新环保法实施对重污染企业融资影响及后果研究

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新环保法实施对重污染企业融资影响及后果研究
许罡

(安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233030)

摘 要： 本文以2015年新环保法实施为准自然实验，以污染行业上市公司为实验对象，采用双重差分模型研究新环保法实施对重污染企业债务融资的影响及其后果。研究结果表明，新环保法实施显著减少了重污染企业的长期贷款，并且对重污染企业产生了信贷约束效应；相应地，导致了重污染企业行为；进一步研究发现，新环保法实施后，污染企业商业信用显著增加，这为短贷长投提供了融资来源；分样本检验发现，国有企业和大规模重污染企业信贷融资约束效应更明显。本文还发现，新环保法实施后，重污染企业规模投资显著减少，而研发投资并未明显增加，经营风险则显著上升。本文研究表明新环保法发挥了信贷资源配置效应，抑制了重污染企业投资规模，但目前还未能实现重污染企业技术升级。

关键词： 环境保护； 长期借款； 短贷长投； 研发投资； 经营风险

一、引言与文献综述
中国经济增长奇迹享誉世界，经济增长也造成了资源过度消耗以及生态环境恶化。原因之一在于追求经济增长形成了GDP增长晋升锦标赛机制[1]。很多地方政府为追求经济增长，忽视乃至纵容重污染企业扩大投资，GDP增长晋升机制加速了环境污染。2013年中国遭遇最严重雾霾，此后，建设美丽中国美好生活环境诉求成为公众的强烈愿望，政府也不断加大环境治理力度。2015年新《环境保护法》(后文称新环保法)开始实施，新环保法加大了环境执法力度，建立了公益诉讼和巨额罚款等制度，强化了地方政府环保监管责任，建立了地方政府官员环保履责不到位给予免职甚至追究刑事责任的震慑性制度，完善了环境保护与政绩考核挂钩的考核绩效。因此，新环保法被誉为“历史上最严厉的环境保护法”。

重污染企业是治理环境的关注焦点，在政府强力治污背景下，其环境风险随环保压力增强而提高。理论上，环境治理强化对企业经营决策会产生严重的负面影响，比如投资和融资规模的减少[2]、企业生产率的降低[3]以及企业的退出[4]。Thompson和Cowton(2004)[5]认为，银行信贷决策通常依赖于根据企业环保情况评估的环境风险。Clarkson

等(2008)[6] 发现，企业环境保护相关风险影响债务融资。刘常建等(2019)[7]研究发现2011年“PM2.5爆表”事件发生后，重污染企业获得银行贷款契约更为严苛，环保政策对企业融资存在预期传导效应。

最近一些文献已经研究了新环保法的经济后果。新环保法实施后，投资者担心重污染企业受到冲击甚至受到惩罚，最终可能会降低投资意愿[8]；债权人也因为重污染企业财务风险上升而面临更高的违约风险[9]。中国企业融资主要依赖于银行等金融机构信贷，金融机构信贷决策一般都会优先考虑符合环保政策法规的企业，拒绝或严格控制向重污染企业发放贷款。因此，新环保法实施对投资者和债权人均产生了重大影响，可能改变投资者和债权人的投融资决策，进而对重污染企业产生较大冲击。

在公众的环保要求和新环保法铁腕治污双重压力下，新环护法实施是否对银行信贷投向发挥了指示器效应从而减少对重污染企业贷款？换言之，新环保法实施对重污染企业银行信贷究竟有何影响？重污染企业又如何应对这种可能的信贷融资变化？目前相关研究还不多见。

针对上述问题，本文以新环保法颁布实施为准自然实验，采用双重差分模型检验新环保法实施对重污染企业的信贷影响，以及重污染企业的应激反应。研究结果表明，新环保法实施对重污染企业发挥了信贷约束效应，引起重污染企业短贷长投的倾向。本文进一步排除了其他融资方式作为银行信贷的替代，并检验了新环保法的信贷约束效应在不同类型企业的非对称效应及对重污染企业资本投资、研发投入和经营风险等方面的影响。

本文创新和贡献有以下几方面：第一，本文将新环保法实施作为准自然实验进行实证检验，从重污染企业信贷资源配置的视角，对新环保法实施效果进行检验，从而为新环保法实施的政策效应提供经验证据，为银行信贷决策与企业环境风险提供新的关系佐证。本文将新环保法实施作为外生事件冲击，并将其作为准自然实验，考察其对重污染企业银行信贷的影响，可有效缓解内生性问题的干扰(新环保法颁布通常对公司而言是外生的)，规避可能的反向因果导致的估计偏差；第二，本文丰富了新环保法政策效果的相关研究。政策实施效果需要通过作为市场主体的企业进行落实和传导，政策效果取决于重污染企业的行为反应。面对新环保法实施带来的信贷约束，本文首次发现和检验了重污染企业的短贷长投应对策略，这一方面有助于理解强化治污政策的微观传导机制，另一方面，新环保法发挥了信贷约束减少规模投资的政策效应，同时也需要辨识可能伴随的负面影响，换言之，研究发现提出了新问题，即新环保法实施后如何引导重污染企业决策和如何保障创新资金需要。

二、政策背景与研究假设
(一)政府环境保护政策升级
改革开放伊始，政府一直制定各项环境保护规章制度来推进环境保护。譬如，1989年《环境保护法》正式开始实施；1993年开始继续试行排污交易政策；2005年，《关于落实科学发展观加强环境保护的决定》落实环境保护领导责任制，开始把环保绩效纳入政绩考核体系；2006年3月，国家环保总局颁布《环境影响评价公众参与暂行办法》，建立公众参与环境保护制度；2006年国家环保总局和监察部发布《环境保护违法违纪行为处分暂行规定》，强化国家各级政府和重污染企业环境责任；2008年环保局正式出台《关于加强上市公司环境保护监督管理工作的指导意见》，旨在促进上市公司改善环保表现；2010年，环保部制定了《上市公司环境信息披露指南》(征求意见)，明确要求重污染行业上市公司应定期披露环境信息，并且当出现突发环境事件或遭受重大处罚时，应发布临时环境报告；2012年，环保部发布了《关于进一步优化调整上市环保核查制度的通知》，对上市公司环保核查提出更严格的要求。

但是，基于经济发展的现实需要，地方政府对环境保护采取消极态度，政绩考核和激励并不相容。长期以来，环境污染治理并没有达到预期，我国环境污染问题极其严重，据中国社科院《全球环境竞争力报告(2013)》显示，我国在全球空气质量中排名倒数第二。2011年底，又发生“PM2.5爆表”事件。在此背景下，2015年新《环境保护法》开始实施，新环保法强化了重污染企业巨额违法成本惩罚机制，进一步增强了地方政府环保绩效考核机制及相应的行政问责机制，号称史上最严的环境保护法正式实施。其后，《大气污染防治法》《水污染防治法》《土壤污染防治法》进一步修订工作和相关实施细则制订工作也随之展开，这些法规为强力治霾减排、强化环境法治奠定了有力的法律保障。

新环保立法体现了政府遏制环境污染、强化环境治理的政策初衷，随后一系列的跟进举措都向社会传达了政府部门铁腕治理污染的决心，这些信号的释放将会对重污染企业的融资、贷款、销售等产生重大影响。以新环保法为代表的一系列严厉环境规制政策极大改变了企业的外部经营环境，污染环境的行为将招致上无封顶的罚款，甚至造成企业关停倒闭。2015年环境保护部通报，新环保法实施半年就关停取缔9 325家重污染企业，足见政府对污染治理的坚定立场。

(二)理论分析与研究假设
1.新环保法实施与重污染企业长期信贷

近些年，政治晋升中环境保护责任日益突出。罗党论和赖再洪(2016)[10]研究发现环境绩效对地方官员晋升起到了重要作用。苏冬蔚和连莉莉(2018)[11]研究发现绿色金融政策导致重污染企业负债均显著下降。这是政府限制重污染企业银行信贷、遏制其投资的资源配置效应的具体政策实践。2015年新环保法开始实施，进一步强化地方政府治理污染的责任和对环境污染行为的制裁。倪娟和孔令文(2016)[12]研究发现企业环保压力会影响银行对企业环境风险判断，进而影响银行信贷决策，银行业对环境规制政策也非常敏感。

理论上说，新环保法实施直接强化了环保治理的政绩考核机制，使得污染治理政策更制度化，彰显了政府限制重污染企业生产经营、扩大投资建设行为的政策意图，从源头上治理环境污染问题，并通过压力传导效应促使企业重视污染治理[13]。债务融资是中国上市公司融资的主要渠道，银行信贷是上市公司的重要资金来源。银行信贷决策与其对贷款企业的风险感知息息相关，通过减少信贷规模、提高贷款利率、增设限制性条款等方法降低风险，若银行风险感知较高，企业信贷融资能力亦会随之降低[14]。在环境规制力度进一步强化的背景下，重污染行业首当其冲，成为管制规制的重点对象。银行基于对政府管制、信贷风险等的综合考虑，将会降低对重污染企业的信贷水平。新环保法实施主要通过以下几个方面影响重污染企业长期信贷。

首先，污染行业信贷会受到新环保法的冲击。在当前制度背景下，环境保护和环境绩效既是政府经济规划的影响因素，也是银行信贷决策的重要依据。地方政府具有强烈的动机干预银行信贷导向，引导银行给特定产业提供信贷扶持或进行信贷限制[15]。2007年，中国人民银行和银监会就要求银行根据国家产业政策需要，给鼓励类企业提供信贷支持，而对一些限制类企业减少甚至停止贷款，尤其是重污染企业。环境规制越严格，政府对银行配合环境监管实施的信贷限制要求越强烈。新环保法实施后，污染行业面临更加严格的政策管制。可以预期，银行将尽量避免信贷资金流入被严格管制的重污染企业，形成“信贷管制效应”。

其次，银行提供重污染企业信贷风险显著上升，信贷投放意愿下降。银行给重污染企业贷款风险通常较高：一是重污染企业因环境污染和环境治理而给贷款增加额外风险，如增加环保投资超过预期的风险；二是银行因与重污染企业的借贷关系产生声誉损失风险[5]。重污染企业污染物排放量大、排污强度高，容易引致环境问题，债权人需承受的信用风险、声誉风险等较其他行业相比更为引人注目[7]。环境规制导致一些重污染企业财务状况恶化致使无法按期偿还债务，有些企业遭遇致命危机甚至破产，威胁着银行信贷资产安全[16]。在新环保法实施后，由于政府铁腕加强治理环境污染，上述风险提高了银行风险感知，银行可能因此而减少对重污染企业的贷款。

最后，新环保法抑制重污染企业投资冲动，也一定程度上影响信贷需求。全民环保意识逐渐提高，参与环境治理日渐成为共识，因此，很多投资者开始关注环境效益和社会效益，重视挖掘绿色概念股[17]。目前ESG投资理念正在兴起，一些机构投资者开始减少重污染企业持股。新环保法不仅加大了政府环境监管力度、对违规企业的惩治力度，而且强调了信息公开和公众参与等重要内容。企业出现环境污染问题，极易成为舆论的焦点，负面影响投资者和管理层对企业的风险预期，导致投资者减少投资、企业限制生产[18]。环境规制力度越大，重污染企业经营不确定性就越高，长期投资收益预测就越困难，企业长期投资意愿随之降低，因此，重污染企业对长期资金需求也会随之减少。

按照上述逻辑，新环保法实施后环境治理压力上升，由此地方政府加强对重污染企业的信贷管制，同时也提升银行信贷风险感知，重污染企业对未来预期变得消极，投资意愿下降。这样，信贷供给和资金需求这两方面都会影响重污染企业的投融资行为，导致银行长期贷款减少。由此，本文提出假设1。

H1 其他条件不变，新环保法实施后，重污染企业长期贷款显著减少。

2.新环保法实施与重污染企业短贷长投行为

新环保法传导了政府希望重污染企业进行环保投资的政策意图，特别是清洁生产方面的研发投资。前文分析表明，新环保法实施可能导致重污染企业信贷受到约束，增加了重污染企业的信贷融资难度。新环保法实施后，企业环境污染成本大幅增加，污染企业面对如何实现环保生产以及完善污染治理措施的外在政策约束，其生存发展面临重大考验。面对外在的环保压力和内部的环保投资需要，重污染企业如何应对？

新环保法意图加大污染排放成本，激励企业减少污染，并促使重污染企业加大技术革新投资，实现绿色发展[19]。传统观点认为，环境保护政策将迫使企业增加治理和预防污染方面的投资。环境规制的波特效应认为环境规制政策会产生创新补偿效应。换言之，环境保护强化了环保标准，激励企业通过技术创新或者技术改造等方式适应变化，由此带来成本增加和环保投资上升。这表明，新环保法将倒逼重污染企业改善生产工艺，进行产业升级，施行高效和清洁生产，企业环保投资将大幅增加。姜英兵和崔广慧(2019)[20]发现新环保法强化外部环境监督，以环境惩罚措施等手段，倒逼重污染企业进行研发投资，通过技术转型升级提升竞争力，缓解环境污染。而Chen等(2018)[21]发现环境规制导致企业向环境规制宽松地区迁移投资。简言之，新环保法实施后，重污染企业即使压缩一些污染排放较高的项目投资支出，仍然面临增加环保支出、技术创新投资需要以及必要的维持运行的投资资金需要。

另一方面，前文推理，新环保法实施虽然可能抑制重污染企业的长期信贷，但从供给角度看，银行可能更愿意给重污染企业提供一些短期贷款。首先，短期贷款可以降低逆向选择行为，排除一些高风险投资项目；其次，短期借款方式灵活，随时可以契约谈判，及时监控项目进展，银行能够有效控制事后的道德风险；此外，短期贷款也有利于银行应对监管和考核。新环保法实施产生的长期信贷约束一般会制约重污染企业资本投资规模，同时也会抑制重污染企业技术投资资金支持。

在我国金融市场中，企业在信贷市场中多处于劣势[22]，企业保持贷款与投资合理的期限结构配置相对困难。那么，通过短期融资支持长期投资活动自然成为重污染企业面对融资环境变化所做出的合理的应激性反应。由此，本文提出假设2。

H2 新环保法实施后，重污染企业短贷长投显著上升。

三、研究设计
(一)污染行业的界定
2003年国家环保总局提出了上市公司环保核查的13个污染行业，2010年环保部对火电、钢铁、水泥、电解铝、煤炭、冶金、化工、石化、建材、造纸、酿造、制药、发酵、纺织、制革和采矿业等16类污染行业要求披露环境保护报告。本文以中国证监会2012年《上市公司行业分类指引》为基础，将对应的行业代码和上述16类重污染企业进行比对，最终确定污染行业的代码具体如下：B6、B7、B8、B9、B10、B11、C15、C17、C18、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C29、C30、C31、C32、D44。本文以上述行业代码为标准，对属于上述行业代码的上市公司，界定为重污染企业。

(二)研究样本与数据来源
新《环保法》主要冲击对象为重污染行业，相关污染物排放和治理主要针对重污染企业，而对其他行业影响不大，实际上提供了环境规制政策的外生冲击的准自然实验机会。依据姜英兵和崔广慧(2019)[20]的设计，本文以上述重污染行业上市公司为实验组，以其他上市公司为控制组，采用倾向得分匹配和双重差分模型分析新环保法实施前后重污染企业长期信贷以及短贷长投行为的变化。考虑到重污染行业上市公司多数属于资本密集型企业，规模大、固定资产比例较高，且目前上市公司实施多元化战略，行业归属划分具有一定选择性，为减少行业差异，控制样本选择可能带来的估计偏误，本文采用倾向得分匹配法(PSM)取得控制组样本，为实验组样本匹配得分接近的控制组样本，最大限度地缩小实验组和控制组划分环节的天然几率差异，然后再进行双重差分回归。具体地，以资产规模(Size)、负债水平(Lev)、资产周转情况(Turnover)、固定资产比例(Fixed)等为协变量，通过logit模型进行倾向匹配，采用一对多的近邻匹配法，匹配控制组样本，然后进行模型(1)与模型(2)回归。未报告的倾向得分匹配的平衡性检验表明，经过倾向得分匹配后，上述协变量均值差异不再显著，组间差异水平均在10%以内，表明倾向得分匹配具有一定合理性。

新环保法于2015年正式实施，后文安慰剂需要将时间向前推几年，因此本研究样本对象为2011—2018年的A股上市公司，并对样本作如下筛选：(1)剔除金融类上市公司；(2)剔除同时发行H股、B股的上市公司；(3)剔除了相关指标缺失的公司观察值。主要连续变量都进行了上下1%分位的缩尾处理以排除异常值干扰。因后文安慰剂检验需要时间提前，因此保留2007-2010年度样本数据以备检验。变量定义和模型设定如下文。

1.被解释变量

重污染企业的长期信贷水平(Loan)和短贷长投水平(SFLI)。

Loan为长期负债水平，本文主要从银行角度考察信贷情况，因此采用当期新增长期借款占总资产的比重作为长期信贷水平替代变量。相关数据来源于CSMAR数据库。

SFLI衡量短贷长投水平，参考Frank和Goyal(2004)[23]、钟凯等(2016)[24]的设计，采用资本支出现金流出与对应的长期资金流入、自有资金流入等相关现金流入的对比确定是否存在资金缺口，以此刻画企业的短贷长投水平。具体计算公式如下。

短贷长投=购建固定资产等投资活动现金流-(长期借款本期增加额+本期权益增加额+经营活动现金净流量+出售固定资产现金流)。式中，长期借款本期增加额=本期长期借款+一年内到期非流动负债-前期长期借款；本期权益增加额=本期股东权益-上期股东权益，并以总资产标准化。计算数据来自于CSMAR数据库现金流量表、资产负债表和股东权益变动表。

2.解释变量

时间变量POST和实验变量Treat。2015年新环保法实施主要影响污染行业上市公司，而对其他行业上市公司影响则相对较弱，因此，新环保法实施提供了良好的自然实验机会，有助于研究新环保法实施前后重污染企业信贷资源配置变化，从而有效地区分新环保法实施的政策效应。POST为时间变量，表示新环保法实施，如果样本期间属于2015年及以后年度则则取值为1，之前年度则取值为0；Treat为实验变量，表示是否属于污染企业，如果上市公司行业代码属于前述污染行业代码，则取值为1，否则取值为0。

根据已有研究，控制变量为企业规模Size、资产负债率Lev、上市时间List、成长情况Growth、盈利水平ROA、固定资产比例Fixed、经营活动现金流CFC等财务特征变量，以及二职合一Dual、董事会规模Board、独立董事比例Indep、大股东持股Top1等公司治理变量。表1列示了相关变量定义与说明。

3.双重差分模型设定

为了检验H1和H2，本文按照姜英兵和崔广慧(2019)[20]、李百兴和王博(2019)[26]的做法，构建经典的双重差分模型(1)与模型(2)分别检验，为控制双重差分模型序列相关导致的估计参数显著性高估问题，估计模型标准误都经过公司层面的聚类调整。根据H1和H2，双重差分系数α3应显著为负数，而双重差分系数β3应显著为正数。

Loani,t=α0+α1Posti,t+α2Treati,t+α3Posti,t×Treati,t+γControlsi,t+εi,t

(1)

SFLIi,t=β0+β1Posti,t+β2Treati,t+β3Posti,t×Treati,t+δControlsi,t+μi,t

(2)

表1 主要变量及定义

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四、实证结果及分析
(一)描述性统计
在双重差分回归中，重污染企业信贷融资约束变化也可能反过来影响企业盈利能力、资产负债率、经营活动现金流以及未来成长等。为排除控制变量与被解释变量之间可能产生的双向影响，在模型(1)与模型(2)的基础上，将连续控制变量均滞后一期处理，重新执行回归，实证结果未发生改变。

表2 主要变量描述性统计结果

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表3比较了实验组(重污染业上市公司)在新环保法实施前后长期借款和短贷长投水平的变化。根据表3综合对比，可以发现，对于重污染行业的上市公司而言，新环保法实施后，Loan的中位数和均值显著减少，而SFLI则显著增加。分组中位数和均值的Wilcoxon秩检验表明，新环保法实施对重污染企业产生了银行信贷约束效应，长期贷款显著减少，而短贷长投则明显增加。

表3 新环保法实施前后重污染企业长期信贷和短贷长投水平的分组差异检验

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(二)平行趋势检验
双重差分模型估计的适用前提之一为实验组与控制组需满足平行趋势假设，即在新环保法实施前，控制组(其他行业企业)与实验组(重污染行业企业)相关行为变化的趋势尽可能一致。本文构造了几个虚拟变量，通过加入环保法实施前几年的虚拟变量与实验组变量交互项来进行平行趋势假设检验，Before2，Before1均为虚拟变量，如果属于环保法实施前的第2年和第1年的数据，则该指标分别取1，否则取0；如果属于环保法实施当年、第1年、第2年、第3年的数据，则Current、After1、After2、After3分别取1，否则取0。双重差分模型的平行趋势假定检验，主要是看环保法实施前那些年份置信区间是否包括0，如果包括0，则系数不显著，如果不包括0，则系数显著，若政策实施前的交互项系数不显著，则表明存在平行趋势。表4为双重差分平行趋势检验。Before2，Before1的系数均不显著，而Current、After1、After2、After3的系数均显著，其中列(1)的Current、After1、After2、After3系数均显著为负数，列(2)的Current、After1、After2、After3的系数均显著为正数，符合预期，表明在新环保法实施前，实验组和控制组之间并不存在显著差异，满足平行趋势假定。图1为双重差分平行趋势图，据图1所示，新环保法实施前，重污染企业与其他行业企业长期借款和短贷长投变动趋势较为相近，而在实施后，非重污染企业长期借款保持平稳，重污染企业长期借款减少明显，重污染企业的短贷长投更高。

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图1 新环保法实施前后长期借款和短贷长投水平平行趋势检验

表4 平行趋势及动态效应检验结果

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表5 PSM+DID基本回归结果

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注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，括号内为经过聚类调整后的T值，样本量稍有变化。下同。

(三)双重差分模型回归结果
倾向得分匹配后的DID回归结果见表5，其中交互项Treat×POST(即表5中DID，后表同)系数是新环保法实施对污染企业长期借款(短贷长投)的净影响，其回归系数是本文关注重点，本表格中列示了混合回归OLS和固定效应FE的回归结果。表5报告显示POST×Treat系数在列(1)为-0.011，显著性水平1%，这表明新环保法实施后，重污染企业的长期借款显著减少，银行信贷约束效应明显，H1得到验证。这表示新环保法实施后政府开始铁腕治污，发挥了引导信贷资源配置效应的作用，银行对重污染企业减少信贷配给。DID系数在列(2)为0.038，显著性水平均为1%，表明新环保法实施后重污染企业短贷长投行为显著增加，H2得到验证。同时，列(3)-(4)匹配前样本回归结果也保持一致。综合来说，实验组污染行业上市公司在新环保法实施后，获得的银行信贷显著减少，而短贷长投显著增加。以上实证结果表明，新环保法实施显著影响了商业银行的信贷决策，银行相应调整了信贷投向，减少对重污染企业的信贷配给，既降低自身风险，又响应政府环境规制，同时重污染企业也出现了短贷长投的倾向以应对资金需要。未报告的倾向得分匹配的平衡性检验表明，经过倾向得分匹配后，负债水平、盈利性、成长性等方面均值差异不再显著，企业规模和现金流差异也有一定减少，表明倾向得分匹配具有一定合理性。

(四)稳健性检验
1.安慰剂检验

上述实证结果表明，新环保法实施后重污染企业的长期借款显著减少，短贷长投水平上升，但这一结果还可能是其他随机因素所致，而非新环保法实施的政策效果。考虑到2012年银监会发布《绿色信贷指引》，指导金融机构开展绿色信贷，推动污染行业绿色改造，苏冬蔚和连莉莉(2018)[11]研究显示绿色信贷政策影响重污染企业投融资行为，因此为排除这一政策的干扰，本文虚拟设定新保法实施年度向前推进到2009年，设置变量POST2009，将属于2007—2009年度样本赋值POST2009为0，而2010—2012年度样本赋值POST2009为1，并与实验Treat组合，替代模型(1)与模型(2)中对应变量后重新进行回归检验，结果见表6。表6中Treat×POST2009(即文中DID2009，样本量因时间取值而减少)系数在列(1)-(2)均不再显著，此时假设不再成立，这表明，本文前述研究结论是稳健的。

2.排除可能的反向影响

基准回归结果反映的是新环保法实施对重污染企业银行信贷和短贷长投水平的平均影响效应，并没有反映环保法在不同时段内这一影响的差异。因此，本文接下来考察环保法实施后的动态效应(见表4)，表4列(1)的Current、After1、After2、After3的系数均显著为负数，且均保持稳定，说明环保法实施伊始就产生了信贷约束效应，且持续性强，而列(2)Current、After1、After2系数均显著为正数，但系数值逐渐降低，从0.1降低到0.005，After3系数不再显著，表明重污染企业短贷长投水平在环保法实施后几年间逐渐递减，其原因可能在于短贷长投行为财务风险极高，属于暂时性的被动选择，不具有长期性、持续性，重污染企业可能主动寻求其他替代融资方式以避免长期采用此类冒险的财务策略。

3.排除其他政策叠加的可能影响

本文研究期间适逢供给侧结构性改革。2015年底中央经济工作会议提出“三去一降一补”政策，可能对本文研究产生干扰，鉴于去库存主要是影响房地产行业，而去杠杆影响全行业，只有去产能主要针对钢铁、水泥、电解铝、煤炭等行业，与本文实验组有重叠，可能影响研究结论。因此，本文从实验组污染行业中剔除上述受到去产能政策影响的钢铁、水泥、电解铝、煤炭行业，然后重新进行检验，研究结果依然稳健。从而排除了“三去一降一补”政策可能的潜在效应对本文研究的干扰。

4.政策的动态效应

主要变量描述性统计结果如表2所示。Loan均值为0.05，大于中位数0.02，最小值为0，最大值为0.39。SFLI均值为-0.09，中位数为-0.08，最小值-0.60与最大值0.35，表明短贷长投行为具有较强异质性。Treat均值为0.17，表示研究样本中约四分之一的样本为重污染企业。其他控制变量不再赘述。

表6 安慰剂检验结果

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五、进一步研究：经济后果及异质性讨论
前文研究表明，新环保法实施后，重污染企业获得的银行贷款显著减少，短贷长投则有所增加。新环保法的铁腕治污产生上述信贷配置效应，使得银行减少对污染行业的长期资金支持，重污染企业相应地采取了短贷长投的行为策略。那么，对于重污染企业而言，还存在着是否有其他融资方式替代了长期信贷融资，短贷长投是重污染企业的被动选择还是主动行为，不同特质的重污染企业是否存在差异等问题。如果重污染企业能获得其他的长期资金来源，那么，通过银行信贷收缩减少重污染企业投资的预期效应则会大打折扣。本文接下来将进一步考察这些问题。

首先，本文考察重污染企业是否采用其他替代融资方式。对于企业而言，短期借款利率相对较低，有利于控制融资成本，增加企业利润，如果重污染企业主动选择减少长期贷款，则融资需求自然转向短期借款。而商业信用通常也是企业应对短期资金需要的手段之一。刘星等(2004)[27]研究表明，中国上市公司融资偏好顺序是股权融资、债权融资和内部融资，与西方市场融资偏好不同。如果重污染企业主动减少债务融资，则可能会选择权益融资替代。那么，银行信贷受到限制后，重污染企业是否采用其他方式作为融资替代？

以上推测检验结果见表7。表7列(1)-(3)被解释变量分别为短期借款Short(当期新增短期借款比期初总资产)、权益融资Equity(当期新增股东权益资本比期初总资产)以及商业信用Credit(当期商业信用比期初总资产)。表7列(1)DID系数不显著，表明新环保法实施并没有显著减少重污染企业的短期借款，这也为重污染企业短贷长投行为提供了可能。表7列(3)DID系数在10%水平上显著为正数，新环保法实施后，重污染企业的商业信用显著增加，表明重污染企业在银行压缩信贷之后，采用商业信用方式融资成为重污染企业的一种财务策略。最后，本文考虑银行信贷受限后，重污染企业是否通过权益融资方式替代。表7列(2)的交互项DID系数显著性下降，表明新环保法实施后重污染企业权益融资明显减少，投资者无意增资。换言之，股东并未给污染企业提供长期资金支持，也排除了权益融资作为长期债务融资的替代。

接下来考察本文研究结论是否存在异质性，具体而言通过行业中的产权性质、企业规模特征对样本进行重新划分，借此对新环保法实施的政策效应进行异质性讨论。

第一，如果是重污染企业主动减少贷款，则无论国企还是民企，新环保法实施后，重污染企业融资行为并无多大差异，银行贷款均会显著减少。国有企业享有政府担保和融资便利[28]，同时承担了更多的政策任务，而民营企业则常常面临信贷歧视，其获得的银行贷款明显低于国企，那么，强化环境保护对国有重污染企业的信贷约束效应则更强。银行信贷决策主动配合政府治理污染的需要，首选承担政策任务较多的国有企业减少长期贷款。

第二，企业规模对企业融资颇为重要。新环保法颁布之前，企业规模越大，用于贷款抵押或担保的资产就越多，偿还能力就越有保障，融资约束程度就越低。新环保法实施前，规模越大的重污染企业获得的银行信贷也越多，规模越大的企业污染排放通常越严重。因此，新环保法实施后，银行对规模越大的重污染企业信贷限制可能越高。

异质性检验结果见表8。表8列(1)-(4)为不同规模分组检验结果(企业规模分组采用行业中位数为标准来划分)，结果显示，大型污染企业的信贷约束效应更明显，而短贷长投行为则普遍存在。表8列(5)-(8)为分产权性质检验结果，列(5)国有样本组DID系数1%水平显著为负数，而列(7)-(8)两组样本DID系数均为正数，但未达到显著性水平，表明银行更多地对国有污染企业实施了信贷限制，而短贷长投行为在国有和民营企业中不存在显著差异。综合来说，银行信贷决策与政府污染治理趋于一致，银行强化了对国有重污染企业信贷约束，且呈现出“抓大放小”的规模导向特点。

表7 融资替代回归结果

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上述研究表明，新环保法实施显著降低了重污染企业的长期融资能力，而权益融资水平也未能显著增加，由此，重污染企业的短贷长投倾向可能是不得已所做出的策略性选择。根据融资优序理论，好的企业一般倾向于主动选择短期融资向市场传递关于企业质量预期的积极信号，企业也有能力承担由此产生的偿债压力和流动性风险。而本文研究发现新环保法实施导致信贷约束，催生企业短贷长投行为，加剧流动性风险和偿债压力，对污染企业具有负面效应。

表8 信贷约束效应的异质性检验结果

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表9 新环保法实施的对污染企业的经营风险及投资影响

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接下来通过检验新环保法实施前后重污染企业创新投资和企业风险的变化，验证新环保法实施对重污染企业投资和经营风险的影响。如果新环保法实施后，重污染企业风险加大，创新投资不足，则表明新环保法实施产生的长期信贷限制和短贷长投对重污染企业经营具有负面影响，则上述行为更多可能属于企业被动的替代性策略。此外，从长期来看，趋严的排放标准很可能会倒逼企业在持续经营的基础上进行产业结构调整和转型升级，重污染企业可能有意愿增加研发投资以提高竞争力。因此，本文检验新环保法实施后，重污染企业规模投资和研发投资是否变化。本文以经过行业调整的资产收益率的三年和五年滚动标准差来衡量企业风险(用Risk1和Risk2表示)，以研发投资占总资产比例衡量创新投入RDinvt(研发数据来自于WIND数据库，因很多企业未披露研发投入情况，样本量有所减少)，以现金流量表中构建资产等支付现金比总资产衡量重污染企业规模投资情况CapInvt。分别以其为被解释变量，采用双重差分模型进行检验，结果见表9。表9列(1)、列(2)DID系数均在1%水平上显著为正数，而列(3)DID系数不显著，列(4)DID系数在5%水平上显著为负。检验结果显示，新环保法实施后，企业经营风险(Risk1和Risk2)显著增加，规模投资(CAPinvt)显著减少，研发投入(RDinvt)有所增长，但没有表现出统计显著性；这说明新环保法实施的信贷约束效应限制了重污染企业扩大规模，但研发投资并未增加，而重污染企业经营风险却显著上升。

六、研究结论和政策启示
本文以2015年实施的新环保法作为准自然实验，以2011—2018年A股重污染上市公司为实验组，以同期其他行业上市公司为控制组，运用双重差分模型研究新环保法强化环境治理的政策效果。研究结果表明，新环保法实施显著抑制了重污染企业的长期信贷融资，导致了污染企业的短贷长投的应激策略。进一步研究发现，新环保法实施后重污染企业短期贷款未受影响，而商业信用显著增加，这也提供了长期信贷约束后重污染企业选择短贷长投策略的短期资金来源证据；新环保法实施后，重污染企业资本投资显著下降，但研发投资并未显著增长，经营风险反而较以前显著增加。

研究发现，新环保法实施强化了地方政府的环境治理责任，导致政府环境管制力度增强，重污染企业环境风险显著增加，政策信号对银行发出了风险警示和信贷导向，银行对重污染企业产生消极预期，形成银行和重污染企业的双重约束，最终导致重污染企业长期贷款显著减少，新增投资减少，同时引致重污染企业采用短贷长投的财务策略，进一步导致经营风险上升，这些都会危及重污染企业自身的经营安全。

本文研究具有一定的政策启示。首先，新环保法实施可以促使重污染企业减少规模投资，淘汰一些落后设备和产能，但过度约束则会产生负面影响，导致一些重污染企业采取短贷长投的被动应激策略，而非主动实施创新，容易陷入“融资约束—短贷长投—风险叠加”的恶性怪圈，从而背离新环保法的政策初衷。尽管新环保法实施具有减少重污染企业投资的积极一面，同时也要高度关注其可能的消极影响。银行不可矫枉过正，针对重污染企业信贷不可“一刀切”，银行应结合行业具体特点，提出针对性的信贷标准与风险管控政策，开展污染企业的环境风险压力评估，制定个性化信贷政策。

其次，政府应加紧完善相关政策体系，强化监管，有效抑制污染性的投融资行为，同时采取扶持产品创新措施，强化企业未来预期，激发污染企业的转型动力，促使污染企业通过技术创新来适应环境规制的转变。新环保法给重污染企业带来的信贷约束，无法满足污染企业的研发资金需要，可能抑制企业的研发创新投资。因此，银行需要甄别企业贷款需求，对于污染企业环保投入、绿色转型给予适当的资金支持。各级政府可以通过税收杠杆、政府补贴等手段促进污染企业开展研发投资，避免污染企业转型升级而引致的资金压力和经营压力，进而避免其通过短贷长投等行为解决资金需要，威胁其未来发展。

第三，本文研究发现，新环保法的信贷约束主要针对国有和规模较大的污染企业，而对非国有和小型企业的影响相对较小，体现政策约束的非对称性。这意味着，政府政策制定和引导需要考虑差异性，而银行则需要统一信贷评价标准，避免信贷过程中出现“抓大放小”的偏差，并注重对信贷政策效果进行测评，从而将政府政策意图贯彻到信贷政策制定和执行过程。

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Impact and Consequences of the New Environmental Protection Law Implementation on the Financing of Heavily Polluting Enterprises
XU Gang

(School of Accountancy,Anhui University of Finance &Economics,Bengbu 233030,China)

Abstract：Taking the implementation of new environmental protection law in 2015 as the quasi-natural experiment and the polluting industry listed companies as the experimental object,this paper uses the difference-in-difference model to study the impact and consequences of the new environmental protection law implemented on the debt financing of heavily polluting enterprises.The results show that environmental law implementation significantly reduces the pollution enterprise long-term loans,indicating that the new environmental law has a credit constraint effect on heavy polluting enterprises.Accordingly,it leads to the stress strategic response behavior of short-term loan and long-term investment of heavily polluting enterprises.Further research finds that after the implementation of the new environmental protection law,the commercial credit of polluting enterprises increased significantly,which provides a source of financing for short-term loan and long-term investment.The sub sample test shows that the credit financing constraint effect of state-owned enterprises and large-scale heavily polluting enterprises is more obvious.This paper also finds that after the implementation of the new environmental protection law,the scale investment of heavy polluting enterprises decreased significantly,while the R&D investment does not increase,and the operation risks rise up.The findings of this paper show that the new environmental protection law has played a role in the allocation of credit resources and restrained the investment scale of heavy polluting enterprises,but it has not realized the technological upgrading of heavy polluting enterprises at present.

Key words：environment protection;long-term loans;short-term debt for long-term investment;R&D invest;risk

中图分类号：F273

文献标识码：A

文章编号：1005-1007(2022)02-0096-18

收稿日期：2021-02-22

基金项目：安徽省社会科学项目(AHSKF2018D55)。

作者简介：许罡，男，安徽财经大学会计学院教授，博士，硕士生导师，主要从事公司治理和资本市场财务研究。

责任编辑 胡少龙