數字化轉型對企業高質量發展的影響機制研究

DOI：10.3969/j.issn.1004-910X.2025.07.001 [中圖分類號］F49；F270.7 [文獻標識碼］A

引言

黨的二十大報告提出，“高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務”。高質量發展理念的提出和推進標志著我國從單純強調追求經濟增長的速度和規模，轉向更加注重發展的質量和經濟效益的提升。習近平總書記在2017年中央經濟工作會議上的講話中明確指出：“高質量發展，就是能夠很好滿足人民日益增長的美好生活需要的發展，是體現新發展理念的發展，是創新成為第一動力、協調成為內生特點、綠色成為普遍形態、開放成為必由之路、共享成為根本目的的發展”，黨的十九大報告中提出“建立健全綠色低碳循環發展的經濟體系”則為高質量發展指明了方向，黨的二十大報告中也進一步強調：“推動經濟社會發展綠色化、低碳化是實現高質量發展的關鍵環節”。可見，企業要實現高質量發展，不僅要進行技術創新，而且要在技術創新過程中貫徹綠色發展理念，積極開展綠色創新。

對于企業而言，高質量發展是一種更為高效的企業發展模式，是企業實現對資源的充分利用，從以往的高速增長轉向高質量和高效益增長。在此過程中，綠色創新成為企業管理升級和創新驅動的重要著力點[1]，越來越多的企業開始實行數字化轉型戰略，通過應用新的數字技術實現業務流程的重大改進[2]。企業在進行數字化轉型后，所采用的新型技術和管理模式可以減少成本、提升效率以及減少資源浪費[3.4]，能夠在客觀上推動企業的綠色化進程。但是，由于綠色創新本身具有知識溢出和環境溢出的雙重外部性[5]，其創新收益很難完全歸企業所有，再加上數字化轉型周期較長，且具有一定的風險和不確定性，企業實施數字化轉型戰略、開展綠色創新面臨著諸多挑戰。因此，有必要在深入探究數字化轉型通過綠色創新賦能高質量發展機制的同時，進一步分析其發揮作用的邊界條件。

綜觀相關領域的現有研究成果，學者們大多聚焦于數字化轉型對高質量發展的影響、數字化轉型對綠色創新的影響、以及綠色創新對高質量發展的影響。如從數字化轉型與企業高質量發展內涵的角度進行定性分析，揭示二者的協同作用，認為數字化轉型是企業想要實現高質量發展的必然選擇[6；聚焦制造型企業，證明數字化轉型通過增強媒體監督及應用人工智能新技術的方式來提升企業的綠色創新效率7；從內外雙重路徑實證檢驗綠色創新與高質量發展之間的影響關系等[8]可見，數字化轉型、綠色創新與企業高質量發展之間具有一定關聯，但對于三者之間的作用機制仍缺乏關注。根據信息不對稱理論和資源基礎理論，企業的數字化轉型有助于實現企業內部信息的有效共享與整合，優化企業內部資源，減少交易成本，為企業的未來發展獲取優勢，進而推動其高質量發展。鑒于此，本文以2012＼～2023滬深A股上市公司的數據作為研究樣本，依托資源基礎理論與信息不對稱理論，探討企業數字化轉型通過綠色創新的中介作用對企業高質量發展的影響機制。

1理論分析與研究假設

1.1數字化轉型與企業高質量發展

數字化轉型是指利用先進的數字技術，不僅限于簡單的自動化操作，也是在商業、政府以及人們和社會生活中創造根本性新能力的過程[9]。資源基礎理論認為，企業內部資源和能力在企業競爭中居于核心地位。數字化轉型增強了企業挖掘與整合內外部信息資源的能力，也顯著增強了處理非標準化和非結構化數據的效能[10]，這使得企業對技術更迭更加敏銳，從而能夠更好地引進和利用新技術。同時，數字化技術的實踐應用令企業能夠更快、更精準地捕捉到大量信息和資源，而且能夠對其進行篩選，以獲得對未來生產經營更有價值的信息[1]，實現內外部信息資源的優化，符合高質量發展理念的要求。

此外，根據信息不對稱理論，企業通過實施數字化轉型可以顯著提高內部與外部信息的透明度。這不僅有助于縮小企業管理層與利益相關者之間的信息差距，還能增強企業在市場中的信息獲取能力，從而有效緩解因信息不對稱而產生的各類問題，降低企業的交易成本。而數字化轉型本身就是對傳統物質要素的改革，促使企業由高能耗高成本生產模式向節能降耗模式轉變，直接縮減運營支出。通過內部流程及工作任務自動化、供應鏈透明化的實現，數字化轉型還能夠有效減少企業的間接成本。

基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：企業進行數字化轉型可以促進企業高質量發展。

1.2 綠色創新的中介作用

企業數字化轉型能夠加速創新要素的聚集，激發創新活力。人工智能、云計算、大數據等技術推動了企業在綠色制造、廢物利用和高效制造方面的創新商業實踐，拓展了創新技術的邊界，進而有效提升企業綠色研發創新的能力，降低環境污染的可能性[12]。根據資源基礎理論，優化技術要素是企業保持競爭力的關鍵，數字化轉型能夠實現企業內部資源優化，提高企業的綠色創新效率。通過對數據資源的深入分析，企業可以識別出節能減排的關鍵環節，從而采取針對性措施提高能源效率、減少污染排放。而以數字技術的應用取代了耗費大量物質資源的傳統技術，則可以降低資源消耗和污染程度，推動企業向綠色化轉型，提升企業綠色創新能力[12]

綠色創新可以直接和間接地為企業創造環境價值。綠色創新能夠推動綠色技術不斷更新迭代，這種技術升級降低了數字化轉型企業在生產活動過程中的能耗和廢棄物排放，減少生產成本，提高生產效率[13]，加快了企業高質量發展的進程。實施綠色創新也是企業向外界發出的積極信號，展示了其遵守環境法規的積極態度，有助于吸引高質量資本流入，減輕融資障礙，提高其戰略方向與政策導向的匹配度，加大綠色研發投人，兼顧企業經濟效益和生態效益的提高[14]

可見，數字化轉型企業可以通過綠色技術創新整合企業內外部資源和提高綠色全要素生產率，以實現兼顧經濟效益、社會效益和經濟效益的高質量發展[8]。基于此，本文提出如下假設：

H2：數字化轉型會通過促進綠色創新對企業高質量發展產生積極作用，即綠色創新在數字化轉型對企業高質量發展的影響過程中起中介作用。

1.3企業社會責任與企業風險承擔水平的調節效應

企業在履行社會責任時會進一步擴大原本由企業數字化轉型帶來的曝光度，提升信息透明度[15]進而引起媒體或公眾對企業的關注。高外部關注度促使企業不得不對自己的行為進行規范，更主動地選擇包括綠色創新研發在內的符合社會價值觀的行為。因此，具備較高社會責任感的企業在進行數字化轉型后，更傾向于通過新型數字技術的應用來減少后續生產經營中的能源消耗，進行綠色創新，減輕企業此前對環境造成的不良影響[18]此外，高社會責任企業更易構建多元合作關系。數字化轉型企業在合作網絡中能夠促進信息共享、技術交流和技術實踐的傳播，形成規模化的綠色創新效應[16]。并且，隨著企業越來越多地承擔社會責任，用于環境保護的資源與投入也會不斷增加，這就為企業進行綠色創新活動注入了充沛的資源動力[14]，從而有效促進了綠色創新效能的提升。這意味著，企業深人承擔社會責任將進一步增強數字化轉型對其綠色創新效率的積極影響[17]。基于此，本文提出如下假設：

H3：企業社會責任調節數字化轉型對企業綠色創新的影響。

企業在數字化轉型過程中會面臨由于經營不當、融資約束及無法負擔高昂代理成本而導致的債務風險和股價崩盤[18]，再加上不斷變化的外部環境，極容易導致企業生產運營的不穩定性[1]，這些風險因素可能阻礙企業實現高質量發展的進程。此外，企業要達到更卓越的發展質量還需要更大規模的資本注人和研究投資，這一過程也伴隨著風險與不確定性，對企業管理層在風險控制方面的決策是一種挑戰[18]。因此，當企業的風險承擔水平較高時，其更容易獲取資金和資源，以減小資源約束對風險決策的影響，提高企業抵御風險的能力[20]，使企業在動態環境中保持競爭力與可持續發展，進而加強數字化轉型對企業高質量發展的推動作用。基于此，本文提出如下假設：

H4：企業風險承擔水平調節數字化轉型對企業高質量發展的影響。

綜上所述，本研究構建如圖1所示的理論框架。

2模型設計與變量說明

2.1 研究樣本和數據來源

本文選取2012＼～2023年在滬深證券交易所上市的A股企業為初始研究樣本，數據來自國泰安數據庫、CNRDS數據庫以及上市公司年度財報。參照已有研究，篩選初始樣本：（1）剔除金融銀行業，剔除被 ST、*ST、PT、SST的樣本；（2）剔除存在異常值和極端值的樣本；（3）剔除未披露數據或數據缺失過多的樣本。經過數據的篩選處理，最終得到1635家上市企業的19620個樣本觀測值的面板數據。

2.2 變量說明

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量是企業高質量發展HQD，在對企業高質量發展指標進行代理變量度量時，陳昭和劉映曼2的研究結果指出，企業全要素生產率是衡量企業在產品升級、發展階段躍升及技術革新成果方面的綜合性指標，現今已被廣泛用于評估企業高質量發展的水平。因此，本文采用Levinsohn和Pertrin[22]發現的LP法對企業高質量發展進行度量。

2.2.2 解釋變量

本文的解釋變量是數字化轉型DCG，本文借鑒吳非等[14]、趙宸宇等[23]的研究思路，利用上市企業年報信息的匹配作為企業數字化轉型程度的代理指標。通過Python爬蟲技術處理和人工識別后建立一個企業數字化轉型相關關鍵詞詞典（包括5個維度，指標表中隨機提取關鍵詞展示；由于篇幅所限表略，留存備索）。由于這類數據具有典型的“右偏性”特征，故對數據進行對數化處理。

2.2.3 中介變量

本文的中介效應變量是綠色創新 G ，主要參考賈廣余和段慧娟[24的方法，用上市公司綠色專利申請數量衡量企業綠色創新，且為消除數據的右偏性，對綠色專利的申請數量的數據進行加1后取自然對數處理。

2.2.4 調節變量

本文的調節變量為企業社會責任CSR和企業風險承擔水平Risk。企業社會責任的測量主要參考鄒萍[25的方法，借助企業在8個方面的披露個數累計，越接近8，企業社會責任越好；本文主要探討的是企業在投資決策中所面臨的風險，特別是當企業傾向于選擇高風險、高收益的項目時，最直接的表現形式往往是較高的收益波動性。因此，本文參照主流的構建方法，利用企業前后近三年內調整后資本收益率（AdjROA）的方差作為當年企業的風險承擔水平[26]

2.2.5 控制變量

不同企業的資產、經營情況及企業的整體情況會對企業的全要素生產率造成不同程度的影響。本文在對企業高質量發展這一變量進行測量時使用的是全要素生產率。因此，考慮到企業特征變量數據對因變量的測量可能產生影響，在檢驗過程中需對此類變量進行控制。參考武常岐等的研究，本文控制變量如表1所示。此外，還控制了個體和年份的固定效應。

2.3 模型設計

為考察數字化轉型與企業高質量發展之間的關系，本文建立兩者之間的影響機制模型，如式（1）所示：

HQD_it=α₀+β₁DCG_it+β_nX_it+λ_i+δ_t+μ_it

其中， HQD_it 表示企業 i 在第 χ_t 年的高質量發展水平， DCG_it 表示企業 χ_i 在第 χ_t 年的數字化轉型程度， X_it 表示控制變量， λ_i ！ δ_?t ！ μ_it 分別表示不可觀測的個體異質性特征、時間效應和誤差項

進一步建立綠色創新的中介效應模型如式（2）、（3）所示：

HQD_it=α₀+β₁DCG_it+β_nX_it+λ_i+δ_t+μ_it

Gt_it=α₀+β₁DCG_it+β_nX_it+λ_i+δ_t+μ_it

其中， Gt_it 表示企業 i 第 χ_t 年的綠色創新水平，其他變量同模型（1）。

構建企業社會責任在數字化轉型和企業綠色

創新的調節效應模型如下：

Gt_it=α₀+β₁DCG_it+β₂CSR_it+β₃DCG_it?CSR_it+β_nX_it+

λ_i+δ_t+μ_it

其中， CSR_it 表示企業 i 第 χ_t 年的企業社會責任指數，其中 DCG_it*CSR_it 為數字化轉型和調節變量的交互項，其他變量同模型（1）。

構建企業風險承擔水平在數字化轉型和企業高質量發展的調節效應模型如下：

HQD_it=α₀+β₁DCG_it+β₂Risk_it+β₃DCG_it*Risk_it+

β_nX_it+λ_i+δ_t+μ_it

其中， Risk_it 表示企業 i 第 χ_t 年的企業風險承擔水平，其中 DCG_it*Risk_it 為數字化轉型和調節變量的交互項，其他變量同模型（1）。

3 實證結果與分析

3.1描述性統計分析和相關性

如描述性統計結果所示（表略，留存備索），企業高質量發展的平均值為8.628，標準差為1.148，最小值與最大值之間差距較大，說明各企業的高質量發展水平大不相同。自變量數字化轉型程度的標準差為1.326，最小值為0，最大值為6.091，說明不同企業間數字化轉型的進程存在顯著差異，并且普遍存在著提升空間。如相關性分析結果所示（表略，留存備索），數字化轉型與企業高質量發展呈顯著正相關，假設1獲初步證明。此外，本文采用相關系數法檢驗變量間多重共線性，結果顯示所有變量對的相關系數均低于0.8，表明變量間不存在顯著共線性問題

3.2 回歸結果分析

本文使用模型（1）對數字化轉型與企業高質量發展之間關系進行回歸分析，結果如表2所示。其中，列（1）為單變量；列（2）為控制時間和個體變量；列（3）為控制時間、個體和其他變量。回歸系數均在 1% 的水平上顯著為正，結果表明數字化轉型正向顯著影響企業高質量發展，假設1成立。

3.3 中介機制檢驗

本研究采用江艇[27]的兩步法，對模型（2）、（3）進行中介效應檢驗。回歸結果如表3所示，數字化轉型對綠色創新的回歸系數為0.0547，且通過了顯著性檢驗。除此之外，列（1）中數字化轉型對企業高質量發展的回歸系數在 1% 的水平上顯著；列（2）中數字化轉型對綠色創新的回歸系數同樣在 1% 的水平上顯著。除此之外，關于綠色創新對企業高質量發展的作用，已有大量文獻進行了論證[8，28]。綜上所述，綠色創新在數字化轉型對企業高質量發展的影響中起到中介效應，假設2得到驗證。

3.4 調節效應檢驗

表4顯示了企業社會責任調節數字化轉型對綠色創新影響效果的回歸檢驗結果。列（2）為未加入數字化轉型與企業社會責任交互項的回歸結果，列（3）為加入后的總體效應，檢驗結果表明 DCG*CSR 的系數為0.0141，且是 1% 水平上顯著，說明企業社會責任正向調節了數字化轉型對綠色創新的影響，假設3得到驗證。

表5展示了風險承擔水平調節數字化轉型對企業高質量發展影響效果回歸檢驗結果，列（2）

為未加人數字化轉型與風險承擔水平交互項的回歸結果，列（3）為加入后的總體效應，回歸結果顯示 DCG*Risk 系數為0.2433，在 5% 的水平上顯著，這說明企業風險承擔水平在數字化轉型對企業高質量發展的影響過程中起到了正向調節作用，假設4得到驗證。

3.5 穩健性分析

3.5.1 剔除異常年份

考慮到2019、2020年新冠肺炎疫情可能會對企業的數字化轉型等產生不良影響，故對樣本數據進行縮減；同時考慮到新冠肺炎疫情對企業績效影響的滯后性，故選擇刪去2020、2021年數據，重新進行回歸。檢驗結果見表6，模型（1）、（3）的回歸系數仍在 1% 的水平上顯著，主效應及中介效應未發生實質性改變；模型（4）、（5）數字化轉型與企業社會責任、企業風險承擔水平的交互項系數分別為0.0121和0.2285，在 1% 、 10% 的水平上顯著，調節作用未發生明顯改變，以上數據分析情況說明研究結果較為穩健。

3.5.2 改變被解釋變量測量方式

采用Olley和Pakes[29]于1996年發明的OP法代替LP法對全要素生產率進行測量，重新進行回歸。檢驗結果顯示（表略，留存備索），模型（1）主效應未發生實質性改變，模型（5）數字化轉型與企業風險承擔水平的交互項系數為0.2920且在1% 水平上顯著，調節作用仍舊存在，說明研究結果較為穩健。

3.5.3 滯后被解釋變量、中介變量

為了評估數字化轉型對綠色創新與企業高質量發展的滯后影響，并盡量消除因企業處于不同發展階段而帶來的干擾因素，本文采用滯后1期的因變量、中介變量數據進行回歸分析。主效應各變量回歸結果如表7模型（1）所示，其回歸結果并沒有發生實質性變化；模型（3）數字化轉型對綠色創新的回歸系數在 1% 的水平上顯著，中介作用依舊存在；模型（4）、（5）數字化轉型與企業社會責任的交互項系數為0.0050且在 10% 的水平上顯著，數字化轉型與企業風險承擔水平的交互項系數為0.1839且在 5% 水平上顯著，調節作用并沒有發生明顯改變，研究結果通過穩健性檢驗。

4異質性分析

4.1 行業異質性

基于各行業數字化轉型進程及成效存在顯著差異的情況，本文將樣本劃分為農業、制造業和商貿流通業進行分組回歸，結果如表8列（1）～（3）所示，為避免單獨對子樣本系數的顯著性進行比較所產生的偏差，本文對數據進行組間系數差異檢驗[30]，采用Chow 檢驗，p值小于 1% ，組間系數差異明顯。結果表明商貿流通業中存在較為顯著的促進作用，農業的促進效果并不顯著。究其原因，商貿流通業數字化轉型受益于政策扶持及其服務型經營模式，轉型路徑相對固定，易借鑒制造業企業成功經驗，有效避免轉型難題，開展的情況可能會更好；農業由于其自身的行業性質就存在限制，數字技術的應用和基礎設施的配備也較差，因此較難進行數字化轉型；另外，制造業的經營模式造就了其對技術創新的敏銳度，數字化轉型后更易得到較大優勢，對企業高質量發展的提升效果也較為明顯[31]

4.2產權性質異質性

相較于非國有企業，國有企業得益于其規模體量、雄厚的資金基礎以及有利政策環境方面的支撐，在利用數字技術進行大規模投資與應用方面更加具備有利條件，從而，其數字化轉型對于推動企業高質量發展的正面效應可能更為突出。本文按照企業的產權性質進行分組回歸（表略，留存備索），結果顯示，數字化轉型對國有企業和非國有企業的高質量發展的回歸系數分別為0.0389和0.0341，組間系數差異在 1% 水平上顯著，結果表明數字化轉型對企業高質量發展的促進作用在國有企業中更明顯。

4.3 企業特性異質性

本文基于企業所屬行業特性，參考相關文獻的標準[31]，區分了高技術行業和非高技術行業，以執行差異性分析。通過對表9中列（1）、（2）進行對比，發現非高科技企業的數字化轉型對其高質量發展的促進作用更為顯著。潛在原因是其企業內部管理流程及數字化基礎薄弱，引人數字技術后，更易優化流程，提高生產效率，整合資源，進而推動企業高質量發展。而高科技企業因技術壁壘高、系統復雜度大等特性，其數字化轉型面臨多重挑戰，轉型進程緩慢，會對高質量發展形成制約。

5 研究結論與建議

5.1 研究結論

本文的實證研究結果表明：（1）數字化轉型對企業高質量發展具有顯著的正向影響；（2）數字化轉型會通過綠色創新間接對企業高質量發展產生積極作用；（3）企業社會責任及風險承擔水平分別對數字化轉型與綠色創新、企業高質量發展之間的關系存在顯著的正向調節效應。此外，數字化轉型在不同行業及不同類型企業中所發揮的作用有所不同。異質性分析的結果發現，在行業層面，商貿流通業通過數字化轉型促進高質量發展的效果更為顯著；在企業層面，國有企業和非高科技企業更能通過數字化轉型對其自身的高質量發展產生積極影響。

5.2研究貢獻與管理建議

本文基于資源基礎理論與信息不對稱理論構建理論模型，剖析了數字化轉型對企業高質量發展的影響效果，探究了綠色創新的中介效應。通過對以往文獻的回顧，現有的研究大多集中于探討數字化轉型如何影響資本市場反應[14]、績效表現[24]等方面，而較少文獻深入探究數字化轉型與企業高質量發展之間的關系。基于上述研究缺口，本文從高質量發展的“創新”與“綠色”特征切入，研究數字化轉型通過綠色創新賦能企業高質量發展的機制，一定程度上擴展了數字化轉型與企業高質量發展的研究范疇，豐富了數字化轉型的經濟后果研究和企業高質量發展的驅動要素研究。

結合上述研究結論，本文提出以下管理建議：

（1）企業在進行數字化轉型時應選擇與戰略目標相匹配的路徑，并據此優化各類資源，形成推動企業高質量發展的競爭優勢。對于開展數字化轉型所需的技術、人才、資金、平臺等資源要通過不同方式進行整合配置。 ① 深入分析自身業務需求，選擇適合技術開展研發活動，確保技術投資與企業業務目標相匹配； ② 加大對員工數字化能力的培養力度，構建具備數字化思維的核心團隊； ③ 基于自身業務需求，選擇或開發適合的數字化平臺，實現業務流程的自動化和智能化。

（2）企業與政府共同努力，加速推進數字化轉型與綠色技術創新的深度融合。企業要協調各類資源的投入，提升資源利用效率，通過數字化技術，升級迭代現有的組織結構與管理模式，從根本上推動企業從創新發展向綠色轉型邁進。此過程要求政府、企業和公眾協同合作，通過激勵措施、法律框架優化及有效監管系統的構建來支持企業戰略方向的確立與內部流程改進，進而提升管理效能。企業在全面轉型過程中還應始終具備危機意識和競爭意識，合理使用政府支持政策，提高自身風險承擔水平，為實現高質量發展提供保障。

（3）企業要提高社會責任意識，全面承擔包括經濟、環境和法律在內的社會責任。既需強調創新的引領作用，借助科技及綠色創新的共同驅動，為企業的長遠發展注人動力；也需著重提升其服務品質和意識，通過不斷優化服務來踐行社會責任實踐。具體措施包括：采用清潔能源、減少廢棄物、提升資源使用率等措施來降低生產中的環境污染，同時積極參與環保活動和投資綠色技術研發。確保在供應鏈各環節中均遵循公平交易規則，優先與同樣注重社會責任的企業建立合作關系。運用自身的技術專長和市場地位，積極參與社會問題的解決，如促進科技創新等。

5.3 研究局限與未來展望

（1）本文對綠色創新的測量主要借助“綠色專利申請的數量”，但企業綠色創新所涉及的業務領域應當是多方面的。未來研究對綠色創新的測量突破專利申請數量的局限，可以從研發、生產、經營管理等方面綜合考慮。

（2）本文的研究對象為滬深全體上市企業，雖然在異質性分析中將農業企業、制造企業與商貿流通企業進行了比較，但并未對具體行業進行詳細分析。未來研究可以就具體行業，如商貿流通業的樣本進行更為深人的分析探討。

（3）本文側重于從“創新”、“綠色”的視角探索數字化轉型對企業高質量發展的作用路徑。除了“創新”和“綠色”之外，高質量發展還具有“協調”“開放”和“共享”等特征，未來研究可以深入剖析數字化轉型通過對高質量發展產生影響的其他路徑。

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[Abstract]Basedontheresource-basedtheoryandinformation asymmetry theory，this paperuses Shanghai and Shenzhen Asharelistedcompaniesfrom2O1toO23assamplestoverifytherelationshipbetweendigitaltransformation，greeniovation， andhigh-qualityenterprisedevelopmentusingabidirectioalfied-efectsmodel.Theresearchresultsshowthatdigitaltrasfoationhasasignificantpositiveimpactonthehigh-qualitydevelopmentofenterprises，anddigitaltransformationindirectlyexertsa positiveimpactonhigh-qualityenterprisedevelopmentthroughgeninovation.Bothcorporatesocialresponsibilityandeterprse risk-taking levelspositivelymoderatetheefectofdigitaltransformationonthehigh-qualitydevelopmentof enterprises.

[Key words]digitaltransformation；gren innovation；highqualitydevelopment；resource-based theory；asymmetric information theory；two-way fixed efect model；corporate social responsibility；corporate risk-taking

[Jelclassification]M19；O33（責任編輯：楊婧）