1. 引言
随着经济全球化的进行以及党的二十大以来，经济在发展同时也带来了诸多的环境问题，这也就要求企业在追求经济效益的同时，也要承担起更多的环境责任[1]，因此企业披露的相关环境信息也就越来越受到关注，这不仅能反映出企业社会责任的履行情况，也间接反映了企业的可持续发展能力，环境信息也逐渐成了企业的各方利益相关者进行决策的依据[2]，根据委托代理理论、信号传递理论和利益相关者理论等，企业通过披露高质量的环境信息，向市场传递其卓越管理和低风险的积极信号，从而影响投资者、消费者、政府、员工等关键利益相关者的决策和行为。这些行为通过降低企业融资成本、提升收入、优化运营效率、获取政策红利等具体方式，最终汇集成对企业财务绩效的积极推动作用。本文将从具体案例入手，借美的集团这个家电行业龙头的信息分析企业的环境信息披露水平对于财务绩效的影响，以及其如何进行企业的优化治理，向更加可持续的运营模式转型，最终实现企业的长期的稳健的发展。基于此，提出本文的研究假设：环境信息披露对于企业的财务绩效具有正向的推动作用。
2. 文献回顾
2.1. 环境信息披露的内容、方式及动因
在环境信息披露的内容方面，早期主要集中于定性的信息，缺少图表和具体数据的支持[3]，但随着各方利益相关者对于信息披露的要求提高以及相关部门出台的关于信息披露的指引办法，当前环境信息披露的内容既包括定性的信息，也包括定量的信息[4]。
在环境信息披露的方式上，环境信息披露的方式具有多样化，主要以年度报告和社会责任报告为主[5]，不同的环境信息的披露方式也各有优劣，但并未有哪一种披露方式占据绝对主导地位，不同的行业应该在遵守国家法律法规的情况下，选择适合该行业的披露方式[6]。
在环境信息披露的动因方面，主要有内部动因和外部动因两种[7]，内部动因指推动企业进行环境信息披露的内部因素，如进行更好的环境信息披露可以降低企业和各方利益相关者的信息不对称的情况，形成企业自身的一种资源优势，从而降低信息使用者在投资和融资过程中所产生的资本成本，提升财务绩效，甚至影响股价[8]；外部动因是推动企业进行环境信息披露的外部因素，如政府的环保举措、公众的环保意识、社会的监督效果等，其中政府的环保举措对于推动企业进行环境信息披露的影响力度较大。
2.2. 理论传导机制
委托代理理论的出现是由于现代公司经营权和所有权的分离，企业的管理层(代理人)可能会因为自身的利益如短期的奖金等而损害股东(委托人)的长期利益，如忽视对于环境问题的治理、忽视环境信息的披露。因此，环境信息披露对企业的财务绩效尤为重要，首先积极的环境信息披露可以减少短视行为，披露要求迫使管理层必须关注和报告长期环境风险与绩效，从而抑制其为了短期财务目标而牺牲长期环境效益的短视行为；其次可以优化投资决策，更好地监督使管理层更可能进行有利于企业长期价值的绿色投资和创新；另外，降低代理成本，总体上，通过提高透明度，减少了股东与管理层之间的信息不对称和信任成本，提升了公司治理效率。最终企业所做的积极的环境信息披露会促使长期财务绩效的提升。
基于信号传递理论，环境信息披露在企业与外部市场之间扮演着关键的信号媒介角色。在信息不对称的环境中，企业主动披露高质量的环境信息，旨在向市场传递其卓越的管理能力、良好的风险控制意识及可持续的竞争优势。这一积极信号有助于区别于环境表现不佳的竞争者，从而有效缓解资本市场中的信息不确定性，为后续利益相关方的积极反馈奠定基础。
进而，依据利益相关者理论，该信号会触发多方利益相关者的认知与行为调整，并最终传导至企业财务绩效。投资者与债权人因感知到更低的环境风险而愿意降低资本成本；消费者因认同其环保责任而提升购买意愿与品牌忠诚度；政府与监管机构则可能给予政策倾斜与税收优惠。这些反应共同作用于企业的收入提升与成本节约，通过拓宽市场、优化融资、获得政策红利等多重路径，对企业财务绩效产生显著的积极影响。
3. 评价指标体系构建
3.1. 构建原则
多层次模糊综合评价法是一种结合了多层次分析和模糊数学理论的评价方法，主要用于解决那些评价指标众多、评价标准模糊不清、难以用精确数值表示的问题，适用于本文的情况。
本研究关于环境信息披露与财务绩效的指标选取及评分体系设计，紧密结合理论框架与研究对象的行业特性，力求科学、系统地量化两者关系。
在环境信息披露水平的指标方面，本研究依据信号传递理论，旨在构建一个能全面反映企业环境信息透明度与管理质量的综合评价体系。参考了生态环境部门的《企业环境信息依法披露管理办法》等规章制度，以及孔东民(2021)老师[9]的相关研究，考虑到案例企业(美的集团)所处的制造业特点，我们从四个维度设立一级指标：1) 环境信息披露整体信息，通过社会责任报告与环境报告的披露形式，衡量企业信息公开的基本意愿与完整性；2) 环境管理策略情况，涵盖环保理念、目标、制度体系等软性管理投入，反映企业环境管理的主动性与系统性；3) 环境业绩与治理策略情况，关注废气、废水、固废等具体污染物的治理成效，体现环境管理的实际产出；4) 环境负债披露情况，直接对标排放量等硬性指标，揭示企业面临的环境风险与合规压力。在二级指标的评分上，我们采用“0——无描述、1——定性描述、2——定量描述”的三级评分标准，该设计能有效区分信息披露的质量，定量描述因其更高的信息含量而获得最高评分。同时，我们对历年雷同、缺乏区分度的指标进行了剔除，如“是否通过年报披露”，确保了指标体系的效度与敏感性。
在财务绩效的衡量上，本研究基于利益相关者理论，认为企业的财务表现是其与各方利益相关者互动的综合结果。因此，在借鉴了杜邦分析体系的基础上，我们构建了一个涵盖偿债能力、营运能力、盈利能力与发展能力四大维度的模糊综合评判集。这13个具体财务指标能够全方位地刻画企业的财务健康状况与长期价值，同时确保计算过程可复现、结果在时间序列上可比较。
3.2. 评价集与评判集的指标选取
本文构建的美的集团财务绩效的评价集A以2015~2024年近十年为指标，A = {A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9, A10}，A1~A10分别代表2015至2024年的具体年份。
评判集是模糊综合评价法的一个关键要素，它是对评价对象可能产生的各种结果的汇总集合，本文的美的集团财务绩效的评判集V = {V1, V2, V3, V4}使用财务绩效的四大能力即偿债能力(V1)、营运能力(V2)、盈利能力(V3)和发展能力(V4)，四大能力下面还包含13个具体的财务指标，具体评判集如表1所示。
Table 1. Set of financial performance evaluation factors
表1. 财务绩效评判因素集
序号 |
指标分类 |
序号 |
指标名称 |
V1 |
偿债能力 |
1 |
流动比率 |
2 |
速动比率 |
3 |
资产负债率 |
V2 |
营运能力 |
4 |
应收账款周转率 |
5 |
总资产周转率 |
V3 |
盈利能力 |
6 |
资产报酬率 |
7 |
净资产收益率 |
8 |
营业利润率 |
9 |
成本费用利润率 |
V4 |
发展能力 |
10 |
基本每股收益增长率 |
11 |
总资产增长率 |
12 |
营业利润增长率 |
13 |
营业收入增长率 |
3.3. 模糊综合评判集的确定
由于企业在经营过程中会随着市场的变化而调整自身的经营战略和营销战略，因此企业虽保持盈利但其盈利能力可能会出现减缓，所以其收入与利润的增长率可能会出现负数，为了摆脱负值给数据观测带来的影响，同时也为了能够较为客观且直观地反映出美的集团2015年至2024年的财务绩效水平，本文采用“熵权法”对表2模糊综合评判集的数据进行进一步的处理，对数据进行标准化和非负平移的处理，而后根据指标权重计算出历年来美的集团四大能力的综合得分值，并以此建立处理后的模糊综合评判集如表3所示。
Table 2. Fuzzy comprehensive evaluation set
表2. 模糊综合评判集
序号 |
指标分类 |
序号 |
指标名称 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
V1 |
偿债能力 |
1 |
流动比率 |
1.204922 |
1.237306 |
1.323615 |
1.315823 |
1.424719 |
2 |
速动比率 |
1.059805 |
1.062085 |
1.076375 |
1.088189 |
1.199915 |
3 |
资产负债率 |
0.565113 |
0.595683 |
0.665768 |
0.649397 |
0.644 |
V2 |
营运能力 |
4 |
应收账款周转率 |
13.347955 |
11.820871 |
13.732454 |
13.391567 |
14.906704 |
5 |
总资产周转率 |
1.074504 |
0.932259 |
0.970196 |
0.984694 |
0.921381 |
V3 |
盈利能力 |
6 |
资产报酬率 |
0.12566 |
0.104974 |
0.091375 |
0.090823 |
0.091727 |
7 |
净资产收益率 |
0.24316 |
0.22996 |
0.224434 |
0.234174 |
0.235145 |
8 |
营业利润率 |
0.107749 |
0.10963 |
0.089849 |
0.09845 |
0.106691 |
9 |
成本费用利润率 |
0.127438 |
0.132283 |
0.097474 |
0.10875 |
0.119152 |
V4 |
发展能力 |
10 |
基本每股收益增长率 |
−0.380952 |
−0.442308 |
−0.453125 |
−0.52 |
−0.545455 |
11 |
总资产增长率 |
0.071076 |
0.324109 |
0.454313 |
0.062853 |
0.145067 |
12 |
营业利润增长率 |
−0.366824 |
−0.445594 |
−0.349945 |
−0.569573 |
−0.510893 |
13 |
营业收入增长率 |
−0.062305 |
−0.098041 |
−0.139769 |
−0.569573 |
−0.146691 |
序号 |
指标分类 |
序号 |
指标名称 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
2024 |
V1 |
偿债能力 |
1 |
流动比率 |
1.312271 |
1.024036 |
1.265373 |
1.119705 |
1.10586 |
2 |
速动比率 |
1.143515 |
0.817959 |
1.042224 |
0.931286 |
0.92583 |
3 |
资产负债率 |
0.655263 |
0.652464 |
0.640464 |
0.641387 |
0.62329 |
V2 |
营运能力 |
4 |
应收账款周转率 |
12.369082 |
13.850751 |
12.179257 |
11.313372 |
11.37322 |
5 |
总资产周转率 |
0.788665 |
0.879589 |
0.8139 |
0.765449 |
0.6737 |
V3 |
盈利能力 |
6 |
资产报酬率 |
0.080541 |
0.075607 |
0.074708 |
0.076158 |
0.07175 |
7 |
净资产收益率 |
0.221404 |
0.215208 |
0.196218 |
0.193605 |
0.17024 |
8 |
营业利润率 |
0.110806 |
0.097532 |
0.10108 |
0.108369 |
0.11395 |
9 |
成本费用利润率 |
0.122423 |
0.107835 |
0.11217 |
0.120238 |
0.12692 |
V4 |
发展能力 |
10 |
基本每股收益增长率 |
−0.358974 |
−0.387097 |
−0.4 |
−0.374101 |
−0.4487 |
11 |
总资产增长率 |
0.193496 |
0.076484 |
0.089211 |
0.150236 |
0.24343 |
12 |
营业利润增长率 |
−0.408719 |
−0.348274 |
−0.386172 |
−0.440976 |
−0.3609 |
13 |
营业收入增长率 |
−0.131713 |
−0.087295 |
−0.161392 |
−0.140194 |
−0.132995 |
Table 3. Fuzzy comprehensive evaluation set processed by entropy weight method
表3. 熵权法处理后的模糊综合评判集
评判集 |
A1 2015 |
A2 2016 |
A3 2017 |
A4 2018 |
A5 2019 |
A6 2020 |
A7 2021 |
A8 2022 |
A9 2023 |
A10 2024 |
偿债能力V1 |
0.17821 |
0.148045 |
0.082001 |
0.101432 |
0.139955 |
0.101722 |
0.015464 |
0.097658 |
0.058758 |
0.076871 |
营运能力V2 |
0.121055 |
0.05427 |
0.116608 |
0.108718 |
0.143958 |
0.048709 |
0.106362 |
0.046919 |
0.013939 |
0.001788 |
盈利能力V3 |
0.274328 |
0.223574 |
0.087745 |
0.129077 |
0.166017 |
0.141681 |
0.073448 |
0.07252 |
0.102712 |
0.097765 |
发展能力V4 |
0.135669 |
0.200925 |
0.270307 |
0.008255 |
0.075287 |
0.179644 |
0.138455 |
0.126163 |
0.148961 |
0.182078 |
4. 实证分析
4.1. 建立单因素评判矩阵
单因素评判矩阵是用于描述每个评价因素对于各个评价等级的隶属程度的矩阵。假设我们有i个评价因素和j个评价等级，那么单因素评判矩阵R就是一个i × j的矩阵，其中rij元素表示第i个评价因素对第j个评价等级的隶属度。本研究在建立单因素评判矩阵时，令：
则单因素评价矩阵R = rij，其中rij表示在第i年中，第j个财务指标的综合得分在当年四大能力综合得分总和中所占的比例。以此建立的单因素评判矩阵R如表4所示。
Table 4. Single-factor evaluation matrix R
表4. 单因素评判矩阵R
|
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A8 |
A9 |
A10 |
V1 |
0.25126117 |
0.236186492 |
0.147308685 |
0.291905768 |
0.266470811 |
0.215624179 |
0.046336998 |
0.284501544 |
0.181144989 |
0.214422793 |
V2 |
0.170677408 |
0.086580708 |
0.209477582 |
0.31287376 |
0.274092423 |
0.103250409 |
0.318707694 |
0.136686477 |
0.042972531 |
0.00498742 |
V3 |
0.386779498 |
0.356683163 |
0.157627353 |
0.371463846 |
0.316092206 |
0.300326864 |
0.220082762 |
0.211268426 |
0.316650738 |
0.272704197 |
V4 |
0.191281924 |
0.320549637 |
0.48558638 |
0.023756626 |
0.14334456 |
0.380798548 |
0.414872546 |
0.367543553 |
0.459231742 |
0.507885591 |
4.2. 综合评判
4.2.1. 权重的确定
本文的研究主题为美的集团环境信息披露对企业财务绩效的影响，因此我们在确定各年份指标A的重要性程度时，需要考虑到其环境信息披露的质量，又因为环境信息披露对财务绩效的影响具有滞后性，当年环境信息披露的水平通常会影响下一年的财务绩效，因此在选择环境信息披露的研究年份时需要比财务绩效的年份提前一年，即选择美的集团2014~2023年的环境信息披露水平进行研究，利用熵权法进行数据处理，得出2014~2023年的每一年所占的权重，从而确定A1~A10的权重。
在对美的集团环境信息披露水平进行评价时，我们参考其他学者的相关研究并考虑到美的集团家电制造行业的行业特点，自行建立了评价体系，从环境信息披露载体信息、环境管理披露情况、环境业绩与治理披露情况以及环境负债披露情况四个一级指标下选择二级指标，同时在对二级指标中的“是否通过年报进行环境信息披露”和“三同时制度”等历年来得分完全相同对数据观测意义不大的数据进行剔除，最终选择的指标集的如表5所示。
Table 5. Specific indicators and evaluation criteria for environmental information disclosure
表5. 环境信息披露的具体指标及评价标准
一级指标 |
二级指标 |
评价标准 |
环境信息披露载体信息 |
社会责任报告 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环境报告 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环境管理披露情况 |
环保理念 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环保目标 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环保管理制度体系 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环保教育与培训 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环保专项行动 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环境事件应急机制 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环保荣誉或奖励 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环境业绩与治理披露情况 |
废气减排治理情况 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
废水减排治理情况 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
粉尘、烟尘治理情况 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
固废利用与处置情况 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
噪声、光污染、辐射
等治理 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
清洁生产实施情况 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
环境负债披露情况 |
废水排放量 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
COD排放量 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
SO2排放量 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
CO2排放量 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
烟尘和粉尘排放量 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
工业固废物产生量 |
0 = 无描述；1 = 定性描述；2 = 定量描述(货币/数值型描述) |
Table 6. Environmental information disclosure score of Midea Group
表6. 美的集团环境信息披露得分
一级指标 |
二级指标 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
环境信息披露
载体信息 |
社会责任报告 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
环境报告 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
环境管理披露情况 |
环保理念 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
环保目标 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
环保管理制度体系 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
环保教育与培训 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
环保专项行动 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
环境事件应急机制 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
环保荣誉或奖励 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
环境业绩与
治理披露情况 |
废气减排治理情况 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
废水减排治理情况 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
2 |
2 |
1 |
1 |
粉尘、烟尘治理情况 |
0 |
0 |
2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
固废利用与处置情况 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
2 |
0 |
1 |
噪声、光污染、辐射等治理 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
0 |
0 |
1 |
清洁生产实施情况 |
0 |
2 |
0 |
2 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
环境负债披露情况 |
废水排放量 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
2 |
2 |
1 |
1 |
COD排放量 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
0 |
SO2排放量 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
0 |
CO2排放量 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
2 |
2 |
2 |
烟尘和粉尘排放量 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
2 |
工业固废物产生量 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
根据表5的评价指标，我们从美的集团社会责任报告、ESG报告和国泰安数据库中得到数据并对其2014~2023年的环境信息披露水平进行打分，得到的具体得分情况如表6所示，为了得到各年份所占的权重，同时为了能够直观反映出2014~2023年环境信息披露的水平，本文采取熵权法对表6的数据进行进一步的处理，得到的权重结果如表7所示，其中2014年所占的权重最大，2023年最小，历年的权重差异较大，这说明随着外部环境发生变革及企业自身经营策略的调整，环境信息披露的各个指标的重要性程度时也在发生变化。与此同时，我们也就得到了财务绩效评价集A的10个权重，如表8所示。
Table 7. Processing results of entropy weight method for environmental information disclosure
表7. 环境信息披露熵权法处理结果
年份 |
指标熵值 |
差异系数 |
权重 |
2014 |
0.006694 |
0.993306 |
0.334351 |
2015 |
0.746852 |
0.253148 |
0.085211 |
2016 |
0.834661 |
0.165339 |
0.055654 |
2017 |
0.778775 |
0.221225 |
0.074466 |
2018 |
0.816441 |
0.183559 |
0.061787 |
2019 |
0.570396 |
0.429604 |
0.144607 |
2020 |
0.665124 |
0.334876 |
0.112721 |
2021 |
0.892221 |
0.107779 |
0.036279 |
2022 |
0.802188 |
0.197812 |
0.066585 |
2023 |
0.915806 |
0.084194 |
0.02834 |
Table 8. Weights of financial performance evaluation indicators
表8. 财务绩效评价指标权重
财务绩效评价指标 |
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A8 |
A9 |
A10 |
权重a |
0.334351 |
0.085211 |
0.055654 |
0.074466 |
0.061787 |
0.144607 |
0.112721 |
0.036279 |
0.066585 |
0.02834 |
4.2.2. 计算评判集因素的隶属度结果
在使用模糊综合评价法选择模糊算子类型时，本文选取了加权平均型的算子类型，该类型能够最全面地保留所有评价因素的影响，最能体现综合性和补偿性，而主因素决定型和取小积型则对于评价因素中的最大值和最小值过于看重，可能会使得最后的结果过于乐观或悲观，因此，为了更全面、综合且精细地考量所有的评价因素，本文采用加权平均型M (·, V)的模糊算子类型，将矩阵A和R合成了综合评判矩阵，
，则B = A × R，最后得出的各项评判集因素的隶属度结果如表9所示：
Table 9. Membership degree results
表9. 隶属度结果
所属评判集 |
V1 |
V2 |
V3 |
V4 |
隶属度结果 |
0.2154 |
0.1752 |
0.3204 |
0.2891 |
4.3. 评判结果分析
本文借鉴了模糊综合评价法的思路，利用美的集团2014~2023的环境信息披露数据进行分析，利用熵权法计算出2014~2023年中每一年的权重，得到矩阵A；因为环境信息披露对财务绩效的影响具有一年的滞后性，因此选用美的集团2015~2024年的相关财务指标，使用熵权法计算出历年来四大能力的综合得分，得到矩阵R；而后使用加权平均型的模糊算子类型将矩阵A和R合成了综合评判矩阵，并最后最后得出各项评判集因素的隶属度结果，结果显示隶属度结果V3 > V4 > V1 > V2，即美的集团环境信息披露对财务绩效的四大能力的影响程度从大到小分别为盈利能力 > 发展能力 > 偿债能力 > 营运能力。
5. 结论
本研究旨在深入探究近十年来美的集团环境信息披露与财务绩效之间的内在联系。通过构建一个综合性的评价模型，我们不仅量化了财务绩效的动态演变，更从方法论上为理解二者关系提供了新的视角。借鉴模糊综合评价法的思路，借助确定评价因素集、构建评价等级集、确定各因素权重、建立模糊关系矩阵以及进行模糊合成运算等系统步骤，将定性与定量分析相结合，有效地处理了各影响因素和他们之间所具有的模糊性和不确定性。做到了通过多维数据来反映各评价因素与评价等级间的隶属关系，从而使得最终的评价结果更贴合实际，避免了简单线性评价的片面性，为全面、科学地评价环境信息披露对于财务绩效的影响提供了有效途径。
从模糊综合评价得出的历年权重分布来看，环境信息披露的重点和要求在过去十年间发生了显著变化。这背后反映出国家环保政策的日趋严格、社会公众环保意识的觉醒以及资本市场对环境因素的日益重视。权重的动态调整本身，就是企业外部环境压力变化的一个量化证据。
财务绩效四大能力呈现动态演化趋势，内部结构存在差异。通过对十年间隶属度结果的分析发现，企业的综合财务绩效并非线性发展，而是呈现出明显的波动性与阶段性特征。更为重要的是，四大能力的发展并不同步：盈利能力和营运能力通常是企业财务绩效的核心支撑，其隶属度变化相对稳定，但与宏观经济周期和政策导向显示出较高的关联性。偿债能力的隶属度波动可能更为显著，反映了企业财务策略的稳健性与风险偏好。成长能力的隶属度则可能展现出较大的潜力或不确定性，预示着企业未来的发展方向。这种内部结构的不均衡性表明，企业在追求整体财务绩效提升的过程中，需要关注能力建设的协调性与短板补足。
综上所述，企业财务绩效是内部多种能力动态平衡、并与外部环境信息披露要求持续互动的结果[10]。与此同时，由于本文采用案例研究的方法，其也存在一定的局限性，如其结论的普适性有待在不同行业与所有制企业中进一步检验，环境信息披露与财务绩效的指标体系虽借鉴文献，但仍包含主观判断成分，在将来可采用更客观的第三方评级数据或拓展至大样本面板数据，并引入调节变量或中介变量以更深入地揭示二者间的内在作用机制与边界条件。
未来，企业若想实现可持续发展，必须将环境责任纳入战略核心，积极适应披露要求的变化，并着力推动财务绩效四大能力的均衡、高质量发展，从而在履行社会责任的同时，夯实自身的经济基础。