产学研合作对企业ESG表现影响研究

【摘 要】 在全球环境变化加剧的背景下，企业的环境、社会及治理（ESG）表现成为其可持续发展能力和市场竞争力的关键指标。文章利用2015—2023年间沪深两市A股上市公司的专利申请数据，研究了产学研合作对企业ESG表现的影响。结果表明，产学研合作通过促进绿色技术创新显著提升了企业的ESG综合表现。此外，具备环保背景的高管对这一关系具有正向调节作用，增强了绿色技术的应用效果。异质性分析显示，大规模企业、拥有绿色投资者，以及未获得环保补助的企业产学研合作下的ESG表现提升尤为明显。研究为构建高效的创新生态系统提供了新见解，对优化产学研合作政策提出了建议，也为企业可持续发展领域的战略决策提供了实证支持。

【关键词】 产学研合作； 企业ESG表现； 绿色技术创新； 环保背景高管

【中图分类号】 F234；F272 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2025）02-0036-09

一、引言

作为经济活动的核心力量，企业的环境、社会及治理（ESG）表现不仅体现了其在可持续发展方面的能力和承担社会责任的态度，也成为投资者、消费者及其他利益相关者评估其长期战略和社会价值的关键指标。近年来，全球对ESG绩效的关注度不断上升。《2024年全球ESG展望》报告预测，到2030年，ESG市场规模有望突破40万亿美元。即便市场增速减缓70%且情绪分化，ESG资产依然可以为全球140万亿美元的管理资产规模（AUM）提供支持。我国出台了如《2030年前碳达峰行动方案》等一系列政策与法规，推动企业在环境保护和社会责任方面达到更高的标准和表现。

在此背景下，如何通过有效的管理和创新提升企业的ESG表现，成为学术界和实务界共同关注的焦点。企业必须寻找新的路径来提升ESG表现，产学研合作作为一种整合企业、学术机构和政府资源的合作模式，为企业获取最新的科研成果和技术提供了渠道[ 1 ]。企业作为市场的主体，具有资金和市场导向的优势；高校和科研机构则拥有丰富的研究资源和前沿技术；政府通过政策支持和资金投入，可以推动三方的深度合作，从而形成良性的创新生态系统[ 2 ]。以我国为例，政府已通过一系列政策，如“创新驱动发展战略”和“国家重点研发计划”等，积极支持和推动产学研合作，旨在提升企业的创新能力和国际竞争力。尽管已有研究表明，产学研合作可以显著提升企业的技术创新能力，但其对ESG表现的影响尚未得到充分研究，尤其是在绿色技术创新对这一过程的作用机制方面，尚缺乏系统性的分析。

本研究的目的是探讨产学研合作如何促进企业在ESG领域的表现。本文假设，通过与高校和政府的合作，企业可以获取先进的环境技术和管理经验，从而在环境保护和社会责任方面取得突破[ 3 ]。此外，具有环保背景的高管，即在环境领域有教育或职业经历的高管，也可能影响企业的产学研合作和ESG表现。高管的环保意识和知识水平在企业的战略制定与执行中起到了关键作用。

本文的边际贡献在于：第一，基于大规模专利数据，系统性地检验了产学研合作对企业ESG表现的影响；第二，揭示了绿色技术创新在产学研合作与企业ESG表现之间的中介作用，强调了绿色技术创新在产学研合作中的核心地位，建议企业更积极地将绿色技术纳入其合作战略；第三，探讨了环保背景高管对产学研合作与企业ESG表现关系的调节作用，为企业在高管选聘和培训中纳入环保因素提供了理论依据；第四，通过对企业规模、绿色投资者比例及环保补助等异质性因素进行分析，提供了针对性的策略建议，以期优化产学研合作的实际效果。

二、文献综述

产学研合作作为一种整合企业、学术机构和政府资源的模式，已被广泛证明能够显著提升企业的创新能力和绩效[ 4-5 ]。已有研究表明，产学研合作通过促进企业技术创新和增强市场竞争力，对企业绩效具有积极的推动作用[ 6 ]。此外，有研究发现，地区产学研协同合作显著促进了工业的绿色发展[ 3 ]，并且随着绿色创新综合技术水平的提高，产学研协同绿色创新的意愿更加强烈[ 7 ]。在当前强调提升ESG表现的背景下，产学研合作能否成为改善企业ESG表现的有效途径，正是本文研究的重点。

企业的ESG表现受到多种外部因素的影响，包括政策法规、媒体监督及资本市场开放程度等。政府政策的引导和社会舆论的压力促使企业在环境保护和社会责任方面加大投入。同时，企业内部的决策和战略，如财务状况和数字化转型的进展，也对其ESG表现起着关键作用[ 8 ]。此外，绿色技术创新已被视为企业实现可持续发展和提升ESG表现的关键路径[ 9 ]。绿色技术创新能够帮助企业降低环境风险、提高资源利用效率[ 10 ]，并增强其社会责任感和治理水平。

现有研究多集中于从单一视角探讨产学研合作或绿色技术创新的普遍影响，而缺乏对二者如何相互作用以提升ESG表现的系统性分析。在此背景下，本文旨在探讨企业是否可以通过产学研合作获取前沿的绿色技术和管理知识，从而在实际应用中促进企业的绿色技术创新，更有效地减少污染排放、提高资源使用效率，最终改善其ESG表现，以期为企业和政策制定者提供更具针对性的策略建议。

三、理论假设

（一）产学研合作与企业ESG表现

产学研合作是一种通过企业、学术机构和政府的联合努力，推动技术创新和科研成果转化的合作形式。第一，产学研合作为企业提供了先进的绿色技术和管理经验，使企业能够通过与高校和科研机构合作，获取前沿的绿色技术和环保管理方法。这种资源不仅帮助企业在产品和工艺上实现绿色技术创新，而且推动了管理模式和策略的改进[ 6 ]。通过引入新的绿色技术和环保措施，企业可以显著降低资源消耗和污染排放，从而提升ESG表现。第二，产学研合作整合了企业、学术机构和政府的多样化知识结构，形成了有效的知识互补性[ 11 ]。企业从高校和科研机构获取最新的研究成果与理论支持，而这些学术机构通过企业的市场反馈和实际应用验证其理论的可行性。这种互补性增强了企业应对复杂环境和社会挑战的能力，使其能够做出更加科学、有效的决策，进而提高ESG表现。第三，产学研合作在成本控制方面为企业提供了显著优势。通过这种合作模式，企业可以获得政府的环保补助和政策支持，减轻环保技术应用和绿色项目实施的财政压力[ 12 ]。第四，合作提升了企业的人力资本水平，使员工通过参与合作项目提升技能和知识，从而增强企业的整体管理和执行能力。第五，企业通过产学研合作能够吸引更多绿色投资，降低融资约束[ 13 ]，这对企业在ESG领域的长期发展具有重要意义。这些因素共同作用，使产学研合作成为企业提升ESG表现的有效途径。基于此，本文提出第一个假设。

H1：产学研合作能够显著提升企业的ESG表现。

（二）绿色技术创新的中介作用

绿色技术创新是指企业在产品设计、生产工艺和管理方式上进行的创新，以实现环境效益和经济效益的平衡[ 7 ]。根据可持续发展理论，绿色技术创新是实现环境和经济效益双赢的关键手段[ 14 ]。产学研合作通过整合高校的技术资源和企业的生产实践，显著促进企业的绿色技术创新，进而提升ESG表现。首先，产学研合作为企业提供了接触前沿绿色技术和科学研究的机会。通过与高校和科研机构的合作，企业能够获取先进的环保技术和管理经验。其次，这种技术合作不仅推动了绿色产品的创新，而且有助于企业改进生产工艺，提升资源利用效率，降低能耗[ 15 ]。这样的绿色技术创新能够有效降低生产成本，减少对环境的负面影响，从而在环境保护方面取得显著进展，使企业能够更好地履行环境责任，提高社会责任感，并增强治理能力[ 16-17 ]。这种综合的提升使得企业在应对环境和社会挑战时更加游刃有余，同时在投资者和市场中树立了良好的形象，提升了企业的社会责任评分和市场认可度[ 18 ]。因此，本文提出第二个假设。

H2：绿色技术创新在产学研合作与企业ESG表现之间起到中介作用。

（三）环保背景高管的调节作用

环保背景高管即有环境保护领域教育或职业经历的高管，这类高管能够更好地理解和识别产学研合作中高校与科研机构提供的先进绿色技术和环保管理经验，从而将这些资源高效应用于企业实际运营中。根据代理理论和高管特质理论，高管的个人背景与经验会影响其决策过程和公司战略的制定[ 19 ]。具有环保背景的高管更能敏锐地把握技术创新机会，并在企业内部推广实施，其中有些环保创新显著提升了企业的环境绩效，降低了资源消耗和污染排放[ 20 ]。在产学研合作中，高管可以通过自身的专业背景，与学术机构共享最新的研究成果，并结合企业的市场反馈和实际应用需求，对这些研究进行验证和调整。这种双向的知识流动增强了企业应对复杂环境和社会挑战的能力。高管能够将环保理论与企业实际情况有机结合，做出科学、有效的决策，进一步提高企业的社会责任感和环境治理水平，从而增强其ESG表现。因此，本文提出第三个假设。

H3：环保背景高管能够正向调节产学研合作对企业ESG表现的影响。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取了2015—2023年间沪深两市A股上市公司为样本。上市公司基本信息及财务数据来源于国泰安数据库和万德数据库，剔除ST或*ST的公司，剔除数据缺失严重的公司。环保背景高管的原始数据来源于新浪财经网站公布的个人简历信息，专利申请数据来源于国家知识产权局网站，控制变量的数据主要来源于各地区历年统计年鉴和国家统计局网站公布的公开资料。为避免异常值影响，本文在1%和99%分位对企业层面变量进行缩尾处理。

（二）变量定义

1.被解释变量：企业ESG表现（ESG）

本文使用华证ESG评级来衡量企业ESG表现，因其结合了传统数据和另类数据，能够较为全面地反映企业信息。评分越高表示企业ESG表现越好。

2.解释变量：产学研合作（iur）

本文借鉴Hong和Su[ 21 ]、樊霞等[ 22 ]的方法，使用联合专利申请的方式测度产学研合作。具体来说，从国家知识产权局网站获取所有上市公司已授权的专利数据，剔除外观设计专利后，通过关键词检索筛选出申请人信息，将上市公司与高校、研究院、研究所联合申请的专利定义为产学研合作专利，并以此专利数量作为产学研合作变量（iur）。变量数值越大表示企业参与产学研合作的程度越高。

3.中介变量：绿色技术创新（EnvrPat）

此指标借鉴了Sheng等[ 23 ]的专利构建方法，通过对上市企业年度内申请的绿色专利数量进行对数处理来构建。

4.调节变量：环保背景高管（EP_Execu）

利用Python文本分析方法，对新浪财经网站公布的个人简历进行分析。若个人简历中包含“环保”“新能源”“清洁能源”“生态”“可持续”“节能”“绿色”等关键词，则认定该高管具有环保背景，并统计环保背景高管的数量。

5.控制变量

本文从企业财务状况、内部治理水平和资本市场表现三个方面设定控制变量。财务状况方面包括资产收益率（Roa）、总资产周转率（ATO）和固定资产比例（Fixed）；内部治理水平方面包括股权集中度（Share）和独立董事比例（Indep）；资本市场表现方面则使用市场价值（TobinQ）。此外，本文还控制了年度固定效应和行业固定效应，以消除时间和行业差异对结果的影响。

变量定义和测量方式见表1。

（三）模型设计

ESGi，t=？琢0+？琢1iuri，t+∑？琢iControlsi，t+Year+Industry+？着

（1）

ESGi，t为企业ESG表现，iuri，t代表产学研合作，Controlsi，t代表模型的控制变量，？琢0代表一个常数项，？琢1是估计变量的回归系数（本模型中的一个重点关注对象），？琢i代表各个控制变量的系数，Year代表年份固定效应，Industry代表行业固定效应，ε代表随机扰动项，i和t分别表示个体和时间截面。若？琢1为负，则H1得到支持。

在模型（1）基础上设定模型（2）和模型（3），用逐步回归法检验绿色技术创新的中介效应。

EnvrPat=b0+b1iuri，t+∑biControlsi，t+Year+Industry+？着

（2）

ESGi，t=c0 + c1iuri，t + c2EnvrPati，t + ∑ciControlsi，t + Year +

Industry+？着 （3）

其中，EnvrPati，t是绿色技术创新，b0和c0是常数项，b1、c1和c2是估计变量的回归系数，其他变量设定与模型（1）相同。模型（2）检验产学研合作对绿色技术创新的影响，模型（3）在控制绿色技术创新的基础上，检验产学研合作对企业ESG表现的影响。如果b1、c1和c2都显著，那么绿色技术创新在其中发挥了中介作用，且为部分中介，则H2得到支持。

模型（4）用于检验环保背景高管的调节效应。

ESGi，t=d0 + d1iuri，t + d2EP_Execui，t +

d3EP_Execui，t×iuri，t+∑diControlsi，t+Year+

Industry+？着 （4）

其中，EP_Execui，t表示企业环保背景高管，EP_Execui，t×iuri，t为产学研合作变量与环保背景高管的交互项，该交互项系数可以表明环保背景高管增强抑或削弱了产学研合作对企业ESG表现的影响。如果d1、d2和d3显著则说明环保背景高管发挥了调节作用，那么H3得到支持。

五、实证结果分析

（一）描述性统计

如表2所示，企业ESG表现（ESG）的均值为73.310，可能在政府对ESG的关注下企业管理者更注重ESG表现，较以往研究有明显提高。产学研合作（iur）的标准差为9.919，表明企业间产学研合作差异较大。绿色技术创新（EnvrPat）的p25、p50、p75分别为0、0、0.693，显示出绿色专利申请数量的分布右偏，说明多数企业的绿色专利申请较少，少数企业申请量较大。环保背景高管（EP_Execu）范围从0到21；p25、p50、p75分别为5、6、8，表明样本企业中环保背景高管人数的分布较为集中。在控制变量方面，股权集中度（Share）的最大值为87.700，最小值为0，说明企业之间第一大股东持股比例的差距很大，其他控制变量分布与已有研究基本一致，均在合理范围内。

（二）基准回归分析

本文通过多元回归分析探讨了产学研合作（iur）对企业ESG表现（ESG）的影响，同时考察了绿色技术创新（EnvrPat）的中介作用及环保背景高管（EP_Execu）的调节作用。表3总结了回归分析的结果。

首先，本文分析了产学研合作对企业ESG表现的直接影响。回归结果显示，产学研合作（iur）对企业ESG表现有显著的正向影响（回归系数为0.218，p<0.01）。这一结果表明，产学研合作能够显著提升企业的ESG表现，支持了H1。这种正向影响可能源于产学研合作为企业提供了先进的技术、管理经验和创新资源，使企业能够更好地应对环境风险、优化资源利用，并在履行社会责任方面有更积极的表现。

其次，本文引入绿色技术创新作为中介变量，结果表明，产学研合作能够显著促进企业的绿色技术创新（回归系数为0.058，p<0.01）。这说明，企业通过产学研合作获得的前沿技术和创新能力，能够有效地推动绿色技术的研发和应用。同时，绿色技术创新对企业ESG表现也有显著正向影响（回归系数为0.636，p<0.01），并在产学研合作与企业ESG表现之间起到了部分中介作用。验证了H2。

最后，环保背景高管的调节作用也在分析中得到验证。结果显示，环保背景高管对企业ESG表现有显著的正向影响（回归系数为0.279，p<0.01），并且能够进一步增强产学研合作对ESG表现的正向作用（交互项的回归系数为0.097，显著性水平为10%），支持了H3。这表明，具有环保背景的高管更倾向于推动企业参与产学研合作，并利用其对绿色技术和可持续发展的深刻理解，制定更加有效的环保战略和政策。现实中，这种特质有助于企业更好地实现市场对可持续发展的期望。

所有模型均控制了年份、行业的固定效应及其他控制变量。回归结果的调整R2在0.140到0.151之间，F统计量显示模型整体上具有显著性。

（三）稳健性检验

为了验证基准回归结果的稳健性，本文进行了多种稳健性检验，包括替换核心变量、调整滞后时期及工具变量法。表4总结了稳健性与内生性检验的回归结果。

1.替换核心变量

通过重新定义企业ESG表现来检验结果的稳健性。本文将ESG表现由原来的分数转换为从9到1依次对AAA到C等级的赋值，级别越高得分越高。表4的列（2）结果显示，重新定义后的ESG表现与产学研合作依然具有显著正相关关系（回归系数为0.223，p<0.01），表明无论采用哪种定义方式，产学研合作对企业ESG表现的正向影响都存在，支持了基准回归的结果。

2.调整滞后时期

该方法检验了产学研合作对企业ESG表现的长期影响。考虑到产学研合作可能对企业ESG表现具有较为长期的效应，本文在稳健性检验中将产学研合作变量滞后一期进行回归分析。表4的列（3）结果显示，滞后一期的产学研合作（L.iur）对企业ESG表现仍然有显著的正向影响（回归系数为0.201，p<0.01），说明产学研合作的影响具有持续性，即企业通过与学术机构和政府的合作，能在未来一段时间内持续改善其ESG表现，这对企业的长期可持续发展具有重要意义。

3.工具变量法

该方法用来解决模型中潜在的内生性问题。首先，借鉴Kanama和Nishikawa[ 24 ]等的研究，本文分别以同一地区和同一行业的产学研合作变量均值作为工具变量（IV）。表4的列（4）显示，在第一阶段回归中，工具变量与产学研合作显著正相关（回归系数为0.998，p<0.01），并且第一阶段的F值大于10，通过了弱工具变量检验，满足了工具变量的相关性条件。此外，研究选取了一个工具变量，与解释变量数量一致，且通过了过度识别检验（p=0.18，p>0.05），满足了外生性条件。表4的列（5）显示，在第二阶段回归中，工具变量法校正后的产学研合作对企业ESG表现的影响依然显著（回归系数为0.168，p<0.01），这验证了基准结果的稳健性，说明内生性问题并未显著影响模型的估计结果，并且不存在过度识别和弱工具变量问题，进一步增强了本文实证分析结果的可靠性和解释力。

（四）异质性分析

为了进一步理解产学研合作（iur）对企业ESG表现的影响在不同企业特征和环境下是否存在差异，本文进行了异质性分析。本文对大规模企业与小规模企业、是否有绿色投资者及是否收到环保补助的企业进行了分组回归分析。表5展示了异质性分析结果。

1.企业规模的异质性分析

在大规模企业中，产学研合作对企业ESG表现有显著的正向影响（回归系数为0.227，p<0.01）；而在小规模企业中，影响并不显著（回归系数为0.016）。这表明产学研合作在大规模企业中更能有效提升企业的ESG表现，可能是因为小规模企业资源有限、研发投入不足或对外部合作资源的利用率较低，难以从产学研合作中获得显著的ESG改善效应。实务中，大型企业往往具备更完善的管理体系和更强的执行力，使得其在与学术机构和政府合作时，能够更好地整合和应用新技术及创新成果。

2.绿色投资者的异质性分析

绿色投资者的原始数据取自国泰安数据库（CSMAR）。本文将数据库中基金市场系列的“基金主体信息表”和“股票投资明细表”进行匹配，以获得针对上市公司的基金投资明细。随后，手动查询每只基金的“投资目标”和“投资范围”，看是否包含“环保”“生态”“绿色”“新能源开发”“清洁能源”“低碳”“可持续”“节能”等与环境有关的词汇，如有则认为该企业有绿色投资者，否则没有[ 19 ]。拥有绿色投资者的企业，产学研合作对企业ESG表现的影响是显著的（回归系数为0.019，p<0.01）；而没有绿色投资者的企业，影响不显著（回归系数为0.028，t值为1.105）。这表明绿色投资者会促使企业在产学研合作中更关注ESG方面的绩效，拥有绿色投资者的企业往往更容易受到投资者关于可持续发展和环保表现的监督和压力，因此在产学研合作中会更加注重技术创新和管理改进，以满足投资者的期望。这种动态在现实中也得到了广泛验证，例如许多基金和投资机构在投资决策时会明确要求企业具有良好的环境、社会和治理表现。

3.政府环保补助的异质性分析

政府的环保补助数据来源于年报附注中的政府补助项目明细。通过手动筛选包含“绿色”“环保补贴”“环境”“可持续发展”“清洁”“节能”等与环保相关的关键词，整理出企业每年获得的环保补助金额[ 25-26 ]。在收到环保补助的企业中，产学研合作对企业ESG表现没有显著影响（回归系数为0.013，t值为0.492）；而在未收到环保补助的企业中，产学研合作对企业ESG表现有显著的正向影响（回归系数为0.023，p<0.01）。这表明政府的环保补助可能替代了部分产学研合作的积极作用，使得在获得补助的企业中，产学研合作的边际影响降低。在实际操作中，这意味着在有政府资助的情况下，企业可能更依赖于外部支持，而不是主动寻求新的合作和技术创新以改进其ESG表现。

六、研究结论与启示

（一）研究结论

本文深入探讨了产学研合作对企业ESG表现的影响，并揭示了绿色技术创新和环保背景高管在这一过程中发挥的中介与调节作用。通过对沪深两市A股上市公司2015—2023年的数据进行实证分析，得出以下主要结论：

首先，产学研合作显著提升企业ESG表现。基于多元回归分析结果，产学研合作对企业ESG表现具有显著的正向影响。这一结果表明，企业通过与高校和科研机构的合作能够有效整合资源，获取先进的绿色技术和管理经验，从而在环境保护、社会责任和公司治理方面表现更佳。其次，绿色技术创新在产学研合作与企业ESG表现之间发挥部分中介作用。产学研合作通过促进绿色技术创新进一步增强了企业的ESG表现。企业在与学术机构的合作中，通过绿色技术的研发和应用，不仅实现了环保目标，而且提升了经济效益。这种创新驱动的模式有效解释了绿色技术创新在企业可持续发展中的重要作用。最后，环保背景高管显著调节绿色技术创新对企业ESG表现的影响。具有环保背景的高管更倾向于推动企业进行绿色技术创新，从而提升企业的ESG表现。他们在战略制定中更加注重环境和社会效益，使企业能够在绿色技术应用和环境管理上取得更显著的成就。

异质性分析揭示了不同特征企业的影响差异。大规模企业、拥有绿色投资者的企业和未收到环保补助的企业，在产学研合作的推动下，能够更显著地提升其ESG表现。这些发现为政策制定者和企业管理者提供了重要的参考，说明不同特征的企业在推进产学研合作时，应考虑其自身的资源、投资者结构和政策环境等因素，寻求最大化合作效益。

（二）研究启示

本文的研究结论为企业管理者和政策制定者在推动产学研合作与ESG实践方面提供了以下启示：

第一，推动企业积极参与产学研合作。企业应加强与高校和科研机构的合作，通过获取前沿绿色技术和管理经验来提升自身的ESG表现。政府和相关政策制定者可以通过提供资助和税收优惠等激励措施，鼓励企业参与产学研合作，从而构建更为紧密的创新生态系统。

第二，强化绿色技术创新的驱动作用。绿色技术创新是企业提升ESG表现的关键途径。企业应在产学研合作中优先考虑绿色技术的研发和应用，并通过内部管理机制保障绿色技术创新的持续推进。政策制定者应考虑对绿色技术创新项目提供更多支持，如研发资金、政策补助和市场推广等，以促进企业的可持续发展。

第三，重视环保背景高管的影响。企业在聘用和培养高管时，应优先考虑具有环保背景的候选人。高管的环保意识和专业知识能够显著增强企业的绿色技术创新能力，并提高企业在ESG领域的表现。企业可以通过培训和职业发展计划，提升现有管理层的环保意识和能力。

第四，因地制宜制定政策和策略。不同类型企业在推进产学研合作时，应根据自身特征和资源条件制定适当的策略。大规模企业应充分利用其资源整合优势，进一步深化产学研合作；小规模企业则可以通过加入行业联盟或区域创新平台来弥补资源不足。政策制定者应考虑企业规模、行业特点和市场需求，提供差异化的支持政策，以提升政策效能。

第五，平衡政府补助与产学研合作的关系。研究发现，政府环保补助在一定程度上替代了产学研合作的积极作用。政策制定者应在设计环保补助时，避免使其成为企业依赖的唯一手段，而是应鼓励企业通过产学研合作实现自主创新和可持续发展。

综上，本研究揭示了产学研合作对企业ESG表现的多层次影响，为企业可持续发展领域的战略决策提供了实证支持，也为政策制定者在促进企业绿色发展方面提供了重要的参考。未来的研究可以进一步探索其他影响企业ESG表现的因素，如市场竞争、社会规范和全球环境政策的变化等，以丰富和深化对企业可持续发展路径的理解。

【参考文献】

［1］ 任宇新，吴艳，伍喆.金融集聚、产学研合作与新质生产力［J］.财经理论与实践，2024，45（3）：27-34.

［2］ 江唐洋，于洋，聂军.数字化转型会促进企业产学研合作创新吗？［J］.中南财经政法大学学报，2024（2）：29-39，148.

［3］ 邹蔚然，夏勇.产学研协同对工业绿色发展的促进作用研究：基于面板数据和门槛回归的实证分析［J］.华东经济管理，2024，38（1）：71-78.

［4］ 魏向杰，林晓鹏.产学研合作、集聚效应与企业创新质量［J］.现代管理科学，2024（1）：129-138.

［5］ 唐厚兴，李芳，胡启帆.市场竞争结构对产学研协同创新意愿的影响机制［J］.科技管理研究，2024，44（12）：170-176.

［6］ 王美英，汪洁，侯玉婷.国家审计与国有企业产学研合作创新研究［J］.审计研究，2024（2）：47-59.

［7］ 肖振红，李炎.绿色技术创新模式、环境规制与产学研协同绿色创新［J］.管理工程学报，2023，37（4）：16-29.

［8］ 罗丹萍，周洹宇.企业ESG表现驱动因素研究综述［J］.合作经济与科技，2024（18）：76-78.

［9］ 张劲松，张云姝.数字化转型提升了企业可持续发展绩效吗［J］.会计之友，2024（13）：55-62.

［10］ 王桂平，宁金辉，李萌.碳信息披露对企业绿色技术创新的影响［J］.技术经济与管理研究，2024（8）：33-39.

［11］ 李燕，高擎.产学研融合赋能“双循环”发展路径与对策：创新生态系统视角［J］.科技管理研究，2023，43（22）：31-37.

［12］ 刘斐然，胡立君，范小群.产学研合作如何影响企业的市场绩效？［J］.科研管理，2023，44（1）：155-163.

［13］ 刘斐然，胡立君，范小群.产学研合作对企业创新质量的影响研究［J］.经济管理，2020，42（10）：120-136.

［14］ 王馨，王营.绿色信贷政策增进绿色创新研究［J］.管理世界，2021，37（6）：173-188.

［15］ 徐佳，崔静波.低碳城市和企业绿色技术创新［J］.中国工业经济，2020（12）：178-196.

［16］ 李琼，陈烨宁.经济政策不确定性、ESG评级与企业绿色创新［J］.商业观察，2024，10（15）：84-91，95.

［17］ 强群莉，王彤，汪益玲.ESG表现、绿色创新与企业市场价值［J］.中南林业科技大学学报（社会科学版），2024，18（1）：30-44.

［18］ 马嘉萌，丁依依.ESG审计对企业绿色创新的影响研究［J］.财会通讯，2024（1）：41-45.

［19］ 王辉，林伟芬，谢锐.高管环保背景与绿色投资者进入［J］.数量经济技术经济研究，2022，39（12）：173-194.

［20］ 戴鹭，廖辉，罗守贵，等.加强企业主导的产学研深度融合：高管学术经历视角［J］.科学学研究，2024，42（11）：2342-2354.

［21］ HONG WEI，SU YU-SUNG.The effect of institutional proximity in non-local university-industry collaborations：an analysis based on Chinese patent data［J］.Research Policy，2013，42（2）：454-464.

［22］ 樊霞，黄妍，朱桂龙.产学研合作对共性技术创新的影响效用研究［J］.科研管理，2018，39（1）：34-44.

［23］ SHENG JICHUAN，DING RUI，YANG HONGQIANG.Corporate green innovation in an aging population：evidence from Chinese listed companies［J］.Technological Forecasting and Social Change，2024：202123307.

［24］ KANAMA D，NISHIKAWA K.What type of obstacles in innovation activities make firms access university knowledge？ An empirical study of the use of university knowledge on innovation outcomes［J］.The Journal of Technology Transfer，2017，42（1）：141- 157.

［25］ 于芝麦.环保约谈、政府环保补助与企业绿色创新［J］.外国经济与管理，2021，43（7）：22-37.

［26］ 郭玥.政府创新补助的信号传递机制与企业创新［J］.中国工业经济，2018（9）：98-116.