面向高技术产业绿色数字化转型的基于技能人力资本：数字治理、组织学习与低碳流程改进

《Process Safety and Environmental Protection》：Skills-Based Human Capital for Green-Digital Transformation in High-Tech Industries: Digital Governance, Organizational Learning, and Low-Carbon Process Improvement

　　

## 摘要

高科技企业日益依赖绿色技能、数字化能力和学习惯例，将气候导向战略转化为运营成果。本研究构建了一个企业层面的框架，将技能结构、绿色数字化变革、数字治理、组织学习与高质量发展联系起来。研究采用2015至2023年间1,187家高科技企业的面板数据（8,342个企业-年度观测值），从教育、经验、数字技能和绿色技能等方面构建人力资本和技能画像，并通过主成分分析和熵权法构建技能结构升级指数。半参数生产函数用于估计全要素生产率，而梯度提升决策树、随机森林、偏依赖图/平均局部效应、SHAP和分层结构方程模型则用于识别非线性效应、中介路径和行业-区域异质性。在估计样本中，标杆领先企业的营收增长波动率低于5%；高科技企业的数字化得分为0.90，技能赋能指数为0.78；中国西部地区的综合绿色绩效指数相对于东部地区均值以年均约15%的速度增长（这是一种描述性的追赶模式，而非因果推断）。估计路径表明，技能升级主要通过数字治理和组织学习与变革绩效正相关；由于数据为观测性数据，本文不声称严格的因果识别。

## 引言

高科技产业正受到脱碳、资源效率和数字化重组综合压力的重塑。对于运营高能耗生产线、数据密集型供应链或技术型制造系统的企业而言，绿色转型已不再是一项外围的合规任务，而是取决于企业能否重新设计流程、监测排放和资源使用，并协调工程、管理和人力资源等职能之间的知识。当企业具备将约束转化为生产率提升的能力时，环境规制可以刺激创新（Porter & van der Linde, 1995）；而基于自然资源的观点强调，低碳和防污染惯例可以成为战略性资产（Hart, 1995）。在此背景下，绿色技能、数字技能和跨职能学习惯例不仅仅是劳动力属性，它们是影响企业气候战略能否转化为生产率、能耗强度和排放强度可衡量改善的技能型无形资产。然而，许多企业仍面临技术变革速度与人力资本升级之间的不匹配，尤其是当绿色工艺知识、数据素养和数字治理能力在各部门间发展不均衡时。

文献从多个方向探讨了相关问题。数字化转型研究表明，数字技术改变了价值创造、运营惯例和组织边界（Vial, 2019; Verhoef等, 2021）。工业4.0和可持续制造研究进一步表明，当数字化嵌入生产和管理流程时，它可以支持清洁生产、循环能力和更灵敏的决策制定（Bag等, 2021; Ghobakhloo, 2020）。人力资源研究补充指出，绿色人力资源管理和员工绿色价值观可以塑造工作场所的环境行为和环境绩效（Dumont等, 2016; Renwick等, 2013）。另一条关于组织学习和吸收能力的研究线索解释了知识吸收、重组和扩散为何对创新绩效至关重要（Cohen & Levinthal, 1990; Zahra & George, 2002）。综合来看，这些研究表明，绿色数字化变革既是技术问题，也是能力问题。然而，现有研究仍对企业层面的技能结构、数字治理和组织学习如何共同影响低碳工艺改进和高质量发展提供了有限的证据。

此外，仍存在若干方法论局限性。首先，人力资本通常通过总体教育或就业指标来衡量，这使得很难将一般技能与数字技能、绿色技能和复合能力区分开来。其次，线性规格可能遗漏技能升级与管理机制之间的阈值效应和交互模式。第三，管理系统变量通常基于问卷调查，而数字治理越来越多地在系统部署、数据使用强度、流程数字化和跨部门协作记录中留下行为痕迹。最后，企业层面的变革成果受行业和区域条件的影响，但这些跨层次差异并不总是被明确建模。因此，更合适的实证设计应结合技能画像的降维方法（Jolliffe & Cadima, 2016）、生产率度量的生产函数估计（Levinsohn & Petrin, 2003）、非线性识别的机器学习工具（Breiman, 2001; Friedman, 2001）、可解释预测诊断（Apley & Zhu, 2020; Lundberg等, 2020）以及多层次路径的分层结构建模（Preacher等, 2010）。

这些空白促使本文提出一种能力互补性论证，而非简单的技术采纳论证。核心命题是：绿色和数字投资产生异质性回报，因为其运营价值取决于企业是否具备解读环境和生产数据所需的技能、将数据转化为可追责决策的治理惯例，以及跨职能边界传播新做法的学习惯例。因此，本研究不将人力资本、数字治理和组织学习视为单一潜在管理质量概念的替代性代理变量，而是将其视为分析上不同但互补的能力层次，其联合构型应能解释为何看似类似的技术投资会产生不同的生产率和环境结果。这一区分强化了理论贡献，并为后续的中介分析、非线性分析和跨层次分析提供了组织逻辑。

本研究通过为高科技产业开发一个绿色数字化变革的技能赋能框架来回应这些空白。它从企业微观数据构建多维人力资本和技能画像，生成人力资本质量指数和技能结构升级指数，然后将数字治理和组织学习作为企业实施气候导向型工艺改进的内部机制进行衡量。半参数生产函数估计全要素生产率；梯度提升决策树和随机森林模型识别绿色投入、数字投入、技能与绩效之间的非线性关系；分层结构方程模型考察中介、调节和行业-区域异质性。本研究也与PSEP MeCCE专题相契合，因为它将数字治理、数据驱动的决策支持和技能升级视为脱碳、循环和数字化赋能工艺系统的组织基础。本文不声称在氢或CCUS方面取得直接技术进步，而是聚焦于使低碳工艺技术、数字监测和资源效率实践得以被采纳和维持的企业层面能力条件。

实证分析围绕三个相互关联的研究问题展开。第一，在控制传统人力资本特征和可观测的企业异质性之后，绿色、数字和跨学科技能组合的升级是否仍与企业变革绩效相关？第二，这些关联是否通过数字治理和组织学习机制传递，而非仅通过技术支出？第三，这些边际回报和传递路径是否在不同行业和区域间呈非线性且依赖情境？以这一顺序组织分析，防止将不同统计工具视为平行练习：每种方法都与不同的研究问题和证据角色相关联。

关于机器学习的角色，本研究将ML定位为一种诊断层，补充计量经济识别，而非预测装置。在能源密集型和流程工业中，基于树模型的方法越来越多地用于检测能源效率、排放削减和工艺可靠性数据中的非线性剂量-反应关系、阈值效应和交互模式，在这些领域中线性规格容易产生模型误设（Breiman, 2001; Friedman, 2001; Donti & Kolter, 2021; Rolnick等, 2022）。近期在可持续能源和气候系统中的应用表明，SHAP、PDP和ALE等可解释诊断方法能将黑箱预测转化为关于哪些变量最为重要及其边际回报在何水平上发生变化的可解释证据（Apley & Zhu, 2020; Lundberg等, 2020）。本研究将此工具包应用于企业技能和治理数据。方法论创新在于严格分工：一个精简的计量经济核心（生产函数和结构方程）提供确认性估计，而ML层生成关于阈值和交互的探索性假设，随后进行正式检验，使每种方法贡献独特且非冗余的证据类型。

这种分工也界定了机器学习部分的推断边界。基于树的模型用于在样本外预测中定位候选非线性、交互和转折区域，而非用于推断结构因果性。候选模式随后与局部固定效应回归和理论规定的H-SEM路径进行核对。在此意义上，工作流是顺序而非累积的：先进行测量构建，再进行计量经济学生产率估计，预测诊断识别线性可能失效之处，结构建模评估假设的能力路径是否与观测到的协方差结构一致。因此，所得证据跨方法三角验证，而不将方法论复杂性本身视为贡献。

与一般数字化转型不同，流程工业（如化工、能源、冶金）中的绿色数字化变革关键依赖于高频运营数据、报警管理和闭环控制系统。然而，传感器、DCS或数字孪生的技术安装并不自动降低排放强度。运营纪律、跨职能的工艺数据解读和可追溯的治理惯例是决定实时监测能否转化为及时工艺调整的组织前提。本研究将这些前提——通过技能构成和数字治理行为衡量——视为低碳工艺绩效的可观测企业层面驱动因素，从而弥合了流程工程投资与运营成果之间的鸿沟。

从实践角度看，本文将技能升级视为技术脱碳路径与管理实施之间的桥梁。工艺电气化、循环资源利用、数字监测和AI辅助决策支持都需要能够跨学科边界工作的员工。缺乏这一能力基础，企业可能投资于数字系统或绿色技术，但仍无法实现排放强度或生产率的稳定改善。因此，研究设计既关注可见成果（如TFP和GTFP），也关注不那么可见的组织条件（如数据使用惯例、学习渠道和跨职能协调）。这一取向有助于研究在工艺系统学术领域展开讨论，同时将实证对象保持在企业层面。

## 分节摘要

### 技能结构变量的建模

本研究构建了一个可测量的企业层面技能结构体系，并将人力资本特征嵌入后续建模框架。一般技能、数字技能和绿色技能从岗位数据、岗位等级记录、技能证书和任务描述中提取，然后在数据清洗、连续变换和权重校准后转化为技能向量矩阵。由于教育、经验、数字能力和绿色工艺知识可能……

### 实证评估

数据集基于中国国家统计局和工业和信息化部的公开企业数据库以及中国高科技企业的年度报告构建。它涵盖2015至2023年间的财务信息、能源消耗、排放、研发投入、专利、岗位结构和培训记录。初始样本涵盖1,624家被归类为高科技（国家级或省级高科技……）的企业。

### 讨论与政策启示

结果表明，技能升级不仅通过直接生产率效应，还通过数字治理和组织学习影响绿色数字化变革。这一发现与PSEP MeCCE主题相关，因为数字化赋能和脱碳工艺系统需要的不仅仅是设备投资。企业需要能够解读环境数据的员工、理解绿色工艺需求的工程师，以及能够协调跨职能……

### 结论

本研究开发并检验了高科技产业绿色数字化变革的技能赋能框架。通过结合企业面板数据、PCA-熵权法、半参数生产函数、机器学习模型和H-SEM，本研究刻画了技能结构、数字治理和组织学习与生产率及绿色绩效之间的关联和估计路径。证据表明，技能结构升级是……

### 伦理审批与参与同意

补充调查（半结构化访谈和岗位能力问卷）涉及人类参与者。所有参与者在参与前均提供了知情同意，其回答已匿名化；未保留任何个人身份信息。根据适用的低风险组织调查（在雇主授权下进行）国家法规，无需正式伦理委员会审批；尽管如此，本研究仍遵循伦理原则……

### 利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

### 出版同意

不适用。

### 未引用参考文献

（Bocken等, 2016; Davis等, 2018; Fawzy等, 2020; Geissdoerfer等, 2017; Ghisellini等, 2016; Hepburn等, 2019; Kirchherr等, 2017; Krueger等, 2020; Podsakoff等, 2003）

### CRediT作者贡献声明

**郎向祥**：撰写——审阅与编辑、验证、监督、项目管理、方法论、获取资金、概念化。

**吴应觉**：撰写——审阅与编辑、方法论、调查、获取资金、数据整理、概念化。

**许智萌**：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件、资源、获取资金、正式分析。

### 利益冲突

作者声明不存在利益冲突。

### 致谢

本研究受2025年海南省哲学社会科学规划项目资助（项目编号：

HNSK(ZC)25-189)以及国家自然科学基金区域创新发展联合基金项目（项目编号：72463007）。徐志萌 | 郎翔翔 | 吴应觉