企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、持續(xù)創(chuàng)新力與碳減排

王 筱 桐

(運(yùn)城學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系,山西 運(yùn)城 044000)

近年來,以犧牲環(huán)境為代價(jià)的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式帶來的高排放、高能耗等問題愈發(fā)突出。黨的二十大報(bào)告指出,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。作為推動(dòng)國家節(jié)能減排、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)的最終環(huán)節(jié),企業(yè)既是碳減排的直接貢獻(xiàn)者,也是實(shí)現(xiàn)碳減排任務(wù)的具體執(zhí)行者[1],以何種方式更高效地推進(jìn)企業(yè)碳減排工作,直接關(guān)系到全國碳減排的進(jìn)度和成效。

隨著數(shù)字技術(shù)的不斷成熟和普及,關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否促進(jìn)企業(yè)碳減排成為學(xué)術(shù)界討論的熱點(diǎn)。其中部分學(xué)者認(rèn)為:首先,數(shù)字技術(shù)能幫助企業(yè)更好地監(jiān)測和控制碳排放,比如,企業(yè)基于傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行和能耗,進(jìn)而找到高耗能設(shè)備并進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,提高運(yùn)營效率[2],從而減少能源浪費(fèi)和碳排放[3];其次,企業(yè)可利用數(shù)字技術(shù)對(duì)生產(chǎn)流程進(jìn)行精細(xì)化管理,降低廢棄物排放量,減少環(huán)境污染;再次,數(shù)字技術(shù)的使用能有效提高企業(yè)獲取市場信息的能力,降低企業(yè)協(xié)調(diào)成本[4],實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈整合,進(jìn)而提高企業(yè)碳排放效率。然而,持反對(duì)觀點(diǎn)者則認(rèn)為,由于“回彈效應(yīng)”,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可能會(huì)增加能源消耗,從而得出不同結(jié)論:數(shù)字技術(shù)迭代速度很快,企業(yè)需要不斷購買新設(shè)備、頻繁更新升級(jí)軟件,且數(shù)字技術(shù)的使用會(huì)產(chǎn)生電子垃圾,進(jìn)而增加企業(yè)耗能和碳排放量[5]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)使企業(yè)更加依賴能源。雖然數(shù)字技術(shù)可提高生產(chǎn)效率、節(jié)約資源,但企業(yè)本身的運(yùn)行也需要能源支持。Salahuddin和Alam的研究結(jié)果表明,互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的使用致使電力消耗增加,并未實(shí)現(xiàn)能源效率的提高,如果企業(yè)過度依賴數(shù)字技術(shù),可能非但沒有改善環(huán)境,甚至可能加劇環(huán)境問題惡化[6]。

不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳減排關(guān)系的探討尚未形成共識(shí),這可能與不同國家數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平存在一定關(guān)聯(lián)。近年來,隨著中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展及“雙碳”目標(biāo)提出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究受到關(guān)注,但現(xiàn)有的研究尚存在一定不足:首先,在研究層面,現(xiàn)有研究主要從行業(yè)和省級(jí)層面研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的影響,基于微觀企業(yè)層面的研究仍處于初期;其次,在價(jià)值效應(yīng)方面,目前的研究主要側(cè)重于經(jīng)濟(jì)價(jià)值或財(cái)務(wù)價(jià)值的研究,非經(jīng)濟(jì)價(jià)值的研究尚存欠缺,而非經(jīng)濟(jì)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)在國家高質(zhì)量及可持續(xù)發(fā)展中的作用十分凸顯。企業(yè)作為實(shí)現(xiàn)國家高質(zhì)量發(fā)展的重要環(huán)節(jié),厘清企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排的影響因素及作用機(jī)制,對(duì)我國落實(shí)“十四五規(guī)劃”中提出的碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)具有積極貢獻(xiàn)。

有鑒于此,本文擬結(jié)合中國情境,從微觀企業(yè)視角入手,研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)碳減排的影響,并引入持續(xù)創(chuàng)新力作為中介變量對(duì)其機(jī)制進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn),為理解中國上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳減排提供更加全面的證據(jù)。

一、理論分析與假說

(一)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳減排

目前已有文獻(xiàn)針對(duì)碳排放的影響因素已做出比較充分的探討。在宏觀層面,已有研究從經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外投資、人口規(guī)模、能源強(qiáng)度等視角分析了碳排放的影響因素[7-9]。在微觀層面,學(xué)者們分析了協(xié)同創(chuàng)新、財(cái)務(wù)狀況、激勵(lì)機(jī)制等對(duì)碳排放的影響[10-12]。上述研究從宏觀和微觀視角為理解企業(yè)節(jié)能減排的動(dòng)機(jī)和機(jī)制提供了豐富經(jīng)驗(yàn)。

隨著人類進(jìn)入信息化時(shí)代,信息技術(shù)能源消耗效應(yīng)引起眾多學(xué)者的關(guān)注,特別是數(shù)字技術(shù)與能源消耗間的關(guān)系研究。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)通過信息技術(shù)手段升級(jí)傳統(tǒng)管理模式和業(yè)務(wù)流程,推動(dòng)數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)創(chuàng)新鏈、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈的全方位全過程[13]。與早期的“索洛悖論”不同,部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,在一定程度上降低了能源消耗。從信息技術(shù)應(yīng)用視角看,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可直接減少設(shè)備能源使用[14],運(yùn)用數(shù)字技術(shù)交互式實(shí)時(shí)監(jiān)控功能[15],優(yōu)化產(chǎn)品性能,提升資源使用效率?；诮?jīng)濟(jì)管理視角,數(shù)字技術(shù)改變了組織運(yùn)行邏輯[16],數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以降低企業(yè)內(nèi)外部非對(duì)稱信息和交易成本,提高管理運(yùn)營效率,優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)和經(jīng)營模式;同時(shí),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過影響綠色技術(shù)創(chuàng)新,提高產(chǎn)品技術(shù)含量和附加值[17],實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)降耗,從而對(duì)企業(yè)環(huán)境改善和可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生長遠(yuǎn)積極作用。因此,本文提出假設(shè):

H1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高碳減排水平。

(二)持續(xù)創(chuàng)新力的中介效應(yīng)

隨著競爭加劇,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的作用不容忽視,數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新作用會(huì)產(chǎn)生節(jié)能減排的效果。由外部性理論可知,企業(yè)活動(dòng)具有一定外部性,而技術(shù)創(chuàng)新可以減少企業(yè)活動(dòng)的負(fù)外部性。研究證明,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效促進(jìn)了持續(xù)創(chuàng)新。企業(yè)可持續(xù)創(chuàng)新以知識(shí)學(xué)習(xí)和價(jià)值創(chuàng)造為核心,其水平高低取決于外部創(chuàng)新知識(shí)共創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)[18]及內(nèi)部知識(shí)資源持續(xù)更新整合能力[19]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型將人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿技術(shù)嵌入傳統(tǒng)創(chuàng)新模式中,可直接提升企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新水平。同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型為創(chuàng)新主體協(xié)作、突破創(chuàng)新邊界提供技術(shù)支持,降低創(chuàng)新要素共享門檻,提升企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新力?；诖?數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)可持續(xù)創(chuàng)新奠定了技術(shù)基礎(chǔ),企業(yè)持續(xù)優(yōu)勢的形成離不開持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新[20],融合數(shù)字技術(shù)的可持續(xù)創(chuàng)新力通過提高能源利用率,降低企業(yè)成本,優(yōu)化創(chuàng)新鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈,對(duì)節(jié)能潛力具有長期影響[21]。因此,本文提出如下假設(shè):

H2:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升持續(xù)創(chuàng)新力,進(jìn)而對(duì)碳減排產(chǎn)生促進(jìn)作用。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

2010年之后,中國數(shù)字技術(shù)進(jìn)入快速發(fā)展階段,并逐步被企業(yè)所采用。基于此,本研究以2010—2020年A股上市公司為樣本,并做如下處理:第一,剔除金融及房地產(chǎn)類上市公司樣本及ST、PT、退市等特殊處理的樣本;第二,剔除相關(guān)變量缺失樣本;第三,對(duì)非連續(xù)變量進(jìn)行雙邊1%的Winsor縮尾處理。本文最終整理得到包含2461家上市公司的21810個(gè)樣本數(shù)據(jù),財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫,表征企業(yè)可持續(xù)創(chuàng)新水平的專利數(shù)據(jù)來自國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局知識(shí)產(chǎn)權(quán)綜合信息服務(wù)平臺(tái),表征企業(yè)碳減排的變量數(shù)據(jù)來自和訊網(wǎng)社會(huì)責(zé)任報(bào)告數(shù)據(jù)庫(CSR)。

(二)變量說明

1. 被解釋變量

企業(yè)碳排放量(EnGov)。限于微觀數(shù)據(jù)的可獲得性,大多數(shù)研究采用企業(yè)某一污染物(如二氧化碳、二氧化硫等)的排放量作為其碳排放水平的衡量指標(biāo)[22,23]。但采用單一污染物排放量無法全面衡量企業(yè)碳排放水平,因此,本文參考方蘭等[24]、胡潔等[25]的研究,采用第三方組織的企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告或企業(yè)年度報(bào)告中對(duì)碳信息進(jìn)行評(píng)級(jí)賦值的方法。與采用某一污染物排放量衡量碳排放水平相比更具全面性,與個(gè)人主觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)相比更加權(quán)威和客觀。本文采用和訊網(wǎng)發(fā)布的上市公司社會(huì)責(zé)任報(bào)告中環(huán)境責(zé)任指標(biāo)下的環(huán)境治理二級(jí)指標(biāo)作為企業(yè)碳減排水平的代理變量,并對(duì)環(huán)境治理得分進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。環(huán)境治理得分從企業(yè)環(huán)保意識(shí)、環(huán)境管理體系認(rèn)證、環(huán)保投入金額、排污種類數(shù)、節(jié)約能源種類數(shù)等角度進(jìn)行全面綜合評(píng)價(jià),在一定程度上衡量了企業(yè)碳排放水平?；诖?本文認(rèn)為企業(yè)環(huán)境治理得分越高,說明企業(yè)節(jié)能減排效果越好。

2. 核心解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)。參照吳非等(2021)[26]的研究,借助與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的國家政策語義表述,利用文本分析法,構(gòu)建反映中國上市企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。首先,構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化術(shù)語詞典,利用Python分詞處理技術(shù)及人工識(shí)別方法,歸納整理有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞;其次,對(duì)2010—2020年的上市企業(yè)年報(bào)“管理層討論與分析”(MD&A)部分中的文本內(nèi)容匹配數(shù)字化轉(zhuǎn)型術(shù)語詞典的關(guān)鍵詞,統(tǒng)計(jì)相關(guān)詞頻,并構(gòu)建上市公司-年度變量;最后,構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。鑒于不同企業(yè)相關(guān)詞匯數(shù)量的差異,在提取出相關(guān)詞匯頻數(shù)后,本文采用數(shù)字化相關(guān)詞匯數(shù)量總和的自然對(duì)數(shù)衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。企業(yè)年報(bào)MD&A中數(shù)字化相關(guān)詞匯數(shù)量總和越大,則表示該企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平越高。

3. 控制變量

考慮到影響企業(yè)碳減排的因素,本文參照方蘭等[24]、劉慧等[27]學(xué)者的研究,選取控制變量:企業(yè)年齡(FirmAge)、托賓Q(TobinQ)、現(xiàn)金流比率(Cashflow)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、營運(yùn)能力(ATO)、機(jī)構(gòu)持股(INST)、管理費(fèi)用(Mfee)、大股東資金占用(Occupy)、管理層持股比例(Mshare)、成長性(Growth)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)。變量詳見表1。

表1 變量定義

(三)模型構(gòu)建

本文構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)碳減排之間關(guān)系的多元回歸模型,具體如下:

EnGovi,t=α0+α1Digitali,t+∑φCVs+∑Year+∑Ind+εi,t

(1)

式(1)中,i表示企業(yè),t表示時(shí)間,被解釋變量為碳減排水平(EnGov),核心解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(Digital),CVs為控制變量,ε為殘差項(xiàng)。本文對(duì)時(shí)間(Year)和行業(yè)(Ind)進(jìn)行固定效應(yīng)控制。

三、實(shí)證結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸分析

基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果見表2。第(1)列為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的回歸結(jié)果,回歸系數(shù)為0.023且通過了1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn);第(2)列在第(1)列的基礎(chǔ)上納入了控制變量集,結(jié)果顯示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在1%的顯著性水平下仍然對(duì)碳減排效果產(chǎn)生正向促進(jìn)作用。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型,能促進(jìn)企業(yè)更好履行社會(huì)責(zé)任,提升企業(yè)在環(huán)境治理方面的表現(xiàn),研究假設(shè)H1驗(yàn)證成立。

表2 基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 內(nèi)生性處理

從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳減排之間的邏輯關(guān)系看,二者間可能存在內(nèi)生性關(guān)系。為緩解內(nèi)生性問題,本文使用工具變量法對(duì)實(shí)證中可能存在的內(nèi)生性問題進(jìn)行處理。本文參考肖紅軍等[13]的做法,構(gòu)建同行業(yè)同年份其他公司的數(shù)字化水平均值作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量,即企業(yè)同年度所處行業(yè)的數(shù)字化水平與企業(yè)個(gè)體數(shù)字化水平密切相關(guān),但難以對(duì)該企業(yè)碳減排效果產(chǎn)生直接的邏輯聯(lián)系。基于此,本文以二階段回歸對(duì)研究假設(shè)H1予以再次驗(yàn)證。表3的列(1)第一階段模型回歸檢驗(yàn)了企業(yè)同年份所處行業(yè)數(shù)字化程度與企業(yè)個(gè)體數(shù)字化的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)同行業(yè)同年份數(shù)字化程度均值與企業(yè)個(gè)體數(shù)字化存在較大相關(guān)性,但與企業(yè)個(gè)體層面的碳減排表現(xiàn)不存在直接的邏輯關(guān)聯(lián)。在表3列(2)的第二階段模型回歸結(jié)果中,企業(yè)數(shù)字化對(duì)碳減排表現(xiàn)產(chǎn)生顯著正向影響,并通過1%的顯著性水平檢驗(yàn),研究假設(shè)H1依然成立。

表3 內(nèi)生性檢驗(yàn)(工具變量法)

2. 替換重要變量

為進(jìn)一步檢驗(yàn)回歸結(jié)果穩(wěn)健性,本文替換核心解釋變量和被解釋變量,進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn):第一,替換核心解釋變量。本文借鑒袁淳等(2021)[28]的研究,將數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)用數(shù)字化詞頻占MD&A中總字?jǐn)?shù)比例衡量,并對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,作為新的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo),記為Digital1,結(jié)果如表4的列(1)。第二,替換被解釋變量。彭博企業(yè)社會(huì)責(zé)任數(shù)據(jù)庫的ESG評(píng)分體系提供了企業(yè)在環(huán)境、社會(huì)責(zé)任和公司治理方面的得分,其中“E”是對(duì)企業(yè)碳排放強(qiáng)度、能源利用效率、氣候環(huán)境改善等環(huán)境績效指標(biāo)的評(píng)分,得分越高環(huán)境表現(xiàn)越好,碳減排成效越好。本文以彭博ESG環(huán)境評(píng)分中的環(huán)境得分作為被解釋變量,記為ESG_E,結(jié)果如表4的列(2)所示。

表4 替換重要變量

3. 排除企業(yè)策略性行為

由于本文數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)來源于上市公司年報(bào)中的數(shù)字化相關(guān)詞匯數(shù)據(jù),基于信號(hào)傳遞理論,企業(yè)有可能以蹭熱度或炒作等為目的產(chǎn)生策略性信息披露行為[29]。為減少企業(yè)策略性行為的影響,本文進(jìn)行如下檢驗(yàn):第一,剔除轉(zhuǎn)型程度為0的觀測樣本。鑒于可能存在已轉(zhuǎn)型但尚未在年報(bào)中披露的情況,本文剔除數(shù)字化轉(zhuǎn)型為0的樣本進(jìn)行重新回歸,結(jié)果如表5的列(1)。第二,剔除殘差前1%的觀測樣本。企業(yè)管理者可能利用數(shù)字化存在的聚光燈效應(yīng),增加企業(yè)聲譽(yù)、美化企業(yè)形象,以此吸引投資者關(guān)注及政府政策支持,這種策略性炒作可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)字化詞頻虛高,從而影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)的準(zhǔn)確性。為了排除此種可能,本文剔除了殘差前1%的觀測樣本并重新進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表5的列(2)。第三,剔除樣本期內(nèi)因信息披露等受過處罰的公司樣本并重新進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表5的列(3)。

表5 排除企業(yè)策略性行為

(三)異質(zhì)性檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳減排的關(guān)系,并通過多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)。但對(duì)于不同屬性的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)碳減排的影響可能存在非對(duì)稱效果,因此,異質(zhì)性檢驗(yàn)的結(jié)果有助于提供差異化的理論參考。為實(shí)現(xiàn)上述目的,本文以產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及地域性質(zhì)進(jìn)行異質(zhì)性分析。

1. 企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)

本文針對(duì)企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分樣本檢驗(yàn),回歸結(jié)果如表6列(1)和列(2)所示。在非國有企業(yè)組別中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了顯著的碳減排效果(系數(shù)為0.025且通過1%的顯著性檢驗(yàn)),而國有企業(yè)組別的回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)?？赡艿脑蛟谟?非國有企業(yè)相比于國有企業(yè)更趨向于采用提高能源使用效率實(shí)現(xiàn)減碳目標(biāo)[22],其預(yù)算約束、激勵(lì)機(jī)制、管理運(yùn)營效率等在數(shù)字技術(shù)的支持下更加靈活高效[30],同時(shí),非國有企業(yè)獲得的低碳經(jīng)營成本補(bǔ)償更多[31],使得數(shù)字技術(shù)在非國有企業(yè)中能更好地發(fā)揮作用。相比之下,國有企業(yè)比非國有企業(yè)擁有更多的政治關(guān)聯(lián),往往更加注重穩(wěn)定性和安全性,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程相對(duì)較慢。此外,國有企業(yè)在管理和運(yùn)營方面的體制機(jī)制較為僵化,面對(duì)環(huán)保要求的靈活性相對(duì)較弱。因此,非國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的積極投入和實(shí)踐,使其在碳減排方面取得了顯著的效果。而國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的滯后,導(dǎo)致其碳減排效果相對(duì)不顯著。為了實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù),國有企業(yè)應(yīng)積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提高企業(yè)的運(yùn)營效率和市場競爭力,實(shí)現(xiàn)碳減排和可持續(xù)發(fā)展的雙贏。

表6 異質(zhì)性檢驗(yàn)

2. 企業(yè)地域性質(zhì)

針對(duì)企業(yè)所屬地域的不同,將其分為東部地區(qū)企業(yè)、中部地區(qū)企業(yè)和西部地區(qū)企業(yè),結(jié)果如表6列(3)—列(5)。從檢驗(yàn)結(jié)果看,東部地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高碳減排效果(系數(shù)為0.029且通過1%的顯著性檢驗(yàn)),而中部、西部地區(qū)未通過顯著性檢驗(yàn),這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)碳減排的影響呈現(xiàn)一定的空間差異。東部地區(qū)相較于中西部地區(qū)企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高,先進(jìn)技術(shù)、人才、政策、資金等高端要素大量集聚于此,企業(yè)發(fā)展以技術(shù)驅(qū)動(dòng)為主,而中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后,數(shù)字技術(shù)等高端要素相對(duì)分散,且企業(yè)發(fā)展更多依賴資源環(huán)境,從而使企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難度較東部企業(yè)上升,降低碳排放的效果較差。

(四)機(jī)制識(shí)別與檢驗(yàn)

為進(jìn)一步探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳減排的機(jī)制黑箱,基于中介效應(yīng)遞歸方程[32]進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn),本文選取企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新力為中介變量(Mediator),檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)碳排放的創(chuàng)新機(jī)制。

EnGovi,t=α0+α1Digitali,t+∑φCVs+∑Year+∑Ind+εi,t

(2)

Mediatori,t=θ0+θ1α1Digitali,t+∑φCVs+∑Year+∑Ind+εi,t

(3)

EnGovi,t=γ0+γ1Digitali,t+γ2Mediatori,t+∑φCVs+∑Year+∑Ind+εi,t

(4)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)形成良好的創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境,增強(qiáng)持續(xù)創(chuàng)新長效機(jī)制,最終外化為企業(yè)多元化持續(xù)創(chuàng)新。企業(yè)持續(xù)性創(chuàng)新不僅可以提高資源和設(shè)備的利用效率,還可以降低生產(chǎn)成本,改進(jìn)生產(chǎn)管理流程,進(jìn)而減少企業(yè)碳排放。因此,本文認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新力進(jìn)而提高碳減排水平。

已有文獻(xiàn)多采用企業(yè)研發(fā)投入、專利申請數(shù)等進(jìn)行對(duì)數(shù)化或者取0/1值作為衡量企業(yè)創(chuàng)新水平的指標(biāo),本文基于此,并借鑒何郁冰等[19]的方法,以企業(yè)創(chuàng)新投入指標(biāo)(研發(fā)投入)和創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)(專利申請數(shù))的增長對(duì)比進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理來衡量企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新程度。具體將企業(yè)t-1年與t年的研發(fā)投入(專利申請數(shù))之和除以t-2年與t-1年的研發(fā)投入(專利申請數(shù))之和,再乘以t-1年與t年的研發(fā)投入(專利申請數(shù))之和來衡量企業(yè)第t年的持續(xù)創(chuàng)新力。公式如下:

式中,IPt和DPt分別表示第t年的企業(yè)創(chuàng)新投入持續(xù)性和創(chuàng)新產(chǎn)出持續(xù)性,RPt和PAt分別表示企業(yè)在第t年的研發(fā)投入經(jīng)費(fèi)和專利申請數(shù)量。

本文選取企業(yè)創(chuàng)新投入持續(xù)性IP和創(chuàng)新產(chǎn)出持續(xù)性O(shè)P作為中介變量衡量持續(xù)創(chuàng)新力水平,回歸結(jié)果如表7列(1)至列(4)。結(jié)果顯示,在列(1)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)對(duì)創(chuàng)新投入持續(xù)性(IP)在1%水平顯著為正,說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更易實(shí)現(xiàn)在創(chuàng)新投入上的可持續(xù)性;同時(shí)在列(2)中創(chuàng)新投入持續(xù)性(IP)對(duì)企業(yè)碳減排(EnGov)的促進(jìn)作用在1%水平上顯著。但從列(3)和列(4)分析,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出持續(xù)性(OP)的促進(jìn)作用沒有通過顯著性檢驗(yàn)。這可能是因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)更好地掌握市場需求和消費(fèi)者行為,從而更精準(zhǔn)地進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研發(fā),提高研發(fā)效率和質(zhì)量,減少無效研發(fā)投入,提高資源利用率。企業(yè)專利申請需要經(jīng)過一系列的流程,且專利申請量的增加還受企業(yè)的研發(fā)戰(zhàn)略、市場競爭、專利保護(hù)意識(shí)等多種因素影響,企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入并非都以專利的形式展現(xiàn),有些企業(yè)注重保護(hù)商業(yè)機(jī)密,則其數(shù)字化轉(zhuǎn)型將不會(huì)直接導(dǎo)致創(chuàng)新產(chǎn)出的持續(xù)增長。因此,假設(shè)H2部分得到驗(yàn)證。

表7 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與碳減排的機(jī)制識(shí)別:創(chuàng)新投入持續(xù)性與創(chuàng)新產(chǎn)出持續(xù)性

四、研究結(jié)論及啟示

本文實(shí)證分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型、持續(xù)創(chuàng)新力對(duì)碳減排的影響,結(jié)果表明:第一,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向影響碳減排效果。第二,在不同企業(yè)屬性差異下有明顯的非對(duì)稱效果:非國有企業(yè)、東部地區(qū)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能帶來企業(yè)環(huán)保戰(zhàn)略實(shí)施效果的提升。第三,機(jī)制檢驗(yàn)表明,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過推動(dòng)企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)碳減排。

本研究的政策啟示在于:第一,加大政府扶持,助推數(shù)字化轉(zhuǎn)型。進(jìn)一步完善企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的市場管理機(jī)制,加強(qiáng)政府跨部門協(xié)調(diào),逐步形成統(tǒng)一政策框架和執(zhí)行機(jī)制,提高政策有效性;加大新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入力度,統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合開發(fā)利用,建立健全數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私法規(guī),加強(qiáng)政府監(jiān)管力度;結(jié)合各地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,提供政策、財(cái)政、稅收等激勵(lì)措施,解決數(shù)字技術(shù)、設(shè)備、核心人才等卡脖子環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息跨行業(yè)共享及數(shù)字網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新發(fā)展。第二,重視企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)低碳環(huán)保的推動(dòng)作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是創(chuàng)新企業(yè)架構(gòu)、人才培養(yǎng)、業(yè)務(wù)流程等方面的重要手段,以數(shù)字技術(shù)推動(dòng)企業(yè)可持續(xù)創(chuàng)新,進(jìn)而在提升經(jīng)濟(jì)效益與非經(jīng)濟(jì)效益方面共同發(fā)力,更好地推動(dòng)企業(yè)低碳發(fā)展。