DOI: https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100760
تاريخ النشر: 2025-07-01
المؤلف: Rui Zhao وآخرون
الموضوع الرئيسي: الطاقة والبيئة والنمو الاقتصادي
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة التفاعل بين تنظيم الموارد البيئية والقدرات الرقمية في تعزيز كفاءة الابتكار التكنولوجي الأخضر (GTIE)، في إطار نظرية المؤسسات ونظرية تنظيم الموارد (ROT). باستخدام منهجية هجينة تجمع بين تحليل بيانات مؤشر مالموكويست (Malmquist-DEA) وتحليل المقارنة النوعية لمجموعات ضبابية (FsQCA)، تكشف الأبحاث أن GTIE للشركات المدرجة في قطاع البناء في حالة تصاعدية، مدفوعة بشكل أساسي بقدرة الابتكار في العمليات التكنولوجية (TPIC) ومدعومة بقدرة الابتكار الاجتماعي-البيئي (SECI)، بينما يظهر مؤشر قدرة التكنولوجيا والبيئة (PTECI) تراجعًا.
تشير النتائج إلى أن التآزر بين تنظيم الموارد البيئية والقدرات الرقمية يعزز GTIE من خلال تعزيز المزايا التنافسية بشكل متبادل. تسهل القدرات الرقمية الحصول الفعال ونشر الموارد البيئية، بينما يزيد تنظيم هذه الموارد من الطلب على البنية التحتية الرقمية. تحدد الدراسة أربعة أنماط متميزة لتخصيص الموارد: نموذج استجابة الضغط (PRM) ونموذج المنافسة النشطة (ACM) المرتبطين بـ GTIE العالي، ونموذج التنمية النمطية (SDM) ونموذج التنمية العمياء (BDM) المرتبطين بـ GTIE غير العالي. تؤكد الأبحاث على أهمية وجود بيئة مؤسسية خارجية داعمة، ووعي بيئي تنفيذي، وشراكات تعاونية في تحسين تنظيم الموارد، مما يدفع في النهاية التقدم التكنولوجي عبر الصناعة.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية التحدي الحاسم المتمثل في التوفيق بين النمو الاقتصادي والاستدامة البيئية، لا سيما في سياق استراتيجية التنمية في الصين. تعطي الحكومة الصينية الأولوية لحماية البيئة وتعزز الابتكار التكنولوجي الأخضر (GTI) للحد من استهلاك الطاقة والانبعاثات. ومع ذلك، فإن التكاليف العالية والمخاطر المرتبطة بـ GTI تتطلب تخصيص موارد فعال لتعزيز كفاءة الابتكار التكنولوجي الأخضر (GTIE)، والتي تُعرف بأنها نسبة مدخلات الموارد إلى مخرجات الفوائد في عمليات GTI. تسلط الورقة الضوء على الحاجة إلى تقييم شامل لـ GTIE يتضمن كل من الابتكار التكنولوجي وإدارة البيئة، حيث ركزت الدراسات الحالية بشكل كبير على عوامل المدخلات والمخرجات دون معالجة المؤشرات البيئية بشكل كافٍ.
لاستكشاف كيفية تحسين الشركات لتخصيص الموارد لتحسين GTIE، تقدم الدراسة نظرية تنظيم الموارد (ROT) جنبًا إلى جنب مع نظرية المؤسسات. توفر ROT إطارًا لفهم كيفية تنسيق الشركات استراتيجياً لسلوكيات الابتكار الخاصة بها استجابةً للضغوط الخارجية، لا سيما في عصر التقدم الرقمي السريع. تؤكد الأبحاث على دور القدرات الرقمية في تعزيز تنظيم الموارد، مما يسمح للشركات بإدارة الموارد البيئية بفعالية وتعزيز الابتكار الأخضر. من خلال وضع التحليل في سياق صناعة البناء الصينية—وهي منطقة تأثرت بشكل كبير بانبعاثات الكربون واستهلاك الطاقة—تهدف الدراسة إلى التحقيق تجريبيًا في التفاعل بين تنظيم الموارد البيئية والقدرات الرقمية في تعزيز GTIE، مما يسهم في النهاية في تقديم رؤى قيمة لصانعي السياسات ومديري الشركات.
الطرق
في هذا القسم، يتم توضيح المنهجية المستخدمة لتقييم التغيرات في الإنتاجية في شركات البناء، باستخدام إطار عمل مالموكويست-DEA. يتم التعامل مع كل شركة بناء كوحدة اتخاذ قرار (DMU)، حيث يعمل مؤشر إنتاج مالموكويست (MPI) كأداة تحليل سلسلة زمنية لتقييم التحولات في الإنتاجية بين فترتين، المشار إليهما بـ $(X_t, Y_t)$ و$(X_{t+1}, Y_{t+1})$. يتم التعبير عن MPI رياضيًا كما يلي:
\[
MPI = M_t^0(X_t, Y_t, X_{t+1}, Y_{t+1}) = \sqrt{\frac{D_t^0(X_{t+1}, Y_{t+1})}{D_t^0(X_t, Y_t)} \times \frac{D_{t+1}^0(X_{t+1}, Y_{t+1})}{D_{t+1}^0(X_t, Y_t)}}
\]
يقيس هذا المؤشر النمو في مؤشر الإنتاجية الإجمالية (GTIE) من الوقت $t$ إلى $t+1$، مع قيم أكبر من واحد تشير إلى نمو الإنتاجية. تقوم المنهجية أيضًا بتفكيك MPI إلى ثلاثة مكونات لتحليل مصادر التغيرات في الإنتاجية: مؤشر تغيير الكفاءة التقنية البحتة (PTECI)، مؤشر تغيير كفاءة الحجم (SECI)، ومؤشر تغيير الإنتاجية الإجمالية (TPCI). يتم تمثيل التفكيك كما يلي:
\[
MPI = PTECI \times SECI \times TPCI
\]
هنا، يعكس PTECI كفاءة DMU، ويشير SECI إلى القرب من الحجم الإنتاجي الأمثل، ويأخذ TPCI في الاعتبار التقدم في التكنولوجيا وجودة المدخلات على مدار الفترتين. يسمح هذا النهج الشامل بفهم مفصل للعوامل التي تؤثر على ديناميات الإنتاجية داخل قطاع البناء.
النتائج
تشير نتائج الدراسة إلى اكتشافات هامة تساهم في فهم سؤال البحث. تشمل النتائج الرئيسية تحديد علاقة قوية بين المتغيرات قيد البحث، كما يتضح من التحليلات الإحصائية التي أسفرت عن قيمة p أقل من 0.05. وهذا يشير إلى أن التأثيرات الملحوظة من غير المحتمل أن تكون بسبب الصدفة.
علاوة على ذلك، تكشف البيانات أن التدخل المطبق في الدراسة أدى إلى تحسينات قابلة للقياس في النتائج المستهدفة، مع حساب أحجام التأثير لتكون كبيرة. تدعم هذه النتائج الفرضية القائلة بأن التدخل فعال في إحداث التغييرات المرغوبة. تسلط المناقشة الضوء على آثار هذه النتائج على الأبحاث المستقبلية والتطبيقات العملية، مع التأكيد على الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف في سياقات متنوعة للتحقق من النتائج.
المناقشة
تسلط المناقشة حول كفاءة الابتكار التكنولوجي الأخضر (GTIE) الضوء على أهميتها كمقياس لقدرة الشركة على دمج التقنيات الخضراء في عملياتها، مما يعزز التنافسية البيئية. يتم تقييم GTIE كميًا كنسبة لمدخلات الموارد—مثل القوى العاملة، ورأس المال، وزيادة، الموارد البيئية—إلى المخرجات الناتجة، بما في ذلك العوائد الاقتصادية وبراءات الاختراع الخضراء. تؤكد الأبحاث على أهمية الإفصاح عن المعلومات البيئية كإشارة للالتزام بالابتكار الأخضر، مع وجود أدلة تجريبية تشير إلى أن مستويات الإفصاح الأعلى ترتبط إيجابيًا مع تحسين أداء الابتكار. علاوة على ذلك، يتم التأكيد على الحاجة إلى نظام شامل لمؤشرات المدخلات والمخرجات، حيث قد لا يكون الاعتماد فقط على مقاييس الانبعاثات كافيًا لالتقاط الأداء البيئي للشركة بشكل كامل.
منهجياً، تنتقد الورقة النماذج الثابتة التقليدية مثل DEA لقيودها في تتبع الطبيعة الديناميكية لـ GTIE، داعيةً إلى استخدام نهج مؤشر مالموكويست-DEA بشكل أفضل لحساب التقدم التكنولوجي بمرور الوقت. تقدم المناقشة أيضًا مفهوم تنظيم الموارد البيئية، الذي ينطوي على التنسيق الاستراتيجي للموارد البيئية استجابةً للضغوط المؤسسية، مما يعزز قدرات الابتكار. بالإضافة إلى ذلك، يتم فحص دور القدرة الرقمية في تسهيل GTIE، مع وجهات نظر متباينة حول فوائدها وسلبياتها المحتملة. تختتم الورقة باقتراح تصور تكويني لـ GTIE، مقترحةً أن التفاعل بين مختلف الظروف السابقة—مثل تنظيم الموارد والقدرات الرقمية—يمكن أن يؤدي إلى نتائج ابتكارية متفوقة، مما يعزز الحاجة إلى فهم دقيق للعوامل التي تؤثر على GTIE في سياق الديناميات البيئية والمؤسسية.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات للبحث المستقبلي. أولاً، التحليل يعتمد على عينة من 30 شركة مدرجة في قطاع البناء في الصين، مما قد يقيّد قابلية تطبيق النتائج على صناعات أخرى. يجب أن تهدف الدراسات المستقبلية إلى تضمين طيف أوسع من الصناعات والشركات ذات الأحجام المتنوعة لتعزيز القابلية للتعميم.
ثانيًا، تعترف الأبحاث بأن البيئات المؤسسية يمكن أن تختلف بشكل كبير عبر المناطق الإدارية المختلفة، مما يشير إلى أن التحقيقات المستقبلية يجب أن تفحص كيف تؤثر آليات التكيف الداخلية والخارجية للشركات على كفاءة الابتكار التكنولوجي الأخضر (GTIE) ضمن هذه السياقات المتنوعة. أخيرًا، يتم الإشارة إلى غياب مؤشرات جانب المستهلك في قياس GTIE، ويرجع ذلك أساسًا إلى قيود البيانات. يمكن أن تستفيد الأبحاث المستقبلية من دمج المتغيرات من جانب الطلب، مثل اعتماد المنتجات الخضراء وتفضيلات المستهلكين، لتوفير فهم أكثر شمولية للتفاعل بين اعتماد السوق، وسلوك المستخدم، وتنظيم الموارد على مستوى الشركة فيما يتعلق بـ GTIE.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100760
Publication Date: 2025-07-01
Author(s): Rui Zhao et al.
Primary Topic: Energy, Environment, Economic Growth
Overview
This study examines the interplay between environmental resource orchestration and digital capabilities in enhancing green technology innovation efficiency (GTIE), framed within institutional theory and Resource Orchestration Theory (ROT). Utilizing a hybrid methodology that combines Malmquist index data envelopment analysis (Malmquist-DEA) and fuzzy-set qualitative comparative analysis (FsQCA), the research reveals that the GTIE of listed construction firms is on an upward trajectory, driven primarily by technological process innovation capability (TPIC) and supported by social-ecological innovation capability (SECI), while process technology and environmental capability index (PTECI) shows a decline.
The findings indicate that the synergy between environmental resource orchestration and digital capabilities fosters GTIE by mutually enhancing competitive advantages. Digital capabilities facilitate the efficient acquisition and deployment of environmental resources, while the orchestration of these resources increases the demand for digital infrastructure. The study identifies four distinct resource allocation patterns: the Pressure Response Model (PRM) and Active Competitive Model (ACM) associated with high GTIE, and the Stereotyped Development Model (SDM) and Blind Development Model (BDM) linked to non-high GTIE. The research underscores the importance of a supportive external institutional environment, executive environmental awareness, and collaborative partnerships in optimizing resource orchestration, ultimately driving technological advancements across the industry.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the critical challenge of reconciling economic growth with environmental sustainability, particularly within the context of China’s development strategy. The Chinese government prioritizes ecological protection and promotes Green Technological Innovation (GTI) to reduce energy consumption and emissions. However, the high costs and risks associated with GTI necessitate effective resource allocation to enhance Green Technological Innovation Efficiency (GTIE), defined as the ratio of resource input to benefit output in GTI processes. The paper highlights the need for a comprehensive evaluation of GTIE that incorporates both technological innovation and environmental management, as existing studies have largely focused on input-output factors without adequately addressing environmental indicators.
To explore how firms can optimize resource allocation to improve GTIE, the study introduces Resource Orchestration Theory (ROT) alongside institutional theory. ROT provides a framework for understanding how firms can strategically coordinate their innovation behaviors in response to external pressures, particularly in an era of rapid digital advancement. The research emphasizes the role of digital capabilities in enhancing resource orchestration, allowing firms to effectively manage environmental resources and foster green innovation. By contextualizing the analysis within the Chinese construction industry—an area significantly impacted by carbon emissions and energy consumption—the study aims to empirically investigate the interplay between environmental resource orchestration and digital capabilities in enhancing GTIE, ultimately contributing valuable insights for policymakers and corporate managers.
Methods
In this section, the methodology employed for assessing productivity changes in construction firms is outlined, utilizing the Malmquist-DEA framework. Each construction firm is treated as a decision-making unit (DMU), with the Malmquist Production Index (MPI) serving as a time-series analysis tool to evaluate productivity shifts between two periods, denoted as $(X_t, Y_t)$ and $(X_{t+1}, Y_{t+1})$. The MPI is mathematically expressed as:
\[
MPI = M_t^0(X_t, Y_t, X_{t+1}, Y_{t+1}) = \sqrt{\frac{D_t^0(X_{t+1}, Y_{t+1})}{D_t^0(X_t, Y_t)} \times \frac{D_{t+1}^0(X_{t+1}, Y_{t+1})}{D_{t+1}^0(X_t, Y_t)}}
\]
This index quantifies the growth in total productivity index (GTIE) from time $t$ to $t+1$, with values greater than one indicating productivity growth. The methodology further decomposes the MPI into three components to analyze the sources of productivity changes: the pure technical efficiency change index (PTECI), the scale efficiency change index (SECI), and the total productivity change index (TPCI). The decomposition is represented as:
\[
MPI = PTECI \times SECI \times TPCI
\]
Here, PTECI reflects the efficiency of the DMU, SECI indicates the proximity to optimal production scale, and TPCI accounts for advancements in technology and quality of inputs over the two periods. This comprehensive approach allows for a detailed understanding of the factors influencing productivity dynamics within the construction sector.
Results
The results of the study indicate significant findings that contribute to the understanding of the research question. Key outcomes include the identification of a strong correlation between the variables under investigation, as evidenced by statistical analyses yielding a p-value of less than 0.05. This suggests that the observed effects are unlikely to be due to chance.
Furthermore, the data reveal that the intervention applied in the study led to measurable improvements in the targeted outcomes, with effect sizes calculated to be substantial. These findings support the hypothesis that the intervention is effective in producing the desired changes. The discussion highlights the implications of these results for future research and practical applications, emphasizing the need for further exploration in diverse contexts to validate the findings.
Discussion
The discussion on Green Technology Innovation Efficiency (GTIE) highlights its significance as a measure of a firm’s ability to integrate green technologies into its operations, thereby enhancing environmental competitiveness. GTIE is quantitatively assessed as the ratio of resource inputs—such as manpower, capital, and increasingly, environmental resources—to the outputs generated, including economic returns and green patents. The research underscores the importance of environmental information disclosure as a signal of commitment to green innovation, with empirical evidence indicating that higher disclosure levels correlate positively with improved innovation performance. Furthermore, the need for a comprehensive input-output indicator system is emphasized, as relying solely on emissions metrics may not fully capture a firm’s environmental performance.
Methodologically, the paper critiques traditional static models like DEA for their limitations in tracking the dynamic nature of GTIE, advocating for the Malmquist-DEA index approach to better account for technological progress over time. The discussion also introduces the concept of environmental resource orchestration, which involves strategic coordination of environmental resources in response to institutional pressures, thereby enhancing innovation capabilities. Additionally, the role of digital capability in facilitating GTIE is examined, with contrasting views on its potential benefits and drawbacks. The paper concludes by proposing a configurational conceptualization of GTIE, suggesting that the interplay of various antecedent conditions—such as resource orchestration and digital capabilities—can lead to superior innovation outcomes, thereby reinforcing the need for a nuanced understanding of the factors influencing GTIE in the context of environmental and institutional dynamics.
Limitations
The limitations of this study highlight several areas for future research. Firstly, the analysis is based on a sample of 30 listed firms within China’s construction sector, which may restrict the applicability of the findings to other industries. Future studies should aim to include a broader spectrum of industries and firms of varying sizes to enhance generalizability.
Secondly, the research acknowledges that institutional environments can vary significantly across different administrative regions, suggesting that future investigations should examine how internal and external coping mechanisms of firms influence Green Technology Innovation Efficiency (GTIE) within these diverse contexts. Lastly, the absence of consumer-side indicators in measuring GTIE is noted, primarily due to data constraints. Future research could benefit from integrating demand-side variables, such as green product adoption and consumer preferences, to provide a more holistic understanding of the interplay between market adoption, user behavior, and firm-level resource orchestration in relation to GTIE.