【摘要】基于TOE框架，以158家制造业上市公司为案例样本，采用模糊集定性比较分析（fsQCA）和必要条件分析（NCA）混合方法，从绿色创新数量和质量两个维度探究技术条件、组织条件和环境条件如何联动匹配影响制造业企业绿色创新，归纳出“全要素协同”“技术补贴”以及“内外双重支持”三种实现制造业企业绿色创新“增量提质”的驱动模式。研究结论有利于揭示制造业企业绿色创新数量质量双提升的差异化路径，厘清绿色创新背后多重条件的复杂因果关系，为我国制造业企业实现绿色创新“增量提质”提供行动指引和实践启示。
【关键词】TOE框架；fsQCA；NCA；绿色创新数量；绿色创新质量；制造业企业
【中图分类号】F273.1"""【文献标识码】A"""【文章编号】1004-0994（2025）01-0123-6
【作者单位】西北大学经济管理学院，西安710127
一、引言
近年来，国家不断完善市场导向的绿色技术创新体系，旨在协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护，实现人与自然和谐共生的中国式现代化。党的二十大报告与2022年12月国家发展改革委和科技部联合发布的《关于进一步完善市场导向的绿色技术创新体系实施方案（2023-2025年）》均指出，要发挥领军企业引领带动作用、引导企业积极发挥绿色技术创新主体作用，同时明确了需要多个领域、环节、部门统筹协调，共同推动绿色创新体系完善。制造业企业作为绿色创新的主力军，更应积极贯彻落实高质量绿色发展，在绿色创新实践过程中发挥统领、模范作用。然而，企业在多重压力的影响下，容易追求绿色创新数量而忽略绿色创新质量，这不利于企业向高质量绿色发展道路迈进，会对我国绿色技术创新体系的完善产生阻碍作用。企业绿色创新是一项复杂的活动，受到多重因素的影响，因此如何利用不同要素的有效组合实现企业高质量绿色发展成为目前亟须解决的现实问题。
已有研究主要从三个层面对绿色创新的影响因素展开丰富的探讨：技术、组织以及制度环境。技术层面主要指企业所拥有的相关技术对绿色创新的影响，具体包括数字技术、技术整合、信息化水平等。组织层面主要指企业组织特性、企业内部管理团队的个人特质以及团队特质对绿色创新的影响，具体包括企业成长性、企业社会责任、高管环保意识、高管海外经历等。制度环境层面主要体现为两种方式：一种是制度环境给企业带来的压力，包括环境规制等；另一种是制度环境对企业的支持，包括绿色政策支持、政府补贴等。尽管学者们在绿色创新影响因素的研究中取得了重要的研究成果，但是近年来他们逐渐关注到对于绿色创新质量研究的不足并开始研究各种前因变量对绿色创新数量和质量的影响。部分研究发现：同一前因变量对绿色创新数量和质量的影响不同，如环保目标责任制的实施虽然增加了绿色专利申请数量，但是也导致了绿色专利质量的下降（陶锋等，2021）；数字化对企业绿色创新表现具有“增量提质”双重效应（申明浩和谭伟杰，2022）；不同类型的环境规制工具对企业绿色技术创新数量和质量的影响不同（华淑名和李京泽，2023）。因此，从绿色创新数量和质量两个维度来讨论企业绿色创新的影响因素具有重要的现实意义。
以往关于绿色创新影响因素的文献主要运用传统回归分析方法探究单个要素对绿色创新的“净效应”影响，但现实情况是，不同要素之间并不是独立起作用的，而是复杂交互共同对绿色创新产生影响。随着组态视角在管理学研究领域的运用，学者们发现了组态方法对于研究绿色创新驱动作用的独特贡献，因此部分学者开始采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法研究驱动绿色创新的组态路径。有学者针对不同的绿色创新主体展开组态研究，包括企业绿色创新、区域绿色创新等；也有学者针对不同类型的绿色创新展开组态研究，包括开放式绿色创新、绿色创新绩效、绿色技术创新效率、绿色双元创新等。
虽然现有关于绿色创新的组态研究取得了一定的进展，但鲜有文献从绿色创新数量和质量两个维度探究绿色创新的驱动路径。由于绿色创新的影响因素大多包含在技术、组织及环境层面，且绿色创新从应用层面来看是围绕绿色技术开展的一系列创新活动，本文将“技术—组织—环境”协同发展的TOE理论框架嵌入我国制造业绿色创新情境。
综上，本文以制造业企业为研究对象，采用TOE框架，结合fsQCA和必要条件分析（NCA）方法探究技术、组织、环境层面各要素如何联动匹配影响制造业企业绿色创新数量和质量，致力于回答以下问题：是否存在产生高绿色创新数量或质量的必要条件？哪些组态路径可以产生高绿色创新数量或质量？哪些组态可以同时提高制造业企业绿色创新数量和质量？
二、理论基础与分析框架
Tornatzky和Fleischer于1990年提出TOE框架，该框架为研究企业或组织技术创新的影响因素提供了一个全新的理论视角。TOE框架包括技术、组织和环境三个层面，其已被广泛应用到创新领域研究和组态研究中。
在技术层面，基于资源基础理论，数字技术作为企业一项重要的技术资源，可以帮助企业获取更全面的绿色创新信息，助力企业降低创新风险，提高绿色创新产出。技术整合能力是指企业整合、利用技术资源的能力，高技术整合能力意味着企业可以快速整合外部获取的信息、知识、技术，产生高质量的创新成果。在组织层面，基于高阶理论，高管作为企业资源的分配者和战略的决策者，其个人特质对企业创新有很大的影响。CEO作为核心领导者，其开放性特质会推动企业绿色创新活动的实施，增强企业绿色竞争力。基于利益相关者理论，企业社会责任作为企业的一种可持续发展战略理念，会强化企业在绿色创新过程中的责任感，促使企业更好地兼顾经济效益和社会效益，进而保障绿色创新顺利开展。在环境层面，政府作为影响企业战略的关键外部环境因素，主要通过两种途径引导企业绿色创新，一是通过给予补助来支持企业绿色创新活动，二是通过实施严格的外部监管和规范驱动企业进行绿色创新。综上，本文在技术层面选取数字技术应用和技术整合能力、在组织层面选取CEO开放性特征和企业社会责任、在环境层面选取政府补贴和地方政府监管作为前因变量。
（一）技术条件与绿色创新
1.数字技术应用与绿色创新。数字技术的广泛应用一方面使企业人员之间的交流和沟通变得顺畅，从而加速信息和知识在企业绿色创新活动中的传播；另一方面突破了信息壁垒和技术屏障，实现技术结构的突破和外部知识的拓宽（王海花等，2023）。这有利于降低企业的交流和搜寻成本，提高知识、信息的储存及传播速度，进而加快绿色创新产出，增加绿色创新数量。企业在吸收和消化新知识与新技术后，会增大高质量绿色创新成果的产出概率，提升绿色创新质量。随着研发过程中数字技术的嵌入，企业会在更大范围内整合内外部资源和知识，优化绿色创新资源配置，进一步提升绿色创新数量和质量。
2.技术整合能力与绿色创新。企业在生产运营过程中面临着复杂的技术协调和整合、成本控制等问题，高技术整合能力有利于协调各部门的交流协作，消除组织中的边界与障碍，进而缩短产品的生产周期，这有利于提高企业研发绿色产品的效率，增加绿色创新数量。同时，技术整合能力会对绿色创新质量产生倒U型影响。当企业的技术整合能力由低水平提升至高水平时，企业一方面可以快速高效地识别、整合和利用与绿色创新相关的技术资源，另一方面能够通过高技术整合能力与研发合作伙伴建立更稳定的信任关系，从而提升绿色创新质量；但是，当技术整合能力突破一定范围后，企业不仅需要花费更高的成本和更多的时间整合外部技术资源，而且可能会导致研发的绿色专利与其他企业的专利趋同，这不利于绿色创新质量的提高（赵炎等，2023）。
（二）组织条件与绿色创新
1.CEO开放性特征与绿色创新。高开放性CEO具有良好的外部网络关系和独特、不可复制的连带资源，可以为企业绿色创新提供资源支持，同时高开放性CEO能够与员工进行良好的沟通，协调资源在各部门之间的分配，提高绿色创新的产出效率，增加绿色创新数量。高开放性CEO在绿色创新过程中善于通过组织学习、激励创新等方式激发员工的创新激情和创造灵感，为实现高质量绿色创新营造积极的组织氛围。而且，高开放性CEO会积极寻求组织创新和战略变革，推动高质量绿色创新战略的构建与实施（许松涛等，2022）。
2.企业社会责任与绿色创新。社会责任表现突出的企业会得到利益相关方更多的支持，在一定程度上为企业开展绿色创新活动提供丰富的市场支持和资源支持（肖红军等，2022），降低企业在绿色发展过程中的成本和风险，促进企业积极地开展绿色创新活动，增加绿色创新数量。企业通过积极履行社会责任，可以与内外部利益相关者建立深度、广泛的信任和知识合作网络，促进绿色知识积累，在企业内部开展知识互动、知识共享、知识整合等活动，充实企业的绿色创新知识存量，提高绿色创新质量。
（三）环境条件与绿色创新
1.政府补贴与绿色创新。绿色创新高于一般创新活动的风险性、投入回报的不确定性，使得企业的绿色创新活动面临严重的融资瓶颈。政府补贴是驱动企业绿色创新的一种手段，政府通过给予企业一定的补助，缓解企业融资约束（叶翠红，2021）。政府基于对财政资金的合理分配和有效利用，在给予补贴时往往会选择创新动机较强的企业（成琼文和丁红乙，2021），因此企业为了向外界传递高绿色创新产出的信号，会积极地增加绿色创新数量。另外，政府会对企业的绿色创新成果给予奖励，从而激发企业积极主动实施高难度、能为企业带来绿色竞争优势的实质性绿色创新（Almus和Czarnitzki，2003），提升绿色创新质量。
2.地方政府监管与绿色创新。地方政府监管的强约束作用可以倒逼企业进行绿色创新，企业在短期内会加大绿色创新投入，增加绿色创新数量，从而达到政府节能减排、降碳环保的要求（李青原和肖泽华，2020）。地方政府监管对绿色创新质量产生的影响并不总是正向的，地方政府监管会对企业绿色创新质量产生激励作用，但是当企业绿色创新质量达到一定水平时，随着地方政府监管力度的加大，可能会导致这种激励作用发生变化（李平和方健，2023）。原因在于：一方面，过度的政府监管会提升企业的环境成本，对绿色创新造成“挤出”效应；另一方面，政府处罚存在上限，部分企业可能会仅满足于绿色创新“达标”。
综上，本文基于TOE框架，将数字技术应用、技术整合能力、CEO开放性特征、企业社会责任、政府补贴、地方政府监管共同纳入研究分析框架，采用fsQCA和NCA混合方法，厘清各层面因素如何联动匹配驱动企业绿色创新“增量提质”，为企业实现高质量绿色发展提供多种路径选择。具体分析框架如图1所示。
三、研究设计
（一）研究方法
本文采用fsQCA方法研究制造业企业绿色创新“增量提质”的多元路径，主要是因为企业绿色创新提升路径具有多样性，企业绿色创新数量质量双提升会受到多个因素的共同影响，而fsQCA方法适用于解决“殊途同归”“并发因果”等复杂因果关系的问题。此外，由于fsQCA方法在识别必要条件时未能定量地体现一个条件在多大程度上是结果的必要条件，本文将NCA方法与fsQCA方法结合起来，既定性地研究条件对于结果是必要的还是不必要的，也定量地研究条件在什么水平上是产生结果的必要条件。
（二）样本选择和数据来源
本文以制造业上市公司为研究对象，将研究案例的时间设定为2019～2022年。这是因为2019年国家发展改革委就构建市场导向的绿色技术创新体系提出了一系列指导意见，其中特别强调要强化企业的绿色技术创新主体地位，加大对企业绿色技术创新的支持力度，到2022年基本建成市场导向的绿色技术创新体系，这意味着企业愈发重视高质量绿色创新，企业绿色创新发展进入新阶段。借鉴已有研究（程建青等，2019），为了避免截面数据难以反映企业绿色创新发展变化的问题，同时考虑到绿色创新存在滞后效应，本文将结果变量进行滞后一期处理，选取2020～2022年的结果变量均值与2019～2021年的条件变量均值进行匹配。本文的数据主要通过中国研究数据服务平台（CNRDS）、上市公司年报、各省份年度生态环境状况公报、和讯网、Wind数据库等获取。通过以下筛选原则确定研究案例样本：剔除2019～2022年被标记为ST、∗ST的上市公司；剔除条件变量和结果变量缺失的上市公司。经过以上筛选，本文最终得到158家制造业上市公司作为研究的案例样本。
（三）测量与校准
1.结果变量：绿色创新数量和绿色创新质量。目前学者们主要采用专利数据来衡量企业的绿色创新活动，因为绿色专利作为一项绿色科技含量最高的知识产权，能够很好地刻画企业绿色创新活动产出，体现出企业在节能减排、减少环境污染、绿色环保生产、生态环境保护等方面绿色技术创新的应用与推广情况。因此，本文借鉴已有研究，采用绿色专利数据刻画企业绿色创新活动。具体而言，采用绿色发明专利申请数衡量绿色创新质量，采用绿色发明专利申请数和绿色实用新型专利申请数之和衡量绿色创新数量（王馨和王营，2021）。
2.条件变量。
（1）数字技术应用。本文利用Python文本挖掘技术提取上市公司年报中与数字技术应用相关的关键词，具体关键词参考王海花等（2023）构建的数字技术应用相关关键词词库。企业年报中与数字技术应用相关的关键词越多，说明企业的数字技术应用水平越高，因此本文采用关键词词频来衡量企业的数字技术应用水平。
（2）技术整合能力。技术整合能力定义为基于以往的学习积累，对知识和技术进行组合与配置的能力，是企业识别、消化、整合和利用技术的关键指标。已有研究发现，企业研发能力反映了企业识别、消化、整合和利用技术的能力，且二者具有较强的相关关系。因此，本文借鉴赵炎等（2023）的做法，采用研发投入强度作为企业技术整合能力的衡量指标，研发投入强度可以定义为研发投入占营业收入的比例。
（3）CEO开放性特征。本文参考Datta等（2003）的做法，从CEO年龄、CEO学历、CEO任职期限三个维度来衡量CEO开放性特征，由于CEO的年龄和任职期限与CEO开放性特征呈负相关关系，首先将CEO年龄与CEO任职期限取负数，再将三个维度的数据进行标准化，最后求和得到CEO开放性特征。
（4）企业社会责任。在已有研究中，学界广泛采用和讯网公布的上市公司企业社会责任评分衡量企业社会责任，该综合评分越高，说明企业社会责任表现越好。
（5）政府补贴。参考杨国超等（2017）的做法，使用上市公司年报中披露的“计入当期损益的政府补助”金额，并将其取自然对数来衡量政府补贴。
（6）地方政府监管。已有研究发现，环境执法强度是提高地方环境质量和降低污染排放的关键，而环境行政处罚案件数可以作为环境执法的度量指标。因此，本文借鉴贾建锋等（2024）的做法，采用各省份环境行政案件处罚数量来定义地方政府监管，环境行政案件处罚数量越多，说明该地区政府对环境的监管越严格。
3.校准。在采用fsQCA方法进行因果分析前，必须进行数据校准。由于条件变量和结果变量均为连续变量，采用模糊集校准。本文借鉴已有研究，采用直接校准法对结果变量和条件变量进行校准。参考杜运周等（2020）的做法，选择75%作为完全隶属的锚点、50%作为交叉点的锚点、25%作为完全不隶属的锚点。为了避免案例隶属度为0.5而被删除，本文将0.5隶属度加上0.001。结果变量和条件变量的校准与描述性统计结果如表1所示。
四、研究结果
（一）必要性分析
1.NCA的必要条件分析。本文采用NCA方法中的上限回归（CR）和上限包络（CE）两种估计方法对单个条件的必要性进行分析。根据表2的结果，所有前因条件的效应量（d）均小于0.1，并且蒙特卡洛仿真置换检验P值均不显著（Dul，2016；Dul等，2020），说明上述前因条件均不能单独构成高绿色创新数量和质量的必要条件。此外，绿色创新数量和质量的必要条件分析瓶颈表（表略，留存备索）显示：要达到100%的绿色创新数量水平，就需要1%的地方政府监管，数字技术应用、技术整合能力、CEO开放性特征、企业社会责任、政府补贴均不存在瓶颈效应；要达到90%的绿色创新质量水平，就需要0.4%的地方政府监管，数字技术应用、技术整合能力、CEO开放性特征、企业社会责任、政府补贴均不存在瓶颈效应。
2.fsQCA的必要条件分析。本文进一步采用fsQCA3.0软件进行单个条件的必要性分析，结果如表3所示。单个前因条件的一致性水平均小于0.9，说明在所有前因条件中不存在产生高绿色创新数量和质量的必要条件，这一结果与NCA方法得出的结果一致。
（二）组态分析
本文使用fsQCA3.0软件分析产生高绿色创新数量和质量的组态，参考组态领域已有研究，将案例频数阈值设置为1，原始一致性阈值设置为0.8，PRI一致性阈值设置为0.7。在进行反事实分析时，采取比较谨慎的选择，假设单个前因条件出现与否都可能产生高绿色创新数量或质量。在分析fsQCA3.0软件得到的组态结果时，会出现三种解，分别为复杂解、中间解和简单解，结果汇报一般以中间解为主、简单解为辅，同时出现在中间解和简单解的条件为核心条件，否则为边缘条件，结果见表4。
通过表4可知，实现制造业企业高绿色创新数量的组态有七条，实现制造业企业高绿色创新质量的组态有五条，充分反映了企业绿色创新具有“多重并发”和“殊途同归”的特点。进一步对比分析产生高绿色创新数量和质量的组态路径可以发现，有四条组态路径能够同时提高制造业企业绿色创新数量和质量，可将其归纳为制造业企业绿色创新“增量提质”的三种模式，分别为“全要素协同”驱动模式（SH1a和ZH1a、SH1b和ZH1b）、“技术补贴”驱动模式（SH2和ZH2）、“内外双重支持”驱动模式（SH3和ZH3）。在这三种模式中，加大政府补贴力度均有助于企业绿色创新“增量提质”。从前文必要性分析结果可知，当政府补贴作为单一条件时并不能成为企业绿色创新“增量提质”的必要条件，必须与其他条件匹配形成合力，才能真正促进企业绿色创新“增量提质”，但是制造业企业必须认识到政府补贴在绿色创新过程中发挥的重要作用，积极发挥政府补贴对于绿色创新的正向作用。下面将对实现制造业企业绿色创新“增量提质”的驱动模式进行定性分析。
1.“全要素协同”驱动模式。在该模式下，高数字技术应用、高技术整合能力、高企业社会责任、高政府补贴为核心条件，辅以高地方政府监管或高CEO开放性特征为边缘条件，技术、组织、环境层面要素联动匹配推进绿色创新数量和质量协同提升。具体而言，数字技术应用和技术整合能力作为制造业企业的两项重要技术优势，可以助力企业实现高质量绿色发展。一方面，制造业企业通过数字技术塑造企业的绿色创新能力，引导其向绿色低碳发展模式转变；另一方面，技术整合能力强的制造业企业能够高效地进行技术资源整合，提高绿色创新的产出速度和质量。此外，积极履行社会责任的企业在受到其他利益相关者的关注时，会更加注重在利益相关者之间传播自身良好的信誉，使得企业的策略性创新动机较弱，因此企业在得到政府补助之后会积极主动地开展高质量的绿色创新活动。而且，企业在履行社会责任时会建立起良好的创新生态机制，在获得政府补助后会合理地配置资源，使其更好地服务于绿色创新。
2.“技术补贴”驱动模式。在该模式下，高数字技术应用、高政府补贴、非高技术整合能力、非高企业社会责任、非高地方政府监管为核心条件，技术、环境层面要素联动匹配推进绿色创新数量和质量协同提升。该驱动模式表明，在技术整合能力缺乏、企业社会责任表现欠佳以及地方政府监管力度不大的情况下，企业可以在政府补贴的大力支持下，运用数字信息技术积极地提升企业绿色创新数量和质量。具体而言，企业通过运用数字技术提高信息筛选能力，使得企业能在短时间内快速得到有效信息，进而加快绿色创新的产出速度。对于政府部门而言，数字技术可以提高企业的环境信息透明度，使政府部门接收到企业相对真实的绿色发展信号，帮助其降低绿色治理成本及作出环境决策的难度，并向绿色创新表现突出的制造业企业提供更多的政府补贴，助力企业实现高质量绿色发展。
3.“内外双重支持”驱动模式。在该模式下，高CEO开放性特征、高政府补贴、非高技术整合能力、非高企业社会责任、非高地方政府监管为核心条件，组织、环境层面要素联动匹配推进绿色创新数量和质量协同提升。该驱动模式表明，在政府监管力度不大的环境下，即使企业的技术整合能力较弱、履行社会责任的积极性不高，依托具有高开放性特征的CEO和政府补贴依然可以实现绿色创新“增量提质”。具体而言，当企业的技术整合能力较弱时，其无法高效地识别、利用与绿色创新相关的资源，这会导致企业将外部信息、知识等转化为内部创新成果的效率低下，提升企业的技术成本和时间成本。绿色创新在实践过程中具有高风险、高成本等特点，技术整合能力不足会使企业缺乏绿色创新的动力，此时就需要依靠政府补助，企业可以利用政府补助资金缓解在绿色创新过程中承担的高成本和高风险问题，提升自身绿色创新的积极性。当政府监管力度不大时，企业内部绿色创新的动力将会被不断地削弱，再加上其承担社会责任的意识不强，更加不利于绿色创新的实施。因此，管理层对于绿色创新活动的态度意义重大，高开放性CEO愿意选择具有风险与挑战性的绿色创新，注重增强企业的绿色竞争能力和实现长期经济效益。
（三）稳健性检验
为了保证组态结果的稳健性，本文采取调整案例频数阈值、PRI一致性阈值、原始一致性阈值的方法进行稳健性检验。将案例频数阈值由1调整为2后，产生的组态为原组态子集；将PRI一致性阈值由0.7提升至0.75后，产生的组态为原组态子集；将原始一致性阈值由0.8提升至0.85后，产生的组态与原组态一致。综上，本文研究结果比较稳健。
五、研究结论与实践启示
（一）研究结论
本文基于TOE框架，采用fsQCA和NCA混合方法，以158家制造业企业为案例样本，从技术、组织和环境三个层面的六个前因条件出发，研究影响制造业企业绿色创新数量和质量的复杂因果机制，探究制造业企业绿色创新“增量提质”的路径，研究结论如下：第一，数字技术应用、技术整合能力、CEO开放性特征、企业社会责任、政府补贴、地方政府监管均不能单独构成高绿色创新数量或质量的必要条件，驱动制造业企业绿色创新数量或质量提升需要多层面因素的共同作用。第二，有三种驱动模式可实现制造业企业绿色创新“增量提质”，即“全要素协同”驱动模式、“技术补贴”驱动模式、“内外双重支持”驱动模式。在这三种模式中，高政府补贴均为核心条件，说明政府补助对于制造业企业实现绿色创新“增量提质”起着关键作用。三种驱动模式体现了制造业企业在不同技术、组织和环境组合下实现高质量绿色发展的多重方式。
（二）实践启示
本文为我国制造业企业实现绿色创新“增量提质”提供了实践启示。首先，政府可坚持对制造业企业的绿色创新活动发放补贴，适当加大对绿色创新表现良好的制造业企业的补助力度。研究发现，在绿色创新“增量提质”的三种驱动模式中，高政府补贴均为核心条件，这说明政府补助所带来的资金支持和创新资源能够极大地促进企业绿色创新数量和质量的提升。其次，制造业企业绿色创新“增量提质”受多层面因素的影响，各层面因素联动匹配通过“殊途同归”的方式促使制造业企业同时产生高绿色创新数量和质量。因此，企业应结合自身情况选择适合的驱动模式，集中优势资源推动关键要素发展，最终实现高质量绿色发展。最后，提升绿色创新数量和质量是一个过程，企业应循序渐进、稳扎稳打实现高质量绿色发展。创新数量和创新质量作为企业绿色创新的两个方面，只有绿色创新数量积累到一定程度时才会引起质量的飞跃，企业要想实现高质量绿色发展，需要做到绿色创新数量合理增长和绿色创新质量有效提升的统一。
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（责任编辑·校对：陈晶"喻晨）