绿色金融对重污染企业数字化的影响

关键词 绿色金融；重污染企业；数字化转型；信息透明度；绿色技术创新

中图分类号 F832；F276 文献标志码 A 文章编号 1002-2104（2024）08-0093-10 DOI：10. 12062/cpre. 20240313

重污染行业以高能耗、高污染、高碳排放的“三高”为突出特征，是履行清洁生产与减少碳排放的首要责任主体。重污染行业企业能否实现绿色低碳转型，是决定绿色产业结构能否建立，“双碳”目标能否实现的关键。重污染企业多采用粗放式生产方式，往往注重经济效益，而忽视环境代价，是企业表现出“三高”特征的根源所在。通过将数字技术嵌入重污染企业的生产经营，依靠传感器、物联网与大数据分析，能够实现投入与产出的精准监测，优化供应链与产业链管理；依靠自动化、人工智能与深度学习技术，能够优化资源整合方式，提升生产线的运行效率。数字化转型既能够提升资源管理能力［1］，又可以实现更高水平的财务绩效和环境绩效［2］，已经成为重污染企业绿色转型的重要引擎。

然而，重污染企业同时面临着时代挑战与政策困境，很难通过动态自我调整实现数字化转型［3］。绿色金融以支持绿色经济发展为宗旨，不仅致力于实现产出结果的低碳化转型，更是实施生产过程数字化转型的战略资源。为支持绿色产业发展、引导重污染企业绿色低碳转型，中国逐步构建起绿色金融体系。2012年，原银监会发布《绿色信贷指引》，确立了银行业绿色信贷的纲领性文件，标志着绿色金融体系的开端。此后，在一系列制度安排的推动下，中国已初步形成绿色贷款、绿色债券、绿色基金、碳金融产品等多层次绿色金融产品和市场体系。

绿色金融在推动重污染企业转型方面发挥着不可或缺的作用，为其提供了必要的动力和资金支持。绿色金融通过评估企业的环境与社会风险设置授信资格，对已授信项目的全部环节进行监控，限制了重污染企业“三高”产能扩张，倒逼企业转变生产方式。同时，绿色金融为绿色低碳项目提供低成本的信贷支持，激励重污染企业将要素投入绿色技术创新与环保项目建设。绿色金融作为重污染企业绿色转型的强驱动力，是否也为重污染企业的数字化转型提供资源支持与内在激励，是否能够帮助重污染企业克服“不会转”“不敢转”“不能转”的困境。如果上述影响切实存在，又是通过何种渠道实现？本研究通过理论与实证研究绿色金融对重污染企业数字化的影响，为完善绿色金融体系做出理论贡献，为推动重污染企业数字化转型，实现低碳化转型提供研究支撑与政策启示。

1文献综述

已有文献围绕绿色金融的政策评估、重污染企业发展进行了深入研究，并取得了丰硕的成果，但鲜有学者讨论绿色金融对重污染企业数字化的影响。在绿色金融的政策评估方面，已有研究主要聚焦于企业创新、投融资行为与环境治理等3方面。第一，绿色金融的创新效应研究。诸多研究表明绿色金融对技术创新具有促进作用。绿色金融能够缓解企业融资约束、增加企业流动性债务融资，有效提升企业创新水平；相比非污染企业，绿色金融对污染企业的创新效应更加突出［4］。同时，绿色金融对绿色创新也有促进作用。Bai等［5］发现绿色金融为企业绿色创新项目提供了更有保障的融资环境，尤其风险承担能力更差的企业，受到绿色创新的激励作用更显著。在更多元的视角中，学者们发现绿色金融能够通过强化研发投入动机、降低债务成本、增加创新投入、引导外商投资等机制［6］，引导资金流入绿色项目，进而推动绿色创新。第二，绿色金融的投融资行为研究。绿色金融具有融资惩罚效应、投资抑制效应和融资激励效应。有关融资惩罚效应的研究发现，绿色信贷政策提升了重污染企业的债务融资成本，而商业信用作为替代性融资渠道显著增加［7］；关于投资抑制效应的研究发现，绿色信贷通过缓解委托代理问题、实现银行信贷契约等机制有效抑制了重污染企业的过度投资与非效率投资行为［8］；融资激励效应的文献指出，绿色金融的信用利差为企业提供融资激励［9］。第三，绿色金融的环境治理效应。绿色金融能够显著加快重污染企业实施绿色转型，并且主要通过前端治理，而非末端治理实现［10］。

在重污染企业的发展方面，已有研究主要聚焦于重污染企业的绿色转型、绿色创新、投资行为等3方面。第一，有关重污染企业的绿色转型方面，各类手段所实现的绿色转型成效存在差异。法律与政策手段具有良好的绿色转型效果，新《中华人民共和国环境保护法》通过内部创新激励效应与外部竞争缓解效应，共同促进了重污染企业转型升级［11］；绿色信贷政策达成的高污染企业减排成效十分显著，且企业的前端污染减少是主要途径［12］。实施绿色信贷政策有助于拓展重污染企业的多元化发展路径，显著推动了企业转型升级［13］。但媒体压力并非重污染企业绿色转型的有效推手，尽管重污染企业迫于媒体压力，会实施绿色并购，但也仅是转移舆论焦点的策略工具，而非实质性的绿色转型［14］。第二，有关重污染企业绿色创新方面。学者们发现，绿色产业政策能够通过提供政策补贴与银行贷款促进绿色创新，环境伦理、环境规制、污染报道均促进了企业绿色创新［15-16］。第三，有关重污染企业的投资行为方面。当空气污染上升时，重污染企业对未来环保政策持有“悲观预期”，导致投资支出减少［17］。地方政府强化环境监管和国家实施环境垂直监管，均能促进重污染企业环保投资的增加［18］。孙莹等［19］从绿色金融角度发现，绿色信贷政策抑制了重污染企业的金融投资行为。综上所述，影响重污染企业绿色转型的因素多种多样，其中绿色金融对企业绿色转型、绿色创新均具有显著影响。

少数学者关注到绿色金融对数字化转型的影响，例如杜家廷等［20］聚焦绿色金融对工业数字化转型的作用，发现相比传统金融，绿色金融在促进工业数字化转型方面更具公平性，但尚未有研究涉及绿色金融对重污染企业数字化转型的影响。虽然还未有学者关注到本研究议题，但有3条文献对本研究具有重要的启发意义：其一讨论了绿色发展对数字化转型的推动作用，发现数字化转型是企业应对低碳发展规制的有力措施［21］；另两条则将数字化转型作为自变量，提出数字化转型具有绿色经济效应。从绿色创新角度，数字技术为绿色创新提供所需的信息共享与知识整合，并且对非高新技术企业、重污染企业的绿色创新激励更显著［22-23］。从绿色转型角度，数字化转型能够推动企业实现绿色结构化、绿色能力化与绿色杠杆化转型［24］。由此引申，企业数字化转型与绿色发展具有内在一致性，绿色金融旨在为绿色发展提供融资支持，因而可能成为重污染企业数字化转型的重要驱动因素。

综上所述，绿色金融政策评估与重污染企业发展的诸多文献构成了本研究不可或缺的参考依据。同时，也发现学界有关绿色金融与数字化转型的研究基本是割裂的。有关绿色金融对数字化转型的影响，尤其绿色金融能否驱动重污染企业实施数字化转型，已有研究仅提供了间接证据，尚未有文献进行直接解答。

与已有研究相比，本研究的边际贡献包括如下3点：第一，深入回答重污染企业如何发展这一议题。当前，绿色发展已经成为中国经济底色，重污染企业实现绿色转型是中国经济实现绿色发展的关键。在企业数字化已经成为经济绿色发展重要驱动力的背景下，学者们忽略了重污染企业数字化这一重要议题。本研究讨论重污染企业数字化转型的问题，从数字化视角回答重污染企业如何实现绿色转型。第二，拓展绿色金融研究领域。在绿色金融研究持续深入、层次不断丰富的前提下，学者们忽略了绿色金融对重污染企业数字化转型的可能影响。本研究从绿色金融出发，深入讨论重污染企业的数字化问题，不仅丰富绿色金融研究现状，而且开辟绿色金融影响企业数字化这一全新领域。第三，从经济政策不确定性和政企关联视角下，探讨绿色金融对重污染企业数字化影响的差异性。在研究内容上，利用计量回归全面系统地研究绿色金融对重污染企业数字化的影响，并且进一步从宏观经济政策与微观政企关联双视角出发，从企业内外部分别考察经济政策不确定性、政企关联因素在绿色金融影响重污染企业数字化时的差异性，结论对政府制定政策有重要启示作用。

2 理论分析与研究假说

2. 1 绿色金融对重污染企业数字化影响的理论分析

绿色金融是指为绿色经济发展提供支持的金融活动，是政策安排与市场工具创新的制度集合，既包括绿色信贷政策、绿色金融改革创新试验区等政策安排，也包含绿色债券、绿色基金等金融衍生工具创新。绿色金融对重污染企业的生存现状与发展路径存在两方面影响：一方面，以绿色信贷为代表的绿色金融制度强化了对重污染行业的约束与监督功能，抑制重污染企业的生产规模与融资行为［25-26］；另一方面，绿色金融工具的创新增量拓展了绿色资源边界，引导金融体系内外的资源向绿色领域集中，为重污染企业实施绿色转型提供激励与资源支持［27］。

为支撑绿色发展与培育远期竞争力，数字化转型是重污染企业发展的必然选择，而绿色金融是推动重污染企业数字化转型的重要力量。从倒逼约束的角度，绿色金融要求重污染企业进行绿色转型，引致了企业为赋能绿色转型而实施数字化的需求；从融资支持的角度，数字化转型符合绿色项目标准，绿色金融是重污染企业数字化转型的重要资金来源；从转型条件的角度，绿色金融松动了重污染企业固有的路径依赖，为数字化提供了有利的转型起点与宽松的转型环境。

从倒逼机制与融资支持的角度，数字化能够多维度、全阶段地赋能重污染企业绿色转型，是绿色金融体系的重点支持对象［24］。数字化转型对重污染企业的绿色赋能效应可以解构为战略与技术两大维度。数字化战略决定了企业的长远目标与方向，数字化技术则应用于组织管理与价值创造的整个环节［28］。在构建数字化战略的过程中，出于数字化、智能化、绿色化融合发展的工业发展导向，以及重污染企业所背负的绿色社会责任，可持续发展必然作为数字化战略的核心价值与最终导向纳入考量。在数字化技术应用的过程中，随着数字化转型由初期推进至后期，绿色赋能效应也展现出降碳减排、绿色技术创新、建立生态群等多样成果。

相较传统金融工具与政策规制，绿色金融对数字化转型项目的支持力度更强［29］。以往环境政策往往是单一的惩罚或激励政策，而绿色金融将惩罚与激励措施有机结合，兼具强约束力与强驱动力。一方面，绿色金融具有政府、银行、证券三方协同性，全面覆盖了政府财政政策、银行信贷政策以及股权融资政策，遏制了企业使用融资替代方案逃避约束的可能，强力倒逼企业实施绿色转型，并在此过程中运用数字化进行赋能。另一方面，绿色金融也对重污染企业的数字化转型提供全方面支持。除传统银行贷款外，地方政府可以通过低息贷款、财政补贴等多种形式支持企业［30-31］；绿色债券、绿色基金等金融工具更是强化了重污染企业的信息披露透明度，提高重污染企业在资本市场的竞争力，为数字化转型获取更广泛的资金来源。

从转型起点与转型环境的角度，绿色金融打破了重污染企业长期遵循的发展路径，造就了企业内部松动、调整、变革的制度环境，削弱了数字化转型面临的制度阻碍。传统企业实施数字化转型时，往往面临路径依赖等制度障碍。路径依赖指在历史偶然事件的影响下，经济发展与经济制度演变往往沿既有路径行进，甚至进入锁定状态。这种路径依赖表现为员工抵制、组织惯性等问题［32-33］，前者指员工往往因缺乏可视的改革收益而抵制新事物，后者指被改革组织往往具有的黏性特征。绿色金融对重污染企业的政策环境与融资环境产生了深远影响，作为一种强有力的外生冲击，阻断了重污染企业的既有发展路径，迫使企业及时有效地调整策略并探索新的发展方式。在这一情景下，企业员工将具备新要素引入、组织结构调整、经营战略变革的预期，从而降低对数字化转型的抵触。相应地，在组织结构层面，各组织要素之间的黏性联系将更加脆弱，数字化转型嵌入组织管理模式时所面对的阻力也相对减少。

据此提出研究假说1：绿色金融对重污染企业数字化有促进作用。

2. 2 信息透明度机制的理论分析

重污染企业加强信息披露是获得金融机构绿色金融融资工具的重要基础。实践层面上，中国人民银行等部门联合发布《金融业标准化体系建设发展规划》，明确表示信息披露不仅是绿色投资的基础依据，同时也是市场监管的重要抓手，建立和完善绿色金融信息披露标准体系，能够在很大程度上保障绿色金融市场健康平稳发展。根据《企业环境信息披露指数》报告，虽然中国重污染企业信息披露质量逐年提高，但大部分企业环境信息披露仍是自愿行为，不仅信息碎片化特征明显，而且环境信息披露内容多为“报喜不报忧”和“避重就轻”的现象，导致信息披露质量不高，投资者难以对企业生产经营做出客观评价，进而无法进行有效决策。随着绿色金融快速发展，重污染企业信息披露取得积极进展，在实践中不断完善。

理论层面上，根据信息传递理论，一方面，绿色金融的价格信号反映了绿色金融产品的投资价值，向社会传达了绿色经济和绿色转型的概念，强化了绿色金融的投资导向作用［34］；另一方面，绿色金融有助于完善信息披露机制，降低企业绿色项目未来预期风险，激励重污染企业的环保责任和绿色行为，有效降低企业绿色融资成本，提高收益率［35］。而且，绿色金融工具还要求融资方定期报告资金使用情况。因此，绿色金融提高了重污染企业的信息透明度。

信息透明度的提升可以赋能重污染企业数字化水平。第一，重污染企业信息透明度的增加，会增大企业股东和投资者的信息增量，有助于企业股东和投资者积极参与企业决策，推动企业数字化转型决策。同时，企业股东和投资者也会利用所持有的数字资源，推动重污染企业数字化水平或者降低重污染企业数字化转型过程中的风险。第二，企业管理层是企业数字化的决策者，信息透明度促使企业管理者提升对新技术和新业态变革的认知，推动管理层进行企业数字化决策。在企业实施技术变革中，管理层对新技术的认知，构成了企业转型行为的重要基础［36］。重污染企业管理层对数字技术的认知，是企业数字化转型和发展的关键因素。第三，重污染企业信息透明度的提升为企业积累了较厚的声誉资本，从而降低监督成本、交易成本和交易风险，并扩大企业交易的范围和空间，提升企业与行业内优秀企业合作机会，为企业数字化转型带来声誉效应。

据此提出研究假说2：绿色金融通过提升信息透明度，进而促进重污染企业数字化。

2. 3 绿色技术创新机制的理论分析

在“双碳”目标背景下，重污染企业面临严重的生存危机，迫使企业采用绿色金融，积极探索绿色技术创新。一是基于资源依赖理论，资本资源是企业的重要资源，企业离开外部资源就无法正常运营［30］。由于环境压力，重污染企业融资渠道受到严格限制，如果重污染企业对绿色金融融资工具漠不关心，将会面临更严重的融资约束［37］。重污染企业为了获得金融机构绿色金融的支持，会积极进行绿色技术创新，绿色技术创新成为重污染企业获得绿色金融最佳策略［38］。二是根据现有环境政策与法律法规，企业的污染生产活动受到严格限制，开展绿色技术创新是满足政府生态要求，避免触犯法律法规，受到停业处罚的重要途径。因此，绿色技术创新是重污染企业可持续发展的重要工具。绿色技术创新不仅使得重污染企业合法化，还通过生产高附加值产品和提升企业生产效率，带来企业产品变革与效率变革，确保重污染企业低碳转型和长期稳定发展。

绿色技术创新既可以直接提升重污染企业数字化，也会间接催化企业数字化水平提升。从绿色技术创新过程来看，重污染企业为激发自身绿色技术创新动能和活力，会加大数字技术资源、数据资源与其他创新资源的投入力度。这样，重污染企业实施绿色技术创新的过程必然会提升企业应用大数据、物联网、人工智能、云计算等数字技术，直接提升企业数字化。从绿色技术创新决策过程看，企业为了更及时、更全面地掌握技术前沿和绿色产品等关键信息［39］，及时找到绿色技术和产品创新的新方向，企业管理层会不断学习新技术、新业态，这些均会间接推动企业数字化水平。

据此提出研究假说3：绿色金融通过提升绿色技术创新，进而促进重污染企业数字化。

3 研究设计

其中：heaPolDig 是重污染企业数字化水平；greFin 是城市绿色金融发展水平；β₀、β₁是估计参数；X 是城市层面和企业层面的控制变量；μ、λ 分别代表企业固定效应、时间固定效应；ε 是随机扰动项。下标i、j、t 分别代表企业、城市、年份。

3. 2 样本范围选取

本研究以中国沪深A股重污染行业的上市企业为研究对象。有关重污染行业的界定，参考2010年原环境保护部发布的《上市公司环境信息披露指南》。文件规定火电、钢铁、水泥、电解铝、煤炭、冶金、化工、石化、建材、造纸、酿造、制药、发酵、纺织、制革和采矿业等16类行业为重污染行业。在A股重污染行业上市企业的原始样本基础上，剔除ST、*ST类企业样本以及财务数据、公司治理信息等数据缺失较为严重的企业样本。考虑到上市企业权威数据库CSMAR数据库的企业数字化指数从2011年开始，因此样本时间为2011—2021年。为了避免异常值对回归结果影响，将连续变量进行1%和99%分位数的缩尾处理。本研究使用的上市企业微观数据全部源自CS⁃MAR数据库。

3. 3 研究变量说明

（1）被解释变量：重污染企业数字化水平（heaPol⁃Dig）。使用权威数据库CSMAR中国上市企业《数字化转型研究数据库》衡量企业数字化水平。

（2）核心解释变量：城市绿色金融水平（greFin）。参考谢东江等［40］的研究，用城市层面金融发展与绿色发展的耦合协调度衡量绿色金融水平，公式如下：

其中：fin_it是城市金融发展水平，使用城市金融机构贷款余额与GDP的比值度量；gre_it是城市绿色发展水平，使用城市单位GDP的废水、二氧化硫、粉尘排放量之和表示［41］，并基于极值法无量纲处理使其正向化。fin 和gre 均进行标准化处理。测算绿色金融的原始数据源自各省市统计年鉴及《中国城市统计年鉴》。

（3）控制变量。城市级控制变量有：①经济发展（ln gpd），使用人均GDP并求自然对数衡量；②外商投资（FDI），使用城市实际利用外资占GDP比重衡量；③金融发展（fin），选取城市金融机构贷款占GDP比重衡量；④固定资产投资（fix），使用城市每人固定资产投资额衡量；⑤财政支持（gov），使用城市政府公共财政支出占GDP比重表示。企业层面控制变量包括：①企业规模（size），使用总资产求自然对数衡量；②资产负债率（lev），使用总负债占总资产比重表示；③净资产收益率（ROA），选取净利润占净资产比重衡量；④经营现金流（cash），利用经营活动现金流量净额占总资产比重衡量；⑤董事会规模（board），使用董事成员人数求自然对数衡量；⑥管理层持股比例（mngHold），使用管理层持股数占总股本比例表示；⑦产权性质（state），国有企业取1，否则取0；⑧企业年龄（ln Age），使用企业成立年数的自然对数表示；⑨速动比率（quiRat），使用速动资产占流动负债比重衡量。

核心变量的描述性统计结果见表1。

4 实证结果

4. 1 绿色金融对重污染企业数字化影响的基准结果

表2的列（1）和列（2）报告了绿色金融对重污染企业数字化影响的回归结果。其中，列（1）是绿色金融当期的估计结果，列（2）是绿色金融滞后期的估计结果。根据列（1）可得，在加入双向固定效应与一系列控制变量后，绿色金融对重污染企业数字化影响的回归系数为0. 0730，并在1%水平下显著，说明绿色金融显著提升了重污染企业数字化水平，绿色金融能够有效激励重污染企业实施数字化转型，研究假说1得到初步验证。从列（2）的结果可以看到，绿色金融滞后一期对重污染企业数字化影响的回归系数为0. 0590，并在1%的水平上显著，说明滞后一期绿色金融显著提升了当期重污染企业数字化水平，绿色金融对重污染企业数字化转型的激励具有持续性、稳定性，进一步验证研究假说1。

4. 2 分解企业数字化后的回归结果

为了更加深入细致地讨论绿色金融对重污染企业数字化影响的不同方式与效果，根据CSMAR数据库，把企业数字化细分为管理层数字化与技术应用数字化两个维度。分解后回归结果见表2的列（3）和列（4）。列（3）是绿色金融对重污染企业管理层数字化影响的回归结果，列（4）是绿色金融对重污染企业技术应用数字化影响的回归结果。可以看到，列（3）的回归系数在1%的显著性水平下为正，数值为0. 172 8，表明绿色金融显著提升了重污染企业管理层数字化；而列（4）的回归系数未通过显著性检验，说明绿色金融对重污染企业技术应用数字化没有显著提升作用。绿色金融主要通过赋能重污染企业管理层数字化推动企业数字化水平的提升。

绿色金融对重污染企业数字化的赋能，突出体现在管理层战略定位与规划布局中，数字化思想在企业的战略制定与组织管理中得到了深入贯彻。与此同时，绿色金融尚未推动重污染企业充分发挥数字化转型的生产优势，高生产力的前沿数字化技术未能有效投入生产，数字技术与企业业务数据、核心装备的深度结合不足。可见，当前绿色金融对重污染企业进行数字化改造的进程已经开启，并进展到初步探索阶段，具有广阔的深化发展空间。

4. 3 稳健性检验

4. 3. 1 遗漏变量问题

虽然基准回归已经引入个体和时间双向固定效应，以及城市层面和企业层面的控制变量，但是仍然担心遗漏变量导致解释变量的估计系数不准确或者不纯净。为了控制城市层面与行业层面不随时间变化的不可观测变量，以及城市层面随行业变化的不可观测变量等因素，在基准回归模型中引入更多维度的固定效应，见表3。其中，列（1）引入城市固定效应，列（2）引入行业固定效应，列（3）同时引入城市和行业固定效应，列（4）进一步引入城市与行业的联合固定效应。在控制城市固定效应、行业固定效应，以及城市-行业联合固定效应后，表3结论与基准结论无明显差异，说明绿色金融确实显著提升了重污染企业数字化水平，进一步证实本研究基准回归结果的稳健性。

4. 3. 2 Heckman两阶段检验

考虑到重污染企业开展数字化可能是由区域环境规制等非随机因素引起，为避免这类样本选择偏误问题，引入Heckman两阶段检验，重新估计绿色金融对重污染企业数字化的影响，结果见表4。使用数字化水平最高30%的重污染企业作为实验组，其余70%作为控制组。为防止Heckman第一阶段回归方程计算出的逆米尔斯比率与第二阶段模型的解释变量存在严重的多重共线性问题，在第一阶段回归中包括区域环境治理强度变量Envgov。变量Envgov 影响重污染企业是否实施数字化的战略选择，而与数字化水平变化没有直接关系。借鉴黄秀路等［42］的研究，变量Envgov 使用区域环境治理投资占GDP的比重衡量。从列（2）可知，逆米尔斯比率与重污染企业数字化显著正相关；同时，greFin 系数显著为正，表明即使在考虑选择性偏差问题后，绿色金融对重污染企业数字化的推动作用仍然显著，证实基准结论的稳健性。

4. 4内生性检验

为了尽可能避免反向因果导致的内生性问题对结论的影响，以2017年中国人民银行等部委印发建设绿色金融改革创新试验区总体方案为外生政策冲击［43］，研究绿色金融对重污染企业数字化的影响。该方案指出江西省赣江新区，贵州省贵安新区，新疆维吾尔自治区哈密市、昌吉州和克拉玛依市，广东省广州市，浙江省湖州市、衢州市等5省（区）8地着手建设绿色金融改革创新试验区；随后，兰州新区与重庆又分别在2019年和2022年确定成为新晋试点地区。

4. 4. 1 基于绿色金融试验区的双重差分研究

以绿色金融试验区为外生冲击政策，对绿色金融影响重污染企业数字化进行内生性检验。双重差分模型设计如下：

其中：FR 表示是否绿色金融试验区，如果城市是湖州、衢州、广州、贵阳、安顺、南昌、九江、哈密、昌吉州、克拉玛依，并且2017年及以后，或者兰州2019年及以后，则GFR 赋值为1，否则为0。其余变量与模型（1）相同。基于模型（3）进行实证研究，结果见表5 列（1）。可以发现，GFR 的系数显著为正，说明绿色金融能够提高重污染企业数字化，初步排除由于反向因果可能导致的内生性问题。

4. 4. 2 基于绿色金融试验区的三重差分研究

为进一步检验反向因果导致的内生性问题，把江西、贵州、新疆、广东、浙江、甘肃这6省（区）的重污染行业与非重污染行业的全部上市企业作为研究对象进行三重差分研究，模型设计如下：

其中：dig 表示上市企业数字化水平；GFR 表示是否绿色金融试验区；isPol 表示是否重污染企业；GFR×isPol是绿色金融试验区与重污染企业的交互项；其余变量与模型（1）相同。

基于模型（4）进行实证研究，结果见表5列（2）。可以发现，GFR×isPol 的回归系数显著为正，说明绿色金融确实提升了重污染企业数字化水平。isPol 的回归系数显著为负，说明重污染企业数字化水平低于非重污染企业；GFR 系数显著为正，说明绿色金融试验区提升了企业数字化水平；GFR×isPol 的系数显著为正，说明绿色金融试验区对重污染企业数字化水平的提升更为明显。结论进一步排除由于反向因果可能导致的内生性问题，证实基准结论的有效性。

5机制分析

5. 1信息透明度机制分析

表6的列（1）和列（2）是信息透明度机制的回归结果。

信息透明度infoTrans等于公司盈余质量、分析师跟踪人数、分析师盈余预测准确性、信息披露考评指数、是否聘请国际四大审计师这5个变量样本百分等级的平均值，数值越大，信息透明度越高。本研究使用中介效应模型检验信息透明度机制。可以看到，绿色金融对信息透明度的回归系数显著为正，说明绿色金融显著提高了重污染企业的信息透明度；信息透明度对重污染企业数字化的回归系数也显著为正，说明信息透明度显著提升了重污染企业数字化。结果表明，绿色金融对重污染企业数字化有直接促进作用，同时也通过提高信息透明度间接提升企业数字化。信息透明度是制约重污染企业实施数字化的关键因素，绿色金融要求企业定期披露环境保护信息、绿色项目实施进展等，有效提升企业信息透明度，助力企业数字化意愿落地，加速企业数字化进程。研究假说2得到验证。

5. 2 绿色技术创新机制分析

表6的列（3）和列（4）是绿色技术创新机制的回归结果。使用绿色专利授权量并取自然对数表示绿色技术创新greRD，使用中介效应模型检验绿色技术创新机制。可以看到，绿色金融对绿色技术创新的回归系数显著为正，说明绿色金融提高了重污染企业的绿色技术创新水平；绿色技术创新对重污染企业数字化的回归系数也显著为正，说明绿色技术创新促进了企业数字化。综合来看，绿色金融对重污染企业数字化有直接促进作用，同时也通过提高绿色技术创新间接提升重污染企业数字化。研究假说3得到验证。

6进一步讨论：经济政策不确定性与政企关联角度

6. 1 基于经济政策不确定性的调节效应研究

经济政策是企业经营决策的最重要外部依据。经济政策不确定性指经济主体无法预知宏观经济政策的波动调整、指向改变，从而面临一定的系统性风险。当经济政策不确定性较高时，由于非数字化的绿色转型能够兼具低风险投入与绿色合规性，重污染企业倾向于牺牲数字化转型，将非数字化的绿色转型作为有限资源的优先配置对象。因此，经济政策不确定性越大，重污染企业数字化转型意愿越低。本研究采用聂辉华等［44］构建的经济政策不确定性感知指标FEPU，衡量企业面临的经济政策不确定性。

表7列（1）报告了基于企业经济政策不确定性感知的调节效应结果。根据列（1）可知，经济政策不确定性的加剧会显著降低重污染企业数字化水平，但绿色金融会缓解由于经济政策不确定性对重污染企业数字化的负面影响。近年来，中国经济面临内外多重风险，经济政策不确定性已经成为扰乱企业生产经营的重要因素；但无论国内外经济形势如何变幻，全球范围内对碳中和有着强烈的共识，中国也承诺碳达峰和碳中和的时间表，可以说实现绿色发展是经济政策不确定性下的重大确定性。

6. 2 基于政企关联的调节效应研究

政企关联是影响企业经营决策的重要因素，这种影响对重污染企业更为显著。“十一五”规划以来，中央对地方官员的环境绩效考核越发严格。在任期制约束下，政府官员倾向以牺牲长期绿色生产效率的提升为代价，选择“末端治理”方式提升政绩［45］。依据寻租理论，政企合谋形成了政府与企业的双向寻租，企业为长期获取政府扶持与稀缺资源，将让渡部分控制权并服务于政府目标。无论合谋企业是否获取了更多资源，在面对数字化转型的高风险、长投资回报与缩紧治污约束下，数字化转型的资源都将受到挤占。使用CSMAR数据库衡量政企关联变量，并且把处级干部及以下的政企关联认为是低级关联low，把厅级干部及以上的政企关联认为是高级关联high。

表7列（2）和列（3）报告了政企关联的调节效应结果。可以看到，greFin×low、greFin×high 的系数均显著为负，表明政企关联会减弱绿色金融对重污染企业数字化的提升效应。对比列（2）与列（3），绿色金融与高级政企关联的系数值与显著性，均高于低级政企关联，说明政企关联程度越高对重污染企业数字化的负向影响越大。原因在于，随着政企关联的愈发紧密，政府对企业决策的干预能力也就愈强，企业对自身整体的控制权和决策权减弱，用于数字化转型的资源占比随之减少，从而减弱了绿色金融对重污染企业数字化转型的提升效应。

7主要结论与政策启示

本研究以重污染企业为研究对象，以数字化转型为关注点，考察绿色金融对重污染企业数字化的影响。得出如下研究结论：①绿色金融能够显著提升重污染企业数字化，且在滞后一期时仍然显著，表明绿色金融对重污染企业数字化的赋能作用具有稳定性与持续性。②绿色金融显著促进了重污染企业管理层数字化，对技术应用数字化的影响不显著。③机制研究表明，绿色金融通过提高重污染企业的信息透明度和绿色技术创新，进而提升数字化水平。④绿色金融可以有效缓解经济政策不确定性对重污染企业数字化的负面影响，政企关联不利于绿色金融对重污染企业数字化的促进效应。

根据主要结论，提出如下政策建议。

第一，强化绿色金融对重污染企业的有效金融支持。实施数字化转型是重污染企业突破发展困境的正确选择。在绿色发展背景下，重污染企业发展面临严重金融约束，绿色金融为重污染企业的数字化转型提供金融支持。政府应强化绿色金融对重污染企业数字化转型的支持力度，通过出台针对性政策指引、补贴优惠等措施，有侧重地支持包含数字化要素的绿色项目；应将数字化要素嵌入绿色金融定价体系中，引导金融资源向数字化与低碳化协同的高价值项目倾斜，助力重污染企业顺利升级。

第二，重污染企业要落实转型行动，应该充分利用绿色金融政策的发展机遇，主动深化自身数字化技术应用。绿色金融带给重污染企业合理合法的金融支持，使得重污染企业更加注重自身可持续发展。在绿色金融推动下，要引导重污染企业提升引入数字化技术的主动性，积极寻求企业数字化升级和数字技术改造，实现智能化减碳减排与绿色技术创新。

第三，绿色技术创新是重污染企业数字化转型的关键一环。重污染企业应该依托数字技术加大对核心硬件和基础软件的技术研发投入，搭建信息处理大数据分析平台，实现业务数字化、信息化，实现生产流程智能化、自动化。绿色金融为重污染企业创造良好的绿色创新环境。重污染企业应着力发展绿色项目，开发与可持续发展相匹配的绿色前沿技术，提高企业竞争力。同时，监管机构要持续加强对重污染企业绿色技术创新项目的监督，确保新增绿色资金用于绿色研发投入。

（责任编辑：刘照胜）