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user: 3. 研究设计 3.1. 数据来源和样本选择 本文选取2009~2017年沪深A股上市公司为初始样本。遵循研究惯例，对数据做如下处理：1) 剔除金融、保险行业的样本；2) 剔除没有发布企业社会责任报告的样本；3) 剔除财务数据异常的ST、*ST样本；4) 剔除企业规模等其他关键指标数据缺失的样本。经数据处理后，最终得到有效样本为2949个。2009~2017年绿色专利授权数据来自国家知识产权局、WIPO“国际绿色专利清单”手工整理获得，企业社会责任评级得分来源于“润灵环球责任评级”数据库，法制环境数据根据王小鲁、樊纲的《中国分省份市场化指数报告(2016)》手动整理，其他企业特征控制变量数据均来自国泰安数据服务中心的CSMAR数据库。 3.2. 模型建立和变量 1) 模型构建 为检验CSR对绿色创新的影响以及企业内外环境特征对其的调节效应，本文设定模型如下： (Model 1) (Model 2) (Model 3) 其中，模型中GI表示绿色专利授权数量，CSR表示企业社会责任表现评分。LnAge表示企业年龄取自然对数，CSRXLnAge表示企业CSR表现评分与企业年龄自然对数的交乘项，Law表示企业外部的法制环境指数，CSRXLaw表示企业CSR表现评分与法制环境指数的交乘项。Control代表控制变量，Industry代表行业变量，Year代表年度变量。由于被解释变量绿色专利授权数据为左断尾分布的“归并数据”，因此本文借鉴已有研究 [ 28 ] 采用Tobit模型进行回归分析，以期得到更为准确的参数估计。 绿色创新(GI)。现有文献关于企业绿色创新的衡量，主要包括问卷调查评分法、单位能耗研发投入法等 [ 29 ]，但以上方法的主观性均较强。为了克服以上缺陷，本文使用企业绿色专利授权量衡量企业绿色创新，优点在于较为客观且样本量较大。世界知识产权组织(WIPO)于2010年推出一个旨在便于检索环境友好型技术相关专利信息的在线工具，即“国际专利分类绿色清单”，该检索条目依据《联合国气候变化框架公约》对绿色专利进行了七大分类：交通运输类(transportation)、废弃物管理类(waste management)、能源节约类(energy conservation)、替代能源生产类(alternative energy production)、行政监管与设计类 (administrative regulatory or design aspects)、农林类(agriculture or forestry)和核电类(nuclear power generation)。首先从国家知识产权局整理了企业专利授权数据，其次本文依照上述“国际绿色专利分类清单”识别并核算了企业每年的绿色专利授权数量，作为企业绿色创新活动的核心衡量指标。根据中国专利法，专利分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利。因“国际绿色专利清单”中只有发明专利和实用新型专利，故本文的绿色专利授权量包括绿色发明专利和绿色实用新型专利的授权量总和。 CSR表现(CSR)。在实践中，RKS已被从学界广泛用于表征企业的社会责任表现 [ 30 ] [ 31 ]。本文使用“润灵环球责任评级(RKS)”，CSR评级得分越高，表明企业的社会责任表现越优良。用RKS来表征企业的社会责任表现具有较高的可信度，一方面，在指标体系的设定上，该指标体系参考国际社会责任标准ISO26000，从整体性、内容性、技术性和行业性等四个一级指标出发，分别设置了包括“利益相关方”、“劳工与人权”、“消费者”、“公平营业”、“环境”、“社区参与及发展”等15个一级指标和63个二级指标，较为全面地覆盖企业社会责任的各个方面；另一方面，在评价方法上，RKS采用结构化专家打分法，能够客观的为企业的社会责任表现进行评价。 在调节变量方面，本研究选取了组织惰性(企业年龄)和法制环境作为调节变量来研究它们分别对CSR表现与绿色技术创新产出之间的关系影响。借鉴李文茜等的研究 [ 32 ]，用企业年龄表示组织惰性，企业年龄越大企业的组织惰性越强。借鉴王兰芳等的研究 [ 33 ]，用樊纲市场化指数法制环境二级指标表示法制环境，法制环境指数越高则法制环境越好。同时，为了避免调节变量与解释变量相乘导致的多重共线性问题，本文参照Aiken等的建议对解释变量和调节变量进行了中心化处理 [ 34 ]。 在控制变量方面，借鉴已有研究 [ 13 ] [ 35 ] 本文主要控制了企业规模(LnNstaff)、资产负债率(Debts)、主营业务收入率(Sale)、资产流动率(Liquidity)、托宾Q值(Tonbinq)、企业产权属性(Soe)等变量。本文涉及的主要变量定义详见表1。 Table 1 Description of main variable 变量类别 变量名 变量含义 计算方法 被解释变量 GI 绿色专利授权量 当年公司的绿色专利授权量(发明专利和实用新型专利授权量之和) 解释变量 csr 企业社会责任 润灵环球责任评级得分 控制变量 Debts 资产负债率 负债总额/资产总额 LnNstaff 员工数目 上市公司员工总人数取自然对数 Sale 主营业务收入率 (本年主营业务收入–本年年初主营业务收入)/本年年初主营业务收入 Liquidity 流动资产比率 流动资本/总资产 Tonbinq 托宾Q 市值A/资产总计 Soe 企业产权性质 国有企业1，否则为0 调节变量 LnAge 企业年龄 公司成立时间取自然对数 Law 法制环境 樊纲市场化指数法制环境二级指标 表1. 主要变量描述说明 2) 描述性统计 表2报告了各变量描述性统计结果。绿色专利授权总量最小值为0，最大值为442，标准差为21.329，表明企业间绿色专利授权量差异较大。CSR的最小值为14.150，最大值为87.950，标准差为11.906，表明企业间CSR存在较大差异；CSR的均值为14.150，这与发达国家相比，表明我国的企业社会责任还处于起步阶段，与现实情况基本吻合。企业的个体特征控制变量均在合理范围内，但必须对这些变量进行控制，以提高研究的稳健性。 Table 2 Descriptive statistics of main variable 变量名 名称 样本数量 均值 标准差 最小值 最大值 GI 绿色专利授权量 2949 4.864 21.329 0 442 csr 企业社会责任 2949 38.203 11.906 14.150 87.950 Debts 资产负债率 2949 0.453 0.202 0.015 1.344 LnNstaff 员工数目 2949 7.370 1.310 4.025 12.513 Sale 主营业务收入率 2949 0.347 1.360 −1.500 31.555 Liquidity 流动资产比率 2949 0.544 0.216 0.016 0.998 Tonbinq 托宾Q 2949 2.078 1.833 0.093 28.202 Soe 企业产权性质 2949 0.523 0.499 0 1 LnAge 企业年龄 2949 2.609 0.426 0 3.637 Law 法制环境 2949 8.584 4.433 −0.7 16.190 表2. 主要变量描述性统计 3) 相关性分析 表3汇报了主要变量相关系数矩阵。可以发现：1) CSR与绿色专利授权总量的相关系数矩阵在1%水平上显著为正，表明CSR对企业绿色创新具有促进作用。2) 大部分控制变量间的相关系数均小于0.5，表明模型的多重共线性问题并不严重。 Table 3 Correlation coefficient matrix for major variable GI CSR LnAge Law LnNstaff Debts Tobinq Sale Liquidity SOE GI 1 CSR 0.173 *** 1 LnAge −0.014 0.043 * 1 Law 0.060 *** 0.156 *** 0.027 1 LnNstaff 0.110 *** 0.329 *** −0.031 −0.012 1 Debts 0.088 *** 0.155 *** 0.136 *** −0.059 *** 0.344 *** 1 Tobinq −0.061 *** −0.132 *** −0.142 *** 0.044 ** −0.371 *** −0.564 *** 1 Sale 0.025 −0.045 ** 0.008 −0.001 −0.133 *** −0.038 * 0.090 *** 1 Liquidity 0.037 * −0.203 *** −0.139 *** 0.052 ** −0.241 *** −0.177 *** 0.248 *** 0.127 *** 1 SOE 0.054 ** 0.133 *** 0.155 *** −0.128 *** 0.295 *** 0.298 *** −0.261 *** −0.024 −0.117 *** 1 表3. 主要变量相关系数矩阵 说明： *** 、 ** 、 * 分别表示在1%、5%和10%水平上显著。