摘 要：借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動企業(yè)綠色創(chuàng)新是適應(yīng)當(dāng)今世界發(fā)展趨勢、謀求綠色可持續(xù)發(fā)展的必要途徑。以2011—2021年中國滬深上市公司的面板數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)，重點(diǎn)識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的微觀傳導(dǎo)機(jī)制以及稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼兩種政府干預(yù)手段的干預(yù)作用。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用，且該結(jié)論在經(jīng)過一系列內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。機(jī)制分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低信息不對稱程度、緩解融資約束、提升企業(yè)治理水平等推動企業(yè)綠色創(chuàng)新；政府的稅收優(yōu)惠政策強(qiáng)化了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用，而財(cái)政補(bǔ)貼政策對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)的發(fā)揮并未產(chǎn)生明顯影響。異質(zhì)性分析顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)因創(chuàng)新專利類型、生產(chǎn)要素依賴、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)競爭程度和地理區(qū)位分布等的不同而存在差異。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；綠色創(chuàng)新；上市公司

中圖分類號：F273.1；X322" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " 文章編號：1671-0037（2024）7-75-17

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.7.7

0 引言

綠色創(chuàng)新兼具促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、協(xié)助環(huán)境治理和提升社會福祉等三重優(yōu)點(diǎn)，對于實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。作為最主要的排放主體和最重要的創(chuàng)新主體，企業(yè)是否向綠色創(chuàng)新方向調(diào)整直接影響發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型的成效［1］。隨著以人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為代表的新一輪科技革命的興起，習(xí)近平總書記已多次提到數(shù)字中國建設(shè)，強(qiáng)調(diào)加快數(shù)字化發(fā)展。企業(yè)是承擔(dān)前沿創(chuàng)新的重要載體，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正成為推動中國式現(xiàn)代化的新動能［2］。此外，面對日益嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境問題，黨和國家高度重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色發(fā)展的重要作用?！丁笆奈濉眹倚畔⒒?guī)劃》和《數(shù)字中國建設(shè)總體布局規(guī)劃》均提出推進(jìn)綠色智慧的數(shù)字生態(tài)文明建設(shè)，意在強(qiáng)調(diào)以數(shù)字化引領(lǐng)綠色化，數(shù)字化和綠色化協(xié)同發(fā)展。上述頂層設(shè)計(jì)既為數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)綠色創(chuàng)新提供了新方向，也提出了新要求。由此，在數(shù)字生態(tài)文明時(shí)代，重新審視企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新的邏輯關(guān)系，研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何有效發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐中，企業(yè)往往因轉(zhuǎn)型成本高、陣痛期長而出現(xiàn)不愿轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)等現(xiàn)象。與此同時(shí)，由于綠色創(chuàng)新具有多重正外部性，企業(yè)在開展綠色創(chuàng)新的過程中經(jīng)常遭遇“搭便車”問題。在此情境下，政府干預(yù)有助于緩解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新面臨的市場困境。而稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼是政府進(jìn)行市場干預(yù)的主要政策手段。理論上，政府干預(yù)能為企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新提供資金支持，促使企業(yè)將二者擺在優(yōu)先發(fā)展的位置，但也可能對企業(yè)自身的綠色研發(fā)投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)［3］。稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼也有本質(zhì)上的不同。其中：稅收優(yōu)惠的社會目標(biāo)側(cè)重于減輕納稅人負(fù)擔(dān)，為正外部性買單；而財(cái)政補(bǔ)貼的社會目標(biāo)側(cè)重于支持企業(yè)長期發(fā)展，增加社會投資與就業(yè)。因此，二者在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新之間能否產(chǎn)生政策制定之初的預(yù)想效果？作用效果是否有所不同？這些都有待進(jìn)一步研究。

基于上述背景，本文從理論上解析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的微觀傳導(dǎo)機(jī)制，并探討了稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼兩種政策手段對二者關(guān)系的干預(yù)作用；以滬深A(yù)股上市公司為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)及其作用機(jī)制。相較于已有文獻(xiàn)，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，從信息效應(yīng)、投資效應(yīng)、治理效應(yīng)等三方面探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)綠色創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制，為二者關(guān)系的研究提供了新的切入點(diǎn)；第二，將稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的理論框架，考察政策手段對二者的干預(yù)作用，豐富了政府行為對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新影響的學(xué)術(shù)研究，拓展了相關(guān)機(jī)制分析的范疇。

1 文獻(xiàn)回顧

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的影響研究屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、企業(yè)創(chuàng)新管理與可持續(xù)發(fā)展等交叉的研究領(lǐng)域。在存在政府干預(yù)的情況下，與本文相關(guān)且具有支撐作用的文獻(xiàn)主要涉及以下4個(gè)方面。

一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的微觀影響效應(yīng)。學(xué)術(shù)界主要圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)經(jīng)營績效、治理能力和研發(fā)創(chuàng)新等的影響展開探討。關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)經(jīng)營績效的影響，現(xiàn)有研究尚存在分歧。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于緩解信息不對稱對企業(yè)融資的約束，是企業(yè)創(chuàng)新效率提升的強(qiáng)勁動力［4］；另一種觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)，企業(yè)組織結(jié)構(gòu)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)架構(gòu)的不匹配會阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)經(jīng)營積極效應(yīng)的發(fā)揮［5］。從治理能力看數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)發(fā)展的影響，也存在兩種相反的觀點(diǎn)。“促進(jìn)論”認(rèn)為，數(shù)字化運(yùn)營可以通過降低信息不對稱程度和管理者決策行為的非理性程度來提高公司治理水平［6］；“抑制論”則強(qiáng)調(diào)，數(shù)字技術(shù)賦能商業(yè)模式創(chuàng)新會增加企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，從而間接加劇股東和管理者之間的代理沖突［7］。針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，已有研究普遍認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低研發(fā)成本，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率提升［8］；同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型向外釋放的積極信號和對融資約束的緩解能夠使企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高水平的創(chuàng)新產(chǎn)出［9］。

二是企業(yè)綠色創(chuàng)新的驅(qū)動因素。現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于環(huán)境規(guī)制、宏觀政策和市場因素等視角。從環(huán)境規(guī)制視角看，部分學(xué)者認(rèn)為，環(huán)境規(guī)制會增加企業(yè)的制度遵循成本和環(huán)境治理成本，導(dǎo)致企業(yè)減少創(chuàng)新資金投入，從而抑制綠色創(chuàng)新行為［10］。但“波特假說”的支持者指出，環(huán)境規(guī)制向企業(yè)施加的外部壓力可以幫助企業(yè)克服組織惰性，促使其將外部壓力轉(zhuǎn)換為綠色創(chuàng)新的激勵因素［11］。從宏觀政策視角看，排污權(quán)交易、低碳城市建設(shè)和綠色信貸等政策對企業(yè)綠色創(chuàng)新具有較為顯著的促進(jìn)作用［12-14］，而政府補(bǔ)貼由于缺乏有效監(jiān)督可能會對企業(yè)綠色創(chuàng)新投入產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”［15］。從市場因素視角看，上游供應(yīng)商和下游客戶等利益相關(guān)者的綠色需求使企業(yè)綠色創(chuàng)新活動更加活躍，現(xiàn)代社會化大生產(chǎn)帶來的市場競爭使企業(yè)綠色創(chuàng)新活動逐漸轉(zhuǎn)向高投入高產(chǎn)出模式，而市場壟斷則成為企業(yè)綠色創(chuàng)新的制約因素［16］。

三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新。目前，僅有少量文獻(xiàn)涉及這方面的研究，且尚未達(dá)成一致觀點(diǎn)。部分學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高企業(yè)間信息共享的效率，從而促進(jìn)綠色創(chuàng)新［17-18］。也有研究指出，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過渡階段，企業(yè)為了迅速擴(kuò)大產(chǎn)出會加大資源開采力度，導(dǎo)致能源損耗增加，這可能阻礙其綠色創(chuàng)新活動［19-20］。結(jié)論不一致的原因可能在于：一是對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新的概念理解存在差異；二是忽視了其他潛在因素對數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)的影響。

四是稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)的影響。目前，已有文獻(xiàn)關(guān)注到稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新的影響，但未對影響進(jìn)行深刻剖析。在對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響方面，稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼能夠通過緩解企業(yè)融資約束、提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力以及強(qiáng)化“認(rèn)證效應(yīng)”促進(jìn)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并且還會降低企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中對現(xiàn)金流的敏感性［21-23］。在對綠色創(chuàng)新的影響方面，財(cái)政補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠均能正向激勵企業(yè)開展綠色創(chuàng)新，且在一定條件下，這兩種政策干預(yù)手段還會產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，更進(jìn)一步地促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新［24-25］。不過，也有研究表明，財(cái)政補(bǔ)貼在通過收入效應(yīng)、認(rèn)證效應(yīng)促進(jìn)綠色創(chuàng)新的同時(shí)，可能引致企業(yè)的尋租行為，對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響呈先升后降的倒U形特征［26］。

綜上所述，已有研究為本文探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但仍存在進(jìn)一步完善的空間。第一，既有文獻(xiàn)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的理論機(jī)制解讀得不夠深入且相對分散，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)及其作用機(jī)制尚存在分歧。第二，現(xiàn)有研究大都忽略了外部政策環(huán)境對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新關(guān)系的干預(yù)作用，而單純依靠市場推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)可能面臨市場失靈的問題，因此有必要從政策干預(yù)層面探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)所受到的調(diào)節(jié)作用。

2 理論分析與研究假設(shè)

基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的廣覆蓋性和強(qiáng)滲透性，企業(yè)在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，利用數(shù)字技術(shù)整合各類資源信息，降低企業(yè)與外界的信息不對稱程度，使得外部融資環(huán)境和企業(yè)治理水平得到改善和提高，這可能是推動企業(yè)更多關(guān)注綠色創(chuàng)新的“催化劑”。與此同時(shí)，政府稅收優(yōu)惠也可能在一定程度上緩解企業(yè)的融資約束，從而強(qiáng)化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新正向作用的發(fā)揮；而政府財(cái)政補(bǔ)貼雖然也能給企業(yè)帶來一定的資金支持，但作為一種事前激勵政策，可能引發(fā)企業(yè)虛假研發(fā)行為，造成激勵扭曲現(xiàn)象，從而不利于數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)的發(fā)揮。概括而言，在政府干預(yù)條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制如圖1所示。

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制

結(jié)合資源基礎(chǔ)理論、融資約束理論和委托代理理論，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的微觀傳導(dǎo)機(jī)制概括為信息效應(yīng)、投資效應(yīng)和治理效應(yīng)等3個(gè)方面。

從信息效應(yīng)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效降低企業(yè)與各方之間的信息不對稱程度，為企業(yè)綠色創(chuàng)新提供信息支撐。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低企業(yè)與消費(fèi)者之間的信息不對稱程度，挖掘消費(fèi)者真正的綠色需求，避免消費(fèi)者需求與企業(yè)生產(chǎn)之間的結(jié)構(gòu)性錯(cuò)配，使企業(yè)更有動力開展綠色創(chuàng)新活動［6］。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上的信息不對稱程度，有助于在上下游鏈條上傳遞真實(shí)有效的供需信息，推動企業(yè)精準(zhǔn)化、合理化生產(chǎn)，形成穩(wěn)定的供需關(guān)系，為綠色研發(fā)提供良好的外部環(huán)境［27］。最后，企業(yè)通過數(shù)字化手段可以更好地向外界傳遞真實(shí)的信息，吸納外界優(yōu)質(zhì)資源，為企業(yè)綠色創(chuàng)新提供有力的支撐。

從投資效應(yīng)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束為企業(yè)開展綠色創(chuàng)新提供資金支持。首先，企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)推動自身信用體系的建設(shè)和發(fā)展，有助于破除銀行信貸中長期存在的“規(guī)模歧視”與“所有權(quán)歧視”問題，使信貸資源分配更加公平，擴(kuò)大企業(yè)所獲得信貸的規(guī)模，從而為綠色創(chuàng)新提供銀行信貸的資金支持［28］。其次，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型契合國家發(fā)展主流導(dǎo)向，更容易獲得分析師關(guān)注，并在分析師深度挖掘解讀公司信息的基礎(chǔ)上走進(jìn)資本市場，進(jìn)而獲得投資者的青睞，為企業(yè)綠色創(chuàng)新活動提供資本市場的資金支持［6］。最后，互聯(lián)網(wǎng)平臺運(yùn)用數(shù)字技術(shù)打造透明的交易流程，提升企業(yè)的商業(yè)融資信用，為綠色創(chuàng)新提供供應(yīng)鏈的資金支持［29］。

從治理效應(yīng)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低委托代理風(fēng)險(xiǎn)與管理者非理性決策程度為企業(yè)開展綠色創(chuàng)新提供戰(zhàn)略保障。委托代理理論認(rèn)為，企業(yè)管理者更注重其在位時(shí)的業(yè)績，而數(shù)字技術(shù)能夠打破股東與管理者之間的信息壁壘，促使企業(yè)提升自身風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，從而壓縮管理者的機(jī)會主義空間與自由裁量權(quán)，抑制委托代理問題，推動企業(yè)開展綠色創(chuàng)新活動［30］。在決策過程中，管理者面臨“認(rèn)識有限”與“決策無限”之間的矛盾，極易作出非理性決策；而數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等能夠幫助管理者發(fā)現(xiàn)事物之間的真實(shí)聯(lián)系，在業(yè)績與綠色研發(fā)投入兩相權(quán)衡中作出最優(yōu)決策，從而在一定程度上推動綠色創(chuàng)新發(fā)展。

基于上述分析，本文提出研究假設(shè)H1：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新，其內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)制體現(xiàn)為降低信息不對稱程度、緩解融資約束、提升治理水平等3個(gè)方面。

2.2 稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用

對企業(yè)而言，稅收優(yōu)惠是政府激勵企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新的一種重要手段。稅收優(yōu)惠可緩解由稅收帶來的價(jià)格扭曲問題，促使資源要素流向數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色研發(fā)領(lǐng)域，同時(shí)可以提高資源配置效率，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)的發(fā)揮［31］。與此同時(shí)，由于綠色創(chuàng)新活動具有長周期性和不確定性等特點(diǎn)，有可能產(chǎn)生綠色供給的市場失靈問題；而稅收優(yōu)惠除了間接給企業(yè)提供資金支持外，還能激勵風(fēng)險(xiǎn)投資基金向企業(yè)投資，進(jìn)而多渠道緩解企業(yè)研發(fā)過程中資金約束問題，釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型活力，推動綠色創(chuàng)新［32］。此外，稅收減免優(yōu)惠政策可長期正向激勵企業(yè)加大研發(fā)投入，且具有風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)功能，這使得企業(yè)有動機(jī)在戰(zhàn)略決策時(shí)向綠色創(chuàng)新傾斜［33］。由此，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型為綠色創(chuàng)新提供良好外部環(huán)境的基礎(chǔ)上，稅收優(yōu)惠可以增強(qiáng)企業(yè)的綠色創(chuàng)新意愿。

基于上述分析，本文提出研究假設(shè)H2：

H2：稅收優(yōu)惠在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響綠色創(chuàng)新的過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

2.3 財(cái)政補(bǔ)貼對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用

財(cái)政補(bǔ)貼屬于事前補(bǔ)貼，即政府向符合補(bǔ)貼條件的企業(yè)撥款，充實(shí)企業(yè)的現(xiàn)金流，進(jìn)而影響企業(yè)的經(jīng)營、投融資和科技創(chuàng)新活動。從投融資層面看，一方面，財(cái)政補(bǔ)貼可以直接給企業(yè)提供資金支持；另一方面，財(cái)政補(bǔ)貼具有信號傳遞功能，可以緩解企業(yè)與資本市場之間的信息不對稱問題，有助于企業(yè)獲得外界資金，進(jìn)一步釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用［26］。從成本層面看，財(cái)政補(bǔ)貼能夠有效降低企業(yè)創(chuàng)新過程中的“試錯(cuò)成本”，提高企業(yè)的綠色創(chuàng)新意愿。然而，財(cái)政補(bǔ)貼是政府事前選擇企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼的一種政策手段，由于政企信息不對稱，極易產(chǎn)生“逆向選擇”問題。企業(yè)可能通過釋放綠色創(chuàng)新的虛假信號來獲得財(cái)政補(bǔ)貼，而實(shí)際上將補(bǔ)貼資金挪作他用，從而抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)［34］。另外，長期的財(cái)政補(bǔ)貼會抬高Ramp;D要素價(jià)格，增加研發(fā)活動成本，甚至造成價(jià)格扭曲合法化的情況，干擾企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營，影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢轉(zhuǎn)化，抑制企業(yè)綠色創(chuàng)新［35］。

基于上述分析，本文提出研究假設(shè)H3：

H3：財(cái)政補(bǔ)貼在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響綠色創(chuàng)新的過程中同時(shí)發(fā)揮正向和負(fù)向調(diào)節(jié)作用，由于兩種作用相互影響，其調(diào)節(jié)作用可能并不顯著。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定

首先，為驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否有助于推動企業(yè)綠色創(chuàng)新（即假設(shè)H1的前半部分），構(gòu)建如下計(jì)量模型：

[GIit=α0+α1DGTit+αjXj，it+μi+λt+εit] （1）

其中：i和t分別代表企業(yè)和年份；GI為被解釋變量——企業(yè)綠色創(chuàng)新；DGT為核心解釋變量——企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；X為一系列控制變量；[μi]、[λt]和[εit]分別表示個(gè)體固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)和隨機(jī)干擾項(xiàng)。若[α1]大于0，則表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

其次，為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制（即假設(shè)H1的后半部分），根據(jù)江艇［36］的建議，構(gòu)建如下模型：

[MEVit=β0+β1DGTit+βjXj，it+μi+λt+εit] （2）

[GIit=γ0+γ1MEVit+γjXj，it+μi+λt+εit] （3）

其中：[MEV]為渠道變量，具體包括信息不對稱程度（ASY）、融資約束程度（SA）和公司治理水平（LCG）等3個(gè)指標(biāo)。由于此處要驗(yàn)證的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制，因而主要關(guān)注回歸系數(shù)[β1]和[γ1]。對于投資效應(yīng)和治理效應(yīng)，[β1]和[γ1]的理論預(yù)期符號為正；對于信息效應(yīng)，[β1]和[γ1]的理論預(yù)期符號為負(fù)。

最后，在假設(shè)H1成立的基礎(chǔ)上，為考察稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼的調(diào)節(jié)效應(yīng)是否存在（即驗(yàn)證假設(shè)H2、H3），構(gòu)建如下回歸模型：

[GIit=θ0+θ1DGTit+θ2MOVit+θ3DGTit×MOVit+θjXj，it+μi+λt+εit] （4）

其中：MOV代表兩個(gè)調(diào)節(jié)變量，分別是稅收優(yōu)惠（GTB）和財(cái)政補(bǔ)貼（GS）。若[θ3]的符號為正，表明存在正向調(diào)節(jié)效應(yīng)，相應(yīng)的調(diào)節(jié)變量能夠強(qiáng)化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)；反之，表明存在負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，相應(yīng)的調(diào)節(jié)變量會削弱數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的推動作用；若不顯著，則表明相應(yīng)的調(diào)節(jié)變量不會對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色創(chuàng)新的關(guān)系產(chǎn)生干預(yù)作用。

3.2 變量說明

3.2.1 被解釋變量：企業(yè)綠色創(chuàng)新（GI）

當(dāng)前，學(xué)術(shù)界對于綠色創(chuàng)新的量化主要有兩種方法：一是基于投入產(chǎn)出理論從效率視角測度綠色創(chuàng)新，使用的指標(biāo)一般為綠色創(chuàng)新效率；二是從創(chuàng)新成果視角衡量綠色創(chuàng)新，通常將綠色專利申請數(shù)或授權(quán)數(shù)作為基礎(chǔ)指標(biāo)?？紤]到綠色專利能較好地反映企業(yè)綠色創(chuàng)新效果，本文參考黎文靖和鄭曼妮［34］的做法，用企業(yè)獨(dú)立申請的綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利之和加1取自然對數(shù)表征企業(yè)綠色創(chuàng)新水平。

3.2.2 核心解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測度，目前較多研究以上市公司年報(bào)中數(shù)字化相關(guān)詞匯占比為量化指標(biāo)。這是一種文本分析方法，對企業(yè)決策的定性信息關(guān)注較多，而忽視了企業(yè)數(shù)字化發(fā)展過程中的定量指標(biāo)。為了體現(xiàn)權(quán)威性，本文直接使用中國上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)作為代理變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)是由CSMAR數(shù)據(jù)庫研發(fā)人員運(yùn)用主觀和客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法基于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價(jià)指標(biāo)體系計(jì)算得出的。該指標(biāo)體系是由戰(zhàn)略引領(lǐng)、技術(shù)驅(qū)動、組織賦能、環(huán)境支撐、數(shù)字化成果、數(shù)字化應(yīng)用等6個(gè)維度構(gòu)建而成的，涉及微觀、中觀、宏觀等3個(gè)層面的因素，能夠全面反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。為盡可能降低原始指數(shù)的分布偏差，本文對該指數(shù)做對數(shù)化處理。

3.2.3 渠道變量

3.2.3.1 信息不對稱程度（ASY）

證券市場上股票的流動性可以反映企業(yè)的生產(chǎn)決策行為是否契合市場主流方向，以及社會各方主體對企業(yè)發(fā)展的認(rèn)知狀況。據(jù)此衡量信息效應(yīng)，能夠較好地體現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低信息不對稱程度而促進(jìn)綠色創(chuàng)新的內(nèi)涵機(jī)理。因此，借鑒宋敏等［37］的研究，以信息不對稱指數(shù)衡量上市公司所面臨的信息不對稱程度。具體而言，利用企業(yè)個(gè)股流動性比率、非流動性比率和收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)，通過主成分分析法提取第一主成分作為代理變量。該指標(biāo)數(shù)值越大，表明企業(yè)面臨的信息不對稱程度越高。

3.2.3.2 融資約束程度（SA）

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于融資約束的度量主要采用指數(shù)法，其中KZ指數(shù)、WW指數(shù)和SA指數(shù)被廣泛使用。由于KZ指數(shù)和WW指數(shù)在計(jì)算過程中包含了較多具有內(nèi)生性的金融變量，如現(xiàn)金流、杠桿等，可能影響實(shí)證估計(jì)結(jié)果的精確性；而SA指數(shù)僅使用企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡兩個(gè)隨時(shí)間變化不大且具有較強(qiáng)外生性的變量來構(gòu)建，能夠較好地避免內(nèi)生性問題［38］。SA指數(shù)為負(fù)，其絕對值越大，表示企業(yè)受到的融資約束越嚴(yán)重。換言之，企業(yè)SA指數(shù)越大，則受到的融資約束越小。

3.2.3.3 公司治理水平（LCG）

由于公司治理是公司各利益相關(guān)者綜合協(xié)調(diào)之后的結(jié)果，使用單一指標(biāo)測度往往有失偏頗。因此，借鑒胡楠等［39］的研究，采用主成分分析法對公司治理水平進(jìn)行量化。具體而言，將董事會規(guī)模（董事會總?cè)藬?shù)取對數(shù)）、股權(quán)制衡比（第二到第五大股東持股占比之和/第一大股東持股占比）、機(jī)構(gòu)持股比例（機(jī)構(gòu)投資者持股比例）、兩職合一（總經(jīng)理與董事長是否為同一人，若是為1，否則為0）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（國有企業(yè)取1，非國有企業(yè)取0）等因素作為主成分分析的基礎(chǔ)，通過提取前兩大主成分并計(jì)算得分來度量公司治理水平。LCG值越大，代表公司治理水平越高。

3.2.4 調(diào)節(jié)變量

3.2.4.1 稅收優(yōu)惠（GTB）

考慮到稅收優(yōu)惠政策涉及企業(yè)繳納的增值稅、所得稅等多種稅種，使用企業(yè)繳納的單一稅種進(jìn)行測算容易出現(xiàn)較大誤差。所以，參照柳光強(qiáng)［35］的做法，使用企業(yè)“收到的各項(xiàng)稅費(fèi)返還/（收到的各項(xiàng)稅費(fèi)返還+支付的各項(xiàng)稅費(fèi)）”來衡量稅收優(yōu)惠。

3.2.4.2 財(cái)政補(bǔ)貼（GS）

借鑒郭玥［40］的研究，利用文本分析法，通過設(shè)定關(guān)于財(cái)政補(bǔ)貼的關(guān)鍵詞，在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表附注“營業(yè)外收入”科目下的“政府補(bǔ)助明細(xì)”中搜索符合關(guān)鍵詞的具體項(xiàng)目；將項(xiàng)目逐一加總，從而得到該企業(yè)每一年度獲得的政府補(bǔ)助總額；最后將這一總額與企業(yè)總資產(chǎn)的比值作為企業(yè)獲得的財(cái)政補(bǔ)貼的衡量指標(biāo)。

3.2.5 控制變量

為削弱遺漏變量對模型估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性的影響，同時(shí)剝離其他因素對企業(yè)綠色創(chuàng)新的干擾，借鑒已有研究的做法，選取如下控制變量。資產(chǎn)負(fù)債率（LEV），用企業(yè)年末總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值衡量；企業(yè)年齡（AGE），用公司成立年限取對數(shù)衡量；總資產(chǎn)凈利潤率（ROA），用凈利潤與總資產(chǎn)的比值衡量；企業(yè)成長性（GRW），用企業(yè)營業(yè)收入增長率衡量；托賓Q值（Q），用股票市值與總資產(chǎn)的比值衡量；股權(quán)集中度（CR），用前三大股東持股數(shù)量占總股數(shù)的比例衡量；股權(quán)制衡度（BAE），用第二大股東持股比例與第一大股東持股比例的比值衡量。

3.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以中國2011—2021年滬深A(yù)股上市公司為研究對象，并剔除樣本期間數(shù)據(jù)缺失較多以及退市、被實(shí)施退市風(fēng)險(xiǎn)警示（ST、*ST）的企業(yè)。衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的數(shù)據(jù)源自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）；企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)、3個(gè)中介變量和稅收優(yōu)惠的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)以及控制變量中涉及上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等源自CSMAR數(shù)據(jù)庫；財(cái)政補(bǔ)貼數(shù)據(jù)源自滬深交易所披露的上市公司年報(bào)。表1顯示了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)概況。

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 基準(zhǔn)回歸

基于模型（1）檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的直接影響效應(yīng)，結(jié)果如表2所示。列（1）顯示了混合回歸結(jié)果，列（2）—（3）分別顯示了僅控制個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，列（4）顯示了同時(shí)控制個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，無論在哪種估計(jì)模型下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）對企業(yè)綠色創(chuàng)新（GI）的影響均顯著為正。其中，雙向固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度（R2）最高，接下來的分析均基于該模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行。從經(jīng)濟(jì)意義上看，在控制其他變量的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)每增加一個(gè)單位就會使企業(yè)綠色專利的申請量提高19.7%。這意味著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在較大程度上推動企業(yè)綠色創(chuàng)新水平提升。由此，假設(shè)H1得以驗(yàn)證。

4.2 內(nèi)生性處理

在基準(zhǔn)估計(jì)中，雖然引入了一些必要的控制變量，但仍可能面臨遺漏變量所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。同時(shí)，創(chuàng)新型企業(yè)更傾向于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。所以，綠色創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)往往更有動力開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，即二者之間可能互為因果，致使模型存在內(nèi)生性問題。再者，企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是自身權(quán)衡利弊后的結(jié)果，這使得樣本面臨自選擇狀況，從而誘發(fā)內(nèi)生性問題。對此，本文擬采取以下幾種方法進(jìn)行處理。

4.2.1 考慮行業(yè)和地區(qū)因素

對于遺漏變量可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，在基準(zhǔn)回歸中加入行業(yè)和地區(qū)層面的控制變量。具體地，行業(yè)層面的控制變量選取用營業(yè)收入計(jì)算得到的赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI），地區(qū)層面的控制變量包括市場化水平（MKT）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（AVGDP）。然后，在模型中引入行業(yè)、省份固定效應(yīng)以及二者的交叉固定效應(yīng)。回歸結(jié)果如表3中列（1）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果依然成立。

4.2.2 工具變量法

對于基準(zhǔn)估計(jì)中可能由互為因果關(guān)系引致的內(nèi)生性問題，借鑒黃群慧等［41］的研究，初步選取1984年中國各城市的郵電數(shù)據(jù)作為工具變量。企業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平會受到其所在地區(qū)的信息基礎(chǔ)設(shè)施的影響，滿足相關(guān)性條件；同時(shí)，信息基礎(chǔ)設(shè)施主要為居民通信提供保障，不直接影響企業(yè)綠色創(chuàng)新水平，滿足外生性條件。但由于1984年中國各城市的郵電數(shù)據(jù)屬于非面板數(shù)據(jù)，將全國互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)（時(shí)間變量）的滯后一期與1984年中國各城市每百萬人郵局?jǐn)?shù)的交乘項(xiàng)作為解釋變量的工具變量（IV）。由表3中列（2）可知：第一階段中工具變量（IV）在5%的水平上與DGT正相關(guān)，表明工具變量與數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有相關(guān)性；不可識別檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（Anderson LM）的P值為0.006，表明拒絕了工具變量不可識別的原假設(shè)；弱工具變量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（Cragg-Donald Wald F）為9.636，大于Stock-Yogo檢驗(yàn)在15%水平上的臨界值（8.960），表明不存在弱工具變量問題。工具變量的估計(jì)結(jié)果如表3中列（3）所示，DGT的估計(jì)系數(shù)在10%的水平上顯著為正，說明在排除內(nèi)生性問題后，基準(zhǔn)回歸結(jié)果依然成立。

4.2.3 傾向得分匹配法

對于樣本自選擇可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，使用傾向得分匹配法（PSM）對開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)進(jìn)行半徑為0.05的卡尺匹配，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平是否高于分年度分行業(yè)均值作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。若高于均值，則取值為1，表明企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型；若低于均值，則取值為0，表明企業(yè)未開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，然后重新構(gòu)造一個(gè)近似隨機(jī)樣本，使用面板Logit模型進(jìn)行估計(jì)。匹配中的協(xié)變量選取企業(yè)規(guī)模（SIZE）、企業(yè)負(fù)債率（LEV）、總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）、企業(yè)成長性（GRW）、股權(quán)制衡度（BAE）、企業(yè)性質(zhì)（SOE）、兩職合一（DUAL）等，以確保兩組樣本在可觀測到的企業(yè)特征上基本相同，從而使組別之間的差異主要體現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。表4顯示了PSM樣本匹配后的檢測結(jié)果。結(jié)果顯示，匹配后（M）所有變量的差異均小于10%，且t值表明接受匹配后變量不存在顯著差異的原假設(shè)，即PSM的結(jié)果可靠。經(jīng)過PSM后的模型平均處理效應(yīng)（ATT）估計(jì)結(jié)果如表5所示，其在1%的水平上顯著。最后，將處理后的樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表3中列（4）所示，DGT的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果可靠。

4.3 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.3.1 替換數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量指標(biāo)

為了排除企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度偏誤對實(shí)證結(jié)果的影響，借鑒吳非等［6］的方法，首先從“底層技術(shù)運(yùn)用”和“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”兩方面構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞庫。其中，技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用包括人工智能技術(shù)詞庫、大數(shù)據(jù)技術(shù)詞庫、云計(jì)算技術(shù)詞庫、區(qū)塊鏈技術(shù)詞庫等。其次，從滬深交易所公布的上市公司年報(bào)中爬取各詞庫中的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻測度。最后，得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的另一代理指標(biāo)（DGT1）。將這一指標(biāo)代入基準(zhǔn)回歸中，結(jié)果如表6中列（1）所示，DGT1的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明替換新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)后，基準(zhǔn)回歸結(jié)果沒有改變。

4.3.2 替換企業(yè)綠色創(chuàng)新的衡量指標(biāo)

選取企業(yè)綠色專利授權(quán)量作為綠色創(chuàng)新的替代性指標(biāo)重新估計(jì)模型。具體而言，將企業(yè)獨(dú)立獲得的綠色發(fā)明專利數(shù)量和綠色實(shí)用新型專利數(shù)量加總之后再加1取自然對數(shù)得到新的綠色創(chuàng)新水平指標(biāo)。表6中列（2）顯示了重新估計(jì)的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，DGT的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正。這表明更換了綠色創(chuàng)新的衡量指標(biāo)后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用效果依然存在，基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4.3.3 關(guān)注制造業(yè)企業(yè)

制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，制造業(yè)企業(yè)能否有效開展綠色創(chuàng)新直接關(guān)系中國經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型能否取得成功。因此，制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)是否存在值得高度關(guān)注。根據(jù)證監(jiān)會2012版行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，提取制造業(yè)企業(yè)樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6中列（3）所示。從中可知，DGT的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明在制造業(yè)企業(yè)樣本中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新同樣具有正向效應(yīng)。

4.3.4 剔除樣本期內(nèi)未開展綠色創(chuàng)新的企業(yè)

考慮到將樣本期內(nèi)從未申請過綠色專利的企業(yè)納入綠色創(chuàng)新的研究范疇可能造成回歸結(jié)果偏差，剔除樣本期內(nèi)綠色專利申請數(shù)量為0的企業(yè)，對其余樣本重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6中列（4）所示?？梢钥闯觯珼GT的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上仍顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

4.3.5 更換估計(jì)方法

企業(yè)開展綠色創(chuàng)新活動往往具有一定的持續(xù)性，前一期的創(chuàng)新行為可能會對后一期產(chǎn)生影響。因此，引入企業(yè)前一期的綠色創(chuàng)新水平（L.GI），并使用系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表6中列（5）所示。其中，模型自相關(guān)檢驗(yàn)顯示，擾動項(xiàng)不存在二階和更高階的自相關(guān)；同時(shí)，Sargen檢驗(yàn)和Hansen檢驗(yàn)接受了原假設(shè)，表明系統(tǒng)GMM模型的估計(jì)結(jié)果是有效的?？梢钥闯?，L.GI的估計(jì)系數(shù)在5%的水平上顯著為正，表明企業(yè)綠色創(chuàng)新確實(shí)受其過去綠色創(chuàng)新水平的影響；在控制了這一因素后，DGT的估計(jì)系數(shù)在5%的水平上依然顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。

4.3.6 樣本縮尾處理

為了排除極端值對回歸結(jié)果的干擾，將所有變量進(jìn)行雙側(cè)縮尾處理（1%）后再次進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表6中列（6）所示。此時(shí)，DGT的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明排除極端值的干擾后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新同樣存在顯著的促進(jìn)作用。

5 機(jī)制檢驗(yàn)

5.1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制

5.1.1 信息效應(yīng)：降低信息不對稱程度

理論分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能通過降低信息不對稱程度來促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新，相關(guān)實(shí)證結(jié)果如表7中列（1）—（2）所示?？梢钥闯觯瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）對信息不對稱（ASY）的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，且ASY對企業(yè)綠色創(chuàng)新（GI）的影響同樣顯著為負(fù)，表明信息不對稱程度隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提高而下降，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低企業(yè)面臨的信息不對稱程度驅(qū)動綠色創(chuàng)新。由此，研究假設(shè)H1中的信息效應(yīng)得到驗(yàn)證。

5.1.2 投資效應(yīng)：緩解企業(yè)融資約束

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過投資效應(yīng)對企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生影響的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表7中列（3）—（4）所示。從列（3）中可以看出，DGT對SA指數(shù)的估計(jì)系數(shù)在5%的水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促使各方資金流入，緩解企業(yè)融資約束；在列（4）中，SA指數(shù)對GI的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)資金越充裕，其綠色創(chuàng)新水平越高。這意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過緩解企業(yè)融資約束對綠色創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用，研究假設(shè)H1中的投資效應(yīng)得到驗(yàn)證。

5.1.3 治理效應(yīng)：提升企業(yè)治理水平

理論分析表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提高企業(yè)治理水平來促進(jìn)綠色創(chuàng)新。實(shí)證結(jié)果如表7中列（5）—（6）所示。在列（5）中，DGT對企業(yè)治理水平（LCG）的影響系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)治理水平隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提高而提升；在列（6）中，LCG對GI的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正，表明隨著治理水平的提高，企業(yè)綠色創(chuàng)新水平也隨之提升。由此，可以判斷，治理水平的提升是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的重要渠道，研究假設(shè)H1中的治理效應(yīng)得到驗(yàn)證。

5.2 稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的干預(yù)作用

5.2.1 稅收優(yōu)惠的作用

表8中前兩列顯示了稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的影響，其中列（1）僅控制了個(gè)體固定效應(yīng)，列（2）同時(shí)控制了個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。結(jié)果顯示，無論是單向固定效應(yīng)模型還是雙向固定效應(yīng)模型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收優(yōu)惠交互項(xiàng)（DGT*GTB）的回歸系數(shù)均顯著為正。這表明稅收優(yōu)惠對數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用，即稅收優(yōu)惠強(qiáng)化了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)，研究假設(shè)H2得以驗(yàn)證。

5.2.2 財(cái)政補(bǔ)貼的作用

表8中后兩列顯示了財(cái)政補(bǔ)貼對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的影響，其中列（3）僅控制了個(gè)體固定效應(yīng)，列（4）同時(shí)控制了個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。結(jié)果顯示，無論是何種固定效應(yīng)模型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）的回歸系數(shù)均顯著為正，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財(cái)政補(bǔ)貼的交互項(xiàng)（DGT*GS）都不顯著。這說明財(cái)政補(bǔ)貼對數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)的正負(fù)效果相互作用。雖然財(cái)政補(bǔ)貼能有效為企業(yè)提供資金，降低企業(yè)“試錯(cuò)成本”，但政府補(bǔ)貼分配過程不透明、政企雙方信息不對稱等因素，可能導(dǎo)致企業(yè)操縱綠色研發(fā)活動。此外，在政府補(bǔ)貼過程中，企業(yè)的尋租行為造成激勵效應(yīng)扭曲，以及長期補(bǔ)貼使得生產(chǎn)要素價(jià)格扭曲，削弱了財(cái)政補(bǔ)貼的正向激勵作用，最終表現(xiàn)為財(cái)政補(bǔ)貼對二者關(guān)系無顯著調(diào)節(jié)作用，研究假設(shè)H3得以驗(yàn)證。

6 異質(zhì)性分析

6.1 區(qū)分綠色專利類型

鑒于綠色發(fā)明專利的科技含量和研發(fā)難度均高于綠色實(shí)用新型專利，將企業(yè)獨(dú)立申請的綠色專利分為綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利兩類，用以表征發(fā)明型綠色創(chuàng)新和實(shí)用型綠色創(chuàng)新。表9中列（1）和列（2）分別顯示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對這兩類綠色創(chuàng)新的估計(jì)結(jié)果?？梢钥闯?，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）對發(fā)明型綠色創(chuàng)新和實(shí)用型綠色創(chuàng)新的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，但前者的估計(jì)值較大。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色發(fā)明專利的驅(qū)動效應(yīng)更大，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以更好地推動企業(yè)開展實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，提高企業(yè)長期競爭力。

6.2 考慮生產(chǎn)要素依賴

不同企業(yè)對不同生產(chǎn)要素的依賴往往存在一定的差異，從而形成特定要素密集的企業(yè)類型，這也會對企業(yè)創(chuàng)新的行為決策產(chǎn)生影響。根據(jù)各要素密集程度，將樣本企業(yè)劃分為勞動密集型、資本密集型和技術(shù)密集型等3類企業(yè)，然后分組進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表9中列（3）—（5）所示?？梢钥闯觯?類企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明無論企業(yè)屬于哪一類行業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型都能對其綠色創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用。但相對于勞動密集型和技術(shù)密集型企業(yè)，資本密集型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)最大，且3組之間的組間系數(shù)差異在1%的水平上顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)在資本密集型企業(yè)中最大。這可能是因?yàn)槠髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新都直接依賴資本投入，而資本密集型企業(yè)憑借自身強(qiáng)大的資金實(shí)力更有能力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新。

6.3 區(qū)分企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

由于銀行存在“規(guī)模歧視”“信貸歧視”的現(xiàn)象，以及受企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響，在獲得政策支持、資金支持等方面，國有企業(yè)均比非國有企業(yè)擁有更好的條件，由此可以推斷出國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用大于非國有企業(yè)。將樣本企業(yè)按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表10中列（1）—（2）列示。結(jié)果顯示，國有企業(yè)和非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的影響均在1%的水平上顯著為正，但國有企業(yè)的系數(shù)更大，且二者的組間系數(shù)差異在1%的水平上顯著。這表明相比非國有企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更有利于國有企業(yè)綠色創(chuàng)新。

6.4 考慮行業(yè)競爭程度

首先，相對于競爭性行業(yè)，管制性行業(yè)主要是涉及國計(jì)民生、自然資源和國家安全的行業(yè)，具有較強(qiáng)的政策依賴性。因此，政策工具的作用效果在這類行業(yè)中更易發(fā)揮。在國家推進(jìn)落實(shí)數(shù)字化戰(zhàn)略和“雙碳”目標(biāo)的進(jìn)程中，該類行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型及綠色創(chuàng)新通常走在前端。其次，該類行業(yè)在資本市場上也更易受到投資者青睞，進(jìn)而獲得開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金支持。最后，該類行業(yè)的管理易受到政治因素的影響，可能存在治理能力不足等問題；而較高的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平更能發(fā)揮其治理效應(yīng)，進(jìn)而影響企業(yè)綠色創(chuàng)新行為。故可以判斷出在管制性行業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)更大。借鑒Ke等［42］的做法，將證監(jiān)會2012版行業(yè)分類中代碼為B、C25、C31、C32、C36、C37、D、E48、G53、G54、G55、G56、I63、I64、K、R等的行業(yè)定義為管制性行業(yè)，將其余的行業(yè)定義為競爭性行業(yè)，分組進(jìn)行回歸，結(jié)果如表10中列（3）—（4）所示。可以看出，競爭性行業(yè)和管制性行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，但管制性行業(yè)的回歸系數(shù)較大，且二者的組間系數(shù)差異在1%的水平上顯著，表明管制性行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)更大。

6.5 考慮區(qū)域差異狀況

我國幅員遼闊，不同地區(qū)之間的發(fā)展存在較大差異。沿海地區(qū)自改革開放初期便開始接軌國際市場，相比內(nèi)陸地區(qū)在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和科技創(chuàng)新方面形成了較大的領(lǐng)先優(yōu)勢，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的條件也更為充分。因此，按照地理區(qū)位將樣本企業(yè)所在地分為沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)兩類，并進(jìn)行異質(zhì)性分析。其中，沿海地區(qū)包括天津、河北、遼寧、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南、廣西等?；貧w結(jié)果如表10中列（5）—（6）所示。可以看出，沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DGT）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明無論地處沿海地區(qū)還是內(nèi)陸地區(qū)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型都能有效促進(jìn)綠色創(chuàng)新。二者的組間差異系數(shù)P值為0.106，因而基本可以接受沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)存在一定差異的結(jié)論。此外，內(nèi)陸地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)（DGT）大于沿海地區(qū)，說明經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)可通過推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型迅速提升企業(yè)綠色創(chuàng)新水平，形成對經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的追趕之勢。

7 結(jié)論與啟示

立足于中國建設(shè)數(shù)字生態(tài)文明、推進(jìn)綠色可持續(xù)發(fā)展的時(shí)代背景，從理論層面解析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用效果，將微觀傳導(dǎo)機(jī)制分解為信息效應(yīng)、投資效應(yīng)和治理效應(yīng)等3類，同時(shí)從財(cái)政干預(yù)視角分析了稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。然后，以中國2011—2021年滬深上市公司的面板數(shù)據(jù)為樣本對上述理論機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。主要研究發(fā)現(xiàn)如下：①在數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展的時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新的重要動力。實(shí)證結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)每提高一個(gè)單位，就會使企業(yè)綠色專利的申請量提升19.7%。經(jīng)過一系列內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著發(fā)揮綠色創(chuàng)新效應(yīng)的結(jié)論依然穩(wěn)健。②數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過發(fā)揮信息效應(yīng)、投資效應(yīng)和治理效應(yīng)對企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用。借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)與各方保持信息互聯(lián)互通，進(jìn)而促使信息透明化，暢通融資渠道，遏制委托代理問題，最終促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。③稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)具有正向調(diào)節(jié)作用，通過獲得政府的稅收優(yōu)惠，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用得到進(jìn)一步強(qiáng)化；而財(cái)政補(bǔ)貼由于促進(jìn)與抑制作用交織，最終表現(xiàn)為對二者關(guān)系無顯著調(diào)節(jié)作用。④異質(zhì)性分析表明，在發(fā)明型綠色創(chuàng)新、資本密集型企業(yè)、國有企業(yè)、管制性行業(yè)、內(nèi)陸地區(qū)中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的推動效應(yīng)更大。

基于以上研究結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，全方位推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)綠色創(chuàng)新。數(shù)字化轉(zhuǎn)型從多層面助力綠色創(chuàng)新，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化目標(biāo)的重要一環(huán)。政府應(yīng)加快推進(jìn)5G基站、超算中心和物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)力支撐；積極引導(dǎo)企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)揮行業(yè)領(lǐng)頭羊的示范帶頭作用，加大對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投資力度，探索適合自身發(fā)展的數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路，積極開展綠色創(chuàng)新實(shí)踐，從而助力企業(yè)全方位長遠(yuǎn)發(fā)展。

第二，暢通數(shù)字化賦能路徑，為綠色創(chuàng)新提供內(nèi)在動能。前文研究表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低企業(yè)與各界信息不對稱程度、緩解融資約束和提升企業(yè)治理水平來促進(jìn)綠色創(chuàng)新。因此，應(yīng)積極推動將數(shù)字技術(shù)嵌入企業(yè)內(nèi)部全鏈條以及建立與外部產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈融合的機(jī)制，促進(jìn)數(shù)據(jù)在全國范圍內(nèi)的高效傳輸與共享，保證企業(yè)與市場的有效溝通，打造企業(yè)與市場雙贏的局面，進(jìn)而暢通數(shù)字化賦能路徑，為綠色創(chuàng)新提供源源不斷的內(nèi)在動力。

第三，創(chuàng)新優(yōu)化財(cái)政干預(yù)手段，為綠色創(chuàng)新提供政策保障。在稅收優(yōu)惠方面，政府應(yīng)繼續(xù)創(chuàng)新稅收優(yōu)惠手段，拓展優(yōu)惠稅種，加大優(yōu)惠力度，進(jìn)而推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型綠色創(chuàng)新效應(yīng)的完全發(fā)揮。在財(cái)政補(bǔ)貼方面，政府本身也應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，提升信息透明度，消除與企業(yè)之間的信息不對稱問題，準(zhǔn)確識別企業(yè)虛假的綠色創(chuàng)新信號，避免企業(yè)尋租行為；密切關(guān)注要素市場價(jià)格，防止長期財(cái)政補(bǔ)貼導(dǎo)致的Ramp;D要素價(jià)格扭曲，必要時(shí)采取行政干預(yù)手段來調(diào)控價(jià)格，推動市場有序平穩(wěn)發(fā)展，為綠色創(chuàng)新提供健康穩(wěn)定的宏觀生態(tài)環(huán)境。

第四，實(shí)施差異化助企舉措，為綠色創(chuàng)新夯實(shí)基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對發(fā)明型綠色創(chuàng)新的推動效果更大。政府應(yīng)抓住企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一特殊優(yōu)勢，充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型效能，為企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供方向和路徑。對于勞動密集型和技術(shù)密集型企業(yè)，應(yīng)加強(qiáng)對企業(yè)從業(yè)人員的培訓(xùn)，構(gòu)建與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相匹配的人才供給體系。對于民營企業(yè)，應(yīng)利用行政手段釋放金融活力，在企業(yè)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型自發(fā)吸引資金的基礎(chǔ)上，通過定向采購等方式，為民營企業(yè)提供支持，引導(dǎo)其堅(jiān)持綠色創(chuàng)新方向。對于競爭性行業(yè)企業(yè)，由于市場參與主體多，應(yīng)優(yōu)化企業(yè)競合的社會網(wǎng)絡(luò)，推動各企業(yè)間協(xié)同共創(chuàng)，釋放企業(yè)綠色創(chuàng)新的市場價(jià)值。對于內(nèi)陸地區(qū)企業(yè)，應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如寬帶網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算平臺等，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，進(jìn)一步縮小內(nèi)陸地區(qū)與沿海地區(qū)的發(fā)展差距。

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The Impact of Digital Transformation on Enterprises' Green

Innovation

— Micro Transmission Mechanisms and Government Fiscal

Interventions

Dong Xu， Wang Xiaoxiao

（School of Economics， Zhengzhou University of Aeronautics， Zhengzhou 450046， China）

Abstract： Green innovation is of utmost importance in facilitating the worldwide green transformation， as it offers triple benefits in terms of economic expansion， environmental management and social welfare. The extent to which enterprises transition to green innovation has a direct role in shaping the green transformation of the development mode as the most important emitters and innovators. Currently， the wave of digital development is sweeping across the world， profoundly reshaping the world pattern. Promoting green innovation in enterprises through digital transformation is an imperative strategy for adapting to the global development trend and achieving green and sustainable development. In the process of digital transformation， enterprises are often reluctant and afraid to transform due to the high cost of transformation and long pain period. Meanwhile， due to the multiple positive externalities of green innovation， enterprises often encounter the problem of \"free-riding\" when engaging in green innovation activities. In this context， appropriate government intervention would help to alleviate the market dilemma faced by enterprises in digital transformation and green innovation.

Drawing from the aforementioned context， we theoretically analyze the microscopic transmission mechanisms through which digital transformation influences enterprises' green innovation， and discuss the intervention effect of two policy means of tax incentives" and fiscal subsidies on the relationship between the two， and then provide empirical evidence using a sample of" the panel data of Chinese A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2011 to 2021 for the examination of the green innovation effect of enterprises' digital transformation and its mechanism. It is found that digital transformation has a significant driving effect on enterprises' green innovation， and this result still holds after a series of endogeneity treatments and robustness tests. The examination of mechanisms indicates that enterprises' digital transformation facilitates green innovation through the reduction of information asymmetry， mitigation of financial constraints， and enhancement of governance structures. And the tax incentives implemented by government play a crucial role in enhancing the influence of digital transformation in driving green innovation within enterprises， while fiscal subsidies do not significantly intervene in whether enterprises' digital transformation exerted green innovation effects. Meanwhile， the green innovation effects of enterprises' digital transformation are heterogeneous depending on the type of innovation patents， production factor dependence， ownership structure， degree of industry competitiveness and geographic distribution.

This paper seeks to offer new contributions beyond what is currently available in the literature. First， we explore the micro-transmission mechanisms of green innovation resulting from enterprises' digital transformation. Specifically， we examine the information effect， investment effect， and governance effect， providing a novel perspective for investigating the causal relationship between the two. Second， we incorporate tax incentives and fiscal subsidies into the theoretical framework of the impact of enterprises' digital transformation on green innovation， and examine the intervention effect of policy measures on the two. Our work contributes to expanding the academic research of the impact of government actions on enterprises' digital transformation and green innovation and improving the understanding of how digital transformation impacts enterprises' green innovation by enhancing comprehensiveness and depth.

Key words： digital transformation; green innovation; listed companies

（欄目編輯：朱可染）

收稿日期：2024-04-19

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“不同環(huán)境規(guī)制下綠色創(chuàng)新效應(yīng)研究：微觀機(jī)制與政策選擇”（71903063）；河南省軟科學(xué)研究項(xiàng)目“‘雙碳’目標(biāo)下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色創(chuàng)新效應(yīng)及優(yōu)化策略研究”（242400411154）；河南省高校哲學(xué)社會科學(xué)創(chuàng)新人才支持計(jì)劃（2024-CXRC-14）。

作者簡介：董旭（1990—），男，河南駐馬店人，博士，講師，碩士生導(dǎo)師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展；王笑笑（1998—），女，河南商丘人，碩士研究生，研究方向：公司金融。本文通信作者為王笑笑。