机构投资者网络团体如何影响企业ESG表现.pdf

第 36 卷 第 1 期2024 年 2 月研究与发展管理R&D MANAGEMENTVol.36 No.1Feb.2024机构投资者网络团体如何影响企业ESG表现？王凯1，2，丁宁2，高皓3，王臣博4（1.首都经济贸易大学 中国ESG研究院，北京 100070；2.首都经济贸易大学 工商管理学院，北京 100070；3.清华大学 五道口金融学院，北京 100083；4.首都经济贸易大学 经济学院，北京 100070）摘要：近年来，证券市场中的机构投资者扮演着越来越重要的角色，它们可能通过共同持股关系形成网络团体，采取一致行动。基于中国20102020年A股上市公司数据，构建了机构投资者网络团体，结合社会网络理论与代理理论，探究网络团体持股对企业ESG表现的影响。研究结果表明：网络团体持股可以有效提升企业ESG表现；网络团体持股能够缓解2类代理问题，通过提升信息透明度以及抑制大股东私利促进了企业ESG表现；在缓解了内生性问题，并进行了稳健性检验后，网络团体持股提升企业ESG表现的结论仍成立。进一步研究的结果表明，网络团体的特征会影响企业的ESG表现，即团体数量更多、规模越大、背景越丰富，持股越稳定，相对力量越强，企业ESG表现越好。研究结论既丰富了机构投资者网络团体的后果研究和企业ESG表现影响因素的研究，也为上市公司、机构投资者和政府提供了一定的实践启示。关键词：机构投资者；机构投资者网络团体；ESG表现；信息透明度；大股东私利中图分类号：F272.3 文献标识码：A0 引言为积极应对气候变化，中国在2020年提出了“双碳”目标，展现了大国担当1。党的二十大报告也提出了“推动绿色发展”，对绿色低碳发展做出了系统部署。作为发展绿色经济的微观基础，企业尤其是上市公司是践行“双碳”战略的重要主体，而ESG是推动“双碳”目标实现的重要抓手。不同于关注财务绩效的传统理念，ESG是关注企业环境、社会、治理绩效的投资和经营理念。基于这一理念所形成的框架体系不仅为企业低碳发展提供了综合的评价标准，也为企业实现可持续发展提供了有效的方向指引2。因此，提升企业ESG表现对于我国实现经济社会全面绿色低碳转型、推动可持续发展具有重要意义。企业开展ESG实践需要全面转型升级自身的经营理念和运营模式，但在实际情况中企业往往面临驱动力不足的问题。与此同时，学术界也围绕企业ESG表现的影响因素进行了研究。已有研究发现，机构投资者这类重要的利益相关者能够影响企业ESG表现3。然而，随着对机构投资者研究的逐步深入，现有文献发现机构投资者并不是单独行动的，它们可能通过持股关系形成网络团体从而发挥作用4。已有研究表明，机构投资者网络团体会影响企业非效率投资程度5、创新决策6、大股东7和高管的行为8，还会影响企业面临的风险9。此外，近年来发生的机构投资者共同行动的事件也引起了实务界的关注。一方面，联系密切的机构投资者会集体否决不公平的股权转让方案以维护其权益7。例如：2010年3月双汇发展放弃多家参股公司优先受让权的议案被多个基金公司联合否决；2012年5月鹏华基金与耶鲁大学共同推选的格力董事获任；2018年多家机构投资者联合提议审计致生联发信息技术股份有限公司账目并且派驻两名代表进入公司董事会等。另一方面，它们也会与企业高管合谋进行高价减持套现从而导致内幕交易“窝案”8，还可能在股市中“抱团”以谋取私利。例如：2018年5月广联达的董事会秘书向五家基金公司透露内幕消息收稿日期：2023-01-08；修改日期：2023-12-29。基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目“机构投资者网络团体对上市公司ESG表现的影响研究”（23YJC630176）。第一作者：王凯（1989），男，博士，教授，研究方向为公司治理与公司金融，。通信作者：高皓（1982），男，博士，副研究员，研究方向为公司金融、绿色金融，。文章编号：1004-8308（2024）01-0014-13DOI：10.13581/ki.rdm.20230027第 1 期王凯等：机构投资者网络团体如何影响企业ESG表现？以共同获利；2023年7月31日恒瑞医药遭遇机构资金集体出逃而逼近跌停；2021年4月申万菱信基金经理与长江证券研究员联手交易“锦泓集团”未公开的信息。因此，在实践中，机构投资者在共同行动中可能会相互沟通和交流，进而影响公司行为。这一背景下，尚未有学者关注机构投资者网络团体的持股行为对企业ESG表现的影响效应及作用机制。而厘清该问题对于发掘企业ESG实践的驱动力具有重要意义，本文尝试对此问题进行深入分析。基于已有研究，本文认为机构投资者网络团体持股有助于提升企业ESG表现，通过结合社会网络理论与代理理论，探明了机构投资者网络团体持股影响企业ESG表现的两个机制提升信息透明度和抑制大股东私利。为验证研究假设，基于20102020年A股上市公司机构投资者持股数据，以5%为标准筛选出机构投资者网络，并使用LOUVAIN算法 10 提取网络团体。然后，运用OLOGIT模型验证了网络团体持股与企业ESG表现间的关系。此外，引入了信息透明度和大股东私利两个中介变量，采用中介效应模型进行检验。本文可能的创新点如下。拓宽了机构投资者网络团体持股和企业ESG表现这一新兴交叉研究领域。以往有关机构投资者与ESG表现的研究大部分将机构投资者视为独立的个体，从机构网络团体的角度出发，既丰富了对机构投资者的后果研究，也拓展了对企业ESG表现驱动因素的认识。厘清了机构投资者网络团体持股影响企业ESG表现的内在逻辑和驱动机制，不仅拓展了社会网络理论的应用情境，也为解决公司治理的第一类问题和第二类问题提供了新的参考依据。基于网络团体的数量、规模和背景特征，持股稳定性以及相对力量特征这3个方面，进一步探讨了机构投资者网络团体其他的重要特征对企业ESG表现的影响，对机构投资者网络团体进行了更深入的分析。1 文献回顾与研究假设 1.1文献回顾1.1.1ESG表现的影响因素有关企业开展ESG实践的驱动因素研究主要从宏观、金融中介以及微观3个方面进行了探讨。首先，在宏观层面，制度环境是重要的影响因素，例如 中华人民共和国环境保护税法11与低碳城市试点政策12，而非正式制度的社会道德感13也会产生影响。此外，地方政府也发挥着重要作用14。其次，资本市场上的金融中介也会对ESG表现产生影响。例如，分析师关注15、券商公众号报道16以及银行17都对企业ESG产生影响。最后，在微观层面，企业特征会影响ESG表现，如企业规模18和是否交叉上市15等。同时，利益相关者也会产生影响，如外部的公众关注度19，以及企业内部的高管20和董事21均会对ESG表现产生影响。此外，企业内部的股东也发挥着重要作用，学者们尤其关注机构投资者3。其中，那些距离有毒物质更近的机构投资者能改善企业ESG表现22，但也有学者认为机构投资者不利于企业社会绩效的提升23。然而，机构投资者可能持有多家公司股票，学者们还从共同持股的角度研究了其在ESG方面发挥的作用2。上述文献主要关注机构投资者个体和共同持股行为对企业ESG表现的影响，但最近实务界和学术界均发现机构投资者可能会基于共同持股关系形成机构投资者网络团体，网络团体通过共同行动影响企业行为。1.1.2机构投资者网络团体的相关研究由于早期受到“双十”政策的限制，机构投资者持股比例较低且在企业中话语权有限，它们彼此间可能形成合作关系，通过联合行动打破这种局面。基于互惠的合作机制认为，合作更可能出现在频繁发生交互作用的个体间，而机构投资者之间主要通过共同持股建立合作关系24，网络密度会显著影响彼此间的合作关系。高度聚集的网络有利于促进信息传递并加强交互关系，从而提升合作概率25。因此，根据网络密度，机构投资者网络可以被分为规模不同的网络社区。那些联系更紧密的网络社区更容易产生合作关系，最终形成网络团体4。网络团体结构如图1和图2所示，其一种以模块度为基础的社区发现算法，通过最大化社会网络模块度来发现层次性的社区结构，具有良好的效率和效果表现。中国证券监督管理委员会令第87号 证券公司客户资产管理业务管理办法 于2012年8月1日中国证券监督管理委员会第21次主席办公会议审议通过，自公布之日起施行。其中，第三十一条规定指出证券公司将其所管理的集合资产管理计划资产投资于一家公司发行的证券，不得超过该证券发行总量的10%。一个集合资产管理计划投资于一家公司发行的证券不得超过该计划资产净值的10%。中国证监会另有规定的除外。15研究与发展管理第 36 卷中的圆点表示机构投资者，三角形代指被投资的上市公司，实线代表机构投资者之间的连接，而虚线则说明机构投资者持有上市公司的股票。在图1中，某个个体与其他个体之间均建立了连接，形成了一个联系紧密的网络团体，信息传递更高效。而在图2中，A是其他节点获得信息的“中枢”，信息传递耗费的时间更长。因此，图1中的网络结构就是最优结构。目前，最常用的社区划分算法是LOUVAIN算法10，该算法通过最大化模块度划分出最优的网络社区。目前，学术界对机构投资者网络团体的后果研究主要形成了积极效应和消极效应两种观点。已有研究发现网络团体通过“用手投票”发挥了积极的治理作用4，但这一结论并不适用于股权集中度高的我国。在我国，积极治理效应认为，在信息披露方面，机构投资者网络团体能提升信息透明度26，促进前瞻性信息的披露27；在大股东行为方面，机构投资者网络团体能抑制大股东私利7，提高现金股利分配水平28；此外，机构投资者网络团体还能促进企业创新6、降低违约风险9。而机构投资者网络团体消极治理效应则认为，机构投资者网络团体会削弱机构投资者“退出威胁”而增大企业股价崩盘风险29；它们甚至可能与大股东合谋，加剧企业非效率投资5；或与管理层合谋，导致严重的高管超额薪酬8。综上所述，已有研究表明机构投资者网络团体在不同的治理情景中所发挥的作用有所差异。随着ESG理念不断深入，越来越多的机构投资者更加关注企业ESG表现。然而，上述研究并没有关注机构网络团体持股对企业ESG表现的影响，本文尝试对此问题进行回答，并厘清机构投资者网络团体持股影响企业ESG表现的影响机制。1.2研究假设从监督的角度来说，机构投资者网络团体持股可能会提升企业的ESG表现。基于社会网络理论和代理理论，本文从监督的角度，深入分析了机构投资者网络团体持股对ESG的影响。社会网络理论表明在社会情境下，个体的行为会被其所处的社会网络影响，即彼此间的纽带关系会使其具有相似的思考和行事方式30。相对于团体外部的机构投资者而言，网络团体成员的联系更紧密4。基于持股利益，它们相互沟通、交流、学习和模仿，以相似的方式思考和行事，从而达成同进同退的合作机制7。在合作的情境下，网络团体成员的整合观念更容易被激发，它们更关注且更能感知到彼此的相似性，进而促进合作关系。同时，合作的情景使得网络团体成员更关注长远利益31。此外，已有研究表明机构投资者网络团体持股能降低企业违约风险9，还能促进企业创新6，而这都有助于企业的长期发展。因此，本文认为合作机制使得机构投资者网络团体更趋于稳定，相比机构投资者个体，它们更注重企业的长远发展。此时，为了满足机构网络团体的长期主义诉求，企业会努力提升其ESG表现。基于共同持股关系，团体成员能达成同进同退的合作机制7，这有助于其更好地应对代理问题。一方面，网络团体的合作机制有利于信息传递，降低了信息搜集成本，增强了机构网络团体的信息搜集意愿和能力26。信息透明度的提升有利于缓解第一类代理问题，团体成员通过积极搜集信息，能有效监督管理层的短视行为，促进管理层重视企业的ESG表现。另一方面，合作机制还强化了内部成员相对于大股东的持股力量，降低了机构投资者网络团体的监督成本，增强了其监督动机和能力7。对大股东监督动力和能力的增强有助于缓解第二类代理问题，这能够有效避免资源被侵占，促使企业将更多资源投入到企业的ESG中，提升自身的ESG表现。然而，从合谋的角度来说，机构投资者网络团体可能会降低企业的ESG表现。为谋取更多私利，机构a bc d A EBCD图2非机构投资者网络团体Fig.2Non-institutional investor cliques aABCDE图1机构投资者网络团体Fig.1Institutional investor cliques16第 1 期王凯等：机构投资者网络团体如何影响企业ESG表现？投资者网络团体可能与企业管理层和大股东合谋，采取互惠互利行为8。持股比例的集中增加了其与大股东和管理层等内部人接触的机会，且团体成员可以充分利用资金、信息、影响力等有利条件，放大合谋的谈判优势5。此时，网络团体为了超额收益可能与管理层合谋8，也可能联合大股东挤占企业在ESG方面的资源投入，这都不利于提升企业ESG的表现。我国虽存在机构投资者网络团体与管理层或大股东合谋的案例，但已有研究表明近二十年来我国内幕交易执法力度和效率整体上呈快速上升态势32。自2020年以来，证监会依法启动操纵市场案件调查90起、内幕交易160起，罚没金额累计超过50亿元。因此，机构投资者网络团体与管理层或大股东合谋所付出的成本较高，它们更可能在企业中扮演监督者的角色。综上所述，本文提出如下假设。H1机构投资者网络团体持股能提高企业的ESG表现。具体而言，一方面，机构投资者网络团体持股能通过提高信息透明度提升被持股企业的ESG表现。基于社会网络理论，机构投资者网络团体中的成员具有共同的持股利益，以相似的方式思考和行事，彼此间能够形成紧密的合作关系7。已有研究表明，激烈的竞争环境抑制了竞争中投资者搜集信息的动机，减少了单个机构投资者为搜寻信息所付出的努力33。然而，网络团体内部的合作机制降低了内部成员的信息搜集成本，增强了成员们搜集信息的意愿。同时，机构投资者网络团体能够集中资源且优势互补，这增强了它们获取、分析以及处理信息的能力。因此，网络团体有动机也有能力搜寻获得更多信息，以改善企业的信息环境26。提升信息透明度能有效缓解第一类代理问题，强化利益相关者的监督，促使管理层重视多方相关主体的利益进而提升企业ESG表现。已有研究表明了管理层短视使得企业难以将注意力集中于长期活动，降低了精准扶贫这类社会责任活动的参与度34。而提升信息透明度有助于揭示和防止管理层盈余操纵等短视行为，使管理层能够将注意力从当下的业绩和股票表现等短期利益转移到企业长期的可持续发展上来35。因此，管理层更关注多方主体的利益，通过积极主动开展ESG实践活动来满足它们的诉求19，从而提高企业ESG表现。因此，本文提出如下假设。H2机构投资者网络团体持股通过提升信息透明度提高了企业ESG表现。另一方面，机构投资者网络团体持股能够抑制大股东私利行为，提升被持股企业的ESG表现。已有研究表明，与社会公众相比，机构投资者具有较强的甄别能力，能有效抑制大股东的私利行为。机构投资者网络团体成员达成“同进同退”的合作机制后，集中了个体的力量和优势。这不仅提高了网络团体的持股力量，强化其“退出威胁”或并提高其“用手投票”的话语权7；还集中了个体的专业优势，降低了网络团体的监督成本26。虽然网络团体难以形成与控股大股东势均力敌的抗衡局面，但是其具有更强的动机和能力监督大股东，并积极揭露大股东侵占行为7。抑制大股东私利能有效缓解第二类代理问题，这有利于避免企业资源被侵占，促使企业将资源积极投入ESG实践以改善其ESG表现。具体而言，预防和遏止大股东以权谋私的行为能够有效避免企业资源被大股东过度占用36。而ESG的落地执行需要企业的业务战略、职能战略和运营系统等深度融合，短期需要投入大量资源进行整体布局，中期要进行持续的创新和风险防范37。所以，充足的资源能够为企业ESG活动提供保障，降低ESG活动停止或中断的风险。因而，抑制大股东私利能够减少企业ESG决策过程中的资源束缚，使企业将更多资源投入ESG实践，最终提升企业的ESG表现。因此，本文提出如下假设。H3机构投资者网络团体通过抑制大股东私利提高了企业ESG表现。本文的研究框架如图3所示。2 研究设计 2.1样本选择与数据来源考虑到ESG评级数据的可得性，本文选取2010年作为起始年份，以20102020年所有A股上市公司为样本，剔除金融行业、被ST类、主要变量缺失的样本。根据CSMAR的分类，文中所统计的机构投资者机构投资者网络团体持股信息透明度 大股东私利 企业ESG表现 H1 H2 H3 图3研究框架Fig.3Research framework17研究与发展管理第 36 卷不包括其他一般法人和非金融类上市公司7。本文采用Python软件构建机构投资者网络并使用LOUVAIN算法提取机构投资者网络团体，运用STATA计算团体持股比例4。经过筛选，最终得到3 024家企业的20 531个年度企业层面的面板观测值。机构投资者持股数据、华证ESG评级数据和盟浪ESG评级数据均源于WIND数据库，其他财务数据源于CSMAR数据库。为避免极端值产生的影响，对连续变量进行上下1%的缩尾。2.2变量定义与模型设定2.2.1因变量ESG表现（ESG）选用华证ESG评级数据作为衡量企业ESG表现的指标，华证是国内最早开始进行ESG评级且评级覆盖范围最广的机构，其评级指标已得到业界和学术界的认可和应用38。本文将ESG评级的9个等级“C到AAA”从低到高依次赋值为“1”到“9”39。2.2.2自变量机构投资者网络团体持股（own、top1、hhi）首先，以5%为标准筛选出机构投资者个体。其次，根据上述个体是否具有共同持股关系建立了机构投资者网络（可用两两连接的邻接矩阵表示），并用LOUVAIN算法提取出机构投资者网络团体。再次，计算出某年公司层面的机构投资者网络团体的持股比例。最后，将所有持有公司i的网络团体的持股比例相加得到整体持股比例owni，t，将网络团体持股比例中的最大值定义为网络团体的最大持股比例top1i，t，将每个网络团体的所有成员持股比例之和的平方和定义为网络团体的赫芬达尔指数hhii，t。我国机构投资者的数量自2003年开始大幅增长，而网络团体个数以及网络团体机构数随着机构投资者总数的增长也有所增加，但是网络团体整体的持股比例与网络团体规模则经历了先上升后略有下降的阶段。这说明机构投资者网络团体的“羽翼”在逐渐丰满，其在资本市场中的地位逐步提升。2.2.3中介变量信息透明度（RAN）。鉴于交易所的信息披露考评结果较为权威、客观且全面40，采用交易所信息披露考评级别（RAN）衡量企业信息透明度，将上市公司当年考评结果“优秀、良好、合格、不合格”分别赋分为4、3、2、1。大股东私利（OCC）。证监会严格监管控股股东资金占用情况，目前关联交易已经成为大股东侵占的常用手段36。因此，本文采用经过行业、年度调整之后的关联交易额与营业收入之比作为大股东私利的代理变量41。此外，高度集中的股权结构和较高的两权分离度为大股东通过关联交易等渠道进行侵占提供了可能，本文还将股权集中度和两权分离度作为控制变量加入回归模型中。2.2.4控制变量在现有研究的基础上结合我国证券市场的实际情况37，39，42，本文控制了如下变量：在企业基本特征层面，主要有资产负债率（LEV）、企业规模（SIZ）、企业年龄（AGE）等；在内部治理层面，主要有股权集中度（TOP）、独董比例（IBR）、董事会规模（IBS）等；在外部治理层面，主要有机构投资者持股比例（INS）、是否四大（BIG）、审计意见（OPI）等。此外，为了消除年度间和行业间差异的影响，本文还增加了年度（YEA）和行业（IND）虚拟变量。所有的变量定义及说明如表1所示。2.3模型设定为了验证H1且考虑到被解释变量为多元定序变量，本文采用了OLOGIT回归模型。FESGi，t=1+1clique_sharei，t-1+1Ctli，t-1+i，t-1（1）其中，i表示公司，t表示年份，被解释变量FESGi，t为ESG表现，解释变量clique_sharei，t-1从网络团体的整体持股比例（own）、网络团体的最大持股比例（top1）、网络团体持股比例的赫芬达尔指数（hhi）3个角度衡量。Ctli，t-1表示控制变量，i，t-1是残差项，本文还采用了企业层面聚类（firm-level cluster）的稳健标准误估计。进一步地，为了验证H2，构建了式（2），采用OLS回归模型；同时，在式（1）中加入了RANi，t-1，构建了式（3），采用OLOGIT回归模型。RANi，t-1=2+2clique_sharei，t-1+2Ctli，t-1+i，t-1（2）FESGi，t=3+3clique_sharei，t-1+3RANi，t-1+3Ctli，t-1+i，t-1（3）其中，被解释变量RANi，t为信息透明度，其余变量的定义与式（1）保持一致。为了验证H3，构建了式（4），采用OLS回归模型；同时，在式（1）中加入了OCCi，t-1，构建了式（5），采用OLOGIT回归模型。18第 1 期王凯等：机构投资者网络团体如何影响企业ESG表现？OCCi，t-1=4+4clique_sharei，t-1+4Ctlsi，t-1+i，t-1（4）FESGi，t=5+5clique_sharei，t-1+5OCCi，t-1+5Ctli，t-1+i，t-1（5）其中，被解释变量OCCi，t-1为大股东私利，其余变量的定义与式（1）保持一致。3 实证结果和分析 3.1描述性统计和相关性分析表2为主要变量描述性统计和相关性分析的结果。可以看出，样本中企业的ESG表现均值约为6.548。而机构投资者网络团体的整体持股比例为5.1%，且不同年份不同上市公司的差距比较大。而网络团体的最大持股比例和赫芬达尔指数分别为2.8%和0.004，远小于美国资本市场对应的持股水平5。其他控制变量的结果基本在合理的范围之内39。同时，根据相关系数矩阵，机构投资者网络团体持股的3个变量与ESG表现的相关系数分别为0.097、0.078、0.036，均在1%的水平上显著，上述结果初步支持了H1。此外，控制变量之间的相关系数均小于0.6，不存在严重的多重共线性问题。表2描述性统计和相关系数Tab.2Descriptive statistic and correlation coefficientESGowntop1hhiRAN10.097*0.078*0.036*0.288*10.948*0.901*0.203*10.909*0.189*10.130*1变量ESGowntop1hhiRANOCCLEVSIZAGESOEROETOBGROTOP表1变量定义Tab.1Variable definitions类型因变量自变量中介变量控制变量变量名称（符号）ESG表现（ESG）机构投资者网络团体整体持股比例（own）机构投资者网络团体的最大持股比例（top1）机构投资者网络团体持股比例的赫芬达尔指数（hhi）信息透明度（RAN）大股东私利（OCC）资产负债率（LEV）企业规模（SIZ）企业年龄（AGE）产权性质（SOE）盈利能力（ROE）托宾Q值（TOB）总资产增长率（GRO）股权集中度（TOP）变量说明将9个等级从低到高依次赋值为1到9公司年度层面所有机构投资者网络团体持股比例之和公司年度层面机构投资者网络团体中持股比例的最大值公司年度层面所有机构投资者网络团体持股比例的平方和将交易所信息披露考评级别由低到高，依次赋值为1、2、3、4经过行业、年度调整的关联交易额与营业收入之比公司的总负债与总资产的比值公司年末总资产的自然对数企业实际成立年数加1再取对数企业为国有企业时取1，否则取0净利润与年末净资产的比值市值除以剔除无形资产净额和商誉净额后的资产总计当年总资产的变化值与上一年总资产相比前五大股东持股比例之和类型控制变量变量名称（符号）两权分离度（SEP）独董比例（IBR）监事会规模（SUP）是否两职合一（DUA）女性管理者占比（FEM）股东大会次数（MEE）委员会设立总数（COM）是否有海外高管（INT）机构投资者持股比例（INS）是否四大（BIG）审计意见（OPI）政府环境关注度（ER）公众环境关注度（PUB）年份（YEA）行业（IND）变量说明实际控制人拥有的控制权与所有权之差独立董事人数占董事会总人数的比例监事会中监事的总人数董事长和总经理为同一人时取1，否则为0女性管理者占管理者总数的比例公司召开股东大会的总次数当年公司委员会设立的总数当年公司的董事会、监事会和高级管理人员是否具有海外经历机构投资者持股数量除以总股数上市公司是否由四大会计师事务所审计收到标准无保留审计意见为1，否则为0地方政府工作报告中环保词数占总词数的比例上市公司所在省的环境污染“百度指数”加1再取对数年度虚拟变量行业虚拟变量19研究与发展管理第 36 卷OCCLEVSIZAGESOEROETOBGROTOPSEPIBRIBSSUPDUAFEMMEECOMINTINSBIGOPIERPUB均值标准差最小值最大值变量SEPIBRIBSSUPDUAFEMMEECOMINTINSBIGOPIERPUB均值标准差最小值最大值-0.047*0.116*0.362*0.061*0.274*0.147*-0.100*0.0110.105*0.025*-0.0040.151*0.174*-0.113*-0.087*-0.066*0.037*0.022*0.246*0.090*0.116*0.086*0.0116.5481.13419SEP1-0.084*0.061*0.029*-0.065*-0.041*0.028*-0.031*-0.021*0.311*-0.022*0.0040.010-0.052*0.0470.07400.279-0.076*-0.083*0.077*-0.163*-0.090*0.232*0.202*0.236*0.051*-0.0060.021*0.013*-0.046*0.054*0.0110.028*-0.0110.085*0.119*-0.0040.061*0.056*0.024*0.0510.08200.444IBR1-0.491*-0.115*0.123*0.085*0.025*0.0110.015*-0.064*0.054*-0.002-0.010-0.0020.3750.0540.1670.571-0.067*-0.092*0.050*-0.163*-0.097*0.215*0.179*0.224*0.069*-0.016*0.020*0.006-0.054*0.061*0.016*0.030*-0.0110.079*0.102*-0.0110.059*0.061*0.022*0.0280.04400.228IBS10.350*-0.190*-0.196*-0.012*0.047*0.048*0.241*0.049*0.0060.043*-0.036*8.5781.701515-0.052*-0.087*-0.009-0.147*-0.100*0.160*0.144*0.177*0.062*-0.024*0.025*-0.012*-0.066*0.057*0.035*0.024*-0.0060.061*0.066*-0.017*0.035*0.043*0.014*0.0040.01100.073SUP1-0.183*-0.156*-0.041*0.052*-0.051*0.265*0.065*0.019*0.042*-0.047*3.5621.02237-0.163*-0.097*0.171*-0.051*0.101*0.304*0.021*0.106*0.147*0.023*-0.019*0.089*0.040*-0.024*-0.040*-0.106*0.023*0.0020.144*0.070*0.263*0.029*0.052*3.0790.60714DUA10.150*0.023*-0.017*0.049*-0.216*-0.033*0.006-0.024*0.035*0.2650.4410110.198*0.052*0.098*0.014*-0.177*-0.0080.045*-0.053*0.034*0.013*-0.0040.001-0.018*0.015*0.191*0.007-0.0040.021*-0.020*-0.099*-0.002-0.026*0.3741.189-1.0277.247FEM10.066*-0.023*0.021*-0.168*-0.070*-0.019*-0.034*0.023*0.1880.11500.50010.532*0.175*0.297*-0.166*-0.309*0.023*-0.034*0.081*-0.014*0.166*0.220*-0.146*-0.133*0.221*0.078*-0.032*0.234*0.060*-0.089*0.004-0.042*0.4260.2050.0550.875MEE10.040*0.079*-0.023*-0.017*-0.029*-0.0110.0093.2961.7191910.168*0.359*0.095*-0.387*0.051*0.184*0.085*0.0020.281*0.295*-0.187*-0.203*0.152*0.075*0.072*0.455*0.208*0.039*0.032*0.01022.2401.28419.27025.800COM10.0020.041*0.033*0.0020.0010.0023.9460.4372510.202*-0.038*-0.022*-0.098*-0.158*0.045*-0.024*0.040*0.096*-0.107*0.040*0.013*0.037*-0.049*0.088*-0.044*-0.044*-0.116*-0.0052.8670.3461.6093.497INT10.020*0.068*0.0010.025*0.064*0.6300.483011-0.028*-0.183*-0.149*0.032*-0.060*-0.079*0.299*0.428*-0.313*-0.242*-0.110*0.039*-0.131*0.439*0.081*0.032*0.050*-0.071*0.3980.48901INS10.128*0.031*0.056*-0.052*0.4440.2460.0030.90410.048*0.263*0.166*0.028*-0.0070.028*0.0020.011-0.018*-0.051*0.0080.021*0.121*0.018*0.245*0.028*0.026*0.0560.145-1.0380.479BIG10.015*0.038*0.012*0.0090.0950110.097*-0.107*-0.026*0.044*-0.145*-0.147*0.093*0.124*-0.046*-0.063*0.066*-0.088*-0.045*-0.049*0.041*0.063*2.2311.4630.8939.297OPI10.0070.018*0.9770.1500110.046*-0.014*0.013*-0.043*-0.088*0.073*0.030*0.182*0.0070.031*-0.016*-0.015*0.085*0.048*0.059*0.1420.246-0.2761.424ER10.076*0.0040.0010.0010.00710.086*0.048*0.033*0.023*0.004-0.018*-0.017*0.028*0.068*0.510*0.136*0.058*0.023*0.012*0.5380.1490.2120.881PUB14.5780.90305.236续表变量ESGowntop1hhiRANOCCLEVSIZAGESOEROETOBGROTOP注：*表示p 0.1,*表示p 0.05，*表示p 0.01，下同。20第 1 期王凯等：机构投资者网络团体如何影响企业ESG表现？3.2回归结果3.2.1机构投资者网络团体持股与ESG表现表3展示了机构投资者网络团体持股与企业ESG表现的回归结果，表3第（1）列仅加入了控制变量，表3的第（2）第（4）列是网络团体持股与ESG表现的回归结果。其中，控制变量的回归系数未发生明显变化。网络团体持股与ESG表现的回归系数分别为1.244、1.644与4.274，分别在1%、1%以及5%的水平上显著，说明团体持股比例越高、最大团体的持股比例越高、持股力量更集中，企业ESG表现越好，支持了H1。表3主回归和机制检验Tab.3Main regressions and mechanism test变量owntop1hhiRANOCCControlsYEAINDNR2变量owntop1hhiRANOCCControlsYEAINDNR2（1）FESG控制YESYES17 1440.109（9）FESG1.184*（2.258）0.725*（15.350）控制YESYES12 5010.116（2）FESG1.244*（4.249）控制YESYES17 1440.110（10）FESG3.335*（1.754）0.729*（15.428）控制YESYES12 5010.116（3）FESG1.644*（3.197）控制YESYES17 1440.110（11）OCC-0.695*（-5.310）控制YESYES20 1430.112（4）FESG4.274*（2.246）控制YESYES17 1440.110（12）OCC-0.988*（-4.182）控制YESYES20 1430.111（5）RAN3.190*（10.157）控制YESYES15 6860.131（13）OCC-2.881*（-3.364）控制YESYES20 1430.110（6）RAN5.387*（9.814）控制YESYES15 6860.131（14）FESG1.197*（4.033）-0.073*（-3.298）控制YESYES16 7780.111（7）RAN14.109*（6.849）控制YESYES15 6860.127（15）FESG1.565*（3.012）-0.075*（-3.358）控制YESYES16 7780.111（8）FESG0.997*（3.333）0.720*（15.265）控制YESYES12 5010.117（16）FESG3.975*（2.056）-0.075*（-3.401）控制YESYES16 7780.111注：括号内为t值，下表同。3.2.2机制检验信息透明度。表3第（5）第（7）列中的结果显示，机构投资者网络团体与信息透明度的回归系数分别为3.190、5.387和14.109，其显著性水平均为1%。这表明网络团体能够提升信息透明度。表3第（8）第（10）的结果显示，在加入信息透明度这一变量之后，信息透明度与企业ESG表现的回归系数显著为正，且网络团体持股与企业ESG表现的回归系数显著为正，均小于主回归中的系数。此外，为了缓解中介检验中的内生性问题，本文将自变量和控制变量滞后两期，将中介变量滞后一期进行检验，检验结果与上文保持一致。上述结果表明信息透明度发挥了部分中介的作用，机构投资者网络团体持股21研究与发展管理第 36 卷通过提升信息透明度，提高了企业的ESG表现，支持了H2。大股东私利。表3第（11）第（13）列的结果显示，机构投资者网络团体持股与大股东私利的回归系数分别为-0.695、-0.988和-2.881，其显著性水平均为1%。这表明网络团体持股能够抑制大股东私利行为。表3第（14）第（16）列的结果显示，在加入大股东私利之后，大股东私利与企业ESG表现的回归系数均显著为负，且网络团体持股与企业ESG表现的回归系数显著为正，均小于主回归中的系数。此外，为了缓解中介检验中的内生性问题，本文将自变量和控制变量滞后两期，将中介变量滞后一期进行检验，检验结果与上文保持一致。上