李少林,馮亞飛（.東北財經大學,產業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心,遼寧 大連 6025；2.中國社會科學院工業(yè)經濟研究所,北京 00006）

厘清區(qū)塊鏈對制造業(yè)綠色轉型的作用機制及效果是數字經濟背景下推動制造業(yè)綠色發(fā)展亟待解決的熱點問題.2008年爆發(fā)的金融危機造成了全球范圍內嚴重的信任危機,為了重建數字經濟時代的信任,比特幣創(chuàng)始人中本聰首次提出了區(qū)塊鏈的概念,區(qū)塊鏈是一種分布式的記賬技術,通過塊鏈結構存儲數據,利用密碼學確保多方安全參與,能在不可信的競爭環(huán)境中低成本的打破數據孤島,解決信息不對稱難題,具備公開透明、分布廣泛、不可篡改偽造和取締記錄等諸多優(yōu)勢,目前區(qū)塊鏈已發(fā)展到3.0時代且其應用范圍在不斷向實體經濟擴展[1].在環(huán)保垂直管理制度改革與地方綠色 GDP考核的新形勢下,以山西臨汾環(huán)境空氣自動監(jiān)測數據造假案為典型代表的人為篡改、偽造和干擾污染物傳輸數據的行為屢禁不止.目前,韓國、菲律賓、中國已有陸續(xù)將區(qū)塊鏈應用于制造業(yè)污染治理的實踐.美國2017年將區(qū)塊鏈上升為變革性技術并于當年成立了國會區(qū)塊鏈決策委員會.歐盟則致力于將歐洲打造為全球區(qū)塊鏈發(fā)展和投資的領先地區(qū),通過建立“歐盟區(qū)塊鏈觀測站及論壇”機制掌握國際區(qū)塊鏈標準制定話語權[2].2019年10月24日,中共中央提出將區(qū)塊鏈作為核心技術自主創(chuàng)新的重要突破口,加快推動區(qū)塊鏈技術和產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展.區(qū)塊鏈雖起源于金融領域,但其更大的價值是與實體經濟相結合[3],助力制造業(yè)實現信息技術和制造技術相融合的智能制造和數字制造.

國際上有關區(qū)塊鏈與制造業(yè)綠色發(fā)展的研究中,主要從工業(yè)4.0背景下包括區(qū)塊鏈在內的諸多新興技術應用入手研究了其對發(fā)展中國家制造業(yè)數字化轉型和綠色技術創(chuàng)新活動的影響[4-5].也有研究認為區(qū)塊鏈最大的價值是解決了制造業(yè)企業(yè)和智能設備供應商之間的信任問題[6],并且主要從數字化轉型和創(chuàng)新能力提升兩方面為制造業(yè)企業(yè)帶來挑戰(zhàn)和機遇[7].在制造業(yè)企業(yè)治污應用方面,有研究探討了工業(yè)4.0背景下在化工行業(yè)應用區(qū)塊鏈技術的可行性,并通過軟件模擬測算了應用區(qū)塊鏈使人與機器、機器與機器之間建立的交互機制給企業(yè)帶來的能耗節(jié)約和污染減少[8].國外的研究人員設計了一種基于5G無線網絡和區(qū)塊鏈的實時空氣污染指數監(jiān)測平臺,通過利用5G網絡的低延遲和高可靠性與區(qū)塊鏈的防止數據偽造和竄改特征將位于韓國首爾郊區(qū)的一家資源回收工廠內空氣質量傳感器收集到的數據傳輸到云端,做到實時異地監(jiān)控[9].

國內學者從現階段我國制造業(yè)綠色發(fā)展的現狀出發(fā),以貨車幫、滴滴出行為例分析了大數據對我國制造業(yè)企業(yè)實現綠色轉型的促進作用,認為傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)未來仍需進一步提升數字化能力,積極應用諸如區(qū)塊鏈等先進數字技術,向網絡化和智能化的方向發(fā)展[10].也有學者利用政府和企業(yè)的兩階段動態(tài)博弈模型比較了政府參與建設“區(qū)塊鏈+生產”平臺、直接財政補貼和政府不參與三種策略下的各方福利,結果顯示應用區(qū)塊鏈可以激勵企業(yè)實現綠色生產并且促進政府之手緩解市場失靈[11].另外,在區(qū)塊鏈的國內應用方面,浙江省臺州市政府基于區(qū)塊鏈技術設計了海洋船舶廢水聯(lián)防聯(lián)治的云管理平臺并成功運行.

目前國內關于區(qū)塊鏈的研究大多是從區(qū)塊鏈與物聯(lián)網、大數據等新興技術的融合發(fā)展角度展開探討[12],以理論探討與實操層面為主,尚未涉及到企業(yè)層面的微觀機制、實證支撐與扶持政策體系.在制造業(yè)綠色轉型的研究中,現有文獻多是從對環(huán)境規(guī)制指標的刻畫[13]、考慮壞產出的綠色全要素生產率測度[14]和各類環(huán)境規(guī)制工具的綠色轉型效果分析等角度展開[15-18],停留在對外生性環(huán)境規(guī)制的影響、強度選擇、工具類型和政策調整等[19-20],尚未觸及到內生性環(huán)境規(guī)制領域,亦即數字經濟時代制造業(yè)轉型的關鍵數據要素對于制造業(yè)綠色轉型影響的理論、實證與政策研究.

本研究區(qū)別于已有研究僅從宏觀角度分析區(qū)塊鏈與制造業(yè)的融合問題,一方面提出了一個基于區(qū)塊鏈技術應用的制造業(yè)上下游不同所有制企業(yè)最優(yōu)數據投入量與數字化綠色全要素生產率的理論模型,論證了區(qū)塊鏈賦能制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的內在機制;另一方面將區(qū)塊鏈作為內生性環(huán)境規(guī)制工具進行了準自然實驗研究,將數據生產要素作為重要投入構建了數字化綠色全要素生產率的測度指標,并剖析了應用區(qū)塊鏈情形下數字化綠色全要素生產率的所有制、產業(yè)結構和能源利用效率對制造業(yè)綠色發(fā)展效果的差異特征.

1 理論模型與研究假說

區(qū)塊鏈作為數字經濟時代的新興技術,其所帶來的數據生產要素及不可篡改的重要特征,對于實現制造業(yè)創(chuàng)新綠色發(fā)展目標具有高度的契合性與應用性.本研究將區(qū)塊鏈所帶來的數據生產要素納入到制造業(yè)企業(yè)最大化行為動機的理論分析框架,試圖探討區(qū)塊鏈技術是如何作用于制造業(yè)不同所有制企業(yè),并剖析區(qū)塊鏈應用情形下制造業(yè)最優(yōu)數據要素投入量與綠色全要素生產率的決定機制.假設在某制造業(yè)產業(yè)鏈中存在兩家企業(yè),上游國企N和下游民企M,N為M提供生產產品所需的原料.假定產品、要素市場完全競爭,企業(yè)M、N的生產函數為:

式中:F、K、L、A分別為企業(yè)M和N的產出、資本投入、勞動投入和全要素生產率;D為數據生產要素,獲得數據需要成本,即企業(yè)上區(qū)塊鏈技術的成本,包括分布式節(jié)點服務器和數據存儲裝備等設備的固定成本以及電費,人工維護費等變動成本;分別為資本、勞動和數據要素的產出彈性.對于企業(yè)的非期望產出,借鑒鄧慧慧[21]的做法,設定污染治理函數為:

式中:e為企業(yè)污染排放量;φ（ θ）為污染治理效果,表示污染排放量與企業(yè)產量的比例;θ表示企業(yè)投入治污所用要素占要素投入總和的比例.上述兩式表明,制約企業(yè)污染排放的因素主要有:生產規(guī)模,企業(yè)規(guī)模越大產生的非期望產出必然越多;治污投入θ,一般情況下,企業(yè)投入到污染治理中的要素越多,產生的非期望產出越少;治污效率μ,治污效率越高越有利于綠色生產.在治污實踐中,監(jiān)管部門和企業(yè)常常過度依靠前兩個因素而忽略了最為重要的效率因素,甚至出現偽造數據編造“虛高”效率的假象.區(qū)塊鏈技術的興起為解決這一問題提供了轉機,企業(yè)在綠色轉型時充分利用數據要素,可以提高治污效率,防止數據造假,進而促使企業(yè)形成未來長期內污染數據無法偽造的理性預期,企業(yè)基于長期經濟利益考慮進行綠色轉型的意愿會增強,因此,本文提出假設:

研究假說1:區(qū)塊鏈企業(yè)有助于降低所在城市制造業(yè)污染物排放量和治污成本.

在利益訴求方面,M與N大體具有一致性,但由于M是民營企業(yè),以利潤最大化為目標,而N是國有企業(yè),在利潤之外有企業(yè)社會責任等更多目標,存在額外成本.兩企業(yè)的初始成本函數Cm和Cn分別為:

式中:r、w、τ分別為資本、勞動和數據的要素成本.此外,政府出臺在制造業(yè)企業(yè)中鼓勵研發(fā)和應用區(qū)塊鏈的政策后,一方面向企業(yè)提供研發(fā)補貼補貼ρ,企業(yè)獲取數據的真實成本為（1-ρ）τ,另一方面授權環(huán)境監(jiān)管部門獲得同企業(yè)共同建立區(qū)塊鏈平臺的權利,企業(yè)污染數據與監(jiān)管部門實時共享且無法造假.企業(yè)應用區(qū)塊鏈后的成本函數變?yōu)?

式中:v為污染稅率;Ri為企業(yè) i的區(qū)塊鏈研發(fā)水平,企業(yè)的研發(fā)與成本表現為 U型關系,故研發(fā)系數σ＞ 1 ;ki為企業(yè) i的數據吸收能力,意味著平臺內企業(yè)j的研發(fā)同時也會降低i的成本;Pn為企業(yè)N的產品價格,將企業(yè)M的產品價格Pm標準化為1.

由于企業(yè)將一定比例θ

對于民營企業(yè) M,結合式（2）和式（3）可得利潤函數為:

利用最優(yōu)化條件可得均衡時的數據要素投入和全要素生產率,由于在模型設定中考慮到了數據要素投入和污染治理成本支出,因此可定義為數字化綠色全要素生產率,表達式如下:

數據要素已成為企業(yè)的核心生產要素,企業(yè)利用數據要素的能力直接關系到企業(yè)的核心競爭力.區(qū)塊鏈作為底層技術的直接作用就是提高企業(yè)對已有數據的綜合利用能力,既可以去信任、防止數據造假,也可以提高企業(yè)對數據的吸收、分析水平.因此,利用區(qū)塊鏈首先可以提高企業(yè)的數據吸收能力k,由式（12）和式（13）可知,企業(yè)增加數據要素 D 應用區(qū)塊鏈技術后國有企業(yè)數字化全要素生產率更高,對企業(yè)減排技術升級的意愿也更強烈.據此,本文提出以下假說:

研究假說2:區(qū)塊鏈通過提高制造業(yè)數字化全要素生產率降低企業(yè)污染排放.

研究假說3:區(qū)塊鏈技術應用對國有企業(yè)污染排放和治污成本的降低更顯著.

2 研究設計

2.1 模型設定

為了準確識別區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)綠色轉型的驅動作用,從城市空氣質量和企業(yè)的空氣污染治理成本兩個視角出發(fā)采用雙重差分法（DID）進行檢驗.具體的邏輯思路是,區(qū)塊鏈企業(yè)的興起為制造業(yè)企業(yè)提供了數字化轉型的技術和外部環(huán)境支持,在日趨嚴格的環(huán)境監(jiān)管下,企業(yè)利用區(qū)塊鏈實現對生產數據和排放數據的精準監(jiān)控,區(qū)塊鏈不可篡改和去信任的技術特征倒逼企業(yè)進行以減少排放為目的的技術升級,最終實現了減少污染和降低治污成本的雙重目標.參考現有的研究（任勝鋼等,2019[22];路正南等,2020[23]）,設定雙重差分模型如下:

式中:i代表城市;t代表年份;yit為被解釋變量,反映i城市在t年的二氧化硫排放量和空氣污染治理成本;交互項treat×post是我們最為關心的解釋變量,其系數α1衡量了有區(qū)塊鏈上市公司和無區(qū)塊鏈上市公司的城市制造業(yè)綠色轉型的效果.具體而言,若α1＜0,表明區(qū)塊鏈企業(yè)促進了當地制造業(yè)的綠色轉型,反之則表明區(qū)塊鏈企業(yè)抑制了當地制造業(yè)的綠色轉型.γi和θi分別為時間固定效應和個體固定效應,X為一組控制變量,包括經濟發(fā)展水平、制造業(yè)發(fā)展水平、產業(yè)結構和城市科研能力.

2.2 變量定義

實證分析中所涉及的解釋變量、被解釋變量、控制變量和機制變量說明如下:

解釋變量:本文選取個體解釋變量（treat）與時間解釋變量（post）,前者代表區(qū)塊鏈企業(yè),有區(qū)塊鏈企業(yè)的樣本設為1,沒有為0;后者代表區(qū)塊鏈企業(yè)興起的時間,2013年以后設置為 1.二者的交互項為本文的關鍵解釋變量,通過個體間橫向對比和時間軸縱向對比分析區(qū)塊鏈對制造業(yè)綠色發(fā)展的促進作用.

被解釋變量:選取城市二氧化硫排放量（lnSO2）和空氣污染治理設施運行費用（lngasoc）作為被解釋變量.首先,城市二氧化硫排放主要來自制造業(yè)且二氧化硫也是常見的制造業(yè)綠色生產技術評價指標,如果二氧化硫排放量顯著降低則可以在一定程度說明制造業(yè)的綠色技術水平提高.其次,選取空氣污染治理設施運行費用代表企業(yè)的排污成本,我們認為單純減少空氣污染排放可能是短期內較為嚴格的外界環(huán)境規(guī)制所致,不具備可持續(xù)性,只有在污染排放量減少的同時治污成本同步降低才足夠說明企業(yè)綠色技術水平的提高是真實和長效的.

控制變量:經濟發(fā)展水平（lngdp）采用地區(qū)國民生產總值衡量,并按2002年的不變價格平減剔除通脹干擾;制造業(yè)發(fā)展水平（lnval）采用經價格處理后的地區(qū)第二產業(yè)增加值衡量;產業(yè)結構（secstru）為第二產業(yè)產值占地區(qū)生產總值的比重;城市科研能力（sciemp）以地區(qū)從事科學業(yè)務人員占城鎮(zhèn)就業(yè)人口的比重衡量.

機制變量:選取數字化綠色全要素生產率（dgtfp）、綠色創(chuàng)新強度（greinn）和能源利用效率（entfp）三個變量[24].數字化綠色全要素生產率采用 SBMDEA測算,通過引入煙/粉塵排放量和污水排放量作為非期望產出和城市互聯(lián)網寬帶接入戶數作為數據要素投入修正傳統(tǒng)的全要素生產率概念;綠色創(chuàng)新強度使用城市綠色發(fā)明專利數占發(fā)明專利總數的比重衡量;能源利用效率則將各市能源消耗納入投入產出分析中進而計算出各城市制造業(yè)的能源利用效率,其中各市能源消耗量參考了吳建生等[25]的做法,以美國軍事衛(wèi)星獲取的夜間燈光數據為基準將各省能源消耗量分配到各地級市.

2.3 數據說明

使用2003～2017年覆蓋全國主要環(huán)保重點城市的93個地級市的面板數據進行實證分析.在進行數據篩選時,由于西藏、海南數據缺失嚴重故不納入樣本,最終的樣本涵蓋了29個省級行政區(qū)（包括省、直轄市、自治區(qū),不包括港澳臺特別行政區(qū)）.被解釋變量二氧化硫排放量、空氣污染治理設施運行費用以及測算能源利用效率所需的分省能源消耗總量來自國家統(tǒng)計局能源司[26-27];控制變量經濟發(fā)展水平、制造業(yè)發(fā)展水平、產業(yè)結構、城市科研能力以及測算數字化綠色全要素生產率所需的投入產出數據來自國家統(tǒng)計局城市社會經濟調查司[28];地級市夜間燈光衛(wèi)星數據來自美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA）的國家地理數據中心（National Geophysical Data Center,NGDC）.

為了研究區(qū)塊鏈企業(yè)服務制造業(yè)綠色技術創(chuàng)新的水平,需要選取一個時間點作為區(qū)塊鏈應用的起始點,根據工信部發(fā)布的《2018年中國區(qū)塊鏈產業(yè)白皮書》中近年來我國區(qū)塊鏈企業(yè)的數目和融資情況來看,選取2013年為綠色區(qū)塊鏈效應評估的起始年份較為合適,如圖1所示.

圖1 中國區(qū)塊鏈產業(yè)發(fā)展趨勢（2013～2017）Fig.1 Development trend of China's blockchain industry（2013～2017）

3 結果分析

3.1 基準回歸

區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)綠色轉型促進效果檢驗的基準回歸結果見表 1.其中,靜態(tài)效應即傳統(tǒng)的差分法反映了區(qū)塊鏈企業(yè)興起后（2013～2017）與興起前（2003～2012）的平均處理效應,結果顯示二氧化硫排放量（lnSO2）和企業(yè)治污成本（lngasoc）的核心解釋變量treat×post的系數顯著為負,這表明區(qū)塊鏈企業(yè)促進了當地制造業(yè)的綠色轉型.然而這樣解釋難免過于粗糙,為了使估計結果更為嚴謹,本文通過將處理變量與區(qū)塊鏈企業(yè)興起后的年份進行交互進一步得到了基準回歸的動態(tài)效應,結果顯示二氧化硫排放量（lnSO2）和企業(yè)治污成本（lngasoc）的負向效應逐步增強,并且顯著性逐漸提升.這意味著從治污成本的角度來說,區(qū)塊鏈企業(yè)的促進效應存在約為兩年左右的時滯,這可能是企業(yè)的技術升級需要較長的時間周期所致.

表1 制造業(yè)綠色轉型效果檢驗:DID估計結果Table 1 Green transformation effect test of manufacturing industry:DID estimation results

3.2 內生性問題:工具變量法

使用差分法研究區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)綠色轉型影響的理想狀況應當是區(qū)塊鏈企業(yè)的設立在所有城市中是隨機的,處理組城市的選擇不應受到其他影響制造業(yè)企業(yè)綠色轉型因素的干擾,但現實中常常因無法滿足這一前提導致內生性問題,本文也不例外.具體來講,區(qū)塊鏈企業(yè)傾向于向互聯(lián)網發(fā)展水平高、數字化基礎好的城市聚集,而這些城市的科研實力和技術水平普遍較高,對制造業(yè)的溢出效應顯著,這使得處理組的選擇受到內生性干擾進而影響估計結果.因此,本文借鑒 Tsoutsoura（2015）[29]的研究使用工具變量法來解決內生性問題.工具變量的選擇要滿足相關性和外生性兩個前提條件,本文選取智慧城市作為工具變量,一方面智慧城市的設立基于物聯(lián)網、云計算等諸多數字技術,與當地數字新興企業(yè)密不可分,因此區(qū)塊鏈企業(yè)的設立與智慧城市之間存在必然聯(lián)系,相關性條件滿足;另一方面,智慧城市2013年由住房城鄉(xiāng)建設部設立,滿足外生性條件.工具變量估計的兩階段結果報告在表2中,第一階段的 time×iv系數在 1%的水平上顯著,且F統(tǒng)計值遠大于臨界值10,表明滿足相關性假設.第二階段回歸中的time×treat系數均顯著為負,表明本文的估計結果不是由樣本偏差造成的.

表2 工具變量法估計結果Table 2 Estimation results of Instrumental variable method

3.3 穩(wěn)健性測試

前文通過 DID基準回歸已經初步識別出區(qū)塊鏈能夠產生推動制造業(yè)綠色轉型的效果,并使用工具變量法排除了可能存在的內生性干擾,但其他未知影響因素仍無法完全排除,比如實驗組的選取是否滿足隨機性要求、區(qū)塊鏈的綠色效應能否得到動態(tài)反映和樣本選取是否存在偏誤等,為此,本文通過安慰劑檢驗、動態(tài)時間窗檢驗、三重差分法、反事實檢驗和PSM-DID估計等一系列穩(wěn)健性檢驗,以確保研究結論的穩(wěn)健性.

3.3.1 安慰劑檢驗 本文的基準回歸結論得出區(qū)塊鏈對制造業(yè)綠色轉型的促進效應,但無法排除這一效應是否由其他不可觀測因素驅動,為此需要進行安慰劑檢驗.具體而言,本文從所有樣本城市抽樣 1000次,每次隨機選取23個作為實驗組,其余作為對照組,進行同基準回歸一致的回歸,如果存在任何顯著的發(fā)現都表明基準回歸的結果存在偏差.圖2報告了1000次隨機模擬實驗的模擬結果,可以發(fā)現treat×post系數的P值絕大多數都在0.1以上,表明在這些抽樣中沒有產生類似基準回歸的促進效應,意味著本文所得結論不太可能是由其他未知因素驅動的.

圖2 安慰劑檢驗結果Fig.2 Placebo test results

3.3.2 動態(tài)時間窗與反事實檢驗 動態(tài)時間窗檢驗是前文基準回歸中動態(tài)效應的擴展.前文的動態(tài)效應只是重點關注了區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)綠色產出的沖擊效應,未與區(qū)塊鏈企業(yè)興起前做充分對比.具體來講,通過改變區(qū)塊鏈企業(yè)興起前后時間窗寬的方法來驗證其在不同時間段內對制造業(yè)企業(yè)的二氧化硫排放量和治污成本的影響效果.以2013年為時間節(jié)點,分別選取窗寬1a、2a、3a和4a進行動態(tài)時間窗檢驗,檢驗結果如表3所示.從檢驗結果來看,改變時間窗寬度并沒有改變區(qū)塊鏈企業(yè)對二氧化硫排放量和治污成本的影響方向,且隨著時間窗寬度的增加,二者均逐漸降低且顯著性不斷提高,但治污成本降低的時滯變得更長,這表明前文所得結論的動態(tài)效應是基本可信的,但企業(yè)為降低治污成本進行的技術升級實際上需要3到4年甚至更長時間.在反事實檢驗中,本文借鑒了Hung等[30]的研究,使用差分法要滿足實驗組和控制組具備可比性的前提假設,即在區(qū)塊鏈企業(yè)出現之前,實驗組與控制組城市制造業(yè)的綠色生產沒有明顯差異.因此,本文假設 2009～2012年沒有區(qū)塊鏈企業(yè),將其中的2010年和2011年作為假想的區(qū)塊鏈企業(yè)興起時間,進行同主回歸一致的檢驗.結果顯示,無論選擇哪一年,反事實檢驗中的核心變量treat×post系數都不顯著,表明在2013年之前實驗組和控制組制造業(yè)的綠色生產沒有顯著差異,具備可比性.

表3 動態(tài)時間窗與反事實檢驗結果Table 3 Dynamic time window and counterfactual test results

3.3.3 三重差分法 差分法的運用要滿足平行趨勢假設,即如果沒有區(qū)塊鏈企業(yè)的興起,實驗組和控制組城市制造業(yè)的二氧化硫排放量和治污費用的變化趨勢應當是平行的.然而這一假設較為理想,現實中也常常不能滿足.為此,本文選擇擁有人工智能和大數據專業(yè)的雙一流大學省份作為三重差分變量.具體而言,數字經濟的發(fā)展以互聯(lián)網行業(yè)為依托,互聯(lián)網行業(yè)天然具有聚集性和人才密集型的特點,因此,受益于開設人工智能和大數據專業(yè)的雙一流大學源源不斷的人才供給,各省數字經濟發(fā)展差異越來越大,這為本文使用三重差分法進行估計提供了機會,參考范子英[31]的做法設計模型如下:

式中:i和t分別表示城市和年份;ddd為三重差分變量,將開設上述專業(yè)的歸屬于雙一流大學的省份設置為重點省份,對于區(qū)塊鏈企業(yè)所在城市為重點省份的,ddd賦值為 1,其他城市及區(qū)塊鏈企業(yè)興起前（2003～2012）,ddd賦值為0;yeartrend為省份個體時間趨勢,用來控制省份層面不可觀測的各種干擾因素;其他各項定義與基準回歸模型相同.模型（15）中變量ddd的系數α1反映了三重差分法下區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)綠色轉型的影響效應,表 4中的估計結果顯示,二氧化硫排放量和治污成本的 ddd系數均在1%的水平上顯著為負,表明在使用三重差分法緩解了可能存在的非平行趨勢問題后,區(qū)塊鏈企業(yè)仍能顯著促進制造業(yè)的綠色轉型,本文的研究結論不變.

表4 三重差分模型估計結果Table 4 Estimation results of triple difference model

3.3.4 PSM-DID 估計區(qū)塊鏈企業(yè)的興起可以看作是促進所在城市制造業(yè)綠色轉型和創(chuàng)新的一次準自然實驗,針對這種實驗效果評價一般采用DID方法.傳統(tǒng) DID方法容易存在“選擇性偏差”以及“混合性偏差”[32],即無法確保實驗組和對照組中的個體具備相通或相似的特征,并可能不能滿足平行趨勢假定.因此,本文進一步采用 PSMDID估計,該方法首先對實驗組和控制組城市進行傾向得分匹配（PSM）,通過控制變量進行特征樣本識別尋找匹配城市,然后再對其進行差分法估計.估計結果如表5所示,在使用PSM-DID方法后,區(qū)塊鏈對所在城市制造業(yè)的二氧化硫排放和治污成本仍表現為負面影響,并至少在 10%的水平上顯著,表明本文所得結論是穩(wěn)健和可靠地,至此,假說1得到驗證.

表5 PSM-DID模型估計結果Table 5 Estimation results of PSM-DID model

4 作用機制分析與異質性檢驗

4.1 區(qū)塊鏈與制造業(yè)綠色轉型:作用機制分析

本文的研究發(fā)現區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)的綠色轉型有促進作用,但這種作用機制究竟如何尚不得知.為了回答這個問題,本文分別引入制造業(yè)的生產效率、綠色技術創(chuàng)新和能源利用效率三個機制變量,借助中介效應模型解釋區(qū)塊鏈服務制造業(yè)綠色轉型的內在機制.根據中介效應模型的原理,設計模型如下:

式中:Moderator為核心的機制變量,其交互項的系數θ1是我們最為關心的,其余變量與基準模型相同.我們的檢驗邏輯是,在基準模型中將中介變量與核心解釋變量進行交互,通過檢驗交互項的顯著性考察影響機制是否顯著.詳細的估計結果見表6.

表6中數字化全要素生產率的交互項在二氧化硫排放量和治污成本的回歸中均為負且顯著,表明區(qū)塊鏈企業(yè)通過數字化全要素生產率途徑降低了二氧化硫排放量和治污成本,實現制造業(yè)轉型和綠色升級.生產效率是衡量制造業(yè)轉型效果的重要指標,本文在傳統(tǒng)的全要素生產率概念基礎之上充分考慮了環(huán)境污染等非期望產出和要素數據的影響提出了數字化綠色全要素生產率[33].區(qū)塊鏈企業(yè)通過提升所在城市的數字化基礎設施水平直接或間接地改善了當地制造業(yè)企業(yè)對數據要素的應用能力,有了數據處理能力的背書,企業(yè)就能方便的通過更新生產理念、引入數字技術等多重手段提高生產效率,減少非期望產出并降低生產成本.因此,假說 2得到驗證.

表6 影響機制分析:數字化生產率、綠色技術創(chuàng)新與能源利用效率視角Table 6 Impact mechanism analysis:from the view of digital productivity,green technology innovation and energy efficiency

影響機制分析的結論表明,綠色技術創(chuàng)新和能源利用效率的中介效應同樣為負,并且顯著性更強,意味著區(qū)塊鏈還可以通過倒逼企業(yè)進行綠色技術創(chuàng)新、提高能源利用效率來減少污染排放同時降低治污成本.傳統(tǒng)的外部環(huán)境規(guī)制往往會降低能源效率[34],而區(qū)塊鏈將為企業(yè)帶來全方位和顛覆性的影響,首先,通過區(qū)塊鏈技術企業(yè)的數據造假將不再可能,區(qū)塊鏈在實體經濟中的首要應用就是通過建立分布式的網絡提高數據真實性,更真實的數據有利于環(huán)境監(jiān)管部門嚴格監(jiān)督,使企業(yè)無其他捷徑可走,唯有進行綠色技術創(chuàng)新提高污染治理水平.其次,通過將區(qū)塊鏈技術與物聯(lián)網、大數據乃至5G通信網絡結合建立研發(fā)鏈,使企業(yè)內部研發(fā)部門與外部科研院所、上下游供應商之間進行生產數據共享,形成高效的研發(fā)產業(yè)鏈,提高企業(yè)內部的能源利用效率進而提高有效產出,減少治污成本.

4.2 區(qū)塊鏈與制造業(yè)綠色轉型:異質性檢驗

前文已充分論證了區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)綠色轉型的效果和影響機制,但對于區(qū)塊鏈企業(yè)及其所在城市這種影響是否會因某些因素而產生不同差異?這對于更為精準理解區(qū)塊鏈對制造業(yè)的影響十分重要.因此,本文將進一步從區(qū)塊鏈企業(yè)和所在城市兩個角度選擇企業(yè)所有制、產業(yè)結構和單位GDP能耗三個變量進行異質性檢驗.

（1）企業(yè)所有制.不同所有制區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)綠色轉型影響的估計結果分別匯報在表7和表8中,可以發(fā)現細分樣本的回歸結果與基準回歸的結果是一致的,進一步佐證了本文結論的穩(wěn)健性.另外,對于國有企業(yè)二氧化硫排放量和治污成本的估計系數都要小于非國有企業(yè),表明國有區(qū)塊鏈企業(yè)對制造業(yè)的技術溢出和綠色轉型促進方面表現更好.這在已有的研究中也得到了驗證[35],對此可能的解釋是國有企業(yè)承擔更多的社會責任,在執(zhí)行政府環(huán)境保護的命令時往往投入更多的資源,因此在減少污染排放和降低治污成本方面表現更佳,假說3得到驗證.

表7 制造業(yè)綠色轉型異質性分析:二氧化硫排放量視角Table 7 Heterogeneity analysis of green transformation of manufacturing industry:from the view of sulfur dioxide emission

表8 制造業(yè)綠色轉型異質性分析:治污成本視角Table 8 Heterogeneity analysis of green transformation of manufacturing industry:from the view of pollution control cost

（2）產業(yè)結構.數字創(chuàng)新型企業(yè)對制造業(yè)的技術外溢受制于所在城市的產業(yè)結構特征,區(qū)塊鏈企業(yè)也不列外[36].理論上,數字型生產服務業(yè)占比越高,區(qū)塊鏈企業(yè)對制造業(yè)的生產技術提升水平越顯著.為了檢驗不同產業(yè)結構下區(qū)塊鏈企業(yè)的真實促進效應,本文用二次產業(yè)增加值占城市GDP的比重來衡量當地的產業(yè)結構.具體來說,按照區(qū)塊鏈企業(yè)興起的前一年（2012）年劃分,將前50%的城市定義為產業(yè)結構高的城市,后者則為產業(yè)結構低的城市.從樣本情況來看,區(qū)塊鏈城市第一產業(yè)的比重占比較小且穩(wěn)定,若二次產業(yè)占比低可近似認為第三產業(yè)服務業(yè)的比重高.因此,從表7和表8可以看出,第二產業(yè)占比高的樣本二氧化硫排放量降低更多,服務業(yè)占比高的樣本治污成本降低更多.這意味著二次產業(yè)占比高的地區(qū)由于體量大污染排放減少多,但服務業(yè)占比高的地區(qū)企業(yè)技術水平提高更多,治污成本也降低更多.

（3）單位GDP能耗.單位GDP能耗是衡量一個城市制造業(yè)發(fā)展水平的重要特征變量,本文用能源消耗總量（噸標準煤）除以城市GDP求得.單位GDP能耗直接反應了經濟發(fā)展對能源的依賴程度,同時還能間接反映城市產業(yè)結構、綠色技術裝備水平以及能源利用效率等多方面內容.本文采用與產業(yè)結構相同的方法定義單位 GDP能耗高和低兩類樣本城市,從異質性分析結果中可以看出單位GDP能耗高和低的城市二氧化硫排放量和治污成本都降低了,但高的城市降低更多,這表明區(qū)塊鏈企業(yè)的確能夠降低所在城市的污染排放和治污成本,且由于單位GDP能耗高的城市中制造業(yè)綠色轉型起步低,潛力大降低的更多.

5 結論

5.1 區(qū)塊鏈企業(yè)對所在城市制造業(yè)作用顯著,無論靜態(tài)還是動態(tài)下都能在減少污染排放的同時降低治污成本,表明區(qū)塊鏈推動了所在城市制造業(yè)的綠色發(fā)展.但需要注意的是,動態(tài)效應下污染排放立刻減少而治污成本的降低存在較為明顯的時滯,表明企業(yè)技術進步需要較長時間周期.

5.2 區(qū)塊鏈主要通過數字化全要素生產率、綠色技術創(chuàng)新和能源利用效率三條路徑間接促進制造業(yè)提高治污技術,實現綠色轉型.在制造業(yè)領域,企業(yè)運用區(qū)塊鏈一方面提升企業(yè)的數字化水平,通過利用數據提高對生產全流程的動態(tài)掌握,合理安排生產提高效率從而提升企業(yè)的全要素生產率,另一方面區(qū)塊鏈以其技術設計取代傳統(tǒng)的權威控制和情感信任,在企業(yè)內部培育發(fā)展為一種新型的內生性環(huán)境規(guī)制工具,對環(huán)保欺詐、監(jiān)測數據失真等排污行為產生沖擊并倒逼企業(yè)治污研發(fā),提高綠色技術創(chuàng)新和能源利用效率.

5.3 不同所有制區(qū)塊鏈企業(yè)都能促進制造業(yè)降低空氣污染排放和治污成本,但國有企業(yè)的降污效應更顯著,這顯然打破了我們對于國有企業(yè)效率低的刻板印象,實際上在競爭度更高、市場更活躍的數字行業(yè),國有企業(yè)的創(chuàng)新溢出能力和正外部性有目共睹.另外,區(qū)塊鏈的綠色效應還會受到城市產業(yè)結構和制造業(yè)能耗水平的影響,二產占比越高、單位GDP能耗越大的城市由于制造業(yè)更密集,技術相對落后,因此污染降低更顯著,而樣本中二產占比小的城市多為互聯(lián)網、數字經濟發(fā)展較好的城市,以杭州、深圳為例,這些城市的生產性服務業(yè)更發(fā)達,因此在區(qū)塊鏈的推廣中技術溢出更明顯,治污成本降低更多.

6 政策啟示

6.1 加強產學研互動.本文實證結果表明區(qū)塊鏈對制造業(yè)綠色轉型能夠產生顯著效果,但存在一定的時滯.區(qū)塊鏈的數據透明與不可造假特點具備在制造業(yè)中應用的天然優(yōu)勢,制造業(yè)企業(yè)應抓住時代機遇,搭上“中國制造 2025”這趟快車,積極應用新興數字技術,提升數字化與智能化水平.政府要引導企業(yè)探索將數字技術與傳統(tǒng)生產相融合,在轉型期給予資金、稅收等多方面政策支持,在企業(yè)與高校、研究院間建立技術交流與成果對接平臺,減少企業(yè)運用區(qū)塊鏈進行技術升級的時滯,幫助企業(yè)成功渡過轉型陣痛期,實現新舊發(fā)展動能轉換,建立制造業(yè)綠色發(fā)展的內生增長機制.

6.2 完善數據安全體系建設.本文影響機制分析結論認為,區(qū)塊鏈促進制造業(yè)綠色發(fā)展依賴于企業(yè)運用數據要素與數字技術后的生產效率提高和能源效率改善,在這一過程中數據安全至關重要,區(qū)塊鏈雖能在一定程度確保數據不可造假但這更多的是局限于應用區(qū)塊鏈的企業(yè)內部,在企業(yè)外部則無能為力.政府要逐步完善數據、信息安全方面的政策法規(guī),加強對工業(yè)數據的保護,明確數據使用、流通過程中各方的權責利,打造國家級的數據安全監(jiān)測指揮中心,為制造業(yè)應用區(qū)塊鏈等數字技術提供安全保障.

6.3 發(fā)展生產性服務業(yè),鼓勵不同所有制企業(yè)共同發(fā)展.本文異質性分析結論表明制造業(yè)占比高的城市雖然污染量顯著減少,但治污技術進步不大,因此各城市要繼續(xù)優(yōu)化產業(yè)結構,鼓勵數字技術研發(fā)類的生產性服務業(yè)集聚發(fā)展,建立此類企業(yè)同制造業(yè)的數據對接平臺,加強正向溢出效應的揮,實現數字產業(yè)同制造業(yè)的疊加效應、聚合效應和倍增效應.以區(qū)塊鏈企業(yè)為例,不同所有制區(qū)塊鏈企業(yè)正外部性表現同樣優(yōu)秀,既要繼續(xù)鼓勵國有數字科技企業(yè)在核心技術上的不斷創(chuàng)新,加快打造一批具備國際競爭力的生產性服務商品牌,又要充分發(fā)揮市場在區(qū)塊鏈發(fā)展所需資源配置中的決定性作用,形成公平有序的融合發(fā)展新環(huán)境.