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綠色債券發(fā)行對制造業(yè)企業(yè)價值的影響研究

2024-12-16 00:00:00劉婧怡袁懷宇
中國證券期貨 2024年6期

摘要:綠色債券作為最活躍的綠色金融產(chǎn)品之一,以其綠色屬性、融資成本低等特點,能夠較好滿足制造業(yè)企業(yè)融資和綠色轉(zhuǎn)型的需求。本文基于199家上市制造業(yè)企業(yè)2017年1月至2023年9月的面板數(shù)據(jù),利用多時點DID模型進(jìn)行實證分析,研究制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券對企業(yè)價值的影響,主要得出以下結(jié)論:發(fā)行綠色債券對制造業(yè)企業(yè)價值的提升具有積極作用,且這種積極作用是長期的;相較于中西部地區(qū),東部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券更有助于提升其企業(yè)價值;非污染制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券不能夠顯著提升其企業(yè)價值,而重污染制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券能夠顯著提升其自身價值。

關(guān)鍵詞:綠色債券;制造業(yè)企業(yè);異質(zhì)性分析;雙重差分模型

一、引言

自2015年年底國家發(fā)展改革委員會發(fā)布了《綠色債券發(fā)行指引》后,我國綠色債券發(fā)行規(guī)模從2016年的1975.31億元上升到2022年的8612.92億元,增長了336.03%,位列全球綠色債券市場發(fā)行規(guī)模前三。制造業(yè)作為第一碳排放大戶,碳排放在總體碳排放量中占比始終處于60%以上。為了促進(jìn)低碳發(fā)展,推進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型,減少碳及其他污染氣體排放,較多制造業(yè)企業(yè)選擇融資成本低的綠色債券來解決融資困境,并且發(fā)行綠色債券具有正向的外部效應(yīng),符合可持續(xù)發(fā)展的大勢,帶給企業(yè)正面形象。在實際情況中,發(fā)行綠色債券究竟能否對制造業(yè)企業(yè)價值產(chǎn)生影響?有何影響?這種影響是否會隨企業(yè)自身特質(zhì)體現(xiàn)異質(zhì)性?這些問題仍有待于進(jìn)一步挖掘和明晰。

對于發(fā)行綠色債券是否能夠提升制造業(yè)企業(yè)價值,現(xiàn)有的研究尚無清晰的回答,朱俊明等(2020)對2019年之前發(fā)行綠色債券的中國上市公司進(jìn)行研究,結(jié)果表明,發(fā)行綠色債券對公司股票收益無顯著影響。任康鈺和柴源匯(2023)基于相關(guān)金融理論探討碳中和債的宣告發(fā)行對相關(guān)公司股價的影響,宣告發(fā)行碳中和債給股價帶來了顯著的負(fù)面效應(yīng),發(fā)行主體并沒有享受更低的融資成本,投資者吸引力也比較弱。然而,鄭春麗和羅傳建(2020)研究發(fā)現(xiàn),發(fā)行綠色債券對企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益有正面作用,能使企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率得到明顯提升。馬亞明等(2020)基于雙重差分模型進(jìn)行實證分析,表明發(fā)行綠色債券能提高公司價值。Tang和Zhang(2020)得出當(dāng)上市公司發(fā)布綠色債券時,股價將明顯上升,但其持續(xù)性不夠顯著。Flammer(2021)利用各國面板數(shù)據(jù)得出綠色債券有助于企業(yè)改善經(jīng)營績效和創(chuàng)造長期價值。然而,上述文獻(xiàn)關(guān)于發(fā)行行業(yè)的分析少有涉及,從企業(yè)自身特質(zhì)的異質(zhì)性分析更是少之又少。因此,本文將基于上市制造業(yè)企業(yè)2017年1月至2023年9月的面板數(shù)據(jù),通過多時點雙重差分模型研究綠色債券發(fā)行制造業(yè)企業(yè)價值的影響及其異質(zhì)性,進(jìn)而為企業(yè)發(fā)行綠色債券提供更有效的激勵和指導(dǎo),推動綠色金融的發(fā)展和生態(tài)文明的建設(shè)。

二、計量模型與數(shù)據(jù)說明

(一)多時點雙重差分模型

標(biāo)準(zhǔn)雙重差分(DID)模型是政策評估中最常用的一種方法,能夠消除時間和空間的潛在因素,從而準(zhǔn)確評估政策的凈效應(yīng)。一般針對政策實施時點為同一個時期,但由于各制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券的時間都不盡相同,為了更精確地判定綠色債券發(fā)行對制造企業(yè)價值的影響,基于Beck等(2010)和馬亞明等(2020)提出的政策時點不一致DID的方法,構(gòu)建模型(1):

Qi,t=Cons+β0treatedi×timei,t+β1Xi,t+ui+γi+εi,t(1)

其中,Qi,t反映企業(yè)i在第t年的價值水平;“treated”和“time”是虛擬變量;Xi,t為控制變量;Cons為常數(shù)項;γi為時間固定效應(yīng);ui為個體固定效應(yīng);εi,t為隨機(jī)擾動項。

中國證券期貨2024年12月

第6期

綠色債券發(fā)行對制造業(yè)企業(yè)價值的影響研究

(二)變量選取與數(shù)據(jù)來源

被解釋變量:本文選取企業(yè)價值作為被解釋變量,即選取托賓Q值(公司總市值/資產(chǎn)重置成本)來衡量,由于托賓Q值具有上市公司的企業(yè)特征與財務(wù)特征,所以經(jīng)常被用來測算企業(yè)價值。

解釋變量:treatedi×timei,t是本文的核心解釋變量,即DID模型的雙重差分項,變量設(shè)置如表1所示。通過觀察該項的系數(shù)β0可知綠色債券發(fā)行對企業(yè)價值的影響,如果β0顯著為正,則可以說明發(fā)行綠色債券與企業(yè)價值之間存在正相關(guān)關(guān)系。

控制變量??紤]到行業(yè)與企業(yè)財務(wù)結(jié)構(gòu)的差別,本文選取如下控制變量:總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(ATR);流動資產(chǎn)凈利潤率(ROE);資產(chǎn)總額,取對數(shù)(LnASSET);流動資產(chǎn)比率(CR);資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)。

本文的數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫,選取2017年1月1日至2023年9月30日的制造業(yè)企業(yè)季度面板數(shù)據(jù)。針對樣本企業(yè)進(jìn)行如下處理:第一,以2012年中國證監(jiān)會產(chǎn)業(yè)分類中的制造業(yè)為研究對象,選擇12家在2017年1月1日至2023年9月30日發(fā)行了綠色債券的制造業(yè)上市公司作為控制組,187家沒有發(fā)行過綠色債券的制造業(yè)上市公司為對照組。第二,剔除樣本期間出現(xiàn)ST、ST和退市的上市公司。第三,剔除在2017年1月1日之后上市的企業(yè)。第四,剔除數(shù)據(jù)不全的企業(yè)。為了避免極端值對結(jié)果的影響,本文對所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。按照上述方法篩選之后,數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

三、實證分析

(一)回歸結(jié)果分析

(1)企業(yè)價值(Q)與綠色債券發(fā)行(treatedi×timei,t)。從DID模型的回歸結(jié)果可以得出,無論是否加入企業(yè)層級的控制變量,政策處理變量的系數(shù)都顯著為正,在增加控制變量后,主要影響因素的估計值不會發(fā)生變化,且顯著性沒有發(fā)生改變。因此,能夠充分證明綠色債券的發(fā)行對于提高制造業(yè)企業(yè)的價值有著積極的影響。

(2)企業(yè)價值(Q)與各控制變量??傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(ATR)隨著控制變量的增加與Q始終保持正相關(guān)關(guān)系,表明總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高,制造業(yè)企業(yè)的Q越大。流動資產(chǎn)凈利潤率(ROE)與Q正相關(guān),并且在1%的水平上顯著,表明增加一單位流動資產(chǎn)凈利潤率,就會增加制造業(yè)企業(yè)的Q。資產(chǎn)總額(LnASSET)與Q始終呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明制造業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)總額越大,Q越小?;貧w結(jié)果顯示流動資產(chǎn)率(CR)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)對Q沒有顯著影響。在引入控制變量后,解釋系數(shù)(R-squared)由原來的0.219增加到0.286,表明引入控制變量后,整個模型的解釋力更強(qiáng),擬合度也更好(見表3)。

(二)平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗是保證雙差模型估算結(jié)果精確的先決條件,也保證了試驗組和對照組在進(jìn)行干預(yù)前具有基本一致的發(fā)展趨勢。因此,本文進(jìn)行了平行趨勢檢驗(見表4)。由于不同樣本發(fā)行債券的時間不同,因此把處理組與控制組之間的時間換算成相對日期,具體來說,從樣本開始年到綠色債券的發(fā)行之前4年設(shè)定為-4、-3、-2、-1,綠色債券發(fā)行之后的5年設(shè)定為1、2、3、4、5,從而得到了10個指標(biāo)變量,結(jié)果如表4所示。在綠色債券發(fā)行時點之前,各期的估計系數(shù)均不顯著,表明制造業(yè)企業(yè)在發(fā)行綠色債券之前和當(dāng)年,處理組和對照組的回歸結(jié)果無顯著差異,平行趨勢假設(shè)成立。而在發(fā)行綠色債券后的5年中,各虛擬變量的估計系數(shù)均大于0。從圖1中可以更加直觀、清晰地看出上述結(jié)果。檢驗結(jié)果通過了平行趨勢檢驗,表明從長期來看,綠色債券的發(fā)行提升了制造業(yè)企業(yè)價值。

(三)安慰劑檢驗

為檢驗研究結(jié)果是否會因其他因素引起誤差,如環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和政治等無法觀測的因素,采用構(gòu)造偽處理組方法進(jìn)行安慰劑檢驗。本文將對檢驗程序重復(fù)1000次,圖2為偽處理組在1000個隨機(jī)產(chǎn)生中的估計系數(shù)的統(tǒng)計分布,可以看出偽處理組的估計系數(shù)大多在零點附近集中,與真實

的系數(shù)估計值(垂直于橫軸的虛線)存在一定的差距,而且大多數(shù)偽處理組的估計系數(shù)都在0.1以上(在10%的顯著性水平下不明顯),說明這些估計的結(jié)果并非偶然所得,也不容易被其他政策或隨機(jī)因素所影響。因此,能夠說明制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券從而提升企業(yè)價值并不是偶然。

四、異質(zhì)性分析

(一)區(qū)域異質(zhì)性

企業(yè)發(fā)行綠色債券作為一種市場監(jiān)管政策,對制造業(yè)企業(yè)價值所產(chǎn)生的積極作用可能會因為企業(yè)所在區(qū)域位置(LOC)的不同而存在差異,基于這個問題,本部分將上市公司按照注冊所在地劃分為東部制造業(yè)企業(yè)、中西部制造業(yè)企業(yè),并依次賦值“1”“2”,分別研究發(fā)行綠色債券對制造業(yè)企業(yè)價值的影響。從表5可以發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)和中西部地區(qū)的政策處理變量treatedi×timei,t的系數(shù)均顯著為正,提升效應(yīng)分別達(dá)到0.168和0.113,可能由于東部地區(qū)與中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度差異較大,東部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)價值的提升效應(yīng)明顯大于中西部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)價值的提升效應(yīng)。因此,相較于中西部地區(qū),東部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券更有助于提升其企業(yè)價值。

(二)污染程度異質(zhì)性

制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券對其價值所產(chǎn)生的積極作用可能會因為企業(yè)污染程度(Pol)的不同而存在差異。因此,對于污染程度(Pol),參考李青原和肖澤華(2020)的研究對重污染行業(yè)的界定,選擇重污染行業(yè)的代碼分別是C17、C18、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C29、C31、C32,屬于這些行業(yè)的制造業(yè)企業(yè)賦值為“1”,其余非重污染行業(yè)的制造業(yè)企業(yè)賦值為“0”。從表6可以看出,重污染企業(yè)政策處理變量treatedi×timei,t的系數(shù)均顯著為正,提升效應(yīng)達(dá)到0.208,而非污染制造業(yè)企業(yè)價值的提升效應(yīng)不顯著。因此,非污染制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券不能夠顯著提升其企業(yè)價值,而重污染制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券能夠顯著提升其自身價值。

五、結(jié)論與建議

本文基于199家上市制造業(yè)企業(yè)2017年1月1日至2023年9月30日的季度面板數(shù)據(jù),將期間所有發(fā)行綠色債券的制造業(yè)企業(yè)作為處理組,利用多時點雙重差分(DID)模型進(jìn)行實證分析,得出如下主要結(jié)論:第一,發(fā)行綠色債券能夠提高制造業(yè)企業(yè)的價值,制造業(yè)企業(yè)的價值還與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)凈利潤率、資產(chǎn)總額等相關(guān);第二,平行趨勢檢驗與安慰劑檢驗通過,表明制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券對企業(yè)價值的提升效應(yīng)將形成長期影響;第三,通過異質(zhì)性分析得出,相比中西部地區(qū),東部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券更有助于提升其企業(yè)價值,非污染制造業(yè)企業(yè)發(fā)行綠色債券對企業(yè)價值沒有明顯的促進(jìn)作用,而重污染制造業(yè)企業(yè)通過發(fā)行綠色債券可以顯著提高企業(yè)價值。

根據(jù)本文的主要研究結(jié)論,提出以下針對性的政策建議:

第一,從企業(yè)長期發(fā)展的角度來看,制造業(yè)企業(yè)應(yīng)積極發(fā)行綠色債券,借助綠色債券的綠色標(biāo)簽,樹立企業(yè)綠色形象,緊跟綠色政策,大力支持我國綠色經(jīng)濟(jì)。發(fā)行綠色債券不僅能降低企業(yè)的融資成本,增強(qiáng)企業(yè)盈利能力,提高企業(yè)整體績效,進(jìn)而提升企業(yè)價值,還能帶動企業(yè)向綠色轉(zhuǎn)型,從而實現(xiàn)企業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

第二,推動地方政府通過相關(guān)法規(guī)和政策來鼓勵和支持企業(yè)發(fā)行綠色債券,給予一定的稅收減免,以降低發(fā)行成本,提高企業(yè)發(fā)行意愿。完善綠色債券激勵機(jī)制,積極引導(dǎo)中西部企業(yè)和非污染企業(yè)支持綠色債券,從而促進(jìn)我國綠色金融發(fā)展。

第三,健全綠色債券第三方認(rèn)證制度。目前我國第三方認(rèn)證存在的最大問題是評級機(jī)構(gòu)的專業(yè)性資質(zhì)較低,政府對第三方認(rèn)證評級體系建設(shè)不夠完善,因此應(yīng)該健全中國綠色債券第三方認(rèn)證制度,并建立科學(xué)、統(tǒng)一的認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)。這將有助于增加發(fā)行綠色債券的企業(yè)進(jìn)行第三方認(rèn)證的比例,提高綠色債券市場的透明度和可信度,進(jìn)而推動企業(yè)價值的提升。

第四,應(yīng)健全綠色債券各環(huán)節(jié)的信息披露制度,構(gòu)建多元化的信息披露體系;創(chuàng)新綠色債券的扶持渠道,加快綠色債券的審批程序。以此來激勵更多的企業(yè)通過發(fā)行綠色債券來提高自己的企業(yè)價值,從而促進(jìn)我國的生態(tài)文明建設(shè)。

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ResearchontheImpactofGreenBondIssuanceontheValueofManufacturingEnterprises

LIUJingyiYUANHuaiyu

(SchoolofEconomics,CentralSouthUniversityofForestryandTechnology,Changsha410004,China)

Abstract:Greenbonds,asoneofthemostactivegreenfinancialproducts,withtheirgreenattributesandlowfinancingcosts,canbettermeetthefinancingandgreentransformationneedsofmanufacturingenterprises.Thisarticleisbasedonquarterlypaneldatafrom199listedmanufacturingenterprisesfromJanuary1,2017toSeptember30,2023,andusesamultitimepointDIDmodeltoempiricallystudytheimpactofgreenbondissuancebymanufacturingenterprisesonenterprisevalue.Thefollowingconclusionsaredrawn:issuinggreenbondshasapositiveeffectonthevalueofmanufacturingenterprises,andthispositiveeffectislong-term;Comparedtothecentralandwesternregions,issuinggreenbondsbymanufacturingenterprisesintheeasternregionismoreconducivetoenhancingtheircorporatevalue;Issuinggreenbondsbynonpollutingmanufacturingenterprisescannotsignificantlyenhancetheircorporatevalue,whileissuinggreenbondsbyheavilypollutingmanufacturingenterprisescansignificantlyenhancetheirownvalue.

Keywords:GreenBonds;ManufacturingEnterprises;HeterogeneityAnalysis;Difference-in-DifferenceModel

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