大數據應用對河北省鋼鐵行業綠色轉型的影響分析

呂明元，劉明月，李彥超

(1.天津商業大學 經濟學院，天津 300134;2.濟南大學 泉城學院，山東 濟南 265600)

一、問題提出

當前，以信息通信技術為代表的第四次工業革命為新興產業的發展和傳統產業的變革帶來了新的機遇。大數據作為一種對海量數據進行收集加工處理的新興技術，成為推動新興產業發展和傳統產業轉型升級的重要力量。《中國制造2025》提出要通過推進工業化和信息化的深度融合來帶動整個制造業綠色發展。《工業綠色發展規劃(2016～2020年)》進一步提出推動互聯網與綠色制造融合發展。

鋼鐵行業是中國工業發展的基礎性行業，對經濟發展起著重要的支撐作用。近年來，隨著中國經濟進入新常態，供給側結構改革不斷發力，環保約束也日漸趨緊，鋼鐵行業面臨著市場需求放緩和環保約束增強的雙重壓力。尤其是2015年以來，鋼鐵行業國內外市場需求增長乏力，鋼鐵價格波動頻繁，多數鋼鐵企業出現負利潤。2017年，因環保要求不達標而被強制退出的鋼鐵企業達700多家，涉及產能超過一億噸。河北省作為中國典型的鋼鐵大省，在鋼鐵行業微利的大背景下，階段性產能過剩、結構性供需矛盾突出、技術研發能力弱以及重污染高能耗的問題日益突出。因此，在經濟結構調整的關鍵時期，如何實現鋼鐵行業的綠色轉型已經成為現階段亟待解決的問題。

有關技術進步對工業部門影響的研究表明，技術創新和結構調整是促進工業綠色發展的重要途徑[1]；先進生產技術的應用能夠解決工業發展過程中的高污染高能耗問題[2]；呂明元[3]認為先進生產技術的應用有利于產業結構的生態化，從而助推中國經濟的綠色發展。實證研究也表明，技術進步能夠顯著降低中國工業部門的能源強度，推動工業綠色轉型[4]-[6]；邵帥等[7]基于蒙特卡洛模擬進行的動態情景分析認為，在嚴格執行節能減排措施和大力發展技術創新的條件下，制造業將具有可觀的減排潛力。

大數據的發展為鋼鐵行業的綠色轉型帶來了機遇，企業生產運營過程中大數據技術的應用能夠有效降低企業能耗，推動企業綠色轉型。在鋼鐵企業生產運營中應用大數據技術能否促進鋼鐵行業綠色轉型，以及二者之間的內在機制是什么，成為值得深入研究的問題。

國外學術界關于大數據對于鋼鐵行業轉型的實證研究逐步深入。Fisher-Vanden[8]以75 家中國鋼鐵企業為樣本的研究發現，樣本企業通過采用基于ICT(信息通信技術)自動控制等技術的連續鑄造法，實現了鑄造設備的更新和生產的自動化，帶來了極大的能源節約。Romm[9]基于美國1996～2000 年相關數據分析認為，樣本期間內美國能源強度的非預期性下降，主要是由互聯網技術在傳統高能耗行業中應用引致的；Ishida等[10]采用 1980～2010 年時間序列數據，運用自回歸分布滯后模型分析了日本 ICT 投資、經濟增長及能耗之間的關系；Schulte等[11]基于10個OECD國家的 27 個工業行業面板數據分析了ICT資本對能源需求的影響。

近幾年來，國內學者對于大數據對鋼鐵行業綠色轉型影響的研究成果也逐漸出現。從理論方面來看，呂慶等[12]從大數據技術在鋼鐵企業生產過程中應用的角度論證了大數據在鋼鐵綠色轉型中的重要作用；李歡等[13]論述了以物聯網、大數據和云計算為主的智能制造技術在中國鋼鐵行業的具體應用；王春梅等[14]認為大數據技術在鋼鐵行業生產過程中的運用能夠實現企業節能降耗；黃導等[15]指出綠色發展已成為鋼鐵產業轉型升級、可持續化發展、提高鋼鐵行業社會形象及核心競爭力的重要途徑。

國內學者的相關實證研究成果近年也逐漸增多。樊茂清等[16]研究了ICT投資對中國33個產業部門能源強度的影響；張三峰等[17]考察了企業生產運營中應用信息通信技術對企業能源消耗的影響及其機制；魏艷秋等[18]通過VAR模型研究了現代信息技術服務業與制造業之間的融合促進關系。劉家鵬等[19]運用超效率DEA-Tobit模型，對河北省鋼鐵行業的能源效率及節能減排潛力進行分析，結果表明，河北省鋼鐵行業整體能源效率水平一般，具有一定的節能減排潛力。劉紹敏等[20]從企業層面出發，對河北省鋼鐵行業發展現狀進行分析，提出民營鋼鐵企業轉型升級的具體對策。案例研究方面，徐雪松等[21]分析了華菱湘潭鋼鐵有限公司大數據背景下鋼鐵能源管理和信息化建設的實施方案及其成效；白瑞國等[22]從鋼鐵生產過程中大數據技術的應用出發，分析了河鋼承鋼公司的質量管理控制目標，應用大數據技術促進鋼鐵行業轉型的案例；許憲春等[23]以貨車幫、滴滴出行等大數據平臺對綠色發展的影響為例，從實證層面對大數據促進綠色轉型的內在機制進行了論述。

國內外的研究在一定程度上表明，與環境管制、政策激勵等相比，技術創新對促進鋼鐵企業綠色轉型具有更好的作用，主要原因在于技術創新給予鋼鐵企業更大的靈活性，使鋼鐵企業能夠選擇最合適的手段實現綠色轉型。同時也可以看出，目前國內外關于大數據及大數據技術創新對經濟社會發展方面的研究以理論研究和案例分析為主，定量的實證研究相對較少。

與現有文獻相比，本文的主要貢獻在于：第一，以中國鋼鐵行業大省河北省為研究對象，選取2007～2017年相關數據，將大數據技術的發展對行業綠色轉型的影響具體到鋼鐵行業上，提供了大數據技術發展能夠顯著促進鋼鐵行業綠色轉型的微觀證據，為中國傳統行業探索綠色轉型道路提供了新視角；第二，本文基于河北省相關數據，構建鋼鐵行業綠色轉型指數和大數據發展指數，采用逐步回歸法對大數據在鋼鐵行業綠色轉型中的作用進行定量分析，從而探索影響鋼鐵行業綠色轉型的主要因素，為其他地區鋼鐵行業的綠色轉型提供參考；第三，本文從產業鏈的角度對大數據在鋼鐵行業綠色轉型過程中發揮作用的機制和路徑進行理論分析，最后針對鋼鐵行業運營的各個環節提出推動鋼鐵行業綠色轉型的可行建議。

二、內在機制分析與研究假說

《國務院促進大數據發展行動綱要》(國發[2015]50號)對“大數據”作了如下定義：大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展成為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。“綠色轉型”的定義是：從傳統的發展模式向可持續發展模式的轉變，該轉變的核心在于降低資源的消耗、污染的排放等，最終實現環境成本的內化。[24]

大數據技術作為一種通用技術，不僅在鋼鐵生產過程中能夠即時迅速進行數據處理，而且在鋼鐵企業產品設計、物流運輸、商品營銷以及售后服務方面都有助于企業消除冗余、降低成本，推動企業的綠色轉型(如圖1所示)。

圖1 大數據應用于鋼鐵企業運營流程示意圖

(一)利用大數據優化鋼鐵產品設計，提高設計效率

近年來中國鋼鐵行業正面臨著市場形勢的巨大變化，用戶對產品質量的要求越來越高，尤其是汽車工業、高端家電等行業對鋼材產品的質量要求日趨嚴格，產品需求越來越多樣化。在這樣的背景下，利用大數據改變傳統的生產決定消費的生產模式，把用戶需求因素納入產品研發設計環節，有利于實現產品性能與用戶需求的對接，提高企業競爭力。

大數據技術的發展使得用戶需求更加透明化。對產品設計人員來說，企業通過大數據平臺及時捕捉用戶對產品消費偏好的變化，經過數據處理和分析及時將信息反饋給產品研發設計人員，從而使研發人員可以基于數據分析及時優化產品設計，提高設計效率。如，鋼鐵供應商利用大數據技術，實時追蹤用戶產品需求變化，強調產品生產的先期介入和用戶溝通，以優化產品設計，提升客戶服務水平。再如，在汽車廠商汽車板的生產中，鋼鐵企業研發人員在產品設計環節考慮汽車鋼板的使用環境等因素，優化汽車廠商所用鋼材的模具和沖壓工藝，使鋼鐵企業提供的汽車板能夠與汽車制造商對汽車板的加工達到最佳匹配，實現鋼鐵產品與用戶需求的高度契合，從而減少供求雙方關于產品設計協調與磨合的中間成本，提高產品設計效率。

(二)大數據有益于鋼鐵生產過程中的節能減排

鋼鐵行業具有產品生產線長、產品量大的特點，與之相伴而生的是生產線上下游互相影響及產品質量難以把控的問題。雖然目前大多數鋼鐵企業都可以通過在生產線中安裝各種傳感檢測設備實現對在生產過程中產生的相關數據的獲取，但如何有效利用這些數據實現鋼鐵生產過程中降低能耗、減少污染物排放，以及有效控制產品質量的問題卻沒有得到解決。大數據技術的快速發展為解決這個問題提供了可能。

結合大數據分析技術，通過構建基于大數據技術的全生產線質量控制系統，對海量數據進行分析，獲得可靠高效的質量控制模型，從而指導生產，實現對產品質量的有效控制。大數據在線質量監控可以將生產車間與后臺控制系統相連接，構建產品制造全流程的智能跟蹤系統，通過對歷史數據庫進行分析，查看各種實時關鍵績效指標，進而對現場問題做出預判，有助于生產人員從鋼鐵生產全流程中發現產品瑕疵的產生點，提前發現并解決潛在的質量隱患，從而減少不必要的資源、能源消耗。在鋼鐵生產質量控制方面，承鋼集團技術中心以燒結實際生產數據為基礎，以大數據挖掘平臺為依托，以數理統計和機器學習算法為核心，實現生產結果的精準預報，調整控制生產參數使燒結各工序在最優狀態下運轉，達到提高并穩定燒結礦產質量指標的目的，初步實現燒結工序的全產線質量智能控制。

(三)通過大數據優化鋼鐵企業物流管理，降低企業物流成本

目前, 鋼鐵行業競爭日益激烈，產能過剩、供大于求的境況短期內很難改變。在這樣的背景下，降成本成為企業日漸關注的一個利潤點。而物流成本作為企業第二大成本，一直以來是阻礙企業降低成本的瓶頸環節。大數據技術的應用使企業能夠掌握物流過程中的全部數據，充分分析和挖掘這些數據的價值，助力企業找到降低物流成本的空間。

在物流管理中應用大數據，實際上就是把GPS定位、物聯網和實時數據處理相結合，在物流行業中將信息系統化，把零散低效的物流數據加以整合，建成能夠依靠地理空間信息進行統一協調監管的現代化物流系統，幫助企業實現對實時物流數據的監管和掌控，提高倉儲和運輸的效率，從而實現高效運營。在利用大數據降低鋼鐵企業物流成本方面，上海鋼聯的探索值得我們借鑒和研究。上海鋼聯依靠大數據整合鋼鐵行業物流環節，將合作物流公司整合到相關的交易平臺，依據交易平臺信息給予物流公司相應的訂單量，而物流公司根據訂單量為客戶分配相應的貨運資源。這樣一種合作模式使得交易相關方信息透明化，減少由于信息不對稱帶來的額外交易成本，同時優化鋼鐵企業的物流管理，提高貿易效率。

(四)借助大數據洞察客戶需求，進行精準營銷

傳統的鋼鐵企業預測和掌握市場需求，通常依靠查閱統計資料、分析歷史銷售數據以及進行市場調查來完成，這種調查以及需求預測產生的基礎是企業歷史銷售數據以及收集到的客戶消費習慣等信息，但是實時數據更新慢，海量數據無法及時有效處理的問題受限于數據處理技術的發展，長期以來無法得到有效解決。隨著大數據、云計算等信息處理技術的日漸成熟以及現代智能設備的不斷升級，對企業客戶數據進行分析的一套流程已經基本上可以由智能設備自動完成。與數據庫連接的智能設備能夠通過自動跟蹤數據，挖掘信息，鎖定用戶，做好用戶洞察，實現全過程的大數據智能處理，這為企業實現產品營銷信息的針對性推送、提高營銷效率提供了條件。

就鋼鐵企業而言，要想在當前激烈的競爭中獲得競爭優勢，就必須實施深度營銷和精準營銷，實現對客戶需求的快速響應。企業可以根據用戶的互聯網瀏覽痕跡進行渠道營銷效果優化，即根據互聯網上用戶的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多、哪種用戶的實際購買量最多、是否是目標用戶等等，從而調整企業的營銷資源在各個渠道的投放。鋼鐵企業可以利用大數據建模技術，從客戶屬性比如所在地區、業務范圍、需求規模、采購習慣等角度挖掘潛在客戶，然后進行分類，再根據這些分類對客戶進行個性化的營銷信息推送。

(五)依托大數據建立服務平臺，提升鋼鐵行業產業鏈運行效率

對企業而言，提高客戶滿意度的關鍵是客戶的產品使用體驗好，并且能夠為客戶提供穩定可靠的業務使用，一旦交易過程或者產品使用出現問題，企業能夠提供及時可靠的解決方案。通過大數據分析技術，鋼鐵電商平臺整合鋼鐵行業的在線金融、加工配送、資訊服務和客戶信息，將鋼鐵整個產業鏈上的零星碎片信息加工轉換成大數據庫。企業依托數據庫建立客戶服務平臺，為客戶提供企業信息咨詢、合同狀態查詢、產品生產進展、發貨信息和物流狀態顯示、售后問題處理等個性化服務，以提升客戶服務質量。特別是對于大型鋼鐵企業而言，可以依托企業長期以來積累的交易信息對客戶進行分類，為重點客戶提供產品樣品試用、交易過程全程追蹤等特色服務，對于企業長期合作的核心客戶，企業可以與客戶合作開發相應的接口程序，直接與客戶實現信息共享。

大數據分析的最大優勢是大大提高了產品設計、加工、運輸、銷售以及售后的效率，讓貿易融資方便快捷，貨物交收安全便利。依托大數據庫，從產品設計到售后服務的整個產業鏈流程更加透明化，企業能夠及時發現潛在風險，并對可能出現問題的環節及時做出反應。因此，在大數據控制風險下，不僅能有效保障貨物安全、資金安全、交易安全，還可以通過建立客戶服務平臺，架構供求雙方的和諧共生關系，從而提升鋼鐵行業產業鏈運行的整體效率，推動行業轉型升級。

根據以上分析，本文提出假設1。

假設1：其他條件不變，大數據技術發展程度的提高能夠顯著促進鋼鐵行業的綠色轉型。

三、河北省大數據與鋼鐵行業發展的現狀分析

(一)河北省鋼鐵行業發展分析

鋼鐵產業一直是河北省的傳統優勢產業，近年來河北省鋼鐵行業有序化解過剩產能，持續加大環保設施和節能減排技改投入，積極探索綠色轉型道路，取得明顯成效。從鋼鐵行業效益方面來看，2017年，河北省鋼鐵行業實現利潤714.37億元，同比增長151.22%，占全省工業利潤的22.91%。①在利潤實現大幅增長的同時，河北省的粗鋼、生鐵、鋼材產量則呈下降態勢：河北省冶金行業協會統計數據顯示，2017年1～12月份，河北省生產粗鋼19 121.47萬噸，生鐵17 997.27萬噸，鋼材24 551.08萬噸，與上年同期相比，粗鋼、生鐵和鋼材的產量分別下降了0.95%、3.35%和2.67%。作為供給側結構性改革的重點部分，鋼鐵行業去產能執行到位，河北省全年提前超額完成5 000萬噸化解過剩產能任務，徹底清除“地條鋼”產能1.4億噸，落后產能的去除改善了行業結構，化解了行業深層次矛盾，優化了市場競爭機制，有利于鋼鐵行業的長遠發展。

圖2 河北省2007～2017年生鐵、粗鋼、鋼材產量

從節能減排的效果來看，河北省鋼鐵企業持續加大環保設施和節能減排的技改投入，節能減排效果明顯。2017年，河北省鋼鐵行業的噸鋼綜合能耗從2007年的608.23千克標準煤下降到552.26千克標準煤，噸鋼耗新水量從2007年的3.34噸下降到2.39噸，噸鋼CO2排放量也從2.23噸下降到1.76噸①，節能減排效果顯著，但對比德國1.3噸的噸鋼CO2排放，仍然有較大差距。

圖3 河北省2007～2017年噸鋼能耗和污染排放

(二)河北省大數據發展分析

目前，河北省大數據發展取得初步成果，已經具有一定的發展優勢和基礎。從大數據發展的基礎環境來看，2017年，河北省全力推進光纖網絡的建設和改造，扎實推進電信普遍服務試點，加大4G網絡建設和覆蓋力度，加快城域網和骨干網擴容，優化網絡架構，河北省寬帶網絡速率持續大幅提升。截至2019年底，河北省網站域名數量達138.4萬個，同比增長59.4%；互聯網省際出口帶寬達到2.97萬G，互聯網寬帶接入端口達到4 345.8萬個，均居全國第7位；此外，河北省固定互聯網寬帶用戶規模達2 359.7萬戶，移動寬帶用戶規模達到7 121.7萬戶，均居全國第7位。到2020年3月底，河北省網民規模達到4 934.8萬人，網民普及率為65.0%，高于全國平均水平0.5個百分點。①河北省網絡基礎設施體系進一步完善，信息通信能力顯著提升，為大數據產業發展打下堅實的基礎。

從產業規模和應用水平來看，2017年，河北省加快大數據應用示范和成果轉化，著力推動大數據相關技術的研發及其與具體行業的融合，實現產業鏈上下游的協同聯動。京津冀大數據綜合試驗區建設穩步推進，張承廊大數據產業基地初見規模，潤澤信息港、華為廊坊云基地、中國聯通廊坊云中心、中國移動保定基地等一批數據中心建成投入使用，56萬臺服務器投入運營。2017年，河北省大數據相關產業實現主營業務收入近297億元，軟件和信息技術服務收入完成2 358 983萬元，電子信息制造業工業產值達10 837 484萬元，分別占當年河北省GDP總值的0.69%和3.18%①，河北省大數據發展已經初具規模。

圖4 河北省大數據發展概況

四、研究設計

(一)數據來源

基于大數據應用的發展歷程和數據可得性，本文選取的時間序列數據為2007～2017年，大數據指數構造的相關數據主要來自歷年《中國信息年鑒》和《中國電子信息產業統計年鑒》，鋼鐵綠色轉型和控制變量的相關數據主要來源于相應年份的《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《河北經濟年鑒》《中國鋼鐵工業年鑒》《中國能源年鑒》以及相關統計局網站。此外，由于部分數據缺失，文章數據選取也參考了《中國大數據產業發展評估報告(2018)》《中國大數據與實體經濟融合發展白皮書(2019)》以及相應年份的《中國軟件和信息服務業發展報告》《鋼鐵產業發展報告》等相關行業發展報告。

(二)變量選取及描述統計

1.指標選取

(1)被解釋變量是鋼鐵行業綠色轉型指數(IRTI)。對鋼鐵行業綠色轉型程度的度量，本文借鑒王臘芳等[25]的研究成果和國家冶金工業設計研究院公布的《2015年中國鋼鐵企業綠色評級結果》中關于鋼鐵企業綠色評級的思路，從鋼鐵能源消耗、資源消耗、環境污染和鋼鐵行業效益等方面來構建鋼鐵行業綠色轉型程度指數。選取2007～2017年河北省鋼鐵行業噸鋼綜合能耗、噸鋼耗新水量、噸鋼CO2排放和鋼材產量等數據，將指標做標準化處理之后，運用熵值法將4個指標擬合為鋼鐵行業綠色轉型綜合指數。具體步驟如下。

首先，由于各指標之間量綱不同，不具可比性，對數據進行標準化處理。

(1)

(2)

其次，計算第i年份第j項指標值的比重。

(3)

第三，計算指標信息熵。

(4)

第四，計算信息熵冗余度。

dj=1-ej。

(5)

第五，計算指標權重。

(6)

最后，計算每年鋼鐵行業綠色轉型指數。

Sij=Wi×Xij′，

(7)

式(7)中，Xij表示第i個年份第j項評價指標的數值；min{Xj}和max{Xj}分別為所有年份中第j項評價指標的最小值和最大值；k=1/lnm，其中m為評價年數，n為指標數。

(2)核心解釋變量是大數據發展程度(BDI)。參考中國電子信息產業研究院發布的大數據發展評估體系，借鑒區域大數據發展評估指標，從發展環境、大數據產業、大數據應用三方面綜合評價河北省大數據發展程度，根據三項指標在大數據發展中的重要程度，分別對互聯網普及率、軟件和信息技術服務收入以及電子信息制造業工業產值以0.25、0.50和0.25的權重賦值，綜合計算得到大數據發展指數。

(3)其他可能影響鋼鐵綠色轉型的控制變量。①經濟發展水平(GDPaver)。一般而言，經濟發展水平較高的地區，企業綠色轉型程度也越高。本文用河北省人均GDP來表示經濟發展水平。②環境規制(ER)。“波特假說”認為，環境規制能夠有效減少污染物排放，促進產業轉型。本文用工業環境污染治理投資額占工業總產值的比重來衡量環境規制強度。③研發強度(RD)。研發創新活動的開展能夠增加知識存量，促進行業生產技術的進步，從而促進行業綠色轉型。本文用研發經費支出占GDP比重來表示研發強度。④外資引進(FDI)。外資通過技術溢出提升行業技術水平，從而提高行業綠色環境績效，同時也存在國際產業轉移帶來的污染轉移問題，因此外資引進是一把雙刃劍。本文用外商直接投資實際額占工業總產值比重來表示外資引進水平。⑤行業平均規模(SIZE)。鋼鐵行業中普遍存在規模經濟效應，規模經濟會影響企業能耗水平和生產效率。本文借鑒《中國鋼鐵工業年鑒》中對企業規模的測度方法，用黑色金屬采選、冶煉及壓延加工業主營業務收入與企業單位個數的比值來表示行業平均規模。

此外，本文在模型中控制了政策因素的虛擬變量(dumppolicy)。中國從2016年開始實行供給側改革，“三降一去一補”政策從政府角度倒逼鋼鐵行業的綠色轉型。本文設置政策因素作為虛擬變量，將2016年之前賦值為0，2016年及以后賦值為1，考察“三降一去一補”政策對鋼鐵行業綠色轉型產生的影響。

2.變量的統計性描述

關于模型中所涉及變量的描述性統計見表1。

表1 變量的描述性統計

(三)數據預處理

本文所用各項指標數值的計算采用無量綱化處理。(見公式(1)、公式(2))

(四)模型建立

根據以上分析，同時為了消除樣本數據中潛在異方差的影響，本文對各個變量取對數處理，建立回歸模型為

lnIRTIij=α+βlnBDIij+γlnXij＇+μij，

(8)

在模型(8)中，IRTIij表示第i年河北省鋼鐵行業的綠色轉型程度；BDIij表示第i年河北省大數據發展水平；Xij＇表示模型中其他影響河北省鋼鐵行業綠色轉型程度的控制變量；μij是誤差項。在模型(8)中，如果β(解釋變量的系數)在統計上顯著為正，說明河北省大數據發展水平的提高有助于鋼鐵行業的綠色轉型。

五、實證結果與分析

(一)樣本數據平穩性檢驗

本文用于回歸的數據為時間序列數據，為避免模型的偽回歸，首先要對數據進行平穩性檢驗。本文采用時間序列分析中最常用的ADF檢驗法對數據進行單位根檢驗。(檢驗結果見表2)初步檢驗結果表明，本文所選變量在做對數處理后均達到了水平平穩，通過了平穩性檢驗，滿足建立模型的前提條件。

表2 變量平穩性檢驗

注：(C,T,K)表示ADF檢驗式是否包含Intercept常數項、Trend時間趨勢項和Maximum lags變量滯后階數；I(n)表示數據n階平穩；*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著，下表同。

(二)多重共線性與模型調整

對模型做初步回歸發現，模型整體顯著，但單個參數檢驗出現不顯著，因此模型可能存在多重共線性問題。利用方差膨脹因子(VIF)對各變量做多重共線性檢驗發現，控制變量經濟發展水平(GDPaver)、外商投資(FDI)和行業規模(SIZE)的VIF值均大于5，說明模型存在多重共線性問題，因此采用逐步回歸法對模型進行調整。逐步回歸結果見表3。

表3 逐步回歸結果

分析表3可知，隨著外商投資(FDI)、行業規模(SIZE)和政策因素(POLI)的引入，經濟發展水平(GDPaver)的系數符號發生變化且不再顯著，結合VIF值檢驗發現外商投資(FDI)、行業規模(SIZE)和經濟發展水平(GDPaver)的VIF值均大于5 ，因此剔除存在多重共線性的變量，最后得到最優回歸方程。

(三)大數據發展水平與綠色轉型的關系：最優回歸結果

應用Eviews9.0軟件，對調整后的模型進行回歸，回歸結果見表4。

表4 最優回歸結果

從回歸結果看，第一，大數據發展水平與鋼鐵行業綠色轉型程度存在顯著的正相關關系，并且在1%水平上顯著，基本證實本文的研究假設；大數據發展水平對鋼鐵行業綠色轉型程度具體的彈性系數為0.767 2，表示在其他變量不變的情況下，大數據發展水平每增加1%，鋼鐵綠色轉型水平增加0.767 2%；第二，關于控制變量，環境規制與綠色轉型程度顯著正相關，表明基于河北省相關數據，環境規制可以有效減少污染物的排放，促進產業轉型的“波特假說”得以證實；第三，研發水平與行業綠色轉型程度顯著正相關，表明研發創新活動的開展有助于行業生產技術的進步，從而促進行業綠色轉型；第四，供給側改革和綠色轉型程度呈現不顯著的正相關，中國供給側改革于2016年開始不斷推進，但由于政策效果可能存在時滯性，短期內行業綠色轉型效果還不明顯。

六、結論與啟示

本文基于河北省2007～2017年相關數據，采用普通最小二乘法和逐步回歸法，實證檢驗大數據技術對鋼鐵行業綠色轉型的影響。實證檢驗結果發現，整體而言，在控制其他條件不變的情況下，提高大數據技術的應用程度能夠顯著促進鋼鐵行業綠色轉型。這進一步表明，大數據與實體經濟融合發展的戰略，不僅能夠催生新興戰略性產業，還能夠顯著促進行業綠色轉型。

本文的研究結論對河北省深入推進鋼鐵行業綠色轉型有以下啟示。

第一，鋼鐵企業深化大數據技術在運營過程中的應用，助力節能降耗，實現綠色轉型。生產經營過程中應用大數據技術能夠促使企業變革生產和經營方式，為企業帶來信息化紅利。一是鋼鐵企業應以大數據技術的快速發展為契機，在鋼鐵產品設計、生產制造、運輸管理、精準營銷以及售后服務等環節應用大數據技術，實現生產過程的智能化，提高企業管理效率，實現鋼鐵企業的節能、降耗、環保目標；二是政府要重視鋼鐵產業鏈的整合，鼓勵重點企業借助大數據技術探索鋼鐵生產運營的能源循環利用體系，相關行業協會著力整合上下游企業信息，改變傳統的鋼材生產供應鏈體系，促使鋼鐵生產價值鏈向生態型產業鏈轉變。

第二，依托自身區位優勢，加大研發投入，建立完善的行業人才體系，為鋼鐵行業綠色轉型提供大數據方面的人才支撐。京津地區是中國高校、科研院所比較集中的區域，尤其在大數據發展方面，京津地區不僅擁有全國頂尖的企業和人才，而且作為中國大數據資源和產業的顯著聚集區域，京津冀地區擁有的數據體量巨大，約占全國的70%到80%，這為河北省大數據產業的發展提供了巨大的市場空間。河北省環繞京津，要抓住京津冀協同發展的戰略機遇，充分利用京津地區的人才資源和市場空間，深化與京津冀地區高校和科研機構的合作，加快大數據相關技術的產學研轉化，引進和培育具有數據分析相關技能的鋼鐵行業人才，實現鋼鐵企業中大數據相關技術的應用與落地，助力大數據背景下鋼鐵行業的綠色轉型。

第三，加快推進供給側改革，化解鋼鐵企業過剩產能，助力企業綠色轉型。作為鋼鐵大省，鋼鐵行業的去產能是河北省推進供給側改革、優化產業結構的關鍵。鋼鐵行業的去產能，要堅持環保標準倒逼，力促結構優化升級。嚴格執行環保、質量、技術、能耗、水耗、安全等法規標準，通過質量引領、標準提升，倒逼產能退出，引導企業向優質高端發展。堅持把提高供給體系質量作為主攻方向，把產能減量置換過程作為優化升級的過程，實施創新驅動，加強技術改造，支持企業通過整合重組、改造升級等途徑壓減或退出產能，推動鋼鐵產業高質量發展。在政府政策方面，可以通過設立企業大數據專項基金的方式，鼓勵鋼鐵企業在生產運營過程中應用大數據技術。尤其是在企業節能減排領域，應該設置專項資金激勵企業利用大數據技術改造傳統的生產設備和技術，這不僅能夠促進企業生產技術的進步和管理模式創新，而且有利于企業實現清潔生產和綠色制造，最終走綠色轉型道路。

注 釋：

①數據來源于《河北經濟年鑒》。