王 筱 桐

(运城学院 经济管理系,山西 运城 044000)

近年来,以牺牲环境为代价的粗放型经济发展模式带来的高排放、高能耗等问题愈发突出。党的二十大报告指出,推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。作为推动国家节能减排、实现产业链绿色转型升级的最终环节,企业既是碳减排的直接贡献者,也是实现碳减排任务的具体执行者[1],以何种方式更高效地推进企业碳减排工作,直接关系到全国碳减排的进度和成效。

随着数字技术的不断成熟和普及,关于数字化转型能否促进企业碳减排成为学术界讨论的热点。其中部分学者认为:首先,数字技术能帮助企业更好地监测和控制碳排放,比如,企业基于传感器和物联网技术实时监测设备的运行和能耗,进而找到高耗能设备并进行优化调整,提高运营效率[2],从而减少能源浪费和碳排放[3];其次,企业可利用数字技术对生产流程进行精细化管理,降低废弃物排放量,减少环境污染;再次,数字技术的使用能有效提高企业获取市场信息的能力,降低企业协调成本[4],实现价值链整合,进而提高企业碳排放效率。然而,持反对观点者则认为,由于“回弹效应”,数字技术的应用可能会增加能源消耗,从而得出不同结论:数字技术迭代速度很快,企业需要不断购买新设备、频繁更新升级软件,且数字技术的使用会产生电子垃圾,进而增加企业耗能和碳排放量[5]。数字化转型可能会使企业更加依赖能源。虽然数字技术可提高生产效率、节约资源,但企业本身的运行也需要能源支持。Salahuddin和Alam的研究结果表明,互联网信息技术的使用致使电力消耗增加,并未实现能源效率的提高,如果企业过度依赖数字技术,可能非但没有改善环境,甚至可能加剧环境问题恶化[6]。

不难发现,现有文献对数字化转型与碳减排关系的探讨尚未形成共识,这可能与不同国家数字技术发展水平存在一定关联。近年来,随着中国数字经济发展及“双碳”目标提出,数字经济、数字产业及数字化转型的相关研究受到关注,但现有的研究尚存在一定不足:首先,在研究层面,现有研究主要从行业和省级层面研究数字经济发展对碳排放的影响,基于微观企业层面的研究仍处于初期;其次,在价值效应方面,目前的研究主要侧重于经济价值或财务价值的研究,非经济价值的研究尚存欠缺,而非经济价值的实现在国家高质量及可持续发展中的作用十分凸显。企业作为实现国家高质量发展的重要环节,厘清企业实现碳减排的影响因素及作用机制,对我国落实“十四五规划”中提出的碳达峰碳中和目标具有积极贡献。

有鉴于此,本文拟结合中国情境,从微观企业视角入手,研究企业数字化转型对碳减排的影响,并引入持续创新力作为中介变量对其机制进行识别检验,为理解中国上市公司数字化转型与碳减排提供更加全面的证据。

一、理论分析与假说

(一)企业数字化转型与碳减排

目前已有文献针对碳排放的影响因素已做出比较充分的探讨。在宏观层面,已有研究从经济增长、产业结构、对外投资、人口规模、能源强度等视角分析了碳排放的影响因素[7-9]。在微观层面,学者们分析了协同创新、财务状况、激励机制等对碳排放的影响[10-12]。上述研究从宏观和微观视角为理解企业节能减排的动机和机制提供了丰富经验。

随着人类进入信息化时代,信息技术能源消耗效应引起众多学者的关注,特别是数字技术与能源消耗间的关系研究。企业数字化转型是指企业通过信息技术手段升级传统管理模式和业务流程,推动数字技术赋能企业创新链、供应链、价值链的全方位全过程[13]。与早期的“索洛悖论”不同,部分学者认为数字技术的应用可以提高劳动生产率,在一定程度上降低了能源消耗。从信息技术应用视角看,企业数字化转型可直接减少设备能源使用[14],运用数字技术交互式实时监控功能[15],优化产品性能,提升资源使用效率。基于经济管理视角,数字技术改变了组织运行逻辑[16],数字技术的应用可以降低企业内外部非对称信息和交易成本,提高管理运营效率,优化组织结构和经营模式;同时,企业数字化转型通过影响绿色技术创新,提高产品技术含量和附加值[17],实现精准降耗,从而对企业环境改善和可持续发展产生长远积极作用。因此,本文提出假设:

H1:企业数字化转型可以提高碳减排水平。

(二)持续创新力的中介效应

随着竞争加剧,数字化转型对企业持续创新的作用不容忽视,数字技术的创新作用会产生节能减排的效果。由外部性理论可知,企业活动具有一定外部性,而技术创新可以减少企业活动的负外部性。研究证明,企业数字化转型有效促进了持续创新。企业可持续创新以知识学习和价值创造为核心,其水平高低取决于外部创新知识共创网络[18]及内部知识资源持续更新整合能力[19]。数字化转型将人工智能、大数据、云计算等前沿技术嵌入传统创新模式中,可直接提升企业持续创新水平。同时,数字化转型为创新主体协作、突破创新边界提供技术支持,降低创新要素共享门槛,提升企业持续创新力。基于此,数字化转型为企业可持续创新奠定了技术基础,企业持续优势的形成离不开持续技术创新[20],融合数字技术的可持续创新力通过提高能源利用率,降低企业成本,优化创新链、供应链和价值链,对节能潜力具有长期影响[21]。因此,本文提出如下假设:

H2:企业数字化转型可以提升持续创新力,进而对碳减排产生促进作用。

二、研究设计

(一)数据来源

2010年之后,中国数字技术进入快速发展阶段,并逐步被企业所采用。基于此,本研究以2010—2020年A股上市公司为样本,并做如下处理:第一,剔除金融及房地产类上市公司样本及ST、PT、退市等特殊处理的样本;第二,剔除相关变量缺失样本;第三,对非连续变量进行双边1%的Winsor缩尾处理。本文最终整理得到包含2461家上市公司的21810个样本数据,财务数据主要来源于国泰安(CSMAR)数据库,表征企业可持续创新水平的专利数据来自国家知识产权局知识产权综合信息服务平台,表征企业碳减排的变量数据来自和讯网社会责任报告数据库(CSR)。

(二)变量说明

1. 被解释变量

企业碳排放量(EnGov)。限于微观数据的可获得性,大多数研究采用企业某一污染物(如二氧化碳、二氧化硫等)的排放量作为其碳排放水平的衡量指标[22,23]。但采用单一污染物排放量无法全面衡量企业碳排放水平,因此,本文参考方兰等[24]、胡洁等[25]的研究,采用第三方组织的企业社会责任报告或企业年度报告中对碳信息进行评级赋值的方法。与采用某一污染物排放量衡量碳排放水平相比更具全面性,与个人主观设计评价指标相比更加权威和客观。本文采用和讯网发布的上市公司社会责任报告中环境责任指标下的环境治理二级指标作为企业碳减排水平的代理变量,并对环境治理得分进行对数化处理。环境治理得分从企业环保意识、环境管理体系认证、环保投入金额、排污种类数、节约能源种类数等角度进行全面综合评价,在一定程度上衡量了企业碳排放水平。基于此,本文认为企业环境治理得分越高,说明企业节能减排效果越好。

2. 核心解释变量

企业数字化转型(Digital)。参照吴非等(2021)[26]的研究,借助与数字经济相关的国家政策语义表述,利用文本分析法,构建反映中国上市企业的数字化转型指标。首先,构建企业数字化术语词典,利用Python分词处理技术及人工识别方法,归纳整理有关数字化转型的关键词;其次,对2010—2020年的上市企业年报“管理层讨论与分析”(MD&A)部分中的文本内容匹配数字化转型术语词典的关键词,统计相关词频,并构建上市公司-年度变量;最后,构建数字化转型指标。鉴于不同企业相关词汇数量的差异,在提取出相关词汇频数后,本文采用数字化相关词汇数量总和的自然对数衡量企业数字化转型水平。企业年报MD&A中数字化相关词汇数量总和越大,则表示该企业数字化转型水平越高。

3. 控制变量

考虑到影响企业碳减排的因素,本文参照方兰等[24]、刘慧等[27]学者的研究,选取控制变量:企业年龄(FirmAge)、托宾Q(TobinQ)、现金流比率(Cashflow)、资产负债率(Lev)、营运能力(ATO)、机构持股(INST)、管理费用(Mfee)、大股东资金占用(Occupy)、管理层持股比例(Mshare)、成长性(Growth)、产权性质(SOE)。变量详见表1。

表1 变量定义

(三)模型构建

本文构建企业数字化转型与企业碳减排之间关系的多元回归模型,具体如下:

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

(1)

式(1)中,i表示企业,t表示时间,被解释变量为碳减排水平(EnGov),核心解释变量为数字化转型水平(Digital),CVs为控制变量,ε为残差项。本文对时间(Year)和行业(Ind)进行固定效应控制。

三、实证结果

(一)基准回归分析

基准回归分析结果见表2。第(1)列为企业数字化转型(Digital)的回归结果,回归系数为0.023且通过了1%的统计显著性检验;第(2)列在第(1)列的基础上纳入了控制变量集,结果显示企业数字化转型在1%的显著性水平下仍然对碳减排效果产生正向促进作用。通过数字化转型,能促进企业更好履行社会责任,提升企业在环境治理方面的表现,研究假设H1验证成立。

表2 基准回归检验结果

(二)稳健性检验

1. 内生性处理

从企业数字化转型与碳减排之间的逻辑关系看,二者间可能存在内生性关系。为缓解内生性问题,本文使用工具变量法对实证中可能存在的内生性问题进行处理。本文参考肖红军等[13]的做法,构建同行业同年份其他公司的数字化水平均值作为企业数字化转型的工具变量,即企业同年度所处行业的数字化水平与企业个体数字化水平密切相关,但难以对该企业碳减排效果产生直接的逻辑联系。基于此,本文以二阶段回归对研究假设H1予以再次验证。表3的列(1)第一阶段模型回归检验了企业同年份所处行业数字化程度与企业个体数字化的相关性,发现同行业同年份数字化程度均值与企业个体数字化存在较大相关性,但与企业个体层面的碳减排表现不存在直接的逻辑关联。在表3列(2)的第二阶段模型回归结果中,企业数字化对碳减排表现产生显著正向影响,并通过1%的显著性水平检验,研究假设H1依然成立。

表3 内生性检验(工具变量法)

2. 替换重要变量

为进一步检验回归结果稳健性,本文替换核心解释变量和被解释变量,进行稳健性检验:第一,替换核心解释变量。本文借鉴袁淳等(2021)[28]的研究,将数字化转型指标用数字化词频占MD&A中总字数比例衡量,并对其进行对数化处理,作为新的数字化转型指标,记为Digital1,结果如表4的列(1)。第二,替换被解释变量。彭博企业社会责任数据库的ESG评分体系提供了企业在环境、社会责任和公司治理方面的得分,其中“E”是对企业碳排放强度、能源利用效率、气候环境改善等环境绩效指标的评分,得分越高环境表现越好,碳减排成效越好。本文以彭博ESG环境评分中的环境得分作为被解释变量,记为ESG_E,结果如表4的列(2)所示。

表4 替换重要变量

3. 排除企业策略性行为

由于本文数字化转型指标来源于上市公司年报中的数字化相关词汇数据,基于信号传递理论,企业有可能以蹭热度或炒作等为目的产生策略性信息披露行为[29]。为减少企业策略性行为的影响,本文进行如下检验:第一,剔除转型程度为0的观测样本。鉴于可能存在已转型但尚未在年报中披露的情况,本文剔除数字化转型为0的样本进行重新回归,结果如表5的列(1)。第二,剔除残差前1%的观测样本。企业管理者可能利用数字化存在的聚光灯效应,增加企业声誉、美化企业形象,以此吸引投资者关注及政府政策支持,这种策略性炒作可能会导致数字化词频虚高,从而影响数字化转型指标的准确性。为了排除此种可能,本文剔除了残差前1%的观测样本并重新进行检验,结果如表5的列(2)。第三,剔除样本期内因信息披露等受过处罚的公司样本并重新进行检验,结果如表5的列(3)。

表5 排除企业策略性行为

(三)异质性检验

基准回归结果验证了企业数字化转型与碳减排的关系,并通过多种稳健性检验。但对于不同属性的企业数字化转型对碳减排的影响可能存在非对称效果,因此,异质性检验的结果有助于提供差异化的理论参考。为实现上述目的,本文以产权性质及地域性质进行异质性分析。

1. 企业所有权性质

本文针对企业所有权性质进行分样本检验,回归结果如表6列(1)和列(2)所示。在非国有企业组别中,企业数字化转型带来了显著的碳减排效果(系数为0.025且通过1%的显著性检验),而国有企业组别的回归系数没有通过显著性检验。可能的原因在于:非国有企业相比于国有企业更趋向于采用提高能源使用效率实现减碳目标[22],其预算约束、激励机制、管理运营效率等在数字技术的支持下更加灵活高效[30],同时,非国有企业获得的低碳经营成本补偿更多[31],使得数字技术在非国有企业中能更好地发挥作用。相比之下,国有企业比非国有企业拥有更多的政治关联,往往更加注重稳定性和安全性,数字化转型的进程相对较慢。此外,国有企业在管理和运营方面的体制机制较为僵化,面对环保要求的灵活性相对较弱。因此,非国有企业在数字化转型方面的积极投入和实践,使其在碳减排方面取得了显著的效果。而国有企业在数字化转型方面的滞后,导致其碳减排效果相对不显著。为了实现可持续发展和环境保护,国有企业应积极推进数字化转型,提高企业的运营效率和市场竞争力,实现碳减排和可持续发展的双赢。

表6 异质性检验

2. 企业地域性质

针对企业所属地域的不同,将其分为东部地区企业、中部地区企业和西部地区企业,结果如表6列(3)—列(5)。从检验结果看,东部地区企业数字化转型显著提高碳减排效果(系数为0.029且通过1%的显著性检验),而中部、西部地区未通过显著性检验,这表明企业数字化转型对碳减排的影响呈现一定的空间差异。东部地区相较于中西部地区企业经济发展水平高,先进技术、人才、政策、资金等高端要素大量集聚于此,企业发展以技术驱动为主,而中西部地区经济相对落后,数字技术等高端要素相对分散,且企业发展更多依赖资源环境,从而使企业数字化转型的难度较东部企业上升,降低碳排放的效果较差。

(四)机制识别与检验

为进一步探究企业数字化转型与碳减排的机制黑箱,基于中介效应递归方程[32]进行机制检验,本文选取企业持续创新力为中介变量(Mediator),检验企业数字化转型降低企业碳排放的创新机制。

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)

数字化转型可以帮助企业形成良好的创新生态环境,增强持续创新长效机制,最终外化为企业多元化持续创新。企业持续性创新不仅可以提高资源和设备的利用效率,还可以降低生产成本,改进生产管理流程,进而减少企业碳排放。因此,本文认为企业数字化转型可以促进企业持续创新力进而提高碳减排水平。

已有文献多采用企业研发投入、专利申请数等进行对数化或者取0/1值作为衡量企业创新水平的指标,本文基于此,并借鉴何郁冰等[19]的方法,以企业创新投入指标(研发投入)和创新产出指标(专利申请数)的增长对比进行对数化处理来衡量企业持续创新程度。具体将企业t-1年与t年的研发投入(专利申请数)之和除以t-2年与t-1年的研发投入(专利申请数)之和,再乘以t-1年与t年的研发投入(专利申请数)之和来衡量企业第t年的持续创新力。公式如下:

式中,IPt和DPt分别表示第t年的企业创新投入持续性和创新产出持续性,RPt和PAt分别表示企业在第t年的研发投入经费和专利申请数量。

本文选取企业创新投入持续性IP和创新产出持续性OP作为中介变量衡量持续创新力水平,回归结果如表7列(1)至列(4)。结果显示,在列(1)中,数字化转型(Digital)对创新投入持续性(IP)在1%水平显著为正,说明企业数字化转型更易实现在创新投入上的可持续性;同时在列(2)中创新投入持续性(IP)对企业碳减排(EnGov)的促进作用在1%水平上显著。但从列(3)和列(4)分析,企业数字化转型(Digital)对创新产出持续性(OP)的促进作用没有通过显著性检验。这可能是因为数字化转型可以帮助企业更好地掌握市场需求和消费者行为,从而更精准地进行产品设计和研发,提高研发效率和质量,减少无效研发投入,提高资源利用率。企业专利申请需要经过一系列的流程,且专利申请量的增加还受企业的研发战略、市场竞争、专利保护意识等多种因素影响,企业研发经费的投入并非都以专利的形式展现,有些企业注重保护商业机密,则其数字化转型将不会直接导致创新产出的持续增长。因此,假设H2部分得到验证。

表7 企业数字化转型与碳减排的机制识别:创新投入持续性与创新产出持续性

四、研究结论及启示

本文实证分析了数字化转型、持续创新力对碳减排的影响,结果表明:第一,企业数字化转型正向影响碳减排效果。第二,在不同企业属性差异下有明显的非对称效果:非国有企业、东部地区企业的数字化转型更能带来企业环保战略实施效果的提升。第三,机制检验表明,企业数字化转型主要通过推动企业持续创新实现碳减排。

本研究的政策启示在于:第一,加大政府扶持,助推数字化转型。进一步完善企业数字化转型的市场管理机制,加强政府跨部门协调,逐步形成统一政策框架和执行机制,提高政策有效性;加大新型数字基础设施建设投入力度,统筹数据资源整合开发利用,建立健全数据保护和隐私法规,加强政府监管力度;结合各地数字经济发展水平,提供政策、财政、税收等激励措施,解决数字技术、设备、核心人才等卡脖子环节,实现数据信息跨行业共享及数字网络的创新发展。第二,重视企业数字化转型对低碳环保的推动作用。数字化转型是创新企业架构、人才培养、业务流程等方面的重要手段,以数字技术推动企业可持续创新,进而在提升经济效益与非经济效益方面共同发力,更好地推动企业低碳发展。