數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效嗎?

于連超 王 雷

(蘭州大學(xué),甘肅 蘭州 730000)

一、引言與相關(guān)文獻(xiàn)回顧

近年來,我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)卓有成效。黨的二十大報(bào)告提出,“我們堅(jiān)持綠水青山就是金山銀山的理念,堅(jiān)持山水林田湖草沙一體化保護(hù)和系統(tǒng)治理,全方位、全地域、全過程加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù),生態(tài)文明制度體系更加健全……生態(tài)環(huán)境保護(hù)發(fā)生歷史性、轉(zhuǎn)折性、全局性變化,我們的祖國(guó)天更藍(lán)、山更綠、水更清。”然而,我國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的結(jié)構(gòu)性、根源性、趨勢(shì)性壓力依然處于高位。一方面,我國(guó)環(huán)境治理體系還不夠健全,表現(xiàn)為命令型環(huán)境制度占據(jù)主體地位(沈洪濤 等,2017),市場(chǎng)型和自愿型環(huán)境制度發(fā)展相對(duì)滯后,因而需要加快建立健全現(xiàn)代環(huán)境治理體系,借助市場(chǎng)的資源配置作用和行業(yè)、公眾的治理監(jiān)督作用,推進(jìn)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。2021年3月,《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》(以下簡(jiǎn)稱《“十四五”規(guī)劃》)正式發(fā)布,提出要“深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn),建立健全環(huán)境治理體系”。另一方面,企業(yè)環(huán)境管理效率仍處于低位,表現(xiàn)為不能及時(shí)識(shí)別、發(fā)現(xiàn)和防范環(huán)境風(fēng)險(xiǎn),因而需要加快推進(jìn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展,賦能企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型?！丁笆奈濉币?guī)劃》還提出,“加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府,以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。”因此,如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)生態(tài)文明建設(shè)的賦能成為亟待探討的重要問題。

現(xiàn)有研究側(cè)重于從內(nèi)部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和外部市場(chǎng)表現(xiàn)兩個(gè)方面探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。對(duì)于內(nèi)部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升公司治理水平(祁懷錦 等,2020),提高企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)績(jī)效(池毛毛 等,2020),促進(jìn)企業(yè)擴(kuò)大出口(易靖韜 等,2021),提高企業(yè)現(xiàn)金持有的資源價(jià)值(譚志東 等,2022),推動(dòng)企業(yè)成長(zhǎng)(倪克金 等,2021),最終提高企業(yè)主業(yè)業(yè)績(jī)(易露霞 等,2021),提升企業(yè)生產(chǎn)效率(涂心語 等,2022)。對(duì)于外部市場(chǎng)表現(xiàn)來說,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低股價(jià)波動(dòng)性,具有較好的資本市場(chǎng)表現(xiàn)(吳非 等,2021),且可以降低審計(jì)費(fèi)用(張永珅 等,2021),提高審計(jì)質(zhì)量(翟華云 等,2022),具有較好的審計(jì)市場(chǎng)表現(xiàn)。不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍證實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得了積極的內(nèi)部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和良好的外部市場(chǎng)表現(xiàn),能夠賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。然而,鮮有研究關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)生態(tài)文明建設(shè)的影響。因此,本文選取企業(yè)環(huán)境績(jī)效作為研究視角,探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境效應(yīng),為政府推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供決策參考。

本文的理論貢獻(xiàn)可以概括為如下三個(gè)方面:第一,從企業(yè)環(huán)境績(jī)效角度補(bǔ)充了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境效應(yīng)研究。既有研究聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型在公司治理、新產(chǎn)品開發(fā)績(jī)效、企業(yè)出口、現(xiàn)金持有、企業(yè)成長(zhǎng)、主業(yè)業(yè)績(jī)、生產(chǎn)效率、股價(jià)波動(dòng)性、審計(jì)費(fèi)用、審計(jì)質(zhì)量等方面的經(jīng)濟(jì)效應(yīng),忽視了其產(chǎn)生的環(huán)境效應(yīng)。事實(shí)上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型將數(shù)字技術(shù)與環(huán)境管理相結(jié)合,可以促使企業(yè)更好地履行環(huán)境責(zé)任。本文通過探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的影響,豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境效應(yīng)研究。第二,從數(shù)字經(jīng)濟(jì)角度拓展了企業(yè)環(huán)境績(jī)效的驅(qū)動(dòng)因素研究。從已有文獻(xiàn)來看,國(guó)內(nèi)外學(xué)者著重從環(huán)境合法壓力和外部資源獲取兩個(gè)視角分析企業(yè)環(huán)境績(jī)效的驅(qū)動(dòng)因素,即更為關(guān)注企業(yè)環(huán)境績(jī)效提升的環(huán)境合法動(dòng)因和資源獲取動(dòng)因,缺乏對(duì)內(nèi)在支撐因素的深入探討。面對(duì)環(huán)境管理效率低下的現(xiàn)實(shí)困境,企業(yè)提升環(huán)境績(jī)效需要數(shù)字技術(shù)的有力支撐。本文通過考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)環(huán)境績(jī)效,拓寬了企業(yè)環(huán)境績(jī)效的研究視角,揭示了數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效提升的支撐作用。第三,厘清了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的作用機(jī)制,以及環(huán)境制度、金融制度對(duì)上述二者間關(guān)系的影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型之所以能夠賦能企業(yè)提升環(huán)境績(jī)效,原因主要在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型將數(shù)字技術(shù)與環(huán)境監(jiān)督、環(huán)境溝通相結(jié)合,提高了環(huán)境管理效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效作用的發(fā)揮,需要良好的環(huán)境制度和金融制度作為支撐,其中環(huán)境制度是企業(yè)提升環(huán)境績(jī)效的外部壓力,金融制度是企業(yè)提升環(huán)境績(jī)效的內(nèi)在動(dòng)力。因此,本文進(jìn)一步明晰了數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效的內(nèi)在機(jī)理及其制度邊界。

二、理論分析與研究假說

面對(duì)政府施加的環(huán)境合法壓力和環(huán)境導(dǎo)向的資源分配機(jī)制(唐國(guó)平 等,2013;呂明晗 等,2018;Cai et al.,2020;Xie et al.,2022),企業(yè)會(huì)出于環(huán)境合法動(dòng)因和資源獲取動(dòng)因來改善環(huán)境績(jī)效。在企業(yè)提升環(huán)境績(jī)效的過程中,環(huán)境監(jiān)督和環(huán)境溝通的作用尤為重要。當(dāng)環(huán)境監(jiān)督較弱時(shí),董事會(huì)的環(huán)境戰(zhàn)略和內(nèi)部的環(huán)境控制將難以執(zhí)行;當(dāng)環(huán)境溝通較差時(shí),企業(yè)內(nèi)部的環(huán)境信息傳遞和外部的環(huán)境信息溝通將存在阻礙。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在解決上述問題時(shí)具有明顯的信息優(yōu)勢(shì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)。其中,信息優(yōu)勢(shì)是指數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)獲取和傳遞與環(huán)境相關(guān)的信息,技術(shù)優(yōu)勢(shì)是指數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)提升與環(huán)境相關(guān)的技術(shù)。本文認(rèn)為,數(shù)字化轉(zhuǎn)型憑借信息優(yōu)勢(shì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)從以下兩個(gè)方面提高了企業(yè)環(huán)境績(jī)效。

第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過強(qiáng)化環(huán)境監(jiān)督提升了企業(yè)環(huán)境績(jī)效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過將數(shù)字技術(shù)與環(huán)境監(jiān)督相結(jié)合,可以賦能企業(yè)環(huán)境監(jiān)督。一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有信息獲取功能(張永珅 等,2021),能夠幫助企業(yè)更加準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)環(huán)境監(jiān)管的合理性,并加以完善。比如,利用數(shù)字技術(shù)可以幫助企業(yè)從外部獲取先進(jìn)的環(huán)境監(jiān)管經(jīng)驗(yàn),改善環(huán)境監(jiān)管流程,從內(nèi)部制度設(shè)計(jì)層面強(qiáng)化環(huán)境監(jiān)督。另一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有違規(guī)預(yù)警功能,能夠幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn),并加以改正。比如,利用數(shù)字技術(shù)建立內(nèi)部環(huán)境監(jiān)管系統(tǒng),設(shè)置污染排放超標(biāo)報(bào)警線,可以幫助企業(yè)更加及時(shí)地發(fā)現(xiàn)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn),追溯風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因,并督促相關(guān)部門改進(jìn)生產(chǎn)流程、優(yōu)化生產(chǎn)工藝,降低污染排放,從內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)節(jié)層面強(qiáng)化環(huán)境監(jiān)督?？梢?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息獲取功能和違規(guī)預(yù)警功能可以幫助企業(yè)強(qiáng)化環(huán)境監(jiān)督,進(jìn)而改善環(huán)境績(jī)效。

第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化環(huán)境溝通提升了企業(yè)環(huán)境績(jī)效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過將數(shù)字技術(shù)與環(huán)境溝通相結(jié)合,可以賦能企業(yè)環(huán)境溝通。一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有內(nèi)部信息傳遞功能(祁懷錦 等,2020),能夠幫助企業(yè)強(qiáng)化內(nèi)部的環(huán)境溝通,提高環(huán)境管理效率。比如,利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建內(nèi)部環(huán)境管理協(xié)作平臺(tái),明確各個(gè)部門的環(huán)境分工和環(huán)境責(zé)任,有助于改進(jìn)環(huán)境管理流程,加強(qiáng)內(nèi)部環(huán)境協(xié)作,優(yōu)化內(nèi)部環(huán)境溝通。另一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有外部信息傳遞功能,能夠幫助企業(yè)加強(qiáng)外部的環(huán)境溝通,樹立正面的公司形象,獲取更多的可用于支持企業(yè)改善環(huán)境績(jī)效的資源。比如,利用數(shù)字技術(shù)建立外部環(huán)境信息發(fā)布平臺(tái),定期公開企業(yè)污染排放合規(guī)的環(huán)境信息,向外部傳遞積極的環(huán)境信號(hào),有助于降低內(nèi)外環(huán)境信息不對(duì)稱,優(yōu)化外部環(huán)境溝通?？梢?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)部信息傳遞功能和外部信息傳遞功能可以幫助企業(yè)優(yōu)化環(huán)境溝通,進(jìn)而改善環(huán)境績(jī)效。

根據(jù)上述分析,數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅可以通過強(qiáng)化環(huán)境監(jiān)督來提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效,也能夠通過優(yōu)化環(huán)境溝通來改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效。由此,本文提出:

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

面對(duì)政府施加的環(huán)境合法壓力,企業(yè)會(huì)出于環(huán)境合法動(dòng)因來提升環(huán)境績(jī)效。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越高,企業(yè)受到的環(huán)境合法壓力越大(于連超 等,2022),這將提高企業(yè)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效的外部壓力。一方面,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高,意味著政府制定的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)較高(畢茜 等,2015),這會(huì)提高企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行的遵循成本,約束企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效以滿足更高的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)。另一方面,環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高,還意味著政府執(zhí)行的環(huán)境監(jiān)管較嚴(yán)(沈洪濤 等,2017),這會(huì)提高企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行的懲罰成本,約束企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效以迎合更嚴(yán)的環(huán)境監(jiān)管。可見,較高的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度帶來的較高的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)和較嚴(yán)的環(huán)境監(jiān)管,促使企業(yè)更有動(dòng)力利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提升環(huán)境績(jī)效。由此,本文提出:

H2:當(dāng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效的效果更明顯。

面對(duì)環(huán)境導(dǎo)向的資源分配機(jī)制,企業(yè)會(huì)出于資源獲取動(dòng)因來提升環(huán)境績(jī)效。當(dāng)金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí),企業(yè)債務(wù)融資環(huán)境更好(魏志華 等,2014),金融資源配置效率更高(謝德仁 等,2009),這將提高企業(yè)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效的內(nèi)在動(dòng)力。一方面,當(dāng)金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí),企業(yè)能夠獲取更多的金融資源來支撐數(shù)字化發(fā)展(靳毓 等,2022),從而助力企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效。另一方面,當(dāng)金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí),金融資源會(huì)優(yōu)先支持環(huán)境績(jī)效較好的企業(yè)發(fā)展(姚圣 等,2017;Shen et al.,2021),從而激勵(lì)企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效。可見,較好的金融生態(tài)環(huán)境有助于改善企業(yè)債務(wù)融資環(huán)境、優(yōu)化企業(yè)金融資源配置,增強(qiáng)企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提升環(huán)境績(jī)效的內(nèi)在動(dòng)力。由此,本文提出:

H3:當(dāng)金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效的效果更明顯。

綜上所述,本研究的理論框架如圖1所示。

圖1 理論框架

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2020年滬深A(yù)股重污染企業(yè)作為研究樣本。選取2007年作為樣本起始年份的原因在于,2007年實(shí)施的新版《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》在會(huì)計(jì)確認(rèn)、計(jì)量、報(bào)告方面發(fā)生了重大變化,導(dǎo)致會(huì)計(jì)指標(biāo)的縱向可比性下降。選取重污染企業(yè)作為研究對(duì)象的理由在于,重污染企業(yè)的污染超標(biāo)排放嚴(yán)重,迫切需要提升環(huán)境績(jī)效以推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)。在剔除ST、*ST等特殊處理,以及數(shù)據(jù)缺失的樣本后,本文最終獲得8186個(gè)觀測(cè)值。

本文數(shù)據(jù)來源如下:(1)計(jì)算企業(yè)環(huán)境績(jī)效的環(huán)境稅費(fèi)數(shù)據(jù)源于財(cái)務(wù)報(bào)表附注之管理費(fèi)用明細(xì)和稅金及附加明細(xì),營(yíng)業(yè)收入數(shù)據(jù)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR);(2)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文本數(shù)據(jù)源于年度報(bào)告中的“管理層討論與分析”部分,通過提取核心關(guān)鍵詞進(jìn)行文本分析得到;(3)計(jì)算控制變量的原始數(shù)據(jù)來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(CEIC)。本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理,并使用Stata16展開數(shù)據(jù)分析。

(二)變量說明

1.被解釋變量:企業(yè)環(huán)境績(jī)效

從現(xiàn)有研究來看,學(xué)者們主要使用評(píng)價(jià)指標(biāo)法(Zou et al.,2015;盧洪友 等,2017;杜興強(qiáng) 等,2021;Francoeur et al.,2021)、污染排放法(沈洪濤 等,2017)、資本支出法(唐國(guó)平 等,2013;黎文靖 等,2015)、環(huán)境稅費(fèi)法(張兆國(guó) 等,2019;于連超 等,2020)等來衡量企業(yè)環(huán)境績(jī)效。鑒于評(píng)價(jià)指標(biāo)法的主觀性較強(qiáng),污染排放法的數(shù)據(jù)不易獲取,資本支出法側(cè)重關(guān)注企業(yè)環(huán)境行為,本文參考張兆國(guó)等(2019)、于連超等(2020)的研究思路,使用環(huán)境稅費(fèi)法來衡量企業(yè)環(huán)境績(jī)效(EP),其數(shù)值等于環(huán)境稅費(fèi)除以營(yíng)業(yè)收入,并乘以100。該指標(biāo)能夠從公開的企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表及其附注中獲取,是企業(yè)必須披露的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),客觀性較強(qiáng)。一般來說,該指標(biāo)值越高,代表企業(yè)環(huán)境績(jī)效越差。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分,本文采用資本支出法構(gòu)建了替代指標(biāo),以驗(yàn)證研究結(jié)論的可靠性。

2.解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型

學(xué)者們主要從數(shù)字年報(bào)文本和數(shù)字無形資產(chǎn)兩個(gè)方面來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中,數(shù)字年報(bào)文本維度是指通過分析年度報(bào)告中數(shù)字化相關(guān)的詞頻數(shù)量或詞頻占比來測(cè)度數(shù)字化轉(zhuǎn)型(吳非 等,2021;袁淳 等,2021),數(shù)字無形資產(chǎn)維度是指通過使用無形資產(chǎn)中的數(shù)字資產(chǎn)占比來測(cè)度數(shù)字化轉(zhuǎn)型(祁懷錦 等,2020)。從本文的研究主題來看,數(shù)字年報(bào)文本維度更為契合,因此參考吳非等(2021)、袁淳等(2021)的做法,使用數(shù)字化相關(guān)的詞頻占比來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DT),并乘以100。該指標(biāo)的構(gòu)建過程如下:首先,借助中央人民政府、工業(yè)和信息化部等網(wǎng)站公布的數(shù)字經(jīng)濟(jì)重要文件,提取頻次大于等于5的數(shù)字化詞匯;其次,運(yùn)用文本分析法統(tǒng)計(jì)企業(yè)年報(bào)中“管理層討論與分析”部分的數(shù)字化詞頻,并計(jì)算其占比。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分,本文使用數(shù)字無形資產(chǎn)金額占無形資產(chǎn)總額的比例來構(gòu)建替代指標(biāo),以驗(yàn)證研究結(jié)論的可靠性。

3.控制變量

參考Glass et al.(2016)、沈洪濤等(2017)、Latan et al.(2018)、杜興強(qiáng)等(2021)等研究的實(shí)證模型,本文控制了如下變量(CVs):(1)基本因素,包括企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、資產(chǎn)凈利率(Roa)、企業(yè)成長(zhǎng)性(Growth)、上市年齡(Age)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)、事務(wù)所類別(Big4);(2)治理因素,包括董事會(huì)規(guī)模(Director)、監(jiān)事會(huì)規(guī)模(Supervisor)、獨(dú)立董事占比(Id)、兩職合一(Dual);(3)行業(yè)因素,包括行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度(IC);(4)地區(qū)因素,包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED)、財(cái)政盈余情況(FS)。此外,本文還控制了年份(Year)和行業(yè)(Indu)效應(yīng)。

本文研究變量的具體說明如表1所示。

表1 變量說明

(三)模型設(shè)定

本文構(gòu)建模型(1)來檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的影響。

EPi,t=α0+β1DTi,t+θCVsi,t+Year+Indu+εi,t

(1)

其中,i為個(gè)體,t為年份,ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。其他變量含義見前文變量說明部分,不再贅述。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)核心變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),結(jié)果見表2和表3。由表2可知,EP的最小值為0.000,最大值為0.799,表明企業(yè)環(huán)境績(jī)效存在明顯的個(gè)體差異;DT的平均值為0.377,中位數(shù)為0.308,表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型近似符合正態(tài)分布,且整體水平較低,有待提升。由表3可知,DT的平均值由2007年的0.171攀升至2020年的0.574,表明樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。

表2 主要變量的整體統(tǒng)計(jì)描述結(jié)果

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分年統(tǒng)計(jì)描述結(jié)果

(二)基本回歸

對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)環(huán)境績(jī)效進(jìn)行多元回歸,結(jié)果見表4。其中,列(1)為未納入任何控制變量的回歸結(jié)果,列(2)為加入基本因素控制變量的回歸結(jié)果,列(3)為引入基本因素和治理因素控制變量的回歸結(jié)果,列(4)為包含所有控制變量的回歸結(jié)果。由列(1)～(4)可見,DT的回歸系數(shù)分別為-0.031、-0.027、-0.027、-0.028,且均在1%的水平顯著,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效存在顯著的正向影響,該結(jié)論具有一定的穩(wěn)定性。當(dāng)DT變動(dòng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí),EP會(huì)降低0.009(=0.028×0.317)個(gè)單位,占其平均值的23.36%(=0.028×0.317/0.038),表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向影響具有經(jīng)濟(jì)顯著性。綜上分析可知,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的助力下,企業(yè)環(huán)境績(jī)效將得到明顯提升,H1成立。

表4 基本回歸結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述結(jié)論的可靠性,本文進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn):

第一,工具變量法。雖然上文中已盡可能控制了會(huì)影響企業(yè)環(huán)境績(jī)效的重要變量,但仍存在忽視某些因素的可能,進(jìn)而產(chǎn)生遺漏變量問題。由此,本文采用工具變量法,選取“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量,并以2013年作為政策實(shí)施年份,將戰(zhàn)略實(shí)施前兩年數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平均值的前1/3作為政策實(shí)驗(yàn)組別,構(gòu)建交互項(xiàng)(Treat×Post)來識(shí)別“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略。Treat×Post的定義為:當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平位于前1/3且時(shí)間位于2013年及以后年份時(shí)取1,否則取0。2013年,《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略及實(shí)施方案的通知》(國(guó)發(fā)〔2013〕31號(hào))發(fā)布,標(biāo)志著“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略進(jìn)入全面實(shí)施階段。在“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施后,地方政府開始逐步加大對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的支持力度,如提高財(cái)政投入、加大稅收優(yōu)惠等,以推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?？梢?“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,滿足相關(guān)性假設(shè)。并且,“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān),其核心目的是推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,不太可能通過其他途徑影響企業(yè)環(huán)境績(jī)效,滿足外生性假設(shè)。弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示,Cragg-Donald Wald F Statistic等于6881.510,強(qiáng)烈地拒絕了原假設(shè),表明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略不是弱工具變量。

表5列(1)和列(2)報(bào)告了工具變量法的估計(jì)結(jié)果。列(1)顯示,Treat×Post的回歸系數(shù)為0.483,且通過了顯著性檢驗(yàn),表明“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,印證了上述的理論預(yù)期。列(2)顯示,DT的回歸系數(shù)為-0.025,且在5%的水平顯著,說明在使用工具變量法后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然能夠顯著提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效,本文研究結(jié)論穩(wěn)健成立。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果(一)

第二,控制個(gè)體效應(yīng)?？紤]到遺漏個(gè)體層面不隨時(shí)間變化的因素可能會(huì)導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果受到干擾,本文控制了個(gè)體效應(yīng),使用雙向固定效應(yīng)模型來檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的影響,結(jié)果見表5列(3)和列(4)。不難發(fā)現(xiàn),DT的回歸系數(shù)分別為-0.014、-0.012,且均在1%的水平顯著。這表明在控制個(gè)體效應(yīng)后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向作用依然存在,H1再次得到驗(yàn)證。

第三,使用Tobit模型。由于企業(yè)環(huán)境績(jī)效的取值大于等于0,存在一定限制,因而使用OLS回歸可能導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果出現(xiàn)一定偏差。為此,采用Tobit模型重新進(jìn)行檢驗(yàn),下限設(shè)定為0,結(jié)果報(bào)告于表5列(5)和列(6)。從中可見,DT的回歸系數(shù)分別為-0.107、-0.098,且均通過了顯著性檢驗(yàn)。這表明在使用Tobit模型后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)環(huán)境績(jī)效仍然顯著正相關(guān),與基本回歸結(jié)果一致。

第四,提高行業(yè)可比性。企業(yè)環(huán)境績(jī)效可能存在明顯的行業(yè)差異,從而降低指標(biāo)衡量過程中的行業(yè)可比性。為了緩解這一顧慮,提高行業(yè)可比性,本文使用行業(yè)均值平減企業(yè)環(huán)境績(jī)效構(gòu)建指標(biāo)EP_mean,回歸結(jié)果見表5列(7)和列(8)。結(jié)果顯示,DT的回歸系數(shù)分別為-0.681、-0.634,且均在1%的水平顯著。這說明在提高行業(yè)可比性后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向影響依然成立,前文研究結(jié)論并未發(fā)生根本性改變。

第五,替換被解釋變量的測(cè)量方法。參考唐國(guó)平等(2013)、黎文靖等(2015)的做法,使用資本支出法重新測(cè)度企業(yè)環(huán)境績(jī)效,記為EP_inv。EP_inv等于企業(yè)環(huán)境保護(hù)方面的資本支出金額加1取自然對(duì)數(shù),數(shù)據(jù)源于在建工程附注。表6列(1)和列(2)的結(jié)果顯示,DT的回歸系數(shù)分別為-0.318、-0.296,且均通過了顯著性檢驗(yàn)。可見,在替換被解釋變量的測(cè)量指標(biāo)后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然能夠顯著改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效,與上文實(shí)證分析結(jié)果一致。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果(二)

第六,替換解釋變量的測(cè)量方法。為克服自變量衡量偏誤可能對(duì)實(shí)證結(jié)果造成的不利影響,此處參考祁懷錦等(2020)的方法,使用數(shù)字無形資產(chǎn)金額占無形資產(chǎn)總額的比例作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理指標(biāo),記為DT_IA。其中,數(shù)字無形資產(chǎn)包括網(wǎng)絡(luò)、軟件、客戶端、管理系統(tǒng)、智能平臺(tái)等。調(diào)整數(shù)字化轉(zhuǎn)型度量指標(biāo)后的回歸結(jié)果見表6列(3)和列(4)。不難發(fā)現(xiàn),DT_IA的回歸系數(shù)分別為-0.056、-0.053,且均在1%的水平顯著。由此可知,在替換解釋變量的測(cè)量方法后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然能夠顯著提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效,與表4的回歸結(jié)果一致。

第七,排除新《環(huán)保法》影響。2015年我國(guó)實(shí)施了被稱為“史上最嚴(yán)”的新《環(huán)保法》,此外生沖擊的影響重大且深遠(yuǎn),很可能導(dǎo)致本文的實(shí)證結(jié)果受到干擾。為排除新《環(huán)保法》的替代性解釋,本文按新《環(huán)保法》的實(shí)施時(shí)間將樣本劃分為實(shí)施前和實(shí)施后兩組,回歸結(jié)果見表6列(5)和列(6)。結(jié)果顯示,DT的回歸系數(shù)分別為-0.023、-0.032,且均通過了顯著性檢驗(yàn);同時(shí),組間系數(shù)差異為-0.009,未通過顯著性檢驗(yàn)(P值=0.407)。這意味著無論在新《環(huán)保法》實(shí)施前還是實(shí)施后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能夠顯著改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效。因此,可以有效排除新《環(huán)保法》的替代性解釋。

第八,排除其他環(huán)境政策影響。除新《環(huán)保法》外,近年來我國(guó)還實(shí)施了其他一系列重要環(huán)境政策,如中央環(huán)保督察、領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)等,這些重要的環(huán)境政策也可能導(dǎo)致本文實(shí)證結(jié)果受到影響。為排除其他環(huán)境政策的替代性解釋,本文構(gòu)建以下兩個(gè)變量:一是環(huán)保督察(EI),若企業(yè)注冊(cè)地所在地區(qū)接受了中央環(huán)保督察,則EI取1,否則取0;二是離任審計(jì)(RA),若企業(yè)注冊(cè)地所在地區(qū)進(jìn)行了領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)試點(diǎn),則RA取1,否則取0?；貧w結(jié)果如表6列(7)和列(8)所示。EI的回歸系數(shù)分別為-0.010、-0.010,且均通過了顯著性檢驗(yàn),說明中央環(huán)保督察能夠有效提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效;RA的回歸系數(shù)分別為-0.056、-0.045,且均通過了顯著性檢驗(yàn),表明領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)有助于改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效;DT的回歸系數(shù)分別為-0.031、-0.028,且均通過了顯著性檢驗(yàn),意味著剔除中央環(huán)保督察、領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計(jì)等環(huán)境政策的影響后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然能夠顯著提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效。據(jù)此,可以有效排除其他環(huán)境政策的替代性解釋。

第九,安慰劑檢驗(yàn)。為緩解其他潛在因素對(duì)實(shí)證結(jié)果造成的不利影響,本文還進(jìn)行了安慰劑檢驗(yàn),主要思路為:將數(shù)字化轉(zhuǎn)型隨機(jī)賦值給企業(yè),構(gòu)建虛擬的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,進(jìn)行多元回歸,重復(fù)1000次。理論上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量通過顯著性檢驗(yàn)是小概率事件。重復(fù)1000次之后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量t值的平均值為-0.131,中位數(shù)為-0.063,在1%的水平通過顯著性檢驗(yàn)的次數(shù)為8,占比為0.8%,不足1%。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過顯著性檢驗(yàn)是小概率事件,側(cè)面印證了企業(yè)環(huán)境績(jī)效提升確實(shí)是由數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的,而非其他因素,即排除了其他潛在因素的影響。

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

正如理論分析與假說提出部分所述,數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效的邏輯在于:其一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過賦能企業(yè)環(huán)境監(jiān)督提升了企業(yè)環(huán)境績(jī)效,表現(xiàn)為環(huán)境監(jiān)督機(jī)制;其二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過賦能企業(yè)環(huán)境溝通提升了企業(yè)環(huán)境績(jī)效,表現(xiàn)為環(huán)境溝通機(jī)制。為驗(yàn)證上述兩種機(jī)制是否成立,本文參考江艇(2022)的研究思路,構(gòu)建模型(2),重點(diǎn)分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)機(jī)制變量的影響。

MVi,t=α0+β1DTi,t+θCVsi,t+Year+Indu+εi,t

(2)

其中,MV為機(jī)制變量,其他變量含義同模型(1)。

(一)環(huán)境監(jiān)督機(jī)制

為考察環(huán)境監(jiān)督機(jī)制,本文構(gòu)建以下兩個(gè)變量:一是環(huán)境監(jiān)督與否(ES_dummy)。當(dāng)企業(yè)建立環(huán)境監(jiān)督系統(tǒng)時(shí),ES_dummy取1,否則取0。相關(guān)數(shù)據(jù)來自企業(yè)ESG報(bào)告、企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告、企業(yè)可持續(xù)發(fā)展報(bào)告、企業(yè)年度報(bào)告等。二是環(huán)境監(jiān)督水平(ES_degree)。ES_degree用企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督評(píng)分加1的自然對(duì)數(shù)衡量。相關(guān)數(shù)據(jù)來自迪博的內(nèi)部控制數(shù)據(jù)庫。企業(yè)建立了環(huán)境監(jiān)督系統(tǒng)以及內(nèi)部監(jiān)督水平越高,表明企業(yè)環(huán)境監(jiān)督越好。

環(huán)境監(jiān)督機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果見表7。對(duì)于環(huán)境監(jiān)督與否來說,列(1)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數(shù)為0.062,且通過了顯著性檢驗(yàn);列(2)顯示,使用Probit模型,DT的回歸系數(shù)為0.188,且通過了顯著性檢驗(yàn)。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)建立環(huán)境監(jiān)督系統(tǒng)。對(duì)于環(huán)境監(jiān)督水平而言,列(3)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數(shù)為0.064,且通過了顯著性檢驗(yàn);列(4)顯示,使用Tobit模型,DT的回歸系數(shù)為0.065,且通過了顯著性檢驗(yàn)。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)環(huán)境監(jiān)督水平。綜上可知,環(huán)境監(jiān)督機(jī)制得到了驗(yàn)證。

(二)環(huán)境溝通機(jī)制

為探究環(huán)境溝通機(jī)制,本文構(gòu)建以下兩個(gè)變量:一是環(huán)境溝通與否(EC_dummy)。當(dāng)企業(yè)建立環(huán)境溝通渠道時(shí),EC_dummy取1,否則取0。相關(guān)數(shù)據(jù)來自企業(yè)ESG報(bào)告、企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告、企業(yè)可持續(xù)發(fā)展報(bào)告、企業(yè)年度報(bào)告等。二是環(huán)境溝通水平(EC_degree)。EC_degree用企業(yè)信息與溝通評(píng)分加1的自然對(duì)數(shù)衡量。相關(guān)數(shù)據(jù)來自迪博的內(nèi)部控制數(shù)據(jù)庫。企業(yè)建立了環(huán)境溝通渠道以及信息與溝通水平越高,表明企業(yè)環(huán)境溝通越好。

表8報(bào)告了環(huán)境溝通機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。對(duì)于環(huán)境溝通與否來說,列(1)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數(shù)為0.041,且通過了顯著性檢驗(yàn);列(2)顯示,使用Probit模型,DT的回歸系數(shù)為0.287,且通過了顯著性檢驗(yàn)。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)建立環(huán)境溝通渠道。對(duì)于環(huán)境溝通水平而言,列(3)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數(shù)為0.080,且通過了顯著性檢驗(yàn);列(4)顯示,使用Tobit模型,DT的回歸系數(shù)為0.083,且通過了顯著性檢驗(yàn)。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)環(huán)境溝通水平。上述檢驗(yàn)結(jié)果證實(shí),優(yōu)化環(huán)境溝通是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)環(huán)境績(jī)效的重要機(jī)制之一。

表8 環(huán)境溝通機(jī)制的回歸結(jié)果

六、異質(zhì)性分析

(一)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度

理論上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)環(huán)境績(jī)效的關(guān)系會(huì)受到環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高,意味著環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)較高、環(huán)境監(jiān)管較嚴(yán),這會(huì)增強(qiáng)企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效的外部壓力,表現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向作用更明顯。為驗(yàn)證上述推斷,本文參考傅京燕等(2010)的做法,從廢氣、廢水、固廢三個(gè)方面構(gòu)建環(huán)境規(guī)制評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,使用主成分分析法提取主成分,計(jì)算環(huán)境規(guī)制綜合指數(shù),據(jù)此衡量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度,并根據(jù)其中位數(shù)構(gòu)建環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高(ERI_high)變量。當(dāng)環(huán)境規(guī)制綜合指數(shù)大于中位數(shù)時(shí),ERI_high取1,否則取0。計(jì)算環(huán)境規(guī)制綜合指數(shù)的原始數(shù)據(jù)來自《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

對(duì)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見表9。列(1)為使用交互項(xiàng)方法得到的回歸結(jié)果,從中可見,ERI_high×DT的回歸系數(shù)為-0.035,且通過了顯著性檢驗(yàn),說明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度會(huì)正向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向關(guān)系。列(2)和列(3)為分組回歸結(jié)果,不難發(fā)現(xiàn),DT的回歸系數(shù)雖均為負(fù)(分別為-0.003、-0.037),但僅在環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高組顯著;同時(shí),組間系數(shù)差異為-0.034,且在統(tǒng)計(jì)上顯著。這表明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越高,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向影響越明顯,H2成立。

(二)金融生態(tài)環(huán)境

在理論分析部分,本文預(yù)期數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)環(huán)境績(jī)效的關(guān)系還可能受到金融生態(tài)環(huán)境的影響。金融生態(tài)環(huán)境較好,意味著企業(yè)債務(wù)融資環(huán)境較好、金融資源配置效率較高,這會(huì)強(qiáng)化企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效的內(nèi)在動(dòng)力,表現(xiàn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向作用更顯著。為驗(yàn)證上述推斷,本文參考謝德仁等(2009)的做法,使用金融生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)作為金融生態(tài)環(huán)境的代理指標(biāo),并根據(jù)其中位數(shù)構(gòu)建金融生態(tài)環(huán)境較好(FEE_high)變量。當(dāng)金融生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)大于中位數(shù)時(shí),FEE_high取1,否則取0。金融生態(tài)環(huán)境的數(shù)據(jù)源于王國(guó)剛等(2015)。

對(duì)金融生態(tài)環(huán)境的影響進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果報(bào)告于表10。對(duì)于交互項(xiàng)方法,列(1)顯示,FEE_high×DT的回歸系數(shù)為-0.032,且通過了顯著性檢驗(yàn),表明金融生態(tài)環(huán)境可以正向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向關(guān)系。對(duì)于分組回歸方法,列(2)和列(3)顯示,DT的回歸系數(shù)雖均為負(fù)(分別為-0.009、-0.041),但僅在金融生態(tài)環(huán)境較好組通過了顯著性檢驗(yàn);同時(shí),組間系數(shù)差異為-0.032,且在統(tǒng)計(jì)上顯著。這表明金融生態(tài)環(huán)境越好,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的正向影響越顯著,H3成立。

表10 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果:金融生態(tài)環(huán)境的影響

七、研究結(jié)論與啟示

本文選取2007—2020年滬深A(yù)股重污染企業(yè)作為研究樣本,探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的影響。結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效具有顯著的正向影響,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠發(fā)揮環(huán)境效應(yīng),且該結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性測(cè)試后依然成立。作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過強(qiáng)化環(huán)境監(jiān)督和優(yōu)化環(huán)境溝通提升了企業(yè)環(huán)境績(jī)效,說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮環(huán)境效應(yīng)的邏輯在于賦能環(huán)境監(jiān)督和環(huán)境溝通。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度較高、金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)環(huán)境績(jī)效的積極影響更顯著,可見建立健全環(huán)境制度和金融制度能夠更好地發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境效應(yīng)。

上述研究結(jié)論為政府推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以助力生態(tài)文明建設(shè)、企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展提供了重要啟示。對(duì)于政府來說,一方面,應(yīng)持續(xù)優(yōu)化環(huán)境制度,通過制定更高的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)和執(zhí)行更嚴(yán)格的環(huán)境監(jiān)管,提高企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效的外部壓力,賦能生態(tài)文明建設(shè);另一方面,要不斷完善金融制度,通過優(yōu)化債務(wù)融資環(huán)境和提高金融資源配置效率,增強(qiáng)企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來改善環(huán)境績(jī)效的內(nèi)在動(dòng)力,推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)。對(duì)于企業(yè)來說,應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐,投入更多的資金開展數(shù)字資產(chǎn)研發(fā),引進(jìn)優(yōu)秀的人才助力數(shù)字化發(fā)展,依靠數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能環(huán)境監(jiān)督和環(huán)境溝通,改善企業(yè)環(huán)境績(jī)效,轉(zhuǎn)變企業(yè)發(fā)展模式,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。