数字化转型、地区影子银行与企业绿色创新.pdf

近年来，资源过度开发、环境污染以及气候异常等生态问题日渐严峻。想要在改善生态环境方面取得实质性成果，离不开企业的绿色创新转型。早在党的十九大就已明确提出，要以发展技术创新作为企业绿色转型的重要抓手。可见，企业绿色创新已经成为社会各界高度重视的热点话题，值得展开进一步研究。2020 年以来，随着中小企业数字化赋能专项行动方案等具有导向性的助力数字化转型的政策文件相继颁布，企业数字化也已成为学术界研究的重要方向。2021 年我国数字经济规模已达到 40 万亿元，接近我国 GDP 的四成，可见我国经济的高速发展离不开数字经济与社会各领域的有效融合。但同数字经济大国相比，“大而不强、快而不优”的发展问题依然存在。要想发挥好数字技术的赋能作用，就得不断发展我国的数字经济，着重加强数字技术与实体经济的深层次融合。数字化转型与绿色转型已是全球发展的趋势，探究数字化发展与企业绿色技术创新，有利于推动经济高速高质量增长。一、研究假设（一）数字化转型与企业绿色创新随着企业数字化的不断普及，数字技术与实体经济相互融合，有利于企业的战略决策，推动组织健康持续发展。自然资源基础观指出，以企业的技术能力为代表的诸多内部组织要素都是推动绿色技术创新活动开展，进而形成核心竞争力的基础内容1。数字化转型并非将数字技术简单组合，而是通过合理架构形成一整套完整的信息系统，是一种新型的内部组织要素，数字技术的嵌入很好地解决了此类问题，增强了企业对于资源的重组、利用和获取的能力，使得企业在技术创新的过程中可以获得配置资源方面的优势。此外，数字化转型可以起到“信号”传递的作用，将绿色创新信号公开，帮助企业更顺利地获取资源，并高效地选择与企业风险特征最为匹配的创新项目2，推动企业进行绿色创新。通过以上的分析，本文将提出以下假设。H1：数字化转型能够促进企业进行绿色创新。（二）数字化转型、地区影子银行与企业绿色创新为响应“双碳”目标，加速推进绿色转型的任务变得更为迫切，企业纷纷加大绿色创新的力度，争先在各个方面寻求突破。数字化转型也是助力企业绿色创新的途径之一。其中，数字化转型可以影响企业的监督成本、信号传递以及信息不对称程度3-4，进而影响企业的融资约束。而融资问题正是企业进行绿色创新所面临的重要问题，研究企业所面临的融资环境，探索怎样有效缓解企业的融资问题对于企业想要成功绿色转型来说，是必不可少的。近年来，影子银行业务与我国各行各业深入融合，一定程度上解决了融资方式单一的问题，满足了企业生产经营中的资金需求5。此外，结合我国的制度背景，金融中介一直以来都是金融体系的主体，是企业从外部获取融资的重要途径，但收稿日期：2023-03-08基金项目：国家社会科学基金一般项目（16BGL051）；安徽省高校人文社会科学研究重点项目（SK2021A0067）作者简介：徐虎（1998），男，硕士研究生，主要从事公司金融研究。数字化转型、地区影子银行与企业绿色创新徐虎（安徽大学 商学院，安徽 合肥 230601）摘要：文章基于 20072019 年非金融上市公司数据，检验数字化转型对企业绿色创新的影响以及地区影子银行在其中的调节作用。研究表明：数字化转型能够显著地促进企业的绿色创新；地区影子银行正向调节了数字化转型对企业绿色创新的促进作用。以上基于中国经济实践的经验证据，为完善绿色金融政策框架，推动数字经济高质量发展提供了借鉴意义。关键词：数字化转型；影子银行；数字经济；融资约束；绿色创新中图分类号：F832；F124.5 文献标志码：A 文章编号：2096-0808（2023）26-0113-04DOI：10.3969/j.issn.2096-0808.2023.26.024商业观察2023 年 9 月中 第 9 卷 第 26 期Management plan114管理方略由于诸如资质审查、贷款限额等条件的约束，仅依靠银行信贷难以满足企业进行绿色创新的需求，而影子银行业务的迅速发展，不失为企业获取进行生产和创新所需资金的重要选择，一定程度上拓展了企业的融资渠道。然而，影子银行业务是否一定能推动数字化转型促进企业的绿色创新呢？现有研究中已指出，影子银行业务虽是金融发展实践的产物，但其双刃剑的作用明显。当贷款企业参与到影子银行业务中时，其偿债能力会受到借款方还款能力的影响，进而贷款企业的经营风险必然会激增6。因此，由于受到突发事件等的冲击，出于在大环境不太乐观的情况下保护自身的目的，企业获取融资的难度可见一斑。借款企业愿意接受更高的利息来得到资金的融通机会，但获得资金的融资成本无疑会明显增加，在“挤出效应”的作用下使企业不得不减少甚至是放弃对于绿色创新的投入。因此，本文提出以下两条竞争性假设。H2a：地区影子银行规模增强了数字化转型对企业绿色创新的促进作用。H2b：地区影子银行规模削弱了数字化转型对企业绿色创新的促进作用。二、研究设计（一）样本选择与数据来源以 20072019 年中国 A 股的上市公司数据作为原始样本，并按照如下步骤进一步处理样本数据：剔除金融行业上市公司样本数据；剔除 ST 样本和数据严重缺失的样本；分年度将所有的连续变量在 1%和 99%分位上进行Winsorize 处理以消除极端值影响。有关地区影子银行规模数据主要来自于国泰安数据库和国家统计局，再加以手工整理而成，其余数据均从国泰安数据库获取。（二）变量选取及含义本文的被解释变量为绿色创新。绿色创新的变量指标主要分为两类，分别是以研发投入和研发产出为思路出发的两种代表变量。考虑到创新活动存在的资金投入巨大、生产周期长等特征，研发产出更加符合本文的研究需要，故参考齐绍洲等（2018）7的指标选取方法，将上市公司当年获取的绿色专利数量取对数来代表绿色创新。解释变量是数字化转型。为顺应新时代新环境下高质量发展的重大战略，企业数字化转型成为发展的重要选择。相关信息关乎企业战略发展，在企业具有总结和指导性质的年报中必然有所体现。因此，借鉴吴非等（2021）8的思路，挖掘并处理年报中的数字化转型信息，将其作为数字化转型程度的代理变量。在实证过程中发现系数过小，为更便于解读实证结果，对数字化变量数值缩小了 100 倍。调节变量是地区影子银行规模（SB）。利用封思贤等（2014）9的测算公式，由于未观测信贷比未观测经济规模等于可观测信贷比可观测经济规模，因此可以通过计算每个地区的未观测信贷，来反映该地区的影子银行发展情况。最后为使系数方便解读，将结果数值缩小 10 000 倍。具体变量定义如表 1 所示。表 1主要变量名称及含义变量名称变量符号变量定义绿色创新lnGreInvig企业绿色发明专利数量加 1 取自然对数数字化转型Digital年报中与数字化相关的总词数地区影子银行规模SB地区可观测信贷 地区未观测经济规模/地区可观测经济规模企业规模Size企业年总资产的自然对数资产负债率Lev企业年末总负债/年末总资产总资产净利润率ROA企业净利润/总资产平均余额股权制衡度Balance企业第二到五位大股东持股比例的和除以第一大股东持股比例营业收入增长率Growth本年营业收入/上一年营业收入-1两职合一Dual虚拟变量，董事长与总经理是同一个人取值为 1，否则取值为 0公司成立年限FirmAge公司成立年限加 1 取自然对数（三）模型构建参考宋德勇等（2022）10的方法，本文通过构建如下模型来检验假设 H1。lnGreInvigDigitalcontrolsititiittiit?01（1）其 中，lnGreInvigit代 表 企 业 i 第 t 年 的 绿 色 创 新；Digitalit是衡量企业 i 第 t 年的数字化转型程度；controlsit为本研究所涉及的控制变量，t，i表示进行行业和年份的固定效应估计，it表示企业 i 第 t 年的随机误差项。为研究地区影子银行规模在数字化转型和企业绿色创新之间的调节作用，本文在模型（1）的基础上增加了数字化转型和地区影子银行的交乘项，被解释变量和控制变量保持一致。进一步通过构建如下模型来检验假设 H2。lnGreInvigDigitalSBSBDigitalcontitititititi=+01?23r rolsitiit?（2）其中，SBit代表企业 i 所在地区第 t 年的影子银行业务的规模，再将企业数字化转型与其交互相乘，来观察地区影子银行发展情况是否调节数字化转型与企业绿色创新的相互关系。三、实证结果与分析（一）描述性统计各变量的主要描述性统计结果如表 2 所示。加以分析不难发现：企业绿色发明专利数量的最值差距较大，综115合观察标准差的数值大小，反映出各公司所申请的绿色发明专利数量差距悬殊；此外，地区影子银行的规模均值达3.056，可标准差也达到 2.306，充分体现出我国影子银行规模的迅速扩大，但也凸显出地域发展不平衡的问题，其对实现经济高质量发展、防范化解金融风险必然产生影响，值得我们关注。表 2主要变量描述性统计变量观测值平均值标准差最小值最大值lnGreInvig29 5260.1090.4010.0005.236Digital29 5260.2780.5980.00014.970SB29 5263.0562.3060.0129.677Size29 52622.0241.30919.22626.018Lev29 5260.4490.2170.0541.011ROA29 5260.0380.068-0.2710.229Balance29 5260.6870.5950.0242.730Growth29 5260.2050.555-0.6293.996Dual29 5260.2480.4320.0001.000FirmAge29 5262.7910.3621.6093.466（二）数字化转型对企业绿色创新影响的实证结果表 3 为数字化转型对企业绿色创新影响的回归结果。被解释变量是将绿色发明专利的数量进行自然对数处理来作为绿色技术创新的代理变量，第（1）列为数字化转型对企业绿色创新的回归结果，第（2）列为加入控制变量后的结果。第（3）列和第（4）列则是在前两个模型的基础上对年份和行业加入了固定效应。可以看到变量 Digital 在 4个回归中均以 1%的水平保持显著为正，意味着数字化转型对于企业绿色创新的促进作用十分显著，且这一结果有力地验证了研究假设 H1。原因可能在于企业进行数字化转型不仅优化了自身的资源配置效率，提高了有用管理信息在整个组织中的传递速度，使得对于企业创新的信息处理和资源整合更具有合理性，进而促进企业的绿色创新。而且企业的数字化转型在外部可以起到“信号”传递的作用，能够吸引政府补助和社会资金的注意，对绿色创新的推动起到促进作用。表 3数字化转型对企业绿色创新的影响lnGreInviglnGreInviglnGreInviglnGreInvig（1）（2）（3）（4）Digital0.052*0.042*0.039*0.028*（9.77）（8.02）（6.65）（4.96）Size0.067*0.070*（20.92）（20.69）Lev-0.041*0.020*（-3.95）（1.80）ROA-0.0510.026（-1.55）（0.78）Balance0.021*0.011*（4.90）（2.72）续表lnGreInviglnGreInviglnGreInviglnGreInvig（1）（2）（3）（4）Growth-0.018*-0.018*（-6.77）（-6.74）Dual0.029*0.015*（4.99）（2.54）FirmAge-0.043*-0.030*（-7.13）（-4.25）Constant0.095*-1.258*-0.043*-1.462*（38.28）（-18.51）（-5.00）（-19.30）年份固定效应否否是是行业固定效应否否是是观测值29 52629 52629 52629 526R20.0060.0490.0470.091注：*、*、*分别代表 1%，5%，10%的显著性水平；括号内为 t 统计量，下同。表 4 为加入了地区影子银行规模变量后数字化转型对于企业绿色技术创新的回归实证结果。其中，第（1）列和第（2）列仍是以绿色发明专利数量进行自然对数处理后代表企业的绿色技术创新，而鉴于企业的绿色创新存在一定的滞后性，第（3）列、第（4）列则是将企业绿色发明专利数量取自然对数后滞后一期再作为被解释变量。结果显示，不仅地区影子银行规模变量能够在 1%的水平上保证显著为正，而且交乘项 SBDigital 在回归中也能够始终保持显著为正，这一结果充分验证了 H2a，否定了 H2b，表明地区影子银行规模在数字化转型对企业绿色技术创新的促进效应中起到了正向的调节作用，很好地强化了数字化转型对企业绿色创新的促进作用，即地区影子银行业务发展越发达，数字化转型对企业绿色创新的促进作用越强，越有利于企业的绿色创新产出。可能的原因是资金问题作为企业进行绿色创新时的关键问题，而影子银行业务作为企业融资的又一重要来源，可以很好地缓解企业的融资约束。此外，数字技术可以更大限度地防范影子银行业务带来的风险问题，选取与创新项目风险相匹配的融资业务，进而促进企业的绿色创新。可以发现，在地区影子银行业务越发达的地区，企业的绿色创新水平就可能在更高的水平上。表 4数字化转型、地区影子银行与企业绿色创新lnGreInviglnGreInviglnGreInvigt+1lnGreInvigt+1（1）（2）（3）（4）Digital0.032*0.022*0.027*0.019*（6.19）（4.38）（5.45）（3.84）SB0.007*0.008*0.007*0.008*（4.84）（6.28）（4.66）（5.93）SBDigital0.005*0.004*0.003*0.003*（2.49）（2.18）（1.83）（1.67）Size0.070*0.066*（20.76）（19.12）商业观察2023 年 9 月中 第 9 卷 第 26 期Management plan116管理方略续表lnGreInviglnGreInviglnGreInvigt+1lnGreInvigt+1（1）（2）（3）（4）Lev0.023*0.034*（2.08）（2.94）ROA0.0130.014（0.41）（0.40）Balance0.010*0.005（2.45）（1.19）Growth-0.018*-0.018*（-6.54）（-6.07）Dual0.012*0.007（2.07）（1.19）FirmAge-0.027*-0.026*（-3.74）（-3.43）Constant-0.016-1.444*-0.012-1.350*（-1.57）（-19.16）（-1.14）（-17.49）观测值29 52629 52625 82325 823R20.0480.0930.0490.093（三）稳健性检验1.替换估计模型鉴于企业获得绿色发明型专利数量取值为 0 至正无穷，而被解释变量将其加 1 取自然对数依然符合严格的截断数据特征，因此正好符合 Tobit 估计模型对数据的要求。实证回归结果如表 5 第（1）、（2）列所示，变量 Digital 依然保持在 1%的水平上显著为正，与基准回归的结果保持一致，表明了基准回归结果是十分稳健的。2.倾向值匹配得分（PSM）使用倾向得分匹配法来检验基准回归的稳健性，源于其既符合实验数据的随机选择要求，又有效地规避了各种因素之间存在巨大差距，使得样本之间满足可比性的要求。具体做法是将所有的控制变量采用最近邻匹配的原则进行一对一的匹配后，再进行估计回归，运算结果如表 5 第（3）列所示。可以看到变量 Digital 系数依然显著为正，这一结果有力地说明通过对样本进行了倾向得分匹配后再进行回归，依然可以得到与原来结论一致的结果，可见基准回归是具有稳健性的。3.剔除样本将属于信息传输、软件以及信息技术服务三种行业的研究样本删除后进行回归，原因在于该类样本大多是互联网公司或以信息技术为主导的公司，这些公司本身就存在十分明显的数字化特征，将其从研究样本中剔除后，得到的结果更具有普遍性。具体回归结果如表 5 的第（4）、（5）列所示。可以发现无论是否加入控制变量，结果均在 1%的水平上显著为正，说明在促进企业绿色创新的过程中，数字化转型扮演着重要的角色，较为充分地验证了基准回归所具有的稳健性。表 5稳健性检验结果lnGreInviglnGreUmiglnGreInviglnGreInviglnGreUmig（1）（2）（3）（4）（5）Digital0.038 6*0.027 7*0.066 7*0.047*0.036*（3.418 4）（2.630 3）（1.864 2）（6.42）（5.06）Size0.070 1*0.228 5*0.071*（7.708 7）（11.265 7）（20.21）Lev0.020 0-0.158 10.017（0.869 9）（-1.158 6）（1.45）ROA0.025 7-0.184 4-0.004（0.477 7）（-0.510 7）（-0.13）Balance0.011 30.129 1*0.015*（1.241 6）（3.344 6）（3.32）Growth-0.018 4*-0.028 7-0.017*（-5.323 4）（-0.494 0）（-6.08）Dual0.014 70.176 0*0.019*（1.225 4）（3.293 4）（3.07）FirmAge-0.030 0*-0.094 3-0.030*（-1.884 9）（-1.385 6）（-4.20）Constant-0.043 4*-1.461 6*-4.050 1*-0.043*-1.481*（-3.740 2）（-7.336 2）（-6.663 1）（-4.95）（-18.85）年份固定效应是是是是是行业固定效应是是是是是观测值29 52629 5262 0522781427 814R2-0.12210.0490.095四、结语综上，基于数字化转型能够显著且稳健地促进企业绿色创新的结论，在我国经济正处于升级换档的大背景下，数字化转型既有利于形成持续竞争力，推动企业和社会高质量发展，同时也有利于企业高效绿色转型。因此加速数字化发展是企业稳健发展的必由之路。虽然影子银行业务的双刃剑作用已被多数学者证明，而企业进行数字化转型较为有效地发挥其融通资金作用的同时，很好地将风险与绿色创新项目相匹配，进而推动企业的绿色转型。因此，影子银行业务可以在企业数字化过程中被有效地应用，但同时应注意强化自身的风险防范意识，监管部门也应有序加强对各类业务的功能性金融监管，为推动经济高质量健康发展保驾护航。参考文献：1 杨东，柴慧敏 企业绿色技术创新的驱动因素及其绩效影响研究综述 J 中国人口 资源与环境，2015（S2）：132-1362 王小燕，张俊英，王醒男 金融科技、企业生命周期与技术创新异质性特征、机制检验与政府监管绩效评估 J 金融经济学研究，2019，34（5）：93-108（下转第 120 页）商业观察2023 年 9 月中 第 9 卷 第 26 期Management plan120管理方略月刊，2022（17）：128-1343 周方召，潘婉颖，付辉，等 上市公司ESG责任表现与机构投资者持股偏好来自中国A股上市公司的经验证据 J 科学Analysis of the Development Status and Challenges of ESG InvestmentZHANG Pingping，ZENG Ping*（School of Finance and Economics，Henan Polytechnic University，Jiaozuo 454150，China）Abstract：The carbon peaking and carbon neutrality boom provides an opportunity for the development of ESG investment in China,and with the increasing attention of investors to ESG investment,the scale of ESG assets in China has grown rapidly.However,due to the slow layout of ESG-related products and services,greenwashing phenomenon is quite common and the quality of ESG data is not high.Investors systematic ESG investment ability is weak,and ESG investment still faces many challenges.Under this background,by analyzing the current development status of ESG investment,this paper puts forward relevant suggestions to provide a reference for the development of core capabilities of ESG investment.Key words：ESG investment；ESG information disclosure；greenwashing；ESG rating3 罗进辉，巫奕龙 数字化运营水平与真实盈余管理 J 管理科学，2021，34（4）：3-184 孙雪娇，翟淑萍，于苏 柔性税收征管能否缓解企业融资约束：来自纳税信用评级披露自然实验的证据 J 中国工业经济，2019（3）：81-995 卢盛荣，郭学能，游云星 影子银行、信贷资源错配与中国经济波动 J 国际金融研究，2019（4）：66-766 李建军，韩珣 非金融企业影子银行化与经营风险 J 经济研究，2019，54（8）：21-357 齐绍洲，林屾，崔静波 环境权益交易市场能否诱发绿色Digital Transformation，Regional Shadow Banking and Corporate Green InnovationXU Hu（School of Business，Anhui University，Hefei 230601，China）Abstract：The article examines the impact of digital transformation on corporate green innovation and the moderating role played by regional shadow banking in it based on the data of non-financial listed companies from 2007 to 2019.It is found that digital transformation can significantly promote corporate green innovation and regional shadow banking positively moderate the role of digital transformation in promoting corporate green innovation.The above empirical evidence based on Chinese economic practice provides a reference for improving the green finance policy framework and promoting high-quality development of the digital economy.Key words：digital transformation；shadow banking；digital economy；financing constraints；green innovation创新？基于我国上市公司绿色专利数据的证据 J 经济研究，2018，53（12）：129-1438 吴非，胡慧芷，林慧妍，等 企业数字化转型与资本市场表现来自股票流动性的经验证据 J 管理世界，2021，37（7）：130-1449 封思贤，居维维，李斯嘉 中国影子银行对金融稳定性的影响 J 金融经济学研究，2014，29（4）：3-1210 宋德勇，朱文博，丁海 企业数字化能否促进绿色技术创新？基于重污染行业上市公司的考察 J 财经研究，2022，48（4）：34-48决策，2020（11）：15-414 李瑾 我国A股市场ESG风险溢价与额外收益研究 J 证券市场导报，2021（6）：24-33（上接第 116 页）