资源开发与市场投稿论文格式参考:企业数字化转型对区域生态效率的影响研究

关键词：数字化转型;生态效率;空间计量模型;门槛效应

作者：崇丹宁;薛晓光

作者单位：华北理工大学

　　摘要：在经济高质量发展背景下，企业数字化转型对促进地区绿色发展具有重要作用。基于 ２０１４—２０２３ 年中国 ３１ 个省 份样本数据，通过基准回归、空间计量和门槛效应模型探究企业数字化转型与区域生态效率之间的关系。研究发现：①中国 企业数字化转型水平逐年上升，且与区域生态效率之间存在正向空间相关性；②企业数字化转型对区域生态效率具有显著促 进作用，且具有正向的空间溢出效应；③以地区生产总值作为门槛变量，企业数字化转型对区域生态效率的影响存在双门槛 效应。基于理论分析及实证研究结果，提出要加快企业数字化转型升级、加强企业间合作以及政企合作、加快地区产业结构 调整、保证经济持续高质量发展等建议。 

　　０　 引言

　　随着经济的发展、科技的进步，中国的基本国情 发生了变化，从基础物质需求发展为更高一层的物 质与服务需求，经济发展目标从一开始的注重发展 速度逐渐转变为追求高质量发展。高质量发展要求 社会在较少的生产要素投入和较低的环境成本下， 追求较高的经济效益。高质量发展体现了资源环境 与社会经济的协调发展。党的二十大报告指出，推 动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展 的关键环节。目前，中国经济发展仍存在着发展不 平衡不充分问题，与实现高质量发展目标还存在一 定差距。在资源、环境与经济三者之间的协调问题 上，还没有得到有效解决。由于中国人口规模大、资 源约束紧、环境容量有限等现实因素，实现高质量发 展还需要较长一段时间。在“碳达峰”“碳中和”的 目标背景下，中国需要加速向绿色转型的发展模式 转变，创建以高科技、低资源消耗和减少环境污染为 特点的产业布局，显著提升经济的环保水平，从而有 效减缓资源和环境成本的增长。生态效率是一个衡 量经济、资源和环境之间协调关系的有效指标，它不 仅是衡量地区绿色发展水平的指标，也是众多政策 调整的依据。在经济发展绿色转型的同时，大数据、 互联网、人工智能等数字信息技术也发展起来。２０ 世纪 ９０ 年代以来，随着互联网技术的社会化应用， 数据成为人类生产生活必不可少的要素之一，推动 社会快速发展。现今，以数字信息技术为依托的数字经济成为国家发展的核心竞争力之一，也为社会 经济发展提供了新动力。数字经济以数据为核心要 素，有效降低自然资源的消耗，减少污染排放量，体 现了绿色发展的理念。２０１４ 年 ３ 月，“大数据”首次 被写入政府工作报告，报告提出要促进信息化与工 业化深度融合，推动企业加快技术改造、提升精准管 理水平。企业数字化转型逐渐被提上日程。企业数 字化转型是以数字技术为核心构建的企业新发展模 式，可以为企业创造更多的经营价值。

　　当前，中国产业和能源结构仍具有明显的高碳 特征，企业作为微观主体，同时也是主要的生产者， 其生产结构的绿色转型有待进一步加强。将数字技 术融入到企业生产经营过程中，实现企业数字化转 型升级，有助于企业实现绿色发展。对企业数字化 转型与区域生态效率之间的关系研究，可以丰富数 字经济与生态效率的研究内容，将宏观指标落实到 微观主体，有助于相关政策的实施。本文从企业数 字化转型对生态效率的影响机制出发，通过基准回 归模型、空间杜宾模型、门槛效应模型等，实证检验 了企业数字化转型对区域生态效率的影响，对贯彻 绿色发展理念、实现经济高质量发展具有重要意义。

　　１　 影响机制

　　生态效率的学术概念由 Ｓｃｈａｌｔｅｇｇｅｒ 和 Ｓｔｕｒｍ 于 １９９０ 年首次提出，通过世界可持续发展工商理事会 （ＷＢＣＳＤ）１９９２ 年出版的著作———《改变航向：一个 关于发展与环境的全球商业观点》而被广泛认知和 接受［１］ 。生态效率旨在追求经济与环境的一个协 调发展，即在极小的生态成本下，寻求最大的经济效 益。在商业发展上，生态效率的概念要求生产者降 低生产所造成的污染，努力构建企业的可持续发展， 在寻求自身发展的同时，也要做环境的保护者。

　　企业数字化转型就是指企业在生产经营过程 中，利用数字信息技术提高企业的生产效率，从而创 造更高的经营绩效的企业生产经营方式。目前，大 量已有研究表明［２，３］ ，数字经济对生态效率具有一 定的促进作用，而企业数字化转型作为数字经济的 内涵之一，其对区域生态效率也具有类似的影响。 本文从经济效益、环境效益及综合效益 ３ 个方面对 企业数字化转型与区域生态效率的关系进行了剖 析。

　　经济效益。企业数字化转型有利于企业财务绩 效的提升。企业数字化转型对企业绩效的提升主要 体现在以下 ３ 个方面［４］ ：一是降低企业管理成本。 大数据、人工智能等新兴技术的投入，使得企业在材 料采购、生产设计、产品生产以及销售整个流程上更 加一体化，提高了企业精细化管理水平，降低管理成 本。二是减少企业劳动力成本投入［５］ 。企业数字 化转型典型特征之一就是实现自动化管理，降低了 企业对劳动力的需求，减少劳动力成本。三是缓解 企业与客户之间的信息不对称问题。企业数字化转 型有助于企业构建完善的信息管理系统，帮助企业 搜集整理客户信息，更加了解客户需求，从而设计出 更符合客户想法的产品。此外，企业的外部信息管 理平台也可以帮助客户了解企业的经营情况，从而 增加企业的知名度与可靠度。企业财务绩效的提 升，可以促进当地经济的发展，当经济发展到一定阶 段，社会对生态环境的重视程度也会提高［６］ 。生态 效率作为衡量经济与环境的综合指标，在经济效益 方面，企业绩效的提升会对生态效率的经济效益方 面产生正向促进作用。

　　环境效益。对于生产制造类企业而言，企业数 字化转型有利于企业环境绩效的提升。一方面，企 业数字化转型有助于企业优化生产流程，提高企业 的精细化管理，降低生产资料的过度消耗。对于重 工业企业而言，数字技术可以大幅度提高资源利用 效率，降低污染物的排放量，提高企业的环境绩效。 另一方面，在实现绿色发展这一共识的基础上，企业 数字化转型可以加强企业间的信息交流，有利于构 建企业合作联盟，在提高生产效率，降低生产污染上 发挥重要作用［７］ 。例如，重污染排放企业与高新技 术企业达成协议，由高新技术企业为重污染排放企 业提供技术支持，帮助其实现低污染排放。此外，企 业数字化转型所带来的绿色效益符合可持续发展的 政策目标，为政府高质量发展方针的落实奠定一定 基础。企业环境绩效的提升对于地区生态环境保护 具有重要意义，有利于提升生态效率的环境效益。 对于金融企业而言，数字化转型可以调节资金流向。 在绿色低碳的时代背景下，绿色投资项目逐渐兴起， 在大数据、互联网等新兴技术下，筹资者与投资者之 间的联系更加紧密。数字化转型促使金融企业资金 更多地流向绿色投资项目，使得社会绿色产业发展 速度加快，进一步推动了社会经济的绿色发展，提升 了生态效率的环境效益。

　　综合效益。整体上看，企业数字化转型对区域 生态效率的综合效益主要体现在以下 ３ 点：①企业 数字化转型可以提高企业绿色创新水平［８］ 。通过 数字技术，企业可以实现信息共享，有利于构建企业的创新激励机制，在产品生产、工艺设计以及经营管 理等方面实现绿色创新升级。企业绿色创新水平的 提升，可以提高生产资料的利用率，减少工业废气、 废水和固体废物等污染物的排放，有利于当地经济 的发展，同时也在一定程度上保护了生态环境，有助 于经济与环境二者之间的协调发展，对区域生态效 率具有一定的促进作用。②企业数字化转型可以提 高企业社会形象。数字化技术本身就被赋予了绿色 属性，企业数字化转型有利于企业提高生产资料的 利用率，降低资源的消耗，减少环境污染，有助于企 业营造绿色环保的社会形象，从而提高公众的信赖 度。良好的社会形象可以助力企业提高知名度，获 得更多的资金支持，进一步扩大企业规模。在可持 续发展的政策方针下，企业社会形象的提高同时可 以进一步扩大绿色理念的宣传力度，体现绿色理念 的实际贯彻情况，从而加深社会群体对可持续发展 的重视程度，为区域生态效率水平的提升提供了一 定的内在支撑。③企业通过数字化转型可以获取更 多绿色信ൿ。企业数字化转型，符合绿色可持续发 展的政策方针，在当地政府政策引导下，企业通过数 字化转型可以获取更多的信ൿ资源，实现产业结构 升级，助力污染减排目标的实现。绿色信ൿ可以加 快社会闲散资金流向绿色环保产业，保障了绿色项 目的顺利进行，有利于调节资源环境与社会经济之 间的平衡，从而促进生态效率水平的提高。

　　２　 指标体系构建及数据来源

　　２． １　 指标体系构建

　　２． １． １　 被解释变量

　　区域生态效率指标，考虑采用非期望产出的超 效率 ＤＥＡ 模型（Ｓｕｐｅｒ － ＳＢＭ）进行测算。刘浩然在 对京津冀地区绿色经济效率测度进行研究时，选取资本、劳动力和能源作为投入变量，以实际 ＧＤＰ 作 为期望产出变量，以工业废水排放量、工业 ＳＯ２ 排放 量及工业烟（粉）尘排放量作为非期望产出变量［９］ ； 孔令章等在研究数字经济发展对区域生态效率的影 响时，对于非期望产出，在工业 ＳＯ２ 排放量、工业废 水排放量和工业烟尘排放量的基础上，进一步加入 化学需氧量来衡量水污染情况［１０］ 。在对相关研究 ᕹ理的基础上，本文从投入、期望产出和非期望产出 ３ 个维度构建了区域生态效率的指标体系。其中， 投入包括劳动力投入、土地资源投入、资金投入以及 水电能源投入；期望产出分为经济效益和环境效益 两部分，分别由地区生产总值和绿地面积来表示；非 期望产出包括废气和废水产出，废气产出以空气中 二氧化硫和颗粒物排放量来表示，废水产出以废水 中化学需氧量来表示。具体指标体系如表 １ 所示。

　　２． １． ２　 影响因素

　　核心解释变量为地区企业数字化转型指数 （Ｄｉｇ）。目前，企业数字化转型指数的测算还未有 一个统一的方法，现有研究主要以文本分析法进行 测算。李万利等通过上市公司年报有关企业数字化 转型的词频统计，来度量企业数字化转型程度，具体 处理是对数字化转型相关词频总数加 １ 取对数［１１］ ； 胡洁等从人工智能技术、大数据技术、云计算技术、 区块链技术和数字技术应用 ５ 个维度构造数字化词 典，在此基础上对上市公司年报进行文本分析和词 频统计，将数字化关键词的词频加总后进行对数化 处理作为衡量企业数字化转型程度的指标［１２］ ；郭丰 等利用文本分析方法提取企业年报中数字化转型相 关词频，用数字化转型的总词频数作为刻画企业数 字化转型水平的指标［１３］ ；杨白冰等采用词频总数除 以年报语段长度来衡量微观企业数字化程度［１４］ 。

　　上市公司年报是对公司年度经营成果的总结以 及对未来发展的规划。采用文本分析手段对上市企业的年度报告进行词频计算，以此评估公司的数字 化进程，这种做法是可行的，并且具有研究的价值。 这种方法统计出的词频可能受到预期性的影响，鉴 于多数上市公司普遍面临着这种系统性的偏差问 题，所以它不会对研究结果造成显著的负面影响。 在参考以上研究的基础上，本文采用年报相关词频 统计的方式构建该指标，具体构建方式为：利用 Ｐｙｔｈｏｎ ᎂ取 ２０１４ － ２０２３ 年上市公司的年报，并对年报 中数字化相关词频进行统计，将词频统计字数之和 与年报总字数占比作为公司该年份的数字化转型指 数，并根据上市公司所在省份，将同地区的企业数字 化转型指数加总作为地区企业数字化转型指数。具 体ᎂഌ词频如表 ２ 所示。

　　由于影响生态效率的因素比较多，因此本文在 核心解释变量即地区企业数字化转型指数的基础 上，又从地区经济发展水平（Ｐｇｄｐ）、地区就业结构 （Ｌａｂｏｒ）、地区技术创新水平（Ｉｎｎｏｖａ）、地区对外开 放度（Ｏｐｅｎ）以及地区受教育程度（Ｅｄｕ）５ 个方面增 加了控制变量。人均地区生产总值被作为衡量地区 经济发展水平的重要指标，而经济的发展对于生态 环境无疑存在一定的影响，故选取人均地区生产总 值作为地区经济发展水平的测算指标。地区就业人 数的增多，会给环境带来一定的压力，本文以城镇非 ᖳ营单位就业人数占总人数的比重作为衡量就业结 构的指标。技术创新水平的提升，会提高生产效率， 某种程度上可以提高材料利用率，降低污染，但也可 能会造成资源需求扩大，加重对环境的破坏，本文以 每万人专利授权数作为衡量地区技术创新水平指 标。对外开放度的变化，会影响国内生产需求，从而 对环境也会产生一定的影响，本文以货物进出口总 额占地区生产总值的比重来衡量该指标。受教育程 度对应着人口素质，受教育程度越高，有利于人口素 质的提升，对环境的保护意识将得到增强，本文选取 每十万人口高等教育在校人数作为衡量地区受教育 程度的指标。最终构建的生态效率影响因素指标体 系如表 ３ 所示。

　　２． ２　 数据来源及处理

　　本文以中国 ３１ 个省份（因数据收集困难，故本 文研究区域范围未包括香港特别行政区、澳门特别 行政区和台湾地区）作为研究地区，研究时序区间 为 ２０１４—２０２３ 年。其中，生态效率相关构建指标以 及控制变量指标数据来源于国家统计局网站公布的 ２０１４—２０２３ 年中国统计年鉴以及各省市统计局公 布的 ２０２３ 年统计公报，企业数字化转型指数相关上 市公司年报获取于巨潮资讯网，上市公司所在地区 获取于 ＣＳＭＡＲ 中国经济金融研究数据库。本文利 用 Ｐｙｔｈｏｎ ᎂഌ技术共获取 ３６ ７２０ 组年报数据。对 获取到的年报数据做以下处理：①剔除无效数据与 缺失数据；②将企业所在地区与数字化转型指数通 过证券代ና进行匹配；③将匹配后的企业数字化转 型指数根据企业所属地区进行归纳加总，作为地区 的企业数字化转型指数。此外，为避免实证研究得 到的系数过小，本文对地区经济发展水平、技术创新 和受教育程度 ３ 个指标的单位作了相关调整。为了 减轻部分异常数据对实证结果的影响，本文所作实 证数据均经过 １％ —９９％ 区间上的缩尾处理。

　　２． ３　 变量描述性统计

　　原始数据变量描述性统计结果如表 ４ 所示。由 表 ４ 可知，２０１４—２０２３ 年区域生态效率水平、企业 数字化转型指数等指标均发生较大变化，技术创新水平和对外开放度数据差异性相对较大。

　　３　 数字化转型及生态效率空间分布

　　本文使用 ＡｒｃＧＩＳ 软件对 ２０１４ 年、２０１６ 年、２０１９ 年及 ２０２１ 年中国 ３１ 个省份的企业数字化转型指数 和生态效率值通过自然间断法进行了分类，分໪为 高、较高、一般、较低、低 ５ 个水平（图 ２、３）。

　　由图 ２ 可知，企业数字化转型高水平及较高水 平地区主要集中在东南沿海地区，中部地区企业数 字化转型以一般和较高水平为主，而西北地区企业 数字化转型水平相对最低。整体上，地区企业数字 化转型呈现出一种从东南沿海向西北内陆逐渐辐射 的格局分布。从时空分布上来看，随着信息技术的 发展，企业数字化转型有了整体上的提升，中部地区 企业数字化转型得到了进一步发展。

　　由图 ３ 可知，中国各区域的生态效率分布具有 一定的空间集聚特征，其中以中部地区、东部地区、 东北地区及西北地区集聚较为明显。东北地区生态 效率整体上较高，而中部地区生态效率一直维持着 较低水平，以河南省、湖北省和湖南省最为突出。从 时空分布来看，中国生态效率高水平的地区在减少， 区域生态效率差异性也在减小，说明中国资源环境 与社会经济之间的协调问题尚未有效解决。

　　从整体上来看（图 ４），２０１４—２０２３ 年在企业数 字化转型水平上，中国近年来整体上保持着上升的 趋势。２０１９ 年之前，中国平均企业数字化转型水平 发展较为缓慢，但在 ２０１９ 年之后得到了迅速发展。 其中一部分原因是因为，疫情爆发后，人们居家较 多，对互联网等数字科技的需求加大，国家政府在这 方面的支持力度也进一步加大，使得数字技术得到 了快速发展，企业数字化转型也加快了步ใ。２０２０ 年 ４ 月，国家发展改革委和中央网信办联合印发 《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实 施方案》，提出要以“上云用数赋智”深入推进企业 数字化转型，大力培育数字经济新业态；２０２１ 年 １２ 月 １１ 月 ３０ 日国家工信部发布《“十四五”大数据产 业发展规划》，围绕数据要素价值的衡量、交换和分配全过程作出෥层部署，并提出要加快企业数字化 转型升级，以数字技术促进产业融合发展。中国生 态效率平均水平有所降低，相对于 ２０１９ 年，２０２０ 年 生态效率水平略微回升，但到 ２０２１ 年又呈现出下降 趋势。这说明近年来中国经济发展与资源环境之间 的矛盾一直存在，且矛盾未得到有效解决，但从 ２０１８ 年开始生态效率的下降速度得到了极大的缓 冲。具体来看，２０１８ 年中国出台了一系列关于生态 环境保护的政策法规，对生态保护的重视程度进一 步提高。２０１８ 年 ３ 月 １１ 日，十三届全国人大一次 会议通过了《中华人民共和国宪法修正案》，生态文 明被历史性地写入宪法。同年 ４ 月 １６ 日，新组建生 态环境部正式挂ᎈ，标志着中国生态环境保护进入 了一个新的历史周期。此后，中国不断出台与环境 保护相关的政策，使得生态效率水平的下降幅度大 大减少。此外，２０１９ 年底爆发的新冠疫情，使得经 济生产受到影响，经济发展所造成的环境污染有所 降低，生态环境压力得到了一定的缓和。因此，在 ２０２０ 年中国平均生态效率水平有所上升。２０２１ 年 中国疫情得到快速控制，生产生活各方面开始逐步 回归正轨，导致环境污染有所增加，生态效率又有所 下降。而在这之后的两年里，生态效率维持着较为 平稳的状态，这是由于国家相关环保政策的不断出 台，使得社会对环保要求力度进一步加大，在经济发 展的同时生态环境也得到了一定保护。２０２２ 年，党 的二十大报告对产业结构调整、污染治理、生态保护 等环保措施作出了明确要求。２０２３ 年 ７ 月召开的 全国生态环境保护大会强调，要处理好高质量发展 和高水平保护。

　　转型与区域生态效率之间似乎是呈反向增长的 关系。但从趋势上来看，随着企业数字化转型的快 速增长，区域生态效率下降趋势有所减缓。从二者 相对前一年的增长速率来看，企业数字化转型与生 态效率的增长率趋势相似，即在企业数字化转型增 长较快阶段，区域生态效率的相对增长率也在增加； 而当企业数字化转型增长速率大幅下降时，生态效 率下降速度也急剧加快（图 ５）。说明企业数字化转 型对于生态效率水平的下降具有一定的抑制作用。

　　４　 实证结果及分析

　　４． １　 基准回归

　　首先考虑地区企业数字化转型对生态效率是否 存在线性影响，本文利用 Ｓｔａｔａ１８． ０ 软件，以是否存 在地区和时间效应为区分条件分别进行了 ４ 次基准 回归（表 ５）。由表 ５ 可知，无论是只固定地区效应 还是只固定时间效应，亦或是固定地区和时间效应， 地区企业数字化转型对生态效率的影响均在 １０％ 的置信水平下显著为正，说明地区企业数字化转型 对当地生态效率指标有正向影响。在非双固定效应 条件下，就业结构指标对区域生态效率具有显著的 正向作用，一方面，城镇就业人数增加，有利于地区 经济发展，对生态效率所包含的经济效益产生一定 增益；另一方面，城镇就业比重的增加，有利于环保 工作的推动，对生态环境的发展具有正向影响。虽 然就业人数增加也会对生态环境产生负面影响，但 根据研究结果来看，近年来就业结构对区域生态效 率的正向作用整体上高于其产生的负向作用。而技 术创新对生态效率具有负向影响，考虑到在技术研 发初期，投入成本较高，同时造成了一定的环境污 染，但其所带来的环境效益需要在其投入使用后才 能显现出来，即具有一定的时滞性，从而致使技术创 新对生态效率具有一定的负向影响。采用减少控制 变量的方式对基准回归结果进行稳健性检验（表 ６）。由表 ６ 可知，地区企业数字化转型指数对生态 效率的影响均显著为正，即基准回归结果通过稳健 性检验。

　　４． ２　 空间计量模型

　　在基准回归基础上，探究地区企业数字化转型 与生态效率之间的空间关系。在做空间计量模 型［１５］ 实证研究之前，进行一系列计量模型选择的相 关检验（表 ７）。由表 ７ 可知，ＬＭ 空间滞后检验以及 空间误差检验均在 １％ 的显著性水平下通过，说明 样本数据既有空间滞后效应又有空间误差效应，可 以做空间杜宾模型（ＳＤＭ）；ＬＲ 空间滞后检验和空 间误差检验也均通过 １％ 水平下的显著性检验，说 明空间杜宾模型不会退化为空间自回归模型（ＳＡＲ） 和空间误差模型（ＳＥＭ）；Ｗａｌｄ 空间滞后检验结果显著，说明与空间自回归模型相比，选择空间杜宾模型 更优；ＬＲ 个体效应和时间效应检验均在 １％ 的显著 性水平下通过，说明应选择双固定效应。

　　在地理距离权重矩阵的基础上，对样本数据分 别作了空间自回归模型、空间误差模型和空间杜宾 模型（表 ８）。由表 ８ 可知，地区企业数字化转型均 对区域生态效率有显著的正向影响。此外，从空间 杜宾模型结果来看，地区企业数字化转型对生态效 率的影响具有一定的空间溢出效应，即周边地区企 业数字化转型可以带动相邻区域生态效率指数的发 展。说明地区企业数字转型对生态效率的影响不仅 仅局限于当地，而且对周边地区的生态效率也会产 生正向影响。随着经济和科技的发展，地区之间的 联系日益紧密，企业的规模进一步扩大，业务覆盖范 围不再局限于某一个地区，在其他地区也会设立一 些分支机构，企业的数字化转型对生态效率所带来 的影响也会或多或少辐射到其他地区。相反，经济 发展水平对生态效率的空间溢出效应显著为负，即 地区人均生产总值的增加会抑制周边区域生态效率 水平的提升。地区经济的发展所造成的环境污染， 也会影响周边地区，在环境保护问题上，没有地区可 以独善其身，生态环境关乎人民生活质量，所有地区 都是命运共同体。

　　对上述空间杜宾模型（ＳＤＭ）结果做稳健性检 验，本文分别使用了以下 ３ 种检验方法：①更换地理 距离权重矩阵，使用邻接矩阵进行空间杜宾模型分 析［１６］ 。由于海南省与其他地区没有相邻单位，为了 符合模型需求，将广东省视为海南省的邻接单位并 进行其余研究分析。②更换地理距离权重矩阵，使 用经济地理距离矩阵进行空间杜宾模型分析。③减 少变量，去除地区对外开放度和受教育水平两个指 标后，进行空间杜宾模型分析。稳健性检验结果如 表 ９ 所示。从稳健性检验的结果来看，无论是一般效应还是空间效应，地区企业数字化转型对区域生 态效率均有显著的正向影响，说明空间杜宾模型结 果稳健。

　　４． ３　 门槛效应模型

　　基准回归和空间计量模型均是考虑的线性影响 关系，而门槛效应主要用于研究非线性关系问 题［１７］ 。因此，本文在以上实证研究的基础上又作了 门槛效应模型。以地区企业数字化转型指数作为核 心解释变量，选取地区生产总值作为门槛变量，探究 随着地区生产总值的变化，企业数字化转型对区域 生态效率是否存在非线性影响，即门槛效应。其中， Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ 为 ５００ 次，样本区间为 ５％ —９５％ 。通过对 样本数据做单门槛、双门槛以及三门槛模型，发现样 本数据通过双门槛模型显著性检验，但不通过三门 槛模型显著性检验，即随着地区生产总值的增长，企 业数字化转型对区域生态效率的影响存在双门槛效 应（表 １０、图 ６）。

　　从双门槛效应结果（图 ６）来看，第一个门槛值 为地区生产总值 １３ ５４０． ８３０ １ 亿元，第二个门槛值 为地区生产总值 ３５ ４７８． ０８９ ８ 亿元。门槛回归中， 企业数字化转型与生态效率的影响系数如表 １１ 所 示。由表 １１ 可知，当地区生产总值小于 １３ ５４０． ８３０ １ 亿元时，企业数字化转型对区域生态效率的影响 显著为正，通过 １％ 的置信水平，且系数值较大，说 明在此阶段内，企业数字化转型对生态效率的提升 作用较大。当地区生产总值介于 １３ ５４０． ８３０ １ 亿元 到 ３５ ４７８． ０８９ ８ 亿元之间时，企业数字化转型对生 态效率的影响反而是负向的，说明在此阶段内，企业 数字化转型无法提升当地生态效率水平，企业数字 化转型在生态环境方面产生的负面效应要高于正面 效应。当地区生产总值大于 ３５ ４７８． ０８９ ８ 亿元时， 企业数字化转型对区域生态效率的影响为正。总体 来看，当地区经济水平较低时，企业数字化转型会对 生态效率产生较大影响，但当地区经济水平有了一 定发展之后，企业数字化转型更注重对于经济效益 的追求，对生态环境反而造成了一定破坏，而当经济 发展到一定阶段，此时的企业数字化转型侧重点有 所转移，更倾向于可持续发展，对生态环境的保护有 了一定的重视。

　　５　 结论及建议

　　５． １　 结论

　　在数字信息技术高速发展的时代，企业数字化 转型已成为当下主要趋势。企业数字化转型既可以 提高企业经营绩效，也可以提高企业环境绩效，符合 绿色发展的理念。生态效率是衡量资源、环境和经 济协调发展的一个指标。通过影响机制分析，企业 数字化转型对生态效率具有促进作用，主要体现在 企业数字化转型可以帮助解决经济与环境之间的不 协调问题，促进经济与环境的协调发展。从空间分 布上来看，地区企业数字化转型与生态效率均存在 一定的空间集聚特征，其中企业数字化转型呈现出 从东南沿海逐步向西北内陆辐射的趋势。通过基准 回归及其稳健性检验发现，地区企业数字化转型与 生态效率之间的关系显著为正，在时间和地区双固 定效应下，影响系数为 ０． ４００ ７，即企业数字化转型 对区域生态效率具有促进作用。从空间计量模型结 果来看，空间自回归、空间误差及空间杜宾三个模型 中企业数字化转型对区域生态效率的一般效应系数 分别为 ０． ３７６ ４、０． ３７６ １、０． ８０１ ２，空间杜宾模型中 对应的空间效应系数为 １５１． ４９６ ７，且通过 ５％ 水平 下的显著性检验，说明企业数字化转型对区域生态 效率具有正向的溢出效应，即本地区企业数字化转 型会带动周边区域生态效率的提升。在以地区生产 总值为门槛变量的门槛效应结果中，地区企业数字 化转型对生态效率具有双门槛效应，门槛值分别为 １３ ５４０． ８３０ １和 ３５ ４７８． ０８９ ８。门槛回归系数分别 为 １０． ６７５ ７、－ １． ５３７ ５ 和 ０． ８０６ ４，即企业数字化转 型对生态效率的影响整体上以正向促进作用为主。 综上可知，企业数字化转型水平的提升可以提高区 域生态效率水平。

　　５． ２　 建议

　　为加快中国生态文明建设，实现高质量发展，基 于以上研究结论，提出以下几点建议：

　　首先，要加快企业数字化转型升级。企业数字 化转型可以减少企业的经营成本，有效提高企业的 经营收益，还可以推动企业绿色发展。绿色发展是 当今时代的主题之一，企业实现数字化转型，是对时 代呼声的响应，同时也是企业承担社会责任的体现， 有利于企业打造出科技创新型、环境友好型的社会 形象。企业要加大科技创新投入，加快自身的数字 化建设，建立健全符合时代发展需求的企业经营管 理体系，为自身谋发展的同时也为社会可持续发展 作出贡献。

　　其次，要加强企业间合作以及政企合作。企业 数字化转型可以加强企业间的信息共享与技术交 流。在当今市场竞争激烈的形势下，企业想要谋求 更好的发展，就必ិ要有合作意识。企业合作联盟 可以更大程度地激发出企业的内在价值，更好地发 挥企业独有的优势。在数字技术的加持下，企业合 作可以创造更多的社会财富，减少更多的生产污染 排放，营造更好的社会环境，达到“一加一大于二” 的合作共赢局面。此外，企业的数字化转型离不开 政府的支持。在环境保护上，政府是主要引导者，政 府与企业间的合作，可以增加企业的社会支持力度， 使企业获得更多的资金来源，从而加快企业的数字 化转型，为企业绿色发展提供帮助。企业的数字化 转型效益最终也会反馈于社会，从而推动社会经济 与环境的协调发展。

　　再次，要加快地区产业结构调整。目前，中国企 业数字化转型水平地区差异仍较大，发展不平衡不 充分问题依旧有待解决。要加快地区产业结构的调 整，推动高新技术产业向中西部地区转移，减少资源 浪费，促进中西部地区经济高效发展。同时要加快 传统产业的数字化转型升级，对重工业产业集聚地 区加大科技力量投入，尽可能减少重污染排放企业 造成的环境问题，从而提高地区人民生活质量。

　　最后，要保证经济持续高质量发展。经济高质 量发展就是要维持资源、环境与经济三者之间的协 调性，这种平衡不是一时的要求，而是长久的目标。

　　经济高质量发展是建立在一定经济基础之上的，是 为了社会的长久发展而作出的考量。生态环境是人 类赖以生存的物质基础，经济是人类社会发展的条 件，只有处理好二者之间的关系，人类社会才能做到 可持续发展。为此，需要政府、社会、企业、个人各方 的共同努力。