數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉型研究

摘" 要：數(shù)字經濟的蓬勃發(fā)展為產業(yè)升級和經濟增長帶來了新的機會。以2012-2020年283個地級市數(shù)據(jù)為研究樣本，構建模型研究數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型產生了何種影響，并引入中介變量進行進一步分析。研究結果表明：數(shù)字化水平有助于工業(yè)綠色轉型效率的提高，且該影響在不同研究組別表現(xiàn)出顯著的異質性，即在東部地區(qū)、大型城市和資源稟賦較低的城市組別中更為顯著。中介機制檢驗顯示，數(shù)字化水平通過提升綠色技術創(chuàng)新水平、促進產業(yè)結構轉型的方式，提升工業(yè)綠色轉型效率?；谘芯拷Y論，提出加強數(shù)字化建設與創(chuàng)新投入的針對性建議，旨在為工業(yè)企業(yè)制定發(fā)展戰(zhàn)略及國家政策制定提供一定的參考。

關鍵詞：數(shù)字化水平；綠色技術創(chuàng)新；產業(yè)結構升級；工業(yè)綠色轉型

中圖分類號：F49;X322

文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202409123

基金項目：湖南省教育廳科學研究項目“產業(yè)綠色轉型影響城市公共健康的機制、效應與政策優(yōu)化研究”（23B0559）

作者簡介：鄧思奇（1999-），女，湖南工業(yè)大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：健康經濟學。

Research on Digitalization Level and Industrial Green Transformation： Based on the Intermediary Role of Green Technology Innovation

Deng Siqi

（School of Economics and Management， Hunan University of Technology， Zhuzhou 412007，China）

Abstract： The vigorous development of the digital economy has brought new opportunities for industrial upgrading and economic growth. Based on the data of 283 prefecture-level cities from 2012 to 2020， a model was constructed to study the impact of digitalization level on industrial green transformation， and mediating variables were introduced for further analysis. The results show that the level of digitalization is conducive to the improvement of the efficiency of industrial green transformation， and the effect shows significant heterogeneity in different research groups， which is more significant in the eastern region， large cities and cities with low resource endowment. The intermediary mechanism test shows that the level of digitalization will improve the efficiency of industrial green transformation by improving the level of green technology innovation and promoting the transformation of industrial structure. Based on the research conclusions， it is proposed to strengthen digital construction and innovation investment， which provides a certain reference for the development strategy of industrial enterprises and the formulation of national policies.

Key Words：Level of Digitalization; Green Technology Innovation; Upgrading of Industrial Structure；Green Transformation of Industry

0" 引言

2021年11月15日國家工業(yè)和信息化部正式印發(fā)《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》，為工業(yè)綠色轉型提供了明確的指導和規(guī)劃。黨的二十大報告對“加快發(fā)展方式綠色轉型”提出明確要求，強調“推動經濟社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質量發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)”。2024年5月國務院印發(fā)《2024-2025年節(jié)能降碳行動方案》，其中提到的重點任務就是鋼鐵、石化化工、有色金屬、建材等行業(yè)節(jié)能降碳行動，要求此類行業(yè)在污染物排放、能源節(jié)約、廢氣廢物重復利用等方面符合規(guī)定標準，充分發(fā)揮國家重大科技專項作用，強化科技引領，扎實推進綠色低碳先進技術示范工程建設。一系列政策措施都表明，隨著工業(yè)行業(yè)綠色轉型發(fā)展不斷深入推進，提效、減排、降能成為工業(yè)等高污染行業(yè)目前的重要任務目標。為實現(xiàn)這一目標，行業(yè)綠色轉型發(fā)展亟須尋找新的驅動力。

《數(shù)字中國發(fā)展報告》顯示，2023年數(shù)字經濟核心產業(yè)增加值估計超過12萬億元，占GDP比重10%左右。以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新興業(yè)務收入逐年攀升，云計算和大數(shù)據(jù)業(yè)務收入較2022年增長37.5%，物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務較2022年增長20.3%。信息通信產品和電子元器生產領域快速發(fā)展，圍繞“數(shù)字資源、基礎硬件、通用軟件、行業(yè)應用、安全保障”的數(shù)字產業(yè)基礎不斷夯實，數(shù)字產業(yè)體系完備性、規(guī)模性優(yōu)勢明顯，數(shù)字化正深刻改變著人類的生產方式、生活方式，已成為推動經濟發(fā)展的重要動力。

面對工業(yè)綠色轉型升級的需求，數(shù)字經濟的統(tǒng)計、檢測等功能作為一種新興的經濟形態(tài)和創(chuàng)新驅動力量，已逐漸成為實現(xiàn)綠色轉型的重要工具［1］。人工智能技術使得數(shù)據(jù)處理更加高效，產業(yè)自動化、智能化水平得到大幅度提高，進一步推動了經濟活動效率的迅速提升；企業(yè)通過數(shù)字化技術，實現(xiàn)能源消耗的精準控制與優(yōu)化管理，降低碳排放和環(huán)境污染，從而促進綠色產業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。這些都表明，數(shù)字化技術有助于推動產業(yè)鏈、供應鏈的數(shù)字化、智能化升級，并為構建國內國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局提供重要支撐。但數(shù)字化對于工業(yè)綠色轉型的實際作用是否如表面現(xiàn)象顯示，能有效促進工業(yè)綠色轉型效率的提升？是否存在其他因素致使數(shù)字化間接作用于工業(yè)綠色轉型對其產生影響？現(xiàn)有研究對這些問題的解答還不夠明晰。

1" 文獻綜述

為探究數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉型的關系研究現(xiàn)狀，通過梳理相關文獻，將工業(yè)綠色轉型、數(shù)字化水平的相關研究歸納為以下3個方面：一是工業(yè)綠色轉型的影響研究因素分析，主要集中在外商直接投資［2-3］、技術創(chuàng)新［4］、數(shù)字經濟［5-6］、環(huán)境規(guī)制［7-8］、能源強度［9-10］、環(huán)境政策［11-12］等因素對工業(yè)綠色轉型產生何種影響、作用機制如何等；二是數(shù)字化的影響效應分析，主要研究內容包括數(shù)字化對于綠色技術創(chuàng)新［13-14］、企業(yè)各類績效［15-18］等產生了何種影響及作用路徑，如數(shù)字化水平是否促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，數(shù)字化對創(chuàng)新績效、產品開發(fā)績效、碳績效產生了何種影響等；三是數(shù)字化對于綠色轉型方面的影響研究，如數(shù)字化如何賦能企業(yè)綠色轉型［19-20］、數(shù)字化對于制造業(yè)綠色轉型發(fā)展作用分析［21］、數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉型的影響機制［22］等。

通過梳理文獻發(fā)現(xiàn)，雖然有學者在數(shù)字化對企業(yè)、制造業(yè)綠色轉型的影響方面進行了一定程度的研究，但從工業(yè)角度出發(fā)的研究還較少；也有部分學者從中介變量的角度探究數(shù)字化水平對企業(yè)、制造業(yè)綠色轉型的影響［23］，但是引入綠色技術創(chuàng)新和產業(yè)結構升級作為中介變量的研究還相對缺乏。因此，針對現(xiàn)有文獻研究的薄弱點，本文將數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉型作為主要研究對象，探究二者之間存在的關系，并引入變量，探究綠色技術創(chuàng)新與產業(yè)結構升級是否能夠作為中介變量影響二者的關系以及影響效果。

2" 理論基礎與假設提出

2.1" 數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的直接影響機制

隨著科技的快速發(fā)展，數(shù)字化水平的高低已成為影響工業(yè)發(fā)展的重要因素之一。數(shù)字化通過建立信息技術基礎設施，包括高速互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)中心等，幫助企業(yè)收集、儲存數(shù)據(jù)，并進行智能分析預測，幫助企業(yè)實現(xiàn)生產流程自動化和智能化，進而提高工業(yè)生產效率和資源利用效率，優(yōu)化生產流程，降低能耗和污染排放。同時，數(shù)字化技術為綠色研發(fā)提供新途徑，助力企業(yè)加強綠色供應鏈管理能力，以順應市場需求提升競爭力。而工業(yè)綠色轉型是指工業(yè)領域在保持經濟增長的同時，需要通過技術創(chuàng)新、管理優(yōu)化、產業(yè)調整等手段，實現(xiàn)資源高效利用、生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展，數(shù)字化、智能化的引入完全適用于工業(yè)企業(yè)的綠色轉型發(fā)展需求。此外，清晰明了的數(shù)據(jù)分析結果也讓政府能夠更加全面地了解工業(yè)綠色轉型的程度，為其出臺相關政策、加強人才培養(yǎng)提供有力的數(shù)據(jù)支持。

基于上述分析，提出以下假設：

H1：數(shù)字化水平提高有助于工業(yè)綠色轉型。

2.2" 數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的間接影響機制

2.2.1" 綠色技術創(chuàng)新效應

綠色技術創(chuàng)新作為企業(yè)減少環(huán)境污染、降低能源消耗兼顧提升經濟效益的一種技術性變革，需要強大的經濟、人力、數(shù)據(jù)支撐。數(shù)字技術在經營環(huán)節(jié)的應用，能夠幫助企業(yè)優(yōu)化資源配置，充分利用閑置資源、減少冗余資源，提升企業(yè)資源效率，為企業(yè)綠色技術創(chuàng)新提供資金支撐和保障。數(shù)字化技術也能夠在生產環(huán)節(jié)提供數(shù)字化模型構建、數(shù)字化成果演算，幫助企業(yè)提升研發(fā)創(chuàng)新能力，改進生產工藝，從高投入、高產出、高耗能的傳統(tǒng)生產技術，創(chuàng)新發(fā)展成低碳、節(jié)能、高效的新技術。而綠色技術創(chuàng)新作為綠色技術性變革的關鍵力量，能夠改進原有的生產方式，降低污染物排放量，實現(xiàn)清潔生產。在此背景下企業(yè)為保持在產業(yè)競爭中的市場地位、避免承擔高額環(huán)境污染治理成本，也積極發(fā)展產業(yè)綠色技術創(chuàng)新，最終在工業(yè)產業(yè)中實現(xiàn)良性引導作用，能夠助力整個工業(yè)產業(yè)實現(xiàn)綠色轉型升級［24］。

基于上述分析，提出以下假設：

H2：數(shù)字化水平通過綠色技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色轉型產生正向影響。

2.2.2" 產業(yè)結構轉型效應

隨著數(shù)字化技術越來越廣泛地應用于企業(yè)發(fā)展中，數(shù)字化、智能化已經成為產業(yè)結構轉型的重要動力。數(shù)字化技術通過智能分析幫助企業(yè)實現(xiàn)生產過程的精準控制和管理，從而提升企業(yè)資源利用效率、降低企業(yè)生產成本。同時，大數(shù)據(jù)平臺使得各項數(shù)據(jù)更加透明化、可視化，有助于加強產業(yè)間合作與融合，形成新的產業(yè)鏈與產業(yè)集群，實現(xiàn)“智造化”和產業(yè)結構升級。而工業(yè)產業(yè)的產業(yè)結構升級主要從資源利用效率提高、能源結構調整、環(huán)保壓力與響應等方面體現(xiàn)。隨著整體產業(yè)結構及技術的轉型升級，工業(yè)行業(yè)在生產過程中資源的利用方式也將朝著更適應社會需求的方向發(fā)展。如工業(yè)產業(yè)為適應節(jié)能減排的產業(yè)結構升級、推動能源結構的調整，增加了清潔能源和可再生能源的利用比例，傳統(tǒng)化石能源的消耗將逐漸減少，有助于降低溫室氣體排放量，減少環(huán)境污染，推動工業(yè)綠色轉型。同樣的，隨著環(huán)保法規(guī)的日益嚴格和公眾環(huán)保意識的提高，企業(yè)不得不采取更加環(huán)保的生產方式，以滿足社會和政府的期望。這種環(huán)保壓力將推動企業(yè)加大在環(huán)保技術和設施方面的投入，推動綠色轉型的發(fā)展進程，最終實現(xiàn)產業(yè)結構升級，帶動工業(yè)產業(yè)綠色轉型。

基于上述分析，提出以下假設：

H3：數(shù)字化水平通過產業(yè)結構轉型對工業(yè)綠色轉型產生正向影響。

數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉型之間關系的理論模型如圖1所示。

3" 研究設計

3.1" 模型構建

為檢驗假設H1，實證分析數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的影響，構建檢驗計量模型（1）：

Etransi，t=α0+α1DEIi，t+α2AGDPi，t+α3FIDi，t+α4FINi，t+α5GOVi，t+ε（1）

在模型（1）中，i，t分別代表中國各地級市、年份。Etrans作為被解釋變量，代表工業(yè)綠色轉型，DEI為數(shù)字經濟發(fā)展水平，AGDP為人均GDP，F(xiàn)ID為外商投資，F(xiàn)IN為金融業(yè)發(fā)展水平，GOV為政府支持力度，ε代表誤差值。

3.2" 變量選取與測度

3.2.1" 被解釋變量

被解釋變量為工業(yè)綠色轉型效率，參考已有學者的研究［25］，以單位產值工業(yè)SO2排放量的變化來負向衡量，測算公式如下：

Etranst=（EfftPt－Eff0P0） （1）

式（1）中，Etranst表示t時期的工業(yè)綠色轉型效率系數(shù)；Efft表示t時期的工業(yè)SO2排放量；Pt表示t時期的工業(yè)增加值；Eff0是研究基期的工業(yè)SO2排放量；P0為研究基期的工業(yè)增加值。

3.2.2" 核心解釋變量

核心解釋變量數(shù)字化水平參考趙濤等［26］的研究，采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關從業(yè)人員情況、相關產出情況和移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)作為測度指標；“數(shù)字金融普惠”的測度采用北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的“中國數(shù)字普惠金融指數(shù)”，之后通過主成分分析法測算數(shù)字化水平綜合發(fā)展指數(shù)。

3.2.3" 中介變量

綠色技術創(chuàng)新（GI）參考已有研究［27-28］，選取綠色專利技術申請量為解釋變量，為保證數(shù)據(jù)的可得性與可比性，將綠色實用型專利和綠色發(fā)明專利求和加1后取對數(shù)得到。

產業(yè)結構升級（IND）參考已有學者的研究［29］，用1減去高污染負荷行業(yè)新注冊企業(yè)數(shù)占新注冊工業(yè)企業(yè)總數(shù)之比來衡量?？紤]到電力熱力生產和供應業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、化學原料和化學制品制造業(yè)、石油煤炭及其他燃料加工業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、農副食品加工業(yè)、紡織業(yè)、食品制造業(yè)10個工業(yè)行業(yè)的二氧化硫排放量總值占比較高，將這10個行業(yè)確定為高污染負荷行業(yè)。城市分行業(yè)新注冊企業(yè)數(shù)利用“天眼查”高級檢索，選擇地區(qū)、年份、行業(yè)統(tǒng)計得到。

3.2.4" 控制變量

根據(jù)已有的文獻研究，控制變量選取人均GDP、外商投資、金融業(yè)發(fā)展水平、政府支持力度4個指標加入基準回歸，各變量具體含義及說明見表2。

3.3" 數(shù)據(jù)來源與變量描述性統(tǒng)計

由于中國港、澳、臺和西藏地區(qū)缺失數(shù)據(jù)較多，部分城市數(shù)據(jù)也存在統(tǒng)計不完全的情況，因此本文樣本不包括以上地區(qū)，最后選取的樣本為2012-2020年全國283個地級及以上城市的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》及《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》，少量缺失數(shù)據(jù)使用插值法及趨勢法進行補齊。表3為各變量的描述性統(tǒng)計結果。

4" 實證結果分析

4.1" 基準回歸結果

在進行實證分析前，為驗證回歸變量間是否存在多重共線性問題，進行了豪斯曼檢驗和F檢驗，結果顯示各個變量的VIF值均小于10，且主回歸模型為固定回歸效應模型，因此文章以下結果均由固定效應模型得出。

從表4基準回歸結果中可以看出，在主回歸模型列（1）中數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型的關系在1%水平上顯著負相關。在列（2）-列（5）回歸過程中逐步引入控制變量后，兩者的關系仍然在1%水平上顯著負相關。表明數(shù)字水平的提高對于工業(yè)綠色轉型存在顯著促進作用，伴隨著數(shù)字化水平的提高，污染型企業(yè)的數(shù)量也會逐步減少。數(shù)字化對于工業(yè)綠色轉型具有顯著的促進作用，假設H1得證。

4.2" 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗模型的穩(wěn)健性，本文通過替換原有控制變量、滯后解釋變量、剔除省會級直轄市3種方法對模型進行穩(wěn)健性檢驗，結果見表5。

首先，考慮到控制變量的選取可能會存在一定的偏差和遺漏，表5列（1）采用綠色覆蓋率和經濟密度替換原有的控制變量經濟水平和金融水平，結果顯示二者關系仍然在1%水平上顯著負相關，說明即使替換控制變量，數(shù)字經濟發(fā)展水平仍然會對工業(yè)綠色轉型產生促進作用。其次，為探究二者間的影響關系是否是只存在于研究當期，表5列（2）將核心解釋變量滯后一期以消除這一可能存在的結果偏差，結果顯示數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型的影響仍然存在，且依舊在1%水平上顯著負相關。最后，考慮到直轄市和省會城市可能獲取更多的政治和經濟資源，區(qū)別于其他研究城市，從而對于二者的關系研究可能會存在影響，表5列（3）剔除省會城市及直轄市后進行回歸，結果顯示，數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型的關系依舊不變。綜上，該模型具有穩(wěn)健性。

4.3" 內生性檢驗

內生性指的是解釋變量與被解釋變量之間存在的一種關系，這種關系可能由于遺漏變量、測量誤差、同時性偏差或逆向因果關系等原因而產生。當存在內生性時，模型的估計結果可能會出現(xiàn)偏誤，從而影響結果的有效性和可靠性。為避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，參考李政等［30］的研究方式，運用LLC方法對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，結果如表5所示。從表5列（4）可以看出，所有變量都通過了顯著性檢驗，絕緣存在單位根的假設。這表明，本文模型估計結果真實有效。

5" 影響機制分析

為進一步驗證數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉型之間的影響關系，本文使用中介效應模型進行檢驗，構建檢驗模型（2）和（3）：

GIi，t=α0+α1DEIi，t+α2AGDPi，t+α3FIDi，t+α4FINi，t+α5GOVi，t+ε（2）

INDi，t=α0+α1DEIi，t+α2AGDPi，t+α3FIDi，t+α4FINi，t+α5GOVi，t+ε （3）

為驗證數(shù)字化水平是否可以通過綠色技術創(chuàng)新、產業(yè)結構轉型作用機制來影響工業(yè)結構綠色轉型，參考曾偉平等［31］關于機制檢驗的相關文獻，在基準回歸的基礎上，將綠色技術創(chuàng)新、產業(yè)結構升級機制變量作為被解釋變量分別進行回歸。結果見表6。

表6列（1）顯示，數(shù)字化水平與綠色技術創(chuàng)新系數(shù)為0.79，在1%水平上顯著為正，表明數(shù)字化水平對于綠色技術創(chuàng)新有著顯著的正向促進作用。數(shù)字化水平的提高能夠為企業(yè)在綠色研發(fā)、生產、銷售等環(huán)節(jié)提供更加智能化、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)支持，有助于企業(yè)實現(xiàn)綠色技術創(chuàng)新；綠色技術創(chuàng)新則能為工業(yè)綠色轉型升級提供技術支持，是工業(yè)綠色轉型的重要影響因素之一。因此，綠色技術創(chuàng)新是影響數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型作用的一個重要機制，假設H2得證。表6列（2）顯示，數(shù)字化水平對產業(yè)結構轉型的影響系數(shù)為-9.63，在1%水平上顯著為負，表明數(shù)字化水平與產業(yè)結構轉型存在顯著的反向關系，即綠色技術創(chuàng)新水平的提升同時會帶來工業(yè)結構的升級，此時二氧化硫等污染物的占比出現(xiàn)負增長，產業(yè)結構轉型成為更加合理、綠色的產業(yè)結構形式，進一步推動了企業(yè)實現(xiàn)工業(yè)結構綠色轉型的進程，由此可見產業(yè)結構轉型在數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型影響關系中起到重要的促進作用。據(jù)此假設H3得證。

6" 異質性分析

考慮到由于區(qū)域、城市規(guī)模、資源稟賦的不同，可能導致數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的影響存在差異。因此本文按照區(qū)域、城市常住人口規(guī)模、采掘業(yè)從業(yè)人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比重將數(shù)據(jù)進行分類、分組回歸。表7結果顯示數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型的影響效果在東部地區(qū)更為顯著，這可能是由于中西部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展速度相對較慢，而東部經濟水平較高，相對來說數(shù)字化水平也較高，因此在研究區(qū)間內數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型速度的影響更明顯。城市規(guī)模組別中，數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型效率的影響在大城市中更為顯著，這可能是由于大城市存在人口優(yōu)勢，數(shù)字化水平的提高對于工業(yè)綠色轉型效率的提高促進作用更顯著。在資源稟賦組別中，結果顯示在資源稟賦較低的城市中，數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型效率的提高作用更強，這可能是由于資源稟賦較低的城市在發(fā)展方式選擇上更傾向于經濟拉動發(fā)展的方式，有一定的數(shù)字化發(fā)展優(yōu)勢，從而導致數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型的作用更強。

7" 結論、啟示與展望

7.1" 研究結論

本文選取2012-2020年中國283個地級市數(shù)據(jù)，構建中介效應模型探究數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的影響效應與作用機制，得出結論如下：①數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型具有顯著的促進作用，數(shù)字化水平的提升有助于工業(yè)污染行業(yè)污染排放量降低，促進工業(yè)綠色轉型升級。②中介機制檢驗表明，綠色技術創(chuàng)新在數(shù)字化水平賦能工業(yè)綠色轉型過程中起到中介作用，數(shù)字化通過影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)綠色生產、綠色聚集和綠色升級；產業(yè)結構轉型對數(shù)字化水平影響工業(yè)綠色轉型起中介作用，數(shù)字化通過影響和助力產業(yè)“提質降耗”實現(xiàn)產業(yè)結構轉型，最終作用于工業(yè)整體綠色轉型。③異質性分析表明，相較于中西部地區(qū)，東部地區(qū)數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉型的促進作用更強；相較于中小城市，大城市數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的促進作用更強；相較于資源稟賦高的城市，資源稟賦較低的城市數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的促進效應更大。

7.2" 管理啟示

根據(jù)以上研究結論，提出以下建議：

一是政府應加強數(shù)字化建設，出臺支持數(shù)字經濟高質量發(fā)展的政策，明確發(fā)展目標，健全保障措施。推進數(shù)字技術與實體經濟融合，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產業(yè)集群；實施各行業(yè)數(shù)字化轉型行動，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)?；瘧茫苿觽鹘y(tǒng)產業(yè)向高端化、智能化、綠色化轉型。同時政府應利用數(shù)字化設備，加強碳排放監(jiān)測與追蹤，加大對污染排放超標企業(yè)的懲治力度，加速工業(yè)行業(yè)的綠色轉型升級。

二是工業(yè)產業(yè)應加強產業(yè)數(shù)字化基礎設施建設，構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實行設備、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)的互聯(lián)互通，為綠色轉型提供堅實的技術支撐。同時應積極推廣智能設備和傳感器的應用，在生產線廣泛應用智能設備和傳感器，實時采集生產數(shù)據(jù)，為綠色生產提供數(shù)據(jù)支撐。此外，還應加強智能分析與預測，在數(shù)據(jù)采集的基礎上，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，對采集到的數(shù)據(jù)進行智能分析和預測，及時掌握企業(yè)自身碳排放情況，為行業(yè)制定減排措施提供依據(jù)。

三是企業(yè)應加強綠色技術研發(fā)，加大對綠色技術的研發(fā)投入，推動新技術、新工藝的創(chuàng)新和應用。通過引進先進技術，并結合企業(yè)自身的實際情況，開發(fā)出適合企業(yè)自身發(fā)展的綠色技術，助力企業(yè)提高生產過程中的資源利用效率，降低能耗和污染排放，進而推動工業(yè)綠色轉型。

7.3" 研究不足與展望

第一，在本文選取產業(yè)結構升級變量指標時，由于官方公布的2021-2024年數(shù)據(jù)缺失值過多，若使用插值法或趨勢法補齊，會對數(shù)據(jù)結果造成較大的誤差影響，因此本文的分析僅選取2012-2020年中國283個地級市的數(shù)據(jù)，影響了研究結論的時效性和適用性。未來研究可以拓寬時間范圍，從而獲得更具有時效性的研究成果。

第二，本研究僅引入了綠色技術創(chuàng)新與產業(yè)結構轉型兩個中介變量，對于數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉型的中介機制研究還不夠透徹。未來的研究可以拓寬中介、調節(jié)變量的選取，進一步豐富研究內容和結論。

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（責任編輯：甄梓君）