地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响——基于数字经济的调节效应

朱于珂，高红贵，丁奇男，胡雅楠

（中南财经政法大学经济学院，湖北武汉 430073）

改革开放40 余年，中国经济总量增长成就斐然。然而，长期以来粗放的经济发展模式却加重了生态环境的负担。在2019 年4 月国家发展和改革委员会、科学技术部联合印发《关于构建市场导向的绿色技术创新体系的指导意见》中，“绿色技术创新”首次进入党内最高纲领性文件并转化为政府专项政策文件，进一步表明企业绿色创新已成为当前生态文明建设的要务，是助推实现“既要金山银山，又要绿水青山”的经济高质量发展的关键路径。然而，由于专利制度尚需优化、部分产业政策激励出现扭曲，以及创新活动本身的高难度、长周期特性，企业绿色创新成果的新颖性、创造性、影响力和实用价值尚处于较低水平，企业在绿色创新质量方面的问题仍很突出。

地方政府的环境目标约束将环境保护直接纳入地方政府的政绩考核进而直接影响地方政府行为，势必将对企业绿色创新行为产生冲击［1-2］。同时，随着中国经济进入新常态，以互联网技术为核心的数字经济作为当前经济发展中最为活跃的领域，在培育经济发展新动能、激发消费以及增强创新能力等方面发挥着越来越重要的作用。数字经济能有效引导、实现资源的快速优化配置与再生，优化能源消费结构，加速数据信息的传播共享与精细化处理，进而加快生产方式向数据与知识要素的创新驱动方向转变［3］，催生技术进步与革新［4-5］，是促进企业绿色创新质量提升的重要依托。因此，深入探讨数字经济背景下，地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响机制，对于把握数字经济时代机遇提升企业绿色创新质量，推进社会主义生态文明建设具有重要的理论与现实意义。

该研究的边际贡献在于：①基于环保责任制度，将环境政策与政府目标约束行为相结合，探讨了地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响，及其影响的非线性特征，将研究问题与研究对象更加具体化，从而丰富了中国式环境政策影响企业绿色创新的理论研究体系，是基于中国经验证据对“波特假说”进行的再检验。②根据历年各地级市《政府工作报告》中设定的环境目标与公开报告的环境目标完成情况，基于“环境目标约束”这一概念，创新性地构建不同类型地方环境目标约束强度指标。③利用上市公司专利申请数据及其被引信息，并根据上市公司注册地所在省份与城市，将其匹配至地级市面板数据以度量地级市企业绿色创新质量水平，为研究地级市企业绿色创新质量提供借鉴指导。④首次将地方环境目标约束强度、数字经济与企业绿色创新质量纳入同一理论框架，从理论层面考察了数字经济调节作用下，不同类型地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的具体影响及其影响的非线性特征，基于中国特色环保制度，检验了数字经济对“波特假说”理论的冲击。⑤为政府合理设定环境目标约束强度，完善环境目标约束政策机制，促进“互联网+”环境监管，把握数字经济发展机遇，助推企业绿色创新高质量发展提供建设性的政策建议。

1 文献综述

就地方政府环境目标约束对企业绿色创新的影响而言，现有研究大多基于波特假说展开。Kammerer［6］实证研究得出，环境规制不仅可以有效促进绿色产品创新，还可以推动绿色产品广泛应用并提升其新颖性，进而有力地支撑了波特假说［7-8］。在政府实施适当的环境监管后，企业可能会选择符合环境监管标准的策略，主动进行绿色技术创新，减少污染排放并优化生产过程，以有效节约原本因遵从环境规制所产生的排污成本［9］。Fang 等［10］以新《环保法》为具体研究对象，探讨政府环保意识对企业绿色创新的影响，研究得出新《环保法》给重污染企业带来监管压力，促使其提高信息披露质量，促进绿色创新。Liu 等［11］认为新《环境保护法》实施后，企业往往会提出更多的环境专利申请，包括发明专利和实用新型专利。然而，部分学者对“波特假说”持反对态度，即认为环境规制将抑制企业绿色创新。Kemp 等［12］认为企业为满足政府设定的环保标准会将重心转向环境治理项目，而这一过程会导致企业付出更高的成本进而对研发费用与技术创新投入产生“挤出效应”。Testa 等［13］亦认为征收污染费等环境规制不利于企业技术创新。于是，许多学者逐渐意识到环境规制对企业绿色创新的影响可能存在非线性与异质性特征。王珍愚等［14］研究发现，环境规制对企业绿色创新的影响呈“U”型变化趋势。Jiang 等［15］从行业与区域两个维度来定义环境规制，研究发现产业监管对创新绩效存在负向影响，而区域监管有助于提升创新绩效。李青原等［16］全面考察了异质性环境规制对企业的绿色创新激励，研究得出排污收费会“倒逼”企业绿色创新，而环保补助则对企业绿色创新能力产生“挤出效应”。吴力波等［17］也认为对于驱动不同类型企业绿色创新，应结合企业的实际与差异考虑环境规制的设计与执行强度。

数字经济发展给社会经济、生产方式、生产技术以及生活方式带来了巨大变革［18］，对微观企业技术创新乃至宏观经济发展质量都产生着重大影响［3］。数字经济全新的生产技术和商业模式将对传统经济产生技术溢出效应，进而加速企业技术创新与产业转型升级［5］。现有关于数字经济与企业绿色创新的研究主要集中围绕数字经济对企业创新的直接效应展开。唐松等［3］考察数字金融对企业技术创新的影响，研究得出数字金融发展能够有效解决企业的“融资难、融资贵”问题，并有利于企业去杠杆、稳定财务状况，进而驱动企业技术创新。韩先锋等［19］则从宏观视角，实证检验了互联网技术对区域创新效率的促进作用。Lange 等［20］同样发现信息通信技术投资增加有助于促进能源利用效率提升。Niebel［21］以发展中国家为研究对象，发现信息通信技术有助于推动技术扩散进而促进经济增长。Pieri等［22］考察信息通信技术与其他因素对企业生产率的互补机制，得出信息通信技术与研发投入会对企业生产率产生协同效应。刘飞［23］也通过结构方程模型证实了数字化转型在各影响因素（包括内生因素与外生因素）与企业生产率之间存在显著的调节作用。

综上，已有研究尚存在以下不足：①学界关于环境政策与企业绿色创新之间的关系尚未达成共识，不同类型环境规制手段对企业绿色创新的影响存在显著差异，支撑“波特假说”理论的是以市场型环境规制为主的国外环境规制政策体系。然而中国目前的环境规制政策则以命令控制型为主［24］，地方官员是这种命令型环境规制政策的制定者和执行者，当前少有研究能够将环境政策与政府环保责任考核结合起来，缺乏对政府自主性环境目标约束的研究考察。②目前大部分学者对中国环境规制的研究大多基于宏观层面，无法直接具体体现中国特色的环保制度特征，对环境规制的定义与度量较为宽泛，仅笼统地将污染物减排量、污染治理费用等作为代理变量，无法对不同具体环境规制手段的实施效果进行准确的评估与检验，对不同类型环境规制手段的异质性影响缺乏区分与总结。③余泳泽等［2］和陶锋等［1］分别实证检验了环保目标责任制对技术创新与企业绿色创新的影响，但均基于制度层面，仅从宏观制度实施与否这一视角探讨该制度带来的外生冲击，并没有对不同类型环境目标约束进行更加细微地划分与量化度量，且对于企业绿色创新的研究大多是围绕专利数量的考察，对企业绿色创新质量的关注不够。关于不同类型环境目标约束强度对企业绿色创新质量的具体影响与创新“提质”激励效应仍需更为系统深入地探讨，有关其影响效应的实证设计亟须优化。④现有研究对数字经济与企业绿色创新之间关系的探讨较少。在考察环境规制对企业绿色创新影响机制的同时，忽略了数字经济对二者关系产生的冲击，对数字经济在二者之间发挥的调节作用仍需进一步考察。

2 影响机制

2.1 地方环境目标约束对企业绿色创新的影响机制

当各级地方政府公开环境目标，并考核其完成情况，强化了环境治理在地方政府政治任务中的重要性，进而推动地方政府出台一系列环境治理措施，其中最为典型的便是对企业的“关停并转”［25］。面对严格的环境管制与标准，具备一定资金与技术基础的企业便会进行绿色创新，走转型升级道路［26］。一方面，为获得更大的绿色创新补偿收益，培育企业独特竞争优势产生内部激励，另一方面，面对激烈的市场竞争环境与政府严格的环境治理监管等外部压力，履行企业社会责任，进一步地提升企业绿色创新质量成为企业更倾向的“标准动作”。

关于地方环境目标约束对企业绿色创新质量的间接影响机制，宏观机制层面，余泳泽等［2］认为地方环境目标约束会通过提升环境规制强度促进技术创新。起初，地方环境目标约束会通过提升环境规制强度进而对企业提升绿色创新质量产生激励，但当企业绿色创新质量达到一定水准，环境目标约束强度继续提升对企业绿色创新质量的积极作用可能会发生变化。首先，环境目标约束通常会促使地方政府更集中于选择命令型环境规制。命令型环境规制虽然在实施初期会对企业绿色创新产生一定的促进作用，但由于其存在处罚上限，很可能会导致部分企业满足于绿色创新活动的“达标”，即创新活动产生的补偿收益趋同于环保不达标所导致的强制性惩罚成本，从而对企业进一步提升绿色创新质量缺乏有效激励［1］。同时，随着命令型环境规制强度的提升，企业生产过程中所增加的环境成本对绿色创新资源造成了“挤占”［27］。其次，当以环境税与环保补助为典型的激励型环境规制强度提升时，企业会增加对绿色创新的投资［28］，对企业绿色创新产生一定的“资源补偿效应”［16］，进而有利于提升企业绿色创新质量。但鉴于政府对企业绿色创新活动的信息劣势，应对性、策略性的创新行为便会产生。随着环境税等激励型环境规制手段的推进，环境税带来的资源配置扭曲效应高于环境负外部性的改善效应，企业在绿色创新达到一定水平时，会减少对绿色创新的研发投入［29］，甚至为追求短期内绿色专利数量的增加而进行低难度与低质量的绿色创新［1］。特别是，当绿色创新带来的边际收益逐渐递减［30］，且企业维持更高质量绿色创新的边际成本逐渐上升时，企业进一步提升绿色创新质量的动力会大幅降低。

微观机制层面，在环保责任制的制度背景下，制度导向提升了媒体对环保的关注度，公众对环境保护的关注更高［1］，提升了对企业的环保监管与高管的危机意识［31］。环境目标约束制度与媒体舆论监督，为激励企业进一步增加研发投入提升绿色创新质量营造了良好的社会环境，企业自身也会因外界关注度与信息透明度的提升而减少非实质性的低质量绿色创新。其次，企业在环境目标约束以及各种类型环境规制交互作用的制度压力下，减少污染排放，增加环保投资［32］，积极履行社会责任可以满足利益相关者的环保期望，既符合社会价值体系和制度规范［33］，又是树立品牌形象，提升企业绩效的关键［34］。再加之环保号召与公众关注推动企业增加环保投资［35］，缓解地方经济增长压力，企业社会责任得以提升［33］。企业社会责任的提升，将推动企业减少盈利性的生产经营投资，增加社会效益更加显著的研发投资［36］，企业为兼顾经济利益与社会价值，将自主制定坚定的环境目标与长远的绿色发展战略，主动切实地追求突破性的、更高质量的绿色创新。此外，环保责任制增强了地方政府对企业排污的治理干预，再加之环境规制政策实施增加了企业排污成本压力，进一步激励企业增加研发支出［37］，倒逼企业通过高质量的绿色创新节约排污成本，使“创新补偿”效应大于“遵循成本”效应。研发支出与创新投入的增加将有利于企业持续、稳定地开展周期较长、更具深度广度的高质量绿色创新活动。最后，在环境目标约束的制度背景下，绿色信贷、碳金融等市场型金融工具得以不断完善丰富，并受政策支持与企业绿色创新建立起了更广泛的联系［38］。环保责任制提升了公众对企业环保支出的信任，提升了社会各界对环保的重视程度，产生信号作用，使投资者对企业绿色创新的支持将更加坚定，间接缓解了企业的绿色创新融资约束难度［39］。企业得以向高质量、高成本、高难度的绿色创新提供更持续、稳定的投入，进而缓解环境规制对企业研发投入的“挤出”效应。综上，地方环境目标约束强度将通过提升企业媒体关注度、社会责任与研发支出强度，并缓解企业融资约束，进而提升企业绿色创新质量。

2.2 数字经济调节机制

数字经济有利于改进企业生产工艺和流程，优化生产要素组合［40］。数字技术有利于降低信息搜集、传递、验证等成本，在数字经济背景下，企业信息与行为将更加透明。一方面，网络信息化技术的应用与推广，将促使公司更倾向于利用互联网披露更多的公司社会责任信息［41］，同时网络社交媒体的发展，将会增加企业的舆论监督压力与媒体关注程度，提升企业的环境信息披露水平［42-43］，进而对企业绿色创新产生激励［44］。另一方面，政府通过互联网信息技术可以更加快速高效精确地获取企业生产排污相关动态与信息，同时数字技术与电子政务为政府监管提供了先进资源与手段，提高政府监管效率与监管透明度［45］，即地方政府为履行环保责任，将融合传统措施与数字化手段［46］，推进对企业的实时精细化环境监管。同时，数字信息化发展将有效弥补政府信息不对称的劣势［47］，进而限制企业应对性、策略性的低质量创新行为。企业面对政府的精细化环境监管与强制制度压力，会更倾向于提升绿色创新水平［48-49］。同时为使创新活动创造的补偿收益高于因环保不达标所引致的强制性惩罚成本，提升企业核心竞争力，企业很可能会进行更高质量的绿色创新［1］。因此，数字经济将推动企业披露更多环境信息，并优化政府对企业的环境监管，进而正向调节地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响。

综合理论机制分析与理论模型推演结果（由于篇幅限制，理论模型的详细推导过程与结果暂未列出，感兴趣的读者可向作者索取）提出：

假设1：地方环境目标约束强度与企业绿色创新质量呈倒“U”型曲线关系。地方环境目标约束强度提升起初将对企业绿色创新质量产生促进作用，但其正向影响呈边际递减趋势，随着环境目标约束强度不断提升甚至将对企业绿色创新质量产生负向影响。

假设2：在数字经济的调节作用下，这种倒“U”型关系会变得更加陡峭，即数字经济首先会扩大地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的积极作用，随着地方环境目标约束强度的正向影响逐渐减小甚至产生负向影响，数字经济又会加剧地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的抑制作用。

3 研究设计

3.1 实证设计

为考察地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响，基于地级市面板数据，构建面板交互固定效应模型，具体如下：

其中：GQit表示企业绿色创新质量，SETCit表示地方环境目标约束强度，CVit代表控制变量，i 与t 分别表示城市与年份，μi表示城市固定效应，δt表示年份固定效应，ηit表示城市与年份的一维交互固定效应，εit表示随机误差项。同时使用以地级市为聚类变量的聚类稳健标准误。

基于前文对数字经济调节效应的机制分析，为进一步检验数字经济在地方环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间发挥的调节作用，构建调节效应模型，具体如下：

其中：DEit表示数字经济发展水平，引用地方环境目标约束强度与数字经济的交互项（SETCit×DEit）来度量数字经济在二者之间发挥的调节作用，模型（2）中，α1表示剔除数字经济的影响，地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的直接效应，模型（3）中，α1+ β1DEit表示在数字经济调节作用下，地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响与作用。

根据前文理论机制分析可得，地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响可能呈倒“U”型变化趋势，而数字经济亦将调节地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的非线性影响。基于此，进一步将地方环境目标约束强度的二次项（SETCit2）及其与数字经济发展水平的交互项（SETCit2×DEit）分别加入基准回归模型与调节效应模型，具体如下：

模型（5）中：α1表示剔除数字经济的影响，地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的非线性直接效应。

模型（6）中：α1+ β2DEit表示在数字经济调节作用下，地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的非线性影响。

3.2 变量选取与设定

（1）企业绿色创新质量（GQ）。胡江峰等［50］将企业绿色发明专利申请视为高质量的绿色创新成果。基于2011—2018 年沪深股市上市公司专利数据，参照世界知识产权局“国际专利分类绿色清单”，对来源于国家知识产权局和Google Patent的专利进行了全面地梳理与筛查，并根据上市公司注册地所在省份与城市，整理形成2011—2018年各地级市各年绿色发明专利申请数量情况。进一步，将各地级市各年绿色发明专利申请数量加1 并取对数（GPA），以此来度量各地级市各年份的企业绿色创新质量水平。为了增强实证结果的稳健与可靠性，借鉴李长英等［51］的做法，以绿色专利被引次数衡量绿色创新质量。具体地，以上市公司当年申请的绿色专利自其申请当年起2年内的被引次数作为企业绿色创新质量的衡量指标，并进一步根据上市公司注册地所在省份与城市，将上市公司绿色专利被引信息匹配至地级市层面，整理得出2011—2017年各地级市各年上市公司申请的绿色专利自申请当年起两年内的被引次数，同样将申请的绿色专利两年内被引次数加1 并取对数（GPC）也作为地级市企业绿色创新质量的代理变量。

（2）地方环境目标约束强度（SETC）。根据环境目标制定分配的纵向关系与环境目标考核的权责关系，首先，余泳泽等［2］收集整理各地级市各年份的《政府工作报告》，人工手动提取并整理各地级市各年《政府工作报告》中设定的具体环境目标信息与公开报告的环境目标具体完成情况，以此测度地方受到的环境目标约束强度。具体而言，李媛等［53］将地方环境目标约束分为直接环境目标约束与间接环境目标约束。若各地方政府在当年《政府工作报告》中，有明确设定二氧化硫、氮氧化物、化学需氧量以及氨氮等污染物具体的减排数值目标，并在下一年《政府工作报告》中公布考核其完成情况，则为直接环境目标约束，否则为不存在直接环境目标约束。若无明确的二氧化硫、氮氧化物以及氨氮等污染物等具体污染物指标，但有PM2.5、PM10浓度、空气质量优良天数以及环境质量等指标，则为间接环境目标约束，否则为不存在间接环境目标约束。与环境目标约束不同，环境目标约束强度直接体现了政府对完成环境目标的重视程度、投入力度与执行力度。刘美玉等［53］的强度分析方法创新性地以各地级市各年的环境目标具体完成情况与设定的环境目标的比值作为地方环境目标约束强度的度量指标，包括直接环境目标约束强度（SDETC）与间接环境目标约束强度（SIETC）。只有当地方《政府工作报告》中明确了当年的具体环境目标（包括具体污染物与具体数值目标），同时在下一年《政府工作报告》中公开报告了当年的具体完成情况（包括具体污染物与具体数值完成情况），方能计算相应的约束强度；若当年没有公布具体的环境目标，但在下一年报告考核了具体的完成情况，则将当年的环境目标约束强度记为1；若当年既没有确立具体的环境目标，也没有公布当年具体的完成情况，或者只公布了具体环境目标却没有报告具体完成情况，则均认定其环境目标约束强度为0。

（3）数字经济发展水平（DE）。赵涛等［54］关于数字经济综合发展指数的测度方法，同时考虑到指标重合与数据的共线性，选取互联网普及率（每百人互联网宽带用户数）、互联网相关从业人员情况（计算机服务和软件从业人员占比）、互联网相关产出情况（人均电信业务总量）以及数字金融普惠发展指数（中国数字普惠金融指数）四个指标，其中数字金融普惠发展指数充分包含了移动互联网用户数这一维度。通过主成分分析，计算得出数字经济综合发展指数得分，并进行数据平移处理后，取自然对数。

（4）控制变量。余泳泽等［2］、李青原等［16］，选取以下控制变量：经济发展质量（DEQ），采用全要素生产率并取对数进行度量；受教育程度（EDL），采用每万人普通高等学校在校学生人数并取对数进行度量；产业协同集聚水平（INDA），采用制造业与生产性服务业协同集聚指数并取对数进行度量；交通基础设施（TI），采用公路里程数并取对数进行度量；对外开放水平（OPEN），将利用外资强度取对数进行度量；固定资产投资水平（FAI），采用固定资产投资占GDP的比重并取对数进行度量；科技支出水平（TE），采用一般公共预算支出中科学技术支出占比并取对数进行度量；财政分权（FD），采用财政收入与财政支出的比值并取对数进行度量；人力资本（HC），采用科研综合技术服务业从业人员数并取对数进行度量。

基于2011—2018 年280 个地级市的面板数据（研究不涉及港澳台地区；承德、巢湖、三沙、儋州、金昌、海东、中卫、哈密、吐鲁番等地级市以及西藏地区各地级市因为各项数据缺失严重亦未列其中；其他少数城市个别年份个别项数据缺失，使用加权移动平均法或插值法补齐）。上市公司绿色发明专利申请数据来源于中华人民共和国国家知识产权局。上市公司绿色专利被引信息来源于中国研究数据服务平台（CNRDS）上市公司经营研究数据库。环境目标约束强度的计算数据来源于各地级市各年《政府工作报告》原文，经手工收集整理得出。数字金融普惠发展指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制［55-56］。其余数据均来自各年的《中国城市统计年鉴》与各省区统计年鉴等。各变量的描述性统计结果见表1。

4 实证结果分析

4.1 地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响

地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的回归结果见表2 与表3。直接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响系数均显著为负，说明其对企业绿色创新质量存在显著负向影响。原因在于，以具体污染物减排为核心的直接环境目标设定将促使地方政府为完成强制性减排目标而更倾向于选择命令型的环境规制工具，由于存在处罚上限，导致部分企业满足于对环境标准的“达标”，并且当企业无法通过绿色创新获取更多收益时，企业便会为了追求短期利益，放弃对高质量绿色创新的投入，转向策略性、应对性的绿色创新，甚至进行成本与难度较低的低质量绿色创新。同时，直接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响不存在显著的非线性特征。

根据表3，间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响系数均显著为正。表明间接环境目标的设立给予了企业更大的自主选择权，更能调动企业的绿色创新积极性，进而有效激励企业进行高质量的绿色创新。但是，间接环境目标约束强度的二次项对GPA 与GPC 的影响系数分别为-0.053 与-0.040，且分别通过了1%与5%的显著性水平检验，说明间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量呈倒“U”型曲线关系。间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的正向影响呈边际递减趋势，与假设1相符。随着间接环境目标约束强度不断增强，企业更倾向于选择进行成本与难度较低的应对性、策略性的绿色创新，从而导致企业的整体绿色创新质量水平下降。具体来看，当间接环境目标约束强度分别达到6.472与3.8时，间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间的倒“U”型关系曲线分别达到“顶点”，“顶点”左侧间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量呈正相关，右侧则呈负相关。根据变量数据统计结果，当前仅有极少数样本的间接环境目标约束强度超过临界值，换言之当前间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响仍以促进为主。

4.2 数字经济调节效应检验

就直接环境目标约束强度而言，除模型（3）中SDETC×DE 对GPA 的回归系数显著外，其余交互项回归系数均不显著，说明数字经济在直接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间的调节效应并不显著（由于交互项系数大多不显著，以及篇幅限制，因此，数字经济对直接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间的调节效应回归结果暂未列出，感兴趣的读者可向作者索取）。

根据表4，间接环境目标约束强度与数字经济的交互项（SIETC×DE）回归系数分别为0.272与0.073，且分别通过了1%与5%的显著性水平检验，说明数字经济在间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间存在显著的正向调节作用。具体而言，当数字经济发展水平等于中位数5.416 时，在数字经济调节作用下，间接环境目标约束强度对GPA 与GPC 的影响系数（分别为0.243 与0.069），分别大于剔除数字经济影响，间接环境目标约束强度对GPA 与GPC 的直接效应（分别为0.180 与0.047）。表明当数字经济处于较高发展水平时，数字经济将有效扩大间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的积极作用，且这种促进作用将随数字经济发展水平的上升而提升。这是由于，企业在面对政府间接环境目标约束时，可以借助成熟的数字信息化技术开展高质量绿色创新，既能提升创新效率节约创新成本，还能有效遵循政府环境监管巩固社会责任形象。

表1 变量描述性统计

间接环境目标约束强度二次项与数字经济的交互项（SIETC2×DE）系数为-0.225 与-0.127，一次项与数字经济的交互项（SIETC×DE）系数为0.548 与0.238，均显著，与模型（5）中间接环境目标约束强度二次项与一次项的系数方向一致，表明数字经济促使间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间的倒“U”型关系曲线更加陡峭。具体而言，当数字经济发展水平等于中位数5.416时，模型（6）中，间接环境目标约束强度二次项与一次项系数（分别为-0.101、-0.072 与0.407、0.192），绝对值明显大于模型（5）中的影响系数（分别为-0.038、-0.033 与0.252、0.113）。表明当数字经济处于较高水平时，数字经济首先会扩大间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的正向影响，但随着对企业绿色创新质量的激励效应逐渐降低甚至失效，间接环境目标约束强度超过“顶点”临界值，数字经济反而会加剧间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的负向影响，进一步支撑了假设2。同时在数字经济调节作用下的“顶点”临界值要小于剔除数字经济影响后的“顶点”临界值，即数字经济将提前间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间倒“U”型关系曲线“顶点”临界值的到来。

表2 直接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响

表3 间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响

4.3 稳健性检验

文章主要从替换被解释变量、城市异质性以及克服内生性问题三个方面进行稳健性检验。具体为：①将GPA 替换为绿色发明专利授权数量加1 并取对数（GPG）；②将GPC 替换为当年申请的绿色专利在当年的被引次数加1 并取对数（GPC1）；③剔除青岛、烟台、丽水、台州、福州、厦门、深圳、珠海、惠州、中山、贵阳和昆明这些环境相对较好的城市进行回归；④使用工具变量法以解决模型中存在的内生性问题。根据工具变量相关性与外生性的要求，将河流密度、空气流通系数与年降水量作为环境目标约束强度及其二次项的工具变量，对地方环境目标约束强度与企业绿色创新质量进行2SLS 回归。IV-2SLS回归结果中，所有Kleibergen-Paap rk LM 统计量及其对应的P 值结果显示强烈拒绝不可识别的原假设，所有Hansen J统计量P值均大于0.10，无法拒绝所有工具变量均外生的原假设，由此证实了内生性问题的存在以及工具变量的有效性。IV-2SLS与稳健性检验各系数回归结果的方向及显著性与基准回归结果基本一致，进一步支撑了前文的主要结论（由于篇幅限制，稳健性检验结果与IV-2SLS回归结果暂未列出，感兴趣的读者可向作者索取）。

5 进一步分析

5.1 企业预期净收益的变化是导致间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量非线性影响的重要原因

为了探讨致使间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间倒“U”型关系的原因，根据前文理论机制分析，构建面板门槛回归模型，考察随着间接环境目标约束强度的变化，企业提升绿色创新质量引致的预期净收益变化。通过引入间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量的交互项，表示企业面对间接环境目标约束，提升绿色创新质量对企业预期净收益的影响，并以此为核心解释变量，再使用规模以上工业企业主营业务税金及附加并取对数代表企业预期净收益水平，并作为被解释变量，最后以间接环境目标约束强度为门槛变量。其中，为了满足门槛回归的变量数据要求，将前文间接环境目标约束强度加2 并取对数重新测度间接环境目标约束强度（ln（SIETC+2）），门槛回归结果见表5。

根据门槛回归结果，间接环境目标约束强度与GPA的交互项系数在各门槛区均显著为正，但自低门槛区至高门槛区呈逐渐下降趋势。间接环境目标约束强度与GPC 的交互项系数同样均显著为正，且低门槛区系数高于高门槛区。证实了面对间接环境目标约束强度的上升，企业提升绿色创新质量对预期净收益的增长效益将逐渐减小，导致对企业提升绿色创新质量的激励效应不断下降。

5.2 异质性分析

在当前全国力争实现“双碳”目标的规划背景下，低碳转型政策对环境目标约束政策的实施效果存在不可忽视的作用。鉴于此，文章具体以低碳城市试点政策与碳排放权交易机制的具体试点城市以及开始实施时间为依据，将样本城市划分为低碳试点城市、碳排放权交易试点城市、两种政策均有实施的城市以及两种政策均未实施的城市进行城市异质性分析，其所对应的虚拟变量分别为LCC、ETS、BP、NP，通过核心变量与虚拟变量的交互项系数，来判断不同政策实施情境下核心解释变量对被解释变量的影响结果。

根据表6 可得，相较于两种政策都未实施的地区，在碳排放权交易机制或者两种政策均实施的情况下，直接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的负向影响将得到显著的改善，而在仅实施低碳城市试点政策的地区，改善效果并不显著。表7 报告了间接环境目标约束强度的异质性检验结果，LCC、ETS、BP 与SIETC 交互项的回归系数均显著为正，表明低碳城市试点政策与碳排放权交易机制的实施，将有效扩大间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的正向影响，其中碳排放权交易机制与两种政策均实施的效果要优于仅实施低碳城市试点政策的效果。然而，在两种政策均未实施的地区，间接环境目标约束强度的正向影响则会遭到削弱。

进一步根据表8，SIETC×LCC与SIETC×ETS对GPC的影响系数显著为正，说明低碳城市试点政策与碳排放权交易机制的实施在一定程度上可以缓解间接环境目标约束强度对GPC 正向作用的边际递减趋势。SIETC2×BP 对GPA 与GPC 的回归系数均显著为正，且分别大于SIETC2对GPA 与GPC 影响系数的绝对值，说明两种政策的同步实施将推动间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的正向影响产生边际递增的效果。而在两种政策都未实施的情况下，间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量正向影响的边际递减趋势则会加剧。最后，根据表9，SIETC×DE 与ETS、BP 的交互项系数均显著为正，说明碳排放权交易机制或两种政策同步实施，均将有效扩大数字经济对间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量的正向调节作用。而仅实施低碳城市试点政策对数字经济的正向调节作用无显著影响，在两种政策都未实施的地区，数字经济的正向调节作用则显得相对较弱。

表4 调节效应模型回归结果（间接环境目标约束强度）

表5 间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量交互项对企业预期净收益门槛回归结果

6 主要结论与政策建议

文章基于中国特色的环保责任制度，根据地方政府环境目标约束性考核这一现实证据，将环境政策与政府环保责任考核结合起来，创新性地构建地方环境目标约束强度指标，在构建了一个探讨在数字经济调节作用下，地方环境目标约束强度对企业绿色创新行为影响的理论框架基础上，利用2011—2018 年中国上市公司专利申请信息与专利被引数据，并通过历年各地级市《政府工作报告》，实证检验不同类型地方环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响机制，以及数字经济对二者关系所产生的冲击。研究发现：

（1）以具体污染物减排为核心的直接环境目标约束强度提升对企业绿色创新质量存在负向影响，且数字经济在直接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间并不存在显著的调节作用，即当前提升直接环境目标约束强度难以推动企业绿色创新“提质”。

（2）间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的促进作用显著，但进一步非线性特征考察发现，间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量呈倒“U”型曲线关系。面对间接约束强度上升，企业提升绿色创新质量对预期净收益的增长效益逐渐减小，导致对企业进行高质量绿色创新的激励不足。因此，间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的正向影响呈边际递减规律，但当前间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的影响仍以促进为主。

表6 直接环境目标约束强度城市异质性分析结果

表7 间接环境目标约束强度城市异质性分析结果（1）

表8 间接环境目标约束强度城市异质性分析结果（2）

（3）数字经济在间接环境目标约束强度与企业绿色创新质量之间存在显著的正向调节效应，并促使二者之间的倒“U”型关系曲线更加陡峭。当数字经济处于较高水平时，数字经济首先会扩大间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的正向影响，但随着对企业绿色创新质量的激励效应逐渐减小，间接环境目标约束强度超过“顶点”临界值产生抑制作用，数字经济反而会加剧间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的负向影响。

（4）进一步分析发现，随着间接环境目标约束强度提升，数字经济的正向调节作用随间接约束强度正向影响的下降亦呈边际递减趋势。在数字经济调节作用下的间接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的积极影响仍会逐渐递减或趋于不显著，同时数字经济也进一步提前了倒“U”型关系曲线“顶点”临界值的到来。此外，低碳转型政策的实施，可以有效缓解直接环境目标约束强度对企业绿色创新质量的负向影响，扩大间接环境目标约束强度的正向影响与数字经济的正向调节作用，特别是碳排放权交易机制等市场型环境规制手段的应用，对企业绿色创新的“提质”激励效果更佳。

基于以上结论，为促进提升企业绿色创新质量，探索生态环境高水平保护的经济高质量发展新路径、寻求经济增长新动能，特提出以下政策建议：

（1）深化环保目标责任制改革，健全完善环境目标约束体系制度，逐步构建并完善以间接环境约束目标为主，直接环境约束目标为辅的环境目标约束体系，要特别重视考核间接环境目标的具体完成情况并在下一年《政府工作报告》中公开报告。丰富以命令型环境规制为主的单一环境规制体系，强化企业绿色创新的市场导向，健全并推动市场型环境规制手段的应用，促进不同类型环境规制手段协调配合。同时要加大对企业专利成果的审查并建立科学严谨的专利授权管理体系，避免企业进行策略性、应对性的绿色创新，推动企业将绿色创新重心从专利数量转移至专利质量。

表9 数字经济调节效应城市异质性分析结果

（2）地方政府应结合当地环境目标，制定更具针对性与灵活性的创新激励政策机制。对企业绿色创新予以相应的资金技术支持与税收减免，并充分发挥财政补助的激励与引导作用，鼓励企业在绿色创新“提质”方面，持续投入。特别是在高强度的间接环境目标约束下，对于已经取得高质量绿色创新成果的企业可予以专项计划支持，倡导低碳转型，健全完善碳排放权交易机制，进一步引导企业开展更高质量的绿色研发创新活动，避免企业因预期净收益降低而导致的创新“提质”激励不足。

（3）加速数字经济发展，以充分合理发挥并扩大数字经济的正向调节作用。各地政府应充分借助数字信息化技术，保证环境监测的严谨与精确性，提高环境目标完成考核的科学性，并运用大数据与网络信息化技术实时模拟预测环境目标的完成情况与动态趋势，提升环境监管力度与效率。同时企业借助数字信息化技术可以在间接环境目标约束下就绿色创新投入发挥最大的自主积极性，企业要利用数字信息化技术制定符合自身发展与当地环保规划的绿色创新战略。

（4）加速数字经济与企业绿色科研的互动融合。鼓励企业与各大高校及科研机构开展深度产学研合作，深化传统制造业企业与互联网企业融合发展，提升企业研发部门人员的数字认知与互联网技能，推动企业将互联网信息化技术合理应用至绿色创新研发领域。企业应进一步利用互联网推动资源的共享和信息的流通，提升企业生产、研发与应用各部门之间的衔接与工作效率，学习、获取和吸收外部先进绿色技术。同时要加大对互联网的投资力度与数字基础设施建设力度，为企业提供良好的数字基础设施供给与硬件支持。