數(shù)據(jù)要素流動(dòng)賦能企業(yè)綠色創(chuàng)新

摘要 數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，具有流動(dòng)性強(qiáng)、信息量大、復(fù)制成本低、附加值高等特征，已成為推動(dòng)綠色創(chuàng)新和高質(zhì)量發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)的價(jià)值在流動(dòng)和應(yīng)用中得以實(shí)現(xiàn)，因此，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素高效流動(dòng)是賦能企業(yè)綠色創(chuàng)新的前提條件?；诖耍崂頂?shù)據(jù)要素流動(dòng)影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的內(nèi)在作用機(jī)制具有重要現(xiàn)實(shí)意義。該研究從數(shù)據(jù)要素流動(dòng)影響創(chuàng)新要素優(yōu)化配置和研發(fā)信息高效共享出發(fā)，構(gòu)建數(shù)據(jù)要素流動(dòng)影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的理論框架，并探究了生產(chǎn)效率、融資約束和市場(chǎng)外部關(guān)注的中介作用?；?013—2022年中國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響，并對(duì)中介作用機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：①數(shù)據(jù)要素流動(dòng)顯著促進(jìn)了企業(yè)綠色創(chuàng)新，并能同時(shí)提升企業(yè)綠色創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量。通過(guò)替換回歸估計(jì)方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以及采用多種估計(jì)方法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，均證實(shí)了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。②異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，在政府環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度方面，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)低環(huán)境規(guī)制區(qū)域企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的促進(jìn)作用強(qiáng)于高環(huán)境規(guī)制區(qū)域；在企業(yè)污染程度方面，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)非重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的促進(jìn)作用強(qiáng)于重污染企業(yè)；在企業(yè)地區(qū)分布方面，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)東部地區(qū)企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量促進(jìn)作用高于中西部地區(qū)。③從影響機(jī)制來(lái)看，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)主要通過(guò)提高企業(yè)生產(chǎn)效率、緩解融資約束、增強(qiáng)外部市場(chǎng)關(guān)注機(jī)制促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。因此，政府應(yīng)不斷放寬對(duì)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的規(guī)制要求，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素在市場(chǎng)上的高效安全流動(dòng)，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素流動(dòng)在降低信息不對(duì)稱、緩解融資約束、提高綠色技術(shù)研發(fā)效率方面的作用，以此賦能企業(yè)綠色創(chuàng)新，助力制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)。

關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)要素流動(dòng)；綠色創(chuàng)新；數(shù)字化轉(zhuǎn)型

中圖分類號(hào) X322；F832. 51；F272. 3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2024）11-0120-10 DOI：10. 12062/cpre. 20240734

綠色低碳轉(zhuǎn)型是推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。2022年中國(guó)生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)顯示，工業(yè)源廢氣中二氧化硫排放量為183. 5萬(wàn)t，占排放源統(tǒng)計(jì)調(diào)查范圍內(nèi)廢氣中二氧化硫排放總量的75%。促進(jìn)綠色創(chuàng)新成為推動(dòng)工業(yè)企業(yè)節(jié)能減排和綠色低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑。進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素［1］。國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《數(shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2022年）》顯示，2022年中國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)量占全球數(shù)據(jù)總量的10. 5%，規(guī)模高達(dá)8. 1 ZB，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展夯實(shí)了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［2］。數(shù)據(jù)要素具有的技術(shù)-經(jīng)濟(jì)特征，能夠通過(guò)研發(fā)信息共享、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理以及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)追蹤等方面優(yōu)化綠色創(chuàng)新流程，成為激發(fā)企業(yè)綠色創(chuàng)新活力和促進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要投入。數(shù)據(jù)要素價(jià)值發(fā)揮依賴數(shù)據(jù)自由流動(dòng)，因此，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)將成為企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵條件。現(xiàn)有文獻(xiàn)多是圍繞人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等，強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)綠色轉(zhuǎn)型的影響，對(duì)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)在促進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型中的作用，尚缺乏深入的探討和研究。黨的二十屆三中全會(huì)指出，健全促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度，推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。為此，本研究探討數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用機(jī)制和影響效應(yīng)，為數(shù)字賦能綠色創(chuàng)新這一新命題提供理論闡釋和實(shí)證依據(jù)。研究結(jié)論對(duì)于理解數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素的全新內(nèi)涵和特征，以及在賦能中國(guó)式經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化的綠色性具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是當(dāng)前推動(dòng)產(chǎn)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵引擎。數(shù)據(jù)要素作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心要素，以數(shù)字技術(shù)和通信網(wǎng)絡(luò)為流動(dòng)載體，鏈接企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等全過(guò)程，成為激發(fā)企業(yè)生產(chǎn)方式綠色變革的關(guān)鍵投入。然而，綠色技術(shù)創(chuàng)新所具有的高風(fēng)險(xiǎn)、長(zhǎng)周期、不確定性和高度環(huán)境敏感性等特征，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出了更高要求［3］。以數(shù)字化賦能綠色化、綠色化牽引數(shù)字化的雙化協(xié)同，成為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和綠色低碳轉(zhuǎn)型關(guān)鍵抓手。當(dāng)前已有諸多文獻(xiàn)圍繞數(shù)字化與綠色化開展研究，與本研究主題接近的文獻(xiàn)主要關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何促進(jìn)綠色創(chuàng)新和數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)影響兩個(gè)方面。

1. 1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新影響的研究

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程深度融合的過(guò)程［4］。其中，以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)加速融入企業(yè)創(chuàng)新流程，正成為企業(yè)綠色創(chuàng)新的關(guān)鍵動(dòng)力［5］。就數(shù)字技術(shù)的影響而言，相關(guān)研究表明大數(shù)據(jù)不僅通過(guò)強(qiáng)化地區(qū)環(huán)境規(guī)制，倒逼企業(yè)綠色創(chuàng)新，還可以緩解企業(yè)融資約束，加大綠色技術(shù)創(chuàng)新投入，并依托提升的人力資本水平，為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新提供智力支持［6］。金祥義等［7］認(rèn)為人工智能所提供的模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)應(yīng)用，能夠開展多輪不同方案的綠色技術(shù)研發(fā)，并基于已有的歷史試錯(cuò)數(shù)據(jù)更正和改善綠色技術(shù)創(chuàng)新路徑，提高企業(yè)綠色創(chuàng)新效率。呂越等［8］研究發(fā)現(xiàn)人工智能促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新的主要途徑是為企業(yè)從事研發(fā)創(chuàng)新提供數(shù)字算法、智能應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)。進(jìn)一步上升到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響來(lái)看，李金昌等［9］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)綠色創(chuàng)新的影響主要通過(guò)作用于內(nèi)部能力建設(shè)、市場(chǎng)外部關(guān)注、政府補(bǔ)貼3個(gè)渠道。李鑫等［3］證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效推動(dòng)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，主要通過(guò)優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、降低信息不對(duì)稱并強(qiáng)化市場(chǎng)正面預(yù)期、改善公司治理水平等機(jī)制發(fā)揮作用。史丹等［10］研究認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)增大研發(fā)投入規(guī)模和技術(shù)市場(chǎng)交易規(guī)模促進(jìn)綠色創(chuàng)新。王琳等［11］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)數(shù)字化管理技術(shù)賦能和數(shù)綠協(xié)同、業(yè)務(wù)深耕等方面促進(jìn)綠色創(chuàng)新，其背后體現(xiàn)的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資源配置和資源關(guān)系組合的作用。Fischer等［12］認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新，主要是通過(guò)嵌入企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)發(fā)揮輔助作用。Mubarak等［13］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新主要是通過(guò)加強(qiáng)信息共享，促進(jìn)知識(shí)整合，并拓展資源配置空間發(fā)揮作用。Yang等［14］認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠助推企業(yè)拓展市場(chǎng)空間，擴(kuò)大資源稟賦優(yōu)勢(shì)或催生新的業(yè)態(tài)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)降本增效和價(jià)值創(chuàng)造，促進(jìn)綠色創(chuàng)新。由此可知，已有文獻(xiàn)主要聚焦企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)引起的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其綠色創(chuàng)新影響，缺乏研究數(shù)據(jù)要素這種數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵投入所產(chǎn)生的綠色創(chuàng)新影響，在數(shù)據(jù)要素成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新質(zhì)生產(chǎn)力的當(dāng)下，對(duì)該問(wèn)題的研究更為緊迫，尤其是數(shù)據(jù)要素價(jià)值是在流動(dòng)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)的，因此，探究數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

1. 2 數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的研究

數(shù)據(jù)是非競(jìng)爭(zhēng)性的，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)“新石油”［15］，數(shù)據(jù)要素使用可以產(chǎn)生正的外部性和反饋，使企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)［16］。Farboodi等［17］強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)就是信息，能夠幫助企業(yè)減少生產(chǎn)過(guò)程中面臨的不確定性，降低預(yù)測(cè)誤差。Jones等［18］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的應(yīng)用能夠充分提煉新產(chǎn)品、新服務(wù)開發(fā)的有效信息，在整合、處理、分析的基礎(chǔ)上為產(chǎn)品研發(fā)提供解決方案。Briel等［19］認(rèn)為數(shù)據(jù)要素所涵蓋的信息還能夠提高企業(yè)生產(chǎn)效率和優(yōu)化資源配置。Veldkamp等［20］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素投入到中間產(chǎn)品生產(chǎn)對(duì)創(chuàng)新、增長(zhǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出有長(zhǎng)期影響。陳曉佳等［21］構(gòu)建數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)、交易和投入模型，將數(shù)據(jù)要素納入生產(chǎn)函數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素與產(chǎn)業(yè)融合能夠提高全要素生產(chǎn)率，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。Agrawal等［22］發(fā)現(xiàn)在人工智能程序中使用數(shù)據(jù)可以帶來(lái)更大的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，特別是在更復(fù)雜的預(yù)測(cè)問(wèn)題中。Goldfarb等［23］強(qiáng)調(diào)人工智能中使用數(shù)據(jù)產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)外部性，即更多客戶產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。De Streel［24］發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素在不同企業(yè)主體間重復(fù)多次使用過(guò)程中，不僅能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)原有的蘊(yùn)含價(jià)值不被削弱，還能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值不斷增值。張葉青等［25］發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠通過(guò)提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和研發(fā)投入顯著提升企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值。現(xiàn)有文獻(xiàn)已關(guān)注到數(shù)據(jù)要素在信息獲取、降低信息不對(duì)稱、產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)等方面的積極作用，但針對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新方面的研究較為缺乏。更為重要的是，原始數(shù)據(jù)本身并不具有生產(chǎn)要素的屬性，它需要經(jīng)過(guò)收集、整理、流通、交易、應(yīng)用、分析等環(huán)節(jié)，才能從數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂惺褂脙r(jià)值的數(shù)據(jù)資本。然而，當(dāng)前的數(shù)據(jù)本地化、數(shù)據(jù)保留、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等規(guī)制要求影響了數(shù)據(jù)的流動(dòng)，不利于數(shù)據(jù)要素價(jià)值的充分發(fā)揮。因此，研究數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響，對(duì)于打破數(shù)據(jù)要素流動(dòng)壁壘，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素流動(dòng)在促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新方面作用，具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

與已有研究相比，本研究的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在3個(gè)方面：首先，研究視角的新穎性。突破已有數(shù)字技術(shù)應(yīng)用視角下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究，轉(zhuǎn)而探討數(shù)據(jù)要素作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心投入對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響。其次，對(duì)核心問(wèn)題進(jìn)行多維度、異質(zhì)性分析。不僅考察了數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新行為的影響，將企業(yè)綠色創(chuàng)新區(qū)分綠色創(chuàng)新數(shù)量和綠色創(chuàng)新質(zhì)量?jī)蓚€(gè)不同維度，還進(jìn)一步考察在不同環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、不同污染程度及不同地區(qū)背景下，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響差異。最后，從信息獲取、降低信息不對(duì)稱、增加信息披露等視角出發(fā)，探討數(shù)據(jù)要素流動(dòng)通過(guò)提高企業(yè)生產(chǎn)效率、緩解融資約束和增強(qiáng)市場(chǎng)關(guān)注影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的可能渠道，挖掘數(shù)據(jù)要素在促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新過(guò)程中的潛在價(jià)值。

2 理論分析和研究假設(shè)

數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠促進(jìn)創(chuàng)新要素的優(yōu)化配置和研發(fā)信息的高效共享，從而提高企業(yè)決策效率及綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，推動(dòng)企業(yè)綠色創(chuàng)新。具體影響機(jī)制方面，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)主要通過(guò)提高企業(yè)生產(chǎn)效率、緩解融資約束和增強(qiáng)市場(chǎng)外部關(guān)注度影響企業(yè)綠色創(chuàng)新。

2. 1 數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的綠色創(chuàng)新效應(yīng)

為降低企業(yè)綠色研發(fā)成本和綠色創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，需要從外部獲取大量綠色創(chuàng)新的信息和資源［26］。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為創(chuàng)新要素的重要載體，創(chuàng)新要素隨著數(shù)據(jù)要素流動(dòng)而流動(dòng)［27］。數(shù)據(jù)流動(dòng)通過(guò)幫助企業(yè)擴(kuò)展現(xiàn)有知識(shí)和信息的搜索空間，使得企業(yè)能夠有效獲取和利用海量的研發(fā)數(shù)據(jù)信息［10］，并能從以往研發(fā)失敗所形成的數(shù)據(jù)和信息中積累創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，提高企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力［28-29］，并減少技術(shù)創(chuàng)新所需的試錯(cuò)成本，推動(dòng)技術(shù)的突破性創(chuàng)新［30］。然而現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)要素流動(dòng)受到諸多規(guī)制障礙，放松數(shù)字規(guī)制政策能夠降低企業(yè)內(nèi)外部研發(fā)信息傳播、共享、交流成本，提升研發(fā)技術(shù)信息傳播效率和擴(kuò)大信息傳播范圍，由此引起更廣泛的技術(shù)溢出效應(yīng)［31］，幫助企業(yè)共享綠色技術(shù)創(chuàng)新成果。企業(yè)利用大量數(shù)據(jù)要素投入，開展實(shí)時(shí)追蹤分析，洞察關(guān)于顧客、市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和新產(chǎn)品的最新信息，提高對(duì)市場(chǎng)需求狀況分析的精準(zhǔn)度，提升企業(yè)管理決策效率和水平［32］，減少與對(duì)應(yīng)環(huán)境績(jī)效間的模糊因果關(guān)系，形成綠色技術(shù)創(chuàng)新能力基礎(chǔ)［33］。基于上述分析，提出以下研究假設(shè)。

H1：數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

2. 2 數(shù)據(jù)要素流動(dòng)影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的中介效應(yīng)

一是提高生產(chǎn)效率的中介作用。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠助推企業(yè)開始從管理者主導(dǎo)的“經(jīng)驗(yàn)型決策”轉(zhuǎn)向高度依賴數(shù)據(jù)分析結(jié)果的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策”［34］。相對(duì)于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)型決策，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策在科學(xué)性和準(zhǔn)確性方面更具優(yōu)勢(shì)［35］，尤其是對(duì)各種宏觀經(jīng)濟(jì)變量、產(chǎn)品市場(chǎng)供求情況和生產(chǎn)條件等方面的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，確保企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中“有的放矢”，從而提升生產(chǎn)效率［36］。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)利用其承載的有價(jià)值信息，緩解企業(yè)對(duì)勞動(dòng)、資本、技術(shù)等要素配置過(guò)程中存在的信息不對(duì)稱［1］，并在不同要素之間扮演“黏合劑”的角色，增強(qiáng)各種要素之間的耦合程度，提升企業(yè)在不同生產(chǎn)工序的運(yùn)轉(zhuǎn)效率。另外，數(shù)據(jù)要素在投入企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，不僅能夠減少資源使用損耗還會(huì)提升資源配置效率，有助于提高企業(yè)全要素生產(chǎn)效率［21］，使企業(yè)投入更少資源獲得更多產(chǎn)出，節(jié)約成本，從而有更多的資金進(jìn)行綠色技術(shù)研發(fā)，促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新?；谏鲜龇治?，提出以下研究假設(shè)。

H2：數(shù)據(jù)要素流動(dòng)通過(guò)提高生產(chǎn)效率渠道促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

二是緩解融資約束的中介作用。企業(yè)綠色創(chuàng)新的高成本和高風(fēng)險(xiǎn)特征［37］，增加了企業(yè)融資難度，導(dǎo)致融資約束成為企業(yè)綠色創(chuàng)新過(guò)程中面臨的主要障礙［6］，這就要求企業(yè)有足夠的資金儲(chǔ)備［9］。在信貸市場(chǎng)上，信息不對(duì)稱是導(dǎo)致企業(yè)面臨融資約束的主要原因之一。信息不對(duì)稱引起融資市場(chǎng)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，增加了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)，從而抑制了企業(yè)融資［38］。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠降低借貸雙方的信息不對(duì)稱，從而降低融資成本［39］，并能提高信息市場(chǎng)環(huán)境透明度，金融機(jī)構(gòu)可以更全面地評(píng)估企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值［40］，倒逼企業(yè)提高披露信息的質(zhì)量，提高企業(yè)信譽(yù)度［41］，從而提升企業(yè)的信用評(píng)級(jí)，緩解企業(yè)融資約束［42］。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)通過(guò)幫助金融機(jī)構(gòu)更好的預(yù)測(cè)投資回報(bào)來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)［15］，在控制信貸風(fēng)險(xiǎn)的前提下，為企業(yè)提供融資支持。另外，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)還可以為企業(yè)融資增加更多融資渠道［43］，幫助企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)建立密切的溝通渠道，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的信任，為企業(yè)綠色創(chuàng)新提供資金支持［44］?；谏鲜龇治?，提出以下研究假設(shè)。

H3：數(shù)據(jù)要素流動(dòng)通過(guò)緩解融資約束渠道促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

三是增強(qiáng)外部市場(chǎng)關(guān)注的中介作用。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠披露大量企業(yè)創(chuàng)新信息［45］，從而幫助投資者和分析師掌握更多評(píng)估企業(yè)綠色創(chuàng)新水平，進(jìn)而影響他們的投資決策和輿論引導(dǎo)［46］。考慮到政府對(duì)綠色轉(zhuǎn)型的要求，投資者更偏好投資綠色創(chuàng)新型企業(yè)，這會(huì)倒逼企業(yè)自主開展綠色創(chuàng)新。另外，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠幫助分析師以更低成本獲取企業(yè)更多信息，全面了解企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)，發(fā)揮資本市場(chǎng)信息媒介的作用，向外界傳遞企業(yè)綠色創(chuàng)新信息，激發(fā)企業(yè)綠色創(chuàng)新動(dòng)力。更為關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)流動(dòng)還能引起媒體報(bào)道對(duì)綠色創(chuàng)新的關(guān)注度，從而引導(dǎo)更多的資源流向綠色創(chuàng)新領(lǐng)域［47］。媒體報(bào)道在向外部市場(chǎng)廣泛傳播企業(yè)綠色創(chuàng)新信息的過(guò)程中，能夠有效緩解企業(yè)申請(qǐng)綠色信貸時(shí)面臨的信息不對(duì)稱，使得企業(yè)有機(jī)會(huì)獲得更大規(guī)模的綠色貸款［48］。另外，企業(yè)被報(bào)道的概率提高，向社會(huì)公眾傳遞更多企業(yè)相關(guān)信息，幫助企業(yè)樹立良好形象，增加社會(huì)公眾對(duì)其的認(rèn)可度，從而激勵(lì)企業(yè)加快綠色創(chuàng)新［49］。企業(yè)根據(jù)投資者、分析師和媒體的反饋和關(guān)注，及時(shí)調(diào)整綠色創(chuàng)新策略，提高綠色創(chuàng)新的成功率［50］?；谏鲜龇治?，提出以下研究假設(shè)。

H4：數(shù)據(jù)要素流動(dòng)通過(guò)增強(qiáng)外部市場(chǎng)關(guān)注渠道促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

3 模型設(shè)計(jì)、變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

3. 1 模型設(shè)計(jì)

3. 2 數(shù)據(jù)要素流動(dòng)指標(biāo)

數(shù)據(jù)要素權(quán)屬關(guān)系、權(quán)益分配、價(jià)值評(píng)估、隱私保護(hù)、國(guó)家安全等方面的復(fù)雜性是制約數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的重要因素［1］。然而目前缺乏準(zhǔn)確測(cè)度這些因素的量化指標(biāo)，退而求其次，借鑒蔣為等［51］研究，基于歐洲國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)研究中心（ECIPE）構(gòu)建的數(shù)字貿(mào)易估算項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)（DTE），采用數(shù)據(jù)規(guī)制政策量化數(shù)據(jù)要素流動(dòng)程度。該數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)了中國(guó)數(shù)據(jù)本地化、數(shù)據(jù)保留、資料隱私主體權(quán)利、數(shù)據(jù)隱私管理要求、對(duì)違規(guī)行為的制裁以及其他限制性措施。這些數(shù)據(jù)規(guī)制政策會(huì)束縛數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)效能、范圍和活力，提高數(shù)據(jù)流動(dòng)成本，降低數(shù)據(jù)要素使用效率。參考Ferracane等［52］的研究方法，根據(jù)每項(xiàng)數(shù)據(jù)規(guī)制政策所涉及的規(guī)制范圍和流動(dòng)性要求，對(duì)每一項(xiàng)數(shù)據(jù)規(guī)制政策0～1賦值，在加權(quán)賦值后得到該數(shù)據(jù)規(guī)制政策限制指數(shù)（DTRI）。根據(jù)量化原則可知，數(shù)據(jù)規(guī)制政策限制指數(shù)介于0到1之間，越接近于1，表明數(shù)據(jù)規(guī)制政策限制程度越高，采用1減DTRI的數(shù)值代表數(shù)據(jù)要素流動(dòng)程度，該數(shù)值越接近于1，意味著數(shù)據(jù)要素流動(dòng)程度越高。

進(jìn)一步測(cè)算數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)的影響指標(biāo)。鑒于數(shù)據(jù)要素是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)往往容易受到數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的影響，為刻畫數(shù)據(jù)要素流動(dòng)影響的企業(yè)異質(zhì)性，參照吳非等［53］的研究，采用文本分析法從企業(yè)年報(bào)中獲取關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的詞頻進(jìn)行加總，并對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度變量（Digitalit）。進(jìn)一步以企業(yè)i 在t 年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Digitalit）作為權(quán)重，加權(quán)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)指標(biāo)（Dfit），構(gòu)造企業(yè)層面的數(shù)據(jù)要素流動(dòng)影響指標(biāo)（Datait），具體公式見式（2）。

3. 3 變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

選取2013—2022年中國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)。其中，上市公司數(shù)據(jù)主要源自國(guó)泰安（CSMAR）；上市公司綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利數(shù)據(jù)從中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）獲得。相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4. 1 基準(zhǔn)回歸

首先，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響效應(yīng)（表2）。基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示，依次加入控制變量和控制年份、行業(yè)固定效應(yīng)后，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠顯著促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新，從而驗(yàn)證了研究假設(shè)H1。

4. 2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4. 2. 1 區(qū)分企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量

進(jìn)一步將企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)區(qū)分為綠色創(chuàng)新數(shù)量和綠色創(chuàng)新質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表3）。結(jié)果表明，無(wú)論是否加入控制變量，在控制年份、行業(yè)固定效應(yīng)后，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)均顯著促進(jìn)了企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和綠色創(chuàng)新質(zhì)量。

4. 2. 2 高維固定效應(yīng)面板泊松模型

進(jìn)一步借鑒王分棉等［26］的方法，采用高維固定效應(yīng)面板泊松模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表4，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新、綠色創(chuàng)新數(shù)量和綠色創(chuàng)新質(zhì)量仍存在顯著的正向影響，進(jìn)一步證實(shí)了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

4. 3 內(nèi)生性處理

4. 3. 1 傾向得分匹配法

采用傾向得分匹配法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，緩解樣本選擇問(wèn)題所導(dǎo)致的內(nèi)生性偏誤。鑒于數(shù)據(jù)要素流動(dòng)發(fā)揮作用的前提是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，根據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度將樣本劃分為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，選數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度最高1/4的樣本設(shè)置為實(shí)驗(yàn)組，其余樣本對(duì)照組。采用最鄰近匹配方法進(jìn)行匹配，基于匹配后的新樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果見表5。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)綠色創(chuàng)新數(shù)量和綠色創(chuàng)新質(zhì)量仍然存在顯著的正向關(guān)系，意味著使用傾向得分匹配方法緩解可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題后，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新的結(jié)論仍然成立。

4. 3. 2 Heckman兩階段

考慮到樣本可能存在自選擇偏誤的內(nèi)生性問(wèn)題，采取Heckman兩階段模型處理內(nèi)生性問(wèn)題。由表5結(jié)果可知，逆米爾斯比率（IMR）的回歸系數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，并且數(shù)據(jù)要素流動(dòng)回歸系數(shù)顯著為正，表明在考慮樣本選擇性偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題后，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用依然成立。

4. 4 異質(zhì)性分析

4. 4. 1 基于政府環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的異質(zhì)性檢驗(yàn)

“波特假設(shè)”認(rèn)為，適宜的環(huán)境規(guī)制有助于“倒逼”企業(yè)綠色技術(shù)革新，形成超過(guò)環(huán)境規(guī)制成本的“補(bǔ)償性收益”［54］，企業(yè)將綠色創(chuàng)新成果運(yùn)用于生產(chǎn)過(guò)程，能夠減少對(duì)原有污染性生產(chǎn)方式的依賴，有效規(guī)避環(huán)境監(jiān)管成本。當(dāng)前環(huán)境規(guī)制用以約束企業(yè)污染行為，引導(dǎo)企業(yè)實(shí)施環(huán)境治理具有重要的作用［55］。不同區(qū)域的環(huán)境規(guī)制水平存在較大差異，這種差異是否會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生異質(zhì)性影響值得關(guān)注和思考。依據(jù)陳詩(shī)一等［56］的做法，將企業(yè)樣本分為高環(huán)境規(guī)制組和低環(huán)境規(guī)制組，以此考察數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用的異質(zhì)性，并進(jìn)行組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，結(jié)果見表6。比較發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響具有顯著的組間差異。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)低環(huán)境規(guī)制區(qū)域企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的促進(jìn)作用強(qiáng)于高環(huán)境規(guī)制區(qū)域。其原因可能在于：低環(huán)境規(guī)制區(qū)域的企業(yè)在利用數(shù)據(jù)要素流動(dòng)進(jìn)行綠色創(chuàng)新時(shí)可能更加靈活和高效，而高環(huán)境規(guī)制區(qū)域的企業(yè)可能因?yàn)槊媾R較高合規(guī)成本和監(jiān)管壓力的限制而受到影響。

4. 4. 2 基于企業(yè)污染程度的異質(zhì)性檢驗(yàn)

考慮不同企業(yè)污染程度存在差異，進(jìn)一步將企業(yè)劃分為重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)，通過(guò)分組回歸進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，并采用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)進(jìn)行組間差異檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表7。比較發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)非重污染企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的促進(jìn)作用強(qiáng)于重污染企業(yè)，其可能原因在于，重污染企業(yè)面臨的環(huán)境治理壓力更多，融資較非重污染企業(yè)更加困難，缺乏開展綠色創(chuàng)新的資金支持，在一定程度上削弱了數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的促進(jìn)作用。

4. 4. 3 基于企業(yè)地區(qū)分布的異質(zhì)性檢驗(yàn)

不同地區(qū)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展重視程度存在差異，勢(shì)必會(huì)影響企業(yè)綠色創(chuàng)新水平。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2022年公布的中國(guó)經(jīng)濟(jì)地帶劃分標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步區(qū)分東部地區(qū)和中西部地區(qū)對(duì)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的綠色創(chuàng)新效應(yīng)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，同時(shí)采用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)進(jìn)行組間差異檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表8。數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)東部地區(qū)企業(yè)綠色創(chuàng)新數(shù)量促進(jìn)作用高于中西部地區(qū)，原因可能在于：相比中西部地區(qū)，東部地區(qū)聚集更多創(chuàng)新型企業(yè)，開展綠色創(chuàng)新具備更豐富的資本、技術(shù)、人才等要素，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠更大程度的釋放創(chuàng)新研發(fā)要素的活力和價(jià)值，促進(jìn)東部地區(qū)綠色創(chuàng)新數(shù)量。另外，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)東部地區(qū)企業(yè)綠色創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著促進(jìn)作用，但對(duì)中西部地區(qū)企業(yè)綠色創(chuàng)新質(zhì)量促進(jìn)作用不顯著，其可能原因是，對(duì)企業(yè)綠色發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量為代表的綠色創(chuàng)新質(zhì)量而言，要求企業(yè)所具備的資本、技術(shù)、人員等要素條件更為苛刻，東部地區(qū)企業(yè)更容易獲得相關(guān)要素，而中西部地區(qū)相對(duì)較難，所以數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)綠色創(chuàng)新質(zhì)量作用顯著。

4. 5 影響機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)上文理論分析，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠通過(guò)提高企業(yè)生產(chǎn)率、緩解企業(yè)融資約束和增強(qiáng)外部市場(chǎng)關(guān)注3個(gè)渠道促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新，接下來(lái)對(duì)上述3個(gè)作用渠道進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。根據(jù)江艇［57］的研究，現(xiàn)有研究過(guò)度使用中介效應(yīng)逐步法檢驗(yàn)，然而鑒于中介變量對(duì)被解釋變量的影響是直接而顯然的。因此，只需要檢驗(yàn)核心解釋變量與中介變量的因果關(guān)系即可。在此基礎(chǔ)上，參考劉斌等［27］的研究思路，通過(guò)觀測(cè)核心解釋變量對(duì)中介變量的影響進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。

4. 5. 1 提高企業(yè)生產(chǎn)率的機(jī)制檢驗(yàn)

綜合運(yùn)用Levinsohn-Petrin方法（簡(jiǎn)稱LP法）、Olley-Pakes法（簡(jiǎn)稱OP法）、OLS法、FE法測(cè)算全要素生產(chǎn)率。表9回歸結(jié)果表明，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)4種方法測(cè)度的全要素生產(chǎn)率均具有顯著的提高作用，證實(shí)了研究假設(shè)H2成立。

4. 5. 2 緩解融資約束的機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)上文理論分析可知，企業(yè)綠色創(chuàng)新面臨較高的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，并且研發(fā)周期較長(zhǎng)，需要大量資金支持。因此，如果存在融資約束，可能導(dǎo)致企業(yè)停止綠色創(chuàng)新活動(dòng)。借鑒李慧云等［58］衡量企業(yè)當(dāng)前獲得信貸資金（Loan）方法，采用企業(yè)期末長(zhǎng)期借款和短期借款之和。企業(yè)獲得的綠色信貸越多，越能緩解綠色創(chuàng)新的融資約束。表10回歸結(jié)果表明，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)促進(jìn)企業(yè)獲得更多的信貸資金，緩解企業(yè)在綠色創(chuàng)新過(guò)程中所面臨的融資約束，從而保證企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)的持續(xù)開展，該結(jié)果驗(yàn)證了研究假設(shè)H3成立。

4. 5. 3 增強(qiáng)外部市場(chǎng)關(guān)注的機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)理論分析，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)通過(guò)增強(qiáng)投資者、分析師和媒體等外部市場(chǎng)的關(guān)注，對(duì)于企業(yè)綠色創(chuàng)新具有積極促進(jìn)作用。投資者和分析師通過(guò)數(shù)據(jù)分析了解企業(yè)綠色創(chuàng)新能力和潛力，媒體通過(guò)報(bào)道傳遞企業(yè)綠色創(chuàng)新的成果，共同激勵(lì)企業(yè)綠色創(chuàng)新。借鑒李金昌等［9］的研究，投資者關(guān)注度（Investorf）采用百度搜索指數(shù)年度中位數(shù)的對(duì)數(shù)來(lái)衡量，該指數(shù)主要通過(guò)百度搜索關(guān)鍵詞中與上市公司相關(guān)的搜索量統(tǒng)計(jì)得出；分析師關(guān)注度（Analystf）采用對(duì)企業(yè)進(jìn)行跟蹤并發(fā)布報(bào)告的分析師人數(shù)來(lái)衡量；媒體關(guān)注度（MA）采用當(dāng)年企業(yè)被全年網(wǎng)絡(luò)媒體新聞報(bào)道的總數(shù)來(lái)衡量。表11回歸結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)的回歸系數(shù)為正，且在1%水平通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠顯著增強(qiáng)投資者關(guān)注度、分析師關(guān)注度和媒體關(guān)注度，支持了數(shù)據(jù)要素流動(dòng)可以通過(guò)增強(qiáng)外部市場(chǎng)關(guān)注來(lái)促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新的研究假設(shè)H4。

5 結(jié)論及政策建議

基于2013—2022年中國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)與制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新展開研究。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)能夠顯著促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新，其主要通過(guò)提高企業(yè)生產(chǎn)效率、緩解企業(yè)融資約束、增強(qiáng)外部市場(chǎng)關(guān)注3個(gè)渠道促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的數(shù)量和質(zhì)量均存在顯著的促進(jìn)作用。異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素流動(dòng)對(duì)低環(huán)境規(guī)制區(qū)域企業(yè)、非重污染企業(yè)以及東部地區(qū)企業(yè)的綠色創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量促進(jìn)作用更強(qiáng)。

根據(jù)研究結(jié)論，為更大程度發(fā)揮數(shù)據(jù)要素流動(dòng)在促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新，助力產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)方面的潛能，提出以下幾方面的政策建議。第一，政府需要不斷削減數(shù)據(jù)在要素市場(chǎng)流動(dòng)的政策壁壘，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的高效流通，建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，鼓勵(lì)企業(yè)將生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行共享，促進(jìn)各企業(yè)之間的綠色技術(shù)研發(fā)合作。第二，政府需要加大對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新活動(dòng)的資金支持力度，擴(kuò)大綠色金融的覆蓋范圍，同時(shí)促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)提供綠色信貸產(chǎn)品。為此，政府可以設(shè)立專門的綠色產(chǎn)業(yè)基金，向綠色創(chuàng)新企業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)投資資金。同時(shí)，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)拓寬融資渠道，為綠色創(chuàng)新企業(yè)降低融資成本，提供可持續(xù)的資金支持。第三，政府可以建立綠色創(chuàng)新產(chǎn)品和技術(shù)的評(píng)價(jià)體系，為綠色創(chuàng)新企業(yè)提供認(rèn)證和標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，推動(dòng)其綠色產(chǎn)品在市場(chǎng)上的認(rèn)可度。同時(shí)，政府可以加大對(duì)綠色產(chǎn)品的宣傳力度，提高消費(fèi)者的環(huán)境意識(shí)和識(shí)別度，促進(jìn)綠色產(chǎn)品的市場(chǎng)需求。此外，政府還可以鼓勵(lì)企業(yè)開展環(huán)境責(zé)任報(bào)告，及時(shí)披露綠色創(chuàng)新成果，提高企業(yè)透明度，增強(qiáng)市場(chǎng)關(guān)注度?？傊?，政府可以制定相關(guān)政策，通過(guò)資金支持、建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、緩解融資約束、加大宣傳力度等方式來(lái)推動(dòng)企業(yè)綠色創(chuàng)新的發(fā)展。通過(guò)數(shù)據(jù)要素流動(dòng)，有助于提高企業(yè)的綠色創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

［1］ 蔡躍洲，馬文君. 數(shù)據(jù)要素對(duì)高質(zhì)量發(fā)展影響與數(shù)據(jù)流動(dòng)制約

［J］. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（3）：64-83.

［2］ 國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室. 數(shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2022）［R］. 2023.

［3］ 李鑫，徐瓊，王核成. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色技術(shù)創(chuàng)新［J］. 統(tǒng)計(jì)

研究，2023，40（9）：107-119.

［4］ 劉淑春，閆津臣，張思雪，等. 企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入

產(chǎn)出效率嗎［J］. 管理世界，2021，37（5）：170?190.

［5］ EL?KASSAR A N，SINGH S K. Green innovation and organizational

performance：the influence of big data and the moderating role of

management commitment and HR practices［J］. Technological forecasting

and social change，2019，144：483-498.

［6］ 任英華，劉宇釗，胡宗義等. 大數(shù)據(jù)發(fā)展、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)企業(yè)

綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響［J］. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2023，33（7）：

157-167.

［7］ 金祥義，張文菲. 人工智能與企業(yè)污染減排：智能治理的環(huán)境效

應(yīng)［J］. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2023，33（8）：138-145.

［8］ 呂越，馬明會(huì)，陳泳昌等. 人工智能賦能綠色發(fā)展［J］. 中國(guó)人

口·資源與環(huán)境，2023，33（10）：100-111.

［9］ 李金昌，連港慧，徐藹婷.“ 雙碳”愿景下企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的破局之

道：數(shù)字化驅(qū)動(dòng)綠色化的實(shí)證研究［J］. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研

究，2023，40（9）：27-49.

［10］ 史丹，孫光林. 大數(shù)據(jù)發(fā)展對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

機(jī)理研究［J］. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2022，43（9）：85-100.

［11］ 王琳，周昕怡，陳夢(mèng)媛. 從“培育者”到“影響者”：數(shù)字化轉(zhuǎn)型如

何推動(dòng)綠色創(chuàng)新發(fā)展［J］. 中國(guó)軟科學(xué)，2023（10）：146-163.

［12］ FISCHER M，IMGRUND F，JANIESCH C，et al. Strategy archetypes

for digital transformation：defining meta objectives using

business process management［J］. Information amp; management，

2020，57（5）：103262.

［13］ MUBARAK M F，TIWARI S，PETRAITE M，et al. How industry

4. 0 technologies and open innovation can improve green innovation

performance？［J］. Management of environmental quality：an

international journal，2021，32（5）：1007-1022.

［14］ YANG G G，WANG F Y，DENG F，et al. Impact of digital transformation

on enterprise carbon intensity：the moderating role of digital

information resources［J］. International journal of environmental

research and public health，2023，20（3）：2178.

［15］ National Bureau of Economic Research. Artificial intelligence，

economics， and industrial organization［R］. Cambridge，MA，

USA：National Bureau of Economic Research，2018.

［16］ National Bureau of Economic Research. Data union and regulation

in a data economy［R］. Cambridge，MA，USA：National Bureau of

Economic Research，2023.

［17］ FARBOODI M，VELDKAMP L. Long?run growth of financial data

technology［J］. American economic review，2020，110（8）：2485-

2523.

［18］ JONES C I，TONETTI C. Nonrivalry and the economics of data

［J］. American economic review，2020，110（9）：2819-2858.

［19］ VON BRIEL F，DAVIDSSON P，RECKER J. Digital technologies

as external enablers of new venture creation in the IT hardware sector

［J］. Entrepreneurship theory and practice，2018，42（1）：

47-69.

［20］ VELDKAMP L，CHUNG C. Data and the aggregate economy［J］.

Journal of economic literature，2024，62（2）：458-484.

［21］ 陳曉佳，徐瑋. 數(shù)據(jù)要素、交通基礎(chǔ)設(shè)施與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)：基于

量化空間一般均衡模型分析［J］. 管理世界，2024，40（4）：

78-98.

［22］ AGRAWAL A，GANS J S，GOLDFARB A. Prediction， judgment，

and complexity：a theory of decision?making and artificial intelligence

［M］. Chicago：University of Chicago Press，2018：89-110.

［23］ GOLDFARB A，TUCKER C，WANG Y W. Conducting research in

marketing with quasi-experiments［J］. Journal of marketing，

2022，86（3）：1-20.

［24］ DE STREEL A. Big data and market power［M］. Bruylant，2018：

97-112.

［25］ 張葉青， 陸瑤， 李樂(lè)蕓. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)中國(guó)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影

響：來(lái)自中國(guó)上市公司年報(bào)文本分析的證據(jù)［J］. 經(jīng)濟(jì)研究，

2021，56（12）：42-59.

［26］ 王分棉，賀佳，陳麗莉. 連鎖董事綠色經(jīng)歷會(huì)促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)

新“增量提質(zhì)”嗎［J］. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（10）：155-173.

［27］ 劉斌，甄洋. 數(shù)字貿(mào)易規(guī)則與研發(fā)要素跨境流動(dòng)［J］. 中國(guó)工業(yè)

經(jīng)濟(jì)，2022（7）：65-83.

［28］ AKCIGIT U，LIU Q M. The role of information in innovation and

competition［J］. Journal of the European Economic Association，

2016，14（4）：828-870.

［29］ 陶長(zhǎng)琪，丁煜. 數(shù)據(jù)要素何以成為創(chuàng)新紅利：源于人力資本匹

配的證據(jù)［J］. 中國(guó)軟科學(xué)，2022（5）：45-56.

［30］ 謝康，夏正豪，肖靜華. 大數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)要素的企業(yè)實(shí)現(xiàn)

機(jī)制：產(chǎn)品創(chuàng)新視角［J］. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（5）：42-60.

［31］ 徐翔，厲克奧博，田曉軒. 數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素研究進(jìn)展［J］. 經(jīng)濟(jì)學(xué)

動(dòng)態(tài)，2021（4）：142-158.

［32］ 陳國(guó)青，張瑾，王聰?shù)?“ 大數(shù)據(jù)—小數(shù)據(jù)”問(wèn)題：以小見大的洞

察［J］. 管理世界，2021，37（2）：203-213.

［33］ GHASEMAGHAEI M，CALIC G. Assessing the impact of big data

on firm innovation performance：big data is not always better data

［J］. Journal of business research，2020，108：147-162.

［34］ PROVOST F，F(xiàn)AWCETT T. Data science and its relationship to

big data and data-driven decision making［J］. Big data，2013，1

（1）：51-59.

［35］ AMCAFEE A，BRYNJOLFSSON E. Big data：the management revolution

［J］. Harvard business Review，2012，90（10）：60-66.

［36］ BRYNJOLFSSON E，MCELHERAN K. The rapid adoption of

data?driven decision?making［J］. American economic review，

2016，106（5）：133-139.

［37］ 徐佳，崔靜波. 低碳城市和企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新［J］. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)

濟(jì)，2020（12）：178-196.

［38］ STIGLITZ J E，WEISS A. Credit rationing in markets with imperfect

information［J］. American economic review，1981，71（3）：

393-410.

［39］ BEGENAU J，F(xiàn)ARBOODI M，VELDKAMP L. Big data in finance

and the growth of large firms［J］. Journal of monetary economics，

2018，97：71-87.

［40］ ADUDA J，OBONDY S. Credit risk management and efficiency of

savings and credit cooperative societies：a review of literature［J］.

Journal of applied finance amp; banking，2021，11（1）：99-120.

［41］ 鄭國(guó)強(qiáng)，張馨元，趙新宇. 數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化如何驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字

化轉(zhuǎn)型？［J］. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2023（2）：56-68.

［42］ ABE M， TROILO M，BATSAIKHAN O. Financing small and medium

enterprises in Asia and the Pacific［J］. Journal of entrepreneurship

and public policy，2015，4（1）：2-32.

［43］ LIBERTI J M，PETERSEN M A. Information：hard and soft［J］.

Review of corporate finance studies，2019，8（1）：1-41.

［44］ LEE I，SHIN Y J. Fintech：ecosystem，business models，investment

decisions，and challenges［J］. Business horizons，2018，61

（1）：35-46.

［45］ BRESCIANI S，CIAMPI F，MELI F，et al. Using big data for co?innovation

processes：mapping the field of data?driven innovation，

proposing theoretical developments and providing a research agenda

［J］. International journal of information management，2021，60：

102347.

［46］ HASSEL L，NILSSON H，NYQUIST S. The value relevance of environmental

performance［J］. European accounting review，2005，

14（1）：41-61.

［47］ KRAUS S，REHMAN S U，GARCíA F J S. Corporate social responsibility

and environmental performance：the mediating role of

environmental strategy and green innovation［J］. Technological

forecasting and social change，2020，160：120262.

［48］ 王營(yíng)，曹廷求. 董事網(wǎng)絡(luò)增進(jìn)企業(yè)債務(wù)融資的作用機(jī)理研究

［J］. 金融研究，2014（7）：189-206.

［49］ AHERN K R，SOSYURA D. Rumor has it：sensationalism in financial

media［J］. Review of financial studies，2015，28（7）：2050-

2093.

［50］ TRABUCCHI D，BUGANZA T. Data?driven innovation：switching

the perspective on big data［J］. European journal of innovation

management，2019，22（1）：23-40.

［51］ 蔣為，陳星達(dá)，彭淼等. 數(shù)字規(guī)制政策、外部性治理與技術(shù)創(chuàng)

新：基于數(shù)字投入與契約不完全的雙重視角［J］. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)

濟(jì)，2023（7）：66-83.

［52］ FERRACANE F，LEE?MAKIYAMA H，VANDER M. Digital

trade restrictiveness index［R］. Brussels：European Center for International

Political Economy，2018．

［53］ 吳非，胡慧芷，林慧妍等. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)：來(lái)

自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］. 管理世界，2021，37（7）：

130-144.

［54］ PORTER M E，VAN DER LINDE C. Toward a new conception of

the environment?competitiveness relationship［J］. Journal of economic

perspectives，1995，9（4）：97-118.

［55］ 王永貴，李霞. 促進(jìn)還是抑制：政府研發(fā)補(bǔ)助對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新

績(jī)效的影響［J］. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（2）：131-149.

［56］ 陳詩(shī)一，張建鵬，劉朝良. 環(huán)境規(guī)制、融資約束與企業(yè)污染減

排：來(lái)自排污費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整的證據(jù)［J］. 金融研究，2021（9）：

51-71.

［57］ 江艇. 因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)［J］. 中國(guó)

工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（5）：100-120.

［58］ 李慧云，符少燕，方怡然. 民營(yíng)企業(yè)政治關(guān)聯(lián)的信息披露效應(yīng)：

基于碳信息披露的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］. 中國(guó)軟科學(xué)，2021（7）：

184-192.

（責(zé)任編輯：閆慧珺）