異質性環境規制對企業差異化綠色創新行為的影響

摘 要：環境規制與綠色創新的關系一直備受爭議，這可能與多數文獻忽視環境規制（命令型與市場型）與綠色創新（策略性與實質性）的雙重異質性有關。基于制度理論與知識管理理論，構建“環境規制—知識搜尋—企業綠色創新”理論框架，綜合運用多元線性回歸與模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，采用285份企業調查問卷驗證研究假設。結果顯示：命令型環境規制僅能促進策略性綠色創新，市場型環境規制僅能促進實質性綠色創新；知識搜尋深度在命令型環境規制與策略性綠色創新間發揮中介作用，知識搜尋廣度在市場型環境規制與實質性綠色創新間發揮中介作用。進一步地，通過fsQCA分析得到5種前因構型，其中，高策略性綠色創新與高實質性綠色創新的組態路徑分別有2條和3條。結論可拓展環境規制對企業綠色創新影響的研究維度，并為政府調整環境規制政策、企業應對外部制度壓力提供參考。

關鍵詞：命令型環境規制；市場型環境規制；策略性綠色創新；實質性綠色創新；知識搜尋

DOI：10.6049/kjjbydc.2023040153中圖分類號：F273.1 文獻標識碼：A 文章編號：1001-7348（2024）13-0001-11

0 引言

中共十九大報告提出，“構建以市場為導向的綠色技術創新體系”。中共二十大報告提出，“要協同推進降碳、減污、擴綠、增長，推進綠色低碳發展”。綠色創新作為綠色增長方式的核心內容和關鍵動力，有助于企業構建可持續競爭優勢。通過開展綠色創新活動，企業能夠向社會傳遞積極履行社會責任的信號，實現經濟效益和社會效益[1]。然而，與傳統創新相比，綠色創新具有典型“雙重外部性”特征[2]：一是與技術、知識溢出相關的正外部性，企業綠色創新收益低于總收益；二是與排污相關的負外部性，企業因排污支付的成本低于總成本。“雙重外部性”容易引發市場失靈，若缺乏相關環境政策干預，具有趨利性的企業往往缺乏綠色創新意愿[3]。環境規制壓力下，為規避處罰和享受政策優惠，大量企業追求創新數量而忽視質量，具有投機心理的策略性綠色創新會嚴重阻礙企業綠色轉型進程。環境規制與企業綠色創新的關系究竟如何？如何促使企業積極提升綠色創新質量？

學者們探討了環境規制與企業綠色創新的關系，主要持3種觀點：一是支持“波特假說”，即“促進論”。 “波特假說”認為，設計恰當的環境規制能夠積極作用于綠色創新并為企業帶來收益，進而彌補創新過程中的運營成本，即發揮“創新補償效應”[4]。Chen等[5]、Zhang等[6]、王分棉等[7]的研究成果均支持這一觀點。二是反對“波特假說”，即“抑制論”。部分文獻認為，環境規制會對企業施加制度壓力，企業迫于壓力通過綠色創新改善環境績效，但這一舉動會增加企業成本，不利于企業持續性綠色創新。例如，陶鋒等（2021）發現，環保目標責任制未能促進企業綠色技術創新增質提效，環境規制雖然能夠促進企業綠色專利申請數量增加，但也會導致企業創新活動質量下滑；Li等[8]發現，環境合法性對企業綠色流程創新具有顯著負向影響。三是“不確定論”，即環境規制與企業創新之間呈非線性關系。董直慶和王輝（2019）發現，環境規制對本地綠色技術進步具有典型U型影響，即先負向后正向。與之相反，游達明和李琳娜[9]認為，環境規制對企業綠色技術創新的影響呈現先正向后負向的特征，政府需要采取適度的環境規制策略，因為環境規制強度過高會增加企業成本，抑制其綠色創新積極性。此外，“雙碳”目標背景下，學者們運用準自然實驗方法考察環保督察、環保約談、環境稅征收、碳交易等政策對企業綠色創新的影響效應[10-11]。

現有文獻存在以下不足：其一，已有研究指出，異質性環境規制工具對企業創新的影響存在差異，命令型與市場型環境規制分別代表“大棒”政策的硬約束和“胡蘿卜”政策的軟約束，而基于雙重異質性視角探究不同環境規制下企業綠色創新行為差異的文獻鮮見。其二，大多數文獻聚焦企業綠色創新內容維度，探討環境規制與綠色產品創新、綠色工藝創新、綠色技術創新、綠色管理創新的關系[8]，對不同動機下的綠色創新行為探討不足。出于“遵循規制標準”和“尋求戰略差異”的二元動機（解學梅和朱琪瑋，2021），一方面，企業實施策略性綠色創新以應對政策壓力和獲取政府補貼，進而對現有技術與產品進行微小改進；另一方面，企業實施實質性綠色創新以獲得差異化競爭優勢，并通過革新綠色技術和生產綠色屬性的產品，確保自身能夠在環保事業發展過程中獲得先發優勢[2]。

實踐中，處于同一制度場域內的企業對外部規制壓力的響應及其行為具有較大差異，與傳統制度理論揭示的組織趨同現象明顯不符。原因在于，傳統制度理論缺乏對組織能動性和行為復雜性的思考[12]，未對企業內部情況進行分析。知識管理相關研究認為，綠色創新本質上是復雜而系統的知識管理過程，在工藝、生產與后期排污處理等核心技術領域需要企業跨越層級搜尋、整合所需知識。知識搜尋可以反映企業搜索、整合和重構各類知識及其動態變化過程[13]，暗示知識管理活動可能是環境規制影響企業綠色創新的關鍵中介機制。

綜上所述，結合制度理論與知識管理理論，本文采用廣東省285家企業問卷調查數據，基于雙重異質性視角探究環境規制與綠色創新的關系，主要解答如下問題：異質性環境規制對企業差異化綠色創新行為的影響如何？知識搜尋在其中能否發揮中介作用？是否存在差異？解答上述問題有助于厘清環境規制與企業綠色創新的關系，基于知識搜尋角度打開環境規制影響綠色創新的“黑箱”，進一步拓展“波特假說”的研究維度。

1 機理分析與假設提出

1.1 環境規制與企業綠色創新

現有研究將環境規制劃分為命令型和市場型兩種類型。其中，命令型環境規制具有強制性，是指政府通過制定法律、法規和標準對企業環境行為進行嚴格管控的過程，主要通過法律和行政手段為地區行業企業制定環境標準，對違反規定的企業進行處罰等，是政府使用的主要規制工具。市場型環境規制具有激勵性，主要通過市場手段對企業行為進行引導，如排放許可權交易、專項補貼、環境稅等。與命令型環境規制不同，市場型環境規制將“降碳減污”內化為企業經營成本，引導市場主體作出理性決策，進而對市場主體綠色創新產生激勵作用。

制度理論認為，企業組織結構體系、行為決策模式需符合當前社會期望和法律法規，否則將無法獲得合法性，進而削弱其外部資源獲取能力[14]。相較于市場型環境規制，命令型環境規制缺乏對企業超額完成減排任務的獎勵，更多的是禁令、標準、配額、許可證制度、使用限制等硬性指標，具有強制性。由此，企業被迫迎合政策標準和社會期待，而企業與利益相關者間的信息不對稱問題極易導致其逆向選擇行為（陳強遠，2020），策略性綠色創新行為由此產生。因此，命令型環境規制下，企業只有“達標”或“合規”的緊迫性，對實質性綠色創新的促進作用不顯著。原因在于，企業一旦達到政府規定的排放標準，清潔生產等工藝和流程創新動力會明顯降低。因此，本文提出以下研究假設：

H1a：命令型環境規制對企業策略性綠色創新有顯著正向影響。

相對于命令型環境規制，市場型環境規制更關注企業內在動機。企業戰略決策及行為選擇往往以成本收益原則為指導，市場型環境規制能夠激發企業綠色行為意愿，從而促進企業實質性綠色創新。一方面，企業稅負降低，能夠利用技術外溢實現環境績效改善，通過出售剩余排污許可權實現“開源”。另一方面，靈活的環境規制有利于企業實現高質量創新[15]。相較于命令型環境規制，市場型環境規制更具靈活性，有助于決策者增強對綠色轉型目標的組織認同感，不會按照容易固化思維的強制性規制行事，進而促進企業高質量綠色創新。可見，市場型環境規制借助市場機制對企業綠色創新行為進行激勵。此時，企業并未受到政府強制合規的制度壓力，故可能不會開展具有“合規”目的的策略性綠色創新。因此，本文提出以下研究假設：

H1b：市場型環境規制對企業實質性綠色創新有顯著正向影響。

1.2 環境規制與知識搜尋

知識搜尋是指為解決現存困難或識別機會，企業通過外界渠道搜索相關信息，并將搜集到的知識、信息進行重組與開發的動態過程。具體而言，知識搜尋可劃分為搜尋深度和搜尋廣度兩個方面。其中，搜尋深度是指企業搜集、提取和再利用內部原有知識的行為，搜尋廣度是指企業在創新活動中整合外界知識或搜索渠道的異質性程度（朱雪春，張偉，2021）。根據制度理論，知識搜尋是企業對外部制度壓力的響應，這種壓力往往以規制和市場工具為主要體現。當面臨環境規制時，企業需要改進生產工藝以提高產品綠色化水平，從而達到環境質量標準。為了實現這一目標，企業需要突破現有知識框架。資源依賴理論認為，監管等外部壓力將促使企業尋求與外部組織的聯系。對于政府制定的環境規制政策，企業需要獲取外部知識并設計合理的應對方案以達到環境規制要求（金永杰，趙樹良，2023）。同時，依據知識管理理論，企業在綠色創新過程中對知識深度和廣度的需求較高，需要搜尋并整合外界關鍵知識和技術。

命令型環境規制壓力下，企業要想在社會環境中生存和發展，必須達到規定的技術標準。由此，解決技術難題是企業的當務之急。綠色創新需要大量異質性知識，由于在陌生技術環境中進行知識搜尋具有較高風險，故企業傾向于在自身熟悉領域進行知識搜尋。為防范知識外溢風險，面對命令型環境規制壓力，企業傾向于在原有技術領域和知識基礎上展開進一步探索[16]，即采取深度搜尋行為。然而，知識搜尋廣度涉及跨領域知識，搜尋周期更長[17]，若提升知識搜尋廣度短期內則無法達到政府環境規制標準。因此，命令型環境規制下，企業會加強成本較低且周期更短的深度知識搜索。因此，本文提出以下研究假設：

H2a：命令型環境規制對知識搜尋深度有顯著正向影響。

市場型環境規制具有激勵持續性，以“污染者付費”為原則，引導企業將綠色創新納入長遠戰略規劃，激發其綠色戰略導向，進而驅動企業通過知識搜尋促進綠色創新。綠色創新知識創造活動具有復雜性和系統性，涵蓋工藝、生產以及治污等全鏈條。不同于知識搜尋深度，知識搜尋廣度強調企業在不同技術領域進行有用信息和知識搜集與整理，更能提高企業得到新穎性問題解決方案的概率[18]。此外，市場型環境規制主要運用市場機制對企業行為進行引導，而我國市場和制度環境處于持續完善階段，故企業迫切需要通過范圍更廣的知識搜尋行為豐富自身異質性知識，迅速制定新方案[19]，以緩解動蕩環境帶來的影響。可見，市場型環境規制可以有效緩解企業成本壓力，企業具有相對充足的時間和資金開展范圍更廣的知識搜尋行為，而不僅僅局限于自身原有知識。因此，本文提出以下研究假設：

H2b：市場型環境規制對知識搜尋廣度有顯著正向影響。

1.3 知識搜尋與企業綠色創新

知識搜尋有利于企業突破組織邊界識別并獲取新的外部知識以豐富知識存量，進而強化企業環境適應能力，為綠色創新奠定知識基礎。在企業創新領域，外部知識能夠豐富企業資源儲備，有助于企業產生新想法和新計劃。已有文獻指出，多來源外部知識或異質性知識對企業創新具有差異性影響。

策略性綠色創新本質上強調對現有生產工藝、產品包裝、污染治理機制進行少量完善，而知識搜尋深度正好滿足這一要求。然而，一味地追求搜尋深度容易導致同質性信息和知識增加，失去生成新方法的機會。依據知識張力學派的觀點，雖然企業知識基礎與其深度搜索相同領域的信息密切相關，但容易局限在現有知識框架內，陷入“熟悉度陷阱”，進而導致“核心剛性”[20]。同傳統創新相比，綠色創新對知識、信息的異質性要求更高。綠色創新過程中，企業容易遇到技術難題，以往應對策略失效，因而難以生成突破性問題解決方案。換言之，知識搜尋深度難以提供企業開展實質性綠色創新所需的大量異質性知識。因此，本文提出以下研究假設：

H3a：知識搜尋深度正向影響企業策略性綠色創新。

相反，知識搜尋廣度要求企業跨越多個領域進行知識搜尋與整合，這將極大地豐富企業異質性知識，促使企業產出全新知識組合方案的機會增加。同時，知識搜尋范圍擴大能夠激發企業前瞻性思維，對實質性綠色創新發揮促進作用。此外，企業在拓展搜尋廣度時，會與外部組織及機構建立聯系，故搜尋行為具有較強的靈活性[21]。總而言之，搜尋廣度能夠促進企業探索式學習，而探索式學習可為企業帶來更多創新機會，促進企業實質性創新。由此可見，當企業加強廣度知識搜尋時，其不再為了迎合規制標準而采取策略性創新行為，而是運用異質性知識開展實質性創新活動。因此，本文提出以下研究假設：

H3b：知識搜尋廣度正向影響企業實質性綠色創新。

1.4 知識搜尋的中介作用

根據上述分析，異質性環境規制對知識搜尋不同維度發揮促進作用，而不同維度知識搜尋對綠色創新行為的影響各異。

命令型環境規制有助于知識搜尋深度拓展，進而促進企業策略性綠色創新。其一，命令型環境規制的強制性會迫使企業在原有技術領域進行深入研究[16]，從而拓展企業知識搜尋深度；其二，企業通過在自身熟悉領域內深耕，對現有工藝流程和產品進行小幅度修正，進而促進策略性綠色創新。因此，本文提出以下研究假設：

H4a：命令型環境規制通過拓展知識搜尋深度促進企業策略性綠色創新。

市場型環境規制有助于知識搜尋廣度拓展，進而促進實質性綠色創新。一方面，市場型環境規制通過市場機制促使企業開展范圍更廣的知識搜尋活動，進而拓展知識搜尋廣度；另一方面，企業通過跨領域知識搜索和整合，自身知識和信息的異質性程度得以提升，從而促進實質性綠色創新。因此，本文提出以下研究假設：

H4b：市場型環境規制通過拓寬知識搜尋廣度促進企業實質性綠色創新。

基于以上理論分析，本文構建研究理論框架如圖1所示。

2 研究設計

2.1 樣本與數據

數據顯示，廣東省生產總值（GDP）和規模以上工業企業數量長期位居全國第一， 2022年世界500強企業中廣東企業有59家，僅次于北京。可見，廣東省企業發展具有代表性。本文以廣東省具有環保壓力的制造企業為研究對象，在本單位MBA學員中進行預測試，共收集預測試問卷88份，并對預測試中的問題進行修正，最終形成正式問卷。正式問卷主要通過廣州高校（華南理工大學、中山大學與暨南大學）校友會、EMBA與MBA聯盟進行發放和收集，調查對象選擇標準如下：受訪者是企業中高層管理者或環保業務相關工作人員，任職時間超過1年，同時該企業雇員數量在20人以上。正式問卷發放時間為2020年11月至2021年3月，共發放問卷380份，剔除作答時間過短、各題項打分完全相同、答題不完整等無效問卷后，得到285份有效問卷，有效問卷回收率為75%。

樣本企業基本信息見表1。從受訪者基本信息看，男性占多數，達到72.6%；受訪者學歷集中在本科或本科以下，占比高達82.4%；49.8%的受訪者為企業中高層管理層。從企業信息看，53.3%的樣本企業成立年限在10年以上；規模在500人以下的企業居多，占比達62.8%；國企和民企占比為90.9%，外企和合資企業數量較少；重污染行業企業占比為89.1%，共254家。

2.2 量表設計

所有變量均采用Likert 5點量表予以測量，1代表“完全不同意”，3代表“一般”，5代表“完全同意”，具體題項內容見表2。

（1）企業綠色創新（GI）。借鑒黎文靖和鄭曼妮（2016）的思路，本文采用策略性綠色創新（StGI）和實質性綠色創新（SuGI）兩個維度衡量企業綠色創新。相關量表設計主要參考趙斌等（2015）、趙亞普和李立（2015）的研究成果，其中，策略性綠色創新量表包括4個題項，實質性綠色創新量表包括3個題項。

（2）環境規制（ER）。借鑒馬富萍和茶娜（2012）的研究成果，本文將環境規制分為命令型環境規制（CER）與市場型環境規制（MER）兩個維度。其中，命令型環境規制測量量表包括5個題項，市場型環境規制測量量表包括4個題項。

（3）知識搜尋（KS）。參考譚云清等（2017）的研究成果，本文將知識搜尋分為知識搜尋深度（DKS）和知識搜尋廣度（BKS）兩個維度。知識搜尋深度測量量表、知識搜尋廣度測量量表各包括3個題項。

綜上，本文量表總題項為22個，有效問卷數量是量表總題項數量的12.95倍，滿足問卷研究樣本數量條件。

（4）控制變量。企業綠色創新受諸多因素的影響，借鑒現有文獻（邢麗云等，2022），本文選取以下控制變量：①企業年齡（Age），分為0～3年、4～6年、7～10年和10年以上，分別按照1～4進行賦值；②企業規模（Staf），根據企業員工數量分為1～100人、101～500人、501～1 000人和1 000人以上，分別按照1～4進行賦值測量；③產權性質（SOE），國有企業賦值為1，反之為0；④所屬行業（POE），將重污染行業賦值為1，非重污染行業賦值為0。

3 實證分析

3.1 信效度檢驗

在驗證假設前，本文需要對問卷進行信效度檢驗。由表2可知，命令型與市場型環境規制、策略性與實質性綠色創新、知識搜尋深度與廣度等主要變量量表的Cronbach's α值均大于0.8，量表信度較高。本文研究量表均為權威文獻中的成熟量表，故內容效度較高。此外，本文采用聚合效度和區分效度檢驗結構效度，表2數據顯示，各題項標準化因子荷載值均大于0.6，絕大部分題項高于0.7；各變量組合信度（CR）高于0.8，平均變異抽取量（AVE）均高于0.6。由此說明，量表具有較高的聚合效度。

進一步地，本文使用驗證性因子分析（CFA）檢驗區分效度，結果如表3所示。由表3可知，本研究所采用的六因子模型的卡方自由度比值為1.184，小于3，IFI、CFI與TLI均高于0.9，RMSEA為0.025，小于0.08。結合多種擬合指標可判定六因子模型擬合度最高，區分效度較高。此外，本研究測度了因子模型擬合情況，結果發現，除六因子模型外，其它模型均不符合檢驗標準。

3.2 共同方法偏差與無響應偏差檢驗

首先，本文采用Harman檢驗法測算共同方法偏差，結果顯示，未經旋轉的第一個因子的方差解釋率為27.661%，低于40%，說明不存在共同方法偏差問題。其次，本文采用外推法進行無響應偏差檢驗（程鐘琪等，2019）。具體而言，將前面回收的50份問卷與后面回收的50份問卷進行獨立樣本T檢驗，比較兩組樣本是否在核心變量上存在顯著均值差異。本文運用SPSS20軟件進行檢驗，表4結果顯示，所有變量T檢驗的雙側p值均大于0.05，差分95%置信區間均包含0，故接受原假設，即主要變量在調研前后的均值無顯著差異，不存在明顯無響應偏差問題。由此說明，本文收集的研究數據具有較高的可靠性。

3.3 描述統計與相關系數分析

表5為主要變量均值與標準差。由表5可知，主要變量均值分布在3附近，說明受訪對象數值打分情況呈現隨機分布，未出現過于偏向于“1”或“5”的情況。進一步地，本文測算各主要變量間的相關系數，結果顯示，命令型環境規制與策略性綠色創新存在顯著正相關關系（r=0.200，plt;0.01），市場型環境規制與實質性綠色創新存在顯著正相關關系（r=0.156，plt;0.01），間接支持本文基本假設。此外，所有變量相關系數均小于AVE的平方根，符合理論預期，也為進一步假設檢驗提供了支撐。

3.4 假設檢驗

本文所有研究假設檢驗結果如表6所示。由表6可知，模型1和模型2為主效應回歸結果，模型3和模型4為自變量與中介變量回歸結果，模型5、模型6為自變量、中介變量與因變量回歸結果。此外，本文測算了每個模型變量的VIF值，結果發現，VIF值遠小于10，說明不存在嚴重多重共線性問題。

對比模型1和模型2可知，命令型環境規制對策略性綠色創新具有顯著正向影響（β=0.193， plt;0.05），但對企業實質性綠色創新無顯著影響（β=0.038， pgt;0.1）；市場型環境規制對企業實質性綠色創新具有顯著正向影響（β=0.149， plt;0.05），但對企業策略性綠色創新無顯著影響（β=0.083， pgt;0.1）。因此，假設H1a和假設H1b得到支持。進一步對比模型3和模型4可知，命令型環境規制對知識搜尋深度具有顯著正向影響（β=0.368， plt;0.001），但對知識搜尋廣度無顯著影響（β=0.014， pgt;0.1）；市場型環境規制對知識搜尋廣度（β=0.259， plt;0.001）、知識搜尋深度（β=0.238， plt;0.001）均具有顯著正向影響，且對知識搜尋廣度的影響更顯著。由此，假設H2a和假設H2b得到支持。同時，結合模型5和模型6可知，知識搜尋深度對企業策略性綠色創新具有顯著正向影響（β=0.138， plt;0.05），但對企業實質性綠色創新無顯著影響（β=-0.002， pgt;0.1）；知識搜尋廣度對企業實質性綠色創新具有顯著正向影響（β=0.130， plt;0.05），但對企業策略性綠色創新無顯著影響（β=0.035， pgt;0.1）。由此，假設H3a和假設H3b得到支持。相較于命令型環境規制，市場型環境規制對知識搜尋廣度的正向影響更顯著，原因在于，市場型環境規制可以通過市場機制激勵企業創新行為，進而緩解企業資源約束和外部制度壓力，使企業有相對充足的資金和時間在現有知識的基礎上進行“深耕”，因而具有積極拓展知識范圍的內在動力。

本文采用逐步回歸法對知識搜尋的中介效應進行檢驗。由表6模型5可知，在加入中介變量（知識搜尋深度）后，中介變量系數顯著，命令型環境規制對企業策略性綠色創新影響的回歸系數顯著為正（β=0.141， plt;0.05），且該系數由0.193降低至0.141，說明知識搜尋深度在命令型環境規制與企業策略性綠色創新間發揮部分中介作用。由模型6可知，在加入中介變量知識搜尋廣度后，中介變量系數顯著，市場型環境規制對企業實質性綠色創新影響的回歸系數顯著為正（β=0.116， plt;0.05），且該系數由0.149降低至0.116，說明知識搜尋廣度在市場型環境規制與企業實質性綠色創新間發揮部分中介作用。基于以上分析，假設H4a和假設H4b得到驗證。

3.5 穩健性檢驗

本研究采用橫截面數據，需要進一步檢驗自變量與因變量的因果關系。

3.5.1 主效應穩健性檢驗

（1）替換因變量。借鑒已有研究成果（解學梅等，2022），本文將因變量企業綠色創新賦值為0和1（大于均值為1，反之為0），得到新的因變量StGI2、SuGI2。此時，因變量為0、1變量，不能進行傳統OLS回歸，故選取Logit模型進行回歸分析，結果見表7。由表7模型1和模型2可知，命令型環境規制（CER）對企業策略性綠色創新（StGI）具有顯著正向影響（β=0.246， plt;0.1）；市場型環境規制（MER）對企業策略性綠色創新（StGI）（β=0.210， plt;0.1）和企業實質性綠色創新（SuGI）（β=0.322， plt;0.01）均具有顯著正向影響，且對企業實質性綠色創新（SuGI）影響的回歸系數更大、顯著性更強。此時，市場激勵型環境規制對企業策略性綠色創新具有顯著正向影響，原因在于，因變量為0、1變量，數值單一且相關關系容易被捕獲，但從解釋邏輯看，結果并未發生實質性改變。

（2）替換回歸模型。本文采用橫截面數據，變量取值范圍為[1，5]，屬于截斷數據。因此，本文采用Tobit模型進行回歸分析（王馨和王營，2021），結果見表7模型3和模型4。結果顯示，命令型環境規制（CER）對企業策略性綠色創新（StGI）具有顯著正向影響（β=0.214， plt;0.01），市場型環境規制（MER）對實質性綠色創新（SuGI）具有顯著正向影響（β=0.140， plt;0.05），與基準回歸結果一致。綜上所述，本研究主效應結果具有較高的可信度。

（3）結構方程模型。本文運用Amos軟件對主效應進行檢驗，結果如圖2所示。由圖2可知，主效應模型的χ2/df=1.993（≤3）、RMSEA=0.059（≤0.08）、IFI=0.966（≥0.9）、TLI=0.958（≥0.9）、CFI=0.965（≥0.9），各項指標均達到擬合標準。并且，命令型環境規制（CER）正向促進策略性綠色創新（StGI）（β=0.212，plt;0.01）， 市場型環境規制（MER）正向促進實質性綠色創新（SuGI）（β=0.143，plt;0.01）。由此可見，結構方程模型估計結果與基準回歸保持一致。

3.5.2 中介效應穩健性檢驗

本文采用Bootstrap法進行中介效應穩健性檢驗，結果如表8所示。首先，知識搜尋深度在命令型環境規制與策略性綠色創新間發揮中介作用（CER→DKS→StGI）。此時，知識搜尋深度的間接效應值為0.057，95%置信區間為[0.008，0.111]，不包含0，表明知識搜尋深度的中介效應成立，假設H4a得到支持。其次，知識搜尋廣度在市場型環境規制與實質性綠色創新間發揮中介作用（MER→BKS→SuGI）。此時，知識搜尋廣度的間接效應值為0.042，95%置信區間為[0.002，0.085]，不包含0，表明知識搜尋廣度的中介效應成立，假設H4b得到支持。

4 進一步分析：模糊集定性比較分析（fsQCA）

將定性方法與定量方法相結合能夠彌補單一方法的缺陷[22]，故本文采用fsQCA方法展開進一步探究。

4.1 數據校準與必要性分析

數據校準是QCA分析的必要步驟。借鑒已有研究成果，本文選擇95%、50%和5%的分位數標準對各前因條件的原始值進行直接校準（黃鐘儀等，2023）。在真值表中，數值為0.5會被軟件自動剔除，故本文以0.501進行替代（張明和杜運周，2019）。必要性分析結果顯示，各前因條件的必要性均小于0.9的門檻值，說明不存在促使企業策略性與實質性綠色創新行為產生的必要條件，適合展開后續組態分析。

4.2 組態分析結果

Ragin[23]指出，一致性閾值應大于0.75，本文接受這一設定。表9結果表明，高策略性綠色創新驅動路徑有2條（構型1～2），高實質性綠色創新驅動路徑有3條（構型3～5），且5條路徑的一致性均大于0.75，說明5條路徑均在可接受范圍內（Sendra-Pons等，2022）。

借鑒張舒寧等[22]的研究思路，本文對組態結果作進一步分析。首先，高策略性綠色創新組態路徑。構型1表明，命令型環境規制與知識搜尋深度共同促進企業策略性綠色創新，印證了CER→DKS→StGI這一中介路徑的準確性，與假設H4a相契合。構型2表明，當知識搜尋深度作為核心條件，市場型環境規制與知識搜尋廣度作為輔助條件時，企業容易實施策略性綠色創新。對比構型1和構型2可知，知識搜尋深度均作為核心條件出現，說明企業將知識搜尋重心放在深度搜尋時容易開展策略性綠色創新，與研究假設H3a一致。其次，高實質性綠色創新組態路徑。構型3表明，市場型環境規制作為核心條件能夠促進企業實質性綠色創新，市場型環境規制有利于企業綠色創新質量提升，與假設H1b一致。構型4表明，當知識搜尋深度作為核心條件缺失時，市場型環境規制與知識搜尋廣度可以促進企業實質性綠色創新，印證了MER→BKS→SuGI這一中介路徑，與假設H4b一致。構型5表明，當市場型環境規制的外部激勵缺失時，企業內部知識搜尋深度與廣度可以促進企業實質性綠色創新。該路徑雖然未對應本文研究假設，但對企業綠色創新實踐具有重要啟示：當外部激勵缺失時，需要發揮內部知識搜尋深度與廣度的協同作用，從而促進企業實質性綠色創新。此外，對比構型3～5發現，市場型環境規制能夠發揮核心作用，說明市場型環境規制是企業實質性綠色創新的外部激勵因素；知識搜尋廣度在兩條路徑中均作為核心或輔助條件存在，說明知識搜尋廣度有助于企業實質性綠色創新，一定程度上驗證了假設H3b。

5 結語

5.1 研究結論

本文基于制度理論、知識管理理論構建環境規制對企業綠色創新影響的概念模型，采用廣東省285家企業調查問卷揭示了知識搜尋的中介效應，得到以下主要研究結論：

（1）命令型環境規制正向影響企業策略性綠色創新，而市場型環境規制正向影響企業實質性綠色創新。

（2）知識搜尋中介環境規制與綠色創新的關系。具體而言，命令型環境規制通過知識搜尋深度促進企業策略性綠色創新，市場型環境規制通過知識搜尋廣度推動企業實質性綠色創新。

（3）采用模糊集定性比較分析（fsQCA）發現，2種前因構型能夠促進高策略性綠色創新，3種前因構型能夠促進高實質性綠色創新。

5.2 理論貢獻

（1）基于雙重異質性視角，本文考察了不同環境規制影響下的企業差異化綠色創新行為，拓展了“波特假說”在中國實踐情境下的研究維度。其一，基于環境規制異質性，將環境規制劃分為命令型與市場型，深化了環境規制對企業綠色創新影響的研究。其二，區別于以往基于內容視角展開綠色創新多維度研究的文獻，本文基于動機視角將企業綠色創新劃分為策略性與實質性綠色創新，進一步揭示企業綠色創新異質性動機。

（2）揭示了知識搜尋的中介作用，發現搜尋深度與搜尋廣度的傳導機制存在差異，驗證了已有研究關于“異質性環境規制對企業綠色創新的作用機理存在差別”的理論猜想[6]。知識搜尋相關研究主要關注創新績效與組織學習等方面，較少關注其在環境規制與企業綠色創新間的中介作用。綠色創新所需知識具有較高的異質性水平，需要企業充分挖掘現有知識，不斷探索新的知識領域[19]。因此，本文將知識搜尋納入理論框架，拓展了知識搜尋研究范圍。

5.3 政策建議

（1）從企業管理者角度看，其一，面對環境規制政策，企業應樹立綠色發展觀念。策略性創新雖然短期內可以降低環境治理成本，但長期不利于企業綠色高質量發展，企業以策略性綠色創新應對規制政策要求，會嚴重降低其市場競爭力。其二，企業應重視綠色創新過程中的知識搜尋廣度。研究表明，知識搜尋廣度在市場型環境規制與實質性綠色創新間發揮中介作用。企業應注重知識搜尋廣度，積極與不同領域、不同層次組織或機構建立聯系，進而為實質性綠色創新儲備相關知識。 其三，當外部激勵政策缺失時，企業應注重知識搜尋深度與廣度，發揮兩類知識搜尋行為在實質性綠色創新過程中的互補作用。

（2）從政策制定者角度看，政府應加大環境規制力度，尤其是市場型環境規制力度。研究發現，市場型環境規制能夠促進企業實質性綠色創新。相較于策略性綠色創新，實質性綠色創新是企業實現綠色轉型的主要手段。與發達經濟體不同，我國轉型經濟的階段性特征長期存在，政府需要適時評估不同環境規制工具的使用效果，從而提升環境規制政策的有效性。

5.4 局限與展望

本文存在以下不足：第一，問卷數據的局限。本研究問卷調查范圍僅限于廣東省企業，樣本范圍較窄，結論尚未得到大樣本數據支持。后續可擴大數據收集范圍，基于大樣本或時間序列面板數據進一步檢驗本文結論。第二，作用機制研究不足。綠色創新過程受組織內外多種情境因素的影響，本文僅探討了環境規制影響企業綠色創新的中介機制，忽視了對調節機制的探討，未來可對環境規制影響綠色創新的情境因素作進一步探索。第三，協同研究缺乏。本文探討了異質性環境規制對異質性企業綠色創新行為的影響，但在比較不同類型環境規制的影響差異時，并未對二者協同或交互作用進行探討。此外，環境倫理、區域文化、社會信任等非正式制度因素與環境規制（正式制度因素）能否協同促進企業綠色創新需要作進一步探討。

參考文獻：

[1]QUAN X， KE Y， QIAN Y， et al. CEO foreign experience and green innovation： evidence from China[J].Journal of Business Ethics， 2023， 182（2）： 535-557.

[2]王永貴，李霞. 促進還是抑制：政府研發補助對企業綠色創新績效的影響[J].中國工業經濟， 2023， 41（2）： 131-149.

[3]URENA ESPAILLAT H J， BRIONES PENALVER A J， BERNAL CONESA J A. Influencing responsible green innovation in dominican agribusiness performance[J].Corporate Social Responsibility and Environmental Management， 2022， 29（3）： 675-685.

[4]PORTER M E. America's green strategy[J].Scientific American， 1991， 264（4）： 168-178.

[5]CHEN H， ZHU H， SUN T， et al. Does environmental regulation promote corporate green innovation？ empirical evidence from Chinese carbon capture companies[J].Sustainability， 2023， 15（2）： 1640-1650.

[6]ZHANG J， LIANG G， FENG T， et al. Green innovation to respond to environmental regulation： how external knowledge adoption and green absorptive capacity matter[J].Business Strategy and the Environment， 2019， 29（1）： 39-53.

[7]王分棉，賀佳，孫宛霖. 命令型環境規制、ISO 14001認證與企業綠色創新——基于《環境空氣質量標準（2012）》的準自然實驗[J].中國軟科學， 2021， 36（9）： 105-118.

[8]LI D， HUANG M， REN S， et al. Environmental legitimacy， green innovation， and corporate carbon disclosure： evidence from CDP China 100[J].Journal of Business Ethics， 2018， 150（4）： 1089-1104.

[9]游達明，李琳娜. 環境規制強度、前沿技術差距與企業綠色技術創新[J].軟科學， 2022， 36（8）： 108-114.

[10]姚星，陳靈杉，張永忠. 碳交易機制與企業綠色創新：基于三重差分模型[J].科研管理， 2022， 43（6）： 43-52.

[11]SHI J， JIANG Z， LUO B. Economic policy， regulatory policy， or soft policy： which category of policy can effectively improve the green innovation of Chinese wind power industry[J].Managerial and Decision Economics， 2022， 43（6）： 2284-2298.

[12]DIMAGGIO P J， POWELL W W. The iron cage revisited： institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields[J].American Sociological Review， 1983， 48（2）： 147-160.

[13]MARTINEZ ROS E， KUNAPATARAWONG R. Green innovation and knowledge： the role of size[J].Business Strategy and the Environment， 2019， 28（6）： 1045-1059.

[14]SCOTT W R. Institutional theory： contributing to a theoretical research program[M].New York： Oxford University Press， 2005.

[15]LI X， HU Z， ZHANG Q. Environmental regulation， economic policy uncertainty， and green technology innovation[J].Clean Technologies and Environmental Policy， 2021， 23（10）： 2975-2988.

[16]于飛，胡澤民，袁勝軍. 打開制度壓力與企業綠色創新之間的黑箱——知識耦合的中介作用[J].預測， 2020， 39（2）： 1-9.

[17]JIA R， HU W， LI S. Ambidextrous leadership and organizational innovation： the importance of knowledge search and strategic flexibility[J].Journal of Knowledge Management， 2021， 26（3）： 781-801.

[18]葉江峰，陳珊，郝斌. 知識搜尋如何影響企業創新績效——研究述評與展望[J].外國經濟與管理， 2020， 42（3）： 17-34.

[19]SIDHU J S， VOLBERDA H W， COMMANDEUR H R. Exploring exploration orientation and its determinants： some empirical evidence[J].Journal of Management Studies， 2004， 41（6）： 913-932.

[20]王舒陽，魏澤龍，宋茜，等. 知識搜索與突破式創新：產品創新策略的調節作用[J].科技進步與對策， 2020， 37（1）： 137-145.

[21]YE J， JIANG Y， HAO B， et al. Knowledge search strategies and corporate entrepreneurship： evidence from China's high-tech firms[J].European Journal of Innovation Management， 2021， 26（2）： 564-587.

[22]張舒寧，李勇泉，阮文奇. 接收、共鳴與分享：網絡口碑推動網紅餐飲粉絲效應的過程機理[J].南開管理評論， 2021， 24（3）： 37-51.

[23]RAGIN C C. Set relations in social research： evaluating their consistency and coverage[J].Political Analysis， 2006， 14（3）： 291-310.

（責任編輯：張 悅）

The Impact of Heterogenous Environmental Regulation on Enterprises' Differentiation Green Innovation：The Mediating Role of Knowledge Search

Zeng Ping ， Xiao Jing ，Yu Qin ，Chen Chunyan

（1.School of Business Administration， South China University of Technology; 2.Center for Strategic Management of Chinese Enterprises， South China University of Technology， Guangzhou 510641， China）

Abstract：The traditional extensive economic development in China has caused enormous pressure on the ecological environment. Green innovation （GI）， as the core content and key driving force of green growth， helps enterprises build sustainable competitive advantages. However， it has the typical characteristics of \"dual externality\"， and enterprises aiming at driving profits often lack the willingness of GI. In fact， under the pressure of environmental regulation （ER）， a large number of enterprises excessively pursue innovation quantity while neglecting quality in order to avoid environmental penalties and enjoy policy incentives. This strategic green innovation （StGI） seriously hinders green transformation. Then， what is the relationship between ER and enterprise GI？ The relationship between ER and GI has been widely debated， which may be related to the fact that most literature overlooks the dual heterogeneity of ER （command-control and market-incentive） and GI （strategic and substantive）. In fact， due to the dual motivation of \"following regulatory standards\" and \"seeking strategic differences\"， enterprises implement StGI to cope with policy pressure and obtain government subsidies， and make minor improvements to existing technologies and products. While substantive green innovation （SuGI） is carried out for the innovation of green technologies and products with green attributes to ensure their initial advantage in the development of environmental protection.

Focusing on the relationship between ER and GI from the perspective of dual heterogeneity， this study constructs a theoretical framework of \"environmental regulation - knowledge search -enterprise green innovation\" under the guidance of institutional theory and knowledge management theory. To validate the research hypothesis， the data is collected through questionnaires from 285 manufacturing enterprises located in Guangdong Province. Before the empirical analysis， a series of data validity tests on the scale are conducted， including reliability and validity tests， homology bias， non-response bias， multicollinearity， etc.

By using multiple linear regression methods， the study obtains the following important conclusions. （1） Command-control environmental regulation （CER） can only promote StGI， while market-incentive environmental regulation （MER） can only promote SuGI. （2） The depth of knowledge search plays a mediating role between CER and StGI， while the breadth of knowledge search plays a mediating role between MER and SuGI. To further deepen the research significance， the study uses the fsQCA method for further analysis. The results indicate that two antecedent configurations can promote high StGI， while three antecedent configurations can promote high SuGI; without external incentives for MER， the combined effect of the depth and breadth of knowledge search within the enterprise can promote SuGI.

The contributions of this study are reflected in the following aspects. First， from the perspective of dual heterogeneity， this study examines the differentiated GI behavior of enterprises under the influence of different types of ER， deepening the research dimension of the \"Porter Hypothesis\" in the practical context of Chinese enterprises. It divides ER into CER and MER， and enterprise GI into StGI and SuGI from a motivational perspective， strengthening the exploration of heterogeneous motivations for GI. Second， this study reveals the mediating role of knowledge search and confirms the differences in the transmission mechanisms of search depth and breadth， verifying the theoretical hypothesis of existing research that there are differences in the mechanisms of heterogeneous ER on GI. This study incorporates knowledge search into the theoretical framework and expands the research scope of knowledge search.

Finally， the managerial implications are presented. First， enterprises should actively transform their concept of green development， focus on breadth search in knowledge search， and reserve relevant green knowledge for SuGI. Without external incentive policies， enterprises should focus on the synergy of knowledge search depth and breadth， and leverage the complementary role of the two types of knowledge search behaviors in promoting SuGI. Second， the government should strengthen environmental regulation efforts， especially focusing on MER. It is necessary to timely evaluate the differences in the effectiveness of different ER tools， take comprehensive consideration， and enhance the effectiveness of environmental policies.

Key Words：Command-control Environmental Regulation; Market-incentive Environmental Regulation; Strategic Green Innovation; Substantive Green Innovation; Knowledge Search

收稿日期：2023-04-06 修回日期：2023-07-09

基金項目：國家社會科學基金一般項目（22BGL099）

作者簡介：曾萍（1972—），男，湖南益陽人，博士，華南理工大學工商管理學院教授、博士生導師，研究方向為企業戰略與創新管理；肖靜（1995—），男，湖北荊州人，華南理工大學工商管理學院博士研究生，研究方向為企業數字化轉型與綠色創新；俞芹（1999—），女，安徽蕪湖人，華南理工大學工商管理學院碩士研究生，研究方向為企業戰略與創新管理；陳春燕（1996—），女，廣東清遠人，華南理工大學工商管理學院碩士研究生，研究方向為企業戰略與創新管理。本文通訊作者：肖靜。