“潜在待激活：监管科学如何激发创新能力，推动企业走向绿色发展”

《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：Latent until directed: How regulatory science activates innovation capacity to shape corporate green tilt

　　• 监管科学比监管人力更重要。• 创新能力能够提升监管的有效性。• 监管效果是渐进的、依赖于所有权的，并且具有战略导向性。

引言
很少有观点在学术界和政策制定中得到如此广泛的共识，即创新是企业绿色转型的驱动力。基于自然资源的观点认为，企业能力是可持续优势的来源；波特理论则认为，合理的监管能够促使企业通过创新来减少污染；世界各国政府也经常资助相关研究，期望获得环境红利（Porter和van der Linde，1995；Dai等人，2025）。建立实验室、雇佣工程师、资助专利，随着这些措施的实施，企业应该会变得更加环保。

然而，企业层面的实际情况并不像这种共识所暗示的那样令人乐观。在迄今为止最全面的综合研究中，涵盖了103项研究中的超过2000个估计效应大小，正面和负面的结果大致相同，最常见的结果是环境监管与企业竞争力或创新之间没有统计学上的显著关系（Cohen和Tubb，2018）。最近的一项多国研究表明，监管效果与监管设计和涉及的创新类型有关，灵活且界定明确的监管与粗放的监管有不同的表现（Zhang等人，2024；Dai和Zhang，2026）。综合这些发现传达了一个令人不安的信息：单纯投入资源进行创新或加强监管，并不能可靠地使企业变得更加环保。显然，还有其他因素在起作用。

我们认为，缺失的因素不是更多的监管力度，而是监管的质量。在过去十年中，金融监管通过数据密集型和基于证据的方法进行了重塑，这些方法通常被称为监管和监督技术，它们用标准化的测量协议、第三方验证标准、定量风险框架和披露模板取代了主观判断（Pan等人，2024）。在绿色金融领域，这种转变尤为明显：环境绩效现在是根据明确的技术标准进行评估的，碳强度通过标准化公式进行基准测试，绿色信贷的资格也基于文件证据而非声誉。我们将这种基于能力的监管特性称为“监管科学”，并将其与监管人力（即通过人员数量衡量的监管规模）区分开来（Wang等人，2025a；Zhao和Ma，2025）。这种区分很重要，因为两者可以独立变化：一个省份可以雇佣大量监管人员但监管程序仍然粗糙，或者雇佣少数人员但监管却非常精确。关于金融科技支持的监管、强有力的金融监管、监管周期、社会治理以及金融行业漂绿的最新研究也证实，监管设计和信息基础设施可以影响企业的创新、投资和信息披露选择（Almasi等人，2025；Gong等人，2025；Liu等人，2024）。

这一区别之所以能解决谜题，是因为创新能力本身并不偏向某个特定方向。更多的研究人员和更高的研究预算可以扩大企业的能力范围，但不一定能决定企业会选择做什么。在没有关于什么算作环境绩效以及如何评估它的明确外部信号的情况下，这种能力可能被用于降低成本、开发新产品，或者进入与环境无关的市场；甚至可能会扩大企业相对于竞争对手的环境差距（Cohen和Levinthal，1990）。监管科学正是提供了这种缺失的信号。通过明确环境评估的标准，它不仅告诉企业应该更加环保，还具体说明了环保性的衡量方式，从而为潜在的创新能力指明了方向。从这个角度来看，监管科学和创新能力是互补的，而非替代关系，而且创新的环保回报会随着监管信号的精确度提高而增加。图1以最简单的形式表达了这一预期。

当监管科学水平较低时，创新能力与企业绿色倾向之间的关联较弱或为负；随着监管科学的提升及其为创新指明方向，这种关联会增强。图表中的轴是风格化的，不包含拟合值。

研究这些因素需要一个能够捕捉战略定位而非绝对合规性的结果。因此，我们将企业绿色倾向作为一个参考指标来衡量企业相对于同行业同期间的环境取向，包括治理结构、排放效率和综合绿色能力。这一概念借鉴了资产定价，即当一个投资组合相对于中性基准更倾向于环保资产时，被认为具有绿色倾向（Pástor等人，2023）。将这一逻辑应用于企业层面，意味着企业行为是相对于同行进行的定位，而不是简单地达到一个固定阈值，这更符合投资者、贷款机构和监管机构的评估方式（Chang等人，2025）。这种比较方法也与证据相符，即ESG评级、ESG争议以及面向分析师的ESG信息披露会影响企业的风险、估值和信息处理（Kang等人，2025；Li等人，2026；Xu等人，2025）。

接下来有三个问题需要探讨：首先，作为监管本身属性的创新能力（区别于其行政规模）是否与企业相对于同行的环境定位相关？其次，创新能力是否是其定位的直接驱动力，还是其环保回报取决于监管信号的精确度，即创新能力作为一种边界条件而非独立因素？第三，这种关系通过什么渠道以及在何种时间范围内发挥作用？此外，这种关系是否随着所有权带来的制度嵌入性而变化？这些问题是有层次性的：只有在第一点成立的情况下，第二点才有意义；第三点则对前两点的解释提供了进一步的约束。

探讨这些问题有三个方面的贡献。首先是在概念上的贡献。通过命名和衡量监管科学，并将其与监管人力区分开来，该研究将监管视为一个有方向性和基于能力的信号，而不仅仅是需要承担的成本或无差别的压力。这为历来主要将监管等同于严格性或执行力的文献增添了一个新的维度。其次是对企业可持续性测量的贡献。将绿色倾向视为一种相对的多维度取向，使关注点从企业是否达到标准转移到其如何定位，而这正是竞争和融资后果产生的地方。第三是对基于能力的企业理论的贡献。研究表明，创新能力与绿色倾向之间的直接关联较弱或为负，但与监管科学之间存在正相关，这重新定义了能力的条件性，指出监管信号是将能力转化为绿色成果的关键因素。

中国为这项研究提供了一个丰富的背景，因为它在不同省份之间的监管和金融监管升级速度不一，且差异明显，既有向技术标准、数据披露和科学评估的明确转变，企业之间的创新资源、所有权和监管暴露程度也存在很大差异。这种组合使我们能够观察到不同企业以及不同时期监管科学和创新能力的变化，并追踪两者之间的互动。我们利用绿色金融改革试点的逐步推广作为额外的验证手段，将我们记录的渐进性和延迟的反应理解为学习的过程，而非机械性的合规行为。此外，中国的数字金融和可持续发展条件在不同地区也存在显著差异（Yuan和Li，2023）。

本文的其余部分安排如下：第2节发展了三个研究流派的理论论点并提出了假设；第3节介绍了概念框架、数据、变量构建和实证策略；第4节报告了结果，包括基线估计、创新能力带来的边界条件、所有权异质性以及一系列验证检查；第5节将研究结果与现有证据进行了对比；第6节讨论了理论和管理的意义；第7节指出了局限性；第8节总结了全文。附录A将研究发现与本文的贡献进行了对照。

### 理论背景和假设
本研究基于三个平行发展的研究流派：监管如何影响企业、环境绩效如何被概念化和衡量，以及创新能力如何塑造企业对外部压力的响应。每个流派都存在未解决的紧张关系，而本文的贡献正位于这些流派的交汇处。图2展示了这三个流派以及本文所处的位置；下面的讨论将依次探讨每个流派，然后提出假设。

### 数据和样本
分析使用了2013至2023年间中国A股上市公司的不平衡面板数据。企业财务和治理数据来源于中国股票市场和会计研究数据库。监管指标是通过结合官方监管披露和通过Python网络抓取收集的文本构建的，从而可以跨省份和时间维度测量监管条件。被指定为特殊处理（ST）或特殊处理星号（ST*）的企业...

### 描述性统计
表3报告了描述性统计结果。三个绿色倾向维度在企业之间存在显著差异，表明企业在环境取向上的异质性很大。GT1、GT2和GT3之间的尺度差异应被视为测量特征，而非某个维度在经济上显著大于另一个维度的证据。GT1和GT2在同行基准测试后仍保留了类似得分的单位，这解释了它们20.775和15.470的均值。相比之下，GT3...

### 讨论
研究结果解决了四十年来关于监管对企业影响的争议，通过将监管的能力维度和规模维度进行比较，并与现有证据进行对比来实现。基线结果显示，监管科学与企业绿色倾向之间存在一致且正向的关联，且其模式比监管人力的模式更稳定、更具理论意义。这符合波特理论中对监管的狭义理解...

### 理论意义
本研究将监管分析从规模层面转向了能力层面。监管治理理论通常将监管等同于严格性、执行力度或行政覆盖范围，并从成本视角或信号视角来解读企业反应。通过命名和衡量监管科学，并将其与监管人力区分开来，本研究增加了一个能力维度，指明了不同观点中哪种观点占主导地位。这种定性内容...

### 局限性和未来研究
几个限制性因素影响了研究结果，并指出了进一步的研究方向。首先，监管科学是在区域层面进行测量的，因此无法完美捕捉到企业特定的监管暴露情况；企业层面的监管接触测量可以更精确地识别相关因素。其次，环境和研发变量中的缺失值需要谨慎处理。尽管普遍认为创新是绿色转型的驱动力，但在企业层面，监管和创新使企业变得更环保的证据往往并不充分。本研究利用中国上市公司的数据，区分了监管科学与监管人力，并表明...

### 致谢
本研究得到了教育部一般规划基金项目（23YJA790079）的支持。

作者贡献声明：
- Hanbin Zhu：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、正式分析、概念化。
- Yiyun Ge：撰写——审稿与编辑、资源管理、方法论、正式分析、数据整理。
- Shubin Wang：撰写——审稿与编辑、可视化、监督、概念化。