▪ 关键词： ▪ 样本数量： ▪ 数据来源： 各个银行披露的社会责任报告、中国金融信息网等▪ 数据说明 ： 绿色信贷研究数据记录了全国各主要银行业金融机构的绿色信贷情况、全国各主要银行业金融机构绿色信贷在各行业的投向明细数据以及全国各主要银行业金融机构对两高一剩行业的贷款情况。具体包括统计年度、银行代码、银行中文简称、股票代码、项目分类编码、银行性质、项目分类名称、项目贷款余额（亿元）等。▪ 综合评价 ： 2012年2月，银监会发布了《绿色信贷指引》，对银行业金融机构开展绿色信贷、大力促进节能减排和环境保护提出了明确要求。此后，一系列相关政策的相继出台，使绿色信贷成为国际社会普遍关注的热点问题。CNDD绿色信贷研究数据为旨在为学者提供数据支持，为绿色金融领域的研究工作提供便利，从而推动绿色金融发展提供可行的实证理论支撑。
▪ 常用度： ★★★★ ☆
▪ 稀缺度： ★★★★ ☆
▪ 新颖度： ★★★★ ☆
▪ 总体级别： 12颗星
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（1）
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（3）两高一剩行业贷款明细
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（3）两高一剩行业贷款明细
王艳丽,类晓东,龙如银.绿色信贷政策提高了企业的投资效率吗?——基于重污染企业金融资源配置的视角[J].中国人口·资源与环境,2021,31(01):123-133. ▪ 文献内容：
基于企业金融资源配置视角,文章以2007—2018年中国A股上市公司为研究样本,实证检验绿色信贷政策对重污染企业投资效率的影响,并构建有调节的中介效应模型分析其作用机制。 理论和实证研究结果发现:首先,绿色信贷政策有助于提高重污染企业的投资效率。绿色信贷政策抑制了重污染企业的过度投资动机的同时,也改善了企业的投资不足倾向,该研究结论在经过替换变量、更换估计方法等一系列稳健性检验后依然成立。其次,绿色信贷政策对金融资源的配置效应可分为直接效应和派生效应。直接效应体现在重污染企业债务期限结构的变化即长期债务比重下降,派生效应表现为企业寻求替代性融资的动机激增了商业信用规模。进一步的机制研究发现,债务期限结构和商业信用在绿色信贷政策与企业投资效率之间起部分中介作用,长期债务比重的下降和商业信用额度的增加均提升了重污染企业的投资效率。此外,该传导路径受到金融错配的影响,企业面临的金融错配程度越高,绿色信贷政策对企业投资效率的正向提升效果越弱,且债务期限结构和商业信用的微观治理功能也被弱化,进而阻碍了绿色信贷发挥政策功效。文章的研究结果从微观层面验证了绿色信贷政策的有效性,绿色信贷政策克服了传统环境规制可能会对实体经济产生负面冲击的弊端,通过优化金融资源配置,提高了微观企业的投资效率,进而有助于协调经济建设与环境污染之间的矛盾,为实现”治污”与”提效”的双赢局面提供了契机,对于实现高质量发展具有重要意义。
绿色信贷的发展可能会提高重污染企业的投资效率。首先，绿色信贷提高了对环境风险的重视，对重污染企业产生融资约束，但同时会强化监督效应，降低银企双方的信息不对称，有助于减少企业盲目投资行为，从而提高企业的投资效率。其次，随着社会各界环保意识增强，产业政策向环境友好型项目倾斜，重污染企业不仅面临合规成本，而且面临的舆论压力上升，绿色信贷政策则放大了鼓励绿色生产的信号效应，企业的管理层出于谨慎考虑，会 转变投资策略，削减高污染的投资支出，逐渐转向绿色投资项目，以缓解融资约束并通过建立绿色声誉而提 高竞争力，有助于投资效率的提升。综合来看，无论是外部政策高压还是内部变革动力，都会使重污染企业投资效率得到提升。基于上述理论分析，文章提出假设。
假设 1: 绿色信贷政策提高了重污染企业的投资效率。
文章以2007—2018年中国A股上市公司为原始样本。参照 2008 年原中国环境保护部印发的《上市公司环保核查行业分类管理名录》对重污染企业进行界定。根据该文件，文章所研究的重污染企业集中在以下行业: 火电、钢铁、水 泥、电解铝、煤炭、冶金、建材、采矿、化工、石化、制药、轻工、 纺织、制革。为了保证研究数据的质量，剔除以下样本: ①被交易所进行特别处理的上市公司; ②上市时间不满一年的公司; ③部分变量数据缺失的样本。经过以上筛选，最终得到8743 个观测值，其中涉及重污染企业 1177 家。
(1) 被解释变量: 企业投资效率
借鉴 Richardson（2006）提出的预期投资模型，将企业的新增投资支出分为预期支出和非预期支出，其中预期投资支出符合效率原则，非预期部分的投资支出为企业实际投资额相对于预期投资水平的偏差，反映了企业的非效率投资，并以此作为企业投资效率 (IE) 的代理变量，模型设定如下:
其中，Investit 表示 i 企业第 t 年的实际新增投资支出。Growth表示成长机会，用企业的营业收入增长率来衡量。Lev 表示资产负债率，Cash 表示现金流量水平，Age 表示企业上市年限，Size 表示企业规模，Ｒet 表示年度股票收益 率，Investit-1 表示第 t-1 年的实际新增投资水平，Year 和 Ind 分别表示时间效应和行业效应，ε 表示随机扰动项。对模型(1) 进行回归，取回归残差衡量企业的投资效率。若回归残差大于 0，表示过度投资(Overinv) ，数值越大则资效率越低; 若回归残差小于 0，表示投资不足(Underinv) ，数值越大表明投资效率越高。为了便于分析，对回归残差取绝对值作为企业投资效率的代理变量，该值越大，投资效率越低。
目前，绿色信贷的统计口径有所不同，且数据较为有限，难以直接获得准确的绿色信贷投入数据。以往文献中对绿色信贷的衡量方法主要有以下三种: 政 策 虚 拟 变 量、“两高一剩”行业信贷占比、节能环保贷款额度。 根据 2018 年原中国银监会公布的关于绿色信贷统计资料，绿色信贷政策主要倾向于支持绿色环保项目，节能环保及服务贷款占绿色信贷总额的比例超过70% 。因此，为便于量化评估绿色信贷政策效果，文章以银行业每年节能环保贷款余额占贷款总额的比例作为绿色信贷政策强度 (GC) 的代理变量。
为了研究绿色信贷政策对重污染企业投资效率的影响，构建如下的计量模型：
其中， IE 表示企业投资效率。 GC 表示绿色信贷政策 的代理变量， Controls 表示其他控制 变量。 预期系数 β 1 的符号为负，表明绿色信贷政策可以提高重污染企业的投资效率。
▪ 实证结果：
下表报告了绿色信贷政策对重污染企业投资效率的回归结果。列(1) 中绿色信贷(GC)对企业投资效率(IE) 的回归系数为 -0.337，在1%水平上显著，说明绿色信贷政策对企业投资效率有正向提升作用。为避免遗漏重要变量，加入控制变量重新回归并固定时间、行业和省份效应，列(2)估计结果显示，若绿色信贷投入的比例增加1% ，则企业实际投资支出和最优投资水平之间的差额平均会减少29.6% 。这表明，随着绿色信贷政策力度的加强，重污染企业的投资效率有逐渐提高的趋势，支持了假设1。列(3)-(6) 为分样本检验的回归结果，其中，列(4)和列(6) 是控制相关变量和因素效应的回归结果。列(4) 中绿色信贷( GC) 的系数为-0.876，在 1% 的水平上显著，表明绿色信贷政策抑制了企业的过度投资; 列(6) 中绿色信贷 (GC) 的系数为 0.243，也通过了显著性检验，说明绿色信贷政策没有导致重污染企业产生投资不足倾向。
[1]蔡海静,汪祥耀,谭超.绿色信贷政策、企业新增银行借款与环保效应[J].会计研究,2019,No.377(03):88-95.[2]尹子擘,孙习卿,邢茂源.绿色金融发展对绿色全要素生产率的影响研究[J].统计与决策,2021,37(03):139-144.
[3]于波,陈红,周宁.绿色信贷、金融科技与商业银行盈利能力[J].统计与决策,2021,37(14):161-164.
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