国内企业ESG绩效对资本结构动态调整的影响*

龙海明，欧阳佳俊

（湖南大学金融与统计学院，湖南 长沙 410006）

一、引言

ESG（Environmental Social Governance）绩效从环境保护、社会责任和公司治理三个方面对企业进行综合考察，是企业在非财务方面所产生的可持续发展的价值衡量，受到企业利益相关者越来越多的关注。随着全球对环境保护问题的日渐重视，越来越多的投资者开始顺应可持续发展的导向和趋势，将企业ESG绩效作为投资决策的重要考量因素。基于此，企业作为资本市场主要的投融资主体，能否准确把握资本市场这一重要变化趋势，有效提升自身ESG绩效，提高资本结构动态调整效率，将直接关系到企业未来能否实现长期稳健发展。

国内外相关文献探究了ESG绩效对促进企业资本结构优化的功能作用。Stuart（2021）指出，ESG绩效体现了企业和投资者对环境、社会、治理问题和传统商业模式的整合，是对市场传统评判标准的补充和创新。Broadstock（2021）和Beat（2021）通过实证分析发现，具有良好ESG绩效的企业能够建立声誉资本，而拥有高ESG绩效资产的投资组合表现得更为优秀。这为投资者在投资决策时将ESG绩效作为考核标准提供了有力的参考依据。也有部分学者基于ESG绩效的某个单一维度视角，揭示ESG绩效对企业资本结构动态调整优化的推动作用。在环境（E）方面，毕茜和邓玲（2022）认为，绿色信贷政策使得重污染企业在获得融资时，面临更高的门槛限制和融资成本；宁金辉（2021）研究发现，政府实施绿色信贷政策能够降低重污染企业的资本结构动态调整速度。在社会责任（S）方面，肖作平（2010）研究发现，非财务利益相关者的利益能够显著影响企业资本结构的选择；马莉莉（2019）的研究结果显示，社会资本的提升有利于资本结构动态调整速度的优化。在公司治理（G）方面，Robin（2014）、武力超（2017）和Gyimah（2021）直接从公司治理本身出发，研究发现公司治理薄弱的企业，其资本结构向目标债务水平调整的速度较为缓慢。从公司治理的具体行为方式出发，张娟（2010）、张亮亮（2013）、盛明泉（2016）及谢辰（2019）等发现设计高管股权激励、给予管理者超额薪酬和选择高质量的审计师等积极行为有利于优化企业资本结构；Erik（2017）、刘贯春（2019）、陈雪芩（2021）等认为，内部人才能力不足、经济金融化程度偏高和签署债务契约等不利行为会减缓企业实际资本结构趋向目标水平的速度。

相较于现有研究，本文可能的边际贡献体现在：第一，将ESG绩效这一非财务指标纳入到企业资本结构动态调整的整体研究范围，基于绿色低碳和可持续发展视角扩展了企业资本结构动态调整的研究范畴。第二，为进一步论证我国企业推行ESG管理、提升ESG绩效的必要性提供经验证据，为绿色金融、转型金融政策框架设计提供来自企业资本结构动态调整层面的微观支持，有助于促进实体企业和金融部门形成合力，实现绿色低碳发展目标，防范环境气候变化相关风险。

二、机制分析与研究假设

（一）企业ESG绩效对资本结构动态调整的直接作用机制

资本结构动态权衡理论表明，目标资本结构、动态调整摩擦和动态调整收益共同组成了资本结构动态调整过程中的三要素。ESG绩效可以直接通过三要素影响资本结构的动态调整。

一是ESG绩效对企业目标资本结构的直接影响。作为资本结构动态调整过程中的“风向标”，企业的目标资本结构与企业的盈利性、企业价值和成长性等基本面指标息息相关（Flannery，2005）。企业提升ESG绩效对公司绩效、股东回报、公司自身盈利能力等基本面指标均有显著的正向影响（Verga，2020；李维安等，2021；Sang，2021；Mohammad，2021）。ESG绩效可通过影响调整过程中的“风向标”直接影响整个资本结构的动态调整过程。二是ESG绩效对动态调整摩擦的直接影响。主要体现为ESG绩效的提升能够让企业更加关注其他利益相关者的利益，进而在一定程度上减少企业在调整过程中由于其他利益相关者行为而造成的摩擦。例如，聘请会计和律师造成的摩擦、与上下游交易造成的摩擦等。三是ESG绩效对动态调整收益的直接影响。资本结构的动态调整收益是企业再资本化函数和动态调整过程中的重要组成部分。ESG绩效对动态调整收益的直接影响主要体现为ESG绩效的提升能够让企业在资本结构动态调整过程中创造更多的直接收益，比如政府的专项补贴资金和税盾收益等。综上，本文提出第一个研究假设：

H1：企业提升ESG绩效能够直接优化资本结构的动态调整。

（二）基于融资约束的中介效应机制

在经典的企业资本结构理论中，企业进行融资决策和资本结构调整不存在资本供给约束。但在现实世界中，企业只能利用可获得且有能力获得的资金进行资本结构调整，即存在一定程度的融资约束，进而导致企业不能实现最优化的融资决策和资本配置。企业的融资约束程度与资本结构动态调整之间存在显著的负相关性（刘力臻，2021）。

从理论上看，ESG绩效能够从融资来源和融资成本两个方面缓解融资约束产生的负面影响，进而间接优化企业未来的资本结构动态调整。在融资来源方面，投资者在未来将更倾向于将资金投向ESG绩效更高的公司。对于国内资本市场，李瑾（2021）研究发现，我国A股市场存在显著的ESG绩效风险溢价，投资ESG绩效良好的公司可获得额外收益。对于国外资本市场，Beat（2021）研究表明，具有良好ESG绩效的公司能够在公司上市后与投资者建立声誉资本，能够有效降低公司的特质波动率和尾部风险。Moinak（2020）认为包含市场因子、规模因子和ESG因子的三因素模型优于Fama-French三因素模型，且ESG因子的夏普比率较高，由ESG因素形成的投资组合比传统的基于规模和价值的投资组合表现更好。Pornanong（2021）的研究结果显示，ESG因素对股票价值有显著的协同效应，投资者更倾向于投资ESG绩效好的公司。以上研究表明，无论是基于风险还是收益的角度，国内外投资者尤其是机构投资者，更加倾向将资金投入ESG绩效较好的公司。企业提升ESG绩效有利于获得更多投资者的资金支持，进而缓解其融资约束，间接加快企业未来的资本结构动态调整。

融资约束的本质是融资成本。邱牧远（2019）基于可持续发展理论、利益相关者理论和信号理论研究发现，企业增强自身在环境、社会责任和公司治理方面的表现能够降低融资成本和提高市场估值，且环境和公司治理因素对企业融资成本的影响更大。这表明，企业能够通过提升ESG绩效降低企业融资成本进而缓解企业融资约束，间接加快企业未来的资本结构动态调整。综上，本文提出第二个研究假设：

H2：企业提升ESG绩效能够缓解融资约束，进而间接优化未来的资本结构动态调整。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取2015—2020年具有商道融绿ESG评级等级的上市公司作为初始样本①由于实证过程中需要用到滞后一期的财务数据，因此还使用了2014年的企业财务数据。。进一步地，根据以下准则进行样本筛选：剔除金融行业企业；剔除资产负债率不正常的企业；剔除报告期内存在ST或ST*情况的企业；剔除核心数据严重缺失的企业。最终得到234家企业2015—2020年共1404个观测样本。此外，对个别缺失值用同一企业不同时间的算数平均值进行填充，并对所有连续型变量进行上下各1%的缩尾处理。企业商道融绿ESG评级数据和行业平均资本结构数据来源于Wind金融数据库，资产负债率、总资产等其他所有数据均来源于国泰安（CSMAR）数据库。

（二）变量描述

1.核心变量

由于商道融绿ESG评级系统同时包含了衡量企业ESG绩效的正向指标和负向指标，在指标选取方面相比其他数据库更为稳健和全面，并且数据也更容易获取，因此本文采用商道融绿ESG评级体系数据进行实证研究。进一步地，本文对商道融绿ESG评级等级进行分数赋值。具体而言，将评级等级D记为1分，而后每上升一个等级加一分，D、C-、C、C+、B-、B、B+、A-、A、A+十个等级分别记为1-10分。

对于实际资本结构的衡量，不同文献的计算口径存有差异，主要表现为科目期限和价值衡量的口径不同。考虑到我国上市企业的股权构成中有相当一部分为非流通股权，账面价值能够更好地反映企业的真实价值，本文使用按账面价值计算的资产负债率衡量企业的实际资本结构，即账面总负债/账面总资产。企业资本结构的实际变化通过当期实际资本结构减去上一期实际资本结构的差值表示。

2.中介变量

本文使用SA指数衡量企业融资约束。SA指数由Pirece在2009年构建并被广泛用于测量融资约束程度，计算方法如式（1）所示。

其中：lnsize为企业总资产的自然对数，Age表示观测年度和企业注册年度的差值。

3.控制变量

本文选取代表企业盈利能力、成长能力和总规模的一系列财务变量指标作为控制变量，包括息税前利润与资产总额比、有形资产比率、非债务税盾价值、总资产增长率、总资产的自然对数和行业平均资本结构等。

各变量具体说明见表1。

表1 变量定义

Taxshield 非债务税盾 折旧摊销／总资产Growth成长能力 期末总资产的年度增长率Character 企业性质 国企记为1，非国企记为0 SA 融资约束程度 由SA指数公式计算得到

（三）模型设定

1.ESG绩效与资本结构动态调整速度模型

本文借鉴Flannery（2005）、Leary（2005）和Byoun（2008）等研究，使用目前运用较为广泛且权威的部分调整模型对资本结构动态调整速度进行建模，如模型（2）所示：

在模型（2）中，左边表示企业实际资本结构调整值，右边表示达到目标资本结构应该调整的值，两者的比率δ表示资本结构的动态调整速度。因为目标资本结构不能被直接观测，本文参考Flannery（2005）和姜付秀（2011）等学者的做法，使用企业的一系列财务指标进行测算，如模型（3）所示。

其中：Tcstrui,t表示企业i在第t期的目标资本结构，Xi,t-1为企业i滞后一期的一系列财务指标集合，包括行业平均资本结构、企业规模、盈利能力、有形资产比率、非债务税盾和成长能力。

将模型（3）代入模型（2）中得到模型（4）：

进一步地，在模型（4）右边加入企业ESG绩效得分ESGi,t以及企业ESG绩效得分与企业实际资本结构滞后项的交互项ESGi,t×RCstrui,t-1，得到ESG绩效与资本结构动态调整速度模型（5）：

对比模型（5）和模型（2）可知，此时资本结构的动态调整速度从δ转变为δ-βESGi,t。因为企业ESG绩效得分和δ都为正数，所以如果交互项的系数β为负，则说明随着企业ESG绩效的提升，企业资本结构动态调整的速度会加快。

2.中介效应检验模型

本文基于因果分析法的中介效应检验思想，构建模型（6）-（9）检验融资约束是否在ESG绩效对企业未来资本结构动态调整的影响中起到中介变量的作用。因为检验的是对未来资本结构动态调整的影响，所以应考察上一期的融资约束程度是否具有中介效应。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

表2为变量的描述性统计结果。Rccs为第t期企业资本结构与第t-1期企业资本结构的差值，表示企业实际资本结构的变化。Tccs为企业第t期的目标资本结构与企业第t-1期资本结构的差值，表示企业资本结构的理论变化。由表2可得，ESG的平均值为5.1118，最小值和最大值分别为3和8，说明样本企业整体的ESG绩效水平为B-，ESG等级最低为C，最高为A-。Rccs和Tccs的平均值均大于0，说明样本整体向上调整资本结构。实际资本结构的平均值为0.5160，最小值为0.073，最大值为0.8664，说明样本企业资产负债率存在较大差异。

表2 变量的描述性统计

（二）目标资本结构的估计

本文借鉴黄继承（2014）等的做法，用企业当期实际资本结构RCstru替换式（3）中的目标资本结构Tcstru，运用固定效应模型对模型（3）进行估计，基于回归结果预测企业的目标资本结构变量。表3第（1）列显示，企业资产负债表随着行业平均资本结构、企业规模和企业成长能力的提高而上升。究其原因，一是企业扩大规模需要外部融资支持，而债务融资是企业外部融资的首选，能够推动企业资产负债率的提升；二是企业成长能力的提升，说明企业获得了一些高质量但未完成的项目，完成这些项目需要不断地融资，导致企业资产负债率的提升；三是行业平均资本结构是个体企业资本结构的一个“风向标”，可以带动企业资本结构的改变。

表3第（1）列还显示，企业资产负债率会随着企业盈利能力、有形资产比率和非债务税盾的提升而降低。究其原因，企业盈利能力的提升给企业带来留存收益，缓解了企业的融资压力，由此降低企业资本结构；非债务税盾的提升，降低了企业对债务税盾避税的依赖，缓解了企业的债务压力，导致企业资产负债率降低；有形资产比率的提升，增加了企业折旧，导致非债务税盾随之上升，资产负债率随之下降。

表3 模型回归结果

（三）企业ESG绩效与资本结构动态调整速度

运用双向固定效应模型对模型（5）进行估计以验证假设H1，回归结果如表3第（2）列所示。RCstru的回归系数为1-δ，表明在不受ESG绩效的影响下，企业存在资本结构的动态调整且速率约为0.5321。根据前述分析，δ-βESG为受到ESG影响后的资本结构动态调整速度，交互项系数β显著为-0.0179，说明资本结构动态调整速度在ESG绩效的影响下直接加快，假设H1成立。

（四）异质性分析与中介效应检验

1.企业产权性质对资本结构调整速度的异质性影响

考虑到不同产权性质的企业可能存在不同的特征，本文将总样本划分为国有企业和非国有企业两个子样本，以探讨不同产权性质下企业ESG绩效对资本结构调整速度的影响，结果如表3第（3）（4）列所示。虽然国有企业样本组和非国有企业样本组在不受ESG绩效的影响下均存在资本结构的部分调整，但是国有企业能够通过提升自身ESG绩效增加企业资本结构的动态调整速度，而非国有企业ESG绩效提升的影响在统计上不显著。主要原因可能包括：一是信号质量差异。根据信号理论，国有企业和非国有企业可作为信号发送主体，提升ESG绩效可看作是主体发出的信号，国有企业发出的信号相对于非国有企业更具观测性且信号成本更低，导致国有企业发出的信号质量更高，更容易被投资者所接收和认可，能够更好地缓解企业在调整过程中所面临的各种摩擦，最终表现为国有企业样本组的ESG绩效的影响效应较好。二是边际收益差异。国有企业相比于非国有企业具有更为复杂的委托代理关系，提升ESG绩效对于国有企业来说边际收益更高，动态调整成本也能下降得更多，导致ESG绩效的影响效应更好。

2.中介效应检验

本文通过因果分析法检验融资约束程度的中介效应，结果如表4所示。从第（1）列结果可知，ESG绩效对SA的回归系数为-0.0162，在1%显著性水平下显著，说明随着ESG绩效的提升，企业融资约束程度会逐渐降低。第（2）列结果显示，SAi,t-1×RCstrui,t-1的回归系数在10%显著性水平下显著为正，说明随着融资约束的上升，企业未来的资本结构动态调整速度会减慢。第（4）列中SAi,t-1×RCstrui,t-1回归系数与第（1）列中ESGt-1回归系数的乘积，与第（3）（4）列中ESGi,t-1×RCstrui,t-1回归系数的符号是一致的，并且回归系数均至少在10%显著性水平下显著，说明企业融资在ESG绩效影响企业未来资本结构动态调整速度中起到了部分中介作用。这主要是因为ESG绩效能够从融资来源和融资成本两个方面缓解融资约束产生的负面效应，进而间接优化了企业未来的资本结构动态调整，研究假设H2成立。

表4 中介效应检验结果

由于常规中介效应逐步法检验存在一定的缺陷和不足（江艇，2022），为了确保中介效应实证结果的稳健，本文利用Bootstrap中介效应检验方法对企业融资程度的中介效应进行再次验证，结果如表5所示。ind_eff表示间接效应影响，dir_eff表示直接效应影响。其中，ind_eff和dir_eff的置信区间都不包含0，说明ESG绩效对企业未来资本结构动态调整存在影响，且企业融资约束程度在两者间具有中介效应，再次证明了假设H2的正确性。

表5 Bootstrap回归结果

（五）稳健性检验

1.内生性问题

为了避免模型中可能存在的内生性，本文对模型（5）使用差分GMM进行估计。模型在10%显著性水平下通过了AR（2）和Sargan检验，说明模型不存在扰动项自相关问题，所有工具变量均有效。由表5第（1）列可知，交互项ESGi,t×RCstrui,t-1回归系数的数值、符号和显著性与前文实证结果基本一致，表明前文实证结论是稳健的。

2.目标资本结构的替换

将模型（3）中的企业滞后一期财务指标用相同企业当期财务指标集合进行替代，即把Xi,t-1换为Xi,t。同时，将模型（3）代入模型（4）和模型（5），回归结果如表6第（2）列所示。资本结构动态调整速度模型中交互项ESGi,t×RCstrui,t-1的回归系数的数值、符号和显著性与前文实证结果基本一致，表明前文实证结论具有稳健性。

3.调整距离的回归检验

构建ESG绩效与资本结构距离模型：

其中：Disi,t表示企业在第t期末实际资本结构RCstrui,t与目标资本结构Tcstrui,t之差的绝对值。Dis值越小，表示企业第t期末实际资本结构越接近于目标资本结构。ESGi,t表示企业i在第t期的ESG绩效得分。Zi,t-1为控制变量的合集。回归结果如表6第（3）（4）列所示，无论是固定效应模型还是GMM回归检验，ESG绩效的回归系数均在10%显著性水平下显著为负，说明企业ESG绩效提升能够使企业实际资本结构更加接近目标资本结构，这与前文的研究结论是一致的。

表6 稳健性检验结果

0.0581***（0.006）ESGt 0.0084（0.115）-0.0032*（0.0830）-0.0062*（0.0610）IACstrut-1-0.1558（0.131）0.2291***（0.000）0.0761（0.1660）-0.0582**（0.0490）Lnsizet-1-0.0107（0.531）0.0408***（0.000）-0.0080**（0.0350）-0.0019（0.4140）Profitt-1 0.0393（0.672）-0.3362***（0.000）-0.1028**（0.0110）0.0131（0.8330）TAratiot-1 0.0013（0.986）-0.0583（0.155）0.0385（0.3040）-0.0257（0.5560）Taxshieldt-1-0.6749*（0.077）-0.4997*（0.07）-0.3391（0.1590）-0.3795**（0.0130）Growtht-1-0.0289***（0.000）0.0517***（0.000）0.0139**（0.0240）0.0125（0.3910）常数项 0.4101（0.287）-0.7799***（0.000）0.2869***（0.0060）0.2803***（0.0000）Within R2 0.3272 0.0207 0.0269

五、进一步研究

前文研究结论表明，企业ESG绩效提升有利于资本结构的动态调整，但这种影响可能不是线性的。为了检验两者之间是否存在非线性关系，本文借鉴Seo（2019）和Kim（2019）的方法，以企业ESG绩效和融资约束程度作为门限变量，构建动态面板门限Kink模型（11）（12），进一步研究ESG绩效对资本结构动态调整影响的非线性关系。

其中：I(·)为示性函数，当函数括号内的表达式被满足时，示性函数为1，否则为0；γ和κ是模型中最为重要的待估系数，γ表示门限值，κ表示Kink斜率。利用Kink约束GMM估计方法对模型（11）（12）的估计结果如表7所示。

表7 动态面板门限Kink模型回归结果

表7结果显示，Kink模型的ESG绩效门限值γ是显著存在的，门限值为4。当企业的ESG等级位于B-以下时，企业提升ESG绩效能够直接加快企业资本结构的动态调整速度。但是，当企业的ESG得分超过门限值后，根据Kink模型的原理，交互项ESGi,t×RCstrui,t-1的回归系数值为ESGi,t×RCstrui,t-1_b的回归系数值加上Kink斜率值，数值为-0.019，表明当企业的ESG等级位于B-及以上时，企业提升ESG绩效虽然也能够直接优化企业资本结构的动态调整速度，但是优化的边际效果要弱于企业ESG等级位于B-以下时的边际效果。换言之，ESG绩效对企业资本结构动态调整的优化效应在企业处于ESG绩效提升的初级阶段最为明显。这是因为，当企业处于ESG绩效提升的初级阶段时，企业的财务指标和非财务指标都将从“不可持续状态”或者“弱持续状态”向“可持续状态”转变。而当企业的ESG等级上升到B-时，企业的各项指标已经在“可持续状态”上趋于稳定。因此，随着企业ESG等级的提升，ESG绩效对资本结构动态调整的优化效应可能存在一定的边际效果递减倾向，当企业ESG等级上升到B-时，这种边际效果递减倾向就被极大程度地显现出来。

表7结果还显示，Kink模型的融资约束门限值γ是显著存在的，门限值为6.1715。当企业存在弱融资约束时，企业提升ESG绩效能够直接加快企业资本结构的动态调整速度；当企业的融资约束程度超过门限值后，ESG绩效对资本结构动态调整速度的边际优化效果变得更强。上述结果说明，面临强融资约束的企业更应该通过提升ESG绩效来优化资本结构的动态调整。

六、结论与启示

本文以2015—2020年具有商道融绿ESG评级的国内A股上市公司为样本，实证研究ESG绩效对企业资本结构动态调整的影响。结果表明：第一，企业ESG绩效的提升不仅能够优化当期的资本结构动态调整，还能优化下一期的资本结构动态调整。这主要得益于ESG绩效对资本结构动态调整三要素的直接影响。ESG绩效不仅能够帮助企业资本结构更快地接近目标资本结构，还有利于提高企业资本结构决策的灵活性。第二，异质性分析表明，国有企业ESG绩效的优化效应比较显著，而非国有企业由于信号质量较差和边际收益不足等原因，相对来说较难有效利用ESG绩效来优化资本结构的动态调整过程。第三，调节效应分析表明，企业ESG绩效提升能够通过缓解当期融资约束，间接地优化下一期的资本结构动态调整。第四，ESG绩效对企业资本结构动态调整的优化效应是非线性的，受到企业ESG绩效提升阶段、融资约束程度两种门槛效应的影响。

上述研究结论带来的若干启示：第一，国有企业是国内企业推行ESG管理的重要力量，同时也是ESG绩效提升的主要获益主体，应当更加主动地把践行ESG纳入公司治理，加大力度改善ESG绩效，以此拓宽融资渠道，增加融资的多样性，提高融资可得性，进而优化自身资本结构。第二，非国有企业在做出融资决策时，应该主动克服因自身缺陷所导致的困难，提高ESG信息披露透明度以增强向投资者、金融机构发出信号的效用，争取用好ESG绩效所带来的“红利”，达到促进资本结构优化的效果。第三，面临强融资约束的企业以及处于ESG绩效提升初级阶段的企业，都要更加注重ESG管理，充分用好ESG绩效来优化资本结构动态调整过程。第四，绿色金融、转型金融政策设计，要充分考虑不同企业在产权属性、融资约束程度、ESG管理水平等方面的差异性，重视解决民营企业ESG绩效信号质量较弱、边际收益偏低等问题，增强各类企业提升ESG绩效的驱动力。