本研究由来自China West Normal University（西华师范大学）商学院的Tingting Liu（刘婷婷）和Zengfu Yao（姚增福）完成，作为一项原创性研究论文，发表于Journal of Cleaner Production期刊第538卷（2026年），并于2025年12月9日在线发表。

研究的学术背景立足于当前中国经济社会发展的两大关键背景：“双碳”目标与数字化、智能化技术革命浪潮。推进企业绿色转型（corporate green transformation, CGT）是实现“双碳”目标、解决资源环境问题的微观基础，但当前中国企业在此过程中仍面临资金压力与技术瓶颈等挑战。与此同时，以大数据、人工智能等为代表的数字智能技术集群正在加速融合崛起，为经济社会的绿色可持续发展提供了新的驱动力。“宽带中国战略”与“智慧城市建设”作为推动数字化与智能化发展的两项重要政策，通常被孤立地评估其影响。然而，数字化与智能化是有机互补的整体，在驱动企业绿色转型过程中可能存在政策协同效应（policy synergy）。该研究旨在打破以往单一政策效应的研究视角，探讨这两项政策形成的数智政策协同（digital intelligence policy, DIP）对企业绿色转型的赋能作用、内在机制及异质性影响。

在研究设计与工作流程方面，该研究构建了一个严谨的实证分析框架。首先，研究将“宽带中国战略”与“智慧城市建设”两项政策的结合点视为一个准自然实验（quasi-natural experiment），以此定义核心解释变量“数智政策协同”（DIP）。研究样本为2010年至2023年间的中国A股上市公司，在剔除了被特殊处理（ST、*ST）及存在严重数据缺失的企业后，最终获得了3143家上市公司的25612个观察值。在变量测量上，研究颇具特色地采用了文本分析法来构建被解释变量“企业绿色转型”（CGT）。作者依据《环境保护法》、《绿色制造标准化白皮书》等国家政策文件，并借鉴现有研究，从宣传倡导、创新转型、清洁生产、战略理念和监控管理五个维度，筛选出113个绿色转型关键词，通过计算这些关键词在上市公司年报中出现的频率并取其自然对数，来综合衡量企业绿色转型水平。对于中介变量，研究从新质生产力（new-quality productive forces, NQPF）的视角出发，构建了一个多维度的指标体系来评估企业的科技生产力（technological productivity）、绿色生产力（green productivity）和数字生产力（digital productivity），并使用熵权法进行综合计算。其基础回归模型采用了多期双重差分法（multi-period difference-in-differences method），以准确识别DIP对CGT的因果效应。

研究的实证结果揭示了数智政策协同显著且稳健地促进了企业绿色转型。首先，基准回归结果显示，DIP对CGT的回归系数显著为正，表明实施数智政策协同能够直接推动试点城市内企业的绿色转型进程，验证了研究假设。为确保结论的可靠性，研究团队进行了一系列稳健性检验。这些检验包括：验证处理组与控制组在政策实施前趋势一致的平行趋势检验；通过随机指派处理组和政策时间进行500次模拟的安慰剂检验，其结果呈正态分布于零值附近，排除了随机因素的干扰；在模型中额外控制地区层面的能源强度、数字信息和电子商务等混杂因素；通过将政策冲击时间人为提前来排除时间滞后性的影响；排除了低碳城市试点和新能源示范城市等同期政策的干扰；替换被解释变量为企业全要素生产率；以及控制行业-年份固定效应等。在所有这些检验中，DIP的促进效应依然显著。为了解决样本自选择和双向因果导致的内生性问题，研究分别采用了倾向得分匹配-双重差分法（PSM-DID）和基于历史数据（1984年每万人邮局数量与各省互联网宽带接入用户数的乘积）的工具变量法。其中，工具变量法的两阶段回归结果也再次强有力地支持了DIP的正向效应。

在作用机制分析上，该研究采用中介效应检验方法，从新质生产力的三个维度深刻揭示了DIP赋能CGT的间接路径。研究结果表明，数智政策协同不仅直接推动企业绿色转型，还通过提升企业的科技生产力、绿色生产力和数字生产力这三个中介渠道间接驱动CGT。具体而言，科技生产力的提升为企业提供了更强的绿色技术创新能力；数字生产力的提升优化了企业资源配置效率和生产流程管理；绿色生产力的提升则直接增强了企业实施绿色战略的能力和资源。异质性分析进一步揭示了DIP效应的情境依赖性。从区域来看，DIP对CGT的促进效应在东部地区最为显著，西部地区次之，而在中部地区则不显著，这可能与各地区的数字基础设施和产业结构差异有关。从企业规模来看，相较于大型企业，DIP对小规模企业的绿色转型具有更强的推动作用，这可能是由于小企业运营机制更为灵活，更易吸收和应用数字智能技术与信息。从行业属性来看，DIP对重污染行业的绿色转型驱动力显著强于非重污染行业，因为重污染企业面临更严格的环境监管，借助DIP实现转型的动力和机会更大。

研究的进一步拓展还发现了DIP的空间溢出效应。当距离政策试点城市100公里以内时，可能由于相邻城市间的产业同质化竞争和政策资源竞争效应，溢出效应并不明显。然而，当距离扩展至200公里、300公里和400公里时，由于区域间产业互补性增强和知识扩散加速，DIP对周边非试点城市企业的绿色转型产生了显著的正向空间溢出效应。但该溢出效应随着地理距离的进一步增加而逐渐减弱，这符合信息传输和要素流动成本随距离递增的规律。

本研究的结论具有重要的学术和实践价值。在学术层面，该研究首次从政策协同的整合视角，而非孤立地考察单一政策，探讨了数字化与智能化政策共同赋能企业绿色转型的效应与机制，填补了相关研究空白。同时，它从新质生产力的新颖角度切入，构建了“数智政策协同—新质生产力（科技、绿色、数字）—企业绿色转型”的机制链条，深化了对宏观政策赋能微观企业行为内在逻辑的理解。在实践应用层面，研究为建设数字中国与科技强国、促进企业可持续发展提供了宝贵的政策启示。首先，政府应加速推进数字化与智能化政策的协同发展，建立动态的政策评估与调整体系，最大化其对企业绿色转型的驱动效能。其次，应充分利用新质生产力的赋能优势，重点支持核心环保技术研发、完善绿色标准与认证体系、加快数字基础设施的绿色化改造。最后，政策制定应“因地制宜、因企施策”，例如在东部与西部之间共建数智产业合作园以促进要素流动，为重污染行业制定更严格的绿色转型标准，并为中小企业提供技术咨询、设备租赁等一站式绿色转型服务。这些洞见对于提升国家绿色发展的整体有效性和政策精准性具有重要的指导意义。