數字金融、社會責任與企業綠色技術創新

曾雪芹,史金平

(湖北大學 商學院,湖北 武漢 430062)

0 引言

黨的二十大報告指出,高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務,加快發展方式綠色轉型,推動經濟社會發展綠色化、低碳化是實現高質量發展的關鍵環節。“十四五”規劃提出應構建市場導向的綠色技術創新體系,實施綠色技術創新攻關行動,以推動經濟社會發展全面綠色轉型,建設美麗中國。在經濟高質量發展取得新突破、美麗中國建設成效顯著的目標背景下,綠色技術創新尤為重要,如何提升綠色創新效率是國內外學者研究的熱點話題。長期穩定的資本投入是企業進行綠色創新活動的前提條件,但由于綠色技術創新具有投資回報周期長、投資風險高、投資者與企業之間信息不對稱等特點,因此難以獲得長期穩定的資金支持。同時,銀行等傳統金融機構以經濟利益最大化為目標,往往不愿向風險高、收益低的綠色創新項目提供貸款,這就造成了企業在綠色技術創新項目上的融資困境。在信息時代,隨著互聯網、大數據、云計算等技術的快速發展,數字金融應運而生。這是一種新型的現代化的普惠金融模式,其借助通信技術集聚支付、投資和信貸等金融服務模式于一體,能夠有效提高金融服務效率,降低服務成本。黨的二十大報告提到“加快發展數字經濟,促進數字經濟和實體經濟深度融合”,數字金融是數字技術與普惠金融有機結合的產物,不僅擴大了金融服務的覆蓋范圍,也降低了金融服務的風險和成本。根據北京大學數字普惠金融指數,中國的數字普惠金融業務在近10年間實現了跨越式發展,指數值平均每年增長29.1%[1],這為緩解綠色技術創新項目的融資約束帶來了新的機遇。

在中國實現2060年碳中和目標和數字普惠金融跨越式發展的背景下,本文利用2011-2020年中國上市公司綠色專利授權數量和數字普惠金融指數實證檢驗數字金融對企業綠色技術創新效率的影響,探討數字金融與企業綠色技術創新在區域異質性方面的影響機制,并深入檢驗數字金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度3個維度對綠色技術創新的影響差異。本研究對政府部門、金融機構和綠色創新主體合理制定相關政策、企業提升綠色技術創新效率,促進經濟高質量發展和建設美麗中國具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

綠色技術創新能夠推動經濟社會發展全面綠色轉型,實現經濟高質量增長。針對企業技術創新,國內外學者已經開展了一定的研究,這為企業開展創新活動提供了一定的理論依據。在金融發展與技術創新方面,Lin等[2]指出企業的技術創新活動不僅受其創新意愿、創新能力等因素的影響,還受人力資本,政府稅收補貼和金融發展等外部環境的制約。梁運吉等[3]認為技術創新具有投資周期長、投資風險高和信息不對稱等特點,這往往容易導致企業的創新活動陷入融資約束的困境。金融是現代經濟發展的核心,是實體經濟的血液,金融業的平穩發展有助于企業進行長期穩定的技術創新。傅樵等[4]認為外部融資是企業創新資金的重要來源,發達的金融體系有利于合理引導資本流動。顧海峰等[5]從“屬性錯配”“領域錯配”以及“階段錯配”3個方面闡述以銀行為代表的傳統金融機構往往不愿意為高風險、高不確定性的技術創新提供長期的資金支持,這種“金融排斥”也制約了部分企業創新的潛在動力。因此,完善金融服務模式對于技術創新刻不容緩。這樣的背景下,數字金融應運而生并實現了跨越式發展。數字金融通過數字技術使金融機構開發線上融資、支付和投資服務等新模式,在不改變傳統金融功能的基礎上完成了交易渠道和交易方式的創新,提升了金融的普惠性。在數字金融的發展方面,張佳佳[6]認為數字金融借助大數據和云計算等功能,能夠實時采集并分析企業的信息,極大程度降低投資者與企業之間的信息不對稱。Jagtiani等[7]研究發現數字金融的普惠性能夠降低微小企業的融資門檻,從而拓寬“長尾群體”的融資渠道。王娟等[8]根據上市企業微觀數據發現數字金融能夠明顯降低小規模企業和高科技企業的非效率投資水平,減少企業的投資不足行為。馬施[9]通過研究中小企業數據發現數字金融能夠緩解傳統金融模式中的結構性錯配問題,對中小企業長期具有顯著的推動效應。封思賢等[10]研究表明新的金融科技與傳統金融機構融合,能夠緩解傳統金融機構信貸配給問題,進而降低企業的融資難度。宋敏等[11]實證研究表明新興信息技術與金融業的融合能夠緩解信息不對稱,優化信貸資源配置,從而提升企業的全要素生產率,促進經濟高質量發展。

在企業綠色技術創新的影響因素方面,從環境規制的視角出發,“波特假說”認為適當的環境規制將激勵技術革新。郭莉等[12]基于資源保存理論,實證研究表明環境規制能夠激勵企業加大綠色研發投入,正向促進企業綠色技術創新。譚瑾等[13]基于信號傳遞理論考察環境規制差異對企業綠色技術創新的影響,研究表明環境規制工具對企業策略性綠色創新影響顯著,且在制造業和非制造業、國企和非國企中表現出差異。從政府補助的視角,陳良華等[14]研究認為政府補助對新能源企業的綠色創新績效有顯著影響,劉劍民等[15]實證研究表明政府補助正向調節產業技術復雜性對企業綠色技術創新的激勵作用,且在二級城市中表現更為明顯。從公司治理的視角,朱青等[16]研究表明黨組織參與董事會、高管層治理對企業綠色技術創新有顯著促進作用。高凱等[17]運用逐步回歸分析法研究表明,董事高管責任保險的引入能夠顯著提升制造業企業綠色技術創新水平。

綜上所述,現有文獻主要研究數字金融的發展及其對宏觀經濟、傳統金融機構和企業融資約束的影響,并探討環境規制、政府補貼和公司治理等對企業綠色技術創新的促進作用,為本文的研究奠定了豐富的理論基礎。但其存在以下幾點不足:一是忽視了數字金融對企業綠色技術創新的影響,并且對其影響機制的討論也不夠清晰和全面;二是針對綠色技術創新的研究多從宏觀政策出發,微觀企業視角涉及研究較少。因此本文采用實證研究法,利用微觀企業數據檢驗數字金融對企業綠色技術創新的影響,探究數字金融對企業綠色技術創新的內在作用機制,并進一步為提高企業綠色創新績效建言獻策,以助力經濟高質量發展。

2 理論分析與研究假設

2.1 數字金融發展對企業綠色技術創新的影響

數字金融借助新興信息技術演變成集支付、投資、借貸等金融活動為一體的新一代金融服務模式,在提高資本配置效率、提高企業創新活力等方面發揮了重要作用。數字金融主要從以下幾個方面影響企業綠色技術創新:第一,數字金融增強了金融服務的便捷性和可得性。數字金融將大數據、人工智能等科技產物與金融服務相結合,克服傳統金融機構在時間和空間上的限制,簡化了傳統金融業務的審批程序,降低了金融服務的成本和門檻,從而使得金融的服務范圍有所拓寬。第二,數字金融所具備的海量數據處理技術,讓金融資源實現了“增量補充”。具體表現為數字金融服務的滲透和覆蓋范圍使更廣泛的“長尾群體”進入金融市場,吸納了更多小規模投資者的資金,為企業綠色創新活動提供了更廣泛的資金來源,使企業綠色技術創新的融資難度相對以往大大降低,從而提高其綠色技術創新效率。第三,數字金融可以借助數字技術建立風險監測和控制系統,有效降低信息不對稱問題。企業融資難的主要原因在于企業和投資主體的信息不對稱,數字金融能夠對企業數據進行深入挖掘,并在這些數據的基礎上建立有效的風險評估和檢測系統,大大降低企業金融機構的信息不對稱,從而緩解企業的融資約束,促進企業綠色創新活動的開展。基于以上理論分析,本文提出以下假設:

H1:數字金融發展能夠促進企業綠色技術創新;

H2:數字金融發展通過緩解企業融資約束從而促進企業綠色技術創新,融資約束發揮中介效應。

2.2 企業社會責任的調節效應

社會責任包含社會、經濟、環境和利益相關者等多個維度,企業履行社會責任能夠幫助其建立更深層次和更廣泛的關系網絡。現有研究從信息不對稱理論、利益相關者理論和代理理論出發討論企業履行社會責任和綠色技術創新效率的關系,并產生了兩種相反的觀點。考慮到企業社會責任和綠色技術創新的關系可能還受到其他因素的影響,本文在數字金融對企業綠色技術創新影響的基礎之上,討論社會責任履行對二者關系的調節作用。基于信息不對稱理論,積極履行社會責任有助于企業與投資者間實現信息共享。有效的社會責任披露可以增加投資者獲取企業信息的渠道,緩解信息不對稱的矛盾,從而降低企業的融資約束,促進企業的綠色技術創新效率。基于聲譽理論,企業履行社會責任及對外披露企業信息,能夠向利益相關者展現其良好的企業形象和發展前景,進而能夠吸引更多的投資者參與企業創新活動,對企業綠色技術創新產生積極影響。基于以上理論分析,本文提出以下假設:

H3:企業履行社會責任能夠正向調節數字金融對企業綠色技術創新的促進作用。

3 研究設計

3.1 樣本數據來源

本文選取我國滬深A股上市公司作為研究樣本,由于數字金融指數編制于2011年,因此構建2011-2020年10年的面板數據,其中主要為采礦、制造和化工等污染性較大的行業,剔除ST、*ST的企業以及有缺失數據的企業,最終得到11 970個企業-年份平衡面板數據。本文上市公司財務數據來自國泰安數據庫和銳思數據等數據庫,數字普惠金融指數來自北京大學數字金融研究中心,企業社會責任數據來自和訊網。利用Stata14.0對原始數據進行初步整理并進行有關分析。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量

企業綠色技術創新(Givention)。國內外對于企業綠色技術創新沒有統一的衡量標準,本文參考齊紹洲等[18]和余得生等[19]的方法,將企業綠色專利授權數量加一,然后取對數來衡量企業的綠色技術創新,該數值越大,表明企業綠色技術創新效率越高。

3.2.2 核心解釋變量

數字普惠金融指數(Index_aggregate)。本文采用北京大學數字金融研究中心編制的“北京大學數字普惠金融指數”衡量地區數字金融的發展水平,指數越高,表明地區數字金融發展程度越高。此外,本文還從數字金融覆蓋廣度、使用深度和數字化程度3個維度進行異質性分析。

3.2.3 控制變量

為防止遺漏變量的影響,本文參考王智新等[20]、唐松等[21]和張杰飛等[22]的研究,從企業財務狀況和公司治理等方面選取如下6個控制變量:前十大股東持股比例(Top10),用前10大股東持股占公司總股本的比例表示;獨董比例(Inde),用獨立董事人數占董事會總人數的比重表示、現金再投資比率(Cashreinvestmentratio),用留存于公司的業務活動現金流量與再投資資產之比表示;固定資產比率(Fas),用固定資產與總資產的比值表示;資產負債率(Lev),用期末總負債與總資產的比值表示;總資產凈利潤率(Roa),用凈利潤占總資產余額的比率表示。

3.2.4 中介變量

融資約束(Sa)結合現有研究,本文用Sa指數衡量企業的融資約束。Sa指數計算公式為:Sa=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age,其中Size為企業規模,用企業總資產取對數表示,Age為公司成立年限。Sa指數越大,表示公司面臨的融資約束越小。

3.2.5 調節變量

企業社會責任(Csr)本文參考王站杰等[23]的研究,采用和訊網社會責任評分來表示企業社會責任履行情況,評分越高,反映企業社會責任履行情況越好。

根據以上分析,本文具體變量名稱及定義見表1。

表1 變量定義

3.3 模型構建

本文構建如下基準回歸模型,研究數字金融對企業綠色技術創新的影響:

Giventioni,p,t=α0+α1lndex_aggregatep,t+α2xi,p,t+μt+?p+εi,p,t

(1)

模型(1)中,被解釋變量Givention表示企業綠色技術創新,核心解釋變量Index_aggregate表示數字普惠金融指數,α0為常數項,α1為核心解釋變量的待估參數,若α1顯著大于0,表示數字金融發展促進企業綠色技術創新,若α1顯著小于0,表示數字金融發展抑制企業綠色技術創新。xi,p,t為控制變量,γ為控制變量的系數。本文采用固定效應模型,μI表示時間固定效應,ωP表示地區固定效應。

本文構建如下中介效應模型,檢驗融資約束在數字金融與企業綠色技術創新關系中的中介作用:

Sai,p,t=β0+β1Index_aggregatep,t+β2xi,p,t+μt+?p+εi,p,t

(2)

Giventioni,p,t=λ0+λ1Index_aggregatep,t+

λ2Sai,p,t+γ2xi,p,t+μt+?p+εi,p,t

(3)

采用逐步回歸模型檢驗中介效應,模型(1)中,經檢驗α1顯著,表明數字金融發展會影響企業綠色技術創新;模型(2)中,經檢驗β1顯著,表明數字金融發展對企業融資約束產生影響;模型(3)中,經檢驗,若λ2顯著,而λ1不顯著,表明融資約束在數字金融對企業綠色技術創新的影響中發揮完全中介作用;若λ1和λ2都顯著,則表明融資約束在數字金融對企業綠色技術創新的影響中發揮部分中介作用。

本文構建如下調節效應模型,檢驗企業社會責任對數字金融和企業綠色技術創新的調節作用:

Giventioni,p,t=δ0+δ1Index_aggregatep,t+

δ2Csri,p,t+δ3Index_aggregatep,t*Csri,p,t

+δ4xi,p,t+μt+?p+εi,p,t

(4)

4 實證分析

4.1 描述性統計

對文中主要變量進行描述性統計,結果如表2所示:地級市層面數字普惠金融指數的平均值為199.70,最小值和最大值分別為21.26和334.50,表明中國數字金融發展存在較大的地區差異,呈現兩極分化的特征,其覆蓋廣度、使用深度和數字化程度也表現出相同的地區差異;企業綠色技術創新的平均值為1.04,最小值和最大值分別為0和7.12,說明中國企業的綠色技術創新水平普遍不高,且在不同企業之間表現出較大的差距。

表2 主要變量的描述性統計

4.2 基準模型檢驗

根據Hausman檢驗結果,本文采用固定效應模型研究數字金融發展對企業綠色技術創新的影響,基準回歸結果如表3所示:第(1)列為未加入控制變量的檢驗,數字普惠金融指數(Index_aggregate)對企業綠色技術創新(Givention)的回歸系數在1%水平下顯著為正,表明數字金融發展對企業綠色技術創新水平有顯著的正向促進作用,第(2)列為加入控制變量的檢驗,上述結論依然成立。第(3)、(4)和(5)列報告了數字金融二級指標支付(Payment)、保險(Insurance)和信貸(Credit)3個業務分類指數對企業綠色技術創新的影響,其回歸系數在1%水平下顯著為正,也從更深層次說明了數字金融發展對企業綠色技術創新的促進作用,假設H1得到驗證。

表3 基準回歸結果

4.3 穩健性檢驗

基準回歸結果表明,數字金融發展對企業綠色技術創新具有顯著的促進作用,本文將對基準回歸模型進行以下穩健性檢驗。

4.3.1 剔除直轄市樣本

由于直轄市的特殊性,與其他省市相比,在區位和政治經濟等方面具有明顯的優勢,因此其數字普惠金融發展和創新型企業發展一般也優于其他省市地區,為得到數字金融發展與企業綠色技術創新的一般規律,本文剔除直轄市樣本之后,再對基準模型進行回歸檢驗。表4報告了剔除直轄市樣本的穩健性檢驗結果,如表4所示:第(1)列為未加入控制變量的檢驗,核心解釋變量Index_aggregate的系數為0.009,在1%水平下顯著;加入控制變量之后核心解釋變量Index_aggregate的系數為0.008,在1%水平下顯著,以上結果表明剔除直轄市樣本之后,數字普惠金融發展對企業綠色技術創新具有顯著促進作用,基準回歸結果依然成立,具有良好的穩健性。

表4 穩健性檢驗:剔除直轄市樣本

4.3.2 改變模型結構

考慮到被解釋變量企業綠色技術創新具有零值堆積的特點,本文將基準回歸模型中的固定效應模型更改為Tobit模型進行回歸,檢驗基準回歸結果的穩健性。Tobit回歸結果如表5所示:第(1)列為未加入控制變量的Tobit回歸,核心解釋變量Index_aggregate的系數為0.015,在1%水平下顯著;加入控制變量之后核心解釋變量Index_aggregate的系數為0.013,在1%水平下顯著,以上結果表明改變模型結構之后,數字普惠金融發展對企業綠色技術創新具有顯著促進作用,再次檢驗了前文基準回歸具有良好的穩健性。

表5 穩健性檢驗:改變模型結構

4.4 異質性檢驗

考慮到中國不同地區經濟發展水平、數字金融發展程度以及數字普惠金融指數不同維度發展有所差異,本文從地區異質性、數字金融不同維度對所選取的樣本進行分類檢驗:

4.4.1 地區異質性

不同城市經濟發展水平不同,產業結構也有差異,根據地理位置,可將中國劃分成東部、中部和西部地區。表6中的第(2)-(4)列報告了分地區回歸的結果:在東部地區,核心解釋變量數字金融指數(Index_aggregate)的系數為0.010,在1%水平顯著;在中部地區,核心解釋變量數字金融指數(Index_aggregate)的系數為0.008,在1%水平顯著;而在西部地區,數字金融指數(Index_aggregate)的系數并不顯著。這可能是因為東部地區經濟發展水平較高,地方政府更加重視綠色技術創新,具有較好的創新環境,而西部地區由于經濟和環境等方面的限制,數字金融對企業綠色技術創新的促進作用相對較弱。

表6 異質性檢驗

4.4.2 數字金融不同維度

為進一步研究數字金融與企業綠色技術創新的聯系,本文檢驗了數字普惠金融不同維度的影響,表6中第(5)-(7)列報告了不同維度的回歸結果:覆蓋廣度的系數為0.006,在1%水平顯著;使用深度的系數為0.005,在1%水平顯著;而數字化程度的系數并不顯著。分析以上回歸結果,主要原因可能是數字金融覆蓋范圍的擴大吸引了更多投資者進入金融市場,擴大了綠色技術創新項目的融資渠道;使用深度增加意味著金融服務種類的增加,豐富了金融工具和產品,進而滿足了綠色創新項目的需求;而中國還處于全要素數字化轉型階段,因而數字化程度對企業綠色技術創新的促進作用還不太明顯。

4.5 作用機制檢驗

4.5.1 融資約束的中介效應檢驗

基準回歸結果表明數字金融對企業綠色技術創新具有顯著的促進作用,但是作用機制還未進行研究,根據前文分析,本文利用逐步回歸分析法檢驗融資約束的中介效應。表7報告了融資約束中介效應的檢驗結果:第(2)列數字金融Index_aggregate的系數為0.003,在1%水平顯著,表明數字金融對融資約束具有正向促進作用,即隨著數字金融發展,Sa指數增大,企業面臨的融資約束降低;第(3)列數字金融Index_aggregate的系數為0.007,在1%水平顯著,融資約束Sa的系數為0.394,在1%水平顯著。逐步回歸分析表明融資約束對數字金融和企業綠色技術創新的關系具有部分中介效應,數字金融通過降低企業融資約束進而促進綠色技術創新,假設H2得到驗證。

表7 中介效應檢驗

4.5.2 企業社會責任的調節作用檢驗

為檢驗企業社會責任對數字金融和綠色技術創新的調節效應,本文在基準回歸模型的基礎上引入數字金融和企業社會責任的交互項Index_aggregate*Csr,表8報告了調節效應的檢驗結果:第(1)列中交互項Index_aggregate*Csr的系數為0.001,在1%水平顯著,檢驗結果表明企業社會責任對數字金融和綠色技術創新的關系具有正向調節作用,假設H3得到驗證。這可能是因為企業積極履行社會責任,披露有效的企業信息,提升了企業的知名度和信譽水平,從而擴大了數字金融對企業綠色技術創新的影響。

表8 調節效應檢驗

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文利用2011-2020年中國A股上市公司面板數據研究數字金融對企業綠色技術創新的影響及其內在影響機制,在理論分析和實證檢驗的基礎上,得出了以下結論:

第一,數字金融發展能夠顯著促進企業的綠色技術創新,當改變核心解釋變量的樣本或者改變模型結構

時,這個結論依然是顯著的。第二,異質性檢驗結果表明,數字金融對企業綠色技術創新的影響表現出地區差異,對東部地區的促進作用最強,中部地區其次,西部地區最弱。同時,數字普惠金融不同維度對企業綠色技術創新的促進作用不同,相對于數字化程度、覆蓋廣度和使用深度的促進作用更為顯著。第三,影響機制檢驗結果表明,數字金融通過緩解企業的融資約束促進綠色技術創新,企業社會責任能夠正向調節數字金融對綠色技術創新的促進作用。

5.2 政策建議

本研究為數字金融賦能企業綠色技術創新提供實證依據,為推動中國綠色發展提供了新的思路,基于前文結論,本文提出了如下政策建議:

第一,政府應該利用數字金融實現經濟數字化與經濟綠色轉型的協調發展,一方面要完善數字基礎設施建設,擴大新興數字化技術的研發投入和廣泛應用;另一方面,要完善金融體系建設,提升金融服務水平,為企業營造一個良好的金融環境。第二,針對東中西部實施差異化發展戰略,既要利用東部地區良好的創新環境和人力資本,推動數字金融促進企業綠色技術創新的發展,也要加強中西部地區數字化基礎設施建設和金融服務水平,縮小東西部差距;第三,鼓勵企業利用數字金融改善融資約束,對企業數字化發展提供政策支持,激發企業的創新活力,進一步提升數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化水平;第四,企業應該積極履行社會責任,向社會披露有效的企業信息,提升企業的知名度和信譽水平,加強企業自身和利益相關者的聯系,從而拓寬信息獲取渠道和融資渠道。