绿色转型能否提升企业竞争力？——基于“言”与“行”视角

Can Green Transformation Enhance Corporate Competitiveness?—Based on a “Talking” versus “Walking” Perspective

摘要: 在“双碳”目标背景下，企业绿色转型如何影响其竞争力是学界与实务界关注的重点。本文基于信号传递与合法性理论，从“言”(年报绿色信息披露)与“行”(绿色全要素生产率)二维视角，利用2008~2022年A股上市公司数据，实证检验了绿色转型对企业市场竞争力的影响。研究发现：1) 绿色转型的“言”与“行”均能显著提升企业竞争力，且“行”的促进作用更为突出；2) 异质性分析表明，在非国有企业、重污染行业及环境规制较弱地区，“行”的边际效益更显著；而对国有企业而言，“言”的提升作用更为明显；3) 进一步的组态分析显示，“多言多行”模式能显著提升竞争力，而“多言寡行”模式则会产生负面影响；4) 融资约束在“多言多行”模式绿色转型与企业竞争力之间扮演负向调节角色，通过缓解缓解自身融资约束程度来提升企业竞争力。本研究丰富了绿色转型经济后果的文献，为识别企业“漂绿”行为提供了新思路，并对政府分类施策与企业务实转型具有启示意义。

Abstract: Against the backdrop of the “Dual Carbon” goals, how corporate green transformation affects competitiveness is a key focus in academia and practice. Based on signaling and legitimacy theory, this paper empirically examines the impact of green transformation on corporate market competitiveness from a two-dimensional perspective of “talking” (green information disclosure in annual reports) and “walking” (green total factor productivity), using data from Chinese A-share listed companies from 2008 to 2022. The findings reveal that: 1) Both “talking” and “walking” in green transformation significantly enhance corporate competitiveness, with the effect of “walking” being more pronounced; 2) Heterogeneity analysis shows that the marginal benefit of “walking” is more significant for non-state-owned enterprises, heavily polluting industries, and regions with weaker environmental regulations, whereas “talking” plays a more substantial role for state-owned enterprises; 3) Further configuration analysis indicates that the “more talking, more walking” model significantly boosts competitiveness, while the “more talking, less walking” model has a negative impact; 4) Financing constraints play a negative moderating role in the relationship between the “more talking, more walking” model and corporate competitiveness, while alleviating these constraints helps enhance competitiveness. This study enriches the literature on the economic consequences of green transformation, provides new insights for identifying corporate “greenwashing” behavior, and offers implications for government targeted policies and substantive corporate transformation.

1. 引言

传统粗放型工业模式曾是中国经济高速增长的重要动力，但其带来的资源环境代价也日益凸显，据估算相关损失可达GDP的8%~15% [1]。党的二十大报告明确指出，推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。企业作为市场经济的核心主体和环境污染的主要源头，其绿色转型成效关乎“双碳”目标的实现。然而，绿色转型对企业而言究竟是“契机”还是“危机”？新古典经济学认为，环境规制会增加企业成本，加重经营压力[2]；而“波特假说”则指出，恰当的环境规制能激发创新补偿效应，提升企业竞争力[3]。现有研究多从单一视角测度绿色转型，难以区分企业绿色承诺与实际行动的不同作用。基于此，本文创新性地从“言”(战略信息披露)与“行”(绿色全要素生产率)二维视角出发，探究企业绿色转型对竞争力的影响，对于识别实质性转型与策略性“漂绿”行为，推动高质量发展具有重要的理论与现实意义。

2. 文献综述

企业绿色转型是推动可持续发展的关键[4] [5]。现有研究主要围绕驱动因素[6] [7]、转型路径[8]与经济后果展开。在经济后果方面，学者们多关注绿色转型对企业绩效[9]、股价风险[10]的影响，且普遍采用文本分析[10]或绿色全要素生产率[11]等单一指标进行度量。

然而，企业披露的绿色战略(“言”)与实际行动(“行”)之间可能存在显著的信息不对称[12]。管理层存在策略性披露动机，可能通过“漂绿”行为误导投资者[13]。因此，单一维度难以准确刻画企业真实的绿色转型水平。本文的边际贡献在于：将“言”与“行”纳入统一分析框架，利用面板模型与分组检验，揭示二者对企业竞争力的差异化影响，并深入探讨四种披露模式下的绿色转型的情境效应，为理解绿色转型的复杂机制提供新的经验证据。

3. 理论分析与研究假设

(1) 绿色转型与企业竞争力：基于“言”与“行”的双重路径

首先，从“言”的维度，基于信号理论，高质量的环境信息披露能向市场传递企业注重长期可持续发展、具备良好管理能力的积极信号[10]。这有助于缓解信息不对称，吸引绿色偏好型投资者和消费者，提升企业声誉资本，从而获得更低的融资成本和更稳定的市场份额[14]。

其次，从“行”的维度，基于波特假说与资源基础观，实质性的绿色创新与实践(如升级环保设备、优化生产工艺)能直接提升资源利用效率，降低能耗与排污成本[15]。同时，绿色技术创新有助于企业开发新产品、开拓新市场，形成难以模仿的绿色核心竞争力，从而获取竞争优势[16]。

综上，无论是战略声明还是实际行动，均预期对企业竞争力产生正向影响。但“行”涉及资源配置与效率提升，其作用可能更为根本和显著。因此，本文提出以下假设：

H1a：企业绿色转型的“言”维度(信息披露水平)对企业竞争力有正向促进作用。

H1b：企业绿色转型的“行”维度(绿色全要素生产率)对企业竞争力有正向促进作用。

H1c：与“言”维度相比，“行”维度对企业竞争力的促进作用更强。

(2) “多言多行”的情境效应

企业“言”与“行”的一致性程度是影响竞争力提升效果的关键情境因素。当二者高度一致时，即“多言多行”，其绿色战略披露(“言”)与绿色实践绩效(“行”)能够产生协同增强效应。这不仅向利益相关者传递了强可信信号，有效提升企业声誉与合法性[14]，更反映了管理层推行实质性转型的坚定决心，确保了战略资源投入的效率。反之，“多言寡行”、“寡言多行”、“寡言寡行”的策略性披露则暴露了管理层的机会主义动机，极易被市场识别为“漂绿”行为。这种名不副实会引发严重的信任危机与合法性赤字，导致声誉受损，从而削弱甚至抵消绿色转型的潜在收益[17]。因此，本文假设：

H2：“多言多行”的绿色转型模式对企业竞争力的提升作用更显著。

(3) “多言多行”披露模式绿色转型、企业竞争力与融资约束

“多言多行”的绿色转型模式不仅直接向市场传递可信信号，还可能通过缓解企业融资约束这一关键路径间接提升其竞争力。具体而言，当企业践行“多言多行”模式时，高质量的环境信息披露能够主动向金融机构与投资者展示其绿色战略与治理水平，缓解因环境议题导致的信息不对称问题[18]。与此同时，实质性的绿色生产效率提升则提供了企业具备良好管理能力与可持续增长潜力的有力佐证。这种“言行一致”的双重信号，共同增强了利益相关者对企业长期价值与合规风险的正面预期，有助于企业获得更广泛的利益相关者认同，从而显著改善其外部融资环境，具体表现为更低的债务融资成本、更丰富的股权融资渠道以及更积极的绿色信贷支持。融资约束的缓解，使得企业能够为绿色技术创新、环保设备更新等长期投资提供充裕的资金支持，进而将这些战略资源转化为更低的生产成本、更高的产品差异化程度与更强的市场定价能力，最终实现企业竞争力的提升[19]。基于此，本文提出以下假设：

H3：企业“多言多行”披露模式绿色转型通过缓解自身融资约束程度来提升企业竞争力。

4. 研究设计

(1) 样本选择与数据来源

选取2008~2022年A股非金融类上市公司为初始样本，并进行常规数据处理(剔除ST/ST*公司、处理缺失值、对连续变量进行1%缩尾处理)。财务数据来自CSMAR数据库，年报文本来自巨潮资讯网。最终获得27,868个公司–年度观测值。

(2) 变量定义

1) 企业竞争力(Com)

企业在行业内的市场份额是企业竞争力的直接结果，因此，采用企业营业收入占所在行业总营业收入的比例衡量[20] [21]。

2) “言”(Gre_txt)：

采用文本分析法，从年报中提取113个绿色转型关键词(见附件)，并计算词频总数的自然对数[10]。关键词列表经由两名研究员独立核对，具有良好内容效度。

3) “行”(Gre_tfp)

采用DEA方法测算绿色全要素生产率，以主营业务成本、管理费用、员工人数为投入，工业增加值为期望产出，二氧化碳排放量为非期望产出[22]。

4) 控制变量

参照已有研究[20] [23]，控制了企业年龄(Age)、公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、现金流比率(Cahflow)、董事会规模(Broad)、管理层持股比例(Mshare)、股权集中度(Top10)、审计意见(Opinion)、成长性(Growth)、营业利润率(lirun)、销售费用率(Marketing)等相关变量，并引入了行业和城市固定效应。具体变量定义如表1所示。

Table 1. Variable definitions and descriptions

表1. 变量定义及说明

类别	变量名称	变量符号	变量说明
被解释变量	企业市场竞争力	Com	当年企业营业收入占行业总营业收入的比例
解释变量	企业绿色化转型“言”维度	Gre_txt	In (绿色转型相关关键词频数 + 1)
	企业绿色化转型“行”维度	Gre_tfp	绿色全要素生产率
控制变量	企业年龄	Age	In (上市年限 + 1)
	公司规模	Size	In (总资产 + 1)
	资产负债率	Lev	负债总额/资产总额
	现金流比率	Cahflow	当年经营活动产生的现金流量净额/总资产
	董事会规模	Broad	In (董事会成员人数 + 1)
	管理层持股比例	Mshare	管理层持股数量/总股本
	股权集中度	Top10	前十大股东持股比例
	审计意见	Opin	审计意见为标准无保留意见为1，否则为0
	成长性	Growth	(本期末总资产 − 上期末总资产)/上期末总资产
	营业利润率	lirun	当年营业利润/当年营业收入
	销售费用率	Marketing	当年销售费用/当年营业收入
	行业	Ind	虚拟变量
	城市	City	虚拟变量

(3) 模型设计

为检验绿色转型对企业竞争力的影响，采用个体固定效应进行验证并构建如下模型：

${\text{Com}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_txt}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (1)

${\text{Com}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_tfp}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (2)

其中i, t分别表示个体企业和年份；${\text{Gre\_txt}}_{it}$ 和${\text{Gre\_tfp}}_{it}$ 分别表示个体企业i在t年年报披露的绿色化水平和企业实际实施的绿色化水平；$Control{s}_{jit}$ 表示一系列企业层面的控制变量；${\upsilon }_{\text{d}}$ 表示行业固定效应；${\gamma }_c$ 表示城市固定效应；${\epsilon }_{it}$ 为随机扰动项。

5. 实证结果与分析

(1) 描述性统计与相关性分析

Table 2. Descriptive statistics

表2. 描述性统计

变量	均值	标准差	最小值	中位数	最大值
Com	0.127	0.081	0.021	0.112	0.461
Gre_txt	3.092	0.938	1.29	3.055	5.213
Gre_tfp	0.969	0.113	0.756	0.971	1.167
Age	2.342	0.767	0	2.485	3.367
Size	22.286	1.325	19.7	22.12	26.27
Lev	0.44	0.207	0.052	0.438	0.896
Cashflow	0.047	0.07	−0.161	0.045	0.246
Board	2.259	0.174	1.792	2.303	2.773
Mshare	0.097	0.172	0	0.0006	0.66
Top10	0.565	0.153	0.227	0.5662	0.901
Growth	0.38	1.085	−0.719	0.122	7.773
lirun	0.073	0.184	−0.914	0.068	0.592
Marketing	0.068	0.083	0	0.039	0.447

注：样本观测值为27,868。

表2的描述性统计显示，企业竞争力(Com)的均值为0.127，表明样本企业在行业内的平均市场份额为12.7%，且标准差为0.081，分布差异明显，为后续回归分析提供了必要的变异基础。核心解释变量方面，“言”(Gre_txt)的均值为3.092，而“行”(Gre_tfp)的均值接近1，二者均存在显著的分布差异，初步表明不同企业的绿色转型程度存在异质性。这与本研究的出发点相符，即企业间在绿色转型的“承诺”与“行动”上存在较大差别。表3的相关性分析表明，Gre_txt和Gre_tfp均与Com在1%的水平上显著正相关，为研究假设H1a和H1b提供了初步支持。同时，各变量间的相关系数绝对值均低于0.7，且方差膨胀因子(VIF)均值远低于10，有效排除了严重的多重共线性问题对模型估计结果的干扰。

Table 3. Correlation matrix for key variables

表3. 核心变量的相关性分析

	Com	Gre_txt	Gre_act
Com	1
Gre_txt	0.039***	1
Gre_tfp	0.040***	--	1

注：*表示P < 0.10，**表示P < 0.05，***表示P < 0.01。下同。

(2) 基准回归结果：验证“言”与“行”的双重作用

为严谨检验假设H1，表4汇报了基准回归结果。列(1)和列(3)在未加入控制变量时，Gre_txt和Gre_tfp的系数均在1%水平上显著为正。在列(2)和列(4)中引入全部控制变量及固定效应后，核心解释变量的显著性和符号均未改变，且模型拟合优度(R²)有所提升，表明模型设定稳健。具体而言，列(2)中Gre_txt的系数为0.004 (t = 4.80)，意味着企业绿色信息披露水平每提升1个单位，其市场份额平均提升0.4个百分点，假设H1a得证。列(4)中Gre_tfp的系数为0.046 (t = 5.18)，显著大于Gre_txt的系数，这表明实质性绿色转型(“行”)对企业竞争力的边际提升作用远大于策略性披露(“言”)，假设H1b和H1c均获得强有力的支持。这一发现与“波特假说”及资源基础观的预期一致，证实了绿色技术创新和效率提升才是驱动企业竞争力的根本源泉。

Table 4. Baseline regression results

表4. 基准回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	Com	Com	Com	Com
Gre_txt	0.003*** (3.84)	0.004*** (4.80)
Gre_tfp			0.031*** (3.92)	0.046*** (5.18)
Age		0.000 (0.01)		−0.001 (−0.62)
Size		−0.001 (−0.84)		−0.001 (−1.17)
Lev		0.001 (0.15)		0.002 (0.46)
Cahflow		0.004 (0.55)		0.004 (0.51)
Broad		0.001 (0.19)		0.002 (0.44)
Mshare		0.008* (1.65)		0.007 (1.43)
Top10		0.015*** (2.96)		0.016*** (3.06)
Opin		−0.002 (−0.71)		−0.002 (−0.54)
Growth		0.001* (1.71)		0.001* (1.80)
lirun		0.007* (1.82)		0.008* (1.95)
Marketing		0.003 (0.26)		0.002 (0.21)
常数项	0.058*** (8.16)	0.060*** (2.88)	0.037*** (3.48)	0.033 (1.57)
行业固定	Yes	Yes	Yes	Yes
城市固定	Yes	Yes	Yes	Yes
R^2	0.519	0.520	0.519	0.521
样本量	27,837	27,837	27,837	27,837

(3) 稳健性检验

为确保上述结论的可靠性，本研究进行了系列的稳健性检验。首先，通过替换核心变量的测度方法(如使用移动平均词频、综合绩效指标、资产贡献率)，核心变量的系数方向和显著性均未发生实质性变化。

其次，通过构建残差模型识别并剔除可能存在“异常披露”和“异常财务数据”的样本后重新回归，Gre_txt和Gre_tfp的系数依然显著为正，且数值与基准回归结果相近。

${\text{Gre\_txt}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_medtxt}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (3)

${\text{Gre\_tfp}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_medtfp}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (4)

被解释变量分别为企业披露的绿色转型相关词频数量(Gre_txt)和企业实际实施的绿色转型程度(Gre_tfp)，解释变量分别为年度行业内其他企业绿色转型披露信息的中位值(Gre_medtxt)和年度行业内其他企业实际实施绿色转型程度的中位值(Gre_medtfp)以及前文提及的控制变量。

通过模型(3)的回归结果，得出残差${\epsilon }_1$ ，当${\epsilon }_1>0$ 时，表示企业在“言”维度上绿色化转型存在异常信息披露行为，当${\epsilon }_1\le 0$ 时，表示企业绿色化披露信息是正常披露，按照企业是否存在异常信息披露行为，将样本企业划分为正常信息披露组和异常信息披露组，剔除异常信息披露组后进行回归。同理，依据模型(4)的回归结果，得出残差${\epsilon }_2$ ，当${\epsilon }_2>0$ 时，表示企业在“行”维度上绿色转型存在异常财务披露，当${\epsilon }_2\le 0$ 时，表示企业的财务数据是正常披露，根据企业是否存在异常财务数据披露行为，将企业样本划分为正常财务数据披露组和异常财务数据披露组，剔除异常财务数据披露组后进行回归，见表5。

Table 5. Robustness test results

表5. 稳健性检验回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	Com	Com	Com2	Com2	正常信息披露	正常财务数据披露
Gre_txt2	0.005*** (5.28)
Gre_tfp2		0.036*** (3.26)
Gre_txt			0.003*** (8.39)		0.005*** (3.57)
Gre_tfp				0.040*** (9.78)		0.055*** (4.82)
Age	−0.001 (−0.34)	0.001 (0.84)	−0.000 (−0.17)	0.001 (1.22)	−0.001 (−0.54)	−0.001 (−0.57)
Size	−0.001 (−1.05)	−0.000 (−0.21)	0.004*** (10.39)	0.005*** (10.96)	−0.001 (−0.57)	−0.001 (−1.16)
Lev	0.002 (0.35)	−0.001 (−0.29)	−0.035*** (−13.04)	−0.036*** (−13.47)	0.002 (0.38)	0.003 (0.58)
Cahflow	0.004 (0.54)	0.004 (0.58)	0.097*** (22.85)	0.097*** (22.89)	0.012 (1.32)	0.005 (0.56)
Broad	0.002 (0.33)	−0.001 (−0.13)	0.007*** (3.42)	0.006*** (2.93)	−0.001 (−0.21)	0.002 (0.41)
Mshare	0.007 (1.54)	0.009** (2.06)	0.006*** (2.59)	0.007*** (2.99)	0.008 (1.38)	0.009 (1.51)
Top10	0.016*** (3.01)	0.013** (2.42)	0.014*** (5.15)	0.013*** (4.97)	0.016*** (2.64)	0.024*** (3.84)
Opin	−0.002 (−0.65)	−0.002 (−0.71)	0.018*** (5.97)	0.017*** (5.82)	−0.003 (−0.84)	−0.005 (−1.12)
Growth	0.001* (1.76)	0.001* (1.71)	0.001*** (2.88)	0.001*** (2.74)	0.002** (2.29)	−0.000 (−0.43)
lirun	0.007* (1.91)	0.007* (1.77)	0.232*** (51.42)	0.232*** (51.32)	0.004 (0.67)	0.006 (1.10)
Marketing	0.003 (0.26)	−0.007 (−0.77)	0.008 (1.18)	0.009 (1.24)	0.003 (0.18)	0.009 (0.62)
常数项	0.059*** (2.84)	0.061*** (2.97)	−0.119*** (−11.98)	−0.095*** (−9.40)	0.053** (2.31)	0.029 (1.18)
行业固定	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
城市固定	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
R^2	0.521	0.537	0.733	0.734	0.523	0.530
样本量	27,868	27,868	27,868	27,868	14,063	13,794

(4) 异质性分析

基准回归揭示了整体效应，但绿色转型的影响可能因企业内外部情境而异。表6的分组回归结果揭示了深刻的异质性。产权性质上，国企的“言”(系数0.005)作用更突出，而非国企的“行”(系数0.047)效应更强，这与二者资源禀赋和核心目标差异相符：国企更依赖政策信号，非国企则更依赖市场效率。行业属性上，重污染企业的“行”系数(0.059)远高于清洁企业(0.044)，凸显了严格环境规制下，实质性转型对重污染企业生存与竞争力的极端重要性，呼应了“波特假说”的创新补偿效应。环境规制上，规制较弱地区的“行”系数(0.051)更大，表明在外部压力较小的环境下，企业主动转型更能获得先动优势。这些发现明确了绿色转型政策需“因地制宜、分类施策”的理论依据。

Table 6. Heterogeneity analysis: ownership, industry, and environmental regulation

表6. 产权性质、行业属性和环境规制强度异质性

变量	国企	非国企	重污染企业	清洁企业	环境规制强度高	环境规制强度低
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Gre_txt	0.005*** (3.46)	0.003*** (3.22)	0.005*** (3.69)	0.003*** (3.40)	0.003*** (3.47)	0.004*** (3.12)
Gre_tfp	0.042*** (2.77)	0.047*** (4.50)	0.059*** (3.35)	0.044*** (4.17)	0.039*** (3.66)	0.051*** (3.78)
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
行业固定	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
城市固定	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
R^2	0.577	0.498	0.468	0.565	0.531	0.536
观测值	12,542	15,295	8581	18,967	14,719	10,105

(5) 进一步分析：言行披露模式的深层验证

为深入探究H2，本研究通过将样本企业在同行业同年度内的“言”(Gre_txt)与“行”(Gre_tfp)分别按数值大小三等分，界定“多言/寡言”与“多行/寡行”。继而，将二者组合，生成“多言多行”(Gre_dd)、“多言寡行”(Gre_dg)、“寡言多行”(Gre_gd)、“寡言寡行”(Gre_gg)四个虚拟变量，并构建如下模型：

${\text{Com}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_dd}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (5)

${\text{Com}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_dg}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (6)

${\text{Com}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_gd}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (7)

${\text{Com}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_gg}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (8)

Table 7. Green transition and corporate competitiveness: evidence from four disclosure modes

表7. 四种披露模式下绿色转型与企业竞争力结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	“多言多行” 披露模式	“多言寡行” 披露模式	“寡言多行” 披露模式	“寡言寡行” 披露模式
	Com	Com	Com	Com
Gre_dd	0.002* (1.83)
Gre_dg		−0.003** (1.97)
Gre_gd			−0.009 (−0.44)
Gre_gg				0.021 (1.14)
Age	0.001 (0.39)	0.004* (1.72)	0.021*** (10.77)	−0.005** (−2.15)
Size	−0.001 (−0.76)	−0.000 (−0.27)	−0.211*** (−15.97)	0.011 (1.17)
Lev	−0.002 (−0.32)	−0.007 (−0.95)	0.002 (1.47)	−0.062*** (−7.60)
Cahflow	−0.008 (−0.61)	−0.003 (−0.24)	0.228*** (17.95)	0.024 (1.09)
Broad	0.001 (0.10)	−0.001 (−0.23)	0 (−0.04)	0.137** (2.33)
Mshare	0.014** (2.00)	0.013* (1.69)	0.022** (2.06)	0.027*** (3.46)
Top10	0.011 (1.51)	0.021*** (2.75)	−0.003 (−0.30)	0.036 (0.33)
Opin	0.001 (0.23)	−0.003 (−0.43)	0.007** (2.51)	−0.013 (−1.24)
Growth	0.001 (1.49)	−0.001 (−0.61)	−0.058 (−0.85)	0.055 (1.34)
lirun	0.007 (1.14)	0.009 (1.43)	−0.012 (−1.39)	0.011*** (7.57)
Marketing	0.009 (0.59)	−0.007 (−0.45)	−0.022 (−1.30)	−0.062*** (−7.60)
常数项	0.079** (2.54)	0.068** (2.26)	−0.211*** (−15.97)	0.257*** (6.58)
行业固定	Yes	Yes	Yes	Yes
城市固定	Yes	Yes	Yes	Yes
R^2	0.564	0.562	0.559	0.562
样本量	6927	6984	6962	6955

表7的结果极具启发性：仅在“多言多行”组中，绿色转型对竞争力有显著正向影响(系数0.002)；而在“多言寡行”组中，影响则显著为负(系数−0.003)，在“寡言多行”组和“寡言寡行”中影响不显著。这强有力地支持了H2，表明市场机制具备识别“漂绿”行为的能力。企业若仅停留在口头宣传而缺乏实际行动，不仅无法获益，反而会因信号失真而遭受市场的惩罚，损害其竞争力。这一发现从“言行”匹配的组态视角，深化了对绿色转型价值实现条件的理解，凸显了实质性转型的不可替代性。

(6) “多言多行”披露模式下绿色转型的机制研究

企业绿色转型能够向外界传递“利好”信号，缓解企业融资约束，进而有利于企业提升竞争力。为了验证融资约束在绿色化转型信息披露模式与企业竞争力之间的机制路径，本文构建以下模型：

${\text{Com}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Gre\_dd}}_{it}+{\beta }_2{\text{Ww}}_{it}+{\beta }_3{\text{Gre\_dd}}_{it}*{\text{Ww}}_{it}+{\beta }_j{\displaystyle \sum Control{s}_{jit}}+{\upsilon }_d+{\gamma }_c+{\epsilon }_{it}$ (9)

其中，参考邓可斌和曾海舰做法[24]，计算Ww指标作为衡量融资约束水平。经过Sobel检验，证明了企业融资约束程度发挥了中介作用，即企业“多言多行”披露模式通过缓解企业融资约束情况来提升其竞争力，见表8。

Table 8. The moderating role of financing constraints

表8. 融资约束调节效应检验

变量	(1)	(2)
	Ww	Com
Gre_dd	−0.023*** (−3.34)	0.002* (1.83)
Ww		−0.027* (−1.74)
Gre_dd*Ww		−3.456*** (−6.16)
控制变量	Yes	Yes
行业固定	Yes	Yes
城市固定	Yes	Yes
R^2	0.534	0.539
样本量	6927	6927

6. 结论与建议

本文实证检验了企业绿色转型“言”与“行”对企业竞争力的影响，并深入探讨了融资约束的双重作用，主要结论如下：1) 绿色转型的“言”与“行”均能提升企业竞争力，但“行”胜于“言”，实质性行动是竞争力的根本来源。2) 异质性分析表明，非国有企业、重污染行业及环境规制较弱地区的企业，从实质性绿色行动(“行”)中获益更多；而对国有企业，绿色宣言(“言”)的信号作用更为重要。3) “多言多行”模式能显著提升竞争力，而“多言寡行”的“漂绿”行为则会损害企业竞争力。4) “多言多行”披露模式的绿色转型可通过缓解融资约束间接提升企业竞争力。

基于结论，提出以下启示：1) 对政府及监管机构而言。一是实施差异化监管与激励：对重污染行业和非国有企业，应强化绿色技术创新的财税金融支持，设立绿色转型专项基金、推广绿色信贷贴息，直接缓解其融资约束；二是完善信息披露监管体系：建立绿色信息披露质量评估与第三方鉴证制度，对“多言寡行”企业实施重点监管与惩戒；三是构建多维政策联动机制：将企业“言行一致”程度与信用评级、政府采购资格等挂钩，形成“披露–融资–市场”的政策闭环。

2) 对企业而言。一是强化绿色战略的实质性落地：摒弃“重宣传、轻实践”策略，将绿色转型融入核心业务流程与长期发展规划；二是注重融资约束管理：积极拓展绿色融资渠道，包括绿色信贷、绿色债券等，为实质性绿色行动提供资金保障；三是主动构建“言行一致”的市场形象：通过高质量的绿色信息披露和真实的绿色绩效，赢得投资者和消费者信任，将绿色转型转化为可持续竞争优势。

附件

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NOTES

^*通讯作者。