《Sustainability》：How Robust Is the ESG Pillar-Profitability Link in Central and Eastern European Banking? A Robustness Analysis of Systemically Important Institutions
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本研究提出了一套自行设计的方法论标准，用以检验银行业ESG研究中一项被广泛重复的论断：将综合ESG评分分解为环境、社会和治理支柱后，能够揭示出被综合评分所掩盖的社会支柱盈利溢价。基于LSEG/Refinitiv数据，覆盖七个中欧、东欧和东南欧经济体的银行（20
本研究提出了一套自行设计的方法论标准，用以检验银行业ESG研究中一项被广泛重复的论断：将综合ESG评分分解为环境、社会和治理支柱后，能够揭示出被综合评分所掩盖的社会支柱盈利溢价。基于LSEG/Refinitiv数据，覆盖七个中欧、东欧和东南欧经济体的银行（2022–2023财年），一旦样本限定为明确归类为商业银行的机构以及治理指标度量尺度一致的财年（18家机构，N=36），社会支柱与资产回报率（ROA）之间未呈现显著关联（β=?0.102，p=0.523，实体聚类），该结果在所有逐一剔除机构的再估计和野聚类自助法中保持稳定。相比之下，对最初提取时按供应商分类的更宽泛样本（包括两家非银行实体和一个治理尺度不一致的年份，20家机构，N=59）采用相同设定，则显示出一个较大且显著的溢价（β=0.718，p=0.019），但该溢价在任一项修正施加后消失，并在两项修正联合施加后符号反转。这一在同一数据集内出现的分歧说明，在小型银行面板中，支柱层面的ESG与盈利能力关系可能是样本构成和测量误差的产物。研究者提出了四步“支柱稳健性检查清单”（Pillar Robustness Checklist, PRC），作为未来支柱层面ESG–银行研究的最低报告标准。
**ESG支柱与中东欧银行盈利能力的稳健性检验：基于系统重要性机构的研究解读**
**1. 研究背景与问题**
在欧盟监管框架下，环境、社会和治理（ESG）原则已从自愿性企业公民行为转变为严格的监管要求。可持续金融披露条例（SFDR）、企业可持续发展报告指令（CSRD）以及欧洲银行管理局（EBA）的ESG风险管理授权，系统性推动欧洲信贷机构将非财务指标纳入核心资本配置和承销策略。然而，可持续投资是否真正提升银行盈利能力仍是开放的经验问题。新古典代理理论预期非财务支出会分散资本、提高代理成本并压缩短期股权回报；利益相关者理论则强调银行高度依赖交易对手信任和声誉资本，可信的ESG记录应降低融资成本、缓解尾部风险并提升运营效率。既有实证结论并不一致：覆盖逾两千项原始研究的元分析发现ESG绩效关系大多非负，但聚焦于银行业的元分析仅发现微小但显著的正向关联，且分解后仅有环境支柱为显著驱动。针对欧洲银行的研究显示三支柱方向各异甚至相悖，而中东欧（CEE）银行业的相关证据仍相对匮乏。本研究旨在系统性地检验综合ESG评分及其各支柱（E、S、G）与中东欧、东南欧系统重要性银行盈利能力的关系，并重点考察支柱层面发现的稳健性。
**2. 研究设计、样本与方法**
研究数据来源于LSEG/Refinitiv Workspace数据库。初始总体涵盖4973个金融部门实体，经过连续三个财年（2022–2024）均有完整ESG支柱披露的筛选，最终描述统计样本为21家系统重要性金融机构，覆盖波兰（11）、捷克（2）、匈牙利（2）、罗马尼亚（2）、斯洛伐克（2）、斯洛文尼亚（1）和保加利亚（1）。估计样本进一步剔除未披露环境和社会支柱分数的Getin Noble Bank SA全部观测值及Getin Holding SA的2024财年观测值，形成20家机构、59个银行年观测值的供应商分类全样本。在稳健性分析中发现该样本包含两家非商业银行实体（Kruk SA和Bulgarian Stock Exchange AD）以及一个治理支柱度量尺度不一致的财年，因此采用严格商业银行子样本与治理尺度一致子样本的交集作为主分析样本：18家机构、36个银行年观测值，仅覆盖2022和2023财年。被解释变量为资产回报率（ROA）和股本回报率（ROE）；解释变量为综合ESG评分及环境（ENV）、社会（SOC）和治理（GOV）支柱分数；控制变量为规模（总资产自然对数）和杠杆（总资产/普通股）。采用混合OLS作为基准设定，并辅以实体聚类标准误、异方差稳健标准误、面板固定效应和随机效应、留一机构分析及通配聚类自助法等稳健性检验。
**3. 主要结果**
**3.1 描述统计与相关性**
描述统计显示，综合ESG评分均值为59.245（标准差19.810），治理支柱离散度最高（标准差32.654），反映了七个司法管辖区在董事会结构和披露实践上的显著差异。相关性矩阵表明杠杆与ROE强负相关（?0.872），规模与环境支柱中等正相关（0.641），各解释变量间未呈现多重共线性问题。
**3.2 多元估计结果**
在主分析样本（N=36）上，综合ESG评分对ROA（β=?0.0024，p=0.782）和ROE（β=0.0594，p=0.364）均无显著影响（H1不支持）。支柱分解的Model 3中，环境（β=?0.0487，p=0.892）、社会（β=?0.1020，p=0.523）和治理（β=?0.0101，p=0.191）三项系数均与零无统计差异（H2不支持）。杠杆是对ROA最稳健的预测变量（β=?0.3019，p<0.001）。在全样本（N=59）上，社会支柱系数为大且显著的正值（β=0.7180，p=0.019），环境与治理支柱系数均接近零，呈现“社会支柱溢价”假象。
**3.3 稳健性检验**
诊断序列揭示全样本社会支柱结果的脆弱性：第一，异方差稳健标准误下社会支柱仍显著（p=0.008），但实体聚类后下降至边际显著（p=0.111），表明部分精度来自将重复观测视为独立样本。第二，剔除两家非银行实体后（N=53），社会支柱系数不仅失去显著性（p=0.755）且符号反转（β=?0.036）。留一机构分析表明，单独剔除Kruk SA即使不同时剔除Bulgarian Stock Exchange AD，已使社会支柱系数从0.7180骤降至0.0942且不再显著（p=0.607），说明该单个非银行实体贡献了原始效应的大部分。第三，治理支柱的FY-2数据存在度量尺度不一致（约0–3.6的字段与0–100的字段混用），排除该不一致年份后社会支柱进一步弱化为边际显著（β=0.702，p=0.087）。主分析样本的留一机构检验显示社会支柱系数在所有18次再估计中始终为负或接近零（范围?0.183至+0.035），均不显著；通配聚类自助法（B=4999）给出p=0.565，与聚类p值0.523一致，确认零结果并非小簇数假象。此外，滞后一期的社会支柱系数在聚类后同样弱化为边际显著（p=0.073），排除了反向因果作为主要解释的可能性。
**4. 讨论与结论**
**4.1 讨论**
主样本中H2未被支持，任何支柱均与ROA无显著关联；全样本中支柱点估计差一个数量级，但该差异完全由样本构成和测量误差驱动。综合ESG评分对盈利指标的系统性不显著表明，单一综合指数会平均掉支柱层面的异质信息，这与Miralles-Quiós等（31国样本）和D?nescu与Popa（罗马尼亚和波兰银行）的发现一致。社会支柱信号的脆弱性并非孤立现象：Baldissarro等和Prior Jiménez与Tsipas使用更大更新的欧洲样本同样未发现稳健的社会支柱效应，而Conca等在192家欧洲银行中报告显著负向效应，且该负向效应仅在其固定效应设定中显著，在自身的混合OLS和随机效应设定中不显著。三种近期研究产生三种不同方向的结果，表明该领域尚未就社会支柱效应的方向达成共识，更遑论幅度。环境支柱的零效应符合绿色信贷账簿回报周期长于会计报告周期的解释；治理支柱的零效应与合规开销难以在当年利润中体现的观点一致，且治理测量尺度问题不影响主样本结论。杠杆的强负向效应与银行高杠杆经营中债务服务负担侵蚀净盈利的经典预期一致。
**4.2 研究结论**
本研究的关键贡献在于用自身数据直接展示：在主分析样本（18家严格定义的银行、治理尺度一致财年，N=36）中，任何ESG支柱均与ROA无显著关联；而相同的设定在供应商分类全样本（N=59）中恢复了巨大且统计显著的社会支柱系数，单独视为确认了真实的支柱溢价。这一由单一数据集在两种可辩护的样本构建选择下产生的分歧，核心回答了RQ3：社会支柱正效应在实体聚类校正、通配聚类自助法及排除非银行实体后均不再稳健。更可辩护的结论是：综合ESG评分掩盖了支柱层面的异质性，但本研究的证据未能确立哪个支柱（如果有）在恰当控制样本构成和面板结构后可靠驱动短期会计盈利能力。这一方法论贡献对银行管理层、审慎监管者和评级机构具有直接启示：应将支柱层面ESG绩效主张在稳健性检验通过后再视为确定结论，避免将单一设定的系数作为审慎评估的稳定输入。
**4.3 实践与管理意义**
银行高管不应基于本研究证据将社会支柱举措优先视为短期盈利驱动因素，而应将其视为风险缓释层面的长期投资。监管机构在依据综合ESG基准评估银行韧性时应保持谨慎，需要细化到支柱层面的披露标准，并要求报告稳健性敏感性分析。在联合国可持续发展目标（SDG）框架下，社会支柱贡献（SDG 8）应基于其社会价值本身评估，而非主要作为盈利策略论证；环境支柱的短期零效应（SDG 9和SDG 13）支持以风险和韧性指标评价环境绩效，而非仅看当年利润。
**4.4 局限与未来方向**
研究的主要局限包括：样本地理集中（波兰占21家中的11家）、有效横截面仅20家机构导致的统计功效偏低，以及三财年的短面板难以完全区分因果方向。未来可在CSRD全面实施后整合动态GMM面板估计和市场导向估值指标（如Tobin’s Q、股票回报），将样本扩展至中小区域银行，并利用跨供应商评级（MSCI、Sustainalytics）进行交叉验证。
**5. 方法论贡献：支柱稳健性检查清单（PRC）**
基于本研究发现的社会支柱系数轨迹——经典设定下显著、聚类后边际显著、剔除两家非银行实体后符号翻转——研究提出四步支柱稳健性检查清单（PRC）：第一步，来源层面的支柱尺度一致性验证，针对商业ESG数据供应商可能跨财年或跨供应商改变度量尺度的问题；第二步，预先设定的行业严格子样本检验，同时报告供应商分类全样本和符合监管定义的严格银行子样本；第三步，实体聚类推断作为默认而非稳健性检查，聚类后失去显著性的系数应在摘要和结论中描述为脆弱；第四步，与最接近的既有估计进行方向和幅度及影响力的显式比较，包括留一实体敏感性分析，以识别单个异常实体对系数的杠杆效应。PRC虽源于银行业特有的失效模式，但适用于任何小型横截面面板上的支柱层面ESG–财务绩效研究，可作为通用最低报告标准加以采纳。
