數字化轉型有助于提升企業環境績效嗎?

于連超 王 雷

(蘭州大學,甘肅 蘭州 730000)

一、引言與相關文獻回顧

近年來,我國生態文明建設卓有成效。黨的二十大報告提出,“我們堅持綠水青山就是金山銀山的理念,堅持山水林田湖草沙一體化保護和系統治理,全方位、全地域、全過程加強生態環境保護,生態文明制度體系更加健全……生態環境保護發生歷史性、轉折性、全局性變化,我們的祖國天更藍、山更綠、水更清。”然而,我國生態環境保護的結構性、根源性、趨勢性壓力依然處于高位。一方面,我國環境治理體系還不夠健全,表現為命令型環境制度占據主體地位(沈洪濤 等,2017),市場型和自愿型環境制度發展相對滯后,因而需要加快建立健全現代環境治理體系,借助市場的資源配置作用和行業、公眾的治理監督作用,推進企業綠色轉型。2021年3月,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》(以下簡稱《“十四五”規劃》)正式發布,提出要“深入打好污染防治攻堅戰,建立健全環境治理體系”。另一方面,企業環境管理效率仍處于低位,表現為不能及時識別、發現和防范環境風險,因而需要加快推進數字技術發展,賦能企業綠色轉型。《“十四五”規劃》還提出,“加快建設數字經濟、數字社會、數字政府,以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。”因此,如何實現數字化轉型對生態文明建設的賦能成為亟待探討的重要問題。

現有研究側重于從內部經濟效應和外部市場表現兩個方面探討數字化轉型能否賦能經濟高質量發展。對于內部經濟效應而言,數字化轉型有助于提升公司治理水平(祁懷錦 等,2020),提高企業新產品開發績效(池毛毛 等,2020),促進企業擴大出口(易靖韜 等,2021),提高企業現金持有的資源價值(譚志東 等,2022),推動企業成長(倪克金 等,2021),最終提高企業主業業績(易露霞 等,2021),提升企業生產效率(涂心語 等,2022)。對于外部市場表現來說,數字化轉型能夠降低股價波動性,具有較好的資本市場表現(吳非 等,2021),且可以降低審計費用(張永珅 等,2021),提高審計質量(翟華云 等,2022),具有較好的審計市場表現。不難發現,現有文獻普遍證實數字化轉型取得了積極的內部經濟效應和良好的外部市場表現,能夠賦能經濟高質量發展。然而,鮮有研究關注數字化轉型對生態文明建設的影響。因此,本文選取企業環境績效作為研究視角,探討數字化轉型的環境效應,為政府推進數字經濟發展、企業推進數字化轉型提供決策參考。

本文的理論貢獻可以概括為如下三個方面:第一,從企業環境績效角度補充了數字化轉型的環境效應研究。既有研究聚焦于數字化轉型在公司治理、新產品開發績效、企業出口、現金持有、企業成長、主業業績、生產效率、股價波動性、審計費用、審計質量等方面的經濟效應,忽視了其產生的環境效應。事實上,數字化轉型將數字技術與環境管理相結合,可以促使企業更好地履行環境責任。本文通過探討數字化轉型對企業環境績效的影響,豐富了數字化轉型的環境效應研究。第二,從數字經濟角度拓展了企業環境績效的驅動因素研究。從已有文獻來看,國內外學者著重從環境合法壓力和外部資源獲取兩個視角分析企業環境績效的驅動因素,即更為關注企業環境績效提升的環境合法動因和資源獲取動因,缺乏對內在支撐因素的深入探討。面對環境管理效率低下的現實困境,企業提升環境績效需要數字技術的有力支撐。本文通過考察數字化轉型如何影響企業環境績效,拓寬了企業環境績效的研究視角,揭示了數字技術對企業環境績效提升的支撐作用。第三,厘清了數字化轉型對企業環境績效的作用機制,以及環境制度、金融制度對上述二者間關系的影響。數字化轉型之所以能夠賦能企業提升環境績效,原因主要在于數字化轉型將數字技術與環境監督、環境溝通相結合,提高了環境管理效率。數字化轉型改善企業環境績效作用的發揮,需要良好的環境制度和金融制度作為支撐,其中環境制度是企業提升環境績效的外部壓力,金融制度是企業提升環境績效的內在動力。因此,本文進一步明晰了數字化轉型提升企業環境績效的內在機理及其制度邊界。

二、理論分析與研究假說

面對政府施加的環境合法壓力和環境導向的資源分配機制(唐國平 等,2013;呂明晗 等,2018;Cai et al.,2020;Xie et al.,2022),企業會出于環境合法動因和資源獲取動因來改善環境績效。在企業提升環境績效的過程中,環境監督和環境溝通的作用尤為重要。當環境監督較弱時,董事會的環境戰略和內部的環境控制將難以執行;當環境溝通較差時,企業內部的環境信息傳遞和外部的環境信息溝通將存在阻礙。數字化轉型在解決上述問題時具有明顯的信息優勢和技術優勢。其中,信息優勢是指數字化轉型有助于企業獲取和傳遞與環境相關的信息,技術優勢是指數字化轉型有助于企業提升與環境相關的技術。本文認為,數字化轉型憑借信息優勢和技術優勢從以下兩個方面提高了企業環境績效。

第一,數字化轉型通過強化環境監督提升了企業環境績效。數字化轉型通過將數字技術與環境監督相結合,可以賦能企業環境監督。一方面,數字化轉型具有信息獲取功能(張永珅 等,2021),能夠幫助企業更加準確地評價環境監管的合理性,并加以完善。比如,利用數字技術可以幫助企業從外部獲取先進的環境監管經驗,改善環境監管流程,從內部制度設計層面強化環境監督。另一方面,數字化轉型具有違規預警功能,能夠幫助企業及時發現環境風險,并加以改正。比如,利用數字技術建立內部環境監管系統,設置污染排放超標報警線,可以幫助企業更加及時地發現環境風險,追溯風險產生的原因,并督促相關部門改進生產流程、優化生產工藝,降低污染排放,從內部生產環節層面強化環境監督。可見,數字化轉型的信息獲取功能和違規預警功能可以幫助企業強化環境監督,進而改善環境績效。

第二,數字化轉型通過優化環境溝通提升了企業環境績效。數字化轉型通過將數字技術與環境溝通相結合,可以賦能企業環境溝通。一方面,數字化轉型具有內部信息傳遞功能(祁懷錦 等,2020),能夠幫助企業強化內部的環境溝通,提高環境管理效率。比如,利用數字技術構建內部環境管理協作平臺,明確各個部門的環境分工和環境責任,有助于改進環境管理流程,加強內部環境協作,優化內部環境溝通。另一方面,數字化轉型具有外部信息傳遞功能,能夠幫助企業加強外部的環境溝通,樹立正面的公司形象,獲取更多的可用于支持企業改善環境績效的資源。比如,利用數字技術建立外部環境信息發布平臺,定期公開企業污染排放合規的環境信息,向外部傳遞積極的環境信號,有助于降低內外環境信息不對稱,優化外部環境溝通。可見,數字化轉型的內部信息傳遞功能和外部信息傳遞功能可以幫助企業優化環境溝通,進而改善環境績效。

根據上述分析,數字化轉型不僅可以通過強化環境監督來提升企業環境績效,也能夠通過優化環境溝通來改善企業環境績效。由此,本文提出:

H1:數字化轉型能夠提升企業環境績效。

面對政府施加的環境合法壓力,企業會出于環境合法動因來提升環境績效。環境規制強度越高,企業受到的環境合法壓力越大(于連超 等,2022),這將提高企業利用數字化轉型來改善環境績效的外部壓力。一方面,環境規制強度較高,意味著政府制定的環境標準較高(畢茜 等,2015),這會提高企業環境責任履行的遵循成本,約束企業通過數字化轉型來改善環境績效以滿足更高的環境標準。另一方面,環境規制強度較高,還意味著政府執行的環境監管較嚴(沈洪濤 等,2017),這會提高企業環境責任履行的懲罰成本,約束企業通過數字化轉型來改善環境績效以迎合更嚴的環境監管。可見,較高的環境規制強度帶來的較高的環境標準和較嚴的環境監管,促使企業更有動力利用數字化轉型來提升環境績效。由此,本文提出:

H2:當環境規制強度較高時,數字化轉型提升企業環境績效的效果更明顯。

面對環境導向的資源分配機制,企業會出于資源獲取動因來提升環境績效。當金融生態環境較好時,企業債務融資環境更好(魏志華 等,2014),金融資源配置效率更高(謝德仁 等,2009),這將提高企業利用數字化轉型來改善環境績效的內在動力。一方面,當金融生態環境較好時,企業能夠獲取更多的金融資源來支撐數字化發展(靳毓 等,2022),從而助力企業通過數字化轉型來改善環境績效。另一方面,當金融生態環境較好時,金融資源會優先支持環境績效較好的企業發展(姚圣 等,2017;Shen et al.,2021),從而激勵企業通過數字化轉型來改善環境績效。可見,較好的金融生態環境有助于改善企業債務融資環境、優化企業金融資源配置,增強企業通過數字化轉型來提升環境績效的內在動力。由此,本文提出:

H3:當金融生態環境較好時,數字化轉型提升企業環境績效的效果更明顯。

綜上所述,本研究的理論框架如圖1所示。

圖1 理論框架

三、研究設計

(一)樣本選取與數據來源

本文選取2007—2020年滬深A股重污染企業作為研究樣本。選取2007年作為樣本起始年份的原因在于,2007年實施的新版《企業會計準則》在會計確認、計量、報告方面發生了重大變化,導致會計指標的縱向可比性下降。選取重污染企業作為研究對象的理由在于,重污染企業的污染超標排放嚴重,迫切需要提升環境績效以推進生態文明建設。在剔除ST、*ST等特殊處理,以及數據缺失的樣本后,本文最終獲得8186個觀測值。

本文數據來源如下:(1)計算企業環境績效的環境稅費數據源于財務報表附注之管理費用明細和稅金及附加明細,營業收入數據源于國泰安數據庫(CSMAR);(2)衡量數字化轉型的文本數據源于年度報告中的“管理層討論與分析”部分,通過提取核心關鍵詞進行文本分析得到;(3)計算控制變量的原始數據來自國泰安數據庫(CSMAR)、中國研究數據服務平臺(CNRDS)和中國經濟數據庫(CEIC)。本文對連續變量進行了上下1%的縮尾處理,并使用Stata16展開數據分析。

(二)變量說明

1.被解釋變量:企業環境績效

從現有研究來看,學者們主要使用評價指標法(Zou et al.,2015;盧洪友 等,2017;杜興強 等,2021;Francoeur et al.,2021)、污染排放法(沈洪濤 等,2017)、資本支出法(唐國平 等,2013;黎文靖 等,2015)、環境稅費法(張兆國 等,2019;于連超 等,2020)等來衡量企業環境績效。鑒于評價指標法的主觀性較強,污染排放法的數據不易獲取,資本支出法側重關注企業環境行為,本文參考張兆國等(2019)、于連超等(2020)的研究思路,使用環境稅費法來衡量企業環境績效(EP),其數值等于環境稅費除以營業收入,并乘以100。該指標能夠從公開的企業財務報表及其附注中獲取,是企業必須披露的財務數據,客觀性較強。一般來說,該指標值越高,代表企業環境績效越差。在穩健性檢驗部分,本文采用資本支出法構建了替代指標,以驗證研究結論的可靠性。

2.解釋變量:數字化轉型

學者們主要從數字年報文本和數字無形資產兩個方面來衡量數字化轉型。其中,數字年報文本維度是指通過分析年度報告中數字化相關的詞頻數量或詞頻占比來測度數字化轉型(吳非 等,2021;袁淳 等,2021),數字無形資產維度是指通過使用無形資產中的數字資產占比來測度數字化轉型(祁懷錦 等,2020)。從本文的研究主題來看,數字年報文本維度更為契合,因此參考吳非等(2021)、袁淳等(2021)的做法,使用數字化相關的詞頻占比來衡量數字化轉型(DT),并乘以100。該指標的構建過程如下:首先,借助中央人民政府、工業和信息化部等網站公布的數字經濟重要文件,提取頻次大于等于5的數字化詞匯;其次,運用文本分析法統計企業年報中“管理層討論與分析”部分的數字化詞頻,并計算其占比。在穩健性檢驗部分,本文使用數字無形資產金額占無形資產總額的比例來構建替代指標,以驗證研究結論的可靠性。

3.控制變量

參考Glass et al.(2016)、沈洪濤等(2017)、Latan et al.(2018)、杜興強等(2021)等研究的實證模型,本文控制了如下變量(CVs):(1)基本因素,包括企業規模(Size)、資產負債率(Lev)、資產凈利率(Roa)、企業成長性(Growth)、上市年齡(Age)、產權性質(State)、事務所類別(Big4);(2)治理因素,包括董事會規模(Director)、監事會規模(Supervisor)、獨立董事占比(Id)、兩職合一(Dual);(3)行業因素,包括行業競爭程度(IC);(4)地區因素,包括經濟發展水平(ED)、財政盈余情況(FS)。此外,本文還控制了年份(Year)和行業(Indu)效應。

本文研究變量的具體說明如表1所示。

表1 變量說明

(三)模型設定

本文構建模型(1)來檢驗數字化轉型對企業環境績效的影響。

EPi,t=α0+β1DTi,t+θCVsi,t+Year+Indu+εi,t

(1)

其中,i為個體,t為年份,ε為隨機擾動項。其他變量含義見前文變量說明部分,不再贅述。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計

對核心變量進行描述性統計,結果見表2和表3。由表2可知,EP的最小值為0.000,最大值為0.799,表明企業環境績效存在明顯的個體差異;DT的平均值為0.377,中位數為0.308,表明企業數字化轉型近似符合正態分布,且整體水平較低,有待提升。由表3可知,DT的平均值由2007年的0.171攀升至2020年的0.574,表明樣本企業數字化轉型水平呈波動上升趨勢。

表2 主要變量的整體統計描述結果

表3 數字化轉型的分年統計描述結果

(二)基本回歸

對數字化轉型與企業環境績效進行多元回歸,結果見表4。其中,列(1)為未納入任何控制變量的回歸結果,列(2)為加入基本因素控制變量的回歸結果,列(3)為引入基本因素和治理因素控制變量的回歸結果,列(4)為包含所有控制變量的回歸結果。由列(1)～(4)可見,DT的回歸系數分別為-0.031、-0.027、-0.027、-0.028,且均在1%的水平顯著,說明數字化轉型對企業環境績效存在顯著的正向影響,該結論具有一定的穩定性。當DT變動一個標準差時,EP會降低0.009(=0.028×0.317)個單位,占其平均值的23.36%(=0.028×0.317/0.038),表明數字化轉型對企業環境績效的正向影響具有經濟顯著性。綜上分析可知,在數字化轉型的助力下,企業環境績效將得到明顯提升,H1成立。

表4 基本回歸結果

(三)穩健性檢驗

為驗證上述結論的可靠性,本文進行了以下穩健性檢驗:

第一,工具變量法。雖然上文中已盡可能控制了會影響企業環境績效的重要變量,但仍存在忽視某些因素的可能,進而產生遺漏變量問題。由此,本文采用工具變量法,選取“寬帶中國”戰略作為數字化轉型的工具變量,并以2013年作為政策實施年份,將戰略實施前兩年數字化轉型水平均值的前1/3作為政策實驗組別,構建交互項(Treat×Post)來識別“寬帶中國”戰略。Treat×Post的定義為:當數字化轉型水平位于前1/3且時間位于2013年及以后年份時取1,否則取0。2013年,《國務院關于印發“寬帶中國”戰略及實施方案的通知》(國發〔2013〕31號)發布,標志著“寬帶中國”戰略進入全面實施階段。在“寬帶中國”戰略實施后,地方政府開始逐步加大對數字經濟的支持力度,如提高財政投入、加大稅收優惠等,以推動企業數字化轉型。可見,“寬帶中國”戰略促進了企業數字化轉型,滿足相關性假設。并且,“寬帶中國”戰略與隨機擾動項不相關,其核心目的是推動數字經濟發展,不太可能通過其他途徑影響企業環境績效,滿足外生性假設。弱工具變量檢驗結果顯示,Cragg-Donald Wald F Statistic等于6881.510,強烈地拒絕了原假設,表明“寬帶中國”戰略不是弱工具變量。

表5列(1)和列(2)報告了工具變量法的估計結果。列(1)顯示,Treat×Post的回歸系數為0.483,且通過了顯著性檢驗,表明“寬帶中國”戰略能夠促進企業數字化轉型,印證了上述的理論預期。列(2)顯示,DT的回歸系數為-0.025,且在5%的水平顯著,說明在使用工具變量法后,數字化轉型依然能夠顯著提升企業環境績效,本文研究結論穩健成立。

表5 穩健性檢驗結果(一)

第二,控制個體效應。考慮到遺漏個體層面不隨時間變化的因素可能會導致實證結果受到干擾,本文控制了個體效應,使用雙向固定效應模型來檢驗數字化轉型對企業環境績效的影響,結果見表5列(3)和列(4)。不難發現,DT的回歸系數分別為-0.014、-0.012,且均在1%的水平顯著。這表明在控制個體效應后,數字化轉型對企業環境績效的正向作用依然存在,H1再次得到驗證。

第三,使用Tobit模型。由于企業環境績效的取值大于等于0,存在一定限制,因而使用OLS回歸可能導致實證結果出現一定偏差。為此,采用Tobit模型重新進行檢驗,下限設定為0,結果報告于表5列(5)和列(6)。從中可見,DT的回歸系數分別為-0.107、-0.098,且均通過了顯著性檢驗。這表明在使用Tobit模型后,數字化轉型與企業環境績效仍然顯著正相關,與基本回歸結果一致。

第四,提高行業可比性。企業環境績效可能存在明顯的行業差異,從而降低指標衡量過程中的行業可比性。為了緩解這一顧慮,提高行業可比性,本文使用行業均值平減企業環境績效構建指標EP_mean,回歸結果見表5列(7)和列(8)。結果顯示,DT的回歸系數分別為-0.681、-0.634,且均在1%的水平顯著。這說明在提高行業可比性后,數字化轉型對企業環境績效的正向影響依然成立,前文研究結論并未發生根本性改變。

第五,替換被解釋變量的測量方法。參考唐國平等(2013)、黎文靖等(2015)的做法,使用資本支出法重新測度企業環境績效,記為EP_inv。EP_inv等于企業環境保護方面的資本支出金額加1取自然對數,數據源于在建工程附注。表6列(1)和列(2)的結果顯示,DT的回歸系數分別為-0.318、-0.296,且均通過了顯著性檢驗。可見,在替換被解釋變量的測量指標后,數字化轉型依然能夠顯著改善企業環境績效,與上文實證分析結果一致。

表6 穩健性檢驗結果(二)

第六,替換解釋變量的測量方法。為克服自變量衡量偏誤可能對實證結果造成的不利影響,此處參考祁懷錦等(2020)的方法,使用數字無形資產金額占無形資產總額的比例作為數字化轉型的代理指標,記為DT_IA。其中,數字無形資產包括網絡、軟件、客戶端、管理系統、智能平臺等。調整數字化轉型度量指標后的回歸結果見表6列(3)和列(4)。不難發現,DT_IA的回歸系數分別為-0.056、-0.053,且均在1%的水平顯著。由此可知,在替換解釋變量的測量方法后,數字化轉型仍然能夠顯著提升企業環境績效,與表4的回歸結果一致。

第七,排除新《環保法》影響。2015年我國實施了被稱為“史上最嚴”的新《環保法》,此外生沖擊的影響重大且深遠,很可能導致本文的實證結果受到干擾。為排除新《環保法》的替代性解釋,本文按新《環保法》的實施時間將樣本劃分為實施前和實施后兩組,回歸結果見表6列(5)和列(6)。結果顯示,DT的回歸系數分別為-0.023、-0.032,且均通過了顯著性檢驗;同時,組間系數差異為-0.009,未通過顯著性檢驗(P值=0.407)。這意味著無論在新《環保法》實施前還是實施后,數字化轉型均能夠顯著改善企業環境績效。因此,可以有效排除新《環保法》的替代性解釋。

第八,排除其他環境政策影響。除新《環保法》外,近年來我國還實施了其他一系列重要環境政策,如中央環保督察、領導干部自然資源資產離任審計等,這些重要的環境政策也可能導致本文實證結果受到影響。為排除其他環境政策的替代性解釋,本文構建以下兩個變量:一是環保督察(EI),若企業注冊地所在地區接受了中央環保督察,則EI取1,否則取0;二是離任審計(RA),若企業注冊地所在地區進行了領導干部自然資源資產離任審計試點,則RA取1,否則取0。回歸結果如表6列(7)和列(8)所示。EI的回歸系數分別為-0.010、-0.010,且均通過了顯著性檢驗,說明中央環保督察能夠有效提升企業環境績效;RA的回歸系數分別為-0.056、-0.045,且均通過了顯著性檢驗,表明領導干部自然資源資產離任審計有助于改善企業環境績效;DT的回歸系數分別為-0.031、-0.028,且均通過了顯著性檢驗,意味著剔除中央環保督察、領導干部自然資源資產離任審計等環境政策的影響后,數字化轉型依然能夠顯著提升企業環境績效。據此,可以有效排除其他環境政策的替代性解釋。

第九,安慰劑檢驗。為緩解其他潛在因素對實證結果造成的不利影響,本文還進行了安慰劑檢驗,主要思路為:將數字化轉型隨機賦值給企業,構建虛擬的數字化轉型,進行多元回歸,重復1000次。理論上,數字化轉型變量通過顯著性檢驗是小概率事件。重復1000次之后,數字化轉型變量t值的平均值為-0.131,中位數為-0.063,在1%的水平通過顯著性檢驗的次數為8,占比為0.8%,不足1%。這說明數字化轉型通過顯著性檢驗是小概率事件,側面印證了企業環境績效提升確實是由數字化轉型帶來的,而非其他因素,即排除了其他潛在因素的影響。

五、影響機制檢驗

正如理論分析與假說提出部分所述,數字化轉型提升企業環境績效的邏輯在于:其一,數字化轉型通過賦能企業環境監督提升了企業環境績效,表現為環境監督機制;其二,數字化轉型通過賦能企業環境溝通提升了企業環境績效,表現為環境溝通機制。為驗證上述兩種機制是否成立,本文參考江艇(2022)的研究思路,構建模型(2),重點分析數字化轉型對機制變量的影響。

MVi,t=α0+β1DTi,t+θCVsi,t+Year+Indu+εi,t

(2)

其中,MV為機制變量,其他變量含義同模型(1)。

(一)環境監督機制

為考察環境監督機制,本文構建以下兩個變量:一是環境監督與否(ES_dummy)。當企業建立環境監督系統時,ES_dummy取1,否則取0。相關數據來自企業ESG報告、企業社會責任報告、企業可持續發展報告、企業年度報告等。二是環境監督水平(ES_degree)。ES_degree用企業內部監督評分加1的自然對數衡量。相關數據來自迪博的內部控制數據庫。企業建立了環境監督系統以及內部監督水平越高,表明企業環境監督越好。

環境監督機制的檢驗結果見表7。對于環境監督與否來說,列(1)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數為0.062,且通過了顯著性檢驗;列(2)顯示,使用Probit模型,DT的回歸系數為0.188,且通過了顯著性檢驗。這表明數字化轉型能夠促進企業建立環境監督系統。對于環境監督水平而言,列(3)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數為0.064,且通過了顯著性檢驗;列(4)顯示,使用Tobit模型,DT的回歸系數為0.065,且通過了顯著性檢驗。這表明數字化轉型能夠提高企業環境監督水平。綜上可知,環境監督機制得到了驗證。

(二)環境溝通機制

為探究環境溝通機制,本文構建以下兩個變量:一是環境溝通與否(EC_dummy)。當企業建立環境溝通渠道時,EC_dummy取1,否則取0。相關數據來自企業ESG報告、企業社會責任報告、企業可持續發展報告、企業年度報告等。二是環境溝通水平(EC_degree)。EC_degree用企業信息與溝通評分加1的自然對數衡量。相關數據來自迪博的內部控制數據庫。企業建立了環境溝通渠道以及信息與溝通水平越高,表明企業環境溝通越好。

表8報告了環境溝通機制的檢驗結果。對于環境溝通與否來說,列(1)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數為0.041,且通過了顯著性檢驗;列(2)顯示,使用Probit模型,DT的回歸系數為0.287,且通過了顯著性檢驗。這表明數字化轉型能夠促進企業建立環境溝通渠道。對于環境溝通水平而言,列(3)顯示,使用OLS模型,DT的回歸系數為0.080,且通過了顯著性檢驗;列(4)顯示,使用Tobit模型,DT的回歸系數為0.083,且通過了顯著性檢驗。這說明數字化轉型能夠提高企業環境溝通水平。上述檢驗結果證實,優化環境溝通是數字化轉型提升企業環境績效的重要機制之一。

表8 環境溝通機制的回歸結果

六、異質性分析

(一)環境規制強度

理論上,數字化轉型與企業環境績效的關系會受到環境規制強度的影響。環境規制強度較高,意味著環境標準較高、環境監管較嚴,這會增強企業通過數字化轉型來改善企業環境績效的外部壓力,表現為數字化轉型對企業環境績效的正向作用更明顯。為驗證上述推斷,本文參考傅京燕等(2010)的做法,從廢氣、廢水、固廢三個方面構建環境規制評價指標體系,使用主成分分析法提取主成分,計算環境規制綜合指數,據此衡量環境規制強度,并根據其中位數構建環境規制強度較高(ERI_high)變量。當環境規制綜合指數大于中位數時,ERI_high取1,否則取0。計算環境規制綜合指數的原始數據來自《中國環境統計年鑒》《中國環境年鑒》《中國統計年鑒》。

對環境規制強度的影響進行檢驗,結果見表9。列(1)為使用交互項方法得到的回歸結果,從中可見,ERI_high×DT的回歸系數為-0.035,且通過了顯著性檢驗,說明環境規制強度會正向調節數字化轉型與企業環境績效的正向關系。列(2)和列(3)為分組回歸結果,不難發現,DT的回歸系數雖均為負(分別為-0.003、-0.037),但僅在環境規制強度較高組顯著;同時,組間系數差異為-0.034,且在統計上顯著。這表明環境規制強度越高,數字化轉型對企業環境績效的正向影響越明顯,H2成立。

(二)金融生態環境

在理論分析部分,本文預期數字化轉型與企業環境績效的關系還可能受到金融生態環境的影響。金融生態環境較好,意味著企業債務融資環境較好、金融資源配置效率較高,這會強化企業通過數字化轉型來提高企業環境績效的內在動力,表現為數字化轉型對企業環境績效的正向作用更顯著。為驗證上述推斷,本文參考謝德仁等(2009)的做法,使用金融生態環境綜合指數作為金融生態環境的代理指標,并根據其中位數構建金融生態環境較好(FEE_high)變量。當金融生態環境綜合指數大于中位數時,FEE_high取1,否則取0。金融生態環境的數據源于王國剛等(2015)。

對金融生態環境的影響進行檢驗,結果報告于表10。對于交互項方法,列(1)顯示,FEE_high×DT的回歸系數為-0.032,且通過了顯著性檢驗,表明金融生態環境可以正向調節數字化轉型與企業環境績效的正向關系。對于分組回歸方法,列(2)和列(3)顯示,DT的回歸系數雖均為負(分別為-0.009、-0.041),但僅在金融生態環境較好組通過了顯著性檢驗;同時,組間系數差異為-0.032,且在統計上顯著。這表明金融生態環境越好,數字化轉型對企業環境績效的正向影響越顯著,H3成立。

表10 異質性檢驗結果:金融生態環境的影響

七、研究結論與啟示

本文選取2007—2020年滬深A股重污染企業作為研究樣本,探討了數字化轉型對企業環境績效的影響。結果表明,數字化轉型對企業環境績效具有顯著的正向影響,即數字化轉型能夠發揮環境效應,且該結論在經過一系列穩健性測試后依然成立。作用機制檢驗結果顯示,數字化轉型通過強化環境監督和優化環境溝通提升了企業環境績效,說明數字化轉型發揮環境效應的邏輯在于賦能環境監督和環境溝通。異質性分析發現,當環境規制強度較高、金融生態環境較好時,數字化轉型對企業環境績效的積極影響更顯著,可見建立健全環境制度和金融制度能夠更好地發揮數字化轉型的環境效應。

上述研究結論為政府推進數字經濟發展以助力生態文明建設、企業推進數字化轉型以實現綠色發展提供了重要啟示。對于政府來說,一方面,應持續優化環境制度,通過制定更高的環境標準和執行更嚴格的環境監管,提高企業通過數字化轉型來改善環境績效的外部壓力,賦能生態文明建設;另一方面,要不斷完善金融制度,通過優化債務融資環境和提高金融資源配置效率,增強企業通過數字化轉型來改善環境績效的內在動力,推進生態文明建設。對于企業來說,應加快數字化轉型步伐,投入更多的資金開展數字資產研發,引進優秀的人才助力數字化發展,依靠數字化轉型賦能環境監督和環境溝通,改善企業環境績效,轉變企業發展模式,實現高質量發展。