配對企業風險的產生的負面影響，本文借鑒馬紅等(2018)[22]、鐘凱等(2018)[35]的做法，構建模型如下：

模型(4)被解釋變量表示企業風險(Risk)，參考鐘凱等(2018)[35]的做法，公司風險(Risk)采用息稅前利潤3年波動標準差來衡量，該指標越大，表示公司風險越高。其他變量定義與模型(1)保持一致。

四、實證結果與分析

(一)樣本選擇和數據來源

本文采用2014―2019年所有A股主板、中小板和創業板上市公司作為初始樣本，將重復發行綠債的數據剔除，以消除發行次數的影響，最終采用首次發行綠債的公司觀測值作為初始研究樣本。按照以下原則刪除樣本：(1)剔除銀行、證券、保險等金融類上市公司；(2)剔除ST*、ST公司；(3)剔除數據缺失值和異常值樣本，最后獲得10946個公司-年度觀測值。本文綠色債券數據來源于滬深交易所官網，通過手工搜集整理獲得。公司財務和治理特征數據來源于CSMAR和Wind數據庫。為控制極端值的影響，本文對所有連續變量在上下1%進行縮尾(winsorize)處理。

(二)描述性統計

2016年，我國綠色債券政策出臺，綠債市場正式啟動。表2列示了上市公司發行綠色債券的年份分布數據，包括所有公司層面的樣本。2016―2019年，發行綠色債券的上市公司數量呈現波動上升趨勢。這說明越來越多上市公司通過發行綠色債券的方式為綠色項目籌集所需資金，但發行主體數量整體較少。

表2 綠色債券的年份分布

表3列示了主要變量的描述性統計結果，包括所有“公司-年度”層面的觀測值。樣本中，投融資期限錯配(Sfli)均值為-0.0742，標準差為0.3421，最小值為-2.1927，最大值為0.3854，說明樣本公司的投融資期限錯配差異較大，為本研究創造了較好的條件。綠色債券(Green)均值為0.0190，表明在樣本期間內平均有1.9%的上市公司發行過綠色債券。控制變量方面，公司規模(Size)的均值為22.4658，財務杠桿(Lev)為0.4833，公司業績(ROA)的均值為0.0346，成長性(Growth)的均值為-0.6820，資產流動性(Liquid)的均值為1.9653，債券(Bond)的均值為0.1548，產權性質(Gssx)的均值為0.4102，股權集中度(Top1)的均值為34.7871，股權制衡度(Balance)的均值為0.1608。所有變量的分布均在合理范圍內。

表3 主要變量描述性統計

(三)基本回歸結果

為了更加全面地檢驗綠色債券與企業投融資期限錯配之間的關系，本文首先嘗試檢驗普通債券發行對企業投融資期限錯配的影響效果。表4列(1)、列(2)顯示的回歸結果表明，在未控制公司和年份固定效應的情況下，公司發行普通債券比未發行債券更能顯著抑制投融資期限錯配；但對公司和行業固定效應進行控制后，與未發行債券公司相比較，發行普通債券的公司并不能顯著影響企業投融資期限錯配程度。本文進一步采用DID模型比較綠色債券和普通債券對企業投融資期限錯配影響效果差異。表4列(3)、列(4)顯示的回歸結果表明，無論是否控制公司和年份固定效應，與發行普通債券公司相比較，發行綠色債券的公司更能顯著抑制企業投融資期限錯配程度。

表4 基本回歸結果

根據模型(1)比較是否發行綠色債券對企業投融資期限錯配影響效果差異。表5報告了綠色債券與企業投融資期限錯配的基本回歸結果。列(1)為未控制個體和時間固定效應的回歸結果，列(2)為控制個體和時間固定效應的回歸結果。在列(1)和(2)中，Green×Post的回歸系數分別為-0.0940和-0.0875，均在1%水平下顯著為負，表明與未發行綠債企業相比較，發行綠債企業的投融資期限錯配程度更低。這意味著發行綠債能夠顯著抑制企業的投融資期限錯配程度，與H1一致。

表5 是否發行綠色債券的回歸結果

(四)影響機制檢驗結果

中介效應檢驗的回歸結果如表6所示，列(1)和列(2)報告了綠色債券通過降低融資約束對投融資期限結構產生作用的檢驗結果。模型(2)的回歸結果見列(1)，Green×Post的系數在1%水平下顯著為負，說明綠色債券緩解了發行公司融資約束。模型(3)的回歸結果見列(2)，綠色債券(Green)與投融資期限錯配(Sfli)在1%水平下顯著負相關，且融資約束(WC)的回歸系數顯著為負。Sobel檢驗顯示z值為-1.9228，這一結果驗證了綠色債券通過緩解公司融資約束這一路徑改善了公司投融資期限錯配，與H2一致。

表6 中介效應檢驗結果

(五)調節效應檢驗結果

1.按產權性質分組檢驗

本文根據產權性質，將樣本分為國有企業組和非國有企業組，分別對其進行回歸，來檢驗產權性質對綠色債券與企業投融資期限錯配之間關系的影響差異。回歸結果如表7中列(1)和列(2)所示，在非國有企業樣本組中，Green×Post的回歸系數在1%水平下顯著為負，而在國有企業樣本組中，該系數在統計上并不顯著。結果表明，綠色債券在非國有企業中發揮了更大的綠色溢價，而在國有企業中作用效果不顯著，與H3a一致。

2.按企業規模分組檢驗

本文根據企業規模的均值對樣本進行分組，來檢驗企業規模對綠色債券與企業投融資期限錯配之間關系的影響差異。回歸結果如表7中列(3)和列(4)所示，在小型企業樣本組中，Green×Post的回歸系數在1%水平下顯著為負，而在大型企業樣本組中，該系數在統計上不顯著。結果表明，綠色債券在小型企業中能夠更顯著地抑制投融資期限錯配，而在大型企業中并不能起到顯著影響，與H3b一致。

3.按企業信用評級分組檢驗

本文根據企業信用評級等級對樣本進行分組，來檢驗企業信用評級對綠色債券與企業投融資期限錯配之間關系的影響差異。當公司的信用評級為“AAA、AAA-、AA+、AA、AA-、A+、A、A-、A-1+、A-1-”時，公司的信用評級較高，否則公司的信用評級較低。回歸結果如表7中列(5)和列(6)所示，在信用評級較低樣本組中，Green×Post的回歸系數在5%水平下顯著為負，而在信用評級較高樣本組中，該系數在統計上不顯著。結果表明，綠色債券在信用評級較低的企業中能夠更顯著地抑制投融資期限錯配，而在信用評級較高的企業中并不能起到顯著影響，與H3c一致。

4.按高污染企業特征分組檢驗

本文根據是否屬于高污染行業對樣本進行分組，來檢驗高污染行業特征對綠色債券與企業投融資期限錯配之間關系的影響差異。回歸結果如表7中列(7)和列(8)所示，在高污染的樣本組中，Green×Post的回歸系數在5%水平下顯著為負，而在非高污染的樣本組中，該系數在統計上不顯著。結果表明，綠色債券在高污染企業中能夠更顯著地抑制投融資期限錯配，而在非高污染企業中并不能起到顯著影響，與H3d一致。

表7 調節效應檢驗結果

(六)經濟后果檢驗結果

首先，檢驗綠色債券(Green)對公司風險(Risk)的影響，即考察交互項Green×Post的回歸系數。然后，檢驗投融資期限錯配(Sfli)和綠色債券(Green)對公司風險(Risk)的影響，即交互項Sfli×Green×Post的回歸系數。回歸結果如表8所示，列(1)顯示Green×Post的回歸系數顯著為負；第(2)列顯示Sfli×Green×Post顯著為負。以上結果表明，隨著綠色債券的發行，上市公司投融資期限錯配的緩解可以進一步降低企業風險，與H4一致。

表8 經濟后果的回歸結果

(七)穩健性檢驗

1.更換測度模型

參考張新民和葉志偉(2021)[33]的研究，采用有息負債期限結構(Intdebt_str)和借款期限結構(Loan_str)來衡量公司投融資期限錯配情況，進行穩健性檢驗。具體模型如下：

其中，被解釋變量代表有息負債期限結構(Intdebt_str)=(長期借款+應付債券+長期應付款)/(短期借款+長期借款+應付債券+長期應付款+一年內到期的非流動負債)。借款期限結構(Loan_str)=長期借款/(短期借款+長期借款)。模型(5)的交乘項Green×Post的回歸系數是本文考察的主要對象，用來觀測發行綠債是否抑制了投資-短期信貸的敏感性，以檢驗綠色債券政策的微觀實施效果。模型(5)的控制變量沿用原始配置，具體包括公司規模(Size)、財務杠桿(Lev)、公司業績(ROA)、成長性(Growth)、資產流動性(Liquid)、債券(Bond)、產權性質(Gssx)、股權集中度(Top1)、股權制衡度(Balance)以及年度固定效應(Year)和公司固定效應(Firm)。回歸結果如表9所示，列(1)、列(2)是模型(5)的回歸結果，Green×Post的回歸系數分別為-0.0340和-0.0545，均在1%水平下顯著為負，表明發行綠債能夠有效降低企業長期投資對短期信貸資金的依賴，從而抑制了企業的“短融長投”，本文主要研究結論仍然成立。

表9 更換被解釋變量的回歸結果

2.傾向得分匹配

為了考察實驗組投融資期限錯配的變化是由公司首次發行綠色債券產生的“凈影響”，消除公司發行綠色債券可能存在自選擇偏差帶來的內生性，基于可測變量糾正選擇性偏誤，本文首先應用傾向得分匹配方法(PSM)來構建控制組樣本，選擇財務杠桿(Lev)、公司業績(ROA)、營業收入(Income)這三個關鍵影響因素作為協變量，在全樣本的基礎上按年份、行業分別采用1:1和1:2抽樣有放回最近距離配對來為發行綠債的公司構建控制組，進行DID回歸。回歸結果如表10所示，列(1)中Green×Post的回歸系數在10%水平下顯著為負，列(2)中Green×Post的回歸系數在5%水平下顯著為負，本文的結論依然成立。

表10 傾向得分匹配的回歸結果

3.處理效應模型

公司是否發行綠色債券還可能存在不可測變量造成的選擇性偏誤，本文采用處理效應模型兩步法(two-step)對處理變量Green×Post進行結構建模來修正，以進一步對假設H1進行穩健性檢驗。回歸結果如表11所示，無論是否控制公司和年度，列(1)、列(2)Green×Post的回歸系數均在1%水平下顯著為負，綠色債券對公司投融資期限錯配具有顯著負向影響。同時兩步法中lambda的回歸系數在1%水平下顯著，Waldchi2也在1%水平下顯著異于0，這就意味著處理效應模型效果較好。可以看出，在排除不可測變量自選擇偏誤后，本文結論依然成立。

表11 處理效應的回歸結果

4.平行趨勢假定

為了證明樣本滿足平行趨勢假設，設Before3、Before2、Before1為公司首次發行綠債前n年的虛擬變量，Current為首次發行綠債當年，After1和After2分別為公司發放綠色債券后n年。如果樣本滿足平行趨勢假設，公司投融資錯配的改善來自發行綠債的影響，本文預期Before3×Green、Before2×Green和Before1×Green系數不顯著，但Current×Green、After1×Green和After2×Green系數顯著為負。回歸結果表12基本印證了本文的判斷，Before3×Green、Before2×Green和Before1×Green的回歸系數均不顯著，同時Current×Green、After1×Green和After2×Green的回歸系數顯著為負，表明上市公司的投融資期限錯配在發行綠債后得到了抑制，但隨著時間的推移顯著性在下降，僅在發行當年和下一年能夠顯著改善公司投融資期限錯配情況。

表12 平行趨勢檢驗的回歸結果

5.安慰劑檢驗

本文通過構建虛假立法時間進行安慰劑檢驗。具體地，本文分別將2015年和2016年設定為上市公司發行綠債的虛假發行時間，構建虛假時期虛擬變量。根據模型(1)進行回歸，表13中列(1)、列(2)顯示了2015年為虛擬發行綠債時間的回歸結果，無論是否控制時間和個體固定效應，Green×Post的回歸系數均不顯著。列(3)和列(4)列示了2016年為虛擬發行綠債時間的回歸結果，無論是否控制時間和個體固定效應，Green×Post的回歸系數均不顯著。這與主回歸結果均不一致，說明除了真正發行綠債的年份之外，若改為在其他年份發債，均不可能顯著抑制公司投融資期限錯配。這一結果證明公司投融資期限錯配程度的下降確實是綠色債券的發行引起的，本文結論依然成立。

表13 安慰劑檢驗的回歸結果

五、結論與啟示

發展綠色債券市場成為資本市場改革的重要戰略。當前，綠色金融正逐步推進，有必要深入研究綠色債券市場啟動的微觀實施效果。為此，本文討論綠色債券如何影響企業投融資期限錯配，主要結論如下：綠色債券顯著抑制了企業投融資期限錯配，且這種抑制作用在非國有企業、小型企業、信用評級較低企業、高污染企業中更為顯著；機制檢驗研究表明緩解融資約束在綠色債券與企業投融資期限錯配之間發揮中介作用；此外，綠色債券可以通過抑制投融資期限錯配發揮降低企業風險的間接作用。本文利用發行綠色債券這一獨特樣本，從投融資錯配角度研究企業綠色債券發行的經濟后果，拓展了綠色金融的理論邊界，也為綠色債券政策實施后果提供了新的經驗證據。

基于以上研究結果，建議政府部門通過積極培育綠色債券市場，為環境友好型項目引入長期資金，促進生態事業發展。可能的措施包括：第一，創建綠色債券支持模式。拓寬多元綠色資本渠道，注重債券政策與其他環境經濟規制工具的協同配合，如綠色信貸、環境污染責任保險、綠色基金等金融創新手段，緩解項目資金壓力及“短融長投”。靈活設置項目期限和還款方式以緩解環保類項目收益周期長的問題，對不同產權性質、企業規模、信用評級、行業屬性實行差異化支持政策。第二，鼓勵優質主體發行綠色債券，投資者購買綠色債券。通過第三方認證、綠色政策支持等方式，提高綠色項目的環保公信力，形成雙向良性綠色資本循環系統，培育綠色融資和綠色投資文化。第三，管理層在制定債券發行計劃時，應關注綠色債券對企業融資活動和投資決策產生的影響，積極參與綠色金融體系構建，為生態事業發展和生態文明建設做出貢獻。 ■