數字金融對企業ESG績效的影響路徑研究

摘 要：隨著氣候變化、勞工合規風險、供應鏈風險等非財務風險日益凸顯，ESG理念不僅在國際已成主流，在國內也得到廣泛重視。本文在數字金融蓬勃發展背景下，利用2010—2022年中國A股上市企業的面板數據，構建數字金融與企業ESG績效的指標體系，并通過雙固定效應模型實證研究數字金融對企業ESG績效的影響效應和作用機制。實證結果表明：數字金融的發展顯著提高企業ESG績效；機制分析表明，數字金融通過促進企業綠色創新、提高信息透明度、緩解融資約束、抑制“漂綠”動機等渠道，有效改善企業ESG績效；合理有效的外部監管，有助于增強數字金融對企業ESG績效的正向作用；異質性分析表明，數字金融對企業ESG影響受股權性質、行業性質及經濟發展程度不同而有所差異，在非國有企業、高碳行業和發展水平落后地區更為顯著。

關鍵詞：數字化轉型；融資約束；影響機制；漂綠行為；綠色創新

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2024.07.004

中圖分類號：F832；X196 文獻標識碼：A 文章編號：1003－9031（2024）07－0051－14

一、引言

當前，氣候危機、資源匱乏、社會不平等以及金融科技的發展對各國的影響越來越明顯，世界百年未有之大變局正加速演進。經濟進入高質量發展階段，其所面臨的系列問題與可持續發展密切相關，可持續發展的需求可能對企業的決策與行為產生影響。因此，符合當前經濟和社會發展背景的ESG理念越來越受到學術界的廣泛關注。

ESG通過環境、社會、治理這三個領域價值內核的共同作用，體現了對創新、協調、綠色、開放、共享新發展理念的響應，是投資和評估企業的新理念新方法。2004年，聯合國全球契約組織發布了報告，將ESG與企業運營相融合。并于2006年在金融倡議的支持下成立了聯合國負責任投資原則（UN PRI）。自此，ESG績效成為衡量可持續發展的重要指標，ESG投資成為全球主流的投資策略和投資方法之一，且顯現出越來越高的重要性。相較于歐美發達國家，中國ESG投資市場起步較晚，目前在體量上無法與之相提并論，但在“碳達峰”“碳中和”目標推動下，ESG投資已然成為企業投資的迫切需要及未來金融領域重要發展趨勢。

近年來，傳統金融服務實體經濟的“供應不足”，在很大程度上限制了企業ESG績效（薛劉洋等，2023）。隨著大數據、云計算、人工智能為代表的數字技術快速發展和滲透，以共享、便捷、低成本、低門檻為特征的數字金融應運而生。已有學者關注到數字金融一方面為傳統金融領域提供重要補充，另一方面也對微觀企業的生產活動產生一定的影響（李小玲等，2020），它能大大降低交易成本、推動企業創新，進而緩解融資難題（謝婷婷等，2021）。同時，能提高企業信息披露質量，以減輕信息不對稱（Yee et al.，2018）。此外，數字金融對企業ESG績效是否會產生影響？兩者作用機制如何？是否因條件不同而產生異質性？學者們對此鮮有研究。

基于上述討論，本文選取2010—2022年中國A股上市企業為研究樣本，構建雙固定效應模型，考察數字金融對企業ESG績效的影響及作用機制，以及外部監管的調節效應，為在數字化背景下企業實現綠色轉型和可持續發展提供經驗證據，對我國實現“雙碳”目標和經濟的高質量發展具有重要意義。

二、理論分析與假設推理

（一）數字金融與企業ESG績效

在全球經歷疫情時代后，企業營運環境越顯嚴峻，ESG各項議題近年亦已成為董事會熱門議題，然而，在ESG實踐過程中企業存在資源浪費、運營成本高、技術不足、融資限制、信息披露少且不完整等問題，使得企業提升ESG績效的能力不足。

得益于人工智能、區塊鏈和云計算等技術發展，數字技術與金融服務的深度融合，改進了金融服務的模式、邊界和效率，助力企業生產活動（江紅莉等，2021）。一方面，數字金融推動金融結構變革和金融效率的提升，使得金融更具普惠性（吳曉求，2016），為企業創造更大價值，這樣企業在完成既定目標后更有動力去履行社會和環境責任，提高自身ESG績效。另一方面，在信息技術的加持下，數字金融突破了地域和成本限制，實現資源的高效配置，一定程度上能緩解企業的融資約束，促進企業技術創新（萬佳彧等，2020；唐松等，2020），為提高企業ESG績效提供技術支撐，幫助企業實現低碳轉型。據此，提出假設1：

H1：數字金融可以顯著提升企業ESG績效。

（二）數字金融對企業ESG績效的影響機制

數字金融與環境績效。由于企業的目標是實現利潤最大化，基于成本效益原則，“漂綠”可以以相對較低的成本獲得政策傾斜及消費者的關注（Dongyang Zhang，2022）。已有研究表明，“漂綠”行為可以抑制經濟的持續增長（吳靖，2023），嚴重影響行業整體發展乃至整個ESG體系的可信度，造成行業企業雙輸的局面。通過互聯網和大數據技術，數字金融可以有效地監控企業，提高“漂綠”成本，抑制企業的“漂綠”動機。

此外，為提高競爭力，企業通過綠色創新，來實現技術進步。這與ESG理念中環境（E）息息相關，是衡量企業ESG績效的關鍵因素。然而，在傳統的模式下，金融機構很難監測資金的流動和企業的環境績效。數字金融能夠幫助企業更好地識別技術創新演進路徑，無論是數字支付、在線貸款還是其他特定業務，它們都顯著降低了金融市場上的搜索和風險識別成本，推動企業向資源消耗低、環境污染少、投入產出高的技術領域突破（劉敏樓等，2022），并把環境與社會因素納入信用評級，有效指導企業的綠色創新。數字金融還提高了企業對綠色創新的熱情（Xiaohang Ren et al.，2023），為企業之間的技術交流和聯合研發創造了機會，有利于促進合作創新，更好地匯聚、整合和配置創新要素和資源，激發創新活力，最終影響企業的環境績效。據此，提出假設2：

H2：數字金融可以有效抑制“漂綠”動機并通過促進綠色創新，提高企業ESG績效。

數字金融與社會績效。對于中小企業而言，提高ESG表現的成本大于其帶來的收益，從而加劇了企業的融資困境。儀秀琴和唐媚媚（2023）研究指出，ESG表現緩解融資約束具有“規模門檻”，在大規模企業中具有緩解效應，在小規模企業中ESG表現的資金投入會加重融資約束。從投資成本角度看，數字金融可以在近乎于零成本的情況下依托數字技術實現資金需求方和資金供給方的快速匹配和企業融資需求的精準識別，企業融資渠道的多樣化使得企業不再單獨依靠銀行信貸或“被迫”轉向高風險、高利率的舊式民間借貸融資方式，進而降低企業融資難度（吳嘉慧，2023），為企業ESG建設提供更多資金支持。在資金支持的推動下，進一步促進企業生產經營，提升企業價值，維持企業形象與聲譽，企業更愿意承擔起相應的社會責任，提高社會績效。

數字金融與治理績效。所有權和控制權分離而產生的代理成本是企業治理中要解決的基本問題，代理成本主要源于股東和經理之間的信息不對稱（M.Jensen et al.，1976）。因此，ESG實踐很難成為企業自發的、內部自我驅動的行為。在傳統金融服務模式下，由于借貸雙方存在信息不對稱，使得金融機構更加注重企業固定資產、流動資產等實物資產的抵押變現能力（陳春華等，2021）。這導致部分企業在低風險的情況下，因缺乏有價值的抵押物而失去融資機會。數字金融則為投資者和資本市場提供了信息交換平臺（Sutherland and Jarrahi，2018），降低外部信息搜索成本，減輕信息不對稱對企業的負面影響。Noura Metawa et al.（2023）研究認為，數字金融可以通過信用透明化和信息化重塑傳統金融。總之，數字金融改善了信息不對稱，加強了公司治理，并最終影響企業治理績效。據此，進一步提出假設3：

H3：數字金融通過改善信息不對稱并緩解融資約束的方式提升企業ESG績效。

（三）基于外部監管的調節作用

除上市公司外，監管機構和投資者也是金融市場的重要參與者，他們同樣依賴信息獲取做出決定（Edwards，1977）。在眾多監事中，負責審計上市公司財務報表的會計師事務所和具有信息獲取優勢的機構投資者最依賴信息（Jin Boon Wong and Qin Zhang，2022）。本文將會計師事務所和機構投資者的關注歸類為外部監控，會計師事務所和機構投資者相對于公眾更關注環境績效和可持續性計劃（Amir Amel-Zadeh and George Serafeim，2018）。如果來自外部的擔憂增加（如機構投資者份額增加），公司有可能被要求環境披露，其對環境和社會問題的關注將會增加，更加注重提高ESG績效，以滿足外部監管的期望，甚至吸引更多的外部投資。而數字金融則可以提高會計師事務所的審計效率和機構投資者的決策效率。據此，提出假設4：

H4：合理有效的外部監管，有助于增強數字金融對企業ESG績效的正向作用。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選擇2010—2022年A股上市企業數據，去除金融行業的樣本數據，去除ST、ST*、退市企業以及缺失數據，并剔除上市不足1年的樣本數據，最終獲得4370個企業32468個觀測數值。同時，對數據進行上下1%縮尾處理異常值。本文所選用的數據均來自國泰安數據庫（CSMAR）、萬得數據庫（WIND），數字金融指標來自北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服共同編制的《北京大學數字普惠金融指數》。

（二）變量選取

1.被解釋變量

企業ESG績效。借鑒王琳璘（2022）、柳學信等（2023）的研究方法，本文選取由上海華證指數信息服務公司構建的ESG評價體系來衡量企業ESG績效。該評級將所有A股上市公司分為綜合評級、環境績效、社會責任和治理績效（AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C）九檔。通過賦值法，由高到低依次賦值為9分至1分，分值越大，則企業ESG績效越好。

2.解釋變量

數字金融。本文采用北京大學數字金融研究中心編制的《北京大學數字普惠金融指數》對數字金融進行表征。該數據是利用螞蟻集團關于數字普惠金融的海量數據編制而成，通過結合數字金融服務新形勢、新特征與數據的可得性和可靠性，從數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度和普惠金融數字化程度等3個維度及33個具體指標來構建數字普惠金融指標體系。為了使所有變量在可比水平，本文將指數除以100后納入模型中。

3.調節變量

外部監管。一方面，外部監管可能來自政府監管；另一方面，會計師事務所可能負責審計上市公司的財務報表和ESG披露報告。與當地會計師事務所相比，國際四大會計師事務所的審計流程更加標準化，提供了更多監督。因此，如果一家上市公司被四大上市公司審計，這就意味著該公司將面臨更嚴格的外部監管。此外，與普通股東相比，機構投資者更多關注企業的ESG績效。他們可以通過股東大會行使投票權，或獲得更多董事會席位，以影響企業ESG投資決策。因此，本文以機構投資者的持股比例作為外部監管的替代代理變量。

4.中介變量

漂綠行為。本文借鑒黃溶冰（2020）的研究，采用企業未披露事項占全部應披露事項的比值衡量選擇性披露程度；采用象征性披露占企業已披露事項的比值衡量表述性操縱程度。最后，利用幾何平均數計算各企業的漂綠行為。

綠色創新。在以往文獻中，學者們主要采用規模設計、綠色專利申請數量和被授予的綠色專利數量三種方法衡量企業綠色創新能力。由于規模設計存在主觀性，綠色專利的授權周期較長，故兩者具有波動性和不確定性。而綠色專利數量則被廣泛認為是綠色創新最具代表性的指標（Yan et al.，2020）。因此，本文采用綠色專利申請數量描述企業的綠色創新能力。

信息不對稱。本文利用基于調整的DD模型計算的盈余質量、深交所上市公司信息披露考評結果、分析師跟蹤人數、分析師盈余預測準確性、是否為國際四大審計等5個指標的百分比平均值構造信息透明度綜合指標。

融資約束。融資約束的衡量方式主要包括單一指標和綜合指標。其中，單一指標包括企業的股利支付水平、現金流量、企業規模等；綜合指標包括FC指數、WW指數及KZ指數等。與單一指標相比，運用綜合指標能更全面地衡量企業的融資約束水平。本文借鑒譚躍和夏芳（2011）的做法，選取KZ指數作為企業融資約束的衡量指標，KZ指數越高，企業受到的融資約束越大。

5.控制變量

本文控制變量包含企業規模、企業年齡、資產負債率、企業現金流、企業成長性、市場表現、兩職合一、股權結構和區域經濟發展。主要變量定義如表1所示。

（三）模型設定

為驗證前文假設，本文使用雙固定效應模型，同時控制時間和行業效應。

為了驗證數字金融對企業ESG績效的影響，設置模型如下：

四、實證分析

（一）統計性描述

由表2可知，ESG的均值為4.1209，標準差為1.0806，說明不同企業之間的ESG存在顯著差異，index的均值為2.9383，數字偏向于最大值，index_3數字化的均值最高，為3.4243，說明我國企業數字金融程度總體上處于中上等水平，數字化水平較高。其他變量的值都在合理范圍內，沒有極端或異常值。

（二）基準回歸

接下來進行控制年份和行業虛擬變量的回歸分析，基準回歸結果如表3所示。

以上回歸結果顯示，數字普惠金融指數對ESG的影響存在明顯的促進作用，index的影響系數為0.2343，在1%的顯著性水平下通過了變量顯著性檢驗，數字化的影響系數較高。假設H1得到驗證。

（三）機制檢驗

為了驗證解釋變量對中介變量的影響以及解釋變量與中介變量對企業ESG績效的影響，機制檢驗分析如表4所示。

在中介效應的第二步中，index對KZ的影響系數為-0.0912，在1%的顯著性水平下顯著，存在顯著的負向促進作用，數字金融能有效減少企業的融資約束，而中介效應的第三步中，無論是index還是KZ指數均對ESG影響顯著，影響系數分別為0.2229、-0.1250，說明數字金融是通過緩解融資約束從而促進企業ESG績效。

同理，index對Invest的影響系數為0.0593，而第三步中，index、Invest的影響系數分別為0.2258、0.1443，均存在顯著影響，即數字金融會促進綠色創新，從而促進企業ESG績效，而index通過提高企業的信息透明度，抑制企業漂綠行為，從而促進企業ESG績效。H2、H3得到驗證。

（四）調節效應分析

接下來進行調節效應分析，了解外部監管的調節效應如何影響企業ESG績效，結果如表5所示。

此時，index的影響系數為0.2341，交互項系數為0.0245，且均在1%的顯著性水平下通過檢驗，數字金融指數對企業ESG績效存在顯著促進作用，且交互項系數為正，說明隨著外部監管的增加，會促進數字金融指數與企業ESG績效之間的正向影響。假設H4得到驗證。

（五）異質性分析

1.股權層面異質性

相較于國有企業而言，私企在獲得外部融資與政策支持等方面存在較大劣勢，存在更大的“漂綠”動機。因此，考慮到所有權性質會影響數字金融對企業ESG績效的影響，本文按照股權性質，將樣本分為國有與非國有組，結果如表6所示。國有和非國有企業的index影響系數分別為0.1842和0.2045，均顯著為正，且非國有的正向影響更高。這表明數字金融的推廣效果在非國有企業中更為突出，對反“漂綠”的效果更大。

2.行業層面異質性

在“雙碳”目標下，公眾對重污染行業ESG披露的期望更高，其面臨更大的改造壓力，企業ESG績效也將受到投資者和監管機構的更多關注。因此，本文根據碳排放強度將樣本企業分為高碳企業和低碳企業，回歸結果見表6列（3）和列（4）。高碳與低碳企業的index的影響系數都在1%的水平上顯著為正，但高碳企業的正向影響更高，表明數字金融更顯著地提高了高碳企業ESG績效。

3.區域層面異質性

在地區金融發展水平參差不齊背景下，本文按照上市企業的區域位置分為東、中、西三部分。如表6所示，中部地區不顯著，東部和西部地區均顯著，其中，西部地區的數字金融的正向影響更高。因為相比于東中部地區，西部地區的金融服務水平不足，而數字金融則極大促進上市企業的融資，進而增加對ESG的投資。對于東部地區而言，金融發展水平始終較高，因此，數字金融對ESG影響并不顯著。這一對比性差異表明，數字金融有利于促進區域協調發展。欠發達地區發展潛力巨大，應抓住數字金融的機遇，提高企業ESG績效，打造高質量發展新增長極。

（六）內生性檢驗

為了防止解釋變量index和被解釋變量ESG之間可能存在相互影響的情況，將解釋變量的滯后一期作為工具變量進行分析，結果如表7所示。

K-P rk LM、C-D Wald F、K-P rk Wald F統計量分別為10708.61、9.3e+05、5.5e+05，表明不存在無法識別與識別不足問題，在第二階段中，index對ESG的影響系數為0.2158，在1%的顯著性水平下顯著，存在正向促進作用，考慮內生性情況，數字金融對ESG的正向影響仍是顯著的。

（七）穩健性檢驗

穩健性檢驗有多種方法，本文采用去除2020年、2021年的研究數據，滯后一期的解釋變量，換被解釋變量（采用ESG得分）等方式進行穩健性檢驗，結果如表8所示。

去除疫情年份后，index對ESG的系數為0.2526，在0.01的顯著性水平下顯著，與前文結果一致，顯著性仍然存在，模型結果穩定。滯后一期的index對ESG的影響仍然顯著，換變量的情況下，index的影響系數為1.2493，在1%的顯著性水平下顯著，通過穩健性檢驗。

五、結論與政策建議

（一）結論

在數字金融蓬勃發展的大背景下，本文以2010—2022年的中國A股上市企業為研究樣本，實證研究了數字金融對企業ESG績效的影響效應與作用機制，得出以下結論：數字金融可以顯著提升企業ESG績效；機制分析表明，數字金融基于其特有的技術手段，促進企業綠色創新，并通過提高信息透明度、緩解融資約束、抑制“漂綠”動機等渠道，有效改善企業ESG績效；合理有效的外部監管，有助于增強數字金融對企業ESG績效的正向作用；異質性分析結果顯示，數字金融對非國有企業及高碳企業ESG績效推動作用更為突出，相較于東中部地區，數字金融對經濟水平較為落后的西部地區的企業貢獻更大。最后，在解決內生性問題并進行一系列穩健性檢驗后，研究結果仍然穩健。

（二）政策建議

數字金融能夠加速資金、信息、數字等要素的自由流通與有效配置，矯正傳統金融因信息不對稱引發的系列問題，是改變傳統金融服務模式的新型金融業態，也是未來ESG發展的重要課題。結合上述結論，本文提出以下政策建議。

第一，做好數字金融大文章，政府部門及企業應抓住數字技術革命的機遇，推動金融與數字技術有機融合，著力提升金融服務實體經濟質效。同時，充分發揮數字金融作用，立足企業ESG信息披露實踐，加快完善ESG信息披露制度，使環境、社會和治理協同發展。

第二，根據數字金融的發展特點，制定有針對性的監管方案。一方面，監管機構應因地制宜，結合當地經濟發展情況，為企業打造數字信用平臺，推廣網絡綠色創新項目認證。金融機構可以通過實時信息共享企業信息，及時評估企業的綠色發展能力，減小企業與金融機構之間的信息不對稱，幫助企業實現綠色轉型；另一方面，加強數字金融監管，完善數字金融監管體系，在防控金融風險的同時，有效發揮數字金融的積極作用。

第三，企業應建立可持續發展的認知觀念，充分認識到企業ESG績效可以推動創新，塑造競爭優勢，提高自身價值。企業應以數字包容性金融平臺為指導，將數字金融整合到企業ESG績效評估中。通過技術創新，促進企業的環境績效、社會績效和內部治理績效，滿足消費者和社會對更好環境的需求，實現高質量發展。

（責任編輯：夏凡）

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