文/娄厦姚春琼哈尔滨商业大学金融学院
随着环境退化日益加剧，企业也逐渐面临着平衡生产消费和生态保护的紧迫问题。为实现“碳中和”“碳达峰”，相应企业往往倾向于通过获得更先进的生产设备、管理经验和绿色技术，提升绿色创新能力。企业绿色创新是指遵循生态原理和生态经济规律，进行资源节约、污染防治以及回收利用等一系列的软硬件创新。数字普惠金融的兴起，为解决传统金融体系中存在的问题提供全新契机，让越来越多的创新企业享受数字经济红利。
数字普惠金融是指企业依托区块链、大数据技术和人工智能，将数字技术应用到金融活动中。我国的上市企业面临着较大的资金需求缺口，且融资价格较高。数字普惠金融的完善和推广，可以进一步降低企业向金融机构融资的门槛和成本，而有关机构依托金融科技，则可以为企业提供差异化金融服务，满足企业绿色创新的资金需求。
有关数字普惠金融的研究假设
数字普惠金融对企业绿色创新有直接影响。随着资本市场和数字经济的发展，数字金融的普惠性正潜移默化地影响企业绿色创新的行为。从绿色创新投入角度看，数字普惠金融降低了企业的融资门槛及信息获取成本，有利于企业提升融资的便利性。从绿色创新产出的角度分析，数字普惠金融能使企业发挥负债的杠杆作用，在减少投入同时凭借规模效应获得更大产出，从而促进企业绿色创新工作效能提升。
基于以上分析提出假设1：数字普惠金融能够显著提高企业绿色创新能力。
融资约束的中介作用。大多数上市企业因为缺乏可抵押资产和信贷期限错配，从传统金融市场获取融资的难度较大，资金流的状况将会对企业创新产生影响，导致绿色创新进程因为融资受到严重限制。传统的贷款审批需要耗费大量的人力和物力，但在推广数字普惠金融时，金融机构则可以使用数字技术加快贷款审批流程，从而在一定程度上降低企业融资成本。数字普惠金融作为一种全新的金融创新服务模式，通过减少企业的融资限制，提升其研发热情，进而推动企业实现绿色创新。
基于以上分析提出假设2：数字普惠金融发展可以缓解和降低融资约束压力，促进企业绿色创新。
有关数字普惠金融的研究设计
首先，是建立基准回归模型。为了检验数字普惠金融对企业绿色创新的影响，借鉴周雪峰等的研究成果，构建计量模型：企业绿色创新=常数项+系数1×数字普惠金融指数+系数2×控制变量+个体固定效应+时间固定效应+误差项(1)。
中介效应模型。为深入探析融资约束所起的中介作用，借鉴温忠麟等的研究成果，构建如下模型：融资约束=常数项+系数1×数字普惠金融指数+系数2×控制变量+个体固定效应+时间固定效应+误差项(2);企业绿色创新=常数项+系数1×数字普惠金融指数+系数2×融资约束指数+系数3×控制变量+个体固定效应+时间固定效应+误差项(3)
其中，式(2)检验数字普惠金融对融资约束的影响，式(3)检验在数字普惠金融和融资约束共同作用下，对企业绿色创新的影响。
其次是选择变量，被解释变量为企业绿色创新，选取企业绿色专利的申请量进行测量;解释变量为数字普惠金融，采用数字普惠金融指数并取对数作为衡量指标;中介变量为融资约束，需要用融资约束指数来度量;文章选取企业规模、资产负债率、成长机会、总资产净利润率、企业盈利能力、企业成长能力、企业成熟度、城市经济发展水平等作为控制变量。
文章搜集了2013—2021年中国A股上市企业的面板数据，同时采用地级市层面的数据进行匹配，即以企业注册地所在城市为匹配条目，将数字普惠金融地级市层面数据与企业绿色创新数据配对。数据来源于国家知识产权局、北大数字金融研究中心以及国泰安数据库。
基准回归结果。文章使用双向固定效应模型，回归结果在表1中显示。其中，不加控制变量时如列(1)，数字普惠金融指数对绿色专利申请量的基准回归系数为5.105。之后添加控制变量如列(2)，发现数字普惠金融对企业绿色创新依然有正向影响作用且显著提高，因此假设1成立。
稳健性检验结果。首先，将绿色专利数据滞后一期进行回归分析，结果如表2列(1)所示，数字普惠金融对绿色创新的回归系数显著为正。其次，将绿色专利申请数量替换为绿色发明专利的申请数作为被解释变量，结果如表2列(2)所示，数字普惠金融与企业绿色创新之间依然存在显著的正向关系，说明文章的结果是稳健的。
文章以2013—2021年中国A股上市企业为样本，构建模型探究数字普惠金融对企业绿色创新的影响，并进一步探讨了融资约束的中介作用。结果表明，数字普惠金融发展能够显著提高企业绿色创新绩效，且通过了稳健性检验;在数字普惠金融促进上市企业绿色创新过程中，融资约束起中介作用，即存在“数字普惠金融发展—缓解融资约束—促进企业绿色创新”的内在传导机制。
一方面，金融机构应该加强数字基础设施建设，不断开发新产品和新业务，提升数字普惠金融业务的覆盖广度和深度。另一方面，政府和银行应携手共建良好的融资环境，引导商业银行、保险公司等金融机构积极开展数字普惠金融业务。
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