绿色金融与企业绿色技术创新
2023-05-30王静
王静
【摘 要】绿色技术创新是经济高质量发展的重要抓手,因此,科学评价绿色金融对企业绿色技术创新的作用效果十分重要。论文基于我国2008-2019年A股市场上市公司的相关数据,研究了绿色金融与企业绿色技术创新之间的关系。论文建立了“绿色金融-企业生命周期-企业绿色技术创新”的研究框架,采用双向固定效应模型等方法进行了实证分析。根据所得结果,绿色金融与企业绿色技术创新之间存在较为显著的正相关关系。进一步引入企业生命周期进行异质性检验,发现绿色金融对处于成熟期的企业绿色技術创新具有显著的促进作用,对成长期企业的作用次之,对衰退期企业技术创新的作用并不显著。论文提出应不断完善绿色金融体系,促进绿色金融在社会绿色转型、碳中和目标实现与长期生态文明建设中发挥重要作用。
【关键词】绿色金融;企业绿色技术创新;企业生命周期
【中图分类号】F832.5;X322;F273.1 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2023)03-0040-03
1 引言
2020年9月,中国国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话,中国将提高国家自主贡献力度,采取更加有力的政策和措施,二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。在实现碳中和目标的过程中,绿色技术创新无疑是我国当前社会绿色转型的基石。但是,目前我国企业开展绿色技术创新的障碍主要是资金不足。在绿色产品和服务供给端,由于绿色技术创新不足,产品与服务的成本便会极大地增加。想要降低社会绿色生产与消费等因素的成本和价格,势必要开展大规模的绿色技术创新,通过引导相关资源向绿色产业配置,从而进一步促进我国的绿色化转型。
梳理相关文献发现,当前关于绿色金融发展与企业绿色技术创新之间关系的研究较多,但是仍然存在些许不足。首先,在研究视角上,大多数文献聚焦于绿色金融发展与金融发展或环境规制对绿色技术创新的影响,而绿色金融对企业绿色技术创新影响的相关研究较少;其次,多数文献在研究异质性方面,选取的是企业截面数据和特征差异的影响,几乎没有文献研究企业在时间维度上存在的潜在异质性。本文的主要创新点在于将企业生命周期纳入分析框架,从企业的时间维度这一层面进一步考察绿色金融发展对企业技术创新的影响。
2 理论分析与研究假设
2.1 绿色金融发展与企业绿色技术创新
对于企业来说,技术创新研发历来都是一项长期的、高风险的投资活动。这是由于在创新的过程中,企业的研发投入度高度依赖于资金,如若仅靠内部融资,企业的创新需求难以得到满足,基于此,适当的外部融资就变得尤为重要。自绿色金融政策提出以来,有关的绿色金融工具在一定程度上降低了企业贷款的准入门槛,丰富了企业的融资渠道。因此,本文提出假设:
假设1:绿色金融的发展能够促进企业绿色技术创新。
2.2 绿色金融、企业生命周期与绿色技术创新
在企业生命周期的有关理论中,企业的生命周期按照经营状况被划分为3个阶段,分别为成长期、成熟期和衰退期。在不同的阶段,企业对于技术创新持有不同的态度。成长期的企业注重短期盈利和扩大规模,在初创阶段,受限于不成熟的经营模式,没有稳定的资金来源来支持技术创新。不同的是,处于成熟期的企业,其现金流既稳定又充足,债务结构较好,受到的融资约束也比较小,这使得企业有更大的意愿进行绿色技术创新。随着企业步入衰退期,占据的市场份额缩小,企业的现金流开始出现问题,导致企业没有多余的资金用于技术创新,很难从事技术研发。因此,本文提出假设:
假设2:成熟期的企业受到绿色金融的影响最大,成长期的企业所受影响居中,衰退期的企业受到绿色金融的影响最小。
3 研究设计
3.1 研究样本与数据来源
本文选取2008-2019年A股上市公司的绿色专利数据进行实证分析。绿色金融指数数据来源于2008-2019年的《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等统计年鉴以及中国碳排放数据库、国泰安数据库等多个数据库。企业层面的数据来源于国泰安数据库、Wind数据库。在收集过程中,对数据进行以下处理:①剔除金融行业企业;②剔除ST、ST*、PT等特殊企业样本并剔除关键变量缺失的样本;③为保持样本的平衡性,进一步对部分变量进行1%的缩尾处理,最终得到30 063个观测值。
3.2 变量定义与说明
3.2.1 被解释变量
本文选取企业绿色专利申请量(Gpatent)作为研究的被解释变量。本文选用2008-2019年我国沪深股市A股上市公司的绿色专利数据及对应的企业和行业层面的经济数据,这是因为专利申请量能够直观反映绿色技术创新的成效,是评价创新能力的最直接的指标之一。同时,本文将绿色专利区分为绿色发明型专利(Gpatent1)和绿色实用新型专利(Gpatent2),一般认为绿色发明型专利的创新性高于绿色实用型专利。
3.2.2 解释变量
本文借鉴已有研究,从绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资和碳金融多维度构建绿色金融综合指数。通过熵权法,测算出2008-2019年30个省份的绿色金融发展指数(GF)。
3.2.3 企业生命周期
对于企业生命周期的划分尚未完全统一,文献中应用的方法大致可分为3种:单一变量法、现金流法和综合财务指标法。其中,综合财务指标法有较强的操作性和客观性,故本文使用综合财务指标法,即基于企业的经营性净现金流、融资性净现金流与投资性净现金流的正负将企业的生命周期划分为成长期、成熟期与衰退期3个阶段。
3.2.4 控制变量
考虑到会有其他因素对企业绿色技术创新带来潜在影响,本文选择企业的一系列因素作为实证的控制变量:企业规模(Size)、年龄(Age)、财务杠杆(Lev)、托宾Q值(TobinQ)、资本密集度(Cap)、资产收益率(Roa)、独立董事占比(Indep)和股权集中度(TOP1)。变量的具体说明如表1所示。
3.3 模型设定
本文针对假设1进行实证检验,建立绿色金融与企业绿色专利申请量的回归模型,如式(1)、式(2)、式(3)所示。
Gpatenti,t+1=β0+β1GFi,t+φ∑Controli,t+∑Year+∑Industry+εi,t (1)
Gpatent1i,t+1=β0+β1GFi,t+φ∑Controli,t+∑Year+∑Industry+εi,t (2)
Gpatent2i,t+1=β0+β1GFi,t+φ∑Controli,t+∑Year+∑Industry+εi,t (3)
式中,被解释变量为企业绿色专利总申请量(Gpatent)、绿色发明型专利申请量(Gpatent1)与绿色实用型专利申请量(Gpatent2),代表企业的绿色技术创新水平;核心解释变量为绿色金融指数(GF);控制变量Controli,t包含企业规模、年龄、财务杠杆、托宾Q值、资本密集度、资产收益率、独立董事占比和股权集中度;εi,t为模型的随机误差;β为待估计参数;下标i代表企业个体,下标t代表年份,控制了时间固定效应和行业固定效应,分别为∑Year与∑Industry。
4 实证分析
4.1 基准回归分析
为处理内生性问题,在所有的回归中都采用了滞后一期绿色专利数据进行回归。表2的列(1)~(3)是未添加控制变量的回归结果。可以看出,绿色金融与企业绿色专利申请量的回归系数均高度显著,这说明绿色金融可以促进企业开展绿色技术创新。同时,绿色金融对企业绿色发明型专利(Gpatent1)的促进作用要大于对绿色实用型专利(Gpatent2)的促进作用。在加入了一系列控制变量后,得到列(4)~(6)回归结果。可以看出,在加入控制变量后,整体的显著性并未受到影响,进一步说明绿色金融对企业绿色技术创新有明显的促进作用,结果稳健,假设1成立。
4.2 异质性分析
对假设2进行检验,按照综合财务指标法将企业分为成长期、成熟期和衰退期3个阶段,分别进行回归,所得结果如表3所示。列(1)~(3)是成长期企业,列(4)~(6)是成熟期企业,列(7)~(9)是衰退期企业。根据结果,当企业处于成长期时,只有绿色发明型专利的回归系数在5%的水平上显著;当企业处于成熟期时,绿色金融对绿色专利的回归系数均显著为正;处于衰退期的企业回归系数均不显著。可以得出结论,绿色金融对处于成熟期的企业影响最大,对于衰退期的企业没有显著的促进作用,成长期的企业中只有绿色发明型专利受绿色金融的影响较大。
出现这种情况的原因可能是,相较于成长期和衰退期的企业,成熟期的企业具有强大的经营实力和风险分散实力,具备更为强烈的意愿进行技术创新。但是对于成长期的企业来说,虽在初期具有投资需求和创新意愿,但是受限于较高的信用评估成本和经营风险,面临着融资约束,从而抑制了企业的绿色技术创新。当企业进入衰退期后,市场份额开始缩小,生产经营和财务状况均开始恶化,用于技术创新的资金较为紧张,较难从事研发活动。所以,绿色金融对企业绿色技术创新的促进作用在成熟期这一阶段最为显著。因此,本文的假设2得到验证。
5 结论与建议
本文选取我国2008-2019年A股上市公司的相关数据,对绿色金融与绿色技术创新之间的关系进行了实证分析,此外,建设性地引入企业生命周期进行异质性分析。通过一系列的实证分析得到以下结论:
①绿色金融能够促进企业绿色技术创新,二者存在显著正相关关系,且绿色金融对企业绿色发明型专利的作用大于对绿色实用型专利的作用;②对企业进行生命周期异质性分析,发现绿色金融对成熟期企业影响最大,成长期企业中只对绿色发明型专利具有显著的促进作用,对于衰退期的企业促进作用不显著。
根据以上结论,本文得到以下两点启示:①在绿色发展问题上,相關部门必须积极探索新兴技术赋能产业发展的路径,以市场需求为基础,构建相契合的绿色金融供给端,帮助减轻企业的融资负担。优化金融市场的资源配置,为企业提供不仅便捷高效,而且定价合理的金融服务。②在制定有关绿色金融政策时,应充分考虑企业的生命周期等特征,这在一定程度上可以提高绿色金融创新的有效性与精准度。
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