能源消费、金融支持对制造业绿色创新的驱动效应研究

陈庭强,李先钊,李泽煜,刘 梦

(1.南京工业大学 经济与管理学院,江苏 南京 211816;2.中国科学院大学 经济与管理学院,北京 100190)

一、引 言

习近平总书记在党的二十大报告中指出,中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化,尊重自然、顺应自然、保护自然是全面建设社会主义现代化国家的内在要求。改革开放四十多年来,中国在不断提升工业化、加快推进城市化的进程中,环境污染、生态系统失衡、碳排放强度高等问题日益凸显。2021年中国能源消费总量达到了52.4亿吨标准煤,比2020年增长5.2%,煤炭消费量、原油消费量也分别增长4.6%、4.1%,天然气、太阳能发电等清洁能源消费量仅占能源消费总量的25.5%,339个地级及以上城市中35.7%的城市环境空气质量超标(1)数据来源于《2021中国生态环境状况公报》。。近几年,中国密集出台多项政策文件,不断加强和完善生态环境保护和绿色低碳发展的顶层设计,推动企业绿色创新和技术升级。国家发展改革委、科技部于2019年联合印发了《关于构建市场导向的绿色技术创新体系的指导意见》,明确了绿色技术是指降低消耗、减少污染、改善生态,促进生态文明建设、实现人与自然和谐共生的新兴技术。因此,在当前能源消费量持续走高态势和碳排放双控政策下,借助金融活动的引导和驱动作用,加速绿色低碳技术创新与应用,推动产业绿色低碳高质量发展,是实现美丽中国的重要路径[1-2]。

企业是创新主体,也是推动创新创造的生力军,制造业高质量发展的核心就是创新。在中国明确提出的2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”重大战略目标驱动下,传统制造业通过绿色创新手段实现向“低耗能、低污染、低排放”的大转型已经成为适应绿色低碳高质量发展新常态的必然选择[3]。然而,影响企业绿色技术创新的因素是多方面的,除了政策因素以外,还涉及企业内部因素[4]。因此,高昂的研发费用,特别是对小微企业来说,缺乏稳定的金融支持是制约其绿色创新升级的关键。近年来,商业银行等金融机构在创新授信审批模型、降低企业融资成本、完善科创再贷款政策等多个方面不断加大对制造业绿色创新的支持力度,助力制造企业转向绿色低碳生产新模式。与此同时,中国正在大力推进绿色金融建设,推动以市场为导向的绿色技术创新体系建设。绿色金融工具除了包括绿色信贷、绿色债券、绿色基金、绿色保险以外,还有绿色风险投资、碳排放权交易体系等[5]。其中,具有代表性的绿色信贷政策持续深化发展,截至2021年底,中国主要金融机构本外币绿色贷款余额增长至15.9万亿元,绿色财税金融支持作用得到显著提升。与传统的信贷模式相比,绿色信贷将环保因素纳入了对借贷企业的信用评估,要求放贷银行等金融机构切实履行社会责任,采取差别化方式对待高污染、高耗能行业,积极寻求绿色革新的清洁型项目和有关企业。通过不断加大对“三高”企业信贷投放的限制力度,迫使其进行绿色创新。同时,对通过技术升级实现节能减排的环境友好型项目或相关企业予以重点支持。在中国,绿色信贷更加强调对银行业金融机构进行政策引导,使资金流向绿色地带,通过改变资源配置来实现产业结构调整,激励企业转变发展观念和发展模式,探索适应绿色发展的新方式新业态和新路径。需要指出的是,虽然中国的绿色金融发展速度较快,但是绿色金融服务起步较晚,发展尚不成熟,这体现在金融机构参与不足、资本市场渠道尚未完全畅通、绿色金融产品市场占有率低等方面。

在全球能源供应紧张的环境下,如何更好地发挥金融支持作用,驱动和引导制造业绿色低碳创新是一个亟待解决的重大战略问题。因此,本文着眼于当前绿色低碳经济背景,探讨能源消费水平及金融支持力度对制造业各产业绿色发展与创新的影响机制,为制造业更好地把握新发展阶段,助力制造业企业降低能源消耗,转向绿色、低碳、可持续发展,以应对能源危机与环境问题具有重要的现实意义。

二、文献综述

国内外学者围绕金融活动如何促进制造业创新和绿色转型,以及在能源视角下探讨金融支持、绿色技术创新之间的关系,进行了广泛的研究。首先,关于金融活动如何影响企业采取创新行为,观点集中在以下几个方面。一方面,部分学者认为创新是企业实现长期增长和盈利的关键战略,也是企业生生不息的必需,但是创新非易事,其代理成本很高,具有失败风险高、不可预测、长期性等特点,而金融中介的支持使技术创新和经济发展成为可能[6-8]。另一方面,学者从金融业发展角度来探讨企业创新问题,比如王红建等指出,当前制造业利润空间逐步收窄,实体企业通常会通过购买理财、委托贷款等金融行为进行市场套利,这种套利动机对企业进行创新活动具有挤出效应,但是当金融化水平达到一定程度的时候,金融化对企业创新表现为促进效应[9]。同时,在融资方面,有研究发现那些依赖外部融资的私营企业的创新活动有所增加[10],吕承超等还发现企业自身的融资能力、企业之间生产效率的差异程度都与制造业企业的技术创新产出呈正相关,而民间和正规金融市场分割程度的加剧会削弱创新产出,不利于企业的技术升级[11]。此外,研究发现金融生态环境特别是政府的介入也会影响企业创新,政府采取的税款抵免和特别贷款等财政激励措施对企业的创新经济绩效存在积极影响,但是政府的直接专项拨款非但没有提高企业创新带来的经济绩效,甚至会对其产生负面效应[12]。还需要指出,金融创新是持续的研发过程以及新的产品、服务或想法的传播[13],因此金融创新有助于驱动企业创新。基于此,潘敏等研究发现金融中介创新没有超出某一特定临界值时,有利于企业的技术进步,同时对激进型技术创新和企业通过吸收外部知识来实施技术创新的作用更加显著[14]。

其次,随着绿色金融建设的稳步推进,关于制造业企业借助绿色金融政策工具加速技术创新的学术研究也逐步深入。一方面,学者们肯定了实施绿色金融政策的必要性,认为减少温室气体排放的关键是将需求从碳密集型能源向绿色清洁能源转型,制定具有成本约束效应的政策[15]。尽管已存在多种政策工具可以促进企业的绿色转型,但这种转型依然受到一些因素的阻碍,比如缺乏持续有效的资本参与。因此,政府应通过财政补贴、税收优惠等方式,鼓励制造业开展低碳和节能创新举措,并考虑政府的研发资助资源配置向强融资约束企业倾斜,激励企业通过技术创新实现绿色转型[16-17]。另一方面,绿色金融活动与企业绿色创新之间存在内在联系,绿色金融对企业创新驱动发展具有正向促进作用[18]。比如,孟科学等研究发现,绿色金融可通过在一级市场上调动绿色金融资源用以减轻企业生态创新所需资金的压力,还可以通过二级市场中绿色资产的流转来保证企业创新行为的收益权[19]。就各类绿色金融工具具体来看,保险作为一种规避风险的重要工具,在绿色金融领域也有广泛应用,Wang等分析指出企业可以购买绿色保险来降低创新所带来的风险,同时鼓励政府提供绿色保险补贴以促进企业创新[20];蔡乌赶等还在碳交易制度框架下研究了企业的生态创新行为,发现政府如果调低碳排放的基准,那么就会削弱企业的生态过程创新的能力、提高企业的末端治理水平,另外还发现研发成本系数与企业的创新水平呈负相关[21]。

当前,中国能源消费主要呈现出消费总量上升明显、供需矛盾突出、能源消费带来的环境污染问题日益加剧等特点,从整体上来看,中国电力行业仍以煤炭消耗为主要生产方式,这种能源消费结构阻碍了整个行业的绿色创新进程,绿色创新是实现能源转型目标的重要驱动力[22-25]。因此,基于能源消费形势,分析金融支持、企业绿色创新活动作用关系也是学术界关注的焦点。一些学者从环保角度探讨了能源消费与技术创新的关系,例如潘苏楠等认为绿色创新可以促进能源利用效率的增强,以此推动新能源的开发与应用,而当前环境污染和能源约束的困局能够促进绿色技术的产出[26]。但是,Shan等通过检验土耳其近30年的经济数据,得到了不同的观点,发现无论从短期看还是从长远出发,绿色技术创新对二氧化碳排放的影响是负面的,能源消费、人口、人均收入等因素对碳排放产生了正向影响,因此需要制定有效的政策来提升绿色技术创新以实现经济社会的健康发展[27]。同时,一部分学者则普遍认为金融工具在激励能源创新、优化能源消费结构、提升能源使用效率等方面发挥着关键作用。比如,有研究表明能源消耗量的持续增长将刺激能源创新,绿色创新转型与能源消费量呈负相关关系,而稳定的经济可持续性是刺激创新活动和鼓励绿色创新转型的强大力量[28]。绿色金融有利于能源结构的优化调整,其可通过融资规模扩张的中介效应或技术进步的调节效应来推动产业发展升级、提升能源使用效率,进而推动能源结构优化,具有代表性的绿色金融工具绿色信贷可通过企业创新与企业经营绩效等微观机制,以及产业结构升级、地区信贷资源配置等宏观机制来降低能源消耗和二氧化碳排放[29-30]。

综上所述,学界围绕能源消费、金融支持与制造业绿色创新的影响机制进行了深入研究,并探讨了绿色金融及相关政策对企业创新的宏观影响,但对在能源消耗约束和碳排放双控下,金融支持如何促进制造业进行绿色创新行为及其引导机制研究不足。因此,本文以2010—2019年中国制造业行业面板数据为基础,借助建立固定效应计量模型及引入随机前沿分析方法,探究能源消费水平、金融支持力度和二者的交互作用对制造业绿色创新影响的驱动效应。本文的主要贡献在于:第一,通过分析并整合相关企业的绿色专利情况来研究金融支持力度对制造业企业绿色创新的影响机制;第二,引入能源消费水平,检验分析能源消费与金融支持的共同作用对制造业的影响机制。

三、理论机制与假设

(一)理论机制

金融支持对制造业绿色技术创新的影响主要存在以下四条路径。一是金融服务活动通过优化资源配置来促进制造业绿色创新。监管部门借助惩罚或激励等手段,在对非绿色行业生产不断加强限制的同时,进一步拓宽和完善绿色产业的外部投融资渠道,引导更多的金融资本向环境友好型项目及产业倾斜,倒逼棕色企业绿色转型[31]。除此之外,金融资本流向绿色企业将会影响人才对企业发展前景的预期,提升企业对人才的吸纳能力,吸引人才富集于绿色企业,这提升了绿色企业发展潜力和创新动力,有利于企业集聚人才并开展绿色技术创新活动。二是金融中介通过引发成本竞争来促进制造业绿色创新。例如,绿色信贷的显著特点就是根据环境表现向不同类型的行业企业设定差异的融资门槛和利息费率。对于三高企业而言,由于未能切实履行节能减排的社会责任甚至隐瞒环境污染相关信息,其信用评级和融资规模等都会受到不同程度的约束,这无疑会增加企业的运营成本。在市场机制作用之下,不断增加的各类生产成本会阻碍和威胁企业的健康发展,这将驱使企业通过绿色技术升级来降低融资成本和各项运营成本,引发行业展开成本控制竞争。三是金融机构支持通过风险分散机制来促进制造业绿色创新。当前,中国绿色产业处于蓬勃发展阶段,但是投入与回报不成比例,各类风险交织叠加,从而影响企业的绿色战略决策。随着相关金融政策的深入实施,金融机构要求企业及时披露环保信息,将环保绩效作为衡量企业信用的重要指标,此举一方面可以降低企业获得融资后发生“漂绿”行为的风险,另一方面能够减少参与方之间的信息不对称,有效分散借贷机构的放款风险。因此,在信息高透明度与违约低风险性共同作用下,企业进行技术创新活动实现绿色发展成为新的选择。四是金融支持在政府调控作用下通过信号传递作用来促进制造业绿色创新。经济社会发展离不开市场的主导作用,但是健康的经济发展也必须依靠政府的宏观调控,市场会根据政府的有效干预实现自上而下的信号传递。例如,政府根据企业披露的环保信息对营业个体进行公开表扬或处罚,金融机构可由此重新评估对企业的支持力度,这也会引起同行竞争伙伴采取模仿或者规避的群体行为,及时调整生产方向,加快绿色技术创新以形成在业内的先发优势。此外,官方出台的绿色政策文件可以视为政府向市场发出的指示信号,具有强烈的号召力,这将撬动更多的资金投向绿色清洁领域,持续发挥金融支持对制造业绿色低碳发展的积极作用。

在国际局势复杂、气候冲击、汇率波动等多重因素影响下,国际能源市场充斥着极大不确定性,金融支持对于能源稳定与能源结构优化具有重要作用。第一,面临能源价格高位剧烈波动,金融支持驱动制造业加速创新,采用更先进的设备和技术手段降低能源消耗强度,提升能源利用效率,降低能源消耗和环境污染,推动绿色升级。同时,绿色产业享有的各类金融优待政策会正向激励三高企业加快自身绿色转型。第二,在能源消费结构方面,金融支持能够有效降低生产者对高污染能源的过度依赖,提升生产过程中对新型清洁能源的使用比重,推动清洁能源技术创新进程。现有政策鼓励制造企业积极研发能源清洁和能源回收利用技术,争取成功实现传统能源的绿色转化。随着中国能源转型战略任务的落地见效,新能源正逐步迈入平价时代,成为越来越多生产商新的选择,绿色金融支持政策将进一步加快企业对新能源的投入使用。第三,能源优化调整会促进金融支持并吸引绿色投资,为制造业创新之路创造有利条件。一方面,金融政策的施行,特别是绿色金融的发展意味着金融机构从环保角度对各类企业及所属项目进行性质划分,进而建立绿色项目清单并搭建绿色信用评价体系。金融机构将大力支持清洁型企业或项目的稳步发展,对积极承担社会责任、节能减排成绩亮眼的相关单位下调借贷利息,提升绿色信贷投放与支持水平,为制造商降低绿色产业融资过程中的综合成本。另一方面,能源高效利用技术将吸引投资方的目光,有助于缓解企业绿色转型之路所面临的资金压力,使环保企业扩大技术创新竞争优势,增强盈利能力,实现绿色跨越式发展。综上所述,绘制金融支持、能源消费促进制造业绿色技术创新的理论机制图,详见图1。

(二)研究假设

中国在工业化道路过程中,粗放式的能源经济带来了诸多环境问题,中国单位GDP能源消耗远高于世界平均值,而当前恰逢绿色低碳经济高质量发展的关键时期,降低能源消费水平,推动制造业绿色低碳转型成为主要方向。另一方面,制造业绿色发展少不了金融政策引导及金融机构的有力支持,绿色技术研发是一项高投入长周期的创新工程。因此,稳定有效的经济帮扶对制造业绿色升级显得尤其重要,而顺利获得融资的先决条件是符合国家对企业绿色低碳等方面的积极评价。基于以上分析,提出如下假设:

假设1:降低能源消费水平、扩大金融支持力度,均能增强制造业的绿色创新实力。

金融支持是促进可持续发展和持续创新的必要保障。在绿色金融快速发展下,它引导银行业等金融机构向积极开展绿色创新和技术研发的行业、企业和个人提供便捷的融资渠道和差异化的金融服务,破除非必要的融资障碍。同时,面对能源供需矛盾以及环境污染等问题,制造业生产单位为了避免融资受限影响组织运作,会更主动提升对现有能源的利用效率,及时优化调整能源消费结构,减少高碳排放和能源消耗量,降低能源消费水平,积极寻求生产技术的绿色创新升级,吸引更多资本支持。基于以上分析,提出如下假设:

假设2:能源消费水平和金融支持可通过交互作用形成对制造业绿色创新的驱动作用。

四、指标设计与数据说明

(一)样本选择与数据来源

数据来源主要是依据2010—2019年中国制造业的各大细分产业。由于部分经济数据取自国外的数据库,其制造业内部细分行业划分与中国制定的国民经济行业分类有所区别,同时少数行业的相关数据存在缺失的情况,因此进行了手工匹配以及产业筛选,剔除了烟草制品业,皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业,家具制造业等产业,最终将本研究的制造业细分产业范围限定在22类。数据来源情况:中国A股上市公司绿色专利数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS),上市公司其他经济数据来自国泰安数据库(CSMAR);制造业行业数据主要取自亚洲开发银行、国家统计局、《中国统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》等;碳排放的相关数据取自中国碳核算数据库(CEADs),以30个省份(除西藏和港澳台地区)的二氧化碳排放量合计作为当年中国的碳排放总量。此外,为了研究绿色创新在制造业领域的发展状况,剔除了非制造业上市公司以及相关数据缺失的上市公司。

(二)变量选取

1.被解释变量

本文的被解释变量Patent表示绿色创新水平。绿色创新的测度方法主要有两类:建立综合指标评价体系以及利用工具变量来反映绿色创新成效[32]。借鉴马永强等的做法,本文将公司当年申请的绿色专利数量作为衡量企业绿色创新能力的指标[33],这是因为,虽然绿色专利获得数量是绿色专利申请经过了知识产权局等部门受理的结果,但是在时间上存在滞后性,因此并未采用。原始数据包括了各公司当年申请的绿色发明专利数量和绿色实用新型专利数量等信息。将绿色发明专利数据中的公司股票代码与经过剔除处理后的上市公司股票代码进行匹配,再根据国民经济行业分类的要求,将各家上市公司分别划分到本研究所需的中国制造业22个细分类别之中,由此得到各个产业中所有企业在当年申请的绿色专利数量总和,最终以此数据加1后并取对数用于后续分析。

另一个用于稳健性分析的被解释变量为绿色创新效率(Gtfp),以绿色全要素生产率来衡量。全要素生产率表示某几种投入要素带来的产出变化情况,与传统上只关注期望产出不同的是,把非期望产出归于指标体系内的绿色全要素生产率会更加客观。参考王亚飞等的研究,本文采用的是DEA-Malmquist生产率指数测算方法[34],将制造业各产业的主营业务收入、碳排量、固定资产原价合计以及从业人员平均人数作为各类产出与投入指标。

2.核心解释变量

能源消费水平(EI):由于现有文献较少涉及产业维度能源消费水平的测度,本文借鉴了邢毅用于计算地方的能源消费强度算法,并结合制造业行业数据的可获得性,先计算制造业各细分产业的业务收入与成本之差,再取各大产业能源消费总量与前者之比来衡量产业维度的能源消费水平[35]。它反映了中国制造业向前发展过程中对能源的依赖情况和利用效率。

金融支持(Fin):它表示的是金融中介服务对制造业各个细分产业的参与程度,反映金融发展对中国制造业的影响。相关数据来自亚洲开发银行的投入产出经济指标表,由于亚洲开发银行的产业划分与中国现行标准存在出入,本文手工匹配了行业数据用于实证分析。先将按基本价格计算的产出值减去国际运输成本和按基本价格计算的增加值,再用金融中介产值与前者求比值,比值结果用于衡量金融工具的支持程度。

交互项(EI×Fin):此变量用于衡量能源消费水平与金融支持这两个指标对制造业绿色创新能力的交互影响作用,选取能源消费水平与金融支持的乘积用以分析。

3.控制变量

消费升级指数(c-upgrade):消费升级反映的是消费者对产品在更高维度上的需求升级,针对制造业的细分产业而言,消费者针对产品所愿意支付的产品成本溢价,往往体现了消费者对于品牌、服务等其他软实力方面的需求,也反映了消费对于产品附加值的提升。因此,本文以各行业的销售收入与生产成本之差占销售收入的比例反映消费者对本行业支付的产品溢价程度,作为消费升级的替代变量。

产业升级指数(in-upgrade):反映各细分行业的技术或创新能力,产业升级是衡量产业可持续性和高质量发展的重要指标。本文以行业新产品销售收入与总销售收入的比例,作为衡量产业升级的替代指标,指数越大,表明行业中新产品占比越高,产业的升级动力和创新能力越好。这有利于提升产业的盈利能力并为行业发展提供新的发展潜力和动向。

外商资本(FDI):已有研究表明外商投资会影响企业的创新投入,为进一步探讨外商投资对中国制造业绿色创新的影响,本文以制造业产业内部,规模以上工业企业主要经济指标的实收资本中外商资本总额作为该变量的相关数据,并将此指标做了除以1 000的量级处理。

政府控制力度(Gov):经济的发展离不开政府的宏观调控,当地区经济水平较低时,政府的有效介入会减少因市场机制失灵带来的负面影响。但是,随着经济的稳步发展,政府的过度干预会打破行政权力与市场主体权利之间的平衡。本文用制造业细分产业当中,规模以上工业企业的国家资本与集体资本两者之和与实收资本之间的比值,作为衡量政府对某行业的干预程度。

(三)描述性统计

表1展示了主要变量的描述性统计结果。其中,绿色创新水平的均值为4.124,最大值为7.963,最小值为0.640,标准差为1.772,说明中国制造业各细分产业之间绿色创新产出的专利成果量存在明显的差异,同时也可以看出部分制造业内部产业还有较大的绿色创新空间。

表1 主要变量的描述性统计及单位根检验

类似的情况还包括外商资本这一变量,最大值达到了4.587,最小值只有0.048,标准差为0.904,数据离散程度相对较高,这表明外商投资具有一定的针对性,对于某些发展前景广阔、创新动能强劲的产业,例如计算机、通信和其他电子设备制造业等,获得了境外投资者的重点关注,因此投资者加大了对这类产业的资本流入。

五、实证研究

(一)模型设定

结合上文研究,为实证探究能源消费以及金融支持对制造业加快绿色要素投入、实现行业整体绿色转型升级的影响,设定了如下基本计量方程:

Patenti,t=α0+α1EIi,t+α2Fini,t+αnControlsi,t+δt+ωi+εi,t

(1)

Patenti,t=α0+α1EIi,t+α2Fini,t+α3(EIi,t×Fini,t)+αnControlsi,t+δt+ωi+εi,t

(2)

Gtfpi,t=α0+α1EIi,t+α2Fini,t+α3(EIi,t×Fini,t)+αnControlsi,t+δt+ωi+εi,t

(3)

其中,被解释变量绿色创新水平Patenti,t代表制造行业绿色创新水平,核心解释变量EIi,t和Fini,t分别为能源消费水平和金融支持,i表示产业,t表示时间,Controlsi,t表示控制变量。α0为常数项,δt为时间固定效应,ωi为产业固定效应,εi,t为误差项。

(二)基准计量回归

为初步研究能源消费水平与金融支持对制造业绿色创新的促进效果,以式(1)为基础,实证检验了能源消费水平EI、金融支持Fin对绿色创新水平Patent的基本作用。在计量回归方法的选择上,选取了固定效应模型,其主要原因在于原模型中很有可能忽略了未考虑到的影响因素,而这些因素与自变量存在着相关关系,且相较于随机效应模型,使用固定效应模型得出的回归系数也是无偏的。详细回归结果如表2所示。

表2 能源消费、金融支持与制造业绿色创新的固定效应模型回归结果

由表2可知,核心解释变量能源消费水平、金融支持对被解释变量绿色创新水平的作用经固定效应模型检验,均表现为在1%置信水平下的显著影响。其中,表2的列(1)和列(3)报告了加入相关控制变量前后能源消费水平对绿色创新水平的作用效果;列(2)和列(4)汇报的则是金融支持对制造业绿色创新的影响;作为对比,最后两列将核心解释变量和控制变量一起纳入回归模型进行检验。从表2的回归结果可以发现,核心解释变量能源消费水平(EI)的回归系数显著为负,表明伴随着绿色生产理念的广泛盛行,特别是当前全球正处在一个形势异常严峻的能源紧缺困局之中时,各方更需要避免对环境资源的过度开采利用,调整能源消费结构的同时,转而着力提升对现有能源的利用率,实现各类环境能源的高效合理配置,并依靠高效能源转换技术带来的绿色投资不断加大对绿色先进生产技术的研发投入,从而通过降低能源消费水平来推动制造业绿色转化。另外需要关注的是金融支持(Fin)这一关键解释变量,回归结果表明,其对绿色创新水平(Patent)呈正向的作用效果,表示提高金融支持水平有利于制造业绿色发展。这说明引导金融资源向环境友好型产业及相关生产企业集聚,增强非绿色领域融资限制,可以向双高产业传递信号,敦促其进行绿色改造,这将有效优化金融、人才等社会资源的重新配置,加快将中国制造业打造成为创新高地、产业高地和人才高地。此外,企业为了获得稳定的金融支持以及理想的生产成本,顺利开展绿色创新活动,一方面会主动降低自身风险及周边风险,另一方面各部门将展开激烈的成本控制竞争,力求降低相关产业和部门的融资门槛和运营成本,最终促进了制造业的绿色升级。

从控制变量来看,消费升级指数(c-upgrade)和产业升级指数(in-upgrade)均对提升制造业绿色创新能力具有明显的促进作用,但消费升级的显著性更高。这表明随着中国居民人均可支配收入稳定增长,恩格尔系数现已降至30%左右的水平,消费者拥有更高的消费能力和消费需求,因此激活消费市场推动消费升级,营造鼓励绿色消费的市场环境,逐渐让绿色低碳产品成为市场主流(如通过加大对新能源汽车购买者的补贴力度等方式来提升该类产品的需求度),这将正向激励制造业为迎合市场需求从而深入推进绿色技术和产品的钻研与开发工作。同时,为如期实现“双碳”目标,中国正加快发展先进制造业,制造业作为第二产业,对能源的需求量较大,碳排放量较高,因此急需通过改善管理模式、优化产业结构、提升产品质量及生产效率等途径实现产业升级,助力制造业降低能源消耗,实现向绿色发展的跨越。政府控制力度(gov)与被解释变量绿色创新水平(Patent)显著正相关,这表明制造业的创新活动离不开政府的介入,宏观上,政府出台的有关政策起着风向标的作用,能够有效撬动更多金融资源向绿色低碳产业倾斜,为制造业向绿色转型注入新动能,弥补完全依靠市场配置资源的不足;微观上,相关产业为了避免因不佳的环境业绩受到政府限制,将严格履行环保责任并及时披露环境表现,同时,因响应政府号召,环境表现评级优秀的项目能够更容易获取各类惠企支持,这将引起同行的群体行为,加快整个行业的技术革新步伐。最后,外商资本(FDI)这一变量对中国制造业绿色升级也具有明显的促进作用,这说明了引入的外商投资可以通过抢占市场份额的方式与国内创新企业展开紧张激烈的竞争,从而促使国内制造商持续加大科研经费的投入,深入开展绿色核心创新技术攻关。与此同时,伴随外商资本而来的还包括先进生产设备、技术手段、管理思想等,这也将引发业内的关注和警觉,刺激国内制造行业提升绿色创新能力以应对未来市场变化。

(三)交互机制分析

为进一步实证检验能源消费水平与金融支持两者的交互作用对制造业绿色创新的作用效果,以式(2)为基础,实证分析交互项EI×Fin对绿色创新水平Patent的影响作用。表3给出了引入交互项之后的回归情况,需要说明的是,列(4)至列(6)的随机效应模型回归结果仅作对照展示,后续的分析说明将仍以固定效应模型的回归结果展开。详细回归结果如表3所示。

表3 引入交互项后的固定效应与随机效应基本回归结果对比

由表3列(1)至列(3)的固定效应模型回归情况可知,交互项(EI×Fin)与被解释变量绿色创新水平(Patent)显著正相关,说明在能源消费水平和金融支持的共同作用下,制造业的绿色创新能力受到正向的驱动。据此分析,在金融中介服务的支持下,环境表现优异的制造业生产商更容易获得环保资金和各类优待政策关照,生产者们将发挥有利条件,引进先进设备及技术手段,提升对现有能源的利用效率,并划拨一部分资金用于购买清洁能源,调整能源消费结构,从而降低能源消费水平。与此同时,单纯依靠减少能源使用量来降低能源消费水平也会制约制造业的发展,制造商们将集中更多的科研资金用于绿色节能技术的研发工作。因此,弱化对现有能源的消耗水平将助力制造行业逐步走上绿色可持续发展道路,而在金融支持下,将进一步促使生产者积极研发更具商业价值的绿色清洁技术,探索契合时代发展所需的新能源替代方案,降低温室气体排放,吸引各方投资支持,促进更多的绿色创新成果产出。但是需要指出的是,加入交互项之后,金融支持(Fin)这一变量的回归结果反而变得不显著,说明金融支持并不一定会促进制造业的绿色升级。出现这种情况的原因一方面可能是因为中国在金融政策层面仍然存在一些缺口,使得部分获得金融支持的制造商没有或者以较少比例将所获资金用于先进绿色技术的研发,出现了“漂绿”行为,而有关方面监管不到位,地方保护主义抬头,未能及时惩治此类制造商,最终出现了此类逆向选择问题;另一方面的原因可能在于金融机构方面,尽管政府部门就建设绿色金融体系出台了系列政策措施,但是具体到落实上,商业银行等金融机构还有很长的一段路要走,其所设定的借贷门槛、服务水平和计息标准等,仍然令一些制造商望而却步。相反,制造企业面临的是高风险、高投入的创新活动,研发资金不到位必然影响后续的绿色成果产出。

(四)随机前沿分析

随机前沿分析方法是一种测度生产效率的有效办法,优势在于能够避免随机误差对效率项产生的影响,这种方法将随机扰动项ε分为u和v,前者是生产企业能够控制的影响因素,后者则是不能控制的影响因素,具有随机性。参考李成顺的研究,对制造行业的绿色创新生产效率进行评估,以衡量各类要素对产出指标即绿色创新能力的作用效果[36]。为进一步衡量影响制造业绿色创新效率的因素,本文引入此种方法,再次检验能源消费水平和金融支持及它们的共同作用对制造业绿色创新能力的影响。具体估计结果见表4。

表4 随机前沿分析方法估计结果

由表4可以看出,各类变量对制造业绿色创新生产能力的作用方向同表2和表3基本保持一致。其中,表4的列(1)至列(3)报告了引入交互项之前的结果,不难发现,核心解释变量能源消费水平(EI)对被解释变量绿色创新水平(Patent)依然呈现显著的负向作用,说明能源消费水平的提升阻碍了绿色创新成果的获得。而金融支持(Fin)仍对制造业绿色转型具有正向促进效果,代表了应扩大金融支持以刺激制造业绿色创新升级;表4的列(4)至列(6)则是加入了能源消费水平与金融支持两者交互项之后的统计结果,交互项的回归系数在添加相关控制变量前后均显著为正,说明了在金融支持和能源消费的共同作用下,制造行业的绿色创新实力得到了有效增长,再一次验证了假设2。

(五)稳健性检验

本文通过替换变量的方法,对上述研究结论进行了稳健性检验。具体过程是将原来的被解释变量绿色创新水平(Patent)替换为绿色创新效率(Gtfp),并根据式(3)进行固定效应下的回归检验。表5的列(1)至列(4)是替换被解释变量后,能源消费水平、金融支持这两个核心解释变量分别加入控制变量前后的回归结果;列(5)至列(6)则是引入交互项之后的回归情况。除此之外,在替换被解释变量后,还加入了随机前沿分析方法再次进行稳健性分析,具体的检验结果详见表6。回归结果表明,在替代被解释变量后,能源消费水平依然对制造业绿色创新具有明显的抑制作用,而金融支持水平对提升制造业绿色创新效率的促进效果仍然成立,同时,交互项的促进效果也至少在5%水平下是显著的,其他相关控制变量的回归系数的作用方向与前文也保持一致,说明本文的实证结果具有稳健性。

表5 替换变量后进行的固定效应与随机效应下的稳健性检验结果

表6 替换变量后运用随机前沿分析方法进行的稳健性检验结果

六、结论与建议

本文以中国制造业22个细分行业绿色专利汇总数据为基础,构建2010—2019年行业面板数据,通过建立固定效应模型并引入随机前沿分析方法,实证检验了能源消费水平、金融支持以及它们的共同作用对制造行业绿色创新的影响机制。研究结果表明:第一,能源消费水平对制造业绿色创新呈负向作用,而提升金融支持力度有利于制造业绿色发展。第二,制造业通过先进技术设备提升对现有能源的利用效率,实现合理资源配置,并借助金融工具力量加大创新投入,优化能源消费结构,逐步降低能源消费水平,将有利于促进制造业绿色创新专利成果量的提升。第三,随着经济的不断向前发展,当前中国正经历着第三轮消费结构升级,因此消费升级带来的消费需求增长将促使制造商扩大用于绿色科研创新的投入,以提升绿色创新产出成果来满足市场不同的消费需求;“双碳”目标背景下,制造行业面临着碳减排压力以及各类环境规制措施,因此不得不优化调整产业结构,扩大绿色产业占比,以绿色新兴产业吸引更多的绿色投资和金融支持。第四,外商的金融参与及政府部门的有效干预一定程度上能够正向激励制造业的绿色创新活动,提升制造业的绿色创新能力。

“十四五”是实现碳达峰、碳中和的关键时期,需要进一步减少对煤炭等非清洁能源的消费,扩大对制造业绿色升级的金融政策支持,扎实推进中国制造业高质量发展与自然环境的协调发展。根据以上研究结论,提出如下对策建议。

首先,制造业要转变传统生产思想,认真贯彻执行绿色创新理念,深度融入绿色发展格局。制造业作为中国国民经济的支柱产业,其决定着中国的综合实力和国际竞争力,是立国之本、兴国之器、强国之基。因此,在绿色环保大潮流中,各生产商应更加积极主动地摆正绿色生产思想,摒弃非绿色运营理念,落实制造商环保主体责任,将绿色创新思想融入生产的各领域各环节之中,并依托绿色技术创新有效减少温室气体排放,以取得优异的环境表现和理想的能源消费水平,从而提升绿色信用评级,破除不必要的融资障碍,与金融中介机构携手推进绿色低碳高质量发展。虽然实现中国制造业的绿色转型跨越式发展绝非朝夕之功,但是各生产主体应清醒认识到减排不是减生产力,而是在绿色转型的过程中实现更大的发展,要坚持守正创新,坚定立足绿色产业,奋力谱写中国生态环境高水平保护和经济社会高质量发展的崭新篇章。

其次,鼓励银行业等金融机构继续加大对制造业绿色融资支持力度,并不断完善风险识别及管控措施。金融机构应当在制造业绿色转型道路上发挥建设性作用,加大绿色融资产品与服务创新,用好结构性货币政策工具,支持制造行业绿色低碳发展,创新多元化的绿色金融服务和相关产品,进一步优化和丰富绿色金融市场供给结构,不断满足市场主体多样化需求。例如,银联组织会同环境交易所开发绿色低碳主题银行卡产品,为制造业配置碳减排量购买权益;银行业在绿色金融细分领域展开创新,推出合同能源管理专项融资、碳资产质押贷款、能效贷款、光伏贷等特色信贷类产品,助推制造行业绿色发展;银行通过运用供应链金融的产品及模式,扩大对绿色产业的金融支持,实现供应链金融与绿色金融的有机结合,或依托核心企业,在给其上游供应商提供供应链融资服务的过程中,加入对产业链上中小企业环境绩效的考量,实现绿色供应链与供应链金融的融合。另外,金融机构仍需加强对潜在的金融风险识别和应对能力,要能够准确甄别绿色产业和涉碳棕色产业,缩紧流向非环保、能源消费量过高领域的金融资源,采取措施弱化“非绿”信贷供给,制定环境气候表现黑白名单制度,定期评估制造商转型潜力,并为其提供“一户一策”的个性化金融服务。

最后,政府应正确发挥宏观调控的作用,提高决策质量、降低决策失误。第一,政府层面需要进一步完善细化顶层设计,实现与制造业生产实践的有机结合与良性互动,积极扩大开放并支持外商投资创新发展,建立健全中国对促进、保护、管理外商投资的各项制度和工作机制,继续改善外商投资环境;此外,政府还可以在强化气候与环境风险管理等方面出台更为科学有效的惩戒措施,坚决遏制“洗绿”“漂绿”等风险行为。第二,现阶段应继续扩大绿色金融改革创新试验区建设来助力产业结构优化升级,以发挥金融中介工具对制造业的绿色创新促进作用,同时仍需完善绿色金融政策机制,有效推动环境持续改善和产业结构绿色转型。第三,促进消费升级,让更多的绿色创新成果走出车间、走向市场,绿色创新进程不仅包括绿色技术、生产工艺的突破,还涵盖了由新技术、新工艺转化而成的绿色高科技产品的应用与推广,因此需要合理发挥政府引领作用,积极为消费市场注入新动能,例如通过数字赋能、商旅文体融合等方式打造消费新场景,鼓励消费需求和结构向绿色产业过渡。第四,需要指出的是,也要适度运用“看得见的手”对市场的干预活动,政府的过多干预行为可能会约束制造业的绿色发展,弱化生产者的创新积极性与主动性。