貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響研究

任曙明，李蓮青，盧佳蔓，陳 強(qiáng)

1.大連理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧 大連 116024 2.廣東省煙草專賣(mài)局(公司) 綜合計(jì)劃處(經(jīng)濟(jì)運(yùn)行處)，廣東 廣州 510610

一、問(wèn)題提出

支持綠色技術(shù)創(chuàng)新是“十四五”期間加快綠色轉(zhuǎn)型的重要舉措。中國(guó)企業(yè)作為綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵實(shí)踐者，既要尋求“創(chuàng)新”的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，又要擔(dān)當(dāng)“綠色”的社會(huì)責(zé)任。由此，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值“里子”和社會(huì)責(zé)任“面子”的統(tǒng)一，已成為企業(yè)推進(jìn)綠色創(chuàng)新所面臨的重大挑戰(zhàn)。然而，要使企業(yè)主動(dòng)推進(jìn)綠色創(chuàng)新并非易事。首先，綠色創(chuàng)新具有雙重外部性，準(zhǔn)公共品屬性決定了企業(yè)沒(méi)有動(dòng)機(jī)推動(dòng)綠色創(chuàng)新；其次，綠色創(chuàng)新在研發(fā)、開(kāi)發(fā)和商業(yè)化等階段存在高度的不確定性，成功的概率較小。因此，企業(yè)綠色創(chuàng)新行為更依賴于經(jīng)濟(jì)政策的引導(dǎo)?，F(xiàn)有研究表明，以財(cái)稅補(bǔ)貼、排污費(fèi)等為主要手段的政策引導(dǎo)效果十分有限；在信貸資源有限的條件下，這些政策對(duì)生產(chǎn)性投資存在明顯的擠出效應(yīng)，加劇了企業(yè)推進(jìn)綠色創(chuàng)新的信貸約束。

本質(zhì)上，企業(yè)能否推行綠色創(chuàng)新，取決于其對(duì)成本與收益的權(quán)衡。綠色創(chuàng)新的雙重外部性又決定了成本與收益的非對(duì)稱性。其一，在中國(guó)信貸市場(chǎng)上，投資者對(duì)環(huán)境信息的關(guān)注不足。企業(yè)環(huán)境違法成本較低，一旦違法，違法成本是由所有當(dāng)事人共同承擔(dān)的。其二，收益由所有當(dāng)事人共享，但成本由企業(yè)承擔(dān)。因此，貨幣政策不確定性增大時(shí)，就會(huì)造成利率未來(lái)走勢(shì)的不確定性升高，綠色創(chuàng)新溢酬的波動(dòng)加大，企業(yè)難以判斷能否獲取綠色創(chuàng)新的溢酬，可能會(huì)延緩綠色創(chuàng)新。同時(shí)，貨幣政策不確定性會(huì)加劇資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，使得銀行降低對(duì)綠色創(chuàng)新的關(guān)注，加大企業(yè)面臨的信貸約束，不利于企業(yè)綠色創(chuàng)新。事實(shí)上，中央也注意到貨幣政策不確定性給綠色創(chuàng)新帶來(lái)的不利影響，中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)于2012年印發(fā)《綠色信貸指引》，旨在通過(guò)實(shí)施差異化信貸政策，增強(qiáng)銀行對(duì)綠色創(chuàng)新的資金支持力度。

目前，關(guān)于貨幣政策不確定對(duì)綠色創(chuàng)新的綜合影響還未見(jiàn)討論，現(xiàn)有研究主要聚焦于兩個(gè)方向。一是關(guān)于貨幣政策不確定性的度量?，F(xiàn)有文獻(xiàn)選用的測(cè)度指標(biāo)和方法具有較大差異，主要包括以下幾個(gè)方面：Jorda｀o 等利用GARCH模型度量貨幣政策不確定性；楊鳴京等借助銀行間同業(yè)拆借7日利率的年度標(biāo)準(zhǔn)差度量貨幣政策不確定性；丁劍平等利用波動(dòng)率回歸擬合的方法估算金融危機(jī)后中國(guó)貨幣政策不確定性。二是關(guān)于貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的作用機(jī)制。實(shí)際上，現(xiàn)有研究?jī)H關(guān)注貨幣政策不確定性對(duì)創(chuàng)新的影響，盡管有學(xué)者注意到這種影響主要通過(guò)信貸約束發(fā)揮作用，但是尚未直接討論貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的影響，而是單獨(dú)討論信貸約束對(duì)綠色創(chuàng)新的影響。也有學(xué)者指出綠色信貸政策借助差異化的貸款利率，影響企業(yè)面臨的信貸約束，進(jìn)一步作用于企業(yè)綠色創(chuàng)新。遺憾的是，現(xiàn)有研究割裂了貨幣政策不確定性與綠色創(chuàng)新的上述內(nèi)在關(guān)聯(lián)，也就無(wú)法揭示企業(yè)推進(jìn)綠色創(chuàng)新的內(nèi)在行動(dòng)邏輯。

本文邊際貢獻(xiàn)有以下三個(gè)方面。第一，從成本和收益兩個(gè)維度，探討貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的影響作用，揭示信貸約束在其中的傳導(dǎo)機(jī)制，將影響綠色創(chuàng)新的政策因素落實(shí)到貨幣政策不確定性上。第二，考慮到現(xiàn)階段中國(guó)貨幣政策調(diào)控框架以數(shù)量規(guī)則為主，本文引入包括通貨膨脹率和GDP增長(zhǎng)率的貨幣政策數(shù)量規(guī)則模型，采用隨機(jī)波動(dòng)模型和馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法(MCMC)有效地分離了貨幣政策不確定性的可觀測(cè)部分和不可觀測(cè)部分，有助于提高監(jiān)管機(jī)構(gòu)制定貨幣政策的針對(duì)性。第三，以中國(guó)A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本實(shí)證檢驗(yàn)了貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的消極影響，同時(shí)揭示了綠色信貸政策對(duì)上述機(jī)制的沖抵作用。該機(jī)制很好地彌補(bǔ)了國(guó)內(nèi)綠色金融理論研究的不足，為研究綠色金融與企業(yè)綠色創(chuàng)新的文獻(xiàn)提供了新的證據(jù)。

二、理論分析與研究假說(shuō)

(一)貨幣政策不確定性與綠色創(chuàng)新

綠色創(chuàng)新主要是指綠色技術(shù)創(chuàng)新。綠色技術(shù)指減少原材料、能源使用以及環(huán)境污染的工藝、技術(shù)或產(chǎn)品的總稱。能否主動(dòng)推行綠色創(chuàng)新，取決于企業(yè)對(duì)收益和成本的權(quán)衡，具體體現(xiàn)在兩個(gè)方面。

一方面，從收益來(lái)看，貨幣政策不確定性的沖擊，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)延緩綠色創(chuàng)新，難以獲取綠色創(chuàng)新溢酬。準(zhǔn)公共產(chǎn)品的特征決定了企業(yè)的綠色創(chuàng)新天然不足。除了具備創(chuàng)新成果的外部性，綠色創(chuàng)新還具有資源節(jié)約和環(huán)境改善等環(huán)境效應(yīng)外部性。從事綠色創(chuàng)新的企業(yè)需要負(fù)擔(dān)較高的工藝設(shè)備投入，決定了企業(yè)從事綠色創(chuàng)新會(huì)出現(xiàn)“為他人作嫁衣”的行為，從而缺乏開(kāi)展綠色創(chuàng)新的主動(dòng)性。但是，綠色創(chuàng)新也能通過(guò)市場(chǎng)關(guān)注機(jī)制和價(jià)值增長(zhǎng)機(jī)制來(lái)提高經(jīng)濟(jì)效益、產(chǎn)生溢酬。這主要體現(xiàn)在，綠色創(chuàng)新有助于提高企業(yè)環(huán)境聲譽(yù)，提升環(huán)保評(píng)價(jià)，協(xié)助企業(yè)獲取更多利益相關(guān)者支持，間接提升經(jīng)濟(jì)績(jī)效，獲取綠色創(chuàng)新溢酬。然而，貨幣政策不確定性加大了利率波動(dòng)，提高了綠色創(chuàng)新溢酬的預(yù)測(cè)難度，企業(yè)就會(huì)延遲綠色創(chuàng)新。

具體來(lái)說(shuō)，貨幣政策不確定性上升提高等待期權(quán)價(jià)值，當(dāng)潛在創(chuàng)新溢酬無(wú)法預(yù)測(cè)時(shí)，企業(yè)決策的等待價(jià)值及不作為行為增加。此時(shí)企業(yè)具有較強(qiáng)的觀望心理，往往采取謹(jǐn)慎的態(tài)度，傾向于等待更好的投資機(jī)會(huì)，會(huì)暫緩對(duì)綠色創(chuàng)新的投資，不利于進(jìn)一步提高綠色創(chuàng)新溢酬。同時(shí)，當(dāng)貨幣政策不確定性上升時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)厭惡心理會(huì)夸大企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面感受，縮小對(duì)綠色創(chuàng)新溢酬的正面感受。因此，當(dāng)貨幣政策不確定性上升時(shí)，企業(yè)的資本支出活動(dòng)變得謹(jǐn)慎，更傾向于保守的項(xiàng)目，不利于進(jìn)一步開(kāi)展綠色創(chuàng)新。

另一方面，從成本來(lái)看，貨幣政策不確定性會(huì)加劇企業(yè)面臨的信貸約束，不利于綠色創(chuàng)新。貨幣政策的頻繁變動(dòng)會(huì)加大企業(yè)綠色創(chuàng)新決策失誤的概率。此時(shí)，企業(yè)向銀行貸款的違約概率也會(huì)提高。對(duì)銀行來(lái)說(shuō)，這會(huì)加劇其自身資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)的不匹配。銀行為了平衡收益和風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)“慎貸”和“惜貸”，加大企業(yè)獲取信貸資金的難度，提高企業(yè)的貸款利息。因此，就銀行貸款成本來(lái)說(shuō)，貨幣政策的頻繁調(diào)整導(dǎo)致企業(yè)面臨更大的信貸約束。事實(shí)上，上述作用機(jī)制也是金融摩擦理論所強(qiáng)調(diào)的，即宏觀政策的不確定性越大，外部融資成本越高，意味著企業(yè)會(huì)遭遇更強(qiáng)的信貸約束?？傊?dāng)貨幣政策不確定性加大時(shí)，企業(yè)會(huì)面臨較強(qiáng)的信貸約束。

在上述情況下，企業(yè)傾向于減少綠色創(chuàng)新。原因在于，“雙重外部性”的特征決定了綠色創(chuàng)新需要長(zhǎng)期的信貸資金支持，一旦資金鏈斷裂，前期的研發(fā)資金投入將變成沉沒(méi)成本。這種投入是不可逆的，企業(yè)一旦投入，在后期還需要持續(xù)投入。若信貸約束加強(qiáng)，企業(yè)預(yù)測(cè)到無(wú)法獲得低成本的信貸資金，就會(huì)減少綠色創(chuàng)新的投入。方穎等研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)在環(huán)境立法上所規(guī)定的企業(yè)環(huán)境違法責(zé)任偏低；在環(huán)境執(zhí)法上，對(duì)環(huán)境違法的處罰也相對(duì)較輕。這意味著企業(yè)放棄綠色創(chuàng)新、投資污染項(xiàng)目的成本較低。權(quán)衡綠色創(chuàng)新與環(huán)境違法的成本，企業(yè)傾向于減少綠色創(chuàng)新。

綜上，本文提出以下假說(shuō)：

H1：貨幣政策不確定性升高不利于企業(yè)綠色創(chuàng)新。

H2：貨幣政策不確定性加劇企業(yè)面臨的信貸約束，抑制企業(yè)綠色創(chuàng)新。

(二)綠色信貸政策的沖抵作用

如前文所述，貨幣政策不確定性加大了企業(yè)的信貸約束，出于對(duì)收益和成本的權(quán)衡，企業(yè)傾向于減少綠色創(chuàng)新。為了沖抵貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的負(fù)面影響，國(guó)家出臺(tái)了一系列綠色信貸政策，其中，2012年出臺(tái)的《綠色信貸指引》就是典型。這種沖抵機(jī)制體現(xiàn)在兩方面：

一方面，若企業(yè)從事綠色創(chuàng)新，綠色信貸政策會(huì)引導(dǎo)銀行優(yōu)先提供信貸資金支持，進(jìn)而沖抵貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的負(fù)面影響。在綠色信貸政策的指引下，銀行會(huì)對(duì)綠色創(chuàng)新企業(yè)優(yōu)先配置信貸資金，并提供優(yōu)惠利率，從而緩解其信貸約束。同時(shí)，綠色信貸政策要求銀行審批貸款時(shí)充分考慮企業(yè)所涉及的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)其節(jié)能減排指標(biāo)進(jìn)行前端審核。若企業(yè)披露環(huán)境責(zé)任，更容易獲得銀行信貸資金。因此，綠色信貸政策通過(guò)引導(dǎo)手段，沖抵貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的消極作用。

另一方面，若企業(yè)未從事綠色創(chuàng)新，綠色信貸政策會(huì)強(qiáng)制銀行加大對(duì)污染型項(xiàng)目的信貸約束，推動(dòng)企業(yè)開(kāi)展綠色創(chuàng)新。在綠色信貸政策的指引下，銀行會(huì)對(duì)破壞環(huán)境、能源效率低的企業(yè)項(xiàng)目采取懲罰性高

圖1 貨幣政策不確定性影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的機(jī)制與渠道

利率，嚴(yán)格限制污染型項(xiàng)目的信貸投放，在源頭遏制其發(fā)展。這種懲罰效應(yīng)加大了從事污染型項(xiàng)目的成本，企業(yè)更有動(dòng)機(jī)引進(jìn)綠色技術(shù)，進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)，有利于減少對(duì)綠色創(chuàng)新的負(fù)面影響。由此，本文提出以下假說(shuō)：

H3：綠色信貸沖抵了貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的消極影響。

基于上述理論分析與假說(shuō)H1～H3，本文認(rèn)為貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制如圖1所示，接下來(lái)依據(jù)該思路進(jìn)行實(shí)證分析。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

(二)主要變量的測(cè)度

1.貨幣政策不確定性()

關(guān)于貨幣政策不確定性測(cè)量，國(guó)外學(xué)者主要采用兩種方式：一是市場(chǎng)利率預(yù)期值與基準(zhǔn)利率的差值，由于中國(guó)市場(chǎng)利率預(yù)期值的不可得性，這種方法并不適用；二是利率期貨收益率的變化，由于利率期貨發(fā)展時(shí)間短、交易量較低，這種方法也不適用于中國(guó)?？紤]到中國(guó)貨幣政策的主要目標(biāo)是抑制通貨膨脹和維持經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行，參照Chen等的做法，本文引入了包括通貨膨脹率和GDP增長(zhǎng)率的貨幣政策數(shù)量規(guī)則模型：

=+-1+(-1-)+(-1-)+

(1)

其中，為第期的M2增長(zhǎng)率，-1、-1分別為第-1期的通貨膨脹率以及GDP增長(zhǎng)率，和分別為目標(biāo)通貨膨脹率以及目標(biāo)GDP增長(zhǎng)率，為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

隨機(jī)波動(dòng)(SV)模型具有更高的靈活性、預(yù)測(cè)性和擬合度，有助于基于中國(guó)的經(jīng)濟(jì)狀況預(yù)測(cè)貨幣政策的變化，并能有效地分離貨幣政策的可觀測(cè)部分和不可觀測(cè)部分，進(jìn)一步刻畫(huà)中國(guó)貨幣政策的不確定性。因此，本文采用SV模型來(lái)模擬貨幣政策的波動(dòng)過(guò)程，對(duì)中國(guó)貨幣政策不確定性進(jìn)行測(cè)算：

(2)

(3)

SV模型的估計(jì)方法主要有兩種：一是極大似然估計(jì)法，二是貝葉斯框架下的馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)方法。與極大似然估計(jì)法相比，MCMC方法在有限樣本下仍然有效，能將研究者的主觀判斷以先驗(yàn)分布的形式融入估計(jì)中，測(cè)算出來(lái)的參數(shù)精準(zhǔn)度較高。因此，本文參考劉玉榮等的做法，采用MCMC方法估計(jì)SV模型，其基本原理分為以下三步：

(4)

式(4)中，(|)是給定時(shí)的條件密度，可由式(2)獲得，而(|,)是給定(,)時(shí)的條件密度，可由式(3)獲得，分母?(|,)(,)()dd不依賴于(,)。

第二步，采用MCMC方法進(jìn)行求解，該算法原理為：以任意初值(,)為基礎(chǔ)，從后驗(yàn)分布中抽取次(,)的樣本，記(,),…,(,)。為了使樣本分布收斂到(,),…,(,)并消除初值(,)對(duì)抽樣的影響，可將初期抽到的個(gè)樣本刪除，而對(duì)剩下的=-個(gè)樣本做描述性統(tǒng)計(jì)分析。當(dāng)足夠大時(shí)，就可以推斷未知分布(,|)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。

第三步，用這個(gè)觀測(cè)值的樣本中位數(shù)來(lái)逼近后驗(yàn)分布的總體中位數(shù)，具體為

(5)

(6)

根據(jù)中國(guó)貨幣政策數(shù)量規(guī)則模型，本文參考Kastner的做法，運(yùn)用R軟件計(jì)算了中國(guó)貨幣政策不確定性水平，式(2)(3)中各個(gè)參數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差如表1所示。

表1 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

2003—2019年中國(guó)貨幣政策的不確定性水平如圖2所示。2008年之前貨幣政策的主要目標(biāo)是防止經(jīng)濟(jì)過(guò)熱和調(diào)節(jié)通貨膨脹，實(shí)施從緊的貨幣政策；2008年金融危機(jī)之后，貨幣政策不確定性呈現(xiàn)顯著增加的趨勢(shì)；緊接著，2010年中國(guó)貨幣政策從適度寬松轉(zhuǎn)向穩(wěn)健，貨幣政策不確定性逐漸下降并趨于平穩(wěn)；2014年前后受銀行“錢(qián)荒”以及“股市崩盤(pán)”事件的影響，貨幣政策不確定性水平稍有上升。

圖2 2003—2019年中國(guó)貨幣政策不確定性水平

2.企業(yè)綠色創(chuàng)新()

本文首先從國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利檢索數(shù)據(jù)庫(kù)(SIPO)檢索制造業(yè)上市公司專利數(shù)據(jù)，然后依據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)于2010年推出的“國(guó)際專利綠色分類清單”，識(shí)別并核算了企業(yè)每年交通運(yùn)輸類、廢棄物管理類、能源節(jié)約類、行政監(jiān)管與設(shè)計(jì)類、替代能源生產(chǎn)類、農(nóng)林類和核電類這七大類專利數(shù)量，并進(jìn)一步區(qū)分綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利。參考齊紹洲等的做法，采用企業(yè)綠色專利授權(quán)總量占當(dāng)年專利申請(qǐng)總量的比例來(lái)衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新()，同時(shí)采用企業(yè)綠色發(fā)明專利授權(quán)總量占當(dāng)年企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)總量的比例()，以及企業(yè)綠色實(shí)用新型專利授權(quán)總量占當(dāng)年企業(yè)實(shí)用新型專利申請(qǐng)總量的比例()作為分析對(duì)象，以進(jìn)一步考察貨幣政策不確定性對(duì)不同類型綠色創(chuàng)新的作用。

3.信貸約束()

參考應(yīng)展宇等的做法，本文用SA指數(shù)的絕對(duì)值測(cè)算信貸約束：

=-0737×+0043×-004×

(7)

其中，為企業(yè)規(guī)模，用總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)值表示，為上市年限。為負(fù)數(shù)，其絕對(duì)值越大，說(shuō)明企業(yè)受到的信貸約束程度越嚴(yán)重。

(三)控制變量及其測(cè)度

“波特假說(shuō)”指出環(huán)境規(guī)制有助于促使企業(yè)創(chuàng)新，在控制變量的選取上，本文也考慮了環(huán)境規(guī)制()可能存在的影響作用，參考Chen等的研究，通過(guò)手工搜集各地級(jí)市政府工作報(bào)告，借助Python軟件爬取各地市環(huán)保相關(guān)文字，借助各地市環(huán)保相關(guān)文字占政府工作報(bào)告總字?jǐn)?shù)的比例來(lái)衡量環(huán)境規(guī)制。除了考慮環(huán)境規(guī)制的影響，本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)做法，引入了一系列可能影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的控制變量，具體包括企業(yè)規(guī)模()、盈利能力()、杠桿率()、企業(yè)年齡()、管理費(fèi)用率()、研發(fā)支出()和研發(fā)人員數(shù)量()。變量定義及測(cè)量方式見(jiàn)表2，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3?？梢钥闯?，的均值為0.015，標(biāo)準(zhǔn)差為0.004，這表明近年來(lái)中國(guó)貨幣政策存在一定程度的波動(dòng)。

表2 變量定義與測(cè)量方式

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(四)計(jì)量模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)假說(shuō)H1，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)計(jì)量模型?？紤]到貨幣政策的調(diào)控往往具有滯后性，企業(yè)很難對(duì)其做出及時(shí)準(zhǔn)確的調(diào)整，因此本文將貨幣政策不確定性滯后一期加入模型，同時(shí)為了減輕內(nèi)生性問(wèn)題，解釋變量和控制變量(企業(yè)年齡除外)均采用滯后一期數(shù)據(jù)。

,=+-1+,-1++++,,

(8)

其中，表示上市公司，表示行業(yè)，表示公司所在的城市，表示時(shí)間，,為企業(yè)當(dāng)期的綠色創(chuàng)新水平，并進(jìn)一步區(qū)分綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利；-1為滯后一期的貨幣政策不確定性，,-1為控制變量。表示常數(shù)項(xiàng)，表示系數(shù)，為控制變量的系數(shù)，、、分別表示上市公司個(gè)體固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)，,,為誤差項(xiàng)。

為了檢驗(yàn)假說(shuō)H2，參考溫忠麟等的做法，使用中介效應(yīng)的方法構(gòu)建了遞歸方程，以檢驗(yàn)貨幣政策不確定性通過(guò)影響信貸約束作用于綠色創(chuàng)新的機(jī)制，計(jì)量模型設(shè)定如下:

,-1=+-1+,-1++++,,

(9)

,=+-1+,-1+,-1++++,,

(10)

其中，,-1表示上市公司在-1年的信貸約束。中介效應(yīng)的檢驗(yàn)分為三個(gè)步驟：第一步，對(duì)式(8)進(jìn)行回歸，判斷不包括中介變量時(shí)，貨幣政策不確定性對(duì)于綠色創(chuàng)新的總效應(yīng)，如果顯著，則表明貨幣政策不確定性對(duì)于綠色創(chuàng)新的總體效應(yīng)存在；第二步，對(duì)式(9)進(jìn)行回歸，判斷貨幣政策不確定性對(duì)于中介變量的影響效應(yīng)；第三步，在式(8)中引入中介變量,-1，構(gòu)成式(10)并回歸，檢驗(yàn)貨幣政策不確定性對(duì)于綠色創(chuàng)新的直接效應(yīng)、信貸約束作用于企業(yè)創(chuàng)新的效應(yīng)。如果和都顯著，則表明中介效應(yīng)存在；在此前提下，如果不顯著，表明存在完全中介效應(yīng)；如果顯著，表明存在部分中介效應(yīng)，式(9)(10)中×衡量貨幣政策不確定性通過(guò)信貸約束影響綠色創(chuàng)新的程度，中介效應(yīng)的比重為×；如果和中至少有一個(gè)不顯著，則要對(duì)模型采用Sobel法檢驗(yàn)中介效應(yīng)×的顯著性，若檢驗(yàn)結(jié)果顯著，則表示中介效應(yīng)存在，反之，則表示中介效應(yīng)不存在。

為了檢驗(yàn)假說(shuō)H3，本文參考Yu等的研究，以2012年《綠色信貸指引》印發(fā)為標(biāo)志性事件，將樣本分為2006—2011年和2012—2019年兩個(gè)時(shí)間段，以考察綠色信貸政策的沖抵作用，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

,=+-1+,-1×1,-1+,-1×2,-1+,-1++

+++,,,

(11)

其中，、為虛擬變量，分別表示2006—2011年和2012—2019年。在式(11)中，重點(diǎn)關(guān)注系數(shù)、，若、為負(fù)，且的絕對(duì)值大于，那么綠色信貸政策有效沖抵了貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的消極作用；反之，綠色信貸政策進(jìn)一步加大信貸約束對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的消極作用。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

由于固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，因此本文選擇面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。同時(shí)采用控制上市公司個(gè)體固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)的回歸方法，驗(yàn)證前文假說(shuō)H1～H3，以控制計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性。

(一)基準(zhǔn)檢驗(yàn)

基準(zhǔn)檢驗(yàn)回歸結(jié)果見(jiàn)表4。第(1)(2)列是基于企業(yè)綠色專利的回歸結(jié)果，第(3)(4)列是基于企業(yè)綠色發(fā)明專利的回歸結(jié)果，第(5)(6)列是基于企業(yè)綠色實(shí)用新型專利的回歸結(jié)果。在第(1)(3)(5)列，僅對(duì)貨幣政策不確定性進(jìn)行回歸，其系數(shù)均顯著為負(fù)。在第(2)(4)(6)列，加入控制變量，同時(shí)控制上市公司個(gè)體固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)，此時(shí)貨幣政策不確定性估計(jì)系數(shù)依舊顯著為負(fù)。由第(2)(4)(6)列可以看到，當(dāng)貨幣政策不確定性提高1個(gè)單位時(shí)，企業(yè)綠色專利、綠色發(fā)明專利及綠色實(shí)用新型專利分別下降1.151、1.044和1.535個(gè)單位。

表4 基準(zhǔn)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果表明，貨幣政策不確定性加大時(shí)，綠色創(chuàng)新水平顯著下降，對(duì)于綠色發(fā)明專利的負(fù)面影響最小。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能在于，綠色創(chuàng)新存在高度不確定性，其準(zhǔn)公共品屬性決定了企業(yè)缺乏推動(dòng)綠色創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)。貨幣政策不確定性的沖擊導(dǎo)致利率波動(dòng)變大，加大了企業(yè)決策失誤概率以及違約破產(chǎn)概率，不利于企業(yè)綠色創(chuàng)新。然而，從長(zhǎng)期來(lái)看，企業(yè)出于對(duì)收益和成本的權(quán)衡，為了提高核心競(jìng)爭(zhēng)力，會(huì)將資源傾向具有更高含金量和創(chuàng)造性的綠色發(fā)明專利，這與唐松等的觀點(diǎn)相符合。

(二)信貸約束的傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

接下來(lái)采用逐步回歸法，對(duì)假說(shuō)H2進(jìn)行檢驗(yàn)。表5第(1)列是以企業(yè)信貸約束為因變量的回歸結(jié)果，第(2)～(4)列分別是以企業(yè)綠色專利、綠色發(fā)明專利及綠色實(shí)用新型專利為因變量的回歸結(jié)果。

表5 信貸約束的傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)果顯示，貨幣政策不確定性越大，企業(yè)面臨的信貸約束越高，對(duì)綠色專利、綠色發(fā)明專利及綠色實(shí)用新型專利均存在抑制作用，假說(shuō)H2得到驗(yàn)證。具體來(lái)說(shuō)，表5第(1)列貨幣政策不確定性顯著為正，意味著貨幣政策不確定性越大，企業(yè)面臨的信貸約束越高；第(2)～(4)列中，貨幣政策不確定性和信貸約束均為負(fù)，然而在第(3)列中，信貸約束不顯著。因此，本文采用Bootstrap法進(jìn)一步驗(yàn)證信貸約束傳導(dǎo)機(jī)制的有效性，結(jié)果顯示間接效應(yīng)的值為-4.390(<0.01)，95%置信區(qū)間為[-0.102,-0.039]，通過(guò)了中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

對(duì)于綠色專利、綠色發(fā)明專利及綠色實(shí)用新型專利來(lái)說(shuō)，貨幣政策不確定性通過(guò)信貸約束影響綠色創(chuàng)新的間接效應(yīng)為×，總效應(yīng)為，那么信貸約束的中介效應(yīng)的比例×分別為3.090%、0.255%、5.285%。與此同時(shí)，貨幣政策不確定性的直接效應(yīng)分別為-1.147、-0.427和-1.608。可以看到，在貨幣政策不確定性影響綠色創(chuàng)新的作用機(jī)制中，直接效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于間接效應(yīng)×。原因可能在于，貨幣政策不確定性的沖擊，加大企業(yè)綠色創(chuàng)新溢酬的波動(dòng)，降低了企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新活動(dòng)的收益，導(dǎo)致企業(yè)延緩綠色創(chuàng)新；貨幣政策不確定性加大企業(yè)決策失誤概率以及違約破產(chǎn)概率，此時(shí)銀行出現(xiàn)“慎貸”和“惜貸”，提高了企業(yè)開(kāi)展綠色創(chuàng)新的信貸成本，不利于綠色創(chuàng)新。

(三)綠色信貸政策沖抵作用檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)假說(shuō)H3，本文以2012年《綠色信貸指引》的印發(fā)來(lái)衡量綠色信貸政策的沖抵作用。表6第(1)～(3)列分別是基于企業(yè)綠色專利、綠色發(fā)明專利及綠色實(shí)用新型專利的回歸結(jié)果，研究信貸約束對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響是否在2006—2011年和2012—2019年兩個(gè)時(shí)期存在差異?？梢钥吹?，信貸約束每增加1個(gè)單位，2006—2011年和2012—2019年的綠色專利分別減少0.011和0.010，綠色實(shí)用新型專利分別減少0.023和0.022。也就是說(shuō)，2012年綠色信貸政策有效緩解信貸約束對(duì)綠色創(chuàng)新的抑制作用。原因可能在于，一方面，綠色信貸政策通過(guò)鼓勵(lì)銀行增加從事綠色創(chuàng)新企業(yè)的信貸資金，推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)向清潔型技術(shù)，發(fā)展綠色創(chuàng)新；另一方面，對(duì)未從事綠色創(chuàng)新的企業(yè)來(lái)說(shuō)，綠色信貸政策通過(guò)要求銀行加大污染型項(xiàng)目的信貸約束，引導(dǎo)企業(yè)開(kāi)展綠色創(chuàng)新。因此，企業(yè)迎合綠色信貸政策，有助于緩解信貸約束，進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)開(kāi)展綠色創(chuàng)新。具體表現(xiàn)為，在表6中加入了信貸約束與綠色信貸政策的交互項(xiàng)之后，貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色專利、綠色發(fā)明專利及綠色實(shí)用新型專利均不再呈現(xiàn)顯著的抑制作用。由此，本文的假說(shuō)H3得到了驗(yàn)證。

表6 綠色信貸政策的沖抵作用檢驗(yàn)結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)及異質(zhì)性分析

(一)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.Heckman兩階段回歸

貨幣政策屬于宏觀政策，而企業(yè)微觀行為很少影響宏觀政策，也就是說(shuō)貨幣政策不確定性和企業(yè)綠色創(chuàng)新幾乎不存在反向因果關(guān)系。此外，本文實(shí)證中將所有解釋變量和控制變量(企業(yè)年齡除外)均滯后一期，有效地避免了反向因果帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題。但為了進(jìn)一步檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參考石曉軍等的做法，采用Heckman兩階段法，緩解內(nèi)生性可能帶來(lái)的影響。第一階段建立企業(yè)是否進(jìn)行綠色創(chuàng)新的選擇方程，分別記為、和，分別得到其逆米爾斯比率()，接著將該系數(shù)代入第二階段回歸模型。表7報(bào)告了Heckman兩階段回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的抑制作用依然顯著。

2.指標(biāo)重新測(cè)量

考慮到指標(biāo)的度量方式可能影響回歸結(jié)果，因此分別更換了綠色創(chuàng)新和貨幣政策不確定性的度量方式。一是更換綠色創(chuàng)新的衡量指標(biāo)。參考李青原等的做法，將廢棄物管理類、能源節(jié)約類以及替代能源生產(chǎn)類三項(xiàng)專利授權(quán)總量加1再取自然對(duì)數(shù)(ln)做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表8第(1)列貨幣政策不確定性的系數(shù)顯著為負(fù)，進(jìn)一步驗(yàn)證了前文研究結(jié)果的穩(wěn)健性。二是更換貨幣政策不確定性的度量方式。本文借鑒Jorda｀o｀等的做法，用GARCH模型計(jì)算貨幣政策不確定性指數(shù)()，表8第(2)～(4)列為更換貨幣政策不確定性的度量方式后的結(jié)果，可見(jiàn)對(duì)假說(shuō)H1的回歸結(jié)果與前文沒(méi)有明顯差異。

表7 基于Heckman兩階段模型的回歸結(jié)果

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果(1)

3.遺漏關(guān)鍵控制變量問(wèn)題

考慮到企業(yè)金融資產(chǎn)持有、成長(zhǎng)性等也會(huì)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生影響，本文在控制變量中加入企業(yè)金融資產(chǎn)持有、成長(zhǎng)性進(jìn)行實(shí)證分析，進(jìn)一步降低關(guān)鍵遺漏變量可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。如表9第(1)～(3)列所示，回歸結(jié)果與前文一致。參考彭俞超等的研究，企業(yè)金融資產(chǎn)持有()使用交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)以及持有至到期投資等五類資產(chǎn)相加后除以總資產(chǎn)來(lái)衡量。參考解學(xué)梅等的研究，企業(yè)成長(zhǎng)性()用營(yíng)業(yè)總收入同比增長(zhǎng)率來(lái)表示。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果(2)

4.剔除金融危機(jī)的影響

本文樣本區(qū)間為2006—2019年，如前文所述，由于2008年金融危機(jī)之后，貨幣政策不確定性呈現(xiàn)顯著增加的趨勢(shì)，為了消除2008年金融危機(jī)可能帶來(lái)的干擾，因而剔除2008年的樣本觀測(cè)值后重新進(jìn)行了檢驗(yàn)。如表9第(4)～(6)列所示，回歸結(jié)果與上文一致。

(二)異質(zhì)性分析

1.區(qū)分企業(yè)是否披露環(huán)境責(zé)任

如前所述，考慮到綠色信貸政策要求銀行在發(fā)放貸款時(shí)嚴(yán)格審查企業(yè)的環(huán)境責(zé)任信息，本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，分別加入企業(yè)是否披露環(huán)境責(zé)任及其與貨幣政策不確定性的交叉項(xiàng)(×)進(jìn)一步開(kāi)展研究。用表示企業(yè)是否披露環(huán)境責(zé)任，若企業(yè)披露環(huán)境責(zé)任，則=1，否則=0，表10第(1)～(3)列報(bào)告了區(qū)分企業(yè)是否披露環(huán)境責(zé)任的回歸結(jié)果?？梢钥吹?，在第(1)～(3)列中，貨幣政策不確定性的系數(shù)顯著為正，在第(1)(2)列中，交叉項(xiàng)×的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明貨幣政策不確定性對(duì)未披露環(huán)境責(zé)任企業(yè)的抑制作用更強(qiáng)。可能的原因在于，綠色信貸政策印發(fā)后，金融機(jī)構(gòu)在發(fā)放貸款前，會(huì)積極考慮貸款項(xiàng)目的環(huán)境問(wèn)題。而企業(yè)通過(guò)披露環(huán)境責(zé)任有效降低了銀企之間的信息不對(duì)稱，因而更容易獲得信貸資金，為企業(yè)開(kāi)展綠色創(chuàng)新提供了信貸來(lái)源。

2.區(qū)分企業(yè)所有制性質(zhì)

考慮到國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)從政府獲得的政策性資源存在較大的差異，本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，分別加入企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)及其與貨幣政策不確定性的交叉項(xiàng)(×)進(jìn)一步開(kāi)展研究。具體來(lái)說(shuō)，用表示企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)，若企業(yè)是國(guó)有企業(yè)，則=1，否則=0，表10第(4)～(6)列報(bào)告了區(qū)分企業(yè)所有制性質(zhì)的回歸結(jié)果?？梢钥吹?，交叉項(xiàng)×的系數(shù)顯著為負(fù)。這說(shuō)明相比于非國(guó)有企業(yè)，貨幣政策不確定性對(duì)國(guó)有企業(yè)綠色創(chuàng)新的抑制作用更強(qiáng)。這可能是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)受到國(guó)家優(yōu)惠政策的支持，面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力較小，企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新的動(dòng)力不足。

表10 異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸估計(jì)結(jié)果

六、結(jié)論及建議

綠色創(chuàng)新是綠色發(fā)展的基礎(chǔ)支撐和關(guān)鍵動(dòng)力。近年來(lái)，貨幣政策總是在短期穩(wěn)增長(zhǎng)和長(zhǎng)期防風(fēng)險(xiǎn)之間尋求平衡，加劇了貨幣政策不確定性，可能對(duì)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。綠色信貸政策通過(guò)實(shí)施差異化信貸政策，增強(qiáng)銀行對(duì)綠色創(chuàng)新的資金支持力度，推動(dòng)企業(yè)綠色創(chuàng)新。本文以此為切入點(diǎn)，選取中國(guó)A股上市公司為樣本，研究貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響作用，并進(jìn)一步探究信貸約束在其中的傳導(dǎo)機(jī)制以及綠色信貸政策的沖抵作用，同時(shí)也進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)和異質(zhì)性分析。研究結(jié)果表明：第一，貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的抑制作用，對(duì)未披露環(huán)境責(zé)任企業(yè)、國(guó)有企業(yè)的抑制作用更強(qiáng)；第二，從傳導(dǎo)機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果看，貨幣政策不確定性加大以后，企業(yè)面臨更強(qiáng)的信貸約束，傾向于減少綠色創(chuàng)新；第三，從沖抵作用的檢驗(yàn)結(jié)果看，綠色信貸政策有效沖抵了貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的消極影響。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議。第一，引導(dǎo)貨幣市場(chǎng)利率的平穩(wěn)運(yùn)行?？紤]貨幣政策的頻繁調(diào)整可能會(huì)違背政策的初衷反而對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響，央行在貨幣政策出臺(tái)前，應(yīng)根據(jù)經(jīng)濟(jì)基本面，進(jìn)一步疏通貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，加強(qiáng)貨幣政策相關(guān)信息的公開(kāi)透明度，維護(hù)市場(chǎng)預(yù)期穩(wěn)定，增強(qiáng)調(diào)控的前瞻性、主動(dòng)性。推動(dòng)貨幣政策更加靈活適度，提升貨幣政策的傳導(dǎo)效率，有效發(fā)揮貨幣政策的預(yù)期引導(dǎo)作用，降低政策本身不確定性帶來(lái)的負(fù)面影響。同時(shí)，央行在對(duì)貨幣政策進(jìn)行調(diào)整時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)與企業(yè)的溝通交流，重點(diǎn)解決企業(yè)融資難、融資貴等問(wèn)題，協(xié)助企業(yè)獲取更多的綠色創(chuàng)新機(jī)會(huì)。政府在遵照市場(chǎng)規(guī)則的先決條件下，有針對(duì)性地為企業(yè)綠色創(chuàng)新提供靶向措施，鼓勵(lì)企業(yè)走綠色創(chuàng)新之路。第二，發(fā)揮貨幣政策精準(zhǔn)導(dǎo)向的作用，完善綠色金融政策體系，加大對(duì)綠色創(chuàng)新的支持力度。本文研究發(fā)現(xiàn)，綠色信貸政策能夠有效沖抵貨幣政策不確定性對(duì)綠色創(chuàng)新的消極影響。為此，央行要加強(qiáng)對(duì)綠色信貸政策實(shí)施情況的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)，完善其正向激勵(lì)機(jī)制，用增量資金支持清潔能源，落實(shí)好碳減排支持工具，助力綠色低碳發(fā)展。央行可以通過(guò)完善綠色金融標(biāo)準(zhǔn)體系，助力金融機(jī)構(gòu)識(shí)別綠色經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，引導(dǎo)資金精準(zhǔn)投向綠色項(xiàng)目；通過(guò)召開(kāi)座談會(huì)，指導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)充分承擔(dān)環(huán)境社會(huì)責(zé)任，按照市場(chǎng)化、法制化原則，合理配置綠色信貸資源，加大金融機(jī)構(gòu)對(duì)綠色發(fā)展的支持，為綠色低碳產(chǎn)業(yè)提供優(yōu)惠貸款利率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)績(jī)效和綠色發(fā)展“雙贏”，推動(dòng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)有序健康發(fā)展。