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user: 4. 实证结果与分析 4.1. CSR与绿色创新 表4汇报了CSR对绿色创新影响的实证结果。为考察其他控制变量对本文研究结论的影响，我们采用逐步增加控制变量的办法。其中，第(1)列仅包含企业社会责任、员工数目、资产负债率、托宾Q值及其行业效应、年份效应的回归结果，第(2)列逐步加入了主营业务收入、资产流动率、企业产权性质等企业特征的回归结果。在各列回归结果中，CSR的回归系数显著为正(分别为：0.772 *** 、0.770 *** 和0.836 *** )，说明在CSR表现越好的企业，其绿色专利产出越多。随着控制变量的增多，CSR的回归系数符号和显著性变化不大，表明在控制了企业主要经济特征之后，CSR对绿色创新的正相关关系是稳健的。 在企业被授权的发明专利、实用新型专利和外观设计专利等三种专利类型中，发明专利更能体现新高技术水平的创新，对推动技术进步具有实质性作用，而实用新型专利和外观设计专利更多体现为微小的、低技术水平的创新，对推动技术进步的作用相对较小。在同等其他条件下，绿色发明专利授权量越多，表明企业的绿色创新质量越高。为此，本文进一步考察了CSR对绿色发明专利授权量的影响。第(3)列进一步汇报了使用绿色发明专利授权量作为绿色创新指标的结果，可以发现CSR的估计系数依然在1%水平上显著为正，这表明CSR对企业绿色创新的促进作用不仅体现在数量上，还体现在了质量上。总之，表4的结果表明，从总体上看，CSR表现越好的企业，其绿色创新水平越高。 主要控制变量的结果与已有研究结论基本保持一致，符合经济常识的预期。如，企业资产负债率与绿色专利产出负相关，这表明企业负债越多，企业投入绿色专利研发的资金和精力越少，企业的绿色专利产出水平越低。企业主营业务收入与绿色专利产出正相关，这表明企业收入越多，企业投入绿色专利研发的资金和精力越多，企业的绿色专利产出水平越高。 Table 4 CSR and Green Innovatio 被解释变量 绿色专利授权总量 绿色发明专利授权量 VARIABLES 变量名称 (1) (2) (3) CSR 企业社会责任表现 0.772 *** 0.770 *** 0.836 *** (5.54) (5.64) (5.01) LnNstaff 员工数目 0.282 0.240 0.366 (0.32) (0.26) (0.42) Debts 资产负债率 −8.849 −8.510 5.483 (−1.17) (−1.09) (0.67) Tonbinq 托宾Q值 −2.804 ** −3.026 *** −2.365 ** (−2.49) (−2.68) (−2.15) Sale 主营业务收入 1.516 2.379 (0.86) (1.27) Liquidity 资产流动率 31.258 ** 43.474 *** (2.38) (2.85) Soe 企业产权性质 6.081 ** 5.796 ** (2.03) (1.98) Industry FE 行业效应 yes yes yes Year FE 年份效应 yes yes yes Constant 常数项 −50.626 *** −74.354 *** −93.185 *** (−3.21) (−3.35) (−3.53) Observations 样本量 1，760 1，760 1，760 F F统计值 2.918 3.137 2.276 表4. CSR与绿色创新 Robust z-statistics in parentheses; *** p < 0.01， ** p < 0.05， * p < 0.1. 4.2. 企业内部特征和外部环境的调节作用 表5汇报了企业内部特征和外部环境对CSR与绿色创新关系的调节效应。其中，第(1)列反映了模型2的结果，CSR与企业年龄的交互项系数在10%的水平下显著为负，表明企业年龄会负向调节CSR对绿色创新的促进作用，证实假说2成立。第(2)列反映了模型4的结果，CSR与法制环境的交互项系数在1%的水平下显著为正，表明法制环境会正向调节CSR对绿色创新的促进作用，很好地证实了假说3。 Table 5 The regulating effect of enterprise internal characteristics and external environmen 被解释变量 绿色授权专利总量 VARIABLES 变量名称 (1) (2) CSR 企业社会责任表现 1.852 *** −5.247 * (3.08) (−1.82) LnAge 企业年龄 15.641 * (1.69) CSRXLnAge CSR与企业年龄交乘项 −0.401 * (−1.92) Law 法制环境 −2.128 ** (−2.23) CSRXLaw CSR与法制环境交乘项 0.070 *** (2.70) LnNstaff 员工数目 −0.117 0.039 (−0.12) (0.04) Debts 资产负债率 −8.449 −9.810 (−1.09) (−1.31) Tonbinq 托宾Q值 −3.078 *** −2.757 ** (−2.69) (−2.50) Sale 主营业务收入 1.511 1.280 (0.86) (0.72) Liquidity 资产流动比率 29.900 ** 30.788 ** (2.28) (2.39) SOE 企业产权性质 6.285 ** 6.380 ** (2.09) (2.09) Industry FE Yes Yes Yes Year FE Yes Yes Yes Constant 常数项 −113.282 *** 216.634 * (−3.44) (1.74) Observations 样本量 1，758 3.147 F F统计值 3.103 (0.04) 表5. 企业内部特征和外部环境的调节效应 Robust z-statistics in parentheses; *** p < 0.01， ** p < 0.05， * p < 0.1. 4.3. 稳健性检验 1) GMM估计 考虑到CSR表现与绿色技术创新产出之间可能存在逆向因果关系，可以沿用环境经济学中对因果关系的实证研究的普遍做法，取解释变量的滞后一期作为代理变量，能够在一定程度上降低内生性。本文借鉴刘锡良等的做法 [ 36 ]，将CSR的滞后一期(L.CSR)和两期(L2.CSR)变量作为工具变量，采用工具变量的常用检验方法进行GMM估计，其控制变量与前文一致，检验结果见表6。表6中列示了工具变量的第二阶段回归结果，可以看出，gmm回归估计方法下，企业绿色专利授权量、绿色发明专利授权量与第一阶段回归得到的CSR表现估计值CSR显著正相关，与主回归分析中表4的回归结果一致，说明前述结论具有稳健性。同时，根据过度识别检验，P值均大于0.1，表示所有工具变量都是外生的；根据弱工具变量检验，F值大于10，即可认为该工具是强工具变量。 2) 更换模型 考虑到部分企业的绿色专利授权量为0的情况，本文还使用负二项模型对原模型进行进一步的估计，其控制变量与前文一致，负二项模型回归结果如表7所示。由表7 (1)、(2)列回归结果可知，绿色专利授权量和绿色发明专利授权量的回归结果与前文基本一致，故前文主回归结果具有稳健性。 Table 6 GMM regression estimation result 被解释变量 绿色专利授权量 绿色发明专利授权量 VARIABLES 变量名称 (1) (2) CSR 企业社会责任表现 0.301 *** 0.301 *** (3.99) (3.99) LnAge 企业年龄 −2.694 ** −2.694 ** (−2.42) (−2.42) Law 法制环境 0.159 0.159 (1.43) (1.43) LnNstaff 员工数目 0.093 0.093 (0.10) (0.10) Debts 资产负债率 3.317 3.317 (1.03) (1.03) Tonbinq 托宾Q值 −0.794 ** −0.794 ** (−2.49) (−2.49) Sale 主营业务收入 0.795 0.795 (1.00) (1.00) Liquidity 资产流动比例 8.788 ** 8.788 ** (2.31) (2.31) SOE 企业产权性质 2.507 * 2.507 * (1.78) (1.78) Constant 常数项 −6.956 −6.956 (−0.99) (−0.99) Observations 样本量 1，547 1，547 R-squared 调整拟合优度 0.038 0.038 表6. GMM回归估计结果 Robust z-statistics in parentheses; *** p < 0.01， ** p < 0.05， * p < 0.1. Table 7 Negative binomial model regression estimation result 被解释变量 (1) (2) VARIABLES 变量名称 greenpatentnum greenpatentnum CSR 企业社会责任表现 0.0532 *** 0.301 *** (8.50) (3.99) Control 控制变量 Yes Yes Industry FE 行业效应 Yes Yes Year FE 年份效应 Yes Yes Constant 常数项 −6.956 −6.956 (−0.99) (−0.99) Observations 样本量 1，547 1，547 R-squared 调整拟合优度 0.038 0.038 表7. 负二项模型回归估计结果