綠色信貸政策對企業可持續發展績效的促進機制

姜 燕，秦淑悅

（1.浙江大學公共管理學院，浙江 杭州 310058； 2.上海財經大學財經研究所，上海 200433）

2021年2月22日，國務院印發《關于加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系的指導意見》，指出要“大力發展綠色金融，促進經濟社會發展全面綠色轉型”。“十四五”規劃也指出，要大力發展綠色金融，完善綠色發展的政策保障與機制體系。作為重要的綠色金融政策之一，綠色信貸政策在企業生產行為的環境治理中發揮著越來越重要的作用［1］。因此，探究如何發揮綠色信貸政策對中國企業的影響作用，不僅是遵循可持續發展戰略的內在要求，還是應對環境挑戰的必然選擇。

1 文獻綜述

有關環境與企業績效的文獻汗牛充棟，且主要以“環境壓力-綠色行為-企業績效”的理論邏輯展開研究。基于綠色發展觀來探討各項法規如何影響綠色創新［2］，以及基于資源觀來分析綠色創新活動對企業環境績效［3］或財務績效［4］的影響作用。隨著經濟增長與生態環境的矛盾愈發尖銳，為了應對可持續性挑戰，如何從企業層面對可持續性績效進行有效評估成為社會各界關注的重點問題。如Van Marrewijk［5］認為企業可持續性是在滿足利益相關者需求的同時關注企業運營的社會和環境影響。學者們嘗試從經濟、環境和社會責任三個方面來綜合評估企業可持續性［6-7］。Alexopoulos等［8］、解學梅等［9］利用企業財務績效與環境社會責任績效來度量企業的可持續發展績效。它一方面能夠反映企業的利潤創造能力，以確保自身在市場上的長期生存；另一方面能夠體現企業的生產技術水平，以降低其對生態環境的負擔，更全面地評估了企業生產是否順應可持續發展戰略要求。但已有文獻多基于地方政府頒布的各項環境法規等視角進行分析［10-11］，鮮有研究從市場機制和政府監管相結合的綠色信貸政策視角來討論其對企業可持續發展績效的影響。因此，該研究嘗試利用財務績效和環境社會責任績效來全面衡量企業的可持續發展績效，深入探究綠色信貸政策將如何影響企業可持續發展績效。

該研究關注的另一個問題是綠色信貸政策影響企業可持續發展績效的作用機制。Porter等［12］指出，環境制度約束在抬高企業生產成本的同時，能夠倒逼企業技術創新行為，不僅能由此彌補成本負擔，而且有助于經濟增長與生態保護的雙贏。已有文獻基于創新視角對企業可持續發展的影響進行了充分的論證［13-14］，也有學者基于資源觀理論詮釋了企業如何利用自身資源與能力來獲取競爭優勢［15］，但在動態與競爭環境中，針對企業如何獲得以及為什么獲得競爭優勢這一問題，卻未能作出合理解釋［16］。另外，也有學者指出企業獲取競爭優勢的關鍵在于綠色創新戰略［10］。縱觀已有研究可以發現，有關綠色信貸政策-綠色創新-績效關系的研究有限，并且，有關綠色創新中介作用的實證研究較少。該研究擬從綠色創新的理論角度，探討綠色創新在綠色信貸政策與企業可持續發展績效關系中的作用機制。

然而，綠色創新對企業績效的影響機制也可能受到其他因素影響。若企業能夠利用更少資源來實現預期結果，那么便有可能獲得更高績效［16］。這種“不可模仿”的能力通常面臨更為寬松的信貸約束，而這對于實施綠色創新活動是必不可少的。因此，綠色信貸政策對企業可持續發展績效的作用機制也可能取決于貨幣政策等宏觀環境，并且這一影響作用可能存在一定的邊界條件。已有研究圍繞資源基礎理論［17］和動態能力理論［10］豐富了綠色創新機制的應用背景，但鮮有文獻基于宏觀貨幣政策的視角對其進行拓展。然而創新活動通常周期較長、不確定性較高，更易受到宏觀經濟政策的影響。貨幣政策通過利率、匯率、信貸和資產價格等渠道對經濟體系施加影響［18］，而企業所面臨的外部融資環境會制約微觀主體行為。因此，該研究關注的第三個問題是綠色信貸政策作用于企業可持續發展績效過程中是否受到貨幣政策邊界條件的影響。

綜上所述，基于當前的制度安排和經濟發展理念，該研究擬采用PSM-DID估計方法對2008—2019年中國滬深A股制造業上市公司數據進行分析，考察綠色信貸政策對企業可持續發展績效的影響，并進一步檢驗綠色創新的中介效應、貨幣政策對中介效應前端調節作用以及邊界條件。該研究可能的邊際貢獻主要有：第一，可持續發展績效涵蓋了企業在財務、環境和社會責任等方面的綜合表現，探究綠色信貸政策與企業可持續發展績效之間的因果關系不僅能豐富綠色信貸政策效應評估研究，而且能夠有效利用金融手段來解決當下各界所關注的可持續發展問題。第二，通過引入綠色創新理論，檢驗綠色創新在綠色信貸政策與企業可持續發展績效之間的中介效應，拓展綠色信貸政策發揮其價值的渠道。第三，基于貨幣政策的角度進行條件過程分析，強調綠色創新發揮中介效應所需的宏觀條件和外部支持，實現宏觀貨幣政策影響微觀企業行為的理論外延，并為有效推動企業可持續發展提供經驗證據。

2 制度背景與研究假說

2.1 制度背景

伴隨著中國經濟的高速增長，生態環境與能源消耗問題也隨之而來。嚴峻的生態環境形勢，阻礙了經濟社會的持續發展，而污染企業關停會加劇銀行業的信貸風險。對此，政府部門試圖動員銀行業金融機構利用信貸業務進行污染治理與環保調控。綠色信貸政策將環境與社會風險納入金融風險中，針對環境與社會風險等級向企業提供差異化的信貸產品，是借助金融工具實現環境治理的創新性手段［1］。中國綠色信貸政策最早于2007年，由原國家環保總局、中國人民銀行和原中國銀監會發布的《關于落實環境保護政策法規防范信貸風險的意見》正式提出。2012年初，原中國銀監會發布《綠色信貸指引》，進一步對金融機構開展綠色信貸業務的流程管理、信息披露與監督檢查等細則作出明確規定。政府部門呼吁銀行業金融機構積極支持符合國家產業政策的項目，嚴格管控對限制和淘汰類項目的信貸支持，重點約束對象直指“兩高一剩”行業。截至2021年3月底，中國綠色信貸規模居世界首位。其中，全國21家主要銀行綠色信貸余額超過12萬億元，平均每年至少可節約標準煤3億t，減少二氧化碳排放當量不少于7億t。與傳統的命令型環境規制工具相比，綠色信貸政策是結合了政府監管與市場機制的重要金融實踐［19］。銀行業金融機構通過限制高污染、高耗能行業的融資活動，并以優惠利率向綠色項目提供信貸支持，以此來積極應對生態環境挑戰，實現經濟可持續發展。

2.2 研究假說

2.2.1 綠色信貸政策與企業可持續發展績效

資金是企業生產與運轉必不可少的生產要素。既有文獻指出，綠色信貸政策遏制了企業發展。這可能是由于政策實施初始階段，較高的政策不確定性會影響企業的投資與生產決策［20］，并通過設定信貸門檻，提高了企業所面臨的融資約束和債務成本，限制其可獲得的融資規模，進而影響企業的生產活動［19］。

然而，該研究認為，綠色信貸政策極大地改善了高污染企業可持續發展績效。綠色信貸政策有效減少了信貸雙方的信息不對稱問題。銀行等金融機構通過設定“環境門檻”，釋放出鼓勵綠色生產與綠色行為的信號導向，進而影響企業管理層生產決策。這一方面避免了盲目投資問題，提高企業的投資效率與財務績效；另一方面引導企業順應人們對更好生態環境的訴求，激勵企業的“綠色”生產表現，改善自身環境社會責任績效。綠色信貸政策是從資金供給端對企業經營活動進行市場化管制［21］，從而達到源頭治理的效果。綠色信貸政策能夠發揮市場機制的自動調節功能，適當減輕信貸規制對企業的不利影響。受環境準入門檻影響更強的企業，往往更有動機約束自身生產行為，并逐步轉向綠色生產項目。這不僅能夠避免企業陷入融資困境，改善自身財務績效；而且能夠從源頭上治理污染，樹立“綠色生產”形象與聲譽，有助于企業環境社會責任績效的提升。企業作為營利性組織，良好的財務績效是企業長期生存與持續性發展的關鍵。財務績效反映了企業的盈利能力與成長潛力，因而，財務績效越高，越有利于企業的長期增長，從而推動企業持續性發展。此外，企業生產活動的投入與產出即資源利用與污染排放會對生態環境產生影響，而企業對待員工、利益相關者和客戶的態度，反映了企業所帶來的社會影響。良好的社會影響與環境績效為企業積累更多社會資本，進一步為企業創造價值，從而實現企業的長期經營和可持續發展［6］。與低污染企業相比，高污染企業通常面臨更多的行政干預，因而其受綠色信貸政策的創新激勵效應更為明顯，并具有更強動機來改進生產技術和資源配置效率，迎合環保主義生產需求，緩解各項金融管制手段對企業所形成的層層枷鎖。據此，該研究提出假設。

H1：在其他影響因素不變的情況下，綠色信貸政策對高污染企業的可持續發展績效有正向影響。

2.2.2 綠色創新及其中介效應

已有文獻就環境規制如何影響企業績效進行了充分探討。Triebswetter等［22］的研究表明，環境規制難以提升企業自身經濟優勢；Zhu等［23］的結論則指出，環境規制有效改善了中國制造業企業績效。對于這些不確定性甚至矛盾的結果，可能是由于多數研究忽視了綠色創新對環境規制與企業績效之間關系的影響［10］。與傳統創新相較而言，綠色創新主要指綠色技術的創新，它能夠產生知識溢出與環境溢出［24］，進而更好地推動能源利用效率的提升與生態環境的改善。然而，創新活動以投資成本高、回報周期長、風險系數大為主要特征，引致企業通常有著較低的創新意愿［25］。因此，由政府頒布與實施的各項政策被視為驅動企業開展綠色技術創新的強大內在動力［26］。同時，綠色信貸政策促進了重污染企業綠色創新［27］。Porter等［12］指出，嚴格且設計合理的環境監管有效倒逼企業依靠創新活動來提升技術水平，從而降低或抵消因遵循法規而引致的成本負擔。對此，有學者進一步指出，合理的環境規制政策有效刺激了企業創新行為，這不僅增強了自身競爭力，而且能夠提高企業績效［10，12，14］。也有學者利用污染成本和污染物排放密度等指標來衡量政府監管的環境效應，為波特假說提供經驗證據［28］。然而，目前鮮有文獻考察綠色創新對綠色信貸政策與企業績效之間關系的影響。因此，該研究基于綠色創新視角，探討綠色信貸政策這一創新性環境規制工具將如何影響企業績效。

綠色信貸政策通過融資渠道將企業環境成本內生化，倒逼企業開展綠色創新活動，以抵消融資約束對企業形成的桎梏［29］。綠色信貸政策出臺后，為避免融資成本攀升以及受利潤最大化原則驅動污染型企業傾向于淘汰落后的生產技術；同時，信貸政策硬性約束為企業推進綠色創新提供了強大的內在動力和確定性預期［29］，有效引導企業轉向清潔生產。對于企業財務績效而言，綠色創新一方面能夠改進生產工藝，形成差異化競爭優勢，促進生產成本最小化［9］；另一方面，綠色創新確保企業的生產活動合法合規，降低因環境污染而引致的經濟損失［4，10］。就環境社會責任績效來講，綠色創新不僅給企業帶來技術優勢［30］，而且能夠產生環境溢價［4］。綠色創新一方面能夠優化資源配置效率，從生產源頭降低能耗和污染排放，減輕產品在生命周期內對環境的負向效應［17］；另一方面，綠色創新行為為企業帶來了良好的聲譽，能夠產生環境溢價，進一步贏得持續性的競爭優勢。據此，提出假設。

H2：綠色創新是綠色信貸政策影響企業可持續發展績效的作用機制。

2.2.3 貨幣政策的調節作用

綠色信貸政策的發展需要強化宏觀貨幣政策的支持，通過調整貨幣供應量、引入差別化存款準備金等貨幣政策工具，能夠有效激勵銀行業金融機構將信貸資源分配至綠色項目，從而進一步推動企業綠色技術創新。目前，中國人民銀行已將符合條件的綠色信貸項目納入了貨幣政策工具的合格抵押品范圍，使得綠色信貸進一步具備貨幣政策擴張效應。同時，中國人民銀行先后發布了一系列報告與文件，不斷完善綠色金融體系，以服務于綠色發展需要。2018年7月27日，中國人民銀行將綠色信貸績效納入金融機構宏觀審慎評估（MPA）考核中，這一舉措極大地激勵了銀行業金融機構開展綠色信貸業務。

當貨幣政策較為寬松時，社會整體可融資規模擴張，通過貨幣政策信號傳導機制，推動銀行業金融機構進一步擴大信貸業務。在MPA評估壓力下，面對同等信貸風險，金融機構更傾向于核準符合國家產業政策與環保政策的綠色項目。資金融通是高污染企業實現綠色轉型的關鍵內在動力，信貸資源對綠色產業的傾斜能夠有效激勵企業綠色創新行為。即貨幣政策相對寬松時，貨幣供應量相對較大，綠色信貸政策對綠色創新的正向影響會有所提升。在宏觀貨幣政策的支持與激勵下，銀行業金融機構能夠適度降低提供給環境與社會風險相對較小企業和項目的貸款利率，降低其融資成本，進而鼓勵企業增加有關綠色技術改進的研發投資。綠色信貸等被納入抵押品范圍，通過貨幣政策擴張效應，對企業外部融資環境產生正向沖擊，為企業開展綠色創新提供強有力的資金支持。因而，該研究認為，宏觀貨幣政策在綠色信貸政策與綠色創新之間有著正向調節作用。據此，提出假設。

H3：貨幣政策能夠正向調節綠色信貸政策與綠色創新之間的關系。

綠色信貸政策有效刺激了企業綠色創新，從而改善了企業的可持續發展績效；而綠色信貸政策的實施過程同時受到宏觀貨幣政策的影響。因此，該研究提出，在綠色信貸政策和可持續發展績效之間，貨幣政策會正向調節綠色創新的中介效應（圖1）。具體來說，寬松的貨幣政策對銀行業金融機構的信貸業務產生正向激勵作用，而綠色信貸績效納入宏觀審慎評估中提升了綠色債券和綠色信貸的可用性，進一步激勵銀行將信貸資源轉向綠色部門［31］。銀行通常避免投資于政策不確定性較大的項目。在宏觀貨幣政策的支持下，金融機構更有動機擴大綠色信貸業務，為符合環保準入門檻的綠色項目提供信貸支持，從而能夠激勵高污染企業的綠色創新活動。企業通過綠色技術創新來增強自身競爭力并降低生產活動對環境的負外部性，從而提升自身財務績效與環境社會責任績效。因此，在H3的基礎之上，該研究進一步提出假設。

圖1 理論框架

H4：貨幣政策正向調節綠色創新在綠色信貸政策和企業可持續發展績效之間的中介關系。

3 研究設計

3.1 計量模型

根據以上理論分析，綠色信貸政策對金融機構的信貸投放施加環境導向約束，同時作為一種創新型金融工具與環境規制工具對企業可持續發展績效產生影響。因此，該研究嘗試利用2012年《綠色信貸指引》這一外部政策沖擊，以高污染企業作為處理組，低污染企業作為控制組，借助雙重差分法（Difference in Difference，簡稱DID）來考察綠色信貸政策如何作用于企業可持續發展績效。考慮到不同企業的變動趨勢隨時間的推移可能存在差異，處理組與控制組很可能無法滿足共同趨勢假設。對此，Heckman等［32］提出的傾向得分匹配法（Propensity Score Matching，簡稱PSM）解決了這一關鍵問題，并且能夠消除樣本選擇偏差。因此，該研究采用PSM-DID估計方法來分析綠色信貸政策對企業可持續發展績效的影響。基準回歸模型為：

進一步通過PSM方法來匹配與處理組最接近的控制組。因此，PSM-DID模型可以表示為：

其中：Yi，t指企業i在t年的企業可持續發展績效；du×dt為雙重差分變量，其系數β1用來評估綠色信貸政策的影響效應；Xi，t包含一組控制變量；δi、λt為個體、時間固定效應；εi，t是隨機擾動項。

3.2 變量選取

（1）被解釋變量。企業可持續發展績效（Fina、Envi）。根據前文理論分析，可持續發展包含了經濟績效、環境社會責任績效［6］。借鑒解學梅等［9］的做法，從兩個方面來度量企業可持續發展績效，即財務績效與環境社會責任績效。①財務績效（Fina）。考慮到總資產報酬率反映了企業有效使用資產的能力，因此，采用總資產報酬率來衡量企業財務績效。②環境社會責任績效（Envi）。和訊網依據上市公司社會責任報告及年報，從環境責任和社會責任對上市公司社會責任報告進行專業評分。該指標將企業承擔的環境和社會責任進行合理量化，在一定程度上有效評估了企業在環境與社會方面的可持續性。因此，借鑒解學梅等［9］的做法，利用由和訊網發布的企業環境社會責任評分來表征企業環境社會責任績效。

（2）核心解釋變量。雙重差分變量（du×dt）。構造處理組和控制組的虛擬變量（du），如果企業被判定為高污染企業，則等于1，否則等于0。借鑒陸菁等［33］的做法，依據行業污染強度來判定高低污染行業。然后，設定政策時間虛擬變量（dt）。根據《綠色信貸指引》的頒布和實施時間，令2012年及以后的數值為1，否則為0。這兩個虛擬變量的交互項（du×dt）即為該研究關注的核心解釋變量。

（3）控制變量。鑒于企業可持續發展績效會受到諸多因素的影響，選取如下控制變量：①財務杠桿（Debt），由企業負債總額占總資產的比重來衡量［9］。②企業規模（Size），采用企業總資產（取對數）來度量［9］。③企業上市年限（Age），采用當年年份減去企業上市年份再加上1取對數衡量［34］。④現金資產持有比率（Cash），由企業的現金資產占總資產比重來表征。⑤獨立董事比率（Dire），利用獨立董事在董事會中所占比例來表征［9］。⑥成長性（Tobq），由企業資產市值與總資產的比例來表征［34］。⑦速動比率（Quick），用企業的速動資產與流動負債的比值來衡量［35］。⑧環境規制強度（ER），采用地區單位產值的工業三廢排放量計算環境規制強度綜合指數來表征［36］。⑨地區金融發展水平（FD），采用各省金融機構貸款余額與各省地區生產總值之比來表征［37］。⑩地區經濟發展水平（GDP），采用各省地區生產總值增長率進行衡量［37］。

3.3 數據來源

該研究基于2008—2019年中國滬深A股制造業上市公司面板數據，考察綠色信貸政策對企業可持續發展績效的影響效應。之所以選擇制造業企業，是因為它們在工業污染和環境保護方面均有著重要影響，因此，在中國綠色信貸政策的背景下，這一研究樣本具有重要意義［38］。其中，企業環境社會責任績效指標源自和訊網數據庫所統計的“企業環境社會責任指標評級得分”。為保持數量級一致，將其值縮小了100倍。宏觀經濟層面數據主要源自《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》。其余企業層面數據均源自Wind數據庫，并借鑒已有文獻做法對相關數據作出如下處理：剔除ST和*ST的企業；刪除關鍵指標出現異常的樣本，如，實收資本為負、流動資產超過總資產以及所有者權益大于總資產的企業；刪除觀測值少于9年的企業；對少量的缺失值通過插值法進行補充；為排除極端值對實證結果的影響，對連續變量進行了雙側1%的縮尾處理。進行上述處理之后，最終得到1 024家企業，其中，處理組有536家，對照組488家，共計11 373條觀測值。具體變量特征見表1。

表1 主要變量描述性統計

4 實證結果

4.1 基準回歸結果

為探究綠色信貸政策對企業可持續發展績效是否存在影響，該研究使用DID對式（1）進行估計，具體結果見表2。根據表2列（1）、列（2）可知，無論是否添加控制變量，綠色信貸政策都顯著促進了高污染企業財務績效的提升（β1=0.017，P＜0.01；β1=0.011，P＜0.01）。此外，由表2列（3）、列（4）可以看出，在未放入控制變量時，du×dt的估計系數為0.055，且在P＜0.01的水平上顯著；在進一步加入控制變量后，β1的符號與顯著性均保持不變。因此，綠色信貸政策改善了高污染企業的環境社會責任績效。根據表2列（2）和列（4）的結果可知，綠色信貸政策使高污染企業的財務績效與環境社會責任績效分別提高了1.10%和3.80%。可見，綠色信貸政策對高污染企業可持續發展績效的促進作用不僅在統計上有意義，而且其經濟意義也非常顯著，即H1成立。

表2 綠色信貸政策對企業可持續發展績效的影響作用

4.2 平行趨勢檢驗

借鑒鄧玉萍等［39］的做法，以2008年為基準年，將式（1）中的dt替換為樣本期間各年份虛擬變量進行回歸，來檢驗綠色信貸政策對企業可持續發展績效的事前平行趨勢。各年份的估計系數如圖2所示，其中虛線代表了95%的置信區間。從圖2可以看出，在綠色信貸政策實施前，政策效應均未通過顯著性檢驗。同時，圖2中的（a）顯示，綠色信貸政策實施當期，企業財務績效比2008年提升了0.01%；從圖2中的（b）可以看出，綠色信貸政策實施當年，企業環境社會責任績效比2008年提高了0.09%。在之后的幾年里，企業可持續發展績效的提升均高于綠色信貸政策實施之前。這意味著綠色信貸政策對企業可持續發展績效的促進作用不存在時滯效應。因此，該研究的識別策略滿足平行趨勢假設，且綠色信貸政策的影響效果具有一定的持續性。

圖2 綠色信貸政策對企業可持續發展績效的逐年政策效應

4.3 PSM-DID回歸結果檢驗

利用DID進行政策評估時，處理組與控制組要確保有共同的趨勢，且要保證兩者的差異不會隨著時間的變化而變化。為了解決處理組與控制組的選擇性偏誤問題，使用PSM-DID探討綠色信貸政策對高污染企業可持續發展績效的影響效應，以減少DID方法引致的估計誤差。

在使用PSM-DID估計方法時，需要用相應的匹配方法匹配出可以比較的處理組和控制組。一般常被選用的匹配方法主要包括：K-鄰域匹配、一對一匹配、半徑匹配和核密度函數等匹配方法。但不論選擇哪種匹配方法所得到的樣本結果都沒有顯著差異［40］。因此，該研究借鑒楊仁發等［41］的做法，使用K-鄰域匹配方法（k=4，radius=0.05）進行匹配，具體采用財務杠桿（Debt）、企業規模（Size）、企業上市年限（Age）、現金資產持有比率（Cash）、獨立董事比率（Dire）、成長性（Tobq）、固定資產占比（Fixedb）以及速動比率（Speed）為協變量進行匹配。在判斷該研究是否能夠使用PSM-DID方法前，需要先檢驗處理組和控制組是否平衡。由平衡檢驗結果可知，匹配后的處理組與控制組協變量均值不再具有顯著性的差異，并且P＞Chi2的值由匹配前的0.00變為匹配后的0.58，進而說明采用PSM-DID進行估計的合理性。圖3為匹配前后的對比圖。可以發現，匹配前各變量的點距離垂直線（標準誤差為0）較遠，這意味著協變量之間的差異較大，而匹配后的點更接近垂直線，說明協變量之間沒有明顯差異。進一步利用ROC曲線來判斷是否通過共同支持假設。其判斷原則為：匹配后的AUC值越接近0.5，則表明匹配的結果越好［37］。由圖4可知，ROC曲線下方的面積，即AUC=0.56，說明通過了共同支持假設的檢驗，適用于通過PSM-DID估計方法來進行下文的分析。PSM-DID估計方法的回歸結果見表3。由表3可知，估計系數與前文的雙重差分估計結果基本一致，表明綠色信貸政策有利于提升企業可持續發展績效，進一步表明該研究的結果是穩健的。

表3 PSM-DID回歸結果

圖3 處理組與控制組匹配前后標準偏誤

圖4 ROC曲線

4.4 穩健性檢驗

為確保實證結果的可靠性，通過穩健性檢驗來證實。

4.4.1 替換可持續發展績效指標

借鑒解學梅等［9］的做法，采用雙元績效來衡量企業可持續發展績效。雙元績效（Ambi）是用來衡量企業在有限資源條件的約束下，同時實現財務績效與環境社會責任績效的聯合價值。計算過程為：分別對企業財務績效（Fina）與企業環境社會責任績效（Envi）標準化；在此基礎上，借鑒Zang等［42］的做法，將標準化后的企業財務績效和環境社會責任績效轉化為雙元績效用來表征企業可持續發展績效，具體公式為：Ambi=[(1-|Fina-Envi|)×由表4列（1）可知，綠色信貸政策對高污染企業可持續發展績效的估計系數β1=0.013，且P＜0.01，回歸結果依舊為正向促進作用。因此，替換可持續發展績效的測算方法沒有影響回歸的結果。

4.4.2 經行業均值調整后的因變量

為消除不同行業的企業財務績效或者環境社會責任績效的較大差異可能會對實證結果造成影響，借鑒崔廣慧等［36］的做法，使用經行業均值調整后的企業財務績效（Adjfina）和環境社會責任績效（Adjenvi）作為被解釋變量。按照行業和年份求出企業財務績效（Fina）與環境社會責任績效（Envi）的均值；用Fina和Envi的值減去對應的行業/年份的均值，最終求得經行業均值調整后的企業財務績效（Adjfina）和環境社會責任績效（Adjenvi），再重新對式（2）進行估計。根據表4列（2）、列（3）結果可知，du×dt的估計系數和顯著性均未發生較大變化，即該研究結論具有穩健性。

4.4.3 年限平衡性檢驗

為保證綠色信貸政策實施前后所涉及年限的平衡性，將樣本觀測周期設定為2008—2016年，再利用式（2）進行回歸分析。表4列（4）、列（5）的du×dt估計系數和顯著性都沒有實質性改變，該研究結論依然成立。

表4 替換因變量與因變量行業調整及年限平衡性檢驗

4.4.4 政策干預時間的隨機性檢驗

在政策效果評估中，若政策干預時間是隨機的，那么人為設定政策沖擊時間并不能產生顯著的政策效應。該研究將綠色信貸政策實施年份分別提前1年、2年和3年，即生成新的時間虛擬變量分別為（time1）、（time2）和（time3），將其與前面的虛擬變量（du）的交互項引入式（2），同樣利用PSM-DID方法進行估計。表5列（1）—列（6）匯報了時間受政策干預的隨機性檢驗回歸結果。顯而易見，人為將綠色信貸政策實施年份提前后，其交互項的系數基本不顯著。因而，綠色信貸政策干預時間具有隨機性，并佐證了前文回歸結果的準確性。

4.4.5 重新定義高污染行業

借鑒蘇冬蔚等［19］的做法，以《上市公司環保檢查行業分類管理》定義的14個重污染行業重新構建了新的處理組（du1=1），其他行業為對照組（du1=0）進行穩健性檢驗。表5的列（7）和列（8）報告了回歸結果。du1×dt的估計系數顯著為正，與基準回歸的結果一致。此外，該研究還進行了排除其他政策效應和安慰劑穩健性檢驗，囿于篇幅限制不再展示。

表5 政策干預時間隨機性干預

5 進一步討論

5.1 異質性檢驗

上述理論分析與實證分析結果表明，綠色信貸政策顯著提升了高污染企業可持續發展績效。從企業規模、企業所有制、企業固定資產占比以及市場化程度這四個方面來展開異質性分析。在式（2）的基礎之上，引入企業異質性這一變量，并采用式（3）的三重差分模型（DDD）進行估計：

其中：Mi，t為異質性變量，代指企業規模大小（Scale）、企業所有制（Soe）、企業固定資產占比多少（Fixed）和企業所在地區市場化程度（Market）；其余變量含義與式（2）相同。借鑒陸菁等［33］的做法，企業規模大小按照政策出臺前樣本企業規模（即企業總資產的對數）均值進行劃分，若企業規模大于均值，則為規模較大的企業，Scale=1，反之為規模較小的企業，Scale=0；企業固定資產占比多少按照政策出臺前樣本企業固定占總資產比重的均值進行劃分，若比重大于均值，則為固定資產占比較多的企業，Fixed=1，反之，Fixed=0。有關企業所有制的分析，若該企業為國有企業，則賦值為1；反之為0。對于市場化程度，參考王小魯等［43］編制的指數，將排在前五的地區歸為高市場化水平組，其余地區視為低市場化水平組。依然采用PSM-DID方法對式（3）進行估計，回歸估計結果見表6。

由表6可知，首先，綠色信貸政策對可持續發展績效的政策效應在大規模的高污染企業中更加顯著。這一方面可能是由于污染治理的緊迫性和重要性，使得環境規制政策在實際執行中傾向于采取“抓大放小”的原則［44］；另一方面，由于存在信息不對稱，小企業的融資約束更為嚴重。其次，綠色信貸政策對國有高污染企業財務績效比私營企業的財務績效有更大的正向影響。原因可能是由于國有企業通常負擔一定的政治功能和政策性任務，從而受到環境規制政策影響較大［44］。再次，固定資產占比相對較高的高污染企業，綠色信貸政策對其可持續發展績效的正向影響更大。這是因為相較于固定資產占比較低的企業，較高的企業通常會面臨更小的融資約束，因而能夠向銀行提供更有價值的抵押品（如固定資產）來獲取資金支持［45］，從而推動企業可持續發展績效的提升。最后，與市場化程度較低的地區相比，市場化程度較高地區的高污染企業可持續發展績效受到綠色信貸政策的影響作用更大。這主要是由于市場化有利于發揮市場機制的自我調節功能，從而緩解了企業所面臨的融資約束。

表6 異質性檢驗結果

5.2 機制檢驗

5.2.1 綠色創新的中介效應

根據前文理論分析，進一步檢驗綠色信貸政策是否會通過綠色創新對企業可持續發展績效產生影響。借鑒吳超鵬等［46］的做法，利用企業的綠色發明專利存量來衡量 綠 色 創 新（Innovt），具 體 計 算 公 式 為：ki，t=(1-δ)ki，t-1+ri，t，其中ki，t表示t年末的綠色發明專利申請數，δ為折舊率（令δ=15%，該研究也嘗試設定為其他數值，未對實證結果產生影響），ri，t為t年新增的綠色創新專利數。根據以下步驟展開中介效應檢驗：①考察雙重差分項（du×dt）對綠色創新（Innovt）的影響；②分析雙重差分項（du×dt）對企業可持續發展績效（Fina，Envi）的影響；③探究雙重差分項（du×dt）和綠色創新（Innovt）對企業可持續發展績效（Fina，Envi）的影響。相應的模型如下：

其中，模型中的變量與式（2）相同，具體機制檢驗結果見表7。由表7列（1）可知，綠色信貸政策在P＜0.01的水平上顯著正向影響綠色創新，并且由估計結果可得，這種影響使得綠色創新水平提高了3.20%，表明具有較好的經濟顯著性。根據表7列（2）、列（3）可知，在控制綠色信貸政策影響后，綠色創新對企業財務績效和環境績效都有顯著的正向影響；同時雙重差分項（du×dt）的估計系數與表2回歸結果相比均有所下降。結合H1，可以證明綠色創新在綠色信貸政策與企業可持續發展績效的關系中起到了中介作用，即H2得證。

為確定綠色創新是綠色信貸政策影響企業可持續發展績效的中介變量，進一步檢驗中介效應是否顯著。根據表7的Panel B檢驗結果可以看出，綠色創新的Z統計量分別通過了10%和1%的水平檢驗，表明綠色信貸政策主要通過綠色創新渠道影響企業財務績效與環境社會責任績效，即企業可持續發展績效。同時，通過計算綠色創新的中介效應占比，可以發現綠色創新對企業財務績效的中介效應占2.713%，對企業環境社會責任績效的中介效應占6.756%，這進一步確認了綠色創新效應在綠色信貸政策影響企業可持續發展績效提升中的機制作用。

表7 綠色信貸政策對可持續發展績效的作用機制檢驗

5.2.2 貨幣政策的調節效應

為驗證假設H3與H4，即貨幣政策能夠正向調節綠色信貸政策與綠色創新之間的關系、貨幣政策正向調節綠色創新在綠色信貸政策和企業可持續發展績效之間的中介作用，參考Muller等［47］構建模型進行檢驗，估計結果見表8。

根據表8可知，在第一步檢驗中，財務績效和環境社會責任績效的du×dt×MPt的估計系數分別為0.008和0.053，且都在10%的水平上不顯著，驗證了該研究存在調節中介效應。在第二步檢驗中，綠色信貸政策與貨幣政策的交互項（du×dt×MP）對綠色創新具有顯著的正向影響（估計系數為0.038，P＜0.01），表明綠色信貸政策對綠色創新的增量效應取決于貨幣政策的寬松程度，即貨幣政策越寬松，綠色信貸政策對綠色創新的增量效應越大。這意味著貨幣政策強化了綠色信貸政策與綠色創新之間的正向關系，即H3成立。此外，第三步檢驗中財務績效和環境社會責任績效的du×dt×MP估計系數都在5%的水平下顯著為正，且Innovt×MP的估計系數不顯著，表明貨幣政策正向調節綠色創新在綠色信貸政策和企業可持續發展績效之間的中介關系，即支持研究假設H4。

表8 貨幣政策的調節中介效應檢驗

為進一步分析條件間接效應的大小，借鑒Preacher等［48］的模型2對調節中介效應作進一步分析，并結合Hayes［49］的方法計算調節變量取低值（貨幣政策均值減去一個標準差，即13.547）、高值（貨幣政策均值加上一個標準差，即14.371）時，分別對應的條件間接效應。具體結果如圖5、見表9。圖5示意了不同水平的貨幣政策調節下綠色創新的中介效應。其中，（a）表示企業財務績效，（b）表示企業環境社會責任績效。從圖5可以看出，不論是財務績效還是企業環境社會責任績效，綠色創新的中介效應都隨著調節變量貨幣政策的擴張而增大，再次表明了貨幣政策正向調節綠色創新在綠色信貸政策和企業可持續發展績效之間的中介作用。

圖5 調節中介效應圖

表9為基于貨幣政策的條件過程分析結果。具體步驟包含兩個階段，第一階段的模型設定為：Innovti，t=β0+β1du×dt+β2MPt+β3du×dt×MPt+γXi，t+δi+λt+εi，t；第 二 階 段 的 模 型 設 定 為：YPSMi，t=β0+β1du×dt+β2MPt+β3du×dt×MPt+β4Innovti，t+γXi，t+δi+λt+εi，t。由表9可知，對于財務績效，貨幣政策處于低水平13.547時，條件間接效應為0.004，在高水平14.371時，條件間接效應為0.022；對于環境社會責任績效，在貨幣政策處于低水平13.547時，條件間接效應為0.003，在高水平14.371時，條件間接效應為0.025。表明條件間接效應隨著調節變量取值的增加而緩慢增長，也即貨幣政策正向調節綠色創新在綠色信貸政策與企業可持續發展績效之間的中介效應。這可能是因為，寬松的貨幣政策對銀行業金融機構的信貸業務產生正向激勵作用，而綠色信貸績效納入宏觀審慎評估中提升了綠色債券和綠色信貸的可用性，進一步激勵銀行將信貸資源轉向綠色部門［31］。在寬松的貨幣政策環境下，增加了市場上的貨幣流通量，促使商業銀行擴大信用規模。但商業銀行通常較少投資于政策不確定性較大的項目［50］，進而更愿意擴大綠色信貸業務，為符合環保準入門檻的綠色項目提供信貸支持，這一舉措能夠激勵高污染企業的綠色創新活動。因此，企業可能增加對環境技術領域的投資，推動自身的綠色產品與技術創新，從而促進環境社會責任績效和經濟效益的提升。

表9 基于貨幣政策的條件過程分析結果

6 結論與政策建議

該研究基于2008—2019年中國滬深A股制造業上市企業面板數據，探究綠色信貸政策對高污染企業可持續發展績效的政策效應及作用機制。研究發現：綠色信貸政策顯著提高了高污染企業財務績效與環境社會責任績效，即綠色信貸政策提升了企業可持續發展績效，且這一影響作用具有穩健性。在針對不同企業規模、企業所有制、企業固定資產占比以及市場化水平高低的異質性分析中發現，綠色信貸政策對規模較大企業、國有企業、固定資產占比較高企業以及市場化水平較高地區企業的政策效應更強。從進一步的機制分析看，綠色信貸政策會通過綠色創新作用于企業可持續發展績效。貨幣政策在綠色信貸政策經由綠色創新影響可持續發展績效過程中的邊界機制表明，寬松的貨幣政策能夠正向調節綠色信貸政策與綠色創新之間的關系，進而推動企業可持續發展績效的提升。基于以上結論，該研究提出針對性的政策建議。

（1）完善綠色信貸政策體系，激勵污染企業“綠色”轉型［51］。綠色信貸政策通過將環境風險嵌入到金融風險管理中，對高污染企業融資獲得形成桎梏，以此引導企業開展清潔生產與綠色項目。在利用綠色信貸這一創新型金融工具進行環境規制時，要提高金融機構的業務規范性，加強自我評估與外部監管，完善綠色信貸考核評價體系，確保綠色信貸政策的持續有效性。同時，要完善相關激勵約束機制，激發市場主體參與的積極性，將針對企業綠色項目的信貸補貼和減免稅等優惠政策落到實處，引導企業“綠色”轉型，實現可持續發展。

（2）拓寬綠色信貸業務覆蓋面，協調政策效應差異性。根據企業規模、所有制屬性、固定資產占比多寡以及市場化發展程度的不同，綠色信貸政策對企業可持續發展績效的影響作用存在顯著差異性。“融資難、融資貴”的問題長期束縛了中小企業和民營企業的持續健康發展，金融機構應充分利用數字化手段來合理投放信貸資源。數字技術的應用大大降低了雙方的信息不對稱程度，便于金融機構準確評估企業投資項目的環境和社會風險；也能夠擴大綠色信貸業務覆蓋面、豐富綠色信貸服務產品，有利于信貸資源的精準投放。同時，利用金融科技等手段來提高金融市場化程度，矯正傳統金融市場中的資本錯配等問題，立足企業需求，讓更多符合“綠色”準入限制的中小微企業獲得信貸支持［52］。

（3）充分認識到綠色創新的重要性，依靠創新推動企業可持續發展。技術創新存在典型的路徑依賴特征，相比于進行綠色技術創新，多數企業更傾向于在原有研究領域內開展創新活動。因此，應強化綠色信貸政策對企業創新的方向指引與經濟激勵，鼓勵企業從專注于原有生產工藝的改造轉向綠色產品設計、材料投入和回收處理等方面的創新。同時，政府部門應健全知識產權保障體系，為市場主體開展自主創新活動以及創新成果的轉化與應用創造良好的外部環境，充分保障企業創新人員的合法權益與利益。此外，中國整體綠色信貸規模仍相對較小，寬松的貨幣政策有利于金融服務更好地支持實體經濟發展，激勵商業銀行擴大綠色信貸規模，“貸”動企業可持續發展。