【摘 要】 文章以2007—2018年A股上市重污染企业的非平衡面板数据为原始样本，通过倾向得分匹配法匹配出重污染企业的反事实参照组。将《绿色信贷指引》作为绿色信贷政策实施的起点，运用双重差分模型分别对全样本和匹配样本进行实证检验，探究了绿色信贷政策对重污染企业债务融资成本的净影响效应，并进一步考察了产权性质不同下绿色信贷政策对国有企业和非国有企业债务融资成本的影响效果。实证结果发现：（1）绿色信贷政策实施以来，重污染企业的债务融资成本显著高于非重污染企业;（2）相较于非国有企业，国有企业受绿色信贷政策影响更明显。文章尝试运用PSM-DID方法检验政策效果，很好地解决了选择偏差和遗漏变量的问题，同时又避免了内生性问题，为绿色信贷政策的检验提供了新的研究思路和方法。
　　【关键词】 绿色信贷; 债务成本; 倾向得分匹配; 双重差分模型
　　 一、引言
　　 中国改革开放40多年来，在经济上取得的成就举世瞩目，工业化进程加速推进，但我国的环境污染问题日渐突出。企业作为环境问题的制造主体，特别是重污染行业企业，对环境的污染引起社会各界的广泛关注，党和政府陆续制定并出台了一系列政策法规并尝试运用金融手段深入推进生态环境保护工作。在环境污染治理的严峻背景下，绿色信贷政策相继出台。2007年7月出台了《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》，这份文件的出台标志着我国的环境治理工具中又多了绿色信贷这把金融利器。2012年2月，中国银监会发布了《绿色信贷指引》，该文件针对金融机构在绿色信贷工作方面做了相对具体的安排，提出银行等金融机构在信贷审核时关注企业社会责任和环境表现的要求，对国家支持的绿色行业提供更充足的信贷资源与优惠利率，对国家不鼓励甚至限制的重污染行业减少贷款额度并提高他们的借款利率，引导资本由“两高”产业向绿色产业转移，有助于加快转变经济发展方式和实现产业结构优化升级。然而，银行等金融机构作为绿色信贷政策的实施主体，其在政策实施过程中会基于盈利性角度考虑，可能会偏离国家政策目标，存在不完全执行政策的可能。那么《绿色信贷指引》实施以来，是否真正发挥了其政策效应，是否对重污染企业债务融资产生了一定影响？因此研究绿色信贷对企业债务融资成本影响的净政策效应极具理论意义和现实意义。
　　 二、文献综述
　　 绿色信贷政策的实施引起了国内外学者的广泛关注，King