油氣企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能否抑制企業(yè)碳排放

摘 要：在“碳達峰、碳中和”戰(zhàn)略目標(biāo)下，油氣企業(yè)作為以化石能源開采為主的傳統(tǒng)行業(yè)其碳排放量不容小覷，在數(shù)字經(jīng)濟背景下，數(shù)字創(chuàng)新是企業(yè)數(shù)字化中的重要組成部分，然而數(shù)字創(chuàng)新與碳排放的關(guān)系尚不明確。以2012—2021年上市公司中的油氣企業(yè)為研究對象，利用Tobit模型實證檢驗數(shù)字創(chuàng)新對碳排放的影響和作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，油氣企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新對碳排放有顯著的抑制作用；該作用可以通過技術(shù)進步和提高勞動投資效率兩種機制來實現(xiàn)；與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)的油氣企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能夠抑制企業(yè)的碳排放。

關(guān)鍵詞：數(shù)字創(chuàng)新；碳排放；技術(shù)進步；勞動投資效率

當(dāng)前全球經(jīng)濟正明顯呈現(xiàn)數(shù)字化特征，人類已步入數(shù)字化發(fā)展的新時代，數(shù)字經(jīng)濟已然成為全球發(fā)展的新趨勢。數(shù)字技術(shù)已廣泛滲透于生產(chǎn)和生活的方方面面，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新已成為產(chǎn)業(yè)升級的主要技術(shù)應(yīng)用。信息的獲取在企業(yè)管理決策中扮演著重要的角色，數(shù)據(jù)分析在提高生產(chǎn)和管理效率方面的作用也日益凸顯。這一切都取決于數(shù)字創(chuàng)新的推動，所以對企業(yè)而言，數(shù)字創(chuàng)新能力乃至其核心競爭力的形成至關(guān)重要。而油氣企業(yè)不僅為我國能源安全提供了有力支撐，同時也構(gòu)建了國民生活的基礎(chǔ)保障體系。但是，石油、天然氣等化石能源的燃燒卻會產(chǎn)生大量二氧化碳，面對“雙碳”目標(biāo)的新壓力，我國油氣企業(yè)必須實現(xiàn)減排減碳，以改善生態(tài)環(huán)境問題。因此，數(shù)字創(chuàng)新是否能夠有效抑制油氣企業(yè)的碳排放成為一個值得深入探討的問題。

油氣行業(yè)作為碳排放的主要行業(yè)之一，其碳排放是貫穿上、中、下游全產(chǎn)業(yè)鏈的。傳統(tǒng)機械化的技術(shù)迭代升級所帶來的節(jié)能減排空間逐漸減小，數(shù)字化技術(shù)將成為能源行業(yè)實現(xiàn)低能耗、低排放的主要發(fā)展方向[1]。施耐德電氣公司在《2019年全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型收益報告》中提出了油氣企業(yè)的未來數(shù)字化前景，全面數(shù)字化管理和自動化生產(chǎn)可以實現(xiàn)20%的碳減排量[2]。油氣行業(yè)的各個環(huán)節(jié)已經(jīng)逐漸實現(xiàn)了數(shù)字化的技術(shù)升級[3]。埃森哲在有關(guān)油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)報告中闡述了數(shù)字技術(shù)對于碳減排的促進作用[4]。

大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能行業(yè)的不斷成熟，使得傳統(tǒng)和數(shù)字技術(shù)不斷地相互促進，推動了油氣行業(yè)的智能化進程[5]。數(shù)字創(chuàng)新作為一種利用數(shù)字技術(shù)進行的創(chuàng)新過程，可以同時產(chǎn)生一種產(chǎn)品、過程或者一種新型的商業(yè)[6]。與傳統(tǒng)創(chuàng)新相比，它是一種利用了信息、計算、溝通和連接技術(shù)的組合，從而帶來了新的產(chǎn)品或服務(wù)、改進傳統(tǒng)生產(chǎn)過程、變革原有組織模式以及改變商業(yè)固有發(fā)展模式等[7]。另外，實現(xiàn)了實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟不斷融合的企業(yè)日益增多，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)是越來越多企業(yè)落實節(jié)能減排的重要手段[8]。劉慧等[9]（2022）以2010—2019年上市公司為樣本，討論了數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效促進企業(yè)節(jié)能減排，降低碳排放。Ren等[10]（2021）研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)可以有效降低企業(yè)的能源強度，互聯(lián)網(wǎng)加快了企業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)變化。張亞豪等[11]（2022）采用動態(tài)空間杜賓模型驗證了工業(yè)數(shù)字化存在顯著的減碳效應(yīng)，并且其他地區(qū)工業(yè)數(shù)字化程度提高會帶動本地區(qū)工業(yè)數(shù)字化程度提高，從而進一步增強工業(yè)發(fā)展的減碳效應(yīng)。

綜上所述，現(xiàn)有研究主要集中在數(shù)字化與碳排放的關(guān)系上，而對于數(shù)字創(chuàng)新給企業(yè)碳排放帶來的影響的研究內(nèi)容還不夠豐富。因此本文以2012—2021年中國滬深A(yù)股上市油氣企業(yè)為研究樣本，借助Tobit實證模型研究油氣企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新對于碳排放的影響和作用機制，以期為促進油氣企業(yè)減排，早日實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供作用。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字創(chuàng)新與碳排放

數(shù)字創(chuàng)新是數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)生、迭代、組合的過程，這個過程中許多環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，包括新產(chǎn)品的誕生，生產(chǎn)環(huán)節(jié)的改進，企業(yè)架構(gòu)的重組和整個行業(yè)模式的創(chuàng)新[12]。根據(jù)自然資源基礎(chǔ)觀理論，企業(yè)的技術(shù)進步和管理創(chuàng)新是可以減少企業(yè)對于環(huán)境的污染，提升自身競爭實力，反之企業(yè)為了提升自身實力，會將可持續(xù)發(fā)展作為公司的核心競爭力，從而愿意去減少環(huán)境污染，促進企業(yè)的技術(shù)進步。數(shù)字創(chuàng)新增加了企業(yè)數(shù)據(jù)的獲取渠道，降低獲取信息所需的人力和財力成本，優(yōu)化了企業(yè)的管理和生產(chǎn)，加速了企業(yè)的轉(zhuǎn)型和結(jié)構(gòu)升級。

首先，從資源配置的視角來看，數(shù)字創(chuàng)新可以使企業(yè)利用數(shù)據(jù)分析市場和企業(yè)自身的經(jīng)營狀態(tài)，從而對資源有效配置。在管理過程中，數(shù)字技術(shù)的融入可以及時獲得各個部門的信息數(shù)據(jù)，消除了信息壁壘，企業(yè)的管理層可以根據(jù)數(shù)據(jù)反映出的問題，最大程度平衡各部門之間的資源平衡，提高運營效率和能源利用效率，降低碳排放。其次，從信息共享的視角來看，數(shù)字創(chuàng)新在企業(yè)技術(shù)的進步中起到重要作用，使得行業(yè)知識和經(jīng)驗數(shù)據(jù)化、模塊化，有利于企業(yè)內(nèi)的技術(shù)人員和管理人員共享、學(xué)習(xí)，進一步促進了技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用[13]。并且依托于數(shù)字技術(shù)的進步，例如人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等先進技術(shù)，可以深入剖析各環(huán)節(jié)的能源消耗、碳排放強度與節(jié)能空間，從而更有利于進行技術(shù)的改造，提高能源利用效率，進而降低碳排放?；谏鲜稣撌觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)H1：數(shù)字創(chuàng)新能夠降低油氣企業(yè)碳排放。

（二）數(shù)字創(chuàng)新、技術(shù)進步與碳排放

信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化及智能化的發(fā)展，使得先進的計算機信息技術(shù)、多媒體技術(shù)及數(shù)字化技術(shù)等被應(yīng)用到各大領(lǐng)域，數(shù)字創(chuàng)新推動了企業(yè)的技術(shù)進步。首先，數(shù)字創(chuàng)新為企業(yè)提供了搭建數(shù)字化平臺的機會和資源。通過數(shù)字化平臺的建立，企業(yè)可以快速獲取行業(yè)內(nèi)的供需信息等，從而企業(yè)能在第一時間了解市場的供需關(guān)系，可以有針對性地對產(chǎn)品性能和質(zhì)量進行升級，促進企業(yè)的技術(shù)進步[14]。其次，數(shù)字創(chuàng)新更新了企業(yè)的運營模式，帶來了生產(chǎn)方式的升級和組織架構(gòu)的變革。數(shù)字技術(shù)相關(guān)人才流動性增加，降低了制造研發(fā)的成本，也降低了技術(shù)創(chuàng)新的成本，企業(yè)更愿意投入研發(fā)，從而企業(yè)技術(shù)進步[15]。而技術(shù)進步有助于企業(yè)降低碳排放水平。一方面隨著企業(yè)技術(shù)的升級，生產(chǎn)過程中可以減少高碳能源的使用，同時轉(zhuǎn)向清潔能源，可以有效降低碳排放[16]。另一方面企業(yè)技術(shù)進步可以減少能源消耗，提高能源利用效率減少碳排放[17]?；谏鲜稣撌觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)H2：數(shù)字創(chuàng)新通過促進企業(yè)技術(shù)進步降低油氣企業(yè)碳排放。

（三）數(shù)字創(chuàng)新、勞動投資效率與碳排放

數(shù)字創(chuàng)新通過提高油氣企業(yè)勞動投資效率實現(xiàn)企業(yè)碳減排。勞動力是企業(yè)中最為重要的要素之一，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中必不可少。勞動要素配置的合理性既可以決定自身是否能發(fā)揮最大價值，同時又能對企業(yè)其他要素產(chǎn)生影響。當(dāng)企業(yè)的勞動資源配置不合理時，勞動投資效率會減弱，影響企業(yè)的發(fā)展[18]。因為當(dāng)企業(yè)高速發(fā)展的時候，企業(yè)更多的資金投入到創(chuàng)新中，此時如果企業(yè)的勞動投資效率較低，那么企業(yè)就會造成人員冗余，企業(yè)會承擔(dān)更多如人員薪酬、社會保險和勞動成本等的人力成本，這些勞動成本會削弱企業(yè)的利潤，使得企業(yè)對研發(fā)的投入、技術(shù)創(chuàng)新等減少，持續(xù)影響企業(yè)的創(chuàng)新能力，對企業(yè)的能源利用效率和勞動生產(chǎn)效率產(chǎn)生負面影響[19]。如果企業(yè)勞動投資效率較高時，企業(yè)人力資源配置會更為合理，勞動生產(chǎn)過程會更為高效，人力成本降低，使企業(yè)有更多資金投入到其他環(huán)節(jié)的改進，使得生產(chǎn)效率提高[20]。當(dāng)前社會環(huán)境不穩(wěn)定性和信息環(huán)境的復(fù)雜性使得管理者對于眾多信息的識別利用難度增大，造成管理者難以利用有效的依據(jù)來做出決策，造成勞動投資過度或不足，使得勞動投資率下降[21]。根據(jù)管理學(xué)理論，決策者掌握更多與決策相關(guān)的信息，更有利于做出最優(yōu)決策，數(shù)字創(chuàng)新所帶來的企業(yè)管理模式、組織模式等，可以有效提高信息獲取率和利用率，使得管理者對于勞動力的投資決策更為精準(zhǔn)。戚聿東和肖旭[22]（2020）也指出數(shù)字化有助于企業(yè)內(nèi)部信息的交流，增加信息的透明度和信息的傳遞效率，進而改善企業(yè)的管理效率，使得勞動投資效率有所提升。因此數(shù)字創(chuàng)新可以提高企業(yè)獲取自身和行業(yè)信息的效率，能夠使企業(yè)管理者獲取多方位信息，行業(yè)整體經(jīng)濟狀況等，從而可以進行綜合分析和決策。

假設(shè)H3：數(shù)字創(chuàng)新通過提高勞動投資效率降低油氣企業(yè)碳排放。

二、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

油氣企業(yè)是一個廣義的概念，包括從事石油和天然氣資源的勘探、開發(fā)、儲運、加工以及銷售與其相關(guān)產(chǎn)品的企業(yè)。其具體領(lǐng)域包括上游，即勘探開發(fā)和儲運；中游，涵蓋生產(chǎn)相關(guān)產(chǎn)品，如石油、煤炭加工業(yè)，提供原材料和中間有機產(chǎn)品，生產(chǎn)化工產(chǎn)品，如化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，化學(xué)纖維制造業(yè)等；以及下游，包括加工企業(yè)、石油化工企業(yè)、工程服務(wù)企業(yè)以及銷售企業(yè)。

本文選取2012—2022年上市公司中的油氣企業(yè)為研究對象，除去變量嚴(yán)重缺失的公司；和ST類上市公司的樣本，得到161家公司1146條基礎(chǔ)觀測樣本。數(shù)字創(chuàng)新有關(guān)的專利數(shù)來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)；碳排放數(shù)據(jù)來自上市公司年報、社會責(zé)任報告、環(huán)境報告；其他數(shù)據(jù)均從CSMAR數(shù)據(jù)庫、CNRDS數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫、《中國工業(yè)城市統(tǒng)計年鑒》中獲取。

（二）關(guān)鍵變量定義

1. 數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）

本文通過國家知識產(chǎn)權(quán)公布的《數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關(guān)系表（2023）》識別出企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新專利數(shù)，將專利數(shù)加1取對數(shù)用來衡量數(shù)字創(chuàng)新。國家知識產(chǎn)權(quán)公布的《數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關(guān)系表（2023）》是將《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》與《國際專利分類表（IPC）》進行對照，從IPC層面上識別出企業(yè)申請的數(shù)字創(chuàng)新專利。所以該分類表可以從IPC層面相對完整的識別出數(shù)字創(chuàng)新所屬的領(lǐng)域，構(gòu)建了一個較為全面反映中國上市企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)。

2. 碳排放（GHGint）

碳排放總量根據(jù)上市公司年報、社會責(zé)任報告、環(huán)境報告披露手工進行整理，得到年度總碳排放量。本文將以碳排放強度用來衡量企業(yè)碳排放，碳強度測量方法為碳排放總量除以營業(yè)收入[23]。

3. 技術(shù)進步（TECH）

借鑒汪旭暉和萬叢穎[24]（2009）、張成等[25]（2011）的方法，采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法，對油氣企業(yè)的技術(shù)進步水平進行測量。Fare等[26]（1997）將全要素生產(chǎn)率（TEPCH）分解為技術(shù)進步變化（TECH）、純技術(shù)效率的變化（PECH）和規(guī)模效率的變化（SECH），即式（1）。

其中[（xt，yt）]表示企業(yè)在t時的投入產(chǎn)出量，[（xt+1，yt+1）]表示企業(yè)在t+1時的投入產(chǎn)出量。本文將采用技術(shù)進步變化（TECH）來衡量油氣企業(yè)的技術(shù)進步。TECH的值大于1則說明從t期到t+1期該企業(yè)技術(shù)取得進步。

在數(shù)據(jù)的選取上根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，選取主營業(yè)務(wù)收入作為產(chǎn)出；選取固定資產(chǎn)總額作為資本投入；勞動投入選擇企業(yè)的就業(yè)人員數(shù)。本文以2012年的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，采用樣本中2012—2021年中的平衡面板數(shù)據(jù)進行分析，利用DEAP2.1軟件計算得到油氣企業(yè)的技術(shù)進步。

4. 勞動投資效率（Abresid）

本文采用劉進等[27]（2022）的做法，將企業(yè)員工數(shù)量增長率與其相關(guān)的經(jīng)濟變量進行按年份、行業(yè)回歸，具體見式（2），得到的殘差的絕對值即為勞動投資效率的反向指標(biāo)勞動投資非效率，Abresid其值越小，說明勞動投資效率越高，反之則表示勞動投資效率越低。

其中，Δ表示變化值，Growth為營業(yè)收入增長率，ROA為資產(chǎn)收益率，Return為年度股票回報，Size為年總資產(chǎn)的自然對數(shù)，Quick為速動比率，Lev為資產(chǎn)負債率。將ROA從-0.025到0平均劃分為五個區(qū)間，Lossbin根據(jù)ROA的取值定義，若ROA在第一區(qū)間[-0.005，0]內(nèi)，則[Loss]bin=1，否則為0。Nethire為企業(yè)勞動力投資，采用企業(yè)員工增長率來衡量。

5. 控制變量（Controls）

結(jié)合相關(guān)文獻，本文選取的控制變量包括：①總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）：采用凈利潤除以總資產(chǎn)平均余額。②托賓Q值（TobinQ）：計算過公式為（流通股市值+非流通股股份數(shù)×每股凈資產(chǎn)+負債賬面值）/總資產(chǎn)。③營業(yè)收入增長率（Growth）：本年營業(yè)收入除以上一年營業(yè)收入然后減1。④第一大股東持股比例（TOP1）：第一大股東持股數(shù)量/總股數(shù)⑤企業(yè)規(guī)模（Size）：年總資產(chǎn)的自然對數(shù)。⑥兩權(quán)分離（Seperate）：實際控制人擁有上市公司控制權(quán)比例與其擁有上市公司所有權(quán)比例之差。⑦資產(chǎn)負債率（Lev）：年末總負債/年末總資產(chǎn)。

（三）計量模型設(shè)定

本文的解釋變量數(shù)字創(chuàng)新采用專利數(shù)衡量，因此在一定比例的觀測值取值為零，為了解決數(shù)據(jù)的截堵問題，本文采用Tobit模型檢驗數(shù)字創(chuàng)新對油氣企業(yè)碳排放的影響。

為了驗證假設(shè)H1，本文設(shè)定計量模型（3）如下：

其中i、j、t分別表示上市公司、行業(yè)以及時間，[β?]為常數(shù)項，[lndiginvi，t]為i公司第t年的數(shù)字創(chuàng)新水平，[GHGinti，t]為i公司第t年的碳排放強度，[Controls]為控制變量，[δt]為時間固定效應(yīng)，[λj]為行業(yè)固定效應(yīng)，[εi，t]為殘差項。

為了檢驗技術(shù)進步和勞動投資效率對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新和碳排放的中介效應(yīng)，采用溫忠麟等[28]（2014）的中介效應(yīng)檢驗方法，構(gòu)建計量模型（4）和計量模型（5）如下：

其中[Mediatori，t]為中介變量，中介變量為技術(shù)進步（TECH）、勞動投資效率（Abhire）。

三、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。被解釋變量碳排放強度（GHGint）的平均值為45.453，最小值為0.899，最大值為349.110，說明樣本公司碳排放水平差距較大。解釋變量數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）均值為1.151，標(biāo)準(zhǔn)差為1.226，中位數(shù)為0.693，反映出樣本公司的數(shù)字化創(chuàng)新水平參差不齊，存在較大差異，數(shù)字創(chuàng)新在企業(yè)的重要性有待提高。勞動投資效率（Abresid）的平均值為0.246，中位數(shù)分別為0.183，平均值大于中位數(shù)，表明樣本企業(yè)勞動投資效率較低，勞動力配置存在一定的不合理。企業(yè)技術(shù)進步（TECH）平均值為1.080，但中位數(shù)為0.950，中位數(shù)小于平均值，表明企業(yè)技術(shù)進步不平衡。

觀測期樣本內(nèi)企業(yè)規(guī)模（Size）、總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）、托賓Q值（TobinQ）、兩權(quán)分離（Seperate），營業(yè)收入增長率（Growth）、第一大股東持股比例（TOP1）、資產(chǎn)負債率（Lev）可以從下表看出均具有一定程度的水平差異，說明樣本有較好的區(qū)分效果。

（二）基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

油氣企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新對碳排放的回歸結(jié)果見表2。其中，列（1）為在不加控制變量的情況下，對數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）和碳排放（GHGint）單獨進行回歸，回歸結(jié)果為，數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）對碳排放（GHGint）在5%的水平下顯著負相關(guān)（[β?]=-0.234，p<0.05）；列（2）為控制時間效應(yīng)下的回歸結(jié)果，數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）對碳排放（GHGint）在1%的水平下負向顯著（[β?]=-0.321，p<0.01）；列（3）為時間和行業(yè)雙固定效應(yīng)下，同時加入控制變量的回歸結(jié)果，數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）的回歸系數(shù)在5%的水平下負向顯著（[β?]=-0.410，p<0.05）?；貧w結(jié)果表明樣本企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新對碳排放產(chǎn)生負向作用，即數(shù)字創(chuàng)新對油氣企業(yè)碳排放有抑制作用，驗證了假設(shè)H1。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1. 工具變量法

為了緩解內(nèi)生性問題對結(jié)果的干擾，采用IV-Tobit工具變量法進行兩階段回歸。本文參考呂重陽等[29]（2023）的方法，數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）第一階段的工具變量（digIV）采用數(shù)字創(chuàng)新的歷史淵源，計算方法為首先將1997年各省的互聯(lián)網(wǎng)普及率作為初始水平，其次將該普及率與樣本觀察期內(nèi)歷年的上一年全國互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)相乘構(gòu)造交互項，得到的交互項即為工具變量（digIV）。各省份歷史互聯(lián)網(wǎng)普及率形成了數(shù)字創(chuàng)新所需要的外部條件等影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的進程，但對于企業(yè)的碳排放不產(chǎn)生影響，保證了工具變量的排他性。

從實證結(jié)果來看，選用的工具變量digIV在弱工具變量檢驗中的F值為25.01，大于經(jīng)驗值10，拒絕了弱工具變量的原假設(shè)，說明此工具變量有效。將工具變量帶入基準(zhǔn)模型進行回歸，結(jié)果見表3第（2）列，數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）對企業(yè)碳排放（GHGint）在10%的水平下顯著為負，說明研究結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

2. 替換被解釋變量

考慮變量可能存在衡量偏誤和有所遺漏，本文將替換被解釋變量的衡量方法進行穩(wěn)健性檢驗。本文參考王浩等[22]（2022）的做法將碳排放強度計算更換為碳排放總量除以員工人數(shù)（GHGint1），因為產(chǎn)品價格會受到時間的影響，會影響企業(yè)的營業(yè)收入，因此使用員工人數(shù)代替營業(yè)收入，以此消除價格的影響?；貧w結(jié)果見表4第（1）列，結(jié)果依然顯著，回歸系數(shù)為負，符合前述結(jié)論。

3. 解釋變量滯后一期

為了減緩反向因果問題，本文采用數(shù)字創(chuàng)新滯后一期作為解釋變量，重新帶入模型檢驗數(shù)字創(chuàng)新水平對油氣企業(yè)碳排放的影響，回歸結(jié)果見表4第（2）列，結(jié)果表明數(shù)字創(chuàng)新對企業(yè)碳排放在1%的水平下依然有顯著的負向影響，說明研究結(jié)果不受反向因果的影響，結(jié)果具有穩(wěn)健性。

四、可能的機制檢驗

（一）技術(shù)進步的中介效應(yīng)

通過前文所述的公式（4）和（5）考察油氣企業(yè)技術(shù)進步的中介作用，結(jié)果見表5。列（1）顯示數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）對技術(shù)進步（TECH）在5%水平下顯著（[β?]=0.0304，p<0.05），表明數(shù)字創(chuàng)新可以促進油氣企業(yè)技術(shù)進步；列（2）為數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）與技術(shù)進步（TECH）對碳排放的回歸，在1%的水平下，顯著為負。說明數(shù)字創(chuàng)新可以促進企業(yè)的技術(shù)進步，經(jīng)過技術(shù)的積累，企業(yè)提高能源使用效率，降低高碳能源的使用，從而降低企業(yè)的碳排放。即數(shù)字創(chuàng)新通過促進油氣企業(yè)技術(shù)進步抑制碳排放，驗證了假設(shè)H2。

（二）勞動投資效率的中介效應(yīng)

結(jié)合公式（4）和（5）考察企業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型對數(shù)字創(chuàng)新與碳排放關(guān)系之間的中介作用，結(jié)果如表6所示。其中，第（1）列為數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）和勞動投資效率（Abresid）的回歸結(jié)果。列（1）中數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）的回歸系數(shù)為負（估計系數(shù)為-0.00260），且在1%水平下顯著；同時，列（2）中勞動投資效率（Abresid）對碳排放（GHGint）的回歸結(jié)果為正（[β?]=5.342），且在1%水平下顯著，數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）的回歸系數(shù)為負（[β?]=0.352），在5%水平下顯著。上述結(jié)果表明數(shù)字創(chuàng)新提高了勞動投資效率、優(yōu)化了企業(yè)的管理模式、提升了管理效率，進而企業(yè)能夠提高運營效率，降低油氣企業(yè)碳排放水平，即數(shù)字創(chuàng)新通過提高企業(yè)勞動投資效率抑制油氣企業(yè)碳排放水平，驗證了假設(shè)H3。

五、進一步分析

由于國有企業(yè)和非國有企業(yè)在資源基礎(chǔ)、經(jīng)營戰(zhàn)略、資金來源等都有顯著差異，因此本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，將樣本分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)兩個樣本進行回歸，再次帶入模型（3）中進行回歸分析，以考察企業(yè)在不同產(chǎn)權(quán)下在數(shù)字創(chuàng)新與碳排放的關(guān)系。回歸結(jié)果見表7列（1）和列（2）。

表7結(jié)果顯示，國有企業(yè)和非國有企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新（lndiginv）對碳排放（GHGint）的回歸系數(shù)均為負數(shù)，非國有企業(yè)在1%水平下顯著（[β?]=-1.093），但是國有企業(yè)回歸結(jié)果不顯著。說明與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)的油氣企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新能夠促進企業(yè)的碳減排。原因可能在于，非國有企業(yè)具有更靈活的運營特點，這使它們更容易應(yīng)對外部環(huán)境的變化，特別是在數(shù)字化浪潮中能夠更及時地作出反應(yīng)。與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)通常面臨更大的績效增長壓力，這迫使它們積極尋求創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的途徑。此外，非國有企業(yè)通常擁有更多的內(nèi)在創(chuàng)新動力，因為它們在市場競爭中需要不斷改進和創(chuàng)新以保持競爭力。相比之下，國有企業(yè)可能面臨一些制度性劣勢，這些劣勢可能阻礙了其數(shù)字創(chuàng)新。國有企業(yè)通常承擔(dān)著特殊的社會責(zé)任和義務(wù)，這可能需要分配資源用于滿足這些責(zé)任，從而削弱了用于數(shù)字創(chuàng)新的資源。同時，國有企業(yè)的決策過程可能受政府政策和制度體系的影響，這可能導(dǎo)致決策速度較慢和較少的創(chuàng)新，因此會使得數(shù)字創(chuàng)新對碳排放的影響較弱。

六、結(jié)論與建議

在數(shù)字經(jīng)濟的背景下，數(shù)字創(chuàng)新已經(jīng)是企業(yè)管理中必不可少的一部分。本文以油氣上市企業(yè)為研究對象，從理論和實證兩個方面探討了數(shù)字創(chuàng)新對碳排放水平的影響。研究表明：首先企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新可以降低企業(yè)碳排放。其次在機制分析上，發(fā)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新可以通過技術(shù)進步和提升企業(yè)勞動投資效率，促進企業(yè)碳減排。最后通過異質(zhì)性分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新對油氣企業(yè)碳排放水平的影響在不同產(chǎn)權(quán)中表現(xiàn)出差異性，相對于國有油氣企業(yè)，非國有油氣企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新水平的提升可以顯著降低油氣企業(yè)碳排放。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，在數(shù)字經(jīng)濟的背景下，數(shù)字創(chuàng)新能夠有利于企業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，滿足市場需求，提升企業(yè)的環(huán)保能力。但是，當(dāng)前多數(shù)企業(yè)沒有意識到數(shù)字創(chuàng)新的重要性，被傳統(tǒng)的管理模式組織形式所束縛，缺乏長遠發(fā)展眼光，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新水平較低，碳排放水平居高不下，在數(shù)字經(jīng)濟的推動下，企業(yè)應(yīng)該重視數(shù)字創(chuàng)新的發(fā)展，將其與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相結(jié)合，降低成本費用和能源消耗，提升運營效率，優(yōu)化生產(chǎn)要素配置效率，促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。第二，企業(yè)應(yīng)當(dāng)優(yōu)化人力資源配置，提升自身的企業(yè)社會責(zé)任，為了適應(yīng)數(shù)字化的浪潮，企業(yè)應(yīng)該完善員工的培養(yǎng)體系，提高員工數(shù)字化應(yīng)用水平，大力鼓勵研發(fā)人員參與數(shù)字創(chuàng)新，攻破技術(shù)難關(guān)。第三，政府應(yīng)順應(yīng)數(shù)字化的發(fā)展潮流，同時完善環(huán)保政策，針對不同類型企業(yè)提供不同的政策支持，并給予企業(yè)一定的資金支持，例如減免稅收和政府補貼，幫助其數(shù)字創(chuàng)新和數(shù)字化改革促進企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，減少碳排放，鼓勵企業(yè)打破原有的運營體系，逐步數(shù)字化產(chǎn)業(yè)鏈、優(yōu)化業(yè)務(wù)鏈，使其在“雙碳”目標(biāo)和數(shù)字化浪潮下發(fā)揮重要的作用，引領(lǐng)低碳革命。

參考文獻：

[1] 王同良，徐鵬，郝宏娜.數(shù)字化技術(shù)助力油氣企業(yè)低碳發(fā)展的實踐與思考[J].石油科技壇，2022，41（1）：87-91.

[2] SCHNEIDER ELECTRIC. Global Digital Transformation Benefits Report[R]. 2019.

[3] 閆娜，蔣海軍，王敏生.埃尼公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗及啟示[J].國際石油經(jīng)濟，2020，28（9）：33-40.

[4] ACCENTURE. Digital Transformation Initiative： Oil and Gas Industry[R].2017.

[5] CHEN Y，LEE C C.Does Technological Innovation Reduce CO2 Emissions？ Cross-country Evidence[J]. Journal of Cleaner Production，2020（263）：121550.

[6] NAMBISAN S，LYYTINEN K，MAJCHRZAK A，ET AL.Digital Innovation Management[J]. MIS Quarterly， 2017，41（1）：223-238.

[7] BHARADWAJ A，El SAWY O A，PAVLOU P A，ET AL. Digital Business Strategy： Toward a Next Generation of Insights[J]. MIS Quarterly，2013：471-482.

[8] MAY G，STAHL B，TAISCH M，ET AL. Energy Management in Manufacturing： from Literature Review to a Conceptual Framework[J]. Journal of Cleaner Production，2017（167）：1464-1489.

[9] 劉慧，白聰.數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進中國企業(yè)節(jié)能減排了嗎？[J].上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2022，24（5）：19-32.

[10] REN S，HAO Y，XU L，ET Al. Digitalization and Energy： How Does Internet Development Affect China'S Energy Consumption？[J]. Energy Economics，2021（98）：105220.

[11] 張亞豪，金殿臣，曾昭睿.工業(yè)數(shù)字化的減碳效應(yīng)檢驗[J].統(tǒng)計與決策，2022，38（24）：49-52.

[12] 謝衛(wèi)紅，林培望，李忠順，郭海珍.數(shù)字化創(chuàng)新：內(nèi)涵特征、價值創(chuàng)造與展望[J].外國經(jīng)濟與管理，2020，42（9）：19-31.

[13] 鐘廷勇，馬富祺.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的碳減排效應(yīng)：理論機制與實證檢驗[J].江海學(xué)刊，2022（4）：99-105.

[14] 黃勃，李海彤，劉俊岐等.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與中國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——來自企業(yè)數(shù)字專利的證據(jù)[J].經(jīng)濟研究，2023，58（3）：97-115.

[15] 韓國高，陳庭富，劉田廣.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)產(chǎn)能利用率——來自中國制造企業(yè)的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)[J].財經(jīng)研究，2022，48（9）：154-168.

[16] 張意翔，成金華，徐卓程等.綠色創(chuàng)新是否適應(yīng)氣候變化：中國專利和GHG排放數(shù)據(jù)的實證[J].中國人口·資源與環(huán)境，2021，31（1）：48-56.

[17] 馬從文，楊潔.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的碳減排效應(yīng)研究——來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗數(shù)據(jù)[J].南京財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2023（2）：76-85.

[18] 馬穎，何清，李靜.行業(yè)間人力資本錯配及其對產(chǎn)出的影響[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2018（11）：5-23.

[19] 管考磊.勞動投資效率會影響企業(yè)創(chuàng)新嗎——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].當(dāng)代財經(jīng)，2021（3）：136-148.

[20] 胡雨朦，郭朝先.數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)碳排放強度的影響研究：理論建模與機制檢驗[J].北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2023，23（5）：153-168.

[21] 張路，李金彩，張瀚文等.管理者能力影響企業(yè)成本粘性嗎？[J].會計研究，2019（3）：71-77.

[22] 戚聿東，肖旭.數(shù)字經(jīng)濟時代的企業(yè)管理變革[J].管理世界，2020，36（6）：135-152+250.

[23] 王浩，劉敬哲，張麗宏.碳排放與資產(chǎn)定價——來自中國上市公司的證據(jù)[J].經(jīng)濟學(xué)報，2022，9（2）：28-75.

[24] 汪旭暉，萬叢穎.零售業(yè)上市公司生產(chǎn)率增長、技術(shù)進步與效率變化——基于Malmquist指數(shù)的分析[J].經(jīng)濟管理，2009，31（5）：43-47.

[25] 張成，陸旸，郭路等.環(huán)境規(guī)制強度和生產(chǎn)技術(shù)進步[J].經(jīng)濟研究，2011，46（2）：113-124.

[26] FARE R，GROSSKOPF S，NORRIS M.Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries： Reply[J].The American Economic Review，1997，87（5）：1040-1044.

[27] 劉進，孫蓀璐.機構(gòu)投資者持股會提高勞動投資效率嗎？——基于中國A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].北京工商大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022，37（2）：47-58.

[28] 溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進展，2014，22（5）：731-745.

[29] 呂重陽，傅聯(lián)英，韓蓄.數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實現(xiàn)共同富裕的機理和證據(jù)[J].研究與發(fā)展管理，2023，35（1）：12-26.

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目“地方官員更替對高耗能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新影響機理研究”（72002029）；衢州市重點科技攻關(guān)項目“衢州市高耗能企業(yè)碳減排潛力分析模型構(gòu)建及應(yīng)用”（Z2022009）；東北石油大學(xué)校文科基地開放基金項目“官員更替對石化企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響機理研究”（WKJD202001）；黑龍江省高校基本科研業(yè)務(wù)費項目“雙碳目標(biāo)下能源企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度、機理與路徑研究”（2022TSZX-06）；大慶市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃研究項目“數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動大慶能源產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化的影響機理與優(yōu)化路徑”；黑龍江省哲學(xué)社會科學(xué)基金項目“地方官員激勵驅(qū)動能源企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：機理、演化與路徑重塑”（22GLB113）

作者簡介：張建華（1980— ），女，黑龍江大慶人，東北石油大學(xué)教授，管理學(xué)博士，博士生導(dǎo)師，研究方向為能源經(jīng)濟；代鈴嘉（1995— ），黑龍江大慶人，女，東北石油大學(xué)碩士研究生，研究方向為能源經(jīng)濟。