綠色數字金融與制造業企業高質量發展
——兼論企業融資約束與綠色技術創新的影響機制

■ 孔德源 龍云安 李 寧

一、引言

制造業是立國之本、興國之器、強國之基，是國家經濟命脈所系。黨的二十大報告和2023 年10 月中央金融工作會議先后強調我國要堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，加快建設制造強國；增強金融支持實體經濟力度的穩定性，持續加大對制造業等國民經濟重要領域和薄弱環節的支持力度。然而，資本市場融資困難以及金融供需不平衡等問題制約著金融服務實體經濟發展以及制造業企業綠色轉型，成為制造業企業高質量發展亟待解決的問題。

金融是經濟的血脈，隨著傳統金融與新一代信息技術的深度融合，以數字金融、綠色金融等為代表的新一代金融產品日益成為新時代服務實體經濟的主力軍。綠色數字金融的概念發端于2017 年，螞蟻金服與聯合國環境規劃署攜手成立了綠色數字金融聯盟，致力于使用數字技術在投融資方面推動綠色金融的創新發展。綠色數字金融是賦能新一代信息技術、助力綠色環保項目投融資、契合可持續發展目標的金融創新，其兼具讓綠色金融更普惠、讓數字金融更綠色的雙重屬性。在實踐中，綠色數字金融是否能充分發揮其綠色與普惠雙重屬性的優勢，成為推動實體企業高質量發展的有力工具，這還需要進一步科學嚴謹的實證研究。

目前，國內外鮮有文獻圍繞綠色數字金融與企業高質量發展展開探討，但是關于金融與企業高質量發展的研究，學術界已取得豐碩成果，這為本文研究提供了一定的參考與借鑒。國內外學界的相關研究主要聚焦于以下三個方面：一是綠色金融。崔艷娟和彭麗麗（2023）研究發現綠色金融對企業全要素生產率的提升具有顯著促進作用，且綠色技術研發是促進企業全要素生產率提高，實現企業高質量發展的重要傳導機制。王麗萍等（2021）研究發現綠色金融通過推進企業綠色研發創新實現企業全要素生產率的提高和企業價值的提升。Porter 和Linde（1995）提出如果綠色金融工具設計靈活合理，有利于提高企業的市場競爭力。二是數字金融。現有文獻從多個視角探討了數字金融影響企業高質量發展的因素，包括企業內部管理視角（潘藝和張金昌，2022）、企業融資約束視角（靳曙暢等，2023）、創新視角（Meoli和Vismara，2021）等，指出數字金融通過促進人才引進和研發投入、緩解企業融資約束、降低企業財務風險、促進企業創新等途徑賦能企業高質量發展。此外，Nambisan 等（2019）指出數字金融借用數字化技術可以提高企業獲取資金的能力，為其高質量發展創造先決條件。三是科技金融。張曉莉等（2022）研究發現科技金融能顯著激發企業創新動能，提升企業創新績效，促進企業全要素生產率及其集中度的提升，實現高質量發展。李大偉等（2021）基于我國上市公司數據，研究發現科技金融通過促進企業數字技術應用、推動企業產業結構優化升級，為企業高質量發展增添動力。

綜上所述，現有研究對金融與企業高質量發展進行了豐富的研究，為本文提供了借鑒參考。然而，現有研究多從數字、綠色、科技金融等單一角度研究其與企業高質量發展的關系，鮮有文獻涉及綠色和普惠雙重視角，探究綠色數字金融對企業高質量發展的影響。因此，本文使用我國A 股制造業上市公司2011—2019 年的數據，實證分析綠色數字金融對企業高質量發展的影響和作用機制，以期為推動綠色數字金融賦能企業高質量發展提供經驗證據與參考。本文可能的邊際貢獻有以下幾個方面：（1）現有研究未對綠色數字金融進行測度，本文充分考慮綠色數字金融的綠色和普惠屬性，利用地區綠色金融與數字普惠金融指數，使用耦合協調度模型，構建了地區層面的綠色數字金融指數。（2）實證研究了綠色數字金融與制造業企業高質量發展的關系，分析了企業融資約束、綠色技術創新在其中起到的傳導作用，進一步探究了綠色數字金融發揮作用的影響機制，豐富了國內外相關研究。

二、理論分析與研究假設

新古典經濟學認為，企業唯一的目標是追求利潤的最大化。但隨著經濟社會的發展，企業被重新定義為兼具經濟和社會效應、促進社會發展的基本經濟單元。在全面建設社會主義現代化國家的新征程上，作為經濟高質量發展的微觀主體，制造業企業發展也需要充分融入高質量發展的理念，即實現創新與綠色發展的協同推進，高效提升其全要素生產率。因此，本文在高質量發展理念下研究綠色數字金融與企業高質量發展間的邏輯關系。

（一）綠色數字金融對制造業企業高質量發展的直接影響

低碳綠色轉型艱巨、資金供給短缺是阻礙制造業企業高質量發展的重要因素。尤其對中小企業來說，其經營不穩定、技術水平低、資金欠缺等劣勢令他們在發展時往往面臨窘境，而綠色數字金融兼具綠色和普惠雙重屬性，能夠為制造業企業高質量發展提供有效支持。一方面，綠色數字金融能實現資源優化配置。綠色數字金融發展助力構建環境信息披露共享機制和基于環境信息的資金配置機制，促進企業依法披露環境信息，使得更多資金流向環保企業（崔艷娟和彭麗麗，2023），進而推動環保企業綠色升級發展以及污染企業綠色轉型，發揮綠色數字金融“有保有壓”的雙重效應（王麗萍等，2021）。另一方面，綠色數字金融有利于增加企業銷售收入。綠色數字金融的普惠屬性幫助更多消費者獲得金融資源支持，從而增加企業產品需求，有利于企業發展（蘇冬蔚和連莉莉，2018）。基于以上分析，本文提出假設H1。

H1：綠色數字金融可以推動企業高質量發展。

（二）綠色數字金融對制造業企業高質量發展的作用機制

綜上所述，綠色數字金融可以推動制造業企業高質量發展。然而，缺乏技術支持以及資金支持是阻礙企業高質量發展的主要原因。因此，有必要對綠色數字金融促進企業高質量發展的綠色技術創新、融資約束機制進行詳細探討。

1.綠色技術創新

綠色技術創新是推動制造業企業綠色轉型發展的重要手段，而企業進行綠色技術創新、綠色技術研發均受到金融資源供給的直接影響。雖然數字金融在金融普惠方面提供了很大力度的支持，但對綠色發展的關注不足，對一些污染嚴重的經濟活動仍予以支持，對企業綠色技術創新的資金支持力度亦有限。然而，綠色數字金融融入了綠色屬性，彌補了其他金融服務支持綠色技術創新不足的缺陷：一方面，將企業綠色信息融入金融服務過程中，能夠緩解綠色技術項目與金融機構之間的信息不對稱，從而為企業綠色技術研發項目吸引更多資金（王馨和王營，2021）。另一方面，將企業環境績效、綠色標準嵌入信貸資格審查環節，為綠色企業開辟綠色通道，滿足綠色技術項目的資金需求（王文娜等，2020）。基于此，本文提出假設H2。

H2：綠色數字金融通過推動企業綠色技術創新，進而促進企業高質量發展。

2.企業融資約束

融資約束加劇會壓縮企業研發投入和阻礙人力資本積累，使得企業創新發展受阻，影響企業提升自身競爭力，進而阻礙企業高質量發展。然而，綠色數字金融的普惠屬性可以有效緩解企業的融資約束：一方面，Hottenrott 和Peters（2012）通過研究發現，降低信息不對稱能夠有效緩解企業的融資約束。綠色數字金融賦能企業及金融機構間構建硬化軟信息的算法和大數據庫，進而實現了二者間信息的快速匹配，能夠對企業進行較為精確的風險評估（黃浩，2018），有效降低信息不對稱，解決企業的外源融資約束難題（Gomber 等，2018）。另一方面，在新一代信息技術的支持下，金融機構可在低成本、低風險的基礎上篩選優質企業，有助于解決金融資源錯配問題（王文娜等，2020）。基于此，本文提出假設H3。

H3：綠色數字金融通過有效緩解企業融資約束，進而促進企業高質量發展。

三、模型設定與變量說明

（一）模型設定

為研究綠色數字金融與制造業企業高質量發展的關系，本文參照吳浩強和胡蘇敏（2023）對模型的設定，將基準估計模型設定為：

式（1）中，TFPit為第t年i企業的全要素生產率，用于衡量企業高質量發展；GDFit表示綠色數字金融；Controlit為一系列控制變量的集合，包括企業規模、企業成長、現金流量、資產負債率、第一大股東持股比例、企業市場價值、股權集中度、資產收益率、資本支出等；δi為個體固定效應；μt為年份固定效應；εit為隨機誤差項。

（二）變量說明

1.被解釋變量：企業高質量發展（TFP）

高質量發展是一個非常系統的概念，具有很強的包容性和層次性。對于微觀層面的高質量發展，目前尚無統一定義，但多數文獻認為實現高質量發展的關鍵在于提高生產效率（劉思明等，2019）。由于全要素生產率同時考慮了企業生產過程中的資本和勞動以及中間要素投入，包含的信息豐富，綜合性較強，能夠更加全面客觀地反映企業的生產效率，同時黨的二十大報告也提出“加快建設現代化經濟體系，著力提高全要素生產率”的要求，因此本文利用測算的全要素生產率作為衡量企業高質量發展的代理變量。其值越大，企業發展水平越高。本文參考魯曉東和連玉君（2012）的研究，采用LP 法測度企業全要素生產率，具體計算公式如下：

式（2）中，Yi,t為企業產出，用企業營業收入進行衡量；Ki,t為企業資本投入，用企業固定資產凈額進行衡量；Li,t為企業勞動投入，用企業員工人數進行衡量；Mi,t為企業中間投入，用企業營業成本、銷售費用、管理費用、財務費用四項之和減去折舊攤銷和支付給職工的現金進行衡量；εi,t表示隨機誤差項。

2.解釋變量：綠色數字金融（GDF）

本文參考譚燕芝等（2021）關于數字金融、綠色金融的耦合研究，將不同地區綠色金融發展水平與數字金融發展水平的耦合協調度作為地區綠色數字金融的代理變量。具體方法如下：

（1）確定地區綠色金融發展水平、數字金融發展水平的衡量指標，通過標準化處理，得到各自序列值u1和u2。

（2）利用耦合協調度模型計算，由GDF=確定地區綠色數字金融發展水平，即耦合協調度越高，綠色數字金融發展水平越高。其中，關于綠色金融發展水平的衡量，本文參考胡文濤等（2023）的研究，從綠色信貸（六大高耗能工業產業利息支出/工業利息總支出）、綠色投資（環境污染治理投資/GDP）、綠色保險（農業保險收入/農業總產值）、政府支持（財政環境保護支出/財政一般預算支出）四個維度構建指標體系，然后通過熵值法計算；關于數字金融發展水平，采用市級口徑的北大數字普惠金融指數來衡量。

3.機制變量

（1）企業融資約束（FC）。本文采用SA 指數絕對值的自然對數來衡量企業融資約束，該值越大，說明企業融資約束程度越高。具體計算公式如下：

式（3）中，Size=ln（企業期末總資產/1 000 000），Age=當年年份-成立年份。

（2）綠色技術創新（GTI）。本文參考張德濤和張景靜（2022）的研究，選用上市公司綠色專利申請數的自然對數來衡量。

4.控制變量

參考陶鋒等（2023）學者的做法，本文加入一系列控制變量：企業規模（Size），使用企業營業收入的自然對數來衡量；企業成長（Growth），使用企業上市年份減去成立年份后取自然對數來衡量；現金流量（Cashflow），使用企業經營活動中產生的現金流凈額與總產值的比值來衡量；資產負債率（Debt），使用總負債與總產值的比值來衡量；第一大股東持股比例（Top1），使用第一大股東持股占總股數的比重來衡量；企業市場價值（TobinQ），使用企業總市值與總負債之和與總產值的比值來衡量；股權集中度（Topholder），使用前五大股東持股數的加總占總股數的比重來衡量；資產收益率（Roe），使用企業凈利潤總額與企業總資產的比值來衡量；資本支出（Capex），使用企業戰略性投資與滾動性投資之和與總產值的比值來衡量。

（三）數據來源

本文使用我國A 股制造業上市公司2011—2019 年的面板數據為研究樣本，并對數據進行如下處理：第一，剔除*ST、ST、PT 公司；第二，清除數據缺失嚴重的樣本；第三，對所有控制變量進行上下1%的縮尾處理，以消除異方差對回歸結果所帶來的影響。本文企業數據來自CSMAR 數據庫，綠色金融數據來自《中國統計年鑒》《中國保險年鑒》以及各省統計年鑒，數字金融數據來自北大數字普惠金融指數。

各變量的描述性統計結果見表1。

表1 變量描述性統計結果

四、實證結果與分析

（一）基準回歸

基準回歸結果見表2。列（1）—（4）分別檢驗了不加控制變量、加控制變量、固定效應以及隨機效應的回歸結果，結果顯示綠色數字金融的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，這意味著綠色數字金融顯著促進企業高質量發展，驗證了H1。同時，F 檢驗以及Hausman 檢驗結果顯示，p值為0.00，說明固定效應模型為最優選擇。具體而言，一個地區可以嘗試大力發展綠色數字金融，釋放綠色數字金融活力，使其成為推動企業高質量發展的重要助力器。

表2 基準回歸結果

根據固定效應模型結果，在控制變量方面，企業規模、現金流量、資產負債率、企業市場價值、股權集中度和資產收益率都對企業高質量發展有顯著的正向促進作用。可能的原因在于，隨著企業規模擴大，其吸納各種資源的能力增強，使得企業整體實力提升。現金流量的增加有助于企業進行生產研發、投資等活動，提高企業經營績效。資產負債率存在臨界值，當企業資產負債率低于臨界值時，可以顯著促進企業高質量發展。企業市場價值的提高，意味著企業整體實力增強，能夠吸引更多資金、技術、人才等要素集聚，推動企業高質量發展。股權集中度體現了企業的股權優化程度，資產收益率體現了企業的盈利能力，為企業發展所需穩定資金提供保障。此外，企業成長、第一大股東持股比例以及資本支出對企業高質量發展產生顯著的負向作用。可能的原因在于，企業成長過快容易在資金、生產經營能力等方面埋下隱患，容易導致企業畸形發展。第一大股東持股比例過大，說明企業股權過于集中，容易導致企業內部生產管理經營僵化，阻礙企業高質量發展。

（二）穩健性和內生性檢驗

1.穩健性檢驗

本文共采用三種方法進行穩健性檢驗：第一，由于企業全要素生產率測量方法的差異可能會對估計結果產生影響，本文使用OP 法重新測算企業全要素生產率。表3 列（1）的結果顯示，綠色數字金融的系數顯著為正，與基準結果保持一致。第二，考慮到區域經濟發展水平的差異可能會影響綠色數字金融對企業發展的作用，本文使用更嚴格的固定效應，加入省份與年份交互效應，以控制省份層面隨年份變化因素的影響，進而緩解地區經濟發展水平對回歸結果的影響。表3 列（2）的結果顯示，綠色數字金融的系數顯著為正，與基準結果保持一致。第三，考慮到直轄市有著較大的經濟、政治特殊性，綠色數字金融發展水平與企業發展水平要明顯高于其他地區，故對直轄市數據做剔除處理。表3 列（3）的結果顯示，綠色數字金融仍通過了1%水平下的顯著性檢驗。第四，多數學者研究發現我國實施“寬帶中國”戰略以及碳排放權交易試點政策都顯著促進了數字金融和綠色金融的發展（劉成杰等，2022；張修凡和范德成，2021），本文充分考慮外生沖擊，認為“寬帶中國”戰略以及碳排放權交易試點政策通過影響數字金融和綠色金融進而對綠色數字金融產生影響，故采用帶有調節效應的多期雙重差分模型（DID）來檢驗綠色數字金融對企業高質量發展的影響。模型具體的設定形式為：

表3 穩健性及內生性檢驗結果

式（4）中，下標i、t分別代表企業和年份，為多期雙重差分變量，且DIDit=treati×postit，其中，treati表示是否為處理組，如果i企業位于“寬帶中國”示范城市或碳排放交易權試點城市，則treati=1，否則treati=0；postit表示“寬帶中國”示范城市批復的時間或碳排放權交易試點政策實施的時間。表3 中列（4）—（5）為多期雙重差分模型檢驗結果，可以發現回歸系數依然為正值，且分別通過了10%、1%水平下的顯著性檢驗，說明外生政策沖擊有助于綠色數字金融的發展，從而對企業高質量發展產生了顯著的促進作用。由此可知，充分考慮外生政策沖擊的影響后，本文的核心結論依然成立。

2.內生性檢驗

本文旨在考察綠色數字金融對企業高質量發展的影響，但在具體檢驗中可能存在反向因果的內生性問題，即企業的生產經營活動本身可能會推動當地綠色數字金融的發展。對于這一問題，本文采用核心解釋變量的一階滯后項作為工具變量（L.GDF），即評估上年的綠色數字金融如何影響當年的企業高質量發展，以在一定程度上削弱反向因果問題。一方面，當年的綠色數字金融發展離不開上年綠色數字金融發展的基礎，因此上年綠色數字金融發展水平與當年數字金融發展水平存在相關性；另一方面，當年企業高質量發展水平主要受到本年地區綠色數字金融發展的影響，很難受到上年綠色數字金融發展水平的影響，即工具變量滿足外生性假設，因此，選擇綠色數字金融的一階滯后項作為工具變量理論上具有一定的合理性。表3 列（6）匯報的回歸結果顯示回歸系數顯著為正，且通過5%的顯著性檢驗，同時通過弱工具變量檢驗，表明工具變量是可靠的。內生性檢驗結果與前文研究結論依然保持一致，增強了研究結論的可靠性。

（三）異質性檢驗

1.企業特征的異質性

（1）規模異質性。綠色數字金融對不同規模企業高質量發展的影響可能存在較明顯的差異。大型企業的資源豐富且資金雄厚（Bessen 和Righi，2019），更有實力推動企業全要素生產率的提高。因此，綠色數字金融對大型企業高質量發展的推動作用可能不顯著。與大型企業相比，中小規模企業受資本市場的關注度相對較低，他們更需要通過綠色數字金融實現市場追趕，因此綠色數字金融對中小規模企業高質量發展的促進作用可能更顯著。陶鋒等（2023）、張葉青等（2021）的研究也發現，與大型企業相比，數字技術創新、大數據應用技術可以更有效地推動中小規模企業發展。鑒于此，本文根據樣本企業總資產的中位數將企業分為大型企業和中小規模企業，分別進行回歸。檢驗結果見表4 列（1）、（2），結果顯示中小規模企業的估計系數在1%的水平下顯著為正，而大型企業的估計系數并不顯著，這表明綠色數字金融對中小規模企業高質量發展的促進作用更明顯。

表4 異質性檢驗結果：企業特征

（2）產權性質異質性。綠色數字金融對不同產權性質企業高質量發展的影響也可能存在明顯的差異。一方面，從經營目標來看，國有企業在追求利潤的同時，還需要承擔戰略性和社會性的政策任務（林毅夫等，2004）。與國有企業相比，綠色數字金融對民營企業的影響可能更明顯。另一方面，從經營環境來看，國有企業擁有預算軟約束優勢，更容易獲得政策支持，而民營企業獲取銀行貸款和政策優惠的難度更大（Allen 等，2005）。因此，與國有企業相比，民營企業具有更大的壓力，需通過綠色數字金融來提高全要素生產率，實現高質量發展。鑒于此，本文將樣本數據基于產權性質分組進行異質性檢驗。檢驗結果見表4 列（3）和列（4），結果顯示民營企業的估計系數在1%的水平下顯著為正，說明綠色數字金融對民營企業高質量發展的促進作用更顯著。

2.行業層面的異質性

中高端制造業多屬于知識與技術密集型行業，其技術創新、產品研發速度明顯要高于低端制造業，這使得中高端制造業更容易受到資本市場的青睞，綠色數字金融對中高端制造業高質量發展的促進作用可能更好。本文根據聯合國工業發展組織發布的《2016 年工業發展報告》以及參考傅元海等（2014）使用的分類方法將制造業企業分為低端制造業、中端制造業以及高端制造業三組。分組檢驗結果見表5，結果顯示綠色數字金融對低端、中端以及高端制造業的回歸系數分別為負、正、正，且都通過了至少5%的顯著性檢驗。這表明綠色數字金融能夠顯著促進中高端制造業企業的高質量發展，但由于低端制造業企業多集中于“兩高一剩”產業，綠色數字金融會抑制資金向這部分企業的投入，從而對其發展產生負向作用。

表5 異質性檢驗結果：行業層面

五、機制分析

為檢驗綠色數字金融影響企業高質量發展的企業融資約束和綠色技術創新渠道，本文參考張葉青等（2021）的研究，構建如下模型進行檢驗：

式（5）中，Mechanismit表示所檢驗的機制變量，包含企業融資約束（FC）以及綠色技術創新（GTI）。

企業綠色技術創新的機制檢驗結果如表6 列（1）、（2）所示。由列（1）可知，綠色數字金融對綠色技術創新的回歸系數在1%的水平下顯著為正，表明綠色數字金融可以推動企業綠色技術創新；列（2）中綠色技術創新對企業全要素生產率的回歸系數為正，且通過了5%的顯著性檢驗，說明綠色技術創新在綠色數字金融促進企業高質量發展中起到了部分中介作用，驗證了綠色數字金融通過推動綠色技術創新進而賦能企業高質量發展的作用機制，驗證了H2。

表6 綠色數字金融影響企業高質量發展的機制檢驗結果

企業融資約束的機制檢驗結果如表6 列（3）、（4）所示。列（3）的檢驗結果顯示，綠色數字金融對企業融資約束的回歸系數在1%的水平下顯著為負，考慮到該指標越大，企業融資約束程度越高，這說明綠色數字金融可以顯著緩解企業融資約束；列（4）中回歸系數在1%的水平下顯著為負，說明企業融資約束在綠色數字金融促進企業高質量發展中起到部分中介作用，驗證了綠色數字金融通過緩解企業融資約束進而促進企業高質量發展的作用機制，驗證了H3。

六、結論與建議

本文以我國A 股制造業上市公司2011—2019年的面板數據為樣本，與地區綠色數字金融指數進行匹配，以企業高質量發展為視角，實證檢驗了綠色數字金融與制造業企業高質量發展間的關系，并探討了其中的影響機制。主要研究結論如下：（1）綠色數字金融顯著促進企業高質量發展，在一系列穩健性檢驗后，該結論依然成立。（2）異質性分析表明，綠色數字金融對于中小規模企業、民營企業以及中高端制造業企業的高質量發展的促進作用更加明顯。（3）機制檢驗表明，綠色數字金融通過緩解企業融資約束、激勵企業綠色技術創新，進而促進企業高質量發展。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：

第一，政府可通過政策支持綠色數字金融發展與應用環境搭建，實現其與實體經濟的融合發展。一方面，緩解制造業企業融資約束，引導金融機構重視綠色數字金融的開發與應用，加快研發綠色數字金融產品、完善服務體系、建設運營管理系統，提高制造業企業的融資效率，為制造業企業提供充足的資金支持。另一方面，加大對制造業企業綠色技術創新的激勵，政府應引導支持企業開展綠色技術研發，推動生產方式、產品的綠色變革。同時，鼓勵技術優勢顯著的企業優先開展綠色技術創新，加速綠色技術與產品、服務、商業模式等方面的深度融合，形成示范效應、復制效應，進而提高制造業企業整體的綠色技術創新水平。

第二，在制定具體的實體企業高質量發展政策時應充分考慮企業的異質性，分類施策，實現政策的精確定位。政府要建立和完善相應的財稅補貼政策和支持體系，加大對中小規模企業、民營企業高質量發展的支持力度，進一步推動各行業市場化改革，為各行業高質量發展穩步推進保駕護航。對于低端制造業，政府應充分發揮綠色數字金融的作用，倒逼低端制造業進行綠色轉型，實現高質量發展。