开放式创新驱动制造业绿色转型了吗——一个有调节的中介效应模型

邢 会，贾胤婕，陈园园

(河北工业大学 经济管理学院，天津 300401)

0 引言

中国经济正处在由高速增长向高质量发展转变的关键攻坚阶段，作为国民经济支柱的制造业，是实现经济高质量发展的重要组成部分。据统计，2020年中国能耗量与碳排放量约占全球总量的24.27%和28.76%，是全球第一大能源消费和碳排放国[1]。制造业作为能源消耗和污染物排放的主要来源，其绿色转型关乎经济高质量发展和生态文明建设。《中国制造2025》强调制造业绿色生产理念，加快制造业绿色转型升级步伐的诉求日益迫切；“十四五”规划和《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》也指出，绿色发展已经成为产业发展的重要方向，制造业绿色转型势在必行。

创新作为引领制造业高质量发展和产业绿色转型的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。在知识共享和开放经济时代，信息技术日新月异，经济全球化浪潮席卷，传统封闭式创新模式难以为继，以开放、合作、共享为特征的开放式创新应运而生[2]。不同于传统内部实验室封闭研发和存在严格边界的契约式合作的封闭式创新，开放式创新将组织内部积累的创意向外部展示[3]，是以创新为目的的知识汇集，是开发和运用内外部知识的活动，能够提升创新效率，实现多个创新主体互利共赢，塑造产业竞争新优势[4]。制造业绿色转型亟需开放式创新驱动，用以满足制造业缩短绿色科技创新周期、规避节能技术研发风险、降低污染治理过程所需成本的现实需要，化解制造业部门产能过剩、创新能力不足、能源消耗和污染物排放量居高不下等发展问题，在“双碳”目标和能源转型战略下实现制造业转型升级和高质量发展。

1 文献综述

1.1 开放式创新

Chesbrough[4]最早提出开放式创新思想，基于企业层面的资源流动和整合视角首次阐述开放式创新的概念。与传统封闭式创新相对应，开放式创新范式下企业与企业、企业与研究组织之间的边界具有可渗透性，富有价值的创新理念可以通过整合利用内外部创新资源获得，创新成果可以通过内外部商业化路径共同拓展市场，进而提高创新效率与效益。事实上，这也是企业在组织内外部进行创新挖掘、搜索、学习、输送和传播的过程。

由于开放式创新最早着眼于微观层面，开放式创新与企业发展的关系及内在机制备受理论研究和社会实践关注。学者们普遍认为，企业通常不可能仅依靠内部资源开展创新活动，不可避免地与供应商、制造商及顾客等外部利益相关者展开合作，即引入开放式创新，转变供应链设计和管理方式[5]。即便不同企业的创新行为和过程存在明显差异，开放式创新结合适当的组织文化能够培养企业的创造力和灵活性，打破组织边界藩篱，利于知识探索和吸收，提升创新资源的充沛度、衔接度和准确度，弥补企业内部不足，形成全新的创新生态系统，提升企业创新绩效[6]。

在此基础上，部分学者对开放式创新的具体类型进行界定，深入考察开放式创新的异质性。由于从创新过程与结果、合作者多样性、资源整合和组织关系等多维度划分方式的标准和类型众多，其指导作用缺乏系统性和权威性。相较之下，以资源和知识流向为标准的单维度方式更受学者们青睐，其将开放式创新划分为内向和外向两种模式独立讨论[7]，发现尽管两种模式下开放度的提升均对企业创新绩效有显著正向促进作用，但总体作用大小存在差异，即双向开放式创新与企业创新绩效的内在机制不同。具体而言，市场资源和组织学习等因素在内向型开放式创新与企业创新绩效的关系中起完全中介和显著调节作用，而对外向型开放式创新的影响则较弱[8]。此外，双向开放式创新并不是相互排斥的，而是表现出协同互补作用[9]，企业可以在实施内向型开放式创新的同时，以外向型开放式创新作为补充，以不同方式促进企业发展。

1.2 制造业绿色转型

绿色转型是以绿色发展理念为指导，以资源集约利用和环境友好为导向，以绿色创新为核心，坚持生产全过程绿色化，兼顾经济效益和社会效益，实现生态环境改善和经济社会高质量发展的发展模式[10]。

对于制造业而言，绿色转型已经成为重要战略发展方向，意味着制造业要转变传统高污染、高能耗的粗放式发展模式，破除体制机制障碍，缓解能源资源约束与生态环境压力，同时推进自主创新，吸收转化前沿技术，改进与更新先进生产设备，提升绿色创新能力和绿色生产率。制造业将由资源依赖型转变为创新驱动型，发展模式由高碳污染转变为清洁低碳。

现有文献多聚焦制造业绿色转型的影响因素，目前相关研究成果已较为丰硕。一是内部组织因素，涉及到绿色技术进步与创新、信息化水平、能源结构、人力资本及供给量等。制造业绿色转型符合生态经济规律，遵循这一方向必须从根本上提升绿色创新能力，增加绿色创新投入产出。绿色技术进步与创新包含创新意愿和创新能力，以制造业内部信息化水平、能源使用情况、劳动力素质水平等要素为重要支撑[11]。二是外部环境因素，包括社会需求、环境规制、政府支持、资源禀赋、市场竞争压力等，实质上是外部因素对内部因素产生影响的间接过程。政府和环保组织通过限制污染物排放等环境规制以及创新支持、低碳补贴等帮扶政策与保障手段，引导制造业主动选择绿色发展路径，激励和倒逼制造业开展绿色技术创新，实现转型发展。同时，激烈的市场竞争会给企业造成盈利压力，使企业生产经营主动迎合公众较高环境保护意识下的消费需求。

现有研究为本文提供了坚实的理论基础和有益参考，但当前关于开放式创新与制造业绿色转型绩效的文献相对较少，两者间的影响效果及作用机理也不甚清晰。同时，对于双向开放式创新的研究十分有限，二者的作用差异尚未得到有效解释，且学者们更重视内向型开放式创新，但缺乏实证支持。

本文主要边际贡献在于：首先，以2013—2020年为时间窗口，依据中国内地30个省份(西藏因数据不全，未纳入统计)面板数据，将开放式创新与制造业绿色转型绩效置于同一研究框架，从行业层面丰富该领域相关研究成果，实现对二者关系的理论性拓展。其次，引入有调节的中介效应双向固定效应模型，探究开放式创新提升制造业绿色转型绩效的可行路径和实现方式，为理论分析提供实证支持。最后，考虑到开放式创新存在异质性，从内外双向维度切入，探究二者作用差异，为“双碳”目标下中国制造业扩大创新优势、加速绿色转型、提升产业核心竞争力、实现高质量发展提供有益借鉴与参考。

2 理论分析与研究假设

2.1 开放式创新驱动制造业绿色转型

在开放式经济环境下，制造业在自主创新和以往产品经营的基础上，结合协同创新与开放创新，通过与政府、客户、科研机构、高校、其它行业竞争者等不同类型合作伙伴进行外部合资、委外研究、技术特许、技术合伙以及战略联盟等多方式、多角度、多层次交流合作，建设内外部互联创新网络。这一过程对制造业绿色转型存在直接和间接的双重影响。

一方面，创新主体间资源交流与整合实质上就是传播环保理念、共享低碳资源的过程，节能环保理念深入人心、绿色低碳资源自由流动能够在一定程度上促进制造业绿色创新，实现清洁生产，降低绿色非期望产出，从而直接作用于制造业绿色转型；另一方面，资源交流与整合势必增加制造业绿色期望产出，将绿色转型理念通过耦合型的开放式创新转化为现实的绿色产品与利润[12]，提升制造业盈利能力和市场占有率，以实现其商业价值，间接推动制造业创新链与价值链的绿色转型[13]。因此，开放式创新从节能减排的社会效益和提质增效的经济效益两方面赋能制造业绿色转型绩效。

基于此，本文提出以下假设：

H1：开放式创新能够降低制造业绿色非期望产出，增加制造业绿色期望产出，对制造业绿色转型绩效具有显著正向影响。

2.2 技术研发能力与能源消费结构的中介效应

开放式创新下，创新主体之间合作频繁，跨地区、跨行业的合作网络密集，有利于传递研发知识，对绿色投入与产出有显著积极影响和空间溢出效应[14]。开放式创新的技术协同和知识协同会催生自身的技术研发效应，而技术研发所需资源和研发成果打破时空限制自由流动，使技术不确定性和市场动荡性得到缓解，从而根据自身需求与多元化主体进行资源交换和价值共创，提高行业内部生产效率和资源配置管理能力，在较高的组织管理水平下，技术研发能力随之增强。生产技术是制造业绿色转型的重要动力，减排技术是制造业绿色转型的基本保障。同时，制造业自身技术吸收转化能力也是资源与成果间的重要中介，其有限性将决定开放的广度和深度[15]，成为制造业绿色转型进程的驱动力和约束力。

开放式创新通过提高制造业合作水平，拓展合作领域和市场流通空间，推动产业结构向高端技术型转型升级。作为制造业绿色转型重要投入的能源部门，在适应开放要求和能源转型资源需求时调整创新模式[16]，促使传统基础能源消费量减少，新型清洁能源消费量增多，能源消费结构向清洁低碳化转变。同时，目前中国制造业可靠的能源消费依然以煤炭为主，资源保障程度依然很高，新型可持续能源的替代作用有待提升，实现大范围普及和商业化应用尚需时日。此时，单纯重视合作创新，过度追求节能而缩减能源投入，会在一定程度上影响原有生产过程，进而影响制造业绿色产出。

基于此，本文提出以下假设：

H2：开放式创新通过技术研发能力、能源消费结构影响制造业绿色转型绩效。

2.3 市场结构的调节效应

开放式创新强烈依赖于所处市场环境，《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》要求打破地方保护和市场分割，打通制约经济循环的关键堵点，建设高效规范、公平竞争、充分开放的全国统一大市场。在此背景下，市场法律法规的引领、规范、保障作用将得到更充分发挥，国内营商环境将更加安全稳定透明，要素资源将在更大范围的市场畅通流动，科技创新和竞争合作成为产业发展的主旋律。因此，从产业层面研究开放式创新对制造业绿色转型绩效的作用机制，需要考虑市场结构的外部影响。国内市场正处于由大向强转变阶段，制造业所处市场结构存在地区差异，不均衡的空间格局很大程度上会使开放式创新对制造业绿色转型绩效的作用机制发生改变，从而影响区域制造业绿色转型水平整体提升[17]。

外部市场势力环境变化会影响制造业内部绿色创新行为和绿色转型绩效，市场结构越趋于集中化，开放式创新对制造业绿色转型绩效的作用效果越好。从技术角度看，高市场集中度意味着资源搜索和技术研发难度降低，尤其是行业中的龙头企业，在合作程度逐步加深和合作范围逐步扩大的过程中，有意愿且有能力凭借自身优势搭建合作平台，进一步降低关键核心技术研发成本，这符合开放式创新的低成本、高效率特征[18]，使大多数制造企业的技术研发倾向随着市场结构集中而增强。从能源角度看，当前国家正全面深化能源领域改革，包括能源行业体制和能源价格机制改革[19]，营造出有利的宏观政策和市场环境，同时也提高了大众环保意识。市场集中度提升会导致更激烈的市场竞争，为保持自身竞争力和市场份额，制造企业将更加重视自身能源消费行为，主动选择优化和改善能源消费结构。

基于此，本文提出以下假设：

H3：市场结构能够调节技术研发能力和能源消费结构对开放式创新与制造业绿色转型绩效之间的中介作用。

2.4 双向开放式创新的差异化作用

双向开放式创新包括从外部获取技术或信息的内向型和通过外部途径实现内部技术商业价值的外向型两种模式，前者由外而内，后者由内而外。

内向型开放式创新是指创新主体将外部知识、技术、人才及其它有价值的资源纳入内部，通过整合创新实现商业化的过程。制造业在进行内向型开放式创新时必然伴随对较高匹配度的外部创新资源搜寻，外部搜索范围越广，与科研机构等其它外部利益相关者交流越多，越有机会获取先进高效、清洁节能的创新资源，减少生产过程中不必要的能源投入和浪费，降低绿色非期望产出，同时降低创新风险和成本，提升创新效率，增加绿色期望产出，提升制造业绿色创新绩效[20]。

外向型开放式创新是指创新主体将内部知识、技术、创意主动向外部输出，进而实现商业化的过程。制造业在进行外向型开放式创新时必然伴随资源外溢，在向市场发放许可证、披露内部知识等过程中，创新要素在行业间流动[21]，这种流动有助于降低交流成本，实现跨区域的绿色发展理念传播和环保资源共享，促进资源的可持续性利用，减少绿色非期望产出，营造良好的创新环境，同时扩展自身知识深度[22]，推动制造业绿色技术创新，增加绿色期望产出，对制造业绿色转型具有积极促进作用。

现阶段我国大多数制造企业正处于关键绿色技术攻坚期，其创新行为更符合内向型开放式创新的作用过程，而外向型开放式创新多发生在绿色发展水平较高的行业，且以相对单一的技术授权和技术转移为主要途径，缺乏深入互动与合作，这是当前内向型开放式创新更受学者关注的原因[9]。双向开放式创新能够实现内外协同互补，通过不同方式影响制造业绿色转型绩效，在开放经济中助推制造业淘汰过剩产能、切实提质增效，实现可持续发展[23]，破解制造业长期面临的深层次矛盾，共同促进制造业绿色转型。

基于此，本文提出以下假设：

H4：双向开放式创新均能提升制造业绿色转型绩效，但其作用存在差异，内向型开放式创新对制造业绿色转型绩效的驱动作用强于外向型开放式创新。

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

本文以中共十八大提出创新驱动发展战略为时间节点，选择2013—2020年中国内地30个省份(西藏因数据不全，未纳入统计)面板数据为样本来源，在控制不可观测效应的同时，扩大样本量，增加自由度并缓解共线性问题，提高回归结果的准确性。

各指标数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》，国家统计局、国家知识产权局等权威数据库，以及各省统计年鉴。参照已有文献，工业部门包含制造业、采矿业、电力、热力、燃气及水生产和供应业，部分规模以上工业企业数据以制造业为主，且基于数据可得性与可比性，制造业数据采用规模以上工业企业数据计算，并在数据处理过程中对少量缺失数据进行均值和回归插补。

3.2 模型构建与变量测量

3.2.1 模型设定

根据前文对开放式创新与制造业绿色转型绩效之间的关联和传导机制分析，为在一定程度上解决因不可观测因素导致的内生性问题，通过Hausman检验，引入双向固定效应模型。

(1)

模型(1)用于检验开放式创新与制造业绿色转型绩效之间的线性关系。其中，i表示省份，t表示年份；Green表示制造业绿色转型绩效，进一步划分为非期望产出(SO2)和期望产出(EnvrPat)；OI表示开放式创新，Control表示一系列控制变量。此外，该模型还控制了省份固定效应(μi)和年份固定效应(λt)，εit为随机误差项。

(2)

(3)

模型(2)(3)为中介效应模型，用于检验技术研发能力、能源消费结构在开放式创新与制造业绿色转型绩效之间是否存在中介作用。其中，Med表示中介变量，包括技术研发能力(RD)和能源消费结构(Energy)；系数β1表示中介效应大小，γ1为控制中介变量作用后OI的直接效应，γ2为控制解释变量OI后Med对被解释变量Green的影响，即β1·γ2为OI的间接效应。

(4)

(5)

(6)

(7)

在中介模型基础上，借鉴温忠麟等[24]的研究，引入市场结构(Str)，构建有调节的中介效应模型。模型(4)～(7)用于检验不同市场结构是否通过影响技术研发能力和能源消费结构对开放式创新与制造业绿色转型绩效之间的中介作用产生调节。

3.2.2 变量选取

(1)被解释变量：制造业绿色转型绩效(Green)。二氧化硫一直是国家重点控制的制造业污染物，绿色专利申请数是量化制造企业绿色创新的有效指标，以工业二氧化硫排放量(SO2)、绿色专利整体申请量(EnvrPat)分别表示制造业绿色转型的非期望产出和期望产出，从产出导向，即减排和增效两方面考察制造业绿色转型绩效。

(2)解释变量：开放式创新(OI)。当前学界多采用主观性较强的微观企业调查数据，以虚拟变量或企业技术购买、引进产生的知识存量之和衡量开放式创新。考虑到本文研究对象为各省制造业，根据张晓月等[25]的研究，合作研发项目越多，说明研究主体与外部组织连接能力越强，开放式创新程度越高，各省技术市场合同数可以在一定程度上反映地区之间开放合作情况，因此选取该指标表征开放式创新水平。在异质性分析中，将开放式创新划分为内向型(IOI)和外向型(OOI)两种类型，分别采用技术市场技术流向地域合同数和技术输出地域合同数衡量。

(3)中介变量(Med)。以规模以上工业企业R&D经费支出衡量技术研发能力(RD)，其数值越大，说明地区制造业技术研发能力越强；以工业煤炭消费量在能源消耗总量中的占比衡量能源消费结构(Energy)，其数值越小，说明地区制造业使用的高碳能源占能源总量的比重越小，生产过程越低碳节能。

(4)调节变量：市场结构(Str)。参考邹涛[26]的研究，基于研究对象的差异性，利用企业销售收入、员工人数、总资产等指标计算并衡量市场结构。根据研究实际，采用地区规模以上工业企业资产占行业总资产比重衡量市场结构，能够反映地区市场竞争水平和市场中工业企业盈利能力，该值越大，表明地区工业份额越大、集中度越高。

(5)控制变量。本文控制可能影响制造业绿色转型绩效的其它变量，包括环境规制强度、区域经济发展和人力资本水平。对于环境规制强度(Ers)，借鉴原毅军等[27]的度量方法，Ersit=Ers*it/Rit，其中，Ers*it=Pit/Yit，Rit=Yit/GDP，Pit表示工业污染治理投资额，Yit表示工业主营业务收入，Ersit值越大，说明环境规制越严格；区域经济发展(Econ)用地区人均GDP衡量，其值越大，表明地区经济发展水平越高；人力资本水平(Human)用规模以上工业R&D人员折合全时当量的自然对数衡量，其值越大，表明制造业人力资本水平越高。

4 实证结果

4.1 描述性统计与Pearson相关性分析

根据表1中描述性统计结果，制造业绿色转型绩效的衡量指标非期望产出、期望产出以及开放式创新的标准差均较大，最大值与最小值相差很大，说明不同地区之间的制造业绿色转型程度和总体开放式创新水平存在明显差距。

开放式创新与非期望产出负相关，与期望产出正相关，说明开放式创新能够降低制造业绿色非期望产出，增加绿色期望产出，提升制造业绿色转型绩效。上述相关性分析结果一定程度上与研究假设相符，但要确定假设成立与否，还需进一步对模型进行实证检验。

4.2 基准回归结果分析

表2报告了开放式创新与制造业绿色非期望产出和期望产出线性关系的基准回归结果。

列(1)中，开放式创新与非期望产出呈负相关，列(2)中，开放式创新与期望产出呈正相关，系数分别为-0.433和0.290，且均通过1%的显著性检验。这表明开放式创新能够显著降低制造业绿色非期望产出，增加绿色期望产出，进而提高制造业绿色转型绩效。由此，开放式创新能够显著提升制造业绿色转型绩效，与H1相符。

表1 描述性统计与Pearson相关性结果Tab.1 Descriptive statistics and Pearson correlation results

表2 开放式创新影响制造业绿色转型绩效的基准回归结果Tab.2 Baseline regression results of the impact of open innovation on green transformation performance of manufacturing industry

由控制变量的回归结果可知，环境规制强度高的地区，制造业加大对循环减排设备和绿色科技研发的投资，使污染排放量得到控制，绿色专利申请数量增加；经济发展水平高的地区，制造业发展快，污染排放量大，绿色专利申请数量多；人力资本水平高的地区，制造业发展的科技人才需求得到保障，绿色发展水平提升，环境污染程度降低，科技研发能力增强。

4.3 稳健性检验

为检验上述结果的准确性与可靠性，对其进行相应的稳健性检验。本文采用替换估计方法和样本处理方法进行稳健性检验，结果如表3所示。

4.3.1 替换估计方法

为缓解原模型中可能存在的异方差和相关性问题，一定程度上解决内生性问题，本文借鉴余东华等[28]的方法，使用“xtscc”命令进行回归，如表3所示。表3中列(1)(2)估计结果与前文一致，开放式创新能够降低制造业绿色非期望产出，增加绿色期望产出，提高制造业绿色转型绩效，且在1%显著性水平下成立，表明研究结果稳健。

4.3.2 剔除部分样本

参考王鸣涛等[29]关于制造业绿色制造水平的测算结果，剔除制造业绿色转型等级较低的14个省区，即宁夏、四川、河北、内蒙古、甘肃、广西、新疆、江西、云南、黑龙江、山西、贵州、辽宁、海南，以制造业绿色转型水平高的地区为样本进行检验，更能体现开放式创新对制造业转型绩效的作用效果。表3中列(3)(4)报告了样本处理后的稳健性检验结果，在控制相关变量、时间效应和个体效应情况下，回归结果与上文基本一致，即开放式创新能够降低制造业绿色非期望产出，增加绿色期望产出，提高制造业绿色转型绩效，且仍在1%显著性水平下成立，表明研究结果稳健。

表3 稳健性检验结果Tab.3 Results of robustness test

4.4 中介效应结果分析

表4报告了技术研发能力和能源消费结构在开放式创新与制造业绿色转型绩效之间中介效应的检验结果。列(3)(4)中，开放式创新对技术研发能力的影响显著为正，对能源消费结构的影响显著为负。列(5)(6)中，技术研发能力与非期望产出负相关，与期望产出正相关，说明开放式创新通过提升区域节能减排技术研发水平，减少制造业生产过程中的污染物排放，助力制造业绿色科技成果产出。列(7)中，能源消费结构与非期望产出正相关，表明开放式创新通过减少传统基础能源的投入使用，优化能源消费结构，从而达到减排目的。值得注意的是，列(8)中，能源消费结构正向影响期望产出，说明环保水平低的地区能源消费结构倒逼当地进行绿色研发创新，绿色科技产出和绿色专利申请数量在短期内增加，从而降低高碳能源使用占比。由回归系数可知，当能源消费结构作为中介变量时，开放式创新对制造业绿色转型期望产出的直接效应和间接效应作用方向相反，即具有遮掩效应[30]，是广义上的中介效应，开放式创新对制造业绿色转型期望产出的影响部分被能源消费结构产生的间接影响掩盖，存在能源消费结构与开放式创新阶段不匹配从而影响制造业绿色产出的情形。但从总体系数看，开放式创新的正向影响大于负向影响。因此，开放式创新通过增强技术研发能力、优化能源消费结构提升制造业绿色转型绩效，与H2相符。

4.5 有调节的中介效应结果分析

表5、6报告了引入市场结构后，保留显著控制变量的中介效应模型回归结果。表5中的中介变量为技术研发能力，对于非期望产出而言，列(1)(2)中开放式创新的系数在1%水平上显著，列(3)中技术研发能力的系数显著为负，列(4)中市场结构与技术研发能力的交互项系数显著为正；对于期望产出而言，列(5)(6)中开放式创新的系数在1%水平上显著，列(7)中技术研发能力的系数显著为正，列(8)中市场结构与技术研发能力的交互项系数显著为负。表6中的中介变量为能源消费结构，对于非期望产出而言，列(1)(2)中开放式创新的系数显著为负，列(3)中能源消费结构的系数显著为正，列(4)中市场结构与能源消费结构的交互项系数显著为正；对于期望产出而言，由于存在遮掩效应，市场结构调节下，能源消费结构的中介效应不显著。

综上可知，市场结构越集中，技术研发能力对开放式创新与制造业绿色转型的减排作用和对绿色产出的促进作用越强，能源消费结构对开放式创新与制造业绿色转型的减排作用也越强，与H3相符。

表4 中介效应模型回归结果Tab.4 Regression results of mediation effect

表5 有调节的中介效应模型回归结果：市场结构与技术研发Tab.5 Regression results of moderated mediation model:market structure and technology R&D

表6 有调节的中介效应模型回归结果：市场结构与能源消费Tab.6 Regression results of moderated mediation model:market structure and energy consumption

5 异质性分析

双向开放式创新是一个时代性命题，为适应瞬息万变的国际形势，满足自身发展需求，制造业绿色转型需要在更高起点上战略性利用全球创新资源，与研发战略伙伴进行更深入的交流碰撞与互动合作，这对探究内外部开放式创新的作用差异、找寻适合中国制造业的双向开放式创新模式提出了更高要求。本文进一步从内向型、外向型两个维度检验双向开放式创新与制造业绿色转型绩效的关系及作用机制。

表7中列(1)(3)报告了内向型开放式创新与制造业绿色转型非期望产出和期望产出线性关系的回归结果，列(2)(4)报告了外向型开放式创新与制造业绿色转型非期望产出和期望产出线性关系的回归结果。结果显示，内向型开放式创新与制造业绿色转型非期望产出呈负相关，与制造业绿色转型期望产出呈正相关，系数分别为-0.928和0.741；外向型开放式创新与制造业绿色转型非期望产出的回归系数为负，与制造业绿色转型期望产出的回归系数为正，分别为-0.729和0.406，均通过1%的显著性检验。这说明内、外向型开放式创新均能显著降低制造业绿色非期望产出，增加制造业绿色期望产出，提升制造业绿色转型绩效。但从系数看，二者作用存在显著差异，内向型开放式创新对制造业绿色转型绩效的作用更强，H4得到验证。

双向开放式创新将外部创新资源整合到组织内部，将内部创新成果进行战略性输出，二者作用存在显著不同，但可以实现双向协同互补，与外界完成更高层次的合作与交流，这一过程符合国家“引进来”和“走出去”的战略要求。同时，内向型开放式创新的作用强于外向型开放式创新的回归结果与主流研究结论一致，印证了内向型开放式创新更受学界关注的客观事实。

表7 双向开放式创新影响制造业绿色转型绩效的回归结果Tab.7 Regression results of the impact of dual open innovation on the green transformation performance of manufacturing industry

6 结论与讨论

6.1 研究结论

本文依据2013—2020年中国内地30个省份的面板数据，设置有调节的中介效应模型，探究开放式创新影响制造业绿色转型绩效的有效路径。结果表明：首先，开放式创新能够降低制造业绿色非期望产出，增加绿色期望产出，显著提高制造业绿色转型绩效，以上结果通过了稳健性检验；其次，机制分析发现，开放式创新通过增强技术研发能力、优化能源消费结构提升制造业绿色转型绩效，且这一效应受到外部市场结构的调节；最后，异质性分析发现，双向开放式创新均能够提升制造业绿色转型绩效，但相较于外向型开放式创新，内向型开放式创新对制造业绿色转型绩效的驱动作用更强。

6.2 政策建议

基于研究结论和中国制造业绿色转型现状，本文提出以下政策建议：

第一，从内、外向两方面着手，全面提升制造业开放式创新水平。当前中国制造业普遍存在开放度不足的问题，需鼓励构建双向开放平台，寻找制造业内部研发与外部开发之间的均衡点，一方面汲取外部信息、知识和技术等创新资源，提升潜在吸收转化能力；另一方面，整合配置内部资源，积极主动与其他创新主体开展交流合作，营造行业整体合作创新氛围，以创新开放度驱动制造业绿色转型。对于现阶段我国制造企业而言，应更加注重内向型开放式创新，加强关键环保资源吸收转化和核心绿色技术攻坚，在保持自身创新能力独立性的前提下，有选择地适当增加低碳节能创新产品溢出，推动更高层次的开放式创新。

第二，在庞大的制造业规模下，加速培育科技创新能力，改善能源消费结构。要克服制造业“大而不强”的问题，政府需加强政策引导，制定推动开放式创新、加速行业技术扩散、建设行业技术平台等有利于提升制造业科技创新能力的相关政策；制定适时合理的能源政策，依托净煤技术、新能源、数字化和智能化等科技进步改变传统能源供应模式，从根本上实现能源消费结构低碳化、绿色化，改变制造业未来能源图景，构建高效益、低能耗、清洁型、循环化的绿色制造系统。

第三，优化市场结构，打造绿色制造业集群。在加快建立全国统一大市场的背景下，充分发挥统一大市场的规模优势，进一步优化市场结构，构建立足内需、畅通循环的开放式创新模式，促进制造业绿色创新要素的广泛流动与有效配置，建立合理的行业退出机制，引导绝对过剩产能在社会经济稳定和产业生态平衡的前提下主动、有序退出市场，以提高先进制造业行业集中度，促进制造业绿色转型成果市场化。同时，全面推进绿色低碳制造，转变机械、化工、汽车、冶炼等传统制造业的高投入、高消耗、高污染、低产出、低质量、低效益生产方式，鼓励循环式生产和工业园区清洁生产试点，培育壮大新能源汽车等节能环保的绿色制造业集群，推进碳达峰、碳中和总体工作任务。

6.3 研究局限与未来展望

本文尚存一些不足：首先，开放式创新与制造业绿色转型之间的联系十分复杂，可能存在其它因素对开放式创新与制造业绿色转型绩效的关系产生调节作用，研究中难以充分考虑和全面控制众多变量，如地区资源禀赋、外贸依存程度等也可能是重要影响因素；其次，开放式创新对制造业绿色转型的驱动作用需要与地区外部环境相匹配，且制造业开放式创新中获取外部知识和技术资源的吸收能力具有有限性。因此，开放式创新存在开放不足或过度开放的情况，可能存在最优开放式创新区间对不同区域制造业绿色转型绩效的影响最佳，未来可对此展开进一步探讨。