亲清政商关系的绿色治理效应：来自绿色创新的证据

罗进辉　戴芷歆　巫奕龙

【摘要】在当前国家持续推进亲清新型政商关系构建和完善市场导向的绿色技术创新体系的大背景下， 亲清政商关系是否能够发挥绿色治理效应从而促进企业绿色转型？这一问题尚待深究且意义重大。基于此， 本文以2016 ～ 2020年我国沪深A股上市公司10129个年度观察数据为研究样本， 实证检验亲清政商关系对企业绿色创新行为的影响。研究发现， 企业所在城市的亲清政商关系水平越高， 企业的绿色创新数量和质量越高， 即亲清政商关系对企业绿色创新发挥了“增量提质”效应。作用机制检验表明， 亲清政商关系通过强化高管环保意识和创新意识、 增加政府补助和降低债务融资成本， 提升了企业绿色创新的动机和能力， 具有“意识效应”和“资源效应”。进一步， 本文发现亲近和清白的政商关系均能显著促进企业绿色创新， 且亲近政商关系的绿色创新效应更强。异质性分析结果显示， 亲清政商关系的绿色创新效应在地方政府环境注意力高和经济注意力低的地区、 媒体关注度高的企业以及技术密集型行业中表现得更强。最后， 绿色创新有助于改善企业的环境社会责任绩效和财务绩效。总之， 本文丰富了亲清政商关系微观经济后果和企业绿色创新影响因素等领域的研究文献， 能够为我国“十四五”时期持续提高亲清政商关系构建水平、 推进企业实现绿色转型和经济高质量发展提供决策依据与政策启示。

【关键词】亲清政商关系；绿色治理；绿色创新；意识效应；资源效应

【中图分类号】F272；D60      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）06-0007-16

一、 引言

党的二十大报告明确指出， 推动经济社会发展绿色化、 低碳化是实现高质量发展的关键环节。经济社会的绿色低碳转型离不开高质量的绿色技术创新。微观企业既是环境污染的主体， 也是绿色技术的创新主体。然而， 长期以来地方政府秉持“唯GDP论英雄”的发展观和政绩观， 为促进地方经济发展， 放松了对企业的生产监管要求， 甚至与企业形成灰色隐蔽的合谋关系攫取私利（聂辉华和李金波，2007；郭峰和石庆玲，2017）。在此制度环境下， 污染企业倾向于向地方官员寻租， 习惯于“不找市场找市长、 不找法律找关系”的经营思维， 缺乏通过绿色创新构建长期竞争优势的战略意愿。进入新时代后， 为了提升政府的绿色治理效能和培育企业的绿色发展意识， 中央政府进行了诸多有益的制度探索和政策创新。2023年1月， 国务院新闻办公室发布《新时代的中国绿色发展》白皮书， 强调要逐步建立完善政府有力主导、 企业积极参与、 市场有效调节的体制机制， 更好激发全社会参与绿色发展的积极性。这意味着促进企业绿色创新关键要充分发挥“有为政府”和“有效市场”的作用效能。实际上， 为了破解传统政商关系难题， 早在2016年习近平总书记就创新性地提出了以“亲”“清”为核心特征的新型政商关系， 为优化政商关系指明了正确方向。打造“有为政府”与“有效市场”的辩证统一正是新时代构建亲清政商关系的基本逻辑和发展目标（罗进辉等，2022）。因此， 探究亲清政商关系对微观企业是否具有绿色治理效应， 是厘清新时代中国绿色发展之路亟待回答的重要问题。

作为我国各级地方政府优化政商关系的重要抓手， 亲清政商关系对经济高质量发展的影响效应日益成为学术界讨论的热点。在宏观研究层面， 学者们考察了亲清政商关系在增加外商投资、 提高创新活力以及抑制产能过剩等方面的积极影响（侯方宇和杨瑞龙，2018；冯伟，2021；窦大鹏和匡增杰，2021）。在微观研究层面， 部分学者关注到亲清政商关系对微观企业创新的影响。管考磊（2019）、 周俊等（2020）和蒋长流等（2021）认为亲清政商关系有利于破解企业创新的资源诅咒， 即增加银行贷款、 政府补助和税收优惠等资源获取， 降低维系政治资本、 企业寻租和过度投资的资源挤出， 从而提高企业整体的创新产出。然而， 亲清政商关系是否对微观企业绿色创新产生积极影响， 以及相关作用机制是什么， 现有文献尚未予以充分关注和重点讨论（石怀旺等，2022）。特别地， 与一般创新活动相比， 绿色创新活动具有“溢出外部效应”和“环境外部效应”的双重外部性（Rennings，2000）， 企业短期内无法获得绿色创新的主要收益， 短视的管理者可能缺乏意愿和动力进行绿色创新（张琦等，2019）。因此， 探究亲清政商关系对企业绿色创新的影响， 除了要考察影响企业创新能力的资源约束因素， 还应该进一步分析亲清政商关系制度环境下企业实施绿色创新行为的驱动因素。

鉴于此， 结合制度理论、 资源基础理论和高阶梯队理论， 本文分析认为亲清政商关系通过建立畅通有效的政企沟通机制， 提高企业管理者对创新驱动绿色发展的国家战略的认知水平， 在规范化的政企互动下管理者更愿意将资源投入绿色创新活动中， 即具有“意识效应”。此外， 亲清政商关系通过强化政务服务能力， 将资源配置权更多让位于市场， 为企业绿色创新活动提供资源保障， 即具有“资源效应”。换言之， 亲清政商关系可以通过“意识效应”和“资源效应”促进企业绿色创新。在此理论框架下， 本文选取2016 ～ 2020年我国沪深A股上市公司作为研究样本， 实证检验了亲清政商关系是否以及如何影响企业绿色创新行为。实证研究发现： 企业所在城市的亲清政商关系水平越高， 企业的绿色创新数量和质量越高， 表明亲清政商关系能促进企业绿色创新“增量提质”。在采用工具变量两阶段回归、 倾向得分匹配、 多维固定效应模型等方法控制可能存在的内生性问题后， 该研究结论仍然稳健成立。作用机制检验发现， 在亲清政商关系水平高的制度环境下， 高管的环保意识和创新意识增强、 企业的政府补助增加、 债务融资成本降低， 这种“意识效应”和“资源效应”是其提高企业绿色创新水平的重要驱动因素和能力保障。异质性分析发现， 亲清政商关系对企业绿色创新的促进作用在地方政府环境注意力高和经济注意力低的地区、 媒体关注度高的企业以及技术密集型行业中表现得更为明显。经济后果检验发现， 绿色创新有助于改善企业的环境社会责任绩效和财务绩效。区分亲近和清白的政商关系后， 本文发现， 主要是政商关系的“亲近化”显著提高了企業绿色创新水平， 说明在当前高强度反腐阶段， 出现了许多不担当不作为的“躺平式干部”， 因而促进企业绿色创新实践更需要政府与企业保持亲近的政商关系， 为企业提供更好的服务和支持。

与已有文献相比， 本文可能的研究贡献在于： 首先， 本文丰富了亲清政商关系经济后果的相关文献。亲清政商关系对经济高质量发展的赋能效应是近年来经济学和财务学领域重点关注的研究问题（侯方宇和杨瑞龙，2018；管考磊，2019；黄先海和宋学印，2021；蒋长流等，2021）， 本文从企业绿色创新的视角为亲清政商关系的绿色治理效应提供了增量的微观经验证据。与本文最相关的一篇文献是石怀旺等（2022）的论文， 其也发现新型政商关系对企业的绿色创新具有“量质齐升”效应。区别于其仅强调资源效应， 本文还结合高阶梯队理论分析论证了亲清政商关系的政企沟通机制对企业经营意识的培育作用， 即“意识效应”， 并进行了更为稳健细致的实证检验。其次， 本文拓展了企业绿色创新影响因素的相关文献。以往文献集中于直接考察地区环境规制强度或者具体环境政策对企业绿色创新的影响（Zhang等，2020；Pan等，2021；齐绍洲等，2018；王馨和王营，2021）。这些环境政策的落实取决于作为污染主体的企业和作为监管主体的地方政府的回应策略（张琦等， 2019）， 以往文献忽视了环境政策执行过程中的政企互动关系， 本文则在前人研究的基础上， 从亲清政商关系视角更深层次地检验了在新时期高环境规制背景下政企互动关系对企业绿色创新的支持和引导作用， 发现亲清新型政商关系是影响企业绿色创新的重要因素， 从而为相关领域的文献提供了补充。最后， 本文研究发现亲清政商关系通过“意识效应”和“资源效应”促进企业进行更多的绿色创新活动， 并且相关影响效应在地方政府环境注意力高和经济注意力低的地区、 媒体关注度高的企业、 技术密集型行业中更为明显。作为优化营商环境的重要实践举措之一， 厘清亲清政商关系影响微观企业行为的内在机制和边界条件具有重要的实践启示。

二、 文献综述

政商关系是由制度与非制度性互动共同组成的多层次交叉型复合关系结构， 通常用于反映政府与辖区内企业在博弈过程中形成的某种互动模式（聂辉华，2020）。与政商关系紧密相关的一个重要概念是“政治关联”。在基于我国情境的政商关系研究中， 已有文献多从政治关联角度切入， 探讨其与企业行为的关系。政治关联主要关注官员个人与企业家个人之间的关系， 一般情况下， 当公司高层管理人员是现任或前任政府官员、 人大代表或政协委员时， 公司被视为具有政治关联。本文所述的亲清政商关系是政商关系的一种新形态， 它属于宏观层面的区域制度环境， 有别于强调个体层面官商关系的政治关联。

（一）亲清政商关系的经济后果研究

亲清政商关系是中央政府为了破解“亲而不清”和“清而不亲”畸形政商关系难题而提出的新型政商关系， 明确了政与商的权责及边界， 为持续优化营商环境、 推动经济高质量发展提供了根本遵循。随着我国经济发展步入新常态， 越来越多学者开始关注亲清新型政商关系的经济后果， 既有文献主要从地区经济和微观企业两个层面对此进行了探讨。在地区经济方面， 侯方宇和杨瑞龙（2018）利用基于企业资产专用性的委托代理模型分析了政商关系与产能过剩的关系， 指出亲清政商关系可以治理“潮涌现象”、 提高产业政策效率。冯伟（2021）、 窦大鹏和匡增杰（2021）分析了亲清政商关系对地区吸引外商直接投资的影响， 发现亲清政商关系可以通过提升地区创新水平、 增强企业发展活力、 减少企业经营成本、 降低企业经营风险等途径吸引高质量外资流入。在微观企业方面， 现有相关研究主要围绕企业投资效率、 创新活动、 社会责任、 竞争优势等角度展开。赵晓阳和衣长军（2021）实证研究发现亲清政商关系能够增强国资介入对民营企业金融化的抑制效应， 纾解民营企业“脱实向虚”的困境。庄旭东和张翼飞（2021）探究了亲清政商关系的投资效率治理效应， 认为亲清政商关系通过提高企业信息披露质量和商业信用水平， 提高了企业投资效率。管考磊（2019）、 周俊等（2020）和蒋长流等（2021）实证研究表明新型政商关系能抑制企业过度投资倾向、 降低企业寻租成本， 打破企业创新的政治资源诅咒， 并增加企业的银行贷款、 政府补助和税收优惠， 进而促进企业创新。江炎骏（2020）、 江炎骏和许德友（2020）研究发现政商关系健康指数、 亲近指数、 清白指数越高， 则企业社会责任水平越高、 竞争优势越强。石怀旺等（2022）从资源效应视角研究发现， 亲清政商关系同时提高了企业绿色创新的数量和质量， 而且相关影响在民营企业中表现得更明显。

（二）企业绿色创新的影响因素研究

绿色创新不仅具有传统创新的“溢出效应”， 能为企业和客户带来长期价值增值， 还具有显著的“环境效应”， 有助于实现资源节约和环境保护（Rennings，2000）。鉴于绿色创新的重要性， 国内外学者现已围绕绿色创新的影响因素开展了大量研究， 主要集中在外部压力与内部驱动两个方面。

1. 基于制度理论和利益相关者理论， 探讨政府环境规制、 利益相关者压力等外部因素对企业绿色创新的影响。其中， 环境规制相关研究最为丰富且观点不一， 存在环境规制抑制绿色创新、 促进绿色创新以及两者关系不确定三种观点。 “波特假说”认为合理的环境规制能激励企业进行绿色技术创新， 企业通过绿色创新可以提高资源利用效率、 減少污染排放， 构建长期竞争优势（Porter 和Van Der Linde，1995）。许多学者基于我国具体政策情境， 研究发现碳排放交易制度（齐绍洲等，2018）、 环境保护税（刘金科和肖翊阳，2022）、 新环保法（王晓祺等，2020）、 环保考核（曾昌礼等，2022）、 绿色信贷（王馨和王营，2021；Hu等，2021）等环境政策制度均能够提高企业的绿色创新水平， 支持了波特假说。而根据传统新古典理论， 环境规制会将企业外部性污染内部化， 导致企业生产成本提高， 对企业绿色研发投资产生“挤出效应”（Palmer等，1995）， 如Kneller和Manderson（2012）发现严格的环境规制会挤出企业研发投入， 阻碍企业绿色创新。此外， 还存在一些非线性的研究结论， 如王珍愚等（2021）研究表明环境规制对绿色创新具有先抑制后促进的“U”型影响， 而Pan等（2021）却发现环境规制与绿色创新呈倒“U”型关系。同时， 已有研究表明， 来自消费者、 供应商与行业内组织的规范压力以及竞争者的模仿压力能促进企业绿色创新实践（徐建中等，2017；Kammerer，2009）， 媒体关注（赵莉和张玲，2020）和公众环境关注（伊志宏等，2022）也会对企业绿色创新产生正向影响。

2. 基于资源基础理论和高阶梯队理论， 考察企业资源和能力、 高管个体特征等内部因素对企业绿色创新的影响。Leonidou等（2017）研究表明组织资源和能力在小型企业绿色商业战略推行方面具有关键作用。Li等（2017）实证研究发现盈利能力强的企业可以积累更多流动资产以支持企业绿色产品创新。王锋正和陈方圆（2018）指出良好的董事会治理能够促进企业绿色技术创新。同时， 部分研究从高管个人特征出发， 发现高管学历（Amore等，2019）、 海外经历（Quan等，2021）、 绿色经历（卢建词和姜广省，2022）、 傲慢（Arena等，2018）、 家乡认同（Ren等，2021）以及环境注意力（吴建组和华欣意， 2021）等均会对企业绿色创新产生影响。此外， 一些文献还提供了高管政治关联影响企业绿色创新的证据。Liu等（2021）利用2013年中共中央组织部《关于进一步规范党政领导干部在企业兼职（任职）问题的意見》的实施作为准自然实验， 研究发现政治关联阻碍了企业绿色技术创新， 当企业失去政治关联时， 其绿色创新水平会显著提高。而Zhang等（2022）研究发现具有政治关联的国有企业能通过创业战略（投资于研发、 品牌资产、 组织资本和人力资本）促进绿色创新， 且政治关联水平越高， 促进作用越强。

综观现有相关文献， 一方面， 已有研究从产业政策效率、 城市对外直接投资、 企业投资效率、 企业创新、 社会责任等角度考察了亲清政商关系的宏微观经济后果， 而针对微观企业绿色创新活动的研究则相对很有限。另一方面， 虽然国内外学者对企业绿色创新的内外部影响因素进行了颇多富有成效的研究， 但是在中国特色情境下， 地区亲清政商关系建构水平这一重要宏观制度环境因素是否以及如何影响企业绿色创新还有待更多更充分的研究检验。因此， 本文拟结合制度理论、 资源基础理论和高阶梯队理论， 深入研究亲清政商关系对企业绿色创新的潜在影响及其机制， 从而弥补相关研究的不足。

三、 理论分析与研究假设

政商关系作为制度环境的重要组成部分， 可在短期内得到改进甚至扭转， 其已成为当前优化营商环境的重要抓手（聂辉华等，2022）， 对于企业高质量发展意义重大。在绿色发展方面， 构建亲而有度、 清而有为的亲清政商关系能否促进企业绿色创新实践呢？本文认为， 地区亲清政商关系可以通过影响企业内部的意识和资源， 强化企业绿色创新的动机和能力， 促进企业绿色创新水平的提升。

首先， 亲清政商关系可以发挥“意识效应”， 强化企业的环保意识和创新意识， 增强企业绿色创新的意愿。根据高阶梯队理论， 高管认知是其知识结构、 经验、 价值观等特性的函数， 会直接影响企业的战略选择（Hambrick和Mason，1984）。因此， 高管对环境和创新的关注程度及认知态度是影响企业绿色创新战略制定与实施的重要因素。管理者基于道德合法性动机的“责任型环保意识”和基于逐利动机的“机会型环保意识”均能有效促进企业加强环保实践（Gadenne，2009；席龙胜和赵辉，2022）。近年来， 党和政府高度重视生态文明建设， 加快发展方式绿色转型， 积极推进碳达峰碳中和相关工作， 绿色技术创新对绿色低碳发展的关键支撑作用愈加凸显。在亲清政商关系下， 一方面， 政府与企业关系亲近， 政企沟通渠道丰富而畅通， 地方政府能通过深入的沟通交流向企业传递国家宏观政策导向（周俊等，2020）， 使企业管理层认识到坚持创新驱动发展战略、 加快绿色低碳转型的必要性和紧迫性， 深化高管团队对绿色创新的认知， 进而引导企业积极参与绿色技术研发攻关， 主动适应环境规制合法性要求， 承担节约资源和保护环境的社会责任。另一方面， 政府与企业关系清白， 官商勾结、 利益输送等问题得到整治， 企业寻租空间缩小， 环境违规成本提高， 通过“找市长”来获取财政补贴、 税收减免、 行政包庇等特殊利益的路径不再可行。这促使企业管理者将获取竞争优势的重点转向“找市场”， 进而更容易识别与感知到在政府环保支持政策及利益相关者环保压力下企业绿色创新的潜在收益和市场机会（席龙胜和赵辉，2022）， 更愿意将资源投入绿色创新实践以争取差异化竞争优势。

其次， 亲清政商关系可以发挥“资源效应”， 为企业提供资源支持、 降低资源获取成本， 提高企业绿色创新的能力。资源基础理论认为， 企业的生存与发展需要各类资源支持， 异质性资源是企业获得可持续竞争优势的关键（Miller和Shamsie，1996）。绿色创新活动具有投资大、 风险高、 回报期长的特征， 对企业的资源能力要求更为苛刻。一方面， 为强化企业的绿色技术创新主体地位， 政商关系亲近的地方政府会通过恳谈会、 挂钩联系、 政企会商等多种方式主动关心、 及时了解企业在绿色创新过程中遇到的困难， 广泛听取、 回应企业家的建设性意见及合理诉求， 全面优化绿色技术评价、 金融支持、 人才培养、 产权保护等服务保障机制， 增强企业绿色创新的资源能力， 切实为企业绿色发展排忧解难、 添薪续力。比如， 深圳市作为构建亲清政商关系的佼佼者， 也是绿色发展的先行者， 其于2020年10月出台了我国首部绿色金融相关法律法规《深圳经济特区绿色金融条例》， 之后发布了多项相关政策文件， 通过绿色金融产品创新、 设立环保专项资金等举措， 为企业绿色转型发展提供了坚实的资金保障。另一方面， 政商关系清白的地方政府能更加公开、 公平、 公正地分配公共资源， 处理好与市场之间的关系， 形成“市场主导、 政府引导”的绿色创新格局， 使得人才、 资金、 知识等各类要素资源向绿色创新企业有效集聚， 提高企业资源获取效率并降低相关交易成本。此外， 根据信号传递理论， 在亲清政商关系下， 获资源分配政策倾斜的绿色创新企业可以向市场释放被政府认可的积极信号（Kleer，2010）， 缓解企业与投资者、 消费者、 技术人才等外部利益相关者之间的信息不对称问题， 帮助其加深对企业绿色发展情况的认知并增强认同感， 进而获得更多绿色创新资源支持， 特别是资金支持。

綜合上述理论分析， 本文提出如下研究假设：

H1： 同等条件下， 地区的亲清政商关系对企业绿色创新具有积极的促进作用。

H1a： 亲清政商关系具有显著的“意识效应”， 通过增强高管环保意识和创新意识促进企业绿色创新。

H1b： 亲清政商关系具有显著的“资源效应”， 通过提供资源支持和降低资源获取成本促进企业绿色创新。

四、 实证研究设计

（一）样本选取与数据来源

基于主要变量亲清政商关系数据的可得性， 本文选取2016 ～ 2020年我国沪深A股上市公司作为初始研究样本。为避免异常数据的影响， 对初始样本进行如下筛选： （1）剔除金融类公司样本； （2）剔除PT、 ST和?ST状态的公司样本； （3）剔除资不抵债的公司样本； （4）剔除同时发行B股或H股的公司样本； （5）剔除IPO当年的公司样本； （6）剔除相关变量数据缺失的公司样本。最终， 本文得到3188家上市公司的10129个“公司—年度”观测值。为缓解极端值的影响， 本文对所有连续变量在上下1%分位处进行Winsorize缩尾处理。

本文采用的企业绿色专利数据、 媒体关注数据、 环境表彰数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS）； 地区亲清政商关系数据来自中国人民大学国家发展与战略研究院发布的《中国城市政商关系排行榜》系列报告； 市场化指数数据来自王小鲁等（2022）编制的《中国分省份市场化指数报告（2021）》； 城市经济数据来自《中国城市统计年鉴》； 高管环保意识、 创新意识相关词频数据来自WinGo财经文本数据平台； 华证ESG评级数据来自Wind数据库； 上市公司财务数据、 治理数据以及其他数据均来自CSMAR数据库。

（二）变量定义

1. 被解释变量：  绿色创新。企业绿色创新的衡量主要可以从投入和产出两个角度来考虑， 由于绿色创新投入数据可得性差， 难以从公司其他创新投入中剥离识别， 且投入后不一定能带来产出， 所以本文主要从产出方面来衡量绿色创新。当前， 绿色专利数据是最常见、 被广泛认可的绿色创新衡量指标（李青原和肖泽华，2020；王馨和王营，2021）， 其不仅可用于衡量企业绿色创新活动的数量， 还能刻画绿色创新活动的质量。由于专利技术很可能在申请过程中就会对企业产生影响， 而企业专利授权审批期限长短可能受许多其他因素的影响， 专利申请数据比授权数据更为稳定、 可靠和及时（黎文靖和郑曼妮，2016）。考虑到发明专利对企业的实际影响可能更大， 本文参考现有文献， 以企业当年申请的绿色专利总数加1的自然对数值来衡量企业的绿色创新数量（GITAL）， 以企业当年申请的绿色发明专利数加1的自然对数值来衡量绿色创新质量（GIINV）。在稳健性检验中， 本文采用了滞后期的绿色专利申请数据、 滞后期的绿色专利授权数据以及绿色专利申请占比等替代性指标进行分析。

2. 解释变量： 亲清政商关系。在亲清政商关系评估的相关研究中， 中国人民大学国家发展与战略研究院政企关系与产业发展研究中心发布的《中国城市政商关系排行榜》是最具影响力的， 现有对亲清政商关系经济后果的实证研究大多基于该报告（罗进辉等，2022）。不同于以往从单一维度对政商关系展开讨论， 该报告从“亲近”和“清白”两个维度出发， 构建了政府对企业的关心、 政府对企业的服务、 企业的税收负担3个“亲近”一级指标， 政府廉洁度和政府透明度2个“清白”一级指标， 综合创建了一套政商关系健康指数评价体系。中国人民大学国家发展与战略研究院目前已发布了2017 ～ 2021年的《中国城市政商关系排行榜》年度报告， 对我国290多个地级以上城市的政商关系亲清程度进行评估排名， 涉及2016 ～ 2020年中国城市亲清政商关系评价数据。因此， 借鉴管考磊（2019）、 周俊等（2020）、 庄旭东和张翼飞（2021）的做法， 本文采用企业注册地所在城市的政商关系健康指数（ZS）来衡量企业所在城市的亲清政商关系建设水平。政商关系健康指数得分位于0 ～ 100分区间， 分数值越大意味着该城市政商关系亲清程度越高。为便于分析， 本文对政商关系健康指数除以100进行量纲调整。

3. 控制变量。参考现有相关文献（徐佳和崔静波，2020；刘金科和肖翊阳，2022）， 本文选取了一系列可能影响企业绿色创新活动的控制变量。其中包括： 公司财务特征和治理特征层面的变量企业规模（SIZE）、 企业年龄（AGE）、 总资产报酬率（ROA）、 资产负债率（LEV）、 流动比率（CR）、 现金流水平（CFO）、 成长性（GROWTH）、 资本密集度（CAPITAL）、 投资价值（TOBINQ）、 产权性质（STATE）、 股权集中度（TOP1）、 董事会规模（BOARD）、 独立董事比例（INDEP）、 两职合一（DUAL）、 高管持股比例（MSHARE）； 宏观环境层面的变量行业竞争强度（HHI）、 地区市场化水平（MKT）、 地区经济发展水平（AGDP）、 地区经济发展速度（GGDP）。

主要变量的定义和度量详见表1。

（三）计量回归模型设计

为了检验亲清政商关系对企业绿色创新的影响， 即验证H1， 本文设计了如下基准计量回归模型：

GIi，t=β0+β1ZSi，t+βjControli，t+∑YEAR+∑IND+∑PROVIN+εi，t         （1）

其中： 被解释变量GI为绿色创新度量指标， 包括绿色创新数量（GITAL）和绿色创新质量（GIINV）； 解释变量ZS表示企业注册地所在城市的亲清政商关系建设水平； Control表示前文设计的一系列控制变量， β0表示截距项， ε表示随机扰动项； YEAR表示年度虚拟变量， IND表示行业虚拟变量， PROVIN表示地区虚拟变量， 用于控制时间效应、 行业效应和地区效应的潜在影响。根据H1的理论预期， 模型（1）中ZS的回归系数β1应显著为正。考虑到扰动项的异方差性和序列相关性， 本文使用公司层面的聚类稳健标准误进行混合OLS回归分析。

五、 實证结果分析

（一）描述性统计

表2列示了本文主要变量的描述性统计结果。从表2可以看出： （1）被解释变量绿色创新数量（GITAL）的均值和中位数分别为1.031和0.693， 标准差为1.213， 说明样本企业的绿色专利申请总数偏少， 且不同企业的绿色创新水平存在较大差异； 被解释变量绿色创新质量（GIINV）的均值和中位数分别为0.727和0， 存在着明显的右偏现象， 说明2016 ～ 2020年样本企业中至少有超半数企业未申请过绿色发明专利， 样本企业整体的绿色专利质量较差且差异明显。综合绿色创新数量及绿色创新质量情况可知， 虽然近年来绿色发展、 创新发展越来越受重视， 但企业绿色创新整体水平依旧偏低， 亟待提高， 绿色创新能力参差不齐。（2）亲清政商关系（ZS）的均值为0.565， 说明样本城市的政商关系健康指数平均得分为56.5分， 最小值和最大值分别为0.128和1.000， 政商关系健康指数得分最大相差约87分， 说明我国各城市的亲清政商关系建设水平存在显著的地区差异， 这与罗进辉和杨楠（2022）的统计分析结论一致。（3）其他控制变量的取值分布均在合理范围内， 不存在异常情况。

（二）多元回归分析

表3列示了亲清政商关系影响企业绿色创新水平的多元回归分析结果。模型1考察亲清政商关系对绿色创新数量的影响， 模型2考察亲清政商关系对绿色创新质量的影响， 回归模型的VIF值均为2.95， 远小于严格临界值5， 说明自变量之间的多重共线性问题并不严重。从表3的回归结果可知， 无论在模型1还是模型2中， 亲清政商关系（ZS）的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.439，P<0.01；模型2：β=0.386，P<0.01）， 表明企业所在城市的亲清政商关系建设水平越高， 企业绿色创新的数量越大、 质量越高。与此同时， 城市亲清政商关系指数每增加10分， 企业绿色创新数量和质量分别提高4.39%和3.86%， 而我国城市之间的亲清政商关系指数分差大概为90分， 这意味着地方政府努力提高政商关系亲清水平对促进企业绿色创新实践具有经济显著性。上述结果有力地支持了H1的理论预期， 在亲清政商关系下， 地方政府会通过良性的沟通机制引导企业管理层增强环保意识和创新意识， 同时更合理地进行资源配置， 为企业绿色创新活动提供更丰富的资源支持， 降低其资源获取成本， 即亲清政商关系有助于增强企业绿色创新的意识和能力， 从而促进企业利用内生式的绿色创新实现绿色转型。

（三）稳健性检验

1. 内生性问题的稳健性检验。前文的回归结果表明， 亲清政商关系能够促进企业绿色创新“增量提质”， 但这一结果可能受到多种内生性问题的干扰。作为一个宏观变量， 地区亲清政商关系较难受到微观企业绿色创新行为的反向影响， 解释变量与被解释变量之间存在“互为因果”内生性问题的可能性较小， 但仍会存在由测量误差和遗漏变量等原因导致的内生性偏误。对此， 本文将采用工具变量两阶段回归模型、 倾向得分匹配法、 多维固定效应模型进行稳健性检验。

（1）工具变量两阶段回归模型。参考Lewbel（1997）构造工具变量的思路以及邹薇和雷浩（2021）的做法， 本文选取（政商关系健康指数-政商关系健康指数均值）的三次方（ZS_LEW）以及各省省会城市的开埠通商历史（KBTS）作为本文的工具变量。对于工具变量ZS_LEW， Lewbel（1997）分析指出利用观测样本解释变量与其均值之差的三次方的高阶矩构造工具变量， 不仅可以避免测量误差的影响， 还可以提高估计的有效性。对于工具变量KBTS， 一方面， 根据制度理论， 制度因其路径依赖性质而呈现出一定程度的连续性特征， 各城市的政商关系在一定程度上会受到其开埠通商历史及与此相关的意识观念的影响。具体而言， 城市开埠通商的历史越久， 现代工商业孕育得越早， 受西方影响越深， 其市场经济观念和商业意识往往越强， 很可能因此而具有越健康的政商关系。另一方面， 开埠通商作为一项历史上的外生事件， 难以对当前阶段企业的经营决策产生直接影响， 只能通过影响城市政商关系间接影响企业绿色创新决策， 能够同时满足工具变量的相关性和外生性条件。受限于数据的可得性， 采用各省会城市的开埠通商历史， 以自开埠通商之日起到研究年度1月1日所经历年数的自然对数加以度量， 具体的数据收集标准参考董志强等（2012）的研究。

表4列示了工具变量的2SLS两阶段回归结果及工具变量有效性检验结果。在工具变量有效性检验中， Kleibergen-Paap rk LM统计量的P值均为0， 拒绝工具变量无法识别的原假设， 说明不存在不可识别问题； Kleibergen-Paap rk Wald F统计值均远大于10%显著性水平上的Stock-Yogo检验临界值， 拒绝工具变量的回归系数为0的原假设， 说明不存在弱工具变量问题； Hensen J检验P值分别为0.627和0.757， 无法拒绝所有工具变量均外生的原假设， 说明不存在过度识别问题。综合理论分析和有效性检验结果可知， 本文工具变量的选择较为合理。在工具变量的2SLS两阶段回归中： 第一阶段， 工具变量ZS_LEW的回归系数在1%的水平上显著为正（模型1：β=6.262，P<0.01）， 与预期一致； KBTS的回归系数也在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.181，P<0.01）， 说明公司所在省份省会城市的开埠通商时间越长， 城市的政商关系健康指数越高。第二阶段， ZS回归系数的显著性水平和方向均与表3一致（模型2：β=0.259，P<0.01；模型3：β=0.268，P<0.01）。上述结果表明， 在使用工具变量进行两阶段回归分析后， 本文的研究结论仍然稳健成立。

（2）倾向得分匹配法。为缓解可能存在的样本选择偏差问题， 本文采用PSM倾向得分匹配后的样本重新进行回归分析。以亲清政商关系指数年度中位数为临界值构造处理组（亲清政商关系指数高于中位数）与控制组（亲清政商关系指数低于中位数）， 以前文使用的所有控制变量为协变量， 通过Logit模型计算每个观测样本对应的倾向得分， 采用卡尺内最近邻匹配法进行样本匹配， 匹配比例是1∶1， 匹配卡尺是0.05， 匹配方式为无放回匹配。利用匹配后的样本重新进行相关回归， 回归结果如表5所示。在控制了协变量所包含的相关特征后， 亲清政商关系（ZS）对绿色创新数量及质量的回归系数仍保持在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.503，P<0.01；模型2：β=0.437，P<0.01）， 表明在利用倾向得分匹配法缓解样本选择偏差问题后， 本文的研究结论稳健成立。

（3）多维固定效应模型。尽管本文已在基准回归中控制了年份固定效应、 行业固定效应和地区固定效应， 但仍可能遗漏影响企业绿色创新的重要变量。考虑行业特征因素、 地区特征因素可能存在时变特点， 且可能存在随地区变化的行业层面不可观测因素， 本文参考刘金科和肖翊阳（2022）的做法， 在模型中引入行业与年份的交互效应、 地区与年份的交互效应以及地区与行业的交互效应这三组双维固定效应， 进一步巩固因果识别的可靠性。表6列示了控制多维固定效应的稳健性检验结果， 可以看出， 在纳入更多交互固定效应后， 亲清政商关系（ZS）的估计系数依然显著为正（模型1：β=0.479，P<0.01；模型2：β=0.380，P<0.01）， 与表3的基准回归结果基本一致， 结论稳健。

2. 替换被解释变量度量方法的稳健性检验。为保证研究结论不受被解释变量指标选取的影响， 本文采用另外三种方法来衡量绿色创新。第一， 考虑到创新具有风险高、 时间长的特征， 参考王馨和王营（2021）的研究， 以t+1期、 t+2期的绿色专利申请量来衡量绿色创新， FGITAL、 FGIINV分别表示t+1期的绿色专利申请总数加1的自然对数与t+1期绿色发明专利申请总数加1的自然对数①。第二， 专利从申请到授权需要一定的审批时间， 具有滞后性， 两者在数值上往往存在一定差异。部分观点认为， 专利授权数据能更好地反映企业实际技术的提升， 因此本文以t+1期、 t+2期的绿色专利授权量作为绿色创新的替代性指标， FGRETAL、 FGREINV分别表示t+1期的绿色专利授权总数加1的自然对数与t+1期绿色发明专利授权总数加1的自然对数。第三， 相比单纯的专利数量， 相对指标能缓解宏观经济中其他不可观测因素的影响（Popp，2006）。因此， 本文借鉴徐佳和崔静波（2020）的做法， 进一步以企业当期绿色专利申请数量占当期全部专利申请数量的比例作为绿色创新的替代性指标进行稳健性检验， GITALRT、 GIINVRT分别表示当期绿色专利申请总数占专利申请总数的比重、 当期绿色发明专利申请数占发明专利申请数的比重。替换綠色创新度量方法的稳健性检验结果如表7所示， 亲清政商关系（ZS）的回归系数符号及显著性均无较大改变， 结论稳健。

3. 替换解释变量度量方法的稳健性检验。为避免解释变量指标选取对研究结论的影响， 本文采用三种替代性指标来度量亲清政商关系以进行稳健性检验。在前文中， 亲清政商关系的测定主要依赖于《中国城市政商关系排行榜》系列报告中的健康指数得分， 然而， 一方面， 亲清政商关系的影响可能是结构性的； 另一方面， 该健康指数得分本身可能并不具备实际经济含义， 而是对相对优劣的反映。对此， 本文借鉴管考磊（2019）的研究， 首先， 按照政商关系健康指数的年度中位数对亲清政商关系（ZS）进行虚拟化处理， 大于该中位数的取值为1， 否则取值为0， 记作ZS_DUM。其次， 将样本企业按照年度政商关系健康指数得分从低到高分为十组， 依次赋值1 ～ 10， 记作ZS_GROUP。此外， 参考冯伟（2021）的研究， 将王小鲁等（2022）编著的《中国分省份市场化指数报告（2021）》中列示的市场化指数子指标“政府与市场的关系”作为亲清政商关系的替代性指标， 为消除数据级别不一的影响， 在具体测算上， 用城市GDP占其所在省份GDP的比重乘以该省份的“政府与市场的关系”指数来表示， 记作ZS_RGM。运用上述三种亲清政商关系的替代性度量方法分别进行回归， 回归结果如表8所示， 相关变量的回归系数均在1%的水平上显著为正， 再次印证了本文的基本回归结论。

4. 计量估计方法的稳健性检验。本文的样本数据是典型的面板数据， 可能存在公司间截面相关和时间序列自相关问题。为了缓解自相关问题对结果稳健性的影响， 本文从公司层面和年度层面对标准误进行了双重聚类调整， 同时控制组间和组内相关性， 回归结果如表9所示。亲清政商关系（ZS）的回归系数均在5%的水平上显著为正， H1依然成立， 说明本文的研究结论不局限于特定的计量估计方法。

根据数据特点， 本文采用其他计量模型进行稳健性检验。首先， 鉴于样本期内大量公司的绿色专利申请数为0， 具有左截尾的数据特征， 本文使用Tobit回归模型重新进行检验。其次， 为考察企业的绿色创新意愿， 本文根据企业绿色专利申请总数与绿色发明专利申请数是否为0分别构造虚拟变量GITALDUM和GIINVDUM， 并采用Logit模型进行回归分析。最后， 由于企业绿色专利申请量为离散的非负整数， 具有计数变量的特点， 本文进一步采用Poisson回归模型进行稳健性检验。三种回归模型的稳健性检验结果如表10所示， 不论选用哪种计量估计模型， 亲清政商关系（ZS）的回归系数均至少在5%的水平上显著为正， 与基准回归结论一致。

5. 样本筛选的稳健性检验。首先， 考虑到样本期内部分企业从未申请过绿色专利， 这可能对回归结果产生影响， 为了消除该潜在干扰， 本文将样本期内绿色专利申请数恒为0的企业剔除， 重新进行回归。其次， 由于我国的直辖市在行政级别上更接近省级行政单位， 具有经济特殊性， 与普通地级市相比， 在城市资源、 政策环境、 行政权限等方面均存在较大差异， 亲清政商关系指数分值也普遍较高。因此， 本文剔除了北京、 上海、 天津、 重庆这四大直辖市的样本， 进行稳健性检验。最后， 部分企业存在着注册地与办公地不一致的情况， 前文主要基于企业注册地进行城市匹配， 为排除其可能造成的干扰， 本文剔除了企业注册地与办公地所在城市不一致的样本。表11分别列示了经上述三种剔除处理后的稳健性检验结果， 相关回归结果与表3的基本回归结果保持高度一致， 本文研究结论可靠。

六、 进一步分析

（一）机制分析

根据前文的理论分析逻辑， 地区亲清政商关系主要通过发挥“意识效应”和“资源效应”来促进企业绿色创新。接下来， 对上述作用机制进行检验。

1. 意识效应。亲清政商关系能够强化企业管理者的环保意识和创新意识， 增强企业绿色创新的合法性动机和逐利动机。参考已有研究（吴建祖和华欣意，2021；吴建祖和肖书锋，2016）， 本文以样本企业2016 ～ 2020年年度财务报告中“管理层讨论与分析”章节为对象进行文本分析， 借助WinGo财经文本数据平台分别构建表征高管环保意识和创新意识的关键词词表②并统计关键词词频， 采用关键词词频与文本总词频的比值作为高管环保意识和创新意识的代理变量。词频比值越大， 意味着高管的环保意识或创新意识越强。为检验亲清政商关系的意识效应机制， 验证H1a， 本文在模型（1）的基础上构建如下两个模型进行中介效应检验。

YSi，t=β0+β1ZSi，t+∑βjControli，t+∑YEAR+∑IND+∑PROVIN+εi，t （2）

GIi，t=β0+β1ZSi，t+β2YSi，t+∑βjControli，t+∑YEAR+∑IND+∑PROVIN+εi，t （3）

其中： 变量GI、 ZS、 Control的含义均与模型（1）一致； YS代表中介变量， 包括高管环保意识（HBYS）与高管创新意识（CXYS）两个指标。表12列示了意识效应中介机制的回归结果。以HBYS和CXYS为被解释变量进行回归时， ZS的回归系数至少在10%的水平上显著为正（模型1：β=0.001，P<0.10；模型4：β=0.001，P<0.01）， 意味着亲清政商关系能显著增强企业高管的环保意识和创新意识。当同时加入HBYS、 ZS或CXYS、 ZS与GI（包括GITAL和GIINV）进行回归时， HBYS和CXYS的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型2：β=51.511，P<0.01；模型3：β=36.095，P<0.01；模型5：β=27.019，P<0.01；模型6：β=21.809，P<0.01）， 说明高管环保意识、 创新意识的增强促进了企业绿色创新“增量提质”。同时， 在上述回归中， ZS的回归系数较基准回归变小， 进一步地， 在重复取样1000次的中介效应Bootstrap检验中， Z统计量均大于1.96， 校正偏差的95%置信区间均不含0， 表明高管环保意识与创新意识在地区亲清政商关系增加企业绿色创新数量和提升绿色创新质量中发挥了显著的中介效应。

2. 资源效应。亲清政商关系能够为企业提供丰富的资源支持， 降低企业的资源获取成本， 提高企业绿色创新的资源能力。由于绿色创新的双重外部性特征， 在其资源制约因素中， 财务资源的影响最为突出。鉴于此， 本文主要从财务资源角度探究亲清政商關系影响绿色创新的中介路径。一方面， 绿色创新活动具有较强的政策导向性， 政策扶持和政府补助是企业获取外部融资以支持绿色技术研发的重要渠道（曾昌礼等，2022）。在亲清政商关系下， 地方政府能更公正、 科学、 合理地制定政府补贴政策， 将公共财政资源分配给真正投身绿色创新实践的企业， 缓解企业内部资金约束。另一方面， 在我国以商业银行特别是国有商业银行为主导的金融体系下， 债务融资是企业最主要的融资渠道， 而政府作为国有商业银行的所有者， 可以在一定程度上主导银行资金资源的分配（于蔚等，2012）。在亲清政商关系构建水平较高的地区， 政府能在企业与国有商业银行间发挥积极的协调沟通作用， 帮助企业以较低的成本获取银行信贷融资用于绿色创新实践。为检验上述资源效应机制， 验证H1b， 本文在模型（1）的基础上构建如下两个模型进行中介效应检验。

ZYi，t=β0+β1ZSi，t+∑βjControli，t+∑YEAR+∑IND+∑PROVIN+εi，t （4）

GIi，t=β0+β1ZSi，t+β2ZYi，t+∑βjControli，t+∑YEAR+

∑IND+∑PROVIN+εi，t （5）

其中： 控制变量与模型（1）一致； ZY代表中介变量， 包括政府补助（SUB）与债务融资成本（COST）两个指标， 用企业所获政府补助总额与总资产的比值来衡量SUB， 借鉴罗进辉等（2022）的做法， 以利息支出加上手续费支出和其他财务费用的总额占期末总负债的比重来度量COST。相关回归结果如表13所示。在模型1中， ZS的回归系数在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.002，P<0.01）， 在模型4中， ZS的回归系数在10%的水平上显著为负（模型4：β=-0.002，P<0.10）， 意味着亲清政商关系能增加企业政府补助、 降低企业债务融资成本。当同时加入SUB、 ZS或COST、 ZS与GITAL和GIINV进行回归时， SUB的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型2：β=17.806，P<0.01；模型3：β=16.353，P<0.01）， COST的回归系数均在1%的水平上显著为负（模型5：β=-5.191，P<0.01；模型6：β=-4.107，P<0.01）， 说明企业获得的政府补助越多、 债务融资成本越低， 绿色创新的数量和质量水平越高。同时， ZS的回归系数较基准回归变小， 逐步回归结果表明亲清政商关系通过增加政府补助、 降低债务融资成本从而促进企业绿色创新。进一步地， 本文采用Bootstrap重复抽样1000次进行中介效应检验， 得到的Z统计量均大于1.96， 校正偏差的95%置信区间均不含0， 表明资源效应中介机制稳健。

（二）亲清政商关系影响的细化分析

亲清新型政商关系包含“亲”和“清”两个重要维度： 一方面， 要求政府积极作为、 靠前服务， 关心引导企业发展， 帮助企业解决切实困难， 即与企业保持亲近关系； 另一方面， 要求政府提高廉洁度和透明度， 清白纯洁守规矩， 不以权谋私， 不为企业寻租提供便利， 即与企业保持清白关系。根据本文的理论逻辑， 亲近政商关系和清白政商关系应该均会对企业绿色创新产生影响。因此， 本文分别采用政商关系健康指数中的“亲近”指数和“清白”指数检验了亲近政商关系（QJZS）和清白政商关系（QBZS）对企业绿色创新的影响， 回归结果如表14所示。在模型1和模型4中， 不论是以绿色创新数量还是绿色创新质量为被解释变量， QJZS的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.390，P<0.01；模型4：β=0.353，P<0.01）， 意味着城市政商关系越亲近， 越有助于深化企业绿色创新认知， 增强管理层责任型环保意识， 缓解企业资源约束， 促进企业绿色创新实践的开展。在模型2和模型5中， QBZS对GITAL和GIINV的回归系数至少在5%的水平上显著为正（模型2：β=0.233，P<0.05；模型5：β=0.217，P<0.01）， 表明城市政商关系越清白， 企业的寻租成本越高， 进而提高企业管理层的机会型环保意识， 促使企业将有限的资源更多地投入绿色创新活动之中， 提高企业的绿色创新水平。进一步地， 将QJZS和QBZS同时放入回归模型中， 如模型3和模型6所示， QJZS对GITAL和GIINV的回归系数仍在1%的水平上显著为正（模型3：β=0.359，P<0.01；模型6：β=0.322，P<0.01）， 而QBZS的回归系数则并不显著， 说明在当前高强度反腐阶段， 政商关系“清而不亲”的现象较为普遍， 部分官员存在不敢为、 不愿为、 不作为的问题， 促进企业绿色创新实践更需要政府与企业保持“亲近”的政商关系， 为企业提供更好的服务和支持。

（三）异质性分析

1. 政府注意力异质性。政府注意力实际上是一种稀缺资源（Simon，2002）， 政府注意力配置是政府治理决策的前提和基础， 影响着政府的政策制定及地方财政支出的走向（Ocasio，1997）。面对纷繁复杂的公共社会议题， 在上级政府绩效考核和同级政府的竞争压力下， 地方政府只能基于主导性的发展理念与政策理念， 将注意力聚焦于相应的议题及其解决方案上。政府对环境议题的注意力越高， 环境立法数量越多、 环境执法力度越大、 环保投入资金总额越大， 越能有效增强亲清政商关系的绿色治理效应。因此， 本文认为， 与环境注意力低的地方政府相比， 环境注意力高的地方政府更加关注与企业有关的环境政策议题， 更加重视对企业绿色发展的引导教育， 同时会制定更加严格的环境规制政策， 鼓励支持企业绿色创新， 即亲清政商关系的绿色治理效应在地方政府环境注意力高的企业中表现得更显著。 《政府工作报告》是对政府工作的年度总结与展望， 能较为直观准确地反映政府的注意力配置情况。本文借鉴王印红和李萌竹（2017）、 陈诗一和陈登科（2018）的做法， 对各地级市及直辖市《政府工作报告》进行文本分析， 统计与环境保护相关的关键词及词频数， 以相关关键词词频数占文本总词频数的比值来衡量政府环境注意力， 并根据政府环境注意力年度中位数将全样本划分为高政府环境注意力样本和低政府环境注意力样本， 进行分组回归， 回归结果如表15所示。在高政府环境注意力样本中， ZS对GITAL和GIINV的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.570，P<0.01；模型3：β=0.489，P<0.01）； 在低政府环境注意力样本中， ZS对GITAL的回归系数在10%的水平上显著为正， 对GIINV的回归系数在5%的水平上显著为正（模型2：β=0.248，P<0.10；模型4：β=0.264，P<0.05）。此外， 采用费舍尔组合检验方法进行组间系数差异显著性检验， 结果显示经验P值至少在10%的水平上显著， 结合两组样本相应系数大小进行进一步分析可知， 亲清政商关系对企业绿色创新的正向影响在地方政府环境注意力高的企业中更大、 更显著。

地方政府的经济注意力与环境注意力可能在一定程度上存在“此消彼长”的关联， 即当地方政府对经济议题的关注度更高时， 会将精力、 资源聚焦于经济发展而忽略环境治理， 放松对企业的环境规制。故而， 本文预期在地方政府经济注意力低的企业中， 亲清政商关系的绿色治理效应更强。参考政府环境注意力指标的衡量过程， 本文构建政府经济注意力指标并根据其年度中位数将样本划分为高低两组进行分组回归， 回归结果如表16所示。在高政府经济注意力样本中， ZS对GITAL和GIINV的回归系数均为正但不显著（模型1：β=0.090，P>0.10；模型3：β=0.135，P>0.10）； 在低政府经济注意力样本中， ZS对GITAL和GIINV的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型2：β=0.730，P<0.01； 模型4：β=0.638，P<0.01）。此外， 采用费舍尔组合检验方法进行组间系数差异显著性检验， 结果显示经验P值均在1%的水平上显著， 说明只有在低政府经济注意力样本中， 亲清政商关系的绿色治理效应才能得到充分有效的发挥。

2. 媒体关注度异质性。媒体报道具有信息中介作用和舆论监督作用， 可以通过声誉机制、 引发行政机构关注来约束企业管理者的行为（罗进辉等，2018）。一方面， 媒体作为传播信息的载体， 可以通过持续跟踪报道向公众披露更多与企业环境相关的信息， 缓解公众与企业间的信息不对称问题， 引导公众认知及评价企业环境实践， 促使企业减少环境污染行为， 增加绿色环保投资以维护自身声誉； 另一方面， 新闻媒体的监督显著提高了企业环境违规行为被曝光的概率， 给企业带来强大的舆论压力甚至导致股价下跌、 投资者撤资、 公众抵制， 引致政府监管机构的介入而发挥积极的治理作用。因此， 本文认为相较于媒体关注度低的企业， 亲清政商关系的绿色创新效应在媒体关注度高的企业中表现得更强。本文参考杨国超和张李娜（2021）的做法， 以CNRDS财经新闻数据库数据计算的企业年度新闻总数来衡量企业媒体关注度， 并根据其年度—行业中位数将全样本划分为高媒体关注度和低媒体关注度子样本， 进行分组回归， 回归结果如表17所示。在高媒体关注度样本中， ZS对GITAL和GIINV的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.597，P<0.01；模型3：β=0.515，P<0.01）； 在低媒体关注度样本中， ZS对GITAL的回归系数在5%的水平上显著为正， 对GIINV的回归系数在1%的水平上显著为正（模型2：β=0.320，P<0.05；模型4：β=0.285，P<0.01）。此外， 采用費舍尔组合检验方法进行组间系数差异显著性检验， 结果显示经验P值至少在10%的水平上显著， 可对比系数大小进行进一步分析： 相较于低媒体关注度样本， 高媒体关注度样本中ZS的回归系数更大， 即对于媒体关注度更高的企业， 亲清政商关系的绿色创新效应更强。

3. 行业异质性。已有研究表明， 企业创新受到所处行业技术特性的显著影响（李春涛等，2020；李健等，2022）。为检验亲清政商关系的绿色创新效应是否受行业技术特征的影响， 本文借鉴鲁桐和党印（2014）的研究， 按照是否属于技术密集型行业③将全样本分为技术密集型和非技术密集型行业子样本， 进行分组回归， 回归结果如表18所示。在技术密集型行业样本中， ZS对GITAL和GIINV的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.608，P<0.01；模型3：β=0.545，P<0.01）； 在非技术密集型行业样本中， ZS对GITAL的回归系数在10%的水平上显著为正， 对GIINV的回归系数在5%的水平上显著为正（模型2：β=0.265，P<0.10；模型4：β=0.245，P<0.05）。此外， 采用费舍尔组合检验方法进行组间系数差异显著性检验， 结果显示经验P值均在5%的水平上显著， 结合回归系数大小和统计显著性发现， 相比非技术密集型行业样本， 技术密集型行业样本中ZS的回归系数更大且显著性更高， 即亲清政商关系对技术密集型行业企业绿色创新的促进作用要大于非技术密集型行业企业。技术密集型行业的企业价值集中于其拥有的专利技术（龙小宁等，2018）， 企业的生存与发展高度依赖于研发创新， 企业日常的生产经营活动主要围绕技术创新展开。因此， 在亲清政商关系的驱动下， 技术密集型行业企业投身绿色创新实践的意愿和能力往往强于非技术密集型行业企业。

（四）经济后果检验

前文的实证结果已经验证了亲清政商关系的绿色治理效应， 即亲清政商关系能促进企业绿色创新“增量提质”。那么， 进一步地， 企业的绿色创新实践是否能真正产生积极的经济后果， 提升企业可持续发展绩效， 进而形成经济发展与环境保护并进的双赢局面？这仍是一个有待检验的重要问题。大量学者认为， 绿色创新是企业将生态保护目标与经济绩效目标相结合而采用的一种常见的环境战略（Lee和Min，2015；Geng等，2021）。对此， 本文参考Alexopoulos等（2018）、 解学梅和朱琪玮（2021）的研究， 从环境社会责任绩效、 财务绩效两个维度检验企业绿色创新的实际经济后果。

对于环境社会责任绩效， 本文采用两个指标来衡量： 一是企业ESG表现（ESG）， 参考马文杰和胡玥（2022）的做法， 以去年度行业均值的华证ESG评级得分④来衡量， 该评级参考国际主流评价框架并结合我国实际情况， 基于26个关键指标和超过130个子指标进行ESG评价， 能较为科学准确地反映企业的环境和社会表现； 二是环保奖励（HBJL）， 借鉴王馨和王营（2021）的做法， 以企业是否获得环境表彰或通过环境认证来衡量， 若企业获得环保表彰或通过环境认证， 则取值为1， 否则， 取值为0， 数据来源于CNRDS的企业ESG数据库。由于环保奖励（HBJL）变量为0-1变量， 以其为被解释变量时， 采用Logit模型进行相关回归。表19列示了绿色创新数量（GITAL）与绿色创新质量（GIINV）对ESG表现（ESG）和环保奖励（HBJL）的回归结果。在模型1和模型2中， GITAL和GIINV 的回归系数均在1%的水平上显著为正（模型1：β=0.070，P<0.01；模型2：β=0.082，P<0.01）， 说明企业绿色创新数量和质量的提升能显著改善企业的ESG表现。在模型3和模型4中， GITAL和GIINV的回归系数均在5%的水平上显著为正（模型3：β=0.129，P<0.05；模型4：β=0.128，P<0.05）， 意味着企业绿色创新的“增量提质”能为企业带来更多的环保奖励， 帮助企业形成环境优势。上述结果表明， 企业的绿色创新实践能够研发出实质性的绿色技术， 促进企业改善工艺流程、 实现产品绿色化， 提高资源利用效率、 减少资源消耗和污染排放， 产生良好的环境效益和社会效益。

在财务绩效方面， 根据波特假说， 绿色创新的领先者可以获得“先发优势”， 包括成本优势、 溢价优势、 声誉优势等， 这些优势构筑了企业的高竞争力地位， 实现“创新补偿效应”（Porter和Van Der Linde，1995）。为此， 本文采用净资产收益率（ROE）和托宾Q值（TOBINQ）两个指标来衡量企业财务绩效， 检验绿色创新数量与质量对企业财务绩效的影响， 相关回归结果如表20所示。以ROE为被解释变量时， GITAL的回归系数在5%的水平上显著为正， GIINV的回归系数在10%的水平上显著为正（模型1：β=0.002，P<0.05；模型2：β=0.001，P<0.10）； 以TOBINQ为被解释变量时， GITAL的回归系数在5%的水平上显著为正， GIINV的回归系数在1%的水平上显著为正（模型3：β=0.034，P<0.05；模型4：β=0.060，P<0.01）， 说明绿色创新数量的增加与质量的提升均能显著改善企业财务绩效， 提升企业会计业绩， 增加企业市场价值。

七、 研究结论与实践启示

（一）研究结论

随着生态文明建设的深入推进， 绿色技术对加快发展方式绿色低碳转型、 推动高质量发展的关键支撑作用愈发突出， 企业绿色创新主体地位也愈发彰显。亲清政商关系这一重要宏观制度环境会如何影响微观企业的绿色创新行为， 这是一个有待实证检验的重要研究问题。基于此， 本文利用2016 ～ 2020年我国沪深A股上市公司的10129個公司—年度观测样本， 实证检验了亲清政商关系对企业绿色创新的影响。研究发现： 企业所在城市的亲清政商关系水平越高， 企业的绿色创新数量和质量水平越高， 即亲清政商关系能促进企业绿色创新“增量提质”。经过工具变量两阶段回归、 倾向得分匹配、 多维固定效应、 变更变量度量方法与计量估计方法、 样本筛选这一系列稳健性检验后， 该研究结论依然稳健成立。作用机制分析表明： 一方面， 亲清政商关系具有意识效应， 能通过强化高管环保意识和创新意识， 增强企业绿色创新的动机； 另一方面， 亲清政商关系具有资源效应， 能通过增加政府补助、 降低债务融资成本， 提升企业绿色创新的能力。进一步地， 区分政商关系“亲近”与“清白”两个维度发现， 亲近和清白的政商关系均能显著促进企业绿色创新， 且亲近政商关系的绿色创新效应更强。异质性分析结果显示， 亲清政商关系对企业绿色创新的促进作用在地方政府环境注意力高和经济注意力低的地区、 媒体关注度高的企业以及技术密集型行业中表现得更强。最后， 经济后果检验表明， 绿色创新有助于改善企业的环境社会责任绩效和财务绩效。

（二）实践启示

本文的研究结论对亲清政商关系构建和企业绿色转型升级具有重要启示： （1）对于政府而言， 一方面， 要持续提升亲清新型政商关系构建水平： 完善政企沟通互动长效机制， 借助行业协会、 产业联盟等第三方力量持续丰富畅通政企沟通渠道， 广泛听取企业意见诉求； 深化“放管服”改革， 借助数字技术提升政务服务的质量和效率， 切实为企业经营发展做好支撑保障工作； 进一步明晰政府与市场、 权力与资本的责任和边界， 健全政务信息公开制度和腐败行为的预防监督机制， 完善政商关系考核评价体系， 以评促改， 努力实现“有为政府”与“有效市场”的辩证统一。另一方面， 中央政府要进一步完善市场导向的绿色技术创新体系， 地方政府要协调好经济发展与环境保护的关系， 破除“唯GDP论英雄”的陈旧政绩思想， 规避一切以牺牲环境为代价来换取经济增长的行为。本文研究发现， 地方政府对经济发展与环境保护的关注程度会影响亲清政商关系的绿色治理效果， 当地方政府经济注意力高、 环境注意力低时， 亲清政商关系对企业绿色创新的促进作用不论是在显著性还是效应大小上均明显下降。因此， 建议上级政府健全地方政府绩效考核评价体系， 将更科学、 细化的环境质量指标纳入其中， 督促地方政府重视环境保护和绿色发展， 加快绿色转型。（2）对于企业而言， 应摒弃传统的官商勾结观念和粗放的发展模式， 遵循国家政策导向， 强化环保意识和创新意识， 走绿色低碳的可持续发展之路。随着地区亲清政商关系水平的提高， 企业的寻租空间缩小， 关系导向的发展战略不再可行， 亟需转变发展思路， 由“找市长”变为“找市场”， 将更多资源投入绿色创新活动中， 积极主动地与地方政府沟通交流， 共谋发展。（3）要充分发挥媒体、 公众监督等非正式制度的作用。本文研究发现， 媒体能发挥信息中介和舆论监督作用， 亲清政商关系的绿色创新效应在媒体关注度高的企业中表现得更强。媒体对企业环保行为的正面和负面报道分别可成为企业绿色创新的动力和压力， 应积极发挥媒体的环境治理作用， 引导公众关注环境治理， 健全多元共治的环境治理体系。

需要指出的是， 本文的研究也存在一定的不足。首先， 亲清政商关系是一个综合指标， 基于不同视角制定的评价指标体系的侧重点可能存在差异， 未来的研究可进一步制定更为严谨科学的评价指标， 更全面地考察亲清政商关系的经济赋能效应。其次， 囿于数据的可得性， 本文仅使用整体的绿色专利数据从产出角度衡量企业绿色创新的数量和质量， 未来的研究可进一步细化绿色专利的技术类型（如区分源头管控类与末端治理类）并增加绿色创新投入方面的考量， 更全面地考察亲清政商关系对绿色创新的异质性影响。

【 注 释 】

① 因篇幅所限，未报告以t+2期绿色专利申请/授权数度量绿色创新的稳健性检验结果，留存备索。

② 本文采用WinGo深度学习相似词数据库，参考现有文献建立种子词，以滚雪球的方式寻找与环保、创新相关的相似词，得到相似词表，再基于词频统计数据和文本原文阅读经验剔除词频过低以及与研究无关的词汇，最终得到相应关键词词表。其中，高管环保意识关键词词表包括环境、绿色、生态、低碳、环保、节能、减排、降耗、污染等一系列与环保相关的词汇共59个；高管创新意识关键词词表包括创新、自主、研发、科研、专利、新产品、新工艺等与创新相关的词汇共15个。

③ 借鉴鲁桐和党印（2014）的研究，将计算机、通信和其他电子设备制造业、医药制造业、软件和信息技术服务业等行业划分为技术密集型行业，对应证监会2012年版《上市公司行业分类指引》，技术密集型行业编号包括C39、C43、C34、C35、C36、C37、C38、C27、C41、I63、I64、I65，其余为非技术密集型行业。

④ 华证ESG评级每季度更新一次，采用九档评级，从低到高依次为C、CC、CCC、B、BB、BBB、A、AA、AAA。本文按上述等级分别赋值1 ～ 9，再将季度数据求均值得到年度数据，即ESG。

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（責任编辑·校对： 喻晨  许春玲）

【基金项目】国家社会科学基金重大项目“新时代构建亲清政商关系研究”（项目编号：22ZDA045）