ESG表现对绿色创新的影响——基于融资约束与代理成本的中介效应.pdf

【摘要】我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，ESG 成为衡量上市公司高质量发展的评价体系。那么，提升 ESG 表现能否推进绿色创新实践以达成经济和环境的协同发展？文章针对 A 股上市公司 20112021年间的 3 527 个观测值展开，分析 ESG 表现对绿色创新的影响。结果表明，样本公司的 ESG 及其在环境、社会和公司治理各维度的良好表现能够促进自身的绿色创新，融资约束和代理成本在其间发挥着中介效应，且融资约束可发挥的效应强于代理成本。文章的创新体现在，验证了 ESG 及其细分维度表现对绿色创新实践（兼顾了绿色创新的数量和质量）的促进作用，避免了“创新假象”可能造成的干扰，并考量了来自不同利益相关方的因素（融资约束和代理成本）影响分析。基于此，文章提出，上市公司需在战略目标及具体运营中增加 ESG 维度，克服对绿色创新的短视心理，与资本市场其他主体联结成具有反馈效应的生态系统，为各方带来可持续的多元价值回报。【关键词】ESG 表现；绿色创新；融资约束；代理成本；高质量发展【中图分类号】F273.1【文献标识码】A【文章编号】1674-2362（2023）04-0019-09收稿日期：2023-04-02基金项目：国家社会科学基金项目“企业参与乡村振兴的行动逻辑及调适策略研究：基于企业社会责任视角”（20BGL130）作者简介：张鲜华（1971），女，吉林延吉人，副教授，主要从事会计理论与方法、会计高等教育及企业社会责任研究；赵建琴（1998），女，甘肃合作人，硕士研究生，主要从事成本与管理会计研究。天津商业大学学报Journal of Tianjin University of Commerce第 43 卷第 4 期圆园23 年 7 月Vol.43 No.4Jul.2023ESG 表现对绿色创新的影响基于融资约束与代理成本的中介效应张鲜华，赵建琴（兰州财经大学会计学院，兰州 730101）引言根据中国社会科学院经济研究所与社会科学文献出版社于 2018 年 9 月联合发布的 经济蓝皮书夏季号：中国经济增长报告（20172018）1，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。作为市场活跃主体和环境污染的主要制造者，企业在创造和实现社会财富的同时，推进绿色创新是突破经济和环境协同发展之困局的重要举措2。通过绿色创新驱动，持续提升效率，企业可助力整体经济转向更高质量、更有效率、更加公平以及更具可持续性的发展3。那么，该如何推动企业的绿色创新呢？由于部分绿色创新项目具有“前期投入大、成功几率低、回报周期长”等特点，导致只有财务绩效和市场价值俱佳的企业才有实力和动力去主动实施。而且，影响企业绿色创新的因素众多，不仅受制于诸多内部因素（如，自身规模、融资约束、公司治理、股权结构等），且要受到外部因素（如，行业特征、市场结构和政府支持力度4等）的深刻影响。企业在推进绿色创新过程中，不能忽略自身运营环境和背景所发生的剧烈变化。自 2008 年金融危机以来，股东至上逻辑及其所依托的委托代理理论受到质疑，特别是全球经济活动在 2020 年初受到了来自新冠疫情非周期性突发的冲击后，企业社会责任（Corporate Social Responsibility，CSR）理念重获重视，开始被视为以负责任方式促进企业可持续发展的战略要素之一。由于可持续发展和企业社会责任所涉及的语境过于宽泛，在相关国际组织的共同推动下，ESG（Environment，SocialandGovernance）日渐被视为 CSR 的代理变量，纳入主流投资决策中，成为衡量企业可持续发展的评价体系。在资本市场，机构投资者已显现出明显的责任投资偏好，重视基于绿色创新所引领的多元综合价值创造5。通过向企业施加合法性压力，ESG 发挥着市场软监管的治理作用，已成为政府规制下硬监管的有效补充，倒逼企业加快绿色创新进程6。天津商业大学学报2023 年有研究表明，企业良好的 ESG 表现会对自身的绿色创新具有正向促进作用7。不过，软性 ESG评级监管被证明提高了企业绿色创新数量的同时，质量却可能下降8。造成此种境况的原因在于企业会受到内外部因素制约的影响：外部制约源于信息不对称，使 ESG 表现良好的企业未能降低融资成本，导致投入资金不足；内部制约则源自企业管理者的短视自利9，刻意无视绿色创新可能带来的机遇。在内外部制约因素共同作用下，企业采取“漂绿”行为的可能性在加大。现有 ESG 经济后果文献主要探讨其对企业短期财务绩效的影响，而绿色创新属于企业长期绩效范畴，更符合 ESG 推动可持续发展并为潜力好的企业提供新动能的初衷。那么，企业 ESG 表现作为可持续发展能力的体现，当企业 ESG 表现良好时，企业是否会趋向于进行绿色创新？为了对企业的 ESG 表现实施实时观测，探寻该如何助力企业实施绿色创新实践，本文选取20112021 年 A 股上市公司作为研究样本，验证了样本企业的 ESG 表现与绿色创新之间存在着正向关联，即企业提升其 ESG 表现的确会促进其绿色创新实践。与此同时，受益于良好 ESG 表现而有所降低的融资约束和代理成本在其中具有中介效应，且融资约束可发挥的中介效应尤为显著。本文的主要贡献在于：（1）既往研究大多从ESG 的单一维度出发，分析该维度对企业绿色发展的影响。本文则验证了企业在 ESG 领域的整体努力会有助于推进自身绿色创新实践，同时，从 ESG的三个细分维度来看，也均能够促进企业绿色创新实践，丰富和精细化了 ESG 与绿色创新领域的研究。（2）为避免“专利泡沫”与“创新假象”的干扰，综合采用绿色发明（绿色实用新型）专利申请数量和绿色专利被引用次数作为绿色创新的代理变量，兼顾了创新的数量和质量。（3）加入来自不同利益相关方的因素（融资约束和代理成本）影响分析，以期为我国在经济转型过程中出现的社会和环境问题寻求解决方案，为监管方提供切实可行的政策参考。1理论分析与假设提出1.1ESG 表现对绿色创新的影响自上个世纪 90 年代以来，一系列的环境灾难使投资者意识到工业发展已对环境造成了深刻的负面影响，社会责任投资（SRI）开始在全球范围内出现并增长强劲。在 SRI 发展的初期，ESG 指标承担着淘汰不良企业的负面筛选作用10，但在达成惩罚不负责任企业目的的同时，也开始暴露出主观性强、一致性缺乏以及信息披露方法不完善等问题。随着 SRI 逐渐被主流资本市场所接受和重视，ESG进入推选最佳实践的正向发展阶段，涌现出在全球范围内具有影响力的 ESG 评级机构（如，明晟、彭博和标准普尔），并形成了科学完善的 ESG 评级模型。除了能够科学准确评估企业整体的 ESG 表现之外，此类评级机构还设定了三个细分维度的评分标准及相应权重。在以 ESG 为主题的研究中，聚焦于 ESG 评级对企业财务绩效或资本市场反应所产生影响的研究较多。特别是，随着 SRI 在资本市场的兴起，有关企业 ESG 表现会引发市场何种反应的研究逐年增多，但会对企业其他组织行为（包括但不限于绿色创新）会形成怎样的影响，相关研究还难说丰硕。绿色创新是遵循生态经济的发展要求，实现资源节约和环境保护的创新活动总称，虽然投资大、风险高以及回报期长，但已成为可持续发展的关键驱动力。针对英国和德国等发达国家的研究表明，企业践行社会责任而取得良好的ESG 表现可促进绿色创新，并最终提升自身的财务绩效11。不过，在发展中国家，相关研究结论未能取得一致，还存在着相互矛盾。这源于，虽然履行社会责任并取得良好的ESG 表现已成为新兴市场参与各方均认可的价值取向12，但在实践中情况却颇为复杂：企业往往因缺乏意识、资源以及其他组织机构的协作而导致内生动力不足，加之更为复杂的外部因素制约，易使社会责任沦为装点门面的话术。不过，来自我国资本市场为数不多的经验数据已初步表明，机构投资者对 ESG 表现良好的绿色创新企业已显露出了投资和增持的偏好13。若将 ESG 细分为三个维度来考察，既往研究大多从 ESG 的单一维度出发，分析该维度对企业绿色发展的影响，且并未得到一致的研究结论。首先，有研究指出软性 ESG 评级监管被证明提高了企业绿色创新数量的同时，质量却可能下降，但是从环境单一维度来看，相关研究验证了“波特假说”的成立，即适当的环境规制可促进企业的创新实践，不但促进绿色专利数量的增加14，且涌现出了质量更高的绿色发明。尤其是，环境风险较高的行业，其 ESG 表现提升自身绿色创新的作用更为显著。其次，从社会单一维度来说，既有研究结论也表明：履行社会责任有助于企业提出更多的绿色专利20第 4 期申请，却并未验证对专利质量的影响。此外，在公司治理维度上，企业的治理水平会显著影响其绿色创新实践，也得到了相关研究的验证。其中，最具说服力的案例是始于 2004 年的我国中央企业董事会试点改革，已被证明对国有上市公司绿色创新具有显著的促进作用15。不过，从仅有的文献来看，既有研究未能充分考虑到“创新假象”可能造成的干扰，由此，本文对 ESG 整体表现及其三个细分维度同时加以考量，检验其对绿色创新数量以及质量的影响。基于以上分析，提出假设 1（H1）及其三个子假设 H1a、H1b 和 H1c。H1：良好的 ESG 表现对企业绿色创新具有正向的促进作用。H1a：良好的环境维度表现对企业绿色创新具有正向的促进作用。H1b：良好的社会维度表现对企业绿色创新具有正向的促进作用。H1c：良好的公司治理维度表现对企业绿色创新具有正向的促进作用。1.2融资约束的中介效应由于绿色创新是否能够最终获得成果具有极大的不确定性，而外部投资者和债权人又不愿意承担绿色创新可能带来的此类高风险，企业往往对结果不明的创新实践采用秘而不宣的处理方式。其结果是，企业与外部利益相关方之间的信息不对称程度加剧，导致自身承受的融资约束也更为严苛。评级机构评价企业 ESG 表现的依据是企业公开披露的财务信息、非财务信息，以及从其他渠道获取的相关信息，将企业信息综合处理后传递给外界，在某种程度上减缓了信息不对称程度。特别是，ESG评级较高的企业往往会表露出强烈的绿色创新愿望，希望通过增加研发投入获得节能环保等方面的先进技术。一旦独立的 ESG 评级机构向市场释放出此类创新愿望信号，会降低有 ESG 偏好的潜在投资者的风险感知16，企业的外部融资难度会显著降低。由此，因信息不对称而导致的逆向选择问题有望解决，有绿色创新意愿的企业也更有可能获得规模大且成本低的绿色信贷17。换句话说，ESG 表现良好的企业更可能以较高的信用评级和较低的融资成本获得更多的外部资本，从而缓解融资约束，为绿色创新保障充足的资金。基于以上分析，提出假设 2（H2）：H2：企业良好的 ESG 表现可通过缓解融资约束，为绿色创新实践提供资金保障。由此，融资约束在 ESG 表现和绿色创新之间发挥着中介效应。1.3代理成本的中介作用绿色创新所具有的较高不确定性还体现在其回报周期较长，影响到企业管理者个人的短期收益。在此情形下，管理者会选择减少研发投入，规避创新风险，其结果是自身的短期自利目标与股东的长期可持续发展目标相背离，代理成本由此加大。不过，根据利益相关者理论，为维持和提升企业在利益相关各方眼中的运营合法性，管理者需要与相关方建立密切而良好的关系。在调和各方诉求时，企业的管理者不得不开始听取相关方的意见，将注意力更多地投注在环境、社会和治理议题上，避免因局限于中短期绩效而忽略了企业的长期发展，代理成本也因此而降低。在此过程中，风险较大但对企业长期发展较为关键，且能够满足各方期待的探索性绿色创新实践成为优先选择18。其结果是，企业会增大研发投入，增加专利产出，降低能源消耗，改善服务质量，吸引更多的合作伙伴，从而满足利益相关各方的需求。如此一来，较好的 ESG 表现降低了代理成本，进而推进了企业在产品和流程等方面的绿色创新。由此，基于以上分析，提出假设 3（H3）：H3：企业良好的 ESG 表现可通过降低代理成本，为绿色创新实践提供利益相关方的支持。由此，代理成本在 ESG 表现和绿色创新之间发挥着中介效应。基于以上分析，下文将对提出的三个研究假设逐一进行验证。2研究设计2.1样本选择与数据来源选取 20112021 年 A 股上市公司为初始样本，从中剔除金融行业、ST、*ST 和 PT 类公司，以及ESG 评分和绿色创新变量缺失的样本，共计得到样本观测值 3 527 个。相关的绿色创新变量数据来源于国泰安数据库的“绿色专利”子数据库和中国研究数据服务平台数据库；同时，ESG 则采纳了彭博（Bloomberg）的 ESG 评级结果，包括总体评分和环境、社会和公司治理三维度的评分。此外，用于计算融资约束（FC 指数）的相关数据，包括现金股利发放、企业规模、资产负债率、账面价值比、净营运资本、息税前利润和总资产等数据均来源于国泰安数据库，而用于衡量代理成本及其他控制变量数据则来源于 Wind 数据库。张鲜华，等：ESG 表现对绿色创新的影响21天津商业大学学报2023 年为控制极端值可能产生的影响，对连续变量的观测值按照上下 1%的分位数进行了缩尾处理。数据处理和模型估计采用 WPS 2019 和 Stata16 完成。2.2变量定义与模型设定（1）被解释变量，即绿色创新（Green Innova原tion，GI）。由于绿色专利具有异质性特征，且相关研究表明，我国早期采用的科技创新导向导致科技创新微观领域广泛存在着“专利泡沫”与“创新假象”19，由此，借鉴刘柏等学者的研究，一方面，将绿色发明专利申请数量和绿色实用新型专利申请数量进行加总以测度企业的绿色创新数量（Green InnovationTotal，GI-T）；另一方面，选择当年绿色专利被引用次数来代理绿色创新质量（GreenInnovationCitations，GI-C）。此外，为了消除数据右偏分布的影响，将绿色专利总申请数量和绿色专利被引用次数加 1 后取自然对数。（2）解释变量，即 ESG 表现（ESG），采用了彭博的 ESG 评级及评分结果。中外评级机构针对 A 股上市公司的 ESG 评价存在着较大差异，选择彭博的原因在于：ESG 评级领域的发展趋势是主流化和全球化，A 股上市公司迫切需要提升在同一规则下与全球优秀企业同台竞技的实力，才可能在全球性指数中拥有更大的权重。彭博结合 A 股市场实际情况开发的 ESG 评价结果，能够以全球标准衡量我国优秀企业的 ESG 表现；同时，也能检验出我国企业需要持续提升的领域，进而增强自身的国际竞争力和资产配置价值。（3）中介变量，即融资约束（FC）和代理成本（AC）。对于融资约束，参考已有研究20，以 FC 指数来衡量。FC 指数越大，表明所受融资约束程度越高；代理成本，则参考国内学者21的类似研究，选择管理费用率（AC）作为其代理变量。计算公式为：管理费用率=管理费用衣营业收入，即管理费用率越高，管理层将资产用于非经营性或自身使用活动的动机越大，代理成本也越高。（4）控制变量。借鉴相关研究，对总资产净利润率、董事会人数、营业收入增长率、独立董事比例、股权集中度、行业效应和时间效应给予控制。主要变量的定义及解释说明详见表 1。（5）模型设定。为了实证检验研究假设，设定回归模型（1）、（2）与（3）。其中，模型（1）用来检验 ESG表现对其绿色创新的影响，即验证假设 1 是否成立。由于 ESG 表现对绿色创新产生的影响在当期即显现出来的可能性微乎其微，存在滞后性，因此，绿色创新采用当期数据，而 ESG 及其他控制变量采用前一期数据。GIit=琢0+琢1ESGit-1+琢2Controlit-1+着it（1）同时，模型（2）和（3）分别用以检验假设 2 和3，即融资约束（FC）和代理成本（AC）是否因 ESG表现良好而显著降低，进而在 ESG 表现与绿色创新的关联中发挥中介效应。GIit=琢0+琢1ESGit-1+琢2FCit-1+琢3Controlit-1+着it（2）GIit=琢0+琢1ESGit-1+琢2ACit-1+琢3Controlit-1+着it（3）此外，模型中的 Control 为控制变量，包括总资产净利润率（ROA）、资产负债率（Lev）、董事会人数（Board）、企业成长性（Growth）、独立董事比例（Dire）、股权集中度（Top1），以及行业性质（Industry）和时间效应（Year）。3实证检验与结果讨论3.1描述性统计分析实证检验的第一步是对所有变量进行描述性统计分析（见表 2）。从被解释变量（绿色创新）的分析结果来看：由于样本选择时已剔除了代理变量数据缺失的部分，因此，绿色创新实践之间的差异，无论在数量和质量上，均不大（标准差分别为 1.540 和1.230）。然而，ESG 表现方面的差异较大，无论是在整体（最大值 65.81，最小值 9.090，标准差达到了8.520）还是在三个细分维度层面。其中，环境维度的表现差别最大，其次为社会维度，公司治理维度变量类型变量变量符号计算公式/数据来源被解释变量绿色创新（GI）数量GI-T（绿色发明专利申请数量+绿色实用新型专利申请数量+1）的自然对数质量GI-C（绿色专利被引用次数+1）的自然对数解释变量ESG 总评分ESG彭博 ESG 披露表现榜单环境维度评分EDS社会维度评分SDS治理维度评分GDS中介变量融资约束FC融资约束 FC 指数代理成本AC管理费用衣营业收入控制变量总资产净利润率ROA净利润衣总资产平均余额资产负债率Lev年末总负债衣年末总资产董事会人数Board董事会人数取自然对数企业成长性Growth（当期营收-上期营收）衣上期营收独立董事比例Dire独立董事人数衣董事会总人数股权集中度Top1第一大股东持股数量衣总股数行业效应Industry行业虚拟变量时间效应Year年度虚拟变量表 1变量定义表22第 4 期3.3回归分析（1）ESG 表现对绿色创新的影响第三步是分别以 ESG 整体表现及其三个分维度的表现作为解释变量，对绿色创新实践（包括数量和质量）进行多元回归分析。如表 4 所示，第（1）列为模型（1）的回归结果，即 ESG 整体表现作为解释变量对绿色创新实践进行多元回归分析的结果。可以看出，回归估计系数在1%的置信水平上显著为正，表明整体的 ESG表现越好，其绿色创新的数量越多，质量也越好。假设1 再次得到验证。同时，从第（2）、（3）和（4）列的回归结果来看，以环境、社会和公司治理三维度的表现作为解释变量对绿色创新实践进行多元回归分析，回归系数也均在 1%水平上显著为正，表明在环境、社会和公司治理维度的表现越好，其绿色创新数量越多，质量也越高，假设 1 的三个子假设再次得到验证。（2）融资约束在 ESG 表现与绿色创新关联中的中介效应在验证了 ESG 表现，无论是整体还是三个细分维度的表现，皆与其绿色创新具有显著的正向关联后，下一步采用中介效应检验程序22，验证融资约束在其中可能产生的效应（见表 5）。首先，ESG表现与其融资约束程度呈现出显著的负向相关（见第 2 列），即 ESG 表现越好，其所承受的融资约束程度越低；同时，所承受的融资约束程度与其绿色的差异最小。这表明，虽然 ESG 日渐成为衡量上市公司可持续发展的重要指标，但我国上市公司的表现距离各方期待尚存较大的进步空间。不过，得益于证监会对上市公司所提出的相关强制要求，治理维度的表现相对较好。其他变量的描述性统计结果表明，观察值之间的差异并不显著。3.2相关性分析第二步是对变量间进行相关性分析（见表 3）。结果表明，无论是 ESG 总得分，还是环境、社会与治理的分维度得分，均与绿色创新实践（包括数量与质量）显著正向相关。假设 1 及 3 个子假设得到初步验证，即良好的 ESG 表现（包括环境、社会和公司治理分维度）显著促进了绿色创新实践。同时，ESG 表现以及三个细分维度皆与融资约束和代理成本呈现出显著的负向相关。此结果初步说明，良好的 ESG 表现缓解了融资约束，降低了代理成本，在 ESG 表现和绿色创新之间可发挥中介效应。假设 2 和 3 也得到了初步的验证。值得关注的是，成长性表现出与绿色创新质量、ESG 表现及三个分维度以及其他变量的负向相关或不显著。这说明，上市公司处于高速发展时，需占用大量资源，往往无力支持高质量绿色创新和良好 ESG 表现所需的资金投入。由此，利用有限资源通过责任践行驱动创新，是成长性良好的上市公司不得不面对的现实挑战。表 2描述性统计分析变量样本量平均值标准差最小值中位数最大值GI-T35272.4201.540-02.4007.390GI-C35271.9101.230-0.6901.6108.030ESG352724.558.520-9.09021.9065.81EDS352713.4110.22-010.0867.86SDS352725.8310.02-6.26022.8156.14GDS352747.979.590-33.9346.4393.05FC35270.2000.210-00.1200.950AC35270.0700.060-0.0100.0600.670ROA35270.0400.060-0.4100.0300.240Lev35270.5200.180-0.0500.5400.990Board35272.2000.200-1.6102.2002.710Growth35270.1500.330-0.6200.1004.810Dire35270.3800.060-0.2300.3600.800Top135270.3700.160-0.0800.3600.760GI-TGI-CESGEDSSDSGDSFCACROALevBoardGrowthDireTop1GI-T1GI-C-0.632*1ESG-0.300*-0.148*1EDS-0.282*-0.170*-0.918*1SDS-0.225*-0.249*-0.612*-0.538*1GDS-0.201*-0.004-0.725*-0.502*-0.119*1FC-0.352*-0.264*-0.310*-0.285*-0.225*-0.236*1AC-0.144*-0.02-0.217*-0.203*-0.094*-0.188*-0.317*1ROA-0.040*-0.009-0.018 0-0.032*-0.013 0-0.018 0-0.140*-0.071*1Lev-0.224*-0.163*-0.134*-0.113*-0.101*-0.114*-0.615*-0.314*-0.426*1Board-0.016 0-0.019 0-0.052*-0.055*-0.075*-0.014 0-0.164*-0.081*-0.000 1-0.089*1Growth-0.031*-0.041*-0.034*-0.024 0-0.008-0.044*-0.0170-0.067*-0.253*-0.030*-0.037*1Dire-0.133*-0.106*-0.094*-0.081*-0.074*-0.072*-0.115*-0.013 0-0.046*-0.086*-0.424*-0.0061Top1-0.061*-0.054*-0.129*-0.115*-0.113*-0.099*-0.226*-0.194*-0.036*-0.124*-0.050*-0.044*0.136*1表 3相关性分析张鲜华，等：ESG 表现对绿色创新的影响注：*、*、*分别表示 10%、5%、1%的显著水平。23天津商业大学学报2023 年（3）代理成本在 ESG 表现与绿色创新关联的中介效应对代理成本在 ESG 表现与绿色创新关联之间是否存在中介效应的检验，其原理、方法与步骤与创新实践（无论是数量还是质量）之间也呈现出显著的负向关联（见第 3、6 列）。不过，与不考虑融资约束变量相比（第 1 列），回归系数明显降低，表明良好的 ESG 表现可显著降低融资约束程度，进而推动绿色创新实践。若对该结果进行进一步的 Sobel检验，可以发现，中介效应可达到总效应的 22.7%（Sobel 值为 0.008 9，Z 值为 7.487，且在 1%水平上显著）。由此可以看出，融资约束在 ESG 表现与绿色创新之间发挥着中介效应。假设 2 得到验证。注：*p 0.1，*p 0.05，*p 0.01；括号中为 t 值，下同。表 5融资约束在 ESG 表现与绿色创新关联的中介效应变量（1）（2）（3）（4）(5)(6)GI-Tit+1FCit+1GI-Tit+1GI-Cit+1FCit+1GI-Cit+10.039 3*-0.004 8*0.030 4*0.041 9*-0.004 8*0.034 7*（9.807）（-11.023）（7.578）（11.981）（-11.023）（9.878）FC-1.940 7*-1.573*（-10.528）（-9.746）ROA5.885 9*-0.721 7*5.084 3*2.837 7*-0.721 7*2.187 6*（10.198）（-11.423）（8.925）（5.629）（-11.423）（4.383）Lev2.313 3*-0.722 5*0.7807*1.328 7*-0.722 5*0.085 8（12.754）（-36.391）（3.402）（8.388）（-36.391）（0.427）Growth0.014 7-0.008 60.025 9-0.218 8*-0.008 6-0.209 8*（0.183）（-0.976）（0.329）（-3.110）（-0.976）（-3.038）Dire2.032 1*-0.187 4*1.740 8*2.271 4*-0.187 4*2.035 1*（4.668）（-3.933）（4.079）（5.973）（-3.933）（5.443）Top1-0.074 5-0.106 6*-0.283 2-0.279 1*-0.106 6*-0.448 3*（-0.423）（-5.535）（-1.634）（-1.816）（-5.535）（-2.95 3）Ind/yearYesYesYesYesYesYes_cons-1.672 7*0.789 0*-0.128 6-1.438 8*0.789 0*-0.186 6（-3.611）（15.558）（-0.270）（-3.556）（15.558）（-0.447）N2 4652 4652 4652 4652 4652 465r20.318 20.497 80.347 90.236 60.497 80.265 3ESG表 4多元回归分析变量（1）（2）（3）（4）GI-Tit+1GI-Cit+1GI-Tit+1GI-Cit+1GI-Tit+1GI-Cit+1GI-Tit+1GI-Cit+1-0.039 3*-0.041 9*（9.807）（11.981）EDS-0.029 0*-0.030 3*（9.018）（10.781）SDS-0.023 5*-0.026 1*（8.608）（10.939）GDS-0.037 5*-0.040 8*（6.999）（8.688）ROA-5.885 9*-2.837 7*-5.879 4*-2.840 0*-6.111 5*-3.068 9*-6.209 3*-3.180 1*（10.198）（5.629）（10.150）（5.600）（10.565）（6.073）（10.686）（6.241）Lev-2.313 3*-1.328 7*-2.336 9*-1.359 2*-2.495 2*-1.518 3*-2.398 0*-1.414 8*（12.754）（8.388）（12.849）（8.536）（13.845）（9.644）（13.106）（8.818）Growth-0.014 7-0.218 8*-0.009 5-0.225 1*-0.013 9-0.249 0*-0.008 0-0.225 3*（0.183）（-3.110）（0.117）（-3.183）（-0.172）（-3.525）（0.099）（-3.158）Dire-2.032 1*-2.2714*-2.079 8*-2.328 1*-2.201 6*-2.445 1*-2.1347*-2.375 9*（4.668）（5.973）（4.765）（6.093）（5.045）（6.414）（4.858）（6.167）Top1-0.074 5-0.279 1*-0.043 2-0.241 8-0.002 8-0.202 9-0.009 8-0.213 4（-0.423）（-1.816）（-0.245）（-1.567）（0.016）（-1.319）（-0.055）（-1.371）Ind/yearYesYesYesYesYesYesYesYes_cons-1.672 7*-1.438 8*-1.179 3*-0.910 1*-1.532 7*-1.309 4*-2.461 1*-2.309 9*（-3.611）（-3.556）（-2.560）（-2.256）（-3.301）（-3.228）（-4.880）（-5.223）N2 4652 4652 4652 4652 4652 4652 4652 465r20.318 20.236 60.31410.228 40.312 20.229 40.305 20.215 8ESG24第 4 期的负向相关（见第 2 列），即 ESG 表现越好，其所承担的代理成本越低；同时，所承担的代理成本与其绿色创新（无论是数量还是质量）也呈现出显著的负向关联（见第 3、6 列）。不过，与不考虑代理成本变量相比（见第 1 列），回归系数明显降低，表明良好的 ESG 表现可显著降低代理成本，进而推动绿色创新实践。同样对该结果进行进一步的 Sobel 检验，结果表明，代理成本的中介效应占总效应的 4.6%，虽不及融资约束，但中介效应依然显著。假设 3 得到验证。至此，通过对来自 A 股资本市场 3 527 个观测值样本进行描述性统计分析、相关性分析和回归分析，三个研究假设均得到了验证。结果表明，无论是从 ESG 整体还是从环境、社会和公司治理三个分维度来看，ESG 表现与其绿色创新实践之间均存在着显著的正向关联。同时，融资约束和代理成本因受益于良好的 ESG 表现而显著降低，在 ESG 表现与绿色创新的正向关联中发挥着中介效应，但融资约束所能发挥的中介效应显著高于代理成本。（4）稳健性检验首先，考虑到实证检验中的解释变量（ESG 整体及其细分维度的表现）与被解释变量（绿色创新的数量或质量）之间有可能存在内生性，对被解释变量分别做滞后二期和三期的处理。结果表明，假设 1 及其 3 个子假设仍通过验证。尽管使用滞后一期的 ESG 数据仍不可能完全排除可能的反向因果问题干扰，由此参考王波等学者23相关研究，将解释变量滞后二期作为工具变量并采用二阶段模型进行检验。结果表明，无论是 ESG 表现还是三个维度，第一阶段工具变量均通过了 1%的显著性检验，表明工具变量的选择的合理。第二阶段，绿色创新（包括数量和质量）的检验结果也均通过了 1%的显著性检验，表明缓解了内生性问题后研究结论依然稳健。其次，为了进一步检验实证分析结果的稳健性，分别绿色创新、融资约束和代理成本进行变量替换。第一步，采用样本公司的绿色专利授权数量作为绿色创新的替代变量，对假设 1 进行检验后发现，假设 1 及其 3 个子假设仍然通过验证，即 ESG表现，无论是整体表现还是细分维度表现均与绿色创新显著正向相关。随后，采用 KZ 指数度量样本公司的融资约束程度，对其在 ESG 表现与绿色创新关联间的中介效应进行检验，结果表明假设 2 同样得到验证。第三步替换代理成本变量，从产出视角用总资产周转率替换管理代理费用与营业收入之比，假设 3 依然成立。最后，对中介效应展开 Sobel 检验。结果表明，在 ESG 表现中，融资约束中介效应可达总效应的变量（1）（2）（3）（4）(5)(6)GI-Tit+1ACit+1GI-Tit+1GI-Cit+1ACit+1GI-Cit+1ESG0.043 9*-0.000 9*0.041 9*0.044 6*-0.000 9*0.043 7*（10.743）（-5.610）（10.219）（12.657）（-5.610）（12.329）FC-2.3144*-1.047 2*（-4.430）（-2.320）ROA3.014 2*-0.027 22.939 7*1.187 5*-0.027 21.153 8*（5.577）（-1.337）（5.457）（2.551）（-1.337）（2.479）Lev0.943 1*-0.0153*0.906 3*0.536 3*-0.015 3*0.519 6*（6.082）（-2.622）（5.858）（4.015）（-2.622）（3.888）Growth0.127 4-0.013 9*0.090 2-0.154 1*-0.013 9*-0.171 0*（1.551）（-4.494）（1.097）（-2.179）（-4.494）（-2.406）Dire3.228 9*0.021 03.267 2*2.951 8*0.021 02.969 1*（6.606）（1.138）（6.709）（7.011）（1.138）（7.058）Top10.153 4-0.052 8*0.025 2-0.148 1-0.052 8*-0.206 1（0.855）（-7.815）（0.139）（-0.959）（-7.815）（-1.318）Ind/yearYesYesYesYesYesYes_cons-3.053 6*0.148 0*-2.739 2*-2.217 7*0.148 0*-2.075 4*（-4.927）（6.334）（-4.408）（-4.154）（6.334）（-3.866）N2 4652 4652 4652 4652 4652 465r20.283 50.241 40.289 20.219 70.241 40.221 4表 6代理成本在 ESG 表现与绿色创新关联中的中介效应验证融资约束中介效应的相同（结果见表 6）。不过，融资约束与代理成本是两种性质截然不同的变量，在检验代理成本的中介效应时，将控制变量之一的资产负债率（Lev）替换为更有相关性的董事会人数（Board）。结果表明，ESG 表现与其代理成本呈现出显著张鲜华，等：ESG 表现对绿色创新的影响25天津商业大学学报2023 年22.7%（Sobel 值为 0.008 9，Z 值为 7.487，且在 1%水平上显著）；代理成本的中介效应占总效应的4.6%，虽不及融资约束，但依然显著。该结论与前文保持一致，具有一定的稳健性（由于篇幅所限，本文稳健性检验结果仅供读者备索）。4结论与启示选取 A 股上市公司 20112021 年间的 3 527个观测值，对其 ESG 表现和绿色创新实践发展之间的关联展开分析后，结果表明：第一，无论是从整体还是从环境、社会和公司治理三个分维度来看，上市公司良好的 ESG 表现有助于促进自身的绿色创新实践。从环境维度来看，日益严苛的环境规制迫使上市公司提升环境绩效，促进环保类绿色创新实践；从社会维度来看，积极承担社会责任会传递利好信息，以获得可投入于绿色创新的资源；从公司治理维度来看，良好的治理水平有助于抑制管理层短视行为，正视绿色创新可能带来的机遇。第二，上市公司良好的 ESG 表现有助于促进其绿色创新实践，无论是绿色创新的数量，还是绿色创新的质量，均会有所提升。如果说我国早期采用的科技创新导向，导致了“专利泡沫”与“创新假象”的泛滥，那么，重视多元综合价值创造的 ESG理念可发挥市场软监管的治理作用，倒逼上市公司不再满足于仅仅增加绿色创新数量以“漂绿”，而是增加绿色专利被引用次数，加快绿色创新的实质性进程。第三，上市公司良好的 ESG 表现可缓解融资约束，进而促进绿色创新实践。上市公司良好的ESG 表现使得外部融资难度显著降低，较易获得规模大且成本低的