【永久会员】形式主义还是实质主义：ESG评级软监管下的绿色创新研究

科技 2024-11-12 09:51 四川

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1097 【论文复刻】形式主义还是实质主义：ESG评级软监管下的绿色创新研究

一、研究内容

文章聚焦于市场软监管如何干预企业绿色创新。基于第三方商道融绿首次发布ESG评级的外生冲击，采取双重差分模型考察该评级引致的市场软监管对企业绿色创新的影响。结果表明：第三方ESG评级倒逼企业提高绿色创新数量，但是降低绿色创新质量。进一步研究发现，管理者短视心理是ESG评级软监管与企业绿色创新形式主义行为之间的潜在影响机制。截面分组发现，更高的公司治理水平与分析师关注度，分别通过抑制管理者短视的自利动机内因和信息不对称外因，进而对企业绿色创新形式主义行为进行纠偏。最后，ESG评级软监管存在显著的溢出效应，即评级企业同省和同行其他企业绿色专利申请数量也得到提高，但绿色专利申请质量的负向溢出效应仅在同省企业中存在。

二、模型设定

为研究假设1“第三方ESG评级提高了企业绿色创新数量”，建立模型（1）：

模型（1）中的控制变量为公司规模（Size）、财务杠杆（Lev）、自由现金流（Cash）、资产收益率（Roa）、成长性（Grow）、管理层持股比例（MSHR）、托宾Q（TOBINQ）、研发投入（R&D）。其中，研发投入（R&D）缺失补0，并增加了一个研发投入是否缺失（R&D missing）的指示变量。为获得更稳健的回归结果，还控制了企业个体固定效应（u）和时间固定效应（v）。具体变量定义见数据说明表1。

为了检验假设2“第三方ESG评级降低了企业绿色创新质量”，将模型（1）中的被解释变量更换为绿色创新质量（Gpatent_Citations），得到如下模型（2）。其中，为了排除绿色创新数量的干扰，在解释绿色创新质量时，本文进一步控制了企业的绿色创新数量（Gpatent_Total）。

三、实证结果与分析

（一）基本回归结果

表5报告了ESG评级事件对企业绿色创新数量和质量的双重差分回归结果。首先，在第（1）列中，在企业个体和年度的双向固定效应下，交乘项Treat × Post的估计系数在1%的水平上显著为正，说明第三方ESG评级发布后，市场软监管倒逼了企业提升绿色创新数量，假设1得到验证。其次，第（2）列回归结果中，交乘项Treat × Post的估计系数在1%的水平上显著为负，说明ESG评级公布后，市场软监管导致了企业绿色创新专利质量的下降，假设2得到验证。综上研究表明，第三方ESG评级的市场冲击倒逼了企业绿色创新的形式主义，而非实质主义行为。

（二）稳健性检验

1.采用生存分析法检验第三方ESG评级冲击的外生性

为了检验第三方ESG评级相对于企业绿色创新活动的外生性，使用生存分析模型探究企业绿色创新数量和质量是否影响第三方ESG评级发布的概率。具体来说，以2012-2015年为样本期间，“失效事件”是2015年商道融绿发布ESG评级。因此，解释变量Gpatent_Total和Gpatent_Citations的系数反映了该变量对第三方ESG发布评级的影响。由表6所示，无论是Gpatent_Total还是Gpatent_Citations估计系数均不显著，表明企业绿色创新数量和质量不会显著影响第三方发布ESG评级，说明企业绿色创新不是该市场冲击的决定性因素，即市场冲击是一个外生事件。

2.平行趋势假设检验

表7检验了双重差分回归的平行趋势。以市场冲击（2015年）为基准年，第（1）列和第（2）列分别显示了ESG评级软监管对企业绿色创新数量和质量影响的动态效应。可以看出，在第三方ESG评级发布的前三年Year-3×Treat、Year-2×Treat、Year-1×Treat估计系数均不显著，意味着DID估计的平行趋势假设得到满足。

为了检验ESG评级软监管对企业绿色创新数量和质量的影响不是其他随机性因素导致，本文进行了安慰剂检验。把第三方ESG评级冲击向前提前到2013年，并采用市场冲击之前的研究区间2012-2015年。表6的第（3）和第（4）列显示，Treat×Post系数不显著，说明ESG评级对企业绿色创新行为影响不是受到其他不可观测因素干扰。

表7的第（5）列和第（6）列中，剔除了市场冲击当年2015年，结果显示Treat×Post 系数符号和显著性没有发生明显变化。

3.事件研究法检验第三方市场冲击能否引发市场关注

与政府硬监管不同，第三方ESG评级能否发挥软监管作用需要依靠市场力量，即投资者是否会对ESG评级产生强烈的市场反应。本文选择商道融绿2015年6月30日首次公布ESG评级日为事件日。如果发布日休市则把休市结束后的第一个交易日作为事件日，采用市场调整模型法计算企业的累计异常报酬率。由表8所示，第三方ESG评级冲击前，事件各窗口累计异常收益率均值都不显著，而冲击后事件各窗口累计异常报酬率均值基本显著为负，冲击期间累计异常报酬率均值也基本显著为负，说明投资者对商道融绿ESG评级事件的短期市场反应是显著负向的。

4.更换核心变量和对专利进行细分

采用企业当年授权的绿色专利总数衡量绿色创新数量（Gpatent_Total）和当年申请的绿色专利在未来三年内被引用次数加1取自然对数衡量绿色创新质量（Gpatent_Citations）。更换变量后的回归结果如表9的第（1）和第（2）列所示，结论基本保持不变。此外，本文还对核心变量进行细分，将绿色创新数量细分为绿色发明性专利申请数量（Gpatent_invent）和绿色实用新型专利申请数量（Gpatent_unity），而将绿色创新质量细分为单位绿色专利申请在未来两年的引用量（Gpatent_Citations_every），即企业绿色专利当年申请并在未来两年引用量与企业当年申请绿色专利数量的比值。如表9第（3）和第（4）列所示，ESG评级软监管对绿色发明性专利申请数量和绿色实用新型专利申请数量均存在正向影响，且对绿色发明性专利影响更强。基于市场更为客观的专利引用衡量绿色专利质量发现，第（5）列中ESG评级软监管会降低企业当年申请的单位绿色专利未来两年内的引用量，该结果是对文章结论的进一步丰富和验证。

5.倾向得分匹配法和熵平衡匹配法

由于ESG评级的企业可能存在某些共同特征，为了进一步让实验组和对照组更为匹配，本文采用了倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）和熵平衡匹配法（Entropy Balanced Matching）以减少自选择偏差对结论的影响。具体的，以年换手率、产权性质、ROE、成长性、重污染行业、上市年龄给评级企业进行 1:1 最近邻匹配样本，匹配后回归结果如表 10 的第（1）和第（2）列所示。此外，为了降低PSM严格匹配的样本损失的影响，还采用了熵平衡匹配法，匹配后回归结果如表 9 的第（3）和第（4）列所示。本文回归结果依然稳健。

6.控制企业E、S、G其他行为的影响

由于企业资源是有限的，面对ESG评级冲击，企业同样可能会从E、S、G其他方面去做出行为决策，而这些行为可能会影响管理者对绿色创新资源的投入。因而本文进一步控制企业在E、S、G其他方面的行为决策，进而探究在其他E、S、G方面特征相同的情况下，ESG评级对企业绿色创新影响的净效应。在E方面选择环保投资（EPI）作为代理变量，采用环保投资与总资产的比值乘以100计量；在S方面选择企业社会责任（CSR）作为代理变量，采用和讯网关于企业社会责任综合评分衡量；在G方面，采用主成分分析从监督、激励、决策等多方面构造综合性指标衡量公司治理水平（Governance）。回归结果如表11所示，结论依然稳健。

7.排除新《环保法》的干扰

将冶金、化工等13类行业的企业列为重污染行业。根据新《环保法》特点，从全样本中剥离新《环保法》影响较大的重污染行业，如果正文结论仍能成立，那么说明在排除新《环保法》干扰后，ESG评级仍能对企业绿色创新产生影响。实证结果如表12所示，说明本文结论具有一定的稳健性。

8.将绿色专利更换为绿色产品披露

由于绿色专利申请到最后不一定都能成功研发成对环境有益的绿色产品，为了更好地体现ESG评级对企业实际可持续发展价值的影响，我们试图将绿色专利更换成绿色产品。文章构造绿色产品披露（Green_pro_dis）的虚拟变量指标，当企业开发或运用了对环境有益的创新产品、设备或技术，取值为1，否则为0。回归结果如表13所示，ESG评级冲击促进了企业绿色产品披露。

9.根据污染程度进行异质性分析

绿色创新的初衷在于降低污染，因此对于不同污染程度的企业，ESG评级冲击可能会存在差异性影响。基于此，本文通过行业层面和企业层面两种方法，区分企业污染程度，对市场软监管产生的绿色创新倒逼效应进行异质性检验。

第一，行业层面。将冶金、化工等13类行业列为重污染行业，将其他行业列为轻污染行业，设置虚拟变量（Polluting firm）。第二，企业层面。证监会要求重污染企业必须在年报中披露是否属于环保部门公布的重点排污单位，这些企业不仅要受到地方环保部门平行监管，还要受到国家和生态部门垂直监管。因此，将重点排污企业设置为1，非重点排污企业设置为0，记为VS。回归结果如表14所示，第（1）列和第（2）列的Treat*Post*Polluting firm的回归系数可以看出，重污染行业加剧了企业绿色创新的策略性行为。同理，第（3）列和第（4）列的Treat*Post*VS的回归结果也能得出相同结论。这是因为污染程度更高的企业面临的公众环境压力更大，更容易诱发管理者短视心理，ESG 评级的发布会让他们更有动机通过策略性绿色创新行为来短期快速提升自己的排名，以迎合市场绿色预期。

四、进一步研究

（一）影响机制分析

由正文分析可知，ESG评级冲击增加了企业绿色创新数量却降低了绿色创新质量，这本质上体现了管理者在面对外部软监管压力下的短视机会主义行为。管理者短视指的是其决策视野较短，相对于企业长期利益，更倾向于迎合当下外部压力获得即刻满足的短期利益。由于 ESG 评级冲击同样能给管理者造成极大的外部市场压力，因而在影响机制部分，我们进一步探究管理者短视是否是ESG评级软监管与企业绿色创新短视行为的潜在机制。本文通过“短视视域”词汇总词频占MD&A总词频比例乘以100衡量管理者短视（Myopia）。机制检验回归结果如表15所示，ESG评级冲击显著强化了管理者短视心理。

（二）如何对企业绿色创新的形式主义行为进行纠偏

管理者短视行为的出现有两个条件：（1）内因上，管理者在评估投资时必须对短期股价表现出一定的关注，存在自利动机；（2）外因上，公司与投资者在投资支出方面存在信息不对称，投资者可能会错误地将长期投资导致短期收益较低的责任归咎于管理者，导致股价在短期内下跌，使得企业管理者出现短视行为。因此，只要阻断导致管理者短视的内因和外因，就能对企业绿色创新的机会主义行为进行纠偏。

内因本质上是公司治理问题，本文采用主成分分析从监督、激励、决策等多方面构造综合性指标衡量公司治理水平（Governance）。对于外因，具有信息搜索和解读能力的分析师，能通过多方面途径对企业绿色创新专利进行评估，降低了投资者与企业之间的信息不对称，并且分析师一旦发现管理者存在绿色专利“注水”这类机会主义行为，就会降低对企业市场价值估值，这在一定程度上约束了企业短视行为。文章根据中位数对公司治理水平与分析师关注度进行分组，回归结果如表16所示。由表可知，相对于公司治理水平低的企业，ESG评级不仅可以提高公司治理水平高的企业绿色创新数量，还能避免管理者短视行为对企业绿色创新质量的负面影响；而相对于分析师关注度低的企业，ESG评级可以提高分析师关注度高的企业绿色创新数量，并且避免管理者在企业绿色创新质量上的不利影响。因此，提高企业的公司治理水平和外部信息环境能缓解ESG评级软监管下的管理者短视主义行为，最大化促进企业绿色创新转型。图3是ESG评级对企业绿色创新的影响机制图。

（三）第三方ESG评级软监管的溢出效应分析

第三方ESG评级冲击产生的市场软监管还体现在监管的外部性。因此，进一步研究ESG评级对企业的同行业其他企业以及同省份其他企业是否存在溢出效应。从表 17 中的第（1）列和第（2）列的可以看出，Treat×Post系数显著为正，ESG评级软监管对同行业其他企业绿色创新数量（mGpatent_Total_ind）和同省份其他企业绿色创新数量（mGpatent_Total_pro）存在正向溢出效应，即同行业或者同省份企业看到评级企业的ESG排名会增加环境忧患意识，进而提升绿色创新数量。从第（3）列和第（4）列可以看出，第（3）列Treat×Post系数不显著，而第（4）列Treat*Post系数显著为负，说明ESG评级软监管对同行业其他企业绿色创新质量（mGpatent_Citations_ind）不存在明显溢出效应，对同省份其他企业绿色创新质量（mGpatent_Citations_pro）存在负向溢出效应。

五、研究结论与启示

（一）研究结论

本文以商道融绿ESG评级冲击作为切入点，探讨了该评级引起的软监管压力对企业绿色创新的影响。具体结论如下：

（1）中国企业面对市场软监管时存在绿色创新的形式主义行为。市场压力会倒逼评级企业为了提高排名从而进行绿色创新数量化转型而非质量化转型，加剧了绿色创新的“泡沫”问题。

（2）管理者在市场压力下的短视心理是ESG评级软监管与企业绿色创新形式主义行为之间的重要路径。

（3）公司治理与分析师关注度能分别通过抑制管理者短视产生的自利动机内因和信息不对称外因，对企业绿色创新形式主义行为进行纠偏。

（4）ESG评级对评级榜外企业绿色创新存在溢出作用，具体体现在对评级企业同行和同省其他企业绿色创新数量存在正向溢出作用，而仅对同省企业绿色创新质量存在负向溢出效应。在考虑了冲击外生性、时间趋势检验等一系列稳健性检验后，研究结论保持不变。（二）政策建议与管理启示

（1）积极开发更多市场软监管手段。

（2）完善第三方ESG评级制度。

（3）完善专利评价体系。

（4）企业需加强公司治理与提高外部信息环境质量。

Data Description

数据变量与说明

数据来源：皮皮侠社区分享

时间范围：2012~2018年

区域范围：沪深A股上市公司。剔除了以下企业：（1）ST类、已退市、当年IPO上市公司；（2）金融类、保险类、房地产类上市公司；（3）中小板、创业板公司以及其他频繁进出沪深300成分股企业；（4）剔除变量数据缺失的公司；（5）为减少极端值的影响，对于所使用的主要连续变量，按1%和99%水平进行缩尾处理。

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