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数字金融、企业数字化转型与ESG表现——基于2011—2021年沪深A股上市公司的经验证据

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赵萱, 董乃斌. 数字金融、企业数字化转型与ESG表现——基于2011—2021年沪深A股上市公司的经验证据[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2023, 49(5): 130-140. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.05.011
引用本文: 赵萱, 董乃斌. 数字金融、企业数字化转型与ESG表现——基于2011—2021年沪深A股上市公司的经验证据[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2023, 49(5): 130-140. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.05.011
ZHAO Xuan, DONG Naibin. Digital Finance, Corporate Digital Transformation, and ESG Performance: Evidence from Listed Companies on the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges (2011—2021)[J]. Journal of Southwest University Social Science Edition, 2023, 49(5): 130-140. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.05.011
Citation: ZHAO Xuan, DONG Naibin. Digital Finance, Corporate Digital Transformation, and ESG Performance: Evidence from Listed Companies on the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges (2011—2021)[J]. Journal of Southwest University Social Science Edition, 2023, 49(5): 130-140. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.05.011

数字金融、企业数字化转型与ESG表现——基于2011—2021年沪深A股上市公司的经验证据

  • 基金项目: 重庆市社会科学规划项目“企业环境责任信息披露制度绩效及其影响因素”(2016QNGL64),项目负责人:赵萱
详细信息
    作者简介:

    赵萱,经济学博士,西南大学资产经营公司,高级会计师 .

  • 中图分类号: F832; F49; F205

Digital Finance, Corporate Digital Transformation, and ESG Performance: Evidence from Listed Companies on the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges (2011—2021)

  • 摘要:

    ESG表现是目前国际社会衡量企业绿色可持续发展的重要标准。选取2011—2021年沪深A股上市公司作为研究样本,基于华证ESG评级体系公布的ESG表现数据,以及北京大学公布的数字金融指数,研究数字金融、数字化转型与企业ESG表现之间的关系。研究发现:(1)数字金融有助于提高企业ESG表现,在考虑内生性、替换核心解释变量、采用平衡面板数据的情况下,结论仍然成立;(2)机制研究发现,数字化转型是数字金融影响企业ESG表现的中介变量,数字金融能够促进企业数字化转型,进而提升企业ESG表现;(3)异质性分析表明,数字金融发展能够显著促进东部和中部地区企业的ESG表现,但对西部地区企业的影响并不明显。从企业所有制来看,数字金融对国有企业的推动作用更强。

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  • 表 1  描述性统计

    变量 样本量 均值 标准差 最小值 最大值
    企业ESG表现 31 520 6.452 4 1.160 1 1.000 0 9.000 0
    数字金融水平 33 668 2.305 4 0.760 8 0.212 6 3.596 8
    企业数字化转型 32 917 2.882 7 1.285 9 0.000 0 6.908 8
    企业规模 33 550 22.075 0 1.396 1 14.941 6 28.636 5
    企业年龄 33 286 2.212 0 0.823 3 0.000 0 3.496 5
    两职合一 32 666 0.294 7 0.455 9 0.000 0 1.000 0
    股权集中度 32 307 34.243 5 15.008 7 8.500 0 74.820 0
    董事会规模 33 141 2.308 3 0.218 2 1.791 8 2.890 4
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    表 2  基准回归结果

    变量 (1) (2) (3)
    数字金融发展水平 0.300 9** 0.232 3* 0.214 1*
    (0.130 9) (0.127 0) (0.126 6)
    企业数字化转型 0.043 4***
    (0.010 0)
    企业规模 0.217 6*** 0.206 7***
    (0.019 0) (0.019 1)
    企业年龄 -0.187 1*** -0.186 2***
    (0.038 7) (0.038 6)
    两职合一 -0.038 1 -0.038 8*
    (0.023 6) (0.023 5)
    股权集中度 0.003 7*** 0.003 7***
    (0.001 4) (0.001 4)
    董事会规模 -0.115 3*** -0.121 4***
    (0.036 0) (0.035 8)
    常数项 6.096 4*** 2.070 5*** 2.217 7***
    (0.395 4) (0.591 4) (0.603 2)
    年份固定
    行业固定
    观测值 31 520 30 194 30 164
    注:括号内为稳健性标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著
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    表 3  中介效应检验

    变量 (1) (2) (3)
    企业ESG表现 企业数字化转型 企业ESG表现
    数字金融发展水平 0.232 3* 0.391 1*** 0.214 1*
    (0.127 0) (0.062 5) (0.126 6)
    企业数字化转型 0.043 4***
    (0.010 0)
    控制变量
    年份固定
    行业固定
    观测值 30 194 30 164 31 563
    Sobel检验 11.89***
    注:括号内为稳健性标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著,Bootstrap次数选取500次
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    表 4  地区异质性

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    东部 中部 西部
    数字金融发展水平 0.288 2*** 0.271 4*** 0.412 8** 0.387 2** 0.234 9 0.225 4
    (0.086 0) (0.086 2) (0.174 6) (0.175 5) (0.238 5) (0.237 3)
    企业数字化转型 0.027 8*** 0.056 3** 0.053 6
    (0.009 7) (0.022 2) (0.025 9)
    控制变量
    年份固定
    行业固定
    观测值 21 557 5 035 3 173
    注:括号内为稳健性标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著
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    表 5  企业异质性

    变量 (1) (2) (3) (4)
    国有 非国有
    数字金融发展水平 0.583 5*** 0.566 6*** 0.205 2*** 0.181 1**
    (0.119 0) (0.118 5) (0.072 0) (0.072 3)
    企业数字化转型 0.041 2 0.042 2***
    (0.015 0) (0.009 8)
    控制变量
    年份固定
    行业固定
    观测值 10 592 19 448
    注:括号内为稳健性标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著
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    表 6  工具变量回归结果

    变量 (1) (2)
    数字金融发展水平 0.836 9*** 0.832 1***
    (0.068 6) (0.068 7)
    企业数字化转型 0.019 3***
    (0.006 6)
    控制变量
    年份固定
    行业固定
    观测值 28 542 28 512
    Anderson canon corr.LM statistic 6 098.53[0.000 0] 6 127.14[0.000 0]
    Cragg-Donald Wald F statistic 3 864.66{19.93} 3 888.71{19.93}
    Sargan statistic 0.743 2 0.723 9
    注:括号内为稳健性标准误,方括号内为p值,大括号内为Stock-Yogo弱识别检验在10%水平上的临界值,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著
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    表 7  替换核心解释变量检验结果

    变量 (1) (2) (3)
    覆盖广度 0.171 7***
    (0.050 3)
    使用深度 0.217 4***
    (0.049 0)
    数字化程度 0.030 3
    (0.043 3)
    企业数字化转型 0.037 1*** 0.037 5*** 0.039 0***
    (0.008 4) (0.008 4) (0.008 4)
    控制变量
    年份固定
    行业固定
    观测值 30 164
    注:括号内为稳健性标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著
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    表 8  平衡面板数据检验结果

    变量 (1) (2) (3)
    数字金融发展水平 0.258 2* 0.226 8* 0.207 3*
    (0.143 9) (0.137 5) (0.127 0)
    企业数字化转型 0.041 1***
    (0.011 0)
    控制变量
    年份固定
    行业固定
    观测值 21 989
    注:括号内为稳健性标准误,***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平显著
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出版历程
  • 刊出日期:  2023-09-01

数字金融、企业数字化转型与ESG表现——基于2011—2021年沪深A股上市公司的经验证据

    作者简介: 赵萱,经济学博士,西南大学资产经营公司,高级会计师
  • 1. 西南大学 资产经营公司, 重庆 400715
  • 2. 西南大学 财务部, 重庆 400715
基金项目:  重庆市社会科学规划项目“企业环境责任信息披露制度绩效及其影响因素”(2016QNGL64),项目负责人:赵萱

摘要: 

ESG表现是目前国际社会衡量企业绿色可持续发展的重要标准。选取2011—2021年沪深A股上市公司作为研究样本,基于华证ESG评级体系公布的ESG表现数据,以及北京大学公布的数字金融指数,研究数字金融、数字化转型与企业ESG表现之间的关系。研究发现:(1)数字金融有助于提高企业ESG表现,在考虑内生性、替换核心解释变量、采用平衡面板数据的情况下,结论仍然成立;(2)机制研究发现,数字化转型是数字金融影响企业ESG表现的中介变量,数字金融能够促进企业数字化转型,进而提升企业ESG表现;(3)异质性分析表明,数字金融发展能够显著促进东部和中部地区企业的ESG表现,但对西部地区企业的影响并不明显。从企业所有制来看,数字金融对国有企业的推动作用更强。

English Abstract

  • 随着世界各国经济的快速发展,经济效益与生态环保之间的矛盾加剧,绿色发展、可持续发展日益成为各国的发展理念。党的二十大报告明确指出,大自然是人类赖以生存发展的基本条件,要加快发展方式绿色转型,深入推进环境污染防治,积极稳妥推进碳达峰碳中和。在此背景下,新时代的企业不仅要提高自身的发展质量和经营效率,也要更加关注环境保护、履行社会责任、提高治理水平,致力于实现绿色发展和可持续发展。而ESG表现是目前国际社会衡量企业绿色可持续发展的重要标准,包括环境、社会责任和公司治理。企业对ESG的重视以及自身拥有的ESG优势,成为企业未来的新型竞争优势[1-2]。然而,据《2022中国A股公司ESG评级分析报告》显示,我国上市公司ESG评价的整体得分相对较低,仅有8.07%的公司获得A级。另外,根据估计,中国绿色产业的年投资资金需求超过2万亿元,而财政资源仅能满足10%~15%的绿色投资需求,如何引导市场加大绿色投资,以及如何兼顾企业的经济、社会和生态效益[3],提升ESG表现成为当前亟须解决的重要议题。

    在数字化浪潮的推动下,依靠数字技术提高数据生产要素的流动性,优化资源配置成为企业增强竞争力的重要手段。根据中国信息通信研究院的统计,我国数字经济规模预计2025年超过60万亿元,数字化转型是企业面临的必然趋势。然而,目前中国企业数字化转型仍处于初期阶段,效果并不明显。据《2022中国企业数字转型指数研究》,2021年中国数字化转型成效显著的企业仅占16%。数字化转型需要稳定的金融体系和充足的资金供给作为保障,而数字金融弥补了传统金融对资源配置的严重偏好性,使得金融服务摆脱“时空”限制,大幅提升金融服务效率,为更多企业带来稳定的资金支持,有利于推进企业数字化转型。

    目前,学界关于数字金融、数字化转型与ESG表现的相关研究主要集中于以下几个方面:一是企业ESG表现的驱动因素以及产生的影响。驱动因素如治理层结构[4-5]、信息基础设施[6-7]等。ESG表现能够提高企业投资效率[8-9]、企业绩效[10],推动其重视环保行为[11]等。二是数字金融能够提升企业数字化转型。由于数字技术在各行各业的运用程度参差不齐,导致金融机构与企业之间的融合存在一定困难,因此需加快企业数字化转型,以适应数字经济、企业可持续发展的需要[12-13]。数字金融能够降低信息不对称[14-15],扩大金融资源的配置范围,更好地为长尾群体服务[16-17],并且还发现这种影响对国有企业、技术密集型及东部和南方地区企业更大。三是数字金融对企业ESG表现的影响。数字金融能够有效缓解企业融资约束,推进企业开展科技创新[18-21],还能够提升企业价值[22-23]。四是数字化转型提升ESG表现。一方面,数字化转型降低了企业履行社会责任的成本[24],另一方面数字化信息有利于提高企业的ESG投资能力[25],企业结构重塑提高了企业数字化治理水平,从而有利于推动企业ESG发展[26]。企业数字化转型除了能够提高经济绩效,还能完善非经济绩效水平,如促进企业分工专业化[27]、提高企业社会责任和声誉[28-29]、改善企业机构组织[30]、提高治理水平[31]等。

    梳理文献发现以往研究存在不足:一是对于ESG表现的影响因素主要集中于治理层结构、信息基础设施等因素,鲜有文献关注金融因素,而金融是影响企业发展的内在关键因素。数字化背景下,数字金融对ESG表现的影响理应得到关注;二是现有文献研究数字金融对企业科技创新、企业价值等的影响,鲜有文献直接研究数字金融与ESG表现之间的关系;三是企业数字化转型的中介作用尚未得到重视,有学者研究数字金融对企业数字化转型的影响,以及数字化转型对ESG表现的影响,但几乎没有学者将数字金融、数字化转型与ESG表现三者纳入到一个分析框架中。

    数字金融对企业的盈利能力、绩效等经济指标具有显著影响,除此之外,是否会对企业ESG表现产生影响?如果有影响,其中的机制是什么,通过何种路径产生影响?鉴于此,本文以2011—2021年沪深A股上市公司为研究样本,研究数字金融、企业数字化转型与ESG表现之间的关系。本文可能的创新点在于:(1)结合数字化大浪潮趋势,分析数字金融对企业ESG表现的影响,有利于深化学界关于ESG表现驱动因素的研究;(2)直接研究数字金融与企业环境、责任与社会治理,即ESG表现之间的关系,分析其中存在的理论逻辑,并从数理上进行验证,拓展了关于数字金融与企业ESG表现的相关研究;(3)利用中介效应模型,验证企业数字化转型在数字金融影响ESG表现中的作用机理,对推动我国企业落实“双碳”责任、践行绿色发展具有重要现实价值。

  • ESG表现是目前国际社会衡量企业绿色可持续发展的重要标准,包括环境、社会责任和公司治理。数字金融作为企业发展的外部资金动力,影响企业ESG表现的逻辑如下:一是数字金融一定程度上缓解了融资约束,为企业技术创新提供资金支持,尤其是在绿色发展、可持续发展理念下,企业在废弃物处理、资源高效利用等环境保护方面都需要资金支持,以促进环保技术创新;二是数字金融有利于更好解决企业资金不足问题,改善经营状况,而企业经营状况的改善也能够为企业履行社会责任奠定坚实的物质基础;三是数字金融有利于促进企业结构和产品调整,提升企业数字化、信息化水平,推进发展模式改善,从而有利于提高公司治理水平。由此,本文提出研究假设H1。

    H1:数字金融有助于提高企业ESG表现。

  • 企业数字化转型作为高层次的技术创新,需要稳定的资金支持才能得以顺利推进。而数字金融依托数字技术,能够为企业的科技创新提供先进的技术支持和海量的信息供给,从而帮助企业进行数字化转型。一方面,数字金融能够搜集和处理大量信息,缓解金融机构与企业之间的信息不对称,金融机构可以依靠大数据充分掌握企业的财务信息等,同样企业也可依托大数据获取有效融资信息,从而降低传统金融服务中存在的“精英俘获”现象,能够为更多中、小、微企业提供金融服务,更具有普惠性,能够满足长尾群体的资金需求。另外,数字金融还催生了更多金融服务产品,为企业资金需求提供了多元化的选择。而且企业可根据掌握的信息进行分析,精准匹配出本企业的最优选择,有效规避潜在风险。另一方面,数字经济、数字金融的纵深发展推动了移动支付业务的广泛使用,比如支付宝、微信支付等,依托数字支付平台塑造了诸多如数字医疗、在线教育、线上预订等新兴商业模式。企业可以依托大数据、云计算等数字技术精准定位和捕捉市场需求,从而促进企业的发展。由此可见,数字金融依托先进的数字技术,能够为企业扩大融资,提供海量信息、更多金融服务产品,精准定位用户需求,从而为数字化转型带来新机遇。由此,本文提出研究假设H2。

    H2:数字金融有助于促进企业数字化转型。

  • 随着数字技术的纵深发展,以数字手段为依托的数字金融成为企业数字化转型的重要驱动力量,数字金融能够降低信息不对称,扩大金融资源的配置范围,改善企业结构组织,从而推动企业数字化转型。在绿色发展、“双碳”目标等成为新时代主题的背景下,企业数字化转型中不仅要注重经济效益的提升,还要注重履行环境、社会责任,提高公司治理水平等非经济指标方面。首先,企业数字化转型必将资源集约、环境保护等理念纳入到顶层设计中,而企业数字化转型更多依赖数字技术,而数字技术有利于绿色技术创新,在清洁生产、废物处理、资源集约等方面发挥作用,直接提高了企业保护环境的能力。其次,数字化转型极大提高了企业社会的透明度,政府和社会各界,包括消费者在内的利益相关者对企业履行社会责任有了更多的期望和要求,这就推动企业增强企业服务意识和责任意识,更加注重企业形象和产品治理,有利于提高企业在履行社会责任方面的能力。最后,数字化转型还会带来市场要素、资源配置、价值创造的系统性改变,使企业更具战略性、长期性和系统性,有利于推动企业内部管理组织和结构的变革,是企业发展的目标和方向。将数字化的发展方式和治理模式融入到公司治理中,有利于重塑企业结构,提升数字化治理水平。而且数字化转型显著提高了企业搜集和处理数据、信息的能力,减少了企业与政府,尤其是消费者之间的信息不对称。数字化转型依托数字技术,降低了企业的经营成本,提高了企业效益,能够为企业提高ESG表现提供物质基础。由此,本文提出研究假设H3。

    H3:数字金融能够通过促进企业数字化转型进而提高ESG表现。

  • 为了实证研究数字金融水平对企业ESG表现的影响,首先构建基准回归模型对其进行检验,模型如下:

    其中,ESG为企业ESG表现,FI为数字金融水平,Control为相应的控制变量;μ表示个体固定效应,θ表示时间固定效应,δ为随机扰动项,αχ为相应的回归系数。

    进一步,为检验企业数字化转型在数字金融水平影响企业ESG表现中是否存在中介效应,设置如下模型:

    本文采用中介效应检验流程[32],使用Bootstrap法替代Sobel法,采用Bootstrap法检验系数乘积,即β1×γ2的显著性水平。若系数乘积β1×γ2的结果显著,则认为数字金融水平影响企业ESG表现的过程中存在显著的间接效应,但如果系数乘积β1×γ2不存在显著性,则认为数字金融水平影响企业ESG表现的过程中不存在显著的间接效应,即不存在中介效应。若系数γ1不显著,则认为数字金融水平影响企业ESG表现的过程中不存在显著的直接效应,即只存在间接效应;若影响系数γ1显著,则认为数字金融水平影响企业ESG表现的过程中除了存在显著的直接效应之外,可能还存在其他中介变量。比较乘积系数β1×γ2和系数γ1的符号方向。若两者正负号相同,意味着数字金融水平影响企业ESG表现的中介效应显著,存在部分中介效应,中介效应占直接效应的比例为β1×γ2/γ1;反之,若两者正负号相反,则意味着数字金融水平影响企业ESG表现的中介效应不显著,存在遮掩效应。

  • 以华证ESG评级每年评分的平均值作为企业该年的ESG表现,赋值1~9分。

  • 本文采用北京大学数字普惠金融指数地市级层面的指数来衡量数字金融发展水平。为方便观察回归系数数值,将其除以100处理。

  • 借鉴吴非等[33]的研究,采用Python爬取和整理沪深A股上市公司的年报文本,并通过Jieba功能提取数字化转型的关键词,将每家企业各个数字化关键词的词频进行加总得到数字化总词频,并对总词频进行对数化处理来衡量企业数字化转型程度。

  • 为提高研究精度,在参照既有研究的基础上,在模型中加入可能会对企业ESG表现产生影响的控制变量,本文选取控制变量如下:

    企业规模(SIZE):企业总资产的自然对数。

    企业年龄(AGE):样本所属年份与企业成立年份差值的自然对数。

    两职合一(TJO):董事长和总经理两职合一为1,否则为0。

    股权集中度(CO):第一大股东持股比例。

    董事会规模(BS):董事人数的自然对数。

  • 本文选取2011—2021年沪深A股上市公司作为研究样本,数字金融水平的数据来源于《北京大学数字普惠金融指数(2011—2021年)》,原始数据均来自CSMAR和Wind数据库,企业的ESG表现数据来自华证ESG评级体系,企业的数字化转型数据是通过对上市公司年报进行文本分析和词频统计得到。剔除ST类和样本期退市的企业,剔除相关财务数据严重缺失的企业,并对所有企业层面的连续变量进行双边1%的缩尾处理。

    数据分析采用Stata 16.0软件处理,相关变量的描述性统计结果如表 1所示。企业ESG表现发展指数的均值为6.452 46,数字金融水平的均值为2.305 4,最大值、最小值分别为0.212 6和3.596 8,说明数字金融水平存在显著的差异性,具有非均衡性。中介变量企业数字化转型指数的均值为1.285 9,最大值和最小值之间相差也较大。

  • 本文选择双向固定效应模型进行显著性检验,表 2报告了数字金融水平影响企业ESG表现的基准估计结果。模型(1)中在不加入控制变量的情况下,数字金融水平对企业ESG表现的回归系数在5%的显著性水平上为正值,表明数字金融水平显著促进了企业ESG表现。模型(2)和(3)中分别加入了控制变量和中介变量,数字金融水平促进企业ESG表现的影响也得到显著性检验,证实了研究假设1。

    数字金融能够降低传统金融存在的信息不对称水平,缓解融资约束,企业可通过网络搜寻精准获得最优金融服务,从而为企业发展提供相对稳定的资金支持。同时,数字金融获得资金支持,有助于扩大企业研发投入力度,提高其科技创新水平,从而改善企业经营状况。经济效益的提高、企业价值的提升,不仅能提高企业的形象与品牌,还能促使企业愿意承担更多的社会责任,从而有利于提高企业在ESG方面的投入和表现。

  • 以数字手段为依托的数字金融是企业数字化转型的重要驱动力量,数字金融能够降低信息不对称,扩大金融资源的配置范围,改善企业结构组织,从而推动企业数字化转型。而企业数字化转型不仅有助于提升企业经济效益,还能促使企业注重履行环境、社会责任,提高公司治理水平等非经济指标。鉴于此,本文利用中介效应模型进一步分析数字金融如何影响企业ESG表现。

    根据Bootstrap法检验系数乘积在95%的置信区间不包括0,数字金融和企业ESG表现之间存在中介效应。表 3表明了企业数字化转型在数字金融影响企业ESG表现的中介效应。从表中可以看出,α1在10%的水平上显著为正,表明数字金融水平影响企业ESG表现总效应显著;β1在1%的水平上显著为正,表明数字金融水平能在一定程度上促进企业数字化转型;γ2在1%的水平上显著为正,意味着数字金融水平影响企业ESG表现间接效应显著;γ1在10%的水平上显著为正,意味着数字金融水平影响企业ESG表现的直接效应显著。同时,系数乘积β1×γ2γ1符号一致,均为正。结果表明,企业数字化转型是数字金融水平影响企业ESG表现的部分中介变量。由此可见,数字金融水平能够缓解融资约束,提供技术引导,从而激发企业数字化转型,进而提升企业ESG表现证实了研究假设3。

  • 我国各区域数字金融水平、企业ESG表现和发展阶段都存在明显的异质性特点,数字金融水平对企业ESG表现的影响也可能存在着明显的区域异质性。因此,本文将各地级市所属地区划分为东中西部进行回归分析,结果如表 4所示。

    表 4结果显示,数字金融发展水平显著促进东部和中部地区企业的ESG表现,但对西部地区企业的影响并不明显。一方面,东部和中部地区的数字基础设施和金融资源禀赋领先于西部地区,数字金融的服务能力相对较强。另一方面,东部和中部地区由于市场化进程较早,具备相对完善的要素市场和良好的竞争环境,有利于减少约束,而西部地区因市场机制不完善及要素流动障碍等一系列制约,数字金融对企业ESG的促进作用尚未得到发挥。结论表明,数字金融对企业数字化转型的促进作用在经济、金融发达的东部和中部地区更为明显。在现阶段供给侧结构性改革中,应统筹推进欠发达地区的数字基础设施建设并完善相关的市场竞争机制,从而缩小“数字鸿沟”,实现地区的均衡发展。另外,企业数字化转型显著促进东中西部地区企业的ESG表现。

  • 按企业的所有权性质划分样本,本文对国有、非国有企业进行分组回归,结果如表 5所示。

    无论是国有企业还是非国有企业,数字金融均显著提高企业ESG表现,但对国有企业的推动作用更强。究其原因可能是相较于非国有企业,国有企业在加强环境保护与治理、社会责任的承担、公司内部结构管理、贪污受贿与财务欺诈治理等方面的主观意愿会更加强烈。与此同时,国有企业作为社会主义市场经济的第一主体,具有引领与导向作用,也会更加关注自身的社会责任与企业形象。受到数字金融发展的影响,企业拓宽了融资渠道与融资方式,降低了融资成本,提升了资金信贷的可得性,国有企业会更愿意将这些资金资源分配到承担环境与社会责任、改善内部治理结构、提升企业形象这些领域。此外,国有企业不仅具有较为充足的物力、财力和人力资源,有着更强的ESG实践能力,而且国有企业作为贯彻执行国家重点战略方针的主力军,需要主动担负起国家和社会所赋予的使命,响应政府号召。由此可见,数字金融对国有企业ESG表现显示出更好的促进作用。

  • 在数字金融水平影响企业ESG表现的基准估计结果中,可能存在内生性问题。为了克服内生性问题,选取各地级市到杭州的球面距离和1984年各城市每百万人邮局数量作为工具变量,各地级市到杭州的球面距离和每百万人邮局数量并不直接影响企业ESG表现,只能通过影响数字金融水平进而影响企业ESG表现。理论上,这两组工具变量的选择基本满足排他约束原则,是较为合理的,工具变量的加入在一定程度上处理了内生性,结果如表 6所示。

    表 6结果表明,Anderson canon corr.LM检验在1%的显著性水平下拒绝识别不足的原假设,Cragg-Donald Wald F检验的统计量大于Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值19.93,拒绝弱工具变量的原假设。Sargan检验的p值大于0.1,选取的工具变量均为外生变量,说明模型工具变量的使用是有效的。由此可见,数字金融对企业ESG表现具有显著正向影响,与基准回归结果一致,证实了结果的可靠性。

  • 为进一步检验结果的稳健性,采用替换解释变量的做法,将数字金融水平替换成覆盖广度、使用深度和数字化程度,如表 7结果显示,覆盖广度、使用深度对企业ESG表现的影响在1%的水平上显著为正,数字化程度并不显著。可能原因是数字金融覆盖面和使用量的扩大显著缓解融资约束,破解了金融服务不均等难题,能让更多企业分享经济红利。而数字化程度主要衡量数字化应用情况,与企业ESG表现之间的关联性并不明显。综上来看,替换核心解释变量大体与基准回归结果一致,进一步证明了本文结果的稳健性。

  • 上述实证分析中并未采用平衡面板数据,剔除年份不足的企业后,再次进行检验,回归结果如表 8所示,数字金融水平和企业数字化转型显著促进了企业ESG表现,与前文基准回归结果一致,结果仍然稳健。

  • 本文选取2011—2021年沪深A股上市公司作为研究样本,基于华证ESG评级体系公布的ESG表现数据,以及北京大学公布的数字金融指数,实证检验了数字金融、数字化转型与企业ESG表现之间的关系。研究发现:(1)数字金融发展有助于提高企业ESG表现,采用工具变量法、替换核心解释变量、平衡面板数据重新回归后,结论仍然成立;(2)机制研究发现,数字化转型是数字金融影响企业ESG表现的中介变量,数字金融能够促进企业数字化转型,进而提升企业ESG表现;(3)异质性分析表明,数字金融发展能够显著促进东部和中部地区企业的ESG表现,但对西部地区企业的影响并不明显。无论国有企业还是非国有企业,数字金融均能显著提高企业ESG表现,但对国有企业的推动作用更强。

    基于以上研究结论,得到如下政策启示。

    深化数字金融,激活企业活力。完善各地区,尤其是西部地区的大数据、云计算、区块链等数字基础设施建设,夯实数字金融发展基础,为数据生产要素的开发和利用提供有力支撑,同时,也为企业发展所需提供精准、稳定、普惠的金融服务,使得更多企业获得ESG建设资金,助推企业绿色可持续发展。

    依托数字金融,加快企业数字化转型升级。企业抓住数字经济发展趋势和机遇,尽可能将数字技术融入到企业生产经营和项目管理中,充分利用数字金融优势,提高科技创新能力,促进企业数字化转型升级。另外,政府和监管部门应出台并完善企业数字化转型的政策法规和激励政策,引导企业转变发展理念、方式和目标等,从而推进企业数字化转型的深化改革。

    充分发挥数字金融、数字化转型在提高企业ESG表现中的作用。加速推进上市公司ESG信息披露制度建设,完善ESG表现评价体系,建立信息披露平台,提高企业履行社会责任的意愿和能力。并且将数字战略融入到环境、责任和社会治理中,通过数字手段提高资源配置效率,积极发挥数字金融在节能减排、废物处理、资源集约利用等方面的作用,履行社会责任,提升公司治理水平,从而提高企业ESG表现。通过数字技术、科技创新提高节能减排效果,建立企业履行社会责任的数字化平台,方便利益各方监督和查询履责情况;从培育数字化领导力、数字化人才、数字化管理等方面提升企业治理水平。

参考文献 (33)

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