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环境规制影响下绿色金融缓解新能源企业融资约束研究

2025-04-07 84 上传者：管理员

摘要：环境规制引导下绿色金融的发展对中国新能源企业的发展有重大意义。本文基于2011—2020年中国新能源上市企业面板数据，利用固定效应面板模型进行绿色金融分析。从地区分布来看，东部地区影响呈正向显著，绿色金融的缓解融资约束作用更强，而中西部地区的作用不明显。从企业性质来看，国有企业的性质使得企业能够更好地实施绿色金融以缓解新能源企业的融资约束。从中介效应来看，环境规制对绿色金融的政策引导效果起到了正向作用，助力提升了绿色金融实施的融资约束缓解效果。

关键词：
可持续发展
新能源企业
环境规制
绿色金融
融资约束
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一、引文

自20世纪90年代以来,中国将可持续发展战略纳为国家发展的目标之一,在发展远景中强调自然､社会､生态､经济发展及资源开发利用过程中的可持续发展｡国家政策向发展绿色能源产业倾斜,“十四五”时期国家发布的《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》对新能源产业开发､建设､服务､发展方向､资金支持等方面做出了全面指引｡在全球能源形势和国家政策支持下新能源企业迅速发展,然而中国能源融资领域“政府审批､政府融资､政府干预价格”的管理模式使新能源企业的发展常常受到融资约束的影响(1,2)｡随着新能源企业的发展成长,技术创新活跃,技术创新需求资金量大,持续的融资活动成为企业技术创新的保障(3)｡如何缓解新能源企业发展扩张过程中的融资约束,降成本､补缺口成为推动新能源产业进一步发展亟须解决的问题｡

1995年绿色金融在中国萌芽,从金融投资上助力环境规制致力于环境保护,发挥金融杠杆控制资金流向的作用,形成融资规模效应和融资成本效应,为新能源企业的起步融资发展提供了巨大力量(4)｡国家制定相应环境规制为绿色金融提供了政策指引,绿色金融提升了环境相关政策的事实效果(5)｡环境规制､绿色金融与企业发展三者形成良性互动更为可持续发展提供坚实的政策支持､金融支持和实体经济支持(6)｡本文从环境规制与绿色金融对新能源企业的缓解融资约束影响融资效果方面进行探讨｡环境政策和绿色金融政策是否能够有效地引导资本生产要素的合理分配､转移;绿色金融对地区绿色发展的促进作用是否在一定程度上依赖于当地产业结构生态化水平;当地的经济基础是否影响该地区新能源企业运用绿色金融的融资方式;不同的地区的发展水平对该地区的绿色金融应用于新能源企业是否存在缓解融资约束等问题,值得探讨｡通过梳理研究发现,将绿色金融和环境规制综合起来探讨对融资效果影响的研究较少,绿色金融作为一种绿色融资手段对绿色新能源企业融资起到保障作用;环境规制对绿色金融融资作用､配置作用产生影响;如何助力缓解新能源企业的融资约束是本文探讨的主要问题｡

二、模型､变量与实证研究

(一)样本选择与数据来源

本文根据万得金融终端的股票概念标签筛选新能源企业,标签包括“新能源”“风力发电”“充电桩”“垃圾发电”“氢能”“光伏”“新能源汽车”等关键词,选择2011—2020年十年的新能源产业上下游产业链为样本,经过归纳整理,最后获得318个有效样本｡

(二)基准模型设定

本文利用由阿尔梅达2004年提出的现金——现金流模型检验新能源企业的融资约束性｡

为研究绿色金融对企业融资约束的影响在基准模型(1)中加入绿色金融指数GFI变量｡

上述模型中,i､t分别表示是企业个体和企业所处省份;因变量ΔCash代表企业现金持有量的变动值;核心解释变量CF为企业正常生产经营过程中产生的现金流量额,GFI为各地绿色金融指数;ControlVar表示控制变量;Γ表示控制个体效应;δ表示同时控制地区效应;ε代表随机扰动项｡

1.主解释变量｡(1)绿色金融指数GFI｡绿色金融指数GFI测算选取了绿色要素,其中绿色信贷为非高耗能工业产业利息支出占工业利息总支出的比重;绿色债券为当期绿色债券发行实际总额占金融机构贷款余额比重;绿色投资为各地污染治理投资占GDP比重;绿色保险为农业保险收入占农业总产值;碳金融为各地二氧化碳排放量占GDP比重｡采用熵权法确定各指标的权重｡(2)现金流量CF｡现金流量CF为企业当年经营活动现金流量净额占年初总资产的比重｡(3)环境规制强度ER1,环境规制强度ER借鉴参照沈能的计算方法进行测量(8)｡

2.控制变量｡企业规模(Size)用企业总资产取对数计量;企业增长率(Growth)用主营业务收入增长率表示;有形资产比率(Tang)用(固定资产+存货)/总资产计算得;应收账款周期(DSO)用应收账款/年度收入×365计算得;应付账款周期(DPO)用应付账款/营业成本·365计算得;产权比例(ERO)为总负债/股东权益;营运资金比率(WCR)为企业流动资产/流动负债;营业净利率(OPM)为净利润/营业收入｡

三、实证研究

(一)基准回归

由基准回归可以看出,模型(1)现金流量CF为核心解释变量,模型(2)在模型(1)的基础上加入GFI核心解释变量｡研究发现,无论是否加入GFI这个核心解释变量,CF的回归系数均在1%的置信水平上显著为正,表明企业所持有的现金及现金等价物的波动受到企业当期经营现金流的正向影响｡所选新能源企业样本确实存在融资约束,需要开拓融资方式降低融资成本｡模型(2)GFI的系数为7.159在5%的置信水平上显著为正,表明绿色金融政策对缓解新能源企业的融资约束有促进作用(表1)｡

表1基准回归表

(二)稳健性检验

为缓解指标测量过程的偏差对估计结果造成偏误进行稳健性检验｡首先对解释变量均进行了缩尾处理,得出回归结果绿色金融指数GFI系提高为1.0554,在5%水平上保持显著,现金流量CF系数提高为0.2830且在1%置信区间上保持显著,对融资效果的影响仍然显著｡由于绿色金融借贷资金与企业实际经营中产生现金流的时间差异,将绿色金融指数GFI进行了滞后一阶的GMM检验效果,回归系数为1.8554在1%置信水平上显著(表2)｡

表2稳健性检验

(三)异质性分析

绿色金融指数GFI对新能源企业融资效果的异质性检验,本文主要对企业所处地区和企业性质进行了异质性检验｡由于地区经济发展水平差异影响当地金融机构实施绿色金融,同时也限制了当地的新能源企业采用绿色金融该种融资方式｡另外,不同企业产权属性差异也会导致融资能力的差异(9)｡东部地区绿色金融提升新能源企业的融资效果在1%置信水平上显著,中部地区结果不显著,西部地区呈负显著｡可能的原因是相比于中西部,东部的经济发展基础好,绿色金融发展水平较高,金融机构多,地方政府对绿色､生态关注度高,企业对绿色金融实施的接受度高,公众的环保意识也较强｡因此,东部绿色金融更能缓解新能源企业的融资约束｡西部地区绿色金融缓解融资约束效果的回归系数呈负向显著相关,这说明随着绿色金融发展,西部地区接收金融机构绿色金融投资较少｡同时,西部地区天然新能源资源丰富,开发需求资金量大,因此融资约束与绿色金融发展水平呈负相关｡另外,从选取的样本量来说,总样本量为318家企业,其中东部企业214家占67%,中部企业69家占21%,西部35家占11%,样本量数量的差异也对结果有一定影响｡新能源产业作为新兴产业,东部发达地区率先发展再向西部地区扩散,使新能源企业数量在地区之间有所差异｡因此,可选东部地区样本量更多,可信度高,中西部地区则相反(表3)｡

表3异质性分析

从产权属性视角出发,国有企业相对民营企业来说体量更大,面临的融资约束更强｡从绿色金融实施效果上看,国有企业由于政府背书,天然地成为命令型环境规制的主要传导渠道,因此在获得绿色金融贷款上更具优势,绿色金融对缓解国有新能源企业的融资约束效果更好(10)｡民营企业融资难､融资贵的问题普遍存在,与国有企业相比较难获得信贷支持等,主要原因就是绿色金融政策的实施对民营新能源企业的融资约束不显著,但系数为正即表明存在一定的缓解效果｡

(四)中介效应

计量模型设定:本文认为绿色金融通过环境规制对新能源企业融资效果产生影响,构建中介效应模型验证绿色金融对新能源企业融资效果的理论机制,模型如下:

其中,Mi,t为中介变量,为环境规制强度,采用计算的环境规制强度指数｡结果分析:表4列(1)的回归结果显示,绿色金融对环境规制的回归系数在1%的置信区间上显著,说明环境规制能够提高绿色金融水平,发挥环境规制的政策引领性作用｡列(2)为引入中介变量环境规制后模型(5)的回归结果,环境规制强度ER和绿色金融指数GFI的回归结果分别在5%和10%的置信区间上显著,同时系数为正说明环境规制的政策引导作用促进了绿色金融缓解新能源企业的融资约束｡

四、结论

本文选取318家新能源企业2011—2020年面板数据,通过熵值法测算省级绿色金融影响机制｡结果如下:(1)通过基础回归发现,在对数据进行缩尾处理和系统GMM稳健性检验后可以正向缓解融资约束,结论成立｡(2)相比于中部和西部地区,绿色金融对东部地区新能源企业的融资约束缓解作用更强,新能源企业的发展更能推动东部发达地区的新旧动能转换;国企性质的新能源企业对贯彻环境规制政策利用绿色金融融资的能力更强｡(3)绿色金融利用环境规制政策有效缓解新能源企业的融资约束｡

表4回归结果

基于以上结论,提出以下建议:(1)积极搭建绿色金融融资平台,创建良好的融资环境｡(2)发挥国有新能源企业的带头引领作用,健全绿色金融机制,注重其他所有制新能源企业发展,注意发展步伐,稳步发展切忌操之过急｡(3)消除地区壁垒,发挥政策的辐射作用,积极落实对中西部地区发展的扶持性政策,各地因地制宜制定环境､融资政策缓解企业的融资约束,推动东中西部新能源企业协同发展｡

参考文献:

(1)中国人民银行银川中心支行课题组.中国新能源融资模式比较分析[J].金融发展评论,2012(07):147-153.

(2)蒋建勋,唐宇晨,李晓静.双碳背景下数字金融赋能新能源企业绿色创新:基于融资约束视角[J].当代经济管理,2022(05):81-89.

(3)蒋舒阳,庄亚明.多元出资主体､融资契约配置与新能源汽车企业技术创新[J].企业经济,2023(07):14-24.

(4)孙英杰,林春.绿色金融如何赋能制造业绿色竞争力提升[J].深圳大学学报(人文社会科学版),2023(03):61-71.

(5)李楠博,高晨磊,臧云特.绿色技术创新､环境规制与绿色金融的耦合协调机制研究[J].科学管理研究,2021(02):100-108.

(6)丁昕.环境规制与绿色金融协同对制造业高质量发展的影响研究[D].南昌大学,2022.

(7)文书洋,林则夫,刘锡良.绿色金融与经济增长质量:带有资源环境约束的一般均衡模型构建与实证检验[J].中国管理科学,2022(03):55-65.

(8)沈能,刘凤朝.高强度的环境规制真能促进技术创新吗?——基于“波特假说”的再检验[J].中国软科学,2012(04):49-59.

(9)余明桂,钟慧洁,范蕊.民营化､融资约束与企业创新——来自中国工业企业的证据[J].金融研究,2019(04):75-91.

(10)王班班,齐绍洲.市场型和命令型政策工具的节能减排技术创新效应——基于中国工业行业专利数据的实证[J].中国工业经济,2016(06):91-108.

基金资助:国家自然科学基金项目:金融科技下跨境供应链金融促GMS产业链升级演进机理与路径研究(72163018);国家自然科学基金项目:基于第三方电商平台的线上供应链金融风险预警控制研究(71662020);昆明理工大学管理与经济学院金融专硕案例库项目(20211311);