制造業數字化轉型對綠色創新的影響

汪月 WANG Yue

（安徽財經大學，蚌埠 233030）

0 引言

制造業是經濟發展的重要支柱，也是污染排放主體，傳統粗放型經濟發展模式亟待改變。綠色創新被視為是助力制造業企業達成“環境保護-經濟發展”雙贏的關鍵性戰略行動[1]，以創新驅動助力實現經濟可持續性發展。“十四五”規劃也明確提出，要大力發展綠色技術創新。而綠色創新同時具有創新和環保兩種屬性，既要考慮經濟效益，也要兼顧低碳減排，相較于傳統的創新活動，風險高且不確定性強，如何開展綠色創新成為企業面臨的現實困境。與此同時，數字經濟快速發展，數字技術賦能企業轉型升級，深刻影響著企業公司治理[2]、專業化分工[3]等諸多環節，是推動經濟高質量發展的新興動能。加快制造業數字化轉型，也是新時代新征程推進新型工業化的一項重要任務，在此背景下，企業如何有效運用數字技術擺脫綠色創新困境值得深入探討。

現階段關于綠色創新的影響因素研究主要聚焦于宏觀政策和環境規制。王馨和王營（2021）發現綠色信貸政策能夠顯著提升企業綠色創新水平[4]；楊朦（2024）認為企業會響應政府綠色補貼政策，通過綠色補貼獲得資金和技術支持，激發綠色創新的活力，但過度綠色補貼會擠出研發投入，抑制綠色創新活動開展[5]；同樣，低碳城市試點[6]和排污權交易試點[7]的建設在促進試點城市內企業綠色創新方面取得了顯著的成效；環境規制的創新補償效應會推動創新開展[8]。還有一些研究考慮企業內部因素，李井林等（2024）[9]認為企業積極承擔環境責任，履行社會責任，完善公司治理，有助于促進企業綠色創新；政治關聯[10]等都會影響企業綠色創新行為。企業如何利用數字技術提升綠色創新水平成為國內外學者的焦點。企業數字技術應用提高了知識搜索能力和研發合作能力[11]；數字化轉型對企業綠色創新有正向影響[12]。制造業數字化轉型對綠色創新的影響效應如何？由此，本文將制造業企業作為研究對象，理論闡釋數字化轉型對企業綠色創新的作用機制，基于2010-2022 年滬深A 股制造業數據實證檢驗兩者間的關系，并基于企業產權屬性和行業特征分析數字化轉型影響綠色創新的異質性。

1 理論分析與研究假設

第一，大數據、云計算、人工智能等數字技術作為生產要素與現代工業相融合，為驅動企業創造綠色價值提供技術支撐。企業借助數字技術實現變革，提升企業數字技術水平，優化價值創造流程各環節，降低綠色創新門檻。一方面，可以高效獲取異質性知識和互補性資源，加速信息傳遞和共享進程，降低信息搜索成本和溝通成本，打破傳統產業邊界，促進企業間協同合作；另一方面，企業數字化轉型可以基于現有知識提煉新的信息、知識和創新資源，為綠色創新活動提供有效決策信息[13]，提高研發和生產效率，有效實現減排目的。如制造業企業利用數字技術檢測資源能源利用效率并及時優化調整，引導生產生活方式綠色低碳變革，提高綠色創新水平。

第二，數字化轉型能夠緩解企業融資約束，為開展綠色創新活動提供資金支持[14]。綠色創新的實現需要大量資金的支撐和驅動，依賴于企業自身要素稟賦，也需要從外部獲取投資。但由于綠色技術創新高風險、不確定性的特征，投資者與企業的信息不對稱降低了投資興趣，從而影響企業創新水平。數字化轉型打破信息壁壘，事前提升企業經營管理過程的信息透明度，事后依托大數據平臺實時監控資金流向和研發過程，降低道德風險和逆向選擇，緩解企業面臨的融資約束，以支持企業綠色創新活動。此外，制造業數字化綠色化協同轉型，是雙碳愿景下推動經濟高質量發展的重要舉措。制造業企業加快數字化轉型進程，開展綠色創新活動，向外界釋放了良好發展前景的積極信號，增強投資者的投資意愿，也更易獲得國家相關優惠政策，拓寬融資渠道和方式。

假設1：數字化轉型助力企業綠色創新水平提高。

2 研究設計

2.1 模型設定

基于上述理論分析，擬從實證角度驗證分析數字化轉型與制造業綠色創新之間的關系，構建固定效應計量模型如下：

其中，下標t 表示年份，i 表示個體企業。被解釋變量GP 表示企業綠色創新，Dig 表示數字化轉型水平，Controls 為控制變量，Year FE 表示年份固定效應，εit為隨機干擾項。

2.2 變量選取與數據說明

①被解釋變量：企業綠色創新（GP）。借鑒王馨（2021）[4]，選取（企業綠色專利申請數+1）取對數作為企業綠色創新的衡量指標，同時細分為綠色發明專利（GPinv）和綠色實用新型專利（GPut）來衡量綠色創新的質量和數量。

②解釋變量：數字化轉型（DIG）。數字化轉型的概念較為抽象，尚未有準確的指標界定。本文參考袁淳（2021）[3]的做法，采用文本分析法構造數字化轉型指標，以數字技術關鍵詞的詞頻來衡量。

③控制變量：借鑒已有文獻變量及指標的選取，考慮到影響企業綠色創新的其他因素，同時減弱因遺漏變量而導致的內生性問題，選取以下變量作為控制變量：企業規模（Size）：總資產取對數；資產負債率（Lev）；總資產凈利潤率（ROA）；托賓Q 值（TobinQ）；現金流（Cashflow）：經營活動現金凈流量/總資產；成長性（Growth）：營業收入增加值/去年營業收入；董事會規模（Board）：董事會人數取對數；兩職合一（Dual）：董事長和總經理合一則為1，否則為0；股權集中度（Top10）：前十股東持股數量/總股數；成立年限（Age）。

2.3 樣本選擇與描述性統計

自2010 年開始，我國步入數字化進程，數字經濟規模得到迅速擴張，因此本文選取了2010-2022 年滬深A 股制造業上市公司作為研究樣本，剔除ST、PT 以及數據缺失的樣本，并對連續變量按1%進行縮尾處理，消除極端值的影響。專利數據來源于CNRDS 數據庫，財務和公司治理數據來源于CSMAR 數據庫。表1 列示了各變量的描述性統計結果。

表1 相關變量的描述性統計

3 實證結果分析

3.1 基準回歸

根據上述構建的回歸模型，考察數字化轉型對制造業企業綠色創新的影響機制，本文運用stata17 軟件完成數據處理和分析。在隨機效應模型和固定效應模型的選擇方面，根據豪斯曼檢驗結果顯示，P 值接近于0，顯著拒絕原假設，說明應采用固定效應模型。

表2 列示了數字化轉型對制造業綠色技術創新影響效應的估計結果。列（1）單獨考察了企業數字化轉型的影響，列（2）在此基礎上加入了控制變量，結果顯著為正，說明制造業數字化轉型確實能有效實現綠色創新，假說1 得以驗證。列（3）和列（4）考察了對綠色發明專利和綠色實用新型專利的回歸結果，回歸結果依舊顯著為正，數字化轉型對綠色創新數量的影響程度略高于對質量的影響。

表2 數字化轉型對企業綠色創新的回歸結果

3.2 穩健性檢驗

為確保結論的穩健性，采用綠色專利申請數在全部專利中的比值作為綠色創新的替換指標，相對量指標能剔除其他不可觀察因素的影響，緩解實證中可能存在的內生性問題。檢驗結果如表3 所示，估計系數的符號均未發生明顯改變，進一步說明結論穩健。

表3 穩健性檢驗

3.3 異質性分析

3.3.1行業異質性

根據環保部制定的《上市公司環保核查行業分類管理名錄》將企業劃分為重污染企業和非重污染企業，分組回歸結果見表4。在以重污染企業為樣本的回歸結果中，數字化轉型的綠色創新效應更為顯著。上述結果可能是，重污染企業受環保部門重點監查，具有綠色創新壓力，其創新的意愿和動力更強烈，通過數字化轉型幫助突破現有技術范式，實現生產過程轉型升級。

表4 異質性檢驗結果

3.3.2產權屬性異質性

從產權屬性來看，企業的要素稟賦與競爭環境會影響數字化轉型對企業綠色創新活動的激勵作用。本文按實際控制人和股權性質特征劃分為兩組，結果顯示，在以國有企業為樣本的回歸結果中，數字化轉型的估計系數為0.0508，在10%的水平上顯著，而在非國有企業樣本組，估計系數為0.056，且在1%的水平上顯著。說明在不同產權屬性下，數字化轉型的激勵作用均顯著，但非國有企業的激勵效應更大。非國有企業面臨更大的市場競爭壓力，在數字化轉型緩解融資約束，打破技術壁壘的優勢下，更具活力提高綠色創新水平。而國有企業要素稟賦豐富，以綠色發展政策為決策方針，同樣會積極開展綠色創新活動。

4 結論與建議

本文運用2010-2022 年制造業企業面板數據，利用雙向固定效應模型實證檢驗了數字化轉型對綠色創新的影響。得出結論：制造業企業數字化轉型會提高綠色創新水平。此外，企業數字化轉型在行業特征與產權屬性不同時會表現出異質性，對非國有企業、重污染企業的激勵作用更為顯著。基于此提出以下政策建議：第一，地方政府應加快推進網絡基礎設施建設，提高網絡服務質量，為企業數字化轉型提供外部支撐。根據行業特征和產權屬性，在企業綠色技術研發和應用方面提供差異化政策優惠和財力支持，比如綠色補貼、稅收減免政策等，發揮財稅政策的導向作用。引導企業開展綠色創新活動，逐步形成綠色技術體系，并應用于企業生產管理各個環節，提高資源配置效率。第二，企業應把握數字經濟發展新機遇，以政府宏觀政策為發展導向，加快數字化轉型進程，積極探索數字化與綠色創新深度融合，將綠色技術創新納入生產決策，助力經濟全面綠色轉型。