数据简介
数绿协同转型是指在全球数字化浪潮与绿色发展理念深度融合的时代背景下，企业以“双碳”战略落地为绿色转型核心方向，以数字化转型为效率提升与转型困境破解引擎，推动数字化与绿色化转型协同推进的发展模式。这一转型不仅是实现产业结构优化升级、驱动经济社会高质量发展的核心路径，也是企业构筑长期竞争优势、实现可持续发展的必然选择，其核心要义在于通过数字技术与绿色发展的深度融合，最大化发挥两者的协同效应，助力转型目标高效达成。
围绕数绿协同转型可开展以下多维度研究：一是数绿协同转型水平测度研究，聚焦构建科学、系统的测度指标体系，解决当前缺乏精准测度长周期、大样本企业协同水平核心数据的短板，探究协同度的动态演化规律；二是数绿协同转型的影响效应研究，深入分析协同转型对企业绩效、行业升级、区域发展的具体影响及内在作用机制，揭示异质性效果；三是数绿协同转型的驱动与制约因素研究，识别政策环境、技术创新、企业治理等关键影响因素，厘清各因素的作用路径；四是差异化转型策略研究，探究不同行业、不同规模企业的数绿协同转型路径差异，为企业精准规划转型战略、平衡转型成本与收益提供理论支撑；五是政策优化研究，结合企业转型实践，研究地方政府差异化低碳政策的制定逻辑与实施路径优化方案，提升政策对协同转型的引导效能。
本数据为上市公司级面板数据，参考余菲菲等（2024）发布在《科研管理》上的文章制作，原始数据来源于官方权威渠道，具体包括：上市公司官网定期披露的年度财务报告（含“在建工程”“管理费用”“营业外支出”等与数字化投入、环保支出相关的科目明细）、上市公司在证券交易所官网发布的年度报告及社会责任报告、国家知识产权局官方平台公开的专利授权数据（含数字经济领域专利、绿色专利分类信息）。数据整理过程中，通过人工核验与逻辑校验相结合的方式，对原始数据进行筛选、清洗、匹配与标准化处理，剔除数据缺失严重、异常值突出的观测样本，最终形成1988-2025年共计95564条观测值的完整数据集。该数据集覆盖时间跨度长达38年，包含多家不同行业、不同区域上市公司的连续观测数据，能够充分反映我国上市公司数绿转型协同水平的动态演变特征，为长周期、多维度的实证研究提供了有力的数据保障。
数据信息
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数据格式：excel
数据字段：
股票代码 | 年份 | 数字化无形资产 | 数字经济专利 | 环保投资 |
环保支出 | 绿色专利 | 企业数字化转型程度 | 企业绿色化转型程度 | 数绿协同度 |
数据展示
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参考文献
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[1] 余菲菲, 毛佳怡, 蒋庆. 企业数绿转型协同对可持续发展绩效的影响及作用机制研究——地方低碳政策的调节效应分析[J]. 科研管理, 2024, 45(11):89-98.
[2] 陶锋, 王欣然, 徐扬, 等. 数字化转型、产业链供应链韧性与企业生产率[J]. 中国工业经济, 2023(5):118-136.
[3] 张琦, 郑瑶, 孔东民. 地区环境治理压力、高管经历与企业环保投资:一项基于《环境空气质量标准(2012)》的准自然实验[J]. 经济研究, 2019, 54(6):183-198.
[4] 尹建华, 王森, 弓丽栋. 重污染企业环境绩效与财务绩效关系研究:企业特征与环境信息披露的联合调节效应[J]. 科研管理, 2020, 41(5):202-212.
[5] 刘祎, 尹云龙, 杨旭. 数量或质量:环境信息披露对绿色创新的影响[J]. 科研管理, 2024, 45(4):166-174.
选题方向
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选题1：双碳目标下企业数绿转型协同的经济与环境双重效应研究
基于1988-2025年上市公司面板数据，以数绿协同度为核心解释变量，构建双向固定效应模型系统考察其对企业经济绩效（以总资产收益率、托宾Q值为代理变量）与环境社会责任绩效（以单位产值能耗、绿色专利产出、环保支出强度为代理变量）的双重影响。研究过程中，引入企业规模、产权性质、行业竞争程度作为控制变量，同时通过替换核心解释变量测度方法、采用工具变量法（如以企业所在地区数字基础设施建设水平、环保规制强度为工具变量）解决潜在的内生性问题。本研究的创新点在于突破单一绩效评价维度，从经济与环境双重视角揭示数绿转型协同的价值效应，不仅能识别转型协同的核心价值维度，还能为企业在双碳目标约束下平衡经济效益与环境责任、制定差异化转型策略提供精准的实证依据，同时也为检验企业可持续发展理论的适用性提供新的经验证据。
选题2：地方低碳政策的调节效应与异质性研究——基于企业数绿转型协同视角
首先，基于地方政府出台的低碳相关政策文本，采用文本分析法构建多维度地方低碳政策力度指标（包括政策出台数量、政策执行强度、政策覆盖范围三个子维度）。随后，以数绿转型协同度与低碳政策力度的交互项为核心解释变量，运用调节效应模型探究不同政策力度、不同政策类型（命令控制型、市场激励型、自愿参与型）下，数绿转型协同对企业可持续发展绩效影响的差异。同时，进一步区分东部、中部、西部及东北地区的区域异质性，以及不同行政层级城市的政策效应差异。本研究的核心价值在于精准识别地方低碳政策对企业数绿转型协同效应的调节路径，明确不同政策工具的适用场景，为地方政府避免政策“一刀切”、精准制定低碳政策、优化政策实施效果提供针对性建议，助力实现政策与企业转型的良性互动。
选题3：资源配置效率的中介效应：企业数绿转型协同影响可持续发展绩效的内在机制
聚焦资源协同理论，以全要素生产率（采用DEA-Malmquist指数法测算）作为资源配置效率的核心代理变量，同时选取研发投入强度、人力资本水平作为辅助代理变量，构建中介效应模型层层检验数绿转型协同影响企业可持续发展绩效的内在传导路径。研究过程中，通过逐步回归法、Bootstrap法验证中介效应的存在性与稳健性，并进一步分析中介效应在不同行业、不同产权性质企业中的异质性。本研究的创新之处在于破解数绿转型协同影响效果的“黑箱”问题，明确资源配置效率在其中的关键中介作用，不仅能丰富数绿转型协同的作用机制研究，还能为企业通过优化资源配置、提升转型协同效率提供具体路径，助力企业实现转型资源的精准投放与高效利用。
选题4：行业异质性视角下企业数绿转型协同的绩效差异研究
依据《上市公司行业分类指引》及环保部发布的重污染行业名录，将样本企业划分为重污染行业与非重污染行业两组，通过分组回归对比分析数绿转型协同对两类企业可持续发展绩效影响的差异。同时，进一步细化行业技术密集度（高技术行业、中技术行业、低技术行业）的异质性分析，探究行业技术水平对转型协同效果的约束或促进作用。研究过程中，重点关注两类行业在转型协同的投入成本、实施难度、绩效反馈周期上的差异，以及行业环保规制强度对转型协同效果的调节作用。本研究的实践意义在于为不同行业企业制定差异化的数绿转型策略提供参考：为重污染行业提供“绿色优先、数字赋能”的转型路径，为非重污染行业提供“数字引领、绿色协同”的升级方案，助力全行业实现高质量转型。
选题5：城市性质差异下企业数绿转型协同的实施效果与优化路径研究
以企业ESG表现（采用第三方评级机构的ESG评分）为调节变量，探究其在数绿转型协同与企业价值（以企业市值、品牌价值为代理变量）之间的调节作用。同时，进一步分析ESG的三个子维度（环境、社会、治理）的差异化调节效应，并构建有调节的中介模型，检验ESG表现是否通过影响资源配置效率，间接调节数绿转型协同与企业价值的关系。本研究紧扣当前ESG投资热潮的前沿热点，核心价值在于明确ESG表现对企业数绿转型协同价值实现的赋能作用，为企业将ESG理念融入数绿转型过程、提升转型价值提供具体思路，同时也为投资者识别数绿转型协同的优质企业提供参考，助力形成“转型协同+ESG提升+价值增值”的良性循环。
