发行绿色债券对企业绿色技术创新的影响.pdf
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1、在双碳目标之下,绿色债券对于企业绿色转型起着关键作用,但是“漂绿”现象的存在使得实际效果有待进一步考量。本研究以“2016 年绿色债券市场”的启动作为政策冲击点,基于 2011-2020 年中国上市企业数据构建双重差分模型,考察发行绿色债券对上市企业绿色技术创新的影响。研究结果表明:企业发行绿色债券能够显著促进其绿色技术创新。异质性检验发现,非国有和制造业企业发行绿色债券对其绿色技术创新促进效果更为显著。调节效应检验发现,企业融资约束水平对传导机制具有正向调节作用。最后,从政府角度提出规范绿债市场、明确绿债投向和保障绿色信息披露质量等相关建议,落实发挥绿债市场对实体经济的提升效应。关键词:绿色
2、债券;绿色技术创新;融资约束;双重差分法 引言 作为世界上最大的碳排放国家,我国为应对全球气候变化,国家主席习近平 2020 年 9 月提出“双碳目标”,加速了我国经济由资源消耗型向环境友好型过渡。2021 年为“十四五规划”的开局之年,“绿水青山就是金山银山”的理念贯穿经济生活,绿色金融为绿色低碳发展注入新活力。党的二十大报告提出“加快发展方式绿色转型”,提供更相匹配的绿色金融供给,增强政策的联动协同。2016 年关于开展绿色公司债券试点的通知发布标志着国内企业正式成为绿色债券市场的试点主体。绿色债券可视为绿色金融的重要组成部-15-www.ivypub.org/msr 分,在一定程度上满足
3、了企业对于回报周期长、不确定性高的绿色项目的投资需求,助推企业绿色技术创新。故文章研究重点为:企业发行绿色债券对其绿色技术创新的影响,进一步推进绿色债券市场更好的服务于实体企业,实现经济和环境同步高质量发展。部分学者围绕绿色金融和技术创新进行了相关研究,主要集中于绿色信贷政策与技术创新之间的关系研究,所得结果不尽相同。何凌云等1学者发现不仅研究了当前绿色信贷水平对环保企业技术创新的显著促进作用,还论证了滞后一期的促进作用同样显著。田超等2学者运用双重差分模型考察绿色信贷指引,研究发现绿色信贷主要通过长期债务融资约束及股权率上升来显著抑制重污染企业的技术创新。而对于绿色债券与绿色技术创新的研究目
4、前还较少,大部分文献集中在对二者的单独研究上。马亚明3等学者在对发行绿债提升企业价值的研究中,通过 DID 模型的中介效应检验,发现企业发行绿色债券能够通过提升个股投资者情绪、降低自身融资成本等机制正向作用于企业价值,并且具有动态持续性。王波4等学者研究发现长江经济带企业自愿性环境管理战略(即 ISO14001 认证)显著提升企业经济效益,同时绿色技术创新在其传导机制中发挥中介作用。宁金辉5聚焦“2016 年绿色债券市场”,为深入研究发行绿色债券对企业投融期错配的抑制作用,以多时点双重差分模型为基准,发现其主要的传播途径是通过缓解融资约束。通过对相关文献的整理与评价,文章具有如下创新点:第一,
5、利用上市企业面板数据构建双重差分模型,规范地判断发行绿色债券对企业绿色技术创新是否存在显著的处理效应。第二,利用三重差分模型(以下简称 DDD)的思想,基于企业异质性,分析不同股权性质、不同行业的企业发行绿色债券的处理效应的差异。第三,进一步考察融资约束的调节作用,运用调节效应建模。1 理论基础与研究假设 1.1 发行绿色债券对企业绿色技术创新的影响机理分析 我国绿色债券市场主要采用以“自上而下”顶层推动为主、“自下而上”基层探索为辅的实践模式,政府作为市场的首要推动力,通过划分绿色项目来制定绿色债券的投放标准,调控绿债企业的资金投向,影响企业在进行绿色创新时的投资决策。发行绿色债券提升企业绿
6、色技术创新水平的影响途径颇多,归纳为以下三点:一是,绿色债券具有“绿色”属性。绿色债券最鲜明的特色是其最终投向为“绿色”项目,绿色项目同样具备研发项目的共性(投资回报期限长、期初资金投入量大、投入产出不确定性等),还需考虑对环境的影响,导致以银行信贷为主的外部融资相对匮乏,而绿色债券期限相对较长恰好匹配绿色项目的现金流模式,从而给企业提供长期稳定的资金支持。二是,绿色债券具有“债券”属性。历史数据表明,相较于外企,中国企业对外源融资(占比80%)具有偏好6,其中银行信贷占据主导地位,但是银行信贷固有的保守性使得企业在绿色技术创新上面临较高的融资约束,而绿色债券所实现的差异化资金成本,能够引导社
7、会资金正确流向,在一定程度上缓解企业的融资约束问题。三是,高额的环境成本倒逼污染性企业改革。根据波特假说中的“创新补偿效应”,一方面,绿色债券相较于普通债券可以通过改变融资成本、降低信息不对称性等方式限制非绿色项目资金供给,增加其生产成本,倒逼绿色技术创新。另一方面,绿色金融能够通过降低污染企业绿色转型门槛,支持其绿色技术创新7。金风科技于 2015年发行了为期三年的 3亿元美元绿色债券,于 2016年与兴业银行共同推出了第一期中期票据“16 金风技术 GN001”,将筹得资金全部用作风力发电系统原材料的采购,支持风能发电建设项目。金风科技在 2015 年发行绿色美元债券之后,资产负债率小幅上
8、涨但均没有超过 70%的红线,说明企业风险承担能力和意愿均有所加强。从研发投入角度来看,公司研发投入自 2015 年起整体呈现小幅上涨趋势,从2014 年 11.4 亿增长到 2020 年的 22.7 亿元,七年内增长了 2 倍。公司积极布局光伏发电产业,利用绿债筹得资金开展创新研究。截至 2020 年年底,公司拥有绿色发明 356 项,其中独立获得绿色发明专利量占比达-16-www.ivypub.org/msr 38.2%。H1:“2016年绿色债券市场”启动后,企业发行绿色债券可以显著促进其绿色技术创新。1.2 融资约束的调节效应机理分析 制约企业创新活动最根本的因素是资金供给问题,目前而
9、言我国仍是以银行信贷为主,资本市场为辅的融资渠道格局,单一的融资渠道导致信贷配给现象严重,同时在选择资金投向时伴随着创新项目的损失风险和资金管理者的道德选择问题,导致企业面临的融资约束不仅限于外部以银行为主的信贷约束,还包括企业高管层出于自身利益的短视作为。一方面,发行绿色债券能够缓解企业融资约束问题。其一,在信息披露方面,发行绿债融得资金的授用对象有限,仅限于绿色债券支持项目目录(2021 年版)中规定的绿色项目,为满足责任投资者的要求,绿色债券相较于普通债券相关监管部门设置更为严苛的信息披露要求8,使得责任投资者和绿色项目之间的信息不对称性下降,减少高管层的道德风险问题。其二,在企业资产规
10、模和债项评级方面,规模大且评级高的企业在绿色债券发行时具有定价优势,能够获得较低的融资成本9,从而引导资金流向规模较大且环境成本低的企业,此外,由于绿色债券普遍期限较长,恰好与绿色项目所需的现金流模式相匹配,因此在以银行信贷为主导的融资模式下,企业外部信贷约束能够在发行绿色债券后得到一定程度的缓解。另一方面,融资约束作用于绿色技术创新。其一,基于融资约束假说,较高的融资约束水平会使企业,尤其是决策层,更加关注眼前的利益,企业容易出现短视问题,即为了避免外部融资约束导致的投资不足问题而偏好持有较多现金,从而提升了投资-现金敏感度。因此选择发行绿债来获得资金,对于高投入而回报不确定的绿色项目不失为
11、一种更优方式。因此,发行绿色债券的促进作用强弱与融资约束水平容易出现正相关关系。其二,企业绿色技术创新水平会反向影响其融资约束水平。市场参与角度来看,企业在进行绿色创新时,随着媒体的披露企业逐渐提升其绿色形象,意味着企业未来绿色产品的更替,更或是绿色技术的进步,企业将在未来被赋予更高的投资估值和责任投资者的青睐10。但短期来看,绿色创新的市场反馈并不理想,被抑制效应所掩盖2,其根本原因在于绿色技术创新的投入产出的极高不确定性,甚至有企业利用虚假的“漂绿”谋取资金,多重负面信号的叠加反而加重了企业的融资约束。H2:融资约束对于发行绿色债券的传导机制起到正向调节作用。2 研究设计 2.1 样本与数
12、据 文章以 2016 年绿色债券市场作为切入点,选择 2011 年2020 年我国 A 股上市公司作为原始样本,样本期间为 2011 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日,共计 10 年。实验组为在样本期间内发行了绿色债券的上市公司,对照组为样本期间内只发行普通债券的上市公司。上市企业绿色专利申请数据来自于中国研究数据平台(CNRDS),其他企业相关数据均来自于国泰安 CSMAR 数据库。在 Excel 中对不同来源的数据进行预处理,首先在样本期间内剔除在香港上市、2011 年之后上市、金融类以及只发行绿色债券未发行普通债券的上市企业,其次按照证券代码进行十年的数据匹配,最后
13、所得对应一致的样本数据导入 Stata15 中进行建模分析。根据上述标准,筛选得到符合条件的上市企业 222家,其中实验组为 25 家,对照组为 197家。2.2 模型构建与变量定义 研究变量之间相关关系最基础的方法是 OLS 回归,但该方法容易出现内生性问题。考虑到 2016 年绿色债券市场启动作为外生“政策”冲击,满足双重差分法的前提条件,文章采用双重差分模型来估计发行绿色债券对企业绿色技术创新的影响。由于各企业发行绿色债券的时间不同,模型中直接加入变量与变量,容易出现多重共线性问题,因此文章按照王波、王敏娟(2021)4的做法只引入 与 的交-17-www.ivypub.org/msr
14、乘项作为核心虚拟变量构建回归方程如下:(1)其中,和分别控制公司的个体固定效应和时间固定效应;为 i 企业 t时期所有控制变量;为随机误差项;为被解释变量,代表企业绿色技术创新水平;=为关键解释变量,作为双重差分项来衡量模型中的“政策”处理效应,其中和分别为组别和时间虚拟变量,若实验组企业 i 在 t 时间发行了绿色债券则取取 1,否则取 0;即在样本期间内,企业发行绿债后的几年里取 1,否则取 0。为双重差分项系数,衡量“2016 年绿色债券市场”(以下简称绿债市场)启动对实验组的影响。文章所研究的是绿债市场对于已发行绿债企业绿色技术创新的影响,即交乘项的系数。进一步,由于各个企业受到的融资
15、约束不同,使得融资约束在该传导机制当中起到调节作用,为了使用全样本,避免分组回归可能存在的样本容量小的问题,采取引入交互项的方式构建调节效应模型实证分析融资约束的调节作用。为此构建当期调节效应模型:(2)式(2)中,首先,为调节变量,表示企业的融资约束水平;为组别虚拟变量;为时间虚拟变量;为融资约束调节效应模型的交互项。为考察融资约束在发行绿色债券对企业绿色技术创新作用机制中的调节作用,文章重点关注交互项系数的显著性。为了便利解释调节变量系数的含义,文章对交互项中的调节变量即股利支付率进行中心化处理()。检验式(2)中交互项系数是否显著,若显著,说明融资约束在发行绿债影响企业绿色技术创新的作用
16、机制中起到调节作用。对于被解释变量,由于企业的绿色专利从申请到授权存在明显的时滞,因此上市企业绿色专利申请量更加适合用来衡量企业绿色创新水平,具体来讲,绿色专利包括绿色发明专利和绿色实用新型。对于解释变量,“2016 年绿色债券市场”启动作为外生“政策”冲击,为评估这一政策的净效应,选择组别虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项来作为关键解释变量。对于控制变量,依据企业债务融资和环境创新关系,参考主流文献选取以下控制变量:企业成熟度、市场价值、盈利能力、负债水平作为控制变量,分别用样本中上市企业的上市年限()、企业市场价值与资产重置成本之比(托宾 Q 值)()、企业的净利润(、企业负债合计()来衡量。
17、为绝对数的控制变量波动较大且异方差容易对模型造成影响,于是将该类控制变量取绝对数,即、及。同时控制了年份的时间固定效应和企业的个体固定效应。对于调节变量融资约束,文章采用股利支付率指标表征企业投资现金流敏感性结合假设二的分析,对于投融资现金流敏感性越高的企业融资约束也就越大,因此在定性上股利支付率与融资约束反相关。对上述所有连续变量进行 1%缩尾处理,另外运用稳健标准误估计降低序列自相关和异方差对估计结果的干扰可能性。表 1 变量定义 变量名 变量符号 变量定义 被解释变量 绿色专利申请数 绿色实用新型专利与绿色发明专利申请量之和+1的自然对数 解释变量 分组虚拟变量 实验组取 1,控制组取
18、0 时间虚拟变量 实验组绿债发行及之后取 1,控制组 2016 年及之后年份取 1,否则取 0 -18-www.ivypub.org/msr 双重差分项 实验组企业 i在 t时间发行绿债取 1,否则取 0 控制变量 上市年限 (当前年份-公司 IPO年份)的自然对数 托宾 Q值 企业市场价值/资产重置成本 净利润 利润表上期末净利润的自然对数 总负债 资产负债表期末总负债的自然对数 调节变量 股利支付率 每股股利/每股净收益 3 实证结果与分析 3.1 描述性统计分析 表 2 变量描述性统计 变量 观测数 均值 标准差 最小值 最大值 2,220 0.777 1.312 0 5.549 2,2
19、20 0.0306 0.172 0 1 2220 0.0306 0.172 0 1 2220 0.113 0.316 0 1 2,183 1.396 0.658 0 4.484 2,220 19.52 4.374 0 24.07 2,219 23.31 1.649 12.92 27.45 2,220 2.532 0.663 0 3.367 2,126 0.269 0.227 0 1.384 表 2 呈现了实证研究中主要变量的描述性统计结果。以绿色专利申请量()衡量的企业绿色技术创新的均值为 0.777,即企业平均申请专利 1.175 项,企业一年最多申请 255 项,最少的企业为 0项,从专利
20、角度来看企业的绿色技术创新水平差异悬殊;实验变量()的均值为 0.113,代表样本数据中有 11.3%的上市企业响应国家绿债市场号召发行绿色债券;观察交乘项()均值为 0.0306,说明 3.06%的上市企业在绿色债券市场启动后会发行绿色债券;融资约束的代理变量股利支付率最小值为0,最大值为 1.384,可见不同企业股利分配政策存在差异;控制变量均处于合理范围之内。3.2 平行趋势检验 实验组和对照组要求在政策之前满足平行趋势假设,这是构建双重差分模型最关键的前提条件。也就是说,实验组和对照组要求在 2016 年之前各企业绿色专利申请数量的时间趋势保持一致,才能运用双重差分模型来估计“2016
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