绿金论文 | 更清洁却更低效？绿色金融、资源错配与中国供应链溢出效应

来源：市场资讯

（来源：江苏省绿色金融高端智库）

摘要

绿色金融政策已逐步成为推动企业绿色转型的重要工具。然而，该政策对环境绩效、资源配置效率以及供应链溢出效应的综合影响，目前仍缺乏系统探讨。本文基于 2012—2022年中国上市公司面板数据，采用双重差分模型，实证检验绿色金融改革创新试验区政策对企业环境污染、资源配置效率及供应链溢出效应的多重影响。研究发现，绿色金融政策虽能显著降低污染排放，但会引发行业内部与行业间的资本、劳动力双重资源错配，进而削弱整体资源配置效率。同时，政策存在明显下游供应链溢出效应：下游客户企业环境质量得以改善，但资源配置效率同步下降。机制分析表明，环保项目过度投资与企业漂绿行为是造成效率损失的核心诱因。相较于单一环境规制工具，绿色金融政策的治污减排效果更强，但以资源效率损耗为代价。数字化水平提升、环保意识增强与绿色创新能力升级，能够有效缓解上述负面冲击。异质性分析显示，绿色金融政策对非高技术企业的作用更为显著；非国有企业、非高技术企业的合作客户，以及交易规模更大、合作关系更稳定、处于非核心贸易节点的客户企业，其受到的供应链溢出影响更为突出。本研究为中国及其他依托绿色金融谋求可持续发展的发展中国家，提供了经验证据与政策参考。

研究背景及意义

长期依赖资源驱动与投资密集型的增长模式，使得大量资本与劳动力集中于高污染、低效率企业，加剧了资源耗竭与环境恶化。环境状况恶化促使多国出台各类环境规制以应对气候变化与污染问题。其中，绿色金融政策作为关键的市场化工具，相较于传统命令—控制型规制，具有实施成本更低、灵活性更强的优势。截至2023年，全球已有116家金融机构推出绿色信贷项目，全球绿色债券发行规模约达5880亿美元。绿色金融通过将环保准入标准与限制性要求嵌入信贷、债券、保险及投资基金业务，利用差异化金融服务引导资金流向可持续清洁生产领域，将金融资源导向环境友好型活动，进而提升资源配置效率、推动绿色转型。

越来越多的文献表明，绿色信贷、绿色债券等绿色金融工具能够激励绿色创新、提升绿色全要素生产率与能源效率、减少污染物排放、促进环保投资并改善企业ESG绩效。

绿色金融政策的资源配置效应是实现绿色转型的关键。早期研究主要分析绿色金融政策在高污染企业与绿色企业之间的资源配置效果。一方面，在绿色信贷约束下，高污染企业融资成本上升、融资约束加剧，被迫采用清洁生产技术或缩减产量以满足规制要求，实现减排；绿色企业则可通过绿色信贷、绿色债券以更低利率、更优期限结构获取资金，部分缓解研发投入不足问题，推动绿色创新与长期投资。另一方面，绿色金融政策可能诱发漂绿行为，降低资源配置效率。面对环境信息披露与绩效评价的双重压力，绿色金融政策在收紧绿色约束的同时，加重了企业融资负担，高污染企业尤为明显，短期内难以实现可持续绩效的实质性改善。为满足政策要求，企业采取选择性披露与策略性环境行为获取绿色融资，却未实质性改善环境结果，形成漂绿。此外，绿色金融政策可能强化管理层短视行为，引导资金投向短期回报高但减排效率低的环境项目，引发地方政府与金融机构的逆向选择，导致整体信贷收紧，进一步加剧漂绿问题。

然而，绿色金融政策引发资源错配的动因不止于漂绿。选择性执法与不完善的激励约束机制可能导致政策实施偏离预期目标，诱发资源错配。在环境规制与信贷配置过程中，地方政府常实施选择性执法：议价能力强、纳税贡献大的大型高污染企业更易获得宽松监管与便捷融资，而技术能力强但规模较小的绿色企业融资困难，形成企业间资源错配。同时，绿色金融政策兼具产业激励与创新激励双重导向。在绿色项目识别能力有限、监管与信息披露机制不完善的情况下，产业激励易异化为低碳补贴与优惠信贷的寻租行为，企业将管理层精力与资本转向获取政策支持的“绿色项目”，而非实质性提升减排绩效的活动。从创新视角看，合规成本上升会加剧融资约束，对高污染企业而言，更易产生“合规成本效应”而非“创新补偿效应”。前者挤出生产与绿色技术升级投入，通过逆向选择挤出真正优质的绿色项目。尽管绿色金融政策旨在激励企业优化投入结构、改善环境绩效，但政策执行扭曲与企业策略性应对可能引发金融资源在行业、企业与项目间的错配。在此情况下，污染减排可能以牺牲资源配置效率为代价，削弱绿色金融政策推动低碳转型的有效性。相关研究已探讨政策可能诱发的漂绿行为，但忽视了绿色金融政策在行业内部与生产要素间引发的系统性错配，低估了对资源配置效率的扭曲，导致高效企业供给过剩、低效企业获得过度支持的结构性错配，阻碍从资源配置视角优化低效绿色转型路径的努力。

随着供应链一体化与专业化程度加深，环境政策不仅影响直接受规制企业，还通过业务关联向上下游企业传导。上游投入品的环境属性与空间距离改变企业投入结构，进而影响污染排放与资本、劳动力配置。下游客户响应市场与消费者偏好，通过绿色产品的需求、定价与接受度影响受规制企业的绿色产出规模与资源配置效率。已有研究考察了税收、补贴等环境政策的供应链溢出效应，例如下游企业税收激励通过需求扩张与技术升级倒逼中游企业扩大人力资本与固定资产投资；严格的税收规则促使企业采用更清洁的上游投入品，在供应商竞争激烈、客户集中度高的市场中强化对供应商绿色创新的溢出效应。但这类研究多聚焦价格型工具（如税收返还、财政补贴），主要通过产品市场捕捉溢出效应。相比之下，绿色金融政策同时对资本价格与数量施加约束，通过改变融资成本与信贷可得性，影响供应链企业的环境治理与资源配置决策，兼具环境压力传导与资金供给双重作用。这种传导效应不仅限于产品交易，还通过供应链网络中的银行信贷、商业信用、担保等金融渠道发挥作用。

总体而言，绿色金融政策可通过改变融资成本、鼓励环保投资与清洁技术应用缓解环境污染，但伴随漂绿、选择性执法与设计缺陷时，也可能引发资源错配，并通过产品交易与金融关联将环境规制压力沿供应链传导。尽管近期研究开始探讨绿色信贷政策对信贷决策的影响，但从供应链整合视角系统考察绿色金融政策环境与经济机制的证据仍较为匮乏。因此，需要厘清绿色金融政策如何通过多主体协同与多层级传导实现减排与资源优化，为构建绿色供应链、强化协同减排提供更具针对性的政策建议。

作为全球最大的能源消费国与温室气体排放国，中国在国际减排与绿色转型中发挥关键作用。为应对环境污染与资源耗竭，中国出台一系列绿色金融政策。2007年以来，中国陆续发布《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》《节能减排授信工作指导意见》《绿色信贷指引》《关于构建绿色金融体系的指导意见》，并启动绿色金融改革创新试验区试点。中国绿色金融规模快速扩张，截至2025年末，本外币绿色贷款余额达44.77万亿元，占各项贷款比重16.465%。其中，绿色金融改革创新试验区政策将市场激励与政府监管相结合，形成较为完善的绿色金融政策体系，为系统评估绿色金融政策效果提供了框架。同时，监管框架与环境信息披露机制仍不完善，市场定价效率较低，机构投资者外部治理作用有限。在此背景下，金融机构的经济效率与环境治理能力更为重要，企业更易依赖形式合规而非实质性转型，可能引发资源错配等问题。因此，中国独特的金融与制度环境为考察绿色金融实践与资源配置效率的关系提供了重要基础。此外，中国制造业规模大、供应链完整、市场广阔，在全球绿色经济与供应链中地位日益重要。企业在产权性质、政治关联、融资能力与决策机制方面的显著差异，也便于识别绿色金融政策对企业环境绩效与资源配置效率的供应链效应与异质性影响。

研究亮点

本文在绿色金融、资源错配与供应链溢出效应领域的贡献体现在三方面：

第一，首次系统提供绿色金融政策对资源配置多维影响的经验证据。现有研究主要分析绿色金融在行业间高污染与非高污染企业间的资本再配置效应，部分研究从高污染企业视角探讨绿色金融诱发的漂绿行为。但除漂绿外，选择性执法、激励约束机制设计缺陷与逆向选择也会扭曲绿色金融政策对资源配置效率的影响，导致绿色金融政策引发的资源错配程度被低估。为弥补这一不足，本文不仅分析绿色金融政策对行业间资源配置效率的影响，还考察行业内与企业间的要素配置效率，系统评估绿色金融政策对资源配置的多维影响，为推动绿色发展、提升资源配置效率提供新证据与新思路。

第二，整合资源配置效应与波特假说，考察绿色金融政策的环境与经济影响及作用机制。现有绿色金融政策微观效应研究多聚焦单一经济或环境指标（如绿色技术创新、全要素生产率、污染排放），且常单独考察绿色信贷、绿色债券等特定工具。一方面，政策目标重叠与多工具并行实施，导致聚焦单一绿色金融工具的评估结果复杂且有效性减弱；另一方面，仅考察经济或环境单一方面结果，可能出现减排收益无法覆盖实施成本、或优先经济收益牺牲环境绩效的情况。为弥补上述局限，本文将整合绿色信贷、债券、保险等工具的绿色金融改革创新试验区政策作为综合政策冲击，评估绿色金融政策的整体效果，构建综合污染指数，从要素、行业间、行业内三个层面评估资源配置效率，将波特假说从传统的创新与生产率视角拓展至绿色金融政策的环境与配置效应，更全面评估绿色金融政策的经济绩效，尤其是政策执行扭曲与企业策略性应对引发的资源错配问题。此外，通过分析环保投资效率与漂绿行为，揭示政策未能实现效率与减排双赢的原因，并识别缓解资源错配的潜在机制。

第三，立足企业、供应商与客户三方主体，揭示绿色金融政策沿供应链的传导路径，重塑关联企业的环境决策与要素配置效率。现有研究多聚焦产品市场关联，分析补贴、税收激励等价格型政策通过供应链对绿色创新的溢出效应，较少关注融合市场规制与产业激励的绿色金融政策及其在供应链内的传导机制。此外，供应链企业与受规制企业不仅通过产品交易关联，还通过银行信贷、商业信用等金融资本流动关联。现有绿色金融研究多聚焦对受规制企业的直接影响，忽视绿色金融政策通过业务关联与市场动态影响上下游企业的环境治理与资源配置。本文将研究视角从受规制企业转向其供应商与客户，考察市场化环境规制压力沿供应链的传导路径，及其对关联企业环保投资决策、减排行为与要素配置效率的影响，将波特假说从受规制企业拓展至对上下游企业的经济与环境溢出效应，为绿色金融政策的供应链溢出效应提供经验证据，为理解其更广泛的网络效应、完善绿色金融与供应链治理协同设计提供理论基础。

研究结果

研究假说：

H1：绿色金融改革创新试验区政策能够降低企业环境污染，但策略性投资、合规成本上升与规制激励不完善可能引发资源错配，抑制资源配置效率提升。

H2：绿色金融改革创新试验区政策可通过资本与业务关联，对环境绩效与资源配置效率产生供应链溢出效应。

H3：绿色金融改革创新试验区政策可有效降低企业污染，但会通过环保投资低效与漂绿行为渠道引发资源错配。

H4：绿色金融改革创新试验区政策通过降低环保投资效率、助长漂绿行为，影响供应链沿线的污染与资源配置状况。

1.基准回归

表2列显示控制企业与年份固定效应后，绿色金融改革创新试验区政策对环境污染与资源配置效率影响的基准回归结果。第(1)列显示，政策交互项系数对环境污染显著为负，表明政策降低环境污染；针对资源配置效率，第(2)列显示政策交互项系数为‑0.1206，在1%水平上显著，表明政策显著抑制资源配置效率提升，实施后企业资源配置效率下降12.06%，与相关研究结论一致，证实政策引发的效率损失。第(1)(2)列结果表明，政策显著降低环境污染，但同时降低资源配置效率，呈现减排与效率的权衡关系。

为进一步考察政策的资源错配效应，本文从生产要素配置、行业内资源配置效率动态、污染与非污染行业间资源配置三个视角展开分析。从生产要素视角，聚焦政策对资本与劳动力错配的影响，第(3)(4)列结果显示，政策交互项对资本、劳动力错配系数均显著为正，分别为0.1034与0.0054，表明政策扭曲要素市场，资本错配与劳动力错配分别加剧10.34%与0.54%，对资本错配的影响显著更强。

从行业视角，参考相关方法衡量行业内资源配置效率，第(5)(6)列显示政策影响结果：政策扩大全要素生产率离散程度，缩小企业进出全要素生产率差异。实证结果表明，政策损害行业内资源配置效率，原因在于政策干预市场时未按生产率配置资源，减少资本向高生产率企业流动，阻碍低生产率企业退出与高效企业进入，损害行业内资源配置效率。针对行业间资源配置效率，第(7)(8)列显示政策对非高污染、高污染行业资源配置效率的影响，两组政策交互项系数均显著为负，表明政策同时降低两类行业的资源配置效率。

此外，这种负面影响存在行业差异：高污染行业系数为‑0.2378，绝对值远大于非高污染行业的‑0.0515，与差异化规制压力理论一致，即污染强度不同的行业面临不同规制强度。作为绿色转型主要对象，高污染行业企业面临更严格的绿色信贷标准与环境规制，融资与合规成本上升，市场准入与产能扩张限制更严格，更易以牺牲效率为代价寻求政策支持，抑制资源配置效率提升。此外，部分企业仅为满足政策要求进行策略性绿色投资，而非追求实质性技术创新或生产率提升，此类措施虽能短期满足绿色金融合规要求，但最终扭曲资源配置、损害政策长期效果。

总体而言，绿色金融改革创新试验区政策可推动环境治理，但同时引发资源错配，该结果支持假说1。

2.稳健性检验

2.1.平行趋势检验

双重差分法准确识别因果效应的前提是满足平行趋势假设，即若无外生冲击，处理组与对照组趋势一致。本文引入年份虚拟变量与处理变量的交互项，采用事件研究法比较政策实施前后污染与资源配置效率的趋势，模型设定如下：

其中，(yeart)为年份虚拟变量。为避免多重共线性，以政策冲击前一年为基期，检验政策实施前后五年的趋势变化，(βt)系数捕捉政策随时间对环境污染与资源配置效率的影响。

各年份(βt)估计系数及对应95%置信区间见图5。结果显示，政策实施前处理组与对照组无显著差异，满足平行趋势假设；政策实施后，环境污染与资源配置效率的(βt)系数显著下降，表明观测到的污染降低与资源配置恶化可归因于政策，验证基准结果稳健。

2.2.安慰剂检验

本文采用安慰剂检验缓解不可观测随机因素导致政策效应估计偏误的问题。尽管控制企业与年份固定效应，区域异质性特征仍可能干扰因果推断。为缓解该问题，通过随机分配处理状态构建安慰剂处理组，保留其余企业为对照组，重新估计模型并重复500次。

核密度分布见图6，红色垂直虚线为基准结果系数。无论被解释变量为环境污染还是资源配置效率，安慰剂检验系数均值均接近0，基准回归系数绝对值远大于安慰剂检验系数，表明基准结果稳健，不太可能反映随机波动。

2.3.倾向得分匹配

为缓解处理组与对照组企业特征差异、样本选择偏差导致的内生性问题，本文采用倾向得分匹配法提升可比性。基于基准回归控制变量，通过logit模型估计倾向得分，进行1:1最近邻匹配。为保证一致性、避免跨期不当匹配，逐期匹配并剔除共同支撑域以外的观测值。

表3列示PSM‑DID分析结果，第(1)(2)列为混合匹配与逐年匹配下的环境污染估计结果，第(3)(4)列为两种匹配策略下的资源配置效率结果。所有设定中，政策交互项系数的符号、大小与显著性均与基准结果一致，表明即使控制自选择偏差，政策仍对环境污染与资源配置效率具有显著影响，证实核心结论稳健。

2.4.多期双重差分法

为进一步考察政策的综合效应，将2019年、2022年划定的第二、三批试点省市纳入处理组，构建多期双重差分模型。鉴于多期双重差分处理组受不同时点外生政策冲击，处理效应可能存在异质性，参考相关方法，通过组间与时间维度加权估计组时平均处理效应，避免不良控制组进入估计。

多期双重差分结果见表4，tau系数显著为负，将第二、三批试点省市纳入处理组后，政策仍显著降低环境污染、抑制资源配置效率，进一步证实基准结果稳健。

为进一步验证实证结果稳健性，本文进行三类替代性稳健性检验：①替换被解释变量：环境污染采用二氧化硫、氮氧化物排放量；资源配置效率采用资本边际产出离散度、劳动力边际产出离散度、企业成本加成离散度、90%分位数与10%分位数企业全要素生产率比值，同时采用修正ACF‑OP、LP、GMM方法重新估计全要素生产率。②调整聚类方式：在行业与省份层面聚类标准误重新回归。③控制其他混淆因素：采用五种方法缓解潜在混淆因素影响，包括引入高维固定效应、控制同期环境规制、增加控制变量、剔除疫情期间样本、控制企业迁移。所有检验结果均支持基准回归结果的有效性与可靠性。

3.政策的供应链溢出效应

企业间业务与金融关联紧密，政策预期不仅影响受规制企业自身的环境绩效与资源配置效率，还影响供应链伙伴行为。少量研究考察环境规制如何通过供应链网络传导环境治理压力、对上下游企业绿色创新与减排产生溢出效应，但多数研究聚焦税收、补贴等单一政策工具，较少关注综合金融政策对环境污染与效率的溢出效应。因此，本文进一步考察政策的供应链溢出效应，重点分析影响如何传导至与核心企业关联的供应商与客户企业。

表5列示政策对供应商与客户企业环境污染、资源配置效率的溢出效应。结果显示，政策交互项对供应商环境污染或资源配置效率的系数均不显著，但对客户企业环境污染与资源配置效率均产生显著负向影响，系数分别为‑0.0764与‑0.2669，部分支持假说2，表明政策沿供应链对下游企业产生backward溢出效应，影响环境治理激励与效率损失。

位于试点区域的企业倾向于改善客户企业环境绩效，同时对客户资源配置效率产生不利影响，该结果与供应链非对称依赖理论一致。上游供应商原材料与零部件往往高度集中，呈现垄断或寡头市场结构，企业难以单方面议价或大幅改变生产流程，因此政策对供应商影响有限，供应商不太可能针对绿色金融要求大幅调整运营或投资决策，政策对其污染与资源配置效率影响较小；相比之下，客户企业受影响更显著。为满足绿色金融标准，试点区域企业可能需要提高产品价格、调整交货周期或承担额外环境合规成本，这些变化最终转嫁给客户企业，抑制其资源配置效率提升。

本文研究表明，绿色金融政策不仅降低环境污染，还引发资源错配、传导环境治理压力、增加客户企业生产成本。客户企业被迫减排的同时，面临资源错配加剧问题，这种间接效应可能进一步加剧供应链脆弱性。例如，上游企业受俄乌冲突等冲击导致能源与大宗商品价格上涨时，绿色金融约束叠加成本冲击，进一步挤压受规制企业与客户企业流动性，迫使资本与劳动力退出高生产率企业，加剧资源错配。供应链面临疫情等系统性冲击（需求收缩、供给受限、物流中断）时，绿色金融政策可能加剧融资约束与违约风险，引发供应链断裂与污染跨区域、跨行业转移。因此，绿色金融政策需要在阶段性缓冲与供应链韧性之间平衡，设计更灵活、适应性更强的绿色金融工具，建立临时缓冲机制，强化供应链金融支持（尤其是中小企业），缓解融资压力，提升供应链可持续性与韧性。

4.机制分析

已有研究在绿色金融政策对环境污染与资源配置效率影响的分析中，考察了融资成本、地方金融集聚、企业信贷紧缩等机制。但企业面临减排与经济效率权衡时，往往倾向于采取策略性行为，导致污染下降、资源错配加剧。因此，本文从绿色投资效率与漂绿行为两个视角，分析政策影响污染与资源错配的机制。

4.1.环保投资效率

政策鼓励金融机构加大绿色项目金融支持，激励企业降低环境污染，同时引发大量资金流向环保投资、挤出生产投资。本文采用投资期望模型衡量投资效率，数值越低效率越高，进一步考察政策是否通过改变环保投资行为，间接改善污染、降低资源配置效率。

表6列示环保投资效率机制检验结果。第(1)(2)列为行业间机制分析结果：政策降低非高污染企业环保过度投资，加剧高污染企业环保过度投资，表明政策在改善整体环境绩效的同时，损害资源配置效率。政策实施过程中对企业实际需求与能力评估精度不足，可能驱动部分企业（尤其是高污染企业）过度投资环保措施。合规成本上升，企业更倾向于寻求绿色金融支持，而非制定符合自身情况的长期战略，短视行为导致过度依赖环保投资，忽视生产投资等其他必要资金需求。从供应链溢出视角看，政策影响存在非对称性：政策促使非高污染企业供应商大幅减少环保过度投资，非高污染企业客户环保过度投资显著增加，表明企业将部分合规负担转嫁给客户，迫使客户增加超出实际需求的环保支出。尽管政策短期改善环境绩效，但损害客户企业生产效率。

进一步考察政策在行业内沿供应链的作用机制，第(7)‑(9)列结果显示，政策未显著改变核心企业与供应商的环保投资效率，但客户企业环保过度投资显著增加，政策交互项系数为0.0292。结果表明，环境标准常通过采购合同与绿色供应链要求嵌入交易过程，部分环境责任或成本负担转嫁给客户企业。企业对这些义务的适应存在差异，部分企业可通过定价与合同条款转嫁政策相关成本，将资源错配风险集中于客户企业，最终降低其资本配置效率。

4.2.漂绿行为

环保项目缺乏明确识别标准、金融监管不严，导致企业有动机虚报或选择性披露环境信息以获取绿色金融支持，此类行为虽短期降低报告污染，但最终扭曲资源配置。因此，本文考察政策是否助长漂绿行为、间接影响污染与资源配置效率。漂绿行为（gws）采用环境信息披露质量与实际环境绩效的偏差衡量。

表7列示漂绿行为机制分析结果。政策显著加剧跨行业漂绿行为，高污染企业尤为突出，估计系数为0.3475；对污染强度较低企业与行业内影响不显著。表明规制压力加剧时，高污染企业更可能采取象征性环境行为而非实质性改善，引发资源错配、损害整体效率。

从供应链视角看，政策对供应商与客户企业漂绿行为的影响存在显著差异。行业间层面，政策显著加剧高污染企业供应商的漂绿行为，系数为0.8778；对非高污染企业供应商影响可忽略，表明更严格的绿色采购标准促使高污染企业采取策略性环境行为以保留供应链合同。对客户企业而言，政策同样强化高污染企业客户的漂绿倾向，系数为0.4125；非高污染企业基本不受影响，表明合规成本与披露要求转嫁给这些企业。

考察行业内影响，政策对核心企业自身与供应商无显著影响，但显著加剧客户企业漂绿行为。总体而言，结果表明政策激励供应链企业采取低成本、合规导向的策略性行为，而非实质性投资污染治理或绿色创新，最终引发资源错配。

因此，政策对减排、资源配置效率与供应链溢出的影响，主要由环保投资效率与漂绿行为变化驱动，该结果支持假说3与假说4。

5.进一步分析

5.1.不同绿色金融政策对比

作为综合性绿色金融政策，绿色金融改革创新试验区政策整合绿色信贷、绿色债券、绿色保险、绿色基金等多种金融工具，强化政策协同与系统性支持。现有研究广泛考察单一工具（尤其是绿色信贷与绿色债券发行）对企业资源配置效率的影响，但结论存在分歧。绿色信贷可促进生产率、降低污染，但可能抑制高耗能企业全要素生产率；绿色债券发行对可再生能源投资效率的影响兼具正负效应。

为考察单一绿色金融工具对污染与资源配置效率的影响是否与政策存在差异，本文聚焦绿色信贷与绿色债券两大核心工具。绿色信贷以2012年《绿色信贷指引》为外生冲击，构建高污染行业虚拟变量与政策实施时间虚拟变量的交互项；绿色债券基于企业是否发行及发行时间构建企业层面虚拟变量。为保证实证结果稳健可靠，将研究区间扩展至2008—2022年。

实证结果揭示政策与单一绿色金融工具在减排与资源配置效率上的影响存在显著差异（表8）。环境污染方面，第(1)‑(3)列显示，政策与绿色债券政策均显著降低污染，系数分别为‑0.0345与‑0.0321；绿色信贷政策影响不显著。与单一工具不同，政策整合多种工具提供多元化金融服务，降低环保项目融资门槛，更强激励企业减排。

资源配置效率方面，第(4)‑(6)列显示，政策与绿色债券政策均显著阻碍效率提升，绿色信贷政策则显著促进效率提升。表明政策与绿色债券以牺牲资源配置效率为代价改善环境绩效，绿色信贷则支持生产率增长。潜在原因在于绿色债券发行要求严格的第三方认证，强化环境可信度、激励改善环境绩效，同时增加发行成本与环保支出，压力驱动短期资源再配置、抑制生产率；相比之下，绿色信贷政策合规要求严格但激励较弱，企业倾向于通过有限减排满足最低标准，同时通过优化资本配置、强化监管提升生产率。

5.2.缓解资源错配的路径

政策在降低污染的同时，扭曲资源配置效率、抑制长期绿色转型。因此，需要制定缓解政策对资源配置效率负面影响、支撑可持续发展的措施。

5.2.1.数字化转型

数字化转型可降低金融机构与企业间信息不对称，提升信息透明度与准确性，助力绿色金融有效监管，有助于优化资源配置效率、引导资本流向绿色产业。因此，本文引入数字化转型作为调节变量，考察其能否缓解政策对资源配置效率的负面影响。数字化转型采用企业年报中数字化相关关键词词频衡量，涵盖数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统四大维度。

表9第(1)‑(3)列显示数字化转型的调节效应，政策交互项与数字化转型交互项系数为0.0271，对资源配置效率存在正向调节作用。数字技术为绿色金融政策实施提供必要支撑，金融机构利用大数据分析与风险评估模型，可更准确评估绿色发展潜力与相关风险，提升政策实施效率与精准度，使企业在实现可持续绿色增长的同时提升生产率，进而推动资源配置效率更高。

但从供应链视角看，交互项系数对供应商企业影响不显著，政策对供应商溢出效应较弱，无法与数字化转型形成有效协同。对客户企业而言，交互项系数为0.1031但统计不显著。绿色转型初期，数字化应用带来的成本上升与环保标准提高无法通过产品价格转嫁，挤压利润率、限制生产率提升。

5.2.2.环保意识

高管环保意识提升，反映高管对环境与资源问题的深入理解，抑制绿色金融政策引发的象征性漂绿投资，引导企业资源投向真正有效的环保项目，降低污染、提升资源配置效率。参考相关文献，采用文本分析法，通过年报中反映绿色竞争优势感知、社会责任、外部压力敏感性的环保相关词汇频次，衡量高管环保意识。

表9第(4)‑(6)列显示高管环保意识的调节作用。政策交互项与高管环保意识交互项系数显著为正，表明高管强环保意识不仅缓解政策下的资源错配，还可抵消甚至逆转负面影响。

首先，战略决策视角，环保意识强的高管能准确解读政策信号与市场动态，及时调整企业发展战略，将绿色金融资源精准配置于环境与经济效益结合的关键领域，把握绿色转型带来的增长机遇。其次，资源配置视角，环保意识激励高管建立严格的环保评估体系，将环境因素纳入核心投资决策，优化投资结构与生产布局，避免规制调整引发的资源错配。最后，风险管理视角，环保意识提升高管对政策变化的敏感性，提前预判合规与市场风险、制定缓解预案，使企业提前调整生产与投资策略，最小化政策突发冲击带来的效率损失。

值得注意的是，政策效应在供应链内存在显著差异。高管环保意识与政策的交互项对供应商企业生产率无显著影响；但对客户企业，交互项系数为6.4462，表明高管环保意识大幅缓解政策对客户企业资源配置效率的负面影响。为应对政策压力，企业采用绿色管理工具强化供应链协同、分摊转型成本、缓解生产率损失，支撑可持续发展、提升效率。

5.2.3.绿色创新效率

绿色创新效率反映企业将研发投入转化为绿色技术创新的能力，体现环境技术的创新能力与资源转化效果。绿色创新效率提升可降低合规成本，缓解绿色金融要求对生产资本的挤出效应，进而提升整体资源配置效率。绿色创新效率（gre_eff）采用绿色专利产出与创新投资比值衡量。

表9第(7)‑(9)列显示绿色创新效率的调节效应，交互项系数显著为正，表明绿色创新效率可缓解政策的负面影响。绿色创新效率高的企业能快速适应政策要求，将绿色金融资源转化为创新产出、降低合规成本；此外，绿色研发效率提升有助于企业将创新预算聚焦市场潜力最大的环保技术，强化绿色创新能力，抢占先发优势与政策激励，缓解资源配置效率下降。

绿色创新效率抵消政策负面影响的程度在供应商与客户企业间存在差异。对客户企业，政策与绿色创新效率的综合效应不显著；对供应商企业，交互项系数显著为正，表明绿色创新效率高的供应商企业可抵消政策引发的生产率损失。供应商企业多为能源密集型、污染相对较高的企业，更易面临绿色采购要求与供应链更严格的筛选，绿色创新效率高的供应商企业能更有效调整生产流程、控制合规成本，抵消政策引发的生产率损失。

5.3.异质性分析

政策对污染与资源配置效率的影响可能因企业特征而异，本文进一步从产权与行业视角考察政策的异质性影响。国有企业与非国有企业在资源禀赋、融资渠道、环境绩效评价严格程度上差异显著，对绿色金融政策的响应可能不同。因此，将全样本分为国有企业与非国有企业，结果显示绿色金融政策对污染与资源配置效率的直接影响在两类企业间无显著差异；但政策对非国有企业客户企业的资源错配效应更强，潜在原因是国有企业融资能力与政策支持更强，更易消化绿色金融政策带来的合规成本上升，减少成本压力与环境治理负担向客户企业的转嫁。

此外，行业技术特征差异影响企业应对政策的调整策略与转型路径。高技术企业在工艺升级与绿色技术应用方面具备比较优势，转型过程中倾向于开展更密集的绿色创新。本文基于行业分类将企业分为高技术与非高技术组，同时根据核心企业在供应链中的位置分组，考察供应链溢出效应。结果显示，政策对非高技术行业企业资源配置效率存在显著负向影响，对高技术企业影响不显著。供应链视角，核心企业属于非高技术行业时，政策引发的效率损失更易沿供应链传导至上下游企业，损害供应商与客户企业的资源配置效率。非高技术企业通常依赖末端治理或产能收缩实现绿色转型，此类方法需要大量资本投入但生产率提升有限，不仅加剧自身资源配置效率损失，还通过成本转嫁、订单压缩或技术协同不足，将压力传导至供应链伙伴；相比之下，高技术企业更易利用绿色金融补贴或规制成本上升强化绿色技术创新，产生创新补偿效应，缓解对资源配置效率的负面影响。

供应链特征也影响政策的环境与经济效应，尤其是供应链内溢出效应。本文进一步从交易规模（核心企业与供应商/客户交易额中位数分为大规模与小规模）、关系稳定性（非新增供应商/客户占比中位数分为高稳定性与低稳定性）、供应链地位（供应商/客户是否为最大交易伙伴分为核心与非核心）三个维度考察供应链关系，结果显示政策对客户企业资源配置效率的负向溢出效应，在交易规模更大、稳定性更高的企业中显著强于规模小、稳定性低的企业。此类供应链关系粘性高、替代性低，企业调整供应商/客户的灵活性有限，政策下高合规成本进一步加剧资源错配对供应链企业的负面影响。政策对核心贸易地位客户企业的资源错配影响较弱，对非核心客户企业影响较强，表明受规制企业倾向于优先保障核心交易伙伴，或内部消化政策引发的成本上升，或将环境治理与成本压力不成比例地转嫁给非核心客户，导致非核心客户资源配置效率下降更显著。同时，政策对供应商资源配置效率影响不显著，但与更高污染水平相关，表明受规制企业将部分环境治理责任与合规成本转嫁给供应商（如延迟付款、收紧合规要求），导致污染向供应商溢出。

研究启示

第一，完善政策框架，提升绿色金融支持低碳产业转型的配置效率。政府应建立统一的绿色金融评估框架，纳入减排、技术成熟度、市场潜力等指标，确保金融资源流向具有实质性环境效益的项目。在此基础上，运用税收返还、财政补贴、优惠利率等灵活政策工具，帮助重点行业与企业承担转型成本，降低投机行为风险。强化企业环境信息披露与监管，提升透明度与问责性，从法律层面要求重点排污单位与绿色债券发行主体披露排放、污染治理措施、碳足迹信息，提升环境披露质量与透明度。例如，人民银行发布的绿色债券环境效益披露指标体系，为绿色债券发行主体提供量化基准。政府还应强化监测评估机制，确保绿色金融激励精准投向低碳转型的实质性贡献领域。鼓励企业获取绿色认证、纳入官方绿色项目目录，开发技术可行、减排效果可衡量的项目，将环境责任与运营效率挂钩，提升绿色信贷与税收优惠可得性，支撑转型稳定可持续。

第二，立足更广泛的政策基础，强化供应链协同。政府应建立供应链企业分类评估与动态跟踪机制，识别绿色金融应用不足的领域，实现政策向上下游企业更精准传导。金融机构评估借款人环境绩效的同时，兼顾核心供应商与客户的绿色资质，设计更灵活、适应性更强的绿色金融工具（如临时稳定措施、强化供应链金融支持），缓解转型期与重大冲击（如俄乌冲突、疫情）下的融资压力。为提升政策效果，监管部门应制定明确的核查标准、严厉处罚虚假披露行为，激励企业切实履行环境责任。大型龙头企业应发挥协同作用，协助上下游伙伴提升绿色合规能力，包括技术共享、资金支持、绿色采购安排、联合开发环境解决方案，推动协同减排。中小企业应主动融入绿色供应链体系，提升运营标准，同时获得订单与融资优先权，增强转型期竞争力。

第三，强化配套机制，贯穿绿色金融各环节。充分发挥绿色金融作用，需在项目筛选、融资支持、资金后续监管环节强化配套机制。审批环节采用兼顾减排、技术效率、投资回报的多维标准，引导资本投向综合效益高的项目。整合环境监管与金融监管，环保部门评估污染指标、金融部门评估资源利用效率，提升协同效果。区块链、人工智能等技术可提升数据安全性与自动化水平，增强透明度与政策可信度。例如，湖州绿色金融服务平台利用大数据工具降低信息不对称，使银行实时监测绿色贷款实际使用情况。融资阶段，对环境绩效好但资金实力有限的企业给予差异化支持（如低息长期贷款、信用担保），与减排挂钩的税收激励、保险补贴可引导企业投资绿色创新、提升资源配置效率。项目设计阶段，企业应强化环境影响评估与成本收益分析，主动对接绿色金融标准，将环境监管嵌入内部管理，包括部署物联网监测设备、定期报送环境数据，缓解信息不对称与错报风险。利用优惠融资投资节能降耗技术，既助力减排，又解决资源错配问题，提升长期运营效率。

第四，政策长期效果依赖绿色金融与技术创新、数字基础设施建设协同推进。绿色金融政策需与技术创新、数字基础设施建设同步推进，政府可设立专项资金支持绿色转型数字工具应用，建设集中式环境数据平台，推动数据报告标准化，提升透明度与决策有效性。强化知识产权保护、加大绿色技术研发支持，提升企业创新能力。通过高管培训、推广绿色转型成功案例，为企业提供实操指导。将数字技术、创新支持、环保意识嵌入政策框架，激励企业将绿色转型视为主动发展战略而非被动合规要求。对企业而言，基于人工智能的能源管理系统可提升能源效率、增强透明度、减少运营浪费。研发投入聚焦清洁技术与绿色产品，既符合政策预期，又增强可持续转型竞争力。组织层面，通过员工培训、设立专门绿色团队、将可持续目标纳入绩效考核提升环保意识。将技术能力、创新活动、环境优先事项融入日常运营的企业，更易从绿色金融中持续获益，推动行业标准提升。

初审：袁立夫

审核：徐彩瑶

排版编辑：徐娴雅