ESG评级不确定性与企业成长性——企业数字化转型的调节作用

ESG Rating Uncertainty and Corporate Growth—The Moderating Role of Enterprise Digital Transformation

摘要: 本文以2015~2022年我国沪深A股上市公司为研究样本，选取Wind、和讯、彭博、华证和CNRDS (中国研究数据服务平台)等5家评级机构的数据构建ESG评级不确定性指标，研究了ESG评级不确定性对企业成长性的影响。研究发现，ESG评级不确定性显著降低了企业成长性，在经过一系列稳健性检验后仍然成立；机制检验发现，企业数字化转型在两者之间的关系中起着调节作用，即数字化转型程度的提高能够削弱ESG评级不确定性对企业成长性的降低作用；中介机制检验发现，ESG评级不确定性通过加剧企业融资约束和降低企业盈利能力从而降低了企业成长性；异质性分析发现当企业聘用的会计师事务所为国际四大时，ESG评级不确定性对企业成长性的影响是不显著的，而ESG表现好的企业所受到的影响小于ESG表现差的企业。

Abstract: This article takes Chinese A-share listed companies from 2015 to 2022 as research samples, selects data from five rating agencies including Wind, Hexun, Bloomberg, Huazheng, and CNRDS to construct ESG rating uncertainty indicators, and studies the impact of ESG rating uncertainty on corporate growth. Research has found that the uncertainty of ESG ratings significantly reduces the growth potential of companies, and this still holds true after a series of robustness tests. Mechanism testing found that digital transformation of enterprises plays a moderating role in the relationship between the two, that is, an increase in the degree of digital transformation can weaken the decreasing effect of ESG rating uncertainty on enterprise growth. The intermediary mechanism test found that ESG rating uncertainty reduces corporate growth by exacerbating financing constraints and lowering profitability. Heterogeneity analysis found that when a company hires accounting firms from the top four international accounting firms, the impact of ESG rating uncertainty on the company’s growth is not significant, and companies with good ESG performance are less affected than those with poor ESG performance.

1. 引言

ESG即环境(Environmental)、社会(Social Responsibility)和治理(Governance)三个维度的缩写，是一种关注企业非财务绩效的投资理念和企业评价标准，旨在衡量企业发展的可持续性，强调企业在追求经济效益的同时，也要积极履行环境保护、社会责任和公司治理等方面的义务。基于“双碳”目标，ESG理念在我国快速发展，ESG不仅成为评估企业综合水平的关键标准，而且成为贯彻“双碳”战略、推动绿色金融的重要抓手，得到全社会的高度重视和广泛关注[1]。政府进行ESG相关标准的建立，企业进行ESG信息披露，第三方评级机构收集外界相关信息对企业的ESG表现进行评价，投资者将企业ESG评级纳入投资决策，共同构建起ESG体系。然而，随着评级机构的增加，不同机构对于同一家企业的ESG评价有所不同，即导致了ESG不确定性，大大削弱了ESG数据的可靠性。陈宁和孙飞[2]对比了国内外ESG体系发展，发现国内外存在一定的差异。王凯和张志伟[3]在梳理了国内外14家著名ESG评级机构情况的基础上，对各评级机构的ESG评价体系进行对比分析，研究发现我国现有的ESG评级系统存在信息披露质量差、ESG评级结果不统一、ESG生态系统不完善等核心问题。ESG评级不确定性往往会引发负面影响，例如，ESG评级不确定性会加剧管理层短视行为[4]、放大公司股价同步性[5]、抑制企业劳动雇佣[6]和提高企业审计风险溢价[7]，也有少量研究表明不确定性的存在未必是件坏事，如董聪[8]等的研究发现ESG评级不确定性对上市公司绿色创新具有倒逼作用；ESG评级不确定性的存在促使企业进行“自救”，这种自救行为可能会缓解企业与债权人之间信息不对称的问题，提升企业发展潜力，从而降低企业债务融资成本[9]。

另一方面，企业成长性是指企业通过配置资源、管理企业运营、管理利益相关者和开拓市场等方式，促进企业不断成长的能力，它是企业能力的综合体现，直接反映了企业在市场中的竞争实力。具有强成长性的企业，通常能够迅速适应市场变化，抓住市场机遇，通过不断创新和优化产品与服务，提升客户满意度和忠诚度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。这种竞争力不仅有助于企业巩固现有市场地位，还能帮助企业拓展新的市场份额，实现可持续发展。其受到众多因素的影响，如张秀娥和杨柳的研究表明组织韧性对中小企业成长有显著正向影响[10]；陈煊和叶竹馨[11]的研究表明创业呼唤不仅能够推动创业企业成长，而且通过创业坚持推动创业企业成长；王彦萌[12]等研究发现董事网络关系嵌入和结构嵌入对企业成长均具有倒U形影响；李思慧和郑素兰[13]的研究发现中国现有ESG的实施并不有利于企业成长。

本文正是基于以上背景，研究ESG评级不确定性对企业成长性的影响，本文贡献在于：第一，虽然当前ESG评级不确定性已经受到众多学者的关注，但对其经济后果的研究较为稀缺，另一方面对于企业成长能力的影响因素相关研究尚未有学者考虑到ESG评级不确定性，本文将两者结合起来，丰富了相关文献；第二，在研究了两者之间的关系之后，本文进一步探究了其中的作用机制，以及不同类型的企业所受到的差异影响，更加深入地分析了两者之间的关系。

2. 理论分析与研究假设

随着可持续发展理念深入人心，ESG在我国得到快速发展。高ESG评级的企业往往更受投资者青睐，能够获得更多的资金支持和更低的融资成本，而ESG评级不确定性较高的企业可能面临投资者的谨慎态度，导致融资难度增加，融资成本上升。首先，ESG评级不确定性使得信息不对称加剧，不同的ESG评级机构可能采用不同的评估标准和权重，导致评级结果存在显著差异。这种不确定性增加了投资者对企业ESG表现的信息不对称程度，投资者在面对ESG评级不确定性时，往往难以准确评估企业的ESG表现和风险，从而更加谨慎地对待企业的融资请求。其次，ESG评级不确定性使得投资者信心下降，评级的不确定性可能引发投资者对企业的负面预期，降低对企业的投资信心，投资者信心的下降可能导致企业面临更高的融资成本，甚至难以获得融资。最后，ESG不确定性使企业的融资渠道受限，由于ESG评级的不确定性，投资者可能对企业的ESG表现持怀疑态度，从而限制企业的融资渠道，企业可能不得不转向更高成本的融资方式，如私募股权、高利率贷款等，这进一步加剧了企业的融资约束。融资约束的加剧限制了企业成长能力；第一，融资约束限制了企业的投资活动，特别是长期投资和创新投资，投资活动的受限可能导致企业错过市场机遇，降低市场竞争力，从而影响企业的成长能力。第二，融资约束可能导致企业面临更高的运营成本，如融资成本上升、供应链紧张等，运营成本的上升可能压缩企业的利润空间，降低盈利能力，进而影响企业的成长能力。第三，融资约束可能限制企业进行战略调整的能力，如市场扩张、产品升级等，战略调整的受限可能导致企业无法适应市场变化，错失发展机遇，从而降低企业的成长能力。ESG评级不确定性对于企业盈利能力的影响在于：第一，在ESG方面的表现是市场评价其可持续发展能力和社会责任担当的重要指标，ESG评级的不确定性可能损害企业的市场声誉，进而影响消费者的信任度，信任度的下降可能导致企业失去市场份额，降低销售收入，最终影响盈利能力。第二，融资成本的上升以及运营成本的增加都将压缩企业的利润空间，降低盈利能力。当企业盈利能力下降时，同样会面对后续投资活动以及战略调整受限等问题，使得企业成长能力下降。综合以上分析，本文提出如下假设：

H1：ESG评级不确定性降低了企业成长性。

H2：ESG评级不确定性通过加剧融资约束进而降低了企业成长性。

H3：ESG评级不确定性通过降低企业盈利能力进而降低了其成长性。

3. 研究设计

3.1. 数据来源与处理

本文选取2015~2022年我国沪深A股上市为研究样本，ESG评级分别来自Wind、和讯网、CNRDS、华证和彭博等5家评级机构的ESG数据，其余财务数据均来自于国泰安(CSMAR)数据库。为了避免异常样本的不利影响，本文对样本数据进行了如下筛选：(1) 剔除ST、PT、*ST等异常企业数据；(2) 剔除金融保险行业的上市公司；(3) 剔除重要变量缺失的样本数据；(4) 保留有两家或两家以上评级的上市公司(只有一个评级数据的公司无法计算标准差)。经过以上处理，本文共得到22,199个企业–年度数据，为避免极端值的影响，进一步对所有连续变量在1%和99%分位上进行了缩尾处理。

3.2. 变量定义及模型构建

为检验ESG评级不确定性对企业成长性的影响，本文构建如下模型：

${\text{Growth}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{ESGD}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{Controls}}_{i,t}+\text{Firm}+\text{Year}+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

在模型(1)中，${\text{Growth}}_{i,t}$ 表示i企业在t年的增长率，本文参考杜媛[14]的研究，以企业的销售收入增长率来衡量，具体算法为Growth = (当年销售收入 – 上一年销售收入)/上一年销售收入，另外，参考何瑛[15]的研究，在不影响显著性的前提下，对其进行扩大100倍处理。${\text{ESGD}}_{i,t}$ 为i企业在t年的ESG评级不确定性，Firm为企业层面的固定效应，控制了所有非时变的不可观测的企业特征对企业成长性的影响，Year为时间固定效应，控制了企业成长性的时间变化趋势，ε为随机扰动项。对于企业ESG评级不确定性的度量，本文参考周泽将等[7]的研究对企业的ESG评级不确定性进行计算，针对某一企业，第一步，从五家评级机构提供的ESG评分中两两为一组计算标准差，最多可得到10个标准差；第二步，取所有标准差的均值为该企业的ESG评级不确定性(ESGD)。除上述核心解释变量与被解释变量外，本文还选取了如下控制变量：企业规模(Size)，经营杠杆(OL)、流动比率(Liquid)、资产负债率(Lev)、托宾Q值(TobinQ)、独立性(Indep)、前五大股东持股比例(Top5)、管理层前三名薪酬(TMTPay)、上市年限(ListAge)，具体变量及定义如表1所示。

Table 1. Variable definitions and descriptions

表1. 变量定义及说明

变量名称	变量符号	变量说明
企业成长性	Growth	(当年销售收入 – 上一年销售收入)/上一年销售收入
ESG评级不确定性	ESGD	所有标准差的均值
企业规模	Size	年末总资产的自然对数
经营杠杆	OL	(净利润 + 所得税费用 + 财务费用 + 固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧 +无形资产摊销 + 长期待摊费用摊销)/(净利润 + 所得税费用 + 财务费用)
流动比率	Liquid	流动资产/流动负债
资产负债率	Lev	年末总负债/年末总资产
托宾Q值	TobinQ	(流通股市值 + 非流通股股份数 × 每股净资产 + 负债账面值)/总资产
独立性	Indep	独立董事比例
前五大股东持股比例	Top5	前五股东持股数量/总股数
管理层前三名薪酬	TMTpay	前三名高管薪酬总额的自然对数
上市年限	ListAge	Ln (当年年份 – 上市年份 + 1)

4. 实证结果与分析

4.1. 描述性统计检验

本文主要变量的描述性统计结果如表2所示。企业成长性的平均值为0.198，大于中位数0.118，说明样本企业盈利能力良好；最大值为4.429，最小值为−0.552，说明企业间成长性差异较大。ESG评级不确定性平均值为21.525，与中位数接近，最小值为5.470，最大值为32.751，说明企业的ESG评级不确定性普遍存在且较大。其余变量信息与现有研究基本一致。

Table 2. Descriptive statistical tests

表2. 描述性统计检验

变量名称	样本量	平均值	标准差	最小值	中位数	最大值
Growth	22,199	0.198	0.438	-0.552	0.118	4.429
ESGD	22,199	21.525	4.480	5.470	21.869	32.751
Size	22,199	22.405	1.315	19.990	22.221	26.628
OL	22,199	1.654	1.016	1.014	1.356	12.125
Liquid	22,199	2.423	2.174	0.261	1.723	14.766
Lev	22,199	0.413	0.194	0.056	0.406	0.882
TobinQ	22,199	2.099	1.435	0.796	1.644	13.366
Indep	22,199	0.378	0.054	0.300	0.364	0.600
Top5	22,199	0.536	0.151	0.192	0.537	0.892
TMTPay	22,199	14.750	0.682	12.899	14.696	16.919
ListAge	22,199	2.023	0.982	0.000	2.197	3.367

4.2. 基准回归分析

表3汇报了ESG评级不确定性对企业成长性的基本回归结果。第(1)~(4)列分别为逐步加入固定效应和控制变量的回归结果，可以看出，ESG评级不确定性的回归系数除第(3)列在5%水平上显著为负外，其余系数均在1%水平上显著为负，说明ESG评级不确定性显著降低了企业成长性，即ESG评级不确定性越高，其成长性越低，本文假设H1得证。除此之外，在控制变量方面，企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、托宾Q (TobinQ)和前五大股东持股比例(Top5)的回归系数显著为正，说明企业规模和托宾Q越大、资产负债率和前五大固定持股比例越高的企业成长性越高。经营杠杆(OL)和流动比率(Liquid)对企业成长性(Growth)的影响是负面的，然而，企业独立性(Indep)和上市年限(ListAge)的影响却是不显著的。

Table 3. The impact of ESG rating uncertainty on corporate growth

表3. ESG评级不确定性对企业成长性的影响

	(1)	(2)	(3)	(4)
	Growth	Growth	Growth	Growth
ESGD	−0.195^***	−0.830^***	−0.172^**	−0.787^***
	(−2.972)	(−7.461)	(−2.414)	(−7.330)
Size			2.046^***	20.639^***
			(4.527)	(11.555)
OL			−4.509^***	−4.726^***
			(−15.702)	(−11.200)
Liquid			−0.998^***	−3.344^***
			(−5.091)	(−7.765)
Lev			16.364^***	15.388^**
			(5.468)	(2.205)
TobinQ			3.522^***	1.142^**
			(12.487)	(2.248)
Indep			−2.815	−1.258
			(−0.479)	(−0.099)
Top5			−3.990	58.081^***
			(−1.619)	(5.204)
TMTPay			−1.311^**	−4.252^**
			(−2.114)	(−2.340)
ListAge			−4.269^***	−2.245
			(−9.704)	(−1.627)
Constant	24.029^***	37.826^***	4.607	−382.136^***
	(16.668)	(15.792)	(0.496)	(−9.317)
Firm	No	Yes	No	Yes
Year	No	Yes	No	Yes
N	22,199	21,681	22,199	21,681
Adj_R^2	0.0004	0.087	0.034	0.134

t statistics in parentheses; ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

4.3. 稳健性检验

4.3.1. 替换变量

第一，替换核心被解释变量，参考洪宇[16]的研究，采用企业营业收入增长率来衡量企业成长性，具体算法为：企业成长性(Growth2) = (本年度营业收入 − 上年度营业收入)/上年度营业收入。第二，替换核心解释变量，改变ESG评级不确定性的计算方法，直接计算该企业所以ESG评分的标准差(ESGD2)来衡量不确定性。替换变量后的回归结果如表4第(1)、(2)列所示，ESG评级不确定性的回归系数仍在1%水平上显著为负，与前文研究一致。

Table 4. Replacement of variables

表4. 替换变量

	(1)	(2)
	Growth2	Growth
ESGD	−0.711^***
	(−3.450)
ESGD2		−0.669^***
		(−6.875)
Size	8.356^**	20.553^***
	(2.559)	(11.491)
OL	−1.437^*	−4.774^***
	(−1.900)	(−11.287)
Liquid	−0.471	−3.345^***
	(−0.647)	(−7.770)
Lev	35.095^***	15.367^**
	(2.857)	(2.200)
TobinQ	−1.339	1.127^**
	(−1.442)	(2.214)
Indep	15.590	−1.031
	(0.656)	(−0.081)
Top5	32.484	58.174^***
	(1.289)	(5.210)
TMTPay	−17.018^***	−4.209^**
	(−4.893)	(−2.316)
ListAge	3.025	−2.116
	(1.129)	(−1.531)
Constant	77.731	−381.556^***
	(0.984)	(−9.304)
Firm	Yes	Yes
Year	Yes	Yes
N	21,681	21,681
Adj_R^2	0.372	0.134

t statistics in parentheses; ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

4.3.2. 增加更多控制变量和删减样本

第一，参考张云齐[17]的研究，对某个企业进行评级的机构数量(Num)反映了该企业ESG表现受到的关注程度，这会影响企业的行为和企业与市场之间的信息不对称，同时，评级机构数量也会与评级分歧相关，通常而言机构越多分歧越大[17]，因此对评级机构的数量进行了控制，另外进一步加入企业i在t年得到ESG评级均值这个控制变量进行重新回归，回归结果如表5第(1)列所示，ESGD的回归系数仍在1%水平上显著为负。第二，为了避免2019年底开始爆发的“世纪疫情”对本文研究可能产生的影响，本文剔除2020年及以后的样本数据重新进行回归，回归结果如表5第(2)列所示，ESGD的回归系数仍在1%水平上显著为负。以上检验结果均与前文研究一致，说明本文的研究具有稳健性。

Table 5. Adding more control variables and reducing samples

表5. 加入更多控制变量和删减样本

	(1)	(2)
	Growth	Growth
ESGD	−0.803^***	−1.261^***
	(−6.960)	(−5.801)
Size	20.701^***	27.428^***
	(11.614)	(10.388)
OL	−4.734^***	−6.002^***
	(−11.160)	(−8.460)
Liquid	−3.345^***	−3.863^***
	(−7.765)	(−6.542)
Lev	15.271^**	0.810
	(2.190)	(0.088)
TobinQ	1.144^**	−0.686
	(2.252)	(−1.142)
Indep	−1.108	3.178
	(−0.087)	(0.184)
Top5	58.116^***	76.861^***
	(5.209)	(4.571)
TMTPay	−4.218^**	−5.425^**
	(−2.319)	(−2.080)
ListAge	−2.199	3.186^*
	(−1.575)	(1.657)
Num	−0.566
	(−0.379)
MeanESG	−0.046
	(−0.425)
Constant	−379.576^***	−516.237^***
	(−9.165)	(−8.459)
Firm	Yes	Yes
Year	Yes	Yes
N	21,681	15,206
Adj_R^2	0.134	0.150

t statistics in parentheses; ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

5. 拓展分析

5.1. 企业数字化转型的调节作用

数字化转型是企业在全球数字化变革的背景下，为适应数字经济环境下企业生存发展和市场变化的需要，对企业进行的主动的、系统性、整体性的转型升级，对传统管理模式、业务模式、商业模式进行创新和重塑，能够快速调整、变通、快速迭代，以适应市场的快速变化，实现持续创新和发展。因此，本文进一步研究企业数字化转型程度在ESG不确定性与企业成长性之间的调节作用。本文参考吴非[18]等的研究，从上市企业年报中涉及“企业数字化转型”的词频统计角度来刻画其转型程度，具体包括人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术和数字技术运用五大维度的词频总和，对其取对数来衡量企业数字化转型程度。本文利用中心化后的ESG评级不确定性(ESGD)和数字化转型程度(Dcg)构造交乘项(Inter)，同时将数字化转型程度和交乘项加入模型(1)进行回归，结果如表6所示，可以看出，交乘项Inter的系数在5%水平上显著为正，与ESGD的系数符号相反，说明数字化转型程度削弱了ESG评级不确定性对企业成长性的降低作用。

Table 6. The regulatory role of enterprise digital transformation

表6. 企业数字化转型的调节作用

	(1)
	Growth
ESGD	−0.780^***
	(−7.977)
Dig	−2.704^*
	(−1.862)
Inter	0.146^**
	(2.320)
Size	20.593^***
	(17.829)
OL	−4.712^***
	(−12.872)
Liquid	−3.349^***
	(−10.059)
Lev	15.574^***
	(3.347)
TobinQ	1.152^***
	(3.217)
Indep	−1.069
	(−0.106)
Top5	56.952^***
	(9.026)
TMTPay	−4.275^***
	(−3.914)
ListAge	−2.379^*
	(−1.829)
Constant	−375.716^***
	(−13.934)
Firm	Yes
Year	Yes
N	21,653
Adj_R^2	0.135

t statistics in parentheses; ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

5.2. 中介机制检验

${\text{MV}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{ESGD}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{Controls}}_{i,t}+\text{Firm}+\text{Year}+{\epsilon }_{i,t}$ (2)

本文参考江艇[19]的研究，构建模型(2)来检验可能存在的中介机制，MV表示可能存在的中介变量(融资约束和企业盈利能力)，其余变量和模型(1)保持一致。

5.2.1. 融资约束机制

本文选取SA指数来衡量企业受到的融资约束，SA值越大，表明企业受到的融资约束越高，反之越低。回归结果如表7第(1)列所示，ESG评级不确定性(ESGD)的回归系数在1%水平上显著为正，说明ESG评级不确定性加剧了企业的融资约束，进而使得企业成长性降低，本文假设H2得证。

5.2.2. 企业盈利机制

本文选取企业ROA来衡量其盈利能力，ROA值越大，说明企业盈利能力越强，反之盈利能力越弱。回归结果如表7第(2)列所示，ESG评级不确定性(ESGD)的回归系数在1%水平上显著为负，说明ESG评级不确定性使得企业盈利能力降低，从而降低了企业成长性，本文假设H3得证。

Table 7. Intermediary mechanism inspection

表7. 中介机制检验

	(1)	(2)
	SA	ROA
ESGD	0.001^***	−0.001^***
	(7.360)	(−12.968)
Size	0.027^***	0.007^***
	(6.063)	(5.145)
OL	0.002^***	−0.013^***
	(5.065)	(−27.348)
Liquid	0.003^***	−0.001^**
	(5.207)	(−2.264)
Lev	−0.006	−0.066^***
	(−0.563)	(−11.747)
TobinQ	0.012^***	0.007^***
	(13.091)	(17.319)
Indep	0.017	0.003
	(1.085)	(0.377)
Top5	0.042^***	0.012^*
	(2.599)	(1.868)
TMTPay	−0.003^**	0.014^***
	(−1.969)	(12.709)
ListAge	−0.050^***	−0.011^***
	(−21.995)	(−9.816)
Constant	−4.405^***	−0.247^***
	(−44.657)	(−7.279)
Firm	Yes	Yes
Year	Yes	Yes
N	21,681	21,681
Adj_R^2	0.978	0.671

t statistics in parentheses; ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

5.3. 异质性分析

5.3.1. 聘请的会计师事务所是否为国际四大

本文按照该上市公司所聘用的会计师事务所是否为国际四大进行分组回归，回归结果如表8第(1)、(2)列所示。当企业聘用的会计师事务所为国际四大时，ESG评级不确定性(ESGD)的回归系数是不显著的，而在非四大组中，回归系数仍在1%水平上显著为负。对其可能的原因在于“四大”相对于“非四大”来讲，专业能力与服务质量较高，四大会计师事务所汇聚了大量具备丰富专业知识和实践经验的注册会计师、税务师、律师等高端人才，具备深厚的行业洞察力和问题解决能力，他们能够根据客户的具体需求，提供量身定制的专业服务，注重服务质量的提升，建立了严格的质量控制体系，遵循国际公认的专业标准和流程，确保每一项服务都达到高质量的标准。同时，能够为客户提供跨国、跨地区的专业服务，熟悉不同国家和地区的法律法规和会计准则，能够帮助客户在全球范围内实现合规经营和风险管理。这些都为企业成长奠定了坚实的基础，从而当企业聘用的会计师事务所为四大时，ESG评级不确定性对企业成长性的影响并不显著。

Table 8. Heterogeneity analysis

表8. 异质性分析

	(1)	(2)	(3)	(4)
	Growth	Growth	Growth	Growth
	四大	非四大	ESG表现好	ESG表现差
ESGD	−0.658	−0.804^***	−0.430^***	−1.315^***
	(−1.493)	(−7.249)	(−3.575)	(−4.648)
Size	21.213^**	21.259^***	25.780^***	26.042^***
	(2.118)	(11.098)	(7.408)	(8.399)
OL	−6.555^***	−4.656^***	−3.921^***	−5.351^***
	(−4.741)	(−10.469)	(−8.440)	(−6.369)
Liquid	4.468	−3.540^***	−2.506^***	−3.948^***
	(1.414)	(−8.034)	(−4.313)	(−5.235)
Lev	92.413^***	12.516^*	44.525^***	0.130
	(2.918)	(1.745)	(4.388)	(0.011)
TobinQ	−1.457	1.292^**	3.497^***	−1.129
	(−0.983)	(2.414)	(6.024)	(−1.377)
Indep	−28.913	−0.308	−9.977	15.491
	(−1.189)	(−0.023)	(−0.762)	(0.649)
Top5	36.188	55.139^***	19.158	105.909^***
	(0.618)	(4.761)	(1.159)	(5.301)
TMTPay	−19.358	−2.913	0.501	−7.989^***
	(−1.627)	(−1.640)	(0.202)	(−2.607)
ListAge	−2.678	−2.759^*	−8.975^***	4.829^*
	(−0.420)	(−1.892)	(−5.126)	(1.749)
Constant	−228.463	−408.831^***	−562.668^***	−465.734^***
	(−0.778)	(−9.384)	(−7.599)	(−6.763)
Firm	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
N	1380	20,254	10,044	10,662
Adj_R^2	0.152	0.137	0.214	0.129

t statistics in parentheses; ^* p < 0.1, ^** p < 0.05, ^*** p < 0.01.

5.3.2. 企业ESG表现好坏

本文按照企业ESG评级中位数进行分组回归，高于中位数的企业表明其ESG表现好，反之表明ESG表现差，其中企业ESG表现由五家评级机构的评级均值来度量。回归结果如表8第(3)、(4)列所示，ESG评级不确定性(ESGD)的回归系数均在1%水平上显著为负，为检验分组的有效性，进一步进行了组间差异系数检验，经验p值(p-Value)为0.000，说明两组之间存在显著差异，可以对比系数。通过对比系数发现，在ESG表现好的企业中，ESG评级不确定性对企业成长能力的降低作用较小，对ESG表现差的企业影响较大，其可能的原因在于：当企业的ESG表现较好时，有助于企业塑造积极的社会形象，展现其对环境保护、社会责任和良好治理的承诺，良好的ESG表现能够提升企业的品牌价值，使消费者、投资者和合作伙伴对企业产生更高的认同感和信任度。这种正面的社会评价能够转化为企业的市场竞争力，促进销售和业绩的增长；同时，员工越来越关注企业的价值观和社会责任感，他们更倾向于加入那些关注员工福利、重视环境保护和社会公益的企业，通过实施ESG战略，企业能够打造良好的工作环境和企业文化，提高员工的归属感和满意度，进而提升企业的整体绩效，吸引更多的人才加速企业成长。最后，ESG表现好也有助于拓宽企业融资渠道，越来越多的投资者开始关注企业的ESG表现，并将其作为投资决策的重要依据，企业在ESG方面的优秀表现能够吸引更多的投资者关注，降低融资成本，提高融资效率。因此当企业ESG表现较好时，ESG评级不确定性对企业成长性的影响较小。

6. 结论与建议

本文以2015~2022年我国沪深A股上市公司为研究样本，研究ESG不确定性对企业成长性的影响。研究发现，第一，ESG评级不确定性显著降低了企业成长性，在经过一系列稳健性检验后仍然成立；第二，企业数字化转型在两者之间的关系中起着调节作用，即企业数字化转型程度的提高显著削弱了ESG评级不确定性对企业成长能力的降低作用；第三，ESG评级不确定性通过加剧企业融资约束和降低企业盈利能力从而使得企业成长性降低；第三，当企业聘用的会计师事务所为国际四大时，ESG评级不确定性对企业成长性的影响是不显著的，而在ESG表现较好的企业中，这种影响小于ESG表现较差的企业。

基于以上结论，本文提出以下建议：对于企业，应努力提升ESG信息披露的整体质量，确保信息的全面性、准确性和及时性，也可通过数字化转型，能够实时追踪和分析市场数据，快速响应市场变化，调整产品和服务策略，从而保持竞争优势，保证成长性；对于投资者，应审慎面对ESG评级，由于不同评级机构在ESG评级标准和数据获取方面存在差异，投资者应综合比较多个评级机构的评级结果，以获得更全面的信息，鉴于企业数字化转型的调节作用，可以同时收集企业数字化转型相关信息来辅助决策，以弥补ESG信息的不足；对于政府，应建立符合国际标准、具有中国特色的ESG标准体系，建立健全企业ESG信息披露制度，明确披露要求和标准，另一方面可以从政策制定、资金支持、人才培养、基础设施建设等多个方面帮助企业提升数字化转型程度，帮助企业稳步成长。