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鋼鐵行業承接資源部門與消費部門，屬于其產業鏈條中重要的中游行業制造部門，且其下游的消費部門，囊括房地產、基建、家電等需求，屬于經濟支柱，占據大量社融數據比例，因此鋼鐵行業是國家經濟發展重要的支柱性產業。自改革開放以來，我國鋼鐵行業高速發展，粗鋼產量占世界粗鋼產量比重超過半數，但產量增加的同時，鋼鐵行業對原材料和能源的需求也同時增加。鋼鐵行業投入生產加工冶煉的原材料多為黑色金屬礦物，含碳、含硫量較高，且其生產流程工藝較長，經過冶煉、連鑄、軋鋼等多個生產環節后，產生大量廢氣、廢渣、廢水，造成環境負荷，威脅人類生存環境。為此，政府在《中國制造２０２５》、中央經濟工作會議、政府工作報告中多次提出，“中國制造必須走智能化、綠色化的強國之路”、“推動鋼鐵等行業超低排放改造，實施重污染行業達標排放改造”等，呼吁企業減少污染排放，推進可持續發展戰略。為推進可持續發展戰略，國家推行綠色信貸體系，將企業融資行為掛鉤污染防治等環境信息，抬高企業款門檻，鼓勵企業進行環境友好型生產活動并進行環境信息披露。同時，原銀監會印發的《綠色信貸實施情況關鍵評價指標》，為綠色信貸體系提供了更為具體的績效評價標準。對鋼鐵企業來言，融資問題也是其自身發展所需解決重要問題，綠色信貸體系將在實施融資支持的同時，實質化推進鋼鐵企業進行污染成本內部化、污染防治、主動披露環境信息等行為，增強企業社會責任，促進市場資金流向綠色企業。為研究鋼鐵企業環境績效對其融資情況的具體影響，根據現有可得企業信息披露情況，本文用鋼鐵企業ＳＯ２的排放量來衡量企業環境績效，結合綠色信貸體系結構，研究其對鋼鐵企業實際融資的影響。

二、文獻綜述及理論假設

目前，已有許多學者從不同角度深入研究過企業的環境績效問題，其宗旨都是希望尋找到影響企業環境績效的因素，并且為提高企業環境績效提供一些指導性建議。李杰義等（２０１９）在研究中提出環境知識學習對企業的環境績效具有正向影響，綠色創新行為在其中發揮*中介效應；潘紅波等（２０１９）從外部監管角度進行研究，發現在２０１５年實施的《環境保護法》能顯著提高企業環境績效，且受區域經濟條件的影響。通過對企業環境績效影響因素的探究，可以發現通過企業自身增強環境學習或加大監管力度可以有效提高企業環境績效，但除了外部的監管，金融市場是否可以通過控制企業的融資情況進而影響其對環境績效的重視程度更值得我們研究。因此，本文將研究重點定為探究鋼鐵企業的環境績效是否影響到企業的融資約束。目前學者的主流觀點認為企業的環境績效對其財務績效有積極的促進作用，這是因為環境績效好的企業往往擁有更好的聲譽，消費者更愿意購買該公司產品；資源的再利用也會使得企業降低生產成本，從而影響到企業的財務績效；從政府角度看，環境績效好的企業會面臨更少的罰款和更多的補助。綜上所述，企業的環境績效對其財務績效有積極影響。同時也有學者證明了企業的財務績效對其融資約束有緩解作用，李艷紅等（２０１５）認為當企業具有較強的盈利能力時，意味著擁有很好的還款能力和信譽，金融機構更愿意對這樣的企業發放款；王家庭等（２０１０）研究表明企業良好的財務績效會增加公眾對于公司的信任，證券融資風險更低、更容易。另外，從外部性角度來看，企業的環境績效高意味著在生產過程中企業的污染排放量更低，這對整個社會而言，總福利要大于企業的福利效應，這意味著產生了正的外部性。對于一個有效的市場來說，市場應給予這些產生正外部性的企業一些補償，從而使得私人收益和社會總收益相等，從而激勵企業提高自身的環境績效。綜上所述，可以認為具有良好環境績效的企業可以通過財務績效的表現降低其融資約束，這樣的效果又進一步激勵著企業提高自身的環境績效。因此，本文提出假設：企業的環境績效對其融資約束有反向影響。

三、研究設計

１．樣本選擇及數據來源為了研究鋼鐵企業的環境績效對其融資情況的影響，本文選取了２０１６年～２０１８年的上市鋼鐵企業為研究對象，在剔除掉數據缺失的企業和ＳＴ企業之后，終選擇１９家鋼鐵企業３年的數據。本文所用到的數據來自鋼鐵企業年報、社會責任報告和國泰安ＣＳＭＡＲ數據庫。２．變量選擇對于衡量企業環境績效的變量，由于目前對企業環境情況披露的要求并不嚴格，一部分企業環境數據嚴重缺失，在多次篩選之后，決定選取生產過程中ＳＯ２的排放量作為企業的環境績效（ＳＯ２）。另外選取企業的融資約束來衡量企業融資情況，測度融資約束的方法有很多，Ｈａｄｌｏｃｋ和Ｐｉｅｒｃｅ（２０１０）研究分析了兩種傳統的融資約束測度方法ＫＺ和ＷＷ，他們利用實證數據分析指出，ＫＺ指數模型存在缺陷，即相同的量化信息被同時合并到了因變量和自變量中，因此不建議使用ＫＺ指數作為衡量融資約束的措施。于ＷＷ指數模型，他們認為企業經營活動所產生的未來現金流和企業的負債率可能會存在內生性，從而使得測量結果不準確。為了尋找更合適的衡量融資約束的變量，通過選擇其他文獻中使用過的相關因素，終給出令人信服的數據結果，Ｈａｄ－ｌｏｃｋ和Ｐｉｅｒｃｅ發現公司規模和年齡這兩個因素在衡量融資約束時有顯著的地位和效果，他們終選用公司規模－年齡即ＳＡ指標衡量企業的融資約束。ＳＡ指數均為負值，且ＳＡ指數越大即其值越小，表明企業受到的融資約束越嚴重。具體計算公式為：對企業融資情況的控制變量分為兩類：一是企業的經營情況；二是公司治理結構。衡量企業盈利能力的指標為資產收益率（ＲＯＥ），衡量企業發展能力的指標為營業收入增長率（Ｇｒｏｗｔｈ），衡量公司治理結構指標為董事人數（ＢＤＮｕｍ）和獨立董事規模（Ｒａｔｉｏ）。３．建立回歸模型為了觀測不同情況下環境績效對融資約束的影響，本文分別加入不同的控制變量觀察是否有不同的回歸結果，回歸模型分別如下。模型（１）不加入任何控制變量，在模型（２）（３）中分部加入資產收益率（ＲＯＥ）和營業收入增長率（Ｇｒｏｗｔｈ）作為衡量企業經營業績的控制變量，模型（４）中加入董事人數（ＢＤＮｕｍ）和獨立董事規模（Ｒａｔｉｏ）作為衡量公司治理層面的控制變量，后在模型（５）中加入所有控制變量。

四、回歸結果及分析

模型（１）中不加入任何控制變量，通過回歸結果數據可以看出，在沒有其他變量因素進行控制的理想情況下，企業的融資約束和環境績效之間呈現顯著的正相關關系（ｔ檢驗結果在５％的水平下顯著），這和我們的理想預期一致，即ＳＯ２排放較多、環境績效較差的企業，受到的融資約束也越大，反之，環境治理情況較好的企業得到了市場對其在籌融資方面的補償，在市場上進行融資時受到的約束被有效緩解。我們在模型（２）中加入資產收益率（ＲＯＥ）作為衡量企業經營業績的控制變量，雖然ＳＯ２排放量仍然和融資約束指標之間存在顯著的正相關關系（５％水平下顯著），但是資產收益率并未通過顯著性水平檢驗。我們認為資產收益率與融資約束可能存在內生性，因為對于企業來說，他們受到的融資約束小，獲得的資金較多，更可能改善企業的經營業績。同樣地，如果企業盈利能力較好，外部投資者可能更看好這類企業，受到的融資約束可能也會更小。模型（３）中我們加入營業收入增長率（Ｇｒｏｗｔｈ）作為控制變量，回歸結果與模型（２）類似，環境績效好的企業能夠緩解其融資約束，但是營業收入增長率與融資約束沒有顯著相關關系。我們推測這是因為營業收入增長率較大的企業，可能代表其正處于生命周期中的成長階段，這類企業所需要的資金較多，且企業的經營狀況可能不穩定風險較大，所以他們面臨的融資壓力更大，從而受到的融資約束較高。模型（４）中加入董事人數（ＢＤＮｕｍ）和獨立董事規模（Ｒａｔｉｏ）作為衡量公司治理層面的控制變量后，我們發現所有變量都通過了５％的顯著性水平檢驗，且與融資約束指標呈正相關關系。這很好地說明，環境績效好且公司治理水平良好的企業能夠緩解其融資約束。后我們在模型（５）中加入所有控制變量，回歸結果顯示ＳＯ２排放量仍然在５％的顯著性水平下和融資約束指標之間存在正相關關系，這說明在同時控制了公司盈利水平和治理水平之后，良好的企業環境績效仍能夠緩解其在資本市場上的融資約束。但是我們可以發現，相比于模型（１）的理想情況，在加入了控制變量之后，企業的環境績效對融資約束的緩解程度有一定的下降，這說明資本市場在進行籌融資交易時不光考慮企業的環境績效，還會綜合企業的其他方面因素進行考慮，這和現實情況是相符的。