數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)及作用機制研究

中圖分類號：F323 文獻標識碼：A 文章編號：0488-5368（2025）08-0113-12

Research on Impact of Digitalization on Green Transformation of Manufacturing Enterprises

JIAO Zishu，SONG Xiaoyu ，WANG Hongmei （School ofEconomicsandManagement，NorthwestAamp;FUniversity，Yangling7121Oo，China）

Abstract： Promoting the coordinated development of digital and green is an important means to further promote the green transformation of the manufacturing industry. Based on the data of A-share manufacturing listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2O11 to 2O22，the impact and mechanism of digitalizationon the green transformation of manufacturing enterprises are discussed. The research shows that digitalization efectively promotes the green transformation of manufacturing enterprises，and everyl percentage point increase in the degree of digitalization will objectively promote the green transformation of manufacturing enterprises by 0.334% . In addition，the study also finds that green innovation capability and enterprise dynamic capability are two important transmission mechanisms for digitalization to affect the green transformation of the manufacturing industry.Atthe same time，heterogeneityanalysis finds thatthepromotion efect of digitalizationonthegreen transformationof manufacturing enterprises is more obvious in non -heavy polluting enterprises，enterprises in the central and westernregions，and enterprises located innon-low-carbon pilot cities.Therefore，it isnecessary to vigorouslysupport the digital development of manufacturing enterprises，formulate digital and green development strategies according to time and place，encourage manufacturing enterprises to improve their green innovation capabilities and dynamic capabilities，and provide technical and resource support for green transformation.

Key Words ：Manufacturing enterprises; Digitization; Green transformation; Green innovation ability; Enterprise dynamic capability

1引言

黨的二十大報告指出，要加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型，推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色化、低碳化。2023年12月28日，工業(yè)和信息化部等8部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的指導(dǎo)意見》提出，到2027年，傳統(tǒng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化、融合化發(fā)展水平明顯提升。在\"碳達峰、碳中和\"戰(zhàn)略背景下，國家加強對制造業(yè)能耗、排放的監(jiān)管，倒逼產(chǎn)業(yè)升級。改革開放以來，我國制造業(yè)依靠充裕而相對廉價的勞動力優(yōu)勢在國際競爭環(huán)境下完成原始積累并取得快速發(fā)展，但隨著我國人口結(jié)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加快轉(zhuǎn)型，單純依靠生產(chǎn)要素大量投入的粗放型經(jīng)濟增長已經(jīng)不能適應(yīng)國際競爭新形勢。此外，其帶來的低端化發(fā)展、環(huán)境污染和資源過度消耗等問題也日益凸顯。我國制造業(yè)能源消費占能源消費總量的 50% 左右，但是產(chǎn)業(yè)增加值僅占GDP比重的 30% ；碳排放量約占全球的三分之一，其中鋼鐵的碳排放占據(jù)首要地位;工業(yè)二氧化硫和氮氧化物排放超全國 70% ，煙塵、粉塵排放量約占全國的 85% 以上。與此同時，隨著以大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈和云計算等為代表的新興技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，中國數(shù)字化進程不斷深化，為制造業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展提供動力。但是據(jù)《2024中國制造業(yè)精益數(shù)字化發(fā)展報告》顯示，截至2023 年底，智能工廠的普及率僅為 39% ，仍有大量制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化水平有待提升。總而言之，我國制造業(yè)面臨能源利用效率低下與環(huán)境污染雙重壓力，傳統(tǒng)粗放型發(fā)展模式亟待向綠色低碳轉(zhuǎn)型突破，但綠色創(chuàng)新能力和動態(tài)能力薄弱，企業(yè)轉(zhuǎn)型動力與能力不足；此外，數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用與綠色轉(zhuǎn)型目標脫節(jié)，缺乏有效的融合路徑，導(dǎo)致資源錯配與效率低下。因此，本研究實證探討數(shù)字化驅(qū)動制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機制，闡明綠色創(chuàng)新能力和企業(yè)動態(tài)能力的作用機理，豐富了數(shù)綠融合的理論研究，為企業(yè)突破轉(zhuǎn)型瓶頸提供路徑參考，為政府優(yōu)化\"數(shù)綠協(xié)同\"政策、構(gòu)建智慧生態(tài)文明體系提供科學(xué)依據(jù)，助推制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

2 文獻綜述

2.1 制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究

2.1.1制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的界定與測度隨著全球?qū)ι鷳B(tài)環(huán)境問題的日益關(guān)注，綠色轉(zhuǎn)型開始成為學(xué)術(shù)界研究的熱點。目前，學(xué)術(shù)界對\"綠色轉(zhuǎn)型\"的定界定尚未統(tǒng)一。中國社會科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟研究所將綠色轉(zhuǎn)型定義為\"工業(yè)邁向能源資源利用集約、污染物排放減少、環(huán)境影響降低、勞動生產(chǎn)率提高、可持續(xù)發(fā)展能力增強的過程\"[]；萬攀兵等2將制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型界定為\"制造業(yè)企業(yè)改變原有的生產(chǎn)經(jīng)營方式進而兼顧減排與增效的過程\"。

關(guān)于制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的測度方式，學(xué)術(shù)界并未形成統(tǒng)一的指標體系。陳旭東等[3采用綠色全要素生產(chǎn)率衡量企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平；王曉祺和寧金輝4主要從企業(yè)綠色創(chuàng)新的視角，利用企業(yè)綠色專利來度量企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型;孫傳旺和張文悅[5]則按高效化、集約化、低碳化、可持續(xù)化的原則，從技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)水平、降污減排、環(huán)境保護和社會評價5個維度構(gòu)建了綠色轉(zhuǎn)型指標體系；周闊等°根據(jù)\"十二五規(guī)劃\"、《環(huán)境保護法》《企業(yè)環(huán)境行為評價技術(shù)指南》《綠色制造標準化白皮書》和《中國制造2025》等政策文件，從宣傳倡議、戰(zhàn)略理念、技術(shù)創(chuàng)新、排污治理和監(jiān)測管理5個方面，選取113個企業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞，用綠色轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)衡量企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平。

2.1.2制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響因素研究綠色轉(zhuǎn)型是將\"雙碳\"目標融人企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營全過程的重要途徑。碳達峰、碳中和目標的提出是對我國制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的導(dǎo)向要求與規(guī)范約束，我國制造業(yè)的綠色發(fā)展必須滿足\"雙碳\"目標和\"穩(wěn)增長\"協(xié)同推進的要求[7]。制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型兼顧經(jīng)濟與生態(tài)雙重特征，是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。學(xué)者們對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響因素展開了一系列研究。第一，在政策因素方面，部分學(xué)者認為綠色金融改革創(chuàng)新試驗區(qū)政策[8]、減稅政策[9]等政策因素能夠有效賦予企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型動能；在外部驅(qū)動因素方面，公眾環(huán)境關(guān)注[\"0]、環(huán)境規(guī)制[]、綠色投資者進人[12]等因素對制造業(yè)企業(yè)綠色發(fā)展具有倒逼約束作用，進而促進企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型；在數(shù)字技術(shù)因素方面，金融科技[13]、數(shù)智融合[14]、數(shù)字經(jīng)濟[15]等因素對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著賦能作用。此外，綠色創(chuàng)新能力[16]、制造業(yè)集聚[17]均會對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型帶來促進效應(yīng)。

2.2 數(shù)字化的相關(guān)研究

2.2.1數(shù)字化的界定與測度關(guān)于數(shù)字化的界定，孟慶時等[18]認為數(shù)字化是企業(yè)捕捉、存儲、分析、利用和共享大數(shù)據(jù)的過程。俞立平[19]認為數(shù)字化是涉及企業(yè)戰(zhàn)略、組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、商務(wù)模式、經(jīng)營管理、技術(shù)創(chuàng)新等全面系統(tǒng)的變革。

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化的測度，學(xué)術(shù)界并未達成一致做法，但是目前已有部分學(xué)者對數(shù)字化的測度方法進行了一定探索，整體來看主要分為問卷調(diào)查法[20]和文本分析法[21]兩種方法，問卷調(diào)查法通常采用\"0-1\"變量衡量企業(yè)數(shù)字化程度，缺乏對數(shù)字化程度的衡量，而文本分析法則是通過Python大數(shù)據(jù)爬取上市公司年報中的數(shù)字化關(guān)鍵詞，通過對關(guān)鍵詞詞頻數(shù)進行對數(shù)化來衡量企業(yè)數(shù)字化程度，可以彌補問卷調(diào)查法不能衡量企業(yè)數(shù)字化程度的缺陷，因此，目前使用文本分析法測度企業(yè)數(shù)字化的學(xué)者較多。

2.2.2數(shù)字化的影響效應(yīng)研究數(shù)字化本身即是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的產(chǎn)物，是將數(shù)字技術(shù)和能力融合于傳統(tǒng)生產(chǎn)生活，驅(qū)動商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)和組織商業(yè)模式創(chuàng)新的途徑和方法[22]，標志著企業(yè)從傳統(tǒng)生產(chǎn)方式向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。企業(yè)數(shù)字化會帶來廣泛而深遠的影響，在微觀層面，一方面，數(shù)字化可以提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，促進跨地域創(chuàng)新[23]、綠色創(chuàng)新[24]，對更具實質(zhì)創(chuàng)新性的綠色發(fā)明專利影響更明顯[25]，能夠提升其融入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)速度；另一方面，數(shù)字化能夠提升企業(yè)的運營效率，通過提升公司治理水平和成本管理效率從而緩解財務(wù)困境[26]、提高投資效率[27]、提高財務(wù)績效[28]等。另外，數(shù)字化還可以通過改善環(huán)境績效[29]、提升ESG表現(xiàn)[30]、促進碳減排[31]等進而降低環(huán)境污染水平。在宏觀層面，數(shù)字化對區(qū)域、城市的綠色高質(zhì)量發(fā)展也具有深刻影響，數(shù)字化能夠提升長江經(jīng)濟帶包容性綠色增長[32]、區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)位適宜度[33]，促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展[34]，提高城市經(jīng)濟韌性[35]等。

2.3 文獻評述

現(xiàn)有文獻對數(shù)字化的界定測度和影響效應(yīng)、企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的界定測度和影響因素等問題展開了較多探討，大部分學(xué)者認為數(shù)字化對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接促進作用。如：李金昌等[3通過實證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化對環(huán)境績效、經(jīng)濟績效和綠色創(chuàng)新績效均具有顯著的正向影響，進而促進企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型?？芏┑萚3]基于資產(chǎn)視角和經(jīng)營業(yè)務(wù)視角分析企業(yè)數(shù)字化對企業(yè)綠色生產(chǎn)、污染治理及研發(fā)創(chuàng)新的影響，進而明確企業(yè)數(shù)字化賦能綠色轉(zhuǎn)型的機制。曹裕等[38]基于資源編排理論，采用縱向單案例研究方法研討了數(shù)字化驅(qū)動制造企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的階段特征與內(nèi)在機理。

學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字化對企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的研究已很豐富，但還存在部分改進之處。第一，現(xiàn)有研究對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的測度不夠完善；第二，鮮有文獻將企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的主體聚焦于制造業(yè)企業(yè)；第三，鮮有文獻將數(shù)字化、綠色創(chuàng)新能力、企業(yè)動態(tài)能力和制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型納入同一分析框架深入探討。鑒于此，本研究可能的研究貢獻如下：第一，在變量測度上，嘗試采用文本分析法對年報中披露的綠色轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的詞頻數(shù)作為企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的代理變量，有效解決單一指標難以覆蓋綠色轉(zhuǎn)型的各個方面的問題，彌補評價指標體系主觀性較強的缺陷。第二，本研究系統(tǒng)分析了數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機理，實證研究了數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效果。第三，本研究運用中介效應(yīng)模型，通過理論分析和實證檢驗，深人探討了數(shù)字化通過提高綠色創(chuàng)新能力和企業(yè)動態(tài)能力進而促進制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的機制，揭示數(shù)字化影響制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動路徑，為實現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)數(shù)綠融合，實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考和借鑒

3 理論分析與研究假設(shè)

3.1數(shù)字化與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是指制造業(yè)企業(yè)改變原有的生產(chǎn)經(jīng)營方式進而兼顧減排與增效的過程[2]。數(shù)字化不僅體現(xiàn)了數(shù)字科技與生產(chǎn)發(fā)展深度融合的微觀變革，同時也標志著企業(yè)從傳統(tǒng)生產(chǎn)體系向數(shù)字化體系轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新進程[21] 。

第一，依靠數(shù)字技術(shù)賦能制造業(yè)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提高生產(chǎn)效率和資源利用率，是企業(yè)實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。具體而言，制造業(yè)企業(yè)通過利用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈和云計算等為代表的新興技術(shù)，使制造業(yè)的生產(chǎn)過程變得更加智能、高效。通過智能優(yōu)化產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計、精準控制資源消耗、實時監(jiān)測生產(chǎn)過程，實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的精細化管理，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，優(yōu)化能源消耗和資源配置，減少資源浪費并降低生產(chǎn)成本，形成精益協(xié)同效應(yīng)，實現(xiàn)綠色智能生產(chǎn)。

第二，在污染物控制方面，數(shù)字化能有效降低碳排放水平，減少污染物排放。隨著可再生能源和節(jié)能技術(shù)的不斷發(fā)展，制造業(yè)的能源結(jié)構(gòu)將逐漸優(yōu)化，企業(yè)將更加注重能源的高效利用和低碳排放。首先，制造業(yè)企業(yè)依托數(shù)字化設(shè)備，實現(xiàn)對污染物從源頭到治理末端的全面、準確的監(jiān)測，方便企業(yè)高效跟蹤污染足跡，從而持續(xù)推進產(chǎn)品設(shè)計和生產(chǎn)過程的更新迭代，為企業(yè)制定節(jié)能減排策略、實現(xiàn)減污降碳和綠色轉(zhuǎn)型目標提供科學(xué)支持；其次，數(shù)字化賦能廢棄物等再生資源分類、回收和再利用，優(yōu)化廢棄物處理流程，推動資源回收利用行業(yè)智能化綠色化協(xié)調(diào)發(fā)展；最后，通過智能物流管理系統(tǒng)，企業(yè)可以優(yōu)化運輸路線和減少空駛率，降低運輸過程中的碳排放。

第三，數(shù)字化平臺通過信息收集、分析與傳播，精確把握消費者的綠色消費偏好和需求變化，促使企業(yè)轉(zhuǎn)向精準對接、完美匹配的綠色生產(chǎn)模式[39]為滿足消費者的綠色消費需求，企業(yè)進一步加強綠色產(chǎn)品研發(fā)力度，優(yōu)化生產(chǎn)和銷售過程，完善綠色供應(yīng)鏈，從需求側(cè)角度推動了制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。此外，服務(wù)端數(shù)字化可以實時展示企業(yè)的環(huán)保數(shù)據(jù)和綠色程度，增加消費者對其產(chǎn)品的信任度和忠誠度，有力塑造企業(yè)綠色形象，進一步推動綠色轉(zhuǎn)型[40]

數(shù)字化為制造業(yè)企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供了強大的技術(shù)支撐和動力源泉。通過數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，制造業(yè)企業(yè)不僅可以實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營效率的提升，更可以實現(xiàn)生產(chǎn)的綠色化和低碳化?；诖耍狙芯刻岢龅谝粋€假說：

假說1：數(shù)字化能有效促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

3.2數(shù)字化、綠色創(chuàng)新能力與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

綠色創(chuàng)新能力是企業(yè)在動態(tài)可變背景下為減少對環(huán)境的不利影響、降低能耗而建立的一種能力[41]，是促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素。第一，充足的綠色創(chuàng)新投人為制造業(yè)企業(yè)奠定了堅實的資金、技術(shù)及人才基礎(chǔ)，是支撐其開展綠色創(chuàng)新活動的核心要素與重要保障。第二，綠色創(chuàng)新研發(fā)能力能夠保證制造業(yè)企業(yè)持續(xù)研發(fā)新技術(shù)、新工藝及新產(chǎn)品，為企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供堅實的技術(shù)支撐與驅(qū)動力。第三，綠色創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力能夠助力制造業(yè)企業(yè)高效地將研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，加速綠色創(chuàng)新技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程。第四，綠色創(chuàng)新生產(chǎn)能力主要體現(xiàn)在制造業(yè)企業(yè)采納更為環(huán)保、節(jié)能的生產(chǎn)工藝與先進設(shè)備，更好地契合市場對綠色產(chǎn)品的需求，進而提升企業(yè)的品牌形象及市場競爭力。

進一步，數(shù)字化能夠?qū)⒅圃鞓I(yè)企業(yè)內(nèi)外部資源進行整合，提高綠色創(chuàng)新能力。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓寬了企業(yè)內(nèi)外部之間的信息交流渠道，促進企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新并形成開放化的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)[42]。網(wǎng)絡(luò)中合作廣度和深度的增加所產(chǎn)生的梅特卡夫效應(yīng)會持續(xù)降低各參與者的邊際成本，使得其能以較低的創(chuàng)新成本和創(chuàng)新風(fēng)險進行迭代研發(fā)，大幅提升網(wǎng)絡(luò)中所有企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平[43]。另一方面，企業(yè)數(shù)字化能夠提升金融機構(gòu)對低碳、環(huán)保企業(yè)的信任程度，從而更容易獲得金融機構(gòu)的資金支持。資源編排理論中提到資源杠桿化是指通過資源組合和能力相連接釋放價值資源，從而實現(xiàn)價值傳遞的過程[44]。\"數(shù)字化-提升綠色創(chuàng)新能力－促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型\"這一鏈路也充分體現(xiàn)了資源杠桿化這一過程，即數(shù)字化通過拓寬制造業(yè)企業(yè)信息交流渠道、降低融資約束進而為企業(yè)提供了充足的內(nèi)外部資源，并通過與企業(yè)綠色創(chuàng)新能力相互作用，從而為制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型提供助力。因此，本研究提出第二個假說：

假說2：數(shù)字化能通過提升企業(yè)綠色創(chuàng)新能力進而對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正向影響。

3.3數(shù)字化、企業(yè)動態(tài)能力與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

根據(jù)動態(tài)能力理論，企業(yè)動態(tài)能力會促使制造業(yè)企業(yè)感知、獲取外界機會，重構(gòu)和更新現(xiàn)有資源，從而快速響應(yīng)和滿足外界綠色發(fā)展要求，實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型[45]。一方面，企業(yè)動態(tài)能力能夠幫助企業(yè)敏銳捕捉消費市場的綠色消費需求，從而及時調(diào)整市場策略，推出符合綠色消費需求的產(chǎn)品和服務(wù)。通過塑造企業(yè)綠色形象，引導(dǎo)消費者選擇綠色產(chǎn)品，擴大綠色消費市場的同時也從需求側(cè)角度促進了制造業(yè)企業(yè)自身的綠色轉(zhuǎn)型。另一方面，企業(yè)動態(tài)能力能夠幫助企業(yè)迅速識別綠色創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展趨勢，從而加大對清潔能源技術(shù)等的研發(fā)，通過整合內(nèi)外部資源，為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供技術(shù)和資源支撐。

數(shù)字化的興起為企業(yè)動態(tài)能力的提高帶來新機遇，有助于管理者高效捕捉和利用外部環(huán)境中的機會，整合企業(yè)內(nèi)外部資源，以達到快速成功應(yīng)對不斷變化的外部環(huán)境的能力。其一，數(shù)字化通過信息共享、搜集和處理，使企業(yè)能夠在更廣的時空范圍內(nèi)獲取、共享和重組創(chuàng)新資源，拓展了企業(yè)創(chuàng)新機會。通過數(shù)字化賦能，制造業(yè)企業(yè)能夠更加及時和準確地獲取內(nèi)部各個部門以及外部市場信息，有利于債權(quán)人全面了解公司運作情況，緩解融資約束問題。其二，通過運用數(shù)字技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控和管理，提高對生產(chǎn)環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)的感知能力，從而及時發(fā)現(xiàn)問題并進行調(diào)整。其三，數(shù)字化技術(shù)可以幫助企業(yè)更加精準地評估內(nèi)外部資源的價值，剝離無價值資源，識別并整合有價值的資源，重構(gòu)企業(yè)的資源組合；數(shù)字化還有助于企業(yè)打破原有的組織格局，構(gòu)建扁平化、網(wǎng)格化的組織架構(gòu)，提高企業(yè)的靈活性和重構(gòu)能力。因此本研究提出第三個假說：

假說3：數(shù)字化能通過提高企業(yè)動態(tài)能力對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正向影響。

4 研究設(shè)計

4.1樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

考慮到樣本數(shù)據(jù)的可得性與連續(xù)性，本研究選取2011-2022年滬深A(yù)股上市制造業(yè)企業(yè)作為研究對象，獲取15382條樣本數(shù)據(jù)。樣本涵蓋機械制造、化工、電子等主要制造業(yè)門類，符合《中國制造2025》重點支持的行業(yè)范圍，能夠反映傳統(tǒng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的共性特征;另外，數(shù)據(jù)覆蓋\"十二五\"至\"十四五\"期間，完整捕捉\"中國制造2025\"戰(zhàn)略實施及\"雙碳\"目標提出前后的轉(zhuǎn)型動態(tài)，具有一定的代表性。樣本主要涉及公司的財務(wù)數(shù)據(jù)、綠色專利數(shù)據(jù)、上市公司年報中與\"數(shù)字化\"\"綠色轉(zhuǎn)型\"相關(guān)的關(guān)鍵詞和其他特征數(shù)據(jù)。其中綠色專利數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS），CNRDS的綠色專利數(shù)據(jù)是基于世界知識產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）的綠色技術(shù)分類清單來識別的，包含了與環(huán)保相關(guān)的氣候變化、循環(huán)經(jīng)濟、資源節(jié)約、清潔技術(shù)等方面的專利。本研究其他數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）、Wind數(shù)據(jù)庫和上市公司年報。另外，按照研究慣例，本研究對樣本進行如下處理：（1）剔除了樣本期內(nèi)ST、*ST的樣本；（2）剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本；（3）剔除樣本期內(nèi)IPO的樣本；（4）對缺失數(shù)據(jù)，按照其變化趨勢進行了平滑處理。本研究使用的數(shù)據(jù)處理軟件是Stata16。

4.2 變量選取

4.2.1被解釋變量企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GTE）。本研究借鑒周闊等°的研究，采用文本分析法通過對2011-2022年滬深A(yù)股上市制造業(yè)企業(yè)年報中與綠色轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞進行搜索、整合，加總獲得涉及綠色轉(zhuǎn)型的詞頻數(shù)，加1并取自然對數(shù)處理，以此作為反映企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平的代理變量。具體從宣傳倡議、戰(zhàn)略理念、技術(shù)創(chuàng)新、排污治理和監(jiān)測管理5個方面，選取113個企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞。

然后，統(tǒng)計各個關(guān)鍵詞在上市公司年報中出現(xiàn)的頻率，形成綠色轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)。

4.2.2核心解釋變量數(shù)字化（EDT）。本研究借鑒戚聿東等[39的研究，將數(shù)字化界定為一種戰(zhàn)略舉措，即引入數(shù)字技術(shù)并將其與生產(chǎn)、管理和銷售等各個方面進行整合。本研究借鑒吳非等[21]的研究，采用文本分析法通過對2011-2022年滬深A(yù)股上市制造業(yè)企業(yè)年報中與數(shù)字化相關(guān)的關(guān)鍵詞進行搜索、整合，加總獲得涉及數(shù)字化的詞頻數(shù)，加1并取自然對數(shù)處理，以此作為反映企業(yè)數(shù)字化程度的代理變量。

4.2.3控制變量為減輕遺漏變量對實證研究帶來的偏誤，本研究參考以往研究，選擇以下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、企業(yè)資產(chǎn)負債率（Lev）、現(xiàn)金比率（Cashflow）、企業(yè)成立年齡（listAge）股權(quán)集中度（Top1）和管理層持股比例（Mshare）。

4.2.4 中介變量 主要有

（1）綠色創(chuàng)新能力（DTI）。學(xué)術(shù)界通常根據(jù)綠色專利信息來衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新能力，專利申請數(shù)量在一定程度上可以體現(xiàn)企業(yè)綠色創(chuàng)新能力。因此，本研究參考郭峰等[47]的專利指標構(gòu)建方法，選取上市公司綠色發(fā)明專利申請數(shù)量作為企業(yè)綠色創(chuàng)新能力的代理變量。同時，為避免0值影響，本研究對企業(yè)綠色發(fā)明專利申請數(shù)采取加1并取自然對數(shù)處理。

（2）企業(yè)動態(tài)能力（DC）。本研究參考邢明強和許龍48的研究，將研發(fā)支出占總資產(chǎn)的比例、本科以上員工占總員工的比例和資產(chǎn)報酬率標準化后取均值衡量企業(yè)動態(tài)能力。變量定義見表1。

表1變量定義與構(gòu)建

4.3 模型構(gòu)建

4.3.1雙向固定效應(yīng)模型數(shù)字化與綠色轉(zhuǎn)型可能存在反向因果關(guān)系或遺漏變量等問題，雙向固定效應(yīng)可以通過組內(nèi)差分削弱相關(guān)性，增強因果推斷可信度，因此本研究構(gòu)建如下雙向固定效應(yīng)模型探究數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響，見方程（1）：

其中，i和 k 分別代表行業(yè)和個體； GTE_i，k 為被解釋變量，代表綠色轉(zhuǎn)型程度， EDT_i，k 為核心解釋變量，代表數(shù)字化水平， α₀ 是常數(shù)項， Controls_i，k 為控制變量，Scode為企業(yè)個體虛擬變量，Industry為行業(yè)虛擬變量， μ_i，k 為隨機干擾項。

4.3.2中介效應(yīng)模型根據(jù)前文提出的理論假說2和假說3，本研究認為數(shù)字化主要是通過提高綠色創(chuàng)新能力和企業(yè)動態(tài)能力來促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，因此借鑒溫忠麟和葉寶娟[49]的研究，構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型來探索理論機制，見方程（2）-（5）：

Scode+Industry+μ_i，k

λ₂Controls_i，k+Scode+Industry+μ_i，k （3）

Industry+μ_i，k

λ₂Controls_i，k+Scode+Industry+μ_i，k

其中， DTI_i，k 和 DC_i，k 為機制變量，分別代表綠色創(chuàng)新能力和企業(yè)動態(tài)能力， α_α0 是常數(shù)項，Control-s_i，k 為控制變量，Scode為企業(yè)個體虛擬變量，Indus-try為行業(yè)虛擬變量， μ_i，k 為隨機干擾項。當(dāng)方程（1）中的解釋變量系數(shù) β₀ 顯著為正時，表明數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型有正向顯著影響，再進行方程（2）-（5）的檢驗，只有當(dāng) β_? 和 d₀ 均顯著時，表明企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新存在中介效應(yīng)，當(dāng) β₂ 顯著時，表明存在部分中介效應(yīng)， β₂ 不顯著時，表明存在全部中介效應(yīng);當(dāng) β₃ 和 F₁ 均顯著時，表明企業(yè)動態(tài)能力存在中介效應(yīng)，當(dāng) β₄ 顯著時，表明存在部分中介效應(yīng)， β₄ 不顯著時，表明存在全部中介效應(yīng)。

4.4 描述性統(tǒng)計

由表2描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，數(shù)字化（EDT）的均值和標準差分別為1.212和1.258，表明不同制造業(yè)上市公司的數(shù)字化程度存在較大差異。另外，所有變量的方差膨脹因子均在合理范圍內(nèi)，不存在嚴重的多重共線性問題。

表2描述性統(tǒng)計結(jié)果

5 實證結(jié)果與分析

5.1 基準回歸結(jié)果

表3匯報了數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的回歸結(jié)果。第（1）列未加入任何控制變量，僅控制了\"個體-行業(yè)\"層面固定效應(yīng);第（2）列進一步加入控制變量。在不加人控制變量的回歸中，數(shù)字化（EDT）與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GTE）之間呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字化程度每提高1個百分點，客觀上促使制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提高 0.418% ，且在 1% 的置信水平下顯著。而在加入控制變量的回歸中，數(shù)字化（EDT）與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GTE）之間依然呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，但是回歸系數(shù)縮小至0.334，但依然在 1% 的置信水平下顯著，回歸系數(shù)縮小可能是因為控制變量的加入吸收了相關(guān)因素的影響。上述實證結(jié)果表明，數(shù)字化能夠促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，這也為本研究的研究假說1提供了經(jīng)驗證據(jù)的支持。

表3基準回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示在 10%.5%.1% 的水平上顯著。

5.2 內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗

5.2.1傾向得分匹配法為緩解樣本選擇問題導(dǎo)致的內(nèi)生性偏誤，本研究采用傾向得分匹配法進行內(nèi)生性處理。本研究以總樣本數(shù)字化均值作為分界點，將大于等于總樣本均值的設(shè)置為實驗組，低于總樣本均值的設(shè)置為控制組。通過放回抽樣的1：1最近鄰匹配結(jié)果可以看出，匹配后所有協(xié)變量標準化偏差絕對值均遠小于 20% ，且匹配前t檢驗具有顯著性，但匹配后t檢驗沒有顯著性，說明匹配效果較好?；谄ヅ浜蟮臉颖?，本研究估計了數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的平均處理效應(yīng)（ATT），結(jié)果如表4所示，數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的平均處理效應(yīng)仍在 1% 的水平上顯著為正，意味著數(shù)字化能夠顯著促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

表4平均處理效應(yīng)估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示在 10% （204號 ，5% ） 1% 的水平上顯著。

5.2.2核心解釋變量滯后一期為檢驗數(shù)字化與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間由于反向因果而引發(fā)的內(nèi)生性問題，本研究使用滯后一期的數(shù)字化（EDT_L1）數(shù)據(jù)進行回歸。如表5中第（1）列所示，數(shù)字化回歸系數(shù)依然在 1% 的置信水平下顯著為正，即本研究的基準回歸結(jié)論保持高度穩(wěn)健性。

5.2.3剔除新冠疫情期間樣本為了排除新冠疫情一重大外部干擾因素，本研究剔除2020-2022年新冠肺炎疫情期間樣本后重新進行實證檢驗，結(jié)果如表5第（2）（3）列所示?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字化的回歸系數(shù)仍然在 1% 的置信水平下顯著為正，本研究的基準回歸結(jié)論依然保持高度的穩(wěn)健性。

5.2.4加入省份和城市固定效應(yīng)本研究借鑒施炳展和李建桐[5的研究，加人省份固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)重新進行實證檢驗，結(jié)果如表5第（4）、（5）、（6）列所示。數(shù)字化的回歸系數(shù)都在1% 的置信水平下顯著為正，所以，本研究的基準回歸結(jié)論依然保持高度的穩(wěn)健性。

表5穩(wěn)健性檢驗

注：*、**、***分別表示在 10% （204號 5% （204 .1% 的水平上顯著。

5.3 異質(zhì)性檢驗

5.3.1污染程度異質(zhì)性檢驗表6展示了污染程度異質(zhì)性檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字化對重污染制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和非重污染制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)均在 1% 的置信水平下顯著為正。這說明，推進數(shù)字化能夠顯著提升重污染制造業(yè)企業(yè)和非重污染制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。但是，數(shù)字化對非重污染制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)較大，這說明，數(shù)字化對非重污染制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用強于重污染制造業(yè)企業(yè)。重污染制造業(yè)企業(yè)近年來備受監(jiān)管部門關(guān)注，其作為環(huán)境污染問題的主要責(zé)任者，承受更大的監(jiān)管約束壓力，因此重污染制造業(yè)企業(yè)具有更強的內(nèi)在綠色轉(zhuǎn)型動機，在一定程度上削弱了數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用。

表6污染程度異質(zhì)性檢驗結(jié)果

注： *?******* 分別表示在 10%，5%，1% 的水平上顯著。

5.3.2區(qū)域異質(zhì)性檢驗考慮到我國地域幅員遼闊，不同區(qū)域之間發(fā)展條件存在較大差異，數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響可能存在\"數(shù)字鴻溝\"。對此，本研究進一步從地理區(qū)位考察數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性影響。表7結(jié)果顯示，數(shù)字化對我國東、中、西部制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在 1% 的置信水平下顯著為正，數(shù)字化對我國中部制造業(yè)企業(yè)的影響系數(shù)最大，對東部制造業(yè)企業(yè)的影響系數(shù)最小。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，我國中部地區(qū)的制造業(yè)主要以重工業(yè)和資源型產(chǎn)業(yè)為主，環(huán)境污染問題較為突出，因此數(shù)字化對于這些企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響更為顯著。隨著近年來國家對中部地區(qū)的戰(zhàn)略支持，中部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟取得快速發(fā)展，中部地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)更渴望通過發(fā)展數(shù)字化來縮小與東部地區(qū)的差距，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿和動力更強；此外，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高，制造業(yè)企業(yè)眾多且實力雄厚，這些企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面已經(jīng)走在前列，因此數(shù)字化帶來的邊際效應(yīng)相對較小。

表7 區(qū)域異質(zhì)性檢驗結(jié)果

注：*、**、***分別表示在 10% （204號 5% （20號 .1% 的水平上顯著。

5.3.3是否位于低碳試點城市異質(zhì)性檢驗表8匯報了根據(jù)是否位于低碳試點城市的分組回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，數(shù)字化對低碳試點城市制造業(yè)企業(yè)和非低碳試點城市制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)均在 1% 的置信水平下顯著為正，但從回歸系數(shù)來看，數(shù)字化對非低碳試點制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用強于低碳試點城市制造業(yè)企業(yè)?？赡艿脑蛟谟?，低碳試點城市制造業(yè)企業(yè)可能在一定程度上依賴于政策優(yōu)惠和資金支持，這種依賴削弱了其對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性和積極性，因此數(shù)字化相對來說對其綠色轉(zhuǎn)型的促進作用有所減弱。相反，非低碳試點制造業(yè)企業(yè)難以享受到低碳試點政策帶來的優(yōu)惠政策支持，通常面臨更大的環(huán)保壓力和轉(zhuǎn)型需求，數(shù)字化為非低碳試點制造業(yè)企業(yè)提供了前所未有的轉(zhuǎn)型機遇，迫切需要通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高資源利用效率、降低能耗和污染，以滿足日益嚴格的環(huán)保要求。

表8低碳試點異質(zhì)性檢驗結(jié)果

注：*、**、***分別表示在 10%.5%.1% 的水平上顯著。

6數(shù)字化影響制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的機制分析

6.1 綠色創(chuàng)新能力的中介效應(yīng)檢驗

表9第（1）-（3）列匯報了綠色創(chuàng)新能力的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。表9第（3）列加入綠色創(chuàng)新能力中介變量后，數(shù)字化、綠色創(chuàng)新能力與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)都在 1% 的置信水平下顯著為正，但數(shù)字化的回歸系數(shù)有所減弱，由0.334減弱至0.316。這表明，數(shù)字化和綠色創(chuàng)新能力均能顯著促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，綠色創(chuàng)新能力是數(shù)字化促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要作用機制。因此，假說2得以驗證。數(shù)字化拓寬了制造業(yè)企業(yè)內(nèi)外部之間的信息交流渠道，促進了制造業(yè)信息、資源共享與協(xié)同創(chuàng)新，降低了綠色創(chuàng)新研發(fā)投入的融資約束，增強了制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型過程中的技術(shù)研發(fā)、轉(zhuǎn)化與綠色生產(chǎn)能力，進而有效解決了技術(shù)瓶頸問題，提高了綠色轉(zhuǎn)型的積極性和主動性。

6.2 企業(yè)動態(tài)能力的中介效應(yīng)檢驗

表9第（4）-（6）列匯報了企業(yè)動態(tài)能力的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。表9第（6）列加入企業(yè)動態(tài)能力中介變量后，數(shù)字化、企業(yè)動態(tài)能力與制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)都在 1% 的置信水平下顯著為正，但數(shù)字化的回歸系數(shù)有所減弱，由0.334減弱至0.332。這說明，數(shù)字化和企業(yè)動態(tài)能力均能顯著促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，企業(yè)動態(tài)能力是數(shù)字化促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要作用機制。因此，假說3得以驗證。新興數(shù)字技術(shù)具有強大的信息搜集和處理能力，為制造業(yè)企業(yè)動態(tài)能力的提升注人了強大動力，有助于制造業(yè)企業(yè)高效捕捉和利用外部環(huán)境中的機會，整合企業(yè)內(nèi)外部資源，以達到快速成功應(yīng)對不斷變化的外部環(huán)境的能力，進而為企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型打下良好的基礎(chǔ)。

表9機制檢驗結(jié)果

注： ^*，**?** 分別表示在 10% （204號 5% ，1% 的水平上顯著。

7研究結(jié)論與政策建議

7.1 研究結(jié)論

本研究基于2011-2022年中國A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，深人考察數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)、作用機制、異質(zhì)性特點的影響效果，得出以下結(jié)論：

數(shù)字化能夠顯著促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，數(shù)字化程度每提高1個百分點，客觀上促使制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提高 0.334% 。經(jīng)過剔除新冠肺炎疫情期間樣本、加入省份和城市固定效應(yīng)和緩解內(nèi)生性等一系列穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)論依然成立。

機制分析表明，數(shù)字化能夠通過提升綠色創(chuàng)新能力和企業(yè)動態(tài)能力兩種機制來促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

污染程度異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對非重污染制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用強于重污染制造業(yè)企業(yè)；區(qū)域異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對我國中部制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用最大，西部地區(qū)次之，數(shù)字化對我國東部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用最??；是否位于低碳試點城市異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對非低碳試點制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用強于低碳試點城市制造業(yè)企業(yè)。

7.2 政策建議

本研究的研究結(jié)論表明，數(shù)字化能夠有效促進制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，為了充分發(fā)揮數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用，本研究提出如下政策建議。

政府要大力支持制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，要加大對制造業(yè)數(shù)字化技術(shù)設(shè)施的投資力度，為制造業(yè)企業(yè)提供必要的硬件基礎(chǔ)設(shè)施以及專業(yè)的技術(shù)咨詢與支持等服務(wù)；另一方面，政府應(yīng)鼓勵企業(yè)主動搭建行業(yè)性的數(shù)字化平臺，以促進信息資源的共享與業(yè)務(wù)協(xié)作，推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的緊密合作，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。

充分發(fā)揮綠色創(chuàng)新能力在數(shù)字化驅(qū)動綠色轉(zhuǎn)型過程中的重要作用。首先，政府應(yīng)設(shè)立專項資助資金，并采用稅收優(yōu)惠、獎補政策等經(jīng)濟激勵方式提供實質(zhì)性的政策扶持。其次，制造業(yè)企業(yè)要通過與技術(shù)提供商、科研機構(gòu)和行業(yè)協(xié)會等多方主體合作，獲取先進的專業(yè)知識和豐富的資源儲備。最后，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)制定具體而明確的綠色轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略目標，加快數(shù)字技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)全流程的應(yīng)用，優(yōu)化生產(chǎn)流程配置，降低環(huán)境污染程度。

制造業(yè)企業(yè)應(yīng)重視企業(yè)動態(tài)能力在數(shù)字化驅(qū)動綠色轉(zhuǎn)型過程中的重要作用。制造業(yè)企業(yè)應(yīng)加大對信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等的投資，全面收集并深入分析市場趨勢與生產(chǎn)數(shù)據(jù)，從而可以實現(xiàn)快速捕捉市場需求的變化趨勢和技術(shù)發(fā)展的最新動態(tài)，進而提升其風(fēng)險防御和應(yīng)對能力，確保企業(yè)能夠在復(fù)雜多變的內(nèi)外部環(huán)境中保持靈活性和適應(yīng)性，有效推動綠色轉(zhuǎn)型的順利進行。

因時因地制定數(shù)字化、綠色化轉(zhuǎn)型策略。重污染制造業(yè)企業(yè)需通過加快數(shù)字技術(shù)在制造業(yè)生產(chǎn)全流程的應(yīng)用，以提升制造業(yè)企業(yè)的綠色生產(chǎn)效能。對于東部地區(qū)，應(yīng)繼續(xù)加大資金投入和技術(shù)研發(fā)力度，推動發(fā)展高精尖產(chǎn)業(yè)，同時發(fā)揮對中西部地區(qū)的輻射帶動作用；中西部地區(qū)可依托自身資源優(yōu)勢和數(shù)字技術(shù)融合發(fā)展，提高企業(yè)綠色生產(chǎn)能力。政府應(yīng)制定一系列激勵政策，通過稅收減免、財政補貼、信貸扶持等鼓勵非低碳試點制造業(yè)企業(yè)積極投身綠色轉(zhuǎn)型。

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