弥合数字鸿沟与绿色发展差距：创新制造中的技术融合与生产力提升

《Journal of Innovation & Knowledge》：Bridging the digital and green divide: technology convergence and productivity in innovative manufacturing

中国制造业企业全要素生产率受数字绿色技术融合（DGTC）显著提升，其协同效应超过单一技术的作用，且对劳动密集型企业和知识产权保护较强地区效果更明显。通过专利数据分析发现，DGTC通过优化资源利用和管理效率提升TFP，验证了技术融合的协同创新机制。

　　数字绿色技术融合（Digital Green Technology Convergence, DGTC）作为一种重要的技术整合形式，正在成为推动高质量生产力和可持续经济发展的关键路径。本研究以2003年至2022年间中国上市公司制造业企业的专利数据为基础，采用固定效应模型，系统分析了DGTC对制造业企业全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）的影响。研究发现，DGTC对TFP具有显著的促进作用，其效果超过了单独采用数字技术或绿色技术的总和。这一发现表明，数字与绿色技术的融合不仅是技术层面的创新，更是在企业层面推动生产力提升的重要机制。

### 数字绿色技术融合的潜力

随着技术的不断发展，数字技术如5G、大数据、云计算、人工智能（AI）、3D打印、量子计算、互联网和分布式账本等，展现出强大的融合潜力。这些技术在不同行业、城市和微观领域引发深远变化，重塑全球经济和社会结构。例如，AI与高性能计算的结合，不仅提高了计算能力，还促进了智能生产流程的优化；区块链与数字孪生技术的融合，则提升了数据安全性和透明度，为制造业的数字化转型提供了新的可能性。同时，大数据与高性能计算的协同作用，以及云计算与大数据的结合，也推动了资源利用效率的提升。这些融合不仅提升了技术性能，还为制造业的绿色转型提供了技术支持。

然而，数字技术的快速发展也带来了新的环境挑战。例如，数字技术的广泛应用可能增加能源消耗、电子废弃物和辐射污染。因此，如何在提升生产力的同时，实现环境友好型发展，成为研究的重要课题。绿色技术则为这一问题提供了解决方案，通过减少资源浪费、提高能源效率和降低排放，为可持续发展提供了保障。数字与绿色技术的融合，能够弥补彼此的不足，形成互补效应，从而在提升生产力的同时，实现环境效益。

### 机制分析

本研究通过资源基础观（Resource-Based View, RBV）和动态能力理论（Dynamic Capabilities Theory）分析了DGTC对制造业TFP的机制影响。RBV认为，企业的竞争优势来源于其拥有的有价值、稀缺且难以模仿的资源和能力。而动态能力理论则强调，企业通过持续学习和资源再配置，能够适应外部环境的变化。数字与绿色技术的融合，正是通过提升资源利用效率和管理效率，为企业带来新的竞争优势。

首先，DGTC能够提升资源利用效率。通过数字技术与绿色技术的结合，企业可以实现资源的精细化管理，优化资源配置，减少浪费。例如，数字化工具可以实现对资源消耗和排放的实时监控，帮助企业更有效地管理生产流程。同时，绿色技术的引入可以提升资源的可持续性，使企业能够在长期发展过程中保持竞争力。此外，数字技术的应用能够提高生产过程的灵活性和适应性，使企业能够更快地响应市场变化，从而提升整体生产效率。

其次，DGTC能够提升资源管理效率。数字技术的应用使得企业能够更高效地收集和分析数据，从而优化生产决策。例如，通过大数据分析和人工智能，企业可以实现对市场需求的精准预测，优化库存管理，减少不必要的资源投入。同时，绿色技术的应用可以降低企业的环境成本，提升其在市场中的竞争力。此外，数字技术的引入还能够提高企业的信息流通效率，减少沟通成本，增强跨部门协作，从而提升整体运营效率。

### 实证分析

为了验证上述理论假设，本研究采用面板数据和固定效应模型，分析了DGTC对制造业企业TFP的影响。研究数据来源于中国A股上市制造业企业的专利数据，时间跨度为2003年至2022年。通过构建模型，研究发现DGTC对TFP的影响显著，且其效果超过了单独采用数字技术或绿色技术的效果。这一结果表明，数字与绿色技术的融合能够产生显著的协同效应，推动企业生产力的提升。

此外，研究还分析了不同类型的数字绿色技术融合对TFP的影响。结果表明，数字产品制造和数字产品服务技术的融合对TFP的影响最为显著，而数字技术应用和数字因子驱动技术的融合则效果有限。这说明，与制造业直接相关的数字技术，如硬件系统和软件平台，更有可能在绿色技术的支持下实现显著的生产力提升。相比之下，虚拟经济导向的数字技术，如互联网和通信服务，对制造业的直接影响较小。

### 异质性分析

研究还进一步分析了不同企业类型和不同地区对DGTC的响应差异。结果表明，劳动密集型企业对DGTC的响应更为显著，其TFP提升幅度大于非劳动密集型企业。这可能是因为劳动密集型企业更依赖于低技能劳动力，而DGTC能够通过自动化和智能化技术，减少对低技能劳动力的依赖，从而提升生产效率。此外，研究还发现，知识产权保护（Intellectual Property Protection, IPP）较强的地区，DGTC对TFP的提升效果更为显著。这表明，IPP不仅能够激励企业进行技术创新，还能减少技术被模仿的风险，提高企业从数字绿色技术融合中获得的收益。

### 政策建议

本研究的结果对政策制定者和企业决策者具有重要的启示。首先，政策制定者应推动数字与绿色技术的深度融合，通过政策引导和激励措施，鼓励企业进行技术融合创新。例如，可以设立数字绿色技术示范区，提供税收优惠和研发补贴，促进企业间的合作与资源共享。其次，企业应将DGTC作为其长期发展战略的一部分，通过技术融合实现经济效益和环境效益的双重提升。例如，企业可以利用人工智能和大数据分析技术，优化生产流程，降低能耗，同时提高生产效率。

此外，企业应注重人力资本的培养和组织文化的建设，以更好地利用数字绿色技术融合带来的机遇。通过提供员工培训和跨学科教育，企业可以提升员工的技术素养和创新能力，从而增强技术融合的实施效果。同时，企业应将DGTC纳入其治理结构和绩效评估体系，以确保技术创新与可持续发展目标的一致性。

### 未来研究方向

尽管本研究为数字绿色技术融合对制造业生产力的影响提供了实证支持，但仍存在一些局限性。首先，研究主要关注上市公司，可能忽略了中小企业的实际情况。未来研究可以扩大样本范围，包括更多非上市企业，以更全面地评估DGTC的影响。其次，研究未考虑DGTC的长期动态效应，未来可以进一步探讨技术融合的持续性和路径依赖性。此外，研究局限于中国单一国家，未来可以进行跨国比较，分析不同国家和地区的制度、监管和产业差异对DGTC的影响。

总之，数字绿色技术融合不仅是技术发展的趋势，更是推动制造业高质量发展和可持续转型的关键动力。通过提升资源利用效率和管理效率，DGTC能够为企业带来显著的生产力提升，同时实现环境效益。未来的研究应进一步探讨这一融合的机制和影响，以期为政策制定和企业实践提供更全面的指导。