摘要：文章以2012—2022年中國A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本，從研發(fā)投入的角度出發(fā)，采用固定效應模型來實證檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的影響，并探究研發(fā)投入作為中介的影響機制。研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對研發(fā)投入和綠色創(chuàng)新均產(chǎn)生積極的正向影響。這一結(jié)論著重強調(diào)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新之間的作用機制，指明研發(fā)投入在二者之間發(fā)揮著部分中介效應。異質(zhì)性檢驗結(jié)果表明，在不同類型的企業(yè)和地區(qū)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的促進作用存在顯著差異，尤其是在國有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)以及中部地區(qū)的企業(yè)，這種影響更為顯著。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；綠色創(chuàng)新；研發(fā)投入；固定效應模型

中圖分類號：F270文獻標志碼：A

0引言

全球氣候變化、空氣和水質(zhì)污染、生態(tài)系統(tǒng)破壞等環(huán)境問題已經(jīng)對人類生存環(huán)境造成了威脅，迫切需要采取創(chuàng)新的方法來減輕不利影響。因此，綠色創(chuàng)新已成為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標的關(guān)鍵途徑。應當鼓勵企業(yè)采取更環(huán)保、更高效的做法，以減輕對環(huán)境的不利影響。正如二十大報告所強調(diào)的，要堅定地相信和實踐保護環(huán)境就是促進經(jīng)濟發(fā)展的有效途徑，從促進人與自然和諧共生的角度出發(fā)規(guī)劃未來的發(fā)展。推動綠色轉(zhuǎn)型是黨中央為全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化強國和實現(xiàn)第二個百年奮斗目標制定的重要戰(zhàn)略之一，旨在以中國特色現(xiàn)代化的方式全面推動中華民族的偉大復興。同時，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)被迫重新審視其運營方式，以適應日益變化的市場需求，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)不再只是一種選擇，而是一種生存和繁榮的必要條件。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過引入先進的技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，正在改變企業(yè)的運營方式，加速了創(chuàng)新的速度。在這個背景下，研發(fā)投入成為連接數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新之間的重要橋梁，它不僅促進了技術(shù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新，而且為企業(yè)的環(huán)保發(fā)展指明了道路。

基于此，文章構(gòu)建了研發(fā)投入視角下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)綠色創(chuàng)新的作用機制，以2012—2022年中國A股上市公司為樣本，進行實證研究，以探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新效率的影響。文章的主要貢獻在于：第一，為分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新效率之間的關(guān)系提供了理論分析框架和實證證據(jù)，豐富了有關(guān)企業(yè)綠色創(chuàng)新影響因素的研究；第二，研發(fā)投入水平是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響綠色創(chuàng)新提高的重要渠道，這為推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及實現(xiàn)綠色創(chuàng)新效率的提高提供了證據(jù)。

1理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新

國內(nèi)學者的現(xiàn)有研究認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，張波和易珈西[1]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于有效提升企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平，并且這種現(xiàn)象在國有企業(yè)[2]、大規(guī)模企業(yè)和壟斷行業(yè)[3]、軟件與信息技術(shù)服務業(yè)和非重污染行業(yè)[4]，以及高科技企業(yè)[5]和非高新技術(shù)企業(yè)[6]中更加明顯。此外，在中國東部地區(qū)，那些在創(chuàng)新合作方面積極開展活動且高管中黨員比例較高的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升綠色創(chuàng)新水平的影響更為顯著和有效[7]，李婉紅和李娜[8]通過異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，化學原料及制品制造業(yè)、電力熱力、生產(chǎn)供應業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的調(diào)節(jié)作用顯著。

基于此，提出假設(shè)1：

H1：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升綠色創(chuàng)新水平。1.2數(shù)字化轉(zhuǎn)型、研發(fā)投入與綠色創(chuàng)新

在影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新中介機制的檢驗中，閆彩鳳和郭淑娟[9]的研究表明金融科技、高管任期及社會網(wǎng)絡在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新水平的影響中發(fā)揮了顯著的中介作用；杜爽和曹效喜[10]發(fā)現(xiàn)政府綠色補貼對二者之間也起到了積極的調(diào)節(jié)作用；劉萬麗和孫婷[11]認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過增強信息披露水平來促進綠色創(chuàng)新的發(fā)展；而劉翔宇等[12]分析得出環(huán)境信息披露對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新的正向關(guān)系存在促進作用。蔡小梅[13]認為通過增加研發(fā)投入能顯著提升企業(yè)綠色創(chuàng)新水平，該促進作用在陶瓷企業(yè)綠色創(chuàng)新產(chǎn)出上更加明顯；袁顯平和李盼[14]的研究表明，在研發(fā)投入、綠色創(chuàng)新與其他方面的研究中，高管環(huán)保認知在存在較高研發(fā)費用投入的情況下，對企業(yè)策略性創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響。將研發(fā)投入作為中介來探討三者關(guān)系的研究中大部分學者認為研發(fā)投入可以發(fā)揮積極的中介作用來增強數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的促進作用，這是因為數(shù)字化轉(zhuǎn)型下建立了有效的利潤保障和成本控制機制，從而推動了綠色創(chuàng)新的發(fā)展[15]，但是研發(fā)投入對綠色創(chuàng)新的影響受到地區(qū)數(shù)字化水平的影響，數(shù)字化水平低的地區(qū)增加研發(fā)投入對綠色創(chuàng)新能力的提示并不明顯，而數(shù)字化水平高的地區(qū)增加研發(fā)投入能有效促進綠色創(chuàng)新[16]。

基于此，提出假設(shè)2：

H2：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高研發(fā)投入來提升綠色創(chuàng)新水平。

2研究設(shè)計

2.1研究樣本與數(shù)據(jù)來源

研究基于2012—2022年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，排除了ST、*ST、PT公司及金融和保險行業(yè)企業(yè)，去除缺失數(shù)據(jù)樣本。為減少異常值的干擾，對所有連續(xù)變量進行上下1%分位數(shù)的縮尾處理。最終研究得到了30 665個有效樣本觀測值，并采用

STATA17.0軟件進行了分析。

2.2變量設(shè)計

2.2.1被解釋變量：綠色創(chuàng)新

研究使用2個指標來衡量企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平：一是公司獨立獲得的綠色專利數(shù)量（發(fā)明專利和實用新型專利），記為GP1；二是聯(lián)合獲得的綠色專利數(shù)量，記為GP2。針對綠色專利數(shù)據(jù)的右偏分布，先將數(shù)量加1，再取自然對數(shù)處理以得到更符合正態(tài)分布的綠色創(chuàng)新水平指標。

2.2.2解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

隨著大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟金融領(lǐng)域的廣泛應用，研究者們越來越傾向于采用文本分析方法來評估企業(yè)的數(shù)字化程度。相較于傳統(tǒng)的指標和方法，這種分析方法能夠更全面地揭示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀和趨勢。參考了吳非等[17]、趙宸宇等[18]的研究，采用了上市公司年報中“管理層討論與分析”（MD&A）章節(jié)中數(shù)字化相關(guān)關(guān)鍵詞加一總詞頻數(shù)的對數(shù)來衡量企業(yè)的數(shù)字化程度，即

Digitized = ln（1 +企業(yè)數(shù)字化關(guān)鍵詞詞頻數(shù)）

該指標數(shù)值越大，表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

2.2.3中介變量：研發(fā)投入

研發(fā)投入（RD）指企業(yè)研發(fā)活動的總投入，文章取其資金總額的對數(shù)作為替代指標。

2.2.4控制變量

文章將企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、上市年限（Listage）、企業(yè)價值（Tobinq）、總資產(chǎn)凈利潤率（Roa）、兩職合一（Dual）、前10股東持股比例（Top10）、獨立董事占比（Indep）、賬面市值比（Bm）作為控制變量。此外，文章在模型中加入行業(yè)固定效應（Ind）與年度固定效應（Year）。變量定義與測量方式見表1。

2.3模型設(shè)定

為檢驗企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新水平的影響，采用固定時間、行業(yè)效應模型進行回歸檢驗，構(gòu)建回歸模型（1）：

GPi，t=α0+α1Digitizedi，t+α2Controlsi，t+ΣYear +ΣInd+εi，t（1）

式中：GP表示綠色創(chuàng)新水平，Digitized表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Controls表示控制變量；ε表示隨機擾動項；i和t表示公司和年份，同時，控制了年度固定效應和行業(yè)固定效應。

為了檢驗研發(fā)投入的中介作用，借鑒了溫忠麟等[19]的有關(guān)研究。在模型（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型（2）和（3）進行中介效應檢驗，其中模型（2）是檢驗數(shù)字化程度對中介變量的影響；在模型（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新水平的回歸方程中引入中介變量：

RDi，t=β1+β2Digitizedi，t+β3Controlsi，t+ΣYear +ΣInd+εi，t（2）

GPi，t=θ0+θ1Digitizedi，t+θ2RD+θ3Controlsi，t+ΣYear+ΣInd+εi，t（3）

式中：RD為中介變量。

3實證結(jié)果分析

3.1描述性統(tǒng)計

表2列示了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表中可以看出GP1和GP2的均值分別為0.708和0.167，標準差分別為0.996和0.506，意味著上市公司的綠色創(chuàng)新水平差異大。Digitized的均值為1.608，中位數(shù)為1.386，表明樣本企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大。

3.2相關(guān)性分析和多重共線性檢驗

表3列出變量之間的成對相關(guān)性及方差膨脹因子VIF，GP1，GP2分別與Digitized在1%下顯著正相關(guān)，初步證實所提出的假設(shè)。模型不存在嚴重的多重共線性問題各變量之間VIF的均值為1.71小于10。

3.3基準回歸結(jié)果分析

為驗證假設(shè)1，對包含年份和行業(yè)固定效應的模型進行實證分析，基準回歸結(jié)果見表4。其中，模型（1）和模型（2）的因變量為GPI，而模型（3）和模型（4）的因變量為GP2。檢驗結(jié)果表明，Digitized的回歸系數(shù)在1%的顯著水平上均呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效促進企業(yè)的綠色創(chuàng)新，均能有效增加企業(yè)獨立獲得的綠色專利數(shù)和聯(lián)合獲得的綠色專利數(shù)，假設(shè)1得到驗證。在保持其他因素不變的情況下，如果企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（ Digitized）每增加一個標準差，那么企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平（GP1和GP2）分別會相應地提高8.43%和7.84%。

3.4作用機制檢驗

在基準回歸的基礎(chǔ)上進行中介效應模型檢驗，檢驗研發(fā)投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新之間的中介效應，結(jié)果見表5。列（1）展示了數(shù)字化對研發(fā)投入的影響，結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digitized）與研發(fā)投入（RD）之間的回歸系數(shù)在1%的顯著水平上為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升能夠有效提高企業(yè)的研發(fā)投入。列（2）和列（3）則表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型在研發(fā)投入的作用下對綠色創(chuàng)新的影響，其中中介變量RD與GPI、GP2之間的回歸系數(shù)分別為0.144和0.045，且均在l%的顯著水平上顯著，研發(fā)投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新之間發(fā)揮了顯著的中介效應，即通過實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠顯著增加研發(fā)投入，進而促進綠色創(chuàng)新。

3.5穩(wěn)健性檢驗

為了保證結(jié)論的可靠性，采取以下方法進行穩(wěn)健性檢驗。

3.5.1替換變量

為驗證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，在此進行替換被解釋變量，前文使用上市公司獲得的綠色專利數(shù)量來衡量綠色創(chuàng)新水平，研究將其替換為企業(yè)申請的綠色專利數(shù)量，具體結(jié)果見表6（1）～（3）列。第（2）列采用上市公司獨立申請的綠色發(fā)明專利和實用新型專利總量（AGPI），第（3）列則采用上市公司與其他實體聯(lián)合申請的綠色專利數(shù)量（AGP2），然后，利用這兩個新的變量（AGP1和AGP2）作為被解釋變量，進行重新的估計分析。回歸結(jié)果表明，在1%的顯著水平上，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)投入之間仍然存在顯著正相關(guān)關(guān)系，研發(fā)投入在企業(yè)數(shù)字化和綠色創(chuàng)新之間仍然發(fā)揮部分中介效應，這說明上述結(jié)論依舊穩(wěn)健。

3.5.2滯后一期

數(shù)字化的采用和實施需要一段時間，企業(yè)和組織需要適應新技術(shù)和流程，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能會在一段時間后才顯現(xiàn)，所以對綠色創(chuàng)新采用滯后一期的衡量方式來作為新的被解釋變量進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表6（4）～（6）列所示。其中，GPP1t+1代表企業(yè)未來一期內(nèi)獨立獲得的綠色專利數(shù)量，而GP2t+1表示未來一期內(nèi)企業(yè)與他方共同獲得的綠色專利數(shù)量。結(jié)果表明，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然能夠顯著地促進其研發(fā)投入，研發(fā)投入在二者之間仍發(fā)揮顯著的部分中介作用，研究結(jié)論不變。

3.5.3工具變量法

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新可能受到其他因素的共同影響，通過借鑒趙濤[20]等研究方法，使用各城市1 9 84年每百萬人郵局數(shù)量作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量（Digitized-IV）來減輕潛在的內(nèi)生性影響。表7中，列（l）展示了第1階段T具變量對解釋變量（數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度）的影響，回歸系數(shù)為0.004，并在1%水平下顯著，表明T具變量相關(guān)性假設(shè)得到滿足。列（2）和列（3）則檢驗了使用Digitized-IV作為T具變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響，可以發(fā)現(xiàn)Digitized與GPPI、GP2之間的回歸系數(shù)分別為0.483、0.092，且都在l%的水平下顯著。

3.6異質(zhì)性檢驗

3.6.1產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

相比于非國有企業(yè)，國有企業(yè)憑借自身的資金支持、人力資源和政策幫助，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中往往能夠獲得更多資源。因此，研究將樣本企業(yè)根據(jù)控股股東性質(zhì)劃分為國有企業(yè)組和非國有企業(yè)組，旨在探究不同所有權(quán)結(jié)構(gòu)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新之間關(guān)系的影響。具體結(jié)果見表8。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在1%的顯著水平上呈正相關(guān)，且國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的表現(xiàn)優(yōu)于非國有企業(yè)，從而對綠色創(chuàng)新的促進作用更為顯著。這可能是國有企業(yè)在助力國家實現(xiàn)碳中和、碳達峰的“雙碳”目標需要發(fā)揮積極的先鋒作用，承擔更多的環(huán)境責任，進而需要通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來促進綠色創(chuàng)新水平的提升，同時完成監(jiān)管機構(gòu)的考核要求，承擔社會責任。

3.6.2技術(shù)異質(zhì)性

高新技術(shù)企業(yè)作為技術(shù)和知識密集型企業(yè)擁有更豐富的數(shù)字資源和創(chuàng)新能力。因此，根據(jù)企業(yè)是否為高科技企業(yè)將樣本分為高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)，以檢驗不同技術(shù)需求下數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新的影響，具體結(jié)果見表9。從列（2）和（4）的結(jié)果可以看出，非高科技企業(yè)樣本組數(shù)字化（Digi?tized）系數(shù)都不顯著，甚至會表現(xiàn)一定的抑制性作用。列（1）和（2）、列（3）和（4）的對比結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進了高科技企業(yè)的綠色創(chuàng)新，對非高科技企業(yè)的效果并不明顯。這種情況很可能是因為高科技企業(yè)擁有更豐富的研發(fā)資金、技術(shù)和專業(yè)的研發(fā)團隊，從而使得它們在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面更具優(yōu)勢，進而對綠色創(chuàng)新的影響更加顯著。

3.6.3地區(qū)異質(zhì)性

高新技術(shù)企業(yè)作為技術(shù)和知識密集型企業(yè)，擁有更豐富的數(shù)字資源和創(chuàng)新能力。因此，根據(jù)企業(yè)是否為高科技企業(yè)，將樣本分為高科技企業(yè)組和非高科技企業(yè)組，以檢驗在不同技術(shù)需求下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的影響，具體結(jié)果見表9。列（1）～列（6）可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digitized）系數(shù)至少在10%的水平下顯著為正，這說明各地區(qū)之間數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能促進綠色創(chuàng)新，但是Digitized系數(shù)在中部、西部和東部之間依次降低，這說明中部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的促進作用高于西部和東部地區(qū)。這可能是因為中部和西部地區(qū)雖然資源上處于劣勢，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，通過改善管理、投資和生產(chǎn)等方式，更顯著地提升綠色創(chuàng)新水平。

4研究結(jié)論與建議

4.1研究結(jié)論

文章以2012—2022年A股上市公司為研究樣本，經(jīng)過實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的影響及研發(fā)投入在二者之間的中介效應。得出以下結(jié)論：①企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新具有積極的促進作用，數(shù)字化程度越高，越有助于提升綠色創(chuàng)新水平；②企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與研發(fā)投入正相關(guān)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的企業(yè)越愿意進行研發(fā)投入；③研發(fā)投入在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與綠色創(chuàng)新之間發(fā)揮部分中介效應，且該結(jié)論在經(jīng)過替換變量、滯后一期、工具變量法的穩(wěn)健性檢驗后依然成立；④在對企業(yè)的異質(zhì)性進行檢驗時，發(fā)現(xiàn)在國有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)及中部地區(qū)企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色創(chuàng)新的促進效應更加顯著。

4.2政策建議

4.2.1國家支持

國家要積極建設(shè)數(shù)字化發(fā)展的平臺和健全制度，除了著眼于建立大數(shù)據(jù)共享平臺和健全相關(guān)法律法規(guī)外，還應致力于加快制定數(shù)據(jù)資源的相關(guān)制度，以確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性。同時，國家也應加大對數(shù)字化技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)的保護力度，為企業(yè)創(chuàng)新提供更有力的保障，進而激發(fā)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的潛力。在完善數(shù)字化相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施方面，國家應采取有針對性的措施，提供財稅政策和補貼措施，以支持企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對于積極進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新的企業(yè)，國家可以提供稅收優(yōu)惠和財政補貼，鼓勵地方政府積極聯(lián)合當?shù)仄髽I(yè)共同建設(shè)數(shù)字化園區(qū)，形成產(chǎn)業(yè)集群，加速數(shù)字化產(chǎn)業(yè)生態(tài)的形成和發(fā)展。此外，地方政府還可以通過加強人才引進補貼來吸引全國數(shù)字化領(lǐng)域的人才，以推動企業(yè)綠色創(chuàng)新。

4.2.2企業(yè)參與

在綠色可持續(xù)發(fā)展的背景下，企業(yè)應抓住數(shù)字經(jīng)濟機遇，積極推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)綠色創(chuàng)新。通過數(shù)字技術(shù)融合綠色產(chǎn)品和工藝，精準把握市場需求，利用外部資源，降低創(chuàng)新成本和研發(fā)風險[5]。與此同時，企業(yè)應當明晰研發(fā)投入于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新之間的中介效能，加強對研發(fā)工作的管理與扶持，保證其能夠產(chǎn)生正面影響。另外，企業(yè)還需構(gòu)建創(chuàng)新管理體系，鼓勵員工投身于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新之中，營造出富有創(chuàng)新氣息的氛圍和文化，以此達成企業(yè)未來長期的發(fā)展，促進企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和綠色創(chuàng)新不斷前行，為經(jīng)濟的綠色轉(zhuǎn)型升級及“雙碳”目標的達成貢獻力量。

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Enterprise Digital Transformation，R&D Investment and Green Innovation

WANG Song，NING Ziyan

（Lanzhou University of Technology，Lanzhou Gansu 730050，China）

Abstract：：Based on the data of China′s A-share listed companies from 2012 to 2022，this paper empiricallyexamines the impact of enterprise digital transformation on green innovation from the perspective of R&D invest?ment，and explores the influence mechanism of R&D investment as an intermediary. The study finds that enterprisedigital transformation has a positive impact on both R&D investment and green innovation，which emphasizes themechanism of R&D investment between enterprise digital transformation and green innovation，and points out thatdigital transformation plays a partial mediating effect between the two. The results of the heterogeneity test showthat there are significant differences in the promotion effect of digital transformation on green innovation in differenttypes of enterprises and regions，especially in state-owned enterprises，high-tech enterprises and enterprises inthe central region.

Key words：：digital transformation; green innovation; R&D investment; Fixed-effect model