王康仕 孫旭然 王鳳榮

[摘 要] 篩選出 2010—2015 年 A 股 192 家污染企業(yè)作為樣本，同時以金融資源從污染行業(yè)的凈流出量變化衡量綠色金融發(fā)展水平，實證考察綠色金融發(fā)展對污染企業(yè)投資的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)，污染企業(yè)投資面臨融資約束的限制;綠色金融發(fā)展加劇了污染企業(yè)面臨的融資約束，進而抑制了污染企業(yè)投資。進一步分樣本考察發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展只能通過加劇民營污染企業(yè)融資約束，抑制其投資水平，而對國有污染企業(yè)，綠色金融發(fā)展的投資約束作用尚未顯現(xiàn)。

[關(guān)鍵詞] 綠色金融;污染企業(yè);融資約束;投資約束

[中圖分類號] X196;F832;F275 [文獻標識碼] A [文章編號]1673-0461（2019）12-0083-14

一、引言及文獻綜述

生態(tài)環(huán)境部公告顯示，僅2018年12月全國接到環(huán)保舉報事件39 308起，其中涉及大氣及水污染的最多，分別占比51.5%和14.4%。與之相符的是，近年來全國廢水與廢氣排放總量持續(xù)升高（如圖1所示），污染事件層出不窮。而工業(yè)是廢氣與廢水的第一大排放源，也是污染事件的主要“肇事者”。在總的污染物排放中，工業(yè)污染占比超過70%。與此同時，國家統(tǒng)計局第三次經(jīng)濟普查資料顯示，2012年中國能源消耗總量高達36.17億噸標準煤，較第二次經(jīng)濟普查增長約20%，但能源使用效率不僅低于各發(fā)達國家，甚至還低于部分發(fā)展中國家（王曉嶺等， 2016）[1]。近十年來中國能源消耗量約占世界消耗總量的1/4，其中工業(yè)是最大的能源消耗部門，約占2/3 [2]?？焖偻七M的工業(yè)化發(fā)展在推動經(jīng)濟高速發(fā)展的同時也致使高耗能高污染產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩、能源利用率低下、生態(tài)環(huán)境污染、自然災(zāi)害頻發(fā)等問題日趨嚴重。

生態(tài)資源環(huán)境問題持續(xù)惡化，環(huán)境災(zāi)害頻頻發(fā)生，威脅著經(jīng)濟生活中的每個個體。Landrigan（2018）[3]研究發(fā)現(xiàn)，在迅速工業(yè)化的轉(zhuǎn)型國家，環(huán)境污染造成的死亡人數(shù)占到總死亡人數(shù)的1/4，而中國每年因污染致死人數(shù)超過180萬人，全球排名第二位，僅次于印度。Chen et al.（2013）[4]通過實證推斷發(fā)現(xiàn)中國北方燃煤引發(fā)的空氣污染導(dǎo)致該區(qū)域居民人均壽命較之南方居民減少了5年。國內(nèi)研究中，張國興等（2018）[5]、黃永明和何凌云（2013）[6]、楊俊和盛鵬飛（2012）[7]、聶飛和劉海云（2015）[8]等亦證實了生態(tài)資源環(huán)境惡化對公眾健康、主觀幸福感、勞動生產(chǎn)率、經(jīng)濟增長等均產(chǎn)生了顯著的負向影響。面對資源環(huán)境問題日趨嚴重的惡劣影響，工業(yè)轉(zhuǎn)型是促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展綠色化、實現(xiàn)經(jīng)濟增長可持續(xù)的重要抓手。

隨著環(huán)境資源問題的日益惡化以及環(huán)境信息披露和環(huán)保執(zhí)行標準的逐漸加強，工業(yè)轉(zhuǎn)型正日漸成為政策制定者與學(xué)者們的研究焦點。2015年，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《生態(tài)文明體制改革總體方案》，首次明確提出生態(tài)文明體系的頂層設(shè)計，明確“綠水青山就是金山銀山”的綠色發(fā)展理念。2016年“推進工業(yè)轉(zhuǎn)型”作為生態(tài)文明建設(shè)的重要任務(wù)，被寫入“十三五”規(guī)劃和政府工作報告。2017年黨的十九大報告中，習(xí)近平主席更是明確指出“發(fā)展綠色金融”是推進綠色轉(zhuǎn)型的重要路徑，并從戰(zhàn)略高度，對工業(yè)轉(zhuǎn)型、綠色經(jīng)濟發(fā)展、綠色金融體系構(gòu)建等進行了深入解讀與長遠規(guī)劃。在政府方針號召下，中國正在形成強勁的工業(yè)轉(zhuǎn)型與生態(tài)文明建設(shè)浪潮。

近半個世紀以來，金融發(fā)展與工業(yè)轉(zhuǎn)型的互動關(guān)系一直是經(jīng)濟學(xué)家和政策制定者最為關(guān)注的領(lǐng)域之一。在環(huán)境外部性內(nèi)生化的前提下，金融機構(gòu)如果能進行有效的環(huán)境風(fēng)險管理和戰(zhàn)略決策，為綠色經(jīng)濟活動提供充裕資金支持的同時，強化棕色、黑色經(jīng)濟活動的融資約束，那么將有力支持實體經(jīng)濟增長與綠色的攜手并進[9-10]。對此，2015年的《生態(tài)文明體制改革整體方案》，首次明確提出“建立中國的綠色金融體系”，以及利用綠色金融發(fā)展驅(qū)動工業(yè)轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略布局;2016年G20峰會上，綠色金融發(fā)展首次進入正式討論的核心議題;2017年七部委印發(fā)《建設(shè)綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)總體方案》，嘗試從體制機制上尋求可復(fù)制推廣的區(qū)域綠色金融發(fā)展與工業(yè)轉(zhuǎn)型模式。

在政府政策號召下，中國正在形成強勁的、協(xié)同推進的綠色金融發(fā)展態(tài)勢。截至2017年，中國21家銀行業(yè)機構(gòu)綠色信貸余額7.5萬億元（綠色信貸余額自2013年以來呈現(xiàn)顯著增長態(tài)勢，如圖2所示），占其所有信貸余額的9%;2016年中國綠色債券達到2 400億元，成為全球最大的綠色債券市場，2017年中國綠債發(fā)行量的全球占比更是超過20%;與此同時，綠色證券、綠色基金、綠色信托、綠色保險等也從無到有，呈現(xiàn)快速發(fā)展狀態(tài)。

但迄今為止，綠色金融的資金供給與實體經(jīng)濟綠色投資的資金需求相比仍是杯水車薪。從綠色金融的資金供給量來看，綠色信貸的規(guī)模擴張仍缺乏直接、有效的扶持和激勵措施，致使綠色信貸在各類信貸余額的占比未呈現(xiàn)上升趨勢，目前仍不足8%（如圖3所示）。

而從綠色投資視角看，2015年中國央行報告顯示，要達成環(huán)境保護部確立的減少污染目標，政府每年需進行2萬億元人民幣（合3 200億美元）的投資，政府預(yù)算僅能涵蓋全部投資的15%。2016年財政部預(yù)算估計“十三五”規(guī)劃期間僅執(zhí)行大氣污染防治法就需政府每年支出3 660億元人民幣，而各級財政僅能支付10%左右的資金[11]。圖4顯示，2009—2016年，每年污染治理投資完成總額尚不足1 000億元人民幣，且未形成增長態(tài)勢。這一定程度說明，當前綠色金融的資金供給難以支撐綠色投資需求的快速增長。

而從綠色金融支持的項目構(gòu)成來看，綠色金融中規(guī)模占比最高的綠色信貸與綠色債券存在資金流向混雜等問題，降低來了綠色金融發(fā)展的綠色效益。一方面2017年中國綠色債券發(fā)行額總量達371億美元（合2 486億元人民幣），居世界第二位，僅次于美國，但其中有38%不符合國際綠色債券定義（如圖5所示），其中部分募集資金用于企業(yè)一般運營與化石燃料資產(chǎn)等項目，反而進一步加劇了當前嚴重的生態(tài)環(huán)境問題。對此，中國正在努力推動綠色債券國內(nèi)標準與國際標準的一致化，從而進一步保障綠色資金流向綠色產(chǎn)業(yè)、綠色企業(yè)以及綠色項目。另一方面從銀保監(jiān)會公布數(shù)據(jù)看，綠色信貸主要流向鐵路運輸項目（Railway）、城市交通項目（PublicTransport）、工業(yè)節(jié)能節(jié)水項目（Industry）、水力發(fā)電項目（Water）、風(fēng)電項目（Wind）、太陽能項目（Solar）、其他可再生能源項目（Other Renewables）以及綠色林業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)、自然保護、生態(tài)防護及災(zāi)害防控項目（Green Forestry）。其中鐵路運輸項目（Railway）與城市交通項目（PublicTransport）的資金占比最高，二者共占歷年綠色信貸總額的40%—50%（如圖6所示）。這與主要涵蓋新能源開發(fā)、節(jié)能環(huán)保技術(shù)進步及生態(tài)環(huán)境保護等綠色項目的綠色信貸概念存在一定程度的偏差，從而可能削弱了綠色信貸對工業(yè)轉(zhuǎn)型的支持作用。

在生態(tài)環(huán)境問題持續(xù)惡化的背景下，如何加快綠色金融體系構(gòu)建、增加綠色資金有效供給以及明確綠色金融推動工業(yè)轉(zhuǎn)型的路徑機制是當前生態(tài)文明建設(shè)與可持續(xù)發(fā)展面臨的重要戰(zhàn)略課題，也是當前學(xué)者和政策制定者關(guān)注的一個焦點問題。從微觀視角看，污染企業(yè)（生態(tài)環(huán)境問題的主要“肇事者”）是綠色金融影響工業(yè)轉(zhuǎn)型的主要抓手之一[11]。污染企業(yè)，作為生態(tài)環(huán)境問題的主要“肇事者”，未承擔生態(tài)環(huán)境惡化的相關(guān)責(zé)任，反而依賴相對充裕的外源融資擴大投資規(guī)模，導(dǎo)致當前生態(tài)環(huán)境的不斷惡化和環(huán)境污染的不斷擴散。涂永前（2012）認為綠色金融當前發(fā)展重點在于形成環(huán)境信息披露共享機制及基于環(huán)境信息的資金配置機制，抑制污染企業(yè)投資。具體機制研究中，F(xiàn)aulkender和Petersen（2006）[12]、 Lemmon和Roberts（2010）[13]、Allet和Hudon（2015）[14]、吳超鵬等（2012）[15]與高曉燕和王治國（2017）[16]認為綠色金融發(fā)展一方面通過完善環(huán)境信息披露共享機制，遏制“洗綠”事件發(fā)生的同時，提高污染企業(yè)投資及為其提供融資支持的金融機構(gòu)的行政處罰風(fēng)險與聲譽風(fēng)險，壓縮污染企業(yè)的融資空間，提高其融資成本;另一方面通過基于環(huán)境信息的資金配置機制，提高污染企業(yè)的投資風(fēng)險。劉婧宇等（2015）[17]等基于CGE模型分析，發(fā)現(xiàn)綠色金融在短期與中期抑制了污染企業(yè)的投資與產(chǎn)出。

當前也有少量實證研究探討了綠色金融發(fā)展對污染企業(yè)投資的影響。而連莉莉（2015）[18]基于綠色企業(yè)與“兩高”企業(yè)的對比研究，發(fā)現(xiàn)綠色金融發(fā)展能相對提高污染企業(yè)的債務(wù)融資成本。蘇冬蔚和連莉莉（2018）[19]以《綠色信貸指引》實施為事件構(gòu)造準自然實驗，考察綠色金融政策對污染企業(yè)投資的影響，發(fā)現(xiàn)綠色金融對污染企業(yè)投資具有顯著的投資抑制效應(yīng)。Wang et al.（2019）[20]同樣構(gòu)建了準自然實驗，實證考察綠色金融對重污染企業(yè)投資的影響，認為綠色金融政策促使金融機構(gòu)調(diào)整對高污染企業(yè)的信貸策略，從而影響污染企業(yè)的投資結(jié)構(gòu)和投資效率。

目前學(xué)術(shù)界對綠色金融發(fā)展的相關(guān)研究主要集中在描述性、規(guī)范性層面，相關(guān)理論模型和經(jīng)驗分析并未充分結(jié)合中國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟階段呈現(xiàn)的不完全市場特征。近年來的研究開始關(guān)注綠色金融發(fā)展與污染企業(yè)投資問題，并將其作為綠色金融影響工業(yè)轉(zhuǎn)型的微觀機制。然而，現(xiàn)有文獻對綠色金融發(fā)展影響污染投資的渠道機制仍少有探索。融資約束是影響污染企業(yè)投資的重要因素之一，現(xiàn)有文獻中少有涉及綠色金融發(fā)展與污染企業(yè)融資約束問題，尚未檢索到相關(guān)理論探討與實證分析。綠色金融發(fā)展能否抑制污染企業(yè)投資？綠色金融發(fā)展影響污染企業(yè)投資的機制路徑為何？理論探索與實證研究這些問題，對提升綠色金融服務(wù)實體經(jīng)濟的功能效率與驅(qū)動工業(yè)轉(zhuǎn)型，具有重要的理論意義與現(xiàn)實意義。對此，本文基于綠色金融內(nèi)涵特質(zhì)，以綠色企業(yè)為研究對象，以融資約束為微觀渠道，分析綠色金融如何影響污染企業(yè)的投資水平。

二、理論分析

（一）企業(yè)融資約束的成因

經(jīng)典財務(wù)理論認為在完美的資本市場中，公司的外部資本和內(nèi)部資本可以完全替代，其投資行為與財務(wù)狀況無關(guān)[21-22]。但在實際運營中，公司外部融資成本往往高于內(nèi)部資本成本，限制了公司的投資，從而產(chǎn)生融資約束。具體來說，企業(yè)融資約束主要導(dǎo)源于市場與政府兩個維度的因素。

從市場維度看，金融體系信息不對稱往往產(chǎn)生交易成本，導(dǎo)致了資本提供者收益與資本使用者成木之間嵌入了一個“楔子”，即存在金融摩擦[23-24]。而金融摩擦的存在使企業(yè)面臨一個外源融資溢價。外源和內(nèi)源融資之間的溢價越高，企業(yè)面臨的融資約束就越嚴重[25]。信息不對稱是金融交易的一個基本特征，相對于大企業(yè)，中小企業(yè)信息更為不透明， 缺乏企業(yè)財務(wù)報表等易于傳遞的“硬信息”，這種矛盾使得中小企業(yè)的融資比大企業(yè)更為困難[26]。

從政府維度看，政府一直保留著對金融部門的深度干預(yù)，無論是價格方面（如利率決定）還是數(shù)量方面（如信貸配給）[27]。在以國有銀行為主的高度集中的金融體系下，國有銀行的政府背景使其放貸行為受到政治目標的主導(dǎo)，信貸分配遵循“政治融資次序”。從所有制視角看，民營屬性給民營企業(yè)帶來緊縮的外源融資，制約了民營企業(yè)的投資活動。2000—2007年規(guī)模以上全部工業(yè)企業(yè)融資數(shù)據(jù)看，國企人均長期負債占有額是民企的5—6倍，而流動融資占有額是民企的兩倍;從利息率看，民企是國企的3—4倍;而從企業(yè)利潤率看，民企是國企的6倍多[28]。

（二）綠色金融發(fā)展、融資約束與污染企業(yè)投資

綠色金融本質(zhì)上是基于環(huán)境約束的信貸配給，即同等資金價格條件下，傾斜對綠色企業(yè)的資金投入，當前發(fā)展重點在于形成環(huán)境信息披露共享機制及基于環(huán)境信息的資金配置機制[29]。

從市場維度看，綠色金融發(fā)展一方面通過完善環(huán)境信息披露共享機制，遏制“洗綠”事件發(fā)生的同時，提高污染企業(yè)投資及為其提供融資支持的金融機構(gòu)的聲譽風(fēng)險，彰顯綠色企業(yè)投資的綠色聲譽優(yōu)勢的同時，壓縮污染企業(yè)的融資空間，提高其融資成本;另一方面通過基于環(huán)境信息的資金配置機制，降低污染企業(yè)的融資機會[14，16]，進而抑制污染企業(yè)投資。

從政府維度看，以經(jīng)濟發(fā)展為靶向的“政治錦標賽”使得各地政府忽視環(huán)境影響，爭相將金融資源導(dǎo)向經(jīng)濟效益高的項目，冷落環(huán)境效益高的項目。比之一般項目，綠色項目面臨更為嚴峻的信貸歧視問題。而中央與地方綠色金融政策體系的日益完善，將有力推動信貸分配遵循“環(huán)境融資次序”，逐步緩解綠色企業(yè)的融資約束，加劇污染企業(yè)的融資約束。

三、研究設(shè)計

（一）投資-現(xiàn)金流模型

Fazarri et al.（1988）[30]最先提出融資約束假說，認為內(nèi)外部融資成本的差異將導(dǎo)致企業(yè)的投資支出顯著依賴其內(nèi)部現(xiàn)金流量，投資-現(xiàn)金流敏感度一定程度上可以描述企業(yè)的融資約束?；诖?，本部分采用投資-現(xiàn)金流敏感度描繪污染企業(yè)的融資約束。

（四）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

Bai et al.（2014）[40]認為2009年中國銀行業(yè)協(xié)會發(fā)布的《中國銀行業(yè)金融機構(gòu)企業(yè)社會責(zé)任指引》，標志金融業(yè)實質(zhì)開展綠色金融業(yè)務(wù)的開始，因此本文研究起始時間為2010年，鑒于當前綠色金融發(fā)展指標構(gòu)建中僅可獲取至2015年的工業(yè)數(shù)據(jù)，故本文研究終止時間為2015年。

本部分選取了2010—2015年所有A股工業(yè)重污染行業(yè)（采掘業(yè)、紡織服裝皮毛業(yè)、金屬非金屬業(yè)、生物醫(yī)藥業(yè)、石化塑膠業(yè)、造紙印刷業(yè)、水電煤氣業(yè)與食品飲料業(yè)）上市企業(yè)數(shù)據(jù)為考察樣本，借鑒王鳳榮和王康仕（2018）[41]的做法，按照如下篩選程序進行處理：①剔除數(shù)據(jù)不全和被特別處理的企業(yè)樣本;②以剩余的企業(yè)為基準，手工收集年報中排污費數(shù)據(jù)，剔除2015年尚未披露排污費數(shù)據(jù)的企業(yè)樣本;③剔除排污費中包含其他與環(huán)保無關(guān)的費用的樣本。此外，企業(yè)未被征收排污費可能在于企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)已進行了清潔化升級，沒有污染物的排放或已進行清潔化處理;也可能在于企業(yè)享受“政策性免征”的政策優(yōu)惠。故剔除排污費為0的樣本，只選用了排污費繳納數(shù)額大于0的企業(yè)進行研究。最終形成了一個包含192家企業(yè)909個有效觀測值的非平衡面板數(shù)據(jù)。為剔除異常值對回歸結(jié)果的影響，對所有企業(yè)數(shù)據(jù)進行1%的縮尾處理。

企業(yè)數(shù)據(jù)來源于CMSAR數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來源于《中國金融統(tǒng)計年鑒》《中國綠色發(fā)展指數(shù)報告》《各省金融運行報告》及WIND工業(yè)數(shù)據(jù)庫等。

四、實證結(jié)果與分析

本文主要變量的統(tǒng)計性描述見表1。

（一）綠色金融與污染企業(yè)融資約束

1.現(xiàn)金-現(xiàn)金流模型的估計結(jié)果分析：OLS與固定效應(yīng)

本部分首先采用OLS對模型（1），然后對擴展模型（2）進行全樣本回歸，進一步控制時間啞變量對模型（2）再回歸。為消除不可觀測個體因素帶來的影響，本節(jié)又采用固定效應(yīng)模型對上述模型進行回歸。為避免企業(yè)層面的聚集效應(yīng)對回歸結(jié)果的影響，回歸時在公司層面進行了cluster 處理。回歸結(jié)果見表2。

從表2第（1）（4）列回歸結(jié)果看出，無論是采用OLS，還是固定效應(yīng)模型，現(xiàn)金流量（CF）的系數(shù)分別為0.113 與0.149，且均在1%水平下顯著，即重污染行業(yè)企業(yè)表現(xiàn)出強烈的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性，表明重污染行業(yè)企業(yè)整體上面臨融資約束的限制。

表2第（2）（5）列中引入省際綠色金融發(fā)展指數(shù)（Gfinan）及其與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF），考察綠色金融污染發(fā)展對污染企業(yè)融資約束的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是否控制個體固定效應(yīng)，綠色金融發(fā)展指數(shù)與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF）的系數(shù)分別為0.648 和0.697，且分別在5%和10%水平下顯著，說明綠色金融發(fā)展加劇了污染企業(yè)融資約束，強化了污染企業(yè)持有現(xiàn)金的激勵，從而提高其現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性。第（3）（6）列進一步控制時間效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)結(jié)果與上述回歸結(jié)果一致，現(xiàn)金流量（CF）的系數(shù)分別為0.117 與0.155，且均在1%水平下顯著;綠色金融發(fā)展指數(shù)與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF）的系數(shù)分別為0.689 和0.713，且分別在5%和10%水平下顯著。經(jīng)驗結(jié)果表明，重污染行業(yè)企業(yè)目前面臨一定的融資約束，而以環(huán)境信息披露共享機制與基于環(huán)境信息的資金配置機制為突破重點的綠色金融發(fā)展能夠進一步加劇污染企業(yè)融資約束。

2.現(xiàn)金-現(xiàn)金流模型的估計結(jié)果分析：GMM

為驗證上述分析的穩(wěn)健性，控制模型中可能存在的內(nèi)生性與異方差問題，本部分將滯后一期的現(xiàn)金持有量的變動（L.ΔCash）引入模型，采用系統(tǒng)GMM估計方法對動態(tài)面板模型進行估計。與此同時，為進一步提高估計的有效性，進一步控制其它區(qū)域變量對上述綠色金融發(fā)展與污染企業(yè)融資約束關(guān)系的影響，本部分在上述模型中引入傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（Finan）（采用各地股票市值總額與銀行信貸總額之和與實際GDP比值衡量）及其與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Finan×CF）作為區(qū)域控制變量。

表3結(jié)果顯示，模型整體顯著性檢驗的Wald檢驗的P值均為0，說明模型整體十分顯著。第（1）至（4）列的Hanson檢驗P值分別為0.487、0.655、0.653 及0.588，表明系統(tǒng)GMM新增工具在各回歸模型均有效。此外，殘差序列相關(guān)性檢驗結(jié)果表明，差分后的殘差只存在一階序列相關(guān)性（P值分別為0.001、0.001、0.001 及0.002），不存在二階序列相關(guān)性（P值分別為0.692、0.702、0.686 及0.513），表明原模型的誤差項不存在序列相關(guān)性。

從表3第（1）至（4）列回歸結(jié)果看出，現(xiàn)金流量（CF）的系數(shù)均在1%水平下顯著為正，即重污染行業(yè)企業(yè)表現(xiàn)出強烈的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性，表明重污染行業(yè)企業(yè)整體上面臨融資約束的限制。第（2）列中引入省際綠色金融發(fā)展指數(shù)（Gfinan）及其與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF），考察綠色金融發(fā)展對污染企業(yè)融資約束的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展指數(shù)與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF）的系數(shù)在10%水平下顯著為正，說明綠色金融發(fā)展加劇了污染企業(yè)融資約束，強化了污染企業(yè)持有現(xiàn)金的激勵，從而提高其現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性。第（3）列中引入傳統(tǒng)金融發(fā)展水平（Finan）（采用各地股票市值總額與銀行信貸總額之和與實際GDP比值衡量）及其與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Finan×CF），結(jié)果發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)金融發(fā)展水平與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Finan×CF）的系數(shù)在10%水平下顯著為正，說明傳統(tǒng)金融發(fā)展緩解了污染企業(yè)融資約束，弱化了污染企業(yè)持有現(xiàn)金的激勵，從而降低其現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性。經(jīng)驗結(jié)果表明，傳統(tǒng)金融發(fā)展仍忽略環(huán)境效益，持續(xù)為污染企業(yè)提供融資支持，而以環(huán)境信息披露共享機制與基于環(huán)境信息的資金配置機制為突破重點的綠色金融發(fā)展能夠進一步加劇污染企業(yè)融資約束。

3.現(xiàn)金-現(xiàn)金流模型的分樣本估計結(jié)果

所有制差異作為轉(zhuǎn)型經(jīng)濟時期的重要制度特質(zhì)，是企業(yè)投資問題的重要考察視角[42]。為進一步考察所有制對上述結(jié)論的影響，本部分依據(jù)實際控制人是否為國有企業(yè)還是民營企業(yè)，將全樣本分為國有企業(yè)樣本與民營企業(yè)樣本，考察綠色金融發(fā)展對污染企業(yè)融資約束的影響是否擬合已有理論分析，存在所有制異質(zhì)性?；貧w結(jié)果見表4和表5。

表4對國有企業(yè)子樣本的考察結(jié)果顯示，現(xiàn)金流量（CF）的系數(shù)、綠色金融發(fā)展指數(shù)與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF）的系數(shù)以及傳統(tǒng)金融發(fā)展水平與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Finan×CF）的系數(shù)均不顯著。而表5對民營企業(yè)子樣本的考察結(jié)果顯示，現(xiàn)金流量（CF）的系數(shù)、綠色金融發(fā)展指數(shù)與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF）的系數(shù)以及傳統(tǒng)金融發(fā)展水平與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Finan×CF）的系數(shù)均顯著，正負號與上述全樣本一致，且顯著性水平大多有所提高。

這一方面說明融資約束對民營企業(yè)的制約作用更為顯著。另一方面說明綠色金融發(fā)展目前僅能加劇民營污染企業(yè)的融資約束。這是由于中國企業(yè)融資約束具有規(guī)模和所有制兩個維度的異質(zhì)性，而民營企業(yè)作為國內(nèi)企業(yè)大多數(shù)，由于市場（規(guī)模）和體制（所有制）兩個維度的因素，面臨最為嚴緊的融資約束。從市場維度看，金融摩擦主要是由金融體系信息不對稱而產(chǎn)生的交易成本，是嵌入資本提供者收益與資本使用者成本之間的“楔子”[23]。金融摩擦的存在使企業(yè)面臨一個外源融資溢價。外源和內(nèi)源融資之間的溢價越高，企業(yè)面臨的融資約束就越嚴重。信息不對稱是金融交易的一個基本特征，相對于國有企業(yè)，民營企業(yè)信息更為不透明， 缺乏企業(yè)財務(wù)報表等易于傳遞的“硬信息”，這種矛盾使得中小企業(yè)的融資比大企業(yè)更為困難[26]。從體制維度看，民營企業(yè)還深陷所有制歧視造成的融資困境。政府一直保留著對金融體系的深度干預(yù)，無論是價格方面（如利率決定）還是數(shù)量方面（如信貸配給）[27]。在以國有銀行為主的高度集中的金融體系下，國有銀行的政府背景使其放貸行為受到政治目標的主導(dǎo)，信貸分配遵循“政治融資次序”。

4.投資-現(xiàn)金流模型的全樣本考察

為驗證綠色金融發(fā)展與污染企業(yè)融資約束關(guān)系的穩(wěn)健性，進一步考察綠色金融影響污染企業(yè)投資的路徑機制，本部分使用投資-現(xiàn)金流模型進行全樣本OLS與固定效應(yīng)回歸。由于回歸中交叉項較多，為防治交互項變量和主變量之間的多重共線性，我們對其進行中心化處理。回歸結(jié)果見表6。

表6回歸結(jié)果顯示，無論是否控制個體固定效應(yīng)以及時間效應(yīng)，綠色金融發(fā)展指數(shù)與污染企業(yè)現(xiàn)金持有量變動的交叉項（Gfinan×CF）的系數(shù)均在10%水平下顯著為正，說明綠色金融發(fā)展提高污染企業(yè)的投資-現(xiàn)金流敏感性，即加劇了污染企業(yè)的融資約束。進一步表明，以環(huán)境信息披露共享機制與基于環(huán)境信息的資金配置機制為突破重點的綠色金融發(fā)展能夠進一步加劇污染企業(yè)融資約束。

（二）綠色金融、融資約束與污染企業(yè)投資

1.全樣本考察

表7第（1）到（4）列結(jié)果顯示，SA指數(shù)（SA）的系數(shù)在所有回歸結(jié)果中分別為-0.101、0.109、-0.125 及-0.120，且均在5%水平下顯著，即融資約束水平上升，降低了污染企業(yè)的投資水平。這表明，融資約束問題制約了污染企業(yè)投資。第（3）和（4）列檢驗了傳統(tǒng)金融發(fā)展（Finan）對融資約束（SA）進而對污染企業(yè)投資水平的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展（Finan）與SA指數(shù)（SA）交叉項的系數(shù)均不顯著，即傳統(tǒng)金融發(fā)展未能通過融資約束渠道作用于污染企業(yè)投資。第（2）和（4）列檢驗了綠色金融發(fā)展（Gfinan）對融資約束（SA）進而對污染企業(yè)投資水平的影響，結(jié)果顯示無論是否控制金融發(fā)展水平（Finan），綠色金融發(fā)展（Gfinan）與SA指數(shù)（SA）交叉項的系數(shù)均為負，且在10%水平下顯著，即綠色金融發(fā)展通過加劇融資約束問題，降低了污染企業(yè)投資水平。

2.分樣本考察

所有制差異作為轉(zhuǎn)型經(jīng)濟時期的重要制度特質(zhì)，是企業(yè)投資問題的重要考察視角[42]。為進一步考察所有制差異對上述結(jié)論的影響，本部分依據(jù)實際控制人是否為國有企業(yè)還是民營企業(yè)，將全樣本分為國有企業(yè)樣本與民營企業(yè)樣本，考察綠色金融發(fā)展是否能通過融資約束渠道作用于污染企業(yè)投資的機制是否擬合已有理論分析，存在所有制異質(zhì)性。回歸結(jié)果見表8和表9。

表8與表9對國有與民營企業(yè)子樣本的考察結(jié)果顯示，SA指數(shù)（SA）的系數(shù)均在10%水平下顯著為負。說明無論是對國有污染企業(yè)還是對民營污染企業(yè)，融資約束均對其產(chǎn)生制約作用。

表8與表9第（3）和（4）列均檢驗了傳統(tǒng)金融發(fā)展（Finan）對融資約束進而對污染企業(yè)投資水平的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展（Finan）與SA指數(shù)（SA）交叉項的系數(shù)均不顯著，即傳統(tǒng)金融發(fā)展未能通過融資約束渠道作用于民營與國有污染企業(yè)投資。

表8第（2）和（4）列檢驗了綠色金融發(fā)展（Gfinan）對融資約束（SA）進而對國有污染企業(yè)投資水平的影響，結(jié)果顯示無論是否控制金融發(fā)展水平（Finan），綠色金融發(fā)展（Gfinan）與SA指數(shù)（SA）交叉項的系數(shù)均不顯著，即綠色金融發(fā)展未能通過融資約束渠道作用于污染企業(yè)投資水平。而表9第（2）和（4）列檢驗了綠色金融發(fā)展（Gfinan）對融資約束（SA）進而對民營污染企業(yè)投資水平的影響，結(jié)果顯示無論是否控制金融發(fā)展水平（Finan），綠色金融發(fā)展（Gfinan）與SA指數(shù)（SA）交叉項的系數(shù)均在1%水平下顯著為負，即綠色金融發(fā)展通過加劇融資約束問題，降低了民營污染企業(yè)投資水平。

當前綠色金融發(fā)展僅能加劇民營污染企業(yè)的融資約束，從而制約其投資水平。民營企業(yè)作為國內(nèi)企業(yè)大多數(shù)，由于市場（規(guī)模）和體制（所有制）兩個維度的因素，面臨最為嚴緊的融資約束，致使其投資水平遠低于國有企業(yè)。而綠色金融發(fā)展通過加劇民營污染企業(yè)融資約束，將顯著降低其投資水平。而國有污染企業(yè)借由信貸分配的“政治融資次序”與規(guī)模優(yōu)勢，能夠獲取充足的外源資金。因此，以環(huán)境信息披露共享機制與基于環(huán)境信息的資金配置機制為突破重點的綠色金融發(fā)展難以通過融資約束渠道，抑制國有污染企業(yè)投資。

五、結(jié)論與啟示

本文在理論分析綠色金融影響污染企業(yè)投資的基礎(chǔ)上，利用2010—2015年A股工業(yè)192家污染企業(yè)為樣本，同時以金融資源從污染行業(yè)的凈流出量變化衡量綠色金融發(fā)展水平，實證考察綠色金融發(fā)展影響污染企業(yè)投資的路徑機制?；诂F(xiàn)金-現(xiàn)金流模型的OLS、固定效應(yīng)以及系統(tǒng)GMM回歸，發(fā)現(xiàn)綠色金融發(fā)展能夠加劇污染企業(yè)的融資約束。并通過投資-現(xiàn)金流模型的OLS與固定效應(yīng)回歸，驗證了該結(jié)論的穩(wěn)健性。通過分樣本考察，發(fā)現(xiàn)綠色金融發(fā)展只能加劇民營污染企業(yè)的融資約束，未能影響國有污染企業(yè)的融資約束。進一步通過SA指數(shù)構(gòu)建量化融資約束水平，本節(jié)進一步考察綠色金融發(fā)展是否能通過融資約束渠道作用于污染企業(yè)投資。發(fā)現(xiàn)綠色金融發(fā)展能通過加劇污染企業(yè)融資約束，抑制其投資水平。通過分樣本考察，綠色金融發(fā)展只能通過加劇民營污染企業(yè)融資約束，抑制其投資水平，而對國有污染企業(yè)，上述機制并不成立。

本文研究啟示意義在于，以環(huán)境信息披露共享機制與基于環(huán)境信息的資金配置機制為重點的綠色金融發(fā)展，能通過融資約束渠道，抑制污染企業(yè)投資，加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。綠色信貸、綠色債券、綠色環(huán)?；鹨约碍h(huán)境污染責(zé)任險等綠色金融產(chǎn)品，能夠籌集和鼓勵私人資本進入節(jié)能環(huán)保領(lǐng)域，但環(huán)境信息披露不足、項目執(zhí)行標準模糊及非強制性等致使綠色金融創(chuàng)新存在“漂綠”的爭議。金融機構(gòu)聯(lián)合第三方獨立機構(gòu)加快環(huán)境信息共享平臺機制建設(shè)，是提高綠色金融的綠色效益，推進綠色金融進程及突破綠色金融發(fā)展困局的有效策略。第三方機構(gòu)收集、加工并對外提供環(huán)境信息，保證信息可靠性、有效性與對稱性的同時，對企業(yè)及投資項目進行綠色評價、認證，編制并發(fā)布投資標的綠色指數(shù)水平，定量評估其環(huán)境效益或環(huán)境成本，從而為綠色金融定價和獎懲市場主體綠色行為奠定基礎(chǔ)。

[參考文獻]

[1]王曉嶺， 何楓， 武春友. 環(huán)境約束下的能源效率國際比較——基于20國集團的實證檢驗[J]. 科技管理研究， 2016， 36（19）：248-255.

[2]李玉婷， 史丹. 中國工業(yè)能源效率鴻溝的形成機理與實證研究[J]. 山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報， 2018 （6）：61-73.

[3]LANDRIGAN P J， FULLER R， ACOSTA N J R， et al. The lancet commission on pollution and health[J]. The lancet， 2018， 391（10119）： 462-512.

[4]CHEN Y， EBENSTEIN A， GREENSTONE M， et al. Evidence on the impact of sustained exposure to air pollution on life expectancy from China's Huai River policy[J]. Proceedings of the national academy of sciences， 2013， 110（32）： 12936-12941.

[5]張國興， 張振華， 高楊，等. 環(huán)境規(guī)制政策與公共健康——基于環(huán)境污染的中介效應(yīng)檢驗[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐， 2018， 38（2）：361-373.

[6]黃永明， 何凌云. 城市化、環(huán)境污染與居民主觀幸福感——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 中國軟科學(xué)， 2013 （12）：82-93.

[7]楊俊， 盛鵬飛. 環(huán)境污染對勞動生產(chǎn)率的影響研究[J]. 中國人口科學(xué)， 2012 （5）：56-65.

[8]聶飛， 劉海云. FDI、環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的相關(guān)性研究——基于動態(tài)聯(lián)立方程模型的實證檢驗[J]. 國際貿(mào)易問題， 2015（2）：72-83.

[9]李曉西. 綠色金融盈利性與公益性關(guān)系分析[J]. 金融論壇， 2017（5）：3-11.

[10]馬駿. 國際綠色金融發(fā)展與案例分析[M]. 北京：中國金融出版社， 2017.

[11]GILBERT S， ZHOU L. The knowns and unknowns of China's green finance[C]. Contributing Paper for the Sustainable Infrastructure Imperative： Financing for Better Growth and Development. New Climate Economy， London and Washington， DC， 2017.

[12]FAULKENDER M， PETERSEN M A. Does the source of capital affect capital structure？[J]. Review of financial studies， 2006， 19（1）：45-79.

[13]LEMMON M， ROBERTS M R. The response of corporate financing and investment to changes in the supply of credit[J]. Journal of financial and quantitative analysis， 2010， 45（3）：555-587.

[14]ALLET M， HUDON M. Green microfinance： characteristics of microfinance institutions involved in environmental management[J]. Journal of business ethics， 2015， 126（3）： 395-414.

[15]吳超鵬， 吳世農(nóng)， 程靜雅，等. 風(fēng)險投資對上市公司投融資行為影響的實證研究[J]. 經(jīng)濟研究， 2012（1）：105-119.

[16]高曉燕， 王治國. 綠色金融與新能源產(chǎn)業(yè)的耦合機制分析[J]. 江漢論壇， 2017 （11）：42-47.

[17]劉婧宇， 夏炎， 林師模，等. 基于金融CGE模型的中國綠色信貸政策短中長期影響分析[J]. 中國管理科學(xué)， 2015， 23（4）：46-52.

[18]連莉莉. 綠色信貸影響企業(yè)債務(wù)融資成本嗎？——基于綠色企業(yè)與 “兩高” 企業(yè)的對比研究[J]. 金融經(jīng)濟學(xué)研究， 2015（5）： 83-93.

[19]蘇冬蔚， 連莉莉. 綠色信貸是否影響重污染企業(yè)的投融資行為？[J]. 金融研究， 2018， 462（12）： 123-137

[20]WANG E， LIU X， WU J， et al. Green credit， debt maturity， and corporate investmentevidence from China[J]. Sustainability， 2019， 11（3）： 583-602.

[21]KAPLAN S N， ZINGALES L. Do investmentcash flow sensitivities provide useful measures of financing constraints？[J].Quarterly journal of economics， 1997， 112（1）：169-215.

[22]何賢杰， 肖土盛， 陳信元. 企業(yè)社會責(zé)任信息披露與公司融資約束[J]. 財經(jīng)研究， 2012（8）：61-72.

[23]HALL R E. The high sensitivity of economic activity to financial frictions [J]. Economic journal， 2011， 121（552）：351-378.

[24]ROUSSEAU P L， WACHTEL P. What is happening to the impact of financial deepening on economic growth？[J]. Economic inquiry， 2011， 49（1）： 276-288

[25]SASIDHARAN S， LUKOSE P J J， KOMERA S. Financing constraints and investments in R&D： evidence from Indian manufacturing firms[J]. Quarterly review of economics & finance， 2015（55）：28-39.

[26]林毅夫， 孫希芳. 信息、非正規(guī)金融與中小企業(yè)融資[J]. 經(jīng)濟研究， 2005 （7）：35-44

[27]紀洋， 譚語嫣， 黃益平. 金融雙軌制與利率市場化[J]. 經(jīng)濟研究， 2016（6）：45-57.

[28]劉小玄， 周曉艷. 金融資源與實體經(jīng)濟之間配置關(guān)系的檢驗——兼論經(jīng)濟結(jié)構(gòu)失衡的原因[J]. 金融研究， 2011 （2）：57-70.

[29]涂永前. 碳金融的法律再造[J]. 中國社會科學(xué)， 2012（3）： 95-113.

[30]FAZARRI S M， HUBBARD R G， PETERSEN B C. Financing constraints and corporate investment; comments and discussion[J]. Brookings papers on economic activity， 1988（1）： 141-195.

[31]CUSTDIO C， METZGER D. Financial expert CEOs： CEO′s work experience and firm′s financial policies[J]. Journal of financial economics， 2014， 114（1）： 125-154.

[32]喻坤， 李治國， 張曉蓉，等. 企業(yè)投資效率之謎： 融資約束假說與貨幣政策沖擊[J]. 經(jīng)濟研究， 2014（5）：106-120.

[33]姜付秀， 石貝貝， 馬云飆. 信息發(fā)布者的財務(wù)經(jīng)歷與企業(yè)融資約束[J]. 經(jīng)濟研究， 2016（6）： 83-97.

[34]王康仕， 孫旭然， 王鳳榮. 綠色金融發(fā)展、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)與綠色企業(yè)投資[J]. 金融論壇， 2019（7）：9-19.

[35]ALMEIDA H， CAMPELLO M， WEISBACH M S. The cash flow sensitivity of cash[J]. Journal of finance， 2004， 59（4）：1777-1804.

[36]連玉君， 蘇治， 丁志國. 現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性能檢驗融資約束假說嗎？[J]. 統(tǒng)計研究， 2008， 25 （10）：92-99.

[37]詹雷， 何娟. 融資約束度量方法及其運用[J]. 財會月刊， 2013（6）：103-106.

[38]HADLOCK C J， PIERCE J R. New evidence on measuring financial constraints： moving beyond the KZ index[J]. The review of financial studies， 2010， 23（5）： 1909-1940.

[39]王金. 制造業(yè)上市公司融資約束程度的分析與評價——以SA指數(shù)測度方法為例[J]. 財會月刊， 2015（7）： 63-66.

[40]BAI Y， FAURE M， LIU J.The role of China's banking sector in providing green finance[J]. Duke environmental law & policy forum， 2014（24）： 89-101.

[41]王鳳榮， 王康仕. “綠色”政策與綠色金融配置效率——基于中國制造業(yè)上市公司的實證研究[J]. 財經(jīng)科學(xué)， 2018（5）： 1-14.

[42]李健， 陳傳明. 企業(yè)家政治關(guān)聯(lián)、所有制與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)——基于轉(zhuǎn)型經(jīng)濟制度背景的實證研究[J]. 金融研究， 2013（3）：157-169.

Abstract： Based on the discussion of green finance and polluting enterprise intension， this paper firstly selected 192 A listed polluting enterprises from 2010 to 2015 as samples. At the same time， the development of green finance was measured by the change of net outflow of financial resources from polluting industries. Then， the impact mechanism of green financial development on the investment of polluting enterprises was empirically investigated.The research finds that： the investment of polluting enterprises is restricted by financing constraints; the development of green finance aggravates the financing constraints faced by polluting enterprises， thereby restraining the investment of polluting enterprises. Further subsample study finds that green finance development can only restrain the investment level of private polluting enterprises by intensifying their financing constraints， while for stateowned polluting enterprises， the investment constraints of green finance development have not yet appeared.

Key words： greenfinance; polluting enterprises; financial constrain; investment constrain

（責(zé)任編輯：蔡曉芹）