數字化賦能制造業企業綠色技術創新的影響研究

【中圖分類號】F273.1；F49；X322【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2025）01-0067-03

1引言

近年來，大數據、人工智能等新興技術蓬勃發展，給傳統產業轉型升級帶來發展機遇，技術進步促使生產效率大幅提升、資源配置不斷優化，推動企業的可持續高質量發展。黨的二十屆三中全會強調，“支持企業用數智技術、綠色技術改造提升傳統產業”。制造業企業作為國民經濟發展的命脈，是數字化轉型的重點領域。數字化轉型如何賦能實體制造企業的綠色技術創新將持續成為社會關注的焦點。

企業數字化轉型是指依托數字技術的改造升級，從根本上實現其對企業管理模式、業務協同和經營方式等方面的改造升級，適應數字經濟發展產生的數字產業化和產業數字化的趨勢布局。數字化轉型能消除組織內外部的信息不對稱，降低委托代理成本，促進管理效率的提升，且隨著外部環境不確定性的增加，數字化轉型的技術創新“增量”效應持續強化，而“提質”效應將隨著內部治理關系的增強不斷深化。

綠色技術創新是落實我國“碳達峰、碳中和”戰略目標，實現低碳經濟高質量發展的重要途徑，通過創新技術的研發應用與推廣普及，提高企業的資源利用效率，降低其能源消耗，實現經濟與生態環境間綠色低碳可持續的協調發展。目前已有文獻對數字化轉型和綠色技術創新之間的關系進行了初步探討。學者們從金融市場化、環境戰略升級、組織余資源等多視角分析了數字化轉型對綠色技術創新的激勵效應5，然而鮮有學者從內外部治理效應的視角考察數字化轉型對綠色技術創新的影響及機制。

本文以2011-2022年滬深A股制造業企業為樣本，從內外部治理效應視角，實證檢驗數字化對企業綠色技術創新的賦能效用。本文可能的邊際貢獻在于：將數字化轉型對制造業企業綠色技術創新的賦能機制延伸至內外部治理效應視角，分析公司內部治理和外部媒體關注的中介作用，補充擴展了數字化轉型對綠色技術創新的研究視角。

2理論分析與假設提出

2.1企業數字化與綠色技術創新

企業數字化轉型分三大環節，具體包括生產制造數字化、業務協同數字化、管理決策數字化。工藝流程的創新、研發資源的配置和戰略布局的把控，均與綠色技術創新水平密切關聯。

資源依賴理論認為，企業的生存和發展離不開資源的持續獲取。數智化時代產物廣泛應用于企業的生產經營和管理決策過程，數字技術賦能制造業企業綠色技術創新將成為時代發展趨勢。首先，生產制造數字化通過實時采集整體生產設備和系統的數據，分析企業能源消耗模式，提高資源配置效率，并針對制造業企業能耗高、污染大等難點痛點，優化生產流程設計和工藝，探尋高效益、低污染的生產模式，催生企業投人綠色技術創新的主觀能動性。其次，業務協同數字化打破企業間信息和技術孤島，突破傳統時間和空間局限，實現企業內外部數據、知識和人才的有效交互，更大范圍整合企業的創新研發資源，進而賦能企業的綠色技術創新。最后，管理決策數字化可助力管理層和董事會對企業未來發展方向的整體把握。一方面，數字技術的引入利于調整組織框架，高效抓取生產經營數據，精簡部門業務人員，將更多創新資源和精力向綠色技術創新傾斜，增強企業核心競爭力；另一方面，數字技術的應用普及更利于企業落實“雙碳”戰略目標，借助政策補貼和稅收優惠等，激勵企業將綠色發展貫穿生產、研發、經營、管理和決策的全過程。綜上，本文提出：

假設1：企業數字化會正向賦能制造業企業的綠色技術創新。

2.2企業數字化與綠色技術創新的作用機制

2.2.1公司內部治理

企業數字化轉型能將數字新興技術與企業的經營治理流程有機結合，由傳統的散點式的垂直型組織布局蛻變為新型關系網狀式的扁平型組織結構，強化關系網絡內部各關鍵節點的監督與互動。一方面，明確管理層和各部門員工職權范疇，健全業績考評激勵機制和有效信息傳遞機制，提升組織的問題發現、決策制定和指令執行等方面的運作效率，提升組織數據挖掘和分析能力，提高業務流程運行脈絡明晰度，降低管理層與員工間的委托代理成本。另一方面，數字關系網絡將會產生更強的內部監督機制，將管理層的業績表現以綜合直觀的數據形式呈現，使企業的經營信息更加透明化，利于抑制管理層的機會主義行為，降低治理層與管理層、管理層與股東和管理層相互間的委托代理成本，提升公司內部治理水平。內部治理水平的提升也將進一步完善公司的職權劃屬、責任落實、內部監督等公司治理體系，提升企業協同治理能力，這將直接減少可能的非理性決策行為，形成公司可持續發展合力，使得企業的市場表現行穩致遠，幫助其獲取更多的資金支持，且吸引金融機構和專業技術人才等潛在戰略合作伙伴的持續關注，提高未來的投融資效率，豐富企業綠色技術創新的資本、人力等資源基礎，從而激發企業持續綠色技術創新的意愿和能力。綜上，本文提出：

假設2：企業數字化通過提升公司治理水平，促進企業的綠色技術創新。

2.2.2媒體關注度

數字技術的應用將提高企業信息透明度，通過持續獲取媒體關注，增強制造業企業的綠色技術創新能力。首先，企業數字化將為潛在投資者、社會媒體和分析師等市場主體提供更準確的分析依據，不僅拓寬其信息獲取渠道，而且降低其信息獲取成本，加強外部利益相關者對企業的外部監督；其次，企業管理層對公司的經營業績和創新發展成果高度自信時，會具備強烈的對外披露動機，吸引社會媒體的關注和報道，意在提升企業知名度的同時，通過緩解信息不對稱程度，增強潛在投資者的投資預期和投資意愿，形成創新資源的集聚現象，激勵企業持續開展綠色技術創新；最后，數字技術可助力制造業企業突破綠色技術創新的信息局限，技術先進與科研成果豐碩的企業可借助網絡和社會媒體打開科技研發與合作交流的通道，依托技術應用的實際問題，針對性地投人科技研發，甚至還可以吸收民間創意思維，衍生更多概念新穎、功能完備的科研創意，打開企業綠色技術創新的上升空間。綜上，本文提出：

假設3：企業數字化通過提升媒體關注度，推動企業的綠色技術創新。

3研究設計

3.1樣本的選擇與數據來源

本文選取2011-2022年滬深A股上市的制造業企業為研究對象，并對數據做如下處理：剔除關鍵變量缺失樣本；剔除ST、ST或PT等經營異常的樣本；剔除金融行業的上市公司；對變量進行 1% 縮尾處理，最終得到16686個觀測值。本文數字化數據來源于上市公司年報，綠色專利數據來自中國研究數據服務平臺，財務數據來自國泰安數據庫。

3.2變量的選擇與度量

① 被解釋變量

綠色技術創新：本文采取綠色技術創新專利申請量加1取對數來衡量。

② 解釋變量

數字化轉型：參考吳非等通過選取“人工智能\"“區塊鏈\"\"云計算”“大數據”等數字化轉型的特征詞，統計年報中特征詞出現的頻率，匯總后加1取對數來衡量。

③ 控制變量

參考高智林等的研究，為降低異方差影響，將控制變量企業規模和現金流量做對數化處理，并對財務杠桿、總資產收益率、銷售費用率和總資產周轉率做加1取對數處理。本文還加人了時間和個體固定效應。

3.3模型設定

為檢驗數字化對制造業企業綠色技術創新的影響，本文構建如下模型：

在模型（1）中，被解釋變量gpa衡量綠色技術創新，解釋變量digi衡量數字化水平。Controls為控制變量集合。ε和μ分別為時間與個體固定效應，μ為隨機擾動項。

4實證結果分析

4.1基準回歸分析

數字化轉型與制造業企業綠色技術創新的回歸結果見表1，（1）和（2）分別為不包含控制變量和包含控制變量的回歸結果，數字化轉型與制造業企業綠色技術創新呈顯著的正相關，即數字化轉型會促進制造業企業的綠色技術創新，證實了假設1。

4.2機制檢驗

本文結合模型（1），采取傳統三步法構建中介效應模型（2）和（3）。

其中， M 為中介變量，具體為內部公司治理（ gov 和媒體關注度（medi），其他變量同模型（1）。

4.2.1公司內部治理

本文采用董事會規模、高管薪酬、高管持股比例、機構持股比例、獨立股東比例、股權制衡度和兩職合一7個指標，運用主成分分析法構建公司治理水平（gov）。從表2（1）可知，企業數字化對公司治理的系數在 5% 水平顯著為正，加人公司治理變量后，企業數字化對綠色技術創新的系數在 1% 水平顯著為正，表明企業數字化能明確管理層和員工的權屬，加強內部監督機制，提升公司內部治理水平，幫助管理層作出戰略決策，調配資源向綠色技術創新傾斜，證實假設2。

本文通過企業全年媒體報道數量加1取對數來衡量媒體關注度（ medi 。表2（2）中企業數字化對媒體關注度的系數在 1% 水平顯著為正，加人媒體關注度變量后，企業數字化對綠色技術創新的系數仍在 1% 水平顯著為正，表明企業數字化通過提升媒體關注度程度，突破信息局限，緩解企業內外部信息的不確定性程度，為推進企業綠色技術創新提供了必要支持，證實假設3。

5結論與建議

本文選取2011-2022年制造業企業作為樣本，探究了數字化轉型與綠色技術創新之間的關系和機制。研究表明，第一，數字化轉型顯著促進了企業的綠色技術創新。第二，數字化轉型會通過提升公司治理效應和媒體關注度，促進綠色技術創新水平的提升。基于上述結論，提出如下建議：

第一，抓住數字經濟發展帶來的機遇，加快制造業企業轉型升級。一是制造業企業應以客戶為中心，以業務為主導，激發企業將數字化轉型深層嵌人綠色技術創新的各環節；二是政府部門應加大力度建設數字基礎設施，加深數字技術與傳統產業的融合基礎，針對專業領域專項創新提供稅收優惠、研發補貼等創新資助政策，加速區域產業結構轉型升級。

第二，企業在推動數字化轉型的過程中，應充分注重公司內部治理和媒體關注度的影響。企業內部應注重完善公司的職權劃屬、責任落實、內部監督等治理體系，打通信息傳遞關鍵節點，推動數字化深層嵌人企業創新；充分發揮媒體關注的外部監督，規范企業經營，推進企業產學研項目的深度進行，提高企業的創新研發能力和研發效率。

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