绿色信贷对企业绿色技术创新的效应研究.pdf

绿色信贷是一种金融政策手段,是经济绿色转型和绿色技术创新的重要推动力。基于 20102020 年沪深 A 股非金融类上市公司以及 16 家上市银行数据,实证研究了绿色信贷对企业绿色技术创新的影响。结果表明:绿色信贷显著促进了企业绿色技术创新。异质性分析发现:绿色信贷对绿色发明专利和绿色实用新型专利数量均具有显著的正向影响,且对绿色发明专利有更明显的促进作用;而绿色信贷引致的企业绿色技术创新效应存在于化学原料及化学制品制造业等“两高一剩”行业中。研究结果还表明无论是当期还是滞后一期,绿色信贷通过影响研发投入进而显著影响企业绿色技术创新。本文的研究对绿色信贷影响企业绿色技术创新的理论机理起到重要补充,有助于优化信贷资金配置,进而推动企业绿色转型,实现绿色、低碳经济发展。关 键 词:绿色信贷;绿色技术创新;绿色专利;融资约束DOI:10.16315/j.stm.2023.04.007中图分类号:F 273.1文献标志码:A收稿日期:2023-03-29基金项目:国家自然科学基金项目(72102090);国家社科基金项目(22BJY111);教 育 部 人 文 社 会 科 学 研 究 基 金 项 目(21YJC630112)作者简介:谭中明(1963),男,教授,博士,硕士生导师;董蕴仪(1999),女,硕士研究生;康 勤(1996),女,硕士研究生.2020 年,我国在第七十五届联合国大会上宣布“双碳目标”1。加快降低碳排放进程,有利于推动绿色技术的创新改造,推动工业低能低碳生产,促进我国经济结构绿色转型。绿色技术创新是推动绿色发展的有力抓手,需要有健全的金融体系来支撑。银行信贷是企业技术改造、产业转型升级的重要资金来源和重要推动力量。2012 年 2 月,我国出台绿色信贷指引,旨在鼓励银行业金融机构积极开展绿色信贷,调整信贷结构,从而增强预防环境与社会危害的有效性。绿色信贷作为绿色金融体系下一种重要的金融手段,可以带动货币市场发展由高排放、重污染经济转向绿色环保经济,驱动企业绿色技术创新,改变高污染、高能耗企业的传统生产模式,倒逼企业技术改造、转型升级。绿色信贷于 2007 年7 月由三部门联合提出,利用资金杠杆进行环保调控,同时通过贷款投放对产业结构做出一定调整。“十四五”期间,通过绿色技术创新形成的新技术、新发展模式逐渐取代传统发展模式,引领并支撑我国经济向绿色可持续发展转型。现有文献探究了绿色金融或绿色信贷对重污染企业融资的惩罚效应和与企业技术创新的关系,而针对绿色信贷通过中介影响企业绿色技术创新的研究不多。本文从绿色信贷影响企业绿色技术创新的角度出发,基于 20102020 年沪深 A 股上市企业数据,从 3 个方面进行扩展研究。第一,本文将绿色金融细化,探究绿色信贷对企业绿色技术创新的影响及其传导路径,拓展了绿色信贷研究方向。第二,从中介变量的衡量方法来看,本文采用企业研发费用在营业收入中的占比来表示研发投入水平。第三,从研究方法来看,本文从绿色专利和行业的异质性视角进行实证分析,结果表明绿色信贷对不同绿色专利和不同行业企业的影响均存在差异,这对现有文献起到补充作用。1 文献回顾与理论机制1.1 相关概念界定关于绿色信贷,国内外研究已经较为丰富。绿色信贷最初源于绿色金融,常被称为“可持续金融”或“环境金融”等。Paul 等2实证研究了银行贷款与环境信息需求之间的关系,认为商业银行在对企业发放贷款在一定程度上会将环境因素作为考察标准纳入其贷款给公司的决定中,即绿色信贷。绿色信贷是政府和金融机构通过实施不同利率实现宏观调控的信贷手段。总的来说,绿色信贷是银行体系运用信贷杠杆,向从事循环经济生产、生态保护和绿色制造的企业提供利率优惠和资金支持,同时限制污染企业的信贷融资,这也是对可持续发展的拓展。在绿色技术创新的相关研究中,Ernest 等3首次提出绿色技术就是能够降低资源浪费和生态环境污染水平的技术,绿色技术创新对推动可持续发展有积极作用。国内学者基于前人对科技创新的界定,对绿色技术创新进行更多维度诠释。舒雅楠等4认为绿色技术创新是环保科技与绿色经济的结合,同样,肖仁桥等5认为绿色技术创新应兼具生态、技术和发展。陈向阳6提出绿色技术创新注重于降污减排,应同时实现企业、社会和生态效益的最大化。总体而言,绿色技术创新能够使生产更加清洁环保,利于绿色经济发展,较传统技术创新更注重了社会效益的实现。目前绿色技术创新通常用创新投入和创新产出来衡量企业的技术创新水平。1.2 绿色信贷与绿色技术创新从已有研究成果来看,部分学者认为绿色信贷对企业绿色技术创新具有正向影响。有些企业由于信贷约束无法获得充足的资金而面临企业破产,还有些企业在信贷约束的压力下会更加注重创新绿色技术来满足市场绿色产品的需求。而银行为环保企业的绿色技术创新提供了一定的资金保障,使该类企业能够更为便利地获取信贷融资。通过绿色信贷对资金资源进行配置,企业能将更多的资金用于技术改造升级,进一步提升企业绿色创新水平7,以此引导产业清洁和绿色发展。绿色信贷对环保类企业的创新有明显的正向作用8。同时,绿色信贷在很大程度上使得高耗能高污染企业的贷款降低9-10。有学者研究表明,绿色信贷相比绿色证券等更能够降低“两高一剩”产业信贷规模11,抑制该企业的投融资活动,推动产业结构升级。对于重污染企业而言,企业在获取信贷融资时门槛会更高,为缓解这类约束,可以通过绿色技术创新来弥补因融资而增加的成本12。通过技术改造降低污染排放的企业,可以获得相应的信贷支持,将融资约束转变为绿色创新激励。绿色信贷指引的实施明显促进高污染企业创新改造13,创新效率得到很大提高,推动了高环境风险行业绿色创新发展14。不过,也有另一些学者指出,绿色信贷并不能在短期内取得人们预想中的良好成效,绿色信贷政策也并未在短期内得以被全面推行15。如绿色信贷未能有效地通过调整信贷方式来鼓励高污染企业技术创新和结构调整16。绿色信贷通过收缩资金、减少高污染、高能耗企业的贷款,以较高的贷款利率增加企业的融资成本,从而导致企业资金短缺,这会降低这类企业对绿色技术创新的主动性,迫使整体绿色技术创新步伐放缓。由此,提出假设:H1a:绿色信贷促进企业绿色技术创新。H1b:绿色信贷并不能有效促进企业绿色技术创新。1.3 绿色信贷影响企业绿色技术创新的理论机制企业在绿色技术创新过程中需要投入大量研发资金和人力资本17,绿色信贷利用动态的差异化融资对相关企业技术创新的研发投入产生影响或有显著促进作用18。绿色信贷对企业绿色技术创新的影响机理主要是通过资金配置、信贷产品创新、政策激励 3 条路径作用于研发投入实现的。在资金配置方面,商业银行能够通过经济杠杆实现信贷资金的优化分配,在评估阶段把衡量企业活动是否正向影响资源环境该项因素纳入审核标准,将信贷优惠提供给促进生态保护和绿色制造的企业,激励企业加大研发投入,对保护环境、节约资源项目的信贷加大支持力度。同时对传统的“两高一剩”企业进行信贷融资限制,引导资金流向绿色环保产业,倒逼高污染高能耗企业绿色转型和升级,加强对高环境风险行业的监督,并加重处罚19。在绿色信贷产品创新方面,金融机构能够根据不同的行业、企业开发有针对性的信贷产品和金融服务创新,来满足企业在低碳绿色转型过程中进行技术研发改造所面临的多元化资金需求,给以其一定的利率、资金和市场政策的优惠支持以及在贷款审批和贷后管理中向客户提供服务与便利,进而推动生态环保和可持续发展20。在政策激励方面,政府通过完善绿色信贷政策对企业降污减排起到强制性作用,同时对企业进行研发投入起到较为稳定的保障作用。绿色信贷和环保产业政策的制定会使企业不得不将治污减排、进行绿色研发考虑进企业的经营活动中,有意识地肩负起自身的社会责任。而人们也越来越有绿色环保意识,能够对企业的绿色产品和研发起到一定的监督作用。绿色信贷带来的外在压力会激励企业加强研发投资、进行设备更新升级和工艺创新改造的力度。由此可见,银行绿色信贷的发展极大增加了企业的研发资金,进一步地,研发投入的提高能有效促进企业绿色技术创新。低碳经济、循环经济等行业的企业将更多的资金用于绿色环保技术研发,会尽可能节约资源和降低碳排放,这使其绿色技术创新2科技管理学报 第 25 卷能力得到进一步提高。对此,部分学者表明企业研发投入对企业创新产出的正向作用显著21,主要体现在提高资金资源利用和增加外部合作机会。首先,企业投入越多的研发资金,在进行研发活动的过程中会获取更多新的科学技术知识和各种类型的专利产出22-23,绿色相关知识的累积和资源的增加能够很大程度上提高企业运用知识的能力和意愿24,进而为提高企业绿色技术研发水平创造有利条件。其次,从增加外部合作机会方面来看,许多企业通过加强与高校或研发机构的共同协作,进行项目创新或技术研发以获取外部资源,从而利于该企业绿色技术创新能力和效率的提升。由此,提出假设:H2a:绿色信贷可以促进企业研发投入。H2b:企业研发投入能够促进企业绿色技术创新。结合上述部分中介假设,完整的中介路径假设为H2:绿色信贷可以通过促进企业研发投入进而推动企业绿色技术创新改造。本文研究框架,如图 1 所示。图 1 绿色信贷对企业绿色技术创新的影响机制Fig.1 Impact mechanism of green credit on green technology innovation of enterprises2 研究设计2.1 数据来源选择 20102020 年间中国 A 股上市公司作为企业绿色技术创新的研究样本,为进一步增强数据有效性,剔除 ST、ST、PT 的公司和相关数据信息有严重缺漏的公司,得到 1 681 家上市公司连续11 年的面板数据。为减少极端数据的误差,所有连续变量都做了首尾各 1%的缩尾处理。绿色专利数据是根据国际专利分类绿色清单在国家知识产权局检索获取,绿色信贷数据主要来自于中国银行业社会责任报告以及 16 家上市银行发布的社会责任报告。2.2 变量选取1)被 解 释 变 量。绿 色 技 术 创 新(tgp、gip、gump)。企业专利数据包括申请数和授予数,专利授予数据在时间上具有一定的滞后性和不确定性,专利申请量能够较直接地反映企业的技术创新水平,且专利的相关数据更新比较及时,更具真实性,因此选择绿色专利申请总量(tgp)来衡量绿色技术创新。同时借鉴齐绍洲等25衡量绿色技术创新的方法,采用 20102020 年我国上市公司的绿色发明专利申请量(gip)和实用新型专利申请量(gump),分别作为衡量绿色技术创新的指标。2)解释变量。绿色信贷(gc)。由于商业银行披露的绿色信贷余额数据相对而言更具准确性和有效性,同时考虑到变量涉及到的时间序列问题,因此选取了 20102020 年国有五大行以及股份制商业银行在内的 16 家上市银行,用其绿色信贷余额来衡量绿色信贷水平。3)中介变量。研发投入(rd)。本文理论分析了研发投入作为中介在绿色信贷影响企业绿色技术创新过程中起到的作用。要衡量企业研发投入,通常采用 2 种指标:一是总量指标,主要为对企业研究人员的投入总量和对研究的投入总量;二是相对指标,用研发投入在营业收入中的占比表示。两者相较而言,由于各个公司各自的业务规模情况和实际运营的情况都有所不同,研发投入占比更为客观真实和更符合公司实际情况;同时借鉴已有研究,选取相对指标来表示研发投入水平。4)控制变量。分别是企业规模(size)、政府科技投入(git)、资产负债率(lev)、托宾 Q 值(tbQ)、净利润(np)。变量的具体定义,如表 1 所示。3第 4 期谭中明等:绿色信贷对企业绿色技术创新的效应研究表 1 变量定义Tab.1 Description of variables变量类型变量符号 变量名称 变量描述tgp绿色专利申请总量被解释变量gip绿色技术创新绿色发明专利申请量gump绿色实用新型专利申请量解释变量gc绿色信贷16 家上市银行绿色信贷余额中介变量rd研发投入研发费用/营业收入size企业规模企业年末总资产取对数git政府科技投入政府财政科技拨款占 GDP 的比重控制变量lev资产负债率负债总额/资产总额tbQ托宾 Q 值企业市场价值/资本重置价值np净利润企业净利润2.3 模型构建为研究绿色信贷与企业绿色技术创新之间的关系,本文建立如下绿色信贷和企业绿色技术创新之间的多元回归模型:tgpit=o+1gcit+2sizeit+3gitit+4levit+5tbQit+6npit+it,(1)gipit=o+1gcit+2sizeit+3gitit+4levit+5tbQit+6npit+it,(2)gumpit=o+1gcit+2sizeit+3gitit+4levit+5tbQit+6npit+it。(3)其中:i 表示不同企业,t 表示年份,it为随机误差项。tgp、gip 和 gump 分别为被解释变量绿色专利申请总量、绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量。gc 是核心解释变量绿色信贷。size、git、lev、tbQ、np 分别为本文的控制变量企业规模、政府财政科技投入、资产负债率、托宾 Q 值和企业净利润。进一步,为研究绿色信贷对各个行业绿色技术创新影响的异质性,本文对所选取的沪深上市企业按其所处行业进行分组回归,模型参考上述固定效应回归模型。3 实证结果分析3.1 描述性统计变量描述性统计结果,如表 2 所示。由表 2 可知,tpg 的最小值为 0,最大值为 146,标准差为 19.804,这表明绿色专利申请总量在样本企业间存在较大差异,不同企业的技术创新水平差异较大。gip 和gump 的标准差分别为11.814 和8.151,表明不同企业间绿色发明专利申请量存在的差异比绿色实用新型专利申请量更明显。表 2 变量描述性统计Tab.2 Variable descriptive statistics变量均值标准差最小值最大值样本量tgp6.82219.804014618 491gip3.72111.81408818 491gump2.9378.15105618 491gc39.23621.61112.23881.20818 491rd3.3063.5900.0121.318 491size1.6714.0330.03829.33218 491git1.0240.0270.981.0818 491lev0.4600.2110.0510.93818 491tbQ2.1901.4820.8809.74118 491np0.5691.546-1.36611.29418 4913.2 绿色信贷影响企业绿色技术创新的回归结果本文首先通过对模型进行豪斯曼检验,确定了本文进行实证分析选择固定效应模型。回归结果,如表 3 所示。由表 3 可知,无论是否加入控制变量,当期绿色信贷对企业绿色技术创新均有直接的促进作用,与本文理论分析结果一致。绿色信贷要求金融机构把环境因素考虑进贷款审批机制,加大高污染项目的贷款难度,而绿色环保企业能够得到更多的资金来开展绿色环保的项目,进行绿色技术的创新研发。从控制变量来看,政府科技投入(git)对绿色技术创新的影响显著为正,表明财政科技投入对企业科研投入有正向影响,有利于企业绿色技术创新。这可能是由于近年来政府越来越重视绿色环保产业的发展,政府向清洁生产、节能环保的项目投入更多资金,鼓励我国绿色企业的持续发展。企业规模(size)、企业净利润(np)回归系数在 1%的水平下均显著为正,说明企业的资产规模和盈利能力与企业的绿色技术创新力度成正比。4科技管理学报 第 25 卷表 3 绿色信贷影响企业绿色技术创新的回归结果Tab.3 Regression results of the impact of green credit on enterprises green technological innovation 变量(1)(2)(3)绿色专利申请总量绿色专利申请总量绿色专利申请总量gc0.7460.3740.669(0.054)(0.054)(0.053)size1.3411.326(0.062)(0.062)np0.3470.378(0.123)(0.124)lev3.8913.959(0.741)(0.741)tbQ-0.272(0.082)git72.182(3.969)_cons1.571-1.018-74.345(0.312)(0.448)(4.136)IndustryYesYesYesYearYesYesYesN18 49118 49118 491r20.0910.1270.128注:,分别代表在 1%,5%和 10%水平上显著,括号内为 t 值,下同3.3 稳健性检验为了进一步检验结果稳健性,分别将核心解释变量的衡量指标进行替换,控制变量政府科技投入进行一期滞后,以此重新估计该模型。首先将控制变量净利润更换为企业市值(mv);其次,由于当年的绿色信贷和政府科技投入产生的影响会有滞后性,因此将绿色信贷和政府科技投入均做一期滞后。gc 和 L.gc 均在 1%水平下显著,回归系数分别为0.657和 2.503,这表示绿色信贷能够在一定程度上推动企业绿色技术创新。这表明回归结果稳健,增强了实证结论说服力,如表 4 所示。3.4 异质性分析3.4.1 绿色专利异质性分析绿色专利包括绿色发明专利(git)、绿色实用新型专利(gump)以及绿色外观设计专利,实质性创新程度依次由高到低。因此,本文将绿色专利主要分为前两者分别进行回归,如表 5 所示。gc 回归系数分别为 0.458 和 0.199。同时,组间系数差异检验结果,如表6 所示。P 值在5%的水平上显著。由此表明绿色信贷对绿色发明专利的效应相较绿色实用新型专利来说更为显著。企业若将更多的资金投入到绿色发明专利上,这更能提高企业研发能力和实质性创新水平。表 4 稳健性检验Tab.4 Robustness test 变量(1)变量(2)tgptgpgc0.657L.gc2.503(0.053)(0.115)size1.077size1.169(0.098)(0.068)git73.079L.git-184.920(3.971)(10.796)lev3.563lev4.012(0.735)(0.814)tbQ-0.344tbQ-0.263(0.085)(0.090)mv0.325mv0.475(0.079)(0.130)_cons-74.989_cons186.029(4.137)(10.871)IndustryYesIndustryYesYearYesYearYesN18 491N16 810r20.128r20.1145第 4 期谭中明等:绿色信贷对企业绿色技术创新的效应研究表 5 绿色专利异质性检验结果Tab.5 Test results of green patents heterogeneity 变量(1)(2)gipgumpgc0.4580.199(0.032)(0.024)size0.7650.440(0.038)(0.028)git23.14147.852(2.429)(1.787)lev1.9581.931(0.453)(0.334)tbQ-0.155-0.107(0.050)(0.037)np0.3610.042(0.076)(0.056)_cons-24.216-48.821(2.531)(1.862)IndustryYesYesYearYesYesN18 49118 491r20.1100.113表 6 组间系数检验Tab.6 Intergroup coefficient difference testTest gip_meangc=gump_meangc(1)gip_meangc-gump_meangc=0chi2(1)=58.84Prob chi2=03.4.2 行业异质性分析绿色信贷对不同行业企业绿色技术创新的影响效果有所差异,因此,将企业分类为医药制造业、电力、热力生产和供应业、废弃资源综合利用业、农业、生态保护和环境治理业和化学原料及化学制品制造业等,选择与“绿色”相关性较强的行业企业作为样本,来研究绿色信贷对不同行业绿色技术创新的影响差异。检验结果,如表 7 所示。其中绿色信贷对医药制造业、电力、热力生产和供应业、化学原料及化学制品制造业的绿色技术创新影响分别在 1%和5%的水平下显著,回归系数分别为 0.151、0.857 和0.242,而对废弃资源综合利用业、农业和生态保护和环境治理业的作用较小。这可能是由于我国电力行业和制造业污染排放较多,比如火力发电的高耗能,医药废水、废气和废渣的高排放和高污染,制造业的化学生产活动造成的污染排放等,我国绿色信贷政策偏向于将更多的资源用于这类行业的技术研发与绿色转型,而减少了对其他行业的信贷资金。表 7 行业异质性检验结果Tab.7 Test results of industry heterogeneity 变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)医药制造业电力、热力生产和供应业废弃资源综合利用业农业生态保护和环境治理业化学原料及化学制品制造业gc0.1510.8574.3770.1490.1330.242(0.048)(0.425)(2.746)(0.105)(0.952)(0.123)size0.3393.743-11.2972.7342.9742.478(0.215)(0.423)(9.092)(0.880)(1.726)(0.394)git17.115108.596349.62017.629266.39161.592(3.440)(29.760)(175.237)(9.066)(61.844)(8.970)lev0.163-2.99782.4600.270-9.4960.905(0.627)(6.180)(45.189)(1.837)(10.435)(1.568)tbQ-0.0311.0209.2840.006-4.4580.152(0.058)(1.034)(9.889)(0.220)(1.561)(0.215)np-0.054-3.44333.6180.15211.5420.772(0.187)(0.615)(29.853)(0.738)(3.306)(0.428)_cons-17.424-117.017-432.608-19.127-252.593-63.097(3.581)(31.361)(183.878)(9.688)(64.720)(9.359)IndustryYesYesYesYesYesYesYearYesYesYesYesYesYesN1 25461633881431 144r20.0660.2550.7160.4160.5360.2146科技管理学报 第 25 卷4绿色信贷对企业绿色技术创新的影响机制检验 本文实证表明绿色信贷对企业绿色技术创新有正向促进作用,并将进一步通过中介效应探究绿色信贷促进企业绿色技术创新的路径。4.1 中介效应模型的设定本文引入中介变量进而建立中介效应模型,来探究研发投入能否作为中介促使绿色信贷对企业绿色技术创新起到正向影响作用。本文用绿色专利申请总量来衡量企业绿色技术创新,建立如(4)(6)中介效应模型。用绿色专利申请总量衡量绿色技术创新:tgpit=o+1gcit+2sizeit+3gitit+4levit+5tbQit+6npit+it,(4)rdit=o+1gcit+2sizeit+3gitit+4levit+5tbQit+6npit+it,(5)tgpit=o+1gcit+2rdit+3sizeit+4gitit+5levit+6tbQit+7npit+it。(6)进一步地,考虑到研发投入对绿色技术创新结果可能存在滞后效应,因此进一步构建滞后一期的中介效应模型,如式(7)(9)所示。用绿色专利申请总量衡量绿色技术创新:tgpit=o+1gcit-1+2sizeit+3gitit+4levit+5tbQit+6npit+it,(7)rdit=o+1gcit-1+2sizeit+3gitit+4levit+5tbQit+6npit+it,(8)tgpit=o+1gcit-1+2rdit-1+3sizeit+4gitit+5levit+6tbQit+7npit+it。(9)4.2 研发投入的中介效应检验结果中介效应结果,如表 8 所示,由表 8 中列(1)可知,绿色信贷对企业绿色技术创新有直接的正向促进作用,在控制变量中,政府财政科技投入、企业规模和资产负债率也显著影响绿色技术创新,表明能力越高、获得越多政府资金支持的企业更愿意开展绿色技术改造活动。更进一步地,列(2)用绿色信贷对企业的研发投入作回归,结果显示绿色信贷在1%的显著性水平下的回归系数为 0.236,表明当期绿色信贷的增加能够加大企业的研发投入,同时,政府财政科技的投入也会促进研发投入的增长,对研发投入的回归系数是 2.467。列(3)是在一同加入绿色信贷和研发投入的基础上,进一步对绿色信贷对企业绿色技术创新的影响进行检验,结果正向显著,由此表明,研发投入是绿色信贷影响企业绿色技术创新的传导途径。表 8 研发投入的中介效应检验结果Tab.8 Test results of intermediary effect of R&D investment 变量(1)(2)(3)绿色专利申请总量研发投入绿色专利申请总量gc0.6690.2360.574(0.066)(0.012)(0.070)rd0.404(0.112)size1.3260.0111.322(0.247)(0.013)(0.246)git72.1822.46771.186(4.319)(0.437)(4.264)lev3.959-0.9384.337(1.247)(0.254)(1.254)tbQ-0.272-0.028-0.261(0.096)(0.020)(0.096)np0.378-0.1080.421(0.387)(0.022)(0.386)_cons-74.3450.190-74.422(4.660)(0.521)(4.658)IndustryYesYesYesYearYesYesYesN18 49118 49118 491r20.1280.0830.131r2_a0.1270.0830.130 考虑到绿色信贷无法将资金立即引入环保行业及绿色低碳项目,投资回报周期较长,因此,分别一阶滞后绿色信贷和研发投入,进一步对滞后期中介效应模型进行检验。检验结果如表 9 所示。列(4)的结果表明了绿色信贷影响企业研发投入进而促进企业绿色技术创新的确存在一定的时滞效应,且企业的规模、政府财政科技投入和资产负债率也在1%的显著性水平下促进企业的研发投入。在列(6)中加入了滞后一期的研发投入后,回归系数显著为正,为 0.228,滞后一阶的绿色信贷仍然对企业绿色技术创新的正向影响显著。因此,绿色信贷通过中介研发投入这条路径促进企业绿色技术创新具有滞后效应,其结果是稳健的。7第 4 期谭中明等:绿色信贷对企业绿色技术创新的效应研究表 9 滞后一期的研发投入中介效应检验结果Tab.9 Test results of intermediary effect of R&Dinvestment lagging behind by one period 变量(4)(5)(6)tgpL.rdTgpL.gc0.3220.2660.228(0.078)(0.015)(0.087)L.rd0.355(0.141)size1.1690.0021.168(0.239)(0.012)(0.239)git63.350-0.51663.533(3.912)(0.347)(3.928)lev4.012-0.7374.273(1.317)(0.230)(1.323)tbQ-0.263-0.009-0.259(0.097)(0.022)(0.097)np0.475-0.0660.498(0.386)(0.019)(0.386)_cons-62.0053.034-63.083(4.082)(0.375)(4.193)IndustryYesYesYesYearYesYesYesN16 81016 81016 810r20.1140.0740.116r2_a0.1130.0730.1155 结论与启示本文基于 20102020 年中国沪深两市 A 股非金融类上市公司以及 16 家上市银行的数据,通过建立固定效应模型和中介效应模型,来探究分析绿色信贷对企业绿色技术创新的影响。研究发现:第一,绿色信贷促进企业绿色技术创新,使用固定效应模型以及稳健性检验,该结论均成立,并且控制变量企业规模、资产负债率、净利润、政府财政科技投入均对企业绿色技术创新有明显的促进作用。第二,绿色信贷对企业绿色技术创新的影响存在异质性,绿色信贷对绿色发明专利相较于绿色实用新型专利数量有更为明显的促进效果,并且绿色信贷引致的企业绿色技术创新效应主要存在于医药制造业、电力、热力生产和供应业等重污染高排放的“两高一剩”产业中。第三,中介效应检验结果表明,绿色信贷通过影响研发投入对企业绿色技术创新的促进作用显著,并且该中介作用存在一定的时间滞后性,其滞后一期的中介效应结果依然稳健。本文的研究对促进企业绿色技术创新,经济可持续发展有一定的理论参考和现实意义。基于以上结论,得出以下实践启示:一是,政府要加大绿色信贷支持力度。政府应积极推动绿色信贷的发展,完善有针对性的正向激励政策和风险防范机制。同时,对于低碳环保行业加强资金以及政策支持,充分发挥绿色信贷的“绿色”效用,提升企业创新绿色技术的强度和水平。二是,金融机构要不断完善绿色信贷相关流程。金融机构应适度扩大绿色信贷业务规模,更加合理地配置信贷资源,尤其是对绿色产业的资源投入。同时也要建立完善的绿色信贷审查机制和贷后监督,在信贷评估方面调动企业环保创新的主动性,并确保企业把该绿色信贷用于研发投入或绿色生产。三是,企业要不断提升绿色环保意识。企业对绿色金融政策的敏感度应当加强,自觉承担起社会责任,提高对技术创新的主动性,在技术研发过程中更加合理配置绿色信贷资金,进而提升企业绿色技术创新水平。此外,应当充分调动群众监督企业环保活动积极性,使资金资源发挥最大的绿色环保价值。参考文献:1 于波.绿色信贷政策如何影响重污染企业技术创新?J.经济管理,2021,43(11):35-51.YU B.How does the green credit policy affect the technological in-novation of heavily polluting enterprises?J.Economic Manage-ment,2021,43(11):35-51.2PAUL T,CHRISTOPHER J.Bringing the environment into banklending:Implication for environmental reportingJ.The BritishAccounting Review,2004(6):197-218.3 ERNEST B,DAVID W.Regulation as a means for the social con-trol of technologyJ.Technology Analysis&Strategic Manage-ment,1994,6(3):259-272.4 舒雅楠,刘军.基于节能环保视野下的企业技术创新J.吉林工程技术师范学院学报,2015,31(1):5-7.SHU Y N,LIU J.Enterprise technology innovation from the per-spective of energy conservation and environmental protectionJ.Journal of Jilin Engineering and Technology Normal University,2015,31(1):5-7,12.5 肖仁桥,徐梅.绿色技术创新发展研究述评J.重庆科技学院学报(社会科学版),2017(2):29-34.XIAO R Q,XU M.Review of research on green technology innova-tion and developmentJ.Journal of Chongqing University of Sci-ence and Technology(Social Science Edition),2017(2):29-34.6 陈向阳.金融结构、技术创新与碳排放:兼论绿色金融体系发展J.广东社会科学,2020(4):41-50.CHEN X Y.Financial structure,technological innovation and car-8科技管理学报 第 25 卷bon emissions:also on the development of green finance systemJ.Guangdong Social Sciences,2020(4):41-50.7 王梦媛,方厚政.绿色金融能否促进高环境风险企业绿色技术创新?:基于中国上市公司绿色专利数据的证据J.浙江金融,2021(12):59-66.WANG M Y,FANG H Z.Can green finance promote green technol-ogy innovation in high environmental risk enterprises:Evidencebased on green patent data of listed companies in ChinaJ.Zhejiang Finance,2021(12):59-66.8 何凌云,梁宵,杨晓蕾等.绿色信贷能促进环保企业技术创新吗J.金融经济学研究,2019(5):109-121.HE L Y,LIANG X,YANG X L,et al.Can green credit promotetechnological innovation in environmental protection enterprisesJ.Financial Economics Research,2019(5):109-121.9 蔡海静,汪祥耀,谭超.绿色信贷政策、企业新增银行借款与环保效应J.会计研究,2019,(03):88-95.CAI H J,WANG X Y,TAN C.Green credit policy,new bank bor-rowings by enterprises and environmental protection effectsJ.Accounting Research,2019(3):88-95.11 丁杰.绿色信贷政策、信贷资源配置与企业策略性反应J.经济评论,2019(4):62-75.DING J.Green credit policy,credit resource allocation,and corpo-rate strategic responseJ.Economic Review,2019(4):62-75.11 SALAZAR J.Environmental finance:Linking two worldsJ.Fi-nancial Innovations