随着工业化进程的加速推进，环境污染问题日益凸显。高耗能企业绿色环保观念滞后以及绿色技术创新不足等问题，制约经济社会高质量发展。党的二十大三中全会提出，健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推进制造业高端化、智能化、绿色化发展。作为绿色低碳发展和社会绿色转型的基石，绿色技术创新对减少环境污染、促进社会绿色转型、推动经济绿色低碳发展具有重要意义，为加快发展新质生产力注入强劲动力。在数字经济时代，高耗能企业作为自然资源消耗和污染排放的主要源头，更应成为绿色技术创新实践的重点关注对象。工业和信息化部等七部门于2024年2月联合发布《关于加快推动制造业绿色化发展的指导意见》，提出加快构建绿色低碳技术创新体系和清洁高效低碳的工业能源消费结构。当前，中国高耗能行业在绿色技术创新方面的转型意识和行动力仍显不足，如何激发高耗能企业在数字经济背景下提升绿色技术创新效率，成为亟待解决的重要议题。
研究方法：本文基于高阶梯队理论，采用2007-2022年中国A股高耗能行业上市公司数据，深入探讨数字化领导力对高耗能企业绿色技术创新的积极影响，并揭示其内在的作用机制及边界条件。具体方法包括：
假设构建：基于高阶梯队理论，提出数字化领导力对绿色技术创新的正向影响及其通过数智技术和生产要素配置效率的中介作用，并探讨高管教育水平、性别特征、环境认证及媒体关注的调节作用。
变量定义：明确被解释变量（绿色技术创新）、解释变量（数字化领导力）、中介变量（数智技术、生产要素配置效率）、调节变量（高管教育水平、高管性别特征、环境认证、媒体关注）及控制变量。
模型构建：使用零膨胀负二项式回归（ZINB）模型检验数字化领导力对绿色技术创新的影响，并通过回归分析验证中介效应和调节效应。
稳健性检验与内生性检验：采用因变量提前两期、模型更换、因变量替换、工具变量法、Heckman两阶段法及倾向得分匹配（PSM）法等多种方法验证研究结果的稳健性。数据来源：本研究采用2007—2022年中国A股上市公司面板数据，共4210个公司年观察值。高耗能企业具体包括以下六大类：石油加工、炼焦及核燃料加工业；化学原料及化学制品制造业；非金属矿物制品业；黑色金属冶炼及压延加工业；有色金属冶炼及压延加工业；电力、热力生产和供应业。数据来源于国泰安数据库（CSMAR）、中国研究数据服务平台（CNRDS）、锐思数据库（RESSET）等。为了确保数据的准确性，研究对数据进行了剔除ST或*ST公司、剔除关键变量缺失严重的公司以及在1%和99%的水平上对所有变量进行缩尾处理，规避异常值或极值对回归结果的影响。研究结论：1. 数字化领导力显著促进高耗能企业绿色技术创新。数字化领导者将环保理念融入企业竞争战略，展现了其在企业绿色技术和绿色转型中的核心引领作用。
2. 数字化领导力通过促进高耗能企业数智技术应用和提升资源配置效率两大路径，有效支持绿色创新发展。这一中介机制进一步证明了高管特质可以通过影响企业资源整合和创新投入，推动企业绿色转型。
3. 内部高管特征（如高学历和女性）以及外部环境（如环境认证和媒体关注），对数字化领导力与绿色创新的关系起正向调节作用。这表明内部多元化团队、外部环境激励和注意力约束能够有效协同数字化领导力，进而增强企业绿色创新竞争力。研究启示：1. 提升数字化领导力，助力绿色技术创新。高耗能企业应在人才的选拔和培养中重视数字化领导力，将具备数字技术背景的高管纳入核心管理团队；在组织中营造数字化氛围，提供充足的政策支持和技术平台保障，帮助领导层提升数字化领导力，增强领导者在绿色创新方面的主动性与持续推动力。
2. 深化数智技术应用，提升资源配置效率。高耗能企业应将数智技术作为绿色技术创新的基础支撑，深化其在日常运营中的应用，推动数智技术与现有业务流程充分融合。同时，提升生产要素配置效率，强化传统资源与数据资源协同，以实现高端化数据要素配置，激发绿色技术创新内在动力。
3. 优化高管素质结构，发挥团队调节效应。在人才选拔中，关注高管候选人的教育背景和专业素养，以确保高管团队对创新项目的理解力和支持度。在晋升机制中，给予女性高管更多的机会和支持以提升团队性别的多样性。发挥多元视角效力，为企业绿色技术创新带来持续动力。
4. 深化数智技术应用，提升资源配置效率。高耗能企业应积极争取环境认证，获取税收优惠以减轻绿色创新的资金压力。此外，企业应善于利用正面的舆论增强数字化领导力对绿色创新的影响，同时针对负面舆论建立危机管理机制，维护企业的环保形象。
