數(shù)字金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新：排斥還是融合？

巴曙松，李妮娜，張 兢

(1.北京大學 匯豐金融研究院，廣東 深圳 518055；2.中南財經(jīng)政法大學 金融學院，湖北 武漢 430073；3.重慶大學 經(jīng)濟與工商管理學院，重慶 400000)

一、問題的提出

隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的深入推進，綠色低碳成為當今時代發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級的首要目標之一，實現(xiàn)碳達峰、碳中和是黨中央統(tǒng)籌國內(nèi)國際雙循環(huán)作出的重大戰(zhàn)略決策。同時，國際形勢錯綜復雜、科技競爭日益白熱化，解決“卡脖子”難題，增強自主創(chuàng)新能力、實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動綠色發(fā)展是中國發(fā)展的必由之路。因此，在社會主義市場經(jīng)濟發(fā)展的過程中，如何發(fā)揮市場主體——企業(yè)的綠色創(chuàng)新積極性，是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和綠色發(fā)展的關鍵所在。為了促進企業(yè)綠色創(chuàng)新，學術(shù)界探尋了高管內(nèi)部特征[1]、利益相關者的施壓[2]、環(huán)境規(guī)制[3-4]、政府補貼[5]和消費者及媒體監(jiān)督[6]等動因。其中，李春濤等[7]與翟華云和劉易斯[8]認為，資源依賴理論指出的融資約束和信貸配給是企業(yè)綠色創(chuàng)新的重要影響因素。金融排斥是導致企業(yè)融資約束和信貸配給的重要原因，Cao和Zhang[9]、Turvey和Xiong[10]與Sarma和Pais[11]認為，普惠金融以人們可負擔的價格提供金融服務，有助于緩解金融的供給排斥和需求排斥。粟芳和方蕾[12]強調(diào)，數(shù)字普惠金融進一步降低了物理成本、評估難度、運營價格和營銷成本，增強了普惠金融緩解物理排斥、評估排斥、價格排斥和營銷排斥的供給能力。因此，通過緩解融資約束和信息不對稱，數(shù)字普惠金融有助于企業(yè)綠色創(chuàng)新。然而，另一部分學者則提出了相反的觀點，盧映西和陳樂毅[13]認為，過于廉價的金融資源可能導致企業(yè)“脫實向虛”,變相擠出綠色創(chuàng)新投入。王姣等[14]的實證研究表明，部分金融機構(gòu)在從事數(shù)字普惠金融服務時為了規(guī)避風險及化解監(jiān)管壓力而不得不脫離一些創(chuàng)新業(yè)務，這些“去風險化”的行為反而擠出了企業(yè)綠色創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出。李濤和彭東蔓[15]的研究表明，數(shù)字金融使得不同信息獲取能力的群體在金融服務中的獲益能力被分化，進而擠占了信息獲取能力較弱群體的綠色創(chuàng)新產(chǎn)出。曾剛[16]認為，數(shù)字普惠金融除了在普惠信貸可得性方面受到限制以外，還會隱性排斥一部分具有真實融資需求的群體，進而不利于其綠色創(chuàng)新。那么，數(shù)字普惠金融究竟是加劇了金融資源對企業(yè)綠色創(chuàng)新的排斥還是促進了金融資源與企業(yè)綠色創(chuàng)新的融合？數(shù)字普惠金融影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的內(nèi)在機制是什么？現(xiàn)有研究并未達成共識。因此，本文基于2011—2020年數(shù)字普惠金融指數(shù)及中國A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，建立了雙向固定效應模型和中介效應模型，實證檢驗數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響并考察影響的機制和路徑。

本文的貢獻在于以下兩個方面：第一，在消費結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[17]和提高企業(yè)風險管控能力[18]兩個機制之外，本文基于企業(yè)與金融機構(gòu)主體主動行為的視角提出環(huán)境信息披露機制，選取基于非貨幣化環(huán)境信息構(gòu)建的指標體系，克服了傳統(tǒng)劃分依據(jù)單一、財務數(shù)據(jù)易于操控等缺陷，能夠更為客觀、準確地反映環(huán)境信息披露質(zhì)量。第二，現(xiàn)有文獻對于數(shù)字金融是促進企業(yè)的實質(zhì)性創(chuàng)新還是促進企業(yè)的策略性創(chuàng)新尚未達成共識，本文驗證了數(shù)字金融能夠推動企業(yè)實質(zhì)性綠色創(chuàng)新，這對于數(shù)字經(jīng)濟時代下踐行可持續(xù)和高質(zhì)量發(fā)展有著重要的政策參考意義。

二、理論分析與研究假設

(一)數(shù)字金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新

對于數(shù)字金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新，從直接效應來看，Buchak等[19]認為，數(shù)字金融能夠催生新的服務場景和服務模式，拓寬服務廣度，引導資金配置，從而有效支撐金融服務企業(yè)綠色創(chuàng)新。周銘山和張倩倩[20]的研究表明，企業(yè)綠色創(chuàng)新活動具有外部性，銀企雙方獲取信息的不一致極易引發(fā)道德風險，因此，需要銀行具有更高的風險偏好和失敗容忍度。鞠曉生等[21]進一步指出，數(shù)字金融借助技術(shù)的力量能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務流程的創(chuàng)新，有效改善資金借貸市場中信息不透明、不對稱問題，有助于提高銀企之間構(gòu)建資金借貸關系的意愿，發(fā)揮金融支持科技創(chuàng)新的重要作用。從間接效應看，楊偉明等[17]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融能夠促進居民消費結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，一方面，借助消費升級改善企業(yè)盈利狀況；另一方面，消費結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型帶來消費方式的改變。杜傳忠和張遠[22]認為，企業(yè)可以將節(jié)約下來的經(jīng)營成本更多地投入到綠色創(chuàng)新活動中。數(shù)字金融為企業(yè)提供了風險分析的工具和方法，增強企業(yè)風險管控能力，為企業(yè)在環(huán)保治理及綠色監(jiān)管方面提供更高效的解決方案，最大化降低企業(yè)綠色創(chuàng)新風險。祁懷錦等[23]認為，隨著傳統(tǒng)金融與大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的不斷融合，數(shù)字金融將會減少管理層非理性決策，并在企業(yè)遴選優(yōu)質(zhì)綠色項目及綠色監(jiān)管方面發(fā)揮重要作用，使企業(yè)合理規(guī)避綠色創(chuàng)新風險。

數(shù)字金融可能加劇排斥企業(yè)綠色創(chuàng)新的表現(xiàn)在于以下兩個方面：一方面，從商業(yè)銀行主體出發(fā)，商業(yè)銀行經(jīng)營的主要目標在于盈利，其核心風險在于借款人能否按時還款，因此，最關鍵的工作在于評估借款人的信用風險，數(shù)字金融加強企業(yè)的信息披露水平與質(zhì)量，并為銀行提供全面評估信用風險的工具，使得商業(yè)銀行在發(fā)放貸款時能夠更好地識別信用風險，以最大化降低貸款壞賬的概率，也緩解企業(yè)綠色創(chuàng)新的融資約束。但這同時也反映出商業(yè)銀行在放貸時更多關注借款企業(yè)的信用風險，而忽視了企業(yè)的借款用途。商業(yè)銀行對于企業(yè)在獲得貸款后是否用于綠色創(chuàng)新研發(fā)活動未做實質(zhì)性的審查，因而在這個層面上，數(shù)字金融有可能并未促進企業(yè)綠色創(chuàng)新。另一方面，從企業(yè)主體出發(fā)，數(shù)字金融借助大數(shù)據(jù)、云計算等各類新興信息技術(shù)，實時、有效地降低銀企雙方信息不對稱，從而解決企業(yè)促進綠色創(chuàng)新融資難、融資貴的問題。企業(yè)在數(shù)字金融發(fā)展日益深化的大背景下融資更加便利，一部分以“創(chuàng)新融資”為目的的企業(yè)便會逐漸失去綠色創(chuàng)新的進取心，從而趨于“創(chuàng)新躺平”，因此，數(shù)字金融有可能加劇企業(yè)對綠色創(chuàng)新的排斥?；谏鲜龇治?，筆者提出如下假設：

H1a：數(shù)字金融促進金融資源與企業(yè)綠色創(chuàng)新的融合，即數(shù)字金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新正相關。

H1b：數(shù)字金融加劇金融資源對企業(yè)綠色創(chuàng)新的排斥，即數(shù)字金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新負相關。

(二)數(shù)字金融、環(huán)境信息披露質(zhì)量與企業(yè)綠色創(chuàng)新

根據(jù)信貸配給理論，信息不對稱會限制企業(yè)融資。傳統(tǒng)金融難以解決銀企雙方信息披露方面的根本缺陷，企業(yè)綠色創(chuàng)新獲取外源融資過程中的道德風險與逆向選擇問題依然存在，使得企業(yè)綠色創(chuàng)新受到金融排斥。隨著數(shù)字金融的深入發(fā)展，一方面，從金融機構(gòu)角度出發(fā)，數(shù)字金融打破企業(yè)與金融機構(gòu)之間的信息壁壘，能夠有效暢通信息渠道，降低金融機構(gòu)監(jiān)管、評估和核算企業(yè)環(huán)境效益的成本，增強環(huán)境信息披露的科學性和有效性。同時，數(shù)字金融充分發(fā)揮數(shù)據(jù)賦能的優(yōu)勢，通過推動銀行保險等金融機構(gòu)建立可量化的企業(yè)綠色評價系統(tǒng)，能夠增強金融機構(gòu)甄別環(huán)境信息的能力和效率，從而為提高企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量提供有效助益。在此基礎上，數(shù)字金融能夠提高識別企業(yè)在綠色創(chuàng)新活動中的環(huán)境風險的能力，強化企業(yè)在制定綠色創(chuàng)新決策時的風險意識。另外，環(huán)境信息披露機制使得逃避環(huán)保監(jiān)管的成本上升，倒逼企業(yè)綠色創(chuàng)新。另一方面，從企業(yè)主體角度出發(fā)，數(shù)字金融帶來的高質(zhì)量環(huán)境信息披露有利于降低企業(yè)與金融機構(gòu)之間的信息不對稱，伍中信和魏佳佳[24]進一步指出，高質(zhì)量環(huán)境信息披露可避免環(huán)境信息披露義務人受利益驅(qū)動而產(chǎn)生言行不一的“洗綠”行為，而且有助于提高企業(yè)自身的風險管理水平，推動更多資金和資源流入綠色低碳領域，同時環(huán)境信息披露有利于向公眾展示其積極履行社會經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型的社會責任，對提高企業(yè)的聲譽和市場影響力有積極的作用。李志軍和王善平[25]的研究顯示，積極公開環(huán)境信息的企業(yè)更有可能獲取較低利率的銀行貸款，從而有助于中小企業(yè)在不確定性較高的綠色研發(fā)創(chuàng)新活動中實現(xiàn)“降本增效”?；谏鲜龇治?，筆者提出如下假設：

H2：數(shù)字金融通過提高環(huán)境信息披露質(zhì)量促進企業(yè)綠色創(chuàng)新。

(三)數(shù)字金融、融資約束與企業(yè)綠色創(chuàng)新

根據(jù)資源依賴理論，企業(yè)綠色創(chuàng)新需要依賴外源融資。唐松等[26]的研究指出，傳統(tǒng)金融的覆蓋范圍有限、服務深度不足，難以滿足眾多企業(yè)在綠色創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)周期內(nèi)的融資需求與風險防范要求。數(shù)字金融通過大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)暢通銀企對接渠道，幫助銀行等金融機構(gòu)刻畫企業(yè)的綠色低碳畫像，解決信息不對稱問題，同時及時、精準、有效地感知企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新周期內(nèi)的資金需求，紓解中小微企業(yè)融資難、融資貴的生存困境，通過匹配銀企雙方的投融資需求，緩解借貸現(xiàn)金流的壓力，能夠有效提高企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力。蔣建勛等[27]與萬佳彧等[28]指出，數(shù)字金融借助算法建立涉企金融風險預警機制，通過貸前聯(lián)合診斷、貸中實時審核、貸后評估預警，能夠優(yōu)化企業(yè)融資模式，降低企業(yè)融資摩擦力，進而提高資源利用的“量”與資源配置的“質(zhì)”，彌補傳統(tǒng)金融的局限性，提高企業(yè)的綠色創(chuàng)新產(chǎn)出?；谏鲜龇治觯P者提出如下假設：

H3：數(shù)字金融通過緩解融資約束促進企業(yè)綠色創(chuàng)新。

三、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源及處理

本文基于2011—2020年中國A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)進行實證檢驗。為使樣本數(shù)據(jù)更具代表性，本文對樣本數(shù)據(jù)按照以下原則進行處理：(1)剔除保險、銀行、券商等金融行業(yè)上市企業(yè)的樣本；(2)剔除ST、*ST、PT及企業(yè)經(jīng)營狀況出現(xiàn)重大問題的樣本；(3)剔除上市時間小于等于12個月的企業(yè)樣本以及相關數(shù)據(jù)缺失的樣本；(4)為排除異常值的影響，本文對所有連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理。經(jīng)過上述處理，最終得到28 163個樣本觀測值。本文所有原始數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和CNRDS數(shù)據(jù)庫，數(shù)字金融指數(shù)參考郭峰等[29]的研究。

(二)變量定義

1.被解釋變量

本文被解釋變量為企業(yè)綠色創(chuàng)新(Green)，用企業(yè)綠色創(chuàng)新能力衡量。借鑒齊紹洲等[30]與周煊等[31]的研究，選用上市企業(yè)每年度綠色專利申請數(shù)量與當年所有專利申請數(shù)量之比作為衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新能力的指標。此外，為區(qū)分專利的難度和創(chuàng)新性，本文在異質(zhì)性分析中進一步區(qū)分了綠色發(fā)明專利(Grninvtratio)和綠色實用新型專利(Grnutyratio)，以保證研究結(jié)論的有效性與可靠性。本文后續(xù)實證結(jié)果均擴大100倍，用百分比的形式表示。

2.解釋變量

本文解釋變量為數(shù)字金融(Index)。將北京大學與螞蟻集團聯(lián)合編制的省級層面數(shù)字普惠金融指數(shù)作為解釋變量的衡量指標，選取數(shù)字金融覆蓋廣度(Coverage)和數(shù)字金融使用深度(Depth)作為解釋變量的分維度指標。

3.中介變量

環(huán)境信息披露質(zhì)量(EDI)。本文參考李建軍[32]的做法，采用內(nèi)容評分法，從環(huán)境管理披露、環(huán)境監(jiān)管與認證披露、環(huán)境信息披露載體、環(huán)境負債披露和環(huán)境業(yè)績與治理披露情況五個維度綜合量化評價上市企業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量。其中，環(huán)境管理披露(8分)，包括如下指標：環(huán)保理念、環(huán)保目標、環(huán)保管理制度體系、環(huán)保教育與培訓、環(huán)保專項行動、環(huán)保事件應急機制、環(huán)保榮譽或獎勵、“三同時”制度，披露賦值為1，否則為0。環(huán)境監(jiān)管與認證披露(7分)，包括如下指標：重點污染監(jiān)控單位，披露企業(yè)為重點監(jiān)控單位賦值為1，否則為0；污染物排放達標，污染物排放達標賦值為1，否則為0；突發(fā)環(huán)境事故、突發(fā)重大環(huán)境污染事件，如果有賦值為1，否則為0；環(huán)境違法事件、環(huán)境信訪案件，發(fā)生賦值為1，否則為0；是否通過ISO14001和ISO9001認證，通過賦值為1，否則為0。環(huán)境信息披露載體(3分)，包括如下指標：社會責任報告，上市企業(yè)社會責任報告披露環(huán)境相關信息，賦值為1，否則為0；環(huán)境報告，上市企業(yè)單獨披露環(huán)境報告，賦值為1，否則為0；上市企業(yè)年報，上市企業(yè)年報披露環(huán)境相關信息，賦值為1，否則為0；環(huán)境負債披露(12分)，包括指標如下：廢水排放量、COD排放量、SO2排放量、CO2排放量、煙塵和粉塵排放量、工業(yè)固廢物產(chǎn)生量，未描述賦值為0，定性描述賦值為1，定量(貨幣/數(shù)值型)描述賦值為2。環(huán)境業(yè)績與治理披露情況(12分)，包括如下指標：廢氣減排治理情況，廢水減排治理情況，粉塵、煙塵治理情況，固廢利用與處置情況，噪聲、光污染、輻射等治理、清潔生產(chǎn)實施情況，未描述賦值為0，定性描述賦值為1，定量(貨幣/數(shù)值型)描述賦值為2。將每家企業(yè)五個維度共計30項指標的得分依次進行加總，然后，將得到的每家企業(yè)的總得分進行標準化處理，使其分布于[0,1]區(qū)間內(nèi)。該變量為正向指標，數(shù)值越大，說明企業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量越高。

企業(yè)融資約束(KZ)。本文借鑒Kaplan和Zingales[33]的做法，采用KZ指數(shù)衡量企業(yè)融資約束。該變量為正向指標，KZ指數(shù)越大，企業(yè)面臨的融資約束程度越大；反之，融資約束程度越小。

4.控制變量

為了盡可能避免遺漏變量產(chǎn)生的影響，本文選取了如下微觀層面控制變量：資產(chǎn)負債率(Lev)，用負債與資產(chǎn)之比衡量；經(jīng)濟地區(qū)(Region)，東部為1、中部為2、西部為3、東北為4；企業(yè)性質(zhì)(State)，國有企業(yè)為1、否則為0；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(Tat)，用營業(yè)收入與資產(chǎn)總額期末余額之比衡量；凈資產(chǎn)收益率(Roe)，用凈利潤與股東權(quán)益余額之比衡量；營業(yè)收入增長率(Irr)，用本年本期營業(yè)收入增長額與上期營業(yè)收入額(億元)之比衡量；第一大股東持股比率(Topholder)，用第一大股東持股與全體股東持股之比衡量；賬面市值比(Bm)，用資產(chǎn)總計與市值之比衡量；股權(quán)現(xiàn)金流(Cfe)，用凈利潤-股權(quán)凈投資(億元)表示；公司規(guī)模(lnsize)，用公司員工數(shù)的自然對數(shù)衡量；高新技術(shù)企業(yè)認證(Tech)，取得高新技術(shù)企業(yè)認證為1，否則為0；分析師跟蹤(Anaattention)，用分析師關注度衡量；每股收益(Eps)，用凈利潤與實收資本之比衡量；換手率(Tover)，用年內(nèi)日換手率之和衡量，月?lián)Q手率用每日成交量與流通股本之比衡量；機構(gòu)持股比例(Ins)，用機構(gòu)持股數(shù)與流通股數(shù)之比衡量。此外，本文還進一步控制如下宏觀層面變量：經(jīng)濟發(fā)展水平(Ed)，用地區(qū)GDP增速衡量；市場集中度(Hhi)，用行業(yè)赫芬達爾指數(shù)衡量；政府干預水平(Gov)，用政府公共財政支出與地區(qū)GDP之比衡量；市場壟斷程度(Ili)，用行業(yè)勒納指數(shù)衡量；市場不確定性(Msd)，用行業(yè)市值標準差衡量。同時控制行業(yè)(Ind)和年份(Year)固定效應。

(三)描述性統(tǒng)計分析

主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，數(shù)字金融(Index)的最小值為16.2200，最大值為431.9300，中位數(shù)為258.3515，說明不同省份之間數(shù)字金融發(fā)展水平差異較大。企業(yè)綠色創(chuàng)新(Green)的最小值為0，最大值為100，中位數(shù)為6.8649，標準差為17.1971，表明不同企業(yè)間的綠色創(chuàng)新水平不均衡。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

(四)模型構(gòu)建

本文采用雙向固定效應模型實證檢驗數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用，為減輕反向因果的影響，對解釋變量與控制變量分別做滯后一期處理；同時，控制年份和行業(yè)固定效應。基準模型如下：

(1)

其中，Green為企業(yè)綠色創(chuàng)新能力；Index為數(shù)字金融指數(shù)；Control為控制變量，具體說明上文已述；i為企業(yè)；t為年份； εit為隨機誤差項。

本文參考溫忠麟和葉寶娟[34]的做法，采用中介效應模型進行機制檢驗。在模型(1)的基礎上，構(gòu)建如下模型：

(2)

(3)

其中，Mit為企業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量(EDI)和KZ指數(shù)(KZ)。

四、實證分析

(一)數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響

數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新影響的基準回歸結(jié)果和加入控制變量的回歸結(jié)果如表2所示。從表2列(1)—列(3)可以看出，數(shù)字金融(L.Index)、數(shù)字金融覆蓋廣度(L.Coverage)和數(shù)字金融使用深度(L.Depth)對企業(yè)綠色創(chuàng)新(Green)的回歸系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字金融促進了金融資源與企業(yè)綠色創(chuàng)新的融合，本文H1a成立，該影響主要來源于數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字金融使用深度，這支持了喬彬等[18]的研究結(jié)論。從表2列(4)—列(6)可以看出，在加入相關控制變量后，上述結(jié)論保持不變。與傳統(tǒng)金融相比，數(shù)字金融能夠發(fā)揮其技術(shù)優(yōu)勢補齊傳統(tǒng)金融對于企業(yè)綠色創(chuàng)新支持的短板，有助于企業(yè)綠色創(chuàng)新活動的開展，進而更好匹配微觀企業(yè)在提高自身綠色創(chuàng)新能力時的金融需求。從數(shù)字金融的分維度視角看，數(shù)字金融覆蓋廣度與數(shù)字金融使用深度一定程度上都體現(xiàn)了數(shù)字金融的發(fā)展程度，但數(shù)字金融覆蓋廣度的回歸系數(shù)絕對值比數(shù)字金融使用深度大，說明目前中國數(shù)字金融覆蓋廣度的提升更能驅(qū)動企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，這與蔣建勛等[27]的研究結(jié)果一致。

表2 回歸結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(1)穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未在正文中列出，留存?zhèn)渌鳌?/h3>

1.剔除樣本期內(nèi)申請專利為零的企業(yè)

考慮到樣本期內(nèi)部分企業(yè)從未申請過專利，為排除這類樣本對回歸結(jié)果的干擾，增強研究結(jié)論的可信度，本文剔除專利申請量一直為零的上市企業(yè)。剔除后，回歸結(jié)果與前文結(jié)論保持一致。

2.使用不同的回歸模型

由于企業(yè)綠色專利數(shù)量具有計數(shù)變量的特點，本文參考李春濤等[7]的做法，采用Poisson模型進行檢驗，結(jié)果表明，數(shù)字金融能夠促進企業(yè)綠色創(chuàng)新這一結(jié)論不變，研究結(jié)果穩(wěn)健。

3.剔除重大事件沖擊的影響

國內(nèi)數(shù)字金融的發(fā)展與中國金融市場的整體形式密切相關，為了排除重大事件沖擊的影響，同時，考慮到中國股市動蕩給金融市場帶來的負面效應具有滯后性與持續(xù)性，剔除2015年及以后年份的樣本數(shù)據(jù)，穩(wěn)健性檢驗樣本區(qū)間為2011—2014年。剔除重大事件沖擊影響后，實證結(jié)果并未發(fā)生改變，本文的研究結(jié)論具有可靠性與說服力。

(三)內(nèi)生性處理

1.工具變量法

本文借鑒傅秋子和黃益平[35]的研究，選取上市企業(yè)所在地級市到杭州市的距離(Dis)作為數(shù)字金融的工具變量。該工具變量符合相關性與外生性兩個條件：一方面，杭州市作為全球數(shù)字金融中心，其數(shù)字金融發(fā)展水平在全國乃至全世界都屬于一流水平，具有代表性，各地級市距離杭州市的距離越近，數(shù)字金融的發(fā)展程度越高；另一方面，企業(yè)所處地級市到杭州市的距離既不會直接影響地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展，也不會通過地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展間接影響企業(yè)綠色創(chuàng)新水平，表3為工具變量檢驗結(jié)果。從表3可以看出，不存在弱工具變量和過度識別問題，這說明該工具變量的選取具有合理性。在處理內(nèi)生性問題后，數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的正向影響依然保持顯著，并且回歸系數(shù)均比原先基準回歸的絕對值大。因此，本文的研究結(jié)論穩(wěn)健。

表3 工具變量檢驗結(jié)果

2.雙重差分法

本文借鑒余進韜等[36]的研究，選擇2016年出臺《G20數(shù)字普惠金融高級原則》為外生政策沖擊，以地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平的高低構(gòu)建處理組與對照組，利用雙重差分法(DID)實證檢驗數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的政策效應，估計結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，在政策實施前，處理組與控制組之間不存在顯著差異，即滿足平行趨勢假設，而政策實施后第一年和第二年的回歸系數(shù)顯著，說明政策在推行后的前兩年內(nèi)對企業(yè)綠色創(chuàng)新有顯著的正向效應。

表4 平行趨勢檢驗結(jié)果

五、機制分析

(一)基于環(huán)境信息披露質(zhì)量的機制分析

從表5可以看出，列(1)中數(shù)字金融促進了企業(yè)綠色創(chuàng)新；列(2)的結(jié)果表明，數(shù)字金融的發(fā)展程度越高，越有助于提高企業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量；列(3)驗證了環(huán)境信息披露質(zhì)量的中介效應。數(shù)字金融發(fā)展能夠通過提高企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量間接促進企業(yè)綠色創(chuàng)新，H2得到驗證。這給企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代“科技賦能綠色經(jīng)濟”提供了一種新的思路。

表5 基于環(huán)境信息披露質(zhì)量的機制檢驗結(jié)果

本文分別從數(shù)字金融的兩個分維度進一步探討了環(huán)境信息披露質(zhì)量作為中介渠道的可能機制，機制檢驗的結(jié)果如表6所示。從表6可以看出，無論是從數(shù)字金融覆蓋廣度視角，還是從數(shù)字金融使用深度視角，數(shù)字金融通過提高環(huán)境信息披露質(zhì)量促進企業(yè)綠色創(chuàng)新的機制依然成立。并且，數(shù)字金融覆蓋廣度與數(shù)字金融使用深度對企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用程度存在差異，具體表現(xiàn)在數(shù)字金融覆蓋廣度對環(huán)境信息披露質(zhì)量的提升作用更為顯著，因而對于企業(yè)進行綠色創(chuàng)新的激勵作用也更大。

表6 分維度的機制檢驗結(jié)果

(二)基于融資約束的機制分析

數(shù)字金融通過緩解企業(yè)的融資約束，有助于提高信貸資源使用的“量”與資源配置的“質(zhì)”，從而促進金融資源與企業(yè)綠色創(chuàng)新的融合。本文參考唐松等[26]的做法，以KZ指數(shù)作為融資約束的衡量指標，回歸結(jié)果如表7所示。表7中，列(1)的實證結(jié)果說明，數(shù)字金融促進了企業(yè)綠色創(chuàng)新；列(2)表明，數(shù)字金融發(fā)展得越深入，對于企業(yè)融資約束的緩解作用越顯著；列(3)檢驗了融資約束在數(shù)字金融影響企業(yè)綠色創(chuàng)新時的中介效應。由列(3)可知，數(shù)字金融緩解企業(yè)融資過程中的摩擦，拓展了企業(yè)在創(chuàng)新研發(fā)周期內(nèi)的融資渠道，充實了企業(yè)綠色創(chuàng)新資金的供應，能夠有效解決傳統(tǒng)金融信貸資源配置效率低下的問題，從而有效促進企業(yè)綠色創(chuàng)新。H3得到驗證。

表7 基于融資約束的機制檢驗結(jié)果

對于融資約束渠道，本文從數(shù)字金融覆蓋廣度(Coverage)和數(shù)字金融使用深度(Depth)兩個維度進一步探討融資約束作為中介變量的科學性，回歸結(jié)果如表8所示。從表8可以看出，數(shù)字金融覆蓋廣度和使用深度都可以通過緩解企業(yè)融資約束促進企業(yè)綠色創(chuàng)新，研究結(jié)論仍與前文保持一致。

表8 分維度的機制檢驗結(jié)果

六、異質(zhì)性分析

(一)基于企業(yè)綠色專利類型的分樣本研究

黎文靖和鄭曼妮[37]的研究表明，企業(yè)的創(chuàng)新行為根據(jù)其動機可分為實質(zhì)性創(chuàng)新與策略性創(chuàng)新。實質(zhì)性創(chuàng)新反映創(chuàng)新的質(zhì)量，目的是推動產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級與企業(yè)的創(chuàng)新進步；策略性創(chuàng)新則體現(xiàn)為創(chuàng)新的數(shù)量與研發(fā)速度，目的只是為了獲取短期收益，而非真正推動實質(zhì)性的創(chuàng)新產(chǎn)出。在本文中，按照企業(yè)綠色專利的類型劃分為綠色發(fā)明專利與綠色實用新型專利，前者看做是實質(zhì)性創(chuàng)新，后者由于其研發(fā)難度與創(chuàng)新性均不如前者，看做是策略性創(chuàng)新。按照企業(yè)綠色專利類型將樣本進行分組回歸，如表9所示。從表9列(1)和列(2)可以看出，綠色發(fā)明專利(Grninvtratio)的系數(shù)在1%水平上顯著為正，而綠色實用新型專利(Grnutyratio)則無顯著作用，這表明，數(shù)字金融發(fā)展促進了企業(yè)的實質(zhì)性綠色創(chuàng)新而非策略性綠色創(chuàng)新。數(shù)字金融真正在企業(yè)綠色研發(fā)碰到“卡脖子”問題上提供了解決方法，而不是企業(yè)為了迎合數(shù)字經(jīng)濟的新理念和獲得更多政策上的扶持而盲目創(chuàng)新。

(二)基于企業(yè)高管是否具有金融背景的分樣本研究

企業(yè)的高管作為決策者，決定了企業(yè)的未來發(fā)展戰(zhàn)略。一方面，具有金融背景或金融從業(yè)經(jīng)歷的高管更傾向于增加金融投資而減少實體投資，從而加劇了企業(yè)“脫實向虛”，抑制企業(yè)創(chuàng)新；另一方面，由于高管具備金融背景，其對企業(yè)執(zhí)行綠色創(chuàng)新決策的作用可能部分抵消數(shù)字金融對緩解傳統(tǒng)金融排斥的作用。表9列(3)和列(4)是高管不具備和具備金融背景樣本的回歸結(jié)果，前者正向顯著，后者并不顯著。這表明，高管具備金融背景，反而會引導企業(yè)“脫實向虛”，并且部分抵消數(shù)字金融改善傳統(tǒng)金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新排斥的作用，從而不利于企業(yè)綠色創(chuàng)新。

(三)基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的分樣本研究

不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)在融資時往往面臨著不同的融資約束。與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)往往能獲得更多的融資優(yōu)惠，以更低的融資成本取得貸款，換言之，非國有企業(yè)更容易受到信貸歧視。表9列(5)和列(6)為國有企業(yè)和非國有企業(yè)樣本的回歸結(jié)果。前者在5%水平上顯著為正，后者不顯著，這說明，國有企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動更能受惠于數(shù)字金融的深入發(fā)展?？赡艿脑蚴牵菄衅髽I(yè)可能受到更大的融資歧視，從而抑制了企業(yè)綠色創(chuàng)新，同時，國有企業(yè)更加積極踐行國家相關產(chǎn)業(yè)的新政策，發(fā)揮“領頭羊”的作用。因此，數(shù)字金融對國有企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用更顯著。

表9 基于綠色專利類型與企業(yè)特性相關的分樣本回歸結(jié)果

(四)基于企業(yè)行業(yè)相關的分樣本研究

1.按照企業(yè)是否具有高新技術(shù)認證分組

表10的列(1)和列(2)分別為有高新技術(shù)認證和沒有高新技術(shù)認證的企業(yè)樣本，從回歸結(jié)果可以看出，具有高新技術(shù)認證的企業(yè)反而不顯著，沒有高新技術(shù)認證的企業(yè)在10%水平上顯著為正。這說明，數(shù)字金融并沒有顯著激勵具有高新技術(shù)認證企業(yè)的綠色創(chuàng)新研發(fā)活動。高新技術(shù)企業(yè)認證政策針對的主要是新能源及節(jié)能技術(shù)、新技術(shù)服務業(yè)和高新技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)等領域，對于取得這些技術(shù)的企業(yè)，大多屬于處于產(chǎn)業(yè)成熟期的傳統(tǒng)制造業(yè)，數(shù)字金融的發(fā)展只是降低其進行技術(shù)改造的難度，但對于激勵企業(yè)進一步進行實質(zhì)性的創(chuàng)新投入并無裨益，企業(yè)在成熟階段可能更傾向于產(chǎn)能的擴張，而不愿意把資金投入到研發(fā)周期長、不確定性高、收益緩慢且具有外部性的綠色創(chuàng)新活動中。

2.按照企業(yè)是否是重污染企業(yè)分組

表10的列(3)和列(4)分別為重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)樣本。從列(3)和列(4)的回歸結(jié)果可以看出，重污染企業(yè)的樣本回歸系數(shù)為負，但并不顯著，非重污染企業(yè)的樣本在5%水平上顯著為正?？赡艿脑蛟谟冢h(huán)境規(guī)制對于企業(yè)而言是一種倒逼企業(yè)創(chuàng)新的機制，而數(shù)字金融作為市場機制，是環(huán)境規(guī)制的有效補充。重污染企業(yè)在面對如環(huán)境信息披露這類的環(huán)境規(guī)制時，更傾向于主動作出環(huán)境信息披露，以傳遞自身履行良好社會責任的積極信號，從而在短期內(nèi)提升預期現(xiàn)金流量和緩解融資約束。因此，數(shù)字金融對重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新促進作用一定程度上被減緩。

表10 基于企業(yè)行業(yè)相關的分樣本回歸結(jié)果

(五)基于地區(qū)的分樣本研究

中國地域間的經(jīng)濟發(fā)展水平存在著一定差異性。經(jīng)濟發(fā)展水平較差的地區(qū)，其基礎通信設施也相對不健全，面臨的融資約束較強。表11為基于地區(qū)的回歸結(jié)果，按照經(jīng)濟發(fā)達程度與地區(qū)進行劃分，列(1)為經(jīng)濟較為發(fā)達的東部地區(qū)，列(2)為經(jīng)濟欠發(fā)達的中部、西部和東北地區(qū)。從表11可以看出，經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)企業(yè)樣本在10%水平上顯著為正，這說明，數(shù)字金融有助于“后發(fā)者”綠色創(chuàng)新，具體表現(xiàn)為通過緩解“后發(fā)者”的融資約束來促進企業(yè)綠色創(chuàng)新。

表11 基于地區(qū)的分樣本回歸結(jié)果

七、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

黨的二十大報告多次強調(diào)，要深入推進能源轉(zhuǎn)型、堅持創(chuàng)新在中國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位、加快推進數(shù)字中國的建設。在此宏觀背景下，針對數(shù)字金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新的內(nèi)在關聯(lián)，現(xiàn)有研究存在明顯的分歧。對于數(shù)字金融究竟是加劇了金融資源對企業(yè)綠色創(chuàng)新的排斥還是促進了金融資源與企業(yè)綠色創(chuàng)新的融合，學術(shù)界與實務界尚未達成共識。因此，本文就數(shù)字金融賦能企業(yè)綠色創(chuàng)新問題展開研究，利用雙向固定效應模型和中介效應模型實證檢驗數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響及作用機制，研究結(jié)論如下：首先，數(shù)字金融促進了企業(yè)綠色創(chuàng)新。在排除內(nèi)生性問題的干擾以及一系列穩(wěn)健性檢驗后，該結(jié)論依然穩(wěn)健。其次，進一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融通過提高環(huán)境信息披露質(zhì)量和緩解企業(yè)融資約束來促進金融資源與企業(yè)綠色創(chuàng)新的融合，即便是在數(shù)字金融覆蓋廣度和數(shù)字金融使用深度兩個分維度上，提高環(huán)境信息披露質(zhì)量和緩解企業(yè)融資約束這兩個中介渠道依然成立。最后，數(shù)字金融發(fā)展促進了企業(yè)實質(zhì)性的綠色創(chuàng)新，其影響在高管不具備金融背景的企業(yè)、國有企業(yè)、不具備高新技術(shù)認證的企業(yè)、非重污染企業(yè)和經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)表現(xiàn)更為顯著。

(二)政策建議

基于上述研究結(jié)論，筆者提出如下政策建議：

第一，企業(yè)層面，推動數(shù)字金融深入融合企業(yè)端，鼓勵企業(yè)主體運用數(shù)字科技手段來實現(xiàn)綠色化轉(zhuǎn)型。號召各部門借助新興科技的力量從技術(shù)和制度層面降低企業(yè)融資過程中的摩擦和綠色研發(fā)創(chuàng)新成本，進而提高資源利用的“量”與資源配置的“質(zhì)”，從而促進整個實體經(jīng)濟的綠色創(chuàng)新產(chǎn)出，努力實現(xiàn)微觀主體資金、資源的合理利用和有效配置，不斷適應當下的綠色可持續(xù)發(fā)展理念，更好地發(fā)揮數(shù)字金融助力企業(yè)綠色創(chuàng)新的積極作用。

第二，行業(yè)層面，應當由主要部門牽頭，聯(lián)系監(jiān)管方、投資機構(gòu)者與企業(yè)共同研討制定行業(yè)環(huán)保信息披露標準。在推動制定環(huán)保信息披露標準時，一方面，應當注重數(shù)字金融扶持政策和環(huán)境信息披露要求的協(xié)調(diào)性，降低政策沖突的可能性；另一方面，應當針對企業(yè)環(huán)境信息披露動力不足、能力待提升、所需方法和數(shù)據(jù)待完善等局限，因業(yè)施策、探索建立適用于不同行業(yè)的環(huán)境信息披露制度，開發(fā)科學有效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與信息披露工具，進而提高環(huán)境信息的準確性和透明性，以逐步實現(xiàn)強制性、全面深入、精準定量的環(huán)境信息披露目標。

第三，政府層面，在制定數(shù)字金融政策時應當充分考慮企業(yè)特性方面的差異，如企業(yè)高管背景、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、是否具備高新技術(shù)認證、污染程度及所在地區(qū)等。數(shù)字金融對于高管不具備金融背景的企業(yè)綠色創(chuàng)新具有更好的促進作用，表明企業(yè)股東、董事在大力提倡企業(yè)綠色創(chuàng)新的同時應當警惕企業(yè)金融化，企業(yè)金融化程度過高會部分抵消數(shù)字金融對企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進作用。同時，數(shù)字金融對于國有企業(yè)綠色創(chuàng)新促進作用更顯著。因此，在數(shù)字金融推廣初期，可以發(fā)揮國有企業(yè)的作用，但也不能忽略民營企業(yè)，要重視其在企業(yè)融資過程中所受到的隱性信貸歧視問題，激勵民營企業(yè)將數(shù)字金融與綠色創(chuàng)新深度融合，激發(fā)民營企業(yè)的創(chuàng)新活力。對于具備高新技術(shù)認證的企業(yè)，實行優(yōu)化補貼獎勵機制，引導具有創(chuàng)新能力的企業(yè)提高創(chuàng)新效率、勇于探索較強正外部性領域。對于重污染企業(yè)，應當更注重環(huán)境監(jiān)管要求，在執(zhí)行基本的環(huán)保治理活動之后再結(jié)合數(shù)字金融發(fā)展來提升企業(yè)綠色創(chuàng)新效率。另外，與經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)相比，數(shù)字金融更有利于經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)綠色創(chuàng)新，因此，可通過加快建設中西部地區(qū)數(shù)字技術(shù)基礎設施，引導算力向電力豐富的云貴川等地區(qū)轉(zhuǎn)移。