大数据驱动企业绿色转型：基于中国综合试验区政策的机制解析

　　本文以中国国家级大数据综合试验区政策为准自然实验，通过2009-2021年A股上市公司平衡面板数据，系统论证大数据发展对企业绿色转型的因果效应。研究发现：试验区政策显著提升企业ESG（Environmental, Social, and Governance）绩效，增强绿色协同创新能力，并通过产业结构升级三重路径推动转型，尤其对中小型、专业化、高创新度企业及资本密集型行业效果更显著。

　　

Highlight

本研究揭示大数据发展通过提升企业环境社会治理（ESG）表现、强化绿色协同创新能力和推动产业结构升级三大机制，显著促进企业绿色转型。基于中国国家级大数据综合试验区政策的准自然实验设计，为数字经济时代下组织可持续发展提供新证据。

Policy background

2016年中国启动国家级大数据综合试验区建设，通过数据要素流动重构技术、资本与人才配置格局。该政策为探究大数据发展与绿色转型因果关系提供理想外生冲击场景。

Data

研究采用2009-2021年A股上市公司平衡面板数据，结合CSMAR和CNRDS数据库，构建双重差分模型（DID）捕捉政策处理效应。

Benchmark regression

基准回归显示：试验区政策变量系数在5%水平显著为正（β=0.217，p<0.05），证实大数据发展对企业绿色转型具有显著促进作用。

Mechanism analysis

ESG提升路径：大数据优化环境信息披露质量（β=0.342，p<0.01），增强利益相关方监督效能。

协同创新路径：数据共享使企业绿色专利合作增长28.6%（p<0.01），形成知识溢出效应。

产业结构路径：试验区高耗能行业产能利用率下降9.3%（p<0.05），智能化改造投资提升47%。

Large-scale vs. small-scale firms

异质性分析揭示：资产规模<56.75亿元的中小企业政策弹性更强（β_small=0.381 vs β_large=0.152），印证"船小好调头"假说。

Conclusions and policy implications

大数据试验区政策通过"数据要素×绿色治理"创新组合拳，为发展中国家数字化低碳转型提供可复制范式。建议延伸数据确权机制至碳交易领域，构建动态化ESG数字画像系统。