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企业数字化转型、绿色创新与碳绩效——碳排放权交易政策与公众环境关注度的调节作用.pdf

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资源描述

1、第 36 卷 第 2 期2024 年 4 月Vol.36 No.2Apr.2024研究与发展管理R&D MANAGEMENT企业数字化转型、绿色创新与碳绩效碳排放权交易政策与公众环境关注度的调节作用马苓,刘硕,郑敏娜(河北工业大学 经济管理学院,天津 300130)摘要:随着数字经济的迅猛发展,利用数字化优势助力企业绿色转型已成为“双碳”背景下的必然趋势。从利益相关者理论和信号理论出发,以20142020年中国沪深A股上市工业企业为样本,实证检验了企业数字化转型能否提升碳绩效,并探讨了绿色创新在其中的中介作用以及碳排放权交易政策和公众环境关注度的调节作用。研究发现,企业数字化转型显著提升了碳绩

2、效,并通过绿色创新正向影响企业碳绩效水平。同时,碳排放权交易政策与公众环境关注度均能发挥显著的正向调节效应。异质性分析显示,企业数字化转型对碳绩效的促进作用在非高新技术企业和高市场竞争程度的情境下更为明显,但产权性质的影响并不显著。研究结论厘清了企业通过数字化转型促进绿色创新进而提升碳绩效的驱动机制,为推进企业数字化转型以实现绿色发展具有重要参考意义。关键词:企业数字化转型;碳绩效;绿色创新;碳排放权交易政策;公众环境关注度中图分类号:F270 文献标识码:A0 引言2020年9月我国明确提出2030年前实现“碳达峰”,2060年前实现“碳中和”1,“双碳”目标的本质是从由依赖资源开发的发展模

3、式向以技术驱动的绿色智能生产模式的转变2。在数字经济飞速发展的背景下,越来越多的企业也认识到数字技术和数字化转型对于实现“双碳”目标的重要性。例如,华为在廊坊云数据中心部署的iCooling解决方案,通过集成人工智能来实现数据中心的精确冷却,每年可减少约13 129吨的碳排放;顺丰速运通过大数据分析技术优化存储资源配置,有效降低了生产能耗。由此可见,数字技术已经成为企业生产管理过程中诊断、评估、预测、监管的重要手段,将支撑企业降低能耗和可持续发展,是中国实现“双碳”目标的重要动力3。已有研究从合法性理论、临界质量理论、代理理论和制度理论等视角出发,探讨了企业碳绩效的驱动因素。内部因素主要为微观

4、层面的企业自身因素,如董事会性别多样性4、董事会环境导向5、碳风险意识6等;外部因素则涉及宏观层面的利益相关者环保压力7。在数字经济迅猛发展的背景下,学者们也开始关注到数字技术发展3、区域数字化水平8与数字经济9对碳减排的影响效应。而这些研究均聚焦于宏观层面,对于微观层面的企业数字化转型能否有效提升碳绩效,学者们尚未给出明确的答案,仅有个别学者发现数字化转型能降低企业的碳风险水平10和促进节能减排11。基于此,从企业微观角度探究数字化转型对碳绩效的潜在影响为当前工作的重中之重。企业数字化转型对碳绩效的影响可能取决于企业通过数字化转型进行绿色创新的过程。绿色创新是一项复杂的活动,依赖于大量资源的

5、投入与复杂技术的采用,数字化转型促进了知识共享和资源整合,为企业绿色创新提供了灵活、开放的创新环境12。数字化一方面有助于企业提高信息传播效率,打破创新边界,增加绿色创新的相关知识储备,提升绿色创新效率;另一方面,有利于资源整合与高效配置,进而收稿日期:2022-12-19;修改日期:2023-12-10。基金项目:河北省创新能力提升计划软科学研究专项项目“企业数字创新对绿色转型的驱动机制与路径研究”(23557632D)。第一作者:马苓(1978),女,博士,教授,硕士生导师,研究方向为企业社会责任与管理创新,。文章编号:1004-8308(2024)02-0063-11DOI:10.135

6、81/ki.rdm.20221582研究与发展管理第 36 卷提高绿色创新的水平13。而绿色创新是为了降低能源消耗和污染物排放,有利于提高绿色生产力,并积极影响企业的环境绩效14。因此,本文引入绿色创新,试图检验绿色创新在数字化转型影响碳绩效的过程中是否起到中介作用,以探究数字化转型助力碳绩效提升的内在机制。此外,企业数字化转型对碳绩效的作用可能会受到外部情境因素的影响。政府和公众作为企业的外部利益相关者,均在企业的绿色发展过程中扮演了重要角色。因此,本文从政府与公众两个层面出发,选取碳排放权交易政策和公众环境关注度作为调节变量,探索其对企业数字化转型与碳绩效之间关系的调节效应。基于信号理论,

7、碳排放权交易政策的制定和实施是在向市场传递一种重要信号15,碳价格信号通过对企业主体的碳减排量进行市场定价,可对企业碳排放行为施加成本约束。非正式环境规制作为正式环境规制的重要补充,也能有效抑制企业污染排放。非正式环境规制中的公众环境关注度体现了公众的环境偏好16,可通过提升市场对绿色产品的需求17和改变产业资本配置状况18影响企业环保治理决策,进而激励企业绿色转型。鉴于此,本文基于利益相关者理论和信号理论,以20142020年中国沪深A股工业企业为样本,试图探究数字化转型对碳绩效的潜在影响。可能的贡献有:基于我国“双碳”目标与数字技术迅猛发展的现实背景,聚焦于企业微观层面的数字化转型对碳绩效

8、的影响,丰富了碳绩效的驱动因素研究;关注了绿色创新在企业数字化转型影响碳绩效过程中所发挥的中介作用,有助于打开数字化转型助力碳绩效提升的“黑箱”;通过检验碳排放权交易政策和公众环境关注度在企业数字化转型影响碳绩效过程中的调节作用,拓展了数字化转型对碳绩效作用的情境机制。1 理论分析与研究假设1.1企业数字化转型与碳绩效碳绩效作为环境绩效的一个关键方面6,也被称作碳排放效率、减排绩效,用以衡量企业二氧化碳相关活动投入与产出的效果,能体现企业在一定时期内对碳减排所做出的努力及结果19。企业数字化转型是指企业利用数字技术对生产经营活动进行变革,以改进价值创造的方式提升企业效益20。利益相关者理论要求

9、企业在发展过程中不能一味追求经济效益,还要兼顾社会公众等利益相关者的诉求,重视企业在发展过程中对环境的影响,肩负起污染防治的环境责任6。基于利益相关者理论,企业对数字技术的应用和创新有利于缓解企业与利益相关者之间的信息不对称,快速捕获并回应利益相关者的环保诉求,从而有利于提高碳绩效。第一,数字化转型有利于提高信息透明度,拉近与利益相关者的距离,强化企业的环保监督压力,促使数字化转型的企业通过碳减排来回应利益相关者的环境责任要求。企业数字化转型基于大数据、云计算等技术优势,提升了数据分析与整合能力,可实现高效的内外部沟通,提高信息透明度,降低企业与利益相关者的信息不对称和互动成本21。信息对称水

10、平的提高有利于利益相关者有更多的机会参与到企业治理中,便于其环保诉求的表达,从而加大企业的外部监督压力22。在这种环境的影响下,企业基于长远发展的考虑,更愿意通过数字化转型助力碳减排,以契合利益相关者的环境责任要求。第二,数字化转型赋予了企业难以模仿和替代的数字技术能力与资源,为企业降碳提供了新的技术和手段,能快速识别与回应利益相关者的环保诉求,从而有利于提高碳绩效。企业数字化转型依托数字技术的动态交互特性能有效提高与利益相关方的沟通效率,实现快速捕获利益相关者的环保诉求,并高效解决环境治理过程中的难题20。一方面,数字化转型可帮助企业管理者获得有关生产系统、供应链和客户消费的实时数据,实现对

11、原材料、能源、电力和水等资源的有效分配和高效供给,以实现可持续发展23。另一方面,数字技术和人工智能的应用还可对生产和经营活动中的信息与数据进行分析和处理,实现对生产过程中的生态环境变化进行实时监控,动态采集有关生产率、成本和能源消耗的信息24,帮助企业确定碳排放的来源,选择使用可再生资源以减少资源浪费和污染物排放25,从而改善企业的碳绩效水平,以回应利益相关者的环保诉求。由此,本文提出以下研究假设。64第 2 期马苓等:企业数字化转型、绿色创新与碳绩效H1企业数字化转型与碳绩效正相关。1.2绿色创新的中介作用绿色创新是指同时兼顾经济与环境效益,以生态优先为原则,力求实现清洁生产、节能减排和低

12、碳循环等目标的创新26。已有研究表明数字化转型可以提高企业的绿色创新水平25。而绿色创新能够在较大程度上实现降污减排,减小对环境的不利影响,显著提升环境绩效14。数字化转型通过促进绿色创新进而提升碳绩效主要体现在以下方面。一方面,从资源投入角度来看,数字化转型可为企业绿色创新提供资源保障,保障绿色创新活动资源投入的稳定性,进而提升碳绩效。企业绿色创新需要投入大量的资源,实施数字化转型的企业能够借助数字智能化技术极大地提升信息处理能力,避免因信息不对称造成的资源浪费现象,有利于保障企业在绿色创新方面的稳定投入27。数字技术的应用还有利于企业对资源的获取和重构,提高资源配置效率,进而推动绿色创新2

13、8。绿色创新通过积极开发绿色产品和实现绿色制造过程,促进在生产过程中用清洁能源替代化石燃料,可实现对污染物排放的全过程控制,最大限度地减轻对环境的不利影响,从而提高碳绩效29。另一方面,从成本角度来看,数字化转型可以通过提高创新活动的效率降低绿色创新的成本,从而有利于碳绩效的增长。企业绿色创新需要长时间的投入导致成本很高。数字化转型通过大幅度提升企业对内外信息的挖掘能力,促进了资源整合和知识共享,实现对发展前沿的精准把握,有利于提高绿色创新活动的效率和成功概率,同时降低成本12。绿色创新活动投入成本的下降会促进绿色创新活动的有序开展,通过引进新系统、新流程帮助企业优化生产工艺与末端治理,实现清

14、洁生产和降污减排,以提升碳绩效30。由此,本文提出以下研究假设。H2绿色创新在企业数字化转型对碳绩效的作用机制中发挥中介作用。1.3碳排放权交易政策的调节作用企业数字化转型能否成为碳绩效的重要推动力,离不开外部环境的支持。碳排放权交易政策作为典型的市场激励型环境规制,由政府确定碳排放总量上限和市场参与主体的碳排放权初始配额,从而实现碳排放总量控制目标15。碳排放权交易政策主要通过强化企业外部环境规制压力和影响企业经营成本两方面在企业数字化转型影响碳绩效的关系中发挥调节作用。一方面,碳排放权交易政策可以强化企业外部环境规制压力,以提高其绿色发展的主动性。数字化转型需要大量成本投入,转型初期的企业

15、侧重于提升财务绩效,忽视在绿色创新方面的资源投入。而当数字化转型的企业面临较强的碳排放权交易政策约束时,比如推行碳交易的地区要求企业必须参与碳市场才能获得更多的生产资源,企业为避免罚款或停业整顿,会倾向于依托数字化转型主动采取环保措施,承担相应的环境责任31,开展绿色创新。此外,碳排放权交易政策的外部压力也能加速绿色创新成果的有效转化,提高污染防治效率,在提高产能的同时带动碳绩效的增长。另一方面,碳排放权交易政策可对企业碳排放行为施加成本约束,通过影响经营成本来激励企业调节生产活动,增加低碳创新投入。基于信号理论,碳排放权交易政策的制定和实施是在向市场传递一种重要信号,碳价格信号通过对企业主体

16、的碳减排量进行市场定价,可对企业碳排放行为施加成本约束15。当碳排放交易成本过高,会促使企业改变能源使用情况,在数字化转型过程中重视环保投资进行低碳技术创新1。同时,碳排放权交易政策对企业所施加的成本约束,也可使得企业更有效地通过开展绿色创新提升资源配置水平和能源利用效率,实现生产全过程的低碳化,确保碳排放量在政策限定范围内,以提升碳绩效。由此,本文提出以下研究假设。H3a碳排放权交易政策增强了企业数字化转型对绿色创新的正向影响。H3b碳排放权交易政策增强了绿色创新对碳绩效的正向影响。1.4公众环境关注度的调节作用公众环境关注度体现了公众的环境偏好,可以通过提升市场对绿色产品的需求与增加企业环

17、保压力两方面在企业数字化转型影响碳绩效的关系中发挥调节作用。65研究与发展管理第 36 卷一方面,公众对环境问题的关注可以转变为对绿色产品的偏好17,使绿色产品在商品市场中更具有竞争力,而数字化技术恰恰可以为企业绿色产品设计和开发提供有效支持。随着公众环境偏好程度的提高,公众更青睐购买绿色环保商品,导致采用污染技术的企业利润下降16,为了获取更多的市场份额和避免潜在的损失,企业倾向于通过数字化转型开展绿色创新来改进工艺流程和实现清洁生产以回应公众的利益诉求。高公众环境关注度也能促使企业积极通过开展绿色创新促进绿色生产方式的转变,最大限度地降低原材料获取到生产运输各个环节对环境的负面影响,以提升

18、碳绩效。另一方面,公众对环境问题的关注可以借助舆论的力量向企业施加环保压力,提高其违规风险。王宇哲和赵静18研究表明,公众雾霾关注度会对股票市场的资金分配机制产生影响,使得环保产业股票的收益率更大。随着公众环境关注度的提高,为了培育长久竞争优势,企业会更倾向于借助数字化手段,将数据的采集、存储、分析和共享技术应用于绿色创新活动,以提高绿色创新水平。当企业面临较强的公众环境关注时,越倾向于借助绿色创新实现节能减排、低碳循环和清洁生产等发展目标,从而实现碳绩效的提升。由此,本文提出以下研究假设。H4a公众环境关注度增强了企业数字化转型对绿色创新的正向影响。H4b公众环境关注度增强了绿色创新对碳绩效

19、的正向影响。综上所述,本文构建了理论框架,如图1所示。2 研究设计 2.1样本筛选与数据获取本文以沪深A股上市工业企业为研究样本,考虑到我国碳排放权交易政策于2013年开始实施,因此选择的样本期间为20142020年。此外,为确保数据的有效性,剔除ST类、金融类以及数据缺失的样本,最终得到包含1 645家上市公司7年间7 790个观测值的非平衡面板数据。本文对连续变量进行了上下1%水平的Winsorize缩尾处理,并在回归前对乘积项均进行了中心化处理。2.2变量测度2.2.1被解释变量碳绩效(Cp)由于目前无法直接获得我国企业的碳排放量,考虑到微观层面数据的可获取性,本文参考闫华红等19的研究

20、,碳绩效采用单位碳排放量的营业收入加以衡量,数值越大代表碳绩效水平越高,具体如式(1)所示。此外,将计算得到的实际数值加1并取自然对数以减弱极端值的影响。其中,行业划分参考证监会2012年修订的行业标准,行业碳排放量数据由 中国能源统计年鉴 公布的行业能源消耗量及碳排放交易网列示的碳排放参考系数计算得到,其他财务指标来自CSMAR数据库。同时,参考李力等32的研究,根据企业是否获得政府环保荣誉,赋值虚拟变量1或0,把企业划分为碳绩效好与差两种类型,进行稳健性检验。碳绩效=企业营业收入行业碳排放量行业主营业务成本 企业营业成本(1)2.2.2解释变量企业数字化转型(Digital)CSMAR数据

21、库对于企业数字化转型程度的衡量与吴非等27研究中的做法一致,都是通过统计企业年报中数字化转型相关的词汇来测量数字化转型,是目前数字化转型的主流测量方式。因此,本文在对企业数字化转型进行测量时,以国泰安数据库中数字化转型相关的词频统计为原始数据,并对词频数加1后取自然对数。同时,在稳健性检验部分,参考张永珅等21的研究,使用与数字化有关的无形资产占比来衡量企业数字化程度。2.2.3中介变量绿色创新(GI)考虑到专利申请数比授权数更能体现企业的绿色创新水平,且专利的完成和申请需要较长时间,因此本文参考成琼文和陆思宇26的做法,采用绿色专利(绿色发明专利和绿色实企业数字化转型碳绩效碳排放权交易政策公

22、众环境关注度绿色创新H1H2H3b、H4bH3a、H4a图1理论框架Fig.1Theoretical framework66第 2 期马苓等:企业数字化转型、绿色创新与碳绩效用新型专利)申请量加1后取自然对数来衡量绿色创新,以CNRDS数据库作为数据来源。2.2.4调节变量碳排放权交易政策(Policy)与公众环境关注度(PC)碳排放权交易政策(Policy)借鉴张宏和蔡淑琳33的做法,根据企业注册地是否恰好处于碳排放权交易政策的试点城市分别赋值1或0。公众环境关注度(PC)则借鉴吴力波等16的研究,使用百度“雾霾”搜索指数(移动端搜索量和PC端搜索量)年均值的自然对数与企业注册地进行匹配来度

23、量公众环境关注度。2.2.5控制变量参照以往关于碳绩效的相关研究5,19,33,本文将公司规模(Size企业当年期末总资产的自然对数)、经营现金流(Cash经营现金流量净额/平均资产总额)、资本密集度(Capin资本支出/期初总资产)、资产负债率(Lev负债总额/资产总额)、盈利能力(Roa净利润/平均资产总额)和股权集中度(Tophold 第一大股东持股比例)作为控制变量,并控制了行业(Industry)和时间(Year)的影响。3 实证分析 3.1描述性统计与相关性分析描述性统计与相关性分析如表1所示。被解释变量碳绩效(Cp)的均值为19.130,标准差为1.327,表示样本企业的碳绩效差

24、异较大。解释变量企业数字化转型(Digital)的均值为1.245,标准差为1.235,说明样本的数字化程度不一。此外,各主要变量间相关系数均在1%的统计水平上显著相关。方差膨胀因子(VIF)检验结果显示,各变量VIF均小于3,表示不存在严重的多重共线性。3.2回归分析表2为主效应与中介效应的检验结果。根据模型2,在1%的水平上数字化转型(Digital)的回归系数正向显著,表明企业开展数字化转型会促进碳绩效,H1得以验证。模型3表明,在1%的水平上数字化转型(Digital)的回归系数显著为正,说明数字化转型会促进绿色创新。更进一步,纳入中介变量绿色创新(GI)后,模型4显示,数字化转型(D

25、igital)的回归系数依然为正(0.260),且在1%的统计水平上显著,但影响系数较模型2有所下降,Bootstrap法(随机抽样1 000次)补充检验结果也显示在95%的置信区间为0.011 6,0.019 5,不包括0,说明绿色创新在数字化转型与碳绩效之间起到了中介作用,且是不完全中介作用,H2得到验证。表3为碳排放权交易政策与公众环境关注度的分阶段调节效应的检验结果。模型1显示,企业数字表1描述性统计与相关性分析Tab.1Descriptive statistics and correlation analysis变量CpDigitalGIPolicyPCSizeLevRoaCashC

26、apinTophold均值标准差VIFCp10.285*0.116*0.164*0.080*-0.079*-0.118*0.081*-0.008-0.012-0.01319.1301.327Digital10.147*0.179*0.102*0.012-0.023*0.009-0.026*-0.065*-0.067*1.2451.2351.14GI10.052*0.067*0.233*0.147*0.004-0.008-0.0050.054*0.4870.8931.11Policy10.168*0.042*-0.049*0.013-0.005-0.008-0.0130.3340.4711.08

27、PC1-0.144*-0.124*0.116*0.021*0.101*-0.047*4.9780.2271.21Size10.518*-0.066*0.098*-0.041*0.240*22.0601.3131.77Lev1-0.433*-0.170*-0.038*0.038*0.3910.2001.81Roa10.440*0.175*0.142*0.0430.0641.59Cash10.181*0.149*0.0530.0641.34Capin10.046*0.0510.0431.09Tophold134.77014.0201.13注:*p 0.1,*p 0.05,*p 0.01,下表同。6

28、7研究与发展管理第 36 卷化转型(Digital)、碳排放权交易政策(Policy)均与绿色创新(GI)显著正相关,企业数字化转型与碳排放权交易政策的交互项(Digital Policy)的回归系数为正(0.033),且在5%的统计水平上显著,表明碳排放权交易政策增强了企业数字化转型对绿色创新的提升作用,H3a得以验证。模型2显示,企业数字化转型(Digital)、绿色创新(GI)、碳排放权交易政策(Policy)和绿色创新与碳排放权交易政策交互项(GI Policy)对碳绩效的影响正向显著,说明碳排放权交易政策将促进绿色创新对碳绩效的正向影响,H3b得以验证。模型4中,绿色创新与公众环境关

29、注度的交互项(GI PC)的系数正向显著,说明公众环境关注度能引导企业关注公众对绿色产品的需求和偏好,积极进行绿色产品与技术的研发以回应利益相关者的环境诉求,进而提高碳绩效,即促进绿色创新对碳绩效的正向影响,H4b得以验证。而模型3显示,企业数字化转型与公众环境关注度的交互项(Digital PC)的回归系数(0.055)不显著,H4a未得以验证,说明公众对于环境的关注不能加强数字化转型对绿色创新的影响,可能因为当前我国公众参与环保监督的程度较低,由此所形成的非正式环境规制较弱,对企业的约束作用有限。表2主效应与中介效应检验Tab.2Main effect and mediating effe

30、ct test变量DigitalGICashCapinRoaSizeLevTopholdYearIndustryConstantAdj.R2F值Bootstrap test模型1:Cp-1.239*(-4.699)-0.476(-1.359)1.617*(5.648)-0.030*(-2.084)-0.356*(-3.667)0.001(0.817)控制控制19.947*(61.182)0.06840.650模型2:Cp0.275*(23.285)-1.005*(-3.940)-0.044(-0.130)1.478*(5.338)-0.053*(-3.794)-0.319*(-3.404)0.

31、002*(1.718)控制控制20.352*(64.463)0.12976.730模型3:GI0.102*(12.635)-0.412*(-2.352)0.519*(2.226)0.689*(3.621)0.160*(16.782)0.295*(4.587)0.001(1.263)控制控制-3.384*(-15.612)0.09352.8400.011 6,0.019 5模型4:Cp0.260*(21.889)0.148*(9.018)-0.944*(-3.719)-0.121(-0.358)1.376*(4.991)-0.076*(-5.433)-0.363*(-3.885)0.002(1.

32、598)控制控制20.853*(65.375)0.13877.760注:N=7 790;括号内为t值,下表同。表3分阶段调节效应检验Tab.3Stage-wise adjustment effect test变量DigitalGIPolicyPCDigital PolicyDigital PCGI PolicyGI PCControlYearIndustryConstantAdj.R2F值模型1:GI0.087*(8.373)0.038*(1.804)0.033*(2.033)控制控制控制-3.366*(-15.514)0.09347.140模型2:Cp0.234*(19.569)0.109*

33、(5.335)0.315*(9.206)0.090*(2.818)控制控制控制21.027*(66.486)0.15578.900模型3:GI0.094*(11.386)0.338*(7.172)0.055(1.442)控制控制控制-5.116*(-15.775)0.09849.950模型4:Cp0.252*(21.158)0.135*(8.155)0.226*(3.154)0.251*(3.087)控制控制控制19.623*(40.644)0.14171.09068第 2 期马苓等:企业数字化转型、绿色创新与碳绩效4 异质性分析 本部分通过分组回归分析了产权性质、是否为高新技术行业以及市场竞

34、争程度的异质性影响,同时参考赵宸宇等34的做法,采用似不相关回归模型检验,辅助解读异质性分析结果,如表4所示。4.1产权性质国有企业由于在我国经济体制中的特殊身份,在国家倡导“碳达峰”“碳中和”的绿色发展理念时,更可能积极响应国家政策,因此更倾向于借助数字化手段来促进企业的降污减排,以提升碳绩效水平。因此,本文预期数字化转型对碳绩效的提升作用在国有企业中更明显。表4列1和列2显示,数字化转型(Digital)的回归系数均在1%的水平上正向显著,且组间系数差异不显著。这表明数字化转型对碳绩效的促进作用受企业产权性质的影响不大,可能因为目前大多数企业处于数字化与低碳转型的初期,对国家政策方面的响应

35、力度差异不大,因而产权性质对数字化转型与碳绩效之间的关系影响不显著。4.2是否为高新技术行业相较于高新技术企业,非高新技术企业大多属于粗放型增长,在能源消耗与环境治理方面面临更大的环保压力,故更倾向于借助数字化改善生产和管理流程以助推碳绩效的增长。因此,本文预期数字化转型对非高新技术企业碳绩效的影响更显著。参照黎文靖和郑曼妮35的做法,将全样本划分为高新技术企业和非高新技术企业两组,重新检验数字化转型对碳绩效的影响。根据表4列3和列4,在两组样本中,数字化转型(Digital)的回归系数均正向显著,但非高新技术企业中的回归系数更大,且组间系数差异显著。这表明对于非高新技术企业,数字化转型对碳绩

36、效的促进作用更明显,验证了本文的猜想。4.3市场竞争程度市场竞争程度的差异会影响企业的行为选择,包括其数字化转型的节能减排效果。当面临激烈的市场竞争时,为了获取可持续性的竞争优势,企业将更重视通过开展前沿的数字化转型以实现低碳发展。因此,本文假设市场竞争程度越高,数字化转型对碳绩效的提升作用越强。本文用赫芬达尔指数来衡量市场竞争程度,并对这个变量采用负号的形式以保持方向上的一致。根据表4列5和列6,数字化转型的回归系数均在1%的水平上正向显著,但该回归系数在高市场竞争程度样本组中更大,且组间系数差异显著。这意味着市场竞争越激烈,企业数字化转型对碳绩效的提升作用越显著,符合预期。5 稳健性检验

37、前文初步验证了企业数字化转型对碳绩效的正向影响。为确保可靠性,又分别采用工具变量法、解释变量滞后一期、替换变量的衡量方式进行了稳健性检验,结果如表5所示。5.1工具变量法企业数字化转型与碳绩效之间可能存在内生性问题。因为碳绩效表现越好,企业在发展过程中越容表4异质性检验Tab.4Heterogeneity test变量DigitalControlYearIndustryConstantNAdj.R2F值SUEST产权性质Cp0.259*(18.756)控制控制控制19.931*(42.599)5 3600.09235.970Chi2(1)=2.01Cp0.296*(12.568)控制控制控制1

38、9.620*(42.241)2 4300.17333.580是否为高新技术企业Cp0.108*(5.261)控制控制控制18.402*(44.476)4 4570.09631.260Chi2(1)=8.40*Cp0.044*(5.701)控制控制控制19.192*(85.925)3 3330.16349.600市场竞争程度Cp0.204*(12.125)控制控制控制19.684*(48.274)3 9020.16250.250Chi2(1)=22.51*Cp0.307*(18.808)控制控制控制19.780*(46.300)3 8880.15048.71069研究与发展管理第 36 卷易获得

39、利益相关方的支持和外部性资源,从而促使其数字化转型的开展。因此,本文借助工具变量法来解决这一问题,借鉴肖红军等20的做法,将地区行业年度的数字化水平均值作为工具变量,采用2SLS估计方法对回归模型进行重新检验。根据表5模型1的结果,在第一阶段,工具变量与企业数字化转型在1%的统计水平上显著正相关。并且,F统计量大于10,通过了弱工具变量检验。第二阶段回归结果如模型2所示,数字化转型(Digital)对碳绩效(Cp)影响仍在1%的水平上正向显著,说明在控制内生性问题后,关键结果并未改变。5.2解释变量滞后一期由于数字化转型的实施与最终成效体现需要较长的周期,本文因而将其滞后一期,重新检验数字化转

40、型对碳绩效的影响,以弱化潜在的反向因果问题。表5模型3显示,企业数字化转型l.Digital的回归系数(0.278)在1%的统计水平上正向显著,说明本文的结果不受反向因果问题的影响。5.3替换变量的衡量方式表5模型4汇报了采用企业无形资产中数字化转型相关的部分来测量数字化转型时的回归结果。企业数字化转型Digital2的回归系数(2.099)在1%的水平上正向显著,与前文回归结果一致。模型5为采用政府环保荣誉衡量碳绩效时的回归结果,企业数字化转型Digital的回归系数(0.023)仍旧在1%的统计水平上正向显著,说明主效应回归结果稳健。6 结论与启示 6.1研究结论本文以20142020年沪

41、深A股上市工业企业为样本,基于利益相关者理论和信号理论,实证检验企业数字化转型、绿色创新与碳绩效的影响,得出以下结论。企业数字化转型与碳绩效正相关。绿色创新在企业数字化转型对碳绩效的作用机制中发挥中介作用。碳排放权交易政策增强了企业数字化转型对绿色创新的正向影响以及绿色创新对碳绩效的正向影响,公众环境关注度则能增强绿色创新对碳绩效的正向影响。企业数字化转型对碳绩效的促进作用在高市场竞争程度的情境下和非高新技术企业中更显著,但受产权性质的影响不大。6.2理论贡献第一,从微观层面的企业数字化转型出发,拓展了碳绩效的驱动因素研究。关于数字化与碳减排的关系,已有研究大多聚焦于宏观层面,探讨了数字技术发

42、展3、区域数字化水平8与数字经济9对碳减排的影响效应,而鲜少关注到微观层面的企业数字化转型对碳绩效的影响。本文从微观角度出发,基于利益相关者理论,研究数字化转型对于提升企业碳绩效的促进作用,拓展和丰富了对于碳绩效影响因素的表5稳健性检验Tab.5Robustness test变量IVDigitall.DigitalDigital2ControlYearIndustryConstantNAdj.R2F值Digital模型1:第一阶段0.067*(48.640)控制控制控制-1.947*(-8.460)7 7900.366251.860Cp模型2:第二阶段0.602*(27.360)控制控制控制2

43、0.834*(60.780)7 7900.043Cp模型3:滞后一期0.278*(20.547)控制控制控制20.412*(57.897)6 1080.12059.480Cp模型4:替换解释变量2.099*(15.616)控制控制控制19.616*(60.969)7 7900.09755.390Cp模型5:替换被解释变量0.023*(5.117)控制控制控制2.232*(18.334)7 7900.06938.18070第 2 期马苓等:企业数字化转型、绿色创新与碳绩效研究范畴,为促进企业碳绩效的提升提供了新的思路和借鉴。第二,揭示了绿色创新在企业数字化转型对碳绩效的影响中发挥中介作用,打开了

44、企业数字化转型驱动碳绩效的“黑箱”。已有研究关注了绿色技术创新在区域数字化水平和企业碳绩效之间的中介作用36,但未对企业层面的数字化转型促进碳绩效提升的内在机理进行探讨。本文揭示了绿色创新水平在企业层面数字化转型影响碳绩效过程中起到的重要桥梁作用,是对已有研究的延伸和拓展,不仅丰富了企业绿色创新向碳绩效转化的内在机理研究,还有助于深入剖析企业数字化转型对碳绩效的作用机制。第三,从外部环境角度丰富了企业数字化转型影响碳绩效机制的边界条件。已有研究探讨了企业内部的自身成长性和治理能力以及外部的环境规制和市场竞争程度在企业数字化转型助力碳减排中的情境作用11,但对碳排放权交易政策以及公众环境关注度的

45、具体调节机制讨论不足。本文基于综合视角,从政府与公众两方面主体出发,考察了碳排放权交易政策和公众环境关注度在企业数字化转型驱动碳绩效提升中所发挥的情境作用,进一步丰富了数字化转型对碳绩效影响的边界条件。6.3实践启示为促进企业数字化转型,以推动低碳发展,本文为企业和政府提供以下实践启示。第一,对企业而言,在谋求经济利益的同时,也要主动承担相应的环境责任,实现企业数字化与绿色发展的协同并进。首先,把握数字经济发展的新机遇,持续加大数字化投入,以数字化转型助力碳减排,增强可持续发展能力。其次,注重创新引领,利用数字化转型助力企业绿色创新,以降低产品生产能耗和提高资源利用效率,使高水平的碳绩效成为企

46、业自主的竞争策略。最后,提高绿色发展的意识,积极回应利益相关者的环保诉求,严格遵守环境规制,实现可持续发展。第二,对于政府而言,要发挥宏观调控的职能,积极引导和支持企业的数字化转型,并且维护企业绿色可持续发展的外部环境。首先,应重视数字化转型在推动企业碳减排方面的作用,有效引导和帮扶企业的数字化转型与绿色发展。其次,合理利用市场激励性环境规制,建立以市场为导向的碳价格机制,有效发挥碳排放权交易政策对实现节能减排目标的推动作用。最后,重视非正式环境规制的作用,鼓励公众积极参与环境治理,通过普及绿色环保知识,引导公众购买绿色产品和关注企业的生产过程,促进企业积极进行绿色创新以提升碳绩效。6.4研究

47、局限与展望本文仍存在以下不足之处。首先,在研究样本与方法上,选取工业企业为研究对象,未来可以聚焦工业中的特殊行业(如化工行业、钢铁行业等)进行实证或案例研究,以获得更有典型性和针对性的研究结果。其次,在内部作用机理上,关注了企业绿色创新水平的中介作用,未来还可以从其他视角出发,进一步解析企业数字化转型驱动碳绩效的内在机制。最后,在边界条件分析上,考虑了碳排放权交易政策以及公众环境关注度的情境效果,后续可进一步探索企业内部的环保战略规划以及环保投资决策等方面的影响。参 考 文 献1 张婕,王凯琪,张云.碳排放权交易机制的减排效果基于低碳技术创新的中介效应 J.软科学,2022,36(5):102

48、-108.2 BEIER G,ULLRICH A,NIEHOFF S,et al.Industry 4.0:how it is defined from a sociotechnical perspective and how much sustainability it includesA literature review J/OL.Journal of Cleaner Production,2020(2020-06-20)2023-12-10.https:/doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120856.3 刘婧玲,陈艳莹.数字技术发展、时空动态效应与区域碳排

49、放 J.科学学研究,2023,41(5):841-853.4 NUBER C,VELTE P.Board gender diversity and carbon emissions:European evidence on curvilinear relationships and critical mass J.Business Strategy and the Environment,2021,30(4):1958-1992.5 MOUSSA T,ALLAM A,ELBANNA S,et al.Can board environmental orientation improve US f

50、irms carbon performance?The mediating role of carbon strategy J.Business Strategy and the Environment,2020,29(1):72-86.71研究与发展管理第 36 卷6 周志方,李祎,肖恬,等.碳风险意识、低碳创新与碳绩效 J.研究与发展管理,2019,31(3):72-83.7 周志方,李瑾瑾,曾辉祥.政治和经济利益相关者对企业碳绩效的影响研究基于中国上市公司的实证分析 J.云南财经大学学报,2020,36(4):72-88.8 金贵朝,王国梁,何怡然.数字化水平、产业结构调整与区域碳减排

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