- 主办单位:
- ISSN:
- 期刊分类:
- 出版周期:
- 投稿量:
- 浏览量:
相关文章
暂无数据
经济政策不确定性如何影响企业绿色创新——来自A股上市公司的证据
How Does Economic Policy Uncertainty Affect Firms' Green Innovation? — Evidence from A-Share Listed Companies
引言
我国经济高速发展的同时，粗放式增长带来的生态与结构问题日益凸显。国家推进生态文明与绿色发展战略，绿色创新已成为经济高质量转型与“双碳”目标落地的核心驱动力。企业作为创新主体，既要寻求“创新”的经济价值，又要担当“绿色”的社会责任。如何实现经济价值“里子”与社会责任“面子”的统一，成为企业绿色创新实践面临的重大挑战。当前宏观政策频繁调整，经济政策不确定性（EPU）高位运行，深刻影响企业绿色创新决策。现有文献已涉及政策波动、官员更替等特定不确定性的影响，但仍存些许不足：一是EPU作为宏观常态特征，对绿色创新的总体效应尚未一致；二是多数研究忽略绿色创新的类型异质性；三是缺乏对企业社会责任调节异质性作用的系统探讨。为此，本文探究EPU对企业绿色创新的影响，并引入CSR作为调节变量。研究结论可为政府优化绿色政策、企业制定创新战略提供参考，助力绿色经济转型。
一、理论分析与研究假设
（一）经济政策不确定性与企业绿色创新
绿色创新具有投入高、周期长、收益滞后的特征，相较普通技术创新，对政策环境变动更为敏感。依据创新深度可将其划分为绿色发明创新与绿色实用新型创新，两类创新的风险属性与资源需求存在差异，对EPU的响应特征并不一致。前景理论表明，管理者的风险偏好随外部参照点动态调整。EPU上升压缩既有收益，使管理者陷入“损失规避”框架，风险容忍度显著提升，从而倾向高风险—高回报策略。绿色发明专利技术壁垒高、政策适配性强，更契合不确定环境下的企业转型需求；而实用新型创新改进幅度小、竞争力弱，对冲政策风险的效果有限。增长期权理论也表明，不确定性会提升前沿研发的长期预期收益，激励企业主动布局绿色技术创新。在双碳战略导向下，政府绿色激励政策逐步由数量导向转向质量导向，更加侧重实质性减排成效。绿色发明专利能够实现深度脱碳、难以模仿、可持续性更强，更易获得政策倾斜与资源支持；而绿色实用新型创新仅实现边际改进，创新价值与政策赋能效果较弱。据此，本文提出如下假设：
H1：经济政策不确定性对企业绿色创新起促进作用。
H2：相比于企业绿色实用创新，经济政策不确定性对于企业绿色发明创新的影响更为明显。
（二）企业社会责任的调节作用
企业社会责任（CSR）作为连接企业与外部利益相关者的重要纽带，能够通过信号传递、资源整合与风险缓冲等路径，缓解外部环境波动对企业经营决策的冲击。已有研究表明，社会责任履行良好的企业更易获得利益相关者信任与政策支持，其创新决策对外部环境波动的敏感度更低且稳定性更强。基于此，本文将本文将CSR纳入研究框架，分析其对经济政策不确定性与企业绿色创新关系的调节作用，并区分不同绿色创新类型的异质性差异。
经济政策不确定性上升会加剧资本市场的信息不对称，强化企业绿色创新的融资约束与创新风险。而企业积极履行社会责任并公开披露相关信息，本质上是向市场传递“长期主义导向、风险管控能力强、环境合规性高”的积极信号，降低外部投资者的风险疑虑，帮助企业在不确定性环境中更易获得绿色融资与资源支持，进而增强不确定性对绿色创新的正向激励效果。根据资源依赖理论，CSR能够帮助企业获取政策补贴、技术合作与供应链资源。绿色发明专利属于高投入、长周期、高风险的实质性创新，对外部资源与政策环境依赖性强，CSR的资源与风险缓冲作用尤为显著，能够明显强化经济政策不确定性对绿色发明专利的促进效应；而绿色实用新型专利创新难度小、投入低、风险可控，受外部环境与资源约束较弱，因此CSR的调节作用相对有限。基于此，本文提出以下研究假设：
H3：企业社会责任在经济政策不确定性影响企业绿色创新的过程中可以起到正向调节作用。
H4：相比于企业绿色实用创新，经济政策不确定性对于企业绿色发明创新的影响更为明显。
二、研究设计
（一）样本选择与数据来源
本文选取A股上市非金融上市公司2010-2020年相关数据作为研究样本。为确保数据的客观性与平稳性，剔除存在ST、PT及数据缺失样本；并对核心变量进行1%和99%分位缩尾处理。EPU数据来源于http://policyuncertainty.com网站，采用Davis等构建的经济政策不确定性指标。企业创新数据来自中国研究数据服务室平台(CNRDS)。最终对所有数据借助EXCEL进行整理筛选，运用STATA18进行统计分析。
（二）变量选取
1.被解释变量
企业绿色创新作为一种兼具环境属性与创新属性的隐性行为，难以直接量化衡量。本文参考黎文靖和郑曼妮的研究，将企业绿色专利申请数量作为核心代理变量进行研究，具体以企业绿色发明专利数和绿色新型实用专利数之和来进行衡量。基于专利类型的异质性差异，本文进一步将企业绿色创新划分为“质量维度”与“数量维度”。绿色发明专利数（FMZL）作为企业绿色创新质量的代理变量，绿色新型实用专利数（SYZL）作为企业绿色创新数量的代理变量。为解决数据右偏分布问题，实证分析中对变量指标加1并进行对数化处理。
2.解释变量
选取Davis等人构建的经济政策不确定性指数作为衡量指标。在实证分析中，先对月度不确定性指数进行简单平均处理，再将结果除以100，最终得到年度EPU指数。
3.调节变量
本文设定的调节变量为企业社会责任（CSR）。对企业社会责任的评价目前尚无统一标准，相关衡量方法也存在差异，现有研究多采用和讯网公布的企业社会责任数据或润灵发布的相关数据。鉴于第三方机构具有外部独立性，评价标准更具客观性，故本文选取和讯网公布的企业社会责任数据。
4.控制变量
企业绿色专利的研发活动既受企业内部自身因素作用，也会受到外部宏观环境的影响。基于此，本文在模型回归过程中纳入了部分宏观控制变量，各控制变量的具体内容及对应含义详见表1。
| 变量 | 变量符号 | 变量名称 | 变量描述 |
|---|---|---|---|
| 被解释变量 | ZLZS | 绿色专利总数 | ln（1+绿色专利总数） |
| FMZL | 绿色发明专利 | ln（1+绿色发明专利数） | |
| SYZL | 绿色实用新型专利 | ln（1+绿色实用新型专利数） | |
| 解释变量 | EPU | 经济政策不确定性 | 经济政策不确定性月度数据简单平均/100 |
| 调节变量 | CSR | 企业社会责任 | 和讯网披露的企业社会责任数据 |
| 控制变量 | Hbzj | 货币资金 | 企业年度货币资金取对数求得 |
| Age | 企业年限 | 企业成立年限对数求得 | |
| Size | 企业规模 | 企业总资产对数求得 | |
| Growth | 营业收入同比增长率 | 企业营业收入同比增长率 | |
| Lev | 杠杆率 | 企业总负债/企业总资产 | |
| Roa | 资产报酬率 | 衡量企业的获利能力 | |
| Largest | 前十大股东持股比例 | 前十大股东持股比例数合计 |
（三）模型构建
为了验证经济政策不确定性对企业绿色创新的影响及异质性效应，借鉴饶品贵等（2017）、阳镇等（2021）实证研究，构建的基准回归模型如下：
其中，i表示企业，t表示观测年度，表示控制变量集合。此外，还纳入时间固定效应和个体固定效应，为随机扰动项。被解释变量GI包含三个维度：ZLZS衡量企业绿色创新整体水平、FMZL衡量企业实质性绿色创新质量和SYZL衡量企业改进性绿色创新数量。当被解释变量为ZLZS时，若核心解释变量EPU的回归系数>0，表明经济政策不确定性对企业绿色创新整体具有显著促进作用，研究假设H1成立；当被解释变量分别为FMZL和SYZL进行回归时，若前者回归系数>后者回归系数，说明经济政策不确定性影响下，企业更为重视绿色创新质量，假设2得到验证。
三、实证分析
（一）描述性统计
如表2描述性统计结果显示，企业绿色专利总数（ZLZS）的均值为0.274，取值介于 0‑3.434，样本企业绿色创新水平分化明显。同时，绿色发明专利（FMZL）和绿色新型实用专利（SYZL）同样表现出极大反差，反映企业间创新能力存在显著差异。经济政策不确定性（EPU）的均值为2.077，区间为 0.920‑3.900，表明样本期内经济政策存在波动，为本文后续研究打下基础。
| 变量名称 | N | MEAN | SD | MIN | MAX |
|---|---|---|---|---|---|
| ZLZS | 41986 | 0.274 | 0.689 | 0 | 3.434 |
| FMZL | 41,986 | 0.187 | 0.543 | 0 | 2.996 |
| SYZL | 41,986 | 0.159 | 0.477 | 0 | 2.565 |
| EPU | 41,986 | 2.077 | 1.132 | 0.920 | 3.900 |
| Hbzj | 32,896 | 20.12 | 1.511 | 16.27 | 24.58 |
| Age | 30,992 | 2.036 | 0.942 | 0 | 3.367 |
| Size | 33,154 | 22.06 | 1.512 | 18.65 | 27.17 |
| Growth | 32,004 | 0.393 | 1.063 | -0.747 | 7.184 |
| Lev | 33,155 | 3.554 | 3.355 | 1.016 | 21.21 |
| Roa | 41,725 | 0.0726 | 0.0822 | -0.259 | 0.321 |
| Largest | 31,287 | 59.53 | 16.01 | 21.71 | 96.01 |
（二）基准模型回归
本文将经济政策不确定性EPU与企业绿色创新（ZLZS）进行回归，结果如表3所示。EPU回归系数为0.0658，在1%的水平上显著为正，表明经济政策不确定性显著促进企业绿色创新，H1成立。进一步区分创新类型，绿色发明专利申请量（FMZL）和绿色实用新型专利申请量（SYZL）的系数分别为0.0499和0.0368，均通过1%显著性检验。其中绿色发明专利申请量的回归系数更大，说明在经济政策不确定性影响下，企业更注重绿色专利质量的提升，H2成立。
| 变量名称 | (1)ZLZS | (2)FMZL | (3)SYZL |
|---|---|---|---|
| EPU | 0.0658***(7.2527) | 0.0499***(6.7710) | 0.0368***(5.2354) |
| Hbzj | 0.0218***(3.7361) | 0.0139***(3.0484) | 0.0151***(3.3572) |
| Age | 0.0268*(1.8131) | 0.0208*(1.7588) | 0.0210*(1.8230) |
| Size | 0.0180**(2.2305) | 0.0220***(3.1922) | 0.0009(0.1589) |
| Growth | -0.0014(-0.6170) | -0.0014(-0.7881) | -0.0011(-0.6393) |
| Lev | 0.0006(0.4130) | 0.0011(0.9631) | 0.0002(0.2021) |
| Roa | 0.0833(1.6336) | 0.0473(1.1544) | 0.0759**(2.0940) |
| Largest | -0.0024***(-4.6260) | -0.0017***(-4.0555) | -0.0012***(-2.9588) |
| _cons | -0.5617***(-3.6510) | -0.6070***(-4.7364) | -0.1767(-1.5852) |
| 个体效应
时间效应 |
固定
固定 |
固定
固定 |
固定
固定 |
| R2 | 0.0318 | 0.0309 | 0.0156 |
| N | 30365 | 30365 | 30365 |
注：* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01，括号中为t值。
（三）稳健性检验
为验证研究结论的可靠性，本文通过替换核心解释变量的方式开展稳健性检验。参考Baker等学者构建的EPU指数作为替代变量，并保持其余模型设定不变。替换变量后的回归结果如表4所示，核心变量的显著性水平未发生实质性改变，仅系数大小呈现合理波动，由此说明，经济政策不确定性促进企业绿色创新的核心结论稳健有效，假设1依然成立。
| 变量名称 | (1)ZLZS | (2)FMZL | (3)SYZL |
|---|---|---|---|
| EPU | 0.0283***(7.2527) | 0.0214***(6.7710) | 0.0158***(5.2354) |
| Hbzj | 0.0218***(3.7361) | 0.0139***(3.0484) | 0.0151***(3.3572) |
| Age | 0.0268*(1.8131) | 0.0208*(1.7588) | 0.0210*(1.8230) |
| Size | 0.0180**(2.2305) | 0.0220***(3.1922) | 0.0009(0.1589) |
| Growth | -0.0014(-0.6170) | -0.0014(-0.7881) | -0.0011(-0.6393) |
| Lev | 0.0006(0.4130) | 0.0011(0.9631) | 0.0002(0.2021) |
| Roa | 0.0833(1.6336) | 0.0473(1.1544) | 0.0759**(2.0940) |
| Largest | -0.0024***(-4.6260) | -0.0017***(-4.0555) | -0.0012***(-2.9588) |
| _cons | -0.5616***(-3.3239) | -0.5728**(-4.4296) | -0.1515(-1.3429) |
| 个体效应
时间效应 |
固定
固定 |
固定
固定 |
固定
固定 |
| R2 | 0.0318 | 0.0309 | 0.0156 |
| N | 30365 | 30365 | 30365 |
注：* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01，括号中为t值。
（四）企业社会责任的调节效应
经济政策不确定性（EPU）对企业绿色创新的影响会受到企业内部治理因素的调节。EPU上升会加剧市场风险与信息不对称，收紧企业绿色创新融资约束，而企业社会责任能够发挥声誉与风险缓冲作用，弱化负面冲击。良好的CSR披露可降低企业融资成本、缓解资源约束，在政策波动环境中形成风险 “保险效应”，助力企业开展绿色创新。
为厘清上述问题，在基准模型（1）的基础上引入EPU*CSR的交互项，设立模型：
使用调节变量与解释变量的交互项进行检验，若模型中显著，则说明变量企业社会责任CSR的调节效应存在。其回归结果如表5所示，列（1）至列（3）EPU*CSR交互性在1%的水平下显著为正。这表明企业社会责任发挥正向调节作用，能够有效强化经济政策不确定性对企业绿色创新的促进效果，假设H3得以验证。
| 变量名称 | （1）ZLZS | （2）FMZL | （3）SYZL |
|---|---|---|---|
| EPU | -0.0093(-1.1976) | -0.0121*(-1.9367) | 0.0005(0.0897) |
| CSR | -0.0038***(-6.4066) | -0.0035***(-7.0037) | -0.0017***(-3.6859) |
| EPU*CSR | 0.0016***(4.7782) | 0.0013***(4.7048) | 0.0007***(2.7623) |
| Hbzj | 0.0246***(4.1792) | 0.0165***(3.5762) | 0.0169***(3.7037) |
| Age | 0.0629***(5.1772) | 0.0523***(5.4255) | 0.0383***(4.0574) |
| Size | 0.0215***(2.6992) | 0.0260***(3.8213) | 0.0023(0.4002) |
| Growth | -0.0012(-0.5112) | -0.0013(-0.7108) | -0.0009(-0.5326) |
| Lev | 0.0013(0.8567) | 0.0017(1.4615) | 0.0005(0.5037) |
| Roa | 0.0466(0.7959) | 0.0400(0.8369) | 0.0622(1.4442) |
| Largest | -0.0022***(-4.1840) | -0.0014***(-3.4511) | -0.0011***(-2.7789) |
| 个体效应
时间效应 R2 N |
固定
固定 0.0334 30022 |
固定
固定 0.0331 30022 |
固定
固定 0.0158 30022 |
注：* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01，括号中为t值。
四、结论及政策建议
（一）研究结论
本文基于中国A股上市非金融公司样本，系统探究经济政策不确定性对企业绿色创新的影响及企业社会责任的调节效应，主要结论如下：
1.经济政策不确定性显著正向促进企业绿色创新：经济政策不确定性打破企业原有发展路径，倒逼企业企业加大绿色创新投入，以战略创新对冲外部风险、适配绿色发展政策导向，最终形成绿色创新的“正向激励”效应，验证了研究假设H1。
2.经济政策不确定性驱动企业绿色创新呈现“质量优先于数量”的差异化特征：相较于绿色实用新型改良创新，其对绿色发明专利实质性创新的提升效果更强。在不确定环境下，企业倾向配置资源于高壁垒、高长期价值的突破性绿色技术，优化创新结构。
3.企业社会责任发挥显著正向调节作用，且存在创新异质性：良好的社会责任履行能够提升企业信息透明度与外部信任度，缓解融资约束、形成风险缓冲的“保险效应”，有效放大政策不确定性对绿色创新的激励效果，且该赋能作用在绿色发明专利创新中更为突出。
（二）政策建议
基于本文研究结论，从政府、企业两方提出政策建议：
1.政府层面：政府应稳定政策预期，减少频繁调整带来的市场波动，依托补贴、税收优惠等政策激励企业绿色创新。推行差异化治理，加大中小企业绿色融资支持，倒逼高污染行业转型、扶持绿色新兴产业。同时完善企业社会责任评价体系，对高CSR企业给予政策与资源倾斜，发挥社会责任的创新赋能作用。
2.企业层面：企业应主动研判政策动态，灵活调整绿色创新战略。在政策不确定环境下，聚焦绿色发明专利等实质性创新，优化创新资源配置。同时积极履行并披露社会责任，借助声誉优势缓解融资约束、抵御经营风险，持续提升绿色创新质量。
（三）研究局限与未来展望
本研究虽揭示了经济政策不确定性对企业绿色创新的影响机制，但仍存在一定局限：一是样本聚焦于A股上市企业，未涵盖非上市公司，结论的普适性有待拓展；二是未细分经济政策类型的异质性影响；三是仅验证CSR调节效果，未深入挖掘微观作用路径.未来研究可进一步拓展样本范围、细分政策类型，结合微观研究方法深入剖析社会责任的作用机制，为绿色创新发展提供更精准的理论与实践支撑。
参考文献：
- 吴信科, 2025. 数字经济政策、环境不确定性与企业绿色创新[J]. 统计与决策, 41(20): 35-39.
- 郭丕斌,张爱琴.负责任创新、动态能力与企业绿色转型升级[J].科研管理,2021,42(07):31-39.
- 解学梅,朱琪玮.企业绿色创新实践如何破解“和谐共生”难题？[J].管理世界,2021,37(01):128-149+9.
- 李琼, 陈烨宁, 2024. 经济政策不确定性、esg评级与企业绿色创新[J]. 商业观察, 10(15): 84-91+95.
- 李恩极,张晨,万相昱.经济政策不确定性下的创新决策：企业韧性视角[J].当代财经,2022(10):102-114.
- Brav A, Jiang W, Ma S, et al. How does hedge fund activism reshape corporate innovation?[J]. Journal of financial economics, 2018, 130(02): 237-264.
- Kahneman D,Tversky A.Prospect theory: An analysis of decision under risk. In Decision, Probability and Utility (pp. 183–214)[M].Cambridge: Cambridge University Press,1988.
- 李大元,项保华,陈应龙.企业动态能力及其功效:环境不确定性的影响[J].南开管理评论,2009,12(06):60-68.
- 刘波,李志生,王泓力,等.现金流不确定性与企业创新[J].经济研究,2017,52(03):166-180.
- 刘兴华,洪攀.经济政策不确定性与企业投资：融资约束异质性视角[J].南昌大学学报(人文社会科学版),2022,53(05):36-45.
- 余明桂,回雅甫,潘红波.政治联系、寻租与地方政府财政补贴有效性[J].经济研究,2010,45(03):65-77.
- Buysse K, Verbeke A. Proactive environmental strategies: A stakeholder management perspective[J]. Strategic management journal, 2003, 24(05): 453-470.
- 温素彬,方苑.企业社会责任与财务绩效关系的实证研究——利益相关者视角的面板数据分析[J].中国工业经济,2008(10):150-160.
- 冉戎,董迪,胡轩,等.抑制或促进：企业社会责任与绿色创新绩效[J].科研管理,2023,44(06):95-106.
- 王红建,李青原,邢斐.经济政策不确定性、现金持有水平及其市场价值[J].金融研究,2014(09):53-68.
- 万家杰,左晓萌,夏聪.社会责任信息披露的“信息沟通效应”与股价崩盘风险[J].全国流通经济,2024(24):157-160.
- Cobb A, Wry T. Resource-Dependence Theory. In Management[M]. New York: Oxford University Press,2014.
- 冯丽艳,肖翔,赵天骄,等.社会绩效、信息披露与融资约束——来自中国上市公司的经验证据[J].北京交通大学学报(社会科学版),2016,15(01):74-86.
- 黎文靖,郑曼妮.实质性创新还是策略性创新?——宏观产业政策对微观企业创新的影响[J].经济研究,2016,51(04):60-73.
- Baker S R, Bloom N, Davis S J. Measuring economic policy uncertainty[J]. The quarterly journal of economics, 2016,131(04):1593-1636.
- 李增福,汤旭东,连玉君.中国民营企业社会责任背离之谜[J].管理世界,2016,(09):136-148+160+188.