数字化转型与绿色创新：基于信息的双重效应识别

刘艳霞 陈 乐 周昕格

党的二十大报告指出，“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”。加快经济发展方式绿色低碳转型是形成绿色生产生活方式和实现美丽中国建设目标的重要战略举措。与此同时，大数据、人工智能等数字技术的颠覆式创新，冲击了实体经济现有的商业模式，促使数字技术和实体经济更快融合。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》明确提出要进一步将数字经济等要素作为实现碳中和目标的关键支柱，赋能绿色制造。在此背景下，数字化推动绿色化发展不仅是实现“双碳”目标的“破局”之道，而且是实现经济高质量发展的必然要求。

已有研究发现，企业绿色创新发展主要面临以下问题：第一，企业为追求短期的环境业绩会削减对高质量绿色创新的资源配置，从而形成逐量舍质的“二元悖论”问题［1］；第二，受限于行业内技术性人才的单一化以及行业间绿色创新知识壁垒，不少企业陷入绿色创新“有心无力”的窘境［2］；第三，多方面的信息约束阻碍了企业绿色创新发展，消费者与企业之间的信息不对称加大了企业绿色创新失败的风险，所有者与企业之间的信息不对称降低了企业对具有高度不确定性和外部性的绿色创新的积极性。

数字技术在碳排放监控、环境数据精准采集和可视化上的应用日趋广泛［3-4］。对此，我们不禁要问：数字化是否可以解决企业绿色创新发展面临的问题？ 已有研究发现，数字化提升了信息要素的价值禀赋，不仅能够提高资源配置效率，促进创新知识的共享，淡化产业边界，打破行业间技术壁垒［5-7］；而且可以拓宽企业现有的信息获取渠道，弥补管理者在信息搜集和分析上的能力不足，提高企业在资本市场中的信息透明度，从而使得企业能够获取市场更多的关注与支持，破解不想、不敢进行绿色创新的难题［8］。本文认为，企业数字化转型通过信息传递效应和信息资源效应促进绿色创新。一方面，随着企业数字化转型的深入，企业信息披露的数量和质量得以提升，企业与利益相关者之间的信息不对称得到有效缓解，使得信息的传递优势转换为促进企业绿色创新的监督优势；另一方面，数字化转型增强企业多元化信息的获取能力，促进信息的资源优势作用于绿色创新研发的各个阶段。基于此，本文从信息的传递效应和资源效应视角，分析数字化转型对企业绿色创新的影响并提出研究假说，以我国A 股2009—2020 年上市公司为研究样本，进行实证分析以验证本文提出的研究假说，再进行异质性分析和经济后果检验，最后总结研究结论并提出相应政策建议。

一、相关文献综述与研究假说提出

（一）相关文献综述

现有关于数字化转型经济后果的研究主要体现在生产活动、销售活动、管理模式等方面。其中，生产活动方面，数字化转型可以通过实现服务业和制造业的“两业融合”、优化人力资本结构、提升企业创新能力、改变创新模式提高企业全要素生产率［9-10］。销售活动方面，企业数字化转型可拓宽销售渠道，改变原有的销售模式［11-12］；同时强化信息在企业销售活动中的作用：一方面借助数据信息实现精准营销与推广、智能配送，从而提高销售效率，降低销售成本；另一方面满足客户个性化需求并提供销售终端的智能化服务，从而在供应链末端形成额外的价值附加［13-14］。管理模式方面，数字化转型改变现有的组织结构和组织文化，提高企业在竞争环境中的组织敏捷性［15-16］，通过缓解信息不对称从而发挥监督与治理作用［17］。

综观绿色创新的研究，已有文献基于利益相关者理论和制度理论对绿色创新的外部驱动因素进行研究，认为企业的绿色创新行为主要受环境规制以及政府、竞争者、CSR 投资者、媒体等利益相关者的行为影响［18-20］。关于绿色创新内部驱动因素，学者们基于自然资源观，认为绿色创新驱动因素体现于企业应对外部环境压力和满足外部绿色需求的资源能力。具体地，企业绿色创新的内部驱动因素分为两类：企业绿色导向和绿色能力。其中，绿色导向是指企业对环境保护承诺的内在价值和伦理标准，包括企业高管的环境意识、行为意向、企业战略和企业文化等［21-22］；绿色能力是指企业实施绿色战略的能力或资源，包括融资能力、技术能力、组织激励、人力资源、公司治理能力等［23-24］。

现有关于数字经济与企业绿色创新之间关系的文献，从研究视角来看，主要分为宏观城市层面和微观企业层面。就宏观城市层面而言，重点研究数字经济对绿色创新的影响［25-26］，其中的作用机制包括区域层面的经济开放度、产业结构和市场机会［27］，公司层面的内部控制质量和融资约束［28］。就微观企业层面而言，已有研究发现企业大数据应用［29］、工业4.0 技术运用［30］以及企业数字化转型［31］都会对绿色创新产生影响。这些研究除了对所有上市公司进行探讨外，还有个别研究以资源型企业［8］和重污染型企业［31］为研究样本，其中的作用机制主要是数字化转型通过提升盈余信息质量、缓解融资约束、提高技术整合能力［32］、提高企业内部的信息共享水平和知识整合效率［31］、缓解市场投资者与企业之间的信息约束［3］，从而促进企业绿色创新水平的提升。

综上，虽然有文献对宏观区域层面的数字经济发展进行了研究，认为数字经济的发展会对企业产生区域效应或同群效应，但是企业个体之间的数字化渗入程度、应用程度和创新程度存在差异，因而基于企业层面研究数字化转型与绿色创新的关系将更为直接。目前关于数字化转型与绿色创新的关系研究大多基于自然资源观，即数字化转型通过提升企业研发水平和资金能力促进绿色创新。虽然有个别文献涉及企业数字化转型带来的信息效应，但并未完整地就信息对绿色创新的作用机制展开全面的诠释。此外，鲜有研究区分绿色创新与一般创新之间的不同，并针对我国企业绿色创新发展的痛点，挖掘数字化转型促进绿色创新的底层机制。与一般创新相比，绿色创新具有双重外部性特点，其更依赖于环境政策的拉动和企业利益相关者需求的拉动［33］。因此，基于利益相关者理论的外部关注和监督对于推动绿色创新具有重要作用，而数字化转型通过提升关注与监督效应促进绿色创新在相关文献中尚未得到充分关注。

（二）研究假说提出

企业数字化转型经历了信息化、数字化和智能化三个阶段。我国企业信息化始于20 世纪90 年代，主要受益于信息存储技术的发展，实现企业的信息利用与共享［34］。信息化的价值在于将数据进行存储和分享，缓解企业管理层与股东之间的信息不对称［35］。数字化不同于信息化之处在于，数字化基于云计算、互联网和数据端，通过对数据的计算、分析和应用，实现信息在价值创造中的赋能，从而提升全要素生产率［36］。智能化是企业在组织结构、价值创造模式上实现全面数字化转型后，信息这一生产要素从人为主动生产到自动迭代、生产的过程［37］。 综上可知，企业数字化转型会产生两种效应：一是信息的存储与传输发挥信息传递效应，二是信息的开发与利用发挥信息资源效应。 接下来，基于信息的传递效应和资源效应分析数字化转型影响企业绿色创新的理论机制。

1.信息传递效应

数字化转型通过提升企业信息披露的数量和质量发挥信息传递效应，缓解企业与外部利益相关者之间的信息不对称，对企业产生“聚光灯”效应，从而促进企业绿色创新。

一方面，受限于行业内技术性人才的单一化以及行业间绿色创新知识壁垒，不少企业陷入绿色创新“有心无力”的窘境［4］，而数字化提升了信息要素的价值禀赋，促进创新知识的共享，淡化产业边界，打破行业间技术壁垒，提高了行业的信息透明度。 同时，更高的透明度让企业在“聚光灯”下重新审视自身的ESG行为，从而迫使企业进行绿色创新，并改善其环境表现。

另一方面，数字化转型能够帮助企业挖掘企业内部和市场中的多元化信息，提升企业信息披露的能力和意愿。数字化转型程度高的企业能够通过连接机器设备、网络平台等底层信息获取接口，形成企业内部以及市场丰富的信息节点，从而获取更多关于运营状况、创新项目和潜在投资机会等信息，以此作为可供披露的软信息，更为全面地展示公司未来的业绩和潜在市场竞争力，进而发挥企业的信息披露优势［38］。在更高的信息透明度和信息披露优势下，企业会受到更强的外部监督，环境信息藏匿成本随之也会提升，企业会为了降低或消除披露环境信息带来的负面影响而进行绿色创新，以降低环境成本。企业在受到更多外部监督的同时，会提升在资本市场中的信息透明度及声誉，以获得更多的外部资金支持。 更高的信息透明度有利于降低投资者和债权人的资金成本，将信息披露优势转换为融资优势，从而为企业绿色创新提供更为充足的资金，以此增强企业实施绿色创新的能力。

综上所述，数字化转型通过发挥信息传递效应促进企业绿色创新。

2.信息资源效应

数字化转型将原有的信息符号转化为有价值的资源，提升企业动态能力，从而促进企业绿色创新。动态能力观认为，企业数字化转型提升企业适应外部环境变化的能力是促进绿色创新的重要因素［39］。

首先，数字化转型能够挖掘更多有关企业环境的信息，从而激发企业绿色创新的动机。数字技术可以实现信息和知识的自我存储与迭代，打破信息获取的时空约束，显化生产过程中的潜在环境成本。在日益重视生态环境的背景下，环境成本成为机构投资者、政府等外部利益相关者衡量企业可持续发展能力的重要指标。企业出于环境成本的考量，不得不增加绿色创新的研发投入，以改善自身的环境表现。

其次，数字化转型提高了研发的技术可行性，为绿色创新提供了技术支撑。研发能力是企业动态能力的重要表现之一，数字技术打破了人为获取知识的局限性，为企业在捕捉绿色机会后快速实现研发与产出提供了必要条件［40］。另外，企业数字化转型能降低信息的转换成本，有效整合各部门之间以及与外部创新合作伙伴之间的绿色要素，为绿色创新的实现提供知识保障。 绿色创新依赖于知识机构的先进技术、经销商的市场信息和供应链上下游环境友好型技术等外部知识，知识整合能力是促进企业绿色创新的重要动态能力［33］。数字技术降低了不同行为主体之间的信息转换成本，使得创新主体之间的信息交流与合作更为便利，从而提升绿色创新的能力。

最后，数字化转型提升企业风险评估能力，为绿色创新的实施与市场化提供保障。 由于绿色创新具有回收期长、双重外部性和收益难以量化等特点，风险评估能力成为影响绿色创新实施和市场化、保障企业风险适配的重要因素。数字化转型有助于企业形成一个基于数据挖掘、分析和应用的全新治理体系，不仅提高企业对市场前景、技术环境及可行性等因素的评估准确性，而且通过模拟和优化不同的绿色投资方案，帮助企业更加清楚地了解各种绿色投入决策的收益和风险的分布情况，为企业绿色创新的研发投入提供风险保障。

综上所述，数字化转型通过发挥信息资源效应促进企业绿色创新。

由此可见，企业数字化转型的程度越高，越能发挥信息传递效应和信息资源效应，从而提升企业绿色创新水平。 鉴于此，提出如下假说：

假说1：数字化转型会提升企业绿色创新水平。

假说2：数字化转型通过信息传递效应促进企业绿色创新水平的提升。

假说3：数字化转型通过信息资源效应促进企业绿色创新水平的提升。

二、研究设计

（一）数据来源与选择

本文选取2009—2020 年中国A 股上市公司作为样本。为了避免2008 年全球金融危机对企业数字化转型和绿色创新决策的影响，故选择2009 年为起始年份；考虑到研究变量数据的可获得性，样本时间截至2020 年。对样本进行如下处理：剔除金融行业和房地产行业；剔除*ST 和ST 上市公司；剔除数据缺失的样本；剔除样本期间上市时间不足一年的样本；对连续变量在1%和99%分位数上进行Winsorize处理以消除极端值的影响。 最终，获得21 252个公司—年度观测值，数据均来自CSMAR 数据库。

（二）变量定义

1.被解释变量：企业绿色创新

本文构建三个绿色创新指标，分别为绿色创新数量（GI_quantity）、绿色创新质量（GI_quality）和绿色创新效率（GI_efficiency）。目前对绿色创新数量的衡量主要是基于一年内专利申请或授权的数量。考虑到绿色专利授权需要3—5 年的时间，本文使用绿色专利申请数加1 后的自然对数度量企业当年绿色创新数量。

绿色创新质量的测度，已有文献主要采用专利引用数量、发明型绿色专利申请数量以及专利申请到第一次被引用的时间等。本文在专利引用数量的基础上，考虑时间因素的影响。具体而言，随着时间推移，专利被引数量的膨胀使专利被引机会越来越大，因而无法直接比较同一专利在不同滞后期限内的被引次数，例如一项专利在2018 年被授权，那么2019 年被引用100 次和2020 年被引用100 次在创新质量上是存在差异的。对此，将专利被引用数量从授权年开始以后作移动平均，以此降低时间积累对被引数量的影响。具体公式如式（1）：

其中，Citationsj,t为专利j在t年的被引用次数，GI_qualityi,t为公司i在t年产生的所有专利的年平均被引用次数之和。

绿色创新效率指标的测度，已有文献采用随机前沿法（SFA）和数据包络法（DEA）衡量研发效率，但该方法大多被用在宏观层面的测算。 对于微观层面的创新效率的测度，大部分学者采用创新产出和研发投入之间的比值进行测算。本文考虑到绿色创新效率是为了反映高质量绿色创新产出与研发投入的比例关系，故采用上述计算创新质量中的所有专利的年平均被引用次数之和除以企业近三年研发投入均值在资产中的占比后取自然对数，具体公式如式（2）：

其中，RNDi,t、RNDi,t-1、RNDi,t-2分别为公司i在t年、t-1 年和t-2 年的研发投入金额；Asseti,t为公司i在t年年末的总资产金额，其他变量定义同上文。

2.解释变量：企业数字化转型程度

数字化转型不仅是数字技术的应用，而且要求企业具有数字化的经营理念和变革战略。考虑到样本公司的数量和数据可获取性，年度报表中数字化转型特征词的词频能够较好地刻画企业数字化转型的程度。数字化技术包括人工智能、区块链、云计算和大数据，构成企业数字化的核心底层技术架构，也为数字化词语的构建提供了基础[36]。因此，参考吴非等［41］的做法，基于机器学习的方法利用Python 爬虫技术归集整理全部A 股上市公司的年度报告，并提取所有文本内容，计算数字化词语在“管理层讨论与分析（MDA）”中出现的频次，并将其加总构建出企业数字化转型程度，由于数据的“右偏”特性，对其加1 后取自然对数，用Digit表示。

3.中介变量：信息传递效应和信息资源效应

数字化转型发挥的信息传递效应提升了企业信息透明度。分析师作为企业信息搜集和传递的重要媒介，对缓解所有者与经理人之间的信息不对称和代理问题发挥了重要作用，已有文献将分析师跟踪数量作为外部关注度、信息透明程度和外部监督程度的代理变量［42］。本文借鉴已有研究，采用分析师跟踪人数加1 后的自然对数衡量上市公司的信息透明程度，以此反映数字化转型带来的信息传递效应，用IE_trans表示。数字化转型发挥的信息资源效应提升企业动态能力，直接表现为企业投入的研发资金增长，从而提升绿色创新的产出。 因此，选取研发投入衡量数字化转型带来的信息资源效应，具体采用当期年报中研发投入的金额加1 后的自然对数度量，用IE_resource表示。

4.控制变量（Control）

考虑到影响绿色创新的其他因素，借鉴Del 等［33］，本文选取可能对企业绿色创新产生影响的因素作为控制变量。具体变量详见表1。

表1 变量定义

（三）模型构建

1.基准回归模型

为研究企业数字化转型与绿色创新之间的关系，本文构建模型（3）：

其中，GIi,t是企业i在t年的绿色创新相关指标；Digiti,t-1是企业i在t-1 年的数字化转型程度；∑Controli,t是企业i在t年的各项控制变量；εi,t是随机扰动项；同时，本文控制了年度固定效应和公司固定效应。

2.中介效应模型

借鉴温忠麟等［43］的研究，在模型（3）的基础上构建模型（4）和（5）进行中介效应检验，其中模型（4）是检验数字化程度对中介变量的影响；模型（5）是在模型（3）的基础上加入中介变量。

其中，Mediatingi，t是企业i在t年的中介变量相关指标；其他变量定义同模型（3）。若模型（4）中数字化转型的回归系数显著，且模型（5）中介变量的回归系数显著，则说明中介效应存在。

（四）描述性统计

变量的描述性统计结果如表2（下页）所示，绿色创新数量（GI_quantity）的均值为0.758，标准差为1.089；绿色创新质量（GI_quality）的均值为0.300，标准差为0.684；绿色创新效率（GI_efficiency）的均值为0.952，标准差为1.846。这说明样本的绿色创新数量、质量和效率都存在较大差异，其中绿色创新效率的极值最大，说明不同企业的绿色创新效率相差较大。 数字化转型程度（Digit）的均值为0.973，标准差为1.266，最大值为4.754，说明企业之间存在一定的差异且整体具有较大提升空间。控制变量的描述性统计结果基本上与已有研究保持一致。

表2 变量描述性统计

三、实证结果分析

（一）基准回归结果

基准回归结果如表3（下页）所示，Digit与GI_quantity、GI_quality、GI_efficiency之间的回归系数分别为0.022、0.039、0.086，均在1%的水平下显著，假说1 得到验证。以上结果表明，数字化转型能够提升绿色创新的数量，同时帮助企业打破绿色创新的“二元悖论”，提升企业绿色创新的质量和效率。

表3 基准回归结果

张泽南等［32］在控制行业和年份固定效应后发现数字化转型能提升绿色创新的数量。本文在控制了更为严格的公司个体固定效应和年份固定效应后发现数字化转型对绿色专利申请数有显著提升作用，与已有研究相符；同时本文检验了数字化转型对绿色创新质量和效率的影响，发现数字化转型程度越高，企业的绿色创新质量和效率也越高，拓展了现有文献对绿色创新的研究范畴。

（二）内生性检验

1.Heckman 两阶段回归

由于绿色专利本身的特殊性，往往进行绿色创新的企业大多为重污染型企业或科创企业，因而本文研究可能存在样本自选择偏差。为解决这一问题，本文使用Heckman 两阶段模型进行实证检验。具体而言，在第一阶段以“企业是否进行绿色创新”作为被解释变量进行Probit 回归；在第二阶段将第一阶段估计得到的逆米尔斯比（IMR）加入模型中进行回归。回归结果如表4（下页）所示，列（1）为第一阶段回归结果，Digit与企业是否进行绿色创新（DGI）之间的回归系数为0.089，在1%水平下显著，说明数字化转型能够提高企业绿色创新的概率。列（2）—（4）为第二阶段回归，Digit与GI_quantity、GI_quality、GI_efficiency之间的回归系数分别为0.109、0.108、0.235，均在1%水平下显著，说明在考虑自选择偏差这一内生性问题后，研究结果依然成立。

表4 Heckman 两阶段模型回归

2.工具变量法

考虑到可能存在同时影响数字化转型与绿色创新的因素，本文采用工具变量法缓解这一内生性问题。借鉴孙伟增和郭冬梅［44］的研究，使用各城市1984 年每百人邮局数量与上一年全国信息服务技术收入的交互项，作为企业数字化转型的工具变量（Digit_IV）。表5（下页）列（1）为第一阶段工具变量对解释变量（数字化转型程度）的影响，回归系数为0.008，在1%水平下显著，满足工具变量相关性假设。 列（2）—（4）检验了Digit_IV作为工具变量后数字化转型对企业绿色创新数量、质量和效率的影响，可以发现Digit与GI_quantity、GI_quality、GI_efficiency之间的回归系数分别为0.392、0.432、0.766，分别在5%、1%和10%水平下显著。此外，Kleibergen-Paap rk LM 统计量为25.337，在1%的水平下拒绝工具变量识别不足的原假设；Cragg-Donald Wald F 统计量为25.340，大于Stock-Yogo 弱工具变量识别检验在10%显著性水平下的临界值（16.38），拒绝弱工具变量的原假设，该结果意味着本文所选取的工具变量是合理的。上述结果表明在利用工具变量解决内生性问题后，数字化转型程度的提高依然能够显著提升企业绿色创新的数量、质量和效率。

表5 工具变量检验结果

3.PSM-DID 检验

考虑到企业绿色创新水平的提升可能并不是企业数字化转型带来的，而是由公司背景、业务特征等决定的，为解决该内生性问题，本文通过构造多期双重差分模型考察数字化转型对企业绿色创新的影响，具体实施步骤如下：第一，将企业披露的数字化词频第一次进入当年样本公司的前25%视为一次冲击事件，进入当年及之后年份Post取值为1，否则为0；第二，为了使得检验接近准自然实验近似随机，本文采用倾向得分匹配法（PSM）进行1∶1 近邻匹配，使得处理组样本匹配到特定的控制组样本；第三，对匹配后的样本进行回归，结果如表6（下页）所示。列（1）—（3）分别是数字化转型对企业绿色创新数量、质量和效率的影响，Digit_Post与GI_quantity、GI_quality、GI_efficiency之间的回归系数分别为0.053、0.041 和0.148，均在5%的水平下显著，结论与基准回归保持一致。

表6 PSM-DID 检验结果

（三）稳健性检验

为了保证研究结果的可靠性，本文还进行以下稳健性检验①受篇幅所限，稳健性检验结果未在文中报告。若有需要，可联系作者索取。。

1.去除异方差

考虑到数据可能存在异方差，本文使用稳健标准误以去除异方差对回归结果的影响。 结果发现，数字化转型与绿色创新数量、绿色创新质量和绿色创新效率之间的回归系数分别在5%、1%和1%水平下显著，说明排除异方差的影响后，数字化转型依然会促进企业绿色创新。

2.去除自相关影响

由于企业进行绿色创新可能依赖于前期的创新成果，具有路径依赖效应，数据上容易产生自相关问题，因而本文在主回归模型中加入被解释变量的滞后项以去除自相关的影响。结果发现，数字化转型与绿色创新数量、绿色创新质量和绿色创新效率之间的回归系数均在1%水平下显著，说明排除路径依赖效应的影响后，数字化转型依然会促进企业绿色创新。

3.替换被解释变量

考虑到变量度量的可靠性，采用绿色创新专利授权数加1 后的自然对数度量绿色创新数量，采用各年度绿色专利被引用量加1 后的自然对数度量创新质量，创新效率的替代性度量是将主回归中计算创新效率中的资产替换为销售费用和管理费用之和，对基准回归模型重新进行检验。 结果发现，数字化转型与绿色创新数量、绿色创新质量和绿色创新效率之间的回归系数均在1%水平下显著，说明在考虑变量度量方式的影响后，数字化转型依然会促进企业绿色创新。

（四）作用机制检验

1.信息传递效应检验

在基准回归的基础上，采用中介效应模型（4）和（5），检验信息传递效应在数字化转型与绿色创新之间的中介效应，结果如表7 所示。列（1）为数字化转型对分析师关注的影响，发现Digit与IE_trans之间的回归系数为0.069，在1%水平下显著，说明数字化转型程度的提高能够有效提升企业的信息透明度，从而获得更多的外部关注。 列（2）—（4）分别为数字化转型程度和分析师关注度对绿色创新数量、质量和效率的影响，其中中介变量IE_trans与GI_quantity、GI_quality、GI_efficiency之间的回归系数分别为0.044、0.030 和0.079，均在1%水平下显著，且通过Sobel 检验，说明数字化转型能够有效提升分析师关注度，通过发挥信息传递效应促进企业绿色创新数量、质量和效率的提升，假说2 得以验证。

表7 信息传递效应检验

2.信息资源效应检验

采用中介效应模型（4）和（5），检验信息资源效应在数字化转型与绿色创新之间的中介效应，结果如表8（下页）所示。列（1）为数字化转型程度对企业研发投入的影响，可以发现Digit与IE_resource之间的回归系数为0.085，在10%水平下显著，说明数字化转型程度的提高能够有效提升企业研发投入水平。列（2）—（4）检验了数字化转型程度和研发投入分别对绿色创新数量、质量和效率的影响，其中中介变量IE_resource与GI_quantity、GI_quality、GI_efficiency之间的回归系数分别为0.011、0.005、0.045，均在1%水平下显著，均通过Sobel 检验，说明数字化转型能够增加企业研发投入，通过发挥信息资源效应促进绿色创新数量、质量和效率的提升，假说3 得以验证。

表8 信息资源效应检验

（五）异质性检验

1.信息透明度的异质性分析

为进一步检验数字化转型的信息传递效应机制，本文考察数字化转型在不同信息透明度下的异质性。 参考Kim 等［45］，选取KV 指数衡量企业的信息透明度，其值越大，信息透明度越低。根据年度行业均值将样本分为两组，高于年度行业均值的样本划分为信息透明度较低组，反之为透明度较高组。结果如表9（下页）所示，列（1）—（2）分别检验了数字化转型程度在高KV、低KV 样本中对绿色创新数量的影响，可以发现Digit与GI_quantity之间的回归系数在高KV 样本中为0.028，在1%水平下显著；在低KV 样本中为0.017，在10%水平下显著。 同时，对Digit在两组中的系数进行Chow 检验，P 值为0.017，即Digit的回归系数在两组中具有显著性差异，说明数字化转型在高KV 组中更能提升绿色创新数量。 列（3）—（6）分别检验了数字化转型程度在高KV、低KV 样本中对绿色创新质量和效率的影响，同理可知数字化转型在高KV 组中更能提升绿色创新质量和效率。 综上所述，数字化转型在信息透明度较低的样本中更能发挥信息传递效应，这不仅揭示了在信息透明度不同的样本中数字化转型程度对绿色创新的影响差异，而且进一步验证了数字化转型通过信息传递效应促进企业绿色创新的假说。

表9 信息透明度的异质性检验

2.不同类型城市的异质性分析

为进一步检验数字化转型的信息资源效应机制，本文考察数字化转型在不同类型城市的异质性。企业所处的信息环境基础存在差异，而信息基础设施建设为企业数字化转型效应的发挥提供重要支撑作用。 鉴于此，本文根据中国信息通信研究院发布的《中国城市数字经济指数蓝皮书（2021）》中对数字经济城市等级的划分标准将企业样本划分为数字经济一线城市样本和其他城市样本①数字经济一线城市包含上海、深圳、北京、成都、杭州、广州6 个城市，以及47 个数字经济新一线城市。，分别考察数字化转型在不同类型城市发挥的异质性作用。结果如表10 所示。 其中，列（1）—（2）分别检验数字化转型在数字经济一线城市和其他城市样本中对绿色创新数量的影响，可以发现Digit与GI_quantity之间的回归系数在数字经济一线城市样本中为0.025，在1%水平下显著；在其他城市样本中回归系数在统计上不显著；同时，对Digit在两组中的系数进行Chow 检验，P 值为0.000，即Digit在两组中的系数具有显著性差异，说明数字化转型在位于数字经济一线城市的企业中更能提升绿色创新数量。列（3）—（6）分别检验数字化转型在数字经济一线城市和其他城市样本中对绿色创新质量和效率的影响，同理可知在位于数字经济一线城市的企业中，数字化转型更能提升绿色创新质量和效率。综上所述，数字化转型在信息环境基础较好的样本中更能发挥信息资源效应。

表10 不同类型城市的异质性检验

四、进一步分析

由前文的分析可知，数字化转型有助于绿色创新水平的提升，从目前绿色创新的经济后果研究来看，绿色创新能够为企业带来经济效益，是企业获得持续竞争优势、提升企业价值的内在动力。在此，本文进一步检验数字化转型对绿色创新的促进作用是否会提升未来财务绩效。

本文分别选取了未来三年的销售收入加总和未来三年净利润加总后取自然对数作为被解释变量，结果发现，GI_quantity、GI_quality和GI_efficiency与未来三年销售收入之间的回归系数分别为0.058、0.064 和0.014，均在1%水平下显著；与未来三年净利润之间的回归系数分别为0.103、0.113 和0.012，均在1%水平下显著①受篇幅所限，经济后果检验结果未在文中报告。若有需要，可联系作者索取。。由此可知，数字化转型带动绿色创新数量、质量和效率的提升，不仅会增加销售收入，而且能够促进未来净利润的提升。

五、研究结论与政策建议

本文以我国A 股上市公司2009—2020 年的数据为研究样本，考察数字化转型对企业绿色创新的影响。本文将数字化转型带来的信息效应归纳为信息的传递效应和资源效应，不仅考察数字化转型通过提高企业信息透明度、强化利益相关者监督而发挥的信息传递效应，而且探究企业数字化转型带来的信息在研发过程中发挥的资源效应。同时，考虑到绿色创新可能存在逐量舍质的“二元悖论”问题，不仅检验数字化转型对绿色创新数量的影响，而且检验数字化转型对绿色创新质量和效率的影响。研究发现，数字化转型不仅能提升绿色创新的数量，而且能有效提升企业绿色创新的质量和效率。机制分析表明，数字化转型能够发挥信息的传递效应和资源效应，从而促进企业绿色创新。异质性分析表明，对于信息透明度较低、处于数字经济一线城市的企业，数字化转型对绿色创新具有更强的促进作用。经济后果检验发现，数字化转型对企业绿色创新的促进作用能够带来未来财务绩效的提升。

根据上述研究结果，提出以下政策建议：

第一，加快推进企业数字化转型进程，消除绿色发展的信息壁垒，推动经济可持续发展。就政府而言，需制定长期发展规划和信息政策，完善数字经济相关的基础设施，夯实信息传递的设施基础。同时，应继续落实“互联网+”的政府数据开放政策，实现企业环境治理与政府治理的信息共享，助力经济绿色发展。就企业而言，应借助数字技术挖掘更多潜在机会，消除与市场之间的信息壁垒。依托数字技术披露更多软信息，将信息优势转化为资源优势，从而赋能绿色创新。

第二，鉴于数字化转型促进绿色创新依托于信息资源效应的机制，企业应充分发挥信息资源的绿色价值。特别是对于自身信息利用效率不高的企业，应不断完善自身的信息管理系统，将数字技术融于研发过程和决策评估，以此提升企业的绿色创新效率。 例如，重污染企业可以将数字技术应用于环境监测，以发现潜在的环境成本，从而更为合理地评估绿色创新的必要性。 除数字化技术应用层面外，企业还需深入实施数字化战略，以此形成战略层面的绿色竞争优势，助力绿色价值的提升。

第三，完善企业绿色考核方式，为实现绿色转型提供保障。在环境绩效、绿色创新数量作为企业环境表现考核的基础之上，可以考虑增加如绿色创新质量和绿色创新效率等考核方式，以此缓解企业绿色创新逐量舍质的“二元悖论”问题，推动绿色发展质量的提升。同时，积极引导资本市场对企业绩效进行多维度评价，避免出现财务绩效单一考核的问题，帮助科技型企业将数字优势、信息优势转化为资源优势，以激发这些企业的创新意愿和知识外溢效应，助力经济社会发展全面绿色转型。Reform