數(shù)字賦能與綠色技術(shù)創(chuàng)新
——基于中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)

馬兆良 ，許博強(qiáng)

（1.安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601；2.安徽大學(xué) 創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究院，安徽 合肥 230039）

黨的二十大報(bào)告提出，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。推進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)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(jì)算、人工智能等信息技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)字技術(shù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域深度融合，改變了經(jīng)濟(jì)運(yùn)行方式，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)中發(fā)揮至關(guān)重要的作用[5]。數(shù)字賦能生態(tài)環(huán)境治理，為精準(zhǔn)治污、科學(xué)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(shù)+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(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)綠色低碳發(fā)展，近年來已成為學(xué)術(shù)界與各級(jí)政府關(guān)注的熱點(diǎn)。數(shù)字賦能與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)研究文獻(xiàn)主要集中于兩個(gè)方面。

一是數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響。KAFOUROS[6]較早提出，企業(yè)能夠通過利用數(shù)字技術(shù)提高自身前瞻性技術(shù)研發(fā)能力。CUI等[7]基于225家中國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步顯著促進(jìn)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(rèn)為數(shù)字技術(shù)重塑了創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)創(chuàng)造和共享過程，極大提高了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。PAUNOV等[9]利用117個(gè)國(guó)家的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字賦能具有顯著的知識(shí)溢出效應(yīng)，促進(jìn)了企業(yè)間的知識(shí)傳播，提高了企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。近年來，國(guó)內(nèi)也有部分學(xué)者探討了數(shù)字賦能對(duì)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(rèn)為，“互聯(lián)網(wǎng)+”模式的創(chuàng)新速度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)模式，加速企業(yè)創(chuàng)新循環(huán)。一些學(xué)者通過實(shí)證方式研究了數(shù)字賦能與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。王莉娜等[11]基于中國(guó)微觀企業(yè)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)對(duì)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(shù)創(chuàng)新。韓先鋒等[12]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)能通過加速人力資本積累、金融發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)等渠道促進(jìn)創(chuàng)新效率的提升。

二是數(shù)字賦能在環(huán)境保護(hù)中的作用。大部分文獻(xiàn)聚焦于理論分析[13-14]，實(shí)證研究側(cè)重于考察數(shù)字賦能對(duì)污染排放及綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響。鄭思齊等[15]基于2004—2009年中國(guó)86個(gè)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(guān)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(yùn)用數(shù)字技術(shù)能夠有效降低二氧化碳排放水平，且這種影響在發(fā)達(dá)國(guó)家中更為顯著。一些學(xué)者[17-18]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字賦能能夠?qū)χ袊?guó)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響。

梳理文獻(xiàn)可見，數(shù)字賦能與環(huán)境保護(hù)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(shù)創(chuàng)新的文獻(xiàn)還很不完善，鮮有學(xué)者對(duì)數(shù)字賦能如何影響中國(guó)的企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)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(shù)創(chuàng)新的微觀機(jī)制，然后實(shí)證考察數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響效果。同時(shí)，本文的可能邊際貢獻(xiàn)包括：第一，將數(shù)字賦能與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)系起來，通過實(shí)證分析數(shù)字賦能促進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制。第二，采用工具變量法，運(yùn)用兩階段最小二乘法（2SLS）來緩解內(nèi)生性問題，較為準(zhǔn)確識(shí)別數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。第三，進(jìn)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(shí)別數(shù)字賦能促進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)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(shù)創(chuàng)新

數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的直接作用具體表現(xiàn)在技術(shù)信息協(xié)同、創(chuàng)新合作、創(chuàng)新思維三個(gè)方面。第一，數(shù)字賦能打破信息、技術(shù)等要素跨區(qū)域流動(dòng)壁壘，為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新提供支持。專用技術(shù)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(guān)[20]。而數(shù)字技術(shù)突破了現(xiàn)有技術(shù)資源獲取、配置的時(shí)空約束，同時(shí)實(shí)現(xiàn)信息資源的跨區(qū)域整合與協(xié)同，促進(jìn)了專有技術(shù)跨地區(qū)邊界向外傳播的正向效應(yīng)，大大提升了企業(yè)綠色技術(shù)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(fèi)者能通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提出產(chǎn)品需求，直接參與到生產(chǎn)制造過程中，有效促進(jìn)了研發(fā)部門技術(shù)集成與拓展，促進(jìn)新一輪漸進(jìn)式綠色技術(shù)創(chuàng)新。第三，數(shù)字技術(shù)在企業(yè)等應(yīng)用部門中的廣泛擴(kuò)散與滲透應(yīng)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(shí)系統(tǒng)等，為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供了高效的配套服務(wù)，推動(dòng)了創(chuàng)新性思維的生產(chǎn)和碰撞[12]，對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生積極影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)1：數(shù)字賦能能夠?qū)ζ髽I(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生直接促進(jìn)效應(yīng)。

1.2 企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行的潛在傳導(dǎo)機(jī)制

企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行是影響企業(yè)實(shí)施綠色技術(shù)創(chuàng)新行為的主觀因素，積極承擔(dān)環(huán)境責(zé)任的企業(yè)通常更富有綠色技術(shù)創(chuàng)新意愿，即更傾向于綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的開展[21]。而行為意愿的重要影響因素之一為行為主體對(duì)外部環(huán)境影響的認(rèn)知。公眾對(duì)良好生態(tài)環(huán)境的訴求和政府對(duì)企業(yè)污染排放的限制，是影響企業(yè)對(duì)自身環(huán)境責(zé)任認(rèn)知的重要因素。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用豐富了社會(huì)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(zé)任履行意愿，進(jìn)而影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新行為。

一是數(shù)字化平臺(tái)為公眾參與環(huán)境治理提供了一個(gè)可持續(xù)互動(dòng)的交流空間[22]，為公眾環(huán)保訴求的充分、及時(shí)表達(dá)提供了便利，使得公眾參與環(huán)境治理程度加強(qiáng)，這誘使企業(yè)為迎合市場(chǎng)需求、營(yíng)造良好企業(yè)形象而積極承擔(dān)環(huán)境社會(huì)責(zé)任[21]，進(jìn)而加強(qiáng)自身綠色技術(shù)創(chuàng)新。二是數(shù)字賦能能夠擴(kuò)大政府對(duì)企業(yè)污染排放的監(jiān)督效應(yīng)?，F(xiàn)實(shí)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(yīng)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(zhǔn)化，進(jìn)而實(shí)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(zé)任、加強(qiáng)綠色技術(shù)創(chuàng)新。綜上，本文提出假設(shè)2：數(shù)字賦能能夠通過強(qiáng)化企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行，間接推動(dòng)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。

1.3 企業(yè)研發(fā)投入的潛在傳導(dǎo)機(jī)制

綠色技術(shù)創(chuàng)新通常比傳統(tǒng)的技術(shù)創(chuàng)新需要更多的前期資金投入，同時(shí)獲利周期較長(zhǎng)，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(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)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(dòng)，有效消除了金融借貸市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，提升了融資活動(dòng)的效率和便捷性。其次，依托信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)、管理、研發(fā)過程的無縫對(duì)接，提高了企業(yè)與市場(chǎng)之間雙向信息傳遞的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，企業(yè)能夠直接快速地了解市場(chǎng)動(dòng)向，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制和大規(guī)模生產(chǎn)，降低運(yùn)營(yíng)成本，一定程度地促進(jìn)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(shè)3：數(shù)字賦能可以促進(jìn)企業(yè)增加研發(fā)投入，間接推動(dòng)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

數(shù)字賦能水平測(cè)算中細(xì)分指標(biāo)數(shù)據(jù)及宏觀層面控制變量數(shù)據(jù)分別來源于中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行數(shù)據(jù)來自和訊網(wǎng)，企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

本文還按照以下步驟對(duì)初始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理：（1）剔除金融、ST及ST*類公司樣本；（2）剔除主要財(cái)務(wù)指標(biāo)缺失的樣本；（3）中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)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(biāo)往后年份均使用線性擬合計(jì)算而得。同時(shí)，因西藏?cái)?shù)據(jù)缺失，剔除了西藏的上市公司；（4）剔除公司負(fù)債率大于1的樣本。最后，為避免極端樣本對(duì)回歸產(chǎn)生影響，在回歸前進(jìn)行1%水平的縮尾處理，最終得到25 608個(gè)企業(yè)年度觀測(cè)值。

2.2 模型設(shè)定與變量定義

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

式中：Pat為被解釋變量，表示企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，分別以企業(yè)綠色專利申請(qǐng)量（TotPate）和授權(quán)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(shù)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(duì)應(yīng)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(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為了進(jìn)一步甄別數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)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(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)：

式中：Mechanism是數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)制變量，包括企業(yè)研發(fā)投入水平（Rd）和企業(yè)環(huán)境責(zé)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(xiàn)以互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)等單一指標(biāo)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(cè)算應(yīng)綜合數(shù)字賦能多維度內(nèi)涵，既要考慮通信設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況，也需考慮到數(shù)字技術(shù)在各行業(yè)的滲透度。因此，結(jié)合中國(guó)數(shù)字賦能實(shí)際，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、電子商務(wù)發(fā)展三個(gè)方面來構(gòu)建數(shù)字賦能水平的測(cè)度指標(biāo)體系（表1），使用熵權(quán)TOPSIS法測(cè)算各省份數(shù)字賦能水平（Digtal）。

表1 數(shù)字賦能水平指標(biāo)體系

（2）企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。本文同時(shí)使用企業(yè)綠色專利申請(qǐng)數(shù)量（TotPate）和企業(yè)綠色專利授權(quán)數(shù)量（TotPat）兩個(gè)指標(biāo)來度量企業(yè)綠色技術(shù)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(guó)際專利分類綠色清單”，結(jié)合國(guó)際專利分類號(hào)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(duì)多的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將子公司的綠色技術(shù)專利累加到上市公司母公司層面；此外，對(duì)上市企業(yè)當(dāng)年的綠色專利申請(qǐng)量和授權(quán)量均進(jìn)行加一取對(duì)數(shù)處理。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文另外使用了企業(yè)申請(qǐng)的綠色專利被引數(shù)（PateC）和企業(yè)授權(quán)的綠色專利被引數(shù)（PatC）重新進(jìn)行回歸，以此檢驗(yàn)基準(zhǔn)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(jī)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(zé)任履行水平（Enν）兩大指標(biāo)作為機(jī)制變量，以檢驗(yàn)數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術(shù)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(huì)責(zé)任綜合評(píng)分中的環(huán)境責(zé)任評(píng)分作為企業(yè)環(huán)境責(zé)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(quán)計(jì)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(duì)數(shù)度量；③資產(chǎn)負(fù)債率（Leν），以企業(yè)負(fù)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(rùn)占凈資產(chǎn)比重表示；⑤所有制性質(zhì)（State），當(dāng)企業(yè)為國(guó)有企業(yè)時(shí)，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(dāng)年所處年份減去企業(yè)注冊(cè)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(fù)債總額之和占企業(yè)總資產(chǎn)比重計(jì)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(jì)見表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 回歸結(jié)果分析

企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新對(duì)數(shù)字賦能的回歸結(jié)果報(bào)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(shù)創(chuàng)新。同時(shí)，考慮到當(dāng)期企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新不會(huì)對(duì)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(duì)應(yīng)，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(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用仍然顯著。本文進(jìn)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(shí)用新型專利（UttPate）兩種類型，以識(shí)別數(shù)字賦能促進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)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(duì)企業(yè)綠色發(fā)明型專利和綠色實(shí)用新型專利申請(qǐng)的影響程度并不存在明顯區(qū)別，總體來看，數(shù)字賦能對(duì)兩種類型的綠色技術(shù)創(chuàng)新均有著促進(jìn)效應(yīng)。假設(shè)1經(jīng)檢驗(yàn)成立。

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

3.2 影響機(jī)制分析

數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的研發(fā)投入機(jī)制檢驗(yàn)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(duì)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(duì)企業(yè)研發(fā)投入的積極影響，間接推動(dòng)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平提升。數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境責(zé)任履行機(jī)制檢驗(yàn)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(qǐng)量（TotPate）為被解釋變量，同時(shí)控制一系列控制變量及行業(yè)、年度固定效應(yīng)，數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行的影響系數(shù)顯著為正，企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)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(duì)企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行的積極影響，間接推動(dòng)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平提升。初步證實(shí)了假設(shè)2和假設(shè)3：企業(yè)研發(fā)投入和企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行是數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的潛在渠道。

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

3.3 內(nèi)生性問題

前文進(jìn)行回歸，已對(duì)可能存在的內(nèi)生性采取了一些措施：首先，同時(shí)控制行業(yè)、年份固定效應(yīng)以及行業(yè)年份交互固定效應(yīng)，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(jìn)一步使用工具變量法進(jìn)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(shù)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(huì)對(duì)后期固定電話及數(shù)字通信節(jié)點(diǎn)在地理空間上的分布具有一定影響。選取郵局?jǐn)?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(guān)性要求。與此同時(shí)，相對(duì)移動(dòng)通信很大程度取代了信件郵寄和固定電話使用，郵局?jǐn)?shù)量和固定電話數(shù)量對(duì)當(dāng)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響式微，很難對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。由此，選取歷史上郵局?jǐn)?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?；谏鲜龇治觯疚囊?998年各省份每人固定電話和1985年每萬人郵局?jǐn)?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(jìn)行固定效應(yīng)回歸可能產(chǎn)生的無法度量問題，本文參考NUNN等[28]的設(shè)置方法，將1998年各省份每人固定電話乘以企業(yè)當(dāng)年所在自然年份的上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)投資額（工具變量1）和1985年每萬人郵局?jǐn)?shù)量分別乘以企業(yè)當(dāng)年所在自然年份的上一年全國(guó)通信網(wǎng)絡(luò)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(qiáng)相關(guān)性（圖1），滿足了有效工具變量的相關(guān)性假設(shè)。

圖1 工具變量的相關(guān)性

表5中的方程（1）～（2）給出了使用工具變量的估計(jì)結(jié)果。其中，LM統(tǒng)計(jì)量的P值為0.000，拒絕“工具變量識(shí)別不足”的原假設(shè)。Wald F統(tǒng)計(jì)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(shí)別”的原假設(shè)，Hansen J統(tǒng)計(jì)量P值大于0.1，接受“所有工具變量均外生”的原假設(shè)。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(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新有正向促進(jìn)作用，與前文結(jié)論一致。

表5 內(nèi)生性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

3.3.2 Heckman兩階段模型

樣本選擇偏差導(dǎo)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(huì)使研究樣本產(chǎn)生選擇偏差，造成估計(jì)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(jì)一家企業(yè)是否會(huì)披露其綠色專利數(shù)據(jù)的概率，并計(jì)算出每個(gè)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(jìn)行回歸。表5中的方程（3）～（4）報(bào)告了Heckman兩階段模型的第二段估計(jì)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(yàn)

本文繼續(xù)進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)，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(dāng)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(huì)導(dǎo)致回歸估計(jì)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(qǐng)的綠色專利被引數(shù)（PateC）和企業(yè)授權(quán)的綠色專利被引數(shù)（PatC）作為被解釋變量重新進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表6方程（3）～（4）。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，主要解釋變量Digtal顯著為正，這進(jìn)一步佐證了本文的研究假設(shè)。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)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(shù)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(jìn)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(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)，這一定程度上表明，數(shù)字賦能對(duì)高外部融資約束企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)作用較大。而對(duì)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(shù)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(duì)其綠色技術(shù)創(chuàng)新影響也較小。從另一個(gè)角度來看，緩解融資約束也是數(shù)字賦能促進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)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(duì)外界環(huán)境的依賴和反應(yīng)不同，對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的意愿存有差異，數(shù)字賦能對(duì)不同特征企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新影響程度可能存在差別。高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)和知識(shí)密集，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)活躍，本文進(jìn)一步區(qū)分高新技術(shù)企業(yè)與非高新技術(shù)企業(yè)，考察數(shù)字賦能對(duì)其綠色技術(shù)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性。

關(guān)于高新技術(shù)企業(yè)的界定，大多文獻(xiàn)以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2017）》作為判定標(biāo)準(zhǔn)，若企業(yè)所屬行業(yè)屬于該標(biāo)準(zhǔn)范疇內(nèi)，則認(rèn)定為高新技術(shù)企業(yè)。本文采用更為精準(zhǔn)的界定標(biāo)準(zhǔn)：若公司本身或其母公司在當(dāng)年獲得國(guó)家或省級(jí)授予的高新技術(shù)企業(yè)資格，或處于獲得資格認(rèn)證的3年期內(nèi)，則將該公司在當(dāng)年界定為高新技術(shù)企業(yè)。此外，本文參考張棟等[30]方法作進(jìn)一步處理，若企業(yè)資格認(rèn)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(guān)數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

表8報(bào)告了企業(yè)分組的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在高新技術(shù)企業(yè)組別中，主要解釋變量Digtal顯著為正，而非高新技術(shù)企業(yè)組別中Digtal回歸系數(shù)統(tǒng)計(jì)上不顯著，一定程度說明數(shù)字賦能顯著促進(jìn)了高新技術(shù)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，而對(duì)非高新技術(shù)企業(yè)并沒有顯著影響?？赡艿脑蚴?，相較于非高新技術(shù)企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力通常在于創(chuàng)新技術(shù)，數(shù)字賦能為高新技術(shù)企業(yè)投資于綠色技術(shù)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(yíng)特點(diǎn)、治污成本等方面存在差異，數(shù)字賦能對(duì)其綠色技術(shù)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(gè)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(shí)證結(jié)果如表9所示。從回歸結(jié)果看，數(shù)字賦能對(duì)污染行業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)明顯大于清潔行業(yè)。其可能原因：一是，國(guó)家對(duì)污染行業(yè)環(huán)境信息披露要求比清潔行業(yè)更加嚴(yán)格，同時(shí)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(guān)注，污染行業(yè)企業(yè)應(yīng)對(duì)公眾和政府監(jiān)管的壓力更大，進(jìn)行綠色技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力更強(qiáng)；二是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，新競(jìng)爭(zhēng)者的不斷涌入迫使企業(yè)不斷降低生產(chǎn)成本維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，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(shù)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(dǎo)機(jī)制和間接傳導(dǎo)機(jī)制兩個(gè)視角，闡釋了數(shù)字賦能影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)理，并基于2010—2018年A股上市公司的微觀數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字賦能顯著促進(jìn)了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新；數(shù)字賦能能夠通過誘導(dǎo)企業(yè)增加研發(fā)投入、強(qiáng)化企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行間接影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字賦能對(duì)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)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(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的另一作用渠道。此外，數(shù)字賦能對(duì)高新技術(shù)企業(yè)、污染行業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)更加明顯。

研究結(jié)論的政策啟示如下：（1）進(jìn)一步加大新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度。加強(qiáng)政府引導(dǎo)和支持，制定相關(guān)政策支持?jǐn)?shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，鼓勵(lì)社會(huì)資本參與，加大對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的投資強(qiáng)度與投資規(guī)模，拓展并不斷完善數(shù)字化應(yīng)用服務(wù)體系，加快推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展。（2）充分發(fā)揮數(shù)字賦能對(duì)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(tái)，精準(zhǔn)識(shí)別、及時(shí)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(cè)體系，強(qiáng)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(hù)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(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面綠色轉(zhuǎn)型。