摘" 要：數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展為產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟增長帶來了新的機會。以2012-2020年283個地級市數(shù)據(jù)為研究樣本，構(gòu)建模型研究數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生了何種影響，并引入中介變量進行進一步分析。研究結(jié)果表明：數(shù)字化水平有助于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的提高，且該影響在不同研究組別表現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性，即在東部地區(qū)、大型城市和資源稟賦較低的城市組別中更為顯著。中介機制檢驗顯示，數(shù)字化水平通過提升綠色技術(shù)創(chuàng)新水平、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的方式，提升工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率?；谘芯拷Y(jié)論，提出加強數(shù)字化建設(shè)與創(chuàng)新投入的針對性建議，旨在為工業(yè)企業(yè)制定發(fā)展戰(zhàn)略及國家政策制定提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化水平；綠色技術(shù)創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

中圖分類號：F49;X322

文獻標(biāo)識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202409123

基金項目：湖南省教育廳科學(xué)研究項目“產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響城市公共健康的機制、效應(yīng)與政策優(yōu)化研究”（23B0559）

作者簡介：鄧思奇（1999-），女，湖南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：健康經(jīng)濟學(xué)。

Research on Digitalization Level and Industrial Green Transformation： Based on the Intermediary Role of Green Technology Innovation

Deng Siqi

（School of Economics and Management， Hunan University of Technology， Zhuzhou 412007，China）

Abstract： The vigorous development of the digital economy has brought new opportunities for industrial upgrading and economic growth. Based on the data of 283 prefecture-level cities from 2012 to 2020， a model was constructed to study the impact of digitalization level on industrial green transformation， and mediating variables were introduced for further analysis. The results show that the level of digitalization is conducive to the improvement of the efficiency of industrial green transformation， and the effect shows significant heterogeneity in different research groups， which is more significant in the eastern region， large cities and cities with low resource endowment. The intermediary mechanism test shows that the level of digitalization will improve the efficiency of industrial green transformation by improving the level of green technology innovation and promoting the transformation of industrial structure. Based on the research conclusions， it is proposed to strengthen digital construction and innovation investment， which provides a certain reference for the development strategy of industrial enterprises and the formulation of national policies.

Key Words：Level of Digitalization; Green Technology Innovation; Upgrading of Industrial Structure；Green Transformation of Industry

0" 引言

2021年11月15日國家工業(yè)和信息化部正式印發(fā)《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》，為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供了明確的指導(dǎo)和規(guī)劃。黨的二十大報告對“加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型”提出明確要求，強調(diào)“推動經(jīng)濟社會發(fā)展綠色化、低碳化是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)”。2024年5月國務(wù)院印發(fā)《2024-2025年節(jié)能降碳行動方案》，其中提到的重點任務(wù)就是鋼鐵、石化化工、有色金屬、建材等行業(yè)節(jié)能降碳行動，要求此類行業(yè)在污染物排放、能源節(jié)約、廢氣廢物重復(fù)利用等方面符合規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)，充分發(fā)揮國家重大科技專項作用，強化科技引領(lǐng)，扎實推進綠色低碳先進技術(shù)示范工程建設(shè)。一系列政策措施都表明，隨著工業(yè)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展不斷深入推進，提效、減排、降能成為工業(yè)等高污染行業(yè)目前的重要任務(wù)目標(biāo)。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展亟須尋找新的驅(qū)動力。

《數(shù)字中國發(fā)展報告》顯示，2023年數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值估計超過12萬億元，占GDP比重10%左右。以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新興業(yè)務(wù)收入逐年攀升，云計算和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)收入較2022年增長37.5%，物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)較2022年增長20.3%。信息通信產(chǎn)品和電子元器生產(chǎn)領(lǐng)域快速發(fā)展，圍繞“數(shù)字資源、基礎(chǔ)硬件、通用軟件、行業(yè)應(yīng)用、安全保障”的數(shù)字產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)不斷夯實，數(shù)字產(chǎn)業(yè)體系完備性、規(guī)模性優(yōu)勢明顯，數(shù)字化正深刻改變著人類的生產(chǎn)方式、生活方式，已成為推動經(jīng)濟發(fā)展的重要動力。

面對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級的需求，數(shù)字經(jīng)濟的統(tǒng)計、檢測等功能作為一種新興的經(jīng)濟形態(tài)和創(chuàng)新驅(qū)動力量，已逐漸成為實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的重要工具［1］。人工智能技術(shù)使得數(shù)據(jù)處理更加高效，產(chǎn)業(yè)自動化、智能化水平得到大幅度提高，進一步推動了經(jīng)濟活動效率的迅速提升；企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)，實現(xiàn)能源消耗的精準(zhǔn)控制與優(yōu)化管理，降低碳排放和環(huán)境污染，從而促進綠色產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。這些都表明，數(shù)字化技術(shù)有助于推動產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的數(shù)字化、智能化升級，并為構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局提供重要支撐。但數(shù)字化對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的實際作用是否如表面現(xiàn)象顯示，能有效促進工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的提升？是否存在其他因素致使數(shù)字化間接作用于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型對其產(chǎn)生影響？現(xiàn)有研究對這些問題的解答還不夠明晰。

1" 文獻綜述

為探究數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系研究現(xiàn)狀，通過梳理相關(guān)文獻，將工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型、數(shù)字化水平的相關(guān)研究歸納為以下3個方面：一是工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響研究因素分析，主要集中在外商直接投資［2-3］、技術(shù)創(chuàng)新［4］、數(shù)字經(jīng)濟［5-6］、環(huán)境規(guī)制［7-8］、能源強度［9-10］、環(huán)境政策［11-12］等因素對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生何種影響、作用機制如何等；二是數(shù)字化的影響效應(yīng)分析，主要研究內(nèi)容包括數(shù)字化對于綠色技術(shù)創(chuàng)新［13-14］、企業(yè)各類績效［15-18］等產(chǎn)生了何種影響及作用路徑，如數(shù)字化水平是否促進企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，數(shù)字化對創(chuàng)新績效、產(chǎn)品開發(fā)績效、碳績效產(chǎn)生了何種影響等；三是數(shù)字化對于綠色轉(zhuǎn)型方面的影響研究，如數(shù)字化如何賦能企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［19-20］、數(shù)字化對于制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展作用分析［21］、數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機制［22］等。

通過梳理文獻發(fā)現(xiàn)，雖然有學(xué)者在數(shù)字化對企業(yè)、制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響方面進行了一定程度的研究，但從工業(yè)角度出發(fā)的研究還較少；也有部分學(xué)者從中介變量的角度探究數(shù)字化水平對企業(yè)、制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響［23］，但是引入綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級作為中介變量的研究還相對缺乏。因此，針對現(xiàn)有文獻研究的薄弱點，本文將數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型作為主要研究對象，探究二者之間存在的關(guān)系，并引入變量，探究綠色技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是否能夠作為中介變量影響二者的關(guān)系以及影響效果。

2" 理論基礎(chǔ)與假設(shè)提出

2.1" 數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接影響機制

隨著科技的快速發(fā)展，數(shù)字化水平的高低已成為影響工業(yè)發(fā)展的重要因素之一。數(shù)字化通過建立信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，包括高速互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)中心等，幫助企業(yè)收集、儲存數(shù)據(jù)，并進行智能分析預(yù)測，幫助企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)流程自動化和智能化，進而提高工業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用效率，優(yōu)化生產(chǎn)流程，降低能耗和污染排放。同時，數(shù)字化技術(shù)為綠色研發(fā)提供新途徑，助力企業(yè)加強綠色供應(yīng)鏈管理能力，以順應(yīng)市場需求提升競爭力。而工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是指工業(yè)領(lǐng)域在保持經(jīng)濟增長的同時，需要通過技術(shù)創(chuàng)新、管理優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)調(diào)整等手段，實現(xiàn)資源高效利用、生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展，數(shù)字化、智能化的引入完全適用于工業(yè)企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展需求。此外，清晰明了的數(shù)據(jù)分析結(jié)果也讓政府能夠更加全面地了解工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的程度，為其出臺相關(guān)政策、加強人才培養(yǎng)提供有力的數(shù)據(jù)支持。

基于上述分析，提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字化水平提高有助于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

2.2" 數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的間接影響機制

2.2.1" 綠色技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)

綠色技術(shù)創(chuàng)新作為企業(yè)減少環(huán)境污染、降低能源消耗兼顧提升經(jīng)濟效益的一種技術(shù)性變革，需要強大的經(jīng)濟、人力、數(shù)據(jù)支撐。數(shù)字技術(shù)在經(jīng)營環(huán)節(jié)的應(yīng)用，能夠幫助企業(yè)優(yōu)化資源配置，充分利用閑置資源、減少冗余資源，提升企業(yè)資源效率，為企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新提供資金支撐和保障。數(shù)字化技術(shù)也能夠在生產(chǎn)環(huán)節(jié)提供數(shù)字化模型構(gòu)建、數(shù)字化成果演算，幫助企業(yè)提升研發(fā)創(chuàng)新能力，改進生產(chǎn)工藝，從高投入、高產(chǎn)出、高耗能的傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)，創(chuàng)新發(fā)展成低碳、節(jié)能、高效的新技術(shù)。而綠色技術(shù)創(chuàng)新作為綠色技術(shù)性變革的關(guān)鍵力量，能夠改進原有的生產(chǎn)方式，降低污染物排放量，實現(xiàn)清潔生產(chǎn)。在此背景下企業(yè)為保持在產(chǎn)業(yè)競爭中的市場地位、避免承擔(dān)高額環(huán)境污染治理成本，也積極發(fā)展產(chǎn)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，最終在工業(yè)產(chǎn)業(yè)中實現(xiàn)良性引導(dǎo)作用，能夠助力整個工業(yè)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型升級［24］。

基于上述分析，提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字化水平通過綠色技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正向影響。

2.2.2" 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型效應(yīng)

隨著數(shù)字化技術(shù)越來越廣泛地應(yīng)用于企業(yè)發(fā)展中，數(shù)字化、智能化已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要動力。數(shù)字化技術(shù)通過智能分析幫助企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精準(zhǔn)控制和管理，從而提升企業(yè)資源利用效率、降低企業(yè)生產(chǎn)成本。同時，大數(shù)據(jù)平臺使得各項數(shù)據(jù)更加透明化、可視化，有助于加強產(chǎn)業(yè)間合作與融合，形成新的產(chǎn)業(yè)鏈與產(chǎn)業(yè)集群，實現(xiàn)“智造化”和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。而工業(yè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級主要從資源利用效率提高、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、環(huán)保壓力與響應(yīng)等方面體現(xiàn)。隨著整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及技術(shù)的轉(zhuǎn)型升級，工業(yè)行業(yè)在生產(chǎn)過程中資源的利用方式也將朝著更適應(yīng)社會需求的方向發(fā)展。如工業(yè)產(chǎn)業(yè)為適應(yīng)節(jié)能減排的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、推動能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，增加了清潔能源和可再生能源的利用比例，傳統(tǒng)化石能源的消耗將逐漸減少，有助于降低溫室氣體排放量，減少環(huán)境污染，推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。同樣的，隨著環(huán)保法規(guī)的日益嚴(yán)格和公眾環(huán)保意識的提高，企業(yè)不得不采取更加環(huán)保的生產(chǎn)方式，以滿足社會和政府的期望。這種環(huán)保壓力將推動企業(yè)加大在環(huán)保技術(shù)和設(shè)施方面的投入，推動綠色轉(zhuǎn)型的發(fā)展進程，最終實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，帶動工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

基于上述分析，提出以下假設(shè)：

H3：數(shù)字化水平通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正向影響。

數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間關(guān)系的理論模型如圖1所示。

3" 研究設(shè)計

3.1" 模型構(gòu)建

為檢驗假設(shè)H1，實證分析數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響，構(gòu)建檢驗計量模型（1）：

Etransi，t=α0+α1DEIi，t+α2AGDPi，t+α3FIDi，t+α4FINi，t+α5GOVi，t+ε（1）

在模型（1）中，i，t分別代表中國各地級市、年份。Etrans作為被解釋變量，代表工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，DEI為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，AGDP為人均GDP，F(xiàn)ID為外商投資，F(xiàn)IN為金融業(yè)發(fā)展水平，GOV為政府支持力度，ε代表誤差值。

3.2" 變量選取與測度

3.2.1" 被解釋變量

被解釋變量為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率，參考已有學(xué)者的研究［25］，以單位產(chǎn)值工業(yè)SO2排放量的變化來負(fù)向衡量，測算公式如下：

Etranst=（EfftPt－Eff0P0） （1）

式（1）中，Etranst表示t時期的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率系數(shù)；Efft表示t時期的工業(yè)SO2排放量；Pt表示t時期的工業(yè)增加值；Eff0是研究基期的工業(yè)SO2排放量；P0為研究基期的工業(yè)增加值。

3.2.2" 核心解釋變量

核心解釋變量數(shù)字化水平參考趙濤等［26］的研究，采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況和移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)作為測度指標(biāo)；“數(shù)字金融普惠”的測度采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的“中國數(shù)字普惠金融指數(shù)”，之后通過主成分分析法測算數(shù)字化水平綜合發(fā)展指數(shù)。

3.2.3" 中介變量

綠色技術(shù)創(chuàng)新（GI）參考已有研究［27-28］，選取綠色專利技術(shù)申請量為解釋變量，為保證數(shù)據(jù)的可得性與可比性，將綠色實用型專利和綠色發(fā)明專利求和加1后取對數(shù)得到。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（IND）參考已有學(xué)者的研究［29］，用1減去高污染負(fù)荷行業(yè)新注冊企業(yè)數(shù)占新注冊工業(yè)企業(yè)總數(shù)之比來衡量?？紤]到電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、石油煤炭及其他燃料加工業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、紡織業(yè)、食品制造業(yè)10個工業(yè)行業(yè)的二氧化硫排放量總值占比較高，將這10個行業(yè)確定為高污染負(fù)荷行業(yè)。城市分行業(yè)新注冊企業(yè)數(shù)利用“天眼查”高級檢索，選擇地區(qū)、年份、行業(yè)統(tǒng)計得到。

3.2.4" 控制變量

根據(jù)已有的文獻研究，控制變量選取人均GDP、外商投資、金融業(yè)發(fā)展水平、政府支持力度4個指標(biāo)加入基準(zhǔn)回歸，各變量具體含義及說明見表2。

3.3" 數(shù)據(jù)來源與變量描述性統(tǒng)計

由于中國港、澳、臺和西藏地區(qū)缺失數(shù)據(jù)較多，部分城市數(shù)據(jù)也存在統(tǒng)計不完全的情況，因此本文樣本不包括以上地區(qū)，最后選取的樣本為2012-2020年全國283個地級及以上城市的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、《中國城市統(tǒng)計年鑒》及《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，少量缺失數(shù)據(jù)使用插值法及趨勢法進行補齊。表3為各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

4" 實證結(jié)果分析

4.1" 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在進行實證分析前，為驗證回歸變量間是否存在多重共線性問題，進行了豪斯曼檢驗和F檢驗，結(jié)果顯示各個變量的VIF值均小于10，且主回歸模型為固定回歸效應(yīng)模型，因此文章以下結(jié)果均由固定效應(yīng)模型得出。

從表4基準(zhǔn)回歸結(jié)果中可以看出，在主回歸模型列（1）中數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。在列（2）-列（5）回歸過程中逐步引入控制變量后，兩者的關(guān)系仍然在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。表明數(shù)字水平的提高對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在顯著促進作用，伴隨著數(shù)字化水平的提高，污染型企業(yè)的數(shù)量也會逐步減少。數(shù)字化對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著的促進作用，假設(shè)H1得證。

4.2" 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，本文通過替換原有控制變量、滯后解釋變量、剔除省會級直轄市3種方法對模型進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表5。

首先，考慮到控制變量的選取可能會存在一定的偏差和遺漏，表5列（1）采用綠色覆蓋率和經(jīng)濟密度替換原有的控制變量經(jīng)濟水平和金融水平，結(jié)果顯示二者關(guān)系仍然在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說明即使替換控制變量，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平仍然會對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生促進作用。其次，為探究二者間的影響關(guān)系是否是只存在于研究當(dāng)期，表5列（2）將核心解釋變量滯后一期以消除這一可能存在的結(jié)果偏差，結(jié)果顯示數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響仍然存在，且依舊在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。最后，考慮到直轄市和省會城市可能獲取更多的政治和經(jīng)濟資源，區(qū)別于其他研究城市，從而對于二者的關(guān)系研究可能會存在影響，表5列（3）剔除省會城市及直轄市后進行回歸，結(jié)果顯示，數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系依舊不變。綜上，該模型具有穩(wěn)健性。

4.3" 內(nèi)生性檢驗

內(nèi)生性指的是解釋變量與被解釋變量之間存在的一種關(guān)系，這種關(guān)系可能由于遺漏變量、測量誤差、同時性偏差或逆向因果關(guān)系等原因而產(chǎn)生。當(dāng)存在內(nèi)生性時，模型的估計結(jié)果可能會出現(xiàn)偏誤，從而影響結(jié)果的有效性和可靠性。為避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，參考李政等［30］的研究方式，運用LLC方法對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，結(jié)果如表5所示。從表5列（4）可以看出，所有變量都通過了顯著性檢驗，絕緣存在單位根的假設(shè)。這表明，本文模型估計結(jié)果真實有效。

5" 影響機制分析

為進一步驗證數(shù)字化水平與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的影響關(guān)系，本文使用中介效應(yīng)模型進行檢驗，構(gòu)建檢驗?zāi)Ｐ停?）和（3）：

GIi，t=α0+α1DEIi，t+α2AGDPi，t+α3FIDi，t+α4FINi，t+α5GOVi，t+ε（2）

INDi，t=α0+α1DEIi，t+α2AGDPi，t+α3FIDi，t+α4FINi，t+α5GOVi，t+ε （3）

為驗證數(shù)字化水平是否可以通過綠色技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型作用機制來影響工業(yè)結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型，參考曾偉平等［31］關(guān)于機制檢驗的相關(guān)文獻，在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，將綠色技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級機制變量作為被解釋變量分別進行回歸。結(jié)果見表6。

表6列（1）顯示，數(shù)字化水平與綠色技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)為0.79，在1%水平上顯著為正，表明數(shù)字化水平對于綠色技術(shù)創(chuàng)新有著顯著的正向促進作用。數(shù)字化水平的提高能夠為企業(yè)在綠色研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)提供更加智能化、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)支持，有助于企業(yè)實現(xiàn)綠色技術(shù)創(chuàng)新；綠色技術(shù)創(chuàng)新則能為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級提供技術(shù)支持，是工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要影響因素之一。因此，綠色技術(shù)創(chuàng)新是影響數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型作用的一個重要機制，假設(shè)H2得證。表6列（2）顯示，數(shù)字化水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為-9.63，在1%水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字化水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型存在顯著的反向關(guān)系，即綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的提升同時會帶來工業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，此時二氧化硫等污染物的占比出現(xiàn)負(fù)增長，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型成為更加合理、綠色的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形式，進一步推動了企業(yè)實現(xiàn)工業(yè)結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型的進程，由此可見產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型在數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響關(guān)系中起到重要的促進作用。據(jù)此假設(shè)H3得證。

6" 異質(zhì)性分析

考慮到由于區(qū)域、城市規(guī)模、資源稟賦的不同，可能導(dǎo)致數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響存在差異。因此本文按照區(qū)域、城市常住人口規(guī)模、采掘業(yè)從業(yè)人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比重將數(shù)據(jù)進行分類、分組回歸。表7結(jié)果顯示數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效果在東部地區(qū)更為顯著，這可能是由于中西部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展速度相對較慢，而東部經(jīng)濟水平較高，相對來說數(shù)字化水平也較高，因此在研究區(qū)間內(nèi)數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型速度的影響更明顯。城市規(guī)模組別中，數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的影響在大城市中更為顯著，這可能是由于大城市存在人口優(yōu)勢，數(shù)字化水平的提高對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的提高促進作用更顯著。在資源稟賦組別中，結(jié)果顯示在資源稟賦較低的城市中，數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的提高作用更強，這可能是由于資源稟賦較低的城市在發(fā)展方式選擇上更傾向于經(jīng)濟拉動發(fā)展的方式，有一定的數(shù)字化發(fā)展優(yōu)勢，從而導(dǎo)致數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用更強。

7" 結(jié)論、啟示與展望

7.1" 研究結(jié)論

本文選取2012-2020年中國283個地級市數(shù)據(jù)，構(gòu)建中介效應(yīng)模型探究數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)與作用機制，得出結(jié)論如下：①數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著的促進作用，數(shù)字化水平的提升有助于工業(yè)污染行業(yè)污染排放量降低，促進工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級。②中介機制檢驗表明，綠色技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字化水平賦能工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型過程中起到中介作用，數(shù)字化通過影響企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)綠色生產(chǎn)、綠色聚集和綠色升級；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型對數(shù)字化水平影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型起中介作用，數(shù)字化通過影響和助力產(chǎn)業(yè)“提質(zhì)降耗”實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，最終作用于工業(yè)整體綠色轉(zhuǎn)型。③異質(zhì)性分析表明，相較于中西部地區(qū)，東部地區(qū)數(shù)字化水平對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用更強；相較于中小城市，大城市數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進作用更強；相較于資源稟賦高的城市，資源稟賦較低的城市數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進效應(yīng)更大。

7.2" 管理啟示

根據(jù)以上研究結(jié)論，提出以下建議：

一是政府應(yīng)加強數(shù)字化建設(shè)，出臺支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的政策，明確發(fā)展目標(biāo)，健全保障措施。推進數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟融合，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群；實施各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模化應(yīng)用，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型。同時政府應(yīng)利用數(shù)字化設(shè)備，加強碳排放監(jiān)測與追蹤，加大對污染排放超標(biāo)企業(yè)的懲治力度，加速工業(yè)行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型升級。

二是工業(yè)產(chǎn)業(yè)應(yīng)加強產(chǎn)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實行設(shè)備、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)的互聯(lián)互通，為綠色轉(zhuǎn)型提供堅實的技術(shù)支撐。同時應(yīng)積極推廣智能設(shè)備和傳感器的應(yīng)用，在生產(chǎn)線廣泛應(yīng)用智能設(shè)備和傳感器，實時采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，為綠色生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐。此外，還應(yīng)加強智能分析與預(yù)測，在數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對采集到的數(shù)據(jù)進行智能分析和預(yù)測，及時掌握企業(yè)自身碳排放情況，為行業(yè)制定減排措施提供依據(jù)。

三是企業(yè)應(yīng)加強綠色技術(shù)研發(fā)，加大對綠色技術(shù)的研發(fā)投入，推動新技術(shù)、新工藝的創(chuàng)新和應(yīng)用。通過引進先進技術(shù)，并結(jié)合企業(yè)自身的實際情況，開發(fā)出適合企業(yè)自身發(fā)展的綠色技術(shù)，助力企業(yè)提高生產(chǎn)過程中的資源利用效率，降低能耗和污染排放，進而推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

7.3" 研究不足與展望

第一，在本文選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級變量指標(biāo)時，由于官方公布的2021-2024年數(shù)據(jù)缺失值過多，若使用插值法或趨勢法補齊，會對數(shù)據(jù)結(jié)果造成較大的誤差影響，因此本文的分析僅選取2012-2020年中國283個地級市的數(shù)據(jù)，影響了研究結(jié)論的時效性和適用性。未來研究可以拓寬時間范圍，從而獲得更具有時效性的研究成果。

第二，本研究僅引入了綠色技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型兩個中介變量，對于數(shù)字化水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的中介機制研究還不夠透徹。未來的研究可以拓寬中介、調(diào)節(jié)變量的選取，進一步豐富研究內(nèi)容和結(jié)論。

參考文獻：

［1］" 宋宇升.數(shù)字經(jīng)濟對綠色創(chuàng)新的影響研究——基于中國281個地級及以上城市數(shù)據(jù)的研究［J］.科技創(chuàng)業(yè)月刊，2024，37（9）：60-66.

［2］" 朱東波，任力. 環(huán)境規(guī)制、外商直接投資與中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［J］. 國際貿(mào)易問題，2017（11）：70-81.

［3］" WENYUE Z， CHUANWANG S.How does outward foreign direct investment affect enterprise green transition？ Evidence from China［J］.Journal of Cleaner Production，2023，428（2）：139331.

［4］" 孫海波，劉忠璐. 環(huán)境規(guī)制、清潔技術(shù)創(chuàng)新與中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［J］. 科研管理，2021，42（11）：54-61.

［5］" 孔芳霞，劉新智.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響研究——基于中國城市的經(jīng)驗證據(jù)［J］.軟科學(xué)，2023，37（4）：27-35.

［6］" XIAONA M，SHICHUN X，MENGGE H.Can digital-real integration promote industrial green transformation： fresh evidence from China's industrial sector［J］.Journal of Cleaner Production，2023（426）：139116.

［7］" 陳瑤.環(huán)境規(guī)制影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的中介及門檻效應(yīng)研究［J］. 財經(jīng)理論與實踐，2023，44（6）：130-137.

［8］" 齊亞偉.節(jié)能減排、環(huán)境規(guī)制與中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［J］.江西社會科學(xué)，2018，38（3）：70-79.

［9］" 吳靜.新能源革命能否促進中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型？——基于因素分解法的實證分析［J］.經(jīng)濟體制改革，2017（2）：184-191.

［10］nbsp; 侯建，白婉婷，陳建成，等.能源強度對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響：創(chuàng)新效應(yīng)視角［J］.系統(tǒng)管理學(xué)報，2022，31（4）：737-745.

［11］" 彭星. 環(huán)境分權(quán)有利于中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型嗎？——產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級視角下的動態(tài)空間效應(yīng)檢驗［J］. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2016（2）：21-31，110.

［12］" 魏建，黃曉光. 中國環(huán)境財政政策組合推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機制研究［J］. 中山大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2021，61（2）：166-175.

［13］" 王鋒正，劉向龍，張蕾，等.數(shù)字化促進了資源型企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新嗎？［J］.科學(xué)學(xué)研究，2022，40（2）：332-344.

［14］" 孫國鋒，潘珊珊，徐瑾.制造業(yè)投入數(shù)字化對綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響——基于靜態(tài)和動態(tài)的空間杜賓模型研究［J］.中國軟科學(xué)，2022（10）：30-40.

［15］" 黃節(jié)根，吉祥熙，李元旭.數(shù)字化水平對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究——來自滬深A(yù)股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)［J］.江西社會科學(xué)，2021，41（5）：61-72，254-255.

［16］" 肖仁橋，沈佳佳，錢麗.數(shù)字化水平對企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)績效的影響——雙元創(chuàng)新能力的中介作用［J］.科技進步與對策，2021，38（24）：106-115.

［17］" 周慧慧，李海霞，趙琳瑞.制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新績效的影響研究——數(shù)字化水平的調(diào)節(jié)作用［J］.科技與管理，2021，23（1）：33-43.

［18］" 肖仁橋，王冉，錢麗.數(shù)字化水平對企業(yè)碳績效的非線性影響——綠色技術(shù)創(chuàng)新的中介作用［J］.科技進步與對策，2023，40（5）：96-106.

［19］" 戴翔，楊雙至. 數(shù)字賦能、數(shù)字投入來源與制造業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型［J］. 中國工業(yè)經(jīng)濟，2022（9）：83-101.

［20］" 徐宇揚，邵春玲，樓源.數(shù)字化賦能制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型——基于環(huán)境績效的檢驗［J］.商業(yè)經(jīng)濟，2024（6）：105-109.

［21］" 李帥娜，劉東閣，梁志杰. 促進還是抑制：數(shù)字化與制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展［J］. 當(dāng)代經(jīng)濟管理，2024，46（1）：52-61.

［22］" 劉玉斌，王丹嬋. 數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機制研究［J］. 山西大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023，46（6）：138-148.

［23］" 肖靜，曾萍，章雷敏.地區(qū)數(shù)字化水平、綠色技術(shù)創(chuàng)新與制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［J］.華東經(jīng)濟管理，2023，37（4）：1-12.

［24］" 孫海波，劉忠璐. 環(huán)境規(guī)制、清潔技術(shù)創(chuàng)新與中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［J］. 科研管理，2021，42（11）：54-61.

［25］" 馬麗.基于產(chǎn)業(yè)環(huán)境耦合類型的沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型路徑研究［J］.地理研究，2018，37（8）：1587-1598.

［26］" 趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來自中國城市的經(jīng)驗證據(jù)［J］.管理世界，2020，36（10）：65-76.

［27］" 陶鋒，趙錦瑜，周浩. 環(huán)境規(guī)制實現(xiàn)了綠色技術(shù)創(chuàng)新的“增量提質(zhì)”嗎——來自環(huán)保目標(biāo)責(zé)任制的證據(jù)［J］. 中國工業(yè)經(jīng)濟，2021（2）：136-154.

［28］" 徐丹丹，李向亮，王婕. 非國有股東治理能促進國有企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新嗎？——基于混合所有制改革的實證研究［J］. 管理評論，2023，35（9）：102-115.

［29］" 馬麗.基于產(chǎn)業(yè)環(huán)境耦合類型的沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型路徑研究［J］.地理研究，2018，37（8）：1587-1598.

［30］" 李政，張怡，趙哲.數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型——基于科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2023，42（10）：3-16.

［31］" 曾偉平，李琳，殷梓惠.經(jīng)濟集聚對中國城市公共健康的影響［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2023，33（9）：204-214.

（責(zé)任編輯：甄梓君）