价值链数字化对企业绿色创新的影响研究
——来自中国制造业上市公司的微观证据

2023-08-26 07:47张晓飞
技术经济与管理研究 2023年7期
关键词:价值链效应数字化

张晓飞

(河南科技大学 应用工程学院,河南 三门峡 472000)

一、引言

“十四五”时期是中国碳达峰的关键期与窗口期,也是推动全面低碳转型定方向、见成效的关键五年。制造企业在实现“双碳”目标中承担重大责任,亟须抓住科技创新与绿色创新的“牛鼻子”,实现绿色健康发展。然而,制造业仍存在能源消费总量持续上升、消费结构不合理、绿色技术水平显著低于世界先进水平等问题[1],不利于推动制造企业绿色低碳转型。据2021 年公布的《中国能源统计年鉴》数据显示,2020 年中国制造业能源消费总量为279651 万吨标准煤,占全国能源消耗的56.1%,五大高耗能制造业共占制造业能耗总量的78.6%。于此情形,以绿色创新为抓手,全面构建绿色制造体系,是解决中国制造业碳排放量基数大,以及推进社会主义生态文明建设的关键保障[2,3]。鉴于此,如何提高制造企业绿色创新能力是“双碳”背景下值得深入探究的问题。随着互联网、云计算、人工智能等一系列新兴信息技术崛起,价值链数字化逐步迈入新发展阶段,对于驱动经济增长[4]、助力产业转型升级[5]以及改善环境污染问题[6]意义重大,为制造业开展绿色创新活动带来新机遇。

对既有文献进行梳理后发现,与文章研究主题相关的文献主要分为两类:一类是数字经济能够显著提升绿色创新发展水平。崔琪等(2022)研究表明,数字经济对绿色技术创新具有明显提升作用,在经过一系列稳健性检验后结论仍然成立[7]。刘新智等(2022)研究发现,长江经济带数字经济发展对绿色创新具有显著促进作用,且具有明显空间溢出效应[8]。另一类是数字化可增强企业绿色创新动力。凭借可视化分析与精准采集等数字技术,数字化可以加速企业供给端碳减排进程、减少消费端碳排放,为降低环境污染以及实现绿色经济可持续发展提供助力。申明浩、谭伟杰(2022)认为,数字化主要通过缓解环境(信息) 约束问题作用于企业绿色创新,促使企业自主参与环境治理,有效提升绿色创新绩效与水平[9]。王锋正等(2022)研究表明,数字化能够突破资源环境双重约束,助力资源型企业走上绿色创新发展之路[10]。

已有文献主要探究了数字经济与数字化对企业绿色创新的影响效应,尚未涉及价值链数字化这一概念,亦未将价值链数字化与企业绿色创新纳入统一框架进行论证。文章试图在如下三方面丰富既往研究:其一,利用中国制造业上市公司层面微观数据考察价值链数字化对企业绿色创新的影响效应与内在机理。其二,与已有研究有所不同,本研究将价值链数字化与企业绿色创新纳入同一框架,通过构建中介效应模型考察价值链数字化以何种途径影响企业绿色创新,表明价值链数字化带来的“技术效应”和“集聚效应”是提升企业绿色创新水平的两大渠道。其三,利用动态分解法拆解行业层面上的绿色创新水平,量化价值链数字化引发的资源再配置效应对行业绿色创新水平的提升贡献率,结果发现行业层面的绿色创新水平提升有50.40%归因于资源再配置效应。

二、理论机制分析

价值链数字化主要通过三种渠道影响企业绿色创新水平,具体如图1 所示。

图1 价值链数字化影响企业绿色创新水平的理论机制

第一,技术效应。价值链数字化是依托互联网、大数据、人工智能与云计算等衍生的新一代数字智能技术,主要聚焦于企业产业链上下游关系中的价值创造环节。在企业绿色创新过程中,价值链数字化作为连接生产与销售的关键环节,不断嵌入到创新生产与服务等各个环节,带动制造业向数字化、绿色化方向升级,以全面提升企业绿色创新水平。一方面,价值链数字化促进绿色技术转型升级,加速推动绿色创新发展。价值链数字化是新兴技术与传统技术的结合体,借助现代智能技术优化生产方式,实现绿色产品、工艺和服务的智能化升级[11]。具言之,企业利用价值链数字化对生产制造过程中可能存在的污染行为进行实时监测,最大限度降低碳排放量及资源损耗,对于实现绿色低碳科技创新至关重要。同时,企业利用数字技术更新生产设备,辅助管理者进行重大决策,推动生产与服务创新向绿色化方向演进。另一方面,价值链数字化突破绿色技术壁垒,赋能绿色创新。价值链数字化综合运用新一代数字技术与开放式创新平台,连接制造业上下游与整体行业,使各类绿色产品、技术与工艺突破时间与空间限制实现共享发展,赋能企业绿色创新水平高质量发展[12]。

第二,集聚效应。价值链数字化将技术、人才与知识集聚于各子环节,由此产生的集聚效应可对制造业绿色创新水平产生显著促进作用。一方面,随着价值链数字化程度不断深入,关联企业集聚在同一地区并利用共享基础设施进行研发与生产活动。这促使关联企业抓住资源共享这一源头,大力发展循环经济,全面提高资源利用效率,为企业进行绿色创新活动赋能[13]。同时,价值链数字化引发的集中生产行为将对高质量人才与资本要素进行再分配,随之产生的集中管理模式使企业可共享先进绿色创新技术,最终为整体绿色创新水平提升注入能量。另一方面,依托大数据、人工智能与区块链等数字化技术,企业集聚线上线下人才与知识,不断赋能整体行业绿色创新水平与效率提升。具言之,不同类型人才运用数字技术更新传统产品与生产流程,以此提高企业运营效率,吸引更多高技能人才进入,激活企业绿色创新人力资本[14]。以此为基础,人才与知识在不同企业间的流动性显著增强,为提升制造业绿色创新水平提供不竭动力。

第三,资源配置效应。资源配置效应的本质在于提高资源利用效率,缓解要素扭曲和市场失灵可能对企业绿色创新造成的负面影响。一方面,依托价值链数字化,企业不断简化生产流程,以提高设备运转与资源配置效率。同时价值链数字化使传统产业生产方式以及供应链得以优化,提升组织运行效率,倒逼产业资源优化配置,为制造业绿色创新水平提升奠定资源基础[15]。例如,借助企业上云、智能网联等方式,企业对绿色供应链进行管理优化,在实现提质增效的同时减少生产过程中大量能源消耗。尤为重要的是,价值链数字化中的数据要素具有高效、清洁、成本低等特点,可加速数字技术与制造业生产领域相融合,有效重置传统产业结构与资源要素,优化绿色创新生态系统。另一方面,数字化不仅能转变传统生产模式,还能创造开放式创新环境,为企业产品研发、设计与销售等环节附上数字技术标签,在提高资源配置效率的同时提升绿色创新能力。以开放式创新环境作为支撑,价值链数字化不断释放数据与技术等要素价值效应,助力产品在上下游各环节实现精准对接,使供需双方快速且实时获悉产品价值。这不仅推动了要素资源精准高效配置,还为企业绿色创新水平提升提供了不竭动力。

三、实证模型、实证测度与数据说明

1.模型设定

基于上述分析,设定如下计量模型:

其中,f 表示企业,i 表示行业,t 为年份。teinnefit代表t 年份i 行业中企业f 的绿色创新水平,vacdit为核心解释变量价值链数字化。Xfit是包含一系列控制变量在内的集合体,具体包括环境规制(envir),使用企业污染治理完成投资占第二产业增加值比重衡量;企业信息化程度(infor),以员工使用笔记本电脑的比例表示;企业资本密集度(capital),采用企业固定资产总额占企业从业总人数之比表示;企业利润率(profit),选用企业利润与制造业总产值的比值衡量;国有企业虚拟变量(state),若为国有企业则取值为1,非国有企业取值为0;技术整合能力(rdp),以研发人员占比加以表征。

2.关键指标测算

(1) 企业绿色创新(teinnefit)

以往研究中,多数学者采用研发投入与创新产出衡量企业绿色创新水平,但随着绿色创新技术逐渐提高,这一研究方法可能无法准确判断绿色创新效率。故借鉴于波(2023)[16]的研究方法,采用企业绿色专利申请数量(GPAT)作为企业绿色创新代理变量。同时,区分出绿色发明专利申请数量(GIPAT)和绿色实用新型专利申请数量(GDPAT),以全面、准确测度企业整体绿色创新水平。考虑到绿色专利数据存在滞后性,采取绿色专利申请数加1 后取自然对数,用作企业绿色创新水平的代理变量。

(2) 价值链数字化(vacdit)

参考何文彬(2020)[17]的研究思路,将企业是否在价值链所有环节中使用数字化技术进行表征。具体测算中,将价值链数字化定义为包括伙伴间关系(生产商、消费商)、运营、产品和服务供给、营销以及售后在内的五大环节[18],企业在上述环节中加入数字化技术赋值为1,否则为0。

3.数据说明

文章选取2010—2021 年中国制造业上市公司数据作为研究样本,并对部分缺失数据采用插值法补齐。其中,价值链数字化使用世界银行的调查数据作为样本来源;企业层面其他数据源自CNRDS 数据库、CSMAR 数据库以及WIND 数据库。为使回归结果更加准确,将指标数据缺失严重以及财务状况异常的ST 公司样本剔除,最终得到16560 个样本观测值。

四、实证检验与分析

1.基准回归分析

根据前文基准回归模型得到如表1 所示的基准回归结果。模型1 是将价值链数字化纳入方程进行基准检验的回归结果,价值链数字化的回归系数显著为正且在1%水平上显著,说明价值链数字化对制造业绿色创新的影响具有促进效应。模型2~模型7 依次加入环境规制、企业信息化程度、企业资本密集度、企业利润率一系列控制变量与国有企业、技术整合能力两个虚拟变量。模型2 回归结果系数显著为正,表明环境规制对企业绿色创新水平具有明显带动作用。模型3 结果仍然在1%水平上显著为正,即企业信息化程度越高,其绿色创新水平相应越高。这可能是由于,企业积极利用大数据、人工智能等现代化技术提高信息共享水平与技术整合能力,为绿色创新发展注入动能。模型4 结果显示,企业资本密集度的回归系数为正且在1%水平上显著,表明企业的资本密集度越高,其绿色创新水平相应越高。可能原因在于资本密集度高的企业可利用外商投资开展创新活动,同时借鉴国外先进研发经验,在绿色创新水平提升方面容易取得巨大成就。模型5 的结果依然在1%水平上显著为正,表明利润率越高的企业,其绿色创新水平越高。模型6 为国有企业虚拟变量的回归系数,在1%水平上显著为正,表明国有企业与绿色创新水平呈明显正相关关系。模型7 结果同样通过1%显著性检验且系数为正,表明技术整合能力对企业绿色创新水平产生正向促进作用。

表1 基准回归结果(N=16560)

2.内生性检验

(1) 样本选择偏误问题

借鉴杜邢晔(2022)[19]的做法,将两阶段法用于检验样本选择偏误问题,第一步利用Probit 模型估算样本,根据估算结果获得逆米尔斯比率;第二步将逆米尔斯比率加入基准回归模型,旨在分析企业绿色创新的影响因素,最终得到贴合实际与符合规律的估计结果。企业的选择模型设定如下:

其中,portfit的取值为0 或1,0 表示企业未匹配成功,1 表示企业匹配成功,其他变量均在前文进行描述。两阶段样本检验法的回归结果如表2 所示。分析检验结果后发现,一旦将样本选择偏误问题进行控制,价值链数字化的回归系数表现为在1%水平上显著为正,证明前文核心结论成立。逆米尔斯比率的回归系数同样在1%水平上显著为正,说明在控制样本选择偏误问题后,回归分析结果与前文保持一致,进一步证明考虑样本选择偏误问题具备合理性。

表2 内生性检验结果

(2) 价值链数字化的内生性问题

导致价值链数字化出现内生性问题的原因主要包括两方面:第一,因关键变量遗漏引致的内生性问题;第二,核心解释变量价值链数字化与被解释变量企业绿色创新互为因果关系导致的内生性问题。一系列内生性问题的存在可能导致检验结果与实际结果存在偏差,故借鉴姚增福、刘欣(2021)[20]的研究思路,将两步法作为构建价值链数字化的工具变量。表2 模型3列示了两阶段最小二乘法(2SLS)预估结果。可以发现,在将内生性问题纳入考量范围后,企业在价值链环节中运用数字化技术的系数显著为正且通过1%水平检验,表明价值链数字化能显著提升制造业绿色创新水平。此外,在综合考虑稳健性检验基础上,借鉴现有文献做法,选择价值链数字化和所有控制变量的滞后一期作为工具变量,检验结果同样说明价值链数字化与企业绿色创新呈现正相关关系,即前者对后者具有显著促进作用。

3.稳健性检验

(1) 转变价值链数字化的测算方法

出于结果稳健性考虑,利用企业使用数字技术频率构建价值链数字化指标,在此基础上得到企业在价值链其他环节加入数字化技术的回归结果。回归结果与前文保持一致,表明在更换价值链数字化测算方法后,价值链数字化对企业绿色创新的带动效应仍然未发生改变。

(2) 安慰剂检验

进一步对上述回归结果进行安慰剂检验,以确保基准回归具备合理性与稳健性。首先,通过改变时间节点重新对样本进行检验;其次,选定2012 年为虚拟政策发生时间,构造虚假的双重差分交互项NDID;最后,代入式(1)进行回归,结果如表3 所示。分析数据可知,企业绿色创新GPAT、GIPAT 和GDPAT 系数均不显著,说明通过安慰剂检验构建的虚拟事件并未发生,基准回归结果具备一定稳健性。

表3 安慰剂检验

4.异质性分析

(1) 企业类型

根据生产企业具备的生产能力将企业划分为出口企业和非出口企业,回归结果分别列示于表4 模型1 和模型2,由结果可知价值链数字化能显著提高企业绿色创新水平,详细比较各自回归系数的绝对值大小可以发现,价值链数字化对出口企业绿色创新的促进作用强于非出口企业。可能的原因在于,出口企业的数字化水平相对更高,且在国际价值链中处于中上游位置,可便捷快速获取提升绿色创新水平的关键性技术与其他要素,以此助力企业进行绿色创新改革,为企业绿色创新水平提升夯实基础。

表4 异质性分析

(2) 企业产权性质差异

根据国有出资比例将企业划分为国有企业和民营企业,回归结果见表4 的模型3 和模型4。价值链数字化对二者的影响系数均显著为正且通过1%水平检验,但从绝对值大小来看,价值链数字化对民营企业的带动作用更为显著。可能的原因解释为,相比国有企业,民营企业技术存量与人才存量相对稀薄,因而对价值链数字化的吸收效应更强,更容易提高绿色创新水平。因此,价值链数字化对绿色创新水平的促进作用在民营企业更为显著。

(3) 绿色专利类型

绿色专利具体可分为绿色发明专利和绿色实用新型专利。前者的开发与申请难度均较大,科技含量高,不易受数字化水平影响,能够真正体现出企业绿色创新能力。因此,文章以绿色发明专利和绿色实用新型专利作为被解释变量进行基准回归,结果见表4 模型5 和模型6。价值链数字化对二者均具有明显促进作用,但对比绝对值来看,其对拥有绿色实用型新型专利企业的正向影响更显著。

(4) 地区差异

根据国家统计局统一标准,将样本划分为东部、中部、西部地区,并进行分样本回归,详见表4 模型7 和模型8。价值链数字化的回归系数均显著为正且通过1%检验,表明价值链数字化对东部和中西部地区企业的绿色创新水平具有正向促进作用。对比绝对值可以发现,价值链数字化对企业绿色创新水平的促进效果在东部地区更显著。原因可能在于,东部地区经济增长速度较快,对数字技术的应用程度相应较高,可最大限度地吸收价值链数字化的外溢效应,进而促进绿色创新水平的提升。

五、作用机制检验

1.中介效应模型构建

由上文分析可知,价值链数字化对企业绿色创新水平具有显著促进作用,但尚未明晰价值链数字化对企业绿色创新的内在影响机制。结合前文理论机制分析,选取技术扩散和全要素生产率作为中介变量,借鉴已有文献研究,构建如下中介效应模型检验价值链数字化对企业绿色创新的作用机制:

其中,f、i 和t 分别指代企业、行业和年份。techit表示技术扩散,以采用新技术的企业数量占全部企业数量之比衡量;tfpit表示全要素生产率,采用Olley-Pakes 半参数法(OP 法) 估算。

2.中介效应的检验结果

表5 为价值链数字化影响企业绿色创新的作用机制检验结果。其中,模型1 表明价值链数字化对企业绿色创新水平的带动作用较明显。模型2 将技术扩散作为被解释变量,其估计系数显著为正且通过1%水平检验,表明价值链数字化可助力技术扩散,进而提升企业绿色创新水平。模型3 将全要素生产率作为被解释变量进行回归,回归结果和模型2 相一致,表明价值链数字化能显著提高企业全要素生产率。模型4~模型6 分别汇报了绿色创新水平对中介变量和控制变量的影响效应,发现不论是全要素生产率抑或技术扩散,其回归系数均显著为正且通过显著性检验,证明全要素生产率提高、技术扩散均与企业绿色创新水平具有正相关关系。此外,需要注意的是,与模型1 的回归结果相比,模型4 和模型5 在加入中介变量后,价值链数字化回归系数的显著性水平(t 值) 和绝对值均出现一定幅度下降。进一步研究发现,模型6 显示价值链数字化回归系数显著性水平(t 值) 和绝对值同样出现一定程度下降,再次证明价值链数字化可通过全要素生产率和技术扩散两个渠道提升企业绿色创新水平。综合上述分析,价值链数字化对企业绿色创新存在技术效应和集聚效应。

表5 作用机制的检验结果

六、基于资源再配置效应视角的进一步讨论

为进一步明晰价值链数字化能否通过改变产业结构来影响企业绿色创新水平,从行业企业层面动态分解绿色创新水平,具体表示如下:企业内部效应表示当前企业绿色创新水平变化引致的整体行业水平变动;企业间效应是指在整体行业绿色创新水平保持稳定水平下,企业市场份额变化对绿色创新水平的影响;企业入场效应是指获得市场入场券的企业对行业绿色创新水平产生何种影响;企业退场效应主要在于退出市场企业所致的绿色创新水平变动。其中,狭义层面的资源再配置效应=企业入场效应+企业退场效应,广义层面的资源再配置效应=企业间效应+狭义的资源再配置效应。

绿色创新水平在行业层面的测算公式表示如下:

其中,φi表示企业的集合体i,avft表示企业f 的制造业总产值与行业i 的制造业总产值之比,inneft表示企业f 在t 年份下的绿色创新水平。行业总体的INNEit在前后两期的变动可表示为:

其中,下标S 表示现存企业集合体,EN 和EX 分别代表当前进入市场和退出市场的企业集合体。行业层面的绿色创新水平可动态分解为以下公式:

表6 展示了2010—2021 年各行业层面绿色创新水平的动态分解结果,发现各行业绿色创新水平平均增长幅度为0.0431。其中,企业退场效应对行业绿色创新水平的资源再配置效应最大,为89.25%,意味着企业一旦决定退出市场,其绿色创新水平就远低于行业均值。可能的解释为,退出企业的技术水平较低且竞争力羸弱,加之由于资源配置不足、绿色创新水平不高而退出市场;企业内部效应对行业绿色创新水平的贡献率为33.25%,表明市场内存活企业对行业整体绿色创新能力具有助力作用,且竞争力有所提升;企业间效应对行业绿色创新水平的提升效应仅为5.50%,意味着现存企业市场份额虽有所扩大,但同时也占据了其他产业发展空间,不利于提升整体行业绿色创新水平;企业入场效应对行业绿色创新水平的资源再配置效应产生负向影响,证明新入场的企业可能对整体行业绿色创新水平产生不利影响。狭义资源再配置效应对行业绿色创新水平的提升效应为44.90%,广义资源再配置效应的贡献率为50.40%。

表6 行业绿色创新水平变动的分解结果

七、研究结论与政策启示

通过以上分析可得出如下结论:第一,价值链数字化对企业绿色创新水平具有显著促进作用,在综合考虑样本选择偏误、价值链数字化等内生性问题,以及更换测算方法和衡量指标后,文章核心结论依然成立。第二,价值链数字化对出口企业、民营企业、拥有绿色实用新型专利企业以及东部地区企业绿色创新水平的促进作用更明显。第三,价值链数字化引发的技术扩散和全要素生产率提升可显著促进企业绿色创新水平。第四,动态分解结果显示,行业绿色创新水平提升的50.40%归因于资源再配置,同时资源再配置也是价值链数字化影响绿色创新水平的又一重要渠道。根据研究结论,提出相应政策启示:

第一,促进数字技术与制造业深度融合,以数字化赋能企业可持续发展。研究表明,价值链数字化可显著促进企业绿色创新水平,实现数字技术与绿色生产融合发展。因此,政府层面应积极推广云计算、区块链等信息技术,落实其在制造企业研发创新与节能减排过程中的实际应用,促进数字技术与制造业深度融合。同时,政府部门应协力合作降低数字技术使用门槛与成本,建立支持中小型制造企业进行绿色创新活动的公共引导基金与财政补贴池,为绿色创新水平提升奠定物质基础。进而,积极搭建制造企业间合作沟通桥梁,建立健全价值链数字化发展推进策略,助力价值链数字化在绿色创新缓慢地区加速发展,提升对制造企业绿色创新水平的整体促进作用。政府部门可适当放宽制造企业绿色专利申请门槛,简化相关申请流程,增强企业绿色创新动能。

第二,充分发挥绿色创新领头企业引擎作用,增强绿色创新辐射能力。研究表明,绿色创新水平在不同企业类型中具有典型的强核、极化特征。首先,企业层面应集聚利于绿色创新的人才、资本与市场,建立健全绿色创新服务配套体系与保障机制,以有效激发滞后制造企业绿色创新行为。进一步,着力建设绿色创新信息共享平台,使专利申请、研发技术与人才实现互联互通,增强价值链数字化对制造企业绿色创新的赋能作用。其次,企业间应充分发挥数据要素在赋能绿色创新时的巨大潜力,建设经济资源共享平台,实现数字要素在不同类型制造企业中充分流动,提升价值链数字化在企业绿色创新中的规模影响效应。在此基础上,相关管理部门应鼓励领头制造企业通过大数据、人工智能与数字孪生等数字技术集成效应,实现绿色创新产品溯源、绿色金融等场景落地,全面提升本地区与周边地区制造企业绿色创新能力。最后,企业应加强与政府、高校与产业园区的合作,引领和汇集来自数字化价值链上的技术、人才、信息与资金等创新要素,联合多方力量攻克前沿绿色创新难题,为开展绿色创新活动提供动力。鼓励绿色创新人才在不同主体间合理流动,通过数字技术整合产业链上下游,促进绿色创新要素协同整合发展。

第三,加快培育数字价值链,促进传统产业数字化转型。政府部门需研究制定价值链数字化发展规划,优化数字技术在制造企业中的融合运用模式,提高数字资源配置效率。在此基础上,政企加大力度健全数字化平台,充分利用数字化共享特征助推创新链与价值链形成,为制造企业提升绿色创新效率提供强劲动力。同时,核心政府部门与制造企业平台应牢牢抓住数据要素、数字技术与数字平台三大核心,依托价值链数字化的网络效应向企业渗透绿色创新技术;加快2.0 版本的数字贸易规则在国内落地,以跨境数字交易和电子商务重塑价值链数字化优势,显著赋能制造企业绿色创新水平提升。除此之外,相关政企合作部门应及时完善自贸试验区与自贸港,先行先试促进传统产业转型升级,助推中国绿色创新与经济高质量发展;依托重点城市群,聚焦国家战略性产业发展的核心技术需求更新数字价值链,进而布局更加专业化的创新园区,为制造企业绿色创新发展注入动力。

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