ESG治理如何驱动全要素生产率：绿色创新与风险控制的双通道机制及中国政策启示

本刊推荐：为解决ESG治理对企业全要素生产率(TFP)影响机制的争议，研究人员基于2010-2023年中国3970家A股上市公司数据，开展ESG与TFP关系的实证研究。结果表明，ESG治理通过促进绿色创新和降低经营风险双重路径显著提升TFP，媒体关注和政府补贴强化此效应。该研究为优化企业可持续发展和政策制定提供关键证据，填补了ESG经济后果的理论空白。

　　在全球气候变化和资源短缺的背景下，环境、社会和治理（Environmental, Social, and Governance, ESG）实践已成为企业可持续发展的核心策略。然而，ESG治理对企业全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）的影响却存在显著争议——一方面，ESG可能通过技术创新提升效率；另一方面，它也可能因资源负担而增加短期成本。尤其在中国，随着“双碳”目标（碳达峰与碳中和）和绿色转型政策的推进，企业如何通过ESG治理实现高质量发展成为亟待解决的问题。这种不确定性不仅阻碍企业决策，还影响政策有效性，突显了深入研究ESG与TFP关系的紧迫性。

为解决这一难题，研究人员选取2010-2023年中国沪深A股3970家上市公司为样本，结合面板数据分析和多维度检验，系统探讨了ESG治理对TFP的作用机制。研究发现，ESG治理显著提升TFP，且这一结论在控制内生性后依然稳健。该研究不仅揭示了ESG通过“绿色创新驱动效率增益”和“风险控制驱动损失规避”的双通道机制，还阐明了外部因素如媒体关注和政府补贴的强化作用。论文发表在《Environmental Impact Assessment Review》，为全球ESG实践提供了中国经验，也为企业优化治理和政策制定注入新动力。

在方法上，研究人员采用固定效应模型（Fixed Effects Model）处理面板数据，以Levinsohn-Petrin（LP）法测算TFP，并引入中介效应分析检验绿色创新（Green Innovation）和经营风险（Business Risk）的传导路径。样本覆盖中国不同区域、行业和规模的企业，通过工具变量法（如滞后变量）解决内生性问题，并进行分组回归验证异质性。关键步骤包括使用Sobel检验量化中介效应，以及纳入媒体关注度和政府补贴等调节变量。技术方法简洁高效，未涉及复杂试剂或培养操作，但强调了样本的代表性和时间跨度。

研究结果分步揭示：

• 基准回归显示，ESG治理系数为0.0292（p<0.01），表明其对TFP有显著正向影响，且模型拟合优度（R2）达0.4528，证实结论稳健。
• 绿色创新通道分析发现，ESG通过提升绿色创新能力（回归系数0.0819）间接增加TFP，Sobel检验值为3.6199（p<0.01），中介效应占比12.33%。
• 经营风险通道表明，ESG降低风险水平（系数-0.0372），进而提升TFP，中介效应占比9.25%，突显风险控制的“损失规避”作用。
• 调节效应分析揭示，媒体关注强化信息透明度，使ESG对TFP的效应提升23.6%；政府补贴则通过资源支持将效应放大18.9%，形成“市场-政策”协同机制。
• 异质性分析基于七维度分组：大型企业、中西部区域、非重污染行业、资源依赖城市企业、高融资约束企业、低利润企业和2015年后ESG采纳企业均显示更强TFP增益，例如中西部企业效应是东部的1.3倍，验证了资源约束驱动假说（Resource Constraint-driven Hypothesis）。

结论部分强调，ESG治理不仅是企业提升TFP的有效工具，更通过绿色创新和风险控制实现“效率-韧性”双赢。其意义在于：理论层面，建立了ESG与TFP的联动框架，深化动态能力理论（Dynamic Capability Theory）；实践层面，为政策制定者提供依据——如加强媒体监督和补贴政策可放大ESG收益。研究还指出局限性，如样本仅限A股企业，未来可扩展至中小企业和国际对比。总之，该成果为全球可持续发展和中国“双碳”目标贡献了数据驱动的洞见，证明ESG治理是应对气候变化和资源挑战的关键引擎。