楊暢 羅帥

摘 要：在推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“雙碳”背景下，企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及如何促進(jìn)綠色創(chuàng)新？本文選取2011—2022年中國(guó)制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制以及融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升知識(shí)共享水平和降低企業(yè)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)綠色創(chuàng)新；第二，融資約束削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用；第三，異質(zhì)性分析表明，成熟公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新具有更強(qiáng)的促進(jìn)作用，其融資約束的削弱效果更明顯。本文為數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展提供了啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；綠色創(chuàng)新；融資約束；企業(yè)數(shù)字化；高質(zhì)量發(fā)展

本文索引：楊暢，羅帥.<變量 2>[J].中國(guó)商論，2024（11）：-137.

中圖分類號(hào)：F270 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2024）06（a）--04

1 引言

近年來(lái)，極端氣候頻發(fā)威脅到社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展，使得環(huán)境問(wèn)題受到廣泛關(guān)注。在此背景下，綠色創(chuàng)新被普遍視作應(yīng)對(duì)環(huán)境問(wèn)題的首要措施，我國(guó)政府和企業(yè)開始重視綠色創(chuàng)新的發(fā)展。具體來(lái)看，國(guó)家“十四五”規(guī)劃和中共二十大相繼強(qiáng)調(diào)“加快節(jié)能降碳先進(jìn)技術(shù)的研發(fā)與推廣”；2016—2022年，中國(guó)綠色專利授權(quán)量年均增長(zhǎng)率達(dá)到9.3%，成為推動(dòng)全球綠色創(chuàng)新的重要力量。由此，如何加強(qiáng)綠色創(chuàng)新政策落實(shí)、如何實(shí)現(xiàn)企業(yè)綠色創(chuàng)新突破，成為亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

隨著數(shù)字科技高速發(fā)展，企業(yè)正在積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為綠色創(chuàng)新帶來(lái)新的機(jī)遇。數(shù)字技術(shù)具有低耗能和高效率特征，可以驅(qū)動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)流程綠色化[1]。那么，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否促進(jìn)綠色創(chuàng)新？其背后的影響機(jī)制和作用條件分別是什么？目前相關(guān)研究仍存在較大的拓展空間：首先，就影響機(jī)制而言，學(xué)者對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)綠色創(chuàng)新展開了初步研究，但得出了不一致的結(jié)論。其次，就作用條件而言，相關(guān)研究尚未充分關(guān)注融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)和企業(yè)年齡的異質(zhì)性影響?；诖耍疚囊?011—2022年中國(guó)制造業(yè)上市公司為樣本，探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制，以及融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)和企業(yè)年齡的異質(zhì)性影響。

相較現(xiàn)有研究，本文可能的邊際貢獻(xiàn)包括：第一，本文從知識(shí)共享和研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響效果與機(jī)制，為數(shù)字賦能企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供了依據(jù)。第二，本文驗(yàn)證了融資約束對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，從而為政府和企業(yè)突破數(shù)字賦能綠色發(fā)展的瓶頸提供思路。第三，本文拓展分析了企業(yè)年齡的異質(zhì)性影響，揭示了年齡特征在數(shù)字驅(qū)動(dòng)綠色創(chuàng)新中發(fā)揮的作用，從而為企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供啟示。

2 理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升知識(shí)共享水平和降低企業(yè)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)綠色創(chuàng)新。一方面，在知識(shí)共享水平上，企業(yè)憑借數(shù)字技術(shù)構(gòu)建信息交換平臺(tái)，與接入平臺(tái)的客戶、供應(yīng)商、政府等利益相關(guān)者之間實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時(shí)共享，從而獲得資源環(huán)境相關(guān)的前沿知識(shí)和信息，擴(kuò)大綠色創(chuàng)新所需的知識(shí)供給[2]。另一方面，在企業(yè)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)上，綠色創(chuàng)新比一般創(chuàng)新活動(dòng)面臨更大風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)能利用數(shù)字技術(shù)的預(yù)測(cè)算法提高預(yù)測(cè)市場(chǎng)的準(zhǔn)確性，從而減少綠色產(chǎn)品創(chuàng)新的需求不確定性[3]。此外，企業(yè)利用數(shù)字孿生和仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)研發(fā)過(guò)程虛擬化，識(shí)別新產(chǎn)品性能缺陷，從而降低綠色創(chuàng)新的試錯(cuò)成本，激勵(lì)更多綠色創(chuàng)新活動(dòng)?；诖?，本文提出以下假設(shè)H1：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

融資約束削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用。融資約束是影響企業(yè)創(chuàng)新的首要情景變量，不論是數(shù)字化轉(zhuǎn)型還是綠色創(chuàng)新活動(dòng)，都與融資約束高度相關(guān)[4-5]。一方面，當(dāng)企業(yè)面臨較高融資約束時(shí)，企業(yè)有限的現(xiàn)金流被數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新活動(dòng)所擠占，使其現(xiàn)有核心業(yè)務(wù)面臨較大財(cái)務(wù)壓力，迫使企業(yè)減緩甚至?xí)和?shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新活動(dòng)，從而削弱兩者之間的正向影響關(guān)系[6]；另一方面，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新都面臨較大的收益不確定性，處于融資約束條件下的企業(yè)，會(huì)將有限資金配置到確定性更高的項(xiàng)目上，從而進(jìn)一步擠出數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新活動(dòng)，限制其利用數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)綠色創(chuàng)新的能力 [7]。基于此，本文提出假設(shè)H2：

H2：企業(yè)面臨較強(qiáng)的融資約束時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用被顯著削弱。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2011—2022年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，在此基礎(chǔ)上剔除ST、ST*、PT、PT*和相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終得到2773家公司的面板數(shù)據(jù)，總計(jì)觀測(cè)值18816個(gè)。本文綠色發(fā)明專利數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS），其他數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。為排除極端值影響，本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%縮尾處理。

3.2 變量定義

（1）被解釋變量

綠色創(chuàng)新（lnGIa），參考陶鋒等（2021）[7]的研究，本文采用上市公司獨(dú)立申請(qǐng)的綠色發(fā)明專利數(shù)量加一取對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量。同時(shí)，用綠色發(fā)明專利獲得數(shù)量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（2）解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（lnDT），借鑒吳非等（2021）[8]的研究，將人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵出現(xiàn)在上市企業(yè)年報(bào)的詞頻，加一取對(duì)數(shù)處理進(jìn)行衡量。

（3）調(diào)節(jié)變量

融資約束（FC），參考陳峻等（2020）的研究[9]，采用模型測(cè)算的融資約束發(fā)生概率進(jìn)行衡量。同時(shí)，參考Whited等（2006）[10]的研究計(jì)算WW指數(shù)，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（4）控制變量

參考現(xiàn)有研究，本文引入如下控制變量：企業(yè)規(guī)模（SIZE）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、盈利能力（ROE）、股權(quán)集中度（TOP1）、固定資產(chǎn)比率（MER）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（NAT）、兩職兼任（CP）。具體如表1所示。

3.3 模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)H1，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響，本文構(gòu)建了模型：

為進(jìn)一步檢驗(yàn)H2，即融資約束對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，本文構(gòu)建了模型：

在回歸分析中，本文采用基于普通最小二乘法的省份和年份雙重固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)對(duì)穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行聚類處理。

4 實(shí)證分析

4.1 回歸分析

表2列示基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，表2第（1）列顯示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響結(jié)果，可以看出lnDT的回歸系數(shù)為0.081，并且在1%水平下顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了企業(yè)綠色創(chuàng)新水平，與本文假設(shè)H1相符。表2第（2）列顯示了融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)，可以發(fā)現(xiàn)lnDT×FC的系數(shù)為-0.119，并且在1%水平下顯著，這說(shuō)明融資約束顯著削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用，支持了假設(shè)H2的結(jié)論。

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文運(yùn)用以下方法展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)，所得結(jié)論與基準(zhǔn)結(jié)果一致。（1）為了解決有偏選擇的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用Heckman兩階段回歸方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在第一階段中，以企業(yè)是否有綠色創(chuàng)新（dGI）作為被解釋變量，使用probit回歸模型進(jìn)行估計(jì)并生成逆米爾斯比率（imr）；在第二階段中，將逆米爾斯比率作為控制變量加入模型進(jìn)行回歸。（2）為避免綠色發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量可能帶來(lái)的估計(jì)偏差，本文使用上市公司綠色發(fā)明獲得數(shù)量進(jìn)行估計(jì)。（3）為避免FC指數(shù)準(zhǔn)確性可能帶來(lái)的偏差，本文使用WW指數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

4.3 異質(zhì)性分析

考慮到企業(yè)年齡可能帶來(lái)異質(zhì)性影響，本文按照企業(yè)成立年齡是否大于均值，將樣本分為成熟公司和年輕公司進(jìn)行分組回歸，結(jié)果如表3所示。表3列（1）-（2）顯示，成熟公司的lnDT系數(shù)明顯高于年輕公司，且兩者間系數(shù)差異顯著，表明成熟公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新促進(jìn)作用更強(qiáng)。這可能是因?yàn)槌墒旃緭碛懈S富的經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)和更完備的供應(yīng)鏈體系，更容易利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行知識(shí)和資源共享，產(chǎn)生更多綠色創(chuàng)新[11]。此外，表3列（3）-（4）顯示，成熟公司的lnDT×FC系數(shù)也明顯高于年輕公司，且兩者間系數(shù)差異顯著，表明成熟公司融資約束的削弱作用更強(qiáng)。可能的解釋是，面臨融資約束的成熟公司，采用和研發(fā)新技術(shù)時(shí)沉默成本和風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度都更高，更傾向于投資確定性高的項(xiàng)目，從而減少數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新活動(dòng)，削弱了兩者之間的正向影響關(guān)系[11]。

5 結(jié)語(yǔ)

本文選取2011—2022年我國(guó)制造業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制以及融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

結(jié)論表明：

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高知識(shí)共享水平，降低企業(yè)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，從而促進(jìn)綠色創(chuàng)新；

第二，融資約束削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用；

第三，異質(zhì)性分析表明，成熟公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新具有更強(qiáng)的促進(jìn)作用，其融資約束的削弱效果也更明顯。

綜上所述，企業(yè)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠持續(xù)有效地推進(jìn)綠色創(chuàng)新，但是受到融資約束的限制和企業(yè)年齡的影響，未來(lái)在發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色發(fā)展的協(xié)同作用上，企業(yè)和政府應(yīng)該側(cè)重于改善融資環(huán)境，同時(shí)在戰(zhàn)略和政策制定上將年齡因素納入考慮范圍，從而最大化數(shù)字賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的效果。

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