数字化转型对我国上市企业绿色技术创新的影响研究

【摘要】数字化转型是推动企业绿色技术创新，实现我国经济绿色低碳发展的重要手段。本文以2012—2021年我国A股上市企业为研究对象，利用Python软件爬取上市企业年报中的“数字化”关键词来量化企业的数字化转型程度，并通过构建固定效应、中介效应和调节效应模型，深入探讨数字化转型对企业绿色技术创新的影响及其作用机制。研究结果显示，数字化转型显著促进了企业绿色技术创新，该结论在经过一系列稳健型检验后仍然成立；机制分析发现，数字化转型通过增加企业的创新资金投入和创新人力投入，间接促进了企业的绿色技术创新；调节效应检验发现，政府补贴在数字化转型促进企业绿色技术创新的过程中发挥了积极的调节作用；进一步异质性分析则表明，数字化转型有利于京津冀和成渝城市群企业绿色技术创新。

【关键词】数字化转型；绿色技术创新；文本分析

【中图分类号】F273.1；F425；F49 【文献标识码】A 【文章编号】1672-4860（2024）06-0033-09

绿色发展理念是新发展理念的重要组成部分。在党的二十大报告中，人与自然和谐共生的现代化被列为中国式现代化5个方面的中国特色之一。同时，报告还制定了“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”的战略部署。这一战略部署要求以新发展为引领，在推动高质量发展中促进经济社会全面绿色转型[1]，而绿色技术创新正是实现全面绿色转型的重要手段和有力支撑。

数字化转型是指企业通过采用数字信息技术，对其商业模式、生产管理流程及价值创造途径进行革新与重塑的过程[2]。根据中国信息通信研究院发布的中国数字经济发展研究报告显示，我国数字经济规模在2023年达到53.8万亿元，数字经济占GDP的比重超过42%[3]，这显示出数字经济已经成为驱动我国经济发展的重要引擎。企业作为国民经济的关键支柱，需要快速适应数字经济背景下经济社会的变革，抓住绿色低碳发展带来的新兴经济红利，利用数字化转型对企业组织架构、发展战略、生产管理流程和运营方式进行全面革新，积极推动企业绿色技术创新，助力我国经济社会高质量发展和生态环境的优化，实现经济效益和生态效益的兼顾与双赢。

数字化转型与企业创新是目前学术界研究的热点话题。现有文献对数字化转型的研究主要聚焦在企业数字化体系构建[4]、数字化转型方式[5]、数字化转型经济效果等方面[6]。而对于数字化转型对企业创新的研究则主要围绕如何提高企业的创新能力[7]、创新绩效[8]、创新投入[9]以及改善企业创新环境[10]等，缺乏数字化转型对企业绿色技术创新的影响研究。基于此，本研究通过构建固定效应、中介效应和调节效应模型，实证检验数字化转型对企业绿色技术创新的影响及作用机制。相较于以往研究，本文的创新之处在于：第一，基于绿色技术创新维度，深入研究了企业数字化转型的经济效应，这是对既有研究的有益补充；第二，本研究还从创新资金投入、创新人力投入和政府补贴等视角实证检验了数字化转型对企业绿色技术创新的多重影响路径。

一、理论分析与研究假设

（一）数字化转型对企业绿色技术创新的直接影响分析

数字化转型能够为企业绿色技术创新提供各种数字资源，这些数字资源与企业现有资源进行融合，从而形成企业独有的绿色创新成果，这是区别于其他企业的核心竞争力。绿色技术创新的核心在于通过创新技术手段减少或消除对自然环境的负面影响，提高资源利用效率，实现经济社会的绿色可持续发展。因此，绿色技术创新具有创新和环保双重属性[11]。绿色技术创新不仅强调创新性，还要求创新过程的低污染、低消耗和低排放。因此，绿色技术创新比一般的创新活动更复杂，而且短期内很难获得经济效益。但是绿色技术创新能够为企业开拓新的市场，增强企业未来的竞争优势[12]。考虑到绿色技术创新存在研发周期长、资源投入力度大、风险不可控等缺点，企业对绿色技术创新缺乏积极性[13]。目前，国内外学者主要聚焦在政府补助、研发投入、融资约束等外部因素对企业绿色技术创新产生的影响为主。对于企业内部因素，尤其是从数字化转型这一视角出发的深入研究比较缺乏[14]。鉴于此，本研究提出如下假设：

假设1：数字化转型显著促进了企业绿色技术创新。

（二）数字化转型对企业绿色技术创新的间接影响分析

1. 创新资金投入和创新人力投入的中介作用

企业技术创新由于资金投入大、风险不可控、创新结果不确定等原因容易面临融资约束。而数字化转型在一定程度上能够缓解企业面临的融资问题，促进企业的创新资金投入[15]。程聪等[16]的研究发现，数字化转型战略的实施显著提升了企业的市场价值，有助于企业获得更多的外部投资来开展创新活动。王海芳[17]的研究发现，数字化转型提高了企业研发创新的速率，这在一定程度上促进了企业的创新投入。孟韬[18]的研究认为，数字化转型驱动企业创新发展的理念能够给潜在投资者释放出积极的投资信号，有利于企业获得更多的创新资金支持[19]。另外，自由开放的创新环境和充足的资金保障也能够促进数字技术与企业生产要素的融合，从而降低企业资源消耗，推动企业绿色创新发展[20]。企业的创新投入除了资金投入以外，还包括创新人力投入。金昕等[21]的研究表明，数字化转型带来的信息资源促进了企业人力资源投入，人力资源投入形成的智力资本推动了企业技术创新。王海花等[22]的研究也表明，数字化转型拓宽了企业员工学习新知识、掌握新技能的途径和方式，这有助于企业人力资本的优化升级，从而促进了企业技术创新。全冬梅等的研究也发现，增加创新资金和人力投入能够促进企业创新活动的开展和企业创新绩效的提高[23]。基于上述理论分析，本研究提出如下假设：

假设2：数字化转型能够通过增加企业创新资金投入和创新人力投入来间接影响企业绿色技术创新。

2. 政府补贴的调节作用

政府补贴的调节作用体现在两个方面。首先，企业能够利用政府专项补贴购置数字化转型所需的设备及软件，并参与相关培训，这不仅减轻了企业推进数字化转型的经济负担，还显著提升了企业的市场竞争力和创新能力[24]。其次，数字化转型也有利于政府对企业绿色创新项目进行实时评估和监督，提高政府补贴的精准性和有效性，有利于企业绿色技术创新能力的提高[25]。基于上述理论分析，本研究提出如下假设：

假设3：政府补贴在数字化转型促进企业绿色技术创新的过程中发挥了积极的调节作用。

二、研究设计

（一）模型构建

本文构建基准模型（1）来验证假设1：

其中，衡量的是上市企业在第年时的绿色技术创新水平，则衡量的是上市企业在第年时的数字化转型程度，是常数项，代表控制变量，具体包括盈利能力、企业年龄、股权集中度、财务杠杆、现金比率和公司规模，表示随机误差项，表示个体固定效应，表示时间固定效应。

在基准模型的基础上，借鉴温忠麟等[26]的中介效应逐步检验三步法，构造了模型（2）至（7）来验证假设2。

模型（2）（3）和（4）检验的是创新资金投入的中介效应：

模型（5）（6）和（7）检验的是创新人力投入的中介效应：

其中，表示企业创新资金投入，表示企业创新人力投入，其他符号含义与式（1）相同。

另外，在基准模型的基础上，加入政府补贴和政府补贴与数字化转型的交互项来构建模型（8），以此检验政府补贴是否存在调节作用。

其中，表示企业获得的政府补贴，表示政府补贴与数字化转型的交互项，其他符号含义与式（1）相同。

（二）变量定义

1. 因变量：绿色技术创新（GI），已有研究对企业绿色技术创新的衡量主要包括绿色创新投入、绿色专利的申请和授权量、绿色专利的被引次数等。本文借鉴郭丰等[27]的做法，选择以企业绿色发明专利授权量加1的对数值来衡量其绿色技术创新水平。

2. 自变量：数字化转型（DT），本文利用Python软件，通过爬取样本企业的年报进行文本分析，以数字化转型领域（AI技术、大数据、区块链技术等）的特定关键词在样本企业年报中出现的词频数量来衡量企业数字化转型水平。考虑到样本企业数字化转型领域关键词数据缺失较多，本文借鉴吴非[28]的方法，对获得的词频数加1并取对数。

3. 中介变量：创新资金投入（RD），本文以企业研发投入金额的对数来衡量企业创新资金投入水平。创新人力投入（RM），本文以企业研发人员数量的对数来衡量企业创新人力投入水平。

4. 调节变量：政府补贴（SUB），本文以企业当年获得的政府补助金额来衡量企业政府补贴水平。

5. 控制变量：本文以总资产收益率（Roa）来衡量企业的盈利水平，企业年龄（Age）则采用企业观测年份减去企业成立年份的数值来衡量，股权集中度（Top）以第一大股东的持股率来衡量，财务风险（Lev）以企业财务杠杆系数来衡量，现金持有率（Cash）以企业的现金比率来衡量，企业规模（Size）则是以企业总资产的对数来衡量，变量的具体测量方法及定义如表1所示。

（三）样本选择与数据来源

本文以2012—2021年我国A股上市企业为样本企业，并进行如下筛选：（1）剔除金融行业的样本企业；（2）剔除了数据严重缺失的样本企业；（3）剔除被ST、*ST的样本企业。经过筛选，最终保留14 635个有效样本观测值。本研究使用的数据主要来源于国泰安、万德等数据库以及上市公司的年报。表2是主要变量的描述性统计分析与共线性诊断结果。

三、实证结果与分析

（一）基准回归分析

根据Hausman检验结果，本文采用固定效应模型进行回归分析，表3报告了数字化转型对企业绿色技术创新的固定效应模型回归结果。如表3（1）列所示，数字化转型的回归系数为0.031，且在1%的水平下显著，这说明数字化转型显著促进了企业绿色技术创新。表3的（2）～（7）列为逐步加入控制变量后的回归结果。结果显示，数字化转型对企业绿色技术创新的估计系数均大于0且至少在5%的水平下显著，这说明在控制其他变量以后，本文的结论依然成立。

（二）内生性检验

数字化转型能够促进企业绿色技术创新，而绿色技术创新反过来也能推动企业数字化转型。因此，两者之间可能存在内生性问题。为了解决内生性问题，本文借鉴董瑶等[29]的研究方法，通过将数字化转型滞后一期生成新的变量DT_IV，并将其作为工具变量进行内生性检验（表4）。在表4的第一阶段检验中，工具变量DT_IV的估计系数为0.34，且在1%的水平下显著，这表明该工具变量的选择是有效且具有相关性。在表4的第二阶段回归中，数字化转型对企业绿色技术创新的估计系数为0.038，在1%的水平上显著，这与基准模型（1）的结果基本一致，这表明本文的研究结论稳健可靠。

（三）稳健型检验

1. 替换因变量

为了验证研究结论的稳健性，本文以企业绿色专利的申请量来替换因变量进行稳健性分析（表5）。如表5的（1）列所示，数字化转型对企业绿色技术创新的回归系数为0.322，且在1%的水平下显著，这与基准回归模型（1）的结果类似，本文研究结论的稳健性得到验证。

2. 控制省份固定效应

本研究在控制年份和企业的基础之上，进一步加入了省份固定效应来验证研究结论的稳健性，如表5的（2）列所示，数字化转型对企业绿色技术创新的回归系数为0.018，在5%的水平下显著，这再次验证了本文研究结论的稳健性。

3. 调整研究样本

由于直辖市在绿色创新政策支持、政府财政经济状况等方面都优于其他省份。因此，本文剔除了直辖市的企业后再次进行回归分析，如表5的（3）列所示，在删除直辖市的企业后，数字化转型对企业绿色技术创新的回归系数为0.069，仍然在1%的水平下显著，本文研究结论的稳健性再次得到验证。

四、进一步分析

（一）数字化转型对企业绿色技术创新的作用机制检验

正如前文理论分析所述，数字化转型主要通过创新资金投入和创新人力投入的中介效应，以及政府补贴的调节效应来促进企业绿色技术创新。因此，本研究构建中介效应模型和调节效应模型对上述作用机制进行检验。

1. 创新资金投入的中介效应检验

表6的（1）～（3）列报告了创新资金投入的中介效应检验结果。根据表6的（1）和（2）列，数字化转型对企业绿色技术创新和企业创新资金投入的估计系数分别为0.02和0.029，且至少在5%水平下显著。另外，在表6的（3）列中，数字化转型和创新资金投入对企业绿色技术创新的回归系数分别为0.018和0.037，也至少在5%水平下显著，这表明创新资金投入发挥了部分中介作用。因此，数字化转型能够通过增加创新资金投入来推动企业绿色技术创新。

2. 创新人力投入的中介效应检验

表6的（4）～（6）列报告了创新人力投入的中介效应检验结果。如表6的（4）和（5）列所示，数字化转型分别在5%和10%的显著性水平与企业绿色技术创新和企业创新人力投入正相关。另外，在表6的（6）列中，数字化转型和创新人力投入的回归系数也至少在10%的显著性水平下为正，这表明创新人力投入也发挥了部分中介作用。因此，数字化转型能够通过增加创新人力投入来推动企业绿色技术创新。综上，假设2得到验证。

3. 政府补贴的调节效应检验

本文首先将政府补贴和数字化转型的数据去中心化处理，然后将政府补贴和数字化转型的交互项纳入基准模型进行回归（表7）。如表7所示，政府补贴与数字化转型的交互项DT*SUB的回归系数为0.001，在1%水平通过了显著性检验。这说明政府补贴在数字化转型促进企业绿色技术创新的过程中发挥了积极的调节作用，假设3得到验证。

（二）城市群异质性分析

根据我国区域发展战略需求，本文对所有样本企业按照注册地的不同划分为京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群进行异质性检验，回归结果如表8所示，对于京津冀和成渝城市群的企业，数字化转型的回归系数分别为3.946和0.88，且至少在10%水平下显著。而对于长三角和珠三角城市群企业，数字化转型的回归系数均不显著。上述异质性检验结果表明，数字化转型能显著提升京津冀和成渝城市群企业绿色技术创新，对于长三角和珠三角城市群的企业未能起到促进作用。究其原因：第一，长三角和珠三角城市群的企业数字化应用程度较高，绿色技术创新水平也处于较高水平，这导致数字化转型提升企业绿色技术创新的边际效应下降；第二，数字化的飞速发展带来的数字资产产权归属等问题抑制了数字化转型对企业绿色技术创新的促进作用，而京津冀和成渝城市群企业绿色技术创新水平仍有很大的上升空间，数字化转型对该区域企业的绿色技术创新优势明显；第三，相对于长三角和珠三角城市群的企业，京津冀和成渝城市群的企业对数字化转型的需求更迫切。因此，大量的数字人才、资金等资源涌入，再加上政府政策的支持，促进了京津冀和成渝城市群企业的数字化转型对绿色技术创新的影响效果。

五、研究结论及政策建议

（一）研究结论

数字化转型是促进企业绿色技术创新，实现我国经济绿色低碳发展的重要手段。在“双碳”目标背景下，本研究利用Python软件爬取了2012—2021年我国A股上市企业年报中与数字化转型相关的词频数来量化数字化转型程度。通过引入创新资金投入与创新人力投入作为中介变量，以政府补贴作为调节变量实证检验了数字化转型对企业绿色技术创新的影响及作用机制并得到如下研究结论：第一，数字化转型显著促进了企业绿色技术创新，该结论在经过一系列严格的稳健性检验后仍然成立；第二，数字化转型能够通过增加企业创新资金投入和创新人力投入来推动企业绿色技术创新；第三，政府补贴在数字化转型促进企业绿色技术创新的过程中发挥了正向调节作用；第四，数字化转型显著促进了京津冀和成渝城市群企业绿色技术创新。

（二）政策建议

基于研究结论，本文提出如下政策建议；

第一，从国家层面，政府应制定促进数字化转型和企业绿色技术创新融合发展的相关政策，加大对企业数字化转型的财政专项补贴，对企业在数字化设备和软件购买、数字技术引进等方面实施税收优惠政策。另外，政府还要持续加强“新基建”建设，超前部署通信、算力、融合等新型基础设施来为企业的数字化转型提供强有力的支撑。

第二，从企业层面，企业应该加大对数字化转型和绿色技术创新的资金投入和人力资本投入，完善数字技术的设备设施，提高企业绿色创新水平，消除信息不对称造成的企业内部信息壁垒，形成数字化转型和企业绿色技术创新充分结合的共生生态体系。除此以外，企业还要实施积极开放的人才政策，在引进高端复合型人才的同时也要注重本土人才的培养，进一步加强与高校、科研机构、政府的合作，注重绿色创新技术的转化和落地。

第三，注重区域协调和人群普惠，继续增加对内陆地区和新兴城市群的数字化投资力度，在基础设施建设、数字资源投入、人才技术资金等方面给予适当倾斜和照顾。通过差异化的数字化转型发展政策，进一步缩小区域间的数字化水平差距，充分发挥数字化对企业绿色技术创新的促进作用，助力我国经济社会的可持续高质量发展。

最后，感谢西南科技大学博士基金资助成果“数字化转型对企业创新的影响研究”（项目编号：23sx7111）的资助。

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The Impact of Digital Transformation on Green Technological Innovation ofListed Enterprises in China

——Evidence Based on Python Text Analysis

Abstract： Digital transformation is an important means to promote the green technological innovation of enterprises and realize the green and low-carbon development of China’s economy. This paper takes China’s A-share listed companies from 2012 to 2021 as the research object， and uses Python software to crawl the “digitalization” keywords in the annual reports of listed companies to quantify the degree of digital transformation of enterprises. By constructing models of fixed effect， mediating effect and moderating effect， the paper discusses the impact of digital transformation on enterprises’ green technological innovation and its mechanism in depth. The research results show that digital transformation has significantly promoted the green technological innovation of enterprises， and this conclusion is still valid after a series of rigorous robust tests. The mechanism analysis shows that digital transformation indirectly promotes the green technological innovation of enterprises by increasing the investment of innovation funds and innovation manpower. In addition， the regulatory effect test shows that government subsidies have played a positive regulatory role in promoting green technological innovation of enterprises in the process of digital transformation. Further heterogeneity analysis shows that digital transformation is conducive to the green technology innovation of enterprises in Beijing-Tianjin-Hebei and Chengdu-Chongqing urban agglomeration.

Key words： digital transformation， green technological innovation， text analysis