绿色金融!融资效率和产业链企业价值

贺正楚　刘思思　周永生

关键词：绿色金融;融资效率;企业价值;新能源汽车产业链企业

中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1003-7217（2022）03-0026-08

一、文献综述和问题的提出

绿色金融实证方面的研究成果主要分为四个方面：一是构建绿色金融发展水平体系及其测度，并以此为依据为绿色金融政策制定提供建议。例如：张莉莉等测算绿色金融发展水平与效率，发现我国绿色金融发展水平及效率均较低，部分省（区、市）盲目加大绿色金融投入，但没有有效利用金融资源，有些省（区、市）绿色金融资源投入不足。王修华等发现绿色金融试点政策明显增加了绿色企业的商业信用和研发支出，对企业发展有显著的抑制作用，促进了绿色企业生产效率的提升和企业的创新发展。二是以绿色金融政策为落脚点，着重分析当期的绿色金融政策对企业、金融机构的影响。苏冬蔚和连莉莉通过分析绿色金融政策对企业投资行为的影响，得出绿色金融是加快经济转型的首要任务;王凤荣和王康仕从绿色政策视角出发，研究现有绿色政策与绿色金融适配度问题，认为目前绿色财政政策能提高绿色金融的配置效率，但是绿色监管政策会削弱绿色金融的配置效率;王馨和王营从绿色创新视角实证研究证明绿色信贷政策对绿色创新具有提升作用和滞后效应。三是研究绿色金融发展对其他对象的影响。从宏观视角进行分析的有邱海洋、金英君等，分别以绿色贷存比、绿色金融配置效率为解释变量研究绿色金融发展对宏观经济的影响;从企业以及金融机构等微观视角研究的学者相对较多一些，何凌云等通过构建以银行竞争力为被解释变量的模型，实证分析得出绿色金融的发展能够促进商业银行的发展，在一定程度上抑制风险、提高竞争力;胡书雅和王生年发现绿色金融对企业绿色创新具有积极作用;从产业中观视角探究绿色金融发展影响的文献主要侧重于产业升级研究，李毓等通过引入绿色信贷虚拟变量研究表明绿色信贷对于产业结构升级具有促进作用。四是关于产业链企业的绿色发展绩效测度。例如：张伟等基于全球价值链视角讨论产业链绿色低碳化的实现路径和作用机制;毛蕴诗等从绿色设计与研发、绿色采购、绿色生产、绿色物流、绿色营销与回收再利用六个维度，构建全产业链的绿色发展绩效评价，并证实该体系的可操作性。

通过梳理绿色金融相关研究，可以发现我国绿色金融仍处于起步阶段，相关的绿色政策的实施会从正负两个方向影响绿色金融的配置效率。但是，绿色金融发展对经济发展的影响仍存在争议，将绿色金融与产业链企业联系的文献还较少，而研究绿色金融對产业链企业的影响具有必要性。绿色金融直接作用对象是企业，企业的联结构成产业链。绿色金融如何作用于产业链企业？绿色金融是否发挥了为产业链企业高质量发展提供强有力保障作用？研究绿色金融对产业链企业的影响能够直接反映绿色金融对产业链发展的支撑作用。在现有为数不多的几篇研究绿色金融对宏观经济影响的文献中，也是直接将绿色金融规模或者绿色信贷余额作为核心解释变量来解释宏观经济的波动。为此，本文从产业链视角，基于产业链企业数据实证分析绿色金融对于微观企业的影响，一方面从微观视角分析绿色金融的作用机制，为产业链企业与绿色金融融合发展提供针对性建议;另一方面将绿色金融与产业链发展耦合，为产业链“强链补链延链”提供资金链保障。通过梳理绿色金融对产业链企业的作用机理，综合各方面因素构建绿色金融发展评价指标体系测算其发展水平，并以绿色金融发展水平、产业链企业融资效率为核心变量实证研究绿色金融对产业链企业发展的影响，并且考虑到产业链企业受产业链整体发展影响，引入产业整合度作为解释变量，充分把控产业链企业的特性。实证部分以新能源汽车产业链企业为案例，以探究绿色金融的发展是否会显著影响产业链企业价值，并提出建议。

二、绿色金融影响产业链企业价值的机理分析

基于金融发展理论可知，金融发展能够促进经济发展。金融发展将社会储蓄有效转化为投资，提高社会资产配置效率，从而达到促进经济发展的效果。金融深化理论认为，金融规模以及金融结构与金融制度的不断发展能够与经济发展形成良性循环。而社会经济发展以微观企业为基础，金融发展必然影响企业发展。Modigliani和Miller最早关注到融资与企业价值问题，用较为严苛的假设得出企业价值与公司资本结构无关的结论。修正的MM理论放宽前提假设后，认为企业最佳资本结构是负债占资本结构百分之百的比例。关于融资结构影响企业价值的研究逐渐深入。在绿色金融发展和“强链补链延链”的大环境之下，企业的融资环境发生改变，金融作用于企业的机制及效果也发生变化。一是绿色金融相较于其他金融工具具有一定的资产专用性，这将在某种程度上降低产业链发展模式带来的规模效益;二是绿色金融扮演的“引航人”角色，其政策引导作用能够调节产业链发展结构;三是产业链企业“牵一发而动全身”的链式反应也会使得绿色金融对企业的作用被放大。

从产业链视角出发，企业均位于产业链之中，通过价值链、供需链、企业链、空间链与上下游的企业连接在一起。绿色金融发展不仅直接对企业个体产生影响，而且从资金链以及供需链两个方面影响整条产业链企业的价值，企业成为绿色金融、绿色发展的“践行者”。

绿色金融与产业链企业是引航人与践行者的关系。绿色金融的顶层设计构架直接影响资金在产业链中的流向，从而达到规制引导产业链发展的作用。企业的发展方向被把控，企业行为发生改变，产业链企业终将践行绿色可持续发展目标，为中国绿色生态化发展做出努力。绿色金融能够在资金供应链提高产业链企业融资效率，并在不同时期呈现不同的作用效果。王丽萍等提出企业响应绿色金融存在三个阶段，本文也将绿色金融作用于产业链企业大致划分为三个阶段。一方面，在绿色金融发展初期，由于绿色金融发展与企业发展存在周期错配以及信息不对称问题，绿色金融对企业价值的支持效果具有滞后效应;另一方面，绿色金融发展会约束产业链中高耗能、高污染企业的发展，在短期内提高其融资成本，迫使企业加大研发投入，向绿色发展转型。对高耗能高污染企业的规制引导，凸显绿色金融的“引航人”地位。由于绿色金融投资项目具有外部性，这一特性也在一定程度削弱投资者积极性，抑制绿色金融供给。这与高锦杰和张伟伟的实证分析结果一致。也就是说，在绿色金融发展初期，由于适配度不高以及受绿色约束等因素制约，其对产业链企业价值的提升作用远小于约束高污染高耗能项目的抑制效应，总体呈现抑制作用。直到绿色金融发展带来的边际效益高于边际成本时，绿色金融发展对企业价值产生积极作用。随着绿色金融的不断发展，周期错配问题得到缓解，绿色金融规模不断攀升，资金供给增加，企业可融资额度增加，进一步支撑企业的研发投入。在绿色金融的政策引导下，企业的社会责任感进一步提升，可持续发展能力得到提升，这是“引航人”与“践行者”关系的体现。当绿色金融发展趋于成熟时，从投入产出视角出发，意味着在相同要素投入水平下，资本的投入量不断增加。根据要素投入的边际效益递减规律，当资本投入量大于其他要素投入水平时，每增加一单位资本的投入所带来的边际效益是递减的，此时资金配置效率下降。与此同时，绿色金融制度不断完善，其资产专用性也不断增强，市场治理中敲竹杠成本攀升，企业搜寻融资信息的成本也增加。产业链不断发展带来的拥挤效应也抑制产业链企业价值的进一步上升。以上分析的非线性关系与程宏伟等提出的非线性结构态势符合。由此，提出研究假设1。

假设1 绿色金融的发展水平对产业链企业的作用为先抑制再提升再抑制的倒N形关系。

由于产业链企业之间存在链式关系，绿色金融对产业链企业发展的影响将被放大。一是通过影响资金流向增强产业链龙头企业资金链韧性。绿色金融的发展能够避免资金因为逐利性而涌向低附加值的产业链环节，龙头企业以及高附加值环节的资金得到保障，技术研发进度加快，再通过产业链中技术链实现技术共享。二是通过政策引导规制产业链企业环保化、绿色化。绿色金融发展使得产业链中低附加值、高污染、高投入企业融资成本增加，倒逼企业减少高污染高投入的项目，加大研发资金的投入，以寻求技术突破。绿色金融能够引导和规制产业链企业高质量发展，提高企业的可持续发展能力。绿色金融“引航人”与产业链企业“践行者”关系的落脚点在于融资效率。由此，提出研究假设2。

假设2 产业链企业的融资效率能够显著正向调节绿色金融对产业链企业价值的影响。

三、绿色金融发展水平评价指标体系的构建

绿色金融体系包含绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资、碳金融等金融工具以及相关的绿色政策。根据中国人民银行发布的《关于构建绿色金融体系的指导意见》中关于各项金融工具的基本要求，在指标科学性、数据可得性的基础上构建绿色金融发展评价指标体系。二级指标由绿色信贷、绿色证券、绿色投资以及绿色保险构成，见表1。

一是绿色信贷。绿色信贷包含绿色信贷占比以及高耗能行业利息支出占比。这两个指标分别从正向和反向两个方面反映我国绿色信贷的发展水平。金融机构贷款总额来自《中国金融年鉴》统计数据，主要金融机构绿色信贷总额数据来自国泰安数据库。高耗能行业利息支出占比来自国泰安数据库。工业产业利息总支出来自《中国工业统计年鉴》。其中绿色信贷总额2017年用2016年与2018年的均值代替，2019年数据用FORECAST函数填充。

二是绿色证券。绿色证券包含环保企业市值占比以及高耗能行业市值占比。这两个指标同样是从正反两个方面来考量其发展水平。其中环保企业筛选自锐思数据库中大环保概念股上市公司。A股总市值源于《中国证券期货统计年鉴》以及上海证券交易所与深圳证券交易所披露的数据。六大高耗能行业总市值来源于锐思数据库。

三是绿色投资。绿色投资包含节能环保公共支出占比、治理环境污染投资占比两个指标。治理环境污染投资占比是指治理环境污染投资总额占GDP比重。污染治理投资包含环境污染治理投资以及工业污染治理投资两部分。该指标反映我国绿色投资力度。污染治理投资数据来自国家统计局，其中环境污染治理部分，由于2018年、2019年的数据缺失，用Excel的FORECAST函数填充。节能环保公共支出、财政支出总额数据来自国家统计局。

四是绿色保险。由于我国绿色保险发展尚不完善，相关数据无法获取，便选取农业保险规模占比与农业保险赔付率两个指标来表征我国绿色保险的发展。相关数据来源于国泰安数据库。

现有关于绿色金融发展水平测度的文献中，指标权重的计算大都采用主观与客观相结合的做法，用专家打分法以及绿色信贷、绿色证券、绿色投资、绿色保险资产规模等比重作为二级指标赋权依据。考虑到专家打分法的主观因素以及信息获取难度，采用熵值法确定三级指标权重，见表1。熵值法是一种比较客观的确定权重的方法，根据各项指标的观测值来确定其比重。在信息论中，熵是衡量不确定信息的一种指标。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小。对于某项指标，其熵值越小，则其提供的信息价值越大，对综合评价的影响越大。因此，运用熵值法计算各项指标的权重，能够为综合评价提供较为客观的依据。

经过计算，得到绿色金融发展水平各项二级指标的得分。例如，绿色信贷、绿色证券、绿色投资、绿色保险的得分，在2013年分别是0.01、0.11、0.13、0.06，在2016年分别是0.16、0.09、0.07、0.12，在2019年分别是0.05、0.03、0.11、0.36。2013—2019年绿色金融发展水平的综合得分分别是：0.31、0.26、0.41、0.44、0.40、0.38、0.54。这就表明我国绿色金融发展水平在逐步提升，但是绿色信贷、绿色证券、绿色投资、绿色保险发展不均衡。高耗能行业利息占比为负向指标，已经过正向化处理，分值越高说明绿色金融控制高耗能企业效果越好。2013—2019年高耗能产业利息支出占比得分分别为：0.01、0.00、0.03、0.11、0.04、0.05、0.05，呈逐年递增的趋势，说明绿色金融对高耗能企业规制有效，充分发挥“引航人”作用。根据银保监会公布的数据，截至2019年上半年，我国绿色信贷余额已超过10万亿元，而同期我国境内贴标绿色债券余额仅为7145亿元，其他绿色融资方式规模更小。鲁政委等指出加快绿色信贷资产债券化，不仅可以释放银行资本金，而且能借此吸引大量非银行机构投资者为绿色发展提供资金。

四、融资效率测度：以新能源汽车产业链企业为案例

（一）融资效率指标选择与数据来源

企业金融支持效率的测度方法有因子分析法和数据包络分析法等。数据包络分析法是根据多指标投入和多指标产出对相同单位进行相对有效性或效益评价的一种分析方法。DEA模型以规模是否可变分为CCR和BCC模型，因为新能源汽车行业还处于发展初期，规模尚不成熟，因此本文选择产出导向、规模可变的BCC模型来测算产业链企业的融资效率。

国外学者重视整体市场的资源配置效率，对于单个企业的融资效率的研究并不多。国内其他已有的文献选择投入产出指标的方法涵盖宏观的金融发展视角以及微观的生产法、资产法等视角。结合实际需求，选定股权融资、债权融资与内源融资作为投入指标。股权融资用公司股本加资本公积之和占总资产的比例表示，即（股本+资本公积）/总资产，该指标反映企业的股权融资效率。债权融资选择企业长期借款、短期借款、应付债券之和占总资产比例表示，即（长期借款+短期借款+应付债券）/总资产。内源融资选取盈余公积与未分配利润之和占总资产比例进行表征，即（盈余公积+未分配利润）/总资产。选取营业收入增长率和净资产收益率为产出指标，分别表示企业的营业能力以及成长能力。其中，将企业的经营能力定义为营业收入增长率，即（本期营业收入-上期营业收入）/上期营業收入，将企业的盈利能力定义为净资产收益率，即净利润/所有者权益。

我国产业链企业数据庞大，选取新能源汽车产业链企业进行实证分析。新能源汽车产业是战略性新兴产业，受到全球的广泛关注。目前我国新能源汽车产销量保持全球第一的位置。新能源汽车产业链特征非常鲜明，产业链企业纵向细分涉及原材料提供商、电池制造商、关键部件制造商、设计研发企业、整车制造企业、充电制造商、服务供应商、运营整合商、废旧资源回收利用等。在同花顺iFinD金融数据库中，筛选新能源汽车概念股票456只。为了确保数据的完整性、准确性、可比性以及一致性，剔除2013年后成立的公司以及数据不完整的公司后，筛选出212个新能源汽车上市公司，构成2013—2019年新能源汽车产业链企业平衡面板数据。

（二）新能源汽车产业链企业融资效率

2013—2019年新能源汽车产业链企业综合融资效率，见表2。由表2可知，在绿色金融引导下，企业的践行效果良好。2013—2019年新能源汽车产业链212家均保持较好的综合技术效率，均值在0.891，但是每年达到DEA有效的企业数目不超过8%。综合技术效率反映金融系统对新能源汽车企业的支持效率，这部分由纯技术效率与规模效率的乘积得来。除了2013年和2018年外，其他5年的数据显示规模效率均高于纯技术效率，这表明受金融系统规模因素影响的生产效率高于受金融系统管理水平和技术因素影响的生产效率，进一步提升金融系统的管理水平和规范能够有效提升企业生产水平。

（三）回归模型的设计

1.变量选取及模型构建。企业价值指标大致分三种：一是从重置资本角度来衡量企业的价值;二是从企业的运营能力层面考虑以资产周转率构建指标;三是从企业成长性出发，选取主营业务收入率为表征指标。考虑产业链企业的价值需要反映企业的运营能力、成长能力和发展潜力，因此选取企业市值与企业资产的比值作为被解释变量。绿色金融发展水平作为核心解释变量，由熵值法计算而来。根据前文理论分析，选取融资效率作为调节变量。

任保平和洪银兴认为产业链整合度是产业链演化的重要途径。考虑产业链企业的特性，产业链的整体融合度会直接影响产业链企业的发展，选取产业整合度为解释变量。产业整合度主要有VAS法（价值增值法）、I/O表法、主辅分类法等三种测度方法。其中，VAS法（价值增值法）在测度产业整合度时，用企业纵向产业链上各环节的增加值与总销售额的比值来衡量企业的纵向一体化水平。考虑数据可得性，本文选取营业总收入与营业成本差额占营业总收入比例表征产业链整合度。

朱焱和张孟昌、杨林等的研究均表明企业研发投入对企业价值产生正面影响;相关文献表明企业规模、资产负债率、股权集中度以及成立年限均能够对企业价值产生影响，故选取以上变量为控制变量，控制变量见表3。

如果模型1验证两者之间存在倒N形关系，加入融资效率调节变量。若p7显著，则说明融资效率调节作用明显，将改变N形曲线形状，甚至改变至正N形;若β不显著，则说明调节效应不明显。

2.变量描述性统计与相关性分析。表4是变量的描述性统计，企业价值的最小值为0.113，最大值为11.396，标准差为1.375，说明新能源汽车产业链企业的企业价值差距较大。表5是相关性分析，绿色金融发展水平与企业价值存在负相关关系，融资水平与企业价值存在正向相关性，说明融资效率的提升能够正向影响企业价值。被解释变量与解释变量之间存在相关性，说明变量选取得当。根据表5的VIF值，最大为2.18，最小为1.13，平均VIF为1.43，说明变量之间不存在多重共线性。

3.绿色金融发展水平对企业价值主效应回归分析。绿色金融发展水平对产业链企业价值主效应回归结果，见表6。列（1）是将所有控制变量与企业价值回归，除了股权集中度变量不显著，其余变量均显著。产业整合度显著为正，说明产业链整合度能够正向影响产业链企业价值。列（2）在列（1）的基础上加上核心解释变量绿色金融发展水平，其系数显著为正。列（3）与列（4）分别依次加入绿色金融发展水平的二次项与三次项，高次项的加入并没有影响其他变量系数符号与显著性，并且可决系数提高，表明三次项模型相较于一次项、二次项模型能够更好地解释绿色金融发展水平与产业链企业价值之间的关系。从列（4）三次项、二次项、一次项系数的符号可见，绿色金融发展水平与产业链企业价值呈倒N形关系。列（4）采用的是稳健的聚类估计法，列（5）是LSDV估计结果，两个回归结果一致，假设1成立。

根据列（4）的结果，可以估计到两次拐点的位置分别为gf=0.299（极小值）与gf=0.479（极大值）。当绿色金融发展水平小于0.229时，产业链企业价值处于下降位置;当绿色金融发展水平位于0.229～0.479时，产业链企业价值处于上升状态;当绿色金融发展水平大于0.479时，企业价值开始下降。假设1得到验证。

4.融资效率调节效应回归分析。表7是融资效率对产业链企业价值调节效应回归结果，列（6）在列（2）的基础上添加融资效率对企业价值做线性回归，融资效率系数显著为正，说明融资效率对于企业价值发展有正向作用。列（7）、列（8）、列（9）分别依次在列（4）的基础上添加融资效率与绿色金融发展水平的一次交互项、二次交互项、三次交互项。列（9）的结果显示，一次交互项系数显著为正，二次交互项系数显著为负，三次交互项系数显著为正，说明在绿色金融发展水平边际收益大于边际成本之前，融资效率弱化绿色金融发展水平带来的抑制效果;而在绿色金融发展水平位于边际效益等于边际成本平衡点与绿色金融最佳发展水平之间，融资效率又进一步减缓绿色金融发展水平带来的积极效应;当绿色金融发展水平达到最佳水平时，融资效率的调节作用因资产专用性带来的抑制效果被弱化。列（9）绿色金融发展水平三次项系数显著为正，说明融资效率的调节作用改变原来的倒N形关系。绿色金融发展水平与产业链企业价值呈促进—抑制—促进的正N型关系。为了进一步保证结果的稳健性，将融资效率滞后一期交互项引入模型，列（11）的实证结果仍然表明融资效率对绿色金融影响产业链企业具有调节效应。假设2得到验证。

促进—抑制—促进的正N形关系意味着只要企业保持着良好的融资效率，绿色金融的不断发展最终只会对产业链企业产生巨大的带动效果。在绿色金融发展前期，虽然存在一定的周期错配问题，但是对于具备成熟的融资渠道的企业而言，只要企业信息尽可能完备，就能够找到适应于自身企业发展的融资项目，从而达到融资效果，并且发挥最佳的资源配置效果。在绿色金融发展中期，各项绿色金融制度相对完善，对于企业的融资约束也会增强。融资供给不足以支撑巨大的融资需求，而大部分企业都具备良好的融资经验，能够充分利用金融市场工具，此时绿色金融市场竞争激烈，对企业的发展产生抑制作用。当绿色金融发展趋于成熟时，金融市场供求平衡，企业也能够找到适配度较高的金融工具进行融资，相应的一些破坏金融市场环境的融资行为也大大减少，企业价值随着绿色金融的发展不断提升。

五、研究结论与建议

实证研究结果表明，绿色金融发展水平与产业链企业之间存在非线性的关系。在绿色金融的不同发展时期，产业链企业受到的总效应是不一致的，这取决于融资成本降低带来的积极影响与资产专用性等因素而导致的负面影响的大小。虽然本文构建较完整的绿色金融发展评价体系，但是关于绿色金融社会效益等考量暂时无法量化到指标中，发展水平的测度更加侧重于衡量绿色金融的发展规模。实证研究得出的绿色金融发展水平区间的存在说明，在积极发展绿色金融规模的同时，也要注意配套法律法规的完善以及绿色金融体系的构建与创新，充分发挥好绿色金融“引航人”优势。

调节效应模型的分析结果表明，产业链企业的融资效率作为调节变量能够积极地调节绿色金融发展对产业链企业产生的影响。在现实中，影响企业融资效率的因素繁多，例如企业管理者能力、政策性影响，等等。从产业链视角出发，龙头企业应该发挥主导作用，提升企业融资能力，增强资金链韧性。金融机构应该加快构建统一的绿色项目资质审核标准，以契合绿色企业发展以及高耗能、高污染、高投入企业加快转型;提高项目审批透明度以应对信息不对称而导致的融资效率低下问题。绿色金融的资产专用性不可避免会降低产业链发展模式带来的规模效益，但是政府对企业以及相关部门的有效规制，能够减轻由绿色金融市场供需不平衡带来的寻租等问题。最后通过加強绿色发展的宣传，增强投资者的绿色意识，能够将市场上更多的储蓄有效集中投资，促进产业链发展。