綠色金融對新能源產業發展的影響研究

杜雅男

（青海民族大學 經濟與管理學院，青海 西寧810001）

一、引言

隨著我國經濟發展，能源問題日益突出，能源的過度開發、資源枯竭、環境污染等問題亟待解決，新能源產業因此得以蓬勃發展。新能源產業主要是開發污染物排放較少的清潔能源。新能源的開發可以減少能源使用過程中對自然環境的破壞，有利于保護生態環境。新能源產業不僅是推動我國發展的重要戰略產業，也是建設我國能源體系的關鍵組成部分。由于新能源產業的開發需要大量的資金投入，因此大力推動綠色金融對新能源產業的投入成為發展新能源產業的新方向（陳向陽，2020）[1]。綠色金融主要是將資金投向有利于環境保護和社會可持續發展的綠色產業。新能源產業的發展離不開綠色金融的投入，“新能源+綠色金融”將產生“1+1＞2”的效果，對發展新能源產業起到至關重要的作用。截至2020年6月，我國綠色信貸余額約為11萬億元，其中綠色債券存量規模達到1萬億元，對推動我國綠色經濟發展發揮了積極作用。

二、理論分析與研究假設

（一）綠色金融對新能源產業發展的資金集聚效應

綠色金融對新能源產業發展的資金集聚效應主要通過資源與資本結合的方式進行，具體來說就是將新能源產業中的稀缺資源和可利用資源轉化為可以產生收益的資本，進而提高新能源產業的融資效率。資金集聚效應不僅可以使新能源產業的融資渠道多樣化，吸納更多的社會資本，有助于新能源產業的發展，而且可以改善新能源產業的公司治理機制，引入市場競爭機制，有助于新能源產業不斷通過科技創新與研發提升公司的核心競爭力（高曉燕，2017）[2]。新能源廣泛分布在西藏、青海、內蒙古等地區，這些地區資源豐富但資本投入不足，因此，綠色金融的資金集聚效應可以實現跨地區的資本投入，實現資源與資本的有效結合，推進新能源產業的發展。

綜上所述，提出假設1：綠色金融對新能源產業發展的資金集聚效應對新能源產業發展具有促進作用。

（二）綠色金融對新能源產業發展的投資導向效應

綠色金融對新能源產業發展的投資導向效應主要通過貨幣政策、財政政策、產業政策和收入政策的協調配合，影響新能源產業的發展水平。具體來說，貨幣政策影響資本的流向，財政政策對購買性支出、稅收等方面產生影響，產業政策指導新能源產業整體的發展方向（Borenstein，2012）[3]，收入政策對企業成本控制產生影響。要將四個方面的政策有機結合起來，互相配合，互相影響，發揮綠色金融的投資導向效應，進而提高新能源產業發展的水平。

綜上所述，提出假設2：綠色金融對新能源產業發展的投資導向效應對新能源產業發展具有促進作用。

（三）綠色金融對新能源產業發展的科技創新效應

綠色金融對新能源產業發展的科技創新效應主要通過兩個渠道發揮作用：一是綠色金融的科技創新效應可以降低融資成本，科技創新項目信息的公開，使投資人可以在公開的信息中獲取項目信息，投資人能以較低的信息成本獲得新能源產業的信息，有助于投資人進行投資決策，同時新能源產業可以迅速獲得資本投資（Climent和 Soriano，2011）[4]。二是綠色金融的科技創新效應可以有效降低風險，將新能源產業的專利、資產等通過資本證券化的方式轉化為綠色債券、綠色投資信托、ETFs等各種綠色證券，有效降低新能源產業面臨的風險，緩解風險聚集給新能源產業帶來的影響，實現風險對沖或者風險分散。

綜上所述，提出假設3：綠色金融對新能源產業發展的科技創新效應對新能源產業發展具有促進作用。

三、研究設計

本文通過分析綠色金融對新能源產業發展的資金集聚效應對新能源產業發展水平的影響、綠色金融對新能源產業發展的投資導向效應對新能源產業發展水平的影響、綠色金融對新能源產業發展的科技創新效應對新能源產業發展水平的影響三方面的內在機理，并在此基礎上構建模型，利用新能源上市公司財務數據，從資金集聚效應、投資導向效應、科技創新效應三個方面分析其對新能源產業發展水平的影響，以期為綠色金融支持新能源產業發展提供政策制定參考。

（一）樣本選擇及數據來源

本文以2010—2020年新能源產業上市公司為研究對象，數據主要來源于2010—2020年的上市公司年報、深圳國泰安數據庫，對取得的樣本數據進行整理及分析處理，共獲取749個原始數據。為減少異常樣本數據對實證研究結果產生影響，以確保數據的準確性，對原始樣本數據進行篩選，共得到737個有效樣本數據作為研究對象。

（二）變量的設計與說明

借鑒王治國（2019）[5]、王健和張卓（2015）[6]的研究方法及變量選取，將新能源產業發展水平（Y）作為因變量，選取新能源企業總資產作為新能源產業發展水平的衡量指標。將資金集聚效應水平（V）作為自變量，選取新能源企業總市值作為資金集聚效應水平的衡量指標。投資導向效應水平（B）作為自變量，選取新能源企業應付利息作為投資導向效應水平的衡量指標。科技創新效應水平（I）作為自變量，選取新能源企業無形資產作為科技創新效應水平的衡量指標。將企業的勞動力投入水平（E）作為控制變量，選取新能源企業應付職工薪酬作為企業勞動力投入水平的衡量指標。

表1 研究變量定義及指標選擇

（三）模型構建

根據提出的研究假設和選取的變量，借鑒王治國（2019）[5]的研究模型，構建以下模型來驗證提出的假設：

其中，Y作為因變量，反映新能源產業發展水平；V作為自變量，反映資金集聚效應水平；B作為自變量，反映投資導向效應水平；I作為自變量，反映科技創新效應水平；E作為控制變量，反映企業的勞動力投入水平；i表示新能源產業的不同企業個體，t表示不同的時期，ε代表隨機擾動項。

四、實證結果分析

（一）描述性統計分析

對各變量的極大值、極小值、均值和標準差進行描述性統計分析，如表2所示，以期對新能源產業發展水平、資金集聚效應、投資導向效應、科技創新效應等方面的樣本數據有更加直觀的認識。

表2 描述性統計分析

從表2可以發現，新能源產業發展水平（Y）的極小值和極大值分別為18.3701和26.7233，標準差為1.4526，說明我國新能源企業發展水平存在較大差異。科技創新效應水平（I）的極小值和極大值分別為9.9704和24.6566，標準差為1.9245，說明科技創新效應水平參差不齊。投資導向效應水平（B）的極小值和極大值分別為5.7879和21.9379，標準差為2.2203，說明投資導向效應水平差距較大。資金集聚效應水平（V）的極小值和極大值分別為20.5984和26.8003，標準差為1.0737，說明資金集聚效應水平差異相對較小，資金集聚效應水平差距較小。企業的勞動力投入水平（E）的極小值和極大值分別為11.1903和20.6174，標準差為1.4784，說明不同企業的勞動力投入水平差距較大。

（二）回歸方程的統計檢驗

由表3可知，調整R方為0.812，接近于1，說明自變量可以對因變量進行解釋，自變量的解釋能力被接受，所建模型的解釋能力較強。

表3 模型匯總

由表4可知，所建模型的F值為795.42，F統計量的p=0.000，小于0.01，即變量之間存在顯著差異，自變量可以對因變量產生顯著影響，說明本文構建的模型具有顯著的統計意義。

表4 Anova

由表5可知，資金集聚效應水平（V）與新能源產業發展水平（Y）在1%的顯著性水平下顯著正相關（p值=0.000），并且回歸系數為正數（0.627），說明綠色金融的資金集聚效應水平（V）與新能源產業發展水平（Y）呈顯著正相關關系，即綠色金融對新能源產業發展的資金集聚效應水平對新能源產業發展具有促進作用，假設1得到驗證。投資導向效應水平（B）與新能源產業發展水平（Y）在1%的顯著性水平下顯著正相關（p值 =0.000），并且回歸系數為正數（0.211），說明綠色金融的投資導向效應水平（B）與新能源產業發展水平（Y）呈顯著正相關關系，即綠色金融對新能源產業發展的投資導向效應對新能源產業發展具有促進作用，假設2得到驗證。科技創新效應水平（I）與新能源產業發展水平（Y）在1%的顯著性水平下顯著正相關（p值 =0.000），并且回歸系數為正數（0.136），說明綠色金融對新能源產業發展的科技創新效應水平（I）與新能源產業發展水平（Y）呈顯著正相關關系，即綠色金融對新能源產業發展的科技創新效應對新能源產業發展具有促進作用，假設3得到驗證。

表5 回歸系數表

五、結論與建議

通過構建模型進行多元線性回歸檢驗發現，綠色金融對新能源產業的資金集聚效應水平、投資導向效應水平、科技創新效應水平對新能源產業發展都具有促進作用。基于實證研究結果提出以下三點建議：

（一）加大綠色金融對新能源產業的投資規模，優化資源與資本的配置

綠色金融的資金聚集效應可以有效促進新能源產業的發展，應在此基礎上進一步加大綠色金融的投入規模，提高新能源產業融資效率，全面助力新能源產業發展。

（二）優化綠色金融對新能源產業的投資導向效應

將貨幣政策、財政政策、產業政策和收入政策有機結合在一起，使之互相配合，相輔相成，充分發揮綠色金融的投資導向效應。例如，可以在財政政策方面給予新能源產業一定的稅收優惠，鼓勵供給和消費，加大對新能源產業資金支持等。

（三）創建綠色信息共享平臺，助力科技創新

信息不對稱給新能源產業帶來較大的投資風險，提高了融資成本。應建立綠色信息共享平臺，降低信息不對稱給新能源產業帶來的風險，建立投資機構、新能源企業、政府共同參與的綠色信息共享平臺，全面助力新能源產業發展。