王 霞 吳佳琪

一 引言

數(shù)字經濟與綠色發(fā)展作為關乎新時代經濟高質量發(fā)展的重大方面，眾多文獻對此展開了大量的討論，但是關于兩者融合的研究并不多見?！洞髷?shù)據(jù)藍皮書：中國大數(shù)據(jù)發(fā)展報告》 顯示，自2019 年起，中國連續(xù)三年位居G20 國家數(shù)字競爭力總排名第二位，這意味著中國的數(shù)字化轉型實踐已經走在全球前列。在新經濟態(tài)勢下，只有較高數(shù)字素養(yǎng)的群體才能更好地應用數(shù)字技術，融入數(shù)字經濟，分享數(shù)字紅利(Goncalves，et al., 2018)。2022 年3 月2 日，中央網信辦、教育部等四部門聯(lián)合印發(fā)《2022 年提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能工作要點》 ，將提升全民數(shù)字素養(yǎng)、培育高水平數(shù)字人才上升為國家戰(zhàn)略。但是，目前學術界對數(shù)字素養(yǎng)的研究局限在數(shù)字素養(yǎng)的內涵、數(shù)字素養(yǎng)框架、公民數(shù)字素養(yǎng)教育實踐等方面(Ng, 2012；Feerrar, 2019；耿榮娜, 2020)；對數(shù)字化人才的討論，大多停留在宏觀層面數(shù)字技術對勞動力市場的影響，且多為理論研究(謝小云等, 2021)。高管是企業(yè)戰(zhàn)略的制定者與施行者，那么，管理者數(shù)字素養(yǎng)是否影響企業(yè)的綠色發(fā)展戰(zhàn)略？目前尚沒有經驗研究對此展開探討。

綠色技術創(chuàng)新作為轉變經濟發(fā)展方式的動力機制，是實現(xiàn)雙碳戰(zhàn)略目標、踐行綠色發(fā)展的重要支撐。企業(yè)推行綠色發(fā)展戰(zhàn)略，離不開綠色技術創(chuàng)新。前期文獻表明，高管的年齡、性別、受教育程度、社會經歷等背景特征顯著影響企業(yè)將資源向綠色創(chuàng)新領域配置。數(shù)字素養(yǎng)作為管理者利用數(shù)字技術的綜合能力與勝任力(Gilster, 1997：1-2)，也是一項重要的高管個體特征，可能顯著影響企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新。數(shù)字素養(yǎng)高的管理者數(shù)字化意識更強烈，傾向于數(shù)字化的經營發(fā)展理念，且能憑借其擁有的技術專長發(fā)揮出專家效應(汪延明、李維安, 2014)，提高企業(yè)數(shù)字化轉型成功的概率。而數(shù)字化為企業(yè)的綠色創(chuàng)新提供了技術手段(張昆賢等, 2022)，因此，數(shù)字素養(yǎng)高的管理者有助于企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。但是，數(shù)字素養(yǎng)高的管理者大多是理工科專業(yè)背景出身，對企業(yè)社會責任的理解與踐行較社會科學專業(yè)背景出身的高管遜色(李心斐等, 2020)，數(shù)字素養(yǎng)也可能對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新產生抑制效應。因此，數(shù)字素養(yǎng)與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新之間的關系還需要用現(xiàn)實的數(shù)據(jù)進行檢驗。

本文采用中國上市公司的數(shù)據(jù)，探討管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響及其作用機制。本文的邊際貢獻主要如下：(1)將個體數(shù)字素養(yǎng)嵌入企業(yè)管理實踐，這在國內研究中尚屬首次，從而拓展了高層梯隊理論的研究視域，為該領域的研究增添了重要的經驗證據(jù)。(2)有別于環(huán)境規(guī)制、媒體監(jiān)督以及高管心理特征和注意力對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響研究(Li，et al., 2017；齊紹洲等, 2018；Amore，et al., 2019；李青原、肖澤華, 2020；解學梅、韓宇航, 2022)，本文探討了管理者數(shù)字素養(yǎng)在企業(yè)綠色技術創(chuàng)新中的作用，為綠色技術創(chuàng)新的前置因素考察提供了新的研究方向。(3)探究新時代數(shù)字化人力資本的價值與差異化影響，為企業(yè)高管的選拔與任命以及數(shù)字人才培育提供了經驗依據(jù)與啟示。(4)甄別數(shù)字高管通過數(shù)字技術賦能企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的內在機理與實現(xiàn)路徑，為數(shù)字技術推動經濟的綠色可持續(xù)發(fā)展提供了微觀層面的經驗證據(jù)，也為推進落實雙碳戰(zhàn)略、實現(xiàn)經濟數(shù)字化轉型與綠色低碳轉型深度融合提供了決策依據(jù)和可行性建議。

二 文獻回顧與假說提出

（一）數(shù)字素養(yǎng)的涵義及相關研究

素養(yǎng)是知識、技能與態(tài)度的超越和統(tǒng)整。素養(yǎng)本身是一個不斷發(fā)展、具有動態(tài)性和開放性的概念，數(shù)字素養(yǎng)的含義隨著人們認知水平的提高、數(shù)字技術的發(fā)展也在不斷深化與拓展。數(shù)字素養(yǎng)的概念最早由Gilster(1997)提出，被認為是個體獲取、理解、整理和批判數(shù)字信息的綜合能力。隨后，歐盟委員會、美國新媒體聯(lián)盟、聯(lián)合國教科文組織及諸多國內外學者都對數(shù)字素養(yǎng)的內涵進行了界定。①歐盟委員會認為，數(shù)字素養(yǎng)是公民通過自信、 批判、協(xié)作和創(chuàng)造性的方式使用數(shù)字技術，以實現(xiàn)并參與數(shù)字社會相關的目標。美國新媒體聯(lián)盟在歐盟數(shù)字素養(yǎng)框架的基礎上將數(shù)字素養(yǎng)定義為：人類獲取和創(chuàng)建數(shù)字資源時，所需的解釋、了解、理解和利用數(shù)字資源的能力。聯(lián)合國教科文組織對數(shù)字素養(yǎng)的定義是：數(shù)字素養(yǎng)是為了就業(yè)、體面工作和創(chuàng)業(yè)，通過數(shù)字技術安全適當?shù)孬@得、管理、理解、整合、溝通、評價和創(chuàng)造信息的能力，它包括以各種方式提到的素養(yǎng)如計算機素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、ICT 素養(yǎng)和媒介素養(yǎng)。Allan 和Jan(2006)將數(shù)字素養(yǎng)定義為個體在特定的生活情境中正確使用數(shù)字工具和設備、利用數(shù)字資源(識別、獲取、管理、整合、評估、分析)、構建新知識、創(chuàng)新媒體表達以及與他人溝通等的意識、態(tài)度和能力。數(shù)字素養(yǎng)發(fā)展分為三個階段：第一階段為初級階段的數(shù)字能力，即從掌握基本數(shù)字技能到掌握批判性、評估性和概念性的方法、態(tài)度和意識；第二階段為中級階段的數(shù)字使用，即在具體專業(yè)和學科情境下的數(shù)字能力；第三階段為最高階段的數(shù)字轉變能力，指在特定專業(yè)和知識領域內利用數(shù)字能力進行創(chuàng)新創(chuàng)造。

雖然學者們對數(shù)字素養(yǎng)的涵義尚未達成一致意見(宋毓、饒俊麗，2020)，但是，毫無疑問，隨著互聯(lián)網與信息技術的變革和發(fā)展，數(shù)字素養(yǎng)的內涵和外延不斷得到拓寬與深化，其內容不再局限于數(shù)字資源的利用層面，人們更多地嘗試從寬視角、多維度和綜合性的角度對其進行解析，以便適應數(shù)字技術進步對公民數(shù)字素養(yǎng)的新要求。除數(shù)字素養(yǎng)的內涵研究外，國內外學者圍繞數(shù)字素養(yǎng)的其他研究也日益增多，如數(shù)字素養(yǎng)與相關素養(yǎng)的關系(Mills, 2010；Koltay, 2011；張靜、回雁雁, 2016)、數(shù)字素養(yǎng)教育模式和實踐(Ng, 2012；Voogt,et al.,2013)、基于數(shù)字素養(yǎng)的圖書館資源服務(Jaeger，et al.,2012)等。此外，還有學者討論了數(shù)字素養(yǎng)提升對個體發(fā)展的促進作用，如提高數(shù)字素養(yǎng)水平有助于拓展個體線上社會網絡空間(Prior，et al., 2016)、提高數(shù)字技術采用行為的自我效能感(Knobel ＆Lankshea, 2008：249-278)、增加線上行為的安全性(Park, 2013)、提升農民數(shù)字生活參與度(蘇嵐嵐、彭艷玲, 2021)、促進農戶創(chuàng)業(yè) (李曉靜等, 2022)、顯著提高勞動者進入正規(guī)就業(yè)渠道的概率及提高勞動者工資性收入（王乾坤等，2023）等等。

（二）管理者背景特征與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新

綠色技術創(chuàng)新具有知識溢出和環(huán)境成本的雙重外部性(Rennings, et al., 2006)，企業(yè)普遍缺乏綠色技術創(chuàng)新實踐的經濟動機，因此，企業(yè)綠色技術創(chuàng)新實踐依賴監(jiān)管政策的外生沖擊。但政府的“外部人”角色及其與企業(yè)專業(yè)背景的差異，造成外部治理與干預機制存在局限性。近年來，越來越多的研究將綠色技術創(chuàng)新的突破點指向公司內部治理，處于企業(yè)決策層的高管團隊逐漸受到更多關注。依據(jù)高層梯隊理論，企業(yè)高層管理者具有不同的認知基礎、價值觀和洞察力，這些特質會對企業(yè)的戰(zhàn)略制定和經營績效產生影響(Hambrick ＆ Mason, 1984)。作為“內部人”的高管團隊的決策意愿與資源配置效率對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的作用彌補了外部治理和干預的不足(劉鉆擴、王洪巖, 2021)。眾多經驗研究表明，管理者的年齡、性別、任期、受教育程度及社會經歷等背景特征都會在驅動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新戰(zhàn)略方面發(fā)揮作用。

田丹和于奇(2017)發(fā)現(xiàn)，民營企業(yè)高管年齡對綠色創(chuàng)新有顯著正向影響。由于女性比男性更富有同情心和同理心，擁有更強的道德觀念和關懷精神，當女性參與到公司決策時，會顯著提升企業(yè)環(huán)境績效與綠色創(chuàng)新水平(張文秀, 2021)。Amore 等(2019)利用丹麥公司的樣本分析發(fā)現(xiàn)，CEO 的受教育程度與其環(huán)境意識有關，高學歷CEO 能夠顯著提高企業(yè)的能源效率。還有學者發(fā)現(xiàn)高管經歷也會作用于企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，如劉鉆擴和王洪巖(2021)認為高管從軍經歷對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新和綠色管理創(chuàng)新具有促進作用，尤其在民營企業(yè)和處于弱環(huán)境規(guī)制地區(qū)的企業(yè)中，這種促進作用更顯著。

除管理者的年齡、性別等顯性特征影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新外，管理者的風格、理念和偏好在很大程度上也能左右企業(yè)的綠色技術創(chuàng)新實踐。研究發(fā)現(xiàn)，高管的環(huán)保意識水平影響了企業(yè)對外部壓力和內部驅動力的解讀，高管環(huán)保意識越強，越容易感知環(huán)境壓力、評估綠色創(chuàng)新的收益，并將資源向綠色創(chuàng)新領域配置(曹洪軍、陳澤文, 2017)。Li 等(2017)發(fā)現(xiàn)高管的環(huán)保價值取向驅動企業(yè)開發(fā)綠色清潔技術，從而降低處罰成本并與政府建立良好的聯(lián)系?；谧⒁饬A觀的研究也認為，高管團隊在環(huán)境保護議題和解決方案上配置的注意力越多，企業(yè)綠色專利產出越多(解學梅、韓宇航，2022)。此外，過度自信的高管會低估綠色技術創(chuàng)新的風險，因而其所在企業(yè)綠色技術創(chuàng)新水平更高(Arena，et al., 2017)。

（三）管理者數(shù)字素養(yǎng)與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新

本文基于Allan 和Jan(2006)對數(shù)字素養(yǎng)的界定，在管理者層面討論數(shù)字素養(yǎng)，將管理者數(shù)字素養(yǎng)界定為管理者具備的數(shù)字知識、數(shù)字意識和數(shù)字能力的綜合體，是管理者在數(shù)字技術領域的知識與技能的集合。由于管理者是具有較高學歷背景與能力的群體，因此，普遍具備中級階段的數(shù)字使用，即在具體專業(yè)和學科情境下的數(shù)字能力，還有部分管理者具備最高階段的數(shù)字轉變能力?？傊?，管理者數(shù)字素養(yǎng)體現(xiàn)為管理者掌握的數(shù)字技能、數(shù)字使用及數(shù)字轉變能力，因而是管理者的重要個體特征之一。

烙印理論認為，環(huán)境的影響會給予個體可辨識性的烙印，這些烙印指導著個體的行為，影響著個體的決策。尤其是敏感時期所受到的外界環(huán)境的影響可能會持續(xù)一生。對個體而言，廣泛存在的敏感時期主要集中在學習時期與工作時期。數(shù)學、信息和通信技術等數(shù)字專業(yè)領域的課程教育更注重思維邏輯的培養(yǎng)，對人文倫理等方面的知識涉獵較少。經驗研究發(fā)現(xiàn)，學習社會科學的董事長一般會對企業(yè)社會責任有更深的理解，而自然科學專業(yè)背景出身的董事長所在企業(yè)社會責任的履行情況較前者遜色(李心斐等, 2020)。但是，綠色技術創(chuàng)新雖然也屬于社會責任范疇，卻與公益捐贈、就業(yè)安置等其他社會責任表象有明顯的差異。綠色技術創(chuàng)新是在節(jié)約資源和能源，避免、消除或減輕生態(tài)環(huán)境污染和破壞的同時實現(xiàn)技術升級與效率改進，不僅是一項環(huán)保行為，更是一項創(chuàng)新行為。擁有數(shù)字專長的高管即使可能在社會責任的重視度方面不及社會科學專業(yè)背景的高管，但其意識形態(tài)更加理性，更注重創(chuàng)新。在政府環(huán)境規(guī)制日益加強、社會公眾環(huán)保意識逐漸增強的大趨勢下，數(shù)字素養(yǎng)高的管理者能合理辨析綠色發(fā)展的重要性，因此，數(shù)字素養(yǎng)高的管理者其綠色技術創(chuàng)新意識薄弱并不必然。

相反，數(shù)字素養(yǎng)高的管理者更能夠為企業(yè)綠色技術創(chuàng)新提供技術支持與指導，有利于企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。現(xiàn)今，雖然不乏企業(yè)熱衷于數(shù)字化轉型，但傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化轉型的實踐情況不容樂觀。2021 年埃森哲發(fā)布的《中國企業(yè)數(shù)字化轉型指數(shù)研究》 指出，僅有 16%的企業(yè)數(shù)字化轉型取得顯著成果。而數(shù)字素養(yǎng)高的管理者具有更好的數(shù)字化意識與技能，這是推動企業(yè)成功進行數(shù)字化轉型的關鍵要素(Velinov, et al.,2020；Wiredu, et al., 2021)。研究表明，具備數(shù)字領導力的管理者和數(shù)字化思維的員工，有利于企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略的實施，適應數(shù)字化轉型的新環(huán)境（Vial，2019；Solberg，et al.，2020），增進跨國公司的國際競爭力（Christoph，et al.，2022）。而企業(yè)成功進行數(shù)字化轉型為綠色發(fā)展提供了技術手段(張昆賢等，2022；馬從文、楊潔，2023)，有助于提升綠色技術創(chuàng)新績效。

首先，數(shù)字技術能夠降低綠色技術創(chuàng)新系統(tǒng)中存在的信息不對稱。信息不對稱一直制約著我國綠色創(chuàng)新水平(艾永芳、孔濤，2021)，綠色技術創(chuàng)新成果的價格往往被低估，創(chuàng)新成果難以轉化為市場價值，抑制了企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的動力。數(shù)字化能夠促進企業(yè)內外部環(huán)境和資源相關信息的共享，消費者能夠以數(shù)據(jù)化的形式參與到企業(yè)綠色技術研發(fā)的過程中，有助于企業(yè)精準判斷市場趨勢和消費者偏好，從而實現(xiàn)企業(yè)與消費者之間的協(xié)同演化，創(chuàng)新產品更容易被市場接受，實現(xiàn)價值轉化。其次，數(shù)字技術有助于提升綠色技術創(chuàng)新過程中的知識整合。知識整合是企業(yè)實現(xiàn)綠色技術創(chuàng)新的有效途徑和重要機制(Strambach, 2017)。綠色技術創(chuàng)新涉及企業(yè)生產、污染減排等不同技術領域的知識在組織內創(chuàng)造、整合與擴散，僅依靠企業(yè)以往的技術經驗及在單一技術領域內的知識開展綠色技術創(chuàng)新難以取得成效。企業(yè)在綠色技術創(chuàng)新過程中需要不斷整合來自多個技術領域的知識，對內外部知識進行管理并有效利用，以掌握綠色技術創(chuàng)新的主流技術、新理念和發(fā)展趨勢(于飛等, 2019)。企業(yè)數(shù)字化能夠促進研發(fā)資源和知識的整合，優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新技術資源，從而有效促進企業(yè)開展綠色技術創(chuàng)新活動(Mubarak, et al., 2021)。再次，數(shù)字化技術能夠降低綠色技術創(chuàng)新成本。數(shù)字孿生以及數(shù)字仿真等技術可以將實驗要素數(shù)字化，實現(xiàn)精準預測需求，精準模擬、驗證、預測和評估綠色產品開發(fā)過程與施行效果，降低開發(fā)、設計、制造、試驗和運營成本，降低能源消耗，以及通過大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網等數(shù)字技術和數(shù)字平臺的使用，實現(xiàn)知識與信息的低成本滲透，降低企業(yè)內部、企業(yè)與利益相關者之間的信息傳遞和溝通成本，從而降低創(chuàng)新成本，提升收益水平，夯實企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的物質基礎。

綜上所述，本文提出如下研究假說：

H：管理者數(shù)字素養(yǎng)越高，企業(yè)綠色技術創(chuàng)新績效越好。

三 研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文的初始樣本是滬深A 股制造業(yè)上市公司①選取制造業(yè)上市公司作為研究樣本的原因在于：制造類企業(yè)資源消耗大，帶來的環(huán)境污染問題嚴重，原環(huán)保部規(guī)定的16 類重污染行業(yè)主要為制造類企業(yè)。而且，數(shù)字化轉型是增強制造業(yè)核心競爭力的關鍵。因此，以制造類企業(yè)為研究樣本，可以更好地完成對本文研究主題的檢驗。，觀察期為2011—2021 年，剔除ST 公司與存在缺失值數(shù)據(jù)的樣本后，樣本公司為1 852 家，觀察值為18 022 個。本文基于管理者專業(yè)教育背景、工作經歷、年齡、性別等背景特征界定管理者數(shù)字素養(yǎng)，首先通過CSMAR 數(shù)據(jù)庫獲取上述信息，再手工整理界定管理者數(shù)字素養(yǎng)水平。地區(qū)數(shù)字經濟發(fā)展數(shù)據(jù)來自財新智庫，企業(yè)綠色專利數(shù)據(jù)和媒體關注度數(shù)據(jù)來自CNRDS 數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫。

（二）回歸模型和變量定義

1.回歸模型。為驗證研究假說，本文設計模型(1)如下：

2.變量定義。模型中的變量定義如下：

(1)被解釋變量：企業(yè)綠色技術創(chuàng)新(GreInvia)。借鑒李青原和肖澤華(2020)的研究，本文根據(jù)世界知識產權組織發(fā)布的《國際專利分類綠色清單》 中的IPC 代碼識別企業(yè)申請的綠色發(fā)明專利數(shù)量，以樣本企業(yè)綠色發(fā)明專利申請數(shù)量加1 的自然對數(shù)代表企業(yè)綠色技術創(chuàng)新水平。

(2)核心解釋變量：管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)。個體數(shù)字素養(yǎng)能力與其專業(yè)(X1)、受教育程度(X2)、年齡(X3)、性別(X4)息息相關(Friemel, 2016；周慧珺、鄒文博, 2022)，本文根據(jù)上述高管特征構建管理者數(shù)字素養(yǎng)的指標變量。如果管理者受過數(shù)學、計算機、軟件工程等核心數(shù)字技術的專業(yè)教育或具有信息技術(IT)、信息管理、信息系統(tǒng)、信息化建設、ERP 建設、軟件開發(fā)、互聯(lián)網/網絡開發(fā)等從業(yè)經歷，X1 賦值1，否則為0。受教育程度高與年輕的高管具有更好的數(shù)字素養(yǎng)，因此，如果管理者具有碩士及以上學位，X2 賦值1，否則為0；如果管理者年齡小于等于45 歲，X3 賦值1，否則為0。此外，女性的數(shù)字能力普遍低于男性(汪衛(wèi)平等, 2022)，因此，男性管理者賦值1，否則為0。然后將上述特征變量加權相加。數(shù)字化相關專業(yè)教育背景與工作經歷對于培育數(shù)字素養(yǎng)至關重要，對這一特征變量賦予權重0.5；性別被認為是最不重要的區(qū)分數(shù)字能力的指標，在控制了受教育程度等指標后，數(shù)字鴻溝的性別差異將消失(Friemel, 2016)，因此，性別賦予權重0.1；受教育程度和年齡各賦予權重0.2。通過加權相加后，得出高管團隊中每位管理者的數(shù)字素養(yǎng)能力值。加總求和后除以高管團隊總人數(shù)，得出高管團隊平均數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)。該值越大，表明樣本公司管理者數(shù)字素養(yǎng)能力越強。

(3)控制變量(controlvariables)。參照現(xiàn)有文獻(Amore，et al., 2019；李青原、肖澤華, 2020)，本文在回歸模型中控制了公司規(guī)模(Size)、資產負債率(Lev)、盈利狀況(ROA)、現(xiàn)金流水平(Cash)、是否為國企(SOE)、股權集中度(HSR)、研發(fā)投入(R＆D)、企業(yè)成長性(Growth)、核心高管數(shù)字素養(yǎng)(DCEO)、市場勢力(Market)、資本密集度(Density)及管理層持股比例(Share)等變量。

上述變量定義見表1。

我們在模型中同時控制了年度固定效應與行業(yè)固定效應。為減弱離群值對回歸結果的干擾，本文對所有連續(xù)變量進行前后 1% 分位上的縮尾處理。

四 實證結果及分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2 是變量的描述性統(tǒng)計結果。由表2 可知，被解釋變量GreInvia的均值為0.642，中位數(shù)為0，最小值為0，最大值為4.220，標準差為0.962，表明樣本公司綠色技術創(chuàng)新水平的分布差異較大，超過半數(shù)樣本公司在觀察期內沒有綠色發(fā)明創(chuàng)新專利申請。管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的均值為0.212，最大值為0.578，最小值為0.055，表明樣本公司管理者數(shù)字素養(yǎng)差別也比較大。公司特征方面，lev的平均值為0.391，即樣本公司整體的資產負債水平接近40%；樣本公司平均總資產報酬率為4.5%(ROA的均值為0.045)，總體上有較高的成長性(Growth的平均值為0.179)，經營活動現(xiàn)金流凈額占總資產的比例(Cash)為4.9%。公司治理特征方面，樣本公司股權較為集中，表現(xiàn)在第一大股東持股比例(HSR) 均值為0.341；另外，29.9% 的樣本公司為國有企業(yè)，有3.1% 的樣本公司董事長/總裁/CEO 具有數(shù)字技術專業(yè)背景，平均管理層持股占上市公司總股數(shù)的比例為8.6%等等。

表2 描述性統(tǒng)計

（二）基準回歸結果

表3 是模型(1)的回歸結果。表3 中，列(1)是放入檢測變量管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)、控制了行業(yè)與年度固定效應的結果，其管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)為1.249，在1%的水平上顯著為正；列(2)是加入了全部控制變量的回歸結果，其管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的系數(shù)增大到1.264，同樣在1%的水平上統(tǒng)計顯著。這表明，在控制了行業(yè)、年度及其他可能影響企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的因素后，管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新具有顯著為正的解釋力，即高管團隊的平均數(shù)字素養(yǎng)程度越高，企業(yè)綠色技術創(chuàng)新績效越好，本文的假說得到支持。表3 中，DCEO的回歸系數(shù)為0.105，在1%的水平上統(tǒng)計顯著，表明公司的董事長/總裁/CEO 等核心高管擁有數(shù)字化專業(yè)背景有利于企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。其他控制變量的結果顯示，R＆D 投入越大，綠色技術創(chuàng)新績效越好(R＆D的系數(shù)為3.068，在1%水平上統(tǒng)計顯著)。盈利能力(ROA)、國有企業(yè)(SOE)、公司規(guī)模(Size)以及管理者持股比例(Share)等都與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新顯著正相關，而股權集中(HSR)、市場勢力(Market)與資本密集(Density)則與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新顯著負相關。

表3 基準回歸結果

（三）影響機制檢驗

數(shù)字素養(yǎng)高的管理者具備更好的數(shù)字化方面的專業(yè)知識與技能，能夠在企業(yè)數(shù)字化轉型過程中憑借其技術專長發(fā)揮專家效應，促進企業(yè)數(shù)字化轉型。而企業(yè)數(shù)字化能夠為綠色技術創(chuàng)新提供技術手段，降低綠色技術創(chuàng)新過程中的信息不對稱及創(chuàng)新成本，促進研發(fā)資源和知識的整合，進而提升綠色技術創(chuàng)新績效。本文依次建立如下3 個回歸模型，檢驗企業(yè)數(shù)字化轉型在管理者數(shù)字素養(yǎng)與綠色技術創(chuàng)新之間的中介效應：

DigiTrans是中介變量，代表企業(yè)數(shù)字化程度。借鑒趙宸宇(2021)的研究，本文通過Python 提取上市企業(yè)年報中“管理層討論與分析”(MD＆A)部分涉及“數(shù)字化”的詞頻，將數(shù)字化詞頻數(shù)與年報字數(shù)相除以刻畫其數(shù)字化程度。該指標值越大，表明企業(yè)數(shù)字化程度越高，數(shù)字化轉型越成功。中介效應的檢驗步驟如下: 首先，模型(2)與前文的模型(1)相同，β1代表管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響，根據(jù)前文研究，其顯著為正；其次，模型(3)中，χ1代表管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)數(shù)字化程度的影響，如果該系數(shù)顯著表明中介效應存在；最后，模型(4)中，檢驗φ1和φ2是否顯著，如果φ1不顯著，而φ2顯著，表明中介變量存在完全中介效應；如果φ1和φ2均顯著，表明存在部分中介效應。

表4 列(2)顯示，以企業(yè)數(shù)字化程度(DigiTrans)為被解釋變量，管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)為0.917，在1%的水平上統(tǒng)計顯著，即管理者數(shù)字素養(yǎng)能夠顯著提升企業(yè)數(shù)字化程度。列(3)中，DigiComp和DigiTrans的系數(shù)分別在1%和10%的水平上顯著為正，表明企業(yè)數(shù)字化轉型在管理者數(shù)字素養(yǎng)與綠色技術創(chuàng)新之間發(fā)揮了部分中介效應?？梢?，管理者數(shù)字素養(yǎng)通過提高企業(yè)數(shù)字化程度進而促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的路徑成立。

表4 影響機制檢驗

（四）內生性檢驗

如果高管數(shù)字素養(yǎng)是內生變量，將使得估計結果有偏，因此，本文采用工具變量法對模型進行處理。借鑒袁蓉麗等(2021)的做法，本文采用管理者數(shù)字素養(yǎng)的年份—行業(yè)均值(DC_ind)作為工具變量。表5 報告了工具變量法的回歸結果，顯示在工具變量法第一階段即列（1），DC_ind的回歸系數(shù)為0.729，在1%的水平上顯著為正。列(2)是工具變量法第二階段的處理結果，與主回歸結果相符，管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)為12.420，在1%水平上正顯著。工具變量檢驗結果支持了管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進作用。弱工具變量檢驗時，F(xiàn) 值為980.093，大于 10，拒絕了存在弱工具變量的原假設。

表5 內生性檢驗

由于DigiComp值越大代表管理者數(shù)字素養(yǎng)越高。本文接下來根據(jù)DigiComp的中位數(shù)進行分組，將DigiComp值大于中位數(shù)的樣本公司歸為實驗組，其他樣本公司歸為對照組，進行傾向得分匹配。選用以下匹配變量：公司規(guī)模(Size)；資產負債率(Lev)；資產報酬率(ROA)；公司成長性(Growth)；第一大股東持股比例(SHR)；市賬比(MB)，即公司期末市場價值與賬面價值的比例；董事會規(guī)模(Boardsize)，等于董事會總人數(shù)的自然對數(shù)；是否虧損(Loss)，當凈利潤小于0 時取值1，否則為0。采用最近鄰匹配法，按照1∶1 的配對比例進行匹配。將篩選出的對照組公司與實驗組公司進行協(xié)變量平衡檢驗，結果顯示，所有匹配變量的標準化偏差率(%bias)的絕對值均低于7.1。匹配后匹配變量的T 檢驗均顯示不拒絕處理組與對照組無系統(tǒng)差異的原假設。這些意味著匹配變量選擇得當，平衡性假設得到滿足。表5 列(3)匯報了上述配對樣本按照主回歸模型(1)進行回歸的結果，其中，Digi-Comp的回歸系數(shù)為1.371，在1%的水平上統(tǒng)計顯著?？梢?，傾向得分匹配(PSM)的結果依然支持了本文的研究假說。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為保證結果的穩(wěn)健性，本文接下來對被解釋變量進行替換。將被解釋變量GreInvia的設定由絕對數(shù)改為相對數(shù)，設置變量R-GreInvia，以企業(yè)已申請綠色發(fā)明專利數(shù)量占當年全部發(fā)明專利申請數(shù)量的比例乘以100 表示；再用企業(yè)申請的綠色實用新型專利(GreUmia)作為綠色技術創(chuàng)新的被解釋變量，界定為企業(yè)當年申請的綠色實用新型專利數(shù)量加1 取自然對數(shù)；另外，以企業(yè)已授權綠色發(fā)明專利數(shù)量加1 取自然對數(shù)(GreInvig)作為被解釋變量。替換了被解釋變量的回歸結果見表6。表6顯示，DigiComp的回歸系數(shù)都在1%的水平上統(tǒng)計顯著，表明在進行了被解釋變量的替換之后，管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進作用依然成立，本文的結論穩(wěn)健。

表6 替換被解釋變量的穩(wěn)健性檢驗

考慮到大多數(shù)計算機、通信和電子設備制造企業(yè)的創(chuàng)始團隊可能天然具有數(shù)字技術背景，相較于其他企業(yè)①這里的電子信息科技行業(yè)是指當企業(yè)屬于證監(jiān)會行業(yè)分類標準中的“制造業(yè)——電子制造業(yè)（C5）”或“信息技術業(yè)（G）”時，可視其屬于電子信息科技行業(yè)。，他們的數(shù)字技術背景高管的比例可能更高；并且此類公司的管理者數(shù)字技術背景可能更多是出于專業(yè)技術需求，而非信息化管理需求。因此，將上述類型的企業(yè)樣本予以剔除，然后按照主回歸模型重新進行回歸。表7 列(1)顯示，DigiComp的回歸系數(shù)為1.127，在1%的水平上統(tǒng)計顯著。即在避免了特殊行業(yè)的影響后，管理者數(shù)字素養(yǎng)與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的正相關關系依然成立。本文接下來將觀察期間綠色發(fā)明專利始終為0 的樣本去除，再重新回歸，結果見表7 列(2)，其中DigiComp的回歸系數(shù)為1.311，依然在1%的水平上統(tǒng)計顯著。由于DigiComp這一變量采用的是賦值加權的處理方法，難免存在主觀性，而專業(yè)教育背景與工作經歷是影響個體數(shù)字素養(yǎng)的核心變量，本文接下來根據(jù)管理者客觀的專業(yè)教育背景與工作經歷重新設定解釋變量。如果樣本公司高管團隊中有高管接受過計算機、軟件工程等核心數(shù)字技術的專業(yè)教育或具有信息技術(IT)、信息管理、信息系統(tǒng)、信息化建設、ERP 建設、軟件開發(fā)、互聯(lián)網/網絡開發(fā)等從業(yè)經歷，DigiComp賦值1，否則為0。替換解釋變量的回歸結果見表7 列(3)，其中DigiComp的系數(shù)為0.109，在1%的水平上統(tǒng)計顯著，表明管理者數(shù)字素養(yǎng)驅動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的假說依然成立。另外，本文還對管理者數(shù)字素養(yǎng)的類型進一步加以考量，即對于本身沒有數(shù)字技術類的專業(yè)教育背景或相關崗位工作經歷，但有在信息技術類企業(yè)的工作經歷，譬如曾在計算制造或服務企業(yè)擔任過財務總監(jiān)或人力資源總監(jiān)等，本文也將此類管理者數(shù)字素養(yǎng)納入考量。如果高管團隊中有此類管理者，將DigiComp賦值為1，否則為0?；貧w結果見表7 列(4)①列(4)回歸中剔除了擁有計算機等核心專業(yè)教育背景與工作經歷的管理者樣本，以便觀察與一般數(shù)字素養(yǎng)的管理者相比，曾經在信息技術類企業(yè)工作過的管理者對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響。做了上述樣本篩選之后，DCEO 為1 的樣本觀測值過少，因此，回歸模型剔除了DCEO 這一變量。，其中DigiComp的系數(shù)為0.069，在1%的水平上統(tǒng)計顯著。這表明，相較于一般管理者，擁有在信息技術類企業(yè)任職經歷的非信息技術類專業(yè)出身的管理者也更能推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。替換樣本和解釋變量后的回歸結果再次表明，本文的實證結果具有穩(wěn)健性。

表7 替換樣本和解釋變量的穩(wěn)健檢驗

本文還進行了其他穩(wěn)健性檢驗，即以公司注冊地所在省份的高等院校中計算機類學科獲B 評級以上的學校數(shù)量作為工具變量①該評級來自教育部第四輪學科評估結果。，重新進行工具變量法檢驗。計算機類學科強的高校數(shù)量越多，越能夠為當?shù)剌斔透嗟臄?shù)字化人才。B 評級以上的高校數(shù)量影響企業(yè)管理團隊的數(shù)字素養(yǎng)水平，但不會對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新造成影響，因此是合適的工具變量。此外，本文又控制了公司固定效應對模型（1）進行回歸。經過上述處理，實證結果沒有顯著變化。囿于篇幅，相關結果不在此處匯報，備索。

五 異質性分析與進一步檢驗

（一）地區(qū)數(shù)字經濟水平與金融發(fā)展水平的影響

管理者數(shù)字素養(yǎng)有助于增進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，這種作用可能會受到外部環(huán)境的影響。由于數(shù)字經濟具有可復制、自我創(chuàng)新的特征，使得企業(yè)能更快獲得技術，擴大吸收技術溢出的途徑，從而提高了企業(yè)技術創(chuàng)新起點。高水平的區(qū)域數(shù)字經濟發(fā)展能夠為企業(yè)進行綠色技術創(chuàng)新提供技術基礎，也有利于政府通過數(shù)字監(jiān)管平臺精確量化生產者的排污量及治污能力，科學評估生產者是否達到基本綠色生產標準，高效落實環(huán)境規(guī)制，形成系統(tǒng)的監(jiān)測機制(許憲春等, 2019)，從而倒逼企業(yè)實施綠色生產。因此，本文根據(jù)樣本企業(yè)注冊地的數(shù)字經濟發(fā)展水平進行分組檢驗，以觀察不同數(shù)字經濟發(fā)展水平地區(qū)的管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新促進作用的差異。地區(qū)數(shù)字經濟發(fā)展水平數(shù)據(jù)來自財新智庫的各省份數(shù)字經濟指數(shù)，時間跨度為2012—2018 年。本文將2012 年以前的數(shù)據(jù)用2012 年數(shù)據(jù)代替，2018 年以后的數(shù)據(jù)使用2018 年數(shù)據(jù)進行補足；將各省份各年份的數(shù)字經濟指數(shù)排序，排在中位數(shù)以上的為數(shù)字經濟水平高的地區(qū)，否則為低的地區(qū)；然后與上市公司注冊地對應，將樣本分成數(shù)字經濟水平高地區(qū)和低地區(qū)的企業(yè)樣本，分別進行回歸。表8 列(1)顯示，在數(shù)字經濟發(fā)展水平高的地區(qū)，管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)為0.986，在1%的水平上顯著為正；表8 列(2)顯示，在數(shù)字經濟發(fā)展水平低的地區(qū)，DigiComp的回歸系數(shù)為1.426，同樣在1%的水平上顯著為正。借鑒連玉君等(2010)的研究，本文采用自抽樣法(Bootstrap)來檢驗組間差異的顯著性，以克服傳統(tǒng)Wald 檢驗的小樣本偏誤。檢驗的統(tǒng)計量是采用Bootstrap 法計算出的經驗p 值，顯示組間差異顯著。這一結果表明，在外部環(huán)境支持和數(shù)字技術保障較弱的地區(qū)，管理者在企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的作用更能得以彰顯，管理者數(shù)字素養(yǎng)越高，越能夠促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。

表8 依據(jù)地區(qū)數(shù)字經濟水平與金融發(fā)展水平的分組檢驗

前期文獻表明，綠色技術創(chuàng)新的阻制因素之一是融資約束問題，在資金短缺的情況下，綠色技術研發(fā)難以進行(Kaplan ＆ Zingales, 1997)。如果地區(qū)金融水平發(fā)展高，能夠降低金融機構與企業(yè)之間的信息不對稱，緩解企業(yè)融資約束。我國當前的金融體系主體仍然是以銀行信貸為主的間接融資體系。因此，借鑒林毅夫和姜燁(2006)所設計的指標，用“金融機構存貸款總額和GDP 的比值”來衡量各省份的金融發(fā)展水平。同樣匹配出金融發(fā)展水平高的地區(qū)樣本與金融發(fā)展水平低的地區(qū)樣本，分別進行回歸。表8 列(3)顯示，在金融發(fā)展水平高的地區(qū)，管理者數(shù)字素養(yǎng)的回歸系數(shù)為1.269，在1%的水平上統(tǒng)計顯著；表8 列(4)顯示，在金融發(fā)展水平低的地區(qū)，管理者數(shù)字素養(yǎng)的回歸系數(shù)為1.219，同樣在1%的水平上統(tǒng)計顯著。但是，兩者的組間系數(shù)差異不顯著，說明管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進作用不受地區(qū)間金融發(fā)展水平的調節(jié)影響。

（二）正式與非正式合法性壓力的影響

環(huán)境規(guī)制是政府通過制定環(huán)境保護政策和利用市場機制等方式干預企業(yè)行為，降低環(huán)境污染的負外部性，實現(xiàn)環(huán)境與經濟協(xié)調發(fā)展的社會性規(guī)制。經驗研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制能夠顯著促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新(李青原、肖澤華, 2020)。那么，在環(huán)境規(guī)制強的區(qū)域，高數(shù)字素養(yǎng)的管理者可能更有壓力和動力利用數(shù)字技術推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。但是，也可能在環(huán)境規(guī)制弱的地區(qū)，管理者數(shù)字素養(yǎng)作為環(huán)境規(guī)制的替代機制發(fā)揮作用。因此，本文根據(jù)我國各省份環(huán)境規(guī)制強弱程度進行分組。以各省份環(huán)保治理投資除以各省份GDP 衡量地區(qū)環(huán)境投資強度，超過中位數(shù)的為環(huán)境規(guī)制強的地區(qū)，否則為規(guī)制弱的地區(qū)，然后和上市公司注冊地匹配，形成環(huán)境規(guī)制強地區(qū)的樣本和環(huán)境規(guī)制弱地區(qū)的樣本，分別回歸。表9 列(1)和表9 列(2)顯示，在環(huán)境規(guī)制強的地區(qū)管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)為1.128，在環(huán)境規(guī)制弱的地區(qū)該系數(shù)為1.324，兩者都在1%的水平上統(tǒng)計顯著，但是組間系數(shù)差異不顯著。這表明，無論企業(yè)所處地區(qū)的外部環(huán)境規(guī)制強弱，管理者數(shù)字素養(yǎng)提高都顯著促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。這原因可能在于：政府對環(huán)境的規(guī)制屬于公共合法性壓力，各地區(qū)環(huán)境規(guī)制的強與弱是相對概念，自2010 年原環(huán)保部公布《上市公司環(huán)境信息披露指南》 以來，政府對環(huán)境保護的規(guī)制日益嚴苛。即使在本文劃分出的弱規(guī)制地區(qū)，其環(huán)境規(guī)制程度也是很嚴格的，這可能導致分組檢驗沒有明顯差異。

表9 依據(jù)正式與非正式合法性壓力的分組檢驗

除了正式環(huán)境合法性壓力外，企業(yè)綠色創(chuàng)新也會受到媒體報道這類非正式環(huán)境合法性壓力的影響。外部的輿論監(jiān)督治理機制是環(huán)境規(guī)制等正式制度發(fā)揮有效作用的有益補充。研究表明，媒體關注對綠色技術創(chuàng)新投入有顯著的積極影響(趙莉、張玲, 2020)。本文選用CNRDS 數(shù)據(jù)庫中網絡財經新聞量化統(tǒng)計數(shù)的日度數(shù)據(jù)加總獲得年度報道總量，為了保證數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布，本文將其定義為：Media=Ln(1+標題中出現(xiàn)該公司的新聞總數(shù))。將計算出來的各年媒體關注度數(shù)值進行排序，超過樣本中位數(shù)的為媒體關注度高的企業(yè)，否則為媒體關注度低的企業(yè)。分組回歸結果見表9 的列(3)與列(4)。兩組樣本中，管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)都在1%的水平上統(tǒng)計顯著。在媒體關注度高的樣本中，DigiComp的回歸系數(shù)為1.451，高于媒體關注度低的樣本中的回歸系數(shù)(0.826)。Bootstrap 檢驗顯示，兩組的組間系數(shù)在1%的水平上差異顯著，表明管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響在媒體關注度高的樣本中更明顯。這說明，非正式合法性壓力能夠更好地促進管理者個體特征在企業(yè)綠色發(fā)展中的作用。

（三）行業(yè)特征與企業(yè)性質的影響

重污染行業(yè)本身面臨著更強的環(huán)境規(guī)制，更嚴格的環(huán)境合法性壓力一定程度上能夠激發(fā)管理層的道德動機和法律制度遵從意識，因此，重污染行業(yè)中管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的作用效果可能會更顯著。但是，也有可能在更嚴格的環(huán)境監(jiān)管和嚴厲的違規(guī)處罰威脅下，行業(yè)內企業(yè)都不得不進行綠色轉型，此時管理層特征因素的作用反而被減弱，因而管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進作用更可能在非重污染企業(yè)中得到發(fā)揮。本文根據(jù)2010 年原環(huán)保部公布的《上市公司環(huán)境信息披露指南》 中界定的16 類重污染行業(yè)，將樣本分成重污染行業(yè)樣本與非重污染行業(yè)樣本分別進行回歸，結果見表10 的列(1)與列(2)。表10 顯示，在重污染行業(yè)的樣本中，管理者數(shù)字素養(yǎng)(Digi-Comp)的回歸系數(shù)為0.267，在10%的水平上統(tǒng)計顯著；在非重污染行業(yè)樣本中，管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)為1.654，在1%的水平上統(tǒng)計顯著；組間差異檢驗在1%的水平上統(tǒng)計顯著。這表明，管理者數(shù)字素養(yǎng)對綠色技術創(chuàng)新的影響在非重污染行業(yè)企業(yè)中更能發(fā)揮作用。

表10 依據(jù)行業(yè)特征與企業(yè)性質的分組檢驗

國有企業(yè)是我國國民經濟的重要支柱，履行社會責任是國有企業(yè)與生俱來，也是需要一以貫之的使命。本文接下來根據(jù)產權性質將樣本企業(yè)分成國有企業(yè)與非國有企業(yè)，以檢驗不同產權性質下管理者數(shù)字素養(yǎng)推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的差異。表10 的列(3)和列(4)顯示，國有企業(yè)樣本的管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)(1.406)大于非國有企業(yè)管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)(1.187)，Bootstrap 檢驗顯示組間系數(shù)差異不顯著。這表明，管理者數(shù)字素養(yǎng)對綠色技術創(chuàng)新的促進作用不因產權性質的不同而不同。

（四）管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)價值的影響

本文進一步考察管理數(shù)字素養(yǎng)對下1 期與下3 期企業(yè)價值的影響，采用Tobin Q(企業(yè)市場價值與資本重置成本之比)衡量企業(yè)價值；同時，考慮不同行業(yè)之間的差異，本文還同時考量了以年度行業(yè)中位數(shù)調整之后的Tobin Q。TobinQ_1和TobinQ_3為下1 期和下3 期的企業(yè)價值，TobinQ_a1和TobinQ_a3為下1 期和下3 期經年度行業(yè)中位數(shù)調整后的企業(yè)價值。表11 顯示，在4 個因變量下，管理者數(shù)字素養(yǎng)(DigiComp)的回歸系數(shù)都在1%的水平上統(tǒng)計顯著。上述結果表明，高管團隊的數(shù)字素養(yǎng)提高有助于未來企業(yè)價值提升。

表11 管理者數(shù)字素養(yǎng)與未來企業(yè)價值

六 結 論 與 啟 示

本文以我國A 股制造業(yè)上市公司為樣本，研究了管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的影響，結果發(fā)現(xiàn)：管理者數(shù)字素養(yǎng)有助于企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，高管團隊的數(shù)字素養(yǎng)程度越高，企業(yè)綠色技術創(chuàng)新表現(xiàn)越好。機理分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)高的管理者更能夠推動企業(yè)成功進行數(shù)字化轉型，為企業(yè)綠色技術創(chuàng)新提供技術支撐，企業(yè)數(shù)字化程度在管理者數(shù)字素養(yǎng)與企業(yè)綠色技術創(chuàng)新之間發(fā)揮中介作用。管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的促進作用存在異質性，在數(shù)字經濟發(fā)展水平低地區(qū)、媒體關注度高以及非重污染行業(yè)的企業(yè)樣本中其作用更為顯著。但是，這一促進作用不因地區(qū)環(huán)境規(guī)制強弱、金融發(fā)展水平與企業(yè)產權性質的不同而不同。進一步研究發(fā)現(xiàn)，管理者數(shù)字素養(yǎng)提高有助于未來企業(yè)價值提升。模型經過工具變量法、PSM 等諸多內生性檢驗及替換變量與樣本的穩(wěn)健性檢驗之后，上述結論依然穩(wěn)健。

本文的研究表明，不僅管理者在學校習得的專業(yè)性知識生成的數(shù)字素養(yǎng)能夠推動企業(yè)數(shù)字化轉型進而促進企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，其在組織內通過探索式學習與利用式學習獲得的經驗性知識生成的數(shù)字素養(yǎng)也有助于企業(yè)綠色技術創(chuàng)新，即使管理者從事人力資源管理、財務等非核心數(shù)字技術的工作，但其在計算機、信息技術等核心數(shù)字技術領域工作的經歷都有助于后期推動企業(yè)綠色技術創(chuàng)新。由此帶來的啟示主要如下：(1)本文的實證結果發(fā)現(xiàn)管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)數(shù)字化轉型、綠色技術創(chuàng)新以及企業(yè)價值具有顯著的促進作用，彰顯了數(shù)字經濟時代數(shù)字素養(yǎng)的重要性。目前發(fā)達國家在數(shù)字素養(yǎng)教育體系建設的實踐和研究上已經取得了初步成績，未來國內研究者需要借鑒國外數(shù)字素養(yǎng)教育的經驗，探索出符合我國特色的數(shù)字素養(yǎng)教育體系。這不僅體現(xiàn)在國民數(shù)字素養(yǎng)教育，而且對于高水平數(shù)字化人才的培育、推動企業(yè)與時俱進地進行綠色轉型同樣至關重要。(2)本文發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字經濟發(fā)展水平低的地區(qū)企業(yè)與非重污染企業(yè)中，管理者數(shù)字素養(yǎng)對企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的驅動作用更為顯著。這表明在綠色技術創(chuàng)新方面，管理者數(shù)字素養(yǎng)這一個體特征是政府規(guī)制與外部產業(yè)環(huán)境之外的有效替代機制。外部媒體關注有利于管理者數(shù)字素養(yǎng)發(fā)揮綠色技術創(chuàng)新效應，因此，強化輿論監(jiān)督能夠為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展與綠色技術創(chuàng)新提供良好的引導和支持，激發(fā)企業(yè)綠色技術創(chuàng)新的潛能與動力。