《Frontiers in Environmental Science》：New-quality productivity and rating-based ESG outcomes: the roles of green innovation and intelligent technology
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围绕高质量发展与“双碳”目标的协同推进，企业层面新质生产力（Npro）与环境、社会及治理（ESG）评级之间的关系已成为公司可持续发展研究的重要议题。一个关键现实问题是，企业的技术投入未必转化为ESG评级表现的改善。研究人员利用2011至2022年沪深A股上市公
围绕高质量发展与“双碳”目标的协同推进，企业层面新质生产力（Npro）与环境、社会及治理（ESG）评级之间的关系已成为公司可持续发展研究的重要议题。一个关键现实问题是，企业的技术投入未必转化为ESG评级表现的改善。研究人员利用2011至2022年沪深A股上市公司数据，构建了关联Npro、绿色创新（GI）、智能技术与评级型ESG表现的综合框架，具体检验绿色技术创新（Gt）与绿色管理创新（Gm）的并行中介作用，数字化转型（Dig）与人工智能（AI）的调节效应，以及东、中、西部地区的异质性。研究发现Npro与企业评级型ESG表现呈正相关，且该关系在滞后变量检验、基于工具变量（IV）的敏感性分析与多维稳健性检验中保持稳定。结果表明Gt与Gm在Npro—ESG评级关系中发挥并行部分中介作用，其中Gm占间接效应总量的85.1%。关于智能技术的证据表明，Dig与AI调节Npro—GI—ESG评级路径的部分环节，但其调节效应在机制与区域上存在异质：区域异质性显示Npro与ESG评级的关联强度依次为中部＞东部＞西部；Dig的调节主要见于中部，AI的调节主要见于东部。该研究通过考察企业Npro是否经绿色技术与绿色管理创新关联更高ESG评级，拓展了相关文献，并细化了双路径绿色创新与技术相关边界条件的综合框架，为企业借技术升级与绿色管理实践改善ESG评级表现、政府设计区域差异化政策以强化支撑高质量发展与双碳目标的评级型治理与披露渠道提供了实践启示。
研究背景方面，2023年9月新质生产力（Npro）概念提出并迅速成为指导中国经济高质量发展的核心战略框架，同年沪深北交易所发布《上市公司可持续发展报告指引》，中国ESG信息披露进入“强制时代”。在微观企业层面，技术范式跃迁与责任绩效之间的深层联系引发关键问题：Npro优化是否促进ESG表现提升、经何种机制实现、在何种组织条件下协同效应最大化。实践中存在“技术投入强、责任表现淡”的结构性矛盾，部分企业重技术投入但ESG评级未改善，甚至出现“漂绿”风险，凸显“技术—责任脱钩”隐患。理论上，现有文献呈现“ESG→Npro证据丰富、Npro→ESG证据稀缺”的因果方向不对称，绿色创新（GI）中介路径中绿色技术创新（Gt）受关注多而绿色管理创新（Gm）概念边界不清，数字化转型（Dig）与人工智能（AI）的调节作用多被简化为控制变量或单一前因，缺乏“Npro—GI—ESG—数字调节”的统一整合检验。为此，研究人员以2011至2022年沪深A股非金融非异常经营上市公司为样本，构建“双路径中介+双技术调节”的综合模型，系统打开Npro影响评级型ESG表现的机制黑箱。
关键技术方法上，研究人员从CSMAR数据库选取2012至2022年沪深A股主板企业年度观测，剔除ST/*ST/PT及金融业样本，对连续变量在1%与99%分位缩尾。Npro采用因子升级视角下的熵权法复合指标，含新型劳动者（研发人员占比、硕博占比、管理层海外背景）、新型劳动对象（固定资产占比、资本积累率）、新型劳动资料（非绿色专利授权对数、无形资产占比）七个子指标，刻意排除年报数字关键词、ESG评分与绿色专利以避免机械重叠。被解释变量评级型ESG表现采用华证ESG评级。中介变量Gt以CNIPA绿色专利申请总量度量，Gm以ISO14001/ISO9001认证、环境管理披露、绿色培训强度等CSMAR环境库指标合成。调节变量Dig为年报数字转型词频（吴等人2021范式），AI为MD&A中73个AI基础与扩展术语频次标准化为每千词频率（姚等人2024范式）。计量上采用企业—年份双向固定效应，依次运行基准回归、Bootstrap并行中介（Gt、Gm）、Dig/AI与主效应及后半段中介路径的交互调节（即被调节的中介），并以滞后一期Npro、IV（同行业同年度Npro均值）、替换Wind ESG、分区域子样本作稳健性与异质性检验。
研究结果部分，基准回归显示Npro对评级型ESG表现显著为正（H1成立），在滞后项与IV回归中系数方向与显著性不变。并行中介检验表明Gt与Gm均部分中介Npro→ESG评级（H2、H3、H4成立），间接效应中Gm占比85.1%，Gt占比约14.9%，说明软性管理通道比硬性技术通道在评级信号转化中权重更高。调节效应方面，Dig正向调节Npro→Gm与Npro→ESG主效应（H5b、H5c部分成立），对Npro→Gt调节不显著（H5a未全支持）；AI正向调节Npro→Gt及Npro→ESG主效应（H6a、H6c部分成立），对Npro→Gm调节有限（H6b未全支持）。被调节的中介检验（H7、H8）显示Dig主要放大“Npro→Gm→ESG”中部路径，AI主要放大“Npro→Gt→ESG”东部路径。区域异质性上，Npro—ESG关联强度为中＞东＞西；Dig调节聚集中部，AI调节聚集东部，西部两类智能技术调节均弱。
讨论与结论翻译部分，研究人员指出：第一，Npro作为新技术—经济范式的微观表达，对企业评级型ESG表现具有稳健正向关联，填补了“Npro→ESG”反向因果链的证据缺口；第二，GI的双路径中Gm（软路径）而非Gt（硬路径）承载大部分间接效应，提示评级机构对环境管理体系、披露与供应链绿色联动等组织能力更为敏感，单纯绿色专利未必等价于评级提升；第三，Dig与AI并非普适加速器，其调节表现为机制分段与区域 conditioned——Dig在中部通过强化管理创新转化生效，AI在东部通过强化技术专利转化生效，这一异质性与区域数字基础设施、人才储备与制度压力分布一致；第四，研究细化的“双路径中介+双技术调节”框架将资源基础观（RBV）、开放创新理论（OIT）、资源编排理论（ROT）与动态能力理论（DCT）贯通，超越将数字化仅作控制变量的简化处理。政策含义上，企业应规避“重硬技术轻软管理”的漂绿陷阱，以“硬技术打底、软管理贯通”协同抬升ESG评级；地方政府需依东中西部数字与AI禀赋差异，配置差异化Npro—ESG耦合政策，而非全国一刀切推进数字转型补贴。该文发表于《Frontiers in Environmental Science》，为新兴经济体在强制ESG披露与双碳约束下理解技术范式重塑企业责任绩效提供了基于中国制度情境的实证锚点。
