企业数字化转型会促进绿色技术创新吗？——基于文本分析方法的经验证据

高智林，谭文浩

(1.安徽师范大学经济管理学院，安徽 芜湖 241002；2.南京财经大学会计学院，江苏 南京 210023)

一、引 言

党的十九大报告指出，要“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴数字技术与实体经济深度融合发展和良性交互赋能”。习近平总书记明确指出，要做强做优做大我国数字经济，使其成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。数字经济已成为引领我国经济高质量发展的核心引擎[1]。我国数字经济核心产业增加值在GDP中的占比持续增长，目前我国的数字经济总量规模位居世界第二。就微观企业而言，数字化转型为企业注入了新的发展动能，这一趋势正逐步体现在企业的具体生产实践中[2]，数字化转型不仅能帮助企业克服创新障碍，提升创新能力[3]，而且已经成为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段[4]，是实现企业可持续发展、提升核心竞争力的新源泉。

《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》中提到，促进数字经济与实体经济深度融合，数字化转型就是要将产业和数字技术全面融合，以此推动资源优化配置以及重组业务流程，提高经济运行效率。企业数字化转型是利用新兴技术赋能传统产业转型升级的过程[5]，这一过程涉及企业与数字技术的全面融合，从而导致商业模式、业务流程与组织结构的改变，此外，还重塑企业的愿景、战略和企业文化，并帮助企业进入新的市场[6][7]，具有跨界融合、重塑结构、创新驱动和联结广泛的特征，企业数字化转型以新一轮产业升级为前提，以政府政策为催化剂，以新技术变革为实现基础，不仅标志着企业实现了数字技术和生产效能的深度融合，还标志着企业建立了从传统制造向数字经济迈进的革新体系[8]。

绿色技术创新是实现“双碳目标”的重要路径，能够实现绿色发展和创新发展的有机融合。2021年3月，国家“十四五”规划明确指出要大力发展绿色技术创新，推进重点行业和重要领域的绿色转型升级，从而催生新产业、新业态、新模式。党的二十大报告强调，要推动绿色发展，加快绿色转型，发展绿色低碳产业。企业绿色技术创新是实现绿色发展和社会绿色转型的关键基础，积极发展绿色技术创新有利于企业的转型升级和经济的可持续发展，同时也响应了我国经济发展从高速度转向高质量的号召。面对经济环境的不确定性，企业需要不断进行战略调整，并实施数字化战略以推动自身的高质量发展，并加大绿色技术创新投入。企业绿色技术创新主要受政府、市场、企业三个要素的影响，现有研究大多从宏观产业层面分析对绿色技术创新的影响，主要涉及战略、技术、市场层面以及政府干预、财政补贴、产业集群、市场信息对称程度、资金约束等因素[9][10][11]。然而，现有研究往往忽略了企业数字化转型可能带来的影响。企业绿色技术创新行为有不确定性，具有独特的风险与收益特征，且在融资过程中普遍受财政金融政策、信息不对称等因素的制约。基于此，探讨企业数字化转型是否对企业绿色技术创新水平有推进作用，将有助于揭示企业数字化转型影响绿色技术创新的内在机制，从而为我国数字经济高质量发展提供新型、可靠的理论依据。

作为宏观经济的微观主体，企业承载着宏观数字经济发展与转型的重要功能，数字化转型是企业进行战略转型的必要选择。在实现“双碳目标”和“双轮创新驱动”的背景下，企业数字化转型是否会推进绿色技术创新策略的实施，从而缓解当前企业面临的绿色技术创新困境？企业数字化转型作用于绿色技术创新的微观路径是什么？对这些问题的回答有助于正确评价企业数字化转型的内在服务化动能，深入理解数字化改革推动制造业企业高质量成长的创新动力。

本文可能的贡献如下：(1)提供企业绿色技术创新影响因素的新视角，丰富相关理论成果。现有对企业绿色技术创新影响机理的研究多集中在宏观政策层面，本文以企业数字化转型为切入点，通过搜集独特的企业绿色技术创新数据，从微观层面揭示企业绿色发展转型和绿色技术进步的影响因素。(2)有助于拓展企业数字化转型实践路径的研究。本文以企业绿色技术创新为切入点，深入剖析数字化转型的经济驱动力量，厘清企业数字化转型对企业绿色技术创新的多维度作用机理、影响途径和异质性分析，揭示企业数字化转型与绿色可持续发展相兼容的路径，能够为众多企业主体实施数字化转型以及绿色创新实践提供决策依据，也为政府相关部门的政策制定提供参考建议。(3)重新构建企业数字化转型的度量指标。本文运用Python技术对企业年报有关于“数字化转型”标识词进行定位和提取，将其词频作为企业数字化转型的衡量指标。探讨制造业企业的数字化转型对企业绿色技术创新的影响机制，为推动我国制造业整体的全面绿色转型升级提供经验借鉴。一方面为制造业企业如何在绿色技术创新中实现“华丽转型”以及达成“碳达峰”“碳中和”目标提供经验参考，另一方面也为在“创新驱动、绿色发展”战略方针引领下我国数字经济的高质量发展提供合理建议及决策依据。

二、理论分析与研究假设

企业数字化转型就是企业与数字技术全面融合，利用大数据、物联网、云计算、区块链、人工智能等数字技术对其经营方式、业务流程、组织结构等重新进行调整和设计，以完成企业转型升级和产业融合，并推动企业未来可持续发展[12][13]。

(一)企业数字化转型与绿色技术创新

自然资源基础观(NRBV)认为，未来企业的可持续竞争力导向必然是要依赖于企业本身对环境可持续发展的推动效能和可运用资本，全面覆盖企业绿色创新型管理、研发、生产及营销等各个环节。企业拥有的异质性资源决定了企业创新的差异优势。绿色创新不同维度的资源效力都会对企业绿色技术创新水平产生不同程度的波动效应，包括但不限于人力资源、财力资源、物力资源、知识资源、技术资源。其中，技术资源是企业绿色创新发展的核心要素，主要指企业购买绿色技术、升级已有技术，能够独立实现技术革新的能力[14]。

在数智化时代，大数据、物联网、云计算、区块链、人工智能等技术已逐渐融入企业现有的业务经营及决策中，数字化转型与企业绿色技术创新之间相互赋能，通过技术赋能来升级并拓展企业绿色创新的技术资源，进一步推动企业绿色技术创新发展水平。首先，企业数字化转型对识别和整合海量的信息和数据有着积极的推动作用，有助于提升企业信息沟通和信息传输效率，此外，还有助于提高企业在内外部信息挖掘、分析、整合、共享能力。同时，数字化转型还有助于降低市场信息不对称等因素，降低企业的经营风险，提高公司治理水平，从而提升企业绿色技术创新水平[15][16]。其次，数字技术在企业层面的应用能够拓展绿色技术创新资源的配置范围，通过虚拟集聚等方式降低技术门槛和接入成本，激励企业大力开展联合技术创新，提振企业的技术创新动能，使得技术复制和模仿的速度不断加快，增强企业改进现有技术并完成绿色技术创新的动力[17]，进而优化企业的绿色创新技术资源。因此，企业数字化转型加速了数字经济和传统行业的融合，可以利用开发企业绿色技术创新的技术资源新通道来升级企业的绿色技术水平，进一步推动企业绿色技术创新的发展。由此提出假设：

H1：企业数字化转型和绿色技术创新呈正相关关系。

(二)绿色技术创新活动中企业数字化转型的异质性分析

由于企业在资源获取、管理风格、公司治理等方面存在较大差异，不同产权属性的企业设立的发展目标、追求目标和激励目标会有明显不同[18]。实施数字化转型的企业由于符合国家方针政策，更容易得到政府部门的支持，获取更多的资源和享受更多的优惠政策，这增强了投资者对企业形成较高的正面预期，提高了资本市场对企业的整体评价。

在数字化转型过程中，首先，国有企业和大型企业作为国民经济发展的中坚力量，需要承担更多的社会责任，因此更倾向于主动把握数字经济的历史机遇，进行数字化转型。其次，国有企业和大型企业规模较大、组织层级较多、等级制度压抑、组织结构僵化[3]，而数字化转型能够带来内部组织管理变革，有助于减轻国有企业和大型企业在这些方面的不足。而非国有企业和中小企业则会更单纯地追求经济目标，需要考虑数字化转型成本与风险等问题，在数字化转型过程中可能会面临认识分歧、数字技术与业务场景切入等困难，面临的创新环境约束更为严峻，实施数字化转型相对较难。

现阶段，国有企业和大型企业内外部资源相对丰富，它们为地方政府承担了“政策性负担”，从而比较容易获得额外的资源倾斜，因此更加主动地进行数字化转型[17]。尤其是，在当前国家出台的有关数字化转型激励政策下，国有企业和大型企业进行数字化转型的动力更足，从而促使其在数字化转型过程中更好地发挥数字化转型带来的效应。由此，数字化转型带给国有企业和大型企业的绿色技术创新效率提升可能比非国有企业和中小企业更大。根据以上分析，提出假设：

H2：企业数字化转型对绿色技术创新发展的推动效应在国有企业和大型企业中更强。

(三)企业数字化转型对绿色技术创新的影响机制

数字经济化不仅在信息透明度方面发挥作用，还在降低企业代理成本、减轻融资约束程度方面有所贡献，从而显著提升了企业资源获取技术，推动企业绿色技术创新的发展。资源依赖理论认为，企业需要从周围环境中获取资源，以维持其生存和发展，优化配置内外部资源并将其投入企业内部创新活动，是提升企业竞争优势的前提和关键[19]。企业绿色技术创新是一项系统的价值创造过程，企业面临的融资约束和融资成本会抑制企业自身研发[20]，而持续稳定的资金流入能够有效缓解企业的融资约束，及时获取和配置财务资源，进一步激发企业绿色技术创新活动的意愿和能力，是保证企业持续价值创造必不可少的因素。

第一，企业数字化具有信息共享效应。数字技术提高信息的可利用程度[2]，提高企业处理和挖掘数据的能力，企业数字化转型直接提升企业信息披露的数量和质量，提高企业内外部信息的传导效率，从而缓解信息不对称问题。企业数字化能够加速各类信息在组织结构中的传输和回馈，推动企业业务流程更加透明化[5]，形成内部资源的集成和互补性创新[21]。同时，企业数字化有利于促进企业内外部环境和资源相关信息的交流与共享，提升投资者获得信息的数量和质量，缓解内外部信息不对称程度，向外界传递其对数字化变革的信心，吸引更多的外部优质资源投入，优化绿色创新技术资源，从而激励企业进行绿色技术创新活动。

第二，企业数字化具有公司治理效应。实施数字化转型的企业也是资本市场的热点，由于股东和管理层之间存在着明显的代理冲突，这可能会对企业价值带来负面影响。因此，管理层在企业数字化转型进程中会有强烈愿望提高信息披露质量，以缓解信息不对称，并加强企业内外部的监督机制。数字化转型可以从股东和管理层关系的转变出发，有效抑制管理层可能存在的机会主义行为，从而降低企业代理成本[22][23]，减少管理者的非理性决策行为[24]，帮助企业获取更多的资金支持，提升企业投融资效率，并提高企业资源获取能力。在数字化转型的过程中，企业的人力资本能够得到不断升级，公司的治理能力也能够得到持续提升[25]。数字技术的应用为企业的投资者、媒体、分析师提供了分析和监督企业的有效平台，从而拓展了外部利益相关者的监督渠道，有效减少了企业内部代理问题，推动企业绿色技术创新水平。

综上所述，企业数字化转型可以使企业及时建立大数据平台，实现信息有效共享和交流，提高公司治理水平，并保证企业绿色技术创新价值链的持续和完整，从而进一步推动企业绿色技术创新发展。基于上述分析，提出假设：

H3：企业数字化转型实现的信息有效共享和公司治理水平提升推动企业绿色技术创新发展。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

由于企业绿色技术创新活动主要集中于制造业，本研究在行业筛选时剔除商品流通、金融业、房地产、交通运输等服务行业，并剔除ST、*ST、PT以及当年度进行IPO的公司。由于企业将数字技术应用于企业价值创造活动大致发生在2013年以后，并且“大数据”在2014年首次被写入政府工作报告中，为确保筛选的准确性，本文选取2014—2021年沪深两市A 股制造业上市公司绿色专利申请数据为研究样本。筛选过程如下：(1)以CNRDS数据库和CSMAR数据库中的上市公司专利申请数量为基准，通过国家知识产权局的专利检索及分析服务平台查询企业专利对应的知识产权分类号(IPC)；(2)将获取到的IPC号与世界知识产权组织(WIPO)公布的国际绿色专利分类库中的IPC号进行匹配，剔除非绿色专利申请；(3)计算公司每年的绿色专利申请数量。

关于数字化转型指标，参考吴非等(2021)[2]、袁淳等(2021)[4]、赵宸宇(2021)[17]的研究，构建企业数字化转型的关键词词典。以国家政策语义体系和数字化转型关键词表为基础，查阅了国家层面数字经济相关的政策文件，最终得到数字化转型术语关键词表(1)限于篇幅，关键词表未列示，作者备索。。然后，基于Python软件的文本分析功能统计相关关键词在年度财务报告经营情况分析部分的披露频次，并使用熵值法的客观赋权构建出制造业上市公司的数字化转型评价指数。另外，对所有连续变量进行1%的缩尾处理，经筛选，得到2014—2021年2444家上市公司的14174个公司年度样本。

(二)变量定义

1.解释变量：企业数字化转型(Digital)

参考吴非等(2021)[2]及赵宸宇(2021)[17]的研究，运用文本分析技术对有关数字化转型的关键词进行定位和识别，将其出现词频作为构建企业数字化转型指标的指数。通过Python爬虫技术，从网易财经、新浪财经等网站搜集并整理了A股上市公司的年报，利用Jieba分词功能与计数功能分别对每家上市公司年报进行分词文本分析，从而识别得出企业数字化转型的指标。

2.被解释变量：绿色技术创新(Green)

绿色技术创新的衡量存在创新活动本身和创新活动目标两个层面，即绿色技术创新的衡量有两种视角：第一种是基于投入视角，用研究与开发费用(R&D)来度量企业绿色技术创新的投入；第二种是基于产出视角，用申请专利来度量绿色技术创新的产出，包括绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色外观设计专利申请量等[10][26]。然而，绿色技术创新是资源投入和使用效率的最终体现，只有绿色专利申请数量最能体现企业的原创性创新活动[27]，绿色专利申请量比授予量更能真实反映绿色技术创新水平[28]。本文采用绿色专利(包括绿色实用新型专利和绿色发明专利)申请量来度量企业绿色技术创新水平。为了消除绿色专利申请数据的右偏分布问题，将企业绿色专利申请数加1后再取自然对数，得到lnGreen(2)为避免上市公司两种绿色专利申请数量之和为零，导致取对数失去意义，故将上市公司两种绿色专利申请数之和加1后再取自然对数。。

3.控制变量

参考王守海等(2022)[24]、齐绍洲等(2018)[29]、王锋正和陈方圆(2018)[30]的做法，在模型中控制了企业规模(Size)、成长性(Growth)、托宾Q值(Tobinq)、资产负债率(Lev)、资产收益率(ROA)、经营效率(Turnover)等公司特征变量，以及董事会规模(Bsize)、董事会独立性(Indep)、股权集中度(share)、股权制衡度(Inp)等公司治理变量。主要变量的具体定义见表1。

表1 主要变量定义

(三)实证模型构建

参考祁怀锦等(2020)[5]、王守海等(2022)[24]、齐绍洲等(2018)[29]的研究，构建基准模型如下：

Greeni，t=β0+β1Digitali，t+∑βiControli，t+∑Year+∑Industry+εi，t

(1)

在上述检验模型中：i表示上市企业，t表示年度；被解释变量Green代表企业绿色技术创新的衡量指标；解释变量Digital表示企业的数字化转型程度，Digital数值越大，表示企业数字化程度越高；Control为一系列控制变量，另外，本文还对年份固定效应(Year)和行业固定效应(Industry)进行了控制。

四、实证结果分析

(一)描述性统计

从表2可以看出，企业绿色技术创新(Green)的均值为0.964，中值为0.693，最大值为4.727，标准差分别为1.176，说明不同样本企业之间绿色技术创新水平存在较大差异。企业数字化转型指标(Digital)的区间为0～92，标准差为14.430，离散程度较大，表明不同企业之间的数字化转型程度存在显著差异。Digital的均值为6.520，表明样本企业的数字化转型程度还有待提高。其他控制变量与现有研究结论基本保持一致，不再赘述。回归模型的方差膨胀因子(VIF)为1.69，表明变量间不存在严重的多重共线性问题。

表2 变量的描述性统计结果

(二)假设检验

1.基础模型回归结果

表3为数字化转型与企业绿色技术创新的回归分析结果。本文分别进行了混合OLS、固定效应和随机效应三种模型的回归，具体检验结果如第(1)列、第(2)列和第(3)列所示。结果显示，企业数字化转型(Digital)的估计系数分别为0.009、0.002和0.004，分别在1%、5%、1%的置信水平上显著正相关。可以看出，在控制了行业和年份固定效应后，企业数字化转型与企业绿色技术创新呈显著的正向关系，即随着企业数字化转型水平的提高，企业绿色技术创新能力也会增强。以上结论验证了假设H1。

表3 基本模型回归结果

2.异质性分析

为验证假设H2，分别将企业数字化转型和产权性质的交互项、企业数字化转型和企业规模的交互项加入原先的基准回归模型中。从表4中可以发现，数字化转型和产权性质的交互项(Digital×Soe)在1%的置信水平上显著，估计系数为正，这表明，国有企业在推动企业绿色技术创新发展方面的效能优于非国有企业。数字化转型和企业规模的交互项(Digital×Size)在1%的置信水平上显著，这表明，大型企业在完成数字化转型后，其绿色技术创新发展效率优于中小企业。综上所述，企业数字化转型在推动绿色技术创新发展效能方面，国有企业和大型企业表现得更为突出。

表4 基于企业类型的异质性分析

(三)内生性检验

1.工具变量法

表5报告了内生性问题的检验结果。考虑到随着企业绿色技术创新意识的提高，可能会助推企业本身进行数字化转型，为排除二者之间可能存在的因果倒置问题，首先提出企业数字化转型对绿色创新产出成果的延后性，将所有自变量采用滞后一期数据；其次，遗漏解释变量也可能造成本文的内生性问题，企业绿色技术创新可能与一些难以量化的变量产生关系，如管理层创新能力等，因此，本文对于内生性问题的控制将使用工具变量法。参考祁怀锦等(2020)[5]的做法，采用年度行业内其他企业数字化进程均值作为工具变量。第(1)列和第(2)列报告了工具变量的回归结果，结果显示，企业数字化转型程度对绿色技术创新水平的回归系数均呈显著正相关，说明控制内生性问题后，企业数字化转型与企业绿色技术创新仍有显著的正向影响，证实本文结果基本是稳健的。此外，第(3)列对内生性检验采取差分GMM计量方法，过度识别Hansen检验和残差序列AR检验均表明模型通过了残差序列相关与二阶序列不相关检验以及工具变量有效性检验，检验结果表明，在排除内生性问题的干扰后，结果仍然支持本文相关假设。

表5 工具变量回归检验结果

2.Heckman两阶段检验

样本自选择问题可能会对结果产生影响，为了稀释这种可能存在的内生性影响，参考姜英兵等(2022)[31]的做法，本文将采用Heckman两阶段模型进行控制。Heckman第一阶段的Probit回归模型中首先设置企业数字化转型的虚拟变量Digital_Dum，如果企业的数字化转型程度高于中位数，则取值为1，否则为0；同时，在第一阶段中加入同行业中其他企业数字化转型的比例Other_Digital作为外生工具变量，利用此阶段的回归结果估算逆米尔斯比率(IMR)，然后将第一阶段计算的IMR代入第二阶段模型进行重新回归。从表6中的第(1)列和第(2)列可以看出，即便回归结果中Heckman第二阶段中的IMR系数显著为正，但同时Digital的回归系数仍然在1%的水平上显著为正。上述结论揭示，控制了IMR后的回归结果并未发生改变，企业数字化转型与企业绿色技术创新正相关的研究结论依然稳健。

表6 Heckman两阶段检验结果

(四)稳健性检验(3)限于篇幅，稳健性检验的回归结果未列示，作者备索。

1.对解释变量企业数字化转型重新计量

考虑到数字化转型涉及产品数字化、流程数字化、模式数字化等多个方面，“数字化”已经融入企业的主要业务(包括生产、经营、研发、销售和管理等)中，在稳健性检验中使用文本分析法重新构建制造业企业的数字化转型指数，参考赵宸宇等(2021)[8]的方法，将关键词分为数字技术应用、互联网商业模式、智能制造和现代信息系统四个维度，重新构建企业数字化转型指数。变量测度变更后的回归结果与前文结论基本一致。

2.替换被解释变量企业绿色技术创新指标

参考李庆华等(2021)[32]的做法，将绿色发明专利申请量权重赋值为0.5，绿色实用新型专利申请量权重赋值为0.3，绿色外观设计申请量权重赋值为0.2。然后对这三个指标进行加权平均，得到新的绿色专利申请总数，再加1后取对数，得到新的企业绿色技术创新指标，对以上相关研究进行再次检验，结果仍然支持本文相关假设。

3.剔除研究样本量

考虑到从2017年开始国家知识产权局修改了统计绿色专利申请量的方法，统计范围仅仅包括已支付绿色专利申请费的绿色专利申请，这可能影响基准回归结果的稳健性。借鉴王馨和王营(2021)[26]的做法，剔除了2017年的样本观测值后重新对基本模型进行估计，回归结果依然支持本文的基本结论。

4.倾向得分匹配法

参考张永珅等(2021)[33]的方法，进行PSM配对后再重新回归分析。该方法先计算出企业数字化转型水平的中位数，若样本大于中位数则取值为1，否则为0，将其他变量作为协变量分别计算倾向得分，采取1∶1近邻匹配。匹配结果满足倾向得分匹配的“平衡性假设”，检验结果依然支持了原假设。

五、进一步分析与讨论

(一)信息共享效应与公司治理效应

在企业数字化转型方向上，为了更可靠地验证其对绿色技术创新发展的传导机制，进一步解释前文假设提出的信息共享效应与公司治理效应，本文进一步引入中介效应模型进行检验。

Mechanismi，t=β0+β1Digitali，t+∑βiControli，t+∑Year+∑Industry+εi，t

(2)

Greeni，t=β0+β1Digitali，t+β2Mechanismi，t+∑βiControli，t+∑Year+∑Industry+εi，t

(3)

其中，Mechanism表示包含两个作用机制的变量：Information和Governance，分别代表信息共享效应和公司治理效应，其他变量定义与模型(1)一致。

首先，基于信息共享效应进行中介机制检验，检验结果见表7。从第(1)列中可以看出，企业数字化转型对信息共享水平的回归系数在1%的置信水平上显著，表明数字化转型可以显著提高企业的信息共享水平。第(2)列结果显示，企业数字化转型在推动企业绿色技术创新发展具有显著动能，第(3)列结果表明，Information的系数为-0.481，在1%的置信水平上显著为负。该结果表明，企业数字化转型通过提高企业信息共享能力显著提升了企业绿色技术创新水平。对所得系数进行中介效应检验，所得Sobel检验显示Z值为18.22，在1%的置信水平上显著，这表明企业数字化转型通过促进信息共享水平的提高对企业绿色技术创新产生了部分中介效应。

表7 影响机制检验结果

其次，基于公司治理效应进行中介机制检验，结果见表7。从第(4)列中可以看出，企业数字化转型对公司治理水平的回归系数为0.001，在1%的置信水平上显著，表明数字化转型对企业的公司治理水平提升有积极的推动作用。第(5)列的结果表明Governance的系数不显著，企业数字化转型通过促进公司治理水平的提升显著提高了企业的绿色技术创新水平。对所得系数进行中介效应检验，所得Sobel检验显示Z值为18.14，在1%的置信水平上显著，这表明企业数字化转型通过促进公司治理水平的提升对绿色技术创新产生了部分中介效应。

(二)经济政策不确定性的调节作用

经济环境不确定性导致企业生存与发展的压力日益加重，而数字技术的兴起为企业提供了新的发展动能，数字经济与实体经济的不断融合提升了经济发展核心竞争力。遵循这一逻辑，在经济政策不确定性较高的时期，企业主动实施数字化转型的意愿会更为强烈。本文首先验证宏观经济环境不确定性与企业是否决定实施数字化转型之间可能的作用机理。随后，计算出宏观经济政策不确定的中位数，以此作为标准划分出经济政策不确定性较高组和经济政策不确定性较低组，并重新进行分组检验。表8显示了经济政策不确定性的调节效应检验结果，其中第(1)列是经济政策不确定性对企业数字化转型意愿影响的检验结果，第(2)列和第(3)列是分组检验结果。从中可以看出，经济政策不确定性(EPU)的回归系数为0.001，在1%的水平上显著为正，表明伴随着经济政策不确定性的上升，企业积极进行企业数字化转型。在经济政策不确定性较高组，数字化转型(Digital)的回归系数为0.012，在1%的水平上显著为正；在经济政策不确定性较低组，数字化转型(Digital)的回归系数为0.009，在1%的水平上显著为正。 这表明在较高经济政策不确定性下，数字化转型对企业绿色技术创新的促进作用更加明显。

表8 经济政策不确定性的调节效应检验

(三)企业数字化转型与绿色技术创新的经济后果

企业转型升级是经济高质量发展的必由之路，也是企业技术能力、组织效率、发展模式和资源配置等全面提升的结果[34]。绿色发展是实现企业转型升级的新动能，绿色发展水平越高，越有利于制造业企业转型升级，同时利用新的数字技术手段提升企业的核心竞争力。参考逯东和池毅(2019)[35]以及武力超等(2021)[36]的研究，采用全要素生产率来衡量企业转型升级。表9是检验结果，由第(1)列可知，企业数字化转型与企业全要素生产率(TFP)显著正相关，由第(3)列可知，企业数字化转型、企业绿色技术创新与企业全要素生产率显著正相关。该结论表明，企业数字化转型对推动企业绿色技术创新发展有着积极的促进作用，而企业绿色技术创新在更高水平上更好地激发企业全要素生产率的提升。表9进一步报告了Sobel检验的结果，Sobel检验显示 Z值为18.89，大于临界值0.97，显著为正，证明部分中介的结果成立，即企业数字化转型能够促进企业进行绿色技术创新从而提高企业转型升级。

表9 数字化转型、企业绿色技术创新与企业转型升级的检验结果

六、结论与启示

随着数字时代的到来，数字经济与实体经济深度融合与广度拓展已是大势所趋。绿色技术创新是绿色发展和社会绿色转型的基石，大力发展绿色技术创新有利于经济的可持续发展，研究企业数字化转型能否促进企业绿色技术创新对于经济高质量发展具有重要的推动作用。本文以沪深两市2014—2021年A股上市公司数据为样本，深入验证了企业数字化转型程度和绿色技术创新水平之间的影响路径。主要研究结论如下：企业数字化转型与企业绿色技术创新正相关，即企业数字化转型能够显著提升企业绿色技术创新水平。异质性检验发现，在国有企业和大型企业中，企业数字化转型对绿色技术创新的影响更为显著。影响机制检验表明，信息共享效应和公司治理效应作为数字化转型和绿色技术创新正向关系的影响机制，产生了一定的中介效应。数字化转型主要通过促进企业提升信息共享和公司治理水平来推动企业绿色技术创新。另外，在较高经济政策不确定性下，企业数字化转型对企业提升绿色技术创新水平的推动作用更为突出。企业数字化转型能够促进企业进行绿色技术创新，从而提高制造业企业转型升级。

本文厘清了企业数字化转型程度与企业绿色技术创新的关系，为探索企业数字化转型对绿色技术创新的作用机理提供了微观层面上的相关证据，对于促进绿色经济可持续发展具有重要的政策启示。研究结论支持了企业数字化转型在绿色技术创新方面的正向推动效应，为众多企业主体绿色创新实践行为决策提供判断依据，也为政府相关部门的政策制定提供一定建议：一是政府应鼓励企业构建和完善多元化的数字化绿色创新生态，构建以数字技术为基础的可持续发展创新体系，提振企业绿色技术创新动能。二是企业应加强数字化转型的信息披露，提高信息披露透明度，从而促进企业绿色技术创新水平的提升。三是政府相关部门应积极并充分地做好企业数字化转型的引导工作，通过政策的制定及颁布吸引企业更进一步完成数字化转型，护航企业数字化转型方向与进程，开展绿色技术创新活动。本文的研究对于我国在全球数字化浪潮下实现企业绿色转型和“双碳目标”具有指导意义，有利于落实双轮创新驱动发展战略，推动企业绿色技术创新，实现企业“华丽转型”发展和转型升级，同时也为我国数字经济相关政策的制定以及经济高质量发展提供重要的政策启示。