【《管理世界》论文复刻】绿色信贷政策增进绿色创新研究2007-2021（数据+Stata实证全套代码）

本文选取了2007~2017年间所有A股上市公司为研究对象。并按以下标准对样本进行剔除：

1.剔除了金融保险业上市公司；

2.剔除了资产负债率小于0和大于1的上市公司；

3.剔除了非正常交易上市公司（包括ST、ST*和PT）；

4.剔除了相关数据缺失的上市公司。

平行趋势假设认为《指引》实施前后，绿色信贷限制行业与非绿色信贷限制行业的绿色创新数量Total随时间变化趋势基本一致，但实施后二者绿色创新数量差距显著扩大。

（二）基准回归结果

构建如下模型检验绿色信贷对绿色创新的作用：

为了得到更稳健的结果，采用控制企业固定效应和时间固定效应的双重Cluster回归方法，此外还控制了企业所在省的地区固定效应。

得到回归结果如下（截取部分）：

实证结果表明，研究假设 H1 得证。绿色信贷政策的实施显著促进了绿色信贷限制行业的绿色创新数量，却未能显著提升绿色信贷限制行业的绿色创新质量，即《指引》对绿色信贷限制行业绿色创新过程中“量”的激励充足，而对“质”的激励不足。

（三）稳健性检验

1.双重Tobit方法

考虑专利数据具有左截尾的特点，进行了控制企业固定效应和时间固定效应的双重Tobit回归。

可以看出，交乘项对绿色专利的影响在1%的水平显著为正，对绿色发明专利的影响不显著，对绿色实用新型专利的影响在1%的水平显著为正。

根据 B 类客户所属行业（包括棉印染精加工、毛染整精加工、麻染整精加工、丝印染精加工等25个行业），本文扩大了绿色信贷限制行业认定范围，如果上市公司属于上述25 个行业，也将其认定为绿色信贷限制行业。

重新界定行业类型后的回归结果如上表所示。可以看出，交乘项对绿色专利的影响基本为正，对绿色发明专利的影响不显著，对绿色实用新型专利的影响在10%的水平显著为正。

考虑到创新风险较高，能够带来技术进步、产品升级的重大、实质性创新通常都需要很长时间。本文选取第t +1年、第t +2年及第t +3年的绿色专利申请衡量绿色创新，具体回归结果如表所示。

可以看出，考虑绿色创新过程的长周期性后，交乘项对绿色专利的影响均至少在5%的水平显著为正，对绿色发明专利的影响均不显著，对绿色实用新型专利的影响均至少在5%的水平显著为正。

在基准回归模型的基础上，引入企业是否受到环境处罚（虚拟变量punish）、企业注册地所在城市是否实施新修订的《环境空气质量标准》（虚拟变量disclosure），同时控制了城市固定效应。

5.考虑专利申请统计标准发生变更

考虑到专利申请统计标准发生变更，本文剔除2017年专利申请后重新进行回归。回归结果可以看出，交乘项Gcres×Policy的系数符号、显著性与前述基本一致。

6.考虑雾霾“爆表”

考虑到雾霾“爆表”、党的十八大报告提出“要把生态文明建设放在突出地位”也发生在2012年，而这些因素可能会影响回归结果的稳健性，本文引入了3个变量（年度PITI指数、公司注册地与周边国控空气监测站点的最短距离distance、公司注册地的雾霾污染程度PM2.5）以消除上述因素的影响。

可以看出，《指引》的实施显著促进了上市公司的绿色创新产出，并且绿色信贷限制行业的绿色创新产出更高；《指引》的实施对绿色信贷限制行业和非绿色信贷限制企业的绿色创新质量的提高无明显差异。

文章从经理人代理成本和企业投资效率展开机理分析。

表7汇报了上述两个模型的回归结果：

为了证实研究假设H2a和H2b，结合两个模型，本文构建如下模型：

回归结果如下表8所示：

结果表明，表明《指引》提升的投资效率越多，企业申请的总绿色专利、绿色发明专利以及绿色实用新型专利越多。《指引》提升的绿色投资效率越多，企业绿色创新表现越好。

四

调节效应分析

（一）环保执法

本文具体以各省份户均排污费作为依据，对不同地区的环境执法力度进行测算。以当年地区环保执法力度中值为标准，构造了环保执法交乘项。得到地区环保执法的调节机制回归结果如下表所示：