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| 数字化转型、新质生产力与绿色技术创新 |
| 第773期 作者：□文/白文诗 时间：2026/3/16 15:49:25 浏览：17次 |
［提要］ 本文采用沪深A股上市公司面板数据，系统检验数字化转型、新质生产力、绿色技术创新之间的传导机制。实证分析显示：第一，加快数字化转型进程与提高新质生产力水平能够显著提升绿色技术创新水平；第二，数字化转型促进新质生产力水平的提高；第三，新质生产力在数字转型与绿色技术创新间呈现显著中介效应。旨在为企业依托数字化转型与新质生产力提高绿色创新能力提供理论思考，从而提升企业核心竞争优势。
关键词：新质生产力；技术创新；绿色；数字化转型
中图分类号：F273.1；F49 文献标识码：A
收录日期：2025年4月16日
引言
党的二十大报告强调，尊重自然、顺应自然、保护自然。将生态治理效能作为现代化进程的核心评价指标，均体现推动绿色经济建设的重要性与紧迫性。与此同时，数字化转型正深刻改变着企业的经营模式和竞争格局。鉴于此，作为解决环境污染问题的关键举措，如何依靠企业数字化转型发挥绿色技术创新在可持续经济发展中的重要作用，激发企业绿色技术创新的热情，提高我国绿色技术创新水平是本文研究的主要问题。
既有文献对绿色技术创新的驱动机制研究呈现多元理论视角，特别是以环境规制的“双刃剑”效应为核心争论焦点。促进论主张通过合理的环境规制激发企业绿色技术创新的提升，而抑制论则揭示环境要素对研发资源的挤出效应，从而阻碍生产过程中对技术和工艺的研发，进而影响企业绿色技术创新。更为复杂的是非线性关系的存在，如王珍愚等认为环境规制与企业绿色创新之间存在着“U”型关系。
在既有关于数字化转型与绿色技术创新的关系研究中，大部分认为存在显著协同效应，其作用机制呈现多维特征。从要素投入视角，企业数字化进程通过提高企业数字化资源投入与企业研发要素的投入形成绿色技术创新的资源优势；从组织变革视角，人力资本结构升级与产学研协同网络构建共同驱动绿色创新生态演进。调节效应分析进一步揭示，当企业具备人力资本能力、技术整合能力及技术吸收能力时，数字转型的生态效益显著增强。
通过对既有研究系统梳理，大多数文献主张数字化转型正向关联绿色技术创新，且主要从人力资本、资源配置等角度进行研究。然而，新质生产力作为高质量发展核心引擎的理论价值尚未充分解构，特别是在“数字-绿色”协同演进中的中介传导机制仍存在研究盲区。本文将数字化转型、新质生产力、绿色技术创新置于统一研究框架，深入考察三者之间的作用机理，对于促进企业绿色技术创新水平的提升具有重要现实意义。
一、理论分析与研究假设
（一）数字化转型对绿色技术创新的影响。数字化转型可界定为企业通过整合数字技术集群，对运营架构进行系统性数字化重构，进而实现生产系统智能化转型与管理流程数据驱动化优化的战略进程。企业绿色技术创新是指企业在运营系统中，通过技术革新、工艺改进及产品重构等途径，系统性降低环境负外部性并提升资源利用效率的持续性创新过程。
基于动态资源基础观的理论框架，企业数字化转型通过数字要素嵌入重构创新资源禀赋，形成绿色技术创新的数字资源位势。数字化转型为企业带来新生产要素，如基础设施和智慧网络，帮助企业实现资源能力体系和机制创造模式的转型，更加高效地获取绿色创新资源。人工智能技术在绿色技术创新中也发挥着独特作用。它可以用于优化复杂的生产系统，以实现能源效率最大化和废弃物排放最小化。例如，在工业生产的质量控制环节，人工智能算法能够快速准确地检测产品缺陷，避免因质量问题导致的资源浪费和额外的能源消耗。同时，人工智能还可用于预测设备故障，提前安排维护，减少因设备突发故障而造成的能源过度消耗和可能的环境污染。
企业数字化转型促进绿色技术创新可以通过降低信息不对称来实现。数字化转型能够促进数据的高度透明化与公开化，从而有力地促进了企业内外部信息的广泛交流与深度共享。通过构建统一且高效的信息交互平台，企业能够实时获取产业链上下游关于环境友好型材料、先进技术以及专用设备等方面的前沿信息，构建起绿色技术创新所需的丰富信息资源库。这一信息资源库能够为企业内部研发团队提供精准的创新导向，使其在创新项目的选题、设计与实施过程中紧密贴合市场需求与行业发展趋势，显著提高创新成果的实用性与市场转化率，加速绿色技术创新成果从实验室走向市场应用的进程。由此，提出如下假设：
假设1：数字化转型促进企业绿色技术创新能力的提升
（二）新质生产力对绿色技术创新的影响。新质生产力是经济高质量增长的新起点，是实现传统增长模式转型，以高质量发展为目标的生产力。相较于传统生产力，新质生产力以创新驱动为核心发展逻辑，高度汇集创新要素，涉及新产业和新领域、新技术和新模式，是生产力的跃迁与升级。
新质生产力能为企业绿色技术创新提供技术支持。其作用机制体现在三个方面：一是先进材料应用与智能技术融合驱动资源要素使用效率提升，加速绿色竞争优势形成；二是通过数字孪生等技术缩短清洁技术开发周期，增强环境友好型产品市场响应能力；三是构建“研发-生产-回收”闭环系统，实现创新价值链的生态化重构。
新质生产力通过人力资本结构升级赋能企业绿色技术创新。高科技人才能为企业的技术研发、生产与运营带来先进的专业知识与技术，且企业高科技人才比例增加，能够通过对技术等资源聚集与共享进一步创新来提高整个企业的资源掌控能力，从而实现企业绿色技术升级。由此，提出如下假设：
假设2：新质生产力促进企业绿色技术创新能力的提升
（三）数字化转型对新质生产力的影响。数字化转型以数据要素使用为手段、以数字技术应用为核心、以数字业务开展为重点、以数字生态融入为路径，这种结构性变革为新质生产力演进提供双重支撑——智能技术基础与人力资本升级。由此，提出如下假设：
假设3：数字化转型对新质生产力具有积极影响
（四）新质生产力的中介作用。新质生产力构成包括新型劳动者、新型劳动对象、新型劳动工具三大核心维度，并且各维度间通过数字协同网络形成要素共生机制。企业数字化转型通过产生新型劳动者、新型劳动资料和新型劳动对象，对提高企业绿色技术创新水平产生积极作用。首先，企业数字化转型以数字技术为动力，数字技术的应用依赖高技能高素质人才，从而倒逼人力资本向“数字化”能力转型，催生出新型劳动者，而新型劳动者往往由于具备数字技术与生态设计双重能力，能促进企业绿色技术能力的提高。其次，企业数字化转型能够通过大数据来实现劳动资料升级，而这种更高技术含量的劳动资料能够促进效率的提升，从而促进企业绿色技术创新。最后，企业数字化转型能够产生对新能源、新材料的需求，催生新型劳动对象，而新型劳动对象能快速整合不同资源，促使各行业更加便捷、快速地收集信息，加速技术交流与合作，为促进绿色技术创新提供物质基础。因此，提出如下假设：
假设4：新质生产力对数字化转型与绿色技术创新的关系具有中介作用
即数字化转型可通过新质生产力这一路径影响制造企业绿色创新。
二、研究设计
（一）样本选择与数据收集。本文以2012～2023年沪深证券交易所A股上市公司数据为研究样本，为确保研究效度，执行三阶段数据梳理处理过程：首先剔除金融类企业的数据值；其次剔除特殊处理及退市预警企业（ST/PT标识）；最后剔除财务指标缺失率超过30%及净资产为负的异常样本。此外，为避免极端值干扰，本文对连续型变量进行上下1%分位缩尾调整。基础财务数据源自CSMAR经济金融研究数据库与Wind资讯金融终端的交叉验证，创新指标通过CNRDS创新研究数据库获取，非结构化文本信息从上证所、深交所官方信息披露平台采集。
（二）变量测量
1、数字化转型（DT）。本文借鉴吴非等（2021）的做法，提取企业年报中关于数字化转型关键词，通过词频统计方法构建数字化转型的代理变量。因词频统计数据具有极端右偏特征，故对加总后的词频进行了加一对数化处理。
2、新质生产力（Nqd）。本文借鉴宋佳等（2024）的做法，采用熵值法计算各指标权重来构建企业新质生产力的指标体系，如表1所示。（表1）
3、绿色技术创新（Green）。参考王馨等（2021）的做法，选取绿色发明以及绿色实用新型专利来衡量绿色技术创新水平，先将其进行数量加总并加一，再取自然对数。
此外，参考现有研究，本文选取企业年龄、企业规模、资产负债率等作为控制变量。
（三）回归模型。本文建立多元层次回归模型，以实证检验数字化转型、新质生产力与绿色技术创新之间的关系，步骤如下：
第一步，将控制变量作为自变量，分析其与绿色技术创新之间的关系，构建模型如下：
Greenit＝α0+∑α1controlit+εit （1）
其中，Greenit代表绿色技术创新，controlit代表控制变量，i代表企业，t代表年份，εit代表误差。
第二步，检验数字化转型与绿色技术创新的关系。在式（1）基础上引入数字化转型，构建模型为：
Greenit＝α0+α1DTit+∑α2controlit+εit （2）
第三步，检验数字化转型与新质生产力的关系。以新质生产力为因变量，构建模型为：
DTit＝α0+α1Nqdit+∑α2controlit+εit （3）
第四步，检验新质生产力与绿色技术创新的关系。在式（1）基础上引入新质生产力，构建模型为：
Greenit＝α0+α1Nqdit+∑α2controlit+εit （4）
第五步，为验证新质生产力在数字化转型与绿色技术创新之间的中介作用，在式（2）的基础上引入新质生产力，构建模型式（5），并结合模型（3）与模型（4）判断新质生产力的中介作用。
Greenit＝α0+α1DTit+α2Nqdit+∑α2controlit+εit （5）
三、数据处理与结果分析
（一）描述性统计。表2为变量的描述性统计结果，数字化转型的标准差为大于绿色技术创新的标准差，说明A股上市公司Green得分比DT集中，中介变量Nqd的标准差为大于其他变量的标准差，说明A股上市公司的新质生产力水平差异较大。（表2）
（二）相关性分析。表3显示了各变量之间的相关性分析结果。DT与Green的相关系数显著为正，初步验证数字化转型对绿色技术创新具有积极传导作用，H1成立。同理，初步验证假设2与假设3。除此之外，验证各变量的平均VIF值与最大VIF值均小于10，故不存在多重共线性。（表3）
（三）回归结果分析
1、直接效应分析。在相关性分析的基础上，本文用多元层次回归进一步验证假设。表4中模型1只纳入控制变量，模型2基于模型1纳入DT变量。分析可知，企业的数字化转型能提升企业绿色技术创新能力，假设1成立。（表4）
模型3以新质生产力为因变量，包含控制变量以及数字化转型变量，检验结果显示，数字化转型与新质生产力之间具有显著正向关系，故假设2成立。模型4以中介变量Nqd为自变量，研究其与绿色技术创新之间的关系。结果显示，新质生产力能够促进新质生产力水平的提升，验证假设3。
2、中介效应分析。将表4中模型4纳入DT变量为模型5，从前文分析可知，数字化转型与新质生产力均对绿色技术创新具有显著正向影响，且观察模型5、模型2、模型4可知，DT与Nqd回归系数均有一定程度的降低，且仍在1%的水平上显著。
为了进一步验证新质生产力的中介作用，在此基础上，通过BOOTSTRAP验证新质生产力在数字化转型与绿色技术创新之间的间接作用，新质生产力的中介效应分别为0.275，置信区间分别为［0.189，0.251］，不包含0，因此假设4得到验证。
（四）稳健性分析。为了检验以上回归结果的可靠性，参照袁维海等（2024）的做法，采用企业全要素生产率来衡量企业新质生产力水平，根据表5模型1～模型4所示，本文实证分析结果依然稳健。参照袁淳等（2021）的做法，数字化转型用企业数字化相关词汇频数之和除以年报MD&A语段长度来衡量，结果依然稳健（模型1～模型3变量的回归系数依次为0.167、0.253、0.293，模型4中DT回归结果为0.213，Nqd回归结果为0.237，且在1%的水平上显著）。参照任晓松等（2024）的做法，将上市企业绿色专利授权量占当年所有专利授权量的比值重新衡量绿色技术创新，结果依然稳健（模型1～模型3变量的回归系数依次为0.253、0.286、0.381，模型4中DT回归结果为0.229，Nqd回归结果为0.262，且在1%的水平上显著）。（表5）
考虑到地区之间可能存在政府政策支持等方面的差异，故剔除直辖市企业的相关数据之后再次进行检验，检验结果如表5模型5～模型8所示，本文研究假设依然成立。
四、研究结论与未来研究方向
本研究基于沪深A股上市公司动态面板数据，实证检验数字化转型、新质生产力与绿色技术创新之间的作用关系。研究发现：加快数字化转型进程与提高新质生产力水平均能显著提升绿色技术创新水平。中介机制检验结果表明，数字化转型能够通过促进新质生产力水平间接推动绿色技术创新能力的提高，且该结论在经过多重稳健性检验后仍然成立。
未来研究方向：第一，随着未来数据挖掘技术的不断增强和对新质生产力研究的不断深入，关于新质生产力与数字化转型的研究可以运用多维评价体系来量化，不再拘泥于单一评价指标。第二，关于数字化转型对绿色技术创新的影响机制，可以进一步深入研究，例如探究数字技术以及动态能力在数字化转型对绿色技术创新的影响过程中的作用。
（作者单位：海南师范大学经济与管理学院）
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