綠色信貸賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新研究

中圖分類號：F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1008-4657(2025)04-0043-12

0 引言

中共中央政治局2024年1月31日進(jìn)行第十一次集體學(xué)習(xí)時，習(xí)近平在主持學(xué)習(xí)中指出，綠色發(fā)展是高質(zhì)量發(fā)展的底色，新質(zhì)生產(chǎn)力本身就是綠色生產(chǎn)力。必須加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型，助力碳達(dá)峰碳中和。這意味著企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新是助力碳達(dá)峰碳中和的重要手段，而綠色信貸政策則是推動企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的重要推動力量。

“雙碳”目標(biāo)需要在企業(yè)層面有效落實，綠色技術(shù)創(chuàng)新是其關(guān)鍵。然而，企業(yè)在進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新的過程中需要大量資金，但傳統(tǒng)金融機構(gòu)往往因綠色技術(shù)創(chuàng)新的投資周期長、收益不確定而難以滿足其資金需求。綠色信貸作為實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要抓手，主要尋求的是企業(yè)污染和耗能的下降，將生態(tài)環(huán)境要素轉(zhuǎn)化到內(nèi)部生產(chǎn)的核算和決策之中，使企業(yè)不再以高消耗能源、高環(huán)境污染的粗放式模式經(jīng)營[1]。自2007年起，中國逐步實施綠色信貸政策，2012年發(fā)布《綠色信貸指引》，標(biāo)志著綠色信貸政策的最終落實。2024年中國人民銀行等四部門發(fā)布《關(guān)于發(fā)揮綠色金融作用服務(wù)美麗中國建設(shè)的意見》，其中明確加大對其融資支持。據(jù)原中國銀監(jiān)會和中國人民銀行數(shù)據(jù)，時至2023年年末，我國綠色貸款余額從2013年4.9萬億元高速增長到30.08萬億元。綠色信貸不僅推動企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新，還實現(xiàn)了社會和經(jīng)濟效益的雙贏，成為實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要保障[2-3]。

結(jié)合學(xué)者已有研究，與本文研究相關(guān)的文獻(xiàn)大致分兩種。其一是文獻(xiàn)從多視角考察綠色信貸效果。銀行作為綠色信貸的投放主體，銀行競爭會強化綠色信貸的實施效果[4]，并且商業(yè)銀行開展綠色信貸可以有效降低商業(yè)銀行風(fēng)險[5]。此外，綠色信貸明顯抑制了碳排放量產(chǎn)生[6]。其二是綠色信貸是否誘發(fā)綠色技術(shù)創(chuàng)新及誘發(fā)機制的研究。針對綠色信貸是否誘發(fā)綠色技術(shù)創(chuàng)新，目前研究尚未形成共識，一方學(xué)者認(rèn)為綠色信貸發(fā)布加劇了企業(yè)的融資約束[7]，進(jìn)而不利于企業(yè)的綠色創(chuàng)新，特別是重污染企業(yè)的綠色創(chuàng)新[8]。另一方學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，基于波特假說，綠色信貸既在微觀層面上造成的融資約束能夠倒逼企業(yè)進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新[9]，還在城市層面上綠色信貸也能夠顯著促進(jìn)城市綠色技術(shù)創(chuàng)新能力的提升[10]。分析企業(yè)綠色創(chuàng)新的動機，發(fā)現(xiàn)企業(yè)可能為獲得綠色信貸的支持而采取“漂綠\"行為[11]，使綠色創(chuàng)新的“質(zhì)”與\"量\"產(chǎn)生差異，周肖肖等[12]研究發(fā)現(xiàn)，污染企業(yè)由于綠色信貸政策的推動選擇策略性綠色創(chuàng)新，對其綠色創(chuàng)新質(zhì)量卻相對忽視。對于綠色信貸作用于綠色創(chuàng)新機制，目前學(xué)者們提出多種假說，張芳等[13]和陳幸幸等[14]學(xué)者認(rèn)為綠色信貸政策通過對企業(yè)融資約束，抑制資本投資的作用機制對綠色創(chuàng)新效果產(chǎn)生抑制作用;王馨等[i5]和程振等[16]學(xué)者則認(rèn)為綠色信貸政策刺激了資本配置效率的提升和代理成本的降低進(jìn)而促進(jìn)綠色創(chuàng)新水平。通過梳理上述文獻(xiàn)，已有關(guān)于綠色信貸的研究為文章奠定了良好的基礎(chǔ)，但還存在幾個主要不足：第一，以往文獻(xiàn)大多基于銀行、行業(yè)或區(qū)域?qū)用孢M(jìn)行分析，基于微觀企業(yè)視角的實證檢驗還相對不足，并且其結(jié)論的一致性尚未統(tǒng)一。第二，對于綠色信貸影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的作用機制探討還不夠深入，以往學(xué)者的機制研究主要集中在融資約束和投入研發(fā)，對于風(fēng)險承擔(dān)等中介機制以及數(shù)字化等新興因素的調(diào)節(jié)效應(yīng)有待進(jìn)一步考察。第三，在異質(zhì)性分析方面，不同類型企業(yè)在綠色創(chuàng)新能力和綠色信貸響應(yīng)程度等方面可能存在顯著差異，相關(guān)實證支撐還不充分。

鑒于此，本文利用2007—2022年中國滬深A(yù)股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，將 2012年出臺的《綠色信貸指引》（以下簡稱《指引》)作為外生沖擊，采用雙重差分法從數(shù)字化水平和風(fēng)險承擔(dān)能力角度，實證檢驗政策對信貸限制企業(yè)的效果和作用機制。本文的貢獻(xiàn)在于：一是目前從綠色信貸與綠色創(chuàng)新研究的全面性和結(jié)論的一致性來看，學(xué)者們的觀點尚未統(tǒng)一，本文通過對風(fēng)險承擔(dān)水平和數(shù)字化水平作為作用機制進(jìn)行探討，為理解綠色信貸政策效果及其傳導(dǎo)機制提供了微觀經(jīng)驗的支撐。二是關(guān)注不同區(qū)域、行業(yè)以及企業(yè)性質(zhì)下綠色信貸政策效果的異質(zhì)性特征，為因地制宜、分類施策推進(jìn)綠色金融體系建設(shè)提供了實證參考。

1 研究假說的提出

1.1綠色信貸與綠色技術(shù)創(chuàng)新

綠色技術(shù)創(chuàng)新旨在將環(huán)境負(fù)面影響控制在最低限度的同時確保經(jīng)濟價值的創(chuàng)造。面對污染防治要求的日益嚴(yán)格，企業(yè)需要提升綠色創(chuàng)新水平，從而加快環(huán)境效益、經(jīng)濟效益和社會效益的共同提升。大多數(shù)企業(yè)獲取經(jīng)營資金主要依靠外部融資，特別是銀行貸款。綠色信貸政策的實施推動銀行調(diào)整信貸資源配置，更加注重企業(yè)的環(huán)境風(fēng)險和社會風(fēng)險評估。若信貸限制企業(yè)繼續(xù)維持傳統(tǒng)生產(chǎn)模式，將難以滿足新的信貸條件，導(dǎo)致融資渠道受限，經(jīng)營困難[17]。正如“波特假說\"所述，適當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制可以刺激技術(shù)革新，面對昂貴的環(huán)境污染成本，綠色信貸限制企業(yè)唯有依托綠色技術(shù)創(chuàng)新尋求綠色轉(zhuǎn)型，將企業(yè)排放的污染負(fù)外部性內(nèi)部化[15]，才能保證企業(yè)有序經(jīng)營。基于此，本文提出以下假說：

假說H1：綠色信貸限制企業(yè)通過綠色信貸政策促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新。

1.2綠色信貸對綠色技術(shù)創(chuàng)新的作用機制

綠色信貸政策使銀行等金融機構(gòu)在進(jìn)行信貸審批時，會對企業(yè)的環(huán)境表現(xiàn)、綠色投資計劃等進(jìn)行嚴(yán)格審查，依賴污染性投資或環(huán)境表現(xiàn)不佳的企業(yè)可能無法滿足新增的環(huán)保要求而難以獲得融資。因此企業(yè)需要投人更多的資源來提供環(huán)保相關(guān)的信息、進(jìn)行特定的環(huán)境風(fēng)險管理，即綠色信貸政策使得企業(yè)在獲取信貸融資時面臨更高的門檻和交易成本[18]。這無疑增加了企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的波動程度。當(dāng)企業(yè)面臨這樣的處境時，對于經(jīng)營風(fēng)險的承擔(dān)水平就面臨新的決策考量。

依據(jù)“波特假說”，當(dāng)企業(yè)處于經(jīng)營困境時，企業(yè)為改善經(jīng)營困境被迫尋求新的發(fā)展路徑，而綠色技術(shù)創(chuàng)新是一條符合政策導(dǎo)向且具有長遠(yuǎn)發(fā)展?jié)摿Φ穆窂健Ｔ谄髽I(yè)決策是否進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新過程中，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平顯得尤為關(guān)鍵。這是由于企業(yè)的創(chuàng)新活動普遍存在高風(fēng)險性與高信息不對稱性所造成的[16，19]。當(dāng)企業(yè)通過主動提升風(fēng)險承受水平，積極開展綠色技術(shù)創(chuàng)新并改善綠色技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)展時，會逐漸增加自身的綠色屬性和競爭力。這樣的企業(yè)在綠色信貸審批流程中更具優(yōu)勢，能夠更好地符合金融機構(gòu)設(shè)定的綠色信貸審批條件。企業(yè)在順利獲取綠色信貸資金后，融資約束得到緩解，企業(yè)就有更多的資源投入到綠色技術(shù)的進(jìn)一步研發(fā)、創(chuàng)新成果的產(chǎn)業(yè)化等方面。而這種模式循環(huán)往復(fù)，會使企業(yè)愈發(fā)重視綠色技術(shù)創(chuàng)新，更加積極地提升風(fēng)險承擔(dān)水平，企業(yè)面臨的融資環(huán)境也會持續(xù)改善，從而在綠色信貸政策下形成良性循環(huán)?；诖?，本文提出以下假說：

假說H2：綠色信貸政策通過提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平促進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。

在當(dāng)前全球可持續(xù)發(fā)展背景下，企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新已成為提升競爭力和實現(xiàn)長期發(fā)展的關(guān)鍵因素。伴隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字化的普及為企業(yè)帶來了新的機遇和工具，研究表明，數(shù)字化水平越高，對創(chuàng)新資源的集中越有利，并且可以降低創(chuàng)新過程中的溝通成本，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新[20]。同時，信息的快速傳遞和信息共享是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一大特點。高水平的數(shù)字化使信息高效流動有助于提高企業(yè)的信息透明度[2I]，強化了企業(yè)的社會意識，使其更加重視環(huán)保生產(chǎn)和履行社會責(zé)任提升企業(yè)形象[22]，有助于金融機構(gòu)對企業(yè)進(jìn)行信貸評估，使其對企業(yè)發(fā)放貸款的意愿加強，保證了充足的資金投入到綠色創(chuàng)新[23]?；诖?，本文提出以下假說：

假說H3：企業(yè)數(shù)字化水平的提高在綠色信貸對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新中起到正向調(diào)節(jié)作用。

2模型設(shè)定與變量選取

2.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選擇中國A股2007—2022年上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來自兩方面：企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)據(jù)從中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)獲取，包括綠色發(fā)明專利和綠色實用新型專利的申請和獲得情況；公司其他特征數(shù)據(jù)如財務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)，股東和數(shù)字化數(shù)據(jù)來自CNRDS。樣本數(shù)據(jù)處理如下：剔除金融類公司；排除樣本期內(nèi)非正常交易公司（如 ST，ST^*，PT) ；剔除財務(wù)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的公司。為了緩解極端值對本文結(jié)論的影響，對所有連續(xù)型變量在第1和第99分位數(shù)上進(jìn)行縮尾處理。

2.2 模型設(shè)計

為考察信貸限制企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新的效果與《指引》實施的因果關(guān)系，實證檢驗采用雙重差分模型進(jìn)行：

Gpatent_i=β₀+β₁pνar_j^?tνar_t+ρX_it+μ_i+γ_t+ε_it

模型(1)中， X_it 表示其他控制變量： pνar_j^*tνar_t 代表核心解釋變量； Gpatent_it 代表被解釋變量綠色技術(shù)創(chuàng)新水平。 μ_i 表示個體固定效應(yīng)， γ_t 表示時間固定效應(yīng)， 表示干擾項， i 代表企業(yè)， Φ_t 代表年份。

2.3 變量定義

2.3.1核心解釋變量

綠色信貸政策(tvar)與企業(yè)屬性(pvar)的交互項中，tvar為《指引》實施前后的時間虛擬變量，2012年政策發(fā)布前取值為0，2012年政策發(fā)布之后取值為 1 pvar定義為《指引》中的政策實施行業(yè)。具體地，實驗組與依照組依據(jù)《綠色信貸實施情況關(guān)鍵評價指標(biāo)》進(jìn)行分類，其中A類企業(yè)定義為綠色信貸限制企業(yè)(實驗組)，pvar取值為1;B類和C類企業(yè)定義為非綠色信貸限制企業(yè)(對照組)，pavr取值為0。本文關(guān)注的交互項pvar*tvar的系數(shù) β₁ ，若 β₁ 顯著大于0，則表示綠色信貸限制企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新由《指引》顯著促進(jìn)，否則，表明政策沒有促進(jìn)作用。

2.3.2 被解釋變量

企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平(Gpatent)。綠色專利是一個由投入到產(chǎn)出的完整思考過程的結(jié)果，因此可以代表企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新的成果和強度，此外綠色專利數(shù)具有良好的可獲取性及可信度。本文的綠色技術(shù)創(chuàng)新衡量指標(biāo)構(gòu)建方法參考徐佳等[24]的做法，綠色技術(shù)創(chuàng)新水平以綠色專利申請數(shù)量加1后取自然對數(shù)衡量。具體來說，綠色技術(shù)創(chuàng)新的含金量采用綠色發(fā)明專利申請數(shù)量(Lninva)表征，綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量采用綠色實用新型專利申請數(shù)量(Lnmua)表征，兩者之和(Lntotal)表示企業(yè)整體的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平。

2.3.3 控制變量

為控制其他指標(biāo)對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，參考張勁松等[25]和劉強等[26]的研究，選取一系列控制變量，具體包括:企業(yè)績效(ROA）、第一大股東持股比(Lshare）、固定資產(chǎn)比(Fara)、托賓Q(TQ）、資產(chǎn)負(fù)債率(Debt）企業(yè)規(guī)模(Size）、現(xiàn)金持有率(Cash）管理層持股比(Inst)。

2.3.4 作用機制變量

風(fēng)險承擔(dān)水平(ribc)。參考余明桂等[27]和程振等[16]的指標(biāo)選取，風(fēng)險承擔(dān)能力ribc采用經(jīng)行業(yè)調(diào)整的資產(chǎn)收益率的最近五期滾動標(biāo)準(zhǔn)差來度量。ribc越大說明風(fēng)險承擔(dān)能力越高。

2.3.5 調(diào)節(jié)變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(Edt)。結(jié)合袁淳等[28]的研究方法，選用上市企業(yè)年報MDA中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)詞匯詞頻數(shù)總和加1取對數(shù)來衡量企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Edt)。該指標(biāo)越大，說明企業(yè)的數(shù)字化程度越高。

以上變量定義匯總?cè)绫?所示。

表1變量定義表

3 實證結(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計

表2展示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中Lntotal的均值為0.179，標(biāo)準(zhǔn)差為0.553，表明企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平整體較低。Lnuma的均值為0.098，標(biāo)準(zhǔn)差為0.376，Lninva的均值為0.128，標(biāo)準(zhǔn)差為0.439，顯示出不同企業(yè)間綠色技術(shù)創(chuàng)新能力存在較大差異，且高質(zhì)量的綠色發(fā)明專利表現(xiàn)更好。其他指標(biāo)的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2描述性統(tǒng)計表

續(xù)表2

3.2 平行趨勢檢驗

實驗組和對照組在《指引》實施前是否具有相同趨勢，即平行趨勢檢驗通過與否是雙重差分法有效性的基礎(chǔ)?；诖?，構(gòu)建模型(2):

圖1展示了2007—2020年綠色信貸限制企業(yè)與非綠色信貸限制企業(yè)在綠色信貸政策實施前后的平行趨勢檢驗結(jié)果。

圖1平行趨勢圖

以2012年作為政策的基準(zhǔn)時間點，將數(shù)據(jù)劃分為《綠色信貸指引》發(fā)布前后。結(jié)果顯示在政策實施前5年，綠色信貸政策的影響系數(shù)均不顯著，即政策實施前兩類企業(yè)滿足平行趨勢假設(shè)。政策實施后的第三年開始，系數(shù)顯著為正，表明政策刺激了綠色信貸限制企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新行為，但這一促進(jìn)作用存在一定的滯后效應(yīng)，這可能與綠色技術(shù)創(chuàng)新的高風(fēng)險和長周期特征有關(guān)。綜上，平行趨勢假設(shè)得到滿足。

3.3基準(zhǔn)回歸

借助模型(1)回歸，表3呈現(xiàn)了綠色信貸政策對綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。在未加入控制變量時，第(1)~(3)列分別為對綠色專利申請總量、綠色發(fā)明專利申請量以及綠色實用新型專利申請量回歸后的結(jié)果;第(4)~(6)列則是加入控制變量后，綠色專利申請總量、綠色發(fā)明專利申請量以及綠色實用新型專利申請量的回歸分析結(jié)果。

表3基準(zhǔn)回歸結(jié)果表

注：括號中為標(biāo)準(zhǔn)誤， ^*p<0.05，^**p<0.01，^***p<0.001 ，下表同。

從表3的第(1)~(6)列，可以看到pvar*tvar交互項的系數(shù)均顯著為正。這意味著綠色信貸限制企業(yè)由于《指引》的發(fā)布顯著增強了其綠色技術(shù)創(chuàng)新水平;因此，假說H1得到了驗證。通過對比第(2)列和第(3)列，以及第(5)列與第(6)列的結(jié)果可見，將綠色專利細(xì)分以后，綠色信貸政策對綠色發(fā)明專利的促進(jìn)作用高于綠色實用新型專利，這表明在整體上，綠色信貸限制企業(yè)可能更傾向注重綠色技術(shù)創(chuàng)新的質(zhì)量。此外，控制變量的結(jié)果也提供了有價值的信息。Size顯著為正表明規(guī)模大的企業(yè)更傾向進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新，其原因可能是大企業(yè)通常擁有充足的資金具備更強的風(fēng)險承受能力，并且擁有先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)。Inst顯著為正說明管理層持股能夠有效激勵企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，原因可能是持股增加了管理層與企業(yè)長期發(fā)展的利益一致性，進(jìn)而激勵他們推動可持續(xù)的創(chuàng)新戰(zhàn)略。

3.4穩(wěn)健性檢驗

3.4.1 改變樣本范圍及替換被解釋變量

為避免樣本選擇的偏差，根據(jù)《綠色信貸實施情況關(guān)鍵評價指標(biāo)》重新選取A類與B類企業(yè)作為實驗組，C類企業(yè)作為對照組進(jìn)行回歸，如表4第(1)~(3)列所示。替換被解釋變量回歸結(jié)果如表4中第(4)~(6)列所示：本文在基礎(chǔ)回歸部分，綠色技術(shù)創(chuàng)新的度量標(biāo)準(zhǔn)選取的為綠色專利申請量。為了防止選取的變量衡量綠色創(chuàng)新水平存在偏差，因此將色技術(shù)創(chuàng)新的度量標(biāo)準(zhǔn)替換為綠色專利獲得量來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

表4改變樣本范圍及替換被解釋變量回歸結(jié)果表

表4中第(1)~(3)列的回歸結(jié)果顯示，pvar*tvar對三類綠色創(chuàng)新的回歸結(jié)果依然在 1% 水平顯著，由此可說明變樣本范圍后基礎(chǔ)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

由表4中第(4)~(6)列中結(jié)果可知，回歸結(jié)果依然顯著，由此可說明替換被解釋變量基礎(chǔ)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3.4.2 滯后期處理

考慮到綠色技術(shù)創(chuàng)新具有周期長、風(fēng)險大的特點，反映到綠色專利申請量的變化可能存在滯后性，參考金環(huán)等[29的做法，采取被解釋變量綠色實用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量以及綠色專利申請總量分別滯后一期和兩期的處理方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果如表5所示。

表5滯后期處理回歸結(jié)果表

由表5可知，當(dāng)被解釋變量滯后一期和兩期時，回歸系數(shù)結(jié)果依然在 1% 水平下顯著為正，說明基礎(chǔ)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3.4.3 PSM-DID

使用傾向得分匹配-雙重差分的方法避免樣本選擇偏差的出現(xiàn)，從而確保穩(wěn)健性。具體而言，本文選取企業(yè)績效(ROA)、第一大股東持股比(Lshare)、固定資產(chǎn)比(Fara)、托賓Q(TQ)、資產(chǎn)負(fù)債率(Debt)、企業(yè)規(guī)模(Size)、現(xiàn)金持有率(Cash)、管理層持股比(Inst)作為協(xié)變量，重新回歸的樣本，采用近鄰1:1無放回匹配和核匹配的傾向得分匹配方法進(jìn)行樣本篩選?；貧w結(jié)果如表6所示

表6PSM-DID回歸結(jié)果表

由表6可知，采用PSM-DID的交互項回歸系數(shù)仍顯著為正。

3.4.4 安慰劑檢驗

為確保前文結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用安慰劑檢驗排除其他不客觀測的因素對回歸結(jié)果的干擾。具體來說，對實驗樣本進(jìn)行500次隨機抽取，形成新的實驗組與對照組，按照模型(1)進(jìn)行回歸。圖2畫出了系數(shù)估計值的概率密度分布和對應(yīng)P值的散點分布圖。

圖2安慰劑結(jié)果圖

由圖2可知，估計值的密度大都分布在零點附近，表明大部分估計值不顯著，說明綠色信貸政策對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用未因遺漏變量問題產(chǎn)生嚴(yán)重偏誤，驗證了本文基準(zhǔn)回歸真實有效。

3.5 作用機制與調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

機制效應(yīng)及調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果如表7所示。

表7機制效應(yīng)及調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果表

3.5.1 作用機制

為驗證前文提出的假說企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平作為綠色信貸影響綠色技術(shù)創(chuàng)新的傳導(dǎo)渠道。依據(jù)江艇[30]和葉世雄等[3]的做法，本文直接建立機制檢驗方程：

ribc_ii=β₀+β₁pνar_j^*tνar_t+ρX_it+μ_i+γ_t+ε_it

其中 ribc_it 為機制變量風(fēng)險承擔(dān)水平，其他變量設(shè)置于基準(zhǔn)回歸變量設(shè)定相同。同時，機制檢驗方程

遵循與基準(zhǔn)回歸同樣嚴(yán)格的實證檢驗方法，要求所有機制檢驗結(jié)果滿足平行趨勢假設(shè)。

采用經(jīng)行業(yè)調(diào)整的資產(chǎn)收益率的最近五期滾動標(biāo)準(zhǔn)差來度量風(fēng)險承擔(dān)能力 ribc^[32] 。計算公式為(4）、(5)，ribc越大說明風(fēng)險承擔(dān)能力越高。

其中， ?A_i，t 是 χ_t 年企業(yè) i 的期末總資產(chǎn)、為 χ_t 年企業(yè) i 在行業(yè)的息稅前利潤。 x 表示行業(yè)的公司數(shù)。

對ribc的回歸結(jié)果詳見表7中第(1)列，其回歸系數(shù)0.013，呈正向顯著，這表明綠色信貸實施促進(jìn)了綠色信貸限制企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)能力的提升，進(jìn)而提升企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，證明了風(fēng)險承擔(dān)水平是作為綠色信貸影響綠色技術(shù)創(chuàng)新的傳導(dǎo)渠道。由此假說H2得到驗證。

3.5.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)

在模型(1)交互項pvar*tvar的回歸系數(shù)顯著的基礎(chǔ)上，為驗證假說H3企業(yè)數(shù)字化水平的提高在綠色信貸對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新中起到正向調(diào)節(jié)作用是否成立，參考李強等[33]的方法，本文構(gòu)建模型(6)來檢驗。

Gpalent_i=β₀+β₁pνar_j^*tνar_t+β₂pνar_j^*tνar_t^*Edt+β₃Edt+ρX_ii+μ_i+γ_t+ε_ii

表7(2)~(4)列展示了企業(yè)數(shù)字化水平調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果。由(2)~(4)列結(jié)果顯示，pvar*tvar*Edt的回歸系數(shù)均在 1% 水平顯著。說明綠色信貸對綠色技術(shù)創(chuàng)新增強過程中數(shù)字化能力的強化起到積極的調(diào)節(jié)作用，即假說H3得到驗證。

3.6 異質(zhì)性分析

據(jù)前文分析，綠色信貸限制企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平在綠色信貸的推動下呈現(xiàn)整體促進(jìn)的作用。然而由于企業(yè)的ESG水平、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)以及地區(qū)發(fā)展水平存在不同，綠色信貸對于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響效果可能也存在差異。因此，本文進(jìn)一步對ESG水平、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)以及地區(qū)發(fā)展水平進(jìn)行異質(zhì)性分析，結(jié)果如表8所示。

表8異質(zhì)性分析結(jié)果表

3.6.1 ESG水平異質(zhì)性

傳統(tǒng)財務(wù)信息無法表現(xiàn)的企業(yè)價值取向可以由企業(yè)ESG的水平體現(xiàn)，這是因為ESG水平是企業(yè)的社會責(zé)任擔(dān)當(dāng)、公司治理水平和環(huán)保意識的綜合體現(xiàn)[34]。這種不同ESG水平體現(xiàn)出的企業(yè)特性差異，最終導(dǎo)致企業(yè)ESG水平的差異在綠色技術(shù)創(chuàng)新的表現(xiàn)上產(chǎn)生不同。本文采用CNRDS數(shù)據(jù)庫中ESG評級數(shù)據(jù)，基于ESG評級的得分的平均值將樣本分為ESG水平高和ESG水平低兩組進(jìn)行異質(zhì)性分析。根據(jù)表8中(1)~(2)列所示，交互項pvar*tvar的系數(shù)均在 1% 水平顯著。這一結(jié)果表明，無論ESG水平高低，都對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用。但二者對比看，ESG水平高的企業(yè)促進(jìn)效果更強。從原因上分析，可能是高ESG水平的企業(yè)往往有著更強的外在形象優(yōu)勢、更為合理高效的內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)等，企業(yè)內(nèi)外多方面優(yōu)秀表現(xiàn)能夠讓股東、投資者更加信賴，企業(yè)更容易獲得資金或其他資源，進(jìn)而開展綠色技術(shù)創(chuàng)新活動的過程更加順利。

3.6.2 地區(qū)異質(zhì)性

地理條件不同決定了各地區(qū)資源稟賦、發(fā)展機會以及經(jīng)濟發(fā)展水平有很大區(qū)別，這些差異可能導(dǎo)致各地區(qū)對于綠色信貸政策的響應(yīng)和落實展現(xiàn)出明顯的差別。鑒于此，參考沈小波等[35]對中國的地理劃分(將西藏劃分為西部地區(qū))，將各省份劃分成中部地區(qū)、西部地區(qū)和東部地區(qū)三組根據(jù)企業(yè)注冊地址進(jìn)行匹配，分組回歸。表8中(3)~(5)列所示地區(qū)異質(zhì)性結(jié)果，東部地區(qū)和中部地區(qū)企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平通過《指引》的實施得到顯著強化，西部企業(yè)則沒有。其原因一方面可能是東部地區(qū)和中部地區(qū)交通便利，東部沿海的海運線路和中部的交通網(wǎng)絡(luò)四通八達(dá)，使得這些地區(qū)面對綠色信貸政策能更快調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)適應(yīng)要求。另一方面則可能因為中、東部地區(qū)經(jīng)濟基礎(chǔ)較好，政策實施和監(jiān)管機制更加完善以及市場更加旺盛的需求多因素共同導(dǎo)致的。相比之下，西部地區(qū)部分區(qū)域受地理屏障的影響，交通成本高、貿(mào)易范圍受限，金融體系不完善，產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程相對滯后，這可能是西部企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平提升不明顯的原因。

3.6.3 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

由于產(chǎn)權(quán)背景的差異，國有企業(yè)和非國有企業(yè)在資源獲取、目標(biāo)導(dǎo)向等方面存在天然不同，因此不同所有制企業(yè)在綠色技術(shù)創(chuàng)新方面可能表現(xiàn)出顯著差異。表8中(6)~(7)列所示所有制異質(zhì)性結(jié)果，可以看出國有企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平通過《指引》的實施顯著強化，這種情況在非國有企業(yè)中卻未出現(xiàn)。造成這一結(jié)果的原因可能是對于國有企業(yè)而言，其產(chǎn)權(quán)屬性決定了它與政府有著緊密的聯(lián)系，并且國有企業(yè)在國民經(jīng)濟體系中往往承擔(dān)著多種戰(zhàn)略任務(wù)，有著較強的政策導(dǎo)向性，因此國有企業(yè)更容易獲得政府資源的傾斜。而對于非國有企業(yè)，其主要依靠市場機制獲取資源。與國有企業(yè)相比，它們?nèi)狈φ邇A斜這一外部助力，在資源有限的情況下，對綠色技術(shù)創(chuàng)新這種需要較大前期投入且回報周期較長的項目，非國有企業(yè)難以分配足夠的資源。

4結(jié)論與啟示

4.1 主要結(jié)論

本文利用2007—2022年中國滬深A(yù)股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，通過雙重差分法且經(jīng)過多種穩(wěn)健性檢驗，實證分析了《綠色信貸指引》發(fā)布后的政策效果，得出以下主要結(jié)論：

第一，信貸受限企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平在《綠色信貸指引》實施后顯著提升。綠色信貸政策通過對信貸資源的引導(dǎo)配置，刺激信貸限制企業(yè)尋求綠色轉(zhuǎn)型，信貸受限企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平“質(zhì)\"與“量\"在政策實施后均有顯著提高。

第二，綠色信貸政策通過提升企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平來促進(jìn)綠色創(chuàng)新。風(fēng)險承擔(dān)水平是綠色信貸影響企業(yè)創(chuàng)新的重要傳導(dǎo)機制，綠色信貸政策的實施顯著提高了企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)能力。企業(yè)的數(shù)字化水平在這一過程中起到了正向調(diào)節(jié)作用，數(shù)字化程度越高的企業(yè)，能夠更好地利用信息技術(shù)優(yōu)勢將創(chuàng)新資源集中，提升綠色創(chuàng)新的效率和質(zhì)量，使企業(yè)綠色創(chuàng)新績效在綠色信貸政策作用下更為突出。

第三，不同類型企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平對綠色信貸政策的響應(yīng)存在明顯差異。ESG評級高的企業(yè)、位于東部和中部地區(qū)的企業(yè)以及國有企業(yè)，其綠色創(chuàng)新受益于綠色信貸的程度更高，體現(xiàn)了良好的環(huán)境績效、區(qū)位優(yōu)勢和體制優(yōu)勢對政策效果的正向影響。

4.2 政策啟示

根據(jù)上述結(jié)論，本研究提出以下啟示：

第一，進(jìn)一步強化綠色信貸政策實施力度，完善綠色金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。政府和金融機構(gòu)在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，一方面，進(jìn)一步完善綠色信貸統(tǒng)計等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，為綠色信貸實施提供制度保障;另一方面，可以考慮建立綠色信貸風(fēng)險補償基金，對積極開展綠色信貸業(yè)務(wù)的金融機構(gòu)給予風(fēng)險補償，提高金融機構(gòu)支持綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的積極性。同時，發(fā)揮人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)在綠色信貸領(lǐng)域的應(yīng)用，建立基于區(qū)塊鏈的綠色項目信息共享平臺，利用智能合約等技術(shù)手段實現(xiàn)綠色信貸智能化管理，提高信息透明度和風(fēng)險管控能力。

第二，大力支持企業(yè)提升風(fēng)險承擔(dān)水平及推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。金融機構(gòu)可以探索研發(fā)綠色創(chuàng)新保險，為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新提供風(fēng)險保障。同時，鼓勵金融機構(gòu)與科技公司合作，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，開發(fā)智能風(fēng)控模型，提高對企業(yè)綠色創(chuàng)新風(fēng)險的識別和管理能力。政府可以設(shè)立專項資金，支持企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快數(shù)字技術(shù)與綠色金融的深度融合，為綠色信貸高質(zhì)量發(fā)展提供新動能。

第三，重視企業(yè)異質(zhì)性對政策實施效果產(chǎn)生的差異，因地制宜促進(jìn)區(qū)域、行業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。在ESG 績效評估體系基礎(chǔ)上，探索將ESG表現(xiàn)與綠色信貸規(guī)模、利率掛鉤的激勵機制，引導(dǎo)企業(yè)持續(xù)提升ESG表現(xiàn)。針對中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的實際情況，給予當(dāng)?shù)仄髽I(yè)專項支持，如設(shè)立綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金，吸引社會資本參與。針對非國有企業(yè)融資難問題，引導(dǎo)地方政府性融資擔(dān)保機構(gòu)為優(yōu)質(zhì)非國企提供增信服務(wù)，幫助其獲得綠色信貸支持，構(gòu)建國有企業(yè)和非國有企業(yè)公平競爭的綠色發(fā)展環(huán)境。

第四，構(gòu)建政府、金融機構(gòu)以及企業(yè)等多方協(xié)同推進(jìn)機制。發(fā)揮政府引導(dǎo)作用，搭建金融機構(gòu)、企業(yè)、第三方機構(gòu)等參與的溝通平臺，及時協(xié)調(diào)解決綠色信貸發(fā)展中的難點堵點問題。支持行業(yè)協(xié)會發(fā)揮作用，組織開展綠色金融培訓(xùn)，提高企業(yè)對綠色信貸的認(rèn)知度。鼓勵企業(yè)加強與高校、科研院所的產(chǎn)學(xué)研合作，加快綠色技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，為綠色信貸項目提供儲備。

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Research on Green Credit Empowering Green Technology Innovation in Enterprises

XUEYawei， YINYuchao

(School of Management Engineering， Qingdao University of Technology， Qingdao ， China)

Abstract:Purpose: Greencreditpoliciesareanimportantforce topromote green technologicalinovation，developnewquality productivity for enterprises，andachievethedual carbongoals.Methods: Data from A-share listedcompanies in Shanghai and ShenzhenofChinafromO-2022 wereselected，andthediferenc-in-dferencsmethdasusedtoempicalltestthepolicy efectand mechanismof the“Green CreditGuidelines\".Conclusions: Underthe promotionofgreencredit policies，theeffectof greentechnological inovationincredit-constrained enterprises hasbeensignfcantlyenhanced.Byimprovingenterprisesrisktakingabilitygreenceditcieshavepromotedterpriss’greeninovationndteimprovementofterprissdigialpbilitieshasplayedapositiveregulatoryoleintisprocess.Thereaediferencesinteresponsesofdiferenteterpsestogeen credit policies.Amongthem，enterprises withighESGratings，locatedinasteandcentralregions，andsateowedeprss havebenefitedmore significantlyfrom greentechnologicalinovation.This paperprovidesatheoreticalreference foradvancing green finance to support the green transformation of the economy.

KeyWords:greencredit;difrence-ndiferencsmthd;isk-taing;digitalizationlevel;geentechologicalinoatio

[責(zé)任編輯：許立群]