綠色信貸對企業綠色技術創新的影響研究

摘" "要：隨著全球對環境可持續發展的日益關注，綠色信貸作為一種重要的政策工具備受矚目。以原銀監會2012年制定的《綠色信貸指引》作為外生政策沖擊，利用2008—2022年A股上市企業面板數據構建雙重差分模型，考察綠色信貸政策對重污染企業綠色技術創新的影響。研究發現：《綠色信貸指引》的實施顯著促進了重污染企業的綠色技術創新提升，且企業流動性債務融資增加、長期債務融資減少與信息披露質量提高是促進企業綠色技術創新的重要途徑。進一步研究發現，國有企業的綠色技術創新提升相較于非國有企業更加顯著，大型企業和中西部地區企業進行綠色技術創新的積極性更高。

關" 鍵" 詞：綠色信貸；重污染企業；綠色技術創新；融資約束

中圖分類號：F830.5；F27" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-2517（2024）06-0068-11

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2024.06.006

一、引言

黨的二十大明確提出要堅持貫徹新發展理念，著力推進高質量發展， 加快發展方式綠色轉型，推動經濟社會發展綠色化。綠色轉型是中國實現經濟可持續發展的前提，而綠色創新是優化產業結構體系、 推動綠色轉型發展的重要引擎和關鍵支撐。 我國的綠色信貸一直走在前列，綠色信貸不僅展現出顯著的市場型環境規制特性，同時也承擔著優化資源配置的功能，可以有效促進資源的合理配置與高效利用，從而發揮環境治理的作用，是推動企業綠色創新水平提升的重要政策驅動力。

綠色信貸也對企業綠色轉型提出更加明確的要求，其中重污染企業加快實現綠色轉型更是經濟社會實現低碳轉型的重中之重。綠色信貸政策可以通過對不同類型的企業實行不同的利率來調整金融資源的流向，加速產業結構升級，促使企業加大綠色技術研發和創新的投入力度，最終促進經濟的綠色轉型和可持續發展。2012年原銀監會頒布的《綠色信貸指引》 被公認為是最具代表性的綠色信貸綱領性法規，其出臺進一步細化了綠色信貸的實施原則和操作性指引。作為中國環境規制體系的一次嘗試，《綠色信貸指引》 能否為重污染企業發展提供新的契機，促進企業提升綠色技術創新水平，最終推動重污染企業轉型升級實現環境治理的目標， 還有待于進一步驗證。

基于此，本文以《綠色信貸指引》作為切入點，構建雙重差分模型，考察綠色信貸如何影響重污染企業綠色技術創新并揭示其作用機理。 本文可能的邊際貢獻主要有以下幾個方面：第一，在識別策略方面，采用基于準自然實驗的倍差法（DID）分析《綠色信貸指引》影響我國重污染企業綠色技術創新的政策效果，可以有效避免因政策實施所產生的偏差和內生性問題，從而更精準地揭示其所帶來的政策影響。第二，從融資約束和信息披露質量的角度，解析政策的微觀傳導機制，明確綠色信貸影響重污染企業綠色技術創新的內在邏輯和實際表現，還進一步識別了綠色信貸政策對不同企業綠色技術創新的差異化影響。第三，基于微觀企業視角探討綠色信貸政策工具的作用，拓展了金融政策工具的研究視角，豐富了金融調控政策對企業綠色技術創新影響的相關研究。

二、文獻綜述

綠色信貸作為一項推動企業綠色低碳轉型的政策，受到眾多學者的關注。從宏觀視角出發，既有研究認為綠色信貸能夠優化經濟結構[1]、降低碳排放強度[2]、促進地區綠色全要素生產率上升[3-4]。從微觀視角出發，綠色信貸政策能夠改善企業環境社會責任、促進企業環境投資，顯著提升企業環境和社會績效與財務績效[5]。也有一些學者認為綠色信貸政策激勵扭曲會對綠色低碳可持續經濟產生一些消極影響，通過增加企業融資約束、擠占創新活動資金，最終會抑制重污染企業的綠色創新質量[6]。

企業是經濟生活中最為活躍的微觀經濟行為主體， 是綠色發展的重要參與者和關鍵行動者，也是綠色金融的直接影響者，其綠色轉型成敗在很大程度上影響中國綠色發展戰略的實施。因此提升企業綠色技術創新力度，為企業綠色發展奠定堅實的技術支撐尤為重要。相比傳統創新行為，綠色技術創新更遵循生態經濟發展規律，能夠幫助企業降低環境負外部性[7]，將外部性的環境成本“內部化”，減少環境污染和資源過度消耗， 助力企業實現長期、可持續的發展目標，構建穩固的市場競爭優勢[8]。綠色技術創新對企業而言具有雙重價值，一方面通過在生產的全流程減少資源消耗， 降低環境負外部性，促進企業可持續發展，另一方面又通過賦予產品綠色屬性提升其市場競爭優勢。

在綠色金融對企業創新方面，已有文獻從不同角度進行了具體考察， 但并未達成共識。 丁杰等（2022） 認為綠色信貸政策在不同類型企業間對綠色創新的影響呈現出差異化趨勢：對重污染企業綠色創新的促進作用相對有限，但能夠有效提升節能環保企業的綠色創新[9]。具體到企業綠色技術創新方面，姚雪松等（2023）認為綠色信貸能夠有效推動企業綠色技術創新，并且有效的市場化環境輔以有力的財政科技支出將會進一步強化這種作用[10]。周肖肖等（2023）通過構建“銀行-污染企業-非污染企業”三方主體的演化博弈動態模型，探討了綠色信貸政策前后博弈主體的策略選擇和演化路徑，認為綠色信貸政策能夠有效激勵重污染企業進行綠色技術創新，促進重污染企業進行綠色轉型[11]。王韌（2019） 認為綠色政策在影響技術創新方面主要基于三種渠道： 通過環境規制實現污染產業轉移，通過投資領域變遷實現地區間環境治理，以及通過促進綠色技術創新實現綠色發展[12]。此外，還有部分學者研究認為綠色信貸政策對重污染企業技術創新產生了負向影響。武力超等（2022）認為綠色信貸政策的實施可能會顯著抑制污染行業出口企業綠色技術創新[13]。陸菁等（2021）認為綠色信貸政策顯著加劇了高污染企業的退出風險，并且高污染企業技術創新下降主要源于綠色信貸引致的遵循成本效應與信貸約束效應[14]。

綜上，綠色信貸對企業創新的研究相對比較豐富，但對于綠色金融影響企業綠色技術創新的微觀機理分析不足，綠色信貸政策影響重污染企業綠色創新是否存在多樣化的影響路徑還有待明確。

三、研究假設

綠色創新是實現環境保護和企業競爭力協調發展的必要措施，也是協調環境規制與企業績效增長的關鍵環節，但創新活動具有周期長、高投入、高風險的特點，因此企業是否進行技術創新以及從事創新活動的投入需要深度考量。

（一）綠色信貸與綠色技術創新

綠色信貸同時兼顧了傳統金融與環境規制兩大屬性， 但本質上仍是環境規制的一種延伸和創新。嚴格的環境規制會提高重污染企業的融資難度和融資成本，面對政府高水平的環境規制和利益相關者的外部壓力，企業管理者會選擇加大研發和創新投入，并將綠色生產和可持續發展納入其經營決策和戰略規劃，有利于實現環境保護與企業競爭力提升的雙贏[11]。一方面，環境規制會帶給企業外部壓力，重污染企業由于受環境規制影響更強，往往擁有更強的創新動機來提升企業綠色技術含量，此時重污染企業通過創新可以改善企業生產環境，提高企業治理污染的能力， 減少企業的環境成本。同時，為了獲得綠色信貸資金的支持，企業必須提高自身的環保水平，降低環境風險，而推動綠色技術進步是企業減少污染排放， 提升綠色水平的關鍵。另一方面，適宜的環境規制可能給企業帶來一定的“創新補償效應”，激發企業進行綠色技術創新的動力， 促使企業加大創新投入以促進企業發展。 具體而言，當企業進行創新活動時不僅能夠規避環境監管的成本，實現節能環保的社會效益，還能帶來新的綠色競爭優勢，即通過技術革新降低成本投入或增加銷售收入形成超額收益，為企業績效帶來積極影響，并且出于對自身競爭優勢的維持，企業需要不斷強化自身的綠色創新行為，最終實現環境治理與企業創新發展的雙重目標。

基于上述分析，本文提出以下假設。

假設1：綠色信貸政策對重污染企業綠色技術創新具有顯著的促進作用。

（二）綠色信貸、融資約束與綠色技術創新

融資約束是限制企業發展、抑制企業創新活動的重要因素。綠色技術創新相較于傳統的技術創新具有前期資金投入大、周期長、風險難以預估的特征， 意味著綠色技術創新需要企業投入更多資本，而《綠色信貸指引》的實施，能夠更好地引導信貸資源流向積極進行綠色技術創新的企業，從而緩解企業融資約束問題，促進企業綠色技術創新[15-16]。在這樣的情況下，重污染企業不得不尋求綠色技術創新路徑，積極推動自身綠色轉型，同時綠色技術的稀缺性會給企業帶來持久的競爭優勢[17]，企業可以通過綠色技術創新的正外部性抵消污染負外部性。

具體而言，《綠色信貸指引》實施后，出于營利性考量銀行會對高污染企業實施嚴格信貸限制，這一舉措會導致銀行整體借款減少，大幅提高了企業的污染和融資成本[18-19]。與長期債務相比，短期債務有利于銀行及時獲得借款企業的信息，有助于銀行將企業置于嚴密的監管之下[20]，所以銀行傾向于縮短債務融資期限，減少長期債務融資這樣以銀行為主導的信貸融資。而長期債務融資的減少使得企業尋求替代性融資的動機激增，由于綠色信貸無法影響重污染企業的商業信用，于是商業信用為重污染企業提供了一種新的融資可能，進而對銀行主導的債務融資產生了替代效應。因此重污染企業通過商業信用獲得的流動性債務融資增加，而流動性債務可以對企業管理者的行為進行約束，降低委托代理成本，提高企業創新效率。

當融資約束得到緩解時，企業能夠順暢地獲取外部資金，從而加大對創新活動的投入力度。具體來說，融資約束的緩解使得企業能夠承擔更大規模的研發投入、引進更先進的設備、招聘更多高素質的研發人員，有助于提升企業的創新能力和市場競爭能力，進而推動其在綠色技術創新等方面取得更多突破性成果。

基于上述分析，本文提出以下假設。

假設2：綠色信貸政策會使重污染企業長期債務融資減少，流動性債務融資增加，從而會對其綠色技術創新產生積極影響。

（三）綠色信貸、信息披露質量與綠色技術創新

企業可以通過提高信息披露質量建立聲譽，創造更多投資機會，降低生產經營過程中面臨的社會風險，以實現企業的長遠發展[21]。從理論上看，信息披露質量主要通過資源效應與外部壓力促進企業綠色技術創新。

一方面，綠色信貸政策實施后，銀行在貸款審批過程中對重污染企業的準入門檻提高，并且投資者在進行資金配置時， 更傾向于選擇那些信息披露充分、透明度較高、業績預期明確的企業。當銀行獲取到的企業披露信息不完全時，其便難以準確評估企業的環境風險和社會風險，因而在給企業發放貸款時會采取更加審慎的態度，這種態勢又進一步加劇了重污染企業的融資難度。因此，為了應對綠色信貸政策帶來的挑戰， 企業會更加積極地提高信息披露質量，向銀行展示企業自身的社會責任履行情況來減少信息不對稱情況， 降低自身獲取外部融資的成本，獲得銀行資金配置緩解融資約束，從而更有利于進行綠色技術創新[22]。

另一方面，重污染企業通常面對更嚴密的監管和更高的公共壓力和媒體關注。綠色信貸政策的透明度要求推動了企業對信息披露質量的提升，會促使其更加主動地公開環保和綠色技術創新的相關信息，樹立良好的社會形象[23]。同時，企業披露有關綠色技術研發的進展，有助于其爭取更多愿意為環保型產品支付“綠色溢價”的消費者，從而為其綠色技術創新提供更多資金支持[24]。此外，高質量的信息披露還可以幫助企業規避相關監管部門的信貸限制，增加企業進行綠色技術創新的資金，進一步助力其綠色技術創新活動的開展。

基于上述分析，本文提出以下假設。

假設3：綠色信貸政策可以通過提高企業信息披露質量來促進重污染企業綠色技術創新。

四、研究設計及數據來源

（一）樣本選取與數據來源

本文以2008—2022年A股上市公司為研究對象，采用倍差法檢驗《綠色信貸指引》對重污染企業綠色技術創新的影響。在數據處理方面，包括：剔除ST、PT、*ST類公司，剔除資產負債率大于1的公司和數據缺失的樣本， 對主要連續變量進行1%的Winsorize處理以消除極端值影響。最終獲得896家企業，13 440個企業年度觀測值。其中，重污染企業245家，3675個企業年度觀測值；其他類型企業651家，9765個企業年度觀測值。 隨后按照企業所處的行業類型對企業進行分類，將重污染企業劃分為實驗組，其他類型企業劃分為對照組。本文的企業數據來源主要是CNRDS數據庫， 部分企業財務數據來源于CSMAR數據庫。

（二）變量定義

1.被解釋變量。GPit代表i企業在第t年的綠色技術創新情況，本文借鑒王馨等（2021）[5]的研究方法， 使用綠色發明申請數量invia作為衡量綠色創新質量的指標，同時采用綠色新型實用專利申請數量umia量化綠色創新數量，進一步地，為了全面評估綠色創新的總體水平，將invia和umia加總得到綠色創新總量total，并對綠色專利申請數量加1后取自然對數， 最終得到ln invia、ln umia和ln total三個變量作為后續分析的基礎。

2.核心解釋變量。本文參考連莉莉（2015）[25]的方法，設定treatedi×timet為本文的核心解釋變量，其中treated為組別虛擬變量，重污染企業取值為1，否則為0；time為時間虛擬變量，2012年及以后賦值為1，否則為0。對于重污染企業的識別， 參考以往研究并結合證監會2012版行業分類標準，定義采礦、石油開采、火電、化工等17個污染行業內的企業為重污染企業。

3.控制變量。controlit為一系列控制變量，包括資本性支出（Invt）、財務杠桿（Tl，總負債/總資產）、現金流比率（Clfow，經營活動現金流量凈額/總資產）、托賓Q值（Tobin）、企業績效（Roe，凈利潤/總資產）、企業規模（Size，企業總資產取對數）、企業成熟度（Lnage，企業上市存續年限取對數）、企業成長性（Mbratio，市值/總資產）、股權集中度（Top1，第一大股東持股比例）、獨立董事占比（Ind）。

4.機制變量。本文從企業的債務融資約束與信息披露質量視角來闡述綠色信貸政策影響重污染企業綠色技術創新的機制路徑，其中債務融資約束可以劃分為長期債務融資（LDR，期初長期負債/總資產）和流動性債務融資（FR，期初流動負債/總資產）；信息披露質量采用KV指數[26]以及構建信息披露質量評價體系（EDI）[27]來衡量。

（三）模型設定

本文借鑒已有的研究，利用數據構造如下雙重差分模型對樣本進行檢驗，探究綠色信貸政策對重污染企業綠色技術創新的影響。

GPit=α0+α1treatedi×timet+αkcontrolit+δt+γi+εit（1）

其中，i、t分別表示上市企業和時間；GPit為企業綠色技術創新的代理變量；treatedi為重污染企業的虛擬變量，timet為信貸政策發生時間的虛擬變量，treatedi×timet為本文的核心解釋變量，代表綠色信貸政策的虛擬變量；controlit為控制變量；δt、γi分別為時間、行業固定效應；εit為隨機擾動項。

（四）描述性統計

表1匯報了主要變量的均值、標準差、最大值和最小值。

五、實證分析

（一）基準回歸

表2報告了綠色信貸政策影響重污染企業綠色技術創新的基準回歸結果。具體而言，在列（1）中，綠色信貸政策的系數在5%的水平上顯著為正，表明綠色信貸政策有效提升了重污染企業的綠色創新質量；在列（2）、列（3）中，綠色信貸政策的系數均在1%的水平上顯著為正，表明綠色信貸政策不僅增加了重污染企業的綠色創新數量， 還顯著增加了其綠色創新總量。綜上所述，假設1得以驗證，即綠色信貸政策顯著推動了重污染企業綠色技術創新。

（二）平行趨勢檢驗

本文基于政策沖擊年份2012年作為分界點，觀察《綠色信貸指引》發布前后企業綠色技術創新的平均處理效應。考慮到綠色創新總量是由綠色創新質量和綠色創新數量加總得到的，能最大限度地評估綠色技術創新的總體水平， 因此選取綠色創新總量代表綠色技術創新水平，并選取綠色信貸政策實施的前一期（2011年）為基期進行檢驗。從圖1可以看出，在政策實施前的年份，綠色信貸政策的效果在統計層面不顯著，說明模型滿足共同趨勢假定；從動態效應的結果來看，在政策實施后的年份，該政策對重污染企業綠色技術創新的驅動作用顯著，且呈現出長期穩定的態勢。并且根據檢驗結果可以發現，在《綠色信貸指引》發布的當年這一驅動作用就開始展現，經過調查認為有以下原因：（1）政策預告效應，即指引發布前的預期使得企業在政策正式實施之前就開始調整行為，重污染企業面對環境規制時更傾向于策略性創新進行前端治理，故《綠色信貸指引》發布當年就產生了預期的影響。（2）《綠色信貸指引》于2012年2月24日印發，2012年進程尚未超過四分之一，各上市公司有充足的時間對指引做出反饋。

（三）穩健性檢驗

1.更換被解釋變量

考慮到模型回歸分析中可能忽視或遺漏了一些重要因素，本文選擇將企業是否申請專利（Patent）、是否申請發明專利（Invention）以及是否申請實用新型專利（Utility Model）作為被解釋變量，采用二元Logit回歸處理。通過表3檢驗結果可以看出，綠色信貸政策對重污染企業進行專利申請意愿有顯著影響。通過發生比率計算發現，綠色信貸政策使得重污染企業進行專利申請的意愿是原來的1.54倍，申請發明專利的意愿為原來的1.40倍，申請實用新型專利的意愿為原來的1.48倍，這說明綠色信貸政策能夠顯著增加重污染企業進行技術創新的可能性。此結果與前文相符，體現了研究結果的穩健性。

2.安慰劑檢驗

在平行趨勢檢驗通過的基礎上，本文通過安慰劑檢驗來進一步考察基準回歸結果在多大程度上受到隨機因素和遺漏變量問題的干擾。 具體而言，選取綠色創新總量評估綠色技術創新的總體水平，隨機篩選實驗組樣本， 重新構造政策虛擬組別變量，隨后將重新構造的政策虛擬變量帶入基準回歸模型中進行回歸，設置100個隨機種子，隨機抽取實驗組，并重復進行1000次實驗，結果如圖2所示。從圖中可以看出估計系數大都集中分布在0附近， 大多數估計值的p值大于0.1， 表明在10%水平上不顯著，并且服從正態分布，從而證明估計結果不是偶然得到的，其他政策或者隨機性因素幾乎不會對估計結果產生影響， 所以認為DID模型的結果是穩健的。

3.調整時間窗口和虛擬政策點

基準回歸結果顯示，綠色信貸政策能顯著促進重污染企業綠色技術創新，但這一結論也可能是受到樣本期間內其他政策影響導致的。為排除其他政策對實證結果的干擾， 本文僅選取2010—2013年的樣本進行實證檢驗， 發現綠色信貸政策的系數仍然顯著為正。此外，實證結果可能受到綠色信貸政策之前的其他政策影響， 為驗證這一假設， 再構造一個虛擬的政策時間節點2011年實施綠色信貸政策， 并僅保留2010—2011年兩年的數據進行檢驗，由于該時點政策并沒有實施，因此不會觀察到顯著的政策沖擊，結果也顯示虛擬政策變量的系數并不顯著，表明政策效應不是在綠色信貸政策之前就已經存在的。

4.使用PSM-DID模型回歸

采用1：1近鄰匹配同時施加“共同支持”條件，運用Logit模型估計傾向得分， 匹配后各變量的標準化偏差均大幅下降，全部變量標準偏誤絕對值小于10%，并且除了Invt和Size外，其他變量的t檢驗結果均大于0.05，接受實驗組和控制組無系統性差異的原假設，表明匹配后處理組和對照組變量不存在明顯差異，一對一匹配是有效的。經過匹配剔除不在共同取值范圍內的公司樣本共26個，得到最終用于DID檢驗的樣本13 414個。PSM-DID模型回歸結果見表4。

六、進一步分析

（一）綠色信貸政策影響企業綠色技術創新的機制分析

基準回歸結果已經表明綠色信貸政策能顯著促進重污染企業綠色技術創新，然而這種影響的實現機制還需要進一步探討。本文選擇債務融資約束和信息披露質量作為機制變量考察綠色信貸政策對企業綠色技術創新影響的作用機制。

為驗證理論假設，本文參考江艇（2022）的機制檢驗方法[28]，構建模型：

Mit=θ0+θ1treatedi×timet+θkcontrolit+δt+γi+εit （2）

其中，Mit為機制變量，具體包括流動性債務融資（FR）與長期債務融資（LDR）的融資約束和衡量企業信息披露程度的KV指數以及評價體系指標EDI。借鑒周開國等（2011）[26]的研究，以KV指數作為衡量公司信息披露程度的代理變量，KV指數越高表明上市公司信息披露質量越低。借鑒葉陳剛等（2015）[27]的方法，構建信息披露質量評價體系，使用相同權重計算得到企業環境信息披露指數（EDI）。選擇非貨幣性環境信息披露，定性披露的指標賦值為1，沒有披露的指標賦值為0，定量披露的指標賦值為2。非貨幣性信息的項目包括是否披露環保理念、環保目標、環保管理制度、環保教育與培訓、環保專項行動等八項。其他變量設定和模型（1）相同。

機制效應檢驗的結果如表5所示。列（1）、列（2）為融資約束機制檢驗結果，分別表示綠色信貸政策對流動性債務融資和長期債務融資的影響，其估計結果均在1%的水平上顯著，其中綠色信貸政策對流動性債務融資的回歸系數為正，對長期債務融資的回歸系數為負，說明綠色信貸政策會增加重污染企業的流動性債務融資， 減少其長期債務融資，最終推動重污染企業進行綠色技術創新。

列（3）、列（4）為信息披露質量機制檢驗結果。由回歸結果可見，綠色信貸政策對KV指數的回歸系數在5%的水平上顯著為負，對EDI的回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明綠色信貸會降低重污染企業的KV指數，提高其企業環境信息披露指數（EDI），最終提高企業信息披露質量。即綠色信貸政策能夠通過提高信息披露質量來促進重污染企業進行綠色技術創新，這與理論分析一致。

（二）綠色信貸政策影響企業綠色技術創新的異質性分析

為考察綠色信貸政策對重污染企業綠色技術創新的非對稱影響，本文從產權性質、企業規模以及地域角度等三個方面進行異質性分析。

1.基于企業產權性質

本文根據國有企業和非國有企業進行分組回歸，考察綠色信貸政策的實施效果在不同產權性質企業間是否有差異。基于產權性質的異質性分析結果見表6。 對于綠色創新質量和綠色創新總量來說， 國有企業組綠色信貸政策的系數均顯著為正， 非國有企業組均未發現顯著的相關性，這反映出國有企業綠色技術創新質量和總量對于綠色信貸政策沖擊更為敏感。對于綠色創新數量來說，非國有企業組綠色信貸政策的系數在5%的水平上顯著，國有企業組在10%的水平上顯著，且非國有企業樣本回歸系數的絕對值更大，說明實施綠色信貸政策對于兩類企業的綠色技術創新數量均有正向效應， 但非國有企業對綠色信貸政策沖擊更為敏感。可能的解釋是，綠色信貸政策加強了銀行信貸約束，國有企業成為銀行放貸的首選，可以使得銀行在維持社會責任的同時確保經濟收益， 因此國有企業能夠獲得更多資金支持，進而提高其綠色創新質量和總量。同時，國有企業相對于非國有企業風險承受能力更強，能夠持續進行長期投資，而非國有企業更傾向于追求短期收益， 通過創新數量的快速積累響應市場需求。

2.基于企業規模

不同規模的企業在經營效率和融資能力等多方面都存在較大的差異，從而會導致其面對綠色信貸政策時有不同的表現。本文基于2011年樣本企業規模中位數將樣本劃分為大型企業和中小型企業進行分組回歸，結果表明（見表7），對大型企業來說，綠色信貸政策變量的系數均顯著為正，說明綠色信貸政策對大型企業進行綠色技術創新具有顯著的促進作用；但對中小型企業來說，綠色信貸政策變量的系數均不顯著。可能的原因是，相對于大型企業來說中小型企業資金更加有限，受到信貸融資約束后很可能因為資金不足而不得不停止創新活動，從而影響企業進行綠色技術創新。

3.基于地域分布

不同地區的經濟發展水平以及環境規制強度均有不同，從而使得綠色信貸政策在實施時極有可能產生不同影響。本文根據樣本所在省份將樣本劃分為東部地區與中西部地區進行分組回歸， 結果顯示（見表8），對于東部地區來說，綠色信貸政策對綠色創新質量的回歸系數正向顯著， 對綠色創新數量和綠色創新總量的系數均不顯著，表明東部地區企業的綠色創新質量對綠色信貸政策沖擊更敏感；對于中西部地區來說情況恰好相反， 綠色信貸政策對綠色創新數量和綠色創新總量的回歸系數均正向顯著， 對綠色創新質量的回歸系數并不顯著， 表明綠色信貸政策對中西部企業的綠色創新數量和創新總量的影響更為明顯。可能的解釋是，綠色信貸的實施可以促進監管體系和制度的完善，中西部地區相對于東部地區來說，市場監管體系和環境保護制度更加不完善， 對某些企業的監管不到位，因此綠色信貸的實施能夠促使中西部企業盡快創新增加市場份額，完成綠色轉型；同時中西部地區進行綠色技術創新的起點較低，提升空間更大，政策效果對其創新數量和總量的提升更加明顯。而東部地區企業發展相對更加成熟，綠色創新數量多但創新質量參差不齊，隨著市場競爭的加劇，企業會更傾向于提升綠色創新質量，綠色信貸政策恰好可以幫助其提升創新質量。

七、研究結論與政策啟示

綠色創新是中國實現高質量發展的必經之路，企業則是促進經濟綠色轉型發展的主體，我國應高度重視綠色信貸在提升社會整體創新資源的配置效率方面所發揮的作用，積極推動企業進行綠色技術創新，實現經濟綠色轉型和高質量發展。本文基于2008—2022年中國A股上市公司數據，構造了DID模型進行實證檢驗，識別《綠色信貸指引》對重污染企業綠色技術創新的影響。研究發現：第一，《綠色信貸指引》發布后，企業綠色專利產出數量與質量狀況均有了明顯提升，說明綠色信貸政策對重污染企業綠色技術創新具有積極推動作用，且該實證結果經過嚴格的平行趨勢檢驗和諸多穩健性檢驗之后仍然成立。第二，流動性債務融資、長期債務融資以及信息披露質量是綠色信貸政策影響重污染企業綠色技術創新的重要途徑。第三，與非國有企業相比，綠色信貸對國有企業綠色技術創新的推動作用更顯著；同時，大型企業和中西部地區企業進行綠色技術創新的積極性更高。

基于研究結論，本文提出以下幾點啟示：

第一， 進一步構建和完善綠色金融支持體系，緩解企業融資約束。政府應建立多維度、多業務、多領域的綠色金融體系，加大對企業綠色技術創新的支持力度，緩解重污染企業的融資約束。通過提供低利率、長期貸款等金融支持，降低其研發成本， 激勵重污染企業在環境友好型技術上的投入。 同時，政府應制定和出臺符合綠色信貸政策的配套政策， 完善綠色信貸政策效果監督和評價機制，動態調整對重污染企業的約束政策， 有效發揮環境規制的“倒逼效應”，鼓勵重污染企業積極開展綠色技術創新，為驅動中國產業結構升級以及實現經濟綠色轉型提供內生動力。

第二，提高信息披露質量，強化綠色信貸支持機制。銀行等金融機構應繼續控制信貸門檻，在提供綠色信貸資源時需要加強對企業的評估，可以要求向其申請貸款的企業進行環境、社會和治理（ESG）方面的信息披露，強化信息披露和與利益相關者的交流活動，深入了解企業環保績效。此外，金融機構應對積極進行綠色創新活動的企業適當放寬信貸條件，給予信貸支持，并在信貸發生后對綠色信貸資金的流向進行監督，保證資金的專用性和重污染企業的穩定性， 最終促進企業綠色技術創新。

第三，調整經營策略，提高綠色管理水平。一方面， 企業要更加主動合理地調整自身經營策略，制定并執行可持續發展戰略， 將綠色技術創新納入業務規劃，以適應市場需求和政策導向。另一方面，管理者需要提高企業綠色管理水平，強化企業作為綠色轉型發展的主體地位。 企業管理者要加強環保意識，提高企業環境信息披露水平，降低銀行與企業之間存在的信息不對稱情況。通過與銀行建立良好的合作機制，協同提升資金利用效率和創新管理效率，既能提高企業自身的融資能力，又能避免綠色信貸懲罰機制可能導致企業長期陷入融資困境而造成資金不足的經營現狀。

此外，政府、企業和銀行三方可以建立合作伙伴關系、技術聯盟和共享平臺，實現各類信息的聯動、互通以及透明，從而提高企業綠色信貸資金的使用效率，降低創新風險和成本，促進企業綠色創新水平提升。

參考文獻：

［1］王遙，潘冬陽，彭俞超，等.基于DSGE模型的綠色信貸激勵政策研究［J］.金融研究，2019（11）：1-18.

［2］孫少巖，王笑音，高翠云.綠色信貸能發揮碳減排效應嗎？［J］.中國人口·資源與環境，2023，33（8）：37-47.

［3］劉傳江，張劭輝，李雪.綠色信貸對地區綠色全要素生產率的影響研究——基于中國省級面板數據的實證檢驗［J］.南京社會科學，2023（3）：28-39.

［4］熊云飚，代宇杰，王月.綠色金融對綠色全要素生產率的影響研究［J］.金融理論探索，2023（5）：57-68.

［5］王馨，王營.綠色信貸政策增進綠色創新研究［J］.管理世界，2021，37（6）：173-188，11.

［6］徐保昌，李佳慧，李思慧.中國綠色信貸政策是否刺激了“創新泡沫”產生——企業綠色創新質量視角［J］.中國地質大學學報（社會科學版），2023，23（5）：44-60.

［7］SCHIEDERIG T，TIETZE F，HERSTATT C.Green Innovation in Technology and Innovation Management—An Exploratory Literature Review［J］.Ramp;D Management，2012，42（2）：180-192.

［8］汪明月，李穎明，王子彤.異質性視角的環境規制對企業綠色技術創新的影響——基于工業企業的證據［J］.經濟問題探索，2022（2）：67-81.

［9］丁杰，李仲飛，黃金波.綠色信貸政策能夠促進企業綠色創新嗎？——基于政策效應分化的視角［J］.金融研究，2022（12）：55-73.

［10］姚雪松，徐曉光.綠色金融賦能企業綠色技術創新的影響與機制研究——基于“市場-政府”雙螺旋支持下的效力檢驗［J］.云南民族大學學報（哲學社會科學版），2023，40（2）：119-129.

［11］周肖肖，賈夢雨，趙鑫.綠色金融助推企業綠色技術創新的演化博弈動態分析和實證研究［J］.中國工業經濟，2023（6）：43-61.

［12］王韌.綠色金融、技術創新與綠色政策——基于耦合模型與灰色關聯模型的實證分析［J］.金融理論探索，2019（6）：60-70.

［13］武力超，王銳，方心怡，等.綠色信貸政策與出口企業綠色技術創新［J］.研究與發展管理，2022，34（4）：66-80.

［14］陸菁，鄢云，王韜璇.綠色信貸政策的微觀效應研究——基于技術創新與資源再配置的視角［J］.中國工業經濟，2021（1）：174-192.

［15］徐佳，崔靜波.低碳城市和企業綠色技術創新［J］.中國工業經濟，2020（12）：178-196.

［16］劉瀾飚，任可歆.綠色信貸政策對企業綠色創新質量的影響研究［J］.南開學報（哲學社會科學版），2023（6）：131-145.

［17］李玉花，簡澤.從漸進式創新到顛覆式創新：一個技術突破的機制［J］.中國工業經濟，2021（9）：5-24.

［18］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？［J］.金融研究，2018（12）：123-137.

［19］楊柳勇，張澤野.綠色信貸政策對企業綠色創新的影響［J］.科學學研究，2022，40（2）：345-356.

［20］XU X，LI J.Asymmetric Impacts of the Policy and Development of Green Credit on the Debt Financing Cost and Maturity of Different Types of Enterprises in China［J］.Journal of Cleaner Production，2020，264：121574.

［21］孔東民，韋詠曦，季綿綿.環保費改稅對企業綠色信息披露的影響研究［J］.證券市場導報，2021（8）：2-14.

［22］張欣，董竹.環境信息披露的綠色創新激勵效應［J］.財經科學，2023（2）：41-53.

［23］王霞，徐曉東，王宸.公共壓力、社會聲譽、內部治理與企業環境信息披露——來自中國制造業上市公司的證據［J］.南開管理評論，2013，16（2）：82-91.

［24］白俊紅，顧雪晨.環境信息披露與企業綠色技術創新——來自中國上市公司的經驗證據［J］.技術經濟，2023，42（11）：23-36.

［25］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［J］.金融經濟學研究，2015，30（5）：83-93.

［26］周開國，李濤，張燕.董事會秘書與信息披露質量［J］.金融研究，2011（7）：167-181.

［27］葉陳剛，王孜，武劍鋒，等.外部治理、環境信息披露與股權融資成本［J］.南開管理評論，2015，18（5）：85-96.

［28］江艇.因果推斷經驗研究中的中介效應與調節效應［J］.中國工業經濟，2022（5）：100-120.

The Impact of Green Credit Policy on

Enterprises’ Green Technology Innovation

Cao Xianfei， Niu Simin

（School of Economics and Management， Jiangsu University of Science and Technology，

Zhenjiang 212000， China）

Abstract： With the increasing global concern for environmental sustainability， green credit has attracted much attention as an important policy tool. Taking the Green Credit Guidelines formulated by the former CBRC in 2012 as the entry point， a double difference model is constructed by using the panel data of A-share listed enterprises from 2008 to 2022 to investigate the impact of green credit policy on the green technological innovation of heavily polluting enterprises. It is found that the implementation of the Green Credit Guidelines significantly promotes the green technology innovation enhancement of heavily polluting enterprises and that the increase of liquid debt financing， the decrease of long-term debt financing and the improvement of the quality of information disclosure are important ways to promote the green technology innovation of enterprises. Further research finds that state-owned enterprises（SOEs） are more likely to improve green technology innovation than non-SOEs and that large enterprises and enterprises in central and western regions are more motivated to carry out green technology innovation.

Key words： green credit; heavy-polluting firms; green technology innovation; financing constraints

（責任編輯：李丹；校對：盧艷茹）