□ 罗薇薇 卢爱珍
2020年9月，我国在第七十五届联合国大会上提出了“力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和”的目标。“双碳”目标的提出，意味着作为以煤炭为主的能源消费大国，中国的能源政策将进一步调整，大力推动低碳能源的开发和利用这一举措不仅为中国企业提供了提高生产力和推动绿色创新发展的双重机遇，也是推动中国企业绿色转型、实现经济社会绿色高质量发展的必然要求。在推动我国经济高质量发展的关键时期，党的二十大报告提出“推进绿色发展，促进人与自然的和谐共生”，党中央高度重视环境保护和生态文明制度建设，引导污染企业转型升级。技术进步是实现长期可持续增长的关键（Menuet et al.，2021），绿色创新是企业绿色转型升级的重要保障（文洋书等，2022），企业绿色创新能提高生产率、减少环境污染，带来经济和社会双重效益（高瑜等，2024）。然而，绿色创新项目成本高、周期长（徐佳和崔静波，2020），企业在进行项目开发时易受到成本挤出效应（Gray et al.，2003）和风险不确定性（Hall，2002）的影响，难以获得外部融资，阻碍了企业绿色创新的发展（陈小蓓和陈雪婷，2021）。中国企业绿色转型作为实现高质量发展的关键环节，推动企业绿色创新是亟待解决的问题。
金融科技的发展深刻改变了金融行业的传统发展模式（皮天雷等，2018），利用各种新兴技术能够缓解市场的信息不对称问题，提高金融机构的资金配置效率，不断与我国绿色金融体系融合，能够给予企业绿色创新良好的外部融资环境。中国“十四五规划”指出要加快发展方式绿色转型，建立健全绿色发展政策框架。因此，要实现“双碳”和建设美丽中国目标就必须走绿色发展之路。金融科技作为重要的赋能工具，绿色转型作为企业生存发展的“生命线”，研究金融科技能否助力我国企业进行绿色创新及其作用机制，对推进经济社会发展全面绿色转型具有重要的理论意义和现实意义。
（一）关于企业绿色创新的研究综述
有关企业绿色创新方面的文献主要围绕“波特假说”展开，即合理的环境规制能够激发企业进行技术创新和环保技术升级（朱金鹤和王雅莉，2018），环境规制政策相对技术标准更加灵活，能够降低企业的遵从成本（刘金科和肖翊阳，2022）。有学者（Kathuria，2006） 将环境规制政策分为对企业进行处罚的行政命令型和对企业给予利好的市场激励型。李青原和肖泽华（2020）研究发现排污收费方式的行政命令型政策能够倒逼企业进行绿色创新，而环保补助方式的市场激励型政策反而挤出了企业绿色创新。也有其他学者（齐绍洲等，2018；
王晓祺等，2020）发现环境规制政策对污染企业绿色创新发展的作用更为显著。然而，侯建和陈恒（2018）发现环境规制阻碍了我国专利密集型制造业的绿色创新发展。董直庆和王辉（2019）则认为环境规制并非一定能激励本地绿色技术进步,主要表现为先抑后扬的门槛特征。此外，有学者从企业内部治理角度发现，对环境关注度更高的管理者更倾向于进行绿色创新（李巧华等，2015），更能够承担风险对绿色创新给予研发投入（许松涛等，2022），构建绿色发展战略来实现企业绿色转型。
（二）关于金融科技的研究综述
有关金融科技方面的文献主要从金融机构和产业结构两个方面展开。一方面，利用金融科技手段可以缓解银企间的信息不对称问题（Suri et al.，2021），提高金融机构识别绿色项目的及时性和准确性（谭常春等，2023），实现资源的有效配置。另外，金融科技能够在农村地区通过增加信贷供给和拓宽服务覆盖面来发展可持续的普惠金融，改善农村家庭对生活的满意度（尹振涛等，2021） 。另一方面，金融科技能够利用高新技术支撑产业链优化（李洪东等，2021），提高我国制造业企业嵌入全球价值链的概率（辛大楞和邓祥莹，2021），推动企业资本结构优化（程悦等，2024），促进银行业结构与企业规模相匹配（尹应凯和艾敏，2020），进而通过金融资源配置效率推动产业结构优化（侯世英和宋良荣，2020）。
梳理已有文献可知，金融科技与企业绿色创新存在一定的逻辑交叉点，但目前文献大多从环境规制角度对企业绿色转型进行考察，忽略了企业绿色创新中遇到的实质性困难。金融科技发展不仅能够改善企业的外部融资环境，还能对企业绿色创新给予技术支持，有利于加快企业绿色转型的进程，实现我国经济绿色转型。因此，有必要从理论和实证两个角度深入探讨金融科技能否通过绿色信贷发展推动企业绿色创新。本文可能的贡献在于：第一，利用文本挖掘法测算区域金融科技发展，采用固定效应模型实证检验金融科技对企业绿色创新的效应，丰富该方面的相关研究。第二，选用主板和创业板数据，揭示金融科技如何利用绿色信贷对企业绿色创新产生影响，以及是否向中小微企业延伸，为进一步推动我国企业绿色转型提供参考。
（一）金融科技与企业绿色创新
从企业内部而言，利用信息技术等金融科技手段能够降低企业进行绿色创新的误差性和滞后性（崔惠玉等，2023），降低企业边际交易成本（潘持春和王菲，2022），使企业愿意投入更多资源去发展绿色创新（Bowen et al.，2010），金融科技能够加快企业获得市场信息的速度并及时调整企业管理策略，促进企业资源的有效配置，提高企业进行绿色创新的效率和质量（周文辉等，2017）。此外，金融科技有利于优化企业的内部财务策略，满足企业进行绿色创新的长期资金需求（程振等，2022）。从企业外部而言，金融科技通过金融产品的创新，能够增加企业的绿色融资，有助于完善企业绿色转型基础设施，激发企业绿色创新活力，有效支持企业的绿色转型（熊晓炼和樊健，2022）。此外，金融科技能够淘汰落后传统企业，加剧了市场竞争（龚强等，2014），使企业不得不为实现绿色转型而进行绿色创新。同时，金融科技发展产生的新兴金融科技公司，能够利用获取数据的优势为中小微企业提供贷款，拓宽了中小微企业进行绿色创新的融资渠道。
假说1：金融科技能够促进企业进行绿色创新。
（二）绿色信贷的中介作用
绿色信贷作为我国绿色金融的重要工具，能够助力环保企业的绿色项目落地（苏冬蔚和连莉莉，2018），同时限制污染企业的流动性（丁杰，2019），倒逼污染企业承担环境保护社会责任（斯丽娟和曹昊煜，2022），促进我国经济结构的绿色转型。金融科技能够克服银企间存在的逆向选择和道德风险等信息不对称障碍，帮助金融机构获得企业的全面信息（陈睿轩和李善良，2024），迅速识别绿色项目，降低金融机构的借贷风险。此外，利用金融科技手段还能为不同企业进行差异化定价，提高资源配置效率，为中小微企业引导现金流（聂秀华等，2021），纾解企业的融资难题，推动企业绿色创新发展，最终实现企业绿色转型。
假说2：金融科技能够通过推动绿色信贷的有效配置促进企业绿色创新。
（一）样本选择
本文选取2011—2021年681家企业作为样本，为考察金融科技能否通过绿色信贷为中小微企业降低融资门槛，推动企业进行绿色创新，其中包含561家沪深A股上市公司和120家创业板上市公司。其中，被解释变量绿色专利数据来自国家知识产权局专利检索数据库，解释变量金融科技来自百度检索，中介变量区域绿色信贷数据来源于《中国工业统计年鉴》，企业控制变量来自国泰安（CSMAR）数据库。为了数据的完整性和可比性，本文剔除了金融类上市企业、样本区间内ST或PT的企业及主要变量存在严重缺失的企业，最终得到7491个企业—年度观测值。
（二）变量定义
1.被解释变量：企业绿色创新
已有研究主要采用研发投入（冯根福和温军，2008）、专利产出（张杰等，2017）和绿色专利申请总量（陶峰等，2021）等方法来衡量企业的绿色创新水平。本文参照前人做法，基于世界产权组织于2010年发布的《国际专利分类绿色清单》，将所选企业的绿色专利分类号与清单识别匹配，采用企业的绿色专利申请总量、绿色发明专利申请量和绿色实用新型申请量来衡量企业的绿色创新水平。为进一步考察金融科技在不同形式的绿色创新中的作用，本文将从企业的绿色专利总量（GinnT）、绿色发明创新量（GinnP）和绿色实用发明创新量（GinnU）三个方面入手。鉴于大部分企业的绿色发明专利申请量为零且分布呈右偏态，为防止数据缺失，对企业的绿色发明专利申请总量加一后，再取自然对数处理。
2.解释变量：金融科技
本文借鉴李春涛等（2020）的思路，首先，基于百度搜索指数的数据可获取性，分年份采集各地级市或直辖市中“人工智能”“区块链”“第三方支付”“大数据”和“数据挖掘”等与金融科技相关的48个关键词；
其次，对每个关键词的词频加总后得到总搜索量；
最后对得出的数值取对数来测度各区域金融科技发展水平（Fintech），数值越高则表明该省金融科技发展水平越高。
3.中介变量：绿色信贷
为了检验金融科技对企业绿色创新的影响是否存在间接效应，引入中介变量绿色信贷（Gcredit）。目前，中国学术界主要有绿色信贷总量（何凌云等，2018）、环保信贷总额占比（张友国等，2020）和六大高耗能产业利息支出占比（谢婷婷和刘锦华，2019）等若干种方法来度量绿色信贷发展。参考前人做法，本文选用各区域六大高耗能产业利息支出占总产业利息支出的比值来衡量绿色信贷的发展水平。
4.控制变量
由于各个企业绿色创新发展还受其他因素影响，本文参照前人做法，选择以下六个指标作为控制变量：(1)公司规模（Size）：公司规模越大，企业对经营的可持续需求越大，更倾向于利用资源进行创新。(2)长期资本负债率（LDCR）：长期资本负债率越高说明企业的外部融资难度越高，影响企业的资金筹措。(3)总资产净利润率（ROA）：总资产净利润率是衡量企业盈利能力的指标，该指标越高说明企业利用资产的效率越高。(4)资本密集度（CAP）：资本密集度越大，需要增加的资本越多，对资金的需求越大。(5)托宾Q值（TobinQ）：托宾Q值越大，表示该企业的市值越高，越容易获得市场上的融资。(6)总经理持股比例（CEOHoldR）：合适的总经理持股比例有利于提高总经理的工作积极性和效率。
（三）模型设定
1.固定效应模型
参考He和Tian（2013）、刘长庚等（2022）做法，本文通过构建固定效应模型来检验假说1，具体模型如下：
其中，下标i代表第i个企业，下表t代表第t年，下表d代表第d个行业，Yi,t为被解释变量，α0为常数项，Controlsi,t表示一系列控制变量，δd为行业固定效应，λt为时间固定效应，μi为省份固定效应，εi,t为随机误差项。解释变量的系数代表金融科技对企业绿色创新的影响，若α1显著为正，则假说1成立。
2.中介效应模型
参考刘华珂和何春（2021）的做法，本文通过构建中介效应模型来验证金融科技能否通过区域绿色信贷推动企业进行绿色创新，具体如下：
上式中，M为中介变量，式（2）反映金融科技对区域绿色信贷的影响，式（3）是为了验证加上区域绿色信贷这个中介变量后是否存在中介效应。若β2和θ2均显著为正，则假说2成立；
此外若θ1也显著，说明金融科技还会通过其他因素影响企业绿色创新。
（一）描述性统计分析
表1为主要变量的定义和描述性统计结果，其中共包含7491个样本数。根据结果可以看出，GinnT、GinnP和GinnU的最大值均比较低，说明我国企业的绿色创新水平较弱，绿色转型任务艰巨；
三者的平均值均远大于中位数，存在严重的右偏特征，因此对三个指标进行对数处理是合理的。其中，GinnP的平均值和标准差均大于GinnU，说明企业更倾向于进行绿色发明创新，存在企业为应付绿色转型而采取象征性行为的可能。此外，Fintechh和Gcredit的最小值和最大值差异明显，说明不同区域之间金融科技发展水平和绿色信贷水平差异较大。
表1 主要变量的描述性统计结果
（二）基准回归分析
为了检验模型选取的合理性，首先进行豪斯曼检验后确定采用随机效应模型或固定效应模型。通过检验后，本文基于模型（1）对样本进行回归，具体检验结果如表2所示。其中，第（1）-（3）列为控制行业、时间、省份固定效应后未加入任何控制变量，对GinnT、GinnP和GinnU的回归结果，可以看到Fintech在前两者在1%的水平上显著，后者在10%的水平上显著，说明金融科技能够促进企业绿色创新，假说1基本成立。第（4）-（5）列为加入企业层面的控制变量后的回归结果，显著水平和未加入控制变量的结果一致，进一步证实了假说1。在经济意义上说明，金融科技每增加1%，使企业绿色专利申请总量平均增加13.51%，绿色发明专利申请量平均增加11.45%，绿色实用新型专利申请量平均增加5.26%。其中，Size均在1%的水平上显著为正，说明大规模企业拥有更多的资源和更好的组织协调能力，能够提供良好的绿色创新环境，而小规模企业则相对受限。LDCR和ROA均在1%的水平上显著为负，说明企业因当前利益存在短视行为，不愿冒风险投资于绿色创新，融资难也是阻碍企业绿色创新的重要因素。CEOHoldR均在5%的水平上显著为正，说明管理层持股比例越高，对企业的归属感越强，能够基于企业长远发展战略保障对企业绿色创新项目的投入。
表2 基准回归结果
（三）稳健性检验
在得出金融科技能够有效促进企业绿色创新的结论后，由于单个企业绿色创新无法对地区金融科技产生巨大影响，存在遗漏变量和测量误差，可能会产生内生性问题。因此，本文选择改变样本区间、工具变量法和使用其他模型回归进行稳健性检验。
1.改变样本区间
2015年，上证指数从6月的5178点到8月的2964点，下跌了42%，是样本区间内中国股市的一次重大事件。国务院于2016年8月发布了《“十三五”国家科技创新规划》；
次年6月，中国人民银行发布了《中国金融业信息技术“十三五”规划指南》。综上，2015年的股灾和2016年、2017年的两项政策文件均可能会影响金融科技对企业绿色创新的作用效应，因此本文剔除2015-2017年的样本重新进行回归。此外，企业的绿色创新水平还会受到城市经济发展的影响，为此，本文在城市层面增加了以年末GDP除以金融机构各项贷款余额衡量的金融发展水平和以地区生产总值除以第二产业生产增加值衡量的产业结构进行回归，结果如表3所示。可以看到，3列中Fintech均至少在5%的水平上显著为正，说明了基准回归结果的可靠性。
表3 剔除样本并加入城市控制变量的检验结果
2.工具变量法
由于金融科技具有延续性，上期的金融技术不仅可以刺激当期的金融技术进一步提升，还能影响当期企业进行绿色创新的水平，促进企业绿色升级转型。本文选用滞后一期的f intech作为工具变量进行回归。这个估计值与真实值高度相关，但与残差项无关，能够满足工具变量的相关性和外生性的要求。使用两阶段最小二乘法回归后，结果如表4所示，列（2）-（4）中，Fintech都至少在5%的水平上显著为正，假说1得到证实，即金融科技能够显著促进企业绿色创新的发展，且该结论具有稳健性。
表4 工具变量法检验结果
3.使用其他模型回归
由于样本中存在大量专利发明为0的企业，因此存在左归并，部分观测数据被压缩在同一个点上，参照黄玖立和冯志艳（2017）的做法，本文使用Tobit模型对金融科技能显著促进企业绿色创新的结论进行检验，结果如表5所示。根据列（1）-（3）可以看出，Fintech均在1%的水平上显著为正，证明基准回归的结论稳健。
表5 Tobit模型的检验结果
（四）中介回归分析
表6的列（1）是依据模型（2）进行回归的结果，其中Gcredit作为负指标，Fintech的系数显著为负，说明金融科技发展显著促进了区域绿色信贷发展；
列（2）-（3）是依据模型（3）进行回归的结果，Fintech均在1%的水平上显著为正，说明金融科技能够通过促进区域绿色信贷发展来推动企业绿色创新。为进一步考察绿色信贷的作用途径，本文将样本分为Panel A和Panel B进行回归，结果如表7所示。参照已有做法（潘爱玲等,2019;王伊攀和何圆,2021），Panel A将样本分为重污染行业和其他行业，可以看到Fintech在重污染行业内更为显著，说明区域绿色信贷对重污染企业的融资门槛能够倒逼污染企业积极参与绿色创新活动，有利于推动推动市场结构绿色转型。Panel B将样本分为主板上市企业和创业板上市企业。创业板作为二级市场，专为暂时无法在主板上市的中小企业和新兴公司提供融资渠道。同样可以看到Fintech在创业板内更为显著，说明金融科技使金融机构能够利用区块链、人工智能、大数据等技术获得企业的全面信息，引导更多资金流入中小微企业，降低企业绿色创新活动中的成本，促进了绿色创新项目的可持续性。
表6 区域绿色信贷的中介效应检验结果
表7 分样本的中介效应检验结果
（五）异质性分析
证实金融科技能够显著促进企业绿色创新后，本文考虑从企业所属区位和企业属性两个方面进行异质性分析，进一步探讨金融科技对企业绿色创新的影响。
1.所处区位
为探讨不同区域经济发展水平下的影响，本文参照国家统计局划分方式，创建省市位置的虚拟变量：东部省份（北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南）赋值为1，中部省份（山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南）赋值为2，西部省份（内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆）赋值为3，东北部省份（辽宁、吉林和黑龙江）赋值为4，回归结果如表8所示。可以看到，仅东部地区的Fintech在1%的水平下显著为正，其余三个地区都不显著，说明东部地区的区位优势明显，经济实力雄厚，科技教育更为发达，信息流动更迅速，有利于金融科技的快速发展。此外，三大城市（北京、上海和深圳）金融科技专项政策，使金融科技对东部地区的促进作用更为显著。
表8 分区位的异质性检验结果
2.企业属性
为了考察金融科技对不同属性企业绿色创新的异质性，本文从是否为制造业和是否为技术密集型两个角度进行探讨，其中参照尹美群等(2018)的方式划分是否为技术密集型，结果如表9所示。
表9 不同企业属性的异质性检验结果
从Panel A中可知，Fintech与制造业企业绿色创新在1%的水平下显著正相关。我国传统产业体量大，在制造业中占比超过80%，制造业企业绿色低碳转型对实现我国“双碳”目标至关重要。依托金融科技新兴技术能够加快制造业绿色创新，实现增值提效，有利于我国企业绿色转型，从而推进产业结构优化升级。在推动重点领域作为龙头军进行绿色转型的同时，也不能忽视同样是绿色低碳转型的生产军的量大面广的其他产业。从PanelB中可知，Fintech在技术密集型企业中的作用更为显著，该类企业随着科技不断进步，设备和生产工艺均建立在先进的科学技术基础上，科技类在职人员所占比重大，劳动生产效率高，与其他企业相比在金融科技和绿色创新两方面均更具优势。该类企业应当利用自身优势，带动创新能力不足的企业，实现多方合力构建绿色产业链。
（一）结论
本文选取2011-2021年681家企业为样本，利用固定模型考察了金融科技对企业绿色创新的影响及作用机制。研究发现：第一，金融科技能够有效推动企业进行绿色创新，且该结论在进行稳健性检验后依旧成立。第二，金融科技能够通过纾解绿色信贷中存在的信息不对称问题，为中小微企业绿色创新给予资金支持，同时倒逼污染企业进行绿色转型。第三，在异质性检验中，东部地区的金融科技在东部地区、制造业企业和技术密集型企业中的作用更为显著，说明我国对经济发达地区、重点行业的关注度更高，金融科技更能发挥其赋能作用。
（二）建议
为了更好地突出金融科技对企业绿色创新的支持作用，推动我国企业绿色转型，最终实现我国的绿色低碳发展，本文提出以下建议：首先，从政府层面而言，应当建立和健全与实现经济绿色转型发展进程相匹配的有关法律规范体系，还应强化对金融科技的风险监管，关注重点领域的同时不忽视其他行业。此外，应积极鼓励立法者与相关执法部门及监管部门开展有效合作，建立“多边共同管理”的法律机制。其次，从企业层面而言，应当将绿色转型发展实现经济效益和承担环境保护责任的社会效益作为企业最终盈利的潜在驱动力。大型企业应在绿色转型方面起龙头作用，带领产业链上下游利用金融科技手段进行绿色创新，实现企业绿色转型。企业管理者作为企业绿色转型的主要责任人，应当学习和发展适应新环境和新需求下的新思维、新理念，打造绿色企业文化，同时培育有能力、具备高技能和专业素质的交叉领域人才。再而，从学校层面而言，应基于国际技术公约和法规的要求培育绿色低碳国际标准专家组和高科技人才组，推动我国绿色低碳转型相关工作与国际标准同步，实现以绿色创新为基础的可持续发展目标，逐渐消除发达国家的绿色壁垒。最后，从公众层面而言，应当建立市场、公众、企业和政府的力量联合体，以及企业和个人参与节能减排措施的利益共同体。通过环境教育提高和培养公民的环境意识和素质，让绿色可持续发展理念成为公众的普遍自觉。
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