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绿色信贷提升重污染企业并购绩效了吗——来自中国上市公司的经验证据

王建新 王涛 龙鸣

王建新, 王涛, 龙鸣. 绿色信贷提升重污染企业并购绩效了吗——来自中国上市公司的经验证据[J]. 广东财经大学学报, 2021, 36(1): 85-97.
引用本文: 王建新, 王涛, 龙鸣. 绿色信贷提升重污染企业并购绩效了吗——来自中国上市公司的经验证据[J]. 广东财经大学学报, 2021, 36(1): 85-97.
WANG Jian-xin, WANG Tao, LONG Ming. Does Green Credit Improve M & A Performance of Heavy Pollution Enterprises: Empirical Evidence from Chinese Listed Companies[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2021, 36(1): 85-97.
Citation: WANG Jian-xin, WANG Tao, LONG Ming. Does Green Credit Improve M & A Performance of Heavy Pollution Enterprises: Empirical Evidence from Chinese Listed Companies[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2021, 36(1): 85-97.

绿色信贷提升重污染企业并购绩效了吗——来自中国上市公司的经验证据

基金项目: 

国家博士后基金一等资助项目 2016037227

详细信息
    作者简介:

    王建新(1973-),男,湖南衡阳人,中国财政科学研究院研究员,博士生导师

    王涛(1990-),男,安徽合肥人,中国财政科学研究院博士研究生

    龙鸣(1984-),男,湖北恩施人,广州银行股份有限公司纸行支行行长

  • 中图分类号: F832.4;F275.5;F235.19

Does Green Credit Improve M & A Performance of Heavy Pollution Enterprises: Empirical Evidence from Chinese Listed Companies

  • 摘要: 引导重污染企业通过并购改造落后产能,实现产业绿色升级,是国家推动绿色、低碳、循环经济发展的重要手段。基于2012年《绿色信贷指引》的落实,采用双重差分模型构造准自然实验,实证检验绿色信贷政策对重污染企业并购绩效的影响。研究发现:绿色信贷政策显著降低了重污染企业的并购绩效,且该负向影响在法律环境好的地区更加显著;机制检验结果表明,受制于绿色信贷政策的规制,其对重污染企业并购绩效的影响主要通过信贷规模的收缩和融资成本发挥作用。本文的研究结论为进一步从资源配置视角理解并购“折价观”以及为我国绿色信贷政策实施效果的评价提供了参考和借鉴。
  • 表  1  主要变量及说明

    变量类型 变量符号 变量名称 变量说明
    因变量 BHAR 12 并购绩效 并购事件首次公告后12个月内的收购公司的市场绩效
    BHAR 24 并购事件首次公告后24个月内的收购公司的市场绩效
    自变量 Post 《绿色信贷指引》的颁布事件 虚拟变量,《绿色信贷指引》发布之前定义为0,否则定义为1。
    控制变量 RelaSize 并购交易规模 并购交易金额/并购方上一年的资产总额
    Mrelated 关联交易 虚拟变量,若并购事件属于关联交易则取值为1,否则为0
    Mpay 并购支付方式 虚拟变量,若并购方采用现金支付则赋值为1,否则为0
    Undertype 标的类型 虚拟变量,股权并购赋值为1,否则为0
    Majorm 重大资产重组 虚拟变量,若并购事件属于重大资产重组则赋值为1,否则为0
    Msize 并购方规模 并购方规模,并购方在并购前一年资产总额的自然对数
    Mleve 并购方负债结构 并购方并购前一年的资产负债率
    Cf 现金流 并购方在并购前一年经营现金流与总资产的比值
    Growth 公司成长性 并购方在并购前一年的主营业务收入增长率
    Sharefir 公司治理 并购方第一大股东持股比例
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    表  2  变量描述性统计结果

    VarName Obs Mean SD Min Median Max
    BHAR 12 6 709 -0.107 0.592 -1.394 -0.142 2.199
    BHAR 24 6 709 -0.256 0.782 -2.370 -0.270 3.007
    Treat 6 709 0.235 0.424 0.000 0.000 1.000
    RelaSize 6 709 0.187 0.600 0.000 0.019 4.401
    Mrelated 6 709 0.214 0.410 0.000 0.000 1.000
    Mpay 6 709 0.800 0.400 0.000 1.000 1.000
    Undertype 6 709 1.058 0.712 0.000 1.000 3.000
    Majorm 6 709 0.079 0.270 0.000 0.000 1.000
    Msize 6 709 22.109 1.298 19.408 21.930 26.135
    Mleve 6 709 0.458 0.211 0.054 0.458 0.955
    Cf 6 709 0.042 0.073 -0.184 0.042 0.250
    Growth 6 709 0.268 0.621 -0.582 0.144 4.080
    Sharefir 6 709 0.349 0.150 0.087 0.329 0.750
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    表  3  绿色信贷与重污染企业并购绩效的回归结果

    变量 BHAR 12 BHAR 24
    Treat×post -0.072**(-2.203) -0.088**(-2.000)
    Treat 0.039(1.129) -0.042(-0.914)
    Post 0.006(0.193) 0.292***(6.917)
    RelaSize1 0.046***(2.836) 0.025(1.177)
    Mrelated -0.024(-1.282) -0.073***(-3.140)
    Mpay -0.026(-0.963) -0.038(-1.042)
    Undertype -0.017(-1.266) -0.023(-1.331)
    Majorm 0.171***(4.352) 0.194***(3.943)
    Msize -0.011*(-1.805) -0.018**(-2.190)
    Mleve -0.022(-0.592) -0.021(-0.416)
    Cf 0.221**(2.108) 0.600***(4.506)
    Growth 0.056***(4.096) 0.047***(2.859)
    Sharefir -0.029(-0.600) 0.154**(2.417)
    _cons 0.254*(1.771) -0.002(-0.009)
    Year Yes Yes
    Industry Yes Yes
    N 6 709 6 709
    r2_a 0.119 0.093
    注:******分别代表 1%、5%、10%的显著性水平,括号中为双侧检验的t值。下表同。
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    表  4  绿色信贷与重污染企业并购绩效的回归分析:法制环境视角

    变量 BHAR 12 BHAR 24
    (1) (2) (3) (4)
    Law_L Law_H Law_L Law_H
    Treat×post -0.020 -0.124** -0.030 -0.131*
    (-0.459) (-2.338) (-0.502) (-1.852)
    Treat 0.006 0.086 -0.086 -0.001
    (0.144) (1.478) (-1.408) (-0.008)
    Post 0.029 -0.070 0.338*** 0.136
    (0.852) (-1.142) (6.949) (1.436)
    RelaSize1 0.046 0.049** -0.007 0.044*
    (1.491) (2.511) (-0.182) (1.780)
    Mrelated -0.011 -0.027 -0.082*** -0.061*
    (-0.417) (-1.029) (-2.726) (-1.721)
    Mpay -0.010 -0.046 -0.037 -0.043
    (-0.256) (-1.196) (-0.718) (-0.840)
    Undertype -0.029 -0.009 -0.050** -0.002
    (-1.476) (-0.496) (-2.004) (-0.092)
    Majorm 0.222*** 0.135** 0.272*** 0.150**
    (3.733) (2.561) (3.740) (2.233)
    Msize -0.020** -0.006 -0.024* -0.014
    (-2.203) (-0.679) (-1.920) (-1.179)
    Mleve 0.078 -0.083 0.047 -0.071
    (1.422) (-1.576) (0.635) (-1.015)
    Cf 0.253* 0.155 0.731*** 0.459**
    (1.665) (1.066) (3.813) (2.469)
    Growth 0.051** 0.059*** 0.049** 0.045**
    (2.454) (3.258) (2.108) (1.989)
    Sharefir -0.007 -0.033 0.117 0.206**
    (-0.101) (-0.500) (1.338) (2.233)
    _cons 0.411* 0.212 0.087 0.022
    (1.941) (1.055) (0.315) (0.079)
    Year Yes Yes Yes Yes
    Industry Yes Yes Yes Yes
    N 3095 3614 3095 3614
    r2_a 0.125 0.119 0.102 0.094
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    表  5  平行趋势检验

    变量 BHAR 12 BHAR 24
    Pre_2 0.038(0.329) -0.022(-0.142)
    Pre_1 -0.094(-1.486) 0.070(0.836)
    Current -0.105*(-1.689) -0.122(-1.471)
    Post_1 -0.168***(-2.865) -0.157**(-2.013)
    Post_2 -0.200***(-3.624) -0.480***(-6.547)
    _cons 0.577**(2.286) 0.166(0.493)
    Controls/Year/Industry Yes Yes
    N 1 935 1 935
    Adj.R-Square 0.148 0.133
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    表  6  绿色信贷与重污染企业并购绩效的回归分析:基于PSM+DID的检验

    变量 BHAR 12 BHAR 24
    Treat×post -0.174**(-2.091) -0.123***(-2.657)
    Treat 0.183**(2.121) 0.013(0.239)
    Post -0.140(-0.496) -0.006(-0.014)
    Controls/Year/Industry Yes Yes
    N 2 798 2 798
    Adj.R2 0.163 0.130
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    表  7  绿色信贷政策实施前后重污染企业并购绩效的对比分析

    变量 技术绩效 规模绩效
    Crste M-U Scale M-U
    2008 0.984 154.798*** 0.986 127.802***
    2009 0.981 108.013*** 0.984 60.372***
    2010 0.962 174.737*** 0.965 148.009***
    2011 0.984 127.725*** 0.986 48.062***
    2012 0.996 - 0.997 -
    2013 0.995 19.226*** 0.996 39.045***
    2014 0.994 53.645*** 0.995 53.525***
    2015 0.996 5.265** 0.997 6.625**
    2016 0.992 131.255*** 0.994 60.917***
    注:M-U为Mann-Whitney U非参数检验年度绩效的显著性差异,基准年度为2012年。
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    表  8  单变量检验

    变量名称 均值检验 中值检验
    Post=0 Post=1 T检验 Post=0 Post=1 Chi2
    融资规模 0.212 0.199 0.013* 0.217 0.181 19.571***
    融资成本 0.014 0.017 -0.003* 0.014 0.022 31.503***
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    表  9  绿色信贷与重污染企业并购绩效的回归分析:融资规模视角

    变量 BHAR 12 BHAR 24
    Fina_M Fina_S Fina_M Fina_S
    Treat×post -0.082 -0.089 -0.138** -0.084
    (-1.627) (-1.172) (-2.199) (-1.247)
    Treat 0.045 0.078 0.005 -0.015
    (0.846) (1.691) (0.076) (-0.209)
    Post 0.280*** -0.008 0.167** 0.188***
    (4.644) (-0.178) (2.503) (3.101)
    Controls/Year/Industry Yes Yes Yes Yes
    N 3 184 3 351 3 184 3 351
    Adj.R2 0.133 0.110 0.108 0.079
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    表  10  绿色信贷与重污染企业并购绩效的回归分析:融资成本视角

    变量 BHAR 12 BHAR 24
    Cost_H Cost_L Cost_H Cost_L
    Treat×post -0.091* -0.027 -0.145** -0.009
    (-1.846) (-0.610) (-2.274) (-0.148)
    Treat 0.043 0.028 -0.044 -0.042
    (0.788) (0.613) (-0.631) (-0.661)
    Post 0.076 -0.005 0.378*** 0.230***
    (1.191) (-0.141) (4.526) (4.079)
    Controls/Year/Industry Yes Yes Yes Yes
    N 3 283 3 426 3 283 3 426
    Adj.R2 0.134 0.107 0.083 0.089
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    表  11  绿色信贷与重污染企业并购绩效的回归分析:异质性视角

    变量 BHAR 12 BHAR 24
    Cleanma NCleanma Cleanma NCleanma
    Treat×post -0.010 -0.078* -0.051 -0.104*
    (-0.159) (-1.728) (-0.674) (-1.690)
    Treat 0.019 0.021 -0.019 -0.056
    (0.313) (0.435) (-0.240) (-0.895)
    Post -0.009 0.081* 0.287*** 0.385***
    (-0.231) (1.688) (4.933) (5.668)
    Controls/Year/Industry Yes Yes Yes Yes
    N 4 259 2 450 4 259 2 450
    Adj.R2 0.124 0.118 0.094 0.103
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-15
  • 网络出版日期:  2021-04-15
  • 刊出日期:  2021-01-28

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