《Aquaculture and Fisheries》：Supply chain digitalization and green innovation in maritime enterprises: Evidence from a quasi-natural experiment in China
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摘要：在中国"双碳（Dual-Carbon）"战略与海洋经济发展驱动下，理解供应链数字化（Supply Chain Digitalization）如何影响海运企业的绿色创新（Green Innovation）至关重要。现有研究主要关注经济绩效与环境、社会及治理
摘要：在中国"双碳（Dual-Carbon）"战略与海洋经济发展驱动下，理解供应链数字化（Supply Chain Digitalization）如何影响海运企业的绿色创新（Green Innovation）至关重要。现有研究主要关注经济绩效与环境、社会及治理（ESG）表现，关于资源依赖型产业中绿色创新的证据仍较有限。海运企业具有研发强度高、资源依赖强及融资约束显著的特征，为此类研究提供了理想情境。本研究以"供应链创新与应用试点（Supply Chain Innovation and Application Pilot, SCIAPP）"政策作为准自然实验（Quasi-natural Experiment），采用2012—2023年中国167家上市海运企业的面板数据，运用双重差分法（Difference-in-Differences, DID）、倾向得分匹配—双重差分法（Propensity Score Matching-DID, PSM-DID）及多维固定效应模型进行分析。结果表明：（1）供应链数字化通过提升绿色发明专利与实用新型专利显著促进绿色创新，且未挤出非绿色创新投入，政策效应具有持续性；（2）机制分析揭示三条路径——缓解信息不对称（Information Effect）、缓解融资约束（Financing Effect）及强化管理层学习（Learning Effect）；（3）异质性分析显示国有企业在、非重污染企业及中部地区企业政策效应更强；海岸线长度与海洋灾害频次等海运特有因素不改变正向政策效应的显著性。
论文解读：
一、研究背景与意义
在中国推进"双碳（Dual-Carbon）"目标与"海洋强国"战略背景下，推动海洋经济绿色转型尤为关键，海运企业（Maritime Enterprises）是转型的核心微观主体。然而海运企业绿色创新（Green Innovation）面临研发周期长、资本密集度高、需跨供应链协同等瓶颈，加之海—陆空间分割导致严重的信息孤岛与融资障碍，许多企业出现"高投入低产出"困境。既有文献多聚焦数字化转型对企业绩效、全要素生产率及环境、社会及治理（Environmental, Social, and Governance, ESG）的影响，较少从准自然实验角度探讨供应链导向的数字化政策对资源依赖型海运企业绿色创新的因果效应。中国"供应链创新与应用试点（Supply Chain Innovation and Application Pilot, SCIAPP）"政策通过数据集成、标准化信息交换及供应链协同治理推动供应链数字化（Supply Chain Digitalization），为评估外生制度冲击对海运企业绿色创新的影响提供了理想的准自然实验（Quasi-natural Experiment）。该研究发表于《Aquaculture and Fisheries》。
二、主要研究方法概述
研究人员基于《海洋及相关产业分类》（GB/T 20794?2021），通过Python爬虫抓取A股上市公司经营范围关键词（marine、offshore、vessel、aquaculture、port、sea?land等）、财务筛选及人工核验，构建2012—2023年167家上市海运企业共2004个企业—年度观测值的非平衡面板。绿色创新（Green Innovation）以绿色发明专利申请量加1取自然对数衡量（MGIQ），政策变量为试点企业虚拟变量Treat与政策后时期虚拟变量Time（2017年及以后＝1）的交互项Treat×Time。控制托宾Q值（Tobin's Q）、总资产收益率（Return on Assets, ROA）、资产负债率（Debt）、账面市值比（Market-to-Book Ratio, Mtb）、企业规模（Size，总资产自然对数）、固定资产比（Property, Plant and Equipment Ratio, PPE）、研发强度（Research and Development Intensity, RD）、第一大股东持股比（Top 1 Shareholding Ratio, TOP1）、审计意见（Opinion）及两职合一（Dual）等变量。基准模型采用多期双重差分法（Staggered Difference-in-Differences, DID）含企业、年度及行业固定效应，辅以倾向得分匹配—双重差分法（Propensity Score Matching-DID, PSM-DID）、平行趋势检验、安慰剂检验（Placebo Test, 500次随机抽样）、替换因变量、排除2015年股灾与2020年新冠疫情干扰、滞后项、控制同期政策及企业层面供应链数字化文本指数等进行稳健性验证。机制检验采用分组回归（信息透明度以修正Jones模型可操纵应计利润绝对值度量）及中介效应模型（融资约束以FC指数、管理层学习以管理费用率度量），Sobel检验验证中介显著性。异质性分析按产权性质（国有企业State-Owned Enterprises, SOEs vs. 非国有企业Non?SOEs）、污染属性（重污染 vs. 非重污染）、区域（东部Eastern／中部Central／西部Western）及海运特征调节变量（海岸线长度Coastline Length、海洋灾害频次Marine Disaster Frequency）分组回归。
三、实证研究结果
4.1 基准回归（Benchmark Regression）
在逐步加入固定效应与控制变量后，Treat×Time系数介于0.561～0.702且在1%水平上显著，表明SCIAPP政策使海运企业绿色创新水平提升约8.76%，支持假设H1——供应链数字化显著促进海运企业绿色创新。
4.2 平行趋势检验（Parallel Trend Test）
事件研究法加入企业特定线性时间趋势，政策前各期系数置信区间包含0，联合F检验不拒绝预处理系数联合为零（F＝1.77, p＝0.1366），满足平行趋势假设；政策后系数显著为正并持续上升，证实政策动态正向影响。
4.3 安慰剂检验（Placebo Test）
500次随机分配处理组估计系数均值为－0.0014，集中分布于0附近，大幅偏离真实估计值0.3477且t统计量不显著，排除偶然因素驱动结果的可能。
4.4 小样本偏误检验（Small Sample Bias Test）
从20家处理组中随机抽取18家重复500次，估计系数均值0.0372近似正态分布，最小t值4.37＞1.96且全部在1%水平显著，表明结果不受小样本偏误影响。
4.5 更多稳健性检验（More Robustness Tests）
更换因变量为绿色发明＋实用新型专利总数（MGIN）、剔除2015年与2020年异常年份、引入两期滞后政策变量（L2_Policy系数0.420，p＜0.05，当期不显著说明政策具滞后性）、控制智慧城市试点、宽带中国、海洋经济创新发展示范城市及示范区等同期政策、加入企业年报文本挖掘的供应链数字化指数（z_scd）及PSM?DID（系数1.109，p＜0.01），核心结论保持一致。
5.1 机制分析（Mechanism Analysis）
信息效应（Information Effect）：按信息透明度中位数分组，低透明度组Treat×Time系数0.810（p＜0.01），高透明度组0.156不显著，组间差异显著（p＝0.003），说明数字化通过降低信息不对称促进绿色创新。
融资效应（Financing Effect）：中介模型显示SCIAPP显著降低FC指数（β1＝－132.085, p＜0.01），FC进入绿色创新方程后系数显著负向（－0.569, p＜0.05），Sobel检验Z＝4.567（p＜0.01），证实缓解融资约束的中介作用。
学习效应（Learning Effect）：SCIAPP显著提升管理费用率（Manage），Manage进入绿色创新方程系数0.041（p＜0.05），Sobel检验Z＝2.316（p＜0.05），证实管理层学习与组织适应在其中的中介作用。
5.2 异质性分析（Heterogeneity Analysis）
5.2.1 海运企业绿色创新进一步分析
质量与数量双提升：绿色实用新型专利（MGIN）系数1.111（p＜0.01），说明数字化同时提升高质量（发明）与常规（实用新型）绿色创新。
挤入而非挤出（Crowding?In vs. Crowding?Out Effect）：总专利申请量系数0.058（p＜0.01），数字化未挤出非绿色创新，产生创新边界扩展的挤入效应。
持续性（Persistence）：两期连续绿色发明专利度量下Treat×Time系数1.712（p＜0.01），证实政策增强绿色创新持续性。
5.2.2 内部异质性
产权性质：国有企业（SOEs）组系数0.893（p＜0.01）显著，非国有企业组－0.188不显著，国企因资源获取与政策执行力具更强响应。
行业特征：非重污染行业组系数0.706（p＜0.01）显著，重污染行业组0.467不显著，后者受技术锁定与转型成本拖累短期效果不明显。
区域异质性：中部地区系数0.721（p＜0.05）显著，东部与西部不显著——东部初始数字化较高致边际增益有限，西部受产业集聚与基础设施约束。
5.3 海运特有环境与资源禀赋的调节效应（Moderating Effects of Marine?Specific Environmental and Resource Endowments）
加入海岸线长度、海洋灾害频次与Treat×Time的交互项均不显著，主效应Treat×Time＝0.901（p＜0.05）依然显著，说明供应链数字化的绿色创新促进作用在海运各类资源与环境风险条件下具普适性，不依赖特定岸线或灾害暴露度。
四、讨论与结论总结
研究人员指出，供应链数字化是帮助海运企业克服海运产业结构性障碍（海—陆分割、信息不对称、融资难）的战略能力；三条机制——数据集成降信息摩擦、数字信任缓融资约束、数字化运营促管理层跨域学习——尤其契合海运业特殊生产与治理条件。异质性反映吸收能力、转型壁垒与边际政策回报差异而非政策失效。数字化补而非替原有创新，实现质—量双升与持续强化。总体而言，供应链数字化通过改善信息流、资源获取与学习过程助推海洋产业可持续发展。
结论（Conclusions）：
第一，以SCIAPP表征的供应链数字化显著提升中国海运企业绿色创新（增约8.76%），效应对国有企业、非重污染企业及中部地区企业更明显，经PSM?DID等多重稳健性检验成立。
第二，促进渠道为缓解信息不对称（Information Effect）、缓解绿色研发融资约束（Financing Effect）及强化管理层学习（Learning Effect）。
第三，供应链数字化同步提升绿色发明专利（质量）与绿色实用新型专利（数量），未挤出其他创新投入，具创新挤入效应与持续性。
