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（来源：中央财经大学绿色金融国际研究院）

原文标题：“漂绿”对绿色创新的挤出效应

原文作者：蔡真、万兆、霍盈辰、刘冲

发表期刊：世界经济

关键词：漂绿;绿色创新;挤出效应;机器学习;文本分析

一、引言

绿色创新通常指能够降低人类生产活动对生态环境不利影响的创新，具有双重外部性、复杂性高、前期资源投入多、高不确定性等突出特征，因此企业的积极性通常有限。“漂绿”是一种典型的以次充好行为，能够使企业环保信息披露失真、加剧了市场信息不对称，进而可能形成柠檬市场。一方面，在产品市场，漂绿导致公众无法甄别产品是否“真绿”，从而无法以“用钱投票”的方式支持真正的绿色创新企业，削弱了企业承担绿色创新风险的意愿与能力，削弱了企业承担绿色创新风险的意愿与能力；另一方面，在资金市场，漂绿的企业通过操纵环境信息可以使自身获得融资、补助方面的收益，这些行为挤占了真正实施绿色创新企业的资金。已有文献鲜有关注漂绿的负外部性影响且很少提供实证证据。本文认为，在需要释放中国企业绿色创新潜力，以绿色生产力推动中国经济高质量发展的大背景下，开展同行漂绿对企业绿色创新行为的影响研究具有重要现实意义。

鉴于现有“漂绿”度量方式存在较多不足，本文以2006-2023年上市公司年度财务报告中“管理层讨论与分析（MD&A）”为语料，利用Python文本分析构建了全新的漂绿变量。研究发现：第一，同行漂绿程度越高，企业的绿色创新数量被挤出的越多。产品市场与资金市场是同行漂绿挤出绿色创新数量的关键机制。产品市场机制方面，同行漂绿削弱了企业市场势力，增加了其营销难度，最终恶化了其盈利能力。资金市场机制方面，同行漂绿增加了企业长期信贷与常规股权融资难度并且降低了其获得的环保补贴规模。由于创新是新质生产力的核心驱动力，漂绿行为对新质生产力的形成具有明显的抑制作用。

二、研究设计

（一）数据来源

文章选取2006-2023年中国沪、深、北市A股上市公司作为企业样本，上市公司财务及公司治理数据来自中国经济金融研究数据库（CSMAR）数据库，绿色创新专利数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS）数据库，年报数据来自巨潮资讯网、上市公司官网及上市公司所属证券交易所。文章最终得到36643个有效上市公司观测值。

（二）变量定义

1.被解释变量。文章的核心被解释变量为绿色创新数量，使用上市公司当年绿色专利申请数量加1取对数的方式衡量绿色创新数量。

2.解释变量。文章的核心解释变量为上市公司所处行业内其他上市公司的平均漂绿水平。第一步，利用Python从样本MD&A文本中提取919387个包含环保关键词的语句，借助大语言模型ERNIE将上述语句分为描述性环保语句、实质性环保语句、非环保语句。第二步，采用有监督的机器学习方法训练分类模型。第三步，计算得到每家公司所有文本中描述性环保语句的积极情绪词数、消极情绪词数、剔除停用词后中文词数，用（积极情绪词数-消极情绪词数）/剔除停用词后中文词数衡量描述性环保语句的语调。如果t年所属d行业的i上市公司描述性环保信息语调高于该行业描述性环保信息语调的中位数水平，那么该上市公司的漂绿程度为其描述性环保信息语调与该年度该行业中位数的差值。否则，该上市公司的漂绿程度为零。最后计算企业所处行业其他企业漂绿均值。

（三）模型设计

其中，gini,t,d代表绿色创新数量，为核心被解释变量；gwindi,t-1,d代表同行业其他企业的“漂绿”平均水平；Controlsi,t-1,d代表所有控制变量；firmi为公司固定效应，yeart为年份固定效应；εi,t,d为随机干扰项。本文的所有回归都将标准误聚类至公司层面。

三、实证结果

（一）基准回归

三列基准回归在控制公司、年份固定效应的基础上，依次加入公司和地区层面控制变量，同行业漂绿水平与上市公司绿色创新数量均在1%的水平上显著负相关。结果表明：同行业漂绿水平提升会显著挤出绿色创新产出。

表1 基准回归

（二）稳健性检验

1.替换解释变量。首先，本文使用描述性环保语句中积极词汇总数与消极词汇总数之差除以描述性环保语句中积极词汇总数与消极词汇总数之和的方式度量语调。其次，放宽假设年度行业描述性环保文本语调正常值水平至年度行业3/5分位和7/10分位。最后，使用最值标准化后的企业描述性环保语句披露数与实质性环保语句披露数做差，计算每家上市公司同行业漂绿水平并滞后一期。

2.替换解释变量。其一，本文将上市公司当年申请并在当年及其后两年获取授权的绿色专利数量加1取对数得到第一个替代变量gin1；其二，将上市公司当年申请并在当年及其后三年获取授权的绿色专利数量加1取对数得到第二个替代变量gin2。

3.此外，本文还采用了更换聚类层级、补充控制变量、提出样本、PSM、安慰剂检验、工具变量法等多种方式。

（三）机制分析

1.产品市场机制分析

由于消费者不可能完全理性，面对复杂和不确定的事物不可能做出完全正确的判断，而上市公司基于自身利润最大化目标具有利用信息优势做出漂绿行为的动机。当漂绿上市公司将产品市场转变为一个柠檬市场时，由于其不承担实际环保成本，因此便拥有了定价优势，进而可以对其他上市公司市场份额进行挤占，削弱其市场势力。同时，漂绿是一种以误导消费者正确判断为目的的产品营销手段，如果漂绿上市公司的机会主义策略能奏效，其他上市公司的营销难度将相应提升。最后，漂绿上市公司的目标是自身利润最大化，若漂绿上市公司成功将市场转化为柠檬市场，其他上市公司的盈利能力将被削弱。

基于以上分析，本文以营业收入占行业内份额（share）衡量上市公司市场势力，以销售费用除以营业收入（scost）衡量上市公司市场营销难度，总资产收益率（roa）衡量上市公司盈利能力。结果表明同行漂绿显著增强了上市公司的营销难度（scost），并最终削弱了上市公司盈利能力（roa）。但对市场势力（share）构成负向影响但并不显著，本文进一步根据营业收入计算赫芬达尔指数取倒数得到市场竞争烈度（comp）变量，调节效应的结果表明在市场竞争激烈的行业中同行漂绿可以显著削弱上市公司市场势力。

表2 产品市场机制分析

2.资金机制分析

漂绿上市公司会通过粉饰自身环保信息的方式获取独特优势，进而在资金市场中迷惑资金供给者，使它们对于其风险与成长性产生误判。随着社会公众与政府对环境保护的重视程度逐渐提高，环保补贴成为纠正市场失灵、鼓励企业承担社会责任的重要手段。债权人、投资者、政府与上市公司之间存在信息不对称，且不对称程度容易被环境信息披露的自由裁量权扩大，最终因同行漂绿，上市公司自身可获取的正常融资额度与补贴份额被挤出。

基于以上分析，本文首先以短期债务增长率（sdebtg）衡量上市公司当期短期债务融资能力；以长期负债增长率（ldebtg）衡量上市公司当期长期债务融资能力；以股权融资能力（equityg）衡量上市公司当期通过常规权益融资渠道获取注资的能力。其次，本文分别以上市公司短期、长期银行借款加1取对数衡量上市公司获取的短期、长期银行借款规模（sloan、lloan），以财务报表附注中的政府环保补助总额加1取对数衡量上市公司获取的环保补助规模（esub）。最后以kz指数衡量融资约束水平。结果表明，同行漂绿程度对上市公司短期、长期债务融资能力（sdebtg、ldebtg）存在负面影响但不显著。同行漂绿显著削弱了上市公司的股权融资能力（equityg），并减少了其获取的长期借款（lloan）、环保补贴（esub）规模，增强了其总体融资约束（kz）。

表3 资金机制分析

（四）异质性分析

1.基于市场失灵视角的异质性分析

首先，高市场份额企业的产品质量更高，也更容易获得各类融资便利，这些优势理论上能有效通过产品市场、资金机制促进绿色创新。然而，在信息不对称的柠檬市场情境下，上述优势可能发生逆转。由于投资者无法甄别有效信息，投资者的资金投入会偏向漂绿企业。因此，市场份额领先的公司由于高质量产品的真实价值难以通过市场定价机制获取回报、高市场份额上市公司的市场份额被侵蚀风险增加，一方面被动减少创新投入，另一方面实施创新的主动性也会被削弱。

其次，良好的社会责任表现不仅对上市公司产品市场绩效有积极影响，也有助于缓解企业融资约束。但真实履行社会责任的上市公司在一个柠檬市场中会面临劣币驱逐良币的窘境，其在定价方面处于劣势，并且漂绿是一种伪社会责任的体现，如果由于信息不对称消费者（客户）与资金供给者无法有效辨别漂绿行为，那么良好的社会责任表现可能导致上市公司在产品、资金市场中面临双重挤压，绿色创新产出受到负面影响。

最后，风险水平是债权人及股权投资者进行投资决策时的重要考量。漂绿行为通过信息操纵机制降低了债权人和股权投资者对投资标的风险评估的准确性。在债务市场，环境信息披露失真导致信贷资金流向漂绿上市公司，而低风险上市公司融资渠道因此收窄。在权益市场，投资者因无法准确识别上市公司风险，可能做出错误投资决策。资金市场的失灵将导致常规财务风险指标的参考意义被削弱，财务风险较低的上市公司会因获取资金的渠道不畅，绿色创新产出受到负面影响。

为验证上述分析，本文以上市公司主营业务收入在行业内的份额相对被解释变量滞后一期得到企业市场份额变量（lshare）、以国泰安数据库中涉及企业社会责任表现的12个细项得分加总后加1取对数并相对被解释变量滞后一期得到企业社会责任表现变量（lcsr）、以O值衡量企业财务风险，本文将其取倒数并相对被解释变量滞后一期得到上市公司财务稳健性变量（lfstab）。结果发现三个指标与同行漂绿的交乘项均显著为负，不仅验证了上述分析，也再次印证同行漂绿程度越高的市场越是一个劣币驱逐良币、资源错配的市场。

表4 基于市场失灵视角的异质性分析

2.基于逆向选择风险视角的异质性分析

漂绿行为存在的关键原因在于，上市公司内部人比外部人具有相对信息优势，而来自证券公司的专业分析师及其出具的研究报告可以大幅降低内部人的信息优势。当行业内存在较多专业的信息生产者时，专业的信息生产与传播可以有效地减少上市公司内部人与外部人的信息差距。此时，上市公司通过逆向选择手段使市场失灵的可能性大幅降低，漂绿引致的资源错配程度将减小，柠檬市场问题进而得以缓解。

为印证以上分析，本文以行业分析师覆盖率（acr）和行业研报覆盖率（rcr）变量衡量行业的信息不对称程度。结果发现交乘项均显著为正，验证了上述分析。

表5 基于逆向选择风险视角的异质性分析

（五）进一步分析

这一部分，文章首先探究了同行漂绿对上市公司绿色创新类型的影响，结果发现同行漂绿同时削弱了上市公司原创性及实用性绿色技术创新能力。其次，文章探究了同行漂绿对非绿色创新的影响，结果发现同行漂绿同时削弱了上市公司当期及未来的非绿色创新能力。

 四、政策建议

第一，本文研究发现，漂绿具有显著的负外部性影响，同行漂绿显著破坏了产品、资金市场的正常竞争秩序，降低了市场配置资源的效率；抑制了中国企业进行原创性绿色技术创新的能力；阻碍了中国的绿色发展。由于漂绿导致的信息不对称是其负外部性的根源，对此本文建议，监管部门应加强信息治理。

第二，在逆向选择风险较低的行业中，漂绿的挤出效应相对较弱。这是因为，行业内分析师与研报的高覆盖度削弱了上市公司内部人的信息优势，使其难以将产品与资金市场转化为柠檬市场。本文建议，为缓解上市公司环境信息操纵问题，除需要监管部门在规则制定方面进行努力，还需要金融机构更多地发挥作用。

第三，上市公司的利益相关者如消费者（客户）、金融机构、政府部门应高度重视漂绿行为。上市公司漂绿不仅伤及同行，向利益相关者提供的虚假信息最终会损害消费者（客户）权益、增加金融机构风险承担、破坏地方政府环境治理效果。因此，利益相关者们应当更多重视其实质性环保行动，对其描述性环保表述过于积极持警惕态度。

 五、原文摘要

绿色发展是高质量发展的底色，构建绿色技术创新体系是绿色发展的重要举措之一。当前中国绿色创新潜力尚未得到完全激发，重要原因之一与“漂绿”导致的市场失灵有关。本文基于2006-2023年中国A股上市公司数据，通过机器学习、文本挖掘技术构建了全新的漂绿变量，并基于此系统研究了同行漂绿对绿色创新产出的影响。研究发现，同行漂绿程度越高，企业的绿色创新数量被挤出的越多。机制研究表明：在产品市场上同行漂绿削弱了企业的市场势力，增加了其营销难度，降低了其盈利能力；在资金市场上同行漂绿削弱了企业融资能力，减少了其获得环保补贴的规模，增加了其总体融资约束。两种机制最终削弱了企业在绿色创新方面的风险承担意愿和资源投入能力。异质性分析发现，同行漂绿显著破坏了市场正常竞争秩序，但在逆向选择问题不严重的市场中挤出效应较不显著。本文丰富了负外部性视角下漂绿的经济后果研究，为促进绿色生产力形成提供了参考。

作者：

王子宽中央财经大学金融学院博士研究生

指导老师：

王    遥  中央财经大学绿色金融国际研究院院长

新媒体编辑：浦晶

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