作者简介
吴 泓
吴 泓，经济学博士，复旦大学新闻传播学博士后流动站研究人员，福建工程学院管理学院讲师；
刘京华，经济学博士，福建师范大学协和学院副教授。
摘要
“双碳”背景下，数字普惠金融作为传统金融的重要补充，对科技型企业绿色创新能力的提升具有重要影响。近年来，大数据、云计算等数字技术在企业创新中占据重要地位,数字普惠金融可以弥补传统金融市场的不足，为面临融资约束的企业绿色创新提供充足资金。国家应当完善数字普惠金融体系构建，增强数字普惠金融对科技型企业绿色创新的促进作用。相关部门应当制定多元化的产业政策，加快科技金融与数字技术的深度融合。此外，监管部门应当在提高数字金融风险甄别和防控能力的基础上持续完善监管政策，使数字普惠金融在国家监管的框架下有序健康发展。最后，科技型企业要与金融机构形成良性借贷关系，让数字普惠金融持续促进企业绿色创新发展。
一
引言及文献回顾
普惠金融又称包容性金融，最早由联合国于2005年提出，并在同年传入中国并得以发展。数字普惠金融则是以数字技术为基础，利用大数据等技术来达到普惠发展目标的一种新型的金融形态。而科技型企业的绿色创新区别于其他企业创新，更加注重经济和环境的价值共生，以促进经济、生态与社会高质量的可持续发展。企业绿色创新能力是推动绿色经济转型发展的关键因素,而我国科技型企业在进行绿色创新过程中需要大量资金，当前仅依靠政府财政支持难以满足其研发需求，因此，融资约束成为影响科技型企业绿色创新的核心要素。与传统金融不同的是，数字普惠金融具有“广覆盖、低成本、高效率”等诸多优点，依托大数据与普及性，能够打破传统金融机构在空间与信息传递上的局限性，降低金融服务的成本与门槛，有助于缓解企业在绿色创新过程中所面临的融资约束阻碍。近年来，国家出台各项政策大力支持数字普惠金融在各个行业的发展，使其更好地为企业的绿色创新发展赋能。
国内外学者对数字普惠金融与企业绿色创新的研究相对比较丰富，为企业在提升绿色创新能力以及增加经济效益方面提供了借鉴意义。从数字普惠金融对企业创新的影响来看，美国prosper借贷平台数据证实了资金供需双方的信息不对称性问题可以通过金融科技手段予以缓解，从而在一定程度上提升金融服务质量，进而刺激企业持续创新发展。高效率的数字金融期权交易市场能够激发市场主体创新动力与企业的科技创新能力。数字金融的发展能够显著提升企业绿色创新质量和增加企业绿色创新数量,并通过缓解其融资约束以激励企业绿色创新水平的不断提高。数字普惠金融作为科技赋能形成的新产物，会对微观企业绿色创新的持续性产生重要影响。此外，从空间相关性的视角研究数字普惠金融对绿色创新效率的影响表明，数字普惠金融对提升绿色创新效率具有正向影响。从影响企业绿色创新能力的因素来看，与一般类型的生产经验项目相比较，企业在进行技术创新和新产品研发时会受到更严格的融资限制，这种融资约束在某种程度上阻碍了企业创新活动的开展，并且在不同地区、不同性质的企业以及不同行业中存在明显的差异。数字普惠金融的广泛应用能够增加企业在相关领域的研发投入规模，加速企业绿色创新进程，还可以通过推动行业以及技术的发展来刺激企业绿色创新。
梳理国内外相关文献可知，已有文献对数字普惠金融与企业创新方面的研究较多，较少关注“双碳”背景下数字普惠金融对科技型企业绿色创新的影响。近年来，大数据、云计算、区块链等数字技术在企业创新中占据重要地位,数字普惠金融可以弥补传统金融市场的不足,为科技型企业绿色创新提供充足的资金。基于此，本文主要针对数字普惠金融与科技型企业绿色创新之间的关系进行研究，检验数字普惠金融能否通过缓解融资约束提升金融业务服务，进而促进科技型企业绿色创新。本文的研究不仅可以为科技型企业如何进行绿色创新转型研究探索新视角，也可以为科技型企业产生的融资问题提供有效的解决路径,并为科技型企业绿色创新转型提供借鉴。
二
理论机理与研究假设
在国内，数字普惠金融模式不断推陈出新，突破了传统布局的基础设施与物理网点的局限，提升了金融创新服务的覆盖度。数字普惠金融促进了技术创新成果的产出，改变了传统的结算方式，催生出了大量新兴行业。区别于传统的金融模式，数字普惠金融通过新型金融服务媒介为个人与小微企业建立征信体系，帮助企业解决融资难的问题。如京东数科、百度、腾讯多家金融科技企业，借助平台规模与自主创新技术研发了大量金融创新服务产品，如移动支付、消费金融与网络贷款等，推动了我国数字经济的发展与网络经济的繁荣。此外，第五代移动通信技术的持续发展为企业创新奠定了基础。数字普惠金融通过人工智能、大数据、云计算等数字技术对数据进行精准处理与分析，进而对金融服务产品的风险定级、动态估价、投融匹配以及人工智能决策等进行测评与应用，在降低企业投资风险的基础上提高了企业创新能力。数字普惠金融有效衔接服务产品的消费终端与生产端口，将消费者对产品的个性化需求直接反馈给生产者，通过加快信息数据的流通速度进而刺激企业持续技术创新。数字普惠金融作为一种重要的金融手段，能对企业绿色创新能力起到显著的正向激励作用，提升科技型企业绿色创新的技术水平。由此本研究提出假设H1：
数字普惠金融对科技型企业绿色创新存在正向激励作用。
企业的绿色创新活动，尤其是科技型企业的绿色创新活动，容易受研发资金约束与市场追捧热点的影响，造成绿色创新研究搁置或失败。因此对于科技型绿色创新企业而言，融资约束对其绿色创新的影响不容忽视。当企业一旦出现融资困境时，倾向寄希望于外界金融市场与其他机构提供资金支持。李健和卫平的研究表明，金融系统可以通过资源配置、风险管理以及流动性供给等一系列功能，促进企业进行绿色创新活动。一些相对欠发达的地区由于缺乏完善的金融系统，很多科技型企业的资金需求无法得到满足。因此，数字普惠金融可作为基础设施在金融市场内以崭新的模式，弥补传统金融市场的不足之处。数字普惠金融服务在涵盖了支付服务、借贷服务与投资服务的同时，也覆盖了货币基金服务、保险服务等综合金融业务。在全新模式的数字普惠金融业务中，互联网科技企业通过技术迭代升级与产品持续创新，在降低了金融服务产品成本的前提下延长了金融服务的链条。数字普惠金融特有的便捷性使得金融服务成本下降、服务门槛降低，推动更多的金融机构通过精准定位的风险评估、科学的业务规程进行绿色创新活动。数字普惠金融在促进科技型企业进行绿色创新的过程中，不仅推动了产业转型升级还催生了空间聚合效应，这些都促进了科技型企业的经济增长与可持续发展。虽然企业面临的融资约束对绿色创新行为起到负向作用，但随着数字普惠金融的发展，这一融资约束得以缓解，进而刺激企业绿色创新活动。所以本研究提出假设H2：
数字普惠金融能通过降低融资约束的方式来加速科技型企业绿色创新进程。
三
研究设计
（一）样本及数据来源
本文选取沪深A股2011—2020年科技型企业，包括电子信息行业、生物工程以及新能源技术等行业的数据为研究对象，去除缺失值并剔除ST企业，共得到745个科技型样本企业，观测值达到3227个。本研究的数字普惠金融数据信息来源于北大数字金融研究中心推出的数字普惠金融指数报告，其相关企业财务信息数据则源自企业年报、国泰安以及万德等数据库。
（二）指标变量的选取
1.被解释变量：企业绿色创新（GIA）。目前，国内外专家学者对企业绿色创新变量的衡量标准尚未统一。已有的研究主要从投入与产出的视角对企业绿色创新能力进行评估。由于企业的绿色创新行为在投产活动过程中存在高度的不确定性与风险性，并且从最初投入到最终产出需要耗费一定的时间,因此该研究方法具有一定的局限性。本研究主要从创新产出的视角来衡量企业绿色创新水平，借鉴齐绍洲等所采用的方法，将所选取科技型企业的绿色专利申请数量作为衡量科技型企业绿色创新能力的核心标准。
2.解释变量：数字普惠金融指数（DIFI）。在评估不同区域数字普惠金融水平的过程中，本次研究引用的是北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数这一重要核心指标。该数字普惠金融指数的指标体系具体包括数字金融使用深度、数字金融覆盖广度及普惠金融数字化程度三个维度。在评估用户数字金融使用深度方面，主要通过数字普惠金融服务的实际使用情况来确认，包括实际使用活跃度指标与使用总量指标。在衡量数字金融覆盖广度方面，判断标准以绑定银行卡的第三方支付账户为真实有效的覆盖用户。在普惠金融的数字化程度方面，通过对数字金融服务的便利性、借贷成本高低以及信用化程度来衡量数字普惠金融的价值。当前该指数在国内学者的研究中被广泛使用，具有一定的代表性（可以用来代表一个地区的数字普惠金融指数）。本研究主要以市级为代表，并以科技型企业所在地级市的数字普惠金融指数进行研究。当地的数字普惠金融指数越高，就代表该区域的数字普惠金融程度越高。
3.控制变量：由于科技型企业绿色创新研究与企业的财务状况以及企业的管理层面都具有相关性，因此本文的研究共选取了9个控制变量，分别为：产权性质（Soe），该变量为虚拟变量,国有企业取1,非国有企业取0；企业规模（Size），该变量的数值是通过对企业总资产取对数得到；股权集中度（Equity），该变量用最大股东的持股比例来表示；董事会规模（Board），该变量用企业董事会的总人数取对数来表示；管理费用率（Mf），该变量用企业当期管理费用与营业收入相除来表示；净利润增长率（Npr），该变量用企业当期净利润增加值和上年净利润相除的结果来表示；销售收入增长率（Revenue_rate），该变量用本年销售增长额与上一年销售收入相除得到；资产负债率（Daratio），该变量用企业负债总额与其资产总额相除得到；成长机会（Tobinq），该变量用当期企业的托宾Q值表示。
4.中介变量：融资约束（Sa）。Kaplan和Zingales两位学者较早对融资约束定量测度方法开展研究，但他们构建的KZ指数存在一定的内生干扰问题。因此，Hadlock与Pierce借助KZ方法，采用企业总资产与企业年龄这两个指标，从长期视角来描述融资约束特征并以此构建Sa指数，以更为精确地衡量企业的融资约束。Sa指数所包含的变量具备计算更为简便、外生性更强、度量所得的融资约束变量更为稳健等综合优势，能更好地适应中国企业创新发展的现实需求，该指数已在国内外的相关研究中得以推广应用。基于此，在界定融资约束时，本研究主要采用融资约束指数进行计算，构建了Sa指数，其数学表达式是：
其中，Size为企业规模，用企业总资产取对数来衡量，一般为自然对数；Age表示的是企业成立的年限。Sa指数越大，表示该企业面临的融资约束越小。
（三）构建模型
设置科技型企业绿色创新与数字普惠金融之间的关系，构建如下模型：
考虑到科技型企业在研发创新的过程中会存在融资问题，本研究将融资约束作为中介变量加入模型，并将产权性质、股权集中度、董事会规模等在内的9个因素作为控制变量加入模型进行检验。即构建模型为：
在模型中，Sait表示第i个科技型企业第t年的指数（t=2011，2012，…，2020），CV表示控制变量，分别为Soe、Size、Equity、Board、Npr、Mf、Daratio、Revenue_rate、Tobinq，γt表示引进年份虚拟变量的时间效应，μi表示加入行业虚拟变量的行业效应，εit则表示其他随机误差项。
四
实证分析
（一）描述性分析
由于数据样本量偏多，本研究采取缩尾处理以减少异常值对结果造成的偏离。如表2所示，可以看到数字普惠金融整体发展水平较为平衡，各个地区差异相差不大；企业绿色创新能力，最小值为0，最大值4.963，均值为1.043，标准差为1.280，这表明企业的绿色创新能力存在较大的差距。在所调查的科技型企业中，由于不同企业在研发创新的过程中对环境造成的影响存在差异，所以绿色创新能力也存在较大差异。在控制变量中，净利润增长率、管理费用率、销售收入增长率的均值均小于标准差，说明所选取的科技型企业在近10年间净利润增长率、管理费用率、销售收入增长率的波动相对较大，可能存在的异常值会对模型结果产生影响。
（二）多元回归分析
表3的回归结果分别列示了数字普惠金融与科技型企业绿色创新能力之间的面板估计和工具变量归回结果。最基础的OLS回归结果列（1）显示，数字普惠金融发展水平对科技型企业的绿色创新能力有着显著的正向效应，数字普惠金融发展水平指数每提高1%，科技型企业的绿色创新能力会提升0.2%。列（2）列示的工具变量估计结果显示，科技型企业的规模越大，绿色创新能力会显著增加。当存在企业规模与其他控制变量的情况下，数字普惠金融发展水平指数对科技型企业绿色创新能力的影响效应显著为正：数字普惠金融发展水平指数每增加1%，企业的绿色创新能力会增加0.19%，并且在10%的水平上显著。列（3）体现了全部变量的回归结果，由于被解释变量与控制变量的结果与列（2）一致，所以不再另行阐释。列（3）结果显示，企业规模、董事会规模、净利润增长率、资产负债率、成长机会均对企业绿色创新存在显著正向影响，如果只考察控制变量，系数较列（2）有上升，显著性也有所增加。此外，企业规模与资产负债率在1%的水平上显著，董事会规模和成长机会在5%的水平上显著，净利润增长率在10%的水平上显著。
（三）中介效应分析
本研究在基准模型的基础上加入融资约束检验其中介效应，对数字普惠金融指数与融资约束（Sa）进行回归检验，以及对数字普惠金融指数、融资约束（Sa）、企业绿色创新能力进行回归检验，得到如表4所示结果。
表4第2列中介效应回归结果表明，数字普惠金融发展水平指数对融资约束指数有着较为显著的正向效应，表现在数字普惠金融发展水平指数每提高1%，融资约束指数会增加0.19%，且在1%的水平上显著。随着融资约束指数的增加，会一定程度上降低企业的融资困难，进而推动科技型企业的绿色创新能力。第3列的结果显示，数字普惠金融发展水平指数对绿色创新能力存在着显著的正向效应，表现在区域的数字普惠金融发展水平指数每提高1%，绿色创新能力会提升0.32%；此外，融资约束指数对科技型企业绿色创新能力也存在显著正向效应，体现在融资约束指数每增加1%，科技型企业的绿色创新能力会提升0.19%，且在1%的水平上表现显著。最后，在其他工具变量不变的前提下，数字普惠金融发展水平指数与融资约束指数均对科技型企业绿色创新能力产生显著性效应。
（四）稳健性检验
为了检验实证结果的可靠性，本文采用替换核心解释变量的方法进行稳健性检验。在稳健性检验中，本文将核心解释变量替换为使用深度（Usage_depth）与数字支持服务指数（Digitization_level），使用深度主要反映的是实际使用金融服务的情况，数字支持服务指数反映的是数字化的程度，这两个指标值越大，越能够体现出数字普惠金融的价值。
表5是以数字普惠金融的使用深度指标为核心解释变量去检验模型的稳健性。当解释变量被全部换成使用深度指标之后，表5列示回归系数的显著性变化不大。
当被解释变量变成数字支持服务指数时，可以明显地发现表6中的回归结果与表5一致。虽然系数成倍地增加，但不同解释变量对科技型企业绿色创新能力的影响是相同的，均存在正向效应。在两次稳健性检验中，可以发现在回归结果中核心解释变量的使用深度与数字支持服务两个指数均对科技型企业的绿色创新能力存在着显著正向效应，对融资约束指数也存在显著性的正向效应，体现了模型的稳定性较好。
五
结论与建议
本研究以2011—2020年沪深A股科技型上市企业的数字普惠金融指数的面板数据为基础进行实证研究，实证结果表明：第一，数字普惠金融指数及其使用深度和数字支持服务指数与科技型企业绿色创新之间都存在着显著而稳定的正相关关系，控制变量企业规模、董事会规模、净利润增长率、资产负债率、成长机会均对科技型企业绿色创新存在显著的正向影响。科技型企业的绿色创新能力会随着这些自变量水平的提高而有所增强。因此，数字普惠金融水平的提高可以一定程度促进科技型企业绿色创新。第二，进行中介效应检验发现，数字普惠金融对融资约束指数存在显著的正向影响。因此，融资约束所带来的中介效应较为明显。数字普惠金融指数通过影响企业融资约束，降低融资难度来间接刺激科技型企业提升绿色创新能力。第三，在不同的年份和行业背景下，控制变量企业规模、净利润增长率、负债率、成长机会和董事会规模均会对科技型企业绿色创新存在显著正向影响。基于研究结论提出如下建议：
一是完善数字普惠金融体系构建，增强数字普惠金融对科技型企业绿色创新的促进作用，推动数字普惠金融高质量发展。首先，要强化数字化基础设施建设，包括升级云计算数据中心与网络通信设施等，让金融服务真正实现“降本增效”。应当延伸数字普惠金融的影响链条，促使其在服务实体经济方面发挥更大作用。其次，要大力推广数字普惠金融服务，制定以数字普惠金融为核心的有利于科技型企业创新的政策法规，更好地支持中国企业经济和创新经济发展。最后，要编制完善数字普惠金融发展规划时间表，持续完善数字普惠金融的政策覆盖体系。
二是应当制定执行多元的产业政策以鼓励数字化技术的全面发展，加快科技金融与数字技术的产业深度融合，构建多元、全面、包容的金融服务生态体系。首先，政府应在数字普惠金融的基础设施建设领域投入更多资源，让金融资源更加聚焦服务于中小微企业客户群体。其次，政府应当精准定位数字普惠金融的各项职能，进一步推进构建完善数字普惠金融的信用评价指标体系。最后，要对数字普惠金融服务经济实体的流程进行改进与升级，让科技型企业的绿色创新能力实现跨越式提升。
三是科技型企业应当与金融机构形成良性的借贷关系。企业在规范自身信用建设的同时要与金融机构形成良好的信用关系，以便更好享受到与数字技术相融合的金融服务体验；充分利用数字普惠金融资源提升企业的核心竞争力与发展潜力，让数字普惠金融发展真正促进企业绿色创新发展。此外，有关监管部门应当在提高对数字金融风险的甄别防控能力的基础上，持续完善监管政策，使数字普惠金融在国家监管的框架下有序健康地发展。
原文见于《东南学术》
2023年第2期
转自：“东南学术”微信公众号
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