绿色债券发行对上市公司投资行为的影响
——基于多时点双重差分模型的实证检验

李学峰，于欣琦

（南开大学 金融学院，天津 300350）

一、引言

1987 年，世界环境与发展委员会首次提出了“可持续发展”的理念，20 世纪90 年代，联合国环境与发展大会陆续制订了一系列环境保护章程，包括《21 世纪议程》《联合国气候变化框架公约》等，将环境保护的目标寓于经济发展之中，得到了国际社会的普遍认可。2020 年9 月22 日，习近平主席在第七十五届联合国大会中提出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”（新华社，2020）[1]绿色环保和可持续发展理念为金融领域带来更多新的增长点，绿色债券、绿色信贷、绿色保险等领域迎来新的发展契机。全球首只绿色类债券始于欧洲，即欧洲投资银行在2007年发行的“气候意识债券”。国内绿色债券起步较晚，香港联合交易所有限公司于2015 年7 月发行了中国第一支绿色债券。随后在2015年12月，中国人民银行发布《银行间债券市场发行绿色金融债券有关事宜的公告》并随附《绿色债券支持项目目录》，赋予绿色债券合法化地位，中国绿色债券市场正式拉开帷幕。2020年11月，上海证券交易所和深圳证券交易所分别发布了关于绿色公司债券上市的业务指引。2021年4月，中国人民银行、国家发展和改革委员会、中国证券监督管理委员会联合发布《绿色债券支持项目目录（2021 年版）》，首次对绿色债券做出界定，将绿色金融债券、绿色企业债券、绿色公司债券等划入绿色债券范围内。虽然政策落地相对迟缓，但国内绿色债券的发展势头却十分迅猛。《中国绿色债券市场年度报告2021》显示，仅2021年，中国绿色债券发行额就达到1095 亿美元，一跃成为中国绿色金融第二大载体，融资规模仅次于绿色信贷。另外，随着总体政策的覆盖面不断扩大、具体业务规范日臻完善，绿色债券的券种逐渐呈现出多样化特征，非金融主体的发行规模占比显著提高，2021 年以来中期票据、公司债发行规模合计约占总发行规模的50%。具体到行业领域，发行规模最大的部门是工业部门，达4787.66 亿元，贡献了超过50%的绿色债券发行规模。公用事业、金融部门暂列其后，分别占比28.85%和14.18%。实体企业正在取代金融机构的融资地位，逐步过渡成为绿色债券最重要的发行方。2021 年年底召开的中央经济工作会议明确提出，要引导金融机构加大对实体经济绿色发展的支持。发行绿色债券为企业提供了直接融资渠道，能够有效引导资金流向绿色项目、绿色产业，促进企业可持续发展。

由于绿色债券市场发展时间短，对绿色债券的研究主要集中于绿色债券自身定价和发行效果评价两个方面。在绿色债券自身定价方面，国内外学者一致认为绿色债券存在相对于普通债券的发行溢价。Reboredo（2018）[2]研究发现绿色债券市场与公司债券和国债市场协同作用较强，与股票和能源商品市场的协同作用较弱。绿色债券定价受公司债券和国债固定收益债券市场溢价影响，而与股票和能源市场价格波动无关。Bachelet 等（2019）[3]运用匹配方法（PSM）测度发行人机构和第三方验证对于绿色债券价格的影响，发现在流动性相对较低且波动性略低的情形下，私人发行的绿色债券与普通债券之间存在显著的正溢价。Zerbib（2019）[4]利用两阶段回归法对绿色债券和普通债券定价进行比较，研究了环境偏好对于绿色债券价格的影响，发现投资者环境偏好对绿色债券定价具有微弱负效应，绿色债券溢价的决定性因素是信用评级和发行者类型。Karpf和Mandel（2018）[5]对美国市政债券中绿色债券和普通债券的收益率期限结构差异进行研究，发现绿色债券信用质量提升会导致其发行产生溢价。杨希雅和石宝峰（2020）[6]通过构建绿色债券信用利差影响因素模型，发现发行方式和绿色政策支持力度显著影响绿色债券的发行成本。龚玉霞等（2018）[7]利用二叉树定价模型得出国内绿色债券的市场价格低于理论价格的结论。

在研究绿色债券的发行效果评价方面，文献多集中于股价效应和融资成本等角度。陈淡泞（2018）[8]等发现股市对于绿色债券发行公告的反应是积极的，表现为累计超额收益显著为正，企业可以通过发行绿色债券提高自身价值并降低风险。Tang和Zhang（2020）[9]使用双重差分模型发现绿色债券发行后，机构投资者尤其是国内机构投资者比例增高，并且股票的流动性显著提高，据此得出发行绿色债券对股东有益的结论。Criscuolo和Menon（2015）[10]利用Tobit模型对29个国家（地区）2005年至2010年期间对绿色部门的风险资本投资进行研究，发现相对于短期财政政策，长期稳定的、可持续的政策及环境友好型创新技术政策与绿色项目更高水平的风险资本相匹配。马亚明等（2020）[11]通过三重差分模型等方法进行分析，发现发行绿色债券通过提高个股投资者情绪和缓解融资约束的途径来提高企业自身价值。宁金辉和王敏（2021）[12]基于公司金融期限匹配基本原理，利用多时点双重差分模型研究发现绿色债券通过缓解融资约束显著抑制了企业投融资期限错配，起到降低企业风险的间接作用。

在针对中国绿色债券市场发展的研究中，国内大多学者只是在理论层面展开讨论。王遥和徐楠（2016）[13]论证了发展绿色债券的必要性，并通过对比国内外发行标准，针对信息披露、激励措施等方面提出完善建议。万志宏和曾刚（2016）[14]、金佳宇和韩立岩（2016）[15]等对国际绿色债券发展现状进行评估，并结合中国实际提出政策建议。陈骁和张明（2022）[16]讨论了中国绿色债券发展的内生动力，并指出了其中存在的缺陷。

通过文献梳理可发现，绿色债券的研究已取得一定的成果，但仍有不足之处。已有研究多采用事件研究法和双重差分模型，即将政策实施点统一为某一时间节点，忽略了不同企业发行绿色债券的时间差异。国内现有研究多以理论分析的方式对绿色债券发展态势进行评析，实证研究内容较少。绿色债券市场的发展为公司投资决策提供了新思路，发行绿色债券作为企业直接融资方式，减少了企业外部融资成本，缓解了企业融资约束压力和投融资期限错配问题，增加了企业投资机会。中国绿色债券市场尚处于发展初期，面临发行标准不统一、发行者积极性不足、市场缺乏投资吸引力等困境，研究发行绿色债券对公司投资行为的影响，并对其内在机理进行分析，不仅有利于企业优化投资决策，提高资本配置效率，也为绿色金融政策评估提供经验证据，为未来绿色债券市场的发展提供有益参考。

基于此，本文提出以下创新点。

第一，从投资规模和投资效率两个方面衡量绿色债券发行对企业投资行为的影响，丰富了绿色债券微观经济效益的研究视角，为上市公司优化投资决策，实现绿色转型提供参考。

第二，采用多时点双重差分模型，并与PSM 得分倾向匹配法结合，将不同企业发行绿色债券的时间进行差异化处理，提高实证检验的严谨性。

第三，检验融资约束在发行绿色债券与企业投资行为中发挥的中介效应，拓宽融资约束的作用渠道。

第四，以A股非金融类上市公司作为研究对象，并分析不同类别企业受绿色债券制度影响的异质性，提供来自中国绿色债券市场的经验证据，为绿色债券制度评估提供数据支持。

二、理论分析与研究假设

本文将企业投资行为按照投资规模和投资效率两个维度来划分，分别衡量绿色债券对于企业投资量变和质变方面的影响。

一方面，绿色投资项目具有运作周期长、短期收益少、风险高、市场表现一般的特点，在绿色市场机制尚不健全的情况下，企业缺乏转型升级的内生动力，更多是靠政府的激励和引导将资金导向绿色产业。绿色债券作为改善环境效益的新型融资工具，为企业提供了直接融资渠道。2016 年国家发展和改革委员会出台《绿色债券发行指引》，不仅规定了绿色债券发行主体的绿色项目建设与运营活动范围，同时支持其在一定限度下（不超过50%）利用融资资金偿还银行贷款等长短期债务。在这种灵活的资金期限配置结构下，企业对不同运作周期投资项目的资金调配需求得到充分满足，投资规模扩大。

另一方面，随着可持续发展理念的深入，投资者开始关注并重视企业的绿色声誉，将企业的环保绩效纳入投资考量之中。企业为塑造良好的公众形象，带来绿色声誉，吸引投资者关注，提高同业间竞争力，会积极发行绿色债券，增加绿色项目的投资支出。

基于此，本文提出假设1：发行绿色债券可以扩大公司投资规模。

在假设1 的基础上，本文从投资效率入手，进一步探究发行绿色债券在公司投资规模方面对公司投资决策是否有益。根据Jensen（1986）[17]提出的两权分离理论，经理和股东的利益差异导致代理问题的产生。经理为谋求企业规模扩大会无视项目回报率，将多余的现金流投资于净现值较低甚至为负的项目。李双琦等（2022）[18]指出发行绿色债券缓解了企业投资期限错配问题，根据融资优序理论，发行绿色债券拓宽了企业的内部融资渠道。在自由现金流充裕的条件下，管理者可能高估自身投资能力，采取相对激进的投资策略，存在投资过度倾向。

同时，在经济绿色转型时期，引导企业资金流向绿色产业是绿色金融发展的关键一环。在政府干预和社会绿色理念盛行的背景下，企业可能忽略自身发展需要和资源配置合理性，盲目跟风发行绿色债券，投资绿色项目，导致企业投资“潮涌”现象的产生①林毅夫等（2010）[19]提出的“潮涌现象”，指全社会对于某一发展前景良好产业产生共识，众多企业投资一起涌向这一行业的现象。。有的企业为了通过投资换取补助，缺少对投资项目的甄别和筛选，导致投资决策偏离正常方向，造成企业投资过度。金环等（2022）[20]指出，由于我国绿色债券市场监管制度尚不健全，经营者为满足融资需求，可能利用监管优惠带来的套利空间进行“洗绿”“漂绿”②“洗绿”（又名“漂绿”），一是指部分企业以绿色项目为名义向金融机构筹款，但是最后却并没有将资金用于绿色项目；二是指通过一系列操作将原本不符合绿色标准的项目提升为符合标准的项目，进而以绿色项目为名筹集资金。等违规操作。发行绿色债券的企业存在过度筹集资金的风险，在融资环境相对宽松的情况下，企业采取激进投资策略，导致投资过度。

基于此，本文提出假设2：部分发行绿色债券的企业可能做出非理性投资决策，存在投资过度的风险。

发行绿色债券作为企业直接融资方式，节约了企业通过向第三方借贷所花费的间接融资成本，缓解了企业融资压力。同时，为推动绿色债券发展，各级政府对发行绿色债券的企业出台了减税降息、现金奖励等一系列激励制度，发行绿色债券相比普通债券具有政策红利优势，发行成本较低。在我国金融市场中，企业融资期限小于投资期限，投融资期限错配问题较多。盛明泉等（2020）[21]指出“短贷长投”虽然在短期内解决了企业的融资问题，但在长期内限制了该企业的自由现金流，现金柔性的降低会导致企业丧失投资机会，造成投资效率不足。绿色债券相比一般债券发行期限更长，债券存续期与绿色项目周期相匹配。将绿色债券作为融资工具可以有效缓解企业在绿色转型期间面临的融资困境，增加流动现金流。而当企业融资约束缓解，现金柔性增加，可支配现金流充足时，企业拥有更多的投资机会，管理者也可能利用超额资源对回报率低甚至净现值为负的项目进行投资，导致投资过度。

基于此，本文认为可能存在“发行绿色债券—缓解融资约束—企业投资过度”的中介机制，提出假设3：发行绿色债券缓解了企业的融资约束，企业在宽松的融资环境下盲目扩大投资，产生投资过度的风险。

三、模型构建和变量选取

（一）数据来源

本文数据主要来源于Wind 数据库，选取2016年1 月至2020 年12 月共20 个季度的A 股上市公司季度面板数据，并根据以下原则对样本进行筛选：第一，剔除ST、ST*以及PT 等非正常交易企业；第二，剔除金融行业企业样本，主要是考虑到金融行业的特殊性，其会计准则与其他行业会计准则有较大差异；第三，剔除财务数据严重缺失以及数据极端异常的样本。为避免离群值对回归结果造成影响，本文对连续变量进行了1%和99%分位处的缩尾处理。最终得到732 家上市公司的季度面板数据，其中包括72家发行绿色债券的处理组上市公司和660组同时间段发行普通债券的对照组上市公司。

（二）变量选取

1.被解释变量

本文参考Richardson（2006）[22]、王克敏等（2017）[23]的研究方法，将企业投资活动相关现金流作为企业投资规模（Inv）的衡量指标。用式（1）中的残差作为衡量企业投资效率的代理变量，残差为正的部分代表企业投资过度（Overinv）水平，残差越大，企业投资过度水平越大。

其中i 表示第i 个上市公司，t 表示季度。Inv 为公司投资支出，定义为固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金减去处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金，加上购买子公司及其他营业单位所支付的现金减去处置子公司及其他营业单位所收到的现金后与期末总资产的比值；TobinQ为上市公司托宾Q 值；CF 为企业货币资金持有量；Age为企业年龄；Lev为企业资产负债率；Size为公司规模取自然对数；ROE为企业净资产收益率；Quarter和Industry为季度和行业哑变量。

2.核心解释变量

本文以发行绿色债券的公司作为处理组，同时期未发行绿色债券但发行其他非金企业信用债的公司作为对照组。由于每个公司发行绿色债券的时间点不一致，本文以是否发行绿色债券（DID）作为核心解释变量。DIDi,t取1，代表个体i在这一季度发行了绿色债券，DIDi,t取0，代表个体i 在这一季度未发行绿色债券。

3.中介变量

已有文献多选取SA 指数、KZ 指数和WW 指数对融资约束程度进行衡量，但考虑到KZ指数和WW指数在构造时涉及多个公司层面变量，可能存在内生性问题，因此本文参考Hadlock 和Pierce（2010）[24]的方法用式（2）构建SA指数用于衡量企业融资约束：

4.控制变量

为控制其他与公司投资效率有关的变量，本文选取企业总资产收益率（ROA）、企业资产负债率（Lev）、流动比率（Currentratio）、TobinQ 值（TobinQ）、股权集中度（Shareholder）和公司市值的自然对数（Value）作为控制变量。

本文所有变量的符号及含义具体如表1所示。

表1 变量说明

（三）模型构建

为检验假设1，构建模型（3）如下：

为检验假设2，构建模型（4）如下：

为检验假设3，采用分步回归和Sobel 中介检验法构建模型（5）、模型（6）如下：

四、实证结果分析

（一）变量描述性统计

表2 给出了主要变量的描述性统计结果。当投资规模（Inv）的最大值大于1 时，说明企业当期投资支出总额超出其期末资产总值。投资过度（Overinv）平均值为0.03，最大值为1.873，说明不同企业间投资过度水平差异较大。发行绿色债券（DID）中超过75%的值为0，说明样本中未发行绿色债券的企业数量远大于发行绿色债券的企业数量，与本文样本组特点相符。

表2 变量描述性统计

融资约束（SA）值均为负，说明我国上市公司普遍存在融资困境。股权集中度（Shareholder）均值为36.2，最大值为98.18，说明部分企业存在股权集中现象，可能导致代理问题产生。

（二）回归结果分析

为检验发行绿色债券对企业投资规模和投资过度的影响，本文分别以投资规模（Inv）、投资过度（Overinv）为因变量，以发行绿色债券（DID）为自变量，对模型（3）和模型（4）进行回归。回归模型均采用个体和时间的双向固定的面板模型和聚类稳健标准误。

表3 数据显示，列（1）和列（2）发行绿色债券（DID）的系数分别为0.012 和0.015，与投资规模（Inv）在1%的水平上显著正相关，说明发行绿色债券有效扩大了企业的投资规模，结果证明假设1 成立。虽然列（3）在未加入企业层面控制变量时发行绿色债券（DID）和投资过度（Overinv）无显著相关性，但系数为正。列（4）在加入企业层面控制变量后发行绿色债券（DID）和投资过度（Overinv）在10%的水平上显著正相关，说明部分发行绿色债券的企业可能进行非理性投资，存在投资过度的风险，从而验证了假设2。

表3 双重差分基准回归结果

（三）稳健性检验

由于发行绿色债券并非为随机发生事件，实验组和对照组的分类可能存在自选择偏差，从而导致基准回归方程中扰动项与被解释变量产生内生性问题。为尽可能降低样本的自选择偏差影响，本文通过PSM 得分倾向匹配方法对基准回归进行稳健性检验。参与匹配的变量为总资产收益率（ROA）、资产负债率（Lev）、流动比率（Currentratio）、托宾Q 值（TobinQ）、股权集中度（Shareholder）、公司市值（Value）六个控制变量，在半径为0.05 的范围内进行匹配。匹配结果如图1所示。由图1可以看出，匹配过后控制变量偏差都控制在0 附近，较匹配前有明显改善。表4展示了PSM 得分倾向匹配后的回归结果。列（1）和列（2）中发行绿色债券（DID）的系数分别为0.011 和0.013，与投资规模（Inv）在1%的水平上显著正相关，即假设1通过稳健性检验。

表4 PSM得分倾向匹配得分回归结果

图1 PSM得分倾向匹配前后控制变量偏差

列（3）和列（4）中发行绿色债券（DID）的系数分别为0.006 和0.007。虽然列（3）在未加入企业层面控制变量时发行绿色债券（DID）和投资过度（Overinv）无显著相关性，但系数仍然为正。列（4）在加入企业层面控制变量后发行绿色债券（DID）和投资过度（Overinv）在10%的水平上显著正相关，即假设2通过稳健性检验。

五、中介效应检验和企业异质性分析

（一）融资约束中介效应检验

为检验融资约束是否在企业发行绿色债券和投资过度间存在中介传导机制，本文通过逐步回归法进行中介效应检验，如模型（4）、模型（5）、模型（6）所示，并通过Sobel 检验法进行进一步验证。若模型（5）中γ1系数显著，同时模型（6）中η1和η2系数均显著，则融资约束（SA）发挥部分中介效应；若模型（5）中γ1系数显著，模型（6）中η1系数不显著，η2系数显著，则融资约束（SA）发挥完全中介效应。逐步回归结果如表5 所示。列（1）和列（2）中发行绿色债券（DID）的系数分别为0.028 和0.017，与融资约束（SA）显著正相关。由于我国上市企业融资约束SA值均为负，因此发行绿色债券导致融资约束（SA）数值变大，绝对值变小，即缓解了融资约束问题。列（3）和列（4）将融资约束（SA）加入基准回归中，发现发行绿色债券（DID）系数由显著变为不显著，但系数正负号不变。融资约束（SA）系数分别为0.002 和0.003，与投资过度（Overinv）显著正相关，说明在现金流充裕的情况下，企业更有可能进行盲目投资，引发投资过度的风险。融资约束（SA）在企业发行绿色债券和投资过度间发挥完全中介效应，假设3 成立。

表5 逐步回归法融资约束影响投资过度的中介效应分析

本文进一步使用Sobel 检验法完善上述逐步回归结果。在未加入与加入企业层级控制变量的条件下，Sobel 检验法的Z 值分别为2.61 和2.42，分别在1%和5%的显著性水平上显著，再次说明假设3 成立。

（二）企业异质性分析

按照中国证券监督管理委员会2012 年修订的《上市公司行业分类指引》，重污染行业主要包括煤炭、采矿、纺织、制革、造纸等16 个行业类别。为促进绿色低碳高质量发展，早日实现“碳达峰”与“碳中和”目标，重污染企业面临减少产能、转型升级或退出市场的选择。因此本文将样本中属于上述16 个行业类别的企业划定为重污染企业，将其他企业划定为轻污染企业，通过分组回归来剖析发行绿色债券是否对不同行业类别的企业投资行为产生不同影响。

表6 展示了发行绿色债券对不同行业类别企业投资规模大小和投资过度行为的影响。由结果可以看出，发行绿色债券显著扩大了两类企业的投资规模，重污染企业的投资规模提升程度更高。重污染企业面临更为紧迫的绿色升级压力，绿色项目对其吸引力远大于其他行业企业。在享有国家和政府的政策补贴基础上，通过发行绿色债券，重污染企业融资困境得到缓解，从而能够更加灵活地调配资金资源对企业设备和技术进行升级改造，加大对绿色项目的投资力度，投资支出有所增长。重污染企业的投资过度现象并不显著，而轻污染企业存在一定程度的投资过度现象。在国家加强环境管理和加大污染处罚力度的情况下，重污染企业的部分生产活动受到限制甚至面临停工停产的风险。政策压力和日益激烈的市场竞争条件迫使重污染企业重新评估其经营目标和发展前景，对投融资项目进行谨慎的甄别筛选，提高资金利用效率。因此重污染企业的投资过度现象并不明显。轻污染企业面临的转型压力较小，对绿色项目需求不敏感。轻污染企业可能通过发行绿色债券以较低的融资成本获取超额外部资源，管理者可能会对企业发展预期过于乐观，盲目扩大投资规模，甚至挪用部分绿色债券募集资金投资于非环保项目或包装为绿色项目的普通项目，导致企业自由现金流配置混乱，带来投资过度的风险。

表6 企业异质性分析

六、结论与建议

在针对中国绿色债券市场发展的研究中，现有研究大多在理论层面展开讨论。本文以732 家A 股非金融上市公司为研究对象，使用多时点双重差分模型，实证检验了发行绿色债券对企业投资行为的影响，并得到以下结论。

第一，发行绿色债券扩大了企业投资规模，且对于重污染企业的规模提升作用强于对轻污染企业的规模提升作用。发行绿色债券为企业提供了内部融资渠道，有利于企业更加灵活地调配资金流向，扩大投资规模。且绿色债券对于重污染企业吸引力更强，可为重污染企业转型升级提供重要资金支持。

第二，企业通过发行绿色债券进行融资时，部分企业的非理性投资行为会带来投资过度的风险。轻污染企业的投资过度现象较为明显，重污染企业的投资过度现象不显著。轻污染企业通过投资获取补助或将绿色资金挪用于普通项目以及其他日常经营活动的动机更强烈，可能导致企业资金滥用，降低企业投资效率。

第三，融资约束的缓解在发行绿色债券和企业投资过度之间起到完全中介效应。在减税降息、现金奖励等政策支持下，企业以低成本发行绿色债券的同时获得了更多投资机会，管理者可能会高估企业投资能力，盲目扩大投资规模，引发投资过度风险。

综上所述，我国绿色债券市场的发展为企业的投融资决策带来了利好信号，但绿色债券市场发展尚未成熟，部分政策制度还不完善。为进一步促进绿色债券市场发展，防范由于企业非理性投资导致的投资过度风险，本文提出以下政策建议。

第一，推动绿色债券标准体系的建设与完善，进一步推进绿色债券评估认证行业规范发展，精准识别绿色项目和绿色经济活动。企业利用监管漏洞进行“洗绿”“漂绿”等操作不仅危害企业自身发展，也违背绿色债券市场发展的初衷。应统一规范企业绿色资金披露指标和披露内容，持续跟踪调查债券存续期的资金流动情况。

第二，创新绿色债券产品种类，针对不同类型企业提供特色化产品服务，满足不同类型企业的资金需求和投资目标。关注企业在转型升级中可能遇到的融资困境和信用风险，优化企业发行绿色债券的审核过程，对其发行绿色债券的企业提供政府资金和信用担保。全程跟进绿色项目进展情况，通过降息、注资等方式确保企业的绿色项目顺利实施。

第三，规范并引导企业进行科学合理的投资决策，防止企业产生盲目投资、一哄而上的行为。加强企业内部治理能力，提高管理者甄别投资项目的能力，避免出现管理者为谋求私利而导致的非效率投资行为。

本文拓展了国内绿色债券方面的研究，丰富了建设绿色金融体系背景下有关上市公司投资表现的研究。同时，为评估绿色金融相关政策提供了经验证据，证明了发行绿色债券对于解决融资难、融资贵问题的有效性，并考察了其对于企业投资行为产生的影响，为更好地促进绿色债券市场发展、引导企业进行科学化投融资决策、防范企业投资过度风险提供参考。