數字化轉型的環境績效研究*
——來自中國制造業上市公司的微觀證據

劉洪鐸 陳釗泳 陳曉珊

引 言

改革開放四十多年來，我國創造了舉世矚目的經濟快速增長奇跡。然而，在我國成為當今全球第二大經濟體和連續多年蟬聯世界第一制造業大國的背后，傳統的“高投入、高能耗、高污染、低效率”發展模式導致的生態環境問題已嚴重制約了我國經濟的可持續發展，由此引起社會各界的高度關注。對此，黨的二十大報告在有關生態環境保護章節中明確提出了“推動綠色發展，促進人與自然和諧共生”的發展主線，并從加快發展方式綠色轉型、深入推進環境污染防治、積極穩妥推進碳達峰碳中和等方面作出部署。由此觀之，以生態文明建設為引領，全力打好污染防治攻堅戰，既是落實黨的二十大報告提出的綠色發展理念的關鍵舉措，也是推動經濟社會全面綠色轉型的必然選擇。

隨著以人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等為代表的新一代信息通信技術興起，數字經濟與實體經濟加速融合并滲透到經濟社會的諸多領域。近年來，黨中央深刻洞悉數字革命浪潮席卷之下所帶來的生產方式轉型、經濟結構變遷和治理方式變革的歷史趨勢，將加快數字化發展的重要性置之于前所未有的高度。在我國政府大力推動數字化變革創新的影響下，數字化轉型越發成為重塑制造業核心競爭優勢、驅動實體企業提質增效以及引領我國經濟動能轉換的重要引擎。

在數字化轉型與綠色發展已成為我國經濟社會變革的主旋律這一背景下，隨著數字化轉型日益嵌入到微觀個體的行為決策中，其對我國制造業企業的環境績效將有何影響？如果數字化轉型有利于降污減排，那么背后的作用機制是什么？更進一步地，數字化轉型的環境績效是否會因企業屬性特征的不同而表現出相應的差異？前、末端治理在企業數字化轉型影響降污減排的過程中究竟扮演何種角色？厘清上述問題具有重要的學術價值與實踐意義：一方面，有助于增進對企業數字化轉型的環境效應的理解，進而拓展與數字化轉型、企業環境污染等相關的學術研究；另一方面，有助于深入挖掘企業環境治理的有效路徑，為綠色發展新理念的貫徹落實提供決策參考，從而實現降污減排與高質量發展的“雙贏”目標。

與已有研究相比，本文可能在以下方面有所貢獻：一是在選題立意上，針對企業數字化轉型與環境污染治理的內在邏輯關系進行系統的研究，從微觀結構主體視角拓展了對環境績效影響因素的認識，并深化了對數字化轉型與降污減排之間互動機制的理解。二是在研究范式上，構筑了分層遞進式的經驗分析框架，并圍繞“綠色技術進步效應”“管理效率優化效應”這兩個傳導途徑進行解析，進一步打開數字化轉型影響企業環境污染治理的機制“黑箱”。三是在研究內容上，一方面從人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等更加細化的維度探討了數字化轉型對企業降污減排的影響；另一方面則通過捕捉數字化轉型的前、末端治理效應，更加精準地識別數字化轉型驅動企業環境績效提升這一邏輯鏈條上的關鍵節點。四是在指標刻畫上，利用非結構化的上市公司年報信息并結合文本分析法對我國制造業上市企業的數字化發展水平展開全面測度，這有助于彌補傳統衡量指標的不足；與此同時，采用工業廢水、二氧化硫排放強度等衡量指標來對企業的環境污染狀況進行直接刻畫，較之既往研究所采用的綠色專利、環保費用支出等間接衡量指標更加準確恰當。

一、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

與本文密切相關的研究文獻主要集中在以下三個方面：一是有關數字化影響效應的探討。部分學者從宏、中觀層面，考察了數字化對國際貿易、高質量發展、包容性增長等領域的影響；①施炳展：《互聯網與國際貿易——基于雙邊雙向網址鏈接數據的經驗分析》，《經濟研究》2016年第5期；趙濤、張智、梁上坤：《數字經濟、創業活躍度與高質量發展——來自中國城市的經驗證據》，《管理世界》2020年第10期；陳東、秦子洋：《人工智能與包容性增長——來自全球工業機器人使用的證據》，《經濟研究》2022年第4期。在微觀層面，已有研究則主要探討了數字化轉型對生產效率、專業化分工、資本市場表現等領域的作用。②劉淑春、閆津臣、張思雪、林漢川：《企業管理數字化變革能提升投入產出效率嗎》，《管理世界》2021年第5期；袁淳、肖土盛、耿春曉、盛譽：《數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化》，《中國工業經濟》2021年第9期；吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《企業數字化轉型與資本市場表現——來自股票流動性的經驗證據》，《管理世界》2021年第7期。二是有關環境績效決定因素的探討。大量文獻致力于揭示環境污染背后的動因及其演變規律，由此形成了“環境庫茲涅茨曲線”“污染天堂”“污染光環”等理論假說。③Grossman G.M., Krueger A.B., “Economic Growth and the Environment”, Quarterly Journal of Economics, Vol.110, No.2, 1995,pp.353-377; Eskeland G.S., Harrison A.E., “Moving to Greener Pastures? Multinationals and the Pollution Haven Hypothesis”,Journal of Development Economics, Vol.70, No.1, 2003, pp.1-23.隨著實證研究的推進，越來越多的學者將研究視角從國別、行業層面延伸拓展至微觀層面，并圍繞環境規制、外向型經濟活動、產業集聚、政府行為等多個方面探討了企業環境績效的決定因素。①Gibson M., “Regulation-induced Pollution Substitution”, Review of Economics and Statistics, Vol.101, No.5, 2019, pp.827-840；陳登科：《貿易壁壘下降與環境污染改善——來自中國企業污染數據的新證據》，《經濟研究》2020年第12期；蘇丹妮、盛斌：《產業集聚、集聚外部性與企業減排——來自中國的微觀新證據》，《經濟學（季刊）》2021年第5期；金剛、沈坤榮、李劍：《“以地謀發展”模式的跨界污染后果》，《中國工業經濟》2022年第3期。三是有關數字化與環境績效之間關系的探討。部分文獻證實了人工智能的應用有助于降低行業或企業的污染排放，②陳昊、閆雪凌、朱博楷：《機器人使用影響污染排放的機制和實證研究》，《中國經濟問題》2021年第5期；盛丹、卜文超：《機器人使用與中國企業的污染排放》，《數量經濟技術經濟研究》2022年第9期。且數字賦能對制造業企業的綠色轉型存在積極影響。③戴翔、楊雙至：《數字賦能、數字投入來源與制造業綠色化轉型》，《中國工業經濟》2022年第9期。通過對相關文獻的回顧可以發現，既有研究圍繞企業數字化轉型與環境績效進行了較為系統的討論，但在以下方面仍存在進一步拓展的空間：一是正面探討數字化與環境污染之間因果關系的文獻基本局限于宏、中觀層面，微觀層面的研究則較為鮮見，這可能掩蓋了企業特質性并導致現有研究難以提供深刻的洞見；二是雖有零星文獻涉及企業數字化轉型綠色效應的探討，但相關研究要么囿于綠色技術創新，要么采用行業層面的投入產出數據來對微觀層面的數字化發展水平進行近似推斷，前者缺乏對企業污染排放的直接考察，后者則隱含著較強的前提假設，在指標衡量方面值得商榷。

（二）理論分析

數字化轉型指通過信息技術、計算技術、通信技術和連接技術的組合應用，觸發企業組織特性的重大變革，并重構組織結構、行為及運行系統的過程。④黃麗華、朱海林等：《企業數字化轉型和管理：研究框架與展望》，《管理科學學報》2021年第8期。將數字化轉型戰略引入到企業的日常生產經營管理過程中，有利于促進生產范式的改進、業務流程的再造以及資源配置的優化，從而推動企業向節能環保的新型發展模式轉變。一方面，數字化轉型有助于打破知識和信息在企業內外部的流動壁壘，在消除信息不對稱的同時提升企業的知識存量，使其能夠做出更加科學合理的生產經營決策以實現提質增效、資源集約利用等精益化管理目標，從而為企業改善環境績效提供基礎性保障。另一方面，數字化轉型將大數據平臺、傳感器、智能監測設備等數字基礎設施與企業的生產經營活動有機結合起來，有助于對企業的能耗物耗、環境污染等進行實時、精準的監控，從而推動企業污染防治方式的創新變革，這對企業的環境績效具有直接的改善作用。近年來，隨著ESG評價標準風靡全球，可持續發展引致的社會責任要求正在重塑企業的經營理念，這對企業的環境績效提出了更高的要求，從而倒逼其不斷加強綠色發展能力建設。為進一步提升自身的ESG表現以確保在激烈的市場競爭中獲得更多的收益和立于不敗之地，企業將會有較強的激勵動機去開展污染防治工作并采用更好的綠色技術，在此情境下數字化轉型為企業相關目標的實現提供了有力的抓手?；谏鲜龇治?，本文提出以下研究假設：

H1：給定其他條件不變，數字化轉型有助于改善制造業企業的環境績效。

數字化轉型影響制造業企業環境績效的中間傳導機制主要體現在以下兩個方面。其一是綠色技術進步效應。首先，企業數字化轉型所倚賴的新一代信息通信技術具有高科技屬性與低環境成本特征，相比傳統技術，高新技術的大規模投入更具節能環保功效。其次，數字化轉型能夠加速推動信息的擴散傳播以及不同領域知識的集成共享，⑤Subramaniam M., Yound M.A., “The Influence of Intellectual Capital on the Tpes of Innovative Capabilities”, Academy of Management Journal, Vol.48, No.3, 2005, pp.450-463.這有助于促進創新主體之間的交流協作，降低綠色創新要素的流動成本并放大其技術溢出效應，使企業得以整合內外部的創新技術資源并推動自身綠色創新活動的進展。再次，數字化轉型通過促進數字技術與其他生產要素的深度融合，進一步拓展了綠色創新資源的配置范圍，⑥宋德勇、朱文博、丁海：《企業數字化能否促進綠色技術創新？——基于重污染行業上市公司的考察》，《財經研究》2022年第4期。這為企業綠色技術的研發應用提供重要的支撐。最后，數字化轉型能夠提升企業價值和財務穩定性，⑦吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《企業數字化轉型與資本市場表現——來自股票流動性的經驗證據》，《管理世界》2021年第7期。使其更容易從資本市場獲得融資并為綠色創新活動提供充足的資金支持，這有助于進一步激發企業的綠色創新動機并提升其創新產出績效。既有研究認為，以綠色技術為導向的創新從根本上提高了企業的資源利用效率，并強化了企業的環境保護能力和污染治理水平，是企業實現節能減排與綠色轉型的重要途徑。①Acemoglu D., Aghion P., Bursztyn L., Hemous D., “The Environment and Directed Technical Change”, American Economic Review, Vol.102, No.1, 2012, pp.131-166；史丹：《綠色發展與全球工業化的新階段：中國的進展與比較》，《中國工業經濟》2018年第10期?；诖?，本文提出以下研究假設：

H2：數字化轉型通過推動綠色技術進步改善了制造業企業的環境績效。

其二是管理效率優化效應。數字化轉型在很大程度上突破了傳統組織管理模式的窠臼，使其沿著科學管理、信息管理的發展方向演進，并通過以下途徑改善企業的管理效率：第一，數字化轉型打破了“信息孤島”的局面，有效解決了信息流動過程中存在的部門化、碎片化等問題，借此企業能夠對其運營流程進行更加科學合理的規劃設計，并推動內部組織架構由傳統的“垂直化”向開放式的“扁平化”轉變，從而優化企業管理效能。第二，數字化轉型便于企業對消費者的需求偏好實施動態監測和智能分析，②許憲春、任雪、常子豪：《大數據與綠色發展》，《中國工業經濟》2019年第4期。這強化了企業的洞察力，使其能夠通過不斷調整、優化組織方式和商業模式來適應瞬息萬變的現實需要，從而實現業務運營的智能化和精細化管理。第三，數字化轉型所帶來的信息公開化、透明化不僅有助于規范和約束企業自身行為，而且強化了外界對企業經營管理的監督作用。這一方面能夠避免因委托代理問題造成的效率損失，③Chen W., Kamal F., “The Impact of Information and Communication Technology Adoption on Multinational Firm Boundary Decisions”, Journal of International Business Studies, Vol.47, No.5, 2016, pp.563-576.另一方面通過外部輿論訴求將傳統的企業內部治理拓展至“線上—線下”相結合的方式，促使外部主體與企業共同參與治理，進而提高企業的管理效率。④戚聿東、肖旭：《數字經濟時代的企業管理變革》，《管理世界》2020年第6期；陳德球、胡晴：《數字經濟時代下的公司治理研究：范式創新與實踐前沿》，《管理世界》2022年第6期。綜合已有研究結論來看，管理效率的提升有助于降低企業的運營成本，促進各種生產要素的靈活調度和優化組合，⑤孫浦陽、侯欣裕、盛斌：《服務業開放、管理效率與企業出口》，《經濟研究》2018年第7期。在減少資源浪費的基礎上提高資源的配置效率，⑥Acemoglu D., Akcigit U., Alp H., Bloom N., Kerr W., “Innovation, Reallocation and Growth”, American Economic Review,Vol.108, No.11, 2018, pp.3450-3491.從而有效降低企業的污染排放。⑦Bloom N., Genako C., Marti R., Sadun R., “Modern Management: Good for the Environment or Just Hot Air?”, Economic Journal,Vol.120, No.544, 2010, pp.551-572.由此，本文提出以下研究假設：

H3：數字化轉型通過優化管理效率改善了制造業企業的環境績效。

二、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文的數據來源如下：一是中國A股上市公司數據，其中用于構造企業數字化轉型衡量指標的原始資料來自上市公司年報，其他有關企業基本信息、財務信息等控制變量的原始數據則來自國泰安數據庫。二是企業層面的污染排放數據，其來自中國工業企業污染排放數據庫。本文利用企業名稱、年份等識別信息將上述兩套微觀數據進行匹配合并，從而得到考察期為2007—2014年的實證研究樣本。

（二）指標變量構造

1.被解釋變量：企業污染排放強度

本文主要立足于水污染、大氣污染兩個方面，通過計算相關污染物的排放強度來反向刻畫企業的環境績效。一方面，隨著工業的迅速發展，制造業企業在生產過程中引致的水污染問題日益嚴重，且在企業污染排放數據庫中工業廢水排放量指標的缺失相對較少，故而選擇其作為企業水污染的典型代表；另一方面，作為全球最大的煤炭生產和消費國，我國的能源結構決定了以煤煙型為主的大氣污染是當前環境污染的主要表現形式，鑒于二氧化硫不僅是燃煤的主要產物，而且是國內外相關研究中最為常用的指標選擇，①Antweiler W., Copeland B.R., Taylor M.S., “Is Free Trade Good for the Environment”, American Economic Review, Vol.91, No.4,2001, pp.877-908.因此以其作為企業大氣污染的典型代表。為進一步消除規模因素差異的影響，本文以人均工業廢水、二氧化硫排放量（已對數化處理）來對企業的污染排放強度進行衡量。

2.核心解釋變量：企業數字化轉型

本文借鑒吳非等、袁淳等的做法，②吳非、胡慧芷、林慧妍、任曉怡：《企業數字化轉型與資本市場表現——來自股票流動性的經驗證據》，《管理世界》2021年第7期；袁淳、肖土盛、耿春曉、盛譽：《數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化》，《中國工業經濟》2021年第9期?；谏鲜泄灸陥蟛⑦\用文本分析法來構造企業數字化轉型的衡量指標，具體步驟如下：首先，運用Python爬蟲功能對滬深兩市A股上市公司年報進行歸集整理，然后通過JavaPDFbox庫提取所有文本內容，以此作為數據池供后續特征詞篩選使用。其次，對政學業三界有關數字化表述的語義體系加以綜合、梳理和結構化分類，然后從“底層技術運用”、“技術實踐應用”兩個層面篩選得到相應的數字化關鍵詞，據此構建企業數字化特征術語庫，并剔除掉關鍵詞前存在否定詞語表述以及非企業本身的“數字化轉型”關鍵詞。最后，基于對上市公司年報文本提取形成的數據池，根據確定的特征詞執行“搜尋—匹配—詞頻統計”程序，進而分類歸集關鍵技術方向的詞頻并形成最終加總詞頻。鑒于詞頻數據具有典型的“右偏性”特征，因此將其加上1后再進行對數化處理，從而得到本文企業數字化轉型的衡量指標。

3.控制變量

為緩解遺漏變量問題，本文借鑒已有研究，納入了一組與環境污染密切相關的企業層面控制變量，具體包括企業規模（Size）、企業年齡（Age）、資產負債率（Lev）、總資產收益率（ROA）、融資約束（Credit）、全要素生產率（TFP）、產權性質（SOE）。上述相關變量的定義及描述性統計列示于表1。

表1 變量的定義及描述性統計

（三）計量模型設定

為檢驗制造業企業數字化轉型對其環境績效的影響，本文構建如下計量模型：

式中，被解釋變量EIit表示企業i在第t年的工業廢水或二氧化硫排放強度；核心解釋變量DTIit表示企業i在第t年的數字化轉型程度，下文將重點關注其待估參數的數值符號及顯著性，其經濟含義即反映了企業數字化轉型所帶來的環境效應；Controlsit表示前述的企業層面控制變量集合；Industry、Year分別表示行業（證監會的二分位行業標準）、年度固定效應，用于控制行業層面特定時間不可觀測的影響因素以及隨時間變化的潛在影響因素；①在本文中核心解釋變量企業數字化轉型指標的變異程度具有局部性特征，其更多地存在于企業之間而非企業內部，此時若控制企業層面固定效應則容易產生計量估計偏誤，故而采用行業層面固定效應更為適宜。ζit為隨機誤差項，表示影響企業污染排放強度的其他不可觀測因素。為排除異常值的干擾，本文根據“企業—年份”層級結構對連續型變量位于雙側1%分位的極端值進行縮尾處理；另外，考慮到企業的污染排放可能存在一定的空間相關性，因此在回歸分析中若無特別說明均采用聚類至企業層面的穩健性標準誤。

三、實證結果分析

（一）基準回歸

表2報告了基于式（1）并采用遞進式回歸策略得到的基準估計結果。其中，第（1）（5）列對應的是尚未納入控制變量和固定效應的估計結果，此時企業數字化轉型變量的估計系數均在1%的統計水平上顯著為負。第（2）（6）列是納入控制變量后的估計結果，可以發現企業數字化轉型變量的估計系數再次在1%的統計水平上顯著為負。在此基礎上，第（3） — （4）、（7） — （8）列進一步控制了行業、年度固定效應，結果顯示企業數字化轉型變量估計系數的量級雖然有所下降，但其統計顯著性和符號方向依然保持不變。上述估計結果意味著制造業企業的數字化轉型程度越高，則其工業廢水、二氧化硫的排放強度越低，可見上述二者存在顯著的負相關關系。在經濟含義的詮釋方面，以第（4）（8）列的估計結果為例，可以發現，披露了一個與數字化轉型相關關鍵詞的企業的工業廢水、二氧化硫排放強度，較之沒有披露任何相關關鍵詞的企業而言平均要低4.573%、4.278%。②計算公式為In2×1 /θ—，其中表示工業廢水或二氧化硫排放強度的平均值。這說明數字化轉型對制造業企業污染排放的抑制效應具有顯著的經濟意義。由上可見，基準回歸結果初步驗證了研究假設1，即數字化轉型有助于改善制造業上市企業的環境績效。

表2 基準回歸結果

（二）內生性問題的應對

基準回歸結果可能面臨內生性問題的干擾。一方面，環境行為、數字化策略均內生于企業的經營決策之中，這意味著上述二者可能存在相互影響關系。從現實來看，要實現降污減排目標往往需要投入大量的資金和技術設備，對于環境績效較好的企業而言，其通常具備更加雄厚的資金和技術實力，這反過來可能會進一步強化企業推行數字化戰略的動機，由此引發的逆向因果問題會導致核心參數出現估計偏誤。另一方面，盡管基準回歸已控制了企業層面的相關影響因素以及行業、年度固定效應，但由于難以保證與企業數字化轉型、環境績效相關的不可觀測因素均被囊括在內，因此遺漏變量的潛在可能性仍然存在。針對此，本文采用以下兩種方法來進行應對。

一是構建企業數字化轉型的工具變量并執行IV-2SLS估計。既有研究認為，企業的經營決策通常會受到上一期同地區其他企業的影響。①Srinidhi B., Gul F.A., Tsui J., “Female Directors and Earnings Quality”, Contemporary Accounting Research, Vol.28, No.5, 2011,pp.1610-1644.受此啟發，本文構造了與樣本企業位于同一城市的其他上市企業上一年度的數字化轉型平均指數并以此作為工具變量，具體計算公式如下：

式中，DTI_IVrji－1表示第t－1年與樣本企業i位于同一城市r的其他上市企業j的數字化轉型指數的平均值，DTIrji－1表示第t－1年同城市的其他上市企業j的數字化轉型指數，Nri－1表示第t－1年城市r除樣本企業i外的其他上市企業的總數。上述工具變量能夠在一定程度上反映地區數字化的演變趨勢，其與樣本企業的數字化轉型存在一定的關聯，故滿足相關性要求；與此同時，該工具變量由其他上市企業決定，不大可能對樣本企業的污染排放產生直接影響，因而能夠較好地滿足外生性與排他性約束條件的要求。從列示于表3第（1）（4）列的第一階段估計結果來看，工具變量對核心解釋變量的回歸系數在1%的統計水平上顯著為正，與預期相符，說明企業的數字化決策會受到上一年度同區域其他企業的影響。另外，從工具變量的檢驗結果來看，不存在識別不足、弱識別及過度識別等問題，因此其合理性和有效性得以驗證。在上述基礎上，表3第（2）（5）列的第二階段估計結果表明企業數字化轉型變量的估計系數均在1%的統計水平上顯著為負，且其數值量級較之表2第（4）（8）列的基準回歸結果有所擴大。由此可見，通過引入工具變量對潛在的內生性問題加以控制后，IV-2SLS估計結果再次印證了企業數字化對其污染排放具有顯著的抑制效應，并且具有較為可觀的邊際效應。

表3 應對內生性問題的檢驗結果

二是借鑒李磊等的研究，②李磊、劉常青、韓民春：《信息化建設能夠提升企業創新能力嗎？——來自“兩化融合試驗區”的證據》，《經濟學（季刊）》2022年第3期。利用“兩化融合”試驗政策這一外生沖擊事件作為準自然實驗，通過構建多期DID模型來克服內生性問題。國家級“兩化融合試驗區”在建設過程中強調利用信息技術改造和提升傳統產業、培育和發展新興產業，切實提升工業企業的信息化水平，因此“兩化融合”試驗政策自實施以來逐漸成為我國推行信息化環境建設與驅動企業數字化轉型的重要制度抓手。本文將受“兩化融合”試驗政策影響的樣本企業視為處理組，而未受影響者則作為對照組，據此設定如下形式的多期DID模型：

式中，核心解釋變量DIDit表示企業i所屬城市在第t年是否入選“兩化融合試驗區”，③根據工業和信息化部官網提供的資料，“兩化融合試驗區”共涉及上海、重慶等30個城市。若是則在當年及之后均賦值為1，反之為0。其余指標變量的定義同前，此處不再贅述。

為驗證多期DID模型識別策略的有效性，首先進行平行趨勢假設條件檢驗。本文將“兩化融合”試驗政策發生前后的時間長度歸并至[－4, 4]的區間內，并將政策試驗前的－4年設定為事件分析基期。從檢驗結果來看，④限于篇幅，平行趨勢檢驗結果從略，備索。在試驗政策實施前各期的估計參數均不顯著，這意味著樣本企業在工業廢水、二氧化硫排放強度方面不存在趨勢性差異，即滿足事前平行趨勢假設。表3的第（3）（6）列進一步報告了基于多期DID模型的估計結果，可以發現企業數字化變量的估計系數分別在10%、1%的統計水平上顯著為負，這表明“兩化融合”試驗政策對實施城市企業的工業廢水、二氧化硫排放均具有顯著的抑制作用，換言之其有助于改善企業的環境績效。

（三）其他穩健性檢驗

為確保研究結論的準確可信，本文從以下五個方面進行了穩健性檢驗：

一是替換核心變量的衡量指標。一方面，分別采用企業單位產出、單位營業收入的工業廢水、二氧化硫排放量以及化學需氧量、工業廢氣、煙塵等污染物的人均排放量來作為企業污染排放強度的衡量指標；另一方面，通過剔除“行業—年份”層面的共同度量偏差、計算詞頻密度、將上市公司年報內容限定于MD&A區間、計算軟件投資占總資產比重等不同方式來重新構造企業數字化轉型衡量指標。

二是剔除特殊樣本。通過剔除國際金融危機發生期間樣本、直轄市企業樣本和排除企業策略性披露行為等來隔絕各類特殊樣本的干擾。

三是調整穩健性標準誤。一是改變穩健性標準誤的聚類層級，將其由原先的企業層面進一步調整為“城市—行業”層面，以及在企業和年份層面進行雙向聚類；二是改變穩健性標準誤的設定方法，采用Conley的空間二維標準誤校正方法來控制企業間數字化決策、環境行為的策略互動特征。①Conley T. G., “GMM Estimation with Cross Sectional Dependence”, Journal of Econometrics, Vol.92, No.1, 1999, pp.1-45.

四是遺漏變量問題的檢驗及應對。首先，借鑒Nunn和Wantchekon的做法，②Nunn N., Wantchekon L., “The Slave Trade and the Origins of Mistrust in Africa”, American Economic Review, Vol.101, No.7,2011, pp.3221-3252.通過構造不可觀測因素的選擇性偏誤判定指標來對遺漏變量問題進行檢測。其次，參照陳登科的研究，③陳登科：《貿易壁壘下降與環境污染改善——來自中國企業污染數據的新證據》，《經濟研究》2020年第12期。在基準計量方程中納入省級、行業各自與年份的交乘固定效應，以實現對與環境規制政策、數字化發展政策等相關的一系列特定沖擊因素的聯合控制。

五是安慰劑檢驗。將樣本企業的污染排放強度變量與數字化轉型變量的真實對應關系打亂后進行隨機配對，在構造虛假測試樣本的基礎上重新進行估計并循環重復500次，以排除虛假回歸的潛在威脅。綜合上述檢驗結果來看，本文的核心結論并未發生實質性的改變，因而具備較好的穩健性。④因篇幅所限具體檢驗結果從略，留存備索。

（四）作用機制檢驗

根據前文的理論分析，綠色技術進步與管理效率優化是數字化轉型作用于企業環境績效的兩個潛在機制，本節將對此進行檢驗。首先，構造渠道變量的衡量指標。一方面，根據宋德勇等的研究，①宋德勇、朱文博、丁海：《企業數字化能否促進綠色技術創新？——基于重污染行業上市公司的考察》，《財經研究》2022年第4期。采用獨立獲得的綠色專利數量（對數值）來作為企業綠色技術進步的衡量指標。另一方面，借鑒孫浦陽等的做法，②孫浦陽、侯欣裕、盛斌：《服務業開放、管理效率與企業出口》，《經濟研究》2018年第7期。通過估計下述管理費用決定方程并提取殘差值來對企業的管理效率進行測度：mfit=α0+α1lit+α2frit+α3markupit+λs+λt+εit。其中，mfit表示企業i的管理費用（對數值）；lit表示企業的員工人數（對數值），作為企業規模的代理變量；frit表示企業的海外業務收入額（對數值）；markupit表示企業的價格加成，采用企業收入與企業收入和利潤差額之間的比值來進行衡量；λs、λt分別表示行業、年份固定效應。在上述基礎上提取殘差值εit并根據其大小對各行業中的企業進行排序，將排序中前10分位數內的企業定義為高管理效率者并以其管理費用殘差值的平均值作為本行業管理效率的前沿值，然后利用各個企業的管理費用殘差值除以該前沿值得到企業管理效率水平的衡量指標，其數值越大表示企業的相對管理效率越低。

接下來，本文以上述渠道變量作為被解釋變量，并納入式（1）所示的控制變量和固定效應，在此基礎上檢驗數字化轉型對企業環境績效的作用機制。表4的估計結果表明，數字化轉型對企業綠色技術進步的估計系數在10%的統計水平上顯著為正，而對企業管理效率的估計系數則在10%的統計水平上顯著為負。上述估計結果符合理論預期，表明數字化轉型的確有利于促進企業的綠色技術進步和管理效率優化，其呼應了前文的邏輯推理，并驗證了研究假說2、3。

表4 作用機制檢驗結果

（五）異質性分析

考慮到不同企業可能存在比較明顯的內外部屬性特征差異，因此數字化轉型對企業環境績效的影響未必完全相同，鑒于此，接下來進一步探究數字化轉型對環境績效的影響是否會因企業的科技屬性、所在地域、要素密集度等的不同而有所差異。

首先，表5的第（1） — （2）、（6） — （7）列針對企業的科技屬性特征進行了異質性分析。在高科技組別中，企業數字化轉型具有顯著的環境績效改善效應，而在非高科技組別中，企業數字化轉型變量的估計系數則沒有通過統計顯著性檢驗，這表明數字化轉型對高科技企業降污減排的促進效應更加明顯。導致上述差異化效果的原因在于，數字化轉型需要較強的創新支撐基礎，相比于非高科技企業，高科技企業能夠更好地滿足數字化轉型所需的主客觀條件，這決定了其在數字化轉型戰略的推進上更加有效，因而也更有利于環境績效的改善。

表5 異質性檢驗結果1

其次，本文將整體樣本劃分為東、中、西部地區企業三個組別，相應的估計結果如表5的第（3） — （5）、（8） — （10）列所示。研究發現，在工業廢水排放方面，數字化轉型對東、中部地區企業具有顯著的抑制作用，對西部地區企業的影響則不顯著。在二氧化硫排放方面，數字化轉型對東、西部地區企業具有顯著的抑制效應，而對中部地區企業的影響卻不顯著。其原因可能在于東部地區在經濟、技術、人才、設施等方面的發展水平均顯著高于中、西部地區，因此在數字化轉型帶動企業降污減排這一過程中，其能夠更加有效地發揮外在支撐及輔助作用，從而使得東部地區企業數字化轉型所帶來的環境績效提升效應較之于中、西地區同行更加顯著。

最后，參考趙宸宇的做法，①趙宸宇：《數字化發展與服務化轉型——來自制造業上市公司的經驗證據》，《南開管理評論》2021年第2期。根據要素密集度差異將整體樣本企業劃分為資本密集型、技術密集型、勞動密集型三個組別。表6的檢驗結果顯示，數字化轉型對資本密集型、技術密集型企業的環境績效的改善效應均通過了統計顯著性水平檢驗，而對勞動密集型企業的環境績效的影響則不顯著。對上述差異一個可能的解釋是，相對于勞動密集型企業而言，資本密集型企業、技術密集型企業往往擁有更加雄厚的資金和技術實力，這為企業推行數字化戰略提供了前提基礎和重要保障，其更有利于發揮數字化轉型在綠色技術創新、管理效率優化等方面的功效，從而能夠對企業環境績效的改善起到更加顯著的促進作用。

表6 異質性檢驗結果2

四、拓展性分析

（一）數字化轉型的降維分解考察

為了進一步細化企業的數字化轉型與環境績效之間因果關系的分析，本文根據數字化轉型的權威界定并以“ABCD”技術為劃分依據，將企業整體的數字化轉型指標降維分解至底層技術與實踐應用兩大層面，其中前者包含人工智能、區塊鏈、云計算和大數據4個子指標，后者則采用實踐中的具體數字化運用關鍵詞為依據構建得到數字化運用指標來表示?；诖说玫降墓烙嫿Y果如表7所示，可以發現幾乎所有的數字化轉型子指標的估計系數均顯著為負，其中人工智能技術的應用對企業環境績效的改善效應尤其顯著。在萬物互聯的時代，一方面，區塊鏈技術因其顛覆性數據結構、不可篡改的特性為經濟社會的運行提供了“信用”解決方案，對此有學者指出，將區塊鏈技術部署于環境監測系統，可以發揮可信監測、污染溯責等作用，這對強化污染防治機制具有“奇兵”效果。另一方面，人工智能作為新一代通用信息技術，其深層次應用不僅可以有效識別環境污染源，而且能夠優化污染防治的決策機制并實現動態化、精細化管理，這有利于進一步提高企業降污減排的成效。

表7 基于數字化轉型降維分解指標的估計結果

（二）數字化轉型的前、末端治理效應考察

現行的環境規制方式可以歸納為前端治理與末端治理兩大類。其中，前端治理基于“事前預防”的思路，其通過減少生產、采用更加清潔的能源或更高效的生產設備等方式，從源頭上抑制污染的產生；末端環境管制則基于“先污染后治理”的思路，通過事后干預的方式來去除企業生產經營過程中產生的污染物以達到降污減排的目的。對此，本節擬進一步探討的問題是，數字化轉型在賦能企業降污減排的過程中，其究竟是通過前端治理還是末端治理實現的？抑或二者兼而有之？

基于數據的可得性考慮，此處僅以二氧化硫為例，就數字化轉型對企業污染排放的前、末端治理效應進行探討。參考盛丹和卜文超的研究，①陳登科：《貿易壁壘下降與環境污染改善——來自中國企業污染數據的新證據》，《經濟研究》2020年第12期；盛丹、卜文超：《機器人使用與中國企業的污染排放》，《數量經濟技術經濟研究》2022年第9期。一方面采用二氧化硫產生量、煤炭消費量、潔凈燃氣消費量來作為前端衡量指標，另一方面則采用二氧化硫去除量、脫硫設施數量、脫硫設施脫硫能力來作為末端衡量指標，上述指標的原始數據同樣來自中國工業企業污染排放數據庫。然后，以上述前、末端衡量指標作為被解釋變量，企業數字化轉型為解釋變量，同時納入同式（1）所示的其他相關控制變量及行業、時間固定效應，據此考察企業數字化轉型對其二氧化硫排放的前、末端治理效應。

表8的估計結果顯示，在前端治理方面，企業數字化轉型變量的系數估計值分別為－0.347、－0.331、0.010，可見系數符號均符合預期的方向，但其中僅對二氧化硫產生量的影響效應通過1%的統計顯著性水平檢驗；而在末端治理方面，企業數字化轉型對二氧化硫去除量、脫硫設施數量、脫硫設施脫硫能力的影響效應均缺乏統計顯著性意義?？梢?，數字化轉型主要通過前端規制而非末端處理的方式來降低企業的二氧化硫排放，且并非通過減少傳統能源的使用或增加清潔能源的使用等治理方式實現的。通常而言，使用清潔能源、改進生產工藝或運用排污處理設施是企業為實現減排目的而采取的三種最為常見的做法，鑒于上述實證研究已經排除了使用清潔能源或排污處理設施者這兩種可能，因此我們猜測數字化轉型可能通過改進生產工藝這一前端干預方式來降低企業的二氧化硫排放。不過需要指出的是，由于數據樣本存在較為明顯的缺失問題，因此對上述結論需要謹慎解讀，有待進一步的研究。

表8 數字化轉型的前末端治理效應估計結果

結論與政策啟示

“數字中國建設”與“美麗中國建設”是新時期推動我國經濟社會高質量發展的重要戰略部署，在此背景下數字化轉型能否成為我國制造業綠色轉型的驅動引擎備受矚目。本文利用2007—2014年中國A股上市公司數據與中國工業企業污染排放數據庫匹配合并后的微觀樣本，實證檢驗數字化轉型對我國制造業企業環境績效的影響及其作用機制，研究結論主要有下：（1）數字化轉型顯著降低了我國制造業企業的污染排放強度，具體表現為披露了一個與數字化轉型相關關鍵詞的企業相對于沒有披露任何相關關鍵詞的企業而言，其工業廢水、二氧化硫排放強度平均要低4.573%、4.278%；（2）作用機制檢驗表明，數字化轉型主要通過綠色技術進步、管理效率優化這兩個渠道來促進企業環境績效的改善；（3）異質性分析顯示，數字化轉型的降污減排效應在高科技屬性、資本密集型、技術密集型以及位于東部地區的企業中更為明顯；（4）拓展性分析發現，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等數字技術的應用基本上有利于企業環境績效的改善，前端治理在數字化轉型推動企業二氧化硫減排過程中扮演著更加重要的角色。

本文研究為深入揭示數字化轉型的微觀環境效應及其內在邏輯機理提供了理論闡釋與經驗證據，這對于我國探尋制造業綠色轉型的有效發展路徑具有以下重要啟示：（1）在宏觀層面，政府應多管齊下和積極引領企業推進數字化轉型戰略。一是破除現有制約數字化轉型的機制阻礙，為企業數字化轉型營造良好的制度環境；二是從資金、技術、人才等各個方面出臺相應的扶持政策，切實幫助企業化解數字化轉型面臨的風險挑戰及現實困難，從根本上解決“不敢轉”“不會轉”“不能轉”等問題；三是構建完備的數字化基礎設施體系，加快形成數字技術賦能平臺，以此助力企業實現高質量的數字化轉型。（2）在微觀層面，企業應順應時代發展趨勢，主動擁抱數字經濟浪潮，大力推動數字技術的創新應用，在激發自身綠色創新能力的同時實現管理效能的優化。此外，企業應重視數字人才隊伍建設，可以采取完善科技人才的引進培育機制、加大人力資本投入力度、優化人員結構等多種措施來打造契合數字化時代發展需要的專業技術人才，為企業借助數字化轉型契機賦能綠色轉型提供優質的人力資源支撐。