【《探究绿色金融发展影响节能环保行业的实证因素及对策》7900字（论文）】.docx

探究绿色金融发展影响节能环保行业的实证因素及对策

1.1研究假设 1

1.2样本选取与数据来源 1

1.3变量定义 2

1.3.1被解释变量 2

1.3.2解释变量 2

1.3.3控制变量 4

1.4模型构建 5

1.5描述性统计和多重共线性检验 6

1.5.1描述性统计 6

1.5.2相关性检验 7

1.6回归结果与分析 8

1.7稳健性检验 10

参考文献 11

1.1研究假设

通过上文对国内外相关文献的梳理，本文分析了绿色金融发展影响节能环保行业的机理。绿色金融发展可以通过资金形成、政策激励、缓解融资约束和影响创新决策的方式正向促进节能环保行业，又可以通过风险规避和流动性约束的方式负向抑制节能环保行业。当正面促进作用大于负面抑制作用时，绿色金融发展将激励节能环保行业进行技术创新，从而提升企业总资产；反之，则抑制。在此基础上，同时考虑我国绿色金融发展和节能环保产业发展的现状，进一步提出了本文的研究假设：

假设1:绿色金融发展对节能环保行业有正向促进作用。

假设2:绿色金融发展对节能环保行业有负向抑制作用。

1.2样本选取与数据来源

本文首先对同花顺、东方财富网站的节能环保板块上市企业进行统计，初步筛选出样本企业，并在国泰安数据库中补充了部分样本企业。由于2022年中有部分上市民营企业引入国有资本，资本结构可能产生变化，因此本文的研究年限为2014-2021年。节能环保产业作为新兴产业，仍处于行业发展的初级阶段，企业结构不稳定，在统计中有少部分企业经营中断而退市，考虑到该行业发展的原

因，本文对研究时间段内退市的企业不做剔除以保证样本量的充足，并就其进行常规的多元回归分析，从这些措施中看出样本数据通过缩尾处理来消除极值数据，在收集的168家企业中，剔除了ST和*ST公司；剔除研发数据缺失的上市公司 (陈泽恒，成佳慧，2022);剔除了节能环保项目主营业务收入低于50%的公司，最终筛选出97家节能环保上市企业面板数据。数据来源于国泰安数据库和企业年报，吸纳并融合已有成果可以推导出新发现通过WIND数据库对部分绿色金融发展数据进行补充，本文分析使用的软件为stata11.0。

1.3变量定义

在借鉴相关资料文献的基础上，本文选取了一些具有代表性的指标对相关因素进行衡量，具体变量设置见下表1-1:

表1-1变量定义

变量类别

变量符号

变量含义

取值方法

因变量

自变量

SIZE

总资产

总资产对数

GL

绿色金融发展水平

节能环保项目和服务贷款余额对数

控制变量

FCI

融资约束水平

股利支付率

RD

研发投入

企业研发投入对数

TY

总市值

年末股价与上市公司每年总股数对数

GROW

成长能力

本期营业收入增量/上期主营业务收入

TOP10

股权集中度

前十大股东持股比例

LEV

偿债能力

资产负债率

1.3.1被解释变量

总资产在一定程度上影响着企业发展。一般来说，规模较大的企业资金更充分，在进行活动时不仅能利用规模优势充分调动资源，从这些实践中得出还拥有议价能力，可以降低企业成本，减少失败可能带来的风险与损失(成泽羽，张奇远，2023);而中小企业由于资金限制，在活动的投入上也会受到相应的阻碍。因此，本文在研究中借鉴祁瑞雄(2016)的做法，采用企业期末总资产的自然对数来代表企业规模水平(付奇远，杨柳青，2021)。

1.3.2解释变量

本文的解释变量是绿色金融发展。目前国内外尚未形成统一的衡量绿色金融与经济高质量发展的指标，因此，本文鉴于研究对象是节能环保行业，参考杨昊

忠，孙雨桐(2021)的研究方式。利用主客观相结合的方式来进行绿色金融指数的测算。

主观权重由不同绿色金融方式为环保产业提供资金确定。其中，在这个设定内各个指标分别参照2021年绿色金融发生额、2021年绿色证券发行额、2021年绿色保险赔付额、2021年政府绿色产业投资基金融资额确定(赵昊天，徐梦怡，2022)。这部分的创新关键在于视角的创新。首先体现于对研究对象进行全新的审视。传统研究常常将目光聚焦在对象的常见特征与普遍联系上，而本文另开新路，深入挖掘研究对象那些被无视的边缘属性和潜在联系。在研究方法的选用上展现出独特视角。突破单一研究方法的限制，创新性地融合多学科研究方法。再者，在理论运用方面，尝试从不同的理论体系中汲取精华，构建综合性的理论分析框架。通过这种途径，既能发现以往研究未曾涉及的理论空白之处，又能为相关领域的理论发展注入新活力，拓展理论研究的边界范围，为后续研究提供更广阔的思考空间。

客观权重则由熵值法确定，具体过程如下：

首先，对