摘 要：當(dāng)前提高企業(yè)綠色創(chuàng)新水平要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)主體的溢出效應(yīng)。文章基于中國(guó)上市公司客戶和供應(yīng)商逐一匹配的供應(yīng)鏈條和企業(yè)綠色技術(shù)與數(shù)字技術(shù)專利大數(shù)據(jù)，首次從產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的視角考察了下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的微觀機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新，特別是當(dāng)上游企業(yè)規(guī)模較大、具有國(guó)有性質(zhì)、知識(shí)存量較為豐富，或其所在行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度較高、需求量較大、污染密集度較高時(shí)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其綠色創(chuàng)新的牽引作用更為顯著。機(jī)制分析表明，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于促進(jìn)上游企業(yè)提高數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力和數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新能力，進(jìn)而牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新。進(jìn)一步分析表明，在下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后向溢出效應(yīng)的影響下，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)不僅數(shù)量增加而且質(zhì)量提升；不僅對(duì)企業(yè)策略性創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，而且對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)生“杠桿效應(yīng)”；但在現(xiàn)有階段，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新主要還是集中在生產(chǎn)的過(guò)程管控和末端治理環(huán)節(jié)，還未深入到從根本上解決污染問題的源頭預(yù)防階段。文章研究結(jié)論為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代建立市場(chǎng)導(dǎo)向的綠色技術(shù)創(chuàng)新體系和推動(dòng)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型 綠色創(chuàng)新 溢出效應(yīng) 縱向關(guān)系 技術(shù)融合

DOI：10.19592/j.cnki.scje.411972

JEL分類號(hào)：D21，M11，O14" "中圖分類號(hào)：F424

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" "文章編號(hào)：1000 - 6249（2024）00 - 132 - 18

一、引言

習(xí)近平總書記在黨的二十大報(bào)告中明確提出要“推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展”。一方面，數(shù)字技術(shù)具有滲透性、協(xié)同性和外部性特征，使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響能夠突破企業(yè)邊界在產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游傳遞和擴(kuò)散（陶鋒等，2023）；一方面，數(shù)字技術(shù)具有通用目的性、技術(shù)積累性和創(chuàng)新互補(bǔ)性特征，其與綠色技術(shù)的融合與協(xié)同已成為著力推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”的重要支撐。然而，當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型無(wú)論是在企業(yè)內(nèi)部還是在行業(yè)間都存在“孤島化”、“碎片化”的現(xiàn)象，企業(yè)或是注重?cái)?shù)字化內(nèi)部建設(shè)而忽略其外部影響，或是熱衷于“炫耀性數(shù)字化投資”而忽視了數(shù)字技術(shù)在信息、計(jì)算、溝通和連接等方面的技術(shù)屬性與功能（Triplett，1999；劉洋等，2020）。這不僅使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響大打折扣，難以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，而且不論是傳統(tǒng)技術(shù)還是新興技術(shù)都彼此孤立存在，而難以實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，消費(fèi)者多樣化、個(gè)性化、綠色化需求越來(lái)越強(qiáng)烈，而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以快速捕捉和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)綠色需求，有利于企業(yè)提高綠色研發(fā)活動(dòng)的及時(shí)性與應(yīng)變性、加強(qiáng)清潔生產(chǎn)技術(shù)、促進(jìn)節(jié)能減排管理智能化等（El-Kassar and Singh，2019；Mubarak et al.，2021；申明浩、譚偉杰，2022）。因此，數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)并不是相互獨(dú)立的，二者存在著諸多相互融合的結(jié)合點(diǎn)。然而現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化與綠色化的研究是割裂的，部分文獻(xiàn)分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新的關(guān)系，如El-Kassar and Singh（2019），Mubarak et al.（2021），龐瑞芝、劉東閣（2022）的研究均表明數(shù)字技術(shù)對(duì)增強(qiáng)企業(yè)綠色創(chuàng)新能力具有重要作用。進(jìn)一步地，申明浩、譚偉杰（2022），郭豐等（2023），肖靜、曾萍（2023）指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅有利于提升其綠色創(chuàng)新活動(dòng)數(shù)量而且顯著提高了綠色創(chuàng)新活動(dòng)質(zhì)量。一方面，這些研究忽視了數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)的特點(diǎn)和聯(lián)系，缺少兩種技術(shù)相融合的視角。另一方面，這些研究側(cè)重于討論企業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新，而沒有關(guān)注到關(guān)聯(lián)主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型的溢出效應(yīng)。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅在企業(yè)內(nèi)部不同部門之間產(chǎn)生初始收益，在行業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生水平溢出，更重要的是通過(guò)跨行業(yè)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)產(chǎn)生垂直方向的數(shù)字化溢出，而由此帶來(lái)的間接收益往往大于數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)自身數(shù)字投資的直接回報(bào)。如李云鶴等（2022）研究表明，客戶公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在供應(yīng)鏈上的擴(kuò)散效應(yīng)并顯著推動(dòng)上游公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。楊金玉等（2022）指出客戶公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)商創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用。Kong et al.（2020），Zhao et al.（2020）均強(qiáng)調(diào)了供應(yīng)鏈上下游關(guān)聯(lián)主體對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的重要作用。但遺憾的是，目前還沒有研究將供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)聯(lián)系起來(lái)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，如何從需求端激發(fā)企業(yè)綠色創(chuàng)新積極性？如何加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)的深度融合，以增強(qiáng)企業(yè)綠色創(chuàng)新活力？數(shù)字技術(shù)牽引企業(yè)綠色創(chuàng)新在創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量上是否存在差異化影響？對(duì)其他創(chuàng)新活動(dòng)是產(chǎn)生“杠桿效應(yīng)”還是“擠出效應(yīng)”？作用力主要發(fā)生在生產(chǎn)鏈源頭、過(guò)程還是末端呢？這些問題既需要理論的回答也需要實(shí)證的檢驗(yàn)。

基于此，本文利用中國(guó)上市公司供應(yīng)商和客戶逐一匹配的供應(yīng)鏈條和2007—2020年近10萬(wàn)條綠色發(fā)明專利申請(qǐng)和31萬(wàn)余條數(shù)字發(fā)明專利申請(qǐng)的數(shù)據(jù)樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)，且當(dāng)上游企業(yè)規(guī)模較大、具有國(guó)有性質(zhì)、知識(shí)存量較為豐富，或其所在行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度較高、需求量較大、污染密集度較高時(shí)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用更為顯著。這其中的影響機(jī)制在于下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高上游企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力和數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新能力。另外，在下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的牽引作用下，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)表現(xiàn)出“量質(zhì)齊升”態(tài)勢(shì)；從技術(shù)創(chuàng)新競(jìng)合關(guān)系看，上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)的融合對(duì)企業(yè)策略性創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，而對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)生“杠桿效應(yīng)”；從綠色創(chuàng)新方向看，數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合能夠在生產(chǎn)鏈的過(guò)程管控和末端治理環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用。

與既往文獻(xiàn)相比，本文可能的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：其一，本文創(chuàng)新性地從產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的角度考察下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的積極作用，為更好地理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新行為提供了新視角。與既有研究側(cè)重企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型誘發(fā)自身內(nèi)部綠色創(chuàng)新行為不同，本文基于供應(yīng)商與客戶上下游企業(yè)關(guān)系的獨(dú)特場(chǎng)景，強(qiáng)調(diào)需求端數(shù)字化轉(zhuǎn)型的溢出效應(yīng)有利于供給端將數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)相融合從而牽引企業(yè)綠色創(chuàng)新，且數(shù)字化的綠色溢出效應(yīng)因上游企業(yè)規(guī)模、所有權(quán)性質(zhì)、知識(shí)存量以及其所在行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度、市場(chǎng)需求規(guī)模、污染密集度而存在異質(zhì)性。這些研究結(jié)論拓展了“波特假說(shuō)”和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究視角。其二，本文從企業(yè)綠色創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新策略調(diào)整和綠色創(chuàng)新方向等維度深入分析在下游企業(yè)數(shù)字化牽引作用下，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新行為的特點(diǎn)，有利于加深既有研究對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的理解。本文研究發(fā)現(xiàn)，在下游企業(yè)數(shù)字化溢出效應(yīng)的影響下，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)不僅數(shù)量增加而且質(zhì)量提升；不僅對(duì)企業(yè)策略性創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，而且對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)生“杠桿效應(yīng)”；但在現(xiàn)有階段，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新主要還是集中在生產(chǎn)的過(guò)程管控和末端治理環(huán)節(jié)，還未深入到從根本上解決污染問題的源頭預(yù)防階段。這些研究結(jié)論既是對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的補(bǔ)充，也蘊(yùn)含了豐富的現(xiàn)實(shí)意義。其三，本文為政府優(yōu)化環(huán)境規(guī)制政策和推動(dòng)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展提供了新思路、新見解。本文研究表明推動(dòng)企業(yè)綠色創(chuàng)新的政策設(shè)計(jì)除了各種類型的環(huán)境規(guī)制政策以外，還要注重發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代市場(chǎng)需求和技術(shù)融合的作用，政府的角色在于暢通供應(yīng)鏈溢出渠道和為數(shù)字化綠色化融合營(yíng)造良好的環(huán)境。

二、研究假說(shuō)

（一）下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與上游企業(yè)綠色創(chuàng)新

其一，下游企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)向上游企業(yè)精準(zhǔn)傳遞綠色需求信息，有利于降低上游企業(yè)從事綠色創(chuàng)新活動(dòng)面臨的市場(chǎng)不確定性。通常，環(huán)保市場(chǎng)需求不穩(wěn)定，市場(chǎng)細(xì)化難以把握，且與原有的舊技術(shù)相比，綠色技術(shù)市場(chǎng)需求少、成果轉(zhuǎn)化率低、技術(shù)擴(kuò)散力不足。因此，供給和需求之間的信息不對(duì)稱是造成企業(yè)綠色創(chuàng)新動(dòng)力不足的重要原因之一。一方面下游企業(yè)依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)字技術(shù)可以及時(shí)捕捉并精準(zhǔn)預(yù)判市場(chǎng)趨勢(shì)和消費(fèi)者偏好，并向上游企業(yè)準(zhǔn)確傳送終端需求信息（陶鋒等，2023），一定程度上緩解了上游企業(yè)綠色創(chuàng)新成果與市場(chǎng)需求不匹配的情形，增強(qiáng)了企業(yè)對(duì)綠色創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的事前容忍度。另一方面，下游企業(yè)通過(guò)和上游企業(yè)實(shí)時(shí)共享資源消耗和環(huán)境數(shù)據(jù)精準(zhǔn)傳遞企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的綠色需求，提高了上游企業(yè)綠色研發(fā)活動(dòng)的及時(shí)性和應(yīng)變性。另外，數(shù)字技術(shù)天然擁有綠色創(chuàng)新屬性，如區(qū)塊鏈、3D打印、數(shù)字仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)本身具備減少資源使用和污染排放的特點(diǎn)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型直接向上游企業(yè)釋放了綠色需求信號(hào)。

其二，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于推進(jìn)供應(yīng)鏈綠色合作研發(fā)并形成收益共享機(jī)制，激發(fā)上游企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。綠色創(chuàng)新具有知識(shí)溢出和環(huán)境保護(hù)的雙重正外部性，其他企業(yè)享受綠色創(chuàng)新企業(yè)帶來(lái)的知識(shí)外溢和環(huán)境改善收益而不付出成本，導(dǎo)致企業(yè)從事綠色創(chuàng)新活動(dòng)的激勵(lì)不足（Rennings，2000）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，消費(fèi)呈現(xiàn)多樣化、多層次、集成式等特點(diǎn)，單個(gè)企業(yè)往往難以完全及時(shí)滿足市場(chǎng)需求。下游企業(yè)距離終端消費(fèi)市場(chǎng)最近，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型在商業(yè)模式上的表現(xiàn)之一就是形成上下游企業(yè)關(guān)聯(lián)互動(dòng)的開放式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，提高了供應(yīng)鏈合作的開放程度（陶鋒等，2023）。而對(duì)于從事綠色創(chuàng)新的上游企業(yè)而言，綠色技術(shù)復(fù)雜性較高，獨(dú)立研發(fā)需承擔(dān)高昂的研發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)卻得到相對(duì)較少的邊際收益。因此，上下游企業(yè)存在協(xié)同合作研發(fā)的契合點(diǎn)，數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)相結(jié)合共同彌補(bǔ)產(chǎn)業(yè)鏈上的技術(shù)缺口，一方面上游企業(yè)為分享更多研發(fā)收益而積極調(diào)整研發(fā)資源配置以提高綠色創(chuàng)新在研發(fā)中的貢獻(xiàn)；另一方面大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等數(shù)字技術(shù)大大降低了上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)的成本和不確定性，激發(fā)了上游企業(yè)開展綠色創(chuàng)新的積極性。

其三，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加強(qiáng)了對(duì)供應(yīng)商企業(yè)的環(huán)境監(jiān)測(cè)督查，來(lái)自客戶的環(huán)保壓力倒逼上游企業(yè)提高綠色創(chuàng)新水平?？蛻羰瞧髽I(yè)重要的利益相關(guān)者，企業(yè)在環(huán)境管理實(shí)踐中面臨著來(lái)自客戶的嚴(yán)格審查（Zhao et al.，2020），因此來(lái)自客戶的環(huán)保壓力是上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的重要驅(qū)動(dòng)因素。隨著綠色環(huán)保意識(shí)增強(qiáng)和來(lái)自政府的環(huán)境規(guī)制要求等，越來(lái)越多的企業(yè)更傾向于選擇環(huán)境友好和資源節(jié)約的產(chǎn)品。進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下游企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等手段以更低的成本和更高的效率在更大范圍內(nèi)選擇符合其要求的供應(yīng)商，特別是具有綠色環(huán)保特征的供應(yīng)商。這增加了供應(yīng)商企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，倒逼上游供應(yīng)商企業(yè)以客戶需求為中心開展綠色創(chuàng)新活動(dòng)，以此可以打破競(jìng)爭(zhēng)者領(lǐng)先狀態(tài)，并抓住客戶綠色需求的契機(jī)提升競(jìng)爭(zhēng)地位?；谝陨戏治?，本文提出如下假說(shuō)：

H1：下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新。

（二）下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制

其一，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于進(jìn)一步提高上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力，促使上游企業(yè)將數(shù)字技術(shù)嵌入到綠色創(chuàng)新活動(dòng)之中。數(shù)字創(chuàng)新是指通過(guò)組合數(shù)字技術(shù)與物理組件而實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)過(guò)程改進(jìn)、組織模式變革以及商業(yè)模式創(chuàng)建和改變的創(chuàng)新過(guò)程（Yoo et al.，2010；劉洋等，2020）。下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為上游企業(yè)進(jìn)行數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)提供了一系列所需的必要條件，如數(shù)字創(chuàng)新機(jī)會(huì)識(shí)別、數(shù)字技術(shù)知識(shí)來(lái)源以及實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有資源與新資源的組合能力（Kohli and Melville，2019；劉洋等，2020）。首先，識(shí)別組織內(nèi)外與數(shù)字環(huán)境相關(guān)的創(chuàng)新機(jī)會(huì)是數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)啟動(dòng)的開端，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了市場(chǎng)對(duì)數(shù)字技術(shù)的需求，既包括終端消費(fèi)市場(chǎng)多樣化、個(gè)性化的消費(fèi)需求，也包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)對(duì)相關(guān)數(shù)字技術(shù)的需求（曲永義，2022）。這有利于降低上游企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的信息搜尋和機(jī)會(huì)識(shí)別成本，減少研發(fā)過(guò)程中的不確定性。其次，與傳統(tǒng)的非數(shù)字創(chuàng)新不同，數(shù)字創(chuàng)新的本質(zhì)是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)向不同產(chǎn)業(yè)的融合滲透，因而更強(qiáng)調(diào)不同產(chǎn)業(yè)之間、不同企業(yè)之間的知識(shí)交流互動(dòng)。下游企業(yè)依托數(shù)字技術(shù)進(jìn)一步拓展產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，有利于上游企業(yè)獲取不同技術(shù)來(lái)源和領(lǐng)域的數(shù)字技術(shù)知識(shí)和行業(yè)內(nèi)知識(shí)，增強(qiáng)多樣化知識(shí)融合能力，為上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)奠定豐富的知識(shí)基礎(chǔ)。再次，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所形成的開放式創(chuàng)新模式和價(jià)值共創(chuàng)的商業(yè)模式促使其將轉(zhuǎn)型中呈現(xiàn)的先進(jìn)數(shù)字技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)持續(xù)向上游關(guān)聯(lián)企業(yè)輸出，從而增強(qiáng)上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)知識(shí)吸收及資源重組整合能力，并促進(jìn)上游企業(yè)在數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行綠色專有技術(shù)的研發(fā)。

其二，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于上游企業(yè)依托數(shù)字知識(shí)溢出，提高數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新能力。Chu et al.（2019）的研究表明，客戶的參與和對(duì)市場(chǎng)信息的反饋是供應(yīng)商企業(yè)創(chuàng)新成功的關(guān)鍵。一方面，數(shù)字技術(shù)改變了傳統(tǒng)的以企業(yè)為主的創(chuàng)新模式，客戶深度參與到企業(yè)的創(chuàng)新過(guò)程中，成為企業(yè)創(chuàng)新的重要來(lái)源（陶鋒等，2023）。隨著數(shù)字技術(shù)日益突破行業(yè)限制，與傳統(tǒng)技術(shù)相互融合，企業(yè)的“知識(shí)池”更趨多樣化。當(dāng)供應(yīng)商企業(yè)獲得的外部的、技術(shù)上相對(duì)遙遠(yuǎn)的知識(shí)與自身的“知識(shí)池”相結(jié)合，就有可能實(shí)現(xiàn)突破性的重大創(chuàng)新（Rosenkopf and Nerka，2001）。另一方面，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)上建立多元化的信息節(jié)點(diǎn)，有利于上游企業(yè)借由客戶聯(lián)結(jié)直接獲取下游企業(yè)數(shù)字技術(shù)知識(shí)、共享性數(shù)據(jù)資源等（楊金玉等，2022），降低了上游企業(yè)自身開展數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。另外，最為明顯的是，數(shù)字技術(shù)本身具有一定的綠色屬性，因此下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?yàn)樯嫌纹髽I(yè)綠色創(chuàng)新形成大規(guī)模的“技術(shù)蓄水池”（韓晶等，2022）。

無(wú)論是下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)了上游企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能力提升，還是上游企業(yè)直接利用下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)知識(shí)，都有利于上游企業(yè)將數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)相融合來(lái)開展綠色創(chuàng)新。一是因?yàn)閿?shù)字技術(shù)有利于降低綠色創(chuàng)新活動(dòng)的不確定性，如前文所述的供需信息不對(duì)稱和綠色創(chuàng)新“雙重外部性”引發(fā)的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。二是因?yàn)閿?shù)字技術(shù)有利于提高綠色創(chuàng)新效率。如大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)可以提高碳足跡追蹤和碳排放管理的及時(shí)性和精準(zhǔn)性、提升再生資源的分揀效率和分類準(zhǔn)確性等。三是因?yàn)閿?shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)相結(jié)合增強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)技術(shù)復(fù)雜度，形成一定技術(shù)壁壘，從而激勵(lì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新。此時(shí)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)所涉及的知識(shí)廣度和深度增加了其他企業(yè)的學(xué)習(xí)成本、模仿偏差，以及私人知識(shí)外溢為公共知識(shí)的擴(kuò)散難度?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僬f(shuō)：

H2：下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力，進(jìn)而牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新。

H3：下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新能力，進(jìn)而牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2007—2020年中國(guó)A股上市公司供應(yīng)商與客戶關(guān)系數(shù)據(jù)為研究樣本，并做如下處理：剔除供應(yīng)商和客戶為非上市公司的樣本；剔除金融行業(yè)樣本；剔除ST、*ST 公司樣本；剔除主要變量存在缺失的樣本，最終獲得2089個(gè)企業(yè)—年度觀測(cè)值。本文供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，專利數(shù)據(jù)來(lái)源于incoPat數(shù)據(jù)庫(kù)。為避免極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行了縮尾處理。

（二）模型設(shè)定與變量定義

為檢驗(yàn)下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響，本文借鑒Chu et al.（2019），楊金玉等（2022）構(gòu)建基準(zhǔn)模型如下：

[Greenit+1=α+βDigitalit+γControlsit+δi+μt+εit]" （1）

其中，被解釋變量Greenit+1表示上游企業(yè)i在t+1期的綠色創(chuàng)新水平，考慮到下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)的影響可能存在滯后性以及為緩解內(nèi)生性問題，本文對(duì)被解釋變量進(jìn)行了提前一期處理。核心解釋變量Digitalit為企業(yè)i的下游客戶企業(yè)在t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。Controlsit為一系列控制變量，δi和μt分別表示企業(yè)和年度固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

1.綠色創(chuàng)新。借鑒陶鋒等（2021），本文采用企業(yè)綠色發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量+1取對(duì)數(shù)衡量上游企業(yè)綠色創(chuàng)新。主要原因在于：第一，雖然研發(fā)數(shù)據(jù)常常被用來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新，但其側(cè)重于創(chuàng)新活動(dòng)的投入，且由于數(shù)據(jù)披露限制，尚無(wú)法從企業(yè)研發(fā)投入中剝離出用于綠色創(chuàng)新的部分。而通過(guò)專利的IPC信息和世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)局（WIPO）發(fā)布的環(huán)境友好型國(guó)際專利分類索引列表，我們可以明確劃分企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動(dòng)和非綠色創(chuàng)新活動(dòng)，指標(biāo)衡量更具準(zhǔn)確性。第二，依托專利數(shù)據(jù)豐富的指標(biāo)信息，本文不僅可以衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)的數(shù)量，還能測(cè)度綠色創(chuàng)新活動(dòng)的質(zhì)量，以及從污染治理的角度區(qū)分綠色創(chuàng)新活動(dòng)的類型，為本文的深入分析提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。第三，WIPO公布的國(guó)際通行標(biāo)準(zhǔn)只涉及發(fā)明和實(shí)用新型專利，且與實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利相比，發(fā)明專利面臨更為嚴(yán)格的審查制度，更能代表企業(yè)真實(shí)的技術(shù)水平。另外，專利授權(quán)具有一定時(shí)滯，存在更多的不確定性和不穩(wěn)定性，與之相比，專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)更為穩(wěn)定、可靠和及時(shí)。因此，本文主要基于企業(yè)申請(qǐng)的發(fā)明專利識(shí)別綠色創(chuàng)新活動(dòng)。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文以企業(yè)數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例衡量下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)量方法，現(xiàn)有文獻(xiàn)最普遍的是利用企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本分析（申明浩、譚偉杰，2022；郭豐等，2023）。一方面，雖然上市公司年報(bào)中關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率可以在一定程度上反映企業(yè)未來(lái)的戰(zhàn)略選擇和發(fā)展方向，但也難免帶有管理層的主觀意愿。尤其是在國(guó)家和地方政府大力倡導(dǎo)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下，上市公司年報(bào)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的文本信息更容易成為管理者進(jìn)行概念炒作的操作工具和獲取政府補(bǔ)貼的策略性手段。另一方面，年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的選擇具有較強(qiáng)的主觀意識(shí)，很可能存在遺漏和錯(cuò)判，造成回歸結(jié)果偏誤。然而企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理中，不論是外購(gòu)數(shù)字資產(chǎn)還是生產(chǎn)數(shù)字資產(chǎn)，都是其對(duì)數(shù)字技術(shù)的投資，反映了企業(yè)數(shù)字化的真實(shí)需求和供給。因此，以數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有一定的合理性。具體地，當(dāng)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中包含“軟件”“客戶端”“網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)”“智能系統(tǒng)”“數(shù)據(jù)系統(tǒng)”等與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞以及與此相關(guān)的專利時(shí)，將其定義為與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)。然后，按企業(yè)、年度加總數(shù)字化無(wú)形資產(chǎn)金額，并計(jì)算其占企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)總金額的比例。

3.控制變量。參考既有文獻(xiàn)（劉金科、肖翊陽(yáng)，2022；郭豐等，2023），本文加入了一系列控制變量，包括企業(yè)年齡（Age），以樣本企業(yè)當(dāng)年年份減企業(yè)上市年份+1取對(duì)數(shù)衡量；企業(yè)規(guī)模（Size），以總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)衡量；資產(chǎn)負(fù)債率（Leverage），以總負(fù)債除以總資產(chǎn)衡量；營(yíng)業(yè)收入（Income），以營(yíng)業(yè)收入取對(duì)數(shù)衡量；研發(fā)投入強(qiáng)度（RD_ratio），以研發(fā)投入除以營(yíng)業(yè)收入取對(duì)數(shù)衡量；托賓Q值（TobinQ），以市值除以總資產(chǎn)衡量；凈資產(chǎn)收益率（ROE），以凈利潤(rùn)除以股東權(quán)益衡量；董事會(huì)規(guī)模（Board），以董事會(huì)規(guī)模取自然對(duì)數(shù)衡量；股權(quán)集中度（TOP1），以第一大股東持股比例衡量。同時(shí)，本文用企業(yè)總資產(chǎn)計(jì)算赫芬達(dá)爾指數(shù)來(lái)進(jìn)一步控制行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI），以減輕行業(yè)層面市場(chǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)估計(jì)結(jié)果的潛在干擾。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)結(jié)果

表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。第（1）、（2）列為以綠色發(fā)明專利申請(qǐng)量衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新的回歸結(jié)果，作為穩(wěn)健性分析，第（3）、（4）列為以綠色發(fā)明專利授權(quán)量衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新的回歸結(jié)果。其中，第（1）、（3）列只加入核心解釋變量，第（2）、（4）列進(jìn)一步加入上游企業(yè)特征和行業(yè)特征等相關(guān)控制變量。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。這表明，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用，假設(shè)H1得以驗(yàn)證。

（二）內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.遺漏變量。雖然本文在基準(zhǔn)回歸中納入了一系列影響上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的控制變量，但仍有可能遺漏了相關(guān)重要變量。其一，大量文獻(xiàn)表明國(guó)家和地區(qū)的環(huán)境規(guī)制政策是誘發(fā)企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)的關(guān)鍵因素（陶鋒等，2021；劉金科、肖翊陽(yáng)，2022）。為此，本文進(jìn)一步納入城市—年份和城市—行業(yè)交互固定效應(yīng)，以控制城市層面隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素和城市之間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的影響。其二，與下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的溢出效應(yīng)相比，企業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響更為直接，為此，本文進(jìn)一步控制企業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Digital_sup），以更為“干凈”地識(shí)別數(shù)字化轉(zhuǎn)型在供應(yīng)鏈上的溢出效應(yīng)。其三，除下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型外，客戶的其他特征信息亦會(huì)對(duì)上游企業(yè)創(chuàng)新水平產(chǎn)生影響（楊金玉等，2022），為此，本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制下游企業(yè)相關(guān)特征變量（Controls_cus），如企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、研發(fā)投入強(qiáng)度、托賓Q值、凈資產(chǎn)收益率、董事會(huì)規(guī)模、股權(quán)集中度、所在行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度等變量，以緩解遺漏變量帶來(lái)的估計(jì)偏差。表3第（1）—（3）列顯示，在分別控制了城市—年份和城市—行業(yè)交互固定效應(yīng)、上游企業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型和下游企業(yè)特征變量后，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)依然顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

2.測(cè)量誤差。考慮到原變量可能不是一個(gè)特別合適的代理變量，本文進(jìn)一步采用上市公司年報(bào)MDamp;A中數(shù)字化關(guān)鍵詞的詞頻數(shù)量占MDamp;A總詞頻的比重，作為新的度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量。表3第（4）列結(jié)果顯示，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的回歸系數(shù)依然顯著為正，本文基本結(jié)論保持不變。

3.反向因果。如前文所述，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的溢出效應(yīng)加速了數(shù)字技術(shù)在供應(yīng)鏈上的傳播，推動(dòng)上游企業(yè)破除綠色化和數(shù)字化之間的技術(shù)壁壘，提高綠色創(chuàng)新水平。然而，如果上游企業(yè)進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型并將蘊(yùn)含數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)的產(chǎn)品銷售給下游企業(yè)，也會(huì)直接推動(dòng)下游企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為此，本文做了以下三方面的嘗試：第一，在基準(zhǔn)模型中，我們將被解釋變量提前一期，評(píng)估上一年下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響當(dāng)期上游企業(yè)綠色創(chuàng)新，這在一定程度上減弱了反向因果問題。

第二，基于Lewbel（1997）的研究思路，借鑒楊金玉等（2022），本文嘗試構(gòu)建下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)與按行業(yè)二位數(shù)編碼和省份分類的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)均值差額的三次方作為工具變量（Instrument）。Lewbel（1997）研究指出，該方法構(gòu)建工具變量的顯著優(yōu)勢(shì)在于，無(wú)需借助外部因素就可以構(gòu)建有效的工具變量，從而在一定程度上緩解內(nèi)生性偏差。表4第（1）列為工具變量的第一階段回歸結(jié)果，工具變量Instrument在1%水平上顯著為正，且Kleibergen-Paap rk Wald F statistic統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo弱工具變量識(shí)別F檢驗(yàn)在10%顯著性水平上的臨界值，Kleibergen-Paap rk LM statistic統(tǒng)計(jì)量在1%的水平上顯著，證明了工具變量Instrument的合理性。第（2）列為工具變量的第二階段回歸結(jié)果，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)依然顯著為正。

第三，借鑒Goldsmith-Pinkham et al.（2020）的研究思路，參考現(xiàn)有研究（方明月等，2022），本文嘗試構(gòu)建Bartik工具變量。該方法的基本思想是，以分析單元的初始份額（外生變量）和總體的增長(zhǎng)率（共同沖擊）的乘積來(lái)模擬出歷年的估計(jì)值作為工具變量，該工具變量與實(shí)際真實(shí)值高度相關(guān)，但與殘差項(xiàng)不相關(guān)。針對(duì)本文而言，我們構(gòu)建Bartik工具變量如下：

[Bartik_ivit=Digitali，t=2006×1+Growthcountry，t] （2）

其中，[Digitali，t=2006]為樣本前一年（即2006年）下游企業(yè)所在二位數(shù)行業(yè)其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值，[Growthcountry，t]為全國(guó)（除企業(yè)所在省份以外）互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)增長(zhǎng)率。

在相關(guān)性上，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與同行業(yè)其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度具有一定相關(guān)性。其原因在于，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在同群效應(yīng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、環(huán)境不確定性以及行業(yè)特征因素引發(fā)同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨同（陳慶江等，2021）。在外生性上，使用樣本前一年而非樣本期間的行業(yè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)了工具變量的外生性，并用剔除了本省數(shù)據(jù)的全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)增長(zhǎng)率與之相乘，使工具變量隨年份變化。在適當(dāng)控制企業(yè)和年份層面的固定效應(yīng)后，該變量與其他影響上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的殘差不相關(guān)。表4第（3）、（4）列分別為Bartik工具變量的第一階段和第二階段回歸結(jié)果。下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)依然顯著為正，說(shuō)明本文構(gòu)建的Bartik工具變量可以較好地解決內(nèi)生性問題，估計(jì)結(jié)果具有穩(wěn)健性。此外，Kleibergen-Paap rk Wald F statistic統(tǒng)計(jì)量大于10%水平上的臨界值，表明弱識(shí)別檢驗(yàn)通過(guò)；Kleibergen-Paap rk LM statistic統(tǒng)計(jì)量在1%的水平上顯著拒絕原假設(shè)，表明工具變量選擇通過(guò)識(shí)別不足檢驗(yàn)。

4.樣本選擇偏差。由于中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)只是強(qiáng)制要求公司分別披露前五大供應(yīng)商、客戶匯總的交易額占比，而并未強(qiáng)制要求公司披露前五大供應(yīng)商、客戶的名稱和交易金額等具體信息。因此，研究須考慮因上市公司信息披露導(dǎo)致的樣本選擇偏差。參考李云鶴等（2022），本文使用Heckman兩步法來(lái)盡可能緩解這一問題對(duì)結(jié)論的潛在影響。具體地，在第一階段選擇方程中，“企業(yè)是否披露主要客戶名稱的具體信息”作為被解釋變量（若披露，則虛擬量取1，否則取0），解釋變量包括企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)、企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)業(yè)收入、研發(fā)投入強(qiáng)度、托賓Q值、凈資產(chǎn)收益率、董事會(huì)規(guī)模、股權(quán)集中度等，并采用Probit模型進(jìn)行回歸。在第二階段中，將第一階段估計(jì)的逆米爾斯比（IMR）放入基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行回歸。表4第（6）列顯示，在經(jīng)過(guò)樣本選擇偏差調(diào)整后，Digital的系數(shù)依然在5%的水平上顯著為正，再次表明本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

5.更嚴(yán)格的綠色專利識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。通常一項(xiàng)專利具有若干個(gè)分類號(hào)，其中第一個(gè)稱為主分類號(hào)，最能充分代表該發(fā)明的技術(shù)領(lǐng)域信息。本文基準(zhǔn)回歸是通過(guò)檢索專利所有IPC來(lái)識(shí)別綠色專利的，但這并不能保證該發(fā)明的主導(dǎo)技術(shù)是綠色技術(shù)。因此，本文進(jìn)一步通過(guò)檢索專利主IPC來(lái)識(shí)別綠色專利?；貧w結(jié)果如表5第（1）列所示，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)依然在5%的水平上顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

6.聚類到更高層級(jí)。通常，聚類層級(jí)越高，對(duì)于相關(guān)性矩陣所施加的參數(shù)假設(shè)越少，結(jié)果越穩(wěn)健。為此，本文進(jìn)一步將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類至行業(yè)層面，表5第（2）列回歸結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)依然顯著為正，本文基準(zhǔn)結(jié)果依然穩(wěn)健。

7.Tobit模型。考慮到綠色創(chuàng)新指標(biāo)屬于典型的截?cái)鄶?shù)據(jù)，本文采取Tobit模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表5第（3）列回歸結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)依然顯著為正，穩(wěn)健支持下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的基本結(jié)論。

（三）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)規(guī)模。不同規(guī)模的企業(yè)所擁有的資金、技術(shù)、人才等資源優(yōu)勢(shì)不同，進(jìn)而對(duì)外部知識(shí)資源的獲取、整合和利用能力也有所差異。相比于規(guī)模較小的企業(yè)，大規(guī)模企業(yè)通常具有豐富的內(nèi)外部資源和穩(wěn)定的上下游渠道，更有能力獲取下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識(shí)溢出，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)相融合。本文按同行業(yè)、同年份上游企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)將樣本劃分為大企業(yè)和中小企業(yè)兩組，進(jìn)一步考察下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同規(guī)模上游企業(yè)的異質(zhì)性影響，回歸結(jié)果如表6第（1）、（2）列所示。研究發(fā)現(xiàn)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)在大企業(yè)的組別中顯著為正，而在中小企業(yè)的組別中不顯著。這表明下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效激勵(lì)了大型上游企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的提高。

2.企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。在中國(guó)國(guó)有企業(yè)具有特殊的資源優(yōu)勢(shì)，也在國(guó)家前瞻性領(lǐng)域和戰(zhàn)略性領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究中承擔(dān)了更多的使命。具有國(guó)有性質(zhì)的上游企業(yè)更有能力和責(zé)任整合內(nèi)外部資源優(yōu)勢(shì)，探索數(shù)字化綠色化融合發(fā)展路徑。因此，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有利于推動(dòng)上游國(guó)有企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動(dòng)。本文根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本劃分為國(guó)有和非國(guó)有企業(yè)，并進(jìn)行分組回歸，回歸結(jié)果見表6第（3）、（4）列。研究發(fā)現(xiàn)，在國(guó)有企業(yè)組別中，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)顯著為正，而在非國(guó)有企業(yè)組別中Digital的系數(shù)為正但不顯著。這意味著下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了國(guó)有企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動(dòng)。

3.企業(yè)知識(shí)存量。企業(yè)內(nèi)部知識(shí)存量在一定程度上體現(xiàn)了企業(yè)的知識(shí)資源豐裕程度和創(chuàng)新能力（陶鋒等，2021）。通常，企業(yè)知識(shí)存量越是豐富，其知識(shí)學(xué)習(xí)、吸收和重組能力越強(qiáng)，越有利于企業(yè)消化吸收外部知識(shí)，提高創(chuàng)新能力（龐瑞芝、劉東閣，2022）。因此，相對(duì)于知識(shí)存量較為匱乏的企業(yè)，具有豐富知識(shí)存量的上游企業(yè)可能會(huì)更好地吸收下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識(shí)溢出，并與自身綠色技術(shù)相融合來(lái)增加綠色專利申請(qǐng)量。本文根據(jù)各行業(yè)上游企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量的中位數(shù)將樣本劃分為知識(shí)存量較為豐富和較為匱乏的兩組，以檢驗(yàn)下游企業(yè)數(shù)字化是否會(huì)對(duì)擁有不同知識(shí)存量的上游企業(yè)的綠色創(chuàng)新行為產(chǎn)生異質(zhì)性影響?；貧w結(jié)果如表6第（5）、（6）列所示，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)僅在企業(yè)知識(shí)存量較為豐富的組別中顯著為正。這表明，相比于知識(shí)存量較為匱乏的上游企業(yè)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)知識(shí)存量較為豐富的上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用更為明顯。

4.行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度。在不同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度下，企業(yè)對(duì)市場(chǎng)壓力的敏感性存在一定差異（陶鋒等，2023）。通常，上游企業(yè)所在的行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，其市場(chǎng)壓力敏感性越強(qiáng)，也越有動(dòng)機(jī)吸收下游企業(yè)數(shù)字技術(shù)，并與自身綠色技術(shù)相結(jié)合來(lái)維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和建立市場(chǎng)地位。本文以上游企業(yè)總資產(chǎn)計(jì)算赫芬達(dá)爾指數(shù)，并按同年的行業(yè)集中度中值將樣本劃分為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度高低兩組，進(jìn)一步探究下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會(huì)對(duì)處于不同市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度的上游企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生異質(zhì)性影響。從表7第（1）、（2）列的回歸結(jié)果可以看出，當(dāng)上游企業(yè)所處行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈時(shí)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)顯著為正。這說(shuō)明相比于低競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)企業(yè)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)高競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)的上游企業(yè)綠色創(chuàng)新具有更顯著的促進(jìn)作用。

5.市場(chǎng)需求規(guī)模。市場(chǎng)需求是促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要推動(dòng)力。巨大的市場(chǎng)需求規(guī)模有利于降低研發(fā)活動(dòng)的不確定性和保障創(chuàng)新活動(dòng)的潛在收益（Piva and Vivarelli，2007），使得上游企業(yè)在市場(chǎng)需求刺激下，積極將下游企業(yè)數(shù)字技術(shù)與自身綠色技術(shù)相融合，從事更多綠色創(chuàng)新活動(dòng)。本文按照同行業(yè)、同年度上游企業(yè)客戶銷售額的中位數(shù)將樣本劃分為市場(chǎng)需求規(guī)模大小兩組，進(jìn)而檢驗(yàn)面對(duì)不同市場(chǎng)需求，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)的差異性影響。根據(jù)表7第（3）、（4）列回歸結(jié)果，當(dāng)市場(chǎng)需求規(guī)模較大時(shí)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)顯著為正，而對(duì)中小規(guī)模的市場(chǎng)需求，Digital的系數(shù)為正但不顯著。這表明下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了具有較高市場(chǎng)需求的上游企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新活動(dòng)。

6.行業(yè)污染密集度。不同行業(yè)的污染密度和能耗強(qiáng)度存在很大差異，使得下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用可能存在一定差異。對(duì)于重度污染行業(yè)而言，其環(huán)保壓力、成本壓力更大，綠色創(chuàng)新的意愿和動(dòng)力更強(qiáng)，有利于其將上游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色溢出效應(yīng)轉(zhuǎn)化為推動(dòng)節(jié)能減排技術(shù)、污染防治的綠色技術(shù)。為此，參考陶鋒等（2021），本文根據(jù)行業(yè)污染密集度將上游企業(yè)所在行業(yè)劃分為重度污染行業(yè)和中輕度污染行業(yè)兩組，借此考察下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響在不同污染密度行業(yè)中的差異性。根據(jù)表7第（5）、（6）列的回歸結(jié)果，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)僅在重度污染行業(yè)中顯著為正。這表明下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游重度污染行業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用會(huì)更明顯。

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

（一）數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新

本文根據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)分類與國(guó)際專利分類參照關(guān)系表（2023）》識(shí)別出與數(shù)字技術(shù)特征相吻合的發(fā)明專利，借此構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)，以檢驗(yàn)下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。當(dāng)前數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)實(shí)證研究的主要難點(diǎn)還是在于對(duì)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的測(cè)度。相比于運(yùn)用文本分析法挖掘?qū)＠暾?qǐng)文件（黃勃等，2023），以專利所屬的技術(shù)領(lǐng)域來(lái)判斷數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平更為清晰、客觀和直接。基于《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》和《國(guó)際專利分類表（IPC）》，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局將國(guó)際專利分類與數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)分類進(jìn)行對(duì)照，從而構(gòu)建出涵蓋8個(gè)部、54個(gè)大類、154個(gè)小類、266個(gè)大組和8367個(gè)小組的數(shù)字專利分類索引列表，即《數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)分類與國(guó)際專利分類參照關(guān)系表（2023）》?；诖耍疚睦胕ncoPat全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別樣本范圍內(nèi)上市公司申請(qǐng)和授權(quán)的每一項(xiàng)專利是否屬于數(shù)字專利，然后將其加總至企業(yè)層面，并以數(shù)字專利數(shù)量+1取對(duì)數(shù)衡量企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力。另外，考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型溢出效應(yīng)的滯后性，本文將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)提前一期，替換模型（1）中的被解釋變量進(jìn)行回歸。

回歸結(jié)果如表8所示。第（1）、（2）列利用發(fā)明專利申請(qǐng)量構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)，其中，第（1）列通過(guò)專利IPC匹配數(shù)字專利，第（2）列通過(guò)專利主IPC匹配數(shù)字專利?？梢园l(fā)現(xiàn)，Digital的系數(shù)均為正，且在5%水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。出于穩(wěn)健性，第（3）、（4）列利用發(fā)明專利授權(quán)量構(gòu)建數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)，其中，第（3）列通過(guò)專利IPC匹配數(shù)字專利，可以發(fā)現(xiàn)，Digital的系數(shù)顯著為正，第（4）列通過(guò)專利主IPC匹配數(shù)字專利，Digital的系數(shù)為正但不顯著。以上結(jié)果表明下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于促進(jìn)上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力提高，假設(shè)H2得以驗(yàn)證。

（二）數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新

結(jié)合既往文獻(xiàn)，本文利用專利IPC與技術(shù)領(lǐng)域的對(duì)應(yīng)關(guān)系識(shí)別數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合型專利，借此構(gòu)建指標(biāo)衡量數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新。技術(shù)融合體現(xiàn)了不同技術(shù)軌道的整合（Caviggioli，2016；李丫丫、趙玉林，2016），因此基于專利數(shù)據(jù)測(cè)度技術(shù)融合已被學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)可和利用。具體地，如果一項(xiàng)專利包含多個(gè)IPC分類號(hào)，則該件專利被認(rèn)為是一項(xiàng)融合型專利技術(shù)（Curran and Leker，2011；Caviggioli，2016；Song et al.，2017）。相應(yīng)地，本文認(rèn)為如果一件專利既包括數(shù)字IPC又包括綠色I(xiàn)PC，則該專利被定義為數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合型專利。在此基礎(chǔ)上，本文利用incoPat全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別樣本范圍內(nèi)上市公司申請(qǐng)和授權(quán)的每一項(xiàng)專利是否屬于數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合型專利，然后將其加總至企業(yè)層面，并結(jié)合既往文獻(xiàn)做法利用不同指標(biāo)刻畫數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新。一是以數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合型專利數(shù)量+1取對(duì)數(shù)（記為Inteinno1）度量技術(shù)融合規(guī)模；二是以數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合型專利數(shù)量占專利總量的比重（記為Inteinno2）衡量技術(shù)融合度；三是著重考慮兩兩技術(shù)領(lǐng)域間作用關(guān)系，以數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合型專利數(shù)量占兩個(gè)來(lái)源技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量最小值的比例（記為Inteinno3）表示技術(shù)融合強(qiáng)度。然后，本文將以上指標(biāo)提前一期，替換模型（1）中的被解釋變量進(jìn)行回歸。

回歸結(jié)果如表9所示。第（1）—（3）列利用發(fā)明專利申請(qǐng)量構(gòu)建數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新指標(biāo)，Digital的系數(shù)均在10%水平上顯著為正。出于穩(wěn)健性，第（4）—（6）列利用發(fā)明專利授權(quán)量構(gòu)建數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新指標(biāo)，當(dāng)以Inteinno1和Inteinno3為被解釋變量時(shí)，Digital的系數(shù)顯著為正，當(dāng)以Inteinno2為被解釋變量時(shí)，Digital的系數(shù)為正但不顯著。以上結(jié)果表明下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于促進(jìn)上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新能力提高，假設(shè)H3得以驗(yàn)證。

六、進(jìn)一步分析

（一）綠色創(chuàng)新“以量取勝”還是“量質(zhì)齊升”

結(jié)合既往文獻(xiàn)（陶鋒等，2021；邱洋冬、陶鋒，2021），本文從專利技術(shù)領(lǐng)域和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的角度刻畫多個(gè)指標(biāo)以衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，并替代模型（1）中的被解釋變量進(jìn)行回歸。首先，專利知識(shí)寬度反映了專利涉及知識(shí)領(lǐng)域的廣泛性和知識(shí)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，是衡量專利質(zhì)量的重要指標(biāo)（張杰、鄭文平，2018）。具體地，本文先是利用產(chǎn)業(yè)集中度的思路在IPC大組層面計(jì)算專利分類號(hào)之間的差異，以反映專利涉及的技術(shù)領(lǐng)域；然后采用中位數(shù)加總的方式匯總綠色專利知識(shí)寬度，得到“企業(yè)/年份”層面的專利質(zhì)量數(shù)據(jù)。其次，本文直接采用專利所涉及的IPC小類的數(shù)量衡量專利所涉及的技術(shù)領(lǐng)域?qū)挾?，并作為綠色創(chuàng)新質(zhì)量的代理變量。最后，專利被引用的次數(shù)可以體現(xiàn)其對(duì)后續(xù)技術(shù)發(fā)展的重要性，反映了專利的經(jīng)濟(jì)價(jià)值（邱洋冬、陶鋒，2021）。因此，本文進(jìn)一步使用專利前向索引作為專利質(zhì)量的衡量指標(biāo)。具體結(jié)果如表10的PanelA所示，無(wú)論采用以上何種指標(biāo)衡量上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)質(zhì)量，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)至少在10%水平上顯著為正，表明下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了上游企業(yè)綠色創(chuàng)新質(zhì)量。結(jié)合本文基準(zhǔn)結(jié)論可知，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)“量質(zhì)齊升”。

（二）數(shù)字技術(shù)牽引綠色創(chuàng)新“杠桿效應(yīng)”還是“擠出效應(yīng)”

本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)。然而，在下游企業(yè)數(shù)字技術(shù)的牽引下，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新在其整體創(chuàng)新活動(dòng)中的地位和結(jié)構(gòu)發(fā)生了怎樣的變化呢？即上游企業(yè)究竟是在既有創(chuàng)新活動(dòng)下依托數(shù)字溢出效應(yīng)不斷開展和豐富綠色創(chuàng)新，還是以取代或擠出其他創(chuàng)新活動(dòng)為代價(jià)而從事綠色創(chuàng)新？根據(jù)本文機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵在于，數(shù)字化的后向溢出效應(yīng)促使上游企業(yè)將數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)相融合以開展綠色創(chuàng)新活動(dòng)。一方面，依托數(shù)字技術(shù)的可同質(zhì)性、可再編輯性和可供性等屬性，上游企業(yè)推動(dòng)綠色技術(shù)體系與數(shù)字技術(shù)的交融和滲透，進(jìn)而通過(guò)對(duì)既有創(chuàng)新資源的優(yōu)化重組和不同技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)的重組整合，不斷產(chǎn)生新的創(chuàng)新活動(dòng)（Yoo et al.，2010；李川川、劉剛，2022），即下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型誘發(fā)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的“杠桿效應(yīng)”。另一方面，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的后向溢出效應(yīng)有利于上游企業(yè)增強(qiáng)數(shù)字創(chuàng)新能力，而數(shù)字技術(shù)和綠色技術(shù)創(chuàng)新投資都對(duì)研發(fā)資金和相關(guān)人才具有大量需求，從而很可能擠出企業(yè)其他創(chuàng)新活動(dòng)，尤其是“短平快”的策略性創(chuàng)新投資（劉金科、肖翊陽(yáng)，2022），即下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型誘發(fā)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新但對(duì)其他創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生的“擠出效應(yīng)”。

基于此，本文進(jìn)一步考察下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新“杠桿效應(yīng)”或“擠出效應(yīng)”。本文以企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量+1取對(duì)數(shù)衡量企業(yè)整體創(chuàng)新，以發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量+1取對(duì)數(shù)衡量企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新活動(dòng)，以實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)數(shù)量+1取對(duì)數(shù)衡量企業(yè)策略性創(chuàng)新活動(dòng)，并以這些變量作為被解釋變量進(jìn)行回歸。表10 PanelB的回歸結(jié)果顯示，以專利申請(qǐng)量衡量企業(yè)整體創(chuàng)新時(shí)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital的系數(shù)并不顯著；以發(fā)明專利申請(qǐng)量為被解釋變量時(shí)，Digital的系數(shù)在10%的水平上顯著為正；以實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)量為被解釋變量時(shí)，Digital的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)。這表明下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)以發(fā)明專利為主的創(chuàng)新活動(dòng)具有促進(jìn)作用，而對(duì)以實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)專利為主的創(chuàng)新活動(dòng)具有抑制作用。這意味著下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)生“杠桿效應(yīng)”，對(duì)上游企業(yè)策略性創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。

（三）綠色創(chuàng)新“源頭預(yù)防”、“過(guò)程管控”還是“末端治理”

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及產(chǎn)品、流程、管理、商業(yè)模式等環(huán)節(jié)，數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合可在生產(chǎn)全過(guò)程促進(jìn)綠色創(chuàng)新活動(dòng)。結(jié)合WIPO于2010年推出的“國(guó)際專利綠色分類清單”和污染治理方式，本文根據(jù)生產(chǎn)過(guò)程將企業(yè)綠色創(chuàng)新劃分為以下三類：一是源頭預(yù)防型，即在生產(chǎn)源頭減少污染物產(chǎn)生量的創(chuàng)新活動(dòng)，具體包括可替代能源類（alternative energy production）、農(nóng)林類（agriculture or forestry）和核電類（nuclear power generation）的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。二是過(guò)程管控型，即在生產(chǎn)過(guò)程中降低污染要素投入的創(chuàng)新活動(dòng)，具體包括能源節(jié)約類（energy conservation）、行政監(jiān)管與設(shè)計(jì)類（administrative regulatory or design aspects）的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。三是末端治理型，即在生產(chǎn)過(guò)程終端減少污染物排放量或降低排放濃度的創(chuàng)新活動(dòng)，具體包括交通運(yùn)輸類（transportation）和廢棄物管理類（waste management）的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。本文分別用源頭預(yù)防綠色發(fā)明專利申請(qǐng)量、過(guò)程管控綠色發(fā)明專利申請(qǐng)量和末端治理綠色發(fā)明專利申請(qǐng)量衡量上述三類綠色創(chuàng)新，并替代模型（1）中的被解釋變量進(jìn)行回歸。表10 PanelC的回歸結(jié)果顯示，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了過(guò)程管控型和末端治理型的綠色創(chuàng)新活動(dòng)，對(duì)于源頭預(yù)防型綠色創(chuàng)新并不顯著。可能的原因有二：一方面，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于向上游供應(yīng)商提供更精準(zhǔn)的綠色需求信息，并加強(qiáng)對(duì)供應(yīng)商的監(jiān)測(cè)督查，出于訂單中斷威脅，下游企業(yè)的環(huán)保壓力倒逼上游企業(yè)開展綠色創(chuàng)新活動(dòng)，以滿足客戶綠色要求。在市場(chǎng)需求規(guī)模一定的情形下，企業(yè)更傾向于選擇相對(duì)容易實(shí)施、投入少、見效快的過(guò)程管控型和末端治理型的綠色創(chuàng)新活動(dòng)，在短時(shí)間內(nèi)完成訂單并獲取最大利潤(rùn)。另一方面，當(dāng)前我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于初級(jí)階段，數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)的融合主要體現(xiàn)在企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)推動(dòng)生產(chǎn)線智能化升級(jí)以降低能源消耗，加強(qiáng)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集監(jiān)控來(lái)提高能源管理效率，以及提高再生資源的分揀效率和分類準(zhǔn)確性等方面。這些環(huán)節(jié)主要集中在生產(chǎn)的過(guò)程和末端，而對(duì)于依托數(shù)字技術(shù)開采新能源和提高化石能源使用效率等涉及源頭預(yù)防的綠色創(chuàng)新活動(dòng)仍需數(shù)字技術(shù)的深入發(fā)展及其與綠色技術(shù)的深度融合。

七、研究結(jié)論和政策啟示

本文基于專利IPC提供的技術(shù)特征信息，構(gòu)建了中國(guó)上市公司2007—2020年綠色創(chuàng)新和數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)了下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明：①下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了上游企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動(dòng)，特別是當(dāng)上游企業(yè)規(guī)模較大、具有國(guó)有性質(zhì)、知識(shí)存量較為豐富，或其所在行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度較高、需求量較大、污染密集度較高時(shí)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其綠色創(chuàng)新的牽引作用更為顯著。②下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著驅(qū)動(dòng)上游企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制在于有效促進(jìn)了上游企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新。③在下游企業(yè)數(shù)字化溢出效應(yīng)的影響下，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)不僅數(shù)量增加而且質(zhì)量提升；不僅對(duì)企業(yè)策略性創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，而且對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)生“杠桿效應(yīng)”；但在現(xiàn)有階段，上游企業(yè)綠色創(chuàng)新主要還是集中在生產(chǎn)的過(guò)程管控和末端治理環(huán)節(jié)，還未深入到從根本上解決污染問題的源頭預(yù)防階段?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文的政策啟示如下：

第一，堅(jiān)持需求導(dǎo)向，圍繞市場(chǎng)需求和數(shù)字化轉(zhuǎn)型溢出效應(yīng)增強(qiáng)企業(yè)綠色創(chuàng)新內(nèi)生動(dòng)力。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)綠色創(chuàng)新效率低、綠色技術(shù)供給與需求處于低水平不平衡狀態(tài)，企業(yè)開展綠色創(chuàng)新的積極性不高，政府往往采取各種形式的環(huán)境規(guī)制政策以推動(dòng)企業(yè)綠色創(chuàng)新。然而，本文研究結(jié)論表明，企業(yè)的綠色創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)受到下游客戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。因此，除了環(huán)境規(guī)制政策以外，促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新的政策支持還可以從需求導(dǎo)向、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈溢出等視角重新審視。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代推進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新的政策趨向在于把握數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合創(chuàng)新趨勢(shì)，為此建議支持產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈下游企業(yè)率先開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，暢通供應(yīng)鏈溢出渠道，營(yíng)造有利于數(shù)字溢出和技術(shù)創(chuàng)新融合的良好氛圍。

第二，提升數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合應(yīng)用能力，推動(dòng)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展。當(dāng)前，我國(guó)部分企業(yè)僅僅是依靠數(shù)字化工具而建立浮于表面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，還沒有實(shí)現(xiàn)技術(shù)之間的深度融合，對(duì)于數(shù)字化綠色化協(xié)同也只是持觀望態(tài)度。本文研究結(jié)論表明，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠牽引上游企業(yè)綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵在于能夠有效促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)的融合，且當(dāng)前數(shù)字技術(shù)對(duì)綠色創(chuàng)新的牽引作用主要發(fā)生在生產(chǎn)的過(guò)程管控和末端治理環(huán)節(jié)。為此，要加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用，積極尋找數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)的連接點(diǎn)、契合點(diǎn)，打破技術(shù)之間彼此涇渭分明的孤立狀態(tài)；要從生產(chǎn)鏈的源頭、過(guò)程和末端全面強(qiáng)化大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)與綠色生產(chǎn)技術(shù)、綠色用能技術(shù)、綠色管理技術(shù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)方式綠色精益化，能源使用綠色循環(huán)化，資源管理綠色智慧化。

第三，結(jié)合企業(yè)特征和行業(yè)特點(diǎn)分類施策，增強(qiáng)政策實(shí)施的動(dòng)態(tài)化和精準(zhǔn)性。數(shù)字技術(shù)與綠色技術(shù)融合情況在企業(yè)層面和行業(yè)層面存在明顯的差異化。本文研究結(jié)論表明，當(dāng)上游企業(yè)規(guī)模較大、具有國(guó)有性質(zhì)、知識(shí)存量較為豐富，或其所在行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度較高、需求量較大、污染密集度較高時(shí)，下游企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其綠色創(chuàng)新的牽引作用更為顯著。因此，推動(dòng)技術(shù)融合與綠色創(chuàng)新的政策要避免“一刀切”。要充分發(fā)揮大企業(yè)、國(guó)有企業(yè)的資源優(yōu)勢(shì)，以及知識(shí)存量豐富企業(yè)的知識(shí)整合和創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，鼓勵(lì)其在全鏈條、全過(guò)程深化數(shù)字技術(shù)綠色技術(shù)融合，形成示范引領(lǐng)；對(duì)于中小企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)和知識(shí)存量較為匱乏的企業(yè)，要加強(qiáng)政策引導(dǎo)和支持，著力緩解其技術(shù)、資金、人才短缺問題，為企業(yè)數(shù)字技術(shù)綠色技術(shù)融合提供保障。要進(jìn)一步推動(dòng)各行業(yè)市場(chǎng)化改革，推動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)水平的提升；要充分挖掘市場(chǎng)需求，促進(jìn)綠色創(chuàng)新供給和需求的有效銜接和迭代升級(jí)；要重點(diǎn)針對(duì)污染密集型企業(yè)開展數(shù)字技術(shù)賦能綠色創(chuàng)新活動(dòng)。

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Does Downstream Digitalization Lead to Green Innovation in Upstream Enterprises

—— Based on the Perspective of Supply Chain Spillover

Wang Xinran" Tao Feng

Abstract：At present， improving the level of green innovation in enterprises should focus on the spillover effects of digital technology innovation applications and the related entities in the industrial chain and supply chain. This article is based on the supply chain and big data of enterprise green technology and digital technology patents that match customers and suppliers of Chinese listed companies one by one. For the first time， it examines the micro mechanism of the impact of downstream enterprise digital transformation on upstream enterprise green innovation from the perspective of industry correlation. Research has found that digital transformation of downstream enterprises is beneficial for driving green innovation in upstream enterprises， especially when upstream enterprises are large in scale， state-owned， have rich knowledge stock， or have high market competition， high demand， and pollution intensity in their industries. The digital transformation of downstream enterprises has a more significant driving effect on their green innovation. Mechanism analysis shows that the digital transformation of downstream enterprises is conducive to promoting the improvement of digital technology innovation capabilities and the integration of digital technology and green technology innovation capabilities of upstream enterprises， thereby driving green innovation in upstream enterprises. Further analysis shows that under the influence of spillover effects after the digital transformation of downstream enterprises， the green innovation activities of upstream enterprises not only increase in quantity but also improve in quality; Not only does it generate a \"crowding out effect\" on strategic innovation of enterprises， but it also generates a \"leverage effect\" on substantive innovation; However， at the current stage， green innovation in upstream enterprises is mainly concentrated in the production process control and end of pipe governance， and has not yet penetrated into the prevention stage of fundamentally solving pollution problems at the source. The research conclusion of this article provides empirical evidence and policy inspiration for establishing a market-oriented green technology innovation system and promoting the coordinated development of digital and green technologies in the digital economy era.

Keywords：Digital Transformation; Green Innovation; Spillover Effects; Vertical Relationship; Technology Integration

（責(zé)任編輯：謝淑娟）

*王欣然（通訊作者），暨南大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究院，E-mail：wangxr_0119@126.com，通訊地址：廣東省廣州市天河區(qū)黃埔大道西601號(hào)，郵編：510630；陶鋒，暨南大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究院，E-mail ：tffrank2005@126.com。作者文責(zé)自負(fù)。

基金項(xiàng)目：本文受國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化的體制機(jī)制與政策研究”（19AZD008）資助。