绿色治理对企业过度负债的影响研究——基于环境、社会和治理（ESG）表现的视角

杨 朝

（国网天津市电力公司城南供电分公司，天津 300201）

一、引言

我国非金融企业部门杠杆率多年来处于国际高位，以2022年末数据为例，我国非金融企业部门杠杆率为158.2，虽然较2020 年163.4 的峰值有所下降，但仍高于美国、欧盟、日本等国际主要经济体的非金融企业部门杠杆率。为了防范化解高杠杆引发的金融风险隐患，2015年中央经济工作会议首次提出“去杠杆”任务，2018年中央财经委员会第一次会议在此基础上又提出“结构性去杠杆”，为解决高杠杆问题提供了顶层设计。当然，“去杠杆”并非一味要求所有企业的杠杆率下降，现有研究表明，企业具有最优负债率即目标负债率（陆正飞等，2015），当实际负债率超过目标负债率形成过度负债后，会影响未来股票市场回报（Caskey et al.，2012），加剧股价崩盘风险（刘丽娜和马亚民，2018），损害企业未来的成长性（Uysal，2011），给企业自身和整体金融市场的稳定运行带来风险。因此，在当前防范金融风险和“去杠杆”的大背景下，如何降低企业过度负债是一个在理论和实践中具有重要意义的研究话题。现有针对过度负债影响因素的研究从放松利率管制（王红建等，2018）、混合所有制改革（吴秋生和独正元，2019）、审计监督（郭檬楠和郭金花，2020）等角度展开，但还少有文献从ESG表现这一角度进行探讨。

ESG（即环境、社会和治理）是当前理论界和实务界关注的热点。随着近年来环境和资源问题的日益突出，可持续发展和ESG 投资的理念日渐深入人心，特别是2020年“双碳”目标的提出进一步加速了ESG投资在我国资本市场的发展。截至2022 年末，我国ESG 公募基金共有624 支，总规模合计约5182 亿元，其中2021 年和2022 年成立的有334 支。ESG 投资的快速增长也在倒逼企业加强ESG建设，争取通过更好的ESG表现来获取ESG投资。理论研究的结果表明，企业良好的ESG表现能够给自身带来多种益处，包括降低融资成本（邱牧远和殷红，2019）、改善投资效率（高杰英等，2021）、降低企业经营风险（董小红和孙政汉，2023）、提高企业价值（王琳璘等，2022）等，但相较于实务中快速增长的ESG投资还有所不足，特别是从资本结构角度，ESG表现是否也能降低企业的过度负债还有待实证的检验。因此，为了回应实务中对ESG研究的需求，对企业的ESG表现进行更为深入且丰富的研究十分必要。

基于以上分析，本文研究ESG表现对企业过度负债的影响，以丰富相关领域的研究。本文的研究可能在以下方面做出有益的贡献：第一，基于利益相关者理论和资源依赖理论，从降低过度负债的角度进一步补充企业ESG表现经济后果的相关研究，并厘清这一过程的作用渠道；第二，丰富关于降低企业过度负债路径的研究，为上市公司降低过度负债水平提供经验证据；第三，为资本市场监管机构及相关部门更好地开展金融风险防范和“去杠杆”工作提供新的思路。

二、理论机制与研究假设

当企业的实际负债率超过目标负债率时，会形成过度负债（陆正飞等，2015），现有研究对企业过度负债的影响因素进行了广泛的探讨，结果显示代理冲突和融资约束是导致企业形成过度负债的两个重要原因（Lai &Zhang，2022；董屹宇和郭泽光，2019）。主流研究认为，过度负债源于代理冲突。过度负债本质上是企业各项融资决策的结果（董屹宇和郭泽光，2019），而这些融资决策和实施更多被控股股东和管理层所掌握。管理层的业绩通常源于企业营收、利润、规模等的增长，因而管理层可能会盲目地利用负债不断加大投资力度，导致企业背离目标资本结构，形成过度负债。由于中小股东的存在，企业的控股股东并不需要承担过度负债带来的全部风险，甚至可能利用手中的控制权优势掏空企业资源，侵占中小股东利益，使企业的过度负债问题进一步恶化。因此，当企业的代理冲突更严重时，企业的过度负债问题也更为凸显，而两职分离（董屹宇和郭泽光，2019）、多个大股东（张淼和孙光国，2022）、审计监督（郭檬楠和郭金花，2020）等都能够抑制代理冲突，对企业的过度负债行为发挥治理效应。此外，当前企业普遍面临融资约束的问题，由于融资约束的存在，企业不能按照自己的意愿随时获取足够的资金，而企业又需要把握随时出现的投资机会，因此企业需要持有一定量的资金（高敬忠等，2021），这也是导致企业形成过度负债的原因之一。

利益相关者理论和资源依赖理论表明，企业ESG表现对企业发展具有积极作用，能够提高企业效率（Bostian et al.，2016；王琳璘等，2022；高杰英等，2021），对企业的代理冲突和融资约束问题都会产生正面的影响，因此从理论上分析，ESG 表现可能从以下两方面抑制企业过度负债：

一方面，良好的ESG表现能够通过缓解代理冲突来抑制企业过度负债。现代契约理论认为，企业是一系列交易契约的耦合体，企业在日常生存和发展的过程中，会由各种交易契约而与对应的利益相关者形成经济关系。不确定性的存在、信息的不对称、人类的有限理性以及高昂的交易成本等导致企业契约的不完备，由此产生道德风险和逆向选择。ESG表现能够提供更多的企业信息，增加企业的信息披露透明度，有助于降低企业和利益相关者之间的信息不对称，帮助利益相关者更全面地了解企业状况，使其能够更好地监督与参与企业运营，缓解代理冲突（董小红和孙政汉，2023；王琳璘等，2022）。同时，良好的ESG表现也意味着企业的公司治理机制更加完善，能够有效监督和约束管理层行为，降低代理冲突（高杰英等，2021）。当企业的代理冲突得到缓解后，过度负债问题也会得到治理（张淼和孙光国，2022）。

另一方面，良好的ESG表现能够通过缓解融资约束来抑制企业过度负债。首先，良好的ESG表现意味着企业能高质量地履行与利益相关者的契约，从而赢得利益相关者的信赖和支持，获取可持续发展所需的资源和环境（王琳璘等，2022），缓解融资约束。同时，良好的ESG表现还会向外界提供更多的非财务信息，降低企业与外部债权人、投资人的信息不对称程度，并传递出企业社会责任意识强、可持续发展能力强、治理机制完善等多方面的正面信号，使企业更容易获得外源融资，缓解融资约束（席龙胜和赵辉，2022）。此外，ESG 符合当前社会的需求和利益，良好的ESG表现有助于企业获得政府补助等外部资金支持，从而也能缓解企业的融资约束问题（高杰英等，2021）。当融资约束问题得到缓解时，有助于企业在需要的时候获得资金，无需在日常储备大量资金，故而过度负债也会相应降低。

基于以上分析，本文提出以下研究假设：当企业的ESG 表现更好时，其过度负债水平更低，即ESG 表现有助于降低企业过度负债。

上述研究假设与理论机制结构如图1所示。

图1 研究假设及理论机制

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2009—2021 年我国A 股上市公司为研究样本，研究ESG表现对企业过度负债的影响。参照现有实证研究的做法，本文剔除ST、*ST 公司和上市当年的公司，考虑到样本数据的完整性和金融行业的特殊性，本文还剔除存在缺失值的样本和金融行业的样本，最终得到24847 个公司-年度样本。本文所用到的ESG 评级相关数据来自万得（Wind）数据库，其余各变量数据来自国泰安（CSMAR）数据库，由于华证ESG 评级数据自2009 年开始公布，故本文的样本区间选择2009年作为起始点。为了防止极端值的影响，本文对除虚拟变量外的所有变量均进行1%水平的缩尾（Winsorize）处理。

（二）变量定义与度量

1.被解释变量：过度负债程度（EXLEV）。过度负债是实际负债率超过目标负债率的程度，在实证过程中可以使用实际负债率减去目标负债率来度量，而目标负债率由于无法直接观测，故需要通过一定的方法进行估计。在现有估计目标负债率的各种方法中，通过企业负债率对其主要影响因素回归后计算目标负债率的方法较为全面，故本文在主检验中采用这一方法度量企业目标负债率和过度负债。具体来说，参考陆正飞等（2015）的方法，按照模型（1）对样本分年度进行Tobit回归，计算企业的目标负债率：

其中，LEV代表企业实际的资产负债率，State代表企业产权性质，ROA代表企业盈利能力，IND_LEV代表企业所在行业的资产负债率中位数，GROWTH代表企业总资产增长率，FATA代表企业固定资产占比，Size代表企业规模，Top1代表股权集中度。之后用实际资产负债率减去目标资产负债率，即可得到企业的过度负债程度（EXLEV），该指标越大，表明过度负债水平越高。在稳健性检验的部分，参考张会丽和陆正飞（2013）的研究，本文采用实际资产负债率减去当年行业资产负债率中位数的方法度量企业的过度负债程度。

2.解释变量：ESG 表现（ESG）。本文参考方先明和胡丁（2023）、高杰英等（2021）的做法，使用华证ESG 评级作为企业ESG 表现的代理变量。该指标包含C、CC、CCC、B、BB、BBB、A、AA、AAA 共9 个等级，将上市公司ESG表现从低到高分别赋值为1至9。在稳健性检验的部分，参考胡洁等（2023）的做法，本文还基于商道融绿公布上市公司ESG 评级这一外生事件重新构造解释变量。

3.控制变量。本文用到的各控制变量的具体含义和度量方法如表1所示。

表1 控制变量含义及度量

（三）模型设计

本文通过模型（2）来检验研究假设：

模型中Controlit代表控制变量，被解释变量、解释变量和控制变量的具体含义及度量同前文所述。根据研究假设，本文预期模型（2）中β1显著为负。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表2列示了本文各研究变量的描述性统计结果。首先，EXLEV的均值为-0.0027，中位数为-0.0031，均值与中位数比较接近，同时与现有研究（陆正飞等，2015）也基本一致；其次，ESG均值为6.5292，中位数为6，同样与现有研究（王琳璘等，2022；高杰英等，2021）基本一致；最后，其他控制变量的均值和中位数等均在合理范围，基本满足正态分布的要求。

表2 变量描述性统计

（二）变量相关性检验

各主要研究变量之间的相关性检验结果显示，ESG与EXLEV在1%水平下显著负相关，说明更好的ESG表现有利于降低企业过度负债，初步验证了本文的研究假设。其余各控制变量之间的相关性基本比较小，表示设定的模型（2）不存在严重的多重共线性问题。

（三）实证结果分析

表3 列示了模型（2）的多元回归结果。结果显示，无论是否控制有关变量的情况下，ESG与EXLEV均在1%水平下显著负相关，这一结果表明更好的ESG表现有利于降低企业过度负债，本文的研究假设得到了实证结果的支持。

（四）稳健性检验

1.工具变量法。针对模型（2）可能存在的互为因果导致的内生性问题，本部分运用工具变量法（IV）对其进行处理。具体来说，参考王琳璘等（2022）、高杰英等（2021）的方法，采用同年度企业所在地上市公司ESG评分的均值作为工具变量（ESG_IV），使用两阶段最小二乘法（2SLS）进行回归。第一阶段的回归结果如表4 中列（1）所示，ESG_IV 与ESG在1%水平下显著正相关，第二阶段的回归结果如表4中列（2）所示，经过IV 处理后ESG的符号和显著性与表3 没有明显区别，说明上文得出的结论具有较好的稳健性。同时，工具变量法相关的检验结果说明本文选择的工具变量不存在弱工具变量问题且不存在识别不足问题。

表4 稳健性检验的回归结果

2.控制个体固定效应。尽管模型（2）中已经控制了一部分可能对过度负债产生影响的变量，但仍然可能存在由于遗漏变量所导致的内生性问题，因此参考王琳璘等（2022）、高杰英等（2021）采用控制面板数据个体固定效应的方法来解决这一问题，控制个体固定效应后的回归结果如表4的列（3）所示。结果显示控制个体固定效应后ESG的符号和显著性与表3 没有明显区别，说明上文得出的结论具有较好的稳健性。

3.多时点PSM-DID 法。参考胡洁等（2023）的做法，本文以商道融绿首次公布上市公司ESG评级作为外生冲击，控制个体固定效应和时间固定效应，构造模型（3）所示的多时点DID（Time-varying Differences-in-Differences）模型来检验研究假设：

其中，EXLEVit仍然是按照上文中的方法计算的企业过度负债程度，Controlit代表控制变量，ui为个体固定效应，ηt为时间固定效应，εit为随机误差项。ESG_DID是参考胡洁等（2023）的做法，基于商道融绿公布上市公司ESG 评级这一外生事件重新构造的解释变量，具体来说，若商道融绿发布企业i在第t年的评级数据，其为处理组，ESG_DIDit=1，否则为对照组，ESG_DIDit=0。

同时，由于模型（3）可能存在样本选择的问题，故进一步利用倾向得分匹配法（PSM）为处理组企业重新匹配控制组，以减轻样本选择偏误。具体来说，首先选择Size、ROA、Growth、CFO、DUAL、Top1、State、Big4作为协变量，同时控制年度变量和行业变量后对ESG_DID进行Logit 回归并计算倾向得分值，其次根据倾向得分值采用最近邻匹配法进行一对五匹配，最后基于匹配后的样本重新进行回归分析。多时点PSM-DID 的回归结果如表4 的列（4）所示，ESG的符号和显著性与表3没有明显区别，说明上文中得出的结论具有较好的稳健性。

此外，实施多时点DID模型的一个前提是如果不存在商道融绿公布ESG评级的事件冲击，处理组和对照组的过度负债变化趋势应该是平行的，即商道融绿公布ESG评级之前，处理组和对照组的过度负债变化趋势应该不存在显著差异。为进行平行趋势检验并进一步考察ESG表现效果的动态特征，本文构造模型（4）进行检验：

其中，D±j为一系列虚拟变量，当处理组处于商道融绿公布ESG 评级前的第j年时，D-j=1，当处理组处于商道融绿公布ESG 评级后的第j年时，D+j=1；除此之外，D±j=0。同时为了防止完全共线性问题，本文设商道融绿公布ESG 评级的第1 期为基期。检验结果如图2所示。结果显示，商道融绿公布ESG评级之前的年份，在95%置信区间下，λ-4至λ-2的估计结果均包含0，说明商道融绿公布ESG 评级之前处理组与对照组的企业过度负债变化趋势不存在显著差异，因此无法拒绝平行趋势假设成立的可能。商道融绿公布ESG 评级之后的年份，在95%置信区间下，λ1至λ3的估计结果均不包含0，说明商道融绿公布ESG 评级之后处理组的过度负债显著低于对照组，表明良好的ESG表现对企业过度负债具有持续的抑制作用。

图2 平行趋势检验

4.安慰剂检验。为了检验ESG 表现对企业过度负债的影响不是由其他随机性因素导致的，本文采用安慰剂检验对ESG 表现效果的偶然性加以识别。参考高敬忠等（2021）的做法，进行安慰剂（Placebo）检验，将当年的ESG 表现随机分配给各企业，将随机顺序的ESG 表现与过度负债按照模型（2）重复进行500次回归，检验的结果如图3和表5所示。从图3和表5的结果来看，检验结果中系数显著为正和显著为负的占比很小，这意味着本文构造的虚拟处理效应并不存在，表明良好的ESG 表现能够有效抑制企业过度负债，而不是其他因素所导致的。这一结果再次证明本文的结论具有较好的稳健性。

图3 安慰剂检验

5.更换代理变量的度量方法。前文在多时点PSM-DID 部分已通过更换度量方法重新进行回归，此处仅考虑更换过度负债的度量方法来进行稳健性检验。参考张会丽和陆正飞（2013）采用公司实际资产负债率减去公司所在行业当年资产负债率中位数来计算过度负债程度（EXLEV1），更换过度负债度量方法后的回归结果如表4 的列（5）所示，ESG 表现与过度负债回归结果在符号和显著性上与表3 没有明显区别，说明上文得出的结论具有较好的稳健性。

6.改变样本区间。为了避免新型冠状病毒感染可能对企业资本结构造成的干扰，本文参考胡洁等（2023）的做法剔除2020 年及以后的样本，重新对ESG表现与过度负债进行回归检验，结果如表4的列（6）所示，ESG 表现与过度负债回归结果在符号和显著性上与表3 没有明显区别，说明上文中得出的结论具有较好的稳健性。

五、进一步研究

（一）中介作用检验

前文中的理论分析指出，良好的ESG表现一方面能够抑制由于代理冲突所导致的过度负债，另一方面能够缓解融资约束所导致的过度负债，本部分通过实证检验代理冲突和融资约束在ESG 表现对企业过度负债的影响过程中的作用，以期更好地厘清ESG表现影响过度负债的作用渠道。

盈余管理是一种在资本市场中普遍存在，并通过对盈余信息进行操纵来掩饰企业真实经济状况的行为。盈余管理程度越高，说明企业存在的代理冲突越大。因此本文分别以盈余管理和融资约束作为中介变量，参考温忠麟等（2004）验证中介作用的方法，在模型（2）的基础上设计模型（5）和（6）来检验代理冲突和融资约束在ESG 表现对企业过度负债的影响中发挥的中介作用。

在模型（5）和（6）中，M为中介变量，代表盈余管理或融资约束，其余各变量的定义与度量均与上文相同。中介变量的度量上，对盈余管理，分别参考Dechow et al.（1995）和Roychowdhury（2006）计算应计盈余管理（AEM）和真实盈余管理（REM）的方法来度量，对融资约束，参考Kaplan &Zingales（1997）、高敬忠等（2021）、Hadlock &Pierce（2010）、孙雪娇等（2019）的做法，计算KZ 指数（KZ）和SA 指数（SA）来度量融资约束。

表6列示了盈余管理中介作用检验的回归结果。结果显示，ESG与AEM在1%水平下显著负相关，AEM与EXLEV在1%水平下显著正相关，在加入AEM后，ESG与EXLEV仍在1%水平下显著负相关，但相较于前文模型（2）的回归结果，其系数绝对值有所降低；ESG与REM在5%水平下显著负相关，REM与EXLEV在1%水平下显著正相关，在加入REM后，ESG与EXLEV仍在1%水平下显著负相关，但相较于前文模型（2）的回归结果，其系数绝对值有所降低。结合前文模型（2）的回归结果，可以说明盈余管理在ESG 表现对企业过度负债的影响中起到显著的中介作用，即良好的ESG 表现通过降低盈余管理水平、缓解代理冲突从而降低过度负债水平。

表6 中介作用检验的回归结果（1）

表7列示了融资约束中介作用检验的回归结果。结果显示，ESG与KZ在1%水平下显著负相关，KZ与EXLEV在1%水平下显著正相关，在加入KZ后，ESG与EXLEV仍在1%水平下显著负相关，但相较于前文模型（2）的回归结果，其系数绝对值有所降低；ESG与SA在5%水平下显著负相关，SA与EXLEV在1%水平下显著正相关，在加入SA后，ESG与EXLEV仍在1%水平下显著负相关，但相较于前文模型（2）的回归结果，其系数绝对值有所降低。结合前文模型（2）的回归结果，可以说明融资约束在ESG表现对企业过度负债的影响中起到显著的中介作用，即良好的ESG表现通过缓解融资约束从而降低过度负债水平。

表7 中介作用检验的回归结果（2）

（二）调节作用检验

1.行业异质性的调节作用。相较于一般行业，重污染行业的环境问题更为突出，影响也更大，因而其ESG表现会得到公众和市场的更多关注，产生更显著的经济后果。现有研究也表明，在重污染行业企业中ESG 表现对绿色转型（胡洁等，2023）、企业价值提升（王波和杨茂佳，2022）等的影响更大，因此本文预期相较于非重污染行业企业，ESG表现对过度负债的影响在重污染行业企业中会更为显著。

参考潘爱玲等（2019）的做法，本文构造是否重污染行业企业的变量Pollut，当企业所处行业代码为B06、B07、B08、B09、C17、C19、C22、C25、C26、C28、C29、C30、C31、C32、D44 时，Pollut=1，当企业处于其余行业时，Pollut=0。在模型（2）中增加ESG与Pollut的交乘项和Pollut后重新进行回归检验，结果如表8中列（1）所示，可以看到交乘项的回归结果在10%水平下显著为负，说明在重污染行业企业中ESG表现对过度负债的抑制作用更加显著，与前文中的预期结果相符。

表8 调节作用检验的回归结果

2.产权性质的调节作用。相较于非国有企业，国有企业的性质决定了其需要承担更多的社会责任，关注更多的社会效益，因此公众和市场也会更加关注国有企业的ESG 表现，从而使其产生更显著的经济后果。现有研究也表明，在国有企业中ESG表现对创新（方先明和胡丁，2023）、盈余持续性（席龙胜和赵辉，2022）、全要素生产率（符加林和黄晓红，2023）等的提升作用更大，因此本文预期相较于非国有企业，ESG表现对过度负债的影响在国有企业中会更为显著。

为了验证这一观点，在模型（2）中增加ESG与State的交乘项后重新进行回归检验，结果如表8 列（2）所示，可以看到交乘项的回归结果在1%水平下显著为负，说明在国有企业中ESG表现对过度负债的抑制作用更加显著，与前文中的预期结果相符。

3.企业数字化水平的调节作用。企业数字化转型有利于改善治理环境（毛建辉，2023），当企业数字化水平越高的时候公司治理环境也就越好。良好的ESG表现能够抑制代理冲突所导致的过度负债，推动形成治理效应，这种治理效应在公司治理水平更低的情况下会得到更好的发挥，因此可以预期企业数字化水平越低，ESG表现对过度负债的影响会更为显著。

为了验证企业数字化水平的调节作用，参考吴非等（2021）、赵宸宇等（2021）的方法，借助文本分析技术从企业年报中提取并统计数字化转型的关键词词频，并刻画企业数字化转型程度。具体来说，本文构建数字化转型关键词词库，在上市公司年报中提取涉及数字化转型的关键词，然后统计加总这些关键词的词频，在此基础上将加总后的数字化转型的关键词词频加1 取对数作为构造企业数字化水平的代理变量DCG1和DCG2。

表8 中列（3）和（4）列示了在模型（2）中增加ESG与DCG1（DCG2）的交乘项和DCG1（DCG2）后的回归结果，从结果来看，无论采用吴非等（2021）还是赵宸宇等（2021）的数字化转型关键词词库构造的企业数字化水平，ESG与DCG1（DCG2）的交乘项均在1%水平下显著为正。这一结果表明企业数字化水平越低，ESG表现对过度负债的抑制作用越强，同时也验证了ESG表现对过度负债的治理机制。

六、结论与启示

本文首先从理论上分析ESG 表现对企业过度负债可能产生的影响，而后以2009—2021 年我国A 股上市公司样本为例，实证检验ESG表现对企业过度负债的抑制作用。检验结果发现：良好的ESG表现能够降低企业的过度负债水平，在经过工具变量法、控制个体固定效应、多时点PSM-DID、安慰剂检验、更换代理变量、改变样本区间等方法进行稳健性检验后，这一结论依然成立。进一步检验的结果显示，代理冲突和融资约束在ESG 表现降低企业过度负债的过程中起到的中介作用显著，支持了理论分析中提出的ESG 表现通过缓解代理冲突和融资约束来抑制过度负债的推论，而是否重污染行业企业、产权性质、企业数字化水平在ESG 表现降低企业过度负债的过程中起到了调节作用，当某企业是处于重污染行业、属于国有、数字化水平较低的企业时，ESG 表现对过度负债的抑制作用更强。

由本文的研究可以得到如下启示。第一，从监管机构角度，由于ESG表现能够对企业过度负债形成抑制作用，监管机构一方面应当加大力度鼓励引导企业加强ESG建设，另一方面也需要加快出台统一的ESG信息披露标准，同时加大对企业虚假ESG信息披露的处罚力度，改善资本市场整体ESG 表现，由此推动金融风险防范和“去杠杆”工作，促进资本市场的发展。第二，从企业自身角度，ESG 表现对过度负债的抑制源于对融资约束的缓解，这意味着ESG表现的改善可能会占用企业有限的资源，但同时会给企业带来好处，因此企业应当积极参与ESG建设，注重绿色发展，承担社会责任，加强公司治理，有助于企业实现更高质量的发展。第三，从投资者角度，在当前可持续发展的投资理念之下，投资者的投资理念也应当及时转变，摒弃传统的一味关注短期业绩而忽视长期效益的做法，加强对ESG 信息的关注，积极寻找更具有可持续发展前景的企业，挖掘更值得投资的标的，以获取更多、更稳健的投资收益。