1. 引言
经济增长目标是中央、省和市各级政府引领经济增长的重要工具[1]。当前的地方官员绩效考核中,“GDP增速”指标仍占有较大比重,基于这样的制度逻辑[2],地方官员倾向于设定较高的经济增长目标,并通过干预要素配置、扩大基建投资等方式追求短期增速[3],从而在地方官员绩效考核中赢得优势。地方政府的这种行为虽助推了宏观经济增长,却也导致了资源配置效率降低[4]、城乡发展出现差距[5]以及环境污染加剧[6]等各类问题,挤压企业可持续发展空间[7]。对此,中国政府强调要“统筹推进生态环境保护和经济社会发展”“构建初次分配、再分配、第三次分配协调配套的制度体系”。相关政府部门也强调要“鼓励企业更好履行社会责任,积极参与生态治理、民生建设、乡村振兴和区域协调发展”。考虑到政府、企业均面临着社会责任、环境保护和经济增长的多重压力,全面厘清经济增长目标与企业ESG表现间关联便有了现实的必要性。
理论上,经济增长目标对企业ESG表现可能存在双向影响。一方面,经济增长目标或将助推企业提升ESG表现。首先,经济增长目标有助于促进绿色共享发展,并能通过稳定经济增长速度为增进社会福祉提供物质基础[8],助力企业提升ESG表现。其次,经济增长目标有助于提高地区绿色全要素生产率,形成具有正向溢出效应的绿色发展模式[9],实现可持续发展。基于此,为抓住经济发展机遇,企业存在主动提升ESG表现以迎合市场导向的可能。另一方面,经济增长目标可能不利于企业提升ESG表现。首先,为实现经济增长目标,地方政府为了在短期内实现高的经济产出,诉诸回报周期相对短的地方基建项目[10],政府官员的阶段性发展特征可能削弱地方长期发展效益,进而诱使企业忽视环境保护,加剧污染排放[6],进而对其ESG得分产生一定负面影响。其次,为实现地区经济增长目标,地方政府可能会干预企业经营决策,引致企业产能过剩等问题[11],危及企业ESG得分。
总体来看,经济增长目标对企业ESG表现的影响存在助推和抑制的双向作用力,二者间关系仍有待于经验数据的验证。为此,本文实证研究了地级市层面经济增长目标对企业ESG表现的影响及作用机制。
2. 理论分析
理论上,经济增长目标具有促进企业绿色创新、推进企业智能制造、加强公众环境关注,进而驱动企业提升ESG表现的可能。
首先,在绿色创新方面。已有研究发现企业绿色创新既能减少企业污染排放,还有助于形成产品绿色竞争优势,进而影响企业ESG表现[12]。但在现实经济运行中,受制于资金约束等问题,企业往往缺乏绿色创新能力,这将掣肘企业提升ESG表现。但当地方政府设定经济增长目标以后,一方面,地方政府可能会积极为企业提供政策和资金支持以拉动地方经济发展,或将激励企业提升自身绿色创新水平以提高竞争优势;另一方面,在“经济发展”与“环境保护”的双重压力下,地方政府可能会加大环保技术的引进力度,构建绿色经济发展模式,进而提高地区绿色全要素生产率[8] [9],为企业绿色创新提供有利环境,助力企业提升ESG表现。
其次,在智能制造方面。地方政府为兑现其“承诺”的经济增长目标,不仅会灵活调动资源,为制造业企业推行智能制造提供资金等支持,还会采用一系列配套手段,引导企业增加创新投入、提高技术水平[13],进而推动企业智能制造发展。进一步地,智能制造发展能够在优化企业环境绩效的同时,助力企业精准把握产品需求、提升信息披露质量,进而缓解企业融资约束,助力企业提升ESG表现[14]。
最后,在环境关注方面。地方政府设定经济增长目标能够促进地方经济发展,进而提高公众环保意识。公众对环境的关注可能会影响其对企业的投资和消费倾向,这将激发企业的可持续发展意识,进而有助于增加企业绿色投资,改善企业环境绩效,提升企业ESG表现[15]。此外,经济发展将助推互联网发展水平的提高,公众接收环境状况信息的方式更加便捷,接收环境状况信息的数量也有所增加,这将进一步提高公众对环境问题的关注[16],并可能由此进一步促进企业ESG发展。
3. 研究设计
3.1. 样本选择及处理
本文以2009~2020年中国沪深A股上市公司数据作为研究样本,并对数据进行如下处理:第一,删除ST等企业样本,保留正常上市企业;第二,删除金融行业样本;第三,对相关连续型变量进行上下1%的缩尾处理。经济增长目标数据来源于各省、地级市政府门户网站的政府工作报告,企业ESG表现数据来源于Wind数据库,企业及地区层面的控制变量数据主要来自国泰安数据库(CSMAR)。
3.1.1. 企业ESG表现
本文选用华证ESG评级作为被解释变量展开分析,并参照王琳璘等(2022) [17]的研究,将企业ESG评级按照C、CC、CCC、B、BB、BBB、A、AA、AAA九个等级分别赋值为1~9,数值越大代表企业ESG表现越好[18]。
3.1.2. 经济增长目标
本文通过手动收集、整理中国地级市层面的政府工作报告,提取出其中的经济增长目标。对于以区间方式设定的经济增长目标,本文借鉴余泳泽等(2019) [19]取区间均值作为该地级市当年的经济增长目标。后续实证分析中,文章对经济增长目标做了对数处理。
3.1.3. 控制变量
企业层面控制变量分别为:企业规模size,企业总资产取对数来衡量;总资产净利润率roa;资产负债率lev;托宾Q值tobinQ;企业年龄lage,企业年龄加1取对数来衡量;企业性质soe,国企赋值为1,非国企赋值为0;双职合一dual,代表董事长与总经理兼任情况,二者兼任赋值为1,否则为0;董事会人数board。城市层面控制变量分别为:地区生产总值gdp,地区生产总值取对数来衡量;地方政府财政支出fiscal,地方政府财政支出与gdp的比值来衡量;地区城镇化率urban。
3.2. 实证模型
为实证检验经济增长目标对企业ESG表现的影响,本文构建如下OLS模型:
(1)
其中,i指代企业,j为城市,t为年份。其中,被解释变量为企业的ESG表现(esg);解释变量为地级市层面的经济增长目标(lgdptarget);Xit和
分别为企业层面和城市宏观经济层面的一系列控制变量。此外,本文还控制了企业固定效应和年份固定效应。核心解释变量lgdptarget的系数β为本文重点关注的对象,若β > 0则证实经济增长目标能提升企业ESG表现,反之则会削弱企业ESG表现。
4. 实证分析
4.1. 描述性统计
主要变量的描述性统计如表1所示,其中,esg最大值为8,最小值为1,标准差为1.10,说明企业之间的ESG表现有较明显的差距。lgdptarget的最小值为0,最大值为3.258,各城市的经济增长目标存在一定差距。各控制变量的描述性统计均在合理范围内,这与已有研究类似。
Table 1. Descriptive statistics analysis
表1. 描述性统计分析
变量名称 |
观测值 |
均值 |
标准差 |
中位数 |
最小值 |
最大值 |
esg |
19,502 |
4.10 |
1.10 |
4.000 |
1.000 |
8.000 |
lgdptarget |
19,502 |
2.19 |
0.24 |
2.140 |
0.000 |
3.258 |
size |
19,502 |
22.08 |
1.27 |
21.914 |
19.692 |
25.844 |
roa |
19,502 |
0.04 |
0.06 |
0.038 |
-0.262 |
0.200 |
lev |
19,502 |
0.43 |
0.21 |
0.417 |
0.051 |
0.941 |
tobinQ |
19,502 |
2.07 |
1.33 |
1.635 |
0.873 |
8.779 |
lage |
19,502 |
2.04 |
0.90 |
2.197 |
0.000 |
3.258 |
soe |
19,502 |
0.38 |
0.49 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
dual |
19,502 |
0.27 |
0.44 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
board |
19,502 |
10.08 |
2.63 |
9.000 |
4.000 |
26.000 |
gdp |
19,502 |
17.74 |
0.98 |
17.821 |
15.357 |
19.438 |
fiscal |
19,502 |
0.14 |
0.05 |
0.130 |
0.071 |
0.343 |
urban |
19,502 |
0.71 |
0.17 |
0.712 |
0.324 |
1.000 |
4.2. 基准回归
为探究地方政府经济增长目标对企业ESG表现的影响,本文构建模型(1)进行回归分析,结果如表2所示。其中,列(1)为未引入控制变量的估计结果;列(2)控制企业层面变量,列(3)再控制城市层面变量进行估计,结果表明经济增长目标确实能够促进企业提升ESG表现。
Table 2. Baseline regression
表2. 基准回归
VARIABLES |
(1) |
(2) |
(3) |
esg |
esg |
esg |
lgdptarget |
0.162** |
0.203*** |
0.201*** |
|
(0.063) |
(0.061) |
(0.066) |
size |
|
0.265*** |
0.265*** |
|
|
(0.017) |
(0.017) |
roa |
|
0.437*** |
0.436*** |
|
|
(0.151) |
(0.151) |
lev |
|
−0.860*** |
−0.857*** |
|
|
(0.069) |
(0.069) |
tobinQ |
|
−0.001 |
−0.002 |
|
|
(0.007) |
(0.007) |
lage |
|
−0.277*** |
−0.277*** |
|
|
(0.024) |
(0.024) |
soe |
|
0.061 |
0.061 |
|
|
(0.052) |
(0.052) |
dual |
|
−0.040* |
−0.041* |
|
|
(0.023) |
(0.023) |
board |
|
−0.026*** |
−0.026*** |
|
|
(0.003) |
(0.003) |
gdp |
|
|
0.014 |
|
|
|
(0.075) |
fiscal |
|
|
−0.420 |
|
|
|
(0.376) |
urban |
|
|
0.236 |
|
|
|
(0.171) |
常数项 |
3.732*** |
−1.040*** |
−1.401 |
|
(0.139) |
(0.391) |
(1.371) |
企业效应 |
固定 |
固定 |
固定 |
年份效应 |
固定 |
固定 |
固定 |
观测值 |
19,265 |
19,265 |
19,265 |
R2 |
0.539 |
0.560 |
0.560 |
注:括号内为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著,下同。
5. 机制分析
前文研究发现经济增长目标能够提升企业ESG表现,本部分将基于前文分析,从企业内部发展和外部反应两个维度分析其内在机制。
5.1. 内部发展:企业绿色创新与企业智能制造
在内部发展层面,本文重点关注企业绿色创新和企业智能制造在经济增长目标提升企业ESG表现这一过程中的作用。借鉴徐佳和崔静波(2020) [20],刘晓静等(2023) [14]的做法,本文以企业绿色专利数量衡量企业绿色创新(gpatent),以制造业上市公司年报中智能制造相关关键词的词频占比衡量企业智能制造(imr)。
表3列(1)结果表明经济增长目标显著促进企业绿色创新。经济增长目标不仅能够展现地方经济发展的积极信号进而激励企业提高自身绿色创新水平,还将促使地方政府加大环保技术投入以及资金支持以应对“经济发展”与“环境保护”的双重压力,进而为企业绿色创新提供有利环境,助力企业提升ESG表现。表3列(2)结果表明经济增长目标显著推动企业智能制造。经济增长目标能够为企业推行智能制造提供资金支持和政策支持,从而诱导企业增加创新投入、提高技术水平。这有助于企业精准把握产品需求信息、拓宽信息传播渠道,进而缓解企业融资约束,助力企业提升ESG表现。
Table 3. Mechanism analysis
表3. 机制分析
VARIABLES |
(1) |
(2) |
(3) |
gpatent |
imr |
mpollute |
lgdptarget |
2.403*** |
0.028*** |
10.431*** |
|
(0.779) |
(0.009) |
(2.359) |
控制变量 |
控制 |
控制 |
控制 |
企业效应 |
固定 |
固定 |
不固定 |
年份效应 |
固定 |
固定 |
固定 |
城市效应 |
不固定 |
不固定 |
固定 |
观测值 |
19,265 |
12,242 |
2053 |
R2 |
0.622 |
0.821 |
0.880 |
5.2. 外部反应:公众环境关注度
在外部反应层面,本文主要围绕公众环境关注度进行机制检验。借鉴陶云清等(2024) [15]做法,本文使用python爬取百度指数中各城市“环境污染”和“雾霾”这两个关键词的搜索量,以二者年平均搜索量衡量公众环境关注度(mpollute)。
表3列(3)结果表明经济增长目标显著提高公众环境关注度。地方政府设定经济增长目标推动地方经济发展水平提高,推动公众环保意识提升的同时还助推公众通过互联网等平台接收到更多环境相关的信息,进而提高公众环境关注度。进一步地,这将影响到公众对企业的投资和消费倾向,进而激发企业可持续发展意识,改善企业环境绩效,提升企业ESG表现。
6. 稳健性检验
6.1. 内生性检验
基准回归模型中可能存在如下内生性问题:其一,未观测因素可能同时影响经济增长目标与企业ESG表现,从而带来估计偏误。其二,ESG表现优异的企业可能反向助推区域经济发展,进而推高地方政府设定的增长目标。因此本文采用工具变量法缓解以上内生性问题。
参考黄亮雄(2021)等[21]的研究,本文构建各省份经济增长目标作为经济增长目标的工具变量(IV)。其合理性在于:一方面,省级经济增长目标越高,地方官员出于完成增长目标的动力,会主动抬升地市经济增长目标,满足工具变量相关性要求。另一方面,省级目标设定通常不受地级市目标的影响,满足工具变量外生性要求。工具变量回归结果如表4所示,在缓解内生性之后,经济增长目标仍有助于企业提升其ESG表现。
Table 4. Endogeneity tests
表4. 内生性检验
VARIABLES |
(1) |
(2) |
第一阶段 |
第二阶段 |
lgdptarget |
esg |
IV |
0.079*** |
|
|
(0.002) |
|
lgdptarget |
|
0.299** |
|
|
(0.120) |
控制变量 |
控制 |
控制 |
企业效应 |
控制 |
控制 |
年份效应 |
控制 |
控制 |
观测值 |
19,148 |
19,148 |
6.2. 排除政策干扰
本文还排除了城市绿色环保工作以及一系列为增强绿色发展意识而促进企业ESG表现的相关政策干扰。首先,表5列(1)为剔除了2016年以后的样本重新进行回归以排除《关于构建绿色金融体系的指导意见》影响的回归结果;其次,表5列(2)排除了中央环境保护督察工作(cenpect1)的干扰;表5列(3)排除了低碳试点政策(lowc)对基准回归结果的干扰。上述回归结果均显著,表明经济增长目标能够显著提升企业ESG表现,基准回归结果是稳健的。
6.3. 剔除特殊样本
为排除省会城市和副省级城市在行政等级、政策敏感等方面的特殊性带来的估计偏误,表5列(4)剔除省会城市样本;列(5)则在剔除省会城市样本的基础上还剔除了副省级城市样本。可以看到,在逐步剔除高行政级别城市样本后,经济增长目标压力(lgdptarget)对企业ESG表现的作用仍稳健显著为正。
Table 5. Robustness test of eliminating policy interference and eliminating special samples
表5. 排除政策干扰以及剔除特殊样本的稳健性检验
VARIABLES |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
esg |
esg |
esg |
esg |
esg |
lgdptarget |
0.135* |
0.198*** |
0.201*** |
0.191*** |
0.168** |
|
(0.076) |
(0.067) |
(0.066) |
(0.070) |
(0.079) |
cenpect1 |
|
0.061* |
|
|
|
|
|
(0.036) |
|
|
|
lowc |
|
|
−0.011 |
|
|
|
|
|
(0.027) |
|
|
控制变量 |
控制 |
控制 |
控制 |
控制 |
控制 |
企业效应 |
固定 |
固定 |
固定 |
固定 |
固定 |
年份效应 |
固定 |
固定 |
固定 |
固定 |
固定 |
观测值 |
10,882 |
19,265 |
19,265 |
16,672 |
11,141 |
R2 |
0.593 |
0.560 |
0.560 |
0.560 |
0.552 |
Table 6. Robustness test of Adjusted fixed effects
表6. 调整固定效应的稳健性检验
VARIABLES |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
esg |
esg |
esg |
esg |
lgdptarget |
0.201*** |
0.201*** |
0.175** |
0.201*** |
|
(0.066) |
(0.066) |
(0.069) |
(0.066) |
控制变量 |
控制 |
控制 |
控制 |
控制 |
企业效应 |
固定 |
固定 |
固定 |
固定 |
年份效应 |
固定 |
固定 |
不固定 |
不固定 |
城市–行业效应 |
固定 |
不固定 |
不固定 |
不固定 |
省份–行业效应 |
不固定 |
固定 |
不固定 |
不固定 |
年份–行业效应 |
不固定 |
不固定 |
固定 |
不固定 |
年份–城市–行业效应 |
不固定 |
不固定 |
不固定 |
固定 |
观测值 |
19,265 |
19,265 |
19,178 |
19,265 |
R2 |
0.560 |
0.560 |
0.582 |
0.499 |
6.4. 调整固定效应
在基准回归基础上,本文通过引入多维交互固定效应进一步检验经济增长目标压力(lgdptarget)对企业ESG表现的促进效应。如表6列(1)、(2)、(3)、(4)所示,在控制城市–行业、省份–行业、年份–行业以及城市–城市–行业的三维交互效应后,核心结论的促进效应仍具有高度稳健性,不受地域产业政策差异、省域行业布局特征或行业周期性波动的干扰。
7. 异质性分析
7.1. 企业性质异质性
2022年,国资委发布《提高央企控股上市公司质量工作方案》,进一步推动央企ESG建设,国企成为中国企业ESG建设的“领跑者”。甚至于当私营企业的国有股权增加时,企业ESG表现也将有所提高[22]。对此,本文对国有企业和非国有企业进行异质性分析,表7列(1)、(2)分别为国企、非国企的回归结果,结果显示经济增长目标对国有企业ESG表现促进作用更显著。其原因在于:一是国企作为国民经济平稳健康发展强有力的支撑,承担着更多推进绿色创新和智能制造的责任,以期能够在助力经济增长目标实现的同时促进环境保护,因而其ESG表现也会随之提升;二是国企的环境行为也更容易受到舆论影响[23]以及公众关注,这或将使得国企更加重视环境保护,不断推进自身ESG建设。
Table 7. Enterprise ownership heterogeneity and regional heterogeneity
表7. 企业性质异质性以及区域异质性
VARIABLES |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
esg |
esg |
esg |
esg |
lgdptarget |
0.274*** |
0.149 |
0.249** |
0.144 |
|
(0.093) |
(0.094) |
(0.098) |
(0.100) |
控制变量 |
控制 |
控制 |
控制 |
控制 |
企业固定效应 |
控制 |
控制 |
控制 |
控制 |
年份固定效应 |
控制 |
控制 |
控制 |
控制 |
观测值 |
7370 |
11,836 |
12,280 |
6985 |
R2 |
0.578 |
0.572 |
0.566 |
0.548 |
7.2. 区域异质性
本文将样本按照区域划分为东部和中西部企业分别进行回归。结果如表7列(3)、(4)所示,经济增长目标对企业ESG表现的促进作用在东部地区更显著,而中西部地区无显著影响。在经济增长目标的驱动之下,东部地区企业凭借其地理区位、基础设施、生产技术等优势,或将更快速推进企业绿色创新和智能制造,助力ESG表现的提升。而中西部地区在这方面则稍显不足。
8. 结论与启示
8.1. 研究结论
本文以2009~2020年中国上市公司为样本,将经济增长目标纳入企业ESG发展框架之内,实证检验了经济增长目标对企业ESG表现的影响。结果发现:地级市经济增长目标对企业ESG表现具有显著正向影响。机制分析发现,经济增长目标能够促进企业绿色创新、智能制造转型并加强公众环境关注,从而促进企业提升ESG表现。异质性分析表明,经济增长目标对企业ESG表现的促进效应对国有企业以及东部地区企业更为明显。
8.2. 政策启示
本文研究结论可为政府科学制定经济增长目标、推进可持续发展提供政策建议。
对于政府而言,第一,重视目标对经济社会发展的引领作用,科学合理制定经济增长目标。以目标引领并促进地方资源充分利用,为企业绿色技术研发与智能化改造提供资金支持;将ESG指标纳入地方政府绩效考核体系,激励地方官员在保障合理增速的同时,推动企业将ESG理念融入战略规划与生产流程。第二,全面提高公众环保意识,充分发挥公众监督机制。应注重公众关注对企业ESG表现的提升作用,从公众支持与信任角度引导企业深入推进ESG建设,并为缺乏经验的企业提供ESG发展可行路径。第三,优化资源配置导向,实施差异化扶持政策,重点向绿色创新活跃度低、ESG基础薄弱的区域倾斜资源,优先支持非国有企业、中西部地区企业;探索“ESG表现——信贷利率挂钩”机制,对主动披露ESG进展并持续改进的企业给予融资便利,着力降低企业ESG实践的成本和风险,实现经济增长目标与企业可持续发展的动态平衡。
对于企业而言,企业应充分认识到经济增长目标对于提升企业ESG表现的作用,积极响应地方政府相关政策。具体地,企业要利用经济增长带来的机会实现技术升级,推进绿色创新和智能制造水平的有效提升,尽可能减少对环境和社会的负面影响,平衡经济效益、环境效益以及社会效益,获取公众支持与信任,推进自身长期可持续发展。