ESG表现与企业财务绩效——融资约束、数字化转型的中介效应研究

ESG Performance and Corporate Financial Performance—Research on the Mediating Effect of Financing Constraints and Digital Transformation

摘要: ESG理念推动企业可持续发展及社会责任，但其提升绩效的机制未深入探明。本研究以2011~2022年中国沪深A股公司为样本，分析ESG对企业绩效的影响，并探讨融资约束与数字化转型的中介效应。结论显示：ESG显著提升企业绩效，促进数字化转型，缓解融资难题。通过内在机制分析发现，数字化转型和融资约束在ESG表现与企业绩效之间起到中介作用。异质性分析发现，非国有企业的ESG表现对企业绩效的促进作用更为显著；东部和中部地区企业的ESG责任履行对企业价值的正向影响更强；非重污染企业的ESG表现对企业绩效的积极影响更大。

Abstract: The concept of ESG promotes corporate sustainable development and social responsibility, but the mechanism for improving its performance has not been deeply explored. This study takes Chinese A-share companies from 2011 to 2022 as a sample to analyze the impact of ESG on corporate performance, and explores the mediating effect of financing constraints and digital transformation. The conclusions show that ESG significantly improves corporate performance, promotes digital transformation, and alleviates financing problems. Through the analysis of the internal mechanism, it is found that digital transformation and financing constraints play a mediating role in the relationship between ESG performance and corporate performance. The heterogeneity analysis found that the ESG performance of non-state-owned enterprises had a more significant role in promoting corporate performance. The fulfillment of ESG responsibilities by enterprises in the eastern and central regions has a stronger positive impact on corporate value. The ESG performance of non-heavily polluting companies has a greater positive impact on corporate performance.

1. 引言

ESG因全球环境和社会问题成为企业经营和投资的核心。起源于美国的ESG，随着对气候和社会问题的关注而全球流行。中国自2006年起推动ESG，要求上市公司报告社会责任和环境信息。中国的“双碳”目标强化了ESG作为衡量企业可持续性的指标。ESG对企业财务绩效的影响值得研究，因为它能改善企业融资，提升信用评级，降低成本，增加投资者信任，提高效率。ESG也推动企业数字化转型，促进创新和可持续性，优化生产，减少浪费，提升效率和质量。研究ESG在融资和数字化转型中的作用对学术和实践都重要。

接下来对研究ESG与企业财务绩效相关关系的文献进行综述。ESG (环境、社会和治理)作为衡量企业可持续发展的标准，能够综合评估企业在降低环境污染、履行社会责任和提升公司内部治理能力方面的表现，从而反映出企业对环境效益、社会效益和经济效益的追求[1]。尽管ESG表现对企业绩效的影响成为热门研究课题，但学术界对此尚无一致结论。

新古典经济学理论认为，企业ESG投资可能被管理者用于谋取自身利益，存在很强的外部性，对企业绩效的负面影响大于正面影响。因此，企业ESG表现与企业绩效负相关或无关(Ruhaya et al., 2018; Duque-Grisales et al., 2021)。部分学者也认为，综合考虑多方面因素，ESG对企业绩效的消极影响大于积极影响。例如沈洪涛等[2]从信息传递角度分析，认为企业为了树立良好的社会形象，可能会选择只披露对自己有利的信息，导致信息遮掩行为，从而加剧企业的经营风险和成本。蔡雯霞等[3]认为，企业在ESG活动上的投入会占用用于研发或其他盈利的资源，从而削弱企业的盈利能力。此外，从经营原则的角度来看，管理者作为企业的实际操作者，追求自身利益最大化。当企业致力于良好的ESG表现时，管理者需要兼顾收入和ESG责任，这与股东坚持的经济效益最大化相冲突。在这种压力下，管理者可能会采取消极经营策略，甚至做出短期决策，增加代理成本，损害股东权益[4]。

学术界认为ESG表现有利于改善企业财务绩效的学者也不胜枚举。有些学者认为，企业进行ESG信息披露不仅能够提升透明度，减少信息不对称和代理问题，从而降低融资成本，还能够塑造良好的企业社会责任形象，巩固公司与利益相关方的关系，提升企业信誉。因此，企业的ESG表现与企业绩效之间存在正相关关系[5] (Fatemi等，2015)。此外，许多研究直接或间接地证明了ESG表现对企业绩效的积极影响。例如林琳[6]等的研究显示，ESG表现与企业价值正相关。Shalhoob等[7]发现，ESG信息披露有助于提高中小企业的可持续发展。武鹏等[8]验证了ESG表现能够显著提高企业盈余价值相关性，这主要通过能力转化、信息传导和企业声誉实现。

2. 理论分析与研究假设

2.1. ESG表现与企业财务绩效

李井林等[9]的研究表明，在当今的商业环境中，企业运营的理念正经历着深刻的变革。传统的股东至上、利润最大化的经营模式，正逐步被一种更加全面、包容的利益相关者视角所取代。这一转变的核心在于认识到，企业的成功并非仅由股东的利益所决定，而是受到众多利益相关者共同影响的结果。利益相关者理论强调，企业的生存和发展与多个群体息息相关，包括但不限于员工、管理层、客户和供应商等。这些群体各自拥有不同的权益和需求，他们的满意度和忠诚度对于企业的长期繁荣至关重要。因此，企业需要将目光投向这些群体，确保他们的利益得到充分的尊重和满足。实施ESG战略可以实现同时考虑众多利益相关者，并提高企业绩效和可持续发展能力的目标。

ESG表现通过环境、社会和治理三个方面提升企业财务绩效。环境方面，企业通过环保策略降低成本，提高资源效率，减少环境风险。社会方面，关注员工福利和社区参与能提升员工满意度和企业声誉，吸引人才和消费者。治理方面，改善公司治理结构能降低管理成本，提高决策质量，减少风险，保持财务稳定。因此提出以下假设：

H1：ESG表现能促进企业财务绩效提升。

2.2. 数字化转型的中介作用

ESG理念强调企业在经济、环境和社会三个方面的全面发展，这种理念与数字化转型的目标高度契合。数字化转型通过提高生产效率、优化管理流程和增强企业透明度等方式，有助于企业更好地实现ESG目标。同时，ESG表现的提升又可以进一步推动企业加快数字化转型的步伐，形成良性循环。王丹等[10]认为，ESG表现与制造业高质量发展和数字化转型之间存在正相关关系。数字化转型作为制造业高质量发展的关键驱动力之一，能够通过提高生产效率、优化供应链管理等方式，帮助企业更好地实现ESG目标。Guenzi等[11]研究发现：数字化转型能够显著改善企业的财务绩效，但成功的转型需要强有力的领导、明确的战略方向和全员的参与。仅仅投资于技术而不进行组织变革的企业，可能无法实现预期的财务回报。Vial [12]的文献综述指出，数字化转型不仅仅是技术的应用，而是涉及组织结构、运营流程和企业文化的深层次变革。这种转型可以带来成本降低、效率提高和新业务模式的开发，从而对财务绩效产生积极影响。

因此可以进行如下假设：

H2：ESG责任履行能促进企业数字化转型，进而提升企业财务绩效。

2.3. 融资约束的中介作用

方文彬等[13]的研究指出，ESG表现通过缓解信息不对称问题，有助于降低企业的融资约束。企业的ESG表现能够反映其在可持续发展方面的价值观和社会责任感，从而增加投资者偏好，从而提高其股票价格和市值，进一步拓宽企业的融资渠道。

因此提出如下假设：

H3：ESG责任履行能缓解企业融资约束，进而提升财务绩效。

3. 研究设计

3.1. 样本选择与数据来源

本文以2011至2022年间沪深A股上市公司为研究对象，除ESG表现数据取自华证ESG指数数据库外，其余变量数据均来自国泰安数据库。对样本数据进行了以下处理：剔除数据缺失的公司样本；剔除金融、保险行业的公司样本；剔除研究期间的ST、*ST及暂停上市公司样本，仅保留正常上市的公司样本；对连续性变量进行1%和99%分位数的缩尾处理，以减少极端值的影响。最终获得有效样本29,588个，并使用Stata 17.0进行分析。

3.2. 变量定义

3.2.1. 被解释变量：净资产收益率(ROE)

企业财务绩效。目前学术界对企业绩效的衡量，通常使用总资产回报率(ROA)和净资产回报率(ROE)等财务指标。参考金友良等人[14]的研究，采用的指标包括净资产收益率(ROE)和资产负债率(Lev)。结合国务院国资委考核分配局发布的《企业绩效评价标准值(2022年)》，本文最终选择净资产收益率(ROE)作为衡量企业绩效的指标。净资产收益率(ROE)的计算方法为净利润与股东权益平均余额之比。

3.2.2. 解释变量：ESG表现(ESG)

借鉴王琳璘等[15]的研究方法，本文选择上海华证指数信息服务有限公司开发的ESG评估体系，是因为该体系参考了国际主流的ESG评价标准，并结合了中国市场的实际情况，具有较高的适用性。此外，该体系更新频繁，覆盖范围广，包含所有A股上市公司，能够提供全面且及时的ESG表现评价。本文根据华证ESG的九级评级体系，将华证对所有A股上市公司的年度评级进行赋分，分别赋值为1~9分，确定企业在该年度的ESG表现。

3.2.3. 中介变量：数字化水平(Digital)融资约束(SA)

本文根据权威文献的相关研究，选取了两个变量作为中介变量，分别是数字化水平(digital)和融资约束(SA)。

关于数字化水平(digital)的衡量，本文参考吴非等[16]的研究方法，利用企业年报的数字化转型词频作为数字化转型的衡量标准。首先数字化转型特征词库——借鉴钟廷勇等[17]的研究方法，构建了包含“底层技术运用”和“技术实践应用”两方面的数字化转型特征词库。在“底层技术运用”方面，细分为人工智能、区块链、云计算和大数据四个核心技术维度(即“ABCD”技术架构)，并剔除了包含否定表述和非本企业关键词的无效文本内容。之后，基于构建的词库，进行文本搜索、匹配和词频计数，为避免部分数据对回归结果产生误差。最后，对统计数据进行了加一后对数化的处理，最终构建了衡量企业数字化程度的评价指标。

借鉴张鹿瑶等[18]的做法，本文将融资约束(KZ)作为另一个中介变量，该文献指出，KZ指数能够更好地解释企业的投资行为变化，表明其在衡量融资约束方面的高准确性。李红霞等[19]强调，KZ指数能够全面反映企业的融资约束情况，其在不同经济环境下的表现稳定，适用于各种市场条件。因此KZ指数具有全面性、准确性的特点，在衡量企业融资约束时有很强的应用价值。

3.2.4. 控制变量

为了提高研究精度，本文参考石道元[20]的研究，引入了多个控制变量，从公司特征、治理结构和财务状况等方面进行考量。这些控制变量包括：公司规模(Size)、营业收入增长率(Growth)、总资产周转率(ATO)、现金流比率(CashFlow)、存货占比(INV)、董事会规模(Board)、第一大股东持股比例(Top)、是否为国有企业(SOE)、上市年限(ListAge)以及管理费用率(Mfee)。

具体变量定义如表1所示。

Table 1. Variable definitions

表1. 变量定义

变量类别	变量名称	变量符号	变量说明
被解释变量	净资产收益率	ROE	净利润/所有者权益平均余额
解释变量	ESG表现	ESG	华证ESG评价数据
中介变量	数字化转型	digital	数字化转型关键词词频汇总加1的自然对数
	融资约束	KZ	KZ指数
控制变量	企业规模	Size	总资产的自然对数
	营业收入增长率	Growth	年末营业收入增长额/年初营业收入总额
	现金流比率	Cashflow	经营活动产生的现金流量净额/总资产
	存货占比	INV	存货净额/总资产
	现金流比率	Board	经营活动产生的现金流量净额/总资产
	第一大股东持股比例	Top1	第一大股东持股比例
	是否国有企业	SOE	国有控股企业为1，其他为0
	上市年限	ListAge	ln(当年年份 − 上市年份 + 1)
	管理费用率	Mfee	管理费用/营业收入

3.3. 模型设计

为了验证假设H1，本文首先构建基准回归模型1进行实证分析。在此基础上，借鉴温忠麟等[17]的研究方法，进一步构建了中介效应模型2、模型3、模型4和模型5，以验证假设H2、H3。具体模型构建如下：

${\text{ROE}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{ESG}}_{it}+{\alpha }_2{\text{Controls}}_{it}+{\displaystyle \sum \mu }+{\epsilon }_{it}$ (1)

在式(1)中，Controls为企业层面控制变量，μ表示控制企业个体和年份的双向固定效应模型，ε为残差值。

其次，为了研究数字化转型对ESG影响财务绩效的中介作用机制，建立模型2和模型3：

${\text{digital}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{ESG}}_{it}+{\alpha }_2{\text{Controls}}_{it}+{\displaystyle \sum \mu }+{\epsilon }_{it}$ (2)

${\text{ROE}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{ESG}}_{it}+{\alpha }_2{\text{digital}}_{it}+{\alpha }_3{\text{Controls}}_{it}+{\displaystyle \sum \mu }+{\epsilon }_{it}$ (3)

研究融资约束对ESG影响财务绩效的中介效应机制，建立模型4和模型5：

${\text{KZ}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{ESG}}_{it}+{\alpha }_2{\text{Controls}}_{it}+{\displaystyle \sum \mu }+{\epsilon }_{it}$ (4)

${\text{ROE}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{ESG}}_{it}+{\alpha }_2{\text{KZ}}_{it}+{\alpha }_3{\text{Controls}}_{it}+{\displaystyle \sum \mu }+{\epsilon }_{it}$ (5)

本文根据两步法进行中介效应检验：首先通过双向固定效应的回归方法，对模型1进行回归，并得到企业ESG表现和企业绩效之间的相关关系，并确认模型1中ESG的系数是否显著。如果该系数显著，就可以在此基础上对模型2、模型3、模型4和模型5进行回归，并检验各公式系数是否显著，由此判断是否存在中介效应。

4. 实证结果分析

4.1. 回归分析

4.1.1. ESG表现与企业财务绩效

本研究通过豪斯曼检验确定使用固定效应模型(FE)还是随机效应模型(RE)。检验结果Prob > chi² = 0.000，表明应拒绝RE，选择FE。因此，本研究采用固定效应模型。

在回归分析中，我们使用个体固定效应(fe)来捕捉个体间的系统性差异，无需包含个体虚拟变量。同时，加入i.year来捕捉时间变化的影响，如政策变化或经济周期。为修正异方差或群聚效应，我们使用稳健标准误(vce(robust))，以增强模型结果的可靠性。

Table 2. Analysis of the impact mechanism of ESG performance on corporate performance

表2. ESG表现对企业绩效的影响机制分析

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	ROE	ROE	digital	ROE	KZ	ROE
ESG1	0.009^***	0.006^***	0.012^**	0.006^***	−0.103^***	0.004^***
	(8.441)	(7.191)	(2.052)	(7.228)	(−10.237)	(5.185)
digital				−0.003^***
				(−2.945)
KZ						−0.019^***
						(−23.534)
Size		0.011^***	0.222^***	0.011^***	−0.104^***	0.008^***
		(3.988)	(12.133)	(4.206)	(−2.837)	(3.264)
Growth		0.069^***	−0.012	0.069^***	−0.273^***	0.064^***
		(28.599)	(−0.875)	(28.583)	(−9.601)	(27.372)
Cashflow		0.344^***	−0.162^*	0.344^***	−13.940^***	0.087^***
		(20.729)	(−1.891)	(20.698)	(−84.069)	(4.469)
INV		−0.005	−0.245^**	−0.005	3.342^***	0.061^***
		(−0.278)	(−2.150)	(−0.317)	(15.557)	(3.736)
Board		0.001	0.065	0.001	−0.022	0.001
		(0.128)	(1.165)	(0.150)	(−0.235)	(0.171)
Top1		0.001^***	−0.001	0.001^***	0.001	0.001^***
		(4.670)	(−1.029)	(4.656)	(0.709)	(5.185)
SOE		−0.030^***	−0.094^**	−0.030^***	0.181^**	−0.025^***
		(−3.886)	(−2.136)	(−3.918)	(2.445)	(−3.536)
ListAge		−0.034^***	0.133^***	−0.034^***	1.738^***	−0.002
		(−11.707)	(5.154)	(−11.582)	(36.519)	(−0.510)
Mfee		−0.459^***	−0.494^***	−0.460^***	0.152	−0.463^***
		(−16.883)	(−2.868)	(−16.935)	(0.436)	(−17.515)
_cons	0.069^***	−0.110^*	−3.761^***	−0.120^**	2.483^***	−0.061
	(14.510)	(−1.850)	(−9.184)	(−2.024)	(3.084)	(−1.052)
时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
N	29588	29588	29588	29588	29164	29164
R^2	0.031	0.212	0.132	0.212	0.564	0.253
F	50.564	114.003	70.119	109.494	836.173	131.474

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.10.

如表2列(1)和(2)所示，本研究通过模型1回归分析了企业ESG表现对企业绩效的影响。列(1)未加入控制变量，显示ESG表现系数为0.009，显著性为1% (t = 8.441)。列(2)加入控制变量后，ESG表现系数仍显著为正，为0.006 (t = 7.115)。这支持了假设H1，即企业ESG表现对企业绩效有显著正向影响。

控制变量中，现金流比率(CashFlow)、营业收入增长率(Growth)、第一大股东持股比例(Top1)与企业绩效呈正相关，而管理费用率(Mfee)显著为负，表明管理费用率越高，企业绩效越差。具体而言，现金流比率每增加10%，企业财务绩效预计增加34.4%。

4.1.2. 数字化转型的中介机制检验

本文将数字化转型(digital)和融资约束(KZ)作为ESG表现和财务绩效之间的中介变量。

首先介绍数字化转型的中介效应，具体结果见表2的列(3)和列(4)。

验证数字化转型的中介作用步骤如下：表2列(1)、(2)验证了H1，接下来通过对模型2进行回归，研究ESG表现(ESG)对数字化转型(digital)的影响、通过对模型3进行回归，研究ESG表现(ESG)、数字化转型(digital)和企业财务绩效(ROE)之间的相关性。

表2的列(3)表明，在5%的显著性水平下，ESG的提升显著促进了企业的数字化转型程度。这一结果暗示着企业在提升ESG表现方面所做的努力可能为数字化转型的进程注入了新的动力。这可能反映了企业在可持续发展、社会责任和高效治理方面的不懈努力，这些因素可能与数字化转型所需的创新、技术采用和组织变革密切相关。因此，提升ESG表现可能不仅有助于企业的数字化转型，还可以增强企业在数字化经济中的竞争力。假设H2成立。

表2的列(4)显示，在被解释变量为企业财务绩效ROE，解释变量为ESG，加入变量数字化转型(digital)进行回归分析后，在1%的显著性水平下，ESG与企业财务绩效呈正相关关系，系数为0.006。然而，数字化水平与企业财务绩效之间却呈现1%水平上的显著负相关关系，这与数字化转型增加企业运行成本和投资金额，负向影响企业绩效有关。从中介效应检验结果可以看出，ESG可以通过促进数字化转型来提升企业的财务绩效。假设H3成立。

4.1.3. 融资约束(KZ)的中介机制检验

对融资约束(KZ)的中介机制检验及检验结果进行解释：对模型4、模型5进行回归，研究ESG表现(ESG)对融资约束(KZ)的影响、ESG表现(ESG)、融资约束(KZ)和财务绩效(ROE)之间的相关性，具体结果见表2的列(5)和列(6)。表2的列(5)显示，ESG与企业融资约束程度呈显著负相关，系数为−0.103，在1%的显著性水平上拒绝原假设。这意味着ESG能缓解企业融资约束的程度。因此假设H4通过验证。

在第二步中，被解释变量为企业财务绩效ROE，解释变量为ESG，加入变量融资约束(KZ)进行回归分析，表2的列(6)表明ESG与企业财务绩效在1%的显著性水平上呈正相关关系，系数为0.004。在加入融资约束变量后，ESG对企业财务绩效的影响依然显著，但系数有所降低。这表明ESG能够通过缓解融资约束来提升企业的财务绩效，假设H5被证明。

4.2. 内生性及稳健性检验

4.2.1. 内生性检验

这项研究运用两阶段最小二乘法(2SLS)来检验ESG对企业财务绩效影响中的内生性问题。2SLS是一种在解释变量与误差项相关时使用的统计估计方法。研究参考Eccles，R. G等人的研究，选择企业过去的ESG表现(即滞后一期的ESG)作为工具变量，以处理当前ESG表现与企业财务绩效之间的潜在内生性问题。选择这一工具变量的原因是：首先，企业的过去ESG表现与当前ESG表现高度相关，因为企业在环境、社会和治理方面的行为和政策具有延续性；其次，企业过去的ESG表现与当前的误差项不相关，因为滞后一期的ESG表现不会受到当前财务绩效的影响，确保了工具变量的外生性。在2SLS的两个阶段中，使用vce(robust)可以确保得到稳健的估计，以应对可能的异方差性影响。

如表3列(1)所示，在2SLS的第一阶段，过去的ESG表现(L.ESG)与当前ESG表现显著相关，F值为2101.308，远高于临界值，并且在1%的统计水平上显著(p值接近0)，表明这一工具变量强相关，不存在弱工具变量问题。这意味着过去的ESG表现可以有效地预测当前的ESG表现，作为工具变量是合理且有效的。

如表3列(2)所示，在第二阶段回归中，使用第一阶段预测得到的ESG来解释企业财务绩效(ROE)。结果显示，ESG的回归系数为0.016，这在1%的统计水平上显著(p值小于0.01)。上述检验结果表明，处理内生性问题后，企业ESG能够促进企业绩效的提升。

Table 3. Instrumental variable method

表3. 工具变量法

	(1) ESG	(2) ROE
L.ESG	0.607^***
	(124.117)
ESG		0.016^***
		(15.420)
Size	0.088^***	0.003^***
	(17.827)	(5.485)
Growth	−0.029^*	0.087^***
	(−1.917)	(36.531)
Cashflow	0.478^***	0.569^***
	(5.892)	(47.867)
INV	0.198^***	0.040^***
	(4.672)	(6.834)
Board	−0.079^***	0.008^**
	(−2.921)	(2.408)
Top1	−0.000	0.000^***
	(−0.140)	(10.673)
ListAge	−0.069^***	−0.011^***
	(−8.483)	(−11.866)
Mfee	−0.221^**	−0.193^***
	(−2.470)	(−15.421)
_cons	−0.034	−0.117^***
	(−0.319)	(−8.930)
时间效应	No	Yes
N	24245	24245
R^2	0.438	0.278
F	2101.308	13837.4

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.10.

4.2.2. 稳健性检验

Table 4. Robustness test

表4. 稳健性检验

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	ROE	digital	ROE	KZ	ROE
ESG1	0.006^***	0.012^**	0.006^***	−0.103^***	0.004^***
	(7.191)	(2.052)	(7.228)	(−10.237)	(5.185)
KZ					−0.019^***
					(−23.534)
_cons	−0.110^*	−3.761^***	−0.120^**	2.483^***	−0.061
	(−1.850)	(−9.184)	(−2.024)	(3.084)	(−1.052)
Size	0.011^***	0.222^***	0.011^***	−0.104^***	0.008^***
	(3.988)	(12.133)	(4.206)	(−2.837)	(3.264)
Growth	0.069^***	−0.012	0.069^***	−0.273^***	0.064^***
	(28.599)	(−0.875)	(28.583)	(−9.601)	(27.372)
Cashflow	0.344^***	−0.162^*	0.344^***	−13.940^***	0.087^***
	(20.729)	(−1.891)	(20.698)	(−84.069)	(4.469)
INV	−0.005	−0.245^**	−0.005	3.342^***	0.061^***
	(−0.278)	(−2.150)	(−0.317)	(15.557)	(3.736)
Board	0.001	0.065	0.001	−0.022	0.001
	(0.128)	(1.165)	(0.150)	(−0.235)	(0.171)
Top1	0.001^***	−0.001	0.001^***	0.001	0.001^***
	(4.670)	(−1.029)	(4.656)	(0.709)	(5.185)
SOE	−0.030^***	−0.094^**	−0.030^***	0.181^**	−0.025^***
	(−3.886)	(−2.136)	(−3.918)	(2.445)	(−3.536)
ListAge	−0.034^***	0.133^***	−0.034^***	1.738^***	−0.002
	(−11.707)	(5.154)	(−11.582)	(36.519)	(−0.510)
Mfee	−0.459^***	−0.494^***	−0.460^***	0.152	−0.463^***
	(−16.883)	(−2.868)	(−16.935)	(0.436)	(−17.515)
digital			−0.003^***
			(−2.945)
时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
N	29588	29588	29588	29164	29164
R^2	0.212	0.132	0.212	0.564	0.253
F	114.003	70.119	109.494	836.173	131.474

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.10.

参考李凯乐等[21]的研究，本文进行了稳健性分析，检验ESG表现对企业绩效的影响。分析中，将ESG变量替换为基于彭博评级的ESG1变量，同样将企业ESG评级从C至AAA赋值为1至9。

表4列(1)至列(5)显示，替换ESG为ESG1并加入控制变量后，ESG1与ROE的回归结果显著正相关，ESG1系数为0.006，在1%水平上显著。加入中介变量数字化转型(digital)和融资约束(KZ)后，结果与之前一致。

稳健性分析结果表明，无论使用哪种ESG数据，ESG表现对企业绩效的正向影响均显著。数字化转型和融资约束作为中介变量的作用也未变，证实了研究结果的稳健性，为理解ESG与企业绩效关系提供了有力证据。

4.3. ESG表现对企业财务绩效影响的异质性分析

4.3.1. 企业产权异质性

根据实际控制人和股权性质将研究样本划分为国有企业与非国有企业两大类别。如表5的分析结果显示，不论是在国有企业还是非国有企业中，企业的环境、社会和治理(ESG)表现均对其绩效产生了显著的正向影响，且这种影响在统计上达到了1%的显著水平。

值得注意的是，尽管两者都呈现出ESG与企业绩效的正相关关系，但在非国有企业中，ESG的系数高达0.006，相较于国有企业的0.003系数，几乎翻了一番。这一现象的背后，可能隐藏着多重因素。首先，非国有企业可能面临着更为激烈的市场竞争，为了在竞争中脱颖而出，它们更加注重ESG方面的投入和表现，以此来吸引投资者、消费者和合作伙伴的青睐。这种投入带来的良好声誉和品牌形象，进而促进了企业绩效的提升。其次，非国有企业在公司治理结构上可能更加灵活和高效，能够更好地将ESG理念融入企业的日常运营和管理中，从而更有效地将ESG投入转化为企业绩效的提升。

4.3.2. 区域异质性分析

企业所在地区显著影响ESG责任履行对企业价值的作用。如表6所示，东部和中部地区企业的ESG责任履行对企业价值的正向推动作用更显著。原因包括金融市场发达、融资渠道多元化、投资环境成熟；企业易获ESG投资者青睐，吸引资本流入；经济发达地区重视ESG，企业通过履行ESG责任提升长期价值和竞争力。

行业性质异质性分析显示，如表7所示，无论是重污染企业还是非重污染企业，其ESG表现都与财务绩效呈正相关关系，且这种关系在1%水平上显著。重污染企业的ESG系数为0.004，非重污染企业的ESG系数为0.007，表明非重污染企业在相同ESG表现下财务绩效提升幅度更大。这可能因为非重污染企业环境治理成本低、品牌形象好、市场竞争力强，以及获得更多政策扶持和市场机遇。

Table 5. Heterogeneity test based on the nature of property rights

表5. 基于产权性质的异质性检验

	(1) 国有企业	(2) 非国有企业
	ROE	ROE
ESG	0.003^**	0.006^***
	(1.974)	(5.740)
Size	−0.003	0.021^***
	(−0.569)	(6.506)
Growth	0.059^***	0.071^***
	(16.828)	(23.497)
Cashflow	0.349^***	0.332^***
	(12.428)	(16.505)
INV	−0.030	0.010
	(−1.169)	(0.461)
Board	0.007	0.006
	(0.565)	(0.590)
Top1	0.000	0.001^***
	(1.450)	(5.613)
SOE	0.000	0.000
	(.)	(.)
ListAge	−0.016^**	−0.034^***
	(−2.566)	(−9.128)
Mfee	−0.476^***	−0.467^***
	(−9.162)	(−14.344)
_cons	0.160	−0.374^***
	(1.431)	(−5.332)
时间效应	Yes	Yes
N	10990	18598
R^2	0.175	0.241
F	40.816	86.155

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.10.

Table 6. Heterogeneity test based on geographical distribution

表6. 基于地域分布的异质性检验

	(1) 东部	(2) 中部	(3) 西部
	ROE	ROE	ROE
ESG	0.006^***	0.009^***	0.004^*
	(6.187)	(4.166)	(1.962)
Size	0.011^***	0.002	0.008
	(3.914)	(0.389)	(1.438)
Growth	0.076^***	0.072^***	0.073^***
	(26.084)	(12.527)	(12.653)
Cashflow	0.294^***	0.378^***	0.436^***
	(16.711)	(9.862)	(11.938)
INV	−0.020	−0.003	−0.043
	(−1.163)	(−0.073)	(−1.097)
Board	0.012	0.016	−0.038^**
	(1.416)	(0.974)	(−2.252)
Top1	0.001^***	0.000	0.001^*
	(4.225)	(0.688)	(1.739)
SOE	−0.026^***	0.000	−0.037^**
	(−3.287)	(0.015)	(−2.197)
ListAge	−0.025^***	−0.041^***	−0.030^***
	(−7.206)	(−4.537)	(−3.909)
Mfee	−0.453^***	−0.529^***	−0.474^***
	(−15.230)	(−7.753)	(−7.540)
_cons	−0.153^**	0.054	0.047
	(−2.433)	(0.376)	(0.378)
时间效应	Yes	Yes	Yes
N	21055	3846	4684
R^2	0.232	0.247	0.238
F	89.316	24.734	29.239

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.10.

Table 7. Heterogeneity test based on industry characteristics

表7. 基于行业特征的异质性检验

	(1) 重污染	(2) 非重污染
	ROE	ROE
ESG	0.004^**	0.007^***
	(2.423)	(7.140)
Size	0.003	0.012^***
	(0.619)	(4.006)
Growth	0.085^***	0.061^***
	(16.589)	(22.663)
Cashflow	0.567^***	0.262^***
	(16.378)	(14.265)
INV	−0.007	−0.012
	(−0.129)	(−0.699)
Board	0.012	0.001
	(0.774)	(0.079)
Top1	−0.000	0.001^***
	(−1.579)	(6.056)
SOE	−0.030^*	−0.023^***
	(−1.776)	(−2.870)
ListAge	−0.047^***	−0.027^***
	(−6.784)	(−8.484)
Mfee	−0.628^***	−0.465^***
	(−8.411)	(−16.016)
_cons	0.075	−0.153^**
	(0.607)	(−2.280)
时间效应	Yes	Yes
N	6851	22737
R^2	0.270	0.214
F	47.993	85.457

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.10.

5. 结论和建议

5.1. 对企业的建议

国有企业应积极融入国家政策和法规，加强ESG理念在战略规划中的应用，利用自身资源和优势推动数字化转型，提升运营和管理效率，以更好地履行ESG责任。非国有企业需认识到ESG对企业绩效的正面影响，增加ESG投入，通过改善社会责任、环境保护和公司治理来提升竞争力，并抓住数字化转型的机遇，创新业务模式，增强ESG对财务绩效的正向影响。对于重污染企业，提升公司治理水平和改善企业形象是关键，以缓解环境污染带来的负面影响。非重污染企业则应保持并提升其良好的ESG表现，探索可持续发展模式，为企业创造更多价值。西部地区的企业应结合本地资源和环境特点，制定适合的ESG战略，加强与社区的互动合作，通过提升ESG战略和可持续发展意识，增强ESG表现对企业绩效的正面影响。

5.2. 对政府及监管者的建议

政府及监管者应当制定和完善相关政策法规，为企业履行ESG责任提供制度保障和支持。同时加大对西部地区企业的支持力度，推动其加快数字化转型步伐，提升可持续发展能力。对重污染企业加强监管，推动其加快数字化转型和绿色化转型的步伐，并给予适当支持。在可持续发展意识匮乏的企业和地区加强相关宣传，还可以进行政策扶持和先进奖励，推动ESG意识在企业内部扎根，推动ESG对企业财务绩效的正向推进。ESG理念的宣传和推动，在增强投资者信心的同时，也有利于可持续发展经济的繁荣，符合我国提出的“2030年前实现碳排放达峰，2060年前实现碳中和”的“双碳”可持续发展目标。

5.3. 对投资者的建议

投资者在投资决策时应充分考虑企业的ESG表现，将ESG因素纳入投资决策框架中，以实现长期稳定的投资回报。同时也应该关注企业在ESG方面的战略规划和实施情况，以及数字化转型和融资约束的影响，为投资决策提供有力支持。