基于气化的混合塑料废弃物升级循环利用的生命周期评估：以实现碳高效和环境可持续的化学品生产

《Journal of Environmental Management》：Life cycle assessment of gasification-based upcycling of mixed plastic waste for carbon-efficient and environmentally sustainable chemical production

本研究基于2010-2022年中国A股上市公司数据，探讨绿色金融（GF）对企业ESG绩效的影响机制，发现GF通过提升能源效率（EE）的中介作用和EE的门槛效应有效促进ESG绩效，且在污染严重行业、国有企业及数字金融发达地区效果显著，并揭示ESG的集群效应。

　　

林军超|周楠|陈默|郑英荣

中国公司治理研究院，南开大学，天津，300071，中国

摘要

本研究利用2010至2022年中国上市公司的数据，探讨了绿色金融（GF）对企业环境、社会和治理（ESG）绩效的影响以及能源效率（EE）在其中的作用机制。研究结果表明，绿色金融有效提升了企业的ESG绩效。不同类型的绿色金融工具可以产生积极效果，但影响程度各不相同。能源效率在绿色金融与企业ESG绩效之间的关系中既起到中介作用，也具有阈值效应。从中介效应的角度来看，绿色金融通过提高企业能源效率来促进ESG的发展；而从阈值效应的角度来看，随着企业能源效率的提高，绿色金融对ESG绩效的正面影响变得更加显著。异质性分析显示，在高污染行业、国有企业、中心城市以及数字金融系统发达的地区，绿色金融对企业的ESG影响更为明显。研究结果还表明，企业ESG具有群体效应，这种效应能够同时提升企业的财务绩效和环境绩效。本研究揭示了能源效率在绿色金融与ESG之间的关系，并为企业利用绿色金融提供了启示。

引言

《2030年可持续发展议程》将环境保护列为解决能源和环境问题的目标之一（Razzaq等人，2025年；Prabhakar，2025年）。尽管中国经济快速增长，但雾霾和排放问题仍未得到改善。以污染和能源消耗增加为特征的中国整体增长模式几乎没有变化（Wang等人，2019年）。随着公民环保意识的提高，中国的金融资源和公众对环保的关注也在不断扩大。政府工作报告和生态文明建设纲要都包含了“双碳”目标，旨在推动中国向生态可持续经济转型（Jiang等人，2019年）。实现碳中和和碳达峰的最紧迫和关键任务是培养全民的节能意识，并鼓励企业采用低碳能源（Lee & Fu等人，2025年）。具体而言，中国承诺在2030年前达到碳达峰，在2060年前实现碳中和，为此设定了量化的国家目标，以重塑工业和金融部门。

ESG原则为企业综合可持续发展绩效的评估提供了依据。随着投资者越来越多地将ESG信息纳入投资策略，ESG投资正在加速发展（Kotsantonis等人，2016年；Madaleno等人，2022年）。利益相关者将ESG作为衡量企业价值的一个标准（Signori等人，2021年；新华网2022年的ESG评级显示，在所有A股上市公司中，仅有61家获得了“AA”或更高的评级，而超过50%的公司评级为“BBB”。研究发现，许多公司的ESG表现仍处于落后水平，部分公司还存在绿色洗白和机会主义等问题（Wang等人，2024年；Liu等人，2024年；Zhao等人，2025a）。即使一些公司主动推动ESG，也常常面临困难。实际上，企业在提升ESG绩效方面存在不足，包括治理能力和技术支持方面的问题，以及较高的实施成本（Sheehan等人，2023年；Parameswar等人，2024年；Tarczynska-Luniewska等人，2024年）。ESG的优化和改进与资源能否得到有效配置之间存在一定程度的相关性（Li等人，2024年）。

绿色金融（GF）是金融服务领域的一项新兴且不断发展的实践，它通过关注可持续发展以及通过优化金融资源的分配，使社会和环境受益（Li等人，2023年；Qamruzzaman和Karim，2024年）。作为绿色金融的一个优势，它为绿色项目提供资金支持（Sun等人，2023年；Wu等人，2025年）。绿色金融在支持企业ESG努力方面的一个重要作用是结合了金融监管和环境监管这两个影响ESG绩效的外部因素（Zhang等人，2024年）。绿色金融使金融机构能够在整个业务运营中整合环境评估（Volz，2018年；Nasir和Ahmed，2024年）。通过优先投资绿色产业，绿色金融加速了企业环境治理能力的提升（Qing等人，2024年）。绿色金融还帮助企业利益相关者将金融资源从高污染行业转移到环境可持续行业，从而有助于提高企业的环境责任绩效，并鼓励采用减少和预防污染的新技术和方法。这种金融资源分配的变化将提升企业的内部治理水平，增强环境保护效果。绿色金融为传统的高污染企业提供财务支持，帮助它们履行环境义务并改善公司治理（Xu等人，2022年）。绿色金融的重要性在全球范围内得到普遍认可，但在中国，绿色金融市场仍面临许多发展限制。在中国金融体系中，绿色金融的供需存在不平衡（Allen等人，2012年；Wu等人，2024年）。与传统的融资方式相比，绿色金融的规模仍然较小，因此无法充分满足市场需求（Liu等人，2023年）。此外，小型和中型企业（SMEs）通常信用评级较低，财务能力有限，因此难以获得绿色金融资源，这限制了绿色金融的覆盖范围（Chuc，2019年）。

能源效率（EE）的提高被认为是绿色经济增长（GEG）的关键驱动力，这一点已在学术研究中得到验证（Ng等人，2021年；Szürke等人，2024年）。提高能源效率不仅有助于保护因能源开采和生产而受损的植被和物种，还能降低能源消费过程中产生的污染物排放（Omer，2008年）。从理论上讲，绿色金融可以为企业投资于促进能源效率的项目提供资金，例如购买和安装高效能源技术、升级设备以提高能源利用效率（Huo等人，2022年）。然而，学术界目前尚未就绿色金融与能源系统之间的关系达成共识。Zhang和Wang（2021）指出，绿色金融对某些地区能源系统的影响仍然有限，这可能是由于绿色金融的信息传播不足，或者其在能源领域的资本投入尚未达到产生显著效果的阈值。随着绿色金融的进一步发展，其影响力预计将会增强。此外，随着绿色金融的扩展，更多的资金将流向需要帮助的小型和中型企业（Kumar等人，2022年）。随着绿色金融的扩展和资源重新分配到不同行业和中小企业，用于支持能源效率的资金预计将增加，因此研究如何促进企业ESG以及能源效率在企业ESG中的重要作用变得尤为重要。

本研究基于文献中提出的三个关键目标，并结合政策背景进行分析。基于这些目标，本研究有三个主要目的：1）评估绿色金融在中国经济转型背景下对企业ESG绩效的积极影响程度；2）探讨能源效率作为绿色金融提升企业ESG绩效的中介机制；3）分析绿色金融与企业ESG绩效之间的相关性，特别是不同能源效率水平下的相关性，以及这种相关性是线性的还是条件性的。为此，本研究构建了2010至2022年中国A股上市公司的面板数据集。数据集包含了多维度的绿色金融指数和CSI开发的ESG评级，并使用企业层面的煤炭消耗数据来估算能源效率。本研究的方法将采用固定效应估计方法、中介分析方法和面板阈值回归分析方法，从统计和逻辑关系的角度评估绿色金融对企业ESG绩效的影响。

本研究试图做出几项实质性贡献。在详细阐述这些贡献之前，需要强调的是，本研究处于绿色金融、企业可持续性和能源效率的交叉领域，这一领域在新兴市场背景下仍需进一步探索。首先，为了促进企业ESG并实现金融与环境的双赢目标，本文提出了一个关于绿色金融与企业ESG的研究框架。其次，本文深入研究了绿色金融与企业ESG之间的机制和非线性特征，为企业利用绿色金融通过能源效率提升ESG提供了参考。最后，本文进一步讨论了ESG的集群效应对企业财务绩效和环境绩效的影响，在竞争学习和制度同质性的背景下，揭示了ESG集群之间的正向传染效应现象。

部分摘录

绿色金融与ESG

资源依赖理论认为，企业必须获取外部资源才能发展和成长（Pfeffer和Salancik，2015年）。只有当企业自身运营良好时，才能承担社会责任（Henisz等人，2019年）。与传统金融政策相比，绿色金融兼具金融和环保特性（Dziwok和J?ger，2021年）。因此，绿色金融可以在融资和销售渠道等方面支持符合条件的企业。

样本选择

我们的研究范围仅限于2010至2022年间在中国A股市场上市的公司。样本筛选过程排除了属于金融行业的企业、ST和ST*类企业、股东权益为负的企业、历史记录不足三年的企业，以及缺乏所需主要变量数据的企业。数据来源于微观和宏观层面：上海CSI发布的ESG指数中的企业ESG数据

基准回归分析

如表3所示，第（1）列仅包含绿色金融变量。第（2）至（4）列依次加入了时间-个体固定效应和控制变量。在所有回归结果中，绿色金融的估计系数均显著为正，表明绿色金融可以有效提升企业ESG绩效，从而验证了假设H1。这一结论与Ma等人（2024年）的研究结果一致。具体而言，绿色金融缓解了企业在财务方面的困难，有助于其改善ESG绩效。

结论

作为一种定制的金融工具，企业可以利用绿色金融实现战略性的资源分配。基于2010至2022年中国A股上市公司的样本，本研究从能源效率的角度探讨了绿色金融对企业ESG的影响及其内部机制。研究表明，绿色金融能够提升企业ESG绩效。各种绿色金融工具的有效性顺序为：绿色债券 > 绿色投资 > 绿色保险 > 绿色担保

CRediT作者贡献声明

林军超：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，软件应用，方法论构建，概念化。周楠：数据可视化，验证，软件应用。陈默：监督工作，软件应用。郑英荣：撰写 – 原稿撰写，监督工作，概念化。

利益冲突声明

所有作者均声明没有利益冲突。