《Journal of Innovation & Knowledge》：Driving sustainable transformation: How venture capital boosts corporate ESG performance through green innovation and financial constraint alleviation
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风险投资（VC）作为商业创新的关键驱动力，如何被引导以促进企业可持续性？本研究揭示了VC在提升企业环境、社会和治理（ESG）绩效（可持续创新的关键指标）方面的关键影响。通过分析2009年至2022年中国非金融A股上市公司，研究人员证明VC通过释放绿色创新和缓解
风险投资（VC）作为商业创新的关键驱动力，如何被引导以促进企业可持续性？本研究揭示了VC在提升企业环境、社会和治理（ESG）绩效（可持续创新的关键指标）方面的关键影响。通过分析2009年至2022年中国非金融A股上市公司，研究人员证明VC通过释放绿色创新和缓解融资约束显著提升ESG标准，且VC持有时间对此影响具有动态U型调节效应。这一双渠道使被投资企业能够克服采纳ESG的主要障碍。这些效应具有战略条件性，表明VC–ESG关联在国有企业、股权分散的企业以及面临更高外部不确定性或监管压力的企业中更强。研究人员还证明不同VC类型具有专业化角色；例如，绿色VC联合体在两个渠道均表现优异，而国有背景VC主要加速绿色创新。这些发现明确了VC作为知识、创新及资本传导带的功能。研究为将投资策略与可持续成果对齐提供了精细框架，并呼吁进一步探究VC对创新驱动、韧性商业模式的影响。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
自中国“双碳”目标提出以来，推动环境、社会和治理（ESG）原则已成为绿色转型和可持续发展的核心。企业从短期回报转向长期社会与环境价值，同时中国绿色金融框架持续演进，包括2012年《绿色信贷指引》、2018年证监会修订《上市公司治理准则》、2020年“30·60”双碳承诺，以及2024年三大交易所发布的ESG披露指引。截至2025年4月，2469只A股发布了ESG报告，占上市公司总数的46%。风险投资（VC）行业也日益追求绿色方式，截至2025年6月ESG基金达372只，规模3013.78亿元。然而，传统文献对VC与企业ESG绩效的关系存在争议：部分研究认为VC通过积极监督提升ESG，另一些则指出VC的逐利性和退出短视会损害ESG。现有研究缺乏对潜在治理机制的清晰识别、对资源效应的分析不足，且对边界条件（如行业竞争、外部环境、VC特征）关注不够。方法局限（如ESG衡量标准不统一、内生性处理不足）也影响了结论的有效性。因此，本研究旨在系统检验VC对企业ESG绩效的影响、传导机制及异质性条件。
**研究内容与结论**
研究人员利用2009—2022年中国非金融A股上市公司数据，采用固定效应（FE）模型进行基准回归，并辅以稳健性、内生性和异质性分析。结论显示：VC通过缓解融资约束（FC）和促进绿色创新显著提升企业ESG绩效；VC持有时间对VC–ESG效应存在U型调节关系，拐点约5.17年。异质性分析发现：（1）VC对小型、第一大股东持股比例低、股权制衡度低、董事会规模小的企业ESG效应更强；VC对国有企业的较强ESG效应在高竞争行业中被削弱。（2）联合VC和更高VC持股通过缓解融资约束促进ESG；国有背景VC通过促进绿色技术邻近性创新提升ESG；绿色VC通过多元化绿色技术创新和缓解融资约束产生最显著的ESG效应。（3）VC对面临更高环境不确定性、监管强度和外部市场关注的企业影响更突出。该研究发表在《Journal of Innovation》。
**关键技术与方法**
研究采用以下主要方法：样本来源于CSMAR和Wind数据库，涵盖中国非金融A股上市公司2009—2022年数据，经剔除ST、金融行业及变量缺失样本后，最终获得34,804个公司-年度观测值（来自4275家上市公司）。解释变量VC为虚拟变量（前十大股东中是否存在VC背景），被解释变量采用华证ESG评分（9级赋值1-9）。基准模型为双向固定效应模型，控制公司、年份固定效应，标准误聚类至公司层面。内生性处理采用工具变量（省级VC股权比率）两阶段最小二乘法、Heckman两步法（逆米尔斯比率）、倾向得分匹配（PSM）。机制检验采用两步调节效应模型及结构方程模型（SEM），以融资约束（SA指数）和绿色创新（技术邻近性指数）为中介变量。稳健性检验包括替换被解释变量（华证中位数、Bloomberg ESG、E/S/G子项、ESG不确定性）、政策冲击（2018年强制披露试点、2020年双碳承诺）、滞后一期、安慰剂测试（1000次随机置换）。动态分析通过引入VC持有时间及其平方项与VC的交互项，检验U型调节效应。异质性分析采用分组回归及三重交互项，涉及企业规模、股权结构、董事会规模、所有权属性、行业竞争、VC联合/国有/持股比例/绿色类型，以及外部环境（环境不确定性、监管强度、研报关注、分析师关注）。
**研究结果**
**基准回归**：固定效应模型显示，VC系数为0.063（p<0.01），表明VC参与使企业ESG评分提高0.063，支持H1。
**内生性分析**：工具变量回归（系数0.997，p<0.01）、Heckman两步法（第二阶段VC系数0.607，p<0.01，逆米尔斯比率显著）、PSM（匹配后VC系数0.051，p<0.05）均验证VC对ESG的正向影响稳健。
**稳健性检验**：替换被解释变量（华证中位数、Bloomberg ESG、E/S/G子项）均显著；ESG不确定性检验显示VC降低评分分歧；政策冲击（2018年、2020年）及IPO样本仍显著；滞后一期检验VC系数0.042（p<0.01）；安慰剂测试拒绝随机效应。
**动态分析**：VC持有时间与VC交互项（线性项系数-0.031，p<0.01；平方项系数0.003，p<0.01）表明U型关系，拐点约5.17年，拐点前短视效应抑制ESG，拐点后耐心资本效应促进ESG。
**机制检验**：两步调节效应模型显示，VC显著缓解融资约束（SA指数系数-0.004，p<0.10），融资约束负向影响ESG（系数-0.962，p<0.01），VC与融资约束交互项系数0.146（p<0.05），验证H2。VC显著促进绿色技术创新邻近性（系数0.013，p<0.10），绿色创新正向影响ESG（系数0.070，p<0.01），VC与绿色创新交互项系数0.044（p<0.10），验证H3。SEM并行多重中介模型进一步确认：VC对ESG的总间接效应0.010（p<0.001），其中通过绿色创新路径占比55.6%，通过融资约束路径占比44.4%；直接效应不显著，表明完全中介；按现金流分组发现，低现金流组融资约束渠道主导，高现金流组绿色创新渠道主导。
**异质性分析**：（1）企业层面：VC对小型企业（β=0.104）、低第一大股东持股（β=0.069）、低股权制衡（β=0.059）、小董事会（β=0.055）的企业ESG效应更强；国有企业（SOE）中VC效应更强（交互项系数0.076，p<0.01），但在高竞争行业中被削弱（三重交互项-0.079，p<0.10）。（2）VC层面：联合VC数量（每增加一个，ESG提升0.048）主要通过缓解融资约束（交互项0.105，p<0.01）发挥作用；国有背景VC（β=0.077）通过绿色创新（交互项0.111，p<0.01）发挥作用；VC持股比例（β=0.004）通过缓解融资约束（交互项0.011，p<0.05）起作用；绿色VC（β=0.075）同时通过缓解融资约束（交互项0.121，p<0.10）和降低技术邻近性（即促进探索性绿色创新，交互项-0.119，p<0.10）提升ESG。（3）外部环境：VC效应在高环境不确定性组（β=0.126，p<0.01）更强；高环境监管强度组（β=0.062）略强于低监管组（β=0.055）；外部市场关注（研报关注交互项0.042，分析师关注交互项0.025）均增强VC效应。
**总结与结论**
本研究证实VC通过缓解融资约束和促进绿色创新显著提升企业ESG绩效，并揭示VC持有时间与ESG效应之间的U型关系（拐点约5.17年）。理论上，研究人员扩展了VC角色理论，将其从单纯资本提供者拓展为知识与创新传导带；基于资源基础观（RBV）和代理理论，识别了融资约束与绿色创新作为关键中介机制；异质性分析明确了企业特征、VC类型及外部环境的边界条件。政策建议包括：企业应主动引入绿色或联合VC；VC设立ESG投资委员会；监管机构将ESG纳入VC评估，推动VC–ESG披露，并借鉴欧盟SFDR等国际框架。研究局限性包括依赖公司层面而非交易层面数据、未纳入非上市公司、因果识别挑战，未来可结合混合方法、扩展样本、应用多机构ESG指标及先进因果识别技术。总之，VC作为可持续发展的催化剂具有重要作用，为后续研究奠定基础。
