绿色金融发展能否缓解小微企业融资困境——基于2009-2020年中国上市小微企业的经验证据

陈银娥,赵 莹

(长沙理工大学 经济与管理学院,湖南 长沙 410114)

一、引言

习近平总书记在党的二十大报告中明确提出,要“推动绿色发展,促进人与自然和谐共生”［1］。我们党坚持贯彻加快发展方式绿色转型、深入推进环境污染防治等一系列新理念新思想新战略,系统形成了习近平生态文明思想［2］。经济社会发展绿色化、低碳化是推动高质量发展的关键环节。在绿色转型助推高质量发展过程中,小微企业面临绿色融资困境,其发展受到严重制约［3］。小微企业在增加灵活就业、促进绿色技术创新和绿色转型中起着十分重要的作用。我国政府一直十分重视小微企业融资约束问题,提出了诸多举措以缓解小微企业的融资约束。

绿色金融发展能给企业提供低融资成本通道,创造低融资风险环境,为小微企业解决融资难题提供了新思路。绿色金融发展能否有效缓解小微企业融资困境?如何完善绿色金融体系以促进小微企业绿色转型?这些问题的研究无疑具有十分重要的理论意义和现实意义。

国内外学者关于绿色金融发展影响企业融资约束的相关研究主要集中在以下几个方面。第一,阐述了绿色金融发展对企业绿色融资的作用。传统金融发展可间接降低环境污染,但其盈利目的会加重企业融资约束程度从而阻碍其绿色转型,而环境规制政策协同传统金融发展能促进企业绿色转型［4-7］。作为市场手段的补充,绿色金融能缓解生态产业的融资约束从而实现经济的持续发展［8］。第二,探讨了绿色金融政策对企业融资约束的影响。绿色金融发展离不开政策支持,因而绿色金融发展主要通过落实绿色金融政策影响企业融资约束［9］。一些研究发现,政府干预形成的金融摩擦会导致流动性约束,部分政策的倾斜加剧了企业的融资难度,如排污费政策、环境管制强度、绿色信贷政策等绿色金融政策会加剧重污染企业的融资约束,此影响效果因企业所有权不同产生差异［10-13］;绿色金融政策引导的环境信息披露制度能降低企业融资成本,从而缓解生态产业的融资约束［14-15］。由此看出,绿色金融政策具有两面性：绿色金融政策既可加剧棕色企业融资约束,也可缓解绿色企业融资约束［16-17］。第三,分析了绿色金融工具和绿色金融产品创新对企业融资约束的影响。绿色金融包括绿色信贷、绿色债券、绿色基金、碳金融等,绿色金融发展可以通过创新绿色金融工具影响企业融资约束［18］。绿色金融产品的规模扩大和种类创新对企业融资约束的积极影响持续深入,如绿色债券、绿色发展基金等产品可从多方面缓解企业融资约束［19-20］。因此,加强金融机构、政府与企业绿色金融的联动能促进绿色金融发展［21-22］。

总的来看,目前理论界关于绿色金融发展与企业融资约束的相关研究主要集中在绿色金融概念及评价体系以及绿色金融政策对企业融资约束的影响等方面,绿色金融的内涵更加明确且不断丰富,绿色金融评价体系不断完善,绿色金融政策、绿色金融产品等对企业融资约束的影响进行了较深入分析。但关于绿色金融发展对小微企业融资约束的影响及其传导机制研究相对较少且不系统。本文基于2009-2020年中国上市小微企业数据,采用控制双固定效应模型探究绿色金融发展对小微企业融资约束的影响,以期为缓解小微企业融资困境寻找新的出路。

二、绿色金融发展影响小微企业融资约束的机理

融资的“啄食顺序理论”认为,内外部融资差异会形成融资约束。而绿色金融发展在政府、金融机构、企业、公众的四方联动过程中,能改善企业的经营状况,小微企业外部融资难的困境也能得以改变。具体来说,绿色金融发展对小微企业融资约束的影响主要体现在以下几个方面。

第一,绿色金融发展能够直接有效缓解小微企业融资约束。具体来说,绿色金融发展通过出台并落实绿色发展政策鼓励绿色创新,创造良好的绿色声誉环境引导市场行为,号召绿色行为引导社会资本流向,从而降低小微企业绿色投融资活动的风险和融资成本;同时,通过扩大产品供给规模提供低融资成本通道,降低小微企业融资活动的成本,缓解其融资约束;而且绿色金融产品的创新能增添生态补偿市场化的途径和方法,为小微企业提供多样化的融资渠道,带来更多便利。

第二,绿色金融发展通过增强小微企业盈利能力、营运能力和扩大企业规模来提高其外部融资能力,从而缓解小微企业融资约束。绿色金融政策的实施向公众传递出对绿色企业利好的政策信号,有助于鼓励公众绿色行为,刺激公众的绿色产品需求和绿色投资需求,促进社会资本流向绿色小微企业,从而提高绿色小微企业的盈利能力;绿色金融发展能降低企业绿色投融资风险,有助于小微企业增加绿色创新投入,从而提高其产品竞争力,增强其盈利能力。另外,在经济社会绿色转型的大背景下,绿色金融政策为绿色小微企业提供了更多的投资机会,使小微企业的绿色产品投入能加快资金回笼,提高资金使用效率;绿色金融产品通过提供更低的融资成本和拓宽融资渠道来降低企业的生产成本,从而增强小微企业的营运能力。也就是说,绿色金融发展有利于社会资本和金融资本注入绿色小微企业,使其规模扩张,盈利能力、营运能力增强,从而使其融资能力得以提升。

第三,经济增长在绿色金融发展缓解小微企业融资约束中起抑制作用。经济增长与金融发展通过恶化期限错配问题加重融资约束程度,而融资约束反过来也会制约我国低碳经济发展。在短期内,绿色金融政策的推行可能会暂时牺牲地方经济的增长速度,地方政府为追求“政绩最大化”可能会放松对污染企业的监管,使绿色金融政策短期内难以产生明显效果,绿色小微企业融资约束问题可能因政策执行不力在短期内不能得到有效缓解。由于企业绿色创新投入周期长、见效慢,政府更倾向于增加环保治理支出而不是对绿色小微企业给予环保补贴;金融机构对企业绿色创新投入的投资意愿也不高,从而使绿色金融发展政策短期内难以达到预期效果,绿色小微企业融资约束问题可能因政策执行不力和金融机构盈利性目的在短期内难以得到有效缓解。因此,地方政府追求经济高速增长与传统金融业的持续扩张会抑制绿色金融发展对小微企业融资约束的缓解作用。

三、绿色金融发展影响小微企业融资约束的实证分析

理论分析表明,绿色金融发展会对小微企业融资约束产生影响。本文首先选取绿色金融发展评价指标并对初始样本进行处理,然后运用双固定效应模型实证分析绿色金融发展与小微企业融资约束水平的关系,再通过中介效应模型探究绿色金融发展对小微企业融资约束的传导途径,最后通过调节效应模型检验宏观环境的调节作用。

(一)指标选取与数据来源

1.指标选取

本文选取的变量主要有解释变量、被解释变量、中介变量、控制变量等。

解释变量测度指标为省际绿色金融发展指数、企业现金流变动。本文借鉴尹子擘、乔琴等［23-24］构建的绿色金融评价指标并增加代表绿色金融政策的宏观指标,构建包含宏观和微观指标的省际绿色金融指数综合评价体系。同时,WW指数作为被解释变量即企业融资约束指数的衡量指标［25］,WW指数评价体系如表1所示。

表1 绿色金融、WW指数评价体系

中介变量为营业毛利率、总资产周转次数、企业规模,以对应企业盈利能力、营运能力、企业规模等企业融资约束的重要影响因素［26-29］。

控制变量包括企业、地区经济发展等特征变量。由于各个企业特征不同,其在应对经营现金流的变化时融资约束敏感性也不尽相同。因此,本文借鉴王康仕等［21］的做法,采用企业现金流状况、销售增长率、资产负债率、资产净利率、流动比率、企业固定资产占比等表示企业特征变量;地区经济发展特征变量包括省份人均GDP、省份金融业发展水平。

最终解释变量、被解释变量及变量定义如表2所示。

表2 绿色金融对小微企业融资困境影响的变量说明

2.数据来源与处理

2008年,兴业银行成为中国首家采纳赤道原则的金融机构,以此标志我国绿色金融发展进入新阶段。因此,本文选取中国2009-2020年的上市小微企业数据,并对初始样本进行如下处理：(1)剔除金融行业样本、ST样本;(2)剔除主要变量中有缺失值的样本;(3)筛选出符合《统计上大中小微型企业划分办法》要求的小微企业;(4)为消除极端值影响,本文对数据中的连续变量进行1%水平上的缩尾处理［6］。在Stata中经过以上操作,最终得到648个有效样本数据。

本文所需数据均源于各年份《中国统计年鉴》、各省份《统计年鉴》《中国保险年鉴》以及国泰安(CSMAR)数据库。

(二)指数测算与模型建立

本文首先测算我国省际绿色金融发展指数和WW指数,再构建双固定效应模型、中介效应模型、调节效应模型分析绿色金融发展影响小微企业融资约束的传导途径。

1.指数测算

本部分采用熵值法和灰色预测模型测算省际绿色金融发展指数。首先,使用Stata软件对绿色金融发展的二级指标数据构建数据矩阵;其次,进行非负数化处理,并计算各指标的信息熵、权重;最后,得到加权平均值的综合得分。为满足数据的时效性,本文在熵值法计算的基础上,运用灰色预测模型GM(1,1),并使用Matlab软件对未来三年的省际绿色金融发展指数进行预测建模。

同时,借鉴Whited等［25］的方法构建WW指数,如式(1)所示。

WWi,t=-0.091×CFi,t-0.062×DDivi,t-0.021×Levi,t-0.044×Sizei,t+0.102×IRGi,t-0.035×RGi,t

(1)

2.模型构建

为消除个体差异和时间效应,本部分借鉴现金-现金流模型,选择控制个体和时间的双固定效应模型［26］;同时,采用偏差校正的百分位Bootstrap法,参考温忠麟等［30］的方法,构建中介效应模型以检验企业盈利能力、营运能力、企业规模等中介变量对绿色金融发展缓解小微企业融资约束水平的影响,设定样本量重复1 000次,在95%的置信区间下进行检验。本文预测,在偏差校正的百分位Bootstrap中介检验结果中,营业毛利率、总资产周转次数、企业规模的间接效应置信区间不包含0。

双固定效应基准模型,如式(2)所示。为进一步探究绿色金融对企业融资约束水平的影响,在式(2)中引入省际绿色金融发展指数与小微企业现金流量的交乘项(GFi,t×CFi,t),构建控制个体和时间的双固定效应模型,如式(3)所示。

ΔCFi,t=β0+β1CFi,t+β5Controlsi,t+εi,t

(2)

ΔCFi,t=β0+β1CFi,t+β2GFi,t×CFi,t+β3GFi,t+β5Controlsi,t+δi+μt+εi,t

(3)

在式(2)、(3)中,β1反映企业面临的融资约束水平,β1值越大,代表融资约束程度越高。交乘项(GFi,t×CFi,t)系数β2代表绿色金融发展对企业融资约束的影响,如果β2显著为负,则表明绿色金融发展能够有效解决小微企业的融资约束难题,本文预测该模型系数β2显著为负。

为分析经济增长的调节作用,检验金融业发展的传导作用,在式(3)中引入三重交叉项,具体模型如式(4)和式(5)所示。

ΔCFi,t=β0+β1CFi,t+β2GFi,t×CFi,t+β3GFi,t+β4GFi,t×CFi,t×PGDPi,t+β5Controlsi,t+δi+μt+εi,t

(4)

ΔCFi,t=β0+β1CFi,t+β2GFi,t×CFi,t+β3GFi,t+β4GFi,t×CFi,t×DFi,t+β5Controlsi,t+δi+μt+εi,t

(5)

在式(4)、(5)中,交乘项系数β4代表经济增长、金融业发展的调节效应,本文预测该模型系数β4显著为正。

(三)实证检验及结果分析

本部分首先测算2009-2020年省际绿色金融发展指数和WW指数;然后对绿色金融发展缓解小微企业融资约束进行影响机制检验;最后通过分组检验进一步探讨绿色金融发展影响小微企业融资约束的异质性因素。

1.指数测算结果和描述性统计分析

本部分经过指数测算最终得到2009-2020年30个省份(西藏、香港、澳门、台湾等地区数据缺失)的省际绿色金融发展指数。同时,测算WW指数,最终得到584个有效的WW指数样本。对测算指标及其他指标数据进行描述性统计分析,可初步分析数据特征。

描述性统计结果①表明：第一,企业现金流量波动较大。企业现金流量变动的均值为0.015,其最大值为3.953,最小值为-1.908,标准差为0.455,说明不同的小微企业间融资约束水平存在较大差异。第二,绿色金融发展指数地区间差异较大。绿色金融发展指数的1/2分位数为0.211,3/4分位数为0.289,说明超过50%的企业所处地区的绿色金融发展水平没有达到平均发展水平,只有超过25%的企业所处地区的绿色金融发展水平远远超过平均发展水平,表明绿色金融在各地区发展不平衡。同时,绿色金融发展指数的均值为0.238,标准差为0.143,中位数为0.211,与平均值接近,说明企业所处地区的绿色金融发展水平的分布偏度很小,数据比较合理。第三,经济增长与金融业发展数值的差异较大。人均产出的最小值为9.457,最大值为12.010,说明企业所在地区的经济发展水平差异较大;金融业发展程度的最小值为0.022,最大值为0.199,说明企业所在地区的金融业发展水平有所差别。通过分析和比较其他变量数据的平均值和标准差,说明数据整体性比较合理。

2.基准回归分析

为检验绿色金融发展对小微企业融资约束的影响,本部分对双固定效应模型进行以下处理：不考虑绿色金融发展、考虑绿色金融发展水平但未加入控制变量、考虑全部变量、对潜变量中心化,回归结果如表3所示。

表3 绿色金融对小微企业融资约束影响的基准回归结果

由表3可以看出：第一,小微企业普遍面临融资约束困境。表3中CF系数均在1%的水平上显著为正,说明长时期内小微企业面临的外部融资门槛较高,更多地选择内部融资。第二,绿色金融发展对小微企业融资约束水平存在显著负面影响。表3第(2)列中交乘项(GF×CF)系数为-2.484,且在统计学上呈1%水平显著;第(3)列中交乘项(GF×CF)系数为-2.522,且在统计学上呈1%水平显著。两个交乘项系数与CF系数符号相反,表明绿色金融发展能够有效缓解小微企业融资约束。此外,表3第(1)列中CF系数为0.905,第(4)列中CF系数为0.800,数值相比较小,说明绿色金融发展使小微企业融资约束水平变低,强有力地证明了绿色金融发展有助于缓解小微企业融资难问题。

3.中介效应检验

本部分采用偏差校正的百分位Bootstrap法进一步分析绿色金融发展通过提高企业盈利能力、营运能力和扩大企业规模缓解小微企业融资约束的传导途径。中介效应检验结果如表4所示。

表4 绿色金融对小微企业融资约束影响的中介效应

由表4可以看出：第一,绿色金融发展可以提高企业盈利能力进而缓解小微企业融资约束。以营业毛利率为传导渠道的间接影响的95%置信区间下限为-0.017、上限为-0.002,置信区间不包含0,说明间接影响显著;而其直接影响的95%置信区间下限为-0.054、上限为0.034,置信区间包含0,因此直接影响不显著。

第二,绿色金融发展通过增强企业营运能力缓解小微企业融资约束。以总资产周转次数为中介,其间接影响的置信区间下限为0.000 2、上限为0.015,置信区间不包含0,说明间接影响显著;而其直接影响的置信区间下限为-0.057、上限为0.036,置信区间包含0,因此直接影响不显著。

第三,绿色金融发展有助于企业规模扩张,从而缓解小微企业融资约束。以企业规模为传导途径,其间接影响的置信区间下限为0.000 2、上限为0.106,置信区间不包含0,说明间接影响显著;其直接影响的置信区间下限为-0.057、上限为0.029,置信区间包含0,因此直接影响不显著。

中介效应检验结果表明,企业盈利能力、营运能力和企业规模等对绿色金融发展缓解小微企业融资约束的作用是间接的。

4.调节效应检验

本部分进一步检验经济增长、金融业发展等对绿色金融发展缓解小微企业融资约束的调节作用,结果如表5所示。

表5 经济增长、金融业发展对绿色金融发展缓解小微企业融资约束的调节效应

由表5可以看出：第一,经济高速增长会抑制绿色金融发展对小微企业融资约束的缓解作用。表5第(1)列中交乘项(PGDP×GF×CF)系数在10%的水平上显著为正,说明经济增长水平越高,绿色金融发展缓解小微企业融资约束作用的效果会越弱。因此,在我国经济向绿色转型的过程中,应注重经济高速增长与高质量发展的有效衔接,避免经济高速增长带来的环境破坏。第二,金融业的持续扩张会影响绿色金融发展对小微企业融资约束的缓解效果。表5第(2)列交乘项(DF×GF×CF)系数在1%的水平上显著为正,说明绿色金融福利性目的与传统金融业纯粹盈利性目的相背离。也就是说,金融业扩张越深入,越不利于发挥绿色金融缓解小微企业融资约束的作用,因而有必要进行金融业结构优化以适应绿色金融发展。

5.异质性检验

本部分在基准回归基础上,按产权性质将样本分为国有小微企业和非国有小微企业;同时,根据国家统计局公布的《高技术产业划分标准》,将样本分成非高技术小微企业和高技术小微企业,高技术企业再分为高技术制造小微企业与高技术服务小微企业,然后基于企业产权性质和产业性质对绿色金融发展影响小微企业融资约束进行异质性分析,结果如表6所示。

表6 绿色金融发展对小微企业融资约束影响的异质性检验

由表6可以看出：第一,相比国有小微企业,非国有小微企业面临的融资约束程度更高。在表6第(1)、(2)列中,非国有企业中CF系数比国有企业更显著且数值更大,说明非国有小微企业面临更强的融资约束程度,因此,在经济转型中应更关注非国有小微企业的发展。第二,绿色金融发展对非国有小微企业的影响程度更深。国有企业样本的交乘项(GF×CF)系数未通过显著性检验,而非国有企业样本的交乘项系数在统计学上呈1%水平显著为负且绝对值比总样本大,这说明绿色金融发展不会影响国有企业融资约束水平,但能有效缓解非国有小微企业的融资约束。因此,非国有小微企业是绿色金融发展的重点关注对象。第三,相比高技术小微企业,绿色金融发展对非高技术小微企业的影响程度更深。表6第(3)、(4)列中,高技术产业样本的交乘项系数未通过显著性检验,非高技术小微企业的交乘项(GF×CF)系数在1%的程度上显著为负,说明绿色金融发展能促进非技术型小微企业向技术型企业转型。第四,绿色金融发展对高技术服务小微企业的影响效果更显著。表6第(5)、(6)列中,高技术制造业样本的交乘项系数未通过显著性检验,高技术服务业样本的交乘项系数在5%的水平上显著为负。这可能是因为高技术制造业重资产性质使绿色金融发展缓解融资约束的效果不明显。而高技术服务业属于绿色金融发展的服务对象,如环境监测及治理服务产业等,这能使高技术服务业获取更低成本的融资渠道,从而促进其绿色创新投入,即绿色金融发展能有效缓解高技术小微服务企业融资约束并促进其绿色转型。

6.稳健性检验

本部分采用工具变量法和剔除部分样本法对基准回归模型进行稳健性检验,结果如表7所示。固定效应模型能有效避免遗漏变量产生的内生性问题,为进一步控制反向因果关系导致的内生性,本文将滞后一期省际绿色金融发展指数作为工具变量进行稳健性检验,并根据地区和年份剔除部分样本进行稳健性检验。首先,由于各地区绿色金融发展不平衡,因此选择处于发展程度相对较高地区的数据,如北京、广东、新疆、内蒙古、重庆、黑龙江、湖北、江苏等作稳健性检验;另外,由于绿色信贷数据在我国2012年出台《绿色信贷指引》后才可获得,此时高耗能产业利息支出占比具有现实意义,而受2020年新冠疫情的影响,绿色信贷数据不一定能够全面反映企业绿色创新情况,因而本文选择2012-2019年的动态平衡面板数据进行稳健性检验。经过上述样本处理后发现,所有结果中CF系数均在1%的水平上显著为正,说明小微企业普遍面临融资困境;交乘项(GF×CF)系数显著为负,说明绿色金融发展能有效缓解小微企业融资约束。该结论与前文实证分析结果一致,通过了稳健性检验。

表7 绿色金融对小微企业融资约束影响的稳健性检验回归结果

四、结论及建议

本文在理论上阐述了绿色金融发展对小微企业融资约束的影响,同时基于2009-2020年中国沪深两市上市小微企业数据进行了实证分析,得出如下研究结论。

第一,小微企业普遍存在融资难题,而绿色金融发展能有效缓解小微企业融资约束。具体来说,绿色金融发展主要通过提高小微企业盈利能力、营运能力和扩大企业规模等途径缓解小微企业融资约束,这为解决小微企业融资难题提供了新思路。

第二,经济高速增长和金融业持续扩张会抑制绿色金融发展对小微企业融资约束的缓解作用。这主要是由于我国环境质量与人均收入水平之间的关系目前还处在倒“U”型曲线的最高点甚至下降区域,两者仍处在负相关关系阶段。因而,经济增长和金融业发展影响了绿色金融发展缓解小微企业融资约束的效果。

第三,绿色金融发展越完善,越能有效缓解小微企业融资约束,且对非国有小微企业及非高技术小微企业影响效果更明显。相比较而言,非国有小微企业和非高新技术小微企业面临的经营风险和信用风险更高,更难从金融机构获得贷款。而绿色金融发展增强了金融服务的可获得性,有利于缓解非国有小微企业和非高新技术小微企业融资约束。

基于以上结论,本文提出以下相关建议。

第一,贯彻绿色发展理念。提倡绿色行为,鼓励绿色出行,呼吁绿色消费,激励绿色监督,这能从公众的需求端改变企业的生产行为,促进企业绿色转型;同时,加大人力资本培育力度,为企业绿色创新注入源源不断的人才。

第二,实施鼓励绿色金融产品创新的经济政策。政府为绿色小微企业在绿色创新和投资等方面提供更多便利和政策优惠,如税收减免、环保补贴等;采取监管措施,避免污染治理支出造成的兜底埋单现象;对提供绿色融资便利的金融机构实施补贴等,鼓励金融机构为小微企业提供绿色特别融资渠道;加大力度鼓励绿色金融产品创新,扩大绿色融资产品规模,促进绿色融资方式的多样化。

第三,优化金融业结构。鼓励传统金融机构进行绿色技术创新,加快数字化进程,发展绿色数字金融,促进金融业绿色转型;大力发展中小融资机构,消除非国有企业与国有企业融资环境的差别待遇,创造优良的市场环境,拓宽小微企业融资渠道;简化高技术产业的绿色融资贷款程序,鼓励高技术制造业加大绿色技术创新投入,继续促进高技术服务业绿色技术创新。

［注释］

①由于篇幅限制,此章节不显示测算结果与描述性统计结果。