开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
The information impact brought by the construction of national e-commerce demonstration cities provides a unique research perspective and opportunity for the above research. In order to give full play to the role of e-commerce in optimizing resource allocation, reducing energy consumption, and developing green economy, the government has carried out the pilot construction of e-commerce demonstration cities in 70 cities across China. In this paper, we take the construction of e-commerce demonstration cities as an exogenous policy shock, select the panel data of Chinese A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2009 to 2019, and construct a difference-in-differences model to empirically test the impact and mechanism of urban e-commerce development on green technological innovation of micro enterprises.
It is found that the construction of national e-commerce demonstration cities significantly improves the green technology innovation of enterprises in the pilot areas, and the conclusion still holds after a series of robustness tests. However, in the long run, the innovation-driving effect of the policy shows a diminishing marginal contribution. Heterogeneity analysis shows that the pilot policy significantly promotes green technology innovation of enterprises in non-resource-based cities and areas with higher informatization, and has insignificant effects on resource-based cities and areas with low informatization. Meanwhile, the application of e-commerce has a greater impact on private enterprises' green technology innovation compared to state-owned enterprises. The mechanism test found that the e-commerce mainly promotes enterprises' green technological innovation by reducing their external transaction costs and internal control costs. In addition, compared with the manufacturing industry, the saving effect of commerce on transaction costs in the service industry is more obvious, and the saving effect on external transaction costs is greater than that on internal control costs.
This paper has marginal contributions in the following aspects. Firstly, in terms of research content, taking the construction of national e-commerce demonstration cities as an exogenous policy shock, which not only can avoid the endogeneity problems caused by measurement errors and reverse causality, but also can expand the existing relevant research perspectives. Secondly, in terms of theoretical framework, this paper integrates transaction cost theory, bilateral market theory, and research results in the field of enterprise green technology innovation, which not only enriches the theoretical analysis of informatization and transaction cost, but also provides a new way of green technology innovation research. Thirdly, we further subdivide the total transaction cost into internal control cost and external market transaction cost, and separately explores the strength and direction of the transaction cost of different types of enterprises in influencing the process of green technological innovation, which provides useful policy insights for the in-depth promotion of pilot policy of e-commerce demonstration cities.
There are two aspects waiting for further improvement. On the one hand, there may be bias in the selection of listed companies as the research sample. Although the matching method is used in the robustness test to minimize the interference of selection bias, there are still many differences between listed companies and non-listed companies, both in terms of total number and scale, and further analysis and verification can be considered in the future using a more abundant large sample database. On the other hand, this paper only considers the impact of e-commerce development on enterprises' green technological innovation, without examining in depth whether enterprises can realize their transformation and upgrading after improving their green innovation capability, especially the green transformation and upgrading of polluting enterprises, which is the key to achieve green economic development at this stage. Therefore, in the future, the impact of Internet and commerce development on the green transformation and upgrading of manufacturing enterprises can be further examined, as well as whether they can improve the green innovation ability of heavily polluting enterprises or promote their green transformation.
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经济发展新常态下，依靠资源和劳动要素投入带来的粗放式经济增长不可持续，以互联网等信息技术为媒介推动产业结构绿色转型，是现阶段中国经济实现绿色发展的主要发力点[1]。为了在更大程度上降低能源消耗，实现经济绿色发展，国家发改委和商务部于2009年开始启动国家电子商务示范城市试点建设，深圳作为首个获批的试点城市，电子商务取得突破性进展。据深圳市经济和信息化委员会官方报告显示，自2009年以来，深圳市电子商务交易额持续以50%左右的速度增长，2014—2018年深圳市电子商务交易额年均增长率为20.85%，电商交易规模占全国的比重达8.7%。电商交易规模快速增长，网络零售和电商平台兴起，一定程度上代表了传统能耗的节约。虽然部分学者证明互联网的使用会增加电力消耗[2]，但总体而言，电子商务的节能减排效果仍然十分突出。电子商务在降低能源消耗和提升城市环境质量的同时，能否带动企业绿色技术创新？如果能，其内在逻辑机制是什么？是否会因地区要素禀赋、行业特征及企业所有制不同而存在差异？
国家电子商务示范城市建设这一信息化冲击可为电子商务发展对微观企业绿色技术创新的影响提供独特的研究视角。在电商示范城市建设的外生冲击下，传统产业与互联网及电子商务等现代信息技术不断渗透、融合，其原有生产方式和运营模式发生改变，有利于优化资源配置效率、降低能耗，进而实现经济绿色发展。当前，绿色发展成为学术界研究热点，而绿色技术创新是实现这一发展模式的关键。关于如何实现绿色技术创新，现有研究视角多集中在环境规制领域。例如，宏观方面，董直庆、王辉[3]通过构建环境技术进步方向模型，检验本地环境规制对邻地绿色技术进步的影响，发现本地环境规制通过污染产业就近转移对邻地绿色技术进步产生倒U型影响；张娟等[4]以中国省级面板数据实证检验不同环境规制对绿色技术创新的影响，发现相较于命令控制型环境规制，市场型激励规制对绿色技术创新的影响更显著；徐佳、崔静波(2020)在考察政府空气污染治理政策效果时发现，中国低碳城市试点政策仍主要依靠命令控制型政策工具推动企业绿色技术创新。微观方面，齐绍洲等[5]以2007年中国(内地)11个省份的排污权交易试点政策作为外生冲击，采用三重差分法检验市场型环境规制的政策效果，发现中国排污权交易能够显著诱发试点地区的企业绿色技术创新；熊广勤等[6]利用双重差分法实证检验低碳城市试点对企业绿色技术创新的影响，结果显示，试点政策更有利于促进非国有高碳排放企业绿色技术创新。近年来，少数学者从互联网和电子商务视角探究经济绿色发展。许宪春等(2019)构建大数据对绿色发展的影响理论框架，以滴滴出行等大数据平台作为案例，从经济、社会、环境3个角度分析大数据在资源整合、科学决策、环境监管等方面对中国经济绿色发展的影响；卢福财等[7]利用地级市面板数据考察城市互联网发展对工业绿色全要素生产率的影响，发现网络连接效应能促使企业借助互联网平台实现规模经济，降低交易成本并推动工业绿色全要素生产率水平提升；刘乃全等[1]考察城市电商化转型对地区经济高质量发展的影响发现，电子商务应用与发展主要通过交易成本节约效应和产业结构升级效应促进城市绿色高质量发展。
通过梳理以上文献可以发现，现有绿色技术创新影响研究中，鲜有学者从经验研究角度考察互联网和电子商务应用对企业绿色技术创新的影响，大多数研究仍基于宏观层面考察地区绿色发展和全要素生产率，缺乏微观层面的理论与经验证据。不仅如此，早期考察电子商务在国际贸易中的发展和应用时，大多数文献采用企业是否拥有网页和邮箱等单一指标，粗略表征互联网及电子商务发展水平[8-9]。本文在以下方面有边际贡献：第一，研究内容上，将国家电子商务示范城市建设作为外生政策冲击，采用渐进性双重差分法考察城市电子商务发展对微观企业绿色技术创新的影响，不仅可以避免测量误差和反向因果带来的内生性问题，而且能够拓展现有相关研究视角；第二，理论框架上，将交易成本理论纳入电子商务发展与绿色技术创新研究框架，构建中介效应模型实证检验“国家电商示范城市建设—降低企业交易成本—提升绿色技术创新”路径作用机制；第三，机制量化上，将总交易成本进一步细分为企业内部管控成本与外部市场交易成本，分别探究不同类型交易成本在电子商务应用对企业绿色技术创新影响过程中的作用力度和方向，以期为电子商务示范城市政策精准化实施提供经验和启示。
2008年国际金融危机爆发后，以互联网为代表的新一代信息技术进入发展快车道。为了促进电子商务健康快速发展，充分发挥电子商务在优化资源配置、降低能耗、发展绿色经济等方面的作用，2009年国家发改委和商务部正式批准深圳成为首个国家电子商务示范城市，积极探索中国特色电子商务发展道路。2011年11月，第一批包括北京、天津、上海、重庆等在内的22个城市(直辖市)被授予国家电子商务示范城市。2014年，国家发改委和财政部、商务部联合下发《关于进一步促进电子商务健康快速发展有关工作的通知》(以下简称《通知》)，要求各示范城市大力发展民生领域和跨境电子商务，将电子商务应用到农业与制造业和传统服务业领域，不断优化产业结构，促进经济绿色转型升级。同年，长沙、烟台、合肥、西安等30个城市被批准成为第二批国家电子商务示范城市。按照“试点先行，逐步推广”的原则，第三批包括大连在内的17个城市于2017年成为国家电子商务示范城市。至此，全国累计70个城市被批准成为国家电子商务示范城市。当前，国家电子商务示范城市建设在实现绿色高质量发展方面已取得显著成果[1]。
国家电子商务示范城市建设不仅能够促进城市电子商务快速发展，而且可以降低企业在生产和销售过程中的交易成本，尤其能够显著降低企业外部市场性交易成本和内部管理性交易成本，进而促进绿色技术创新，其具体机制作用过程如下：
(1)国家电子商务示范城市建设通过促进电子商务应用和发展，能够显著降低试点城市企业交易成本，具体表现在：第一，电子商务发展能够促进互联网和电商平台普及与应用，在平台上开展线上交易、洽谈和结算，不仅有利于企业及时、全面地获取本地市场信息，减少传统交易中信息不对称问题(岳云嵩、李兵，2018)，而且能够随时随地进行跨境业务宣传与交流，极大地降低国际贸易中因距离产生的固定信息成本，从而拓展企业广延边际[9]。第二，平台商业模式创新能够摆脱物理时空约束，在无限延展的经济时空获取价值。随着众多新型商业模式涌现，消费者可以在平台上选择个性化定制等服务，随时进行有效性价格比对[10]。借助平台优势，企业能够及时获取消费者偏好和需求信息，实现线上销售、线下生产无缝对接，极大地提升交易匹配效率，同时降低生产者和消费者的搜寻成本。第三，电子商务的普及与应用能够降低企业外部市场性交易成本和内部管理性交易成本。冯华、陈亚琦(2016)在探究B2B、B2C等平台商业模式创新时发现，新商业模式可以拉近企业与企业间、企业与消费者间的距离，让生产者、消费者能够根据自身需求销售和购买产品，整体上节约企业市场性交易成本。此外，任何大企业发展到一定规模都会出现“X非效率”问题，互联网和电子商务能够简化数据分析工作，增加人力资本边际产出[7]，同时提高企业在中间品生产和加工环节信息传递的准确性与及时性，从而降低企业内部管控性交易成本。
(2)交易成本降低有利于促进企业绿色技术创新。Coase[11]最早提出交易成本的概念，认为交易成本是指通过价格机制组织生产的最明显的成本。首先，作为企业成本的重要组成部分，交易成本节约有利于缓解融资约束。崔晓明等[12]通过构建平台创新理论框架，结合案例分析平台经济所激发的网络价值对平台创新的影响发现，交易成本是企业面临的重要成本约束，但利用网络平台可以有效降低交易费用，激发网络外部性，从而加快平台创新网络和创新模式形成。其次，降低交易成本，尤其是企业外部交易成本，是缓解融资约束的关键。吴海民等(2015)在利用PSM-DID方法考察文明城市创建对企业业绩的影响时发现，城市文明进步主要通过降低市场性交易成本缓解企业融资约束，从而促进试点地区民营企业利润增加。最后，熊彼特创新理论认为，资金可得性是企业进行技术创新的先决条件。因创新产出的不确定性、创新过程中的知识溢出效应，导致创新成果无法被创新者独占，往往存在各种搭便车行为，从而严重阻碍企业创新[13]。相较于传统技术创新，绿色技术创新具有前期资金投入大、承担风险高、获利周期长等特征[14]。对于受环境规制约束严重的高污染企业而言，除必要的固定成本外，其余成本均来自生产环节、销售环节及治污环节的可变成本[15]。因此，降低交易成本不仅有利于缓解企业融资约束，而且可以为企业绿色创新提供充足的资金支持。综上所述，电子商务发展与应用能解决企业绿色技术创新所面临的环境外部性、路径依赖和资本市场不完善等市场失灵问题，不仅可以降低企业在生产和销售过程中的大量可变成本，而且能够增加企业为寻求更大突破而进行技术创新试错的机会，最终有利于企业绿色技术创新。基于以上分析，本文提出以下假设：
H1：国家电子商务示范城市建设通过降低交易成本缓解企业融资约束，促进企业绿色技术创新。
H2：国家电子商务示范城市建设通过降低外部市场性交易成本和内部管理性交易成本，促进企业绿色技术创新。
2.1.1 被解释变量
企业绿色技术创新。本文指标构建方法参照徐佳、崔静波(2020)、熊广勤等[6]的研究成果，选择上市公司当年绿色专利申请数(EnvirPat)与绿色发明专利数(EnvirInvPat)作为被解释变量，为消除量纲和零值的影响，分别将绿色专利申请数与绿色发明专利申请数加1再取对数进行处理。选择绿色专利申请数而非授权数是因为专利授权存在滞后性问题，专利从申请到授权往往需要1～2年时间，相较之下，专利申请数据更稳定、可靠和及时[16]。
2.1.2 核心解释变量
本文将国家电子商务示范城市建设作为外生政策冲击,如果被选为电子商务示范城市，则母公司注册地址位于该城市的企业进入处理组，组别虚拟变量记为1，反之进入控制组并取值为0。将被选为电子商务示范城市后的时间虚拟变量记为1，之前的时间记为0。最后，将组别虚拟变量与时间虚拟变量的交乘项作为政策虚拟变量(eco_transform)。需要说明的是，上市公司注册地所在地级市数据由手动搜集并整理获得。
2.1.3 控制变量
参照罗超平、胡猛[17]、齐绍洲等[5]的研究成果，本文选取企业规模(Scale)、资本结构(Lev)、盈利能力(Roa)、固定资产比率(FixAsset)、管理层持股比例(Share)、托宾Q值(Tobin)以及总经理与董事长是否为同一人(One)作为控制变量。考虑到样本区间跨年份价格波动的影响，分别对资产总额以及固定资产净额进行平减处理。变量定义及描述性统计结果见表1。
本文选择2009—2019年中国沪深A股上市公司数据作为研究样本，剔除金融保险、ST和*ST类企业及财务数据缺失严重的企业。此外，剔除资产负债率大于1以及主营业务收入小于0的异常值样本。为了减少变量异常值对回归结果的干扰，本文对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理。其中，绿色专利申请量和绿色发明专利申请量来源于世界知识产权组织推出的“国际专利分类绿色清单”，根据国际专利分类号进行搜集并整理获得，其它控制变量来源于CSMAR数据库。
表1 变量定义与描述性统计结果
Fig.1 Variable definitions and descriptive statistics results
变量代码变量测度观测值平均值标准差EnvirPat上市公司当年申请的绿色专利数量加1取对数25 1250.2800.720EnvirInvPat上市公司当年申请的绿色发明专利数量加1取对数25 1250.1900.590eco_transform国家电子商务示范城市建设试点政策25 1250.5620.496Scale资产总额取自然对数26 50022.081.367Lev负债总额/资产总额26 5190.420.21Roa净利润/资产总额26 5190.0400.06FixAsset固定资产净额/资产总额25 1250.2200.170Share管理层持股数量/总股数25 7180.140.21Tobin市场价值/资产总额25 6110.580.47one董事长与总经理是否同一人26 2060.270.44
为了检验国家电子商务示范城市建设对企业绿色技术创新的影响，本文构建多期双重差分模型用以识别因果关系，具体模型如式(1)所示。
Yit=β0+β1eco_transformi,t+Controlsi,t+vi+ut+εit
(1)
其中，Yit是本文被解释变量，分别以上市公司当年绿色专利申请数(EnvirPat)与绿色发明专利数(EnvirInvPat)表示；eco_transform表示政策虚拟变量，β1衡量城市电子商务发展对企业绿色技术创新的增量影响；i表示企业，t表示年份；Controls表示一系列可能影响政策变量选择与企业绿色技术创新的控制变量；vi表示个体固定效应；ut表示时间固定效应；εit表示随机误差项。
采用双重差分进行政策评估的前提是满足平行趋势假设，即如果没有实施该政策，处理组与实验组的企业绿色技术创新变化趋势应该是平行的。由于样本区间内电商示范城市不是于某年一次性铺开，而是于2011年、2014年及2017年分3批依次试点。因此，某城市是否处于处理组或控制组这一状态是可变的。本文利用事件分析法对政策实施效果进行动态检验，构建模型如式(2)所示。
(2)
其中，Yeari,k是一系列虚拟变量，表示国家电子商务示范城市试点政策在i城市开始实施的第k年。βk是本文重点关注对象，表示政策实施第k年后，处理组与控制组间的差异。如果在k<0期间，βk的估计值均不显著，表示处理组与控制组满足事前平行的假定，采用双重差分法得到的因果推断是可信的。反之，若βk的估计值在k<0期间至少有一个显著，则不满足平行趋势假定。绿色专利申请数、绿色发明专利申请数作为被解释变量的平行趋势动态变化见图2和图3。
从图2、图3可以看出，无论是绿色专利申请数还是绿色发明专利申请数作为被解释变量，在k<0期间，βk的估计值均不显著，且政策虚拟变量的估计系数在零附近徘徊，满足平行趋势假定要求。在政策实施当年，图1、图2的被解释变量仍未通过5%的置信水平检验，说明城市电商化转型对企业绿色技术创新的影响可能存在1～2年的滞后期。共同特征是，国家电子商务示范城市试点政策对企业绿色技术创新的动态影响并没有随时间推移持续强化，在样本区间的最后一年，无论是绿色专利申请数还是绿色发明专利申请数均呈现出不同程度的下滑趋势，说明网络负外部性导致电商示范城市试点政策对企业绿色技术创新影响的边际贡献下降。
在满足平行趋势假设后，本文采用多期双重差分法对式(1)进行回归检验。表2第(1)列、第(2)列仅加入政策虚拟变量并控制个体和时间双向固定效应，核心解释变量的估计系数均在1%的置信水平下显著为正。第(3)列、第(4)列加入企业层面的控制变量后，电商示范城市试点政策依然在1%的水平下显著促进企业绿色技术创新，但估计系数明显降低。第(5)列、第(6)列再次控制行业、地区以及时间固定效应后，核心解释变量的系数进一步下降，但仍然稳健为正，说明与非试点城市相比，国家电子商务示范城市建设确实能够提升试点地区企业选择绿色技术创新的概率。
图1 绿色专利申请数作为被解释变量的平行趋势动态变化 图2 绿色发明专利申请数作为被解释变量的平行趋势动态变化
Tab.1 Parallel trend dynamics of green patent applications as an explained variable Tab.2 Parallel trend dynamics of green invention patent applications as an explained variable
表2 国家电子商务示范城市建设对企业绿色技术创新影响的检验结果
Fig.2 Test results of national E-commerce demonstration city construction on enterprises green technology innovation
因变量单变量估计结果EnvirPatEnvirInvPat个体和时间固定效应EnvirPatEnvirInvPat地区、行业和时间固定效应EnvirPatEnvirInvPateco_transform0.081 4***0.077 9***0.067 3***0.061 8***0.031 9***0.033 5***(0.007 8)(0.006 4)(0.008 8)(0.007 2)(0.012 2)(0.010 1)Scale0.039 8***0.035 6***0.119 0***0.099 3***(0.006 6)(0.005 4)(0.004 5)(0.003 7)Lev0.027 40.027 90.116 6***0.086 1***(0.031 7)(0.025 9)(0.028 6)(0.023 6)Roa0.093 70.045 40.551 5***0.375 8***(0.071 9)(0.058 7)(0.088 0)(0.072 8)Share-0.038 2-0.090 8**-0.073 4***-0.091 6***(0.044 3)(0.036 2)(0.025 6)(0.021 1)Tobin0.012 3-0.003 2-0.002 8-0.003 3(0.009 7)(0.007 9)(0.011 2)(0.009 2)FixAsset-0.056 7-0.033 0-0.148 6***-0.197 5***(0.041 4)(0.033 8)(0.036 1)(0.029 9)one-0.002 4-0.001 50.016 80.015 9*(0.011 2)(0.009 2)(0.010 5)(0.008 7)常数项0.230 1***0.151 1***-0.063 1-0.098 1**-0.676 1***-0.575 5***(0.005 2)(0.004 2)(0.051 0)(0.041 7)(0.036 6)(0.030 3)个体固定效应YESYESYESYESNONO时间固定效应YESYESYESYESYESYES行业固定效应NONONONOYESYES地区固定效应NONONONOYESYESR20.678 20.679 70.685 80.688 30.210 10.196 4N25 10125 10123 17223 17223 22323 223
注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号内为标准误，下同
3.3.1 增加地区控制变量
基准回归中已控制地区和行业固定效应，但仍存在可观测的经济特征变量对试点政策选择和实施效果的影响。为此，本文进一步控制地区经济发展水平(rgdp)、环境规制(regular)、人力资本(human)以及政府对科技创新的支持力度(support)等一系列地区控制变量。其中，地区经济发展水平采用人均实际GDP衡量，并对以2009年为基期的不变价格进行平减处理；环境规制采用城市绿化覆盖率表征；人力资本采用每万名劳动力中高校在校生占比表示；政府对科技创新的支持采用地方科学与技术支出占财政预算总支出的比重表示。表3显示，在加入地区经济特征变量后，核心解释变量的估计系数及显著性较基准回归结果均有所下降，但仍通过了5%的置信水平检验。
3.3.2 PSM-DID检验
在结合地级市面板数据的基础上，通过增加协变量并利用PSM方法为实验组找到更合适的处理组，再次进行双重差分估计。限于篇幅，本文仅选择半径匹配进行稳健性检验。表3第(3)、第(4)列为选择更严格的卡尺半径(0.000 1)匹配后的双重差分估计结果，可以发现，核心解释变量的估计系数进一步下降，以绿色发明专利数为表征的被解释变量只在10%的置信水平下通过检验，但总体来看，政策效果仍然显著为正。
3.3.3 熵平衡法检验
由于PSM高度依赖第一阶段Logit模型设定，而Hainmueller[18]提出的熵平衡法可以通过高阶匹配获得一组权重，使实验组与控制组样本所有特征变量的均值和方差相同，然后从控制组中寻找与实验组更接近的样本，赋予更高的权重进行加权平均，最后利用匹配后的样本重新进行双重差分估计。表3第(5)、第(6)列显示，在采用熵平衡法保持实验组和控制组样本尽可能相似的情景下，国家电子商务示范城市试点政策仍能够显著促进试点城市内企业绿色技术创新。
3.3.4 安慰剂检验
为了排除其它不可观测因素的干扰，本文选择随机设定实验组的方法进行安慰剂检验，具体做法如下：从全样本中随机抽取“伪试点城市”建设名单，将其设定为伪实验组，其余样本自动归类为控制组。由此，构建出一个安慰剂检验政策虚拟变量，相应地也会出现一个错误估计系数。由于伪实验组是随机生成的，因而模拟政策虚拟变量并不会对被解释变量产生影响，其估计的错误系数应接近0。本文将上述过程重复800次，从而产生800个错误估计值。图3、图4描绘了这一伪回归系数分布情况。不难看出，该系数在零附近且近似服从正态分布，符合安慰剂检验预期。这一结果不仅极大地降低其它因素对被解释变量的影响，而且间接证明试点城市内企业绿色技术创新确实是因电子商务示范城市设立而产生的。
表3 稳健性检验估计结果
Fig.3 Robustness test estimation results
因变量增加地区控制变量EnvirPatEnvirInvPat半径匹配EnvirPatEnvirInvPat熵匹配EnvirPatEnvirInvPateco_transform0.032 0***0.020 0**0.027 5**0.012 3*0.031 1***0.019 9**(0.011 5)(0.009 6)(0.012 9)(0.006 5)(0.011 5)(0.009 6)企业控制变量YESYESYESYESYESYES地区控制变量YESYESYESYESYESYES个体固定效应YESYESYESYESYESYES时间固定效应YESYESYESYESYESYESR20.741 30.730 10.745 40.741 00.731 80.708 6N18 08418 08411 09011 09018 08418 084
注：限于篇幅，控制变量估计结果暂不汇报，感兴趣的读者可向作者索取
图3绿色专利申请数的安慰剂检验情况 图4 绿色发明专利申请数的安慰剂检验情况
Tab.3 Placebo test for green patent applications Tab.4 Placebo test for green invention patent applications
由于不同地区要素禀赋结构、信息化发展水平及企业所有制等特征差异，电子商务在普及和推广过程中是否会形成相应的异质性特征？为此，本文选择三重差分法和分组回归法，分别从地区信息化水平、资源禀赋条件及企业所有制3个方面考察国家电子商务示范城市建设对企业绿色技术创新的异质性影响。
3.4.1 地区信息化水平
郭家堂、骆品亮[19]发现，互联网存在网络效应，随着地区信息化水平不断提高，互联网的网络价值增加，网络效应必须超过某个临界点才能产生有效影响。梅特卡夫定律表明，网络节点数量与网络价值呈指数型正向增长关系。那么是否信息化水平越高的地区，试点政策对企业绿色技术创新的促进作用越显著？为了考察电商发展对企业绿色技术创新的影响在信息化程度较高地区和信息化程度较低地区的差异，本文参照徐佳、崔静波(2020)的做法，在基准模型的基础上加入地区信息化水平(Inform)，构建三重差分模型如下：
Yit=γ0+γ1treati×timei,t×informi,t+γ2treati×informi,t+γ3timei,t×informi,t+γ4treati×timei,t+Controlsi,t+vi+ut+εit
(3)
其中，informi,t表示地区信息化水平，本文采用地区邮电业务总量占地区生产总值的比重表示[20]；treati表示组别虚拟变量；timei,t表示时间虚拟变量。这里考察的重点是三重差分项treati×timei,t×informi,t的系数γ1，若γ1显著为正，则表示相对于信息化程度较低的地区，高水平信息化地区电子商务发展对企业绿色技术创新的诱发效应更显著。若γ1显著为负，则结论相反。
表4第(1)列和第(2)列估计结果显示，在采用双向固定效应模型进行回归检验后，三重差分项估计系数对企业整体绿色专利申请量的影响显著为正，对企业绿色发明专利申请量的影响未通过10%的置信水平检验，表明城市电商化转型有助于促进信息化程度较高地区选择绿色技术创新，且信息化水平较高地区，绿色技术创新方向并不偏向于绿色发明专利。第(3)列和第(4)列在进一步控制行业与地区固定效应后，结果并无显著差异。这一结论部分验证了信息化程度的异质性，即与信息化水平较低地区相比，国家电子商务示范城市建设更能推动信息化水平较高地区企业绿色技术创新。
3.4.2 资源禀赋条件
在绿色发展背景下，所有城市都希望实现绿色转型，尤其对于严重依赖自然资源禀赋的城市而言，其绿色转型意愿更为强烈。为了考察电子商务示范城市建设对企业绿色技术创新的影响是否因城市资源禀赋条件而表现出差异性，本文根据国务院颁布的《全国资源型城市可持续发展规划》，将全国126个地级市定义为资源型城市，将其它城市定义为非资源型城市。资源型城市与非资源型城市禀赋的差异性如表5所示，可以发现，国家电子商务示范城市能够显著促进非资源型城市绿色技术创新，但不利于资源型城市绿色技术创新，尽管资源型城市的企业绿色技术创新效果并不显著。这一结果意味着在当前中国资源型城市推广电子商务不但不能促进绿色技术创新，反而会增加其绿色创新负担。对此，本文给出的解释是：一方面，长期以来资源型城市经济发展面临“资源诅咒”困境，短期内难以促进绿色技术创新；另一方面，国家电子商务示范城市建设初期，可能需要投入大量网络基础设施建设启动资金，短期内实现资源型城市绿色转型无疑是“无米之炊”。因此，电子商务发展对资源型城市绿色技术创新的作用未能及时发挥。
表4 地区信息化水平三重差分检验结果
Fig.4 Results of triple difference test for regional informatization level
因变量个体和时间固定效应EnvirPatEnvirInvPat地区、行业和时间固定效应EnvirPatEnvirInvPattreat×post0.065 3***0.063 2***0.047 9**0.050 3***(0.014 8)(0.012 4)(0.022 4)(0.018 5)treat×post×inform0.924 5**0.459 51.182 0*0.500 1(0.455 7)(0.380 2)(0.694 8)(0.573 5)企业控制变量YESYESYESYES个体固定效应YESYESNONO时间固定效应YESYESYESYES行业固定效应NONOYESYES地区固定效应NONOYESYESR20.737 80.725 50.234 90.214 9N19 71619 71619 82619 826
表5 资源禀赋条件差异性检验结果
Fig.5 Test results of differences in resource endowment conditions
因变量资源型城市EnvirPatEnvirInvPat非资源型城市EnvirPatEnvirInvPateco_transform-0.048 1-0.035 80.071 0***0.065 4***(0.052 3)(0.039 3)(0.009 1)(0.007 5)企业控制变量YESYESYESYES个体固定效应YESYESYESYES时间固定效应YESYESYESYESR20.629 10.618 60.691 00.693 3N2 2992 29920 86120 861
3.4.3 企业所有制
企业研发投入和创新产出通常会因所有制特征产生显著差异。因此，根据上市公司股权性质，进一步将总体样本分为国有企业和民营企业两个子样本，分别考察电子商务发展和应用对不同所有制企业绿色技术创新效应的异质性(见表6)。结果显示，国家电子商务示范城市建设能够同时促进试点地区国有企业和民营企业绿色技术创新。但相较于国有企业，电子商务应用对民营企业绿色技术创新的作用更显著。原因可能在于：一方面，国有企业不仅是国民经济命脉，而且需要解决就业和民生等现实问题，因而电子商务发展对其绿色创新的作用有限；另一方面，相较于国有企业，民营企业重置成本更低，因而有足够动机尝试技术改造和革新。同时，相较于国有企业，民营企业创新创业活力更强，面对电子商务对其生产组织形式的渗透、融合，更容易实现绿色转型升级。
表6 企业所有制差异性检验结果
Fig.6 Test results of differences in business ownership
因变量国有企业EnvirPatEnvirInvPat民营企业EnvirPatEnvirInvPateco_transform0.061 2***0.0417***0.079 3***0.079 8***(0.013 9)(0.011 0)(0.012 5)(0.010 8)企业控制变量YESYESYESYES个体固定效应YESYESYESYES时间固定效应YESYESYESYESR20.764 20.755 90.657 60.659 1N8 4858 48511 89011 890
基准模型和稳健性检验结果表明，国家电子商务示范城市建设能够显著促进试点地区企业绿色技术创新，那么其内在逻辑机制是什么？根据理论假设，电子商务普及和推广能够显著降低企业交易成本，尤其是企业外部市场性交易成本和内部管理性交易成本，进而缓解企业融资约束，为企业持续创新活动提供动力支持。本文借鉴夏杰长、刘诚(2017)、吴海民等(2015)的做法，采用销售费用和管理费用之和占总资产的比重衡量企业总交易成本(cost)；采用销售费用占营业务收入的比重衡量企业市场性交易成本(outcost)；采用管理费用占总资产的比重表示企业管理性交易成本(incost)。
为了验证“国家电子商务示范城市建设—降低内部管控成本和外部交易成本—提升企业绿色技术创新”这一传导路径，本文参照任胜钢等(2019)的中介效应检验方法，分别选取总交易成本(cost)、市场性交易成本(outcost)及管理性交易成本(incost)作为中介效应的代理变量，相应回归结果如表7所示。表7第(1)列、第(2)列为电商示范城市试点政策对企业总交易成本的中介作用机制检验结果，可以发现，无论是采用双向固定效应模型，还是进一步控制行业和地区固定效应，电商示范城市试点建设均能够有效降低企业交易成本。同理，第(3)—(6)列为电商示范城市试点政策对企业管理性交易成本与市场性交易成本影响的检验结果，验证了假设H1和假设H2。综上所述，国家电子商务示范城市试点政策能够通过降低企业交易成本促进企业绿色技术创新。
表7 中介机制检验结果(交易成本视角)
Fig.7 Intermediary mechanism test results(transaction cost perspective)
因变量costincostoutcosteco_transform-0.002 1***-0.003 6***-0.001 9***-0.003 9***-0.003 4***-0.006 6***(0.000 6)(0.001 0)(0.000 3)(0.000 4)(0.000 5)(0.000 6)企业控制变量YESYESYESYESYESYES个体固定效应YESNOYESNOYESNO时间固定效应YESYESYESYESYESYES行业固定效应NOYESNOYESNOYES地区固定效应NOYESNOYESNOYESR20.827 30.447 90.746 90.379 50.623 10.354 1N22 95423 008231 7223 223231 7223 223
制造业是国民经济发展的根基。近年来，欧美发达国家制造业回流，美国启动“先进制造国家战略计划”，德国推出“工业4.0”，法国发布“新工业法国”。由此可见，各国为抢占国际制造业竞争制高点纷纷实施“再工业化”策略。以互联网为核心的新一代信息技术推动传统制造业生产模式与产业形态发生根本性变革，成为全球现代工业转型升级的主要方向。那么，互联网和电子商务发展能否促进制造业、服务业绿色技术创新，交易成本在不同行业中的作用究竟如何？本文根据证监会《上市公司行业分类指引(2012年版)》，将上市公司样本划分为制造企业和服务企业，检验电子商务应用在不同类型行业中对交易成本的影响，结果如表8所示。
由表8回归结果可知，在控制企业控制变量以及地区、行业和时间固定效应后，国家电子商务示范城市试点建设依然能够显著降低制造业和服务业内部总交易成本，且对服务业交易成本的节约效应更加显著。原因在于，与制造业相比，服务业属于轻资产类行业，行业要素禀赋特征决定其更容易接纳信息技术冲击对企业内部生产方式和组织形式的改造与渗透，加上服务企业主要生产成本就是寻找市场信息不对称的消费者，以及发布重要公告吸引顾客而产生的费用。因此，电子商务对服务企业交易成本的节约效应更显著。进一步地，将交易成本细分为企业内部管理性交易成本和外部市场性交易成本，发现无论是制造业还是服务业，电子商务对外部交易成本的影响均显著大于内部交易成本，而且对服务企业外部交易成本的影响显著大于制造企业，说明当前电子商务发展不仅有利于促进制造企业和服务企业绿色技术创新，而且主要通过降低其外部市场性交易成本实现。
表8 交易成本中介效应检验结果(分行业)
Fig.8 Test results of mediating effects of transaction costs (by industry)
变量制造业内部costincostoutcost服务业内部costincostoutcosteco_transform-0.001 9**-0.000 8**-0.003 4***-0.005 7***-0.001 1-0.004 9***(0.000 9)(0.000 4)(0.000 5)(0.001 9)(0.002 3)(0.000 9)企业控制变量YESYESYESYESYESYES时间固定效应YESYESYESYESYESYES行业固定效应YESYESYESYESYESYES地区固定效应YESYESYESYESYESYESR20.393 30.492 70.266 40.557 30.399 40.508 2N15 01015 01015 0115 8605 8575 970
当前，数字化转型引领企业创新发展趋势不可阻挡，但鲜有人关注企业数字化转型需要互联网和电子商务平台作为媒介。因此，揭示互联网和电子商务应用对企业创新的影响，不仅有利于拓宽数字化转型理论研究框架，而且能够丰富微观领域企业数字化转型经验。本文将交易成本理论纳入电子商务与绿色创新发展分析框架，选取2009—2019年中国沪深A股上市公司作为初始样本，采用渐进性双重差分法实证评估国家电子商务示范城市建设对企业绿色技术创新的影响及其差异性，得到如下主要结论：
(1)国家电子商务示范城市建设能够显著促进试点地区企业绿色技术创新，在安慰剂检验、PSM-DID检验等一系列稳健性检验后，回归结果依然稳健，但该政策对绿色技术创新的动态影响呈现边际贡献递减特征。
(2)异质性检验发现，国家电子商务示范城市建设能够显著促进信息化程度较高地区企业绿色技术创新，但对信息化较低地区的影响不显著。同时，电商普及和推广能够加快非资源型城市绿色技术创新，但未能促进资源型城市企业绿色技术创新。此外，与国有企业相比，电子商务应用对民营企业绿色技术创新的影响更显著。
(3)机制检验表明，电子商务主要通过降低企业外部市场性交易成本和内部管理性交易成本缓解融资约束，从而实现绿色技术创新。此外，基于行业禀赋特征并考虑交易成本异质性嵌套效果发现，电子商务能够显著降低制造企业和服务企业交易成本，而且对服务企业交易成本的节约效应更显著。与制造企业相比，电子商务应用对服务业外部市场性交易成本的节约效应更显著。
基于以上结论，本文主要从宏观、产业以及微观3个方面提出政策建议。宏观方面，要基于国家电子商务示范城市政策实施效果，充分发挥其在降低污染、提高资源配置效率方面的作用。同时，加大信息化水平较低地区电信基础设施投资力度，防止因数字鸿沟导致的区域创新差距过大。此外，因地制宜地开展电子商务示范城市建设，不盲目推行试点，努力寻找资源型城市未能实现绿色技术创新的原因，避免电子商务示范城市建设对资源型城市绿色技术创新的抑制作用。产业层面，加快电子商务在制造业领域的应用，尤其是绿色创新革新与改造能够充分激发民营企业创新活力。从微观企业视角看，试点城市企业要充分抓住电商示范城市建设带来的信息福利，依托数字技术与数字平台降低交易成本和融资约束，加快技术创新和绿色技术创新，从而实现企业绿色高质量发展。
[1] 刘乃全,邓敏,曹希广. 城市的电商化转型推动了绿色高质量发展吗？基于国家电子商务示范城市建设的准自然实验[J]. 财经研究,2021,47(4):49-63.
[2] YI L,THOMAS H R. E-business and sustainable development[J]. International Journal of Environment and Sustainable Development,2006,5(3):262-274.
[3] 董直庆,王辉. 环境规制的“本地—邻地”绿色技术进步效应[J]. 中国工业经济,2019，36(1):100-118.
[4] 张娟,耿弘,徐功文,等. 环境规制对绿色技术创新的影响研究[J]. 中国人口·资源与环境,2019,29(1):168-176.
[5] 齐绍洲,林屾,崔静波. 环境权益交易市场能否诱发绿色创新?基于我国上市公司绿色专利数据的证据[J]. 经济研究,2018,53(12):129-143.
[6] 熊广勤,石大千,李美娜. 低碳城市试点对企业绿色技术创新的影响[J]. 科研管理,2020,41(12):93-102.
[7] 卢福财,刘林英,徐远彬. 互联网发展对工业绿色全要素生产率的影响研究[J]. 江西社会科学,2021,41(1):39-50,254-255.
[8] RICCI L A,TRIONFETTI F. Productivity,networks,and export performance:evidence from a cross-country firm dataset[J]. Review of International Economics,2012,20(3):552-562.
[9] YADAV N. The role ofInternet use on international trade:evidence from Asian and sub-Saharan African enterprises[J]. Global Economy Journal,2014,14(2):189-214.
[10] 孙浦阳,张靖佳,姜小雨. 电子商务、搜寻成本与消费价格变化[J]. 经济研究,2017,52(7):139-154.
[11] COASE R H. Thenature of the firm[J]. Economica,1937,4(16):386-405.
[12] 崔晓明,姚凯,胡君辰. 交易成本、网络价值与平台创新:基于38个平台实践案例的质性分析[J]. 研究与发展管理,2014,26(3):22-31.
[13] 周开国,卢允之,杨海生. 融资约束、创新能力与企业协同创新[J]. 经济研究,2017,52(7):94-108.
[14] EDLER J,FAGERBERG J. Innovation policy:what,why,and how[J]. Oxford Review of Economic Policy,2017,33(1):2-23.
[15] MUKHERJEE A,SINGH M,ŽALDOKAS A. Do corporate taxes hinder innovation[J]. Journal of Financial Economics,2017,124(1):195-221.
[16] 黎文靖,郑曼妮. 实质性创新还是策略性创新?宏观产业政策对微观企业创新的影响[J]. 经济研究,2016,51(4):60-73.
[17] 罗超平, 胡猛. 互联网对制造企业创新的影响机制及实证研究[J].科技进步与对策, 2022,39(3)：96-106.
[18] HAINMUELLER J.Entropy balancing for causal effects:a multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies[J].Political Analysis,2012,20(1):25-46.
[19] 郭家堂,骆品亮. 互联网对中国全要素生产率有促进作用吗[J]. 管理世界,2016，33(10):34-49.
[20] 袁航,朱承亮. 智慧城市是否加速了城市创新[J]. 中国软科学,2020(12):75-83.