ESG表现、数字金融与企业绿色技术创新

【摘要】随着绿色可持续发展理念深入人心， ESG表现与绿色技术创新逐渐成为企业及其利益相关者关注的重点。本文以2011 ～ 2022年我国战略性新兴产业上市公司为研究样本， 实证检验ESG表现对企业绿色技术创新的影响。研究发现， ESG表现可以显著促进企业绿色技术创新， 数字金融能够增强这一促进作用。作用机制分析发现， 企业积极提升ESG表现可以通过提高外部分析师关注度和增加资源投入两条路径来促进企业绿色技术创新。异质性分析显示， 对于非高新技术企业、 高管年轻化企业、 非国有企业以及所处地区市场竞争程度较高的企业， ESG表现对绿色技术创新的提升效果更为明显。

【关键词】战略性新兴产业；ESG表现；绿色技术创新；数字金融

【中图分类号】 F273.1 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2024）17-0049-6

一、 引言

党的二十大强调加速经济社会发展绿色转型， 鼓励企业开发节能降碳等先进绿色技术。习近平总书记提出， 要“积极培育战略性新兴产业与未来产业， 加快形成新质生产力， 增强发展新动能”。战略性新兴产业虽技术成熟度更高、 科技成果转化更迅速， 但仍面临依赖国际领先技术以及资源支持薄弱等难题。随着ESG理念的不断深入， 其在企业治理与资源获取等方面发挥着日益重要的作用， 成为利益相关者衡量企业的重要指标， 战略性新兴企业的ESG表现与绿色技术创新成为当前重要议题。

综观已有文献， ESG表现会产生多种经济后果。从企业发展角度来看， 良好的ESG表现有助于企业可持续发展（黄世忠，2021）。尤其是在绿色发展方面， 较高的ESG评级能够在市场激励与外部监督下助推企业绿色转型（胡洁等，2023）。从风险角度来看， 提升ESG表现可以缓解股价下跌风险（Broadstock等，2021）， 使企业提高从利益相关者处获取资源的能力（谭劲松等，2022）， 通过提高信息透明度和吸引分析师关注降低经营风险（董小红和孙政汉，2023）。但ESG表现也可能产生负面影响， 如被强制实施ESG的企业在成长能力方面所受的负面影响大于自愿实施的企业（李思慧和郑素兰，2022）。

绿色技术创新的影响因素来源于企业内部和外部。从企业内部来看， 提升董事会治理水平可以有效增强环境规制的绿色创新促进效应（王锋正和陈方圆，2018）。提升数字化水平有助于共享信息和整合知识， 为绿色技术创新提供平台（宋德勇等，2022）。从企业外部来看， 环境压力（Park等，2017）、 竞争对手实施绿色创新战略（Tariq等，2017）都会驱动企业绿色产品创新。此外， 媒体关注与市场化水平共同作用也会推动企业绿色技术创新（赵莉和张玲，2020）。可见， 企业内部治理水平、 对社会产生的效益以及外界监督都会对企业绿色技术创新产生显著影响， 而ESG理念恰恰涵盖了这些因素的特点。

战略性新兴产业因其“生态属性”已成为各国的支柱产业（穆楠等，2023）。作为绿色技术创新方向引领者， 该产业因高投入、 高风险的特质亟需高效金融体系的支持。数字金融依托数字技术正助力我国向创新驱动型经济转型。已有研究表明， 数字金融可以提高绿色技术创新数量和质量（Lin和Ma，2022；Feng等，2022）， 使金融机构投资有的放矢（刘元雏和华桂宏，2023）。因此， 本文以2011 ～ 2022年战略性新兴企业为样本， 探究ESG表现如何影响企业绿色技术创新及数字金融在其中的作用。

本文的研究贡献在于： 第一， 已有文献主要从高管薪酬激励、 创新资源等角度探究ESG表现与企业绿色技术创新之间的调节因素， 而本文从数字金融角度切入， 既丰富了该领域的研究内容， 又贴合战略性新兴产业融资难的背景， 具有较强的现实意义。第二， 现有文献多以重污染企业为研究样本， 而本文着眼于战略性新兴产业上市公司， 拓宽了研究视野， 旨在通过推动战略性新兴产业绿色发展， 引领产业结构优化升级， 减少对高耗能、 高污染产业的依赖。第三， 本文揭示了ESG表现通过外部治理与资源投入两条路径促进战略性新兴企业绿色技术创新， 并从企业和行业角度进行了异质性分析， 丰富了ESG表现对绿色技术创新的作用机制及影响差异性研究。

二、 理论分析与研究假设

（一） 企业ESG表现与绿色技术创新

ESG理念强调环境、 社会和治理协同， 契合我国绿色发展潮流， 这对于以创新和绿色为基础的战略性新兴产业尤为关键。清晰的ESG战略框架为战略性新兴企业绿色创新发展指明了方向， 有助于企业提升社会声誉以及整合创新资源， 推动企业不断探索前沿科技， 突破技术瓶颈， 实现跨越式发展。因此， 本文预测ESG表现能够促进企业绿色技术创新。

第一， 从外部治理角度来看， ESG表现可以通过提高分析师关注度促进战略性新兴企业绿色技术创新。根据利益相关者理论和信号传递理论， ESG表现好的企业往往彰显出更大的发展潜力， 能够吸引分析师的优先关注。分析师能够提高信息透明度（薛龙等，2023）， 传递战略性新兴企业的创新信息， 助力利益相关方精准评估与做出投资决策（秦建文和胡金城，2022）。由于战略性新兴产业主要涉及风险较大的高精尖技术， 而ESG表现可通过吸引分析师关注让利益相关者减少风险担忧， 为企业开拓绿色创新发展空间。此外， 分析师关注可以促使企业更倾向于通过强化社会责任与绿色治理树立良好的企业形象（徐新扩和赵欣怡，2024）， 进而增强战略性新兴产业在负责任的绿色转型中的引领作用。

第二， 从资源投入角度来看， ESG表现可以通过增加资源投入促进战略性新兴企业绿色技术创新。根据资源依赖理论和竞争战略理论， 高额资金投入是战略性新兴企业创新的必备条件（王玉冬等，2020）。同时， ESG可引导企业制定绿色创新战略决策， 加强资本青睐， 提升员工忠诚度与创新热情（Tsang等，2021）， 构建可持续竞争优势。资源投入增加在一定程度上能够降低研发失败等风险（张小红和逯宇铎，2014）， 对于以重大技术突破为基础的战略性新兴产业来说， 在其提升经济“含绿量”的关键阶段， 更多的研发资源有助于企业进行更深、 更广的探索（李玉刚等，2022）。综上， 本文提出如下假设：

H1： ESG表现能够促进企业绿色技术创新。

（二） 企业ESG表现、 数字金融与绿色技术创新

数字金融结合传统金融与互联网科技， 以区块链、 大数据等信息技术为支撑， 具备金融与科技的双重属性。

一方面， 数字金融的金融属性能够拓宽融资渠道， 降低融资成本， 扩大金融服务覆盖面（陈洋林等，2023）。战略性新兴产业因以软资产为主， 较难向商业银行证明经营实力， 且新进入的中小企业和民营企业所受到的创新融资约束更强， 而数字金融能够利用大数据、 人工智能等发展出“众筹”等新的融资渠道（侯羽迪等，2024）。因此， 特别是对于初创企业， 数字金融能够为解决企业创新资金问题提供崭新路径， 激励企业深耕研发， 通过资金支持保证企业不断获取前沿技术信息， 增强研发团队的创新动力， 提高绿色创新成果产出。

另一方面， 数字金融的科技属性能够降低代理成本， 提高信息透明度， 优化资源配置， 提升企业创新效率（钞小静等，2024）。绿色创新作为战略性投资， 需要企业的创新决策者有效分配资源， 但高收益与高风险并存可能导致道德风险。这种代理问题在具有高不确定性的战略性新兴企业中可能更为突出。而数字金融能够借助强大的信息和风险筛查功能， 促进产业间生产要素合理配置（Xue和Wang，2021）， 为金融机构提供更真实的企业信息， 避免决策者的短视行为， 提升绿色创新效率。因此， 当数字金融发展程度较高时， 信息更透明， 能够使战略性新兴企业获得更真实客观的ESG评级或评分， 缓解资金问题， 触及更多前沿资源， 进而加速企业绿色技术创新。由此， 本文提出如下假设：

H2： 数字金融能够增强ESG表现对企业绿色技术创新的促进效应。

三、 研究设计

（一） 数据来源与样本选择

本文选取2011 ～ 2022年我国战略性新兴产业沪深A股上市公司为样本， 并借鉴孙早和肖利平（2015）的做法， 依据中国证监会2012年修订的《上市公司行业分类指引》， 选取石油加工业、 炼焦和核燃料加工业等20个大类作为战略性新兴产业， 由此确定各大类下的上市公司。按如下原则筛选样本： 剔除金融、 保险类行业企业； 剔除ST与∗ST上市公司； 剔除数据存在缺失值的样本。最终获得4386个有效观测值。为消除极端值的影响， 对连续变量进行上下1%的缩尾处理。本文ESG评分来源于彭博数据库， 绿色专利申请数取自中国研究数据服务平台， 其余变量数据均来自国泰安数据库。

（二） 变量定义

1. 被解释变量： 企业绿色技术创新（LnGTI）。绿色专利申请的标准高， 能够反映出企业的绿色技术创新水平， 而绿色专利授权所需的时间较长， 可能存在数据滞后性。因此， 为确保数据稳定及可靠， 本文选取绿色发明专利申请数量作为衡量指标， 并参考李青原和肖泽华（2020）等的做法， 将其加1后取自然对数。

2. 解释变量： ESG表现（ESG）。彭博咨询公司作为国际上较知名的ESG评级机构， 自2011年便开始收集我国A股上市公司的ESG信息， 其数据披露时间较长， 指标体系也更完善。因此， 本文选用彭博ESG评分来测度核心解释变量。此外， 为了消除指标之间的量纲影响， 本文对彭博ESG评分进行了归一化处理。

3. 调节变量： 数字金融（DIF）。本文参考国内学者的主要做法， 采用北大数字普惠金融指数中的省级层面指数衡量数字金融发展程度， 并对指数进行归一化处理（唐松等，2020）。

4. 控制变量。为控制其他因素的影响， 本文参照已有研究， 选取股权集中度（Top1）、 资产收益率（Roa）、 资产负债率（Lev）、 企业成长性（Growth）、 企业年龄（Age）、 现金持有水平（Cash）、 企业规模（Size）、 企业产权性质（Soe）、 固定资产比例（Fixed）作为控制变量， 同时控制了企业（Firm）和年度（Year）固定效应。具体的变量定义如表1所示。

（三） 模型构建

为检验ESG表现对企业绿色技术创新的影响， 本文参照龙子午和张晓菲（2023）的做法， 构建模型（1）：

LnGTIi，t=α0+α1ESGi，t+∑αnControlsi，t+∑Firm+

∑Year+εi，t （1）

其中， Controls为上述全部控制变量。

四、 实证结果分析

（一） 描述性分析

本文利用Stata17软件进行描述性统计分析， 结果如表2所示。企业绿色技术创新（LnGTI）的平均值为1.147， 与最大值存在较大差距， 侧面反映出样本企业的绿色技术创新能力普遍偏低； 其标准差为1.311， 进一步说明了不同企业间绿色技术创新水平存在显著差异， 整体亟待提升。在ESG表现（ESG）方面， 样本整体水平亦呈较低态势， 最大值为0.578， 平均值和中位数分别为0.304与0.290， 标准差为0.095， 反映出ESG表现整体不佳， 不同企业之间存在一定差异。数字金融（DIF）的最小值与最大值相差较大， 标准差为1.011， 说明各地区的数字金融发展不均衡， 部分区域仍有巨大的发展空间。

（二） 主回归分析与调节效应检验

ESG表现对企业绿色技术创新的影响回归结果如表3所示。列（1）仅控制了企业和年度固定效应， 结果显示ESG的回归系数为1.091， 且在1%的水平上显著， 表明ESG表现对企业绿色技术创新具有显著的正面影响。列（2）加入了控制变量， 但未控制企业和年度固定效应， 结果显示ESG的回归系数在5%的水平上显著为正， 说明在考虑其他影响因素后， ESG表现对企业绿色技术创新的正面影响仍然显著。列（3）在列（2）的基础上进一步控制了企业和年度固定效应， 结果显示ESG的回归系数在1%的水平上显著为正。可见， ESG表现与企业绿色技术创新显著正相关， H1得到验证。

列（4）进一步加入了数字金融及其与ESG表现的交互项， 结果显示， ESG的回归系数在1%的水平上显著为正， ESG×DIF的回归系数在5%的水平上显著为正。这一结果阐明了数字金融在ESG表现对企业绿色技术创新的促进作用中产生正向调节作用， 即数字金融发展程度越高， 越能够增强ESG表现对企业绿色技术创新的促进效应， H2得到验证。

（三） 内生性检验与稳健性检验

1. 工具变量法。本文采用工具变量法以减轻模型潜在的内生性问题。借鉴席龙胜和赵辉（2022）的研究方法， 将同城市其他企业ESG表现得分均值（IV）作为工具变量。同一城市中其他企业的ESG表现情况确实会影响企业对自身ESG表现的关注和调整， 但身为不同的个体经济实体， 其他企业的ESG表现并不会直接干预或影响企业本身的绿色技术创新水平， 故该工具变量既与解释变量存在相关性， 又对被解释变量具有外生性。检验结果显示（限于篇幅， 表略）： 在第一阶段， IV的回归系数在1%的水平上显著， 说明该工具变量的确能够显著影响企业ESG表现； 在第二阶段， ESG的回归系数在1%的水平上显著为正， 说明良好的ESG表现能够提升企业绿色技术创新水平。

2. Heckman两阶段检验。本文进一步运用Heckman两阶段回归方法进行测试来缓解内生性问题。首先， 基于ESG得分的中位数设置ESG虚拟变量， 以该虚拟变量为第一阶段被解释变量， 引入全部关键变量后进行Probit回归， 得出逆米尔斯比率（IMR）； 然后， 将IMR作为控制变量加入到模型（1）中做下一步回归。第二阶段的回归结果显示（限于篇幅， 表略）， ESG的回归系数在1%的水平上显著为正， IMR的回归系数不显著。这一结果说明， ESG表现与企业绿色技术创新之间的正相关关系仍然显著， 由此验证主回归结果是稳健可靠的。

3. 倾向得分匹配（PSM）。为避免样本选择偏误， 本文使用PSM进行检验。根据ESG表现的年度行业中位数进行分组， 构造处理组和对照组（其中大于中位数为处理组， 反之为对照组）， 将模型（1）中的全部控制变量作为匹配变量（均通过平衡性检验）， 并基于核匹配和半径匹配方法重新对被解释变量与解释变量进行回归。结果表明（限于篇幅， 表略）， 重新匹配样本后主回归结论不变。

4. 滞后一期回归。为进一步解决ESG表现与企业绿色技术创新之间可能存在的反向因果问题， 本文选取ESG表现的滞后一期数据作为解释变量进行回归。结果表明（限于篇幅， 表略）， ESG的回归系数依然显著为正， 进一步证实了主回归结果的稳健性。

5. 替换被解释变量。一是借鉴赵沁娜和李航（2024）的做法， 将企业绿色发明专利和实用新型专利的总申请数加1取自然对数作为被解释变量。二是借鉴宋德勇等（2022）的做法， 采用绿色专利申请数与专利申请总数的比值作为被解释变量。结果显示（限于篇幅， 表略）， ESG表现与两个被解释变量替换变量均显著正相关， 说明主回归结论是稳健的。

6. 替换核心解释变量。由于各评级机构对ESG表现的打分标准不完全相同， 本文采用华证ESG评分（ESG_hz）替换核心解释变量进行回归分析。结果显示（限于篇幅， 表略）， ESG_hz的回归系数在1%的水平上显著为正， 说明替换核心解释变量后结果依旧稳健。

7. 负二项回归。由于样本中存在较多绿色专利申请数量为零的企业， 被解释变量的分布可能过度离散， 本文不再对绿色发明专利申请数量取自然对数， 而是将原本的数据作为被解释变量， 并采用负二项回归模型进行检验。结果显示（限于篇幅， 表略）， ESG的系数依然显著为正， 再次证明了主回归结果的稳健性。

五、 进一步分析

（一） 作用机制检验

根据前文的理论分析， 本文认为ESG表现将通过提高分析师关注度与增加资源投入促进企业绿色技术创新， 本文采用中介效应三步法检验分析师关注度与资源投入的中介作用。

1. 分析师关注度的作用机制。分析师作为外部监管者， 会对企业的表现及时做出反应， 帮助各方利益相关者了解企业的具体情况并进行决策。分析师的专业信息解释和持续跟踪可以成为连接企业与投资者的桥梁， 有效促进市场对企业的正面认知（Li等，2023）， 进而通过缓解融资约束与增强公司风险承担能力促进企业绿色技术创新（Wang和Cao，2023）。此外， 分析师会对企业绿色技术创新产生监督作用， 减少伪社会责任行为（杨菁菁和胡锦，2022）， 以激励战略性新兴企业在绿色治理方面积极履行社会责任， 增加绿色创新产出。由此， 本文认为ESG表现可以通过提高分析师关注度促进企业绿色技术创新。

本文通过统计一年内跟踪并关注公司的分析师数量， 对其加1后取自然对数， 作为分析师关注度（Attention）的衡量指标， 该值越大表明分析师关注度越高， 回归结果如表4所示。列（1）中ESG的回归系数在1%的水平上显著为正， 证实了ESG表现越好， 越能够获取分析师关注； 列（3）中Attention的回归系数在1%的水平上显著为正， 且ESG的回归系数小于列（2）中ESG的回归系数， 说明分析师关注度在ESG表现对企业绿色技术创新的影响中发挥了中介作用。此外， 本文进一步对分析师关注度的中介作用进行Bootstrap检验， 在原始样本中进行1000次抽样以求出Bootstrap置信区间， 检验结果中间接效应的置信区间不包含0， 表明分析师关注度的中介效应显著。

2. 资源投入的作用机制。创新资源是企业绿色技术创新的关键因素， 创新资源优势可以转换为创新能力优势（田红娜等，2013）。对于肩负重任的战略性新兴企业来说， 绿色低碳的口号愈加强烈增强了企业对创新资源的需求。积极履行ESG责任的企业更重视满足利益相关者的需求， 更易于吸引创新资源投入， 因此， ESG表现越好的企业获得的资源支持越多， 进行绿色技术创新的信心和动力也越强。

受限于上市公司绿色创新支出数据难以取得， 部分企业没有披露绿色研发支出金额， 难以区分绿色技术创新研发支出与非绿色技术创新研发支出， 本文使用公司年度研发支出对绿色创新支出进行近似替代， 采用企业研发支出总额与总资产比值衡量资源投入（R&D Invst）， 该比值越高表明企业创新资源投入越多， 回归结果如表4所示。列（4）中ESG的回归系数显著为正， 说明企业ESG表现越好， 创新资源投入强度越大； 列（5）中R&D Invst的回归系数在1%的水平上显著为正， 并且ESG的回归系数小于列（2）中ESG的回归系数， 说明资源投入在ESG表现对企业绿色技术创新的促进效应中发挥了中介作用。此外， 同样使用了Bootstrap检验方法， 检验结果中间接效应的置信区间不包含0， 表明资源投入的中介效应显著。

（二） 异质性分析

1. 是否为高新技术企业。相较于高新技术企业， 非高新技术企业相对欠缺更先进的生产技术和机械设备， 数字化水平较低， 因此为了提高声誉、 赢得利益相关者信任以吸引更多资源， 其更有动力践行ESG理念， 推动绿色技术创新。同时， 由于这类企业的创新潜力较大， ESG表现对其绿色技术创新水平的提升空间更大。本文按照上市公司高新技术资质认定信息， 将样本分为高新技术企业和非高新技术企业两组进行对比分析， 回归结果见表5列（1）和列（2）。ESG的回归系数仅在非高新技术企业组显著为正， 说明ESG表现对非高新技术企业绿色技术创新具有更为明显的促进作用。

2. 高管年龄。高管团队特征会对团队决策产生直接影响， 进而影响组织绩效与战略选择。年轻的高管风险倾向更强， 出于职业担忧会更有动力通过自愿披露企业社会责任来表明未来业绩， 以增强市场参与者对企业能力的认知（Chen等，2023）， 并吸收更多资源丰富创新活动。相反， 年长的高管倾向于回避风险以保证职业稳定性。本文根据当年企业高管平均年龄的中位数进行分组， 回归结果如表5列（3）和列（4）所示。ESG的回归系数仅在年轻高管组显著为正， 说明ESG表现更能够推动高管年轻化企业进行绿色技术创新。

3. 企业产权性质。国有企业拥有更丰富的资源， 资金来源更稳定， 其创新基础更扎实， 故ESG表现对国有企业绿色技术创新的促进作用相对有限。相反， 非国有企业面临更激烈的市场竞争、 更高的融资约束， ESG表现可以在更大程度上激励这类企业进行绿色技术创新。本文根据企业产权性质将样本分为国有企业和非国有企业两组， 回归结果如表5列（5）和列（6）所示。ESG的回归系数仅在非国有企业组显著为正， 说明ESG表现对非国有企业绿色技术创新的促进效应更明显。

4. 市场竞争程度。面对激烈的市场竞争， 企业唯有不断创新、 响应号召积极落实绿色创新发展战略， 才能获得长远发展。同时， 这类企业会更重视ESG责任履行， 通过环境保护、 绿色治理、 慈善公益等方式提升企业形象， 赢得更雄厚的资源支持， 助力企业绿色创新。本文采用基于营业收入计算的赫芬达尔指数（HHI）的行业年度中位数将样本分为市场竞争程度高、 低两组， 回归结果如表5列（7）和列（8）所示。只有市场竞争程度高组的ESG回归系数显著为正， 说明ESG表现对所处地区市场竞争程度高的企业绿色技术创新的促进效应更明显。

六、 结论与建议

本文以2011 ～ 2022年我国战略性新兴产业上市公司为样本， 系统地研究了ESG表现对企业绿色技术创新的影响。研究结论如下： 第一， ESG表现能够显著推动企业绿色技术创新， 且数字金融进一步强化了这一促进作用。第二， ESG表现可以通过提高分析师关注度和增加资源投入对企业绿色技术创新产生促进作用。第三， ESG表现对企业绿色技术创新的促进作用在非高新技术企业、 高管团队年轻化企业、 非国有企业以及所处地区市场竞争程度较高的企业中更为显著。

基于上述结论， 提出如下建议：

1. 对战略性新兴企业而言。一方面， 主动增强提升ESG表现的积极性， 有效发挥ESG对企业技术创新与商业模式创新的引导作用， 并通过清晰的信息披露吸引外部关注。另一方面， 制定绿色技术创新的长期战略目标， 持续强化绿色创新。特别是面对激烈竞争的非高新技术企业与非国有企业， 应积极主动地优化ESG表现， 确保企业内部各方明晰恰当的ESG践行方式， 并大力培养年轻高素质人才队伍， 克服管理者短视心理， 合理运用创新资源增加对绿色产品和服务的研发投入。

2. 对政府和监管部门而言。首先， 健全ESG评价体系和信息披露机制， 激励企业自愿披露ESG信息， 引导企业投身于ESG实践； 其次， 为战略性新兴企业提供创新环境， 精准投放创新资源， 激发企业创新活力； 最后， 完善战略性新兴产业发展政策保障体系， 强化战略性新兴产业研发的金融、 基础设施等政策支撑， 推广数字金融服务， 为企业融资提供更多便利。随着数字金融的发展， 也不可忽视对数字金融的监管， 应当正确引导数字金融为绿色创新发展注入动能， 防范金融风险等乱象。

3. 对投资者而言。一方面， 强化ESG投资理念， 这要求投资者不仅要加强对企业ESG信息披露的关注， 更要在实际投资中向ESG表现出色的企业提供更多的资金支持， 助力企业进行研发创新， 提高专利产出， 并侧面引导更多的企业投身于ESG实践， 营造绿色发展的市场环境； 另一方面， 应对战略性新兴企业投入更多关注， 围绕国之所需， 以国家产业政策和市场为导向， 明确战略性新兴企业的发展潜力， 做耐心的战略投资者。

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