《Systems》：Research on the Path of Green Innovation Efficiency Driven by Digital Transformation in Energy-Intensive Enterprises Based on System Dynamics
Gaopeng Jiang,
Jiaxi Wu,
Peng Li,
Taoze Han and
Xiaolu Du
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本研究聚焦“双碳”背景下高耗能企业的绿色转型难题，旨在探索数字化转型如何动态驱动其绿色创新效率提升。研究人员运用系统动力学方法，设置了环境、企业创新和科研创新三种情景进行模拟，发现至2030年，科研创新情景下的绿色创新效率可达基准情景的1.77倍，证实了多维政策干预在强化数字赋能绿色创新效率中的积极作用，为相关政策制定、企业管理与创新投入提供了实践建议。
在全球气候变化与中国“双碳”目标的双重背景下，能源密集型产业作为能源消耗与碳排放的大户，其高碳排、高污染、大量废弃物排放等问题日益凸显，已成为绿色低碳发展的关键制约。实现这些“巨无霸”企业的绿色转型，不仅关乎行业自身可持续发展，更是中国从能耗大国迈向科技强国的必然选择。在这一宏大命题中，绿色创新，即兼顾创新价值与生态效益的变革，被视为核心路径。与此同时，数字化转型浪潮正以前所未有的深度融入传统产业，为优化资源配置、提升生产效率乃至增强绿色创新能力提供了重要驱动力。然而，当前关于数字化转型如何具体、动态地影响高耗能企业绿色创新效率的研究，多聚焦于静态或单一维度分析，缺乏对多因素协同演化、复杂因果链与动态反馈机制的系统性探索。这导致研究结论与企业实际运营、产业政策制定的现实需求之间存在脱节。为了突破静态分析的局限，一项研究应运而生，旨在从系统动力学（System Dynamics, SD）的动态视角，深入剖析数字化转型驱动高耗能企业绿色创新效率的复杂机制与实现路径。
这项发表在《Systems》期刊上的研究，构建了一个包含生态环境、企业运营和数字绿色创新三大子系统的系统动力学仿真模型。研究人员选取2011年至2022年中国高耗能企业数据，并设定2023年至2030年为预测期。通过Vensim软件平台，他们设计了基线情景（自然演化）、情景I（环保投资增加）、情景II（高管技术背景与媒体关注度提升）和情景III（研发投入增加）四种发展模式，模拟了不同政策干预下企业绿色创新效率的演化趋势。研究发现，在所有情景下，绿色创新效率均呈稳步上升态势，其中以科研创新情景（即增加研发投入）的提升效果最为显著。预测到2030年，该情景下的效率可达基线情景的1.77倍，而环保情景和企业创新情景下的表现也显著优于基线。这强有力地证实了多维政策干预，特别是强化研发投入，在赋能数字化转型、驱动绿色创新效率提升方面的积极作用。
为了开展这项研究，作者主要运用了系统动力学建模与仿真这一关键技术方法。具体步骤包括：首先，基于理论分析，界定系统边界并划分生态环境、企业运营、数字绿色创新三个子系统。其次，通过构建因果回路图，定性揭示系统内各要素（如产业规模、企业数字研发投入、碳排放、污染物经济损失、企业数字产品专利数等）间的反馈关系与作用机制。接着，在此基础上绘制更精细的系统动力学流图，以展现信息流与物质流的传递轨迹。然后，利用Vensim软件建立仿真模型，并采用历史数据验证（对比2011-2022年废水、固废排放及产业规模等核心变量的模拟值与实际值，误差控制在10%以内）、直观验证和敏感性分析（以数字基础设施投资为关键参数，进行蒙特卡洛模拟）等方法，对模型的有效性和稳健性进行了检验。最后，在通过验证的模型基础上，调整关键参数（如环保投资比例、技术高管比例、媒体关注度、企业研发投入比例），设置了四种不同发展情景进行模拟预测，从而分析其动态影响。
5.1. 直观验证
研究结合中国高耗能上市企业数字化转型与绿色创新的发展现状，选取了一系列能反映其特征的指标变量，构建了多层次逻辑验证框架。利用Vensim仿真平台的内置模型诊断模块进行系统验证，所有测试项均通过了语法检查和单位一致性检查，表明理论模型有效捕捉了实际系统的核心运行规律。
5.2. 历史数据验证
通过对比废水产生量、固体废物产生量和产业总规模等关键变量在2011年至2022年间的模拟值与实际观测值，计算相对误差。结果显示，所有核心变量的相对误差均低于10%，平均相对误差控制在3%以内，满足预设要求。这证明所构建的模型具有较高的仿真精度、解释力和可靠性，可用于后续深入分析。
5.3. 敏感性验证
选择数字基础设施投资作为关键参数，观察其在±10%范围内变动时，对目标变量（即企业数字专利数量）的影响。验证结果表明，调整参数会引起目标变量变化，但并未改变系统的整体趋势，证明模型及其相关参数敏感性较低，系统模型具有良好的稳定性，仿真结果有效可靠。
6.2. 情景系统模拟分析
基于构建的模型，对四种情景进行了模拟分析。在基准发展情景下，各项因素按历史趋势发展，预计到2030年，高耗能企业的绿色创新效率将达到0.55604。在情景I（环保）、情景II（企业创新）和情景III（科研创新）下，到2030年，企业绿色创新效率将分别达到0.67497、0.81743和0.98771。其中，情景III（科研创新）下的效率是基准情景的1.77倍，提升效果最为显著。模拟结果直观显示，在研发投资情景的驱动下，数字化转型不仅自身加速发展，还显著促进了产业结构优化和科技创新能力提升，有效抵消了数字化转型规模效应带来的能源消耗和CO2排放增长，使二者的增长趋势相较于自然发展情景更为平缓。相比之下，单一的环保投资增加、或优化高管技术背景与提升媒体关注度，虽能起到促进作用，但其效果均未超过研发投入增加的情景。
研究的结论与讨论部分明确指出，高耗能企业的绿色创新转型是数字化转型时代中国追求低碳发展中不可逆转的必然趋势。本论文通过系统动力学方法，剖析了跨企业运营、生态环境保护、数字驱动等多维度的动态复杂性及其多阶段、非线性要素交互系统，验证了数字化转型提升高耗能企业绿色创新效率的具体路径。模拟结果表明，科研创新情景（即增加研发投入）能产生最佳的改善效果，这与高耗能企业技术、资本密集型的典型特征密切相关。对于此类企业，绿色创新效率从根本上依赖于数字化与清洁生产技术的突破，增加研发投入直接强化了数字技术研发、绿色专利开发等核心创新环节，形成了稳定而直接的驱动力。相比之下，环保情景侧重于末端治理，企业创新情景侧重于管理与监督，二者均起支撑而非主导作用。
基于以上发现，研究提出了对应于三种情景的差异化政策建议：对于环保情景，政府应稳定并加大环境污染治理投入，强化排放标准与监测机制，并建立完善的环境补偿与奖励机制。对于企业创新情景，企业应优化管理层技术结构，将绿色创新纳入战略规划，并完善内部绿色技术创新考核激励体系，同时提高信息透明度以形成内外良性互动。对于科研创新情景，企业和政府应优先增加数字化和绿色技术的研发投入，扩大数字人才培养与引进，推动产学研合作，并将资源向数字技术研发、绿色专利开发和清洁生产创新倾斜，构建长期的研发投入机制，为绿色转型提供持久核心动力。
总之，推动高耗能企业的数字化转型与绿色创新效率提升，需要环境治理、内部管理优化和持续研发投入的协同推进。科研创新情景被证明是最有效且可持续的提升路径，应作为未来政策制定、产业规划与企业战略部署的核心方向，以加速高耗能产业的绿色低碳转型，支撑中国“双碳”目标的实现。该研究不仅为理解数字化转型与绿色创新间的复杂动力学关系提供了新的理论框架，也为相关领域的政策设计与企业实践提供了具有可操作性的决策支持。
