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綠色債券發(fā)行與資本配置

2022-06-15 01:22譚超楊文鶯
財(cái)會(huì)月刊·上半月 2022年6期
關(guān)鍵詞:綠色金融

譚超 楊文鶯

【摘要】綠色金融在實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)中扮演著不可替代的角色。 以2016 ~ 2020年A股中發(fā)行綠色債券的上市公司為研究對(duì)象, 探討企業(yè)發(fā)行綠色債券對(duì)債務(wù)契約的影響。 研究發(fā)現(xiàn), 發(fā)行綠色債券的企業(yè)銀行借款的可獲得性更高、借款成本更低, 并且長(zhǎng)期借款比重提高。 機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 綠色債券發(fā)行降低了信息不對(duì)稱, 從而對(duì)債務(wù)契約簽訂產(chǎn)生有利影響。 異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn): 相較于規(guī)模較大的企業(yè), 中小企業(yè)發(fā)行綠色債券后債務(wù)期限結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)期借款比重提高, 在一定程度上緩解了債務(wù)契約簽訂中存在的規(guī)模歧視問題; 綠色債券發(fā)行對(duì)債務(wù)契約的影響主要集中在治理水平較高的企業(yè)。

【關(guān)鍵詞】綠色債券;債務(wù)契約;綠色金融;ESG

【中圖分類號(hào)】F830 ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A ? ? ?【文章編號(hào)】1004-0994(2022)11-0147-9

一、引言

金融市場(chǎng)的完善對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要影響, 隨著綠色發(fā)展理念的推行, 綠色金融獲得快速發(fā)展, 金融業(yè)對(duì)綠色轉(zhuǎn)型的支持力度不斷加大。 綠色信貸余額已經(jīng)累計(jì)突破13.03萬億元, 綠色債券累計(jì)發(fā)行也超過萬億元。 但是, 據(jù)聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)估計(jì), 為了達(dá)成控溫目標(biāo), 2050年之前每年對(duì)于低碳基礎(chǔ)設(shè)施的投入至少應(yīng)為10000億美元, 2025年之前每年對(duì)于其他減緩和適應(yīng)氣候變化項(xiàng)目的投入至少應(yīng)為1500億美元。 未來30年, 我國(guó)大概需要新增綠色投資幾百萬億元[1] 。 但是, 政府財(cái)政資金無法滿足綠色投資需求, 融資缺口需要更多地依靠市場(chǎng)化的融資方式來彌補(bǔ), 最終形成政府、金融機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)資本合作的模式。 在此背景下, 分析企業(yè)發(fā)行綠色債券在我國(guó)商業(yè)銀行貸款決策中的作用, 無疑對(duì)我國(guó)綠色金融體制改革乃至國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展都具有一定的理論和實(shí)踐意義。

已有研究從會(huì)計(jì)信息和制度(包括正式制度和非正式制度)的角度對(duì)企業(yè)債務(wù)契約進(jìn)行了較多探討[2] 。 研究發(fā)現(xiàn), 除會(huì)計(jì)信息外, 銀企關(guān)系、政企關(guān)系、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等眾多制度因素對(duì)銀行的借貸行為具有重要影響[3] 。 近年來, 在綠色發(fā)展理念的指引下, 針對(duì)企業(yè)的環(huán)境規(guī)制越來越多, 環(huán)境規(guī)制政策構(gòu)成了企業(yè)環(huán)境保護(hù)的制度規(guī)范, 對(duì)債務(wù)契約的影響亦不容忽視。 企業(yè)的環(huán)境、社會(huì)和治理(ESG)信息在債務(wù)契約中的有用性是一個(gè)值得討論的話題。 有研究發(fā)現(xiàn), 2019年發(fā)行的綠色債券中有67.29%的綠色債券發(fā)行利率低于可比債券的平均發(fā)行利率[4] , 即綠色債券具有成本優(yōu)勢(shì); 也有研究者認(rèn)為綠色債券并不能降低債券的發(fā)行利差[5] 。 這類文獻(xiàn)均從綠色債券的定價(jià)角度進(jìn)行研究, 最終從不同角度, 利用不同的數(shù)據(jù)集得到發(fā)行溢價(jià)、平價(jià)和折價(jià)的不同結(jié)論。 其中所考察的債務(wù)成本指綠色債券的發(fā)行相比于傳統(tǒng)債券是否具有價(jià)差, 而沒有考慮對(duì)企業(yè)整體債務(wù)成本的溢出效應(yīng), 同時(shí)也沒有考察對(duì)債務(wù)契約簽訂的影響。

綜上可見, 作為反映企業(yè)環(huán)境、社會(huì)和治理方面的一個(gè)重要特征變量, 公司發(fā)行綠色債券對(duì)債務(wù)契約的影響尚缺乏討論。 本文基于債權(quán)人和債務(wù)人之間的信息不對(duì)稱, 從債務(wù)融資規(guī)模、債務(wù)融資成本和債務(wù)融資期限結(jié)構(gòu)三個(gè)方面檢驗(yàn)了企業(yè)發(fā)行綠色債券在債務(wù)契約簽訂中的信號(hào)傳遞作用。 研究發(fā)現(xiàn): ①相比于僅發(fā)行傳統(tǒng)債券的上市公司, 發(fā)行綠色債券的公司銀行借款的可得性更高, 借款獲取能力的提高表現(xiàn)在總新增銀行借款、新增長(zhǎng)期借款和新增短期借款金額的提升, 表明企業(yè)發(fā)行綠色債券在上市公司債務(wù)融資中發(fā)揮著積極的信號(hào)作用, 有助于企業(yè)獲得銀行借款; ②相較于未發(fā)行綠色債券的上市公司, 發(fā)行綠色債券的上市公司債務(wù)融資成本更低, 表明綠色債券的發(fā)行向債權(quán)人傳遞了有關(guān)企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行質(zhì)量的積極信號(hào), 從而降低了債權(quán)人對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的索償; ③發(fā)行綠色債券的企業(yè)長(zhǎng)期借款比例顯著高于未發(fā)行綠色債券的企業(yè), 即企業(yè)發(fā)行綠色債券有利于提高長(zhǎng)期借款比例, 改善債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。 機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 綠色債券發(fā)行降低了信息不對(duì)稱水平, 從而對(duì)債務(wù)契約簽訂產(chǎn)生有利影響。 異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 綠色債券發(fā)行在一定程度上緩解了債務(wù)契約簽訂中存在的規(guī)模歧視問題, 主要體現(xiàn)在中小型企業(yè)發(fā)行綠色債券后債務(wù)期限結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)期借款比重增大。 此外, 綠色債券對(duì)債務(wù)契約的影響主要集中在治理水平較高的企業(yè)。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于: ①已有文獻(xiàn)主要針對(duì)會(huì)計(jì)信息、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、銀企關(guān)系和政企關(guān)系等因素探討債務(wù)契約。 本文的研究結(jié)論表明, 企業(yè)發(fā)行具有ESG投資屬性的綠色債券對(duì)債務(wù)契約產(chǎn)生了積極影響, 表明企業(yè)ESG信息在債務(wù)契約中具有有用性, 為債務(wù)契約影響因素的研究提供了增量證據(jù)。 ②本文從企業(yè)整體債務(wù)融資成本角度, 拓展了綠色債券對(duì)資本成本影響的研究。 已有文獻(xiàn)均從債券發(fā)行定價(jià)角度研究綠色債券的成本優(yōu)勢(shì)且結(jié)論不一致, 本文對(duì)此提供了增量貢獻(xiàn)。

二、理論分析與研究假設(shè)

企業(yè)是一系列契約的聯(lián)結(jié)[6] , 交易費(fèi)用決定了契約結(jié)構(gòu)。 由于不確定性、機(jī)會(huì)主義和交易成本的存在, 契約通常是不完備的, 諸如聲譽(yù)、普遍接受的行為標(biāo)準(zhǔn)以及因重復(fù)交易而產(chǎn)生的慣例等非正式約束對(duì)于契約簽訂具有舉足輕重的影響。

債務(wù)融資是企業(yè)的一項(xiàng)重要財(cái)務(wù)活動(dòng), 債務(wù)契約規(guī)范著債權(quán)人和債務(wù)人的權(quán)利與義務(wù)。 債務(wù)契約中的主要風(fēng)險(xiǎn)來自于債權(quán)人能否依據(jù)契約條款收回本金和利息, 這取決于債務(wù)人的經(jīng)濟(jì)狀況和非經(jīng)濟(jì)狀況, 前者主要指?jìng)鶆?wù)人的經(jīng)營(yíng)狀況和償債能力, 后者主要指?jìng)鶆?wù)人的信譽(yù)、道德等非財(cái)務(wù)信息。 會(huì)計(jì)信息可以相對(duì)全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況, 但同樣具有一定的局限性, 例如, 會(huì)計(jì)信息依循歷史成本原則, 容易受到管理層機(jī)會(huì)主義行為的影響(如盈余管理), 因此, 對(duì)于債務(wù)契約簽訂而言, 會(huì)計(jì)信息并非是充分的。 正是由于上述會(huì)計(jì)信息的不足和非財(cái)務(wù)因素的存在, 非會(huì)計(jì)信息對(duì)債務(wù)契約結(jié)構(gòu)具有不可忽視的影響。

在環(huán)境規(guī)制日益嚴(yán)格的背景下, 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)信息在非財(cái)務(wù)信息中越來越重要。 對(duì)于以銀行為主的債權(quán)人而言, 其之所以對(duì)企業(yè)的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)敏感程度較高存在多種原因。 一方面, 環(huán)境負(fù)外部性較高的企業(yè), 可能面臨環(huán)境監(jiān)管、合規(guī)和訴訟風(fēng)險(xiǎn), 從而導(dǎo)致更高的信用風(fēng)險(xiǎn); 另一方面, 銀行等信貸機(jī)構(gòu)向環(huán)境負(fù)外部性較高的企業(yè)發(fā)放貸款后, 直接面臨兩種額外風(fēng)險(xiǎn), 一是違規(guī)發(fā)放貸款后面臨的訴訟風(fēng)險(xiǎn), 二是與污染企業(yè)存在關(guān)聯(lián)而不符合主流社會(huì)價(jià)值觀所導(dǎo)致的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)[7] 。 對(duì)于以企業(yè)為主的債務(wù)人而言, 環(huán)境負(fù)面事件將對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生重要影響。 首先, 當(dāng)環(huán)境訴訟敗訴后, 企業(yè)會(huì)面臨巨額罰款, 從而陷入現(xiàn)金短缺的困境, 進(jìn)而影響企業(yè)的償債能力, 增加企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。 其次, 被訴訟企業(yè)敗訴后, 企業(yè)的社會(huì)不負(fù)責(zé)任行為對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上的其他利益相關(guān)者形成負(fù)面溢出效應(yīng), 嚴(yán)重?fù)p害企業(yè)的聲譽(yù), 影響利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)的信任, 對(duì)于企業(yè)而言, 聲譽(yù)是一項(xiàng)資產(chǎn), 是自我履約的一個(gè)重要因素, 有助于降低交易費(fèi)用[8] 。 企業(yè)發(fā)行綠色債券籌資, 并進(jìn)行綠色投資以履行環(huán)境方面的社會(huì)責(zé)任, 有助于降低環(huán)境負(fù)外部性并減少環(huán)境風(fēng)險(xiǎn), 進(jìn)而增加聲譽(yù)資產(chǎn)。 而且, 發(fā)行綠色債券的行為容易被債權(quán)人察覺到, 構(gòu)成一種有效的、被接受的環(huán)境友好行為標(biāo)準(zhǔn), 這些都作為非正式制度影響債務(wù)契約的簽訂。

信貸配給理論認(rèn)為, 信息不對(duì)稱和代理問題是造成信貸配置低效率的主要原因[9] 。 在契約不完備情況下, 銀行基于利潤(rùn)最大化原則, 通過價(jià)格手段和非價(jià)格手段對(duì)債務(wù)契約進(jìn)行調(diào)整, 進(jìn)而緩解逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題, 實(shí)現(xiàn)銀行與企業(yè)之間的激勵(lì)相容, 優(yōu)化信貸資產(chǎn)配置。 信息不對(duì)稱和監(jiān)督成本對(duì)債務(wù)契約的影響最終表現(xiàn)為以調(diào)整貸款額度、貸款利率和期限結(jié)構(gòu)的方式達(dá)到信貸均衡配給。 銀行等債權(quán)人在債務(wù)契約談判過程中并不僅僅考慮貸款利率, 而是要綜合評(píng)價(jià)借款企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)水平。 對(duì)于資產(chǎn)質(zhì)量好、信用水平高、償債能力強(qiáng)的企業(yè), 會(huì)給予更優(yōu)惠的債務(wù)條件, 包括更低的價(jià)格、更大的借款規(guī)模、更長(zhǎng)的債務(wù)期限。

隨著綠色信貸政策的推行, 銀行的責(zé)任投資意識(shí)越來越強(qiáng), 對(duì)循環(huán)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排技術(shù)改造項(xiàng)目的信貸支持力度逐年加大, 截至2021年12月31日, 綠色信貸本外幣余額已超過15.9萬億元人民幣。 然而, 綠色市場(chǎng)是一個(gè)典型的信息不對(duì)稱市場(chǎng), 對(duì)“漂綠”的擔(dān)憂增加了銀行在環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的信息搜集成本。 企業(yè)通過發(fā)行綠色債券, 不僅向綠色產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目承諾了大量資金, 而且相比于普通債券, 綠色債券的發(fā)行存在額外的披露和監(jiān)管要求, 遵守標(biāo)準(zhǔn)需要大量的管理工作和資源, 這對(duì)發(fā)行人而言意味著更高的合規(guī)成本。 因此, 企業(yè)發(fā)行綠色債券釋放出一種關(guān)于企業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的可靠信號(hào), 綠色債券的發(fā)行發(fā)揮了信號(hào)傳遞作用[10] 。

綜上所述, 綠色債券發(fā)行一方面提高了企業(yè)聲譽(yù), 另一方面降低了借貸雙方信息不對(duì)稱水平, 從而對(duì)債務(wù)契約簽訂產(chǎn)生有利影響, 有助于企業(yè)獲取更優(yōu)惠的信貸支持。 據(jù)此, 本文提出如下研究假設(shè):

H1: 相比于僅發(fā)行普通債券的公司, 發(fā)行綠色債券的公司能夠獲得更多銀行借款。

H2: 相比于僅發(fā)行普通債券的公司, 發(fā)行綠色債券的公司債務(wù)資本成本更低。

H3: 相比于僅發(fā)行普通債券的公司, 發(fā)行綠色債券的公司長(zhǎng)期借款比重更大。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇

本文以我國(guó)2016 ~ 2020年發(fā)行過債券(包括普通債券和綠色債券)的A股上市公司作為初始研究樣本, 利用雙重差分法和傾向得分匹配法(PSM-DID)實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)發(fā)行綠色債券對(duì)債務(wù)契約的影響。 我國(guó)上市公司首次發(fā)行綠色債券是在2016年, 但為了保持DID樣本平衡并拓展分析期間以觀測(cè)發(fā)行前的趨勢(shì), 本文數(shù)據(jù)觀測(cè)期間設(shè)置為2011 ~ 2020年。 之所以將初始研究樣本限定為發(fā)行過債券的上市公司, 目的是排除普通債券發(fā)行行為對(duì)本文研究結(jié)論構(gòu)成的潛在干擾, 使研究結(jié)果可明確歸因于綠色債券的發(fā)行。 在此基礎(chǔ)上, 剔除金融行業(yè)公司、A+H股上市公司、特殊處理公司(ST、?ST), 以及重要變量缺失的上市公司。 為避免極端值的影響, 本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

參考已有文獻(xiàn)[10] , 本文將基期發(fā)行過綠色債券的上市公司作為處理組, 使用傾向得分匹配法(PSM)構(gòu)建配對(duì)樣本。 通過此方法匹配其他特征相似而只有是否發(fā)行綠色債券不同的上市公司樣本, 在一定程度上減少觀測(cè)數(shù)據(jù)所帶來的自選擇和遺漏變量等問題。 具體而言, 采用邏輯回歸模型估計(jì)樣本發(fā)行綠色債券的可能概率, 運(yùn)用1∶1近鄰匹配方法, 根據(jù)傾向得分值為處理組挑選與其概率值最為接近的對(duì)照組作為控制樣本。 在預(yù)測(cè)模型中控制市值規(guī)模、賬面市值比、Beta、現(xiàn)金流量比、股權(quán)制衡度。 數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫。 最終獲得598個(gè)觀測(cè)值, 其中處理組包含260個(gè)觀測(cè)值, 對(duì)照組包含338個(gè)觀測(cè)值。

(二)模型設(shè)計(jì)

為考察發(fā)行綠色債券對(duì)企業(yè)債務(wù)契約的影響, 本文設(shè)定如下雙向固定效應(yīng)的雙重差分模型:

Loani,t/CODi,t/LoanStri,t=β0+β1Treatment×

Post+βjControlsj,t-1+γi+ζt+εi,t

其中: β0為常數(shù)項(xiàng); βj為控制變量待估系數(shù); ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng); Loan表示企業(yè)的債務(wù)融資規(guī)模; COD表示企業(yè)的債務(wù)融資成本; LoanStr表示企業(yè)的債務(wù)融資期限結(jié)構(gòu); Treatment表示綠色債券發(fā)行虛擬變量, 發(fā)行綠色債券的企業(yè)為1, 否則為0; Post為時(shí)間虛擬變量, 發(fā)行綠色債券之后該變量為1, 之前則為0; Treatment×Post為雙重差分的交互項(xiàng); β1是本文主要關(guān)注的待估系數(shù); γi為個(gè)體固定效應(yīng); ζt為時(shí)間固定效應(yīng)。

(三)主要變量的度量

1. 債務(wù)融資規(guī)模(Loan)。 借鑒王會(huì)娟等[11] 的研究, 本文使用企業(yè)新增銀行借款動(dòng)態(tài)反映債務(wù)契約中的債務(wù)可得性。 根據(jù)新增銀行借款的期限不同, 該指標(biāo)又細(xì)分為三個(gè)變量: 總新增銀行借款(Loan_All)、新增長(zhǎng)期借款(Loan_Long)、新增短期借款(Loan_Short)。 總新增銀行借款(Loan_All)等于公司期末長(zhǎng)短期借款(長(zhǎng)期借款、短期借款和一年內(nèi)即將到期的長(zhǎng)期借款)減去公司期初的長(zhǎng)短期借款, 再用公司期初總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化; 新增長(zhǎng)期借款(Loan_Long)為期末長(zhǎng)期借款加上一年內(nèi)到期長(zhǎng)期借款, 然后減去期初長(zhǎng)期借款, 再除以公司期初的總資產(chǎn); 新增短期借款(Loan_Short)即公司期末與期初短期借款的差額除以公司期初的總資產(chǎn)。

2. 債務(wù)融資成本(COD)。 債務(wù)融資成本事后計(jì)算方法分為存量計(jì)量法和流量計(jì)量法。 流量計(jì)量方法主要考慮債務(wù)的動(dòng)態(tài)利率, 但我國(guó)大部分上市公司并未提供不同債務(wù)的利率。 基于數(shù)據(jù)的可得性, 本文使用存量計(jì)量方法來衡量債務(wù)融資成本。 借鑒李廣子和劉力[12] 的研究, 采用利息支出占平均總負(fù)債的比例(COD1)和凈財(cái)務(wù)費(fèi)用占平均總負(fù)債的比例(COD2)兩種方法衡量。 其中: 凈財(cái)務(wù)費(fèi)用為利息支出、手續(xù)費(fèi)支出和其他財(cái)務(wù)費(fèi)用之和; 平均總負(fù)債等于總負(fù)債的期初和期末額的平均值。

3. 債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(LoanStr)。 我國(guó)《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第30號(hào)——財(cái)務(wù)報(bào)表列報(bào)》將“自資產(chǎn)負(fù)債表日起一年內(nèi)到期應(yīng)予以清償”或“預(yù)計(jì)在一個(gè)正常營(yíng)業(yè)周期中清償”的負(fù)債視為流動(dòng)負(fù)債, “流動(dòng)負(fù)債以外的負(fù)債應(yīng)當(dāng)歸類為非流動(dòng)負(fù)債”。 因此, 本文基于我國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定和上市公司負(fù)債信息的實(shí)際披露情況, 將償還期限在一年以上的銀行借款定義為長(zhǎng)期借款, 債務(wù)期限結(jié)構(gòu)定義為長(zhǎng)期借款占總借款的比重。

4. 控制變量。 參考已有文獻(xiàn)[12,13] , 選取公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量(Cash)、有形資產(chǎn)比例(Tangible)、總資產(chǎn)收益率(ROA)、成長(zhǎng)性(Growth)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)、兩職合一(Duality)、公司年齡(Age)、地區(qū)金融化程度(DFMar)作為控制變量。 具體變量定義見表1。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了PSM樣本處理組和對(duì)照組主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 從中可以看出, 處理組總新增銀行借款均值為0.064, 對(duì)照組總新增銀行借款均值為0.060; 處理組新增長(zhǎng)期借款均值為0.023, 對(duì)照組新增長(zhǎng)期借款均值為0.020; 處理組新增短期借款均值為0.043, 對(duì)照組新增短期借款均值為0.041。 該結(jié)果與已有研究類似[11] , 初步判斷處理組新增銀行借款略多于對(duì)照組。 兩種方法衡量的債務(wù)融資成本在處理組的均值分別為0.020、0.021, 在對(duì)照組的均值分別為0.023、0.026, 初步判斷處理組的債務(wù)融資成本略小于對(duì)照組。 處理組的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)均值為0.314, 對(duì)照組為0.278, 即長(zhǎng)期借款占借款總額的比重處理組略高。

(二)回歸結(jié)果分析

1. 綠色債券發(fā)行與企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模。 表3報(bào)告了PSM樣本中綠色債券發(fā)行對(duì)新增債務(wù)融資的影響的固定效應(yīng)雙重差分回歸結(jié)果, 被解釋變量分別為總新增銀行借款(Loan_All)、新增長(zhǎng)期借款(Loan_Long)和新增短期借款(Loan_Short)。 結(jié)果顯示, 第(1)列Treatment×Post的系數(shù)為0.024, 且在1%的水平上顯著, 說明發(fā)行綠色債券具有信號(hào)作用, 對(duì)于債務(wù)融資具有促進(jìn)作用。 控制變量中, 資產(chǎn)負(fù)債率、成長(zhǎng)性與總新增銀行借款顯著正相關(guān)。 第(2)列Treatment×Post的系數(shù)為正, 在10%的水平上顯著, 說明從綠色債券發(fā)行當(dāng)年看, 企業(yè)長(zhǎng)期負(fù)債獲得量增加。 第(3)列Treatment×Post的系數(shù)在1%的水平上顯著為正, 在一定程度上說明綠色債券發(fā)行后, 企業(yè)短期銀行借款量增加, 即發(fā)行綠色債券有助于發(fā)債企業(yè)獲得更多的短期借款。 綜上, 相比于對(duì)照組企業(yè)而言, 發(fā)行綠色債券的企業(yè)債務(wù)可得性提高, 支持了H1。

2. 綠色債券發(fā)行與企業(yè)債務(wù)融資成本。 表4第(1) ~ (2)列為綠色債券發(fā)行對(duì)上市公司債務(wù)融資成本的回歸結(jié)果。 在列(1)中, 被解釋變量為利息支出占平均總負(fù)債的比例, Treatment×Post的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù); 在列(2)中, 被解釋變量為凈財(cái)務(wù)費(fèi)用占平均總負(fù)債的比例, Treatment×Post的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)。 結(jié)果說明, 綠色債券發(fā)行在上市公司債務(wù)融資中起到了積極的信號(hào)作用, 有利于降低債務(wù)融資成本, H2得到驗(yàn)證。

3. 綠色債券發(fā)行與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。 表4第(3)列為綠色債券發(fā)行對(duì)上市公司債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果。 使用長(zhǎng)期借款占總借款的比重衡量債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。 綠色債券發(fā)行與長(zhǎng)期借款比重正相關(guān), Treatment×Post的系數(shù)在5%的水平上顯著為正。 結(jié)果表明, 企業(yè)發(fā)行綠色債券對(duì)于提高長(zhǎng)期借款比重具有正向影響, 改善了企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。 回歸結(jié)果支持了H3。 控制變量中, 總資產(chǎn)收益率、成長(zhǎng)性與企業(yè)長(zhǎng)期借款比重顯著正相關(guān), 說明這些特征對(duì)改善企業(yè)的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)具有正向影響, 與已有研究的結(jié)果基本一致。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)DID估計(jì)的有效性, 本文進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn):

1. 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。 首先, 本文進(jìn)行了處理組和對(duì)照組的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)以保證綠色債券發(fā)行是滿足DID條件的。 由于不同樣本發(fā)行債券的時(shí)間不同, 所以本文將處理組和對(duì)照組的時(shí)間轉(zhuǎn)換為相對(duì)日期, 特別地, 樣本起始年份至發(fā)行綠色債券前四年均設(shè)為-4, 發(fā)行債券后一年度及其之后的年份均設(shè)置為+1。 由此獲得6個(gè)指示變量, 即Treatment×Post(-4)、Treatment×Post(-3)、Treatment×Post(-2)、Treatment×Post(-1)、Treatment×Post(0)、Treatment×Post(+1), 并將-1年設(shè)置為基準(zhǔn)年。

表5列示了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果。 第(1) ~ (3)列中, 發(fā)行債券前Treatment×Post的系數(shù)均不顯著, 表明在發(fā)行綠色債券前, 處理組樣本與其他企業(yè)的新增銀行借款、債務(wù)融資成本、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)均無顯著差異, 即處理組與對(duì)照組具有相同的趨勢(shì), 滿足DID的前提條件。

2. 安慰劑檢驗(yàn)。 由于結(jié)果可能受到不可觀測(cè)因素的影響, 為判斷主回歸結(jié)果是否由這些因素驅(qū)動(dòng), 通過反事實(shí)方法設(shè)置安慰劑檢驗(yàn), 隨機(jī)生成發(fā)行綠色債券的樣本, 重新對(duì)主回歸模型進(jìn)行1000次回歸。 圖1分別列示了被解釋變量為總新增銀行借款時(shí)的檢驗(yàn)結(jié)果, 隨機(jī)過程的系數(shù)核密度估計(jì)值和t值均分布在0附近, 表明隨機(jī)處理過程不會(huì)產(chǎn)生本文觀測(cè)到的結(jié)果, 進(jìn)一步說明所觀察到的效果是由發(fā)行綠色債券引起的, 而不是由其他因素推動(dòng)的。 當(dāng)被解釋變量為債務(wù)融資成本和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)時(shí)結(jié)果類似。

3. 重置抽樣。 盡管本文實(shí)證檢驗(yàn)中對(duì)樣本進(jìn)行了PSM處理, 但由于發(fā)行綠色債券的上市公司數(shù)量有限, 造成本文的樣本量較少。 為解決數(shù)據(jù)量不足的問題, 進(jìn)一步緩解選擇性偏差, 本文在PSM樣本中采用Bootstrap方法進(jìn)行重復(fù)隨機(jī)抽樣。

圖2列示了被解釋變量為總新增銀行借款時(shí), 重復(fù)抽樣1000次的結(jié)果。 重復(fù)抽樣Treatment×Post系數(shù)的結(jié)果顯著為正。 由此可見, 重復(fù)抽樣結(jié)果與主回歸結(jié)果并無實(shí)質(zhì)差異。 同時(shí), 當(dāng)被解釋變量為債務(wù)融資成本和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)時(shí), 重復(fù)抽樣結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果也類似(因篇幅限制, 圖片未列示)。 表明本文的主要結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、進(jìn)一步分析

(一)機(jī)制分析: 信息不對(duì)稱視角

“信息距離”反映了銀行與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度, 債務(wù)契約簽訂與銀企之間的“信息距離”相關(guān)[14] , 因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱使得發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)主義行為的難度顯著加大, 從交易成本經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看, 機(jī)會(huì)主義識(shí)別與監(jiān)督的困難使得企業(yè)實(shí)施該行為的機(jī)會(huì)成本大大降低。 信息距離越大, 即信息不對(duì)稱程度越高, 銀行的信貸決策面臨的不確定性風(fēng)險(xiǎn)也越高。 具體到本文的研究, “信息距離”是指銀行對(duì)企業(yè)ESG信息的了解程度。 企業(yè)發(fā)行綠色債券, 一方面?zhèn)鬟f了企業(yè)進(jìn)行ESG投資履行社會(huì)責(zé)任的特有信息, 緩解了借貸雙方的信息不對(duì)稱; 另一方面提升了媒體關(guān)注度和投資者關(guān)注度[15] , 從而降低了債權(quán)人的監(jiān)督成本。

基于這一觀點(diǎn), 本文進(jìn)一步研究企業(yè)發(fā)行綠色債券是否緩解了企業(yè)與銀行之間的信息不對(duì)稱。 在前述模型的基礎(chǔ)上, 被解釋變量分別選擇分析師跟蹤數(shù)量(AnalystNum)和分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)來衡量信息不對(duì)稱程度。 分析師跟蹤數(shù)量使用分析師跟蹤人數(shù)加1取對(duì)數(shù)衡量, 分析師預(yù)測(cè)分歧度用分析師預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值衡量。 分析師跟蹤數(shù)量越少, 分析師預(yù)測(cè)分歧度越高, 表明信息不對(duì)稱水平越高。 另外, 控制變量選取企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量(Cash)、賬面市值比(BM)、股權(quán)制衡度(Balance), 并控制了公司與年份固定效應(yīng)。

表6報(bào)告了綠色債券發(fā)行后分析師跟蹤數(shù)量和分析師預(yù)測(cè)分歧度的變化。 列(1)為分析師跟蹤數(shù)量的回歸結(jié)果, Treat×Post的系數(shù)在1%的水平上顯著為正; 列(2)為分析師預(yù)測(cè)分歧度的回歸結(jié)果, Treat×Post的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。 這一結(jié)果表明, 綠色債券發(fā)行之后, 分析師跟蹤數(shù)量顯著提高, 并且預(yù)測(cè)分歧度降低, 從而支持了綠色債券發(fā)行可以緩解信息不對(duì)稱這一觀點(diǎn)。

(二)異質(zhì)性分析

1. 企業(yè)規(guī)模。 諸多證據(jù)表明, 債務(wù)契約簽訂中存在規(guī)模歧視[12] 。 我國(guó)長(zhǎng)期存在“中小企業(yè)融資難、融資貴”的現(xiàn)象, 盡管這類企業(yè)個(gè)體規(guī)模較小, 但由于數(shù)量眾多, 所以在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有不可替代的作用。 中小企業(yè)的規(guī)模約束意味著其獲取資源的能力有限, 可抵押資產(chǎn)較少, 市場(chǎng)影響力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱, 并且信息不對(duì)稱程度更高, 因此, 在債務(wù)契約簽訂中談判能力更弱。

企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任, 進(jìn)行ESG投資, 往往需要持續(xù)的資金投入, 具有一定的投資風(fēng)險(xiǎn)。 綠色金融改革旨在降低環(huán)?;I資門檻, 有研究表明, 綠色金融改革有利于改善金融市場(chǎng)的信貸配給, 降低信貸成本, 并減少抵押品和貸款額度的限制。 因此, 相比于大型企業(yè)而言, 中小企業(yè)更需要借助綠色金融改革緩解債務(wù)契約談判中的規(guī)模約束, 提高貸款的可得性, 降低債務(wù)融資成本, 提升債務(wù)期限結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)期借款占比。 本文按照企業(yè)規(guī)模的中位數(shù), 將樣本劃分為大企業(yè)(Big)和中小企業(yè)(Small)兩組。 企業(yè)規(guī)模為市值的對(duì)數(shù)。 分別從債務(wù)融資規(guī)模、債務(wù)融資成本和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)三個(gè)角度, 分組檢驗(yàn)發(fā)行綠色債券對(duì)不同規(guī)模企業(yè)的異質(zhì)性影響。

表7列示了分組回歸結(jié)果。 被解釋變量分別為總新增銀行借款(Loan_All)、利息支出占平均總負(fù)債的比例(COD1)和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(LoanStr)。 在Loan_All的回歸中, 大企業(yè)組的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正(系數(shù)為0.008), 中小企業(yè)組的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正(系數(shù)為0.010), 經(jīng)過Bootstrap組間差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 兩組之間不具有統(tǒng)計(jì)意義上的差異, 這一結(jié)果說明企業(yè)規(guī)模不會(huì)對(duì)綠色債券發(fā)行與債務(wù)融資規(guī)模的關(guān)系產(chǎn)生異質(zhì)性影響。 在COD1的回歸中, 大企業(yè)組的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)(系數(shù)為-0.020), 中小企業(yè)組的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)(系數(shù)為-0.012), 但是Bootstrap組間差異檢驗(yàn)并未發(fā)現(xiàn)二者具有統(tǒng)計(jì)意義上的差異, 表明綠色債券發(fā)行對(duì)債務(wù)融資成本的影響在不同規(guī)模的企業(yè)中并無不同。 在LoanStr的回歸中, 大企業(yè)組的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正(系數(shù)為0.004), 中小企業(yè)組的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正(系數(shù)為0.046), 經(jīng)過Bootstrap組間差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 中小企業(yè)組中Treatment×Post的系數(shù)在1%的水平上顯著更大, 這一結(jié)果說明規(guī)模較小的企業(yè)發(fā)行綠色債券有助于提高長(zhǎng)期借款在債務(wù)融資中的比重。

綜合上述分析可知, 綠色債券發(fā)行在一定程度上緩解了債務(wù)契約簽訂中存在的規(guī)模歧視問題, 主要體現(xiàn)在中小企業(yè)發(fā)行綠色債券后債務(wù)期限結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)期借款比重提高, 而債務(wù)融資規(guī)模、債務(wù)融資成本沒有顯著差異。

2. 公司治理水平。 公司治理是一種誘導(dǎo)或迫使管理層內(nèi)部化利益相關(guān)者福利的制度設(shè)計(jì), 是一項(xiàng)保障企業(yè)合法、合規(guī)經(jīng)營(yíng)的內(nèi)部機(jī)制。 良好的公司治理可以對(duì)管理層形成有效的監(jiān)督, 緩解代理問題。 一方面, 譬如董事會(huì)中獨(dú)立董事比重提高, 能夠?qū)芾韺有纬筛佑行У谋O(jiān)督, 管理者的機(jī)會(huì)主義行為更不容易獲得董事會(huì)的通過; 另一方面, 高管薪酬契約中合理的ESG條款安排使得管理層克服“短視”行為, 實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化。 因此, 隨著公司治理水平的提高, 預(yù)期企業(yè)發(fā)行綠色債券的信號(hào)傳遞作用更強(qiáng)。

借鑒周茜等[16] 的方法, 采用主成分分析法構(gòu)建一個(gè)綜合度量指標(biāo)指代公司治理水平。 其中, 選取股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度、機(jī)構(gòu)持股比例、獨(dú)董比例、董事會(huì)規(guī)模、高管持股比例、高管薪酬以及董事長(zhǎng)與總經(jīng)理是否兩職合一反映公司治理中的監(jiān)督和激勵(lì)機(jī)制。 在主成分分析法結(jié)果中, 第一主成分即為公司治理水平(Governance)的指代變量, 本文未采用已有文獻(xiàn)將該結(jié)果取相反數(shù)的做法, 故該值越大, 公司治理水平越高。 根據(jù)該綜合指標(biāo), 以中位數(shù)為界, 將樣本分為公司治理水平高組(HighGov)和公司治理水平低組(LowGov)。

表8列示了依據(jù)公司治理水平分組回歸的結(jié)果。 其中, 被解釋變量為L(zhǎng)oan_All時(shí), 在公司治理水平高組中, Treatment×Post的系數(shù)在1%的水平上顯著為正, 在公司治理水平低組中, Treatment×Post的系數(shù)為正, 但未通過顯著性檢驗(yàn), 經(jīng)Bootstrap組間差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 治理水平高的企業(yè)系數(shù)顯著更大, 這一結(jié)果說明綠色債券發(fā)行對(duì)債務(wù)融資規(guī)模的促進(jìn)作用主要發(fā)生在治理水平較高的企業(yè)中。 被解釋變量為COD1時(shí), 公司治理水平高組Treatment×Post的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù), 公司治理水平低組Treatment×Post的系數(shù)為負(fù), 但未通過顯著性檢驗(yàn), Bootstrap組間差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)公司治理水平高組中系數(shù)絕對(duì)值更大, 表明綠色債券發(fā)行對(duì)債務(wù)融資成本的影響主要發(fā)生在治理水平較高的企業(yè)中。 當(dāng)被解釋變量為L(zhǎng)oanStr時(shí), 在公司治理水平高組中, Treatment×Post的系數(shù)在5%的水平上顯著為正, 公司治理水平低組Treatment×Post的系數(shù)在10%的水平上顯著為正, 經(jīng)過Bootstrap組間差異檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)治理水平高的組系數(shù)值更大, 這表明綠色債券發(fā)行對(duì)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的作用在治理水平高的企業(yè)中更強(qiáng)。 綜上可知, 綠色債券對(duì)債務(wù)契約的影響主要集中在治理水平較高的企業(yè)中, 與本文的分析一致。

六、研究結(jié)論

本文基于債權(quán)人和債務(wù)人之間的信息不對(duì)稱, 檢驗(yàn)了企業(yè)發(fā)行綠色債券在債務(wù)融資過程中的信號(hào)傳遞機(jī)制, 即企業(yè)發(fā)行綠色債券能否影響企業(yè)的債務(wù)契約, 具體分為債務(wù)融資規(guī)模、債務(wù)融資成本和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。 主要結(jié)論可以概括為: ①相比于僅發(fā)行傳統(tǒng)債券的上市公司, 發(fā)行綠色債券的公司銀行借款的可得性更高, 包含新增銀行借款、新增長(zhǎng)期借款和新增短期借款, 表明企業(yè)發(fā)行綠色債券在上市公司債務(wù)融資中發(fā)揮著積極的信號(hào)作用, 有助于企業(yè)獲得銀行借款; ②企業(yè)發(fā)行綠色債券顯著降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本, 相較于未發(fā)行綠色債券的上市公司, 發(fā)行綠色債券的上市公司債務(wù)融資成本更低, 表明綠色債券的發(fā)行向債權(quán)人傳遞了有關(guān)企業(yè)積極履行社會(huì)責(zé)任的信號(hào), 進(jìn)而降低了債權(quán)人對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的索償; ③發(fā)行綠色債券的企業(yè)長(zhǎng)期借款比例顯著高于未發(fā)行綠色債券的企業(yè), 即企業(yè)發(fā)行綠色債券有利于提高長(zhǎng)期借款比例, 改善債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。 異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 綠色債券發(fā)行在一定程度上緩解了債務(wù)契約簽訂中存在的規(guī)模歧視問題, 主要體現(xiàn)在: 中小企業(yè)發(fā)行綠色債券后債務(wù)期限結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)期借款所占比重提高; 綠色債券對(duì)債務(wù)契約的影響集中在治理水平較高的企業(yè)中。 機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 綠色債券發(fā)行降低了信息不對(duì)稱水平, 提高了企業(yè)聲譽(yù), 從而對(duì)債務(wù)契約簽訂產(chǎn)生有利影響。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[1] 馬駿.中國(guó)邁向“碳中和”未來可能要投幾百萬億元[N].中國(guó)青年報(bào),2021-04-20.

[2] Demirgü?-Kunt A., Maksimovic V.. Institutions, financial markets, and firm debt maturity[ J].Journal of Financial Economics,1999(3):295 ~ 336.

[3] La Porta R., Lopez-de-Silanes F., Shleifer A., Vishny R. W.. Legal determinants of external finance[ J].Journal of Finance,1997(3):1131 ~ 1150.

[4] 聯(lián)合資信債市研究部.2019年綠色債券運(yùn)行報(bào)告[EB/OL].www.lhrafings.com,2020-03-16.

[5] Larcker D., Watts E.. Where's the greenium?[Z].Mutual Funds,2019.

[6] Jensen M. C., Meckling W. H.. Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure[ J].Journal of Financial Economics,1976(4):305 ~ 360.

[7] Chava S.. Environmental externalities and cost of capital[ J].Management Science,2014(9):2223 ~ 2247.

[8] Klein B., Leffler K. B.. The role of market forces in assuring contractual performance[ J].Journal of Political Economy,1981(4):615 ~ 641.

[9] Stiglitz J. E., Weiss A.. Credit rationing in markets with imperfect information[ J].American Economic Review,1981(3):393 ~ 410.

[10] Flammer C.. Corporate green bonds[ J].Journal of Financial Economics,2018(2):3125518.

[11] 王會(huì)娟,魏春燕,張然.私募股權(quán)投資對(duì)被投資企業(yè)債務(wù)契約的影響研究[ J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2014(10):24 ~ 34.

[12] 李廣子,劉力.債務(wù)融資成本與民營(yíng)信貸歧視[ J].金融研究,2009(12):137 ~ 150.

[13] 錢雪松,唐英倫,方勝.擔(dān)保物權(quán)制度改革降低了企業(yè)債務(wù)融資成本嗎?——來自中國(guó)《物權(quán)法》自然實(shí)驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].金融研究,2019(7):115 ~ 134.

[14] 巫岑,黎文飛,唐清泉.銀企關(guān)系、銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與民營(yíng)企業(yè)研發(fā)投資[ J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2016(1):74 ~ 91.

[15] Tang D. Y., Zhang Y.. Do shareholders benefit from green bonds[ J].Journal of Corporate Finance,2020(61):101427.

[16] 周茜,許曉芳,陸正飛.去杠桿,究竟誰更積極與穩(wěn)妥?[ J].管理世界,2020(8):127 ~ 148.

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國(guó)際綠色債券的發(fā)展趨勢(shì)及我國(guó)應(yīng)對(duì)之策
我國(guó)綠色金融在發(fā)展中如何面對(duì)當(dāng)前的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
綠色金融在石油石化行業(yè)的運(yùn)用研究
綠色金融在我國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀、問題與對(duì)策
淺議綠色金融的法律規(guī)制
淺析中國(guó)綠色金融
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