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文献分析 | 绿色金融试点政策的微观绿色技术创新效应
作者:张广逍 时间:2024-8-14 11:40:00 

绿色金融试点政策是否真的起到了激励企业绿色创新的作用?是否给企业和社会带来了绿色价值?此研究文献实证检验了绿色创新政策的微观绿色创新效应。尝试回答了政策的实际效果有多大,具体的政策行动点是什么,效果是否会因其他因素而产生异质性,政策能否通过激励绿色创新为企业和社会带来绿色价值?

原文作者:Aiting Xu, Yuhan Zhu, Wenpu Wang

发表期刊:Journal of Business Research

关键词:绿色金融、战略创新、新兴绿色技术、绿色价值、中国

一、引言

解决工业经济增长与环境保护之间的矛盾,成为世界范围内的热点研究课题。在此背景下,具有复杂性和前沿性的企业绿色创新被认定为实现绿色经济转型的可行路径,已纳入国家政策设计考虑。2017年,中国正式实施了更为全面、影响力更大的绿色金融试点政策(GFPP)。从理论上讲,GFPP可以通过设定环境门槛来影响企业的外部融资和绿色创新决策,从而将金融资源转向环境友好型企业。但在实践中,绿色PP是否真的起到了激励企业绿色创新的作用?是否给企业和社会带来了绿色价值?本研究实证检验了绿色创新政策的微观绿色创新效应。尝试回答了政策的实际效果有多大,具体的政策行动点是什么,效果是否会因其他因素而产生异质性,政策能否通过激励绿色创新为企业和社会带来绿色价值?

二、理论分析与假设发展

GFPP是对所有绿色金融工具的改革创新,强调通过完善绿色金融体系建设绿色技术创新体系。从技术输出角度看,绿色技术创新政策一方面作为金融政策工具,为企业积极开展绿色创新提供资金保障,通过发展绿色信贷、基金、保险等方式,为企业提供绿色创新融资渠道;另一方面作为环境规制工具,绿色融资政策可以通过“惩罚效应”倒逼企业开展绿色创新活动。因此,提出假设:

H1:GFPP能够激励工业企业开展绿色创新活动。

从长期效益来看,企业更愿意选择开展含金量更高、实质性更强的绿色创新活动。但发明专利的研发需要企业大量的创新资本、技术支持和知识储备。短期企业可以选择难度相对较低的绿色实用新型专利,即绿色战略创新,以应对短期内GFPP带来的监管压力,并及时获得政策倾斜。因此,提出假设:

H2:GFPP在短期内激励的是战略性绿色创新,而非实质性绿色创新。

从政策源头看,探讨绿色金融对绿色技术创新涌现程度的影响比探讨其质量更有现实意义。本文推测,绿色PP的主要作用可能是增加绿色创新的出现。因此,提出假设:

H3:GFPP比传统绿色创新为新兴绿色创新提供了更好的激励。

面对绿色金融冲击,企业选择绿色创新的最终目的是降低能源消耗和污染,并通过满足环境治理要求获得绿色金融资源。绿色创新活动按功能可分为末端治理创新、绿色工艺创新和绿色产品创新三类。相比第三类,前两类绿色创新与节能减排联系更加紧密,能够为企业带来更明显的环境效应。因此,提出假设:

H4:工业企业倾向于通过终端治理和绿色流程创新来应对来自GFPP的压力。

绿色创新除了可以应对GFPP对企业排放的融资约束外,还可能为企业和社会带来更多绿色价值。因此,提出假设:

H5:GFPP的绿色创新效应能够为企业和社会带来绿色技术扩散、社会价值和环境价值。

三、实证设计

本研究选取2009—2019年中国1079家上市工业企业作为研究样本,采用双重差分模型、调节效应模型和固定面板模型,实证检验绿色创新政策的微观绿色创新效应。

1.变量选择

本研究选取企业当年申请并最终授权的绿色专利数量作为企业绿色创新的代理变量。此外,本研究区分了实质性绿色创新(Gpati)和战略绿色创新(Gpatu);以是否发明专利为基础区分了新兴绿色创新(Gpatt)和传统的绿色创新(Gpatn);根据国家知识产权局发布的《战略性新兴产业分类与国际专利分类对照表2021年版(试行)》,结合世界知识产权组织设定的七大绿色专利领域,确定了终端治理创新(Gpate)、绿色工艺创新(Gpatm)和绿色产品创新(Gpatp)。

中国绿色金融试点政策(GFPP)作为解释变量,具体表示为和当某工业企业位于绿色金融改革试点地区时,其为1,否则为0。表示时间虚拟变量,2017年及以后值为1,否则为0。

控制变量包括企业和区域层面的一系列变量,包括企业寿命(Age)、企业规模(Size)、资产强度(Capital)、资产回报率(Roe)、股权集中度(Owner)、发展能力(Grow),现金周转(Cashflow)、经济发展水平(Pgdp)、人口密度(Pgdp)、财政结构(Gov)、互联网级别(Net)和国外直接投资(Fdi)。

2.模型构建

本研究采用DID模型,以绿色金融试点园区内的工业企业为处理组,以其他园区内的工业企业为对照组,通过控制其他相关变量来测量两组样本间结果变量的差异。具体模型设置如下:

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其中,i,j,r,t分别代表公司、地区、行业和年份。GFPPi,t是的核心解释变量,是Treati和Posti的交互项。Gpattoalit是以工业企业当年提交的绿色专利申请并获得授权的数量来衡量的被解释变量。μt,δi,λj,vr分别表示时间、个体、区域和行业固定效应。∑X代表一系列控制变量。

四、结果与讨论

基准回归结果显示,GFPP的系数显著为正,表明GFPP能够显著增强工业企业绿色创新,GFPP可使工业企业绿色专利总量的对数增加约11%。

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进一步探索GFPP的实际作用点,发现当政策作用于实质性绿色创新时,GFPP不显著,而当政策作用于战略性绿色创新时,GFPP为0.104,在1%水平上显著,证实了假设2。将新兴绿色创新(Gpatn)、传统的绿色创新(Gpatt)、新兴绿色创新占比(Gpatn-percent)的估算结果作为被解释变量发现,GFPP对传统绿色创新和新兴绿色创新活动均具有正向的驱动作用,回归系数表明,GFPP对新兴绿色创新的促进作用略大于传统绿色创新,并且显著提高了新兴技术在绿色专利总量中的占比,证实了假设3。

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此外,分别将终端治理创新(Gpate)、绿色工艺创新(Gpatm)和绿色产品创新(Gpatp)作为被解释变量,发现CFPP有效促进了终端治理技术升级和绿色工艺技术的提升,但没有对工业企业绿色产品创新产生影响,证实了假设4。

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进一步地,异质性分析表明,绿色创新政策的微观效应存在异质性,区域环境规制强度、知识产权水平、金融发展水平等均能正向调节政策效应。企业特征也会导致政策效应的异质性,绿色创新政策对国有企业的正向效应优于非国有企业,且该效应存在于低污染企业而非高污染企业。

最后,本研究探讨了GFPP绿色创新效应引发的绿色价值。使用绿色专利平均引用次数的自然对数(Citeit)代表绿色技术扩散价值;中证指数公司发布的企业环境、社会及治理评分(ESGit)代表企业社会价值;碳排放强度(CEIit)代表工业企业的环境价值。结果表明,绿色专利涌现率的提高可以促进绿色技术的扩散;绿色创新活动能够提升工业企业的社会价值;并非所有类型的绿色创新都能降低工业企业的二氧化碳强度,只有新兴绿色技术和末端治理技术才能降低企业的二氧化碳排放量。

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五、原文摘要

Prior literature on the green innovation effects of green finance policies is vast, but scholars have mostly focused on the quantity and quality of green innovation, with a bias in the policyaction points analysis. Accordingly, this study explores the action points and green value of China’s Green Finance Pilot Policy (GFPP) by analyzing the green behavior of listed industrial enterprises. The findings suggest that GFPP cannot improve the quality of green patents, but plays a strong role in improving the emerging degree of green technology and stimulates innovation activities in end-pollutant treatment and green process improvement. Furthermore, the green value investigation indicates that GFPP not only promotes technology diffusion and the ESG scores of industrial enterprises, but also reduces corporate carbon emission intensity. Overall, this study provides an important reference for the implementation of green finance policies to realize the green development of enterprises.

作者:张广逍  中央财经大学博士研究生

指导老师:王    中央财经大学绿色金融国际研究院院长

 

来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
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