科技和产业

因素	指标	测度方法	权重
新质劳动者	研发人员占比	研发人员数量/员工总数	7
高管海外背景	高管团队是否有海外背景	2
人力资源效率	主营业务收入/员工总数	2
新质劳动资料	研发折旧摊销占比	研发费用-折旧摊销/营业收入	33
数字化转型程度	根据数字化相关指标在报告中出现的频次	6
研发直接投入占比	研发费用-直接投入/营业收入	37
新质劳动对象	固定资产使用程度	固定资产总额/员工人数	12
制造费用占比	(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备-购买商品接受劳务支付的现金-支付给职工以及为职工支付的工资)/(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备)	1
新质生产力	100

因素	指标	测度方法	权重
新质劳动者	研发人员占比	研发人员数量/员工总数	7
高管海外背景	高管团队是否有海外背景	2
人力资源效率	主营业务收入/员工总数	2
新质劳动资料	研发折旧摊销占比	研发费用-折旧摊销/营业收入	33
数字化转型程度	根据数字化相关指标在报告中出现的频次	6
研发直接投入占比	研发费用-直接投入/营业收入	37
新质劳动对象	固定资产使用程度	固定资产总额/员工人数	12
制造费用占比	(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备-购买商品接受劳务支付的现金-支付给职工以及为职工支付的工资)/(经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备)	1
新质生产力	100

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	新质生产力	Npro	采用熵值法衡量构建指标体系
解释变量	ESG实践	ESG	环境、社会与治理总得分
中介变量	融资约束	KZ	KZ指数
Interest	财务费用/总负债
企业风险	Z-score	Z-score值
O-score	O-score值
外部监督	Report	研报关注度
Analyst	分析师关注度
控制变量	资产负债率	Lev	负债总额/资产总额
企业规模	Size	资产总额的自然对数值
市净率	PB	每股股价/每股净资产
董事会独立性	Indep	独立董事数量与董事规模之比
成长能力	Growth	年末营业收入增长额/年初营业收入总额
双职合一	Dual	董事长与总经理是否为同一人;是=1否=1
企业性质	SOE	国有控股企业=1,非国有企业=0
公司年龄	FirmAge	会计年度减去企业成立年份加1取自然对数
股权集中度	CSR	第一大股东持股比例
经营活动现金流	CF	经营活动产生的现金流量净额/总资产

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	新质生产力	Npro	采用熵值法衡量构建指标体系
解释变量	ESG实践	ESG	环境、社会与治理总得分
中介变量	融资约束	KZ	KZ指数
Interest	财务费用/总负债
企业风险	Z-score	Z-score值
O-score	O-score值
外部监督	Report	研报关注度
Analyst	分析师关注度
控制变量	资产负债率	Lev	负债总额/资产总额
企业规模	Size	资产总额的自然对数值
市净率	PB	每股股价/每股净资产
董事会独立性	Indep	独立董事数量与董事规模之比
成长能力	Growth	年末营业收入增长额/年初营业收入总额
双职合一	Dual	董事长与总经理是否为同一人;是=1否=1
企业性质	SOE	国有控股企业=1,非国有企业=0
公司年龄	FirmAge	会计年度减去企业成立年份加1取自然对数
股权集中度	CSR	第一大股东持股比例
经营活动现金流	CF	经营活动产生的现金流量净额/总资产

变量	样本数	平均值	标准差	最小值	中位数	最大值
Npro	37 243	14.423	11.976	0.060	23.295	37.436
ESG	37 243	4.095	0.922	1.000	4.000	8.000
Lev	37 243	0.422	0.210	0.051	0.413	0.929
Size	37 243	22.157	1.302	19.740	21.960	26.210
PB	37 243	3.647	3.266	0.474	2.706	21.782
Indep	37 243	37.560	5.307	33.330	36.360	57.140
Growth	37 243	0.174	0.421	-0.564	0.108	2.724
Dual	37 243	0.285	0.451	0.000	0.000	1.000
SOE	37 243	0.368	0.482	0.000	0.000	1.000
FirmAge	37 243	2.894	0.345	1.792	2.944	3.526
CRS	37 243	34.666	14.774	9.190	32.408	74.658
CF	37 243	0.047	0.070	-0.165	0.047	0.249

变量	样本数	平均值	标准差	最小值	中位数	最大值
Npro	37 243	14.423	11.976	0.060	23.295	37.436
ESG	37 243	4.095	0.922	1.000	4.000	8.000
Lev	37 243	0.422	0.210	0.051	0.413	0.929
Size	37 243	22.157	1.302	19.740	21.960	26.210
PB	37 243	3.647	3.266	0.474	2.706	21.782
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Growth	37 243	0.174	0.421	-0.564	0.108	2.724
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FirmAge	37 243	2.894	0.345	1.792	2.944	3.526
CRS	37 243	34.666	14.774	9.190	32.408	74.658
CF	37 243	0.047	0.070	-0.165	0.047	0.249

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
ESG	1.210^***	0.906^***	0.704^***	0.312^***
	(18.138)	(13.462)	(10.247)	(4.435)
Lev			-6.247^***	-4.385^***
			(-17.537)	(-11.602)
Size			2.275^***	2.333^***
			(37.905)	(35.964)
PB			0.319^***	0.227^***
			(15.717)	(10.784)
Indep			-0.010	-0.038^***
			(-0.839)	(-3.317)
Growth			-0.079	-0.045
			(-0.549)	(-0.314)
Dual			0.401^**	0.069
			(2.811)	(0.490)
SOE			-4.141^***	-3.225^***
			(-28.852)	(-20.904)
FirmAge			-0.795^***	-1.553^***
			(-4.400)	(-7.460)
CRS			-0.049^***	-0.026^***
			(-11.348)	(-5.937)
CF			-4.735^***	-1.363
			(-5.340)	(-1.522)
常数项	9.466^***	3.280^***	-31.397^***	-34.306^***
	(33.721)	(3.594)	(-23.527)	(-20.652)
Year	No	Yes	No	Yes
Industry	No	Yes	No	Yes
样本数	37 243	37 243	37 243	37 243
adj.R²	0.009	0.071	0.064	0.111

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
ESG	1.210^***	0.906^***	0.704^***	0.312^***
	(18.138)	(13.462)	(10.247)	(4.435)
Lev			-6.247^***	-4.385^***
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Size			2.275^***	2.333^***
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Indep			-0.010	-0.038^***
			(-0.839)	(-3.317)
Growth			-0.079	-0.045
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Dual			0.401^**	0.069
			(2.811)	(0.490)
SOE			-4.141^***	-3.225^***
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FirmAge			-0.795^***	-1.553^***
			(-4.400)	(-7.460)
CRS			-0.049^***	-0.026^***
			(-11.348)	(-5.937)
CF			-4.735^***	-1.363
			(-5.340)	(-1.522)
常数项	9.466^***	3.280^***	-31.397^***	-34.306^***
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样本数	37 243	37 243	37 243	37 243
adj.R²	0.009	0.071	0.064	0.111

变量	替换解释变量	替换被解释变量	更换区间
W_ESG	1.200^***
	(10.572)
S_ESG		0.806^***
		(6.021)
ESG			0.045^***	0.020^***	0.206^**
			(13.616)	(5.984)	(2.594)
常数项	-32.361^***	-23.463^***	-5.922^***	-3.814^***	-35.857^***
	(-13.299)	(-6.244)	(-73.555)	(-44.396)	(-17.489)
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Industry	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本数	18 098	8 541	36 726	36 726	24 946
adj.R²	0.114	0.133	0.753	0.686	0.114

变量	替换解释变量	替换被解释变量	更换区间
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常数项	-32.361^***	-23.463^***	-5.922^***	-3.814^***	-35.857^***
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控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
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变量	(1)	(2)	(3)	(4)
滞后1期	0.430^***
	(0.006)
滞后2期	0.157^***
	(0.006)
ESG均值			0.922^***
			(0.006)
ESG		0.744^***		0.644^***
		(0.151)		(0.119)
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
Industry	Yes	Yes	Yes	Yes
1阶段F值	4 312^***	26 169^***
样本数	26 963	26 963	37 243	37 243
adj.R²	0.432	0.118	0.467	0.113

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
滞后1期	0.430^***
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滞后2期	0.157^***
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ESG均值			0.922^***
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控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes
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变量	融资约束	企业风险	外部监督
ESG	-0.161^***	-0.001^***	0.025^***	-0.069^***	2.625^***	0.100^***
	(-19.331)	(-4.871)	(7.855)	(-9.877)	(24.811)	(18.519)
常数项	3.651^***	0.010^*	1.581^***	0.220	-228.278^***	-8.320^***
	(17.579)	(2.422)	(19.266)	(1.271)	(-73.523)	(-62.072)
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Industry	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本数	33 728	37 243	36 782	32 456	37 243	25 646
adj.R²	0.731	0.326	0.741	0.806	0.396	0.366

变量	融资约束	企业风险	外部监督
ESG	-0.161^***	-0.001^***	0.025^***	-0.069^***	2.625^***	0.100^***
	(-19.331)	(-4.871)	(7.855)	(-9.877)	(24.811)	(18.519)
常数项	3.651^***	0.010^*	1.581^***	0.220	-228.278^***	-8.320^***
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控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
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变量	(1)	(2)
Npro	0.000 4^***	0.002 0^***
	(6.909)	(6.211)
常数项	-34.306 0^***	-31.397 0^***
	(-20.652)	(-23.527)
控制变量	Yes	Yes
Year	Yes	Yes
Industry	Yes	Yes
样本数	37 237	37 243
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变量	(1)	(2)
Npro	0.000 4^***	0.002 0^***
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Year	Yes	Yes
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样本数	37 237	37 243
adj.R²	0.483	0.632

ESG实践、新质生产力与企业价值

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科技和产业 | 企业应用 2025,25(3): 190-195

收起

科技和产业 | 企业应用 2025, 25(3): 190-195

ESG实践、新质生产力与企业价值

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周文

作者信息

青岛科技大学经济与管理学院, 山东青岛 266061

周文(1994—),女,山东青岛人,硕士研究生,研究方向为企业社会责任。

ESG Practice, New Quality Productive Forces and Enterprise Value

Wen ZHOU

Affiliations

School of Economics and Management, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, Shandong, China

出版时间: 2025-02-10

文章导航

摘要

收起

以2009—2022年国内A股上市公司为研究样本,探讨ESG(环境、社会和治理)实践与企业新质生产力之间的关系。研究发现:企业加强ESG实践能显著提升上市公司的新质生产力。机制检验结果表明,缓解融资约束、降低企业风险和增强外部监督能够增强ESG实践对新质生产力的促进作用。经济后果检验结果表明,提升新质生产力对市场价值和营业毛利率产生正面影响。

关键词

ESG(环境、社会和治理)实践 / 新质生产力 / 融资约束 / 企业风险 / 外部监督 / 企业价值

Abstract

收起

Taking A-share listed companies in China from 2009 to 2022 as a research sample, the relationship between ESG(environmental, social, and governance) practice and new quality productivity of enterprises was explored. It is found that strengthening ESG practice can significantly improve new quality productive forces of listed companies in China, and the conclusion is still valid after the robustness test. Enterprise ESG practice can help to improve new quality productive forces by alleviating financing constraints, reducing enterprise risks and enhancing external supervision. The results of the economic consequences test indicate that enhancing the new quality productivity of enterprises has a positive impact on market value and operating gross profit margin.

Key words

ESG(environmental, social, and governance) practice / new quality productive forces / financing constraints / enterprise risks / external supervision / enterprise value

引用本文

周文. ESG实践、新质生产力与企业价值. 科技和产业, 2025 , 25 (3) : 190 -195 .

Wen ZHOU. ESG Practice, New Quality Productive Forces and Enterprise Value[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (3) : 190 -195 .

正文

收起

大力发展新质生产力有助于节约资源、保护环境,加快构建绿色低碳循环经济发展模式,推动中国经济高质量发展。新质生产力“以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵,以全要素生产率大幅提升为核心标志”^[1]。将“加快发展新质生产力”列为政府工作十大任务之首^[2]。新质生产力提倡环境友好型生产方式与环境、社会和治理(environmental, social, and governance,ESG)可持续发展理念高度契合。本文的边际贡献包括:第一,聚焦融资约束、企业风险和外部监督在ESG实践对新质生产力的影响中发挥的中介效应,丰富了新质生产力的影响机制研究。第二,研究提升新质生产力对企业经营业绩和市场价值的促进作用,进一步拓展国内新质生产力的经济效果相应理论研究范畴。

1 理论分析与研究假设

收起

1.1 ESG实践对新质生产力的影响

环境方面,ESG实践推动生产方式绿色转型。ESG实践能增强企业管理者环境意识,加大企业研发投入,从而增加绿色发明专利和绿色实用新型专利数量产出,促进绿色创新,提升企业全要素生产率。社会责任方面,企业ESG实践通过履行社会责任获取优质资源。企业ESG实践通过向管理者、股东、员工和客户等利益相关者传递环境和社会友好的积极信号,满足利益相关各方诉求,促进利益相关者参与企业价值创造。通过利益相关者的支持积累独特的资源,让优质生产要素向新质生产力发展方向流动,实现资源优化配置和生产效率最大化。公司治理方面,企业践行ESG理念吸引优秀人才加入。ESG实践下企业战略管理会更加注重以人为本,提供多样化的工作环境,创造稳定的就业机会。生产技术的提高需要高水平人力资源作为保障,创新型人才可以帮助企业提高科技创新能力,实现生产要素优化配置;熟练掌握新质生产资料的应用型人才可以帮助企业提升运营水平,提高行业竞争优势。因此,重视ESG实践是企业提升新质生产力的关键因素。基于以上分析,提出如下假设。

H1:企业加强ESG实践可以显著促进新质生产力水平的提升。

1.2 ESG实践通过融资约束对新质生产力产生影响

ESG实践能缓解企业融资约束。ESG实践可以增加企业债务融资机会,降低企业债务融资成本,提高上市公司发行绿色债券的倾向。ESG信息披露得分高可以减少债券发行人与投资者之间的信息不对称,增强债权人对企业发展前景的信心,显著降低公司债券风险价值。企业良好的ESG实践可以增强股东投资意愿,降低企业边际股权融资成本,增强资本市场对企业的信心。因此,企业加强ESG实践能帮助企业缓解融资约束,降低企业融资成本,拓宽企业融资渠道,提高企业融资效率。

融资约束缓解会促进新质生产力的提升。新质生产力的提升依靠技术创新,融资约束缓解保障企业有足够现金流保障研发投入,促进技术升级和企业创新发展。企业有充裕资金可以进一步提供更好的员工权益,吸引更多优秀高素质人才,提高员工忠诚度和工作效率,企业拥有高素质人才资源才能更好保障企业适应新质生产力的发展需求,推动新质生产力进步。基于以上分析,提出如下假设。

H2:ESG实践可以通过缓解融资约束提升新质生产力。

1.3 ESG实践通过企业风险对新质生产力产生影响

ESG实践能降低企业风险,疏解企业财务困境。企业ESG实践能增加外部投资者信任,减少运营成本,降低经营风险和债务违约风险。同时,企业ESG实践可以有助于风险控制,降低信息不对称,缓解股价崩盘风险,减少大股东代理问题,降低财务风险。因此,企业将ESG实践纳入自身发展战略,通过承担环境保护和社会责任,减少企业发展的不确定性,提高企业的抗风险能力。

企业风险承担能力增强有助于企业新质生产力的提升。企业在治理结构中整合环境、社会和治理因素,可以加强质量管理和风险防范意识,减少企业潜在风险,适应新质生产力的发展需求。当企业面临财务困境时,风险承担能力强,可以更快响应市场变化,激发劳动、知识和技术资本的生产要素活力,优化要素有效配置,提升新质企业生产力。企业风险承担能力增强,有助于营造更加稳定、可预测的经营环境,为新质生产力提升创造有利条件。基于以上分析,提出如下假设。

H3:ESG实践可以通过降低企业风险提升新质生产力。

1.4 ESG实践通过外部监督对新质生产力产生影响

企业加强ESG实践有助于强化外部监督。在社交媒体关注日益增加的压力下,企业积极向外界提供更多有关公司环境、社会责任和公司治理的特征信息,接受公众外部监督,能弥补企业内部治理的不足。作为资本市场的重要信息传递者,分析师能从多个层面对公司在环境、社会和治理责任方面的履行情况进行深入评估,向用户提供有效及时的信息,分析师专业信息解读和持续跟踪能起到外部监督的作用。

外部监督会助力实现企业新质生产力的提升。当企业因ESG实践而受到外部关注时,其品牌形象和知名度得到提升,可增强消费者认同感和忠诚度,吸引更多合作伙伴和客户,扩大企业市场份额和影响力。外部机构通过识别ESG实践潜在风险,可帮助企业更好了解内外部环境,提高内部运营管理质量。外部监督鼓励企业绿色低碳发展,使企业决策更加符合长期战略目标要求,进而为企业新质生产力进行赋能。基于以上分析,提出如下假设。

H4:ESG实践可以通过加强外部监督提升新质生产力。

2 研究设计

收起

2.1 样本选取与数据来源

选择2009—2022年A股上市公司作为研究样本。为保证研究结果的科学性和准确性,对样本做如下处理:①剔除金融行业样本;②剔除ST及^*ST公司样本;③剔除相关变量数据缺失的公司样本。此外,为消除极端值的影响,对变量采取上下1%缩尾处理。ESG数据和企业研发费用来源于Wind数据库,其他数据来源于CSMAR数据库。

2.2 变量定义

2.2.1 被解释变量:企业新质生产力(Npro)

鉴于新质生产力体现为劳动者、劳动资料、劳动对象的更新换代、优化组合以及在科技革命背景下产生的质变,基于生产力三要素理论与新质生产力内涵,借鉴宋佳等^[3]的做法,利用熵值法构建企业新质生产力评价指标(表1)。

2.2.2 解释变量:企业ESG实践(ESG)

采用华证ESG评级作为本文核心解释变量。借鉴王波和杨茂佳^[4]的方法,采用赋值法将评级结果C~AAA分别赋值1~9。

2.2.3 中介变量

(1)融资约束。选取KZ指数(KZ)和企业财务费用/总负债(Interest)作为验证融资约束渠道的中介变量。

(2)企业风险。选取Z-score和O-score作为验证企业风险中介机制的变量。

(3)外部监督。借鉴庞家任等^[5]的观点,选取研报关注度(Report)和分析师关注度(Analyst)作为验证外部监督渠道的机制变量。研报关注度根据一年内对公司进行深度跟踪和分析的研究报告数量加1进行衡量。分析师关注度根据分析师团队数量加1取对数进行衡量。

2.2.4 控制变量

控制变量包括资产负债率(Lev)、企业规模(Size)、企业成长性(Growth)等。同时对行业(Industry)和年份(Year)进行控制,避免跨行业和随时间推移出现的常见内生性问题。变量定义见表2。

2.3 模型构建

为研究ESG实践对企业新质生产力的影响,构建基准回归模型(1):

(1)

$\mathit{N}\mathit{p}\mathit{r}\mathit{o}={\mathit{\beta }}_{0}+{\mathit{\beta }}_{1}\mathit{E}\mathit{S}{\mathit{G}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\beta }}_{\mathit{j}}\mathit{C}\mathit{o}\mathit{n}\mathit{t}\mathit{r}\mathit{o}\mathit{l}{\mathit{s}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{Y}\mathit{e}\mathit{a}{\mathit{r}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{I}\mathit{n}\mathit{d}\mathit{u}\mathit{s}\mathit{t}\mathit{r}{\mathit{y}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\epsilon }}_{\mathit{i}\mathit{t}}$

式中:i为企业;t为年份;Controls为控制变量;ε_it为扰动项。

为检验研究假设H2~H4,根据江艇^[6]对传导机制研究的建议,构建机制检验模型(2):

(2)

$\mathit{M}\mathit{V}={\mathit{\beta }}_{0}+{\mathit{\beta }}_{1}\mathit{E}\mathit{S}{\mathit{G}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\beta }}_{\mathit{j}}\mathit{C}\mathit{o}\mathit{n}\mathit{t}\mathit{r}\mathit{o}\mathit{l}{\mathit{s}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{Y}\mathit{e}\mathit{a}{\mathit{r}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{I}\mathit{n}\mathit{d}\mathit{u}\mathit{s}\mathit{t}\mathit{r}{\mathit{y}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\epsilon }}_{\mathit{i}\mathit{t}}$

式中:MV为中介变量,分别代表融资约束、企业风险和外部监督。

3 实证分析

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3.1 变量描述性统计

由表3可知,被解释变量新质生产力(Npro)平均值为14.423,标准差为11.976,最大值与最小值之间有明显差异,说明样本企业间新质生产力数值差异较大。ESG实践(ESG)平均值为4.095,说明企业ESG评级大多集中介于B~BB。ESG实践(ESG)最大值为8.000,最小值为1.000,说明不同企业间ESG实践水平存在较大差异。上述统计结果表明本文所选样本具有一定的代表性。

3.2 基准回归分析

表4为基准回归结果,列(1)仅包含被解释变量(Npro)和解释变量(ESG),列(2)在列(1)基础上加入行业固定效应和年份固定效应,列(3)在列(1)基础上加入控制变量,列(4)在加入控制变量基础上对行业固定效应和年份固定效应进行控制。从回归结果可见,无论是否加入控制变量,及是否控制行业和年份固定效应,以上4种情况下ESG系数均在1%水平显著为正,说明企业加强ESG实践对新质生产力具有直接驱动作用,即假设H1成立。

3.3 稳健性检验

3.3.1 替换解释变量

华证ESG评级虽然覆盖面广、更新频率快,但存在依赖非财务数据的局限性。因此,在稳健性检验中将解释变量分别替换为Wind数据库ESG综合得分数据(W_ESG)和商道融绿ESG评级数据(S_ESG)。表5列(1)和列(2)结果显示,两组ESG回归系数分别为1.200和0.806,并且都在1%水平显著为正,即ESG实践对企业新质生产力有正向促进作用,假设H1得到验证。

3.3.2 替换被解释变量

新质生产力是以全要素生产率大幅提升为核心标志,因此采用全要素生产率替换被解释变量,重新构建模型(1)。现有文献常用能避免同时性偏差和样本选择偏差问题的LP(Levinsohn-Petrin)法和OP(Olley-Pakes)法测算全要素生产率,故选用这两种方法分别进行稳健性检验。根据表5列(3)和列(4)的回归结果,当运用LP法(TFP_LP)和OP法(TFP_OP)衡量全要素生产率时,ESG回归系数均在1%水平显著为正,这说明替换被解释变量后,企业ESG实践能助力新质生产力提升的结论依然保持不变。

3.3.3 调整样本区间

为减少研究结果的不确定性,将样本区间缩短为2009—2019年。从表5列(5)的回归结果看,ESG系数在5%置信水平上显著为正,这表明在剔除疫情影响年份后,ESG实践依然能促进企业新质生产力的提升,假设H1再一次得到验证。

3.3.4 内生性检验

参考宋佳等^[3]的做法,选用工具变量法进行内生性检验。一是考虑变量的时间滞后效应,分别选取解释变量滞后1期和2期作为工具变量进行内生性检验。二是根据同地区同行业ESG均值作为工具变量。从表6列(1)和列(3)一阶段回归结果看,以上3种工具变量在1%水平显著为正,一阶段F值均远大于10,通过了弱工具变量检验,证明该工具变量的选取是合适的。从表6列(2)和列(4)二阶段回归结果看,ESG在1%水平均显著为正,表明ESG实践与企业新质生产力之间的正相关性依然显著存在,假设H1具有较高稳健性。

4 影响机制分析

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4.1 融资约束机制

融资约束机制检验结果见表7列(1)和列(2),被解释变量分别用KZ指数、财务费用与总负债之比代表,ESG回归系数均在1%水平上显著为负,说明企业加强ESG实践可以向市场发出信号,吸引更多债权人和投资者关注,获取更多资金支持,整合现有资源推动公司加大研发力度,助力实现企业新质生产力的提升,即假设H2成立。

4.2 企业风险机制

企业风险机制检验结果见表7列(3)和列(4),当中介变量为Z-score时,ESG回归系数为正;当中介变量为O-score时,ESG回归系数为负,但两组均在1%水平显著,即企业ESG实践能缓解企业财务困境,降低企业风险。ESG实践可给企业带来外部信任和运营成本优势,使企业具有更高风险承担能力和财务稳定性,能以比同行更低的风险获取更多收益,进而增强企业的市场竞争能力,为企业提供更好的营运环境,为新质生产力的提升创造有利条件,即假设H3成立。

4.3 外部监督机制

外部监督机制检验结果见表7列(5)和列(6),ESG回归系数均为正且在1%水平上显著,说明加强ESG实践能够提升外部监督。来自企业外部的监督通过引导和规范企业微观行为督促企业关注自身声誉,提高公司治理水平和信息披露透明度,避免企业管理层短视投资行为,为公司战略决策提供参考价值,有助于实现新质生产力的提升,即假设H4成立。

5 经济后果检验

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前文的实证结果证明企业ESG实践能够促进新质生产力的提升。企业新质生产力的提升对促进企业经济增长方式的转变具有重要作用,这种转变会对企业的经营业绩和市场价值产生影响。本文用样本企业的营业毛利率(OM)衡量经营业绩,托宾Q值(TobinQ)衡量市场价值,补充检验新质生产力对企业经济增长方式转变的影响,构建模型(3)和模型(4):

(3)

$\mathit{O}\mathit{M}={\mathit{\beta }}_{0}+{\mathit{\beta }}_{1}\mathit{N}\mathit{p}\mathit{r}{\mathit{o}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\beta }}_{\mathit{j}}\mathit{C}\mathit{o}\mathit{n}\mathit{t}\mathit{r}\mathit{o}\mathit{l}{\mathit{s}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{Y}\mathit{e}\mathit{a}{\mathit{r}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{I}\mathit{n}\mathit{d}\mathit{u}\mathit{s}\mathit{t}\mathit{r}{\mathit{y}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\epsilon }}_{\mathit{i}\mathit{t}}$

(4)

$\mathit{T}\mathit{o}\mathit{b}\mathit{i}\mathit{n}\mathit{Q}={\mathit{\beta }}_{0}+{\mathit{\beta }}_{1}\mathit{N}\mathit{p}\mathit{r}{\mathit{o}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\beta }}_{\mathit{j}}\mathit{C}\mathit{o}\mathit{n}\mathit{t}\mathit{r}\mathit{o}\mathit{l}{\mathit{s}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{Y}\mathit{e}\mathit{a}{\mathit{r}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+\sum \mathit{I}\mathit{n}\mathit{d}\mathit{u}\mathit{s}\mathit{t}\mathit{r}{\mathit{y}}_{\mathit{i}\mathit{t}}+{\mathit{\epsilon }}_{\mathit{i}\mathit{t}}$

回归结果见表8,第(1)列和第(2)列企业新质生产力(Npro)的回归系数均在1%水平上显著为正,表明新质生产力对企业的经营业绩和市场价值都产生了正向影响。通过优化生产流程、提高设备利用率和整合资源配置等途径,新质生产力的提升可以促进企业生产效率和生产质量提高,生产成本降低,营业毛利率提高,以更具竞争力的价格提供产品,吸引更多消费者,实现更高的市场价值。

6 结论与建议

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中国经济从高速发展转向高质量发展,可持续发展理念已全面融入社会经济发展新阶段。ESG实践与新质生产力、企业价值相辅相成,是推动中国经济实现绿色低碳发展的关键力量,研究企业ESG实践、新质生产力与企业价值之间的关系对推动国内ESG体系建设与社会经济发展具有重要意义。以2009—2022年A股上市公司为样本,实证检验了ESG实践、新质生产力与企业价值之间的关系。研究结果表明,企业加强ESG实践可以显著促进新质生产力水平的提升,并通过缓解融资约束、降低企业风险和增强外部监督对新质生产力产生积极影响。经济后果显示,企业新质生产力的提升对营业毛利率和市场价值的改善均产生显著的正面影响。

基于此,提出如下建议:①企业应以ESG实践为抓手,加强发展能力建设,吸引社会资本流入,通过技术创新应对市场环境变化,提高企业竞争力和可持续发展能力,促进企业新质生产力的进步。②政府部门应提供各种税费减免优惠政策,创造健康良性的市场环境,并对上市公司进行ESG能力建设指导,激励企业进行ESG实践,促进中国特色ESG体系尽快完善。推动新质生产力发展,并进一步提高企业价值,实现企业经济效益和环境效应的双赢效果,有助于实现国内绿色低碳经济的发展。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

[1]

习近平主持召开新时代推动东北全面振兴座谈会强调牢牢把握东北的重要使命奋力谱写东北全面振兴新篇章[N]. 人民日报, 2023-09-10(001).

[2]

政府工作报告[N]. 人民日报, 2023-03-15(001).

[3]

宋佳, 张金昌, 潘艺. ESG发展对企业新质生产力影响的研究: 来自中国A股上市企业的经验证据[J]. 当代经济管理, 2024, 46(6): 1-11.

[4]

王波, 杨茂佳. ESG表现对企业价值的影响机制研究: 来自我国A股上市公司的经验证据[J]. 软科学, 2022, 36(6): 78-84.

[5]

庞家任, 陈大鹏, 王玮. 融资融券制度与企业投资行为: 基于“外部治理”和“信息学习”渠道的分析[J]. 投资研究, 2019, 38(4): 4-29.

[6]

江艇. 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J]. 中国工业经济, 2022(5): 100-120.

2025年第25卷第3期

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接收时间：2024-08-27
首发时间：2025-07-21
出版时间：2025-02-10

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收稿日期：2024-08-27

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青岛科技大学经济与管理学院, 山东青岛 266061

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

变量	替换解释变量		替换被解释变量		更换区间
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	Npro	Npro	TFP_LP	TFP_OP	Npro
W_ESG	1.200^***
	(10.572)
S_ESG		0.806^***
		(6.021)
ESG			0.045^***	0.020^***	0.206^**
			(13.616)	(5.984)	(2.594)
常数项	-32.361^***	-23.463^***	-5.922^***	-3.814^***	-35.857^***
	(-13.299)	(-6.244)	(-73.555)	(-44.396)	(-17.489)
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Industry	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本数	18 098	8 541	36 726	36 726	24 946
adj.R²	0.114	0.133	0.753	0.686	0.114

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	1阶段	2阶段	1阶段	2阶段
	ESG	Npro	ESG	Npro
滞后1期	0.430^***
	(0.006)
滞后2期	0.157^***
	(0.006)
ESG均值			0.922^***
			(0.006)
ESG		0.744^***		0.644^***
		(0.151)		(0.119)
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
Industry	Yes	Yes	Yes	Yes
1阶段F值	4 312^***		26 169^***
样本数	26 963	26 963	37 243	37 243
adj.R²	0.432	0.118	0.467	0.113

变量	(1)	(2)
变量	OM	TobinQ
Npro	0.000 4^***	0.002 0^***
	(6.909)	(6.211)
常数项	-34.306 0^***	-31.397 0^***
	(-20.652)	(-23.527)
控制变量	Yes	Yes
Year	Yes	Yes
Industry	Yes	Yes
样本数	37 237	37 243
adj.R²	0.483	0.632