原文信息：
Fan H, Peng Y, Wang H, et al. Greening through finance?[J]. Journal of Development Economics, 2021, 152: 102683.
01
引言
金融市场可以在环境管理中发挥重要作用，在这一理念的指导下，绿色信贷被全球银行业广泛应用，其本质上是环境约束下的资本配置。这一过程通常需要将环境风险纳入到银行的战略和风险管理系统中。企业的环境信用风险，体现了其对环境规制的遵守情况和环境绩效，因此成为银行贷款的前提条件之一，而财务状况的变化反过来又会影响公司的行为。然而，由于缺乏企业层面特定贷款信息的缺乏，关于绿色信贷对企业影响的分析面临着一定挑战。
在2021年一篇发表在Journal of Development Economics的论文中，来自复旦大学的樊海潮教授、中央财经大学的彭俞超教授、华东师范大学的王欢欢教授和北京大学的许志伟教授等人利用来自中国某家大型国有银行的微观贷款数据，系统研究了绿色信贷的效果。
02
制度背景
绿色贷款倡议由来已久，但银行实际上是自愿执行的，结果也没有达到预期。原因之一是，出于利润的考虑，银行有时更倾向于向高污染或能源密集型企业提供贷款，尤其是在对银行缺乏足够监督的情况下。为了应对这一问题，改善环境治理，原银监会于2012年2月颁布了《绿色信贷指引》，该指引被视为中国绿色信贷制度的基础。
根据该指引，银行金融机构有义务在信贷业务中有效识别、计量、监测、控制和化解环境和社会风险，并完善规则和程序。除了概述相应的组织变革、政策颁布和执行程序，该指引也规定了将环境风险纳入信贷审批程序的具体程序。在其它因素之外，必须严格审查借款人对环境法律法规的遵守情况，以识别“具有重大环境和社会风险”的客户，明确适当级别的审批权限，并针对国家监管的限制行业和具有重大环境和社会风险的行业建立单独的程序。此后，在设置贷款金额和利率等时，企业的环境表现变得至关重要。
违反绿色贷款规定的银行可能会受到处罚。例如，中国最大股份制商业银行之一的平安银行，因向违反排放标准的企业发放贷款，被天津银监局处以50万元人民币的罚款。因此，在绿色信贷政策下，银行向污染企业提供贷款时可能会承担额外成本。违反绿色信贷法规可能会导致银行及其管理人员的考核绩效降低。
03
理论模型
本文的理论模型分为三个部分：企业的决策问题；没有绿色信贷政策的情况；有绿色信贷政策的情况。由于原模型的构建与推导较为复杂，推文中仅作简单介绍，略过推导，感兴趣的读者可以自行参阅原文。
（1） 企业决策问题
首先假定，企业具有异质性的生产率，利用资本k生产最终产品。假定企业生产中所用到的物质资本k全部来源于银行贷款，并且这一贷款利率为r。生产函数为Cobb-Douglas函数形式：
进一步，假定污染排放与总产出成比例：
对于排放污染的企业来说，必须为污染支付一定的环境税，税额te与排放量成正比，t是税率。因此企业的减排成本是
，其中，a > 0，b > 1，f > 0。也就是说，当企业选择进行减排时，其成本中不仅有可变成本，也有固定成本f，其代表进行减排所需要的投资、技术研发费用、减排设备等。因此，对采取减排措施的企业来说，其利润函数为：
对于没有采取减排措施的企业，则不需要支付减排成本。然而，这些企业可能会面临罚款。假定不减排企业有p的概率被环保部门调查，而罚款数额是它们年产值的
倍。因此，不减排企业的期望利润为：
求解以上模型，可以得到最优解情况下的企业利润如下式所示，结果如下图所示：
（2） 没有绿色信贷政策
为了确定均衡利率，假定每家银行都具有为每个借款企业设定贷款利率的完全议价能力。特别是，银行会考虑到每家企业的贷款需求，选择合适的贷款利率，以实现其利润的最大化。在没有绿色信贷政策的情况下，无论污染排放水平如何，银行都会为每家企业设定相同的贷款利率。当企业对于是否减排处于无差异状态时，模型表明其生产率z应处于下列条件：
解出z*后可知：
因此，正如上图所示，当不存在严格的绿色贷款监管时，企业是否进行减排取决于截止值 Z*。显然，大企业会更倾向于采用减排技术，其排放强度相对较低。这一预测不仅符合事实，也与之前的文献相一致。
（3） 存在绿色信贷政策
接下来，我们将绿色信贷政策的影响引入银行部门。现在，当银行向一个未减排的企业提供贷款时，必须为此付出一定的额外成本。而对于采用了清洁生产技术进行减排的企业而言，则不存在这一额外成本。为了简化分析，我们假定这一额外成本线性于企业的污染排放量，即
。现在，对于银行来说，向未减排企业提供贷款的最优化问题变成了：
显然，绿色信贷政策提高了银行向企业的贷款利率。基于这一贷款利率，我们可以应用之前的分析来推导出企业的最大利润和最优排放，得到z**，由模型结果可知，z**小于z*。如上图所示，当绿色信贷政策规制出台时，原先的污染企业将面临融资成本增加、利润下降等问题，由红色实线表示的利润曲线开始向红色虚线变化。这些变化将共同导致下面的几个命题：
命题1：更严格的绿色信贷监管促使大型不合规企业采用减排技术，因此它们的贷款受政策影响较小。然而，对于仍然不愿意改善环境绩效的中小企业，其贷款将受到更大的影响。
命题2：绿色信贷政策对企业销售和投资的负面影响对于不减排的小型企业更强，对利润的负面影响与企业规模无关。
命题3：更严格的绿色信贷监管减少了企业的污染排放，这种效应对大型企业更强。至于排放强度，只有大型污染企业通过投资减排技术来降低排放强度。
04
实证策略与数据
（1）识别方法
在实证研究中，本文使用的识别方法如下式所示：
在上式中，Floating表示企业 f 在 t 年 m 月向支行 c 进行年限为 p 的贷款时的浮动利率，计算方法是基准利率上浮利率与基准利率的比值，它反映了银行在发放贷款时对借款人信用风险的衡量。Punish是一个虚拟变量，当企业 f 在 t 年（及之前）受到行政机构的处罚时等于 1，否则等于 0。Post也是一个虚拟变量，在 2012 年 2 月《绿色信贷指引》生效之前的所有时间取值为 0，从 2012 年 2 月开始取值为 1。Z是企业 f 的初始绩效指标，包括固定资产就业。剩下的则是固定效应项和残差项。本文重点关注的系数是β1，根据模型的预测，β1应该为正数。在上述设计的基础上，还使用公司贷款成本和环境信用风险的替代衡量方法来检验结果的稳健性。
此外，基于上述方程，还对以下方程进行了估计，以确定绿色信贷对企业的财务绩效和环境表现的影响：
（2）数据
本文使用了 2009 年至 2015 年的微观银行贷款数据，该数据由中国某一大银行提供，可以代表中国银行对企业的信贷情况，它涵盖了 31 个省份不同信用评级、不同规模和所有权的企业，并且该数据记录了每一笔贷款的详细信息，包括批准的贷款价值、利率、到期日、贷款日期、逾期价值和信用评级等。
为了获取各个企业初始业绩的信息，本文将银行贷款数据与工企数据库，它提供了每个企业的详细信息，包括所有权结构、就业、资本存量、总产出、增加值以及企业识别特征（如公司名称），以及资产负债表、利润表和现金流量表的完整信息。在没有企业识别代码的情况下，本文使用企业名称将银行贷款数据与 工企数据合并。合并后的数据集包含 2009 年至 2015 年间约130000 笔公司贷款的信息，约占该银行向制造业公司发放的所有贷款的一半。
环境行政处罚数据常被用来测度企业环境信用风险。企业的环境处罚数据由中国著名的环保非政府组织——公众与环境事务研究所（IPEA）收集。该数据库提供了从 2004 年起引发环境处罚的非法行为、处罚类型、罚款金额等详细信息。通过将这些数据与上述按公司名称合并的数据集进行合并，可以识别出从事非法污染行为的贷款企业。
为了评估惩罚性绿色信贷对企业环境绩效的影响，还使用了企业层面的环境数据。企业污染排放的数据来自中国污染企业年度环境调查 (AESPF)。AESPF 提供了企业环境表现的许多信息，包括主要污染物（COD、NOx、SO2、粉尘、固废、噪声等）排放、污染减排设备（如污水处理装置、空气净化装置）、能源消耗（如淡水使用）等数据。
05
结果
（1）基准结果
下表展示了基准回归结果。在所有列中，核心系数都显著为正。与命题 1 一致，本文发现绿色信贷对公司贷款利率有明显影响。以第 (4) 列作为首选基准结果，发现对于环境信用风险较高的企业，绿色信贷监管的加强可以解释其贷款利率浮动比率中额外的 1.012%。粗略的计算显示，考虑到 9.911% 的平均浮动比率，绿色信贷监管的加强导致企业的贷款利息浮动利率增加约 10.2%。作为一个DID设计，在下图中本文也提供了平行趋势检验，证明结果的有效性。除此之外，文中进行了一些稳健性检验，例如替换企业贷款成本的衡量方式、替换企业环境风险衡量变量等，结果都是稳健的。
为了处理内生性问题，文中首先进行了PSM操作，结果仍然是稳健的。
然后，通过随机选择公司并将其指定为“受罚公司”，进行安慰剂测试 5000 次，并进行回归。估计系数的平均值为 0.0022，标准差为 0.3678。由于我们的真实估计远远超出 5000 个估计的 95% 分位数，因此加强绿色信贷监管对公司贷款成本的显著影响不太可能是偶然的。
此外，本文也使用了几个工具变量来进行检验，结果都仍然稳健。对于操作细节感兴趣的读者可以参考原文。
（2）异质性分析
在中国，由于与政府的联系更紧密，国有企业 (SOE) 可能更容易获得国有银行提供的外部融资，而民营企业 (POE) 可能不会。因此，我们预测绿色信贷监管对 POE 影响更大。为了检验绿色信贷监管对不同所有权的公司的影响。本文引入了三重交互项：Punish × Post × POE。如下表（1）-（2）列，相对于国有企业而言，绿色信贷监管对企业浮动利率比率的影响对于民营企业更为显著。因此，当面临政策改革时，民营企业的负担变得更大。
除了所有权差异带来的异质性影响之外，企业的规模可能也很重要。很明显，企业规模与企业的生产率、盈利能力以及最终支付银行贷款的能力密切相关。更重要的是，根据本文的理论模型，面对加强的绿色信贷监管，以前不合规的较大公司将开始采用减排技术，其贷款受政策影响较小，正如命题 1 所预测的那样。然而，对于仍不愿改善环境表现的小企业而言，其贷款成本受冲击更大。
为了研究绿色信贷监管对于不同规模企业的异质性影响，本文使用了一个三重交互项 Punish × Post × Size，Size是企业固定资产/总资产的对数。第 (3) 至 (6) 列显著为负的估计系数表明，由于绿色信贷监管导致的贷款利率增加较少由较大的受罚企业承担。换句话说，与命题 1 一致，有不遵守环境法规记录的小企业在 2012 年之后利率上升幅度更大。
（3）借贷机会
加强绿色信贷监管还可能对借贷边际产生影响，因为银行可能会停止向具有重大环境风险的公司贷款。为了进一步检验，设置因变量 LoanDummy ，它是一个虚拟变量，如果公司 f 在 t 年仍然可以获得银行贷款，则等于 1，否则为 0。表 8 中 (1) (2) 列结果表明环境绩效不佳的公司从银行贷款的机会显着减少。在 (3) (4) 列中，三重交互项的估计系数都显著为正，这一结果意味着企业规模越大，绿色信贷监管对受罚企业获得贷款的负面影响就越小。不出所料，小型企业在向银行寻求资金支持时面临更多障碍。因此，绿色信贷监管确实对企业银行贷款的集约边际和粗放边际产生了负面冲击，而且这种影响对小型企业的影响要大得多。
（4） 对企业绩效的影响
在下表中，Panel A (1) - (7) 列的估计值分别揭示了绿色信贷监管对企业负债、总资产、固定资产、投资、销售、利润和就业的总体影响，而Panel B 的结果强调了企业反应随规模的变化。在两个Panel的所有列中都控制了年份固定效应和企业固定效应。如Panel A第(1)列所示，2012年绿色信贷监管加强后，由于贷款成本增加、贷款金额减少以及银行贷款较少，企业负债减少。外部金融支持减弱进一步降低了其总资产、固定资产和投资。然后，我们转而研究对公司运营绩效的影响。Panel A (5) – (7) 列因变量分别为销售额的对数、利润的对数、员工人数的对数，估计系数为负，具有统计显著性。结果表明，对于受绿色信贷政策监管的企业，其销售额、利润和员工人数一直在下降。换句话说，随着资金支持的减少，环境信用风险较高的企业在扩大经营和生产方面遇到了困难。
然而，当区分不同规模的公司的反应时，就会出现不同的情况。在此引入三重交互作用项 Punish × Post × lnTA，其中公司规模由其总资产的自然对数表示。如下表中Panel B第 (1) 列结果所示，2012年后，与小型被处罚企业相比，大型被处罚企业的负债减少幅度较小。绿色信贷政策对它们的总资产、固定资产、投资以及经营业绩（包括销售和就业）的影响，如Panel B 中第 (2) - (5) 和 (7) 列中的三重交互项所示，受到的负面影响也较小。然而，如第 (6) 列所示，对于不同规模公司利润的影响，没有可观察到的差异。与我们的理论预测一致的一个合理解释是，大企业可能会在减排投资上花费更多，以保证他们在贷款申请中更好地遵守环境法律法规。在环境绩效改善的推动下，大公司更有可能获得利率相对较低的贷款，进一步证明对其总负债的影响较小。
（5） 对企业环境表现的影响
通过要求银行将环境信用风险纳入其贷款活动、加强绿色信贷监管的目标是促进经济的绿色化，这一目标是否已经实现？
首先考察绿色贷款监管的减排效果。下表中 Panel A 第 (1) 列至第 (4) 列显著为负的估计结果表明，与遵守环境法律法规的企业相比，在 2012 年之后，被罚过的的企业其污染排放量大幅减少。此外，Panel B 的估计结果表明，大型企业减排相对更多。这些结果与模型的预测高度一致。
从上述分析中企业的减排情况可以看出，中国对绿色信贷监管的更加严格似乎正在促进制造业生产的“绿色化”。因此很自然地要问：企业是否真的积极提高了环保意识？哪些内在机制在这些影响中起作用？
为了回答这些问题，本文研究了对企业污染强度的影响。下表中第 (1) - (5) 列中的因变量为单位产量废水排放、单位产量 COD、单位产量硝态氮、单位产量 SO2 和单位产量水污染物处理设施数。总体而言，根据下表中Panel A 第 (1) - (4) 列，加强绿色信贷监管对企业主要污染物排放强度的影响不明显。企业并不愿意采用更多的末端污染减排设施，Panel A 中最后一列系数的不显著证明了这一点。这一结果表明，减排只是产出减少的自然结果。
当尝试探讨企业根据规模不同对污染强度的调整时，本文发现大型企业对绿色贷款监管更敏感。上表 Panel B (1) 至 (4) 列的三重交互作用项的估计系数为负且在 1% 或 5% 水平上显著。此外，上表中 Panel B第 (5) 列结果显示，被处罚的大型企业往往会采用更多的污染减排设施，更好地呼应了该表第 (1) – (4) 列中显著为负的系数。也就是说，在遵守环境法律法规记录不理想的企业中，大型企业将在绿色贷款监管的冲击下开始进行减排。
结合上述的所有估计结果，本文发现，对于大型企业和小型企业，绿色贷款监管对经济和环境的影响以及影响的机制是不同的。在新的政策冲击下，有环保违规记录的小企业，利率上升幅度较大，贷款减少，投资和销售减少，它们的排放总量因减产而降低，而污染强度保持不变。而同样有违规记录的大企业，则选择投资治理污染，避免在向银行借款时被银行“惩罚” 。相对于小型企业，它们的负债、总资产、固定资产、投资和销售受到的影响较小。因此，增强的绿色信贷监管通过减少总体污染排放和污染强度提高了大型企业的环境表现。之所以会出现这种结果，是因为大型企业将大量的投资投入到污染减排中，例如采用更多的减排设施。因此，增强绿色信贷监管有效地激励了以前不合规的大型企业响应性地升级排放技术从而转向绿色生产；而不合规的小型企业由于贷款较少且成本较高而被迫减少生产。
06
意义
本文的研究结果具有重要的政策意义，特别是对于环境监管能力薄弱的发展中国家。首先，绿色信贷政策试图将环境信用风险纳入所有借款企业的贷款条件中，在减少污染方面具有潜在的政策应用前景。更严格的绿色信贷监管有效地促使大型违规企业升级排放技术，从而实现绿色转型。然而，对于小型受处罚企业而言，其减排量是由产出减少带来。因此，为了设计更精细的绿色贷款政策，发展中国家需要考虑大型企业和大量小型企业的不同反应。在一方面，处罚性的绿色信贷可能对大公司更加有效；而在另一方面，为了在不减产的情况下提高小企业的环境表现，或许应该采取另一种优惠的贷款政策，专门帮助小企业升级减排技术和采用污染减排设施。也许一个可能的解决方案是将这两种工具结合起来使用。
本研究的另一个重要意义，在于如何重塑政府与银行之间的制度结构。中国绿色贷款政策的成功，部分归功于政府对银行施加的额外力量。除了《绿色信贷指引》规定的银行职责外，还规定了金融部门在绿色信贷实践方面的成就是对银行及其管理人员绩效评估的重要因素，为此相继出台了一系列规章制度和绿色信贷实施的关键指标，银行在违反绿色贷款规定时也可能受到处罚。当然，由于监管结构和政银关系的不同，其它发展中国家在制定绿色贷款政策时也应考虑其自身特点。
推文作者：胡志韧，康奈尔大学Dyson应用经济管理学院博士生（Incoming）
Abstract
This paper investigates how green credit regulation affects firms' loan conditions and their economic and environmental performance. In a simple theoretical model, with strengthened green credit regulations, banks raise loan interest rates to nonabatement firms. Firms that were formerly indifferent to pollution abatement must redetermine their abatement and production strategies. Using disaggregated firm-level data, we find that, after the reinforcement of green credit regulation, noncompliant firms saw a larger increase in interest rates, decrease in loan amounts, and more difficulty in access to loans. We further find different impacts on large and small firms in terms of their loans and their financial and economic responses. Regarding the impact on firms’ environmental performance, although all of these firms reduced their total emissions, the reductions are realized in dissimilar ways; large firms reduced their emission intensity by investing more in adopting abatement facilities, while small firms simply choose to produce less.
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