资源编排视角下重污染企业绿色创新组态路径与可持续发展绩效研究：基于fsQCA与回归分析的实证证据

本研究基于资源编排理论，以495家重污染企业为样本，运用fsQCA和回归分析方法，探讨技术-组织-环境(TOE)框架下六项前因条件对绿色创新(GI)的协同效应，并分析不同绿色创新模式对企业可持续发展绩效(SDP)的差异化影响。研究发现企业绿色创新存在“殊途同归”的三条实现路径，且数字化转型(Dig)和市场竞争(MC)在所有路径中发挥核心作用；不同路径对SDP的影响呈现“殊途异效”特征。该研究为企业在复杂环境下通过资源优化配置实现绿色转型提供了理论依据和实践指导。

　　

随着“新质生产力”概念的提出和“双碳”目标的持续推进，绿色创新与可持续发展已成为当代社会的核心议题和企业实现高质量发展的重要战略。然而，尽管绿色创新能够提升企业的环境绩效、市场竞争力和经济效益，许多企业在环境规制下面临资源整合与技术突破的双重挑战。同时，“洗绿”行为（如过度包装和误导性宣传）的兴起不仅加剧了市场对绿色倡议的质疑，也给真正致力于绿色创新的企业带来额外压力。在这一背景下，如何有效开展绿色创新仍是亟待解决的研究问题。

为探究这一问题，研究人员以495家重污染企业为样本，整合资源编排理论和TOE（技术-组织-环境）框架，运用模糊集定性比较分析(fsQCA)与定量回归方法，系统分析了数字化转型(Dig)、冗余资源(RR)、高管环境关注(EAE)、环境规制(ER)、市场竞争(MC)和社会关注(SC)六项前因条件的协同效应，并进一步考察了不同绿色创新模式对企业可持续发展绩效(SDP)的影响。该研究发表于《Sustainable Futures》，为企业在复杂环境下通过资源优化配置实现绿色转型提供了重要见解。

研究采用混合方法设计，主要关键技术包括：1）基于文本分析的变量测量（从企业年报和政府工作报告中提取数字化转型、高管环境关注等指标的词频数据）；2）fsQCA组态分析（校准变量后识别高绿色创新的前因配置）；3）定量回归分析（检验不同创新路径对SDP的异质性影响）；4）可持续发展绩效多维测量（综合财务绩效ROA和环境绩效ESRP）。样本来源于2012年《上市公司行业分类指引》和2008年《上市公司环保核查行业分类管理名录》界定的重污染行业，剔除ST和*ST企业后最终获得495家上市公司数据。

4.1. 个体条件的必要性分析

通过必要性分析(NCA)和fsQCA发现，单个前因条件均不构成高绿色创新的必要条件，表明绿色创新是多重条件协同作用的结果。

4.3. 进一步分析

组态分析揭示了三条导致高绿色创新的路径：

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  M1（数字化驱动与资源优化型）：以高数字化转型、非高冗余资源、高环境规制和高市场竞争为核心条件，辅以低社会关注。该路径强调通过数字化技术优化资源配置，在外部压力下实现绿色创新，代表企业如陕煤集团。

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  M2（协同创新与环境适应型）：以高数字化转型、高冗余资源、高高管环境关注和高市场竞争为核心，辅以高环境规制。该路径体现内外部资源与压力的整合，代表企业如凯伦股份。

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  M3（内部驱动与外部引导型）：以高数字化转型、高冗余资源、高高管环境关注和高市场竞争为核心，辅以低社会关注。该路径依赖内部资源重组和外部竞争压力，代表企业如华新水泥。

横向比较发现，数字化转型和市场竞争在所有高绿色创新路径中均作为核心条件存在，凸显其重要性。而非高绿色创新路径(NM1)中市场竞争的缺失进一步印证了竞争环境对创新的推动作用。

5.3. 回归结果分析

回归分析表明，不同绿色创新路径对可持续发展绩效的影响存在差异：

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  M1和M2路径显著正向影响SDP（系数分别为0.085和0.129），说明这两类路径能同步提升环境和经济绩效。

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  M3路径对SDP的影响为负但不显著，可能因过度投入绿色创新短期内挤占核心业务资源，或缺乏外部压力导致发展不均衡。

5.4. 稳健性检验

通过1%缩尾处理、控制行业固定效应和分维度回归（环境绩效EP与财务绩效ROA）验证了结果的稳健性。发现绿色创新对环境绩效的促进作用更显著，凸显其环境价值。

研究结论表明，企业绿色创新存在“殊途同归”的多路径实现机制，但不同路径对可持续发展绩效的影响呈现“殊途异效”特征。数字化转型和市场竞争是推动绿色创新和提升SDP的普适性动力。企业需根据自身资源禀赋和外部环境选择适宜的创新路径，政府则应通过政策引导和市场机制创造良好环境。

该研究的理论贡献在于：1）拓展了资源编排理论在绿色创新中的应用，揭示了资源结构化、捆绑和利用的动态过程；2）揭示了不同绿色创新模式对SDP的异质性影响，丰富了可持续发展绩效的多维测量；3）方法上整合fsQCA与回归分析，为复杂因果关系研究提供了新思路。实践上，企业应系统整合TOE框架要素，政府需完善市场监督机制，社会组织和公众应积极参与治理，共同推动绿色转型。

研究的局限性包括环境条件测量的间接性、内生性问题未完全解决以及样本限于中国重污染企业。未来研究可引入更直接的环境规制指标、采用面板数据设计、拓展行业和国家范围，并关注生成式AI等新技术对资源编排逻辑的变革性影响。