空气污染与银行贷款定价

《Journal of Banking & Finance》:Air Pollution and Bank Loan Pricing

【字体: 时间:2026年02月02日 来源:Journal of Banking & Finance 3.8

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  企业空气污染物排放强度与银行贷款价格正相关,主因劳动风险与环境转型成本增加,该效应在无政治关联、环境治理薄弱地区及非总部企业中更显著。研究证实空气污染物排放降低信贷可得性并促使银行增加非价格条款。

  
李东辉|孙健|徐瑞|袁春|朱莉怡
中国广东省深圳大学经济学院

摘要

基于一家全国性国有中国商业银行的专有贷款数据集,本研究发现,空气污染物排放强度高的企业由于劳动风险和环境转型成本的增加而面临更高的银行贷款价格,这提高了银行贷款方的整体风险敞口。这种排放对银行贷款定价的正面影响在没有政治关系的企业、位于环境治理薄弱地区的企业以及被归类为非总部客户的企业中更为明显。进一步分析表明,空气污染溢价主要针对烟雾排放和信贷贷款收取。此外,空气污染物排放显著降低了借款企业的信贷可获得性,并增加了银行贷款方添加非价格条款的倾向。

引言

在过去几十年中,许多国家的经济发展迅速,同时也伴随着环境问题。现有研究表明,环境风险(包括气候风险、污染物排放和环境法规)对股票、债券和私人银行贷款的定价产生了显著影响(例如,Bolton和Kacperczyk,2021;Fan等人,2021;Hsu等人,2023)。过去,由于缺乏可靠的企业级环境绩效数据和全面的特定企业贷款数据,研究环境风险对银行贷款限制的影响面临巨大挑战。基于一家拥有全国性贷款网络的国有商业银行提供的新专有贷款数据集,本研究通过探讨企业级空气污染物排放(空气污染,可互换)与银行贷款定价之间的关联,填补了这一研究空白。
现有的理论和实证证据表明,银行倾向于在签订贷款合同前后因预期潜在风险增加而收取更高的贷款价格(例如,Cassar等人,2015;Roberts,2015)。考虑到空气污染物排放与个人健康和环境成本高度相关,我们将其对银行贷款定价的影响归因于以下两个渠道。首先,贷款定价溢价与预期的劳动风险增加有关。空气污染可能导致呼吸系统疾病发病率上升(Beatty和Shimshack,2014),这增加了员工“用脚投票”的压力(Liu和Yu,2020),从而导致借款企业的劳动风险增加和产出效率降低。其次,环境转型风险引起了外部利益相关者的广泛关注(Hsu等人,2023)。正如Schneider(2011)所指出的,转型风险是指向低碳发展模式的全球趋势。这种风险与绿色生产的高环境成本、合同终止或工厂关闭相关。为向污染较少的经济活动转型提供资金会增加银行贷款方对借款企业还款能力的担忧,从而导致更高的贷款价格。
基于2007年至2019年间从一家全国性国有中国商业银行收集的贷款数据(涵盖175个城市和745家企业),1我们发现,高空气污染物排放强度与借款企业的高银行贷款价格之间存在显著的正相关关系。我们的结果对空气污染物排放和贷款定价的不同衡量方法以及包含二维固定效应的不同模型规格都具有鲁棒性,以控制来自区域和产业政策的潜在混杂因素。
我们进一步引入了由中国国务院颁布的《空气污染防治行动计划》这一外生政策,旨在减少高污染企业的空气污染物排放。利用这一外生政策,并结合倾向得分匹配(PSM)和差异-in-differences(DID)方法,我们的结果显示,在该环境法规实施后,高污染企业的银行贷款定价显著降低。这在一定程度上支持了Barwick等人(2024)的发现,即环境法规可以缓解银行贷款方的担忧。
这种正面影响有两个机制。首先,空气污染物排放对技术娴熟员工的保留产生了不利影响,从而导致更高的劳动风险和较差的企业绩效。其次,这些排放与借款企业较高的转型风险相关(即向污染较少的经济活动转型的成本)。这增加了银行贷款方对借款企业现金流的担忧,从而导致更高的贷款价格。为了解决这两个渠道之间可能存在的重叠问题,我们将它们整合到一个回归模型中进行了测试。我们发现,尽管这两种经济机制都识别出“薄弱企业”,但它们并不是简单相关的,而是揭示了银行贷款定价所内化的不同风险维度。因此,我们基于这两个方面构建了两个综合风险指数,并得出了类似的结果。
我们的横截面分析显示,空气污染物排放对银行贷款定价的正面影响集中在没有政治关系、位于环境治理薄弱地区的企业以及被归类为非总部客户的企业中。我们的结果进一步表明,空气污染物排放显著降低了借款企业的信贷可获得性,并增加了银行贷款方添加非价格条款的可能性。
我们的研究在三个方面对现有研究做出了贡献。
首先,我们为环境绩效的微观层面后果研究做出了贡献。这一研究领域主要探讨环境绩效对商业风险和企业融资的影响(Schneider,2011;Lins等人,2017;Albuquerque等人,2019;Bolton和Kacperczyk,2021)。补充这些研究的是,另一项新兴研究流探讨了详细环境绩效对外部利益相关者的影响,通过考察其对投资者态度和审计师决策的影响(Jacobs等人,2010;Du等人,2018)。我们通过提供银行债权人层面的证据,进一步扩展了这一研究,探讨了空气污染物排放在塑造银行贷款定价中的作用。
其次,我们的论文补充了关于银行贷款定价决定因素的广泛文献。以往的研究已经探讨了外部治理因素(Hasan等人,2017;Francis和Wang,2021)、企业治理质量(Anderson等人,2004;Huang等人,2018)和企业绩效(Graham等人,2008;Cassar等人,2015;Mafrolla和D'Amico,2017)对银行贷款定价的影响。我们通过验证空气污染物排放与技术娴熟员工保留之间的关联,证实了污染活动对贷款定价的影响,这会显著增加银行贷款方面临的风险。
第三,我们从空气污染物排放的角度,为环境风险与资产定价之间关联的研究做出了贡献。以往的研究主要关注三个关键维度:气候风险(Heyes & Zhu,2019;Javadi等人,2020;Painter,2020)、污染排放(Bolton & Kacperczyk,2021;Hsu等人,2023)和环境法规(Fard等人,2020;Fan等人,2021)。此外,最近的研究还探讨了环境风险对企业融资成本的影响。2我们的研究利用了一家在中国拥有全国性存款和贷款网络的国有商业银行的独特贷款数据集,促进了空气污染与银行贷款定价之间关系的全面分析,从而增强了我们发现的时间和地理维度上的普遍性。

部分内容摘录

假设发展

如先前文献(Graham等人,2008;Valta,2012;Campello和Gao,2017)所全面记录的,银行债权人倾向于要求对面临更高风险的责任进行补偿。基于先前研究中展示的基本理论框架,我们讨论了如何通过将空气污染物排放与银行面临的多种风险(即劳动风险和转型风险)联系起来,将借款企业的环境绩效转化为银行贷款溢价

数据

我们使用了四种类型的数据:企业级空气污染数据、贷款级数据、企业级财务和治理数据以及城市级颗粒物(PM2.5)浓度数据。企业级空气污染数据来自中国的环境调查与报告(ESR)数据库,这是一个由环境保护部和国家统计局共同管理的综合数据集。这些数据最初由企业自行报告,随后

摘要统计

主要变量的描述性统计数据显示在表1中。如A面板所示,全样本中平均每家企业为大约14.774万元(未经对数转换)的平均贷款额支付1.259%的利差,贷款期限为1.618个月(未经对数转换)。此外,年度特定空气污染物排放的平均值为146,054吨,低于Liu等人记录的排放水平。

法规的制度背景

随着中国工业化和城市化的快速推进,区域大气环境恶化成为一个严峻挑战,最终危及公众健康并阻碍可持续经济发展。作为回应,中国国务院于2013年颁布了《空气污染防治行动计划》,该计划制定了一个分阶段策略,目标是在五年内改善全国空气质量,并最终消除严重污染

经济机制

我们的研究结果表明,银行贷款方会对空气污染物排放高的企业收取更高的价格。在本节中,我们进一步探讨了空气污染物排放影响借款人银行贷款定价的潜在机制。

额外分析和稳健性测试

在本节中,我们报告了考虑了可能影响银行贷款方风险评估的企业、区域和贷款级别属性的横截面结果。此外,我们还记录了空气污染物排放对非价格合同条款的影响。最后,我们进行了稳健性测试,以增强空气污染物排放与银行贷款定价之间的因果关系。

结论

在本文中,我们利用来自一家国有中国商业银行的贷款数据,探讨了空气污染物排放对银行贷款定价的影响,数据涵盖2007年至2019年的时期,涉及175个城市中的745家借款企业。我们的发现表明,严重的空气污染物排放与更高的银行贷款价格之间存在显著关联。经过一系列稳健性测试后,这些结果仍然有效。
我们的机制测试显示,空气污染物排放增加了

未引用的参考文献

Chang等人,2016;Chen等人,2016;Cheng等人,2022;Dechow等人,1995;Gallemore和Jacob,2020;Javadi等人,2023;Krüger,2015;Bailey等人,2011;Künn等人,2023;Li等人,2022;Li等人,2021;Krueger等人,2020;Stroebel和Wurgler,2021;Brandt和Li,2003;Brandt等人,2012

CRediT作者贡献声明

李东辉:验证、监督、资源获取、概念化。孙健:写作——审稿与编辑、验证、监督、项目管理、资源获取、概念化。徐瑞:写作——审稿与编辑、监督、方法论、调查。袁春:监督、方法论、调查、资源获取、数据整理、概念化。朱莉怡:写作——审稿与编辑、初稿撰写、项目管理、方法论
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