數字化轉型對高污染行業企業績效的影響研究

【中圖分類號】F49；F275 【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069(2025)04-0058-03

*（，163319)

1引言

在全球數字化浪潮與“雙碳”目標交織的時代背景下，數字化轉型已成為重塑中國制造業競爭力的核心引擎，更是推動我國建設完整工業體系、實現經濟綠色低碳高質量發展的戰略選擇。隨著相關政策的出臺，高污染行業的特殊性使其面臨“生存”與“發展\"的雙重壓力：既要維護產業鏈安全、擺脫化石能源路徑依賴，減少因化石能源消耗帶來的碳排放；又需通過技術創新、管理優化實現綠色低碳轉型，破解“環境規制強化一生產成本攀升一績效持續承壓\"的惡性循環。其轉型路徑需兼顧技術突破、數字化賦能和社會協同，面臨著前所未有的挑戰與機遇。由此可見，數字化轉型與績效關系研究將成為管理領域的研究熱點。

文章的研究意義主要體現在：現有文獻大多研究上市公司數字化轉型對績效的影響，以高污染行業為樣本的研究文獻較少。高污染行業的特殊性注定其數字化轉型更符合我國對“雙碳”目標戰略制定的意義。因此，本文構建相關指標體系，探究高污染行業的數字化轉型對企業績效的影響，以期為企業數字化轉型升級提供新的思路和方向。

2理論分析與研究假設

2.1理論分析

2.1.1利益相關者理論

利益相關者理論始于Freeman的《戰略管理：利益相關者方法》，是現代企業管理領域的重要理論框架，其核心思想在于強調企業并非僅為股東利益服務，而是平衡與多方利益相關者之間的訴求。從企業角度來說，企業引進數字化技術精準監測碳排放，優化生產流程以規避稅收成本的增加，利用大數據捕捉客戶的行為數據，對產品進行更新迭代，在不犧牲環境和資源的前提下實現企業經濟績效的提升，實現企業的利益最大化目標。從投資者角度講，擁有數字化平臺的企業能實現上下游數據共享與協同，降低因各方信息不對稱引起的權益資本成本，使投資者作出最佳投資決策4。從員工角度來說，企業要給予人文關懷，保障福利。可見，數字化轉型更有利于企業平衡各方利益，實現共贏。

2.1.2動態能力理論

企業的動態能力強調動態適應性和戰略靈活性，從整個企業內外資源出發，整合、規劃、協調不同類型的資源以適應經濟市場的變化，保持競爭優勢。該理論要求企業通過大數據分析實時監測市場變化趨勢，建立敏捷組織架構，捕捉競爭格局變化下潛藏的機會。在當前經濟格局巨變背景下，高污染企業通過大數據平臺實時抓取政策文件關鍵詞，預判政策趨勢，快速調整業務流程，降低政策突變產生的沖擊。工業企業通過數字化轉型，根據市場需求對自身生產資源進行重新編排，構建持續競爭優勢，避免陷入核心競爭優勢陷阱，優化價值創造路徑，提高企業績效。

2.2研究假設

數字化轉型是企業通過整合新一代ICT技術，引起業務的創新、重構，并構建一個全新的商業模式。一方面，基于價值鏈理論，從各環節來看，數字化轉型能從研發數字化、生產數字化等各個環節指導企業生產實踐，形成新的創造價值的業務模式，更精準匹配市場需求，達到降本增效的目的，發揮財務績效提升的效應。數字化轉型更容易實現能源數據可視化，借助提供的數據，實時分析預測風險，從而構建、歸攏資源組合，抵御風險進而重建新的競爭優勢提升業績表現。另一方面，高污染行業企業的數字化主要通過提升企業的信息共享水平和知識整合能力，促進綠色技術創新，對于環保投資水平更高、所在地區環境規制力度更強的企業，數字化產生的綠色創新激勵效應更顯著，更可以改善企業績效]。在此過程中，企業能夠利用數據驅動的精準分析手段，實時監控生產環節的碳排放與資源消耗情況，降低試錯成本，更有效地識別綠色創新的潛在收益，對企業整體績效產生積極影響。然而我國企業在轉型過程中面臨著資源短缺和觀念滯后的挑戰，這往往導致企業難以充分認識和把握數字化機遇所帶來的潛在價值。

綜上所述，從長期發展來看，數字化轉型發展有利于企業績效表現，提出研究假設：高污染行業企業數字化轉型對提升企業績效有積極的影響。

3研究設計

3.1樣本選擇與數據來源

以2000-2023年滬深A股上市高污染行業企業為研究對象，企業數字化轉型數據來源于國泰安數據庫等，對收集的數據進行嚴格處理，最終得到15649個樣本觀測值。篩選過程中剔除了ST、*ST類、金融類企業以及財務數據缺失的樣本，并對連續變量進行了縮尾處理，運用Stata17對整理之后的數據進行實證分析。

3.2模型設計與變量定義

為檢驗假設，即高污染行業企業數字化轉型對企業績效有積極的影響，設定以下回歸模型：

式中， DIG_i，t 代表 i 個企業第 χ_t 期的數字化程度， Controls_i，t 為控制變量， γ_t 為時間固定效應， ?_?δ_i 為個體固定效應， ε_i，t 為誤差項。模型中各變量解釋如下：

被解釋變量參考李茜等[的做法，選取總資產收益率(ROA)衡量企業績效。

解釋變量參考吳非等[3的做法，將關鍵詞頻數匯總后進行科學處理作為數字化轉型程度的測量指標。同時，參考趙宸宇[4測度數字化轉型程度(digit)的做法，以此作為(DIG)的替代變量來驗證回歸結果的穩定性。

在控制變量指標的選取上，為了避免干擾更準確地研究本文假設，篩選出下列控制變量。變量定義如表1所示。

4實證檢驗與結果分析

4.1描述性統計分析

表2結果是研究變量描述性統計分析結果。ROA的均值為0.046，標準差為0.065，表明企業間績效水平差異不大；中位數0.043，說明半數以上企業有良好的績效表現。DIG的均值為0.637，標準差是0.935，這些數據表明其數字化轉型程度差異顯著。控制變量方面，Size的中位數為21.856，均值略高；Lev均值為0.409，表明企業普遍依賴債務融資;Cashflow均值為0.056，與ROA水平接近，反映盈利質量總體穩定。

4.2基準回歸分析

根據表3基準回歸分析進一步驗證了數字化轉型的影響。第一列不加入控制變量、僅控制年份、行業效應，DIG每提升1個單位，R0A平均提高0.4個百分點，且這一效應在1% 水平上顯著。加入全部控制變量后，數字化轉型的系數略有下降但仍保持顯著為正，模型整體解釋力 R² 從 6.2% 提升至 37.6% 。這些結果對高污染行業數字化轉型對企業績效產生積極影響提供有利的支持。

4.3穩健性分析

為檢驗結論的穩健性，參考趙宸宇測度數字化轉型程度(digit)的做法，以此作為(DIG)的替代變量來驗證回歸結果的穩定性。結果顯示其依然在 1% 顯著水平上保持顯著為正(見表4)。替換變量后的模型解釋力與基準模型相近，常數項

5研究結論與啟示

5.1研究結論

數字化轉型是推動經濟高質量發展的必然趨勢，對打破貿易壁壘，促進全球產業鏈和供應鏈的深度融合至關重要。本文基于2000-2023年15649個樣本觀測值的面板數據，使用回歸模型分析高污染行業數字化轉型對企業績效產生的影響。實證檢驗后得到以下結論，實施數字化轉型的高污染行業企業，其企業績效通常有更好的表現。

5.2研究啟示

根據以上結論得出如下啟示：一是企業應當借助數字化技術，結合自身規模與資金狀況，搭建統一智能化平臺，實現資源的精準配置與合理優化，以提升產品和服務質量、降低成本、提高生產效率；二是信息共享與知識整合是數字化驅動創新的關鍵路徑。對于環保投入大、面臨強環境規制的企業，更應抓住此契機實現技術突破，在滿足環保要求的同時實現企業高質量發展。

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