绿色金融发展对企业环保投资的影响研究

摘要在全球气候变迁与环境问题日益严峻的背景下，推动经济绿色转型已成为各国发展的共同目标。作为一种将可持续发展理念嵌入金融体系的制度创新，绿色金融正日益成为引导企业环境行为、优化资源配置的重要手段。我国近年来在绿色信贷、绿色证券、绿色保险等方面持续推进，绿色金融体系逐步完善，但其对企业微观层面的影响机制仍有待深入探讨。本文以2008—2023年A股重污染行业上市公司为研究对象，系统梳理绿色金融发展与企业环保投资之间的关系。本文构建固定效应的多元回归模型进行回归，并进行稳健性检验，进一步引入融资约束指标（SA指数）构建中介效应模型，以探讨绿色金融对企业环保投资的内在传导路径。研究发现：绿色金融指数对企业环保投资具有显著正向影响，融资约束在绿色金融促进环保投资的过程中发挥部分中介效应，绿色金融通过缓解企业融资压力间接提升其环保支出能力；绿色金融对非国有企业的促进作用更为显著，显示出企业所有制在政策传导路径中的差异性。最后本文通过实证结果分析得出政策建议。关键词：绿色金融；企业环保投资；融资约束AbstractInthecontextofincreasinglysevereglobalclimatechangeandenvironmentalissues,promotingagreeneconomictransformationhasbecomeacommongoalforcountriesaroundtheworld.Asaninstitutionalinnovationthatembedssustainabledevelopmentconceptsintothefinancialsystem,greenfinanceisbecominganimportanttoolforguidingcorporateenvironmentalbehaviorandoptimizingresourceallocation.Inrecentyears,Chinahasmadecontinuousprogressinareassuchasgreencredit,greensecurities,andgreeninsurance,graduallyimprovingitsgreenfinancesystem.However,themechanismsbywhichitinfluencescompaniesatthemicrolevelstillrequirefurtherexploration.ThispapertakeslistedcompaniesinheavilypollutingindustriesoftheA-sharemarketfrom2008to2023asresearchsubjects,systematicallyexaminingtherelationshipbetweengreenfinancedevelopmentandcorporateenvironmentalinvestment.Afixed-effectsmultipleregressionmodelisconstructedforregressionanalysis,followedbyrobustnesstests.Thestudyfurtherintroducesafinancingconstraintindicator(SAindex)toconstructanintermediaryeffectmodel,exploringtheinternaltransmissionpathofgreenfinanceoncorporateenvironmentalinvestment.Thefindingsshowthatthegreenfinanceindexhasasignificantpositiveimpactoncorporateenvironmentalinvestment.Financingconstraintsplayapartialmediatingroleintheprocesswheregreenfinancepromotesenvironmentalinvestment,indirectlyenhancingcompanies'abilitytoincreasetheirenvironmentalspendingbyalleviatingfinancingpressures.Greenfinancehasamorepronouncedpromotingeffectonnon-state-ownedenterprises,highlightingthedifferencesinpolicytransmissionpathsduetoownershipstructure.Finally,thepaperdrawspolicyrecommendationsbasedonempiricalresults.Keywords:greenfinance;corporateenvironmentalinvestment;financialconstraint目录第一章绪论 [15]，有必要从理论层面系统梳理绿色金融影响企业环保投资的机制路径。本章降从可持续发展理论、融资约束理论以及产权理论三个维度出发去探讨，铺就绿色金融作用机制的理论基础，并据此提出可被检验的研究假设，给后续的实证分析提供逻辑支撑与理论上的依据。（一）可持续发展理论自1980年代可持续发展理论出现之后，便慢慢变成了塑造全球经济发展、社会进步以及环境保护政策的关键理念，《我们共同的未来》这份具有标志性意义的文件在1987年问世，它是首次全面阐述可持续发展概念的文件，提出了可持续发展的主要观念就是要既能保证当前世代的需求得到满足，又要保障将来世代同样能够享受到满足自身需求的可能性，从而做到人与自然环境的和谐共存REF_Ref197383632\r\h[16]。绿色金融的核心思想是借助金融资源引导，支持节能降排、清洁能源供给、绿色化制造过程、污染防治等项目，以达成经济效益跟环境效益的兼顾。从可持续发展理论的视角来看，绿色金融在协调经济增长与环境保护之间的矛盾中扮演了关键角色REF_Ref197383641\r\h[17]，凭借构建一套系统化的绿色金融政策体系，国家在微观层面可引导企业优化资源配置、强化对环境责任的认识并加速绿色转型。（二）融资约束理论据融资约束理论所言，在资本市场呈现信息不完全和信用配给的背景里，企业的融资能力往往受限，进而影响这家企业的投资决策（Fazzari等,1988年），Myers和Majluf（1984）随后进一步说明，企业碰到融资存在不确定性的时候，一般优先选择运用内部资金，信息不对称以及风险溢价让外部融资更具难度，就环保投资这一项目而言，因其投资周期长、回报不稳定、社会属性强，往往被归为“非核心业务”，更易受到融资约束的牵扯。绿色金融体系的建立为企业在环保投资方面开辟了新的资金来源REF_Ref197383660\r\h[18]。依靠绿色信贷当中的利率优惠政策与设立的专属审批渠道，既有效削减了企业的融资成本，也增进了融资的便捷性，从而降低了信息不对称造成的融资阻碍，绿色债券的推广提升了企业募集资金的效率水平，为企业进行绿色项目提供了坚实的资金依托，而且吸引了更多聚焦环境议题的投资主体。总体来看，绿色金融相关政策的逐步落地，有效缓解了企业在绿色转型过程中的资金瓶颈，使得企业更加主动地融入可持续发展进程REF_Ref197383666\r\h[19]。（三）产权理论产权理论强调，不同产权结构所带来的激励与约束机制的差异会影响企业的行为走向。国有企业在产权范畴内归国家所有，其行为一般而言会受政策导向、政府监管、社会责任等多重目标影响；而非国有企业则更在意经济效率与资本回报，其行为对外部制度及市场信号更具敏感性REF_Ref197383670\r\h[20]。处在绿色金融政策打造的环境中，国有企业本身承担着更多社会责任，同时资源配置较为充足，往往在环保事项里已构建相对完善的内部机制，故而对绿色金融的边际激励作用或许较弱；而在非国有企业中，融资途径相对狭窄，更易于被绿色金融信贷、绿色评级等工具激励及约束，对政策变化的反馈更加积极明显REF_Ref197383676\r\h[21]。二、研究假设在可持续发展战略跟绿色转型政策推动之下，绿色金融被赋予引导企业环境行为的关键使命，在前文理论基础形成的分析框架范畴内，本文把绿色金融现实发挥作用的机制与企业行为特性结合，围绕“绿色金融到融资约束再到环保投资”的逻辑链条，进一步提出贴合实际的研究假设，借助构建明晰的理论逻辑与假设路径，给后续实证模型的设定以及变量选择提供理论凭据与分析助力。（一）绿色金融发展能够显著提升企业环保投资水平跟随可持续发展理论的指引，绿色金融被当作关键性的制度革新，经由绿色信贷、债券、保险以及基金等多种形式金融工具，把生态保护理念融入到经济活动里，改善了传统金融模式在处理环境外部性方面的缺陷REF_Ref197383687\r\h[22]，这一体系为绿色项目给予了长期、平稳且成本较低的资金保障。在实际操作期间，绿色金融以利率优惠政策、绿色评级标准以及担保贴息机制为依托，引领社会资金流入节能环保、污染治理和可再生能源等核心范畴，搭建起以环境友好为导向核心的金融激励体系（Sun，2023），这种机制不仅从宏观层面推动绿色经济有序进展，同时在企业层面实现资源配置效率的提升，减少融资的压力，而且增强企业的环境表现质量REF_Ref197383691\r\h[23]。据此，本文提出假设：H1：绿色金融发展水平越高，企业的环保投资水平越高。（二）绿色金融缓解融资约束的传导路径按照融资约束理论，部分企业往往由于信息不对称、金融市场发育不良以及信用评级体系不健全等缘故，面临重大的融资困难，这一问题在资金需求庞大、周期漫长且收益没准头的环保项目中尤为显眼，因为短期内环保投资不易产生直接经济回报，传统金融机构往往把它看成高风险低收益的项目，增高贷款门槛且对融资额度设限，造成企业“想开展投资却不敢、能实施投资却不愿”的现象普遍存在。绿色金融的崛起为解决该问题提供了新的制度途径，采用绿色信贷的专属额度、利率优惠和优先审批规程，为企业提供更有针对性的信贷帮扶；绿色债券把直接融资渠道拓宽了，提升了资本市场对环保项目的认同度，绿色金融设立了金融资源跟环保责任之间的正向联动机制，通过把环境绩效添加到贷款审查标准、强化环境信息公开等手段，环保表现突出的企业更容易得到资金扶持，该机制刺激企业主动调整资本结构，进而优化投资决策。绿色金融跟融资约束之间可能存在显著的传导联系，经由缓解企业的融资压力，绿色金融间接刺激了企业在环保领域的投入，此传导路径可总结成“资金支持—风险缓解—投资激励”的正向循环。据此，本文提出假设：H2：绿色金融通过缓解企业融资约束，间接促进企业环保投资。（三）绿色金融对非国有企业的促进作用更为显著按照产权理论，国有企业与非国有企业由于所有权结构、治理机制以及政策依赖程度不一样，其行为动因和对政策的响应能力存在明显差异，国有企业在资源获取这件事上有天然优势，而且更易被政府的监管与考核所驱动，其环保投资一般会表现出一定的“制度惯性”；而非国有企业对外部金融资源的依赖更加明显，面临更突出的融资压力和更激烈的市场竞争态势，因此对绿色金融政策的敏感程度以及响应速度更胜一筹。按照这一理论视角，本文从企业产权性质的异质性角度提出以下假设：H3：绿色金融对非国有企业环保投资的促进作用强于国有企业。绿色金融与企业环保投资现状分析在绿色发展理念持续深化、“双碳”战略加快推进的背景下，绿色金融是国家金融体系服务环境治理与低碳转型的重要工具，而企业环保投资则是实现绿色转型的重要实践路径。为了更深入地理解二者之间的互动关系，有必要对我国绿色金融发展状况及企业环保投资行为的现实表现进行系统梳理与分析。一、我国绿色金融发展现状近年来，随着“双碳”目标和生态文明建设不断推进，绿色金融在我国迅速发展，成为支持绿色转型的重要金融工具。为此，本文将从政策制度、市场发展与区域行业差异三个方面，系统梳理我国绿色金融的发展现状。（一）政策体系不断完善自2016年中国成为首个建立国家级绿色发展框架的发展中国家以来，"绿色发展"的战略地位不断上升并逐渐成为国家经济转型的核心议题之一，《关于构建绿色发展体系的指导意见》于同年8月由人民银行等七部委联合发布，标志着我国绿色发展制度建设进入系统化阶段。随后，《绿色发展支持项目目录（2021年版）》及《产业指导目录（2023年）》相继出台，进一步统一了标准并明确了方向。（二）市场规模持续扩大历经多年努力，我国已初步搭建起含有信贷、债券、基金、保险等多种形式的完整绿色金融产品链，到2023年年底，全国相关贷款余额冲破了30万亿元，于各项贷款里所占比重超10%，年均增速始终处于20%以上；债券存量已超出2万亿元范围，涉及可再生能源、建筑、交通、水资源等多个范畴，绿色金融市场规模逐步扩充，产品创新稳步开展，环境信息披露渐渐完备。（三）区域与行业发展不平衡即便我国绿色金融体系正逐步健全，但在实际推行的过程里，依旧面临地域和行业发展不平衡的实际难题，金融服务的普惠覆盖亟需拓展，从区域分布的相关情况瞧，东部沿海地区（像北京、上海、江苏、浙江之类）依靠成熟的金融体系与丰富的绿色项目基础，在绿色金融发展方面取得了相对明显的成果；中西部和东北地区缘于经济体量不大、金融活动活跃度欠佳，政策实施过程里力度有限等缘由，绿色金融发展状况相对欠佳。二、我国企业环保投资现状近年来，企业环保意识不断增强，环保投资总体呈增长态势，结构也逐步优化。但在不同地区、行业和企业类型之间，环保投入仍存在较大差异。本节将从投资规模和投资结构两个方面，分析我国企业环保投资的基本现状。（一）环保投入总量稳步上升，企业意识显著增强伴随国家环保法律法规体系不断完备以及“双碳”战略深入落实，企业在环保方面的责任日益强化，环保投入渐渐成为企业发展里的重要支出范畴，《环境保护法》《排污许可管理条例》《企业环境信息依法披露制度改革方案》等一系列法规，为企业履行环保责任构建了清晰的制度框架与操作指引。依照国家统计局的数据呈现，2015年全国工业企业在环境治理上投资4434亿元，到2022年投资额增长到6972亿元，年均增长幅度超6%，此增长趋势在重污染行业里面尤为明显，企业纷纷加大对污水治理、废气净化、固废循环利用等方面的投入，大型工业企业逐步搭建起完善的环境管理体系，优化了环保部门跟财务部门之间的协同机制。（二）投资结构逐步转型，绿色创新投入日益增长企业环保投资正经历一场深刻的结构性革新，表现出从被动应付往主动创新的转变特性，这种转变主要表现在投资方向与投资方式两个维度里。就投资方向而言，虽说传统以末端治理为主导的环保投入依旧占有一定比重，但以清洁生产、工艺优化和技术创新为核心的前端预防性投资比重持续上扬，基于CNRDS平台数据，2022年A股企业绿色发明专利申请数量比去年同期增长超过25%，说明绿色技术正逐步成为企业环保投入的新动力。从投资的手段看，伴随数字化与智能化技术持续整合，企业的环保投入模式正经历深刻的模式变迁，具体去做的实践包含：借助大数据分析达成对污染排放的实时监测，构建智能化的环境预警体系；运用物联网技术开发污染治理设备的远程操作体系，进一步增进运行效果；这些技术手段不仅增进了环保资金的使用效率，同样为企业实现绿色转型提供了有力的技术后盾。研究设计一、数据来源与变量选取（一）数据来源企业的环保投资记录大多取自国泰安（CSMAR）数据库里的年度报告，着重在在建工程和管理费用的细分项上；绿色金融的数据是通过查阅《中国统计年鉴》、各省年鉴以及《中国保险年鉴》官方统计资料得来；绿色专利信息直接从中国研究数据服务平台（CNRDS）取得；融资约束数据、环境信息披露相关数据以及企业层面的控制变量均来自于CSMAR；涉及地区的控制变量数据则是按照国家统计局公开的信息整理出来的，利用多种数据来源来确保研究覆盖面广且数据基础扎实。（二）变量选取本文重点关注从2008到2023年间，在A股市场中开展高排放产业经营活动的上市公司情况，按照2010年原环境保护部所颁布的《上市公司环境信息披露指引》（草案）以及2008年的《上市公司环保审查产业目录》，把企业归入重污染行业的准则大多包含矿业（B类），制造业（C类），电力与热能供应产业（D类）这些范畴，在创建研究样本时，采取了如下做法：（1）剔除存在ST和ST*等异常情况的上市公司；（2）剔除注册地为西藏的上市公司，由于西藏地区具有特殊性，其结果或许会对整体判断造成干扰；（3）剔除数据缺失严重的公司，以确保样本的完整性和代表性。为保证回归分析结果可靠，削减异常值带来的影响，本项研究在百分之一的极端数据点上实行了剪裁操作，对连续变量展开该步骤，目的是提升分析结果的稳定性。1.被解释变量企业环保投资简称EI，是指企业在运作过程中为了减少对环境造成的影响，促进可持续发展而开展的各种经济活动和资金投入。唐国平等在2013年和张琦等在2019年对企业环保投资（EnvironmentalInvestment,EI）定义为：企业为改善自身环境表现而对环保技术开发、设施改造、设备现代化更新的资金投入，其中的环保投资包括环境预防、环境保护以及污染治理等方面的投入涵盖了设备维护、技术研发等多个方面，旨在有效控制和减少工业活动对环境造成的污染。本文把企业环保投资额（单位是百万元）提升1后的自然对数当作评价标准，加入1的自然对数转换能够避免当环保投资额为0时，直接取对数导致的计算无意义问题；环保投资额为0时，通过加1后的取对数结果为0，这一数值仍具有经济意义，表明该企业未进行环保投资。2.解释变量绿色金融（Green）。在曾学文等（2014）研究的基础上，本文运用熵值法从五个维度构建绿色金融指数，具体包括绿色信贷、绿色证券、绿色投资、绿色保险和政府扶持等方面。熵值法作为一种客观的权重确定方法，能够有效解决各指标权重主观性强的问题，从而提高绿色金融指数的科学性和公信力。在构建绿色金融指数时，综合考虑了不同层面的绿色金融政策和措施，旨在全面反映绿色金融对企业环保投资的促进作用。3.控制变量为提高回归模型的准确性和稳健性，本文在参考前人相关研究的基础上，选取了企业层面和地区层面的多个控制变量。具体包括五个企业层面的指标和一个地区层面的指标，即企业年龄、资产负债率、总资产净利润率、营业净利率、营业收入增长率，地区经济发展水平六个变量，这些控制变量有助于捕捉可能影响企业环保投资决策的外部因素和内在特征。具体变量及其说明如下表4-1所示：表4-1变量定义表变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量企业环保投资EILn(环保投资额+1）解释变量绿色金融Green本文所构建的绿色金融指数控制变量企业年龄Age观测年份-成立年份资产负债率Lev负债/资产总资产净利润率ROE净利润/总资产平均月营业净利率Ope净利润/营业收入营业收入增长率Growth（营业收入本年金额-营业收入上年金额）/营业收入上年金额地区经济发展水平GDP地区人均GDP，取对数二、模型构建构建如下固定效应模型探究绿色金融对重污染行业企业环保投资的影响：EIi,t=其中，被解释变量EIi,t表示上市公司i在年份I的企业环保投资额；核心解释变量Greeni,p,t代表上市公司i所在省份p在年份t的绿色金融指数；Controlsi,t表示上市公司i在年份t的控制变量，包括企业层面的企业年龄、资产负债率、净资产净利润率、营业净利率和营业收入增长率，以及地区层面的地区经济发展水平；σregion,t和ϑind,t为固定效应，分别为区域乘以年固定效应，或行业乘以年固定效应，以控制行业之间或区域之间的差异性，区域按上市公司所在省份划分为东、中和西区域，行业按行业分类为行业代码为B、C和D；三、描述性统计各指标相关的描述性统计结果如表4-2所示。从企业环保投入（EI）的统计数据来看，其均值为16.479，最大值为22.408，最小值为10.558，标准差为2.366，见表4-2。表明在所选样本中，企业在环保投入方面存在较为显著的差异。这一差异可能源于企业规模、行业类型、管理层环保意识以及所在地政策环境等多重因素的影响。环保投入的较大变动性提示，虽然环保投资在一定程度上是企业提升环境绩效的关键，但其决策受多方面条件的制约。在绿色金融指数（Green）的统计结果中，均值为0.403，中位数为0.435，最大值为0.632，最小值为0.102，标准差为0.115。这一数据表明，不同地区在绿色金融发展水平上存在明显差异。绿色金融指数的较大波动性可能反映了不同省份在推动绿色信贷、绿色投资及绿色保险等绿色金融政策方面的实施力度和效果差异。经济发达地区可能享有较为成熟的绿色金融市场，而经济较为落后的地区可能在绿色金融的支持力度和政策落实方面相对较弱。此差异性为进一步分析绿色金融对企业环保投资的影响提供了数据依据，并能够揭示区域政策和市场环境的差异对企业决策的潜在影响。表4-2描述性统计结果变量样本量均值中位数最小值最大值标准差EI247316.47916.48110.55822.4082.366Green24730.4030.4350.1020.6320.115Age247321.31721.0009.00037.0005.819Lev24730.4240.4250.0620.8930.191ROE24730.0730.078-0.5330.3750.117Ope24730.0760.071-0.6190.4160.131Growth24730.1400.093-0.4501.7580.309GDP247311.35511.36210.18312.1560.469实证结果分析一、基准回归表5-1报告了绿色金融发展对企业环保投资影响的基准回归结果。第一列里，我们把重点放在关键因素上，也就是绿色金融指数Green，把它当作主要的分析变量，经过研究分析之后，绿色金融指数的系数评估值是3.333，通过了8.57倍的t检验，在1%的显著性水平之下，这个效果显得非常显著，研究显示，绿色金融的推进对企业执行环保项目有着明显的积极影响，这就体现出金融工具在促使企业承担环境责任方面所起的关键作用，在第二列当中，我们在前面那个模型的基础上又增添了一些控制变量，目的在于更加精确地探究这些变量对研究话题产生的影响。研究显示，绿色金融对于推动企业环保投资效果明显且具有统计意义，在1%的显著性水平上呈正向影响，回归分析中系数维持了显著性特征，研究也表明，绿色金融体系对企业环境友好型投资存在显著促进作用，通过优化资源配置，引导资金流向环境保护相关领域，绿色金融为企业发展赋予更多金融资源，从而激发企业对环境保护方面的投入。这一结果支持了假设1，即绿色金融能够有效促进企业的环保投资行为。接着，在第（3）列和第（4）列的回归中，分别引入了地区乘以年份的固定效应和行业乘以年份的固定效应，旨在控制地区和行业层面可能存在的异质性及其时间变化对回归结果的影响。即便如此，绿色金融对企业环保投资的正向影响依然显著，进一步增强了模型的稳健性。这些结果表明，绿色金融的有效发展不仅推动了区域内和行业间的绿色投资，还能够通过跨地区和跨行业的金融资源配置，增强企业的环保投资决策。综上所述，无论是在简单模型中，还是在引入多重固定效应控制后，绿色金融发展对企业环保投资水平的正向影响始终显著，表明绿色金融对企业绿色发展的推动作用是持久且稳健的。表5-1基准回归(1)(2)(3)(4)EIEIEIEIGreen3.333***2.261***1.532***1.571***(8.57)(4.42)(2.78)(3.05)Age0.0280***0.0276***0.0277***(3.63)(3.30)(3.34)续表5-1(1)(2)(3)(4)Lev4.112***4.041***3.541***(16.29)(16.24)(13.93)ROE3.852***3.151***3.095***(6.69)(5.41)(5.24)Ope-0.2120.0596-0.275(-0.39)(0.11)(-0.51)Growth-0.105-0.119-0.0149(-0.74)(-0.84)(-0.11)GDP-0.2100.125-0.112(-1.58)(0.67)(-0.78)_cons17.82***17.19***13.15***16.09***(109.70)(12.54)(6.24)(10.39)地区-年度NONOYESNO行业-年度NONONOYESN2473247324732473Adj.R20.02570.1540.2090.234注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；括号内为稳健标准误下的t统计量二、内生性检验鉴于经济变量普遍存在内生性问题，且较强的内生性无法确保研究结果的无偏性和一致性（许家云等，2022），本研究特别关注绿色金融发展与企业环保投资之间可能存在的逆向因果关系：一方面，绿色金融发展会影响企业环保投资水平；另一方面，企业环保投资决策通过影响污染减排等途径，进而对绿色金融发展产生反作用（徐瑛等，2021）。为解决这一内生性问题，研究采用两阶段最小二乘法（2SLS），选择合适的工具变量以提高估计结果的一致性。借鉴于波和范从来（2022）的研究方法，本研究选取解释变量的滞后一期作为工具变量进行实证检验。表5-2第（1）列结果显示：在控制地区和年度交互固定效应后，在第一阶段回归中，工具变量与绿色金融指数呈现显著正向关系；在第二阶段回归中，绿色金融对企业环保投资的影响依然保持显著正向，与前文分析结果保持一致。第（2）列为控制行业和年度交互固定效应后的2SLS回归结果，其结果与第（1）列结果是一致的。这一结果表明，在控制内生性因素后，前文的研究结论仍具有可靠性。表5-2内生性检验结果(1)(2)EIEIGreen1.740*1.535*(1.93)(1.78)Age0.004160.0124(0.26)(0.75)Lev3.961***3.212***(8.42)(6.55)ROE4.452***(3.73)4.857***(3.97)Ope-0.702-1.319(-0.52)(-0.97)Growth-0.0530-0.0208(-0.21)(-0.08)GDP-0.0568-0.365(-0.17)(-1.44)_cons16.11***20.98***(4.20)(7.48)地区-年度YESNO行业-年度NOYES一阶段回归L.Green1.024***1.027***(223.17)(224.18)F值6298.93***5995.02***N23522352Adj.R20.1520.177注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；括号内为稳健标准误下的t统计量。三、稳健性检验为控制其他政策因素的潜在影响，特别是2018年实施的《环境保护税法》和排污许可制度的滞后效应，研究结合法律政策的实践特征和前期分析发现，重污染行业上市公司在2019年的环保投资额存在显著异常。因此，本研究对2019年数据进行删除处理，以排除相关法律政策的影响。如表5-3第（1）列结果显示，在删除2019年数据后，控制地区-年度交互固定效应后，解释变量（Green）的系数仍在1%的显著性水平上保持为正，估计值为1.661，表明绿色金融与企业环保投资之间的正向关系依然稳健存在。第（2）列结果显示，在控制行业-年度交互固定效应后，解释变量（Green）的系数仍在1%的显著性水平上保持为正，估计值为1.606，表明绿色金融与企业环保投资之间的正向关系依然稳健存在。这一结果进一步证实了前文研究结论的可靠性，即在排除特定政策影响后，主要研究结论仍保持稳健。以上稳健性检验结果表明，本研究的主要结论在不同方法和数据处理方式下均保持一致性，进一步增强了研究结果的可靠性和说服力。表5-3稳健性检验(1)(2)EIEIGreen1.661***1.606***(2.92)(3.02)Age0.0298***0.0298***(3.48)(3.52)Lev4.044***3.547***(15.73)(13.51)ROE3.209***3.141***(5.46)(5.26)Ope-0.0654-0.381(-0.12)(-0.69)Growth-0.09530.00890(-0.65)(0.06)GDP0.157-0.0819(0.81)(-0.55)_cons12.75***15.67***(5.87)(9.83)地区-年度YESNO行业-年度NOYESN23522352Adj.R20.2050.231注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；括号内为稳健标准误下的t统计量。四、机制检验根据前面研究假设部分的理论基础，本论文从绿色金融功能角度出发，认为绿色金融对企业环保投资具有一定的促进作用，其影响路径主要是通过缓解融资约束来实现的。表5-4是融资约束中介效应模型的估计结果。可以看出，第（2）列中的解释变量（Green）对中介变量（SA）的系数即α1为-0.0361，在5%水平上显著，说明绿色金融水平越高时，企业受到的融资约束越小。第（3）列中的解释变量和中介变量对被解释变量（EI）的系数φ1和φ2分别为1.379和-5.322，均在1%水平上显著。此时，α1φ2和φ1同号，说明融资约束在绿色金融和企业环保投资之间存在部分中介效应。绿色金融往往愿意为企业的环保产业提供资金支持，给予优惠贷款等，以缓解企业的融资困境。企业的环保投资是企业实施环境治理行为的直接表现，但考虑到它具有外部性强和投资回报期长等特点，极易受到融资约束的制约。即，绿色金融通过有效缓解企业融资约束的制约，可以使得企业环保投资水平得以增加。表5-4机制检验(1)(2)(3)EISAEIGreen1.571***-0.0361**1.379***(3.11)(-2.20)(2.88)SA-5.332***(-16.50)Age0.0277***0.0386***0.234***(3.42)(79.92)(15.94)Lev3.541***-0.166***2.656***(13.93)(-10.95)(10.76)ROE3.095***-0.0730**2.706***(5.44)(-2.15)(5.01)Ope-0.275-0.00781-0.317(-0.53)(-0.25)(-0.64)Growth-0.01490.0230***0.108(-0.10)(2.59)(0.76)GDP-0.112-0.0459***-0.357***(-0.81)(-5.55)(-2.70)_cons16.09***3.634***35.47***(10.81)(40.94)(19.32)地区-年度YESYESYES行业-年度YESYESYESN247324732473Adj.R20.2340.7670.311注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；括号内为t统计量。五、异质性检验绿色金融对推动企业环保投资有积极作用，不过这种影响在不同企业类型之间存在明显差别，所以本研究进一步细分样本企业类别，按照所有制属性划分成国有和非国有两大类，之后对各自群体展开回归分析，从而深入探究不同所有权背景对绩效的影响，表5-5显示了估算结果，前两列专门针对非国有企业样本，分析的时候把地区-年度，行业-年度固定效应当作控制变量，从分析中可以看出，在所选的非国有企业样本当中，Green指标的回归系数是正的，而且在统计意义上达到了10%的显著水平，至于国有企业的样本回归分析，第（3）列和第（4）列分别表现了特定模型下的估算结果。Green这个变量的回归系数在这一类别的企业里显示为正数，它的统计显著性没有达到预定的标准，这就表明现有的数据不能给出强有力的证据证明Green对研究目的有着明显的推动作用，异质性分析表明，在非国有企业这个背景下，绿色金融对于推动企业环保投资的作用更为突出，这一情况显示出不同所有制结构的企业在面对和利用绿色金融资源时有着各自独特的效应，在环保投资这一块，国有企业往往表现得比较好，而且会受到严格的监管，所以他们在绿色金融这块做得比较有效，这使得两者之间的差距不大。表5-5异质性分析(1)(2)(3)(4)非国有企业国有企业EIEIEIEIGreen1.083*1.475*1.3550.959(1.85)(1.70)(1.23)(1.50)Age0.0210**0.0188*-0.0141-0.00258(1.97)(1.76)(-1.00)(-0.18)Lev3.759***3.690***3.318***2.701***(11.14)(10.92)(8.20)(6.51)ROE3.263***2.819***4.188***3.689***(4.00)(3.55)(4.45)(3.98)Ope0.4300.588-1.671*-1.901**(0.65)(0.89)(-1.82)(-2.01)Growth-0.03700.0123-0.136-0.0288(-0.19)(0.07)(-0.62)(-0.13)GDP-0.240-0.409*0.3330.267(-0.89)(-1.77)(1.32)(1.40)_cons16.98***19.16***12.63***13.29***(5.68)(7.89)(4.47)(6.43)地区-年度YESNOYESNO行业-年度NOYESNOYESN14881488985985Adj.R20.2040.1990.1260.160注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；括号内为稳健标准误下的t统计量。结论与政策建议按照前文的实证研究结果，本文就绿色金融对企业环保投资的影响关系进行了全面系统分析，厘清了其作用机制、政策效果以及企业响应存在的差异。本文首先把主要研究结论进行系统整合，然后凭借实证结果提出有针对性的政策建言，最后点明研究里存在的局限，并对未来潜在的研究方向开展展望，借助这一章的归纳与升华，力求从理论和实践两个范畴为绿色金融优化路径和企业绿色发展提供有价值的参考材料。一、研究结论（一）提升企业环保投资水平基准回归结果表明，绿色金融指数跟企业环保投资呈现明显的正相关关系，说明绿色金融发展对企业绿色支出的引导效果真实且可靠，随着绿色信贷、绿色债券、绿色评级等制度手段逐步推行，企业在政策施压与资源扶持的双重刺激下，更倾向于扩大在环保设施、绿色工艺和清洁技术方面的资本性投入，这一结果验证出绿色金融在引导资源调配、改善环境外部性、推动低碳转变中的关键政策功能。（二）融资约束发挥中介作用中介效应分析表明，绿色金融通过缓解企业融资约束，间接提升了企业环保投资能力，呈现“资金可得性提升—投资能力增强—环保支出增加”的传导链条。绿色金融不仅为企业绿色项目提供了低成本资金来源，更通过金融政策释放积极信号，提升企业对绿色项目风险的可控预期，从而打破传统环保投资“高成本、低收益”的观念束缚，为企业提供了良好的投融资环境。（三）政策响应存在异质性异质性分析所得到的结果显示，在不同所有制的企业里，绿色金融对非国有企业环保投资的促进作用明显强过国有企业，这一方面是鉴于非国企对外部资金依赖更甚，绿色金融给予的资源扶持与政策福利对其影响更为直接；另一方面也说明非国企在市场导向方面更强，对绿色金融信号、环境评价机制的反应更迅速，更乐意借助绿色投资获取市场的肯定与金融方面扶持，而国有企业鉴于自身资源优势突出、行政约束比较强，其环保投资行为受绿色金融影响的边际效果相对不明显。绿色金融在助力企业绿色发展方面成效显著，既通过配置金融资源直接增强企业环保投入能力，又借助政策信号和融资机制引导企业行为向绿色发展路径转变，当绿色金融政策深化程度提高、覆盖范围扩大后，其在微观企业层面的激励效应会持续释放，本研究的成果既为绿色金融政策的完善提供了微观实证方面的支持，又为实现绿色经济与环境友好型社会提供了理论参考和现实路径。二、政策建议（一）完善绿色金融体系架构，增强政策引导效应通过实证结果分析得知绿色金融可以显著提升企业的环保投资水平，针对此结果本文建议持续性进行绿色金融政策工具体系的优化工作，建立健全绿色信贷、绿色债券、绿色保险等多元的金融产品，完善绿色项目标准与评价体系，以此实现提升政策的精准性和可操作性的目的。通过强化绿色金融在资源配置中的引导作用，进一步疏通金融资源向环保领域流动的渠道，推动企业环保投资向高效、低碳、清洁方向发展，充分释放绿色金融在环境治理与低碳转型中的功能性作用。（二）强化融资支持机制，缓解企业融资约束研究表明，融资约束在绿色金融促进企业环保投资过程中发挥了重要的中介作用。因此，建议深化绿色信贷审批机制改革，完善信用评级与风险评估体系，降低企业特别是环保项目的融资门槛，提升绿色项目的资金可得性。同时，鼓励金融机构创新绿色金融产品，如绿色供应链融资、绿色租赁、绿色担保，拓宽企业绿色融资渠道，缓解“高成本、低收益”预期困境，形成“资金可得性提升—投资能力增强—环保支出增加”的良性循环。（三）优化差异化政策设计，提升非国有企业响应力度实证结果显示，绿色金融对非国有企业的激励效果更为显著，反映出不同所有制企业在政策传导过程中的差异性。建议在绿色金融政策设计中注重差异化支持，针对非国有企业、中小企业、民营企业的融资特点，开发定制化绿色金融产品，提供利率优惠、担保贴息、专项信贷额度等多层次扶持措施。同时，健全环境信息披露制度，推动企业环境绩效透明化，提升企业获得绿色金融支持的可得性与意愿，充分激发非国有企业在绿色投资领域的活力。（四）推进区域协调发展，缩小绿色金融支持差距考虑到绿色金融在不同区域行业发展水平存在不平衡问题，因此本文建议需要加大对中西部和东北等地区的金融资源支持力度，以此可以推动区域绿色金融改革试验区建设，进而完善跨区域绿色项目信息共享与协同推进机制。通过政策引导和市场机制，有助于提升落后地区的绿色金融服务能力，进一步促进绿色金融资源的合理流动，缩小区域发展差距，全面提升绿色金融体系的普惠性与覆盖面。参考文献Alchian,A.A.,&Demsetz,H.(1973).ThePropertyRightParadigm.TheJournalofEconomicHistory,33(1),16–27.Fazzari,S.,Hubbard,R.G.,&Petersen,B.C.(1988).FinancingConstraintsandCorporateInvestment.BrookingsPapersonEconomicActivity,1988(1),141–194.Myers,S.C.,&Majluf,N.S.(1984).CorporateFinancingandInvestmentDecisionsWhenFirmsHaveInformationThatInvestorsDoNotHave.JournalofFinancialEconomics,13(2),187–221.FriedeG,BuschT,BassenA.ESGandfinancialperformance:aggregatedevidencefrommorethan2000empiricalstudies[J].JournalofSustainableFinance&Investment,2015,5(4):210-233.Amel-