揭示ESG评级在企业漂绿中的作用：对企业绿色发展和监管动态的影响

《Energy Economics》：Unveiling the role of ESG ratings in corporate greenwashing: Impacts on corporate green development and regulatory dynamics

　　

**绿洗行为加剧中国上市公司ESG评级分歧**

- 绿洗行为加剧中国上市公司的ESG评级分歧。
- 高ESG评级会条件性地影响绿洗企业绿色发展成果。
- 环境监管与媒体ESG关注度降低了信息模糊性。
- ESG评级体系需要加强对绿洗行为的核验机制。

**引言**

1983年，首家ESG评级机构Vigeo Eiris成立。如今，全球已有超过600家ESG评级机构。其中，明晟（MSCI）、凯利登（KLD Research & Analytics）、彭博、汤森路透、富时罗素、恒生指数、晨星及碳信息披露项目（CDP）所发布的指数在国际市场上具有重要影响力。ESG评级有助于投资者更好地理解环境、社会和治理因素如何影响投资决策，同时对上市公司施加外部压力，促使其优先推进绿色发展（Van Duuren等，2016年）。ESG因素融入投资者的战略决策已改变资本流向，改善企业环境表现，进一步推动可持续发展。这一外部驱动机制不仅促使企业满足基本合规要求（Torelli等，2020年），还推动其在环境责任与公司治理方面持续创新，从而驱动长期绿色发展。

随着企业日益认识到ESG评级在资本市场中的重要性，部分企业开始采取绿洗行为，夸大自身环境表现以获取不恰当的ESG评级并攫取短期利益（De Jong等，2020年）。绿洗企业数量呈总体上升趋势（图1）。绿洗行为的广泛蔓延对ESG评级的有效性构成了重大挑战。企业通过虚假或过度宣传其环境努力，增加了评级机构面临的环境信息模糊性，使外部利益相关方难以准确评估其真实可持续发展水平。此类行为可能导致高ESG评级所归因的绿色发展与企业实际表现之间出现脱节（Gatti等，2021年；Kim和Lyon，2015年；Berrone等，2017年；Abouarab等，2024年；Cho等，2015年）。

近年来，关于绿洗行为的研究逐步涌现（Lyon和Montgomery，2015年；Gatti等，2019年）。尽管既有研究已考察了绿洗的负面后果（Lyon和Montgomery，2013年；Testa等，2018年；Walker和Wan，2012年；Schmuck等，2018年；Flowers等，2020年），但关于高ESG评级是否对绿洗企业发挥声誉缓冲作用——尤其在绿色发展情境下——的系统性研究仍然缺乏。这一问题对ESG评级文献和绿洗行为文献均具有重要意义。先前的研究表明，ESG评级影响投资者的信息处理、融资决策和绿色资本配置，但同时记录了评级机构之间显著的分歧和不确定性（Chatterji等，2016年；Avramov等，2022年；Christensen等，2022年；Drempetic等，2020年）。另一系列研究表明，绿洗行为损害企业声誉、市场估值、消费者信任和环境合法性（Du，2015年；Lyon和Montgomery，2013年，Lyon和Montgomery，2015年；Walker和Wan，2012年；Testa等，2018年；Cao等，2022年；Li等，2022年）。第三个相关研究方向指出，良好的企业声誉或社会责任表现可能缓冲企业在不利事件发生后来自利益相关方的负面反应（Raithel和Schwaiger，2015年；Claeys和Cauberghe，2015年）。然而，关于高ESG评级作为一种特定形式的绿色声誉，是否能够暂时缓冲绿洗企业因披露与绩效不一致而面临的负面后果，目前知之甚少。这一研究空白之所以重要，是因为此类缓冲效应可能削弱ESG评级的信息效率，并扭曲绿色金融资源的配置。

为明确研究情境，本研究涉及三类相关行动者。核心行动者为中国A股上市公司。其中，我们将非绿洗企业与绿洗企业加以区分，绿洗企业的识别依据为企业年报中的环境话语与实际环境处罚之间的不一致性。在绿洗企业群体中，我们进一步区分高ESG评级企业与低ESG评级企业。ESG评级机构并非本文实证设计中的被研究对象，而是作为外部信息中介，负责收集、处理和评估企业ESG相关信息。本文考察的关键关系因此是三重性的：第一，绿洗行为是否加剧了ESG评级机构之间的分歧；第二，高ESG评级是否提供了声誉缓冲，帮助绿洗企业维持企业绿色发展；第三，ESG评级分歧在高ESG评级与企业绿色发展关系中的作用是什么。

基于上述设定，我们提出三个研究问题。第一，绿洗行为是否通过增加评级机构面临的环境信息模糊性来加剧ESG评级分歧？第二，在绿洗企业中，高ESG评级是否通过声誉缓冲机制增强企业绿色发展？第三，ESG评级分歧在高ESG评级与企业绿色发展关系中是否发挥调节作用？这些研究问题深化了我们对ESG评级何时能作为可靠的绿色金融信号发挥作用、何时可能无意中缓冲环境披露与绩效不一致的企业之理解。它们也为监管机构、投资者、评级机构和企业管理者改善ESG信息质量、应对绿洗行为提供了实证依据。

为回答上述问题，我们使用2010年至2021年中国A股上市公司样本，主要考察高ESG评级对企业绿色发展的影响。中国是检验我们研究问题的理想情境，原因如下。首先，近年来中国政府日益重视环境问题，ESG实践在中国迅速发展，企业ESG表现逐渐成为投资者决策和可持续资源配置的关键因素（Cao等，2022年；Lin和Zhu，2025年）。与此同时，规范企业绿色发展的标准仍不完善，促使许多中国上市公司从事绿洗行为（Long等，2024a，Long等，2024b）。通过此类行为，企业可以塑造自身"绿色合规"形象，获取绿色补贴等政策红利。其次，ESG评级标准的缺乏统一性使企业能够选择性披露有利于自身发展的信息，同时隐瞒负面或真实的环境影响。这使得外部方难以核实信息的真实性，难以准确、及时地发现企业绿洗行为。因此，在中国情境下，绿洗行为可能增加环境信息模糊性，使评级机构和外部利益相关方更难区分实质性绿色绩效与象征性环境披露。

在研究设计中，我们聚焦于高ESG评级对企业绿色发展的影响。绿洗行为造成企业环境披露与实际环境绩效之间的错配，从而增加了ESG评级机构和外部利益相关方面临的信息模糊性。由于ESG评级机构在数据来源、权重方案和核验程序上存在差异，绿洗行为可能加剧评级分歧，也可能使部分绿洗企业保留高ESG评级。对于这些企业而言，高ESG评级可作为第三方声誉信号，因为它由外部评级机构发布而非企业自我宣称。这一信号可能影响投资者、债权人、分析师、媒体及其他利益相关方对披露与实际环境绩效不一致企业的评估。例如，Amel-Zadeh和Serafeim（2018年）发现，投资组织使用ESG信息的原因包括其对投资绩效的相关性、客户需求及产品策略考量。当投资者评估环境主张与绩效不一致的企业时，高ESG评级可能提供有利的参照点。只要评级仍保持可信度，它可能缓解投资者的不利重新评估，并降低其撤回投资支持的倾向。在此意义上，高ESG评级可能提供声誉资源，帮助绿洗企业维持融资渠道、市场关注度和合法性，这些均与企业绿色发展相关。因此，关键实证问题并非绿洗行为本身是否促进绿色发展，而是高ESG评级是否条件性地调节了绿洗行为与企业绿色发展之间的关联。如果高ESG评级确实提供了此类声誉缓冲作用，则高ESG评级与绿洗行为的交互项应与企业绿色发展正相关（Ertug等，2016年；Mishina等，2012年）。

本研究运用机器学习方法衡量企业绿色发展，并采用倾向得分匹配（PSM）方法提高组间可比性。我们的研究发现：绿洗行为加剧了ESG评级分歧，表明象征性环境披露在ESG评估中引入了额外的企业层面信息模糊性。我们进一步发现，在绿洗企业中，高ESG评级与企业更强的绿色发展相关联，这与声誉缓冲机制一致。此外，ESG评级分歧的增加倾向于削弱高ESG评级的声誉缓冲效应。本研究的学术价值在于揭示：ESG评级作为一种绿色金融信号，可能对环境披露与绩效不一致的企业产生非预期的缓冲效应。这一发现之所以重要，是因为扭曲的ESG信号可能削弱绿色资本配置效率，而后者对绿色投资和能源转型至关重要（Lin和Xie，2025年）。

通过本研究，我们作出以下贡献。第一，我们的发现为声誉理论文献作出了贡献。本文将声誉理论的应用扩展至绿洗企业。随着ESG和环保意识的日益凸显，对企业绿色发展的关注度不断提高。ESG评级作为企业可持续绿色增长潜力的指标，重要性日益提升。然而，我们的研究发现，仅依赖这一静态指标来评估企业是不够的。高ESG评级可能掩盖企业的不可持续实践，如绿洗行为。因此，外部方可能既不对绿洗行为进行惩罚，甚至因企业的高ESG评级而无法认识到其存在此类不道德行为。这一贡献之所以重要，是因为它将对ESG评级是否普遍促进绿色发展的关注，转向ESG评级在何种情况下可能丧失信息效率、无意中保护存在绿洗行为的企业，从而影响绿色资本配置。

第二，我们的研究对监管企业绿洗行为和完善统一ESG评级体系均具有实践贡献。我们的第一个发现表明，绿洗行为会加剧ESG评级分歧，揭示了当前体系在应对此类行为方面存在的不足。不同评级机构之间ESG评级的差异降低了可比性，使包括投资者在内的利益相关方难以做出知情决策。此外，对于从事绿洗行为的企业，高ESG评级充当了保护机制，使其能够维持甚至改善企业绿色发展。这一发现凸显了ESG评级机构在研究期间加强企业环境信息外部核验的必要性。特别是，评级模型应减少对企业管理层自披露环境叙事的过度依赖，纳入可验证的指标，如环境处罚记录、污染物排放数据、碳排放量、环境事故、公众投诉及第三方验证数据。

第三，我们开发了一种专为评估中国企业绿色发展而设计的新型指标体系，涵盖绿色创新、绿色协调、绿色开放、绿色共享和绿色绩效五个维度。我们运用新颖的监督式机器学习方法对绿色发展进行测量与分析。采用梯度提升决策树（GBDT）模型来评估全要素生产率以及人均碳排放总量、人均创收等关键变量，为理解绿色发展的主要驱动因素提供了稳健的框架。

本文结构如下。下一节呈现假设推导。"实证设计"部分描述数据、抽样过程和研究方法。"结果"部分呈现基准回归及其他检验的实证结果。最后，"讨论与结论"部分总结全文。

**章节摘要**

**假设**

"绿洗"一词源自"绿色"（green）与"洗白"（whitewash）的组合，指企业披露经过美化或过度有利的环境信息的行为（Bowen和Aragon-Correa，2014年）。通过选择性发布正面环境数据、隐瞒负面信息，企业塑造良好的企业形象并获取多重利益。

## 绿色洗绿

绿色洗绿使企业能够迎合消费者对环境保护和可持续性日益增长的关注，从而赋予它们一种竞争优势。

## 样本选取

本研究聚焦于2010年至2021年中国A股上市公司的数据，并采用以下数据处理步骤：（1）我们剔除了缺失值过多的观测样本；（2）我们排除了观察期内交易状态为ST、*ST和PT的样本；（3）我们排除了金融行业的公司。所有连续变量均在1%水平上进行缩尾处理。ESG评级数据主要来源于彭博、Wind、中证指数公司的官方网站。

## 假设1的匹配质量

在检验H1之前，我们首先检验匹配程序是否提高了绿色洗绿企业与非绿色洗绿企业之间的可比性。表7报告了H1样本的平衡性检验结果。匹配前，标准化偏差的均值和中位数分别为34.1056和35.4278，表明处理组与对照组之间存在可观测差异。匹配后，LR统计量从7.1772下降至0.8131，标准化偏差的均值和中位数也有所降低。

## 结论与讨论

本文探讨了企业绿色洗绿如何影响ESG评级分歧，以及高ESG评级是否在企业绿色发展中发挥声誉缓冲作用。我们使用2010年至2021年中国A股上市公司数据，构建匹配样本并估计双向固定效应模型。企业绿色发展采用基于机器学习的指标进行衡量，ESG评级分歧则由多个ESG评级机构的数据构建。研究结果表明，绿色洗绿……

## CRediT作者贡献声明

**江芳馨**：写作——审阅与编辑，写作——初稿撰写，资金获取，形式分析，数据管理，概念构思。**于泽**：写作——初稿撰写，形式分析，数据管理。**张磊**：写作——审阅与编辑，写作——初稿撰写，形式分析，概念构思。**唐祥溪**：写作——审阅与编辑，监督指导。

## 未引用参考文献

Cao and Zhang, 2020；Chen and Dagestani, 2023；Chernozhukov et al., 2018；Cho et al., 2009；De Jong et al., 2018；Li and Jia, 2020；Lin et al., 2024；Loh, 2011；Lvu and Zhang, 2024；Zavyalova et al., 2016；Zhang, 2022；Zhang and Zhou, 2005。

## 利益冲突声明

作者声明，他们不存在可能影响本文所述工作的已知经济利益冲突或个人关系。

## 致谢

本研究获得了"国家自然科学基金委青年项目：环境规制影响企业高质量发展机制与路径研究（编号：21CJY031）"的支持。

**江芳馨 | 于泽 | 张磊 | 唐祥溪**