《Journal of Innovation & Knowledge》：From symbolic to substantive: The threshold role of green innovation in digital transformation for carbon reduction
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本研究旨在厘清企业数字化转型(DT)对碳排放(CE)的环境效应及其内在机制。针对现有文献将DT视为单一整体、且将绿色创新(GI)的媒介作用线性简化的理论争议，研究团队基于战略合法性理论，提出并验证了“象征-实质”转型机制。通过对2008-2019年中国上市公司年报进行文本挖掘构建企业级DT指数，研究发现DT显著降低了企业CE，且其影响被GI以非线性、阈值依赖的方式所中介。具体而言，GI存在阈值效应：在达到约15个绿色专利前，GI表现为象征性合规，会增加CE；跨越此阈值后，GI则转向实质性减排。这一合法性驱动的路径在国有企业、大型企业及处于成长期和成熟期的企业中尤为显著。本研究调和了文献中的矛盾证据，为设计分阶段、分企业类型的环境政策提供了依据。
在全球气候目标要求经济增长与环境污染脱钩的大背景下，中国作为最大的碳排放国和数字技术引领者，其企业如何通过数字化实现绿色转型，成为一个至关重要却又充满矛盾的议题。数字技术被寄予厚望，被认为是催化绿色现代化的关键引擎。然而，当企业纷纷拥抱人工智能、物联网等先进技术，将之深度整合进日常运营，即进行数字化转型(Digital Transformation, DT)时，一个核心问题随之浮现：DT这把“双刃剑”对企业的碳足迹究竟是福是祸？一方面，它有望提升资源利用效率，实现智能化减排；另一方面，庞大的数据中心、高速计算网络等数字基础设施本身也是“能耗大户”和“排碳先锋”。更令人困惑的是，企业为响应环保压力而开展的绿色创新(Green Innovation, GI)，本应是减排利器，有时却可能因停留在“表面功夫”而事与愿违。这种理论与实践上的分歧，构成了本研究探索的起点。
为解开DT、GI与碳排放(Carbon Emissions, CE)之间错综复杂的关系谜团，来自浙江工商大学统计与数学学院的研究团队徐爱婷、陈静茹、梁燕燕、朱雨涵在《Journal of Innovation 》上发表了题为“From symbolic to substantive: The threshold role of green innovation in digital transformation for carbon reduction”的研究论文。该研究独辟蹊径，引入战略合法性理论，提出了一个动态的“象征-实质”转型框架。研究认为，DT的环境影响并非简单的线性关系，而是通过GI以一种非线性、阈值依赖的方式进行中介。在初期，迫于合法性压力，企业可能进行象征性的GI（如申请大量外围绿色专利以获得认证），这反而可能因资源错配和技术本身能耗而增加短期碳排放。然而，一旦企业积累了足够的创新知识与能力，跨越某个临界点，GI便会“脱胎换骨”，转向能够带来实质性减排效果的核心技术创新。研究团队利用2008-2019年中国上市公司年报，通过文本挖掘76个数字技术关键词，构建了一个新颖的企业级DT指数，并采用产业剥离法估算了企业层面的碳排放数据，对上述理论框架进行了严谨的实证检验。
为开展此项研究，作者主要应用了以下关键技术方法：首先，基于文本挖掘技术，从中国上市公司年报中提取数字技术相关词汇频率，构建了衡量企业数字化转型(DT)程度的指数。其次，在缺乏直接企业碳排放(CE)数据的情况下，参考IPCC方法，利用中国能源统计年鉴等数据计算行业碳排放，再结合企业主营业务收入占比，通过“产业剥离法”估算了企业层面的CE。最后，研究采用了一系列计量经济学模型，包括基准回归模型、中介效应模型以及包含二次项的模型，以检验DT对CE的直接影响、GI的中介作用以及GI与CE之间的非线性（倒U型）关系，并控制了企业所有制、年龄、财务杠杆等多重变量以及行业、省份和年份固定效应。
研究结果
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基准回归结果：
研究首先检验了DT对CE的直接影响。结果表明，企业的DT水平与CE呈显著负相关，DT指数每增加1个单位，企业CE平均减少约2564吨。在样本期内，企业平均数字化水平从2008年的0.30提升至2019年的7.44，由此带来的CE绝对减少量达到18,300吨。这一结果支持了假设H1a，即DT能通过提升运营效率和驱动实质性环境改善来直接降低企业CE。而假设H1b（DT因数字基础设施能耗和资源错配而增加CE）在基准结果中未得到支持。
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GI的线性中介作用：
接着，研究通过线性中介模型检验了GI在DT与CE关系中的作用。结果发现，DT显著促进了GI，但当同时将DT和GI放入对CE的回归模型时，GI的系数显著为正，而DT的系数依然显著为负。这表明GI在DT与CE之间起到了部分中介作用，但其平均效应方向是增加碳排放。这一反直觉的发现揭示了在企业层面，GI的早期阶段可能整体上被象征性合规行为所主导，为探索其非线性效应提供了依据。
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GI的非线性阈值效应（战略解耦）：
这是本研究的核心发现。通过引入GI的二次项进行回归，研究清晰地揭示出GI与CE之间存在显著的倒U型关系。在GI积累的早期阶段（即“象征性合规阶段”），GI每增加1个单位，企业CE平均增加约9.06吨。然而，当GI积累超过一个临界阈值后，其对CE的影响由正转负，进入“实质性创新阶段”。通过计算，这个关键的转折点大约出现在企业拥有15个绿色专利时。在达到此阈值前，GI主要表现为满足监管和迎合利益相关者期望的“象征性”活动，如申请增量改进型专利、获取绿色认证等，这些活动消耗资源却未能触及核心排放源，甚至因研发和维护过程本身产生新的排放。一旦跨越约15个绿色专利的阈值，企业积累的创新能力使其能够转向开发和应用如碳捕集、氢能生产、智能电网等系统性、根本性的减排技术，从而实现显著的实质性碳减排。这一“象征-实质”转型的动态过程，完美解释了此前线性中介分析中GI系数为正的悖论。研究通过排除零绿色专利企业样本、排除2008年金融危机影响样本等稳健性检验，确认了这一倒U型关系的可靠性。
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企业异质性分析：
研究进一步探讨了DT的碳减排效应及GI的战略解耦路径在不同类型企业中的差异。
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所有制异质性：DT的碳减排效应在国有企业(SOE)中更为显著，其单位DT的减排量约为全样本平均水平的1.89倍。私有企业的DT则未显示出显著的减排影响。同时，GI的战略解耦效应（即倒U型关系）在国有企业中依然存在且显著。
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规模异质性：大型企业（雇员≥1000人）的DT能带来显著的碳减排，而小型企业的DT减排效应微弱且不显著。大型企业在资源和能力上的优势使其能更有效地将DT转化为减排成果，其GI同样呈现显著的倒U型关系。
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生命周期异质性：DT的碳减排效应主要体现在成长期和成熟期企业，衰退期企业则不显著。对于成熟期企业，GI同样表现出显著的战略解耦效应，但其实现减排转折所需的绿色专利阈值更高（超过19个），表明成熟企业因组织惯性和路径依赖，需要积累更多的创新才能实现实质性转型。
研究结论与讨论
本研究通过理论构建与实证检验，揭示了企业数字化转型影响碳排放的一条复杂而清晰的路径。主要结论可归纳为三点：首先，DT对企业CE具有直接的、显著的降低作用。其次，也是更重要的发现是，GI在DT与CE之间扮演着非线性的阈值型中介角色。其作用呈现先增后降的倒U型曲线，约15个绿色专利是区分“象征性合规”与“实质性创新”的关键拐点。最后，这一“数字脱碳”路径具有明显的企业异质性，在国有企业、大型企业以及成长期和成熟期企业中表现得更为突出。
本研究具有重要的理论贡献。它将战略合法性理论从静态的“象征-实质”二分法，扩展为一个动态的、能力驱动的演化模型，表明象征性行为可以成为迈向实质性变革的垫脚石。研究打破了关于GI中介作用必然是线性、正向的简单假设，通过量化阈值，为理解新兴经济体背景下企业环境战略的演变提供了新的分析框架。同时，研究通过揭示企业所有权、规模、生命周期阶段对DT减排效果的调节作用，深化了关于制度压力与企业环境行为关系的理解，指出企业的资源禀赋和战略导向塑造了其应对压力的方式。
研究的发现具有深刻的实践启示。对于政策制定者而言，设计环境激励政策时需要具备“分阶段、差异化”的思维。对于尚未跨越创新阈值、处于象征性合规风险较高的企业，政策应结合渐进式补贴与强制性的环境绩效审计，防止“为创新而创新”。对于已积累足够创新能力的企业，则应转向通过“碳-专利”置换、绿色知识产权证券化等市场化工具有效放大其减排影响。具体到企业类型，应鼓励资源丰富的国有企业和大型企业担当系统性脱碳的先锋，而对私营和小微企业则需通过“数字-绿色券”、专项补助等方式降低其转型门槛。此外，政府应着力夯实数字-绿色创新生态系统的基础，包括加强复合型人才培养、创新绿色金融产品、以及资助建立产业创新联盟，共同开发可扩展的碳核算与资源优化平台。
当然，本研究也存在一定局限，例如样本集中于中国上市公司，未能充分涵盖中小企业的动态；以专利数量衡量GI，未能完全捕捉创新质量与实际环境效益；且将企业视为独立个体，未考虑供应链联动和知识溢出的网络效应。这些都为未来研究指明了方向，例如开展跨国比较、结合专利质量与实施率数据、或采用网络分析方法考察跨企业的溢出效应等，从而为全球气候治理提供更丰富的洞见。
