摘要: 在“双碳”目标下，政府要求对当地碳排放进行限制，所有企业都面临着进行减碳降碳转型的局面，而从何处入手又从何处借力也是所有企业共同面临的困局。本文试图基于诸多学者对微观企业数字化转型赋能企业绿色转型的研究上，加入对出口企业的研究，将全球竞争视角加入到数字化转型和绿色转型的研究中，出口企业面临来自发达国家的绿色标准和全球竞争压力，研究出口企业的竞争转型十分有必要。随后基于2013年到2021年的中国上市出口企业的样本数据实证发现，出口企业数字化转型可以显著影响企业绿色创新能力，从而协助企业完成绿色转型。最后根据现有政策，给出对出口企业的建议，出口企业应该利用好其接触世界的特性，在保持国内同步转型的同时，吸收整合世界资源，形成统一的供应链，做到国内和国外双赢，盈利和转型双赢。
Abstract: Under the “dual carbon” goal, all enterprises are facing the situation of carbon reduction and carbon reduction transformation, and where to start and where to borrow from the strength is also a common dilemma faced by all enterprises. Based on the research of many scholars on the digital transformation of micro enterprises to empower the green transformation of enterprises, this paper attempts to add the research on export enterprises and the perspective of global competition to the research on digital transformation and green transformation. Exporters are facing green standards and global competitive pressure from developed countries, and it is necessary to study the competitive transformation of exporters. Subsequently, based on the sample data of China’s listed export enterprises from 2013 to 2021, the municipal government found that the digital transformation of export enterprises can significantly affect the green innovation ability of enterprises, so as to help enterprises complete the green transformation. Finally, according to the existing policy, the suggestions for export enterprises are given, and export enterprises should make good use of their characteristics of contact with the world, while maintaining the synchronous transformation of the country, absorb and integrate world resources, and form a unified supply chain, so as to achieve a win-win situation at home and abroad, and a win-win situation for profit and transformation.
1. 引言
2017年的十九大报告，深刻阐述了人与自然和谐共存的核心思想，强调需牢固确立并实践“绿水青山即金山银山”的绿色发展观，坚守节约资源、保护生态环境作为国家发展的基本国策。于2020年度联合国大会上，中国再次向世界描绘了致力于在2030年前达成碳排放峰值、并于2060年前实现碳中和的宏伟蓝图，此即广为人知的“双碳”战略愿景。在2023年的《政府工作报告》中，也再次深化了对加速构建新型能源体系的紧迫性认识，强调于经济发展的关键领域内加速节能与减碳步伐，坚定不移地推进蓝天、碧水、净土三大保卫战。毋庸置疑，中国作为最具有全球责任感的国家之一，其减碳与降碳行动将在未来一段时期内，作为国家发展的核心任务之一，持续贯穿于国家工作的方方面面。而要做到减碳、降碳，最终落实点必然归属在微观企业，从生产制造的源头进行降碳。然而，受困于现有技术限制、资金限制、人才限制，企业在追随国家发展改革脚步时，往往难以兼顾减碳降碳和企业盈利最大化，企业盈利和国家发展方向在降碳方向上存在难以调解的巨大矛盾。企业如何立足“双碳”目标，追随国家脚步，成为绿色改革中蓝图的一部分，实现环保和盈利双赢的目标，已然是当前企业面临的重要问题。
随着近几年互联网的快速发展，催生了线上经济显著崛起，部分取代了传统实体经济的地位；同时，大数据、人工智能、区块链、云计算等前沿技术在此期间的蓬勃兴起，共同塑造了数字经济这一崭新的经济发展模式，促使数字化转型跃升为企业成长不可或缺的关键引擎之一。企业数字化转型通过对数据的实时监控反馈和流程链条中的高效传输，使其突破了传统生产要素流动的障碍，克服了在传统经营管理模式下的效率问题。显然，数字化转型并不只是一个新的门面、一个新的经营窗口、一种新的技术，更是企业从战略定位到经营管理模式的总体转型。而在当今背景下，企业更需要结合“双碳”目标，以数字化转型为契机，寻找可靠的转型路径追上国家减碳降碳的目标，将数字转型与绿色转型进行有机结合。
此外，中国作为制造业大国，也是出口大国，而中国的主要出口对象，如：美国、日本、韩国、欧盟等国，其对产品的绿色环保标准一般都高于国内。中国的出口产品不仅要在世界维度参与世界各国竞争，也常常面临来自发达国家的绿色歧视。因此出口企业是最先接触到国外绿色技术和绿色理念的企业，对微观企业的绿色创新理解走在中国企业的先列。此外，出口学习效应揭示了出口企业在全球市场中，通过与国际客户和供应商的直接互动，不仅获取了关于最新产品动态的即时信息，还在交流合作中汲取了宝贵的知识与技术。可以发现，研究出口企业的绿色创新有十分深刻的攻坚意义[1]。
因此，本文可能产生的边际贡献在于：在研究对象上，本文主要针对面临绿色降碳压力最大的出口企业；在研究内容上，不局限于企业转型的研究方法，结合商业银行数字化转型的方法，全面刻画出口企业数字化转型的完整样态。
2. 文献综述
应该如何定义绿色转型？工业企业的绿色转型是一系列特征的集合[2]，包括：企业在工业领域内能源利用效率显著提高、排污量显著减少、环境负面影响日益降低、生产效率持续提高、可持续发展能力不断增强的持续变化过程[3]。此外，有学者从微观视角入手，以企业个体为研究主体定义企业绿色转型：制造业企业改变传统生产模式以达到减排同时增效的目的。同时也为企业绿色转型定义集合新增了内涵要求，认为企业绿色转型要做到在可持续发展理论的指导下，以绿色理念为引领，以绿色创新为源动力，实现降碳减排与增产增效并行、环境保护与经济发展双赢的绿色发展模式[4]。进一步，有学者从绿色结构化、绿色能力化和绿色杠杆化三个动态跃升过程重新细分了绿色转型的新内涵。
数字化转型对于企业在新时代的生存与可持续发展具有至关重要的影响。通过运用信息收集、处理、互动与数据整合等先进技术手段，企业能够在内部实现资源优化配置、生产效率的显著提升、市场定位的精准化以及决策质量的飞跃，进而在核心业务领域实现技术创新的深度渗透与引领。然而，数字化转型在推动企业绿色转型过程中所扮演的角色及其对绿色化的赋能效应，尚待深入探讨。当前学术界的研究主要从两个维度展开：一是聚焦于数字化转型对绿色创新的催化作用，深入剖析其影响路径与内在机制，并辅以实证数据加以验证[5]；另一维度则聚焦于特定企业群体，即高能耗、高排放、高污染的“三高”企业，探讨数字化转型如何作为驱动力，影响并促进这些企业的绿色转型进程，揭示了其背后的深层机制[6]。基于资源编排理论的视角，亦有研究聚焦于时间序列案例，深入剖析了三一集团数字化转型如何驱动其绿色转型的具体过程与内在机制。然而，当前研究领域尚存不足，特别是缺乏针对出口企业数字化转型促进绿色转型的全面系统性阐述，以及对两者“双转型”叠加效应机制的深入剖析。此外，在大规模样本的背景下，对企业数字化转型驱动绿色转型效果的实证检验亦显匮乏。
有研究认为环境规制等绿色限制会促进出口企业的产品质量，使得企业在世界市场中的竞争更具有优势从而反馈反哺给国内的绿色转型程度。但也有研究认为绿色限制了企业的发展能力，使得企业不得不提高成本和精力应付绿色限制，导致企业盈利能力难以应对竞争，甚至被市场淘汰。此外，也有学者从企业本身持有技术、对绿色的研发投入、接受外来直接投资等多维度对绿色技术创新的影响因素展开分析。
基于以上分析，本文提出如下假说：企业数字化转型可以帮助提升企业绿色创新能力。
3. 实证说明
3.1. 模型设计
为研究企业数字化转型对出口企业绿色创新能力的影响，本文设定基准模型如下：
其中下标i、p、f、t分别表示行业、省份、企业、年份，lngi表示企业绿色创新能力，体现为企业绿色专利数量的对数，dig表示企业数字化转型程度，con为控制变量的集合，υ为服从正态分布的残差项。企业的绿色专利数量直接反映了企业在绿色技术方面的创新能力和研发投入，是评估企业绿色创新能力的重要指标。数字化转型通过提升企业的数据处理能力、优化资源配置、增强市场响应速度等机制，可能对企业绿色创新能力产生积极影响。同时，企业的财务状况和研发投入也是影响其绿色创新能力的重要因素；而不同地区的企业受所在地区的要素禀赋、利好政策的影响，导致在绿色创新能力上可能存在显著差异。通过引入控制变量，可以减少这些因素对研究结果的干扰，以更准确地抓取企业数字化转型对绿色创新的影响。
3.2. 变量设定与说明
3.2.1. 企业数字化转型
如何量化企业数字化转型？就既有文献来看，运用“数字化相关关键词在企业年报中的词频数量或占比”来度量的方法得到了较广泛的应用。但单一指标包含的信息过少，难以完整刻画企业数字化程度。这次参考衡量银行数字化程度的方法[7]，对企业数据进行类似的处理，将数字化程度分为三个部分：战略数字化、管理数字化、应用数字化。战略数字化根据首次企业提出数字化的年份衡量数字化前瞻性；根据企业是否坚持每年进行数字化规划衡量数字化持续性；将数字化技术分为ABCD四大板块：人工智能(Artificial intelligence)、区块链(Blockchain)、云计算(Cloud computing)、大数据(big Data)，根据企业规划中涉及的技术衡量数字化广度[8]。管理数字化沿用企业报告中与数字化技术相关的词频的对数做指标。应用数字化包括国家级数字奖项、论文、创新资质和ABCD四大类专利等，前三者只有极少数企业拥有，因此应用数字化指标选用ABCD四种类型的专利数量。最后通过topsis熵权法计算得分得出总的企业数字化转型指数做指标。
3.2.2. 企业绿色创新能力
出口企业绿色创新能力，用企业绿色专利数量取对数做衡量指标。也有选用绿色专利数量占总专利数量占比、绿色专利数量中被引用次数的对数作为指标的，但多用于稳健性检验替代绿色专利数量[9]。其中出口企业根据企业财务报表中的分部标准中按地区分布，筛选出分布项目中属于海外的项目，以此判断企业是否属于从事出口的企业。
3.2.3. 控制变量
除开核心变量以外，本文还选取了常见的企业控制变量，包括：企业中与数字化相关的无形资产占总无形资产的比重(asset)、企业净资产收益率(roe)、总资产收益率(roa)、资产负债率(dar) [10]。此外还囊括了宏观的省级数字化环境支撑(enr)：分为三部分：省级有关创新的经费投入、省级有关数字的基础设施、省级数字金融发展程度。省级有关经费投入包括：一省内部的投入研究经费、一省内投入技术改造的经费两个子指标；有关数字基础设施参考《2022中国数字经济发展报告》，选取以下11个指标，包括：域名数、网页数、互联网宽带接口数、互联网宽带接入用户数、参与电子商务活动的企业数量、参与电子商务交易活动的企业数量占比、电子商务销售总额、电子商务采购总额、光缆线路总长度、移动电话普及率等指标；省级数字金融发展程度根据现有研究多数都选用了北京大学的数字金融研究中心公布的数字普惠金融指数来反映，本文同样沿用该指标[11]。最后使用topsis熵权法计算得出省级数字经济环境支撑指数。以及行业控制变量(plt)：结合《上市公司环境信息披露指南》和行业分类标准2017版，选出了BO6、BO7、BO8、BO9、B10、B11、B12、C17、C18、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C29、C31、C32、D44等共19个行业作为重污染行业。如果企业主营业务属于以上重污染行业之一的，则记为1；反之则记为0。
3.2.4. 数据来源说明
本文以2013~2021年的上市企业作为微观样本。其中数据主要来源为国泰安数据库(即CSMAR数据库)，专利数据由CSMAR数据库、中国专利数据库和国际专利分类IPC代码匹配得出；企业年报数据摘自上海、深圳证券交易所的官方网站；省级等宏观层面的数据来自中国城市统计年鉴。剔除了信息过度缺失的样本和变量后，本文共包含了13,023个观测值。
4. 实证结果与分析
4.1. 基准回归
表1中汇报了企业数字化转型对企业绿色创新能力的基础回归结果。其中第(2)列为加入了控制变量但未控制各固定效应的回归结果，第(3)列为加入了控制变量且控制了个体、年份等固定效应的回归结果。结果显示无论是否加入控制变量和控制固定效应，企业数字化转型对企业绿色创新能力均有显著的作用。其中企业数字化转型与企业绿色创新能力的相关系数均为正，表明进行数字化转型可以帮助企业改进绿色创新能力。
Table 1. Regression results
表1. 回归结果
|
(1) lngi |
(2) lngi |
(3) lngi |
(4) TFP_LP |
dig |
2.438*** |
1.574*** |
1.690*** |
2.036*** |
|
(12.09) |
(7.06) |
(7.77) |
(17.44) |
asset |
|
0.0832 |
−0.0493 |
0.234*** |
|
|
(1.48) |
(−0.91) |
(8.07) |
roe |
|
0.0182 |
0.00965 |
0.0488*** |
|
|
(1.25) |
(0.69) |
(6.53) |
dar |
|
0.00823* |
0.00567 |
−0.0511*** |
|
|
(2.56) |
(1.84) |
(−30.93) |
roa |
|
−0.0240** |
−0.0209** |
0.134*** |
|
|
(−3.26) |
(−2.96) |
(35.32) |
enr |
|
0.847*** |
0.349 |
−0.0709 |
|
|
(10.42) |
(1.61) |
(−0.61) |
plt |
|
0.118 |
0.133* |
−0.236*** |
|
|
(1.69) |
(1.99) |
(−6.57) |
_cons |
0.746*** |
0.206*** |
0.370** |
7.886*** |
|
(70.61) |
(3.63) |
(3.29) |
(130.52) |
N |
13023 |
12974 |
12974 |
12974 |
R2 |
0.013 |
0.025 |
0.112 |
0.407 |
Id |
No |
No |
Yes |
Yes |
Year |
No |
No |
Yes |
Yes |
*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.01的水平上显著，括号内为稳健标准误。
4.2. 机制检验
本文在此大胆猜想企业数字化转型对企业绿色转型的影响机制：数字化技术为企业提供了更为先进的生产设备和技术，从而促进了企业的绿色技术研发。为了验证这一猜想是否成立，本文用全要素生产率作为中介变量，利用两步法检验该机制[12]。表1第(4)列检验了企业数字化转型对企业全要素生产率的影响，结果表明企业数字化转型对企业的全要素生产率有显著的正向影响。企业全要素生产率作为一个综合性指标，企业在技术、管理及信息获取层面的创新能力提升均可由其反映。这种创新能力的持续增强，为企业绿色创新提供了强劲动力。随着全要素生产率的不断提高，企业在绿色技术探索与应用、绿色产品开发等方面展现出更强的实力，进而更有意愿投入更多资源于绿色创新之中，形成创新意愿与创新能力的正向循环[13]。
4.3. 稳健性检验
为了确保实证结果的可靠性，本文采取了以下稳健性检验。首先，使用企业的绿色专利数量占所有专利总量的百分比(gper)替代被解释变量。使用绿色专利数量所占百分比可以更好地衡量企业在数字化转型之后对绿色创新的重视程度和资源偏向程度，占比越高代表企业越重视绿色创新，投入到绿色创新的资源更多，绿色创新的转化率越高。其次，使用企业的绿色专利被引用次数取对数(lnbygi)替代被解释变量。由于绿色专利分为发明、实用新型两种，其创新性和实用性参差不齐，可能存在部分绿色专利存在水分，并无助于实际生产。因此选用绿色专利被引用次数的对数做被解释变量，可以有效筛选出真正有利于企业生产的绿色专利，更能衡量出企业的实际绿色创新水平。企业的绿色专利被引用次数越多，代表企业的绿色创新更新颖、更实用，企业的绿色创新更深入。最后考虑到每一项技术从发明到投入实际生产需要时间转化，同时专利授权本身也有时滞性，因此本文对基准回归中的解释变量进行前置一期(l.dig)处理进行稳健性检验。其统计结果如表2所示，解释变量的估计系数仍然显著为正，与基准回归的结果一致。说明出口企业数字化转型有利于绿色转型，结论具有稳健性。
Table 2. Robustness test
表2. 稳健性检验
变量 |
(1) gper |
(2) lnbygi |
(3) lngi |
dig |
0.151*** |
0.672** |
|
|
(3.47) |
(2.61) |
|
l.dig |
|
|
1.048*** |
|
|
|
(4.27) |
asset |
−0.0141 |
0.0418 |
−0.130* |
|
(−1.30) |
(0.65) |
(−2.15) |
roe |
0.00197 |
−0.0326* |
0.0105 |
|
(0.70) |
(−1.98) |
(0.75) |
dar |
0.000634 |
0.00336 |
0.00356 |
|
(1.03) |
(0.92) |
(0.94) |
roa |
−0.00223 |
−0.0203* |
−0.0273** |
|
(−1.58) |
(−2.43) |
(−3.27) |
enr |
−0.00117 |
−1.373*** |
0.274 |
|
(−0.03) |
(−5.35) |
(1.11) |
plt |
0.0228 |
0.144 |
0.138 |
|
(1.70) |
(1.83) |
(1.85) |
_cons |
0.0670** |
1.442*** |
0.528*** |
|
(2.97) |
(10.82) |
(3.83) |
N |
12974 |
12974 |
10739 |
R2 |
0.046 |
0.136 |
0.111 |
Id |
Yes |
Yes |
Yes |
Year |
Yes |
Yes |
Yes |
*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.01的水平上显著，括号内为稳健标准误。
5. 启示与政策建议
首先，企业应加快转变思想观念，对“双碳”背景下的绿色转型做出新的定位，将双重转型叠加来看，认识到双重转型交互的重要性。尽早展开企业现状绿色发展水平评估，了解自身绿色转型的主要矛盾。而不是仅将数字化转型和绿色转型孤立来开，也不是将数字化转型仅仅作为实体的互联网补充，而要深刻体悟数字化转型的新机遇，跟上国家改革的步伐，助力“双碳”目标的实现。
其次，企业在做完自身评估后，应选取适合自身要素和所处城市省份禀赋的绿色转型模式。具有高污染、高能耗、高排放特点的重污染行业的企业要更依赖于数字化转型带来的契机，以驱动自身绿色转型。在加大绿色技术研发投入的同时，重视对数字技术的发展，要形成以“数字”养“绿色”的模式。例如：企业在完成部分绿色技术创新时，利用数字平台将经验和技术出租或售卖给政府和其他企业，形成绿色创新的动态流程，边创新边用数字平台补贴创新成本，同时还能协助其他企业或城市完成减碳降碳指标。
最后，出口企业应利用好其出口与国际相衔接的特殊性，保持自身的供应链可持续性，与供应链伙伴建立紧密的合作关系，推动整个供应链的可持续性。例如：企业通过与供应商合作，共同制定并执行绿色标准，确保原材料的可持续采购和生产。与供应链伙伴共同投入研发和创新，推动绿色技术的应用和发展。共享创新成果，共同探讨更环保的生产方法和产品设计，推动整个产业链向更绿色的方向发展。