數字普惠金融、產權性質與企業綠色創新

【摘" 要】論文以2011-2022年滬深A股企業為樣本，探究數字普惠金融對企業綠色創新的影響。研究發現：隨著數字普惠金融程度的上升，企業綠色創新顯著增強。進一步分析發現，數字普惠金融對企業綠色創新的正向激勵作用在非國有企業中更加明顯。

【關鍵詞】數字普惠金融；企業綠色創新；產權性質

【中圖分類號】 F832.5；F273.1" " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）02-0050-03

1 引言

在2020年第七十五屆聯合國大會上，習近平總書記明確了我國“碳達峰”和“碳中和”的總體目標，為實現經濟發展與生態保護的協調，企業綠色轉型全面實施至關重要。近年來我國經濟穩步向高質量發展轉型，數字化和綠色化成為推動經濟轉型升級的重要引擎。數字普惠金融借助大數據和普及性，有效突破傳統金融機構在空間和信息傳遞方面的束縛，降低金融服務成本和門檻，有助于緩解企業在綠色創新過程中所遇到的融資難題[1]，推動企業實現綠色創新。為探明二者之間存在的關系和影響，本文采用北京大學構建的2011-2022年數字普惠金融指數，對數字普惠金融和企業綠色創新之間的關系進行深入研究，并探討不同產權性質下二者之間的影響差異。研究有利于推進數字普惠金融建設進程，對激勵企業進行綠色創新和經濟轉型升級具有較強的現實指導意義。

2 理論分析與研究假設

2.1 數字普惠金融與企業綠色創新

企業進行綠色創新所需資源中，金融資源是一個十分重要的要素[2]，所以企業創新特別是收益結果不確定更強的綠色創新，對金融資源有高度的依賴性，只有持續地投入金融資源才能不斷地推動相關企業的持續創新[3，4]，金融資源的供給有效性對企業綠色創新活動影響至關重要[5]。

數字金融近年來的快速發展為當前企業順利開展綠色創新解決了融資困境，一方面，數字金融通過大數據、人工智能等先進技術突破融資困境中的地理位置限制，使得各地區企業金融服務可獲得性增加[6]，同時也有利于實現多種商業模式相互融合，降低了中小微企業的融資難度[7]；另一方面，數字金融借助大數據充分對各平臺的數據進行整合分析和評估，有助于緩解金融資產配置中的信息不對稱等問題，有助于企業融資效率提升[8]。基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：在保持其他條件不變的前提下，數字普惠金融與企業綠色創新正相關。

2.2 數字普惠金融、產權性質與企業綠色創新

產權性質作為上市公司的特有屬性之一，對企業各種經濟行為起到不可忽視的影響。國有企業除了實現既定的經營目標之外，還需承擔更多的社會責任，如維持社會穩定、減少失業率和穩定稅收等任務[9]，因而享受國家政策優勢，面臨的融資約束較小[10]。當數字金融程度不斷上升時，國企反應較慢，對其發展推動作用有限，而非國有企業融資難度大，融資成本高，數字普惠金融發展為其帶來諸多便利[11]，如信息審查更加便捷高效、融資渠道多元化以及信息流通更加順暢等，有助于非國有企業優化金融資源配置，加大研發投入，促進綠色創新。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：相較于國有企業，數字普惠金融對企業綠色創新的正向促進作用在非國有企業中更顯著。

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數據來源

文章選取2011-2022年滬深A股企業數據作為樣本，排除異常值并對連續變量進行縮尾處理，所涉數據來源于國泰安數據庫，并用Stata17.0軟件對數據進行統計分析。

3.2 主要變量定義

3.2.1 被解釋變量：企業綠色創新（Innov）

借鑒齊紹洲等[12]的研究，根據世界知識產權組織推出的“國際專利分類綠色清單”檢索工具識別上市公司綠色專利，以綠色專利授權數量取對數衡量企業綠色創新（Innov）。

3.2.2 解釋變量：數字普惠金融（DF）

選取北京大學構建的2011-2022年城市級數字普惠金融指數進行研究，共包含數字普惠金融指數（Index）以及數字普惠金融覆蓋廣度（Breath）、使用深度（Depth）、數字化程度（Digital）3個子指標，并對上述數據標準化處理。

3.3 模型設定

本文構建模型（1）來驗證假設H1。為驗證假設H2，采用分組回歸的方法檢驗不同產權性質下數字普惠金融對企業綠色創新的影響。

Innov=？琢0+？琢1DF+？琢2Controls+∑Year+∑Ind+ε" " " " （1）

為使實證檢驗結果更加準確，參照現有文獻，本文選取如下控制變量，變量定義相關解釋如表1所示。

4 實證結果分析

4.1 描述性統計

表2列示了各變量的相關特征值。由表2可知，企業綠色創新Innov的平均值為0.358，標準差為0.774，表明當前企業綠色創新存在不足且各公司之間差異較大。數字普惠金融DF各指標標準化后的標準差為1，說明各城市間數字金融發展水平存在較大差異，其他控制變量的特征值分布較為合理。

4.2 相關性分析

表3列示了主要變量間的相關關系。由表3可知，企業綠色創新Innov與數字普惠金融DF各指標均顯著正相關，初步說明假設H1的合理性。

4.3 回歸結果分析

4.3.1 數字普惠金融與企業綠色創新基本關系檢驗

為了驗證假設H1，運用模型（1）進行回歸分析，回歸結果如表4所示。表4第（1）至（4）列報告了數字普惠金融各指標對企業綠色創新的作用，結果顯示，在1%的統計水平下，數字普惠金融各指標DF與企業綠色創新Innov均正相關，說明隨著數字普惠金融程度的提高，企業綠色創新能力顯著加強，假設H1成立。

4.3.2 不同產權性質下數字普惠金融與企業綠色創新的關系檢驗

表5為分組回歸結果。由表5可知，在國有企業樣本組中，數字普惠金融指數、覆蓋廣度與企業綠色創新無相關關系，而覆蓋深度、數字化程度與企業綠色創新在5%的統計水平上顯著正相關。在非國有企業樣本組中，數字普惠金融的各項指標與企業綠色創新Innov在1%的統計水平上均顯著正相關，且回歸系數高于國企樣本組，由此說明數字普惠金融對非國有企業的企業綠色創新正向促進作用更大，驗證了假設H2。

4.4 穩健性檢驗

本文采用以下穩健性檢驗確保所得研究結論的可靠性：

①變更企業綠色創新衡量方式，采用對綠色專利申請數取對數重新衡量企業綠色創新Innov2，將其代入模型（1）重新進行檢驗，由表6第（1）至（4）列可知數字普惠金融指數Index、覆蓋廣度Breath、使用深度Depth、數字化程度Digital與企業綠色創新Innov2仍在1%的統計水平上顯著正相關，進一步驗證假設H1。

②針對內生性問題，對所有變量進行一期滯后處理并重新代入回歸檢驗，由表6第（5）至（8）列可知滯后一期的數字普惠金融各指標與企業綠色創新Innov的回歸系數在1%水平上顯著為正，假設H1仍成立。

5 結論及政策建議

文章選取2011-2022年滬深A股上市公司數據為研究樣本，實證分析了數字普惠金融對企業綠色創新的影響。研究發現，數字普惠金融與企業綠色創新顯著正相關，且在非國有企業中正向促進作用更明顯，說明數字金融的發展可以促進企業進行綠色創新，有利于企業盡快實現綠色轉型。

根據以上研究結論，現提出以下政策建議：第一，應強化有關數字金融相關基礎配套設施的建設，充分利用人工智能、互聯網等技術，因地制宜為各地區數字金融發展提供源動力，并完善有關數字金融的監管制度，為數字金融的快速發展保駕護航，最大化發揮數字金融對經濟發展的協同效應；第二，針對企業綠色創新，政府應從宏觀層面建立市場化激勵機制，激發企業創新活力，同時結合強制性環境規制和監管，頒布多項利好企業綠色創新政策，聯合金融機構、證券市場多主體對企業綠色創新活動進行扶持，以便企業進行綠色創新從而順利實現綠色轉型升級。

【參考文獻】

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