高厚賓,王薔瑞

(河南師范大學(xué) 鄉(xiāng)村振興與共同富裕研究院,河南 新鄉(xiāng) 453007)

一、引言

黨的二十大報(bào)告明確指出,要加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型,從而將綠色發(fā)展推向全新階段。數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展為綠色發(fā)展打開(kāi)了新的“窗口”。中國(guó)《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》等多項(xiàng)文件明確提出,要推動(dòng)數(shù)字賦能工業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型,以數(shù)字技術(shù)應(yīng)用為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有望帶來(lái)“綠色的饋贈(zèng)”,對(duì)企業(yè)環(huán)境治理將產(chǎn)生積極的賦能效應(yīng)。學(xué)界關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響研究主要集中在經(jīng)濟(jì)效應(yīng)上。研究顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)資本市場(chǎng)表現(xiàn)(1)吳非,胡慧芷,林慧妍,等:《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn):來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》,《管理世界》,2021年第7期。、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新(2)肖土盛,吳雨珊,亓文韜:《數(shù)字化的翅膀能否助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展:來(lái)自企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》,《經(jīng)濟(jì)管理》,2022年第5期。、改善企業(yè)績(jī)效(3)Chouaibi S, Festa G, Quaglia R, et al. The risky Impact of Digital Transformation on Organizational Performance-evidence from Tunisia, Technological Forecasting and Social Change, 2022(178)。。然而,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響不僅僅局限于經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。申明浩和譚偉杰發(fā)現(xiàn),數(shù)字化能夠提高企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)綠色發(fā)展(4)申明浩,譚偉杰:《數(shù)字化與企業(yè)綠色創(chuàng)新表現(xiàn):基于增量與提質(zhì)的雙重效應(yīng)識(shí)別》,《南方經(jīng)濟(jì)》,2022年第9期。。但是,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)保效應(yīng)仍未得到充分研究,尤其缺乏深入的機(jī)制分析。

基于上述分析,本文聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)保效應(yīng),揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的影響機(jī)制。理論貢獻(xiàn)在于:第一,在研究立意上,著眼于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)保效應(yīng),將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境績(jī)效聯(lián)系起來(lái),拓展數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響效應(yīng)的研究邊界,對(duì)大量圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究形成有益補(bǔ)充;第二,在機(jī)制分析上,基于融資效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)和治理效應(yīng)三個(gè)渠道,打開(kāi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)保效應(yīng)之間的“黑箱”;第三,在作用邊界上,選取區(qū)域、行業(yè)和企業(yè)三個(gè)維度的異質(zhì)性因素進(jìn)行分析,明確了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用邊界。不僅如此,本研究還能夠?yàn)槠髽I(yè)利用數(shù)字化變革實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)支持。

二、研究假設(shè)

(一)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的直接影響

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?qū)ζ髽I(yè)環(huán)境績(jī)效產(chǎn)生直接影響。一方面,從技術(shù)角度看,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要特征,而數(shù)字技術(shù)本身是一種清潔技術(shù)。數(shù)字技術(shù)被引入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中,將對(duì)原有技術(shù)或以物理形態(tài)存在的要素形成替代,有助于減少不必要的資源和能源消耗。數(shù)字技術(shù)還可以與傳統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合,促進(jìn)傳統(tǒng)技術(shù)的綠色化改造,從而對(duì)企業(yè)環(huán)境治理發(fā)揮積極的賦能作用。另一方面,從管理角度看,隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn),存在于企業(yè)內(nèi)部的“數(shù)據(jù)孤島”逐步被打破,企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)、精準(zhǔn)地掌握各環(huán)節(jié)的運(yùn)行數(shù)據(jù),作出精細(xì)化的決策,減少生產(chǎn)全過(guò)程中的污染物排放,從而改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效。因此,本文提出假設(shè)1——

H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效。

(二)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的間接影響

1.融資效應(yīng)。資金是企業(yè)開(kāi)展環(huán)境治理活動(dòng)的基本保障,然而企業(yè)在資金獲取中又會(huì)面臨不同程度的融資約束。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐步深入,這為緩解企業(yè)融資約束提供了新的機(jī)遇。數(shù)字化可以看作是企業(yè)主動(dòng)應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化、順應(yīng)國(guó)家政策導(dǎo)向的積極行為,這將提高企業(yè)外部合法性。更高的合法性有助于企業(yè)贏得金融機(jī)構(gòu)及投資者的青睞,并且為企業(yè)帶來(lái)更多的政府補(bǔ)助,從而改善資金緊張的局面(5)高洪利,李莉,陳靖涵,等:《政府研發(fā)支持行為影響高科技企業(yè)外部融資嗎:基于組織合法性理論的解釋》,《南開(kāi)管理評(píng)論》,2017年第6期。。不僅如此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)變得更加透明,緩解了信息不對(duì)稱,降低了企業(yè)融資成本。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī),幫助企業(yè)在利益相關(guān)者心目中建立良好的業(yè)績(jī)預(yù)期,從而吸引更多的外部投資者(6)李琦,劉力鋼,邵劍兵:《數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集成與企業(yè)績(jī)效:企業(yè)家精神的調(diào)節(jié)效應(yīng)》,《經(jīng)濟(jì)管理》,2021年第10期。。總之,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低融資約束,使企業(yè)有更多資金用于改善環(huán)境績(jī)效。因此,本文提出假設(shè)2——

H2:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)緩解融資約束提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效。

2.綠色創(chuàng)新效應(yīng)。綠色技術(shù)創(chuàng)新是提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效的重要手段,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新。首先,數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程伴隨著數(shù)字技術(shù)與企業(yè)已有技術(shù)的深度融合,這不僅有利于推動(dòng)現(xiàn)有技術(shù)或工藝的綠色升級(jí),還能促進(jìn)新型綠色技術(shù)的誕生。其次,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使企業(yè)能夠突破時(shí)空限制,在更大范圍內(nèi)與投資者、顧客、供應(yīng)商乃至高校和科研機(jī)構(gòu)建立深度連接,拓展知識(shí)網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新合作范圍,為企業(yè)獲取綠色創(chuàng)新所需的知識(shí)、創(chuàng)意和技術(shù)等要素提供多元化渠道(7)Mubarak M F, Tiwari S, Petraite M, et al. How Industry 4.0 Technologies and Open Innovation Can Improve Green Innovation Performance,Management of Environmental Quality,2021(32).。最后,在研發(fā)過(guò)程中,數(shù)字孿生、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用場(chǎng)景的采納,能夠精準(zhǔn)篩選研發(fā)方案,減少物理狀態(tài)下綠色技術(shù)創(chuàng)新的投入成本,降低創(chuàng)新失敗風(fēng)險(xiǎn)以及由此帶來(lái)的試錯(cuò)成本,大幅縮短綠色技術(shù)的研發(fā)周期(8)張國(guó)勝,杜鵬飛:《數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響:增量還是提質(zhì)?》,《經(jīng)濟(jì)管理》,2022年第6期。。可見(jiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。綠色技術(shù)創(chuàng)新則可以在源頭、過(guò)程和末端降低企業(yè)碳及其他污染物的排放。因此,本文提出假設(shè)3——

H3:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效。

3.治理效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型既順應(yīng)了數(shù)字時(shí)代的發(fā)展潮流,又符合我國(guó)“數(shù)字中國(guó)”建設(shè)的政策導(dǎo)向,這一事件具備的沖擊力容易吸引媒體報(bào)道和分析師關(guān)注(9)吳非,胡慧芷,林慧妍,等:《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn):來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》,《管理世界》,2021年第7期。。同時(shí),大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,使企業(yè)能夠?qū)⒏嗟膬?nèi)部信息轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù),提高企業(yè)信息披露水平,這不但會(huì)增加媒體對(duì)企業(yè)的“曝光率”,而且能提高分析師的關(guān)注度。媒體和分析師又會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生治理效應(yīng)。一方面,由于媒體對(duì)企業(yè)的正面報(bào)道有利于企業(yè)樹(shù)立良好形象,而負(fù)面報(bào)道會(huì)有損企業(yè)聲譽(yù),增加監(jiān)管部門介入概率,甚至招致行政處罰(10)孔東民,劉莎莎,應(yīng)千偉:《公司行為中的媒體角色:激濁揚(yáng)清還是推波助瀾?》,《管理世界》,2013年第7期。。因此,企業(yè)為了獲得媒體的正面報(bào)道同時(shí)規(guī)避負(fù)面報(bào)道,將采取更加積極的環(huán)境治理策略(11)張玉明,邢超,張瑜:《媒體關(guān)注對(duì)重污染企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響研究》,《管理學(xué)報(bào)》,2021年第4期。。另一方面,分析師在資本市場(chǎng)中發(fā)揮重要監(jiān)督作用,隨著分析師關(guān)注度的提高,企業(yè)面臨的監(jiān)督壓力加大,這將促使管理者做出更加符合投資者期望的決策,而環(huán)保投資就是其中一項(xiàng)重要內(nèi)容。因此,本文提出假設(shè)4——

H4a:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提高媒體關(guān)注度來(lái)促進(jìn)企業(yè)環(huán)境績(jī)效。

H4b:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)提高分析師關(guān)注度來(lái)促進(jìn)企業(yè)環(huán)境績(jī)效。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本與數(shù)據(jù)

本文選取2011-2020年中國(guó)制造業(yè)A股上市公司為樣本,并剔除了帶有ST、*ST及PT等標(biāo)志的非正常交易狀態(tài)的企業(yè),以及主要變量數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本,最終得到5148個(gè)觀測(cè)值。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的原始數(shù)據(jù)來(lái)自上市公司年度報(bào)告,企業(yè)年報(bào)來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)。企業(yè)環(huán)境績(jī)效數(shù)據(jù)來(lái)自彭博ESG報(bào)告,專利數(shù)據(jù)來(lái)自CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù),其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)模型設(shè)定

為檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的影響效應(yīng),構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型:

Environi,t=α0+α1Digitali,t+βControli,t+εi,t

(1)

其中,Environ代表環(huán)境績(jī)效,α0為常數(shù)項(xiàng),Digital代表數(shù)字化轉(zhuǎn)型,α1為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù),Control表示各控制變量,β為各控制變量系數(shù),ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(三)變量度量

1.被解釋變量。環(huán)境績(jī)效,本文以ESG環(huán)境責(zé)任評(píng)分作為環(huán)境績(jī)效的代理變量,具體采用彭博ESG指數(shù)中的環(huán)境責(zé)任維度得分來(lái)衡量,該分值越大表明企業(yè)環(huán)境績(jī)效越好。

2.解釋變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型,本文沿用吳非等(12)吳非,胡慧芷,林慧妍,等:《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn):來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》,《管理世界》,2021年第7期。的做法,從“底層技術(shù)運(yùn)用”和“數(shù)字技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”兩個(gè)維度確定數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞典,進(jìn)而從公司年度報(bào)告中獲取相關(guān)詞匯的詞頻,并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

3.中介變量。融資約束(Financ),采用WW指數(shù)表示融資約束;綠色技術(shù)創(chuàng)新(Green),以上市公司綠色專利申請(qǐng)數(shù)加1取對(duì)數(shù)來(lái)表示,其中綠色專利根據(jù)WIPO發(fā)布的綠色專利清單來(lái)確定;媒體關(guān)注度(Media),采用上市公司相關(guān)的新聞報(bào)道次數(shù)的自然對(duì)數(shù)來(lái)度量;分析師關(guān)注度(Analyst),以關(guān)注該公司的證券分析師人數(shù)的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示。

4.控制變量。企業(yè)規(guī)模(Size),即員工總數(shù)的自然對(duì)數(shù);企業(yè)年齡(Age),即觀測(cè)年份與成立年份之差的自然對(duì)數(shù);企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Soe),設(shè)定國(guó)有企業(yè)為1,非國(guó)有企業(yè)為0;第一大股東持股比(Top1),即第一大股東持股數(shù)與總股本之比;董事會(huì)規(guī)模(Board),即董事會(huì)成員總?cè)藬?shù);環(huán)境認(rèn)證(ISO),即企業(yè)的環(huán)境管理系統(tǒng)是否通過(guò)ISO14001認(rèn)證,通過(guò)為1,否則為0;研發(fā)強(qiáng)度(RD),即研發(fā)投入與營(yíng)業(yè)收入之比;企業(yè)成長(zhǎng)性(Grow),以總資產(chǎn)增長(zhǎng)率表示;審計(jì)質(zhì)量(Big4),即企業(yè)是否由國(guó)際“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì),如是為1,否則為0。此外,本文還控制了時(shí)間和行業(yè)虛擬變量。為了降低異常值的影響,本文對(duì)連續(xù)變量在1%和99%分位上進(jìn)行縮尾處理。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)回歸

本文運(yùn)用固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸,結(jié)果見(jiàn)表1第(1)列,可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.250,在1%的水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效,從而支持了假設(shè)H1。出于穩(wěn)健性的考量,本文改變被解釋變量的度量方式,采用資本化環(huán)保投資的自然對(duì)數(shù)來(lái)度量環(huán)境績(jī)效,結(jié)果見(jiàn)表1第(2)列。此外,考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能存在滯后性,本文采用滯后一期的解釋變量進(jìn)行回歸,結(jié)果見(jiàn)表1第(3)列。從第(2)和第(3)列的回歸結(jié)果可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)仍然顯著為正,說(shuō)明本文基本假設(shè)具有較好的穩(wěn)健性。

表1 基準(zhǔn)回歸

(二)內(nèi)生性處理

本文可能面臨樣本選擇和反向因果帶來(lái)的內(nèi)生性挑戰(zhàn)。一方面,由于彭博ESG評(píng)分并未覆蓋所有中國(guó)上市公司,本文排除了那些未被納入該評(píng)分的上市公司,這可能導(dǎo)致樣本選擇問(wèn)題。為此,本文采用Heckman兩步法加以解決,結(jié)果見(jiàn)表2。其中,第一步采用Probit模型估計(jì)出企業(yè)入選彭博ESG評(píng)分的概率,并計(jì)算出逆米爾斯比率(IMR)。第二步將IMR和控制變量同時(shí)加入回歸模型,對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行修正?！敖Y(jié)果方程”顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.313,在1%的水平上顯著,說(shuō)明在考慮了樣本選擇問(wèn)題后,本文的基本假設(shè)仍然成立。另一方面,良好的環(huán)境績(jī)效有利于企業(yè)獲得更多的資源,這反過(guò)來(lái)會(huì)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,因此可能存在反向因果問(wèn)題。為此,本文以滯后一期的同地區(qū)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值作為工具變量,并采用兩階段最小二乘法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表2。“第一階段”考察工具變量與解釋變量的相關(guān)性,工具變量IV的回歸系數(shù)為0.229,且在1%的水平上顯著?！暗诙A段”結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為4.427,在5%的水平上顯著,進(jìn)一步支持了前文的結(jié)論。

表2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

(三)機(jī)制檢驗(yàn)

1.融資效應(yīng)。本文采用逐步回歸法檢驗(yàn)假設(shè)H2,結(jié)果見(jiàn)表3第(1)和(2)列。其中列(1)的被解釋變量是融資約束,結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為-0.002,在5%的水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了企業(yè)融資約束。在列(2)中,同時(shí)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和融資約束加入模型,結(jié)果顯示融資約束的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),表明融資約束抑制了環(huán)境績(jī)效。結(jié)合列(1)的結(jié)果可以推斷,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低融資約束,融資約束的緩解有利于提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效,因此假設(shè)H2得到支持。同時(shí),由于列(2)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)仍然顯著,意味著融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境績(jī)效之間發(fā)揮部分中介作用。

表3 融資約束和綠色創(chuàng)新機(jī)制

2.綠色創(chuàng)新效應(yīng)。綠色技術(shù)創(chuàng)新的中介作用檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3第(3)和(4)列。列(3)的被解釋變量為綠色技術(shù)創(chuàng)新,解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.072,在1%的水平上顯著,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效。列(4)的被解釋變量為環(huán)境績(jī)效,綠色技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)為0.266,在5%的水平上顯著,說(shuō)明綠色技術(shù)創(chuàng)新改善了環(huán)境績(jī)效?？梢酝茢?綠色技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的中介機(jī)制,假設(shè)H3獲得實(shí)證支持。由于列(4)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著,說(shuō)明綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮了部分中介作用。

3.治理機(jī)制。治理機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。其中,第(1)和(2)列為媒體關(guān)注度的中介作用檢驗(yàn)結(jié)果。從第(1)列可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.067,在1%的水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高媒體關(guān)注度。列(2)中,媒體關(guān)注度的回歸系數(shù)為0.283,在5%的水平上顯著,說(shuō)明媒體關(guān)注度能夠提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效。同時(shí),列(2)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為正,表明媒體關(guān)注在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和環(huán)境績(jī)效之間發(fā)揮部分中介作用,支持了假設(shè)H4a。

表4 治理機(jī)制檢驗(yàn)

第(3)和(4)列為分析師關(guān)注度的中介作用檢驗(yàn)結(jié)果。其中,從第(3)列可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%的水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了分析師關(guān)注度。列(4)結(jié)果顯示,分析師關(guān)注度的回歸系數(shù)為0.561,在1%的水平上顯著,表明分析師關(guān)注度能夠促進(jìn)環(huán)境績(jī)效。同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)仍然顯著為正。這些結(jié)果說(shuō)明分析師關(guān)注度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境績(jī)效之間發(fā)揮部分中介作用,假設(shè)H4b獲得支持。

(四)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的促進(jìn)作用可能存在地區(qū)差異。一方面,環(huán)境規(guī)制是影響企業(yè)環(huán)境治理的重要變量,借鑒紀(jì)建悅等(13)紀(jì)建悅,孫亞男:《環(huán)境規(guī)制、研發(fā)投入與綠色技術(shù)進(jìn)步:基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》,《河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2021年第6期。的研究,本文采用企業(yè)所在省份工業(yè)污染治理完成投資額與工業(yè)增加值之比來(lái)表示環(huán)境規(guī)制,并按照中位數(shù)將環(huán)境規(guī)制分為強(qiáng)、弱兩組,進(jìn)而展開(kāi)分組回歸,結(jié)果見(jiàn)表5中列(1)和列(2)。在環(huán)境規(guī)制強(qiáng)的組中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正(β=0.302)。然而,在環(huán)境規(guī)制弱的組中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)雖為正,但不顯著。說(shuō)明環(huán)境規(guī)制越強(qiáng),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的促進(jìn)作用越大。

另一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用能否以及在多大程度上得到釋放,還與區(qū)域數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平有關(guān)。本文按照企業(yè)所在地當(dāng)年是否被列入“智慧城市”試點(diǎn)將樣本分為兩組。從列(3)和列(4)回歸結(jié)果來(lái)看,試點(diǎn)城市組中數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在5%的水平上顯著為正,非試點(diǎn)城市組中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在10%的水平顯著為正,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于兩組樣本的環(huán)境績(jī)效均有促進(jìn)作用。但是,試點(diǎn)城市組中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)(β=0.325)大于非試點(diǎn)城市組(β=0.231),表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施越完善,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的提升效果越好(見(jiàn)表5)。

表5 區(qū)域?qū)用娴漠愘|(zhì)性

2.行業(yè)異質(zhì)性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的促進(jìn)作用還可能受行業(yè)因素的影響,本文從重污染行業(yè)和數(shù)字化同群程度兩個(gè)方面展開(kāi)異質(zhì)性分析。根據(jù)企業(yè)是否屬于重污染行業(yè)進(jìn)行分組檢驗(yàn),回歸結(jié)果見(jiàn)表6,可以看出,兩組樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)均顯著為正,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能同時(shí)提升重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)的環(huán)境績(jī)效。不同的是,重污染企業(yè)組數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)(β=0.248)低于非重污染企業(yè)組(β=0.421),意味著重污染行業(yè)的企業(yè)在利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色效應(yīng)時(shí)存在一定的局限。

表6 行業(yè)層面的異質(zhì)性

考慮到同行業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)越多,數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的積極影響可能越大。本文對(duì)同年、同行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并按照均值將數(shù)字化同群程度劃分為高、低兩組,回歸結(jié)果見(jiàn)表6第(3)和(4)列。可見(jiàn),兩組樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正,說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)兩組企業(yè)的環(huán)境績(jī)效均有促進(jìn)作用。但是,高同群組中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)(β=0.423)大于低同群組(β=0.260),說(shuō)明行業(yè)內(nèi)數(shù)字化同群程度越高,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的提升作用越強(qiáng)。

3.企業(yè)層面異質(zhì)性。本文按照是否為國(guó)有企業(yè)將樣本分為兩組,并進(jìn)行分組回歸。結(jié)果見(jiàn)表7第(1)和(2)列?？梢钥闯?對(duì)于國(guó)有企業(yè)組而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為正,但不顯著。對(duì)于非國(guó)有企業(yè)組來(lái)說(shuō),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)在1%的水平上顯著為正(β=0.316)。可見(jiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非國(guó)有企業(yè)環(huán)境績(jī)效的促進(jìn)作用強(qiáng)于國(guó)有企業(yè)。

表7 企業(yè)層面的異質(zhì)性

本文還關(guān)注CEO的信息技術(shù)背景,具有信息技術(shù)背景的CEO能夠更好地挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極作用。借鑒李瑞敬等(14)李瑞敬,黨素婷,李百興,等:《CEO的信息技術(shù)背景與企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量》,《審計(jì)研究》,2022年1期。的研究,通過(guò)CEO背景資料判斷CEO是否具有信息技術(shù)背景,并據(jù)此對(duì)樣本進(jìn)行分組?；貧w結(jié)果見(jiàn)表7第(3)和(4)列,兩組樣本中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)都顯著為正。但是,CEO具有信息技術(shù)背景的組中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)(β=1.279)大于CEO不具備信息技術(shù)背景的組(β=0.187),表明CEO信息技術(shù)背景能夠增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的積極影響。

五、結(jié)論與啟示

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能帶來(lái)“綠色的饋贈(zèng)”,助力企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。本文整合融資效應(yīng)、綠色創(chuàng)新效應(yīng)和治理效應(yīng)三個(gè)視角,分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的影響機(jī)制,并采用2011-2020年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,進(jìn)而選取區(qū)域、行業(yè)和企業(yè)層面的異質(zhì)性因素展開(kāi)分組檢驗(yàn)。結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著改善了企業(yè)環(huán)境績(jī)效,作用機(jī)制主要有降低融資約束、增強(qiáng)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力、提高媒體關(guān)注度和分析師關(guān)注度。異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn):當(dāng)企業(yè)為非國(guó)有企業(yè)、CEO具有信息技術(shù)背景時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)保效應(yīng)更強(qiáng);對(duì)于非重污染行業(yè)和高同群行業(yè),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的促進(jìn)作用分別大于重污染行業(yè)和低同群行業(yè);地區(qū)環(huán)境規(guī)制越強(qiáng)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施越好,數(shù)字化轉(zhuǎn)型越能提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效。

研究結(jié)果對(duì)于企業(yè)和相關(guān)部門具有重要的啟發(fā)價(jià)值:(1)企業(yè)層面,鑒于數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高環(huán)境績(jī)效,企業(yè)應(yīng)主動(dòng)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)綠色發(fā)展。進(jìn)一步地,考慮到非國(guó)有企業(yè)能夠從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲得更大的環(huán)境效益,非國(guó)有企業(yè)更要積極實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型,積極探索數(shù)字化和綠色化協(xié)同發(fā)展之路。特別地,數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能顯著改善重污染行業(yè)的環(huán)境績(jī)效,因此重污染企業(yè)要從戰(zhàn)略層面重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型,將數(shù)字化作為實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和的重要手段。當(dāng)然,企業(yè)還可以聘請(qǐng)具有信息技術(shù)背景的CEO,以便能夠從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲取更大的綠色收益;(2)政府層面,由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高環(huán)境績(jī)效,夯實(shí)國(guó)家層面綠色發(fā)展的微觀基礎(chǔ),因此相關(guān)部門要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策引導(dǎo)和支持,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供適宜的外部環(huán)境。同時(shí),考慮到較高的環(huán)境規(guī)制能夠增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綠色效應(yīng),相關(guān)部門要進(jìn)一步強(qiáng)化環(huán)境規(guī)制。另外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)環(huán)境績(jī)效的促進(jìn)作用受到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的影響,相關(guān)部門應(yīng)投入更多資源,著力加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),充分釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的環(huán)境“紅利”。