将环保理念融入制造业？绿色工厂认证对中国企业绿色技术发展融合的影响

《Journal of Cleaner Production》：Integrate green into manufacturing? The impact of green factory certification on corporate green technology convergence in China

中国绿色制造对促进企业绿色技术收敛（CGTC）具有显著作用，研究采用绿色工厂认证（GFC）的准自然实验，通过阶梯差分法验证其效果。结果表明GFC通过提升利益相关者关注度（如媒体、投资者和下游客户）促进CGTC，且在低认证率地区与强制性环保法规存在正向交互效应。异质性分析显示政策效果在声誉较弱、融资约束低、现金激励高且面临动态认证调整的企业中更显著，同时GFC显著提升企业ESG绩效。建议扩大GFC覆盖面、强化信息披露和动态调整机制、实施分层奖励措施，并将社会贡献纳入认证评分体系。

　　

邓志康|蔡五官

福州大学经济与管理学院，中国福建省福州市上街路2号，350108

摘要

中国的绿色制造在推动制造业绿色转型中发挥着关键作用。本研究探讨了绿色制造是否有助于企业绿色技术的融合（CGTC）。在计算CGTC水平的基础上，利用绿色工厂认证（GFC）作为准自然实验，我们采用交错差异法分析了GFC对CGTC的影响。研究结果表明，GFC与CGTC之间存在显著的正相关关系。此外，媒体、投资者和下游客户等利益相关者的关注是一个重要的影响途径。调节效应测试表明，在认证率较低的地区，强制性环境法规能够积极调节GFC的影响。异质性分析显示，GFC的效应在声誉较弱、融资约束较低、现金奖励较高以及面临动态认证调整的企业中更为明显。最后，我们发现企业可能会采取战略性的CGTC行为以应对定期审查。此外，GFC提高了企业的ESG绩效，尤其是在环境和治理方面。基于这些发现，我们提出了一些具体建议，包括扩大GFC的覆盖范围、加强信息披露和动态调整机制、引入分层奖励措施，以及将社会贡献指标纳入GFC的评分框架。

引言

国际社会已就加快新型工业化达成共识，这一目标的实现在很大程度上取决于绿色技术的采用深度和广度（张等人，2022；刘等人，2025）。为此，各国逐渐从传统的命令控制和市场规制转向自愿性环境规制（VER）政策，这些政策旨在纠正阻碍企业采用绿色技术的市场失灵。国际公认的VER工具——如ISO 14001认证、蓝天使标志和北欧天鹅生态标签——主要通过独立第三方验证来运作。通过可见的标签向利益相关者传递环境绩效信息，这些机制减少了信息不对称，并为绿色技术的采用创造了市场溢价（江等人，2020）。

作为连续十五年全球最大的制造业国家，中国现在正处于实现其转型目标的关键阶段。为此，中国政府正在积极引导企业将绿色技术广泛而深入地整合到其传统的非绿色技术中。图1显示了中国制造业中传统非绿色专利与绿色技术融合比例的明显上升趋势。以企业专利申请为例（纵轴），2012年传统非绿色专利与绿色技术的融合比例仅为2.23%，到2024年这一比例上升至5.71%。此外，2012年至2016年间平均比例为2.44%，而在2017年至2024年间几乎翻了一番，达到4.73%。这种现象——被称为“企业绿色技术融合（CGTC）”——已成为中国制造商的一种新的绿色创新模式（单等人，2025），并被视为实现国家新型工业化目标不可或缺的途径。

尽管CGTC有助于企业树立绿色形象（哈特，1995），但其高风险、高昂的成本和延迟的回报削弱了企业追求CGTC的积极性（蔡和叶，2022）。为了解决这一市场失灵，中国政府遵循国际趋势，将其政策组合从强制性工具扩展到自愿性方案（胡等人，2023）。一个显著的例子是“绿色工厂认证（GFC）”计划，该计划由工业和信息化部（MIIT）于2017年正式推出。在GFC下，地方政府提名具有模范绿色绩效的企业，MIIT随后通过竞争性评估过程授予“绿色工厂”称号。GFC的目标是通过示范效应加速整个行业的绿色转型。GFC与国际VER实践有显著不同，它是一项由政府主导的倡议，包含了现金奖励和税收减免等实质性激励措施。因此，GFC构成了一个紧密结合中国行政制度背景的VER政策（张等人，2025），其具体对CGTC的影响值得研究。

尽管一些研究已经开始探讨GFC对中国企业的影响，但主要关注的是股票表现（朱等人，2025）、ESG绩效（林和英，2025；张等人，2025）、环境绩效（王等人，2024；胡等人，2025）和就业结果（魏等人，2024）等结果。有几项研究专门探讨了GFC对企业绿色创新的影响（朱等人，2023；戴等人，2024；刘等人，2025），然而这些研究大多忽略了CGTC这一新的、可追踪且根本不同的绿色实践模式。此外，这些研究几乎普遍以奖励机制为出发点。然而，值得注意的是，GFC的一个关键特征在于它能够提高利益相关者对认证企业的关注（张等人，2022；王等人，2024；林和英，2025）。与直接奖励相比，这种无成本的外部关注机制可能是GFC发挥效应的一个重要渠道。尽管如此，它在现有研究中被大大忽视了。最后但同样重要的是，几乎所有关于GFC的研究都忽略了其独特的三年一次的审查机制。分析这种定期审查是否以及如何改变GFC的政策效应是必要的，并对改进政策设计具有重要意义。本研究旨在解决这些关键问题。

以此为切入点，我们首先概念化了CGTC，然后使用上市公司的专利分类代码数据对其进行量化。在此基础上，通过基于GFC的准自然实验，本研究重点评估GFC对CGTC的影响及其背后的影响路径。此外，我们还探讨了企业在GFC定期审查机制下的战略行为。除了这些核心分析外，我们还研究了强制性环境法规如何调节GFC的影响，并确定了实现积极结果所需的条件。还进行了异质性分析，以探讨GFC的影响如何因企业特征和政策特征而异。最后，我们研究了GFC对企业ESG绩效的影响。通过这些深入分析，本研究为政策制定者和企业管理者提供了如何利用GFC促进CGTC的宝贵见解。

本研究的其余部分组织如下：第2节是文献综述。第3节提供了GFC的背景。第4节提出了理论分析和研究假设。第5节详细介绍了数据来源、变量定义和实证方法。第6节报告了实证测试的结果和解释。第7节包括与现有研究的比较分析。第8节是结论、建议和局限性。

部分摘录

在GFC下的企业绿色技术创新行为

几乎所有与GFC相关的研究主要集中在企业绿色创新行为上，主要通过绿色专利的数量来衡量。朱等人（2023）在研究GFC对企业绿色创新的影响时，使用绿色专利申请的数量来量化绿色创新。同样，戴等人（2024）在其分析GFC对绿色创新的影响时，使用授予的绿色专利与申请的绿色专利的比例作为因变量。

数据特征

2015年，中国国务院推出了“中国制造2025”倡议，启动了一个绿色制造工程计划。在该计划中，GFC是最重要的组成部分，直接针对制造企业。2016年，MIIT设定了到2020年建立1000家绿色工厂的目标。自2017年以来，GFC已分九批实施，认证了6000多家工厂。这些工厂分布在所有31个省级地区

CGTC的定义

现有文献将“技术整合”定义为不同技术的组合、协调和重新配置，以创造新的技术形式（库马尔和拉塞尔，2002；哈克林等人，2010；韩和孙，2016；金和孙，2020）。基于这一概念基础，我们将CGTC概念化为企业层面的行为，即企业有目的地深入整合、重组和协调现有的成熟绿色技术与现有的非绿色技术

样本选择和数据来源

我们关注2012年至2024年的中国A股上市制造企业，原因有几点。首先，制造企业是GFC的主要目标，确保我们的处理组涵盖了政策预期的对象。其次，上市企业受到严格的披露要求，为CGTC的测量提供了可靠和可比的数据。第三，上市企业数据的面板结构使我们能够使用交错差异（DID）估计器

基准效应测试

表2报告了方程（1）的估计结果。我们依次添加了固定效应和控制变量。第（1）-（3）列中的系数均为正数，并且在1%的水平上具有统计学意义，表明GFC具有积极的政策效应。如第（3）列所示，与非绿色工厂企业相比，绿色工厂企业的CGTC水平增加了约17%。因此，假设1得到了支持。

平行趋势测试

模型估计的有效性取决于满足

讨论

本研究系统地分析了GFC对CGTC的影响。研究结果在至少三个方面补充和挑战了现有研究。首先，在核心因变量的概念化方面，以往的研究主要集中在通过专利申请或授权来衡量的绿色创新行为上，通常区分突破性和渐进性类型（辛等人，2023；朱等人，2023；刘等人，2025），或者强调宏观层面的绿色转型

主要结论

本研究探讨了新兴的自愿性环境规制GFC对CGTC的影响。通过将GFC的分批实施作为准自然实验，我们使用交错DID方法分析了2012年至2024年中国A股上市制造企业的不平衡面板数据。首先，超越传统的绿色专利指标，我们提出了CGTC的正式定义，并基于这一概念基础构建了测量方法

CRediT作者贡献声明

邓志康：撰写——原始草稿、软件、方法论、数据整理。蔡五官：撰写——审阅与编辑、验证、监督、正式分析。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金 [资助编号：72474048]和福建省社会科学联合会 [资助编号：FJ2025C053]的支持。