金融错配、组织韧性与农业企业绿色创新

黄荟婕，郑黎阳，张心灵

（内蒙古农业大学a.经济管理学院；b.人文社会科学学院，呼和浩特 010051）

0 引言

农业经济绿色发展是对传统农业发展观的一场深刻变革，对农业技术绿色创新提出更高的要求[1]。然而，金融错配在我国的金融市场运行中长期且普遍存在，金融资源对农业技术绿色创新的资金支持、风险管理、信息披露和收益保障等功能无法有效发挥，严重制约农业企业绿色创新活动的开展和绿色创新能力的提升。因此，厘清金融错配对农业企业绿色创新的影响及其机制，对于农业企业绿色成长，农业经济绿色发展以及乡村振兴战略精准实施意义重大。

学者围绕金融错配对创新的影响进行了广泛研究。宏观层面，国家的创新活动依赖于金融资源与创新系统的良好互动，金融资源低效配置增加了资助创新的阻碍，降低了创新系统效率[2]。微观层面，金融错配对高融资成本企业的创新投入形成挤出效应[3]。金融错配正向影响国有企业的创新总产出，负向影响民营企业的创新总产出[4]。融资成本低的企业偏好技术引进而非自主创新。作用机制方面，政府补贴是缓解金融错配对企业创新不利影响的有效手段，政策扭曲和金融摩擦是金融错配影响创新的传导中介，知识产权保护、政治关联、金融歧视等能够调节金融错配对创新的影响。以上研究为本文提供了理论支撑和启示。与传统创新不同，绿色创新本质上是牺牲短期经济价值换取长期生态价值的过程，农业企业的绿色创新具有“农业+绿色”的双重外部性和“农业+创新”的双重风险性，有必要进一步挖掘和探索。

另外，已有研究更多地关注外部因素在金融错配和企业创新之间的作用机制，缺乏对内外部环境的考虑，忽略了企业自身的资源禀赋对金融错配冲击的缓冲作用。组织韧性作为一种攻守兼备的企业高阶动态能力，是企业应对外部冲击实现转“危”为“机”的关键，对企业创新具有重要影响。组织韧性能够增加知识的整合利用，培养亲社会行为以及减少组织错误，增强企业的创新能力[5]。组织韧性的学习能力、适应能力维度在技术创新和创新绩效中发挥中介作用[6]。组织韧性是否在外部金融错配冲击和绿色创新产出之间发挥重要作用，值得进一步探索和检验。

鉴于此，本文在理论分析的基础上，利用2011—2020年我国A 股上市农业企业的面板数据实证检验金融错配对农业企业绿色创新的影响，采用逐步因果法、面板门限回归分别检验绿色创新投入、组织韧性在该影响中的中介效应和门槛效应。

1 理论分析与研究假设

农业企业绿色创新相较其他行业或其他投资项目，更容易受金融错配的影响：（1）抑制研发资金的投入。农业企业绿色创新具有“农业+绿色”的双重外部性，金融错配使绿色创新决策更加保守。“高效低配”的企业缺乏稳定、持续的外源性融资，研发资金很难达到最优规模[7]。受到外部环境冲击时，这些企业倾向率先减少对绿色创新项目的投资获取财务绩效的平稳表现。“低效高配”的企业的融资优势也很难刺激其将资金投入低效、风险大、外部性强的绿色创新活动，与其他企业的利息差反而为其套利创造了空间[8]。

（2）抑制创新产出。农业企业绿色创新的双重风险性使其成败易受外部环境影响。随着金融错配程度的增加，“高效低配”企业的绿色创新活动因资金短缺而停滞的风险成倍增加，创新成功率降低。即使创新成功，金融错配导致的薪酬激励、员工培训、固定资产等投入不足，也会严重降低创新产出的效率和质量。“低效高配”企业价格低廉的信贷资源没有激发其创新活力，反而使其更加依赖于通过技术引进或模仿创新等方式规避环境规制。

就绿色创新投入与绿色创新产出的关系而言，绿色创新投入能够有效强化绿色创新的资源基础，提升创新能力，改善创新效率。虽然，绿色创新活动涉及外部环境及企业自身多方面因素，但随着绿色创新投入的增加，企业的知识积累和动态能力随之增强。遵循规模经济的逻辑，企业在绿色创新方面的集中投入能够有效提升其绿色创新活动的效率和绿色创新产出的质量。另外，创新投入的增加能够拓展企业创新产出的广度，有助于企业创新资源的合理配置和知识协同[9]。

综上，本文提出以下假设：

假设1:如果其他条件不变的情况下，金融错配会抑制农业企业绿色创新。

假设1a:金融错配会抑制农业企业绿色创新投入。

假设1b:金融错配会抑制农业企业绿色创新产出。

假设1c:金融错配会通过抑制绿色创新投入而减少农业企业的绿色创新产出。

组织韧性作为应对金融错配冲击的“抵抗能力”，对于融资模式刚性强、外部金融支持下确定性强的农业企业绿色技术创新显得尤为重要。金融错配冲击前，组织韧性的预期性反应能够调动组织警觉能力和部署能力，捕捉和感知容易导致融资规模和成本波动的潜在危险信号，迅速进行融资及绿色创新方案的调整、部署和资源预调度，提高响应速度，避免融资危机进一步升级[10]。在金融错配发生时，农业企业往往具有较强的组织刚性，难以做出及时调整。组织韧性的防御性反应能够调动组织的资源协奏能力和适应性重构能力，通过试错急速调整组织认知，建立循环迭代、动态、敏捷的制度秩序以突破刚性约束，挖掘可利用资源的新用途和创造性地配置资源组合以促进资源模块间的协同，平滑不利影响。在金融错配发生后，组织韧性的成长性反应企业从被动的适应转变为主动的机会搜寻[11]，探索金融错配冲击为企业带来的新机会，帮助企业在金融错配逆境下实现绿色创新能力的蜕变与进化。对此，本文提出以下假设：

假设2:金融错配对绿色创新的抑制受到组织韧性门槛作用的影响。

假设2a:具有较高组织韧性的企业，能够较好地应对金融错配的冲击，从而降低金融错配对绿色创新的抑制作用。

假设2b:具有较低组织韧性的企业，对金融错配冲击的抵御能力弱，会放大金融错配对绿色创新的抑制作用。

2 研究设计

2.1 变量选取

（1）因变量。既有文献通常采用（Inv）绿色专利申请数量、绿色专利授权数量、绿色发明专利数量或绿色专利占比对绿色创新产出进行衡量。本文认为：第一，专利授权相较专利申请具有一定的滞后性；第二，绿色发明专利具有较高的含金量，绿色实用新型专利则具有较高的实用价值；第三，绿色专利占比更多体现企业对绿色技术的重视程度而非实际的技术创新程度。在借鉴已有研究的基础上[12]，基于以上三点考虑，本文采用绿色发明专利与绿色实用新型专利申请量之和加1 的自然对数衡量企业的绿色创新产出。

（2）核心自变量。金融错配（Fm）的测量方法主要有全要素生产率损失法、增量资本产出率法、国有银行信贷指标产出法、资本成本法以及信贷资源协调度法。在借鉴已有研究的基础上[13]，考虑到研究对象为微观企业主体，本文采用资本成本法测量企业受到的金融错配程度。具体计算公式为：

其中，FM为金融错配，Int为融资成本，Debt为负债，Pay为应付账款，I为行业平均利率。

（3）中介变量。由于绝大多数企业并未就绿色创新投入（Inno）进行单独核算，借鉴已有研究[14]，本文采用研发投入占营业收入比例进行测量。

（4）门槛变量。在借鉴已有研究的基础上[15]，本文采用间接测量法，通过月个股回报率的标准差的相反数衡量组织韧性的承载力维度，通过近5年净销售额的增量累计衡量组织韧性的反超力维度。

（5）控制变量。参考已有相关研究，选取如下控制变量：企业所有制（Own），企业规模（Size）、经营年限（Age）、资本结构（Stru）、产品竞争力（Gpm）、盈利情况（Roic）、股权集中度（Conc）、资本密度（Den）、劳动生产率（Lab）、现金流动（Cash）。

2.2 模型设定

基于前文的理论分析，本文构建以下模型检验金融错配对绿色创新的影响：

其中，GI表示因变量绿色创新，本文分别检验金融错配对绿色创新投入（Inno）和绿色创新产出（Inv）的影响。Fm表示核心自变量金融错配，考虑到金融错配对绿色创新的影响可能存在滞后性，引入该变量的滞后一期。X表示控制变量集，μi为个体效应，ωt为时间效应，εit为随机扰动项，下标i为样本企业，t为观测年份。

为验证金融错配是否会通过抑制创新投入而减少农业企业的绿色创新产出，借鉴已有研究[16]，运用逐步因果回归法对绿色创新投入的中介效应进行检验：

中介效应成立必须满足以下条件：一是式（2）中回归系数c显著，即金融错配对绿色创新产出的总效应存在；二是式（3）中的回归系数a显著，即金融错配对绿色创新投入的效应存在；三是式（4）中回归系数b显著，即绿色创新投入对绿色创新产出的效应存在；四是式（4）中的 |c' |小于式（2）中 ||c，即金融错配对绿色创新产出的直接效应小于总效应。在此基础上，若c'显著，则存在完全中介效应；若c'不显著，则存在a∙b的部分中介效应。

为了验证金融错配对绿色创新的作用是否受到组织韧性门槛效应的影响，借鉴已有研究[17]，以组织韧性为门槛变量构建固定效应面板单门槛模型如下：

其中，Or为门槛变量组织韧性，γ为门槛值，I(∙)为指示函数。其思想是根据门限变量Or的取值与门槛值γ的判别，将样本数据划分成两组，用分段的线性回归来描述整体。当两段的回归系数β1≠β2时，存在单门槛效应。双门槛和三门槛效应的道理类似，不再赘述。

2.3 数据来源

本文以沪深两市A 股上市涉农企业为研究对象构建数据集。其中，绿色专利数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS），其他数据均来自国泰安数据库（CSMAR）。对数据进行以下处理：第一，筛选涉农企业。借鉴中国农业科学院《2021中国涉农企业创新报告》，筛选出“涉农类主营收入大于50%”或“多元化经营且涉农类主营业务收入最高并占到30%以上”的非ST、非PT 涉农企业样本204个。第二，剔除无效样本。数据的时间窗口为2011—2020 年，剔除缺失三年以上观测值及2011 年后上市的企业样本59个。第三，处理缺失值。考虑到样本数量有限，绿色专利数据的缺失值用0 填补，其他数据采用“多重插补法”进行填补。第四，消除异常值。对连续变量进行1%的缩尾处理。最终，构建包含145 家A 股涉农上市公司1450条观测值的平衡短面板数据集。

为了减少数据间的绝对差异，缓解变量的异方差和偏态性造成的估计结果不准确，本文以下实证检验部分对部分变量进行取对数处理：对绿色创新产出加1 取对数，对资本密度和劳动生产率直接取对数。另外，对主要变量进行相关性检验，满足自变量与因变量的相关性，且自变量间不存在多重共线性。

3 实证分析

3.1 基准回归分析

由表1的基准回归结果可以看出，金融错配对绿色创新投入和产出均具有显著的抑制作用。模型（1）考察了金融错配对绿色创新投入的影响，结果显示，在控制其他变量的基础上，金融错配与绿色创新投入在1%的显著性水平上负相关，表明金融错配程度越高，企业越会缩减绿色创新投入，高昂的融资成本对绿色创新经费形成了一定的挤占效应。模型（2）加入了金融错配的滞后一期，用以考察金融错配对当期和滞后期绿色创新投入的影响，结果显示，金融错配与当期绿色创新投入在5%的显著性水平上负相关，与滞后一期绿色创新投入无显著的相关关系，说明金融错配对绿色创新投入的抑制作用并未传导至滞后期，仅在当期体现。模型（3）考察了金融错配对绿色创新产出的影响，结果显示，在控制其他变量的基础上，金融错配与绿色创新产出在5%的显著性水平上负相关，表明金融错配程度越高，企业受到的各方面的资源约束越重，严重阻碍其绿色创新能力的提高。模型（4）加入了金融错配的滞后一期，用以考察金融错配对当期和滞后期绿色创新产出的影响，结果显示，金融错配对当期和滞后一期绿色创新产出分别在5%和10%的显著性水平上负相关，说明金融错配对企业绿色创新产出的影响具有一定的延续性，不仅会抑制当年绿色创新产出，这种抑制作用还会延续到下一年。综上，假设1a 和假设1b 得以初步证实。

表1 基准回归结果

为了进一步考察金融错配对绿色创新影响的异质性，根据所有权性质不同分别对国企和私企进行基准回归。下页表2列（1）、列（2）数据展示了金融错配对二者绿色创新投入影响的异质性。结果显示，金融错配对国企绿色创新投入的估计系数为正，但并没有显著的相关关系，而对私企的绿色创新投入则在1%的显著性水平上负相关。说明国企大量的、低成本的融资并没有刺激其增加绿色创新方面的投入，而私企的融资难、融资贵却显著抑制了其绿色创新方面的投入。列（3）、列（4）为金融错配对二者绿色创新产出的影响，结果显示，金融错配对国企、私企的绿色创新产出的估计系数均显著为负，显著性水平分别为1%和5%。由此可见，金融所有制歧视下的信贷错配，无论对于“得利”的国企还是“失利”的私企，均不利于其绿色创新能力的提升，显著抑制其绿色创新产出。

表2 金融错配对绿色创新影响的异质性

3.2 绿色创新投入的中介效应检验

在基准分析中，检验了金融错配对绿色创新投入和绿色创新产出的影响，接下来检验三者间的传导机制（见表3）。若金融错配通过绿色创新投入作用于绿色创新产出，则在以绿色创新产出为因变量的模型中，加入绿色创新投入变量，其系数应具有显著性。表3 的列（3）为上述引入绿色创新投入变量的回归，结果显示，绿色创新投入的系数显著为正。说明，绿色创新投入的增加或减少能够显著影响企业的绿色创新产出。综合分析表3 的所有结果，列（1）中金融错配的估计系数为-0.065，且在5%的水平上显著，说明金融错配对绿色创新产出的总效应显著；列（2）中金融错配的估计系数为-0.107，且在1%的水平上显著，说明金融错配对绿色创新投入的效应显著；列（3）中金融错配的估计系数为-0.058，其绝对值小于列（1）中金融错配估计系数-0.065 的绝对值，说明金融错配对绿色创新影响的直接效应小于总效应，其显著性水平为5%，说明存在部分中介效应。具体而言，金融错配对绿色创新产出的总效应为-0.065，直接效应为-0.058，通过绿色创新投入传导的中介效应为-0.007，中介效应占总效应比重为12.07%。综上，金融错配会通过抑制企业绿色创新投入而降低其绿色创新产出，这一结论与假设1c 基本相符。

表3 中介效应检验结果

3.3 组织韧性的门槛效应检验

门槛数量的判别及门槛值的估计。表4 第一行为组织韧性承载力维度单一门槛模型的门槛值估计，结果显示，金融错配对绿色创新产出的作用在5%的显著性水平上受到组织韧性单重门槛作用，门槛值为0.271。第二行为组织韧性承载力维度双重门槛模型的门槛值估计，结果显示，组织韧性在金融错配影响绿色创新产出中的双重门槛效应，未通过显著性检验。这说明组织承载力在金融错配对绿色创新产出影响中的门槛作用适合采用单一门槛模型研究。第三、四行为组织韧性反超力维度单一门槛和双重门槛模型的门槛值估计，结果显示，无论单一门槛还是双重门槛均未通过显著性检验，说明组织韧性反超力维度在金融错配与绿色创新产出中的门槛作用不显著。

表4 门槛值估计结果

以上对于组织韧性承载力维度在金融错配影响绿色创新产出中单门槛效应的判别与前文的理论分析和研究假设相符。因此，本文基于固定面板单门槛效应模型，以绿色创新产出为因变量，金融错配为核心自变量，组织承载力为门槛变量进行回归。表5列（1）的回归结果显示，当组织承载力低于门槛值-0.275时，金融错配与绿色创新产出在1%的显著性水平上负相关，其系数为-0.693。当组织承载力水平高于门槛值时，二者无显著的相关关系。说明，当企业的组织承载力较低时，很难抵御外部环境的冲击，金融错配程度稍有增加，都会大幅度地抑制其绿色创新产出。反之，具有较高的组织承载力的企业，能够有效缓冲外部金融错配冲击对绿色创新活动造成的不利影响，保持稳定的绿色创新产出。另外，分别对国企和私企子样本进行上述回归，国企子样本的回归未通过显著性检验，私企子样本的回归则通过了5%的显著性检验。表5列（2）的数据为对私企子样本的回归，与总样本回归结果基本一致。但私企子样本的门槛值为-0.292，系数为-0.930，门槛相对总样本更低，系数相对总样本更大。这说明当私企的组织承载力较低时，金融错配冲击对其绿色创新产出造成的抑制作用更大，但由于门槛值较低，私企更容易达到组织承载力发挥抵御作用的起点，从而有效缓解金融错配冲击对绿色创新产出的抑制作用。

表5 门限回归结果

3.4 稳健性检验

本文从以下几个方面验证了模型的稳健性：（1）工具变量法。借鉴文献[18]，本文引入市级层面其他企业融资成本的平均值作为工具变量对基准回归进行重新估计。该变量对企业绿色创新产出无直接影响且能够反映区域内金融市场的融资价格，满足工具变量的外生性和相关性条件。（2）更换模型。第一，借鉴文献[19]，绿色创新产出数据的归并特征，使用Tobit 模型对基准回归进行重新估计。第二，使用Sobel-Goodman 检验对中介效应模型进行稳健性检验。（3）更换变量测量方式。金融错配一方面表现为融资成本的错配，另一方面表现为融资规模的错配。因此，用融资约束替代文中的金融错配指标，对门槛效应模型进行重新估计。（4）子样本回归。在基准回归、门槛回归中分别对国企和私企子样本进行回归，以验证模型的稳定性。通过以上回归，各变量的系数符号和显著性均未发生本质性改变，说明本文的回归结果具有稳健性。

4 结论与建议

本文从理论上分析了外部金融错配冲击对农业企业绿色创新的影响及其机制，并利用我国涉农上市公司2011—2020 年的数据进行实证检验。结果表明：第一，金融错配显著抑制了农业企业绿色创新的投入和产出，对绿色创新投入的抑制作用仅在当年体现，而对绿色创新产出的抑制作用则会延续到下一年度。第二，金融错配的效率损失表现为，一方面使私企因融资成本升高而减少绿色创新投入并抑制其绿色创新产出，另一方面并未使融资成本低的国企增加绿色创新投入，反而扩大其套利空间和对引进式创新的路径依赖，从而抑制其绿色创新产出。第三，绿色创新投入在金融错配与绿色创新产出中发挥12.07%的部分中介效应。第四，组织韧性是企业自身应对外部金融错配冲击的重要的免疫力，承载力维度在金融错配对绿色创新产出的影响中发挥单一门槛效应，且这种门槛效应在国企中并不显著，反超力维度则无显著的门槛效应。第五，金融错配对组织承载力低的企业具有显著的抑制作用，但对于组织承载力高的企业，这种抑制作用并不显著。

金融错配是破坏农业企业绿色创新的外部因素，而组织韧性是企业对抗这种冲击的重要的内部能力。对此，本文认为应该从外部金融错配改善和内部组织韧性锻造两个角度双管齐下，助力农业企业绿色创新，促进农业经济绿色发展。具体提出以下建议：第一，扶持新型农村金融机构。进行针对性的制度设计，加强对新型农村金融机构贷款投向的监督和引导，为其提供农贷技术、贴息支持，切实激活农村金融市场。第二，推进金融领域的供给侧结构性改革，大力发展直接融资市场，拓宽农业企业融资渠道。第三，引导金融机构消除所有制歧视，切实做好私企的金融服务工作，提升金融配置效率。第四，加强数字乡村建设，为农业企业发展提供信息、技术、管理等支持，增强其预判力和响应速度。在外修环境、内铸韧性的举措下，打造一批富有绿色创新能力的龙头企业。