自然資源資產離任審計、環保回應與企業高質量發展

梁畢明 郭振雄 劉愛光

［收稿日期］20231017

［基金項目］國家社會科學基金項目（22BJL031）；吉林省科技廳創新發展戰略研究項目（20240701032FG）

［作者簡介］梁畢明（1978— ），男，山西朔州人，吉林財經大學會計學院教授，碩士生導師，從事財務管理、績效評價研究，E-mail：504593234@qq.com；郭振雄（1998— ），男，山西晉中人，吉林財經大學會計學院，從事財務管理、績效評價研究；劉愛光（1977— ），女，吉林長春人，吉林省審計廳，從事環境審計研究。

［摘要］以2014—2022年滬深A股上市公司為樣本，將資源型和重污染型企業作為實驗組，其他類型企業作為對照組，采用雙重機器學習模型考察自然資源資產離任審計常態化對企業高質量發展的影響。研究發現，自然資源資產離任審計能夠促進資源型和重污染型企業高質量發展；機制檢驗結果表明，自然資源資產離任審計常態化能夠增強政府環境監管力度和提高企業綠色治理績效，通過這兩類環保回應行為可以促進企業高質量發展；異質性分析發現，自然資源資產離任審計對企業高質量發展的促進作用在融資約束程度較大和受政府干預較強的企業中更為明顯，且綠色投資者能夠強化這種作用。

［關鍵詞］自然資源資產離任審計；企業高質量發展；環保回應；政府干預；融資約束；環境監管

［中圖分類號］F239.44

［文獻標志碼］A［文章編號］10044833（2024）04002208

一、引言

黨的二十大報告明確提出，高質量發展成為全面建設社會主義現代化國家的首要任務。

企業作為高質量發展的微觀主體，其轉型升級有助于推動經濟高質量發展。對于企業而言，領導干部自然資源資產離任審計試點的實施對企業轉型升級和制造業產業結構質量提升具有積極的推動作用［12］，這些方面的進步是實現經濟高質量發展的核心要素［3］。隨著離任審計試點在水污染治理、大氣污染防治等方面的不斷推進［45］，2018年起離任審計全面推開。

生態文明建設已上升為國家戰略，環境治理與企業的環保回應共同影響生態文明建設成效，然而形式監管在某種程度上已成為地方政府環境治理過程中的現實問題，生態環境問題整改工作部分可能存在虛假整改等低效問題［6］。離任審計對領導干部應承擔的生態保護責任實行終身追究制，重點考察領導干部在自然資源管理上的受托責任，這一制度有助于擴大環保投資規模，促使企業積極履行環境責任［78］。

現有研究大多將離任審計試點和非試點地區的資源型和重污染型企業作為實驗組和對照組，以此探究審計試點政策效應。作為傳統行業企業，資源型企業面臨“不會轉型”“不能轉型”“不敢轉型”等問題［9］，重污染型企業存在產業路徑依賴程度高、綠色化發展程度低、轉型難度大等問題［10］。已有研究結果表明，受環境規制的影響，企業存在不同的環保回應行為，既有可能基于短期合規目的進行“漂綠”［11］，也有可能基于長期轉型目的促進企業高質量發展［12］。鑒于此，本文擬基于企業所屬行業類型，以資源型和重污染型企業作為實驗組，以其他類型企業作為對照組，研究離任審計對企業高質量發展的影響，并從政府和企業環保回應角度分析離任審計環境規制作用的影響路徑。

本文可能的研究貢獻表現在兩個方面：第一，研究離任審計在常態化階段的政策效應，有助于完善政策評估的全鏈條。盡管已有文獻基于企業升級和綠色創新的角度研究發現，審計試點能提高企業的全要素生產率［1，13］，但囿于時間限制，所考察的離任審計在試點期間的政策效果可能存在短期效應［14］。因此，本文主要研究離任審計在常態化階段的政策效應，有助于建立離任審計推動企業高質量發展的整體理論框架。第二，采用雙重機器學習模型研究離任審計對企業高質量發展的影響，能夠更加準確地對政策效應進行無偏估計。雙重機器學習模型打破了傳統線性回歸中控制變量過多所導致的維數詛咒問題，克服了以往傳統回歸模型在模型設定和協變量選擇上存在的局限，并放寬了變量之間的線性關系形式，進而提高了模型的精確度。

二、文獻綜述

（一）自然資源資產離任審計的政策效應研究

已有學者多以審計試點地區為實驗組、未試點地區為對照組，探究審計試點通過影響領導干部環保回應行為，進而發揮宏觀和微觀治理效應，對領導干部所屬轄區內的城市和企業產生影響。在考察領導干部的環保回應行為以及對領導干部在生態環境保護方面的政績進行考核時，需要遵循審評統一的原則［15］，并結合主體功能區的特征進行分類，設計差異化的審計指標［16］。從宏觀治理效應來看，在審計試點期間，一方面，晉升機制的轉變促使政府官員作出相應的環保回應，基于環境績效導向發展制造業，加大企業控排力度，提高制造業產業結構質量［2］，提高城市綠色創新水平［17］；另一方面，為避免持續追責，地方政府官員可能會實施增加地區環保財政投入的環保回應行為［7］。從微觀治理效應來看，為增加晉升機會，領導干部會作出加大監管力度的環保回應，增大對屬地內企業積極履行環境責任的監管力度［8，18］，促使轄區內企業的環保投資意愿得到增強［7］。基于長期轉型動機，管理層的環保回應行為表現為增加資產類環保投入、積極參與環境治理、加快企業轉型升級，且審計試點對企業的環境治理效應具有長期性［1，12］。此外，有學者從其他兩個角度探究了離任審計常態化的政策效應：一是以未試點地區的資源型和重污染型企業為實驗組，同行業其他企業為對照組，研究發現離任審計常態化后企業會通過盈余管理來調增業績［19］；二是基于城市資源稟賦視角，以資源型城市為實驗組、非資源型城市為對照組，研究發現離任審計能夠提高資源型城市的環境質量［14］。

（二）企業高質量發展的影響因素研究

企業高質量發展離不開內部管理和外部政府監管的結合。從內部管理來看，董事會斷裂帶、企業金融化不利于企業高質量發展［2021］。董事會斷裂帶的存在削弱了董事會的執行效力和監督效力，企業金融化會產生“擠出效應”，降低企業的創新能力，進而抑制企業高質量發展。從外部政府監管來看，政府審計、碳交易制度、金融改革均能促進企業高質量發展［2224］，具體而言，政府審計通過揭示問題和提出相應整改建議能夠提高公司治理水平，國家審計信息化建設可以發揮質量提升和協同機制作用，碳交易制度通過提高企業綠色發展能力能夠促進企業可持續發展，金融改革增加了民間企業信貸的可得性，使得企業有更多的資金用于對外投資，進而促進企業高質量發展。

通過梳理上述文獻發現，首先，已有學者對離任審計試點的政策效應作了較為詳盡的研究，但針對離任審計常態化的政策效應研究較少。其次，影響企業高質量發展的因素主要包括創新發展能力、協調發展能力、綠色發展能力、開放發展能力和共享發展能力。最后，盡管已有學者從政府審計、國家審計信息化建設等外部監督視角進行了有益研究，但探究離任審計對企業高質量發展的文獻較少。鑒于此，本文基于新發展理念來構建衡量企業高質量發展的指標體系，探究離任審計全面開展對企業高質量發展的影響。

三、理論分析與研究假設

作為國家治理的一種重要手段，為了提升環境治理效率，離任審計采用審計自然資源資產的方式，確保責任明確到具體的領導干部，以此形成“倒逼”機制，激勵領導干部主動投身于當地的環境治理工作當中。本文認為離任審計能夠通過發揮預防功能、揭示功能和抵御功能影響領導干部的環保回應行為，領導干部出于晉升激勵和避免問責的考慮，會督促轄區內企業轉型升級。受離任審計常態化的影響，企業會摒棄僥幸心理，作出提高綠色治理績效的環保回應，最終促進企業高質量發展。

離任審計通過預防、揭示和抵御三大功能對領導干部的環保回應行為產生積極影響，從而促使其對環境治理保持高度的責任感和行動力。預防功能是指在揭示問題的同時追究責任，使領導干部違規成本高于收益。離任審計的預防功能表現為威懾效應，對領導干部的直接問責在一定程度上增強了地方環境規制強度。揭示功能是指通過揭露政府官員違規行為及相應處理來影響其社會聲譽［25］。離任審計的揭示功能主要表現為糾偏作用，通過揭露對領導干部不作為或者亂作為等進行處罰的審計結果，可具體落實領導干部在環境治理中的職責。抵御功能是指通過分析問題產生的原因來提供有用的建議，助力相關部門及企業快速且高效地對存在的問題進行改進［26］。離任審計的抵御功能主要表現為審計結果和審計建議產生的“督政”效果，具體而言，對審計結果的有效利用有助于增強被審計領導干部的環境生態保護意識，使其重視GDP增長與生態環境協調發展［16］，有針對性的審計建議能夠助力制度健全［27］。因此，離任審計通過預防功能、揭示功能、抵御功能增強了地方政府的環境規制強度，有助于促使其作出積極的環保回應，使其更加努力地進行環境治理，進而促進轄區內企業高質量發展。

離任審計通過發揮環境規制作用影響企業綠色治理績效的環保回應行為。在離任審計的約束下，與其他類型企業相比，資源型和重污染型企業的高污染高排放行為更容易受到關注［7］，企業高管對此需要作出一定的環保回應，以降低被關注度。離任審計在經歷試點階段后已進入常態化階段，表明資源型和重污染型企業將會持續長時間地受到環境監管，企業短期的環保投資、策略性環境信息披露等環保回應行為可能并不能滿足環境治理要求。政府會通過環境監管加劇企業資源約束，引導企業轉型方向，促使企業積極履行環境責任，進而促進企業高質量發展［8，18］。出于企業長遠發展的考慮，企業管理層會基于長期轉型目的而實施相應的環保回應行為，可能會增加研發創新投入，提升對高風險、高失敗率項目的投入意愿，進而推動企業在技術創新和綠色轉型等領域的持續發展［12］，為企業高質量發展提供動力。

綜上所述，自然資源資產離任審計通過預防功能、揭示功能、抵御功能強化領導干部的環保回應行為，資源型和重污染型企業會基于長期轉型目的來提高綠色治理績效，加快企業轉型升級，促進企業高質量發展。由此，本文提出如下假設：

H：離任審計能促進資源型和重污染型企業高質量發展。

四、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2014—2022年滬深Ａ股上市公司為研究對象，在剔除ST類和異常企業數據后共得到22160個樣本。環境信息披露的相關數據來源于《中國上市公司環境研究數據庫》，財務數據來源于CSMAR數據庫，城市數據來自《中國城市統計年鑒》，相關專利數據來源于中國研究數據服務平臺。本文對連續變量的兩端數據進行1%的縮尾處理。

（二）模型構建

已有研究對政策效果的評估多使用雙重差分法、合成控制法、傾向得分匹配法等，對數據要求較為嚴格。此外，傳統回歸模型在模型設定和協變量的選擇上存在局限性，難以克服模型偏誤等問題，而雙重機器學習模型（DML）能夠放寬變量之間的線性關系形式，避免傳統線性回歸中控制變量過多所產生的維數詛咒問題［28］。鑒于此，本文使用DML方法研究離任審計常態化對企業高質量發展的影響。需要說明的是，本文在評價離任審計政策效應時以套索回歸算法作為機器學習模型的主要算法。此外，為解決樣本過度擬合問題，提高模型精確度，本文在利用雙重機器學習模型進行回歸時使用樣本內外交叉驗證的方法。借鑒Chernozhukov等和Yang等的研究［2930］，本文構建如下模型：

Quai，t=θ0DTi，t+g（Xi，t）+Ui，t? E（Ui，t|Xi，t，DTi，t）=0（1）

在式（1）中，Qua代表企業高質量發展得分情況，DT為政策虛擬變量，θ0為DT對Qua的影響系數，Xi，t為高維控制變量集合，Ui，t為誤差項。在對g（Xi，t）進行估計時，為解決估計量有偏問題，本文構造如下輔助方程式：

DTi，t=m（Xi，t）+Vi，t? E（Vi，t|Xi，t）=0（2）

在式（2）中，Vi，t為誤差項。首先，利用機器學習算法獲得公式（2）中m（Xi，t）的估計量，然后計算誤差項Vi，t的估計量；其次，將Vi，t的估計量當作DTi，t的工具變量，使用機器學習算法估計出函數g（Xi，t）的估計量；最后，計算得到θ0的無偏估計值。

（三）變量定義

1.被解釋變量

在企業高質量發展的衡量方面，學者們多使用單一指標或構建多指標體系。在單一指標層面，全要素生產率常用于衡量企業高質量發展水平，其中全要素生產率的測算多采用OP、LP、OLS和GMM方法，但單一指標難以全面反映企業高質量發展水平。在多指標體系構建層面，學者們多采用企業經營能力、凈利潤等財務指標，環保合規能力、污染處理能力等體現公司綠色治理能力的指標，創新能力、可持續發展水平等體現公司價值創造能力水平的指標來構建企業高質量發展體系，并利用主成分分析法、熵權法、因子分析法對多維指標進行處理，以衡量企業高質量發展水平［2123］。本文參考張金清和李梓豪的研究［31］，構建企業高質量發展的評價指標體系。為充分集合各方法的優勢，借鑒梁畢明和郭振雄的研究［32］，本文構建VHSD-EM模型對企業高質量發展情況進行綜合評價。表1列示了企業高質量發展的具體評價指標體系。

2.解釋變量

本文研究自然資源資產離任審計常態化的政策實施效果，在實驗組和對照組的設置上參考黃溶冰和謝曉君、梁畢明和郭振雄的研究［14，32］，以是否為資源型和重污染型企業將樣本劃分為實驗組和對照組。本文用Treat代表組別虛擬變量，實驗組為資源型和重污染型企業（Treat為1），對照組為其他類型企業（Treat為0）。參考孫玥璠等的研究［8］，本文的資源型和重污染型企業主要包括非金屬礦采選業、煤炭開采和洗選業、化學原料及化學制品制造業、造紙業、紡織業、金屬冶煉業、石油和天然氣開采業等行業企業。為了排除試點期間對研究結論的干擾，本文借鑒三重差分法的思想，設置城市是否屬于審計試點地區這一虛擬變量（Pilot），如果在該城市進行審計試點，Pilot取值為1，否則為0；Post是代表時間的虛擬變量，2018年之后取值為1，否則為0。Pilot×Treat×Post代表政策虛擬變量（DT）。

3.控制變量

本文認為企業的償債能力、發展能力及營運能力等越強，越有助于增強企業活力，進而越能夠促進企業高質量發展，因此，本文選取表2所示的控制變量。同時，本文控制了個體固定效應和年度固定效應，并將標準誤在公司個體層面聚類。

五、實證分析

（一）描述性統計

表3為變量的描述性統計結果。企業高質量發展（Qua）的平均值為0.196，最小值和最大值分別為0.066和0.369，說明不同企業之間的發展質量存在顯著差異。Treat的均值為0.254，說明實驗組與對照組的比例大約

為1∶3。從其他控制變量來看，營業收入增長率和存貨周轉率在企業間存在較大差異。

（二）基準回歸結果

表4列示了基準回歸結果。由列（1）可知，當僅考慮個體固定效應和年份固定效應時，自然資源資產離任審計（DT）對企業高質量發展（Qua）的回歸系數為0.028，在1%水平上顯著。列（2）和列（3）為控制變量一次項和二次項后的結果，DT的回歸系數分別在5%和10%水平上顯著為正，這表明在離任審計常態化階段，與其他企業相比，資源型和重污染型企業受到了較多的環境監管，促進了企業高質量發展。現有文獻多采用全要素生產率衡量企業高質量發展水平，本文研究結果與已有文獻得到的審計試點能提高企業全要素生產率的結論一致［1］。由此，本文假設得到驗證。

（三）穩健性檢驗

1.重設雙重機器學習模型

為避免雙重機器學習模型設定偏誤對結論造成的影響，本文重設樣本分割比例和重設機器學習模型進行回歸分析，機器學習模型設置由原來的套索回歸模型替換為OLS、支持向量

機和神經網絡模型，樣本分割比例由原來將樣本拆分為5組替換為3組和8組。結果如表5所示，DT的系數均顯著為正，說明在考慮雙重機器學習模型設定偏誤問題后，本文研究結論依然穩健。

2.平行趨勢檢驗

為檢驗實驗組和對照組在受到自然資源資產離任審計影響之前是否存在差異，本文參考Li等的做法［34］，以離任審計全面開展的時間（2018年）作為基期，解釋變量為相對于離任審計全面覆蓋的時間之前3年以及之后4年的窗口期。平行趨勢檢驗結果（未列示，備索）表明，在2018年之前DT的系數均不顯著，滿足平行趨勢假設，這表明離任審計常態化能夠促進資源型和重污染型企業高質量發展。

3.安慰劑檢驗

為了排除偶然事件對研究結論的干擾，本文進行安慰劑檢驗，首先將實驗組和對照組互換，然后為新的實驗組隨機匹配政策實施年份。回歸結果如表6列（1）所示，DT的系數不顯著，這表明干擾因素對基準回歸結果的影響較小，主回歸結果可以較為準確地反映離任審計常態化對企業高質量發展的影響。

4.替換回歸模型

為增強研究結論的穩健性，本文采用傳統線性回歸方法研究自然資源資產離任審計對企業高質量發展的政策效應，分別運用雙重差分法、PSM、熵平衡方法對假設進行檢驗，回歸結果如表6列（2）至列（4）所示。DT的回歸系數均在1%水平上顯著，本文結論仍然成立。

5.排除同期政策的干擾

《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》在2018—2020年實施，這是一項環境規制政策，旨在減少大氣污染物排放量，與本文研究自然資源資產離任審計常態化政策效應的區間部分一致，為排除同期政策的干擾，本文剔除了同受這兩個政策影響的樣本。表6列（5）的結果顯示，DT的系數在1%水平上顯著為正，這表明在排除政策干擾后，研究假設依然得到驗證。

六、進一步分析

（一）機制檢驗

本文認為受自然資源資產離任審計的影響，政府增強環境監管和企業提高綠色治理績效這兩類環保回應行為是離任審計影響企業高質量發展的作用機制。本文采用企業實際繳納的排污費用衡量企業受到的環境監管強度（ER），構建J-F指數衡量企業綠色治理績效（GGP），具體模型如下：

ERi，t=θ0DTi，t+g（Xi，t）+Ui，t? E（Ui，t|Xi，t，DTi，t）=0（3）

Quai，t=θ0DTi，t+θ1ERi，t+g（Xi，t）+Ui，t? E（Ui，t|Xi，t，DTi，t）=0（4）

GGPi，t=θ0DTi，t+g（Xi，t）+Ui，t? E（Ui，t|Xi，t，DTi，t）=0（5）

Quai，t=θ0DTi，t+θ1GGPi，t+g（Xi，t）+Ui，t? E（Ui，t|Xi，t，DTi，t）=0（6）

回歸結果如表7所示，列（1）和列（3）結果顯示，DT的回歸系數均在1%水平上為正，表明自然資源資產離任審計全面開展強化了政府環境監管和企業提高綠色治理績效的環保回應行為。列（2）與列（4）的結果顯示，ER和GGP的回歸系數均在1%水平上顯著，且系數均小于主效應中DT的回歸系數（0.017），這表明政府和企業的環保回應行為起到了部分中介作用。綜上，在離任審計常態化階段，政府會采取增大環境監管力度的環保回應行為，企業會基于長期轉型的考慮而采取提高綠色治理績效的環保回應行為，進而促進企業高質量發展。

（二）異質性分析

1.基于融資約束的異質性分析

重污染型行業企業較多存在融資約束問題，融資約束程度越大，對環保投資等環保回應的制約性越強［35］。受離任審計的影響，政府部門可能會出于幫助企業轉型升級的考慮，為企業提供補助，以提高環境治理績效。房巧玲和孫薇認為審計試點在融資約束程度較高的企業中對環境治理效應的影響更為顯著［12］，但張佩和吳昊旻認為審計試點未通過緩解融資約束對企業環境責任履行產生影響［36］。那么，當企業融資約束程度不同時，自然資源資產離任審計對企業高質量發展的影響是否會存在差異？鑒于此，本文借鑒王韶華等的做法［37］，采用SA指數衡量企業融資約束程度，并以其中位數作為分組依據。回歸結果如表8中列（1）和列（2）所示，當企業融資程度較高時，DT的回歸系數為0.040，在1%水平上顯著；當企業融資約束程度較低時，DT的回歸系數不顯著，這表明當企業所受融資約束程度較高時，離任審計常態化對企業高質量發展的促進作用更為強烈。原因可能在于：當面臨較大的融資問題和較高的環境規制強度時，企業可能會積極進行轉型升級，以通過獲取政府補助來減少環保投入。

2.基于政府干預強度的異質性分析

為促進區域經濟高質量發展，政府部門可能會采取相應方法來干預屬地企業行為。企業所受政府干預強度越大，離任審計的環境治理效應越強［12］。由此可見，不同政府干預強度對自然資源資產離任審計政策效應的影響可能不同。鑒于此，本文采用樊綱等編著的市場化指數中的“政府與市場關系”指數［38］來衡量政府干預強度，并以其中位數作為分組依據，以此來分析離任審計對資源型和重污染型企業高質量發展的影響。回歸結果如表8列（3）和列（4）所示，在政府干預強度較大地區，自然資源資產離任審計對企業高質量發展的促進作用更為顯著。原因可能在于：自然資源資產離任審計影響官員晉升，在政府干預強度較大的地區，當地政府可能對環境治理的訴求較高。出于晉升激勵的動機，政府官員可能會比以往更大程度地督促轄區內資源型和重污染型企業增加環保投入、節約資源，鼓勵企業轉型升級，進而促進企業高質量發展。

（三）基于綠色投資者加入的分析

綠色投資者能夠發揮“綠色治理效應”，緩解信息不對稱，提高公司內部控制有效性，有助于抑制企業漂綠行為［39］。擁有綠色投資者的企業往往更傾向于提高綠色支出和改善綠色治理績效。綠色投資者加入企業能夠發揮內部環境治理作用，這是否會增強離任審計的外部環境規制作用，進而促進企業高質量發展？鑒于此，借鑒王輝等的做法［40］，本文根據基金主體的投資目標和范圍與公司數據相匹配，從而獲得綠色投資者數據（GI），以企業是否有綠色投資者加入設置虛擬變量。回歸結果如表8中列（5）所示，DT的回歸系數為0.052，在1%水平上顯著，這表明引入綠色投資者能夠增強離任審計常態化對企業高質量發展的促進作用。

七、研究結論與啟示

本文基于2014—2022年中國滬深A股上市公司面板數據，利用雙重機器學習模型考察自然資源資產離任審計常態化對企業高質量發展的影響，得到以下結論：第一，離任審計能夠促進資源型和重污染型企業高質量發展；第二，機制檢驗結果表明，離任審計常態化能夠增強政府環境監管力度和提高企業綠色治理績效，通過這兩類環保回應行為可以促進企業高質量發展；第三，異質性檢驗結果表明，離任審計對企業高質量發展的促進作用在融資約束程度較高和受政府干預較強的企業中更為明顯；第四，綠色投資者能夠發揮內部環境治理作用，增強離任審計對企業高質量發展的促進作用。

針對以上結論，本文得出如下啟示：第一，政府應在離任審計實施的基礎上，結合資源環境審計增加“回頭看”機制。由于政府環境規制是自然資源資產離任審計促進企業高質量發展的重要機制，且這種促進作用在政府干預較強的地區更為顯著。因此，增加“回頭看”機制有助于促使領導干部積極整改落實當地可能存在的環境問題；通過資源環境審計對整改結果進行檢驗，有助于促使地方環境治理落到實處，增加政府環境規制強度，進而促進企業高質量發展。第二，政府應通過加快培育綠色投資者來引導企業對離任審計的影響作出積極環保回應。綠色投資者能夠抑制企業漂綠行為，提高企業綠色治理績效，并能夠強化自然資源資產離任審計發揮的環境規制作用，進而促進企業高質量發展。因此，政府應當建立多層次的綠色投資者體系，一方面，引導多層次機構投資者參與企業低碳發展，發揮其綠色監督作用；另一方面，引導企業以新發展理念為指引，積極建立健全與綠色投資者的溝通渠道，吸引更多的綠色投資者加入，為企業高質量發展增加更多動力。

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［責任編輯：王麗愛］

Outgoing Audit of Natural Resource Assets， Environmental Response and

Quality Development of Enterprises

LIANG Biming1， GUO Zhenxiong1， LIU Aiguang2

（1. College of Accounting， Jilin University of Finance and Economics， Changchun 130117， China；

2. Jilin Provincial Audit Office， Changchun 130117， China）

Abstract： The tenure-based natural resources and assets accountability audit of leading officials has a positive environmental governance role， but its policy effect into the normalization phase needs to be verified. Based on the 2014—2022 Shanghai-Shenzhen A-share listed company as a sample， resources-type and heavy pollution enterprises as experimental groups， other types of enterprises as a control group， we are using a dual machine learning model to investigate the impact of natural resources assets outgoing audit normalization on the quality development of enterprises. The study found that the outgoing audit of natural resources assets can promote the high quality development of resource and heavy polluting enterprises. It was found that the regularization of outgoing audit of natural resources assets can enhance government environmental regulation and corporate green governance performance. Further analysis found that this catalytic effect is stronger in companies that are more restrictive to financing and strongly affected by government intervention， and that green investors can reinforce this role.

Key Words： outgoing audit of natural resources assets; high-quality enterprise development; environmental protection response; governmental intervention; financing restraints; environmental supervision