借“智”強“制”：工業智能化能否提升企業ESG表現？

摘"要：本文基于2012—2023年中國制造業機器人數據匹配A股上市公司數據，考察工業智能化對企業ESG表現的影響機制，并探討工業智能化推廣應用的異質性影響、價值鏈升級效應及經濟后果。研究發現：工業智能化推廣應用顯著改善了企業ESG及分項表現，在解決內生性、采用多種穩健性及排他性檢驗后該結論依然成立；工業智能化通過提升企業資源配置效率、增強企業信息化能力、優化人力資本結構和降低融資約束壓力四個渠道改善了企業ESG表現，人力資本擴張強化了工業智能化對企業ESG表現的改善作用；企業屬性和資本市場關注異質性是工業智能化影響企業ESG表現差異的重要來源；工業智能化顯著促進了制造企業價值鏈升級，推動了制造企業服務化，并且切實提升了企業價值。

關鍵詞：工業智能化；企業ESG表現；制造業；人力資本；價值鏈

中圖分類號：F275；F832文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2025）02-0129-12

收稿日期：2024-12-11

作者簡介："楊曉鋒（1982—），男，湖北黃岡人，講師，博士，研究方向：ESG與高質量發展；劉祥（1982—），男，湖北黃石人，副研究員，博士研究生，研究方向：區域經濟；李丫丫（1988—），女，河北保定人，教授，博士，研究方向：技術創新與產業發展。

基金項目：國家社會科學基金重大項目“構建人類命運共同體進程中國際經濟規則重建的理論邏輯及中國的戰略選擇”，項目編號：19ZDA054；國家社會科學基金后期資助項目“綠色技術跨國合作創新網絡的動態演化、驅動機制及引導策略研究”，項目編號：23FGLB024。

一、引"言

環境、社會和治理（ESG）投資已成為國際復雜發展環境下引領全球金融投資潮流、推動各國資本市場改革實踐、促進經濟可持續發展的重要戰略選擇。從我國ESG建設實踐來看，ESG不僅是企業“走出去”參與國際合作的重要基礎，更是其獲取可持續發展競爭優勢的關鍵因素。根據《中國上市公司ESG發展白皮書（2022）》的統計，截至2022年11月，我國已有包括嘉實基金、工銀瑞信等公募基金在內的119家金融機構簽署了負責任投資原則（PRI），A股上市公司獨立ESG報告披露率已超過30%，標志著我國ESG發展已進入快車道。

近年來，關于企業ESG表現的內外部影響因素研究呈現爆發式增長。已有研究表明，工業智能化對提升企業全要素生產率、促進經濟增長、推動綠色轉型以及降低企業成本粘性等方面均具有直接或間接的積極作用［1-2］。然而，工業智能化對企業ESG表現及其分項（環境、社會和治理）的影響尚未得到充分關注。基于此，本文從利益相關者理論和信號傳遞理論出發，深入探討工業智能化對企業ESG表現及其分項的影響效應與作用機制。通過匹配2012—2023年我國制造業機器人數據與A股上市公司數據，本文實證檢驗了工業智能化對企業ESG表現的影響機制，并進一步分析工業智能化推廣應用的異質性影響、價值鏈升級效應及其經濟后果。

本文的邊際貢獻主要體現在以下三個方面：第一，從工業智能化的視角拓展了企業ESG表現影響因素的研究，為我國工業智能化躍升過程中制造企業ESG表現的影響機制提供了全新視角；第二，從資源配置效率、信息化能力、人力資本結構和融資約束四個渠道揭示了工業智能化對企業ESG表現的作用機制；第三，在基準模型基礎上引入工業智能化與ESG的交互項，構建拓展回歸模型，考察工業智能化通過改善企業ESG表現對制造業價值鏈升級和企業價值成長的影響效應，不僅豐富了工業智能化經濟效益的研究，也為企業ESG表現的經濟效應研究提供了新的證據。

二、理論分析與研究假設

企業ESG表現的改善主要來源于環境表現（E）、社會責任（S）和公司治理效能（G）。作為一種貫穿于企業生產經營、管理方式、發展戰略的新型生產力，工業智能化的廣泛使用將對企業環境保護能力、社會責任履行和公司治理能力產生積極影響。

（一）工業智能化對企業ESG表現的影響

第一，工業智能化的廣泛使用有利于提升企業環境保護能力，改善環境表現（E）。工業智能化的廣泛使用，一方面通過智能識別、智能模擬、排放監控、感知預測等方式，優化了環境監測和治理方式和手段［3］，提升工業企業能源效率收益和結構收益，有效提高了企業能源利用效率，降低了碳排放和環境污染；另一方面提高應對復雜生產環境的處理能力，加快形成產學研用協同綠色創新模式，提升綠色創新效率，并帶動產業鏈上下游企業綠色改造升級，促進全產業鏈綠色轉型。政府在經濟高質量發展中將高端化、智能化、綠色化作為引導企業可持續發展的重要抓手，通過稅費優惠、綠色研發項目支持、綠色技術改造支持、環評服務、產業規制等工具，促使企業采取更加積極的環境治理態度，金融機構也將ESG評級作為對企業投融資決策的重要依據。因此，制造企業主動契合政府與金融機構綠色發展政策舉措，獲取有利于企業創新發展的外部資源，并運用人工智能技術和智能裝備加快綠色轉型，提升企業環境保護能力。

第二，工業智能化不僅直接賦能企業履行社會責任（S），還通過信息傳播渠道和資源整合效應提升企業社會責任履行動能。工業智能化改變了企業社會責任履行方式，突破了履行社會責任的時空限制，增強企業履行社會責任的動能，降低企業社會責任履職成本［4］。從信息傳播渠道拓展效果看，人工智能技術的廣泛應用提升了企業信息與媒體、市場、投資者等間的交互頻度，緩解了企業信息孤島問題，增加了利益相關者的關注與監督，形成社會責任輿論壓力，倒逼企業為維護公司形象而積極履行社會責任。從信息資源整合效應看，企業借助工業互聯網平臺及智能運營管理平臺，整合市場供需信息、產業規制信息、營商環境信息、經濟波動信息、利益相關者信息等信息資源，促使企業生產運營部門間信息資源更加高效協同、共享，及時調整優化企業社會責任履職策略，提升企業內外部信息資源整合效率，夯實企業持續履行社會責任的制度基礎，從而不斷改善企業社會責任履行表現。

第三，工業智能化提升了公司治理效能（G）。股東與管理層之間的委托代理問題被認為是影響公司治理效率的關鍵因素，由于信息不對稱產生的道德風險往往被認為是引發代理問題的根本原因［5］。制造企業智能技術和智能裝備的廣泛使用，一方面能夠提升公司與股東、投資者、員工、客戶、供應商、政府、社區等利益相關者間的信息傳遞效率，縮短股東、管理層、員工間的委托代理鏈條，減少管理層、員工短期自利行為而誘發的全要素生產率損失，緩解委托代理問題；另一方面釋放人工智能技術、工業機器人應用的治理效應，優化企業資源控制方式，降低企業運營不確定性與運營成本，提升物質資產和人力資產利用效率，提高企業資源治理效能。綜上，本文提出如下假設：

H1：工業智能化的推廣應用有利于提升企業ESG表現及E、S、G三個分項表現。

（二）工業智能化的影響作用機制

工業智能化通過提升企業資源配置效率、增強企業信息化能力、優化人力資本結構和降低融資約束壓力四個渠道，對企業環境保護能力、社會責任履行和公司治理能力產生不同程度的影響，最終改善企業ESG表現，具體而言：

第一，資源配置效率渠道。資源配置效率越高的企業其ESG表現越好［6］，工業智能化通過提升企業資源配置效率改善企業ESG表現。作為引領產業數字化發展、智能化升級的新型生產模式，工業智能化的推廣帶來了生產技術和生產方式的巨大變革，一方面通過技術替代、知識創造等優化了企業資源配置結構，縮短勞動響應時間和改變企業控制資源的方式，降低資源調整成本，提升了企業資源使用效率，降低成本粘性［7-8］，提升財務韌性，改善公司治理能力；另一方面通過優化“勞動-資本”資源配置方式和提升全員勞動生產率，擴大產出規模，減少能源消耗，提升企業內部生產經營效率、科技創新效率、管理創新效率，改進全要素生產率，顯著抑制了制造業企業污染物排放［9］，推動企業綠色發展，主動履行社會責任，及時披露企業社會責任報告和ESG報告，向利益相關方呈送環境保護和社會責任等領域取得的成果，獲取更多的外部資源支持，從而改善企業ESG表現。

第二，信息化能力渠道。工業智能化賦能企業信息收集能力、整合和處理能力，為企業綠色轉型、協同共享發展、治理效能提升提供必要的信息化能力支撐，從而改善企業ESG表現，主要體現為：一是企業借助行業信息化平臺，促進企業內部信息與外部信息的對接，快速響應政府和金融機構綠色轉型和綠色創新財稅優惠政策，實施積極的環境發展方案，增強企業創新能力，有助于提升企業環境保護能力；二是企業借助人工智能技術有助于增強與利益相關者和諧交流溝通頻度與能力，提升企業履行社會責任效能，形塑良好企業形象；三是工業智能化顯著提升了企業生產、經營管理等的智能化水平，賦予企業強大的信息收集和處理能力［10］，增強了企業信息傳遞效率，消除“信息孤島”、降低生產經營不確定性，改善企業生產經營效率，由此提升公司治理效能。

第三，人力資本結構渠道。工業智能化的廣泛應用有利于優化企業人力資本結構，為改善企業ESG表現提供了優質人力資本和全要素勞動生產率支持。一方面傳統工業機器人的使用替代了簡單體力勞動，減少了低人力資本水平勞動者的雇傭比例［1］，間接提升了企業人力資本平均水平，優化了企業人力資本結構，而數智融合下人形機器人的使用在擴展高人力資本創新思維、降低研發試錯成本、適應復雜多變市場環境、增強客戶粘性等領域發揮了更大效能，充分發揮高人力資本是決勝未來發展的第一戰略資源作用，有利于改善企業ESG表現；另一方面，在勞動分工趨細、職業專業化印記加深背景下，員工工作更換成本趨大，企業員工尤其是中、低等人力資本水平工人為維持工作崗位競爭力，會主動實施“干中學”、積極參加培訓、在職教育等人力資本投資，提升人力資本水平［3］，積極發揮工作能動性和創造性，融入到全要素勞動生產率提升過程中［4］，企業人力資本結構不斷優化，由此提升人力資本與物質資本匹配效率，提高企業全要素勞動生產率，從而改善企業ESG表現。

第四，融資約束渠道。融資約束越低的企業其ESG表現越好，工業智能化通過降低融資約束壓力改善企業ESG表現。首先，以工業機器人廣泛應用為工業智能化主要推廣形式，在長期能夠有效降低企業生產成本，提升企業內部資金配置效率，緩解企業內部資金壓力［11］，降低技術創新財務風險，增強生產經營穩定性，從而提升公司治理能力。其次，工業智能化能夠在企業上下游、地區之間搭建共享平臺、商業網絡，增進企業間信任與合作，降低企業經營溝通成本與合作成本，提升企業商業信用，由此緩解了企業外部資金融資約束壓力，提升企業綠色可持續發展能力，從而改善企業ESG表現。最后，工業智能化作為中國政府推動制造業高質量發展的重要抓手，在推廣應用過程中配套了較為完善的財稅優惠政策，不僅有利于推進企業技術改造和智能化升級，并且有利于企業獲得更多的政府補貼［5］，并降低企業資金融資約束壓力，提升金融機構對企業的ESG評級。綜上分析，本文提出如下假設：

H2：工業智能化通過提升資源配置效率、增強信息化能力、優化人力資本結構和降低融資約束改善企業ESG表現。

（三）調節效應分析

產業工人人力資本水平穩步提升是加快制造業智能化發展的源頭活水，工業智能化的推廣應用同樣離不開一批擁有高人力資本水平的工人隊伍支撐。人力資本擴張一方面豐富了企業的技能人才儲備，提升“技能-資本”互補性，增強技能人才的外部性，有效降低工業機器人、智能軟件使用門檻，如節省工業機器人使用技術培訓、設備維護、升級改造、智能軟件優化升級等成本，這些都有助于提升企業工業智能化裝備和軟件應用規模；另一方面提升了企業技術創新活動動能，強化了對工業機器人這一重要技術革命載體的應用訴求，提升了工業機器人使用規模［4］，發揮了工業機器人污染物減排的作用，推動了企業綠色改造和轉型升級。事實上，企業ESG表現的提升同樣離不開一支熟悉和精通環境、社會和治理的高人力資本水平工人隊伍，人力資本水平較高的CEO在推進企業ESG實踐方面往往有更高的效率［12］，在踐行ESG建設中表現出更高的執行效率。由此可見，人力資本擴張強化了工業智能化對企業ESG表現的改善效果。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3：人力資本擴張強化了工業智能化對企業ESG表現的改善作用。

三、研究設計

（一）"模型設定

為檢驗工業智能化對企業ESG表現的影響，參考王永欽和董雯（2020）［1］、Acemoglu和Restrepo（2020）"［2］的研究設計，構建公司和年份雙向固定效應模型：

lnESGi，t=α0+βRBT_CHi，t+∑controli，t+∑Firmi+∑Yeart+εi，t"（1）

其中，i、t分別表示城市、年份，ESG表示中國研究數據平臺提供的企業ESG表現凈優勢得分，RBT_CH表示工業智能化，control表示影響企業ESG表現的一系列關聯控制變量，包括公司規模、成長能力等企業層面的特征，∑Firmi、∑Yeart分別為公司固定效應、年份固定效，ε是影響企業ESG表現的其他不可觀測因素。為解決模型潛在的異方差和序列相關問題，回歸過程中對企業進行聚類調整估計系數標準誤。

（二）"變量選取及度量

1.被解釋變量——企業ESG表現與環境表現（E）、履行社會責任表現（S）、公司治理（G）表現。由于我國企業ESG評級實踐起步較晚，以華證ESG指數、彭博ESG指數、中國研究數據平臺"（CNRDS）ESG指數、中證指數等均被學者們引入實證分析中，其中CNRDS"提供的ESG數據庫因根植性好、覆蓋面廣、簡潔直觀、可比性強而獨具優勢，被國內研究者優先選用。參考已有企業ESG表現指數構造方法，即將企業各子類E、S、G優勢（關注）判定項得分剔除關注得分后得到企業E、S、G表現凈優勢得分，將其進行加總得到企業ESG凈優勢得分，以此度量企業ESG表現。

2.解釋變量——工業智能化。工業智能化是工業企業利用人工智能技術、工業物聯網技術、數字技術，通過智能化工廠、數字化運營管理實現研發設計與生產經營智能化和高效化。限于數據可得性與技術處理可行性，目前工業智能化主要使用國際機器人聯合會（IFR）采集的全球主要經濟體工業機器人數據，采用Acemoglu和Restrepo（2020）"［2］提供的城市工業機器人滲透率進行測度，在此基礎上王永欽和董雯（2020）［1］創新提出企業工業機器人滲透率測度方法，本文借鑒使用王永欽和董雯提供的企業工業機器人滲透率測度企業工業智能化水平。

3.機制變量——綠色創新（inv）和人力資本結構（human_instr）。已有文獻多將研發投入產出效率、專利申請量作為企業技術創新度量方式，但高新技術企業研發投入產出效率往往明顯高于其他企業，企業實用新型專利、外觀設計專利因可靠性、時效性相對較差無法真實體現企業技術創新水平，且綠色發明專利授予量傳遞了企業綠色轉型等信號，鑒于此，本文借鑒徐光偉等（2023）［13］的研究，將企業綠色發明專利實際授予量取自然對數作為企業實際綠色創新水平度量方式。為更好刻畫制造業企業人力資本結構特點，本文從企業員工崗位和學歷層次兩個維度考察人力資本結構，分別采用技術研發人員占總員工人數比重（skill_instr）、專科以上學歷員工占總員工人數比重（edu_instr）測度。

4.控制變量。借鑒已有關于企業ESG影響因素研究的研究文獻［14-17］，在實證分析中引入以下控制變量：公司規模（scale）、成長能力（grouth）、資產負債率（lev）、總資產凈利潤率（roa）、現金比例（cash）、股權集中度（topone）、公司董事會規模（boardsize）作為控制變量，分別采用上市公司當年資產總額取自然對數、本期營業收入增長額與上期營業收入額之比、負債總額與資產總額之比、凈利潤占總資產比重、流動資產比率、第一大股東持股比例、董事會成員數量取自然對數衡量，并引入兩職合一（dual）和城市行政級別（city）兩個啞變量，其中兩職合一變量采用董事長和總經理同一人賦值1、非同一人賦值0度量，城市行政級別啞變量將直轄市、省會城市、經濟計劃單列市賦值1，其他城市統一賦值0。

（三）樣本選擇與數據說明

A股上市公司ESG表現數據使用中國研究數據服務平臺提供的ESG數據庫，其他變量基礎數據來源于《中國城市統計年鑒》、Wind數據庫，中國研究數據服務平臺提供的ESG數據庫始于2007年，考慮起始年份ESG評級較低、工業智能化較弱，選取時間節點為2010—2021年的A股制造業上市公司為研究樣本，研究樣本篩選原則如下：（1）剔除上市不滿兩年的樣本；（2）剔除ST、PT非正常交易類樣本；（3）剔除金融、保險行業樣本；（4）剔除變量有缺失的樣本；（5）剔除資產負債率大于1或小于等于0的樣本；最終得到1887家企業，共13254個公司-年度觀測值。目前工業智能化主要使用國際機器人聯合會（IFR）采集的全球主要經濟體工業機器人數據，截至2021年，中國市場工業機器人銷量27.1萬臺，位居世界首位，中國每萬名員工322臺工業機器人的密度位居世界第5，僅次于韓國、新加坡、日本和德國。參考王永欽和董雯（2020）［1］的做法，利用2010—2021年中國制造業機器人數據匹配A股上市公司數據。而為避免極端值帶來的影響，對所有連續型變量在上下1%水平上進行縮尾處理。主要變量描述性統計特征如表1所示，方差膨脹因子分析顯示，各解釋變量方差膨脹因子（VIF）均明顯小于10，表明變量間不存在多重共線性。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

表2報告了在控制公司和年份固定效應后，2012—2023年工業智能化對企業ESG表現及三個分項影響的基準回歸結果，其中列（1）—列（3）報告的是未引入控制變量情形下工業智能化對企業環境表現（E）、履行社會責任（S）、公司治理（G）三個維度的影響；列（4）—列（6）報告的是引入控制變量情形下工業智能化對企業ESG三個維度的影響；列（7）和列（8）分別報告的是未引入控制變量和引入控制變量情形下工業智能化對企業ESG表現的整體影響。

表2基準回歸結果顯示，第一，工業智能化對A股制造業企業ESG表現的系數在1%水平上顯著為正，表明工業智能化對企業ESG表現有顯著的提升效果；第二，無論是否引入企業ESG表現控制變量，工業智能化對A股制造業企業環境表現（E）、履行社會責任（S）、公司治理（G）三個維度均在10%水平上有顯著正向影響，并且相較于企業履行社會責任，工業智能化對制造業企業環境表現（E）、公司治理（G）的改善作用更顯著，由此，假設H1得以驗證。此外，各控制變量回歸系數符號與事實基本一致，但考慮到可能存在內生性問題，在此不再對其影響效果與意義展開論述。

（二）內生性處理

基準回歸結果顯示工業智能化對企業ESG表現有顯著的改善作用，但可能因內生性而高估這種改善效果，例如工業智能化可能是有為政府為增強產業鏈供應鏈韌性和安全、提升全球產業價值鏈地位等主動作出的產業升級策略，而非針對ESG表現較差的上市公司環境治理、履行社會責任和公司內部治理策略進行的干預，如此這般便會出現自選擇問題；此外，回歸模型有可能存在遺漏影響工業智能化和企業ESG表現的因素而引發內生性問題。鑒于此，分別使用工具變量法和Heckman二階段模型解決以上兩類內生性問題。

1.工具變量法

為有效緩解遺漏變量、逆向因果造成的內生性問題，本文分別采用2SLS工具變量法和GMM估計法。

2SLS工具變量法。2SLS工具變量法能較好克服因存在遺漏變量引致工業智能化對企業ESG表現的影響估計結果出現嚴重的內生性問題。考慮到研究樣本制造企業間工業智能化水平差異較大，參考王永欽和董雯（2020）［1］、Acemoglu和Restrepo（2022）"［2］的做法，選擇同期美國工業機器人滲透率作為工具變量（IV1），主要基于發展水平相近的國家制造業工業機器人應用程度趨同，滿足與工業智能化相關性要求，并且該指標與我國制造業上市公司ESG表現的關聯性主要是比較外生的技術沖擊層面，與我國制造業上市公司ESG表現不存在直接的相關性，滿足排他性要求。此外，本文還引入2011年地區信息化水平作為工業智能化的工具變量（IV2），一是制造業企業工業智能化離不開地區信息化的支持，地區信息化水平直接影響到企業智能化進程，滿足工具變量相關性要求；二是2011年地區信息化水平很難對2012—2023年制造業企業ESG表現造成明顯影響，與企業ESG表現無相關性，滿足工具變量外生性要求。因此，采用美國工業機器人滲透率（RBT_US）與地區信息化水平（city_imfr）作為二階段回歸的工具變量，地區信息化水平采用各城市信息產業產值與就業人數的比值測算，基礎數據來自《中國城市統計年鑒》《中國工業統計年鑒》。表3列（1）和列（2）顯示，兩個工具變量估計系數在一階段回歸中均在1%水平上顯著（plt;0.01）為正，這與現實相吻合，且Wald檢驗的F統計值均遠大于10，拒絕弱工具變量假設，表明工具變量結果不存在識別不足或過度識別問題。列（3）和列（4）顯示，在第二階段回歸中，變量工業智能化擬合值的系數顯著為正，與基準回歸結果一致，表明在一定程度上控制潛在遺漏變量后產生的內生性問題后，本文的基準回歸結果依然穩健。

GMM估計法。為緩解模型可能因逆向因果導致估計偏誤，分別使用工業智能化一階和二階滯后項作為工具變量進行GMM估計。表3列（5）和列（6）分別報告了差分GMM、系統GMM估計結果，可以看到，工業智能化系數仍在1%的水平上顯著為正，意味著工業智能化顯著改善了企業ESG表現，證實本文結論可靠。并且，工具變量有效性檢驗結果顯示，霍桑檢驗結果P值均大于0.1，表明工具變量不存在過度識別問題。

2.傾向得分匹配法（PSM）

傾向得分匹配法基于反事實推斷模型，采用觀測數據來處理干預效應分析，能在一定程度上緩解模型可能存在的內生性問題。首先，將樣本工業智能化水平按照中位數分為兩組，按照大于中位數和小于中位數樣本分別賦值1和0；其次將原模型中控制變量作為匹配變量，對樣本進行1∶1匹配，得到觀測樣本數為8562個，對匹配得到的樣本進行平衡性檢驗，結果發現，匹配后的變量標準差均在10%以內，并且較之前明顯縮小，表明通過傾向得分匹配后的樣本有效消除了由變量的系統性差異造成的估計偏誤，觀測樣本通過了平衡性檢驗；最后將匹配后的8562個樣本再次進行回歸，結果見表3列（7）。結果顯示，工業智能化系數仍顯著為正，表明基準回歸研究結論依然穩健。

3.Heckman二階段回歸

若存在潛在的樣本選擇偏誤，Heckman二階段回歸模型能較好檢驗其內生性問題。采用Heckman二階段回歸模型處理此類內生性問題步驟為：首先，采用probit模型考察企業上一期財務表現與當期工業智能化間的相關性，企業財務表現變量選用公司規模（scale）、成長能力（grouth）、資產負債率（lev）、總資產凈利潤率（roa）、現金比例（cash），在第一階段回歸估計測算出對應的逆米爾斯比率（imr）；其次，將估算出來的逆米爾斯比率引入基準回歸模型中，在第二階段回歸中對自選擇問題加以糾正。表3列（5）和列（6）回歸結果顯示，逆米爾斯比率系數均在1%水平上顯著，這意味著基準回歸樣本自選擇問題真實存在，經過Heckman二階段回歸控制自選擇問題后，工業智能化的回歸系數仍然顯著為正，這意味著消除自選擇問題后上文基準回歸結果仍然穩健。

（三）穩健性檢驗

1.更換被解釋變量度量方法。鑒于華證ESG指數、彭博ESG指數、中國研究數據平臺"（CNRDS）ESG指數、中證指數等均被學者們引入ESG實證分析中，這里選用華證ESG評級指數、彭博ESG評級數據來替換基準回歸中企業ESG表現，回歸結果見表4列（1）和列（2）。

2.多維控制遺漏變量。一是增加宏觀控制變量，在基準回歸中控制了企業層面影響因素，鑒于宏觀層面對企業ESG表現的影響，一方面引入產業層面控制變量，包括產業就業結構、產業集中度、政府補貼，其中產業就業結構用企業所在行業就業人數占比計算，產業集中度用企業所在行業營業收入占該行業總產值的比重測度，政府補貼采用企業年報附注披露實際補貼金額測算，回歸結果見表4列（3）；另一方面，引入地區層面控制變量，包括市場化水平、人均GDP、人均可支配收入，其中市場化水平采用樊綱設計的市場化指數測算，人均GDP采用城市GDP與城市人口比重測度，回歸結果見表4列（4）。"二是對解釋變量滯后一期處理，緩解基準回歸中可能因雙向因果關系產生的內生性問題，回歸結果見表4列（5）。三是在控制公司和年份雙向固定效應基礎上，采用進一步控制時間和地區的高階固定效應檢驗，回歸結果見表4列（6）。

3.剔除異常樣本處理法。一是將企業ESG表現低于20%和高于80%分位數的企業進行了剔除，最終得到1615個企業共9153個新觀察樣本，回歸結果見表4列（7）；二是將上市公司名稱中包含智能、機器人字樣的企業剔除，并剔除經營范圍包含人工智能、機器人業務的企業，最終得到1497個企業共8596個新觀察樣本，回歸結果見表4列（8）。

表4列（1）—列（8）顯示，無論是更換被解釋變量度量方式、多維控制遺漏變量，還是剔除異常樣本，工業智能化的回歸系數均顯著為正，這與前文基準回歸結果基本一致，表明上文研究結論在不同評價體系下依然穩健。

（四）異質性分析

1.企業屬性異質性檢驗。企業屬性異質性采用是否為國有企業、是否為大規模企業、是否為高新技術企業、是否為重資產四種方式劃分樣本，其中企業在考察期內為國有控股、國有持股均視為國有企業，高于企業規模中位數的為大規模企業，獲得高新技術認證的企業為高技術創新水平企業，將樣本年銷售收入與固定資產比重取均值，小于均值樣本劃入重資產，大于均值樣本劃入輕資產。表5報告了企業屬性異質性下工業智能化對企業ESG表現的影響檢驗結果。可以看出，工業智能化系數均顯著為正，再次支持了工業智能化對企業ESG表現的改善效果。相比國有、中小規模、非高新技術、輕資產企業，工業智能化對非國有、大規模、高新技術、重資產企業ESG表現的改善效果更為顯著。

2.資本市場關注。資本市場關注采用是否納入股票指數、機構持股比例、分析師關注度三種方式劃分樣本，其中企業納入滬深300、中證500和納斯達克指數視為納入股票指數，機構投資者持股比例高于行業中位數為機構持股比例高，一年內對公司進行過跟蹤分析的分析師或團隊數量高于年度行業中位數視為分析師關注度高。表6報告了資本市場關注異質性下工業智能化對企業ESG表現的影響檢驗結果。

表6列（1）—列（6）顯示，工業智能化系數顯著為正，同樣支持了工業智能化對企業ESG表現的改善效果。相比納入股票指數、機構持股比例高、分析師關注度低的企業，工業智能化對未納入股票指數、機構持股比例低、分析師關注度高的企業ESG表現提升作用更為顯著。

五、機制檢驗

（一）作用渠道檢驗

前文實證分析結果證實了工業智能化對企業ESG表現的改善作用，本節將從效率、信息化、人力資本結構和融資約束四個渠道提供進一步檢驗，各渠道變量測度方法為：（1）效率（tlp）采用全員勞動生產率衡量，使用企業營業總收入與員工總人數之比測度效率渠道；（2）信息化（imf）衡量方式借鑒權小鋒和李闖（2022）［18］的做法，采用企業硬件資本和軟件資本之和來測度信息化能力渠道；（3）人力資本結構（human_instr）使用企業員工崗位衡量，采用技術研發人員占總員工人數比重（skill_instr）測度人力資本結構渠道；（4）融資約束（rz）借鑒沈坤榮等（2024）［19］的做法，采用上市公司融資約束SA指數和FC指數衡量企業融資約束。采用國內學者廣為傳用溫忠麟和葉寶娟（2004）［20］的分階段中介機制檢驗方法，表7報告了中介機制檢驗結果，在控制公司和年份的固定效應后，工業智能化系數均在1%的水平上顯著為正，效率、信息化、人力資本結構和融資約束渠道的系數分別為0.417、0.852、1.823、0.835，在1%的水平上顯著，且中介效應Sobel檢驗p值小于0.01，企業實施工業智能化后顯著提升資源配置效率、增強信息化能力、優化人力資本結構和降低融資約束，改善了企業ESG表現，這意味著工業智能化的效率提升、信息化強化、人力資本結構優化和融資約束改善效應可以作為其改善企業ESG表現的潛在解釋機制，假設H2得以驗證。

（二）調節效應檢驗

本節將從人力資本擴張強度提供進一步的調節效應檢驗。人力資本是凝聚在人身上體能、智能和道德等能力的集中反映，是衡量員工素質的重要指標。為提升結論的可比性和可靠性，一方面采用企業員工學歷水平衡量人力資本，使用企業員工平均受教育年限來測度；另一方面采用企業員工收入的折現值衡量人力資本，使用企業員工年收入總額與折現率和折舊率的比值測度，其中折現率采用2012—2023年中國人民銀行公布的一年期貸款利率的平均值進行核算，經核算折現率為4.88%，折舊率仍取值4.96%。

表8匯報了分別采用平均受教育年限和收入折現值衡量人力資本擴張強度的調節效應檢驗結果，列（4）和列（8）全樣本估計結果顯示，在控制公司和年份的固定效應后，工業智能化系數分別為0.617、0.735，且在1%的水平上顯著，人力資本擴張強度的系數分別為0.841、0.965，二者交互項系數分別為0.913、0.982，均在1%的水平上顯著，表明無論采用何種人力資本度量方式，人力資本擴張強度顯著推動了企業ESG建設，并且強化了工業智能化對企業ESG表現的改善作用，假設H3得以驗證。列（1）—列（3）和列（5）—列（7）制造企業環境表現（E）、履行社會責任（S）、公司治理（G）三個維度檢驗顯示，工業智能化、人力資本擴張強度以及交互項對制造企業ESG三個子類的估計系數均在1%水平上顯著，這表明人力資本擴張強度在工業智能化對環境表現、社會責任和公司治理的影響中均發揮了正向調節作用。在加快發展新質生產力推動高質量發展的背景下，推動人工智能科技、教育與人才三位一體協同發展將有利于工業智能化推廣應用，并培養大批擅長智能科技創新、懂得人工智能應用、精通智能裝備維護的高素質人才，加快推進中國制造業ESG建設。

六、拓展分析

（一）價值鏈升級效應檢驗

工業智能化作為制造業固鏈、補鏈、延鏈、強鏈的重要抓手，對制造企業價值鏈升級也將產生影響。根據微笑曲線和武藏曲線理論，制造企業價值鏈升級既包括產品研發升級、功能升級和鏈條升級，還包括生產制造工藝升級和流程升級。工業智能化的全面推廣一方面助力傳統制造業科技創新和技術改造，加快傳統制造業升級改造，增加產品附加值、提升生產制造環節價值；另一方面助力制造業管理創新、模式創新、業態創新等創新活動，推動制造企業服務化、智能化、數字化、高端化，擴大全價值鏈條增值空間。鑒于此，參考孫曉華等（2020）［21］的做法，將制造企業服務化收入占營業總收入的比重作為工業智能化推廣產生的制造企業價值鏈升級效應（value_grd）的代理變量，其中企業服務化收入從營業收入結構中剝離，基礎數據來源于Wind數據庫，企業服務化收入包括與企業主營業務相關的嵌入式服務、與企業主營業務無關的混入式服務，如系統解決方案、品牌營銷、集成服務、技術服務、安裝和售后服務、營銷策劃、技術咨詢、商務咨詢、經濟信息咨詢、商業管理咨詢、管理咨詢、健康咨詢、物業管理、保潔服務、進出口代理、財務咨詢、稅務服務、禮儀服務等服務，從樣本企業營業收入構成來看，尚未發現未實施服務化的制造業上市公司，各企業服務化收入由涉及年度服務業收入加總獲得，回歸過程中對其取自然對數。表9列（1）和列（2）報告了工業智能化應用對制造企業價值鏈升級效應的估計結果。

表9列（1）顯示，僅控制公司、年份省份和行業固定效應時，工業智能化回歸系數為0.209，在1%水平上顯著為正，列（2）顯示，進一步控制企業層面的特征后，工業智能化回歸系數為0.163，仍在1%水平上顯著為正，表明工業智能化顯著促進了制造企業價值鏈升級，推動了制造企業服務化。

（二）經濟后果分析：工業智能化對企業價值的影響

工業智能化優化了企業研發設計、生產制造、運營管理、售后服務等環節的價值創造方式，大幅提升全要素生產率，促進了企業價值鏈升級，增強企業價值創造能力，從而促進企業價值增長。由此，本文在工業智能化對企業ESG表現改善效應檢驗的基礎上，進一步考察工業智能化的企業ESG改善效應能否提升企業價值，采用逐步回歸法考察工業智能化推廣帶給制造企業的經濟后果。具體而言，以企業價值為因變量、工業智能化為自變量進行回歸，并引入企業層面特征變量，如果回歸結果顯著，在上述回歸模型中增加企業ESG表現變量、工業智能化與企業ESG表現交互項進行回歸，考察工業智能化改善企業ESG表現帶來的企業價值創造效應。

目前，針對企業價值（cor_value）的衡量指標主要有托賓Q值（TobinQ）、資產收益率（ROA）、股票年末市值對數三種，其中托賓Q值和股票年末市值對數使用較廣，考慮到我國股市近年來年末震蕩較大，公司股票年末市值往往被高估或低估，并不能反映其真實價值，為保證研究結論的可靠性，本文選取托賓Q值和資產收益率來衡量企業價值成長。表9列（3）和列（5）顯示，使用托賓Q值和資產收益率衡量企業價值時，工業智能化系數均在1%水平上顯著為正，表明工業智能化的推廣有助于促進企業價值成長；列（4）使用托賓Q值衡量企業價值時顯示，工業智能化、企業ESG表現以及二者交互項系數分別為0.092、0.063、0.591，三者均在1%水平上顯著為正，列（6）使用資產收益率衡量企業價值時顯示，工業智能化、企業ESG表現以及二者交互項系數分別為0.048、0.026、0.347，三者也均在1%水平上顯著，表明無論采用何種衡量方式，工業智能化的推廣不僅有利于產生直接的企業價值提升效應，并且在企業ESG表現改善效應的作用下，顯著增強了企業價值創造能力，促進了企業價值增長，這意味著工業智能化增進企業價值的作用效應切實存在。

七、結論與建議

基于2012—2023年中國制造業機器人數據匹配A股上市公司數據，本文從微觀層面考察了工業智能化對企業ESG表現的影響效應及作用機制，并探討了工業智能化推廣應用的異質性影響、價值鏈升級效應及經濟后果。研究結論如下：（1）工業智能化推廣應用顯著改善了企業ESG表現及E、S、G三個分項表現。（2）工業智能化通過提升企業資源配置效率、增強企業信息化能力、優化人力資本結構和降低融資約束壓力四個渠道改善企業ESG表現，人力資本擴張強化了工業智能化對企業ESG表現的改善作用。（3）工業智能化對非國有、大規模、高新技術、重資產企業ESG表現的改善效果更為顯著，而對未納入股票指數、機構持股比例低、分析師關注度高的企業ESG表現提升作用更為顯著。（4）價值鏈升級檢驗表明，工業智能化顯著促進了制造企業價值鏈升級，推動了制造企業服務化。（5）工業智能化對制造企業價值鏈升級的促進作用能切實提升企業價值。

基于以上研究結論，本文得到如下政策啟示：

第一，持續強化對工業智能化推廣應用的戰略支持。多措并舉深入推進制造企業智能化改造，充分利用6G通信、大數據、人工智能技術、人形機器人等新技術和智能裝備，加強對制造企業綠色轉型、數智制造、履行社會責任、運營管理等的支撐、改造與升級，建立數智技術融合驅動制造業科技創新尤其是顛覆性創新的長效機制，推動制造業高端化、綠色化和智能化發展。

第二，高度重視企業綠色創新和人力資本結構在工業智能化改善企業ESG表現中的路徑作用。統籌發揮舉國綠色科技創新體制和人才強國建設優勢，持續釋放工業智能化帶來的綠色創新促進效應與人力資本結構優化效應，兩翼發力于企業ESG建設，即一方面鼓勵制造企業利用工業智能化形成、改善和提升自主綠色創新能力，強化企業環境保護原生動能，助力企業改造傳統經營業務、發展綠色新質業務、積極布局未來業務；另一方面，錨定制造業高質量發展目標，推進職業技術教育與高等教育協同發展，重點加大高精尖專業技能人才培養、高水平科研人才團隊、高標準科研平臺建設等投入力度，不斷完善智能人才培養、選拔、考評和激勵機制，盤活并提升人力資本存量，增強人力資本結構與物質資本、知識資本、社會資本等的匹配度，提升企業社會責任履職和公司治理能力。

第三，充分識別工業智能化應用過程中企業屬性和資本市場關注度的差異性。在完善制造企業智能化改造提升政策設計中，既要準確識別制造企業資源和發展異質性對工業智能化產生的影響，也要科學判斷資本市場關注度在企業智能化發展中的效能，運用新一代數智技術優化工業智能化管理平臺，挖掘并利用制造企業智能化發展演進特點，著重針對投融資政策、財稅政策、產業規制、市場建設、人才管理等環節精準施策，推動企業智能化由廣入深，深化中國ESG實踐。

第四，發揮工業智能化賦能制造業服務化高端化效能。將智能服務融入企業生產經營活動全過程，在價值鏈鍛造層面，強化智能技術創新、智能產品創新、智能管理創新、智能業態創新，增強制造業核心競爭力，延伸制造業全產業價值鏈條，提升制造業產業鏈供應鏈韌性和安全水平；在價值鏈躍升層面，持續提高制造業企業全要素生產率，推動制造業邁向價值鏈中高端，提升我國制造業在全球價值鏈中的國際分工地位。

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Using"“Intelligence”"to"Enhance"“Manufacturing"”：Can"Industrial"Intelligence"

Improve"Corporate"ESG"Performance？

YANG"Xiaofeng1，"LIU"Xiang2，3，"LI"Yaya4

（1.School"of"Manegement，Wuhan"Textile"University，Wuhan"430200，"China;

2.China"Development"Institute，Shenzhen"518029，China;

3.School"of"Economics，Wuhan"University"of"Technology，Wuhan"430070，"China;

4."School"of"Finance"and"Economics，Jiangsu"University，"Zhenjiang"212000，China）

Abstract：The"article"uses"data"from"China’s"manufacturing"robot"industry"from"2012"to"2023"to"match"data"from"A-share"listed"companies，"examines"the"impact"mechanism"of"industrial"intelligence"on"corporate"ESG"performance，"and"explores"the"heterogeneous"effects"of"industrial"intelligence"promotion"and"application，"value"chain"upgrading"effects，"and"economic"consequences."The"study"found"that"the"promotion"and"application"of"industrial"intelligence"significantly"improved"the"ESG"performance"of"enterprises，"and"this"conclusion"still"holds"true"after"addressing"endogeneity"and"adopting"various"robustness"and"exclusivity"tests;"Industrial"intelligence"improves"corporate"ESG"performance"through"four"channels："improving"resource"allocation"efficiency，"enhancing"enterprise"informatization"capabilities，"optimizing"human"capital"structure，"and"reducing"financing"constraints."The"expansion"of"human"capital"strengthens"the"role"of"industrial"intelligence"in"improving"corporate"ESG"performance;"The"heterogeneity"of"enterprise"attributes"and"capital"market"attention"is"an"important"source"of"the"impact"of"industrial"intelligence"on"the"differences"in"ESG"performance"of"enterprises;"Industrial"intelligence"has"significantly"promoted"the"upgrading"of"the"value"chain"of"manufacturing"enterprises，"promoted"the"servitization"of"manufacturing"enterprises，"and"effectively"enhanced"the"value"of"enterprises."

Key"words：industrial"intelligence;"corporate"ESG"performance;"manufacturing"industry;"human"capital;"value"chain"

（責任編輯：周正）