气候政策不确定性与企业短债长用

陈默; 张济建; 徐哲

气候政策不确定性与企业短债长用

1.
江苏大学财经学院, 江苏镇江 212013
2.
华东理工大学商学院, 上海 200237

基金项目:

国家社会科学基金项目 23BJY085

详细信息

作者简介:
陈默(1994-)，男，江苏扬中人，江苏大学财经学院博士研究生

张济建(1965-)，男，江苏南通人，江苏大学财经学院教授，博士生导师

徐哲(1994-)，男，安徽阜阳人，华东理工大学商学院博士研究生

中图分类号: F120;F270
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2024-03-29
- 网络出版日期: 2024-06-15
- 刊出日期: 2024-05-28

Climate Policy Uncertainty and Corporate Asset-Debt Maturity Mismatch

1.
School of Finance and Economics, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China
2.
School of Business, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China

摘要

摘要: 构建企业层面的气候政策不确定性指数，基于中国2007—2022年上市公司数据，实证检验气候政策不确定性对企业短债长用的影响。研究发现，气候政策不确定性通过降低企业风险承担能力、债务管理能力以及外部绿色金融环境质量加剧企业短债长用的程度；异质性检验发现，在市场竞争越温和的地区和内部控制体系越严格、气候信息披露质量越高的企业，气候政策不确定性对企业短债长用的加剧程度有所缓解。此外，气候政策不确定性不仅加剧了企业短债长用，而且不利于企业的高质量成长并增加了股价崩盘风险。本文拓展了气候政策不确定性与企业投融资领域的相关研究，为新兴市场国家统筹协调气候政策与金融借贷政策提供了学理支持。
- 政策不确定性 /
- 气候政策 /
- 短债长用 /
- 风险承担能力 /
- 绿色金融环境 /
- 负债管理
Abstract: This study introduces an index to quantify climate policy uncertainty at the level of enterprise and analyzes its effects on the corporate asset-debt maturity mismatch among Chinese A-share listed companies from 2007 to 2022. The findings reveal that climate policy uncertainty intensifies the preference for short-term debt. The heterogeneity analysis indicates that this uncertainty undermines the corporate risk-taking abilities, debt management, and access to green finance. Nonetheless, the adverse effects are mitigated in regions with less intense competition and companies with stringent internal controls and transparent climate information disclosure. Besides amplifying the corporate asset-debt maturity mismatch, climate policy uncertainty also stifles high-quality growth and escalates stock price crash risk. This research contributes to understanding the complex interplay between climate policy uncertainty and corporate financial strategies, offering insights for harmonizing climate policies and financial lending policies in emerging markets.
- policy uncertainty /
- climate policy /
- asset-debt maturity mismatch /
- risk-taking capacity /
- green finance environment /
- liability management

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图 1 逻辑框架图

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图 2 中国气候政策不确定性指数

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图 3 中美气候政策不确定性指数对比图

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表 1 中国的气候政策体系

气候政策类别	气候政策措施细节举例
控制非二氧化碳温室气体排放	对HFC-23提供补贴；控制甲烷排放；控制含氟温室气体排放；积极推广使用低全球变暖潜力(GWP)的制冷剂；控制HFCs的排放
增加碳汇	天然林保护政策、植树造林政策；退耕还林还草政策、湿地保护政策；碳汇交易政策；海洋碳汇提升政策
调整产业结构	推进绿色制造；鼓励新能源产业发展政策；落后产能淘汰制度；低碳技术改造；碳排放交易试点；高碳行业低碳重组
优化能源结构	加快构建供电基础设施网络体系；用能指标管理制度；可再生能源电价补贴; 推动北方地区清洁取暖制度；提高风电、太阳能等非化石能源占比
健全低碳发展机制	国家核证自愿减排量政策；低碳城市试点政策；千企节能行动政策；新能源示范城市政策
适应气候变化	气候适应型城市试点政策；《国家适应气候变化战略2035》；气候适应性基础设施建设；减少水土流失政策
减污降碳协同增效	双碳目标和“1+N”政策体系；十四五规划推进污染和碳减排的协同控制；重点行业节能减排

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表 2 变量的定义和计算方法

变量类型	变量符号	变量名称	变量说明
被解释变量	SDLA	企业短债长用	短期负债/总负债-短期资产/总资产
解释变量	cpu	气候政策不确定性	宏观气候政策不确定性指数与企业气候风险指数交互得出
控制变量	Roa	资产报酬率	(当年净利润+利息费用+所得税)/平均资产总额
	TobinQ	企业价值率	企业价值/企业年末总资产
	Ntds	非债务税盾	企业年末折旧摊销/企业年末总资产
	Growth	营业收入增长率	(营业收入-上期营业收入)/上期营业收入-1
	Top1	股权集中度	年末企业第一大股东持股比例
	Cflow	企业现金流	经营活动的现金流净额/总资产
	Size	公司规模	年末总营业收入取自然对数
	Tang	有形资产比例	固定资产/总资产
	Gdprate	经济增长速率	(本期实际GDP-上期实际GDP)/上期实际GDP
	M2	广义货币供给率	(本期货币供给量-上期货币供给量)/上期货币供给量
	PMI	制造业采购经理指数	将国家统计局发布的PMI月度指数算术平均转化为年度值
	Gov	地方政府产业支持	企业行业在属于地方五年规划重点支持产业，赋值为1，否则为0

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表 3 变量描述性统计

变量	Obs	Mean	SD	Min	Median	Max
SDLA	42 615	0.120	0.260	-0.750	0.151	0.710
cpu	42 615	0.004	0.004	0.000	0.003	0.056
TobinQ	42 615	1.887	1.354	0.625	1.479	31.400
top1	42 615	35.812	15.041	3.620	33.985	87.700
Growth	42 615	0.000	0.003	-0.001	0.000	0.251
Roa	42 615	0.042	0.053	-0.554	0.035	0.400
cflow	42 615	0.056	0.075	-0.565	0.053	0.771
Tang	42 615	0.415	0.180	0.005	0.410	0.960
Size	42 615	22.059	1.497	14.779	21.925	28.830
Ntds	42 615	0.026	0.017	0.000	0.024	0.123
M2	42 615	0.137	0.050	0.080	0.125	0.280
gdpgrowth	42 615	0.077	0.028	0.020	0.075	0.140
PMI	42 615	0.505	0.017	0.470	0.504	0.550
Gov	42 615	0.502	0.500	0.000	1.000	1.000

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表 4 基准回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
变量	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA
cpu	2.130^***(4.42)	1.577^***(2.90)	1.489^***(2.97)	1.679^***(3.49)	1.269^**(2.31)
TobinQ				-0.001^*(-1.77)	-0.001(-1.60)
Top1				-0.001^***(-4.19)	-0.001^***(-4.35)
Cflow				-0.084^***(-4.63)	-0.079^***(-4.36)
Growth				0.001^***(4.64)	0.001^***(4.66)
Roa				-0.019(-0.76)	-0.019(-0.79)
Tang				-0.050^**(-2.09)	-0.049^**(-2.03)
Size				0.004(1.06)	0.003(0.96)
Ntds				3.626^***(11.00)	3.646^***(11.04)
M2					-0.299^***(-7.44)
Fpi					0.022(0.60)
Gdprate					-0.002^***(-3.30)
Gov					-0.011^***(-2.88)
PMI					-0.035(-0.52)
constant	-4.201^***(-4.69)	-4.604^***(-4.69)	-5.566^***(-5.79)	-2.728(-2.35)	2.839^**(2.00)
企业固定效应	未控制	控制	控制	控制	控制
行业固定效应	未控制	控制	控制	控制	控制
时间固定效应	未控制	未控制	控制	控制	控制
N	42 615	42 615	42 615	42 615	42 615
调整R²	0.095 7	0.108 4	0.161 0	0.238 7	0.247 1
注: *、、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号里数值为公司层面聚类稳健标准误下对应的t值。下表同。

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表 5 内生性估计结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
变量	cpu	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA
cpu		2.943^**(1.99)	0.955^*(1.74)	1.669^***(3.46)	1.623^***(3.36)
cpu_Indrisk	1.368^***(26.05)
epu			0.166^***(17.29)
截距、控制变量	控制	控制	控制	控制	控制
Cragg-Donald Wald F-value	7 636.95	7 636.95
Kleibergen-Paap rk Wald. F statistic	678.41	678.41
企业固定效应	控制	控制	控制	控制	控制
行业固定效应	未控制	未控制	控制	控制	控制
时间固定效应	控制	控制	未控制	控制	控制
城市固定效应	未控制	未控制	未控制	控制	控制
企业-城市联合固定效应	未控制	未控制	未控制	未控制	控制
N	42 242	42 242	42 615	42 615	42 615
调整R²	0.279 9	0.279 9	0.250 9	0.635 1	0.584 1
注: 控制变量为表 4基准回归列举的控制变量，这里不再逐一展示其系数。表 9同。

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表 6 稳健性估计结果

变量	替换因变量	滞后自变量	PSM前	PSM后	替换自变量	滞后控制变量	剔除样本	GLS模型
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	SFLI	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA
cpu	2.337^**					1.412^**	1.747^***	1.425^***
	(2.32)					(2.33)	(3.76)	(7.42)
cpu_usa					0.030^***
					(3.20)
cpu_score		1.763^**	0.006^*	0.009^*
		(2.42)	(1.94)	(1.74)
截距、控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
企业固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
行业固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
时间固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
N	42 615	42 615	42 615	19 812	42 615	36 553	39 753	36 553
调整R²	0.102 9	0.112 4	0.077 3	0.241 8	0.178 7	0.163 2	0.250 4	Wald Chi=4 595

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表 7 机制分析检验

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
变量	Risk	SDLA	Debt	SDLA	Green	SDLA
cpu	-0.553^***(-2.83)	1.777^*** (3.41)	0.368^** (1.97)	1.736^*** (3.41)	-0.336^*** (-2.84)	1.290^** (1.99)
Risk		-0.170^*** (-5.03)
Debt				0.134^*** (8.12)
Green						-0.113^** (-2.18)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
企业固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
行业固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
时间固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
N	42 615	42 615	42 615	42 615	42 615	42 615
调整R²	0.835 5	0.262 8	0.109 5	0.256 7	0.703 0	0.224 8

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表 8 异质性估计结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	竞争较小	竞争较大	高内部控制质量	低内部控制质量	高质量环境披露	低质量环境披露
	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA	SDLA
cpu	0.508	1.805^**	1.214^*	1.686^**	1.813	1.432^**
	(0.62)	(2.27)	(1.68)	(2.02)	(1.53)	(2.05)
截距、控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
企业固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
行业固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
时间固定效应	控制	控制	控制	控制	控制	控制
N	19 462	23 153	23 586	19 029	20 500	22 115
调整R²	0.230 4	0.228 0	0.429 7	0.160 5	0.167 2	0.177 5
组间系数检验P值	0.02^**		0.01^***		0.01^***
注: 组间系数差异检验的P值采用费舍尔组合检验(抽样1 000次)得到。

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表 9 经济后果检验

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	TFP-LP	TFP-LP	Crush	Crush
cpu×SDLA		-3.648^*(-1.82)		9.048^*(1.71)
SDLA	-0.175^***(-12.77)	-0.162^***(-9.91)	0.057^**(2.31)	0.09^***(2.91)
控制变量	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是
行业固定效应	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是
N	42 615	42 615	42 615	42 615
调整R²	0.900 5	0.902 3	0.107 7	0.109 5

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