■劉巖

一、引言

ESG 是環(huán)境（Environmental）、社會（Social）和公司治理（Governance）的簡稱，是可持續(xù)發(fā)展理念在金融市場和微觀企業(yè)層面的具象投影。當(dāng)前，ESG評級逐步滲入到國內(nèi)資本市場，為投資者和企業(yè)搭建起聯(lián)動的橋梁。ESG評級報告已經(jīng)成為投資者了解上市公司環(huán)境治理、社會責(zé)任履行與公司治理情況的重要途徑，有效緩解了投資者與企業(yè)之間的信息不對稱。但是，由于每家評級機構(gòu)都有各自的度量模型和方式，導(dǎo)致不同評級機構(gòu)對同一家上市公司出具的ESG 評級報告存在較大差異，特別是中外ESG評級機構(gòu)對國有企業(yè)和民營企業(yè)的ESG評級存在明顯差異[1]。已有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)良好的ESG 評級不僅可以聚焦投資者的關(guān)注，還能夠通過緩解融資約束等途徑來提高企業(yè)投資效率[2]。那么，當(dāng)不同評級機構(gòu)對同一家企業(yè)的ESG 評級出現(xiàn)分歧時，投資者和企業(yè)將會做何反應(yīng)？受此影響，企業(yè)的融資約束和投資效率將會如何變化？關(guān)于上述問題的探討對于建設(shè)完善的中國ESG 評級體系和提高企業(yè)投資效率具有重要的參考價值。

本文重點關(guān)注了ESG 評級分歧帶給投資者的影響，并以2011—2020 年A 股上市公司為樣本，從融資約束的視角探究了ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的影響。相比以往文獻，本文的邊際貢獻如下：第一，拓展了ESG 相關(guān)研究的視角，豐富了ESG 評級分歧的經(jīng)濟后果研究。已有研究主要從單個評級機構(gòu)的角度關(guān)注ESG 評級結(jié)果對企業(yè)投資效率的影響，而本文關(guān)注不同機構(gòu)之間的ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的影響。第二，厘清了ESG 評級分歧影響企業(yè)投資效率的作用機制。相比ESG 評級報告的“信息效應(yīng)”，ESG評級分歧表現(xiàn)出明顯的“噪音效應(yīng)”，進而通過增加企業(yè)融資約束影響企業(yè)非效率投資行為。第三，豐富了企業(yè)投資效率的影響因素研究。ESG 評級分歧猶如一把“雙刃劍”，盡管加劇了企業(yè)的投資不足問題，但也顯著抑制了企業(yè)的過度投資行為，總體表現(xiàn)為對企業(yè)投資效率的提高。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

（一）文獻回顧

現(xiàn)有文獻主要關(guān)注ESG 評級分歧的形成原因及其產(chǎn)生的經(jīng)濟后果。就成因來說，不同評級機構(gòu)的ESG 評價體系具有差異和企業(yè)ESG 信息披露質(zhì)量良莠不齊是兩個主要因素。一方面，國內(nèi)外對ESG評價范圍的不同理解導(dǎo)致了ESG評級分歧。當(dāng)前中國的ESG 評級還處于發(fā)展階段，尚未建立統(tǒng)一的、本土化的ESG 評價體系，并且與國外ESG 評級機構(gòu)在環(huán)境、社會責(zé)任等方面的理解存在較大差異，ESG 評價體系在指標范圍和指標度量方法上的差異[3]以及不同機構(gòu)賦予評級指標不同的權(quán)重導(dǎo)致了ESG評級分歧現(xiàn)象[4]。比如，國外研究認為國有企業(yè)設(shè)定過多非經(jīng)濟目標會降低企業(yè)的治理水平并損害企業(yè)ESG 表現(xiàn)[5]，而國內(nèi)評級機構(gòu)則會重點關(guān)注企業(yè)承擔(dān)的社會責(zé)任，這是導(dǎo)致中外不同評級機構(gòu)對同一家上市企業(yè)出具的ESG 評級報告存在較大差異的最主要原因[6]。另一方面，企業(yè)的ESG 信息披露質(zhì)量問題導(dǎo)致了ESG 評級分歧[7]。目前，國際上使用較為廣泛的ESG 信息披露指標體系是全球報告倡議組織（GRI）制定的“全球報告倡議指引”（以下簡稱“指引”）。已有研究發(fā)現(xiàn)，在2020 年上市公司公開的年報中，滬深300指數(shù)公司中僅有111家上市公司遵循“指引”進行了信息披露，ESG 信息披露的不規(guī)范是導(dǎo)致ESG評級分歧的重要因素[1]。

關(guān)于ESG 評級分歧經(jīng)濟后果的研究已經(jīng)取得一定成果。從國外研究來看，ESG 評級分歧已經(jīng)成為阻礙ESG投資最關(guān)鍵的因素之一[8]。Abhayawansa等[9]研究發(fā)現(xiàn)，評級分歧會降低ESG 評級的信號作用。一方面，削弱了ESG 信息的風(fēng)險規(guī)避功能，加大了投資者合理評估企業(yè)價值的困難；另一方面，加大了管理者判斷差異產(chǎn)生原因的難度，進而影響其投資決策[6]。受此影響，ESG評級分歧顯著降低了資本市場的效率[10]。從國內(nèi)研究來看，ESG 評級分歧較高的企業(yè)有著更高的債務(wù)資本成本[11]；ESG 評級分歧不僅通過提升企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險和降低市場正面預(yù)期降低了股票流動性[12]，而且顯著提高了企業(yè)的股價同步性[13]；ESG 評級分歧降低了分析師盈余預(yù)測準確性[14]，增加了審計風(fēng)險溢價[15]。

投資效率是影響企業(yè)資源有效配置的重要因素?，F(xiàn)有研究一般通過非效率投資行為來反映企業(yè)的投資效率。常見的非效率投資行為包括過度投資和投資不足。已有關(guān)于企業(yè)投資效率影響因素的研究大致可以分為內(nèi)部治理和外部治理兩個方面。關(guān)于內(nèi)部治理影響因素，現(xiàn)有文獻主要集中在股東治理、董事會治理和薪酬激勵等方面。如，王玉濤等[16]研究發(fā)現(xiàn)公司內(nèi)部治理的有效性以及高管非過度自信是中小股東發(fā)聲改善投資效率的重要機制；高管薪酬粘性對企業(yè)投資效率具有負向影響，會加劇企業(yè)過度投資，進而加劇非效率投資以及降低投資效率[17]。關(guān)于外部治理影響因素，現(xiàn)有文獻主要集中在宏觀環(huán)境和政策制度變化等方面。如，地方政府產(chǎn)業(yè)政策的出臺加劇了轄區(qū)內(nèi)上市公司的融資約束程度，并進一步降低了企業(yè)的投資效率[18]；強制分紅政策的出臺一方面加劇了企業(yè)投資不足的程度，另一方面又能夠降低企業(yè)過度投資的程度[19]。

目前雖然還沒有學(xué)者直接探究ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的影響，但是相關(guān)文獻為本文提供了研究視角和思路。一方面，公司內(nèi)部代理問題和融資約束是探究企業(yè)投資效率的兩個主要視角，尤其是融資約束在外部因素對企業(yè)投資效率的影響中發(fā)揮重要的渠道作用。另一方面，ESG 重點關(guān)注的環(huán)境保護[20]、社會責(zé)任[21]和公司治理水平[22]等非財務(wù)信息能夠向投資者傳遞出企業(yè)發(fā)展良好的信號，增強投資者的信心，從而有助于緩解企業(yè)的融資約束。

（二）研究假設(shè)

ESG 評級分歧會產(chǎn)生顯著的“噪音效應(yīng)”，在一定程度上降低了ESG 評級報告的“信息效應(yīng)”。從股權(quán)融資渠道來看，當(dāng)不同評級機構(gòu)對同一家上市公司出具的ESG 評級報告存在較大差異時，投資者將無法準確識別上市公司的ESG 表現(xiàn)，這在一定程度上加劇了投資者與上市公司之間的信息不對稱[13]，提高了投資者對上市公司錯誤估值的可能性，從而增加企業(yè)的股權(quán)融資成本[23]。從債務(wù)融資渠道來看，ESG 評級分歧降低了銀行借助企業(yè)ESG 評級報告來評估信貸中是否存在環(huán)境風(fēng)險和社會風(fēng)險的準確性，從而降低了企業(yè)的信貸可得性以及提高了企業(yè)的信貸融資成本[24，25]，加劇了企業(yè)的融資約束。當(dāng)企業(yè)面臨較高的融資約束時，企業(yè)的過度投資行為能夠被有效抑制，但也會加劇企業(yè)的投資不足問題。因而，ESG評級分歧通過增加企業(yè)的融資約束，可能提高企業(yè)的投資效率，也可能會降低企業(yè)的投資效率。

一方面，融資約束會抑制企業(yè)的過度投資行為。首先，根據(jù)自由現(xiàn)金流量假說，由于融資約束減少了企業(yè)的自由現(xiàn)金流，管理層的過度投資行為將會得到有效抑制。其次，當(dāng)企業(yè)因ESG 評級分歧而面臨錯誤估值和融資約束等問題時，管理層會努力提升企業(yè)ESG 表現(xiàn)和信息披露質(zhì)量，以降低ESG 評級分歧及其不利影響，這會進一步減少過度投資行為。例如，為提高企業(yè)環(huán)境表現(xiàn)，管理層可能加大環(huán)境保護和社會責(zé)任投入，導(dǎo)致公司的自有現(xiàn)金流進一步減少，進而抑制了管理層投資凈現(xiàn)值小于零的項目[26]。

另一方面，融資約束會加劇企業(yè)的投資不足問題。已有研究發(fā)現(xiàn)，由于企業(yè)社會責(zé)任投資能夠給管理層帶來良好的聲譽，管理層可能放棄凈現(xiàn)值為正的投資項目，從而加大社會責(zé)任投入，以獲得較高的ESG評級[27]。此時，企業(yè)會因為缺少現(xiàn)金流，加劇企業(yè)的投資不足問題。此外，當(dāng)企業(yè)面臨嚴重融資約束時，投資收益首先會被用于償還債務(wù)，從而限制企業(yè)的再投資行為，加劇企業(yè)的投資不足問題。

綜上可知，ESG評級分歧會增加企業(yè)融資約束，這雖然抑制了企業(yè)的過度投資行為，但也加劇了企業(yè)的投資不足問題，因而ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的總體影響呈現(xiàn)出不確定性。由此，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1a：ESG評級分歧提高了企業(yè)投資效率。

假設(shè)1b：ESG評級分歧降低了企業(yè)投資效率。

假設(shè)2：ESG 評級分歧抑制了企業(yè)的過度投資行為，加劇了企業(yè)的投資不足問題。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以我國2011—2020 年A股上市公司數(shù)據(jù)為初始樣本，進行如下處理：（1）剔除所有ST、ST*類股票的交易數(shù)據(jù)；（2）對ESG 評級分歧、融資約束和非效率投資等連續(xù)性變量進行1%和99%分位數(shù)水平上的縮尾處理；（3）刪除主要變量缺失值較多的樣本。最終，得到1079 家上市公司的8885 個有效樣本。其中，華證和彭博ESG評級數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，其余企業(yè)微觀數(shù)據(jù)均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義和度量

1.被解釋變量

非效率投資（INEFFI）。參考Biddle 等[28]和高杰英等[2]的研究，基于模型（1）通過分行業(yè)分年度回歸得到的殘差（εi,t）絕對值來度量企業(yè)非效率投資水平。該值越大，說明公司的非效率投資水平越高，投資效率越低；該值越小，說明公司的投資效率越高。非效率投資包括投資過度（OVER）和投資不足（UNDER）。當(dāng)εi,t的絕對值大于0時，表示投資過度；當(dāng)εi,t的絕對值小于0時，表示投資不足。

其中，Invi,t為資本投資量，具體由固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)與其他長期資產(chǎn)的現(xiàn)金支出減去出售資產(chǎn)的現(xiàn)金收入，并除以年初的總資產(chǎn)進行標準化處理。SalesGrowthi,t為營業(yè)收入增長率。εi,t為殘差項。

2.解釋變量

ESG 評級分歧（DESG）。對于同一家上市公司而言，本文選取華證ESG 評級和彭博ESG 評級來構(gòu)造ESG 評級分歧。首先，為方便實證分析，參照高杰英等[2]、方先明等[29]的研究，將C-AAA九檔評級分別賦值1至9，取企業(yè)第四季度的ESG評級得分代表企業(yè)年度的ESG 評級得分。其次，考慮到彭博ESG評級分數(shù)一般要大于華證ESG 評級分數(shù)，因而采用彭博ESG 評級與華證ESG 評級之比來直觀度量評級分歧。最后，針對彭博和華證共同參與評分的1079 家A 股上市公司，本文通過將彭博和華證的ESG評分之比加1取對數(shù)處理的方式得到ESG評級分歧（DESG）。該值越小，表示中外ESG評級分歧越小。此外，按照此方法，分別利用ESG 評級中的細分指標E（環(huán)境）、S（社會責(zé)任）和G（公司治理）進一步測算ESG各細分指標評級分歧（DE、DS和DG）。

為了提高研究結(jié)論的可靠性，本文借鑒Berg等[3]的方法，對彭博和華證的ESG評分進行Z值標準化處理，使得不同評級機構(gòu)的ESG 評分具有可比性，并使用標準化處理后的彭博和華證的ESG 評分之差來衡量國內(nèi)外評級機構(gòu)對中國上市公司的ESG評級分歧（Desg）。

3.中介變量

融資約束（KZ）。參考許安拓等[30]的做法，本文采取KZ 指數(shù)來反映企業(yè)面臨的融資約束。根據(jù)Kaplan等[31]的研究，采用公司經(jīng)營性凈現(xiàn)金流、現(xiàn)金股利、現(xiàn)金持有、資產(chǎn)負債率以及托賓Q值等指標構(gòu)建企業(yè)融資約束KZ 指數(shù)。KZ 指數(shù)越大，意味著上市公司面臨的融資約束程度越高。

4.控制變量

為了保證研究結(jié)果的可靠性，借鑒高杰英等[2]的研究，在模型中加入以下控制變量：企業(yè)規(guī)模（SIZE）、管理層年齡（MAGE）、管理費用率（OR）、前十大股東持股（SRtop10）、托賓Q值（Q）、資產(chǎn)收益率（ROA）和流動比率（LR）。變量的具體定義見表1。

表1 主要變量的定義

（三）模型設(shè)定

1.基準模型

為檢驗ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的影響，本文構(gòu)建如下雙向固定效應(yīng)模型：

其中，INEFFIi,t為被解釋變量，表示i 公司t 年的非效率投資情況；ESGDi,t為核心解釋變量，表示i公司t 年的ESG 評級分歧；Controli,t表示控制變量；μi為個體固定效應(yīng)，σt為時間固定效應(yīng)，εi,t為隨機誤差項。

2.機制模型

為檢驗ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的作用機制，本文設(shè)定如下中介效應(yīng)模型：

模型（2）、（3）、（5）構(gòu)成了傳統(tǒng)的中介效應(yīng)檢驗。此外，根據(jù)江艇[32]提出的機制檢驗方法，本文補充了模型（4）。以上模型中，KZi,t為中介變量，表示i公司t年的融資約束。其余變量含義與式（2）一致。

（四）描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果?？梢钥闯?，企業(yè)非效率投資（INEFFI）的均值為0.040，標準差為0.105，最大值和最小值分別為7.251 和0，說明不同企業(yè)間的非效率投資水平存在較大差異。ESG 評級分歧（DESG）的均值為1.743，標準差為0.311，最大值和最小值分別為3.856 和0.221，說明彭博和華證共同參與評分的1079 家A 股上市公司普遍面臨ESG 評級分歧現(xiàn)象，且不同企業(yè)面臨的ESG 評級分歧存在較大差異。企業(yè)融資約束（KZ）的均值為1.131，標準差為2.321，最大值和最小值分別為10.230和-11.350，說明不同企業(yè)面臨的融資約束存在較大差異。其他變量的分布比較合理，與現(xiàn)有研究基本一致。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸結(jié)果

表3報告了ESG評級分歧影響企業(yè)整體投資效率的估計結(jié)果。（1）和（2）列為未添加控制變量的回歸結(jié)果，（3）和（4）列為添加控制變量后的回歸結(jié)果，并且（1）和（3）列只控制個體效應(yīng)，（2）和（4）列同時控制個體效應(yīng)和時間效應(yīng)。結(jié)果顯示，ESG評級分歧（DESG）與企業(yè)非效率投資（INEFFI）顯著負相關(guān)，表明ESG 評級分歧顯著抑制了企業(yè)的非效率投資行為，提高了企業(yè)的投資效率。驗證了研究假設(shè)1a。

表3 基準回歸結(jié)果

表4報告了ESG評級分歧影響企業(yè)過度投資和投資不足的估計結(jié)果。（1）和（3）列只控制個體效應(yīng)，（2）和（4）列同時控制個體效應(yīng)和時間效應(yīng)。（1）和（2）列顯示，ESG 評級分歧（DESG）與企業(yè)過度投資（OVER）顯著負相關(guān)；（3）和（4）列顯示，ESG 評級分歧（DESG）與企業(yè)投資不足（UNDER）顯著正相關(guān)。這說明ESG 評級分歧雖然抑制了企業(yè)的過度投資，但也加劇了企業(yè)的投資不足。驗證了研究假設(shè)2。比較（2）和（4）列中ESG 評級分歧（DESG）的回歸系數(shù)，ESG 評級分歧對企業(yè)過度投資的抑制效果要明顯強于ESG 評級分歧對企業(yè)投資不足的加劇效果。因此，ESG評級分歧提高了企業(yè)整體投資效率。

表4 更換被解釋變量的基準回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性問題處理

模型（1）可能由于內(nèi)生性問題而導(dǎo)致有偏估計。一方面，ESG 評級分歧與企業(yè)投資效率之間可能存在反向因果關(guān)系；另一方面，ESG評級分歧和企業(yè)投資效率不僅存在測度誤差，而且還可能同時存在外部因素的影響。為了保證研究結(jié)果的可靠性，本文使用工具變量法來處理內(nèi)生性問題。參考Benlemlih等[33]以及高杰英等[2]的做法，選取每家企業(yè)同一年度所在行業(yè)所有上市公司ESG 評級分歧的均值（IV）作為工具變量。由于每家企業(yè)的ESG 表現(xiàn)會受到同一行業(yè)其他企業(yè)ESG 表現(xiàn)的影響，因此每家企業(yè)的ESG 評級也會受到同一行業(yè)其他企業(yè)ESG評級的影響[1]；且同一年度所在行業(yè)所有上市公司ESG 評級分歧的均值與具體企業(yè)的投資效率并無直接相關(guān)關(guān)系。理論上，以同一年度行業(yè)均值的ESG評級分歧作為具體企業(yè)ESG評級分歧的工具變量，較好地滿足了工具變量相關(guān)性與外生性的要求。從表5 中可以看出，工具變量識別不足檢驗Kleibergen-Paap rk LM statistic 為1080.567，遠大于10，P值為0，故不存在工具變量識別不足問題；弱工具變量檢驗Kleibergen-Paap rk Wald F statistic 為1079.538，遠大于10% maximal IV size（16.38）。這進一步表明本文選擇的工具變量是合適的。

表5 兩階段最小二乘法回歸結(jié)果

本文采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行工具變量回歸。表5（1）列報告了兩階段最小二乘法（2SLS）第一階段回歸結(jié)果，工具變量和企業(yè)ESG評級分歧在1%水平上顯著正相關(guān)；（2）列報告了兩階段最小二乘法（2SLS）第二階段回歸結(jié)果，ESG 評級分歧（DESG）的回歸系數(shù)為-0.055，且在1%的水平上顯著。相比基準回歸結(jié)果，兩階段最小二乘法（2SLS）回歸系數(shù)的絕對值和顯著性均有所提高，這說明基準回歸結(jié)果低估了ESG 評級分歧抑制企業(yè)非效率投資的效果。

2.替換解釋變量

表6報告了更換解釋變量后的回歸結(jié)果。（1）列以不同方法測算的ESG 評級分歧為解釋變量（Desg），（2）、（3）、（4）列分別以ESG細分指標的評級分歧為解釋變量（DE、DS、和DG）?；貧w結(jié)果顯示，不同解釋變量均與企業(yè)非效率投資（INEFFI）顯著負相關(guān)。這說明企業(yè)ESG 評級分歧和各細分指標評級分歧均可以提升企業(yè)投資效率。進一步驗證了研究假設(shè)2。

表6 更換解釋變量的回歸結(jié)果

五、進一步研究

（一）機制檢驗

理論分析表明，ESG 評級分歧會增加企業(yè)融資約束，進而影響企業(yè)的投資效率。為驗證研究假設(shè)2，本文以融資約束（KZ）作為中介變量，通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型進行機制檢驗。表7報告了機制檢驗的回歸結(jié)果。（1）至（4）列分別是基于模型（2）至模型（5）的回歸結(jié)果。（1）列顯示，ESG 評級分歧（DESG）與企業(yè)非效率投資（INEFFI）顯著負相關(guān)；（2）列顯示，ESG 評級分歧（DESG）與企業(yè)融資約束（KZ）顯著正相關(guān)；（4）列顯示，ESG評級分歧（DESG）和企業(yè)融資約束（KZ）的回歸系數(shù)均顯著為負。以上結(jié)果表明，融資約束在ESG 評級分歧抑制企業(yè)非效率投資過程中起到部分中介效應(yīng)。此外，（3）列顯示，企業(yè)融資約束（KZ）與企業(yè)非效率投資（INEFFI）顯著負相關(guān)，結(jié)合（2）列回歸結(jié)果，并根據(jù)江艇[32]提出的機制分析研究建議，便可以證明ESG 評級分歧通過增加企業(yè)融資約束抑制了企業(yè)非效率投資行為。

表7 ESG評級分歧、融資約束和企業(yè)非效率投資

（二）異質(zhì)性分析

基于ESG 評級分歧會增加企業(yè)融資約束以及ESG評級分歧對企業(yè)過度投資與投資不足的異質(zhì)性影響，ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的影響效果可能在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)間以及不同代理問題企業(yè)間存在差異。

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

考慮到中外評級機構(gòu)對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的評級存在較大差異，并且國有企業(yè)和民營企業(yè)面臨的融資約束也有顯著區(qū)別，本文以企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為分組標準，對樣本中的國有企業(yè)和民營企業(yè)進行分組回歸檢驗。結(jié)果如表8（1）和（2）列所示，ESG 評級分歧并不能顯著影響國有企業(yè)的非效率投資，但可以顯著抑制民營企業(yè)的非效率投資。可能的原因是：雖然ESG 評級分歧會產(chǎn)生“噪音效應(yīng)”，但是政府隱性擔(dān)保和市場競爭優(yōu)勢仍可以保障國有企業(yè)的資金需求得到滿足；而民營企業(yè)原本就更容易面臨信貸配給，ESG 評級分歧將進一步提升民營企業(yè)的融資約束，從而抑制其非效率投資。

表8 異質(zhì)性分組回歸結(jié)果

2.代理問題

代理問題是企業(yè)非效率投資的主要來源，因此在分析ESG 評級分歧影響企業(yè)投資效率的研究中需要考慮代理成本的影響。本文以企業(yè)管理費用率的均值為分組標準，將樣本劃分為代理成本高和代理成本低兩組，并進行分組回歸檢驗。結(jié)果如表8（3）和（4）列所示，ESG 評級分歧可以顯著抑制代理成本高的樣本企業(yè)的非效率投資，但并不能顯著影響代理成本低的樣本企業(yè)的非效率投資?？赡艿脑蚴牵捍沓杀靖叩钠髽I(yè)，其管理層為了自身利益往往會進行過度投資等侵害股東利益的行為，當(dāng)ESG評級分歧顯著提高企業(yè)融資約束后，管理層的過度投資行為得到有效抑制。

六、研究結(jié)論與啟示

本文以2011—2020 年A 股上市公司為初始樣本，選擇了彭博和華證共同評級的1079 家上市公司，通過構(gòu)造企業(yè)ESG 評級分歧指標，實證檢驗了ESG 評級分歧對企業(yè)投資效率的影響及其作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，ESG 評級分歧雖然加劇了企業(yè)的投資不足問題，但也抑制了企業(yè)的過度投資行為，總體表現(xiàn)為ESG 評級分歧提高了企業(yè)的投資效率。機制檢驗表明，融資約束是ESG 評級分歧影響企業(yè)投資效率的主要渠道。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，相比于國有企業(yè)和代理問題較少的企業(yè)，ESG 評級分歧顯著提高了民營企業(yè)和代理問題嚴重企業(yè)的投資效率。

基于以上研究結(jié)論，得出如下政策啟示：

第一，政府應(yīng)積極推進中國ESG 評級體系建設(shè)。為了減少ESG評級分歧的“噪音效應(yīng)”，相關(guān)部門應(yīng)該根據(jù)中國企業(yè)的ESG 實踐，積極推進具有中國特色的ESG 評級體系建設(shè)，不斷豐富中國企業(yè)的ESG 內(nèi)涵，引導(dǎo)評價機構(gòu)在中國企業(yè)ESG 評級指標設(shè)計中體現(xiàn)本土特色，為信息使用者提供更準確、更一致的ESG 評級報告，推動中國企業(yè)ESG 理論與實踐的共同發(fā)展。

第二，企業(yè)應(yīng)正確看待ESG 評級分歧，主動減少非效率投資行為。ESG 評級分歧猶如一把“雙刃劍”，雖然抑制了企業(yè)的過度投資，但也增加了企業(yè)的融資約束并加劇了企業(yè)投資不足。因此，企業(yè)要正確對待ESG 評級分歧，主動減少過度投資和投資不足等非效率投資行為。此外，企業(yè)應(yīng)主動進行ESG信息披露，減少投資者與企業(yè)之間的信息不對稱，緩解ESG評級分歧對企業(yè)融資約束的不利影響。

第三，投資者應(yīng)充分利用企業(yè)ESG 評級分歧，加強對企業(yè)的外部監(jiān)督。由于各評級機構(gòu)的評級體系和側(cè)重點各不相同，不同的ESG 評級報告可以在一定程度上幫助投資者從更多維度了解上市企業(yè)，因此，投資者不應(yīng)該只關(guān)注ESG 評級分歧的“噪音效應(yīng)”，還應(yīng)該提升自身的信息識別能力，發(fā)掘ESG評級分歧的“信息效應(yīng)”。在此基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮外部投資者的監(jiān)督治理作用，引導(dǎo)企業(yè)提升投資效率。