探究綠色金融發展影響節能環保行業的實證因素及對策1.1研究假設 11.2樣本選取與數據來源 11.3變量定義 21.3.1被解釋變量 2 2 4 5 61.5.1描述性統計 6 71.6回歸結果與分析 81.7穩健性檢驗 10 1.1研究假設通過上文對國內外相關文獻的梳理，本文分析了綠色金融發展影響節能環保行業的機理。綠色金融發展可以通過資金形成、政策激勵、緩解融資約束和影響創新決策的方式正向促進節能環保行業，又可以通過風險規避和流動性約束的方式負向抑制節能環保行業。當正面促進作用大于負面抑制作用時，綠色金融發展將激勵節能環保行業進行技術創新，從而提升企業總資產；反之，則抑制。在此基礎上，同時考慮我國綠色金融發展和節能環保產業發展的現狀，進一步提出了本文的研究假設：假設1:綠色金融發展對節能環保行業有正向促進作用。假設2:綠色金融發展對節能環保行業有負向抑制作用。1.2樣本選取與數據來源本文首先對同花順、東方財富網站的節能環保板塊上市企業進行統計，初步篩選出樣本企業，并在國泰安數據庫中補充了部分樣本企業。由于2022年中有部分上市民營企業引入國有資本，資本結構可能產生變化，因此本文的研究年限為2014-2021年。節能環保產業作為新興產業，仍處于行業發展的初級階段，企業結構不穩定，在統計中有少部分企業經營中斷而退市，考慮到該行業發展的原在收集的168家企業中，剔除了ST和*ST公司；剔除研發數據缺失的上市公司 (陳澤恒，成佳慧，2022);剔除了節能環保項目主營業務收入低于50%的公司，最終篩選出97家節能環保上市企業面板數據。數據來源于國泰安數據庫和企業年報，吸納并融合已有成果可以推導出新發現通過WIND數據庫對部分綠1.3變量定義素進行衡量，具體變量設置見下表1-1:變量類別變量符號因變量自變量總資產總資產對數平融資約束水平企業研發投入對數總市值成長能力本期營業收入增量/上期主營業務收入股權集中度前十大股東持股比例償債能力資產負債率議價能力，可以降低企業成本，減少失敗可能帶來的風此，本文在研究中借鑒祁瑞雄(2016)的做法，采用企業期末總資產的自然對數忠，孫雨桐(2021)的研究方式。利用主客觀相結合的方式來進行綠色金融指數內各個指標分別參照2021年綠色金融發生額、2021年綠色證券發行額、2021年綠色保險賠付額、2021年政府綠色產業投資基金融資額確定(趙昊天，徐夢上展現出獨特視角。突破單一研究方法的限制，創新性其次，為消除零的影響，對無量綱處理后的每一個數據都加0.001。再計算t時期第i個省份第j個指標的比重py(it)。權重法可得各項指標的權重為綠色金融77.78%、綠色保險0.2%、綠色證券主觀證券47.52%、綠色產業投資10.14%。在滿足組合權重和兩種權重的偏差平方和最小的條件下，最佳組合結果是使主觀權重等于客觀權重等于0.5。在這類情況下可以得到最后的綜合權重嗎為綠色金融42.21%、綠色保險17.94%、綠色證券步測算31個省市自治區的綠色金融指數，其公式為：==1D(it)喝其中，路表示t時刻第i省份綠色金融指數；P(it)表示t時刻i省份第j個指標無量綱處理后的結果；嗎表示第j個指標的綜合權重；m表示樣本總量。通過上式可以依次計算出各省市自治區在不同年份的綠色金融水平(鄭志潤，陶澤光，2019)。(1)總市值文借鑒付方媛(2018)的做法，使用年末股價與上市公司每年總股數這一指(2)股權集中度集中時，大股東可能出于自身利益而不愿在研發上也不利于快速作出統一的決策，抓住市場機會。因此，本文借馮澤羽，吳麗萍(2020)的做法，采用前十大股東持股占有率代表企業的股權集中度。(3)研發投入羽航，陳向陽(2020)年的做法，從這些行為模式可以推測研發投入采用上市企(4)成長性凈利潤增長率等。本文借鑒朱卓忠，吳天羽(2019)的做法，采用主營業務收入(5)償債能力昊天，黃怡菲(2019)的做法，采用資產負債率對企業償債能力進行衡量。(6)融資約束業面臨高融資約束時，傾向于將資金投入到高回報率的項目中(趙澤光，魏穎的成熟理論展開。將研究結論與理論模型進行細致比對，分析相同點和差異參考何徐澤墨，馬倩倩(2022)的做法，采用股利支付率這一指標衡量企業的融1.4模型構建(1)。通過模型(1)檢驗假設1-一綠色金融發展是否對節能環保行業產生影響，其中，i代表SIZEi,t=α?+β?GLi,t+Y?RDi,t+μφ?TOP10i,t+δ?FCIi,t+Ei,t(1)考慮到行業的研發創新活動具有滯后性，因此，為檢驗綠色金融發展水平對節能環保行業的滯后效應，建立如下模型(2)。其中GLi,t-1表示滯后一期的綠SIZEi,t=αz+β?GLi,t-1+y?RDi,t+μ?T1.5描述性統計和多重共線性檢驗(1)混合型描述性統計1上表1-2給出了實證過程中用到的各變量的描述性統計結果：從綠色金融發展對數來看，在這類情況下均值為29.1,最大值為29.5,最小值為26.6,說明節能環保產業上市公司綠色金融發展數額整體呈增長趨勢。而對于研發投入，在這種情景里操作節能環保行業的研發投入對數均值為17.56,說明節能環保產業的研發創新意識較強，但是最小值為12.579,最大值為20.198,在這種情景里操作不同企業的研發投入具有差距，這也與目前我國多數節能環保行業的行業競爭、融資渠道有限、政策環境的影響有關。從控制變量看，企業總市值、凈利潤、資產負債率、股權集中度和成長性也同樣存在較大差距(蔣璇茜，朱雨萱，2021);本研究在行為思路上有所創新，創新性地融合前人在此主題的已有研究成果，在研究深度上實現了顯著突破。通過全面梳理和深度整合過往文獻，深度挖掘出該領域中未被充分關注的關鍵問題和潛在研究方向。對已有理論進行了更為深入的剖析，在此基礎上提出了全新的研究視角和分析框架。在具體研究實踐中，運用先進的研究方法和技術手段，對該主題進行了多角度、全方面的探究。突破傳統研究的限制，從微觀層面揭示事物的內在規律和相互聯系，借鑒其他相關領域的理論和實踐經驗，為解決該主題相關問題提供了更為豐富多元的思路來源。其中，節能環保行業成長性最大值與最小值差距大，且均值僅0.266,表明近幾年節能環保行業的成長狀況不容樂觀；資產負債率的均值為0.44,表明債務融資依然是節能環保行業主要的融資手段之一。從這些步驟可以領悟到融資約束水平最大值為3.671,平均值為0.289,由此可見，不同企業之間的融資約束水平存在較大的為了確保回歸結果的正確性，接下來對各自變量的相關性進行檢驗。本文使用Stata軟件對自變量做相關性Pearson檢驗，從這些行為模式可以推測結果見表1-3。其中，研發投入對數RD與資產負債率LEV的部分相關系數超過了0.3,存TOP10-0.221***-0.262**LEV0.202***0.278***0.452***-RD0.602***0.178***0.153***-0.228***-0.0450.098**0.191***1.000接下來，為進一步檢驗各自變量是否存在嚴重的多重共線性，本文接下來利用方差膨脹因子(VIF)進行檢驗，從這些措施中看出結果如下表1-4所示，各個自變量的VIF數值都小于10,模型不存在嚴重的多重共線性問題，可以進行1.6回歸結果與分析通過使用HOUSEMAN檢驗對樣本數據分別對模型(1)、(2)依次進行了固定效應、隨機效應的測試，結果顯示數據組適合固定效應。因此本文選擇用固定效應進行回歸分析，以下是回歸結果，總體來說各核心變量都是顯著的，模首先，吸納并融合已有成果可以推導出新發現檢驗綠色金融發展對企業總資產的直接影響，對模型(1)進行固定效應回歸檢驗，得出的回歸結果見表4-5。模型(1)通過了F檢驗，R2為0.4,模型擬合度較好。從結果中可以看出(陶奇遠，呂宏潤，2021),綠色金融發展對節能環保產業上市公司總資產的回歸系數為0.3664,從這些實踐中得出在對部分影響因素進行控制的情況下，1%的顯著性水平下綠色金融發展對節能環保行業產生了顯著的積極作用，說明綠色金融發展為節能環保行業提供資金來源，在一定程度上促進了節能環保行業的總資產；表明綠色金融發展對節能環保行業發展的正向促進作用大于負向抑制作用，從而產生了積極的促進作用，促進企業總資產提高，在這個設定內從實證結果上驗證了綠色金融發展對節能環保行業具有積極影響(李俊凱，王佳琪，2021)。明顯可知，本研究非常注重跨學科的交融滲透，汲取了多學科的理論架構和方法體系，致力于實現研究視角的多元轉化以及研究深度的深度挖掘。借助這種跨學科的研究方式，不僅能夠更透徹地理解研究對象的復雜本質和多樣屬性，還能夠發現單一學科研究難以發現的新規律和新現象。另外，本研究著重突出理論與實踐的緊密融合，努力把抽象的理論應用到具體的實踐問題解決過程中，以此驗證理論的有效性和實用價值。在研究進程中，綜合各個渠道收集的數據進行分析，采用定量與定性相結合的研究方法，保障研究結果科學可靠。從控制變量來看，企業償債能力與企業成長性的影響都不顯著,其他變量均顯著,企業規模的擴張對企業總資產產生了正面影響，在這種配置中股權集中度對總資產產生了負面影響；研發投入與企業的總資產正相關，說明企業的研發投在5%的水平上顯著,表明融資程度越高的企業，越不利于企業經營活動的展開變量名稱回歸系數模型(1) 其次，根據這類情況演變檢驗綠色金融發展對企業發展的滯后效應，對模型 (2)進行固定效應回歸檢驗，得出的回歸結果見表4-6(高澤晴，成如倩，2020)。模型(2)通過了F檢驗，R2為0.33。從結果中可以看出，滯后一期的綠色金融發展水平對節能環保產業上市公司總資產的回歸系數從0.3664增加到了0.3914。在這種模式下表明在對部分影響因素進行控制的情況下，1%的顯著性水平下滯后一期的綠色金融發展對節能環保行業產生了顯著的積極作用，且該作用較當期綠色金融發展對節能環保行業的作用有所強化。也就是說綠色金融發展作用于節變量名稱回歸系數模型(2)T檢驗值 模型(1)和模型(2)的回歸結果顯示，在這類情況下綠色金融發展對企業總資產的系數在模型(1)和模型(2)中均為正，在1%的水平上顯著,接受原假設H1,拒絕了原假設H2,即綠色金融發展對節能環保行業存在積極影響。1.7穩健性檢驗在模型(1)、(2)中，采用替換被解釋變量的方法進行檢驗，參考郭曉丹 (2011)的做法，使用專利授權數量TY2替代專利申請數量TY,重新對節能環保行業進行衡量，全樣本具體結果如下表1-7所示。表1-7為將企業總資產的替代變量SIZE2帶入模型(1)、(2)進行回歸的結果，結果顯示綠色金融發展與變量名稱模型(1)模型(2) 各產業上市企業異質性穩健性檢驗結果如表1-8色金融發展水平對總資產的影響顯著,從這些步水平稍有不同，但正負方向與原模型是相同的，模型較為穩健(黃若珊，高凌云，2021)。資源循環利用企業模型(1)模型(2)模型(1)模型(2)模型(1)模型(2)-0.2754***-0.2836***0.10160-0.0980-0.1432-0.4796**-0.3536 -15.4116**-18.2452**-16.1393**-13.7912****S近年來，我國開始大力支持節能環保產業的發展，綠色金融為節能環保企業的發展提供了資金支持。本文在梳理國內外相關文獻的基礎上，進一步梳理綠色金融對節能環保行業發展的作用機理，從這些行為模式可以推測通過選取97家上市節能環保企業非平衡面板數據，實證檢驗綠色金融投入能否對節能環保企行業效產生影響。經過檢驗，本文得出了以下結論(陳志光，陳婉瑩，2022):(1)綠色金融與節能環保行業發展正相關。這說明綠色金融作為一種資金來源，在進入節能環保企業以后，部分資金得到有效配置，支持企業生產經營并帶來利潤，為企業創造了創新條件，提高了企業的創新績效；另一方面，綠色金融的風險管理能夠提升節能環保企業的公司治理能力，從而節約企業的創新成本，提高資金使用績效，不斷進行生產研發，提升企業創新績效。(2)但綠色金融對節能環保行業發展的影響存在一定程度上的滯后性，在全樣本回歸結果中，滯后一期的綠色金融水平對行業的影響程度更大，這種時滯效應是由于綠色金融的資金引導作用以及研發投入的資源配置作用需要一定的時間才得以體現所引發的。[2]陳澤恒，成佳慧.綠色信貸對企業債務融資的影響研究一一來自重污染企[3]成澤羽，張奇遠.促進節能環保產業發展的綠色信貸產品創新研究[J].金融[4]付奇遠，楊柳青.政府補貼、研發投入對上市公司企業績效的影響[D].江南[5]楊昊忠，孫雨桐.多融資模式下企業節能減排效用評估的計量分析[J].山西師范大學學報(自然科學版),2019,33(02):117-128.[6]趙昊天，徐夢怡.綠色金融對節能環保型創業投資影響探究[J].時代金[7]楊向陽，鄧凱