融资效率对企业绿色创新的影响——基于新能源上市公司的实证分析

刘军航 张玲玲

（合肥工业大学管理学院，合肥 230009）

引 言

随着各国温室气体的大量排放，极端气候频繁、环境风险增大、能源资源约束等全球问题日益严峻，碳达峰碳中和成为了热点话题，发展绿色能源是降低碳排放强度的重要路径。在此背景下，中国树立人类命运共同体理念，坚持创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，促进经济社会发展全面绿色转型。《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》提出要强化绿色发展的法律和政策保障，发展绿色金融，支持绿色技术创新。在企业绿色创新要素配置中，资金是一个不可或缺的要素［1］。因而 “十四五”规划也提出强化企业创新主体地位，促进各类创新要素向企业集聚，加大研发投入，健全政府投入为主、社会多渠道投入机制，加大对基础前沿研究支持。

“十四五”规划中还提到，国家提出加快壮大新能源产业成为新的发展方向。2020年国务院发布的 《新时代的中国能源发展》白皮书中，除了提到把清洁低碳作为能源发展的主导方向，推动能源绿色生产和消费，以及坚持创新核心地位，把提升能源科技水平作为能源转型发展的突破口，还强调充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，进一步完善支持能源绿色低碳转型的财税金融体制，包括进一步放宽能源领域外资市场进入、持续壮大民间投资、促进投资主体多元化等。

为了明确能源发展的总体目标和重点任务，引导社会主体的投资方向，国家还制定实施了 《能源生产和消费革命战略（2016～2030）》以及系列行动计划，对能源领域财政、税收、产业和投融资政策进行完善，对能源领域的投资行为、投资成本及投资运行效率的监管进行强化。国家对新能源产业进行了大力扶持，而绿色创新是推动新能源产业增长的新立足点，投资人的投资支持着能源产业的绿色转型。站在企业角度，投资人的投资行为即是被投资企业的融资行为。从总量角度来看，现有研究已经证明增加融资量可以提升企业的绿色创新。而从效率角度来看，目前探讨融资效率与绿色创新的文献还很少。鉴于此，本文以新能源行业上市公司作为创新主体，探讨企业融资效率对绿色创新的影响，以期在效率方面有所发现。

1 文献综述和理论分析

企业实现创新依赖充足且稳定的资金源，企业的融资状况影响着企业在创新项目上的投入，进而影响企业的创新实现［2］。企业的创新活动需要大量的投资，创新投资需要长期且充足的稳定投资，但商业周期的存在会导致利润产生波动，因此仅依靠内部资金很难满足创新投资的需要［3］；另外，创新活动具有内在髙风险，收益不确定、逆向选择、道德风险等问题都使其难以得到外部资金的充分支持［4］。因此，企业的创新往往面临着巨大的融资约束。针对这一现象，现有研究主要关注企业融资环境和企业融资内部问题两个方面。企业融资环境包括资本市场、银企关系、政府补贴等，企业融资内部问题包括融资效率、融资结构、融资模式等［5］。其中关于融资效率的研究涉及到内涵、计量、评价等方面。宋文兵在1998年提出了融资效率的基本含义，他认为融资效率不仅包括反映融资获取成本的交易效率，也包括反映各项生产活动中分配到的稀缺资本的配置效率，也称功能性效率［6］。张海君在2017年也提出了类似的表述：融资效率既体现在企业资金取得环节，同时也体现在资金使用诸环节，这种综合效率水平的提高有利于企业改善经营绩效、强化市场优势，促进企业的可持续性发展［7］。在计量方法上，有些学者通过理论分析对各种融资方式的融资效率进行了排序，有些学者则采用实证分析方法计量融资效率，如朱雅琴采用了模糊综合评价方法［8］、邓迎春和黄小军采用数据包络分析法［9］、郭平等采用了熵值法与主成分分析法［10］。在评价与结论方面，韩廷春和龙源从微观角度分析了创新融资效率提升的意义［11］；刘颖和何锦明认为企业研发投入与企业融资效率成正比例关系［12］；胡振兴和李蓓研究发现随着军民融合企业的股权融资效率的不断提高，企业的创新效率也不断提高［13］。

绿色创新是指以绿色发展的实现为核心目标，旨在降低生态环境损害、减少自然资源消耗、提高资源配置效率的创新活动［14］。虽然绿色创新更强调创新和环境效益的双重属性，但它仍属于创新活动的一种，具备高风险性等特征。叶翠红通过实证证明融资约束是抑制企业绿色创新的重要因素，这一抑制作用较一般创新活动更为严重［15］。然而现在学者对企业绿色创新活动影响的研究多局限于对外部环境的考虑，很少从企业内部视角进行研究［16］。仅有的研究多探讨融资约束与企业绿色创新的关系，并将融资约束作为影响绿色创新的中介变量。杨国忠和席雨婷通过实证分析得出企业绿色创新活动确实存在一定程度的融资约束，进而限制了其发展［16］。随后于芝麦研究发现当企业面临较高的融资约束时，在被约谈地区，政府环保补助水平越低，越能促进企业进行绿色创新［17］；张允萌认为较好的ESG表现（环境、社会和治理）能够显著提升企业绿色技术创新，并且在这一驱动过程中融资约束发挥了部分中介效应［18］；翟华云和刘易斯认为数字金融可以通过缓解企业的融资约束来提升绿色创新［1］。这些研究中的缓解融资约束是指满足更多群体的融资需求、扩充资金池，而不涉及企业对融入资金的使用问题。为了弥补这一不足，本文借鉴已有研究中关于融资效率影响企业创新的做法，探讨融资效率对企业绿色创新有何影响，是否能够通过扩大融资增量、优化融资存量的方法激励企业开展绿色创新。

融资优序理论认为，企业在取得资金时，不同的融资方式会产生不同的融资成本，目前普遍认为企业内源性融资的成本最低，其次是债权融资，成本最高的是股权融资。在融资规模一定时，企业融资成本越高，投资人要求的回报越高，企业对投资人承担的回报压力越大，绿色创新项目的盈亏平衡点也越高。回报风险的增加会降低企业进行绿色创新的意愿，尤其对于风险规避型企业，它们对风险的敏感性更强。因此提高融资交易效率、降低创新回报风险，有利于这些风险偏好低的企业主动开展绿色创新活动。同时，各方投资人也会成为融资企业的利益相关者，影响融资企业的绿色创新决策［19］；另外，企业在使用资金时，通过各种融资方式筹措到的资金在进入企业后会被配置到不同的价值创造活动中，融资配置效率就是指企业对融入资金进行合理配置从而创造价值的效率。企业上市后，出于满足证监会规定和获取大众信任的角度，企业的信息披露会更加公开透明，其运营管理会更加规范，投资者也会更加关注资金的配置使用效率。本文对于融资效率的测量也更加关注企业对融入资金进行配置使用的能力。高融资配置效率意味着资本量和积累率一定的情况下，企业可以积累更多资本并将其投入到再生产中。源源不断的价值产出可以满足绿色创新项目周期长、研发过程需要持续性投入的要求。此外，高融资配置效率还反应了企业具有良好的经营管理能力，有利于企业的长期发展。企业的长期发展需要创新作为动力源泉，也需要符合国家的经济绿色转型路线。因此，提高融资配置效率有利于推动企业进行绿色创新。

基于上述分析，本文提出假设H1：企业融资效率的提升会促进企业的绿色创新。

2 研究设计

2.1 研究样本与数据来源

本文以2018～2020年沪深两市新能源上市企业为研究样本，新冠肺炎疫情对样本整体影响较小，可以忽略。对数据作如下处理：（1）剔除样本期间ST以及退市企业； （2）剔除相关财务数据缺失企业，最后得到134家样本公司。其中绿色创新数据来自CNRDS数据库，相关财务数据来源于CSMAR数据库。同时本文对连续变量进行了上下1%分位数的缩尾（Winsorize）处理，以消除极端值的影响。本文数据的处理和分析采用DEAP2.1和Stata16完成。

2.2 变量选取和解释

2.2.1 主要解释变量

融资效率采用数据包络分析法（DEA）测算出的综合效率STE衡量。企业融资效率的评价方法通常有模糊综合评价法、灰色关联度分析法、数据包络分析法等。其中DEA方法无需设置指标权重，能对融资效率进行定量分析，受到很多学者认可。本文参照雷辉和刘俏云［20］、栢宏昊［21］的研究，选取总资产、资产负债率、营业总成本作为投入指标，净资产收益率、总资产周转率、营业收入增长率作为产出指标，运用基于投入角度的DEA－BCC模型计算每个单元的综合效率。本文还依据李伟［22］和刘超等［23］的研究，测算了样本公司基于投入角度的DEA－Malmquist指数，以便从静态和动态两个方面进行分析，能够更加全面地看待新能源上市公司的融资效率情况。相关指标定义见表1。

表1 融资效率指标体系

为使投入指标和产出指标的数值均非负，以达到DEA模型的使用要求，本文参照许珂和耿成轩［24］的方法，对数据进行无量纲化处理，将所有数据处理到［0，1］的无量纲区间。在DEA模型中，决策单元的有效性不受各项指标的量纲影响，数据的意义不会因无量纲处理而发生改变，因此分析结果不受影响。转化函数如下：

本文检验了融资效率中各投入产出指标之间的相关性，如表2所示。其中投入指标与融资效率的相关性均显著且系数均为负，产出指标与融资效率的相关性均显著且系数均为正，证实了本文的融资效率指标体系具有合理性。

表2 融资效率投入产出指标的相关性

2.2.2 被解释变量

企业绿色创新通过绿色专利获得数量和单个绿色专利所耗研发费用占比来衡量。陈志红和李健从绿色创新的投入角度出发，通过设立企业层面的环境规制影响R＆D投资的回归模型计算企业绿色创新投入［25］，翟华云和刘易斯则从绿色创新的产出角度出发，选取绿色发明专利授权量衡量企业绿色创新能力［1］。本文遵循现有研究的观点，绿色创新活动的初始投入和最终产出之间存在一定的滞后性，从投入角度测算企业绿色创新能力可能产生高估的风险［26］，研发投入反映的是投入创新的资金量，而不能反映创新实际成果［27］，因而本文选取产出角度，通过绿色专利获得数量测算企业绿色创新；另外，本文从创新效率角度考虑，采用单个绿色专利所耗研发费用占比测算企业绿色创新效率，即绿色专利数量与研发费用的比值，具有一定的创新性。单个绿色专利所耗研发费用占比是产出与投入的比值，比值越高，一定投入下的产出越高，企业绿色创新能力越强。

2.2.3 控制变量

参照于芝麦［17］、翟华云和刘易斯［1］的研究，本文选取的控制变量包括：股权集中度、企业年龄、董事会规模、企业现金流、独立董事比例、信息披露得分、产品与环境关注度、企业性质。相关变量定义见表3。

表3 变量及其计算

2.3 模型设计

本文主要研究融资效率对新能源上市企业绿色创新的影响，为了验证假设，本文构建如下模型：

其中，等式右边α0代表常数项，α1和αj代表回归系数，ε代表残差项，control代表控制变量。

3 实证结果与分析

3.1 融资效率分析

从静态上来看，如表4所示，2018～2020年134家新能源企业的综合效率平均值为0.568，最小值仅为0.139，融资效率并不理想。其中只有4家企业达到融资有效状态，它们分别是银星能源、申能股份、圣阳股份、易成新能。当综合效率值在平均值以下时，融资未达有效主要是规模效率低所导致；当综合效率值在平均值以上，融资未达有效主要是受限于纯技术效率。从整体上来看，这134家新能源企业中，有120家处于规模报酬递增状态，有9家处于规模报酬递减状态，只有5家规模有效。因此本文认为大部分新能源企业扩大规模有利于提高企业的规模效率，从而提高企业的综合效率。

表4 新能源上市企业融资效率

从动态上来看，如表5所示，2018～2020年3年间的Malmquist指数（tfpch）均大于1，表明整体上来看新能源产业的融资效率在逐年提升。其中2019年相较于2018年综合效率提高了3.8%，效率提高主要依靠技术进步；2020年相较于2019年综合效率提高了2.4%，效率提升主要是源于技术效率的提高，尤其是纯技术效率。纯技术效率体现了公司的管理政策和水平，这可能是因为新能源企业不断引进优质管理人员和高技术研发人才，对企业的资金运用更加高效科学。从规模效率上来看，3年间新能源企业的融资规模效率不断下降，因此该类型的企业应当注意对融资规模的调整。

表5 新能源上市公司DEA－Malmquist指数

3.2 描述性统计

相关变量描述性统计结果见表6。其中绿色创新产出和绿色创新效率取对数后平均值分别为2.166和－15.94，方差分别为1.537和1.600，说明新能源上市企业的绿色创新水平具有较大差异。最大值和最小值同样反应了公司间绿色创新差异大的特征。绿色专利获得数量均值为2.166，取对数前约为26，意味着平均每年每家新能源企业大约被授权了26个绿色专利，月获得绿色专利数平均在2个以上，总体来看绿色创新在近几年得到了新能源行业的重视。

表6 变量描述性统计

3.3 相关性分析

表7给出了主要研究变量和控制变量之间的相关系数。从表中列 （1）可以看出，企业绿色创新产出与企业融资效率成正相关关系。同时，所有变量之间的相关性系数均低于0.5，说明各变量之间不存在共线性问题。

表7 各变量之间的相关性系数

3.4 回归分析

表8列 （1）反映了模型 （1）的回归结果，即融资效率对绿色创新产出的影响。结果显示，融资效率对绿色创新产出有正向影响，影响系数为2.628，在1%水平下显著相关。表7列 （2）报告了模型 （2）的回归结果，检验融资效率对绿色创新效率的影响。结果显示，融资效率对绿色创新效率同样有正向影响，影响系数为2.549，在1%水平下显著相关。融资效率越高，企业的融资成本越低，企业更主动进行绿色创新活动，因此绿色创新产出越多。融资效率越高，企业对资金的管理使用越好，企业在绿色创新过程中可能产生较少的浪费，单个专利花费的研发费用越少，因此企业的绿色创新效率越高。综合来看，融资效率对企业绿色创新产生正向影响，假设H1得到了验证。

表8 融资效率对企业绿色创新的回归分析

4 进一步分析：企业异质性的影响作用

不同类型的企业在获取资金时，对各种融资渠道的倚重程度不同［28］。与民营企业相比，国有企业的政治背景更加深厚，政府关系更加稳定。因此在获得政策红利方面，国有性质的企业拥有更多的优势，如享受税收优惠、获取财政补助等［29］。国有企业具有更高的资源依赖性，更容易获取政府补助，银行信贷也更容易流向国有企业，因此国有企业的融资渠道相较于民营企业更为丰富。然而，由于政府会为国有企业安排如减免退税、贷款等保护性措施，国有企业的高级管理者们往往对资源投入大且研发风险高的创新活动持消极态度［30］。除此之外，国有企业因其体制的弊端，资源冗余、资金浪费等问题也不可避免。相比之下，民营企业面临的融资约束问题更加严重。而自改革开放以来，我国民营经济在国民经济中的重要性不断提高并已成为推动经济增长的主力军［31］，民营企业的创新活跃度不断突破，甚至高于国有企业。尤其当民营企业规模较低时，出资方会对民营企业有着更加明显的治理作用［32］，出资方话语权大，民营企业就会更加重视资金的管理使用效率，以期达到出资方的要求。因此本文提出假设H2：相较于国有企业，民营企业融资效率对绿色创新的促进程度更加明显。

为了验证假设，本文将总样本按产权分组。根据企业实际控制人性质，将样本公司分为国有企业和民营企业两个子样本组，并构建了以下两个模型：

其中GN1代表国有企业的绿色创新，GN0代表民营企业的绿色创新。

表9列 （1）报告了企业产权性质为国有时，融资效率对企业绿色创新的影响在5%水平下显著，影响系数为1.352。表9列 （2）显示出当企业产权性质为民营时，融资效率对企业绿色创新的影响则在1%水平下显著，影响系数为3.336。无论是在显著性上还是在回归系数上，民营企业中融资效率对绿色创新的影响都要强于国有企业。民营企业受融资约束更多，提升融资效率就会成为民营企业更为关注的问题。由此假设H2得到了验证。

表9 企业异质性回归分析

5 稳健性检验

参照王旭等［32］的做法，本文选用专利质量较高的绿色发明数量作为绿色创新产出的替换变量，对结果的稳健型进行检验。GLN代表绿色发明数量取对数，GLE代表绿色发明数量与研发费用的比值取对数。此外，专利申请在获得国家知识产权局最终授权后被称为专利，拥有独占实施权，而这之间存在着一定的时间滞后性。虽然专利申请如果最后未能成功授权则其技术范围无法受到法律保护，但专利申请可以反映企业从事绿色创新活动的积极度。因此本文进一步采用绿色专利申请数量作为绿色创新产出的替换变量对结果进行检验。GAN代表绿色专利申请数量取对数，GAE代表绿色专利申请数量与研发费用的比值取对数。

融资效率影响企业绿色创新的稳健性检验结果（表略）显示，无论是以绿色发明数量还是以绿色专利申请数量作为替换变量，融资效率的回归系数都在1%水平下显著。相较于原模型H1，其显著性水平并未下降，融资效率的影响效应是稳健的。

企业异质性的稳健性检验结果（表略）显示，国有企业中融资效率对绿色专利申请数量的影响系数为1.752，显著性水平为5%；民营企业中融资效率对绿色专利申请数量的影响系数为3.561，显著性水平为1%。民营企业的回归系数和显著性水平均高于国有企业，与原模型结论一致。民营企业中融资效率对绿色发明数量的影响系数为2.355，大于国有企业的影响系数1.059，显著性水平上民营企业同样高于国有企业。因此，原假设H2也是稳健的。

6 结论和建议

对于新能源企业来说，绿色创新是提高企业核心竞争力的源泉，但同时企业却面临着融资约束问题。2018～2020年间，新能源上市公司的融资效率在逐年提升，但整体来看未来仍有巨大的上升空间。本文通过实证分析验证了新能源企业的融资效率对企业绿色创新有显著影响。融资成本越低，资金使用效率越高，企业的融资效率就越高，那么企业的绿色创新产出和绿色创新效率也越高。由于新能源民营企业面临的融资约束更高，也更重视融资效率，因此融资效率对企业绿色创新的影响在民营企业中更为显著。基于此，本文提出了以下3点建议。

（1）新能源企业应当合理选择融资渠道，根据公司本身的情况配置融资结构，在扩大融资规模和降低融资成本之间寻找适合本企业发展的均衡点；（2）新能源企业可以通过提高资金的使用效率来提升融资效率，从而增加绿色创新的产出和提高绿色创新效率。企业需要严格管理资金的流出方向，引导资金向价值高和潜力大的业务活动流动，同时对流动过程中造成的浪费进行把控；（3）对于新能源民营企业来说，提高企业的信用评级可以帮助企业在信贷市场和股票市场上以更低的成本获取更多的融资；对于国有企业来说，管理者需要提高对风险收益的认知，改变过于保守的投资偏好，避免资金的大量冗余，让绿色创新成为国有企业可持续发展的支柱。