石绍琴

（山东科技大学财经学院，山东 泰安  276000）

摘要：以2011—2023年沪深A股上市公司为研究对象，考察了金融科技发展水平对企业ESG表现的影响。结果显示，金融科技可以提高企业的ESG表现，且这一结论在经过稳健性检验后依然成立。机制检验表明，融资效率是重要的中介路径，即金融科技通过提升企业的融资效率，进一步改善企业ESG表现。异质性分析表明，金融科技对ESG表现的提升作用在大企业、国有企业和成熟期企业中更为显著。研究结论证实了金融科技对企业ESG表现的促进作用，为理解金融科技如何赋能企业可持续发展提供了来自微观层面的经验证据。

关键词：金融科技；企业ESG表现；融资效率；可持续发展

一、引言

党的十八届五中全会首次提出“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，为我国可持续发展筑牢了思想基础。随后提出的“双碳”目标，将绿色发展理念具体变成了能源结构与碳排放的行动指南，而党的二十大报告更将“促进人与自然和谐共生”当作中国式现代化的本质要求，既深化了新发展理念的内涵，又在“双碳”目标基础上，勾勒出经济社会全面绿色转型的宏伟蓝图。这一过程中，企业作为微观经济主体，其环境（E）、社会（S）和治理（G）表现，已经逐渐成为衡量其是否契合国家绿色发展战略的关键标准。良好的企业ESG表现，既反映出企业积极改善环境、承担社会责任的结果，也是对公司治理观念的有效呈现[1]。

从现有研究来看，我国企业ESG发展仍面临信息披露不透明、监管效率低下、融资约束较强等诸多困境，这不仅制约了企业自身可持续发展，而且在一定程度上影响着我国经济社会发展全面绿色转型。为破解发展困局，2022年，国家发展改革委也明确提出要“探索开展投资项目ESG评价”，为企业ESG发展提供了重要的政策支撑。近年来，数字技术持续深化发展，ESG研究重心已逐步转向外部技术赋能。在此背景下，金融科技已从互联网金融主导的1.0阶段，过渡到金融内部要素与底层基础设施重组升级的2.0阶段[2]，依托前沿技术推动金融服务与场景深度融合，其对企业ESG表现的驱动作用也日益受到广泛关注。研究发现，我国企业ESG研究起步相对较晚。但近年来在政府引导和社会各界的关注下取得了快速发展。现有研究中，学者们大多从企业研发投入[3]、高质量审计[4]、治理结构和管理者动机[5]等内部视角，论证其对ESG表现的促进作用。部分研究虽关注金融科技与ESG的关系，但对“金融科技—融资效率—ESG表现”的微观传导路径缺乏清晰识别与严谨实证。

基于上述背景与研究现状，本文选取2011—2023年沪深A股上市公司作为研究样本，运用文本挖掘法构建企业层面金融科技发展指标，实证检验金融科技对企业ESG表现的影响及其作用机制，可能的边际贡献有三：一是从微观企业层面验证金融科技对ESG表现的赋能效应，丰富金融科技经济后果与ESG驱动因素两大领域的研究文献；二是清晰地揭示融资效率在二者之间的部分中介作用，为理解技术赋能向治理效能转化提供新的分析框架；三是通过多维异质性分析，识别不同特征企业的差异化赋能效果，为各类企业推进数字化转型与ESG治理协同发展提供经验证据。

二、理论分析与研究假说

（一）金融科技对企业ESG表现的直接影响

数字经济时代，金融科技作为先进生产力和创新力的重要载体，依托区块链、大数据、人工智能等新兴技术，不仅改变了传统金融服务模式，更重塑着企业ESG发展环境，通过三重路径直接提升企业ESG表现。其一，打破信息壁垒，传统模式下企业与利益相关者间的信息不对称严重制约着企业发展和ESG评估准确性，而区块链等技术可实现关键数据上链，凭借不可篡改、可追溯特性来保障信息透明安全，增强投资者的信任[6]。其二，优化投资结构，企业ESG转型属于高投入、高风险、长周期的系统性工程，智能投顾可借助人工智能与大数据技术，结合企业财务状况定制个性化投资组合，精准引导资金流向优质ESG项目，推动投资结构向可持续转型。其三，赋能动态监控，物联网与大数据深度融合，将企业ESG风险管控从“事后披露”转变为“实时干预”，通过实时数据采集、隐患预警覆盖企业全维度运营，提升治理效能。

假设H1：金融科技可以改善企业ESG表现。

（二）金融科技、融资效率与企业ESG表现

金融科技对企业ESG表现的影响，可通过企业融资效率来发挥中介作用。它可以通过以下三重路径提升融资效率，为ESG表现提升提供支撑。一是降低信息不对称，传统金融模式下金融机构难以全面掌握企业真实运营信息，易引发贷前逆向选择和贷后道德风险[7]。而金融机构可以依托人工智能、云计算提升信息处理能力，同时企业也可以借助区块链、大数据完善信息披露，缓解信息不对称问题。二是优化融资渠道，金融科技催生资产证券化等多元化融资模式，打破了物理网点限制，显著提高了融资可得性与效率。三是缓解信贷约束，针对企业抵押品不足的融资痛点，金融机构可以通过大数据挖掘企业软信息与数字足迹替代来传统抵押物，同时智能风控模型还可以精准识别融资动机，从而规避道德风险，进一步提升融资效率。

企业ESG实践普遍面临产能不足、成本偏高的问题，外部融资限制严重削弱了其ESG实践动力。而融资效率提升可为ESG建设提供资源与战略支撑。充足资金是ESG实践的重要保障，融资约束也会对企业运营、资金流动性与营运能力产生重大影响[8]。资金支持上，ESG转型作为投入大、周期长、回报慢的长期战略性投资，而管理层易倾向于短期回报项目[9]，融资效率提升能增加资金供给，缓解ESG项目资金压力。风险承担上，充足资金使企业有较强的韧性应对ESG转型的短期困难[10]，激励管理者关注长期ESG项目。激励机制上，优质ESG绩效有助于获得利益相关者的支持，提升企业财务绩效和市场价值[11]，吸引优质资本，使ESG项目由“成本负担”转变为“战略投资”，强化实践激励。综上分析，企业融资效率的提升能够提升企业ESG发展水平。

假设H2：金融科技通过提升企业融资效率进而提高企业ESG表现。

三、研究设计

（一）数据来源

本文选取了2011—2023年沪深A股上市企业作为研究对象，企业ESG评级和财务数据主要来自CSMAR数据库以及WIND数据库，金融科技相关数据通过分析企业年报文本获得。样本筛选遵循以下原则：一是排除金融类上市公司，二是剔除“ST”“*ST”的企业，三是去掉ESG信息或关键财务数据缺失的样本，排除资产负债率超100%的异常值。为了减少极端值干扰，对所有连续变量做上下1%缩尾处理，最终得到5047家公司13年间共38881个有效观测样本。

（二）变量选取与设计

1.被解释变量。本文选取企业ESG表现作为被解释变量，采用华证ESG评级指数衡量企业ESG表现。华证ESG评级共分为九个等级（从C到AAA），为了便于分析，本文将其依次转换为1—9分的数值序列，得分越高表示企业ESG表现越优。同时为保证年度评价的准确性，采用各季度评分的算术平均值作为核心被解释变量。

2.解释变量。本文的解释变量为金融科技。考虑到本文关注企业的微观层面，选用文本挖掘法来构建金融科技指标。具体而言即通过Python编程工具，从上市公司年报中提取涉及人工智能、区块链和云计算等领域的关键词，统计各个企业年度关键词的出现频次，并对其加1后取自然对数，以此表示企业的金融科技发展程度（FT）。

3.中介变量。采用DEA模型测度企业融资效率，选取融资总额、融资成本为投入指标，营业收入、总资产收益率为产出指标，通过CCR模型计算企业融资效率值。

4.控制变量。为控制其他潜在因素的干扰，本文选取以下企业特征变量作为控制变量，具体定义见表1。

表1 变量定义

（三）模型设定

为了检验金融科技对企业ESG表现的影响，构建以下基准回归模型：

（四）描述性统计

表2报告了文中相关变量的描述性统计结果。企业的ESG表现整体处于中等偏上的水平，其均值为4.144且中位数为4.000，分布相对较为对称，说明企业间差异适中。而核心解释变量FT的均值为3.371，中位数略低于均值，呈现轻微左偏分布。

表2 描述性统计

四、实证结果与分析

（一）基准回归结果

表3展示了FT对企业ESG表现的基准回归结果。列（1）为控制年份和公司双固定效应后，FT的系数为0.049，在1%的统计水平上显著为正。列（2）加入控制变量后，FT的系数为0.020，在5%的统计水平上显著为正，说明金融科技发展能够显著正向促进企业ESG表现。另外，随着控制变量的逐步加入，模型的调整R²从0.012提升到0.039，解释力也逐步增强，表明回归结果可靠性较高。

表3 基准回归

（二）稳健性检验

1.替换被解释变量，为了避免用单一指标衡量ESG表现出现偏差，表4列（1）用华证ESG综合得分（ESG*）替换原ESG评级指数（ESG）重新回归，FT系数为0.107，且在1%水平显著为正，与基准回归结论一致，说明研究结论不会受ESG衡量指标选取的影响。

2.子样本回归，考虑到不同时间区间的宏观环境会对回归结果产生影响，列（2）选取了2015—2020年的子样本开展回归，结果显示FT系数为0.053，在1%统计水平上显著为正，可见FT对企业ESG表现的正向促进作用在时间上具有稳定性。

3.滞后一期检验，考虑到金融科技的发展可能对企业的ESG表现产生滞后影响，列（3）用FT的滞后一期（L1_FT）作为核心解释变量进行回归，结果显示L1_FT系数为0.029，在1%统计水平上显著为正，这进一步验证了FT对企业ESG表现的正向影响具有持续性。

表4 稳健性检验

第一步，检验金融科技发展水平FT对企业ESG表现的总效应，基准回归中表明FT对企业ESG表现存在显著的正向影响。第二步，检验FT对中介变量FE的驱动作用。如表5所示，列（1）结果显示，FT的系数为0.002，在1%水平下显著，表明金融科技发展水平能够提升企业的融资效率，二者存在显著的因果关联。第三步，检验中介效应的存在性，列（2）结果显示，在同时纳入FT和FE后，FE的系数为0.360，也在1%水平下显著，说明企业融资效率对ESG表现具有显著的正向促进作用。同时，FT的系数为0.019，5%水平下也显著。结果表明，企业融资效率在金融科技与企业ESG表现之间发挥部分中介效应。

表5 机制分析

（三）异质性分析

为进一步探讨FT对企业ESG表现的影响是否存在差异化特征，本文从企业规模、产权性质和发展阶段三个维度进行异质性检验，结果如表所示。

1.企业规模的异质性

本文以企业规模（Size）的年度中位数作为界限，将样本分成了大企业和小企业组。表6中列（1）和列（2）显示，大企业组中FT的系数是0.035，在1%的统计水平上显著为正，小企业组中FT的系数则是0.005，不具备显著性。原因可能是ESG治理和技术融合需要充足的资金和完善的管理体系等，大企业在这些方面有着天然优势，而小企业却受资源限制，难以和ESG治理形成有效联动。

2.产权性质的异质性

依据企业的产权性质（SOE），本文将样本划分为国有企业和非国有企业两个子样本。回归结果如列（3）和（4）显示，国有企业组中FT的系数为0.032，在5%的统计水平上显著为正，非国有企业组中FT的系数为0.014且不显著。原因可能在于国有企业承担着更重的政策引导和社会责任，对ESG治理的重视程度可能更高。而非国有企业ESG投入的战略优先级相对较低，技术要素的应用更多服务于特定的经营目标而非ESG表现层面。

3.企业发展阶段的异质性

依据企业年限（FirmAge）,将企业分为三个阶段。结果如列（5）（6）（7）所示，FT对ESG表现的正向促进作用只出现在成熟期企业中，在成长期与衰退期企业中都不显著。机制可能在于成长期企业聚焦业务扩张，ESG投入的优先级较低。衰退期企业常常受限于经营困境，ESG治理并非战略重点。而成熟期的企业则能够依托宽松的融资环境，将金融科技带来的资源优化配置用到ESG治理上。

表6 异质性分析

五、结论与建议

本文利用2011—2023年沪深A股上市企业数据，考察了金融科技对企业ESG表现的影响及作用机制，研究发现金融科技能显著提升企业ESG表现，而且这一结论经稳健性检验后依然成立。机制分析表明，企业融资效率在其中发挥了部分中介作用，金融科技通过提升融资效率改善ESG表现。异质性分析显示，这种赋能作用存在明显的差异，大企业、国有企业和成熟期企业受益比较明显，而小企业、非国企和成长期、衰退期企业效果并不显著，说明两者深度融合须具备一定资源、治理与组织基础。基于此，本文提出以下建议：

政府层面要完善制度供给，依托中央金融工作会议“五篇大文章”的顶层设计，着力破解企业融资时的信息和制度壁垒。一方面政府要推动工商、税务、环保、社保等跨部门数据互联互通，搭建起基于区块链的企业信用信息平台，为金融机构精准授信提供有力的支持。另一方面要完善绿色金融的激励约束机制，积极试点“ESG评级—信贷利率”挂钩模式，把环境处罚等负面信息全部纳入征信体系，倒逼企业规范经营，还可以在京津冀、长三角等重点地区先开展绿色信贷试点，积累可复制、可推广的实践经验。

金融机构要深化技术应用，把ESG理念全面融入信贷全流程，贷前用大数据技术搭建科学的ESG评估体系、精准识别优质项目与企业，贷中做好资金流向实时监控严防资金挪用，贷后建立动态跟踪闭环管理。同时金融机构还要积极发展多元融资模式，开发轻量化ESG数据采集工具，切实帮助企业降低合规成本。

企业层面要立足自身实际情况，结合自身规模、产权性质和生命周期，走差异化可持续发展之路，大企业与国企要做好示范引领，带动供应链上下游企业共同履行社会责任，中小企业加快数字化转型步伐，提升ESG数据透明度以争取绿色信贷支持，成长期企业稳健布局ESG相关业务，衰退期企业则通过大数据盘活存量资产、降低各类风险，实现平稳过渡。

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