促进还是抑制：数字化与制造业绿色转型发展

李帅娜 刘东阁 梁志杰

［摘 要］文章首先基于能源利用效率、绿色技术创新视角，从理论上阐释了数字化发展对制造业绿色转型的影响，其次采用2011—2020年中国30个省份样本数据实证检验了数字化对制造业绿色转型的影响及其异质性冲击，为实现制造业绿色转型发展提供新的证据。研究发现：一是数字化发展显著赋能了制造业绿色转型，这种赋能效应不仅体现在生产率方面，而且体现在产业结构方面；二是数字化对制造业绿色转型的推动作用在南方地区已经显现，而在北方地区暂未显现；三是数字化发展能够通过提高能源利用效率、促进绿色技术创新来推动制造业绿色转型；四是数字化对制造业绿色转型的推动作用在长期中依然存在，并且呈现出“边际效用递增”的特征。研究结论有利于实现制造业绿色发展，实现人与自然和谐共生的现代化。

［关键词］数字化；制造业绿色转型；能源利用效率；绿色技术创新

［中图分类号］  F49;F424；X322［文献标识码］  A［文章编号］ 1673-0461（2024）01-0052-10

一、引言

改革开放以来，随着我国经济的快速发展，与之而来的是日益突出的环境问题。传统的粗放型发展方式已经阻碍了经济社会的可持续发展，转变经济发展方式迫在眉睫［1］。《中国制造2025》明确提出“加快制造业绿色改造升级”。党的十九大报告首次将绿色纳入发展理念，提升到国家发展战略的高度。2020年9月，习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话，明确提出我国“碳达峰”“碳中和”目标。这一目标也代表着我国逐渐推动实现经济社会绿色发展，坚定不移走绿色、低碳、循环、可持续发展之路。党的二十大报告也指出，要加快发展方式绿色转型，发展绿色低碳产业，倡导绿色消费，推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式；协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。作为主要的能源消耗者，制造业实现绿色转型是实现绿色发展、促进人与自然和谐共生的重要方面之一。随着大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术的发展与应用，我国逐渐步入了一个以“数字化”为特征的新时代。2021年，我国数字经济规模达到45.5万亿元，占GDP比重达39.8%，数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显①。在数字经济时代，数据要素成为重要的生产要素，数字技术的发展与应用不仅能够优化生产要素配置，而且能够赋能升级传统产业、提升生态效率［2-3］。《中国数字经济发展报告2022年》显示，工业互联网融合应用迈入了快速成长期，应用广度不断拓展、应用程度不断加深、应用水平不断提高。那么数字化发展是否推动了制造业绿色转型呢？以及如何推动呢？这正是本文的研究主题。基于此，研究数字化对制造业绿色转型的影响具有重要意义，不仅有助于适应和引领数字技术与经济社会生活的深度融合，更有利于实现绿色发展，实现人与自然和谐共生的现代化。

比较遗憾的是，针对这一重要命题进行深入研究的文献相对较少。现有研究中关于制造业绿色转型的研究主要集中在两个方面：一是探讨绿色转型的定义与内涵［4-5］、测算［6-7］、影响因素［8-9］。二是关于绿色转型的路径探讨，已有研究中较多地分析了环境分权与规制［10-11］、市场分割［12］、机器人使用［13］、产业集聚［14］、对外投资与贸易［15-16］等对制造业企业污染排放的影响。此外，随着数字经济的发展，近年来也有部分学者开始探讨数字化转型对于制造业绿色转型的影响，但主要基于制造业绿色生产率、制造业绿色创新等视角。比如，肖静等（2022）［17］认为，地区数字化水平通过绿色技术创新赋能提升了长江经济带制造业绿色生产率。靳毓等（2022）［18］发现，数字化转型通过缓解融资约束、弱化代理冲突、提升成长能力促进了企业绿色创新。王锋正等（2022）［19］、宋德勇等（2022）［20］指出，数字化可以推动资源型企业绿色技术创新水平。综上所述，已有文献为本文提供了良好的基础，但关于数字化与制造业绿色转型之间的关系及其影响机制值得进一步探讨。

基于此，本文阐释了数字化对制造业绿色转型的影响机理，并利用2011—2020年中国30个省份的面板数据实证检验了数字化对制造业绿色转型的机制与影响。本文对现有文献的边际贡献有：其一，从研究内容上来看，本文从制造业绿色生产率、制造业产业结构绿色化两个角度综合评价了制造业绿色转型的发展水平，丰富了制造业绿色转型的含义，更加全面探讨了制造业绿色转型发展。其二，从研究视角上来看，本文基于数字化发展的角度丰富了制造业绿色转型驱动因素的研究，有利于为实现制造业的绿色转型、经济的绿色发展提供重要的理论依据。其三，从实证研究上来看，本文采用多种计量方法检验了数字化对制造业绿色发展的长短期效应与异质性冲击，为数字化发展的经济效果提供了依据。

二、理论机制

（一）数字化与制造业绿色转型

目前，虽然关于制造业绿色转型的定义尚未统一，但根据《中国制造2025》等文件中的论述以及理论研究中对制造业绿色转型的阐释［5，21］，可以认为制造业绿色转型强调的是制造业生产效率的提升、对环境负面影响的减少，以及可持续发展，在具体表现上可以分为两个维度，一是制造业绿色生产率水平，二是产业结构绿色转型程度。

数字化的发展可以提升制造业绿色生产率。数字化发展过程中会伴随着新型基础设施的不断完善，为制造业绿色生产率的提高奠定了基础。其一，新型基础设施的引进与使用会优化升级制造业的工艺与生产流程，减少废水、废气、固体废弃物等非期望产出。此外，数字技术的应用也有利于提高制造业企业对生产端以及末端的污染治理水平，进一步减少污染物的产出，最终提升制造业绿色生产率。其二，在數字化时代，数据要素成为重要的生产要素，不仅丰富了已有生产要素的构成，而且优化升级原有的资本、劳动、能源等传统生产要素。这有利于提高制造业生产过程中要素的投入与产出比例，提升制造业绿色生产率。

数字化的发展可以优化制造业结构，实现产业结构绿色转型。与传统的生产技术相比，数字技术具有技术含量高、环境成本低等典型特点，有利于推动企业从传统的“三高”型生产模式向低碳、节能、高效生产模式转变［21］。因此，在数字经济时代，数字技术的应用一方面有利于制造业生产过程中降低资源消耗、减少环境污染；另一方面有利于推动制造业中污染型行业逐渐向清洁型行业发展，即扩大了清洁型行业的占比，实现了制造业结构的绿色转型。

因此本文提出假说1：数字化发展可以推动制造业实现绿色转型。

（二）数字化与能源利用效率

数字化发展不仅丰富了生产要素，改善了既定的要素投入配比，而且重构了传统生产要素配置，这就为能源利用效率的提高奠定了基础。第一，数据要素的出现优化了生产要素的重新组合，有利于实现能源的高利用效率。数据的高渗透性使得其能够与传统生产要素相融合，优化与升级制造业中劳动、资本、能源等传统生产要素，实现了生产要素复杂化、高级化，从而提高整体要素配置水平，提升了能源利用效率［22］。第二，数字化实现了制造业行业内部流程的优化，减少了能源消耗，提高了能源的利用效率。数字技术具有低成本获取信息、高效传播信息、互联共享的特征，这使得制造业实时获取生产、流通、分配、消费等环节的信息成为可能，推动了制造业实现精准化管理。进一步地，通过数字技术对监测数据进行分析，制造业企业可以进行最优的生产规划，实现内部流程的升级，提高能源的利用效率。第三，数字化发展为优化能源消耗结构奠定了基础，有利于提高能源的利用效率。数字技术的出现与应用有利于制造业企业发掘新的能源或者调整原有能源的消耗份额，这有利于调整企业能源消耗结构，整体提升能源利用效率。

能源利用效率的提升会直接带动制造业绿色转型发展。基于现有技术水平，在制造业的生产过程中往往会伴随着二氧化碳、二氧化硫等污染物的产出。因此，通常一致认为能源消耗是环境污染的直接来源，能源利用效率的提升是降低环境污染、實现绿色发展的重要手段。

因此本文提出假说2：数字化发展可以提高能源利用效率，进而推动制造业绿色转型。

（三）数字化与绿色技术创新

数据要素是数字经济中的核心要素，这一具有革命性生产要素的应用，正是数字化时代绿色技术创新的重要驱动力。因此，数字化发展有利于增强制造业技术集约化趋势，推动制造业技术创新体系持续发展，进而推动其绿色转型。

数字化加快了企业的信息化进程，大数据、云计算、区块链、物联网等新技术的应用提高了绿色技术创新各个阶段的效率。其一，在技术创新决策阶段，数字化实现了访问、搜索、检索和存储信息的低成本、高精准度。这将有利于技术研发部门准确、及时地获悉国际国内市场动向，把握行业先进技术和经济动态，进而降低技术创新的盲目性和风险性。其二，在技术创新实施阶段，一是数字化拓展了企业外部搜索的深度和广度，促使绿色技术创新要素在更广范围、更多领域、更深层次上实现优化配置、获得更为丰富的创新资源［23］；二是数据要素与传统创新资源的深度融合增强了传统创新资源的边际产出及其质量，为绿色技术创新的实现奠定了基础；三是数字化的应用实现了信息的集成与共享，很大程度上消除了创新要素供需双方的信息障碍，提高了研发团队与其他团队的沟通效率，有助于节约绿色技术创新的搜寻成本、代理成本和治理成本［24］，推动绿色技术创新。其三，在技术创新实现阶段，一方面数字化打破了时空壁垒，极大拓宽了新技术推广的渠道和范围，同时新技术会在数字化的推动下向其他产业渗透，提高本地区制造业部门整体的技术创新效率；另一方面数字化优化了绿色技术创新环境，比如，推动形成大众创新的良好环境以及形成开放式创新环境，促进企业整合绿色技术创新所需的资源要素，提高其自身的绿色技术创新能力。

绿色技术创新能力的高低会直接影响到制造业绿色转型水平，绿色技术创新水平越高，越有利于推动制造业绿色转型。制造业绿色技术创新更多地表现为清洁生产技术、污染治理技术的提升［25］。一方面，制造业在生产的过程中引入清洁生产技术，能够升级原有的污染性老旧设备，减少生产过程中产生的废水、废气、固体废弃物的数量，实现制造业的绿色发展。另一方面，制造业在生产的过程中引入污染处理技术，推动实现了污染物的有效处理、回收，进而实现制造业的绿色转型。

因此本文提出假说3：数字化发展可以促进绿色技术创新，进而推动制造业绿色转型。

三、实证研究设计与分析

（一）模型构建与变量选择

为了更加全面地探讨数字化对制造业绿色转型发展的影响这一问题，本文构建如下计量模型：

lnGTit=α+βlndigit+γXit+ηt+υt+εit（1）

式中，i 表示省份，i=1，2，…，N；t表示时间，t=1，2，…，T；GTit代表i省份的制造业在t年的绿色转型水平；digit代表i省份在t年数字化发展水平；Xit代表影响制造业绿色转型的其他变量，即控制变量；α表示常数项；β表示数字化变量的估计系数，表征数字化发展影响制造业绿色转型的程度，是本文关注的核心系数；γ表示控制变量对制造业绿色转型的影响系数；ηt表示年份固定效应；υt表示省份固定效应；εit表示随机误差项。

被解释变量：制造业绿色转型水平（GT）为本文的被解释变量，为更好地阐释与量化制造业绿色转型水平，本文将从生产率和产业结构两方面来量化，即将制造业绿色生产率和制造业清洁化度两个指标采用熵权法进行计算，作为制造业绿色转型的表征变量。其一，制造业绿色生产率（gtfp）采用DDF模型和GML生产率指数法来测算。具体而言，劳动投入采用制造业从业人数作为代理变量；资本投入采用制造业资本存量②指标来进行量化；能源投入采用地区工业能源消费总量（万吨标准煤）表示；期望产出采用制造业GDP表示，并且按照2011年的不变价格指数进行折算；非期望产出主要采用工业废水中化学需氧量排放量（万吨）、SO2 排放量（万吨），以及工业固体废弃物产生量（万吨）等变量。其二，制造业清洁化度（qjd）的测算参考胡安军（2019）［29］、AKBOSTANCI 等（2007）［30］的研究，以清洁型制造业和污染型制造业的工业总产值之比来量化③。具体指标如表1所示。

核心解释变量：数字化发展水平（dig）为本文的核心解释变量，本文借鉴庞瑞芝等（2021）［31］的研究，从数字基础设施建设、数字产业的发展、数字化应用水平等方面采用熵值法量化地区数字化发展水平。其中数字基础设施建设主要包括单位面积的长途光缆线路长度、人均互联网宽带接入端口、人均移动电话交换机容量等变量；数字产业的发展主要包括人均电信业务量，信息传输、软件和电子技术服务业从业人员占比及其GDP占比等变量；数字化应用水平主要包括数字普惠金融指数④、移动电话普及率、互联网普及率、每百家企业拥有网站数、人均快递业务量（平均每一营业网点服务人口）等变量。具体指标如表2所示。

控制变量：①环境规制（er）：采用制造业污染治理投资总额与制造业总产值的比值作为替代变量；②能源消费结构（fcs）：采用（1－煤炭消费量/能源消费总量）表示；③市场竞争程度（mar）：以规模以上工业企业数量作为替代变量；④政府支持（zfr）：采用规模以上工业企业 R&D 资金中政府资金占比表示；⑤对外开放程度（tra）：以地区进出口贸易总额占地区GDP之比作为代理变量，其中各省份历年FDI按当年汇率计算；⑥经济发展水平（pgd）：采用人均GDP表示，并以2011年不变价格指数进行折算；⑦外商直接投资（fdi）：选用实际外商直接投资额占 GDP 的比重来作为衡量；⑧人力资本（hum）：采用各省份就业人员的平均受教育年限来测算人力资本水平⑤；⑨城镇化水平（urb）：以城镇人口占总人口的比重作为其代理变量。

（二）数据来源与说明

鉴于样本的连续性以及数据的可得性，本文最终选取2011—2020年除中国香港、澳门、台湾三个地区以外的30个省份（因西藏数据不全，故未納入研究）的面板数据作为研究样本。其中，涉及的相关数据如无特殊说明均来源于历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》，以及各省份的统计年鉴。变量的描述性统计见表3。

（三）回归分析

为更加准确检验数字化对制造业绿色转型的影响效应，下文分别报告了是否加入控制变量的回归结果，如表4所示。结果表明，无论是否加入控制变量，数字化均可显著推动制造业绿色转型发展。

具体来看，列（1）显示，在未加入控制变量时，数字化每深化一个百分点，制造业绿色转型发展水平显著提升0.249个百分点。列（4）显示，将区域层面的控制变量全部纳入计量模型之后，数字化发展仍可推动制造业实现绿色转型，影响系数为0.104，且通过了5%水平下的显著性检验。此外，本文还分别汇报了数字化对制造业绿色生产率以及制造业清洁化度的影响。根据列（5）和列（6）可知，数字化变量的系数分别为0.237和0.228，且通过了显著性水平检验。这意味着，数字化发展不仅可以提高制造业绿色生产率，而且推动制造业产业结构的清洁化发展，即数字化对制造业绿色转型的推动作用不仅表现在生产率方面，而且表现在产业结构方面，验证了假说1。进一步比较发现，数字化对制造业绿色生产率的提升作用更加显著。数字化之所以对制造业绿色转型有着显著的积极影响，究其原因，一方面是因为伴随着数字化的发展，数据要素成为重要的生产要素之一，有利于提高制造业生产过程中要素的投入与产出比例，并且减少了废水、废气、固体废弃物等非期望产出，最终提升制造业绿色生产率；另一方面是因为，数字技术的应用不仅有利于制造业生产过程中降低资源消耗、减少环境污染，还有利于推动制造业中污染型行业逐渐向清洁型行业发展，实现了制造业产业结构的绿色转型。

（四）稳健性检验

为了保证研究结果的准确性与可靠性，本文将从以下三个方面进行稳健性检验。

1.内生性检验

在前文的分析中，虽然控制了省份层面的其他变量以及时间、省份固定效应，但仍然存在遗漏部分难以刻画变量的可能。因此，为避免估计偏误，下文将采用工具变量模型进行估计。关于工具变量的选择，一是借鉴赵宸宇等（2021）［32］的研究，采取数字化变量的滞后一期作为该变量的工具变量。结果如表5的列（1）所示，数字化程度每增加一个百分点，制造业绿色转型水平显著提升0.125个百分点。二是借鉴赵涛等（2020）［33］、袁淳等（2021）［34］的方法，采用各省份在1988年的邮电历史数据作为数字化水平的工具变量，即工具变量为1988年各省份每万人邮政局所的数量与上一年全国互联网宽带接入端口数量的交互项。结果如表5的列（2）所示，其一，工具变量识别不足以及弱识别的检验结果均证明了该工具变量的有效性；其二，数字化程度变动1%，制造业绿色转型水平提升0.357%，且通过了1%水平的显著性检验，佐证了前文的结论。

2.替换核心解释变量

数字化水平是本文的核心解释变量。因此，为避免测算数字化水平过程中产生偏误，进而影响估计结果，本部分将采用主成分分析法再次测算数字化发展水平，重新考察数字化对制造业绿色转型的影响效应。回归结果如表5中的列（3）所示，数字化对制造业绿色转型有着显著推动作用的结论依然成立。具体而言，数字化水平每提高1%，制造业绿色转型程度显著提升0.029%。

3.改变样本区间范围

刘军等（2020）［35］认为，中国数字经济的发展水平分为萌芽期、蓬勃发展期，在萌芽期数字经济水平及其经济效应相对较弱，因此，研究数字经济及其效应的时期选择应该以政府开始重视数字经济发展为依据。基于此，本部分仅采用2015—2020年的样本重新进行估计，回归结果见表5中列（4）。结果显示，数字化对制造业绿色转型的影响系数为0.069，且通过了1%水平的显著性检验。这意味着数字化发展的确显著推动了制造业绿色转型，佐证了上文中的观点。

（五）基于地理区位的异质性

地区之间的经济水平、资源禀赋、政策制度等方面具有明显的差异性，这不仅会影响到数字化的发展程度，而且会影响到制造业的发展水平。那么，数字化对制造业绿色转型的推动作用是否会受到这一地区差异的影响呢？本部分参考已有研究［36］，以秦岭-淮河分界线为依据，将30个省份划分为南方、北方地区，来探讨数字化发展对制造业绿色转型的影响如何因地理区位的变化而变化，回归结果见表6。

术的应用提高了制造业绿色技术创新各个阶段的效率。绿色技术创新水平的提高推动了原有的污染性老旧设备升级，有利于污染物的有效处理、回收，进而实现制造业的绿色转型。为验证上述作用路径，本部分采用中介效应模型对其进行检验。其中，关于能源利用效率（EU）的量化，借鉴多数学者的做法，即以制造业能源消费总量与制造业GDP的比值作为替代变量；关于绿色技术创新（GTI）的量化，采用地区每万人绿色专利申请量来衡量，具体检验结果如表7所示。

表7中的回归结果表明，能源利用效率与绿色技术创新是数字化推动制造业绿色转型的重要作用路径。具体来看，列（1）显示，数字化变量的影响系数显著为0.203，这意味着数字化的确提升了能源利用效率，与前文的机制分析一致。列（2）的估计结果表明，在纳入数字化与能源利用效率的模型中，能源利用效率变量的系数显著为0.067。综上所述，数字化发展可以提高能源利用效率，进而推动制造业绿色转型，即验证了假说2。列（5）表明，数字化水平对绿色技术创新的影响系数在10%水平下显著为0.557。这说明，随着数字化水平的提高，大数据、云计算、区块链、物联网等新技术的应用提高了绿色技术创新各个阶段的效率，提升了其自身的绿色技术创新能力，这与前文的机制分析基本一致。列（6）的估计结果显示，在纳入数字化与绿色技术创新的模型中，绿色技术创新变量的系数为0.018，且通过了5%水平的显著性检验。综上所述，绿色技术创新是数字化提升服务业生产率的重要影响机制，即验证了假说3。

此外，在表7中的模型回归结果中，本文还汇报了能源利用效率与绿色技术创新机制对制造业绿色转型各个方面的影响。列（3）～列（4）的结果表明，在同时纳入数字化与能源利用效率变量的模型中，能源利用效率变量的系数分别显著为0.642、0.170。这意味着，能源利用效率是数字化提升制造业绿色生产率、制造业清洁化度的重要影响机制。同样的，列（7）～列（8）的结果显示，在同时纳入数字化与绿色技术创新变量的模型中，绿色技术创新变量的系数均显著为正，即绿色技术创新是数字化提升制造业绿色生产率、制造业清洁化度的重要影响机制。

由表6可知，数字化对制造业绿色转型的推动更加偏向于南方地区，而在北方地区暂未显现。具体来看，列（1）显示，在南方地区，数字化水平每提高一个百分点，制造业绿色转型水平提升0.137个百分点，且通过了5%水平的显著性检验，即与总样本的研究结论相一致，数字化有利于推动制造业绿色转型。列（2）显示，在北方地区，数字化对制造业绿色转型的影响系数为正，但并未通过统计性检验，即数字化发展并未明显赋能北方地区制造业绿色转型。本文认为产生这种差异的主要原因可能在于相对于北方地区，南方地区在资源禀赋、地理区位、经济水平、技术水平等方面具有明显优势，这也为数字化发展奠定了基础。限于数字化等相关基础设施的不完善、不充分，数字化市场范围不足等条件，北方地区数字化红利无法完全释放，也就导致其对制造业绿色转型的赋能效应并未显现。

四、拓展性分析

（一）机制检验

一方面，数字化发展使得数据成为重要的生产要素，不仅优化了生产要素的组合，而且实现了制造业行业内部流程的升级，有利于减少能源消耗，提高能源的利用效率，进而带动制造业绿色转型发展。另一方面，数字化加快了企业的信息化进程，新一代信息技

（二）长期效应

前文探讨了数字化发展对制造业绿色转型的短期影响，那么在长期中，数字化对制造业绿色转型的推动效应是否依然存在呢？为此，本部分将借鉴苟琴等（2018）［37］的研究，分别采取每2年、每5年移动平均的方法来构建均值面板数据。具体结果如表8所示。

由表8列（1）、列（4）可知，数字化变量对制造业绿色转型的影響系数均显著为正，只不过在影响系数大小与统计上的显著性方面有所不同。这表明，数字化发展能够推动制造业绿色转型的效应在长期中依然显著存在。列（2）、列（3）与列（5）、列（6）中数字化变量的系数显示，数字化发展对制造业绿色生产率、制造业清洁化度的积极影响在长期中也依然存在。此外，通过对比列（1）～（3）与列（4）～（6）中数字化变量系数的大小与显著性水平可知，数字化对制造业绿色转型的推动作用呈现出“边际效用递增”的特征。本文认为主要原因包括以下几点：一是数字化的发展不断深入推进。2016—2021年我国数字经济呈现快速发展趋势，2021年我国数字经济规模占GDP比重增长到39.8%，数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显。二是数据的不断累积及其“边际效用递增”特征。数据要素是数字化时代新的关键生产要素，该生产要素也具有新的特征，尤其是“边际效用递增”特征。

五、结论与启示

本文从理论上探讨了数字化发展不仅可以提高制造业绿色生产率，而且可以推动制造业产业结构的绿色转型。在这一过程中，能源利用效率、绿色技术创新起着非常重要的中介效应。基于此，采用2011—2020年中国30个省份样本数据，从制造业绿色生产率和制造业清洁化度两个方面量化制造业绿色转型程度，实证检验了数字化对制造业绿色转型的影响及其异质性冲击。研究发现：数字化对制造业绿色转型的推动作用不仅表现在生产率方面，而且表现在产业结构方面，验证了假说1。进一步的异质性分析发现，数字化发展对制造业绿色转型的赋能效应存在区域差异性，在南方地区更加凸显，在北方地区暂未显现，这主要是因为南方地区的数字化水平明显高于北方地区。拓展性分析发现，一方面，数字化发展可以提高能源利用效率、促进绿色技术创新，进而推动制造业绿色转型，即能源利用效率、绿色技术创新是数字化影响制造业绿色转型的重要机制，验证了假说2和假说3；另一方面，数字化发展不断深入推进，数据的不断累积及其“边际效用递增”特征使得数字化对制造业绿色转型的推动作用在长期中依然存在。

本文剖析了数字化与制造业绿色转型的关系，并深化了数字化如何影响制造业绿色转型的认识，同时也蕴含着重要的政策启示：

第一，加快推进数字化进程。数字化发展对于推动制造业绿色转型，实现绿色发展方式具有不可忽视的作用。一方面，通过加大对人工智能、5G等新型基础设施投资力度，逐步扩大其覆盖面，以夯实数字基础设施建设，促进数字产业的发展，充分释放数字化的“红利”。另一方面，不断提高数字化应用水平。各地要继续积极推进“数字中国”等政策落实，不仅可以引导制造业行业将数字化理念融入其发展中，而且可以通过向消费者宣传绿色消费理念，倒逼制造业实现绿色转型。与此同时，重视数字化发展过程中的地区差异问题，加强对数字化水平相对较低地区的资金、人才等资源的支持，谨防“数字鸿沟”现象的进一步发展。

第二，提高制造业行业的能源利用效率。数字化的发展提高了制造业行业的能源利用效率，能源利用效率的提升有利于实现制造业的绿色转型。因此，应重视制造业能源利用效率的提高。一方面制定相关的支持政策，鼓励制造业企业将清洁技术应用于产业生产的各个环节；另一方面推动制造业企业积极进行数字化转型发展，优化制造业行业内部流程，减少能源消耗，提高能源利用效率。

第三，不断推动绿色技术创新。绿色技术创新是数字化推动制造业绿色转型的重要机制，在制造业绿色转型的过程中有着不可忽视的作用。因此，一方面要加大对绿色技术创新的政策、人才、资金等方面的支持；另一方面积极宣传绿色发展理念，引导制造业的发展采用绿色技术，提高地区及企业开展绿色技术创新的积极性。最终增强绿色技术创新在数字化推动制造业绿色转型过程中的传导力，实现将数字化对制造业绿色转型的积极作用最大化。

［注 释］

①

数据来源于《中国数字经济发展报告2022年》。

② 资本存量根据永续盘存法进行估算，具体公式为：Kt=ItPt+（1-δt）Kt-1，Kt-1=It/（gt+δt），基年的资本存量利用HARBERGER［26］的稳态方法测算。其中Kt为当期资本存量，Kt-1为上一期资本存量，It是投资额，Pt为价格，δt为折旧率，gt为产出的几何平均增长率。对于资本折旧率目前还没有统一的标准，按照现有文献的惯例，将制造业资本折旧率设为10.96%［27-28］。

③ 以各行业污染排放强度（各行业三废排放量/各行业总产值）的中位数作为划分依据，将制造业划分为清洁型制造业和污染密集型制造业两类。其中清洁行业包括（17个）：烟草制品业，纺织服装、服饰业，家具制造业，印刷和记录媒介复制业，文教、工美、体育和娱乐用品制造业，医药制造业，橡胶和塑料制品业，通用设备制造业，专用设备制造业，汽车制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业，其他制造业，废弃资源综合利用业，金属制品、机械和设备修理业。污染行业包括（14 个）：农副食品加工业，食品制造业，酒、饮料和精制茶制造业，纺织业，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业，造纸和纸制品业，石油、煤炭及其他燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，非金属矿物制品业，化学纤维制造业，黑色金属冶炼和壓延加工业，有色金属冶炼和压延加工业，金属制品业。

④ 本指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团研究院组成的联合课题组负责编制。

⑤ 平均受教育年限=小学比重×6+初中比重×9+高中比重×12+大专及以上学历比重×16。

［参考文献］

［1］程中华，李廉水.全球价值链嵌入与中国制造业绿色增长［J］.科学学研究，2021，39（5）：822-832.

［2］周清香，何爱平.数字经济赋能黄河流域高质量发展［J］.经济问题，2020，495（11）：8-17.

［3］贾利军，陈恒烜.数字技术助力中国技术赶超：理论逻辑与政策取向［J］.政治经济学评论，2021，12（6）： 135-157.

［4］王昀，孙晓华.政府补贴驱动工业转型升级的作用机理［J］.中国工业经济，2017，355（10）： 99-117.

［5］闫雅芬.技术创新影响工业绿色转型的效应与路径研究［D］.北京：北京科技大学，2021.

［6］邓慧慧，杨露鑫.雾霾治理、地方竞争与工业绿色转型［J］.中国工业经济，2019，379（10）： 118-136.

［7］FENG Y J， DONG X， ZHAO X M， et al. Evaluation of urban green development transformation process for Chinese cities during 2005—2016［J］. Journal of cleaner production， 2020， 266： 121707.

［8］孙海波，刘忠璐.环境规制、清洁技术创新与中国工业绿色转型［J］.科研管理，2021，42（11）：54-61.

［9］LI C，LIU X H，BAI X，et al. Financial development and environmental regulations：the two pillars of green transformation in China［J］. International journal of environmental research and public health， 2020， 17 （24）： 9242.

［10］彭星.环境分权有利于中国工业绿色转型吗？——产业结构升级视角下的动态空间效应检验［J］.产业经济研究，2016， 81（2）： 21-31.

［11］万攀兵，杨冕，陈林.环境技术标准何以影响中国制造业绿色转型——基于技术改造的视角［J］.中国工业经济，2021， 402（9）： 118-136.

［12］吕越，张昊天.打破市场分割会促进中国企业减排吗？［J］.财经研究，2021，47（9）：4-18.

［13］盛丹，卜文超.机器人使用与中国企业的污染排放［J］.数量经济技术经济研究，2022，39（9）： 157-176.

［14］苏丹妮，盛斌.产业集聚、集聚外部性与企业减排——来自中国的微观新证据［J］.经济学（季刊）， 2021（5）： 1793-1816.

［15］刘晓丹，闫帅.对外直接投资对母国企业污染排放的影响［J］.国际贸易问题，2023，482（2）： 143-157.

［16］陈登科.贸易壁垒下降与环境污染改善——来自中国企业污染数据的新证据［J］.经济研究，2020，55（12）：98 -114.

［17］肖静，曾萍，任鸽.如何提升制造业绿色转型绩效？——基于TOE框架的组态研究［J］.科学学研究，2022，40 （12）：2162-2172.

［18］靳毓，文雯，何茵.数字化转型对企业绿色创新的影响——基于中国制造业上市公司的经验证据［J］.财贸研究，2022，33 （7）：69-83.

［19］王锋正，刘向龙，张蕾，等.数字化促进了资源型企业绿色技术创新吗？［J］.科学学研究， 2022，40（2）：332-344.

［20］宋德勇，朱文博，丁海.企业数字化能否促进绿色技术创新？——基于重污染行业上市公司的考察［J］.财经研究，2022，48 （4）： 34-48.

［21］戴翔，杨双至.数字赋能、数字投入来源与制造业绿色化转型［J］.中国工业经济， 2022， 414（9）： 83-101.

［22］李海舰，赵丽.数据成为生产要素：特征、机制与价值形态演进［J］.上海经济研究，2021， 395（8）：48-59.

［23］DOLOREUX D， PORTO GOMEZ I. A Review of （almost） 20 years of regional innovation systems research ［J］. European planning studies，2016（11）：371-387.

［24］王金杰，郭樹龙，张龙鹏.互联网对企业创新绩效的影响及其机制研究——基于开放式创新的解释［J］.南开经济研究，2018， 204 （6）：170-190.

［25］WANG Y Z， HANGM Y， WANG Q W， et al. Cleaner production vs endofpipe treatment：evidence from industrial SO2 emissions abatement in China［J］. Journal of environmental management，2021，277：111429.

［26］HARBERGER A C.Perspectives on capital and technology in less developed countries ［M］//ARTIS M J， NOBAY A R（eds.）. Contemporary economic analysis. London： Croom Helm 1978：69-151.

［27］单豪杰. 中国资本存量K的再估算：1952—2006年［J］. 数量经济技术经济研究， 2008 （10）：17-31.

［28］于斌斌. 生产性服务业集聚能提高制造业生产率吗？——基于行业、地区和城市异质性视角的分析［J］. 南开经济研究， 2017（2） ： 112-132.

［29］胡安军.环境规制、技术创新与中国工业绿色转型研究［D］.兰州：兰州大学，2019.

［30］AKBOSTANCI E， TUN G， TRTASIK S. Pollution haven hypothesis and the role of dirty industries in Turkey’s exports［J］. Environment and development economics， 2007，12（2）：297-322.

［31］庞瑞芝，张帅，王群勇.数字化能提升环境治理绩效吗？——来自省际面板数据的经验证据［J］.西安交通大学学报（社会科学版），2021，41（5）：1-10.

［32］赵宸宇，王文春，李雪松.数字化转型如何影响企业全要素生产率［J］.财贸经济，2021，42 （7）：114-129.

［33］赵涛，张智，梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据［J］.管理世界， 2020， 36（10）：65-76.

［34］袁淳，肖土盛，耿春晓，等.数字化转型与企业分工：专业化还是纵向一体化［J］.中国工业经济，2021（9）： 137-155.

［35］刘军，杨渊鋆，张三峰.中国数字经济测度与驱动因素研究［J］.上海经济研究，2020（6）：81-96.

［36］卢现祥，王素素.中国要素市场化配置水平的南北差异及形成机理［J］.数量经济技术经济研究， 2021，38 （11）：21-42.

［37］苟琴，蔡辉，徐建国.资本账户开放与经济增长——长短期效应及渠道研究［J］.经济科学， 2018（2）：45-59.

Promoting or Suppressing： Digitalization and Green Transformation 

of Manufacturing Industry

Li  Shuaina1，2，  Liu  Dongge3，  Liang  Zhijie4

（1. School of Economics， Hebei GEO University， Shijiazhuang 050031， China; 2. Research Base for 

ScientificTechnological Innovation and Regional Economic Sustainable Development of Hebei Province， Shijiazhuang 050031， China; 

3. School of Economics， Nankai University， Tianjin 300071， China; 4. Transportation & Economics 

Research Institute， China Academy of Railway Sciences Corporation Limited， Beijing 100081， China）

Abstract：

Based on the perspectives of energy utilization efficiency and green technology innovation， this article first theoretically explains the impact of digital development on the green transformation of manufacturing industry， and then empirically tests the impact of digitization on the green transformation of manufacturing industry and its heterogeneous impact using sample data from 30 provinces in China from 2011 to 2020. The research findings are as follows： Firstly， the digitalization has significantly enabled the green transformation of manufacturing industry， and this enabling effect is manifested not only in terms of productivity， but also in terms of industrial structure. Secondly， the driving effect of digitalization on the green transformation of manufacturing industry has already emerged in the southern region， but  not in the northern region. Thirdly， the digitalization can promote the green transformation of manufacturing industry by improving energy efficiency and promoting green technology innovation. Finally， the role of digitalization in promoting the green transformation of manufacturing industry still exists in the long term， and shows a feature of increasing marginal effects. The research conclusions of this article are conducive to achieving the green development of manufacturing industry and the modernization of harmonious coexistence between human and nature.

Key words：

digitization; green transformation of manufacturing industry; energy efficiency; green technology innovation

（責任编辑：张梦楠）