环境规制对企业生产绩效的影响主要分为成本效应和技术效应^[3]。从企业生产成本视角来看，环境规制主要通过“负向溢出”效应的发挥，加强对重污染企业的惩罚力度，同时企业需要及时披露污染排放信息，为达到环保标准，企业不得不购置清洁技术，实现清洁生产^[4-6]，而高昂的排污费用又挤占了企业的实体投资，抑制了企业扩大再生产^[7]。而从技术创新视角来看，环境规制主要发挥“创新补偿”效应。根据“绿色竞争”理论^[8]，合理的环境规制能够刺激企业进一步对排污技术进行改进，刺激企业的“创新效应”^[9]，相关文献对“波特假说”的成立性进行了验证^[10-11]。然而也有文献认为，环境规制会通过对企业经营负面冲击，而对企业的研发投资造成“挤出”^[12-13]。并认为，环境规制与企业技术进步、成本效应之间的关系是不确定的，可能存在一定的阈值特征^[14]。现有文献从环境规制对企业生产成本、技术创新倒逼机制两方面进行了研究，但对于环境规制与企业实体绩效之间的关系，各方观点不一，特别是对环境规制与研发倒逼机制的关系是否成立，尚未得出统一结论。同时，此种倒逼会对实体经营产生何种影响，值得进一步研究。

对于企业金融化动因的分析，一派学者将企业金融化行为与实体投资收益挂钩，认为实体业绩下滑的背景下，金融化投资作为实体替代手段造成实体挤出，同时又能够通过“蓄水池效应”的发挥提升企业自身资金运营能力以缓解企业短期资金困境^[15]。张成思和刘贯春^[16]认为，金融化三重动因包括传统产业利润率下滑、贸易开放与老龄化，其中传统制造业利润率下降，使得更多企业将资本转移到金融化投资之中，封闭条件下企业金融化行为是传统利润率下滑、“脱实向虚”利润追逐的结果；Davis^[17]与宋军和陆旸^[18]认为，实体收益与金融化投资比例之间存在“倒U形”关系，并将二者之间关系区分为“替代效应”与“富余效应”，即实体投资收益率在一定比例内，企业实体投资收益上升将对金融化投资形成“挤出效应”，此时金融化更多地表现为“脱实向虚”下的被动选择。另一派学者则认为，企业金融化行为并非由实体投资收益下滑导致，而是存在“股东价值”的动机，即企业通过金融化投资行为能够起到提升企业股价的目的，通过股东利益的提升解决股东与企业经理层之间存在的“委托—代理问题”，例如Stockhammer^[19]将企业实体行为向金融服务行为的转化定义为金融化行为，并认为此行为与股东利益导向直接相关；Crotty^[20]则认为，股东价值导向导致企业为满足股东分配和股价稳定，增加金融投资比例，进而导致企业更为看重金融资本收益而非实体收益，同时机构投资者比例的增加又会导致企业短期投资行为增加。总体来说，现有文献对金融化行为的动因分析主要包括实体机制与股东机制两种。在企业存在融资约束并且利润下滑的情况下，金融化行为能够作为实体投资的替代手段，对研发投资等实体投资行为形成挤出。然而鲜有文献从环境规制政策入手，分析环境规制政策如何通过实体影响机制，影响企业金融化的投资行为，二者是否存在关联性值得进一步探讨。

一方面，环境规制行为存在负向溢出效应。由于环境规制对企业环境标准要求的提升，对企业未来的生产经营带来了高成本和更大的不确定性。若环境规制带来企业成本上升，同时导致企业现金流减少，环境规制的“负向溢出”效应会更为明显。在此背景下，环境规制带来的业绩下滑将对企业长期经营产生负面影响。在融资约束增加、实体投资机会有限的状况下，环境规制政策的出台，会通过实体替代动机带来企业金融化投资特别是长期保值性金融化投资的增加。另一方面，环境规制在一定条件下，同样会发挥“创新补偿”效应^[21]。合理的环境规制能够刺激企业进行技术上的转型升级，抵消企业环保投资带来的高昂生产成本。新《环保法》的出台促使企业改善生产工艺，增加研发投资，从而提升全要素生产率及企业自身产品的竞争力水平。首先，研发效率的提升，能够促进企业长期的经营行为，进而缓解企业实体替代动机下金融化对实体投资的挤出，对金融化行为产生抑制作用。其次，环境规制政策实施的同时，企业又会获得更多政府补贴与税收减免的支持，进而促进企业研发升级，避免实体经营受损^[22]。虽然研发投资与技术转型会造成一定的资金占用，但企业会将更多精力与资金投入实体，进而会对“脱实向虚”动机下金融化行为造成一定的抑制。同时，企业技术水平与研发能力的提升，一定程度上也能够提升企业对未来经营乐观的预期；市场份额扩大、排污削减带来融资能力的提升，对企业实体经营与未来融资能力均会产生积极影响，并不会加剧企业金融化投资行为。据此，本文提出以下假设：

假设1a.长期来看，环境规制行为会造成企业业绩下滑，进而在实体替代动机下导致企业金融化投资比例增加；

假设1b.长期来看，环境规制会通过研发绩效的增加和排污的削减，对实体企业经营绩效与融资能力产生促进作用，进而抑制企业金融化投资比例增加。

企业短期过度投资产生的原因主要包括企业管理层过度自信、管理层受到约束较小等因素^[23]。短期金融化行为，同样存在着一定的投机特征^[24]。信息机制的不断完善，会对企业短期过度投资行为产生抑制作用^[25]。环境规制政策的出台也会使得企业更多的负面消息公开化，进而对企业自身投机行为造成更大的震慑作用。此时企业若通过金融化投资作为实体投资的替代手段，会导致自身股价受到负面冲击，外部利益相关者会关注企业是否真正从事研发活动和环保投资，而短期金融化投机行为则无法被市场接受。同时，环境规制能够带来外部监督作用的提升^[26]，进而会抑制企业短期金融化投资行为。在外部监督增强和信息机制作用下，企业会降低投机动机驱使下的短期金融化投资比例，提升实体投资效率。根据上述分析，提出以下假设：

假设2. 环境规制会通过信息机制增强外部监督作用，降低企业短期金融化投资比例。

环境规制会对实体投资产生影响，而企业实体经营同样离不开信贷资金的有力支持。传统理论中，资金供给方环境信息披露不足、资金供给缺乏也是造成企业绿色投资不足的重要原因^[27]。绿色信贷既能从直接投资角度促进企业绿色投资规模扩大，又能对企业债务期限结构产生偏转。对于“脱实向虚”行为来说，若环境规制政策能够促进企业转型升级，则绿色信贷的引入会通过资金支持为企业研发投资提供更多的保障，对抑制“脱实向虚”行为起到积极作用；若环境规制政策下部分重污染企业不选择转型升级，则绿色信贷政策的引入会进一步抑制企业信贷供给，甚至使得企业由于资金压力而退出市场，进而通过对企业自由现金流的抑制作用，降低企业低效率投资行为。根据上述分析，提出以下假设：

假设3.绿色信贷机制引入，能进一步通过优胜劣汰下差异化信贷机制，抑制企业金融化投资动机。

本文借鉴崔广慧和姜英兵^[2]、李百兴和王博^[21]以新《环保法》作为环境规制行为外生冲击的方法，将2015年新《环保法》的出台作为外生冲击事件，并借鉴王杰和刘斌^[28]对于重度污染行业的识别方法，将处理组设定为重度污染行业样本，新《环保法》出台后年份post=1，通过上述方式构造两期双重差分模型，分析环境规制政策能否提升企业金融化投资比例，具体模型为

其中，finpro1为企业金融化投资占总资产比例×100；stfinpro1为企业短期金融化投资占总资产比例×100；ltfinpro1为企业长期金融化投资占总资产比例×100；pol1与pol2为两种处理组界定方式，pol1通过2014年行业排污状况进行重污染行业界定，重污染行业中样本作为处理组样本（pol1=1），而pol2同时通过2014年行业排污与省份排污状况进行重污染样本界定（pol2=1）；以2015年新《环保法》出台作为冲击年份时点，2015年及之后的年份样本post变量取值为1，其余年份样本post取值为0。安慰剂检验中，本文将冲击年份提前三年，即2012年及之后样本post1变量取值为1，其余年份样本取值为0。

同时，本文借鉴崔广慧和姜英兵^[2]、杜勇等^[15]研究金融化动因与环境规制行为时选用控制变量的方法，选择企业总资产收益率水平（roa）、主营业务收入增长率水平（incgrowth）、反应企业未来成长能力的tobinq、企业规模（size）、杠杆率（lev）、是否存在粉饰亏损动机（loss）作为本文两期DID（Difference-in-Difference)回归分析的控制变量。

机制分析上，本文运用企业研发投资强度（rdsales）和发明专利授权数量对数值（ln grinvpatt）作为研发投入和研发绩效指标，同时运用企业获得政府补贴金额（sub）作为分组变量。

1）绿色信贷指标

绿色信贷指标主要用来衡量企业所获得的基于环境约束的信贷供给^[29]，现有指标多从银行信贷资金去向即是否支持绿色产业来衡量绿色信贷整体发展水平，鲜有文献从微观视角度量绿色信贷发展指标。本文借鉴王凤荣和王康仕^[30]对于企业绿色信贷指标的度量方法，首先，通过年度负债率变化因素对企业基本面因素进行回归，并对行业I、年度t、省份p控制固定效应后得出残差项，回归方程为

其中，lev表示企业杠杆率水平；size表示企业规模；roa表示企业总资产收益率；str表示企业固定资产投资占总资产比例；incgrowth表示企业销售收入增长率。

其次，由国泰安CSMAR数据库“绿色信贷”板块提取出2014—2016年各省份逐日环境污染指数AQI取值，并通过年度算数平均方式得出该省份年度平均环境污染指数，污染指数取值越大，说明省份内企业绿色信贷发展水平越低。本文将上市公司所在省份的AQI指数乘以（−1）度量上市公司所在省份的绿色信贷发展环境。再次，本文将提取企业负债水平残差项与AQI相反数相乘，得出企业绿色信贷发展指数(gfinance），该指标作为调节变量，衡量企业绿色信贷支持指标对企环境规制与金融化之间的关联性产生的影响。

2）企业加入融资融券试点指标

本文借鉴李春涛等^[31]对于企业加入融券样本与信息披露之间的关联性分析方法，将企业是否加入融资融券试点作为信息披露质量的外部冲击指标，进行调节效应分析。若企业当年加入融资融券样本，则short=1，否则short=0。

3）调节机制下DID模型分析

为对假设3进行验证，本文进一步引入调节效应模型进行检验，对资金约束机制、短期信息机制与金融化投资动因的关联进行分析检验。首先，融资约束的存在是企业金融化“实体替代”动机发生的前提条件，绿色信贷的支持能够进一步发挥优胜劣汰作用，促进清洁行业生产，满足企业转型升级与研发活动的资金需求，并淘汰落后企业，进而能够进一步抑制企业金融化投资的发生。其次，“蓄水池动机”下企业金融化投资行为同样与企业资金约束密切关联，绿色信贷与财政资金的支持会缓解企业“蓄水池动机”下短期金融化投资行为。再次，信息机制下企业能够提升投资效率，降低短期投机动机下金融化投资水平。调节效应分析模型如下

其中，med为调节变量，包括企业是否加入融资融券样本（short）以及绿色信贷（gfinance）指标。若回归结果中，β₆显著小于0，说明调节机制能够进一步抑制企业金融化行为。

被解释变量为每年末企业金融化资产占总资产比例。参照刘珺等^[32]、杜勇等^[15]对金融资产的划分方式，将金融化资产分为两类：一种为短期金融资产即交易性金融资产和衍生金融资产两个科目；另一种为长期金融资产，包括可供出售金融资产、持有到期投资、投资性房地产三个科目。由于长期股权投资中包含一部分非金融投资科目，并且企业通过控股金融公司获得收益，更多是与控股金融公司经营状况相关，本文暂未将此科目中金融投资资产部分列入到金融资产核算之中。

首先，本文借鉴张纯和吕伟^[25]对污染行业的划分方法，将五种主要污染物作为不同行业污染物排放度量指标（废水、二氧化硫、烟尘、粉尘和固体废弃物）；其次，将“行业—年度”污染物排放量标准化处理，即使用每个行业2014年各类污染物排放总量除以各行业自身产值水平求得标准化排放量；再次，通过行业年度污染物排放的标准化指标进行算术平均加权后，计算得出2014年不同行业污染指标；最后，根据计算得出的2014年行业污染指标，将排位前1/3的污染行业确定为重度污染行业^①。

稳健性检验中，使用企业所在省份2014年污染物排放AQI数据，通过标准化处理为比例变量后进行排序，将污染排放前1/3的区域确定为重度污染地区，受到新《环保法》出台影响更大。将两种指标相乘后重新确定处理组，即处理组样本为既受到行业环境规制影响也受到地区污染规制影响的样本。

首先，本文采用公司投资行为分析中常用的控制变量，包括：现金规模对数值(ln cash）、企业规模（size）、企业杠杆水平（lev）、主营业务收入增长率水平（incgrowth）、成长性（tobinq）等指标。其次，本文将企业利润操纵行为引入分析框架之中，loss为衡量企业是否存在利润操纵行为的虚拟变量，若未计算金融与股权投资收益、营业外收入与支出时企业发生的亏损，计算后转为盈利，则loss=1，否则为0。再次，本文倾向得分匹配（PSM）过程中运用的匹配变量还包括：企业董事会规模（boardnum）、成立年数（age）以及是否为国有企业（SOE）。

本文主要变量及含义如表1所示。

本文运用2014—2016年上市公司数据作为实证分析样本，样本描述性统计如表2所示。

由表2能够看出，本文有效样本总数为5 139个。描述统计得出结论如下：首先，从企业金融化投资比例来看，企业总体金融化投资比例为2.5%，其中短期金融化投资比例约为0.1%，虽然整体金融化投资比例不高，但有少数公司金融化投资仍占比较大，同时不同公司其金融化投资比例差异明显；其次，从基本面指标来看，企业平均总资产收益率为6.8%，销售收入增长率为16%，平均杠杆率为42.49%。从利润操纵行为来看，企业通过非经常损益实现扭亏为盈的比例为8.5%，该指标与金融化投资动机同样密切相关。

本文首先通过年度处理组与对照组样本金融化投资比例均值进行逐年计算并绘图分析二者间的差异，分析结果如图1所示。

图 1处理组与对照组多期金融化投资比例对照

由图1可以看出，对照组与处理组中，企业平均金融化投资比例呈现逐年上升趋势，说明“脱实向虚”趋势在整体样本中存在，同时一般行业中金融化投资比例大于重度污染行业，二者差异可能是由于重度污染企业政策出台前存在一定的融资约束，金融机构对该类企业支持力度持续偏小等因素所致。2015年新《环保法》出台后，对照组金融化投资比例上升幅度明显小于处理组，说明新《环保法》出台对二者影响存在明显差异，环境规制在一定程度上有利于降低企业金融化投资意愿。

同时，本文将样本期提前与延后2年后，通过在式（1）中加入处理组虚拟变量与年度虚拟变量的交乘项作为时变系数，重新进行回归后，对系数的时变效应进行分析，若政策时变效应在政策出台前不明显，而在政策出台后开始出现，则说明DID回归中的平行假设成立。时变效应分析如图2所示。

图 2金融化投资时变效应分析

由图2可以看出，在政策出台前，处理组与对照组政策时变效应并不明显，说明新《环保法》出台前，处理组与对照组金融化投资比例并未受到其他政策冲击影响，二者近似满足DID平行假设要求，即政策冲击发生前，处理组与控制组样本金融化投资比例的均值差异，不随时间变化而变化。同时，在政策出台后，政策冲击对企业金融化行为的影响存在持续特征。

首先，本文将2015年1月1日新《环保法》出台作为环境规制行为的外生冲击事件，按前文识别的重污染行业中企业作为处理组样本，2015年与2016年post=1，2014年post=0。之后利用前文识别的处理组与控制组样本，以及外生冲击的时间进行两期DID的回归分析，其中因变量为未来1期企业金融化投资占总资产比例。回归结果如表3所示。

由表3回归结果能够得出：首先新《环保法》出台导致了企业整体金融化投资比例的下降，并未加剧“脱实向虚”行为；其次，从期限划分来看，新《环保法》主要是通过对短期金融化投资的抑制来发挥作用。上述分析初步说明，环境规制能够抑制企业金融化行为，同时主要是通过对短期金融化投资产生抑制作用来实现。

首先，为对假设1进行验证，本文对新《环保法》的出台对企业经营绩效和研发行为二者关联性的影响进行了分析，回归结果如表4所示。

由表4回归结果能够看出：业绩渠道方面，新《环保法》出台对企业业绩水平会起到提升作用；研发影响方面，虽然从DID回归能够看出，新《环保法》出台对重度污染行业的研发投资水平起到抑制作用，然而对发明专利的授权数量却存在正向影响；同时，新《环保法》出台并不会造成企业收入比例的下降。

对式（1）实证分析能够得出：从实体途径来看，尽管由于融资约束的增加，新《环保法》出台对企业研发投资比例造成负面影响，然而对研发效率有提升作用，同时又会对业绩水平产生正向影响，说明环境规制政策并不会通过对企业业绩造成负面冲击进而造成“脱实向虚”的增加。参照杨国超等^[33]提及的企业存在研发操纵区间的现象能够看出：环境规制能够提升企业研发效率，同时会对无效研发投资起到抑制作用，进而达到抑制“脱实向虚”行为的效果。上述分析也说明了环境规制行为的实体影响程度，对“波特假说”进行了证明与补充。总体来看，环境规制政策能够通过倒逼企业升级转型与研发投资效率的提升，对“脱实向虚”产生抑制作用。上述分析证明了假设1b的成立性，即环境规制行为虽然会由于资金约束作用，一定程度上对研发强度造成负面影响，但又会通过研发效率的提升，对金融化存在一定的抑制作用。同时，政策出台并不会导致企业经营利润率下降，对金融化投资不会产生促进作用，对立性假设1a不成立。

进一步地，本文引入企业绿色信贷调节变量，衡量绿色信贷是否会通过市场化手段和优胜劣汰机制的发挥，进一步抑制企业“脱实向虚”行为。同时，为验证信息披露及外部监督机制对本文分析产生的影响，主回归中加入融资融券样本调节变量分析，本部分回归结果如表5所示。

由表5回归结果能够看出，绿色信贷指数的增加，会进一步促进环境规制对金融化的抑制作用，市场化调节机制成立。同时，企业加入融资融券样本，又会对企业短期投机行为进一步产生抑制作用，信息机制同样成立。

进一步分析来看，企业加入融资融券样本，能够进一步通过外部监督机制的提升促进企业负面信息更快地融入股价，进而解决市场投资者与企业之间的信息不对称问题，以提升企业信息披露质量^[31]。企业加入融资融券样本，能够进一步增强环境规制对金融化行为的抑制作用，说明信息机制确实是环境规制政策抑制金融化投资的主要途径。上述分析证明了假设2成立，即环境规制能够通过信息渠道抑制金融化投资行为。

同时，企业绿色信贷指标的增加，代表着企业获得绿色信贷能力增强：一方面，绿色信贷政策的出台能够进一步配合环境规制政策的实施，抑制重度污染行业排污，若企业不选择转型升级，则会面临严重的资金约束进而造成企业整体投资意愿下降；另一方面，绿色信贷政策的出台，又会通过差异化信贷供给，缓解企业清洁生产与转型面临的融资约束，通过绩效水平的提升和研发活动的支持，从实体渠道进一步巩固环境规制政策对金融化的抑制作用，同时又会缓解企业对“蓄水池动机”下短期金融化投资的依赖。上述分析证明了假设3成立，即绿色信贷机制能够进一步促进环境规制对金融化行为的抑制作用。

本文分析样本时间段为2014—2016年，其中外生冲击发生时间为2015年。为缩小处理组与控制组公司之间的差异，避免样本选择偏误对本文研究结论的影响，选择新《环保法》出台前一年的样本，即2014年样本财务指标与公司治理指标作为匹配变量。本文借鉴崔广慧和姜英兵^[2]对环境规制行为研究选用的匹配变量，即选择企业规模（size）、杠杆率（lev）、成立时间（age）、销售收入增长率（incgrowth）、董事会人数对数值（boardnum）以及是否国企（SOE）作为匹配变量。同时，将重度污染行业样本作为处理组，其余样本作为控制组，通过近邻1︰3匹配方式进行倾向得分匹配（PSM），年度匹配成功样本3 143个。PSM匹配后，协变量均值差异检验如表6所示。

由表6可以看出，匹配后大多数协变量差异较匹配前显著降低，同时差异均不显著。本文在此保留匹配成功样本，并将共同支撑区域中处理组、控制组样本进行提取，合并至DID回归中，重新进行PSM+DID回归结果，具体如表7所示。

由表7回归结果能够看出，通过对PSM匹配成功样本进行回归分析可见，环境规制行为同样会降低企业金融化投资比例，虽然对整体金融化抑制作用减弱，但对于短期样本抑制作用同样成立，说明前文分析结论的有效性。与主回归结果相比，在去除处理组样本与控制组样本之间特征差异后，环境规制政策对企业金融化投资影响有所减弱，这主要是由于本文将处理组样本界定为重度污染行业样本，该类企业面临着市场萎缩、融资能力受限以及其他产业规制政策影响，上述因素对“脱实向虚”行为可能会产生一定的影响，去除上述影响后环境规制对金融化作用有所减弱。

进一步地，本文通过对处理组的认定标准进行替换，重新进行DID回归分析。处理组界定方法有两种：一种方法是根据年度工业污染物排放总量界定不同行业污染状况，以污染最为严重的1/3行业样本作为处理组样本；另一种方法是通过省份污染状况进行处理组界定，根据2014年即新《环保法》出台前一年，不同地区AQI环境污染指数占所有城市AQI比重，衡量上市公司所在地污染情况。若该区域位于污染最严重的1/3区域内，则认为新《环保法》出台对该区域内上市公司生产经营行为影响更大。本文进一步通过两种识别方式的同时使用，重新进行处理组认定后，进行PSM保留样本下DID回归，回归结果如表8所示。

由表8回归结果可以看出，本文对处理组认定标准进行更换后，新《环保法》政策的出台对金融化投资抑制作用同样成立，说明无论对于行业层面的排污规制，还是对于重污染地区的环境规制，新《环保法》出台均有较强的政策效果，能够通过资金约束和信息机制抑制上市公司“脱实向虚”的行为。

为保证研究的核心因变量是受到新《环保法》出台而非其他外生冲击影响，本文还将所有样本受到新《环保法》的政策冲击时间提前三年，即将2012年作为虚拟冲击发生时间，若样本年份在2012年及之后则post1=1，否则post1=0。分析结果如表9所示。

由表9回归结果可以看出，对于短期与长期样本来说，将其受到新《环保法》的政策冲击时间提前三年，新《环保法》的出台对于企业金融化投资比例影响均不显著，这一结果进一步证实了本文分析结论的可靠性。

借鉴崔广慧和姜英兵等^[2]对于环境规制与企业业绩之间DID异质性分析方法，将样本划分为东、中、西部区域。由于不同区域之间资源禀赋与经济发展水平之间存在差异，进而导致金融化行为动机在不同资金约束与实体企业发展水平的背景下存在不同的环境规制政策效果。本文通过三类区域划分^②，分组进行DID回归。

由表10分组回归结果可以看出，环境规制对西部地区影响最大，这是由于西部地区常年存在投资拉动型高增长模式，产业转型的迫切需求使得西部企业金融化行为受到环境规制影响最为明显；对于东部地区来说，这些地区长期注重经济效益与环境利益相统一，区域经济发展技术升级需求低于西部，但环境规制同样对金融化行为能够发挥作用；对于中部地区来说，地方政府对增长速度的追求导致环境监管存在一定的缺位，相对于东、西部地区，环境规制行为的实体影响渠道与外部监督渠道均不畅通，所以对于中部地区来说，环境规制并不一定会对企业的金融化行为产生影响。

进一步对假设1b进行分组回归，如表11所示。企业在获得财政补贴情况下更有意愿进行研发投资，财政补助也可以作为处理组与控制组样本是否愿意实施生产转型、符合产业政策要求的识别方式替代变量，因为只有符合上述要求的企业，才能够获得更多财政补助。按照上述逻辑分析可知，新《环保法》政策冲击能够对获得财政补助的样本产生更大的政策效果。本文以同一年份中所有样本企业获得财政补贴强度（sub）的中位值作为分组依据，若企业获得财政补助占销售收入比例大于中位值，则为高补助组（sub高），否则为低补助组（sub低）。由表11回归结果可以看出：一是对于金融化投资来说，新《环保法》出台对于存在财政补助的企业金融化投资的抑制作用更为明显，这说明财政补贴能够更好地发挥对企业转型升级与研发活动的支撑作用；二是企业的短期金融化投资在一定程度上又存在“蓄水池”动机，财政资金的参与一定程度上能够进一步缓解企业短期融资约束，进而减少企业“预防性储蓄”动机下的短期金融化投资。上述机制检验进一步证明了假设1b。　　

本文选择2014—2016年A股上市公司数据作为分析样本，利用新《环保法》的出台作为外生冲击事件，通过两期DID回归分析了环境规制行为对企业金融化投资的影响，并通过对“波特假说”和信息机制的检验分析了环境规制政策的出台与企业金融化投资和“脱实向虚”动机存在关联。本文初步验证了以下结论：第一，环境规制政策的出台，并非近年来企业“脱实向虚”行为的主因，反而会降低企业金融化投资意愿。第二，经营机制上，新《环保法》的出台虽然会降低研发投资强度，但是却会提升发明专利授权数量，进而并不会对企业增长能力与业绩水平形成负向冲击，对金融化行为产生抑制作用。第三，信息机制上，新《环保法》的出台会通过外部监督机制，加强负面信息披露和企业投资行为透明化程度，进一步抑制企业短期投机行为，降低短期金融化投资比例。第四，绿色信贷支持力度的增加与信息披露机制的完善，会进一步抑制金融化行为。本文从“脱实向虚”视角解决了目前各方对于环境规制的实体效应的相关争论，同时也明确了绿色发展是促进实体经济长期竞争力提升、避免“脱实向虚”的重要手段。

根据上述分析，本文提出以下政策建议：第一，从长期经营渠道来看，应进一步通过税收减免、财政补贴等手段促进企业研发活动的开展，避免环境规制对企业转型升级带来的资金压力和经营压力，进而避免企业通过金融化投资行为作为短期资金周转的方式。同时通过研发绩效的提升抑制“脱实向虚”行为，引导企业更多地将资金投入到长期经营活动之中。第二，从短期投机渠道来看，环境规制政策实施的同时，应进一步通过外部监督机制的完善、卖空机制的不断引入，实现外部利益相关者对企业经营行为的监督，进而通过外部监督机制与信息机制的加强来抑制企业短期投机行为，提升资金利用效率。第三，应进一步促进环境规制与绿色信贷政策的结合，通过优胜劣汰机制促进企业经济效益与社会效益相统一，通过企业经营转型与研发能力的提升，提升实体经营业绩，避免“脱实向虚”行为。