绿色金融和数字技术协调发展对企业绿色技术创新影响的研究

李秀珍 方 霞 杨振宇 张 云

一 引言

党的二十大报告提出要加快推动经济绿色发展，促进人与自然和谐共生。大力发展绿色产业和数字经济，构建以市场为导向的绿色技术创新体系，已经成为推动我国经济走高质量、可持续发展道路的重要共识。作为经济发展和技术创新的主体，企业绿色转型对推动我国高质量发展具有关键作用。企业实现绿色技术创新不仅能够以较低的成本解决环境污染问题，更能够为企业塑造绿色核心竞争力以满足绿色环保的市场需求，进而在激烈的市场竞争中脱颖而出。金融是支持技术创新的重要力量，绿色金融兼具金融资源配置和环境规制的双重特性（陆菁等，2021），其明确的导向性特征，为缓解企业的融资约束、降低财务费用和提高研发投入提供了新的思路。然而，信息不对称导致传统金融机构难以穿透具体项目的环境效益信息；企业有意愿通过策略性绿色技术创新获取绿色资金或避免成为规制对象，不利于企业自主研发高水平绿色技术。同时，环境目标约束下金融机构资源配置决策存在明显的分化现象（丁杰等，2022），环境规制风险加大使银行等金融机构为规避潜在的财务和声誉损失而引导信贷资源远离污染企业，最终导致拥有强烈转型意愿却无法获取有效资金支持的污染企业陷入两难境地。数字技术的发展有助于解决或缓解这类问题。数字技术具备高效分析能力，不仅打破了银行与企业之间的隔离，更能为企业资源的互通共享、外部知识的吸收扩散、加速创新项目的构想和塑成提供有效准备。一方面，数字技术通过构建绿色项目信息共享平台，智能识别符合绿色标准的项目方案，为金融机构甄别企业项目绿色内核提供支持，有效降低了资金供需双方间信息搜集成本，有助于破解企业绿色转型过程中的“融资难、融资贵”问题，使金融机构更好服务于绿色发展；另一方面，通过数字技术建立绿色金融监测考评体系，综合量化绿色金融服务企业节能减排、绿色转型和污染治理效果，扭转绿色金融资源流向行业错配，为监管部门实行差异化监管和激励措施提供政策依据。因此，促进绿色金融与数字技术协调发展，可以推动企业绿色技术创新，进而对实现经济绿色转型和高质量发展具有重要意义。

已有研究主要从环境规制和金融资源配置两个角度考察绿色金融对企业绿色技术创新的影响。第一，从环境规制角度，围绕波特假说的引致创新效应分析环境规制对企业绿色技术创新的影响。有研究认为，命令控制型环境规制可以倒逼企业进行绿色技术创新，在一定程度上指明未来产业发展的总体方向，对社会资本的流向形成可靠指引（吕鹏、黄送钦，2021）。同时，环境规制遏制了企业违法排污行为，生态环境的改善吸引了更多高端服务业的投资，促进产业升级转移（罗知、齐博成，2021）。但企业绿色技术创新的补偿趋同于强制性惩罚成本，对高质量创新活动的激励作用有限（陶锋等，2021）。市场激励型环境规制则使用碳排放交易和环境保护税等措施，通过价格机制内化环境污染成本并锁定环境投资的预期价值，激励企业开展绿色技术创新活动，实现企业绿色转型（胡珺等，2020；刘金科、肖翊阳，2022）。第二，从金融资源配置角度，主要针对绿色信贷政策（王馨、王营，2021）、绿色债券（王营、冯佳浩，2022）、绿色金融创新（李秀珍等，2022）以及绿色改革试点（王修华等，2021；Liu ＆ Xiong，2022）等考察绿色金融对企业绿色技术创新的资源配置效应。与排污交易权等环境治理方案类似，绿色金融也属于依托市场机制解决环境问题的手段之一（斯丽娟、曹昊煜，2022）。绿色金融通过融资惩罚效应和投资抑制效应显著降低重污染企业的投融资行为（苏冬蔚、连莉莉，2018），并通过实行差异化的绿色信贷政策和将绿色债券纳入央行担保品范围，限制资金流向高污染企业（何凌云等，2019；Yu，et al.，2021），提高重污染企业的信用利差，增加其融资成本（陈国进等，2021），倒逼企业进行绿色技术创新。从时空维度来看，绿色金融对绿色技术创新具有较强的空间溢出效应，绿色金融发展较好的地区能辐射带动周边地区积极开展绿色研发活动（Huang，et al.，2022），进而有助于形成良好的绿色技术创新氛围。

现有研究均证实了金融对企业绿色技术创新具有显著的促进效果，但是传统金融模式缺乏有效的技术手段和数据驱动定量测度的支持，无法实现对贷后资金的有效监管，无法及时跟踪和判断企业真实的资金使用及其效益情况，无法准确识别和筛选优质绿色技术创新项目，导致绿色金融对企业绿色技术创新质量的提升作用不足，反而更多地激励了企业自利性、策略性绿色技术创新（黎文靖、郑曼妮，2016；沈菲等，2022），不利于经济长期绿色发展。值得重视的是，以信息数据处理为基础的数字技术通过利用人工智能、云计算和大数据等手段，为企业绿色技术创新提供了可持续发展的有效途径。数字技术通过发挥网络连接效应（张艳萍等，2022）、成本节约效应（阳镇等，2022）、价值创造效应（项松林、田容至，2022）、资源配置效应（齐俊妍、任奕达，2021），缓解要素配置领域信息不对称（徐翔等，2023）、打破生产要素流动壁垒（郭周明、裘莹，2020），有效增强了企业技术创新能力和研发效率（Huang ＆ Zhang，2023）。鉴于此，本文以绿色金融与数字技术协调发展为切入点，从微观视角探讨两者协调发展对企业绿色技术创新的作用机制及实际影响效应，提出具有针对性的对策建议。

本文可能的边际贡献在于：第一，在已有数字技术和金融行业融合发展效应相关研究基础上，尝试把绿色金融和数字技术等变量因素引入四部门内生增长模型，从理论上推导论证绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新的作用机理，充实数字经济背景下绿色金融促进企业绿色技术创新的理论依据；第二，与已有研究大多进行定性描述不同，本文尝试基于中国现实情景构造绿色金融与数字技术协调发展指数，通过测度结果评判数字技术与绿色金融的协调程度，为研判绿色金融和数字技术耦合协调提供更具可靠性的量化测度证据；第三，本文在回归分析绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新的影响基础上，检验了融资成本机制和企业风险承担机制，可以为两者协调发展作用于技术创新效应提供更多逻辑依据；第四，本文还进一步探讨了不同环境属性、环境执法强度、知识产权保护力度和金融初始禀赋下绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新的影响效应，从外部影响因素角度拓展研究边界，为数字技术发展背景下的政策制定提供更为精确的参考依据。

二 理论分析

本文在Howitt 和Aghion（1992）模型的基础上，结合Romer（1990）的建模思路，引入绿色金融和数字技术，建立包括最终品部门、中间品部门、金融部门和技术研发部门的内生增长模型，以此考察绿色金融与数字技术协调发展促进企业绿色技术进步的作用机理。

（一）最终品部门

假设经济体中存在n个行业，每个行业均处于完全竞争市场，最终品部门只投入劳动和中间品并生产单一的最终产品，其生产函数如下：

（1）式中，Yit为行业i在t时期生产的最终产品；xit为行业i生产最终产品的中间品投入量；Ait(j)Lit为有效劳动，其中Ait(j) 代表中间品部门的技术水平，Lit为行业i的劳动力投入量，且各行业的劳动力投入的总和等于经济体的劳动禀赋； α 表示劳动所占份额，其取值范围在0 到1 之间。

将最终品的价格定为Pit，最终品厂商面临既定的工资水平和中间产品价格，其利润函数可以表示为：

（2）式中，wit为雇用劳动所需支付的工资水平，pit(j) 为投入中间品的价格。根据最终品厂商利润最大化的一阶条件，可得中间品的反需求函数：

（二）中间品部门

技术进步是中间品厂商获取该产品生产垄断地位的方式之一，假设资本是中间品部门生产经营活动的全部投入，且银行贷款是中间品厂商获取资本的唯一来源，则中间品部门面临的生产成本为Ritxit(j)，其中Rit为银行向中间品厂商制定的借贷成本。中间品厂商通过选择中间品的生产规模以实现利润最大化：

由中间品厂商利润最大化的一阶条件计算可得，中间品供应量和中间品厂商的垄断利润分别为：

（三）金融部门

金融部门通过吸收家庭等主体存款，向中间品厂商发放贷款融资，从而将储蓄转化为投资。现实中由于存在金融摩擦 θit，金融部门吸收存款转化为贷款存在一定折损，数字技术Di可以通过大数据、云计算、人工智能等方式减少这类折损，如消减融资过程中信息不对称和道德风险问题，提升金融部门贷款效率。因此，储蓄转化为贷款的倍率定义为f(Dit) ，可简化设置为f(Dit)=ωDit，其中 ω 为数字技术对金融机构业务数字化转型、产品数字化创新等推动储蓄转化的倍数，则存贷款转化的模型为如下形式：

（7）式中，Qit为贷款的发放数量，Kit为金融部门吸收的存款数量。此外，由于绿色信贷政策的实施，商业银行为了支持企业开展技术研发，通常会根据企业绿色环保责任的履行情况给予一个低于市场利率的绿色贷款利率，且越重视绿色金融发展的地区，该利率水平越低。因此，银行的最优选择为：

（8）式中，Gi为绿色金融发展水平。Gi的经济意义在于，绿色信贷政策要求银行将企业的环境表现纳入信贷决策中，实行差异化信贷政策。银行业绿色发展程度越高，金融资源将越向环保领域倾斜，以此弥补企业绿色转型外部性带来的经济损失，引导经济实现绿色发展（文书洋等，2022）。因此，根据金融部门利润最大化的一阶条件可得，企业的贷款利率为：

本文借鉴物理学中的耦合系数模型衡量绿色金融与数字技术耦合水平（唐晓华等，2018；杜运苏等，2023），具体形式为：

（10）式中，Cit表示绿色金融与数字技术的耦合度，该值越大表明两者之间的耦合作用越好，关联作用越强。为更加精准地反映绿色金融与数字技术间的互动发展水平，需进一步构建绿色金融与数字技术的耦合协调度模型，具体公式为：

（11）式中，Tijt=λiGit+λjDit，λi、 λj为指标Gi和Di的权重。由于在发展进程中绿色金融和数字技术两者同等重要，因此，将两个指标赋予相同的权重，即 λi=λj=0.5 。

结合（9）（10）（11）式，对贷款利率Rit关于Coit求导可得：

由式（12）可知，绿色金融与数字技术耦合协调度与企业贷款利率呈反比关系，即绿色金融与数字技术协调发展水平越高，企业的融资费用越低。这表明，绿色金融与数字技术协调发展对缓解企业普遍存在的融资难问题具有积极作用。

（四）技术研发部门

为了保持垄断地位，中间品部门必须进行技术创新。研发活动成功会带来生产效率的提升，失败的后果则是生产效率保持不变且研发投入变为沉没成本。企业技术创新Ait可分为绿色技术创新Agit和非绿色技术创新，假定的增长率k为固定值。绿色技术创新研发成功的概率为 µit，成功后绿色技术的改进为 γ ，k与 γ 取值均大于1，则企业技术进步的函数形式为：

根据大数定律可得厂商的平均技术进步增长率git为：

随着科技不断进步，企业新技术开发变得更加困难，对研发投入的需求也相应增大（田秀娟、李睿，2022），同时为了避免研发函数的规模效益违背经济发展的基本事实，即研发人员的增加并未带来创新效率的提升（易信、刘凤良，2015），本文使用单位有效劳动的研发投入重新设定研发概率函数，具体形式如下：

（15）式中，µit表示企业研发成功的概率，Iit为企业的研发投入，λit为研发效率。该式表明企业研发成功的概率受企业的研发效率与有效研发投入的影响，研发效率越高、研发投入越多的企业，其研发成功的概率越高。

结合（14）（15）式，可得企业的技术进步增长率为：

企业获取的外部资金主要用于生产经营和技术研发创新，风险承担是影响企业资源分配决策的关键，进一步表现为企业对从事技术研发活动的意愿与倾向，高风险承担的企业更愿意将资源分配至技术创新活动之中，通过塑造自身核心竞争力以维持垄断地位并获取高额利润（张云等，2023）。因此，企业的研发投入决策可以设定为如下形式：

企业将一定比例 εit（ 0＜εit＜1 ）的资金分配至技术创新活动之中，εit成为衡量企业风险承担水平的参数，εit越大，企业的风险承担水平越高，技术创新投入越多。

假设企业的外部融资全部来源于商业银行，企业是否从事研发活动主要取决于研发活动的预期利润能否大于研发成本，只有当预期利润不低于研发投入时，研发部门才会进行相应的资金投入。因此，中间品厂商的最优行为如下：

由一阶条件可得，企业的最优研发投入为：

对（19）式关于Rit求导可得：

由（20）式可得研发投入Iit与融资成本Rit呈反比关系，即随着融资成本的提高，企业的研发投入将会下降，可见，融资成本是影响企业研发投入的要素之一。

结合（9）（19）式，对（16）式关于Coit求导可得：

由（12）式和（20）式可知，∂Iit/∂Rit与 ∂Rit/∂Coit均小于0，其余参数均大于0，则git关于Coit求导后大于0。（21）式表明绿色金融与数字技术协调发展和企业绿色技术创新呈正比关系，即绿色金融与数字技术协调发展水平越高，企业绿色技术创新水平越高。由此，本文得出推论1：

推论1：绿色金融和数字技术协调发展通过降低企业融资成本推动企业绿色技术创新。

结合（9）（11）（17）（19）式，可得企业风险承担水平 εit的函数形式为：

对（22）式关于Coit求导可得：

由（23）式可知，绿色金融与数字技术协调发展和企业风险承担水平呈正比，即绿色金融与数字技术协调发展水平越高，企业风险承担水平越强，因此，绿色金融与数字技术协同发展能有效提高企业风险承担水平。

结合（17）（22）式，对（16）式关于Coi进行求导：

由（17）式和（23）式可知，∂Iit/∂εit、 ∂εit/∂Coit以及相关参数均大于0，则 ∂git/∂Coit大于0。因此，由（24）式可得，绿色金融与数字技术协调发展和企业绿色技术创新呈正比关系，且企业风险承担是一条有效的作用渠道，即绿色金融与数字技术协调发展通过提高企业的风险承担水平，推动其增加研发创新投入，从而提高绿色技术创新水平。由此，本文得出推论2：

推论2：绿色金融和数字技术协调发展通过提高企业风险承担水平，进而推动企业绿色技术创新。

三 研究设计

（一）变量说明

1.被解释变量：企业绿色技术创新（grepat、greipat、greupat）。已有文献大多使用绿色专利来衡量绿色技术创新，本文则进一步参考王馨和王营（2021）的方法，将企业发明专利和实用新型专利的分类号信息与2010 年世界知识产权组织（WIPO）发布的“国际专利分类绿色清单”进行匹配，获得企业绿色专利申请总数（grepat）、绿色发明专利申请数（greipat）和绿色实用新型专利申请数（greupat）。

2.核心解释变量：绿色金融与数字技术协调度（Co）。已有文献对区域数字技术和绿色金融发展水平的测度并未形成一致的方法，且鲜有研究测算绿色金融与数字技术的协调发展情况。因此，本文参考杨慧梅和江璐（2021）、赵星（2022）的研究，选取数字基础设施和数字技术应用两个维度对数字技术发展情况进行衡量；参考史代敏和施晓燕（2022）、王玉林和周亚虹（2023）的研究，选取绿色信贷、绿色投资、绿色证券和碳金融共4 个维度对绿色金融发展水平进行衡量。数字技术和绿色金融发展水平测度指标体系如表1 所示。

表1 数字技术和绿色金融发展水平测度指标体系

为避免主观赋值，本文使用熵权法测算各维度指标权重。具体测算方法如下：首先，对各不同计量单位的指标进行标准化处理：，其中xij代表第i个地区第j个指标的数值；其次，计算第j个指标中第i个地区所占的比例并求出信息熵：；然后，确定各指标权重：，Wj即为j指标的权重；最后，用权重乘以标准化后的数值，即，就可得到区域绿色金融和数字技术协调发展水平的指标。

进一步根据（10）（11）式对绿色金融与数字技术协调发展水平进行测算，结果如图1。由此可见，我国绿色金融和数字技术协调发展的整体水平不高，但存在上升趋势，其中东部地区该协调度上升趋势最为明显，且与中部、西部和东北地区的差距逐渐扩大。

图1 绿色金融与数字技术协调发展水平的时序演变

3.机制变量。（1）融资成本（Cost）。采用利息支出与企业负债的比值进行衡量，该指标从侧面可以反映出企业获取资金的成本。（2）风险承担（Sd）。本文借鉴马连福和杜善重（2021）的研究，采用股票日收益率计算年度波动率的对数值衡量企业的风险承担水平，具体计算公式如下：

（25）式中，rit j代表公司i在t年第j日的收益率，J表示每个会计年度内总天数或周数。

4.控制变量。本文从公司特征和内部治理两个方面选取相关控制变量，其中：公司特征变量包括流动资产比率（Cr，流动资产/期末总资产）、企业规模（Size，企业期末总资产对数值）、净利润增长率（Growth，当期净利润与上期净利润的差值/上期净利润）、企业年龄（Age，当前年份与企业成立年份之差）、总资产报酬率（ROA，总利润/期末总资产）、政府补贴（Sub，政府补贴/期末总资产×100%）等；内部治理变量包括二职合一（Dual，董事长总经理为同一人时取值1，否则为0）、高管持股比例（Mshare，高管持股数/总股数）、独立董事比例（Dir，独立董事人数/董事会总人数）、审计意见（Audit，出具非标意见记为1，否则为0）等。

（二）模型构建

本文构建以下基准模型，以考察数字技术与绿色金融协调发展对企业绿色技术创新的影响：

（26）式中，lngrepati,t+1代表企业i在第t+1 年的绿色技术创新水平；Coj,t表示区域绿色金融与数字技术协调发展水平；Controlsi,t代表控制变量，即控制了其他可能影响企业绿色技术创新的因素。另外，φk表示行业固定效应，νt表示时间固定效应，εi,t表示随机误差项。为缓解潜在的内生性问题，所有解释变量均采用滞后一期的数值。

（三）数据来源

本文以2011 年至2020 年A 股上市公司作为研究对象，剔除区间内样本有缺失企业、金融行业企业以及ST 企业的数据，并对各个连续的变量做1%和99%分位的缩尾处理，最终得到20 030 个观测样本。数字技术相关指标来源于历年《中国统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》 《中国工业统计年鉴》 ，绿色金融相关指标来源于各省份历年统计年鉴。环保类企业根据同花顺提供的绿色节能产业板块中所包含的股票进行识别，具体包括“碳中和”“新能源汽车”“新材料”“绿色电力”“绿色环保”等。企业相关财务数据来源于国泰安CSMAR 数据库，专利申请数据来源于CNRDS 数据库。各变量的描述性统计见表2。

表2 主要变量的描述性统计

四 实证结果及分析

（一）基准回归

表3 汇报了根据基准模型就绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新影响的回归结果。回归（1）中Co的系数在1%的显著性水平上为正，表明绿色金融与数字技术协调发展能有效促进企业绿色技术创新产出。为进一步探究企业的行为决策，本文将专利划分为绿色发明专利和绿色非发明专利进行检验，结果如表3 中回归（2）和回归（3）所示，可见，绿色金融与数字技术协调发展对绿色发明专利和绿色非发明专利均有显著的正向影响，且对绿色发明专利的影响作用更大。回归（4）至回归（6）中加入控制变量后重新进行检验，所得结论与上述相同。此外，观察控制变量的回归结果发现，政府补贴、流动资产比率、净利润增长率和企业规模对企业绿色技术创新具有显著的促进作用，说明较高的政府财政补贴、流动性资产和利润增长为企业的绿色技术创新活动提供了资金保障，且规模越大的企业越注重企业技术的研发创新。实证结果表明，绿色金融与数字技术协调发展程度越高，不仅对企业绿色专利产出总量的提升作用越大，而且对绿色发明专利产出的促进作用也越大。这说明数字技术的发展不仅提升了绿色金融的资源配置效率，同时也促使企业将更多的资金运用至高质量的绿色技术创新行为中，有效缓解了企业策略性创新行为，使企业的绿色技术创新质量得到明显的改善。

表3 基准回归结果

（二）内生性检验

前文使用滞后一期指数来缓解绿色金融与数字技术协调发展和企业绿色技术创新之间存在的反向因果关系，但仍存在遗漏变量等其他的内生性问题。因此，参考张勋等（2020）的研究，本文使用各省份到浙江省的距离和除本省份外其他地区绿色金融与数字技术协调发展均值的乘积作为工具变量。浙江省不仅拥有以支付宝为代表的数字技术与金融协同发展的典型案例，也是“两山理论”的发源地和两大绿色金融改革创新试验区的所在地，其绿色金融与数字技术协调发展水平处于全国前列，因此可以预期在地理上距离浙江省越近，绿色金融与数字技术协调发展程度将会越高。此外，金融业务存在显著的地区分割性，其他地区绿色金融与数字技术协调发展水平难以影响到本地企业的绿色技术创新，因此该变量满足工具变量的基本假设。表4 回归（1）报告了工具变量法的第一阶段回归结果，IV的系数在1%的水平上显著为负，证实离浙江省越近的省份绿色金融与数字技术协调发展水平越高。回归（2）至（4）报告了第二阶段的回归结果，Co前系数均为正，说明考虑潜在的内生性问题后，绿色金融与数字技术协调发展依然能够显著促进企业的绿色技术创新，其中对于绿色发明专利具有更显著的促进作用，与基准回归结论基本一致。

表4 基于工具变量法的内生性检验

（三）稳健性检验

第一，替换解释变量，使用绿色金融和数字技术发展水平的交互项Co1替代耦合协同度Co，结果如表5 的回归（1）至回归（3）所示。

表5 稳健性检验：更换解释变量及模型

第二，替换回归模型。考虑到部分企业并未申请专利，这可能使数据呈现出零值堆积的特征，因此使用Tobit 模型重新检验绿色金融与数字技术协调发展水平对企业绿色技术创新的影响，回归结果如表5 回归（4）至回归（6）所示。

表5 表明，在替换解释变量和回归模型后，绿色金融与数字技术协调发展对企业的绿色专利总量和绿色发明专利的促进作用依旧成立，估计结果与前文所得结论基本一致。

第三，替换被解释变量。为更加全面地反映企业的绿色技术创新活动，本文使用创新投入替换绿色技术创新水平，结果如表6 回归（1）所示，Co前系数在1%的显著性水平上为正，表明绿色金融与数字技术协调发展能促进企业创新投入的增加。

表6 稳健性检验：更换被解释变量及剔除新冠疫情影响

第四，剔除新冠疫情的影响。2020 年新冠疫情对企业正常的经营活动带来了巨大的冲击，企业研发活动风险急剧上升，表6 回归（2）至回归（4）剔除了2020 年样本，结果显示，在剔除新冠疫情影响之后，核心解释变量前系数均显著为正，因此本文的结论稳健成立。

第五，考虑创新过程的长周期性。选取第T+2 年和第T+3 年专利的申请数量对绿色技术创新进行衡量，结果如表7。表7 显示，在考虑创新过程的长周期性后，Co对企业绿色技术创新的影响均在1%的显著性水平上为正，且随着时间的推移依次上升，同时绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色发明专利的影响要大于对企业绿色非发明专利的影响，该结果与基准回归结果一致。

表7 稳健性检验：考虑创新的长周期性

五 机制检验

（一）融资成本机制

绿色技术创新长周期、高投入和高风险的特征使企业难以仅仅依靠自有资金完成绿色技术创新活动的全部环节，因此，外源性融资是其中不可或缺的一部分。然而，在传统金融机构体系下，我国企业普遍存在“融资难、融资贵”的问题（唐松等，2020；张云等，2022），主要体现为属性错配（预算硬约束企业获取资金难与预算软约束部门之间的矛盾）、领域错配（制造业融资难与非制造业之间的矛盾）和阶段错配（成长期企业融资难与成熟期企业之间的矛盾）。其中，由于绿色技术创新的高外部性和高研发风险，使从事绿色环保技术创新的企业具有更强的外部融资约束，极大地制约了绿色科技的发展。而绿色金融与数字技术协调发展则能够有效降低企业获取资金的成本。一方面，随着数字技术的迅速发展，大数据、人工智能等新型技术能够为资金供给方提供大量的企业信息，对相关数据的快速处理和分析将帮助企业准确识别具有潜力的绿色技术创新项目，降低资金供需双方间信息的搜集成本。同时，信息透明度的提高使金融机构对目标企业和项目的风险具有全面的认知，在贷前就对绿色技术创新项目的风险给予分散，从而进一步降低了企业的风险溢价。另一方面，通过利用互联网技术实现融资平台的数字化建设，提高了金融机构对目标客户信息的全方位整合和评估，使金融机构能够实时监测企业资金的流向，优化了信贷识别方式并降低了信贷风险，不仅破除了传统融资活动中对抵押品要求的障碍，也为企业高效获取低成本的资金支持提供了帮助。

表8 汇报了基于融资成本的机制检验。回归（1）的结果显示，绿色金融与数字技术协调发展通过发挥信息优势降低信息搜集成本，在一定程度上分散了因信息不对称而导致的风险溢价，从而缓解了企业高昂的融资成本。回归（2）至回归（4）的融资成本系数均在1%的显著性水平上为负，表明融资成本将不利于企业的绿色技术创新，且对绿色发明专利的负面影响更大。由此可知，绿色金融与数字技术协调发展可以通过降低企业融资成本，有效提高企业绿色高质量技术创新的产出。由此，推论1得证。

表8 基于融资成本的机制检验

（二）企业风险承担机制

企业风险承担反映了管理者为了获取超额收益所愿意承担的风险水平，创新项目在很大程度上反映了管理者对待创新风险的态度和意愿（马连福、杜善重，2021）。管理者为了避免投资失败给个人名誉和利益带来的损失，通常会采取保守型的经营策略，将资金更多地配置于低风险的经营活动中，创新资金严重缩水，企业发展受到阻碍（张云等，2023）。然而，对于风险承担水平较高的企业而言，及时抓住高风险和高收益的创新项目，对提升企业价值具有积极作用。因此，在加快经济结构绿色转型、促进经济绿色发展的大背景下，提高风险承担水平对企业进行绿色技术创新、获取绿色核心竞争力和积累长期竞争优势至关重要。一方面，绿色金融所发挥的资源效应能够为绿色技术创新活动提供充足、长期的资金支持，不仅为企业原型项目的开展提供了机会，也降低了企业开展长期创新项目所带来的流动性风险，使企业能够更好地进行风险管控，从而提升企业的风险承担水平。另一方面，数字技术所发挥的信息效应能降低企业研发过程中面临的不确定性，大数据分析技术能够帮助企业精准演化出最优的绿色技术创新研发路径，以同时满足低碳减排和价值创造的需求。因此，绿色金融与数字技术协调发展通过提高信息透明度减少管理者的投机行为，降低企业的代理成本并充分调动企业研发的积极性，弱化管理者风险规避倾向，从而提升企业风险承担水平。

表9 汇报了基于企业风险承担的机制检验。回归（1）的结果显示，绿色金融与数字技术协调发展提升了企业风险承担水平，其系数在5%水平上显著性为正。回归（2）至回归（4）加入企业风险承担变量进行检验，结果显示企业风险承担前系数均显著为正，且无论是对绿色发明专利还是对绿色非发明专利均具有显著的促进作用。上述实证结果表明，绿色金融与数字技术协调发展通过提高信息透明度而减少管理者的投机行为，弱化管理者风险规避倾向，提升企业风险承担水平，进而对企业绿色技术创新产生积极的正向影响。由此，推论2 得证。

表9 基于企业风险承担的机制检验

六 进一步分析：不同条件下协调发展的影响效应

（一）不同企业环保属性下协调发展的影响效应分析

绿色金融支持环保企业绿色技术创新已被众多研究证实，然而作为实现双碳目标的关键一环，对于如何有效推动污染企业低碳转型仍需进一步探究。绿色金融与数字技术协调发展能破解绿色金融环保信息穿透障碍，有效提升绿色金融信息处理与企业识别效率，为弥补绿色金融对转型领域覆盖不足和摆脱难以全面落实转型发展的需求困境，以及推动绿色金融提质扩面具有积极影响。参考潘爱玲等（2019）的研究，本文将企业划分为污染企业与绿色企业，表10 汇报了不同企业环保属性下绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新影响的回归结果。回归（1）中显示，绿色金融与数字技术协调发展对不同类型企业的绿色技术创新均有显著的正向影响，但相对于绿色企业，两者协调发展对污染企业的绿色技术创新驱动作用更大。此外，将绿色专利分解为绿色发明专利与绿色非发明专利以检验绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新行为决策的影响。回归（2）报告了绿色金融与数字技术协调发展对绿色发明专利的影响，该结果显示，绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色发明专利具有显著的促增作用，无论是环保企业还是污染企业其系数均在1%的水平下显著为正。但相对于绿色企业，绿色金融与数字技术协调发展对污染企业绿色发明专利的促增作用效果更强。回归（3）报告了绿色金融与数字技术协调发展对绿色非发明专利的影响，结果表明绿色金融与数字技术协调发展能有效促增企业绿色非发明专利，且对污染企业具有更强的促增作用。此外，横向对比可知，相对于绿色非发明专利，绿色金融与数字技术协调发展对绿色发明专利具有更为显著的正向影响。由此表明，绿色金融与数字技术协调发展不仅促使企业将更多的资金运用至高质量的绿色技术创新活动之中，有效缓解了企业策略性创新行为，使企业的绿色技术创新质量得到明显的改善，同时更为污染企业构建绿色核心竞争力、提高绿色技术创新意愿、实现绿色转型提供了有效激励。

表10 基于企业环保属性的进一步分析结果

（二）不同环境执法强度下协调发展的影响效应分析

根据波特假说，适当的环境规制有利于企业绿色技术创新。本文参照王馨和王营（2021）的做法，以各省份户均排污费作为依据，测算不同省份的环境执法力度，以此分析绿色金融与数字技术协调发展是否能在环境执法力度强的区域对绿色技术创新发挥更好的驱动作用。以当年地区户均排污费均值为标准进行划分，表11 中回归（1）至回归（3）汇报了不同环境执法力度背景下的分析结果。可以看出，环境执法弱的地区绿色金融与数字技术协调发展对绿色发明专利与绿色非发明专利均有显著的影响，而在环境执法力度强的地区绿色金融与数字技术协调发展仅对绿色发明专利有显著影响，且相对于执法力度弱的地区，绿色金融与数字技术协调发展对执法力度强地区绿色发明专利的促增作用更强。由此说明，环境规制通过一系列环保政策和法律法规的配套支持，能有效提高绿色金融与数字技术协调发展对高质量绿色技术创新的驱动作用，有利于规范企业的创新行为。

表11 基于环境执法力度的进一步分析结果

（三）不同知识产权保护力度下协调发展的影响效应分析

知识产权保护也是激励企业绿色技术创新的重要制度因素，能有效缓解绿色技术创新产出的正外部性，为企业进行绿色研发活动提供激励（龙小宁等，2018）。知识产权保护力度加强能够有效减少企业绿色技术创新被模仿的风险，改善企业绿色技术创新的预期收益，对企业研发产生激励效应（魏浩、巫俊，2018；王海成、吕铁，2016）。相反，知识产权保护越弱，企业越缺乏绿色创新动力。因此，本文参考吴超鹏和唐菂（2016）的方法，采用专利未侵权率衡量知识产权保护强度，即1 减去各省份知识产权局受理的侵权纠纷案件数除以该省份截至当年累计专利授权数，专利未侵权率越大表明当地知识产权保护力度越强。表12 的回归（1）至回归（3）汇报了不同知识产权保护强度背景下的分析结果，可以看出，知识产权保护力度强的地区绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色发明专利的激励作用显著大于知识产权保护力度弱的地区，且知识产权保护力度弱的地区主要激励了企业绿色非发明专利的产出。由此表明，地方知识产权保护力度的提高通过提升企业绿色发明专利的产出，推动了企业绿色技术创新质量高水平攀升。

表12 基于知识产权保护强度的进一步分析结果

（四）不同金融初始禀赋下协调发展的影响效应分析

根据前文分析，数字技术能利用自身优势与绿色金融相融合，提高传统金融机构的资金配置、风险管控和外部激励能力。对于金融初始禀赋较高的地区，数字技术能够对企业金融活动形成有效的增益，充分发挥区域规模效应，从而使协调效果更加显著。本文使用区域金融机构网点数衡量金融初始禀赋，相关回归结果如表13 回归（1）至回归（3）所示。该结果显示，绿色金融与数字技术协调发展对金融初始禀赋高地区的企业绿色技术创新驱动作用明显高于金融初始禀赋低的区域，且对金融禀赋高地区的绿色发明专利的驱动作用更强。由此说明，当金融初始禀赋高时，绿色金融与数字技术协调发展对企业高质量绿色技术创新具有显著的提升。

表13 基于金融初始禀赋的进一步分析结果

七 结论与建议

促进绿色金融和数字技术发展是我国实现经济高质量发展的重要方式，企业绿色技术创新对我国实现经济绿色低碳转型具有重要意义。本文将绿色金融与数字技术引入包含金融部门的内生增长模型，推导分析绿色金融与数字技术协调发展推动企业绿色技术创新的作用机理，证实了绿色金融与数字技术协调发展通过降低企业融资成本、提高资金配置效率，促使企业加大研发投入，提升企业绿色技术创新水平。在此基础上，本文以2011—2020 年A 股上市公司为研究样本，实证检验绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新的影响及作用机制，结果发现：第一，绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新具有显著的驱动作用，在进行工具变量法和其他稳健性检验后，该结论依然成立。第二，绿色金融与数字技术协调发展产生的资源效应和信息效应，有益于降低企业融资成本和提高企业风险承担水平，从而激发企业的创新意愿，增加绿色技术创新产出。第三，绿色金融与数字技术协调发展对企业绿色技术创新的驱动作用受到企业环保属性、环境规制、知识产权保护和区域金融资源禀赋的影响。相对于绿色企业，绿色金融与数字技术协调发展通过打破绿色金融、绿色效益信息穿透障碍，提高绿色金融信息处理识别能力，有效驱动污染企业绿色技术创新。相对于环境执法力度弱的地区，位于环境执法力度强地区的企业面临的环境违法成本更高，绿色金融与数字技术协调发展对这类地区企业绿色高质量技术创新的驱动作用更强；相对于知识产权保护弱的地区，知识产权保护越强的地区企业更有意愿进行绿色技术创新活动，绿色金融与数字技术协调发展对这类地区企业绿色发明专利的驱动作用更加明显；相对于金融初始禀赋弱的地区，金融初始禀赋强的地区在数字技术的加持下能更好地发挥绿色金融驱动绿色技术创新的效果，绿色技术创新发展得到明显增强。

本文的研究结论为推动绿色金融与数字技术深度融合，构建高质量的市场化绿色技术创新体系，实现经济可持续发展提供了重要政策启示：第一，深化数字基础设施建设，构建新型绿色金融发展体系。目前我国绿色金融与数字技术协调发展还处于较低的水平，在提高银企间信息透明度和识别高质量绿色创新项目上仍然存在着技术上的制约。政府应当加大新型基础设施建设、加速实现老旧设备的升级改造并构建高覆盖的数字化网络，努力提高绿色金融对企业绿色技术创新的赋能效应。第二，完善绿色金融顶层设计，加强多部门间协调配合。创新活动涉及研发投入、研发产出以及产权维护等多个环节，每个环节都需要各部门的积极配合才能实现企业研发前政策激励、研发中资金支持以及研发后知识产权维护的全闭环绿色创新驱动。第三，建立完善的环境责任披露制度，增强企业环境治理水平和意识。数字技术发挥信息效应的前提在于企业主动对其承担的社会环境责任进行相应的披露，“少言多行”将无法向市场传递企业绿色发展信息，并难以触达金融机构发放信贷的既定标准，最终导致金融资源错配的不良循环；同时，也要防范“多言寡行”的环境责任表现，对言行不一的企业进行重点监管，营造良好的环境责任披露氛围。