雙碳目標下制造企業信貸可得的決定因素研究

張 瀟

(南京財經大學，江蘇 南京 210023)

一、 引言

從《聯合國氣候變化框架公約》到《京都議定書》再到《巴黎協定》，注重低碳發展已經成為世界各國的共識。 2020 年9 月，我國提出“二氧化碳排放力爭于2030 年前達到峰值，努力爭取2060 年前實現碳中和”，這意味著我國將堅定不移地把降碳和推動綠色發展作為促進經濟社會全面綠色轉型的總抓手，采取有力政策和措施，實現經濟發展與碳排放脫鉤。 制造業雖然在我國國民經濟中占據主導地位，對保持經濟平穩發展貢獻巨大，但粗放式增長模式形成了巨大的環境壓力，對總碳排放的貢獻率達到了53.48%[1]。 因此，推動制造業的深度減排和綠色發展對全社會實現雙碳目標意義重大，當然，“3060”目標的提出也為制造業綠色轉型提供了契機。

在大力倡導綠色發展的背景下，制造業正在向低碳化方向發展。 一方面，企業重新規劃的發展路徑、確定的發展重心，會給財務指標帶來影響；另一方面，企業所面臨的政策支持、市場競爭、管理策略等方面的變化，會對原有的非財務指標產生較大影響。 但現有評級體系更側重于財務指標，對非財務的指標也更多地集中在企業規模[2-3]、銀企關系[4-5]、企業所處宏觀環境[6-7]等方面。 Safiullah等[8]以標普的評級結果為因變量，研究發現碳排放通過合規成本和聲譽及未來運營這兩個渠道影響企業現金流，從而影響信用評級。 所以，現有的從財務和非財務兩個方面構建的信貸評價體系不再能夠恰當地反映出企業正在經歷的轉變和面臨的風險[9]。

綠色信貸有別于傳統的信用貸款，它在貸款政策、文化和管理的流程之中融入了環境與社會責任，這就意味著在信用風險的評估過程中需要將綠色因素考慮在內[10]。 在聯合國責任投資原則機構(UN PRI)和全球報告倡議組織(GRI)的指引下，國際上逐步形成了一些具有影響力和代表性的ESG 指標體系。 世界銀行也從環境角度對資源效率與污染預防、土地使用、生物多樣性保護等方面進行了具體規定。 李曉華[11]則進一步明確綠色對我國制造業發展的具體要求，要開發更多綠色技術和產品并提高自身的內部結構和能源、資源利用效率，減少碳排放。

因此，在制造業進入深化改革創新、轉變發展方式的攻堅期，探究企業綠色發展對信貸可得的影響是有必要的。 本文在傳統信用評級體系的基礎上，融入與企業綠色發展相關的指標，構建適合我國發展趨勢的信用評價指標體系，進而對比分析企業信貸可得的決定因素，以期為該行業未來發展提供方向，給銀行業發放綠色貸款提供信息支持。

二、 指標體系和模型的構建

(一)指標體系的構建

鑒于雙碳目標下，制造業紛紛進行綠色轉型的現狀，本文參考國內外現有的制造業評價體系，從財務指標和非財務指標兩個角度對制造業的傳統信用評級指標體系進行構建，并在此基礎上融入綠色發展指標，構建出符合發展趨勢的信用評價指標體系。

首先，本文參照《企業績效評價標準值》選取了8 個指標來完成財務指標體系的構建，分別代表企業的償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力。 其中，流動比率、資產負債率能分別體現出一個企業的短期、長期的償債能力；盈利能力是企業進行轉型發展的重要基礎，給企業轉型所需的現金流提供了可靠保障，而資產報酬率和銷售凈利率可以較好地衡量一個企業的盈利能力；存貨、應收賬款可以作為動產進行抵押擔保，在一定程度上保證企業的履約行為，并且其周轉率能夠較好衡量企業的營運能力；成長能力則可以用凈利潤增長率和營業收入增長率進行衡量。

其次，根據前文對非財務指標文獻的總結，本文將非財務指標分為公司規模、股權結構、公司治理、宏觀環境這四個方面。 公司規模用總市值、企業經營年限來衡量；用股權集中度即第一大股東持股比例來衡量股權結構；將公司治理分成領導層素質即重要股東文化水平、銀企關系即與企業有合作關系的銀行數量兩個方面；宏觀環境作為定性指標難以度量，而在提倡企業進行綠色轉型的背景下，本文選用政府補助這一定量指標進行代替。

最后，參考李瑩[12]對企業環境績效評價體系的構建方法和ESG 評價方法，本文的綠色發展指標由資源使用水平、污染減排水平、環保投入水平三個二級指標構成。 用單位產品能源消耗量、原材量消耗量來反映企業資源使用水平；用單位產品廢氣減排系數和廢水減排系數反映污染減排水平。 為污水處理、降低碳排放進行的大規模非生產性投資能反映出企業的環保意識，因此用是否擁有獨立的污染處理系統來衡量環保投入水平。 具體指標如表1所示。

表1 數字化制造企業信貸評價指標體系

(二)模型構建

本文采用Logit 回歸模型對企業的銀行授信情況進行建模，Y為企業是否獲得銀行授信的虛擬變量，其對數表達式為:

其中，Pi代表獲得銀行授信的企業的概率，即p(Y＝1)，1-Pi則代表未獲得授信企業的概率，即p(Y＝0)。

為了分析制造企業獲得銀行授信的決定因素，我們構建了兩個Logit 模型，如式(2)和式(3)所示。模型1 只包括財務指標和非財務指標，模型2 在模型1 的基礎上融入了綠色發展指標。 具體公式如下所示:

式中，Yi表示企業i是否獲得銀行授信，如果獲得，X1i表示財務指標，X2i表示非財務指標，X3i表示綠色發展指標。

本文參考Xu 等[13]提出協變量的平均比例法，來衡量變量對響應變量的貢獻。 變量Pj占比的平均值由下式給出:

式中，Xij代表第i個企業的第j個變量的值，βj是變量Xj的系數，pi是Yi＝ 1 的預測概率。 然后將Pj降序排列。 前十個變量被定義為主要的決定因素。

三、 實證研究

(一)樣本選取與數據來源

本文以滬深A 股中的制造企業為研究對象，選取2020 年的數據進行研究，剔除被特別處理的樣本和數據缺失的樣本，最終得到94 家樣本企業。

被解釋變量為企業的銀行授信情況，數據來源于企業2020 年年報，其中獲得銀行授信的企業有52 家，未獲得銀行授信的企業有42 家。 核心解釋變量中的流動比率、資產負債率、資產報酬率、銷售凈利率、應收賬款周轉率、存貨周轉率等財務指標，來源于CSMAR 數據庫；企業的領導層素質、廢氣廢水減排系數、數字化基礎設施情況、單位產品的能源和原材料消耗量等指標，基于企業年報手工整理獲得。

(二)回歸結果分析

根據上述構建的Logit 模型，在多重共線性檢驗后，對模型1 和模型2 進行回歸，其預測結果如表2所示。 市值、企業經營年限是正向顯著的，這意味著公司規模越大越有利于企業獲得銀行授信；資源使用指標屬于負向指標，與銀行授信是負相關，說明資源利用效率較差的企業獲得銀行信貸的可能性更小；污染減排系數、環保投入水平與銀行授信呈負向關系可能是因為銀行考慮到減排能力的提升和基礎設施的建設需要投入大量資金，會削減企業生產，屬于前期投入大、回收期較長的經濟活動，違約可能性較大，風險性增強。

表2 各模型數據的估計系數

(三)決定因素分析

在此基礎上，應用協變量的計算方法得到各變量占比，排名前十的變量如表3 所示。

表3 銀行信貸可得性變量的重要性排序

在模型1 中，即傳統信用評價指標體系下，銀行首要關注的是企業經營年限，其次是資產報酬率和市值。 這表明，在不考慮碳中和政策和碳減排舉措時，銀行發放貸款更重視企業償還債務的能力和發生違約的可能性，忽視了企業股權結構和公司治理方面的影響。 在模型2 中，即考慮到綠色發展指標時，企業廢氣減排系數排名第二，這意味著企業在廢氣處理上的投入和技術水平是銀行優先考慮的因素，原材料消耗占比也屬于前十的重要影響因素。廢氣排放和原材料消耗的減少，一方面是企業環保意識的增強、環保能力的提升，另一方面也是企業技術水平的改進，更有利于企業的可持續發展。

將兩個模型進行對比，企業經營年限都是首要被考慮的因素，這意味著規模越大的企業，銀行認為其違約的可能性就越小，企業能夠得到銀行貸款的可能性就越大。 而衡量企業成長能力的指標因對綠色發展指標的著重考察而掉出了前十的行列，這意味著綠色發展水平越高的企業其持續發展的可能性越強，在一定程度上有利于企業的成長能力。 其余指標的排名均略微下降。

此外，兩個模型的決定因素排名中，股權集中度的排名都較為靠后，這意味著對企業股權結構還未引起足夠的重視；污染處理系統對企業獲得銀行授信的影響力度仍然較小，說明企業需進一步加強將技術應用到產品中的水平，使其更快發揮作用，并需要進一步加強污染處理設施的建設，不能僅依賴于公共設施的污染處理。

四、 政策建議

鑒于上述分析，我們發現綠色發展指標會對信貸可得的決定因素產生重要影響，尤其是企業廢氣排放指數高居第二位；衡量成長能力的指標受到的影響較大，不再是決定因素；企業股權結構和污染處理水平還未引起企業和銀行的高度重視。 為此，我們提出以下建議:

于企業而言，要進行內部結構升級并提高污染防治能力。 在國家政策背景下，企業應增強節能減排意識，及時調整企業發展目標，對企業內部結構進行優化升級，廣納高新技術人才，加強員工專業技能培養，鼓勵創新，從而增強企業活力。 此外，企業還應及時披露關于綠色發展情況的具體信息，積極接受國家與公眾的監督。

于銀行而言，要健全和完善信貸審核信息并完善風險評估體系。 首先，要加強對綠色企業的識別能力，對不符合政策規定的企業，不給予銀行授信。其次，要完善獲得綠色企業信息的來源，加強和工商稅務等部門的聯系，重視獲取客戶來源的渠道，積極運用第三方信息平臺獲取相關信息。 最后，還要進一步量化綠色發展的內部評價指標，總體上使得對客戶的評估更具有客觀性和真實性。