【文献精选】企业数字化转型、碳排放与供应链溢出

数字化转型是提升企业全要素生产率、抑制碳排放的重要动力。本文围绕上市公司匹配数据，实证检验了企业数字化转型对供应链各节点企业碳排放的影响。研究发现，企业数字化转型能够显著抑制自身碳排放，且具有前向溢出的降碳效应。机制分析表明，企业数字化转型通过提高自身绿色技术创新水平、企业全要素生产率进而实现自身碳减排，通过提高下游企业全要素生产率进而引致下游企业碳减排。异质性分析表明，企业数字化转型对国有企业、大规模企业、不受环境规制企业的降碳作用更大，对下游小规模企业、近距离企业、资源禀赋更低地区企业的降碳作用更大。进一步研究发现，企业数字化转型对直接碳排放的降碳效应被间接碳排放的增碳效应部分抵消，但这种抵消作用并未显著溢出到下游企业。本文研究结论表明，发挥企业数字化转型的供应链网络降碳效应，对于推动数字化绿色化协同转型发展、提升产业链供应链现代化水平、积极稳妥推进碳达峰碳中和具有重要意义。

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》强调了提升产业链供应链现代化水平的重要性，要求在全流程中实现绿色低碳化。为实现“双碳”目标，需要整个供应链的协作，包括能源使用、原材料获取、生产和物流等环节。面对减排压力大、转型任务艰巨及技术限制等挑战，数字赋能成为推动工业绿色低碳转型的关键。为此，相关部门发布了多项政策，如《工业领域碳达峰实施方案》，并推动数字化与绿色化协同发展，以促进高质量发展。而现有研究大多关注宏观层面数字化转型对能源环境的影响、微观层面企业数字化转型对创新和生产绩效的影响，然而对于企业数字化转型的降碳效应关注不足，也缺乏对其供应链溢出影响的深入分析。随着市场分工日益细化，供应链各节点的信息流相互作用使得微小变化可能引发“涟漪效应”。降碳压力不仅影响单个企业，且可传导至上下游企业，因此“双碳”目标的实现应从供应链整体视角出发，挖掘各环节的降碳潜力，形成合力。相关研究开始关注企业数字化转型对上游企业生产率和信息溢出的影响，但尚未深入分析其对自身及上下游企业碳排放的影响，特别是对主动碳减排动机的探讨。此外，对于间接碳排放的关注也不足。在此背景下，本文提出以下问题：基于供应链网络视角，企业数字化转型对碳排放会产生怎样的影响及其作用机制如何？

一、 理论分析与研究假设

（1）企业数字化转型、绿色技术创新与企业自身碳减排

绿色技术创新需要引入新思想、新行为、新产品和新工艺，以减少环境影响，实现生态可持续发展。绿色技术的发展高度依赖于其他绿色技术领域，特别是非绿色技术领域的进步，如数字技术的应用和创新。企业数字化转型加快了数字技术应用，促进了跨时空的信息流动，帮助企业快速收集和整理工艺技术数据。这种跨领域的链接、渗透和重构，能够提升企业的绿色技术创新水平。循环经济理论认为，绿色技术创新可以通过产品设计改进和循环思维，提高生产效率、降低能源消耗和抑制碳排放。现有研究表明，企业绿色技术创新能够减少环境污染，提高资源利用效率，实现环境保护与企业竞争力的协调。基于此，本文认为：

企业数字化转型可以推动绿色技术创新实现自身碳减排。

（2）企业数字化转型、全要素生产率与企业自身碳减排

数字化转型将数字技术融入企业的组织体系，数字化制造过程、产品研发等，引发创新流程和组织的数字化转型，这促进了企业全要素生产率的提升，增强了企业的竞争优势。数字化转型也能够通过整合数字技术，产生新产品，实现全要素生产率的提升。此外，数字化有助于降低企业的搜索成本，扩大搜索范围和质量，增强信息获取和处理能力，优化资源配置，发现更多市场机遇，从而提高全要素生产率。全要素生产率的提升意味着在相同的资源投入下实现更高的产出水平，能够改善资源、能源利用效率，可以抑制碳排放。现有研究也提供了改善全要素生产率抑制中国碳排放的经验证据。基于此，本文认为：

企业数字化转型通过推动企业全要素生产率实现自身碳减排。

（3）企业数字化转型、全要素生产率与上下游企业碳减排

数字化转型能跨越地理空间限制，促进知识的远程传播。企业创新活动的知识溢出，可供其他企业免费使用，为上下游企业的全要素生产率提升奠定基础。但上下游企业能否吸收和转化这些知识溢出，取决于知识溢出的方式以及各自的吸收能力。具体来说，有以下三种差异：溢出方式差异（下游企业可获得租金溢出和纯知识溢出，有利于技术创新和全要素生产率提升。有些情形下甚至溢出效应的流动几乎完全是在下游方向，决定了作为数字化转型的下游企业是最大受益者。而上游企业因投入产出关联的限制而缺乏获得租金溢出的基础）、吸收和转化能力差异（下游企业与上市公司的技术组合相似度更高，吸收和转化知识溢出的能力更强。数据显示,下游企业引用上市公司专利的次数是上游企业的4倍左右）和合作基础差异（数字化促进了下游企业与上市公司的合作研发，增强了创新网络，有助于提高下游企业的全要素生产率和碳减排动机）。基于此，本文认为：

企业数字化转型对上下游企业的影响存在差异，上市公司数字化转型对上下游企业全要素生产率影响不同，导致对上下游企业碳减排的效果也可能存在差异。

二、样本选择与数据来源

本文构建了一个三级供应链网络数据库，基于上市公司2008-2016年的财务信息、供销名单和全国税收调查数据。财务数据来源于国泰安(CSMAR)数据库，供销名单来自中国研究数据服务平台(CNRDS)，并剔除了未披露企业名称的供应商和客户。并在在天眼查上检索、爬取、整理，得到了上市公司的工商注册信息数据,获得上市公司法人代码，根据法人代码和年份将上市公司财务信息数据与企业税收调查数据进行精确匹配，获得上市公司2008-2016年匹配数据。根据企业名称和年份将上市公司供应商名单与全国税收调查数据匹配，获得2008-2016年上市公司上游企业匹配数据，根据企业名称和年份将上市公司客户名单与全国税收调查数据匹配，获得2008-2016年上市公司下游企业匹配数据。之后，为进一步降低缺失值，基于2008-2014年中国工业企业数据和企业污染排放数据按照企业名称和年份与上述三套数据再次匹配，对于其中缺失值进行补充，最终获得上市公司一年份12914个观测值，上市公司一上游企业一年份8112个观测值，上市公司一下游企业一年份16515个观测值。

一、模型设定

为检验企业数字化转型对自身碳排放及上下游企业碳排放的影响，设定如下计量模型:

其中，s代表上游企业、j代表上市公司、c代表下游企业，t表示时间，δj和μt分别表示企业和年份固定效应，ε为随机扰动项。DIjt表示企业数字化转型程度，由对相关数字化词频进行加总，然后将其加1取对数处理得到，CO2it对应上游企业、上市公司、下游企业的企业碳排放量 ，将煤炭、由两类化石能源按照相应的碳排放系数进行折算加总得到。Xit是一系列控制变量：讨论上市公司数字化转型对自身碳排放影响时，控制变量纳入上市公司的资产负债率、企业规模、年龄、股权集中度等；讨论上市公司数字化转型对上下游企业碳排放影响时，进一步控制其上下游企业的资产收益率、是否为上市公司等指标。

回归结果与理论分析一致。

二、稳健性检验

（1）基准结论的稳健性检验。为验证上市公司数字化转型对自身碳排放影响的稳健性，本文进行了多种稳健性检验：①替换核心变量，基于CNRDS数据库提供的上市公司企业年报文本数字化转型指标，构建企业数字化转型的替代变量。②替换被解释变量，将煤炭、油消费导致的碳排放调整为以煤为主的碳排放指标。③调整碳排放系数，将煤炭、油消费折算为标准煤，再按照2.70折算系数计算企业碳排放量。④增加控制变量，模型中加入智慧城市政策的控制变量。⑤调整聚类层级、固定效应，为避免聚类偏差，将聚类层次调整到行业层面、行业交互时间层面，进一步还将固定效应调整到行业层面。

（2）内生性问题处理。从理论和现实看，识别企业数字化转型对碳排放的因果效应，可能受到反向因果、遗漏变量等潜在内生问题的干扰。本文通过工具变量法进行内生性检验，构造了三个工具变量分别为：全国互联网端口数×1984年地级市每万人固定电话数量、滞后一期全国互联网上网人数×1984年地级市每万人固定电话数量和企业所在城市质心到“八纵八横”光缆骨干城市最短距离，再将其加1取倒数交乘全国互联网端口数。

以上稳健性检验结果均表明基准结论不变。

三、机制检验

本文首先从绿色技术创新路径检验上市公司数字化转型影响自身碳排放的机制，并预期企业数字化转型能够推动企业绿色技术创新并产生绿色知识溢出。具体来说：基于分类号筛选得到的企业绿色发明申请专利、基于主分类号筛选得到的企业绿色发明申请专利，将两类指标分别加1取对数表示企业绿色技术创新水平，并作为被解释变量分别进行回归；将上市公司绿色发明专利被索引次数加1取对数表征企业知识溢出水平，并作为被解释变量分别进行回归。

接着，从全要素生产率的角度检验上市公司数字化转型影响自身碳排放的机制和上市公司数字化转型对下游企业碳排放的影响机制。企业全要素生产率根据OP方法测算得到，并作为被解释变量分别进行回归。

经检验，结果与理论分析一致。

四、异质性分析

本文按照以下标准划分总体样本，并进行分组回归：（1）按产权异质性、规模异质性和环境规制异质性依次分组，以此考察上市公司数字化转型对自身碳排放的异质性影响；（2）按规模异质性、距离异质性和资源禀赋异质性依次分组，以此考察上市公司数字化转型对下游企业碳排放的异质性影响。

五、进一步分析

企业数字化转型通过技术进步等机制抑制直接碳排放，还有可能刺激电力消耗，增加间接碳排放。本文分析，上市公司数字化转型带来的直接碳排放的减少是否足以抵消对间接碳排放增加的问题。具体来说：采用电力折算二氧化碳排放系数0.997计算企业二氧化碳排放量并将其对数化处理作为企业间接碳排放指标(CE)；将电力折算为标准煤，计算企业电力能源消耗，将其对数化处理作为企业电力能源消耗指标(Elec)，分别检验上市公司数字化转型对自身电力消耗和电力消耗带来的碳排放是否增加。进一步检验对上下游企业是否会带来相应的电力消耗和间接碳排放。

经检验，企业数字换转型对直接碳排放的抑制被间接碳排放的增加部分抵消，且并未显著导致上下游企业的间接碳排放增加。

第一，企业数字化转型能够显著抑制自身和下游企业碳排放。

第二，企业数字化转型通过提高自身绿色技术创新水平、企业全要素生产率进而实现自身碳减排，通过促进下游企业全要素生产率进而引致下游企业碳减排。

第三，企业数字化转型对国有企业、大规模企业、不受环境规制企业的降碳作用更强，对下游小规模企业、近距离企业、低资源禀赋地区企业的降碳作用更强。

第四，企业数字化转型对直接碳排放的降碳效应被间接碳排放的增碳效应部分抵消，但这种抵消作用并未显著溢出到下游企业。

第一，提供了企业数字化转型对碳排放影响的直接证据，拓展了相关研究。

第二，考察了企业数字化转型对上下游企业碳排放的影响，丰富了企业数字化转型对供应链网络不同节点企业碳排放的影响研究。

第三，基于供应链网络视角，深化企业数字化转型降碳效应的机制分析。本文从绿色技术创新、全要素生产率两个机制入手考察企业数字化转型对自身降碳影响的作用渠道，同时，立足知识溢出和企业主动降碳的动机，基于全要素生产率机制分析了企业数字化转型对下游企业碳减排的影响路径。

第四，丰富了企业数字化转型对直接碳排放和间接碳排放的影响研究。

围绕与本文相关的研究主题，近年来学者们展开了大量研究。

在关于数字化转型的研究中，戴翔和马皓巍（2023）研究发现，发现企业数字化转型对出口具有显著的正向促进作用，并且这一结论在多种稳健性检验下依然成立。李青原等（2023）研究发现，供应链上的客户企业数字化转型缓解了供应链的“牛鞭效应”，对供应商企业产生显著的正向信息溢出效应。

在关于供应链的研究中，李嫦等（2023）研究发现，行业的横向并购规模和与其投入产出关联较高的下游行业横向并购规模存在显著的正向关系，即供应链中存在自下而上的横向并购潮传递效应。宋华等（2023）研究发现，供应链金融作为一种动态服务过程，其通过协助组合低碳资源、推动形成低碳能力、促进创造生态价值3个环节助推供应链低碳发展。李秋香等（2024）研究发现，在制造商与零售商主导区块链均能获得收益时，制造商主导更能发挥区块链的优势作用，增加供应链整体福利，实现制造商、零售商及消费者三方共赢。

[1]戴翔,马皓巍.数字化转型、出口增长与低加成率陷阱[J].中国工业经济,2023,(05):61-79.DOI:10.19581

[2]李青原,李昱,章尹赛楠,等.企业数字化转型的信息溢出效应——基于供应链视角的经验证据[J].中国工业经济,2023,(07):142-159.DOI:10.19581

[3]李嫦,樊海潮,黄浩文.供应链视角下的企业并购[J].经济学(季刊),2023,23(04):1617-1633.DOI:10.13821

[4]宋华,韩梦玮,胡雪芹.供应链金融如何促进供应链低碳发展？——基于国网英大的创新实践[J].管理世界,2023,39(05):93-112.DOI:10.19744

[5]李秋香,马草原,谢磊,等.区块链赋能供应链价值创造的机理与策略——质量信息不对称下的经济学分析[J].管理世界,2024,40(08):98-122.DOI:10.19744