《Sustainability》：Can Digital Servitization Improve Environmental, Social, and Governance (ESG) Performance? Evidence from China
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在全球向可持续发展转型的背景下，企业日益将环境、社会和治理（ESG）原则融入其商业战略。本研究构建了一个将数字服务化与ESG绩效联系起来的理论框架，并考察了其内在机制和异质性效应。研究人员利用2013–2024年间中国A股重污染行业上市公司的4686个公司-年
在全球向可持续发展转型的背景下，企业日益将环境、社会和治理（ESG）原则融入其商业战略。本研究构建了一个将数字服务化与ESG绩效联系起来的理论框架，并考察了其内在机制和异质性效应。研究人员利用2013–2024年间中国A股重污染行业上市公司的4686个公司-年度观测值，通过文本挖掘和Python 3.13的Jieba分词功能构建了基于文本的数字服务化度量指标。实证结果表明，数字服务化显著提升了企业的ESG绩效。机制分析显示，碳减排和信息透明度部分中介了这一关系。分位数回归结果进一步表明，数字服务化的正向效应在ESG绩效的更高条件分位数上更强，提示可能存在累积优势模式。异质性分析揭示，该效应在非高科技企业中的显著性高于高科技企业，而国有与非国有企业之间的差异则不具有统计显著性。这些发现拓展了关于数字服务化和ESG绩效的文献，并为寻求在数字时代促进可持续发展的企业和政策制定者提供了实践启示。
**论文解读：数字服务化对企业ESG绩效的影响机制与异质性分析——基于中国重污染行业上市公司的证据**
**研究背景与问题提出**
随着全球可持续发展理念的深化，企业日益重视环境、社会和治理（ESG）原则的整合。然而，中国企业的整体ESG评级仍偏低，2023年仅有7家A股公司达到AAA级，AAA至A级企业占比不足7%。现有研究主要关注ESG对财务绩效、盈余管理、股价崩盘风险等企业成果的影响，但较少探讨如何通过具体商业战略实质性提升ESG绩效。数字服务化（digital servitization, DS）——即企业将数字技术融入服务化转型，从产品制造商转向智能解决方案提供者——被理论界认为可能通过优化运营效率、重塑企业与利益相关者互动等方式影响ESG绩效。但以往研究多基于案例或横截面数据，缺乏纵向实证证据直接检验数字服务化与整体ESG绩效的关系，也未能系统分析碳减排与信息透明度在其中的双重中介作用。为此，本研究旨在回答：企业如何有效利用数字服务化提升ESG绩效？
**研究内容与结论**
研究人员构建了数字服务化与ESG绩效的概念模型，基于服务主导逻辑、动态能力理论和利益相关者理论，提出数字服务化通过碳减排和信息透明度两条路径提升ESG绩效的假设。以2013–2024年中国A股重污染行业上市公司为样本（共4686个公司-年度观测值），采用文本挖掘和Python 3.13的Jieba分词功能构建数字服务化度量指标，并利用华证ESG评级衡量企业ESG绩效。实证结果显示：数字服务化显著提升ESG绩效（基准回归系数β=0.131，p<0.01），该效应在控制内生性（系统GMM、滞后变量）和进行多种稳健性检验后依然成立。机制分析表明，碳减排（碳排放降低）和信息透明度部分中介这一关系。分位数回归发现，数字服务化的正向效应在ESG绩效条件分布的高分位点更强，提示累积优势模式。异质性分析显示，非高科技企业从数字服务化中获得的ESG提升效应显著强于高科技企业，而国有与非国有企业之间的差异不显著。该研究发表于《Sustainability》，拓展了数字服务化与ESG领域的文献，并为重污染行业企业及政策制定者提供了实践启示。
**关键技术方法**
本研究主要采用以下关键技术方法：
1. **文本挖掘与分词技术**：利用Python 3.13的Jieba分词功能，从企业年报的“业务讨论与分析”和“管理层讨论与分析”部分提取数字服务化相关关键词（共59个），构建基于词频的度量指标，并分为解决方案集成、解决方案定制、解决方案数字化三个维度。
2. **面板数据回归模型**：建立包含企业固定效应和年份固定效应的基准回归模型，检验数字服务化对ESG绩效的影响；采用Bootstrap中介效应检验（5000次重抽样）验证碳减排和信息透明度的中介作用；使用分位数回归（25th、50th、75th分位点）考察效应随ESG条件分布的变化。
3. **样本数据来源**：样本来自中国A股重污染行业上市公司（2013–2024年），共4686个公司-年度观测值。ESG评级数据来自华证数据库，碳排放数据从企业环境、可持续发展及社会责任报告中手工收集，信息透明度及其他控制变量来自国泰安（CSMAR）数据库。
**研究结果**
**4.1 描述性统计与相关系数**：ESG绩效均值为4.262，标准差1.083；数字服务化均值为1.215，标准差0.991。变量间相关系数均低于0.5，VIF最大值为1.42，不存在严重多重共线性。
**4.2 基准回归结果**：通过逐步加入控制变量，数字服务化对ESG绩效的回归系数始终显著为正（β=0.131，p<0.01）。经济显著性方面，数字服务化每增加一个标准差，ESG绩效提升约0.130分，相当于ESG绩效标准差的12.0%和均值的3.0%。
**4.3 中介效应检验**：碳减排的中介效应：数字服务化显著降低碳排放（β=-0.076，p<0.01），纳入碳排放后数字服务化系数仍显著（β=0.126，p<0.01），表明部分中介成立。信息透明度的中介效应：数字服务化显著提升信息透明度（β=0.018，p<0.01），纳入后数字服务化系数仍显著（β=0.123，p<0.01），支持部分中介。
**4.4 内生性检验**：系统GMM估计中，数字服务化系数仍显著为正（β=0.139，p<0.05），且AR(2)检验不显著、Hansen检验不显著，表明工具变量有效。滞后一期和滞后两期的数字服务化变量均对ESG绩效有显著正向影响。
**4.5 稳健性检验**：子维度检验显示，解决方案集成、定制和数字化三个维度均显著正向影响ESG绩效。替换被解释变量（使用和讯网ESG评级及华证E、S、G子维度得分）后结果稳健。改变解释变量度量方式（使用数字转型与服务化转型的交互项）后系数仍显著（β=0.206，p<0.01）。安慰剂检验（1000次随机分配）表明真实系数位于随机分布之外（p=0.002）。Bootstrap中介效应检验确认碳减排（间接效应-0.137，置信区间不包含0）和信息透明度（间接效应0.112，置信区间不包含0）的中介作用显著。
**4.6 额外分析**：分位数回归显示，数字服务化系数在25th、50th、75th分位点分别为0.128、0.135、0.143，均显著且递增，表明高ESG绩效企业更能从数字服务化中获益。异质性分析显示，非高科技企业（β=0.174，p<0.01）的效应显著强于高科技企业（β=0.083，p>0.10），组间差异显著（p=0.027）；国有与非国有企业之间差异不显著（p=0.132）。
**讨论与结论**
**研究结论部分翻译**：数字服务化作为一种关键的商业模式转型战略，为企业履行环境、社会和治理（ESG）责任提供了新途径。利用2013–2024年中国A股重污染行业上市公司的面板数据，本研究考察了数字服务化与ESG绩效之间的关系及其内在机制和异质性效应。结果表明，数字服务化显著提升了企业ESG绩效，这一发现在一系列附加检验中保持稳健。机制分析表明，碳减排和信息透明度部分中介了这一关系。分位数回归结果显示，数字服务化的正向效应在ESG绩效的更高条件分位数上更大，提示可能存在累积优势模式。异质性分析进一步揭示，该效应在非高科技企业中强于高科技企业，而国有与非国有企业之间的差异不具有统计显著性。总体而言，这些发现表明，数字服务化通过碳减排和信息透明度两条路径改善ESG绩效，而其有效性因企业技术属性和现有ESG条件而异。
