环保压力与重污染企业的银行贷款契约

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　　摘要：当下环境保护与企业债务融资的关系引发学术界关注，环境风险已成为影响重污染企业债务融资的关键因素。文章将2011年“PM2.5爆表”作为外生冲击事件，收集国家重点管控的6大行业388家重污染企业作为对照实验数据，检验环保压力如何影响重污染企业所获取的银行贷款契约，以及两者之间的关系如何进一步受到环保信息披露质量和媒体关注的影响而发生变化。为确保检验结果不受时间序列上其它事件的混淆效应影响，运用双重差分模型进行估计。研究发现：2011年的“PM2.5爆表”事件发生后， 较之非重污染企业，那些重污染企业获得银行贷款契约更为严苛，该结果受到企业环保信息披露质量和媒体关注影响。相对于环境信息披露质量较高的重污染企业，环境信息披露质量较差的重污染企业所获银行贷款契约条件更加苛刻。相对于媒体关注度较高的重污染企业，媒体关注度较低的重污染企业所获银行贷款契约条件更加苛刻。因此，环境污染行为或相应的环保政策在影响企业融资方面存在“预期”传导渠道。银行在面对重污染企业融资诉求时，应强化环保预审工作，进一步管控或惩戒有环境污染记录者之融资行为。媒体机构也要积极发挥外部治理作用，曝光银行与重污染企业之间不当交易行为。
　　关键词：PM2.5;重污染企业;银行贷款契约;环保信息披露;媒体关注度
　　中图分类号：F832;X323 文献标识码：A 文章编号：1002-2104（2019）12-0121-10 DOI：10.12062/cpre.20190802
　　近年来，伴随中国经济高速发展带来的环境污染问题比以往受到更多重视，对环境污染的管控成为政府和企业行为绩效的关键组成之一。从源头上看，企业尤其是重污染企业作为防污治污责任主体，所承受的环境保护压力与风险骤然提高。2012年以来，为管控信贷领域环境与社会风险，有效配合产业转型升级，银行业积极践行绿色金融，普遍强调对不符合环境标准的企业项目实行“环保一票否决制”。这表明，企业环境风险将成为影响其债务融资的潜在因素[1-3]。Thompso等[4]研究认为，银行需要根据企业的环境保护情况对其环境相关风险进行评估;Clarkson等[5]发现，企业环境保护的相关风险可能会影响其债务融资活动;Shaffman等[6]、EI等[7]则指出，高水平的环境风险管理有助于企业的债务融资。尽管已有研究倾向于支持环境问题会成为企业融资行为的约束标准，但上述研究中的基本假设，即环境风险影响着企业与银行间借贷关系这一问题，并未得到直接的检验。为探究环境风险如何影响企业-银行借贷关系的具体规律，并克服这一研究问题中所包含的内生性难题，本文考虑借助外生冲击（exogenous shock）变量构造准自然实验，运用双重差分法（DID）评估环保压力对重污染企业与银行之间信贷关系带来的影响效应。
　　1问题提出
　　理解环境风险对企业融资行为的影响，需要解释企业与利益相关者面临环境问题时的关系变化。当环境问题成为融资行为的约束标准时，检验企业与银行之间的关系变化，将成为解开环境风险如何以经济效力（除政策管制效力外）约束企业行为的重要答案。从实证角度讲，企业与银行的相互选择关系具备一定内生性问题，探讨企业环境风险对于银行信贷资源供给的影响，首先需对此高度重视。一些学者试图通过特定的事件来缓解之，但很难实现更高的内部研究效率。正如Dechow等[8]提出的，任何特定时间序列的宏观层面的变化都会影响微观层面的经济活动。可见，对于特定时期的研究，需通过一些手段来识别和控制其他干扰因素，但该问题在现有研究中并未得到足够重视。因此，如何控制时间序列中其他事件混淆影响，展现清晰的因果关系，評估出环保压力对于重污染企业获取银行贷款的净效应，就成为解释环境风险如何影响二者借贷关系这一问题的关键所在。
　　基于以上，本文将以2011年末发生的“PM2.5爆表”（雾霾事件）作为随机事件来构造准自然实验，通过考察这一事件前后各4年时间里受环境风险重要影响的重污染企业获得银行贷款契约的变化来解答这里的科学问题：环境风险是否显著影响企业从银行获得贷款的契约形式？这种关系是否会随着企业对环境风险的有效管理而被缓解？通过对上述问题的检验，本文力图揭示环境风险如何影响企业-银行借贷关系的具体规律，为环境风险如何通过影响企业利益相关者而改变企业本身的经济效力提供证据，亦为企业环境风险管理的价值提供依据。
　　2事件回顾
　　2011年入秋之后，北京大气污染情势加剧，10月份连续多日遭遇雾霾。严重的空气污染导致能见度极低，令居民呼吸不畅，更使一些人哮喘病发作。当年10月22日，中国知名地产商人暨网络名人潘某在新浪微博发消息称北京市空气“有毒害”，并附美国驻华大使馆监测的实时空气质量指数（AQI）手机截图（该图显示北京实时空气质量指数439，PM2.5细颗粒浓度408ug/m3）。随后几天，该消息借助微博得以极大传播并在其他网络名人“呼应”下获网民热议，特别是鉴于北京市环保局公布的空气质量结果相比该数据有显著差异，致使政府公信力受到严重挑战：为什么政府不公布PM2.5指数（该事件使反映细颗粒物质量浓度的PM2.5术语走进公众视野）？美使馆发布的PM2.5指数能否反映北京空气质量？而后，事件影响不断扩大，公众对环境质量监测、PM2.5、雾霾等问题更加关注，间接推动了次年2月国务院常务会议审定新修订的《国家环境空气质量标准》，并新增将PM2.5等指标纳入各级政府监测范围，以期强化大气污染防治管控。再之后数年，成为中国治理环境污染的攻坚期：2013年，国务院发布《大气污染防治行动计划》（大气十条），成为此后一个时期大气污染防治行动指南;各省（区、市）对履行大气污染防治责任立下“军令状”;环保部牵头启动大气污染专项督查、重污染天气应急督查。2014年，全国人大常委会修订完成“史上最严环保法”，引入“按日计罚”制度，显著加大企业违法排污处罚力度;环保部发布《企业事业单位环境信息公开办法》，对重点排污单位强制公开的环境信息内容及强化公众参与做出细化。2015年，中央全面深化改革领导小组通过《环境保护督察方案》，中央环保督察进一步深入展开，等等。 　　不难看出，“PM2.5爆表”发生后，“雾霾”一词从一个环境术语很快被聚焦为一种生态灾害;公众对重污染企业所引发污染的抵触态度，客观上倒逼政府对重污染行业进行严格管控[9]。另一方面，一旦发生污染事故，公众在将矛头对准那些破坏环境的企业的同时，也势必会注意到企业背后的支持力量，包括帮助企业筹集资金的金融机构[1]。基于此，此后不久的2012年2月，原中国银监会立足推动银行业调整优化信贷结构、防控环境与社会风险，积极构建绿色金融机制，颁布实施《绿色信贷指引》，明确要求银行业金融机构执行“差别、动态的授信政策”;2013、2014年相继发布《关于绿色信贷工作的意见》《绿色信贷实施情况关键评价指标》，通过信贷“闸口”向重污染企业传导压力。2012—2015年，在绿色信贷政策指引下，主要商业银行也都出台了配套政策及实施方案，引导重污染企业践行节能减排和环境生态保护方面应尽职责。
　　3研究假设
　　3.1“PM2.5爆表”以及银行贷款契约
　　理论界一直关注“信贷市场黑箱”问题，该市场上普遍存在的较为严重的信息不对称所引发的逆向选择、道德风险总是导致资金错配及市场运行效率低下[10]。尽管已有学者曾就包括银行关联、信息披露质量、媒体报道等在内的“信号传递”行为给企业融资带来的影响开展过研究[11]，但债权人做出信贷决策时仍普遍重视对企业的“风险感知”，一旦对其风险有较高感知，则授信可能性及企业筹资金额都会随之降低[12-13]。在影响债权人风险感知的诸因素中，企业所属的行业特质非常关键：重污染企业污染物排放量大、排污强度高，容易引致环境问题，债权人需承受的信用风险、声誉风险等较之其他行业更为引人注目[14-15]。
　　“PM2.5爆表”事件后，不断积累的矛盾促使管理当局显著加大环境监管执法力度，针对污染企业采取更加严格的管控措施[1]，包括进行实时监督、责令退出、关闭或处以巨额罚款、发布或更新环境保护相关法律法规与政策。特别自中央生态环保督察启动以来，重污染企业较之以往面临更大的舆论压力、环境赔付责任、投资与运营风险[16]。实践中，部分重污染企业财务状况恶化，有的无法按期偿还债务;有的被勒令停业整顿，遭致致命危机直至破产，威胁着银行信贷资产安全[17]。事件发生后，基于授信安全考虑，银行业在面向重污染企业发放贷款时，契约会更加苛刻，为此提出假设。
　　H1：“PM2.5爆表”事件发生后，相对于非重污染企业，重污染企业所获银行贷款契约条件更加苛刻。
　　3.2环保信息披露质量的影响
　　 根据信息不对称理论，导致信贷错配的主要原因是银行与企业间信息不对称[18]，且银行面临的问题更为突出。加强环境保护信息披露有利于缓解两方信息不对称，便利银行的投资决策[19]，减少其针对企业融资的限制[20]。一方面，环境问题的专业性和隐蔽性加剧了债权人与企业之间信息不对称，作为资金提供方的银行希望企业披露更多非财务信息，以获取有关资金安全与盈利能力方面更详实资料，辅助研判经营状况及业绩，提高对未来现金流量的评估能力，最终做出有效的信贷决策[21]。另一方面，企业有理由积极披露环境保护信息，以降低银行面临的信息不对称以及信用错配风险[22-23]，以求获得更高的流动性、更低的资本成本和更少的融资约束[24]。环境风险大的企业为降低或消除投资者对自身风险的担忧，主动增加环境保护信息披露的动机更强[25]。已有研究表明，企业环境保护信息披露水平越高，防控环境保护风险的能力越强，发展前景越好[26]，因此会提升银行对其授信信心。同时，积极披露包括环境保护信息在内的社会责任信息，有助于企业获得利率较低、期限较长的银行贷款[26]。总之，环境保护信息披露可被视为企业获取外部融资的一种战略性行为[27-28]，提高披露质量有利于其享有贷款方面的优惠，为此提出假设。
　　 H2：“PM2.5爆表”后，相对于环境信息披露质量较好的重污染企业，环境信息披露质量较差者所获银行贷款契约条件更加苛刻。
　　3.3 媒体关注度的影响
　　 媒体作为一种外部监督力量，在资本市场中发挥着越来越重要的作用[29]，媒体关注可通过传统的监督机制、声誉机制和信息传播机制来影响企业的债务融资。通过监督机制，可提高公司治理信息的披露水平并引发监管机构干预，促使企业管理层履行环境保护责任，降低债权人的风险并降低企业债务融资成本[23];通过声誉机制，对企业声誉产生显著影響[30]，声誉良好的企业因有某种“隐形担保”，更容易获取金融机构发放的贷款[31];通过信息传播机制，则可以提高企业信息透明度，缓释信息不对称给债权人带来的风险[32] ，助力企业降低债务融资成本[33-34]。基于此提出假设。
　　H3：“PM2.5爆表”后，相对于媒体关注度较高的重污染企业，媒体关注度较低者所获银行贷款契约条件更加苛刻。
　　4研究设计
　　4.1样本和数据来源
　　样本采集期间为2007—2015年。本文基于原中国国家环保部（现生态环境部）发布的《关于执行大气污染物特别排放限值的公告》（以下简称《公告》），手工开展样本筛选。若样本企业所处行业位列《公告》重点管控的六大行业，即火电、钢铁、石化、水泥、有色、化工业，则被纳入本研究的实验组。
　　对照组的匹配策略如下：①上市公司中与重污染企业属于同一类别（按照中国证监会《上市公司行业分类指导意见》（2012）中指定字母标注的类别）但不属于重污染企业的被列为非重污染企业;②对被特殊处理或缺少财务数据的企业予以删除。为避免极值的影响，所有连续变量都在1%的水平上进行Winsor缩尾处理。最后，得到716个上市公司样本，其中338个在实验组，378个在对照组，总观测数为3 570个。
　　4.2 变量定义
　　4.2.1被解释变量 　　 银行贷款契约苛刻程度。银行贷款契约（BLC）是由若干条款组成的合同[35]，本文在肖作平等[36]研究基础上，从银行贷款金额（Bank loan amount，BLA）和信用贷款比例（Credit loan proportion，CLP）两个维度来衡量银行对企业贷款契约影响。前者，以企业所获银行贷款额与企业总资产的比率表示;后者，以企业信用贷款额（银行根据借款人信用状况发放的贷款）占所获全部贷款之比来衡量。二者数额的下降/上升，均代表银行贷款契约的苛刻/宽松。为使用方便，本文直接以银行贷款契约（BLC，含BLA、CLP）指代“契约苛刻程度”这一变量。
　　4.2.2指示变量
　　 参考张琦等[37]的研究，设两个虚拟变量。Treated是一个分组虚拟变量，如果样本来自于上述重污染企业，则赋值为1，并确认为实验组，否则处理为对照组，赋值为0。After是用于区分“PM2.5爆表”事件的虚拟变量，发生于事件之前赋值为0，之后赋值为1。
　　4.2.3调节变量
　　 媒体关注度（MA）。依据Fang等[33]的研究，无论新闻是否属实，媒体的关注都会对投资者产生影响。本文采用与公司相关的环境新闻数量作为衡量媒体关注度的指标。根据CNKI数据库中“中国主要报纸全文数据库”的内容确定媒体报道总数，分析每份报告的内容并挑选出与环境保护相关的报告总数。具体而言，报道中包含碳排放、节能减排、低碳生产、低碳投资、环境污染、环境保护创新、温室气体排放等内容的被定义为环保新闻。将新闻文章数加1，取自然对数作为媒体关注度指数。
　　 环境信息披露质量（EIDQ）。参考Clarkson等[5]研究，本文借助由6部分23个条目构成的量表，手工比对相关公司在年度报告、年度社会责任报告（少数为环境报告等）中是否披露了某条信息。如披露，则赋值为1;上述两报告如同时包含了某条环境信息，则不予重复赋分。最后，将两份报告赋值为1的条目汇总，即可视为一家公司某一年的环境信息披露情况。在上述基础上，培训编码员对测试样本打分。待信度检验合格后，每个样本交由两人独立打分，同时由第三人进行核对并协调重大分歧，最终取两个打分结果的均值作为样本公司环境信息披露质量得分。进一步计算样本平均值，均值之上的样本赋值为1，否则为0，并将其作为环境信息披露质量指标。
　　4.2.4控制变量
　　 控制如下与银行贷款契约相关的变量。公司规模（Firm size），采用总資产的自然对数测量。财务杠杆（Leverage），采用总负债与总资产之比测量。资产回报率（ROA），采用净利润除以总资产衡量企业的盈利状况。固定资产比率（RFA），即期末固定资产账面价值与期末总资产的比值。现金持有（Cash holding），指现金和现金等价物超过销售额的期末余额。大股东持股（Lshareholder），是第一大股东的持股比例。销售增长率（Growth）采用销售增长额除以总收入衡量。政府补贴（Gov），使用政府补贴金额的自然对数来衡量。产权性质（SOE），如果公司是国有企业，则赋值1，否则为0。高管团队规模（TMTsize），由高管数量来衡量。两职合一（Duality），如果CEO兼任董事长，则为1，否则为0。最后，控制了行业和年度虚拟变量。
　　4.3模型设计
　　参考Bertand等[36]的研究，构建以下DID模型来验证本文中的假设：
　　 BLC（含BLA、CLP）以及虚拟变量Treated、After含义如前所述。本文在模型中着重关注系数β3，其意味着与对照组相比，实验组在“PM2.5爆表”事件发生后，较以往面临更严格的银行贷款契约。
　　5实证结果
　　5.1描述性统计
　　 实验组样本即338家重污染企业，截至2018年底约占中国A股上市公司总量10%。在中国证监会（CSRC）所列示90个行业中，实验组样本共涉及石油和天然气开采（B07）、黑色金属开采和加工（B08）等11个，占比超过12%。样本数量多，分布广，具有较好的代表性。具体行业分布情况如表1所示。
　　 表2 是主要变量的描述性统计，银行贷款额的均值和标准差分别为0.179和0.145，信用贷款占比的均值和标准差分别为0.173和0.230。在规模、负债率、成长性等平均特征方面，样本与同期上市公司无显著差异。
　　表3中A、B组给出了在“PM2.5爆表”前后实验组和对照组主要变量的描述性统计。在“PM2.5爆表”前（A组），实验组和对照组的贷款金额和信用贷款比例的平均值和中位数并无显著差异。但“PM2.5爆表”后（B组），实验组和对照组的银行贷款金额和信用贷款比例之均值、中位数都呈现显著差异，显著性均超过1%;此外，实验组与对照组之间银行贷款金额和信用贷款比例的平均值的差异为负值。这表明，“PM2.5爆表”之后，与对照组相比，实验组上市公司在上述两项指标上的表现均变差，初步支持假设H1。
　　5.2回归结果和分析
　　5.2.1“PM2.5爆表”和银行贷款契约
　　 表4报告了全样本的DID回归结果。本文主要关注“PM2.5爆表”事件前后银行贷款契约之变化，亦即Treated×After的系数。其含义是，就重污染企业而言，其由该事件引致的银行贷款契约变化的净效应。结合前文分析，预计系数为负。模型（1）和（2）中的被解释变量是信用贷款比例，模型（3）和（4）中的被解释变量是银行贷款金额。模型（1）和（3）中无其他控制变量，模型（2）和（4）中引入公司特征作为控制变量。
　　 在模型（1）中，无任何控制变量情况下，Treated×After系数在1%水平上显著为负;同样，在模型（3）中，其系数在5%水平上显著为负。说明重污染企业在“PM2.5爆表”事件后，其所获银行贷款契约变得更加苛刻，从而验证了前文推导。在模型（2）和（4）中，加入公司层面的控制变量后，Treated×After的回归结果系数依然显著为负。以上检验结果表明，“PM2.5爆表”事件发生后，重污染企业所获银行贷款契约确实变得更为严苛;同时，进一步考虑该结果系借助双重差分模型所捕捉的净效应，有较高可靠性，从而支持了本文研究假设H1。 　　5.2.2调节效应检验
　　 为了验证假设H2和假设H3，将重污染企业（实验组）基于环境信息披露质量和媒体关注程度，进一步区分为环境信息披露质量较高和较低的两个子样本，以及媒体关注程度较高和较低的两个子样本，分别与原对照组进行双重差分模型的分组检验，检验结果见表5至表8。 表5是按照环境信息披露质量（EIDQ）分组的检验结果。当因变量为信用贷款比例时，在环境信息披露质量较高的组，Treated×After的系数在10%水平上显著（b=-0.070，p<0.1，模型1）。在对照组（披露质量较低）Treated×After的系数在5%水平上显著（b=-0.092，p<0.05，模型2）。当因变量为银行贷款额时，在环境信息披露质量较高的组，Treated×After的系数为负但不显著（b=-0.021，p>0.1，模型3）。在对照组（披露质量较低）Treated×After的系数在10%水平上显著（b= -0.036，p<0.1，模型4）。表6系数差异检验结果表明，“PM2.5爆表”事件后，相比较环境信息披露质量较高的重污染企业，披露质量较低者所获银行契约更加苛刻，假设H2被验证。
　　 表7报告了按媒体关注度分组的回归结果。在媒体关注度较高的子样本组（模型1和3）中，Treated×After的系数为负但不显著;在对照组（关注度较低）（模型2和4）中，Treated×After的系数显著（b=-0.120，p<0.01，模型2;b=-0.027，p<0.1，模型4）。表8系数差异性检验结果表明，“PM2.5爆表”事件后，媒体关注度影响了银行的贷款政策。较之媒体关注度较高的重污染企业，媒体关注度较低者所获银行契约更加苛刻，假设H3被验证。
　　5.2.3稳健性检验
　　 前文揭示的“PM2.5爆表”事件所引致的处理效应，其显著性会否缺乏任何意义？即该结果于任一年都可能发生，而原因仅在于银行业金融机构贷款行为的随机演变？本文专门安排在“PM2.5爆表”年份前虚拟两个“伪事件”进行安慰剂检验（placebo test），以期排除上述影响。若PM2.5超标与重污染企业所获银行贷款契约的苛刻程度存在因果关系，理论上讲，“PM2.5爆表”的处理效应中，银行贷款契约不应发生显著变化，即Treated×After的系数并不显著为负（因为这些虚构的事件并未发生）。如果安慰剂试验中仍存在负显著性，则说明本文之前的估计没有意義。
　　将2008、2009年分别定义为虚拟的“PM2.5爆表”事件时间点，并分别获得两年前和三年后的相关数据。在表9中，2008年是模型1和模型2中虚构的“PM2.5爆表”的时间。变量After在2009—2011年被赋值为1，在2006—2008年被赋值为0。变量Treated的处理与上文相同。如果样本被分类为重污染企业，则其Treated值为1，否则为0。根据测试结果，Treated×After的系数很小而且无显著性，显示虚构的“PM2.5爆表”对重污染企业的银行贷款契约没有负面净影响。2009年是模型3和模型4中虚构的“PM2.5爆表”的时间，Treated×After的系数仍然不显著。这说明，真实的“PM2.5爆表”对重污染企业银行贷款契约的负向影响是稳健的。可以预期，随着PM2.5异常事件发生时间逐渐接近真实的“PM2.5爆表”时间，Treated×After回归系数显著为负的可能性就越大，这确保了真实的“PM2.5爆表”对于重污染企业获取银行贷款契约存在负向净影响的稳健性。
　　 为了避免样本选择性偏误，本研究进一步采用双重差分倾向得分匹配法（PSM-DID方法）重新进行检验，表10报告了检验结果。与前文相比，检验结果没有发生实质性改变，显示前文的实证结果具有较高的稳健性。
　　6结论与启示
　　 本文将2011年“PM2.5爆表”作为外生冲击事件，实证检验了环境保护压力对重污染类上市公司获取银行贷款契约的影响。检验结果表明，外生冲击事件发生后，较之非重污染企业，重污染企业所获得的银行契约更加苛刻，主要表现为重污染企业所获得的贷款金额更少，信用贷款比例更低。进一步检验发现，该结果在环境信息披露质量较低和媒体关注度较低的重污染企业中体现的更为明显。进行稳健性检验后，研究结果未发生实质性改变。
　　 本研究学术贡献主要有两个方面：①通过准自然实验考察环保压力对重污染企业银行贷款契约的影响，直接检验了环境风险影响企业-银行信贷关系这一经济效力的存在，从利益相关者角度有力解答了环境风险（除政策效应外）如何影响企业融资行为的问题，因此为环境风险的经济效应提供了更多潜在的观察结果。②研究结果进一步揭示了针对环境风险的有效治理行为在缓解企业-银行信贷关系中发挥的作用：事件发生后，有效的信息披露与媒体关系管理在应对企业与利益相关者关系时产生了积极影响。因此，本文为企业环境风险治理的应用价值提供了证据。
　　 本研究得出主要政策含义如下：雾霾污染或防污治污压力可作为某种政策信号，导致银行产生“消极预期”，亦即环保政策在影响企业融资方面存在“预期”传导渠道。在此情形下，重污染企业可以提升环保信息披露质量来缓解银行的“消极预期”。为此，可有如下现实启示：①无论证监部门还是银行业金融机构，在面对重污染企业的融资诉求时，均应强化针对其环保预审工作。对那些有环境污染记录（触及相关标准）的企业，应在融资方面进一步管控或惩戒，这样才能更好体现环境经济政策的激励与约束，增强企业主体自觉治污的内生动力。②为督促重污染企业作为责任主体自觉防治污染，不仅应监督其是否按规定披露环保信息，还应引导媒体机构发挥外部治理作用助力环保事业，积极曝光银行与重污染企业之间的不当交易行为。
　　当然，本文也存在一些不足。在“PM2.5爆表”事件后，受银行贷款契约变化的影响，重污染企业在投资方面是否发生了结构性的变化？重污染企业的异质性如产权性质如何影响企业贷款契约的获取？这些问题或可成为未来研究方向。此外，就媒体关注度的调节效应而言，本文只关注了新闻报道的数量，而没有区分新闻报道的类型，如正面报道和负面报道;也未顾及媒体类型，如官方与非官方媒体。这些，都需开展进一步研究。 　　（编辑： 李琪）
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　　AbstractCurrently， the relationship between environmental protection and corporate debt financing attracts academic attention. For heavy polluting enterprises， environmental risk has become a key factor affecting their debt financing. This paper examines the impacts of environmental pressure on enterprises’ procurability of bank loan covenant， and how the relationship will change as the environmental disclosure quality and media attention become influential by using a ‘natural experiment’ exogenous event， which is the suddenly surged index of PM2.5 in 2011， and collects the controlledexperiment data of 388 heavy polluting enterprises from 6 industries which are highly regulated by the government. To exclude the confusion effect of the other events in the time sequence， we apply differenceindifference model for estimating. The results shows that， after PM2.5 beyondindex event： ① heavy polluting enterprises would be faced with stricter review for bank loan covenant; ② the result above is affected by enterprises’ environmental protection information disclosure and the media’s attention; ③ the heavy polluting enterprises with poor environmental protection information disclosure would be faced with stricter review for bank loan covenant than the ones with better environmental protection information disclosure; and the heavy polluting enterprises who attract less attention from the media would be faced with stricter review for bank loan covenant than the ones who attract more attention from the media. Therefore， environmentpolluting behaviours or related environmentprotecting policies influence corporate financing via the mechanism of expectation effects. Banks should strengthen their environmental protection preexamination when facing the financing demands of heavy polluters. Companies with a record of environmental pollution should be further regulated or disciplined in their financing. Media organizations should also play an active role in external governance， and expose the improper transactions between banks and heavy polluting enterprises.
　　Key wordsPM2.5; heavy polluting enterprise; bank loan covenant; environmental protection information disclosure; the media’s attention
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