数字经济能否促进企业绿色转型——来自上市企业绿色专利数据的证据.pdf
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1、推动高端制造业绿色创新发展能够提高资源高效循环利用,实现人与自然和谐公司,而数字经济是推动我国高端制造业可持续发展的重要力量。基于此,本文以 2013-2018 年 A 股全部高端制造业公司数据,探讨区域数字经济发展水平对微观企业绿色创新水平影响效应。研究发现,数字经济能够促进企业绿色创新。本文进一步的进行了异质性因素考察,研究发现,数字经济对企业绿色创新的促进作用在两职分离的企业、非高技术产业的样本中更为显著。本研究理论上拓展了数字经济与绿色创新的研究范式,实践上为国家绿色发展和企业可持续发展提供了现实指导和启示。关键词:绿色创新;数字经济;可持续发展 引言 目前,世界正面临着严重的环境和资
2、源压力,这种高消耗高排放的发展方式不利于可持续发展。绿色制造是将绿色理念和产品设计、制造、工艺、技术和系统深度融合而形成的制造模式,目的是减少资源浪费和能源消耗,促进制造业可持续发展,而绿色创新发展是企业实现绿色制造、可持续发展的主要途径。在党的二十大报告,提出在 2035 年我国将基本实现新型工业化,并且在完成这一目标的过程中,需要继续推进制造强国、质量强国、网络强国和数字中国的建设。而高端制造业是我国实现制造强国目标的主力军,促进高端制造业企业实现绿色制造具有重要意义。数字经济主要是指以数据资源为关键要素、以现代-41-www.ivypub.org/msr 信息网络为主要载体、以信息通信技
3、术融合应用和全要素数字化转型为重要推动力1。它正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,因此,我国经济发展既要坚持创新驱动,释放数字创新价值潜力2,又要健全协同机制,构建现代化的治理体系还要挖掘数字价值,发挥数据要素倍增效应,从产业数字化、数字产业化、数据价值化等方面推动经济高质量发展。在此背景下,探究宏观数字经济发展能否促进高端制造业绿色创新发展,有助于为我国制造强国目标的实现提供理论参考。有关数字经济和绿色创新发展的研究日益增多,围绕数字经济与绿色创新的文献研究主要围绕以下三个方面:一是数字经济、绿色
4、创新发展的经济后果。常皓亮3基于 2011-2019 年中国 279 个地级及以上城市为样本,探究数字经济与碳排放强度之间的关系,研究结果表明,数字经济能够显著降低碳排放强度,提升绿色技术创新水平和绿色管理创新能力4,通过绿色创新能力、财政科技支出和市场竞争强度影响城市碳排放5,6,正向调节 ESG 表现对企业价值的提升作用7,推动我国乡村振兴的全面发展8。二是数字经济赋能绿色创新路径研究。刘超等9研究发现绿色金融是数字经济提升区域绿色技术创新水平的重要传导路径。此外,有学者多维度检验了数字经济发展对绿色创新质和量的影响及其内在机制,政府和公众环境关注10、地区融资约束11、高管团队异质性4、
5、研发投入规模和技术市场交易规模12。三则主要是围绕促进数字经济发展的影响因素。数字经济发展受制于现有的监管框架和环境规制的影响,中国在数字经济监管体系中还存在着一些问题,如:法规不完善,现行制度与数字经济发展相冲突,政府与平台之间的监管与治理关系不清,监管理念与政策落后等13。我国高端制造业的发展仍存在一些较大短板和薄弱环节,且部分领域海出现了“卡脖子”的关键核心技术问题。因此,在数字经济与绿色制造迅猛发展的大背景下,如何促进企业进行绿色创新,提升绿色创新能力,是当前亟待解决的问题。然而鲜少有文献研究宏观数字经济发展对微观高端制造业企业绿色创新的影响效应进行研究,因此本文基于我国 A 股 20
6、13-2018 年数据,实证检验区域数字经济发展水平对企业创新效应的影响效果如何。研究发现数字经济能有效促进我国绿色创新发展,这将为我国高端制造业企业绿色创新发展提供理论支撑,从而促进我国早日实现制造强国目标。1 理论分析与研究假设 智能化为高端制造业高质量发展提供技术路径。当前,世界主要国家都在加快数字化转型战略布局,抢抓产业智能化发展先机。高端制造业是现代化产业体系的支柱,数字经济是促进我国高端制造业企业绿色创新发展的主要驱动力。基于生态现代化理论,数字经济能够促进高端制造业在产品中应用信息技术和智能科技,以此提升工业制造流程的信息化和智能化,从而实现传统产品按照生态优先升级、促进高端制造
7、业微观企业实现绿色创新发展14。首先,数字经济降低信息不对称,缓解企业面临的融资约束,进而促进企业实现绿色创新发展。随着区域内大数据、人工智能和互联网等新技术的发展,有利于降低高端制造业企业在生产经营过程中的信息搜索和管理成本,革新高端制造业生产方式,提高绿色生产效率15。同理,数字经济的发展,能够帮助信贷企业或投资者更加了解高端制造业企业经营状况、发展前景等,降低高端制造业企业与银行等金融机构之间的信息不对称,从而提高金融机构向企业提供信贷资金的意愿。当企业受到的融资约束的情况得到缓解,高端制造业企业也更愿意将资金进行研发创新的投入。其次,区域数字经济发展水平在一定程度上能够反映政府对数字化
8、建设的重视程度15。政府在数字化建设方面的扶持力度越大,区域对信息的识别和传递速度也会越快,降低了高端制造业企业获取信息的成本27,28,加剧了市场竞争压力,倒逼企业加大研发投入29,实现绿色创新发展。数字经济发展在组织层面扩大了技术的正向外溢效应,也在个体层面降低了消费者的信息获取成本,有效改善了信息不对称的问题。此外,随着绿色发展理念深入人心,消费者更加偏好绿色环保的产品,在此情形下,高端制造业企业不得不选择绿色创新以此提升产品的绿色价值含量。最-42-www.ivypub.org/msr 后,随着区域数字经济发展水平的提高,高端制造业企业为绿色创新发展获得所需资源和知识基础的便利性也会得
9、到改善。且地区数字经济发展越好,越能增强高端制造业企业绿色创新的信心和动力。基于以上分析,本文提出假设:H1:区域数字经济发展能够提升高端制造业企业绿色创新水平。2 研究设计 2.1 样本选取与模型构建 本文选择 2013-2018 年所有 A 股上市企业为初始样本,将 A 股上市企业中的高端制造业作为研究样本。为降低实证结果的偏差,借鉴李世刚等研究剔除金融保险类企业,剔除被 ST、PT 等特别处理的高端制造业企业观测值,剔除相关变量缺失的上市企业观测值16。此外,为减轻极端值的影响,本文利用 stata软件对所有连续变量进行上下 1%到 99%的缩尾处理。最终得到 13608组企业年度数据样
10、本。为检验本文假设,本文设定模型 1:上式中 i 代表高端制造企业;t 代表时间;Y 表示被解释变量企业绿色创新水平;代表各省份数智赋能指数;表示控制变量;表示随机误差。表示模型截距项,表示数智赋能变量系数。本文主要观测,如果大于 0 则说明区域经济发展能促进高端制造业企业绿色创新发展,反之,则会抑制企业绿色创新发展。2.2 变量与数据说明(1)被解释变量:绿色创新(patent)。高端制造业绿色创新活动分为实质性创新和策略性创新,发明专利包含的自主知识产权更多,是一种实质性创新成果,体现了企业对创新“质量”的追求17。与之相反,实用新型专利是一种难度较小的策略性创新成果,体现了企业对创新“数
11、量”的追求。因此,借鉴黎文靖和郑曼妮18、王营等和黄依婷等的研究,使用 ln(绿色发明专利申请量+绿色实用新型专利申请量+1)衡量企业的总体绿色创新水平,进一步将其分解为绿色创新“质量”(ln(绿色发明专利申请量+1)衡量)和绿色创新“数量”(以ln(绿色实用新型专利申请量+1)衡量)17,19。本文仅考虑企业绿色转型总体水平,因此,本文实证检验部分仅将绿色发明专利申请量与绿色实用新型专利申请量数量之和加 1 取对数后作为被解释变量,检验区域数字经济发展与绿色创新水平关系。(2)解释变量:数字经济(De)。目前关于数字经济衡量方法并未统一,本文借鉴刘军等20学者的研究从信息化发展指标、互联网发
12、展指标以及数字交易发展指标三个维度构建了我国数字经济的评价指标体系,以此衡量我国各个省份的数字经济发展水平。具体衡量指标如表 1 所示:表 1 数字经济水平衡量指标构建 一级指标 二级指标 三级指标 测度指标 数字经济 信息化发展指标 信息化基础 光缆密度 移动电话基站密度 信息化从业人员占比 信息化影响 电信业务总量 软件业务收入 互联网发展指标 固定端互联网基础 互联网接入端口密度 移动端互联网基础 移动电话普及率 -43-www.ivypub.org/msr 固定端互联网影响 宽带互联网用户人数占比 移动端互联网影响 移动互联网用户人数占比 数字交易发展指标 数字交易基础 企业网站占比
13、企业使用计算机数占比 数字交易影响 电子商务销售额 网上销售额(3)控制变量:参考王培鑫21和王营等17相关研究,本文纳入控制变量如下企业规模 Size,等于企业总资产的自然对数;资产负债率 Lev,等于负债总额比上一年资产总额;资产收益率 roa,等于净利润比上总资产;营业现金流 cfo,等于经营活动产生的现金流净额比上总资产;营业收入增长率Growth;固定资产比率 Tangibility,等于固定资产净额比上总资产;两职状态 Dual,若董事长兼任总经理,则为 1,否则为 0;独立董事的比例 Dire,大股东持股比例:Topshare,第一大股东持股比例。3 实证结果分析 3.1 描述性
14、统计 本文主要变量的描述性统计结果如表 2 所示,高端制造业企业绿色创新发展水平平均值为 0.335,最小值为 0,最大值为 6.874,超半数企业数字化转型程度低于平均值,表明我国各省份高端制造业企业绿色创新水平存在较大差异,且我国高端制造业企业平均绿色创新发展水平仍较低。此外,企业在规模,固定资产比率等方面均存在差异。其他变量参考其他文献研究可知其均在合理变化范围内。表 2 描述性统计 Variable N Mean p50 SD Min Max patent 13608 0.334 0 0.807 0 6.874 De 13608 0.270 0.252 0.130 0.0730 0.6
15、10 Size 13606 22.34 22.18 1.286 19.72 26.18 Lev 13608 44.23 43.36 20.94 5.599 92.16 Growth 13608 14.84 9.285 36.16-56.29 206.8 Topshare 13608 33.94 31.60 14.92 0.290 89.99 ROA 13608 5.093 4.782 6.340-20.80 24.01 Cfo 13606 0.0410 0.0400 0.0740-0.714 0.652 Tangibility 13596 12.62 12.59 1.124 6.854 18.
16、59 Dire 13608 0.374 0.333 0.0550 0.182 0.800 Dual 13608 0.236 0 0.424 0 1 3.2 相关性分析 表 3 是本文主要变量的相关性分析结果,从表 3 可以看出,数字经济与绿色创新的相关系数为 0.078,在 1%水平上显著正相关,初步说明了数字经济发展可以促进企业绿色创新。同时,各控制变量间的相关系-44-www.ivypub.org/msr 数绝对值均在 0.5 以下,且计算得到各方差膨胀因子检验值(VIF)均小于 2,平均 VIF 值为 1.23,通常假设 VIF 大于等于 10 才会存在共线性问题,而上述分析结果表明本文
17、模型设置中没有显著的共线性问题。表 3 相关性分析 patent De Size Lev Growth Topshare ROA patent 1 De 0.078*1 Size 0.234*0.112*1 Lev 0.073*-0.061*0.487*1 Growth 0.00600 0.061*0.029*-0.0110 1 Topshare 0.024*-0.038*0.252*0.088*-0.077*1 ROA 0.046*0.015*0.115*-0.246*0.222*0.122*1 Cfo 0.028*0.0100 0.070*-0.145*-0.030*0.102*0.372
18、*Tangibility 0.00300-0.113*0.240*0.107*-0.072*0.088*-0.046*Dire 0.0140 0.040*-0.00400-0.00500 0.00200 0.029*-0.041*Dual-0.00600 0.079*-0.153*-0.113*0.053*-0.065*0.022*Cfo Tangiby Dire Dual Cfo 1 Tangibility 0.110*1 Dire-0.022*-0.026*1 Dual-0.018*-0.079*0.111*1 3.3 基准回归检验 本文基准回归检验结果如表 4所示,其中,第 1列和第 2
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