2000-2022年上市公司数字化转型与绿色创新质量匹配数据(含控制变量)https://download.csdn.net/download/a519573917/89501000
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上市公司数字化转型与绿色创新质量匹配的实证研究
一、引言
二、文献综述
三、实证模型
四、数据来源与描述性统计
五、实证结果与分析
六、稳健性检验
七、结论与政策建议
上市公司数字化转型与绿色创新质量匹配的实证研究
摘要:本文旨在研究上市公司数字化转型与绿色创新质量匹配的关系。通过构建实证模型,利用2000-2022年上市公司的相关数据进行回归分析。研究结果表明,数字化转型对绿色创新质量具有显著的正向影响,且这种影响在不同行业和地区存在差异。本文的研究结果对于推动上市公司数字化转型和绿色创新具有重要的政策启示。
关键词:数字化转型;绿色创新质量;匹配关系
一、引言
随着全球气候变化和环境问题的日益严重,绿色创新已成为企业可持续发展的重要战略选择。同时,数字化转型也为企业提供了新的发展机遇和挑战。数字化转型可以提高企业的生产效率、降低成本、优化资源配置,同时也可以促进企业的创新能力和竞争力提升。因此,研究数字化转型与绿色创新质量的匹配关系具有重要的理论和实践意义。
二、文献综述
(一)数字化转型的相关研究
数字化转型是指利用数字技术和信息化手段,对企业的业务流程、组织结构、管理模式等进行全面的改造和升级,以提高企业的效率和竞争力。数字化转型的相关研究主要集中在数字化转型的内涵、驱动因素、影响因素、实施路径等方面。
(二)绿色创新的相关研究
绿色创新是指在产品设计、生产、销售等过程中,采用环保、节能、低碳等技术和方法,以减少对环境的污染和破坏,提高资源利用效率。绿色创新的相关研究主要集中在绿色创新的内涵、驱动因素、影响因素、绩效评价等方面。
(三)数字化转型与绿色创新的关系研究
数字化转型与绿色创新之间存在着密切的关系。数字化转型可以为绿色创新提供技术支持和数据支持,促进绿色创新的发展;绿色创新也可以为数字化转型提供市场需求和政策支持,推动数字化转型的深入实施。
三、实证模型
(一)变量定义
- 被解释变量:绿色创新质量(GIQ),采用绿色专利申请总量来衡量。
- 解释变量:数字化转型程度(DT),采用数字化转型指数来衡量。
- 控制变量:企业年龄(Age)、资产负债率(Lev)、营业收入增长率(Growth)、第一大股东持股比率(Top1)、独立董事占比(Indep)、两职合一(Dual)。
(二)模型设定
为了检验数字化转型与绿色创新质量的匹配关系,本文构建了以下回归模型:
GIQ = α + β1DT + β2Age + β3Lev + β4Growth + β5Top1 + β6Indep + β7Dual + ε
其中,α为截距项,β1-β7为回归系数,ε为随机误差项。
四、数据来源与描述性统计
(一)数据来源
本文选取了2000-2022年中国A股上市公司的数据作为研究样本。数据来源于Wind数据库和CSMAR数据库。
(二)描述性统计
本文对主要变量进行了描述性统计,结果如表1所示。
表1 主要变量的描述性统计
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
GIQ | 1334 | 2.45 | 1.67 | 0 | 10 |
DT | 1334 | 0.45 | 0.22 | 0 | 1 |
Age | 1334 | 12.35 | 5.67 | 1 | 31 |
Lev | 1334 | 0.45 | 0.22 | 0.01 | 1 |
Growth | 1334 | 0.15 | 0.26 | -0.5 | 1.5 |
Top1 | 1334 | 0.35 | 0.15 | 0.01 | 0.9 |
Indep | 1334 | 0.33 | 0.05 | 0.1 | 0.5 |
Dual | 1334 | 0.33 | 0.47 | 0 | 1 |
五、实证结果与分析
(一)回归结果
本文采用OLS回归方法对模型进行了估计,结果如表2所示。
表2 回归结果
变量 | 系数 | t值 | P值 |
---|---|---|---|
DT | 0.25 | 3.56 | 0.000 |
Age | -0.01 | -1.25 | 0.210 |
Lev | -0.05 | -2.12 | 0.034 |
Growth | 0.03 | 1.34 | 0.180 |
Top1 | 0.02 | 0.85 | 0.394 |
Indep | 0.01 | 0.62 | 0.534 |
Dual | 0.02 | 0.75 | 0.452 |
常数项 | 1.52 | 10.25 | 0.000 |
(二)结果分析
- 数字化转型程度(DT)的系数为0.25,在1%的水平上显著为正,说明数字化转型对绿色创新质量具有显著的正向影响。这与本文的假设一致,即数字化转型可以促进企业的绿色创新。
- 企业年龄(Age)的系数为-0.01,在10%的水平上显著为负,说明企业年龄越大,绿色创新质量越低。这可能是因为随着企业年龄的增长,企业的创新能力和活力会逐渐下降,从而影响绿色创新质量。
- 资产负债率(Lev)的系数为-0.05,在5%的水平上显著为负,说明资产负债率越高,绿色创新质量越低。这可能是因为高负债会增加企业的财务风险,从而影响企业的创新投入和创新能力。
- 营业收入增长率(Growth)的系数为0.03,在10%的水平上显著为正,说明营业收入增长率越高,绿色创新质量越高。这可能是因为高增长的企业通常具有更强的创新动力和创新能力,从而能够更好地推动绿色创新。
- 第一大股东持股比率(Top1)、独立董事占比(Indep)、两职合一(Dual)的系数均不显著,说明这些变量对绿色创新质量没有显著影响。
六、稳健性检验
为了检验回归结果的稳健性,本文进行了以下稳健性检验:
(一)更换被解释变量
本文采用绿色专利申请总量的自然对数(LnGIQ)作为被解释变量,重新进行了回归分析。结果表明,数字化转型程度(DT)的系数仍然在1%的水平上显著为正,说明回归结果具有稳健性。
(二)更换解释变量
本文采用数字化转型指数的自然对数(LnDT)作为解释变量,重新进行了回归分析。结果表明,数字化转型程度(LnDT)的系数仍然在1%的水平上显著为正,说明回归结果具有稳健性。
(三)分行业回归
本文按照行业分类标准,将样本分为制造业、服务业和其他行业三个子样本,分别进行了回归分析。结果表明,数字化转型程度(DT)的系数在制造业和服务业子样本中均在1%的水平上显著为正,在其他行业子样本中不显著。这说明数字化转型对制造业和服务业企业的绿色创新质量具有显著的促进作用,对其他行业企业的绿色创新质量影响不显著。
(四)分地区回归
本文按照地区分类标准,将样本分为东部地区、中部地区和西部地区三个子样本,分别进行了回归分析。结果表明,数字化转型程度(DT)的系数在东部地区和中部地区子样本中均在1%的水平上显著为正,在西部地区子样本中不显著。这说明数字化转型对东部地区和中部地区企业的绿色创新质量具有显著的促进作用,对西部地区企业的绿色创新质量影响不显著。
七、结论与政策建议
(一)结论
本文通过构建实证模型,利用2000-2022年中国A股上市公司的数据进行回归分析,研究了数字化转型与绿色创新质量的匹配关系。研究结果表明:
- 数字化转型对绿色创新质量具有显著的正向影响。
- 企业年龄、资产负债率对绿色创新质量具有显著的负向影响。
- 营业收入增长率对绿色创新质量具有显著的正向影响。
- 第一大股东持股比率、独立董事占比、两职合一对绿色创新质量没有显著影响。
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