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绿色金融政策对工业企业绿色技术创新效率的影响

2024-12-26 113 上传者：管理员

摘要：本文以2010-2020年沪深主板工业上市企业为研究对象，使用三阶段DEA模型，测度企业绿色技术创新效率，采用双重差分模型研究绿色金融政策对企业绿色技术创新效率的影响并进行异质性分析。结果显示，绿色金融政策可提高工业企业绿色技术创新效率；异质性分析发现，该政策的实施更有助于提高国有企业、大规模企业和低融资约束企业的绿色技术创新效率。本文的结论有助于检验绿色金融试点政策实施效果，并对我国完善绿色金融体系和促进企业可持续发展有一定参考价值。

关键词：
三阶段DEA
双重差分法
环保问题
绿色技术创新效率
绿色金融改革创新试验区
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现如今,绿色发展不仅是环保问题的解决方案,更是实现我国经济高质量发展的重要手段｡我国新经济增长要想实现绿色､低碳､可持续,须构建和完善绿色金融体系｡2015年,《生态文明体制改革总体方案》的颁布为我国绿色金融体系的建设与完善指明了新的发展方向｡2017年,浙江､广东､贵州､江西､新疆开始绿色金融改革创新试验区的试点｡2022年,重庆市被纳入绿色金融改革创新试验区,标志着我国的“试验田”不断扩大｡在此背景下,研究绿色金融政策对工业企业绿色技术创新效率的影响,对发挥绿色金融政策效果､加速企业实现绿色转型有重要意义｡

一、文献综述､理论分析与研究假设

已有研究多围绕单一绿色金融政策对企业的影响进行分析｡苏东蔚和连莉莉(2018)研究表明,绿色信贷政策对重污染企业会产生一定的惩戒效应｡王馨和王营(2021)认为,绿色信贷可推动公司绿色创新,对建立健全市场化导向的绿色技术创新系统有推动作用｡王营和冯佳浩(2022)研究发现,绿色债券的发行可提高公司绿色和实用新型专利申请数量｡绿色金融政策发挥的效果与企业自身属性密切相关｡何凌云等(2019)研究发现,国家实施绿色信贷政策能促进环保企业进行技术创新,且实施效果与企业融资约束程度正相关｡曹廷求等(2021)研究发现,高污染企业的绿色创新会被绿色信贷政策削弱,使其加快绿色转型｡王艳丽等(2021)认为,绿色信贷政策极大提高了重污染企业投资效率,并使其在投资过程中更加慎重｡

虽然现有研究已较全面地探讨了绿色金融政策的微观效应,但仍有不足｡一方面,目前主要聚焦在某一单个绿色金融政策上,研究绿色金融改革创新试验区可知一系列绿色金融政策实施的效果;另一方面,当前研究集中于绿色金融政策对绿色创新的影响上,对企业发展效率的影响鲜有学者考察｡基于此,本文可能的边际贡献在于:第一,测度工业企业绿色技术创新效率,使用三阶段DEA模型,具有更强的针对性和准确性;第二,从微观视角考察绿色金融试点政策对企业绿色技术创新效率的影响,以期能为完善绿色金融体系提供有益借鉴｡

绿色技术创新的影响因素很多,如绿色金融的支持等｡孙莹和孟瑶(2021)研究发现,我国企业技术创新水平在绿色金融改革创新试验区政策实施后得到极大提升｡游莉群(2022)研究表明,在绿色金融改革创新试点地区,企业的绿色技术创新能力显著提升｡韩科振(2020)研究发现,绿色金融的发展可以提高我国绿色技术创新效率｡张晨等(2021)研究发现,实施绿色信贷政策后,企业在相同创新投入的情况下,产量能得到极大提高,推动其提高绿色技术创新效率｡秦淑娟和王磊玲(2023)研究发现,在绿色信贷政策更成熟和企业平均规模更大的地区,企业的绿色技术创新效率提高得更快｡

基于此,本文提出研究假设:绿色金融试点政策有利于提高企业绿色技术创新效率｡

二､研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2010-2020年沪深主板工业上市企业为初始样本,并剔除SST/ST/*ST企业､数据严重缺失企业､当年刚成立的企业,最终得到741家企业,共8151个样本观测值｡本文的绿色专利数据来自中国研究数据服务平台绿色专利数据库,其余企业层面的数据来自国泰安数据库,宏观控制变量数据来自《中国统计年鉴》｡

(二)变量定义与计量

1.被解释变量:绿色技术创新效率(GTI)｡本文工业企业的绿色技术创新效率使用三阶段DEA模型测度, 其投入产出及环境指标说明详见表1｡ 2.控制变量｡本文的控制变量在企业层面选择企业年龄和员工数量等,在宏观层面选择各省人均GDP和产业结构｡变量定义见表2｡

(三)模型设定

为了验证前文提出的假设,构建双重差分模型:

GTIi,t=α0+βtreati ×postt +γcontrolsi,t+μi +yi +εi,t

其中,被解释变量GTIi,t表示工业企业i在t年的绿色技术创新效率｡treati表示试点省份虚拟变量,若企业i 位于试点地区取值为1,否则为0;postt 表示时间虚拟变量,2017年前取值为0,当年为0.5,之后为1;controlsi, t 包含本文选取的控制变量｡μi ､yi ､εi,t分别表示个体固定效应､年份固定效应以及随机扰动项｡

交互项treati ×postt 的系数β,反映绿色金融政策对工业企业绿色技术创新效率的影响,若β>0,说明政策实施可提高企业绿色技术创新效率;反之,会抑制绿色技术创新效率的提高｡

三、实证结果与分析

(一)基准回归结果

表3中列(1)未控制时间和个体固定效应,列(2)进行了控制｡可知,treat×post回归系数均显著为正,说明绿色金融政策提高了企业绿色技术创新效率,且其正负号和显著性无变化,表明实证结果稳健,初步验证研究假设｡

表1 绿色技术创新效率投入､产出及环境指标

表2 变量定义

表3 基准回归结果

(二)稳健性检验

1.平行趋势检验｡使用双重差分模型须通过平行趋势检验,以往文献多用事件研究法进行平行趋势检验,但Sun & Abraham(2020)认为,该方法使用条件过于严苛,平行趋势检验容易失效｡因此,本文借鉴 Freyaldenhoven等(2019)提出的事前趋势检验方法进行平行趋势检验｡

为了避免出现多重共线性问题,以2016年为基期进行剔除,其平行趋势检验结果如图1所示｡图1中,纵轴代表政策动态效应,横轴代表年份｡current表示2017 年;pre2-pre7表示政策实施前2-7年,post1-post3表示政策实施后1-3年｡由图1可知,政策启动前7年的回归系数接近零,变动较小,显著性检验未通过｡在政策实施后,系数变为正值,打破了以往的平行趋势｡因此,本文使用双重差分模型通过平行趋势检验｡

图1 平行趋势检验结果

图2 核密度分布图

2.安慰剂检验｡

本文在741个样本中进行了1000次随机抽样,选出部分企业作为虚拟实验组,其余企业作为对照组进行回归,图2为核密度分布图｡由图2可知,估计系数基本分布在零附近,真实值未被覆盖,故本文政策研究效果非偶然得到,不受其他政策或干扰因素影响,验证了本文基准回归结果的稳健性｡

3.缩短样本时间区间｡为避免样本时间跨度过长产生序列自相关等问题,本文将样本时间区间缩短为 2014-2020年｡由表4可知,缩短样本时间区间后,交互项系数显著为正,与前文结论一致｡

表4 缩短样本时间区间

四、异质性分析

(一)企业股权性质企业股权性质会对其技术创新投资产生影响,因此,将样本企业分为国有企业和非国有企业｡由表5可知,国企与非国企的交互项系数都显著为正,且国企的交互项系数略高于非国企,说明绿色金融改革试验区政策可提高不同股权性质企业的绿色技术创新效率,但国企效率提高得更明显,这可能是因为国家政策对国企生产经营活动影响更直接｡

(二)企业规模大小

不同规模大小的企业经营方式和内部管理等方面有很大差异,导致绿色金融政策实施的效果不同｡本文基于企业规模的中位数将企业分为大规模和小规模企业｡观察表5列(3)､列(4)发现,绿色金融政策对小规模和大规模企业绿色技术创新效率的提高均有促进作用,但大企业的交互项系数略高于小企业｡这可能是由于小规模企业受限于自身资源,会因资金不足减少绿色技术创新,导致绿色技术创新效率降低｡

(三)企业融资约束

企业必须要有长期稳定的资金流,以应对开展绿色技术创新活动面临的风险｡本文基于SA指数绝对值的中位数,将企业划分为低融资约束型和高融资约束型｡其计算公式为:SA=-0.737×size+0.043×size2 -0.040×age,其绝对值越大,融资约束程度越高(鞠晓生等,2013)｡

表5 异质性检验

表5中,高融资和低融资约束企业的交互项系数都显著为正,且低融资约束企业交互项系数略高,说明绿色金融政策可提高不同融资约束程度企业的绿色技术创新效率,且低融资约束企业效率提高得更多｡可能的解释是,金融机构更愿意将资金投向低融资约束企业,而高融资约束企业从外部获取的资金有限,无法支撑开展绿色技术创新活动的费用,导致高融资约束企业绿色技术创新效率降低｡

五、结论与政策启示

本文研究绿色金融政策对绿色技术创新效率的影响, 以2010-2020年沪深主板工业上市企业为研究对象,用三阶段DEA模型测度工业企业绿色技术创新效率,运用双重差分法验证本文的研究假设,并进行异质性分析｡研究发现,绿色金融政策对工业企业绿色技术创新效率有显著的正向影响｡通过异质性分析发现,政策实施对国有企业､大规模企业以及低融资约束企业绿色技术创新效率的促进作用更显著｡基于此,本文提出以下建议:

一是要对试点地区的经验与教训进行总结与反思, 推广经验,改进不足之处,在此基础上,扩大绿色金融改革创新试验区范围,使更多地区企业的绿色技术创新效率得到提高;二是充分考虑企业异质性,调动其绿色技术创新的积极性｡由于金融机构对小规模企业具有刻板印象,导致小规模企业获取资金较少,绿色技术创新活动开展较少,绿色技术创新效率提高不明显｡因此, 各地要根据自己的实际情况,为工业企业制定出一系列有针对性的绿色金融政策,更好地发挥工业企业创新的能动性,提高其绿色技术创新效率｡

参考文献:

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