綠色金融是否影響重污染企業社會責任的履行

姬新龍 李婉婷

摘 要 在當前綠色發展理念下，企業社會責任的履行情況已成為金融服務企業進行綠色融資決策的重要參考信息，綠色金融對企業社會責任履行的影響則需深入探討。以2013—2020年在A股上市的418家重污染行業企業為樣本，運用傾向性得分匹配-雙重差分法與中介效應分析法，研究綠色金融對企業社會責任履行的影響，結果表明：綠色金融能夠顯著促進重污染企業社會責任的履行，而且主要通過融資約束的中介效應實現促進作用。異質性分析顯示，綠色金融對非國有和處于低市場化程度地區的重污染企業社會責任的履行具有更為明顯的促進效果。

關鍵詞 綠色金融 重污染企業 企業社會責任 PSM-DID 融資約束

作者簡介：姬新龍，管理學博士，蘭州財經大學金融學院教授、碩士研究生導師；李婉婷，湖北大學商學院博士研究生。

基金項目：甘肅省教育揭榜掛帥項目“甘肅碳排放權交易市場建設及減排路徑研究”（2021-jyjbgs-08）；甘肅省軟科學項目“區塊鏈技術發展現狀及其在供應鏈金融領域的應用”（20CX9ZA049）；蘭州財經大學綠色金融創新研究團隊項目（2020CXTD09）

一、研究背景

“雙碳”目標彰顯了我國積極應對氣候變化、走綠色低碳發展道路、實現經濟可持續發展的堅定決心，也預示著作為引導性融資調節工具的綠色金融，將在減排降污、經濟綠色轉型過程中發揮愈發重要的作用。2015年，中共中央、國務院印發《生態文明體制改革總體方案》，首次提出構建綠色金融體系。2017年，國務院決定在部分地區建立綠色金融改革創新試驗區，首批綠色金融改革創新試點地區橫跨東中西部，綠色金融在實踐層面開始發揮其引導資金流向、治理環境污染等作用。根據綠色金融的政策內涵，可以在信貸資金方面對企業形成“獎懲機制”，實現優勝劣汰。比如，對于社會責任履行表現良好、達到綠色環保標準的企業，一般優先對其進行綠色金融授信，甚至提供利率優惠，促進其進一步發展；對于社會責任履行表現較差、不符合綠色環保導向的企業，很可能會提高其貸款利率，甚至拒絕發放貸款。這是綠色金融服務實體經濟高質量發展的重要表現。

在當前倡導綠色發展的新理念下，社會責任作為企業治理的核心評價標準，是企業尋求綠色轉型發展的重要外在表現，也是影響金融企業開展綠色融資決策的重要參考信息。反過來，隨著綠色金融的全面推廣，各類企業的綠色技術創新會更加積極，公司治理架構也將更加完善，綠色金融是否會對企業社會責任的履行產生實質性影響呢？從理論和實踐等多個維度探究綠色金融試點政策對企業治理產生的影響，全面評價綠色金融試驗區政策的效果，對于未來我國綠色金融政策的完善以及全面推廣，具有良好的理論指導和實踐借鑒意義。

本文以2017年綠色金融試點為切入點，搜集整理2013—2020年A股上市重污染行業企業的面板數據，通過PSM-DID模型研究綠色金融對企業社會責任履行的影響，并利用中介效應分析方法探討具體的作用機制。

二、文獻回顧與理論分析

（一）文獻回顧

Jose Salazar最早提出綠色金融的概念，認為綠色金融是溝通金融與生態環境的橋梁。【張宇、錢水土：《綠色金融理論：一個文獻綜述》，《金融理論與實踐》，2017年第9期。】綠色金融以促進經濟、社會和環境和諧發展為目的，利用金融產品和服務引導資金投向節能環保的新領域，兼具金融資源配置和環境規制雙重特性。正是這些特征使得綠色金融成為當前我國實現“雙碳”目標的重要抓手。但是，綠色金融是否能夠達到預期的政策效果？

現有文獻主要從企業行為層面研究了綠色金融政策的影響。比如，連莉莉從成本視角對綠色企業和“兩高”企業進行了對比分析，發現綠色金融提高了污染企業的債務融資成本。【連莉莉：《綠色信貸影響企業債務融資成本嗎？——基于綠色企業與“兩高”企業的對比研究》，《金融經濟學研究》，2015年第5期。】蘇冬蔚等認為綠色金融抑制了污染企業的投資行為。【蘇冬蔚、連莉莉：《綠色信貸是否影響重污染企業的投融資行為？》，《金融研究》，2018年第12期。】劉強等、謝喬昕等都認為綠色金融顯著促進了企業的綠色創新轉型，增加了企業的創新投入，提高了企業的創新效率。【劉強、王偉楠、陳恒宇：《〈綠色信貸指引〉實施對重污染企業創新績效的影響研究》，《科研管理》，2020年第11期。謝喬昕、張宇：《綠色信貸政策、扶持之手與企業創新轉型》，《科研管理》，2021年第1期。】占華研究發現綠色信貸能夠借助融資約束和環境績效兩個途徑顯著促進企業的環境信息披露。【占華：《綠色信貸如何影響企業環境信息披露——基于重污染行業上市企業的實證檢驗》，《南開經濟研究》，2021年第3期。】倪娟等認為，綠色信貸政策的推行將企業融資需求與環境責任有效掛鉤，促使企業主動進行環境信息披露。【倪娟、孔令文：《環境信息披露、銀行信貸決策與債務融資成本——來自我國滬深兩市A股重污染行業上市公司的經驗證據》，《經濟評論》，2016年第1期。】這些研究表明綠色金融在影響企業投融資行為、促進企業技術創新、完成企業綠色減碳使命、完善現代企業治理等方面具有良好的引導作用。

社會責任是現代企業治理的重要組成部分。從實踐來看，企業積極履行社會責任不僅能降低融資風險，而且能增加企業價值，有助于塑造良好的企業形象，提高公眾認可度和競爭力。綠色金融是否影響企業社會責任的履行呢？韋院英等認為，環境政策對企業社會責任履行有顯著的正向影響，因此在環境規制下，企業有必要采取相應的措施，履行其社會環境責任。【韋院英、胡川：《環境政策、企業社會責任和企業績效的關系研究——基于重污染行業環境違規企業的實證分析》，《華東理工大學學報（社會科學版）》，2021年第3期。】曹廷求等研究指出，綠色信貸政策能夠抑制污染企業的信貸融資，促進污染企業綠色轉型。【曹廷求、張翠燕、楊雪：《綠色信貸政策的綠色效果及影響機制——基于中國上市公司綠色專利數據的證據》，《金融論壇》，2021年第5期。】總之，綠色金融能夠形成融資約束，增加融資成本，進一步促進企業綠色轉型升級。僅個別文獻以2015—2018年A股上市重污染行業企業為樣本，研究了綠色金融對企業社會責任履行的影響。【沈璐、廖顯春：《綠色金融改革創新與企業履行社會責任——來自綠色金融改革創新試驗區的證據》，《金融論壇》，2020年第10期。】但是，我國2017年才建立綠色金融試驗區，而且政策效應存在滯后期，僅用2017—2018年的樣本作為實驗組進行政策效應檢驗，并不能充分反映政策的實際效應。

鑒于此，本文選擇2013—2020年在A股上市的418家重污染行業企業作為樣本，以2013—2016年的樣本作為對照組，以2017—2020年的樣本作為實驗組，檢驗綠色金融對企業社會責任履行的影響，并對作用機制進行了分析，進一步豐富了綠色金融的政策效應研究。

（二）綠色金融影響企業社會責任履行的機制

1.綠色金融對企業社會責任履行的促進作用

在信貸市場，銀行和企業之間存在信息不對稱現象。作為外部信貸資金供給者，商業銀行在信息獲取方面一般處于弱勢地位，只能憑借企業主動提交和披露的信息評估其經營狀況，判斷是否應該發放貸款以及貸款收回的可能性，無法真正掌握企業內部真實的經營狀況、盈利模式和發展戰略等具體信息。而企業作為資金需求主體，為了順利獲得信貸資金，可能會對商業銀行隱瞞部分負面信息，僅提交和披露正面信息，從而使商業銀行和企業之間形成信息不對稱。

綠色金融的大力發展豐富了商業銀行的業務范圍，也增加了商業銀行的信貸壓力。商業銀行在積極響應綠色金融的同時，出于自身長期經營發展的考慮，在貸前調查中會納入企業環境和社會風險等考察內容，對潛在受貸方進行全面了解，降低因信息不對稱產生的逆向選擇風險。在這種情況下，企業社會責任履行情況已經成為商業銀行綠色信貸資金發放的重要參考因素，【高婷、王懷明：《企業社會責任信息披露對債務融資的影響——基于產權性質、企業成長性視角》，《財會月刊》，2018年第12月。】它可以在一定程度上緩解銀企之間的信息不對稱問題，有利于商業銀行多方面、多角度了解企業運行狀況，降低因信息不對稱產生的授信風險。

此外，綠色金融使商業銀行對重污染企業的信息披露提出了更加嚴格的要求。為了降低銀企之間的信息不對稱，緩解綠色金融造成的融資限制，增強信貸融資的可得性，與一般企業相比，重污染企業更有動力履行社會責任，通過實際行動向外界傳遞自身積極履行社會責任的信息。

2.綠色金融對企業社會責任履行的抑制作用

企業社會責任應該被理解為企業的一種投資行為而非慈善行為，并且這種投資行為主要依賴于企業資金的充裕程度。一般而言，企業資金越充裕，在社會責任方面的投資就越多。當企業資金充裕時，管理者更有可能將閑散資金投向高風險項目，而當企業資金匱乏時，管理者會優先放棄收益不確定性較高的項目。擁有充裕資金的企業比資金相對匱乏的企業更傾向于履行社會責任。

現階段，銀行信貸仍是重污染企業重要的外部資金來源，而在綠色金融政策下，商業銀行會嚴格控制重污染企業的信貸資金投放量，重污染企業在面臨資金流匱乏風險時，會優先投資核心業務，減少在社會責任方面的投資。同時，綠色金融倒逼重污染企業持續加大綠色轉型投資，這很可能會壓縮重污染企業對社會責任投資的空間，進而限制重污染企業社會責任的履行。

總之，從上述基于信息不對稱理論和資源松弛理論的分析可以發現，綠色金融可能會促進或抑制企業社會責任的履行，最終影響是兩種相反力量共同作用的結果。

三、實證方法、變量選擇與數據說明

（一）實證方法設計

1.傾向性得分匹配-雙重差分法（PSM-DID）

雙重差分法（DID）常用于評估政策效應，該方法以政策實施時點為界將樣本分為對照組和實驗組，然后對實驗組與對照組的相關特征進行統計分析，從而實現政策效應評估。2017年，綠色金融試驗區政策實施，為研究綠色金融對企業社會責任履行的影響提供了天然的準自然實驗。建立如下雙重差分模型：

CSRi，t=β0+β1Treat×Post+β′Controlsi，t+λ+γ+εi，t（1）

其中，CSR代表被解釋變量企業社會責任，交叉項Treat×Post代表核心解釋變量，Treat為組別虛擬變量，Post為時間虛擬變量，Controlsi，t代表控制變量，β0、β1、β′為模型參數，λ、γ分別代表行業固定效應和時間固定效應，εi，t為隨機項。

通常，雙重差分模型要求實驗數據滿足共同趨勢條件，但是，各地區在企業規模、債務水平、治理情況等方面存在差異，政策制定者在選擇綠色金融試點地區時無法做到完全隨機，非試點地區可能并不一定是試點地區的最好對照樣本，因而實驗數據很難完全滿足共同趨勢的要求。為了排除企業所屬試點地區特征的影響，解決樣本選擇偏差產生的內生性問題，盡可能滿足雙重差分法對數據共同趨勢的要求，進一步增強研究的可信度，在進行雙重差分分析之前，先利用傾向得分匹配法（PSM）對試點地區企業和非試點地區企業進行重新匹配處理，從非試點企業中找出與試點企業最合適的對照樣本。通過計量模型對每個觀測值進行綜合傾向打分，再按照傾向得分是否接近進行重新匹配。

2.中介效應檢驗

由于PSM-DID只能估計綠色金融對重污染企業社會責任履行的整體效應，無法檢驗具體的作用途徑，因而需要運用中介效應模型進行進一步分析。考慮自變量X對因變量Y的影響，如果變量X首先作用于變量M，而變量M作用于變量Y，從而實現變量X對變量Y的作用，則稱M為中介變量。【溫忠麟、葉寶娟：《中介效應分析：方法和模型發展》，《心理科學進展》，2014年第5期。】上述中介作用過程可用下列回歸方程來描述：

Y=cX+e1（2）

M=aX+e2（3）

Y=c′X+bM+e3（4）

逐步回歸法是檢驗中介效應最常用的方法。首對模型（2）進行回歸，若通過顯著性檢驗，則說明變量X對變量 Y有顯著影響。然后對模型（3）進行回歸，若通過顯著性檢驗，則說明變量X對變量M有顯著影響。在此基礎上，對模型（4）進行回歸，若變量X的回歸系數c′未通過顯著性檢驗，而變量M的系數b通過顯著性檢驗，則表明中介變量M產生了完全的中介作用；若變量X的系數c′和中介變量M的系數b都通過顯著性檢驗，則表明變量X對變量Y存在直接作用，同時變量X還通過中介變量M對變量Y產生間接影響。

（二）變量選擇與定義

1.被解釋變量與核心解釋變量

被解釋變量為企業社會責任（CSR），采取和訊網發布的企業社會責任評級總得分的自然對數來衡量。核心解釋變量交叉項Treat×Post用于衡量綠色金融對重污染企業社會責任履行的影響。組別虛擬變量（Treat）取值為0或1。考慮到首批綠色金融試點地區呈現對外開放格局，城市的改革創新對其所在省級行政區的改革創新具有帶動作用，以及樣本數據的可得性等因素，將首批試點城市所在的五個省級行政區（浙江、江西、廣東、貴州和新疆）的重污染企業作為實驗組，其余省級行政區的重污染企業作為控制組。若企業所在省級行政區屬于實驗組，則Treat取值為1，否則Treat取值為0。時間虛擬變量（Post）取值為0或1。由于綠色金融試驗區相關政策于2017年開始實施，對于實施之前的年份（2013—2016年），Post取值為0，而對于實施當年及之后的年份（2017—2020年），Post取值為1。

2.控制變量

由于影響企業社會責任履行的因素較多，本文從企業財務狀況和企業治理狀況兩個維度選取如下8個控制變量：企業財務狀況層面包括企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、凈資產收益率（Roe）和賬面市值比（Bm），企業治理狀況層面包括董事會規模（Board）、獨立董事比例（Indep）、兩職合一性（Dual）和第一大股東持股比例（Top1）。上述各個變量的定義見表1。

（三）數據來源與說明

將2017年我國建立首批綠色金融試驗區作為準自然實驗，選取2013—2020年A股上市公司中的重污染企業為初始樣本。重污染行業的認定參照中國證監會2012年發布的《上市公司行業分類指引》，最終確定火電、鋼鐵、水泥、電解鋁、煤炭、冶金、化工、石化、建材、造紙、釀造、制藥、發酵、紡織、制革和采礦業16個行業為重污染行業。

為了降低數據因素對檢驗結果產生的不利影響，在檢驗之前對樣本數據進行如下處理：第一，將2013年以后上市的企業從樣本中剔除；第二，將研究期內為ST和ST*的上市企業從樣本中剔除；第三，對所有連續變量進行縮尾處理，減小極端值的干擾。最終樣本包含418家上市企業，3344個觀測值，其中國有控股企業179家，非國有控股企業239家。企業社會責任評級總得分來自和訊網，上市公司的財務數據來自國泰安數據庫（CSMAR）。實證過程采用Stata15.0進行數據分析和處理。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

表2顯示了主要變量的描述性統計結果。被解釋變量企業社會責任（CSR）的均值為3.055，中位數3.072，標準差為0.539，分布比較均勻。組別虛擬變量Treat的均值為0.254，說明25.4%的樣本企業位于綠色金融試點地區，這為開展相關研究奠定了數據基礎。時間虛擬變量Post的均值為0.500，說明綠色金融試點前后的樣本規模相當。

表3進一步展示了綠色金融試驗區實施前后試點地區和非試點地區重污染企業的企業社會責任（CSR）和部分控制變量的平均值。可以看到，在綠色金融試點前，試點地區企業的規模（Size）、資產負債率（Lev）、董事會規模（Board）、第一大股東持股比例（Top1）都低于非試點地區企業。因此，可以判定對試點地區的選擇不滿足隨機性原則，為了避免雙重差分模型估計過程中可能出現的內生性問題，需要使用傾向性得分匹配方法（PSM）選取與試點地區企業特征最接近的非試點地區企業進行估計。

（二）傾向性得分匹配結果

為了找出與試點地區的企業特征最接近的非試點地區企業，利用傾向性得分匹配法（PSM）進行匹配處理。具體地，選擇Size、Lev、Roe、Bm、Board、Indep、Dual和Top1作為協變量進行最鄰近匹配。在計算傾向性得分時，采用logit模型進行回歸，根據傾向性得分，對實驗組和控制組進行1∶1的樣本匹配。表4顯示了匹配前后實驗組與控制組的協變量平均值。可以發現，所有匹配變量在匹配后偏誤的絕對值均在10%以內，除Board和Indep兩個協變量外，匹配前其他協變量在實驗組與控制組之間均有顯著差異（p<0.1），而在匹配后實驗組與控制組之間的這種差異不再顯著（p>0.1），匹配后實驗組與控制組的特征更加接近。匹配后實驗組與控制組的核密度分布差異減小，匹配質量較好。

（三）基準回歸分析

以下采用雙重差分法檢驗綠色金融對重污染企業社會責任履行的影響，基準回歸結果見表5。其中，第（1）列為未加入控制變量和固定效應的檢驗結果，交叉項Treat×Post的系數為0.0353，在5%的顯著水平下通過檢驗；第（2）列為同時加入控制變量和固定效應的檢驗結果，交叉項Treat×Post的系數為0.0550，在5%的顯著水平下通過檢驗。以上結果均表明綠色金融對重污染企業社會責任履行具有顯著的正向影響。即在綠色金融政策的約束下，重污染企業為了獲取更多的信貸資金，會從降低銀企之間信息不對稱著手，積極履行企業社會責任，而非抑制社會責任投資。重污染企業的發展往往需要龐大的資金，面對綠色金融帶來的融資限制，重污染企業有可能在短期內采取減少社會責任投資等短視行為。但是從長期來看，只有不斷適應社會環境變化，積極履行社會責任，重污染企業才能獲得支撐其長遠發展目標的資金支持。因此，綠色金融對重污染企業社會責任履行的促進作用遠大于抑制作用，綠色金融最終會促進重污染企業積極履行社會責任。

（四）穩健性檢驗

1.更換被解釋變量

潤靈環球（RKS）是中國企業社會責任的權威第三方評級機構，致力于為責任投資者、責任消費者及社會公眾提供科學的企業責任評級信息。這里采用潤靈環球發布的社會責任評分替換被解釋變量，重新進行回歸，回歸結果見表6第（1）列。可以看到，交叉項Treat×Post的回歸系數為0.0432，并且通過顯著水平為5%的檢驗，與基準回歸結果一致。

2.安慰劑檢驗

考慮到綠色金融試點前其他事件也可能影響重污染企業社會責任的履行，這里將綠色金融試點時間提前兩年重新進行回歸。檢驗結果見表6第（2）列。可以發現，交叉項Treat×Post的回歸系數不顯著，表明企業社會責任履行的變化是綠色金融試點政策引起的。

（五）影響機制檢驗

綠色金融使重污染企業受到的融資約束增強，相關企業通過銀行獲得的信貸資金減少，而融資約束能夠促進企業社會責任的履行。【占華：《綠色信貸如何影響企業環境信息披露——基于重污染行業上市企業的實證檢驗》，《南開經濟研究》，2021年第3期。倪娟、孔令文：《環境信息披露、銀行信貸決策與債務融資成本——來自我國滬深兩市A股重污染行業上市公司的經驗證據》，《經濟評論》，2016年第1期。】綠色金融有可能通過融資約束影響重污染企業社會責任履行，因而這里選擇融資約束作為中介變量。

現有文獻提出了多種用于衡量融資約束的方法，其中KZ指數被廣泛采用。一般利用現金及現金等價物、經營性凈現金流量、現金股利、資產負債率和托賓Q值五個變量來構建KZ指數。【Owen A. Lamont， Christopher Polk， Jesus Saa-Requejo， “Financial constraints and stock returns”， Review of Financial Studies， vol.14， no.2（2001）.】 KZ指數的取值越大，表明企業面臨的融資約束越強。為分析綠色金融對重污染企業社會責任履行的作用機制，借鑒溫忠麟、葉寶娟的做法，【溫忠麟、葉寶娟：《中介效應分析：方法和模型發展》，《心理科學進展》，2014年第5期。】構建如下的中介效應模型：

CSR=η0+η1Treat×Post+η2Controlsi，t+δ+θ+εi，t（5）

KZ=μ0+μ1Treat×Post+μ2Controlsi，t+δ+θ+εi，t（6）

CSR=λ0+λ1Treat×Post+λ2KZi，t+λ3Controlsi，t+δ+θ+εi，t（7）

其中，KZ代表KZ指數，其余變量含義不變。基于模型（5）至（7），采用逐步回歸進行檢驗，結果見表7。第（1）列為模型（5）的回歸結果，交叉項Treat×Post的回歸系數為0.0613，并通過顯著水平為1%的檢驗，表明綠色金融對重污染企業社會責任履行有顯著的正向作用。第（2）列為模型（6）的回歸結果，交叉項Treat×Post的回歸系數為0.1229，并通過顯著水平為5%的檢驗，說明綠色金融對重污染企業融資約束（中介變量KZ）有顯著的正向作用。第（3）列為模型（7）的回歸結果，融資約束（中介變量KZ）的回歸系數為0.0227，并通過顯著水平為5%的檢驗，顯示融資約束對重污染企業社會責任履行有顯著的促進作用。同時，模型（7）回歸結果中交叉項Treat×Post的回歸系數（取值為0.0611，且通過顯著水平為1%的檢驗），小于模型（5）（不含中介變量的模型）中交叉項Treat×Post的回歸系數（0.0613），表明綠色金融能夠通過融資約束的中介效應對重污染企業社會責任的履行產生積極影響，即綠色金融試點以后，重污染企業的融資約束增強，從而促進了重污染企業社會責任的履行。

（六）異質性分析

以下將從產權性質和市場化程度兩個方面進行異質性分析。

1.企業產權性質的影響

按照企業產權性質將樣本劃分為國有企業組和非國有企業組。在控制其他變量不變的情況下，分別對兩組樣本進行回歸，結果見表8第（1）列和第（2）列。在對國有企業組的回歸結果中交叉項Treat×Post的系數未通過顯著性檢驗，但是在對非國有企業組的回歸中交叉項Treat×Post的系數為0.0567且通過顯著水平5%的檢驗，表明綠色金融對重污染企業社會責任履行的影響主要體現在非國有企業上。這可能是因為非國有企業沒有政府信用背書且自身資產規模相對較小，資產運作的空間較小，融資方面受到的限制相對較大，所以它們更需要憑借高質量的社會責任表現來緩解綠色金融帶來的融資壓力。

2.地區市場化程度的影響

將王小魯等編制的市場化指數【王小魯、樊綱、胡李鵬：《中國分省份市場化指數報告（2018）》，社會科學文獻出版社，2019年。】作為各地區市場化程度的度量指標，以市場化指數評分的中位數為界將樣本劃分為市場化程度高組和市場化程度低組。在控制其他變量不變的情況下，分別對兩組樣本進行回歸，結果見表8第（3）列和第（4）列。在市場化程度高組的回歸結果中交叉項Treat×Post的系數不顯著，但是在市場化程度低組的回歸結果中交叉項Treat×Post的系數為0.0614且通過顯著水平為1%的檢驗，表明綠色金融對重污染企業社會責任履行的影響主要體現在市場化程度較低的地區。這可能是因為市場化程度較低的地區資本市場欠發達，企業融資渠道相對欠缺，對信貸融資的依賴程度較高，所以綠色金融產生的信貸融資壓力更大，更需要企業通過積極履行社會責任來緩解融資約束。

五、結論與啟示

本文以2017年綠色金融改革創新試點為準自然實驗，選擇2013—2020 年在A股上市的418家重污染行業企業作為樣本，探究綠色金融對重污染企業社會責任履行的影響及作用機制。研究表明：綠色金融對重污染企業社會責任的履行具有正向影響，融資約束在綠色金融影響重污染企業社會責任履行的過程中具有中介作用，綠色金融對重污染企業社會責任的影響主要體現在非國有企業和市場化程度較低地區。

鑒于此，為進一步完善我國綠色金融體系，推動經濟與環境協調發展，從政府、金融機構和企業三個方面提出以下政策建議：第一，政府應該強化綠色金融監管職能，建立健全全方位、多層次的監督管理體系，同時輔以必要的社會監督。完善金融機構和環保部門的環境信息共享機制，定期對企業社會責任履行情況進行評估，將環境社會責任監督管理貫徹到項目運行的每一個環節，從項目前期的準備階段到中期的運行階段，再到最后的收尾反饋階段，形成全過程一體化的監管模式。第二，金融機構應該積極響應綠色金融號召，發揮綠色金融主體作用，加大對綠色環保產業的資金投入，制定多元化、全面化的企業環境風險評估方案，充分考慮企業社會責任信息，嚴格把控綠色信貸資金流向，確保綠色資金合理配置。探究多元化的綠色信貸產品，制定個性化的綠色信貸定價策略，努力創造有利于企業綠色發展的信貸政策條件，吸引企業融入綠色金融發展，激發企業綠色生產積極性。第三，企業應該主動強化環保意識，緊抓國家綠色金融發展的大好機遇，利用外部政策促進自身綠色轉型，減少污染排放。重污染企業應該積極履行社會責任，確立完善的信息披露機制，主動降低銀企信息不對稱，確保企業融資來源穩定，努力實現經濟效益與環境效益相統一。

〔責任編輯：來向紅〕