知绿以创绿:企业内部绿色社区能否促进发明人的绿色创新转型?

《Journal of Environmental Management》:Knowing green to invent green: Dose enterprise internal green community facilitate the green innovation transformation of inventors?

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月22日 来源:Journal of Environmental Management 9.2

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   •识别社会网络中的企业内部绿色社区(EIGC)。 •探索 EIGC 对发明人绿色创新转型(IGIT)的影响。 •探索 EIGC 如何通过重塑知识搜索和利用行为来促进 IGIT。 •探索双重外部性下 EIGC 促进 IGIT 的边界条件。 引言 在全球环境挑战日益严峻、气候危

  

•识别社会网络中的企业内部绿色社区(EIGC)。
•探索 EIGC 对发明人绿色创新转型(IGIT)的影响。
•探索 EIGC 如何通过重塑知识搜索和利用行为来促进 IGIT。
•探索双重外部性下 EIGC 促进 IGIT 的边界条件。

引言
在全球环境挑战日益严峻、气候危机不断加剧的背景下,世界各国政府日益将绿色创新视为可持续发展的基石 (Deng et al., 2024; Shi and Xi, 2026; Wang et al., 2026)。作为污染物排放和创新活动的主要主体,企业能否有效参与绿色创新具有重大的战略意义 (Chen et al., 2025; You et al., 2025; Hu et al., 2026)。然而,除了固有的高投入、高风险和收益不确定等特征外,绿色创新还具有知识和环境维度的双重外部性 (Li et al., 2026a; Zhou et al., 2026)。绿色技术不仅使其他参与者能够通过市场机制之外的知识溢出受益,而且通过减少能源消耗和污染为社会产生未获报酬的环境效益 (Rennings, 2000; Nordhaus, 2021; Di et al., 2026)。因此,绿色技术产生的社会贡献远远超过其私人回报,导致企业参与绿色创新的动力不足。

从外部驱动力的角度来看,现有研究探讨了政府环境规制、研发补贴和知识产权政策如何为“双重外部性”提供制度补偿以促进企业绿色创新。然而,这些政策的实施效果有限 (Yi et al., 2021; Wang et al., 2024)。相比之下,关于内部驱动力的研究强调了管理认知和组织特征的作用,包括高管的绿色意识 (Liu and Chen, 2024; Ding et al., 2026)、企业知识管理策略 (Chang et al., 2022; Sahoo et al., 2023) 和企业社会责任实践 (Shahzad et al., 2021; Bashar et al., 2025) 等。值得注意的是,大多数相关研究以企业为分析节点,而对关键创新主体“发明人”关注不足,并隐含假设所有员工都完全参与绿色创新。在实践中,一旦企业将多源内外部驱动力转化为绿色战略,绿色创新闭环过程的实现最终必须依赖“绿色发明人”的有效实施 (Marino and Quatraro, 2023; Verma, 2026)。因此,只有通过促进发明人绿色创新转型(IGIT)来填补企业的“绿色人才库”,企业绿色创新的内部驱动力才能得到根本增强 (Johnson et al., 2019; Ali et al., 2026; Chen et al., 2026)。

此外,企业在双重外部性背景下面临的绿色创新动力不足问题,与发明人缺乏绿色创新转型动力密切相关。一方面,双重外部性通过侵蚀企业的绿色创新收益稀释了发明人的个人回报,导致动力缺乏。另一方面,知识外部性阻碍发明人将开发的绿色技术转化为劳动力市场的增值或职业晋升的资本,从而降低其创新热情。因此,对于发明人而言,摆脱传统创新的路径依赖并做出绿色创新转型的决定并非易事。他们的转型动力受到信息不对称、知识获取困难和外部制度不完善等因素的制约 (Li et al., 2026b; Zhu and Xie, 2026)。做出绿色创新转型的决定要求发明人明确两个关键问题:“绿色创新是否有利可图”和“绿色创新能否成功”。前者需要从政策制度、企业战略和市场需求相关的广泛信息流中寻找答案,后者则需要足够的绿色知识来支持绿色创新转型的跨学科性质和技术复杂性 (Orsatti et al., 2024)。从信息和知识互动的角度来看,企业内部的发明人合作网络似乎为促进 IGIT 提供了一个自然场域。社会资本理论和社会学习理论认为,个人可以通过社会互动获取资源和信任,并改变其行为 (Xiao et al., 2022)。因此,当发明人的合作网络包含绿色发明人时,发明人可能更容易获得关于技术需求变化的准确信息、政策红利获取途径以及高门槛和多样化的绿色知识。此外,发明人可以通过同行效应增强其创新转型的信心。这提出了一个问题:哪种类型的协作关系能有效发挥作用?Marino 和 Quatraro (2023) 以及 Orsatti 等人 (2024) 指出,直接合作者对发明人绿色转型的有益影响受到有限搜索范围和发明人注意力有限的制约。Wu 等人 (2024) 进一步指出,高效的资源互动并非简单地嵌入在直接或间接的合作中,而是存在于“社区”之中——即具有强网络凝聚力的网络结构的中间层级,这为我们的研究提供了新的视角。尽管现有对“社区”的研究仍局限于企业层面节点 (Bowen et al., 2010; Gibson et al., 2021),但社区成员身份对个体发展的贡献不容忽视 (Porath et al., 2025)。因此,本研究旨在推进“社区”在个体创新领域内的研究,创新性地提出一种非正式组织结构“企业内部绿色社区”(EIGC),并系统探索 EIGC 对 IGIT 的影响。

EIGC 嵌入在企业内部研发人员之间自发形成的发明人合作网络中,由项目需求、人际互动和专业兴趣等因素驱动。在网络中,互动关系密切的发明人聚集形成一个社区。社区涵盖直接和间接联系,作为一个兼具凝聚力和边界属性的网络单元,反映企业内部最真实的创新互动模式 (Porath et al., 2025)。本研究将包含绿色发明人节点的社区定义为 EIGC。在 EIGC 中,发明人不仅可以透过直接联系和第三方引荐获得更多绿色信息和知识,而且通过互动建立信任、互惠和群体认同感,从而增强其参与 IGIT 的意愿。即使在 Argote 和 Miron-Spektor (2011) 以及 Li 等人 (2019) 的研究中,社区产生的信任和互惠也被认为能够弥补制度缺陷。因此,当由于绿色创新的双重外部性未得到有效的外部制度纠正而迫使企业实施被动绿色战略时,绿色社区成员身份仍可能为发明人提供绿色创新转型的动力。然而,EIGC 也存在一定局限性。EIGC 内部潜在的同行竞争和资源谈判可能阻碍核心绿色资源的获取 (Dahlander and Gann, 2010)。一些发明人可能属于多个 EIGC,不同 EIGC 之间潜在的冲突也可能产生负面影响。此外,技术创新的本质在于知识要素的重组;然而,一些研究发现社会网络和知识网络并非同构 (Wang et al., 2014; Guan and Liu, 2016)。这些研究认为,尽管密集的合作网络诱发了发明人之间的知识共享行为,但传输的知识要素不一定是非冗余的或具有重组潜力的。换言之,EIGC 产生的知识互动对 IGIT 的效用不应被视为理所当然,因为这关键取决于发明人的个人知识配置及其所在知识网络的特征。总之,现有社会网络研究为本研究提供了独特视角和论据,但它们仍不够系统。一方面,它们未能关注个体发明人之间连接形成的网络社区结构;另一方面,它们忽视了社会网络和知识网络之间的解耦现象,因此未能彻底分析社会网络结构如何通过重塑发明人的知识搜索和利用行为来影响创新。

基于上述分析,本研究确定了三个需要解决的关键问题:(一)EIGC 能否促进 IGIT?(二)EIGC 如何通过影响发明人的知识搜索和利用行为来促进 IGIT?(三)当外部制度未能充分纠正知识和环境的双重外部性时,EIGC 是否仍能促进 IGIT 以增强企业绿色创新的内生驱动力?为此,本研究以中国这一面临巨大全球碳减排压力的典型国家为研究对象,选取 2009 年至 2023 年间 4974 家上市公司的 669,900 件发明专利作为样本。基于构建包含 938 万对连接关系的发明人合作网络和包含 447 万对连接关系的知识关联网络,本研究采用重叠簇生成器(OCG)算法准确识别 EIGC,并通过构建固定效应模型系统检验 EIGC 对 IGIT 的影响。与现有研究相比,本研究在以下三个方面扩展了理论框架:(一)将研究视角从企业层面节点转向社区结构;(二)构建基于社会网络和知识网络解耦的中介机制分析框架;(三)提出 EIGC 相对于外部制度的替代和互补机制。最终,我们的实证发现揭示,EIGC 成员身份可以促进发明人的绿色创新转型,这一结论在经过一系列稳健性检验和内生性分析后依然稳健。在此基础上,本研究将知识重组理论引入分析框架,强调发明人知识搜索和利用行为的中介作用。结果显示,EIGC 通过四条路径驱动 IGIT:增加绿色知识接触、挖掘成熟绿色知识、实现绿色知识的转用以及识别非冗余知识节点。异质性分析进一步揭示,当发明人所嵌入的企业面临绿色知识净流出和绿色专利丛林等挑战时,EIGC 仍能为 IGIT 提供动力。然而,在应对绿色创新的环境外部性方面,EIGC 只有在外在环境规制的配合下才能有效促进 IGIT。

本研究对现有文献的贡献体现在三个方面。首先,本研究将网络社区纳入个体创新驱动力的研究中,从而扩展了关于网络结构优势文献。以往研究主要将企业视为合作网络中的节点,强调整体网络结构特征和节点间关系对企业创新的影响,而对企业内部非正式互动结构关注不足,很少涉及网络结构的中间层级。为了弥补这一差距,本研究关注企业内部发明人合作网络,并创新性地引入了 EIGC 的概念。在社会资本理论和社会学习理论的框架下,我们采用合作竞争视角系统调查 EIGC 对 IGIT 的复杂影响,从而为加强企业绿色创新的内生动力提供了新视角。

其次,本研究丰富了社会网络影响创新行为机制的研究。现有研究过度强调了发明人社会网络的知识传递功能,而忽视了节点间知识属性差异对创新行为的影响。事实上,发明人同时嵌入在社会网络和知识关联网络中,通过社会网络获取的知识不一定能带来技术创新机会。因此,本研究关注社会网络和知识关联网络之间的解耦关系,并实证调查作为社会网络结构的 EIGC 如何在知识关联网络中塑造发明人的知识搜索和利用行为,从而促进 IGIT。我们的发现为创新网络理论提供了有价值的补充,并为通过优化员工合作结构以激活内部知识重组和利用的企业提供了实践启示。

最后,通过调查 EIGC 促进 IGIT 的边界条件,本研究回应了关于社会网络是作为正式制度的替代者还是补充者的持续学术辩论。以往研究表明,在市场失灵的情况下,社区成员身份可以弥补制度发展的缺陷。

针对这一论点,本研究以绿色创新的双重外部性导致的市场失灵作为研究背景,考察了在绿色知识溢出和外部制度补偿程度不同的情况下,发明人的绿色社区成员身份对发明人绿色创新转型(IGIT)的差异化影响。我们的研究结果表明,企业内部绿色社区(EIGC)可以有效替代知识产权政策来补偿知识外部性,从而激发发明人绿色创新转型的动力。然而,为了更好地利用 EIGC 在 IGIT 中的促进作用,必须辅以补偿环境外部性的环境政策。这一结论为企业管理者制定者调整绿色创新战略提供了新见解,并为培育内外协同驱动力以促进企业绿色创新提供了新思路。本文结构安排如下:第 2 节提出理论框架和假设;第 3 节概述研究中使用的数据和模型;第 4 节报告基准结果和机制结论;第 5 节关注发明人所属企业面临的绿色知识外部性和环境外部性水平,并进行异质性分析;第 6 节总结结论、提出启示并指出局限性。

章节片段

企业内部绿色社区与发明人绿色创新转型
“社区”这一概念源于社会网络理论,指的是网络中的一种中间层级结构。在社会网络中,节点不仅可以相互形成直接联系,还可以建立间接联系,但后者在大多数社会网络研究中并未得到足够的关注。这种忽视源于间接联系的力量及其产生的交互效应与节点的数量、网络位置和传播

样本与数据
本实证研究的主要目标是检验发明人参与 EIGC 能否促进其绿色创新转型。因此,研究样本理想情况下应定义为发明人层面。然而,一项专利通常涉及一组发明人而非单个发明人。一项绿色专利可能同时被识别为多名发明人的首次绿色创新,且该绿色创新的产生是

基准结果
基于公式 (3),本研究考察了 EIGC 对 IGIT 的影响,基准结果报告于表 2 中。第 (1) 列控制了企业、年份、行业和技术领域固定效应,以识别 EIGC 对企业内部发明人绿色转型的初始影响。为进一步缓解潜在的遗漏变量偏差,第 (2) 至 (4) 列依次纳入了发明人、专利和企业层面的控制变量。结果显示估计

异质性分析
与传统创新相比,绿色技术创新涉及更高的风险和收益的不确定性,必须同时平衡经济效益和环境影,面临知识和环境的双重外部性。因此,IGIT 不能仅依赖自由市场机制,需要外部制度和组织资源的协同努力。因此,EIGC 对 IGIT 的促进作用受到一个

结论
从社会网络视角对绿色创新领域的社区研究仍然有限,特别是在潜在机制方面。基于 2009 年至 2023 年中国上市公司的专利数据,本研究构建了发明人合作网络和知识关联网络,实证检验了 EIGC 对 IGIT 的积极影响,并进一步探讨了该效应发挥作用的机制,识别了重要的边界

CRediT 作者贡献声明
徐爱婷:撰写 – 初稿,正式分析,数据整理。胡志远:撰写 – 初稿,软件,正式分析。王文普:撰写 – 审阅与编辑,监督,软件,方法论,获取经费。陈雪莉:撰写 – 审阅与编辑,可视化,监督,方法论。宋马琳:撰写 – 审阅与编辑,可视化,获取经费。

人工智能使用声明
作者声明,在本稿件的设计、数据收集、分析、解释或撰写过程中,未使用任何人造智能(AI)工具或技术。研究和稿件准备的所有方面均由作者单独完成。

利益冲突声明
作者声明,他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系,这些可能被认为影响了本文所报告的工作。

致谢
作者感谢国家社会科学基金重大项目 [编号:22&ZD162];浙江省社会科学规划重点课题 [编号:22QNYC14ZD] 的支持。本研究还得到了浙江省重点建设高校特色优势学科(浙江工商大学 - 统计学)和统计数据工程技术及应用协同创新中心的资助。

徐爱婷|胡志远|王文普|陈雪莉|宋马琳
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