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绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率的影响思考

发布时间:2021-10-06 16:53所属分类:企业管理浏览:198次

   这是一篇优秀的企业管理论文范文,主要从绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率的影响展开思考 。以 2008-2018 年 A 股市场所有上市公司的面板数据为基础,通过 LP 法测算了所有企业的全要素生产率,并以其为被解释变量,以 2012 年《绿色信贷指引》正式实施为事件构造准自然实验,运用双重差分模型定量评估绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率的总体影响,以及地区异质性和所有权异质性是否会改变绿色信贷政策对企业全要素生产率的影响方向和程度。

   摘要:梳理国内外相关文献的基础上,从可持续发展、信息不对称、企业社会责任角度出发,以 2008-2018 年 A 股市场所有上市公司的面板数据为基础,通过 LP 法测算了所有企业的全要素生产率,并以其为被解释变量,以 2012 年《绿色信贷指引》正式实施为事件构造准自然实验,运用双重差分模型定量评估绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率的总体影响,以及地区异质性和所有权异质性是否会改变绿色信贷政策对企业全要素生产率的影响方向和程度。同时在此基础上,运用中介效应模型探讨了研发投入在其中的中介作用。

第 1 章 绪论

1.1 选题背景及意义
1.1.1 选题背景
改革开放以来,中国经济高速发展在一定程度上依赖于资源的高消耗和环境的高污染。针对愈加严重的环境污染问题,党和政府出台了一系列政策法规并尝试通过金融手段深入推进生态环境保护工作。2007 年 7 月 12 日,为了加强环境保护和信贷管理工作的协调配合,原国家环保总局、中国人民银行和中国银监会联合颁发《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》(下称《意见》),要求银行等金融机构在信贷发放时,严格把控企业的环境表现情况,强化环境监督管理,防范信贷风险。并提出要将绿色信贷作为我国实现环境保护与经济协调发展的重要手段,标志着绿色信贷政策正式启动。2012 年 2 月 24 日,为进一步贯彻落实《国务院“十二五”节能减排综合性工作方案》等政策要求,中国银监会发布《绿色信贷指引》,就绿色信贷的标准和原则进行规定,并针对银行等金融机构如何有效地开展绿色信贷业务提出详细的可操作性指导意见,促成了我国绿色信贷法制化的进程。进一步,党的十九大报告中明确提出要“发展绿色金融,壮大节能环保产业、清洁生产产业、清洁能源产业”。绿色信贷作为我国绿色金融中最具有代表性的间接金融工具,其本质是要求银行等金融机构在对企业发放贷款时,要对该企业生产经营的环境状况进行综合评估,以通过金融杠杆引导信贷资金远离高污染企业,向环保企业倾斜,从而限制高污染企业的发展,倒逼其转型升级。
全要素生产率的提升是推动经济高质量发展的重要途径。作为微观主体的企业是推动宏观经济发展的重要力量,其全要素生产率的增长更是宏观全要素生产率提升的根源。而我国当前大部分企业融资均以银行贷款为主,银行信贷不仅是企业活动资金的重要来源,更是影响企业转型升级和企业全要素生产率提高的重要因素。在绿色信贷政策体系下,重污染企业相较于其他企业,在信贷审核上的条件更为严苛。若企业不能获取足够的贷款支持,那么此时其企业全要素生产率是否会受到影响?如果有影响,作用机制是怎样?该种影响是否会因所在地区、所有权性质的不同而有差别?在当前推进绿色信贷政策普及,助力企业高质量发展的道路上,对这些问题的回答显得尤为重要。
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1.2 国内外研究动态
1.2.1 绿色信贷政策相关研究
(1)绿色信贷概念界定
Salazar[1]于 1998 年提出环境融资的概念,认为环境融资是连接环境产业和金融业之间的桥梁,并对金融业与环境产业之间的关系进行分析,提出应大力发展绿色金融创新,保护环境及生物多样性。Cowan(1998)[2]在此基础上,探讨了金融市场的资金配置功能如何为环境经济的资金融通打开渠道,进一步指出绿色金融的本质就是通过资金融通来发展绿色经济。Marcel(2001)[3]从金融机构角度出发,指出可持续融资是金融机构为可持续性的项目给予贷款机会,通过收费服务产生社会影响力的行为,并提出了绿色信贷发展的四阶段理论。当前关于绿色信贷的界定主要围绕贷款标准、社会责任、风险防控等方面。Weber(2005)[4]、何德旭和张雪兰(2007)[5]将绿色信贷界定为:商业银行和政策性银行等金融机构为落实国家颁布的环境经济政策和产业政策,向从事生态保护与建设、循环经济生产、生态农业、新能源等环保型企业施以较低的优惠利率,对过量排放污染物,污染生态环境的重污染、高耗能企业实施额度限制及较高惩罚性利率,以实现信贷资源的“绿色配置”的一种贷款政策。Scholtens 等(2006)[6]从银行角度出发,将是否采用赤道原则作为绿色信贷的判定标准,当金融机构根据企业所披露的环境表现和社会责任发放信贷的行为就是绿色信贷。王遥等(2019)[7]认为绿色信贷是指银行体系和非银行金融机构为规避金融风险,实现环境保护和可持续发展,引导金融资源支持环保技术创新和绿色产业发展所进行的金融产品设计和金融工具的创新。也有部分学者从环境规制政策体系视角出发,认为绿色信贷是一种市场主导的经济激励型规制政策,通过将企业环境行为的外部性内部化,助力企业治污减排,是碳排放交易制度的有效补充,有利于政府环境规制政策的有效实施(原庆丹,2012[8];Berensmann 和 Lindenberg,2016[9])。综上所述,本文将绿色信贷定义为金融机构在为企业提供信贷服务时,将环境因素纳入贷款重要审核标准,对重污染、高耗能企业实施贷款额度限制及较高贷款利率,对不符合环保评估标准的重污染企业,暂停或者停止提供信贷服务,以引导资金资源从重污染企业流向环保型企业,实现资源合理配置的政策。
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第 2 章 相关概念界定及理论基础

2.1 相关概念界定
2.1.1 绿色信贷
绿色信贷的本质在于协调好环境与经济的可持续发展。通过实施绿色信贷,可以帮助和促使企业节能减排,扭转当前我国企业普遍存在的污染环境、浪费资源的粗放经营模式,同时绿色信贷“倾斜”的环保企业,也会以未来更好的生态经济效益反哺金融业从而实现金融与环境的良性循环。本文参考何德旭和张雪兰(2007)[5]、苏冬蔚和连莉莉(2018)[14]等关于绿色信贷政策的定义,对绿色信贷作出以下界定:绿色信贷是指金融机构在为企业提供信贷服务时,将环境因素纳入贷款重要审核标准,对重污染、高耗能企业实施贷款额度限制及较高贷款利率,对不符合环保评估标准的重污染企业,暂停或者停止提供信贷服务,以引导资金资源从重污染企业流向环保型企业,实现资源合理配置的政策。
2.1.2 重污染企业
《绿色信贷指引》明确指出,金融发展要以防范环境风险为目标,各商业银行要建立健全环境和社会风险管理体系,优化信贷结构,对涉及高污染、高消耗的企业信贷项目予以控制。故重污染企业受到绿色信贷政策的影响更大,因此本文选取重污染企业为主要研究对象。参考颉茂华等(2014)[55]、陈琪和张广宇(2019)[15]、刘强等(2020)[56]的研究,本文重污染企业的界定主要是根据国家环境保护部于 2010 年 9 月 14 日公布的《上市公司环境信息披露指南》和中国证券监督管理委员会于 2012 年修订的《上市公司行业分类指引》,主要包括煤炭开采和洗选业,黑色金属矿采选业,有色金属矿采选业,纺织业、皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业,造纸和纸制品业等 16 个行业。具体行业代码及名称如表 2.1 所示。
表 2.1 重污染企业行业代码及行业名称
表 2.1 重污染企业行业代码及行业名称
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2.2 相关理论基础
2.2.1 可持续发展理论
20 世纪始,面对环境的日益恶化,西方学者主要从经济和环境方面展开研究,大众环境保护意识开始觉醒。蕾切尔·卡逊的代表作《寂静的春天》问世,该书全面阐述了化学制剂对环境会造成的严重危害,唤起了人们对环境问题的关注。1972 年,罗马俱乐部发表《增长的极限》,报告中详细描述了当前工业化的快速发展下,生态环境所受到的严重污染,提出了“增长的可持续性”和“均衡持久的发展”等概念,促使人类世界开始反思“先污染后治理,发展第一、环境第二”的传统工业化发展方式。1987 年,挪威首相布伦特兰夫人在联合国世界与环境发展委员会发表了题为《我们共同的未来》的报告。报告就当前世界各国的经济发展现状和环境污染现状进行了全面论述,指出这种不顾生态环境的盲目发展是不可取的,并首次明确地阐述了可持续发展观,即在既满足当代需求又不损害后代利益的基础上,进行经济发展。同期,德国学者胡伯提出了“生态现代化”的概念,其核心是经济发展要将生态环境保护纳入重要评估标准中,不能以一时的经济利益,损害环境。而后,可持续发展思想和生态现代化理论不断深入人心,表明西方发达国家开始逐步重视环境问题,经济发展模式开始逐步向“环境与经济协同发展”倾斜。
“可持续金融”类似于可持续发展,其旨在要求金融发展也要将环境保护作为重点,要合理引导资金流向可持续行业,实现资金资源的绿色配置。在可持续金融领域中,绿色信贷承担着一个非常重要的承上启下作用。银行作为企业的重要融资方,绿色信贷政策要求,银行等金融机构要将企业生产经营活动中的环境表现情况纳入评估指标,严格按照政策规定与制度要求,以实现资金资源的绿色配置,促进环境-经济-社会的可持续发展。
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第 3 章 政策背景与研究假设..............................................16
3.1 政策背景.................................................16
3.2 理论分析与研究假设...........................................18
第 4 章 研究设计...............................................23
4.1 样本选择与数据来源...........................................23
4.2 变量选取.........................................23
第 5 章 实证分析...................................30
5.1 描述性统计及模型检验............................................. 30
5.1.1 变量描述性统计........................................30
5.1.2 模型检验..........................................33

第 5 章 实证分析

5.1 描述性统计及模型检验
5.1.1 变量描述性统计
本文主要变量的描述性统计如表 5.1 所示。可以发现,全样本企业全要素生产率(TFP)的标准差为 0.680,最小值和最大值分别为 7.588 和 11.236,均值为8.928,中位数为 8.845,中位数略小于平均数,说明了样本中有一半多企业的全要素生产率水平是比平均水平低的,企业间全要素生产率差异较大。同时本文通过 LP 法测算的全要素生产率与以往关于公司全要素生产率的文献相比,数值较高,这可能是因为以往的研究中大多以工业企业数据库作为数据来源,而本文是以上市公司作为研究对象,数据均来自万得数据库和国泰安数据库,企业数量少于工业企业数据库,所以测算出的全要素生产率偏高(孔东民等,2015[82])。
控制变量中,两职合一(CEO Duality)的均值为 0.298,表明 CEO 与董事长为同一人的公司仅占总样本数量的 29.8%,说明大多数公司控制权与经营权已实现分离。董事会规模(Board)的均值 2.132,标准差为 0.191,最大值为 2.639,最小值为 1.609,表明样本企业中董事会规模有较大差异。第一大股东持股比例(FSR)的均值为 0.337,标准差为 0.142,最大值和最小值分别为 0.088 和 0.712,说明不同企业的股权集中度有较大不同。资产负债率(Lev)的最小值为 0.037,最大值为 0.834,说明样本企业的资产负债率差异较大,有的企业负债水平仅有3.7%,而有的企业负债水平却高达 83.4%;资产收益率(Roa)的均值为 0.043,最小值为-0.156,最大值为 0.220,说明样本企业间盈利水平也有较大差异,有些企业还出现亏损的情况。企业规模(Size)的均值为 21.830,最小值为 19.687,最大值为 25.720,企业年龄 Age 的均值为 2.633,最小值为 1.099,最大值为 3.401,表明在经过对数处理后,样本企业间的资产规模和年龄差异不大。中介变量研发投入(RD)的均值为 17.712,最小值为 13.911,最大值为 21.613,说明不同企业研发投入差距较大。
表 5.1 全样本变量描述性统计
表 5.1 全样本变量描述性统计
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第 6 章 结论与建议

6.1 结论
本文在梳理国内外相关文献的基础上,从可持续发展、信息不对称、企业社会责任角度出发,以 2008-2018 年 A 股市场所有上市公司的面板数据为基础,通过 LP 法测算了所有企业的全要素生产率,并以其为被解释变量,以 2012 年《绿色信贷指引》正式实施为事件构造准自然实验,运用双重差分模型定量评估绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率的总体影响,以及地区异质性和所有权异质性是否会改变绿色信贷政策对企业全要素生产率的影响方向和程度。同时在此基础上,运用中介效应模型探讨了研发投入在其中的中介作用。得出以下结论:
第一,绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率显著负相关,即 2012 年《指引》的实施使重污染企业全要素生产率显著下降。这一研究结论也得到了其他稳健性检验的支持。本文推测这可能是因为《指引》实施后,一方面重污染企业融资难度加剧,融资成本上升,企业正常生产经营受到影响;另一方面重污染为获取信贷资金,会选择投入大量资金去治理污染或减少生产,以便能达到金融机构的贷款要求,由此造成企业可用资金减少,盈利能力降低,致使企业全要素生产率进一步下降。
第二,企业所有权性质不同,将显著影响绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率的抑制程度。具体来看,绿色信贷政策对非国有重污染企业具有较强的负向影响,对国有企业的负向作用并不显著。本文推测这可能是由于国有企业自身享有政府政策偏好和信贷优势,故当绿色信贷政策实施时,对其信贷能力并不会产生较大影响,因此其全要素生产率受到的负向影响不显著。
第三,地区经济发展水平不同,也会影响绿色信贷政策对重污染企业全要素生产率的抑制程度。根据地区经济发展水平,将我国划分为东中西三个区域,根据地区发展性质分组后的双重差分模型估计结果可知,绿色信贷政策对东部地区重污染企业全要素生产率的抑制作用最强,对中西部的影响虽然为负,但并不显著。本文推测这可能是因为,一方面,东部地区较为健全的金融体系为绿色信贷的开展提供了有力保障;另一方面,东部地区以往高消耗、高增长的经济发展模式给其带来了较为严峻的环境污染问题,在当前秉持生态优先的发展观念下,东部地区所承担的环境压力更重,因此当绿色信贷政策施行后,东部地区将会更加严格地执行,以尽快达到淘汰落后产能,推动污染企业绿色转型的目的。
参考文献(略)


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