数字化转型对企业环境治理责任主体意识的影响研究——来自环境治理费用的经验证据

张昆贤 武常岐 陈晓蓉 赵玉婷

1（北京大学光华管理学院，北京 100871） 2（山东大学管理学院，济南 250100）3（北京师范大学社会学院，北京 100875）

“十四五”发展规划中明确提出了 “加快建设数字经济，以数字化转型整体驱动生产方式的变革”，意味着数字经济的发展已经成为引领企业高质量发展的关键，而推进数字产业化和产业数字化，核心载体和关键任务是实现企业数字化转型。充分发挥数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用，助力全要素生产率提高，已成为企业抓住当下机遇、立足长远目标的重要途径，也是推动构建新发展格局、畅通国内外循环的战略抉择。

绿色发展同样作为 “十四五”发展规划纲要中的重要篇章，与数字经济一同指明未来中国经济高质量发展的方向。在这样的时代背景下，现有研究从宏观上讨论了数字经济对绿色转型的促进关系，发现了数字经济的发展有利于降低城市污染物的排放［1］；也有学者关注数字经济对提升中国工业绿色全要素生产率的正向作用［2］。在微观层面，发现数字化转型促进了企业的绿色技术创新［3］，推动企业的服务化转型［4］，带动企业践行更多的社会责任［5］，均说明了数字经济的发展有利于 “双碳”目标的实现。然而，尽管企业“双碳”目标可以依靠绿色技术创新实现，但仅仅通过加大绿色专利的研发投入来促进其实现存在如下方面的缺口：（1）绿色专利的培育在适用范围上有一定限制，对于其他非环保类的企业而言缺乏创新动机；（2）绿色专利的指标某种意义上反映了绿色创新的产出，但专利是否实质性地促进了企业的绿色转型有待论证和检验；（3）绿色技术创新仅仅反映了企业短期、内在的投入，但忽略了背后更为广泛的环境治理责任意识的培育问题。绿色转型作为 “双碳”目标实现路径中的重要环节，也需要这些企业从生产流程、经营模式和战略意识上做出改革。

基于上述理论缺口，本文认为仅通过绿色技术创新来验证数字化转型的效果较为片面。因此，将通过2010～2020年沪深两市上市公司的数据，实证检验数字化转型是否在主观层面强化了企业的环境治理意识，从而引导企业长期参与到周边环境的治理中来。

“数字经济”概念最早可以追溯至20世纪90年代。与第一代数字经济相比，以人工智能、大数据和云计算为代表的新一代数字经济有着更大的净创造效应和更为广阔的应用前景［6］。随着数字经济的快速发展，有关数字经济的演化规律及发展特征的研究不断涌现。具体而言，在宏观层面，数字经济已经成为当前我国国民经济中最具活力且重要性不断增强的领域。在微观层面，实体企业是发展数字经济的主战场，其中，新兴技术是亮点，数字化变革是重点［7］。伴随着数字技术的快速发展，数据成为经济生产活动中最为关键的生产要素之一，真正解决了以往制造业和信息化融合中存在的诸多问题。因此，数字经济与实体经济的深度融合将为我国制造业转型提供新的思路，并赋能制造业的转型［8］。

企业数字化，即通过引进数字技术，实现生产、管理和销售等各个层面的数字化，将企业数据化，增强企业的竞争力［9］。现有研究进一步具体考察了数字化转型对企业的影响。从生产角度来说，数字经济正在重塑产业形态，促进产业结构调整和转型升级［10］。数字化转型通过提高企业的创新能力、优化企业内部人力资本的结构、推动制造业和信息业融合发展以及降低企业生产成本的路径，促进了企业全要素生产率的提升［4］。从管理角度来说，数字技术的使用能够通过帮助企业拓宽价值创造的多元路径，进而带来全方位的效率提高，以及行业地位等方面的改变。从企业发展的角度来说，数字技术的使用使得企业逐渐开始利用数字化从产品主导逻辑向服务主导逻辑升级［11］。由此可见，以数字经济发展为背景的企业数字化对我国传统制造业生产流程、组织结构、商业模式等转型升级的重要作用，也充分说明数字化赋能制造业推动经济高质量发展的现实意义。

随着 “碳中和”概念的提出，中国经济转型发展的目标开始转向结构优化和注重质量提升。企业作为社会经济活动的最重要主体之一，其在“碳中和”中的重要作用和责任担当更是被广泛强调。实现 “碳中和”最终要靠技术，企业既是技术创新的主体，又是环境中碳排放的最直接来源，因此，能否让企业采取切实可行的创新和行动是实现碳中和的关键［12，13］。另外，市场需求也在倒逼企业加快碳中和行动。随着环保意识的增强，越来越多的终端消费者也倾向于购买环境友好产品，投资者和股东也敏锐地捕捉到向气候友好型生产方式转型的趋势［14］。

具体到企业碳中和的实践层面，当前学者们的研究主要从管理和技术两方面的支持展开。管理是通过政策引导、实施环保奖励和严格规范环保处罚等手段激励碳排放主体参与和践行碳减排，如制定宏观能源政策［15-17］、完善碳排放权的确认和交易、为企业建立碳交易市场［18］；此外，还包括从激励角度分析影响企业推进碳中和的关键因素和实施效果［19］。技术则是在碳中和过程中通过技术手段提高能源利用效率，优化能源使用结构。

随着数字技术在能源和环境领域的融合与创新，数字化对企业 “碳减排”的作用也受到关注。具体来说，在数字基础服务层面，数字金融作为数字经济的重要保障，具有普惠性［20］，可促进经济创新、协调、绿色、开放、共享发展，提高经济发展过程中的资源配置效率及创新［21］；数字经济的发展也能够显着提升中国工业的绿色全要素生产率［2］。在数字技术应用层面，运用数字技术可以提高资源型企业的整合能力，促进绿色技术创新知识储备，进而推动资源型企业的绿色技术创新［22］。而碳中和进程中的数据监测、碳排放与吸收测算、碳中和路径和相关政策规划及实施也体现了数字技术助力实现碳中和目标。以上研究均说明了数字技术对企业绿色发展的积极影响。

尽管现有研究指出了数字化转型对促进企业绿色发展的积极作用，但仍存在一些不足：现有研究主要从客观指标层面衡量数字化的绿色效果，而这些指标存在的共同问题在于它们均只关注企业的外部表现，缺乏对企业内部主动环保意识的考量。一味关注外化的效果指标往往只能回答技术所带来的短期红利，难以从根源上回答技术可能存在的 “溢出效应”；现有研究尽管关注了数字化转型的作用，但并未指出转型中可能出现的结构困境或制度压力。基于此，本文试图从实证的角度解决上述两个问题。

环境治理费用可以用来测度企业的环境治理主体责任意识。具体而言，环境治理费用指相关主体用于防止环境破坏、维护和平衡生态环境、促进经济可持续发展的支出和投入［23］，它反映了企业作为环境治理主体的主动性作为。由此，本文提出将 “环境治理费用”的概念作为企业数字化转型和绿色化发展过程中衡量环境责任意识的重要影响因素，进一步分析企业数字化与绿色化发展之间的相关关系。基于以上，本文认为数字化程度能够提升企业绿色化转型中的环境治理费用。具体原因如下：

（1）生产率的提升效应。数字化转型为企业带来了包括提高生产效率、降低生产成本、加速产品迭代等在内的巨大价值［4］。通过降本增效，企业成长性快速提升，有利于吸引新的投资者为企业争取更多可支配的经济资源，进而有效提升企业现金持有水平和经济绩效［25］。因此，企业就可以在保证自身发展的前提下，将更多的资金和资源投入到 “非功利性”的建设中，如树立企业环保形象，提升环保口碑等；（2）责任意识的强化效应。数字化技术的高通用性和渗透性将衍生出企业与利益相关方之间的零距离，双方信息互动就愈加频繁和透明化，信息不对称带来的附加成本就越低［26］。在此机制的作用下，企业不仅能深入到社会责任各个环节，强化自身履责意愿和动力，还能通过利益相关方建立互惠机制监督自身履行社会责任，使其积极参与环保治理； （3）信息披露的反哺效应。建立在共同利益原则基础上的互惠机制势必要求企业提供更高质量的信息披露机制。随着绿色金融、负责人投资等理念兴起，资本市场机构投资者期待企业能够主动将其社会责任信息完整地透传出来，从而降低其对企业的监督和调研成本，减少信息不对称［27］，而数字化正是为发挥这种反哺效应提供了技术支撑。

综上所述，本文提出如下假设：

H1：企业数字化程度促进企业环境治理费用增加。

基于上述分析，本文构建如下模型实证检验理论假设：

其中，被解释变量Feei，t表示企业i在第t年的环境治理费用与第t-1年相比是否出现增加，如本期金额超过上一期金额，则取值为1，反之取值为0。digitali，t表示企业i在第t年的数字化水平。Xi，t表示企业层面的控制变量，ui为企业固定效应，τt为时间固定效应，εi，t为随机误差项。本文关心的系数为α1，若α1显着为正，则说明企业数字化转型能够有效提高环境治理费用的投入。

本文所使用的数据来源于CSMAR数据库，样本为2010～2020年沪深两市的上市公司，并根据以下标准对样本进行了筛选：（1）剔除了ST、ST*、暂停上市、退市的样本；（2）剔除所有金融行业企业样本；（3）为保证样本量，剔除了关键变量数据缺失样本。由于环境治理费用为相对指标，因此样本所涵盖的实际年度仅为2011～2020；且为避免本文可能存在的逆向因果问题，本文在因变量的时期选择上采取滞后1期的方式，即自变量的年度区间为2010～2019。经前述处理后，共得到4454个公司-年度观测值。此外，由于本文变量选取的时期内包含新冠肺炎疫情的爆发，因此，为消除极端值的影响，本文所有的变量均在0.5%的水平上进行了缩尾处理。

（1）被解释变量：环境治理费用是否增加。与以往文献通过测量 “环保投资”或 “环保处罚”等客观绩效指标不同，由于本文关注的主要变量是企业数字化转型是否有利于提高企业的绿色责任意识、增加对环境的治理，因此本文采用相对数指标，即通过现有数据，先获得企业在某一年度的环境治理费用金额①，再与上一年度的环境治理费用金额进行对比，若比值大于1，则意味着环境治理费用在当年度获得提升，进而被解释变量取值为1；反之，若比值不大于1（包含小于、等于1），则取值为0。由于环境治理费用始终不为负数，因此无需对其进行绝对值的转换处理。

（2）解释变量：企业数字化转型。目前企业数字化转型的指标主要采用年报文本分析的方法刻画。本文基于上市公司年报文本进行文本分析和词频统计，将数字化转型关键词在年报中的词频作为衡量企业数字化转型水平的代理指标。具体而言，本文首先通过网页爬虫整理了A股全部上市公司的年报，并通过对应的库中提取所有文本内容，并以此作为数据基础为后续的特征词筛选；其次，参考一系列以数字化转型为主题的现有文献与数字化转型的管理实践，采用了分类整理的方法，形成了图1的特征词谱库［28］；再次，对词典涵盖的词语进行搜索、匹配和词频计数，进而分类归集关键技术方向的词频并形成最终加总词频，从而构建企业数字化转型的指标［29］。

续 表

续 表

（3）控制变量。参考现有研究，本文主要控制了公司层面有关经营绩效指标和公司性质的变量，具体如下：资产回报率（roa）、资产收益率（roe）、账面市值比（MBratio）、托宾 Q（TobinQ）、公司总资产（取对数，lnasset）、公司年龄（age）、是否为国有企业（SOE）。表1列出了本文所使用变量的详细定义和描述。

表1 主要变量名称与定义

表2展示了本文主要变量描述性统计结果。其中主要解释变量企业数字化转型的平均值为7.37，最小值为0、最大值为99，可以看出不同企业之间的数字化转型程度差异较大，这与现有研究基本一致。被解释变量的平均值为0.95，中位数为1，说明大多数企业的环境治理费用与上一年度相比均有提升，这与近十年来我国对企业环境治理的重视程度息息相关，也侧面说明了企业的环境规制政策取得初步成效。控制变量上，企业总资产回报率的平均值为4%、净资产收益率的平均值为6%、账面价值比的平均值为0.61，托宾Q值平均为2.06，均与上市公司的基本状况相符。经对数处理后的公司总资产、公司年龄的标准差均被缩小，基本符合正态分布。从产权性质上看，有超过一半的企业为国企。

表2 主要变量的描述性统计

表3报告了基准回归的结果。其中，模型（1）为未放入自变量的基准模型。模型 （2）加入了自变量 “企业数字化转型”。回归结果显示，数字化转型显着提高了企业环境治理费用的提升，这验证了本文的假设1，即数字化转型能够最大限度利用 “产业数字化”所带来的技术优势，赋能企业与利益共同体实现价值共创，更加积极地履行社会责任，参与到环境治理的过程中来。

表3 基准回归结果

具体而言，企业数字化转型每提升10个词频，就会增加企业提高环境治理投入15%的概率。但诚如描述性统计表所示，目前企业数字化转型的词频平均数仅为7.37，且企业之间差异较大，这揭示了数字化转型的程度较低，也揭示了随着企业数字化转型的逐渐深入，企业提高环境治理费用的趋势将会越发明显，随之能够带来的环境正外部性也逐渐加大。

（1）测量误差。在基准回归中，本文使用企业数字化转型关键词出现的频率作为数字化转型的代理变量。这里涉及到的潜在误差是若该企业年报的篇幅本身较长，则数字化转型相关词频可能提及较多，在绝对值上就会显现优势，因而容易诱发潜在的测量误差。基于此，为保证上述结论的可信度，本文进一步使用数字化转型相关句子出现频率（digital_sent）、数字化转型关键词在年报总词数的占比（digitalword_ratio）对数字化转型水平进行度量。表4中模型 （3）、模型 （4） 的结果显示，替换解释变量的测量方式后假设1仍然得到支持，不改变本文的基本结论。

表4 稳健性检验结果

（2）遗漏变量。除了公司层面的特征变量，公司年报文本的特征也可能对本文结论产生影响。为处理遗漏变量可能导致的内生性问题，本文对年报总词数（cnt_word）进行控制。表4中模型（5）的结果显示，加入年报文本特征的变量后，数字化转型词频依然显着，回归结果依旧稳健。

（3）考虑交互固定效应。在控制公司固定效应、年份固定效应的基础上，进一步控制行业-年份的交互固定效应，考虑行业中随时间变化的遗漏变量对本文结论造成的影响。如表4中模型（6）所示，加入行业-年份固定效应后，回归变量的显着性水平未受到影响，假设1仍然得到支持，不改变本文的基本结论。

（4）内生性问题。为缓解本文可能产生的内生性问题，本文采用双重差分模型进行稳健性检验。本文所关注的主要自变量为企业的数字化转型程度，因此在处理组上，根据不同年份企业数字化转型程度的均值划分为高低两组，其中高水平组为 1（treat＝1），低水平组为 0（treat＝0）。在政策时间节点上，由于2014年颁布的 《新环境保护法》以更严格的要求规定了 “企业应作为环境治理的主体责任”，且该部法律于2015年1月1日正式实施，因此选取2015年为政策效应的前后节点，即2015年及以后取值为1（post＝1），2015年以前取值为0（post＝0）。通过上述方法，构建变量DID＝treat×post，并将其放入基准回归模型中，通过DID的系数来检验是否存在内生性问题。平行趋势检验如图1所示，可以发现，在2015年前，处理组与控制组在环境治理费用差上的得分有高有低，无明显趋势，而随着 《新环境保护法》对企业治理主体责任的强调，位于数字化转型程度高的一组企业在环境治理费用的投入上始终高于数字化转型程度低的一组。实证结果如表4中的模型 （7）所示，变量DID的系数显着为正（β＝0.457，p＜0.01），说明处理效应显着，即本文的结论不存在内生性问题。

图1 平行趋势检验

现有研究表明，在两权分离的决策环境下，董事会作为公司治理的核心，参与、制定并实施公司重大战略，对企业的投资行为具有重要影响。环保资产投资属于企业投资的范畴，因此，企业在制定决策时不可避免地也会受到公司治理结构的影响。有学者发现，环境问题的负外部性使得股东和公司管理层普遍缺乏环保投资的主动性，会显着影响公司环保投资的规模［30］。由此，本文认为企业董事会规模作为影响企业内部治理能力的关键因素，对企业环保治理水平产生了重大影响。

一般而言，董事会规模越大意味着外部董事占比越高，而外部董事通常是高度风险厌恶者，尤其是对环境治理这种不确定性高、投入成本大的战略，也常常持有否定态度并表现出回避或反对行为。受制于董事会成员保守的发展战略，传统制造业企业内部治理效能低下。加之环境治理问题又事关企业全局，董事会成员更倾向于谨慎行事，不愿意贸然尝试创新战略，因而企业的环境战略也就难以顺利推行；企业是以营利为目的，因此公司高层也更倾向于将融资资金投资于经济项目而非环保项目，董事会规模越大，越容易导致企业内部治理功能混乱、效率低下，也更容易在成员之间产生争辩导致团队凝聚力低下，越有可能为保证董事会利益而对企业环境行为采取漠视态度［31］，因此企业环境治理战略的执行和落地就会受到董事会成员利益纠纷掣肘而无法推进。综上所述，本文认为，企业数字化转型对企业环境治理费用的提升效应受到企业内部治理结构的影响。具体来说，董事会规模越大，结构越复杂，企业面临的沟通成本、利益纠葛和观念分歧越大，由于存在掣肘效应，越不利于企业环境战略的实施落地：

H2：董事会规模负向调节企业数字化转型对环境治理费用的积极效应，即董事会规模越大，掣肘效应越明显，数字化转型的作用越容易受到削弱。

随着各项环保法规陆续出台，公司面对的环境规制压力不断增加。通过环境管理体系（ISO9001）认证的企业向利益相关者传递了其具备先进的环境管理信号以及企业在环境管理方面的承诺，由此可以解决市场上信息不对称问题［32］。通过认证的企业为了维持合法性认证，会倾向于遵从环保法规、持续增加环保治理投资，来减少监管机构对企业应有的罚款和监管次数，维持公司绿色形象的一致性并缓解企业面对的高标准环保压力；另外，获得认证将为企业带来生态效益和社会效益。在倡导绿色环保节能减排的双碳背景之下，通过环境管理体系认证的公司意味着在市场上获得了 “绿色形象”，公众对其的信任也会随之加强［33］，从而带动消费者的品牌青睐。此外，在环保治理新规标准下，通过认证企业的数量同当地政府绩效直接挂钩［34］，因此除了企业为了缓解环保压力自发增加环保投资的行为外，政府必然也会采取长效手段治理环境，将压力直接传递给企业，驱动企业持续进行实质性环境管理和绿色创新。综上所述，本文认为，通过ISO认证的企业面临的外部环保压力使得其更有动力持续推动企业向着绿色化方向发展，提升自身环境治理水平。因此，在数字化技术的赋能下，外部制度的约束和规范会强化其对环境治理的积极效应：

H3：企业是否通过ISO认证正向调节企业数字化转型对环境治理费用的积极效应，即通过认证的企业与未通过认证的企业相比，数字化转型的积极作用得到强化。

为检验上述调节效应，本文进一步构造如下模型检验：

其中，被解释变量Feei，t表示企业i在第t年的环境治理费用与第t-1年相比是否出现增加，如本期金额超过上一期金额，则取值为1，反之取值为0。digitali，t表示企业i在第t年的数字化水平。moderatori，t表示企业i在第t年调节变量的取值，包括董事会规模和是否通过环保标准认证。Xi，t表示企业层面的控制变量，ui为企业固定效应，τt为时间固定效应，εi，t为随机误差项。本部分关心的系数为α3，若α3显着，则说明调节变量能够调节企业数字化转型对环境治理费用的正向作用。表5呈现了调节效应的回归结果。

表5 调节效应分析结果

模型 （7）加入了董事会规模的变量及数字化转型与董事会规模之间的交互项，由此来检验企业内部治理结构是否会对数字化转型形成掣肘效应。模型结果显示，交互项在10%的水平上负向显着，说明董事会规模会弱化数字化转型对环境治理的积极作用，即在董事会规模越大的企业中，数字化转型的积极作用越不明显。因此，假设2得到部分支持。模型 （8）加入了企业是否通过ISO9001质量管理体系及数字化转型与该虚拟变量之间的交互项，由此来检验企业外部制度约束是否会对数字化转型形成强化效应。模型结果显示，交互项在5%的水平上正向显着，说明与未通过ISO9001认证的企业相比，已通过认证的企业中数字化转型对环境治理的作用更强，即在外部制度压力的约束下，企业的环境治理意识得到强化。因此，假设3得到支持。图2绘制了调节效应的交互作用图（simple-slope）。

图2 调节效应

本文通过沪深两市上市公司2010～2020年的数据，实证检验了数字化转型能够有效提升企业的环境责任治理意识，主要反映在数字化转型的程度越高，越有可能增加企业在当年的环境治理费用。其背后的机制主要如下：（1）数字化转型提高了企业的全要素生产率，进而促进了企业的长期发展，使得企业现金持有的交易性动机和预防性动机增加，提高了企业的现金持有水平。而企业现金持有水平的提高又有利于企业得以投入资金在其他非经济层面；（2）数字化转型通过更广阔的信息处理平台，链接了更多的利益相关者，从主观上强化了企业环保责任的履行意识，使得企业得以在环境治理层面履行更多的义务，积极地参与到周边环境的治理中来，为构建和谐共生的绿色社会尽力；（3）企业数字化转型通过数字技术提高了数据的可视化与可读性，从而降低信息的搜寻成本，缓解了投资者与企业之间存在的信息不对称。而更透明的外部监督机制又能够促使企业在面对一些重大环境保护议题上做出更为正面的决策，如投身于环境治理之中，从而向投资者释放出企业能够长期可持续发展的信号。

同时，上述效应的发挥还受到企业内外部因素的共同作用。从内部运营的视角看，企业内部治理结构的复杂程度削弱了数字化转型的积极作用。这可能是由于企业在制定决策的过程中，往往受制于程序正义，需要对一些重大决策进行表决。在表决的过程中，若治理结构更为复杂，则获得一致性意见的难度就会提高。同时，环境治理与数字化转型均具备短期内成本高、成效需经过一段时间才会显现的特征，往往与企业追求财务表现的目标存在不协调，因此在面对是否参与环境治理的决策时，决策团队内部往往更容易形成掣肘效应，降低了决策效率，进而弱化了这一正向效应。从外部制度的视角看，在质量管理体系的约束下，企业往往会有更强的动机参与到环境治理中来，从而更加主动地落实环境治理责任。这可能是由于外部制度作为一种无形的压力，会影响企业的日常运营；同时，对于那些通过ISO质量管理体系认证的企业而言，更是向社会传递了自身的正面 “形象”，因此更需要采取一些措施积极主动地维护，才能避免因负面消息而影响企业的日常运转。

本文有如下政策启示与微观建议：（1）数字化转型作为推动数字经济发展的中坚力量，也有利于企业的绿色发展，因此，从政府的角度看，应制定政策鼓励企业数字化转型的推进，尤其在一些环境质量相对较差的地区，更应该通过发展数字经济来为 “双碳”目标的实现助力。政府还应牵头建立更为完善的环保标准监管体系，从外部制度的角度规制企业在生产过程中的环保行为，从而推动企业环境治理责任意识的落实；（2）对于企业而言，在实施数字化转型的过程中，还要时刻注意培育自身的环境治理责任意识，积极有效地利用数字化转型所带来的技术红利，最大化技术所带来的环境 “正外部性”，为实现社会生态的绿色发展贡献自己的力量。同时，在这一过程中，还应注意协调好内部治理结构可能带来的抑制效应，谨防因决策团队庞大而导致决策滞后的问题；（3）长远的战略规划和完善的信息披露也有助于企业从长期的视角把自己视为环境治理的主体参与到其中，最终使得企业在资本市场上也能享受到技术所带来的红利。

值得注意的是，尽管本文指出了数字化转型强化了企业环境治理的主体意识，但仍存在一些不足。如由于目前用于测量企业数字化转型的指标较为单一，多为通过词频统计的方式获得，因此难以衡量数字化转型的程度。同时，由于本文的因变量 “环境治理费用”仍依赖于企业的信息披露水平，因此，对于企业而言可能有较大的操作空间。未来还可以在此基础上进行更为完善的研究。

注释：

①根据国泰安数据库的说明，“环境治理费用”主要为从管理费用中提取的合并报表的排污、环保、绿化相关环境治理费用。本文在此定义的基础上进行了合并计算，最终得到了年度的加总值。