绿色信贷与企业环境信息披露质量

[摘要]环境信息披露质量不仅是衡量企业社会责任的标准之一，也是影响企业信贷等活动的重要指标。以2008—2019年A股上市公司为研究样本，借助《绿色信贷指引》这一“准自然实验”，运用双重差分模型实证研究了绿色信贷政策对企业环境信息披露质量的影响。研究发现，绿色信贷政策提高了重污染企业的环境信息披露质量;绿色信贷政策主要通过对企业形成融资约束、提高其环境绩效来实现这一目标;绿色信贷政策对不同企业的影响具有异质性，其对非国有重污染企业、市场化程度高的地区重污染企业环境信息披露质量的正向促进效应更为显著。基于上述分析，提出了大力发展绿色信贷政策、完善环境信息披露制度体系、健全企业环境信息披露管理机制等相关建议。

[关键词]绿色信贷;环境信息披露质量;融资约束;环境绩效

一、 引言

环境污染已经成为经济高速发展过程中不可忽视的问题，2021年全国“两会”提出要加快企业生产方式向绿色转型，加强生态保护，协同推进经济高质量发展1。企业作为我国经济发展的重要主体之一，不仅是环境污染的主要来源，也是环境治理的主要力量。近年来，我国为推动、引导企业披露环境信息，积极主动承担环境保护责任，先后出台了《环境信息公开办法（试行）》《上市公司环境信息披露指南》等一系列政策2。除此之外，为进一步约束企业污染行为并达到事前污染治理效果，2007年原国家环境保护总局、中国人民银行、原银监会联合出台了绿色信贷政策，将企业环境保护、环境污染治理等作为信贷审批的重要前提条件3。2012年原银监会出台《绿色信贷指引》，从制度内容、组织和流程管理等方面，进一步规定了绿色信贷的业务标准4。随着绿色信贷、绿色金融的不断发展，污染企业的贷款门槛也不断提高，为缓解融资压力，企业开始通过财务报告、独立的环境报告等方式主动披露环境信息。但据《企业环境信息披露指数（2019年度）》显示5，2019年我国仅有1006家上市企业公布了环境责任报告，环境信息披露的整体平均得分仅为33.44分，这体现出企业披露环境信息的意愿并不高，仍处于较低的水平，提高环境披露的广度和深度还有待进一步提高。在绿色信贷和绿色金融高速发展、环境信息披露制度不断严格的背景下，积极推动并引导各类型企业主动承担环境保护责任，提高自身披露环境信息的标准，探讨绿色信贷政策对企业环境信息披露质量的影响具有重要的意义。

基于此，本文以我国A股上市企业为研究样本，通过构建双重差分模型，探究如下问题：第一，《绿色信贷指引》政策的实施是否会影响企业披露的环境信息质量;第二，《绿色信贷指引》政策对企业环境信息披露质量的影响机制;第三，企业性质、市场化程度等因素是否会导致《绿色信贷指引》对不同企业环境信息披露的质量产生异质性影响。

二、 文献综述与研究假设

1. 文献综述

（1）绿色信贷

绿色信贷起源于西方国家，我国直至2007年才首次出台有关绿色信贷的政策1。Claessens等认为绿色信贷是用于降低环境风险的金融工具，其有利于不断促进银行等金融机构市场竞争力的提高[1]。夏少敏认为绿色信贷在于引导企业的产业结构、生产方式等全面绿色升级[2]。目前从宏观层面和微观层面共同探究绿色信贷政策的影响是相关学者的主要研究角度。宏观方面，谢婷婷等研究发现绿色信贷政策有利于推动绿色经济发展[3]。傅亚平等研究发现绿色金融对区域经济发展具有显著的促进作用[4]。但也有学者认为绿色信贷政策具有一定的风险，曹洪军等认为银行等部门会由于缺乏外部监管而与企业达成合谋，进而会使企业的贷款门槛变低[5]。微观方面，刘庆富等研究发现绿色信贷政策能提高银行的盈利能力并降低其经营风险[6]。赵莉等研究认为在绿色信贷背景下，企业积极披露环境信息有利于向外界传递积极信号从而降低债务融资成本[7]。但也有学者认为该行为会暴露企业的环境风险[8]。

（2）环境信息披露

环境信息披露的形式内容、影响因素和经济后果等内容是目前学术界关于环境信息披露研究的主要方面。首先关于披露的形式和内容，李玉敏提出，大规模企业应该采用独立的环境报告披露环境信息，中小规模企业可以通过增加财务报表项目或在报表附注中披露相关信息[9]。Patten等采用内容分析法研究企业环境信息披露情况发现，企业披露的信息应包括各类污染物的排放和治理情况、环境风险等方面[10]。沈洪涛等认为企业的环境信息披露内容应分为环保方针、资源消耗、环保设施、污染排放、环保费用和其他[11]。吴红军提出环境信息披露的内容可以分为容易量化且验证的硬披露指标和较为空泛且容易被借鉴的软披露信息[12]。其次大部分学者认为影响因素主要包括企业规模、董事会规模、股权性质等内部因素，以及媒体关注、政府监管、社会舆论等外部因素。最后关于信息披露经济后果的研究主要集中于企业的价值、绩效等方面。相福刚等学者认为披露环境信息有利于企业提升价值和自身发展[13]，但葛源等以林业企业为研究样本得出了相反结论[14]。

对文献梳理和总结可以发现，关于绿色信贷和环境信息披露的单独研究较多，但很少有人研究绿色信贷等政策对企业环境信息披露质量的冲击。基于此，本文拟以《绿色信贷指引》这一准自然实验，研究绿色信贷对企业环境信息披露质量的影响。

2. 研究假设

随着生态文明建设的持续推进和环境保护标准日趋严格，银行等金融机构因污染企业关停带来的信贷风险逐渐增大。在此背景下，绿色信贷政策出台并要求银行等金融机构在给企业发放贷款前要严格评估企业的环境检测标准、生态保护、污染物治理效果等方面。2012年原银监会颁布《绿色信贷指引》进一步明确规定了企业在贷款审批中的环境信息评估标准，极大提高了污染企业的贷款门槛和融资约束程度。因为我国关于企业环境信息的公开机制尚有许多不足之处，银行等金融机构无法直接获取并评估企业的环境治理等信息，所以各个金融机构获取的企业环境信息主要来源于其主动对外披露的具体内容。因此企业为了取得更多的资金并降低自身融资成本，在进行环境信息披露工作时会更加积极主动。信号传递理论指出拥有更多信息量的一方会通过向处于信息劣势的一方传递市场信号等方式来降低信息不对称程度。随着大众环保意识的整体进步，董事会、客户等利益相关者会更加关注企业的环保情况，以此来选择继续投资还是终止合作。企业为了增强投资者信息，维持客户等资源，提升企业形象和社会声誉，通常会选择如实披露相关信息来向投资者等人传递一种积极的信号。此外，良好的环境治理绩效更有利于获取客户的信任，并提高企业披露环境信息的积极性，降低披露成本。由此可见，随着绿色信贷的快速发展，污染企业受到的外部监管压力逐渐增大，企业不得不通过逐渐提高环境治理水平来降低企业与银行等利益相关者之间的环境信息不对称程度，从而提高获得资金支持的几率。基于此，本文提出如下假设：

假设1：绿色信贷政策的实施有利于提高重污染企业的环境信息披露质量。

假设2：融资约束、环境绩效在绿色信贷政策与企业环境信息披露质量中起到中介作用。

由于我国特殊的经济体制背景，不同企业面对绿色信贷的影响往往产生不同的政策效果。国有企业的资本一般由国家拥有，其在追求利益的同时具有一定的社会性，积极披露环境信息主要是出于政府的需要。但非国有企业的经济发展主要以盈利为目的，其往往会根据自身发展情况有选择性地披露环境信息。从融资角度而言，由于国有企业与政府等机关往往存在更为紧密的内在联系，在陷入财务危机时，更容易得到外部组织的支持和帮助。在绿色信贷背景下，国有企业的环境信息披露质量不是银行信贷决策时所关注的最主要因素，企业面临的融资约束程度相对较低，这使得有关企业在披露环境信息时并没有较高的积极性。然而非国有企业却不具备这种软预算约束现象的优势，企业为了获得更多的信贷支持、维持自身稳定发展，往往会积极的配合环保政策，主动提升环境信息披露的质量。基于此，本文提出如下假设：

假设3：与国有企业相比，绿色信贷政策对非国有重污染企业环境信息披露质量的影响更显著。

长期以来，由于地理、政策等原因，我国各地区经济发展水平存在很大的差异，不同的企业环境必然会对其经营活动产生影响。在市场化改革更深入的地区，经济发展水平相对较高，市场机制相对更健全，政府干预较少，企业披露环境信息能带来更积极的市场效应。此外，在市场化程度高的地区环保要求更为严格，信息传递的效率更高，企业一旦发生污染等违法事件，会遭受更为严重的处罚。企业为了避免负面信息，提升品牌形象，通常会积极履行社会责任，主动对外公开披露环境信息。在市场化程度低的地区，政府出于政绩等因素对环境污染事件的处罚力度相对较轻，加剧了利益相关者与企业间的信息不对称程度，从而降低了企业披露环境信息的主动性和积极性。基于此，本文提出如下假设：

假设4：在市场化程度高的地区，绿色信贷政策对重污染企业环境信息披露质量的影响更显著。

三、 研究设计

1. 样本选取与数据来源

本文选取2008—2019年我国A股上市公司作为研究样本。依据原环境保护部发布的《上市公司环境信息披露指南（征求意见稿）》1，本文将造纸、采矿业、石化等16类重污染行业的企业作为处理组，其他企业作为对照组。样本处理过程中剔除了ST、*ST、PT、金融业2008年以后上市的以及数据缺失的样本，并对相关变量进行了1%的缩尾处理。最终确定上市公司共有1292家，15502个观测值。本文所用数据主要来源于国泰安（CSMAR）数据库、企业社会责任报告等。数据处理采用Stata16、EXCEL等软件。

2. 变量定义

（1）解释变量

参照已有研究，本文采用内容分析法[15]计算环境信息披露指数来衡量信息披露质量，为增强数据的可比性，以总得分与最优得分的比值作为其的衡量指标，具体内容如表1所示。

（2）被解释变量

本文以《绿色信贷指引》政策颁布为冲击，2012年《绿色信贷指引》颁布后Post取1，反之取0。若企业属于重污染企业Treat取1，反之取0。

（3）控制变量

结合以往文献的研究成果，本文选取资产负债率（Lev）、企业规模（Size）、资产收益率（Roa）、营业收入增长率（Growth）、现金流量（Cash）、固定资产比率（Fixass）、股权集中度（Top1）、产权性质（State）等作为控制变量。各具体变量说明如表2所示。

3. 模型设计

参考现有研究，构建如下双重差分模型，在模型1中主要关注交互项Post×Treat的系数，若交互项系数β1为正，则说明《绿色信贷指引》政策的颁布对提高污染企业的环境信息披露质量有积极影响，反之则说明该政策的实施不利于有关企业提高其环境信息的披露质量。

模型中EDI表示企业的环境信息披露质量;Post和Treat为虚拟变量，样本属于政策实施后Post取1，否则取0;样本若为重污染企业Treat取1，否则取0;Controls代表控制变量;Industry表示个体固定效应，Year表示时间固定效应。另外，β0是常数项，βi是回归系数，ɛ是随机误差项。

四、 实证结果与分析

1. 基本回归结果分析

假设1的回归结果如表3所示，为增强结果的稳健性，本文采用模型1进行了两次回归分析，其中第（1）列结果为只控制行业和年份固定效应并未添加控制变量，第（2）列为添加控制变量后的结果。回归结果显示，加入控制变量前后Post×Treat的交互项系数均在1%水平上显著为正，这说明《绿色信贷指引》政策的颁布明显提高了重污染企业环境信息披露的质量。从经济意义上来看，绿色信贷政策的实施使重污染企业的环境信息披露质量提高了0.073，从而验证了假设1。

2. 稳健性检验

（1）平行趋势检验

研究样本只有满足平行趋势检验才能采用双重差分模型进行回归分析，即观察所研究样本在《绿色信贷指引》政策颁布前后重污染企业的环境信息披露质量是否存在显著差异。参照Hong等的研究方法[16]，设置政策颁布前后的时间虚拟变量，分别对政策实施前两年、政策实施前一年、政策实施当年、政策实施后第一年至第七年的样本取1，并与Treat变量相乘，其余控制变量均保持不变。表4的回归结果显示，政策实施前交互项的系数均不显著，但在绿色政策实施后每一年交互项的系数均在1%水平上显著为正，说明政策前后重污染企业的环境信息披露质量存在显著差异，即满足平行趋势假定。由回归结果可以看出政策实施后相关系数逐年提高，说明重污染企业的环境信息披露质量逐年提高且绿色信贷政策效应具有持续性。