綠色信貸政策對重污染企業“脫實向虛”的影響

孫瑩 吳爍 王竹泉

關鍵詞 綠色信貸政策；脫實向虛；企業金融化；重污染企業

近年來，隨著實體部門產能過剩、盈利下降等疲軟態勢的顯現以及金融部門的持續膨脹，中國經濟“脫實向虛”傾向日益明顯。越來越多的實體企業脫離經營主業，涉足金融領域，日益依賴金融渠道獲益，并大幅增持金融資產投資［1-4］。然而，實體為本，金融為器。企業的過度金融化不僅會直接助長金融市場泡沫，加大系統性金融風險［2］；還會擠出企業實體投資，抑制企業創新，削弱企業的核心競爭力［3-4］。特別是在綠色發展成為大勢所趨的背景下［5］，重污染企業的過度金融資產投資還會產生很大的環境負外部性［6］，在阻礙自身綠色轉型升級的同時，嚴重威脅經濟高質量發展及碳達峰、碳中和目標的達成。因此，如何抑制重污染企業的“脫實向虛”，助力實體經濟綠色發展成為高質量發展進程中亟須解答的重要命題。

作為環境外部性較強的企業，重污染企業的行為決策，尤其是投資決策，深受環境規制政策的影響［5-6］。而企業金融資產配置本質是一種投資行為。因此，有必要將環境規制政策納入對企業金融化的研究當中。綠色信貸政策作為中國環境規制政策的重要組成部分，是利用經濟手段進行環境治理，兼具環境規制與金融調控特點的政策工具。其以2012年原中國銀監會發布的《綠色信貸指引》為綱領性文件，在實踐中對眾多重污染企業形成了有力約束［5］。理論上，綠色信貸政策在重塑重污染企業信貸融資環境、倒逼重污染企業轉型升級、激發重污染企業綠色發展熱情［7-9］的過程中，能對企業回歸實體主業形成強大吸引力，并進而抑制其“脫實向虛”傾向。但實踐中，綠色信貸政策對重污染企業金融化的作用效果取決于政策規范程度、政策落實程度以及企業應對策略等多重因素，亟待經驗證據的檢驗。因此，文章聚焦綠色信貸政策與重污染企業金融化間的關系，并嘗試通過理論推導與實證研究回答三個相互聯系的問題：綠色信貸政策是否影響重污染企業的金融化水平以及具體影響方向？該影響的微觀傳導機制是什么？該影響是否存在產權性質、區域環境執法強度等方面的異質性？

與已有文獻相比，文章可能的邊際貢獻在于：①從企業金融化視角拓展綠色信貸政策實施效果研究，為評價政策效果、發揮綠色信貸的治理作用及進一步優化綠色信貸政策提供參考。②從綠色信貸政策角度考察企業金融化的原因，有助于厘清綠色信貸政策下中國企業的金融化邏輯，為合理引導企業“脫虛返實”提供經驗證據。③從企業技術創新和代理成本兩個視角分析與驗證綠色信貸政策促進重污染企業“脫虛返實”的影響機制，探明綠色信貸政策發揮作用的路徑；進一步區分產權性質和地區差異，識別出綠色信貸政策與重污染企業金融化水平關系的異質性，為差異化制定綠色信貸政策提供借鑒。

1 文獻綜述

國內外綠色信貸政策與企業金融化的相關研究中，與該研究密切相關的文獻主要集中于以下兩方面：一是綠色信貸政策的概念、內涵及實施效果研究；二是企業金融化的影響因素研究。

1. 1 綠色信貸政策的內涵及實施效果研究

綠色信貸政策作為綠色金融政策的重要組成部分，是利用信貸手段促進企業節能減排，實現環境與社會可持續發展的系列準則與規定［10-11］。其最早可追溯到20世紀70年代聯邦德國的生態銀行，并于2002年“赤道原則”頒布后得到了學界的廣泛關注。Baron［12］和Labatt等［13］認為，綠色信貸是在生態環境形勢日益嚴峻的背景下，由社會和環境責任衍生的信貸活動。沈洪濤等［10］和王鳳榮等［11］則指出，綠色信貸實質是一種基于環境約束的信貸配給手段，是實現資源綠色配置的必由之路。隨著綠色信貸政策內涵研究的日益豐富，學者們開始定量分析綠色信貸政策對宏觀經濟環境、金融機構及重污染企業三方利益相關者的影響。現階段研究基本肯定了綠色信貸政策對宏觀經濟、環境的改善作用［7，14-16］，但對金融機構與重污染企業的影響，則因政策實施期限以及國別、數據等原因而存在差異［17-24］。在對金融機構的影響上，學者們認為銀行實施綠色信貸政策既可能帶來“綠色溢價”，助推其在控制風險的同時兼顧經濟效益［17］；也可能無益于經營狀況的改善，并導致系列風險［18］。在對重污染企業創新行為的影響上，已有文獻主要圍繞“波特效應”展開。王馨等［19］、張勁松等［20］、Zhang等［21］認為，綠色信貸政策在給重污染企業施加合理環境規制壓力的同時，能提高投資效率、降低代理成本、增加媒體關注度，進而促進企業的技術創新活動，即“波特效應”成立。而陸菁等［8］基于Melitz 異質性模型的研究卻得到了相反結論。此外，綠色信貸政策對重污染企業實體投融資行為的影響也得到了廣泛探討。蘇冬蔚等［22］認為，綠色信貸政策的出臺給重污染企業帶來了融資約束與投資懲罰效應，即綠色信貸政策實施后，重污染企業的有息債務、長期債務顯著減少，新增投資也明顯下降。蔡海靜等［23］則指出，與實體投資不同，面對環境規制強度的不斷增加，重污染企業會加大綠色投資水平，加強環境治理投入以補償原先造成的環境損害，主動尋求綠色轉型。

1. 2 企業金融化的影響因素研究

企業金融化作為經濟金融化在微觀企業的典型表現，一直受到廣泛關注，有關其影響因素的研究也圍繞微觀、中觀、宏觀三個層面取得了豐碩成果。已有文獻證實，微觀企業的經營收益率［24］、內部控制［25］，中觀層面的供應鏈關系［26］、市場競爭關系［27］以及宏觀上的經濟政策不確定性［28］皆能作用于企業的投資偏向，擾動企業金融化水平。尤其是近年來，國內學者對深化改革背景下的具體政策與企業金融化關系的探討，為進一步識別中國情境下企業金融化的影響因素，引導企業“脫虛返實”提供了經驗證據。劉暢等［29］認為，現行的行政審批制度改革能通過降低企業進入門檻、激勵企業研發創新，促進企業形成專注主業的內生動力，進而抑制金融化傾向，并針對性提出了優化制度營商環境、激勵企業研發創新的政策建議。狄靈瑜等［30］則證實，在國企混改背景下，非國有股東參股能緩解兩類委托代理問題，提升企業業績，促進研發創新，進而減少以資本逐利為目的的金融資產投資。

綜上，綠色信貸政策與企業金融化的相關文獻已然較為豐富，為該研究奠定了良好基礎，但仍存在以下不足：①綠色信貸政策對重污染企業投資行為作用效果的研究僅聚焦實體投資，較少涉及金融資產投資；②忽視綠色信貸政策對重污染企業金融化水平的影響；③缺乏從綠色信貸政策到企業金融化水平的傳導機制探討及對異質性影響因素的深入研究。

因此，該研究聚焦綠色信貸政策與重污染企業金融化間的關系，不僅有助于豐富相關文獻，而且能為改善評價政策效果、進一步優化拓展綠色信貸政策，引導企業“脫虛返實”提供經驗證據。

2 理論分析與研究假設

制度理論認為，公眾預期與政策法規時刻約束著企業的行為決策，組織要想獲得持續穩定發展，必須時刻調整自身行為決策以與公眾及政府引導方向保持一致。綠色信貸政策作為中國現行綠色金融政策體系的核心，是金融調控手段在環境治理領域的創新應用。其不僅能發揮“命令-控制”型環境規制的強監督性及趨嚴的剛性，還能借助借貸市場發揮資金配置功能，引導資金流向綠色領域，從而實現環境、經濟可持續發展的初衷［5，22-23］。而在這一過程中，重污染企業的金融化水平能得到有效抑制。

2. 1 綠色信貸政策、技術創新與重污染企業金融化水平

綠色信貸政策能通過促進企業的技術創新抑制重污染企業的金融化水平。首先，作為金融調控手段在環境治理領域的創新應用，綠色信貸政策能有效調控重污染企業的信貸資源配置［22-23］，激發其技術創新動機。銀行在進行環境與社會風險審查的前提下，通過設置信貸環境準入門檻、實施配額約束與差異化貸款利率政策，能加大對綠色、低碳、節能項目的傾斜與支持力度，限制重污染企業的信貸請求，使重污染企業面臨更為嚴苛的審批流程、更小的信貸額度、更短的融資期限及更高的融資成本［22-23］。此時，出于信貸資金可得性及長期發展的考量，重污染企業亟須一種長效治理機制，既能改善自身的環境表現，又能抵消環境規制引致的成本上升對企業生存發展的負面影響。而根據“波特理論”，技術創新作為組織在合理環境規制壓力下的選擇，可以發揮“創新補償”效應，助力企業實現經濟與環境的雙贏［19-21］，并被普遍認為是減少污染排放、提升企業績效、轉型升級發展的必要手段［31-32］。其次，得益于綠色信貸的政策內涵，企業進行的技術創新活動、項目有望獲得系列政策傾斜及動態激勵。一方面，符合相關標準的技術創新項目會獲得綠色信貸資金及相關優惠政策支持；另一方面，隨著企業技術創新推進而優化的“環境形象”會改善其與投資者、消費者等利益相關者的關系，助其獲得關鍵性資源及“聲譽溢價”。再次，綠色信貸政策具有的明顯偏好性與確定性，也能大大減少技術創新的不確定性［32］，為重污染企業及時提供技術改進的市場信息，促使其積極進行技術創新活動。

當企業技術創新活動較為活躍時，企業的“脫實向虛”傾向會得到明顯抑制。從資源配置角度來看，企業的實體投資與金融投資存在明顯的替代關系［26］。在企業總體資源有限及融資約束的現實背景下，技術創新對資源的占用及提前鎖定，勢必會擠占企業的金融資產投資份額。特別地，不同于一般實體投資活動，技術創新是一個不斷嘗試、試錯的過程，需要持續性的人力、物力資源作保障［32］，而這就進一步決定了長期內可用于金融資產投資的資源減少。從價值創造角度來說，技術創新帶來的新產品或新技術既能減少企業污染排放，又能提升生產效率，改善企業績效，并奠定長期競爭優勢［22］。如此，既“有綠可圖”，也“有利可圖”的技術創新活動削弱了管理者為維持股價、應對績效考核及個人私利等而進行金融資產逐利的動機，從而顯著抑制企業的金融化傾向。

2. 2 綠色信貸政策、代理成本與重污染企業金融化水平

綠色信貸政策能通過降低企業的代理成本抑制重污染企業的金融化水平。已有研究認為，現代企業中，委托人與代理人間的信息不對稱與利益沖突是導致管理者大量配置金融資產以資本逐利的重要原因［33］。相比實體領域，金融領域更高的投資回報率、更短的投資回收期強化了委托人與代理人間的利益沖突，助長了管理者的逐利動機；加之信息不對稱的存在，賦予了管理者在金融資產配置方面更多的自由裁量權，進而造成了企業的過度金融化［1-3，33］。而綠色信貸政策的出臺，能有效強化監督力度，彌合債權人與企業、股東與經理人間的信息不對稱與利益沖突問題，降低代理成本，減弱金融資產的逐利性動機。

首先，綠色信貸政策在對不同污染屬性企業實施有差別、動態授信政策的基礎上，對企業的環境與社會風險監查提出了明確要求：①要求涉及重大風險的客戶主動提交環境社會風險報告，并自覺接受監督；②要求銀行在信貸審批全流程中設置環境與社會風險評估關卡，并通過監督企業的環境表現與資金流向決定資金撥付與收回；③要求銀行與環保部門積極合作，實施信息公開，共享環保信息。全流程的環境與社會風險監查有效強化了銀行的監督功能，并在很大程度上彌合了銀行與企業間的信息不對稱，尤其是金融機構的信息劣勢。銀行可以一如既往地扮演好“大貸款人”的角色，發揮“硬約束”作用［34］，促使管理者為如約償還債務積極履職，作出利于企業價值提升的決策，并遏制謀取私利行為的發生。其次，在銀行對企業環境與社會風險、資金流向的全過程、嚴標準、長時間持續監督下，股東與管理者之間的信息不對稱與利益沖突問題也大大緩解，并進而減少了金融資產逐利行為。一方面，在銀行對環境與社會風險的監督審查下，重污染企業的環境表現及相關投資決策會直接關系到信貸資金的撥付，并進而影響企業的生存發展。而這勢必會引起股東的關注，促使股東加大對管理層履職的監督，并督促其作出符合企業長遠利益的決策。于是，經理人增持金融資產以資本逐利的投機行為會得到顯著抑制。另一方面，綠色信貸政策下，綠色發展成為了企業的唯一出路，管理者的任何不以綠色發展為目的的決策不僅容易被識別，而且很可能對企業生存發展產生不利影響并進而斷送自身的職業生涯。換言之，股東與管理者間的目標趨于一致，利益沖突問題大大減弱，而這能進一步削弱管理者配置金融資產逐利的動機，減少金融資產配置行為，顯著抑制企業的金融化傾向。

綜上，提出以下假說。

H1：相對于非重污染企業，綠色信貸政策顯著抑制了重污染企業的金融化水平。

H1a：綠色信貸政策通過促進重污染企業技術創新抑制企業金融化水平。

H1b：綠色信貸政策通過降低重污染企業代理成本抑制企業金融化水平。

3 研究設計

3. 1 樣本選擇與數據來源

2012年的《指引》作為首部針對綠色信貸的規范性文件，標志著綠色信貸真正步入有法可循、有法可依的規范化發展階段。鑒于時間跨度及數據可得性，文章選取2008—2019年滬深A股上市公司為研究樣本，并進行以下處理：①剔除金融保險業、房地產業公司；②剔除非正常交易公司（包括ST、* ST以及PT）；③剔除資產負債率小于0和大于1，營業收入、營業成本為0等經營狀況明顯異常的公司；④剔除數據嚴重缺失的公司。最終獲得23 500個公司-年度樣本。為減少極端值影響，在1%和99%水平上對連續型變量進行縮尾處理。企業金融化數據、主要財務數據源自國泰安數據庫，企業技術創新數據源自中國研究數據服務平臺，省份層面數據皆來源自歷年《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》。

同時，依據原環境保護部印發的《上市公司環保核查行業分類管理名錄》對重污染企業進行界定。在與2012年證監會行業分類代碼匹配后，最終選取代碼為B06、B07、B08、B09、B10、C15、C17、C18、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C29、C30、C31、C32、C33、D44的行業企業作為重污染企業。

3. 2 模型設定

3. 2. 1 基準模型

為定量考察綠色信貸政策對重污染企業金融化的影響，采用固定效應雙重差分模型進行實證檢驗。同時參照多數文獻［9，22-23］的做法，將重污染企業劃分為實驗組，非重污染企業劃分為對照組。最終建立的具體模型如下。

Finrationit = β0 + β1 PostList + γXit + δi + λt + εit （1）其中：下標i 表示企業，t 表示年份，Finrationit為企業i在t 年的金融化水平；PostList 為綠色信貸政策發布時間虛擬變量Post 與實驗組虛擬變量List 的交乘項；Xit為控制變量矩陣，δi為個體固定效應，λt為時間固定效應，зit為隨機擾動項。雙重差分項PostList 的系數β1 是文章關注的重點。

3. 2. 2 平行趨勢檢驗模型

為確保雙重差分法的應用科學性與結果有效性，參考任勝鋼等［35］的研究，以政策實施前的2011年為基期，采用事件研究法（Event Study Approach）進行平行趨勢檢驗，并構建以下模型。

其中，βt 表示2008—2019年的一系列估計值。當t<2012時，用以考察文章是否符合平行趨勢檢驗；當t>2012時，用以考察政策的動態效應。其他變量含義與模型（1）一致。

3. 2. 3 機制檢驗模型

依據理論分析，綠色信貸政策能通過促進企業技術創新、降低企業代理成本抑制重污染企業的金融化水平。為有效識別上述作用渠道，在溫忠麟等［36］中介效應“三步法”的基礎上，借鑒江艇［37］對因果推斷經驗研究所涉及的中介效應反思設計如下模型。

其中：Patentit與Agencyit為中介變量，分別表示企業的技術創新與代理成本。借鑒任勝鋼等［35］、王馨等［19］的研究，采用企業專利申請數量表征企業的技術創新水平，管理費用率表征企業的代理成本。管理費用率越大，企業的代理成本越高。式（3）與模型（1）一致，用于檢驗綠色信貸政策與重污染企業金融化間的關系。式（4）為機制檢驗，用于識別潛在的作用渠道。江艇［37］認為，現有經驗研究多采用的中介效應逐步法存在較大的估計偏誤，尤其難以找到“干凈”的外生隨機中介變量。因此，在進行中介效應檢驗時，只需執行第一步與第三步檢驗，即驗證處理對結果變量與中介變量的影響，而中介變量對結果變量的影響可通過理論分析直接、顯然地推出。

3. 3 變量定義

3. 3. 1 被解釋變量

被解釋變量Finrationit為企業金融化水平。鑒于該研究主要關注綠色信貸政策對企業生產經營過程中金融資產配置行為的影響，所以參考宋軍等［24］和陳春華等［38］的研究，將企業金融化水平界定為企業金融資產占總資產的比重。企業金融資產=交易性金融資產+衍生金融資產+可供出售金融資產+持有至到期投資+發放的貸款及墊款+投資性房地產+影子銀行類金融資產+對金融機構的長期股權投資。其中，影子銀行類金融資產指上市公司充當影子銀行的放貸機構所進行的委托貸款、理財產品和信托產品投資；對金融機構的長期股權投資指上市公司持有的與自身生產經營無關的證券、保險、信托、基金等金融公司的長期股權投資，具體數據可從“其他流動資產”“長期股權投資”明細中獲得。同時，蓬勃發展的房地產行業能為所有者提供可觀的現金流入，也被納入了金融資產范疇。

3. 3. 2 核心解釋變量

核心解釋變量PostList 為綠色信貸政策，是綠色信貸政策發布時間虛擬變量Post 與實驗組虛擬變量List 的交乘項。Post 在2012年當年及以后年份取1，反之取0；重污染企業的List 取1，反之取0。

3. 3. 3 控制變量

參考現有企業金融化領域研究［24-30］，選取的系列控制變量及具體定義見表1。

3. 4 描述性統計

全樣本描述性統計結果見表2。被解釋變量PostList的均值為0. 059 1，最小值為0，最大值為0. 508 0，說明不同企業間的金融資產配置水平存在較大差異。PostList 的均值為0. 270 0，說明2012年《指引》出臺后的重污染企業占全樣本的27%。控制變量的均值、標準差等分布與已有研究一致，未出現異常。

4 實證結果與分析

4. 1 基準分析

基準回歸檢驗結果見表3。其中，列（1）—列（3）分別是在依次加入控制變量與個體、時間固定效應后對模型（1）進行檢驗的結果。列（1）是在控制雙向固定效應下，對綠色信貸政策與重污染企業金融化水平的單獨考察。

結果顯示，綠色信貸政策的系數為-0. 009 5，且在1%的水平下顯著，初步表明了綠色信貸政策對企業金融化水平的抑制作用。之后，在依次加入控制變量，并分別控制個體固定效應與雙向固定效應后，綠色信貸政策系數仍顯著為負，進一步證實了綠色信貸政策的抑制效應，假說1得證。綠色信貸政策在放大重污染企業環境違規成本與污染治理壓力、強化監督力度、激發綠色發展熱情的同時，能有效減少企業的金融資產投資。

4. 2 穩健性檢驗

4. 2. 1 平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗結果如圖1所示。由圖1可知，《指引》實施前即2012年之前的β 值均不顯著，且很接近于0，說明《指引》實施前實驗組與對照組的金融化水平未存在明顯差異，滿足平行趨勢假設。同時，β 在《指引》實施后的年份顯著為負，且絕對值逐漸增大；盡管2014年政策影響效應有短暫減弱，但得到迅速恢復，從而證實了綠色信貸政策對重污染企業金融資產配置行為逐漸增強的顯著抑制作用。

4. 2. 2 內生性問題的處理

基準回歸中，雙重差分模型的應用能一定程度上控制內生性問題，得到對政策效果的無偏估計。為進一步解決內生性問題，進行如下檢驗。

（1）PSM?DID檢驗。為解決實驗組與對照組間潛在差異對結果的影響，即樣本選擇問題，在以控制變量為樣本點識別特征，進行實驗組與對照組1對1近鄰匹配的基礎上，重新執行了基準回歸。匹配后樣本的ATT符合預期，在此基礎上的回歸檢驗結果也與基準回歸大致相同。

（2）剔除其他政策影響。對綠色信貸政策與重污染企業金融化的估計，很可能受其他環保政策性事件影響，為此特選取相關代表性因素進行如下檢驗。一方面，2012年“ 霧霾”的頻現及黨的十八大對生態建設戰略地位的強調，可能在對重污染企業施加環保壓力的同時，影響其金融資產配置決策。為此，文章同時納入企業注冊地的SO2排放及自然資源保護協會披露的PITI指數進行基準檢驗。其中，PITI指數綜合了排放數據、監管情況等信息，能綜合反映環境信息公開情況，并常用來衡量區域環境規制強度［39］。另一方面，2015年新環保法的出臺在明確污染排放企業環境治理責任的同時，也很可能改變其金融資產配置方式。為此，進一步在模型（1）中納入2015年及以后年份政策虛擬變量以消除相關影響。

表4列（2）—列（3）列示了相關回歸結果。在列（2）同時納入企業注冊地SO2排放及PITI指數的檢驗中，綠色信貸政策的系數顯著為負；在列（3）納入年份政策虛擬變量的檢驗中，綠色信貸政策系數仍顯著為負。

4. 2. 3 安慰劑檢驗

為排除隨機因素干擾政策效果，進一步基于反事實假設邏輯，在保證政策實施時間不變的前提下，通過隨機構造實驗組與對照組檢驗政策是否有效。在全體樣本行業中，隨機抽取與重污染行業數量等同的行業作為實驗組，其余為對照組后，進行基準回歸，并重復上述操作1 000 次。被解釋變量的核密度分布圖顯示，絕大多數抽樣估計系數的t 值絕對值都在2以內，且P 值在0. 1以上，說明綠色信貸政策在這1 000 次的隨機抽樣中均沒有顯著效果，通過了安慰劑檢驗。

4. 2. 4 替換被解釋變量

為排除變量衡量方式造成的結果偶然性，進一步替換被解釋變量。借鑒杜勇等［33］、蔡海靜等［39］的方法，構建Finration2指標，并將其界定為（交易性金融資產+衍生金融資產+可供出售金融資產+持有至到期投資+發放的貸款及墊款+投資性房地產）/總資產。其次，借鑒王紅建等［3］的研究，構建Finration3 指標。當企業配置金融資產時，Finration3取1，否則取0。隨后，在控制年份、行業、省份效應的基礎上，進行Logit回歸。替換被解釋變量后的回歸結果見表4列（4）—列（5）。在列（4）以Finration2為被解釋變量的檢驗與列（5）以Finration3為被解釋變量的檢驗中，綠色信貸政策的系數皆顯著為負，進一步佐證了結論的較高穩健性。

5 拓展性分析

5. 1 機制檢驗

在前述理論分析及模型構建的基礎上，從技術創新與代理成本兩維度對政策機理進行檢驗。

5. 1. 1 技術創新的機制檢驗

依據理論分析及中介檢驗程序，對技術創新這一作用渠道的實證檢驗結果見表5列（1）—列（2）。列（1）與前述基準回歸檢驗結果一致，綠色信貸政策能顯著抑制重污染企業的金融化水平。列（2）對綠色信貸政策與技術創新關系的檢驗顯示，PostList 的系數在5%的水平上顯著為正，也就是說綠色信貸政策能顯著促進重污染企業的技術創新。而技術創新作為企業在綠色信貸政策壓力下采取的助力自身環境表現改善、生產效率提升的必要手段，需要大量且持續的資源投入，而這會造成企業投資重點的轉移，促使企業重新配置在金融領域與實業領域的投入，減少金融資產投資，甚至出售部分或全部已持有的金融資產，從而抑制企業的金融化水平。

5. 1. 2 代理成本的機制檢驗

表5列（3）是對代理成本這一作用渠道的檢驗結果。列（3）對綠色信貸政策與代理成本關系的檢驗顯示，PostList 的系數為-0. 008 2，且在1%的水平上顯著。這表明，綠色信貸政策能有效降低重污染企業的代理成本。代理成本的降低意味著管理者會在銀行“債權人治理效應”、股東的嚴密監督下專注于主業的長期發展，并減少金融資產逐利行為，從而抑制企業的金融化水平。

綜上，綠色信貸政策能有效促進重污染企業的技術創新、降低重污染企業的代理成本進而抑制企業的金融化傾向。

5. 2 異質性檢驗

綠色信貸政策作為環境規制政策的重要組成部分，其對重污染企業金融化的作用效果既取決于企業的行為反應，也取決于政策的落實狀況［8-9］。首先，綠色信貸本質是基于環境約束的信貸手段，其作用發揮依賴于企業對信貸資源的敏感程度［9］。政府“隱性擔保”及預算軟約束的存在，賦予了國有企業更大的融資空間與選擇權，很可能導致國有重污染企業對政策的敏感度降低，從而繼續維持原有粗放發展模式，而非重新配置實體領域與金融領域資源投入，進行技術創新以響應綠色信貸政策。因此，與國有重污染企業相比，綠色信貸政策對企業金融化水平的抑制作用在非國有企業表現得更為明顯。其次，環保執法力度影響著環保規制政策效果的發揮［40］。區域環境執法力度越大，政策貫徹落實越到位、越有效。在更規范的信貸審批流程、更嚴密的監督下，重污染企業的技術創新活動會更為活躍、金融資產逐利性動機會大大減少。因此，與弱環境執法區相比，綠色信貸政策對企業金融化水平的抑制作用在強環境執法區表現得更為明顯。

為此，分別按照實際控制人性質將企業劃分為國有企業與非國有企業，按照各省份排污費中位數將地區劃分為強環境執法區與弱環境執法區，以識別上述關系的異質性。其中，各省份排污費數據源自《中國環境統計年鑒》，排污費越高，區域環境執法強度越大。

5. 2. 1 基于企業產權性質的異質性檢驗

產權性質分組的回歸結果見表6列（1）—列（2）。在非國有企業組，PostList 的系數為-0. 013 6，在5%的顯著性水平上顯著，而在國有企業組不顯著。同時，組間系數差異檢驗P 值顯著為正。這表明，分組回歸系數具有一定可比性，綠色信貸政策對重污染企業金融化的抑制作用在非國有企業表現得更為明顯。與前述分析一致。

5. 2. 2 基于地區環境執法強度的異質性檢驗

環境執法強度分組的回歸結果見表6列（3）—列（4）。在強環境執法區，PostList 的系數顯著為負，而在弱環境執法區不顯著。同時，組間系數差異檢驗P 值也顯著為正。這表明，綠色信貸政策對重污染企業金融化的抑制作用在強環境執法區表現得更為明顯。與前述分析一致。

6 結論與政策建議

綠色信貸政策作為綠色金融政策的核心組成部分，在利用信貸工具促進環境、社會協調可持續發展的過程中，能否有效抑制重污染企業的“脫實向虛”傾向，是綠色發展背景下亟待解答的重要命題。基于此，該研究選取2008—2019滬深A股上市公司數據，采用雙重差分法檢驗了《指引》實施前后，重污染企業相對于非重污染企業的金融化水平波動情況。研究發現：①整體上看，《指引》實施后，相對于非重污染企業，重污染企業的金融化水平得到了明顯抑制。換言之，綠色信貸政策能顯著抑制重污染企業的“脫實向虛”傾向。②綠色信貸政策主要通過促進重污染企業技術創新、降低重污染企業代理成本抑制企業金融化水平。③與國有產權性質、弱環境執法區的重污染企業相比，綠色信貸政策的抑制效應在非國有企業、強環境執法區表現得更為明顯。

該研究不僅在理論上豐富了綠色信貸政策實踐效果及企業金融化影響因素的相關文獻，而且為政策制定者評價政策效果、完善優化綠色信貸政策和推動重污染企業綠色發展提供了有益啟示。

第一，細化綠色信貸政策條款條例、完善綠色信貸實施監評體系，深化綠色信貸政策的積極影響。文章對綠色信貸政策與重污染企業金融化水平關系的檢驗，從微觀上證實了綠色信貸政策的有用性。但不可否認的是，當前綠色信貸實施過程中仍存在著信貸審批“一刀切”、監管主體權責不清等問題，亟待細則條例的進一步規范及全程監評。

第二，加大技術創新支持力度，切實推進重污染企業的“脫虛返實”進程。綠色信貸政策下重污染企業進行的技術創新活動，在改善重污染企業環境表現、抵消環境遵循成本的同時，能促使企業形成長效機制、專注于實體主業、培育綠色發展競爭力，從而抑制“脫實向虛”傾向。因此，政策制定者及銀行在進行相關決策時，除了充分發揮信貸約束效應，還應充分考慮企業的技術創新現狀與潛力，有針對地開展技術創新激勵工作，建立綠色信貸激勵與約束雙重機制，增加政策彈性，提升環境保護工作的科學性和精準性。

第三，加大政策實施監查力度，創設良好執法環境。綠色信貸政策對重污染企業金融化水平的抑制作用會因企業產權性質、地區環境執法強度的差異而有所不同。弱環境執法區、國有產權性質重污染企業的金融化水平受政策影響較小。因此，政府應加大對國有企業綠色信貸實施情況的監督，警惕不良銀企關系、預算軟約束等使綠色信貸效果產生偏差行為的發生；同時著力加強區域的環境執法力度，為環保政策實施創設良好的執法環境。

第四，引導企業樹立創新綠色轉型價值取向，營造綠色發展氛圍。面對日新月異的綠色發展潮流及日臻完善的綠色信貸政策，重污染企業應認識到，唯有謀求綠色轉型，加大技術創新，專注實體主業才能從根本上解決自身環保困境，增強核心競爭力，獲得長期穩定發展。因此，政府應發揮好引導者的作用，通過出臺政策規定、倡議等方式引導企業樹立綠色轉型價值取向，營造綠色發展氛圍，促使企業深耕自身主業經營，謀求綠色發展競爭力。