高質量ESG信息披露：數智化時代下企業ESG漂洗行為決策與治理

【摘要】企業在環境、社會與治理（environmental，social，and governance，ESG）方面的積極參與是推動社會實現可持續與高質量發展的重要力量，而ESG信息披露質量是監管企業ESG活動表現的關鍵議題。隨著數智技術的高速發展，企業ESG漂洗方式更加復雜多樣且難以識別，利益相關者監督角色的有效性也得以提升。立足數智技術快速發展情境，基于利益相關者理論視角，構建數智技術驅動企業ESG漂洗的“壓力—認知—行動”決策生成機制模型，并進一步設計數智賦能ESG漂洗治理機制。研究發現：第一，數智技術飛速發展的雙刃劍效應為企業提供了ESG漂洗的“灰色空間”，當企業試圖錯誤利用數智技術滿足利益相關者沖突性訴求而進行膚淺或誤導性的信息披露時，數智技術無意間成為企業ESG漂洗的“幫兇”；第二，數智技術不同程度地賦能多利益相關者主體對企業ESG信息的獲取與分析，推動利益相關者對ESG漂洗行為的監督和治理；第三，構建“數智+ESG”交叉知識教育體系并加強培養“數智+ESG”專業知識人才是數智技術賦能利益相關者群體監督職能在數智時代得以有效發揮的重要保障。

【關鍵詞】企業社會責任；ESG漂洗；信息披露；數智化；利益相關者理論；漂洗決策生成機制

【中圖分類號】X322;F272" 【文獻標識碼】A" 【文章編號】1008-245X（2025）01-0027-12

DOI：10.15896/j.xjtuskxb.202501003

【收稿日期】2024-05-22。" 【修回日期】2024-10-18。

【基金項目】國家自然科學基金面上項目（72372169，72072188）；廣東省自然科學基金項目（2024A1515012735）；國家社會科學基金一般項目（24BGL092）。

【作者簡介】尹玨林（1983— ），女，中山大學管理學院教授，博士生導師；趙嘉欣（1995— ），女，通信作者，中山大學管理學院博士研究生。

企業環境、社會與治理（environmental，social，and governance，ESG）信息披露是指對企業履行環境保護責任、社會責任以及公司治理責任等非市場戰略表現的系統性綜合信息披露。高質量的ESG信息披露能夠有效展示企業以人與自然、人與人、人與社會協調有序發展為宗旨的可持續發展戰略。隨著中國可持續發展理念的普及，政府、社會公眾等利益相關者對企業積極參與ESG相關活動和承擔社會責任（corporate social responsibility，CSR）的重視程度日益提升，不斷要求企業披露高質量的ESG信息。例如，2018年修訂的《上市公司治理準則》規定上市公司應當按照法律法規和相關部門的要求披露ESG相關信息。生態環境部在2021年印發了《環境信息依法披露制度改革方案》和《企業環境信息依法披露管理辦法》，要求企業加強環境信息披露。在中國證券監督管理委員會指導下，上市公司自律監管指引文件《可持續發展報告（試行）》自2024年5月開始施行，重點引導上市公司積極履行社會責任、推動綠色低碳發展，提升資本市場的透明度和質量，標志著ESG信息披露進入規范化新階段。然而，現階段企業ESG信息披露標準呈現多樣化，不同評級機構對同一家企業的ESG評級結果常常存在分歧，同時企業ESG活動往往具有高成本與收益不確定的特征，使得企業通常難以兼顧經濟、環境和社會效益。因此，企業ESG表現評估標準的模糊性與收益的不確定性，使得企業可能出現“言實不符”的ESG信息披露，即ESG漂洗（ESG-washing）

已有研究中大多將“ESG-washing”等同于“漂綠（greenwashing）”，但是本文認為將“ESG-washing”譯為“ESG漂洗”更加合適，因為ESG所包含的內容涵蓋更多的維度，不僅僅限于環境活動。漂綠可以視為ESG漂洗的一個子集，而后者除了環境問題外，還涵蓋了更廣泛的與社會和治理相關的欺騙性做法。［1］。ESG漂洗已成為中國高質量ESG信息披露制度建設的重大挑戰，嚴重遲滯了中國生態文明建設與綠色和諧社會的構建進程。

在“人—機—物”三元融合的數智時代，數據基礎設施的不斷完善使萬物互聯成為現實，以人工智能（artificial intelligence， AI）、區塊鏈等為代表的數智技術與社會經濟活動的融合持續深化，為高質量ESG信息披露帶來了新的助力與挑戰。一方面，數智技術為實現高質量ESG信息披露與有效監管提供了有力的技術支持。近年來，中國政府不斷出臺指導性與支持性政策深入推進企業數智化發展進程，強調數智技術是形成新質生產力的重要引擎，數智化轉型是推進新質生產力高質量發展的重要舉措。以企業綠色化為例，生成式人工智能和大模型等新一代AI技術以其強大的數據處理和分析能力，在推動企業實施精確高效的低碳措施的同時，也提高了以政府、機構投資者為代表的外部利益相關者的信息獲取能力，拉近了利益相關者監督企業綠色表現的監督距離。另一方面，數智技術深度嵌入企業也使得企業ESG漂洗形式更加復雜多樣，為有效監管ESG漂洗帶來了挑戰。更重要的是，由于各方利益相關者對于企業ESG信息獲取和分析能力存在較大差異，數智技術賦能ESG漂洗監管的具體方式與效用程度對于不同類型的利益相關者存在差異。遺憾的是，現有研究對于數智情境下企業的ESG漂洗行為決策缺乏與時俱進的探討。相應的，數智技術如何賦能ESG漂洗行為的監管與治理成為重要且亟待深入討論的話題。

鑒于此，本文立足于數智技術飛速發展的時代情境，在系統梳理ESG漂洗研究現狀的基礎上，旨在解決以下問題：第一，數智技術的嵌入如何影響企業ESG漂洗決策？第二，不同利益相關者如何利用數智技術形成針對企業ESG漂洗行為有效的監督與治理機制？本文的邊際貢獻主要體現在三個方面。首先，通過討論數智情境下企業ESG漂洗的動因與邏輯，構建了數智技術驅動企業進行ESG漂洗行為的“壓力—認知—行動”決策生成機制框架，啟發學界關注數智技術飛速發展在影響企業ESG信息披露時存在的雙刃劍效應，特別是數智技術可能造成的企業ESG漂洗形式更加隱蔽多樣、數字鴻溝等負面問題。其次，不同于現有研究多聚焦數智技術本身對信息傳遞等的直接影響，而較少關注數智技術的具體應用如何賦能利益相關者對企業ESG活動的監督角色，本文進一步站在利益相關者參與視角，針對性地構建數智賦能下ESG漂洗監督與治理機制，為推動高質量ESG信息披露與監管、實現社會與經濟可持續發展提供重要實踐啟示助力。最后，系統性地梳理了企業在環境、社會和治理三個維度的具體漂洗形式及其差異，揭示了ESG漂洗的形式復雜性，為未來深入研究數智情境下企業ESG漂洗提供了高細粒度的概念與形式區分。

一、ESG漂洗研究回顧

ESG漂洗主要體現為ESG信息披露與績效表現或者ESG承諾與實際行動之間的脫鉤。由于ESG涉及企業環境表現、社會責任參與以及公司治理三方面，按照企業環境（E）、社會（S）、治理（G）三個維度整理的已有ESG漂洗研究中所關注的具體漂洗形式見表1。

首先，大量研究關注企業環境戰略行為承諾和績效表現間的“言實不符”，即環境漂洗行為，又稱漂綠（greenwashing）。Polonsky等［2］最初從營銷產品層面將漂綠定義為通過虛假宣傳或者夸大產品環境效益以提高銷售收入的做法。隨著研究的不斷深入，越來越多學者從信息溝通的角度研究企業層面的漂綠。例如，Lyon等［3］認為，漂綠是指選擇性披露正面環境信息、隱瞞負面環境信息的行為，但這一定義只關注可驗證的信息，忽視了企業可能會通過含糊其辭的表述、視覺表象、形象廣告等手段進行漂綠。近年來的研究比較認同從脫鉤的視角定義漂綠，認為漂綠是企業采取一系列象征性環境行動而較少甚至逃避采取實質性環境行動［4］。

伴隨著企業環境漂洗行為內涵的不斷擴展，企業環境漂洗的具體形式也呈現出多樣性特點，主要包括選擇

性披露與脫鉤［5

-6］。前者表現為有選擇地披露環境績效的積極信息、而不充分披露甚至隱藏相關負面信息（即“故意隱瞞”）；而后者是象征性環境行為與實質性環境行為之間的脫鉤。在“雙碳”背景下，碳信息漂洗（carbon-washing）這一新型漂洗形式亦逐漸興起，特指公司在宣傳其產品或服務的碳排放和碳足跡等相關信息時，采用誤導性、夸大或不準確的披露方式［7］。此外，隨著越來越多的投資者開始關注企業的氣候風險披露，部分企業會做出模糊不清、無法驗證的氣候承諾迎合投資者，即氣候信息漂洗［8］。

其次，隨著社會責任投資重要性的日益提升，學者開始關注社會責任領域的漂洗問題（又稱社會責任脫鉤，CSR decoupling），主要體現為企業社會責任表現上的言行不一致［9］。此外，鑒于CSR可以進一步區分為內部與外部CSR，Gull等［10］還將CSR漂洗定義為內外部CSR的脫鉤（即“表里不一”）。隨著性別平等與多樣化重要性的日益提升，性別漂洗（gender-washing）即公司或品牌通過表面上的性別平等或多樣化、包容性聲明和行動來偽裝其實際對性別平等問題的忽視或不足等新型漂洗形式也逐漸受到學者的關注［11］。

最后，公司治理方面的漂洗行為（又稱“治理漂洗”）指公司在其治理結構和決策過程中采用誤導性或模糊性的信息塑造一個更為公正、透明和負責任的形象，但實際上并未真正踐行這些原則，甚至可能反其道行之。“治理漂洗”主要研究企業貪污腐敗、賄賂與欺詐、商業道德等方面的脫鉤行為，具體涉及企業反腐敗的空口承諾、違規后的混淆視聽等表現形式［12-13］。

近年來，有少數文獻探討了數智技術與企業ESG漂洗之間的關系。例如，Sun等［14］認為數字化轉型會通過提高企業綠色技術創新、降低信息不對稱、提高商業信用融資進而降低企業的ESG漂洗程度。Jiao等［15］以美國公司為研究樣本同樣發現了AI對企業綠色創新水平的提高能夠降低企業的ESG漂洗程度。可以發現，已有研究多單一地討論數智技術在治理ESG漂洗方面的積極作用，忽視了數智技術發展的同時增加了ESG漂洗形式的多樣與隱蔽性，從而增加了企業ESG漂洗行為的識別與監管難度，因此有必要正視數智時代企業進行ESG漂洗的機會主義動機。此外，既有研究聚焦數智技術本身的作用，忽視了數智技術如何賦能利益相關者參與企業ESG漂洗行為的治理，較少從利益相關者視角去討論其如何運用數智技術有效監督企業ESG信息披露。基于此，本文結合利益相關者理論探討數智化情境下企業ESG漂洗行為的決策生成機制與利益相關者監督治理機制設計，以揭示數智技術在企業ESG漂洗參與與治理中的雙刃劍效應并提出有效的治理策略。

二、數智化情境下企業ESG漂洗行為決策

云計算、大數據、AI等數智技術的發展推動社會進入一個全面感知、可靠傳輸、智能處理、精準決策的萬物智聯時代。企業從最初借助數字技術進行信息搜集、傳輸、整理、儲存，逐漸轉向利用“數據+算力+算法”組合輔助決策甚至替代決策。數智技術正在不斷滲透至企業經營的方方面面并構建新的競爭優勢參與轉型升級，例如建立決策機制的自動優化模型、實現智能化分析與管理、優化現有業務和管理價值鏈、實現從業務運營到產品或服務創新、提升用戶體驗等。然而，數智技術也助長了數字鴻溝等問題，間接加劇了企業與外部利益相關者之間的信息不對稱，為企業內部的不當行為包裝甚至舞弊欺詐創造了便利。

企業作為實現國家經濟目標以及解決社會問題的重要載體，積極擁抱ESG倡議、致力于融合數智技術向可持續商業實踐過渡是其應盡之責。然而，企業數智技能不足和治理機制不健全交織形成的固有阻礙，導致并非所有企業都致力于應用數智技術助推可持續的價值創造。例如，現階段企業在數智化轉型過程中很容易陷入“數智化陷阱”，即無法高效將數智技術轉化為生產力，難以釋放數智技術在企業可持續增長中的真正潛力［16］。同時有研究發現，數智技術的引入改變了市場原有的發展慣性和利益分配格局［17］，這意味著盡管借助數智技術建立透明高效的數字生態系統已成為企業可持續發展的必然趨勢，但管理者可能會質疑市場互聯模式下少數企業主導市場以及獲得不成比例的經濟份額。換言之，企業在數智化變革過程中容易衍生出效能錯配和信任危機，從而激發企業濫用數智技術的可能性。

此外，數智技術的快速發展對制度化的法律流程和約定俗成的道德規范造成的沖擊，使得數智化背景下的商業倫理變革與更新亟待得到關注與討論［18］。目前社會制度和秩序滯后于企業數智化發展，數智技術的風險管理仍然在很大程度上依賴自愿的行業或組織行為準則，缺乏行之有效的監管條約和實用工具對其進行外部約束［19］。數智技術的飛速發展與有效監管的缺失進一步為企業應用數智技術進行機會主義行為提供了“灰色空間”。

因此，深入剖析數智技術如何影響企業ESG漂洗行為的決策生成有助于構建數智時代企業ESG漂洗行為的新范式。具體而言，本文通過分析數智情境下企業ESG漂洗的動因與決策生成邏輯，重點解讀數智技術如何誘發企業形成ESG漂洗的認知模式以及行為傾向，構建數智技術驅動下的企業ESG漂洗“壓力—認知—行動”決策生成機制模型（如圖1所示）。

（一）數智化情境下企業ESG漂洗的動因

ESG漂洗的底層邏輯是企業借助印象管理策略干預利益相關者對企業ESG活動的解讀。而數智技術通過數字網絡將物理世界的多方利益相關主體連接到統一的數字生態系統［20］，創造了企業與利益相關者深度互動的機會，既有助于企業快速精準地掌握利益相關者的訴求，也增強了利益相關者對企業ESG相關信息的獲取能力，進一步放大了來自利益相關者的合法性壓力。具體而言，數智技術不同程度地賦能各類型利益相關者并增加其對企業監管壓力的聯動效應。對主要壓力源的利益相關者（包括員工、股東、政府等）而言，數智技術的發展有助于他們更直接地影響企業經營活動。例如，數智驅動下的區塊鏈技術實現了去中心化的商業共享生態，有助于打破“信息孤島”并使企業與供應鏈上下游的互動更高效透明。對次要壓力源的利益相關者（包括非政府組織、社會公眾等）而言，數字網絡媒介的快速發展為其提供了表達ESG訴求的平臺，鑒于數據傳播的乘數效應，此類利益相關者施加的輿論壓力可以更迅捷地被企業感知。換言之，數智網絡場域既放大了利益相關者施加給企業的合法性壓力，也打破了利益相關者間的信息壁壘，促成不同類型的利益相關者對企業共同施壓。

然而，不同利益相關者對企業ESG表現的競爭性需求和利益相關者有限的信息甄別能力又為企業ESG漂洗提供了契機。盡管可持續發展的ESG理念正逐漸深入市場，但現階段多數投資者和社會公眾對ESG的理解尚不成熟，缺乏對ESG有效信息的甄別和處理能力。海量數據簇擁下的外部利益相關者可能會陷入“信息繭房”，難以準確識別和有效監管企業的ESG行為。由于信息不斷膨脹和個體注意力有限，利益相關者群體只對其關注的ESG信息加以分析和判斷，無法準確評估企業ESG的整體表現。因此，數智技術在放大利益相關者對企業ESG監管壓力并激發企業重視利益相關者訴求的同時，也催生了部分企業的機會主義行為，即濫用數智技術進行ESG漂洗并塑造虛假的正面形象。

簡言之，數智化情境下，被放大的利益相關者聯合壓力和利益相關者間訴求沖突與監管局限性為企業提供了ESG漂洗的“灰色空間”，當企業試圖借助數智技術操縱ESG信息披露內容來應對外部不同利益相關者沖突的訴求時，數智技術便無意間成為企業ESG漂洗的推動力量［21］。

（二）數智化參與下的企業ESG漂洗決策生成機制

管理者作為企業戰略決策的主導者，其認知結構是解釋數智技術如何賦能企業戰略和行為的關鍵因素。當利益相關者期待企業積極回應并解決ESG問題時，管理者認知對企業ESG漂洗決策有著重要影響。當管理者具有狹隘的決策認知體系以及樂觀偏見時，可能只關注ESG漂洗所帶來的短期收益（例如ESG投入資源的節約），忽視ESG漂洗引發的負面事件（例如聲譽損失），導致企業更傾向通過ESG漂洗來回應利益相關者壓力。由于管理者認知自上而下主導企業決策，當ESG漂洗被合理化時，數智技術相應地就成為企業ESG漂洗的關鍵輔助工具，智能算法流程的不確定性和底層邏輯的不透明性更是為企業的漂洗行為提供了便利［20］。

目前，學界和業界暫未就企業ESG信息披露質量的驗證達成一致，部分原因在于企業ESG披露形式多樣，且模糊度較高，影響ESG信息接收方對信息的準確解讀［9］。這意味著可能只有少數利益相關者才具備識別企業漂洗的能力，企業ESG漂洗行為難以被及時發現，進而降低了企業ESG漂洗的潛在成本。數智化情境為企業提供了與利益相關者群體深度互動的場域，有助于企業快速掌握利益相關者訴求，同時也可能成為企業根據利益相關者的訴求而選擇性定制ESG披露信息的“幫兇”。當企業借助數智技術操縱信息源時，ESG漂洗行為被察覺的可能性也就被大幅度降低。因此，在數智技術的輔助下企業可以巧妙地利用利益相關者的認知局限性，通過轉移注意力或“障眼法”來進行ESG漂洗。

目前已有企業通過選擇性披露使用數智技術的目的、過分強調AI數據及其模型訓練的積極面以及在決策界定責任時甩責于數智技術等多種方式轉移利益相關者注意力，實現ESG漂洗［19］。首先，在使用數智技術方面，企業可以利用協同工作平臺、自動化工具、智能助理等提高工作效率，借助智能供應鏈、企業資源規劃系統優化業務流程，同時也可能會借助智能算法、實施監管系統侵奪或剝削員工權益。例如，美國在線零售業巨頭亞馬遜公司曾利用復雜的監控系統實時跟蹤倉庫員工的生產活動，宣傳企業利用數智技術有效提高員工生產效率的同時，借助智能算法實施監管系統侵奪或剝削員工權益，導致員工的高壓工作環境和健康問題。其次，現階段越來越多的企業參與開發并訓練生成式AI，卻很少強調訓練過程中可能涉及的數據隱私、安全、偏見等問題，同時也很少披露維持智能模型持續運行產生的大量能源消耗和碳排放。例如，OpenAI公司開發的ChatGPT聊天機器人模型每天需要響應約2億個問題，此過程所消耗的電力超過50萬千瓦·時，每天用電量相當于1.7萬個美國家庭的消耗。然而，目前多數企業傾向于將利益相關者的注意力吸引到AI模型的功能優勢以及如何推動商業和社會發展當中，忽略或回避其所引發的社會和環境問題。最后，當智能系統越來越多地參與到企業決策與商業活動時，不斷深入的智能技術社會化所引發的道德和倫理困境同樣不容忽視。比如，無人駕駛汽車“蘿卜快跑”在武漢街頭與行人碰撞事故發生后的責任界定問題就是一個典型例子。因此，當企業致力于強調AI參與決策的便利性或應用價值，卻對涉及其中的倫理原則和道德判斷避而不談時，就存在借助數智技術模糊ESG漂洗責任邊界的風險。

除數智技術參與企業運營中涉及的ESG問題遮掩之外，企業在ESG信息披露中也可能存在借用數智技術進行誤導性傳播。例如，企業可以通過在社交媒體、線上論壇等公開網絡平臺搜集利益相關者的言論并借助深度學習技術訓練出相應的正面回復［22］。由于機器學習具有數據控制（涉及數據的安全性和完整性）、缺乏可靠性（數據質量和準確性不確定）、缺乏透明度等特征，當企業借助深度學習生成針對性的ESG信息文本時，利益相關者很難驗證其真實性。

總體而言，當管理者產生ESG漂洗的意圖時，數智技術為企業實施ESG漂洗提供了更多樣且隱蔽的方式。數智技術的滲透使企業通過低成本的信息調整或篡改來實現ESG漂洗并規避利益相關者的監督和處罰成為可能。因此，需要警惕企業借助數智技術進行ESG漂洗來欺騙或誤導內外部利益相關者。

三、數智賦能ESG漂洗治理機制設計

數智賦能強調數據獲取、分析和運用的場景，以及為賦能對象提供能力獲得或提升等可能［23］。考慮企業ESG信息接收主體的信息來源與信息評估專業性差異，本文具體分析數智技術如何賦能企業內外部利益相關者，從而有針對性地設計數智賦能ESG漂洗治理的有效機制（如圖2所示），為提升企業ESG信息披露質量、使數智技術真正服務可持續發展提供啟示。

（一）數智賦能股東參與ESG漂洗治理

數智技術通過其強大的數據處理、分析和通信能力，為股東參與ESG漂洗治理提供了新的方式和機會。首先，股東可以利用大數據和云計算技術更方便地獲取公司的ESG績效數據，更好地了解公司的ESG表現，增強對于企業虛假報告與誤導性ESG信息的識別敏感程度，最終實現有效監督企業ESG漂洗行為。其次，數智技術下的信息流通激發了股東積極性，使得更多的中小股東可以通過對公司的ESG政策和計劃進行線上投票等方式積極參與公司治理，有效發揮其監督職能。最后，數智技術可以幫助股東進行ESG數據分析和投資決策支持。例如，機構投資者可以充分利用數智技術發動更廣泛的數據收集渠道，拓展ESG信息獲取來源的多樣性，在參考ESG評級與鑒證機構意見的同時，提高對企業ESG披露信息的識別能力，迭代投資評估模型。特別是AI的發展使得機構投資者可以針對自身投資偏好開發相應的ESG投資決策模型，將多來源的ESG信息進行計算機仿真運算，模擬企業ESG所投入資源的預期回報，進一步與企業自愿披露的ESG績效進行對比，從而判斷企業ESG漂洗的風險程度，并據此制定相應的投資策略。

（二）數智賦能員工參與ESG漂洗治理

數智技術的發展不僅為員工參與ESG漂洗治理提供了更多的信息溝通平臺，也強化了企業ESG活動與員工可持續發展價值觀相一致的戰略重要性，從而使得員工在ESG漂洗治理上發揮著重要的監督角色。一方面，數智技術的發展使得員工有著更多的信息溝通平臺與多樣的溝通方式，員工可以通過匿名工具收集和報告企業ESG活動的真實信息，使得企業ESG漂洗行為在數智技術下的曝光風險與聲譽威脅加劇。另一方面，數智技術的專業性與高速創新，使得數智化企業的員工群體內部呈現出明顯的分層趨勢，即少數員工掌握著企業數智化經營的技術核心，而多數員工作為數智技術的應用者角色參與企業的數智化經營。數智技術在企業內部的廣泛應用使得企業可以清晰識別核心員工，諸如數智系統開發員工等核心人力資本的創造力和貢獻邊界可以被清晰界定，使其在企業決策參與上的話語權得到極大提升，由傳統的被動勞動供給者和弱勢監督者轉變為更加積極的企業建設者與參與者，為數智賦能員工參與ESG漂洗治理提供了新的設計思路。具體而言，核心員工的可持續發展理念能夠對企業的ESG漂洗行為形成內部監督壓力，企業更有動力保證ESG與員工價值觀的協同一致，以避免員工流失風險。

（三）數智賦能ESG評級與鑒證機構參與ESG漂洗治理

ESG評級與鑒證機構指企業ESG報告編制者以外的獨立第三方專業評估機構，主要包括ESG評級機構、會計師事務所、咨詢機構以及行業協會等，是連接企業ESG信息披露與其他利益相關方（例如投資人和社會公眾）的信息中介，對于治理企業ESG漂洗發揮著重要作用。ESG評級與鑒證機構的不同評估標準和方法導致同一家企業評分出現較大分歧，這種不一致所帶來的ESG信息真實性挑戰使得企業可能選擇性使用有利自身形象的ESG評級體系［21］。此外，目前ESG信息披露暫未強制要求必須經過第三方鑒證，而且ESG數據的多樣化、模糊化特征使得ESG報告全面鑒證的推行面臨較大阻礙［24］。

然而，數智技術為ESG評級與鑒證機構突破ESG數據的限制以實現高質量的ESG報告鑒證與ESG表現評估創造了有利機會。具體而言，數智技術賦能ESG評級與鑒證機構能夠從單向的依賴企業自愿披露的ESG信息的被動角色，轉變為主動從媒體新聞報道、供應鏈反饋、社會公眾反饋等多方信息來源獲取有關企業ESG表現的信息，增強了這些第三方信息中介評估企業ESG活動中的獨立性與主動權，使得被評估企業通過漂洗其ESG信息來操縱ESG評級的“灰色空間”被壓縮。尤其是借助AI協助處理海量而復雜的數據，專業評級分析人員得以從低水平的數據收集工作中解脫出來而從事高專業性要求的分析工作，不再僅僅是憑借企業ESG信息披露的項目數量評估企業ESG信息披露的全面性，而將評估重點放在分析企業ESG信息披露質量以及ESG實踐實質性，提高ESG評級與鑒證服務的準確性。

值得注意的是，作為ESG信息中介，評級與鑒證機構應當謹慎分配對AI的信任，以免對AI的過度依賴而造成“搜索廣度錯覺”和“客觀錯覺”［25］。搜索廣度錯覺是指隨著AI的廣泛應用，人們在對研究問題、數據和理論的認識方面可能受到AI的限制，而誤以為自己正在探索所有可檢驗的問題。事實上，他們只是在檢驗那些可以被AI工具檢驗的更狹窄范圍內的問題。客觀錯覺是指AI可能代表著開發和訓練它們的計算機科研人員的立場和偏好而并非天生中立的絕對客觀性［26］。尤其是AI算法高度的知識復雜性使得算法的設計過程被少數掌握AI算法開發技術的數字企業所主導甚至壟斷［20］。此外，雖然AI可以使這些ESG信息中介獲得更多的知識，但是AI在需要深入的特定領域知識的任務之間實現協同作用的能力較弱，即AI盡管可以高效收集特定維度的ESG信息（例如企業碳排放減排數據、扶貧投入等），但是由于缺乏系統化思維而難以形成對企業ESG表現的整體性理解。AI在沒有專業人士經驗介入的情況下可能難以判斷企業ESG表現的優良與否，從而可能會在評估企業ESG信息披露的內容時放大決策偏差。因此，培訓具有數智技能和ESG專業知識的交叉學科人才是ESG信息中介最大化發揮AI在企業ESG信息分析與監督過程中協同效用的人力資本基礎。

此外，數智技術一定程度上打破了各ESG評級機構間的溝通屏障：一方面，推動ESG評級機構間共享被評估企業ESG表現的一手信息，提高ESG評級機構在評估初期中對企業ESG相關基礎信息的獲取效率；另一方面，加速推進制定ESG披露內容的統一規范化標準，弱化因各評級機構ESG評分差異過大所誘發的漂洗動機。

（四）數智賦能媒體參與ESG漂洗治理

數智變革浪潮正以前所未有的速度改變媒體行業的運作模式和新聞傳播的格局，使得媒體具備了更廣泛的新聞關注范圍，不再局限于傳統的地域或行業界限。借助先進的數據分析工具、AI算法以及云計算平臺，媒體能夠實時追蹤和監測海量信息，從中篩選出有價值的新聞線索。媒體報道對企業ESG信息披露具有監督與信息擴散雙重效應，不僅提高了外部環境對企業ESG活動的監督力度，而且由于報道的關注者包括潛在的資本市場參與者，因而這些報道成為投資決策的參考依據。數智技術賦予媒體更廣泛的新聞關注范圍，使得企業負面事件的微小信號得以迅速被捕捉和放大，并通過智能算法進行快速分析和評估，大幅提高了ESG新聞傳播的效率和準確性。企業為了減少漂洗行為被揭穿而造成的聲譽損失，更有動機抑制ESG信息披露的漂洗傾向。此外，媒體間ESG專業知識差異可能影響媒體對企業ESG披露信息中真實性信息的有效識別程度，尤其是生成式AI的廣泛應用所造成的潛在不實信息污染對媒體ESG信息識別技能的要求更高，因此媒體應當積極培養具有ESG專業知識的新聞工作者。同時，由于現階段AI技術也廣泛應用于媒體報道寫作，培養具有ESG專業知識的新聞工作者也能夠及時把控AI生成的媒體報道中的觀點偏誤。

（五）數智賦能供應商參與ESG漂洗治理

供應商與企業有著資源與信息的直接交易行為，能夠近距離觀察企業生產經營過程中的ESG表現，是有效識別企業ESG漂洗行為的重要監督者，亦是企業供應鏈ESG管理的重要環節。通過整合各種數智技術，企業可以更有效地監測、評估和管理供應鏈中的ESG風險，從而確保供應鏈的可持續性。已有研究指出，上下游企業ESG表現之間的信息互動是實現可持續供應鏈的焦點［27］，以區塊鏈為代表的數智技術賦能供應商搭建與企業更互聯互通的網絡系統，能夠使供應商與企業的生產過程與產品交易信息更加集成和透明。這極大提升了信息資源在企業與供應商間的傳遞效率，使得供應商作為企業的近距離觀察者能夠最大程度地發揮監督效用，更加了解企業真實的節能減排等信息，從而有效壓縮企業ESG漂洗行為空間。同時，供應商在數智技術賦能下能夠更高效地建立供應商間的信息共享，例如形成區域“數智化+”綠色供應商生態聯盟，主動篩選對生態與社會負責任的企業進行合作關系的建立，倒逼企業積極參與ESG活動并進行高質量的ESG信息披露。

（六）數智賦能政府參與ESG漂洗治理

數智賦能政府的監管機制創新，能夠有效提升政府對企業ESG信息披露行為的監管效率與監管質量，強化對企業ESG漂洗行為的有效識別與及時懲處。首先，政府可以積極開發“AI+物聯網”統籌監督系統以幫助政府實時收集當地企業的相關經營活動數據。區塊鏈技術使得政府同時監督企業供應鏈上多家企業的經營活動成為可能，從而有效提升政府監管效率。對焦點企業與上下游供應商的真實ESG表現進行深入了解，有助于及時發現企業ESG漂洗行為并進行嚴肅懲處。但是，數智技術賦能政府監管能力提升的同時，政府也需要關注數智技術帶來的數據安全、隱私保護、算法偏見、設備能耗等挑戰，把握數智技術在政府監管實施中的嵌入程度以降低數智技術可能的負面風險。其次，政府可借助數智技術搭建對ESG評級與鑒證機構的統籌監督系統，匯總各ESG評級機構對被評估企業的評估觀點差異，對ESG評級機構的評級過程進行嚴格審查，提高評級與鑒證機構對企業ESG表現的評估質量與真實性，進而為依賴ESG信息中介來間接評估企業ESG表現的利益相關者（例如社會公眾）提供真實有效的參考信息。再次，政府應有效運用數智技術建立完備的官員任職信息庫，將領導干部參與的商業事項審批進行系統化整理，并運用大數據技術預測政府官員與企業的利益關聯度，通過不定時的官員職位調配來有效降低因官員同一職位任期過長而導致官員與企業建立過于密切的利益關系，從而出現“政企合謀”式ESG漂洗的現象。最后，政府可以在制定ESG相關政策時利用數智技術進行前期的數據收集與挖掘以及政策實施效果預測，從而為政策制定提供科學依據，盡量消除企業操縱ESG信息披露的“灰色空間”。

（七）數智賦能非政府組織與社會公眾參與ESG漂洗治理

由于不直接參與企業生產經營與資源供給，非政府組織與社會公眾主要作為遠距離觀察者對企業ESG表現進行監督。這種距離使得非政府組織與社會公眾對企業ESG報告的內容漂洗程度難以直接判斷，極易受到企業ESG漂洗行為的誤導，對企業ESG活動的監督壓力有限。然而，數智技術極大地強化了非政府組織與社會公眾的信息獲取和知識學習以及監督話語發聲力度，使得非政府組織與社會公眾的監督角色得以充分發揮。

一方面，在數據收集與分析利用方面，非政府組織和公眾可以利用大數據技術廣泛收集企業ESG相關的信息數據，如企業的環境影響、社會責任履行情況、公司治理結構等。這些數據可以用于評估企業的ESG表現，并為后續的監督、倡導和決策提供數據支持。另一方面，在信息公開與透明度提升方面，通過數智技術，非政府組織可以建立公開、透明的ESG信息平臺，將收集到的企業ESG數據進行可視化展示。這有助于提升公眾對企業ESG表現的認知，促進企業自我改進和社會監督。例如，公眾環境研究中心（IPE）建立并維護了中國首個民間公益環境數據庫，其中蔚藍地圖應用程序（App）就是基于大數據的環保信息平臺，使得公眾能夠更方便和實時地了解身邊的環境狀況。基于多年積累的環境信息大數據，IPE又拓展到溫室氣體排放數據和企業氣候行動的領域，開發了基于云計算和區塊鏈技術的數字化企業碳核算和產品碳足跡工具，以幫助企業和公眾更好地理解和管理企業經營所造成的實質性環境影響。數智技術還賦能這些非政府組織運用AI和機器學習等技術構建ESG風險評估模型，對企業進行ESG風險預測，及時發現潛在的問題并發出預警。

通過上述對數智技術賦能不同利益相關者參與ESG漂洗治理的具體機制設計可以發現，隨著社交媒體等數智化信息平臺的增多以及數智技術賦能數據加密工具與監督系統的開發與完善，以員工、媒體、政府、非政府組織及社會公眾等為代表的利益相關者獲取企業ESG信息的渠道日漸多元化，使得這些監督力量得以相互影響而發揮對企業ESG漂洗行為的監督治理合力。例如，對企業員工而言，伴隨著數智技術的發展，數據加密工具的不斷完善使得員工在匿名反饋平臺報告行為的個人信息安全性得以保證，降低了員工匿名曝光企業ESG漂洗行為而被企業惡意報復的風險，提升了員工監督企業ESG活動的獨立性。對于媒體而言，雖然部分媒體可能會因為與企業存在利益相關而策略性地忽視企業ESG消極表現，從而出現“媒企合謀”式的ESG漂洗，但數智技術加持下，越來越多面向企業內部員工和媒體記者的匿名溝通平臺，以及政府對媒體新聞報道獨立性的監督審查不斷加強，都極大程度削弱了媒體與企業之間的合謀風險。對政府而言，政府借助數智技術搭建對第三方評級鑒證機構的統籌監督系統能夠在降低評級鑒證機構與企業之間的合謀動機、提高評級鑒證機構對企業ESG表現的評估質量與真實性的同時，與評級鑒證機構一起發揮對企業ESG漂洗行為的監督合力。此外，政府與行業協會可以聯合高校組織定期舉辦ESG人才培訓項目，運用AI模擬場景和問答，幫助企業員工學習如何識別可能的ESG漂洗行為，培養員工可持續發展價值觀的獨立性，從而更有效地發揮員工個人價值觀對企業ESG漂洗行為的監督效用。對非政府組織與社會公眾而言，通過社交媒體、在線請愿平臺等發起數字積極主義（digital activism），非政府組織可以迅速聚集公眾力量，對存在ESG問題的企業施加輿論壓力。同時，這些技術提供了更廣泛的公共倡導渠道，幫助非政府組織組織線上活動，提高公眾參與ESG治理的積極性和影響力。例如，推特上的“#ESG”標簽和各種環保話題標簽，可以讓公眾迅速傳播和分享企業違規的信息。綜上所述，數智技術對利益相關者監管能力的賦能往往依賴利益相關者間的相互關系。

四、結論與展望

本文立足于當前技術變革下的數智化潮流，在系統梳理ESG漂洗研究現狀的基礎上，通過探討數智技術的嵌入如何影響企業ESG漂洗的動因與決策生成邏輯，構建了數智情境下企業ESG漂洗的“壓力—認知—行動”決策生成機制模型。同時，基于數智技術賦能和利益相關者治理的雙重視角，進一步探討了數智技術如何賦能利益相關者甄別與監督治理ESG漂洗，針對性設計構建數智賦能下ESG漂洗監督治理機制，進而推動高質量ESG信息披露與監管、實現社會可持續發展。本文核心研究結論有三方面。第一，數智技術飛速發展的雙刃劍效應為企業提供了ESG漂洗的“灰色空間”，當企業試圖錯誤利用數智技術滿足利益相關者沖突性訴求而進行膚淺或誤導性的信息披露時，數智技術無意間成為企業ESG漂洗的“幫兇”。第二，數智技術賦能多利益相關者主體對企業ESG信息的獲取與分析，推動利益相關者對ESG漂洗行為的監督和治理，以促進數智技術真正服務于提高企業ESG高質量信息披露。在數智技術賦能下，利益相關者獲取企業ESG信息的渠道日漸多元化，使得這些監督力量得以相互影響而發揮對企業ESG漂洗行為的監督合力。第三，構建“數智+ESG”交叉知識教育體系并加強培養“數智+ESG”專業知識人才是數智技術賦能員工、評級與鑒證機構、政府與機構投資者等利益相關者群體監督職能在數智時代得以有效發揮的重要保障。

在數智技術日新月異的發展情境下，未來研究需要從理論和實證等多方面深入探索數智技術如何賦能企業ESG戰略實踐以及利益相關者對企業ESG監管實踐。第一，數智技術在打破信息傳遞壁壘、提高信息傳播效率、推動ESG信息高質量披露的同時也無形中助長了諸如數字鴻溝等負面問題的涌現，反向阻礙了數智技術作為推動ESG信息高質量披露的積極角色發揮。應更多關注數智技術潛在的雙刃劍效應如何影響企業ESG戰略決策，構建更全面系統的數智賦能企業ESG戰略行為及其治理的理論研究框架。第二，數智技術的飛速發展使得企業ESG漂洗形式復雜多樣，雖然本文從整體視角分析了數智技術如何影響企業ESG漂洗決策，以及根據利益相關者特征針對性地設計對企業ESG漂洗行為的監督治理機制，但暫未對數智技術如何影響企業不同形式的ESG漂洗進行異質性探討。諸如企業碳漂洗、性別漂洗等新形式的企業ESG漂洗行為，將是未來重要的研究領域，有助于形成與時俱進的數智時代下企業ESG漂洗行為的全面研究圖景。第三，數智技術的飛速發展有助于學界和業界統一企業ESG漂洗行為的界定標準，并開發更科學的企業ESG漂洗行為識別工具。需鼓勵運用AI等數智技術賦能對企業ESG行為進行監管與預測，加速推進ESG各監管參與方的意見分歧的擬合，發揮各監管方的監督合力，以最終實現對企業ESG漂洗的高效治理。

參考文獻

［1］

TODARO D L， TORELLI R. From greenwashing to ESG-washing： a focus on the circular economy field［J］. Corporate Social Responsibility and Environmental Mana-gement，2024，31（5）：4034-4046.

［2］ POLONSKY M J， CARLSON L， GROVE S， et al. International environmental marketing claims［J］. International Marketing Review，1997，14（4）：218-232.

［3］ LYON T P， MAXWELL J W. Greenwash： corporate environmental disclosure under threat of audit［J］. Journal of Economics amp; Management Strategy，2011，20（1）：3-41.

［4］ WALKER K， WAN F. The harm of symbolic actions and green-washing： corporate actions and communications on environmental performance and their financial implications［J］. Journal of Business Ethics，2012，109（2）：227-242.

［5］ POPE S， PEILLEX J， EL OUADGHIRI I， et al. Floodlight or spotlight？ Public attention and the selective disclosure of environmental information［J］. Journal of Management Studies，2024，61：1230-1265.

［6］ WANG W， SUN Z， ZHU W， et al. How does multi-agent govern corporate greenwashing？ A stakeholder engagement perspective from “common” to “collaborative” governance［J］. Corporate Social Responsibility and Environmental Management，2023，30（1）：291-307.

［7］ 孫曉華， 車天琪， 馬雪嬌. 企業碳信息披露的迎合行為：識別、溢價損失與作用機制［J］. 中國工業經濟，2023，40（1）：132-150.

SUN X H， CHE T Q， MA X J. Catering behavior of firms’ carbon information disclosure： identification， premium loss and mechanisms［J］. China Industrial Economics，2023，40（1）：132-150.

［8］ BINGLER J A， KRAUS M， LEIPPOLD M， et al. Cheap talk and cherry-picking： what climatebert has to say on corporate climate risk disclosures［J］. Finance Research Letters，2022，47：102776.

［9］ WANG H， JIA M， XIANG Y， et al. Social performance feedback and firm communication strategy［J］. Journal of Management，2022，48（8）：2382-2420.

［10］ GULL A A， HUSSAIN N， AKBAR KHAN S， et al. Walking the talk？ A corporate governance perspective on corporate social responsibility decoupling［J］. British Journal of Management，2023，34：2186-2211.

［11］ AU S-Y， TREMBLAY A， YOU L. Does board gender diversity reduce workplace sexual harassment？［J］. Corporate Governance： An International Review，2023，31（5）：718-736.

［12］ SCHEMBERA S， SCHERER A G. Organizational stra-tegies in the context of legitimacy loss： radical versus gradual responses to disclosed corruption［J］. Strategic Organization，2017，15（3）：301-337.

［13］ 譚建華， 王雄元. 上市公司違規與年報文本信息操縱［J］. 中國軟科學，2022，37（3）：99-111.

TAN J H， WANG X Y. Corporate fraud and manipulation of annual report text information［J］. China Soft Science，2022，37（3）：99-111.

［14］ SUN Z， SUN X， WANG W， et al. Digital transformation and greenwashing in environmental， social， and governance disclosure： does investor attention matter？［J］. Business Ethics the Environment amp; Responsibility，2023：1-22.

［15］ JIAO A， LU J， REN H， et al. The role of AI capabilities in environmental management： evidence from USA firms［J］. Energy Economics，2024，134：107653.

［16］ 張志菲， 羅瑾璉， 李樹文，等. 企業數智化變革悖論應對的能力基礎：悖論協同能力探索［J］. 西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（1）：100-110.

ZHANG Z F， LUO J L， LI S W， et al. The capability-based view of enterprises to respond to digital intelligence change paradoxes： developing paradox synergy capability［J］. Journal of Xi’an Jiaotong University（Social Sciences），2024，44（1）：100-110.

［17］ 張志學， 華中生， 謝小云. 數智時代人機協同的研究現狀與未來方向［J］. 管理工程學報，2024，38（1）：1-13.

ZHANG Z X， HUA Z S， XIE X Y. Research status and future directions of human-computer collaboration in the era of digital intelligence［J］. Journal of Industrial Engineering and Engineering Management，2024，38（1）：1-13.

［18］陳德球， 胡晴. 數字經濟時代下的公司治理研究：范式創新與實踐前沿［J］. 管理世界，2022，38（6）：213-240.

CHEN D Q， HU Q. Corporate governance research in the digital economy： new paradigms and frontiers of practice［J］. Journal of Management World，2022，38（6）：213-240

［19］ TELKAMP J B， ANDERSON M H. The implications of diverse human moral foundations for assessing the ethicality of artificial intelligence［J］. Journal of Business Ethics，2022，178（4）：961-976.

［20］ 陽鎮， 陳勁. 數智化時代下的算法治理：基于企業社會責任治理的重新審視［J］. 經濟社會體制比較，2021，37（2）：12-21.

YANG Z， CHEN J. Algorithm governance from the perspective of corporate social responsibility governance in the digital and intelligent era［J］. Comparative Economic amp; Social Systems，2021，37（2）：12-21.

［21］ 姜雨峰， 黃斯琦， 潘楚林， 等. 企業數字責任：數字時代企業社會責任的理論拓展與價值意蘊［J］. 南開管理評論，2024，27（3）：245-258.

JIANG Y F， HUANG S Q， PAN C L， et al. Corporate digital responsibility： theoretical development and value implications of corporate social responsibility in the digital age［J］. Nankai Business Review，2024，27（3）：245-258.

［22］ STAHL B C， ANTONIOU J， RYAN M， et al. Organisational responses to the ethical issues of artificial intelligence［J］. AI amp; Society，2022，37（1）：23-37.

［23］ 孫新波， 蘇鐘海， 錢雨，等. 數據賦能研究現狀及未來展望［J］. 研究與發展管理，2020，32（2）：155-166.

SUN X B， SU Z H， QIAN Y， et al. Research review and prospects of data empowerment［J］. Ramp;D Management，2020，32（2）：155-166.

［24］ 肖紅軍. 關于ESG爭議的研究進展［J］. 經濟學動態，2024，65（3）：145-160.

XIAO H J. Research progress on ESG controversies［J］. Economic Perspectives，2024，65（3）：145-160.

［25］ MESSERI L， CROCKETT M J. Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research［J］. Nature，2024，627（8002）：49-58.

［26］ 陳建兵， 王明. 負責任的人工智能：技術倫理危機下AIGC的治理基點［J］. 西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（1）：111-120.

CHEN J B， WANG M. Responsible artificial intelligence： governance fundamentals for AIGC in ethical crisis of technology［J］. Journal of Xi’an Jiaotong University（Social Sciences），2024，44（1）：111-120.

［27］ 肖紅軍， 沈洪濤， 周艷坤. 客戶企業數字化、供應商企業ESG表現與供應鏈可持續發展［J］. 經濟研究，2024，59（3）：54-73.

XIAO H J， SHEN H T， ZHOU Y K. Customer digitalization， supplier ESG performance and supply chain sustainability［J］. Economic Research Journal，2024，59（3）：54-73.

【本刊相關文獻鏈接】

［1］" 歐陽日輝，李曉壯.金融新質生產力促進金融高質量發展：動能—業態—生態分析框架與實現路徑［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（5）：1-14.

［2］李衛兵，張星.企業數字化轉型與管理者短視行為［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（5）：51-62.

［3］郭菊娥，陳辰.數字科技何以驅動新質生產力發展：以專精特新企業為實現主體［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（4）：20-28.

［4］孫銘，王茗旭.中國數字經濟發展對碳排放的影響［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（3）：102-114.

［5］郭朝先，陳小艷，彭莉.新質生產力助推現代化產業體系建設研究［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（4）：1-11.

［6］喬東，徐鳳敏，李本初，等.綠色金融推動碳中和目標實現的研究現狀與路徑展望［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（3）：87-101.

［7］張志菲，羅瑾璉，李樹文，等.企業數智化變革悖論應對的能力基礎：悖論協同能力探索［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2024，44（1）：100-110.

［8］孫早，王樂，張希.數字化賦能產業轉型升級：機遇、挑戰與實現路徑［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2023，43（6）：51-63.

［9］齊紹洲，段博慧.碳交易政策對企業金融化的影響研究［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2022，42（5）：63-71.

［10］肖紅軍.構建負責任的平臺算法［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2022，42（1）：120-130.

［11］周志方，張明月，張凌燕，等.碳風險管理會“差異促進”企業競爭優勢嗎？［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2021，41（3）：81-92.

［12］楊秀汪，李江龍，郭小葉.中國碳交易試點政策的碳減排效應如何：基于合成控制法的實證研究［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2021，41（3）：93-104.

［13］肖紅軍，陽鎮.平臺型企業社會責任治理：理論分野與研究展望［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2020，40（1）：57-68.

［14］仰海銳，皮建才.企業社會責任標準差異下我國企業“走出去”策略分析［J］.西安交通大學學報（社會科學版），2020，40（1）：69-76.

（編輯：張園，高原）

西安交通大學學報（社會科學版）

Vol. 45No. 1Jan. 2025

High-Quality ESG Information Disclosure： Corporate ESG-Washing Decision-Making and Governance in the Digital and Intelligent Era

YIN Juelin， ZHAO Jiaxin， HUA Xinyi， SUN Xiao

School of Business， Sun Yat-sen University， Guangzhou 510275， China

Summary" With the growing emphasis on sustainable development in China， the government， the public， and various stakeholders are increasingly urging firms to actively engage in environmental， social， and governance （ESG） activities. There is a rising demand for firms to disclose high-quality ESG information. Currently， corporate ESG information disclosure primarily relies on self-reporting， which raises concerns about how to effectively supervise the quality of this disclosure. This supervision is crucial for promoting high-quality sustainable development. A significant challenge is the absence of unified and systematic evaluation standards for assessing ESG performance. This gap has led to growing concerns about “ESG-washing，” where firms may misrepresent their ESG performance in their disclosures. Additionally， the integration of digital intelligence technologies， particularly artificial intelligence （AI）， into economic and social activities presents both new opportunities and challenges for ensuring high-quality ESG information disclosure. Unfortunately， existing research on the decision-making processes related to ESG-washing behavior in the context of digital intelligence is outdated. Therefore， exploring how digital intelligence technology can empower the oversight and governance of ESG-washing behavior has become an important and urgent area for in-depth discussion.

In light of the rapid development of digital intelligence technology， this paper systematically reviews the current research status of ESG-washing. It discusses the motivations and decision logic behind corporate ESG-washing behavior from the perspective of stakeholder theory. Moreover， it establishes a framework for decision-making regarding ESG-washing behavior driven by digital intelligence， described as a “pressure-cognition-action” mechanism. Additionally， the paper discusses how digital intelligence technology can empower stakeholder to identify ESG-washing behavior and designs effective supervision and governance mechanisms. The main conclusions are as follows： first， the rapid advancement of digital intelligence technology can create a “gray area” for ESG-washing. Some firms may misuse these technologies to superficially meet conflicting stakeholder demands， leading to misleading information disclosures. In such cases， digital intelligence technology inadvertently becomes an “accomplice” in ESG-washing. Second， digital intelligence technology allows various stakeholders to acquire and analyze ESG information， facilitating more effective supervision and governance of ESG-washing behaviors. Lastly， it is crucial to construct the cross-disciplinary knowledge education system of “Digital Intelligence + ESG” and strengthen the cultivation of professionals with expertise in “Digital Intelligence + ESG”. This is vital for ensuring that stakeholders’ supervision functions effectively in the digital intelligence era.

This paper makes significant contributions in the following two aspects. First， it develops a framework for the “pressure-cognition-action” decision-making mechanism related to corporate ESG-washing behavior within the context of digital intelligence. This framework encourages scholars to pay attention to the dual effects（both positive and negative）of rapidly advancing digital intelligence technology on corporate ESG information disclosure. Second， from the perspective of stakeholder engagement， the paper designs an effective mechanism for the supervision and governance of ESG-washing. This mechanism offers valuable practical insights for enhancing the quality of ESG information disclosure and governance， ultimately supporting sustainable social and economic development.

This paper urges more scholars to pay attention to the potential negative impacts of digital intelligence technology on corporate ESG strategy. It also encourages the use of digital intelligence technology to empower ESG regulatory participants， enabling them to exercise oversight and collaborate effectively. In addition， it offers significant insights for developing a more systematic theoretical research framework focused on how digital intelligence empowers corporate ESG strategy and governance.

Keywordscorporate social responsibility; ESG （environmental， social and governance）-washing; information disclosure; digital intelligence; stakeholder theory; decision-making mechanism of ESG-washing