經濟政策不確定沖擊下ESG表現與企業投融資

張馨元，史桂芬，薛佳欣

（東北師范大學經濟與管理學院，吉林 長春 130117）

一、引 言

ESG是一種投資理念和企業評價標準，以企業的環境、社會和治理績效為中心，更加注重企業的可持續發展和長期價值。隨著我國資本市場開放程度的不斷加深，外資和機構投資者對ESG理念具有更高的認同度，倒逼我國投資者和企業更加重視ESG。ESG理念的引入，為經濟的可持續發展提供了抓手，進一步打開了綠色發展的空間。在企業投資者行為決策中除了考慮基本的資本收益率之外，還逐步將ESG理念納入到投資決策分析以及投資行為之中。投資者可以通過觀察企業的ESG評級，對企業是否符合長期投資標準得出判斷，以評估投資對象在綠色環保和履行社會責任方面所做出的貢獻。在ESG體系的規范下，企業會更加注重完善自身內部流程、加強監督管理力度，為環境、社會以及企業自身創造更多的價值。積極披露ESG信息能提升企業信譽與形象，獲取利益相關者的信賴形成良好的社會網，進而減少企業未來的波動性和不確定性，［1］也能使企業形成更好的內部凝聚力和外部環境，帶來公司價值和業績的雙重提升。

當前，中國經濟正處于發展格局轉變、經濟結構優化、增長動力轉換的攻堅期，世界經濟也處于深度調整期，“逆全球化”、地緣政治風險以及全球新冠疫情等外部環境的不確定性也不斷增加。企業投融資行為受不確定性的影響尤為明顯，在經濟政策不確定性上升時，企業需具備學習制度環境和調整自身適應新政策的能力，否則可能會加劇宏觀經濟波動；［2］并且經濟主體的預期會改變企業的投資行為，同時經濟政策的波動也會影響企業所面臨的風險，最終反映在企業投資決策上。［3-4］而探索經濟政策不確定性在微觀層面對企業的影響，可以幫助政策制定者提高管理水平，也有利于企業決策者做出更理性的決策。

經濟政策不確定性的提高和ESG的快速發展深刻影響著企業的投資和融資行為。在經濟政策不確定的背景下，企業更加關注自身ESG表現的新階段究竟對企業投融資具有怎樣的影響。有鑒于此，本文選取中國A股非金融上市公司2009年1季度至2021年4季度的數據，通過引入ESG評價體系以及中國經濟政策不確定性指標，研究其對我國企業投融資的影響。

二、理論分析與研究假設

（一）ESG與企業投融資

目前，國內外開展了大量關于環境、社會責任、公司治理等因素降低企業融資成本的實證研究。基于信息不對稱理論，企業社會責任和環境信息的披露可以避免由于內部管理人員掌握的有效信息較多，而產生的企業外部融資成本高于內部資本成本的融資約束問題，并且減少上市公司與投資者之間信息不對稱的程度，方便企業獲得更多的融資以降低成本，從而影響公司的現金流動性和風險預測。［5］基于信號傳遞理論，企業信息的披露是向市場進行信號傳遞的一種方式，良好的ESG表現可以樹立良好企業形象，增加投資者對企業的信心，也增加了企業的可信度，降低了融資成本。［6］

企業的三大決策之一是投資決策，其效率是許多學者長期關注的問題。根據利益相關者理論，企業ESG實踐能使企業在未來發展中得到各個利益相關者的支持，獲取發展所需的外部資源以提高企業效率。較好的ESG表現意味著企業具有較為完善的公司治理機制，能夠有效監督和約束管理層行為，管理層對投資項目的選擇和投資決策會更加慎重，從而減少代理問題的出現。［7］趙天驕等認為主動公開資料的企業長遠發展意識較強，能降低投資風險，使投資決策更具科學性。［8］基于此，本文提出假設：

H1a：良好的ESG表現能夠緩解企業的融資約束。

H1b：良好的ESG表現提高了企業的投資效率。

（二）經濟政策不確定性與企業投融資

經濟政策不確定性是企業面對的重要外界因素，它的波動會使企業的投資效率產生反應，同時也影響著企業的融資約束。第一，經濟政策不確定性的增加，使投資者風險溢價的投資回報增多，股權融資的成本提高，導致資本市場對其投資意愿下降，使企業融資途徑遭受打擊。［9］第二，經濟政策不確定性上升時，從企業間商業信用占主導的角度影響了市場主體信息不對稱程度，使客戶的經營和財務狀況不能形成較為準確的預期。第三，在政府進行宏觀經濟調控時往往會干預信貸市場，由于不確定性的升高，商業銀行為了規避風險而緊縮貸款業務，導致扭曲的信貸資源配置，產生“惜貸現象”，引發了企業間信息不對稱，進而加劇了債權融資成本的上升。同時對企業的投資決策造成影響，降低企業的投資效率。［10-11］第四，經濟政策的不確定性使企業經營管理層的監管成本增加，企業管理層對投資的態度將直接影響投資效益。第五，傳統凈現值理論認為，當外部環境不確定時，企業難以判斷未來現金流的狀況進行投資決策，企業對資產的流動性要求較高，可能會擠占投資資金以保證企業的現金流動性?；诖?，本文提出假設：

H2a：經濟政策不確定性提高了企業的融資約束。

H2b：經濟政策不確定性降低了企業的投資效率。

（三）經濟政策不確定性與企業ESG

高質量的信息披露能夠對企業信譽起到保護作用，同時對經濟政策不確定性增加所產生的消極影響起到抑制作用，從而產生“保險效應”，并且長期履行社會責任的企業在高不確定情況下，其“保險效應”愈加增強，具有“累積效應”。［12］從風險的角度來看，積極披露ESG信息的企業大多關注自身長遠發展前景，努力提升企業自身的風險管理能力和風險規避能力，減少風險發生的機率。［13］面臨不確定的宏觀經濟環境，良好的ESG表現能調動企業相關利益者組成多元治理結構，并為了保障企業自身利益而進行有效監督推動良性發展。［14］基于此，本文提出假設：

H3a：良好的ESG表現抑制經濟政策不確定性提升企業融資約束的作用；經濟政策不確定性越強，良好ESG表現的企業對融資約束的緩解能力越強。

H3b：良好的ESG表現抑制經濟政策不確定性降低企業投資效率的作用；經濟政策不確定性越高，良好ESG表現的企業對投資效率的提升作用越強。

三、研究設計

（一）數據選取

本文選取了2009年一季度至2021年四季度中國A股上市公司作為研究樣本，其他研究數據來自CSMAR和WIND數據庫。數據采取以下處理方法：（1）剔除ST公司樣本；（2）剔除金融類上市公司；（3）剔除數據缺失樣本；（4）采用滯后一期的ESG數據解決內生性問題；（5）連續變量在1%的水平上做縮尾處理。最終得到當期ESG評級數據259 629個，滯后一期數據256 550個。統計和回歸分析采用Stata 15.0軟件。

（二）主要變量選取與模型構建

1.華證ESG評級

華證ESG評級指標自上而下構建三級指標體系，以季度頻率更新，測算過去10年以上全部A股上市公司的ESG得分水平，共分為九檔，從低到高依據評級結果采用序數賦值的方法度量，將評級C-AAA共9個等級依次賦值為1～9，即評級為C時，ESG=1；評級為AAA時，ESG=9。

2.經濟政策不確定性EPU

本文使用的是中國經濟政策不確定性指標，即Wind數據庫中的NewsIndex，該數據為月度頻度，數值越大表明經濟政策的不確定性越高。

3.企業融資約束（FC指數）

參考顧雷雷等的研究，構成數據篩選原則與樣本處理方式為剔除數據缺失的樣本數據，剔除金融行業公司代碼；連續變量在1%和99%的分位上分年度處理。［15］根據企業資產規模、企業財務杠桿率、公司派發的現金紅利、企業的市賬率、凈營運資本、息稅前利潤、總資產，建立企業融資約束程度模型，得出融資約束FC指數。為考察ESG對企業融資約束的影響，以及經濟政策不確定下ESG對企業融資約束的影響，本文構建如下基準模型：

4.投資效率（非效率投資程度）

本文借鑒Richardson衡量公司投資效率的方法建立模型（3），［16］并以2012年證監會行業標準進行行業分類，其中制造業“C”字頭代碼取2位，其他行業取1位；剔除數據缺失、金融行業的樣本數據；winsorize處理連續變量分年度在1%和99%分位上進行。

其中，Invt是t年內實際發生的企業投資新增支出；Growtht-1表示t-1年企業的成長機會，用托賓Q表示；levt-1表示t-1年公司的財務杠桿率；Casht-1表示t-1年公司的現金流狀況；Aget-1表示t-1年時公司年齡；sizet-1表示t-1年公司的資產規模；Rett-1表示t-1年公司的股票收益率；Invt-1表示t-1年的新增投資支出。

對模型（3）分年度進行OLS回歸，求得模型的殘差，模型估計的殘差的絕對值用公司非效率投資程度表示，殘差的絕對值越大，效率投資的程度越低。

為考察ESG對企業投資效率的影響，以及經濟政策不確定下ESG對企業投資效率的影響，本文構建如下基準模型：

（三）控制變量

本文綜合考慮企業年齡、企業財務指標，將杠桿率、盈利能力等作為控制變量。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義表

四、實證結果與分析

（一）回歸結果分析

表2報告了ESG評級對非金融上市公司融資約束的影響以及EPU的調節效應，即經濟政策不確定性（EPU）的宏觀外部沖擊下ESG評級對非金融上市公司融資約束的影響。由于可能存在反向因果關系，ESG和融資約束之間會產生內生性問題，因此本文采用滯后指標，將滯后一期的ESG數據引入計量模型。進一步，采取不同的計量模型并擇優選取相應的標準誤進一步保證計量結果的真實性與可靠性，以下是具體分析。

表2 融資約束、ESG與經濟政策不確定性（FC指數）

表2中列（1）～（2）分別報告了OLS估計下的ESG評級與基于FC指數融資約束的單變量與多元回歸結果，在多元回歸中，ESG對融資約束的負面影響有所降低，但ESG的系數均在1%的統計水平上顯著為負。保守而言，ESG評級每提升1個標準差，融資約束水平平均降低9%（0.034*1.14/0.43，ESG回歸系數*標準差/FC指數的均值）；列（5）～（6）則是根據個別（公司）聚類穩健性標準誤調整后的行業-年份雙固定效應模型估算的結果，其結果與上述結論保持高度一致，且顯著性仍在1%水平上顯著為負，系數大小也極為相似，驗證了假設H1a。表2中列（3）～（4）分別報告了OLS估計ESG評級與融資約束（FC指數）在EPU沖擊下的單變量與多元回歸結果，ESG在統計水平1%時系數顯著為負，EPU在統計水平1%時系數顯著為正，ESG*EPU交互項在統計水平1%時顯著為負。列（7）～（8）則是行業-年份雙固定效應模型估算的結果，雖然系數上存在略微差異，但總體結論保持一致，假設H2a、H3a得到驗證。以第（8）列為例，在EPU的沖擊下，ESG每提高一單位，企業融資約束程度降低3.6%（-0.032+（-0.004）），EPU每提高一單位，企業融資約束程度增加2.4%（0.028+（-0.004）），EPU每提高一單位將增強0.4%ESG對企業融資約束的負向影響。

上述結果表明：（1）ESG評級能夠顯著降低企業的融資約束水平；（2）經濟政策不確定性越強，企業的融資約束程度越高。加入經濟政策不確定性的外部沖擊后發現：（3）良好的ESG表現有抑制經濟政策不確定性提升融資約束的作用；（4）經濟政策不確定性強化了ESG對融資約束的影響，即經濟政策不確定性越高，良好的ESG表現對融資約束的緩解作用越強，體現出ESG的“保險效應”。

表3報告了ESG評級對非金融上市公司非效率投資的影響以及EPU的調節效應，即在經濟政策不確定性的宏觀外部沖擊下ESG評級對非金融上市公司非效率投資的影響。為了避免由于雙向因果引起的內生性問題對統計結果的干擾，同樣采用滯后一期的ESG數據。

表3 投資效率、ESG與經濟政策不確定性（非效率投資程度）

表3中列（1）～（2）分別報告了OLS估計下的ESG評級與企業非效率投資（Misinv）的單變量與多元回歸結果，盡管在多元回歸中，ESG對非效率投資的負面影響有所降低，但ESG的系數均在1%的統計水平上顯著為負。保守而言，ESG評級每提升1個標準差，Misinv平均降低5.7%（0.002*1.14/0.04，ESG回歸系數*標準差/非效率投資Misinv的均值）；列（5）～（6）則是根據個別（公司）聚類穩健性標準誤調整后的行業-年份雙固定效應模型估算的結果，其結果與上述結論保持高度一致，且系數大小與顯著性水平保持高度一致，驗證了假設H1b。列（3）～（4）分別報告了在OLS估計的EPU沖擊下，ESG評級與非效率投資的單變量與多元回歸結果，ESG在統計水平1%時系數顯著為負，EPU在統計水平1%時系數顯著為正，ESG*EPU交互項在統計水平1%時顯著為負。列（7）～（8）則是行業-年份雙固定效應模型估算的結果，雖然顯著性水平有所降低，在10%水平上顯著，但系數符號基本與大小相符，并沒有改變總體結論，假設H2b、H3b得到驗證。

上述結果表明：（1）良好的ESG表現能夠顯著降低企業的非效率投資水平；（2）經濟政策不確定性越強，企業的非效率投資水平越高，投資效率越低。在經濟政策不確定性的外部沖擊下：（3）良好的ESG表現有抑制經濟政策不確定性提升非效率投資水平的作用；（4）經濟政策不確定性的提高強化了ESG對企業非效率投資的影響，即經濟政策不確定性越高，良好的ESG表現越能提高投資效率。

（二）穩健性檢驗

為了增強上述回歸結果的說服力，本文進行了以下穩健性檢驗：采用兩種不同的主流方法對融資約束進行度量，上文報告的是基于FC指數的回歸結果，以下則是基于KZ指數的回歸結果。構建融資約束KZ指標：剔除金融行業公司代碼；剔除數據缺失樣本；選擇滬深上市公司數據；分年度對連續變量在1%和99%分位上進行winsorize處理。

表4中列（1）～（2）分別報告了在OLS估計下的ESG評級與基于KZ指數融資約束的單變量與多元回歸結果，盡管在多元回歸中，ESG對融資約束的負面影響有所降低，但ESG的系數均在1%的統計水平上顯著為負；列（5）～（6）則是根據行業-年份雙固定效應模型估算的結果，其結果高度符合上述結論，顯著性仍顯著為負值，為1%的水平，系數大小也極為相似。列（3）～（4）分別報告了在OLS估計的EPU沖擊下，ESG評級與基于KZ指數融資約束的單變量與多元回歸結果，ESG的系數均在1%的統計水平上顯著為負，EPU的系數與ESG*EPU交互項的系數與顯著性存在分歧。列（7）～（8）則是行業-年份雙固定效應模型估算的結果，列（7）的系數符號與列（4）、列（8）以及表2中的統計結果一致但不顯著，列（3）與列（7）的單變量統計結果與其他統計結果存在出入，但在加入大量控制變量的情況下仍與本文的主要結論一致。

表4 融資約束、ESG與經濟政策不確定性（KZ指數）

（三）異質性分析

表3報告了不同模型與估計方法下的基準回歸結果；表5則將非效率投資劃分為“過度投資”和“投資不足”，采用分樣本回歸的方法探討異質性問題，并且全部采用個體（公司）聚類穩健標準誤和行業-年份雙固定效應模型。

表5 投資效率、ESG與經濟政策不確定性（過度投資&投資不足）

表5中列（1）～（2）與列（5）～（6）的分樣本結果顯示，在1%的統計水平上，ESG的單變量回歸和多元回歸系數均出現明顯的負值，與表3的結果相符，且非效率投資表現為投資不足時，ESG對企業非效率投資的負向影響更小。結果表明，企業良好的ESG表現可以降低企業投資效率低下的程度，在過度投資的情況下，這種抑制作用更加明顯。在經濟政策不確定性的沖擊下，ESG對企業非效率投資的影響具有很強的異質性。在投資過度的子樣本中，EPU對企業非效率投資并不存在顯著的正向影響，也不存在顯著的調節效應；然而，在投資不足的子樣本中，EPU的回歸系數在1%的統計水平上顯著為正，顯著性水平與回歸系數均超過表3總樣本的回歸結果；交互項也在1%的統計水平上顯著為負。其結果進一步豐富了表3的研究結論，異質性分析表明，在經濟政策不確定性沖擊下，ESG的調節效應僅在投資不足的情況下高度顯著，在過度投資的企業中不存在顯著影響。

五、結論與政策建議

本文通過引入ESG評價體系和中國經濟政策不確定性指標，采用中國2009年第一季度至2021年第四季度A股上市公司數據，實證研究了經濟政策不確定沖擊下ESG表現對企業投融資的影響作用，結果表明：經濟政策不確定性的上升使企業的融資約束和投資效率低下的程度明顯提高，但良好的ESG評級能夠降低企業的融資約束和投資效率低下的問題。進一步將經濟政策不確定性與ESG評級的交互項引入模型檢驗經濟政策不確定性、ESG表現對企業投融資的影響發現，企業良好的ESG表現能抑制經濟政策不確定性提升融資約束和非效率水平的作用，并且在經濟政策不確定性越高的情況下，企業ESG表現越好越能緩解融資約束程度和非效率投資水平，具備“保險效應”。并且本文將非效率投資分為投資不足與過度投資來進行異質性分析，企業良好的ESG表現可降低企業的非效率投資，且過度投資時抑制效果更顯著，經濟政策不確定性的調節效應僅在投資不足的情況下高度顯著，在過度投資的企業中不存在顯著影響。上述研究表明，經濟政策不確定性對企業投融資有明顯的負面效應，而ESG評級及兩者交互項對企業投融資產生積極影響，說明宏觀經濟層面的不確定性影響了企業的判斷，中國各級政府政策的影響面相對較大，企業的經營活動對經濟政策依賴程度比較高。但企業可以通過良好的ESG表現增強自身的聲譽以及抗風險能力，向利益相關者釋放良性信號，降低經濟政策不確定性所帶來的負面效應，使良好的ESG表現充分發揮其“保險效應”。

本文的政策建議主要有以下兩個方面：第一，企業應培養環保意識，積極承擔社會責任，加強公司內部治理，營造良好的ESG披露環境及應用環境，樹立ESG理念實現企業高質量發展。企業在面對經濟政策不確定性的負面影響時，要主動發揮ESG評級的“信號傳遞”優勢，發揮“保險效應”。第二，政府在進行宏觀調控時應重視政策信息披露、保持政策穩定，減少對企業的潛在影響，監管部門應完善ESG建設相關制度，助力企業ESG實踐。