摘要：當(dāng)前，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化已從數(shù)量擴(kuò)張走向高質(zhì)量發(fā)展，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，有助于改變創(chuàng)新模式，提高綠色創(chuàng)新?；?009—2019年中國A股上市非金融類企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配方法和雙重差分模型探究企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型如何影響綠色創(chuàng)新，分析治理結(jié)構(gòu)和社會責(zé)任的多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)，以及不同地區(qū)和不同所有制結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性影響。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)綠色創(chuàng)新；企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過提升高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化，進(jìn)而促進(jìn)社會責(zé)任，最終提高綠色創(chuàng)新；民營企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的正向作用大于國有企業(yè)，且民營企業(yè)社會責(zé)任和治理結(jié)構(gòu)對數(shù)智化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新的多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)顯著，國有企業(yè)不顯著；東部地區(qū)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的作用大于中部，西部地區(qū)最小。

關(guān)鍵詞：社會責(zé)任；綠色創(chuàng)新；治理結(jié)構(gòu)；中介效應(yīng)；PSM-DID

中圖分類號：F49；F273；F425文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2024）05-0134-11

收稿日期：2023-11-12

作者簡介：張萬里（1990—），男，陜西渭南人，副教授，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)升級與企業(yè)創(chuàng)新；黃水明（2001—），男，福建龍巖人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)；宣旸（1990—），本文通訊作者，女，陜西西安人，工程師，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與智慧教育。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的最優(yōu)勞動要素配置：輻射效應(yīng)與區(qū)域協(xié)調(diào)對策研究”，項(xiàng)目編號：72203168；教育部人文社會科學(xué)青年基金項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動消費(fèi)升級的機(jī)理與路徑研究：供需動態(tài)平衡的視角”，項(xiàng)目編號：21YJC790163；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目“基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)業(yè)空間布局：輻射效應(yīng)與區(qū)域協(xié)調(diào)對策研究”，項(xiàng)目編號：D5000210962；陜西省社科聯(lián)青年項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下陜西省兼顧公平與效率的內(nèi)在機(jī)理與空間平衡機(jī)制研究”，項(xiàng)目編號：2024QN017。

①數(shù)據(jù)來源：智研咨詢發(fā)布的《2020—2026年中國人工智能行業(yè)市場競爭狀況及發(fā)展戰(zhàn)略研究報告》。

一、引言

黨的二十大報告指出，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。黨的二十大報告還指出，推動綠色發(fā)展，促進(jìn)人與自然和諧共生。2020年的“十四五規(guī)劃”強(qiáng)調(diào)，要加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)智化轉(zhuǎn)型已成為經(jīng)濟(jì)、社會和政府發(fā)展的重要方向，改變著企業(yè)生產(chǎn)模式、居民生活和政府治理。但現(xiàn)階段我國各行業(yè)產(chǎn)能過剩和環(huán)境污染現(xiàn)象較為嚴(yán)重，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、資本結(jié)構(gòu)和技術(shù)結(jié)構(gòu)的人均資本遠(yuǎn)不如發(fā)達(dá)國家，自主創(chuàng)新能力不足。2020年末“中央經(jīng)濟(jì)工作會議”首次將“碳達(dá)峰碳中和”列入新一年的重點(diǎn)任務(wù)，同年的“綠色發(fā)展科技創(chuàng)新大會”也指出，要圍繞數(shù)字技術(shù)在綠色發(fā)展中的創(chuàng)新引領(lǐng)，推動5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等數(shù)字新基建的建設(shè)，改善能源結(jié)構(gòu)，綠色城市的發(fā)展需要向清潔能源和數(shù)智化轉(zhuǎn)型。因此，研究企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)綠色發(fā)展、綠色創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)理是必要的，對實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)健康可持續(xù)、內(nèi)生增長至關(guān)重要。

2010年，我國GDP超過日本，成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。與此同時，全球信息通信技術(shù)發(fā)展迅速，而我國技術(shù)水平相比國外還稍顯不足。2019年，中國人工智能市場規(guī)模達(dá)到4893億元，同比增長275%。雖然2019年我國人工智能專利申請數(shù)量首次超越美國，但自主研發(fā)能力不足①。2020年末，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)989億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)704%。中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模也從11萬億增長到358萬億，占GDP總量達(dá)到362%數(shù)據(jù)來源：2020年《中國經(jīng)濟(jì)周刊》第24期。。但同時，2019年全國337個地級及以上城市中，只有157個城市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)，占全部城市數(shù)的466%，180個城市環(huán)境空氣質(zhì)量超標(biāo)，占534%數(shù)據(jù)來源：產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，https：//wwwchyxxcom/industry/202007/882979html。，解決環(huán)境污染問題成為改善經(jīng)濟(jì)增長的首要任務(wù)。

我國近年來地區(qū)貧富差異加大，高技術(shù)企業(yè)、高技能人才、資金設(shè)備等都集中在東部沿海地區(qū)，西部地區(qū)企業(yè)發(fā)展緩慢，導(dǎo)致企業(yè)差異逐漸拉大。經(jīng)濟(jì)全球一體化也使各國經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)度加深，需要創(chuàng)新驅(qū)動策略加快各產(chǎn)業(yè)使用新技術(shù)，提高競爭力。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)智化作用越加凸顯，當(dāng)前，需要加強(qiáng)數(shù)字化和智能化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。但數(shù)智化轉(zhuǎn)型對高技術(shù)人才需求更高，企業(yè)的員工結(jié)構(gòu)也需要相應(yīng)調(diào)整變化，對管理層的能力要求更高。同時，與經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展相伴隨的高能耗和高污染現(xiàn)象日益嚴(yán)重，需要改變生產(chǎn)模式，提高生產(chǎn)技術(shù)，降低能源消耗和二氧化碳排放。因此，加速企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與生產(chǎn)運(yùn)營和研發(fā)的結(jié)合，促進(jìn)綠色創(chuàng)新，提高企業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展能力成為一個重要課題。

本文使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)搜集2009—2019年中國A股上市非金融類企業(yè)的年報，抓取出現(xiàn)數(shù)字化和智能化相關(guān)關(guān)鍵詞的企業(yè)，采用PSM-DID模型，實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的影響，并探討治理結(jié)構(gòu)和社會責(zé)任的多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)，分析所有權(quán)結(jié)構(gòu)和地區(qū)異質(zhì)性。本文邊際貢獻(xiàn)如下：（1）使用文本挖掘的方法，通過企業(yè)年報搜索數(shù)智化關(guān)鍵詞，并且PSM-DID模型更能精確研究企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的作用；（2）將高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化作為治理結(jié)構(gòu)變量，分析治理結(jié)構(gòu)和社會責(zé)任的多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)，考慮多重中介變量更能全面反映影響機(jī)制；（3）考慮不同地區(qū)和不同所有權(quán)結(jié)構(gòu)企業(yè)的異質(zhì)性，分析治理結(jié)構(gòu)和社會責(zé)任在不同所有權(quán)結(jié)構(gòu)下企業(yè)數(shù)智化對綠色創(chuàng)新的差異化多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)。

二、研究假設(shè)

數(shù)字化和智能化是信息技術(shù)發(fā)展的高級階段，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主要驅(qū)動力。隨著新一代數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，各行各業(yè)利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造越來越多的價值。人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)最大的特點(diǎn)是對低技能勞動力的替代和高技能勞動力的互補(bǔ)，通過自動化、數(shù)字化和智能化替代體力勞動和部分腦力勞動，提高勞動生產(chǎn)率［1］。數(shù)字化和智能化技術(shù)可以完成傳統(tǒng)研發(fā)過程無法完成的任務(wù)，提高創(chuàng)新效率。國內(nèi)學(xué)者通過分析得出，各種數(shù)智化技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新均起著重要的推動作用，當(dāng)前數(shù)智化進(jìn)程不斷加速，對企業(yè)創(chuàng)新的影響也愈加深入［2］。

企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅降低勞動時間，提高勞動生產(chǎn)率，還可以釋放高科技人才進(jìn)行研發(fā)，完成傳統(tǒng)創(chuàng)新模式無法完成的任務(wù)，主要通過以下幾個方面來影響企業(yè)綠色創(chuàng)新：（1）生產(chǎn)率效應(yīng)。人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)提供和人類一樣的自我決策，大數(shù)據(jù)和云計算加速決策的高效，縮短創(chuàng)新周期，提高研發(fā)成功率［3］。并且，數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過改變內(nèi)部員工結(jié)構(gòu)提高生產(chǎn)率，為研發(fā)機(jī)構(gòu)和企業(yè)研發(fā)部門提供數(shù)量更多和質(zhì)量更好的設(shè)備和原材料，提高創(chuàng)新水平。數(shù)智化對高技術(shù)人才和管理人才需求提升，倒逼相關(guān)人員提高其知識和素質(zhì)，有利于綠色創(chuàng)新的知識儲備和人才儲備；（2）知識溢出效應(yīng)?；ヂ?lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)可以減少企業(yè)間和員工間的交流距離，普通員工通過與高技術(shù)人才和管理人才交流提升技能和素質(zhì)，而研發(fā)人員也通過數(shù)智化技術(shù)在同行業(yè)或跨行業(yè)學(xué)習(xí)最新的生產(chǎn)科技和污染處理技術(shù)，進(jìn)而促進(jìn)綠色創(chuàng)新；（3）資源配置效應(yīng)。大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的結(jié)合能夠根據(jù)現(xiàn)有生產(chǎn)資源制訂最優(yōu)的方案。物聯(lián)網(wǎng)將原材料、中間品和最終品以最有效的速度和方式傳輸給企業(yè)和客戶，可以促進(jìn)提高產(chǎn)能利用率，降低環(huán)境污染和二氧化碳排放。并且，數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過構(gòu)造動態(tài)大數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用云計算進(jìn)行智能分析和處理，有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)資本、勞動力和資源等的靈活調(diào)度，為研發(fā)人員提供降低二氧化碳排放的信息，利于綠色創(chuàng)新［4］?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)智化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)綠色創(chuàng)新。

數(shù)字化、智能化最大的特點(diǎn)是對勞動力的直接影響，而高新技術(shù)的應(yīng)用可以提高高管層的受教育水平、知識技能和素質(zhì)等，改變治理結(jié)構(gòu)。數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠提高勞動生產(chǎn)率和研發(fā)效率，通過先進(jìn)技術(shù)占領(lǐng)市場獲得更多的利潤，因此，企業(yè)更愿意盡早應(yīng)用數(shù)智化技術(shù)和設(shè)備，為企業(yè)帶來收益。首先，企業(yè)內(nèi)部的組織要素與數(shù)字要素互為決定、相互牽引，導(dǎo)致企業(yè)組織結(jié)構(gòu)悄然發(fā)生演變，企業(yè)愿意提高管理層的薪酬或以其他股權(quán)激勵方式，來激勵管理層使用數(shù)字化和智能化技術(shù)，降低組織信息成本并降低組織代理成本，削弱高管權(quán)力，增強(qiáng)基層權(quán)力［5］；其次，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對技術(shù)、技能和素質(zhì)的要求更高，高管層在境內(nèi)高校、科研單位或境外機(jī)構(gòu)任職、求學(xué)經(jīng)歷都能提高高管團(tuán)隊(duì)思維方式和管理理念的升華和開放，增加對新技術(shù)或創(chuàng)新戰(zhàn)略變革的風(fēng)險承受程度，吸收數(shù)字化等先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)；最后，數(shù)智化對老齡化普通勞動力產(chǎn)生影響，雖然老齡化普通勞動力有著豐富的經(jīng)驗(yàn)，卻無法適應(yīng)和使用數(shù)字化和智能化技術(shù)，經(jīng)驗(yàn)也會被數(shù)智化所替代，并通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)傳遞給員工［6］，但企業(yè)內(nèi)部管理層擁有著高學(xué)歷和高超的學(xué)習(xí)能力，更能適應(yīng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，而年齡越大，經(jīng)驗(yàn)越豐富，也就是說，數(shù)智化更能提高老齡化管理層的需求。因此，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于提升治理結(jié)構(gòu)，即提高高管薪酬激勵、管理層學(xué)歷水平和老齡化程度。

從社會責(zé)任考慮，首先，從代理理論及利益相關(guān)者理論層面出發(fā)，采用薪酬激勵措施，可以在保障滿足各方利益相關(guān)者利益需求的基礎(chǔ)上，促進(jìn)培育和員工、顧客、社區(qū)等關(guān)鍵利益相關(guān)者良性關(guān)系的行為。高管從高薪酬和高激勵中，更愿意以企業(yè)生產(chǎn)和社會發(fā)展為目標(biāo)，承擔(dān)社會責(zé)任。其次，高管學(xué)歷越高，越有利于使用科學(xué)知識進(jìn)行理性分析，關(guān)注利益相關(guān)者的訴求，即高管的受教育水平越高，越能關(guān)注長期利益和可持續(xù)發(fā)展，及社會上的利益相關(guān)者［7］。再次，隨著高管團(tuán)隊(duì)年齡的增加，會更遵守既定道德倫理原則，顧及不同利益群體，為了提高社會聲譽(yù)，會變得更加保守。最后，尤其是在全球范圍內(nèi)突發(fā)性重大公共危機(jī)治理過程中，數(shù)智化平臺企業(yè)發(fā)揮著愈發(fā)重要的社會責(zé)任治理價值［8］。數(shù)智化的發(fā)展讓整個社會處在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，每個人在應(yīng)用數(shù)智化技術(shù)的同時都會影響利益相關(guān)者，為避免風(fēng)險而主動承擔(dān)社會風(fēng)險，需要時時關(guān)注社會責(zé)任。因此，企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型和完善的內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)都能促進(jìn)社會責(zé)任。

從綠色創(chuàng)新角度出發(fā)，首先，以區(qū)塊鏈為核心的數(shù)智化技術(shù)能夠減少信息不對稱、降低交易成本，實(shí)現(xiàn)資源配置的優(yōu)化，推動企業(yè)向綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型［9］。而數(shù)字化和智能化相結(jié)合創(chuàng)造的自主決策和數(shù)據(jù)處理等功能，能夠完成傳統(tǒng)企業(yè)無法完成的任務(wù)，進(jìn)而提高研發(fā)成功率。普惠金融讓資金、資源和信息充分流動，激勵企業(yè)以最有效率的方式組織創(chuàng)新資源，降低綠色生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)與使用成本，促進(jìn)各主體有效協(xié)同創(chuàng)新，提高綠色創(chuàng)新［10］。其次，合理高強(qiáng)度的高管薪酬激勵機(jī)制能夠約束管理層的短期機(jī)會主義，破除被降薪的擔(dān)憂，促使其進(jìn)行有利于企業(yè)長期發(fā)展的綠色創(chuàng)新行為［11］。在位時間越長的高管團(tuán)隊(duì)越愿意維持社會聲譽(yù)，而豐富的經(jīng)驗(yàn)有利于他們進(jìn)行合理的創(chuàng)新，進(jìn)而提高綠色創(chuàng)新。最后，企業(yè)社會利益相關(guān)者會譴責(zé)社會責(zé)任差的企業(yè)，輿論壓力促進(jìn)企業(yè)履行并提高社會責(zé)任，而社會責(zé)任越強(qiáng)，進(jìn)行綠色創(chuàng)新行為的積極性就越高。企業(yè)綠色創(chuàng)新研發(fā)是復(fù)雜的知識行為，不能僅靠企業(yè)自身的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，還要不斷和外部環(huán)境相結(jié)合，在這個過程中，利益相關(guān)者將外部知識與企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)相整合，促進(jìn)企業(yè)綠色工藝創(chuàng)新。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：企業(yè)社會責(zé)任和治理結(jié)構(gòu)中介了數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的正向作用。

企業(yè)的所有權(quán)結(jié)構(gòu)通常對其創(chuàng)新行為產(chǎn)生不同影響。國有企業(yè)存在很強(qiáng)的路徑依賴效應(yīng)，在地方經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮重要的作用，受到更弱的環(huán)境規(guī)制約束［12］。所有制偏向帶來歧視和規(guī)制非完全執(zhí)行的現(xiàn)象，國有企業(yè)更容易逃脫排污處罰并擁有弱規(guī)制偏向。而國有企業(yè)承擔(dān)著經(jīng)營性和政策性雙目標(biāo)，在綠色可持續(xù)和創(chuàng)新驅(qū)動策略的帶動下，國有企業(yè)有責(zé)任降低環(huán)境外部性，提高創(chuàng)新水平，重塑政府和企業(yè)形象，但這可能意味著國有企業(yè)更偏向使用低投入、見效快的末端治理策略，對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用不如民營企業(yè)［13］。

政府錦標(biāo)賽制度考察我國官員任職期間對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長等方面的貢獻(xiàn)，加劇了由地方政府過度競爭導(dǎo)致的企業(yè)過度投資、無效率擴(kuò)張，而國有企業(yè)是“過度競爭”的主要載體。國有企業(yè)存在雙重目標(biāo)，即“公共性”和“企業(yè)性”，盈利最大化不再是國有企業(yè)的主要目標(biāo)，并且國有企業(yè)的“懶政”現(xiàn)象更為嚴(yán)重，使其更愿意維持原狀，而不愿意學(xué)習(xí)新的數(shù)智化技術(shù)，或?qū)?nèi)部員工和高管結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。但民營企業(yè)的競爭壓力更大，更愿意研發(fā)和使用新技術(shù)，因此數(shù)智化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力更高。

國有企業(yè)受政府管制較多，存在更強(qiáng)的政治關(guān)聯(lián)和政治壓力，接受政府指示關(guān)注社會責(zé)任的實(shí)施，在社會責(zé)任履行和披露的表現(xiàn)上顯著優(yōu)于非國有企業(yè)。因此，國有企業(yè)更有責(zé)任進(jìn)行響應(yīng)“碳達(dá)峰碳中和”、可持續(xù)發(fā)展的綠色創(chuàng)新行為。國有企業(yè)承擔(dān)擴(kuò)大就業(yè)和社會穩(wěn)定的多重任務(wù)，削弱了業(yè)績薪酬制度的有效性，降低了激勵對創(chuàng)新的作用［14］，而非國有企業(yè)要與其他行業(yè)競爭，獲取盈利，對高管的薪酬激勵更能促進(jìn)綠色創(chuàng)新。創(chuàng)新需要時間來投資，非國有企業(yè)高管層會因?yàn)槭〉膭?chuàng)新決策而承擔(dān)巨大的責(zé)任，而國有企業(yè)高管層具備低辭退率，國有企業(yè)改變管理層結(jié)構(gòu)的意愿不如民營企業(yè)，導(dǎo)致數(shù)字化和智能化的應(yīng)用不能帶來更多有用的人才［15］。韓忠雪等（2014）［16］認(rèn)為，管理層年齡越小，越有利于創(chuàng)新。民營企業(yè)相比國有企業(yè)，競爭壓力更大，管理層更愿意提高自身技能、知識等來適應(yīng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，并且管理層本身受教育水平和學(xué)習(xí)能力就強(qiáng)，而年齡越大，豐富的經(jīng)驗(yàn)越有利于他們進(jìn)行綠色創(chuàng)新，同時國有企業(yè)存在“懶政”和雙重目標(biāo)，往往年齡越大的管理層越看重聲譽(yù)，不愿意冒險進(jìn)行創(chuàng)新。因此，本文提出如下假設(shè)：

H3：民營企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的正向作用大于國有企業(yè)，且民營企業(yè)社會責(zé)任和治理結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)更強(qiáng)。

三、研究設(shè)計

（一）模型構(gòu)建

本文根據(jù)企業(yè)相關(guān)特征，通過傾向得分匹配方法（PropensityScoreMatching，PSM）尋找對照組，采用雙重差分模型（DifferenceInDifference，DID）估算企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的真實(shí)效應(yīng)。構(gòu)建如下模型：

Yit=δ0+δ1MAi×Dit+ui+λt+δ2Xit+εit（1）

其中，MAi表示企業(yè)i是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型，Dit表示時期虛擬變量，企業(yè)i數(shù)智化轉(zhuǎn)型的當(dāng)年和以后年份賦予Dit=1。Yit為被解釋變量，使用企業(yè)綠色創(chuàng)新來衡量。Xit為控制變量向量，ui為個體固定效應(yīng)，λt為時間固定效應(yīng)，εit為誤差項(xiàng)。本文使用“雙向固定效應(yīng)模型”（Two-wayFixedEffect）來擬合面板數(shù)據(jù)。

為了進(jìn)一步分析企業(yè)社會責(zé)任和治理結(jié)構(gòu)的影響機(jī)制，構(gòu)建如下多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)模型：

Yit=β0+β1MAi×Dit+β′X1it+u1i+λ1t+ε1it（2）

EGCit=α0+α1MAi×Dit+α′X2it+u2i+λ2t+ε2it（3）

CSRit=ρ0+ρ1EGCit+ρ2MAi×Dit+ρ′X3it+u3i+λ3t+ε3it（4）

Yit=γ0+γ1CSRit+γ2EGCit+γ3MAi×Dit+γ′X4it+u4i+λ4t+ε4it（5）

其中，EGCit和CSRit均為中介變量，EGCit指企業(yè)治理結(jié)構(gòu)，使用高管薪酬激勵Exsait、董監(jiān)高受教育水平Exedit和董監(jiān)高老齡化Exolit衡量，CSRit為企業(yè)社會責(zé)任；X1it、X2it、X3it和X4it分別代表上式的控制變量，使用逐步回歸進(jìn)行估計［17］。由式（2）可知，β1為企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的總效應(yīng)，將式（3）代入式（4）可得，ρ2為企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型對社會責(zé)任的直接效應(yīng)，而企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型通過治理結(jié)構(gòu)影響社會責(zé)任的中介效應(yīng)或間接效應(yīng)為ρ1α1。將式（4）代入式（5）可得，γ3為企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的直接效應(yīng)，γ2為企業(yè)治理結(jié)構(gòu)對綠色創(chuàng)新的直接效應(yīng)，而企業(yè)治理結(jié)構(gòu)通過社會責(zé)任影響綠色創(chuàng)新的中介效應(yīng)或間接效應(yīng)為ρ1γ1，企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的中介效應(yīng)為ρ1α1γ1，此模型為鏈?zhǔn)蕉嘀刂薪樾?yīng)模型。本文采用夏凡和馮華（2020）［18］的方法，使用鏈?zhǔn)蕉嘀豐obel檢驗(yàn)驗(yàn)證中介效應(yīng)是否顯著。

（二）變量介紹

1被解釋變量

專利申請量和專利授權(quán)量是衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的有效指標(biāo)，而多數(shù)學(xué)者以能耗或新產(chǎn)品對綠色創(chuàng)新進(jìn)行測算［11］，該方法無法精確到微觀企業(yè)層面。因此，本文采用世界知識產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）發(fā)布的“IPC綠色清單”，然后在國家知識產(chǎn)權(quán)局依據(jù)分類號檢索出每個企業(yè)每一期的綠色發(fā)明專利、綠色實(shí)用新型專利的申請量和授權(quán)量。選取綠色專利授權(quán)量（Autp）作為被解釋變量，即綠色發(fā)明專利授權(quán)量（Autpn）和綠色實(shí)用新型專利授權(quán)量（Autpc）的總和。本文還將綠色專利申請量作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)來分析結(jié)果的有效性。

2解釋變量

本文的核心解釋變量為MAi×Dit，即企業(yè)i在t年及以后開始數(shù)智化轉(zhuǎn)型。其中，MAi為組別虛擬變量，表示企業(yè)i是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型，Dit代表時期虛擬變量，交互項(xiàng)MAi×Dit的系數(shù)表示企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對地區(qū)解釋變量的影響，稱為數(shù)智化相關(guān)行為帶來的處置效應(yīng)（TreatmentEffect）。由于使用雙重固定效應(yīng)模型，因此MAi、Dit與個體效應(yīng)和時間效應(yīng)完全共線性，這里剔除這兩個變量。

企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)來源于文本挖掘，即從上交所和深交所官網(wǎng)搜集所有上市企業(yè)的年報數(shù)據(jù)來源：深交所官網(wǎng)http：//wwwszsecn/和上交所官網(wǎng)http：//wwwssecomcn/。，采用Python軟件對數(shù)智化相關(guān)關(guān)鍵詞進(jìn)行抓取，關(guān)鍵詞主要包括數(shù)字化、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、自主決策、圖像識別、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、云計算、Blockchain等。由于部分企業(yè)可能好幾年年報都出現(xiàn)關(guān)鍵詞，本文選取關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)的年份作為實(shí)施年份。

3中介變量

本文采用多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)模型，中介變量為企業(yè)社會責(zé)任（CSR）、高管薪酬激勵（Exsa）、董監(jiān)高受教育水平（Exed）和董監(jiān)高老齡化（Exol）。

第一，企業(yè)社會責(zé)任（CSR）。采用和訊網(wǎng)發(fā)布的上市公司社會責(zé)任指數(shù)（CSR），該評分以A股上市公司的社會責(zé)任報告和財務(wù)報告信息為基礎(chǔ)，從股東責(zé)任、員工責(zé)任、供應(yīng)商、客戶和消費(fèi)者權(quán)益責(zé)任、環(huán)境責(zé)任和公共責(zé)任等五個方面對企業(yè)的社會責(zé)任履行情況進(jìn)行全面的評價。

第二，高管薪酬激勵（Exsa）。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型加速扁平化治理，原處在金字塔治理結(jié)構(gòu)中間部分的普通管理層被數(shù)智化技術(shù)替代，高管、董事會等高級管理層與員工的交流更加直接，提高員工生產(chǎn)效率和企業(yè)績效，因此，高管薪酬激勵提升，可以促使其更有效地進(jìn)行數(shù)智化治理、數(shù)智化生產(chǎn)和創(chuàng)新。本文選取上市企業(yè)前三名高管薪酬之和的自然對數(shù)測度高管薪酬激勵程度。

第三，董監(jiān)高受教育水平（Exed）。Acemoglu和Restrepo（2020）［19］指出，人工智能等數(shù)智化技術(shù)會替代低技能勞動力和互補(bǔ)高技能人才，數(shù)字化和智能化對高學(xué)歷人才的需求越來越高。因此，本文使用董監(jiān)高的受教育年限衡量其受教育水平。

第四，董監(jiān)高老齡化（Exol）。數(shù)智化轉(zhuǎn)型造成老齡化被替代的現(xiàn)象，那些有經(jīng)驗(yàn)的老齡勞動力無法適應(yīng)新技術(shù)，則會在時代中被淘汰［20］。而對于董監(jiān)高階層，數(shù)智化的應(yīng)用是否也會降低他們的平均年齡。本文采用50周歲以上董監(jiān)高人數(shù)占比作為董監(jiān)高老齡化的衡量方法。

4控制變量

本文選取如下控制變量：（1）企業(yè)年齡（Age），企業(yè)當(dāng)年與成立年份的差額；（2）資本密集度（Cala），即固定資產(chǎn)合計與員工人數(shù)的比值；（3）固定資產(chǎn)占比（Fixca），采用固定資產(chǎn)總額比年末總資產(chǎn)來衡量；（4）主營業(yè)務(wù)收入增長率（Revg），使用主營業(yè)務(wù)收入相對去年的增長率來衡量；（5）資產(chǎn)負(fù)債率（Loar），即年末負(fù)債與年末總資產(chǎn)的比例；（6）資本周轉(zhuǎn)率（Catu），使用總營業(yè)額和總資產(chǎn)的比例來衡量；（7）管理費(fèi)用占比（Mafe），即管理費(fèi)用占主營業(yè)務(wù)收入的比例；（8）研發(fā)人員占比（Rera），使用研發(fā)人員占員工總數(shù)的比例來衡量；（9）資產(chǎn)回報率（Roa），即凈利潤與平均資產(chǎn)總額之比。

5匹配變量

本文選擇如下匹配變量：（1）企業(yè)年齡（Age），同上；（2）資本密集度（Cala），同上；（3）研發(fā)人員占比（Rera），同上；（4）資產(chǎn)回報率（Roa），同上；（5）員工人數(shù)（Labor），采用企業(yè)員工總數(shù)來衡量。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計分析

所有數(shù)據(jù)來源于國泰安上市公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫、國家知識產(chǎn)權(quán)局、上交所官網(wǎng)和深交所官網(wǎng)，為了避免2008年國際金融危機(jī)對企業(yè)帶來的事件影響，因此，本文選取2009—2019年中國A股非金融類上市公司作為研究對象，按照如下原則進(jìn)行篩選：（1）刪除ST、*ST和SST企業(yè)；（2）刪除經(jīng)營年限不足2年的企業(yè)；（3）剔除主要財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的企業(yè)，對主要指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失不多的企業(yè)進(jìn)行插值處理；（4）對選取的樣本企業(yè)的主要變量進(jìn)行1%和99%水平上的縮尾處理。部分變量進(jìn)行自然對數(shù)變換。

由變量的描述性統(tǒng)計分析限于篇幅，描述性統(tǒng)計分析結(jié)果未做報告，如有需要可向作者索取?？梢?。除企業(yè)社會責(zé)任和研發(fā)人員占比的標(biāo)準(zhǔn)差為23123和10950外，其他變量的標(biāo)準(zhǔn)差均小于10，說明數(shù)據(jù)波動幅度不大。綠色專利、綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利的標(biāo)準(zhǔn)差為1325、1216和1030，最大值和最小值相差均超過5，因此，變量的變化幅度小。雖然企業(yè)社會責(zé)任的標(biāo)準(zhǔn)差為23123，但最大值和最小值相差64960，遠(yuǎn)大于標(biāo)準(zhǔn)差，因此，數(shù)據(jù)波動小。而高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的均值也都較小，分別為1047、2515和0447，標(biāo)準(zhǔn)差均小于均值，說明所有數(shù)值都在均值附近波動。其他控制變量均能得到同樣的結(jié)論，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性高。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）PSM-DID匹配結(jié)果分析

本文參照1∶3近鄰匹配方法，使用平衡性檢驗(yàn)證明匹配變量在進(jìn)行匹配前后試驗(yàn)組和對照組是否分布均衡限于篇幅，相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果未做報告，如有需要可向作者索取。。由于年份較多，這里只分析2019年的結(jié)果。匹配變量的t檢驗(yàn)均減少，匹配后的標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于15%，除了資本密集度，其他變量的偏差減少幅度均超過了60%，說明本文的匹配變量是合理的，能夠剔除匹配變量的影響。以上分析可知，企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型與匹配變量無關(guān)，是隨機(jī)進(jìn)行的，符合“反事實(shí)”標(biāo)準(zhǔn)。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

由表1列（1）可知，交互項(xiàng)的系數(shù)為0510，在1%的水平上顯著，而表1列（2）交互項(xiàng)對企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用同樣在1%的水平上顯著為0517，即企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于提升綠色專利。由表1列（3）和列（4）可知，交互項(xiàng)的系數(shù)分別為0417和0385，均在1%的水平上顯著，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利。由表1列（5）可見企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的作用為0296，表1列（6）MA×D的系數(shù)為0295，雖然均在1%的水平上顯著，但系數(shù)遠(yuǎn)小于表1列（1）和列（2），說明使用PSM方法可以匹配到數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)相關(guān)特征類似的對照組，且實(shí)驗(yàn)組要比對照組的綠色創(chuàng)新更高，與研究假設(shè)H1相同。

數(shù)字化和智能化技術(shù)可以替代低技能勞動力和互補(bǔ)高技能勞動力［3］，能夠釋放更多技術(shù)人才和管理人員，使其投入到創(chuàng)造性思維工作和研發(fā)工作，提高高技能人才占比，提升企業(yè)創(chuàng)新。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等還能改善生產(chǎn)要素的組合和配置，通過海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)為研發(fā)人員提供更優(yōu)、更高效的決策信息，進(jìn)而提高創(chuàng)新成功率。企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型代表著國家的發(fā)展方向，雖然2020年底才提出“碳中和碳達(dá)峰”政策，但我國在很早以前就主導(dǎo)綠色創(chuàng)新，而數(shù)智化技術(shù)通過自動化、智能化和信息化等促進(jìn)能源的合理利用，使用大數(shù)據(jù)和云計算研發(fā)出的創(chuàng)新技術(shù)可有效提高產(chǎn)能利用率，降低環(huán)境污染，促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新。

（三）異質(zhì)性分析

1不同地區(qū)

由于東部沿海地區(qū)具有貿(mào)易港口、外商直接投資、環(huán)境等先天優(yōu)勢，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展遠(yuǎn)超中西部地區(qū)，地區(qū)間的企業(yè)發(fā)展存在顯著差異［21］。

由表2西部地區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果可見，表2列（1）—列（3）交互項(xiàng)的系數(shù)分別為0486、0309和0449，均在1%的水平上顯著，即西部地區(qū)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于提升綠色創(chuàng)新；由表2中部地區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果可見，表2列（4）—列（6）企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色專利、綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利的作用均在1%的水平上顯著為0508、0431和0350；由表2東部地區(qū)檢驗(yàn)結(jié)果可見，表2列（7）—列（9）交互項(xiàng)的系數(shù)同樣都在1%的水平上顯著為正，即0557、0465和0477。

通過對比發(fā)現(xiàn)，首先，綠色專利和綠色發(fā)明專利東部地區(qū)交互項(xiàng)的系數(shù)大于中部地區(qū)，西部地區(qū)最小，因?yàn)闁|部地區(qū)的數(shù)字化和智能化發(fā)展最快，且有著較多的高學(xué)歷人才、外商直接投資等，企業(yè)的集聚促進(jìn)知識溢出效應(yīng)，政府對環(huán)境污染的監(jiān)管更加嚴(yán)格，更能適應(yīng)國家政策所需，因此，東部地區(qū)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型更能提升綠色創(chuàng)新。并且，發(fā)明專利門檻更高，更適合東部地區(qū)，即東部地區(qū)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色專利和綠色發(fā)明專利的作用最大，西部地區(qū)最小。其次，綠色實(shí)用新型專利授權(quán)量東部地區(qū)交互項(xiàng)的系數(shù)最大，西部地區(qū)其次，中部地區(qū)最小。東部地區(qū)的分析與綠色專利類似，而中部地區(qū)緊鄰東部地區(qū)，企業(yè)競爭壓力較大，為了能夠和東部地區(qū)企業(yè)進(jìn)行競爭，而更多地進(jìn)行綠色發(fā)明專利的研發(fā)，并且相比西部地區(qū)，中部地區(qū)人才、資本和技術(shù)的優(yōu)勢更大。而西部地區(qū)地處偏遠(yuǎn)，由于人才和資本外流，財務(wù)狀況好、技術(shù)水平高的企業(yè)也都轉(zhuǎn)移到東中部地區(qū)，且發(fā)明專利門檻更高，更難研發(fā)，導(dǎo)致西部地區(qū)致力于門檻低的綠色實(shí)用新型專利，因此，西部地區(qū)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色實(shí)用新型專利的作用大于中部地區(qū)，但對綠色發(fā)明專利的影響不如中部地區(qū)。

2不同所有權(quán)結(jié)構(gòu)

對于國有股份和非國有股份公司，企業(yè)的創(chuàng)新存在差異。因此，本文將樣本按照所有權(quán)結(jié)構(gòu)分成國有企業(yè)和民營企業(yè)，驗(yàn)證所有權(quán)結(jié)構(gòu)如何影響企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)綠色創(chuàng)新，結(jié)果見表3。

由表3可見民營企業(yè)檢驗(yàn)結(jié)果，表3列（1）—列（3）交互項(xiàng)的系數(shù)同樣在1%的水平上顯著為正，即0533、0461和0406。國有企業(yè)檢驗(yàn)結(jié)果，表3列（4）—列（6）企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的作用在1%的水平上顯著為0510、0354和0373，同樣促進(jìn)綠色創(chuàng)新?？梢园l(fā)現(xiàn)，民營企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的作用均顯著大于國有企業(yè)，與研究假設(shè)H3相同，喬坤元（2013）［22］研究發(fā)現(xiàn)，我國地方政府官員存在以經(jīng)濟(jì)增長為主要考核內(nèi)容的晉升錦標(biāo)賽機(jī)制，不斷吸引大量投資、人才等，導(dǎo)致資源錯配，出現(xiàn)產(chǎn)能過剩，不利于長期的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和創(chuàng)新提升。國有企業(yè)受到國家和地方的支持和補(bǔ)助，雖然具有“公司”屬性，但競爭力遠(yuǎn)不如民營企業(yè)。國家和地方政府對國有企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的補(bǔ)助幅度大，國有企業(yè)競爭力不足導(dǎo)致其對綠色創(chuàng)新的作用不強(qiáng)。并且，國有企業(yè)員工往往擁有一份穩(wěn)定的工作，不愿意適應(yīng)數(shù)字化和智能化等新技術(shù)，導(dǎo)致數(shù)智化技術(shù)和設(shè)備的浪費(fèi)。民營企業(yè)處于不進(jìn)則退的境況，需要不斷研發(fā)和創(chuàng)新利于內(nèi)生增長的產(chǎn)品和技術(shù)，保證市場份額和地位，進(jìn)行綠色創(chuàng)新的動力更高。因此，民營企業(yè)更愿意數(shù)智化轉(zhuǎn)型，對綠色創(chuàng)新的正向作用大于國有企業(yè)。

五、進(jìn)一步分析

（一）數(shù)智化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制分析

由表4可見治理結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)結(jié)果，表4列（1）交互項(xiàng)的系數(shù)在1%的水平上顯著為0049。表4列（2）企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對董監(jiān)高受教育水平的作用也為正，并且在1%的水平上顯著。表4列（3）交互項(xiàng)的系數(shù)為0026，同樣在1%的水平上顯著。由表4可見社會責(zé)任檢驗(yàn)結(jié)果，表4列（4）高管薪酬的系數(shù)為3233，在1%的水平上顯著，即不考慮其他治理結(jié)構(gòu)因素，高管薪酬提升可增加企業(yè)社會責(zé)任。表4列（5）董監(jiān)高受教育水平同樣在1%的水平上顯著提升企業(yè)社會責(zé)任。表4列（6）董監(jiān)高老齡化的系數(shù)為5999，在1%的水平上顯著，說明董監(jiān)高老齡化也會促進(jìn)企業(yè)社會責(zé)任。當(dāng)把治理結(jié)構(gòu)的三個因素全都考慮進(jìn)來可知，表4列（7）高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的系數(shù)分別為1594、2399和2223，均在1%的水平上顯著，與李端生和周虹（2017）［23］的結(jié)論相同，而表4列（4）—列（7）企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對企業(yè)社會責(zé)任的作用也顯著為正。由表4可見企業(yè)綠色創(chuàng)新檢驗(yàn)結(jié)果，表4列（8）企業(yè)社會責(zé)任的系數(shù)為0003，在5%的水平上顯著。治理結(jié)構(gòu)的系數(shù)分別為0227、0104和0241，除董監(jiān)高老齡化不顯著以外，其他均在1%的水平上顯著，因?yàn)槎O(jiān)高的年齡越大，他們越考慮公司的盈利能力，而對綠色創(chuàng)新的動力就稍顯不足。交互項(xiàng)的系數(shù)為0517，即企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的直接效應(yīng)仍然在1%的水平上顯著為正。

僅從表4列（1）—列（8）核心解釋變量和中介變量來看，均較為顯著，但中介效應(yīng)是否存在還需要驗(yàn)證。如表5所示，首先，路徑1的中介效應(yīng)為0078，Sobel標(biāo)準(zhǔn)誤、Aroian標(biāo)準(zhǔn)誤和Goodman標(biāo)準(zhǔn)誤下的中介效應(yīng)檢驗(yàn)分別為215、210和220，均在5%的水平上顯著，同理，路徑2和路徑3的中介效應(yīng)均在10%的水平上顯著；其次，考慮多重中介變量則需要多重中介效應(yīng)檢驗(yàn)，路徑4的中介效應(yīng)為0495，Delta標(biāo)準(zhǔn)誤下的檢驗(yàn)在5%的水平上顯著，說明治理結(jié)構(gòu)起到了正向中介效應(yīng)；再次，路徑5到路徑7的中介效應(yīng)都在10%的水平上顯著，說明高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化均通過提升企業(yè)社會責(zé)任，最終促進(jìn)企業(yè)綠色創(chuàng)新；最后，以上僅考慮非鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)，而以鏈?zhǔn)铰窂?為例，中介效應(yīng)為0001需要說明的是，中介效應(yīng)為三個系數(shù)的乘積，因此數(shù)值較小。，雖然精準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)誤下的檢驗(yàn)不顯著，但Delta標(biāo)準(zhǔn)誤和無偏標(biāo)準(zhǔn)誤下的檢驗(yàn)均顯著，即企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型改善高管薪酬激勵，進(jìn)而提高企業(yè)社會責(zé)任，最終促進(jìn)綠色創(chuàng)新。路徑9和路徑10的中介效應(yīng)均在10%的水平上顯著，說明治理結(jié)構(gòu)和企業(yè)社會責(zé)任的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)是顯著存在的，與研究假設(shè)H2相同。

（二）不同所有權(quán)結(jié)構(gòu)下數(shù)智化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響機(jī)制分析

本文再次將樣本按照所有權(quán)結(jié)構(gòu)分為民營企業(yè)和國有企業(yè)，結(jié)果見表6。

以民營企業(yè)為例，表6列（1）—列（5）交互項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。表6列（4）高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的系數(shù)同樣在10%的水平上顯著。表6列（5）企業(yè)社會責(zé)任對綠色創(chuàng)新的作用為0004，同樣顯著。而高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)分別為0001、0002和0001，同樣在10%的水平上顯著，說明民營企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有利于通過治理結(jié)構(gòu)提升企業(yè)社會責(zé)任，最終提高綠色創(chuàng)新。

以國有企業(yè)為例，表6列（6）—列（8）交互項(xiàng)的系數(shù)分別為0020、0054和0015，數(shù)智化轉(zhuǎn)型并沒有顯著提升高管薪酬激勵。表6列（9）除了董監(jiān)高受教育水平的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，高管薪酬激勵和董監(jiān)高老齡化都沒有顯著提升企業(yè)社會責(zé)任，并且表6列（10）企業(yè)社會責(zé)任的系數(shù)在1%的水平上顯著。而高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的中介效應(yīng)均不顯著，說明企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型并沒有通過治理結(jié)構(gòu)、社會責(zé)任，最終影響綠色創(chuàng)新，這與研究假設(shè)H3相同。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)限于篇幅，相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果未做報告，如有需要可向作者索取。

（一）穩(wěn)健性檢驗(yàn)：變量改變

本文使用潤靈公開的上市公司社會責(zé)任指數(shù)CSR2和綠色專利申請量Aptp2，對上文實(shí)證結(jié)果重新進(jìn)行擬合回歸。首先，以和訊網(wǎng)企業(yè)社會責(zé)任指標(biāo)為例，交互項(xiàng)的系數(shù)均不顯著，因?yàn)楹陀嵕W(wǎng)與潤靈社會責(zé)任的衡量還存在一定出入，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對社會責(zé)任的作用不同，但均為正，而高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的系數(shù)均在1%的水平上顯著，即治理結(jié)構(gòu)促進(jìn)企業(yè)社會責(zé)任。通過計算可知，高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)均不顯著，但都為正。其次，以專利申請量為例，除董監(jiān)高老齡化的系數(shù)不顯著以外，其他系數(shù)均顯著，這與上文的結(jié)論相同。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)：方法改變

本文采用1∶4近鄰匹配方法重新尋找對照組。首先，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色專利、綠色發(fā)明專利和綠色實(shí)用新型專利的作用均在1%的水平上顯著，與表1的結(jié)論相同。其次，交互項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化。通過計算可知，高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)分別為0003、0001和0001，除董監(jiān)高老齡化的中介效應(yīng)檢驗(yàn)不通過以外，其他均在5%的水平上顯著。雖然董監(jiān)高老齡化中介效應(yīng)不顯著，但仍為正。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)：平行趨勢檢驗(yàn)

由于企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是多時點(diǎn)政策，這里只對2012—2015年分別進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)。數(shù)智化轉(zhuǎn)型前實(shí)驗(yàn)組和控制組（即數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)和非數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)）綠色創(chuàng)新的變動趨勢是一致的，不存在顯著差異。而數(shù)智化轉(zhuǎn)型后，實(shí)驗(yàn)組企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平顯著高于控制組。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)：安慰劑檢驗(yàn)

本文隨機(jī)改變數(shù)智化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，而實(shí)施年份不變，進(jìn)行DID擬合回歸，每個檢驗(yàn)重復(fù)進(jìn)行1000次，得到系數(shù)估計值的概率分布。進(jìn)行1000次隨機(jī)處理后，企業(yè)是否數(shù)智化轉(zhuǎn)型的估計系數(shù)集中分布在零值附近，t值也都在零值附近，顯著性差，因此，本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

七、結(jié)論與政策建議

本文使用2009—2019年中國A股上市非金融類企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，通過企業(yè)年報搜索數(shù)智化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞，采用傾向得分匹配方法尋找數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)的對照組，使用雙重差分模型分析企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的影響，并根據(jù)多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)模型探究社會責(zé)任、高管薪酬激勵、董監(jiān)高受教育水平和董監(jiān)高老齡化的機(jī)制作用，厘清不同地區(qū)和不同所有權(quán)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性影響。得到的結(jié)論如下：（1）企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)綠色創(chuàng)新；（2）企業(yè)社會責(zé)任和治理結(jié)構(gòu)正向中介了數(shù)智化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新的關(guān)系；（3）民營企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的正向作用大于國有企業(yè)，并且企業(yè)社會責(zé)任和治理結(jié)構(gòu)在民營企業(yè)的多重鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)較為顯著，國有企業(yè)不顯著；（4）東部地區(qū)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的作用大于中部，西部地區(qū)最小。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：（1）政府和企業(yè)應(yīng)繼續(xù)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，加強(qiáng)人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的研發(fā)和融合，吸引科研人才并增加研發(fā)補(bǔ)貼。政府還應(yīng)建立人才培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，加強(qiáng)政企學(xué)研相結(jié)合，努力將高校和研究院的數(shù)智化成果運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)社會中。（2）企業(yè)要合理調(diào)整內(nèi)部結(jié)構(gòu)。首先，企業(yè)要提高董監(jiān)高的受教育水平，鼓勵董監(jiān)高去高?；驀膺M(jìn)修，學(xué)習(xí)數(shù)智化相關(guān)技術(shù)。其次，企業(yè)要合理構(gòu)建高管薪酬激勵機(jī)制，適當(dāng)提高高管薪酬，建立合理的績效體系。最后，企業(yè)要對年齡大的董監(jiān)高進(jìn)行培訓(xùn)，有效促進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)的結(jié)合。（3）政府和企業(yè)要推進(jìn)企業(yè)綠色生產(chǎn)和綠色創(chuàng)新。政府要引入國外先進(jìn)的污染治理技術(shù)，對開展綠色創(chuàng)新研發(fā)和綠色技術(shù)應(yīng)用的企業(yè)進(jìn)行獎勵，并制定嚴(yán)格的政府監(jiān)管制度，對污染嚴(yán)重和生產(chǎn)違規(guī)企業(yè)進(jìn)行處罰。企業(yè)要提高社會責(zé)任，積極進(jìn)行污染處理設(shè)備的投資和升級，提高數(shù)智化轉(zhuǎn)型對生產(chǎn)和研發(fā)的作用。（4）不同地區(qū)要素稟賦結(jié)構(gòu)不同，企業(yè)創(chuàng)新行為也就受到限制。東部地區(qū)要繼續(xù)引進(jìn)高技術(shù)人員、資金和外商直接投資，促進(jìn)地區(qū)間合作。中西部地區(qū)要制定合理的人才引進(jìn)政策，并不斷完善本地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，還要配套數(shù)智化和綠色創(chuàng)新等高技術(shù)的發(fā)展。（5）國有企業(yè)應(yīng)完善員工和高管的薪酬體系，引入競爭壓力和退出機(jī)制，規(guī)避企業(yè)內(nèi)部的慵懶行為，鼓勵數(shù)智化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新行為。

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HowDoesDigitalizationandIntelligenceImproveGreenInnovation

——TheMultipleChainMediatingEffectofSocialResponsibilityandGovernanceStructure

ZHANGWanli1，HUANGShuiming1，XUANYang2

（1.PublicPolicyandAdministration，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，

China;2.SchoolofHumanities，XidianUniversity，Xi’an710126，China）

Abstract：Withthedevelopmentofdigitaleconomy，digitalindustrializationhaschangedfromquantitativeexpansiontohigh-qualitydevelopment.Digitalandintelligencetransformationoftraditionalindustryisimportanttoachievethepeakofcarbon，whichcanchangeinnovationmodeandimprovegreeninnovation.BasedonthepaneldataofChina’sA-sharelistednon-financialenterprisesfrom2009to2019，thispapersearchesfordigitalandintelligentkeywordsfromannualreportofenterprisethroughdataminingmethod.Wealsousepropensityscorematchingmethodanddifferenceindifferencemodeltostudytheeffectsofdigitizationandintelligenceongreeninnovation，andanalyzethemulti-chain-mediatingeffectofsocialresponsibilityandgovernancestructurewithregardtotheheterogeneityofdifferentregionsanddifferentownershipstructures.Thisarticleobtainsthefollowedconclusions.First，digitalizationandintelligenceoffirmpromotesgreeninnovation.Second，digitalizationandintelligencepromotesexecutivecompensationincentive，educationofdirectorsandsupervisors，andagesofdirectorsandsupervisors，whichcanalsoincreasegreeninnovationbyimprovingsocialresponsibility.Third，thepositiveeffectsofdigitalizationandintelligenceofprivate-ownedenterprisesongreeninnovationarelargerthanthatofstate-ownedenterprises.Moreover，themulti-chain-mediatingeffectofsocialresponsibilityandgovernancestructureofprivate-ownedenterprisesongreeninnovationissignificant，whichisinsignificantforstate-ownedenterprises.Fourth，theeffectsofdigitalizationandintelligenceongreeninnovationintheeasternregionaregreaterthanthatinthecentralregion，whichisthesmallestinthewesternregion.

Keywords：socialresponsibility;greeninnovation;governancestructure;mediationeffect;PSM-DID

（責(zé)任編輯：趙春江）