数字化赋能制造企业绿色转型升级
——绿色创业导向与绿色创新的链式中介作用

马 亮,高 峻,李娅宁

(兰州理工大学 经济管理学院,甘肃 兰州 730000)

摘 要:数字化推进制造企业绿色转型升级既是制造业高端化、智能化、绿色化的重要途径,也是建设制造强国和数字中国的重要保障。以2007—2021年中国制造业上市公司为样本,通过搭建以“绿色创业导向—绿色创新”为链条的中介效应模型,探究数字化赋能对企业绿色转型升级的影响及多阶段作用路径。研究表明,数字化对于企业绿色转型升级具有显著赋能作用,且该作用存在“数字鸿沟”效应;绿色创业导向和绿色创新在数字化与企业绿色转型之间发挥中介作用,存在“数字化—绿色创业导向—绿色创新—绿色转型”的链式中介作用;数字化与环境规制协同促进企业绿色转型升级;数字化对绿色转型的促进作用在国有企业、高污染行业企业以及受“一带一路”倡议支持的企业中更加显著;数字化通过绿色转型升级提高企业绩效,兼具环境效益与经济效益。

关键词:数字化;绿色转型;绿色创业导向;绿色创新

Digitalization Empowering Manufacturing Enterprises to Green Transformation and Upgrade: Green Entrepreneurship Orientation and Green Innovation in a Chain Mediation Role

Ma Liang, Gao Jun, Li Yaning

(School of Economics and Management,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730000, China)

AbstractThe Chinese government has been devoted to fulfilling its dual carbon target. As a pillar industry in China, the manufacturing industry is also the main energy consumer and the main force behind carbon emission reduction. Especially under the goal of sustainable development, promoting green transformation and upgrading of manufacturing industry is an important driving force for high-end, intelligent and green development of the manufacturing industry. However, green transformation is not a quick fix, and there are still two dilemmas in China's enterprise green transformation: insufficient transformation power and insufficient transformation ability. The rise of digital technology has brought new opportunities for the green transformation of manufacturing enterprises. However, few papers have extended the study to green transformation and explored the impact of digitalization on the green transformation of enterprises. After all, green innovation is only a key capability or intermediate link in the green transformation of enterprises, and whether it can ultimately help enterprises achieve the harmonious coexistence of green transformation is still to be explored.

Therefore, given the dilemma of insufficient power and capacity for green transformation of manufacturing enterprises, this study chooses the perspective of improving green entrepreneurial orientation and green innovation capacity to deeply investigate the impact of digitalization on green transformation and upgrading of manufacturing enterprises in China and its mechanism of action. It takes Chinese listed manufacturing companies from 2007 to 2021 as a sample using the methods of machine learning and text analysis. At the theoretical level, the study constructs micro-comprehensive indicators of green transformation to explore the impact of digitalization on green transformation. Unlike most previous literature, this paper innovatively adds a quadratic term of corporate digitalization to the model while revealing the advantages and disadvantages of digitalization to verify the complex linear relationship between digitalization and green transformation. It investigates the mechanism of corporate digitization and green transformation, using green entrepreneurship orientation and green innovation as mediators. Then it proposes a feasible path for digitalization to influence green transformation and deepen the theoretical research related to green transformation and the upgrading of enterprises. The study further investigates the impact of digital empowerment on the green transformation and upgrading of enterprises and its multi-stage path by building a mediating effect model with green entrepreneurship orientation-green innovation as the chain. In addition, the impact of environmental regulation is taken as a situational variable. Finally, it explores the impact of digitalization on the green transformation of enterprises under different ownership, pollution levels and Belt and Road policies, providing an empirical basis for the green transformation and upgrading of different types of enterprises.

The study shows that digitalization has a significant empowering effect on green transformation and upgrade, and effectively promotes green transformation and upgrading of manufacturing enterprises, and there is a "digital divide" effect that still holds after a series of robustness tests. The mechanism analysis shows that digitalization can solve the problem of insufficient motivation and capacity for green transformation by empowering green entrepreneurial orientation and green innovation, and indirectly promote green transformation and upgrading of enterprises. Green entrepreneurial orientation and green innovation achieve positive serial mediation between digitalization and green transformation and upgrading of enterprises. Interaction analysis shows that digitalization can synergize with environmental regulations to promote green transformation and upgrading. Heterogeneity analysis shows that the contribution of digitalization to green transformation is more pronounced in state-owned enterprises, high-pollution industries, and enterprises supported by the Belt and Road Initiative. Economic consequence analysis shows that digitalization can improve enterprise performance through green transformation and upgrading, balancing environmental and economic benefits.

The study enriches the non-economic consequences of digital transformation, identifies new factors influencing green transformation, and complements the theoretical understanding of the antecedent variables of green transformation. At the same time, it reveals the mechanism of the role of digitalization on green transformation in terms of both green entrepreneurial orientation and green innovation, which not only helps to gain insight into the theoretical explanation of the relationship between digitalization on innovation and entrepreneurship but also provides a theoretical basis for the study of the transmission of digitalization to green transformation behavior and enriches the theoretical understanding of the role of digital transformation.

Key WordsDigitalization; Green Transformation; Green Entrepreneurship Orientation; Green Innovation

收稿日期:2023-01-06

修回日期:2023-05-02

基金项目:国家自然科学基金项目(71764015);甘肃省哲学社会科学规划项目(20YB051);甘肃省软科学专项项目(20CX9ZA045)

作者简介:马亮(1981—),男,甘肃庆阳人,博士,兰州理工大学经济管理学院教授、硕士生导师,研究方向为创新管理与新兴产业政策;高峻(1998—),男,河南平顶山人,兰州理工大学经济管理学院硕士研究生,研究方向为技术创新管理;李娅宁(2000—),女,辽宁大连人,兰州理工大学经济管理学院硕士研究生,研究方向为技术创新管理。本文通讯作者:高峻。

DOI:10.6049/kjjbydc.2023010137

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F260

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2024)17-0076-11

0 引言

制造业作为我国支柱型产业,是制造强国建设的重要载体,尤其在可持续发展愿景目标下,制造业绿色转型升级是制造业高端化、智能化、绿色发展的重要推动力。企业绿色转型作为经济发展和环境保护的重要抓手,不仅是国家推动经济绿色转型的有效起点,也是制定绿色经济政策的重要关注对象(Dechezleprêtre等,2019)。从企业外部监管视角看,政府监管行为是制造企业绿色转型的强大动力和压力源。在监管方面,环境法规(Hermwille等,2017)、社会责任公开(王晓祺,宁金辉,2020)、环境税收(Drews等,2021)等压力型环境政策可以有效引导企业绿色行为,提高企业环保意识,推动低碳减排技术研发。在激励方面,政府通过实施绿色补贴、节能消费激励(黄纪强,2022)等方式缓解监管带来的环境压力,增强企业探索绿色转型实践的意愿。然而,目前我国制造企业绿色转型仍面临两个内部突出问题:第一,转型动力不足[1]。企业作为盈利主体,普遍认为环保投资会挤出生产性投资,欠缺将绿色低碳发展理念融入公司整体战略的思维,缺乏主动投资绿色创业机会的意愿,难以应对环境与经济发展之间的矛盾,即低水平的绿色创业导向难以对企业绿色转型产生有效激励(张秀娥,李清,2021)。第二,转型能力不足[1]。绿色创新是制造业实现绿色转型的重要途径,但由于当前我国制造企业普遍存在创新资源匮乏、研发能力不足、创新效率较低等问题,使得绿色创新发展滞后,即存在绿色创新能力不足以支撑绿色转型的问题。

《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等指导性文件相继出台,不断强调企业要利用数字技术在绿色低碳领域形成新的经济增长点和绿色发展新动力,深化生产制造过程的数字化应用,全面推进数字中国建设。数字化赋能企业转型升级,通过数据要素的高效流动整合信息与资源,推动企业生产方式、管理流程和组织结构的根本性变革[2],在优化资源配置、提高服务水平、强化内部控制等方面具有显著成效[3]。已有研究验证了数字化对绿色转型单维度或单阶段能力的影响。如Dyatlov等(2019)指出,数字化通过整合和协同促进跨区域企业的绿色创新;Feroz等(2021)探讨数字化对生产效率、绿色供应商网络和绿色融资的影响。然而,数字化的价值不仅体现在财务绩效上,还应体现在环境价值等非经济价值上,绿色创新只是企业绿色转型的一个关键能力或中间环节[4],最终能否帮助企业实现经济与环境共赢的绿色发展仍有待探索。潘持春和王菲(2022)基于资源编排理论探究数字赋能对绿色转型的影响及其传导机制,并基于278份企业数据发现绿色创新能力这一重要作用路径和组织惰性这一关键权变要素。由此可见,无论在政策还是实践层面,抑或是学术研究角度,数字化已成为引领企业绿色转型升级的重要抓手。为此,立足于现实困境,重新审视数字化赋能企业绿色转型升级的价值创造逻辑,探究新时代制造企业绿色转型升级的有效驱动因素及路径,对推进制造业高端化、智能化、绿色化发展,全面建设制造强国和数字中国具有重要意义。

本文基于2007—2021年中国A股制造业上市公司数据,以推动制造业绿色转型升级为目标,以解决企业绿色转型动力和能力不足两大突出问题为实践路径,以环境规制为重要权变因素,探究数字化、绿色创业导向、绿色创新与企业绿色转型升级之间的关系及传导效应。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字化与企业绿色转型

从研发和生产端看,数字化为制造企业带来流程、决策、技术等方面的新变革,为企业绿色转型夯实要素基础。首先,数据要素作为企业绿色转型的基础性和战略性资源[5],其开放、共享、跨时空传播等特征使其具备环境友好、资源节约属性[6]。同时,数据作为获取企业绿色转型信息的重要原材料,其蕴含的绿色信息能够帮助企业精准掌握绿色转型过程的堵点和痛点,从而有针对性地采取措施。其次,通过制造实践与数字化的结合,对设计与开发、工艺流程、资源利用进行优化和重组,实现产品全生命周期的精细化管理,缩短研发周期,降低生产成本,形成精益协同效应(Wen等,2021),从而实现绿色和智能生产。

从销售和服务端看,数字化给制造企业的营销模式、商业模式、服务模式带来新变革,通过推动需求侧绿色发展,促进企业绿色转型。根据动态能力理论,动态能力促使企业通过对机会的感知、捕获以及战略重构维护和更新现有资源,从而快速响应和满足外界绿色低碳发展要求,实现绿色转型[7]。基于机会感知能力,以需求为主导的匹配模式要求企业利用数字技术获取消费者多样化、动态化的需求,进而不断扩充理解市场信息的覆盖范围和延展深度,促使企业转向精准对接、完美匹配的绿色生产模式[8],并向潜在客户提供精选内容,以增加其购买绿色产品的机会,推动企业绿色转型升级。基于机会捕获能力,制造企业紧紧抓住绿色低碳和数字时代机遇,采用具有前瞻优势的数字化信息管理系统,对内部研发、生产、销售等环节有效进行动态监控,加快企业内外部知识整合,推动企业绿色转型。此外,基于数字技术的现代智能服务平台建设,使传统制造企业从单一的线下提供产品和服务转变为线上模式,从而减少物理活动的资源消耗和污染排放。服务端数字化使企业能够为客户提供针对性咨询和服务,并向智能化、主动化、个性化方向发展[9],塑造企业绿色形象,进一步推动绿色转型。

值得注意的是,数字化对企业绿色转型升级的赋能作用可能受到数字化发展规模的约束,当数字化水平突破某一约束值后可能产生“数字鸿沟”现象,进而导致边际效应递减或递增两种极端后果。例如,对于中小企业、传统制造企业而言,由于数字基础设施建设滞后,政策支持、人力资本等软实力相对薄弱,行业整体数字化水平不断提升可能使各类资源要素加快流向行业龙头企业,从而产生虹吸效应,出现“弱者更弱,强者更强”的马太效应[10],扭曲资源配置,削弱数字化对低数字技术能力水平企业绿色转型升级的正向赋能作用。但也有研究指出,数字化通过模糊部门间活动边界实现更大范围的高质量发展[11],数字赋能下的参与企业从中获取的绿色收益将呈几何式增长。综上,本文提出以下假设:

H0:数字化赋能有助于促进企业绿色转型升级。

H1:数字化赋能对企业绿色转型升级的影响具有“数字鸿沟”效应。

1.2 绿色创业导向的中介作用

绿色创业导向能够体现企业的绿色价值观、管理行为和战略姿态,主张将环境保护融入企业文化和行为准则中,反映企业在创业活动中整合经济、环境和社会效益的倾向[12]。参考陈晟杰(2009)对绿色创业导向的划分标准,本文将绿色创业导向划分为创新导向、行动导向、环境导向、社会导向4个维度展开分析。基于创新导向,企业在组织、技术、生产、流程、服务等诸多方面不断进行创新尝试,以减轻经济活动对环境和资源使用的负面影响,从而在成本和技术等层面促进企业绿色转型升级。基于行动导向,企业通过提高市场效率缓解环境退化和市场失灵带来的问题,这要求企业通过环境友好的方式提供相应绿色产品或服务,以满足新的市场需求[13]。这些前瞻性行为能够帮助企业成为绿色实践的先驱者,获得经济绩效和环保绩效,从而为绿色转型提供市场支撑。具有环境导向的企业能够在产品设计、技术创新、生产销售等环节践行绿色价值观,通过阻止使用有毒材料,减少工作场所的危险排放,积极进行污染防治,提高整体环境绩效[14],从而实现环境可持续发展。社会导向即企业的社会责任感,在追求经济利益的同时兼顾经营行为对社会的影响。采取社会导向的制造企业能够协调政府、非政府组织与公众的利益冲突,满足政府、居民、员工等利益相关者关于绿色化的经营诉求,从而获取多方位支持,在社会层面提高企业绿色转型意愿。

Ye等[15]、沈超红等[16]研究表明,异质资源获取不足与融资约束等进入壁垒是阻碍制造企业实施绿色创业导向的关键,而数字化可为消解这一壁垒提供新的可行路径。一方面,在绿色创业企业识别市场机会的过程中,绿色创业导向使得制造企业对绿色创造所需的异质资源产生大量需求,需要企业跨越技术类别或组织边界寻找有价值的稀缺资源[15]。从资源基础理论看,数字化转型带来的去中心化、去边界化能够有效缓解资源约束对企业绿色创业的限制。信息和数据跨时空传播的特质能够打破物理资源壁垒,突破组织边界,使企业获得全球范围内更为优质、前沿的创业资源。另一方面,激烈的市场竞争使企业不愿意披露创业项目的详细信息,导致绿色创业系统中经常存在严重的信息不对称[17]。加之绿色创业项目的高难度和高风险特征,需要企业承担更高的融资成本。数字技术能够提高企业信息收集和处理能力,促进企业内部各个环节数据标准化和数字化,实现企业内部各种信息及时、准确传输[18]。这有助于债权人全面了解公司内部运作情况,及时掌握投资项目相关信息,减少信息不对称。信息不对称的缓解有助于降低债务融资成本,为绿色创业项目提供有力的资金支持。综上,本文提出以下假设:

H2:数字化通过赋能企业绿色创新导向促进企业绿色转型升级。

1.3 绿色创新的中介作用

在生态环境容量和资源承载力有限的约束条件下,绿色创新是实现企业绿色转型升级的核心动力[19]。本文借助资源编排理论中的能力价值化子过程,基于“能力—行动”框架阐述从绿色创新驱动到绿色转型升级结果的内在过程。绿色创新资源投入是企业绿色转型升级的基础和前提,绿色创新资源投入能力的提高有助于企业获取高质量人才、设备等创新资源,只有企业拥有稳定的资源来源、坚实的资源基础,绿色创新才有可能不断提质增量,推动企业可持续发展。绿色创新研发是企业绿色转型升级的关键,提升创新研发能力是将创新资源高效转化为创新成果的核心环节,决定了创新成果的质量[20]。企业通过创新研发改进和优化工艺流程、设备,以降低污染排放,提高能源效率;通过绿色设计生产出更多绿色产品,削弱或消除产品全生命周期过程中对环境的不利影响,实现企业的本质绿色[21]。绿色创新成果产出是企业绿色转型升级的决定性要素,成果产出标志着企业绿色创新完成一次完整的创新周期,而只有当创新成果能够很好地促进企业经济产出增长时,绿色技术创新才真正赋予企业绿色转型升级前进动能。

基于“资源—能力”框架,本文从资源编排理论的第一个子过程——资源能力化出发,认为数字化通过对各种资源的整合和转化影响企业绿色创新能力。首先,数字化能够实现部门、组织、价值链乃至产业链间的跨界交流与协同[22],使企业能够在更广的时空范围内获取、共享和重组创新资源。这有助于企业挖掘要素的新用途,充分开发内部资源,促进绿色创新。同时,外部资源的新颖性又可以使组织产生新技术和产品创意,为绿色创新提供新的可能,弥补内部资源的不足。其次,数字化能为企业创新活动搭建技术合作和信息交流平台,增强企业创新网络异质性[23]。企业利用数字化平台实现不同领域、部门间的资源集聚和再配置,加速知识、技术传播和共享(钱晶晶,何筠,2021),具体表现为:企业创新形式更加多元化,创新活动突破地域限制,创新主体呈现出分散与多样化特征,开放式创新模式有助于企业研发能力提升。最后,数字化的成本节约效应能够有效提升企业绿色创新产出效率。企业通过数字化改造为其研发、生产提供更为高效的技术工具,以成本更低的机器人取代低端劳动力,降低劳动力成本;利用数字仿真技术精准模拟实验参数,达成实验目标,降低研发试错成本,缩短研发设计周期[24]。企业在降低创新成本、提高效率后,得以摆脱价值链低端的重复性工作,从而能够利用节省下来的各种资源进行价值更高的研发活动,产出更高质量的创新成果,进一步形成正向反馈机制,为绿色创新提供支持。综上,本文提出以下假设:

H3:数字化通过赋能企业绿色创新促进企业绿色转型升级。

1.4 绿色创业导向与绿色创新的链式中介作用

绿色创新既是企业创新能力的反映,也是绿色创业导向转化为具体内向性行动的体现。尽管数字化的绿色属性和创新赋能作用与绿色创新密切相关,但区别于传统创新,绿色创新具有独特的双重外部性[25],即研发阶段的创新效应和应用阶段的环境效应。由于绿色创新前期投入大且回报周期长,因而实施数字化的企业未必能够实现绿色创新,想要达到绿色创新目标,就需要实施绿色创业导向,以支持和引导企业进行绿色创新。正如战略匹配理论强调,企业战略导向先通过影响企业价值观再作用于企业行为,并最终影响企业绩效[26]。在行动导向下,企业为了比竞争对手更快推出新产品或服务,往往通过有创意的绿色产品或服务进入新市场。创新导向能够帮助企业营造绿色创新文化和氛围,通过激发员工对环境的关注,将业务重心和精力集中在绿色过程或产品创新活动上。此外,环境导向完美契合了绿色创新的环保属性,社会导向有利于企业创造出符合社会价值观和主流方向的绿色产品。结合前文关于绿色创新对企业绿色转型升级的作用机制,本文认为绿色创业导向、绿色创新可能是数字化与企业绿色转型升级间关系的递推式媒介。基于此,本文提出以下假设:

H4:绿色创业导向和绿色创新在数字化与企业绿色转型升级间起链式中介作用。

1.5 数字化与环境规制的交互效应

在传统环境治理中,政府往往处于信息劣势地位[27],而企业又存在有意规避监管的私自排污行为,因而环境规制往往难以对企业实现有效约束。当企业判断粗放式发展带来的收益高于付出的成本时,就会使环境治理陷入“污染—惩罚—再污染”的恶性循环(王旭等,2021),阻碍绿色转型进程。在数字化赋能下,环境监测系统、电子政务平台等的应用能够显著缩小政府实施环境规制时面临的信息差。同时,数字化能为社会公众提供一个全民监管平台,弥补政府监管的不足,从而有效提升环境规制的全面性和时效性。随着环境规制强度的提升,企业污染行为被识别出的风险及对应的惩处成本增加,这将迫使企业选择绿色发展路径,推动企业绿色转型升级。换言之,环境规制也能推动企业数字化发展。当政府认识到数字化对环境规制实施效果的重要影响时,就会积极推进企业数字化改造,二者相辅相成,共同推进企业绿色转型升级。同样,当企业处于严格的环境规制中,面临高处罚、低补贴等严重损失时,也倾向于响应政策进行数字化转型。综上,本文提出以下假设:

H5:数字化与环境规制协同促进企业绿色转型。

基于上述理论分析与研究假设,本文构建如图1所示的理论模型。

图1 理论模型
Fig.1 Theoretical model

2 研究设计

2.1 模型设定

为验证上述研究假设,本文首先根据企业数字化赋能绿色转型升级的直接效应,构建如下基准模型:

(1)

其中,it分别表示企业和年份,greenit表示企业it年的绿色转型程度,digit表示企业it年的数字化水平,Controlsit表示控制变量集合,λtλjλp分别表示年份、行业和省份固定效应,εit为随机误差项。

在回归模型(1)的基础上,构建中介效应模型验证H2、H3,如式(2)(3)所示。

(2)

(3)

式(2)为解释变量dig对中介变量mid的回归模型,式(3)为解释变量dig与中介变量mid对被解释变量green的回归模型。其中,midit表示企业it年的中介变量取值,具体包含绿色创业导向geo和绿色创新gin,其余变量的定义同式(1)。

进一步,参考方杰等[28]的研究,在式(1)(2)的基础上构建链式中介效应模型验证H4,如式(4)(5)所示。

(4)

(5)

最后,在式(1)的基础上纳入环境规制env、环境规制与数字化的交互项env_dig检验H5,如式(6)所示。

(6)

2.2 变量定义

2.2.1 被解释变量

企业绿色转型(green)。本文借鉴于连超等[29]的研究,采用文本分析法测量企业绿色转型程度。首先,从绿色战略转型、绿色创新转型、绿色投入转型、绿色生产转型、绿色排放转型5个维度锁定有关绿色转型的初步关键词;其次,使用Word2Vec提取上市企业年报中与绿色转型关键词相近的词语,选取相似度在前400的关键词作为相似关键词,以词频大小排序,选取前200个作为高频关键词,并作为新增的绿色转型关键词纳入词谱中;再次,利用Python对上市企业年报全文进行关键词搜索、配对,统计出每个关键词出现的频率;最后,构建企业绿色转型程度指标。考虑到文本篇幅差异,本文采用统计得到的关键词总频数除以文本内容总词数,再乘以100,由于数据右偏性特征,将其加1后对数化处理,最终得到企业绿色转型指标green

green=

(7)

2.2.2 解释变量

企业数字化水平(dig)。本文参考吴非等(2021)对企业数字化水平的衡量方法,基于机器学习方法,利用Python对上市公司年报中涉及数字化发展的信息进行挖掘,实现过程与绿色转型指标一致。企业数字化转型指标dig具体构建如下:

dig=

(8)

2.2.3 中介变量

绿色创业导向(geo)。借鉴夏雨[30]的研究,本文从创新导向、行动导向、环境导向和社会导向4个维度构建绿色创业导向特征词词谱,在此基础上,利用机器学习方法进行扩充,并统计特征词在年报中出现的频数总和。需要说明的是,由于年报披露格式存在差异,且并非所有章节都涉及绿色创业导向的内容,因而本文仅对特定章节进行文本分析,具体为“董事会报告”“经验情况讨论与分析”“重要事项”“环境与社会责任”部分文本。其中,包含“董事会报告”的年报不提取“重要事项”章节,且2015年仅提取“管理层讨论与分析”章节。绿色创业导向指标geo构建如下:

geo=

(9)

绿色创新(gin)。本文以企业绿色专利申请数量加1后取对数衡量企业绿色创新水平。

2.2.4 调节变量

环境规制(env)。为避免单一指标对回归结果可能造成的偏差,本文借鉴任晓松等(2020)的研究,采用企业所在地区的工业废水排放量、工业SO2排放量以及工业烟尘排放量,构建企业环境规制强度综合指数env。由于缺少县级市相关统计数据,将部分位于县级市的企业环境规制强度综合指数替换为所属地级市的企业环境规制强度综合指数。

2.2.5 控制变量

为缓解遗漏变量对结果的影响,本文选取以下控制变量:企业规模(size)、企业年龄(age)、资产收益率(roa)、资产负债率(debt)、企业所有制(sys)、两职合一(dual)、股权集中度(share)。具体变量定义见表1。

表1 变量说明与定义
Table 1 Variable description and definitions

变量类型变量名称变量符号定义被解释变量企业绿色转型green使用Python对企业年报进行文本挖掘解释变量企业数字化水平dig使用Python对企业年报进行文本挖掘中介变量绿色创业导向geo使用Python对企业年报进行文本挖掘绿色创新ginLn(1+绿色专利申请数量)调节变量环境规制env构建污染物排放综合指标控制变量企业规模sizeLn(总资产)企业年龄ageLn(企业自成立至所观察年份的年数)资产收益率roa净利润/总资产资产负债率debt总负债/总资产企业所有权性质sys国有企业取1,非国有企业取0两职合一dual董事长与总经理为同一人取1,反之取0股权集中度share第一大股东持股比例年份year年份虚拟变量行业icode行业虚拟变量省份province省份虚拟变量

2.3 样本选择与数据来源

本文采用2007—2021年中国A股制造业上市公司数据,其中年报数据来源于巨潮资讯网,绿色专利数据来源于中国研究数据平台,环境规制数据来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国环境统计年鉴》,其余企业特征数据来源于国泰安数据库。本文对原始数据作如下处理:剔除非制造业行业样本、关键变量缺失严重的样本、ST与*ST样本、研究区间退市的样本、财务指标异常样本。此外,为避免极端值的影响,本文对所有连续变量进行双边1%的缩尾处理。

3 实证分析

3.1 基准结果分析

表2报告了数字化对企业绿色转型的基准回归结果,采用递进式回归作为对照。其中,模型M1为仅加入数字化的回归结果,为提高回归精度,M2在M1基础上纳入控制变量,M3进一步控制年份、行业和省份固定效应。结果显示,无论是否纳入控制变量或固定效应,数字化对企业绿色转型的回归系数均在1%水平上显著为正,表明数字化发展能够显著促进企业绿色转型升级,H0得到验证。

表2 数字化对企业绿色转型的回归结果
Table 2 Regression results of digitalization on green transformation of enterprises

变量greenM1M2M3M4dig0.321 2***0.254 3***0.138 6***0.321 0***(29.534 3)(24.405 7)(15.036 5)(13.378 4)dig2-0.261 1***(-8.230 5)size0.050 9***0.033 4***0.032 5***(25.018 3)(20.430 0)(19.887 3)age0.175 5***0.018 6***0.018 5***(29.681 7)(3.551 8)(3.543 6)roa-0.128 4***-0.062 4**-0.074 5***(-3.617 7)(-2.271 2)(-2.714 8)debt-0.026 1**0.000 10.001 3(-2.056 1)(0.006 6)(0.134 0)sys-0.006 00.037 0***0.037 1***(-1.327 9)(9.783 3)(9.816 9)share-0.000 4***0.000 0-0.000 0(-3.027 9)(0.294 6)(-0.115 0)dual-0.009 7**-0.011 9***-0.012 2***(-2.186 3)(-3.531 3)(-3.629 0)Constant0.316 1***-1.255 2***-0.552 8***-0.537 5***(117.559 3)(-29.426 9)(-13.829 2)(-13.461 4)icode/year/province NONOYESYESAdj-R20.0560.1760.5390.541N17 31617 31617 31617 316

注:括号内为t统计量,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著,下同

为验证数字化对企业绿色转型可能产生的“数字鸿沟”效应,在基准回归模型(1)中纳入数字化的二次项dig2重新进行估计。M4结果显示,数字化一次项的系数显著为正,二次项的系数显著为负,表明数字化与企业绿色转型之间存在倒U形的非线性关系,即数字化发展初期能够推动企业实现绿色转型升级,但当数字化水平达到某一临界值时,数字化会对企业绿色转型产生负向抑制作用,H1得到验证。进一步,本文对数字化与企业绿色转型之间的倒U形关系进行Utest检验,结果显著拒绝线性或U形关系的原假设(p<0.01),表明数字化与企业绿色转型之间具有倒U形关系,并得出数字化发展水平的极值点为0.614 8。由此说明H1结论稳健。

3.2 内生性处理与稳健性检验

3.2.1 内生性检验

倾向得分匹配法(PSM)。为缓解可能由样本自选择产生的内生性问题,本文采用PSM法进行稳健性检验,采用最近邻匹配、半径匹配和核匹配3种方法对样本进行匹配并回归,结果见表3。在多种匹配原则下,数字化的回归系数仍显著为正,表明即使考虑样本自选择问题后,研究结论依旧稳健。

表3 内生性检验结果
Table 3 Endogeneity test results

变量green邻匹配半径匹配核匹配2SLSM5M6M7M8dig0.137 1***0.134 9***0.141 0***0.054 9**(6.532 1)(6.479 8)(15.351 3)[2.575 4]Constant-0.614 4***-0.374 2***-0.518 5***-0.502 1***(-8.026 2)(-5.157 1)(-13.159 8)[-8.724 6]ControlsYESYESYESYESicode/year/provinceYESYESYESYESATTdiff=0.087 9t=11.81diff=0.077 9t=10.63diff=0.088 9t=15.70Kleibergen-Paap rk LMp<0.01Kleibergen-Paap rk Wald F3 059.621Adj-R20.5220.5040.5320.544N4 1374 36817 3168 596

注:方括号内为z统计量

两阶段最小二乘法(2SLS)。考虑到数字化对企业绿色转型的影响可能存在互为因果的内生性问题,借鉴张栋等(2021)的工具变量选取思路,本文采用两阶段最小二乘法,以数字化的三阶滞后项和同期同行业其它企业数字化指数的均值作为工具变量进行内生性检验。第二阶段回归结果见表3模型M8,Kleibergen-Paap rk LM统计量在1%的水平上显著,Kleibergen-Paap rk Wald F统计量大于Stock-Yogo的临界值,表明工具变量通过不可识别检验和弱工具变量检验,工具变量有效。同时,数字化对企业绿色转型的回归系数显著为正,表明在控制内生性后,数字化对企业绿色转型仍具有正向影响。

3.2.2 稳健性检验

为确保研究结论的稳健性,本文采用以下方法进行稳健性检验:一是更改模型。由于企业绿色转型原始数据取值为[0,+∞),在对其取对数处理后仍属于典型的归并数据,因而选择对归并数据具有较好适配性的Tobit模型重新进行估计,结果见表4模型M9。二是替换变量。分别以企业年报中数字化和绿色转型关键词的总词频加1后取对数作为解释变量(dword)和被解释变量(gword)的代理变量重新进行回归,结果见模型M10、M11。三是延长时间窗口。考虑到数字化实际作用于企业绿色转型可能存在滞后性,对解释变量(dig)滞后2~4期进行回归,结果见模型M12~M14。结果显示,研究结论均通过上述稳健性检验,证实本文研究结论具备稳健性和长效性。

表4 稳健性检验结果
Table 4 Robustness test results

变量greengwordgreengreengreengreenM9M10M11M12M13M14dig0.141 5***0.614 0***(15.106 2)(15.946 0)dword0.029 2***(19.861 3)L2.dig0.069 2***(5.310 3)L3.dig0.035 0**(2.396 0)L4.dig0.027 2*(1.843 8)Constant-0.557 8***-0.751 5***-0.523 0***-0.496 1***-0.574 8***-0.823 1***(-13.712 8)(-4.500 9)(-13.134 7)(-9.255 4)(-9.900 3)(-12.878 7)ControlsYESYESYESYESYESYESicode/year/provinceYESYESYESYESYESYESAdj-R20.6910.5440.5390.5510.568N17 31617 31617 3169 7538 6227 210

4 进一步讨论

4.1 机制效应分析

4.1.1 中介效应分析

结合数字化对企业绿色转型的直接效应,表5模型M15~M18列示了企业绿色创业导向与绿色创新的中介效应检验结果。结果显示,数字化对绿色创业导向的回归系数显著为正,绿色创业导向对企业绿色转型的回归系数显著为正,且模型M16中数字化的系数小于基准回归结果并保持显著,说明绿色创业导向在数字化与企业绿色转型之间发挥部分中介效应,即数字化发展通过强化企业绿色创业导向促进绿色转型,H2得到验证。同样,企业绿色创新在数字化与企业绿色转型之间发挥部分中介效应,H3得到验证。

表5 数字化对企业绿色转型的机制效应检验结果
Table 5 Test results of the effect of digitalization on the mechanism of green transformation of enterprises

变量geogreengingreengingreengreenM15M16M17M18M19M20M21dig0.012 4***0.048 3***4.918 3***0.138 1***4.435 5***0.048 1***0.139 3***(29.422 8)(5.403 4)(4.996 5)(14.969 3)(4.378 5)(5.374 6)(15.073 0)geo7.255 2***38.799 3**7.253 2***(42.627 2)(2.013 5)(42.609 0)gin0.000 1**0.000 1**(2.354 0)(1.993 0)env-0.027 7***(-3.060 4)dig_env-0.024 4**(-2.004 8)Constant0.029 8***-0.769 4***-73.923 0***-0.546 7***-75.081 1***-0.765 6***-0.541 0***(16.278 2)(-20.226 5)(-17.318 7)(-11.480 0)(-17.434 3)(-19.919 6)(-13.458 4)ControlsYESYESYESYESYESYESYESicode/year/provinceYESYESYESYESYESYESYESAdj-R20.3130.5900.0610.5430.0610.5900.539N17 31617 31617 31617 31617 31617 31617 316

4.1.2 链式中介效应分析

结合数字化对企业绿色转型的直接效应,表5模型M15、M19、M20检验了“绿色创业导向—绿色创新”的链式中介效应。首先,基准回归结果显示,数字化对企业绿色转型具有正向促进作用。其次,根据模型M15,数字化的系数显著为正,表明数字化对企业绿色创业导向发挥促进作用。又由模型M20可知,绿色创业导向对企业绿色转型的影响系数显著为正,再次验证了绿色创业导向在数字化与企业绿色转型之间具有显著正向中介作用。同理,模型M19中数字化对绿色创新的影响系数以及模型M20中绿色创新对绿色转型的影响系数均显著为正,即绿色创新具有正向中介效应,与三步法所得结论无显著差异。进一步,根据模型M19,绿色创业导向对绿色创新的影响系数显著为正,表明绿色创业导向与绿色创新的链式中介效应显著,间接效应为α1c2d3>0。此外,比较模型M20与基准回归结果中数字化的回归系数,发现二者符号相同且后者的系数更大。综上,绿色创业导向和绿色创新在数字化与企业绿色转型之间发挥显著正向链式中介效应,即数字化通过强化企业绿色创业导向进一步促进企业绿色创新,最终推动企业绿色转型升级,H4得到验证。

4.1.3 交互效应分析

表5模型M21报告了环境规制与数字化的交互效应对企业绿色转型的影响。结果显示,数字化、环境规制以及二者交互项的回归系数均显著,表明数字化与环境规制的交互效应对企业绿色转型具有显著影响。数字化的估计系数为正,数字化与环境规制交互项的估计系数为负,二者符号方向不一致,表明环境规制负向调节数字化与企业绿色转型间的关系,即环境规制综合指数越小,环境规制强度越高,越有助于数字化推动企业绿色转型升级。同理,环境规制的估计系数为负,表明环境规制强度提高有助于企业绿色转型,其与数字化、环境规制交互项估计系数的符号相同,表明数字化正向调节环境规制与企业绿色转型间的关系,即数字化水平越高,越有助于环境规制促进企业绿色转型。综上,数字化与环境规制协同推动企业绿色转型升级,H5得到验证。

4.2 异质性分析

4.2.1 所有制异质性

不同所有制企业的经营目标和经营环境具有显著差异,其中,国有企业相较于其它性质企业具有独特的资源和政策扶持优势,但也承担着更多国家战略目标和社会责任。本文根据企业所有制将样本分为国有企业和非国有企业进行分组回归,结果见表6模型M22、M23。结果显示,无论是国有企业还是非国有企业,数字化对企业绿色转型均具有显著推动作用,但数字化对国有企业绿色转型的促进作用更强。这可能是因为:一方面,绿色、低碳、可持续等发展目标更加符合当下国有企业承担的战略使命和社会责任,国有企业能够较好地贯彻和落实数字化转型、绿色发展等国家政策。同时,国有企业特殊的产权性质使其对政策具有更高的灵敏度和反应能力,能够更早享受到政策红利。另一方面,企业数字化改造和绿色转型均存在较高风险,且回报周期长,而国有企业在创新资源、人才结构、政策补贴等方面更具优势,综合承载力明显高于其它性质企业,因而更加有条件和能力承担转型过程中的风险,并最大限度利用数字技术。

表6 异质性检验结果
Table 6 Heterogeneity test results

变量greenM22M23M24M25M26M27非国有企业国有企业非重污染行业重污染行业非支持企业支持企业dig0.125 4***0.192 5***0.143 2***0.197 9***0.136 0***0.191 8***(11.932 2)(10.397 2)(13.742 3)(9.843 5)(14.205 5)(5.309 7)Constant-0.747 7***-0.091 8-0.585 8***-0.387 3***-0.531 5***-0.766 5***(-13.754 1)(-1.402 6)(-11.003 9)(-6.652 1)(-12.437 3)(-5.236 5)ControlsYESYESYESYESYESYESicode/year/provinceYESYESYESYESYESYESAdj-R20.5270.5920.4850.6190.5350.667N11 2566 06010 0437 27316 1601 156

4.2.2 污染程度异质性

企业绿色转型进程与其所处行业污染排放程度密切相关,本文根据生态环境部(原环境保护部)2008年制定的《上市公司环保核查行业分类管理名录》,将煤炭、采矿、纺织、制革等16个行业归为重污染行业,其余归为非重污染行业进行分组回归,结果见表6模型M24、M25。结果显示,无论是重污染行业还是非重污染行业,数字化对绿色转型均具有显著正向影响,但数字化对重污染行业企业绿色转型的激励作用相对更大。相较于非重污染行业企业,重污染行业企业往往受到更为严格的政府监管和更大的处罚力度,面对明显的制度约束,该类企业使用新兴数字技术实现绿色转型的意愿和动力更强。而且,由于重污染行业业务活动具有环境特殊性,一旦在企业内部开展数字化改造,其带来的环境收益也会比非重污染行业企业高。

4.2.3 是否受“一带一路”倡议支持

“一带一路”倡议的提出对我国实体经济尤其是制造业发展产生了重大影响,绿色“一带一路”和数字“丝绸之路”更是开拓了实体经济发展的新视野。企业作为“一带一路”的实践主体,是否响应“一带一路”倡议,无论对企业数字化发展还是绿色转型都可能带来异质性影响。因此,本文参考徐思等(2019)的研究,将同花顺中“一带一路”概念板块上市公司划分为受“一带一路”倡议支持企业,其余作为非支持企业样本进行分组回归,结果见表6模型M26、M27。结果显示,两组样本中数字化的回归系数均显著为正,但受“一带一路”倡议支持企业的估计系数大于非支持企业,表明数字化对受“一带一路”倡议支持的企业绿色转型具有更强的促进效果,也代表我国“一带一路”倡议取得一定成效。依托“一带一路”低梯度资源传导机制,参与“一带一路”倡议的企业可以将自身失去比较优势的富余优质产能顺梯度转移,与共建“一带一路”国家及地区企业开展合作,提升绿色创新资源回报率,实现资源的优化配置,从而促进母国企业绿色转型升级;在顺梯度资源转移的同时,东道国企业同样可以通过逆向技术溢出获取其它国家先进技术,将绿色资源与研发成果转移反馈至母国,从而应用至自身绿色转型升级过程。

4.3 经济后果分析

前文研究表明,数字化能够直接或间接促进企业绿色转型升级,那么,数字化是以企业经济效益换取社会效益,挤出绿色转型经济价值?还是进一步放大绿色转型对企业经济效益的增值效果,实现企业经济效益与社会效益共赢?为解答以上疑问,本文构建模型检验绿色转型在数字化与企业绩效之间的中介效应,结果见表7。本文利用LP法测算企业全要素生产率(tfp),用于衡量企业绩效。其中,产出以企业营业收入的对数衡量,资本投入以企业固定资产净额的对数衡量,劳动投入以企业员工人数的对数衡量,中间投入以企业购买商品、支付劳务的现金取对数衡量。根据模型M28,数字化对企业绩效的估计系数显著为正,表明数字化有助于提高企业绩效。M30同时纳入数字化与绿色转型,以考察二者对企业绩效的影响。结果显示,数字化和绿色转型对企业绩效均具有显著正向影响,且数字化的回归系数较M28有所下降,表明数字化通过推动企业绿色转型升级促进企业绩效提高。因此,以绿色转型升级为导向开展数字化应用,同样有助于企业绩效提升。换言之,绿色转型有助于企业经济效益和社会效益共同提升,具有事半功倍的效果。

表7 数字化、绿色转型与企业绩效
Table 7 Digitalization, green transformation and corporate performance

变量tfpgreentfpM28M29M30dig0.268 8***0.138 6***0.282 5***(10.877 3)(15.036 5)(11.350 6)green0.098 7***(4.449 7)Constant-1.456 3***-0.552 8***-1.510 8***(-13.588 6)(-13.829 2)(-14.015 2)ControlsYESYESYESicode/year/provinceYESYESYESAdj-R20.9750.5390.975N17 31617 31617 316

5 研究结论

本文以2007—2021年中国A股制造业上市公司为研究样本,探讨数字化、绿色创业导向、绿色创新对企业绿色转型的影响及作用机制,研究得到以下结论:第一,数字化能够赋能企业绿色转型升级,且经过替换变量、剔除异质性样本和缓解内生性等一系列稳健性检验后,结论依旧成立。第二,数字化对企业绿色转型升级的影响存在“数字鸿沟”效应,即两者之间存在倒U形的非线性关系。第三,机制分析表明,数字化通过强化绿色创业导向和绿色创新间接促进企业绿色转型升级,且“绿色创业导向—绿色创新”在数字化与企业绿色转型间发挥显著正向链式中介作用。同时,数字化与环境规制协同促进企业绿色转型升级。第四,异质性分析表明,数字化对绿色转型升级的促进作用在国有企业、重污染行业企业以及受“一带一路”倡议支持的企业中更加显著。第五,经济后果分析表明,数字化通过促进绿色转型对企业绩效产生积极影响,数字化推进制造业绿色转型能够实现经济效益和社会效益的双赢。

根据以上研究结论,本文提出如下建议:

(1)充分把握数字化转型机遇,加速推进企业数字化转型进程,培育数字化赋能绿色转型新动能。数字化是企业实现绿色转型升级的重要驱动力,企业要将不断发展的新兴数字技术全方位引入和应用于企业战略决策、生产研发和营销管理全过程,积极构建契合数字化战略需要的数字企业,进一步巩固数字化对绿色转型的赋能作用。同时,考虑到“数字鸿沟”效应,一方面需要推进数字政府建设,发挥数字治理在绿色转型中的保障作用;另一方面,企业需要意识到“数字鸿沟”效应的存在,通过对自身组织条件、资源基础、技术能力等作出准确判断,合理部署数字化战略,调适数字技术应用水平,规避数字化的负面影响。

(2)培育绿色创业导向,提升绿色创新能力,塑造数字化赋能绿色转型新优势。企业应重视引导组织内部成员树立绿色发展理念,鼓励大胆尝试具有前瞻性的冒险行为并主动为其承担风险,从而形成真正的绿色组织认同,也为开展绿色创新营造良好的伦理文化氛围。同时,加大在绿色创新方面的资源投入,打造多元开放、崇尚创新的企业文化,采取适当的利益激励,提升企业绿色创新能力和积极性。

(3)优化环境规制治理措施,充分释放环境规制与数字化协同赋能企业绿色转型升级的潜力。一方面,政府要重视数字化在环境治理中的重要性,积极推进数字基础设施建设,充分发挥数字技术在环境监管中的全面性与时效性;另一方面,加快完善与绿色转型升级适配的环境标准和制度体系,根据行业特征、区位特点等个性化差异设置合理的环境规制强度,为企业数字化与绿色转型协同发展保驾护航。

(4)坚定绿色转型发展模式,促进环境保护与经济绩效增长协调发展。关注绿色转型在企业可持续发展过程中的长期效应,避免因短期内难以获得显著经济效应而放弃绿色转型。

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(责任编辑:陈 井)