綠色金融政策能否降低我國制造企業的碳排放強度

摘要：制造企業作為高碳排放的重要主體，其碳排放強度的有效降低對于我國順利實現“雙碳”目標至關重要。文章將2013-2023年我國上市制造企業作為研究樣本，以綠色金融改革創新試驗區政策為準自然試驗，利用傾向得分匹配-多期雙重差分法研究了綠色金融政策對企業碳排放強度的影響。結果顯示，綠色金融政策能夠通過提高企業綠色創新水平和媒體關注程度，有效降低碳排放強度，表現為企業單位營業收入的碳排放量顯著下降。此外，綠色金融政策對高技術水平行業和低環境規制地區的企業碳排放強度降低效果更明顯。

關鍵詞：綠色金融政策；企業碳排放強度；雙重差分

一、引言

自2020年“雙碳”目標提出以來，我國積極推進經濟社會發展全面綠色低碳轉型。黨的二十大報告進一步提出，要重點控制化石能源消費，逐步轉向碳排放總量和強度“雙控”制度。制造企業作為我國碳排放的重要主體，其碳排放強度有效降低對于我國順利實現“雙碳”目標至關重要。在此背景下，綠色金融作為引導資金從高碳排放產業轉移至低碳排放產業的重要經濟制度，通過提供低息綠色貸款、債券及保險、金融租賃等多元化產品與服務，激勵企業積極使用清潔能源、開展綠色技術創新、采用節能減排工藝，有助于推動企業降低碳排放強度。對此，我國自2017年起開始實施綠色金融改革創新試驗區政策（以下簡稱“試驗區”政策），截至2023年已相繼設立了廣州市、湖州市等三批“試驗區”。“試驗區”政策旨在通過完善綠色評價和認證體系，加強環境信息披露監管力度，構建集綠色信貸、綠色債券、綠色基金等為一體的綜合化綠色金融服務體系，有效推動當地產業綠色低碳轉型。隨著“試驗區”政策覆蓋范圍逐漸擴大，其是否真的能夠有效降低我國制造企業的碳排放強度？影響渠道是什么？產生了怎樣的異質性影響？在我國從能耗雙控轉向碳排放雙控的背景下，以上問題亟待討論。

目前，已有部分研究實證分析了綠色金融相關政策對碳排放的影響（張科等，2023；江紅莉等， 2020；安夢天和李雪嬌，2024），但主要聚焦于綠色債券、綠色信貸和綠色引導基金等專項政策，且主要討論地區層面的碳減排效果。鑒于此，本文針對制造企業這一高碳排放主體，以更能代表綠色金融整體實施效果的“試驗區”政策為準自然試驗，采用傾向得分匹配-雙重差分法（PSM-DID）討論了其對企業碳排放強度的影響，并對作用機制和異質性進行了分析。

二、理論假說

首先，綠色金融政策可以通過提高制造企業綠色創新水平，降低其碳排放強度。一方面，綠色金融政策通過綠色信貸、綠色債券和綠色基金等多元化融資工具，為企業綠色創新提供了充足的資金支持及方案設計、風險管理等專業服務。另一方面，綠色金融政策也具有環境規制特性。根據波特假說，合理的環境規制會促使企業提升對環境問題的關注度，從而加大綠色創新力度。企業綠色創新水平的提升有助于其優化生產工藝和技術，提高資源利用效率，從而降低單位產品的能源消耗和碳排放（陳維青等，2025）。

其次，綠色金融政策可以通過提高媒體關注程度，降低制造企業碳排放強度。媒體關注是政府環境規制的重要補充，其監督治理作用在資本市場上具有顯著影響。當某地入選“試驗區”后，當地企業的環境信息將備受新聞媒體的關注和監督，這加快了企業碳減排信息在資本市場的傳播速度，并產生了外部治理效應（王焰輝等，2024）。為了塑造良好的綠色經營形象并吸引更多的資金支持，企業將提升對環境保護、節能減排等問題的重視程度，持續降低自身碳排放強度。鑒于以上分析，本文提出如下假說1、2。

假說1：綠色金融政策可以顯著降低制造企業的碳排放強度。

假說2a：綠色金融政策可以通過提高制造企業的綠色創新水平來降低碳排放強度。

假說2b：綠色金融政策可以通過提高制造企業的媒體關注程度來降低碳排放強度。

上述機制分析提出，企業綠色創新水平是重要的影響機制。不過，由于不同行業存在技術水平差異，綠色金融政策對企業綠色創新的促進效果可能有所不同。對于高技術水平行業，其具有更豐富的技術積累和更高的創新積極性，在資金支持下往往能夠較為有效地開展綠色創新。相比之下，低技術水平行業的創新積極性較低，且開展綠色創新的門檻也更高。

上述機制分析提出，媒體關注程度也是重要的影響機制。不過，由于不同地區環境規制力度不同，媒體關注對降低碳排放強度的促進效果可能存在差別。在低環境規制地區，企業由于受到的環境監管相對較弱，環保意識可能相對較低，媒體關注更能有效發揮監督治理作用。而在高環境規制地區，地方政府施加給企業的環保壓力已經較大，媒體關注的促進效果可能相對有限。鑒于以上分析，本文提出假說3。

假說3a：對于高技術水平行業，綠色金融政策降低制造企業碳排放強度的效果更好。

假說3b：對于低環境規制地區，綠色金融政策降低制造企業碳排放強度的效果更好。

三、研究設計

（一）樣本與數據

本文以2013-2023年的中國制造業上市公司為研究樣本，使用的數據主要包括碳排放數據和財務數據。其中，碳排放數據來自企業的ESG報告或年報，財務數據來自國泰安數據庫。此外，本文對連續變量進行了1%的雙邊縮尾處理，并剔除了觀測值少于5年、存在數據缺失及ST/*ST企業樣本。

（二）模型設定

本文使用多期雙重差分法研究綠色金融政策對企業碳排放強度的影響，模型如下：

CEIit=α+βListit+γZit+γt+μi+εit（1）

1. 被解釋變量。本文將企業碳排放量與營業收入之比，作為碳排放強度的代理變量。關于碳排放量的測算，本文參考張瑞涵和周亞虹（2024）的研究，首先選取企業ESG報告或年報中的年度碳排放量數據。如果企業未直接披露，則通過折算煤炭消耗量和碳排放計算系數進行測算。

2. 核心解釋變量。本文以“試驗區”政策構造虛擬變量Listit，如果企業i所在地區在t年入選“試驗區”，則Listit在t年以后為1，否則為0。如果Listit的系數β顯著小于0，則說明“試驗區”政策能夠有效降低企業的碳排放強度。

3. 其他變量。本文的其他控制變量為企業年齡、資產負債率和機構持股比例等，具體定義見表1。此外，γt和μi分別為年份和企業固定效應，εit為隨機擾動項。

（三）傾向得分匹配

樣本選擇等內生性問題可能會干擾回歸結果，比如政府可能會更傾向于將企業碳排放強度低的地區作為綠色金融“試驗區”。對此，本文利用PSM的半徑匹配法對樣本進行處理，匹配半徑取0.005。處理后，本文得到了1057家企業樣本，共計10392個“企業-年份”觀測值。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

基準回歸結果如表2所示，（1）列僅添加核心解釋變量和企業固定效應，（2）列在此基礎上添加了年份固定效應，（3）列則進一步增加了其他控制變量，以上Listit系數均在1%的顯著性水平上為負，證明了假說1：綠色金融政策可以顯著降低制造企業的碳排放強度。

（二）穩健性檢驗

1. 平行趨勢檢驗。為了保證雙重差分模型的適用性，本文進行平行趨勢檢驗，公式如下：

CEIit=α+∑■■βkListi，t0+k+γZit+γt+μi+εit（2）

其中，Listi，t0+k為政策虛擬變量。如果企業i所在地區在t0年入選了“試驗區”政策，則在t0年以后的年份（即kgt;0），Listi，t0+k取值為1，否則為0。如果企業i所在地區從未入選“試驗區”，則Listi，t0+k取值為0。圖1為平行趨勢檢驗結果，Y軸為Listi，t0+k的系數β，X軸為實驗組企業距離入選“試驗區”政策當年的年份間隔。圖1顯示，實驗組企業在入選“試驗區”政策前，其碳排放強度與對照組企業并無顯著差異，滿足平行趨勢假設要求。此外，實驗組企業入選“試驗區”政策后，其Listi，t0+k系數整體來看顯著為負且呈現下降趨勢，說明“試驗區”政策能夠持續降低入選地區企業的碳排放強度。

2. 安慰劑檢驗?？紤]到企業和年份層面的不可觀測因素可能對回歸結果產生干擾，本文隨機選取實驗組企業及其入選“試驗區”政策的年份，重復1000次雙重差分估計，并畫出Listit系數的核密度函數圖。圖2顯示，Listit系數基本服從均值為0的正態分布，且顯著大于表2的（3）列的Listit系數值-0.12（圖中垂直虛線）。以上結果說明，“試驗區”政策降低企業碳排放強度的效果并非企業和年份層面的不可觀測因素驅動。

（三）機制檢驗

本文進行機制檢驗的模型如下：

Mediatorit=α+βListit+γZit+γt+μi+εit（3）

其中，Mediatorit為機制變量，包括綠色創新水平（GIL）和媒體關注程度（MAD），其余變量與式（1）一致。

1. 綠色創新水平。本文參考郝向舉等（2024）的研究，通過綠色專利IPC分類號識別綠色專利，將“綠色發明專利+綠色實用新型專利”申請量（加1后取對數）作為綠色創新水平的代理變量，申請量越多則表示綠色創新水平越高。表3的（1）和（2）列顯示，無論是否考慮控制變量，Listit系數均在1%的顯著性水平上為正，證明了假說2a：綠色金融政策可以通過提高制造企業的綠色創新水平來降低碳排放強度。

2. 媒體關注程度。本文參考王福勝等（2022）的研究，將企業媒體報道數量（加1后取對數）作為媒體關注程度的代理變量，報道數量越多則說明媒體關注程度越高。表3的（3）和（4）列顯示，無論是否考慮控制變量，Listit系數均至少在5%的顯著性水平上為正，證明了假說2b：綠色金融政策可以通過提高制造企業的媒體關注程度來降低碳排放強度。

（四）異質性分析

1. 行業技術水平。本文參考吉赟和楊青（2020）的研究，根據OECD制造業技術劃分標準，將樣本企業分為高技術水平行業和低技術水平行業。表4的（1）和（2）列顯示，高技術水平行業Listit系數的數值小于低技術水平行業，且其顯著性更大，證明了假說3a：對于高技術水平行業，綠色金融政策降低制造企業碳排放強度的效果更好。

2. 環境規制程度。本文參考孫凡和張好艷（2024）的研究，統計地級市政府工作報告中的綠色關鍵詞詞頻，并根據中位數將樣本企業所在地區劃分為高環境規制地區和低環境規制地區。表4的（3）列和（4）列顯示，低環境規制地區Listit系數的數值小于高環境規制地區，且其顯著性更大，證明了假說3b：對于低環境規制地區，綠色金融政策降低制造企業碳排放強度的效果更好。

五、結論與建議

本文采用PSM-DID法，以“試驗區”政策為準自然試驗，研究了綠色金融政策對制造企業碳排放強度的影響。結果發現，綠色金融政策能夠通過提高企業綠色創新水平和媒體關注程度有效降低碳排放強度，表現為企業單位營業收入的碳排放量顯著降低。此外，綠色金融政策更能降低高技術水平行業和低環境規制地區的企業碳排放強度。

鑒于以上結論，本文提出如下建議：第一，加強企業綠色創新支持力度。一方面，應加快完善碳交易制度并對參與行業進行擴圍，確保企業綠色創新產生的碳減排效果能夠快速變現，提高企業綠色創新積極性。另一方面，應推動企業間的交流與合作，鼓勵龍頭企業聯合產業鏈上下游企業開展綠色技術協同創新，增強知識溢出效應，共享綠色創新成果。第二，政府監管與社會督導相結合。一方面，政府應不斷細化環境規制法律法規，加強對環境問題的監管力度，持續提升執法效能。另一方面，應充分發揮新聞媒體的外部監督作用，通過宣傳低碳環保榜樣、曝光環境違規行為，與政府監管互相配合，共同推動企業環保意識提高。第三，政策實施要遵循“因地制宜”的原則。對于高技術水平行業，政策激勵的核心在于引導企業利用其內在技術優勢，圍繞產業鏈關鍵訴求，積極開展綠色技術研發，力求建立起核心競爭優勢。而對于低技術水平行業，政策激勵的重點則在于引導企業積極引進外部節能減排技術，并降低引進過程中的成本與風險。（本文僅為作者個人觀點，與所在單位無關）

參考文獻：

[1]安夢天，李雪嬌.有為政府、金融引導與碳減排——來自綠色政府引導基金的經驗證據[J].財經科學，2024（05）：1-17.

[2]陳維青，吳越，趙東，等.“一帶一路”倡議降低了企業碳排放嗎[J].財會月刊，2025，46（03）：101-107.

[3]郝向舉，何愛平，薛琳.綠色金融改革創新試驗區對企業綠色轉型的影響機理[J].中國人口·資源與環境，2024，34（06）：124-135.

[4]吉赟，楊青.高鐵開通能否促進企業創新：基于準自然實驗的研究[J].世界經濟，2020，43（02）：147-166.

[5]江紅莉，王為東，王露，等.中國綠色金融發展的碳減排效果研究——以綠色信貸與綠色風投為例[J].金融論壇，2020，25（11）：39-48.

[6]孫凡，張好艷.ESG評級軟監管對企業碳排放強度的影響研究[J].南京審計大學學報，2024，21（05）：50-59.

[7]王福勝，王也，劉仕煜.媒體關注、管理者過度自信對盈余管理的影響研究[J].管理學報，2022，19（06）：832-840.

[8]王焰輝，鄒晶晶，傅傳銳.機構投資者實地調研如何影響企業碳排放——來自高耗能行業的經驗證據[J].金融與經濟，2024（08）：11-24.

[9]張科，熊子怡，黃細嘉.綠色債券、碳減排效應與經濟高質量發展[J].財經研究，2023，49（06）：64-78.

[10]張瑞涵，周亞虹.綠色金融、碳排放強度和企業ESG表現——基于上市企業微觀數據的實證研究[J].社會科學，2024（03）：126-140.

（作者單位：交通銀行博士后科研工作站）