1. 引言
习近平总书记在党的二十大报告中强调，要“积极稳妥推进碳达峰、碳中和”，坚定不移走绿色发展之路。新时代中国的绿色发展必然离不开金融支持，应利用经济金融手段合理配置资源，通过对节能减排、低碳环保项目提供融资支持等方式促进经济绿色、循环和低碳增长。2017年6月，经国务院同意，人民银行等联合发文，确定在全国五省八市开启为期五年的绿色金融改革创新试验，自政策试行以来，宏观上成效斐然。截至2022年6月末，六省(区)九地试验区绿色贷款余额达1.1万亿元，占全部贷款余额比重11.7%；绿色债券余额2388.32亿元，同比增长41.18%。这不仅有助于优化地方绿色产业结构，加快企业绿色低碳转型，也有助于提高绿色金融服务的质量和水平，汇聚多方力量共筑可持续发展蓝图。然而，绿色金融改革试验区工作的逐步推进对环境、社会和公司治理(ESG)产生了怎样的影响？绿色金融改革试验区试点试行能否为企业实现ESG目标有效“赋能”？其内在作用机制是什么？这些仍都是亟待探究且意义深刻的重大问题。
2. 文献综述
在现有研究中，国内外学者针对设立绿色金融改革创新试验区取得的成效已做出了充分的探讨。国外研究主要集中在绿色金融的定义、发展历程和对企业ESG的影响方面，国内研究则更加注重绿色金融改革试点政策和实践的分析，以及试验区对企业ESG绩效的具体影响和作用机制。
环境方面，当前认为绿色金融改革试点政策能够为企业绿色创新提供资金来源，促进企业绿色转型，提高企业的环境绩效。沈璐和廖显春[1]利用双重差分模型结合2015~2018年A股上市重污染企业的数据发现，绿色金融改革政策通过加强重污染企业的融资约束倒逼企业进行绿色转型、履行环境责任。刘小草[2]以长江经济带十一个省市作为样本，对绿色金融及环境绩效进行测度，结果表明绿色金融对环境绩效有显著的正向直接影响。此外，绿色金融试点政策影响区域环境绩效也存在区域异质性。吕银银[3]发现，绿色金融试点政策显著促进区域环境绩效提升，金融发展水平与绿色金融试点政策对区域环境绩效的促进作用成正相关。
社会方面，绿色金融改革试点政策能够促进企业承担社会责任。根据资源有限理论，企业的资源是有限的，因此在保持正常经营的情况下，通常缺乏足够的资源承担社会责任[4]。而绿色金融试点政策能够放宽企业信贷，助力企业获取更多的外部融资，为企业承担社会责任提供资金支持。然而也有学者发现，从负向激励角度看，绿色金融政策的影响使得金融机构抑制了对重污染企业的信贷，使得重污染企业经营现金流下降，通过加大环保投资力度的方式，最终提升了重污染企业的社会责任水平[5]。
治理方面，张鲜华、崔雨晴[6]发现，全面实施绿色金融试点政策后，样本企业的财务和非财务信息披露质量均有所下降，其原因是企业为获取信贷资源而迎合政策偏好，以应对绿色金融政策下严苛的融资约束。任晓姝[7]分析企业发行绿色债券后对ESG表现的影响，得出发行绿色债券的企业比发行普通债券的企业有更好的ESG表现，主要通过缓解企业融资约束、降低企业代理成本实现对ESG表现的提升。Chai SL [8]借助DID模型，研究了绿色金融试点政策的激励效应，发现该政策有利于激发技术创新和绿色企业的财务绩效。沈蕾和文秀[9]利用双重差分法评估发现，绿色金融试点政策有助于提高试验区内企业的发展效率，并且对高新技术企业的激励作用更为显著。
国内外有关绿色金融改革试验区的文献为本文研究提供了有益借鉴，但大部分学者以促进企业可持续发展为切入点，较少关注绿色金融改革试点政策对企业ESG表现的影响。基于以上考虑，本文利用2009~2022年五省部分A股上市公司数据作为关键指标，借助数据分析绿色金融改革试点政策对企业ESG评级的实质影响，旨在促进企业可持续高质量发展，优化绿色金融市场，为绿色金融改革创新试验区政策效应评估提供理论支持和实证证据，为绿色金融改革更有效地发挥指引作用提供经验支持。
3. 理论分析与研究假设
环境方面，近年来，随着企业高质量发展理念的深化，投资者不再只关注财务绩效，而更注重企业面临的环境风险和ESG的环境表现。在金融可持续发展理论下，绿色金融改革试验区的设立，通过资金的扶持与激励，包括运用绿色信贷、绿色证券、绿色保险等绿色金融工具，为环境友好型项目和企业提供了有力支撑。试验区内的金融机构通过优先贷款、贷款期限延长等优惠政策，引导资金流向绿色产业和环保项目。另一方面，绿色金融改革试验区的设立加强了试点地区环境监管力度，也提高了企业融资审批的环境标准要求[10]通过提高污染企业的融资门槛，迫使其进行绿色改革，推进产业绿色转型，进而达到保护环境的目的。在正激励与负激励的共同作用下，环保和绿色企业得以快速发展，而重污染企业的生存空间被挤压，使得绿色金融改革试验区企业有更好的ESG环境表现[11]。
社会方面，绿色金融改革试验区的设立能够通过影响资金配置来提高企业ESG的社会责任表现。一方面，根据信号传递理论，企业可以通过积极履行社会责任向外传递发展良好的信号，从而增强投资者对企业的信心，提高企业信贷的可获得性，降低权益资本成本，进而有利于积极履行社会责任的企业缓解融资约束，为企业承担社会责任提供资金支持；另一方面，波特的竞争战略理论认为，履行社会责任有利于企业在解决社会问题的同时增强竞争优势，实现可持续发展[12]。为扩大竞争优势、提升融资能力，企业会通过披露企业社会责任信息以期被放宽融资约束，从而提升企业可持续发展能力。建立绿色金融改革创新试验区会增加“两高”企业融资约束，从而倒逼企业履行社会责任[1]，进而促进企业ESG社会表现的提升。
公司治理方面，绿色金融改革试验区的设立，强调了可持续发展理念，能够倒逼企业优化内部治理结构，从而提高企业ESG表现的治理效应。为了适应可持续发展的理念，企业需要持续推进公司治理改进。资源依赖理论揭示了企业治理与外部环境之间的关系，企业与周围环境处于相互依存之中且从周围环境中吸取资源，其较多强调组织关注策略性的行为方式，其优点就在于充分给予组织以能动性。绿色金融改革试验区的设立赋予企业优秀的资源禀赋，为企业带来了可持续的竞争优势促进企业进行理性内部控制与对外部资源的合理选择。同时，由于环保信息的披露机制不健全会影响银行对企业生产是否符合绿色信贷标准的判断，绿色金融改革创新试验区内的企业会提高企业信息披露质量。作为全国领先的绿色金融改革创新试验区的企业起到了先锋示范作用，向市场传递承担社会责任信号的同时，为员工权益发展、供应链管理、客户管理、产品管理带来发展机遇，获得了社会普遍关注，而积累良好声誉，使企业进入良性循环并形成市场优势，为公司治理方向和规模奠定基础。
为进一步研究绿色金融改革创新试验区对企业ESG发展的作用，本文使用ESG评级得分表现作为指标，衡量企业的可持续发展能力，并提出以下假说：
假说：绿色金融改革创新试验区的设立对企业ESG的发展具有促进作用。
4. 研究设计
4.1. 样本选取和数据来源
考虑到兰州新区成立绿色金融改革创新试验区时间相对于其他试验区较短，新疆哈密市与昌吉州数据本文予以剔除，将五省中湖州市、衢州市、南昌市、九江市、广州市、贵阳市、安顺市及克拉玛依市8个城市作为本次研究的实验组。由于省外城市不定干扰因素多，本文以五省内除试验区的41个非试点城市作为对照组。同时考虑到政策仍然处于调整阶段，本文选择试验区成立后的四年数据来探究其政策效应，故选择2009~2022年沪深两市A股上市公司为初始样本，选择五省中企业的ESG平均得分数据及对应的企业层面的经济数据进行研究。其中，华证ESG评价体系基于ESG的核心理念和其发展历程，并结合我国市场的具体状况，从上到下构建了一个三层次的指标体系。通过对样本企业进行实证分析后发现，华证ESG评价体系具有较好的代表性及有效性。这一评价体系详细地涵盖了3个一级指标、14个二级指标、26个三级指标，以及超130个底层数据指标，涵盖了AAA-C的九个评级等级。在考虑我国的ESG信息公开体系的基础上，华证ESG指标在其设计阶段借鉴了国外主流的ESG体系框架，并对各项指标的适用性进行了深入的论证。除了那些不适用或数据难以获取的指标外，华证还加入了具有中国特色的指标，例如扶贫和社会责任报告证监会的处罚措施等。因此考虑到覆盖的企业数量和指标的设计，华证ESG评级为我们提供了相当有价值的参考依据。
因此本文选取Wind资讯金融数据库中华证ESG评级数据考察样本中上市公司在环境表现(E)、社会责任(S)与公司治理(G)三个方面的综合表现[13]。其余企业财务数据均来自国泰安数据库(CSMAR)。剔除主要变量缺失的样本，共获得3153家企业的26,497个样本观测值，为减少极端值影响，在1%和99%水平上对连续型变量进行缩尾处理。
4.2. 模型构建和变量定义
为了研究绿色金融改革试验区的设立对ESG评级的影响，本文根据城市是否试点，定义实验组为实施绿色金融改革创新试验区的8个城市，对照组为五省内的其他非试点城市。本文采用双重差分模型测度绿色金融改革试验区政策对企业ESG发展的影响，计量模型如下：
(1)
其中，i表示企业个体，t表示年份，
不可观测的随机变量代表个体异质性，
为随个体和时间而改变的扰动项。模型中各变量解释如表1所示：
Table 1. Explanation of variables
表1. 变量解释
| 变量类型 |
变量名称 |
变量代码 |
变量定义 |
| 被解释变量 |
企业ESG评级得分 |
ESG |
华政ESG评级数据平均得分 |
| 解释变量 |
处理变量 |
Treat |
实验组为1，对照组为0 |
| 时间变量 |
Time |
2017年之前为0，之后为1 |
| 绿色金融改革创新试验区净效应 |
Treat * Time |
Treat * Time交叉项表示的试点政策的净效应 |
| 控制变量 |
企业规模 |
Size |
企业期末资产总额取自然对数 |
| 企业发展能力 |
TobinQ |
市值A/资产总计 |
| 董事会规模 |
Board |
董事会人数取自然对数 |
| 流动比率 |
Liquid |
流动资产/流动负债 |
| 有形资产占比 |
Tangible |
(资产总计 − 无形资产净额 − 商誉净额)/资产总值 |
| 股东资金占用水平 |
Occupy |
大股东资金占用/第二类代理成本 |
4.3. 描述性统计分析
Table 2. Descriptive statistical results
表2. 描述性统计结果
| 变量名称 |
观测值 |
均值 |
标准差 |
最小值 |
中位数 |
最大值 |
| ESG |
26,755 |
4.1447 |
0.9336 |
1 |
4 |
8 |
| Size |
26,755 |
22.2625 |
1.3112 |
19.3166 |
22.0638 |
26.4522 |
| TobinQ |
26,755 |
2.0267 |
1.3384 |
0.8024 |
1.6106 |
15.6066 |
| Board |
26,755 |
2.1355 |
0.1974 |
1.6094 |
2.1972 |
2.7080 |
| Liquid |
26,755 |
2.4765 |
2.9433 |
0.2361 |
1.6132 |
35.5011 |
| Tangible |
26,755 |
0.9173 |
0.0924 |
0.4522 |
0.9494 |
1 |
| Occupy |
26,755 |
0.0158 |
0.0229 |
0.0000 |
0.0080 |
0.1870 |
表2列示了主要变量的描述性统计结果。从被解释变量来看：样本企业ESG评级得分(lnESG)的均值为4.1447，略高于中位数4，说明本文所选取企业的ESG评级得分集中于4.1447分，在市场中处于中游水平。
从控制变量来看：企业规模(Size)均值为22.2625，与中位数22.0638较接近，表明本文所选取的样本公司规模差异不大。企业发展能力(TobinQ)均值为2.0267，大于中位数1.6106，说明企业整体价值水平较高；同时最小值为0.8024，最大值为15.6066，说明企业价值和发展能力存在一定差异，不同企业的企业价值差异较大，整体较为分散。董事会人数(Board)标准差较低，为0.1974，说明各企业治理维度差异较小。流动比率(Liquid)标准差较大，为2.9433，且极差为35.2650，表明不同企业流动比率存在较大的差异。有形资产占比(Tangible)均值为0.9173，较接近中位数0.9494和最大值1，说明样本企业的有形资产占比大多集中于90%以上，有形资产占比较高。资金占用水平(Occupy)均值为0.0158，略高于中位数0.0080。
5. 实证分析
5.1. 基准结果分析
Table 3. Baseline regression result
表3. 基准回归结果
| 变量名 |
(1)ESG |
(2)ESG |
| Treat * Time |
0.1166*** |
0.1126*** |
|
(2.6113) |
(2.5787) |
| Size |
|
0.1908*** |
|
|
(10.2130) |
| TobinQ |
|
−0.0067 |
|
|
(−1.0582) |
| Board |
|
−0.0786 |
|
|
(−1.2270) |
| Liquid |
|
0.0225*** |
|
|
(7.3219) |
| Tangible |
|
0.5867*** |
|
|
(5.3620) |
| Occupy |
|
−2.2520*** |
|
|
(−6.4127) |
| Constant |
4.1349*** |
−0.4893 |
|
(1407.5168) |
(−1.0354) |
| 是否加入控制变量 |
No |
Yes |
| 年份/省份/行业/个体固定效应 |
Yes |
Yes |
| 样本量 |
26,497 |
26,497 |
| R-squared |
0.567 |
0.577 |
其中，*p < 0.1，**p < 0.05，***p < 0.01，下表同。
根据上述构建的基准模型，本部分主要考察绿色金融改革创新试验区的建立对上市公司ESG评级得分的影响，估计结果如表3所示。表3的回归结果表明，绿色金融改革创新试验区的建立在一定程度上对试点地区的ESG评级得分起到了正向促进作用。
其中，第(1)列为控制了个体、行业、省份、时间但未加入控制变量的固定效应模型估计结果。第(2)列为纳入企业层面和宏观层面控制变量后的估计结果。考虑到稳健性和R2，后续分析主要基于列(2)的实证结果。数据显示，绿色金融改革创新试验区净效应(Treat * Time)的估计系数均在1%水平上正向显著，绿色金融改革创新试验区的建立在一定程度上对试点地区的ESG评级得分又显著的正向影响。这意味着，设立绿色金融改革创新试验区有利于提高企业ESG评级得分，假设1得到验证。
可以发现，绿色金融改革创新试验区的建立在一定程度上推动了企业ESG评级得分的提高，该试验区的建立，使得企业ESG评级得分提升了约11.26%。故假说得到验证。
5.2. 稳健性检验
5.2.1. 平行趋势检验
本文进行加入控制变量的平行趋势检验，采用如下做法，将试验区设置成实验组，非试验区设置为对照组保留年份变量和每年五省内试验区和非试验区的企业平均ESG评级得分，将得分放在y轴，年份为x轴。其中，虚线表示对照组，实线表示实验组，如图1所示。
Figure 1. Results of parallel trend test
图1. 平行趋势检验结果
在2017年之前，对照组与实验组之间的差异较小，且基本上呈现出对照组高于实验组的情况；在2017年之后，实验组均高于对照组，且在2017年之后上升速度较快，二者差距逐渐加大，在2020年差距最大，本文认为2020年，在已有政策基础上，各试验区创新性地在标准、监管、激励等领域制定出全新政策文件，进一步规范绿色金融改革体制机制，促进绿色金融加快发展，绿色金融改革创新试验区的成立的短期政策效应最为显著。由此可以说明，检验结果满足平行趋势假设。
5.2.2. 安慰剂检验
一方面，为了检验企业ESG评级得分是否存在因时间变动而带来的增长效应，并排除未观测到的城市样本特性对回归结果的影响，另一方面，为了进一步排除其他未知因素对试点地区选择的影响，确保本文所得研究结论是由绿色金融改革创新试验区的建立引起的，本文在所有的26,497个样本中随机抽取123个样本作为“伪实验组”进行安慰剂检验，并将该随机抽样过程重复500次，将其与时间虚拟变量的乘积作为核心解释变量重新进行回归，从图2中可以看出，模型的回归系数分布都集中在0附近，可见随机抽样后的样本组合对ESG评级得分没有产生影响，由此可以得出，基准回归中通过参与方式区分实验组和对照组的回归结果是稳健的。因此，本文所得结论可以通过安慰剂检验，即：绿色金融改革创新试验区的建立对试点地区企业ESG评级得分的影响与其他未知因素的因果关系不大。
5.2.3. PSM-DID
为了降低绿色金融改革创新试验区与非试验区之间存在的系统性差异对DID方法产生的影响，缓解内生性问题，本文进一步采用双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)对前文结果进行稳健性检验。结果表明前文结论稳健。由表4可知，交乘项Treat * Time的回归系数至少在1%的置信水平上显著为正。这与表3的结果基本一致，说明前文结论仍具有稳健性。
Figure 2. 500 placebo tests
图2. 500次安慰剂检验结果
Table 4. Differentially inclined score matches results
表4. 双重差分倾向得分匹配结果
| 变量名 |
PSM-DID |
| Treat * Time |
0.1166*** |
|
(2.6113) |
| Constant |
4.1349*** |
|
(1407.5168) |
| R-squared |
0.567 |
| N |
26,497 |
6. 进一步研究——异质性
6.1. 企业所有制异质性
考虑到不同所有权性质的企业可能存在不同的特征，本文将总样本划分为国有企业和非国有企业两个子样本，以探讨不同所有权性质下企业绿色金融改革创新试验区的设立对ESG评级得分的影响，结果如表5所示。
双重差分项系数在非国有企业子样本中为负，而在国有企业子样本中为正且高度显著。这一结果表明了，在企业所有制层面上，绿色金融改革创新试验区政策对企业的ESG评级得分的影响确实存在异质性，绿色金融改革创新试验区能更加显著地促进国有企业的提高ESG评级得分。相比于非国有企业，
Table 5. Regression results of enterprise ownership heterogeneity
表5. 企业所有制异质性回归结果
| 变量名 |
国有ESG |
非国有ESG |
| Treat * Time |
0.1235** |
−0.0184 |
|
(2.0014) |
(−0.2957) |
| Size |
0.2047*** |
0.2296*** |
|
(8.2039) |
(7.7525) |
| TobinQ |
−0.0019 |
0.0061 |
|
(−0.2390) |
(0.5877) |
| Board |
−0.0685 |
0.0052 |
|
(−0.8512) |
(0.0535) |
| Liquid |
0.0147*** |
0.0287*** |
|
(4.4304) |
(3.7012) |
| Tangible |
0.4830*** |
0.2719 |
|
(4.0001) |
(1.0300) |
| Occupy |
−2.3575*** |
−1.6948*** |
|
(−5.2919) |
(−3.1224) |
| Constant |
−0.7020 |
−1.3145* |
|
(−1.1357) |
(−1.7247) |
| 是否加入控制变量 |
Yes |
Yes |
| 年份/省份/行业/个体固定效应 |
Yes |
Yes |
| 样本量 |
16,989 |
9970 |
| R-squared |
0.568 |
0.639 |
国有企业由于具有政府背景，其高级管理层和决策层人员由政府任命，从而在环境保护和绿色发展的政策执行上被赋予更多的关注，也常被要求承担更多的社会责任，具有明显的政策响应刚性，故表现出比非国有企业更高的承担社会责任倾向[14]。对于非国有企业而言，由于在规模和股东结构上和国有企业的差异，以及非国有企业和金融机构间的信息不对称性，使得这些企业在向外部寻求资金支持时，受到的融资约束更大、融资成本更高，故绿色金融改革创新试验区的国有企业更有可能促进企业ESG评级得分的提高。
6.2. 企业行业性质异质性
绿色金融是金融发展新模式，它基于改善环境、节能减排和实现可持续发展的理念为核心来规范金融活动。由于非重污染行业和重污染行业在处理污染方法与技术层面上有显著的差异，绿色金融改革创新试验区对两个行业的影响程度也存在差异。本文将样本分为重污染行业组和非重污染行业组，以检验绿色金融改革创新试验区的建立对不同行业性质企业ESG评级得分的差异化影响。
结果如表6所示。双重差分项系数在重污染行业企业子样本中在1%的置信水平上显著为正，而在非重污染行业企业子样本中并不显著，这表明绿色金融改革创新试验区更有助于促进重污染行业企业的
Table 6. Regression results of enterprise industry heterogeneity
表6. 企业行业异质性回归结果
| 变量名 |
重污染行业ESG |
非重污染行业ESG |
| Treat * Time |
0.1320*** |
0.1297 |
|
(2.7597) |
(1.2024) |
| Size |
0.2119*** |
0.1414*** |
|
(9.7961) |
(3.4190) |
| TobinQ |
−0.0018 |
−0.0245 |
|
(−0.2672) |
(−1.5323) |
| Board |
−0.1120 |
−0.0325 |
|
(−1.5241) |
(−0.2493) |
| Liquid |
0.0231*** |
0.0195** |
|
(7.0826) |
(2.1609) |
| Tangible |
0.5253*** |
0.7952*** |
|
(4.3373) |
(2.8655) |
| Occupy |
−1.9771*** |
−3.8075*** |
|
(−5.0326) |
(−4.9431) |
| Constant |
−0.8339 |
0.3302 |
|
(−1.5176) |
(0.3150) |
| 是否加入控制变量 |
Yes |
Yes |
| 年份/省份/行业/个体固定效应 |
Yes |
Yes |
| 样本量 |
20,693 |
5762 |
| R-squared |
0.589 |
0.576 |
ESG评级得分的提高。可能是因为八地推出的绿色金融改革创新政策针对重污染行业提出了逐步减少“两高一剩”行业贷款规模和占比等一系列限制型的政策需求、遏制污染性投资和淘汰传统产业落后产能等等，重污染企业相对于非重污染企业有更多的政策限制，为获得绿色创新政策带来的政策优惠，重污染企业会更重视其在环境，社会以及公司治理绩效。
6.3. 企业地区异质性
在考虑地区异质性时，将样本划分为东部、中部、西部地区三大类。在划分样本的基础上，借助模型(1)进行回归分析，探究政策对不同地区企业ESG表现的影响。由表7可知，试点政策的实施对东部地区产生的促进作用在1%的显著性水平上显著，对中部和西部地区的促进作用不显著。其原因可能是东部地区在经济发展过程中，具有较高的科技投入，企业获取融资的范围更加广泛。中西部地区在绿色金融基础设施、科技投入方面相对欠缺，地方政策落实情况可能存在不足。
7. 政策与建议
本文以2009~2022年浙江、江西、广东、贵州、新疆五省A股上市公司为研究样本，实证检验了绿色金融改革创新试验区对于企业ESG评级得分的影响。研究发现，绿色金融改革创新试验区对于企业
Table 7. Regression results of enterprise regional heterogeneity
表7. 企业地区异质性回归结果
| 变量名 |
东部地区ESG |
中部地区ESG |
西部地区ESG |
| Treat * Time |
0.2000*** |
−0.0262 |
−0.0941 |
|
(3.7017) |
(−0.2512) |
(−1.0182) |
| Size |
0.1822*** |
0.1940*** |
0.2256*** |
|
(7.7746) |
(4.0048) |
(4.8183) |
| TobinQ |
−0.0106 |
0.0284 |
−0.0125 |
|
(−1.4202) |
(1.3433) |
(−0.9432) |
| Board |
−0.0502 |
−0.3800** |
0.0764 |
|
(−0.6515) |
(−2.1701) |
(0.5258) |
| Liquid |
0.0208*** |
0.0218*** |
0.0299*** |
|
(5.8009) |
(2.7719) |
(3.5707) |
| Tangible |
0.5596*** |
0.9977*** |
0.5005** |
|
(4.2880) |
(3.2320) |
(1.9810) |
| Occupy |
−1.9733*** |
−3.1332*** |
−2.4026*** |
|
(−4.7231) |
(−3.5001) |
(−2.9023) |
| Constant |
−0.2874 |
−0.4737 |
−1.5835 |
|
(−0.4918) |
(−0.3765) |
(−1.3314) |
| 是否加入控制变量 |
Yes |
Yes |
Yes |
| 年份/省份/行业/个体固定效应 |
Yes |
Yes |
Yes |
| 样本量 |
0.576 |
0.607 |
0.587 |
| R-squared |
18,812 |
3485 |
4183 |
ESG评级得分具有正向作用。进一步考察企业异质性特征对ESG评级得分的影响发现，相比较于非国有企业、非污染行业企业和中部、西部地区，ESG评级得分对国有企业、污染行业企业和东部地区的正向影响更显著。基于研究结论，本文提出如下政策建议：
对于政府来说提出以下建议，一、激发企业绿色创新活力。企业在发展过程中必然会面临技术升级的挑战。在这一过程中，应充分发挥政府的引导作用：一方面，通过创新政策、减税降费等多措并举，激发企业内生动力，增强企业创新动能；一方面，针对传统“两高”企业，应大力推动其绿色转型升级，促进企业可持续发展。二、建立并完善国内绿色金融标准体系。绿色金融标准体系是促进绿色金融有序发展的重要工具。目前我国绿色金融标准不统一，行业间差异较大；ESG信息披露标准覆盖面小，强制性约束较少；绿色项目技术评估标准不完善。基于我国绿色金融标准存在的问题，一是要完善绿色金融产品标准，在现有绿色信贷分类标准下细化技术识别标准；二是借鉴欧美国家经验，密切关注绿色金融发展新趋势，不断融入国际标准；三是做好风险管控，将环境、社会、治理要求纳入金融机构的管理流程和管理体系；四是健全绿色金融信息披露机制，提升企业ESG信息披露的广度和深度，提升信息价值。
对于金融机构来说，加快完善绿色金融产品的种类，为投资者参与金融交易提供更多选择，同时优化绿色金融业务激励政策。充分利用金融机构作为市场融资服务主体的地位，加强绿色信贷、绿色债券、绿色理财、碳金融等绿色金融产品的组合与创新，为企业提供多层次、多渠道的资金来源，推动其实现绿色转型；同时，通过提供优惠利率、降低贷款门槛等激励措施，鼓励企业积极参与ESG实践。此外，金融机构还应要求企业披露ESG相关信息，包括环境风险、社会责任、公司治理等方面的内容。这有助于推动企业提高透明度，加强ESG管理，进而提升企业的社会形象和竞争力；通过加强风险管理，将企业的ESG表现纳入信贷审批、投资决策等流程，对ESG表现不佳的企业进行限制或惩罚。这有助于倒逼企业加强ESG管理，降低环境风险，实现可持续发展。
对于企业来说，企业在经营管理中应重视ESG理念，ESG不仅仅是在单一的企业社会责任维度的可持续理念，其更是涵盖企业对社会、环境以及公司内部治理的多维度可持续理念。在当下企业面临着社会转型所带来的压力，需要加快绿色金融产品和服务的创新，这是企业在绿色金融经济发展的源头活水，通过创新提高企业的竞争力，吸引更多社会资本投入，增加企业绿色发展的长期融资渠道从而为技术创新提供资金，形成良性循环，以ESG理念强化企业的创新绩效提升企业的经济竞争能力；建立支持企业绿色发展的长效机制，绿色金融改革创新试验区企业自觉披露ESG信息，同时促进绿色金融绩效提高，合理配置信贷资源向能耗低、污染低、排放低的部门倾斜，促进效益最大化；提高企业的环保意识和责任感，坚持社会效益与经济效益并重，增加企业绿色良好声誉。
基金项目
江苏省大学生创新创业训练计划一般项目：“‘双碳’目标下绿色金融改革创新对企业可持续发展的影响及作用机制分析”(202310304171H)；
江苏高校哲学社会科学研究一般项目：“绿色金融改革创新驱动经济绿色转型的作用机理与综合绩效评估”(2023SJYB1688)。
NOTES
*共同第一通讯作者。