《Sustainability》：Innovation Mechanism and Implementation Path of Digital Empowerment for Green Development in High-End Manufacturing Enterprises
编辑推荐：
在全球绿色发展浪潮和数字技术快速迭代的背景下，数字赋能已成为高端制造企业实现绿色转型的核心驱动力。目前，中国制造业面临着资源与环境约束趋紧和产业升级的双重压力。如何通过数字技术创新打破绿色发展瓶颈已成为亟待解决的关键问题。基于技术经济范式、绿色发展理论和价值创
在全球绿色发展浪潮和数字技术快速迭代的背景下，数字赋能已成为高端制造企业实现绿色转型的核心驱动力。目前，中国制造业面临着资源与环境约束趋紧和产业升级的双重压力。如何通过数字技术创新打破绿色发展瓶颈已成为亟待解决的关键问题。基于技术经济范式、绿色发展理论和价值创造理论，研究人员构建了数字赋能制造业绿色发展的理论分析框架，并深入分析了数字技术（如大数据、物联网、人工智能等）在优化能源配置、提高生产效率和减少环境排放方面的机制。通过选取中国303家不同规模的制造企业作为样本，采用结构方程模型进行实证检验。结果表明，（1）数字赋能对制造企业的绿色价值绩效有显著的正向影响；（2）绿色发展在数字赋能与企业绿色价值绩效之间起中介作用；即数字技术通过改善企业的节能减排、绿色创新和绿色升级，间接促进了绿色发展。该研究揭示了中国制造企业数字赋能绿色发展的内在逻辑，并为企业制定数字-绿色发展创新机制提供了理论基础和实施路径。
研究背景、问题与意义
作为联合国可持续发展目标的积极倡导者和践行者，中国已正式启动双碳战略目标。在此背景下，制造业作为绿色转型的微观主体，其可持续发展竞争力依赖于经济、环境和社会价值的协同提升。数字技术深度嵌入实体经济，数字化与绿色化融合成为重塑产业发展模式的核心驱动力。然而，现有文献在探讨数字化转型与绿色绩效关系时存在争议，且大多聚焦于宏观产业效应或简单的线性关系，未能系统分解制造企业的多维绿色价值，忽视了数字赋能与绿色价值创造之间的中间传导路径，也缺乏基于大规模分层制造样本的实证验证。为填补这些研究空白，研究人员开展了关于数字赋能制造企业绿色发展机制的研究，构建了涵盖价值导向、路径机制和绩效评估的理论体系。研究得出结论：数字赋能通过绿色发展的中介作用间接促进企业绿色价值绩效，且该效应在不同企业规模间存在异质性。该研究发表于《Sustainability》，揭示了数字与绿色协同发展的内在逻辑，为企业制定数字-绿色发展战略及政策制定者提供差异化治理策略提供了理论指导。
主要关键技术方法
研究人员在开展此研究时，主要采用了问卷调查与结构方程模型相结合的关键技术方法。研究样本队列来源为中国不同规模的制造企业，通过在线问卷调查平台共收集了303份有效样本。样本覆盖了微型、小型、中型和大型企业，涉及钢结构、电子信息、机械制造等多个行业。变量测量采用李克特量表，通过文本分析评估企业的数字化程度，使用验证性因子分析检验量表的信度与效度，并运用多元回归和结构方程模型对提出的假设进行实证检验。此外，还采用了Bootstrap重复抽样法进行中介效应检验。
研究结果
4.1. 描述性统计
通过相关性分析发现九个指标均呈正相关，系数均大于0.8且具统计学显著性。这表明数字技术引入显著提升了生产效率并降低成本，数字贸易推动了商业模式创新。企业在环保措施、绿色专利及绿色供应链合作上表现积极，证实数字赋能对经济、生态和社会效益均有显著提升。
4.2. 假设检验与分析
4.2.1. CFA验证性因子分析
通过SPSS 27进行验证性因子分析，各维度组合信度超过0.9，平均方差抽取量大于0.5。潜变量AVE值平方根超过变量间相关系数，表明核心变量具良好区分效度，问卷信度极佳，适合后续分析。
4.2.2. 多重共线性检验
自变量方差膨胀因子均低于10，模型不存在严重多重共线性，回归结果有效，符合数字技术、数字经济与数字贸易间的协同关系。
4.3. 结构方程模型（SEM）分析
4.3.1. SEM模型拟合优度指数
模型优化后，χ
2/df为2.589处于理想范围；RMSEA为0.067；GFI、CFI、NFI和TLI均大于0.9，表明理论与实际数据高度一致。
4.3.2. SEM路径系数表
数字赋能与绿色价值间具显著性（p值=0.003 ***），影响系数0.512；绿色发展对绿色价值影响显著（p值=0.005 ***），系数0.516；数字赋能与绿色发展具显著相关性（p值=0.000 ***），系数0.918。
4.3.3. 中介效应检验
通过Bootstrap重复抽样5000次检验，数字赋能对绿色价值绩效的间接效应95%置信区间不含零，证实绿色发展的部分中介效应。数字赋能不仅直接提升绩效，还通过节能减排等间接改善绩效。
4.4. 异质性分析
基于企业规模的分组回归显示，数字赋能效应随规模增大而增强。大型企业转型效果最佳；中小企业受资源限制效应较弱，证明资源禀赋是转型的关键边界条件。
4.5. 稳健性检验
剔除异常观测值后使用265个样本再次运行模型，主要路径系数符号、大小和显著性与之前一致，结果稳定。
总结讨论与研究结论
在讨论部分，研究人员基于303家制造企业样本探讨了数字赋能提升绿色价值绩效的机制。实证验证了数字技术在促进企业节能减排和绿色创新方面的作用。研究发现，数字赋能对绿色价值绩效的间接效应（0.384）远大于直接效应（0.134），表明数字化无法独立产生绿色价值，必须通过低碳升级和绿色创新等行为释放红利。数字化与绿色发展形成共生关系。大型企业能创造更优绿色价值，而中小微企业面临资源约束。
在结论部分，研究人员指出，受全球双碳目标驱动，该研究构建了融合技术经济学等理论的整体研究范式。基于303个样本的稳健分析证实数字赋能间接效应远大于直接效应。数字技术和资源优势须经绿色生产优化等中间传导转化为切实效益。企业规模异质性修正了以往统一理论假设，为后续研究提供差异化视角。研究局限性在于横截面数据未能反映动态滞后效应，且忽略了区域环境法规等调节变量。未来研究可采用纵向面板数据，纳入调节变量构建更全面模型，并进行细粒度比较分析，以推广数字经济驱动的绿色可持续发展理论体系。
