綠色信貸對民營企業綠色創新的影響：基于銀企信息化的視角

摘 要： 綠色創新是重污染企業綠色化轉型的根本途徑。文章以民營上市企業為研究對象，通過建立雙重差分模型實證檢驗了以《綠色信貸指引》為首的綠色信貸政策對民營重污染上市公司綠色創新的影響。研究發現，相比其他類型民營企業，綠色信貸政策顯著抑制了民營重污染企業的綠色創新，這一效果對于小型企業更為顯著，對于大型企業效果并不清晰。文章還根據企業的規模異質性進行了分組動態效應分析，發現政策實施后大型重污染企業綠色創新呈現波動下降趨勢，而小型重污染企業則呈現更為顯著的逐年遞減趨勢。文章從銀企信息不對稱的角度分析了政策抑制綠色創新的原因，提出通過加強銀企信息化建設促進信貸資源有效配置的可行思路。作者的研究豐富了綠色信貸政策抑制重污染企業綠色創新的證據，為政策的實施帶來了啟示。

關鍵詞： 綠色創新；綠色信貸；民營企業；信息化；重污染企業

中圖分類號：F832.4；F276.5;X196;X322" " 文獻標識碼：A DOI：10.13677/j.cnki.cn65-1285/c.2025.02.06

*基金項目：本文系國家社科基金重大項目“新形勢下全球創新網絡演化及風險治理研究”（20amp;ZD072）與“新發展階段偉大實踐與發展經濟學理論創新研究”（21amp;ZD071）、中央高校基本科研業務費專項（413000028）的階段性研究成果。

收稿日期：2024-4-15

作者簡介：胡暉，武漢大學經濟系副主任、教授、博士生導師，研究方向：綠色創新；蔡穎，中國電信股份有限公司湖北分公司政企信息服務事業群通信工程師，研究方向：企業信息化；黃子敬，武漢大學經濟與管理學院研究助理，研究方向：綠色創新。

一、引言

黨的二十大報告指出“推動經濟社會發展綠色化、低碳化是實現高質量發展的關鍵環節”。發展綠色金融是推進生態文明建設、實現高質量發展的重要手段，而綠色信貸則是綠色金融的重要組成部分1。隨著我國經濟社會發展戰略的調整和綠色發展理念的深入推進，綠色信貸政策作為金融領域的重要創新舉措逐漸成為各界關注的焦點。2007年7月12日，原國家環境保護總局、中國人民銀行、原中國銀行業監督管理委員會聯合發布了《關于落實環境保護政策法規，防范信貸風險的意見》，要求將企業環境表現納入銀行授信，加強環保和信貸管理工作的協調配合。這標志著我國綠色信貸政策的開端。2012年2月24日，原中國銀監會發布《綠色信貸指引》，指出了銀行業發展綠色信貸的具體思路和行業規范，這是我國綠色信貸政策的綱領性文件。隨后，原中國銀監會在2013年和2014年相繼推出了《綠色信貸統計制度》和《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》，進一步明確了綠色信貸的實施標準，逐步落實了綠色信貸政策。2015年1月13日，原中國銀監會和國家發展改革委聯合頒布《能效信貸指引》，鼓勵銀行開展能效信貸業務，支持用能單位提高能源利用效率，對綠色信貸政策形成了一定的擴展。2016年8月31日，中國人民銀行、財政部等七部委聯合印發了《關于構建綠色金融體系的指導意見》，提出構建支持綠色信貸的政策體系，并探索將其納入宏觀審慎評估框架。

作為一種環境規制手段，綠色信貸政策通過向不同環境績效的企業施加不同程度的信貸約束，將環境污染的外部成本內部化，促使企業節能減排，從而達到環境治理的目的。此外，銀行對限制和淘汰型企業實施信貸約束，向綠色企業提供信貸支持，有助于抑制落后產能擴張，促進綠色產業發展，進而推動產業結構調整，加快實現可持續發展目標1。因此，一個值得關注的議題是，綠色信貸政策對不同環境表現的企業產生了何種差異化的影響？針對這一主題，現有研究主要從綠色信貸與企業投融資行為23、綠色信貸與企業環境績效4、綠色信貸與企業環境社會責任56、綠色信貸與企業綠色創新78等多個角度進行探討。其中，綠色創新作為重污染企業向綠色化轉型的根本途徑9，被視為評估政策效果的重要切入點。然而，目前學界對于綠色信貸政策與重污染企業綠色創新之間的關系仍存在爭議。鑒于此爭議可能源于政策對不同類型企業異質性影響的混雜，以及相較于國有企業，民營企業可能更易受政策影響10，本文以滬深A股民營上市公司為研究對象，將《綠色信貸指引》頒布作為準自然實驗，構建雙重差分模型實證檢驗綠色信貸政策對重污染企業綠色創新的影響。首先，本文將重污染行業內的企業作為處理組，將非重污染行業的企業作為對照組，建立控制了時間、個體固定效應的回歸模型。結果表明，相比其他行業的民營企業，綠色信貸政策顯著抑制了重污染行業中的民營企業的綠色創新水平。隨后，本文針對企業規模進行了異質性分析，以當年組內總資產的中位數為劃分依據進行分組回歸。研究發現，綠色信貸政策的創新抑制效應對于小型企業更為顯著，對于大型企業并不清晰。采用事件研究法，本文進一步根據企業的規模異質性進行了分組動態效應分析，發現政策實施后大型重污染企業綠色創新呈現波動下降趨勢，而小型重污染企業則呈現更為顯著的逐年遞減趨勢。本文的研究結果為綠色信貸政策與重污染企業綠色創新的爭論提供了補充證據。

盡管以《綠色信貸指引》為代表的綠色信貸政策倡導銀行針對客戶的環境與社會風險進行評估，在個體層面實施差別化的授信政策，但這一政策目標仍面臨著重重阻礙11。銀行層面，環境與社會風險的計量、評估方法尚未形成統一規范1；企業層面，由于缺乏統一的信息披露機制，企業所披露的環境信息有效性不足，銀行難以據此準確識別企業的真實環境風險，甚至催生了企業“漂綠”現象2。上述兩個因素共同導致銀行無法全面落實綠色信貸政策，信貸準入的評判標準局限在行業層面3。本文深入剖析了此類銀企信息不對稱現象對企業綠色創新行為的影響，并從銀企信息化建設的角度提出了切實可行的解決思路。

余文安排如下：第二部分為文獻綜述與研究假設；第三部分為研究設計，包括樣本選擇與數據來源、變量選擇和模型定義；第四部分為實證結果與分析；第五部分為結論。

二、文獻綜述和研究假設

關于綠色信貸對重污染企業綠色創新的影響，學界主要有兩種觀點。第一種觀點主張綠色信貸抑制企業綠色創新。例如，楊柳勇和張澤野以2012年《綠色信貸指引》政策出臺為準自然實驗，發現綠色信貸政策通過加強信貸約束抑制了重污染企業的綠色創新，且抑制作用在非國有企業、小型企業樣本以及綠色發明專利層面尤為顯著4。喻旭蘭和周穎基于2007年《關于落實環保政策法規，防范信貸風險的意見》，研究發現政策約束下高污染企業的環境投資擠出了創新性投資，導致創新產出減少5。張芳和于海婷以2012年《綠色信貸指引》政策出臺為準自然實驗，同樣發現綠色信貸政策對制造業重污染上市企業的綠色創新具有擠出效應，且在企業生命周期的不同階段具有不同的作用路徑6。第二種觀點則主張綠色信貸促進企業綠色創新。這類文獻通常基于波特假說7，檢驗綠色信貸政策對企業綠色創新的“倒逼”效應。例如，王馨和王營發現《綠色信貸指引》實施后，綠色信貸限制行業相較于非限制行業表現出更加活躍的綠色創新行為，盡管綠色創新質量的提升并不顯著8。丁杰等人研究了《綠色信貸指引》政策對重污染企業和節能環保企業的差異化影響，發現政策能夠有效提升節能環保企業的綠色創新，但對重污染企業綠色創新的促進作用相對有限9。于波基于外部商業信用與內部環境關注的視角研究發現，《綠色信貸指引》的實施顯著提高了政策限制企業的綠色專利申請量，且國有企業、數字化程度較高的企業、供應商集中度較低的企業進行綠色創新的積極性更高10。目前，以上兩種觀點尚未達成共識，這一問題仍有待深入研究。本文基于滬深A股民營上市公司的數據，以《綠色信貸指引》出臺為準自然實驗構建雙重差分模型，實證檢驗了綠色信貸對民營重污染企業綠色創新的影響，為該問題補充了新的證據。

創新乃企業實現技術進步、提升生產效率的關鍵途徑；然而，創新過程充滿風險且耗時漫長，往往需要大量長期資金的支撐1。鑒于內源性融資的有限性，企業的創新活動十分依賴外部融資2。在中國，企業的外部融資渠道多為銀行貸款，在高污染行業中表現得尤為顯著3。而相較于國有企業，民營企業往往缺乏政府的隱性擔保4，承受著更為沉重的債務融資成本5，因此，融資約束的加劇更易對民營企業的創新產生負面影響6。

《綠色信貸指引》作為我國綠色信貸政策的綱領性文件，倡導防范環境與社會風險，優化銀行信貸結構。這項政策要求銀行業依據國家環保法規、產業政策、行業準入政策，針對國家重點調控的限制類及存在重大環境與社會風險的行業制定專門的授信指引，并根據客戶的環境社會風險，在貸款定價及經濟資本分配等方面采取差異化的授信政策。文件特別強調，對于環境與社會表現不達標的客戶，銀行應拒絕授信。重污染行業相較于其他行業具有更高的環境與社會風險，是綠色信貸政策關注的重點行業。文件明確指出，調整銀行信貸結構旨在從資金源頭遏制落后產能的擴張，因此政策實施后，銀行將收緊對重污染行業的信貸供給。此外，由于重污染行業普遍面臨更高的環境與社會風險，銀行作為其債權人亦面臨更高的違約風險，可能要求更高的信貸利率或更嚴苛的擔保條件。因此，信貸約束的加劇可能導致重污染企業無法獲得充足且穩定的資金用于綠色創新。

盡管政策鼓勵銀行對綠色創新活動提供信貸支持，但由于企業個體環境表現的詳細信息難以獲取7，以及創新活動難以識別與量化，銀行信息化風險管理系統并不完善，銀企間存在嚴重的信息不對稱。在政策實施初期，銀行只能在行業層面實施差異化的授信政策89。若重污染企業無法從綠色創新中獲得信貸激勵，創新的收益超過成本，可能會選擇削減研發投入。由此，綠色信貸政策的實施反而會對重污染企業的創新產生抑制作用。

綜合以上分析，本文提出研究假設：《綠色信貸指引》出臺后，相比其他類型民營企業，重污染型民營企業的綠色創新受到顯著抑制。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2008—2017年中國滬深股市A股非金融類民營公司作為研究樣本，參照已有研究1011將重污染企業設為實驗組，其余企業為對照組。本文以《綠色信貸指引》出臺作為準自然實驗，為排除2007年《關于落實環境保護政策法規，防范信貸風險的意見》的影響，選擇2008年作為樣本起始期；另外，由于《綠色信貸指引》是綱領性文件，后續有系列政策圍繞其進一步落實或發展，這些政策也可以看作我國綠色信貸政策的一部分，因此將研究時期延伸至2017年，即《關于構建綠色金融體系的指導意見》頒布后的一年。盡管《關于落實環境保護政策法規防范信貸風險的意見》是我國綠色信貸制度的開端，然而由于2007年以前的相關數據難以獲取，并且考慮到2007年會計準則變更的影響，本文選取2012年《綠色信貸指引》出臺作為準自然實驗。由于新成立企業沒有經歷政策沖擊，故剔除政策實施以后成立的企業；鑒于金融類企業特殊的資產負債表結構，剔除金融行業上市公司；此外，將被ST或PT處理、資產負債率大于1以及存在缺失值的觀測記錄予以剔除，最終得到9660條有效觀測記錄。本文對所有連續變量進行上下1%的縮尾處理，所使用的企業綠色專利申請數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS），上市公司基本信息和財務數據來自國泰安數據庫（CSMAR）。

圖1為重污染行業和其他行業綠色發明專利申請量加一的對數隨時間變化的趨勢，不難發現，2012年以前重污染行業與其他行業的專利申請變動幾乎一致，2012年以后兩組企業的專利申請差距逐年增大，這為本文接下來的分析提供了直觀的證據。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是企業綠色創新（[GreenInv]）。本文重點關注綠色信貸政策對企業實質性創新的影響，參考黎文靖和鄭曼妮1的研究，本文將當年綠色發明專利申請量加1取對數作為當年實質性綠色創新產出水平的代理變量。

2.解釋變量

本文的解釋變量為重污染企業虛擬變量和政策發生時段虛擬變量的系列交乘項（[Reform]，[PostReform]）。依據2012年中國證監會修訂的《上市公司行業分類指引》、2008年環境保護部制定的《上市公司環保核查行業分類管理名錄》以及《上市公司環境信息披露指南》，將煤炭、采礦、紡織、制革、造紙、石化、制藥、化工、冶金、火電等16個行業劃分為重污染行業，包括證監會2012版行業分類代碼B06-B09、C17、C19、C22、C25-C28、C30-C33、D44。構建虛擬變量treat，如果一個企業為重污染企業，treat=1。考慮到企業創新活動周期較長，政策對企業綠色創新的影響可能具有一定的滯后性，構建兩個政策發生時間變量[post0]和[postelse]。用[post0]標識政策發生當年，即如果年份為2012年，[post0]取1，否則取0；用[postelse]標識政策發生的第二年及以后，即如果年份大于2012，[postelse]取1，否則取0。構建交乘項[Reform=treat×post0]，[PostReform=treat×postelse]。本文更關注政策的長期效應，因此后文將主要解釋[PostReform]的回歸系數。

3.控制變量

參考已有研究23，本文選取企業規模（[Size]）、資產負債率（[Debt]）、資本密集度（[Tangibility]）、盈利能力（[ROA]）、成長性（[Growth]）、經營活動現金流（[Cash]）、股權集中度（[Top1]）、企業年齡（[Age]）、員工數量（[Staff]）、董事會獨立性（[Board]）、托賓Q（[TobinQ]）作為控制變量。變量定義和描述性統計見表1。

（三）模型設定

[GreenInvit=β0Reformit+β1PostReformit+γ'controlit]

[+μi+λt+εit]" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

本文通過構建雙重差分模型檢驗政策對企業綠色創新的影響，其中，下標[i]表示企業、[t]表示年份。為處理不可觀測變量帶來的內生性問題，引入雙重固定效應，[μi]為企業固定效應、[λt]為時間固定效應，分別控制企業個體不隨時間變化的變量和時間趨勢變量；[εit]為隨機干擾項。本文主要關注參數[β1]，它反映了綠色信貸政策對企業綠色創新的長期影響。本文的系數估計標準誤一律聚類到行業層面。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸

模型的回歸結果見表2。其中，第1列為不添加控制變量的回歸結果，[PostReform]的回歸系數在95%的水平下顯著為負，第2列為添加控制變量的回歸結果，[PostReform]的回歸系數在90%的水平下顯著為負。結果表明以《綠色信貸指引》為代表的綠色信貸政策對民營重污染企業的綠色創新有顯著的抑制作用。系數的估計受到控制變量影響較大，加入控制變量后由-0.159變動至-0.136，變動了約14.5%。在加入控制變量的情況下，回歸結果表明政策實施后民營重污染企業的綠色發明專利申請量平均減少13.6%。以上結果證實了本文的研究假設。

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

本文采用事件研究法進行平行趨勢檢驗，以政策發生前一期為基期，檢驗政策的動態效應，具體公式如下。

回歸結果如圖2所示，圖中用虛線顯示95%的置信區間。由圖可見，在政策發生前，回歸系數的估計值在0附近小幅波動，估計不顯著，沒有觀察到事前趨勢；在政策實施后，回歸系數估計值呈現下降趨勢，且在政策發生的第二年、第四年、第五年在95%的水平顯著為負，這表明政策對民營重污染企業綠色創新在長期具有負面影響，且這種影響隨著時間推移逐漸加深。

2.安慰劑檢驗

考慮到回歸模型可能受到其他不可觀測遺漏變量的干擾，本文通過重復300次隨機分配實驗組和對照組進行安慰劑檢驗。檢驗的結果如圖3所示，橫軸展示了估計結果的[T]值，縱軸為對應的概率密度，灰色虛線標記了原始回歸的估計結果。由圖可見，[T]值集中分布在0附近，絕大多數系數估計在10%水平下不顯著，僅有少數估計結果的顯著性超過了原始回歸。由此可以判定安慰劑檢驗通過。

（三）異質性分析

考慮銀行對不同規模企業可能存在差別化的授信1，有必要從企業規模的角度對政策的創新影響進行異質性分析。本文將政策發生前一年即2011年的樣本按“是否屬于重污染行業”進行分組，將當年企業總資產大于組內中位數的企業定義為大型企業，將當年企業總資產小于組內中位數的企業定義為小型企業。本文按企業型進行了分組回歸，回歸結果見表3。第1欄結果顯示，政策對大型重污染企業的創新影響不顯著，盡管估計系數絕對值高達0.129，與小型企業的估計系數0.137相近。后文對大型企業樣本的事件研究分析表明，該結果可能是由政策對大型重污染企業綠色創新的影響不穩定所導致。第2欄結果顯示，政策對小型重污染企業綠色創新存在負面影響，政策的實施使小型重污染企業綠色發明專利申請量平均下降13.7%，這一結果在95%的置信水平下顯著。

表3" 異質性分析

[ （1） （2） 大型企業 小型企業 PostReform -0.129 -0.137** （-1.30） （-2.08） Reform -0.110* -0.015 （-1.95） （-0.33） Constant -3.902*** -4.163*** （-3.27） （-4.86） 控制變量 是 是 企業固定效應 是 是 年份固定效應 是 是 N 3，526 6，113 R-squared 0.710 0.574 ]

括號內為T統計量

*** plt;0.01， ** plt;0.05， * plt;0.1

為進一步探究政策對不同規模企業的異質性影響，本文運用事件研究法，深入分析了大型企業樣本和小型企業樣本的動態效應，結果如圖4所示。對比兩圖不難發現，政策對大型企業和小型企業的動態影響呈現顯著差異，在政策出臺后，大型企業的回歸系數出現了較大的波動，盡管估計結果并不顯著，但整體呈現下降趨勢。相比之下，小型企業的回歸系數幾乎呈逐年遞減，自政策實施第二年后，估計結果在95%的置信水平顯著。另外，在政策實施后的第五年（2016年），大型企業的回歸系數約為-0.17，小型企業的回歸系數約為-0.22，政策對小型企業的影響在絕對意義上超過了大型企業。考慮到大型企業往往具有更高的綠色發明專利產出（見表2第（2）欄），這一政策對小型企業的影響在相對意義上也超過了大型企業。造成這一現象的一個可能的原因是不同型的企業可能處于不同的生命周期階段，采用了差異化的投資結構應對綠色信貸政策，進而影響到綠色創新產出。例如，張芳和于海婷的研究發現，處于成長期和衰退期的企業通過削減研發投入以應對綠色信貸政策；成熟期企業的研發投入并未顯著降低，而是通過減少企業固定資產等投入來緩解綠色信貸政策的創新抑制效應①。而大型企業往往處于成熟期，小型企業往往處于成長期，它們可能在政策的影響下制定出異質性的投資決策，進而反映為綠色創新水平的差異化表現。

五、結論

作為綠色金融框架下的核心政策，綠色信貸政策在我國已經實施多年，對其政策效果進行檢驗具有重大現實意義。本文以滬深A股民營上市企業為研究對象，將《綠色信貸指引》的出臺作為準自然實驗，通過構建雙重差分模型，檢驗了政策對重污染型民營企業綠色創新的影響。研究發現，以《綠色信貸指引》為代表的綠色信貸政策顯著降低了重污染型民營上市企業的實質性綠色創新產出：異質性分析顯示，綠色信貸政策顯著抑制了小型重污染企業的綠色創新，但對大型企業的影響尚不明確。此外，本文還根據企業的規模異質性進行了分組動態效應分析，研究發現政策實施后，大型重污染型企業綠色創新行為呈現波動下降趨勢，而小型重污染型企業則呈現更為顯著的逐年遞減趨勢。政策對小型企業綠色創新的負面影響在絕對意義和相對意義上都超過了大型企業。本文的研究結果為現有文獻補充了新的證據，也為完善各類相關政策提供了啟示：

綠色信貸政策的頒布和實施應當避免采取“一刀切”的做法。銀行應基于個體環境表現進行有針對性的信貸調整并采取針對個體的差異化信貸政策，充分考慮個體環境與社會責任風險，真正實現環境污染外部成本的內部化。如果銀行僅按照借款人所在行業這一粗線條信息實施信貸政策，可能會對受政策限制行業企業的綠色轉型、綠色創新的積極性產生負面影響，甚至導致政策支持行業出現投機性綠色項目等“濫竽充數”行為。這種現象可能源于銀行與企業間的信息不對稱，若銀行難以獲取企業層面細粒度的環境社會責任信息，便有動機依據行業特征等粗線條信息采取“一刀切”做法。因此，解決這一問題可從以下三方面采取措施。

第一，完善上市公司環境社會責任信息披露機制，激勵企業主動進行信息披露，從企業端緩解信息不對稱。在信息披露機制方面，可以建立更為細致的指標體系，包括企業的排放數據、環保投入情況、社會責任履行等，以便銀行更準確地評估企業的環境風險和社會責任表現。此外，可以引入第三方評估機構對企業環境與社會責任表現進行評估，提高信息披露的透明度和可信度，有助于銀行更好地了解企業的真實情況，從而更準確地制定信貸政策。

第二，加強銀行信息化建設，建立和完善企業環境社會風險信息管理系統12，提升銀行作為金融中介的信息篩選和風險甄別能力，從銀行端緩解信息不對稱問題。銀行可通過建立信息化系統，實現對企業環境與社會風險信息的實時監測和分析，進一步提升對借款企業的風險識別和評估能力。這種系統可以整合多方數據源，包括政府監管部門的數據、第三方評估機構的評價報告等，為銀行提供更為全面和可靠的信息基礎。同時，建立風險評估模型，基于數據分析和算法模型，對企業的環境和社會風險進行量化評估，有助于銀行更精準地制定差異化的信貸政策。

第三，完善政府環境信息公開披露機制，增強環境監管部門與銀行間的信息共享，借助政府部門的信息優勢緩解銀企間的信息不對稱問題。政府可以建立統一的環境信息平臺，整合環境監測數據、企業排污情況等信息，并向社會公開透明，為銀行提供權威可靠的環境數據支持。同時，加強環境監管部門與銀行之間的溝通與合作，建立信息共享機制，及時分享企業的環境違規情況和處罰結果，有助于銀行更全面地了解企業的環境風險狀況，從而更科學地制定信貸政策。