“雙碳”目標下數字經濟對企業持續綠色創新的影響
——基于數字化轉型的中介視角

周雪峰 韓露 肖翔

(1.鄭州航空工業管理學院商學院，河南 鄭州 450046；2.北京交通大學經濟管理學院/中東歐研究中心，北京 100044)

一、引言

“十四五”時期，中國以降碳為重點方向，將高質量發展建立在資源高效利用和綠色創新的基礎之上。習近平總書記在第七十五屆聯合國大會上明確提出，中國二氧化碳排放量力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和。持續綠色創新有助于節能降耗、減少污染與改善環境，持續不斷地獲得經濟效益(Jia et al.，2018)[4]；推進低碳城市建設、實現低碳經濟和可持續發展模式，促進中國從高碳經濟向低碳經濟轉型(Teixidó et al.，2019)[13]，對實現“雙碳”目標具有重要推動作用。在“雙碳”目標下，企業將逐漸成為應對氣候變化和實現綠色發展的責任主體，其必須以綠色創新技術為支撐，實現減碳減排，履行社會責任。然而，目前企業持續綠色創新仍面臨資金與技術兩方面問題：一方面，綠色創新面臨的不確定風險和高昂初始投資成本，使企業面臨嚴重的融資約束；另一方面，企業對現有技術路徑的依賴會降低改變現狀的積極性，嚴重制約企業綠色技術創新突破。上述問題導致綠色創新難以自發形成和維持，綠色創新亟需外部驅動力。

數字經濟是指以數字化知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動(Su et al.，2021)[12]。基于生態現代化理論，數字經濟依賴于人工智能等技術的高速發展，成為促進企業持續綠色創新和推動產業升級的關鍵力量，主要體現在數字經濟能夠降低金融機構與企業之間的信息不對稱，促進金融機構為低消耗和低排放的企業提供充足的資金保障(Lee and Shin，2018)[6]。然而，數字經濟發展并非使所有企業受益，受基礎設施發展程度、人才等方面的影響，只有部分實施數字化轉型的企業從傳統產業中分離出來。2022年1月我國出臺了針對數字經濟的國家級專項計劃《“十四五”數字經濟發展規劃》，將“加快數字化轉型升級”列為八大重點任務之一，對數字經濟的整體化布局做出詳細的規劃。

數字化轉型是指企業在創新過程中將多種數字化技術應用于產品、運營、管理、戰略思維、商業模式等方面以提高企業績效和競爭力、實現企業變革的過程(Fichman et al.，2014)[3]。基于企業價值創造理論，數字經濟能夠有效促進數字化轉型，其分別從數字產業化和產業數字化兩個角度為數字化轉型開辟新的路徑，使企業具有長期的競爭優勢(倪克金和劉修巖，2021)[23]。從數字產業化角度看，數字技術與商業模式的逐步融合，形成數字產業鏈和產業集群，為企業注入新的活力(余東華和李云漢，2021；左鵬飛和陳靜，2021)[31][35]。從產業數字化角度看，數字技術的公平性和實時交互特性有助于打破時空界限，促進資源要素跨區域流動，為數字化轉型提供技術支持(Luna-Reyes and Gil-Garcia，2014；王開科等，2020)[10][25]。實現“雙碳”目標，需要數字化轉型為企業持續綠色創新助力。數字化轉型能夠幫助企業研發人員深入理解數字技術帶來的挑戰和不確定性，鼓勵研發人員將數字技術與綠色創新活動相結合，有效降低綠色創新活動過程的模糊性，并且能夠提高企業創新效率、降低企業能耗(Liakhovych et al.，2021)[9]、實現降本增效(趙宸宇等，2021)[33]，為企業持續綠色創新提供技術支撐和資金保障。因此，本文基于數字化轉型的中介視角，探討數字經濟對企業持續綠色創新的影響路徑及作用機理，為更好地實現“雙碳”目標提供理論依據和經驗借鑒。

本文的貢獻主要體現在三個方面：(1)從創新持續性的角度，研究數字經濟與數字化轉型對企業持續綠色創新的影響，厘清數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間的作用機理，豐富和完善企業持續綠色創新的驅動因素研究；(2)區分不同情境下數字經濟對企業持續綠色創新的影響，探討數字化轉型在兩者之間發揮的中介效應，并考察企業持續綠色創新是否能產生積極的經濟后果，即企業持續綠色創新能否降低碳強度，為研究企業持續綠色創新提供新的視角；(3)基于底層技術和實踐應用兩個維度探討數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間的中介效應，并分析數字經濟和數字化轉型分別對綠色實質創新和綠色策略創新的影響，為進一步理解數字經濟、數字化轉型與企業持續綠色創新之間的作用機理與路徑提供新的思路。

二、理論機制與研究假設

(一)數字經濟與企業持續綠色創新

基于生態現代化理論，數字經濟能夠促進信息技術和智能科技在企業傳統產品中的應用，提升工業制造流程的信息化和智能化，從而實現傳統產品按照生態優先升級，促進企業持續綠色創新。具體通過以下三個方面：

首先，數字經濟能夠提升環境信息披露水平，進而促進企業持續綠色創新。大數據和互聯網等新技術在金融機構綠色信貸中的應用(Lee and Shin，2018)[6]，有助于金融機構篩選低污染、低耗能和低環保的企業，擴大其貸款規模，為企業在相當長的時間內持續進行綠色創新提供資金保障(Veselovsky et al.，2018)[16]。同時，數字經濟有助于降低信息獲取和溝通的成本，政府、外部監管部門以及潛在投資者能夠及時獲取企業信息(Li et al.，2022)[7]，有效減少污染漏報瞞報情況，使企業持續地獲取投資者對創新活動的支持。

其次，數字經濟能夠推進碳交易市場建設，進而促進企業持續綠色創新。數字經濟鼓勵企業采用綠色能源，具有解決未來大數據環境下中國碳交易市場面臨的系統運行效率、管理成本、數據資產安全和虛假交易等問題的優勢(葉強等，2022)[29]。碳交易市場支持企業進行風險更高且收益不確定的綠色創新，并且支持企業持續地進行綠色研發與創新、降低能源消耗與改善能源結構。

最后，數字經濟有助于突破關鍵核心技術，進而促進企業持續綠色創新。數字經濟的持續增長有助于企業突破數字低碳、能源和環保技術，減少企業生產活動中各種廢物的產量和排放，從而將碳排放降至最低(Yang et al.，2021)[18]。另外，數字經濟的增長能夠鼓勵制造商主動采用電子清潔技術、高端儲能和污染治理遙感機，形成資源節約和綠色經濟發展的新模式。基于此，本文提出假設：

H1：數字經濟能夠促進企業持續綠色創新。

(二)數字經濟與數字化轉型

基于企業價值創造理論，數字經濟能夠有效提高企業的運營效率，達到降本增效的目的。數字經濟通過數字產業化和產業數字化全面推動了產業結構優化升級，使傳統產業向低污染和低消耗的新興技術產業發展，從而促進數字化轉型。

從數字產業化角度看，數字經濟有助于發展電子信息制造和互聯網等新興產業，通過數字技術與商業模式相結合，引導和促進各行業的快速發展和數字化轉型。同時，數字經濟能夠改善供應鏈物流能力，有效提高企業價值，并加快建設和更新企業的數字基礎設施(余東華和李云漢，2021)[31]，從而促進數字化轉型。

從產業數字化角度看，數字經濟能夠為數字化轉型提供數據技術支持。第一，數字經濟有助于數字化知識的識別、選擇、過濾和應用，以實現資源的合理配置。人、財、物等資源是數字化轉型的基石，數字經濟借助互聯網、云計算、區塊鏈以及物聯網等信息技術，能夠實現與實體經濟的深度融合，降低市場失靈所引起的資源錯配(Li et al.，2022)[8]，從而優化資源配置效率，促進數字化轉型。第二，數字經濟為數字化轉型提供了現代信息網絡載體。企業數字資源的存儲和使用需要特定的信息網絡載體，而數字經濟為企業的數字化轉型提供充分的現代信息網絡基礎設施，從而加快信息獲取、存儲和處理的速度，促進數字化轉型。第三，數字經濟提高了企業的數字資源運營和管理能力。數字經濟有助于優化數字交易市場，促進企業與供應商和下游客戶建立外部數字生態系統，進而促進產業鏈和價值鏈中不同環節的產品和服務的數字化(Westerman and Bonnet，2015)[17]，提高企業的數字資源運營和管理能力，從而促進數字化轉型。基于此，本文提出假設：

H2：數字經濟能夠促進數字化轉型。

(三)數字經濟、數字化轉型與企業持續綠色創新

根據組織能力理論，戰略組織活動需要外部環境資源和應對外部環境的能力。數字化轉型涵蓋了信息傳輸、數據采集、數據分析和流程優化等一系列安排，使企業綠色研發資源得到有效配置，從而促進企業持續綠色創新。第一，數字化轉型促進數字技術的更新迭代，將基礎數字化技術與企業特定技術進行協同，從而產生技術溢出效應，刺激企業持續進行綠色創新(Mikalef et al.，2018)[11]。第二，數字化轉型有助于企業將數據資源與其他生產要素相結合，在一定程度上解決了信息不對稱問題，有利于創新要素的跨區域流動，進而降低資源錯配，為企業持續綠色創新提供充足的人力、物力和財力保障。第三，數字化轉型能夠提高企業治理能力。企業可以有效整合消費者和下游公司的需求信息，匹配供應鏈中上游和下游公司的信息，以及企業內部生產過程的數據(Urbinati et al.，2020)[14]，進而幫助企業評估其綠色創新成果的適應性和可行性。

綜上，數字經濟已成為降低資源錯配和改善生態環境的關鍵力量，并逐步實現數字產業化和產業數字化，促進各行各業數字化轉型，進一步推動企業實施持續綠色創新。基于此，本文提出假設：

H3：數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮中介效應。

三、研究設計

(一)樣本選取與數據來源

本文使用的樣本為2011―2019年滬深A股上市公司，根據以下條件對樣本進行篩選：(1)剔除金融行業和房地產行業；(2)剔除數據嚴重缺失的樣本；(3)剔除ST等T類樣本企業。本文主要數據來自于CSMAR數據庫、中國研究數據服務平臺(CNRDS)和《中國城市統計年鑒》。本文對所有連續型變量進行上下1%的縮尾處理，計量軟件為Stata 16.0。

(二)變量選取

1.被解釋變量

被解釋變量是持續綠色創新(Oip)。本文借鑒何郁冰等(2017)[19]的研究，采用綠色創新產出指標(Oin)的前后對比來反映企業綠色創新的持續程度：

其中，Oin是指綠色發明專利申請量和綠色實用新型專利申請量之和。

2.解釋變量

解釋變量是數字經濟(De)。本文借鑒趙濤等(2020)[32]的研究，構建數字經濟指標體系，主要從互聯網和數字金融兩個維度進行衡量，其中包括計算機服務和軟件業從業人員數、移動電話年末用戶數、互聯網寬帶接入用戶數、電信業務收入和數字普惠金融指數等指標。通過主成分分析法得到測度數字經濟的綜合指數，記為De。

3.中介變量

中介變量是數字化轉型(Dt)。本文利用Python對上市公司年報進行文本分析，將與數字化相關的關鍵詞詞頻作為其代理變量。本文借鑒吳非等(2021)[27]的研究，將數字化轉型分為底層技術和實踐應用兩個維度，將兩類詞頻匯總得到總詞頻，并對其進行對數化處理。

4.控制變量

參考何郁冰等(2017)[19]的研究，選取年齡(Age)、規模(Asset)、管理費用率(Mf)、財務費用率(Cf)、有形資產比率(Tir)、托賓Q(TobinQ)、資本結構(Debt)、固定資產比例(Tan)、年度效應(Year)以及行業效應(Ind)作為控制變量(Ctrl)。

本文具體的變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(三)模型設計

本文參考溫忠麟和葉寶娟(2014)[26]對中介效應的檢驗，構建模型(1)～(3)，具體如下：

模型(1)檢驗數字經濟對企業持續綠色創新的影響，若α1顯著為正，則表明數字經濟能夠促進企業持續綠色創新，驗證假設1。模型(2)檢驗數字經濟對數字化轉型的影響，若β1顯著為正，則表明數字經濟能夠促進數字化轉型，驗證假設2。若存在中介效應，模型(2)的β1與模型(3)中的χ2乘積(β1×χ2)與模型(3)中的χ1符號一致且均為正，即數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮中介效應，驗證假設3。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計與組間差異檢驗

1.描述性統計

表2是主要變量的描述性統計結果，顯示：企業持續綠色創新存在較大差異，大部分企業的綠色創新難以持續；超半數企業數字化轉型程度低于平均值；不同地區的數字經濟發展程度存在一定差異。此外，企業在年齡和規模等方面均存在差異。從圖1可以看出，數字經濟發展水平呈逐年上升的趨勢，但存在顯著的異質性。從均值看，中部、西部和東北地區的經濟發展水平低于東部地區，并且在2018年以后，中部、西部和東北地區的數字經濟發展水平呈現趨同之勢，但東部的數字經濟發展水平仍遙遙領先于其他三大地區，該結果與王軍等(2021)[28]的研究結論較為相符，這在一定程度上表明本文構建的數字經濟指數具有合理性。

圖1 數字經濟發展趨勢

表2 變量的描述性統計

2.組間差異檢驗

以數字經濟發展水平的中位數為標準，將大于中位數的樣本確定為高數字經濟發展水平組，小于中位數的樣本確定為低數字經濟發展水平組，并對兩組樣本的中介變量和被解釋變量進行組間差異檢驗。表3列出了組間差異檢驗的分析結果。可以看出，高數字經濟發展水平組中的企業持續綠色創新和數字化轉型程度均顯著高于低數字經濟發展水平組。

表3 組間差異檢驗

(二)回歸分析

從表4的回歸結果可知，列(1)中De的系數顯著為正。從經濟意義看，數字經濟發展水平提高一個標準差，企業持續綠色創新將提高0.032個標準差1，這得益于數字經濟能夠提高環境信息披露水平和推進市場建設，并幫助企業突破關鍵核心技術，進而降低企業資源消耗和資源錯配，促進企業持續綠色創新。因此，假設1得到驗證。

表4 回歸分析

列(2)中De的系數顯著為正。從經濟意義看，隨著數字經濟發展水平每提高一個標準差，數字化轉型將提高0.067個標準差，表明數字經濟能夠為數字化轉型提供優越的基礎設施環境和技術基礎，推動數字化轉型進程。因此，假設2得到驗證。

列(2)中De與(3)中Dt的系數乘積為正，與列(3)中De的系數符號方向一致，表明數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮中介效應。因此，假設3得到驗證。

本文進一步運用Bootstrap中介效應檢驗方法驗證數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間的中介效應，發現數字化轉型系數為5.890，且置信區間不包含0，說明數字化轉型的正向中介效應得到進一步支持。

(三)穩健性檢驗

1.Heckman兩階段回歸

由于部分企業尚未進行數字化轉型，本文可能存在因樣本自選擇而產生的內生性問題。因此，為了保證實證結果具有穩健性，本文采用Heckman兩階段回歸，具體結果見表5。其中列(1)報告了Heckman兩階段回歸的第一階段檢驗結果2，用上市公司是否進行數字化轉型的啞變量(Dzt)進行Probit回歸，計算出逆米爾斯比率(IMR)。列(2)～列(4)報告了Heckman兩階段回歸的第二階段檢驗結果。回歸結果顯示，在控制企業是否進行數字化轉型帶來的樣本選擇偏差后，本文的研究結論依然成立。

表5 Heckman 兩階段回歸的穩健性檢驗

2.兩階段最小二乘法

為了克服潛在的反向因果和遺漏變量問題，本文參考黃群慧等(2019)[20]的研究，采用1984年城市層面每百人固定電話數量作為數字經濟的工具變量，運用兩階段最小二乘法重新對模型(1)～模型(3)進行回歸分析。結果如表6所示，IV_De的系數為1.317，在1%水平下顯著，表明工具變量有效。在第二階段回歸中，利用數字經濟擬合值(DeFit)替代實際的數字經濟(De)進行回歸，結果表明數字經濟有助于數字化轉型進而促進企業持續綠色創新。因此，本文的研究結論較穩健。

表6 兩階段最小二乘法的穩健性檢驗

3.更換數字經濟的衡量方法

為進一步驗證實證結果的穩健性，本文借鑒葉胥等(2021)[30]的研究，將互聯網和數字金融兩個維度基于變異系數法測算出權重，加權求和得到數字經濟發展指數De2，檢驗結果如表7所示。總體上，回歸結果與前文結論無顯著差異，說明結論較為穩健。

表7 更換數字經濟衡量方法的穩健性檢驗

4.安慰劑檢驗

本文借鑒Cantoni et al.(2017)[2]的處理方法構建安慰劑檢驗，判斷數字經濟與企業持續綠色創新的正向關系以及數字化轉型在兩者之間所發揮的中介效應是否由其他隨機因素引起。本文以數字經濟變量對隨機挑選的企業進行沖擊，并重復進行了1000次回歸，最后將企業持續綠色創新p值的核密度圖進行展示。圖2～圖4顯示，持續綠色創新的p值集中在0附近。綜合來看，本文并沒有因為隨機因素導致嚴重偏誤。

圖2 數字經濟與企業持續綠色創新

圖4 數字經濟、數字化轉型與企業持續綠色創新

圖3 數字經濟與數字化轉型

五、異質性分析

本文分別從數字經濟產業、資源型城市和互聯網發展程度三個方面進行異質性分析：(1)參照《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》，將樣本分為數字經濟產業組和非數字經濟產業組；(2)參照《國務院關于印發全國資源型城市可持續發展規劃(2013―2020年)的通知》，將樣本分為資源型城市組和非資源型城市組；(3)借鑒田杰等(2021)[24]的方法，以各年度互聯網寬帶接入用戶數與年末總人口數的比值衡量互聯網發展水平，并以互聯網發展水平的中位數為標準，將大于中位數的樣本確定為高互聯網發展水平組，小于中位數的樣本確定為低互聯網發展水平組。

(一)數字經濟產業分組

如表8所示，在數字經濟產業組，列(1)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進企業持續綠色創新；列(2)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進數字化轉型；并且列(2)中De與列(3)中Dt的系數乘積為正，與列(3)中De的系數符號相同，說明數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮中介效應。在非數字經濟產業組，列(4)中De的系數不顯著，說明數字經濟難以促進企業持續綠色創新；列(5)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進數字化轉型，在非數字經濟產業中數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間難以發揮中介效應。

為進一步驗證基于數字經濟產業分組回歸的可靠性，本文運用鄒檢驗(Chow-test)分別檢驗表8中列(1)和列(4)、列(2)和列(5)、列(3)和列(6)是否存在顯著差異，列(1)與列(4)的F值為9.20，列(2)與列(5)的F值為22.77，列(3)與列(6)的F值為8.95，均在1%水平下顯著，表明模型(1)～(3)在數字經濟產業和非數字經濟產業組的回歸結果存在顯著差異。

表8 基于數字經濟產業的異質性檢驗

(二)資源型城市分組

資源型城市在開采煤礦和石油等能源的過程中會形成許多環境污染等問題，從而面臨更大的碳排放壓力。如表9所示，在資源型城市組中，列(1)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進企業持續綠色創新；而列(2)中De的系數不顯著，說明數字經濟難以促進數字化轉型，即數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間難以發揮中介效應。3在非資源型城市組中，列(4)中De的系數顯著為正，表明數字經濟能夠促進企業持續綠色創新；列(5)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進數字化轉型；并且列(5)中De與列(6)中Dt的系數乘積為正，與列(6)中De的系數符號相同，印證數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮中介效應。

為進一步驗證基于資源型城市分組回歸的可靠性，本文運用鄒檢驗(Chow-test)分別檢驗表9中列(1)和列(4)、列(2)和列(5)、列(3)和列(6)是否存在顯著差異，列(1)與列(4)的F值為2.56，列(2)與列(5)的F值為4.89，列(3)與列(6)的F值為2.36，均在1%水平下顯著，表明模型(1)～(3)在資源型城市和非資源型城市組的回歸結果存在顯著差異。

表9 基于資源型城市的異質性檢驗

(三)互聯網發展水平分組

如表10所示，在低互聯網發展水平組中，列(1)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進企業持續綠色創新；列(2)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進數字化轉型；并且列(2)中De與列(3)中Dt的系數乘積為正，與列(3)中De的系數符號相同，說明數字化轉型在數字經濟與企業綠色持續綠色創新之間發揮中介效應，其中數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應占總效應的比重為5.60%。4在高互聯網發展水平組中，列(4)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進企業持續綠色創新；列(5)中De的系數顯著為正，說明數字經濟能夠促進數字化轉型；并且列(5)中De與列(6)中Dt的系數乘積為正，與列(6)中De的系數符號相同，說明數字化轉型在數字經濟與企業綠色持續綠色創新之間發揮中介效應，其中數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應占總效應的比重為20.22%。由此可見，相比于低互聯網發展水平組，高互聯網發展水平組中數字化轉型更能發揮中介效應。

表10 基于互聯網發展水平的異質性檢驗

為進一步驗證基于互聯網發展水平分組回歸的可靠性，本文運用鄒檢驗(Chow-test)分別檢驗表10中列(1)和列(4)、列(2)和列(5)、列(3)和列(6)是否存在顯著差異，列(1)與列(4)的F值為1.70，列(2)與列(5)的F值為2.75，列(3)與列(6)的F值為1.91，均在1%水平下顯著，表明模型(1)～(3)在低互聯網發展水平和高互聯網發展水平組的回歸結果存在顯著差異。

六、進一步分析

(一)數字化轉型：底層技術VS實踐應用

數字化轉型能夠加速企業數字技術的快速發展和應用，通過重新制定運營規則以及創造新的客戶關系、運營和商業模式等方式改變商業競爭格局，從而迫使企業利用數字技術跟上不斷變化的競爭環境(Berman and Marshall，2014)[1]。Venkatraman(1994)[15]將數字化轉型稱為“信息技術支持的數字化轉型”，底層技術為數字化轉型奠定堅實的基礎，而實踐應用數字技術的企業能夠快速感知風險并做出應對，從而獲取競爭優勢，為綠色創新儲蓄力量。本文從數字化轉型的結構化分層中，將數字化轉型分為“人工智能、區塊鏈、云計算和大數據”等底層技術維度(ABCD)和實踐應用維度(Ta)。

從表11回歸結果可知，數字經濟可通過底層技術和實踐應用促進企業持續綠色創新，其中底層技術在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應占總效應的比重為20.07%，實踐應用在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應占總效應的比重為4.27%。由此可見，底層技術在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應，高于實踐應用在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應。

表11 基于底層技術和實踐應用的回歸分析

(二)綠色創新：綠色實質創新VS綠色策略創新

借鑒劉金科和肖翊陽(2022)[22]、黎文靖和鄭曼妮(2016)[21]的做法，本文將綠色創新分為綠色實質創新和綠色策略創新，分別以綠色發明專利申請數量和綠色實用新型申請數量的前后對比來衡量持續綠色實質創新(Oipti)和持續綠色策略創新(Oiptu)。

結果如表12所示，數字經濟能夠促進持續綠色實質創新和持續綠色策略創新，并且數字化轉型在兩者之間發揮中介效應，其中數字化轉型在數字經濟與持續綠色實質創新之間發揮的中介效應占總效應的比重為23.86%，在數字經濟與持續綠色策略創新之間發揮的中介效應占總效應的比重為12.54%。由此可見，數字化轉型在數字經濟與持續綠色實質創新之間發揮的中介效應，高于其在數字經濟與持續綠色策略創新之間發揮的中介效應。

表12 基于綠色實質創新和綠色策略創新的回歸分析

(三)經濟后果研究

面對環境惡化帶來的嚴峻挑戰，企業持續綠色創新作為一種強調綠色環保的新型創新方式，不僅可以實現傳統技術創新驅動的經濟增長，還能夠有效緩解能源和環境的雙重壓力(Khurshid and Deng，2021)[5]，從而遏制碳排放強度。在數字經濟與數字化轉型對企業持續綠色創新具有顯著的正向影響結論的基礎上，本文將進一步探討這種影響是否能產生積極的經濟后果，即企業持續綠色創新是否能夠降低碳強度，進而促進“雙碳”目標的實現。

參照《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》，本文將樣本分為碳交易試點組和非碳交易試點組，構建模型(4)：

借鑒周曙東等(2012)[34]的研究，本文以各省CO2排放量與GDP的比值衡量碳強度(Cr)。如模型(4)所示，若μ1顯著為正，說明持續綠色創新能夠提高碳強度；若μ1顯著為負，說明持續綠色創新能夠降低碳強度。

結果如表13所示，列(1)中Oip的系數顯著為負，說明持續綠色創新能夠降低碳強度。列(2)中Oip的系數顯著為負，說明在碳交易試點組，企業持續綠色創新能夠降低碳強度。列(3)中Oip的系數顯著為負，說明在非碳交易試點組，企業持續綠色創新能夠降低碳強度。基于似無相關檢驗(SUR)判別Oip的回歸系數在碳交易試點和非碳交易試點是否存在顯著差異，結果顯示p值為0.0023，即存在顯著差異。列(2)中Oip的系數大于列(3)中Oip的系數，表明相比非碳交易試點組，企業持續綠色創新在碳交易試點組更能夠降低碳強度。

表13 基于碳交易試點的經濟后果回歸分析

七、結論與建議

本文探討數字經濟通過促進數字化轉型進而促進企業持續綠色創新的機理及路徑，基于2011―2019年滬深A股上市公司數據進行了實證檢驗。研究結果表明：(1)數字經濟能夠促進企業持續綠色創新。(2)數字經濟能夠促進數字化轉型。(3)數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮中介效應。(4)異質性分析發現，在數字經濟產業組、非資源型城市組和互聯網發展水平高的地區組，數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應更加明顯。(5)進一步分析發現，底層技術在數字經濟與企業持續綠色創新之間發揮的中介效應高于實踐應用發揮的中介效應；數字化轉型在數字經濟與持續綠色實質創新之間發揮的中介效應高于其在數字經濟與持續綠色策略創新之間發揮的中介效應；經濟后果研究顯示，企業持續綠色創新能夠降低碳強度，并且在碳交易市場地區表現得更加明顯。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：

第一，高質量發展數字經濟，為數字化轉型和企業持續綠色創新提供動力。一方面，各地區要加快發展數字經濟，促進數字經濟與實體經濟有效融合，進而提升數字化治理能力。在智能化和數字化的新興生態系統下，企業應該加速數字化轉型，以適應社會經濟發展的變化和消費者的需求，逐步讓數字化轉型成為助力企業持續綠色創新的重要選擇。另一方面，地方政府應更加重視數字經濟在綠色創新和產業結構升級中的作用。各地區應該積極發展數字經濟，依托數字技術促進企業持續綠色創新，發揮企業綠色創新的減污效應；還應鼓勵企業淘汰落后產能，進行產業升級，在促進經濟發展和減少環境污染等方面實現共贏。

第二，加快實現資源型城市向非資源型城市轉變。相比于非資源型城市，資源型城市面臨更大的碳排放壓力。因此，資源型城市應該加速建設具有特色和競爭力強的制造業產業集群，向高科技、高質量、高增值、低能耗、低物耗和低排放的先進制造業和現代服務業協同發展轉型，推動產業向高端化、集聚化和智能化升級，從而實現向非資源型城市的轉變。當地政府要根據實際發展情況選取具有代表性的主導產業，推動制造業和服務業邁向價值鏈高端；還應推動數字經濟與制造業的融合，優化資源配置，減少城市對資源的過度依賴，從而促進持續綠色創新。

第三，積極提高互聯網發展水平，助力數字經濟高質量發展和企業持續綠色創新。數字經濟領域離不開互聯網的發展，各地區應積極提高互聯網領域核心技術突破，構建新興網絡，用新型基礎設施支撐數字經濟發展。應該針對不同規模企業的互聯發展水平狀況，為其提供特色整體解決方案，以鼓勵企業加大資金投入，加快建設和完善數字基礎設施，助力數字經濟發展。同時，企業應充分認識“互聯網+”對企業持續綠色創新的重要性，及時更新管理理念和管理模式，實現企業管理目標細化和合理配置企業資源，為企業的長遠發展打下良好的基礎。

第四，逐步擴大碳交易市場范圍以降低碳強度。經過多年發展，碳交易試點卓有成效，為全國碳交易市場建設積累了經驗。各地區應豐富碳交易市場的類型和交易方式，因地制宜制定碳交易體系，實現全國碳交易市場的平穩有序運行和持續健康發展，降低碳強度，更好地實現“雙碳”目標。一方面，在碳交易試點領域要進一步探索低碳發展，重點是持續發展綠色創新，發展綠色生產和生活方式；另一方面，為了降低碳排放，需要啟動和發展更多綠色能源項目。 ■

注釋

1. 0.032為數字經濟的標準差(0.997)乘以數字經濟的回歸系數(0.012)再除以企業持續綠色創新的標準差(0.372)，即0.032=0.012×0.997/0.372，下同。

2. 為避免共線性問題對回歸結果造成影響，本文對主要變量進行了VIF共線性分析，各變量VIF值未超過2，故排除多重共線性對回歸結果的不利影響。

3. 借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)[26]的文獻，列(2)中De的系數不顯著，還不能完全說明數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間難以發揮中介效應，需要通過Bootstrap檢驗進一步驗證。本文通過Bootstrap檢驗發現，在資源型城市組，數字化轉型的置信區間為(-0.0018, 0.0012)，再次印證數字化轉型在數字經濟與企業持續綠色創新之間難以發揮中介效應。

4. 5.60%為中介效應(0.022×0.028)與總效應(0.011)的比值，即5.60%=(0.022×0.028)/0.011×100%。本文進一步通過Sobel檢驗考察中介效應占比，Sobel檢驗的Z值為1.765，在1%水平下顯著，再次驗證中介效應占比的合理性和可靠性。下同。