大數據發展對企業綠色技術選擇的影響研究
——基于我國上市公司年報的文本分析

汪 莉,張 聰, 汪亞楠

(1.華東師范大學 經濟與管理學院,上海 200062;2.華南理工大學 經濟與金融學院,廣東 廣州 510006)

一、 引言

在我國,由于長期以來對環境保護方面重視不足和缺乏行之有效的管理制度,導致一些地區出現了“重經濟、輕環境”“污染治理、生態恢復脫節”等一系列環境問題。隨著國家對環境保護的高度重視,可持續發展已成為當前最重要的主題之一。黨的二十大報告明確指出,中國式現代化是人與自然和諧共生的現代化,尊重自然、順應自然、保護自然是全面建設社會主義現代化國家的內在要求(1)信息來源于中國政府網,https://www.gov.cn/zhuanti/zggcddescqgdbdh/sybgqw.htm。。促使經濟向綠色、低碳方向發展是實現高品質發展的關鍵步驟,也是全面構建綠色技術創新體系的重要保障。如今,綠色發展成為我國經濟可持續發展的主要內容,而綠色技術是綠色經濟發展的主要推動力[1],在企業降低碳排放中發揮著重要作用。綠色技術創新成果向綠色生產力[2]的轉變,不僅能夠推動生產方式向綠色低碳改變,而且能夠推動能源清潔生產,從而實現節能減碳的綠色發展目標。

那么,如何實現和兼顧綠色化與低碳化發展?隨著數字經濟的不斷進步,我國大數據相關領域發展勢頭強勁,技術進步明顯,取得了一系列突破,有力推動了我國經濟高質量發展和民生改善。大數據是國家和企業的重要新型戰略資源,不僅能夠推進我國網絡化、智慧化和精準化生產模式,而且可以提高企業的生產、運營和管理效率?！洞龠M大數據發展行動綱要》《關于培育大數據產業集群的指導意見》《關于工業大數據發展的指導意見》等相關文件,進一步凸顯了大數據對微觀企業發展的基礎性和引領性作用[3]。面對大數據蓬勃發展的趨勢和經濟綠色發展的需求,在數字化技術與傳統產業融合過程中,亟須思考大數據發展對微觀企業綠色技術選擇的影響及其作用機理。

綠色技術概念最早由Braun and Wield[4]提出,一方面,以大數據技術為根本的數字金融顯著促進了綠色技術創新[5],而技術創新滲透到發展、生產和消費過程中[6],同時大數據技術應用能夠系統優化生產和消費過程,實現經濟全鏈條的綠色發展;另一方面,人工智能、云計算、大數據分析等前沿技術影響企業在綠色制造、廢品制造、高效制造等方面的創新業務實踐,倒逼企業進行綠色技術創新,以實現資源的最大化利用并減少對環境的污染[7]。但問題是,現有文獻多從理論分析的角度探討大數據發展如何賦能企業低碳發展,無法說明大數據發展對企業綠色技術選擇的影響程度如何,以及在區域、產權性質、管理者短視主義等層面是否存在異質性?；诖?本文利用2011—2020年2771家上市公司的面板數據,構建大數據發展指標和綠色技術選擇指標,探究大數據發展是否會優化企業綠色技術選擇及背后的作用路徑。

總體而言,本文可能的邊際貢獻為:一是,采用文本分析方法抓取了2011—2020年我國A股上市公司年報中與“大數據”有關的關鍵詞,進而構建微觀企業大數據發展的指標體系。同時考慮以綠色發明專利數量和綠色發明專利占比表征綠色技術選擇,探究大數據應用與微觀企業綠色技術選擇的互動關系與影響機理。二是,將大數據發展劃分為技術和應用兩個關鍵維度,再將技術與應用維度分為數據挖掘、算法開發、移動服務和智能制造,從不同維度探究大數據發展對企業綠色技術選擇的作用差異。三是,探討大數據發展通過何種傳導路徑優化微觀企業綠色技術選擇,并論證綠色投資、智力資本以及研發投入在其中發揮的中介作用機制。四是,考察大數據賦能微觀企業綠色技術選擇的異質性影響,探究不同特征條件下大數據如何優化企業綠色技術選擇。

二、 文獻梳理與研究假說

(一) 大數據發展與綠色技術選擇

隨著數字化技術的迅猛發展,大數據已成為實體經濟中關鍵的生產要素。大數據的應用改變了企業創新元素的融合方式,減少了企業在創新過程中的交易成本和治理成本,優化了企業創新表現。Braun and Wield[4]認為綠色技術促進企業增強國際競爭力和邁向全球價值鏈中高端,尤其是在數字化時代,綠色技術已逐步變成企業獲益并擴大市場份額的關鍵工具[8]。由此可見,探討大數據發展與綠色技術選擇關系的內在邏輯演變,具有極其重要的意義。

技術創新作為企業和國民經濟發展的重要因素,是促進產業轉型和增強企業競爭力的根本手段。在“雙碳”目標的背景下,綠色技術正成為企業追求經濟、社會和環境效益的重要手段,是企業實現低碳轉型的重要選擇[9]?，F有研究表明,大數據發展是推動綠色技術創新的關鍵驅動力[1],El-Kassar and Singh[10]實證研究發現,企業大數據應用會影響企業的綠色創新活動。Songetal.[11]認為綠色創新能夠激勵企業選擇和升級綠色技術,大數據更是驅動企業綠色技術創新的重要途徑。一方面,大數據的應用可以加快提升地區數字化水平和增強企業技術整合能力,促進企業綠色創新。通過優化生產流程和生產工藝,大數據發展可以有效提高資源采集效率,實現資源最優配置和優化綠色技術選擇。另一方面,大數據技術應用不僅能夠實現企業間的信息技術資源共享,而且能夠降低企業在節能減排和環境治理方面的信息搜尋成本,進而有助于企業強化綠色技術創新[12],而綠色技術創新是綠色技術進步的重要動力?；诖?本文提出假說1。

假說1:大數據發展有助于優化企業綠色技術選擇。

(二) 綠色投資與綠色技術選擇

綠色投資,作為生態發展的關鍵組成部分,依托科學合理使用資源和保護環境的根本準則,并采取社會責任投資作為途徑,旨在實現生態均衡和居民健康,從而推動經濟的持續發展。Renetal.[13]認為綠色投資和技術創新是減少環境污染、促進經濟增長和減少碳排放的最有力手段。大數據技術為推動綠色發展提供了新渠道、新選擇,大數據技術深度賦能傳統行業的數字化和低碳化改造。大數據技術也將激勵綠色投資的增加,為綠色產業發展提供強大的資金支持。綠色投資規模的擴大穩步提升了清潔能源和綠色基礎設施的覆蓋率,促進節能環保產業的培育和發展,為經濟可持續發展注入新動能[14]。一方面,綠色投資作為新型的資源配置方式,促使企業將稀缺資源配置到綠色技術及清潔資源開發等領域,推動綠色科技的研發與落地應用,對企業綠色技術選擇起到顯著的激勵作用。另一方面,綠色投資可以有效解決資金約束的問題,推動綠色技術在社會最優效率水平下穩步創新,為企業提升綠色技術提供發展根基?；诖?本文提出假說2。

假說2:大數據發展通過增加綠色投資來優化綠色技術選擇。

(三) 智力資本與綠色技術選擇

相較于傳統企業,新經濟企業通常以創新為主導,屬于以智力資本為主的輕資產型公司。無形資產作為智力資本的主要形式[15],能夠創造可觀的經濟價值。大數據技術被廣泛應用到數字經濟等諸多領域,有效緩解信息不對稱的問題,降低信息搜尋成本,促進企業資源利用效率的改善[16],不斷提高企業創新能力與創新技術,激勵無形資產的增加。無形資產是企業自主創新成果的重要組成部分,其核心技術價值對無形資產及企業市場價值有著決定性影響[17]。一方面,包括綠色技術研究成果、員工技能等在內的智力資本能夠提升企業的綠色技術創新水平,為企業綠色技術進步提供動力;另一方面,大數據時代下良好的企業聲譽有利于降低融資成本和引進技術型人才,增強企業綠色技術選擇的意愿和能力?；诖?本文提出假說3。

假說3:大數據發展通過擴大智力資本規模來優化綠色技術選擇。

(四) 研發投入與綠色技術選擇

企業研發投入往往高度依賴外部融資渠道[18],具有投入資金大、調整成本高等特點,導致研發投入的融資成本較高。申明浩和譚偉杰[19]指出大數據應用能夠減少信息不對稱帶來的逆向選擇和道德風險,進而拓寬企業融資資源的獲取渠道,在提高企業研發投入的同時,依托大數據的應用優勢,企業能夠降低研發過程中的不確定性,為研發活動累積大量的資源信息,提升企業研發積極性和產出效率[20],進而助推產品研發模式創新。楊俊等[21]指出更高的大數據共享程度會吸引更大的研發投入,具有十分明顯的乘數效應。然而,企業研發投入是綠色創新的重要驅動力,也是影響綠色創新績效的重要因素[22],大量投入并且合理利用企業獲得的知識存量和專利可以提高綠色技術創新能力,進而優化綠色技術選擇。此外,企業會加大在更新生產設備和綠色技術工藝研發上的研發投入,以實現節約資源和能源、減少廢物產生和降低有害物質排放等目的,促進綠色技術的轉化和實現?；诖?本文提出假說4。

假說4:大數據發展通過促進研發投入來優化綠色技術選擇。

三、 數據來源、指標構建及計量模型選擇

(一) 數據來源

本文以2011—2020年中國A股所有上市公司作為初始樣本,依次剔除如下樣本:(1)房地產、金融、保險類公司;(2)上市未超過3年的公司;(3)ST、*ST公司;(4)公司未上市時期的觀測值;(5)關鍵變量缺失的公司。最終得到3111家上市公司和31037個樣本,由于部分控制變量存在缺失值現象,使得表5和表6中的樣本總量分別為31033和31028。公司層面大數據發展指標均來源于公司年報中的文本分析,其余公司層面指標均來源于Wind數據庫。中國經濟不確定指數來源于Bakeretal.[23]編制的中國經濟政策不確定性指數。

(二) 變量說明

1. 公司層面大數據發展指數

本文將企業大數據發展分成大數據技術普適化和大數據應用創新化兩個二級指標(2)限于篇幅,正文未展示關于“大數據”的159個關鍵詞,感興趣的讀者可向作者索要。。首先,對于大數據技術普適化,數據是核心,因此如何挖掘獲取海量數據成為關鍵。算法和算力是實現大數據過程中必不可少的基礎保證。因此,本文進一步在大數據技術普適化指標下設置數據挖掘和算法開發兩個三級指標。其次,對于大數據應用創新化,人們對于移動辦公、無接觸服務、自動化生產等新型生活工作模式的需求大大提升,據此構建移動服務和智能制造兩個三級指標。

對于大數據發展的測度,本文借鑒張葉青等[24]的研究方法,對上市公司年報中披露的信息進行文本分析,提取出159個與大數據相關聯的關鍵詞。通過Python對我國上市公司年報進行匹配與抓取,構造大數據發展指標,度量我國上市公司的大數據發展情況。年報中的文本信息充分反映出公司的戰略特征和未來發展方向,可以從整體上刻畫公司的大數據發展狀況,具有一定的可行性和科學性。為了剔除個別公司年報造假情況,本文在獲取關鍵詞詞頻后利用變異系數法對各維度指標進行客觀賦權,最終得到總指標。

2. 綠色技術選擇

參考王林輝等[25]的研究思路,本文用綠色專利規模和綠色專利占比兩個指標表征企業的綠色技術選擇。綠色專利規模分別用公司申請和獲得的綠色發明專利數、綠色新型實用專利數及綠色外觀設計專利之和衡量,實證分析中對該指標進行對數化處理。綠色專利占比則通過公司申請和獲得的綠色專利占全部專利的比值來表征。

3. 中介變量

本文涉及三個中介變量,分別為綠色投資、智力資本、研發投入。首先,大數據效應促進了綠色技術選擇偏向的優化,也激勵著綠色投資規模擴大,而且綠色投資可以為綠色產業發展提供強大的資金支持。本文采用企業的環境資本支出衡量綠色投資總額,進行自然對數處理。其次,本文使用上市公司年報財務報表附注中的新增無形資產衡量無形資產總額,用其自然對數衡量企業的智力資本。最后,研發投入是統計年度內企業投入到基礎研究、應用研究和試驗發展上面的經費,并進行自然對數處理。

(三) 計量模型構建

為了考察大數據發展對綠色技術選擇的影響,本文構建如下基準回歸模型:

GTSit=β0+β1bigdatait+β2Xit+Year+Ind+εit

(1)

在上式中,i和t分別表示公司維度和時間維度。被解釋變量綠色技術選擇GTS包括公司綠色專利申請量AGL、綠色專利獲得量OGL、綠色專利申請量占比AGR和綠色專利獲得量占比OGR。核心解釋變量表示企業大數據發展指數,二級指標為大數據技術普適化指數tech和大數據應用創新化指數apply,以及三級指標數據挖掘詞頻A、算法開發詞頻B、移動服務詞頻C、智能制造詞頻D。X表示控制變量,Year與Ind分別表示時間固定效應和行業固定效應,εit為隨機誤差項。

四、 實證檢驗結果

(一) 基準回歸結果

表1匯報了大數據發展影響綠色技術選擇的基準回歸結果,列(1)至列(2)、列(3)至列(4)分別以綠色專利規模、綠色專利比例作為被解釋變量,回歸中大數據發展系數均顯著為正,在1%的水平下顯著。這意味著大數據發展對綠色專利規模和結構都產生了顯著的促進作用,假說1得以驗證。大數據迅速發展和快速滲透可以提高生產效率和優化資源配置,減少信息不對稱及供需不匹配造成的資源錯配現象,降低外部搜尋成本,繼而增強企業綠色技術創新的積極性和驅動力。

表1 大數據發展影響綠色技術選擇的基準效應

表1(續)

表2和表3匯報了大數據發展的二級指標和三級指標的回歸結果,回歸系數均通過了1%水平下的顯著性檢驗,說明大數據技術和大數據應用都對綠色技術選擇具有顯著的優化作用。比較兩者的回歸系數可知,大數據應用對綠色技術選擇的促進作用更強?？赡苁且驗榇髷祿夹g作為底層技術,對于綠色技術發展主要提供的是支撐和保障作用。大數據應用是在大數據技術基礎上進行二次創新,構建出應用型產品或商業模式,更有利于釋放大數據潛能,并實現綠色技術成果轉化。表2的列(3)至列(6)回歸結果顯示,相較于數據挖掘,算法開發對綠色技術選擇產生了更強的正向影響。從表3的列(3)至列(6)可以看出,相較于移動服務,智能制造對綠色技術選擇的優化作用更為明顯。

表2 大數據技術對企業綠色技術選擇的影響效應

表2(續)

表3 大數據應用對企業綠色技術選擇的影響效應

(二) 異質性研究

1. 區域異質性

表4匯報了我國東部、中部和西部的異質性回歸結果,無論被解釋變量是綠色專利申請占比還是綠色專利獲得占比,大數據發展的擬合系數均在1%的統計水平下顯著為正,但該擬合系數存在一些差異,中部地區系數遠遠大于東部和西部地區?？赡艿慕忉尀?中部地區借助大數據發展便利,充分發揮其區位和基礎建設優勢,在承接沿海地區產業轉移等方面發展迅猛,大數據發展對綠色技術選擇的影響效應不斷增強。東部地區創新優勢比較明顯,通過建立研發和制造基地以及加強區域合作,部分企業的綠色技術發展已趨于飽和,在推動綠色技術選擇方面,大數據發展水平的優勢略低于中部地區。西部地區受其地理位置和資源狀況的限制,與東中部地區相比處于一定的劣勢,數字技術與數字基礎設施建設發展尚不完善,在充分發揮大數據發展優勢優化企業綠色技術選擇偏向上有進一步的發展空間。

表4 大數據發展影響綠色技術選擇的區域異質性效應

表4(續)

表5 大數據發展影響綠色技術選擇的產權異質性效應

2. 產權異質性

Laffont and Tirole[26]研究表明,國有企業因存在嚴重的委托代理問題導致技術創新的積極性和效率低下,難以對經營者進行有效的監督與激勵。此外,由于政策性任務壓力,國企的目標趨向于政治化或非經濟化,從而影響企業的生產和運營決策[27]。而非國有企業的約束與限制在這些方面較小,具有較高的創新效率,進行綠色技術創新的意愿更加強烈。因此,本文假設大數據發展將對非國有企業綠色創新產生比國有企業更為顯著的推動效應?；谶@一假設,本文將樣本根據所有權性質劃分為國有企業和非國有企業兩組進行回歸分析。表5結果顯示,大數據發展的回歸系數均顯著為正數,非國有企業組中的回歸系數都高于國有企業組。由此可見,大數據發展水平提升對國有企業和非國有企業的綠色技術選擇都產生了促進作用,對非國有企業的促進作用強于國有企業,支持了上述論點。

表6 大數據發展影響綠色技術選擇的管理者短視主義異質性效應

3. 管理者短視主義異質性

本文以管理者短視主義指數是否高于樣本平均水平為劃分依據,分成兩組分別進行回歸,表6的回歸結果顯示,大數據發展的估計系數均顯著為正,對綠色技術選擇優化效應在弱管理者短視主義的企業樣本中更強。究其原因,公司管理層短視主義會使其決策偏向于期限較短、風險較低的投資項目,追求短期目標,而減少期限較長的綠色技術創新活動。此外,管理層的短視行為可能會削減公司的研發和資本投入,進而對創新活動造成影響,且對探索式創新具有邊際遞增的抑制效應。

五、 影響機制與穩健性檢驗

(一) 影響機制分析

表7中的列(1)至列(3)、列(4)至列(6)、列(7)至列(9)分別匯報了綠色投資、智力資本、研發投入的中介效應回歸結果,回歸結果通過中介效應檢驗,關鍵變量系數在1%的統計顯著性水平下顯著,實證結果支持了三條影響機制均存在部分中介效應,充分驗證了本文的假說2至假說4。首先,在綠色投資傳導渠道中,大數據發展能夠將企業經營活動進行數據化,減少綠色產業交易成本和傳遞過程中的信息損失,并為優化企業的投資決策提供幫助,使得更多資金被用于綠色技術水平的提升,從而提升企業綠色技術選擇。其次,在智力資本傳導渠道中,依托大數據可以有效降低公司的外部交易成本[28],同時也能降低其信息搜索及知識獲取成本,緩解信息不對稱,更好地對生產經營活動進行監測,降低研發成本和創新風險,促進智力資本增加,進而顯著優化企業的綠色技術選擇。最后,在研發投入傳導渠道中,大數據發展和應用明顯拓寬了企業外源融資渠道,降低企業研發的不確定性和風險,從而充分提高了企業的綠色技術創新能力并優化了企業的綠色技術選擇。

表7 大數據發展影響綠色技術選擇的中介效應

表8 大數據發展影響綠色技術選擇的穩健性檢驗

(二) 穩健性檢驗

1. 替換解釋變量

本文通過更換關鍵詞各維度的賦值方式,采用熵權法構建大數據發展指標代替變異系數法得到的總指標,結果見表8的列(1)和列(2)?；貧w結果顯示,大數據發展對企業綠色技術選擇的影響系數在1%的統計水平下顯著為正。

2. 改變樣本范圍

國務院在2015年頒布了《促進大數據發展行動綱要》,我國的大數據發展與應用得到了全面的推動。本文選擇2015年之后的上市公司數據進行實證研究,表8的列(3)和列(4)顯示,2015年之后大數據發展對企業綠色技術選擇仍然表現為顯著的正向促進作用。

3. 工具變量法

啟動于2009年的“基于2021年第12期學科拔尖學生培養試驗計劃”(又稱“珠峰計劃”)首輪選取了17所院校的理工科專業進行試點。研究發現[24,29-30],該計劃增加了畢業生進入理工行業的傾向,從而擴充了理工科人才的供應,而理工科教育強調與大數據緊密相關的數學、編程和工程設計技能。此外,基礎研究處于“研究-應用-生產”的科研鏈條起始端,是整個科學體系的源頭,也是解決企業技術問題的根本,“珠峰計劃”對企業借助大數據實現綠色技術的創新與應用具有重要意義。

參考張葉青等[24]的研究方法,“珠峰計劃”的影響始于2010年入學的本科生,而這些學生大多在2014年或之后畢業,鑒于2014年畢業生的時間節點可能跨越兩個年度,在后續工具變量的回歸分析中,2014年的數據被排除在外,具體工具變量的構造公式如下:

(2)

其中,i代表各個公司,k為首批入選的試點高校,c表示公司的注冊地所在城市;distanceik表示從高校所在的地級市至公司所在地級市的直線距離;n為參與試點的高校數量;NC表示2014年位于公司注冊城市的上市公司總數;postt代表時間虛擬變量,其中2014年以后被標記為1,2014年之前標記為0。按照工具變量的構建,上市公司與試點高校的接近程度決定了其受政策影響的程度。接近度越高,公司提升大數據使用水平的可能性也越大。當一家上市公司所在城市擁有更多的上市公司時,其對周邊的影響可能會相對減弱,因此,從理論角度來看,符合工具變量中關于相關性的條件要求[24]。同時,這一工具變量難以通過其他途徑影響公司的綠色技術決策,滿足工具變量的排他性標準[24]。

表9 大數據發展影響綠色技術選擇的工具變量回歸結果

表9報告了工具變量的回歸結果和相關檢驗,列(1)至列(2)描述了工具變量的回歸結果,列(3)至列(4)是對工具變量取對數處理后的回歸結果,兩者的結果基本一致,工具變量和大數據發展均在1%的水平下顯著為正。進一步對工具變量進行有效性檢驗,結果顯示工具變量滿足了相關性假設并通過了識別不足檢驗。

六、 主要結論與啟示

在當前宏觀環境下,全球經濟發展具有較大不確定性,大數據發展作用不斷凸顯,逐漸轉變為推動經濟高質量增長的新驅動力,助力中國經濟向綠色、可持續發展方向轉型。本文實證研究了大數據發展進程對企業綠色技術選擇的影響效應,得到如下研究結論:第一,大數據發展能夠顯著增強企業綠色技術選擇,推動企業技術創新,實現高效率、低能耗,促進經濟可持續發展。在進行多種穩健性檢驗后,該結論仍然成立。第二,綠色投資、智力資本和研發支出是大數據發展影響綠色技術選擇的重要影響機制,均存在部分中介效應。第三,大數據發展水平對綠色技術選擇的優化影響在中部地區、非國有企業樣本和管理者弱短視主義樣本中更為顯著。

基于上述研究結論,本文提出如下政策建議:(1)增強相關政策配適度,為綠色技術發展賦能。助力綠色技術發展需要各級政府部門繼續強化大數據發展的建設力度,推進數字技術與數字基礎設施建設,筑牢提升企業大數據發展水平的根基。此外,政府應當以鼓勵發行綠色債券和提供低息貸款或風險投資資金的形式對綠色創新項目提供融資支持,并制定稅收優惠的激勵政策減輕企業前期面臨的資金壓力。在積極推動大數據發展和實施綠色激勵政策的同時,應當激勵大數據與傳統經濟的融合,鼓勵企業進行綠色創新,以實現可持續的正向發展循環。(2)提高綠色投資能力、增加智力資本,助力經濟高質量發展。一方面,提高綠色財政政策的扶持力度,優化政策工具,進一步吸引社會資本流向綠色產業發展和綠色技術創新領域。對于不同類別的綠色投資制定針對性策略以提高綠色投資效能,助力綠色產業鏈升級和發展,推動企業綠色技術進步。另一方面,實現企業的綠色技術進步亟須推動專利、商標及品牌聲譽等無形資產的建設,以企業發展戰略為導向,大力推動綠色技術發展,助力經濟可持續發展。(3)改善企業治理結構,降低管理者短視主義。一方面,優化企業治理結構,建立完善的激勵機制和創新評估標準,緩解綠色創新動力不足的問題;在企業內部建立綠色創新文化,并與初創企業、研究機構等外部創新生態系統建立聯系,提升創新思維和技術。另一方面,應當以提升人力資本為抓手,健全完善人才培育體系。既要培養具有高綜合素質的大數據發展領域的專業化人才,加快大數據發展進程;也要提升管理層的認知降低其短視主義,更好地認知社會責任并權衡短期決策和長期可持續性之間的關系。