数据要素对企业绿色创新的影响研究

摘要

数据要素作为具有核心竞争力的关键生产要素和战略资源，为企业提升绿色创新绩效，实现可持续发展提供了新的途径。本文基于 2012-2023 年 A 股上市公司数据，实证探究了数据要素对企业绿色技术创新和管理创新的影响效应与机制。结果表明，数据要素显著提升了企业绿色技术创新和绿色管理创新绩效，战略引导和绿色文化强化了数据要素与绿色创新之间的关系。机制分析表明，数据要素通过“资源集聚效应”和“协同效应”提升企业绿色创新绩效。异质性分析发现，在技术密集领域、环境规制强度高的企业中，数据要素对绿色创新绩效的推动作用更加显著。本文拓展了数据要素影响企业行为领域的研究，为探究数字经济时代企业绿色创新路径提供了经验证据，对企业有效挖掘和利用数据要素的潜在价值具有启示意义。

关键词： 数据要素；绿色创新；资源集聚；协同效应；机器学习

一、论文选题背景和意义

数字化与绿色化成为产业结构与战略布局的两大主流趋势，但我国绿色发展仍面临基础薄弱、组织惰性与外部不确定性等挑战，绿色创新水平有待提升。数据要素因多元共享与跨界融合特征，被视为突破绿色创新瓶颈的重要驱动力，与国家“数据要素×”行动对接，具有现实紧迫性与政策意义。

在理论与实践层面，数据要素能降低研发信息传播成本、扩大技术溢出，并通过促进协同创新加速绿色转型。现有研究多聚焦绿色技术创新，对绿色管理创新及其差异性关注不足；本文据此提出系统化研究框架，填补微观层面证据缺口。

二、论文主要内容

论文将绿色创新划分为绿色技术创新与绿色管理创新两类，提出并检验以下命题：数据要素促进绿色技术创新（H1a）与绿色管理创新（H2a）；通过资源集聚效应推动绿色技术创新（H1b）、通过协同效应推动绿色管理创新（H2b）。同时考察两项边界条件：战略引导正向调节数据要素对绿色技术创新的作用（H1c），绿色文化正向调节数据要素对绿色管理创新的作用（H2c）。

机制上，数据要素一方面通过构建数字资源池与资本—技术外部资源汇聚形成“资源集聚效应”，夯实绿色技术创新的物质基础；另一方面以专利联合等体现的跨主体合作形成“协同效应”，提升绿色管理创新的组织与流程能力。异质性结果显示，技术密集行业与环境规制更强样本中作用更显著。

三、论文实证设计

论文使用的数据来源包括：2012—2023 年 A 股上市公司样本；企业年报用于构建数据要素指标；绿色发明专利来自国家知识产权局；绿色管理创新与财务数据来自 CSMAR；资源集聚相关数据来自 WIND；其余指标主要来自 CNRDS。样本经常规筛选与 1% 双边缩尾后得到 38,052 个观测。

模型设计部分包括：以负二项回归检验离散型绿色技术创新（GGI），以有序 Logit 检验绿色管理创新（GMI）；设置时间与行业固定效应并纳入多项控制变量。为缓解内生性，采用同省其他企业数据要素均值作工具变量进行两阶段估计，并辅以倾向得分匹配（PSM）、替代度量与行业剔除等稳健性检验；进一步构建资源集聚与协同效应通道模型及战略引导、绿色文化的调节模型与组间差异检验。

变量说明表格

变量名称	变量说明
GGI	绿色发明专利申请数量
GMI	环保制度、培训、专项行动及 ISO 认证等五项指标赋值加和
Data	年报中数据要素词典词频加 1 取对数
Res	资源集聚指数（政府补贴、短贷、应付/应收账款、长期股权投资等熵值法合成）
Coi	协同水平（是否与外部主体联合申请专利）
Stra	战略引导指数（数字职务、前瞻性与持续性导向，熵值法）
Gcul	绿色文化指数（绿色关键词词频/100）
Size/Lev/ROA/Growth	企业规模、资产负债率、总资产收益率、营收增长率
Indep/Top1/TobinQ/Cashflow	独董占比、第一大股东持股、托宾 Q、经营现金流比率

（以上变量口径与构造均据论文原文）

四、论文结论与政策建议

研究结论表明：数据要素显著提升企业绿色技术创新与绿色管理创新绩效；“资源集聚效应”与“协同效应”是关键传导渠道；战略引导与绿色文化分别强化技术与管理维度的创新成效；在技术密集行业与环境规制更强样本中，效应更为突出。

政策启示包括：释放数据要素潜在价值，建设政产学研协同平台；强化数字战略导向与绿色文化嵌入，构建数据驱动的绿色创新生态；实施差异化与靶向化的政策工具，优化数据要素配置并与环境规制与行业特征相匹配，推动企业绿色转型。

五、边际贡献与未来拓展

论文以机器学习扩展词典刻画企业层面数据要素，联结绿色技术与绿色管理创新，提出“资源集聚—协同效应—双维度绿色创新”的综合框架，并明确战略与文化边界条件，丰富微观证据与机制识别。

未来可在更多制度与行业情境下开展动态因果识别，细化管理创新量化口径与跨主体协同强度测度，并结合政策试点评估数据要素治理与绿色绩效改进的长期效果。