本文是一篇企业管理论文，本文基于数智融合理论与“双碳”目标，以2010-2021年中国（内地）省域工业企业为研究样本，并采用动态GMM面板模型分析和检验数智化水平及其各维度对企业碳绩效的非线性影响机理，进而探讨绿色技术创新在二者之间的中介效应。
第一章 绪论
第一节研究背景与意义
一、研究背景
自改革开放以来，我国工业经济高速增长并取得显著成就，工业发展带来的二氧化碳排放量占我国碳排放总量85%以上，工业绿色发展仍面临着复杂形势（韩梦瑶等，2022）。2022年《工业领域碳达峰实施方案》提出在“十五五”期间建设高效、绿色、循环、低碳的现代工业体系，以确保完成2030年工业领域碳达峰目标。同时《方案》要求，工业领域需要在2025年前实现能源消耗总量下降，工业二氧化碳排放量降幅超过全社会平均降幅。在碳排放目标约束下，工业作为我国实体经济发展的主导力量，发展方式必须从追求速度规模扩张向注重质量效率转变，兼顾经济稳步增长与环境可持续发展才是促进工业高质量发展的价值旨向。碳绩效是评估低碳经济发展水平的重要指标之一，在减少碳排放绝对量的同时，从生产率角度出发积极提高工业碳绩效是实现工业碳减排的重要途径。在当前能源约束条件下，确保经济稳步增长的同时降低企业碳排放水平，促进我国工业企业在保持经济效益的同时兼顾环境效益，对于实现“双碳”目标和推动我国经济高质量发展具有重要的理论和现实意义。
随着数字化与智能化的融合，当前社会正经历着前所未有的变革，这种变革不仅深刻影响着人们的生活方式，也改变着企业的运营方式和竞争格局。数智化革命为企业提供了实现数字化转型的机遇与挑战。企业应积极采用大数据分析、云计算、物联网等技术，深度融合数字技术与业务运营，提升生产效率、优化资源配置、提高产品质量，实现从传统生产到智能制造的转型升级。其次，数智化革命不仅是企业内部变革的动力，也是产业升级的推动者。通过数字技术的广泛应用，各行各业都能实现生产方式、商业模式、管理方式的深度创新，推动产业向价值链高端迈进，提升产业竞争力和附加值。同时，数智化革命是实现经济高质量发展的重要路径。通过数字化和智能化技术的应用，能够提升经济发展的质量和效益，推动经济增长方式从数量扩张转向质量提升，实现更高水平的经济增长和可持续发展。数字化与智能化技术，正为工业领域企业赋予新的发展动能，企业可以利用先进的数字工具和人工智能解决方案，更有效地管理和减少碳排放，为企业绿色高质量发展提供有力支持。
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第二节研究思路与方法
一、研究思路
首先，回顾并梳理关数字化、企业碳绩效、绿色技术创新的国内外既有文献，为本文研究开展奠定基础并提供思路；其次，基于效率测度理论，将资本投入、 劳动投入、能源投入、期望产出（工业GDP）和非期望产出（工业碳排放量）纳入研究框架，通过SE-SBM模型测度我国工业企业2010-2021年的碳绩效，并进行各地区企业碳绩效水平分析；接着，从数字化水平、智能化水平两个维度构建数智化水平指标体系并确定 其他相关变量，建立回归模型检验数智化水平、数字化水平与智能化水平对企业碳绩效的影响，通过多种方式验证结果的稳健性，并对研究样本分类进行异质性检验。然后，对数智化水平和企业碳绩效的中介机制展开分析，研究绿色技术创新的不同类型在数智化水平与企业碳绩效之间所扮演的桥梁角色。文章结尾，依据研究结果提出针对性的政策建议，并探讨研究的局限性及未来研究的可能方向。
二、研究方法
（一）文献梳理与数据收集
查阅碳绩效、数智化、绿色技术创新等方面的国内外相关文献，并进行归纳梳理，总 结出现有文献的不足并寻求突破点，在此基础上明确本文的研究方向与思路，以期丰 富和深化数字化和碳绩效的相关研究。此外，从《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国环境年鉴》以及《2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南》等多种渠道搜集研究所需数据，并进行相应处理。
（二）SE-SBM模型
传统的通过单一指标如碳排放强度等衡量碳绩效，未能将能耗结构、经济发展水平等指标纳入研究框架，无法全面考察企业碳绩效。多要素相较于单一指标衡量，科学性与准确性都更强。数据包络分析可以依据多个投入产出指标，利用线性规划方法，计算各决策单元有效性。本文在确定碳绩效的各项投入、产出指标后，通过SE-SBM模型测度我国工业企业碳绩效。
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第二章 相关概念及理论综述
第一节 相关概念界定
一、 企业碳绩效
（一）企业碳绩效的内涵
全球工业加速发展进程使得气候问题逐渐凸显，面对日益严峻的生态环境问题，各国对发展低碳经济的重视，推动了学术领域对环境绩效研究的不断拓展，并进一步衍生出了对碳绩效问题研究的分支。目前，学术界对碳绩效这一概念并没有统一的认知，主要由于关于企业碳绩效的研究起步较晚且研究视角各不相同。企业在减少碳排放方面的努力和成效，被称为企业碳绩效，它是衡量环境绩效的一个重要组成部分（周志方等，2019；Siddique，2021），本质上是经济活动过程的投入产出效率（Zhou，2010），面对日益严峻的环境问题，提升企业碳绩效是响应国家号召、实现节能降碳的应有之义。在确保经济收益不受影响的前提下降低碳排放，有助于促进经济、社会与环境效益的和谐共进（于向宇等，2021）。可见，碳绩效不仅仅关注于减少碳排放的数量，更侧重于通过经济模式的转型和产业结构的优化来降低高碳能源的使用及其产生的碳排放量。这一过程强调了经济发展与碳排放控制之间的平衡，其重点虽在低碳，但目的是为发展（王少剑，2020）。企业的碳绩效水平不仅反映了其在减少碳排放量方面的成效，同时也是对企业低碳管理成果的一种评价。
（二）企业碳绩效的测度
碳绩效旨在以较少的二氧化碳排放量为代价来实现更高的经济增长及尽可能少的能源消耗（马大来等，2015）。在企业碳绩效衡量指标上，主要分为单要素指标和全要素指标两类。其中，单要素指标主要包括Mielnik & Goldemberg（1999）率先提出的碳指数以及由此延伸的碳排放强度、单位GDP能耗(能源强度）、人均碳排放量等（Ang，1999；Sun，2005； Stretesky，2009）。单一指标实践性较强的同时容易忽略能源结构、经济发展等其他生产要素的贡献，从而高估碳绩效（Ramanathan，2002；Zhou et al，2006）。而采用多因素投入产出系统的全要素碳绩效分析方法能够综合考虑能源、劳动力、资本投入以及二氧化碳排放量与经济效益产出等多个要素的影响，具有较大的优势（查建平和唐方方，2012），如：王少剑等（2020）和肖仁桥等（2023）分别利用超效率SBM模型对我国城市层面与区域企业碳绩效进行测算，均考虑了劳动力、资本及能源等要素投入以及期望产出与非期望产出。
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第二节 相关理论综述
一、资源基础理论
资源基础理论在管理学领域占据着重要地位，为企业如何构建并维持可持续的竞争优势提供了理论基础。Wernerfellt（1984）提出“企业的资源基础论”，意味着资源基础理论的诞生。该理论认为，企业的竞争力源于其独特的资源和能力。这些资源应当具备价值、稀缺性、难以被模仿和不可替代性，通常被认为是“所有资产、能力、组织流程、公司属性、信息、知识等”（Barney，1991），只有满足这些条件的资源才能够为企业带来持久的竞争优势和卓越的市场绩效，企业的市场地位取决于资源的异质性以及对资源的利用能力（Miller和Shamsie，1996）。众多学者延续Penrose（2009）的思路，提出影响企业成长的核心资源和能力。随着数字经济的兴起，数据资源的重要性日益凸显，成为推动企业发展的关键生产要素之一。数据不仅影响着企业的生产活动，也深刻地改变着产品的流通方式、资源的分配机制以及消费者的消费行为。在这个过程中，企业的数字化水平和智能化水平逐渐成为其独特的资源和能力，这些资源和能力对企业的成长速度和市场适应性有着决定性的影响。数字化水平的提升意味着企业能够更有效地收集、处理和分析数据，从而优化决策过程、提高运营效率和创新能力。智能化水平的进阶则使得企业能够利用先进的人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，进一步提升产品和服务的附加值，增强客户体验和满意度。因此，基于资源基础理论，深入研究数智化水平对企业竞争力的影响，对于理解企业如何在数字经济时代保持和增强其市场地位具有重要的理论和实践意义。企业应当重视数字化和智能化资源的战略投资和整合，通过持续的技术创新和管理优化，充分发挥这些资源的潜力，以实现长期的可持续发展和市场领先地位。因此，本文基于资源基础理论进一步探讨数智化水平带来的影响。
二、脱钩理论
脱钩这一概念最初来源于铁路运输领域，指的是火车车厢之间的连接装置发生脱离。随后，经济合作与发展组织（OECD）将这一概念引入环境领域，用以描述经济增长与资源消耗或环境污染之间的非同步增长现象。在传统的发展模式下，资源消耗与经济总量往往呈现出正相关关系，即经济的增长往往伴随着资源的大量消耗和环境的相应恶化。为了实现可持续发展的目标，必须寻求改变这种模式，通过减少碳排放和降低对化石能源的依赖来实现经济与环境的和谐共生。脱钩理论提供了一种分析框架，它认为当一个地区的经济增长速度超过资源消耗和环境压力的增长速度时，就实现了经济增长与资源消耗或环境污染的脱钩（胡莉娜和胡海洋，2019）。脱钩理论正是描述阻碍经济增长与资源消耗或环境污染之间联系的基本理论（Gutiérrez 等，2019）。
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第三章 研究设计 ......................... 14
第一节 研究假设 ...................................... 14
一、数智化水平对企业碳绩效的影响研究 .......................... 14
二、数智化水平影响企业碳绩效的异质性机理 ....................... 15
第四章 实证分析.................................. 23
第一节 我国区域数智化水平及企业碳绩效结果分析 .................... 23
一、数智化水平及变化趋势分析 ................. 23
二、企业碳绩效水平及变化趋势分析 ............................ 25
第五章 结论与启示 ........................ 37
第一节 研究结论 .................................... 37
第二节 政策建议 ................. 38
第四章 实证分析
第一节 我国区域数智化水平及企业碳绩效结果分析
一、数智化水平及变化趋势分析
（一）数智化水平分析
本文从数字化水平与智能化水平两个维度构建了数智化水平测度体系，最终数智化水平测算结果如下。
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由表4-1可知，考察期内我国数智化水平均值为 0.146，仅东部地区数智化 水平高于全国均值。从区域角度来看，2010-2021年全国东、中、西部地区的数 智化水平均值分别为 0.267、0.091 和 0.081，呈“东-中-西”排列。具体观察数字化水平排名发现东部地区的数智化水平明显处于全国领先位置，北京、广东、江苏、浙江、上海等地稳居数智化排名前列，尤其是北京在考察期的各年数智化水平均处于首位。腾讯研究院发布的《数字化转型指数报告2021》指出广东、上海和北京是全国数字化转型指数排名前三甲，这一结论与本文的研究结论基本一致。与之相反的是，西部地区的数智化水平处于全国落后位置，我国区域数智化差异明显。内蒙古、甘肃、 青海、宁夏、新疆等地的数字化水平基本处于全国排名25至30的位置。此外，需要特别注意海南和重庆这两个省份。海南虽然处于东部地区，但数智化水平处于全国的18 位，并不符合东部地区数智化水平领先这一结论。海南要进一步加强数智化建设，借助与广东省邻近这一地理优势，发展数字经济。重庆虽属于我国西部地区，但数智化水平却处于全国较为靠前的位置，其数字化发展之路值得学习并推广，以供其余西部地区参考。
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第五章 结论与启示
第一节 研究结论
本文基于数智融合理论与“双碳”目标，以2010-2021年中国（内地）省域工业企业为研究样本，并采用动态GMM面板模型分析和检验数智化水平及其各维度对企业碳绩效的非线性影响机理，进而探讨绿色技术创新在二者之间的中介效应，研究结果表明：
（1）考察期内我国数智化水平均值为 0.146，总体呈现出显著递增趋势。分地区对比发现，东部地区的数智化水平相对较高，这与其经济发展水平、产业结构、教育水平等因素密切相关。中部和西部地区虽然起点较低，但近年来也呈现出快速追赶趋势，数智化转型的步伐正在加快。总体而言，我国数智化转型的大趋势不可逆转，且转型的速度和深度都在不断加强。企业碳绩效水平均值为0.401，在对应技术水平与投入要素条件下还可减少59.9%的工业碳排放量，碳绩效总体水平仍有较大提升空间。分地区对比发现，企业碳绩效呈东部、中部到西部的递减状态，存在显著区域差异。此外，考察期内企业碳绩效水平总体呈现波动下降趋势。
（2）数智化水平与企业碳绩效之间存在“先抑后扬”的U型关系，绝大多数地区数智化水平对企业碳绩效的影响仍处于负向效应阶段，表现为成本效应。目前，对于数字化水平，大多数省份仍处于拐点的左侧，仅北京跨过拐点，中西部地区数字化建设水平对企业碳绩效的影响仍处于负向效应阶段，表现为成本效应，应进一步加快数字化基础设施建设以及数字技术在生产生活中的融合应用，待数字化建设与应用水平发展到一定程度时，数字化水平对企业碳绩效的促进作用才会显现。对智能化水平而言，仅有北京、江苏、山东、广东等东部地区省份跨过拐点，中西部省份仍处于拐点左侧。本文采取多种方法进行稳健性检验，结果依然成立。
参考文献（略）