论文的核心亮点
以智能制造试点政策为准自然实验，采用多期双重差分法；从企业社会责任、融资约束等多渠道揭示机制；系统开展异质性与空间溢出效应分析，因果识别可靠，研究维度全面。
论文的主要发现
智能制造政策显著提升企业绿色创新水平，试点企业绿色专利授权量明显增加；
通过提高企业社会责任、缓解融资约束与环境不确定性两条机制发挥作用；
对非国企、东部地区企业、非高污染企业效应更显著，存在区域与行业层面空间溢出效应。
论文的实践意义
为政策制定者提供 “智能制造 + 绿色创新” 协同发展参考，企业可借助政策红利强化智能化转型，政府需差异化施策，助力制造业绿色低碳高质量发展。
实证部分
一、研究假说
H1：智能制造政策对企业绿色创新具有显著促进作用；
H2：智能制造政策通过提高企业社会责任水平促进绿色创新；
H3：智能制造政策通过缓解融资约束与环境不确定性促进绿色创新。
二、变量描述
解释变量：智能制造政策（Policy），企业是否入选试点示范项目；
被解释变量：绿色创新（GreenInn），以绿色专利申请 / 授权量衡量；
中介变量：企业社会责任（CSR）、融资约束（SA 指数）、环境不确定性（EPU）；
控制变量：企业规模、研发投入、资产负债率、盈利能力、股权性质等。
三、模型设定
四、实证结果与分析
① 基准回归分析：Policy 系数显著为正，政策对绿色创新的促进效应稳健；
② 稳健性检验：通过平行趋势、安慰剂、替换变量等检验，结论不变；
③ 进一步分析：政策同时提升企业经济绩效，实现环境与经济效益双赢；
④ 机制检验：企业社会责任、融资约束缓解两条路径均通过显著性检验；
⑤ 异质性分析：非国企 > 国企、东部地区 > 中西部、非高污染企业 > 高污染企业；
⑥ 中介效应：中介变量系数显著，部分中介效应成立；
⑦ 内生性检验：采用 PSM-DID 方法处理样本自选择问题，结果依然可靠。
五、结论
?做stata实证的小王
?真实、高质量
?do文件+dta数据
?可写文字分析
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论文的主要发现
智能制造政策显著提升企业绿色创新水平，试点企业绿色专利授权量明显增加；
通过提高企业社会责任、缓解融资约束与环境不确定性两条机制发挥作用；
对非国企、东部地区企业、非高污染企业效应更显著，存在区域与行业层面空间溢出效应。
论文的实践意义
为政策制定者提供 “智能制造 + 绿色创新” 协同发展参考，企业可借助政策红利强化智能化转型，政府需差异化施策，助力制造业绿色低碳高质量发展。
实证部分
一、研究假说
H1：智能制造政策对企业绿色创新具有显著促进作用；
H2：智能制造政策通过提高企业社会责任水平促进绿色创新；
H3：智能制造政策通过缓解融资约束与环境不确定性促进绿色创新。
二、变量描述
解释变量：智能制造政策（Policy），企业是否入选试点示范项目；
被解释变量：绿色创新（GreenInn），以绿色专利申请 / 授权量衡量；
中介变量：企业社会责任（CSR）、融资约束（SA 指数）、环境不确定性（EPU）；
控制变量：企业规模、研发投入、资产负债率、盈利能力、股权性质等。
三、模型设定
四、实证结果与分析
① 基准回归分析：Policy 系数显著为正，政策对绿色创新的促进效应稳健；
② 稳健性检验：通过平行趋势、安慰剂、替换变量等检验，结论不变；
③ 进一步分析：政策同时提升企业经济绩效，实现环境与经济效益双赢；
④ 机制检验：企业社会责任、融资约束缓解两条路径均通过显著性检验；
⑤ 异质性分析：非国企 > 国企、东部地区 > 中西部、非高污染企业 > 高污染企业；
⑥ 中介效应：中介变量系数显著，部分中介效应成立；
⑦ 内生性检验：采用 PSM-DID 方法处理样本自选择问题，结果依然可靠。
五、结论
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