资本市场开放对企业ESG表现的引导作用：来自“沪港通”的经验证据

The Influence of Stock Market Liberalization on Corporate ESG Performance: Evidence from “Shanghai-Hong Kong Stock Connect”

摘要: 企业ESG表现的提升不仅有利于经济高质量发展，而且有利于国内企业按照更高的标准走向国际，实现更高水平的“走出去”。研究选取了2011年至2020年间在中国A股市场上市的企业为研究对象，同时以2014年启动的沪港通交易制度作为特定事件，探讨资本市场开放对企业环境、社会和治理(ESG)表现的影响。研究结果表明：资本市场开放有利于提升企业ESG表现水平。在经过一系列稳健性检验后，该结论依然成立。异质性分析表明，国有企业和非重污染企业的ESG表现提升更为明显。机制研究表明，资本市场的开放性能够通过减轻企业的融资限制并改善投资者构成，进而提高企业的ESG表现。进一步分析表明，资本市场开放对企业的环境和公司治理表现的提升更为显著，对企业社会责任表现不显著。此外，“董监高”具有海外背景以及高质量外部审计有利于提升企业ESG表现。

Abstract: The improvement of corporate ESG performance not only benefits the high-quality development of the economy but also facilitates domestic companies to achieve higher standards and go global, realizing a higher level of “going out”. This paper, based on the initial sample of listed companies on the A-share market in China from 2011 to 2020, and utilizing the implementation of the Shanghai-Hong Kong Stock Connect trading system in 2014, investigates the relationship between capital market openness and corporate ESG performance. The results show that capital market openness is beneficial to improving the level of corporate ESG performance. After various robustness checks, this conclusion remains valid. Heterogeneity analysis indicates that ESG performance improvements are more significant for state-owned enterprises and non-polluting companies. Mechanism analysis suggests that capital market openness alleviates corporate financing constraints and optimizes investor structures, thereby improving corporate ESG performance. Further analysis indicates that capital market openness has a more significant impact on environmental and corporate governance performance, but does not have a significant impact on corporate social responsibility performance. Additionally, the presence of “directors, supervisors, and managers” with overseas backgrounds and high-quality external audits is beneficial for enhancing corporate ESG performance.

1. 引言

当前，经济增长与自然环境矛盾不断凸显。ESG (环境、社会和公司治理)投资理念作为社会责任投资的延伸，其旨在强调在投资决策中兼顾经济回报与道德、环境及可持续发展的投资理念。2023年中央金融工作会议明确强调：“要着力推进金融高水平开放，确保国家金融和经济安全。坚持‘引进来’和‘走出去’并重，稳步扩大金融领域制度型开放，提升跨境投融资便利化”¹。在中国金融对外开放的背景下，A股资本市场扮演了不可或缺的角色。自2014年落地的沪港股票市场交易互联互通机制(简称沪港通机制)被视为中国A股市场对外开放的关键策略。这对于增进中国A股市场企业的ESG表现以及推动经济高质量发展具有举足轻重的实践意义。一方面，资本市场开放的核心内容为放松或取消资本流动的限制，使得海外投资者能够参与并进行市场活动，进一步吸引外部资本进入[1]。企业获得资金支持后，融资约束问题会得到缓解，进而更有余力地关注企业低碳转型与绿色创新、员工福利计划以及公益事业。另一方面，外部投资者可通过买卖股票等市场交易的方式对管理层的决策行为产生影响[2]。投资者会将资金配置于与其价值观相符的投资标的中，通过投入资本促进实现特定的社会或环境目标，如推动经济的去碳化进程[3]。

鉴于此，本文为了缓解新冠肺炎疫情的干扰，选择2011年至2020年中国A股上市企业作为初始研究样本，并借助2014年实行的沪港通交易制度实施这一重要事件，考察资本市场开放与企业环境、社会和治理(ESG)表现的关系。其次，考察资本市场开放是否会通过融资约束和优化投资者持股结构来影响企业ESG表现。进一步地，本文将探讨资本市场开放对企业ESG表现分项的影响以及在董事、监事及高级管理人员(以下简称“董监高”)具有海外背景和外部高质量审计作用下的调节效应。本文的实际贡献在于：首先，丰富了资本市场开放与ESG表现的相关理论研究。其次，本文从缓解融资限制和优化投资者构成两个层面出发，探究资本市场的开放如何对企业的ESG表现产生影响，以揭示相关的路径机制，这也为相关领域的研究提供了新的视角和深度。

2. 理论分析与研究假设

沪港通交易制度实施的背景下，新兴资本市场与成熟资本市场的融合过程将产生溢出效应，随着更多境外投资者的加入，将为我国资本市场带来全新的投资理念和策略[4] [5]。企业管理层可以吸收成熟市场在风险管理、企业治理、信息披露等方面的成熟经验和先进理念。与此同时，随着全球视野的拓宽，理性的境外投资者不仅带来资本的注入，更重要的是，他们将自身对于良好公司治理的高标准要求和对投资决策理性分析的严谨态度带入新兴市场。这些因素共同作用下，有望促进新兴资本市场企业在公司治理等方面的改革、创新以及投入，进而提升整个市场企业的ESG表现。另一方面，企业的ESG评级表现，已经成为国内外众多投资机构在衡量企业的潜在成长性、筛选潜在投资标的以及指引资金流向时不可或缺的重要参考依据[6] [7]。鉴于此，企业会更加重视并积极提高自身在环境保护、社会责任和治理结构方面的表现，以此来获得利益相关者的广泛支持和认可。通过这种方式，企业不仅能够在激烈的市场竞争中稳固自己的地位，还能够吸引更多的投资，从而为自身的持续发展和扩张提供强有力的支持。因此，本文提出假设H1。

H1：与没有资本市场开放相比，资本市场开放对我国上市企业ESG表现具有促进作用。

资本市场通过何种渠道影响企业ESG表现？为此，将从企业内部融资约束与外部投资者结构两个维度进行详细分析。

企业筹集资金主要通过两种方式，一是借助银行等第三方金融机构实施的间接融资策略，二是发售股票、债券、票据等金融证券直接向大众筹集资金。企业获取融资的机会与其市场形象有着紧密的关联[8]，声誉能在信息传播、资本获取、以及社会责任感方面产生显著效应。企业声誉的正面效应进一步对其融资支持力度、信贷评级以及降低融资限制方面产生积极影响[9]。因此，企业可能会出于满足融资需求的考量，通过加强环境、社会及治理(ESG)表现来实施“印象管理”策略。此外，资本市场开放有利于境外资金的引入，能够在一定程度上缓解企业的融资约束[1]。通过引导外资流入国内市场，不仅扩大了资本的来源，为企业提供了更多获取资金的途径；同时，还有效减轻了企业的资金筹集成本，包括股权融资成本和债券融资成本[10] [11]。因此，本文提出假设H2。

H2：资本市场开放会通过缓解企业的融资约束问题来提升其ESG表现。

我国资本市场的开放有利于优化投资者结构[12]，发挥有效外部监督功能。ESG投资理念起源于国外，多年来不断地发展和完善已使其深入人心。对于境外整体市场和投资者而言，ESG践行与表现也成为他们对企业的重要标准之一[13]。一方面，随着A股市场迈向国际化舞台时，境外投资者的参与不仅催生了其国际化的发展道路，同时也推动了A股市场的规范化运作[5]。这一过程直接或间接地向内地资本市场传递了成熟而理性的国际投资理念，进一步促使企业加大对ESG的重视，并担负起对各利益相关方的责任。另一方面，境外投资者对企业的长期发展持有较高的关注度，随着资本市场的逐步开放，他们有机会介入内地企业的管理活动中来。这种参与不仅有助于缩小信息上的差异和解决委托代理的问题，而且能有效地限制管理层采取的机会主义策略[14]，这会通过外部监督提高企业的治理质量。并且共同机构投资者能够通过治理效应与协同效应，有效提升企业的ESG实践水平[15] [16]。因此，本文提出假设H3。

H3：资本市场开放会通过优化资本市场的投资者结构来提升企业ESG表现。

3. 研究设计

3.1. 模型设定

为了评估A股资本市场开放对企业ESG表现提升的作用，较为简单的方法是通过比较资本市场开放前后企业ESG表现的差异来判断，但是由于除政策事件本身之外还有大量因素会同时影响企业ESG表现，这些都会干扰政策评估的结果。所以，本文采用双重差分法来处理评估过程中的内生性问题。

本文选用2014年实施的沪港股票市场交易互联互通机制(以下简称沪港通)作为准自然实验²。基于这次准自然实验，可以将纳入买卖规定范围的股票标的作为实验组，未纳入买卖范围的股票标的作为对照组。实证模型设定如下：

${\text{ESG}}_{i,t}={\alpha }_0+{\beta }_1{\text{Treat}}_i\times {\text{Post}}_t+{\beta }_2{\text{Controls}}_{i,t}+{\mu }_t+{\delta }_{ind}+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

上式中，下标i、t和ind分别为企业、年份和行业标识；核心解释变量为交乘项${\text{Treat}}_i\times {\text{Post}}_t$ ，${\text{Treat}}_i$ 和${\text{Post}}_t$ 分别表示处理变量和政策冲击变量；${\text{Treat}}_i$ 用于识别哪些企业在2014年后纳入沪港通标的，对纳入标的的企业赋值为1 (作为实验组)，对未纳入标的的企业赋值为0 (作为对照组)；${\text{Post}}_t$ 用于标识政策实验的前后，若年份t在2014年之前(包含2014年)，则${\text{Post}}_t$ 赋值为0，若年份t在2014年之后，则${\text{Post}}_t$ 赋值为1；${\text{Controls}}_{i,t}$ 为一系列控制变量，用于控制企业的异质性；${\mu }_t$ 表示年份固定效应，用于去除时间趋势的影响；${\delta }_{ind}$ 表示行业固定效应，用于控制行业层面不随时间变化的因素对企业ESG表现的影响；${\epsilon }_{i,t}$ 表示随机误差项。此外，需要特别说明式(1)与DID基本模型设定有所不同的是，模型中不再单独加入${\text{Treat}}_i$ 和${\text{Post}}_t$ 这两项，是因为处理变量${\text{Treat}}_i$ 不随时间改变，政策冲击变量${\text{Post}}_t$ 与企业的行业无关，两者分别被行业固定效应${\delta }_{ind}$ 和时间固定效应${\mu }_t$ 所吸收，所以不再单独控制。所以本文重点关注交乘项${\text{Treat}}_i\times {\text{Post}}_t$ 的估计系数${\beta }_1$ ，其反映了实验组企业和对照组企业在资本市场开放(沪港通交易制度设立)前后的ESG表现差异。

3.2. 样本选择与数据来源

本文为了缓解新冠肺炎疫情的干扰，选择2011年至2020年中国A股上市企业作为初始研究样本。为了使得研究样本更加合理，本文对初始研究样本进行如下处理：(1) 剔除了ST企业、退市企业以及金融类企业；(2) 剔除在2014年及以后上市的企业；(3) 剔除了2014年首次进入沪港通买入标的，但后续又退出的企业。经筛选后共获得1380家企业，13,616个企业年度样本。其中，处理组为沪港通标的企业共193家，共1905个企业年度样本。企业财务数据来自Wind数据库和CSMAR数据库，企业ESG表现数据来自华证评级机构以及彭博社。

3.3. 变量设定

²参见网址：https://www.gov.cn/gongbao/content/2014/content_2729578.htm。沪港通是指上海证券交易所和香港联合交易所有限公司建立技术连接，使内地和香港投资者可以通过当地证券公司或经纪商买卖规定范围内的对方交易所上市的股票。

对于如何进行衡量企业ESG表现，国内外学者多采用第三方评级机构所发布的ESG评级作为代理变量进行实证研究。ESG评级是基于环境保护、社会责任和公司治理这三大维度来度量企业的可持续发展的指标。此外，华证ESG评级相较于其他机构，可追溯的时间更早且更为完善。所以本文采用华证ESG评级赋值结果作为企业ESG表现的代理变量³。其次，为了消除企业之间的差异性可能会对ESG表现所造成的影响，本文选取以下控制变量加入模型(1)中进行回归：企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、权益乘数(EM)、现金流比率(CashFlow)、净资产收益率(ROE)、董事会规模(Board)、上市年限(ListAge)。相关控制变量设定方式见表1。变量描述性统计见表2。

Tabel 1. Variable definition

表1. 变量定义

变量符号	变量名称	变量设定
ESG	企业ESG表现	华证ESG评级指数进行赋值，将C至AAA九个等级依次赋值为1至9分
Treat	处理变量	对2014年纳入沪港通标的的企业赋值为1；对2014年未纳入沪港通标的的企业赋值为0
Post	政策冲击	若年份在2014年之前(包含2014年)，则赋值为0，若年份在2014年之后，则赋值为1
Size	企业规模	企业年末总资产规模的自然对数
Lev	资产负债率	企业年末债务总额/总资产
EM	权益乘数	年末总资产/年末所有者权益
CashFlow	现金流比率	企业经营活动产生的现金流量净额/总资产
ROE	净资产收益率	净利润/所有者权益平均余额
Board	董事会规模	董事会人数的自然数对数
ListAge	上市年限	Ln(企业当年年份 − 企业成立年份 + 1)

Tabel 2. Descriptive statistics of variables

表2. 变量描述性统计

	N	Mean	SD	Min	p25	p50	p75	Max
ESG	13,616	4.184	1.063	1.000	4.000	4.000	5.000	8.000
Treat	13,616	0.140	0.347	0.000	0.000	0.000	0.000	1.000
Post	13,616	0.605	0.489	0.000	0.000	1.000	1.000	1.000
Size	13,616	22.285	1.363	19.491	21.324	22.049	22.996	28.636
Lev	13,616	0.401	0.200	0.007	0.238	0.392	0.554	0.979
EM	13,616	1.953	1.050	0.603	1.312	1.645	2.243	47.38
CashFlow	13,616	0.049	0.069	−0.744	0.011	0.047	0.086	0.652
ROE	13,616	0.071	0.115	−2.187	0.0320	0.0700	0.117	1.294
Board	13,616	2.137	0.198	1.099	1.946	2.197	2.197	2.890
ListAge	13,616	2.150	0.741	0.000	1.792	2.197	2.708	3.434

4. 实证结果分析

4.1. 基准回归模型

资本市场开放影响企业ESG表现的基准模型汇报结果见表3。在控制了企业行业固定效应以及年份固定效应基础上，依次加入控制变量。可以观察到交乘项DID (即${\text{Treat}}_i\times {\text{Post}}_t$ )的回归系数始终在1%的统计水平下显著为正，在不断加入控制变量后稳定在0.29左右。这说明与资本市场开放之前相比，资本市场开放可以显著提升企业的ESG表现，研究假说1得到验证。

4.2. 异质性分析

为了考察企业产权性质差异的影响，本文将企业分为国有企业以及民营企业。回归结果见表4列(1)和列(2)，相较于民营企业，国有企业在资本开放后ESG表现提升更加明显。一方面，国有企业作为国家经济的重要组成部分，政策导向和监管要求对其有着更为直接和严格的约束。近年来监管部门加大了对企业ESG表现的重视，出台了一系列政策。国有企业作为政策执行的先锋，其在遵循政策和法规方面往往更加迅速和全面。另一方面，国有企业通常拥有更多的资源和更强的执行能力，在实施ESG相关措施时具备更大的灵活性和效率。资本开放为国有企业提供了更多的资金支持，使其能够更好地开展环境保护、社会责任和公司治理等方面的工作，进一步提升其ESG表现。

Tabel 3. Benchmark regression model

表3. 基准回归模型

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	ESG	ESG	ESG	ESG	ESG	ESG	ESG	ESG
DID	0.662***	0.365***	0.300***	0.300***	0.294***	0.286***	0.287***	0.290***
	(0.035)	(0.035)	(0.035)	(0.035)	(0.035)	(0.035)	(0.035)	(0.035)
Size		0.199***	0.294***	0.294***	0.289***	0.269***	0.272***	0.277***
		(0.008)	(0.009)	(0.009)	(0.009)	(0.009)	(0.009)	(0.010)
Lev			−1.179***	−1.119***	−1.095***	−1.120***	−1.117***	−1.040***
			(0.055)	(0.110)	(0.107)	(0.107)	(0.108)	(0.113)
EM				−0.015	−0.013	0.018	0.018	0.015
				(0.024)	(0.024)	(0.024)	(0.024)	(0.025)
CashFlow					0.529***	0.200	0.208	0.261*
					(0.130)	(0.134)	(0.134)	(0.135)
ROE						0.747***	0.749***	0.745***
						(0.097)	(0.097)	(0.097)
Board							−0.109**	−0.097**
							(0.045)	(0.045)
ListAge								−0.075***
								(0.015)
Constant	4.129***	−0.289*	−1.918***	−1.921***	−1.850***	−1.476***	−1.329***	−1.327***
	(0.009)	(0.174)	(0.191)	(0.192)	(0.192)	(0.194)	(0.205)	(0.205)
Industry FE	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y
Year FE	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y	Y
Observations	13,615	13,615	13,615	13,615	13,615	13,615	13,615	13,615
R-squared	0.094	0.134	0.162	0.162	0.163	0.168	0.169	0.170

Note: Robust standard errors in parentheses. ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1 denote significance levels.

Tabel 4. Heterogeneity analysis

表4. 异质性分析

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	产权性质差异		地区差异		行业类型差异
	国有企业 (b1)	民营企业 (b0)	东部地区 (b1)	非东部地区 (b0)	重污染 (b1)	非重污染 (b0)
	ESG	ESG	ESG	ESG	ESG	ESG
DID	0.3149***	0.1372**	0.2903***	0.2691***	0.1292*	0.3608***
	(0.0436)	(0.0637)	(0.0422)	(0.0643)	(0.0679)	(0.0410)
Size	0.2617***	0.2739***	0.2815***	0.2467***	0.2315***	0.2957***
	(0.0126)	(0.0160)	(0.0112)	(0.0200)	(0.0200)	(0.0109)
Lev	−0.2532*	−1.3147***	−0.7473***	−1.3039***	−1.2375***	−0.8056***
	(0.1347)	(0.0939)	(0.1039)	(0.1257)	(0.1314)	(0.1007)
EM	−0.1246***	0.0726***	−0.0484**	0.0509***	0.0489***	−0.0434**
	(0.0209)	(0.0152)	(0.0211)	(0.0124)	(0.0131)	(0.0194)
CashFlow	0.1072	0.4719***	0.2921*	0.0369	0.6807**	0.1757
	(0.2130)	(0.1763)	(0.1544)	(0.2784)	(0.2819)	(0.1539)
ROE	0.3150**	0.8651***	0.7754***	0.5391***	0.4178*	0.7665***
	(0.1441)	(0.1276)	(0.1151)	(0.1823)	(0.2166)	(0.1106)
Board	−0.0139	−0.2869***	−0.0257	−0.2130**	0.1781*	−0.1630***
	(0.0685)	(0.0622)	(0.0539)	(0.0866)	(0.1020)	(0.0507)
ListAge	−0.0244	−0.1440***	−0.0718***	−0.0702**	−0.1242***	−0.0619***
	(0.0270)	(0.0225)	(0.0178)	(0.0280)	(0.0318)	(0.0165)
Constant	−1.2602***	−0.7607**	−1.5527***	−0.4110	−0.7064	−1.6234***
	(0.3048)	(0.3427)	(0.2388)	(0.4226)	(0.4327)	(0.2338)
Industry FE	Y	Y	Y	Y	Y	Y
Year FE	Y	Y	Y	Y	Y	Y
Observations	4882	8503	9908	3706	3254	10,361
R-squared	0.257	0.149	0.189	0.173	0.111	0.193
Fisher’s Permutation test	DID (b0~b1): −0.178 DID (p-value): 0.006		DID (b0~b1): −0.021 DID (p-value): 0.394		DID (b0~b1): 0.232 DID (p-value): 0.002

Note: Robust standard errors in parentheses. ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1 denote significance levels. The Fisher’s Permutation test is used to examine the differences in group coefficients, which were obtained through 500 autonomous samplings.

为了考察企业地区差异性的影响，本文按照企业注册地所在地区分为东部地区以及非东部地区⁴。回归结果见表4列(3)和列(4)，资本市场开放以后，东部地区和非东部地区企业的ESG表现差异虽不明显，但东部地区仍然稍高。一方面，东部地区作为中国经济最为发达的区域，其市场化程度较高，企业对资本市场的依赖性更强。因此，东部企业更早接触并接受国际资本市场的ESG标准和要求。在资本市场开放后，东部企业更快地调整其经营策略，提升ESG表现，以吸引更多的国际资本。另一方面，东部地区企业普遍拥有更丰富的资源和更强的管理能力，能够更有效地实施ESG战略。资本市场开放为这些企业提供了更多的融资渠道和资金支持，使其在环境保护、社会责任和公司治理方面具备更大的灵活性和效率，进一步提升其ESG表现。

为了考察行业类型的差异的影响，本文将行业分为重污染行业以及非重污染行业⁵。回归结果见表4列(5)和列(6)。非重污染企业通常涉及科技、金融、消费品等行业，这些行业的业务模式和运营方式对环境的负面影响较小，其ESG表现相比重污染企业更为优秀。在资本市场开放后，这些企业更加符合国际投资者的可持续发展理念，从而获得更多资本支持可以在环境保护、社会责任和公司治理方面加大投入，进而不断提升其ESG表现。

4.3. 影响机制分析

4.3.1. 融资约束路径机制检验

本文借鉴Hadlock & Pierce (2010)的SA指数[17]来衡量企业的融资约束程度。SA值越小，融资约束程度越严重；SA值越大，其融资约束程度越轻。回归结果见表5列(1)和列(2)，将式(1)的被解释变量替换为融资约束(SA)后，DID系数显著为正，说明资本市场开放会显著缓解企业融资约束问题。进一步地，本文使用调节效应模型来检验融资约束是否会产生影响。表5列(2)显示融资约束(SA)与DID的交乘项显著为正，说明沪港通交易制度的实施，企业的融资约束问题得到了缓解。进而提升了企业的ESG表现水平。

Tabel 5. Mechanism verification

表5. 机制检验

	(1)	(2)	(3)	(4)
	融资约束(SA)	ESG	机构持股(INST)	ESG
DID	0.0543***	1.0143***	7.1740***	−0.0292
	(0.0081)	(0.3221)	(0.5962)	(0.1098)
SA		−0.0525
		(0.0433)
SA_DID		0.1913**
		(0.0856)
INST				−0.0014***
				(0.0004)
INST_DID				0.0052***
				(0.0016)
Size	0.0834***	0.2739***	7.1457***	0.2804***
	(0.0032)	(0.0103)	(0.1882)	(0.0102)
Lev	−0.1859***	−1.0357***	1.7054	−1.0236***
	(0.0406)	(0.1139)	(3.0969)	(0.1163)
EM	0.0196*	0.0152	−0.6802	0.0140
	(0.0100)	(0.0251)	(0.7268)	(0.0259)
CashFlow	0.0769***	0.2610*	23.0741***	0.2872**
	(0.0272)	(0.1350)	(3.0998)	(0.1352)
ROE	−0.1167***	0.7562***	14.6591***	0.7787***
	(0.0181)	(0.0970)	(1.7437)	(0.0973)
Board	−0.0812***	−0.0933**	10.0314***	−0.0819*
	(0.0102)	(0.0456)	(0.9511)	(0.0456)
ListAge	−0.1767***	−0.0787***	3.2581***	−0.0652***
	(0.0037)	(0.0161)	(0.3527)	(0.0148)
Constant	−5.0196***	−1.4545***	−145.4493***	−1.3992***
	(0.0620)	(0.2879)	(3.9808)	(0.2159)
Industry FE	Y	Y	Y	Y
Year FE	Y	Y	Y	Y
Observations	13,615	13,615	13,615	13,615
R-squared	0.445	0.170	0.344	0.171

Note: Robust standard errors in parentheses. *** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.1 denote significance levels.

4.3.2. 机构持股路径机制检验

本文使用机构投资者持股总数与总股本数量的比值来构造机构持股(INST)变量，其反映了机构投资者所占比例结构。回归结果见表5列(3)和列(4)，将式(1)的被解释变量替换为机构持股(INST)进行回归，DID系数显著为正，说明资本市场开放能够显著提高机构持股比例，优化资本市场投资者结构。进一步地，使用调节效应模型来检验投资者结构优化是否会产生影响。表5列(4)显示机构持股(INST)与DID的交乘项显著为正，说明沪港通交易制度的实施会显著改善资本市场投资者结构，进而提升企业的ESG表现。

4.4. 稳健性检验

为了进一步论证回归结果的可靠性，排除其他潜在的时间趋势或外部冲击的影响，本文做了以下稳健性检验：

4.4.1. 平行趋势检验

双重差分模型依赖于“平行趋势假设”(Parallel Trends Assumption)，即如果没有进行处理或者干预，处理组和对照组在时间上的变化趋势应当是相同的。图1表明从2011年至2014年，政策响应在0线附近波动，显示处理组和对照组在处理前的趋势相似。2015年后，政策响应显著上升，且有持续上升的趋势，表明政策实施后的显著效果。误差线显示了估计的置信区间，处理前大部分包含0，支持平行趋势假设。总体而言，这些结果表明在处理前，处理组和对照组具有相似的趋势，支持了平行趋势假设的有效性。

4.4.2. 替换被解释变量

彭博社(Bloomberg)的ESG数据来源包括公司报告、监管文件、新闻和第三方研究，涵盖温室气体排放、水资源管理、劳工管理、董事会结构等指标。彭博社定期更新ESG数据，确保其及时性和准确性，并提供数据透明性，用户可以访问原始数据和报告。本文使用彭博社(Bloomberg) ESG数据替换式(1)中的被解释变量进行回归。回归结果见表6列(1)，交乘项DID系数显著为正，说明基准回归模型是稳健的。

Figure 1. Parallel test

图1. 平行趋势假设检验

Tabel 6. Robust test

表6. 稳健性检验

	(1)	(2)	(3)
	替换被解释变量	增加控制变量	倾向得分匹配法
	ESG_Bloomberg	ESG	ESG
DID	3.5168***	0.2741***	0.2784***
	(0.2829)	(0.0355)	(0.0355)
Size	2.6845***	0.2036***	0.2830***
	(0.0895)	(0.0139)	(0.0097)
Lev	−1.1964	−1.0954***	−0.8419***
	(1.1353)	(0.0979)	(0.0894)
EM	−0.1948	0.0300	−0.0411**
	(0.2327)	(0.0197)	(0.0170)
CashFlow	3.6740***	0.1310	0.2081
	(1.2649)	(0.1366)	(0.1353)
ROE	−2.1566***	0.7763***	0.8870***
	(0.7744)	(0.0974)	(0.0991)
Board	−0.0099	−0.1425***	−0.0909**
	(0.4232)	(0.0455)	(0.0456)
ListAge	−0.3235**	−0.0891***	−0.0731***
	(0.1624)	(0.0151)	(0.0148)
TMTAge		0.0181***
		(0.0031)
Employee		0.0706***
		(0.0128)
Mfee		−0.3792***
		(0.1183)
ATO		−0.0770***
		(0.0166)
Constant	−33.8556***	−0.9147***	−1.4516***
	(2.0063)	(0.2646)	(0.2097)
Industry FE	Y	Y	Y
Year FE	Y	Y	Y
Observations	5569	13,615	13,526
R-squared	0.575	0.176	0.171

Note: Robust standard errors in parentheses. ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1 denote significance levels.

4.4.3. 增加控制变量

控制变量的引入旨在隔离和控制可能影响主要研究结果的外部因素，从而验证模型的有效性和稳健性。回归结果见表6列(2)，在模型引入不同的控制变量后即主要系数依然显著且方向不变，这增强了研究结论的可信度，说明基准模型是稳健的。

4.4.4. 倾向得分匹配法

为了减少样本选择偏差，从而更准确地估计处理效果。本文采用倾向得分匹配法(PSM)为沪港通标的企业寻找配对样本。倾向得分Logit回归模型的因变量为沪港通标的企业虚拟变量(Treat)，匹配变量包括企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、权益乘数(EM)、现金流比率(CashFlow)、净资产收益率(ROE)、董事会规模(Board)和上市年限(ListAge)。根据Logit回归获取倾向得分，采用半径匹配方法，寻找配对样本。从表6列(3)看，回归结果说明基准回归模型仍然是稳健的。

4.4.5. 安慰剂检验

借鉴王守坤和范文诚(2024)的研究[18]，若真实的核心解释变量系数独立于1000次“虚拟”系数密度分布外，则可确认本文基本结论具有可信度。安慰剂检验如图2所示，曲线部分是“虚拟”资本市场开放系数的密度分布，右侧竖线表示表3列(8)真实资本开放系数的位置(0.29)。1000个“虚拟”系数的密度分布基本服从均值为0的标准正态分布，且真实的核心解释变量的估计系数属于异常值，即远离“虚拟”系数密度分布，这表明基准回归得到的结果并非是偶然的。

Figure 2. Placebo test

图2. 安慰剂检验

5. 进一步探讨

5.1. 资本市场开放对ESG表现分项的影响

为了进一步考察资本市场开放对企业ESG表现分项的影响，本文将式(1)的被解释变量替换成环境(E)、社会责任(S)以及公司治理(G)分别进行回归。回归结果见表7，可以看到环境(E)和公司治理(G)是显著为正的，但是社会责任(S)的系数较小且并不显著。可能得原因在于，对于改善环境质量和公司治理的措施不仅可以直接减少企业的运营成本，还可以提升其市场形象。然而，社会责任措施的直接经济效益可能不如环境保护和公司治理的改进那么显著。因此，企业可能会认为这类投资的回收期较长，或者其效益难以量化。于是，在资本市场初期开放的阶段，企业可能会优先选择那些能够带来较强短期效益的环境和治理改进措施。

5.2. 调节效应分析

5.2.1. “董监高”海外背景的调节效应

为了进一步考察“董监高”具有海外背景⁶是否会在资本市场开放下进一步提升企业ESG表现，本文构建虚拟变量OverseaBack，若“董监高”具有海外背景取1，否则取0。回归结果见表8列(1)，说明在资本市场开放下企业的“董监高”具有海外背景会进一步提高企业ESG表现水平。具有海外背景的“董监高”通常具备丰富的国际经验和广阔的视野。这使得他们对全球市场的运作规则、发展趋势以及行业标准有着透彻的理解，从而在环境、社会与治理(ESG)领域的国际要求方面具备更加精准的洞察力和应对策略。此外，基于他们可能在其他国家所经历的严格ESG实践与监管环境，能够有效地将这些宝贵经验和最佳实践融入企业管理之中，显著提升企业在ESG领域的整体水平。

5.2.2. 外部高质量审计的调节效应

当下“策略性ESG事件”持有发生。为了进一步考察资本市场开放下能否通过外部审计进一步提高企业ESG表现，本文构造虚拟变量Big4，若企业为“四大”会计事务所审计取1，否则取0。回归结果见表8列(2)。说明在资本市场开放的背景下，高质量外部审计有利于提高企业ESG表现。可能得原因在于，高质量审计强化了企业的合规性，推动其遵循更严格的ESG标准。此外，外部审计通过提供独立性的评估及反馈，助力企业在环境保护、社会责任及公司治理等关键领域中发现并改进不足之处，从而提高其整体ESG表现。

Tabel 7. Further analysis (E, S and G)

表7. 进一步分析(ESG表现分项)

	(1)	(2)	(3)
	环境(E)	社会责任(S)	公司治理(G)
DID	0.1156***	0.0335	0.5148***
	(0.0406)	(0.0557)	(0.0428)
Size	0.2104***	0.2759***	0.2511***
	(0.0109)	(0.0159)	(0.0114)
Lev	0.3585***	0.3236	−2.5562***
	(0.1208)	(0.2086)	(0.0944)
EM	−0.0317	−0.0588	0.0868***
	(0.0268)	(0.0487)	(0.0140)
CashFlow	0.4065***	0.5012**	−0.0091
	(0.1399)	(0.2210)	(0.1799)
ROE	−0.1127	0.8687***	1.0675***
	(0.1050)	(0.1449)	(0.1249)
Board	0.2168***	0.2320***	−0.4228***
	(0.0491)	(0.0740)	(0.0562)
ListAge	−0.0442***	−0.2896***	0.0483***
	(0.0158)	(0.0252)	(0.0178)
Constant	−3.2118***	−1.7422***	1.3882***
	(0.2319)	(0.3332)	(0.2479)
Industry FE	Y	Y	Y
Year FE	Y	Y	Y
Observations	13,615	13,615	13,615
R-squared	0.203	0.299	0.228

Note: Robust standard errors in parentheses. ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1 denote significance levels.

Tabel 8. Further analysis (regulatory effect)

表8. 进一步分析(调节效应)

	(1)	(2)
	“董监高”海外背景	外部高质量审计
	ESG	ESG
DID	0.1865***	0.2236***
	(0.0573)	(0.0396)
DID_OverseaBack	0.1615**
	(0.0668)
OverseaBack	−0.0130
	(0.0184)
DID_Big4		0.3108***
		(0.0749)
Big4		−0.1153***
		(0.0425)
Size	0.2752***	0.2795***
	(0.0098)	(0.0103)
Lev	−1.0416***	−1.0356***
	(0.1134)	(0.1136)
EM	0.0151	0.0149
	(0.0251)	(0.0252)
CashFlow	0.2591*	0.2655**
	(0.1348)	(0.1350)
ROE	0.7521***	0.7568***
	(0.0966)	(0.0970)
Board	−0.0984**	−0.0884*
	(0.0455)	(0.0455)
ListAge	−0.0744***	−0.0701***
	(0.0148)	(0.0148)
Constant	−1.2736***	−1.4032***
	(0.2080)	(0.2191)
Industry FE	Y	Y
Year FE	Y	Y
Observations	13,615	13,615
R-squared	0.170	0.171

Note: Robust standard errors in parentheses. ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1 denote significance levels.

6. 结论与启示

本研究基于2011年至2020年中国A股上市企业的数据，利用2014年沪港通交易制度实施这一事件，探讨了资本市场开放对企业ESG表现的影响。并得到以下结论：首先，资本市场开放显著提升了企业的ESG表现。其次，异质性分析显示，国有企业和非重污染企业的ESG表现提升更为明显。接着，机制分析表明，资本市场开放通过缓解企业融资约束以及优化投资者结构来提升企业ESG表现。此外，资本市场开放对企业环境和公司治理表现的提升更为显著，而对企业社会责任表现的影响不显著。进一步研究发现，“董监高”具有海外背景以及高质量外部审计有助于提升企业ESG表现。

基于此，本文提出以下可参考的意见：

(1) 推动资本市场开放。在全球化不断深化的背景下，应持续推进资本市场的对外开放。此举不仅有助于吸引更多国际投资者进入中国市场，也能间接促使企业提升ESG表现，进而推动经济实现高质量发展。(2) 支持国有企业改革。针对国有企业，应进一步推进改革措施，增强其在ESG方面的表现。国有企业作为国家的重要组成部分，其改革与发展不仅关乎自身，更关乎整体经济水平。通过改革提升国有企业在ESG方面的表现，将为其他企业树立良好榜样，推动社会的良性发展。(3) 优化企业治理结构。鼓励企业引进具有国际视野的高层管理人员，能够帮助企业提升治理水平，按照国际标准提升ESG表现，进而推动实现更高水平的“走出去”。(4) 提升审计质量。需要加强对外部审计机构的监管力度，以确保其提供高质量的审计服务。高质量审计服务不仅能帮助企业发现并改进ESG表现中的不足，也能够树立企业公信力，提升其市场形象。

NOTES

¹参见网址：https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202310/content_6912992.htm?slb=true。

³华证将企业ESG表现分为九个等级，从优至次分别为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC和C，本文采用赋值法，将C至AAA九个等级依次赋值为1至9分。

⁴本文将注册地为：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南的企业划分为东部地区企业，将注册地为其余地区的企业划分为非东部地区企业。

5本文重污染行业分类依据为中国证券监督管理委员会2012年修订的《上市公司行业分类指引》，重污染行业的代码分别是B06、B07、B08、B09、C17、C19、C22、C25、C26、C28、C29、C30、C31、C32、D44。

⁶具有海外背景表示现任的“董监高”中是否有人具有海外背景(包括曾经与现在的海外求学、海外任职)。