數字化轉型、信息不對稱與ESG評級分歧

【中圖分類號】F272 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2025）10-0049-7

一、引言

ESG是環境（Environmental）、社會（Social）和治理（Governance）的縮寫，它從環境保護、社會責任履行和公司治理三個方面綜合衡量企業的可持續發展。ESG理念與我國新發展理念和“雙碳”目標高度契合，踐行ESG理念已成為企業實現高質量可持續發展的內在要求。2018年9月中國證監會發布修訂后的《上市公司治理準則》，從環境保護、社會責任履行和公司治理等方面對企業提出了更高要求，并確立了ESG信息披露的基本框架。2022年5月國務院國資委發布的《提高央企控股上市公司質量工作方案》強調，央企控股上市公司要全面貫徹新發展理念，加強完善ESG工作機制，推動ESG專項報告披露。2024年6月國務院國資委發布的《關于新時代中央企業高標準履行社會責任的指導意見》也指出，要切實加強ESG實踐工作，推動上市公司增強ESG實踐能力，加強高水平的ESG信息披露。ESG越來越受到資本市場和上市公司的重視，諸多企業將ESG因素納入發展戰略和經營管理之中。

作為相關方了解企業ESG表現的關鍵指標，ESG評級受到廣泛關注，它是投資者評估企業可持續性和社會責任履行情況的重要參考依據。然而，不同評級機構為同一企業提供的ESG評級結果常常存在差異，學術界將這種差異稱為ESG評級分歧（Brandon等，2021）或者ESG評級不確定性（Avramov等，2022）。在ESG評級分歧的度量方面學者們提出了多種方法，使用得最廣泛的是以ESG評級的標準差作為ESG評級分歧的度量方式（Chris-tensen等，2022；張云齊等，2023）。研究ESG評級分歧的重要前提是對其進行準確的度量，現有方法將不同ESG評級結果看作是同等重要的，忽略了不同評級機構的可信度和市場認可度，本文認為在ESG評級分歧指標構建過程中，考慮ESG評級影響力的差異并納入權重機制更契合現實情況。

ESG評級分歧的存在會使投資者難以對企業的真實ESG表現進行判斷，不僅增加了ESG投資風險，而且提高了企業的債務資本成本（張云齊等，2023）和股價崩盤風險（Luo等，2023），對股票收益、資產定價等也具有顯著影響。因此，探討如何降低ESG評級分歧十分必要。綜合現有研究可發現，ESG評級分歧的產生主要源于缺少統一的信息披露標準和評價體系，不同評級機構對企業ESG表現的理解不同，導致其在指標選取、度量方式及權重賦予上都存在差異（Chatterji等，2016；Berg等，2022），從而產生ESG評級分歧。此外，企業信息透明度和信息披露質量較低也是產生ESG評級分歧的重要原因（李曉艷等，2024）。由于評級機構對ESG信息的解讀存在主觀性，單純增加ESG信息披露的數量可能會加劇ESG評級分歧（Christensen等，2022），若企業能夠進行較高質量的信息披露，提高信息披露的規范性和可靠性，則能有效降低ESG評級分歧。

數字化轉型通過提高數據處理速度和分析能力，能夠顯著提升企業的信息效率、促進信息共享，有利于利益相關者更好地評估企業的ESG表現，從這個角度來說數字化轉型可能有助于降低ESG評級分歧。數字化轉型作為企業戰略轉型的一種重要方式（陸超等，2024），能夠賦能企業高質量發展，提高企業績效和創新效率（李雪松等，2022）。此外，數字化轉型能夠緩解信息不對稱，抑制策略性信息披露行為（陳琪和王嫣然，2024），促進企業更好地履行社會責任。隨著ESG重要性的日益增長，越來越多的學者關注到數字化轉型對企業ESG表現的提升作用（張永冀等，2023；Lu等，2024），但是鮮有研究直接探討其對ESG評級分歧的影響。基于此，本文以 2 0 1 1 ～ 2 0 2 1 年我國A股上市公司作為研究樣本，通過構建加權ESG評級分歧指標，深入探討企業數字化轉型對ESG評級分歧的影響，并從信息透明度和業務復雜度兩個方面實證檢驗了其背后的影響機制，以及不同企業屬性和外部環境下的異質性影響。

本文的邊際貢獻在于：第一，創新性地構建了加權ESG評級分歧指標，引入權重機制旨在充分考慮不同ESG評級影響力的差異性，為更加精準和全面地度量ESG評級分歧提供了參考。這不僅有助于提升ESG評級分歧度量的科學性和準確性，也為準確理解和有效運用ESG評級分歧、推動ESG評級體系的進一步完善提供了有力支撐。第二，拓展了數字化轉型和ESG評級分歧的相關研究，為促進企業加強ESG實踐和降低ESG評級分歧提供了理論支持。現有文獻對企業數字化轉型帶來的影響進行了廣泛探討，但是少有研究將數字化轉型與ESG評級分歧聯系起來。本文關注到數字化轉型在降低ESG評級分歧中的重要作用，從信息不對稱的理論視角詳細闡述了企業數字化轉型降低ESG評級分歧的作用機理，為緩解ESG評級分歧程度提供了思路指引和理論支持。

二、理論分析與研究假設

（一）數字化轉型與ESG評級分歧

企業公開披露的信息如果可量化程度低、缺乏可比性，那么對其進行解讀的難度就比較大，不同評級機構對企業進行ESG評級時會因選取的評價指標和度量方法不同而產生分歧（Berg等，2022）。而數字化轉型有利于降低ESG評級分歧。首先，數字化轉型會帶來企業變革。大數據、人工智能、云計算等數字技術能夠提升企業的數據挖掘水平以及信息處理和分析能力，這有助于企業將內部海量的非結構化、非標準化數據進行整合，輸出更加結構化、標準化的有效信息，從而提高信息的可獲得性和可利用度（吳非等，2021），降低評級機構解讀信息的難度，減少不同評級機構因評價指標選取范圍和度量方式的不同而產生的評級分歧。其次，開展數字化轉型的企業一般會傾向于披露更多的信息，這緩解了企業與投資者之間的信息不對稱（肖土盛等，2022；李青原等，2023），評級機構也能夠獲得更加充分有效的信息，從而降低了評級機構的信息成本，也緩解了不同評級機構之間的信息不對稱，進而降低了因信息差而導致評級產生分歧的概率。此外，數字技術的應用有助于提高企業的內部治理能力及科學管理和決策水平（陳劍等，2020）。外部監督作用的增強，還會降低企業隱瞞壞消息、實施“漂綠\"等行為的概率，對規范企業行為具有正向作用，這都有利于提升企業信息披露的質量和信息透明度，由此企業的ESG評級將更加符合企業真實表現，ESG評級分歧也隨之降低（Kimbrough等，2024；李曉艷等，2024）。信息來源的一致性、信息的可靠性和可比性都會促進不同評級機構在評級時做出一致性判斷，降低由信息差和主觀性導致評級不一致的概率，從而有助于降低ESG評級分歧。基于此，本文提出以下研究假設：

H1：企業數字化轉型可有效降低ESG評級分歧。

（二）數字化轉型、信息透明度與ESG評級分歧

企業信息缺乏透明度是產生ESG評級分歧的一個重要原因（Kimbrough等，2024），因為企業的信息透明度在一定程度上能夠影響外部信息使用者獲取企業信息的成本和難度（何熙瓊和尹長萍，2018）。當企業的信息透明度較低、信息質量較差時，評級機構解讀信息的難度更大，在對企業進行ESG評級時的主觀判斷會對評級結果產生影響，加大ESG評級分歧（Dimson等，2020）。而數字化轉型能夠提升企業信息透明度，緩解企業內外部信息不對稱，從而降低ESG評級分歧。

首先，數字化轉型能夠改善企業的信息環境。大數據、人工智能、云計算等數字技術的應用能夠改變信息傳遞的方式和提高效率，減少信息傳遞過程中可能的損耗，提高企業信息環境的透明度（翟華云和李倩茹，2022）。數字技術為企業帶來了更強的信息處理能力，使得數據信息的采集和處理趨于智能化和自動化，提高了信息的可比性。其次，數據的共享性和可監測性提升了信息的可視化程度和監督效果，這將會增加企業隱藏負面消息的難度，有效制約企業管理層及各部門的盈余操縱、信息操縱等行為（羅進輝和巫奕龍，2021），進而促進企業披露更多有效信息，提高企業信息披露的真實性與可靠性。這些都有助于促進企業信息透明度的提升，降低評級機構獲取信息的成本和難度，削弱評級機構對其他信息渠道的依賴性。評級機構如果能夠從企業獲得更加真實、可靠的信息，在對企業ESG表現進行評價時就會減少由信息來源差異和主觀性所導致的評級分歧。基于此，本文提出以下研究假設：

H2：數字化轉型可通過提升企業信息透明度降低ESG評級分歧。

（三）數字化轉型、業務復雜度與ESG評級分歧

數字化轉型有助于降低ESG評級分歧，這種降低效果可能會受到企業業務復雜度的影響。信息不對稱是造成ESG評級分歧的一個重要原因，而數字技術與傳統生產經營模式的融合，能夠提升企業的信息處理和傳遞效率，有助于企業將內部非標準化、非結構化的海量信息輸出為標準的、可量化的數據。這有利于緩解信息不對稱，使評級機構對企業的信息解讀更為準確和有效，有利于降低ESG評級分歧，且這一效果在信息環境較復雜的企業中將更為明顯。

企業實施多元化經營戰略會提升企業信息環境的復雜性（倉勇濤等，2020），使內部信息龐雜、內外部信息不對稱程度提高，這會增加ESG評級機構的信息分析成本和分析難度。而業務較集中、涉及行業較為單一的企業，信息不對稱程度相對較低，投資者、分析師等對企業信息的解讀效率更高（向誠和陳逢文，2019）。在進行數字化轉型時，相較于業務單一的企業，業務復雜度較高的企業在數字技術的賦能下能夠產生更多有效信息，在更高程度上緩解企業內外部的信息不對稱，大幅降低評級機構的分析難度和因信息差所導致的評級分歧。因此，本文認為在業務復雜度較高的企業中，數字化轉型帶來的信息效應更強，更能有效降低ESG評級分歧。基于此，本文提出以下研究假設：

H3：業務復雜度對企業數字化轉型與ESG評級分歧的關系存在正向調節作用。

三、實證設計

（一）樣本選取與數據來源

本文選取 2 0 1 1 ～ 2 0 2 1 年我國A股上市公司數據作為研究對象，其中企業ESG評級數據來自中國研究數據服務平臺（CNRDS）、萬得（Wind）數據庫、彭博（Bloomberg）數據庫和國泰安（CSMAR）數據庫，企業數字化轉型和財務數據來自CSMAR數據庫和CNRDS。本文對樣本數據進行了如下處理：剔除金融行業樣本；剔除ST和*ST類樣本；剔除數據存在缺失的樣本；剔除評級數量小于2的樣本；考慮到極端值的影響，本文還對連續型變量進行了雙側 1 % 的縮尾處理。最終得到26596個樣本觀測值。

（二）變量設定

1.被解釋變量：ESG評級分歧。本文基于現有度量方法，構建了加權ESG評級分歧指標，以更加準確地度量ESG評級分歧程度。現有常用方法是以ESG評級的標準差衡量ESG評級分歧，即通過不同ESG評級結果的離散程度來度量ESG評級分歧，在計算過程中賦予了評級機構相同的權重。然而，在企業擁有多個ESG評級的情況下，投資者往往難以對所有評級進行全面考量，會傾向于以少數幾個具有權威性的ESG評級作為決策依據。在這種情況下，影響力較大的ESG評級在決策中占據主要地位，如果該評級結果同其他評級結果相差較大，那么ESG評級分歧就比較大，對投資者決策的影響也較大。同理，如果存在影響力較小或者基本不被市場所認可的ESG評級，即使其評級結果與其他評級結果相差很大，也不會對決策產生很大影響。在同樣的偏離程度下，影響力較大的ESG評級會對分歧結果產生更大影響，如果賦予所有評級相同的權重，那么計算的分歧指標可能會偏離實際情況，導致對分歧程度的高估或者低估，從而削弱ESG評級分歧指標的有效性和準確性。因此，在ESG評級分歧指標的構建過程中，考慮權重因素是必要且重要的。

基于此，考慮到不同評級機構ESG評級影響力和市場認可度的差異，本文通過對ESG評級賦予權重，構建了加權ESG評級分歧指標來度量ESG評級分歧程度。首先，本文使用了華證、彭博、商道融綠、Wind、CNRDS、富時羅素、潤靈環球七家評級機構的ESG評級數據，通過專家評分法征詢專家意見。然后，采用層次分析法（AHP）對評分結果進行處理，得到ESG評級的權重，并根據專家的學術水平和對ESG的熟悉程度進行調整。最后，依據所得權重構建了加權ESG評級分歧指標（W_ES-Gdiff，該指標的值越大，表明ESG評級分歧程度越高。此外，本文還參考Christensen等（2022）的研究方法，構建了等權ESG評級分歧指標（ESGdiff）作為對比。

其中，WAvgESG表示企業ESG評級的加權平均值，ω表示權重，ESG表示企業的ESG評級。

2.解釋變量：數字化轉型。本文使用CSMAR數據庫中的數字化轉型指數衡量企業數字化轉型（Digital）（張文文和景維民，2024）。該指數是一個綜合性指標，包含上市公司層面的戰略引領、技術驅動、組織賦能、數字化成果、數字化應用以及中宏觀層面的環境支撐等六個方面的指標。數據來源權威可靠，能夠完整、客觀地呈現企業的數字化轉型程度，并且可以緩解年報中可能存在的數據夸大問題，以及數字化相關詞匯詞頻為零造成的數據分布右偏問題。

3.控制變量。參考現有研究（吳非等，2021；王應歡和郭永禎，2023），本文選取了一系列企業層面的控制變量。主要變量定義見表1。

（三）模型設定

為檢驗企業數字化轉型對ESG評級分歧的影響，本文采用面板數據回歸方法，同時控制了個體和時間固定效應，建立了以下回歸模型：

ESGdiffi，/W_ESGdiffi ∑Controls+ Firm+Year+εi，t （3）

其中，ESGdiff和W_ESGdiff表示ESG評級分歧，Digital表示數字化轉型，Controls為控制變量， 和Year分別為個體和時間固定效應，ε為隨機誤差項。系數 反映了數字化轉型對ESG評級分歧的影響，如果其顯著為負，則表明企業數字化轉型對ESG評級分歧具有降低作用。

四、實證結果及分析

（一）描述性統計

表2報告了主要變量的描述性統計結果。等權ESG評級分歧（ESGdiff的均值為13.965，最大值為35.894，最小值為0.002。加權ESG評級分歧（W_ESGdifF的均值為13.940，最大值為34.832，最小值為0.002。可以看出，加權ESG評級分歧的均值略小于等權指標，使用等權方法的計算結果可能高估了ESG評級分歧程度。數字化轉型（Digital）的均值為36.516，最大值為80.040，最小值為22.997，表明大部分企業的數字化轉型程度不是很高，并且不同企業之間存在一定的差異性。

（二）基準回歸結果

表3報告了企業數字化轉型對ESG評級分歧影響的基準回歸結果。其中，第（1）列僅控制了個體和時間固定效應，數字化轉型的系數為-0.018，且在 10 % 的水平上顯著。第（2）列中進一步加入控制變量，數字化轉型的系數在 5 % 的水平上顯著為負。第（3）、（4）列為使用加權ESG評級分歧作為被解釋變量的回歸結果，數字化轉型的系數均在 5 % 的水平上顯著為負。以上結果表明，企業數字化轉型能夠有效降低ESG評級分歧程度，二者之間呈顯著的負相關關系，由此H1成立。

（三）內生性檢驗

1.工具變量法。借鑒肖土盛等（2022）的研究，采用去除企業自身的同行業同年度數字化轉型程度均值作為工具變量（IV），并重新進行回歸。首先，同行業企業的數字化轉型程度會對企業自身數字化轉型產生影響，滿足相關性條件；其次，同行業企業的數字化發展并不直接對本企業ESG評級分歧產生影響，滿足外生性條件。該工具變量通過了不可識別和弱工具變量檢驗，證明了其有效性。表4第 列為工具變量法的兩階段回歸結果，第一階段工具變量的系數顯著為正，第二階段數字化轉型的系數顯著為負。以上結果表明，采用工具變量法緩解內生性問題后，基準回歸結果依然穩健。

2.傾向得分匹配（PSM）法。參考肖紅軍等（2024）的研究，本文采用傾向得分匹配法進一步緩解內生性問題。首先，根據數字化轉型程度中位數將樣本企業分為兩組。然后，選擇基準回歸中的控制變量作為匹配變量，采用1：1無放回的最近鄰匹配方法（卡尺設置為0.01）進行匹配。最后，使用匹配后的樣本再次進行回歸，結果見表4第（4）、（5）列。可以看到，數字化轉型的系數依舊顯著為負，說明基準回歸結果依然穩健。

（四）穩健性檢驗

1.更換解釋變量度量方式。為保證研究結論的穩健性，本文參照吳非等（2021）、袁淳等（2021）的研究，以企業年報中數字化轉型相關關鍵詞詞頻來衡量企業數字化轉型（Digital_2）。表5第（1）、（2）列報告了更換解釋變量后的回歸結果，數字化轉型的系數在 1 % 的水平上顯著為負，表明替換解釋變量后本文的主要結論依舊穩健。

2.更換被解釋變量度量方式。本文參照Avramov等（2022）的研究，通過計算企業每對ESG評級的差異，然后將它們的平均差異作為ESG評級分歧的度量指標（ES-Gdiff_2），并重新進行回歸。表5第（3）列報告了回歸結果，數字化轉型的系數在 1 % 的水平上顯著為負，說明替換被解釋變量后本文的主要結論依舊穩健。

3.同時更換解釋變量和被解釋變量度量方式。本文還同時更換了解釋變量和被解釋變量的度量方式，并重新進行回歸。表5第（4）列為回歸結果，數字化轉型的系數在 1 % 的水平上顯著為負，支持了本文的主要研究結論。

4.控制宏觀政策沖擊。前文已通過引入固定效應來控制可能遺漏的不可觀測因素，考慮到可能存在宏觀地區政策同時影響企業數字化轉型和ESG評級分歧，本部分通過進一步引入時間和省份的交互固定效應（Year ？ × Province），有效控制省份層面的時變宏觀環境（董松柯等，2023）。表5第（5）、（6）列報告了加入時間和省份交互固定效應后的回歸結果，數字化轉型的系數依舊在 1 % 的水平上顯著為負，與基準回歸結果一致。上述結果表明，在進一步控制宏觀政策可能帶來的沖擊后，本文的主要結論依舊穩健。

五、進一步分析

（一）機制檢驗

1.信息透明度的中介效應。前文分析表明，企業數字化轉型可通過提升企業信息透明度來對ESG評級分歧產生影響。數字化轉型可提高企業信息的規范性和可比性，從而削弱評級機構的主觀性和自由裁量權，提升不同評級機構ESG評級的一致性，進而有助于降低ESG評級分歧。數字化轉型還有助于提高企業的信息披露質量，從而提升企業信息透明度，這能夠緩解評級機構與企業的信息不對稱，降低評級機構的信息成本以及ESG評級分歧（李曉艷等，2024）。本文參照翟華云和李倩茹（2022）的研究，使用分析師跟蹤人數加1的自然對數作為信息透明度（Analyst）的度量指標。Analyst的值越大，表明企業的信息透明度越高。構建以下實證模型：

Analysti，t=βo+βDigitali，t+ΣControls+Firm+Year+ εi，t （2

表6第（1）列報告了中介效應的回歸結果。數字化轉型的系數在 10 % 的水平上顯著為正，說明數字化轉型程度越高，企業的信息透明度越高，從而有助于降低ESG評級分歧。由此，H2得到支持。

2.業務復雜度的調節效應。本文認為，業務復雜度能夠增強數字化轉型對ESG評級分歧的降低效果。因為企業的業務復雜度會提高企業內外部信息不對稱程度（倉勇濤等，2020），業務復雜度較高的企業擁有更龐雜的信息，會增加分析師的信息處理難度。而數字化轉型帶來的信息優勢在業務復雜度較高的企業中更加突出（萬清清和孫光國，2023），能夠釋放更多的增量信息，有效緩解信息不對稱，從而降低ESG評級分歧。參考向誠和陳逢文（2019）的研究，本文使用企業主營業務收入涉及的行業數度量企業的業務復雜度（Div）。當企業的主營業務收入涉及行業數大于1時，Div取值為1，即企業存在較高的業務復雜度，否則取值為0。構建以下實證模型：

ESC （20號

表6第（2）、（3）列報告了回歸結果，數字化轉型與業務復雜度交互項的系數顯著為負，表明企業的業務復雜度較高時，數字化轉型對ESG評級分歧的降低效果更好，即企業的業務復雜度對數字化轉型與ESG評級分歧的關系起正向調節作用，支持了H3。

（二）異質性分析

1.科技屬性。高科技行業和非高科技行業的數字化基礎條件存在較大差異，從而導致實施數字化轉型的效果也可能不同。本文參考董松柯等（2023）的研究，依據企業是否屬于高科技行業進行分組討論。回歸結果見表7，在高科技行業樣本中，數字化轉型的系數在 5 % 的水平上顯著為負，而在非高科技行業樣本中數字化轉型的系數并不顯著，這表明數字化轉型對ESG評級分歧的降低作用對高科技行業企業更加有效。這可能是因為，高科技行業具有典型的智能化和信息化特征，高科技行業企業的技術需求、創新基礎以及員工的數字化知識水平等都遠高于其他行業企業。在進行數字化轉型時，高科技行業企業能夠更加充分地發揮數字技術的優勢，有效發揮數字化轉型的信息效應，緩解企業的信息不對稱，使數字化轉型對ESG評級分歧發揮更加顯著的影響。

2.股權集中度。股權集中度可能會對企業的信息披露產生影響，大股東為了追求私利，可能會阻礙企業信息披露水平和信息透明度的提升。參考徐莉萍等（2006）的研究，本文使用第一大股東持股比例作為企業股權集中度的度量指標。第一大股東持股比例超過 50 % 時，大股東可通過企業的一般事項表決；持股比例達到 6 6 . 6 7 % 及以上時，說明股權高度集中，大股東對企業具有絕對的控制能力，可決定企業的任意重大事項。因此，本文分別以3 3 . 3 4 % 、 50 % ！ 6 6 . 6 7 % 為界對樣本進行分組討論。由表8可以看出，在股權集中度較低的樣本中，企業數字化轉型更能有效降低ESG評級分歧（等權ESG評級分歧指標的回歸結果與之一致，表格留存備索）。這可能是因為，在股權集中度較高的企業中，控股股東攫取控制權私利的動機可能更強，從而可能會為了私利而傾向于隱藏或選擇性披露信息，或者與管理層合謀進行信息操縱、盈余管理等，這會降低企業的信息披露質量。數字化轉型通過提升企業信息透明度、緩解信息不對稱來影響ESG評級分歧，股權集中度過高可能會阻礙這一過程，影響企業數字化轉型對ESG評級分歧的降低效果。

3.地區市場化水平。我國各地區的市場化發展水平存在差異，本文參考巫強和姚雨秀（2023）的研究，使用王小魯等（2021）編制的市場化指數衡量市場化水平，并根據企業所在省份市場化水平的中位數進行分組檢驗。回歸結果見表9，兩組樣本中數字化轉型的系數均為負，但是在市場化水平較低地區的樣本中系數的顯著性更高，說明企業處于市場化水平較低地區時，數字化轉型對ESG評級分歧的降低效果更為明顯。這可能是因為，市場化水平較高地區的信息交流機制更為完善，企業利益相關者獲取信息的效率更高。而市場化水平較低地區的企業信息披露質量較差，企業數字化轉型能夠為利益相關者提供更多的有效信息，大幅提高信息傳遞的效率、改善信息環境，從而更為有效地降低ESG評級分歧。

六、結論與啟示

近年來，隨著數字經濟的快速發展，數字化已成為經濟高質量發展的重要支撐，將數字技術融人實體產業，促進其數字化轉型已成為重要課題。深入研究數字技術的賦能機制和效果，對于促進實體經濟創新發展具有重要的理論和實踐意義。本文以 2 0 1 1 ～ 2 0 2 1 年我國A股上市公司作為樣本，構建加權ESG評級分歧指標，從理論和實證兩方面探討了數字化轉型對ESG評級分歧的影響。

研究發現，企業數字化轉型可顯著降低ESG評級分歧。機制研究發現，數字化轉型可通過提升企業的信息透明度來降低ESG評級分歧，數字化轉型對ESG評級分歧的影響還會受到企業業務復雜度的調節作用。此外，在高科技行業、股權集中度較低、位于市場化水平較低地區的企業中，數字化轉型對ESG評級分歧的降低作用更加顯著。

本文的研究結論可帶來如下啟示：第一，在數字經濟快速發展的時代背景下，政府需加強數字基礎設施建設，完善相關政策和激勵措施，為企業的數字化轉型提供良好的數字化環境。通過推進數字化轉型等方式，從緩解信息不對稱的角度降低ESG評級分歧，促使ESG評級能夠真實反映企業的ESG表現，為投資者的科學決策提供參考。第二，政府部門盡快建立統一的ESG信息披露標準，加強對企業ESG信息披露的外部監督，規范企業信息披露行為，促進企業披露信息的完整性和可靠性。第三，企業要抓住數字化轉型的戰略機遇，從根本上改變傳統管理理念，加快推進數字化轉型進程，通過數字技術的應用提高信息披露質量，緩解企業與利益相關者之間的信息不對稱，降低ESG評級分歧及其可能帶來的負面影響。

【主要參考文獻】

倉勇濤，儲一昀，范振宇.多元化經營復雜度、股權絕對集中與資源運營效益[J].會計研究，2020（6）：24～35.

陳劍，黃朔，劉運輝.從賦能到使能一一數字化環境下的企業運營管理[J].管理世界 ， 2 0 2 0 （ 2 ） ： 1 1 7 ～ 1 2 8 + 2 2 2 .

陳琪，王嫣然.數字化轉型對企業ESG策略性信息披露行為的影響[J].財會月刊，2024（23）：17～24.

翟華云，李倩茹.企業數字化轉型提高了審計質量嗎？一—基于多時點雙重差分模型的實證檢驗[J].審計與經濟研究， 2 0 2 2 （ 2 ） ： 6 9 ～ 8 0 .

董松柯，劉希章，李娜.數字化轉型是否降低企業研發操縱？[J].數量經濟技術經濟研究，2023（4）：28～51.

何熙瓊，尹長萍.企業戰略差異度能否影響分析師盈余預測一一基于中國證券市場的實證研究LJ].南開管理評論，2018（2）：149～159.

李青原，李昱，章尹賽楠等.企業數字化轉型的信息溢出效應一一基于供應鏈視角的經驗證據[J].中國工業經濟，2023（7）：142～159.

李曉艷，梁日新，吳秋生.ESG評級如何影響企業投融資期限錯配—一基于ESG不確定性的視角[J].南開管理評論，2024（9）：173～184+196.

李雪松，黨琳，趙宸宇.數字化轉型、融入全球創新網絡與創新績效[J].中國工業經濟，2022（10）：43～61.

陸超，趙依雯，祝天琪等.企業數字化轉型與高管機會主義減持[J].系統工程理論與實踐，2024（1）：123～153.

羅進輝，巫奕龍.數字化運營水平與真實盈余管理[J].管理科學，2021（4）：3～18.

萬清清，孫光國.數字化轉型能改善企業信息披露質量嗎？一一基于管理層業績預告視角的經驗證據[J].運籌與管理，2023（11）：206～211.

王小魯，胡季鵬，樊綱.中國分省份市場化指數報告（2021）[M].北京：社會科學文獻出版社，2021.

王應歡，郭永禎.企業數字化轉型與ESG表現—一基于中國上市企業的經驗證據[J].財經研究，2023（9）：94～108.

巫強，姚雨秀.企業數字化轉型與供應鏈配置：集中化還是多元化[J].中國工業經濟，2023（8）：99～117.

吳非，胡慧芷，林慧妍等.企業數字化轉型與資本市場表現一一來自股票流動性的經驗證據[J].管理世界，2021（7）：130～144+10.

向誠，陳逢文.投資者有限關注、公司業務復雜度與盈余慣性[J].管理評論，2019（11）：212～223.

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（3）：54～73.

肖土盛，孫瑞琦，袁淳等·企業數字化轉型、人力資本結構調整與勞動收入份額[J].管理世界，2022（12）：220～237.

徐莉萍，辛宇，陳工孟，股權集中度和股權制衡及其對公司經營績效的影響[J].經濟研究，2006（1）：90～100.

袁淳，肖土盛，耿春曉等.數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化[J].中國工業經濟，2021（9）：137～155.

張文文，景維民.數字經濟監管與企業數字化轉型一基于收益和成本的權衡分析[J].數量經濟技術經濟研究，2024（1）：5～24.

張云齊，楊誤宇，張笑語.ESG評級分歧與債務資本成本[J].金融評論，2023（4）：22～43+124.

（責任編輯·校對：許春玲劉鈺瑩）