綠色金融改革創新對企業碳排放的影響研究
——基于試點地區上市公司的經驗證據

吳 蕾

（新疆財經大學 金融學院，新疆 烏魯木齊 830012）

一、引言

2020年9月，習近平主席在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上提出，中國將力爭在2030年前實現碳達峰，在2060年前實現碳中和。之后，習近平總書記多次強調，要把碳達峰、碳中和納入生態文明建設整體布局中，加大對綠色發展的金融支持。這些都充分體現出中國堅持綠色低碳發展的戰略決心，和主動應對氣候變化、推動構建人類命運共同體的大國責任和擔當。因此，以低污染、低能耗、低排放、高效率為特征的低碳經濟和綠色經濟必將成為中國經濟發展的趨勢。

中共中央政治局在2015年9月審議通過的《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的戰略。隨后，中國人民銀行等七部委在2017年6月發布的《建設綠色金融改革創新試驗區總體方案》中提出，選擇浙江、江西、廣東、貴州、新疆五省（區）中的部分地方建設有不同側重點和不同特色的綠色金融改革創新試驗區。綠色金融改革創新試驗區的設立，一方面通過優勝劣汰機制，以環境績效與經濟績效相結合，促使高耗能高污染與低附加值生產企業退出市場；另一方面，通過獎勵機制，促使更多企業通過綠色技術創新等措施進行綠色轉型，從而更好地達到節能減排的目的。

目前，國內外大量學者的研究集中于對綠色金融和碳排放二者單獨研究，綠色金融對碳排放的影響在宏觀層面的研究也較為豐富。王夢媛和方厚政（2021）[1]、趙娜（2021）[2]研究發現，綠色信貸對綠色技術創新有較顯著的促進作用，增加了企業綠色專利的數量，研發投入是最主要的影響渠道。蘇東蔚和連莉莉（2018）[3]通過2012年實施的《綠色信貸指引》為事件構造準自然實驗，進行該政策對重污染企業投融資行為影響的研究，發現綠色信貸對經濟發展存在明顯的融資懲罰效應和投資抑制效應。Caroline（2021）[4]通過研究發現企業綠色債券等綠色金融工具在改善氣候和經濟發展方面均有顯著促進作用。張婕和王凱琪等（2022）[5]通過PSM-DID等方法驗證碳排放權交易政策的減排效果，發現該政策對處于政府高度干預及國有經濟發達區域制度環境下的高耗能企業效果更顯著。楊林京和廖志高（2021）[6]認為綠色金融發展和結構調整優化可以顯著降低碳排放，但是能源結構的不合理可能會阻礙產業結構的優化升級。

與我國綠色金融改革創新試驗區政策有關的研究，主要有以下兩類：一是從宏觀角度分析，俞毛毛和馬妍妍（2022）[7]提出設立綠色金融試驗區有助于提高地區出口質量，對于污染較嚴重的省（區），該影響更為顯著，其中江西、新疆、浙江三個省（區）的出口質量受到的影響更為明顯。Huang和Xue等（2021）[8]研究發現綠色投資通過促進綠色技術創新，進而實現碳減排的目標。二是從微觀角度分析，李戎和劉璐茜（2021）[9]認為該政策的實施有助于提高企業長期借款占比和改善企業債務結構以達到提升企業綠色創新能力的效果。對重污染企業而言，沈璐和廖顯春（2020）[10]提出該政策可以通過提高重污染企業的融資約束倒逼企業履行社會責任，尤其在非國有、未持股金融機構、市場化程度較低地區的企業中更顯著。孫瑩和孟瑤（2021）[11]認為綠色金融改革創新試驗區試點政策的實施對企業在綠色發明專利和綠色實用新型專利的申請上存在誘發作用，總體上提升了企業綠色技術創新能力。

通過梳理國內外相關文獻可以看出，有關綠色金融對碳排放的影響已有不少研究，但是總體上關于綠色金融政策對工業企業碳排放的微觀效應的定量分析研究較少，尤其是對綠色金融改革創新試點政策凈效應的微觀檢驗。圍繞以上研究，本文的創新點在于：第一，基于微觀視角，從企業碳排放強度的角度出發檢驗設立綠色金融改革創新試驗區的微觀政策效應，有助于豐富與該政策相關的實證研究，進一步探討綠色金融政策創新在碳排放方面帶來的深遠影響。第二，通過綠色金融改革創新試驗區的設立這一外生事件構造準自然實驗，有助于減少內生性問題對實證結果的干擾，為綠色金融改革創新試驗區政策與工業企業碳排放強度關系的研究提供可靠的經驗證據。第三，通過異質性分析，有助于從更多不同角度和條件分析政策的實施對企業碳排放的影響效果，并為差異化綠色金融政策的制定和實施提供參考。

二、理論分析與研究假設

綠色金融對實現“雙碳”目標具有重要意義。陳智蓮和高輝等（2018）[12]認為綠色金融的出現將過去一味追求經濟增長而忽視生態環境保護的傳統發展方式改變為追求生態與經濟相適應的綠色低碳發展方式。季凱文和羅璐薏（2022）[13]認為積極的綠色金融政策可以有效促進工業企業綠色創新的投入，并倒逼工業企業創新產出增加。王元龍和馬昀等（2011）[14]認為完善構建綠色金融體系，有助于中國經濟發展方式的轉變，是推動綠色和可持續發展的必由之路。

毛彥軍和徐文成（2019）[15]認為我國目前綠色金融體系建設在綠色金融政策的激勵約束、綠色金融組織體系的完善、綠色金融產品和服務創新等方面已取得一些成就，一定程度上對碳減排效果起到積極作用。影響碳排放的因素有很多，政策的設立不僅具有導向作用，可以引導工業企業積極履行社會責任，引導調整高耗能高排放產業向綠色環保友好型產業發展，而且有一定的調控和分配作用，根據區域各自的發展特征，設立有側重點的發展目標，使資源更多地流向綠色低碳型企業。所以，政策的建立對碳排放存在一定的影響，在研究政策對碳排放影響凈效應的同時，為差異化綠色金融政策的制定和實施提供參考，有助于政策在全國范圍內推廣。

圍繞以上研究，本文提出如下假設：

H1：綠色金融改革創新試驗區的設立能夠有效降低試點地區工業企業的碳排放強度。

H2：綠色金融改革創新試驗區的設立能夠通過促進企業綠色技術創新從而有效降低試點地區工業企業的碳排放強度。

三、研究設計

（一）數據來源與處理

本文選取2014—2019年A股上市公司的數據為初始樣本。從產業結構看，工業部門是碳排放的主要來源，所以本文主要以A股上市公司中的工業企業數據為基礎進行研究。進行數據處理，為使其更具有代表性：①剔除ST、*ST、PT類公司數據，以及金融類上市公司的數據，只保留工業部門上市企業；②剔除存在數據缺失的變量樣本；③剔除資產負債率小于0或大于1的企業樣本；④剔除2017年及以后上市的企業樣本；⑤為了避免極端值對實證結果的干擾，對連續型變量進行雙側1%和99%的縮尾處理。處理后，最終得到2014—2019年共1954個公司的年度觀測值。相關上市公司財務數據均來自國泰安數據庫（CSMAR）。

（二）構建模型

本文根據Rosenbaum和Donald（1983）[16]提出的PSM法，通過企業規模（lnsize）、資產負債率（lnlev）、固定資產比例（lnfasset）、流動比例（lnliq）、總資產收益率（roa）、經營性凈現金流量（cf）、資本密集度（lncapital）、股權集中度（lntop1）8個企業特征變量對實驗組和控制組企業進行匹配，可觀測變量的數值時期為2014年。PSM法的思想核心源于匹配估計量，即通過企業特征變量，將實驗組和控制組中實施綠色金融改革創新試點政策概率接近的兩個工業企業進行匹配，以確保干預效應估計是建立在企業之間不同結果的基礎上。

本文將綠色金融改革創新試點政策的沖擊視為準自然實驗，采用雙重差分DID模型，對實驗組和控制組的政策實施效果進行對比分析，從而實現政策效果的量化。為了避免由于不同省（區）城市發展不均衡等原因，導致實驗組和控制組樣本的差分結果產生偏差，本文先用傾向匹配得分法對樣本可觀測變量進行匹配，為每一個實驗組樣本找到唯一對應的控制組樣本，使實驗樣本能夠通過平穩性檢驗，再利用DID方法檢驗政策效果。為了檢驗假設，本文設定以下基本模型來檢驗綠色金融政策對政策試點地區企業碳排放強度的凈效應：

（1）式中，被解釋變量lnciit表示第i個企業第t年的碳排放強度；交互項treated×time作為解釋變量，其待估計系數β1為綠色金融政策對企業碳排放強度影響的凈效應，是DID方法估計的核心，也是重點。如果該系數顯著為負，解釋變量與被解釋變量之間是負相關關系，即綠色金融改革創新試點政策有助于降低工業企業碳排放。control為可能影響企業碳排放強度的其他控制變量；vi、ui分別表示年份固定效應和地區固定效應；εit表示隨機擾動項。

（三）變量度量

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為企業碳排放強度（lnci），作為衡量工業企業的碳減排效果。根據Chapple和Clarkson等（2013）[17]、沈洪濤和黃楠（2019）[18]對碳排放的衡量，計算公式見式（2）、式（3）。其中1噸標準煤的二氧化碳折算系數為2.493①由國家統計局標準折標煤系數計算方法可知，1噸標準煤完全燃燒產生的CO2的C排放系數（噸碳/噸標準煤），國家發展和改革委能源研究所推薦值為0.67，日本能源經濟研究所參考值為0.68，美國能源部能源信息署參考值為0.69，此處按照0.68進行計算。1噸碳在氧氣中燃燒后產生大約3.667噸二氧化碳（C的分子量為12，CO2的分子量為44，44/12=3.67），所以1噸標準煤的CO2折算系數為0.68×3.667=2.493。。行業方面的相關數據分別來源于《中國工業統計年鑒》《中國能源統計年鑒》。為了避免異方差問題對實證結果產生影響，本文在以上測算方法的基礎上對ci進行對數化處理，得到企業碳排放強度lnci。

2.解釋變量

本文的解釋變量是交互項treated×time，其待估計系數是綠色金融政策對企業碳排放強度影響的凈效應。treated為政策虛擬變量，表示該企業所在省份是否屬于政策試點省份而受到政策的影響：當treated=1時表示為該企業屬于試點地區范圍內；當treated=0時表示為非試點地區企業。time表示年份虛擬變量，本文的綠色金融政策試點開始時間為2017年，因此年份為2017年及以后，則time=1，否則為0。

3.控制變量

考慮到企業自身層面的其他因素對碳排放存在潛在影響，盡可能衡量綠色金融政策的凈效應，使傾向得分匹配中得到好的結果。本文參考張穎和吳桐（2018）[19]、王夢媛和方厚政的做法，選取一些企業層面的影響因素作為控制變量，其具體定義和說明見表1。

表1 控制變量定義與說明

四、實證結果

（一）傾向得分匹配效果檢驗

本文進行傾向得分匹配的實驗組為2017年開始實施綠色金融改革創新試點政策省（區）內的610家工業企業，控制組為不屬于該省（區）范圍內的1344家工業企業，共計1954家企業。通過Logit模型估計傾向得分，采用核匹配法計算并確定權重，施加了共同支持條件。

何靖（2016）[20]認為PSM的“條件獨立性條件”需要得到滿足才可以體現可靠性，即要求匹配后的實驗組和控制組企業在可觀測變量，企業特征變量上不存在顯著差異。如果兩組存在顯著差異，則說明企業特征變量的選取或者匹配方法的選擇不合適，匹配不成功，無法進行后續分析。匹配后新樣本平衡性檢驗結果見表2。從表2可以看出，通過傾向得分匹配處理，實驗組和控制組在企業規模（lnsize）、資產負債率（lnlev）、流動比率（lnliq）等8個企業特征變量方面的差異大幅減少，各變量匹配后的標準偏差的絕對值均顯著小于10。從T檢驗的結果來看，t統計量均不顯著，因此，本文選取的企業特征變量在實驗組和對照組之間不存在顯著差異。圖1為PSM匹配后協變量偏差圖，其中·表示匹配前實驗組和控制組的差異度，×表示匹配后兩組的差異度，圖中顯示經過核匹配后變量的標準差縮小了，均小于10%。以上結果均表明實驗組和對照組企業在2017年實施綠色金融改革創新試點政策的概率接近，可以進行相互比較，核匹配方法合適且估計結果可靠，可以進行下一步雙重差分實證研究。

表2 傾向得分匹配前后各變量的平衡性檢驗

圖1 PSM匹配后協變量偏差圖

（二）雙重差分檢驗

本文在對全樣本進行傾向得分匹配處理的基礎上，構建固定效應雙重差分模型，即通過一階差分的方式消除變量的時間變化影響，對式（1）進行回歸檢驗。因為政策虛擬變量treated具有時間不變性，所以在檢驗分析過程中會被自動刪除，這對估計結果及其顯著性不會產生任何影響。綠色金融改革創新政策對工業企業碳排放影響的平均處理效應如表3所示。其中第（1）列為企業在個體和時間雙向固定效應下得到的回歸結果，treated×time的系數在1%的水平下顯著為負。第（2）列是在上一步的基礎上加入了企業的特征變量，估計結果仍顯著為負。結果表明，綠色改革創新試點政策實施之后，試驗區省（區）內的工業企業的碳排放得到了有效抑制。因此，可以認為綠色金融改革創新試點政策能夠有效降低試點地區工業企業的碳排放強度，驗證了前文假設H1。

表3 政策對工業企業碳排放的平均處理效應

（三）穩健性檢驗

參照Bakke和Mahmudi等（2016）[21]的做法，對上述研究結論進行穩健性檢驗，從而排除實驗組與控制組工業企業在綠色金融改革創新試驗區政策實施之前已經存在的固有差異及其他遺漏變量對前文研究的干擾。本文將綠色金融創新改革試驗區政策實施的年份提前兩年，即從2017年提前至2015年，政策考察期依舊是2014—2019年，再次檢驗該政策對工業企業碳排放的影響。在安慰劑檢驗過程中，對實驗組和控制組的處理與前文基本研究一致，旨在保持對實驗組和控制組工業企業的選擇與前文研究一致。如表4所示，第（1）列為不加控制變量，第（2）列為加入控制變量。不論是否加入控制變量，本文觀察的核心變量treated×time的系數均不顯著。由此可知，上文基準分析雙重差分檢驗估計結果穩健可靠。

表4 安慰劑檢驗

五、進一步分析

（一）機制分析

綠色金融改革創新試點政策的實施對企業在綠色發明專利和綠色實用新型專利的申請上存在誘發作用，總體上促進了企業綠色技術創新能力。因此，本文在模型（1）的基礎上，引入綠色技術創新（tech）做進一步分析，機制檢驗模型如下：

綠色技術創新（tech）的測度可以分為研發投入和研發產出，運用企業研發投入資金的自然對數（lnrd）作為研發投入的衡量指標。參考已有文獻可知研發產出可以通過企業綠色專利①綠色專利包括綠色發明專利和綠色實用新型專利兩種類型，不包括外觀設計專利。綠色專利這兩種類型，相比于非綠色專利而言申請難度更大。申請數量來衡量，專利一般包括發明專利、實用新型專利和外觀設計專利，而綠色專利只包括前兩種。因此，本文用綠色發明專利申請數量（lninv1）和綠色實用新型專利申請數量（lninv2）來作為研發產出的衡量指標。考慮到樣本企業存在綠色專利申請數量為0的年份，以及綠色專利申請數量存在厚尾分布現象，對兩種綠色專利申請數量分別加1后取自然對數處理。

1.基于研發投入

表5為以研發投入（lnrd）作為企業綠色技術創新的衡量指標研究綠色金融改革創新試點政策對企業碳排放機制分析的回歸結果。從表5可以看出，雖然該綠色金融政策可以通過促進企業增加研發投入金額的方式來抑制企業的碳排放強度，但是抑制作用不顯著。可能的原因是，企業研發資金的投入對企業碳排放的抑制作用存在滯后性，無法在投入的當期就產生明顯的效果，也可能是企業研發投入并非完全用作綠色技術創新相關研究，而是用作其他方面的創新研究投入，因此該抑制作用不顯著。

表5 機制分析——研發投入

2.基于研發產出

表6為以綠色發明專利申請數量（lninv1）和綠色實用新型專利申請數量（lninv2）作為衡量研發產出的指標研究綠色金融改革創新試點政策對企業碳排放機制分析的回歸結果，其中第（1）列以綠色發明專利申請數量（lninv1）衡量研發產出，第（2）列以綠色實用新型專利申請數量（lninv2）作為衡量。結果顯示，該回歸結果分別在1%和5%的水平上顯著，即綠色改革創新試驗區的設立顯著增加企業綠色發明專利和綠色實用新型專利申請數量，從而顯著降低企業碳排放強度，其中以綠色專利申請數量作為機制，該政策對企業碳排放的抑制效果更加顯著。因此，綠色金融改革創新試驗區的設立能夠通過促進企業綠色技術創新而有效降低試點地區工業企業的碳排放強度，即假設H2得證。

表6 機制分析——研發產出

（二）異質性分析

1.基于企業所有制的特征分析

本文根據企業所有制性質把全樣本分為國有企業組與非國有企業組，其中非國有企業組包括民營企業和外資企業等，通過這種分組方式檢驗綠色金融改革創新試點政策對不同所有權類型企業在碳減排方面的差異化影響。由表7中（1）、（2）列的實證結果可以看出，在控制其他影響因素的基礎上，非國有企業交互項treated×time的系數均在1%的水平下顯著，說明該綠色金融政策顯著促進非國有企業進行碳減排，其中非國有企業交互項treated×time的系數-0.4283的絕對值大于國有企業交互項treated×time的系數-0.2751的絕對值，說明相較于國有企業，綠色金融改革創新試點政策對非國有企業碳減排影響更大。這可能是因為非國有企業更靈活，不論是企業結構還是資金投入，均可以根據政策的要求進行靈活調整，以達到更好的碳減排效果。

2.基于企業污染程度的特征分析

重污染企業在工業企業中占有很大比例，排放的廢棄物對環境和空氣等產生很大影響，因此重污染企業也是建立綠色金融改革創新試點政策關注的重點對象。通過研究重污染企業碳排放強度的狀況來進一步分析該試點政策的碳減排效果，進而為試點的推廣及政策的修訂完善提供一些有價值的參考。本文參照李百興和王博等（2018）[22]的做法，在環境保護部2010年9月公布的《上市公司環境信息披露指南》基礎上，使用證券監督管理委員會2012年修訂的《上市公司行業分類標準指引》進行劃分，挑選出煤炭業、采礦業、紡織業、制革業、造紙業、石化業、制藥業、化工業、冶金業、火電業等16個重污染行業的企業，其余企業屬于非重污染行業企業。通過按照企業污染程度不同進行分組的方式來檢驗綠色金融改革創新試點政策對分屬不同行業類型企業在碳減排方面的差異化影響。

由表7中（3）、（4）列的實證結果可以看出，在控制其他影響因素的基礎上，重污染和非重污染企業的交互項treated×time的系數均在1%的水平下為顯著，說明該綠色金融政策顯著促進兩類企業的碳減排，其中重污染企業交互項treated×time系數的絕對值大于非重污染企業，說明相較于非重污染企業，綠色金融改革創新試點政策對重污染企業碳減排影響更顯著。可能是因為重污染企業大都具有較強的政策敏感性并且積極履行社會責任，說明綠色金融改革創新試點政策對重污染企業能夠起到優勝劣汰的作用，引導重污染企業向環境友好型企業發展。

表7 企業特征異質性分析回歸結果

六、結論與啟示

本文以2017年我國建立綠色金融改革創新試驗區政策為準自然實驗，根據2014—2019年我國A股上市工業企業的面板數據，采用PSM-DID方法分析了建立綠色金融改革創新試驗區政策對工業企業碳排放強度的影響。實證結果發現，綠色金融改革創新試點政策能夠有效降低試點地區工業企業的碳排放強度；機制分析表明，該試點政策可以通過促進企業綠色技術創新有效降低碳排放，尤其體現在研發產出方面；由異質性分析可知，該政策對非國有企業以及重污染企業的碳排放抑制影響更強。綠色金融創新改革試點政策顯著促進工業企業碳減排的原因可能在于：一是綠色金融試點政策對不同經濟發展水平地區的側重點不同；二是綠色金融試點政策可以促進產業結構調整；三是綠色金融試點政策能夠促進能源結構優化。

根據本文研究結論，得出以下實踐啟示：

第一，綠色金融創新改革試驗區政策應在更大范圍內推廣。由本文研究結論可知，雖然政策效果可能具有時滯性，但目前來看該政策能顯著降低工業企業，尤其是重污染企業的碳排放強度。因此，應該積極促進各省（區）探索適合本地區的綠色金融發展模式與路徑，積極促進高污染高能耗企業通過加強綠色技術創新、增加綠色金融資產投資、降低融資約束等方式，實現綠色低碳轉型。

第二，政府應著力完善建立綠色金融體系。適度擴大綠色信貸規模，大力促進綠色金融工具創新，不斷完善相關法律法規，制定相關風險防控制度，加強對綠色金融市場的監管，積極引導工業企業實現綠色低碳轉型。

第三，企業應當主動適應綠色金融政策，提高對綠色金融政策的敏感性，充分發揮自主創新能力，加大企業綠色技術創新投入，合理配置各類資源，爭取更多政策紅利，促進企業實現低碳綠色轉型。◆