企业ESG表现与债务融资成本的关系研究——基于数字金融的调节效应

李淑锦,周远航

(杭州电子科技大学 经济学院,浙江 杭州 310018)

ESG代表着Environmental、Social和Governance,是将环境、社会责任和公司治理表现纳入企业评价的一个较为综合性的指标,也是当今国际社会衡量企业可持续发展的标准之一。ESG概念最早由联合国提出,与我国所提出的“双碳”目标高度契合,为我国经济社会的高质量可持续发展提供了系统性的操作框架。虽然我国ESG起步较晚,但近年来国家相继出台相关政策以促进经济高质量发展。在国家相关政策的引导下,ESG理念逐渐受到社会各界的认可,环境、社会责任以及公司治理对企业各方面的影响不断增强。

制造业作为经济社会生产的主体部分,在当前高质量可持续发展的背景下起着至关重要的作用,制造业公司能获得具有优势的融资成本是其长期可持续发展的重要前提。在传统金融理论下,贷款人在企业融资过程中所考虑到的主要是财务维度的信息,对其他维度的信息则少有关注。而ESG本身反映了可持续的发展理念,从环境、社会责任和公司治理等角度映射出了企业在经营过程中的长期发展战略,可以弥补企业在融资过程中财务评估体系的不足。宏观上,建立ESG评价体系能顺应时代的发展;但微观上,ESG评价体系能否给企业的融资成本带来积极作用值得深入研究。如果企业提升ESG表现对融资成本产生积极影响,则企业会受到现有政策和市场的激励,提升自身ESG表现以实现企业和社会高质量可持续发展;相反,如果企业提升ESG表现对融资成本产生消极影响,则表明企业提升ESG行为可能会给企业带来负担,增加其融资成本,反而会抑制企业提升ESG表现。因此研究ESG表现是否会影响制造业公司的融资成本,以及通过怎样的路径进行影响,是“双碳”目标下的重要研究课题,对实现我国经济的高质量可持续发展具有重大的现实意义。

一、文献综述

关于环境、社会、公司治理等因素在融资成本方面发挥的作用,国内外学者已经取得大量研究成果。Luo等(2019)经过对重污染行业的深入研究,发现公司环境信息披露质量会显著降低企业债务融资成本,且负面报道在环境信息披露质量影响企业债务融资成本方面起到了削弱作用[1]。佟孟华等(2020)发现环境信息披露强度的增加能提升企业的信息透明度,致使企业股票受到投资者青睐,提高股票市场流动性,促进企业融资效率的提升,有利于降低融资成本[2]。Cheng等(2014)认为强烈的社会责任感会给企业带来更好的融资渠道,受到较低的资本约束并获得较低的融资成本[3]。谢华和朱丽萍(2018)、肖翔等(2019)经过跨期研究发现,企业卓越的社会责任表现能够降低企业的债务融资成本[4,5]。刘冰和方政(2011)经过实证发现,随着自我保护意识的增强,投资者更多关注通过公司内部治理机制来约束大股东行为,导致公司内部治理机制显著影响中国上市公司股权融资成本[6]。Li等(2016)研究发现,通过建立合理的董事会和监事会结构,优化管理层薪酬激励机制,在一定程度上降低股权集中度,有利于降低公司的债务融资成本[7]。林钟高和丁茂桓(2017)认为高质量的企业内部治理能释放更多的债权保护信号,让债权人更全面地评估企业风险,促进企业达到融资条件并获取较低的融资成本[8]。

Thompson和Cowton(2004)发现,超半数的发达国家银行在进行公司贷款过程中会加入ESG因素的考量,社会公众对ESG理解的加深也为融资机构提供了机会,促使ESG成为借贷业务的核心考量因素[9]。鲁政委和方琦(2018)、陈信健(2020)则认为,把企业ESG信息纳入融资政策会成为未来市场的必然趋势[10,11]。赵雪延(2021)认为企业ESG表现与权益融资成本呈显著负相关,而与债务融资成本则呈显著正相关[12]。陈佳怡(2022)经研究发现,ESG评级能有效传递企业信用风险的信号,并显著降低债务融资成本、股权融资成本以及综合融资成本[13]。

通过梳理相关文献发现,关于企业融资成本的研究,主要是从环境、社会、公司治理的某个单一角度进行分析,具有一定的局限性和片面性。而且从ESG这个整体概念进行的研究中各自的结论并不一致,即不同的研究中企业ESG对融资成本产生的影响存在着不同的观点,关于ESG表现对企业融资成本到底有何影响需要进行检验。此外,相关文献鲜有直接分析ESG表现影响融资成本的作用路径,缺乏进一步深入探讨,不利于深入理解这一影响过程。

本文可能的贡献有以下方面:第一,将环境、社会和公司治理作为一个整体来探讨企业的ESG表现对其债务融资成本有何影响;第二,使用调节效应模型,研究数字金融的发展在企业ESG表现影响债务融资成本的作用路径;第三,进一步异质性分析检验不同市场化程度地区的企业ESG表现降低债务融资成本的能力,为学术研究和政策实践提供了不同的视角。

二、理论分析与研究假设

目前的研究结果表明,由于市场环境或研究样本存在差异,有关ESG对企业价值的影响分为“有害论”与“有益论”两种观点(Albitar等,2020)[14]。

“有害论”认为,过度关注ESG意味着企业需要在环境、社会责任、公司治理等方面投入更多资源,增加企业信息披露成本,给企业造成负担;另外政策的干预可能导致企业被迫增加ESG投入,使ESG投入偏离最优水平,占用了研发创新的资源投入,对企业的经营产生负面作用,降低企业的盈利能力并增加其财务风险,从而增加企业的融资成本。Garcia等(2017)发现ESG表现与企业财务绩效在市场化程度低的地区呈现负相关关系[15]。

“有益论”则认为,根据可持续发展理论,企业在履行环境保护、社会责任和公司治理责任方面的表现在“双碳”背景下成为金融机构的重要参考指标,市场对ESG表现好的企业会给予更多的资金倾斜,如ESG表现是企业在资本市场发行绿色金融产品的重要评估因素(薛天航等,2022)[16]。根据信息不对称理论,ESG信息的披露可以弥补传统财务信息的不足,降低信息不对称程度,在一定程度上能够缓解道德风险和逆向选择问题,进而使投资者对企业做出更合理准确的评估,减小投资决策的风险溢价,从而降低企业的融资成本(Cuadrado-Ballesteros等,2016)[17]。根据利益相关者理论,ESG表现良好的企业会与其债权人、供应商、消费者、政府和员工等利益相关者建立良好关系,并为他们创造价值。基于信号传递理论,ESG表现良好的企业会给债权人传递高质量发展的信号,并树立良好的形象,企业可与债权人就借贷条款进行协商,选择更有利的贷款利率,降低企业债务融资成本(Atif和Ali,2021)[18];其次,ESG表现良好的企业可以向供应商和消费者传递发展良好的信号,获取他们的信赖,有利于与供应商建立长期稳定的合作关系并提升企业的市场占有率,减少支出成本并增加营业利润,进而降低融资需求和融资成本;另外,ESG表现好的企业可以向政府传递可持续发展的信号,反映出企业在促进环境保护和承担社会责任方面的努力,有利于企业获得更多来自政府的包括税收和贷款在内的政策优惠(Zeng,2018)[19]。此外,ESG表现好的企业可以向员工传递高质量发展的信号,增加员工对企业的认同感,吸引优秀员工入职和降低员工离职率,减少运营成本,进而降低融资需求和融资成本。

基于以上分析,由于ESG理念与我国的“双碳”目标高度契合,且我国经济正处于向高质量可持续发展转型的阶段。因此在当前我国政策和市场环境的支持下,企业提升ESG表现更倾向于会降低企业的融资成本。因此本文提出第一个研究假设:

H1:良好的ESG表现会显著降低企业的债务融资成本。

根据中共中央和国务院发布的《数字中国建设整体布局规划》,数字中国建设要全面赋能经济社会发展,因此数字金融可能会在ESG表现影响企业债务融资的过程中发挥一定作用。基于金融中介理论,随着数字技术的发展,相关要素能以接近零成本地被使用,打破了传统经济学理论中边际收益递减和边际成本递增的规律,让规模经济和范围经济在数字金融领域得以体现。当数字金融发展水平较高时,金融机构可以依托强大的数字技术优化金融生态环境,并挖掘更全面可靠的信息,使企业环境、社会责任和公司治理的状况得到更好的体现,与ESG评级所反映出的企业信息形成良好的互补,企业风险由此会获得更合理准确的评估,企业也因此能获取更低的融资成本。基于以上分析,本文提出第二个研究假设:

H2:数字金融在良好的企业ESG表现降低债务融资成本上发挥着正向调节作用,即数字金融的发展会增强企业良好的ESG表现降低其债务融资成本的能力。

根据制度理论,企业的经营管理会受到企业所在地市场化程度的影响。在我国企业发展的过程中,市场与政府之间的关系和法律制度环境建设会起到重要作用,市场化程度不同的地区,企业ESG表现对融资成本的影响程度可能会不一样。具体而言,政府干预越重,政府对资源的分配也具有更高的话语权,这会导致企业更加重视与政府的关系,ESG表现不好的企业也可能获取较多的资源支持,弱化了企业ESG与其融资成本之间的关系;另外,法律制度环境建设程度越低,发布虚假信息而受到法律制裁的可能性越低,影响到企业的经营管理,进而影响到企业的融资成本,同样也会弱化企业ESG与其融资成本之间的关系。基于此,本文提出第三个研究假设:

H3:在市场化程度高的地区,企业良好的ESG表现降低其债务融资成本的作用更大更显著。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

考虑到数据的可得性,本文选取2011至2020年A股制造业上市公司为研究对象,检验ESG表现与企业债务融资成本的关系,以及基于数字金融的调节效应。研究所用数据来源于华证ESG评级、Wind数据库、国泰安数据库、《北京大学数字普惠金融指数》。

为了确保研究的可靠性,对数据作以下处理:剔除金融类上市公司、剔除财务状况异常被标记为ST、*ST和PT的上市公司、剔除数据有缺失的上市公司。另外为避免研究受异常值影响,对连续型变量作上下1%的缩尾处理。数据处理和实证检验使用Excel和Stata16软件进行分析。

(二)变量选取

1.被解释变量

根据Goss和Roberts(2011)的统计,银团贷款市场的规模是全球股市的四倍半[21]。鉴于中国资本市场还不是很发达,债务融资仍然是中国企业的主要资金来源,因此债务融资成本是本文的主要研究对象。根据企业财务报表,企业财务费用由净利息支出(利息支出减利息收入)、手续费、其他财务费用和汇兑损益几部分组成,参考郑军等(2013)的做法,选取企业年度财务费用占期末总负债的比重为债务融资成本,财务费用可以近似反映企业的债务融资成本[22]。计算方法见公式(1):

(1)

2.解释变量

本文的核心解释变量ESG由华证ESG评价体系构造所得。华证ESG评价体系是基于上市公司的公开披露数据、社会责任报告、可持续发展报告、定期报告及临时公告、国家及地方监管部门公告、新闻媒体数据,在参考国际主流的ESG评价体系并剔除不适用及数据不可获取的指标后,结合我国市场的实际情况自上而下所构造的三级指标体系,包括环境、社会和公司治理在内的三大支柱、其下的14个主题、26个关键指标以及超过130个子指标。根据上市公司行业特点构建行业权重矩阵,基于以上指标得分及权重矩阵,计算得到ESG评分,最终被评为AAA～C的9档评级。为了进行实证分析,本文将AAA～C这9档评级分别赋值9～1,由此得到本文的核心解释变量ESG。

3.调节变量

本文选取北京大学数字金融研究中心发布的“北京大学数字普惠金融指数(第三期,2011—2020年)”省级层面数字普惠金融指数中的总指数DIFI作为衡量数字金融发展状况的指标,将其作为调节变量;另外将构建数字金融总指标的三个维度的分指标数字金融覆盖广度Coverage、数字金融使用深度Usage、数字金融数字化程度Digitization也作为本文的调节变量。由于北京大学数字普惠金融指标较其他指标数值过大,因此本文将指标除以100后的数值作为调节变量。

4.控制变量

企业债务融资成本会受到诸多其他因素影响,在研究ESG表现对上市公司债务融资成本影响的过程中,引入如下控制变量:公司规模Size、总资产净利润率Roa、净资产收益率Roe、总资产周转率Ato、现金流比率Cashflow、营业收入增长率Growth、独立董事比例Indep、是否为国有企业Soe、第一大股东持股比例Top1、股权制衡度Balance、管理层持股比例Mshare。主要变量定义具体见表1。

(三)模型设计

文本设计以下模型来验证上述研究假设:

Costi,t=α0+β1ESGi,t+∑βiControli,t+εi,t

(2)

Costi,t=α1+β2ESGi,t+β3Moderatori,t+β4ESGi,t×Moderatori,t+∑βiControli,t+εi,t

(3)

为了检验研究假设H1,构建以债务融资成本Cost为被解释变量、ESG评级为解释变量为基准的面板回归模型(2),其中Control为控制变量;接着为了检验调节效应的影响机制,在模型中加入调节变量Moderator,并引入ESG与调节变量Moderator的乘积项ESG×Moderator构建模型(3),以此来检验研究假设H2;另外,在模型(2)的基础上采用分组回归的方式检验研究假设H3。

四、实证分析

(一)描述性统计

在实证分析前先对变量进行描述性统计,掌握数据的基本情况,为后文的实证分析做准备。对2011—2020年各个变量进行描述性统计,得到各个变量数据的基本分布特征,结果如表2所示。

表2 变量描述性统计

由表2可以得出,2011—2020年期间,被解释变量债务融资成本平均值为0.623%,最小值为-16.063%,最大值为6.626%,总体来说债务融资成本不高。核心解释变量ESG评级的平均值为6.340,标准差为1.041,最大值为9,最小值为2,表明企业ESG评级总体来说表现一般,还有待提升;且不同公司之间ESG表现差异较大,说明企业对ESG理念的接受和实践程度有所不同。数字金融指数平均值为2.561,最小值为0.313,最大值为4.179;数字金融覆盖广度均值为2.361,最小值为0.185,最大值为3.952;数字金融使用深度均值为2.614,最小值为0.381,最大值为4.458;数字金融数字化程度均值为3.128,最小值为0.157,最大值为4.501,可以看出不同省份数字金融指数有所差异,说明不同企业所在地区间数字金融发展情况有所不同。各控制变量的分布情况也表明不同企业之间的特征存在差异,但比较符合实际情况。

(二)相关性分析和共线性诊断

在进行基准回归前先进行变量之间的相关性分析,结果表明模型的被解释变量与解释变量、调节变量等存在显著的相关性。在相关性分析后,为避免变量之间存在的高度共线性问题而导致回归结果出现偏差,需要利用方差膨胀因子进一步做变量之间的共线性诊断,而由于数字金融总指数与分指标之间本就存在高度共线性问题,因此本文考虑在分析变量之间的共线性问题时先将数字金融总指数剔除而保留其他几个变量。结果表明主要变量的VIF值不超过10,表明他们之间不存在明显的共线性问题,因此可以将变量放入基准回归模型进行实证检验;而数字金融指标的VIF值超过10,存在一定的共线性问题,因此在进行调节效应检验时需要做中心化处理以消除共线性的影响。

(三)两者关系的实证研究

为了检验上市公司ESG表现与其债务融资成本的关系,本文构建了年份和行业固定效应的模型进行回归分析。为了避免扰动项异方差对实证结果带来的影响,使用公司层面聚类稳健标准误。回归结果见表3第(1)列,在控制其他变量不变的前提下,企业ESG表现的系数在1%的水平上显著为负,意味着企业的ESG表现每上升一个单位,其债务融资成本就会降低0.168%,说明良好的企业ESG表现会显著降低其债务融资成本。因此,实证结果支持了研究假设H1。

表3 实证检验结果

(四)稳健性检验

1.替换被解释变量

本文替换被解释变量债务融资成本进行实证检验。使用企业利息支出加手续费支出和其他财务费用的总额占期末总负债的比重来度量债务融资成本Cost2,计算公式见公式(4):

(4)

表3第(2)列报告了被解释变量替换后的结果,在替换了被解释变量后模型中ESG的系数仍然在1%的水平下显著为负,说明企业ESG表现越好,企业债务融资成本越低,与原结论一致。因此,本文研究假设H1的结论在替换被解释变量后仍然稳健。

2.替换解释变量

本文替换了解释变量即企业的ESG表现,采用Wind ESG评级作为衡量企业ESG表现的解释变量,将AAA～C这9档评级分别赋值9～1,由此得到替换的解释变量ESG_Wind。表3第(3)列报告了替换解释变量后的结果,结果表明ESG_Wind的系数在5%的水平下显著为负,与原结论一致。因此,本文的研究结果在替换解释变量后仍然稳健。

3.内生性检验

(1)考虑滞后变量以缓解双向因果问题。本文采用核心解释变量ESG的滞后一期和二期来缓解双向因果所带来的内生性问题,表3第(4)、(5)两列分别为滞后一期和二期的检验结果。结果显示,滞后一期和二期解释变量的回归系数分别为-0.146与-0.128,且都在1%的水平下显著,表明回归结果在一定程度上缓解了内生性问题。

(2)考虑遗漏变量问题。对于模型中可能存在的无法观测且并不随时间变化的遗漏变量,本文使用“个体+时间”的双向固定效应模型,以取代上文基准回归中“行业+时间”的固定效应模型。表3第(6)列显示了个体双向固定效应模型的回归结果。结果显示,ESG的估计系数为-0.104,且在5%的水平下保持显著为负,这表明检验结果有效地克服了可能存在的内生性问题。

(五)数字金融的调节效应检验

为了验证ESG表现影响企业债务融资成本的作用路径,即上文的研究假设H2,检验数字金融的发展是否会增强企业ESG表现影响其债务融资成本的能力。于是本文对数字金融在ESG与债务融资成本的关系中所起到的调节作用进行了检验。检验结果见下表4。第(1)列结果表明,ESG的系数在1%的水平下显著为负,交互项ESG×DIFI的系数在1%的水平下也显著为负,说明数字金融总指数在其ESG表现与企业债务融资成本的关系中起到了正向调节作用,即随着数字金融的发展,企业良好的ESG表现对降低企业债务融资成本的作用会上升;第(2)列结果表明,ESG的系数在1%的水平下显著为负,交互项ESG×Coverage的系数在1%的水平下也显著为负,说明数字金融覆盖广度在其ESG表现与企业债务融资成本的关系中起到了正向调节作用,即数字金融覆盖广度会增强企业良好的ESG表现对降低企业债务融资成本的作用。第(3)列结果表明,ESG的系数在1%的水平下显著为负,交互项ESG×Usage的系数在1%的水平下也显著为负,说明数字金融使用深度在其ESG表现与企业债务融资成本的关系中起到了正向调节作用,即数字金融使用深度会增强企业良好的ESG表现对降低企业债务融资成本的作用。第(4)列结果表明,ESG的系数在1%的水平下显著为负,交互项ESG×Digitization的系数在1%的水平下也显著为负,说明数字金融数字化程度在其ESG表现与企业债务融资成本的关系中起到了正向调节作用,即数字金融数字化程度会增强企业良好的ESG表现对降低企业债务融资成本的作用。以上研究分析表明假设检验H2得到了验证,数字金融的发展会增强企业良好的ESG表现降低其融资成本的能力。

表4 调节效应检验

(六)进一步异质性分析

市场化反映了一个地区市场与政府之间的关系以及法律制度环境建设的程度,是按市场原理实现要素和资源的优化配置,市场化程度越高意味着市场在资源配置中所起作用越大,可以更好地保证企业对资源的有效利用,会进一步对企业的融资成本造成影响。

本文从市场化程度的视角做进一步异质性分析,从王小鲁等发布的《中国分省份市场化指数报告》获取相关数据。以企业地区整体市场化指数来衡量地区的市场化程度;另外以分项指标政府与市场的关系、市场中介组织的发育和法律制度环境来分别反映政府干预的程度和法制建设的程度。

首先对数据进行处理,对市场化程度大于同期所有地区市场化程度中位数的地区取1,否则取0;对政府与市场的关系大于同期所有地区政府与市场的关系中位数的地区取1,否则取0;对法制建设程度大于同期所有地区法制建设程度中位数的取1,否则取0。采取分组回归的方式进行验证。

实证结果如表5所示,结果显示在市场化程度高、政府干预程度轻、法制建设程度高的地区,ESG的回归系数的绝对值均更大,且显著性也更强;而在市场化程度低、政府干预程度重、法制建设程度低的地区,ESG的回归系数的绝对值均更小,且显著性也更弱。上述结果表明在市场化程度高的地区,企业良好的ESG表现降低其债务融资成本的作用更大更显著,研究假设H3得到了验证。

五、结论和启示

制造业作为经济社会生产的主体部分,在当前高质量可持续发展的背景下起着至关重要的作用。研究企业债务融资成本并实现长期高质量可持续发展成为了企业财务管理的主要研究内容之一。另外,ESG理念在国际社会中愈发被重视,企业经营会受到环境、社会责任和公司治理影响的事实也逐渐被检验和证实,因此企业ESG整体表现可能也会影响债务融资成本。

基于以上背景,本文选取2011至2020年我国制造业上市公司为研究对象,检验了企业ESG表现影响债务融资成本及其作用路径。研究得出以下结论:(1)企业的ESG评级越高,其债务融资成本就越低。与理论分析一致,企业良好的ESG表现能够显著降低其债务融资成本;(2)数字金融在企业ESG表现与债务融资成本之间的关系中起到正向调节作用,即随着数字金融发展程度的提高,企业ESG表现在降低债务融资成本方面的作用会有所提升。随着数字金融发展水平的提升,金融机构可以依托强大的数字技术使企业环境、社会责任和公司治理的状况得到更好的体现,ESG评级所反映出的企业风险由此会获得更合理准确的评估,企业也因此能获取更低的融资成本;(3)在市场化程度高的地区,企业良好的ESG表现降低其债务融资成本的作用会更大更显著。在这些地区,企业融资所面对的各方面制度环境都更为完善,因此ESG表现对债务融资成本的影响更大更显著。

基于以上结论,提出如下启示:(1)企业应当加强ESG实践,提升ESG表现。根据ESG指标的设计原理,将ESG理念融入企业综合评价体系中,积极提高环保意识并积累环保声誉,努力培养社会责任感,不断提高公司治理水平,让企业的经营风险在融资过程中得以更全面准确地被评估,以降低企业融资成本。(2)大力发展数字金融。加速发展大数据、人工智能、云计算等数字技术,实现金融与科技的结合,提高企业融资效率、控制融资风险并降低融资成本,使数字金融在企业融资过程发挥更大效用。(3)政府和监管部门应当为企业创造良好的制度环境,推动市场化程度低的地区加快市场化进程。政府和监管部门应当减少干预,让市场更好地发挥资源配置作用,通过市场的反馈来指导企业ESG实践;同时,政府和监管部门应完善ESG建设的法律制度环境,加大企业虚假披露信息的惩罚力度,完善ESG信息披露指引,维护ESG信息的公正性和可靠性。