一、研究背景

  本文从政府绿色采购这一新的市场型环境政策的角度探讨了促进公司绿色创新的有效途径，以 2004—2021 年中国 A 股上市公司为研究对象，对政府绿色采购与公司绿色创新二者之间的关系展开细致的考察。不仅验证了政府绿色采购会促使进入绿色采购清单的公司开展绿色创新，而且发现政府绿色采购政策也 具有溢出效应，为我国进一步制定实施绿色发展的政策提供了理论支撑。

二、理论分析与研究假设

  本文试图从公司面临的融资约束情况、环保意识和环境投入等角度，分析政府绿色采购对公司绿色创新的影响途径和作用机理。

  首先，丰富的资源特别是财务资源为公司的绿色创新提供了必要的空间和基础。当公司进入政府绿色采购清单时，外界对公司的认知也会随之提高，即公司能够更加容易获得信任，这也有助于提高公司获得资金的能力，从而缓解创新资金不足的问题，提高绿色创新水平。

  其次，进入政府绿色采购清单的公司面临一定的政治成本，更可能需要迎合政府环保目标，增强公司的环保意识并提高环保投入，从而促进公司绿色创新。一方面，由于政府会优先考虑采 购绿色清单上的公司，这些公司所获得的长期收益很可能超过短期付出的成本; 另一方面，随着社会公众环境保护意识的增强，不仅投资者更愿意投资进入政府绿色采购清单的公司，而且消费者也更乐于购买环境友好型公司的产品。因此，从长远来看，清单上的公司有更多机会获得更广阔的市场以及更丰厚的利润。但进入政府绿色采购清单的公司无法一劳永逸，需要在长期内进一步加大研发投入，主动实施和加强环境管理，开展与环保相关的创新活动，以提升公司的绿色竞争力，以此保住资格并实现长期利益最大化。

因此，本文提出如下主假设:

H1a : 公司进入政府绿色采购清单能够促进公司绿色创新。

  但另一方面，进入政府绿色采购清单也意味着公司在环境保护方面具有领先地位的优势，可能导致公司缺乏进行绿色创新的动力。从这个角度来看，进入政府绿色采购清单并不会显著激发公司对绿色创新的重视。因此，本文提出如下备择假设:

H1b : 公司进入政府绿色采购清单不能促进公司绿色创新。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

  本文以2004—2021 年中国 A 股上市公司为研究对象，考察进入绿色采购清单对上市公司绿色创新的影响。具体来说，本文手工收集了 2004—2018 年中国政府采购网站公布的 22 期“环境标志产品政府采购清单”和 24 期“节能产品政府采购清单”，将清单中提及的沪深 A 股上市公司作为处理组样本，将同行业未在清单中提及的上市公司作为控制组样本。对于 2019—2021 年样本，本文根据政策调整情况，在中国质量认证中心、国家环保总局环境认证中心、CNRDS 数据库等平台中获取到企业的节能产品、环境标志产品认证信息，并按照产品品类与“政府采购品目清单”匹配。如果企业当年拥有“政府采购品目清单”品类下的节能产品或环境标志产品有效证书，则视为处理组。类似地，将同行业未拥有上述证书的企业视为对照组。根据研究设计的需要，本文剔除: (1) 银行、保险、证券等金融行业公司。(2) 剔除关键财务变量数据缺失的样本。最终，本文共得到37923 个公司 － 年度观测值，涵盖 4143 家公司。为了控制异常值对研究结论的影响，本文对所有连续型变量分别进行上下 1% 的缩尾处理。上市公司的绿色专利数据来自经禾数据库(CNDRS) ，其他财务数据与特征信息来自国泰安数据库(CSMAR) 。

（二）模型构建与变量选取

考虑到“环境标志产品政府采购清单”和“节能产品政府采购清单”会动态更新，本文通过建立政策时点不一致的 DID 模型来探究政府绿色采购对公司绿色创新的影响:

其中，i代表公司，t 代表年度。

四、实证结果分析

（一）变量的描述性统计

（二）多元回归结果分析

表 3 列示了进入政府绿色采购清单对公司绿色创新的回归估计结果。其中，核心解释变量 Enter 的系数均在 1% 的显著性水平上显著为正，表明政府绿色采购可以有效促进公司绿色创新，支持了研究假设 H1a。上述结果还具有较高的经济显著性，以第( 5) 列和第( 6) 列结果为例，公司一旦进入政府绿色采购清单，其绿色创新水平相对于均值将分别提高 28. 05% ( 0. 191 /0. 681) 和42. 66% ( 0. 189 /0. 443) 。其他控制变量的结果总体符合预期，企业规模( Size) 越大、员工人数( Employee) 越多，公司绿色创新水平越高; 而第一大股东持股比例越高( Top1) 则不利于公司绿色创新水平的提升。

（三）稳健性检验

1. 稳健性检验。

（1) 平行趋势检验。从图 1 和图 2 可以看出，进入政府绿色采购清单的企业( 即处理组) 平均专利水平显著高于未进入清单的企业( 即对照组) 。

本文以模型(1) 为基础，构建以下模型(2) 来检验处理组与控制组在进入政府绿色采购清单前的绿色创新水平是否有显著差异:

其中，Enter i,t-3、…、Enter i,t+3是代表公司进入政府绿色采购清单的相对年度。当公司在进入绿色采购清单的前3 年，Enter i,t-3赋值为1，否则为0。本文以进入政府绿色采购清单的前 1 年作为基期，β1、…、β6捕获的是事件发生前后处理组与控制组公司在此期间与基期相比的差异变动。表 4 列示了公司进入政府绿色采购清单与公司绿色创新的平行趋势检验结果，实证结果显示，Enter i,t-3 和Enter i,t-2的系数均不显著，这说明在进入政府绿色采购清单前，处理组与控制组的绿色创新水平具有相同的趋势，没有显著差异。这个结果说明本文 DID 设计满足平行趋势假设要求。

此外，为了更直接地展示 DID 的平行趋势假定，本文绘制了这些虚拟变量的回归系数及 90%的置信区间图。从图 3 和图 4 可以看出，在公司进入政府绿色采购清单前，处理组和控制组的差异并不显著。也就是说，处理组和控制组公司绿色创新水平并不存在系统性差异，模型通过了平行趋势检验; 而在进入政府绿色采购清单后，处理组公司的绿色创新呈现出显著的增长趋势。这意味着政府绿色采购对公司绿色创新发挥了积极、明显的激励作用，进一步验证了前文基准回归结果的稳健性。

(2) 工具变量法。本文以公司每年入选政府绿色采购清单的难易程度作为工具变量，计为 IV。表 5 列示了工具变量的两阶段最小二乘法回归结果。第(1) 列为第一阶段的回归结果，IV 回归估计系数为 62. 184，且在 1% 水平上显著，说明公司所在行业入选绿色采购清单的比例越低，上市公司进入清单的概率越小，与预期相符。同时，Cragg-Donald Wald F 统计量为 117. 39，远远超过了 10，说明通过弱工具变量检验。第二阶段回归表明，Enter 的回归系数均在 1% 的水平上显著，这表明主回归的正相关关系在控制内生性问题后依然成立。

(3) 倾向得分匹配和熵平衡法。为了更好地解决样本选择性偏差问题，本文采用倾向得分匹配法(PSM) 和熵平衡法(EB) 进行稳健性检验。本文的具体做法如下: 对每一个进入政府绿色采购清单的公司，将进入清单前一年的控制变量特征作为匹配协变量，采用 1 ∶ 1 最近邻匹配法进行可放回的逐年匹配，以匹配到一个相似特征条件的公司。在进入政府绿色采购清单的 440 家公司中，通过 PSM 方法得到 349 家进入政府绿色采购清单的公司和与之对应的 317 家控制组公司，最终共获得 8704 个有效样本。PSM 法能否校正选择偏差，关键在于处理组和控制组的样本匹配质量。

协变量平衡性检验如表 6 所示，从中可以看到，各协变量在处理组和控制组中的差异检验都不再显著。这说明匹配较好地满足了平衡性假设，此时已无法根据各公司的协变量特征分辨出是否为进入政府绿色采购清单的公司。

与 PSM 相似，熵平衡法的基本思想与 PSM 相似，表7第(1)列和第(2)列列示了基于 PSM 方法的回归结果; 第(3)列和第(4)列列示了基于熵平衡法的回归结果。从中可以看出，Enter 的回归系数均在 1% 的水平上显著为正，说明在控制了可观测的选择差异后回归结果与前文主回归结果仍保持一致。

(4) 重复随机抽样。为了缓解样本选择偏差问题，本文采用了 Bootstrap 方法进行重复随机抽样，重复随机抽取 1000 次。实证结果如表 8 所示，可以发现重复随机抽样的结果与前文基准回归结果基本一致。

(5) 安慰剂检验。为了检验前文结果在多大程度上受遗漏变量以及随机因素的影响，本文从样本中随机抽取 440 家公司作为处理组并随机生成进入政府绿色采购清单的时间，据此构造了进入时间—公司两个层面的随机实验。接着，本文依照模型(1) 进行回归，根据虚假实验得到基准回归估计系数的概率来判断结论是否可靠。本文将上述过程重复 1000 次，并绘制出 Enter 的估计系数分布图。如果在随机处理的情况下 Enter 的估计系数分布在 0 附近，则说明模型设定中没有遗漏重要的影响因素。从图 5 和图 6 显示的估计系数分布可以看出，虚假的估计系数集中分布在 0 附近，说明基准回归中的影响效应的确是由本文关注的事件发生带来的结果。

(6) 多时点 DID 的稳健性检验。本文对模型可能存在的异质性处理效应进行稳健性检验。结果显示，当被解释变量为 Patent1 和 Patent2 时，正权重和负权重个数均为 1821 个和 113 个，度量估计量在异质性处理效应下的标准差分别为 0. 262 和 0. 259。可以看出，负权重占比并不高，且对应的统计量离 0 值有较大距离，说明本文 DID 模型所面临的异质性处理效应并不严重。

进一步地，本文使用 Fuzzy DID 方法估计企业是否进入政府绿色采购清单这一状态变动时的局部平均处理效应，处理状态变化的指示变量分别为相邻两期政府绿色采购清单政策的变动( G_T) 和一阶前移( G_T1) ，时间变量为 Year，处理变量为 Enter。结果如表 9 所示，Wald-DD 和 Wald-TC 估计的模糊 DID 估计值分别为 0. 089、0. 094、0. 073 和 0. 081，均在 1% 水平上显著为正。这说明，在考虑异质性处理效应后，结果依然稳健。

(7) 变更样本。采用以下两种方式进行稳健性检验: ①将进入政府绿色采购清单的公司首次退出后的年份观测剔除; ②剔除进入政府绿色采购清单后又被调出的公司。回归结果如表11 所示，与本文主要结论一致。

(8) 更改固定效应。回归结果如表 12 所示，在更换不同形式的固定效应后，Enter 的回归系数仍在 1% 的水平上显著为正。

(9) 替换被解释变量。本文将新的绿色创新指标放入模型(1) 中进行回归，结果如表 13 所示。实证结果表明，Enter 的系数仍显著为正，与前文回归结果保持一致。

（四）进一步分析

接下来，本文将检验两个作用渠道是否成立。

(1) 融资约束。在研究设计上，构建SA 指数并取绝对值，数值越大说明公司面临的融资约束越高。此外，本文还借构建 FC 指数，该值越接近 1 同样说明公司面临的融资约束越高。在此基础上，本文进行两方面检验: 首先，本文直接考察进入政府绿色采购清单 (Enter) 对公司融资约束(SA 和 FC) 的影响。表 14 第(1) 列和第(4) 列结果显示，Enter 的回归系数显著为负，说明进入政府绿色采购清单缓解了企业的融资约束; 其次，本文将企业融资约束( SA 和 FC) 引入模型(1) ，第(2) 列、第(3) 列、第(5) 列、第(6) 列结果表明，Enter 的 T 统计量和系数均有所降低但依然正显著，并且 SA 和 FC 的回归系数负向显著。Sobel 检验 Z 统计量分别为 5. 438、5. 469、4. 497、4. 461，均在 1% 水平上显著，说明存在部分中介效应。这表明进入政府绿色采购清单帮助公司缓解了融资约束，能够为公司绿色创新提供充足的资金资源支持。

（2) 环境重视度。本文使用公司环保投入与环境信息披露情况这两种指标度量公司对环境的重视程度。本文以上市公司年报、社会责任报告、可持续发展报告披露的环保投资总额除以总资产后再乘以 100 度量环保投入，计为 EInvest。对于环境信息披露指标，如果上市公司年报和社会责任报告中披露了环境相关信息，EReport 赋值为 1，反之为 0。本文进行两方面检验: 首先，本文直接考察进入政府绿色采购清单(Enter) 对企业环保投( EInvest) 和环境信息披露(EReport) 的影响。表 15 第(1) 列和第(4) 列结果显示，Enter 的回归系数显著为正，说明进入政府绿色采购清单促使企业增加环保投入、披 露 环 境 信 息; 其 次，本文将环保投入(EInvest) 和环境信息披露(EReport) 引入模型(1) ，第(2) 列、第(3) 列、第(5) 列、第(6) 列结果表明，Enter 的 T 统计量和系数均有所降低但依然正显著，并且 EInvest 和 EＲeport 的回归系数正向显著。Sobel 检验 Z 统计量分别为 5. 139、4. 663、3. 277、3. 311，均在 1% 水平上显著，说明存在部分中介效应。以上结果表明，进入政府绿色采购清单会使得公司更加努力配合政府的环保需求，增加环保投入、提升对环境的关注度，这些均有利于公司绿色创新水平的提高。

1．异质性分析

(1) 资源获取视角。在研究设计上，本文首先从中国政府采购网的“政府采购合同公告查询”系统中爬取每一份政府采购合同的详细信息，包括合同编号、合同名称、项目编号、项目名称、采购人名称、供应商名称、代理机构名称、主要标的数量、标的单价、合同金额、合同签订日期等; 其次，本文将供应商名称与上市公司及其子公司名称进行匹配，得到上市公司及其子公司获取政府采购合同的具体情况，然后将上市公司当年获得政府采购合同金额加 1 取自然对数，计为 Amount。此外，本文将公司获得的环境治理补贴金额加 1 取自然对数，计为 SUB，上市公司环境治理补助数据来自CNRDS数据库。本文将这两个变量和它们与Enter 的交乘项引入回归模型进行检验，结果如表 16 所示。

可以发现，Enter × Amount 的回归系数均在 1% 的水平上显著，这说明当公司获得政府采购合同的金额越多时，进入政府绿色采购清单对公司绿色创新的正向影响越显著; Enter × SUB 的回归系数均在 5% 的水平上显著，这说明当公司获得政府环境补贴金额越多时，进入政府绿色采购清单对公司绿色创新的正向影响越显著。

（2) 外部监督视角。在指标衡量上，首先，本文从中国知网获取 2004—2021 年 495 份报纸 1650 余万份新闻报道，从中提取到约280 余万份上市公司新闻报道。其次，本文构建一个中文绿色词汇列表，以确定对上市公司的新闻报道是否涉及公司的环境活动。中文绿色词汇列表是在 Shen 等(2021)公开的 197 个与公司环境活动相关的单词基础之上，通过阅读《人民日报》《21世纪经济报道》《经济日报》的 120 篇绿色新闻报道加以补充，得到包含 215 个单词的中文绿色词汇列表。最后，如果一篇对上市公司的新闻报道正文中出现中文绿色词汇列表中的至少三个词语，则判定这篇报道为上市公司环境活动报道，并将当年上市公司环境活动报道总数加 1 取自然对数，计为 GreenMedia。对于地方政府对环境关注度指标，本文收集 2001—2021 年间各地级市以及直辖市的政府工作报告，然后使用 Python 软件统计每份政府工作报告中绿色关键词出现的词频，并乘以100 除以总词汇数进行标准化处理，记为 GreenAttention。

然后，本文在回归模型(1)中引入这两个变量和它们与 Enter 的交乘项做进一步考察。回归结果如表17所示，Enter × GreenMedia 与 Enter × GreenAttention 的系数均在1%的水平显著为正，这说明对于环境活动备受媒体关注的公司以及所在地区政府重视环保的公司而言，政府绿色采购对公司绿色创新的促进作用越显著。

2． 拓展性检验

接下来，本文进一步检验政府绿色采购是否对行业层面以及城市层面其他公司的绿色创新具有显著的溢出效应。EnterInd 和 EnterCity 分别为所在行业、城市当年进入政府绿色采购清单的上市公司数量，将这两个指标代入回归方程(1)中。需要说明的是，本文在回归中将原来 Enter 为 1的样本剔除。回归结果如表18所示，从表18可以看出，EnterInd 和 EnterCity 系数至少在5%水平上显著为正。这说明政府绿色采购在行业层面以及城市层面存在显著的溢出效应，它激励了同行业其他公司以及同城市其他公司进行绿色创新。

五、研究结论与政策启示

本文的研究发现具有重要启示:(1) 本文探讨了在我国背景下作为市场型政策工具的政府绿色采购对公司绿色创新的影响，从微观层面讨论与验证了绿色采购政策的实施效果，发现进入政府绿色采购清单会激励公司进行绿色创新。这一结论对政府部门积极实施市场型政策工具、进一步完善绿色采购制度以引导与推动公司开展绿色经营活动有着积极的启示作用。(2) 本文的研究发现有助于增进学术界和实务界理解政府绿色采购如何促进公司绿色创新活动，揭示了公司进入政府绿色采购清单有利于缓解融资约束，这对于面临资金问题的企业具有重要的参考价值。同时，本文发现公司进入政府绿色采购清单还可以促使公司管理层敏锐地意识到环保的重要性从而提高绿色创新水平，有助于政府部门思考如何以更高效的方式推动环境保护。(3) 政府部门需要促进不同的环境规制工具之间相互配合，例如，充分发挥政府采购、环境补贴等经济激励的支持与引导作用，同时也要利用社会监督机制等，与政府绿色采购相得益彰，共同推动公司进行绿色创新。(4) 对于已经进入政府绿色采购清单的公司不容松懈，依然要注重绿色创新维持竞争地位，从而获取长期利益; 对于未进入政府绿色采购清单的公司，应当意识到政府绿色采购清单的背书所带来的优势，积极实现绿色转型。

六、原文摘要

绿色创新具有显著的环境正向外部性特征，能够积极推动经济社会高质量发展。然而，现实中如何有效解决公司绿色创新动力不足的问题始终是一大挑战，决策制定者面临着刚性的命令型政策和柔性的市场型政策两种手段的权衡与取舍。本文以作为市场型政策典型工具的政府绿色采购为切入点，通过手工收集中国政府采购网站公布的“环境标志产品政府采购清单”和“节能产品政府采购清单”等，从绿色创新角度探究市场型政策工具的实际效果。实证研究发现，当公司进入政府绿色采购清单后，其绿色创新水平有了非常显著的提升。机制分析发现，进入政府绿色采购清单有助于公司缓解融资约束，并且激励公司关注环境问题、加大环保投入。异质性分析发现，当公司当年获得政府采购合同金额越多、获得政府环境补贴越多，以及关于该公司的绿色新闻报道越多、公司所在地政府对环境关注度越高时，市场型政策工具的绿色创新效果越好。拓展性检验发现，进入政府绿色采购清单还具有积极的溢出效应，能够促进同行业以及同城市其他公司的绿色创新。本文的研究结果为理解市场型政策工具的绿色创新效果提供了重要的微观经验证据，为如何激发公司绿色创新提供了理论支撑和对策建议。