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数字金融对制造业企业绿色转型的影响研究

2025-02-23 123 上传者：管理员

摘要：本文选取2014—2021年沪深A股上市制造业企业面板数据，综合分析数字金融对制造业企业绿色转型的影响效应，研究表明，数字金融发展能够显著促进制造业企业绿色化转型，且数字金融的发展通过缓解制造业企业的融资约束进而促进制造业企业的绿色转型，融资约束在这一过程中存在部分中介效应；异质性结果表明，相较于非国有企业、中小型企业，数字金融的发展对国有和大型制造业企业的绿色转型影响效果更加明显。

关键词：
制造业企业
数字金融
环境保护
绿色转型
融资约束
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一、引言

在工业和经济飞速发展的过程中,由于对环境和自然资源的持续开发利用,我国正面临着环境保护与经济发展之间的矛盾｡在全球环境污染不断加剧的背景下,我国于2020年提出了“双碳”目标,引领我国的经济往绿色低碳方向发展,以实际行动推动传统产业的绿色转型,以在经济稳定增长和绿色发展之间寻求发展的平衡｡

制造业作为国民经济发展的重要支柱,制造业企业的绿色转型是实现环境可持续发展的关键｡然而,制造业企业受融资渠道窄､绿色技术研发投入不足､金融资源错配等问题的影响,在绿色转型发展的过程中面临着较大的挑战｡数字金融的发展以数字技术解决相关问题｡数字金融具有优化金融业务效率､拓宽融资渠道和缓解供需双方信息不对称等优势,为缓解制造业企业技术创新融资提供了可能｡因此,研究数字金融是否能够促进制造业企业绿色转型,以及通过哪种机制和效应来影响制造业企业绿色发展,具有重要的理论意义和实践价值｡

二、理论分析与研究假设

(一)数字金融对制造业企业绿色转型的影响

制造业企业绿色转型是经济高质量发展的关键,也是实现“双碳”目标的必然要求｡数字金融利用了大数据､区块链､人工智能等技术,使得数字金融相比于传统金融提供了更多新兴的融资平台和渠道,减少了融资双方信息不对称性,提高了融资效率｡这使得制造业企业获得更多的资金来源以投入到绿色技术的研发中,因此表现出更强的企业技术创新驱动能力｡数字金融通过拓宽企业融资渠道,促进企业提高研发投入,将数字技术引入制造业企业的生产过程中,并不断优化生产工艺和开发绿色产品,以此加速资源分配与高效利用,提高制造业企业的绿色全要素生产率,使企业绿色低碳化发展｡基于此,本文提出假设H1｡

假设H1:数字金融可以推动制造业企业的绿色转型发展｡

(二)数字金融对制造业企业绿色转型的作用机制

融资约束会抑制企业绿色技术投资从而阻碍企业绿色转型｡由于制造业企业在进行绿色转型时需要大量资金投入,所以降低外部融资约束能够正向促进企业绿色技术创新｡而数字金融可以通过数字化建模的方式准确识别并管控风险,提高金融资源的配置效率,降低制造业企业的融资约束｡在降低融资成本方面,数字金融还可以通过精准画像机制对企业的资信状况､财务水平等信息进行描绘,并且将这些信息真实地反映给金融机构,从而缓解资金供需双方的信息不对称,为企业提供更多的信贷支持｡基于此,本文提出假设H2｡

假设H2:数字金融通过缓解融资约束来促进制造业企业绿色转型｡

三、研究设计

(一)变量说明

1.被解释变量

企业绿色转型水平(EGT),参照鲁惠中等(2023)的研究,从三个维度衡量制造业上市企业的绿色转型水平｡(1)环境管理:其细分评价指标主要包括环保理念､环保目标､环保管理制度体系､环保教育与培训､环保专项活动五个指标｡(2)环境责任披露:包括上市公司年报､社会责任报告､环境报告｡(3)绿色创新:本文借鉴徐佳(2020)的研究,以上市企业申请绿色专利数量和获得绿色专利数量作为指标来衡量企业绿色创新水平｡最后用以上指标数据进行标准化处理,利用熵值法计算出各个指标的权重,再加权得到总的综合得分即企业绿色转型水平指标｡

2.核心解释变量

数字普惠金融指数(DFI)表示数字金融发展水平,用北京大学数字普惠金融指数衡量｡并用其数字金融总指数进行本文的实证研究,根据制造业上市企业的所在城市与数字金融指数城市层面进行匹配,并且取对数后作为本文的核心解释变量进行分析｡

3.中介变量

融资约束(SA),本文采用SA指数来衡量｡融资需求往往贯穿于企业的转型发展的过程中,企业的绿色转型发展离不开足够的资金支持,因此企业融资难易程度对企业绿色转型水平具有重要影响｡具体的计算过程如下:

式中,Size为企业规模的自然对数,Age为企业成立时间｡

4.控制变量

影响企业绿色转型的因素是多样的,本文参考相关文献并通过综合比较选取的控制变量如下:研发投入占比(RD),企业年龄(AGE),企业规模(Size),股权集中度(Top10),资本结构(Lev),资产收益率(ROA),独立董事占比(Ind),企业成长性(Growth),所有制性质(Soe),董事会规模(Board)｡

将上述变量定义和处理后得到的数据进行描述性统计结果,如表1所示｡

表1描述性统计

(二)模型设计

1.基准回归模型

为研究数字金融是否对制造业企业绿色转型产生影响作用,本文设计的基准效应研究模型如下:

其中,EGT表示企业绿色转型水平,通过多个子指标进行熵值法测算得出;DFI表示数字金融发展水平指数;Controls表示一系列控制变量;ε表示模型的误差项;i和t分别表示企业个体和年份｡

2.数据测度与清理

本文选择2014—2021年沪深A股上市制造业企业为初始研究数据,其中主要企业财务指标来自国泰安数据库,绿色专利申请数和绿色专利获得数来自CNRDS数据库｡最后对所有数据进行以下处理:(1)剔除ST企业和年份不连续的观测值;(2)剔除金融类行业企业;(3)剔除样本存在严重缺失值的企业｡经过以上处理得到2014—2021年共1109个企业8872个观测值数据组成的平衡面板数据集｡为了消除极端值的影响,本文对所有连续变量在1%和99%分位上进行了Winsorize处理,本文使用的分析软件为Stata16｡

四、实证结果与分析

(一)基准回归

首先,利用OLS对模型(1)进行逐步回归,得到的基准回归结果如表2所示｡列(1)表明不加控制变量时的回归系数为0.065,并且在1%的水平上显著为正效应;列(2)显示加控制变量后发现回归结果仍然在1%水平下显著,此时回归系数为0.023,进一步表明数字金融发展能够显著促进制造业企业绿色化转型,证实了假设H1成立｡产生此结果的可能原因在于,数字金融的发展带来的金融贷款和资金流通效率的不断提升,可以给制造业企业提高绿色技术创新带来有力的资金支持,由此推动企业提升绿色技术生产率,促进企业往绿色方向转型｡

表2基准回归分析

(二)稳健性检验

为保证回归结果科学性,具体用三种方法对回归结果进行稳健性检验｡第一,替换核心解释变量,本文采用省级数字金融指数数据替代地市级数字金融数据进行稳健性检验｡检验回归结果如表3列(1)所示,系数在1%的水平上显著为正,表明在更换核心解释变量后原先结论依然成立｡第二,剔除全国四个直辖市的样本数据后,回归结果如列(2)所示,模型回归效果呈现明显的显著性｡第三,将核心解释变量数字金融滞后一期纳入模型,回归结果如列(3)所示,回归系数为正,且仍然通过5%的显著性检验,表明该种方法检验仍然支持本文假设H1成立｡综上,经过上述三种方法的检验,数字金融促进制造业企业绿色转型的结论具有稳健性｡

表3稳健性检验

(三)中介效应检验

为了进一步明确假设H1的作用机制,将融资约束作为中介变量纳入实证检验模型中,探究融资约束指标的中介效应｡采用逐步回归方法进行检验,检验得到结果如表4所示｡第(2)列表明数字金融与企业的融资约束存在明显的负相关效应,数字金融的发展能够降低制造业企业的融资约束水平,降低其融资的难度｡第(3)列表明融资约束在数字金融和制造业绿色转型之间起着非完全中介作用效应,即存在部分中介效应,本文假设H2初步成立｡由上述结果分析的原因主要可能是:数字金融的发展主要提升了数字技术服务金融的能力,能够有效地降低投融资双方信息不对称的成本,由此制造业企业就能以更低的融资成本获得更多的资金,并投入到绿色创新技术的提升中,从而促进企业的绿色转型｡

表4中介效应检验

(四)异质性分析

1.产权异质性分析

数字金融的发展对不同产权性质的制造业企业的绿色转型有着不同的影响｡根据企业产权性质是否为国有可以分为国有企业和非国有企业｡结果表明,数字金融对国有企业的绿色转型效果非常显著,均通过了1%的显著性水平检验,而对非国有企业分组回归效果并不显著,表明两者之间的影响差别较大｡原因是:国有企业在资金获取方面更有优势,并且其积极响应国家的绿色金融政策战略,大力推动企业绿色化转型,因此其绿色转型发展的水平就更高;而即使在数字金融不断发展的条件下,虽然非国有企业融资的成本有所降低,但是其在绿色转型的投入上与国有企业相比较少,因此其绿色转型发展的水平较低｡

2.规模异质性分析

由于不同资产规模的企业在发展战略､生产经营结构等方面都有不同的特征,因此本文根据企业资产规模的中位数将制造业企业进行分类,分为大型和中小型企业进行分析｡如表5所示,数字金融对大型企业的绿色转型具有明显的促进作用,并且通过了1%的显著性检验,而对小型企业的绿色转型并未表现出明显的影响作用｡研究发现,制造业中小型企业产业机构和技术结构有待优化,绿色创新技术人才和专项的绿色资金投入都比较缺乏,并且其战略结构和公司治理未将绿色发展作为重点,因此,其绿色转型水平较低,并未产生明显效果｡

表5异质性分析结果

五、结论

本文选择2014—2021年沪深A股上市制造业企业面板数据,综合分析了数字金融对制造业企业绿色转型的影响效应,研究结论:第一,数字金融发展能够显著促进制造业企业绿色转型,并且在稳健性检验后,这一结论依然成立｡第二,中介效应结果表明,数字金融的发展通过缓解制造业企业的融资约束进而促进制造业企业的绿色转型,融资约束在这一过程中存在部分中介效应｡第三,异质性结果表明,相较于非国有企业､中小型企业,数字金融的发展对国有企业和大型制造业企业的绿色转型影响效果更加明显｡

基于以上结论,本文提出以下建议:第一,在推动绿色转型过程中,制造业企业可以积极借助数字金融工具提升绿色融资能力｡利用数字金融平台,企业可以更容易申请绿色信贷和发行绿色债券等方式融资｡这些绿色金融产品通常具有较低的利率和更灵活的还款方式,有助于企业降低融资成本,并将更多资金投入到绿色技术创新中｡第二,政府以政策引导和激励机制促进企业绿色转型｡政府应出台相关政策,鼓励企业利用数字金融进行绿色创新｡例如,提供税收优惠､财政补贴等政策支持,降低企业的创新成本和风险｡建立绿色技术创新的激励机制,对在绿色创新方面取得显著成效的企业给予奖励和表彰｡第三,金融机构应加大数字技术融入传统金融中去,推进云计算､大数据､区块链等技术的广泛应用｡例如,金融机构可以利用大数据技术分析市场数据和历史交易记录,发现不同资产之间的相关性,帮助投资者降低投资组合的风险｡

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文章来源:刘红豆.数字金融对制造业企业绿色转型的影响研究[J].现代营销(下旬刊),2025,(02):65-67.