馬兆良 ，許博強

（1.安徽大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601；2.安徽大學 創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究院，安徽 合肥 230039）

黨的二十大報告提出，推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)。推進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新是加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的重要途徑[1-4]。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等信息技術飛速發(fā)展，數(shù)字技術與社會經(jīng)濟各領域深度融合，改變了經(jīng)濟運行方式，在推動經(jīng)濟社會發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護中發(fā)揮至關重要的作用[5]。數(shù)字賦能生態(tài)環(huán)境治理，為精準治污、科學治污提供數(shù)字支撐，為生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化提供新方法新路徑，形成“數(shù)字技術+綠色生態(tài)”融合創(chuàng)新模式。數(shù)字賦能如何影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，推動綠色低碳發(fā)展，近年來已成為學術界與各級政府關注的熱點。數(shù)字賦能與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的相關研究文獻主要集中于兩個方面。

一是數(shù)字賦能對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響。KAFOUROS[6]較早提出，企業(yè)能夠通過利用數(shù)字技術提高自身前瞻性技術研發(fā)能力。CUI等[7]基于225家中國企業(yè)數(shù)據(jù)樣本進行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術的進步顯著促進了企業(yè)創(chuàng)新積極性，并提升了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。LYYTINEN等[8]認為數(shù)字技術重塑了創(chuàng)新網(wǎng)絡中的知識創(chuàng)造和共享過程，極大提高了企業(yè)技術創(chuàng)新能力。PAUNOV等[9]利用117個國家的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)進行實證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字賦能具有顯著的知識溢出效應，促進了企業(yè)間的知識傳播，提高了企業(yè)的創(chuàng)新績效。近年來，國內(nèi)也有部分學者探討了數(shù)字賦能對企業(yè)創(chuàng)新的積極作用，但大多聚集于理論分析層面。趙振[10]認為，“互聯(lián)網(wǎng)+”模式的創(chuàng)新速度遠高于傳統(tǒng)模式，加速企業(yè)創(chuàng)新循環(huán)。一些學者通過實證方式研究了數(shù)字賦能與企業(yè)創(chuàng)新的關系。王莉娜等[11]基于中國微觀企業(yè)實證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術對企業(yè)研發(fā)投入、產(chǎn)品創(chuàng)新及流程創(chuàng)新等環(huán)節(jié)產(chǎn)生積極影響，支持了企業(yè)技術創(chuàng)新。韓先鋒等[12]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術能通過加速人力資本積累、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級等渠道促進創(chuàng)新效率的提升。

二是數(shù)字賦能在環(huán)境保護中的作用。大部分文獻聚焦于理論分析[13-14]，實證研究側(cè)重于考察數(shù)字賦能對污染排放及綠色經(jīng)濟效率的影響。鄭思齊等[15]基于2004—2009年中國86個城市的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字賦能通過提高公眾環(huán)境關注度顯著改善了城市的環(huán)境污染狀況。AL-MULALI等[16]研究發(fā)現(xiàn)，運用數(shù)字技術能夠有效降低二氧化碳排放水平，且這種影響在發(fā)達國家中更為顯著。一些學者[17-18]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字賦能能夠?qū)χ袊G色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響。

梳理文獻可見，數(shù)字賦能與環(huán)境保護的研究成果較為豐富，而數(shù)字賦能如何影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的文獻還很不完善，鮮有學者對數(shù)字賦能如何影響中國的企業(yè)綠色技術創(chuàng)新進行系統(tǒng)研究。為此，本文首先通過理論分析，揭示數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的微觀機制，然后實證考察數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響效果。同時，本文的可能邊際貢獻包括：第一，將數(shù)字賦能與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新聯(lián)系起來，通過實證分析數(shù)字賦能促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響機制。第二，采用工具變量法，運用兩階段最小二乘法（2SLS）來緩解內(nèi)生性問題，較為準確識別數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響。第三，進一步區(qū)分綠色專利類型、企業(yè)特征、企業(yè)所處行業(yè)特征，識別數(shù)字賦能促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新可能存在的異質(zhì)性影響。

1 理論分析與研究假說

1.1 數(shù)字賦能與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新

數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的直接作用具體表現(xiàn)在技術信息協(xié)同、創(chuàng)新合作、創(chuàng)新思維三個方面。第一，數(shù)字賦能打破信息、技術等要素跨區(qū)域流動壁壘，為企業(yè)綠色技術創(chuàng)新提供支持。專用技術通常存在于某些特定的地理區(qū)域[19]，其他地區(qū)獲取成本與空間距離高度相關[20]。而數(shù)字技術突破了現(xiàn)有技術資源獲取、配置的時空約束，同時實現(xiàn)信息資源的跨區(qū)域整合與協(xié)同，促進了專有技術跨地區(qū)邊界向外傳播的正向效應，大大提升了企業(yè)綠色技術創(chuàng)新潛力。第二，數(shù)字賦能為資源的跨組織邊界調(diào)配提供便捷性，綠色消費者能通過網(wǎng)絡平臺提出產(chǎn)品需求，直接參與到生產(chǎn)制造過程中，有效促進了研發(fā)部門技術集成與拓展，促進新一輪漸進式綠色技術創(chuàng)新。第三，數(shù)字技術在企業(yè)等應用部門中的廣泛擴散與滲透應用，催生了企業(yè)內(nèi)部的新型信息化管理系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、知識系統(tǒng)等，為企業(yè)綠色技術創(chuàng)新活動提供了高效的配套服務，推動了創(chuàng)新性思維的生產(chǎn)和碰撞[12]，對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新活動產(chǎn)生積極影響。據(jù)此，本文提出假設1：數(shù)字賦能能夠?qū)ζ髽I(yè)綠色技術創(chuàng)新產(chǎn)生直接促進效應。

1.2 企業(yè)環(huán)境責任履行的潛在傳導機制

企業(yè)環(huán)境責任履行是影響企業(yè)實施綠色技術創(chuàng)新行為的主觀因素，積極承擔環(huán)境責任的企業(yè)通常更富有綠色技術創(chuàng)新意愿，即更傾向于綠色技術創(chuàng)新活動的開展[21]。而行為意愿的重要影響因素之一為行為主體對外部環(huán)境影響的認知。公眾對良好生態(tài)環(huán)境的訴求和政府對企業(yè)污染排放的限制，是影響企業(yè)對自身環(huán)境責任認知的重要因素。數(shù)字技術的應用豐富了社會主體參與環(huán)境治理的途徑，為政府環(huán)境執(zhí)法效率的提升提供了有效手段，有助于激發(fā)企業(yè)環(huán)境責任履行意愿，進而影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新行為。

一是數(shù)字化平臺為公眾參與環(huán)境治理提供了一個可持續(xù)互動的交流空間[22]，為公眾環(huán)保訴求的充分、及時表達提供了便利，使得公眾參與環(huán)境治理程度加強，這誘使企業(yè)為迎合市場需求、營造良好企業(yè)形象而積極承擔環(huán)境社會責任[21]，進而加強自身綠色技術創(chuàng)新。二是數(shù)字賦能能夠擴大政府對企業(yè)污染排放的監(jiān)督效應?，F(xiàn)實中的企業(yè)偷排行為隱蔽。數(shù)字賦能為數(shù)據(jù)信息資源提供整合、分析與應用的渠道，打破數(shù)據(jù)信息流通壁壘，助力政府環(huán)境監(jiān)管的精準化，進而實現(xiàn)環(huán)境執(zhí)法的提質(zhì)增效[23]，迫使企業(yè)通過積極履行環(huán)境責任、加強綠色技術創(chuàng)新。綜上，本文提出假設2：數(shù)字賦能能夠通過強化企業(yè)環(huán)境責任履行，間接推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

1.3 企業(yè)研發(fā)投入的潛在傳導機制

綠色技術創(chuàng)新通常比傳統(tǒng)的技術創(chuàng)新需要更多的前期資金投入，同時獲利周期較長，數(shù)字賦能通過降低企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)成本及企業(yè)外部融資約束兩條路徑，增加企業(yè)研發(fā)投入，實現(xiàn)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進作用。首先，數(shù)字賦能保證了金融系統(tǒng)中信息的自由流動，有效消除了金融借貸市場的信息不對稱，提升了融資活動的效率和便捷性。其次，依托信息技術，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)、管理、研發(fā)過程的無縫對接，提高了企業(yè)與市場之間雙向信息傳遞的準確性和及時性，企業(yè)能夠直接快速地了解市場動向，實現(xiàn)個性化定制和大規(guī)模生產(chǎn)，降低運營成本，一定程度地促進企業(yè)更多資金投入綠色產(chǎn)品研發(fā)[24]。綜上，本文提出假設3：數(shù)字賦能可以促進企業(yè)增加研發(fā)投入，間接推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

數(shù)字賦能水平測算中細分指標數(shù)據(jù)及宏觀層面控制變量數(shù)據(jù)分別來源于中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心、國泰安數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局及《中國統(tǒng)計年鑒》，企業(yè)社會責任履行數(shù)據(jù)來自和訊網(wǎng)，企業(yè)的財務數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫。

本文還按照以下步驟對初始樣本數(shù)據(jù)進行了處理：（1）剔除金融、ST及ST*類公司樣本；（2）剔除主要財務指標缺失的樣本；（3）中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心網(wǎng)站中省際互聯(lián)網(wǎng)普及率數(shù)據(jù)僅披露到2018年，因此，該指標往后年份均使用線性擬合計算而得。同時，因西藏數(shù)據(jù)缺失，剔除了西藏的上市公司；（4）剔除公司負債率大于1的樣本。最后，為避免極端樣本對回歸產(chǎn)生影響，在回歸前進行1%水平的縮尾處理，最終得到25 608個企業(yè)年度觀測值。

2.2 模型設定與變量定義

為檢驗數(shù)字賦能如何影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，本文構(gòu)建如下基本計量模型：

式中：Pat為被解釋變量，表示企業(yè)綠色技術創(chuàng)新水平，分別以企業(yè)綠色專利申請量（TotPate）和授權量（TotPat）來衡量；Digital表示企業(yè)所在省份數(shù)字賦能水平；X表示控制變量，包括省際層面和企業(yè)層面可能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新水平的其他特征變量；δ0、δ1為回歸系數(shù)，δi為控制變量對應的回歸系數(shù)向量，γi、λj、ηt分別為企業(yè)、行業(yè)、年度固定效應；εit為隨機擾動項。

為了進一步甄別數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的潛在作用渠道，參考韓先鋒等[12]研究思路，構(gòu)建如下模型進行機制檢驗：

式中：Mechanism是數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的機制變量，包括企業(yè)研發(fā)投入水平（Rd）和企業(yè)環(huán)境責任履行水平（Eνn）；其他變量定義同式（1）。

（1）數(shù)字賦能。數(shù)字賦能水平，部分文獻以互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)等單一指標來度量[25-26]，未能全面反映數(shù)字賦能的水平。數(shù)字賦能水平的測算應綜合數(shù)字賦能多維度內(nèi)涵，既要考慮通信設備、網(wǎng)絡等基礎設施建設情況，也需考慮到數(shù)字技術在各行業(yè)的滲透度。因此，結(jié)合中國數(shù)字賦能實際，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字基礎設施、電子商務發(fā)展三個方面來構(gòu)建數(shù)字賦能水平的測度指標體系（表1），使用熵權TOPSIS法測算各省份數(shù)字賦能水平（Digtal）。

表1 數(shù)字賦能水平指標體系

（2）企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。本文同時使用企業(yè)綠色專利申請數(shù)量（TotPate）和企業(yè)綠色專利授權數(shù)量（TotPat）兩個指標來度量企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。篩選企業(yè)綠色專利數(shù)據(jù)的具體過程如下：依據(jù)WIPO推出的“國際專利分類綠色清單”，結(jié)合國際專利分類號甄別出樣本上市公司的綠色專利數(shù)據(jù)；依據(jù)上市公司母公司與子公司等一對多的對應關系，將子公司的綠色技術專利累加到上市公司母公司層面；此外，對上市企業(yè)當年的綠色專利申請量和授權量均進行加一取對數(shù)處理。在穩(wěn)健性檢驗中，本文另外使用了企業(yè)申請的綠色專利被引數(shù)（PateC）和企業(yè)授權的綠色專利被引數(shù)（PatC）重新進行回歸，以此檢驗基準分析的穩(wěn)健性。企業(yè)綠色專利被引數(shù)據(jù)處理過程類似。

（3）機制變量。根據(jù)前文理論分析，本文選取企業(yè)研發(fā)投入水平（Rd）和企業(yè)環(huán)境責任履行水平（Enν）兩大指標作為機制變量，以檢驗數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的潛在渠道。其中，采用企業(yè)研發(fā)投入金額與企業(yè)總資產(chǎn)比值來衡量企業(yè)研發(fā)投入水平（Rd）；以和訊網(wǎng)發(fā)布的企業(yè)社會責任綜合評分中的環(huán)境責任評分作為企業(yè)環(huán)境責任履行水平（Enν）的代理變量。

（4）控制變量。①環(huán)境污染（Er），參考任曉松等[27]的做法，以工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放以及工業(yè)煙塵排放量加權計算出地區(qū)環(huán)境污染綜合指數(shù)；②企業(yè)規(guī)模（Size），以企業(yè)從業(yè)總?cè)藬?shù)取對數(shù)度量；③資產(chǎn)負債率（Leν），以企業(yè)負債總額占總資產(chǎn)比重來衡量；④凈資產(chǎn)收益率（Roa），以凈利潤占凈資產(chǎn)比重表示；⑤所有制性質(zhì)（State），當企業(yè)為國有企業(yè)時，記為1，否則記為0；⑥高管持股比例（Pid），以高管持股占比來表示；⑦企業(yè)年齡（Age），以企業(yè)當年所處年份減去企業(yè)注冊年份表示；⑧企業(yè)增速（Mb），用年末流通股市值、非流通股市值和負債總額之和占企業(yè)總資產(chǎn)比重計算出的托賓Q值來衡量；⑨資本密集度（Cai），以總資產(chǎn)與銷售額之比來衡量。描述性統(tǒng)計見表2。

表2 描述性統(tǒng)計

3 實證結(jié)果分析

3.1 回歸結(jié)果分析

企業(yè)綠色技術創(chuàng)新對數(shù)字賦能的回歸結(jié)果報告于表3中。其中，方程（1）、方程（5）回歸結(jié)果顯示核心解釋變量Digtal系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字賦能顯著提升了企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。同時，考慮到當期企業(yè)綠色技術創(chuàng)新不會對歷史數(shù)字化水平產(chǎn)生影響，為緩解可能由反向因果造成的偏誤，與方程（1）、方程（5）相對應，方程（2）、方程（6）加入Digtal滯后一期，回歸結(jié)果表明，核心解釋變量Digtal系數(shù)均顯著為正，數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進作用仍然顯著。本文進一步將企業(yè)綠色專利區(qū)分為綠色發(fā)明型專利（InνPate）和綠色實用新型專利（UttPate）兩種類型，以識別數(shù)字賦能促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的方向。方程（3）～（4）、方程（7）～（8）回歸結(jié)果表明，數(shù)字賦能對企業(yè)綠色發(fā)明型專利和綠色實用新型專利申請的影響程度并不存在明顯區(qū)別，總體來看，數(shù)字賦能對兩種類型的綠色技術創(chuàng)新均有著促進效應。假設1經(jīng)檢驗成立。

表3 企業(yè)綠色技術創(chuàng)新對數(shù)字賦能的回歸結(jié)果

3.2 影響機制分析

數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的研發(fā)投入機制檢驗結(jié)果，由表4中的方程（1）～（3）給出。方程（1）結(jié)果顯示，主要解釋變量數(shù)字賦能（Digtal）系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字賦能對企業(yè)研發(fā)投入存在積極影響；方程（2）～（3）回歸結(jié)果顯示，研發(fā)投入及數(shù)字賦能系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字賦能能夠通過對企業(yè)研發(fā)投入的積極影響，間接推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新水平提升。數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的環(huán)境責任履行機制檢驗結(jié)果由表4中的方程（4）～（6）給出。結(jié)果顯示，以綠色專利申請量（TotPate）為被解釋變量，同時控制一系列控制變量及行業(yè)、年度固定效應，數(shù)字賦能對企業(yè)環(huán)境責任履行的影響系數(shù)顯著為正，企業(yè)環(huán)境責任履行對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字賦能能夠通過對企業(yè)環(huán)境責任履行的積極影響，間接推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新水平提升。初步證實了假設2和假設3：企業(yè)研發(fā)投入和企業(yè)環(huán)境責任履行是數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的潛在渠道。

表4 數(shù)字賦能與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新：作用機制檢驗

3.3 內(nèi)生性問題

前文進行回歸，已對可能存在的內(nèi)生性采取了一些措施：首先，同時控制行業(yè)、年份固定效應以及行業(yè)年份交互固定效應，這在一定程度上保證了結(jié)果的穩(wěn)健性；其次，通過加入Digtal的滯后一期部分消除反向因果偏誤。但仍然無法消除由雙向因果和遺漏變量等原因引起的內(nèi)生性問題。因此，下文進一步使用工具變量法進行2SLS回歸，并使用Heckman兩階段回歸模型來緩解內(nèi)生性。

3.3.1 工具變量法

從通信發(fā)展史來看，數(shù)字通信技術起步于固定電話的普及，而信件郵寄是在固定電話普及之前人們信息溝通的主要方式。因此，歷史上郵局的地理位置分布也會對后期固定電話及數(shù)字通信節(jié)點在地理空間上的分布具有一定影響。選取郵局數(shù)量與固定電話數(shù)量作為數(shù)字賦能的工具變量滿足了相關性要求。與此同時，相對移動通信很大程度取代了信件郵寄和固定電話使用，郵局數(shù)量和固定電話數(shù)量對當今社會經(jīng)濟的影響式微，很難對綠色技術創(chuàng)新產(chǎn)生影響。由此，選取歷史上郵局數(shù)量和固定電話數(shù)量作為數(shù)字賦能的工具變量能在一定程度上滿足外生性要求?；谏鲜龇治?，本文以1998年各省份每人固定電話和1985年每萬人郵局數(shù)量作為數(shù)字賦能的工具變量?？紤]到在使用該工具變量進行固定效應回歸可能產(chǎn)生的無法度量問題，本文參考NUNN等[28]的設置方法，將1998年各省份每人固定電話乘以企業(yè)當年所在自然年份的上一年全國互聯(lián)網(wǎng)投資額（工具變量1）和1985年每萬人郵局數(shù)量分別乘以企業(yè)當年所在自然年份的上一年全國通信網(wǎng)絡投資額（工具變量2）作為數(shù)字賦能的工具變量，該工具變量與數(shù)字賦能（Digtal）具有強相關性（圖1），滿足了有效工具變量的相關性假設。

圖1 工具變量的相關性

表5中的方程（1）～（2）給出了使用工具變量的估計結(jié)果。其中，LM統(tǒng)計量的P值為0.000，拒絕“工具變量識別不足”的原假設。Wald F統(tǒng)計量為2 010.454，顯著大于所有水平的臨界值，拒絕“工具變量弱識別”的原假設，Hansen J統(tǒng)計量P值大于0.1，接受“所有工具變量均外生”的原假設。由此說明，本文所選取的工具變量能比較有效解決內(nèi)生性問題。方程（1）～（2）結(jié)果顯示，主要解釋變量Digtal顯著為正，數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新有正向促進作用，與前文結(jié)論一致。

表5 內(nèi)生性檢驗回歸結(jié)果

3.3.2 Heckman兩階段模型

樣本選擇偏差導致內(nèi)生性問題。企業(yè)的綠色專利數(shù)據(jù)披露具有自愿性，若存在不愿披露該數(shù)據(jù)的企業(yè)，就會使研究樣本產(chǎn)生選擇偏差，造成估計結(jié)果偏誤。本文使用Heckman矯正法分兩步處理該原因造成的內(nèi)生性問題。第一階段，使用Logit模型估計一家企業(yè)是否會披露其綠色專利數(shù)據(jù)的概率，并計算出每個樣本的IMR值，用以修正樣本選擇偏誤。第二階段，在原來回歸方程中加入IMR作為控制變量進行回歸。表5中的方程（3）～（4）報告了Heckman兩階段模型的第二段估計結(jié)果。結(jié)果顯示，主要解釋變量Digtal顯著為正，佐證了前文研究結(jié)論。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

本文繼續(xù)進行一系列穩(wěn)健性檢驗，以保證研究結(jié)論的可靠性。首先，在樣本數(shù)據(jù)中，任一給定年份都有相當數(shù)量企業(yè)的綠色專利數(shù)據(jù)為0，即存在部分企業(yè)沒有綠色專利數(shù)據(jù)記錄。該“截堵”情況會導致回歸估計量不一致。為此，本文通過Tobit模型來解決該問題，回歸結(jié)果見表6方程（1）～（2）。其次，嘗試使用企業(yè)申請的綠色專利被引數(shù)（PateC）和企業(yè)授權的綠色專利被引數(shù)（PatC）作為被解釋變量重新進行回歸，回歸結(jié)果如表6方程（3）～（4）。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示，主要解釋變量Digtal顯著為正，這進一步佐證了本文的研究假設。

表6 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

4 異質(zhì)性分析

4.1 外部融資約束分析

企業(yè)綠色技術創(chuàng)新在一定程度上受其外部融資約束。將企業(yè)按照其融資約束程度高低來進行劃分，借鑒魏志華等[29]方法，我們使用KZ指數(shù)度量企業(yè)融資約束程度，按年平均數(shù)分組，KZ指數(shù)高于年度中位數(shù)的為高融資約束程度企業(yè)，反之，為低融資約束企業(yè)。分類回歸結(jié)果如表7所示。

表7的回歸結(jié)果顯示，高融資約束組別主要解釋變量Digtal的回歸系數(shù)，明顯大于低融資約束組別對應的回歸系數(shù)，這一定程度上表明，數(shù)字賦能對高外部融資約束企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新促進作用較大。而對于那些外部融資約束程度較低的企業(yè)而言，企業(yè)綠色技術創(chuàng)新所面臨的融資困難較小，數(shù)字賦能所帶來的信貸可得性對其綠色技術創(chuàng)新影響也較小。從另一個角度來看，緩解融資約束也是數(shù)字賦能促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響渠道。

4.2 企業(yè)特征分析

不同特征企業(yè)對外界環(huán)境的依賴和反應不同，對綠色技術創(chuàng)新的意愿存有差異，數(shù)字賦能對不同特征企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新影響程度可能存在差別。高新技術企業(yè)技術和知識密集，技術創(chuàng)新活動活躍，本文進一步區(qū)分高新技術企業(yè)與非高新技術企業(yè)，考察數(shù)字賦能對其綠色技術創(chuàng)新影響的異質(zhì)性。

關于高新技術企業(yè)的界定，大多文獻以國家統(tǒng)計局發(fā)布的《高技術產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2017）》作為判定標準，若企業(yè)所屬行業(yè)屬于該標準范疇內(nèi)，則認定為高新技術企業(yè)。本文采用更為精準的界定標準：若公司本身或其母公司在當年獲得國家或省級授予的高新技術企業(yè)資格，或處于獲得資格認證的3年期內(nèi)，則將該公司在當年界定為高新技術企業(yè)。此外，本文參考張棟等[30]方法作進一步處理，若企業(yè)資格認證有效期數(shù)據(jù)缺失，則以該公司享有的稅收優(yōu)惠期限作為替代。企業(yè)資質(zhì)文件相關數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

表8報告了企業(yè)分組的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在高新技術企業(yè)組別中，主要解釋變量Digtal顯著為正，而非高新技術企業(yè)組別中Digtal回歸系數(shù)統(tǒng)計上不顯著，一定程度說明數(shù)字賦能顯著促進了高新技術企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，而對非高新技術企業(yè)并沒有顯著影響?？赡艿脑蚴?，相較于非高新技術企業(yè)，高新技術企業(yè)核心競爭力通常在于創(chuàng)新技術，數(shù)字賦能為高新技術企業(yè)投資于綠色技術創(chuàng)新提供了多方面支撐。

4.3 行業(yè)特征分析

污染行業(yè)與清潔行業(yè)企業(yè)在經(jīng)營特點、治污成本等方面存在差異，數(shù)字賦能對其綠色技術創(chuàng)新的影響可能呈現(xiàn)差異性。參考呂明晗等[31]做法，把火電、鋼鐵、水泥、電解鋁、煤炭、冶金、化工、石化、建材、造紙、釀造、制藥、發(fā)酵、紡織、制革和采礦業(yè)16個行業(yè)劃分為污染行業(yè)，其余行業(yè)則劃分為清潔行業(yè)。行業(yè)異質(zhì)性分析的實證結(jié)果如表9所示。從回歸結(jié)果看，數(shù)字賦能對污染行業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進效應明顯大于清潔行業(yè)。其可能原因：一是，國家對污染行業(yè)環(huán)境信息披露要求比清潔行業(yè)更加嚴格，同時污染行業(yè)的排污問題因互聯(lián)網(wǎng)的普及受到公眾更廣泛關注，污染行業(yè)企業(yè)應對公眾和政府監(jiān)管的壓力更大，進行綠色技術創(chuàng)新動力更強；二是，數(shù)字經(jīng)濟時代，市場規(guī)模不斷擴大，新競爭者的不斷涌入迫使企業(yè)不斷降低生產(chǎn)成本維持競爭優(yōu)勢，而污染行業(yè)企業(yè)治污成本高，倒逼其通過生產(chǎn)工藝過程綠色化和綠色技術創(chuàng)新，減少污染排放治理成本。

表9 異質(zhì)性分析：企業(yè)所屬行業(yè)（污染行業(yè)與清潔行業(yè)）

5 結(jié)論與啟示

本文從直接傳導機制和間接傳導機制兩個視角，闡釋了數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的內(nèi)在機理，并基于2010—2018年A股上市公司的微觀數(shù)據(jù)，實證分析了數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字賦能顯著促進了企業(yè)綠色技術創(chuàng)新；數(shù)字賦能能夠通過誘導企業(yè)增加研發(fā)投入、強化企業(yè)環(huán)境責任履行間接影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。進一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字賦能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進效應僅在外部融資約束程度較高企業(yè)組別中顯著，緩解融資約束以增加研發(fā)資金構(gòu)成數(shù)字賦能促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的另一作用渠道。此外，數(shù)字賦能對高新技術企業(yè)、污染行業(yè)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進效應更加明顯。

研究結(jié)論的政策啟示如下：（1）進一步加大新一代信息技術基礎設施建設力度。加強政府引導和支持，制定相關政策支持數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，鼓勵社會資本參與，加大對數(shù)字基礎設施的投資強度與投資規(guī)模，拓展并不斷完善數(shù)字化應用服務體系，加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展。（2）充分發(fā)揮數(shù)字賦能對企業(yè)排污監(jiān)管的作用。通過數(shù)字賦能，依托數(shù)字化平臺，精準識別、及時追蹤新發(fā)生的生態(tài)環(huán)境問題，不斷完善生態(tài)環(huán)境監(jiān)測體系，強化排污企業(yè)監(jiān)督管理，拓寬公眾環(huán)境治理參與渠道，形成公眾、政府生態(tài)環(huán)境監(jiān)督合力，以數(shù)字賦能為生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)治理保護提供支撐，為提升生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化水平提供新的方法，推動我國經(jīng)濟社會全面綠色轉(zhuǎn)型。