【摘要】本文以2015 ～ 2021年滬深兩市A股上市公司為樣本， 對企業(yè)年報進(jìn)行文本分析， 實(shí)證考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的影響及作用機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施； 金融科技、 高管任期及社會網(wǎng)絡(luò)嵌入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用； 行業(yè)競爭程度削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用。進(jìn)一步分析表明： 領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)更關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對前攝型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用， 而跟隨者企業(yè)更關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、 非重污染行業(yè)中更顯著； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略提升企業(yè)價值。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；前攝型綠色創(chuàng)新；反應(yīng)型綠色創(chuàng)新；金融科技；社會網(wǎng)絡(luò)嵌入

【中圖分類號】 F276.6；F832.5 " " 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A " " "【文章編號】1004-0994（2023）19-0038-8

一、 引言

我國進(jìn)入中國式現(xiàn)代化的新階段， 綠色創(chuàng)新作為銜接“創(chuàng)新驅(qū)動”和“綠色發(fā)展”的樞紐， 是實(shí)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要手段。不同于一般創(chuàng)新活動， 綠色創(chuàng)新通過開拓新路徑實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境績效良性循環(huán)。根據(jù)戰(zhàn)略動機(jī)可將綠色創(chuàng)新分為反應(yīng)型與前攝型兩類（Chen等，2012）， 前者是由環(huán)保政策與低水平的倫理承諾所觸發(fā)的被動型策略， 而后者是通過實(shí)施節(jié)能環(huán)保技術(shù)與生產(chǎn)工藝創(chuàng)新等手段開展的主動型策略（Buysse和Verbeke，2003； 唐鵬程和楊樹旺，2018）， 二者為統(tǒng)合生態(tài)治理與經(jīng)濟(jì)建設(shè)的兩大發(fā)展戰(zhàn)略。作為“兩化融合”的核心業(yè)務(wù)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型以信息化推動工業(yè)化變革， 協(xié)助企業(yè)在戰(zhàn)略制定與資源協(xié)調(diào)等領(lǐng)域均有所突破（陳冬梅等，2020）?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對市場績效（唐浩丹等，2022）、 融資約束（王敬勇等，2022）等經(jīng)濟(jì)價值的影響， 而研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略等非經(jīng)濟(jì)價值的文獻(xiàn)較匱乏。事實(shí)上， 在國家大力實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略及綠色轉(zhuǎn)型的背景下， 如何運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)成為企業(yè)培養(yǎng)競爭優(yōu)勢的重要舉措（肖紅軍等，2021）?？梢?， 就數(shù)字化轉(zhuǎn)型與前攝型、 反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略間的復(fù)雜關(guān)系做出進(jìn)一步探究具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)有： 第一， 現(xiàn)有文獻(xiàn)重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)經(jīng)濟(jì)價值間關(guān)系的研究， 而對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新（尤其是區(qū)分不同綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略）等非經(jīng)濟(jì)價值間關(guān)系的研究較為匱乏， 本文從微觀角度剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的具體影響， 不僅補(bǔ)充了綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施的經(jīng)驗(yàn)研究， 而且有利于學(xué)術(shù)界把握不同綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的風(fēng)險特征與價值作用。第二， 現(xiàn)有研究尚未深入分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過何種機(jī)制影響企業(yè)綠色創(chuàng)新， 本文基于組織資源基礎(chǔ)和管理者聲譽(yù)的考慮， 以及外部環(huán)境因素等理論視角， 從金融科技、 高管任期、 社會網(wǎng)絡(luò)嵌入、 行業(yè)競爭程度等渠道， 厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施的潛在作用機(jī)制， 有助于拓展現(xiàn)有綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略理論研究邊界。第三， 本文基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)化分層維度， 探討底層技術(shù)與實(shí)踐應(yīng)用對前攝型、 反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的差異化作用， 并就數(shù)字化轉(zhuǎn)型對前攝型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略不同維度（綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新與綠色策略創(chuàng)新）的異質(zhì)性作用展開分析， 豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)化維度與綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略內(nèi)涵的相關(guān)文獻(xiàn)。

二、 理論分析與假設(shè)提出

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過數(shù)字技術(shù)高效分析處理海量數(shù)據(jù)并整合企業(yè)所需信息數(shù)據(jù)庫， 促進(jìn)商業(yè)模式轉(zhuǎn)型升級（申明浩和譚偉杰，2022）。企業(yè)綠色創(chuàng)新既包含節(jié)能環(huán)保等產(chǎn)品設(shè)計和流程創(chuàng)新， 也是指綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新型引擎， 綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略被認(rèn)為是發(fā)展綠色方式的關(guān)鍵舉措， 故數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要“反哺”綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略， 從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會和生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。依據(jù)動態(tài)能力理論， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型所觸發(fā)的技術(shù)范式質(zhì)變加強(qiáng)了企業(yè)通過配置內(nèi)外部資源進(jìn)而充分利用創(chuàng)新機(jī)會以迅速適應(yīng)環(huán)境變化的能力（崔淼和周曉雪，2021）。故企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的創(chuàng)新思維或許能夠成為企業(yè)開展綠色創(chuàng)新、 保持競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略手段。

綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施有助于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與社會可持續(xù)發(fā)展（曹洪軍和陳澤文，2017）。企業(yè)普遍采用的兩類戰(zhàn)略范式， 即前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略， 在觸發(fā)機(jī)制與風(fēng)險特征等方面均存在明顯差異。前攝型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略指企業(yè)自發(fā)改進(jìn)生產(chǎn)工藝或開展產(chǎn)品創(chuàng)新以促進(jìn)創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施， 有利于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)統(tǒng)一（解學(xué)梅和朱琪瑋，2021）， 但該戰(zhàn)略發(fā)展周期較長， 成本與風(fēng)險較難預(yù)估（Sharma和Vredenburg， 1998）。反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略指企業(yè)為了滿足環(huán)保政策要求， 采用末端治理等手段以規(guī)避處罰， 僅遵從“政策觸發(fā)—被動響應(yīng)”的治理邏輯。根據(jù)信息加工理論， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠加快企業(yè)開展反應(yīng)型綠色創(chuàng)新的步伐， 還能降低前攝型綠色創(chuàng)新的信息搜尋成本， 有效抑制信息鴻溝， 從而強(qiáng)化企業(yè)實(shí)施綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的意愿。故提出如下假設(shè)：

H1： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

（二）組織資源中介作用

金融科技利用數(shù)字技術(shù)高效處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 給傳統(tǒng)金融領(lǐng)域帶來了深刻變革。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融科技存在著密不可分的關(guān)系（李為等，2022）。為了保障企業(yè)綠色創(chuàng)新項(xiàng)目的可持續(xù)性， 一方面數(shù)字化轉(zhuǎn)型利用金融科技有效改善傳統(tǒng)金融領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)性錯配問題， 提高了上下游客戶對企業(yè)的信任度， 為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)層面的金融支持； 另一方面， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型利用金融科技有效降低銀行與企業(yè)之間的信息不對稱程度， 從而紓解企業(yè)金融摩擦問題（Jagtiani和Lemieux，2017）， 擴(kuò)大了企業(yè)創(chuàng)新活動所需的外源融資規(guī)模（馮素玲等，2021）。此外， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型借助先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)合理監(jiān)測企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出比， 實(shí)時反饋生產(chǎn)工藝流程的不足之處， 揭露生產(chǎn)與資金鏈條所存在的缺口， 并通過合理運(yùn)用金融科技有效降低企業(yè)杠桿率水平， 增加研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出， 改善企業(yè)現(xiàn)金流狀況， 提升其風(fēng)險承擔(dān)能力， 從而大幅提升企業(yè)投資風(fēng)險相對較高、 研發(fā)周期相對較長的項(xiàng)目的可能性， 在一定程度上為企業(yè)償債能力做出保證， 進(jìn)而保障企業(yè)綠色創(chuàng)新資源的可持續(xù)性。綜上， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過利用金融科技加速了企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施。故提出如下假設(shè)：

H2： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過運(yùn)用金融科技促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

（三）管理者聲譽(yù)中介作用

管理者聲譽(yù)為高管能力的外在體現(xiàn)之一。管理者出于自身聲譽(yù)考慮， 會盡可能提高企業(yè)經(jīng)營績效（Milbourn，2003）。基于社會心理學(xué)理論， 管理者聲譽(yù)主要受到其他利益相關(guān)者對其在位階段企業(yè)經(jīng)營績效評定的影響。故本文認(rèn)為， 管理者聲譽(yù)一方面源于管理者在位階段企業(yè)的經(jīng)營績效， 另一方面與管理者和其他利益相關(guān)者間聯(lián)系的緊密程度息息相關(guān)（金雪軍和鄭麗婷，2015）。

在管理者職業(yè)生涯前期， 其存在任期較短所導(dǎo)致的社會經(jīng)驗(yàn)不足與試圖建立良好聲譽(yù)的心理， 此時針對高管的聲譽(yù)激勵機(jī)制更有效（Berkowitz和Kotowitz，1993）。故相較于管理者職業(yè)生涯后期， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠利用聲譽(yù)激勵機(jī)制以滿足職業(yè)生涯前期管理者的地位及聲譽(yù)需求， 此時企業(yè)更傾向于實(shí)施反應(yīng)型綠色創(chuàng)新以提升短期績效。而針對任職時間較長的高管， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過利用其追求企業(yè)價值最大化以保全自身聲譽(yù)的心理， 使其更傾向于實(shí)施前攝型綠色創(chuàng)新以提高企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出（Auden等，2006）?？梢姡?數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過利用高管任期時間差異所導(dǎo)致的地位及心理需求不同， 促使其采取反應(yīng)型與前攝型兩種綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略（劉運(yùn)國和劉雯，2007）。

與企業(yè)其他利益相關(guān)者密切聯(lián)系所形成的管理者社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了管理者聲譽(yù)的一部分。社會網(wǎng)絡(luò)嵌入主要強(qiáng)調(diào)企業(yè)在社會網(wǎng)絡(luò)中的位置， 體現(xiàn)了企業(yè)對信息資源的獲取能力（施蕭蕭和張慶普，2021）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過有效解讀利益相關(guān)者間的信任關(guān)系構(gòu)成的社會網(wǎng)絡(luò)， 有利于維持企業(yè)與利益相關(guān)者間穩(wěn)定的合作關(guān)系（Bird和Zellweger，2018）， 降低企業(yè)獲取和解讀外部信息的成本。而綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更加清晰準(zhǔn)確的決策信息與經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知， 這將大大提高企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施效率。此外， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過社會網(wǎng)絡(luò)嵌入所建立的合作關(guān)系能夠促進(jìn)企業(yè)吸收顯性知識、 加快隱性知識傳播， 而企業(yè)對隱性知識的獲取將顯著促進(jìn)其創(chuàng)新能力發(fā)展。故提出如下假設(shè)：

H3： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過高管任期與社會網(wǎng)絡(luò)嵌入促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

（四）外部環(huán)境調(diào)節(jié)作用

行業(yè)競爭作為產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險之一， 是影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略實(shí)施的重要因素（Chez等，2011；賈軍和魏雅青，2019）。一方面， 由信號傳遞理論可知， 行業(yè)競爭越激烈， 市場信息透明度越高， 利益相關(guān)者獲取內(nèi)部信息的成本及阻力越小， 故企業(yè)越要謹(jǐn)慎地實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。為保證數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長期優(yōu)勢， 企業(yè)通常披露局部信息以保持核心競爭力（Zhou等，2018）， 目前我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略尚不成熟， 故企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略開展綠色創(chuàng)新的難度較大。另一方面， 競爭風(fēng)險也是影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度和綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施受其所處行業(yè)競爭強(qiáng)度的影響。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代， 激烈的市場競爭放大了新一代信息技術(shù)給企業(yè)造成的沖擊， 也放大了企業(yè)綠色創(chuàng)新過程中的各類風(fēng)險， 一旦轉(zhuǎn)型失敗， 對企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)能力將是一個極大的挑戰(zhàn)。故提出如下假設(shè)：

H4： 行業(yè)競爭程度削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

三、 實(shí)證設(shè)計

（一）樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文以2015 ～ 2021年滬深兩市A股上市公司為樣本， 剔除樣本中金融類、 房地產(chǎn)類、 ST、 ?ST樣本及關(guān)鍵變量缺失或異常的數(shù)據(jù)， 對連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾處理， 最終得到18401個有效觀測值。綠色創(chuàng)新數(shù)據(jù)來自中國專利全文數(shù)據(jù)庫， 其他變量數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫， 采用軟件Stata16.0進(jìn)行實(shí)證分析。

（二）變量定義

1. 被解釋變量： 綠色創(chuàng)新。前攝型綠色創(chuàng)新注重實(shí)行自發(fā)性與成果價值性， 故用企業(yè)綠色實(shí)用新型專利與綠色發(fā)明專利申請量之和表征綠色創(chuàng)新專利申請總量（王斌和譚清美，2015）， 將其作為前攝型綠色創(chuàng)新（Front）的衡量指標(biāo)。目前我國強(qiáng)制性披露與自愿披露社會責(zé)任報告共存， 符合反應(yīng)型綠色創(chuàng)新的被動響應(yīng)治理邏輯， 故將企業(yè)是否披露社會責(zé)任報告或環(huán)境報告作為反應(yīng)型綠色創(chuàng)新（React）的代理指標(biāo)。

2. 解釋變量： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型。借鑒吳非等（2021）的研究， 首先， 從 “人工智能技術(shù)”“區(qū)塊鏈技術(shù)”“云計算技術(shù)”“大數(shù)據(jù)技術(shù)”與“數(shù)字技術(shù)應(yīng)用”五個角度確定各層面關(guān)鍵詞并形成術(shù)語詞典； 其次， 通過Python爬取年報文本， 搜索該關(guān)鍵詞在每個公司年報中出現(xiàn)的次數(shù)， 并將其加總； 最后， 考慮到數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定右偏分布， 對關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)求和后加1并取自然對數(shù)， 得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital）的綜合指標(biāo)。

3. 中介變量： 組織資源與管理者聲譽(yù)。以金融科技（fintech）作為組織資源變量， 選取北京大學(xué)省級普惠金融指數(shù)衡量地區(qū)金融科技發(fā)展水平（郭峰等，2020）。以高管任期（tenure）與社會網(wǎng)絡(luò)嵌入（net）作為管理者聲譽(yù)變量： 當(dāng)公司高管任期均值大于行業(yè)高管任期均值時， 高管任期賦值為1， 反之賦值為0； 借鑒陳慶江等（2021）的研究， 采用企業(yè)高管聯(lián)結(jié)密度衡量社會網(wǎng)絡(luò)嵌入， 若企業(yè)高管兼任其他公司職務(wù)， 則被認(rèn)為存在聯(lián)結(jié)關(guān)系， 將企業(yè)高管聯(lián)結(jié)數(shù)量加總得到其聯(lián)結(jié)密度即社會網(wǎng)絡(luò)嵌入。

4. 調(diào)節(jié)變量： 行業(yè)競爭程度。考慮到赫芬達(dá)爾指數(shù)越大， 行業(yè)競爭程度越小， 為使估計結(jié)果更加直觀， 以1減赫芬達(dá)爾指數(shù)后的差值衡量樣本企業(yè)所處行業(yè)競爭程度（com）。

5. 控制變量。借鑒已有研究（王旭等，2022；肖靜和曾萍，2023）， 將企業(yè)規(guī)模、 企業(yè)成長性、 杠桿率、 現(xiàn)金流水平、 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、 盈利能力、 兩職合一設(shè)置為控制變量。變量定義詳見表1。

（三）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的觸發(fā)效應(yīng)， 設(shè)定如下模型：

Yi，t=α0+α1digitali，t+∑Controlsi，t+εi+σt+ui，t （1）

為檢驗(yàn)組織資源與管理者聲譽(yù)的中介作用， 在模型（1）的基礎(chǔ)上設(shè)置如下模型 ：

Mi，t=β0+β1digitali，t+∑Controlsi，t+εi+σt+ui，t （2）

Yi，t=γ0+γ1digitali，t+γ2Mi，t+∑Controlsi，t+εi+σt+ui，t （3）

為檢驗(yàn)行業(yè)競爭程度的調(diào)節(jié)作用， 設(shè)置如下模型：

Yi，t=α0+α1digitali，t+α2digitali，t×comi，t+α3comi，t+∑Controlsi，t+εi+σt+ui，t （4）

上述模型中， Y為被解釋變量Front和React， M為中介變量fintech、 tenure和net， Controls為控制變量， ε與σ為行業(yè)與時間固定效應(yīng)， u為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

四、 實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2為變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。Front的均值為6.957， 標(biāo)準(zhǔn)差為17.350， 最大值與最小值分別為124與0， 可見企業(yè)前攝型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施水平普遍偏低， 且各企業(yè)實(shí)施情況存在明顯差異。React的均值為0.245， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.430， 表明有24.5%的樣本企業(yè)實(shí)施了反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略， 目前該戰(zhàn)略并未大范圍推廣。digital的標(biāo)準(zhǔn)差為1.409， 最小值與最大值分別為0與5.165， 表明樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程差異明顯。

（二）基準(zhǔn)回歸

表3的基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)前攝型、 反應(yīng)型綠色創(chuàng)新均呈顯著的正相關(guān)關(guān)系， 故H1被驗(yàn)證。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略存在“數(shù)據(jù)驅(qū)動”效應(yīng)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型所引發(fā)的技術(shù)范式轉(zhuǎn)變強(qiáng)化了企業(yè)識別創(chuàng)新機(jī)會、 轉(zhuǎn)換創(chuàng)新思維的動態(tài)能力， 新興數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)新思維推動企業(yè)持續(xù)開展綠色創(chuàng)新。

（三）機(jī)制分析

1. 組織資源中介作用。表4列（1）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了金融科技發(fā)展， 列（2）中digital、 fintech的回歸系數(shù)均顯著為正， 故金融科技在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與前攝型綠色創(chuàng)新間發(fā)揮部分中介效應(yīng)； 列（3）中fintech的回歸系數(shù)顯著為正， 但digital的回歸系數(shù)不顯著， 故金融科技在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新間發(fā)揮完全中介效應(yīng)， H2成立。此外， 采用Bootstrap法（隨機(jī)抽樣1000次）補(bǔ)充檢驗(yàn)中介效應(yīng)， 檢驗(yàn)結(jié)果在95%置信區(qū)間內(nèi)分別為［0.164，0.276］、 ［0.0001，0.0009］， 均不包括0， 故中介效應(yīng)成立。

2. 管理者聲譽(yù)中介作用。表4列（4）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型負(fù)向影響高管任期， 列（5）中digital、 tenure的回歸系數(shù)均顯著為正， 故高管任期在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與前攝型綠色創(chuàng)新間發(fā)揮部分中介效應(yīng)； 列（6）中tenure的回歸系數(shù)顯著為負(fù)， digital的回歸系數(shù)顯著為正， 故高管任期在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新間發(fā)揮部分中介效應(yīng)， H3成立。此外， 采用Bootstrap法（隨機(jī)抽樣1000次）進(jìn)行補(bǔ)充檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示該中介效應(yīng)仍成立。

表5列（1）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了高管社會網(wǎng)絡(luò)嵌入， 列（2）中digital、 net的回歸系數(shù)均顯著為正， 故社會網(wǎng)絡(luò)嵌入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與前攝型綠色創(chuàng)新間發(fā)揮部分中介效應(yīng)； 列（3）中digital、 net的回歸系數(shù)均顯著為正， 故社會網(wǎng)絡(luò)嵌入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新間發(fā)揮部分中介效應(yīng)， H3成立。此外， 采用Bootstrap法（隨機(jī)抽樣1000次）進(jìn)行補(bǔ)充檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示該中介效應(yīng)仍成立。

3. 外部環(huán)境調(diào)節(jié)作用。表5列（4）、 列（5）中digital×com的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)， 表明行業(yè)競爭程度削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新間的正向關(guān)系。當(dāng)企業(yè)所處行業(yè)競爭較激烈時， 企業(yè)間信息壁壘較低， 利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型開展綠色創(chuàng)新的發(fā)揮空間有限， 此時企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略開展綠色創(chuàng)新的難度大幅提升。同時， 激烈的市場競爭放大了新一代信息技術(shù)給企業(yè)造成的沖擊， 也放大了綠色創(chuàng)新過程中的各類風(fēng)險， 企業(yè)必須面對綠色創(chuàng)新過程中可能出現(xiàn)的挑戰(zhàn)， 故行業(yè)競爭程度削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的積極作用。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

1. 傾向得分匹配（PSM）。按照企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度是否高于行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平中位數(shù)設(shè)置數(shù)字化轉(zhuǎn)型啞變量， 將樣本分為處理組和對照組， 采用最鄰近匹配法按照1∶1進(jìn)行樣本匹配， 使用配對成功的樣本重新檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略間的關(guān)系。結(jié)果顯示， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施， 表明主效應(yīng)回歸結(jié)果未受到樣本選擇性偏差的影響（受篇幅限制， 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果留存?zhèn)渌鳎?/p>

2. 廣義矩估計模型（GMM）。為進(jìn)一步控制遺漏變量可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題， 利用廣義矩估計模型， 將滯后一期的Front與React分別引入模型進(jìn)行回歸， 結(jié)果表明， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與前攝型、 反應(yīng)型綠色創(chuàng)新均呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

3. 工具變量法（IV-2SLS）。鑒于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略間可能存在互為因果的內(nèi)生性問題， 采用工具變量法展開內(nèi)生性檢驗(yàn)。借鑒已有研究（靳毓等，2022）， 選取同行業(yè)其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均值作為工具變量（IV）。因?yàn)楸酒髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平會受到該工具變量的影響， 但該工具變量不會直接影響綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施。檢驗(yàn)結(jié)果表明： 第一階段IV的系數(shù)顯著為正， 說明工具變量具有相關(guān)性； 第二階段K-P rk LM統(tǒng)計量在1%的水平上顯著， 拒絕工具變量識別不足的原假設(shè)， C-D Wald F統(tǒng)計量大于Stock-Yogo弱工具變量識別F檢驗(yàn)在10%顯著性水平上的臨界值， 拒絕弱工具變量的原假設(shè)。故所選工具變量合理， 且由估計結(jié)果可知， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施， 回歸結(jié)論仍然成立。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用以下兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)： 一是替換變量。分別將1和1/2的權(quán)重賦予綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利， 并計算綠色專利加權(quán)總數(shù)以度量前攝型綠色創(chuàng)新（Front2）； 借鑒已有研究（袁淳等，2021）， 以企業(yè)年報MDamp;A中數(shù)字化關(guān)鍵詞詞頻數(shù)量占MDamp;A總詞頻的比重度量數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital2）。二是模型更替。鑒于綠色創(chuàng)新專利申請量存在零值堆積、 正值連續(xù)分布共存的數(shù)據(jù)特征， 以及主回歸結(jié)果可能由于截尾數(shù)據(jù)而出現(xiàn)偏誤等問題， 分別采用Tobit模型與Possion模型進(jìn)行檢驗(yàn)，為控制宏觀系統(tǒng)性環(huán)境對回歸結(jié)果的影響， 將主回歸模型替換為“行業(yè)×?xí)r間”的高階聯(lián)合固定效應(yīng)模型。以上回歸結(jié)果中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)均顯著為正， 與前文結(jié)果一致。

五、 進(jìn)一步分析

（一）領(lǐng)導(dǎo)者與追隨者

為檢驗(yàn)領(lǐng)導(dǎo)者與追隨者樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的異質(zhì)性作用， 分別按照企業(yè)年齡和杠桿率的中位數(shù)進(jìn)行分組， 高于中位數(shù)的為領(lǐng)導(dǎo)者， 反之為追隨者（Gyimah等，2020）， 回歸結(jié)果見表6。

表6中列（1） ～ （4）為按照企業(yè)年齡進(jìn)行分組的結(jié)果， 結(jié)果顯示， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)的前攝型綠色創(chuàng)新以及追隨者企業(yè)的反應(yīng)型綠色創(chuàng)新。組間系數(shù)差異檢驗(yàn)表明， 列（1）與列（3）、 列（2）與列（4）間均存在顯著差異， 表明存續(xù)時間較長的企業(yè)更加關(guān)注前攝型綠色創(chuàng)新， 重視企業(yè)可持續(xù)發(fā)展， 而建立時間較短的企業(yè)還停留在短期被動綠色創(chuàng)新階段， 長期可持續(xù)發(fā)展觀念需要進(jìn)一步落實(shí)。列（5） ～ （8）為按照杠桿率進(jìn)行分組的結(jié)果， 結(jié)果顯示， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)的前攝型綠色創(chuàng)新以及追隨者企業(yè)的前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新。組間系數(shù)差異檢驗(yàn)表明， 列（5）與列（7）、 列（6）與列（8）間均存在顯著差異， 表明杠桿率較高的企業(yè)僅關(guān)注前攝型綠色創(chuàng)新， 重視企業(yè)可持續(xù)發(fā)展， 而杠桿率較低的企業(yè)不僅注重短期被動綠色創(chuàng)新， 還關(guān)注長期可持續(xù)發(fā)展的綠色創(chuàng)新。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型： 底層技術(shù)與實(shí)踐應(yīng)用

底層技術(shù)可為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力保障， 實(shí)踐應(yīng)用將理論與生產(chǎn)密切結(jié)合， 從而為實(shí)現(xiàn)企業(yè)綠色創(chuàng)新蓄力（Venkatraman， 1994）。因此， 本文對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分層， 從“人工智能、 區(qū)塊鏈、 云計算和大數(shù)據(jù)”等底層技術(shù)維度（ABCD）與實(shí)踐應(yīng)用維度（apply）分別考察其對綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的影響， 結(jié)果見表7列（1）～（4）。列（1）和列（2）中ABCD的系數(shù)顯著為正， 說明底層技術(shù)顯著促進(jìn)了前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新， 列（3）和列（4）中apply的系數(shù)均不顯著， 說明目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展尚不成熟， 還停留在底層技術(shù)的運(yùn)用上， 后續(xù)應(yīng)推動其與實(shí)踐應(yīng)用的整合發(fā)展。

（三）前攝型綠色創(chuàng)新： 實(shí)質(zhì)創(chuàng)新與策略創(chuàng)新

將前攝型綠色創(chuàng)新細(xì)分為綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新與綠色策略創(chuàng)新（黎文靖和鄭曼妮，2016）， 前者推動技術(shù)創(chuàng)新， 后者更傾向于迎合政策， 分別采用綠色發(fā)明專利申請數(shù)量（Front_ess）和綠色實(shí)用新型專利申請數(shù)量（Front_stra）來衡量， 考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新與綠色策略創(chuàng)新的影響， 結(jié)果見表7列（5）與列（6）。結(jié)果顯示， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新無顯著關(guān)系， 但與綠色策略創(chuàng)新顯著正相關(guān)， 表明目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展的影響主要體現(xiàn)在綠色策略創(chuàng)新層面， 而非綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新。未來數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的主要攻克點(diǎn)應(yīng)是綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新， 以從根本上推動企業(yè)綠色創(chuàng)新跨越式發(fā)展。

（四）行業(yè)異質(zhì)性

考慮到軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的特殊性， 即該行業(yè)以發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)為主要業(yè)務(wù)， 其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施與運(yùn)用效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超前于其他行業(yè)， 可能會影響整體樣本的回歸結(jié)果， 故區(qū)分軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與其他行業(yè)進(jìn)行分組回歸。另外， 重污染行業(yè)對環(huán)境的負(fù)面影響較大， 該行業(yè)內(nèi)政策管制較嚴(yán)格， 污染處罰力度較大， 故區(qū)分重污染行業(yè)與非重污染行業(yè)進(jìn)行分組回歸， 檢驗(yàn)結(jié)果見表8。

由表8列（1） ～ （4）及Chow檢驗(yàn)結(jié)果可知， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)企業(yè)的前攝型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用更顯著； 由列（5） ～ （8）及Chow檢驗(yàn)結(jié)果可知， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對非重污染行業(yè)企業(yè)的前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用更顯著。這說明軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮和利用已有優(yōu)勢， 強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的積極作用， 而重污染行業(yè)應(yīng)注重改善生產(chǎn)流程， 減少資源浪費(fèi)與環(huán)境污染， 切實(shí)推動綠色創(chuàng)新。

（五）經(jīng)濟(jì)后果分析

本文利用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否通過綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略對企業(yè)價值產(chǎn)生影響， 采用托賓Q值（Tobin Q）衡量企業(yè)價值， 回歸結(jié)果見表9。

表9列（1）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)價值提升， 列（2）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了前攝型綠色創(chuàng)新， 列（3）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型、 前攝型綠色創(chuàng)新對企業(yè)價值的影響均顯著為正， 表明前攝型綠色創(chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價值間發(fā)揮部分中介作用， 中介值為6.54%。同理， 列（4）和列（5）的結(jié)果表明反應(yīng)型綠色創(chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)價值間發(fā)揮部分中介作用， 中介值為4.93%。Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果在95%置信區(qū)間內(nèi)分別為［0.0013，0.0030］、 ［0.0005，0.0015］， 均不包括0， 中介效應(yīng)成立。這一結(jié)論表明企業(yè)可通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施， 從而提升企業(yè)價值， 但就中介效應(yīng)值而言， 前攝型綠色創(chuàng)新占比更大， 故企業(yè)應(yīng)更注重前攝型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施。

六、 結(jié)論與啟示

本文基于2015 ～ 2021年滬深兩市A股非金融上市公司數(shù)據(jù)， 實(shí)證考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的影響及作用機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過促進(jìn)企業(yè)金融科技發(fā)展、 利用高管任期與社會網(wǎng)絡(luò)嵌入的中介作用， 促進(jìn)企業(yè)實(shí)施前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略； 行業(yè)競爭程度削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用。進(jìn)一步地， 領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)更加關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對前攝型綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用， 而跟隨者企業(yè)更加關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用； 通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)化分層分析發(fā)現(xiàn)， 底層技術(shù)顯著促進(jìn)了企業(yè)前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新， 而實(shí)踐應(yīng)用暫未發(fā)揮對二者的促進(jìn)作用； 細(xì)分前攝型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略后發(fā)現(xiàn)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)綠色策略創(chuàng)新， 但對綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新并無顯著影響； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用在軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、 非重污染行業(yè)中更顯著； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略對企業(yè)價值產(chǎn)生積極影響。

基于上述研究結(jié)論， 提出如下啟示： 第一， 企業(yè)應(yīng)堅定不移地貫徹執(zhí)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略， 充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)前攝型與反應(yīng)型綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用。管理者更應(yīng)樹立長遠(yuǎn)眼光， 堅決推進(jìn)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略， 尤其是前攝型綠色創(chuàng)新， 要持續(xù)發(fā)揮其對企業(yè)價值的促進(jìn)作用。第二， 企業(yè)應(yīng)重視金融科技、 高管任期與社會網(wǎng)絡(luò)嵌入的中介作用以及行業(yè)競爭程度的調(diào)節(jié)作用， 進(jìn)一步推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的促進(jìn)作用。企業(yè)應(yīng)全面調(diào)動金融科技的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢， 逐步拓寬融資渠道， 增加研發(fā)投入； 充分發(fā)揮高管間社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的優(yōu)勢， 通過資源捕獲為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新提供相對穩(wěn)定的發(fā)展機(jī)制； 保障行業(yè)有序競爭， 充分利用現(xiàn)有資源開拓數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)。第三， 推動企業(yè)綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施不僅要關(guān)注底層技術(shù)， 更應(yīng)重視實(shí)踐應(yīng)用， 而目前企業(yè)較為關(guān)注底層技術(shù)， 未來應(yīng)尤其注重發(fā)揮實(shí)踐應(yīng)用對綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的作用， 這要求企業(yè)以底層技術(shù)為基礎(chǔ)和契機(jī)， 深入推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)實(shí)踐應(yīng)用相互結(jié)合。第四， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色策略創(chuàng)新的作用更顯著， 表明更多企業(yè)為迎合政策需求而開展綠色創(chuàng)新， 然而綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新更能推動技術(shù)進(jìn)步， 企業(yè)發(fā)展需要更多高水平的綠色技術(shù)創(chuàng)新， 故未來應(yīng)著重關(guān)注綠色實(shí)質(zhì)創(chuàng)新。此外， 不同行業(yè)的競爭優(yōu)勢不同， 軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的數(shù)字化優(yōu)勢明顯， 其應(yīng)發(fā)揮帶頭作用， 以點(diǎn)帶面提高全行業(yè)綠色創(chuàng)新水平， 重污染行業(yè)需嚴(yán)格遵守政策制度的規(guī)定， 切實(shí)推動綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施。

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