綠色金融、碳排放規制與企業綠色全要素生產率

何振華

（寧夏大學a.經濟管理學院；b.新華學院，銀川 750021）

0 引言

作為助推低碳化、綠色化高質量發展的關鍵動力，企業綠色全要素生產率提升不僅有助于夯實經濟社會發展基礎，還為推進“雙碳”目標實現提供源頭活水[1]。但囿于資源配置效率低、環境污染嚴重、融資難與融資貴等問題，企業綠色創新活動受限，制約綠色全要素生產率提升[2]。受國內外形勢所迫，探尋提升企業綠色全要素生產率的“新引擎”，尋求政策優化路徑，彌合現階段產業綠色低碳發展缺口，具有重要理論意義及現實價值。

綠色金融作為引領低碳時代的重要金融工具，能夠彌合傳統金融短板，更好地服務企業綠色發展，為企業綠色全要素生產率提高注入資本力量。具體而言，綠色金融通過創新金融產品與服務，擴展綠色信貸業務范圍，有利于實現最大效率的資源配置，紓解企業融資困境，提高企業綠色全要素生產率[3]。與此同時，碳排放規制以碳排放權交易試點政策實施為依托，可推動綠色金融相關機構探索碳租賃、碳資產抵押融資、碳保險等綠色產品與服務，精準引導資金流入企業碳減排、資源高效利用等領域[4]。這有助于碳金融產品創新，鼓勵企業建立內部碳定價機制，引導其選擇成本最優金融服務產品并進行綠色生產與交易，降低綠色資源消耗、成本開支，推動綠色低碳產業提質增效，助力企業綠色全要素生產率提升。那么，如何利用綠色金融提升企業綠色全要素生產率？如何通過碳排放規制放大綠色金融對企業綠色全要素生產率的促進作用？解答上述疑問已然成為學術界的熱點話題。

回溯既有文獻，國內外學者針對綠色金融與綠色全要素生產率的研究集中在定量考察層面。部分學者采用非參數數據包絡分析、方向性距離函數（DEA-DFF）模型、閾值模型的研究表明，綠色金融對綠色全要素生產率提升具有正向影響[5]。另有學者研究發現綠色金融對綠色全要素生產率有地理異質性影響[6]。綜上可知，現有關于綠色金融、綠色全要素生產相關研究較為豐富，但目前尚無文獻將綠色金融、碳排放規制與企業綠色全要素生產率三者納入統一分析框架，深入檢驗三者內在邏輯關系。本文選用中介效應、多元回歸模型驗證綠色金融影響企業綠色全要素生產率的作用機制，以及碳排放規制在二者關系中發揮的調節作用。與此同時，深入探究綠色技術創新、資源配置結構在兩者之間的中介作用。

1 理論機制與研究假設

1.1 綠色金融對企業綠色全要素生產率的直接效應

綠色金融作為經濟增長新動能，具備“風險管理”“市場定價”等功能，能通過綠色金融產品、政策支持，為企業提升綠色全要素生產率提供切實的金融服務[7]。第一，綠色金融發展有助于完善“市場定價”，促進企業綠色全要素生產率提升。綠色金融價格體系構建有利于提高內外“市場定價”，實現綠色產業激勵與提高金融資產環境敏感性[8]。同時，綠色金融價格體系構建可對各綠色低碳市場因素展開合理調配，全面落實各綠色低碳產業金融服務定價中“有扶有控”的目標原則。第二，綠色金融有益于推進“風險管理”，扎實促進企業綠色全要素生產率提升。其一，綠色金融發展賦予金融機構專業性高、成本低的代理監督職責，可為企業綠色環保生產提供有效資金支持，減輕企業在綠色生產資金壓力。其二，綠色金融發展要求金融機構借助全流程風險監測功能，有效核查企業環保與安全生產貸前、貸中、貸后全流程生產，監督貸款資金有效利用于企業綠色生產中，助力推進企業綠色全要素生產率提高。其三，金融機構基于綠色金融服務要求，對企業進行專項檢查、風險排查，有效識別企業產品風險，為企業綠色全要素生產率提升提供安全保障。其四，金融機構借助氣候風險壓力檢測、綠色保險、環保資產風險權重調整等金融信貸工具，為企業應對氣候變化提供綠色金融服務，有助于緩解企業應對不確定風險時的金融壓力?；谏鲜龇治?，本文提出：

假設1：綠色金融可促進企業綠色全要素生產率提升。

1.2 碳排放規制的調節效應

碳排放規制作為促進企業控制碳排放總量的重要組成部分，對企業探索碳市場機制具有顯著影響?；诃h境理論，碳排放規制程度越大，企業低碳化發展進程越快，越有利于降低能源消耗，有效提升綠色全要素生產率。一方面，碳排放規制能夠提升成本壓力，倒逼企業升級綠色技術工藝，進而促使企業綠色全要素生產率提升。企業能夠依托綠色信貸服務在碳市場中購買超排額度，維持原有生產，繼而以低成本模式推進碳控排[9]。這有利于企業優化資源配置改進生產工藝，提高生產效率以降低單位產量的碳強度。另一方面，碳排放規制能夠提升減排收益，激勵企業綠色工藝升級，夯實企業綠色全要素生產率基礎。碳排放規制的政策預期及信號機制可促進高耗能企業市值下降，推動綠色金融的綠色債券發展。這能使企業有資金開展節能減排技術升級項目，達到碳市場排放總量控制的要求，助其從“能耗高、環壓大”逆境轉向“綠色低碳、強競爭力”順境。因此，企業不僅能夠獲得一般條件生產率提升的所有益處，還可通過出售多余碳排放配額以獲得額外減排收益[10]。企業管理層在獲得額外利潤后順利升級綠色生產工藝，助力企業綠色生產效率提升。綜上，本文提出：

假設2：碳排放規制能夠正向調節綠色金融對企業綠色全要素生產率的促進作用。

1.3 綠色技術創新和資源配置結構的中介效應

第一，綠色技術創新效應。首先，綠色金融借助易獲得、成本低等優勢，催生出多元綠色金融產品，提高企業購買綠色保險服務產品的機遇，提供充足的研發資金，進而促進企業綠色技術創新[11]。企業綠色技術創新能力提高可推動先進綠色產品精益制造，提升產業綠色發展質量，有效帶動綠色全要素生產率提升。其次，金融機構借助綠色債券、信貸、投資等綠色金融工具，能為綠色環保企業增添資本投入量。最后，綠色金融發展能夠有效改善金融錯配情況，為企業引進新興技術、搭建綠色創新技術研發平臺提供有效資金支持。這能夠有效提升企業綠色技術創新效率，為企業綠色生產提供有力技術支撐，助力企業綠色全要素生產率提升。

第二，資源配置結構效應。在綠色金融政策（如稅費減免、市場準入等）的指引下，金融機構適時調整信貸結構，把大部分資金投入低耗能低污染企業，從而優化資源配置結構[12]。綠色金融能夠通過互聯網金融平臺、移動支付等多種金融渠道，為能源環保相關投資者獲取融資提供融資平臺及服務，提高金融資源配置效能，擴大綠色企業融資渠道并緩解融資約束[13]。隨著資源配置結構逐漸優化，社會資本逐步流向環境保護領域，促使企業綠色轉型資金壓力得以減輕，既能提升生產部門資源使用效率，也可減少生產過程環境污染排放，有利于提升企業綠色全要素生產率。因此，本文提出：

假設3：綠色金融能通過推進綠色技術創新、優化資源配置結構，進而賦能企業綠色全要素生產率提升。

2 研究設計

2.1 模型設計

為全方位探究綠色金融影響企業綠色全要素生產率的作用機理，構建多元回歸模型：

其中，ETFPit、DIFIit分別代表企業綠色全要素生產率、綠色金融；CONTROLSit為控制變量合集，包含宏觀、微觀兩個層面的變量；ICV與YEAR分別表示行業與年份控制變量；εit-1代表隨機誤差項。

為深入檢驗碳排放規制在綠色金融與企業綠色全要素生產率兩者關系中的作用，本文在模型（1）中納入碳排放規制與綠色金融的交叉項，表達式為：

其中，CZFQit-1代表碳排放規制指標。

為了探究“綠色金融—企業綠色全要素生產率”的內部傳導機制，構建如下遞歸方程組探究二者間的作用機制：

其中，MED代表中介變量組，包含綠色技術創新（ENTR）與資源配置結構（RESO）。綠色技術創新采用發明專利和實用新型專利授權量衡量；資源配置結構利用要素邊際產出與其實際價格衡量，要素邊際產出越高，資源配置效率越高。若式（4）、式（5）中的綠色金融系數顯著，則表明解釋變量與被解釋變量間具有中介效應，反之則表明不存在中介效應。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

企業綠色全要素生產率（ETFP）。企業綠色全要素生產率相較于企業全要素生產率，新增了非期望產出、能源投入兩大變量。本文參照邵慰等（2023）[14]的研究，選用MaxDEA 軟件，采用GML 指數模型和SBM-DDF 模型測算企業綠色全要素生產率。就投入變量而言，“能源投入”利用企業經營、環保成本乘以行業總能源消費量衡量?！百Y本投入”選用永續盤存法對資本存量展開估算，即：Kt=(1-δ)×Kt-1+It/Pt，其中，K、Kt-1依次代表當期資本存量與前一期資本存量，δ、It、Pt分別指折舊率、當期新增固定資產投入、企業所在省份固定資產投資價格指數?！皠趧恿ν度搿币云髽I年末就業人數度量。就產出變量而言，“非期望產出”采用工業二氧化硫排放量和工業廢水中化學需氧總量衡量?！捌谕a出”選取企業營業收入來衡量，并以2011年為基期折算為實際GDP。

2.2.2 解釋變量

綠色金融（DIFI）。借鑒朱雅錫和張建平（2023）[15]的研究，從綠色證券（GS）、綠色信貸（GC）、綠色保險（GL）、綠色投資（GI）4個維度構建綠色金融評價指標體系（見表1），并采用熵值法進行測算。

表1 綠色金融評價指標體系

2.2.3 調節變量

碳排放規制（CZFQ）。關于碳排放規制的代理變量設置，借鑒相關研究，采用“上市公司是否為碳市場的控排企業”來綜合反映企業的減排質量?；诖?，本文手工收集整理了各碳市場的控排企業，并將非上市控排企業歸入“對照組”，賦值為0；將上市控排企業定義為“處理組”，賦值為1。同時，CZFQ_post代表企業碳市場控排與其進入時間的交互項，并將納入碳市場年份賦值為1，反之為0，其系數能夠反映碳排放規則對企業全要素生產效率的影響。其中，若CZFQ_post＞0，則碳排放規則實施前、后兩個期間控排企業生產效率提升程度高于其他企業。

2.2.4 控制變量

研究基于宏觀、微觀視角選取影響企業綠色全要素生產率的控制變量。宏觀控制變量包含：外商直接投資（DGI），以某一地區實際運用外資總額與地區GDP之比度量；教育發展（HCS），選取高等教育在校生人數與總人數之比衡量；經濟發展水平（LEB），以地區人均GDP 加1 取自然對數表示。微觀控制變量包括：企業盈利能力（COR），采用凈資產收益率來測度；企業資產結構（EAS），用流動資產總額與資產總額之比測度；企業股權激勵（EEI）為虛擬變量，若高管持股則為1，否則為0；應交稅費比重（ACT），選用企業稅收占營業收入的比重度量；現金持有水平（CHI），以公司經營活動產生的現金流量凈額與資產總額的比值表示；公司成長性（COM），運用公司營業收入增長率衡量。

2.3 數據來源

依據《上市公司環保核查行業分類管理名錄》《上市公司行業分類指引》《上市公司環境信息披露指南》標準，以及國家發展改革委于2011 年出臺的《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，選取2011—2021年滬深A股上市能源企業為研究樣本。同時，將各個地區宏微觀數據匹配得到“企業-年度”數據集。研究樣本主要包含21 類碳排放權交易試點政策重點關注的行業上市企業①能源密集型行業包括：水泥制品制造、煉鋼、平板玻璃制造、非木竹漿制造、木竹漿制造、原料制造、氮肥制造、電力供應、鋁冶煉、有機化學原料制造、銅冶煉、鐵合金冶煉、專用化學產品制造、黑色金屬鑄造、煉鐵、砼結構構件制造、化學試劑和助劑制造、原油加工及石油制品制造、燃氣生產與供應業、熱力生產和供應、機制紙及紙板制造等類別上市能源企業。。研究數據來源于《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國保險年鑒》及各省份統計年鑒。另外，部分數據來自CEADs 數據庫、中國研究數據服務平臺（CNRDS）、CSMAR數據庫。為有效提高數據質量，本文對原始數據進行如下處理：第一，剔除ST、*ST、PT 標記以及退市的企業；第二，剔除上市時間不滿三年的企業，以確保研究數據的連續性；第三，對數據進行1%、99%的縮尾處理，隨后獲得26795個“企業-年度”觀測數據，以此減少奇異值干擾。

3 實證結果分析

3.1 基準回歸分析

下頁表2 列示了綠色金融和企業綠色全要素生產率的實證結果。其中，列（1）結果顯示，在綠色金融與企業綠色全要素生產率線性關系中，DIFI的系數為0.867，在1%的水平上顯著為正，說明綠色金融可推動企業綠色全要素生產率提升，證實了假設1。列（2）至列（5）的結果表明，綠色金融二級指標綠色證券（GS）、綠色信貸（GC）、綠色保險（GL）、綠色投資（GI）的回歸系數均顯著為正，意味著綠色證券、綠色信貸、綠色保險以及綠色投資均能驅動企業綠色全要素生產率提升。

表2 基準回歸結果

控制變量中，就微觀層面而言，COR、EEI、EAS、CHI、COM的系數均顯著為正。這意味著盈利狀況越好、高管持股比例越高、流動資產額度越高、現金流越充足、營業收入增長率越快，越能促進企業綠色全要素生產率提升。ACT的回歸系數不顯著，說明加大稅負會抑制企業綠色全要素生產率提升。就宏觀層面而言，LEB回歸系數顯著為正，能夠正向影響企業綠色全要素生產率，說明經濟發展水平越高，越能為企業綠色全要素生產率提升提供生產資金。而DGI回歸系數為負。究其原因，外商直接投資會促進產業集聚，引致要素市場扭曲、資源環境承載不足等問題，會抑制我國企業綠色全要素生產率的提高。HCS回歸系數為正但不顯著，原因在于高校缺乏環境保護類專業相關課程，導致畢業生就業中并不能解決企業綠色生產的問題。

3.2 碳排放規制的調節效應檢驗

表3為碳排放規制的調節效應檢驗結果。觀察表3數據可知，綠色金融回歸系數為1.047，在1%的水平上顯著為正。這說明綠色金融會促進企業綠色全要素生產率提升，再次支持假設1。綠色金融和碳排放規制交叉項系數顯著為正，表明地方碳排放規制水平越高，越有益于綠色金融促進企業綠色全要素生產率，故假設2成立。產生上述結果的原因可能是，地方碳排放規制水平的提升能推進該地節能降碳，可供當地企業繼續開展綠色生產生活，促進能源結構轉型、生態價值轉化，為該地區提升綠色金融服務質效與提高企業綠色全要素生產率提供助力。

表3 調節效應檢驗結果

3.3 穩健性檢驗

（1）替換解釋變量。參考呂鯤等（2022）[16]的研究，以碳金融作為解釋變量進行回歸。表4列（1）結果顯示,解釋變量通過1%水平上的顯著性檢驗，且為正值，表示基準回歸結果相對穩健。

表4 穩健性檢驗結果

（2）替換研究方法。參考已有研究做法，采用企業所在地是否屬于“國家低碳城市試點”作為準自然實驗，驗證解釋變量與被解釋變量間的關系，表4 列（2）結果表明，DID系數在1%的水平上顯著為正，代表開展“國家低碳城市試點”后，解釋變量及被解釋變量促進作用顯著增強，意味著表2的研究結論穩健。

（3）工具變量法。將企業所在地同類綠色金融指數剔除后的均值作為工具變量，展示第一階段結果工具變量與綠色金融間的相關關系。表4 列（3）為第二階段回歸結果，可見綠色金融系數在1%的水平上顯著為正，說明運用工具變量控制內生性后，綠色金融仍舊對企業綠色全要素生產率具有促進作用。

3.4 中介效應檢驗

下頁表5為中介效應檢驗結果，結果顯示，列（1）中綠色金融系數在1%的水平上顯著為正，表明綠色金融有利于激勵綠色技術創新。細究其因，綠色金融在不斷提升服務質量時，可為企業綠色技術創新提供充足研發資金，滿足企業綠色技術創新的資金需要，幫助其提升綠色技術創新效益，推動技術成果轉化和應用。這有利于企業做出科學合理的生產、投資決策，有利于開展創新活動，進而提高企業綠色全要素生產率。列（2）中綠色金融系數在1%的水平上顯著為正，表明綠色金融對資源配置結構存在正向影響效應。溯其根源，綠色金融發展可降低企業對自然資源高消耗的依賴，推動地區資源配置結構優化。此外，綠色金融通過信貸資金來優化企業外部技術綠色資源配置，使企業在吸收、模仿、改進的基礎上提升技術能力，實現技術趕超，以此對企業綠色全要素生產率提升產生正向催化作用。列（3）中綠色技術創新系數為正，意味著綠色技術創新越強，越能快速提升企業綠色全要素生產率。列（4）中資源配置結構系數在1%的水平上顯著為正，表明資源配置結構在綠色金融影響企業綠色全要素生產率過程中發揮中介作用。綜上可知，假設3 成立。進一步發現，ENTR*RESO交叉項系數均顯著為正，意味著綠色技術創新越強、資源配置結構越完整，越能推動全要素生產率提升。

表5 中介效應檢驗結果

4 結論與建議

本文選用2011—2021 年中國滬深A 股上市能源企業數據，探究綠色金融對企業綠色全要素生產率的影響，以及碳排放規制在兩者間的調節效應，同時，還檢驗了綠色技術創新與資源配置結構在兩者間的中介效應。結果表明：首先，綠色金融能顯著促進企業綠色全要素生產率提升，該結論在歷經更換解釋變量、研究方法與采用工具變量法這一系列穩健性檢驗后仍舊成立。其次，碳排放規制是綠色金融影響企業綠色全要素生產率過程中的關鍵調節機制，即地方政府碳排放規制程度越高，綠色金融促進企業綠色全要素生產率提高的作用越強。最后，中介效應檢驗結果顯示，資源配置結構與綠色技術創新在綠色金融對企業綠色全要素生產率作用過程中發揮顯著中介作用。

基于上述研究結論，對進一步提升企業綠色全要素生產率、推動企業高質量發展提出以下建議。第一，構建“常態化”的綠色金融服務體系。打造一批“專精特新”和“隱形冠軍”綠色生產企業，持續完善綠色金融創新、服務政策，統籌綠色金融領域中的各類財政補貼、稅收優惠、貼息、獎補等激勵政策[17]。第二，建設“規范化”的碳排放治理機制。明確企業碳排放總量目標和碳排放權交易配額總量，建立動態碳排放治理機制，使碳排放治理設計同企業綠色全要素生產及其經濟高質量發展相適應。第三，實現“科學化”的創新基地平臺建設。需培育一批綠色生產研究中心、科技資源共享服務平臺、綠色技術創新中心等綠色創新基地平臺，建立綜合性綠色技術交易市場，建立綠色技術創新侵權行為信息記錄平臺，為提升企業綠色全要素生產率提供基礎支撐。第四，加快“精準化”的資源配置結構升級。首先，在提升資源配置效率中，政府應該將“放活+管好”有機融合，使得各種要素協同向先進生產力集聚。其次，政府要理順與市場之間的關系，深化“放管服效”改革，降低對微觀主體的干預。最后，政府要積極推動產業政策轉型，提高企業綠色服務意識，提倡企業間的公平競爭，實現資源優化配置結構升級。