郭豐 楊上廣 柴澤陽

摘 要：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分和微觀體現(xiàn)，在推動企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方面發(fā)揮著重要作用?；谏鲜泄?011—2019年的非平衡面板數(shù)據(jù)，通過爬取企業(yè)年報中的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)鍵詞，構(gòu)造微觀企業(yè)層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，從綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量兩個維度來全面反映企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，實證檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響。研究表明：（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅提升了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量，還顯著提高了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，上述結(jié)論在經(jīng)過內(nèi)生性檢驗、替換被解釋變量等穩(wěn)健性檢驗后依然成立。（2）在作用機制方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)和提升產(chǎn)學(xué)研合作水平促進了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升，管理性交易成本機制并不顯著。（3）異質(zhì)性結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國有企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)顯著高于非國有企業(yè)，對東部和中部地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)顯著高于西部地區(qū)企業(yè)，對不同知識產(chǎn)權(quán)保護強度企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)沒有顯著差異。在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的背景下，研究結(jié)論為深化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展、提升企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量具有重要的政策啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型 綠色技術(shù)創(chuàng)新 數(shù)字經(jīng)濟 專利數(shù)量 專利質(zhì)量

DOI：10.19592/j.cnki.scje.400349

JEL分類號：D21，O30，O32?中圖分類號：F276.6

文獻識別碼：A 文章編號：1000 - 6249（2023）02 - 146 - 17

一、引言

綠色技術(shù)創(chuàng)新正成為全球新一輪工業(yè)革命和科技競爭的重要新興領(lǐng)域。綠色技術(shù)創(chuàng)新兼具“綠色”和“創(chuàng)新”兩大特點，不僅可以有效提高能源利用效率和環(huán)境績效，推動企業(yè)生產(chǎn)過程中的節(jié)能減排，減少環(huán)境污染；還可以使企業(yè)生產(chǎn)綠色差異化的產(chǎn)品，推動企業(yè)技術(shù)進步，有效提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力和綠色競爭力，從而實現(xiàn)經(jīng)濟效應(yīng)與環(huán)境保護的“共贏”。我國已成為全球最大的碳排放總量國家，為了推動經(jīng)濟社會低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展，提出2030年前實現(xiàn)碳達峰、2060年前實現(xiàn)碳中和的戰(zhàn)略目標(biāo)，碳達峰到碳中和轉(zhuǎn)型的過程僅30年左右的時間，中國面臨著巨大的減排壓力。綠色技術(shù)創(chuàng)新是節(jié)能減排的關(guān)鍵所在，也是有效解決碳排放等環(huán)境污染的有效手段（Acemoglu et al.，2012；郭豐等，2022b），能夠推動產(chǎn)業(yè)低碳發(fā)展和能源消費低碳轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變。企業(yè)是落實碳達峰、碳中和戰(zhàn)略目標(biāo)的重要實踐主體，加快企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展，才能更好地實現(xiàn)環(huán)境污染的源頭防控和末端治理，推動企業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟社會綠色發(fā)展，進而不斷降低碳排放，給碳達峰、碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)提供重要動能和技術(shù)支撐。

數(shù)字化浪潮席卷全球，數(shù)字化發(fā)展已嵌入到企業(yè)生產(chǎn)、服務(wù)、綠色研發(fā)創(chuàng)新等各個環(huán)節(jié)，催生了新模式、新業(yè)態(tài)。數(shù)字化逐漸成為推動企業(yè)轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新發(fā)展的主導(dǎo)力量，中國綠色專利質(zhì)量的水平較低，數(shù)字化發(fā)展給企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展提供了有利的要素供給、環(huán)境支撐和新機遇。大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等為主的數(shù)字技術(shù)與企業(yè)融合發(fā)展，改變了企業(yè)傳統(tǒng)的創(chuàng)新模式以及創(chuàng)新要素的組合方式。數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)要素，數(shù)字經(jīng)濟已成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展（任保平、李培偉，2022）、提升創(chuàng)新水平（金環(huán)、于立宏，2021；吳贏、張翼，2021）、助力全要素生產(chǎn)率發(fā)展（郭吉濤、梁爽，2021；郭豐等，2022a）、賦能城市碳減排（郭豐等，2022b）的重要動能和新引擎。

數(shù)字化和數(shù)字技術(shù)是數(shù)據(jù)的重要微觀表現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟中產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的重要組成內(nèi)容和微觀體現(xiàn)，在碳達峰、碳中和戰(zhàn)略背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否給企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供了新引擎？綠色專利質(zhì)量是企業(yè)綠色低碳發(fā)展核心競爭力的關(guān)鍵因素之一，高質(zhì)量的綠色專利才是增強企業(yè)綠色創(chuàng)新競爭力的基礎(chǔ)，也更能推動節(jié)能減碳發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)展？其背后的作用機制又包括哪些？準(zhǔn)確理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，探索企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色低碳發(fā)展方向，這不僅為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)系提供了相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，還為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)建設(shè)提供新的思路與方向，具有重要的學(xué)術(shù)價值與現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

隨著數(shù)字化變革的浪潮席卷全球，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。學(xué)者們對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念進行了界定，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心本質(zhì)是指利用數(shù)字“復(fù)制、鏈接、模擬、反饋”的優(yōu)勢，通過將數(shù)字技術(shù)引入企業(yè)生產(chǎn)管理、經(jīng)營、研發(fā)創(chuàng)新和價值創(chuàng)造等過程，最終實現(xiàn)企業(yè)效益提升，賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展等目的（Ebert and Duarte，2018；倪克金、劉修巖，2021；戚聿東等，2021）。部分文獻對國有企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略變革進行了案例研究，討論數(shù)字化變革的發(fā)展模式（戚聿東等，2021）。這些研究對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念、內(nèi)涵以及案例進行了多維度分析，由于度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平存在一定難度，一些學(xué)者開始對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定量分析進行有益嘗試。Ferreira et al.（2019）對企業(yè)使用了數(shù)字化流程賦值為1，未使用則賦值為0，以此來刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這種使用“0-1”虛擬變量的方式未能很好地刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強度，可能導(dǎo)致實證估計結(jié)果的偏誤。隨著爬蟲技術(shù)的發(fā)展，越來越多的學(xué)者開始利用python提取上市公司年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞頻統(tǒng)計，以此來刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（吳非等，2021；袁淳等，2021；趙宸宇等，2021）。由此，學(xué)者們從多個角度實證考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對股票流動性（吳非等，2021）、企業(yè)專業(yè)化分工（袁淳等，2021）、企業(yè)全要素生產(chǎn)率（趙宸宇等，2021；涂心語、嚴(yán)曉玲，2022）、企業(yè)主業(yè)績效（易露霞等，2021）、企業(yè)成長（倪克金、劉修巖，2021）的影響，這些研究肯定了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展所產(chǎn)生的正向影響。但史宇鵬等（2021）也指出我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍面臨著復(fù)合型人才儲備不足、政府扶持和監(jiān)管力度不足等困境。

綠色技術(shù)創(chuàng)新指的是降低能源消耗，減少環(huán)境污染和改善生態(tài)環(huán)境的工藝、設(shè)備、材料、產(chǎn)品等技術(shù)的創(chuàng)新（Braun and Wield，1994；齊紹洲等，2018），從廣義上看，面向綠色發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的技術(shù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新等都屬于綠色技術(shù)創(chuàng)新。既往文獻探討了環(huán)境規(guī)制（董景榮等，2021）、綠色信貸政策（王馨、王營，2021）、環(huán)境權(quán)益交易市場（齊紹洲等，2018）、知識產(chǎn)權(quán)保護（楊上廣、郭豐，2022）等因素對綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。齊紹洲等（2018）認(rèn)為排污權(quán)交易試點政策的實施提升了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，董景榮等（2021）則發(fā)現(xiàn)費用型環(huán)境規(guī)制并沒有對綠色技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向的促進作用。同時，在綠色技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)構(gòu)建上，較多的學(xué)者利用綠色專利申請和綠色專利授權(quán)數(shù)據(jù)來刻畫綠色技術(shù)創(chuàng)新（Ley et al.，2016；齊紹洲等，2018；徐佳、崔靜波，2020；王馨、王營，2021；楊上廣、郭豐，2022）。然而，僅僅使用綠色專利申請和綠色專利授權(quán)數(shù)量來刻畫企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力是不準(zhǔn)確的，不能全面地反映企業(yè)真實的綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，綠色創(chuàng)新能力更多地體現(xiàn)在企業(yè)創(chuàng)造出高質(zhì)量的綠色創(chuàng)新成果，綠色專利質(zhì)量能夠較好地捕捉企業(yè)綠色創(chuàng)新的真實質(zhì)量。僅陶鋒等（2021）考察了環(huán)境規(guī)制對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響，現(xiàn)有文獻主要集中于討論企業(yè)綠色專利數(shù)量單一維度的影響因素，對綠色專利質(zhì)量的分析和考察還比較匱乏。

與本文最為相關(guān)的是數(shù)字技術(shù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新影響的文獻。Mubarak et al.（2021）發(fā)現(xiàn)工業(yè)4.0技術(shù)的應(yīng)用可以激勵企業(yè)綠色創(chuàng)新活動的開展，宋德勇等（2022）檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對重污染企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高信息共享水平和知識整合能力賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量的發(fā)展。既有文獻僅僅只是討論了數(shù)字技術(shù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量的影響，那么，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響效果到底如何，缺乏相關(guān)的研究。

通過梳理上述文獻可以發(fā)現(xiàn)，有關(guān)綠色技術(shù)創(chuàng)新的文獻大多是圍繞綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量展開研究，極少數(shù)文獻考察了數(shù)字技術(shù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量的影響。較為遺憾的是，鮮有文獻實證檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的高質(zhì)量發(fā)展？囿于微觀企業(yè)層面數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的刻畫存在一定難度，本文通過爬蟲技術(shù)爬取企業(yè)年報中的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)鍵詞，構(gòu)造微觀企業(yè)層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，測度了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。同時使用企業(yè)綠色專利被引數(shù)據(jù)來刻畫企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，基于綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的雙重視角，實證檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響。

本文可能的邊際貢獻主要在于以下兩點。（1）在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)刻畫方面。本文利用上市公司年報的大樣本文本數(shù)據(jù)，基于python軟件的爬蟲文本識別功能，手工爬取上市公司年報中有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)詞匯，進而用數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞匯的詞頻數(shù)來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測度研究，從定量視角為評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新增量提質(zhì)的影響提供有益借鑒。（2）在研究視角方面。不同于以往文獻的研究視角，本文借助企業(yè)的綠色專利數(shù)據(jù)和綠色專利被引數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量指標(biāo)，從綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量兩個維度來全面反映企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新能力。基于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量雙重視角，全面考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的作用效果，豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)研究，填補了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新增量提質(zhì)研究的不足，實現(xiàn)了學(xué)術(shù)內(nèi)容增量上的貢獻。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新資源的集聚、優(yōu)化和配置提供了強有力的工具支持。首先，大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)在企業(yè)中的廣泛使用，企業(yè)獲取論文、前沿專利技術(shù)更加便捷，能夠從中獲取新知識和好的創(chuàng)意來助力企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展。數(shù)字技術(shù)使得企業(yè)人才突破時間與空間的限制，他們借助互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和元宇宙等技術(shù)及時溝通和交流，促進知識和信息在企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動中的有效和高速傳播。企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)能夠強化自身對新技術(shù)、新知識的消化、吸收和再建設(shè)能力，擴大數(shù)據(jù)和知識在企業(yè)內(nèi)外部的分享與交流（趙宸宇等，2021），從而提升企業(yè)將知識轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量綠色技術(shù)創(chuàng)新成果的概率。其次，熊彼特創(chuàng)新理論指出，“創(chuàng)新”包括以下五個方面：引進新產(chǎn)品、引用新技術(shù)、開拓新市場、拓展新的原料渠道和新組織形式的出現(xiàn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型催生了新的生產(chǎn)要素、新組織形式、新的產(chǎn)業(yè)模式和新業(yè)態(tài)等，基本滿足“創(chuàng)新”發(fā)展的五個方面。數(shù)字技術(shù)、數(shù)字化嵌入企業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié)，可以在更大的范圍整合企業(yè)內(nèi)外部的知識和研發(fā)資源，優(yōu)化企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新資源，進而賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展。最后，企業(yè)作為落實碳達峰、碳中和戰(zhàn)略目標(biāo)的重要實踐主體，這就勢必要求企業(yè)以綠色發(fā)展為導(dǎo)向，將綠色發(fā)展理念貫穿于企業(yè)生產(chǎn)、銷售、綠色研發(fā)等環(huán)節(jié)的全過程。同時，在諸多綠色低碳發(fā)展目標(biāo)約束下，這也會倒逼企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境治理、綠色創(chuàng)新發(fā)展有機結(jié)合起來，激活數(shù)據(jù)要素潛能，從而實現(xiàn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。綜上，本文提出：

假說1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的作用機制

1.管理性交易成本

資金是綠色技術(shù)創(chuàng)新活動開展最為核心的投入要素之一。一方面，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用弱化了交易成本理論中的“信息不對稱”假設(shè)，重塑了交易成本內(nèi)涵。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括數(shù)據(jù)的采集、傳輸、計算和應(yīng)用等過程，通過數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)研發(fā)、設(shè)計、生產(chǎn)和銷售等環(huán)節(jié)的有效銜接，形成助力企業(yè)發(fā)展的價值資產(chǎn)，從而減少企業(yè)各類管理交易成本。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)對生產(chǎn)資料的利用效率，減少企業(yè)庫存、生產(chǎn)消耗的相關(guān)管理費用，從而有效降低企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)管理成本。其次，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以強化企業(yè)生產(chǎn)部門與非生產(chǎn)部門的聯(lián)系，提高企業(yè)內(nèi)部交流和運營效率，從而有效減少綠色創(chuàng)新研發(fā)等環(huán)節(jié)的管理費用。另一方面，交易成本的降低也可以提升企業(yè)經(jīng)濟的活躍度和運行效率（袁淳等，2021），從而激發(fā)企業(yè)綠色創(chuàng)新活力。管理性交易成本的降低為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展提供更多的資金支持，這可以有效緩解企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新過程中的融資約束問題，企業(yè)可用的資金越多，綠色技術(shù)創(chuàng)新成功的可能性越高，高質(zhì)量的創(chuàng)新成果也需要大規(guī)模和持續(xù)性的資金投入。企業(yè)融資約束問題得到有效緩解，這可以明顯強化企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展（王馨、王營，2021），最終實現(xiàn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。據(jù)此，本文提出：

假說2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效降低企業(yè)管理性交易成本，緩解資金短缺問題，進而促進企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。

2.人力資本結(jié)構(gòu)

人力資本也是綠色技術(shù)創(chuàng)新活動開展最為核心的投入要素之一。一方面，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)字技術(shù)催生智能制造等高技術(shù)水平的產(chǎn)業(yè)，這些產(chǎn)業(yè)憑借開源、節(jié)流和提效使得企業(yè)的盈利能力增強，吸引較多高人力資本的涌入（李宗顯、楊千帆，2021）。同時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過數(shù)字技術(shù)實施智慧生產(chǎn)和研發(fā)，企業(yè)信息化、數(shù)字技術(shù)的廣泛使用會加大對高學(xué)歷、高技術(shù)人才的用工需求，對低學(xué)歷和低技能勞動力產(chǎn)生擠出效應(yīng)，從而不斷優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)（孫早、侯玉林，2019）。數(shù)據(jù)要素與人力資本相結(jié)合，通過對數(shù)據(jù)要素所運載的信息進行思考，人才可以結(jié)合企業(yè)的綠色創(chuàng)新要素資源對數(shù)據(jù)運載的信息進行消化和吸收，產(chǎn)生綠色創(chuàng)意，從而把數(shù)據(jù)要素的價值轉(zhuǎn)移到企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新過程中，賦能企業(yè)高質(zhì)量綠色創(chuàng)新發(fā)展。另一方面，高學(xué)歷和高質(zhì)量的人力資本、知識資本融入到企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)的整個過程，人才不斷向企業(yè)集聚，從而形成有利于綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的擴散效應(yīng)。人才通過“干中學(xué)”可能獲取更多的隱性知識，增加企業(yè)知識技術(shù)含量，經(jīng)過企業(yè)內(nèi)部的有效整合，激發(fā)企業(yè)綠色創(chuàng)造力，推動綠色專利的原始創(chuàng)新和集成創(chuàng)新，加快綠色技術(shù)創(chuàng)新的突破性發(fā)展，實現(xiàn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。于是，本文提出：

假說3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)，強化人力和知識資本的外溢效應(yīng)，從而促進企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。

3.產(chǎn)學(xué)研合作

產(chǎn)學(xué)研合作是影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的外部性關(guān)鍵因素。一方面，大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的運用提高了企業(yè)信息搜尋效率，降低產(chǎn)學(xué)研合作雙方之間的信息不對稱，企業(yè)能夠高效率和高質(zhì)量地搜尋到產(chǎn)學(xué)研合作高校與科研機構(gòu)。同時，數(shù)字技術(shù)的廣泛使用掃除了創(chuàng)新要素在產(chǎn)學(xué)研合作雙方流動的地理障礙，合作雙方研發(fā)人員的互動交流更加便捷，創(chuàng)新主體也可以有效地獲取外部的知識與合作（Lakhani and Panetta，2007），從而提高產(chǎn)學(xué)研合作效率。其次，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提升，必然伴隨著數(shù)字技術(shù)在企業(yè)產(chǎn)學(xué)研等各個環(huán)節(jié)的廣泛應(yīng)用，這會使企業(yè)與高等院校、科研院所的聯(lián)系與合作更加頻繁（胡山、余泳澤，2022），從而提升產(chǎn)學(xué)研合作水平。另一方面，產(chǎn)學(xué)研合作給企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展提供創(chuàng)新研發(fā)平臺，有利于互補研發(fā)資源、降低綠色高質(zhì)量創(chuàng)新的研發(fā)風(fēng)險和創(chuàng)新成本、縮短企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展周期，從而提高綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)效率。其次，產(chǎn)學(xué)研合作能夠促進企業(yè)與高校、科研院所的聯(lián)動，面對面的交流才能讓高校和科研院所掌握的“隱性知識”產(chǎn)生知識溢出和轉(zhuǎn)移（Hong and Su，2013），促進知識的演化、裂變，聚合成新的知識，進而實現(xiàn)關(guān)鍵核心技術(shù)的突破，幫助企業(yè)獲得更具新穎性和突破性的高質(zhì)量綠色創(chuàng)新成果，從而促進企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。鑒此，本文提出：

假說4：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作水平，給企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供智力支持，進而促進企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。

四、模型構(gòu)建、變量與數(shù)據(jù)

（一）模型構(gòu)建

為了有效識別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響，本文構(gòu)建計量模型的具體設(shè)定如式（1）所示：

[Yijst=β0+β1Digtraijst+β2Controlijst+λj+θs+μt+εijst]? ? ? ? ? ? （1）

其中，下標(biāo)i、j、s、t分別代表企業(yè)、行業(yè)、省份和年份。Yijst表示被解釋變量，包含綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量（lnGrepat）和綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量（lnCite）兩個指標(biāo)。β0是常數(shù)項；Digtraijst是本文的核心解釋變量，表示省份s行業(yè)j的企業(yè)i在t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平；Controlijst表示控制變量；εijst表示隨機誤差項；λj表示行業(yè)固定效應(yīng)，θs表示省份固定效應(yīng)，μt表示年份固定效應(yīng)。

（二）變量選取

1.被解釋變量

企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。第一，綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量（lnGrepat）。既有文獻通常采用研發(fā)投入和專利數(shù)量來衡量企業(yè)創(chuàng)新。首先，企業(yè)研發(fā)投入衡量的是創(chuàng)新活動的資源投入狀況，并不能完全轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出。很多企業(yè)研發(fā)投入數(shù)據(jù)在財務(wù)統(tǒng)計上缺失或者并未公開披露研發(fā)投入，這不能說明企業(yè)就沒有開展創(chuàng)新活動，使用研發(fā)投入刻畫企業(yè)創(chuàng)新存在衡量偏誤問題，無法很好地刻畫企業(yè)真實的創(chuàng)新水平。其次，盡管部分上市公司披露了研發(fā)投入，但其并沒有披露綠色研發(fā)投入金額，導(dǎo)致難以區(qū)分用于開展綠色技術(shù)創(chuàng)新活動的研發(fā)投入。相較而言，所有上市公司歷年的綠色專利數(shù)據(jù)可得，綠色專利可以較好地刻畫企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動產(chǎn)出，是企業(yè)綠色科技含量最高的知識產(chǎn)權(quán)，能夠體現(xiàn)清潔生產(chǎn)、節(jié)能減排、減少環(huán)境污染和改善生態(tài)環(huán)境等方面技術(shù)的創(chuàng)新、應(yīng)用和推廣情況。同時，綠色專利也是官方認(rèn)定的綠色創(chuàng)新的主要呈現(xiàn)形式。現(xiàn)有的文獻使用綠色發(fā)明專利申請數(shù)據(jù)來衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量（徐佳、崔靜波，2020；李青原、肖澤華，2020；陶鋒等，2021；楊上廣、郭豐，2022），因此，本文使用綠色發(fā)明專利申請數(shù)來衡量企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量，加1后取自然對數(shù)。

第二，綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量（lnCite）。綠色專利質(zhì)量目前仍缺少學(xué)術(shù)界公認(rèn)的代理變量，部分文獻使用專利授權(quán)數(shù)據(jù)來刻畫創(chuàng)新質(zhì)量（郭豐等，2021），還有文獻使用綠色專利授權(quán)占所有專利申請的比重來衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量（齊紹洲等，2018）。專利授權(quán)需要檢測和繳納年費，政府對專利的資助包括申請、審查、授權(quán)、維持和專利代理五個環(huán)節(jié)，政府若偏重于鼓勵專利授權(quán)的提升，則可能加大對專利授權(quán)環(huán)節(jié)的資助，專利授權(quán)容易受到官僚因素的影響（張杰、鄭文平，2018），存在較高的不確定性和不穩(wěn)定性。專利被引量是專利技術(shù)影響力的重要標(biāo)示量，既有文獻普遍采用企業(yè)專利引用次數(shù)來刻畫專利質(zhì)量（諸竹君等，2020；Akcigit et al.，2016；何歡浪等，2021）。當(dāng)綠色專利獲得申請后，其他綠色專利若是基于該綠色專利的基礎(chǔ)上再開展綠色創(chuàng)新，則需要在綠色專利申請時引用該綠色專利。如果某個綠色專利被引用的次數(shù)越多，證明綠色專利在該領(lǐng)域的影響力越大，同時也表明該綠色專利的質(zhì)量和技術(shù)含量更高。考慮到申請的綠色專利時間越長，其被引用的概率越大，使用5年內(nèi)的專利被引量是一種較好的解決辦法（Akcigit et al.，2016；何歡浪等，2021）。本文使用5年內(nèi)的綠色專利被引次數(shù)來刻畫企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，加1后取自然對數(shù)。

2.核心解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digtra）。參考吳非等（2021）、袁淳等（2021）、易露霞等（2021）的研究，利用上市公司年報文本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的總詞頻數(shù)來刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。基于此，本文通過python軟件進行大量的文本挖掘，提取企業(yè)年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)，加總企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型六個維度關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)，得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總詞頻，進而用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總詞頻數(shù)來刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。在文本挖掘過程中，選取了六個維度的指標(biāo)，包括數(shù)字信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈。后文還使用熵值法和主成分方法對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型六個維度的指標(biāo)重新進行計算，測算出企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，以此進行穩(wěn)健性檢驗。主成分分析中數(shù)字信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和區(qū)塊鏈的權(quán)重分別為0.3805、0.1043、0.1586、0.0842、0.1488、0.1236。

本文選取企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞包括以下六個維度的指標(biāo)。（1）數(shù)字信息技術(shù)：數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字化、數(shù)字貿(mào)易、數(shù)字營銷、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字體系、數(shù)字科技、數(shù)字終端、數(shù)字供應(yīng)鏈、數(shù)字運營、計算機技術(shù)、信息時代、信息集成、信息化、信息通信、信息技術(shù)。（2）大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)融合。（3）云計算：自動化、智慧建設(shè)、機器學(xué)習(xí)、智能、智慧業(yè)務(wù)、機器人、智慧時代、5G、AI、3D技術(shù)、3D打印、3D工具。（4）互聯(lián)網(wǎng)：互聯(lián)網(wǎng)、線上、網(wǎng)絡(luò)、線上線下、電子技術(shù)、電子商務(wù)、電子科技、跨境電商、電商平臺、P2P、O2O、B2B、B2C、C2B、C2C。（5）人工智能：云端、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)、邊緣計算。（6）區(qū)塊鏈：區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣。

3.控制變量

借鑒徐佳、崔靜波（2020）、王馨、王營（2021）、李青原、肖澤華（2020）的研究，選取如下控制變量：企業(yè)規(guī)模（lnSize），用企業(yè)員工人數(shù)的對數(shù)值衡量。利潤率（Profit），以營業(yè)利潤與營業(yè)總收入的比值表示。企業(yè)年齡（Age），采用樣本當(dāng)年年份減去企業(yè)成立年份來表示。資產(chǎn)負(fù)債率（Assdebt），以負(fù)債總額除以資產(chǎn)總額作為代理變量。經(jīng)營現(xiàn)金流（lnFlow），用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額的對數(shù)值表示。資產(chǎn)收益率（Roa），計算凈利潤與資產(chǎn)總額的比值作為代理變量。管理層持股比例（Share），以管理層持股數(shù)量與總股數(shù)之比來衡量。市場價值（Tobin），用股東權(quán)益合計與負(fù)債總額的總和與資產(chǎn)總額之比表示。獨立董事比例（Director），以獨立董事人數(shù)與董事人數(shù)之比來表示。

4.作用機制變量

管理性交易成本（Cost），借鑒金環(huán)等（2021）的做法，選擇管理費用占資產(chǎn)總額的比重來作為企業(yè)管理性交易成本的代理變量。人力資本結(jié)構(gòu)（Hcstr），借鑒趙宸宇等（2021）的研究，選擇企業(yè)本科以上學(xué)歷人數(shù)占總員工數(shù)的比重來作為人力資本結(jié)構(gòu)的代理變量。產(chǎn)學(xué)研合作（Inur），參考胡山、余泳澤（2022）的做法，篩選出企業(yè)與高等院校、研究所等實體聯(lián)合申請的綠色發(fā)明專利和綠色實用新型專利，將這些專利定義為產(chǎn)學(xué)研合作專利，用每年綠色產(chǎn)學(xué)研合作專利占企業(yè)專利申請總數(shù)的比重來作為產(chǎn)學(xué)研合作水平的代理變量。

（三）數(shù)據(jù)說明與來源

本文刪除了ST、ST*和金融保險類企業(yè)以及指標(biāo)缺失嚴(yán)重、企業(yè)控制變量存在異常值的樣本。對所有的連續(xù)變量進行1%和99%分位數(shù)的縮尾處理。2011—2019年企業(yè)綠色發(fā)明專利數(shù)據(jù)、綠色專利引用數(shù)據(jù)和產(chǎn)學(xué)研合作指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺下的GPRD數(shù)據(jù)庫，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來源于上市公司歷年年報，控制變量和中介變量中企業(yè)管理性交易成本指標(biāo)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。中介變量中人力資本結(jié)構(gòu)指標(biāo)來源于WIND數(shù)據(jù)庫。各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

五、實證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表2列（1）和列（2）匯報了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量影響的估計結(jié)果，可知，Digtra變量的估計系數(shù)均顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)?？紤]到綠色專利從發(fā)明、申請到獲批這一綠色創(chuàng)新產(chǎn)出過程可能存在時滯，同時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個過程，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色發(fā)明專利產(chǎn)生效果也可能有一個時滯效應(yīng)。鑒于此，借鑒何歡浪等（2021）將核心解釋變量滯后的做法，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量滯后一期和滯后二期進行穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果見表2列（3）—列（6）。結(jié)果表明，L.Digtra和L2.Digtra均顯著為正，考慮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色技術(shù)創(chuàng)新影響可能存在的時滯效應(yīng)后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然顯著促進了綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)，且這種促進效應(yīng)呈現(xiàn)出遞增趨勢，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，其對綠色創(chuàng)新發(fā)展的影響也逐漸增強。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)，驗證了假說1。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.替換被解釋變量

以綠色發(fā)明專利申請與綠色實用新型專利申請之和、綠色發(fā)明專利授權(quán)數(shù)來重新刻畫企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量，其估計結(jié)果分別見表3列（1）和列（2）。用綠色發(fā)明專利申請數(shù)占所有專利申請總數(shù)的比重、剔除自引用的被引用次數(shù)來重新刻畫綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，其估計結(jié)果分別見表3列（3）和列（4）?？芍珼igtra變量的估計系數(shù)均顯著為正，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)，驗證了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.更換核心解釋變量度量方法

基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型六個維度的指標(biāo)，進一步使用熵值法和主成分方法來計算企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。利用熵值法測算企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計結(jié)果見表3列（5）和列（6），利用主成分方法計算企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計結(jié)果見表3列（7）和列（8）?？梢钥闯觯珼igtra_entr和Digtra_main變量的估計系數(shù)均顯著為正，再次支持本文的核心結(jié)論。

3.內(nèi)生性檢驗

（1）Heckman兩步法

使用Heckman兩步法來解決可能存在的樣本偏差問題。第一階段，以企業(yè)是否有綠色發(fā)明專利數(shù)和綠色專利被引數(shù)為被解釋變量，有綠色發(fā)明專利數(shù)和綠色專利被引數(shù)的賦值為1，否則取值為0，加入主回歸中的所有控制變量，構(gòu)造Probit模型，對企業(yè)是否有綠色發(fā)明專利數(shù)和綠色專利被引數(shù)進行估計，計算出逆米爾斯比（IMR）。第二階段，將逆米爾斯比（IMR）作為控制變量添加到式（1）中重新進行回歸估計，第二階段的回歸結(jié)果見表4第（1）列和第（2）列?？芍?，變量Digtra的估計系數(shù)均顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

（2）工具變量法

借鑒易露霞等（2021）的做法，利用企業(yè)所在城市上市公司的數(shù)量作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。首先，當(dāng)一個城市的上市公司較為密集和集聚時，企業(yè)之間的競爭程度也更激烈，企業(yè)也更有動機不斷提升自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，滿足工具變量的相關(guān)性要求；其次，一個城市上市公司的數(shù)量相對較為穩(wěn)定，并且不會直接對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量產(chǎn)生直接影響，滿足工具變量的外生性要求。本文的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，考慮到城市上市公司數(shù)量的變動較小，借鑒Nunn and Qian（2014）的研究，引入一個隨時間變化的變量來構(gòu)造面板工具變量。以每年城市上市公司的數(shù)量分別與全國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均水平構(gòu)造交互項，以此作為該年的工具變量。工具變量的估計結(jié)果見表4列（3）—列（6）。可知，工具變量的選擇是合理有效的，Digtra變量的估計系數(shù)均顯著為正，在考慮可能存在的內(nèi)生性問題之后，本文的關(guān)鍵結(jié)論依然成立。

4.調(diào)整估計方法

綠色發(fā)明專利申請數(shù)和綠色專利被引用量含有大量的零值，僅使用取對數(shù)的數(shù)據(jù)進行OLS回歸估計可能存在估計偏誤。因此，本文使用零膨脹負(fù)二項回歸模型對沒有取對數(shù)的綠色發(fā)明專利申請數(shù)和綠色專利被引用量進行實證估計，回歸估計結(jié)果見表5列（1）和列（2）?？芍珼igtra變量的估計系數(shù)顯著為正，本文的核心結(jié)論是穩(wěn)健可信的。

5.調(diào)整研究樣本

就實際情況而言，由于綠色專利研發(fā)周期、不同行業(yè)之間的差異、綠色專利審查周期等因素，部分企業(yè)在限定時間段并沒有形成綠色專利產(chǎn)出，這可能導(dǎo)致估計結(jié)果的偏誤。因此，剔除沒有綠色發(fā)明專利申請數(shù)和綠色專利引用量的企業(yè)進行估計，回歸結(jié)果見表5列（3）和列（4）?？梢钥闯?，Digtra變量的估計系數(shù)顯著為正，驗證了核心結(jié)論是穩(wěn)健的。

6.其他穩(wěn)健性檢驗

第一，刪除直轄市和計劃單列市樣本。剔除直轄市和計劃單列市企業(yè)樣本重新進行估計，估計結(jié)果見表5列（5）和列（6）。第二，增加企業(yè)固定效應(yīng)。考慮到可能遺漏企業(yè)層面隨時間而改變的一些重要變量，進一步控制企業(yè)固定效應(yīng)，估計結(jié)果見表5列（7）和列（8）?？梢钥闯?，Digtra變量的估計系數(shù)均顯著為正。在剔除直轄市和計劃單列市企業(yè)、進一步控制企業(yè)固定效應(yīng)后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均促進了綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。

（三）作用機制檢驗

正如理論分析與研究假設(shè)所述，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過降低企業(yè)管理性交易成本、優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)和促進產(chǎn)學(xué)研合作提升企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量。因此，進一步對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響綠色技術(shù)創(chuàng)新的微觀作用機制進行檢驗。

1.管理性交易成本機制

首先，將管理性交易成本對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行回歸，回歸結(jié)果見表6列（1），Digtra的估計系數(shù)顯著為負(fù)，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了企業(yè)管理性交易成本。其次，將管理性交易成本變量加入基準(zhǔn)回歸中，回歸結(jié)果見表6列（2）和列（3），Cost變量的估計系數(shù)均不顯著。進行Sobel檢驗，當(dāng)被解釋變量為綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量時，其Z統(tǒng)計量為-1.4170，P值為0.1319；當(dāng)被解釋變量為綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量時，其Z統(tǒng)計量為-1.5070，P值為0.1565；均未通過顯著性檢驗，且Boostrap檢驗的置信區(qū)間均包含0值，說明管理性交易成本未發(fā)揮出中介機制作用。管理性交易成本機制未能通過檢驗，假說2未能得到驗證。

2.人力資本結(jié)構(gòu)機制

首先，將人力資本結(jié)構(gòu)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行回歸，回歸結(jié)果見表6列（4），Digtra的估計系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著優(yōu)化了企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)。其次，將人力資本結(jié)構(gòu)變量加入基準(zhǔn)回歸模型中，回歸結(jié)果見表6列（5）和列（6），可知，Hcstr變量的估計系數(shù)均顯著為正，說明人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化促進了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升，Digtra的估計系數(shù)值也均小于基準(zhǔn)回歸中Digtra的估計系數(shù)值，說明人力資本結(jié)構(gòu)作用機制的存在。由上述分析可知，人力資本結(jié)構(gòu)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量發(fā)展的作用渠道，假說3得到驗證。

3.產(chǎn)學(xué)研合作機制

首先，將產(chǎn)學(xué)研合作對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行回歸，回歸結(jié)果見表6列（7），Digtra的估計系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了產(chǎn)學(xué)研合作水平。其次，將產(chǎn)學(xué)研合作變量加入基準(zhǔn)回歸模型中，回歸結(jié)果見表6列（8）和列（9），可知，Inur變量的估計系數(shù)均顯著為正，說明產(chǎn)學(xué)研合作水平的強化促進了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升，Digtra的估計系數(shù)值也均小于基準(zhǔn)回歸中Digtra的估計系數(shù)值，說明產(chǎn)學(xué)研合作作用機制的存在。所以，產(chǎn)學(xué)研合作是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量發(fā)展的作用渠道，假說4得到驗證。

（四）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性異質(zhì)性

根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性將本文的樣本企業(yè)劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)。由表7的結(jié)果可知，無論是國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量具有顯著的促進效應(yīng)。交互項Digtra×state的系數(shù)均顯著為正，由此可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國有企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)顯著高于非國有企業(yè)。一方面，相比于非國有企業(yè)，國有企業(yè)擁有政策制度優(yōu)勢、資金傾斜和廣泛的外部融資渠道，國有企業(yè)也在產(chǎn)學(xué)研合作中占據(jù)主導(dǎo)地位，國資背景使其擁有更為豐富的綠色技術(shù)創(chuàng)新資源、創(chuàng)造了良好的綠色研發(fā)創(chuàng)新環(huán)境和吸引了更多的高學(xué)歷人才。另一方面，企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要大范圍應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能和互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)，這需要搭建現(xiàn)代化信息系統(tǒng)和大規(guī)模投資等，國有企業(yè)自身的特點就能與企業(yè)積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合，這極大促進了國有企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升。

2.企業(yè)區(qū)位異質(zhì)性

根據(jù)企業(yè)區(qū)位將本文的企業(yè)劃分為東部、中部和西部地區(qū)三個子樣本。由表8的結(jié)果可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了東部和中部地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量，對西部地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量未產(chǎn)生實質(zhì)性影響。交互項Digtra×middle的系數(shù)不顯著，Digtra×west的系數(shù)顯著為負(fù)，表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對東部和中部地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)顯著高于西部地區(qū)。一方面，東部和中部地區(qū)要素市場發(fā)育良好，經(jīng)濟發(fā)展水平高，企業(yè)憑借區(qū)位優(yōu)勢匯聚各類綠色創(chuàng)新要素資源，企業(yè)人力資本、研發(fā)資金和產(chǎn)學(xué)研合作等創(chuàng)新要素豐富，形成了有利于企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的良好外部環(huán)境。其次，東部和中部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化水平相對較高，數(shù)字化、數(shù)字技術(shù)與企業(yè)融合程度較高，賦能了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。另一方面，西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低，要素市場不夠完善，人力資本資源相對匱乏，產(chǎn)學(xué)研合作水平較低，制約了西部地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展。同時，西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平相對較低，還處于起步階段，與企業(yè)的融合發(fā)展程度還不夠，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對西部地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)有限。

3.知識產(chǎn)權(quán)保護強度異質(zhì)性

知識產(chǎn)權(quán)保護作為影響綠色技術(shù)創(chuàng)新的重要外部激勵機制，借鑒楊上廣、郭豐（2022）的研究，以城市層面每萬人知識產(chǎn)權(quán)審判結(jié)案數(shù)來刻畫城市層面的知識產(chǎn)權(quán)保護強度，依據(jù)每年的知識產(chǎn)權(quán)保護強度中位數(shù)將企業(yè)劃分為高知識產(chǎn)權(quán)保護強度和低知識產(chǎn)權(quán)保護強度企業(yè)。由表9的結(jié)果可知，無論是高知識產(chǎn)權(quán)保護城市或低知識產(chǎn)權(quán)保護城市，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量具有顯著的促進效應(yīng)。交互項Digtra×high的系數(shù)不顯著，由此可知，在不同知識產(chǎn)權(quán)保護強度下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響未表現(xiàn)出明顯的差異。數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全保障力度不夠、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)不清晰、侵權(quán)行為取證復(fù)雜等問題，數(shù)字經(jīng)濟背景下的侵權(quán)行為也更加頻繁。由交互項Digtra×high不顯著的結(jié)果可知，現(xiàn)有的知識產(chǎn)權(quán)保護政策并未能很好地賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展。這可能的原因是，現(xiàn)有綠色技術(shù)創(chuàng)新的知識產(chǎn)權(quán)保護政策還不夠完備，針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及綠色技術(shù)創(chuàng)新還缺乏完善的立法規(guī)制和知識產(chǎn)權(quán)司法保護，對數(shù)據(jù)侵權(quán)、綠色技術(shù)創(chuàng)新模仿和仿冒等侵權(quán)行為的打擊力度還比較弱。

六、結(jié)論與建議

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段，在碳達峰、碳中和背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量中扮演著怎樣的角色？在此背景下，本文通過爬取上市公司歷年年報中“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的相關(guān)關(guān)鍵詞，構(gòu)造企業(yè)層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響。實證結(jié)果研究表明，第一，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅提升了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量，還顯著提高了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，上述結(jié)論在經(jīng)過替換被解釋變量、更換核心解釋變量度量方法、內(nèi)生性檢驗、調(diào)整估計方法等穩(wěn)健性檢驗后依然成立。第二，機制檢驗發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)和提升產(chǎn)學(xué)研合作水平促進了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升，管理性交易成本機制并不顯著。第三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對國有企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)顯著高于非國有企業(yè)，對東部和中部地區(qū)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的提升效應(yīng)顯著高于西部地區(qū)企業(yè)。同時，知識產(chǎn)權(quán)保護未能發(fā)揮出應(yīng)有的作用，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對不同知識產(chǎn)權(quán)保護強度下企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響并未表現(xiàn)出顯著差異?；诒疚牡难芯堪l(fā)現(xiàn)，得到如下政策啟示：

（1）加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量發(fā)展的深度融合，從而給碳達峰、碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)提供技術(shù)支撐。首先，在政策上應(yīng)大力支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略與綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展相結(jié)合的政策支持體系，包括實施針對性的財政、稅收和人才等一系列補貼和優(yōu)惠政策，推動企業(yè)智能化改造和數(shù)字化建設(shè)。同時，支持有條件的國有企業(yè)和大型企業(yè)打造一體化數(shù)字平臺，鼓勵企業(yè)積極采用數(shù)字化技術(shù)并加快其在企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新領(lǐng)域的廣泛使用，循序漸進地推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次，企業(yè)自身也應(yīng)加大對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金投入，加快數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用與推廣，將數(shù)字化戰(zhàn)略嵌入到企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的全過程。積極鼓勵數(shù)字科技、數(shù)字化與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的深度融合，釋放數(shù)據(jù)要素潛力和數(shù)字生產(chǎn)力，同時持續(xù)釋放數(shù)字技術(shù)的綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，強化企業(yè)技術(shù)整合能力，從而賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的發(fā)展。

（2）逐步降低企業(yè)管理性交易成本，不斷優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)，加快企業(yè)同高等院校、科研機構(gòu)的產(chǎn)學(xué)研合作。首先，加快推進企業(yè)生產(chǎn)、研發(fā)、銷售等環(huán)節(jié)的數(shù)字化改造，推動產(chǎn)業(yè)鏈條的數(shù)字化應(yīng)用水平，逐步降低企業(yè)成本，提高企業(yè)利潤，加大對綠色技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)的資金投入，給企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供更多的資金支持。其次，優(yōu)化企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)，制定各類人才政策吸引數(shù)字化高端人才。企業(yè)也應(yīng)注重培養(yǎng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的人才，打造和完善數(shù)字化、綠色創(chuàng)新研發(fā)人才隊伍建設(shè)，提升企業(yè)人才的智能化和數(shù)字化素養(yǎng)，進而提高人才素質(zhì)和質(zhì)量。最后，打造數(shù)字化的研發(fā)體系，利用數(shù)字技術(shù)強化企業(yè)內(nèi)外部技術(shù)和知識的共享，加強企業(yè)、高等院校和科研院所的綠色產(chǎn)學(xué)研協(xié)同攻關(guān)，尤其是在碳減排、核心技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的綠色技術(shù)創(chuàng)新合作。構(gòu)建綠色產(chǎn)學(xué)研合作聯(lián)盟，積極鼓勵和支持有能力的大型企業(yè)構(gòu)建自主可控、國際先進的新一代網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同創(chuàng)新和數(shù)字化平臺，建立產(chǎn)學(xué)研綠色合作機制，推動企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的增量提質(zhì)。

（3）總結(jié)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗并加以推廣，加快西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，完善知識產(chǎn)權(quán)保護體系建設(shè)。首先，總結(jié)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一些成功經(jīng)驗并在非國有企業(yè)加以推廣，非國有企業(yè)也應(yīng)根據(jù)自身需求和實際情況，探尋適合企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，有目標(biāo)和分階段地推動非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次，政策的制定也應(yīng)注重差異化、精細(xì)化和針對性，針對西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展進行重點扶持和引導(dǎo)。加快東數(shù)西算工程建設(shè)，加大對西部地區(qū)5G、人工智能、大數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度，完善信息化建設(shè)，推動區(qū)域間企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均衡與協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小“數(shù)字鴻溝”。最后，在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的時代背景下，政府應(yīng)加快制定和修訂適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟時代的法律法規(guī)，完善數(shù)據(jù)治理體系。一是要積極出臺相關(guān)的法律法規(guī)明確數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的歸屬、給數(shù)據(jù)安全提供保障；二是要強化打擊對數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)字技術(shù)、企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的侵權(quán)行為，給數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供良好的知識產(chǎn)權(quán)保護環(huán)境，激勵綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。

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Abstract： Digital transformation of enterprises is an important part and a microscopic manifestation of digital economy， which plays an important role in promoting enterprise green technology innovation and development. Based on the unbalanced panel data of listed companies from 2011 to 2019， by crawling the keywords of “digital transformation” in the annual report of enterprises， this paper constructed micro enterprise level digital transformation indicators， from the two dimensions of green technology innovation quantity and quality to fully reflect the green technology innovation ability of enterprises， and empirically tested the impact of digital transformation on the quantity and quality of green technology innovation of enterprises. We find that Enterprise digital transformation not only improves the quantity of enterprise green technology innovation， but also significantly improves the quality of enterprise green technology innovation， the above conclusions are still valid after the robustness tests such as endogenous test and replacement of explained variables. In terms of mechanism， digital transformation of enterprises has promoted the improvement of quantity and quality of enterprise green technology innovation through optimizing human capital structure and enhancing the level of industry-university-research cooperation， while the administrative transaction cost mechanism is not significant. Heterogeneity results show that the improvement effect of enterprise digital transformation on the quantity and quality of green technology innovation of state-owned enterprises is significantly higher than that of non-state-owned enterprises， the improvement effect on the quantity and quality of green technology innovation of enterprises in eastern and central regions is significantly higher than that of enterprises in western regions， there is no significant difference in the improvement effect of the quantity and quality of green technology innovation of enterprises in different intellectual property protection strengths. In the context of the rapid development of digital economy， the research conclusions have important policy implications for deepening the digital transformation development of enterprises and improving the quantity and quality of enterprise green technology innovation.

Keywords：Digital Transformation；Green Technology Innovation； Digital Economy； Patent Quantity； Patent Quality

（責(zé)任編輯：謝淑娟）