虽然农业绿色转型作为减缓气候变化和可持续发展的重要战略在政治舞台上备受关注，但我们对新兴经济体中影响组织变革决策的普遍逻辑的理解仍存在明显差距。本研究利用 2008 年至 2020 年期间中国 201 家上市涉农企业的纵向数据，从制度逻辑的角度出发，探讨了国家逻辑（表现为绿色信贷政策）和市场逻辑（表现为分析师的关注）对农业相关企业（ARFs）绿色转型的影响，以及组织透明度和环境、社会和治理（ESG）水平的调节作用。研究发现，国家和市场逻辑在促进涉农企业绿色转型方面都发挥了独特的作用。更值得注意的是，这两种逻辑在为应用研究基金的绿色转型提供价值方面具有互补性。对于透明度较高或环境、社会和公司治理状况较好的组织而言，这种互补效应更为明显。本研究有助于从新制度角度看待组织的绿色转型，有助于更好地理解新兴经济体中相互冲突的制度逻辑，也有助于农业可持续发展研究。
在环境问题制度化之后，可持续农业的概念首次在布伦特兰报告中被提出，并在联合国可持续发展目标中获得突出政策话语地位。农业绿色转型被进一步认为涉及更激进、更大规模和更长期的变革，有望通过结构变革实现生产率的提高、收入的增加和财富的创造，同时减少对自然资源的过度开发和环境退化。这种转变必须平衡粮食生产与环境可持续性，对人类福祉和生态平衡产生深远影响。因此，农业系统中的企业，即涉农企业（ARF）迫切需要将其生产过程转变为资源节约型、低碳型和环境友好型。然而，在特定的制度背景下，特别是在粮食生产需要迅速增加以满足粮食安全和生活水平的新兴经济体中，现有研究对触发这种转变的原因的理解存在重大差距。本文分别使用企业透明度和ARF的环境、社会和治理（ESG）水平作为代理，研究了组织财务特征和非财务特征对绿色转型的调节作用，研究结果对努力促进农业环境可持续性的从业者和政策制定者具有重要意义。
本文通过关注新兴经济体ARFs的绿色转型来推进环境管理。首先，通过检查ARF向环境可持续性过渡的制度先例填补了文献中的空白，这一领域经常被忽视，有利于制造业。利用制度逻辑，本文揭示了影响ARFs绿色转型的双重力量。其次，本文创新地探索了绿色农业中国家逻辑和市场逻辑之间的相互作用。所揭示的互补效应强调了国家和市场之间合作的必要性，以解决紧迫的环境问题，增强了本文对多种制度逻辑之间相互作用的理解。第三，本文确定了关键的组织特征，即公司透明度和ESG水平，这些特征增强了这些互补逻辑在推动绿色转型中的有效性。这为组织属性显著影响不同制度逻辑的相互作用这一概念增加了实证支持。
H1：绿色信贷政策对农村基金的绿色转型具有积极作用。
H2：分析师关注对ARFs绿色转型有正向影响
H3：绿色信贷政策与分析师关注对促进ARFs绿色转型具有互补作用。
H4：企业透明度增强了绿色信贷政策与分析师关注的互补效应。
H5：ESG水平强化了绿色信贷政策与分析师关注的互补效应。
1. 回归结果
本文在表3中报告了回归结果。模型1为基础模型；模型2和模型3加入核心自变量。结果表明，信用系数（β = 0.511）和注意力系数（β = 0.070）均为正，且在0.01水平上具有统计学意义，支持H1和H2。H3预测绿色信贷与分析师关注之间的互补效应；因此，本文在模型4中加入了相互作用项。支持H3，绿色信用与分析师关注的交互项系数显著为正（β = 0.037, p < 0.1），绿色信用与分析师关注的两个系数（β = 0.486, p < 0.01）和分析师关注的两个系数（β = 0.056，p < 0.01）。
为了检验调节效应，本文将样本分为高、低两组。对于企业透明度，本文将上海和深圳证券交易所得分为A和B的观察结果分类为高企业透明度组（N = 1060）；C和D水平，以及一些数据缺失的观察结果为低企业透明度组（N = 648）。回归结果见模型5和模型6。正如预期的那样，高透明度组的信用、注意力及其相互作用项的系数显著为正，而低透明度组的相互作用项不显著。因此，这些结果支持H4。
对于ESG水平，本文将AAA、AA、A、BBB、BB和B级别的观察结果分为高ESG水平组（N = 1141），将CCC、CC和C级别的观察结果分为低ESG水平组（N = 567）。模型7和模型8给出了结果。与企业透明度类似，高ESG水平组的信用、注意力及其交互项的系数仍然为正且显著，而低ESG水平组的交互项不显着。这为H5提供了支持。
2. 稳健性检验
2.1绿色转型的替代措施
考虑到年报长度的差异，在稳健性检验中，本文不使用绿色转型相关关键词的出现频率，而是将关键词出现频率除以年报中出现的总字数，得到企业的绿色转型强度。本文在表4中给出了模型1-3的研究结果。在三列中，信用、注意力及其相互作用项的系数继续为正显著，与表3报告的回归结果相似。
2.2绿色信贷的替代措施
本文使用有序分类变量（即，“1”表示前五分位数值，“-1”表示后五分位数值，“0”表示剩余值）来测量绿色信用，而不是连续值。本文使用新的分类变量重新运行模型。可以看出，表4中4 - 5模型的结果与本文的主要分析是一致的。
2.3另一种衡量分析师注意力的方法
本文没有关注跟踪公司的分析师团队的数量，而是关注为公司跟踪和分析的研究报告的数量。表4中6-7模型的结果也支持本文的假设。
2.4增加省级控制变量
在原有控制变量的基础上，进一步引入人均GDP （GDP）、财政收入（revenue）、绿色投资（Ginvestment）、外商直接投资（investment）等一系列省级控制变量进行稳健性检验，对研究模型进行重新估计。表4中的模型8-10给出了与上述结果相似的结果。
2.5工具变量法
本文进一步采用两阶段最小二乘（2SLS）方法来解决由遗漏变量引起的潜在内生性问题。本文选择绿色信贷的一年滞后数据作为工具变量，因为该变量与t中的绿色信贷相关，而t-1中的绿色信贷除了通过t中的绿色信贷水平间接影响企业的绿色转型外，不太可能影响企业的绿色转型。在第一阶段，本文对控制变量和工具变量的绿色信贷进行了回归。f检验具有统计显著性，表明所选工具变量的有效性。在第二阶段，本文将内生变量替换为其拟合值；本文将模型11的结果呈现在表4中。本文可以观察到信贷、注意力和信贷注意力的重要性的一致发现，表明内生性问题具有稳健性。
2.6倾向得分匹配
考虑到样本选择偏差带来的潜在内生性，本文采用了倾向得分匹配（PSM）方法。本文创建了一个二元变量，对于绿色信用高于平均值的公司（处理组），它的值为1，而对于绿色信用高于平均值的公司（对照组），它的值为0。基于所有解释变量，本文将治疗组与对照组进行一对一的匹配，卡尺距离为0.001，没有替换。本文分别获得了449个信用较高和信用较低的观测值。从表5中可以看出，两组匹配变量的均值没有统计学差异，说明它们是相同的。然后，本文使用与PSM匹配的898观测值对模型进行了回归。表4中的模型12-14报告了回归结果。与表3的结果一致，信用、注意力和信贷注意力的系数仍然是显著正的，进一步支持了本文的结果。
首先，本文使用中国公司作为新兴经济体的调查的实证设置，研究结果在很大程度上可以推广到其他新兴经济体的农业企业。这是因为新兴经济体有一些共同的特点，比如面临严重的环境问题和制度力量的汇合，尤其容易受到国家逻辑和市场逻辑的影响。然而，不同经济体的主导制度逻辑各不相同，尤其是在发达国家。因此，本文认为，在不同的国家背景下，进一步探索其他逻辑（如社区、家庭和宗教逻辑）对促进ARFs向绿色转型的影响将是值得研究的。第二，本文研究组织特征对互补效应的影响时，忽视了更广泛层面上的因素。因此，下一步可以继续研究供应链或区域特征的影响，例如供应商的企业社会责任水平和区域金融监管的强度。第三，虽然本文遵循以往的研究，通过文本分析来衡量企业的绿色转型水平，并尽力开发相关的关键词，但它仍然不能充分反映绿色转型的实质性水平。未来的研究可以考虑采用更先进的文本分析技术来识别关键词，确定企业是否真正开展了“绿色转型相关工作”，或者探索其他测量方法来构建更全面的指标。第四，通过对上市公司的定量分析，仅考察了ARF绿色转型的决定因素。在这一初步努力的基础上，未来的研究可以考虑扩大研究范围，通过深入的案例分析来探索其他问题，如ARF的转化过程。这将进一步促进业务管理领域的价值。
初审：梁笑嫣
审核：徐彩瑶
排版编辑：李 宁
文献推荐人：李 宁
参考文献：Yang Yang, Yan Jiang, Ying Yang, Institutional logics and organizational green transformation: Evidence from the agricultural industry in emerging economies, Journal of Environmental Management, Volume 370, 2024, 122932, ISSN 0301-4797.
以上内容仅代表个人对文章的理解，详情请点击阅读原文。
推荐阅读
探索基于自然的生态文明解决方案，助力实现“双碳”战略目标，协同推进人与自然和谐共生与全体人民共同富裕的中国式现代化建设，让我们一起加油！
