摘 要：實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，核心在于實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。基于 2012—2022年中國滬深A(yù)股上市公司年報探究數(shù)字化對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機理，研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在顯著促進作用。異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，在不同企業(yè)規(guī)模和所有制下數(shù)字化對綠色轉(zhuǎn)型影響的差異性較為明顯。進一步分析發(fā)現(xiàn)，融資約束和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在影響過程中具有中介效應(yīng)，企業(yè)內(nèi)部融資約束越低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化越高，越促進綠色轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化；綠色轉(zhuǎn)型；融資約束；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

中圖分類號：F425；F273.1；F49 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-9255（2024）03-0007-07

國家工業(yè)和信息化部2021年11月15日印發(fā)的《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》提出，以推動高質(zhì)量發(fā)展為主題，以減污降碳協(xié)同增效為總抓手，統(tǒng)籌發(fā)展綠色低碳轉(zhuǎn)型，構(gòu)建工業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型與工業(yè)綠色發(fā)展相互促進、深度融合，到2025年，工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)方式綠色低碳轉(zhuǎn)型取得顯著成效，能源資源利用效率大幅提高，為2030年工業(yè)領(lǐng)域碳達峰奠定堅實基礎(chǔ)。綠色工業(yè)轉(zhuǎn)型重視資源的可持續(xù)利用，提倡循環(huán)經(jīng)濟和節(jié)約型生產(chǎn)方式，減少能源消耗和原材料的浪費，提高資源利用效率，應(yīng)對全球變暖的挑戰(zhàn)。工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是指以資源集約利用和環(huán)境友好為導(dǎo)向，堅持走新型工業(yè)化道路，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)全過程的綠色化、可持續(xù)發(fā)展，獲得經(jīng)濟效益與環(huán)境效益的雙贏。[1]隨著科技的不斷進步，數(shù)字化技術(shù)如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)等正逐漸滲透和重塑著傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)的方方面面。同時，環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展的需求日益凸顯，迫使工業(yè)向更綠色、可持續(xù)的方向轉(zhuǎn)型，數(shù)字化技術(shù)在工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中的作用日益受到重視。數(shù)字化技術(shù)使工業(yè)生產(chǎn)更加智能化、高效化，降低碳排放、減少能源消耗、優(yōu)化能源利用和原材料使用。[2]

數(shù)字化對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機制和實際效果的研究尚有不足。在這個背景下，本文旨在討論數(shù)字化對綠色轉(zhuǎn)型的影響及其作用機制，研究意義在于深入剖析數(shù)字化對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的潛在作用機制，促進數(shù)字化技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，推動工業(yè)朝著更加綠色、智能化的方向發(fā)展。

一、理論機制和研究假設(shè)

隨著工業(yè)制造業(yè)不斷發(fā)展，以及理論研究的不斷深入，學(xué)者們對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響因素做出了較為深入的研究。工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響因素很復(fù)雜，供應(yīng)鏈金融[3]、綠色稅收[4]和綠色金融支持[5]等都是工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要因素。汪海鳳[6]認為數(shù)字化顯著推動企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，且通過促進內(nèi)外部資源協(xié)同進而推動綠色投資；宋敬[7]認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的激勵效應(yīng)得益于降低綠色代理成本和提升綠色投資效率等。

（一）數(shù)字化促進工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高資源利用效率，精準(zhǔn)地監(jiān)控和管理資源，為工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型奠定夯實的基礎(chǔ)。[8]通過數(shù)據(jù)分析和智能化控制，企業(yè)高效利用資源，減少浪費，減低環(huán)境的負面影響，精準(zhǔn)捕捉識別潛在客戶需求，減少企業(yè)試錯成本與能耗。另一方面，數(shù)字化優(yōu)化生產(chǎn)流程和管理方式，對生產(chǎn)流程進行實時監(jiān)控，減少生產(chǎn)中不必要的能耗和廢物排放，打破企業(yè)內(nèi)部時間與空間壁壘，讓信息在生產(chǎn)和管理中有效傳遞。數(shù)字化可以促進可再生能源設(shè)備的智能監(jiān)控和管理，提高能源利用效率?；诖?，提出假說：

H1：數(shù)字化顯著推動工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

（二）數(shù)字化通過緩解融資約束推動工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

企業(yè)融資按照來源渠道可以分為內(nèi)源融資和外源融資。隨著企業(yè)的發(fā)展，企業(yè)內(nèi)部資金儲備不能滿足規(guī)模擴張的要求，外部融資來源更加廣泛[9]。當(dāng)企業(yè)內(nèi)部存在融資約束時，對企業(yè)獲取資金方面產(chǎn)生了限制和困難，企業(yè)需要承擔(dān)更高風(fēng)險和財務(wù)負擔(dān)，通過更高成本的方式進行融資，對企業(yè)進行綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生不利影響。企業(yè)面臨融資約束時，更可能傾向于選擇短期投資盈利的項目，綠色技術(shù)和環(huán)保項目的回報周期較長。因此企業(yè)面臨融資約束時不利于企業(yè)進行綠色轉(zhuǎn)型。

企業(yè)數(shù)字化在一定程度上可以緩解企業(yè)融資約束，數(shù)字化增加與金融機構(gòu)之間的信息對稱性，提高融資機會；另一方面，數(shù)字化程度高的企業(yè)更具競爭力和發(fā)展?jié)摿?，吸引更多投資者和金融機構(gòu)支持企業(yè)的發(fā)展和項目，因此，開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)能提升市場對其評價[10]，降低融資難度?；诖?，提出假設(shè)：

H2：數(shù)字化通過緩解融資約束推動工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

（三）數(shù)字化通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)推動工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進資源整合和提高資源配置效率，通過數(shù)字化技術(shù)，優(yōu)化資源配置和協(xié)同生產(chǎn)，降低成本和能耗，減少環(huán)境影響。企業(yè)靈活地掌握市場需求和消費者喜好，快速調(diào)整生產(chǎn)方式和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)性?；诖耍岢黾僭O(shè)：

H3：數(shù)字化通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)推動工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

二、研究設(shè)計

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文選取2012—2022年中國滬深A(yù)股上市公司為樣本，實證檢驗數(shù)字化對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響。進行回歸之前對數(shù)據(jù)進行了如下的處理：（1）剔除財務(wù)狀況異常的企業(yè)；（2）剔除資不抵債的企業(yè)；（3）剔除財務(wù)數(shù)據(jù)不完整的企業(yè)；（4）對所有連續(xù)變量進行1%的縮尾處理。本文關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)、無形資產(chǎn)數(shù)字化投資數(shù)據(jù)均來自巨潮資訊網(wǎng)，其余數(shù)據(jù)來源CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（二）變量設(shè)計

1．被解釋變量：工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型程度（ESG）

本文借鑒宋科等人的研究[11]，借助華政指數(shù)的環(huán)境保護、社會責(zé)任和公司治理評級衡量企業(yè)ESG水平，為本文工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的代理變量。

2．解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）

本文參考吳非等（2021）[12]的方法，采用文本度量法衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)，利用爬蟲爬取企業(yè)年報文本的關(guān)鍵詞，統(tǒng)計有關(guān)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的詞頻。詞頻包括人工智能、商業(yè)智能、圖像理解、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。

3．控制變量

為了提高研究的準(zhǔn)確度，本文加入了一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)負債率（Lev）、控股屬性（SOE）、獨立董事占比（Indep）、現(xiàn)金流水平（Cashflow）、固定資產(chǎn)占比（FIXED）和第一大股東持股（TOP1）。具體變量解釋表見表1。

4．中介變量

中介變量包括：（1）融資約束。借鑒鞠曉生（2013）[13]的研究，利用企業(yè)總資產(chǎn)和企業(yè)年齡來構(gòu)建SA指數(shù)。（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。借鑒干春暉[14]等方法，以第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比來衡量。

（三）模型構(gòu)建

為驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響，參考吳非（2021）等、宋科等人的研究，設(shè)計如下計量模型：

（1）

三、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2列了主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（ESG）的平均值為72.854，與中位數(shù)73.280較為接近，表明數(shù)據(jù)分布基本對數(shù)正態(tài)分布趨勢。企業(yè)數(shù)字化（DCG）均值為1.400，表明在企業(yè)年報中平均每100句話僅有1個詞匯與數(shù)字化密切相關(guān)，表明我國企業(yè)數(shù)字化水平仍待提升。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

表3列示了數(shù)字化對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的回歸結(jié)果，均通過1%的顯著性水平檢驗。列（1）為未控制行業(yè)、年份且單變量回歸結(jié)果，列（2）則進一步添加控制變量，列（3）結(jié)果顯示控制行業(yè)、年份、控制變量時，顯著性水平為1%，表明數(shù)字化水平越高，企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型越高，支持了假設(shè)1。

（三）穩(wěn)健性檢驗：

為使文章基準(zhǔn)結(jié)果更具可靠性，本文進行了一系列穩(wěn)健性檢驗。

1．內(nèi)生性檢驗

為了排除企業(yè)內(nèi)生性對檢驗結(jié)果的影響，本文將滯后一期作為工具變量，采用兩階段最小二乘法進行回歸。結(jié)果從列2可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然對企業(yè)可持續(xù)發(fā)展存在顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.192，進一步證實實驗具有穩(wěn)健性。

2．替換解釋變量

將解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進行分解，分別是底層數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和數(shù)字技術(shù)實踐應(yīng)用。其中，底層數(shù)字技術(shù)應(yīng)用（Digit_basic）是通過統(tǒng)計上市公司年報中關(guān)于人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)方向的詞頻并形成加總詞頻， 加 1 取自然對數(shù)表示。數(shù)字技術(shù)實踐應(yīng)用（Digit_ used）是通過統(tǒng)計上市公司年報中關(guān)于數(shù)字技術(shù)運用方面的詞頻，加 1 取自然對數(shù)表示。DIGI是參考財貿(mào)經(jīng)濟中趙宸宇（2021）[15]的做法，對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、智能制造、現(xiàn)代信息系統(tǒng)四個維度99個數(shù)字化相關(guān)詞頻進行統(tǒng)計。如表5所示，替換后解釋變量仍在1%顯著性水平下正相關(guān)，驗證了基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性。

（二）異質(zhì)性分析

1．基于企業(yè)所有制的異質(zhì)性分析

為了探究數(shù)字化對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的異質(zhì)性，本文將企業(yè)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，具體回歸結(jié)果如表7第（1）列、第（2）列所示。數(shù)字化對國有企業(yè)的影響系數(shù)為0.3203，在1%的水平上顯著；對非國有企業(yè)的影響系數(shù)為0.1675，也在1%的水平上顯著?？梢姡瑪?shù)字化對于工業(yè)國企和非國企企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響均顯著。相較于非國企企業(yè)，國企企業(yè)的數(shù)字化影響的促進作用更加顯著。相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)融資約束更小，更多的資金支持和長期規(guī)劃，并制定長期的綠色發(fā)展規(guī)劃。國有企業(yè)擁有更先進的技術(shù)儲備和研發(fā)能力，更容易推廣數(shù)字化技術(shù)促進企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

2．基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析

不同規(guī)模企業(yè)的資源投入、技術(shù)創(chuàng)新等能力都不同，本文進一步考察企業(yè)規(guī)模因素在數(shù)字化對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型方面影響的作用。將全樣本按中位數(shù)分為大規(guī)模企業(yè)和中小型企業(yè)，分別進行回歸分析。如表7所示，大規(guī)模和小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響都是在1%水平上顯著，大規(guī)模企業(yè)相較于小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化的促進作用更顯著。原因可能在于，大企業(yè)擁有規(guī)模優(yōu)勢，對數(shù)字化技術(shù)的利用程度和對資源的利用效率更高，更容易進行綠色轉(zhuǎn)型。相較于小企業(yè)，大企業(yè)面臨更多的市場競爭壓力，需要樹立品牌形象，采用數(shù)字化技術(shù)和實施綠色轉(zhuǎn)型來提升自身競爭力。

四、機制路徑

（一）作用機制研究

前文理論說明，數(shù)字化影響工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的主要路徑為融資約束和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。本部分采用中介變量模型從以上兩方面檢驗影響的作用機制。借鑒江艇的研究，設(shè)立如下模型：

（2）

（3）

1．融資約束

在融資約束方面，本文參考鞠曉生的研究，采用SA指數(shù)衡量融資約束水平。SA指數(shù)為負數(shù)且其絕對值越大，融資約束越高，計算方法如式1所示：

（4）

其中，Size表示企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的自然對數(shù)，Age使用企業(yè)經(jīng)營年度=觀測年度-企業(yè)成立年度。

機制結(jié)果如表6所示，由列（2）表明數(shù)字化對融資約束的影響在5%的水平上顯著為負，列（3）表明在加入融資約束后的模型。表明數(shù)字化會正向影響工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級，且通過融資約束的方式阻礙工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，假設(shè)2得到驗證。

2．優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級方面，用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化來衡量，借鑒干春暉等的方法，以第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比來衡量。

機制結(jié)果如表6所示，列（4）表明數(shù)字化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在1%的水平上顯著為正，在加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)后，在1%的水平上顯著，表明數(shù)字化會正向影響工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，且通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進綠色轉(zhuǎn)型，假設(shè)3得到驗證。

五、結(jié)論和建議

（一）研究結(jié)論

本文采用實證分析的方法對數(shù)字化對工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響進行了深入研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化在工業(yè)企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型中扮演著關(guān)鍵角色。數(shù)字化通過融資約束和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。企業(yè)內(nèi)存在的融資約束水平越低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化水平越高，越會促進工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。并且這一結(jié)論通過了穩(wěn)健性、內(nèi)生性一系列檢驗。通過異質(zhì)性分析，在國有控股企業(yè)和大型企業(yè)中促進效果更明顯。

（二）政策建議

首先，政府應(yīng)提供更多的政策支持和激勵措施，鼓勵企業(yè)加大數(shù)字化技術(shù)的投資和應(yīng)用，針對中小型企業(yè)，為其提供資金和技術(shù)支持。其次，政府和行業(yè)協(xié)會之間可以促進企業(yè)之間的合作和技術(shù)轉(zhuǎn)移，鼓勵大型企業(yè)和中小型企業(yè)之間的合作，共享數(shù)字化技術(shù)和綠色轉(zhuǎn)型經(jīng)驗。最后，要建立更嚴(yán)格的環(huán)境保護法規(guī)和產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對企業(yè)實施更加嚴(yán)格的環(huán)保要求和排放限制，加大對數(shù)字化技術(shù)創(chuàng)新的支持力度，加強人才培養(yǎng)和技能提升，推動企業(yè)更加積極地實施綠色轉(zhuǎn)型。

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A study of the impact of digitalization on the green transformation of industrial enterprises

Xu Chaoyi， Zhu Wenhui

（School of Economics and Management， Anhui University of Science and Technology， Huainan Anhui 232001）

Abstract： To achieve the goal of "double carbon"， the core is to realize the green transformation of industrial enterprises. Based on the annual reports of Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2012 to 2022， this paper explores the internal mechanism of digitalization on the green transformation of industrial enterprises， and finds that digitalization has A significant promoting effect on the green transformation of industrial enterprises. The heterogeneity test shows that the impact of digitalization on green transformation is significantly different under different enterprise sizes and ownership. Further analysis shows that financing constraints and industrial structure have intermediary effects in the influencing process. The lower the internal financing constraints of enterprises， the higher the high-end industrial structure， the greener transformation will be promoted.

Key words： Digitalization; Green transformation; Financing constraints; Industrial structure