重污染企业数字化转型对其ESG 表现的影响及作用机制

王 金，洪梓涵，段清清，熊 剑

（1.广东技术师范大学财经学院，广东广州 510665；2.广东科技学院财经学院，广东东莞 523083；3.暨南大学管理学院，广东广州 510632）

0 引言

目前，全球气候逐年变暖，控制碳排放以减缓全球气候变暖，是促进人类社会绿色可持续发展的全球性重要议题。习近平总书记也多次强调生态优先、走绿色低碳发展道路，并提出2030 年碳达峰与2060 年碳中和的目标，以求缓解我国资源环境突出问题、实现我国经济可持续发展。我国“五位一体”的总体布局也将生态文明建设纳入总布局，转变经济发展方式、促进我国企业绿色健康发展也将成为经济发展的新增长点。而在我国重污染企业作为主要污染源头，其节能减排对国家实施绿色发展战略起到至关重要的作用。ESG 为英文单词environmental（环境）、social（社会）和 governance（治理）的首字母缩写，是企业可持续发展的重要衡量标准，也是实现“双碳”目标的重要抓手，因此ESG 也成为政商学各界关注的热点话题。2018 年中国证监会发布的修订后的《上市公司治理准则》中就确立了环境、社会责任和公司治理（ESG）信息披露的基本框架。同时，根据《中国ESG 发展白皮书（2021）》，截至 2021 年，我国披露ESG 报告的A 股上市公司已达1 147 家，而在2019 年仅为371 家。可见企业披露ESG 报告的意识得到提升，越加重视ESG 带来的积极影响。

而另一方面，随着人工智能、区块链、云计算、大数据等数字技术的不断涌现，全球企业希望借助数字化转型以实现创新变革。数字化转型是企业在动态发展过程中利用数字技术创新和应用，最终实现生产经营方式和发展模式的变革［1］，也是驱动企业绿色技术创新、结构革新的新动力。在抗击疫情过程中，数字科技对疫情防控、实体经济复工复产起到不可替代的作用。因此，数字化转型也成为微观经济主体高质量发展的必由之路。2021 年10 月，《国务院关于印发2030 年前碳达峰行动方案》中指出，要进一步明确推进工业领域数字化、智能化、绿色化融合发展，并通过数字技术来帮助传统重污染行业实现转型升级，利用科技力量降碳，实现绿色健康发展。党的二十大报告也提出要加快发展方式绿色转型、建设数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群的数字化重要战略。

基于此背景下，重污染企业数字化转型能否助力其节能减排，是一个在宏观上对接“双碳”目标，在微观上关系到重污染企业绿色转型升级能否实现的关键问题，对数字经济时代下实现企业可持续发展具有重要意义。新冠疫情暴发后，ESG 的重要性得到提升，这也是本文研究的另一个重要契机。因此本文尝试探讨重污染企业数字化转型对ESG 带来的影响及其内在机理，寻求优化重污染企业数字化进程和提高企业ESG 表现的最佳路径。究竟重污染企业数字化转型是否可以提高ESG 表现？重污染企业数字化转型究竟通过何种机制提高ESG 表现？不同条件下的重污染企业对数字化转型的反映效果如何？这将是本文尝试解决和回答的问题。

本文以2009—2021 年我国沪深两市A 股上市公司为样本，利用Python 爬虫技术统计上市公司年度报告数字化转型频数构建出企业数字化转型指标，借助目前国内评级体系中覆盖范围较广、更新频率较高的华证ESG 评级数据，研究重污染企业数字化转型对ESG 表现的影响，并进一步通过中介效应来验证重污染企业数字化转型提升ESG 表现的内在路径；最后考察在不同融资约束、不同经济发达地区、不同产权性质的企业，重污染企业数字化转型对ESG 表现的影响差异。试图为我国企业构建完善的ESG 体系和数字化转型升级提供一定的政策建议。

本文的研究贡献主要在于以下几个方面：第一，丰富了ESG 影响因素的相关文献。目前国内外现有关ESG 的研究大多关注ESG 带来的经济影响，已有学者大部分认为ESG 能够提升企业的OFDI 活动［2］，提高企业价值［3-6］，提高企业绩效［7-8］，缓解企业融资约束［9］，提高企业投资效率［10］，提升会计盈余信息透明度［11］，缓解股价崩盘风险［12］等。而对影响ESG 的各种因素和路径探讨则相对较少，特别是从重污染企业的角度探讨数字化转型影响ESG 的具体路径的研究则更少。因此，探讨企业ESG 的内部影响因素对于促进重污染企业绿色健康发展意义甚为重大。第二，拓展了数字化转型经济溢出效应的相关研究。目前，国内较多文献从各个方面详细探讨了企业数字化转型的经济后果，并普遍认为数字化转型能够提升企业全要素生产率与主业业绩水平［13-15］，还能提升企业价值和财务绩效［16-19］，促进企业进行绿色技术创新［20-23］，利于企业分工和劳动力就业［24-25］等。也有大部分学者对企业数字化转型的宏微观影响因素进行了探讨［26-28］。但对于企业数字化转型的内部经济溢出效应关注较少，而本文从重污染企业出发，探讨企业数字化转型对其ESG表现的积极影响，是对数字化转型的经济溢出效应的相关文献的有益补充。第三，研究结论为我国绿水青山的低碳发展策略下促进重污染企业提高ESG责任履行提供了一定的政策建议和启示。重污染企业需不断推进数字化转型，并从前端和源头进行环境治理，最终提高企业ESG 表现。

1 理论分析与假设提出

数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型［29］。在数字经济快速发展的时代下，很多企业试图通过数字化转型实现创新变革，但是也遇到一些难题。国家发改委从3个方面帮助解决企业数字化转型难题，搭平台、降门槛以解决“不会转”的难题，优服务、强支撑以解决“不能转”的难题，聚合力、建生态以解决“不敢转”的问题。

纵观国内外文献，目前对于企业数字化转型的研究主要围绕在以下几个方面：（1）数字化转型的定义与类型，学术界的讨论起源于21 世纪初，在国外学者Vial［1］和Westerman 等［30］的基础上，我国史宇鹏等［31］、黄丽华等［32］学者认为企业数字化转型是利用信息、技术、通信等组合应用，进行结构和组织的重大变革，并从性质、内容和实现手段上分别对其进行了定义；（2）主要关注企业数字化转型的测度和衡量，早期的分析大多以案例为主进行定性分析［33-35］，近年来杨德明等［36］学者开始利用年报和专家打分法，吴非等［37］使用词频分析法［37］、袁淳等［24］使用机器学习和数理建模等方法来构建企业数字化转型衡量指标进行定量分析；（3）主要关注的是企业数字化转型的经济后果及影响［37］，而对于企业数字化转型的社会溢出效应则关注较少，这也是本文研究的重要契机。

作为一种利用数字技术的变革，企业数字化转型不但会提高其经济效益，而且还会通过改变企业行为而产生生态效益和社会效益。随着我国经济转向高质量发展阶段，更加重视企业的可持续发展，因此在重视企业经济价值的同时也更重视企业社会价值和生态价值。这也意味着企业需要树立可持续发展的观念，通过减少环境污染、履行社会责任、提高治理能力来实现经济效益、生态效益、社会效益等综合价值最大化。2004 年，联合国环境规划署首次提出ESG 投资概念，提倡在投资中关注环境、社会、治理问题。2006 年，联合国负责任投资原则（UN PRI）发布，对ESG 概念发展和领域设定起到了关键性作用；同年，高盛集团发布ESG 研究报告，将环境、社会、治理概念整合到一起，标志ESG 概念正式形成。此后，国际组织、投资机构等市场主体不断深化ESG 概念，并逐步形成一套完整的ESG理念；与此同时，国际投资机构陆续推出ESG 投资产品，ESG 理念与产品不断完善与丰富。我国ESG发展较晚，但其可持续发展、绿色低碳等核心理念与我国发展战略高度契合。自2017 年以来，中国证券投资基金业协会发起并开始ESG 专项研究，积极推广、倡导ESG 理念。

为恰当地评估企业ESG，评级机构从企业的环境、社会和治理等3 个方面进行综合评价，得到企业的环境绩效、社会绩效、治理绩效作为企业ESG表现。较好的ESG 表现不仅可以通过增加股东财富创造价值，还能使公司面临更低的诉讼风险，从而降低资金成本，使企业能够更有效地利用研发资源来提升企业市场价值［38］。不佳的ESG 表现则意味着企业对环境和社会责任重视度不够，公司治理在各个阶段不够健全完善，这将损害从内部到外部等多方利益，对社会产生负面影响，进而降低社会对企业的估值，有损企业长期效益［39］。目前，国际评级机构已建立了ESG 评级体系并定期发布相关指数，其中包括彭博、富时罗素、路孚特、晨星、明晟、汤森路透等。国内第三方评级机构也都按照国际惯例并结合我国现实情况建立了ESG 评级体系，国内主流ESG 评级体系有华证ESG 评级、中证ESG 评级、商道融绿ESG 评级、万得ESG 评级等。

关于重污染企业数字化转型促进ESG 提升的理论逻辑表述如下：重污染企业通过保护生态环境、履行社会责任、提高公司治理能力提高其ESG 表现，能够为企业树立良好的形象和获得经济收益，从而增强企业的长期竞争优势。与提高ESG 表现类似，提升数字化水平也可以使重污染企业长期受益。数字化转型有助于企业绿色技术创新，实现绿色低碳发展的可持续发展目标；数字化转型可以提高信息披露水平，促使企业积极履行社会责任；企业利用数字技术可以优化资源配置，提高公司治理效率。可以说，数字化转型的本质特征天然地嵌入了ESG理念，能够为企业ESG 提升提供强大的内在驱动力。本文认为数字化转型主要通过绿色技术创新和信息披露水平两条渠道提高ESG 表现：

第一，重污染企业数字化转型通过提高绿色技术创新，从而提高ESG 表现。绿色技术是指减少环境污染，减少原材料和能源使用的技术、工艺或产品的总称［40］。数字化制造在原有人力物力基础上，通过大数据对产品信息、工艺信息、资源信息进行优化和重组，有效地解决信息部门化、碎片化、信息不对称的问题，提高生产效率和管理效率，创新绿色节能技术，推动企业绿色创新发展［41］。首先，为减少生产过程中的污染物排放和资源消耗，重污染企业能够利用数字技术转变生产工艺流程，打造绿色生产线，从而达到节能减排的目标，从而提高企业的环境绩效；其次，重污染企业可以利用数字技术对产品信息、工艺信息、资源信息进行优化和重组，提高生产效率和管理效率，有效监督生产过程中各个环节，从而提高企业的治理绩效；最后，绿色技术创新可以节省能源，降低废弃物排放，不但为员工提供安全的工作场所，而且为公众提供可回收利用、新型节能的环保型产品，从而提高企业的社会责任绩效。总之，重污染企业数字化转型通过绿色技术创新实现节能减排、提高生产效率和管理效率、提供安全工作场所和环保产品，改善企业的环境绩效、治理绩效、社会责任绩效，从而提升企业的ESG 表现。

第二，重污染企业数字化转型通过提高信息披露水平，从而提高ESG 表现。数字化转型能够有效缓解信息不对称问题［16］，使企业与利益相关者之间的连接更加紧密，交互更加频繁，提高其对企业的关注和监督，进而促进企业保护生态环境和履行社会责任，最终提高ESG 表现。信息披露便于企业与各利益相关者进行价值诉求与沟通交流，有利于缓解信息不对称造成的逆向选择。首先，企业通过数字化转型，提高信息披露水平，消费者能更好地了解企业并进行信息反馈。消费者更青睐于具有良好形象的企业，这会激励企业积极保护生态环境、履行相应社会责任；其次，企业通过数字技术提高信息披露水平，缓解信息内外部不对称程度，减少投资者信息搜寻和契约签订等外部交易成本［24］，改善公司融资环境，降低企业发生逆向选择的风险［42］，促使企业积极承担社会责任和保护生态环境以吸引更多外部投资；最后，数字化转型使得企业内部信息透明化，员工成果可视化，考勤系统、奖惩系统、薪资等级系统更加公平合理，有利于提高员工满意度，进而员工工作积极性和效率也得到提高，从而有助于企业履行社会责任和提高公司治理水平。总之，重污染企业通过数字化转型提高了信息披露水平，进而增加了企业与各利益相关者的关注，在一定舆论及媒体压力下促使重污染企业更加关注环境保护和履行社会责任。企业内部信息透明化有助于企业履行社会责任和提高公司治理水平，最终提升其ESG 表现。

基于以上分析，本文提出如下研究假设：

H1：重污染企业数字化转型程度越高时，其ESG 表现会更好。

2 实证研究设计

2.1 样本选择与数据来源

研究样本为2009—2021 年我国沪深A 股重污染行业上市公司数据，根据生态环境部颁布的《上市公司环保核查行业分类管理名录》，选取了火电、钢铁、水泥、电解铝、煤炭、冶金、建材、采矿、化工、石化、制药、酿造、造纸、发酵、纺织和制革等16 类为重污染行业，参考宋德勇等［20］、沈洪涛等［43］、谢东明等［44］的分类方法，结合2012 年《我国上市公司行业分类指引》，具体细分行业代码为以下23 个行业：B06、B07、B08、B09、B10、B11、B12、C17、C18、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C29、C30、C31、C32、C33、D44、D45、D46［20，44］。

按照以下要求对样本进行了筛选：（1）剔除了金融类上市公司；（2）剔除了关键变量缺失或异常的样本；（3）剔除ST、ST*类上市公司。（4）考虑到一些极端数据的影响，对所有主要变量的极端值进行了1%和99%的缩尾（winsorize）处理；（5）因企业所属产权性质会影响结论，通过查找最终控制人，最终将原始样本公司分为国有控股与非国有控股公司；（6）删除资产负债率大于1 的公司。研究数据主要来自CSMAR 数据库、WIND 数据库、马克数据网和巨潮资讯网。

2.2 模型设定

为了检验数字化转型对ESG 表现的影响，分别构建如下OLS 回归模型（1）和模型（2）：

模型（1）和（2）中：DA、DTA 和DB、DTB分别为企业数字化转型程度的两种不同衡量范围标准下的四种指标，ESG 和ln ESG 分别为企业ESG 表现的两种衡量方法，基于前文的理论分析，若以企业数字化转型为解释变量，回归得到β1显著为正，说明企业数字化转型程度越高，企业ESG 表现将会越好，进而凸显企业进行数字化转型有利于提升ESG 表现。其余各个变量的定义及计算请详见表1主要变量定义。

表1 主要变量定义

2.3 变量定义

2.3.1 数字化转型衡量

解释变量选取：企业数字化转型程度DA 和DB，其中DA、DTA 是参考袁淳等［24］、杨贤宏等［27］、吴非等［37］、毛聚等［28］、王金等［45］、Wang 等［46］的研究，对人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用5 个维度76 个数字化相关词频进行统计获得；DB 是参考赵宸宇等［13］的做法，对数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统4 个维度99 个数字化相关词频进行统计计算得出。

具体方法如下：先利用Python 爬虫下载2009—2021 年上市公司年报，将原始报告文本整理为面板数据，然后统计整理出公司的年报全文文本长度，然后构建企业数字化术语词典，并将词汇扩充到Python 的jieba 库去除停顿词，统计上述词汇在年报全文中出现的频数，以此构建衡量企业数字化转型程度的指标。

具体参考CAMAR 数据库构建的企业数字化词典1），如图1 所示。

图1 企业数字化指标词频统计

2.3.2 企业ESG 表现

被解释变量选取：选取华证ESG 评级作为企业ESG 表现的衡量，目前该衡量方法也已得到业界和学术界的广泛认可及应用［2］，华证ESG 综合评级主要分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C共9 个等级，参考谢红军和吕雪［2］、柳学信等［47］、王禹等［48］的衡量方法，将九个等级依次赋值为9到1，数值越大表示企业ESG 表现越好［2-3］。

2.3.3 控制变量

选取对企业ESG 有影响的一些内外部特征因素，具体如下：公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、总资产收益率（ROA）、产权性质（SOE）、企业营业收入增长率（Growth）、托宾Q值（TobinQ）、企业成立年限（FirmAge），第一大股东持股比例（Top1）、高管两职合一（Dual）和管理费用率（Mfee）。此外，还控制了年度和行业固定效应，行业按照证监会2012 年颁布的行业分类标准，制造业按照三级代码分类，除制造业外按照一级代码分类。具体的指标定义见表1。

3 实证结果讨论与分析

3.1 描述性统计分析

对主要变量的描述性统计结果如表2 所示。企业ESG 表现的均值为6.38，介于A 和BBB 评级之间，说明我国企业ESG 表现还有待进一步提高，并且从最小值为3 来看部分企业尚未重视ESG，在绿水青山国家大发展环境下，企业的ESG 表现将关系企业的可持续健康发展。而从上市公司数字化转型词频统计结果来看，最小值是0 和最大值为101 和31，数字化关键词词频均值为2.489 和15.02，结果差异较大，说明中国还有部分企业尚未开始进行数字化转型，且埃森哲报告显示2021 年中国已有16%的企业转型成效显著［37］，说明不同企业的数字化转型程度还是存在较大差异，这也为研究企业数字化转型提供了一定的研究空间。该数据结果也与国内学者吴非等［37］、袁淳等［24］、毛聚等［28］的数据检验结果基本一致。产权性质（SOE）均值为0.377 5，说明我国国有所有制改革下国有控股上市公司数量在下降，占比不到40%，而民企上市公司数量则显著增加。其他变量的描述性统计结果与已有的文献接近，不再赘述。

表2 主要变量描述性统计结果

进一步按年度和行业分布情况对重污染上市公司样本总量进行描述性统计，从2009 年—2021年的13 年期间样本个数分别是578、676、760、814、814、813、859、891、1 015、1 093、1 109、1 220、1 335，说明我国重污染类上市公司数量逐年递增，2021 年的样本个数接近2009 年的2.3 倍，且由于华证指数也是从2009 年开始广泛应用，因此样本起始时间为2009 年。另外从重污染行业分布来看，重污染行业里样本数最大的行业是C-制造业，样本个数为9 979 个，占样本总数的83.31%，说明我国制造业仍然是主体地位。

3.2 单变量分析

考虑到企业ESG 和数字化转型均为连续变量，采用数字化转型比例哑变量来进行单变量T检验，当DA 高于同行业同年度均值以上时Dum 取1，否则取0。表3 报告了单变量分析结果，Panel A 和Panel B 是根据数字化转型高低分组。由表3 可知，ESG 和ln ESG 在数字化转型高组即Dum=1 时，ESG和ln ESG 会更高，且在1%的显著性水平上显著。Panel A 和Panel B 的分组T检验初步支持研究假设H1，但具体的分析还有待进一步多元回归的结果。

表3 企业数字化转型分组T 检验

3.3 多元回归分析

为了验证重污染企业数字化转型与ESG 表现的关系，对模型（1）和模型（2）分别进行回归分析，且自变量分别是DA 和DB，因变量分别是与ESG 和ln ESG 回归，结果呈现在表4 的第（1）～（4）列中。由表4 第（1）和（2）列结果显示，DA、DB 的系数与ESG 表现系数分别在5%和1%的水平上显著正相关，说明重污染类企业数字化转型程度越高，将会提高该类企业ESG 表现。进一步从（3）列和（4）列结果显示，ln ESG 与企业数字化转型程度DA、DB 均在5%和1%的水平上显著为正，进一步证明了重污染企业的数字化转型有利于提升ESG 表现，该结果充分验证了研究假设H1。

表4 重污染企业数字化转型与ESG 表现

由于数字化转型可能存在影响的滞后性，本文还进一步验证了滞后一期重污染企业数字化转型与ESG 表现的关系，L.DA 和L.DB 分别表示DA 和DB的滞后一期，下表5 的第（1）～（4）列显示，滞后一期企业数字化转型的系数显著正，DA 和DB 且均在10%和1%的水平上显著，上一年重污染企业的数字化转型程度越高，企业后续的ESG 表现会更好，说明重污染企业数字化转型水平的提高会提升该类企业的ESG 表现，这充分说明国家发展数字经济来促进节能减排的必要性和可行性。

表5 滞后一期的重污染企业数字化转型与ESG 表现

考虑到企业数字化转型和ESG 表现均为连续变量，为了进一步验证研究假设，将高于同行业同年度数字化转型程度均值以上重污染企业数字化转型变量定义为1，否则为0，分别定义为数字化转型高组和低组来进行回归。表6 的回归结果充分验证了数字化转型程度哑变量与企业的ESG 表现之间的互动关系，表6 的第（1）～（4）列显示，数字化转型程度哑变量DumA、DumB 的系数显著为正，且均在1%的水平上显著，说明重污染类企业数字化转型程度越高于同行业同年度数字化转型水平，这类企业的ESG 表现会更高，进一步说明重污染企业进行数字化转型将有利于促进该类企业降低环境污染水平、履行社会责任、提高治理能力，最终提升其ESG表现。

表6 重污染企业数字化转型哑变量与ESG 表现

3.4 稳健性检验

3.4.1 工具变量法

参考以往学者宋德勇等［20］、Breuer 等［49］的做法，利用滞后一期同年份同行业上市公司注册地所在省份其他企业的数字化转型程度均值作为工具变量，考察在控制内生性后，重污染企业数字化转型与ESG 表现之间的互动关系依然存在显著正相关关系。基于此，构建模型（3）、模型（4）：

模型（3）中的IVA 和IVB 分别表示重污染类上市公司注册地所属省份的滞后一期同年份同行业其他企业的数字化转型均值，模型（4）中的DA、DB 表示第一阶段模型（3）回归估计的DA、DB 指标的拟合值。表7 列示了工具变量检验的回归结果。第一阶段的回归结果列示于第（4）列，IVA、IVB与DA、DB 的系数显著为正，表明重污染类上市公司注册地省份其他企业的数字化转型程度与该企业数字化转型显著正相关。且进一步从第二阶段回归结果来看，该企业数字化转型程度与ESG 表现仍然显著正相关，且相较于表4 中数字化转型DA、DB 的系数，在控制内生性的情况后，两者关系更显著。进一步验证了重污染行业上市公司数字化转型程度越高会促进该类企业ESG 表现，进一步支持研究假设。

表7 工具变量检验

3.4.2 固定效应模型

为了回归结果的稳健，进一步将控制年份和控制行业进行固定效应回归，此外还控制了其他所有控制变量，且所有回归系数均使用异方差稳健性调整和公司及行业层面上的cluster 聚类处理，具体的固定效应回归结果如表8 所示，从表8 可以看出，（1）～（4）列中，DA、DB 与ESG、lnESG 系数虽然显著性有所降低，但是依然显著为正。说明重污染行业上市公司数字化转型程度越高，其ESG 表现也会更好，重污染企业数字化转型升级将有利于促进企业减少污染、履行社会责任、完善公司治理。

表8 固定效应模型回归结果

3.4.3 更换企业数字化转型衡量

在前面回归中，重污染企业数字化转型程度都是基于数字化转型词频数加1 后取对数，考虑到企业数字化词频在总文本中的长度及比例可能更加凸显数字化程度，还采用词频占总文本长度的比例来衡量企业数字化转型程度，变量名称就是cpzb，同时将直接利用重污染企业数字化词频数进行稳健性回归，替换DA 和DB 后的结果如下表9 所示，与表4 回归检验结果保持一致2）。

表9 更换数字化转型衡量回归结果

3.4.4 更换重污染企业行类划分

考虑研究结论可能与重污染行业划分有关，本文还根据《上市公司环境信息披露指南》中的行业来界定重污染行业。参照沈洪涛等［43］、王禹等［48］、刘运国等［50］、胡珺等［51］的研究，将采掘业、纺织服务皮毛业、金属非金属业、生物医药业、石化塑胶业、造纸印刷业、水电煤气业和食品饮料业等8个行业界定为重污染行业。替换重污染行业样本后，研究结论依然稳健。

4 进一步分析

4.1 中介效应检验

4.1.1 绿色技术创新

为了检验重污染企业数字化转型对提升ESG 表现的内在作用机制，参考温忠麟等［52］的研究方法，要检验中介变量绿色技术创新水平在被解释变量ESG 表现与解释变量数字化转型之间的中介效应，建立模型（5）验证绿色技术创新水平与企业数字化转型显著正相关，模型（6）检验企业数字化转型与ESG 的相关性（倘若β1显著为正，α1显著为正，β2显著为正，则说明重污染类企业数字化转型通过促进该类企业进行绿色技术创新。）最终提升其ESG表现。模型（5）和模型（6）如下：

模型（5）中的EnvPat 为企业绿色技术创新水平，参考宋德勇等［20］、马文杰等［53］学者的方法，利用“重污染企业绿色专利申请总量+1”取对数来衡量。重污染行业企业的数字化转型能够显著促进企业绿色技术创新水平［20］，而绿色技术创新更是重污染类企业高质量发展的核心推动力，可以为重污染行业上市公司提升ESG 表现提供有力支撑。因此，在国家碳达峰和保增长的绿色经济发展大环境下重污染企业数字化转型是推动其绿色技术创新，从而提升ESG 表现，实现绿色低碳发展的重要途径之一。

具体的中介效应回归结果如表10 所示。可以看出，第（1）～（2）列回归结果中，DA、DB 与企业绿色技术创新EnvPat 系数显著为正，而由第（3）～（6）列回归结果显示，回归系数显著为正，说明重污染企业数字化转型程度越高，将会促进企业进行绿色技术创新，最终提升其ESG 表现，这也打开了重污染企业数字化转型影响ESG 表现的“黑箱”，绿水青山政策要求下重污染企业进行数字化转型将会显著促进其进行绿色技术创新，增加其绿色专利申请和产出，能够激励企业进行环保治理和投入，最终从源头提升企业在环境治理方面的表现。

表10 企业数字化转型、绿色技术创新与ESG 中介效应回归结果

4.1.2 信息披露水平

同时，为了检验重污染企业数字化转型对其ESG 提升的作用，将通过信息披露水平这一中介变量来验证。重污染企业进行数字化转型提高信息披露水平，从而吸引更多分析师关注，因此本文采用“分析师跟踪数+1”取对数来衡量企业的信息披露水平［15，54］。以下是分析师关注中介效应模型：

模型（7）中，Analyst 为重污染类上市公司分析师关注度。分析师关注在一定程度上代表各利益相关者的意愿，能够向资本市场传达市场期望和关注，监督企业的环保行为及表现。同时会给被关注企业增加一定舆论及媒体压力，促使重污染企业更加关注环境治理，并以实现资本市场利益最大化激励重污染企业构建ESG 自我及外部监督体系，进而促进重污染企业积极履行社会责任和构建绿色治理机制，最终提升其ESG 表现。

企业数字化转型、信息披露水平与ESG 中介效应回归结果如表11 所示。可以看出，第（1）～（2）列回归中，信息披露水平Analyst 与企业数字化转型DA、DB 系数显著为正，第（3）～（6）列回归结果也可以看出，加入中介变量后，DA、DB 与ESG 系数仍然显著为正，说明重污染企业进行数字化转型将能够显著提高信息披露水平，促进企业积极履行社会责任和环境治理，显著提高其ESG 表现。

表11 企业数字化转型、信息披露水平与ESG 中介效应回归结果

4.2 融资约束异质性

由于我国大部分企业会面临融资约束问题，吴红等［55］、邱牧远等［56］学者研究发现企业良好的环保信息披露能够降低企业融资成本，改善融资渠道，因此预期重污染企业数字化转型对ESG 的提升作用将在受融资约束比较大的企业中会表现更明显。为了验证这一预期，利用CAMAR 里面的FC 融资约束指数，FC 指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高，将所有样本按照融资约束程度从小到大排列，然后等分成3 组，最高组为融资约束高组，取值为1；最低组为融资约束低组，取值为0。然后利用模型（1）进行分组回归检验，结果如表12 所示。可以看出，第（2）和（4）列中，重污染企业数字化转型系数显著为正，而对比融资约束低组企业，数字化转型对企业ESG 的促进作用在融资约束高组更显著，这也符合预期和中国经济的现实发展情况。上市公司面临的融资约束程度越高，就越加重视在数字经济发展的浪潮下提升ESG 表现，从而改善融资状况。

表12 融资约束分组检验结果

4.3 地区发展异质性

由于我国经济发展特殊情况，全国各地区经济发展不平衡，企业数字化转型对ESG 表现的影响可能也会因为区域发展的不同而产生差异，因此本文参考杨贤宏等［27］学者的做法，根据重污染类上市公司注册地所在省份将企业分为东部、中部、西部地区3）。同时根据王宏鸣等［57］学者较新的做法将重污染类企业分为南方地区和北方地区4），预期重污染企业数字化转型的影响将在不同地区产生差异。表13 和表14 分别是按照东中西部地区和南北地区划分的分组回归结果。可以看出：中部、西部及北方地区的重污染类企业数字化转型对其ESG 的提升作用会更显著，但对东部、南方地区的企业影响则更弱。可能的解释是由于中西部和北方地区自然资源丰厚，但数字基础设施和经济发展资源禀赋均落后于东部和南方地区，因此该地区重污染类企业数字化转型的意愿和动机往往会更强。这类污染企业进行数字化转型带来的积极影响是其能够充分利用其丰富的自然资源，降低环境污染水平，从而发挥雪中送炭的作用。

表13 东中西部地区分组检验结果

表14 南北地区分组检验结果

4.4 产权异质性

我国企业分为国有企业和非国有企业，因为我国国有企业的特殊产权性质，国企和民企在管理运营、社会目标等方面存在很大差异，因此预期重污染企业数字化转型对ESG 的提升作用会在两类企业存在较大差异。产权分组检验结果如表15 所示。可以看出，重污染企业数字化转型对其ESG 的提升作用在民企中更显著，这可能由于我国国企的政治特殊性，国企履行社会责任和进行环境治理将是其不可推卸的政治使命，国企也会受到更严格的环保监管，因此其ESG 表现将会受到更多政治因素的影响，导致数字化转型对其ESG 表现的提升作用并不敏感。

表15 产权分组检验结果

5 结论与建议

随着全球气候变化，影响了人类社会健康发展，制约了我国经济高质量发展。如何高效率控制碳排放以减缓全球气候变暖是当前政商学三界关注的热点。作为碳排放量较高的重污染企业，也是重点监督的对象。ESG 作为关注企业环境保护、社会责任和公司治理的理念，符合绿色低碳转型的可持续发展要求。随着我国数字经济不断发展，企业数字化转型也已成为助推产业升级的重要推力，并将在未来数字经济发展规划中继续发挥更大的赋能作用。重污染企业作为节能减排的重点监督对象，探索重污染企业数字化转型如何影响ESG 表现具有重要的现实经济意义。基于此现实背景下，本文利用2009—2021 年上市公司的样本，研究重污染企业数字化转型与ESG 表现之间的互动关系。研究结果表明：重污染企业数字化转型将会提升企业ESG 表现，重污染企业数字化转型通过提高绿色创新水平和信息披露水平，促使企业承担更多的环境治理，履行更多社会责任，完善公司治理，最终提升ESG 表现；进一步研究发现在融资约束更高、中西部和北方等自然资源丰富地区、民营企业中企业数字化转型对ESG 的影响会更为显著；同时在采用工具变量、固定效应、更换自变量和更换行业划分后结论仍然成立。研究结论充分体现了提高重污染企业数字化转型的水平，可以提高绿色技术创新和信息披露水平，进而提升ESG 表现，这给我国企业在数字经济时代下实现可持续发展和国家实施“双碳”目标提供一定的理论借鉴。

结合上述研究结论，本文提出以下几点建议，这也是研究的边际贡献和实践价值。

第一，重污染企业在数字化转型过程中应重视ESG 理念、重塑对ESG 理念的认知，ESG 不但有利于企业可持续发展还有利于提升企业价值。在我国经济转向高质量发展阶段，企业需要逐渐认识到其在保护环境、履行社会责任、完善公司治理等方面的投入并非增加企业负担，摒弃不科学的成本思维。相反，企业通过提高其ESG 表现，一方面可以协调与政府、员工、上下游企业等各利益相关者的关系，实现节能减排，促进企业可持续发展；另一方面通过重视生态环境、积极承担社会责任、提高公司治理能力，树立良好的企业形象，有利于赢得消费者青睐和提高投融资效率等，进而提高企业价值。

第二，重污染企业应运用数字技术提高企业绿色技术创新和信息披露水平，从而提高ESG 表现，实现经济效益和社会效益的双赢。一方面，企业应利用数字化技术加强企业内外部信息共享平台的建设，有效解决企业与各利益相关者之间的信息不对称问题，提高信息透明度，降低企业发生逆向选择的风险，赢得更多消费者青睐和获得更多投资机遇，提升企业经济效益。另一方面，企业数字化转型通过绿色技术创新，节约资源和能源，减轻生态环境污染和破坏，为员工提供安全的工作场所，为公众提供可回收利用、新型节能的环保型产品，提高企业的环境绩效和社会责任绩效，最终提高社会效益。用社会效益反哺经济效益，提高我国企业竞争力，推动我国经济高质量发展。

第三，政府应完善和加快推行企业ESG 表现评价体系，并根据企业ESG 表现对其进行奖励或惩罚。借鉴国际权威的信息披露标准和框架，同时符合中国“双碳”发展目标，完善企业ESG 表现评价体系。逐步引导企业提高其ESG 表现并自觉披露ESG 信息，加大重污染企业信息披露的监管力度。此外，对于ESG 表现较好的企业，政府可以在政府招标项目、贷款项目、税收政策适当给予奖励，例如招标优先、降低贷款利率、减税或免税等；而对于ESG 表现较差的企业，政府可以给予一定处罚，例如提高其招标要求、降低其贷款额度、监管谈话等。

第四，政府应建立数字化服务平台，帮助企业解决数字化转型过程中的难点，助力重污染企业运用数字技术实现绿色发展，推动 “双碳”目标实现。首先，政府可以搭建企业与政府部门、高端智库、媒体、产业之间的高效交流平台，打造公司数字化服务平台和系列产品等，助力公司信息化与数字化建设。其次，政府完善部分可能阻碍企业数字化转型的市场管理制度和行政审批流程，针对数字化转型的龙头企业，要积极调动其模范带头作用，利用其先进的技术和高精尖人才，反哺中小企业，让价值链内的每一主体协同共生，加快我国企业数字化转型步伐。最后，政府应鼓励区块链和云计算等技术在生产经营中推广应用，落实大数据分析、数字仿真等技术在研发创新和节能减排中推广应用，构建以数字技术为基础的绿色治理机制和研发创新体系，以数字化赋能企业环境保护和绿色生产智慧化。

注释：

1）资料来源：参考CSMAR、吴非等（2021）［37］、赵宸宇（2021）［13］数字化指标方法整理。

2）限于表格篇幅和模型统一，这里并未报告词频占比（cpzb）作为自变量的回归结果，但是结论保持一致。

3）东部地区：北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省；西部地区：内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区；中部地区：除上面东部、西部地区以外的地区。4）南方地区：上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、湖北省、湖南省、广东省、广西壮族自治区、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区；北方地区：北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、山东省、河南省、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。