媒體關注、數字金融與綠色創新

李黎（長江大學經濟與管理學院 湖北荊州 434023）

一、引言

近年來，隨著我國經濟的轉型發展，人們越來越重視環境的綠色發展，追求綠色生活，倡導低碳出行。企業作為引發環境問題的重要源頭，如何促進企業綠色創新，進而推動經濟綠色健康發展，已成為各方關注的焦點。為了提升企業環境績效，近年來國家出臺了一系列政策。然而，有學者發現，環境政策等需要在外部治理機制的協同作用下才能有效施行［1］。媒體作為重要的企業外部監督手段，能夠督促企業進行自我糾偏，其外部治理作用逐漸受到學者的關注［2］。

目前國內關于媒體關注與企業行為的研究多集中在企業總體創新績效方面，綠色創新作為創新與綠色發展的協同產出，少有研究探討媒體關注在企業綠色創新的過程中發揮著怎樣的作用。趙莉等（2020）對全國規模以上工業企業數據的研究發現，媒體關注能夠正向促進綠色研發投入，并且在市場化水平的作用下才會提高綠色研發產出，但沒有考慮樣本自選擇的問題［3］。譚媛元（2021）以制造業企業為樣本，發現媒體關注能夠通過提升企業治理水平的方式促進綠色技術創新［4］，而張玉明等（2021）在對重污染企業的研究中同樣發現媒體關注能夠促進綠色創新［5］。可以看出，已有研究一方面忽視了樣本自選擇問題，另一方面多以某一行業為對象，缺少普遍性。近年來我國數字金融的發展為企業綠色發展提供了大力支持，已有研究發現，數字金融能夠鼓勵科技創新［6］，顯著提高企業的創新能力［7］，并逐漸成為區域發展的主要動力［8］，但是目前還鮮有學者就數字金融對媒體關注與綠色創新的影響進行探討。

基于以上分析，本文選取2011—2020年我國A股上市公司數據，利用Heckman兩階段模型探討媒體關注對企業綠色創新的影響，引入數字金融指數，考察其對媒體關注與綠色創新的調節作用，并從異質性視角進行進一步分析。

二、理論分析與研究假設

（一）媒體關注與綠色創新

綠色創新不僅有利于提高資源利用效率，而且對企業節能降耗具有重要意義。與一般活動相比，綠色技術創新最大的特點是周期長、風險高且不具有可逆性。企業在綠色創新活動中常常面臨資金短缺、成本較高以及創新失敗等問題，進而導致企業進行綠色創新的積極性不高［9］。雖然國家已出臺相關政策支持企業綠色創新，但是僅依靠環境規制及市場機制難以有效提高企業綠色創新水平。隨著信息化的發展，媒體在市場發展中發揮的信息中介作用被越來越多的學者所認可。基于信息中介假說，媒體關注能夠通過充當信息中介的方式，降低市場內部信息不對稱水平。媒體可以通過對企業信息的加工、包裝與報道，增強企業透明度，進而減少企業在綠色創新過程中面臨的融資約束等問題［10］，進而有效提升企業債權融資與股權融資的規模。基于此，本文提出以下假設：

H1：在其他條件不變時，媒體關注能夠顯著提升企業綠色創新。

（二）數字金融對媒體關注與綠色創新的調節作用

金融是促進企業綠色創新的關鍵因素，提高金融供給的效率對企業綠色創新活動具有重要影響［11］。隨著我國經濟發展逐漸邁入數字經濟時代，數字金融在促進企業創新［7］、提升企業全要素生產率［12］等方面扮演著重要角色，進而有助于我國經濟實現高質量發展。從上文分析中可以看出，綠色創新不同于其他創新活動，融資問題是其中的關鍵環節，而數字金融則能夠有效解決企業融資難、用資貴問題。首先，數字金融利用大數據與金融相結合的技術手段，實現了對企業債務狀況的準確評估，降低了企業融資的門檻，有利于企業從事研發創新活動。其次，在互聯網發展的推動下，數字金融能夠幫助企業迅速獲得資金，抓住創新機會。最后，數字金融帶來的便捷支付功能，促進了消費結構升級，在提高企業營收的同時也節省了銷售成本。在數字金融的助力下，媒體關注對企業綠色創新的促進作用將得到進一步提升，企業在綠色創新過程中所面臨的資源投入匱乏等問題會得到較大緩解。基于此，本文提出以下假設：

H2：在其他條件不變時，數字金融對媒體關注與綠色創新起到正向調節作用。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2011—2020年我國滬深A股上市公司數據為樣本，在進行數據處理前進行以下操作：剔除ST等異常企業；剔除金融保險類企業；剔除數據缺失企業；剔除資產負債率大于1的企業，最后獲得19 521條觀測數據。為了避免極端異常值的影響，對所有連續型變量按照（1%，99%）的標準進行Winsorize縮尾處理。綠色專利及媒體關注數據來自CNRDS數據庫，其他數據來自CSMAR數據庫及手工整理。

（二）變量定義

1.被解釋變量：綠色創新（GI）。已有研究大多從綠色創新的投入和產出角度來衡量企業綠色創新績效。本文借鑒已有研究的做法［13］，采用企業獨立與聯合申請的綠色專利數目之和加1取對數的形式衡量企業綠色創新，能夠最大程度地保證結果的可靠性。

2.解釋變量：媒體關注（M）。由于媒體報刊仍是主要的信息傳播媒介，參照大多數學者的做法［14］，本文選取數據庫中企業當年在紙質報刊中的新聞數加1取對數衡量媒體關注度。進一步，選取紙質報刊中的正面新聞數加1取對數作為媒體關注的正面報道（P），負面新聞數加1取對數作為媒體關注的負面報道（N）。

3.調節變量：數字金融指數（DFI）。本文采用北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數及其二級指標來衡量各地區的數字金融程度，目前學者主要通過該指數進行數字金融方面的研究［11］［12］。本文基于該指數進行調節效應研究，并從數字金融覆蓋廣度（cover）、使用深度（usage）、數字化程度（digital）三個維度做進一步分析。由于數字金融的影響可能無法在當期體現，因此對所有數字金融的指標做滯后一期處理。為了減少數字量級帶來的估計偏差，本文取所有指數除以100后的數據進行回歸分析。

4.控制變量：參考已有研究，本文選擇企業規模（size）、資產負債率（lev）、企業年齡（age）、企業成長性（growth）、總資產報酬率（ROA）、股權集中度（first）、董事會規模（BD）、獨立董事比例（IBD）、托賓Q（Q）作為控制變量，進一步加入了年份虛擬變量，并且按照2012年證監會行業分類標準，以制造業二級、其他行業一級代碼控制行業效應。

具體變量定義見表1。

表1 變量定義表

（三）模型構建

由于綠色創新活動成本高、風險大，因此，并非所有企業都會進行綠色創新活動。鑒于綠色創新可獲得數據較少，學者大多采用從事綠色創新活動的部分企業作為樣本，進而將結論推廣到整體行業或者全部企業，容易造成樣本選擇偏差。為了避免樣本自選擇問題，本文采用Heckman兩階段模型進行回歸分析。

第一階段是決策模型。建立是否進行綠色創新的Probit二元離散模型，以是否進行綠色創新（GI_dum）作為被解釋變量，計算逆米爾斯比率IMR。若企業當年申請了綠色專利，GI_dum取值1，否則取值0。當模型中的媒體關注為PM以及NM時，需要計算其對應的IMR。當企業處于較強的行業競爭中時，更有動力通過綠色創新和綠色產品研發來提高自身競爭力。因此，本文選擇市場競爭度作為第一階段的識別變量［15］，并用赫芬達爾指數（HHI）衡量。第一階段決策模型如下：

第二階段為綠色創新規模模型。將第一階段得到的逆米爾斯比率（IMR）代入多元回歸模型。第二階段模型如下：

為了考察數字金融對媒體關注與綠色創新的調節作用，增加數字金融指數（DFI）指標，構建其與媒體關注的交互項，模型如下：

四、實證分析

（一）描述性統計

上頁表2為各研究變量的描述性統計結果。綠色創新（GI）的均值為 0.358，說明我國上市公司綠色創新處于較低水平；最大值為3.638，最小值為0，表明企業之間的綠色創新水平具有較大差異。媒體關注（M）取對數后的平均值為3.327，說明平均每家企業被報道30次左右，并且最大值與最小值之間差距較大。各地區數字金融指數（DFI）的均值為 2.575，最小值為0.327，最大值為4.319，說明不同地區之間的數字金融發展水平存在較大差異。各指標中位數與均值接近，整體上數據呈正態分布。

表2 變量描述性統計結果

（二）相關性分析

上頁表3結果表明，媒體關注在1%的水平上與企業綠色創新正相關，初步驗證了假設1。金融發展指數在1%的水平上與綠色創新正相關，說明地區金融發展水平對企業綠色創新具有促進作用。總資產報酬率（ROA）同樣在1%的顯著性水平上與綠色創新正相關，主要是因為企業總資產報酬率越高，說明企業盈利能力越強，能夠吸引投資者投資，使企業有較為充足的資金進行綠色創新。計算各變量的方差膨脹因子（VIF）后發現，各變量VIF最大值為2.07，平均值為1.39，遠小于10，表明變量之間不存在嚴重的多重共線性。

表3 Person相關性系數表

（三）回歸分析

上頁表4為媒體關注與企業綠色創新的回歸結果。根據第（1）（2）列的結果可知，媒體關注與媒體正面報道的系數分別為0.159、0.315，且通過了1%的顯著性水平檢驗，二者均能促進企業綠色創新。媒體負面報道對企業綠色創新的回歸系數為-0.037，在10%的水平上顯著，而在滯后一期的回歸中負面報道回歸系數顯著為正，說明媒體負面報道抑制了企業當年綠色創新，但提高了企業下一年的綠色創新水平。可能的原因是，基于市場壓力假說，負面報道帶來的壓力會使企業將資源投入到自身糾偏中，進而減少了當期研發投資，并且為維持自身形象，在第二年會加大綠色創新的投入。由此，假設1得證。控制變量方面，企業規模越大、總資產報酬率越高，企業綠色創新水平越高，主要原因是規模大、資產報酬率高的企業能夠動用的資源更多，更有能力進行綠色研發。

表4 主要回歸結果

（四）調節效應分析

本文表5為數字金融調節效應的回歸結果。第（2） （3）（4）列為從數字金融覆蓋廣度（cover）、使用深度（usage）以及數字化程度（digital）三個方面綜合考察數字金融的調節效應，并用M*m表示交互項。結果顯示，整體上數字金融的三個維度均正向調節媒體關注對綠色創新的影響，且都在1%的水平上顯著，說明數字金融覆蓋廣度的提高、使用深度的增加、數字化程度的加深能夠有效解決企業籌資問題，增強了媒體關注對企業綠色創新的促進作用，驗證了假設2。

表5 調節效應回歸結果

（五）穩健性檢驗

1.替換變量與樣本。本文采用以下方式進行穩健性檢驗：（1）替換主要變量。本文將媒體關注替換成以網絡新聞數為基礎的數據進行回歸，以 W_M 表示。（2）考慮到2020年新冠疫情對經濟的影響，可能導致研究結果有偏差，因此剔除2020年數據，重新回歸。

2.內生性處理。為了控制內生性問題，本文采取以下處理方式：（1）選擇行業平均媒體關注度（IV）作為工具變量，采用工具變量法與兩階段最小二乘法相結合的方式處理內生性問題。當企業媒體關注度大于行業平均媒體關注度時，IV取值1，否則取值0。（2）取所有解釋變量滯后一期數據，重新回歸。根據上頁表6結果，在替換變量、更新樣本以及考慮內生性問題后，媒體關注與綠色創新的關系仍然顯著，與上文結論一致。

表6 穩健性檢驗結果

（六）進一步分析

1.地區異質性的影響。將企業按照注冊地分成東部地區與中西部地區，進行分組回歸，如上頁表7所示。相比于東部地區，企業位于中西部地區時，媒體關注對企業綠色創新的促進作用更強，回歸系數為0.275，在1%的水平上顯著；數字金融的調節作用在中西部地區也表現得更明顯，回歸系數為0.020，同樣在1%的水平上顯著。可能的原因是，中西部地區市場發展還不完善，資源配置效率較低，媒體關注與數字金融極大地緩解了中西部企業面臨的融資約束問題，從而提升了綠色創新水平。

表7 地區異質性的回歸結果

2.行業異質性的影響。依據證監會2012年修訂的《上市公司行業分類指引》、環境保護部2008年制定的《上市公司環保核查行業分類管理名錄》，將上市公司分為重污染企業與非重污染企業。根據上頁表8的結果可知，媒體關注對重污染企業綠色創新的促進作用更強，回歸系數為0.285，在1%的水平上顯著。第（3）（4）列的結果說明，數字金融能夠正向調節媒體關注對綠色創新的影響，相對于非重污染企業，在重污染企業中數字金融的調節作用更強。

表8 行業異質性的回歸結果

3.數字化轉型異質性的影響。參考吳非［16］等的做法，以文本分析法獲得企業數字化轉型的數據，若企業年報中披露了相關數字化轉型的關鍵詞賦值1，否則賦值0，將企業數據進行分組回歸［17］。上頁表9為企業是否進行數字化轉型對媒體關注與綠色創新的影響。根據結果可知，在進行數字化轉型的組中，媒體關注的回歸系數為0.181，在1%的水平上顯著，對綠色創新的促進作用強于未進行數字化轉型的企業。第（3）（4）列的回歸結果表明，數字金融對媒體關注與企業綠色創新起到了正向調節作用，且在進行數字化轉型的企業中數字金融的調節作用更強。

表9 是否進行數字化轉型的異質性影響

五、結論與啟示

本文以2011—2020年我國滬深A股上市公司為樣本，采用Heckman兩階段模型，探究了媒體關注對企業綠色創新的影響以及數字金融在其中的調節作用。研究發現：（1）媒體關注與媒體正面報道均能顯著促進企業綠色創新，媒體負面報道抑制了企業當年的綠色創新，但能夠促進企業第二年的綠色創新水平。（2）數字金融及其各維度均能正向調節媒體關注對企業綠色創新的影響，且在1%的水平上顯著。（3）在對異質性的考察中發現，在中西部地區、重污染行業以及進行數字化轉型的企業中，媒體關注對綠色創新的促進作用更強，且數字金融的正向調節作用同樣明顯。

結合本文的研究結果可以得出以下啟示：（1）完善媒體行業運行管理機制，發揮媒體信息中介以及外部治理功能。媒體關注能夠促進企業綠色創新，有關部門應該重視媒體行業發展，進而助力企業綠色創新。（2）加快數字金融的發展，提高對企業綠色創新的支持力度。應該加強數字金融的發展進程，通過大數據精準評估企業的資金需求，促進企業綠色轉型。（3）注重地區、行業及企業個體差異，實行差異化綠色創新政策。在考慮企業所處行業特征及產權性質的基礎上，實施差異化政策，提高政策實施效率，進而推動經濟綠色發展。