摘要:选取中小制造业上市企业为观测样本,依托 Bootstrap 检验法与多重链式中介模型,实证检验企业资源配置均衡水平、轻量化 ESG 落地成效与可持续转型发展的内在关联及多层传导路径,并分区域维度开展差异化效应识别。实证结果显示:中小企业资源结构均衡水平能够显著正向驱动可持续转型落地;资源配置均衡度可依次经由探索式创新、利用式创新两类双元创新行为提升创新产出质量,最终赋能中小企业可持续转型;区域异质性检验表明,资源结构均衡对轻量化 ESG 落地与可持续升级的正向赋能效应呈现明显地域分化,东部区域中小企业的作用效果更为突出。研究结论可为中小制造企业优化内外部资源统筹、低成本落地轻量化 ESG 体系、破解可持续经营管理难题提供量化依据与实操路径参考。
关键词:资源结构均衡度;轻量化 ESG;中小企业;可持续转型;双元创新
中图分类号:F276.3 文献标识码:A
一、引言
“十四五” 全面推进实体经济高质量发展阶段,中小企业作为制造业产业基底,同步面临可持续经营转型与低成本 ESG 体系搭建的双重现实压力,也是产业提质增效、绿色创新升级的核心主体。新结构经济学以要素禀赋组合逻辑为分析起点,指出要素配置框架既是决定微观主体创新投入效率、产业长期增长潜力的核心变量 ,同时也是制约中小企业轻量化 ESG 落地、可持续转型推进的关键约束条件 。创新作为中小企业突破经营瓶颈、构建长期可持续竞争力的核心内在支撑,分为依托全新知识开发的探索式创新、立足现有工艺迭代优化的利用式创新两大类别 ,两类创新模式在资源投入门槛、风险承受阈值、短期收益回报周期层面存在显著分野。在此背景下,中小企业如何统筹各类经营资源实现结构均衡配置,依托双元创新搭建轻量化 ESG 管理体系、化解可持续发展管理困境,成为产业实践与学术研究亟待回应的现实命题。
宏观层面资源要素均衡配置能够有效改善经济运行效率,兼顾产业增长速度与发展质量。聚焦制造产业细分领域,适配企业经营规模的资源统筹框架是推动绿色转型、ESG 常态化管理落地的基础前提。宏观维度已有研究形成共识:郭威、盛继明(2021)提出金融供给侧要素均衡布局能够为实体制造企业提供适配性更强的融资渠道,加速产业绿色升级进程;反之要素错配会扭曲中小企业长期投资决策,挤压研发、绿色改造、社会责任投入资金,抑制创新活动开展,阻滞轻量化 ESG 体系搭建与可持续转型落地 [ ]。微观企业层面,刘贯春(2017)、万旭仙等(2019)实证证实,企业金融资产合理布局能够补充创新投入资金池,对探索式、利用式创新形成差异化驱动效果;同时研发、人力、绿色资源的均衡分配能够显著提升创新绩效,扩大绿色、技术类创新产出规模。
现有文献已围绕企业资源配置行为、创新产出、产业转型开展分层研究,但仍存在研究缺口:现有成果多聚焦大型上市公司整体资源配置效果,未立足中小企业资金有限、抗风险弱、管理架构精简的特征,多维拆解资源结构均衡对轻量化 ESG 建设、可持续发展转型的完整传导机制。本文立足于中小制造企业微观经营视角,结合轻量化 ESG 低成本落地的现实约束,搭建多重链式中介模型,识别资源均衡配置、双元创新、创新质量与中小企业可持续转型的传导逻辑,弥补现有研究局限。
本文研究边际创新价值体现在三方面:第一,区别于宏观产业层面转型成效测算思路,本文锚定中小制造企业微观经营主体,结合中小企业轻量化 ESG、可持续经营特征构建多维度综合评价指数,细化中小企业可持续转型量化测度方案,丰富中小实体企业可持续发展相关实证研究体系。第二,以资源结构均衡为全新分析视角,阐释中小企业资源统筹框架对轻量化 ESG 落地、可持续转型的差异化作用机制,为中小企业优化有限资源分配、低成本搭建 ESG 管理体系、化解可持续经营困境提供量化决策支撑。第三,结合探索式、利用式创新在投入成本、风险水平、长期收益层面的本质差异,将创新质量纳入链式中介分析框架,完整构建 “资源结构均衡 — 双元创新 — 创新质量 — 轻量化 ESG 与可持续转型” 理论传导模型,厘清多层级中介传导路径,为中小企业匹配适配创新模式、以轻量化 ESG 实现长期可持续经营提供路径指引。
二、理论分析与研究假设
(一)企业资源结构均衡度与中小企业可持续转型、轻量化 ESG 建设
新结构经济学理论将结构定义为异质性生产要素的组合形态,要素结构动态调整是微观企业实现可持续升级、搭建轻量化 ESG 体系的逻辑起点,禀赋结构持续优化能够激活产业升级内在动力。对中小企业而言,人力、资金、技术、社会关系、绿色管理资源的协调统筹,能够根据自身产能规模、行业属性完成资源精准匹配,形成适配中小企业轻量化运营模式的独特竞争壁垒 [ ]。均衡化资源布局能够改善全要素生产效率,规避单一资源过度冗余、关键资源供给短缺引发的绿色改造停滞、研发投入不足、社会责任缺位等问题,同步提升创新效率与 ESG 管理落地效率,夯实中小企业可持续经营基础 。
已有实证研究证实,制造业、服务业企业会结合自身资源禀赋特征选择差异化转型路径,资源结构调整对可持续升级、绿色 ESG 改造的驱动效果存在显著异质性。例如服务业企业可持续转型成功率更多依赖人工成本内部结构优化,而非用工总量增减;对中小制造企业而言,劳动力、研发、绿色要素动态均衡配置,相比单纯调整组织管理模式,更能推动自动化改造、低碳生产等轻量化 ESG 项目落地 。综合上述理论推演,提出核心基准假设:H1:中小企业资源结构均衡水平越高,越能够推动轻量化 ESG 体系落地与企业可持续转型。
(二)双元创新模式的独立中介传导作用
中小企业可持续发展转型涵盖经营模式转型、生产体系升级两大维度,依托低碳技术改造、组织管理革新、要素结构优化等路径,完成低附加值、高污染低端生产模式向高技术、低碳、高附加值可持续经营模式过渡,全过程均离不开低成本创新与轻量化 ESG 管理的协同支撑。要素禀赋匹配理论提出,企业技术迭代层级、创新能力框架必须与自身可支配资源结构相适配 。中小企业通过统筹各类资源实现要素均衡布局,能够匹配双元创新投入需求,借助技术迭代提升绿色产品附加值、拓宽低碳产品线、改善生产运营效率,实现轻量化 ESG 常态化落地与可持续经营良性循环,带动传统中小制造企业完成绿色升级。
中小企业创新路径分为高投入高风险的探索式突破性创新、低成本渐进式利用创新两类,两类创新活动会争夺企业有限资金、研发人力、绿色改造资源 。均衡稳定的资源配置框架能够提升中小企业整体创新承载力 ,直接决定企业两类创新模式的投入选择。资源结构均衡度较高的中小企业,各类要素供给稳定充足,一方面可调配闲置资源开展改良式利用创新,快速落地节能改造、废弃物循环利用等轻量化 ESG 项目;另一方面依托多元化资源缓冲抵御市场波动风险,开展前沿低碳工艺、环保新材料等探索式创新活动 。
单一创新模式难以支撑中小企业长期可持续发展,仅依靠改良创新会丧失长期技术竞争力,单纯突破性创新则大幅抬高经营风险;探索式创新与利用式创新协同互补,能够同步兼顾短期轻量化 ESG 落地与长期可持续竞争力培育,加速中小企业转型进程。据此提出分层中介假设:H2a:中小企业资源结构均衡水平正向激励探索式创新,进而推动轻量化 ESG 建设与可持续转型;H2b:中小企业资源结构均衡水平正向激励利用式创新,进而推动轻量化 ESG 建设与可持续转型。
(三)双元创新、创新质量的链式中介传导机制
中小企业轻量化 ESG 落地与可持续转型属于长期动态优化过程,核心逻辑在于内部资源配置持续优化、创新产出质量稳步提升。创新质量代表企业技术、绿色创新成果的实际价值与突破高度,受研发资源分配、创新模式选择、绿色投入规模多重因素约束 [],也是中小企业搭建长效 ESG 管理体系、实现可持续升级的核心抓手 。
资源结构均衡程度直接决定中小企业创新模式取舍,企业会结合自身资源约束、创新成本阈值匹配适配创新路径保障长期可持续经营。对比改良导向的利用式创新,探索式创新技术突破属性更强,对低碳工艺、环保材料等高质量创新成果的拉动作用更突出,对中小企业轻量化 ESG 体系完善、可持续转型的赋能效果更为显著。两类创新路径虽作用逻辑存在差异,但均能够提升整体创新产出质量,在资源均衡配置与中小企业可持续转型、轻量化 ESG 落地之间形成完整链式中介传导链条。
现有研究证实,探索式、利用式创新均可激活中小企业创新动能:利用式创新优化现有生产工艺降低碳排放、节约运营成本;探索式创新开发全新低碳技术拓宽绿色产品赛道,两类模式同步降低 ESG 改造投入成本与创新试错风险,巩固中小企业差异化竞争优势,依托高质量创新产出完成低碳产品迭代、绿色管理体系搭建,为轻量化 ESG 常态化运营、可持续转型提质增效提供底层支撑 。基于以上分析,提出链式中介假设:H3a:探索式创新、创新质量在中小企业资源结构均衡度与轻量化 ESG 及可持续转型之间发挥链式中介效应;H3b:利用式创新、创新质量在中小企业资源结构均衡度与轻量化 ESG 及可持续转型之间发挥链式中介效应。
三、研究设计
(一)样本筛选与数据来源
本文选取 2016—2019 年 A 股中小制造业上市企业作为初始研究样本,执行如下筛选标准:剔除标记 * ST、ST 的风险警示企业;剔除财务指标、专利数据、ESG 相关投入数据存在大面积缺失的观测样本;最终保留有效观测样本 3466 组。企业财务、股权、治理结构原始数据取自 CSMAR、RESSET、CNRDS 三大主流经济金融数据库,专利创新数据整合国家知识产权局公开申请及被引统计信息。为规避极端异常值对回归结果的干扰,全部连续变量均执行 1%、99% 分位双侧缩尾处理。
(二)变量界定与测度方案
1.被解释变量:中小企业可持续转型与轻量化 ESG 综合成效(S)
高质量发展背景下中小企业可持续转型、轻量化 ESG 落地不能依靠单一财务指标衡量。本文从绿色产品升级、全要素产出效率、低碳数字化管理三大维度构建综合评价体系,借助熵权法测算各维度客观权重,合成综合指标表征中小企业可持续转型与轻量化 ESG 落地成效。各分项指标测度方式如下:绿色产品升级采用企业毛利率代理 [];要素产出效率采用 LP 测算框架下的全要素生产率衡量 [];低碳数字化轻量化 ESG 维度使用数字化低碳资产占固定资产与无形资产合计总额比重表征 [ ]。
2.解释变量:企业资源结构均衡度(J)
按照资源对中小企业可持续经营、ESG 建设的支撑功能,将企业经营资源划分为管理资源、商业关系资源、财务资源、研发创新资源四大类别,分维度选取细分测算指标:①财务资源:总资产总负债比值、净利润率两项指标 [ ];②创新资源:研发经费占营业收入比重、研发人员占全体员工比例 [44];③关系资源:分为政治关联、商业关联,政治关联以具备政府任职背景高管人数占高管团队总规模比值衡量,商业关联采用跨企业兼职高管占高管团队总人数比重测算;④管理资源:参照陈宁、常鹤(2012)[30] 研究,选取管理团队集中度、CEO 年龄、CEO 学历分层赋值三项指标;其中管理集中度为管理人员数量与企业全体员工比值;CEO 学历分层赋值规则:1 = 中专及以下,2 = 大专,3 = 本科,4 = 硕士研究生,5 = 博士研究生,6 = 其他学历,7=MBA/EMBA。
分维度测算各类资源内部均衡指数后,借鉴周四军、孔晓琳(2018)[ ] 的均衡度测算框架,结合熵权法加权合成企业整体资源结构均衡综合指标 J。
3.中介变量
探索式创新(T):企业年度发明专利申请总量,取对数处理 Ln (发明专利申请数 + 1)[ ];
利用式创新(L):企业实用新型、外观设计专利年度申请总数,对数化处理 Ln (实用新型 + 外观专利申请数 + 1)[ ];
创新质量(C):企业全部专利累计被引总次数标准化处理,以专利被引总数 / 100 作为代理指标 [ ]。
4.控制变量
参照中小企业可持续发展、ESG 领域经典实证文献,纳入如下企业层面控制变量:企业规模(Z)、资产负债率(E)、托宾 Q 值(Q)、第一大股东股权集中度(R)、董事会规模(D)、内部四大专业委员会设立数量(M)、营业收入年度增长率(G)、管理费用率(M)、固定资产占比(G);同时设置年度虚拟变量(Y)、行业虚拟变量(I)控制时间、行业固定效应。
表 1 变量定义汇总表
| 变量分类 | 变量名称 | 符号 | 具体测算说明 |
|---|---|---|---|
| 被解释变量 | 中小企业可持续转型与轻量化 ESG 成效 | S | 熵权法合成多维综合指数 |
| 解释变量 | 企业资源结构均衡度 | J | 分四类资源测算后熵权加权综合指数 |
| 中介变量 | 探索式创新 | T | Ln (年度发明专利申请数量 + 1) |
| 利用式创新 | L | Ln (实用新型 + 外观专利申请总量 + 1) | |
| 创新质量 | C | 企业专利累计被引用总次数 / 100 | |
| 控制变量 | 企业规模 | Z | 企业年末总资产自然对数 |
| 资产负债率 | E | 年末总负债 / 年末总资产 | |
| 托宾 Q | Q | 企业市场价值 / 资产重置成本 | |
| 股权集中度 | R | 第一大股东持股数量 / 企业总股本 | |
| 董事会规模 | D | 董事会在册董事总人数 | |
| 四大委员会设立数 | M | 审计、薪酬、提名、战略委员会设立个数 | |
| 营收增长率 | G | (本期营业收入 - 上期营业收入)/ 上期营业收入 | |
| 管理费用率 | M | 年度管理费用 / 主营业务总收入 | |
| 固定资产占比 | G | 固定资产净额 / 企业资产总额 | |
| 年度、行业固定效应 | Y&I | 年度、行业分组虚拟变量 |
(三)计量模型设定
参照柳士顺、凌文辁(2009)[ ] 多重链式中介检验框架,构建如下递进回归模型(1)—(4):S=α0+α1J+∑αiControl+ε1(1)M1=β0+β1J+∑βiControl+ε2(2)M2=γ0+γ1J+γ2M1+∑γiControl+ε3(3)S=δ0+δ1J+δ2M1+δ3M2+∑δiControl+ε4(4)模型内变量释义:J 为核心自变量资源结构均衡度;M₁代表第一层级中介(探索式 / 利用式创新),M₂代表第二层级中介创新质量;S 为被解释变量中小企业可持续转型与轻量化 ESG 成效;Control 代表全部控制变量集合,同步控制年度、行业固定效应;ε 为随机扰动项。
四、实证结果分析
(一)链式中介基准回归检验
基准链式中介回归完整结果如表 2 所示。第一,基准直接效应检验(表 2 第 1 列):资源结构均衡度 J 对中小企业可持续转型、轻量化 ESG 综合成效 S 的回归系数为 0.0240,通过 1% 显著性水平检验,说明企业各类资源统筹均衡水平提升能够显著缓解中小企业可持续经营管理困境、推动轻量化 ESG 落地,基准假设 H1 得到实证支撑。
第二,单一中介路径检验:探索式创新独立中介路径对应表 2 列 (1)(2)(4)。列 (2) 回归结果显示,资源均衡度 J 对探索式创新 T 回归系数 0.3098,在 10% 水平显著为正,资源均衡配置能够为企业前沿低碳、环保类突破性创新提供稳定资源支撑;列 (4) 纳入中介变量 T 后,自变量 J 回归系数由 0.0240 小幅降至 0.0228,仍保持 1% 统计显著,证明探索式创新发挥部分中介传导作用,假设 H2a 成立。
利用式创新单一中介路径对应表 2 列 (1)(3)(5)。列 (3) 中 J 对利用式创新 L 回归系数 0.3902,通过 5% 显著性检验,均衡资源框架有利于中小企业开展低成本工艺改良、节能改造等渐进式创新;列 (5) 引入 L 后 J 系数回落至 0.0234,1% 水平显著,利用式创新承担部分中介效应,假设 H2b 得到验证。
第三,双层链式中介传导检验:路径一 “资源均衡度 — 探索式创新 — 创新质量 — 可持续转型 ESG 成效” 对应列 (2)(6)(8)。列 (2) 证实 J 正向推动探索式创新产出;列 (6) 回归结果显示,J、T 对创新质量 C 系数分别为 0.0985、0.1180,依次在 10%、1% 水平显著,资源均衡配置可依托突破性创新提升绿色、低碳专利创新质量;列 (8) 同步纳入自变量、两层中介变量后,J、T、C 系数全部显著为正,证明完整链式传导路径成立,企业资源均衡布局通过加大探索式创新产出、提升创新成果质量,持续优化轻量化 ESG 管理体系、化解可持续发展困境,假设 H3a 成立。
路径二 “资源均衡度 — 利用式创新 — 创新质量 — 可持续转型 ESG 成效” 对应列 (3)(7)(9)。列 (3) 验证 J 显著提升改良型创新产出;列 (7) 中 J、L 对创新质量 C 回归系数均正向显著,低成本渐进创新同样能够改善企业绿色创新成果价值;列 (9) 同时纳入三层核心变量后全部回归系数具备统计显著性,说明利用式创新、创新质量形成连续中介链条,假设 H3b 得到实证支持。
表 2 资源结构均衡、双元创新、中小企业可持续转型链式中介回归结果
| 变量 | (1)S | (2)T | (3)L | (4)S | (5)S | (6)C | (7)C | (8)S | (9)S | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| J | 0.0240*** | 0.3098* | 0.3902** | 0.0228*** | 0.0234*** | 0.0985* | 0.1098** | 0.0223*** | 0.0224*** | |
| (3.5897) | (1.6811) | (2.0146) | (3.4346) | (3.4995) | (1.8863) | (1.9889) | (3.3562) | (3.3672) | ||
| T | 0.0037*** | 0.1180*** | 0.0031*** | |||||||
| (5.9793) | (24.3489) | (4.5806) | ||||||||
| L | 0.0016*** | 0.0650*** | 0.0010* | |||||||
| (2.6485) | (13.3356) | (1.6840) | ||||||||
| C | 0.0053** | 0.0084*** | ||||||||
| (2.4527) | (4.0643) | |||||||||
| Z | 0.0089*** | 1.1447*** | 0.9652*** | 0.0046** | 0.0073*** | 0.2955*** | 0.3679*** | 0.0031 | 0.0043* | |
| (4.1829) | (19.6062) | (15.7320) | (2.0848) | (3.3545) | (16.9380) | (20.3349) | (1.3213) | (1.8401) | ||
| E | 0.0010 | -0.4867*** | -0.4538*** | 0.0028 | 0.0017 | -0.0771* | -0.1051** | 0.0032 | 0.0025 | |
| (0.1782) | (-3.2786) | (-2.9086) | (0.5136) | (0.3097) | (-1.8307) | (-2.3626) | (0.5905) | (0.4743) | ||
| Q | 0.0017** | 0.0795*** | 0.0330 | 0.0014** | 0.0017** | 0.0166*** | 0.0238*** | 0.0014* | 0.0015** | |
| (2.3934) | (3.9700) | (1.5696) | (1.9949) | (2.3236) | (2.9115) | (3.9691) | (1.8719) | (2.0482) | ||
| M | 0.0395** | -0.1778 | -2.1769*** | 0.0401** | 0.0429** | 0.3554*** | 0.4758*** | 0.0382** | 0.0389** | |
| (2.3399) | (-0.3822) | (-4.4521) | (2.3908) | (2.5363) | (2.6954) | (3.4071) | (2.2771) | (2.3013) | ||
| G | 0.0028* | -0.0487 | -0.0727* | 0.0030** | 0.0029** | -0.0160 | -0.0171 | 0.0031** | 0.0031** | |
| (1.8947) | (-1.1805) | (-1.6757) | (2.0247) | (1.9715) | (-1.3705) | (-1.3807) | (2.0831) | (2.0714) | ||
| M | -0.0069*** | 0.1170* | 0.1598** | -0.0073*** | -0.0071*** | -0.0497*** | -0.0463** | -0.0070*** | -0.0067*** | |
| (-3.0862) | (1.9012) | (2.4712) | (-3.2945) | (-3.1980) | (-2.8484) | (-2.5101) | (-3.1737) | (-3.0279) | ||
| D | 0.0004 | 0.0282* | 0.0220 | 0.0003 | 0.0004 | 0.0047 | 0.0066 | 0.0003 | 0.0003 | |
| (0.7908) | (1.8557) | (1.3808) | (0.6047) | (0.7287) | (1.1033) | (1.4616) | (0.5588) | (0.6286) | ||
| R | 0.0090 | 0.5507*** | 0.8888*** | 0.0069 | 0.0076 | -0.0145 | -0.0073 | 0.0070 | 0.0076 | |
| (1.5011) | (3.3457) | (5.1386) | (1.1647) | (1.2648) | (-0.3107) | (-0.1469) | (1.1785) | (1.2779) | ||
| G | -0.0891*** | -0.8644*** | -0.2368 | -0.0859*** | -0.0888*** | -0.1712*** | -0.2578*** | -0.0850*** | -0.0866*** | |
| (-13.2709) | (-4.6642) | (-1.2159) | (-12.8204) | (-13.2246) | (-3.2490) | (-4.6470) | (-12.6739) | (-12.8908) | ||
| 常数项 | -0.0407 | -11.0686*** | -9.3272*** | 0.0001 | -0.0261 | -2.4214*** | -3.1218*** | 0.0131 | 0.0001 | |
| (-1.2163) | (-11.9939) | (-9.6178) | (0.0041) | (-0.7713) | (-9.0714) | (-11.1539) | (0.3802) | (0.0024) | ||
| 观测值 N | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | |
| 年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | |
| 行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | |
| R² | 0.1867 | 0.2230 | 0.3204 | 0.1951 | 0.1883 | 0.3718 | 0.2992 | 0.1965 | 0.1922 |
注:*、**、*** 分别代表 10%、5%、1% 显著性水平;括号内为对应变量 t 统计量。
(二)区域异质性分层检验
我国东、中、西部在产业配套、绿色政策扶持、融资渠道、创新要素供给层面存在显著落差,资源均衡配置对中小企业轻量化 ESG、可持续转型的驱动效应存在地域分层特征。本文按照企业工商注册地将样本划分为东部、中部、西部三组开展分组回归,异质性检验结果如表 3。
东部组列 (1) 回归显示,资源均衡度 J 系数 0.0525,通过 1% 显著性检验;中部列 (2)、西部列 (3) J 回归系数依次为 - 0.0084、-0.0156,均不具备统计显著性。实证结果说明,东部地区产业集群完善、绿色低碳扶持政策落地充分、中小企业融资渠道多元,均衡化资源配置能够快速转化为轻量化 ESG 改造、可持续转型动力;中西部中小企业普遍面临研发资金短缺、绿色技术供给不足、高端人才流失等约束,即便优化内部资源结构,也难以单独突破外部要素短板,资源均衡的赋能效果无法显现。
表 3 区域异质性分组回归结果
| 变量 | 东部 (1) S | 中部 (2) S | 西部 (3) S |
|---|---|---|---|
| J | 0.0525*** | -0.0084 | -0.0156 |
| (5.9174) | (-0.5823) | (-1.2709) | |
| Z | 0.0086*** | 0.0225*** | 0.0084* |
| (3.3705) | (3.8961) | (1.7693) | |
| E | -0.0002 | -0.0046 | -0.0014 |
| (-0.0351) | (-0.3451) | (-0.1071) | |
| Q | 0.0003 | 0.0042** | 0.0039** |
| (0.3796) | (2.3204) | (2.2568) | |
| M | 0.0429** | 0.0959** | 0.0045 |
| (2.0680) | (2.2981) | (0.1280) | |
| G | 0.0034* | 0.0062* | -0.0029 |
| (1.7188) | (1.9195) | (-1.0169) | |
| M | -0.0027 | -0.0167*** | -0.0032 |
| (-0.9231) | (-3.6269) | (-0.5879) | |
| D | -0.0005 | 0.0043*** | -0.0019 |
| (-0.6504) | (3.2741) | (-1.5458) | |
| R | 0.0055 | 0.0245 | 0.0003 |
| (0.7562) | (1.5998) | (0.0270) | |
| G | -0.0929*** | -0.1119*** | -0.0637*** |
| (-11.0028) | (-6.3372) | (-5.2140) | |
| 常数项 | -0.0168 | -0.1310** | -0.0222 |
| (-0.5972) | (-2.3126) | (-0.4459) | |
| 观测值 N | 2487 | 586 | 393 |
| 年度 / 行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
| R² | 0.1841 | 0.2891 | 0.4459 |
五、稳健性与内生性处理
(一)替换被解释变量测算指标
为验证基准结论可靠性,更换全要素生产率测算方法,采用 OLS 法重新测算企业要素产出效率,重构中小企业可持续转型综合指标开展重复回归,完整结果见表 4。核心自变量、两层中介变量回归系数符号、显著性水平与基准回归完全保持一致,资源均衡配置经由双元创新、创新质量赋能轻量化 ESG 落地与可持续转型的传导逻辑不变,证明基准实证结论具备稳健性。
表 4 替换被解释变量稳健性回归
| 变量 | (1)S | (2)T | (3)L | (4)S | (5)S | (6)C | (7)C | (8)S | (9)S | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| J | 0.0982** | 0.3098* | 0.3902** | 0.0897* | 0.0936* | 0.0985* | 0.1098** | 0.0855* | 0.0864* | ||
| (2.0121) | (1.6811) | (2.0146) | (1.8481) | (1.9190) | (1.8863) | (1.9889) | (1.7610) | (1.7756) | |||
| T | 0.0272*** | 0.1180*** | 0.0221*** | ||||||||
| (6.0385) | (24.3489) | (4.5312) | |||||||||
| L | 0.0650*** | 0.0075* | |||||||||
| (13.3356) | (1.6986) | ||||||||||
| C | 0.0433*** | 0.0653*** | |||||||||
| (2.7263) | (4.3296) | ||||||||||
| 全部控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | ||
| 常数项 | -8.1425*** | -11.0686*** | -9.3272*** | -7.8414*** | -8.0331*** | -2.4214*** | -3.1218*** | -7.7365*** | -7.8293*** | ||
| (-33.3272) | (-11.9939) | (-9.6178) | (-31.6026) | (-32.4740) | (-9.0714) | (-11.1539) | (-30.8401) | (-31.1697) | |||
| N | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | 3466 | ||
| 年度 / 行业效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | ||
| R² | 0.8630 | 0.2230 | 0.3204 | 0.8644 | 0.8633 | 0.3718 | 0.2992 | 0.8647 | 0.8640 |
5.2 更换中介效应检验方法:Bootstrap 法链式中介检验
改变传统逐步回归中介检验思路,采用 Bootstrap 重复抽样法测算链式中介效应置信区间,分别针对探索式创新、利用式创新两条传导路径测算 95% 置信区间,结果如表 5、表 6。两条路径下所有间接传导效应 95% 置信区间上下限均未包含 0,证明探索式创新、利用式创新分别与创新质量形成显著链式中介路径,前文假设再次得到验证,研究结论不受检验方法选择干扰。
表 5 探索式创新 Bootstrap 链式中介效应分解
| 传导路径 | 效应数值 | Boot 标准误 | 95% 置信下限 | 95% 置信上限 |
|---|---|---|---|---|
| 总间接效应 | 0.0061 | 0.0024 | 0.0022 | 0.0113 |
| 分项间接效应 | ||||
| J→T→S | 0.0033 | 0.0014 | 0.0009 | 0.0063 |
| J→C→S | 0.0019 | 0.0012 | 0.0002 | 0.0047 |
| J→T→C→S | 0.0009 | 0.0005 | 0.0001 | 0.0021 |
表 6 利用式创新 Bootstrap 链式中介效应分解
| 传导路径 | 效应数值 | Boot 标准误 | 95% 置信下限 | 95% 置信上限 |
|---|---|---|---|---|
| 总间接效应 | 0.0064 | 0.0024 | 0.0025 | 0.0117 |
| 分项间接效应 | ||||
| J→L→S | 0.0019 | 0.0008 | 0.0006 | 0.0037 |
| J→C→S | 0.0034 | 0.0017 | 0.0007 | 0.0073 |
| J→L→C→S | 0.0011 | 0.0005 | 0.0004 | 0.0022 |
(三)内生性修正:滞后一期自变量工具变量 2SLS 回归
考虑变量双向因果、遗漏变量带来的内生性偏差,选取滞后一期企业资源结构均衡度作为工具变量,采用两阶段最小二乘法(2SLS)重新回归,结果如表 7。第一阶段回归中工具变量对当期资源均衡度 J 系数 0.9156,1% 水平显著;Cragg-Donald Wald F 统计量数值较大、Anderson 检验 P 值为 0.0000,工具变量满足相关性、外生性约束条件。第二阶段核心自变量 J 回归系数 0.0288,1% 水平正向显著,与基准回归结论方向、显著性完全匹配,排除内生性问题对实证结论的干扰。
表 7 滞后一期工具变量 2SLS 内生性检验
| 变量 | 第一阶段 J | 第二阶段 S |
|---|---|---|
| 滞后一期工具变量 Iv | 0.9156*** | |
| (82.2102) | ||
| J | 0.0288*** | |
| (3.1096) | ||
| 全部控制变量 | 控制 | 控制 |
| 常数项 | -0.0498 | -0.0343 |
| (-0.9183) | (-0.8299) | |
| Anderson LM 统计量 | 1734.447 | |
| Anderson 检验 P 值 | 0.0000 | |
| Cragg-Donald Wald F | 6758.520 | |
| 观测值 N | 2317 | 2317 |
| 年度 / 行业固定效应 | 控制 | 控制 |
| R² | 0.1918 |
六、研究结论与轻量化 ESG 建设实践启示
(一)核心实证结论
本文以 2016—2019 年 A 股中小制造上市企业观测数据为基础,构建多重链式中介模型,围绕资源结构均衡度、双元创新、创新质量与中小企业轻量化 ESG 落地、可持续转型开展分层实证检验,主要研究结论归纳如下:第一,资源结构均衡水平对中小企业轻量化 ESG 体系搭建、可持续经营转型存在稳定正向驱动效果。企业内部财务、研发、人力、关系资源统筹分配越协调,越能够缓解资金短缺、研发不足、绿色改造缺位等可持续管理困境,低成本落地轻量化 ESG 管理制度。第二,双元创新与创新质量承担连续链式中介传导功能。资源均衡配置一方面直接激励企业开展改良导向的利用式创新,快速落地节能、减排等低成本 ESG 改造项目;另一方面缓冲经营风险,支撑前沿低碳环保类探索式创新投入;两类创新路径同步提升绿色、低碳创新成果质量,持续完善轻量化 ESG 运营框架,推动中小企业完成可持续转型升级。第三,区域异质性特征显著分化。东部区域产业配套完善、绿色政策扶持充分,资源均衡配置对轻量化 ESG、可持续转型的赋能效应显著;中西部中小企业受创新要素、融资渠道、产业集群约束,单纯优化内部资源结构难以突破外部发展短板,正向驱动作用未显现。
(二)面向中小企业轻量化 ESG 建设与可持续发展的实践启示
1.企业微观层面:统筹均衡配置有限资源,搭建低成本轻量化 ESG 长效机制
中小企业资金、人力储备有限,切忌照搬大型企业重资产、高投入标准化 ESG 体系,需以资源均衡配置为基础打造轻量化 ESG 运营模式。第一,分类统筹财务、研发、人力、绿色改造资源,避免单一领域资源过度投入、低碳环保、社会责任资源供给不足,依托均衡资源框架同步布局双元创新:短期依靠利用式创新完成生产线节能改造、废弃物循环利用等轻量化 ESG 项目,控制转型成本;长期适度分配资源开展环保新材料、低碳工艺探索式创新,依靠高质量绿色创新形成差异化可持续竞争力,形成 “资源均衡统筹 — 双元创新分层投入 — 创新质量提升 — 轻量化 ESG 常态化运营” 闭环路径,从源头化解中小企业可持续发展管理资源不足的核心困境。第二,将轻量化 ESG 目标嵌入企业整体资源配置战略,摒弃短期逐利导向,把低碳改造、员工权益保障、上下游供应链绿色协同纳入日常资源分配考核,依托均衡资源结构降低 ESG 落地长期运营成本,实现经营效益、环境责任、社会责任协同平衡。
2.政府产业政策层面:分层完善要素供给,构建适配中小企业的轻量化 ESG 扶持体系
第一,搭建普惠型中小企业创新公共服务平台,兼顾两类创新扶持需求。一方面出台补贴、税收减免政策支持中小企业低成本改良式绿色创新,降低轻量化 ESG 基础改造投入门槛;另一方面设立专项风险补偿基金,对冲探索式低碳创新研发失败风险,引导中小企业同步推进双元创新,依靠创新质量提升轻量化 ESG 落地成效。第二,优化中小企业多元化融资渠道,缓解资源错配问题。针对中小制造企业推出绿色低息信贷、ESG 专项小额贷款,改善财务资源失衡现状,保障绿色改造、研发投入稳定资金供给,扫清可持续转型资金约束。
3.区域差异化分层施策,缩小东西部中小企业可持续发展差距
针对东部产业集聚区域,政府重点推动中小企业跨企业协同创新,依托产业集群共享低碳研发设备、绿色供应链管理体系,放大资源均衡配置对轻量化 ESG、可持续转型的赋能效果,打造区域绿色产业示范集群。针对中西部欠发达区域,优先补齐外部要素短板:加大高端技术人才引进、绿色产业园区配套建设力度,定向投放低碳技改补贴、税收优惠,弥补中西部中小企业外部创新资源供给不足短板;搭建东西部产业对接平台,推动东部成熟轻量化 ESG 运营模式、低碳创新技术向中西部中小企业输出,弱化区域异质性带来的转型落差,全面推动全国中小企业依托轻量化 ESG 实现长期可持续发展。

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