“双碳”目标下绿色技术创新、环境绩效与财务绩效的关系探析——基于煤炭行业的经验数据

王君萍 史静琦

(1.西安石油大学 经济管理学院，陕西 西安 710065；2.西安石油大学 陕西(高校)油气资源经济管理研究中心，陕西 西安 710065)

0 引 言

新能源时代下，以资源消耗带来的经济高速发展、以牺牲环境为代价的传统生产经营模式不再满足现代经济社会发展的需要。2020年9月22日、我国在第七十五届联合国大会上作出“力争2030年前碳排放达到峰值、2060年前实现碳中和”的庄严承诺，并于2021年3月15日中央财经委员会第九次会议上进一步强调要把“双碳”目标纳入生态文明建设整体布局。煤炭作为我国的主要能源产料和重点污染源头，其绿色管理水平的高低将直接影响我国“碳达峰、碳中和”等环保承诺的实现。据统计，2021年以来，我国煤电热效率约为35%，也就是说，在煤电发电、传输、利用过程中，约三分之二的能源被浪费，但社会总体能源消费占比高达57.7%(同期世界煤炭消费占比为27%)，大量的煤炭开采和使用给环境造成了巨大负担。由此可见，推动煤炭行业绿色转型，除了减少煤炭使用量，建立企业高水平的清洁生产能力和环境管理能力外，还应加大企业绿色专利布局，充分考虑将绿色低碳创新驱动技术主动、有效纳入其中。

作为一种与生态环境系统相协调的新型现代技术体系，“绿色技术创新”最早源于国外学者Brawn和Wield[1]259-272，但我国绿色技术创新作为未来经济建设的主旋律，总体发展水平不容小觑。据国家环保总局信息中心提供的资料以及国家知识产权局发布的关于《中国绿色专利统计报告(2014—2017年)》显示，我国绿色技术创新氛围活跃，专利拥有量稳步提升。截至2017年底，我国绿色专利有效量达13.6万件，其中，国内绿色专利有效量10万件，占73.5%；国外来华绿色专利有效量3.6万件，占26.5%。专利申请方面，2014年至2017年，我国绿色专利申请量达24.9万件，年均增速高于我国发明专利整体年均增速3.7个百分点；直至2020年，其增长速度仍以16.1%的水平稳居世界第一。因此，明确绿色转型促进社会发展，归根到底就是明确创新主体改善经济绩效，着眼于企业微观层面，绿色技术创新也不例外。现有研究大多集中于企业绿色技术创新、环境绩效与财务绩效之间的相关性研究，鲜有研究把三者置于一个逻辑框架中进行分析，特别是关于绿色技术创新在转化为企业财务绩效过程中，环境绩效作为与其相关联的直接因素，能否存在于二者之间成为中间转化路径的作用并不清晰。基于此，本文以煤炭企业为微观视角，在研究“强波特假说”绿色技术创新投入补偿效应的基础上，检验绿色技术创新改善环境绩效，进而提升财务绩效的关系，并依据游达明，邓亚玲等[2]120-129针对绿色技术创新“双重外部性”导致的政府干预下，因寻租诱发腐败和市场经济发展过程中的“制度软化”问题进行检验，厘清企业寻租作为调节变量在绿色技术创新与环境绩效及绿色技术创新与财务绩效之间的作用效果。以期对促进煤炭行业绿色转型、提高绿色技术创新提供参考借鉴。

1 理论分析与研究假设

1.1 绿色技术创新与财务绩效

绿色技术创新是企业降低成本、节约资源的重要渠道。[3]301-307其一，绿色技术创新改变了重污染企业传统的“高投入—低产出—高耗能—高污染”的粗放型生产模式，从产品开发到市场投入阶段完成了新旧动能转换，推动了企业“绿色、高效、低碳”型生产体系的构建；其二，通过技术创新活动形成的绿色专利在扩展企业创新链条、增强企业技术优势、提升企业运营质量，以及平衡企业经济、资源环境发展方面注入了活力；其三，基于成本——收益视角，一方面，煤炭生产工艺技术的改良不仅降低了原料利用率，而且充分考虑了节能及可持续使用的问题，在清洁降污、末端治理满足规制的同时，实现了“制造成本弱化、使用成本合理，违规成本为零”的局面；另一方面，绿色产品的开发促进了消费者购买欲望，加之工艺技术的商业化和“变废为宝”的生产特征，为企业赢得了新的利润增长点和额外收益。但由于绿色技术创新着眼于长期利润获取和支出弥补，因此，短期内造成现有生产和销售的损失，以及快速增长的低碳管理成本，往往让企业避而远之，转而投向资金获取速度更快、收益更高、稳定性更强的项目。基于此，本文提出如下假设。

假设H1：绿色技术创新与财务绩效间呈U型关系

1.2 环境绩效的中介作用

绿色技术创新是企业节约资源、减少能耗、持续发展的重要抓手，而环境绩效依据其结果的可测量性成为体现绿色技术创新水平，环境管理体系成效的主要指标，在一定程度上为企业绿色战略和环境政策的制定提供了支撑。Aluisius H P，Noviaty K D等[4]2-15认为，精准的绿色投入及绿色变革会为企业环境治理效果、污染防治水平赢得回报，从而有效满足环境保护需求，带动经济实力提升，取得持久的市场核心竞争力。利益相关者理论认为企业以效益为核心，在对股东负责的同时，还要协调好与环境利益相关者的关系，环保投资不仅是企业对利益相关者投资中提高环境绩效的关键环节，也是企业抵消部分资本市场上异质性风险的有利优势。修正主义学派以资源基础理论等为基础，认为企业绿色投资一方面可以通过能源循环利用，减少由于环境绩效不佳带给企业的制裁与处罚，以及各种环境事故和诉讼造成的负债和损失，推动企业长期绩效发展[5]1464-1479；另一方面，随着消费者对绿色产品、绿色行为的安全需求不断增加，煤炭行业作为一种经常受到自然灾害(矿压、瓦斯、煤尘等)威胁的特殊行业，其所具备的环保意识和所选择的环境战略会在降低安全风险的同时，带动消费者潜在购买数量和购买次数，从而促进企业增强绿色声誉，获得更大程度的市场认可。环境绩效在绿色技术创新与财务绩效的转化过程中发挥了重要作用。基于此，本文提出如下假设。

假设H2：环境绩效在绿色技术创新对企业财务绩效的影响过程中发挥着中介作用

1.3 企业寻租的调节作用

政府干预作为一只“看得见的手”对经济活动进行管制，往往伴随着“保护费”和“贿金”的发生。以寻租活动为例，政企间寻租链条的构建是企业“社会人情”和“关系纽带”形成的政治基础，不仅为企业赢得了更多的投资机会、优惠政策、补贴力度，也为企业获取政府给予的特权提供了动机。具体表现为，能源类战略型产业煤炭企业的发展壮大受到劳动、资本、土地等多种生产要素的制约，寻租行为通过让企业浪费经济资源，利用时间、精力和金钱去游说而放弃自主研发和创新的机会，转而投入寻租的“怀抱”。学者认为这不仅破坏了企业原有的生产经营方式和自主研发创新水平，对政府的融资便利和创新补贴产生过度依赖，而且将有限的资源用于非生产性领域，被动地压缩了企业的生产空间，降低了边际生产效率，阻碍了企业长期业绩发展和整体成长[6]178-188。基于此，本文提出如下假设：

假设H3a：企业寻租对绿色技术创新与环境绩效具有负向调节作用

假设H3b：企业寻租对绿色技术创新与长期财务绩效具有负向调节作用

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本文以王锋正、陈方圆[7]361-369学者的研究方法为依据，参照中国证监会2012年修订的《上市公司行业分类指引》对重污染行业的定义，选取行业代码B06的煤炭开采和洗选业A 股上市公司2016—2021年的数据进行分析。对数据进行如下处理：剔除*ST和ST企业及环保数据披露不全、绿色专利数据缺失、财务数据缺失和出现过重大资产重组的企业，得到26家煤炭上市公司样本的平衡面板数据，共130个观测值。

本文财务数据、环保数据及其他变量均从上市公司年报和社会责任报告中手工整理所得，所有的上市公司报告来源于东方财富网及国泰安数据库；绿色专利数据来源于国家知识产权局，通过手工检索煤炭行业上市公司股票代码和公司名称，进而根据绿色专利的IPC 分类号，整理得到各家上市公司各年的绿色专利数。

2.2 变量设定

(1)财务绩效(ROA)。主流文献中关于企业财务绩效的衡量主要基于两个视角：一是市场指标，如托宾Q值、股票市值、EVA等；二是会计指标，如ROE、ROA、EPS等。本文参照邓新明[8]4-15+68的做法，选取上市公司资产净利率作为指标量化煤炭企业的财务绩效，具体计算方式为上市公司净利润与平均资产总额的百分比。

(2)绿色技术创新(GREEN)。现有研究对企业绿色技术创新的衡量指标主要分为绿色专利申请量和环保研发投入(R&D)，借鉴李婉红、毕克新等[9]72-81对于环保研发投入的计算方法：R&D=绿色R&D支出/营业收入。当今经济环境下，煤炭龙头企业垄断市场，市场竞争力趋于饱和态势，环保研发投入(R&D)已无法实现对规模经济的追求，故其总量偏低，很难体现绿色的环境特性，因此本文选取任胜钢，项秋莲等[10]1-11的测度方式，通过对绿色创新专利数量取自然对数，分析企业面对环境保护政策时的反映程度。

(3)环境绩效(EPI)。由于环境绩效数据获取难度较大，因此具体的衡量指标在国内研究中并未形成统一标准。国内学者大多采用社会责任报告披露的环保支出、排污费等作为替代变量。本文参照周权雄[11]109-130的做法，用绿化费、污染费等求和取自然对数作为衡量环境绩效的变量。

(4)企业寻租(INBUSE)。现有研究对企业寻租的度量方式主要分为以下两种：一是借鉴龙文滨，李四海等[12]20-39的研究，以职务寻租方式进行度量，为上市公司高管中是否曾任职政府官员(政协、人大、法院、检察院及仲裁委员会)赋值；二是借鉴黄玖立、李坤望[13]71-84的研究，以费用寻租方式进行度量，通过高额的业务费或业务招待费的形式掩盖寻租牟利的本质。本文参照张璇，王鑫等[14]176-190的做法，采用上市公司管理费用下的业务费或业务招待费的对数衡量企业寻租的状况。

(5)控制变量。参考绿色技术创新、环境绩效、企业绩效的相关文献，本文选取企业价值(tq)、成长能力(grow)、资本结构(lev)、股权集中度(ec)等9个对其影响变动较大的因素指标进行控制。其中，资本结构(lev)借鉴陈璇、钱维[15]76-86做法，采用上市公司资产负债率作为指标衡量，股权集中度(ec)借鉴王旭、杨有德[16]53-66的做法，选取前三大股东持股比例作为指标衡量。

2.3 模型构建

根据研究假设H1～H3b，本文共构建5个面板数据回归模型。

为验证假设H1，煤炭行业绿色技术创新与其一财务绩效的U型关系，构建多元线性回归模型，见模型(1)：

ROAi,t=α+β1GREEN2i,t+β2tqi,t+β3growi,t+β4roai,t+β5sizei,t+β6topi,t+β7levi,t+β8fei,t+ε

模型(1)

为验证假设H2，煤炭行业环境绩效在绿色技术创新对企业财务绩效影响过程中的中介作用，构建多元线性回归模型，见模型(2)：

EPIi,t=α+β1GREENi,t+β2tqi,t+β3growi,t+β4roai,t+β5sizei,t+β6topi,t+β7levi,t+β8fei,t+ε

模型(2)

为验证假设H3a和假设H3b，煤炭行业企业寻租反向调节绿色技术创新同环境绩效和财务绩效的关系，构建多元线性回归模型，见模型(3)、模型(4)：

EPIi,t=α+β1GREENi,t+β2Inbusei,t+β3GREEN·Inbuse+β4tqi,t+β5growi,t+β6roai,t+β7sizei,t+β8topi,t+β9levi,t+β10fei,t+ε

模型(3)

ROAi,t=α+β1GREEN2i,t+β2Inbusei,t+β3GREEN2i,t·Inbusei,t+β4tqi,t+β5growi,t+β6roai,t+β7sizei,t+β8topi,t+β9levi,t+β10fei,t+ε

模型(4)

其中，α表示回归的截距项，β1～β10为解释变量、调节变量和控制变量系数，εit为随机扰动项，变量定义见表1。

表1 变量定义

3 实证分析

3.1 描述性统计

煤炭行业绿色技术创新、环境绩效、财务绩效和其他各变量的描述性统计结果见表2。由表2可知，26家上市公司样本数共计130个，被解释变量财务绩效(ROA)最小值为-23.45，最大值为15.80，正负之间差异高达39.25，接近40，说明现阶段我国资本市场机制还不够成熟稳定，容易受到外界因素影响，但平均值与中位数相差仅有0.1，说明大多数企业的经营水平较为稳定。中介变量环境绩效(EPI)最小值为 2.27，最大值为12.54，相差高达10.27，且中位数大于均值，说明煤炭行业在环境保护管理成效方面存在显著差距。解释变量绿色技术创新(GREEN)最小值为0，最大值为6.53，说明个别企业创新产出较多，但大部分企业并未形成绿色创新主导意识，企业间绿色创新水平差距突出，创新水平仍有待提高。调节变量企业寻租(INBUSE)最大值与最小值分别为8.59和0，说明由于企业异质性的存在，企业的寻租能力难以达到稳定均衡，其投入程度往往抑制了企业排污意识。对于关键控制变量，主要差异在企业成长能力方面。

表2 各变量的描述性统计结果

3.2 回归分析

为揭示绿色技术创新对企业财务绩效的影响效应，根据模型(1)进行面板回归分析，绿色技术创新与财务绩效之间的回归结果见表3。

由表3可知，企业绿色技术创新(GREEN)的系数为-0.903(t=-3.54，P<0.001)，在1%的水平上显著负相关，再加入绿色技术创新的二次项后， 其平方的系数为0.169(t=3.37，P<0.05)，在5%的水平上显著正相关，说明与简单的线性关系相比，曲线更适合反应绿色技术创新对财务绩效的影响效果，且这种曲线关系呈现U型，验证了假设H1。 即绿色技术创新具有滞后性，短期看来，环保设施的投资和相关成本的支出会造成企业费用增加，阻碍企业财务绩效发展，但从长期看来可以提升企业财务绩效。

表3 绿色技术创新与财务绩效之间的回归结果

为进一步验证企业绿色技术创新与财务绩效之间的U型关系，更改模型(1)，通过加入滞后项进行面板回归分析，见模型(5)：

ROAi,t=α+β1GREENi,t-n+β2tqi,t+β3growi,t+β4roai,t+β5sizei,t+β6topi,t+β7levi,t+β8fei,t+ε

模型(5)

绿色技术创新与财务绩效之间的回归结果见表4。表4中从左至右分别表示绿色技术创新对当期到滞后3期的绩效影响。

表4 绿色技术创新与财务绩效之间的回归结果

由表4可知，绿色技术创新与当期绩效和滞后1期绩效负相关，但不显著，对滞后2期的绩效影响为正也不显著，与滞后3期的绩效呈显著正相关，再一次验证了假设H1的观点。即绿色技术创新短期内会给企业财务带来不利影响，但长期看来能够得到有效弥补。

为探究企业绿色技术创新对环境绩效的影响效果，进而影响企业财务绩效的能力，本文运用中介效应之逐步回归法对模型(2)进行回归分析，中介变量对绿色技术创新与财务绩效的中介作用回归结果见表5。

通过表5可以看出，绿色技术创新与环境绩效在5%的水平上显著正相关，说明绿色创新投资越多越能带动企业环境绩效水平提高；环境绩效与财务绩效在10%的水平上显著正相关，说明环境绩效良性发展会使企业通过资源、能源高效利用，优化业务操作，缩减成本，改善财务绩效。绿色技术创新通过环境绩效的中介作用对企业财务绩效的间接影响大于直接影响(0.332×0.294=0.098>-0.201)，且绿色技术创新与财务绩效之间存在1%的显著相关性，说明环境绩效作为中介变量在绿色技术创新对财务绩效的影响关系中起到9.80%的部分中介作用。

表5 中介变量对绿色技术创新与财务绩效的中介作用回归结果

基于模型(3)分析企业寻租对绿色技术创新和环境绩效之间关系的调节作用，调节变量对绿色技术创新与环境绩效的调节作用回归结果见表6。

由表6可知，企业寻租(INBUSE)与绿色技术创新(GREEN)的交叉项系数-0.141在5%的水平上显著负相关，说明存在调节效应，且绿色技术创新(GREEN)回归系数0.925为正，二者符号相反，说明企业寻租作为调节变量会弱化绿色技术创新与环境绩效之间的正向关系。当寻租成为企业经营常态化，创新投入周期长、风险大、过程不确定、产出滞后等特点会让管理层更倾向于通过寻租的方式向政府寻求帮助，由此形成的资源配置方向的转变，让企业丧失了对整体战略的把控，逐渐与大环境相悖，错误地将寻租作为保持竞争优势的一种替代手段，从而降低了企业对绿色环保的创新投入，验证了假设H3a的观点。

表6 调节变量对绿色技术创新与环境绩效的调节作用回归结果

基于模型(3)分析企业寻租(INBUSE)对绿色技术创新(GREEN)与财务绩效(ROA)曲线关系的调节作用，调节变量对绿色技术创新与财务绩效的调节作用回归结果见表7。

由表7可知， 当加入调节变量时， 绿色技术创新二次项与企业寻租的交互项(GREEN2*INBUSE)系数-0.030 7在1%的水平上显著负相关，与绿色技术创新二次项(GREEN2)回归系数0.111符号相反，说明企业寻租对绿色技术创新与财务绩效之间的U型关系具有显著的负向调节作用，假设H3b成立。

表7 调节变量对绿色技术创新与财务绩效的调节作用回归结果

为进一步分析企业寻租(INBUSE)对绿色技术创新(GREEN)与财务绩效(ROA)U型关系的调节作用，更改模型(4)，通过加入滞后项进行面板回归分析，见模型(6)：

ROAi,t=α+β1GREENi,t-n+β2Inbusei,t-n+β3GREENi,t-n*Inbusei,t-n+β4tqi,t+β5growi,t+β6roai,t+β7sizei,t+β8topi,t+β9levi,t+β10fei,t+ε

(6)

调节变量对绿色技术创新与财务绩效的调节作用回归结果见表8。

由表8可知，当存在调节变量时，绿色技术创新对企业财务绩效的滞后作用消失，说明早期的环保投入对企业财务绩效带来的负向影响，一部分会通过寻租行为的补偿效应予以抵消，政府的优惠政策、资源供应，税负补贴会以更少的经济成本获得更多超额收益，以此弥补企业初期的投资损失。此外，引入调节变量后，当期绿色技术创新与企业寻租的交互项(GREEN*INBUSE)系数为-0.201，在1%的水平上显著负相关，与绿色技术创新(GREEN)回归系数0.901符号相反；同理滞后1期、2期和3期中，绿色技术创新(GREEN)仍与(GREEN*INBUSE)交互项系数符号相反，说明企业寻租并未给绿色技术创新(GREEN)与财务绩效(ROA)带来进一步的促进作用， 反而减缓了其增长进度。由此可见，企业寻租的调节效应虽然一定程度上具有提升企业短期绩效的功能，但长此以往，寻租行为会将企业的关注重点从自身的经营管理转向与政府的“牵线搭桥”，从而扭曲企业绿色技术创新与财务绩效的正常关系，进一步验证了假设H3b。

表8 调节变量对绿色技术创新与财务绩效的调节作用回归结果

续表8：

3.3 稳健性检验

为进一步证明实证结果的可靠性，通过替代核心变量的方法，以企业当期研发支出占总资产的比重代替企业申请绿色专利数来衡量技术创新水平；以单位营业收入排污费代替环保投入额与排污费合计数来衡量环境绩效；以托宾Q(净资产收益率)代替ROA(资产收益率)来衡量财务绩效重新进行回归分析。中介变量对绿色技术创新与财务绩效的中介作用回归结果见表9，绿色技术创新与财务绩效之间的回归结果见表10，结果所示，检验结果与文中的研究结论基本一致，证实实证结果具有较强的稳健性。

4 结论与启示

本文以26家煤炭行业上市公司2016—2020年的130份数据为样本，研究以企业寻租为调节变量时，绿色技术创新、环境绩效与财务绩效之间

表9 中介变量对绿色技术创新与财务绩效的中介作用回归结果

表10 绿色技术创新与财务绩效之间的回归结果

的关系。结果表明：(1)企业绿色技术创新对财务绩效的影响并非简单的线性关系，而是呈U型关系。在企业环境保护投入初期，由于缺乏经验和相应的制度安排，大量的资源配置转变让企业不得不面临成本和风险的增加，从而造成绿色技术创新与财务绩效的负相关关系；但随着企业环境战略的持续实施，积累的管理经验得到了充分完善和优化，达到某一拐点后，环境保护的投入则不再是一项只有付出没有回报的制度，而是企业产出的战略，能逐步实现绿色技术创新与财务绩效的正相关关系。(2)环境绩效在企业绿色技术创新和财务绩效之间发挥部分中介作用。技术创新需要对企业进行额外投资必然会增加企业负担，难以实现经济效益，但环境绩效的存在为其提供了一个全新的研究思路，即通过绿色技术创新提高企业环境绩效，进而通过良好的环境绩效促使企业财务绩效提升。(3)由于受到寻租利益的影响，企业寻租反向调节绿色技术创新同环境绩效和财务绩效的关系。寻租行为常态化带来的企业盲目获取及不正当利用，往往使企业绿色技术创新与环境绩效的正相关关系弱化；与财务绩效之间的U型关系平稳化，接近于线性关系的可能性扩大化。即过度依赖寻租行为，通常会使企业在正常的生产经营中偏离正轨，由此造成的企业发展同大环境相悖以及与政府间合作关系的扭曲，将政府帮助的优势转变为企衰退的劣势。

“双碳”目标战略的实施，让以煤炭为代表的能源企业通过开展绿色技术创新向更高阶形态进行转型。本课题以企业现实数据为基础，通过计算分析和论证，得出如下启示：(1)针对绿色技术创新对财务绩效产生的滞后效应，企业要明确低碳生态环境投入损失，避免成为利益短视者。尤其对于富足的煤炭资源来说，作为环境污染的重要源头，煤炭企业绿色技术创新水平低下，企业间创新能力差距突出等特点，要求企业自觉树立绿色意识，主动实施绿色战略，积极开展绿色创新，稳步拓展绿色市场，从而在保障企业财务绩效的同时降低污染，提高生态效益；(2)企业要想保障自身发展持续性，必要的环保意识和技术改造能力将使企业在战略选择上更具前瞻性。一方面有助于企业应对利益相关各方施加的压力，依靠各个利益团体的满意度推动自身发展进程，另一方面可规避资本市场股票波动时，企业经营环境不受损害。(3)针对政企间的“博弈”与“合谋”，企业应通过向政府争取优惠待遇政策，进而提高污染治理效率，实现绿色环保目标。避免因环境治理中投机取巧、谋取私利的寻租行为，造成战略方向的转移，以及社会整体资源无效率下的浪费和企业创新、公平竞争等精神的丧失。