管理者数字素养与企业绿色技术创新

doi:10.16382/j.cnki.1000-5579.2023.06.011

摘要/Abstract

摘要：

将个体数字素养嵌入企业管理实践，探讨管理者数字素养与企业绿色技术创新绩效之间的关系，结果发现：管理者数字素养有助于企业绿色技术创新，高管团队的数字素养程度越高，企业绿色技术创新的表现越好；即使管理者不具备核心数字技术的教育背景，但其在计算机、信息技术等核心数字技术领域的工作经历都有助于后期推动企业绿色技术创新；管理者数字素养对企业绿色技术创新的促进作用存在异质性，在数字经济发展水平低地区、媒体关注度高以及非重污染企业的样本中这一作用更为显著；企业数字化转型在管理者数字素养与企业绿色技术创新之间发挥了中介作用。进一步研究发现，管理者数字素养提高有助于未来企业价值提升。上述研究及结论丰富了高层梯队理论的研究视域，探究了新时代数字化人力资本的价值与差异化影响，为数字技术推动经济绿色可持续发展提供了微观层面的经验证据。

关键词: 管理者数字素养, 数字化转型, 绿色技术创新, 高管团队, 高层梯队理论

Abstract:

In this paper, individual digital literacy is embedded in enterprise management practice to explore the relationship between managers’ digital literacy and enterprise green technology innovation performance. It shows that the digital literacy of managers is conducive to enterprise green technology innovation. The higher the digital literacy level of senior management team, the better the enterprise green technology innovation performance. Even if the manager does not have the educational background of core digital technology, his work experience in the field of computer, information technology and other core digital technology will help promote the green technology innovation of the enterprise in the later stage. This promotion effect has a heterogeneous effect, which is more significant in the enterprises in regions with low development level of digital economy, high media attention and non-heavy polluting enterprises. Enterprise digital transformation plays an intermediary role between managers’ digital literacy and enterprise green technology innovation. Further research finds that managers’ digital literacy contributes to the enhancement of enterprise value in the future. This study has enriched the research horizon of the upper echelon theory, explored the value and differentiated impact of digital human capital in the new era, and provided micro-level empirical evidence for the green and sustainable development of economy promoted by digital technology.

Key words: digital literacy of managers, digital transformation, green technology innovation, management team, upper echelon theory

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图/表 11

表 1

表 2

表 3

表 4

表 5

表 6

表 7

表 8

表 9

表 10

表 11

参考文献 0

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变量类型	变量名	变量释义
被解释变量	GreInvia	企业绿色技术创新，以当年申请的绿色发明专利数量加1取自然对数表示
核心解释变量	DigiComp	管理者数字素养，为高管团队管理者数字素养值的平均数。每位管理者数字素养值依据其专业、受教育程度、年龄、性别赋值加权计算得到
控制变量	ROA	盈利能力，年度净利润/平均总资产
	R&D	研发投入，年度研发支出/营业收入
	HSR	股权集中度，期末第一大股东持股比例
	Growth	企业成长性，(本期营业收入?上期营业收入)/上期营业收入
	Lev	资产负债率，负债总额/资产总额
	Cash	现金流水平，经营活动现金流量净额/平均总资产
	Size	公司规模，期末总资产的自然对数
	DCEO	核心高管数字素养，公司董事长/总裁/CEO等核心高管具有数字专长，赋值1，否则为0
	SOE	股权性质，公司为国有企业，赋值1，否则为0
	Market	市场势力，营业收入与营业成本的比值取自然对数
	Density	资本密集度，固定资产总额与员工人数的比值取自然对数
	Share	管理层持股比例，管理层持股数/公司总股本

变量	均值	中位数	最小值	最大值	标准差
GreInvia	0.642	0.000	0.000	4.220	0.962
DigiComp	0.212	0.208	0.055	0.578	0.065
ROA	0.045	0.043	?0.178	0.195	0.056
R&D	0.018	0.000	0.000	0.160	0.031
HSR	0.341	0.322	0.090	0.737	0.143
Growth	0.179	0.126	?0.444	1.833	0.326
Lev	0.391	0.382	0.051	0.849	0.192
Cash	0.049	0.047	?0.132	0.230	0.065
Size	22.050	21.876	20.000	25.630	1.187
DCEO	0.031	0.000	0.000	1.000	0.173
SOE	0.299	0.000	0.000	1.000	0.458
Market	0.371	0.293	0.016	1.611	0.290
Density	12.580	12.555	10.200	14.780	0.880
Share	0.086	0.004	0.000	0.632	0.151

变量	GreInvia
变量	(1)	(2)
DigiComp	1.249^*** (11.21)	1.264^*** (12.36)
ROA		0.475^*** (3.25)
R&D		3.068^*** (9.99)
HSR		?0.258^*** (?5.98)
Growth		?0.014 (?0.71)
Lev		0.052 (1.23)
Cash		?0.139 (?1.31)
Size		0.399^*** (58.53)
DCEO		0.105^*** (2.99)
SOE		0.108^*** (7.11)
Market		?0.110^*** (?3.59)
Density		?0.079^*** (?9.56)
Share		0.138^*** (3.18)
年度/行业	控制	控制
Adj-R²	0.132	0.338
观测值	18 022	18 022

变量	GreInvia	DigiTrans	GreInvia
变量	(1)	(2)	(3)
DigiComp	1.264^***(12.36)	0.917^***(3.55)	1.340^***(7.35)
DigiTrans			0.018^*(1.80)
ROA	0.475^***(3.25)	0.023(0.07)	0.534^**(2.28)
R&D	3.068^***(9.99)	?1.879^**(?2.29)	3.376^***(5.84)
HSR	?0.258^***(?5.98)	0.154(1.45)	?0.391^***(?5.23)
Growth	?0.014(?0.71)	?0.055(?1.10)	0.051(1.45)
Lev	0.052(1.23)	0.050(0.49)	0.078(1.07)
Cash	?0.139(?1.31)	?0.365(?1.43)	0.060(0.33)
Size	0.399^***(58.53)	0.092^***(5.16)	0.327^***(26.03)
DCEO	0.105^***(2.99)	0.551^***(6.99)	0.158^***(2.84)
SOE	0.108^***(7.11)	0.051(1.32)	0.161^***(5.88)
Market	?0.110^***(?3.59)	0.177^**(2.49)	?0.034(?0.68)
Density	?0.079^***(?9.56)	?0.119^***(?6.13)	?0.039^***(?2.85)
Share	0.138^***(3.18)	?0.066(?0.66)	0.111(1.57)
年度/行业	控制	控制	控制
Adj-R²	0.338	0.120	0.294
观测值	18 022	5 297	5 297

变量	工具变量法第一阶段	工具变量法第二阶段	PSM
变量	(1)	(2)	(3)
DC_ind	0.729^*** (31.360)
DigiComp		12.420^***(21.675)	1.371^***(6.57)
ROA	?0.046^***(?4.368)	1.239^*** (6.487)	0.185(0.58)
R&D	0.238^*** (10.913)	1.326^*** (3.024)	3.055^***(5.36)
HSR	?0.005 (?1.613)	?0.236^*** (?4.229)	?0.399^***(?4.12)
Growth	0.011^*** (8.057)	?0.127^*** (?4.770)	0.000(0.00)
Lev	?0.002 (?0.804)	0.105^* (1.901)	0.283^***(2.82)
Cash	?0.028^*** (?3.722)	?0.010 (?0.073)	?0.188(?0.78)
Size	0.004^*** (8.832)	0.348^*** (38.468)	0.493^***(32.73)
DCEO	0.069^*** (27.489)	?0.607^*** (?9.722)	0.108^**(2.44)
SOE	?0.015^*** (?14.245)	0.277^*** (12.743)	0.090^**(2.53)
Market	0.018^*** (9.919)	?0.507^*** (?15.531)	0.064(0.85)
Density	?0.002^*** (?3.026)	?0.064^*** (?6.251)	?0.079^***(?4.46)
Share	0.028^*** (8.833)	?0.121^** (?2.052)	0.201^**(2.16)
年度/行业	控制	控制	控制
Adj-R²	0.178		0.381
观测值	18 022	18 022	4 185