數字化轉型能否促進企業綠色創新績效的提高？
——基于我國A股上市公司數據

楊利紅，賈茹蕓

（西安科技大學 管理學院，陜西 西安 710600）

黨的十八大報告指出，良好生態環境是人和社會持續發展的根本基礎，然而傳統工業化的迅猛發展在創造巨大物質財富的同時，也付出了沉重的環境代價。因此，為了在維持經濟增長的同時保護好生態環境，我國經濟發展重心逐漸從追求經濟效益轉移到追求綠色創新發展上。企業作為經濟發展的主體，其綠色創新績效的提高對加快我國綠色創新發展具有重要意義。在此背景下，多數企業逐漸開始將人工智能、區塊鏈、云計算及大數據等信息技術應用于生產經營過程中，希望能夠通過企業數字化轉型來推動綠色創新績效的提高。然而，在數字化轉型的過程中，企業不僅要擺脫對傳統經營模式的依賴，還要經歷技術升級、組織結構調整、資源重組等多方位變革[1]，這使得企業數字化轉型周期長、成本高。因此，探討企業數字化轉型能否促進綠色創新績效的提高是目前亟待解決的問題。

在數字化轉型影響綠色創新績效的過程中，由于信息不對稱問題和代理問題的存在，導致企業從外部獲得融資的成本較高，從而形成融資約束，進一步對企業綠色創新績效產生影響。由此可見，融資約束會在數字化轉型影響企業綠色創新績效的過程中產生作用，但這一作用是不是中介效應尚未可知。此外，綠色創新活動作為一項資源需求量大的資本密集型活動，其面臨著風險高、資金投入大的問題，由此可見，企業的風險承擔水平及政府對企業提供的資金支持也在很大程度上影響著企業的綠色創新績效?；诖?，本文在探究企業數字化轉型對綠色創新績效影響的同時，也對融資約束在其中的中介效應和風險承擔水平、政府補助的調節作用進行了研究，以此為促進企業綠色創新績效的提高提供科學的參考依據。

目前，現有學者對企業如何進行數字化轉型已經取得了較為豐富的研究。相關學者認為，高管團隊內部的異質性[2]、稅收激勵[3]、平臺賦能的方式[4]、企業自身的創新能力[5]、制度慣性以及數字技術驅動張力[6]等均會對企業數字化轉型產生影響。同時，還有學者就數字化轉型對企業產生的影響進行了研究，具體來看，數字化轉型可以抑制企業的費用粘性[7]、促進企業經濟增長[8]、提高企業勞動生產率[9]和全要素生產率[10]、推動企業高層次勞動力需求上升及勞動力結構的優化[11]。此外，多數學者認為數字化轉型能促進企業創新績效的提高[12-14]，然而還有少部分學者認為數字化轉型并不能使所有企業都獲得收益[15]，其原因可能在于信息技術無法適應企業現有組織結構[16]、管理層管理能力欠缺[17]等導致企業數字化轉型失敗。由此可見，已有關于數字化轉型對創新績效影響的研究尚未形成一致結論，且鮮有學者就數字化轉型對企業綠色創新績效的影響進行研究。

本文的創新點主要有以下幾方面：第一，將企業數字化轉型與綠色創新績效聯系起來，進一步拓展了影響企業綠色創新績效的因素研究；第二，從企業產權性質、企業的污染程度及市場化程度三個方面探討了數字化轉型對綠色創新績效影響的異質性特征，豐富了相關文獻；第三，從融資約束的角度出發，研究其在數字化轉型影響綠色創新績效過程中的中介效應，完善了數字化轉型對綠色創新績效影響的機制研究；第四，以風險承擔水平和政府補助為視角，探討其在數字化轉型影響綠色創新績效過程中的調節作用，為企業積極進行數字化轉型、有效提高綠色創新績效提供了理論支撐。

1 理論分析與研究假設

1.1 數字化轉型對綠色創新績效的影響

在數字經濟發展的新形勢下，企業進行數字化轉型可以優化生產流程，降低企業生產與運營成本、提高生產與運營效率[18]，進一步提高企業創新意愿、提升企業的創新效率、降低研發成本，從而對企業綠色創新績效的提高產生有利影響。

首先，數字化轉型能夠提高企業創新意愿，從而促進綠色創新績效的提高。由于股東和企業管理層之間存在委托代理關系，高管可能會為了謀求私利而減少對具有較高風險的綠色創新活動的投入，而數字化轉型依托互聯網強大的信息整合功能，使企業能夠及時、快速地獲取外界新信息[19]，從而有效識別綠色創新活動可能會遇到的風險，并對其進行規避，以減少企業面臨的損失，從而提升企業進行綠色創新活動的意愿，進一步促進綠色創新績效的提高。

其次，數字化轉型能夠提升企業創新效率，從而促進綠色創新績效的提高。數字化轉型能夠加強企業內部各部門之間的信息交流與溝通[20]，使研發人員更好地了解企業的生產經營情況及市場需求情況，并依據企業自身情況有針對性地進行綠色創新活動，進一步提升企業創新效率，從而對綠色創新績效的提高產生促進作用。

最后，數字化轉型能夠降低企業研發成本，從而促進綠色創新績效的提高。企業在引進信息技術進行數字化轉型后，有利于優化資源配置，加速了資源在企業間的流動，進而提高資源利用效率，降低了企業研發成本[21]；同時，數字化轉型使得企業可以低成本、高效率地獲得并利用與綠色創新活動相關的內外部數據，促使內部創新和外部市場需求相匹配，進而降低研發失敗的可能性，從而進一步推動企業綠色創新績效的提高?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設：

假設1：數字化轉型對綠色創新績效具有顯著的正向影響。

1.2 融資約束的中介效應

融資約束理論認為，由于信息不對稱問題和代理問題的存在，導致企業從外部獲得融資的成本較高，致使企業無法達到理想中的投資水平，從而形成了融資約束，限制了企業的融資渠道，對企業綠色創新績效產生不利影響。而企業進行數字化轉型可以在一定程度上緩解這一問題。

首先，數字經濟是我國近年來一項重要發展戰略，企業進行數字化轉型作為符合國家發展戰略的重要舉措，可以獲得國家的戰略支持，在進行融資時也更容易享受到政策優惠，有效緩解了融資難的問題[22]，這使得企業能夠獲得充足的資金，并將其投入綠色創新活動中，進一步推動企業綠色創新績效的提高。

其次，企業進行數字化轉型之后，可以通過人工智能、區塊鏈、云計算及大數據等信息技術及時、高效地處理和傳遞信息，確保信息的時效性和真實性，從而降低企業與外部資金提供者的信息不對稱問題[23]，緩解企業的融資約束，在此基礎上，進一步推動企業綠色創新績效的提高。

最后，代理成本過高是企業產生融資約束的重要原因之一，而企業通過應用信息技術進行數字化轉型，有利于對經營活動的成本進行及時計算，從而能夠對股東與高管之間、高管與員工之間的代理成本進行有效控制[24]，在降低代理成本的同時，緩解企業的融資約束，進一步減少代理成本對企業造成的資金壓力，從而為企業進行綠色創新活動提供保障，促進綠色創新績效的提高?；谏鲜龇治隹梢钥闯?，融資約束在數字化轉型與綠色創新績效之間具有橋梁作用，因此，本文提出以下假設：

假設2：融資約束在數字化轉型影響綠色創新績效的過程中存在中介效應。

1.3 風險承擔水平的調節作用

綠色創新活動是一項資源投入大、周期長的高風險活動，因此，企業想要開展綠色創新活動、提高綠色創新績效，就必須擁有較高的風險承擔水平。具體來看，風險承擔水平能夠在數字化轉型對綠色創新績效的影響中發揮如下作用：首先，具有高風險承擔水平的企業對綠色創新活動失敗的容忍度更高，高管受到短期業績目標的壓力較小[25]，因此，在數字化轉型促進綠色創新績效提高的過程中，企業高風險承擔水平能夠提升高管開展綠色創新活動的意愿和信心，從而加強數字化轉型對綠色創新績效的正向影響；其次，根據風險與報酬對等理論，更高的投資收益對應更高的投資風險，而高投資收益較多地體現在創新活動上[26]，因此，企業要想獲得更多的投資收益，就需要開展更多的綠色創新活動，這就要求企業必須承擔更多的風險，由此可見，企業承擔風險的能力越高，數字化轉型對綠色創新績效的正向影響作用就越強?；谏鲜龇治隹梢钥闯?，當企業風險承擔水平較高時，更有利于發揮數字化轉型對綠色創新績效的正向影響作用，因此，本文提出以下假設：

假設3：風險承擔水平在數字化轉型對綠色創新績效的影響中發揮正向調節作用。

1.4 政府補助的調節作用

企業在進行綠色創新活動時需要人力、資金等資源的大量投入，然而根據外部性理論，企業的綠色創新成果可能會被其他群體無償獲得，即企業在經歷了投入多、風險高、不確定大且周期長的綠色創新活動后不能獨自享有創新成果，這在一定程度上降低了其進行綠色創新活動的意愿，進而抑制企業綠色創新績效的提高。此時，政府通過實施補助為企業提供資金支持，可以在一定程度上促進數字化轉型對企業綠色創新績效的正向影響作用。具體來看，政府補助能夠在數字化轉型對綠色創新績效的影響中發揮如下作用：首先，獲得政府補助較高的企業可以直接增加其綠色創新活動所需資金，緩解企業面臨的資源約束，引導社會資源流向企業綠色創新活動[27]，從而滿足了企業開展綠色創新活動所需的各類資源，進一步提升數字化轉型對綠色創新績效的正向影響作用；其次，政府補助也可以在一定程度上彌補創新成果外溢導致的收益損失，削弱創新成果的外部性，從而提高企業進行綠色創新活動的意愿；最后，根據信號傳遞理論，企業獲得較高政府補助能夠提高企業綠色創新活動的“信譽度”，并釋放“利好信號”，不斷吸引外部投資者參與[28]，從而擴大企業獲得資金支持的渠道，進一步分擔企業綠色創新活動的資金壓力，不斷刺激企業數字化轉型對企業綠色創新績效的正向影響作用?；谏鲜龇治隹梢钥闯?，當企業獲得的政府補助較高時，更有利于發揮數字化轉型對綠色創新績效的正向影響作用，因此，本文提出以下假設：

假設4：政府補助在數字化轉型對綠色創新績效的影響中發揮正向調節作用。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

本文選取2016—2021 年滬深兩市A 股上市公司的數據作為研究樣本。在此基礎上，為了確保樣本數據的完整性及研究結論的可靠性，本文對樣本企業進行了如下篩選：①剔除ST 和ST*企業；②剔除關鍵數據缺失的企業；③剔除金融企業和保險企業。同時，為了避免極端值對研究結果造成誤差，本文對所有連續變量進行了上下1%的Winsorize 縮尾處理。經過以上篩選和處理，最終得到了977 家數據完整的樣本企業，共計5 862 個有效樣本數據。其中，綠色專利申請數據來自中國研究數據服務平臺（CNRDS），數字化轉型數據來自上市公司年報，其余數據均來自萬德數據庫（WIND）。本文使用Excel 對相關數據進行整理，最終運用Stata 17.0 統計軟件進行數據統計與分析。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為綠色創新績效。根據國外早期代表學者ACS 等[29]的研究發現，綠色專利是企業綠色創新成果產出的集中體現，能夠可靠衡量企業的綠色創新績效。企業綠色專利主要包括發明專利和實用新型專利兩種，雖然實用新型專利的創新程度較低，但其作為企業創新成果的產出，也能給企業帶來收益。同時，由于專利授權往往需要經過較長周期，不能反映企業當期的創新成果，因此與專利授權數相比，專利申請數更能反映企業當期的創新成果[30]。此外，考慮到綠色專利申請數具有“右偏性”的特點，本文參考潘紅波等[25]、申明浩等[31]的做法，以綠色專利申請數加1 取自然對數的方式來衡量綠色創新績效，并用Pat表示。

2.2.2 解釋變量

本文的解釋變量為企業數字化轉型。通過對相關文獻進行梳理發現，大多數學者采用“是否進行數字化轉型”作為虛擬變量對企業數字化轉型進行衡量[32]，但該指標無法反映企業數字化轉型的程度，因此，本文借鑒吳非等[17]的做法，以上市公司年報中與“企業數字化轉型”相關的詞頻總數作為衡量企業數字化轉型程度的指標。具體而言，本文共選取了人工智能技術、區塊鏈技術、云計算技術、大數據技術和數字技術應用五大類別共76 個特征詞進行統計，如表1 所示。

表1 數字化轉型特征詞表

本文根據表1 所示的特征詞譜對企業年報中出現的詞頻數進行統計，以此來衡量企業數字化轉型程度，同時考慮到該數據的“右偏性”特點，本文將其進行對數化處理，并用Dig表示。

2.2.3 中介變量

本文的中介變量為融資約束。融資約束的衡量方式主要包括單一指標和綜合指標兩種，其中，單一指標包括企業的股利支付水平、現金流量、企業規模等；綜合指標包括FC 指數、WW 指數及KZ 指數等。與單一指標相比，運用綜合指標能更全面地衡量企業的融資約束水平，同時，在綜合指標中，WW 指數及KZ 指數存在一定程度上的內生性問題，因此，本文借鑒苑澤明等[23]、顧雷雷等[33]學者的做法，選取FC 指數作為企業融資約束的衡量指標，并用FC表示。

2.2.4 調節變量

本文的調節變量為風險承擔水平和政府補助?，F有學者主要通過盈余波動性、股票回報波動性、資產負債率及研發支出等指標對企業風險承擔水平進行衡量，由于我國股票市場波動性較大[1]，因此，本文借鑒何瑛等[34]的做法，選取盈余波動性作為風險承擔水平的衡量指標，具體計算公式如式（1）和式（2）所示。

式（1）、（2）中：i、n分別表示上市公司及時間，ROA為企業當年息稅折舊及攤銷前利潤（EBITDA）與當年末總資產（ASSETS）的比值，為緩解行業和周期的影響，將企業ROA減去年度行業均值得到ADJ_ROA，如公式（1）所示。同時，本文以每3 年為一個觀測時段，滾動計算ADJ_ROA的標準差，以此來衡量企業的盈余波動性，如公式（2）所示。本文以盈余波動性來衡量企業的風險承擔水平，并用Risk表示。

此外，政府補助是政府無償給予企業的資金支持，本文依據企業財務報表附注中公布的政府補貼金額獲得該指標的具體數據，同時為了避免企業規模造成的差異，本文借鑒黃琰等[35]的做法，用政府補助金額的對數作為衡量政府補助的指標，并用Gov表示。

2.2.5 控制變量

考慮到影響本研究的因素較多，因此，為了控制其他變量的影響，本文參考吳非等[17]、潘紅波等[25]學者的做法，選取資產負債率（Lev）、研發投入強度（R&D）、第一大股東持股比例（Top1）、凈資產收益率（Roe）、賬面市值比（BM）及企業年齡（Age）作為控制變量，同時，將年份（Year）和行業（Ind）作為虛擬變量，來控制其對企業創新績效產生的影響。相關變量定義及說明如表2所示。

表2 變量定義表

2.3 模型設計

為了驗證企業數字化轉型對綠色創新績效的影響作用，本文根據假設1 構建了模型（1），具體公式如下所示。

式中：β為回歸系數，ε為隨機誤差項。為了驗證融資約束在企業數字化轉型對綠色創新績效影響中的中介效應，本文根據假設2 構建了模型（2）和模型（3），具體公式如下所示。

為了驗證風險承擔水平和政府補助在企業數字化轉型對綠色創新績效影響中的調節作用，本文分別根據假設3 和假設4 構建了模型（4）和模型（5），具體公式如下所示：

3 實證分析

3.1 描述性統計分析

本文對樣本數據進行了描述性統計分析，包括數據的最小值、最大值、均值及標準差，描述性統計分析具體結果如表3 所示。

表3 描述性統計分析

由表3 可以看出，本文被解釋變量——綠色創新績效（Pat）的最小值為0，最大值為5.740，均值為1.973，標準差為1.307，說明不同企業之間綠色創新績效存在明顯差異。解釋變量——企業數字化轉型（Dig）的最小值為0，最大值為5.361，均值為1.818，標準差為1.450，說明在本文選取的樣本企業中，數字化轉型程度差異較大，且仍有部分企業尚未進行數字化轉型。本文的中介變量——融資約束（FC）的最小值為0.000 12，最大值為0.974，均值為0.392，標準差為0.271，說明目前不同企業之間融資約束具有較大的差異。在調節變量中，風險承擔水平的最小值為-23.88，最大值為22.59，均值為5.072，標準差為6.220，說明樣本企業之間對風險的承擔能力存在顯著差異；政府補助的最小值為13.78，最大值為20.78，均值為17.12，標準差為1.368，說明不同企業之間獲得的資金支持具有差異。從控制變量的最小值、最大值、均值及標準差可以看出，各控制變量在不同企業之間也存在不同程度的差異。

3.2 回歸結果分析

3.2.1 基準回歸

為了探究數字化轉型對企業綠色創新績效的影響，本部分根據前文構建的模型（1）進行回歸分析，具體結果如表4 所示。

表4 基準回歸結果

表4 的列（1）和列（2）分別列示了未加入控制變量和加入控制變量后的回歸結果?？梢园l現，在未加入控制變量時，模型（1）的F值為40.41，在1%水平下通過了顯著性檢驗，同時調整后的R2為0.133 9；在進一步加入控制變量后，模型（1）的F值為70.96，且在1%水平下通過了顯著性檢驗，調整后R2為0.257 1，說明本文選取的控制變量加強了模型對企業綠色創新績效的解釋力度。同時，由表4 的回歸結果可知，在未加入控制變量和加入控制變量后，企業數字化轉型的系數分別為0.119 8 和0.137 9，均在1%水平下通過了顯著性檢驗，這表明數字化轉型對綠色創新績效產生了顯著的正向影響，假設1 得到驗證。

3.2.2 內生性檢驗

由于企業綠色創新績效的提高可能會在一定程度上倒逼企業向數字化方向發展[31]，因此，企業數字化轉型與綠色創新績效之間存在一定的內生性問題。為了避免內生性問題對研究結果產生影響，本文分別選取滯后數據及工具變量進行內生性檢驗。

（1）滯后數據進行檢驗。本文借鑒付劍茹等[36]的研究，選用解釋變量和控制變量滯后一期的數據進行回歸，以緩解企業數字化轉型與綠色創新績效之間的反向因果問題。在此基礎上，本文進一步將滯后兩期的數據代入模型（1）中進行回歸，具體結果如表5 所示。

表5 內生性檢驗結果（滯后數據）

表5 的列（1）和列（2）分別列示了解釋變量和控制變量滯后一期、滯后兩期的回歸結果，可以看出，將滯后一期、滯后兩期的數據代入模型（1）進行回歸后，F值分別為63.25 和55.64，均在1%水平下通過了顯著性檢驗，且調整后R2分別為0.263 0 和0.274 1，說明模型與變量數據之間的擬合優度較高，可以用來進行內生性檢驗。同時，滯后一期、滯后兩期的數字化轉型系數分別為0.132 6 和0.128 0，均在1%的水平上顯著為正，這在一定程度上緩解了企業數字化轉型與綠色創新績效之間的反向因果問題。

（2）工具變量進行檢驗。雖然滯后數據可以在一定程度上緩解內生性問題，但也有可能遺漏當期的有效變量，因此，本文還選取了工具變量進行內生性檢驗。本文借鑒肖紅軍等[37]、尚洪濤等[38]的研究，選用同年度、同行業除企業自身外的企業數字化均值（IV1）作為工具變量進行內生性檢驗。此外，本文還參考了潘洪波等[25]的做法，選取企業所在城市的上市公司數（IV2）作為另一個工具變量進行內生性檢驗。同年度、同行業除企業自身外的企業數字化均值（IV1）及企業所在城市的上市公司數（IV2）均與企業自身數字化水平緊密相關，但難以對企業自身的綠色創新績效產生直接關聯，因此，這兩個指標均滿足工具變量相關性和排他性的要求。在選取工具變量之后，本文運用兩階段最小二乘法進行了內生性檢驗，檢驗結果如表6 所示。

表6 內生性檢驗結果（工具變量）

在表6 中，列（1）和列（3）分別列示了IV1 和IV2 兩個工具變量第一階段的回歸結果，結果顯示，兩個工具變量對數字化轉型程度的效應均在1%水平下顯著為正，且模型的F值分別為267.33 和119.08，遠大于臨界值10，排除了弱工具變量的問題。列（2）和列（4）分別列示了IV1 和IV2 兩個工具變量第二階段的回歸結果，結果顯示，IV1 和IV2 對企業綠色創新績效的回歸系數分別為0.069 1 和1.392 2，均在1%水平下顯著為正，與前文回歸結果一致，這進一步緩解了企業數字化轉型與綠色創新績效之間的內生性問題。

3.2.3 穩健性檢驗

為保證實證結果的可靠性，本文采用替換變量、區分綠色創新類型及更換回歸模型三種方法進行穩健性檢驗。

（1）替換變量進行檢驗。本文借鑒靳毓等[39]的做法，將上市公司獲得的綠色專利數（Pat-Obtain）作為衡量綠色創新績效的指標，并利用上文構建的回歸模型，對基準回歸結果進行穩健性檢驗。檢驗結果如表7 所示。

表7 穩健性檢驗結果（替換變量）

由表7 可以看出，在替換了綠色創新績效的衡量指標后，模型（1）的F值為72.33，在1%水平下通過了顯著性檢驗，且調整后的R2為0.260 9，說明回歸模型的擬合優度較高，可以利用模型（1）進行檢驗。同時，數字化轉型對綠色創新績效的回歸系數為0.078 6，依然在1%水平上顯著為正，這表明模型（1）通過了穩健性檢驗，實證結果具有可靠性。

（2）區分綠色創新類型進行檢驗。企業綠色專利包括綠色發明專利（Pat-Inn）和綠色實用新型專利（Pat-Other）兩種，發明專利和實用新型專利包含的創新程度不同[40]，使得數字化轉型對不同類型綠色專利的影響程度也存在差異。因此，本文將企業綠色專利分為綠色發明專利和綠色實用新型專利兩種類型，利用上文構建的回歸模型（1），對基準回歸結果進行穩健性檢驗。檢驗結果如表8 所示。

表8 穩健性檢驗結果（區分綠色創新類型）

表8 中，列（1）和列（2）分別列示了數字化轉型對綠色發明專利和綠色實用新型專利的回歸結果?？梢钥闯?，兩個回歸的F值分別為53.99 和85.66，均在1%水平下通過了顯著性檢驗，且調整后的R2分別為0.207 7和0.295 2，說明回歸模型的擬合優度較高。數字化轉型對綠色發明專利和綠色實用新型專利的回歸系數分別為0.162 5 和0.056 3，均在1%水平上顯著為正，這說明模型（1）通過了穩健性檢驗，實證結果具有可靠性，同時表明數字化轉型對企業綠色發明專利的促進作用更明顯。

（3）更換回歸模型進行檢驗。由于綠色專利申請量為計數型變量，且在0 處存在左截斷的特征，因此，本文分別采用Tobit 模型和負二項回歸模型對基準回歸結果進行穩健性檢驗。檢驗結果如表9 所示。表9 中，列（1）和列（2）分別列示了Tobit 模型和負二項回歸模型的回歸結果。根據回歸結果可以看出，在Tobit 模型和負二項回歸模型中，數字化轉型對企業綠色創新績效的回歸系數分別為3.909 6 和0.139 6，均在1%水平下顯著為正，這說明模型（1）通過了穩健性檢驗，實證結果具有可靠性。

表9 穩健性檢驗結果（更換模型）

3.2.4 異質性檢驗

本文從企業的產權性質、所屬行業及市場化程度三個方面來檢驗在不同性質企業中數字化轉型對綠色創新績效的影響是否存在不同。

（1）區分產權性質。產權性質不同會導致企業對綠色創新活動的開展存在差異[41]。為了進一步驗證不同產權性質下數字化轉型對綠色創新績效影響的差異，本文按照產權性質的不同將樣本企業區分為國有企業和非國有企業，根據模型（1）進行回歸分析，結果如表10 所示。

表10 異質性檢驗結果（區分產權性質）

表10 中，列（1）和列（2）分別列示了國有企業和非國有企業的回歸結果?？梢钥闯?，兩個回歸的F值分別為33.11 和38.84，均在1%水平下顯著為正，且調整后的R2分別為0.291 9 和0.223 6，說明回歸模型的擬合優度較高，可以利用模型（1）進行檢驗。在國有和非國有企業中，數字化轉型對綠色創新績效的回歸系數分別為0.195 3和0.111 6，均在1%水平上顯著為正，這表明在國有企業中，數字化轉型對綠色創新績效的促進作用更強。

（2）區分行業。由于所屬行業不同，企業對開展綠色創新活動的需求及條件也會存在差異。因此，本文根據我國《上市公司行業分類指引》《上市公司環保核查行業分類管理名錄》以及《上市公司環境信息披露指南》的規定，將煤炭、采礦、紡織、制革、造紙、石化、制藥、化工、冶金、火電等16 個行業劃分為重污染行業，其他行業劃分為非重污染行業，并以此為基礎，將樣本企業劃分為重污染企業和非重污染企業，進一步驗證在不同行業中數字化轉型對綠色創新績效影響作用的差異。本文在此基礎上根據模型（1）進行回歸分析，回歸結果如表11 所示。

表11 異質性檢驗結果（區分行業）

表11 中，列（1）和列（2）分別列示了重污染行業和非重污染行業的回歸結果?？梢钥闯?，兩個回歸的F值分別為33.41 和56.15，均在1%水平下顯著為正，且調整后的R2分別為0.234 1 和0.277 5，說明回歸模型的擬合優度較高，可以利用模型（1）進行檢驗。在重污染企業和非重污染企業中，數字化轉型對綠色創新績效的回歸系數分別為0.055 5 和0.131 0，均在1%水平上顯著為正，這表明在非重污染行業中，數字化轉型對綠色創新績效的促進作用更強。

（3）區分市場化程度。市場化程度是影響企業綠色創新能力的重要因素[42]，因此，為了進一步驗證市場化程度的高低是否會對企業數字化轉型影響綠色創新績效產生差異，本文采用《中國市場化指數》對企業所在省份的市場化程度進行衡量，同時依據各年份市場化程度的中位數對樣本企業進行分組，高于當年中位數的企業劃分為高市場化組，其余為低市場化組，在此基礎上分別將兩組數據代入模型（1）進行回歸分析，結果如表12 所示。

表12 異質性檢驗結果（區分市場化程度）

表12 中，列（1）和列（2）分別列示了高市場化組和低市場化組的回歸結果?？梢钥闯?，兩個回歸的F值分別為46.09 和32.14，均在1%水平下顯著為正，且調整后的R2分別為0.307 1 和0.236 9，說明回歸模型的擬合優度較高，可以利用模型（1）進行檢驗。同時，在高市場化組和低市場化組中，數字化轉型對綠色創新績效的回歸系數分別為0.102 7 和0.174 3，均在1%水平上顯著為正，這表明在市場化程度較低的企業中，數字化轉型對綠色創新績效的促進作用更強。

3.2.5 進一步分析

前文的分析表明，數字化轉型顯著促進了綠色創新績效的提高。在此基礎上，本文進一步對融資約束在其中的中介效應及風險承擔水平、政府補助在其中的調節作用進行了分析，以期探討數字化轉型促進綠色創新績效提高的內在機理。

（1）融資約束的中介效應。為了驗證融資約束在企業數字化轉型對綠色創新績效影響中的中介效應，本部分根據前文構建的模型（2）和模型（3）進行回歸分析，具體結果如表13 所示。

表13 融資約束的中介效應

由表13 可以看出，模型（2）和模型（3）的F值分別為168.24 和89.23，均在1%水平下顯著為正，且調整后的R2分別為0.452 8 和0.311 1，說明回歸模型的擬合優度較高，可以利用該模型進行檢驗。同時，依據表13 的回歸結果，并結合溫忠麟等[43]的中介效應檢驗流程，本文就融資約束在數字化轉型對綠色創新績效影響中的中介效應進行分析：首先，數字化轉型對融資約束的回歸系數a為-0.017 3，融資約束對綠色創新績效的回歸系數b為-1.519 6，其均在1%水平下顯著為負；其次，數字化轉型對綠色創新績效的回歸系數c為0.111 6，在1%水平下顯著為正；最后，系數a和系數b的乘積與系數c同號，說明融資約束在數字化轉型對綠色創新績效的影響中具有部分中介效應，即數字化轉型可以通過緩解企業融資約束來促進綠色創新績效的提高，假設2 得到驗證。

（2）風險承擔水平和政府補助的調節作用。為了驗證風險承擔水平和政府補助在企業數字化轉型對綠色創新績效影響中的調節作用，本文根據前文構建的模型（4）和模型（5）進行回歸分析，具體結果如表14 所示。

表14 風險承擔水平和政府補助的調節作用

由表14 可以看出，模型（4）和模型（5）的F值分別為66.87 和95.30，均在1%水平下顯著為正，且調整后的R2分別為0.258 4 和0.332 8，說明回歸模型的擬合優度較高，可以利用該模型進行檢驗。同時，依據表14的回歸結果可以看出，風險承擔水平、政府補助與數字化轉型的交乘項系數分別為0.005 9 和0.014 2，在1%和10%水平下顯著為正，說明風險承擔水平和政府補助在企業數字化轉型對綠色創新績效影響中均發揮了正向調節作用，假設3 和假設4 得到驗證。

4 研究結論與啟示

本文以2016—2021 年滬深兩市A 股上市公司的數據作為研究樣本，理論分析并實證檢驗了數字化轉型對綠色創新績效的影響、融資約束在其中的中介效應以及風險承擔水平、政府補助的調節作用。研究結果表明：第一，數字化轉型對企業綠色創新績效具有顯著的正向激勵作用，且從區分創新類型來看，數字化轉型對企業綠色發明專利的促進作用更明顯；第二，融資約束在數字化轉型影響綠色創新績效的過程中存在中介效應，即數字化轉型能夠通過緩解企業的融資約束來推動綠色創新績效的提高；第三，風險承擔水平和政府補助均在數字化轉型對綠色創新績效的影響中發揮正向調節作用；第四，數字化轉型對綠色創新績效的促進作用存在明顯的企業異質性，具體而言，在國有企業、非重污染企業及市場化程度較低的企業中，數字化轉型對綠色創新績效的促進作用更顯著。

基于研究結論得出如下啟示：第一，企業應加快推進數字化轉型，尤其是國有企業、非重污染企業及市場化程度較低的企業更應該提高信息化程度，積極引入人工智能、區塊鏈、云計算及大數據等信息技術，并將其應用于生產經營活動中，推動企業進行數字化轉型，從而為綠色創新績效的提高提供數字化保障；第二，企業應提高綠色創新項目的信息透明度，通過降低企業與外部資金提供者之間的信息不對稱程度，來緩解企業融資約束，從而促進企業綠色創新績效的提高；第三，企業應合理提升自身風險承擔水平，增強對資源投入多、風險高、周期長、不確定性大的綠色創新活動的容忍度和自信心，避免因過度規避風險而失去創新機會，進一步提高企業綠色創新績效；第四，政府應完善補助政策，加大對實施數字化轉型企業的補助力度，為保證企業綠色創新活動持續、穩定開展提供長期的資金支持，從而推動企業綠色創新績效的持續提高。