楊 朝

（國網(wǎng)天津市電力公司城南供電分公司，天津 300201）

一、引言

我國非金融企業(yè)部門杠桿率多年來處于國際高位，以2022年末數(shù)據(jù)為例，我國非金融企業(yè)部門杠桿率為158.2，雖然較2020 年163.4 的峰值有所下降，但仍高于美國、歐盟、日本等國際主要經(jīng)濟體的非金融企業(yè)部門杠桿率。為了防范化解高杠桿引發(fā)的金融風(fēng)險隱患，2015年中央經(jīng)濟工作會議首次提出“去杠桿”任務(wù)，2018年中央財經(jīng)委員會第一次會議在此基礎(chǔ)上又提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”，為解決高杠桿問題提供了頂層設(shè)計。當(dāng)然，“去杠桿”并非一味要求所有企業(yè)的杠桿率下降，現(xiàn)有研究表明，企業(yè)具有最優(yōu)負(fù)債率即目標(biāo)負(fù)債率（陸正飛等，2015），當(dāng)實際負(fù)債率超過目標(biāo)負(fù)債率形成過度負(fù)債后，會影響未來股票市場回報（Caskey et al.，2012），加劇股價崩盤風(fēng)險（劉麗娜和馬亞民，2018），損害企業(yè)未來的成長性（Uysal，2011），給企業(yè)自身和整體金融市場的穩(wěn)定運行帶來風(fēng)險。因此，在當(dāng)前防范金融風(fēng)險和“去杠桿”的大背景下，如何降低企業(yè)過度負(fù)債是一個在理論和實踐中具有重要意義的研究話題?，F(xiàn)有針對過度負(fù)債影響因素的研究從放松利率管制（王紅建等，2018）、混合所有制改革（吳秋生和獨正元，2019）、審計監(jiān)督（郭檬楠和郭金花，2020）等角度展開，但還少有文獻從ESG表現(xiàn)這一角度進行探討。

ESG（即環(huán)境、社會和治理）是當(dāng)前理論界和實務(wù)界關(guān)注的熱點。隨著近年來環(huán)境和資源問題的日益突出，可持續(xù)發(fā)展和ESG 投資的理念日漸深入人心，特別是2020年“雙碳”目標(biāo)的提出進一步加速了ESG投資在我國資本市場的發(fā)展。截至2022 年末，我國ESG 公募基金共有624 支，總規(guī)模合計約5182 億元，其中2021 年和2022 年成立的有334 支。ESG 投資的快速增長也在倒逼企業(yè)加強ESG建設(shè)，爭取通過更好的ESG表現(xiàn)來獲取ESG投資。理論研究的結(jié)果表明，企業(yè)良好的ESG表現(xiàn)能夠給自身帶來多種益處，包括降低融資成本（邱牧遠(yuǎn)和殷紅，2019）、改善投資效率（高杰英等，2021）、降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險（董小紅和孫政漢，2023）、提高企業(yè)價值（王琳璘等，2022）等，但相較于實務(wù)中快速增長的ESG投資還有所不足，特別是從資本結(jié)構(gòu)角度，ESG表現(xiàn)是否也能降低企業(yè)的過度負(fù)債還有待實證的檢驗。因此，為了回應(yīng)實務(wù)中對ESG研究的需求，對企業(yè)的ESG表現(xiàn)進行更為深入且豐富的研究十分必要。

基于以上分析，本文研究ESG表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的影響，以豐富相關(guān)領(lǐng)域的研究。本文的研究可能在以下方面做出有益的貢獻：第一，基于利益相關(guān)者理論和資源依賴?yán)碚?，從降低過度負(fù)債的角度進一步補充企業(yè)ESG表現(xiàn)經(jīng)濟后果的相關(guān)研究，并厘清這一過程的作用渠道；第二，豐富關(guān)于降低企業(yè)過度負(fù)債路徑的研究，為上市公司降低過度負(fù)債水平提供經(jīng)驗證據(jù)；第三，為資本市場監(jiān)管機構(gòu)及相關(guān)部門更好地開展金融風(fēng)險防范和“去杠桿”工作提供新的思路。

二、理論機制與研究假設(shè)

當(dāng)企業(yè)的實際負(fù)債率超過目標(biāo)負(fù)債率時，會形成過度負(fù)債（陸正飛等，2015），現(xiàn)有研究對企業(yè)過度負(fù)債的影響因素進行了廣泛的探討，結(jié)果顯示代理沖突和融資約束是導(dǎo)致企業(yè)形成過度負(fù)債的兩個重要原因（Lai &Zhang，2022；董屹宇和郭澤光，2019）。主流研究認(rèn)為，過度負(fù)債源于代理沖突。過度負(fù)債本質(zhì)上是企業(yè)各項融資決策的結(jié)果（董屹宇和郭澤光，2019），而這些融資決策和實施更多被控股股東和管理層所掌握。管理層的業(yè)績通常源于企業(yè)營收、利潤、規(guī)模等的增長，因而管理層可能會盲目地利用負(fù)債不斷加大投資力度，導(dǎo)致企業(yè)背離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，形成過度負(fù)債。由于中小股東的存在，企業(yè)的控股股東并不需要承擔(dān)過度負(fù)債帶來的全部風(fēng)險，甚至可能利用手中的控制權(quán)優(yōu)勢掏空企業(yè)資源，侵占中小股東利益，使企業(yè)的過度負(fù)債問題進一步惡化。因此，當(dāng)企業(yè)的代理沖突更嚴(yán)重時，企業(yè)的過度負(fù)債問題也更為凸顯，而兩職分離（董屹宇和郭澤光，2019）、多個大股東（張淼和孫光國，2022）、審計監(jiān)督（郭檬楠和郭金花，2020）等都能夠抑制代理沖突，對企業(yè)的過度負(fù)債行為發(fā)揮治理效應(yīng)。此外，當(dāng)前企業(yè)普遍面臨融資約束的問題，由于融資約束的存在，企業(yè)不能按照自己的意愿隨時獲取足夠的資金，而企業(yè)又需要把握隨時出現(xiàn)的投資機會，因此企業(yè)需要持有一定量的資金（高敬忠等，2021），這也是導(dǎo)致企業(yè)形成過度負(fù)債的原因之一。

利益相關(guān)者理論和資源依賴?yán)碚摫砻鳎髽I(yè)ESG表現(xiàn)對企業(yè)發(fā)展具有積極作用，能夠提高企業(yè)效率（Bostian et al.，2016；王琳璘等，2022；高杰英等，2021），對企業(yè)的代理沖突和融資約束問題都會產(chǎn)生正面的影響，因此從理論上分析，ESG 表現(xiàn)可能從以下兩方面抑制企業(yè)過度負(fù)債：

一方面，良好的ESG表現(xiàn)能夠通過緩解代理沖突來抑制企業(yè)過度負(fù)債?，F(xiàn)代契約理論認(rèn)為，企業(yè)是一系列交易契約的耦合體，企業(yè)在日常生存和發(fā)展的過程中，會由各種交易契約而與對應(yīng)的利益相關(guān)者形成經(jīng)濟關(guān)系。不確定性的存在、信息的不對稱、人類的有限理性以及高昂的交易成本等導(dǎo)致企業(yè)契約的不完備，由此產(chǎn)生道德風(fēng)險和逆向選擇。ESG表現(xiàn)能夠提供更多的企業(yè)信息，增加企業(yè)的信息披露透明度，有助于降低企業(yè)和利益相關(guān)者之間的信息不對稱，幫助利益相關(guān)者更全面地了解企業(yè)狀況，使其能夠更好地監(jiān)督與參與企業(yè)運營，緩解代理沖突（董小紅和孫政漢，2023；王琳璘等，2022）。同時，良好的ESG表現(xiàn)也意味著企業(yè)的公司治理機制更加完善，能夠有效監(jiān)督和約束管理層行為，降低代理沖突（高杰英等，2021）。當(dāng)企業(yè)的代理沖突得到緩解后，過度負(fù)債問題也會得到治理（張淼和孫光國，2022）。

另一方面，良好的ESG表現(xiàn)能夠通過緩解融資約束來抑制企業(yè)過度負(fù)債。首先，良好的ESG表現(xiàn)意味著企業(yè)能高質(zhì)量地履行與利益相關(guān)者的契約，從而贏得利益相關(guān)者的信賴和支持，獲取可持續(xù)發(fā)展所需的資源和環(huán)境（王琳璘等，2022），緩解融資約束。同時，良好的ESG表現(xiàn)還會向外界提供更多的非財務(wù)信息，降低企業(yè)與外部債權(quán)人、投資人的信息不對稱程度，并傳遞出企業(yè)社會責(zé)任意識強、可持續(xù)發(fā)展能力強、治理機制完善等多方面的正面信號，使企業(yè)更容易獲得外源融資，緩解融資約束（席龍勝和趙輝，2022）。此外，ESG 符合當(dāng)前社會的需求和利益，良好的ESG表現(xiàn)有助于企業(yè)獲得政府補助等外部資金支持，從而也能緩解企業(yè)的融資約束問題（高杰英等，2021）。當(dāng)融資約束問題得到緩解時，有助于企業(yè)在需要的時候獲得資金，無需在日常儲備大量資金，故而過度負(fù)債也會相應(yīng)降低。

基于以上分析，本文提出以下研究假設(shè)：當(dāng)企業(yè)的ESG 表現(xiàn)更好時，其過度負(fù)債水平更低，即ESG 表現(xiàn)有助于降低企業(yè)過度負(fù)債。

上述研究假設(shè)與理論機制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 研究假設(shè)及理論機制

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2009—2021 年我國A 股上市公司為研究樣本，研究ESG表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的影響。參照現(xiàn)有實證研究的做法，本文剔除ST、*ST 公司和上市當(dāng)年的公司，考慮到樣本數(shù)據(jù)的完整性和金融行業(yè)的特殊性，本文還剔除存在缺失值的樣本和金融行業(yè)的樣本，最終得到24847 個公司-年度樣本。本文所用到的ESG 評級相關(guān)數(shù)據(jù)來自萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫，其余各變量數(shù)據(jù)來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，由于華證ESG 評級數(shù)據(jù)自2009 年開始公布，故本文的樣本區(qū)間選擇2009年作為起始點。為了防止極端值的影響，本文對除虛擬變量外的所有變量均進行1%水平的縮尾（Winsorize）處理。

（二）變量定義與度量

1.被解釋變量：過度負(fù)債程度（EXLEV）。過度負(fù)債是實際負(fù)債率超過目標(biāo)負(fù)債率的程度，在實證過程中可以使用實際負(fù)債率減去目標(biāo)負(fù)債率來度量，而目標(biāo)負(fù)債率由于無法直接觀測，故需要通過一定的方法進行估計。在現(xiàn)有估計目標(biāo)負(fù)債率的各種方法中，通過企業(yè)負(fù)債率對其主要影響因素回歸后計算目標(biāo)負(fù)債率的方法較為全面，故本文在主檢驗中采用這一方法度量企業(yè)目標(biāo)負(fù)債率和過度負(fù)債。具體來說，參考陸正飛等（2015）的方法，按照模型（1）對樣本分年度進行Tobit回歸，計算企業(yè)的目標(biāo)負(fù)債率：

其中，LEV代表企業(yè)實際的資產(chǎn)負(fù)債率，State代表企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，ROA代表企業(yè)盈利能力，IND_LEV代表企業(yè)所在行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率中位數(shù)，GROWTH代表企業(yè)總資產(chǎn)增長率，F(xiàn)ATA代表企業(yè)固定資產(chǎn)占比，Size代表企業(yè)規(guī)模，Top1代表股權(quán)集中度。之后用實際資產(chǎn)負(fù)債率減去目標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率，即可得到企業(yè)的過度負(fù)債程度（EXLEV），該指標(biāo)越大，表明過度負(fù)債水平越高。在穩(wěn)健性檢驗的部分，參考張會麗和陸正飛（2013）的研究，本文采用實際資產(chǎn)負(fù)債率減去當(dāng)年行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率中位數(shù)的方法度量企業(yè)的過度負(fù)債程度。

2.解釋變量：ESG 表現(xiàn)（ESG）。本文參考方先明和胡?。?023）、高杰英等（2021）的做法，使用華證ESG 評級作為企業(yè)ESG 表現(xiàn)的代理變量。該指標(biāo)包含C、CC、CCC、B、BB、BBB、A、AA、AAA 共9 個等級，將上市公司ESG表現(xiàn)從低到高分別賦值為1至9。在穩(wěn)健性檢驗的部分，參考胡潔等（2023）的做法，本文還基于商道融綠公布上市公司ESG 評級這一外生事件重新構(gòu)造解釋變量。

3.控制變量。本文用到的各控制變量的具體含義和度量方法如表1所示。

表1 控制變量含義及度量

（三）模型設(shè)計

本文通過模型（2）來檢驗研究假設(shè)：

模型中Controlit代表控制變量，被解釋變量、解釋變量和控制變量的具體含義及度量同前文所述。根據(jù)研究假設(shè)，本文預(yù)期模型（2）中β1顯著為負(fù)。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2列示了本文各研究變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。首先，EXLEV的均值為-0.0027，中位數(shù)為-0.0031，均值與中位數(shù)比較接近，同時與現(xiàn)有研究（陸正飛等，2015）也基本一致；其次，ESG均值為6.5292，中位數(shù)為6，同樣與現(xiàn)有研究（王琳璘等，2022；高杰英等，2021）基本一致；最后，其他控制變量的均值和中位數(shù)等均在合理范圍，基本滿足正態(tài)分布的要求。

表2 變量描述性統(tǒng)計

（二）變量相關(guān)性檢驗

各主要研究變量之間的相關(guān)性檢驗結(jié)果顯示，ESG與EXLEV在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，說明更好的ESG表現(xiàn)有利于降低企業(yè)過度負(fù)債，初步驗證了本文的研究假設(shè)。其余各控制變量之間的相關(guān)性基本比較小，表示設(shè)定的模型（2）不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

（三）實證結(jié)果分析

表3 列示了模型（2）的多元回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，無論是否控制有關(guān)變量的情況下，ESG與EXLEV均在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，這一結(jié)果表明更好的ESG表現(xiàn)有利于降低企業(yè)過度負(fù)債，本文的研究假設(shè)得到了實證結(jié)果的支持。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量法。針對模型（2）可能存在的互為因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本部分運用工具變量法（IV）對其進行處理。具體來說，參考王琳璘等（2022）、高杰英等（2021）的方法，采用同年度企業(yè)所在地上市公司ESG評分的均值作為工具變量（ESG_IV），使用兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸。第一階段的回歸結(jié)果如表4 中列（1）所示，ESG_IV 與ESG在1%水平下顯著正相關(guān)，第二階段的回歸結(jié)果如表4中列（2）所示，經(jīng)過IV 處理后ESG的符號和顯著性與表3 沒有明顯區(qū)別，說明上文得出的結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。同時，工具變量法相關(guān)的檢驗結(jié)果說明本文選擇的工具變量不存在弱工具變量問題且不存在識別不足問題。

表4 穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果

2.控制個體固定效應(yīng)。盡管模型（2）中已經(jīng)控制了一部分可能對過度負(fù)債產(chǎn)生影響的變量，但仍然可能存在由于遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，因此參考王琳璘等（2022）、高杰英等（2021）采用控制面板數(shù)據(jù)個體固定效應(yīng)的方法來解決這一問題，控制個體固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果如表4的列（3）所示。結(jié)果顯示控制個體固定效應(yīng)后ESG的符號和顯著性與表3 沒有明顯區(qū)別，說明上文得出的結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。

3.多時點PSM-DID 法。參考胡潔等（2023）的做法，本文以商道融綠首次公布上市公司ESG評級作為外生沖擊，控制個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)，構(gòu)造模型（3）所示的多時點DID（Time-varying Differences-in-Differences）模型來檢驗研究假設(shè)：

其中，EXLEVit仍然是按照上文中的方法計算的企業(yè)過度負(fù)債程度，Controlit代表控制變量，ui為個體固定效應(yīng)，ηt為時間固定效應(yīng)，εit為隨機誤差項。ESG_DID是參考胡潔等（2023）的做法，基于商道融綠公布上市公司ESG 評級這一外生事件重新構(gòu)造的解釋變量，具體來說，若商道融綠發(fā)布企業(yè)i在第t年的評級數(shù)據(jù)，其為處理組，ESG_DIDit=1，否則為對照組，ESG_DIDit=0。

同時，由于模型（3）可能存在樣本選擇的問題，故進一步利用傾向得分匹配法（PSM）為處理組企業(yè)重新匹配控制組，以減輕樣本選擇偏誤。具體來說，首先選擇Size、ROA、Growth、CFO、DUAL、Top1、State、Big4作為協(xié)變量，同時控制年度變量和行業(yè)變量后對ESG_DID進行Logit 回歸并計算傾向得分值，其次根據(jù)傾向得分值采用最近鄰匹配法進行一對五匹配，最后基于匹配后的樣本重新進行回歸分析。多時點PSM-DID 的回歸結(jié)果如表4 的列（4）所示，ESG的符號和顯著性與表3沒有明顯區(qū)別，說明上文中得出的結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。

此外，實施多時點DID模型的一個前提是如果不存在商道融綠公布ESG評級的事件沖擊，處理組和對照組的過度負(fù)債變化趨勢應(yīng)該是平行的，即商道融綠公布ESG評級之前，處理組和對照組的過度負(fù)債變化趨勢應(yīng)該不存在顯著差異。為進行平行趨勢檢驗并進一步考察ESG表現(xiàn)效果的動態(tài)特征，本文構(gòu)造模型（4）進行檢驗：

其中，D±j為一系列虛擬變量，當(dāng)處理組處于商道融綠公布ESG 評級前的第j年時，D-j=1，當(dāng)處理組處于商道融綠公布ESG 評級后的第j年時，D+j=1；除此之外，D±j=0。同時為了防止完全共線性問題，本文設(shè)商道融綠公布ESG 評級的第1 期為基期。檢驗結(jié)果如圖2所示。結(jié)果顯示，商道融綠公布ESG評級之前的年份，在95%置信區(qū)間下，λ-4至λ-2的估計結(jié)果均包含0，說明商道融綠公布ESG 評級之前處理組與對照組的企業(yè)過度負(fù)債變化趨勢不存在顯著差異，因此無法拒絕平行趨勢假設(shè)成立的可能。商道融綠公布ESG 評級之后的年份，在95%置信區(qū)間下，λ1至λ3的估計結(jié)果均不包含0，說明商道融綠公布ESG 評級之后處理組的過度負(fù)債顯著低于對照組，表明良好的ESG表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債具有持續(xù)的抑制作用。

圖2 平行趨勢檢驗

4.安慰劑檢驗。為了檢驗ESG 表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的影響不是由其他隨機性因素導(dǎo)致的，本文采用安慰劑檢驗對ESG 表現(xiàn)效果的偶然性加以識別。參考高敬忠等（2021）的做法，進行安慰劑（Placebo）檢驗，將當(dāng)年的ESG 表現(xiàn)隨機分配給各企業(yè)，將隨機順序的ESG 表現(xiàn)與過度負(fù)債按照模型（2）重復(fù)進行500次回歸，檢驗的結(jié)果如圖3和表5所示。從圖3和表5的結(jié)果來看，檢驗結(jié)果中系數(shù)顯著為正和顯著為負(fù)的占比很小，這意味著本文構(gòu)造的虛擬處理效應(yīng)并不存在，表明良好的ESG 表現(xiàn)能夠有效抑制企業(yè)過度負(fù)債，而不是其他因素所導(dǎo)致的。這一結(jié)果再次證明本文的結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。

圖3 安慰劑檢驗

5.更換代理變量的度量方法。前文在多時點PSM-DID 部分已通過更換度量方法重新進行回歸，此處僅考慮更換過度負(fù)債的度量方法來進行穩(wěn)健性檢驗。參考張會麗和陸正飛（2013）采用公司實際資產(chǎn)負(fù)債率減去公司所在行業(yè)當(dāng)年資產(chǎn)負(fù)債率中位數(shù)來計算過度負(fù)債程度（EXLEV1），更換過度負(fù)債度量方法后的回歸結(jié)果如表4 的列（5）所示，ESG 表現(xiàn)與過度負(fù)債回歸結(jié)果在符號和顯著性上與表3 沒有明顯區(qū)別，說明上文得出的結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。

6.改變樣本區(qū)間。為了避免新型冠狀病毒感染可能對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)造成的干擾，本文參考胡潔等（2023）的做法剔除2020 年及以后的樣本，重新對ESG表現(xiàn)與過度負(fù)債進行回歸檢驗，結(jié)果如表4的列（6）所示，ESG 表現(xiàn)與過度負(fù)債回歸結(jié)果在符號和顯著性上與表3 沒有明顯區(qū)別，說明上文中得出的結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。

五、進一步研究

（一）中介作用檢驗

前文中的理論分析指出，良好的ESG表現(xiàn)一方面能夠抑制由于代理沖突所導(dǎo)致的過度負(fù)債，另一方面能夠緩解融資約束所導(dǎo)致的過度負(fù)債，本部分通過實證檢驗代理沖突和融資約束在ESG 表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的影響過程中的作用，以期更好地厘清ESG表現(xiàn)影響過度負(fù)債的作用渠道。

盈余管理是一種在資本市場中普遍存在，并通過對盈余信息進行操縱來掩飾企業(yè)真實經(jīng)濟狀況的行為。盈余管理程度越高，說明企業(yè)存在的代理沖突越大。因此本文分別以盈余管理和融資約束作為中介變量，參考溫忠麟等（2004）驗證中介作用的方法，在模型（2）的基礎(chǔ)上設(shè)計模型（5）和（6）來檢驗代理沖突和融資約束在ESG 表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的影響中發(fā)揮的中介作用。

在模型（5）和（6）中，M為中介變量，代表盈余管理或融資約束，其余各變量的定義與度量均與上文相同。中介變量的度量上，對盈余管理，分別參考Dechow et al.（1995）和Roychowdhury（2006）計算應(yīng)計盈余管理（AEM）和真實盈余管理（REM）的方法來度量，對融資約束，參考Kaplan &Zingales（1997）、高敬忠等（2021）、Hadlock &Pierce（2010）、孫雪嬌等（2019）的做法，計算KZ 指數(shù)（KZ）和SA 指數(shù)（SA）來度量融資約束。

表6列示了盈余管理中介作用檢驗的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，ESG與AEM在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，AEM與EXLEV在1%水平下顯著正相關(guān)，在加入AEM后，ESG與EXLEV仍在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，但相較于前文模型（2）的回歸結(jié)果，其系數(shù)絕對值有所降低；ESG與REM在5%水平下顯著負(fù)相關(guān)，REM與EXLEV在1%水平下顯著正相關(guān)，在加入REM后，ESG與EXLEV仍在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，但相較于前文模型（2）的回歸結(jié)果，其系數(shù)絕對值有所降低。結(jié)合前文模型（2）的回歸結(jié)果，可以說明盈余管理在ESG 表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的影響中起到顯著的中介作用，即良好的ESG 表現(xiàn)通過降低盈余管理水平、緩解代理沖突從而降低過度負(fù)債水平。

表6 中介作用檢驗的回歸結(jié)果（1）

表7列示了融資約束中介作用檢驗的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，ESG與KZ在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，KZ與EXLEV在1%水平下顯著正相關(guān)，在加入KZ后，ESG與EXLEV仍在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，但相較于前文模型（2）的回歸結(jié)果，其系數(shù)絕對值有所降低；ESG與SA在5%水平下顯著負(fù)相關(guān)，SA與EXLEV在1%水平下顯著正相關(guān)，在加入SA后，ESG與EXLEV仍在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，但相較于前文模型（2）的回歸結(jié)果，其系數(shù)絕對值有所降低。結(jié)合前文模型（2）的回歸結(jié)果，可以說明融資約束在ESG表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的影響中起到顯著的中介作用，即良好的ESG表現(xiàn)通過緩解融資約束從而降低過度負(fù)債水平。

表7 中介作用檢驗的回歸結(jié)果（2）

（二）調(diào)節(jié)作用檢驗

1.行業(yè)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用。相較于一般行業(yè)，重污染行業(yè)的環(huán)境問題更為突出，影響也更大，因而其ESG表現(xiàn)會得到公眾和市場的更多關(guān)注，產(chǎn)生更顯著的經(jīng)濟后果?，F(xiàn)有研究也表明，在重污染行業(yè)企業(yè)中ESG 表現(xiàn)對綠色轉(zhuǎn)型（胡潔等，2023）、企業(yè)價值提升（王波和楊茂佳，2022）等的影響更大，因此本文預(yù)期相較于非重污染行業(yè)企業(yè)，ESG表現(xiàn)對過度負(fù)債的影響在重污染行業(yè)企業(yè)中會更為顯著。

參考潘愛玲等（2019）的做法，本文構(gòu)造是否重污染行業(yè)企業(yè)的變量Pollut，當(dāng)企業(yè)所處行業(yè)代碼為B06、B07、B08、B09、C17、C19、C22、C25、C26、C28、C29、C30、C31、C32、D44 時，Pollut=1，當(dāng)企業(yè)處于其余行業(yè)時，Pollut=0。在模型（2）中增加ESG與Pollut的交乘項和Pollut后重新進行回歸檢驗，結(jié)果如表8中列（1）所示，可以看到交乘項的回歸結(jié)果在10%水平下顯著為負(fù)，說明在重污染行業(yè)企業(yè)中ESG表現(xiàn)對過度負(fù)債的抑制作用更加顯著，與前文中的預(yù)期結(jié)果相符。

表8 調(diào)節(jié)作用檢驗的回歸結(jié)果

2.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用。相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的性質(zhì)決定了其需要承擔(dān)更多的社會責(zé)任，關(guān)注更多的社會效益，因此公眾和市場也會更加關(guān)注國有企業(yè)的ESG 表現(xiàn)，從而使其產(chǎn)生更顯著的經(jīng)濟后果?，F(xiàn)有研究也表明，在國有企業(yè)中ESG表現(xiàn)對創(chuàng)新（方先明和胡丁，2023）、盈余持續(xù)性（席龍勝和趙輝，2022）、全要素生產(chǎn)率（符加林和黃曉紅，2023）等的提升作用更大，因此本文預(yù)期相較于非國有企業(yè)，ESG表現(xiàn)對過度負(fù)債的影響在國有企業(yè)中會更為顯著。

為了驗證這一觀點，在模型（2）中增加ESG與State的交乘項后重新進行回歸檢驗，結(jié)果如表8 列（2）所示，可以看到交乘項的回歸結(jié)果在1%水平下顯著為負(fù)，說明在國有企業(yè)中ESG表現(xiàn)對過度負(fù)債的抑制作用更加顯著，與前文中的預(yù)期結(jié)果相符。

3.企業(yè)數(shù)字化水平的調(diào)節(jié)作用。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于改善治理環(huán)境（毛建輝，2023），當(dāng)企業(yè)數(shù)字化水平越高的時候公司治理環(huán)境也就越好。良好的ESG表現(xiàn)能夠抑制代理沖突所導(dǎo)致的過度負(fù)債，推動形成治理效應(yīng)，這種治理效應(yīng)在公司治理水平更低的情況下會得到更好的發(fā)揮，因此可以預(yù)期企業(yè)數(shù)字化水平越低，ESG表現(xiàn)對過度負(fù)債的影響會更為顯著。

為了驗證企業(yè)數(shù)字化水平的調(diào)節(jié)作用，參考吳非等（2021）、趙宸宇等（2021）的方法，借助文本分析技術(shù)從企業(yè)年報中提取并統(tǒng)計數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞頻，并刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。具體來說，本文構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞庫，在上市公司年報中提取涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞，然后統(tǒng)計加總這些關(guān)鍵詞的詞頻，在此基礎(chǔ)上將加總后的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞頻加1 取對數(shù)作為構(gòu)造企業(yè)數(shù)字化水平的代理變量DCG1和DCG2。

表8 中列（3）和（4）列示了在模型（2）中增加ESG與DCG1（DCG2）的交乘項和DCG1（DCG2）后的回歸結(jié)果，從結(jié)果來看，無論采用吳非等（2021）還是趙宸宇等（2021）的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞庫構(gòu)造的企業(yè)數(shù)字化水平，ESG與DCG1（DCG2）的交乘項均在1%水平下顯著為正。這一結(jié)果表明企業(yè)數(shù)字化水平越低，ESG表現(xiàn)對過度負(fù)債的抑制作用越強，同時也驗證了ESG表現(xiàn)對過度負(fù)債的治理機制。

六、結(jié)論與啟示

本文首先從理論上分析ESG 表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債可能產(chǎn)生的影響，而后以2009—2021 年我國A 股上市公司樣本為例，實證檢驗ESG表現(xiàn)對企業(yè)過度負(fù)債的抑制作用。檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)：良好的ESG表現(xiàn)能夠降低企業(yè)的過度負(fù)債水平，在經(jīng)過工具變量法、控制個體固定效應(yīng)、多時點PSM-DID、安慰劑檢驗、更換代理變量、改變樣本區(qū)間等方法進行穩(wěn)健性檢驗后，這一結(jié)論依然成立。進一步檢驗的結(jié)果顯示，代理沖突和融資約束在ESG 表現(xiàn)降低企業(yè)過度負(fù)債的過程中起到的中介作用顯著，支持了理論分析中提出的ESG 表現(xiàn)通過緩解代理沖突和融資約束來抑制過度負(fù)債的推論，而是否重污染行業(yè)企業(yè)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)數(shù)字化水平在ESG 表現(xiàn)降低企業(yè)過度負(fù)債的過程中起到了調(diào)節(jié)作用，當(dāng)某企業(yè)是處于重污染行業(yè)、屬于國有、數(shù)字化水平較低的企業(yè)時，ESG 表現(xiàn)對過度負(fù)債的抑制作用更強。

由本文的研究可以得到如下啟示。第一，從監(jiān)管機構(gòu)角度，由于ESG表現(xiàn)能夠?qū)ζ髽I(yè)過度負(fù)債形成抑制作用，監(jiān)管機構(gòu)一方面應(yīng)當(dāng)加大力度鼓勵引導(dǎo)企業(yè)加強ESG建設(shè)，另一方面也需要加快出臺統(tǒng)一的ESG信息披露標(biāo)準(zhǔn)，同時加大對企業(yè)虛假ESG信息披露的處罰力度，改善資本市場整體ESG 表現(xiàn)，由此推動金融風(fēng)險防范和“去杠桿”工作，促進資本市場的發(fā)展。第二，從企業(yè)自身角度，ESG 表現(xiàn)對過度負(fù)債的抑制源于對融資約束的緩解，這意味著ESG表現(xiàn)的改善可能會占用企業(yè)有限的資源，但同時會給企業(yè)帶來好處，因此企業(yè)應(yīng)當(dāng)積極參與ESG建設(shè)，注重綠色發(fā)展，承擔(dān)社會責(zé)任，加強公司治理，有助于企業(yè)實現(xiàn)更高質(zhì)量的發(fā)展。第三，從投資者角度，在當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展的投資理念之下，投資者的投資理念也應(yīng)當(dāng)及時轉(zhuǎn)變，摒棄傳統(tǒng)的一味關(guān)注短期業(yè)績而忽視長期效益的做法，加強對ESG 信息的關(guān)注，積極尋找更具有可持續(xù)發(fā)展前景的企業(yè)，挖掘更值得投資的標(biāo)的，以獲取更多、更穩(wěn)健的投資收益。