绿色金融对企业绿色技术创新的影响

绿色金融对企业绿色技术创新的影响

伍波

湖南大学

摘要：本文对绿色金融对企业绿色技术创新的影响展开了分析，结果显示，绿色金融发展显著提升了企业绿色技术创新水平，这种促进作用是通过缓解企业融资约束实现。

关键词：绿色金融；绿色技术创新；上市公司

1.文献综述与理论分析

（1）绿色金融对企业绿色技术创新的直接影响

国家绿色金融政策的实施及绿色金融体系的发展，为企业获取绿色金融贷款资金支持提供了条件，在一定程度上解决了企业绿色创新过程中，资金支持不足、技术能力不够的问题，推动了企业的绿色技术创新发展积极性（彭长生等，2024）。由此，本文提出如下假设：

假设H1：绿色金融发展对企业绿色技术创新具有显著的促进作用。

（2）绿色金融通过缓解企业融资约束促进企业绿色技术创新

绿色金融的推行，使得绿色信贷资金水平增高，更多资金向绿色企业进行转移，从而缓解绿色创新型企业的融资约束问题（陈幸幸等，2022）。由此，本文提出如下假设：

假设H2：绿色金融发展会通过降低企业融资约束的途径促进企业绿色技术创新。

2.研究设计

2.1变量设置

被解释变量：本文被解释变量为企业绿色技术创新（EIP），参考王馨等（2021）等，以企业绿色发明专利数量+1取对数作为代理指标。

解释变量：本文解释变量为绿色金融发展（GF），参照王旭霞等（2023），基于熵值法测算得到，并基于上市公司所属城市进行数据合并匹配。

中介变量：中介变量为融资约束（FC），参照陈峻（2020）的研究方法，采用FC指数衡量企业融资约束。

控制变量：控制变量方面，分别选择企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、总资产增长率（AssetGrowth）、两职合一（Dual）、股权集中度（Top1）、企业年龄（ListAge）、大股东资金占用（Occupy）、股权性质（SOE）、管理层持股比例（Mshare）、无形资产占比（Intangible）作为控制变量。

2.2样本数据选取与数据来源

本文选择以2009-2022年A股上市公司数据为样本数据。对数据做如下处理：（1）剔除ST、*ST、PT企业；（2）剔除金融行业企业；（3）剔除当年上市样本；（4）剔除变量观测值缺失样本；（5）剔除样本周期内单一样本个体的样本观测值；（6）对连续变量做1-99%的收尾处理。本文数据分别来源于国家知识产权局、《城市统计年鉴》、各城市政府工作报告、国泰安数据库。

2.3模型构建

基准回归模型：

（1）

中介效应检验模型：

（2）

（3）

式中，i,t为第i家企业第t年数据，为截距，为解释变量系数，为中介变量系数，为控制变量集合，j为第j个控制变量，和分别为个体、行业、时间固定效应，为随机扰动项。

3.实证分析

3.1基准回归结果

表1 回归结果表格

t statistics in parentheses;* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01;以上回归均固定个体、时间、行业。

基准回归结果显示，在固定效应回归结果下，GF对EIP的影响系数为0.343在1%水平显著，表明绿色金融发展对企业绿色技术创新具有显著正向影响，本文研究假设H1得到验证。

3.2稳健性与内生性检验

在稳健性与内生性检验中，分别采用剔除2020年新冠疫情样本、个体层面聚类稳健标准误、解释变量滞后期及绿色金融指数年度-省份均值做工具变量构建2SLS进行检验，结果均与基准回归结论一致，验证模型稳健性。

3.3中介效应检验

中介检验中，中介一中GF对FC的影响为1%水平显著负向影响，中介二GF对EIP的影响为1%水平显著正向影响，FC对EIP的影响为1%水平显著负向影响，即表明中介效应检验通过，绿色金融会通过缓解企业融资约束的途径，对企业绿色技术创新产生正向影响，本文研究假设H2得到验证。

参考文献

[1]彭长生,黄兴宇,李羚锐,等.绿色金融试点政策对绿色技术创新的影响研究——基于直接驱动和空间溢出的视角[J].金融发展研究,2024(6):1-10.

[2]陈幸幸,宋献中,齐宇.绿色债券与企业技术创新[J].管理科学,2022,35(05):51-66.

[3]王馨,王营.绿色信贷政策增进绿色创新研究[J].管理世界,2021,37(06):173-188.

[4]王旭霞,雷汉云,王珊珊.绿色金融、数字经济与环境污染[J].软科学,2023,37(06):48-55.

[5]陈峻,郑惠琼.融资约束、客户议价能力与企业社会责任[J].会计研究,2020,(08):50-63.