投资者关注能否促进企业绿色创新绩效提升
——融资约束的中介效应与环境规制的调节作用

韩国文,甘雨田

(武汉大学 经济与管理学院,湖北 武汉430072)

摘 要:基于2011—2020年中国A股上市公司面板数据,将网络搜索指数作为投资者关注的代理变量,探讨投资者关注能否促进企业绿色创新绩效提升。结果发现,投资者关注能够有效提高企业绿色创新绩效,体现在专利数量和专利质量上,资产规模、杠杆率、股权集中度对绿色创新绩效具有不同程度的影响。进一步研究发现,投资者关注通过融资约束这一中介变量影响绿色创新绩效,同时环境规制是有效的调节变量,投资者关注与环境规制的交互效应能够促进企业绿色创新绩效提升。从关注属性维度看,投资者负面关注对企业绿色创新的促进作用更显著,异质性检验发现,相较于非东部地区,东部地区企业的促进作用更加显著,相较于高污染企业,投资者关注对非高污染企业绿色创新绩效的影响更显著。

关键词:投资者关注;网络搜索指数;绿色创新;融资约束;环境规制;企业社会责任

Can Investors' Attention Promote Green Innovation Performance? The Mediating Effect of Financing Constraints and the Moderating Effect of Environmental Regulation

Han Guowen ,Gan Yutian

(Economics and Management School,Wuhan University, Wuhan 430072, China)

Abstract:Green innovation is characterized by its wide range of applications, and it is often used as inputs by other industries, and spawns new innovations in the application field. To achieve high-quality development, green innovation is a must. From the perspective of sustainable development, it is necessary to use technological means and innovative production capacity to promote green development, so the support of green technological innovation is inseparable. Furthermore, promoting green technology innovation will demand immense investment, which requires green financial support. At the same time, Chinese investors are paying more and more attention to corporate social responsibility, and take it seriously when making investment decisions, especially its environmental connotation which requires enterprises to reduce damage and pollution by technological innovation, upgrading, reducing energy consumption and emissions, etc., instead of sacrificing the environment for economic benefits.

On the basis of theories of information asymmetry, legitimacy, corporate innovation and ecological modernization, this paper analyzes the impact of investor attention on green innovation, the mediating effect of financing constraints, and the moderating effect of environmental regulation, and proposes three hypotheses. It employs the panel data of China's A-share listed companies from 2011 to 2020, the Internet search index as a proxy variable for investors' attention, and the number of corporate green patents as a proxy variable for green innovation performance to systematically discuss whether investors'attention could promote innovation performance and transmission path. Based on previous conclusions, this study subdivides attention dimension, industry dimension, and regional dimension for further analysis, and conducts replacement test and lag test to prove the rationality of the conclusion.

It is found that first, investor attention can significantly improve the green innovation capability of listed companies, which is reflected in the quantity and quality of green innovation. Second, financing constraints play a significant intermediary role between investors' concerns and green innovation performance. Investors' attention to companies can alleviate information asymmetry, reduce financing constraints and stimulate the vitality of green innovation. Third, environmental regulation can be used as an effective moderator to enhance the role of investors in green innovation of enterprises. If the local environmental regulation is rigid, the company will be more sensitive to investors' concerns and promote green technology innovation. Fourth, the negative attention of investors has a greater effect on the green innovation performance of enterprises than the positive attention, indicating that the negative public opinion of investors has caused certain pressure on enterprises and urges enterprises to carry out green innovation. The degree of informatization in the eastern areas is relatively high, so investor attention has a greater impact on green innovation compared with that in the west. In terms of industry heterogeneity, the impact of investor attention on high-polluting industries on green innovation performance is significantly lower than that in non-high-polluting industries, and high-polluting enterprises are not inclined to green innovation under the pressure of investors' attention.

This paper strives to make new expansions on the basis of existing research. It innovatively combines investor attention with green innovation performance. In addition, this paper also considers that investors' attention to enterprises can be divided into positive attention and negative attention, and further analyzes the subdivision dimension of investors' attention attributes. Then, this paper introduces the intermediary variable of financing constraints to study the transmission mechanism. It has studied the impact of media and other information intermediaries on corporate innovation, but has not clarified the intermediate mechanism, and has not explored the impact of retail investors' behavior on online platforms on corporate green innovation performance at a micro level. Therefore, adding the mediation effect can strengthen the ductility of the logic chain and make the article more persuasive. Environmental regulation is an external factor of the enterprise, affecting the green innovation activities of enterprises, so that the paper is more capable to reflect the current state of the economy and society. It can also promote the diversification of research related to the green innovation of enterprises, and provide feasible and targeted suggestions for enterprises to undertake social responsibilities and achieve sustainable development. At the same time, research on the social concern of corporate green governance can effectively trace the feasible path of environmental governance, which is conducive to a more comprehensive and profound understanding of the role of investors' concerns in corporate social responsibility and the promotion of online public opinion on corporate development and even the macro economy.

Key WordsInvestors' Attention; Internet Search Index; Green Innovation; Financing Constraints;Environmental Regulation;Corporate Social Responsibility

收稿日期:2021-08-16

修回日期:2021-12-19

基金项目:国家社会科学基金项目(17BJL081)

作者简介:韩国文(1968-),男,甘肃庆阳人,博士,武汉大学经济与管理学院教授,研究方向为金融市场、碳金融、绿色金融;甘雨田(1997—),女,湖北天门人,武汉大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向为金融市场、绿色金融。

DOI:10.6049/kjjbydc.2021080399

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2023)08-0089-10

0 引言

2019年国家发改委、科技部印发的《关于构建市场导向的绿色技术创新体系的指导意见》强调,要强化绿色技术标准引领,通过建立绿色技术标准体系等措施,塑造绿色技术创新环境,改善生态技术供给,同时加快推进绿色技术创新评价和认证。

低碳环保已成为世界各国共识,我国努力探索绿色低碳可持续发展之路,并制定“双碳”目标。实现这一目标的关键在于创新,而绿色创新具有不确定性强、周期长、耗费大,以及投入与产出不匹配等风险。对于企业而言,若绿色创新动力不足,或一味地追求绿色创新数量而忽略质量,则不利于自身高质量发展。因此,如何促进绿色创新成为研究领域的热门话题。2021年《中国互联网发展报告》显示,我国互联网普及率达到70.4%,网民规模接近10亿。互联网普及率飞速提升促使搜索引擎成为投资者的信息查询方式,信息搜索更加便利。较高的信息可得性促使企业管理流程透明化,普通投资者注意力的影响日益受到重视。投资者关注对企业绿色技术运用和绿色创新是否具有激励作用?对于这一问题,尚未有研究文献涉及。

投资者关注会表现出个体注意力配置差异,具有主观能动性,能够对获取的信息进行加工。部分研究发现,企业开始重视舆情,企业高层不仅会根据投资者关注度选择时机发布正面或负面消息[1],而且通过提高或降低投资者关注度进行公司市值管理[2]。早期研究采用交易量、超额收益率等间接指标衡量投资者关注度,随着互联网飞速发展,网络搜索指数越来越受到学界重视,它能够反映投资者对资本市场交易与需求的关注。散户投资者与机构投资者、分析师不同,前者可以快速进行信息传播。Zhi等[3]认为,网民若在搜索引擎上搜索某公司股票代码则被认为高度关注该公司,由此提出采用谷歌搜索指数作为投资者关注的直接代理变量,该指数能够直观地反映散户投资者的注意力。随后,学者们基于社交软件相关信息发布数量如发帖量、转发量进行研究发现,上述指标与媒体报道数量、股票交易量等投资者关注的代理变量存在显著正相关关系,说明网络数据作为投资者关注的代理变量具有直观性。部分研究表明,互联网兴起对金融市场具有显著影响[4],投资者关注对股票交易的影响更多的是因个人投资者的投资决策行为所致[5]。Han等[6]对投资者关注与商品期货关系研究发现,投资者关注会影响商品期货价格并影响期货收益;王宇哲与赵静[7]研究投资者对空气污染的关注程度与环保类股票收益率的关系发现,两者具有正向关系。

已有研究发现,内部资源和外部资源均能促进企业绿色创新[8],外在推动力源于舆论压力[9],媒体关注能够促进重度污染企业绿色技术能力提升,竞争对手进入绿色创新领域将迫使企业开展绿色活动[10]。国家监管层面的制度要求可以促进企业绿色创新活动[11],激励政策如税收优惠、信贷政策、研发补贴能够不同程度地激励企业绿色创新[12-14]。内在推动力来源于企业性质与资源,企业利用自身优势实现技术突破,从而获得市场竞争优势。例如,资产规模大、盈利能力强的企业,其绿色创新能力强[15],绿色创新文化氛围(对员工进行绿色创新相关培训、公司高管绿色意识强、环境管理体系完善)能够促进企业绿色创新[16-18]

通过文献梳理发现,现有研究存在以下不足:一是重视投资者关注对股价、盈利、市场指数的影响,鲜有涉及企业社会治理责任;二是研究媒体关注等信息中介与绿色技术的关系[9,19],但未从微观层面探究基于网络平台的散户投资者行为对企业绿色创新绩效的影响;三是探讨投资者关注与企业创新的关系,但尚未厘清其作用机制。本文主要贡献在于:首先,从不同视角丰富现有相关文献,并基于资者关注属性维度进行深入分析;其次,引入融资约束这一中介变量进行机制研究;最后,剖析环境规制这一调节变量对企业绿色治理的影响能够有效追踪环境治理可行路径,进而揭示投资者关注在企业社会责任中的作用,以及网络舆论对企业发展甚至宏观经济的推动作用。

1 理论分析与研究假设

1.1 投资者关注对绿色创新的影响

信息不对称理论强调,企业与投资者之间存在信息不对称,投资者处于信息弱势的一方,信息不对称会对其投资行为和决策产生影响,进而影响企业环保活动。互联网是信息传播的重要载体,在信息开放化、网络透明化环境中,投资者对企业起监督作用[20],降低投资者与企业间的信息不对称。Kassinis[21]认为,媒体关注和相关利益者预期能够激励企业环保行为。

在制度经济学领域,社会舆论属于非正式制度。对于有负面环境新闻的企业,投资者会进行抵制,社会舆论也会进行谴责,若其违法违规则会受到监管机构处罚。迫于各方压力,企业更加注重绿色环保,实施绿色创新发展战略[22],塑造自身绿色企业形象。一般而言,相较于内部声音,企业更重视外部声音[23]。因此,作为重要利益相关者,当投资者传递出对绿色生态环保感兴趣的信号时,企业会通过技术手段实现绿色创新。

环境信息对个体投资行为具有一定影响。公众有许多方式表达自身对环保问题的诉求(郑思齐等,2013),如以“用钱投票”方式参与环保行动。孔东民等[24]研究发现,总体而言,环境污染导致公司价值下降,但市场仅对媒体曝光的污染事件进行惩罚,而对于政府部门披露的污染事件无显著反应,意味着市场定价机制并未关注企业环保责任,从而进一步导致机构与个人投资者行为差异。

合法性理论阐述了企业在社会环境中寻求认同、避免惩罚的过程[25]。合法性理论以企业和社会间的契约为基础,社会被认为允许企业生存并赋予其生存权利,同时希望企业能够满足利益相关群体的期望和要求。投资者通过媒介对企业进行监督,对其绿色环保活动施压,能够迫使其采取积极行动[26],进而实现绿色技术创新。

创新能够提高企业在市场中的竞争力及长期价值,绿色技术创新往往依赖于R&D投入,大量支出无法资本化可能与企业近期发展战略相悖。因此,舆论除能够发挥一定的公司治理优势外,也会给企业管理者带来一定的市场压力。此时,管理层可能倾向于选择短期内回报快、收益高的项目,做出偏离目标的短视行为。可见,企业投资行为具有不确定性,可能出现一味追求数量而不顾质量,甚至“漂绿”的情况。网络关注对企业绿色创新绩效具有何种影响取决于企业是将压力变“动力”还是变“阻力”。据此,本文提出以下假设:

H1:投资者关注对企业绿色创新活动具有显著影响。

1.2 融资约束的中介效应

无论是媒体还是分析师、投资者均能够对企业施加一定压力,发挥外部治理、舆论监督的作用,不仅对企业信息披露质量具有显著影响,也能对公司短视行为进行威慑。通过信息解读及传播,投资者制定投资决策,敦促管理者提高公司信息披露质量,实现透明化管理,降低企业和投资者之间的信息不对称。客观来说,信息不对称降低除依靠企业提升信息披露质量外,还取决于投资者对信息的解读与分析。我国互联网快速发展使投资者习惯于通过互联网主动搜索公司信息并对其进行解读,从而制定投资决策。有研究表明,投资者关注度与企业信息披露质量呈正相关关系[27]。例如,Myers& Majluf[28]认为,企业融资约束程度与信息不对称程度正相关。也就是说,投资者关注程度提升、即时解读效率提高、滞后解读减少[29]能够在一定程度上降低信息不对称,从而缓解融资约束。

与传统技术创新相比,绿色技术创新具有周期长、回报慢、评估难、风险大等特点。熊彼特的创新理论认为,资金获取难易程度影响企业创新活动。现有研究证实,漫长的投资过程使得投资者难以区分项目优劣[30-31],导致企业面临融资约束问题,进而抑制上市公司研发投入和创新活动。由此,必须引导资金流向环境友好型产业与绿色产业,解决绿色技术创新面临的路径依赖、环境外部性以及资本市场不完善(徐佳、崔静波,2020)等市场失灵问题,降低融资约束对企业绿色技术创新的负向影响。因此,投资者应关注企业信息披露质量,降低信息不对称程度,拓展融资渠道,通过缓解融资约束丰富企业绿色技术创新资金来源。由此,本文提出以下假设:

H2:投资者关注能够通过缓解融资约束影响企业绿色创新绩效。

1.3 环境规制的调节效应

生态现代化理论的核心是实现经济发展与环境保护双重目标。政府作为区域资源的掌控者,直接或间接参与企业环保活动,推动并监督企业绿色转型。投资者关注对企业绿色创新的影响可能受所处地区调节。

一方面,政府实施有效的环保政策能够强化投资者对企业绿色创新活动的影响。一些重度污染企业为迎合环境规制要求,通过调动自身资源提高环境绩效[32]。从某种意义上看,政府与重度污染企业去污染、绿色化目标一致。我国政府会定期对地区环境绩效进行考核,并通过环保投资等手段帮助企业转型升级[33],如制定低碳政策激励地方企业绿色活动[34]。若环境规制对企业绿色创新的补偿效应能够抵消其内部绿色成本,则会激发企业持续提高绿色创新绩效的动机。得益于政府扶持,企业不断优化自身资源,加快技术更新速度。因此,在受投资者关注时,企业可以利用上述优势进行绿色创新。

另一方面,在环境治理过程中存在治标不治本的问题[35],导致投资者关注对绿色创新具有负向影响。当企业出现负面消息时,投资者会关注负面新闻,而监管机构可能会采取较为严苛的措施对企业进行惩罚。李娅楠(2019)发现,企业通过采取“漂绿”等措施尽可能地维护与政府间的关系。除政府要求外,是否进行绿色转型更多地取决于企业内部发展路径。在环境规制缺位的情况下,若绿色创新与企业长期发展利益相冲突,则企业可能不会参与绿色创新活动。因此,环境规制对投资者关注与企业绿色创新的影响具有不确定性。据此,本文提出以下假设:

H3:环境规制对投资者关注与企业绿色创新绩效的关系具有显著影响。

综上所述,本文构建研究框架,如图1所示。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文所使用的数据均来源于CNRDS数据库、CSMAR数据库以及WIND数据库。根据数据可得性以及不同数据库的数据匹配结果,选择2011—2020年A股上市公司微观面板数据。剔除ST股及银行、证券、保险等金融行业企业样本后,最终样本包括3 174家上市公司数据。

图1 研究概念框架
Fig.1 Research framework

2.2 变量选取与模型构建

(1)被解释变量。本文参考方先明[19]、张玉明[36]的研究方法,采用企业绿色专利数衡量企业绿色创新绩效。专利既能衡量一个国家或企业创新程度,也能准确判断创新活动产出[37]。此外,专利数据不仅体现创新数量,而且体现创新质量。因此,本文主要被解释变量采用企业年度绿色专利申请数、被引用数作为绿色创新数量和绿色创新质量的代理变量。

(2)主要解释变量。相较于传统报刊,互联网新闻的时效性更强、影响力更大。因此,本文参考王宇哲[7]、林玲[27]的研究成果,采用网络搜索指数作为投资者关注度的衡量指标。网络搜索指数来源于CNRDS数据库,以企业网络搜索指数为基础,是衡量上市公司关注度及变化情况的关键指标。该指数为日度数据,将全年指数相加即为该年度投资者关注度,本文将其取对数。

(3)中介变量。现有文献中,衡量融资约束的方式较多,如KZ指数、SA指数等。本文借鉴Carol等[38]的研究方法,以现金—现金流敏感度作为融资约束的衡量指标。

(4)调节变量。参考张玉明[19]、张成等[39]的研究方法,将该企业所在省份当年工业污染治理完成投资情况作为环境规制的代理变量,反映所处地区环境污染治理力度。

(5)控制变量。借鉴前人研究成果,本文设置如下控制变量:企业性质、独立董事比例、股权集中度、资产规模、杠杆比率、企业成长性、企业信息披露状况、是否有排污、是否受过环境处罚,具体说明及定义如表1所示。

本文构建计量模型如式(1)、式(2)所示。

Greenit=β0+β1sviit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(1)

Greenqit=β0+β1sviit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(2)

其中,β0为常数项,i表示企业,t表示年份,Greenit表示企业it年绿色创新数量,Greenqit表示企业it年绿色创新质量,sviit表示企业it年投资者关注度,Controls为所有控制变量,εit表示随机误差项。为探究中介变量融资约束的作用,本文构建如下模型:

FCit=β0+β1sviit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(3)

Greenit=β0+β1sviit+β2FCit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(4)

Greenqit=β0+β1sviit+β2FCit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(5)

Greenit=β0+β1FCit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(6)

Greenqit=β0+β1FCit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(7)

其中,FCit为企业it年的融资约束。 为探究环境规制的作用,本文进一步构建模型,如式(8)、式(9)所示。

Greenit=β0+β1sviit+β2ruleit+β3sviit*ruleit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(8)

Greenqit=β0+β1sviit+β2ruleit+β3sviit*ruleit+βnControls+∑Industry+∑Year+εit

(9)

其中,ruleit表示企业it年所在地区环保力度,即所在地区污染治理投资额,β3为环境规制的调节作用。

表1 变量解释
Tab.1 Definitions of the research variables

类型变量变量名含义被解释变量绿色创新绩效—绿色专利申请数Green衡量绿色创新数量绿色创新绩效—绿色专利申请引用数Greenq衡量绿色创新质量解释变量投资者关注—网络搜索指数SviWSVI指数收集和整理自2011年以来以我国上市公司股票代码、公司简称、公司全称为关键字的网络搜索指数数据中介变量融资约束FC采用现金—现金流敏感度:现金及现金等价物净增加额/年度总资产调节变量环境规制Rule所在省份工业污染治理完成投资情况控制变量是否有环境处罚Pulish虚拟变量是否有污染物排放Dispose虚拟变量企业规模Size总资产取对数企业性质Soe虚拟变量:国/民企披露质量DisclosureA为4,B为3,C为2,D为1,数值越大说明披露质量越高独董比例Inddirector独立董事比例杠杆比率Lev资本结构,衡量企业偿债能力企业成长性Growth(本期营业收入-上期营业收入) /上期营业收入股权集中度Shrholder第一大股东比例

3 实证结果

描述性统计结果如表2所示。由表2可知,样本中绝大多数企业没有绿色专利产出,意味着我国企业整体绿色创新水平偏低,且企业间差异较大。上市公司网络搜索指数总体较大,最小值与最大值有一定差距。

变量间相关性分析结果如表3所示。由表3可知,主要解释变量与被解释变量间存在显著相关关系,方向、显著性均与实证回归结果一致,说明本文模型具有合理性。

基本回归结果如表4所示。由表4可知,在绿色创新数量上,投资者关注度在1%水平下显著为正,将主要解释变量与被解释变量单独进行回归发现,系数为1.398,加上所有控制变量后,投资者关注度每提高一单位,企业绿色创新专利数增加0.138。对于绿色创新质量而言,投资者关注度每提高一单位,企业绿色创新专利引用数增加0.428。由此可见,投资者关注对绿色创新质量的影响更显著,假设H1得到验证。

表2 描述性统计结果
Tab.2 Descriptive statistics

变量NMeanStd.Dev.minMedianmaxGreen22 5620.7981.147004.644Greenq22 5621.0811.578006.138 Svi22 56212.6960.71111.18812.63514.893FC22 5620.0100.112-3.2250.0032.169Rule22 5620.0010.00100.0010.003ln size22 56222.161.30219.71421.98926.14Lev22 5620.4220.2110.050.4120.916Growth22 5620.1480.322-0.5610.1041.705Inddirector22 5620.3880.10500.3750.667Shrholder22 5620.350.150.0880.3310.75Punish22 5620.0030.054001Dispose22 5620.0210.142001Disclosure22 5622.5031.298034Soe22 5620.170.376001

表3 相关性检验结果
Tab.3 Correlation test

变量greengreenqln_sviln_sizelevgrowthinddirectorshrholderpunishdisposedisclosuresoegreen1.000greenq0.687***1.000ln_svi0.251***0.303***1.000ln_size0.403***0.396***0.489***1.000lev0.181***0.185***0.233***0.514***1.000growth0.029***-0.023***-0.040***0.005-0.0051.000inddirector-0.055***-0.068***0.111***-0.072***-0.025***-0.0051.000shrholder0.031***-0.025***0.021***0.211***0.054***-0.047***0.044***1.000punish0.033***0.053***0.028***0.051***0.013*-0.010-0.0060.0021.000dispose0.089***0.139***0.122***0.165***0.093***-0.022***-0.0110.040***0.126***1.000disclosure0.062***0.050***-0.177***-0.061***-0.226***0.109***-0.113***-0.051***-0.025***-0.030***1.000soe0.026***0.045***0.062***0.073***0.090***-0.025***-0.045***0.032***0.0090.106***0.211***1.000

注:* 、**、***分别表示10%、5%、1%统计意义上的显著,小括号内为标准误,下同

表4 基本回归结果
Tab.4 Basic regression results

变量(1)greengreen(2)greenqgreenqln_svi1.398***0.138***10.226***0.428***(0.008)(0.013)(0.006)(0.018)ln_size0.380***0.409***(0.008)(0.011)lev0.072**0.260***(0.037)(0.052)growth0.033*-0.141***(0.020)(0.027)inddirector-0.0040.004(0.069)(0.093)shrholder-0.147***-0.517***(0.045)(0.063)soe-0.0250.085***(0.019)(0.026)punish0.260*0.709***(0.145)(0.241)dispose-0.149***0.360***(0.055)(0.080)disclosure0.041***0.012(0.006)(0.008)_cons-9.721***-13.800***(0.179)(0.245)YearYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesN22 56222 56222 56222 562F18.21231.88224.13235.556r20.0140.3270.0100.318

表5为中介效应检验结果。表5列(1)显示,投资者关注对融资约束影响的回归系数为-0.015,在1%水平下显著,表明投资者关注度越高,企业融资约束越低。表5列(2)、列(3)是融资约束对绿色创新绩效影响的回归结果,绿色数量和绿色质量的回归系数为-0.072、-0.322均显著,表明融资约束与绿色创新绩效呈负相关关系,融资约束降低有利于企业绿色创新绩效提升。进一步将融资约束纳入模型,所得系数均显著。因此,融资约束在投资者关注与企业绿色创新绩效间起一定的中介作用。

为了避免多重共线性问题的影响,本文对交乘项进行中心化处理,结果如表6所示。由表6可知,交乘项显著为正,表明环境规制能够发挥显著正向调节效应。由此可知,地区环保投资力度越大,投资者关注对绿色创新绩效的促进作用越显著,假设H3得到验证。

4 进一步分析

4.1 投资者关注属性维度

网络舆论能够反映投资者关注度,以股吧为代表的网络社交平台成为金融信息传播渠道,投资者在该平台上能够表达自己的看法与预期。因此,本文根据江轩宇[40]的研究成果,采用上市公司股吧中的发帖量衡量散户投资者“用嘴投票”情况,以企业股吧正面和负面帖子数量实证检验投资者哪类(正面或负面)关注对企业绿色创新的促进作用更显著,结果如表7所示。股吧数据来源于CNRDS数据库。

由表7可知,投资者对企业无论是正面还是负面关注均对其绿色创新具有显著促进作用,而且负面关注的影响更显著,说明负面舆论能够带给企业一定的市场压力。不仅如此,负面舆论还会给企业带来经济损失,导致企业市场价值大幅波动。由此,企业开始重视环境保护,进而实现绿色创新。

4.2 地区异质性检验

根据国家统计局分类,本文将东部地区企业与非东部地区企业进行分组检验,如表8所示。结果显示,东部地区企业投资者关注对绿色创新具有显著影响,非东部地区企业投资者关注对绿色创新的影响不显著,说明地区差异对投资者关注与绿色创新绩效关系具有一定影响。相较于中、西部地区,东部地区经济相对发达,法律监管体系较为完备,信息化程度较高,高新技术企业数量较多,投资者关注的促进作用更显著。

4.3 行业异质性检验

根据2010年生态环境部颁布的《上市公司环境信息披露指南》对高污染行业的相关界定,将所有公司样本分为高污染行业企业和非高污染行业企业进行检验。表9结果显示,非污染行业投资者关注更能促进绿色创新,而在污染行业上述影响不显著,说明污染企业尚未对投资者关注加以重视。由此可知,投资者关注对企业绿色创新的激励作用存在行业异质性。

表5 中介变量回归分析结果
Tab.5 Intermediary regression results

变量(1)(2)(3)(4)(5)FCgreengreenqgreengreenqln_svi-0.015***0.162***0.477***(0.002)(0.014)(0.020)FC-0.072*-0.322***-0.032*-0.162**(0.039)(0.063)(0.019)(0.063)ln_size0.007***0.368***0.471***0.318***0.322***(0.001)(0.008)(0.010)(0.008)(0.011)lev-0.033***-0.071*-0.086-0.0310.031(0.005)(0.038)(0.053)(0.038)(0.052)growth0.024***0.034-0.141***0.044**-0.112***(0.003)(0.021)(0.029)(0.021)(0.028)inddirector0.014*0.0960.173*0.0750.113(0.008)(0.075)(0.101)(0.075)(0.099)shrholder0.001-0.393***-1.050***-0.304***-0.785***(0.005)(0.050)(0.068)(0.050)(0.067)soe0.002-0.056***0.049*-0.066***0.021(0.002)(0.020)(0.028)(0.020)(0.027)punish0.0070.2290.695***0.2220.676***(0.008)(0.141)(0.230)(0.140)(0.221)dispose-0.0040.219***0.869***0.196***0.802***(0.002)(0.052)(0.075)(0.051)(0.072)disclosure-0.0010.065***0.030***0.071***0.046***(0.001)(0.007)(0.009)(0.007)(0.009)_cons0.072***-7.507***-9.519***-8.502***-12.453***(0.020)(0.165)(0.218)(0.194)(0.253)YearYesYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesYesN22 56222 56222 56222 56222 562F28.664200.760268.352196.595289.179r20.0280.1870.1970.1920.221

表6 调节变量回归检验结果
Tab.6 Moderator variable regression results

变量(1)(2)greengreenqln_svi0.137***0.426***(0.013)(0.018)Rule0.647***1.285***(0.126)(0.177)Rule*svi1.637***2.087***(0.155)(0.216)ln_size0.371***0.395***(0.008)(0.011)lev0.066*0.244***(0.037)(0.052)growth0.039**-0.131***(0.020)(0.027)inddirector0.0210.042(0.068)(0.093)shrholder-0.149***-0.517***(0.045)(0.062)soe-0.0220.088***(0.018)(0.026)punish0.275**0.734***(0.140)(0.235)dispose-0.176***0.317***(0.055)(0.079)disclosure0.043***0.014*(0.006)(0.008)_cons-9.591***-13.631***(0.174)(0.236)YearYesYesIndustryYesYesN22 56222 562F232.902241.464r20.3340.326

表7 关注属性维度检验结果
Tab.7 Focus attribute regression results

变量(1)(2)(3)(4)greengreenqgreengreenqPos(正面关注)0.067***0.145***(0.010)(0.013)Neg(负面关注)0.105***0.208***(0.011)(0.015)ln_size0.344***0.422***0.353***0.438***(0.008)(0.010)(0.008)(0.010)lev-0.053-0.045-0.063*-0.064(0.038)(0.053)(0.038)(0.053)growth0.039*-0.137***0.041*-0.132***(0.021)(0.028)(0.021)(0.029)inddirector0.0770.1340.0900.158(0.075)(0.100)(0.075)(0.100)shrholder-0.325***-0.914***-0.345***-0.945***(0.050)(0.068)(0.050)(0.068)soe-0.064***0.035-0.063***0.034(0.020)(0.028)(0.020)(0.028)punish0.2320.700***0.2320.701***(0.142)(0.231)(0.142)(0.230)dispose0.202***0.837***0.208***0.847***(0.052)(0.075)(0.052)(0.075)disclosure0.077***0.054***0.074***0.050***(0.007)(0.009)(0.007)(0.009)_cons-7.764***-10.027***-7.676***-9.884***(0.169)(0.222)(0.169)(0.222)YearYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesN22 56222 56222 56222 562F204.634274.512202.580271.795r20.1900.2030.1880.200

5 稳健性检验

(1)Tobit模型检验。为了使研究结果更加稳健,本文使用Tobit模型对回归结果进行检验,结果如表10所示。检验结果与之前的基本回归结果基本一致,说明研究结果具有稳健性。

(2)滞后性检验。投资者关注对绿色创新活动的影响可能存在时滞性,故本文将自变量投资者关注滞后一期,结果备索。由结果可知,上述影响具有显著性,表明投资者关注对绿色创新活动的影响具有滞后性且通过稳健性检验。

表8 地区异质性检验结果
Tab.8 Regional heterogeneity regression results

变量东部地区非东部地区东部地区非东部地区greengreengreenqgreenqln_svi0.216***0.0150.506***0.282***(0.015)(0.023)(0.022)(0.031)rule0.956***0.695***2.407***0.660***(0.176)(0.185)(0.258)(0.241)rule*svi2.012***1.267***2.596***1.402***(0.189)(0.244)(0.255)(0.348)ln_size0.358***0.353***0.401***0.343***(0.010)(0.013)(0.013)(0.017)lev0.158***-0.0190.358***0.128(0.048)(0.055)(0.067)(0.081)growth0.0320.039-0.147***-0.103**(0.024)(0.032)(0.035)(0.044)nddirector-0.0190.085-0.0270.142(0.083)(0.118)(0.112)(0.164)shrholder-0.084-0.260***-0.509***-0.519***(0.056)(0.074)(0.077)(0.104)soe0.038-0.057**0.145***0.077*(0.024)(0.029)(0.034)(0.040)punish0.461**0.0200.756**0.612*(0.196)(0.168)(0.306)(0.335)dispose-0.237***-0.0130.347***0.478***(0.074)(0.079)(0.116)(0.106)disclosure0.029***0.055***-0.0100.038***(0.007)(0.010)(0.010)(0.014)_cons-10.416***-7.556***-14.964***-10.526***(0.208)(0.310)(0.284)(0.411)Year YesYesYesYesIndustry YesYesYesYesN15 2137 34915 2137 349F201.00861.452208.77363.777r20.3760.2830.3630.278

(3)替换变量检验:融资者约束。参考Hadlock & Pierce[42]的研究成果,以SA指数替换现金—现金流指标,如式(10)所示。

SA=-0.737*Size+0.043*Size2-0.040*Age

(10)

其中,Size为企业总资产对数,Age为企业年龄。SA指标由企业规模和企业年龄两个随时间推移无显著变化且具有较强外生性的变量构建,能够避免内生性问题,检验结果与前文一致,通过稳健性检验,结果备索。

6 结语

6.1 结论

本文从利益相关者出发,基于投资者关注视角探讨投资者关注对企业绿色创新的影响,并使用2011—2020年A股上市公司面板数据揭示投资者关注度与绿色创新绩效间的关系,进一步检验融资约束的中介效应和环境规制的调节作用,得到以下主要结论:

(1)投资者关注显著提高上市公司绿色创新能力,具体体现在绿色创新数量和绿色创新质量上,投资者关注能够促进企业研发动力和绿色创新绩效提升。

(2)融资约束在投资者关注与绿色创新绩效间起中介传导作用,投资者关注通过降低信息不对称和缓解融资约束,激发企业绿色创新活力。

(3)环境规制作为有效的调节变量能够强化投资者关注对企业绿色创新的促进作用,若企业所处地区环境规制水平较高,企业对投资者关注较为敏感,从而促进绿色技术创新。

(4)相对于正面关注,投资者的负面关注对企业绿色创新绩效的影响更显著,说明负面舆论会给企业带来一定的压力,从而促进企业绿色创新。相较于西部地区,东部地区高新技术企业数量较多,信息化程度较高,投资者关注对绿色创新的影响更显著。行业异质性方面,相较于高污染行业,非高污染行业投资者关注对绿色创新绩效的影响更显著。

6.2 政策建议

(1)从政府角度看,绿色技术创新周期较长,难以在短期内获得收益。首先,在政策方面,采取制度规范、经济规制等手段加大绿色创新补贴、扶持力度,增加污染治理投资额,对排污超标企业进行惩戒。其次,公开监管机构执法信息。政府应发挥环境监管作用,构建信息公开与公众参与制度,从而推动企业绿色创新。政府可以在环境信息公开过程中,及时将明确的政策信号传递给投资者,利用公众监督促进企业绿色创新。

(2)从企业角度看,投资者关注具有信息解读功能,可以通过融资约束促进企业绿色创新。这需要企业提升信息披露质量并与投资者实现信息互通,不仅要关注绿色创新数量,更要关注质量。同时,企业管理层要重视网络效应,积极、主动地适应新发展趋势,及时了解外部信息,制定绿色发展战略,将投资者关注的压力转化为绿色创新动力,做好投资者关系管理工作。

(3)从投资者角度看,企业应增强环保意识,积极承担社会责任,将资本投向符合低碳经济发展要求的经济活动。

表9 行业异质性检验结果
Tab.9 Industry heterogeneity regression results

变量高污染企业非高污染企业高污染企业非高污染企业greengreengreenqgreenqln_svi0.050**0.174***0.402***0.434***(0.023)(0.015)(0.033)(0.021)rule0.594***0.785***0.633**1.822***(0.190)(0.165)(0.250)(0.242)rule*svi1.462***1.738***1.795***2.435***(0.248)(0.192)(0.271)(0.349)ln_size0.375***0.371***0.376***0.406***(0.013)(0.010)(0.018)(0.013)lev-0.0180.139***0.1240.338***(0.059)(0.046)(0.083)(0.066)growth0.0220.040*-0.102*-0.151***(0.038)(0.023)(0.055)(0.032)inddirector0.104-0.0340.0380.018(0.114)(0.084)(0.150)(0.115)shrholder0.151**-0.227***-0.263***-0.562***(0.077)(0.055)(0.101)(0.078)soe-0.100***0.007-0.0120.128***(0.031)(0.023)(0.043)(0.032)punish0.328**0.0930.692***0.698*(0.161)(0.223)(0.268)(0.393)dispose0.241***-1.240***0.792***-1.210***(0.057)(0.106)(0.081)(0.209)disclosure0.041***0.039***0.0150.010(0.010)(0.007)(0.013)(0.010)_cons-8.592***-10.039***-13.022***-13.995***(0.299)(0.206)(0.411)(0.279)YearYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesN7 29615 2667 29615 266F98.337190.111129.497175.788r20.3250.3590.3480.335

表10 Tobit模型检验结果
Tab.10 Tobit model testing results

变量(1)(2)greengreenqln_svi0.231***0.633***(0.024)(0.034)ln_size0.653***0.822***(0.015)(0.020)lev-0.208***0.290***(0.078)(0.086)growth-0.015-0.113***(0.011)(0.029)inddirector-0.663***-1.717***(0.148)(0.208)shrholder-0.901***-2.397***(0.105)(0.148)punish0.3841.038***(0.266)(0.361)dispose0.414***1.256***(0.101)(0.137)disclosure0.190***0.223***(0.013)(0.018)soe-0.167***-0.056(0.042)(0.058)_cons-17.440***-25.870***(0.334)(0.463)YearYesYesIndustryYesYesN22 56222 562

6.3 不足与展望

本文存在以下不足之处:一是绿色创新绩效指标选取方面,专利数虽然是目前创新议题研究的通用变量,但还有研发支出、创新效率等测算维度,未来可以采用多维度衡量方式;二是对于绿色创新议题,可以使用更为细致的行业分类进行研究。

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(责任编辑:张 悦)