凌士顯 姬夢佳

摘?要：數(shù)據(jù)已經成為關鍵生產要素，企業(yè)數(shù)字化轉型勢在必行，數(shù)字化是否能夠促進制造業(yè)企業(yè)開展綠色技術創(chuàng)新，助力我國經濟高質量發(fā)展值得研究。本文基于滬深交易所2009-2020年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，借助文本分析法度量企業(yè)數(shù)字化水平，實證檢驗了企業(yè)數(shù)字化轉型對制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉型能夠顯著促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新；企業(yè)數(shù)字化轉型通過提升資源配置效率、激勵企業(yè)加大研發(fā)投入強度、吸引高端人力資本等渠道促進了企業(yè)綠色技術創(chuàng)新；企業(yè)數(shù)字化轉型對綠色技術創(chuàng)新的影響因公司所處區(qū)域的不同而不同。進一步研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型對綠色技術創(chuàng)新的影響效果隨著企業(yè)生命周期階段的推進而有所降低，其對成長期階段企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響效果最為顯著。

關鍵詞：企業(yè)數(shù)字化；綠色技術創(chuàng)新；制造業(yè)企業(yè)；跨界融合；資源配置效率

中圖分類號：F270??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2023）04-0010-09

收稿日期：2022-09-26

作者簡介：凌士顯（1979-），男，河南開封人，副教授，博士，研究方向：數(shù)字經濟、企業(yè)創(chuàng)新、公司治理；姬夢佳（1999-），女，河南濮陽人，碩士研究生，研究方向：公司金融。

基金項目：國家社會科學基金一般項目“雙循環(huán)”新格局下金融支持技術創(chuàng)新的機制和路徑優(yōu)化研究，項目編號：21BJY146。

一、引?言

“數(shù)據(jù)”已經成為繼土地、勞動、資本等生產要素之后的又一重要生產要素，正在成為人類經濟社會的核心特征。數(shù)字經濟是繼農業(yè)經濟、工業(yè)經濟之后的更高經濟發(fā)展階段，是第四次工業(yè)革命的核心內容之一［1］，是經濟增長的新引擎。

制造業(yè)是數(shù)字化的“主陣地”，數(shù)字化轉型是企業(yè)發(fā)展的必然方向［2］。企業(yè)數(shù)字化轉型基于人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)（簡稱ABCD）等底層技術，提升業(yè)務運作能力、資源配置效率、企業(yè)創(chuàng)新能力，再塑價值創(chuàng)造方式［3］。在數(shù)字化的宏圖面前，企業(yè)面臨因轉型成本高而不愿轉，轉型投資時間長而不敢轉，轉型能力弱而不會轉的現(xiàn)實［4］。但數(shù)字化轉型的車輪不可逆轉，基于ABCD等先進技術，數(shù)字化正成為驅動技術創(chuàng)新和實現(xiàn)轉型發(fā)展的核心力量［5］。

創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，促進企業(yè)創(chuàng)新是數(shù)字化轉型的根本目的。數(shù)字化能夠降低企業(yè)研發(fā)知識的獲取成本，提升研發(fā)效率，能夠破解創(chuàng)新障礙，降低研發(fā)風險，且數(shù)字技術的適應性比較強，能夠為企業(yè)帶來更多的非結構化信息，拓展企業(yè)的創(chuàng)新潛力，促進企業(yè)創(chuàng)新［6］。制造業(yè)是企業(yè)數(shù)字化轉型的主陣地，從微觀層面研究數(shù)字化對制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響具有重要的意義。

本研究的邊際貢獻如下：（1）本文從資源配置效應、激勵效應和人才集聚效應三個方面研究企業(yè)數(shù)字化轉型對綠色技術創(chuàng)新的作用機制，側重于從軟實力即公司運營能力、創(chuàng)新意愿、高層次人才等視角來分析其作用機制，探索數(shù)字化作用于企業(yè)創(chuàng)新的新渠道。（2）企業(yè)數(shù)字化對成長期階段企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的作用效果最為顯著。雖然企業(yè)數(shù)字化對生命周期每一階段的綠色技術創(chuàng)新都存在顯著的正向影響，但是可以發(fā)現(xiàn)隨著生命周期階段的推進，其影響在降低，這一結果意味著企業(yè)要盡早推進數(shù)字化轉型，及時借助數(shù)字化轉型實現(xiàn)數(shù)字經濟與實體經濟的深度融合，實現(xiàn)綠色發(fā)展和高質量發(fā)展，提升核心競爭力。

二、理論分析與研究假設

（一）綠色技術創(chuàng)新的影響因素

綠色創(chuàng)新是學術界研究的焦點也是企業(yè)創(chuàng)新的重點方向。隨著經濟社會的發(fā)展，能源枯竭、極端天氣等迫使企業(yè)要積極承擔社會責任，不能夠再僅僅追求自身經濟利益，同時更應該關注社會效益、環(huán)境效益，實現(xiàn)人類與自然的和諧發(fā)展。依據(jù)制度理論、生態(tài)現(xiàn)代化理論和公司治理等理論，已有文獻從外部動因和內部動因兩個方面研究了企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響因素。外部動因主要關注了國家、地區(qū)和行業(yè)的環(huán)境規(guī)制政策［7-10］，內部動因主要關注了公司治理［11］。

（二）企業(yè)數(shù)字化與綠色技術創(chuàng)新

相對于傳統(tǒng)的企業(yè)創(chuàng)新，綠色技術創(chuàng)新所需資金投入更大，面臨的風險更高，而企業(yè)數(shù)字化的眾多優(yōu)勢能夠解決這些問題。企業(yè)數(shù)字化將從以下四個方面影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

首先，企業(yè)數(shù)字化為綠色創(chuàng)新提供了更堅實的技術支持。數(shù)字化的基礎是通信科學與信息［4］，企業(yè)數(shù)字化的實質是新技術在企業(yè)的運用，技術資源是企業(yè)開展綠色技術創(chuàng)新的根本保證。以人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)為代表的新技術，能夠為企業(yè)在收集、分析、利用數(shù)據(jù)方面提供巨大優(yōu)勢，有助于企業(yè)有針對性地開展綠色技術創(chuàng)新。

其次，企業(yè)數(shù)字化將發(fā)揮資源配置效應，提升公司資產運營能力，優(yōu)化資源配置。數(shù)字化可以實現(xiàn)資源的重組優(yōu)化，打破要素邊界，提高資本市場效率，促進技術創(chuàng)新。一方面，企業(yè)數(shù)字化能夠優(yōu)化公司的技術、人力、物質等資源的配置，提高公司運營能力，降低債務違約風險［12］，提升資源配置效率，能夠將相應的綠色技術研發(fā)需求配置給最合適的技術人員去實施［13］；另一方面，借助于大數(shù)據(jù)等技術，能夠更快更有效地獲取和利用客戶端需求信息，為企業(yè)創(chuàng)新提供創(chuàng)意來源；與此同時，數(shù)字化能夠促進和實現(xiàn)跨界信息融合，打破綠色技術創(chuàng)新壁壘，構建新的生態(tài)網絡，實現(xiàn)不同企業(yè)間的信息共享，推動聯(lián)合創(chuàng)新。

再次，企業(yè)數(shù)字化具有人才集聚效應，能夠實現(xiàn)知識整合與技能整合。數(shù)字技術通過信息傳遞、跨界融合，改變了企業(yè)的創(chuàng)新過程。一方面，數(shù)字經濟的發(fā)展通過降低勞動力市場的信息不對稱，能夠優(yōu)化勞動力資源配置［14］；另一方面，數(shù)字技術對高端技術人才具有吸引效應。一個省份、一個地區(qū)或一個企業(yè)的數(shù)字技術發(fā)展水平越高，越能夠吸引更多高層次人才加入，為企業(yè)創(chuàng)新注入人力資本等創(chuàng)新資源［15］。

最后，企業(yè)數(shù)字化將通過激勵效應，促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。企業(yè)數(shù)字化通過跨界信息整合，實現(xiàn)人力、技術與資源的整合，降低綠色技術創(chuàng)新風險，激勵企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入，促進綠色技術創(chuàng)新。數(shù)字化能夠處理大量的非結構化的數(shù)據(jù)，挖掘信息價值，提高信息利用效率，服務于企業(yè)生產、追蹤市場和客戶動向。數(shù)字經濟發(fā)展能夠促進信息與知識的擴散與傳播，促進企業(yè)間的信息共享［13］，這不但能夠緩解企業(yè)創(chuàng)新的融資約束，降低融資成本，而且能夠通過改善資源配置效率，使技術研發(fā)效率靠近最大有效邊界［16］。在增加創(chuàng)新產出的同時能夠提升企業(yè)創(chuàng)新的積極性與主動性，激勵企業(yè)增加創(chuàng)新投入，將進一步增加企業(yè)創(chuàng)新產出?；谫Y源依賴理論，數(shù)字經濟能夠顯著提升企業(yè)技術創(chuàng)新［17］，因為數(shù)字技術能夠充分挖掘客戶需求，調動客戶參與創(chuàng)新的積極性，實現(xiàn)用戶參與創(chuàng)新和精準創(chuàng)新，降低信息不對稱，意味著降低了創(chuàng)新風險，提升了企業(yè)價值［18］。所以企業(yè)數(shù)字化將激勵企業(yè)加大研發(fā)投入?；谏鲜龇治?，提出如下研究假設：

H：企業(yè)數(shù)字化將有利于促進制造業(yè)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

因制造業(yè)的數(shù)字化程度最高，所以研究數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響具有行業(yè)代表性。本文以2009-2020年間滬深證券交易所制造業(yè)上市公司為研究對象。在進行樣本選擇時，剔除了研究數(shù)據(jù)缺失的樣本，并剔除了當年新上市的公司樣本，最終獲得了17967個年度樣本觀測值。本研究使用的財務數(shù)據(jù)來自于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫；專利數(shù)據(jù)通過搜集和整理中國研究數(shù)據(jù)服務平臺（CNRDS）、CSMAR專利數(shù)據(jù)庫和國家知識產權局的專利數(shù)據(jù)而獲得；年度報告來自于滬深證券交易所公布的信息。為了避免異常值對回歸結果的影響，對連續(xù)變量進行了上下1%的縮尾處理。本文采用的分析工具為Stata160。

（二）變量選擇

1被解釋變量

本文以企業(yè)綠色技術創(chuàng)新為被解釋變量。借鑒Wurlod和Noailly（2018）［19］的方法，通過三個步驟得到企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的數(shù)量。第一步，查詢每一個專利的知識產權分類號（IPC號）。以CSMAR和CNRDS的所有專利為基礎，通過國家知識產權局查詢每一個制造業(yè)申請的專利所對應的IPC號。第二步，篩選出綠色專利。根據(jù)第一步查找到的專利IPC號，依據(jù)國際知識產權組織分配給綠色專利的IPC號，從所有專利中篩選出每一家企業(yè)每一年的綠色專利數(shù)量；并根據(jù)國際知識產權組織的綠色專利分類庫，將綠色專利劃分為綠色發(fā)明專利和綠色實用新型專利。第三步，計算綠色發(fā)明專利和綠色實用新型專利的申請數(shù)量，分別以綠色發(fā)明專利和綠色實用新型專利數(shù)量加1的自然對數(shù)進行度量，分別表示為Giapply和Guapply。因為綠色專利申請所需要的技術標準更高，既要求對綠色技術進行研發(fā)，又強調對綠色專利技術的推廣和應用，所以能夠較好地反映企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力［20］。相較于綠色實用新型專利，綠色發(fā)明專利更能夠體現(xiàn)企業(yè)的綠色創(chuàng)新實力；同時，專利獲得授權通常具有滯后性，而專利申請的數(shù)量比專利授權的數(shù)量更穩(wěn)定，從開始專利研發(fā)到專利申請的時間較短［9］，能夠較準確地反映企業(yè)的綠色創(chuàng)新產出能力，也能夠較好地反映企業(yè)的綠色創(chuàng)新意愿和創(chuàng)新結果。所以本文在基準回歸中選用綠色發(fā)明專利的申請數(shù)據(jù)（Giapply）作為企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的替代變量。

2解釋變量

本文以企業(yè)年報中有關企業(yè)數(shù)字化轉型特征詞詞頻的自然對數(shù)（Dig）作為數(shù)字化轉型的替代變量。企業(yè)數(shù)字化是一個全球新興的研究領域，關于這一指標并沒有形成公認的統(tǒng)一的度量方法。已有的企業(yè)數(shù)字化的度量方法包括：（1）采用年報中數(shù)字化的關鍵詞詞頻數(shù)量或占年報總詞量的比重度量［18］；（2）以無形資產中與數(shù)字經濟有關的金額占總無形資產金額的比重度量［1］；（3）通過問卷調研的方法。根據(jù)吳非等（2021）［18］的做法，因企業(yè)數(shù)字化轉型相關的特征信息較容易體現(xiàn)在公司年報上，而年報中的詞匯在很大程度上能體現(xiàn)公司的經營理念及發(fā)展路徑。因此可以從上市企業(yè)年報中涉及“企業(yè)數(shù)字化”的詞頻統(tǒng)計角度來刻畫其數(shù)字化程度，即以上市企業(yè)公布的年度報告中的企業(yè)數(shù)字化有關詞頻的自然對數(shù)作為企業(yè)數(shù)字化水平的代理指標。在文本分析時，將公司年報中與人工智能技術、大數(shù)據(jù)技術、云計算技術、區(qū)塊鏈技術和數(shù)字技術運用相關的詞匯均納入數(shù)字化特征詞匯的范圍，通過Python爬蟲技術獲取數(shù)字化特征詞數(shù)量，并以特征詞數(shù)量加1的自然對數(shù)（Dig）作為企業(yè)數(shù)字化的度量變量。

3控制變量

為剔除其他因素對制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響，借鑒余典范等（2022）［21］的做法，本文在回歸時主要控制了以下變量：企業(yè)規(guī)模（Size），以企業(yè)總資產的自然對數(shù)表示；公司司齡（Age），以公司成立年數(shù)的自然對數(shù)表示；營業(yè)收入增長率（Growth），以公司營業(yè)收入的年增長率表示；控股產權性質（Control）為虛擬變量，當公司為國有控股時取1，否則取0；股權集中度，以第一大股東持股比例（Share1）來表示；資產負債率（Lev），以年末總負債占年末總資產的比重來表示；董事會規(guī)模（Board），定義為董事會規(guī)模的自然對數(shù)；同時控制了流動資產周轉率（CAT）、固定資產比例（Fix）、獨立董事比例（Indep）、管理層持股（Mshare）。此外還控制了年度（Year）和行業(yè)（Ind）虛擬變量，其中行業(yè)虛擬變量以2012年證監(jiān)會行業(yè)分類為依據(jù)，并以制造業(yè)的二級代碼為行業(yè)分類的標準。

（三）模型設計

為了檢驗本文的研究假設，構建了控制年份固定效應和行業(yè)固定效應的多元回歸模型，見模型（1）：

Giapplyit=α0+α1LDigit+α2Controlsit+∑Year+∑Ind+εit（1）

其中，被解釋變量Giapply為綠色技術創(chuàng)新；核心解釋變量為滯后一期的企業(yè)數(shù)字化強度，以數(shù)字化詞頻的自然對數(shù)（LDig）來作為替代變量，選擇滯后一期的企業(yè)數(shù)字化程度的目的是在一定程度上避免內生性問題的影響。α1是本文的主要關注系數(shù)，反映了制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響方向和影響大小；Controls是控制變量，Year表示時間固定效應，Ind代表行業(yè)固定效應，ε表示為隨機擾動項。

四、實證檢驗

（一）變量描述性統(tǒng)計分析

表1匯報了各變量的描述性統(tǒng)計分析結果。結果顯示，綠色專利申請數(shù)的最大值為3330，最小值為0，標準差為0657，表明不同制造業(yè)企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新水平存在明顯差異；數(shù)字化詞頻的自然對數(shù)最大值為5530，最小值為0，標準差為1283，這說明不同企業(yè)間的數(shù)字化水平存在較大差異?？刂谱兞颗c已有研究統(tǒng)計結果基本一致限于篇幅，檢驗結果未做報告，留存?zhèn)渌鳌?/p>

（二）變量相關性分析

表2統(tǒng)計了主要變量間的相關系數(shù)，結果顯示企業(yè)數(shù)字化與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新呈1%水平上的顯著正相關關系，表明企業(yè)數(shù)字化水平越高越能夠促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。這一結果初步驗證了本文的研究假設，但是二者間的具體影響還需要開展深入檢驗。各變量間的相關系數(shù)均小于050，表明各變量間不存在嚴重的多重共線性問題。本文還進行了VIF檢驗，結果顯示VIF最大值為166，均值為139，再次表明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。

（三）基準回歸

表3匯報了企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新影響的基準回歸結果。列（1）顯示的是在僅控制年份和行業(yè)虛擬變量時企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響，LDig的回歸系數(shù)為0077，且在1%的置信水平下顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化水平越高越有利于促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。列（2）顯示的是控制變量對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響結果。列（3）為加入所有控制變量后企業(yè)數(shù)字化對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響，結果顯示企業(yè)數(shù)字化（LDig）的回歸系數(shù)為0056，且在1%的置信水平下顯著，再次表明企業(yè)數(shù)字化有利于促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。表3的結果表明企業(yè)數(shù)字化可以顯著提升制造業(yè)企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新產出，驗證了本文的研究假設H成立。

控制變量的回歸結果顯示，企業(yè)規(guī)模、控股產權性質、流動資產周轉率、資產負債率、董事會規(guī)模、獨立董事比例和管理層持股比例與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新顯著正相關，而企業(yè)司齡、業(yè)務成長性、股權集中度、固定資產比例與被解釋變量呈負相關關系。上述結果與已有文獻結果基本一致。

（四）穩(wěn)健性檢驗與內生性處理

1穩(wěn)健性檢驗

（1）替換因變量開展穩(wěn)健性檢驗。以制造業(yè)企業(yè)綠色發(fā)明專利授權數(shù)量替代綠色發(fā)明專利申請數(shù)量開展穩(wěn)健性檢驗。本文以綠色發(fā)明專利授權數(shù)量加1的自然對數(shù)（Gigrant）為企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的替代變量開展穩(wěn)健性檢驗。表4列（1）的結果顯示企業(yè)數(shù)字化與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新呈1%水平下的顯著正相關關系，表明了本文回歸結果具有穩(wěn)健性。

（2）替換自變量開展穩(wěn)健性檢驗。以當年上市公司年報中數(shù)字化相應詞匯出現(xiàn)的次數(shù)占年報總詞數(shù)的頻率（Dig2）作為企業(yè)數(shù)字化水平的度量變量開展穩(wěn)健性檢驗。Dig2越高說明上市公司越重視企業(yè)數(shù)字化，也在一定程度上表明企業(yè)數(shù)字化水平越高。表4列（2）的回歸結果表明基準回歸結果穩(wěn)健。

（3）刪除從未申請綠色專利的樣本觀測值。表1顯示企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的中位數(shù)為0，表明多數(shù)樣本公司未進行綠色專利申請，為了避免大量未申請專利的樣本對回歸結果的影響，我們刪除了未進行綠色專利申請的樣本并進行回歸。表4列（3）的結果顯示回歸系數(shù)顯著為正，通過了穩(wěn)健性檢驗。

（4）采用Tobit回歸開展穩(wěn)健性檢驗。由于被解釋變量綠色專利申請數(shù)存在大量0值，具有左截斷的特征，因此采取Tobit回歸進行穩(wěn)健性檢驗。表4列（4）的結果顯示企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新仍呈顯著正相關關系，證明了基準回歸結果具有穩(wěn)健性。

2內生性處理

為了解決內生性問題，前文已將Dig變量做了滯后一期處理。為了進一步避免可能存在的內生性問題，本文采用工具變量法進行回歸。借鑒李唐（2020）［22］的方法，以當年企業(yè)的數(shù)字化水平與按企業(yè)所在省份制造業(yè)第二位代碼的細分行業(yè)數(shù)字化水平均值差額的三次方（DigIV）作為工具變量，即通過采用一種不借助外部因素來構造一個有效的內部工具變量的方法，以期能夠消除可能存在的內生性偏差［2］。工具變量檢驗的?kleibergen-Paap?rk?LM檢驗統(tǒng)計量為57935（p值為0000），拒絕不可識別的原假設；Cragg-Donald?Wald?F統(tǒng)計量為521805，大于10%的Stock-Yogo標準（1638），表明弱工具變量的風險較低。據(jù)此，該工具變量的選擇是合理的。本文采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行工具變量回歸。表5列（1）是工具變量對內生解釋變量的回歸結果，其中工具變量的系數(shù)在1%的置信水平下顯著。列（2）是第二階段的回歸結果，解釋變量企業(yè)數(shù)字化的回歸系數(shù)為0060，在1%的置信水平下顯著，表明在克服了內生性之后企業(yè)數(shù)字化轉型仍顯著促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

五、機制分析

（一）作用渠道分析

根據(jù)前文的分析，企業(yè)數(shù)字化可能通過資源配置效應、激勵效應和人力資本聚集效應來促進制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新。借助中介效應模型檢驗這三個變量是否在企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新影響中發(fā)揮中介變量的作用，我們構建了模型（2）和模型（3）。

Mediatorit=β0+β1LDigit+β2Controlsit+∑Year+∑Industry+εit（2）

Giapplyit=γ0+γ1LDigit+γ2Mediatorit+γ3Controlsit+∑Year+∑Industry+εit（3）

模型（2）和模型（3）中的Mediator分別代表三個中介變量。通過因果逐步回歸檢驗法來判定中介效應是否成立，如果成立，再判定是部分中介效應還是完全中介效應。

1企業(yè)數(shù)字化、資源配置效率與綠色技術創(chuàng)新

企業(yè)數(shù)字化的本質是科學技術與信息的有效流動，為企業(yè)提供更多的技術創(chuàng)新信息，通過數(shù)字化流程，提供多元化的解決方案，打破要素邊界和綠色技術創(chuàng)新壁壘，提升公司運營能力，優(yōu)化各項資源配置，促進綠色技術創(chuàng)新。本文以總資產周轉率（TAT）作為公司運營能力和優(yōu)化資源配置的度量指標，總資產周轉率越高表明公司資產運作能力越強，資源配置效率越高。中介效應回歸模型檢驗的結果見表6。表6列（1）顯示，企業(yè)數(shù)字化能夠顯著提升公司總資產周轉率，列（2）顯示加入總資產周轉率后，企業(yè)數(shù)字化仍與綠色技術創(chuàng)新顯著正相關。對比表6列（2）和表3列（3）中企業(yè)數(shù)字化的系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)總資產周轉率在企業(yè)數(shù)字化和綠色技術創(chuàng)新中間發(fā)揮部分中介效應的作用，表明企業(yè)數(shù)字化通過提高公司資產運營能力、優(yōu)化資源配置而促進了綠色技術創(chuàng)新。

2企業(yè)數(shù)字化、企業(yè)研發(fā)投入與綠色技術創(chuàng)新

與一般的企業(yè)創(chuàng)新而言，綠色技術創(chuàng)新需要的資金投入更大，面臨的不確定性更高，所以企業(yè)開展綠色技術創(chuàng)新的意愿相對較弱。但企業(yè)數(shù)字化能夠拓展創(chuàng)新所需的知識信息來源，降低交易成本，減少資源錯配，這將對企業(yè)突破性創(chuàng)新具有顯著的促進作用［23］。數(shù)字技術的運用能夠減弱資金供求雙方間的信息不對稱，緩解融資約束，提高企業(yè)的風險承擔水平。更重要的是，數(shù)字技術的發(fā)展能夠使公司從海量信息中發(fā)掘客戶需求，把握市場動向，并積極推動客戶參與企業(yè)創(chuàng)新，這將在拓展創(chuàng)新信息資源的同時降低綠色技術研發(fā)的風險［6］。數(shù)字技術還能夠促進信息跨界流通［13］，促進技術跨界整合，最大化發(fā)揮信息的價值，能夠準確把握綠色技術的發(fā)展方向和客戶需求，使技術研發(fā)靠近有效邊界［16］。企業(yè)數(shù)字化的上述優(yōu)勢將激勵企業(yè)加大研發(fā)投入，促進綠色技術創(chuàng)新。本文通過中介效應模型，實證檢驗研發(fā)投入強度（RDS，以研發(fā)投入占營業(yè)總收入的比重進行度量）在企業(yè)數(shù)字化與綠色技術創(chuàng)新間的角色。表7結果顯示企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入強度發(fā)揮了部分中介效應的作用，表明企業(yè)數(shù)字化能夠通過激勵企業(yè)加大創(chuàng)新投入強度而促進了企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

3人力資本集聚效應

企業(yè)數(shù)字化水平越高往往意味著企業(yè)發(fā)展越好，這將對人力資本具有吸引作用。已有文獻表明數(shù)字經濟能夠優(yōu)化勞動力資源配置［14］，能夠吸引更多高層次人才加入，為企業(yè)創(chuàng)新注入人力資本等創(chuàng)新資源。本文以高管團隊中碩士及以上學位人員占比（HC）來度量人力資本的集聚效應，HC的數(shù)值越大意味著高管團隊中高學歷人員占比越高。通過中介效應模型進行檢驗，表8結果顯示人力資本集聚在企業(yè)數(shù)字化與綠色技術創(chuàng)新之間發(fā)揮部分中介效應的作用，即企業(yè)數(shù)字化能夠吸引更多優(yōu)秀高端人才加盟從而推動綠色技術創(chuàng)新。

（二）基于地區(qū)分布的異質性分析

我國東部地區(qū)相較于中西部地區(qū)在經濟發(fā)展及各類資源獲取方面均存在明顯的優(yōu)勢，從而導致地區(qū)間差異日益明顯。數(shù)字技術在優(yōu)化資源配置，促進信息共享等方面具有巨大優(yōu)勢，而且數(shù)字技術能夠打破區(qū)域邊界，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨產業(yè)的深度融合創(chuàng)新。隨著數(shù)字技術的不斷發(fā)展，我國正通過“東數(shù)西算”工程在西部省份建設算力樞紐，引導數(shù)據(jù)資源中心集約化、規(guī)?；?、綠色化發(fā)展，實現(xiàn)東西部省份間數(shù)據(jù)的跨區(qū)域流通，從而帶動價值傳遞，鼓勵數(shù)據(jù)有關產業(yè)向西部轉移。所以，企業(yè)數(shù)字化發(fā)展是否能夠有效解決區(qū)域間發(fā)展不平衡不充分的問題呢？基于此，本文依據(jù)研究樣本所處區(qū)域（EAST），將樣本分為東部地區(qū)樣本（EAST=1）和中西部地區(qū)樣本（EAST=0）并開展回歸東部地區(qū)包括北京市、天津市、上海市、河北省、山東省、江蘇省、浙江省、福建省、廣東省和海南省，其他地區(qū)為中西部省份。，回歸模型見模型（4）。

Giapplyit=η0+η1LDigit+η2East+η3LDigit×East+η4Controlsit+∑Year+∑Industry+εit（4）

表9結果列（1）顯示的是以所有公司為研究樣本時企業(yè)數(shù)字化與樣本區(qū)域交互項對綠色技術創(chuàng)新的影響。結果顯示，交互項回歸系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化對東部地區(qū)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響更為顯著。同時，分組檢驗的結果見列（2）和列（3），結果顯示東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化的回歸系數(shù)為0067，且在1%的水平上顯著，中西部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化的回歸系數(shù)為0026，且在1%的水平上顯著，表明企業(yè)數(shù)字化無論對于東部地區(qū)還是中西部地區(qū)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新均呈顯著的正向影響。為了檢驗其對綠色技術創(chuàng)新的影響是否存在區(qū)域差異，本文開展了SUEST檢驗，結果顯示區(qū)域間存在明顯差異，表明企業(yè)數(shù)字化對東部地區(qū)綠色技術創(chuàng)新的正向促進作用更強，其根本原因在于東部地區(qū)的創(chuàng)新基礎更強，在數(shù)字化的助力下將更顯著地促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

六、進一步研究：企業(yè)數(shù)字化、生命周期與綠色技術創(chuàng)新

已有文獻表明，企業(yè)綠色創(chuàng)新隨著企業(yè)所處生命周期階段的不同而呈現(xiàn)出階段性特征。那么企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響是否亦因企業(yè)生命周期的不同而存在差異呢？因處于不同生命周期階段的企業(yè)具有不同的特質，因此對于處于不同生命周期階段的企業(yè)，企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響也可能會呈現(xiàn)出不同的結果。本文借鑒Dickinson（2011）［24］、謝佩洪和汪春霞（2017）［25］的做法，企業(yè)生命周期（Elife）劃分為成長期、成熟期和衰退期三個階段。當企業(yè)處于成長期時，Elife=1；當企業(yè)處于成熟期時，Elife=2；當企業(yè)處于淘汰期時，Elife=3。為了檢驗企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響是否受企業(yè)所處生命周期階段的影響，主要采取兩種方式開展檢驗，首先將Elife和LDig的交互項放入模型中進行全樣本回歸，見模型（5）；其次，根據(jù)樣本所處企業(yè)生命周期的不同，對每個生命周期階段的樣本分別進行回歸?；貧w結果見表10，結果顯示交互項的系數(shù)顯著為負，意味著隨著企業(yè)生命周期階段的推進，企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響在逐步降低；分企業(yè)生命周期階段回歸結果顯示，對處于成長期的制造業(yè)企業(yè)，數(shù)字化轉型對其綠色技術創(chuàng)新水平的提升最大，成熟期次之，衰退期最低。

Giapplyit=λ0+λ1LDigit+λ2Elifeit+λ3LDigit×Elifeit+λ4Controlsit+∑Year+∑Industry+εit（5）

七、研究結論與政策建議

本文以2009-2020年的滬深A股制造業(yè)公司為樣本，實證檢驗了企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）企業(yè)數(shù)字化能夠顯著促進制造業(yè)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新；（2）企業(yè)數(shù)字化能夠通過提升資源配置效率、激勵企業(yè)加大創(chuàng)新研發(fā)力度、發(fā)揮人力資本集聚效應等渠道促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新；（3）企業(yè)數(shù)字化對東部地區(qū)制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響要高于對西部地區(qū)企業(yè)的影響；（4）企業(yè)數(shù)字化對綠色技術創(chuàng)新的影響效果隨著企業(yè)生命周期階段的不同而有所差異，其對成長期企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響效果最顯著。

基于本文結論，得到以下政策啟示：

第一，應深入全面系統(tǒng)地研究數(shù)字化轉型能夠為企業(yè)帶來的優(yōu)勢及其經濟后果。一方面為政府部門制定相關政策提供參考依據(jù)，另一方面為企業(yè)把握和運用企業(yè)數(shù)字化價值提供理論支撐和經驗證據(jù)，如此才能順利推進企業(yè)數(shù)字化轉型，更好地推動數(shù)字經濟與實體經濟的深度融合。

第二，應深入研究數(shù)字化對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的作用機制。數(shù)據(jù)是數(shù)字經濟的關鍵生產要素，深入研究其對綠色技術創(chuàng)新的作用機制將有助于推動企業(yè)數(shù)字化轉型，有助于充分發(fā)揮企業(yè)數(shù)字化的價值，落實雙碳戰(zhàn)略，促進經濟高質量發(fā)展。

第三，企業(yè)的數(shù)字化轉型工作應盡早實施。企業(yè)實施數(shù)字化轉型的時間越早其轉型成本越低，同時能夠越早發(fā)揮數(shù)字化的價值，而且對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響也會越顯著。

第四，本文結果表明雖然數(shù)字化對東部地區(qū)制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響更顯著，但對中西部地區(qū)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新也具有顯著的正向影響，這意味著“東數(shù)西算”工程等國家戰(zhàn)略的實施不但能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的協(xié)同發(fā)展，而且有利于促進中西部企業(yè)的數(shù)字化轉型，有助于解決東部與中西部地區(qū)間、企業(yè)間的不平衡不充分發(fā)展問題。

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Enterprise?Digitalization?and?Green?Technology?Innovation?of?Manufacturing?Industry

LING?Shi-xian，?JI?Meng-jia

（Business?School，?Shandong?University，?Weihai?264209，China）

Abstract：?Whether?digitalization?can?promote?manufacturing?enterprises?to?carry?out?green?technology?innovation，?practice?the?dual?carbon?strategy，?and?help?Chinas?high-quality?economic?development?is?worth?studying.?Based?on?the?data?of?manufacturing?listed?companies?of?China?from?2009?to?2020，?this?paper?empirically?tests?the?impact?of?enterprise?digital?transformation?on?green?technology?innovation.?The?study?finds?that?digital?transformation?can?significantly?promote?green?technology?innovation?of?enterprises.?Mechanism?analysis?finds?that?enterprise?digital?transformation?promoted?enterprise?technological?innovation?by?improving?the?efficiency?of?resource?allocation，?encouraging?enterprises?to?increase?innovation?and?R&D，?and?giving?play?to?the?agglomeration?effect?of?human?capital.?Further?research?finds?that?the?impact?of?enterprise?digital?transformation?on?green?technology?innovation?decreases?with?the?advance?of?the?enterprise?life?cycle?stage.?This?study?has?important?theoretical?and?practical?significance?for?in-depth?understanding?of?the?economic?consequences?of?enterprise?digital?transformation，?promoting?enterprise?green?technology?innovation，?and?promoting?high-quality?economic?development.

Key?words：enterprise?digitalization;?green?technology?innovation;manufacturing?enterprises;cross?border?integration;resource?allocation?efficiency

（責任編輯：趙春江）