《表1 绿色信贷政策影响企业技术创新的基准回归结果及稳健性检验（lnpatent)》

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《绿色信贷政策的微观效应研究——基于技术创新与资源再配置的视角》

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注：***、**、*分别表示参数的估计值在1%、5%、10%的统计水平上显著，括号内数值为t统计值。为解决异方差和序列相关问题，将标准误在行业—年份层面上进行双向聚类。第（1)—（7）列均控制了企业/行业/年份固定效应，第（1）列未加入企业/行业/省份层面控制变量，第（2）—(7）

为检验基准回归估计结果是否稳健，本文分别就变换样本、控制时间趋势、排除同期环境政策干扰进行了一系列稳健性检验，其中（3）:（1）缓解样本选择偏差问题。企业进入退出会影响本文对绿色信贷政策波特效应的检验结果。为排除上述影响，本文通过缩小样本范围仅保留持续在位企业进行检验。估计结果如表1第（4）列所示。（2）控制干预组时间趋势效应。为控制干预组与控制组可能面临的不同时间趋势的影响，在式（9）中引入政策虚拟变量与时间趋势项的交互项Pollution×trend。估计结果如表1第（5）列所示。（3）排除2008年国际金融危机干扰（4）。2008年国际金融危机对样本企业的影响主要体现在企业的融资需求及投资需求。首先，参照Durnev and Kim（2005），通过构建企业潜在外部融资需求指标External来控制企业自身融资需求变化；其次，借鉴Ding and Knight(2012），采用销售增长率Salegrowth控制企业的投资机会，Salegrowth为企业主营业务收入的年度增长率。在式（9）中同时引入External与Salegrowth两个控制变量。估计结果如表1第（6）列所示。(4）排除同期环境规制政策干扰。本文对2006—2007年中期出台的相关政策进行梳理，发现如下政策与绿色信贷政策的同期相关性较强：清洁生产标准实施、节能减排综合性工作方案界定了“十一五”时期淘汰落后产能名单、区域限批政策。对于前两项政策，本文在式（9）中同时引入cleanft、capacityft两个虚拟变量，其中，cleanft表示企业f所在四位数行业第t年是否已受清洁生产标准管制，若是则取值1，否则取值0；capacityft表示企业f所在四位数行业是否为“落后生产能力”，若为2007年及之后年份则取值1，否则取值0。对于“区域限批”政策，本文删除“区域限批”和“流域限批”覆盖的企业样本。表1第（7）列是删除“区域限批”和“流域限批”企业样本，同时引入cleanft、capacityft两个虚拟变量后的估计结果。（5）非参数置换检验（1）。为检验绿色信贷政策对高污染企业技术创新的抑制效应是否源于其他不可观测因素，本文采用非参数置换检验的方法对干预组样本与政策实施时间进行安慰剂检验。500次随机抽样得到的估计系数均值接近于零，基准回归式估计得到的交互项系数（见表1第（2）列）显著不同于非参数置换检验得到的估计系数（如图2所示），由此排除了绿色信贷政策效应源于其他不可观测因素的可能性。以上各项检验均验证了基准回归结果的稳健性。