数字政府如何驱动企业减排？来自中国上市公司污染治理的证据

本文系统探讨数字政府（DGOV）建设对企业污染排放的影响机制，通过面板数据分析发现数字政府通过提升环境信息披露（EDIC）、增加环保投资（EINV）、改善ESG评级和强化绿色战略（GSO）四重路径显著抑制企业污染行为，为环境治理的数字化转型提供实证支持与政策启示。

　　

数字政府影响企业污染减排的直接效应

在传统环境治理模式中，政府对企业污染的监管常面临高成本、信息滞后、执法缓慢及公众监督缺失等局限。政府部门通常依赖人工检查、纸质申报和临时抽样获取企业排放数据，导致监管呈现“高成本、低效率、不对称”特征（Blackman et al., 2010；Greenstone et al., 2012）。数字政府的兴起通过技术赋能重构了环境监管范式：其一，依托物联网（IoT）、大数据和人工智能（AI）实现污染源全天候动态监测，突破传统监管的时空限制；其二，通过政府数据互通平台推动环境信息实时公开与共享，降低政企间信息不对称；其三，引入公众参与监督机制，形成多主体协同治理格局，显著提升环境执法效率与威慑力。

基准回归模型构建

本研究采用双向固定效应模型检验数字政府建设对企业污染减排的影响。为缓解未观测变量导致的内生性问题，模型纳入个体与时间效应，计量框架如下：

$\begin{array}{c}{Pollution}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{DGOV}_{it}+{\alpha }_{2}Control{s}_{it}+{\mu }_i+{\delta }_t+{\epsilon }_{it}\end{array}$

其中，$i$为个体维度，$t$为时间维度，${\alpha }_0$为常数项，$Control{s}_{it}$为控制变量集合，${\mu }_i$与${\delta }_t$分别表示个体与时间固定效应，${\epsilon }_{it}$为随机误差项。

基准回归结果

表2展示了数字政府建设对企业污染排放的基准回归分析。在逐步加入控制变量并固定时间与个体效应后，从模型（1）至（7），DGOV的回归系数始终在1%水平上显著为负，表明数字政府政策有效促进企业污染治理。假设H1得证。

具体而言，数字政府通过强化监管威慑、提升信息透明度与优化资源配置，迫使企业加强末端治理并转向绿色生产模式。

进一步检验

为深入揭示数字政府建设对企业污染排放的影响，本文构建多路径中介机制分析框架，选取四类企业级变量作为传导机制：环境信息披露（EDIC）、环保投资（EINV）、企业ESG评级和绿色战略导向（GSO），分别代表信息机制、成本机制、声誉机制与治理机制。

研究结论

本文基于2012–2023年中国A股上市公司数据，系统分析数字政府发展对企业污染排放的影响。研究发现，数字政府显著抑制企业污染行为，该结论经过多种稳健性与内生性检验后依然成立。机制分析表明，数字政府通过推动外部制度压力与企业内部治理的深度融合，重构企业环境行为决策逻辑。