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数字金融如何赋能中小企业绿色投资?
--来自沪深A股中小企业的证据

2024-01-26邢舒婷

科技和产业 2023年24期
关键词:约束融资金融

邢舒婷, 李 谦

(西南林业大学 会计学院, 昆明 650000)

工业时代以后,全球经济快速增长,但其带来的负面影响也日益突出,随着碳排放量的增加,全球各地极端天气频发,气候和环境问题成为当前国际广泛关注的议题。绿色发展成为国际竞争合作的新向标,但现阶段在面临经济下行压力增大、“逆全球化”等背景下,绿色发展需要有效的大力引导[1]。党的二十大提出“完善支持绿色发展的财税、金融、投资、价格政策和标准体系,发展绿色低碳产业”,企业作为碳排放的主体,扩大企业绿色投资的规模对于实现我国经济绿色转型具有重要意义[2];而根据易纲[3]的报告,在我国全部市场主体中,中小企业占比超过九成,在我国经济发展中发挥了巨大的作用,因此引导促进中小企业绿色投资在实现碳目标和绿色发展的进程中至关重要。

近年来,随着大数据、云计算和移动互联网等数字科技的兴起,数字金融在我国快速发展。数字金融比传统金融的可获得性更高、产品和服务覆盖面更广、可持续更强,这些优势可以提高资源配置效率使得中小企业获得金融资源的效率更高[4],为企业提供更便利的金融服务,极大地降低了交易成本[5],增加中小企业融资渠道并降低融资成本[6]。

通过文献梳理发现,虽然学者们普遍认为数字金融改善了企业融资环境,缓解了企业融资约束,并促进了企业的财务业绩,但数字金融能否促进企业的绿色投资,特别是中小企业的绿色投资。目前研究数字金融与企业绿色投资两者之间的关系的文献较少,大多数学者主要集中在数字金融对促进企业绿色技术创新的作用机制[7-9];数字金融如何影响二氧化碳减排[10-12]以及数字金融对中小企业效率、科技创新等的影响机制[13-15]等方面。同时在促进企业绿色投资的相关因素的研究有限,大多数研究主要考虑政策层面和环境规制等的制约作用,忽视了数字金融在绿色金融资源分配中的驱动功能,企业绿色投资是否以及如何受到数字金融的积极影响仍是未知数[16]。此外,当前关于中小企业绿色投资方面的相关研究较少。国外学者Minna等[17]通过研究139家芬兰小型企业的数据探讨中小企业可持续发展参与度与绿色技术投资之间的关系等,而国内中小企业绿色投资相关研究未被发现。

鉴于此,本文旨在研究以下两个问题:第一,数字金融能否赋能中小企业绿色投资;第二,数字金融如何赋能绿色投资,换言之,数字金融通过什么影响机制来影响中小企业绿色投资。以2012-2021年A股上市中小企业为研究样本,运用双向固定效应模型对以上问题进行探讨。本文可能的贡献在于,从数字金融视角研究影响中小企业绿色投资行为的因素,为数字经济时代下如何引导中小企业进行绿色投资,实现绿色发展转型提供新的思路和经验上的启发。

1 理论分析与研究假设

陈志国等[18]认为绿色投资的定义可从广义和狭义两个层面进行界定,广义的绿色投资综合了经济、社会和环境三重效益的考虑,狭义的绿色投资是指低碳和环保方面的投资;刘李孝等[19]认为企业绿色投资的本质属于经济活动,企业始终以“利益最大化”作为自己的追求目标,绿色投资能够使企业在经济利益、社会声誉两个方面实现共赢。同时,随着社会对环境保护方面的逐渐重视,企业进行绿色投资的动机一般可分为两种,一种是为了使企业达到排污标准以免受到处罚而被动进行的绿色投资;另外一种是主动履行社会责任,向利益相关者等传递企业绿色形象,帮助企业赢得商誉,逐步调整企业环境战略。企业在选择投资时,不仅关注财务业绩,更关注企业社会责任的履行情况,后者主要是在考量环境保护和公共利益方面[20]。因此,可以看出绿色投资一词的产生背景是可持续发展战略,主要是为了提高环境绩效和降低环境成本。本文认为企业的绿色投资是为了预防和治理环境污染、减少碳排放和产生环境效益所进行的投资,即狭义的绿色投资。

1.1 数字金融对中小企业绿色投资的影响

根据信号传递理论,积极的环境战略可以向市场传递企业履行社会责任良好的积极信号,提升市场预期,进而促使企业积极进行绿色投资。同时,从企业价值理论层面来说,绿色投资与企业价值之间存在显著正相关关系,并且二者之间可以形成“良性循环”[21]。

因此,在我国大力推进绿色发展的背景下,数字金融又为企业增加绿色投资提供稳定的资金来源[22],企业迫切需要抓住数字金融提高金融服务效率,降低金融服务门槛和成本的机会,加强自身绿色投资。基于此,提出以下假设。

H1:数字金融的发展对中小企业绿色投资起正向促进作用。

1.2 融资约束在数字金融对中小企业绿色投资的影响的中介作用

中小企业具有规模小、周期短、风险大和频率高等融资特点,我国的融资体制是以“银行中心型”为主导,导致中小企业通常面临较强的融资约束[23]。中小企业在传统金融模式下由于缺少抵押品,难以从正规金融机构获取足够的资金[24]。此外,绿色投资作为一个外部性非经济项目,需要大量的资金并且难以形成可分配的直接经济效益流入[25],使得中小企业面临着巨大的融资成本和机会成本,而不愿意进行绿色投资。而数字金融在大数据、云计算等技术支持下,可以缓解部分企业与金融机构之间的信息差而导致的融资难等问题[26],为中小企业绿色投资提供资金。此外,数字金融可以通过增加中小企业融资渠道来提高其融资效率;同时有助于吸收各类社会资本进入金融市场,为中小企业绿色投资缺乏资金时快速提供资金[27],促使中小企业进一步增加绿色投资,提高企业绿色竞争力。因此,提出以下假设。

H2:数字金融通过缓解中小企业融资约束促进中小企业绿色投资,融资约束在数字金融对企业绿色投资的影响中发挥中介作用。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

根据《中小企业划型标准规定(2011)》从2012-2021年所有A股上市公司中按照不同行业的中小企业划分标准筛选出样本中小企业。为使结果更具有准确性和代表性,在此基础上剔除ST和ST*企业;剔除金融业企业以及剔除数据有缺失值的企业,构成非平衡面板数据。为排除个别极端值的影响,对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理。由于在沪深A股中上市的中小企业较少,最初共筛选出1 958家中小企业,同时相关中小企业数据较难收集,部分企业数据缺失,造成可使用样本量较少,最终共得到1 197个观测值,495家样本企业。

数字普惠金融指数来自《北京大学数字普惠金融指数》;绿色投资数据来自企业年报在建工程,由手工收集处理获得;其他数据主要来自CSMAR数据库,个别缺失值从企业年报中手工搜集获得。

2.2 变量选取

1)被解释变量:绿色投资(GI)。使用中小企业的绿色投资作为被解释变量。参照周亚拿等的研究[28],采用企业当年环保相关的投资总支出进行衡量,将企业当年环保支出+1的自然对数作为中小企业绿色投资的代理变量。其中,环保支出是由企业年度报告中手工收集企业当年与环境治理、保护及其相关项目的支出总金额。

2)核心解释变量:数字普惠金融指数(DF)。选取郭峰等[29]编制的“北京大学数字普惠金融指数”来衡量数字金融。该套数字普惠金融指数主要包括覆盖广度、使用深度和数字金融数字化程度三个方面,较为科学、准确地衡量了我国各省份数字普惠金融的发展状况,具有很强的代表性和可靠性。因此,该套指数广泛应用于我国数字金融的发展状况及其经济效应评价和分析中。该指数根据省级、地级市和县级划分为三个类别,本文主要选取省级数据进行基准回归分析。

3)中介变量:公司融资约束(WW)。当前衡量融资约束程度的指标主要有SA指标、FC指标、KZ指标和WW指标等几种。参考苗苗等[30]做法,选取包含影响企业融资因素最全面的WW指数作为融资约束程度的衡量指标。

WW=-0.091CFi,t-0.062DIVi,t+0.021LSi,t-

0.044ln TAi,t+0.102ISGi,t-0.035SGi,t

(1)

式中:i和t分别为公司和年份;CF为企业现金流与总资产的比率;DIV为现金股利支付哑变量,当期如果派发现金股利则为1,否则为0;LS为长期负债与资产比率;ln TA为总资产的自然对数;ISG为行业平均销售增长率,并且按照2012年中国证监会行业分类标准,制造业取两位编码其他行业取一位编码;SG为销售收入增长率。

4)控制变量。参照Ding等[31]的研究,为控制可能影响企业绿色投资的因素,提高回归准确性,控制了公司特征和治理变量。控制变量为:公司规模(Size)、公司年龄(Age)、产权性质(State)、两职合一(Dual)、董事会规模(Board)和独立董事比例(indep)。

具体变量定义及衡量指标如表1所示。

表1 变量定义

2.3 模型构建

为验证假设H1,构建以下固定年份和行业的双向固定效应模型来研究数字金融对中小企业绿色投资的影响:

GIit=a0+a1DFi,t+∑ajControlsi,t+

Industry+Year+εi,t

(2)

为验证假设H2,参考温忠麟等[32]的做法,使用逐步检验法对中介效应进行检验,因此在模型(1)的基础上构建以下模型:

WW=β0+β1DFi,t+∑βjControlsi,t+

Industry+Year+εi,t

(3)

GIi,t=γ0+γ1DFi,t+γ2WWi,t+∑γjControlsi,t+

Industry+Year+εi,t

(4)

式中:i和t分别为公司和年份;GI为企业当年的绿色投资;DF为数字普惠金融指数;WW为企业融资约束;Controls为控制变量;Industry和Year分别为行业和年份的固定效应;ε为随机干扰项。

根据中介效应检验三步法,若α1、β1、γ2均显著说明存在中介效应,且若γ1显著,说明存在部分中介效应,反之为完全中介效应。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计

各主要变量的描述性统计如表2所示。其中,绿色投资水平(GI)的均值为15.14,整体介于9.782~21.33,说明不同的公司绿色投资水平差异较大;数字金融普惠指数(DF)最小值仅为61.47,最大值为459.0,存在明显差异,说明当前我国不同地区、省份的数字金融发展水平差距明显。此外,融资约束WW指数的平均值为-0.975,最小值为-1.175,最大值为-0.855,标准差为0.054,表明本文样本企业普遍存在融资约束且受到的约束程度相差较小。

表2 主要变量描述性统计

3.2 相关性分析及多重共线性测试

利用Pearson相关系数来检验主要变量间的相关性,结果如表3所示。根据结果可知,数字金融指数DF与绿色投资GI呈显著正相关关系,而DF与融资约束WW、WW与GI均呈现显著负相关关系,且都在1%的水平上显著,与预期结果相符,初步验证了假设H1和假设H2,后续将进一步回归分析判断是否验证本文假设。其他控制变量基本都与因变量GI显著相关,说明选取的控制变量具有一定程度的代表性。此外,对所有变量进行了多重共线性检验,结果如表4所示,发现VIF均小于5,说明该模型不存在多重共线性。

表3 Pearson相关性系数

表4 多重共线性测试

3.3 回归结果分析

模型的逐步回归分析结果如表5所示,列(1)为对假设H1的回归分析验证;列(1)~列(3)为对H2的三步法中介效应检验,以上模型均控制了时间和行业的固定效应。

表5 回归结果

3.3.1 数字金融对中小企业绿色投资的影响

由表5中的列(1)可知,数字金融指数(DF)对于绿色投资(GI)的回归系数为正,且在1%的水平上显著(α1=0.009,P<0.001),说明数字金融可以显著促进中小企业的绿色投资,因此假设H1得到了支持。控制变量的结果显示,企业规模、企业年龄、资产负债率、两职合一、董事会规模和独立董事比例都会显著影响企业绿色投资。

3.3.2 融资约束在数字金融对中小企业绿色投资影响中的中介作用

通过表5中列(1)~列(3)逐步回归中介效应检验结果可知,列(1)结果验证了数字金融对绿色投资的促进作用以外,可以看到列(2)中DF的系数β1在1%的水平上显著为负,说明数字金融对融资约束的抑制作用,即数字金融的发展可以缓解中小企业面临的融资约束。同时,在列(3)中,WW的系数γ2=-3.065且P<0.005,即γ2在5%的水平上显著为负,验证了融资约束的中介效应。进一步研究发现,列(3)中DF系数γ1=0.008,在1%的水平上显著,说明融资约束在数字金融和中小企业绿色投资的关系中具有部分中介效应。由此,假设H2得到验证。

4 稳健性检验

为了确保研究结果的稳健性,参考多数学者的做法,选择以下三种方法进行稳健性检验:①考虑到内生性问题以及滞后性,选择滞后一期的解释变量与控制变量进行回归;②进一步加入控制变量来减少公司治理变量对绿色投资的干扰;③排除2015年股市危机造成的金融冲击对本文研究结果的影响。

4.1 将解释变量与控制变量滞后一期

为减少模型产生的内生性问题以及考虑到滞后性问题,将数字金融指数(DF)及控制变量滞后一期,对模型(2)~模型(4)进行回归,由表6可知,回归系数α1、β1、γ2和γ1与表5相比较均有所提升且均显著,说明数字金融对中小企业绿色投资的促进作用依然显著,且融资约束在其中发挥了部分中介效应,结果与前文一致。

4.2 增加控制变量

考虑到股权集中度对企业盈余管理行为和企业决策的影响,将第一大股东持股比例作为股权集中度(Share)的衡量变量并作为控制变量加入到模型中。检验结果如表7列(1)~列(3)所示,结果依然具有稳健性。

表7 增加控制变量及剔除2015年数据的稳健性检验结果

4.3 删除有较大影响的年份

考虑到2015年国内股市危机对中小企业经营造成的重大冲击,为减少该冲击对中小企业绿色投资造成的影响,将2015年的数据从样本中剔除。检验结果如表7列(4)~列(6),回归系数α1、β1、γ2和γ1符号及显著性与前文回归结果一致,说明数字金融、中小企业绿色投资与融资约束三者之间的关系依然具有稳健性。

5 进一步讨论--产权性质异质性分析

不同产权的企业,在获得金融资源时具有不同的优势,国有企业主要为政府和社会服务,更需要主动承担社会责任,进行绿色投资[33]。在经济政策的不确定性下,国有企业比非国有企业抵御风险的能力更强,国有企业可以在政府政策支持下获得更多的资源,占据更大的市场份额。因此,数字金融可能会因为企业产权性质的不同而对企业绿色投资的影响有区别。因此基于产权性质的不同,将样本中小企业划分为国有企业和非国有企业进行分组回归,结果如表8所示。在控制了控制变量、年度和行业的固定效应下,可以看到在5%的显著水平上,国有企业组中DF的系数为0.009,而非国有企业组DF系数为0.006,说明相比于非国有企业,数字金融对国有企业的绿色投资的促进作用更为强烈。

表8 产权性质异质性分析结果

6 结论与建议

以2012-2021年中国A股中小企业上市公司为研究样本,在数字经济时代背景下,探讨数字金融对中小企业绿色投资的影响及其作用机制,研究发现:①数字金融对中小企业具有正向促进作用,并且经过稳健性检验后,该研究结果依然成立;②通过逐步法中介效应检验,表明数字金融可以通过缓解中小企业融资约束来促进中小企业的绿色投资,融资约束在该影响中发挥了部分中介效应;③异质性分析表明,与非国有企业相比,数字金融在促进国有企业的绿色投资方面更为强烈。

基于以上结论,本文提出以下建议。

1)从政府角度看,制定相应政策,利用数字金融加快推动金融资源的流动,提升数字金融覆盖的广度和深度;加强金融资本的区域流动,通过数字金融的普惠性促进信贷资源分配,充分缓解中小企业尤其是非国有中小企业融资难的问题,增加企业现金流,使中小企业能够有更多的资金流向绿色投资方面,以数字化绿色化协同推进现代化产业体系建设;政府作为监督者和利益相关者,进一步加强金融监管机制以及企业绿色监管,严格制定中小企业排污标准,使得企业管理者加大绿色投资力度;与高校人才培养产教融合,夯实“数字、绿色、应用”复合型人才储备,补强产业人力资源短板,加快建设现代化产业体系。

2)从企业角度看,做好产业数智绿色领域核心技术研发,增强企业绿色竞争力,优化企业数字、绿色发展战略,立足当前发展阶段,把握绿色化转型的节奏和力度,让绿色化打开产业提质增效的新空间,在发展中推动转型,在转型中推动发展,最大限度激发企业绿色化转型的动力;充分利用现代化产业互联网平台,加快融入现代化产业生态系统,促进数字化绿色化协同创新、价值共创。

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