数字普惠金融促进企业绿色技术创新的效应与机制检验

梁玲玲，李 烨，陈 松

（1.上海应用技术大学 经济与管理学院，上海 201418；2.同济大学 经济与管理学院，上海 200092）

0 引言

环境压力的加剧让企业意识到绿色创新是平衡环境效益和经济效益的重要解决方案，而金融创新在推动绿色创新中发挥着至关重要的作用。现有关于绿色创新的研究十分丰富。Qu 和Liu（2022）[1]基于信息处理理论，探讨了绿色信息系统在塑造供应商整合和客户导向对绿色创新的影响中的调节作用。绿色创新具有准公共品的特征，其具有正外部性，但同时也具有风险高、周期长等效益短板，以趋利导向为核心的企业往往对投资绿色创新缺乏主动性[2]。传统观点认为解决上述问题的有效方式是环境规制、税收补贴和研发政策，但单一政策违反了“丁伯根法则”，容易造成宏观政策的失灵。数字普惠金融市场往往伴随着道德风险和投机行为，Meoli 和Vismara（2021）[3]通过对股权众筹市场中投资者撤回投资的行为进行分析发现，其撤回行为往往是操纵内幕交易信息，增加产品发行成功的概率。而且数字普惠金融所产生的结果并不一定是环境友好的，数字普惠金融的发展直接促进了经济增长，而经济增长又是造成能源消耗和CO2排放的重要因素。与数字普惠金融的粗放型不同，绿色金融更侧重于环境的可持续发展和可再生能源的利用，更强调人类社会的生存环境利益。Zhang 等（2022）[4]认为绿色金融容易诱发漂绿行为，夸大其业务对环境的真实影响。

基于此，本文选取2011—2021 年中国A 股上市公司的绿色技术创新数据，构建双向固定效应模型探究数字普惠金融对企业绿色技术创新的影响效应与作用机制，深入分析融资约束和研发投入在这一影响过程中起到的中介作用以及ESG 评级在数字普惠金融和绿色技术创新之间的调节作用。

1 理论基础与研究假设

1.1 数字普惠金融对绿色技术创新的直接效应

金融机构具有改善资本分配、影响和监测公司治理结构、促进专业化和储蓄池等功能，经济发展与环境质量没有统一的影响，它可以加速或减缓环境退化。平台、算法、分布式账本技术（DLT）等金融数字技术加快了传统信用流程并降低了贷款评估成本。数字普惠金融立足于公平、平等和经济可持续发展原则，利用新一代数字技术将数据、场景、用户和金融产品快速结合，以提供投资、融资、第三方支付等新型金融服务[5]。数字普惠金融赋能绿色技术创新主要体现在以下几个方面：

第一，提升大众环保意识，赋能绿色经济发展。以“微信支付”“蚂蚁金服”和“京东金融”为代表的数字普惠金融服务企业相继开展了多项绿色行动服务，如“低碳答题挑战”“蚂蚁森林”和“青绿计划”等，支持广大普通群众参与到绿色节能减排项目中来，有利于提升公众的环保意识和绿色创新参与度。

第二，促进产业转型升级，加速构建绿色产业体系。数字普惠金融兼具数字性、金融性和普惠性等多重特质，随着数字技术和金融市场的发展，由数字普惠金融衍生出许多绿色金融业务模式，如绿色信贷降低了企业创新风险和交易成本，有利于形成虚拟产业集聚现象，降低信息不对称风险。

第三，提供绿色化支付方式，塑造环境友好型金融服务模式。数字普惠金融利用数字化技术深度融合环保场景、绿色回收场景、可持续发展场景等绿色创新场景，提供线上、线下绿色发展平台，同时，数字普惠金融的延伸属性和强链接性使其服务对象遍及个体、家庭、企业和组织，跨国金融服务削弱了由文化、风俗和认知差异带来的沟通风险，其辐射范围向光伏、能源、电力等绿色领域扩展，并发挥长尾效应和普惠性，惠及农村绿色发展和边缘地区的可持续增长。据此，本文提出如下假设:

假设1:数字普惠金融对企业绿色技术创新具有正向影响。

1.2 数字普惠金融对绿色技术创新的传导机制

一方面，数字普惠金融提升了金融资源配置效率，将社会闲散资金转换为金融理财产品，增加了社会资金利用效率，进而有利于提升企业研发投入和制造业企业绿色技术创新效率。数字普惠金融为企业研发投入提供外生动力，数字普惠金融的广泛普及降低了金融市场准入门槛，为许多中小企业提供了金融借贷渠道，同时作为第三方服务机构的数字融资机构降低了借贷双方的信息不对称性，帮助投资者剔除劣质投资项目，提高投资回报率和资金利用效率，有利于加强投资者信心。由于环保意识的提高，越来越多的客户愿意为低碳属性产品支付溢价。数字普惠金融作为与数字技术融合的新型金融手段，依靠数字技术的可编程性、可追溯性和计算能力，利用企业历史交易数据和融资数据准确度量企业偿债能力和盈利能力，准确预估金融风险，数字技术的强链接性可以远程监督企业的运营行为和交易风险，借助智能助手分析企业行为画像，使融资渠道民主化，增强了企业信息披露能力，提高了市场透明度。另外，通常情况下，研发投入具有周期长、风险高、投资大等特征。数字普惠金融为企业提供资金来源，有助于提升企业研发信心和研发热情，减少融资成本和交易费用。据此，本文提出如下假设：

假设2a：数字普惠金融通过提升研发投入促进企业绿色技术创新。

另一方面，数字普惠金融利用大数据技术将企业金融历史记录和信贷记录等海量因素纳入金融市场，也将一些传统无法量化的声誉、影响力、库存等因素进行资本量化操作，如供应链融资作为数字普惠金融的衍生模式，其“以供应链为导向”的观点将营运资本优化的框架扩展到库存，通过供应链参与者之间的通用库存转移实现价值创造。同时，数字普惠金融有助于提升企业融资数量与融资质量。数字普惠金融模糊了行业边界，促进了金融去中心化，提高了资金流动速率。加密货币、虚拟货币的出现为创业者提供了新的增长点，而由于其匿名性也易诱发法律风险。基于反向保理理论的数字供应链融资是促使卖方与买方达成双赢结果的有效手段[6]。数字普惠金融提升了研发生产力，研发既包括创造新产品，也包括通过附加功能来加强现有的产品或服务。数字技术的应用缩短了研发周期，早期模拟实验帮助识别研发价值和研发重点环节。将资金重点分配至学习成本和研发成本更高的部门更能激发研发人员信心。据此，本文提出如下假设:

假设2b:数字普惠金融通过缓解融资约束促进企业绿色技术创新。

1.3 ESG评级的调节作用

ESG同时反映财务状况和社会效益，其目的是让资本更好地发挥作用，以应对气候变化带来的严重威胁。Serafeim和Yoon（2022）[7]认为ESG评级预测了未来的ESG信息走向，并代表了市场对未来ESG 信息的预期。然而，实际情况却与ESG的初衷相悖，许多“漂绿”企业对其环保行动、绿色转型成果与节能低碳实践进行虚假宣传，刻意制造绿色假象，致使投资者和ESG评级机构无法准确评估公司ESG绩效对财务回报和社会的影响。同时，由于ESG中三个指标过于分散且量化程度不够精确，因此，许多文献对ESG 的环保贡献产生了质疑。ESG 评级公司出于道德考虑和合法性要求，可能会操纵评级报告结果，以求获得环境偏好型投资者的青睐。而且不同评级机构的评级标准和评分体系存在巨大差异，可比性、可信度和参考价值不大。ESG 评级的不确定性也是可持续投资的重要阻碍。另外，依赖长期投资的企业在短期内由于投资周期长、绿色创新难以变现或估值等原因，其ESG 评级可能会被低估，因此未来可能会面临更大的监管和环境风险，依赖长期投资和回报周期长的企业在ESG评级中往往处于劣势。然而，实现环境可持续发展的关键要素往往又是以长期主义为导向的绿色发展之路。据此，本文提出如下假设：

假设3：ESG 评级在数字普惠金融与企业绿色技术创新之间发挥调节作用。

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 基准回归模型

本文构建如下基准回归模型：

其中，GTI为被解释变量，表示企业绿色技术创新；DIF为解释变量，表示数字普惠金融；i和t分别表示企业和年份；Controls表示控制变量；μi表示行业固定效应；ψt表示时间固定效应；εi，t为随机扰动项。

2.1.2 中介效应检验模型

为验证研发投入和融资约束所起的中介作用，构建如下中介效应模型进行检验：

其中，SA表示融资约束，RDP表示研发投入，其他变量含义与式（1）一致。

2.1.3 调节效应检验模型

随着社会对绿色经济关注度的逐步提升，ESG评级也成为投资者关注的重要指标。为探究ESG 评级对数字普惠金融与企业绿色技术创新之间关系的调节作用，本文构建了数字普惠金融与ESG评级的交叉项，并将其引入基准模型（1），构建如下调节效应模型进行检验：

其中，ESG表示企业ESG 评级，其他变量含义与式（1）一致。

2.2 指标选取

（1）被解释变量：企业绿色技术创新（GTI）

学术界衡量企业绿色技术创新的方法主要有三种：①设计问卷进行量表度量。这种方法受参与者主观因素影响较大。②投入产出比值法。由于绿色创新活动具有高投入、高风险、低转化率等特征，使用投入与产出度量绿色技术创新存在低估的情况。③绿色技术专利申请量或授权量。考虑到数据可得性，同时排除专利申请审查流程的时间影响，本文选取2011—2020 年中国A 股上市制造业企业绿色专利申请数量来度量企业绿色技术创新。

（2）解释变量：数字普惠金融（DIF）

使用数字普惠金融指数作为整体性指标进行分析。同时，使用数字普惠金融覆盖广度（Breadth）与数字惠普金融使用深度（Depth）这一对称的具体细分指标进行分析，以确保研究结论的可靠性。

（3）中介变量

①研发投入（RD）。本文参考朱志红等（2020）[8]的研究，考虑到变量的内生性问题，采用研发人员数量占比进行度量。②融资约束（SA）。一般来说，关于融资约束的度量主要有三种代表性方式：SA 指数、KZ 指数和WW 指数。由于数据库的限制和变量间的内生性问题，本文采用SA 指数进行度量。具体计算方法如下：SA=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age。

（4）调节变量：ESG评级（ESG）

利用华证ESG评级数据，将ESG评级从AAA至C共9个等级依次赋值为9至1，以衡量企业ESG评级。

（5）控制变量

参考前人的研究，选取成长机会、权益乘数、独立董事比例、产权性质、两职合一情况、企业规模、企业年龄、资产收益率、总资产增长率和综合杠杆10 个指标作为控制变量。变量说明如表1所示。

表1 变量说明

2.3 数据来源

本文采用2011—2020 年中国A 股制造业上市企业数据，其中制造业分类标准采用证监会2021版行业分类，剔除了房地产行业企业和金融行业企业，同时剔除了ST 和ST*类企业；数字普惠金融数据来自《北京大学数字普惠金融指数》；绿色专利数据来自国泰安历史合作数据库；其他数据来自CSMAR 数据库和Wind 数据库。为排除极端值影响，对所有连续变量均进行上下1%的缩尾处理和取对数处理。数据分析软件包括Stata 15、SPSS 15 和Excel 2020。

3 实证结果与分析

3.1 基准回归

基准回归结果如下页表2所示。列（1）至列（3）表明数字普惠金融对企业绿色技术创新有正向影响且显著。加入控制变量后，如列（4）至列（6）所示，数字普惠金融对企业绿色技术创新的回归系数有所上升且显著。验证了假设1。

表2 基准回归分析

3.2 稳健性检验

（1）将被解释变量滞后一期

将被解释变量滞后一期进行稳健性检验。由表3 可知，数字普惠金融各项指标对绿色技术创新的回归系数有所提升且均显著。说明实证结果具有一定的稳健性。

表3 稳健性检验结果

（2）更换被解释变量的度量方法

本文基准模型中使用企业绿色专利申请数量来度量企业绿色技术创新。为了进行稳健性检验，替换为采用绿色专利独立申请数量来衡量企业绿色技术创新，结果见表3。

4 进一步研究

4.1 中介效应检验：融资约束与研发投入

中介效应检验结果如表4所示。结果显示，数字普惠金融对融资约束和研发投入的回归系数显著为正，这说明数字普惠金融对市场流动资金具有增补作用，能够缓解企业融资约束问题。同时，在研发投入方面，数字普惠金融提高了研发人员待遇水平和流动效率，为企业绿色技术创新提供了有利条件。表4 中列（3）、列（6）SA 和RD 的系数为正且均显著，说明假设2a 和假设2b 均成立。融资约束和研发投入是限制企业价值增值和可持续发展的重要因素。数字技术在处理企业融资或贷款决策时弱化了政治连接和社会关系等难以量化的非经济指标的无形评估因素，降低了融资限制，有助于提升投资外部性。而数字普惠金融利用算法技术规避了贸易信贷的弊端，数字技术与制造业结合综合客观评价了企业价值和信用风险，减少企业对单一贷款来源融资的依赖性，降低贷款扭曲风险。通常情况下，融资约束较高的企业对现金流敏感性更强。而研发投入对现金流有重要的冲击作用，根据谨慎性要求，研发投入资金往往也预示着沉没成本。数字普惠金融释放了融资压力并加大了企业管理资金的流动性和稳定性，为未来潜在的增长机会提供资金，更有利于企业规划长期投资与研发而非短期投机行为。由于研发投入往往具有较高的时间成本和不确定的未来收益，且研发资产在不确定时期往往难以变现，难以缓冲金融风险，债权人通常对其研发资产评估较为谨慎和悲观。而数字普惠金融为其提供了新的机会。众筹作为互联网金融形式，有效降低了传统金融垄断者的价格歧视能力，降低了融资成本和研发成本。

表4 中介效应检验结果

4.2 调节效应检验：ESG评级

下页表5 报告了ESG 评级对数字普惠金融赋能企业绿色技术创新调节作用的实证结果。其中，列（4）至列（6）中数字普惠金融指数、数字普惠金融覆盖广度和数字普惠金融使用深度与ESG 评级的交叉项系数显著为正，说明ESG 评级能够正向调节数字普惠金融赋能企业绿色技术创新过程。假设3成立。这其中的原因可能有以下几点：一方面，投资者认为良好的ESG评级意味着企业良好的社会行为对企业和投资者来说更加有利可图。投资方式与全球变暖、环境污染和社会不公等保持一致性是可持续发展的重要前提。ESG思想与中国新发展理念高度重合，企业ESG 表现对盈余持续性具有显著的正向影响。另一方面，ESG 是可持续投资的重要焦点，越来越多的消费者愿意为可持续品牌支付品牌溢价，基于合法性理论和印象管理视角，ESG评级反映了企业ESG战略的有效承诺和绩效水平，并且代表着自身与利益相关者的品牌承诺形象。另外，交叉项系数均处于0.9左右，系数值较小。其可能的原因有以下几点：第一，并非所有在数字普惠金融市场筹集的资金都用于资助绿色技术创新与可再生能源生产。与绿色金融不同，数字普惠金融资金流向并非总是以绿色创新为导向的。传统观点认为经济发展与环境治理呈负相关。数字普惠金融的发展作为传统经济的延伸其对生态环境的抑制性惯性作用在所难免。第二，ESG评级本身存在诸多质疑与非议，评级标准与评分体系的差异也难以提供可比性和可信度。ESG 评分不确定性主要来源于ESG评级机构之间的明显差异。公司从评级机构收到关于市场预期反应和预期价值的混合信号，ESG 评级的不确定性和差异性大大降低了这些预估市场信号的可信度，这可能会导致事前企业对改进ESG活动和绿色创新的投资不足或决策失误。ESG表现从根本上与价值相关或者通过投资者偏好影响资产价格，然而评级的差异分散了ESG 表现对资产价格的影响。第三，ESG 评级刚刚处于起步阶段且将环境、社会和治理三个要素合并评估，不同要素之间联系性较弱，环境和社会要素在短期内难以体现长期效益，而治理要素在长期内往往需要根据环境和社会更迭进行演化，本文仅对2011—2021年的数据进行了分析，时间跨度较短。

表5 调节效应检验结果

4.3 异质性检验

4.3.1 区域异质性

为了检验数字普惠金融对企业绿色创新影响的区域异质性，本文参考沈小波等（2021）[9]的研究，结合公司注册地信息将样本分为东部、中部、西部地区三组进行分组回归检验，结果如表6所示。结果表明，与东部样本相比，中部和西部样本数字普惠金融对绿色创新的回归系数远远大于东部样本。数字普惠金融有利于缩小东部与中西部地区创新发展差距，数字普惠金融的普惠性指数在中部和西部地区样本企业更大。可能的原因在于，东部地区具有较好的数字基础设施和数字融合应用能力。而中西部地区数字基础相对较薄弱，根据边际效用递减规律，数字普惠金融对经济发展相对薄弱的中部和西部地区绿色技术创新的增长更快。

表6 区域异质性检验结果

4.3.2 环境治理水平异质性

本文参考郁智和曹雅丽（2021）[10]关于绿色信贷政策与重污染企业盈余质量之间关系的研究内容，将是否披露环境与可持续发展作为测量企业环境治理水平的关键变量，以检验在不同环境治理水平下数字普惠金融赋能企业绿色技术创新的异质性效应。分组回归结果见下页表7。

表7 环境治理水平异质性检验

由表7 中的结果可知，数字普惠金融在披露环境与可持续发展与未披露环境与可持续发展的情况下均对企业绿色技术创新具有显著正向作用。这可能是因为数字普惠金融作为数字普惠金融手段具有溢出效应和外部性效应，数字普惠金融缓解了企业融资约束的同时也提升了企业环境治理能力，均对绿色技术创新有促进作用。然而，在披露环境与可持续发展即高环境治理水平条件下，数字普惠金融对企业绿色技术创新的影响系数远远大于未披露环境与可持续发展即低环境治理水平条件下的影响系数。本文认为其中的原因主要在于高环境治理水平能够优化企业创新行为，有利于企业形成以绿色和环保为导向的创新逻辑。而且基于信号传递理论和制度逻辑理论，高环境治理水平是企业获得绿色合法性和向政府、市场、消费者与其他利益相关者传递绿色信息的重要方式，有利于推动绿色合作和发展互补性资产，是拓展绿色创新生态系统的重要一步，对企业绿色技术创新具有关键促进作用。而低环境治理水平则向市场传递了消极的绿色信号，企业实施绿色创新的积极性和主动性较低，但由于数字普惠金融的溢出效应和外部性，仍在一定程度上提升了环境治理水平，只是提升幅度有限。

4.3.3 CEO金融背景异质性

基于调节焦点理论和管理者认知理论，不同CEO 金融背景经历对数字普惠金融的偏好性有所差异[11]，因此有必要进行数字普惠金融企业绿色技术创新影响的CEO金融背景经历异质性检验。CEO 金融背景经历数据由国泰安数据库搜集而来，包括监管部门、政策性银行、商业银行、保险公司等金融任职经历。将样本数据依据有无金融背景经历分为两组进行分组回归，回归结果见表8。

表8 CEO金融背景异质性

从表8不难看出，CEO金融背景经历不存在作用方向上的异质性问题，但CEO 没有金融背景经历的系数远远大于CEO有金融背景经历的系数。其中的原因可能主要有以下几点：第一，无论CEO 有无金融背景经历，为了应对企业日常事务和融资需求，CEO往往均具备基础的金融知识和交易规则，对金融监管模式和金融运作方式也具有一定的了解度。第二，有金融背景经历的CEO 往往具备更加深厚的金融知识，从而往往会选择多渠道融资优化而并不仅仅着眼于数字普惠金融，而对于没有金融背景经历的CEO 来说，数字普惠金融的普惠性和便捷性往往是其在融资过程中的关注重点。

5 结论

本文选取2011—2021 年中国A 股上市公司绿色技术创新数据，构建双向固定效应模型探究数字赋能企业绿色技术创新的影响效应与作用机制。研究结论如下：（1）数字普惠金融对企业绿色技术创新具有显著的促进作用。（2）融资约束和研发投入在数字普惠金融赋能企业绿色技术创新过程中起到中介作用。数字普惠金融鼓励企业优化融资结构，降低杠杆率，鼓励资金流向实体经济，促进实体经济由虚向实。（3）与东部地区相比，数字普惠金融对中部和西部地区的促进力度更大；与低环境治理水平企业相比，数字普惠金融对高环境智力水平企业的正向影响力度更大；与CEO有金融背景经历的企业相比，数字普惠金融对CEO 无金融背景经历的企业的促进效应更大。（4）ESG评级正向调节数字普惠金融赋能绿色技术创新，但调节力度较小。