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文獻分析 | 金融科技“賦能”與企業(yè)綠色創(chuàng )新——基于信貸配置與監督的視角

發(fā)布時(shí)間:2025-06-30

原文標題:金融科技“賦能”與企業(yè)綠色創(chuàng )新?基于信貸配置與監督的視角

原文作者:譚常春,王卓,周鵬期刊:財經(jīng)研究

關(guān)鍵詞:金融科技;綠色創(chuàng )新;綠色信貸配置;綠色投資效率;事前審查與事后監督

一、研究背景

為了引導企業(yè)綠色投資,激發(fā)企業(yè)綠色創(chuàng )新活力,我國近年來(lái)積極發(fā)展綠色金融,形成了以綠色信貸為最重要組成部分的綠色融資體系。隨著(zhù)綠色金融的不斷深化,綠色主體、綠色項目和綠色產(chǎn)品的鑒別難度增大,綠色信貸的事前審查難度和事后監管成本上升。在新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的背景下,以人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新興技術(shù)為代表的金融科技加速滲透于傳統金融服務(wù)業(yè),為各項金融活動(dòng)降低交易成本、緩解信息不對稱(chēng)、提升交易效率(盛天翔和范從來(lái),2020;宋敏等,2021),重塑了金融機構的營(yíng)運模式(Grennan和Michaely,2021)。那么,金融科技能否以及如何驅動(dòng)企業(yè)綠色創(chuàng )新?

本文以2011?2018年我國A股上市公司為研究對象,使用GDP標準化的地級市金融科技公司數量來(lái)測度地區金融科技發(fā)展水平,利用綠色專(zhuān)利申請量來(lái)反映企業(yè)的綠色創(chuàng )新能力,從綠色創(chuàng )新視角探究了金融科技“賦能”的微觀(guān)企業(yè)效應。

二、理論分析與研究假設

金融科技對創(chuàng )新具有促進(jìn)作用(李春濤等,2020;聶秀華等,2021),主要因為金融科技能提高金融服務(wù)易得性,緩解企業(yè)融資約束,并引導資金精準配置,提升金融機構的風(fēng)險防范能力。這不僅為企業(yè)創(chuàng )造了良好的外部金融環(huán)境,而且提升了資金配置的精準性和有效性。對企業(yè)綠色創(chuàng )新來(lái)說(shuō),由于研發(fā)過(guò)程的高風(fēng)險,信貸審查和監督的難度更大,因此金融科技的賦能效應更強。從信息角度看,金融科技在貸前審查時(shí)可以全面收集企業(yè)信息,彌補長(cháng)尾企業(yè)信用不足,加快金融機構的資金投放速度(Balyuk等,2020)。此外,人工智能等技術(shù)還能高效識別綠色項目,撬動(dòng)資金流向企業(yè)。在信貸發(fā)放后,金融科技依托區塊鏈等技術(shù),能對資金用途進(jìn)行實(shí)時(shí)監督和追蹤,推動(dòng)綠色創(chuàng )新項目的實(shí)施。從成本角度看,金融科技的便利化、個(gè)性化服務(wù)深入挖掘了長(cháng)尾市場(chǎng)潛力,拓展了綠色金融的參與廣度,在規模經(jīng)濟作用下吸納了更多綠色資金,提高了融資可得性(Klapper等,2019),為紓解企業(yè)綠色創(chuàng )新活動(dòng)中的融資約束提供了可能。同時(shí),大數據技術(shù)所提供的豐富信息能降低貸后的風(fēng)險控制和監督成本,進(jìn)一步約束借款人行為,提高信貸監督效率(Sutherland,2018)。綜上分析,金融科技主要通過(guò)降低融資門(mén)檻、提高融資效率,以及增加綠色資金的使用透明度、提高綠色投資效率,“賦能”企業(yè)綠色創(chuàng )新活動(dòng)?;诖?,本文提出以下假說(shuō):

假說(shuō)1:金融科技發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng )新。

針對綠色信貸貸前的配置效率,金融科技能夠優(yōu)化“事前”審查過(guò)程,紓解相關(guān)企業(yè)的融資約束(黃銳等,2020)。一方面,金融科技增加了銀行發(fā)放綠色信貸的動(dòng)力。金融科技依托各類(lèi)技術(shù)手段獲取客戶(hù)海量信息,并將“軟”信息量化(盛天翔和范從來(lái),2020),促進(jìn)了信息使用效率。這在降低銀行信息獲取成本的同時(shí),提高了其風(fēng)險評估和控制能力,增強了其提供綠色信貸支持的意愿。另一方面,金融科技有助于甄別有綠色創(chuàng )新意愿的企業(yè)的信貸需求(王馨,2015)。金融科技充分挖掘企業(yè)歷史和實(shí)時(shí)數據,通過(guò)“軟”“硬”信息組合,多角度對企業(yè)開(kāi)展綠色評價(jià)。這有助于銀行為準備且有能力進(jìn)行綠色創(chuàng )新的企業(yè)提供綠色信貸,引導綠色信貸資源的精準配置。同時(shí),綠色信貸對高污染行業(yè)的沖擊更大(陸菁等,2021)。污染企業(yè)往往會(huì )主動(dòng)開(kāi)展綠色技術(shù)研發(fā),謀求綠色轉型,降低資金約束風(fēng)險。金融科技的識別作用能夠發(fā)掘高污染企業(yè),滿(mǎn)足其綠色創(chuàng )新的資金需求,提升綠色信貸配置效率?;诖?,本文提出以下假說(shuō):

假說(shuō)2:金融科技能夠優(yōu)化綠色信貸貸前審查過(guò)程,提高綠色信貸配置效率,而且這種作用對高污染企業(yè)更加明顯。

針對綠色信貸貸后資金使用的有效性,金融科技能夠發(fā)揮“事后”監督作用,有效規避資金違規挪用,緩解金融機構授信體系中的信息不對稱(chēng),從而提高投資效率(翟勝寶等,2014)。投資效率反映了企業(yè)對資源充分利用進(jìn)行價(jià)值創(chuàng )造的程度(喻坤等,2014)。而綠色投資效率以環(huán)境收益為評價(jià)標準,體現企業(yè)清潔性投資所產(chǎn)生的節能減排效益(王馨和王營(yíng),2021)。一方面,金融科技能為金融機構提供真實(shí)、實(shí)時(shí)的企業(yè)環(huán)境信息,幫助金融機構將環(huán)境監督貫穿于企業(yè)資金使用的全過(guò)程,規范企業(yè)資金投入,推動(dòng)企業(yè)綠色投資。另一方面,金融科技還能助力金融機構實(shí)現對綠色資金貸前、貸中和貸后的動(dòng)態(tài)追蹤。如果企業(yè)違規使用資金,則可能面臨被金融機構限制融資的風(fēng)險。在金融科技強化綠色信貸的“倒逼”作用下,企業(yè)更有意愿進(jìn)行綠色投資,提高綠色投資效率,以避免資金約束所帶來(lái)的困境?;诖?,本文提出以下假說(shuō):

假說(shuō)3:金融科技能夠強化綠色信貸貸后監督,提高企業(yè)綠色投資效率。

三、研究設計

(一)數據來(lái)源與樣本選擇

本文以2011?2018年滬深A股上市公司為研究樣本。上市公司綠色專(zhuān)利數據來(lái)源于CNRDS中國創(chuàng )新專(zhuān)利研究數據庫,地級市或直轄市的金融科技發(fā)展水平指標來(lái)自“天眼查”網(wǎng)站,上市公司特征、財務(wù)數據以及行業(yè)分類(lèi)來(lái)源于Wind和CSMAR數據庫,企業(yè)所屬城市特征數據來(lái)自《中國城市統計年鑒》。遵循現有研究,本文剔除了金融類(lèi)上市公司、杠桿率大于1的樣本、非正常交易上市公司(包括ST和*ST)以及主要變量數據缺失的樣本。為了消除離群值的影響,本文對連續變量進(jìn)行了上下1%的Winsorize處理。本文最終得到18154個(gè)企業(yè)?年度觀(guān)測值。

(二)模型設定

本文建立模型(1)來(lái)檢驗假說(shuō)1。

其中,被解釋變量Ginovationi,t表示公司i第t年的綠色創(chuàng )新水平,使用公司綠色專(zhuān)利申請數加1后取自然對數來(lái)度量。Fintechm,t-1表示公司所在地級市m第t?1年的金融科技發(fā)展水平,使用地區金融科技公司數量除以GDP來(lái)度量。

Controlsi,t-1表示公司和地區層面的控制變量,δi和Φt分別表示公司固定效應和年份固定效應,εi,t表示隨機誤差項。解釋變量的系數表示地區金融科技發(fā)展對企業(yè)綠色創(chuàng )新的影響,若顯著(zhù)為正,則假說(shuō)1成立。

(三)描述性統計

表1報告了本文變量的描述性統計結果。

四、實(shí)證結果與分析

(一)基準回歸分析

表2報告了模型(1)的基準回歸結果,回歸中控制了年份和企業(yè)固定效應,并對標準誤進(jìn)行了地區層面的聚類(lèi)調整。列(1)中Fintech的系數在5%的水平上顯著(zhù)為正,說(shuō)明金融科技發(fā)展對企業(yè)綠色創(chuàng )新具有顯著(zhù)的正向推動(dòng)作用,假說(shuō)1得到驗證。分創(chuàng )新類(lèi)型來(lái)看,列(2)和列(3)中Fintech的系數分別在1%和5%的水平上顯著(zhù)為正,與策略性綠色創(chuàng )新相比,金融科技更能推動(dòng)企業(yè)實(shí)質(zhì)性綠色創(chuàng )新。

此外,控制變量的系數及顯著(zhù)性與現有研究相似。企業(yè)規模(Size)、資產(chǎn)負債率(LEV)和盈利能力(ROA)對綠色專(zhuān)利申請數、綠色發(fā)明專(zhuān)利申請數和綠色實(shí)用新型專(zhuān)利申請數的回歸系數均在1%的水平上顯著(zhù)為正。這說(shuō)明企業(yè)總資產(chǎn)規模、杠桿率和盈利能力對綠色創(chuàng )新具有促進(jìn)作用。

(二)內生性處理

單個(gè)企業(yè)的綠色創(chuàng )新活動(dòng)難以影響地區金融科技水平,因而模型存在反向因果關(guān)系的可能性較?。ɡ畲簼?,2020),但仍可能存在遺漏變量、變量度量偏差和樣本選擇等問(wèn)題。本文借鑒He和Tian(2013)的方法,采用工具變量法和雙重差分法來(lái)處理內生性問(wèn)題。

1.工具變量法

本文構建了份額移動(dòng)法工具變量(BartikIV),具體做法是:先用全國金融科技公司數量的增長(cháng)率乘以滯后一期的地區金融科技公司數量,再除以地區GDP,模擬得到歷年地區金融科技發(fā)展水平的估計值。該估計值與實(shí)際值高度相關(guān),但與殘差項不相關(guān),滿(mǎn)足工具變量的相關(guān)性和外生性要求?;貧w結果見(jiàn)表3,列(1)中BartikIV的系數顯著(zhù)為正,說(shuō)明工具變量是有效的。列(2)?列(4)結果顯示,在考慮內生性問(wèn)題后,地區金融科技水平依然可以顯著(zhù)促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng )新,這說(shuō)明基準回歸結果是穩健的。

除了上述工具變量外,本文還采用企業(yè)所在城市或區的鄰接地級市或區的Fintech均值作為工具變量。該工具變量滿(mǎn)足相關(guān)性要求,因為相鄰地區間的金融發(fā)展程度相近。同時(shí),由于金融機構的地區間業(yè)務(wù)存在顯著(zhù)的分割性,相鄰地區的金融科技發(fā)展水平很難影響本地企業(yè)綠色創(chuàng )新,因此該工具變量滿(mǎn)足外生性要求。表4中列(1)顯示,FintechIV的系數在5%的水平上顯著(zhù)為正,說(shuō)明相鄰地區的平均金融科技發(fā)展水平與本地金融科技發(fā)展水平正相關(guān)。列(2)?列(4)顯示,Fintech的系數均顯著(zhù)為正,說(shuō)明在考慮潛在內生性問(wèn)題后,金融科技發(fā)展能夠顯著(zhù)促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng )新,這與基準回歸結果一致。

2.雙重差分法

本文還利用國務(wù)院印發(fā)的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規劃(2016?2020年)》,設計準自然實(shí)驗,以緩解潛在的內生性問(wèn)題。這項政策對于各地區的金融科技發(fā)展可以視為一次外生沖擊,形成了實(shí)驗組和控制組,滿(mǎn)足建立雙重差分模型的條件(宋敏等,2021)。參照錢(qián)海章等(2020)的方法,本文根據北京大學(xué)數字普惠金融指數中的2015年“數字化程度”二級指標,將大于中位數的區域設為控制組,其他設為對照組。

本文以2016年為政策沖擊的時(shí)點(diǎn),政策實(shí)施變量在2016年及以后取值為1,之前取值為0。表5報告了雙重差分估計結果,Treat×Post的系數均在5%的水平上顯著(zhù)為正,與基準回歸結果一致。平行趨勢檢驗表明,政策產(chǎn)生了一定的效果,但政策效應具有時(shí)滯性。同時(shí),參考Li等(2016)的研究,本文對Treat進(jìn)行500次隨機抽樣,構建虛擬實(shí)驗組和控制組,DID估計通過(guò)了安慰劑檢驗。

(三)穩健性檢驗

1.更換變量

(1)更換金融科技衡量指標。第一,參照金融科技發(fā)展水平的主流度量方法,本文借鑒唐松等(2019)的研究,以數字普惠金融指數一級指標和二級指標“使用深度”作為金融科技的代理變量。同時(shí),模型中加入地區GDP增長(cháng)水平作為控制變量。第二,參考沈悅和郭品(2015)的度量方法,本文基于爬蟲(chóng)技術(shù),采用金融科技相關(guān)詞匯的“百度指數+區域搜索量”來(lái)構建省級層面金融科技發(fā)展水平。在更換金融科技衡量指標后,Fintech的系數依然顯著(zhù)為正。

(2)更換企業(yè)綠色創(chuàng )新衡量指標。齊紹洲等(2018)認為,綠色專(zhuān)利授予情況更能反映企業(yè)的技術(shù)創(chuàng )新能力。為使結果更具說(shuō)服力,本文參考He和Tian(2013)的思路,以企業(yè)未來(lái)3年內授權的綠色專(zhuān)利申請數作為當年綠色創(chuàng )新的衡量指標。在更換指標后,結論依舊成立。

2.使用不同模型回歸

參考Faleye等(2014)的做法,本文還利用負二項分布模型和Tobit模型,重新檢驗了地區金融科技水平對企業(yè)綠色創(chuàng )新的影響。在使用不同模型估計后,結果依然穩健。

3.加入區域控制變量

(1)加入地區科學(xué)技術(shù)財政支出。企業(yè)綠色創(chuàng )新不僅與企業(yè)層面的生產(chǎn)要素投入、地區經(jīng)濟和金融發(fā)展水平高度相關(guān),還受到地區財政科技支出的影響。本文將企業(yè)所在地級市的科學(xué)技術(shù)支出占公共財政支出的比例加入模型中進(jìn)行回歸,Fintech的系數依然顯著(zhù)為正。

(2)控制當地金融機構的創(chuàng )新能力?;鶞式Y果表明,金融科技賦能于地區金融機構,促進(jìn)當地企業(yè)綠色創(chuàng )新。這一結果可能是金融機構依托自身的創(chuàng )新能力而實(shí)現的。本文進(jìn)一步控制了企業(yè)所在城市的金融機構創(chuàng )新水平,并參考宋敏等(2021)的研究,使用地區金融機構專(zhuān)利申請數的自然對數進(jìn)行衡量。在控制了地級市金融機構創(chuàng )新能力后,本文結論依然穩健。

(3)采用更加嚴格的控制方法。上文控制了企業(yè)和年份固定效應,但在城市層面僅控制了金融發(fā)展水平,仍可能存在地區層面不可觀(guān)測因素所帶來(lái)的結果偏誤。參照李春濤等(2020)以及盛天翔和范從來(lái)(2020)的研究,本文依次加入城市高校在校生人數的自然對數、地區市場(chǎng)化程度以及地區科學(xué)技術(shù)財政支出和城市金融機構創(chuàng )新能力作為控制變量。此外,本文加入“年份×省份”這一交互項來(lái)排除不可觀(guān)測因素的干擾。①在采用上述控制方法后,Fintech的系數仍顯著(zhù)為正。

(四)機制分析

本文從貸前資金配置和貸后資金使用效率兩個(gè)維度,探討金融科技促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng )新的作用機制。

1.綠色信貸配置效率

綠色信貸的資源配置功能可以通過(guò)資產(chǎn)負債表的傳導,對綠色企業(yè)及“兩高”企業(yè)的債務(wù)融資產(chǎn)生影響。企業(yè)綠色信貸數據難以獲取,而綠色創(chuàng )新更依賴(lài)于長(cháng)期信貸資金支持(曹廷求等,2021)。據此,本文使用企業(yè)長(cháng)期貸款凈額變化(DeltaGloan),考察綠色信貸對企業(yè)可得資金變化的影響。一方面,信貸額度的增加或減少不僅反映了企業(yè)綠色信貸約束程度的變化,還反映了信貸對企業(yè)綠色創(chuàng )新行為的敏感度,即信貸資源的綠色化配置效率。為了檢驗假說(shuō)2,本文借鑒宋敏等(2021)的思想,構建模型(2)進(jìn)行回歸分析。

其中,Ginovation表示未來(lái)1年的企業(yè)綠色創(chuàng )新水平,其他變量與上文一致。

表6報告了綠色信貸配置效率的檢驗結果。PanelA列(1)中交乘項系數顯著(zhù)為正,說(shuō)明金融科技在一定程度上提高了信貸對企業(yè)未來(lái)綠色創(chuàng )新的敏感度,假說(shuō)2得到驗證。列(2)中交乘項系數在5%的水平上顯著(zhù)為正,而列(3)中僅在10%的水平上顯著(zhù)。這表明金融科技更能幫助銀行識別未來(lái)有實(shí)質(zhì)性綠色創(chuàng )新產(chǎn)出的企業(yè)并給予信貸支持??梢?jiàn),金融科技不僅能幫助銀行甄別有綠色創(chuàng )新資金需求的企業(yè),還能發(fā)揮對綠色創(chuàng )新質(zhì)量的鑒別作用,引導綠色信貸的高質(zhì)量配置。

為了進(jìn)一步探究綠色信貸在不同污染水平行業(yè)的配置效果,本文參考沈能(2012)的方法,根據企業(yè)污染屬性進(jìn)行了分樣本回歸,結果見(jiàn)表6中PanelB。從中可以看到,與低污染企業(yè)相比,銀行信貸增加額在金融科技作用下對高污染企業(yè)的綠色創(chuàng )新活動(dòng)更加敏感??梢?jiàn),對有意愿通過(guò)綠色技術(shù)研發(fā)實(shí)現綠色轉型的高污染企業(yè)來(lái)說(shuō),金融科技更能發(fā)揮識別作用,在加強銀行綠色信貸貸前審查的基礎上,進(jìn)一步提高綠色信貸配置效率。

2.綠色投資效率

為了檢驗假說(shuō)3,本文構建模型(3)進(jìn)行回歸分析。

其中,GEoii,t-1表示企業(yè)i第t?1年的綠色投資效率,其他變量與上文一致。本文重點(diǎn)關(guān)注系數,若顯著(zhù)為正,則說(shuō)明金融科技提高了企業(yè)在綠色創(chuàng )新過(guò)程中的資金利用效率。為了測算綠色投資效率,本文根據張琦等(2019)的做法,篩選出企業(yè)“在建工程”中的環(huán)保投資明細項目并進(jìn)行加總,得到當年環(huán)保投資額,然后除以年末總資產(chǎn),使用這一比率來(lái)測度新增綠色投資支出。本文進(jìn)一步利用模型(4)計算出企業(yè)預期投資支出,其中殘差反映企業(yè)綠色投資效率(GEoi),殘差的絕對值越大說(shuō)明企業(yè)綠色投資效率越低。

表7結果顯示,綠色投資效率與金融科技發(fā)展水平的交乘項系數對企業(yè)綠色專(zhuān)利、綠色發(fā)明專(zhuān)利和綠色實(shí)用新型專(zhuān)利均顯著(zhù)為正,表明金融科技顯著(zhù)提升了企業(yè)綠色資金使用效率,假說(shuō)3得到驗證。這可能得益于金融科技的監督作用,金融科技發(fā)展有效緩解了企業(yè)獲得融資后的信息不對稱(chēng)問(wèn)題,幫助投資者及時(shí)知曉資金去向和使用效率,提高了市場(chǎng)的信息透明度。

(二)異質(zhì)性分析

1.地區環(huán)境規制強度

以法律、規章為代表的命令控制型環(huán)境規制對誘發(fā)和促進(jìn)綠色創(chuàng )新發(fā)揮關(guān)鍵作用。而作為提高金融機構效率的手段,金融科技能否在環(huán)境規制程度高的地區更好地發(fā)揮賦能作用?為了檢驗這一推斷,本文以各市環(huán)境規制文件數量為依據,構建了城市環(huán)境規制水平指標(ER),①然后在基準模型中引入金融科技、環(huán)境規制水平以及兩者交乘項進(jìn)行回歸分析。表8中列(1)?列(3)報告了回歸結果,交乘項系數均顯著(zhù)為正,表明地區金融科技發(fā)展水平能夠與區域環(huán)境規制力度共同對企業(yè)綠色創(chuàng )新起到支持作用。在企業(yè)綠色創(chuàng )新研發(fā)與應用過(guò)程中,金融科技手段與環(huán)境規制并行作用,通過(guò)整合利用分散的信息,為政府及時(shí)提供企業(yè)環(huán)境信息,增強環(huán)境政策的精準性和可操作性。

2.地區金融機構數量

金融科技可以利用自身優(yōu)勢與傳統金融機構相融合,提高金融機構經(jīng)營(yíng)效率。理論上,在金融機構數量多的地區,綠色信貸資源更加豐富,金融科技的賦能效果可能更加明顯。為了檢驗這一推斷,本文在模型(1)中引入金融科技與取自然對數后的各省商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)數量(NET)的交互項。表8中列(4)?列(6)顯示,交乘項系數均顯著(zhù)為正,說(shuō)明金融科技對綠色創(chuàng )新的促進(jìn)作用在金融機構數量多的地區更加明顯,而且與綠色實(shí)用新型創(chuàng )新相比,金融科技與銀行相互融合更能促進(jìn)綠色發(fā)明型創(chuàng )新。

3.行業(yè)污染屬性

根據波特假說(shuō),企業(yè)創(chuàng )新活動(dòng)的積極程度在不同污染程度的行業(yè)中具有異質(zhì)性,綠色創(chuàng )新活動(dòng)亦然。因此,有必要探究在不同污染程度的行業(yè)中,金融科技對綠色創(chuàng )新活動(dòng)的影響差異。本文根據企業(yè)污染屬性進(jìn)行分樣本回歸,表9結果表明,與清潔行業(yè)相比,金融科技對污染密集型行業(yè)的綠色創(chuàng )新具有更加明顯的促進(jìn)作用。這一結果無(wú)論是對綠色創(chuàng )新總體水平還是對綠色發(fā)明專(zhuān)利和綠色實(shí)用新型專(zhuān)利均成立,說(shuō)明高污染企業(yè)能在更大程度上享受金融科技所帶來(lái)的“紅利”。由于金融科技具有精準識別、普惠、降低企業(yè)成本等功能,高污染企業(yè)為了享受這種待遇,傾向于對技術(shù)進(jìn)行“綠色化”改造,通過(guò)各種形式的創(chuàng )新,逐步加速以綠色創(chuàng )新的方式“改頭換面”,實(shí)現轉型升級,促進(jìn)可持續發(fā)展。

4.企業(yè)融資約束

企業(yè)融資規模和融資難易程度是制約企業(yè)研發(fā)創(chuàng )新的重要因素。為了探究在不同融資約束的情況下,金融科技水平對企業(yè)綠色創(chuàng )新的影響,本文使用SA指數來(lái)衡量企業(yè)融資約束程度,在基準模型中加入SA、Fintech以及兩者交乘項進(jìn)行回歸分析。表10結果顯示,SA×Fintech的系數均顯著(zhù)為正,表明金融科技對企業(yè)綠色創(chuàng )新的促進(jìn)作用在融資約束程度高的企業(yè)中更加明顯。這可以理解為金融科技發(fā)展對缺乏資金的企業(yè)來(lái)說(shuō)十分重要,金融科技手段通過(guò)大量“非結構化信息”,綜合判斷企業(yè)信用評級,同時(shí)賦能于傳統金融機構,實(shí)現對“長(cháng)尾用戶(hù)”綠色創(chuàng )新項目的直接投資,緩解其迫切的融資需求,從而促進(jìn)其開(kāi)展綠色創(chuàng )新。

五、研究結論與政策啟示

企業(yè)綠色創(chuàng )新是提升經(jīng)濟綠色含量、推動(dòng)經(jīng)濟綠色發(fā)展的重要動(dòng)力,金融科技在優(yōu)化現代金融體系的同時(shí),為企業(yè)綠色轉型提供了良好的資金供給和金融支撐,有助于推動(dòng)企業(yè)綠色創(chuàng )新。本文使用2011?2018年A股上市公司數據,探究了地區金融科技對綠色創(chuàng )新的影響。研究發(fā)現,金融科技能夠顯著(zhù)推動(dòng)企業(yè)開(kāi)展綠色創(chuàng )新活動(dòng),這一結論在經(jīng)過(guò)一系列穩健性檢驗后依然成立。金融科技能在“事前”優(yōu)化綠色信貸的審查過(guò)程,緩解相關(guān)企業(yè)的信貸約束,提升綠色信貸配置效率;此外,還能在“事后”增強綠色信貸的監督能力,提高企業(yè)綠色投資效率。異質(zhì)性分析發(fā)現,金融科技對綠色創(chuàng )新的推動(dòng)作用在環(huán)境規制水平較高和金融機構數量較多的地區、高污染行業(yè)以及融資約束程度較高的企業(yè)中更加明顯。

為了加快金融科技與綠色金融深度融合,完善市場(chǎng)導向的綠色技術(shù)創(chuàng )新體系,推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展,本文根據研究結論提出以下政策建議:第一,完善金融科技頂層設計,為賦能綠色金融筑牢基石。第二,加強金融科技與自身業(yè)務(wù)的深度融合,優(yōu)化資源綠色化配置。第三,深化金融科技基礎建設,構建高質(zhì)量運用體系。第四,打造包容審慎的金融科技創(chuàng )新監管機制,構建金融科技健康應用生態(tài)。

六、原文摘要

金融科技是我國經(jīng)濟社會(huì )數字化和智能化發(fā)展的重要手段。在培育經(jīng)濟增長(cháng)新動(dòng)力的導向下,金融科技對企業(yè)綠色創(chuàng )新有何影響?文章利用2011?2018年A股上市公司數據,探究了金融科技“賦能”對企業(yè)綠色創(chuàng )新的影響及其機制。研究發(fā)現,金融科技發(fā)展能夠顯著(zhù)促進(jìn)企業(yè)的綠色創(chuàng )新活動(dòng),主要表現為綠色專(zhuān)利數量的顯著(zhù)增加,這一結論在考慮內生性問(wèn)題后依然穩健。機制分析表明,金融科技既能在“事前”提高綠色信貸配置效率,促進(jìn)綠色信貸供給,又能在“事后”充分發(fā)揮監督作用,提升綠色投資效率。異質(zhì)性分析發(fā)現,金融科技對綠色創(chuàng )新的促進(jìn)作用主要集中在環(huán)境規制水平較高和金融機構數量較多的地區、高污染行業(yè)以及融資約束程度較高的企業(yè)中。因此,在新發(fā)展格局下,推動(dòng)金融科技對綠色金融“賦能”,激發(fā)企業(yè)的綠色創(chuàng )新活力,對于實(shí)現經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。


作者:

聶煒欣 中央財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院碩士研究生

指導老師:

王 遙 中央財經(jīng)大學(xué)綠色金融國際研究院院長(cháng)

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