1. 引言
党的二十大报告指出,要加快节能降碳先进技术研发和推广应用,推动形成绿色低碳的生产方式。绿色技术创新成为各个企业亟待关注的重点。然而,企业绿色创新通常伴随着高成本和风险,尤其针对中小企业。如何提高绿色技术创新,哪些因素可以为绿色技术创新的提升赋能,进而实现绿色可持续发展已成为全球广泛关注的热点问题。
随着云计算、人工智能、大数据等数字化技术的相继出现,数字化已然成为实现产业优化升级的新引擎。数字经济发展背景下,中小企业数字化转型是传统产业改造提升的重要内容,是实现质量变革、效率变革、动力变革的关键举措。在2021年,工信部和财政部为了更好地执行中央对“专精特新”中小企业发展的重要指导原则,推出了《关于支持“专精特新”中小企业高质量发展的通知》。该通知强调,中小企业在数字化转型过程中需要专注于核心领域,创建典范,提高政策的效果。以“专精特新”中小企业为根基,积极培养并塑造数字化转型的“小灯塔”公司,从而推动我国中小企业的进步和壮大。
目前,我国中小企业的资金问题是制约其发展的关键 [1] ,供应链金融的出现为中小企业的资金问题提供了有效的解决方案 [2] ,供应链金融作为新的融资方式能够平衡链上相对弱势的上下游中小企业,缓解信息不对称 [3] ,是中小企业实现自身高速发展的“借力点” [4] 。此外,供应链金融改变了中小企业信用风险评估体系,银行等金融机构不再以单一主体来进行风险评估 [5] ,从而保障更多中小企业权益,促进中小企业的发展及创新 [6] [7] 。
2. 理论机制与研究假设
数字经济发展是一国经济结构转型的动力,有助于淘汰“高污染、高耗能”产业,并向高技术、低污染的绿色产业结构发展和升级,进而提升绿色创新能力。其中,中小企业是我国数字化转型的重中之重。一方面,数字化转型能够促进“专精特新”中小企业信息资源共享与要素配置优化,提高绿色创新要素投入的转化率。另一方面,企业数字化转型可以推进企业内部业务流程与生产方式重组变革,构建生产过程中的数字化模型,实现自动生产、数字监控和管理,快速发现资源要素的异常损耗和生产中的环境污染,从而不断改进后续生产工艺,降低生产过程中的资源要素损耗和环境污染,提高中小企业绿色创新资源要素的使用效率和产出转化率。基于此,本文提出如下假设:
H1:“专精特新”中小企业数字化转型能够显著促进企业绿色技术创新。
“专精特新”中小企业在创新的道路上的最大阻碍就是资金问题,企业的融资约束往往会造成企业研发投入不足,进而影响了创新产出。而绿色技术创新具有高风险、高收益的特点,在研发初期,投资风险极高,投资回报期较长,相对于其他行业难以获得稳定的高质量资金流入,从而融资约束更为严重。数字化转型使企业能够利用数字技术有效缓解企业融资约束的困难,通过数字化技术手段帮助金融机构更快地掌握资金需求方的财务和非财务信息,促进双方信息快速匹配,打破融资约束的束缚使企业能够及时、准确、充分地获得资金支持,促进中小企业开展绿色技术创新活动。基于此,本文提出如下假设:
H2:“专精特新”中小企业数字化转型能够通过缓解融资约束促进企业绿色技术创新。
相对于大型企业而言,“专精特新”中小企业的信息不对称问题较为突出。因此,信用程度低且信息不透明的中小企业往往很难得到供应链模式下参与主体的信贷支持。数字化赋能下的中小企业不仅可以通过大数据、云计算的抓取有效解决传统金融发展过程中存在的信息不对称和信用缺失问题,助力企业供应链金融的发展,增强企业对绿色技术创新过程中“供给侧”与“需求侧”信息的交互理解;还能够更好地挖掘企业数据价值,提高企业融资能力,在资金方面促进“专精特新”中小企业的绿色创新水平。基于此,本文提出如下假设:
H3:“专精特新”中小企业数字化转型能够通过提高企业的供应链金融水平促进企业绿色技术创新。
3. 研究设计
3.1. 模型设定
本文构建如下计量模型以考察“专精特新”中小企业数字化转型与绿色技术创新的影响关系:
(1)
该模型中,被解释变量
表示企业i在第t年的绿色专利的总数,核心解释变量
为企业数字化转型指数,
表示企业数字化转型对于企业绿色技术创新的效应,
为常数项,
为一系列可能影响企业绿色技术创新的控制变量,
为个体固定效应,
为时间固定效应,
为扰动项。
3.2. 变量选择与说明
3.2.1. 被解释变量
绿色技术创新(GTI)。采用绿色专利数量作为衡量企业技术创新能力的标准已得到学术界的普遍认可,其体现了企业在新工艺、新材料、新技术等方面的革新能力。借鉴邓玉萍等(2021) [8] 的研究,本文采用绿色专利申请总量来衡量企业绿色技术创新。本文对企业汇总后的绿色专利申请数量进行对数化处理,最终得到企业的绿色技术创新指标GTI。其中,本文又进一步将绿色技术创新进一步分解为企业绿色发明专利数量(Gre Inv)以及绿色实用专利数量(Gre Um)进行研究。
3.2.2. 核心解释变量
企业数字化转型(Digital)。采用文本数据挖掘法对2017~2022年期间A股上市企业年报进行文本分析。从含有相关主题的重要新闻与会议中提取与“数字化转型”相关的文本数据,具体内容如表1所示。利用Python爬虫技术对样本上市企业的年报进行文本数据的抓取并对得到的词频数进行对数化处理。
Table 1. Key words extraction of enterprise digital transformation
表1. 企业数字化转型的关键词
3.2.3. 控制变量
考虑到其他因素对企业数字化转型的干扰,本文从财务特征、企业特征以及治理结构三个方面选取控制变量。第一,财务特征变量。采用净资产收益率(Roe)衡量盈利能力,用资产负债率(Lev)来衡量企业长期偿债能力。第二,企业特征变量。采用管理费用占比(Man)以及托宾Q值(Tobinq)指标。第三,治理结构变量。采用独立董事人数(Ind)指标。具体情况如表2所示。
3.3. 数据来源与描述性统计
本文以2017~2022年A股“专精特新”上市企业作为研究样本,其中工信部2019年、2020年以及2021年公布的第一批(上市公司共137家)、第二批(上市公司共642家)、第三批(上市公司共797家)。为避免数据干扰,对数据进行以下预处理:(1) 剔除金融类企业;(2) 剔除IPO当年的观测值和已退市企业;(3) 剔除主要变量缺失的企业。最终获得725家“专精特新”上市企业的4014个非平衡面板观测值。描述性统计如表3所示。
Table 3. Descriptive statistics of main variables
表3. 主要变量描述性统计
4. 实证结果分析
4.1. 基准回归分析
表4汇报了“专精特新”中小企业数字化转型对绿色技术创新的基准回归结果。列(1)显示的是企业数字化转型对绿色技术创新总量(GTI)的影响,企业数字化转型(Digital)在1%的置信水平下显著为正,表明企业数字化水平越高越有利于促进企业绿色技术创新。列(2)及列(3)对企业绿色专利数量进行分解,列(2)、列(3)显示的是企业数字化转型对绿色发明专利数量(Gre Inv)和绿色实用专利数量(Gre Um)的影响,企业数字化转型的系数均在1%的置信水平下显著,但“专精特新”中小企业数字化转型对绿色发明专利的促进作用更强。
Table 4. Baseline regression results
表4. 基准回归结果
4.2. 内生性处理与稳健性检验
4.2.1. 内生性检验
考虑到数字化转型与绿色技术创新之间可能存在双向因果问题,即由于企业绿色专利数量越多,越希望能通过数字技术等更好地带动企业环境、社会与公司治理等多方面能力的提升,从而对开展数字化转型的意愿更加强烈。因此,本文参考涂心语和严晓玲(2022) [9] 的做法,将Digital滞后一期作为工具变量(L.Digital)进行回归。由表5可以看出:在第一阶段中,L.Digital的系数显著为正(β = 0.474, P < 0.01),说明L.Digital这一工具变量满足相关性的条件;在第二阶段中,LM统计量为125.48,拒绝工具变量识别不足的原假,Wald F统计量为317.805,大于临界值16.380,拒绝弱工具变量的原假设成立,且Digital的系数显著为正(β = 1.094, P < 0.01),即本文研究结论H1在考虑内生性问题后依然稳健。
4.2.2. 稳健性检验
(1) 调整样本
考虑到大城市在经济规模等方面存在差异,可能对本研究造成干扰,因此将北京、上海、重庆和天津四大直辖市剔除并进行回归。结果如表6所示,回归系数仍显著为正。
(2) 替换被解释变量
借鉴张永珅等(2021) [10] 的研究,本文采用与数字化转型相关的无形资产数额占比,对企业数字化转型进行重新测度,得到新的数字化转型指标Digitization进行回归,结果显示如表6所示,Digitization的系数在1%水平上显著为正。
(3) 延长变量观测期
企业数字化转型对绿色技术创新的影响可能存在因果倒置问题,因此本文延长变量观测期重新进行检验。如表6所示,Digital的滞后项回归系数在各滞后期的回归中依然显著为正,由此说明研究结论依然成立。
4.3. 机制检验
基于前文理论分析,“专精特新”中小企业的数字化转型可能会通过缓解企业融资约束、提高企业的供应链金融水平这两条路径对绿色技术创新产生影响。参考鞠晓生(2013) [11] 和凌润泽(2021) [12] 的研究方法,企业的融资约束用SA指数来表示:
其中,Size为企业规模,Age为企业年龄。
参考已有文献,本文从微观层面定义供应链金融水平,借鉴刘兢轶等的做法用短期借款、应付票据和应付账款之和比年末总资产来衡量,作为本文的中介变量(SCF):
表中第1列展示了数字化转型对企业融资约束(Sa)的估计结果,结果显示,数字化转型指数的估计系数在1%水平上显著为负,说明“专精特新”企业的数字化转型有助于缓解企业融资约束,第2列回归结果表明,融资约束的回归系数在1%水平显著为负,且绿色技术创新的估计系数显著为正,说明“专精特新”企业的数字化转型可以通过缓解企业融资约束,进而助力企业绿色技术创新。表中第3列展示了数字化转型对供应链金融水平(SCF)的估计结果。数字化转型指数估计系数在1%水平上显著为正,说明“专精特新”企业的数字化转型有助于提高企业的供应链金融水平。第4列回归结果表明,供应链金融水平的回归系数在1%水平显著为正,且绿色技术创新的估计系数显著为正,意味着“专精特新”企业的数字化转型能够通过提升企业的供应链金融水平助力企业绿色技术创新。
4.4. 异质性分析
企业产权性质会影响中小企业数字化转型的效果。据此,基于“专精特新”企业不同的产权性质,将全部样本划分为国有企业和非国有企业,考察数字化转型对绿色技术创新在产权性质方面的异质性。表8中第1列与第2列结果显示,对于国有企业而言,数字化转型指数的估计系数不显著,但对于非国有企业而言,数字化转型指数的估计系数显著为正。其可能的原因在于:国有企业组织架构较为臃肿,各部门协调、转型成本等因素制约着企业数字化转型的效果。而对于非国有企业而言,其管理架构更加灵活,面对数字化以及绿色发展的新兴领域,以盈利为导向会促使非国有企业加快绿色技术创新的调整,提高市场竞争力。因此,产生的激励效应也就更为明显。
管理费用率的高低也会影响数字化转型的效果。本文将管理费用率MAN视为企业内部管理效率的代理变量,首先生成样本均值。若公司的管理费用率低于均值,表明企业管理效率较高,则赋值为1,否则赋值为0。如表8所示,“专精特新”企业的数字化转型对绿色技术创新的影响效果在管理效率较高的公司中更为明显,这表明企业的绿色技术在一定程度上要依赖企业内部管理的高效运行。某些上市公司内部管理人员关系复杂,导致管控成本过高,挤占研发资金,将不利于企业的绿色技术创新研发及产出。
公司规模在很大程度也对绿色技术创新产生影响。本文将“专精特新”中小企业按照企业的总资产规模,以中位数为标准,划分为中等企业和小型企业。分析表明中、小企业的数字化转型对企业绿色技术创新的促进作用都十分显著,但相较于小型企业,中等企业的促进作用更为明显。其原因可能是,规模较小的企业在资金、设备以及人力资本上都存在一定局限性,制约了数字化转型的效果,进而导致企业绿色技术创新不足。而中等规模企业凭借雄厚的研发资金和众多技术人员得以快速适应数字化时代的浪潮,数字化转型效果也会更好。
5. 结论与建议
本文以2017~2022年A股上市的“专精特新”企业数据为样本,探究了“专精特新”中小企业数字化转型对企业绿色技术创新的影响效应及其作用机制。研究发现:(1) “专精特新”中小数字化转型对企业绿色技术创新有显著影响,经内生性以及稳健性检验研究结论依旧成立。(2) 机制分析发现,“专精特新”中小企业的数字化转型通过缓解企业融资约束、提高企业的供应链金融水平这两条路径对绿色技术创新产生影响。(3) 异质性分析发现,针对非国有、管理效率较高的中等规模企业,企业数字化转型对绿色技术创新的促进效果更为显著。据此,本文得出如下启示:
对政府来说,应因地制宜、因企制宜地推进“专精特新”企业的数字化转型,打破企业间的数字壁垒,促进企业间的数据互联,支持企业通过数据化手段积累数字资产、知识资产,有效解决我国中小企业供应链存在的信息失真和信息不对称等问题,解决中小企业融资难题,为企业绿色创新发展提供有效支撑。对企业来说,要通过数字化转型之路筑牢绿色发展基石。“专精特新”中小企业应强化企业内、外部的信息交流渠道建设,充分利用供应链金融以提高产业链资源的配置效率,提升核心业务竞争优势并且主动参与到供应链融资活动中去,降低自身融资成本,进一步激发绿色发展活力,挖掘绿色增长潜力。