金琪珊

（东北财经大学，辽宁 大连  116025）

摘要：在全球气候治理加速演进与数字经济蓬勃兴起的双重背景下，绿色创新已成为企业实现可持续发展的核心路径，而数字化转型则在其中发挥了关键的驱动作用。本研究以中国A股上市公司为样本，深入考察了数字化转型对绿色创新的影响，并着重探索了产权性质和行业属性的调节作用。研究表明：第一，企业数字化转型显著促进了绿色创新。数字化能力通过降低交易成本、提升资源配置效率和增强协同创新能力，为绿色创新提供了强大的技术与资源支持。第二，数字化转型的赋能效应存在显著的产权性质异质性。相较于非国有企业，数字化转型对国有企业绿色创新的促进作用更为明显，这主要归因于国有企业在落实国家战略中的更高政治动机和更强的资源获取能力。第三，数字化转型的作用效果还受到行业属性的制约，在非重污染行业和高科技行业中，这种促进作用更加显著。本文将数字化转型和绿色创新置于同一研究框架内，在揭示其驱动效应的同时，深入探究了中国特定制度环境和行业情境的异质性影响，为企业推进高质量发展和政府制定差异化的数字绿色协同政策提供了重要的理论与经验支持。

关键词：数字化转型；产权性质；绿色创新；企业异质性；重污染行业；高科技行业

一、引言

数字技术正以其强大的渗透力和重塑力，与传统产业实现深度融合，持续释放出巨大的发展潜能，推动数字经济成为中国经济高质量发展的重要支撑力量^[1]。作为实体经济的主体，越来越多的企业积极投身于数字化转型实践，利用新一代信息技术对组织架构、运营模式和业务流程进行全方位升级改造。在此背景下，数字化转型已不仅是企业应对时代变革的被动选择，更成为培育和发展新质生产力的关键手段。从机制上看，数字化转型通过优化资源配置、提升运营效率和驱动技术创新，成为促进企业实现高质量发展的核心驱动力。

在全球气候治理加速演进与数字经济蓬勃兴起的双重历史背景下，中国企业正面临突破可持续发展瓶颈的核心挑战。一方面，为落实国家“双碳”目标（《2030年前碳达峰行动方案》），高污染、高能耗行业面临着前所未有的强制性减排约束^[2]；另一方面，《“十四五”数字经济发展规划》明确要求“以数字化驱动生产方式绿色化”^[3]，这使得政策的交汇点聚焦于数字技术如何赋能绿色转型。然而，当前数字驱动绿色转型正处于关键时期，国际市场环境的不确定性，欧盟的碳边境调节机制（CBAM）和部分国家的产业保护政策，加剧了国际竞争压力。在此内外部环境下，企业面临着双重挑战：即绿色创新投资大、周期长、风险高，同时数字化转型也存在技术适配和组织变革的阻力。因此，从理论与实践层面厘清数字化转型能否有效催化绿色创新，是破解当前企业高质量发展困境的关键议题。

基于上述背景，学术界对数字化转型与绿色创新之间的关系已展开积极探索，并取得了一系列重要成果。既有研究表明，数字化转型可以改善资本市场表现^[4]，提高企业的全要素生产率^[5]，促进企业成长和高质量发展^[6]，并认可数字化技术可以通过降低信息不对称、提升资源整合效率等机制显著促进企业绿色创新^[7]。然而，这些研究在应用到中国特定情境时仍存在深化空间。首先，现有文献较少充分考虑中国独特的产权情境。在中国资本市场中，上市公司被划分为国有企业和非国有企业两大类型，二者在资源禀赋、政策敏感度和治理结构上存在巨大差异，这种差异势必影响数字化转型对绿色创新的边际效应，但相关研究尚未深入。其次，研究对行业异质性的考量有待细化。例如，高污染行业因其巨大的环境压力而对绿色创新具有更高的需求，而高科技企业则因其天然的技术优势而在数字化转型中更具主动性，这两类行业属性对数字化赋能绿色创新的作用机理都将产生重要影响。因此，深入探索产权性质和行业属性等中国情境因素对“数字化转型—绿色创新”关系的异质性影响，对于精准理解其调节作用具有重要的理论和现实意义。

本文的主要贡献在于：第一，拓展了数字化转型经济后果的研究框架。本文将企业数字化转型与绿色创新纳入统一的理论与实证分析框架，验证了数字技术对企业可持续发展的赋能作用及其内在调节，深化了对数字经济驱动企业高质量发展的理解，为数字技术赋能实体经济的绿色转型提供了新的经验证据。第二，深入探讨了数字化转型对绿色创新的情境化影响，揭示了中国特定制度环境下的异质性。本研究将产权性质作为关键的调节变量，剖析了数字化转型在国有企业与非国有企业中的差异化作用，有效补充了现有文献未考虑中国产权情境的不足。此外，还从高污染行业和高科技行业两大维度探究了行业属性的异质性影响，为理解二者关系提供了更为细致的微观情境。第三，丰富了绿色创新影响因素的研究内容，并提供了差异化政策启示。现有研究多从环境规制、内部治理等角度探讨绿色创新，本文关注新兴的数字化转型议题，通过实证检验其对绿色创新的驱动作用及其边界条件，充实了绿色创新研究的内涵。同时，研究结论为政府和监管部门根据企业产权性质和行业属性制定精准、差异化的数字化与绿色创新协同政策，提供了重要的理论与经验支持。

二、理论分析与假设提出

（一）数字化转型通过提升效率与赋能创新来促进企业绿色创新

在当前“双碳”目标与数字经济的背景下，企业数字化转型（DT）对绿色创新（GI）的驱动作用，可以从降低成本、资源配置和协同创新等多个维度进行深入分析。首先，根据交易成本理论，企业的边界由内部管控成本与外部交易成本之间的权衡决定。数字化转型作为一种新的治理机制，能够通过数字技术赋能，显著降低企业的各类交易成本。数字化转型显著降低了企业的外部交易成本和内部管控成本，例如通过提高信息透明度，减少了信息不对称问题，从而降低了搜寻、谈判和监督成本，以及内部代理成本。这些被节约的成本为企业释放了更多的资金和资源，使其能够将要素重新配置到高风险、高投入的绿色创新活动中^[8]。其次，依据资源基础理论与动态能力理论，数字化能力已成为企业竞争优势的关键战略性资源，这种动态能力使企业能够整合、构建和重组内部能力，以适应环境变化。数字化转型将数据作为新的生产要素，通过数据分析与挖掘，企业能够精准识别绿色创新机会，优化资本、劳动力、技术等要素的配置效率，避免资源浪费。最后，数字化转型通过数字平台促进了知识流动，增强了企业与外部主体（如高校、研究机构）的协同创新能力，加速了绿色技术的研发与转化。此外，正如信号传递理论所述，企业积极进行数字化转型，向市场传递了具备前瞻性战略的积极信号，有助于企业更容易获得外部融资支持，为绿色创新活动提供必要的资金保障。综上，数字化转型通过综合效应显著促进企业绿色创新。基于此，本文提出假设1：

H1：企业数字化转型促进绿色创新。

（二）所有制性质的异质性：国有企业的数字化转型对绿色创新的促进作用更加明显

企业的所有制性质是影响其战略选择和资源获取的关键制度因素，数字化转型对绿色创新的赋能作用在国有企业（SOEs）和非国有企业（Non-SOEs）之间存在显著差异。国有企业作为国民经济的重要支柱，在响应国家重大战略，如“双碳”目标和数字中国建设方面，具有更强的动机与执行力^[9]。其数字化转型与绿色创新战略高度契合，体现了落实国家发展导向的社会责任。同时，国有企业拥有更雄厚的资金实力和资源禀赋优势，使其能够更好地承担绿色创新所需的高额投入和不确定性风险。此外，国有企业更容易获得银行贷款、政府补助等外部融资支持^[10]。虽然在市场型政策下，非国有企业的绿色创新诱发效应可能更优，但在中国当前的语境中，数字化转型更多是国家战略驱动的技术和管理变革过程。因此，国有企业因其在国家战略中的特殊地位和更强的资源获取能力，能够更好地承接和执行此类变革，从而使数字化转型对绿色创新的赋能作用更为显著。基于此，本文提出假设2：

H2：国有企业的数字化转型对绿色创新的促进作用更加明显。

（三）行业属性的异质性：非重污染和高科技行业的数字化转型赋能效应更强

企业所处的行业属性是影响数字化转型赋能效应的关键情境因素，本研究假设，数字化转型对绿色创新水平的提升作用在非重污染和高科技行业中更为显著。这种异质性主要由不同行业的业务属性和技术基础决定^[11]。对于污染属性而言，数字化转型对非重污染行业的绿色创新促进作用更为明显。非重污染行业通常拥有更轻的资产结构和更灵活的业务模式，数字化转型能够更直接地优化其生产管理、提升运营效率，更有效地赋能绿色创新。相比之下，重污染行业受到其业务特殊性限制，数字化转型可能更多用于满足排放监测、环境合规等监管要求，难以从根本上改变其高消耗属性，因此对绿色创新的激励效果不明显^[12]。对于技术基础而言，数字化转型对高科技行业的促进作用更强。高科技企业是技术和知识密集型企业，本身具备较强的研发能力和高素质人才储备。数字化转型能够在其已有的技术生态中产生更强的协同效应，加速绿色技术的研发与转化，从而使促进作用更为突出。基于此，本文提出假设3：

H3：数字化转型对绿色创新水平的提升作用在非高污染、高科技行业更为明显。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本研究的初始样本为2010年至2023年间所有在上海和深圳证券交易所上市的A股公司。其中，企业绿色专利数据从中国研究数据服务平台（CNRDS）绿色专利研究数据库（GPRD）中获取；企业财务指标、注册地址、所属行业等数据从国泰安（CSMAR）数据库和万得（Wind）数据库中获取；企业数字化转型数据来源于企业年报，通过使用Python爬虫技术对数字化相关词频进行汇总与分析。

参照学术界的普遍处理方式（如肖红军等，2021），对样本数据实施以下操作：第一，剔除金融行业的企业样本，因其财务报表结构与其他行业存在显著差异；第二，剔除研究期间出现ST、*ST、PT的样本，这些公司的财务异常可能对结果造成干扰；第三，剔除主要变量缺失的样本；第四，为缓解极端值对回归结果的影响，对所有连续变量进行了上下1%的缩尾（Winsorize）处理。经过上述处理，最终得到43,416个公司年度观测值，为后续的描述性统计、相关性分析、基准回归以及稳健性检验提供了坚实的数据基础。

（二）变量定义

被解释变量：绿色创新（GT）。采用企业当年申请的绿色专利数量加1之后取自然对数来衡量。该指标能够相对准确地反映企业绿色创新活动的产出^[13]。绿色专利数据来源于中国研究数据服务平台（CNRDS）。

核心解释变量：数字化转型（DCG）。借鉴易露霞^[14]等人的方法，使用Python软件爬取上市公司年度报告全文，并统计报告中与大数据、人工智能、云计算、区块链等数字化技术相关的关键词频数^[15]。将关键词总词频除以报告总词数，得到数字化转型程度的代理指标，数值越大代表数字化转型程度越高。

控制变量。为了控制其他可能影响企业绿色创新的因素，参考已有研究，本文引入了一系列控制变量，包括：企业规模（Size），用总资产的自然对数表示；资产负债率（Lev）；总资产收益率（ROA），代表盈利能力；固定资产比率（FIXED）；营业收入增长率（Growth）；第一大股东持股比例（Top1）；两职合一（Dual），虚拟变量（董事长与总经理为同一人取1，否则取0）；独立董事比例（Indep）。

主要变量的具体定义见表1。

表1 变量定义表

（三）模型设定

为检验本文提出的假设，构建如下双向固定效应模型

四、实证结果分析

（一）描述性分析

表2展示了样本各变量的基本统计特征，为后续回归和稳健性检验提供数据基础。样本涵盖43,416个企业观测值，其中绿色创新指标（Y）的均值为0.231，标准差为0.594，取值范围从0到3.466，显示出整体绿色创新水平较低且存在较大离散性。数字化转型程度（DCG）的均值为1.48，标准差为1.416，最小值为0、最大值为5.037，表明企业在数字化转型方面差异显著，部分企业已实现较高水平的转型，而另一些则处于起步阶段。企业规模（Size）的均值为22.179，标准差为1.302，反映出样本企业规模相对集中且普遍较大；资产负债率（Lev）的均值为0.413，则表明企业财务杠杆水平处于中等水平。其他控制变量如ROA、固定资产比重（FIXED）、成长性（Growth）、第一大股东持股比例（Top1）、双重治理（Dual）以及独立董事比例（Indep）的描述性统计结果均与预期一致，数据分布合理，未出现明显异常。总体来看，各变量的统计特性为后续的相关性检验、基准回归以及稳健性检验提供了坚实的实证基础，同时也揭示了企业在数字化转型与绿色创新方面存在的内在差异。

表2 描述性结果

（二）相关性分析

表3报告了各变量间的Pearson相关性分析结果。从统计结果可以看出，大多数变量间的相关系数均在1%的水平上通过了显著性检验，表明变量间存在显著的相关关系。其中，数字化转型程度（DCG）与绿色创新（GT）的相关系数为0.176，在1%的水平上显著正相关，这一发现初步支持了数字化转型对企业绿色创新具有促进作用的假设。此外，控制变量中企业规模（Size）、资产负债率（Lev）等也与绿色创新呈现显著正相关关系。同时，各解释变量间的相关系数均低于0.6，表明模型不存在严重的多重共线性问题，这为后续构建计量模型提供了可靠的数据支持。

表3 相关性结果

***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1

（三）基准回归分析

表4汇报了企业数字化转型对绿色创新的影响效应估计结果。当不加入任何控制变量和固定效应时，DCG的估计系数在1%的水平上显著为正，初步支持了假设1，即企业向数字化转型显著促进了绿色技术创新。第(2)列在控制企业固定效应后，DCG的系数仍保持在1%的水平上显著为正。第(3)列进一步控制了年份固定效应，核心解释变量的估计系数依然显著为正。第(4)列呈现了基准模型的回归结果，其中同时控制了企业和年份固定效应。结果显示，DCG的系数为0.019，且在1%的水平上显著，表明数字化转型程度每提高1单位，企业的绿色创新水平将会提升0.019个单位，充分支持了假设1。

表4 基准回归结果

（四）稳健性检验

为确保研究结论的可靠性，本文从以下五个方面进行了稳健性检验：第一，替换被解释变量。参考王爱萍等（2024）^[16]的研究，采用公司年报中的绿色转型关键词词频占比作为绿色创新的替代指标，回归结果如表5第(1)列所示。第二，替换解释变量。本文采用的管理层讨论与分析文本中涉及数字化的词频占比重新衡量数字化转型，回归结果如表4的第(2)列所示。第三，考虑多维固定效应。在基准模型基础上进一步控制行业—年份的联合固定效应，以缓解时变行业因素的影响，回归结果如表4的第(3)列所示。第四，考虑外生冲击的影响。剔除2019年以后的样本重新回归，结果如表4第(4)列所示。第五，内生性处理。参考肖红军等（2021）^[17]的研究，本文采用同省份同行业内其它企业数字化转型的均值（M.DCG）和滞后一期数字化转型变量（L.DCG）作为当期数字化转型的工具变量，最小二乘法的估计结果如表4的第(5)和第(6)列所示。从上述稳健性检验的结果中可以得到，核心解释变量的估计系数均显著为正，这表明本文的核心结论是稳健可靠的。

表5 稳健性检验

（五）调节效应分析

本文通过在基准模型中纳入数字化转型与产权性质的交乘项（DCG*SOE），以检验国有企业在其中是否起到正向调节作用，使得数字化转型对绿色创新的激励效应更加显著。从表6的回归结果中可以看出，DCG*SOE的估计系数在1%的水平上显著为正，假设2得以证明。对此可能的解释为，国有企业通常拥有更多的资金、政策支持和技术储备，能够更好地支持数字化转型和绿色创新。

表6 调节效应分析

（六）异质性分析

为深入考察数字化转型对企业绿色创新的异质性影响，本文从行业层面展开分析，表7汇报了相关结果。列（1）和列（2）分别展示了重污染行业和非重污染行业的回归结果。可以看出，两组情况下的DCG估计系数均在1%的水平上显著为正，再次验证了数字化转型对企业绿色创新的推动作用。有鉴于此，本文在基准模型中引入了数字化转型与重污染行业虚拟变量的交乘项，回归结果如列（3）所示。交乘项的系数显著为负，证明数字化转型在非重污染企业的绿色创新激励效应更加明显。这一差异可能源于非重污染行业本身的环境污染较少，企业更容易将资源投入到绿色创新中，而不是被动应对环境治理压力。列（4）和列（5）分别报告了高科技行业和非高科技行业回归结果。结果显示，DCG的估计系数仅在高科技行业下显著为正。同时，列（6）的交乘项系数也在1%的水平上显著为正，表明数字化转型对绿色创新水平的提升作用在高科技行业更为明显，假设3得以证明。这一现象可能归因于高科技行业的技术溢出效应较强，数字化转型带来的技术突破更容易应用于绿色创新。

表7 异质性分析

五、结论与启示

本研究立足于气候治理与数字经济发展的交汇背景，探讨了企业数字化转型对绿色创新的产权性质及异质性表现。通过利用相关理论、提出研究假设，并基于2010—2023年A股上市公司样本展开实证检验，研究得到以下主要结论：（1）数字化转型显著促进企业绿色创新。这一结论在多种稳健性检验下依然成立，说明数字化通过降低成本、优化要素配置和提升研发协同能力，有效推动了企业的绿色技术产出。（2）产权性质发挥重要调节作用，即数字化转型对国有企业绿色创新的促进作用相较于非国有企业更为明显。该发现印证了国家战略对企业行为的导向效应，揭示了国有企业因政策支持和资源禀赋优势更容易将资源转化为绿色创新成果。（3）行业差异显著影响数字化赋能效果，在非重污染企业和高科技行业中，数字化转型的绿色创新激励作用更为明显。这意味着行业的技术基础和污染属性决定了数字化的边际效应。

本文主要的研究启示为：

第一，对于政府监管部门来说，应制定差异化、精准化的扶持政策。研究证实了数字经济与实体企业的深度融合是推动绿色创新的有效路径。政府应积极鼓励企业进行数字化转型，完善数字基础设施，确保企业能顺利转型。鉴于数字化转型的赋能效应存在显著产权和行业异质性，监管部门在政策设计上应实施精准滴灌。

第二，对于企业管理层来说，应将数字化融入核心绿色发展战略。企业应抓住数字经济带来的契机，将数字化转型视为提升绿色创新能力的战略性资源。具体而言，企业应利用数字技术优化内部流程，实现资源配置效率的最大化，从而释放更多资金投入到高风险的绿色研发活动中。此外，企业必须根据自身的产权属性和行业特征，制定与绿色发展目标相匹配的定制化数字化战略，以保障创新投入的有效性。

第三，外部环境建设需保障公平与效率。数字化转型依赖于数据要素的高效流动和使用，因此，外部环境的公平有序至关重要。政府应积极营造良好的数字化交流和学习氛围，并完善和加强数据安全和隐私保护等监管机制，建立公平竞争的市场体系。这有助于降低企业在数字化转型中的不确定性和风险，从而激励企业持续加大对绿色创新的投入。

本文对企业数字化转型赋能绿色创新的关系及其异质性进行了研究，仍存在一定的局限性，未来研究可从以下几个方面进一步拓展：

第一，深化作用机理讨论。本文虽进行了调节作用探讨，但仍可进一步丰富和细化。未来研究可以从知识产权保护、研发要素流动、风险承担水平、创新投入和创新产出等多个中介渠道尝试更多样化的机制讨论^[18]，深入剖析数字化转型影响绿色创新的路径。

第二，拓展产权性质的调节维度。产权性质作为制度因素，其内部的治理结构同样重要。未来研究可以从股权集中度、分散度、高管持股比例等方面^[19]，探索不同公司治理结构下，数字化转型对绿色创新的调节作用，以丰富对中国情境的理解。

第三，关注绿色持续创新。本研究主要关注绿色创新的产出（专利数量），未能充分考虑其长期效果。未来研究可以结合企业环境绩效、社会责任指标以及绿色专利的商业化绩效^[20]，考察数字化转型对绿色创新的长期可持续性影响，从而为企业战略与政策制定提供更具前瞻性的参考。

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