數智化轉型如何賦能企業綠色創新

摘要：當前，數字產業化已從數量擴張走向高質量發展，傳統產業數字化、智能化轉型是實現碳達峰的關鍵節點，有助于改變創新模式，提高綠色創新。基于2009—2019年中國A股上市非金融類企業的面板數據，采用傾向得分匹配方法和雙重差分模型探究企業數智化轉型如何影響綠色創新，分析治理結構和社會責任的多重鏈式中介效應，以及不同地區和不同所有制結構的異質性影響。研究發現：企業數智化轉型促進綠色創新；企業數智化轉型通過提升高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化，進而促進社會責任，最終提高綠色創新；民營企業數智化轉型對綠色創新的正向作用大于國有企業，且民營企業社會責任和治理結構對數智化轉型與綠色創新的多重鏈式中介效應顯著，國有企業不顯著；東部地區企業數智化轉型對綠色創新的作用大于中部，西部地區最小。

關鍵詞：社會責任；綠色創新；治理結構；中介效應；PSM-DID

中圖分類號：F49；F273；F425文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2024）05-0134-11

收稿日期：2023-11-12

作者簡介：張萬里（1990—），男，陜西渭南人，副教授，研究方向：數字經濟、產業升級與企業創新；黃水明（2001—），男，福建龍巖人，碩士研究生，研究方向：產業經濟與數字經濟；宣旸（1990—），本文通訊作者，女，陜西西安人，工程師，研究方向：數字經濟與智慧教育。

基金項目：國家自然科學基金青年項目“數字經濟促進產業轉型升級的最優勞動要素配置：輻射效應與區域協調對策研究”，項目編號：72203168；教育部人文社會科學青年基金項目“數字經濟推動消費升級的機理與路徑研究：供需動態平衡的視角”，項目編號：21YJC790163；中央高校基本科研業務費資助項目“基于數字經濟復雜網絡的產業空間布局：輻射效應與區域協調對策研究”，項目編號：D5000210962；陜西省社科聯青年項目“數字經濟背景下陜西省兼顧公平與效率的內在機理與空間平衡機制研究”，項目編號：2024QN017。

①數據來源：智研咨詢發布的《2020—2026年中國人工智能行業市場競爭狀況及發展戰略研究報告》。

一、引言

黨的二十大報告指出，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。黨的二十大報告還指出，推動綠色發展，促進人與自然和諧共生。2020年的“十四五規劃”強調，要加強關鍵數字技術創新應用，加快推動數字產業化，推進產業數字化轉型。數智化轉型已成為經濟、社會和政府發展的重要方向，改變著企業生產模式、居民生活和政府治理。但現階段我國各行業產能過剩和環境污染現象較為嚴重，產品結構、資本結構和技術結構的人均資本遠不如發達國家，自主創新能力不足。2020年末“中央經濟工作會議”首次將“碳達峰碳中和”列入新一年的重點任務，同年的“綠色發展科技創新大會”也指出，要圍繞數字技術在綠色發展中的創新引領，推動5G、人工智能、物聯網和區塊鏈等數字新基建的建設，改善能源結構，綠色城市的發展需要向清潔能源和數智化轉型。因此，研究企業數智化轉型促進綠色發展、綠色創新的內在機理是必要的，對實現我國經濟健康可持續、內生增長至關重要。

2010年，我國GDP超過日本，成為世界第二大經濟體。與此同時，全球信息通信技術發展迅速，而我國技術水平相比國外還稍顯不足。2019年，中國人工智能市場規模達到4893億元，同比增長275%。雖然2019年我國人工智能專利申請數量首次超越美國，但自主研發能力不足①。2020年末，我國網民規模達989億，互聯網普及率達704%。中國數字經濟規模也從11萬億增長到358萬億，占GDP總量達到362%數據來源：2020年《中國經濟周刊》第24期。。但同時，2019年全國337個地級及以上城市中，只有157個城市環境空氣質量達標，占全部城市數的466%，180個城市環境空氣質量超標，占534%數據來源：產業信息網，https：//wwwchyxxcom/industry/202007/882979html。，解決環境污染問題成為改善經濟增長的首要任務。

我國近年來地區貧富差異加大，高技術企業、高技能人才、資金設備等都集中在東部沿海地區，西部地區企業發展緩慢，導致企業差異逐漸拉大。經濟全球一體化也使各國經濟關聯度加深，需要創新驅動策略加快各產業使用新技術，提高競爭力。隨著大數據、云計算、物聯網、人工智能等技術的發展，數智化作用越加凸顯，當前，需要加強數字化和智能化基礎設施建設。但數智化轉型對高技術人才需求更高，企業的員工結構也需要相應調整變化，對管理層的能力要求更高。同時，與經濟快速發展相伴隨的高能耗和高污染現象日益嚴重，需要改變生產模式，提高生產技術，降低能源消耗和二氧化碳排放。因此，加速企業數智化轉型與生產運營和研發的結合，促進綠色創新，提高企業可持續健康發展能力成為一個重要課題。

本文使用數據挖掘技術搜集2009—2019年中國A股上市非金融類企業的年報，抓取出現數字化和智能化相關關鍵詞的企業，采用PSM-DID模型，實證檢驗企業數智化轉型對綠色創新的影響，并探討治理結構和社會責任的多重鏈式中介效應，分析所有權結構和地區異質性。本文邊際貢獻如下：（1）使用文本挖掘的方法，通過企業年報搜索數智化關鍵詞，并且PSM-DID模型更能精確研究企業數智化轉型對綠色創新的作用；（2）將高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化作為治理結構變量，分析治理結構和社會責任的多重鏈式中介效應，考慮多重中介變量更能全面反映影響機制；（3）考慮不同地區和不同所有權結構企業的異質性，分析治理結構和社會責任在不同所有權結構下企業數智化對綠色創新的差異化多重鏈式中介效應。

二、研究假設

數字化和智能化是信息技術發展的高級階段，是數字經濟的主要驅動力。隨著新一代數字技術的快速發展，各行各業利用數字技術創造越來越多的價值。人工智能、大數據等技術最大的特點是對低技能勞動力的替代和高技能勞動力的互補，通過自動化、數字化和智能化替代體力勞動和部分腦力勞動，提高勞動生產率［1］。數字化和智能化技術可以完成傳統研發過程無法完成的任務，提高創新效率。國內學者通過分析得出，各種數智化技術對企業創新均起著重要的推動作用，當前數智化進程不斷加速，對企業創新的影響也愈加深入［2］。

企業數智化轉型不僅降低勞動時間，提高勞動生產率，還可以釋放高科技人才進行研發，完成傳統創新模式無法完成的任務，主要通過以下幾個方面來影響企業綠色創新：（1）生產率效應。人工智能、深度學習等技術提供和人類一樣的自我決策，大數據和云計算加速決策的高效，縮短創新周期，提高研發成功率［3］。并且，數智化轉型通過改變內部員工結構提高生產率，為研發機構和企業研發部門提供數量更多和質量更好的設備和原材料，提高創新水平。數智化對高技術人才和管理人才需求提升，倒逼相關人員提高其知識和素質，有利于綠色創新的知識儲備和人才儲備；（2）知識溢出效應。互聯網、物聯網等技術可以減少企業間和員工間的交流距離，普通員工通過與高技術人才和管理人才交流提升技能和素質，而研發人員也通過數智化技術在同行業或跨行業學習最新的生產科技和污染處理技術，進而促進綠色創新；（3）資源配置效應。大數據和云計算等技術的結合能夠根據現有生產資源制訂最優的方案。物聯網將原材料、中間品和最終品以最有效的速度和方式傳輸給企業和客戶，可以促進提高產能利用率，降低環境污染和二氧化碳排放。并且，數智化轉型通過構造動態大數據庫，運用云計算進行智能分析和處理，有助于實現企業資本、勞動力和資源等的靈活調度，為研發人員提供降低二氧化碳排放的信息，利于綠色創新［4］。基于此，本文提出如下假設：

H1：數智化轉型可以提升企業綠色創新。

數字化、智能化最大的特點是對勞動力的直接影響，而高新技術的應用可以提高高管層的受教育水平、知識技能和素質等，改變治理結構。數智化轉型能夠提高勞動生產率和研發效率，通過先進技術占領市場獲得更多的利潤，因此，企業更愿意盡早應用數智化技術和設備，為企業帶來收益。首先，企業內部的組織要素與數字要素互為決定、相互牽引，導致企業組織結構悄然發生演變，企業愿意提高管理層的薪酬或以其他股權激勵方式，來激勵管理層使用數字化和智能化技術，降低組織信息成本并降低組織代理成本，削弱高管權力，增強基層權力［5］；其次，數智化轉型對技術、技能和素質的要求更高，高管層在境內高校、科研單位或境外機構任職、求學經歷都能提高高管團隊思維方式和管理理念的升華和開放，增加對新技術或創新戰略變革的風險承受程度，吸收數字化等先進技術和經驗；最后，數智化對老齡化普通勞動力產生影響，雖然老齡化普通勞動力有著豐富的經驗，卻無法適應和使用數字化和智能化技術，經驗也會被數智化所替代，并通過互聯網、大數據和云計算等技術傳遞給員工［6］，但企業內部管理層擁有著高學歷和高超的學習能力，更能適應數智化轉型，而年齡越大，經驗越豐富，也就是說，數智化更能提高老齡化管理層的需求。因此，企業數智化轉型有利于提升治理結構，即提高高管薪酬激勵、管理層學歷水平和老齡化程度。

從社會責任考慮，首先，從代理理論及利益相關者理論層面出發，采用薪酬激勵措施，可以在保障滿足各方利益相關者利益需求的基礎上，促進培育和員工、顧客、社區等關鍵利益相關者良性關系的行為。高管從高薪酬和高激勵中，更愿意以企業生產和社會發展為目標，承擔社會責任。其次，高管學歷越高，越有利于使用科學知識進行理性分析，關注利益相關者的訴求，即高管的受教育水平越高，越能關注長期利益和可持續發展，及社會上的利益相關者［7］。再次，隨著高管團隊年齡的增加，會更遵守既定道德倫理原則，顧及不同利益群體，為了提高社會聲譽，會變得更加保守。最后，尤其是在全球范圍內突發性重大公共危機治理過程中，數智化平臺企業發揮著愈發重要的社會責任治理價值［8］。數智化的發展讓整個社會處在關聯網絡中，每個人在應用數智化技術的同時都會影響利益相關者，為避免風險而主動承擔社會風險，需要時時關注社會責任。因此，企業的數智化轉型和完善的內部治理結構都能促進社會責任。

從綠色創新角度出發，首先，以區塊鏈為核心的數智化技術能夠減少信息不對稱、降低交易成本，實現資源配置的優化，推動企業向綠色生產方式轉型［9］。而數字化和智能化相結合創造的自主決策和數據處理等功能，能夠完成傳統企業無法完成的任務，進而提高研發成功率。普惠金融讓資金、資源和信息充分流動，激勵企業以最有效率的方式組織創新資源，降低綠色生產技術的研發與使用成本，促進各主體有效協同創新，提高綠色創新［10］。其次，合理高強度的高管薪酬激勵機制能夠約束管理層的短期機會主義，破除被降薪的擔憂，促使其進行有利于企業長期發展的綠色創新行為［11］。在位時間越長的高管團隊越愿意維持社會聲譽，而豐富的經驗有利于他們進行合理的創新，進而提高綠色創新。最后，企業社會利益相關者會譴責社會責任差的企業，輿論壓力促進企業履行并提高社會責任，而社會責任越強，進行綠色創新行為的積極性就越高。企業綠色創新研發是復雜的知識行為，不能僅靠企業自身的技術和經驗，還要不斷和外部環境相結合，在這個過程中，利益相關者將外部知識與企業的經驗和技術相整合，促進企業綠色工藝創新。因此，本文提出如下假設：

H2：企業社會責任和治理結構中介了數智化轉型對綠色創新的正向作用。

企業的所有權結構通常對其創新行為產生不同影響。國有企業存在很強的路徑依賴效應，在地方經濟中發揮重要的作用，受到更弱的環境規制約束［12］。所有制偏向帶來歧視和規制非完全執行的現象，國有企業更容易逃脫排污處罰并擁有弱規制偏向。而國有企業承擔著經營性和政策性雙目標，在綠色可持續和創新驅動策略的帶動下，國有企業有責任降低環境外部性，提高創新水平，重塑政府和企業形象，但這可能意味著國有企業更偏向使用低投入、見效快的末端治理策略，對綠色創新的促進作用不如民營企業［13］。

政府錦標賽制度考察我國官員任職期間對地區經濟增長等方面的貢獻，加劇了由地方政府過度競爭導致的企業過度投資、無效率擴張，而國有企業是“過度競爭”的主要載體。國有企業存在雙重目標，即“公共性”和“企業性”，盈利最大化不再是國有企業的主要目標，并且國有企業的“懶政”現象更為嚴重，使其更愿意維持原狀，而不愿意學習新的數智化技術，或對內部員工和高管結構進行調整。但民營企業的競爭壓力更大，更愿意研發和使用新技術，因此數智化轉型的驅動力更高。

國有企業受政府管制較多，存在更強的政治關聯和政治壓力，接受政府指示關注社會責任的實施，在社會責任履行和披露的表現上顯著優于非國有企業。因此，國有企業更有責任進行響應“碳達峰碳中和”、可持續發展的綠色創新行為。國有企業承擔擴大就業和社會穩定的多重任務，削弱了業績薪酬制度的有效性，降低了激勵對創新的作用［14］，而非國有企業要與其他行業競爭，獲取盈利，對高管的薪酬激勵更能促進綠色創新。創新需要時間來投資，非國有企業高管層會因為失敗的創新決策而承擔巨大的責任，而國有企業高管層具備低辭退率，國有企業改變管理層結構的意愿不如民營企業，導致數字化和智能化的應用不能帶來更多有用的人才［15］。韓忠雪等（2014）［16］認為，管理層年齡越小，越有利于創新。民營企業相比國有企業，競爭壓力更大，管理層更愿意提高自身技能、知識等來適應數智化轉型，并且管理層本身受教育水平和學習能力就強，而年齡越大，豐富的經驗越有利于他們進行綠色創新，同時國有企業存在“懶政”和雙重目標，往往年齡越大的管理層越看重聲譽，不愿意冒險進行創新。因此，本文提出如下假設：

H3：民營企業數智化轉型對綠色創新的正向作用大于國有企業，且民營企業社會責任和治理結構的中介效應更強。

三、研究設計

（一）模型構建

本文根據企業相關特征，通過傾向得分匹配方法（PropensityScoreMatching，PSM）尋找對照組，采用雙重差分模型（DifferenceInDifference，DID）估算企業數智化轉型對綠色創新的真實效應。構建如下模型：

Yit=δ0+δ1MAi×Dit+ui+λt+δ2Xit+εit（1）

其中，MAi表示企業i是否數智化轉型，Dit表示時期虛擬變量，企業i數智化轉型的當年和以后年份賦予Dit=1。Yit為被解釋變量，使用企業綠色創新來衡量。Xit為控制變量向量，ui為個體固定效應，λt為時間固定效應，εit為誤差項。本文使用“雙向固定效應模型”（Two-wayFixedEffect）來擬合面板數據。

為了進一步分析企業社會責任和治理結構的影響機制，構建如下多重鏈式中介效應模型：

Yit=β0+β1MAi×Dit+β′X1it+u1i+λ1t+ε1it（2）

EGCit=α0+α1MAi×Dit+α′X2it+u2i+λ2t+ε2it（3）

CSRit=ρ0+ρ1EGCit+ρ2MAi×Dit+ρ′X3it+u3i+λ3t+ε3it（4）

Yit=γ0+γ1CSRit+γ2EGCit+γ3MAi×Dit+γ′X4it+u4i+λ4t+ε4it（5）

其中，EGCit和CSRit均為中介變量，EGCit指企業治理結構，使用高管薪酬激勵Exsait、董監高受教育水平Exedit和董監高老齡化Exolit衡量，CSRit為企業社會責任；X1it、X2it、X3it和X4it分別代表上式的控制變量，使用逐步回歸進行估計［17］。由式（2）可知，β1為企業是否數智化轉型對綠色創新的總效應，將式（3）代入式（4）可得，ρ2為企業是否數智化轉型對社會責任的直接效應，而企業是否數智化轉型通過治理結構影響社會責任的中介效應或間接效應為ρ1α1。將式（4）代入式（5）可得，γ3為企業是否數智化轉型對綠色創新的直接效應，γ2為企業治理結構對綠色創新的直接效應，而企業治理結構通過社會責任影響綠色創新的中介效應或間接效應為ρ1γ1，企業是否數智化轉型對綠色創新的中介效應為ρ1α1γ1，此模型為鏈式多重中介效應模型。本文采用夏凡和馮華（2020）［18］的方法，使用鏈式多重Sobel檢驗驗證中介效應是否顯著。

（二）變量介紹

1被解釋變量

專利申請量和專利授權量是衡量企業技術創新的有效指標，而多數學者以能耗或新產品對綠色創新進行測算［11］，該方法無法精確到微觀企業層面。因此，本文采用世界知識產權組織（WIPO）發布的“IPC綠色清單”，然后在國家知識產權局依據分類號檢索出每個企業每一期的綠色發明專利、綠色實用新型專利的申請量和授權量。選取綠色專利授權量（Autp）作為被解釋變量，即綠色發明專利授權量（Autpn）和綠色實用新型專利授權量（Autpc）的總和。本文還將綠色專利申請量作為穩健性檢驗來分析結果的有效性。

2解釋變量

本文的核心解釋變量為MAi×Dit，即企業i在t年及以后開始數智化轉型。其中，MAi為組別虛擬變量，表示企業i是否數智化轉型，Dit代表時期虛擬變量，交互項MAi×Dit的系數表示企業數智化轉型對地區解釋變量的影響，稱為數智化相關行為帶來的處置效應（TreatmentEffect）。由于使用雙重固定效應模型，因此MAi、Dit與個體效應和時間效應完全共線性，這里剔除這兩個變量。

企業是否數智化轉型的數據來源于文本挖掘，即從上交所和深交所官網搜集所有上市企業的年報數據來源：深交所官網http：//wwwszsecn/和上交所官網http：//wwwssecomcn/。，采用Python軟件對數智化相關關鍵詞進行抓取，關鍵詞主要包括數字化、數字經濟、人工智能、深度學習、自主決策、圖像識別、物聯網、區塊鏈、互聯網+、大數據、云計算、Blockchain等。由于部分企業可能好幾年年報都出現關鍵詞，本文選取關鍵詞首次出現的年份作為實施年份。

3中介變量

本文采用多重鏈式中介效應模型，中介變量為企業社會責任（CSR）、高管薪酬激勵（Exsa）、董監高受教育水平（Exed）和董監高老齡化（Exol）。

第一，企業社會責任（CSR）。采用和訊網發布的上市公司社會責任指數（CSR），該評分以A股上市公司的社會責任報告和財務報告信息為基礎，從股東責任、員工責任、供應商、客戶和消費者權益責任、環境責任和公共責任等五個方面對企業的社會責任履行情況進行全面的評價。

第二，高管薪酬激勵（Exsa）。企業數智化轉型加速扁平化治理，原處在金字塔治理結構中間部分的普通管理層被數智化技術替代，高管、董事會等高級管理層與員工的交流更加直接，提高員工生產效率和企業績效，因此，高管薪酬激勵提升，可以促使其更有效地進行數智化治理、數智化生產和創新。本文選取上市企業前三名高管薪酬之和的自然對數測度高管薪酬激勵程度。

第三，董監高受教育水平（Exed）。Acemoglu和Restrepo（2020）［19］指出，人工智能等數智化技術會替代低技能勞動力和互補高技能人才，數字化和智能化對高學歷人才的需求越來越高。因此，本文使用董監高的受教育年限衡量其受教育水平。

第四，董監高老齡化（Exol）。數智化轉型造成老齡化被替代的現象，那些有經驗的老齡勞動力無法適應新技術，則會在時代中被淘汰［20］。而對于董監高階層，數智化的應用是否也會降低他們的平均年齡。本文采用50周歲以上董監高人數占比作為董監高老齡化的衡量方法。

4控制變量

本文選取如下控制變量：（1）企業年齡（Age），企業當年與成立年份的差額；（2）資本密集度（Cala），即固定資產合計與員工人數的比值；（3）固定資產占比（Fixca），采用固定資產總額比年末總資產來衡量；（4）主營業務收入增長率（Revg），使用主營業務收入相對去年的增長率來衡量；（5）資產負債率（Loar），即年末負債與年末總資產的比例；（6）資本周轉率（Catu），使用總營業額和總資產的比例來衡量；（7）管理費用占比（Mafe），即管理費用占主營業務收入的比例；（8）研發人員占比（Rera），使用研發人員占員工總數的比例來衡量；（9）資產回報率（Roa），即凈利潤與平均資產總額之比。

5匹配變量

本文選擇如下匹配變量：（1）企業年齡（Age），同上；（2）資本密集度（Cala），同上；（3）研發人員占比（Rera），同上；（4）資產回報率（Roa），同上；（5）員工人數（Labor），采用企業員工總數來衡量。

（三）數據來源與描述性統計分析

所有數據來源于國泰安上市公司財務報表數據庫、Wind數據庫、國家知識產權局、上交所官網和深交所官網，為了避免2008年國際金融危機對企業帶來的事件影響，因此，本文選取2009—2019年中國A股非金融類上市公司作為研究對象，按照如下原則進行篩選：（1）刪除ST、*ST和SST企業；（2）刪除經營年限不足2年的企業；（3）剔除主要財務指標數據缺失嚴重的企業，對主要指標數據缺失不多的企業進行插值處理；（4）對選取的樣本企業的主要變量進行1%和99%水平上的縮尾處理。部分變量進行自然對數變換。

由變量的描述性統計分析限于篇幅，描述性統計分析結果未做報告，如有需要可向作者索取。可見。除企業社會責任和研發人員占比的標準差為23123和10950外，其他變量的標準差均小于10，說明數據波動幅度不大。綠色專利、綠色發明專利和綠色實用新型專利的標準差為1325、1216和1030，最大值和最小值相差均超過5，因此，變量的變化幅度小。雖然企業社會責任的標準差為23123，但最大值和最小值相差64960，遠大于標準差，因此，數據波動小。而高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的均值也都較小，分別為1047、2515和0447，標準差均小于均值，說明所有數值都在均值附近波動。其他控制變量均能得到同樣的結論，數據穩定性高。

四、實證結果分析

（一）PSM-DID匹配結果分析

本文參照1∶3近鄰匹配方法，使用平衡性檢驗證明匹配變量在進行匹配前后試驗組和對照組是否分布均衡限于篇幅，相關檢驗結果未做報告，如有需要可向作者索取。。由于年份較多，這里只分析2019年的結果。匹配變量的t檢驗均減少，匹配后的標準偏差均小于15%，除了資本密集度，其他變量的偏差減少幅度均超過了60%，說明本文的匹配變量是合理的，能夠剔除匹配變量的影響。以上分析可知，企業是否數智化轉型與匹配變量無關，是隨機進行的，符合“反事實”標準。

（二）基準回歸分析

由表1列（1）可知，交互項的系數為0510，在1%的水平上顯著，而表1列（2）交互項對企業綠色創新的作用同樣在1%的水平上顯著為0517，即企業數智化轉型有利于提升綠色專利。由表1列（3）和列（4）可知，交互項的系數分別為0417和0385，均在1%的水平上顯著，企業數智化轉型提升企業綠色發明專利和綠色實用新型專利。由表1列（5）可見企業是否數智化轉型對綠色創新的作用為0296，表1列（6）MA×D的系數為0295，雖然均在1%的水平上顯著，但系數遠小于表1列（1）和列（2），說明使用PSM方法可以匹配到數智化轉型企業相關特征類似的對照組，且實驗組要比對照組的綠色創新更高，與研究假設H1相同。

數字化和智能化技術可以替代低技能勞動力和互補高技能勞動力［3］，能夠釋放更多技術人才和管理人員，使其投入到創造性思維工作和研發工作，提高高技能人才占比，提升企業創新。人工智能、大數據、云計算等還能改善生產要素的組合和配置，通過海量數據和深度學習等技術為研發人員提供更優、更高效的決策信息，進而提高創新成功率。企業數智化轉型代表著國家的發展方向，雖然2020年底才提出“碳中和碳達峰”政策，但我國在很早以前就主導綠色創新，而數智化技術通過自動化、智能化和信息化等促進能源的合理利用，使用大數據和云計算研發出的創新技術可有效提高產能利用率，降低環境污染，促進企業綠色創新。

（三）異質性分析

1不同地區

由于東部沿海地區具有貿易港口、外商直接投資、環境等先天優勢，其經濟發展遠超中西部地區，地區間的企業發展存在顯著差異［21］。

由表2西部地區檢驗結果可見，表2列（1）—列（3）交互項的系數分別為0486、0309和0449，均在1%的水平上顯著，即西部地區企業數智化轉型有利于提升綠色創新；由表2中部地區檢驗結果可見，表2列（4）—列（6）企業數智化轉型對綠色專利、綠色發明專利和綠色實用新型專利的作用均在1%的水平上顯著為0508、0431和0350；由表2東部地區檢驗結果可見，表2列（7）—列（9）交互項的系數同樣都在1%的水平上顯著為正，即0557、0465和0477。

通過對比發現，首先，綠色專利和綠色發明專利東部地區交互項的系數大于中部地區，西部地區最小，因為東部地區的數字化和智能化發展最快，且有著較多的高學歷人才、外商直接投資等，企業的集聚促進知識溢出效應，政府對環境污染的監管更加嚴格，更能適應國家政策所需，因此，東部地區企業數智化轉型更能提升綠色創新。并且，發明專利門檻更高，更適合東部地區，即東部地區企業數智化轉型對綠色專利和綠色發明專利的作用最大，西部地區最小。其次，綠色實用新型專利授權量東部地區交互項的系數最大，西部地區其次，中部地區最小。東部地區的分析與綠色專利類似，而中部地區緊鄰東部地區，企業競爭壓力較大，為了能夠和東部地區企業進行競爭，而更多地進行綠色發明專利的研發，并且相比西部地區，中部地區人才、資本和技術的優勢更大。而西部地區地處偏遠，由于人才和資本外流，財務狀況好、技術水平高的企業也都轉移到東中部地區，且發明專利門檻更高，更難研發，導致西部地區致力于門檻低的綠色實用新型專利，因此，西部地區數智化轉型對綠色實用新型專利的作用大于中部地區，但對綠色發明專利的影響不如中部地區。

2不同所有權結構

對于國有股份和非國有股份公司，企業的創新存在差異。因此，本文將樣本按照所有權結構分成國有企業和民營企業，驗證所有權結構如何影響企業數智化轉型促進綠色創新，結果見表3。

由表3可見民營企業檢驗結果，表3列（1）—列（3）交互項的系數同樣在1%的水平上顯著為正，即0533、0461和0406。國有企業檢驗結果，表3列（4）—列（6）企業數智化轉型對綠色創新的作用在1%的水平上顯著為0510、0354和0373，同樣促進綠色創新。可以發現，民營企業數智化轉型對綠色創新的作用均顯著大于國有企業，與研究假設H3相同，喬坤元（2013）［22］研究發現，我國地方政府官員存在以經濟增長為主要考核內容的晉升錦標賽機制，不斷吸引大量投資、人才等，導致資源錯配，出現產能過剩，不利于長期的地區經濟增長和創新提升。國有企業受到國家和地方的支持和補助，雖然具有“公司”屬性，但競爭力遠不如民營企業。國家和地方政府對國有企業數智化轉型的補助幅度大，國有企業競爭力不足導致其對綠色創新的作用不強。并且，國有企業員工往往擁有一份穩定的工作，不愿意適應數字化和智能化等新技術，導致數智化技術和設備的浪費。民營企業處于不進則退的境況，需要不斷研發和創新利于內生增長的產品和技術，保證市場份額和地位，進行綠色創新的動力更高。因此，民營企業更愿意數智化轉型，對綠色創新的正向作用大于國有企業。

五、進一步分析

（一）數智化轉型對企業綠色創新的影響機制分析

由表4可見治理結構檢驗結果，表4列（1）交互項的系數在1%的水平上顯著為0049。表4列（2）企業數智化轉型對董監高受教育水平的作用也為正，并且在1%的水平上顯著。表4列（3）交互項的系數為0026，同樣在1%的水平上顯著。由表4可見社會責任檢驗結果，表4列（4）高管薪酬的系數為3233，在1%的水平上顯著，即不考慮其他治理結構因素，高管薪酬提升可增加企業社會責任。表4列（5）董監高受教育水平同樣在1%的水平上顯著提升企業社會責任。表4列（6）董監高老齡化的系數為5999，在1%的水平上顯著，說明董監高老齡化也會促進企業社會責任。當把治理結構的三個因素全都考慮進來可知，表4列（7）高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的系數分別為1594、2399和2223，均在1%的水平上顯著，與李端生和周虹（2017）［23］的結論相同，而表4列（4）—列（7）企業數智化轉型對企業社會責任的作用也顯著為正。由表4可見企業綠色創新檢驗結果，表4列（8）企業社會責任的系數為0003，在5%的水平上顯著。治理結構的系數分別為0227、0104和0241，除董監高老齡化不顯著以外，其他均在1%的水平上顯著，因為董監高的年齡越大，他們越考慮公司的盈利能力，而對綠色創新的動力就稍顯不足。交互項的系數為0517，即企業數智化轉型對綠色創新的直接效應仍然在1%的水平上顯著為正。

僅從表4列（1）—列（8）核心解釋變量和中介變量來看，均較為顯著，但中介效應是否存在還需要驗證。如表5所示，首先，路徑1的中介效應為0078，Sobel標準誤、Aroian標準誤和Goodman標準誤下的中介效應檢驗分別為215、210和220，均在5%的水平上顯著，同理，路徑2和路徑3的中介效應均在10%的水平上顯著；其次，考慮多重中介變量則需要多重中介效應檢驗，路徑4的中介效應為0495，Delta標準誤下的檢驗在5%的水平上顯著，說明治理結構起到了正向中介效應；再次，路徑5到路徑7的中介效應都在10%的水平上顯著，說明高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化均通過提升企業社會責任，最終促進企業綠色創新；最后，以上僅考慮非鏈式中介效應，而以鏈式路徑8為例，中介效應為0001需要說明的是，中介效應為三個系數的乘積，因此數值較小。，雖然精準標準誤下的檢驗不顯著，但Delta標準誤和無偏標準誤下的檢驗均顯著，即企業數智化轉型改善高管薪酬激勵，進而提高企業社會責任，最終促進綠色創新。路徑9和路徑10的中介效應均在10%的水平上顯著，說明治理結構和企業社會責任的鏈式中介效應是顯著存在的，與研究假設H2相同。

（二）不同所有權結構下數智化轉型對企業綠色創新的影響機制分析

本文再次將樣本按照所有權結構分為民營企業和國有企業，結果見表6。

以民營企業為例，表6列（1）—列（5）交互項的系數均在1%的水平上顯著為正。表6列（4）高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的系數同樣在10%的水平上顯著。表6列（5）企業社會責任對綠色創新的作用為0004，同樣顯著。而高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化鏈式中介效應分別為0001、0002和0001，同樣在10%的水平上顯著，說明民營企業數智化轉型有利于通過治理結構提升企業社會責任，最終提高綠色創新。

以國有企業為例，表6列（6）—列（8）交互項的系數分別為0020、0054和0015，數智化轉型并沒有顯著提升高管薪酬激勵。表6列（9）除了董監高受教育水平的系數在1%的水平上顯著為正，高管薪酬激勵和董監高老齡化都沒有顯著提升企業社會責任，并且表6列（10）企業社會責任的系數在1%的水平上顯著。而高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的中介效應均不顯著，說明企業數智化轉型并沒有通過治理結構、社會責任，最終影響綠色創新，這與研究假設H3相同。

六、穩健性檢驗限于篇幅，相關檢驗結果未做報告，如有需要可向作者索取。

（一）穩健性檢驗：變量改變

本文使用潤靈公開的上市公司社會責任指數CSR2和綠色專利申請量Aptp2，對上文實證結果重新進行擬合回歸。首先，以和訊網企業社會責任指標為例，交互項的系數均不顯著，因為和訊網與潤靈社會責任的衡量還存在一定出入，導致企業數智化轉型對社會責任的作用不同，但均為正，而高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的系數均在1%的水平上顯著，即治理結構促進企業社會責任。通過計算可知，高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的鏈式中介效應均不顯著，但都為正。其次，以專利申請量為例，除董監高老齡化的系數不顯著以外，其他系數均顯著，這與上文的結論相同。

（二）穩健性檢驗：方法改變

本文采用1∶4近鄰匹配方法重新尋找對照組。首先，企業數智化轉型對綠色專利、綠色發明專利和綠色實用新型專利的作用均在1%的水平上顯著，與表1的結論相同。其次，交互項的系數均在1%的水平上顯著為正，企業數智化轉型促進高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化。通過計算可知，高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的鏈式中介效應分別為0003、0001和0001，除董監高老齡化的中介效應檢驗不通過以外，其他均在5%的水平上顯著。雖然董監高老齡化中介效應不顯著，但仍為正。

（三）穩健性檢驗：平行趨勢檢驗

由于企業數智化轉型是多時點政策，這里只對2012—2015年分別進行平行趨勢檢驗。數智化轉型前實驗組和控制組（即數智化轉型企業和非數智化轉型企業）綠色創新的變動趨勢是一致的，不存在顯著差異。而數智化轉型后，實驗組企業的綠色創新水平顯著高于控制組。

（四）穩健性檢驗：安慰劑檢驗

本文隨機改變數智化轉型的企業，而實施年份不變，進行DID擬合回歸，每個檢驗重復進行1000次，得到系數估計值的概率分布。進行1000次隨機處理后，企業是否數智化轉型的估計系數集中分布在零值附近，t值也都在零值附近，顯著性差，因此，本文的結論是穩健的。

七、結論與政策建議

本文使用2009—2019年中國A股上市非金融類企業的面板數據，通過企業年報搜索數智化轉型關鍵詞，采用傾向得分匹配方法尋找數智化轉型企業的對照組，使用雙重差分模型分析企業數智化轉型對綠色創新的影響，并根據多重鏈式中介效應模型探究社會責任、高管薪酬激勵、董監高受教育水平和董監高老齡化的機制作用，厘清不同地區和不同所有權結構的異質性影響。得到的結論如下：（1）企業數智化轉型促進綠色創新；（2）企業社會責任和治理結構正向中介了數智化轉型和綠色創新的關系；（3）民營企業數智化轉型對綠色創新的正向作用大于國有企業，并且企業社會責任和治理結構在民營企業的多重鏈式中介效應較為顯著，國有企業不顯著；（4）東部地區企業數智化轉型對綠色創新的作用大于中部，西部地區最小。

根據研究結論，本文提出如下政策建議：（1）政府和企業應繼續大力發展數字經濟，加強人工智能、深度學習、大數據、云計算等技術的研發和融合，吸引科研人才并增加研發補貼。政府還應建立人才培訓機構，加強政企學研相結合，努力將高校和研究院的數智化成果運用到經濟社會中。（2）企業要合理調整內部結構。首先，企業要提高董監高的受教育水平，鼓勵董監高去高校或國外進修，學習數智化相關技術。其次，企業要合理構建高管薪酬激勵機制，適當提高高管薪酬，建立合理的績效體系。最后，企業要對年齡大的董監高進行培訓，有效促進經驗和技術的結合。（3）政府和企業要推進企業綠色生產和綠色創新。政府要引入國外先進的污染治理技術，對開展綠色創新研發和綠色技術應用的企業進行獎勵，并制定嚴格的政府監管制度，對污染嚴重和生產違規企業進行處罰。企業要提高社會責任，積極進行污染處理設備的投資和升級，提高數智化轉型對生產和研發的作用。（4）不同地區要素稟賦結構不同，企業創新行為也就受到限制。東部地區要繼續引進高技術人員、資金和外商直接投資，促進地區間合作。中西部地區要制定合理的人才引進政策，并不斷完善本地基礎設施建設，還要配套數智化和綠色創新等高技術的發展。（5）國有企業應完善員工和高管的薪酬體系，引入競爭壓力和退出機制，規避企業內部的慵懶行為，鼓勵數智化轉型和綠色創新行為。

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HowDoesDigitalizationandIntelligenceImproveGreenInnovation

——TheMultipleChainMediatingEffectofSocialResponsibilityandGovernanceStructure

ZHANGWanli1，HUANGShuiming1，XUANYang2

（1.PublicPolicyandAdministration，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，

China;2.SchoolofHumanities，XidianUniversity，Xi’an710126，China）

Abstract：Withthedevelopmentofdigitaleconomy，digitalindustrializationhaschangedfromquantitativeexpansiontohigh-qualitydevelopment.Digitalandintelligencetransformationoftraditionalindustryisimportanttoachievethepeakofcarbon，whichcanchangeinnovationmodeandimprovegreeninnovation.BasedonthepaneldataofChina’sA-sharelistednon-financialenterprisesfrom2009to2019，thispapersearchesfordigitalandintelligentkeywordsfromannualreportofenterprisethroughdataminingmethod.Wealsousepropensityscorematchingmethodanddifferenceindifferencemodeltostudytheeffectsofdigitizationandintelligenceongreeninnovation，andanalyzethemulti-chain-mediatingeffectofsocialresponsibilityandgovernancestructurewithregardtotheheterogeneityofdifferentregionsanddifferentownershipstructures.Thisarticleobtainsthefollowedconclusions.First，digitalizationandintelligenceoffirmpromotesgreeninnovation.Second，digitalizationandintelligencepromotesexecutivecompensationincentive，educationofdirectorsandsupervisors，andagesofdirectorsandsupervisors，whichcanalsoincreasegreeninnovationbyimprovingsocialresponsibility.Third，thepositiveeffectsofdigitalizationandintelligenceofprivate-ownedenterprisesongreeninnovationarelargerthanthatofstate-ownedenterprises.Moreover，themulti-chain-mediatingeffectofsocialresponsibilityandgovernancestructureofprivate-ownedenterprisesongreeninnovationissignificant，whichisinsignificantforstate-ownedenterprises.Fourth，theeffectsofdigitalizationandintelligenceongreeninnovationintheeasternregionaregreaterthanthatinthecentralregion，whichisthesmallestinthewesternregion.

Keywords：socialresponsibility;greeninnovation;governancestructure;mediationeffect;PSM-DID

（責任編輯：趙春江）