ESG评级分歧、融资约束与企业投资效率

■刘岩

一、引言

ESG 是环境（Environmental）、社会（Social）和公司治理（Governance）的简称，是可持续发展理念在金融市场和微观企业层面的具象投影。当前，ESG评级逐步渗入到国内资本市场，为投资者和企业搭建起联动的桥梁。ESG评级报告已经成为投资者了解上市公司环境治理、社会责任履行与公司治理情况的重要途径，有效缓解了投资者与企业之间的信息不对称。但是，由于每家评级机构都有各自的度量模型和方式，导致不同评级机构对同一家上市公司出具的ESG 评级报告存在较大差异，特别是中外ESG评级机构对国有企业和民营企业的ESG评级存在明显差异[1]。已有研究发现，企业良好的ESG 评级不仅可以聚焦投资者的关注，还能够通过缓解融资约束等途径来提高企业投资效率[2]。那么，当不同评级机构对同一家企业的ESG 评级出现分歧时，投资者和企业将会做何反应？受此影响，企业的融资约束和投资效率将会如何变化？关于上述问题的探讨对于建设完善的中国ESG 评级体系和提高企业投资效率具有重要的参考价值。

本文重点关注了ESG 评级分歧带给投资者的影响，并以2011—2020 年A 股上市公司为样本，从融资约束的视角探究了ESG 评级分歧对企业投资效率的影响。相比以往文献，本文的边际贡献如下：第一，拓展了ESG 相关研究的视角，丰富了ESG 评级分歧的经济后果研究。已有研究主要从单个评级机构的角度关注ESG 评级结果对企业投资效率的影响，而本文关注不同机构之间的ESG 评级分歧对企业投资效率的影响。第二，厘清了ESG 评级分歧影响企业投资效率的作用机制。相比ESG 评级报告的“信息效应”，ESG评级分歧表现出明显的“噪音效应”，进而通过增加企业融资约束影响企业非效率投资行为。第三，丰富了企业投资效率的影响因素研究。ESG 评级分歧犹如一把“双刃剑”，尽管加剧了企业的投资不足问题，但也显著抑制了企业的过度投资行为，总体表现为对企业投资效率的提高。

二、文献回顾与研究假设

（一）文献回顾

现有文献主要关注ESG 评级分歧的形成原因及其产生的经济后果。就成因来说，不同评级机构的ESG 评价体系具有差异和企业ESG 信息披露质量良莠不齐是两个主要因素。一方面，国内外对ESG评价范围的不同理解导致了ESG评级分歧。当前中国的ESG 评级还处于发展阶段，尚未建立统一的、本土化的ESG 评价体系，并且与国外ESG 评级机构在环境、社会责任等方面的理解存在较大差异，ESG 评价体系在指标范围和指标度量方法上的差异[3]以及不同机构赋予评级指标不同的权重导致了ESG评级分歧现象[4]。比如，国外研究认为国有企业设定过多非经济目标会降低企业的治理水平并损害企业ESG 表现[5]，而国内评级机构则会重点关注企业承担的社会责任，这是导致中外不同评级机构对同一家上市企业出具的ESG 评级报告存在较大差异的最主要原因[6]。另一方面，企业的ESG 信息披露质量问题导致了ESG 评级分歧[7]。目前，国际上使用较为广泛的ESG 信息披露指标体系是全球报告倡议组织（GRI）制定的“全球报告倡议指引”（以下简称“指引”）。已有研究发现，在2020 年上市公司公开的年报中，沪深300指数公司中仅有111家上市公司遵循“指引”进行了信息披露，ESG 信息披露的不规范是导致ESG评级分歧的重要因素[1]。

关于ESG 评级分歧经济后果的研究已经取得一定成果。从国外研究来看，ESG 评级分歧已经成为阻碍ESG投资最关键的因素之一[8]。Abhayawansa等[9]研究发现，评级分歧会降低ESG 评级的信号作用。一方面，削弱了ESG 信息的风险规避功能，加大了投资者合理评估企业价值的困难；另一方面，加大了管理者判断差异产生原因的难度，进而影响其投资决策[6]。受此影响，ESG评级分歧显著降低了资本市场的效率[10]。从国内研究来看，ESG 评级分歧较高的企业有着更高的债务资本成本[11]；ESG 评级分歧不仅通过提升企业经营风险和降低市场正面预期降低了股票流动性[12]，而且显著提高了企业的股价同步性[13]；ESG 评级分歧降低了分析师盈余预测准确性[14]，增加了审计风险溢价[15]。

投资效率是影响企业资源有效配置的重要因素。现有研究一般通过非效率投资行为来反映企业的投资效率。常见的非效率投资行为包括过度投资和投资不足。已有关于企业投资效率影响因素的研究大致可以分为内部治理和外部治理两个方面。关于内部治理影响因素，现有文献主要集中在股东治理、董事会治理和薪酬激励等方面。如，王玉涛等[16]研究发现公司内部治理的有效性以及高管非过度自信是中小股东发声改善投资效率的重要机制；高管薪酬粘性对企业投资效率具有负向影响，会加剧企业过度投资，进而加剧非效率投资以及降低投资效率[17]。关于外部治理影响因素，现有文献主要集中在宏观环境和政策制度变化等方面。如，地方政府产业政策的出台加剧了辖区内上市公司的融资约束程度，并进一步降低了企业的投资效率[18]；强制分红政策的出台一方面加剧了企业投资不足的程度，另一方面又能够降低企业过度投资的程度[19]。

目前虽然还没有学者直接探究ESG 评级分歧对企业投资效率的影响，但是相关文献为本文提供了研究视角和思路。一方面，公司内部代理问题和融资约束是探究企业投资效率的两个主要视角，尤其是融资约束在外部因素对企业投资效率的影响中发挥重要的渠道作用。另一方面，ESG 重点关注的环境保护[20]、社会责任[21]和公司治理水平[22]等非财务信息能够向投资者传递出企业发展良好的信号，增强投资者的信心，从而有助于缓解企业的融资约束。

（二）研究假设

ESG 评级分歧会产生显著的“噪音效应”，在一定程度上降低了ESG 评级报告的“信息效应”。从股权融资渠道来看，当不同评级机构对同一家上市公司出具的ESG 评级报告存在较大差异时，投资者将无法准确识别上市公司的ESG 表现，这在一定程度上加剧了投资者与上市公司之间的信息不对称[13]，提高了投资者对上市公司错误估值的可能性，从而增加企业的股权融资成本[23]。从债务融资渠道来看，ESG 评级分歧降低了银行借助企业ESG 评级报告来评估信贷中是否存在环境风险和社会风险的准确性，从而降低了企业的信贷可得性以及提高了企业的信贷融资成本[24，25]，加剧了企业的融资约束。当企业面临较高的融资约束时，企业的过度投资行为能够被有效抑制，但也会加剧企业的投资不足问题。因而，ESG评级分歧通过增加企业的融资约束，可能提高企业的投资效率，也可能会降低企业的投资效率。

一方面，融资约束会抑制企业的过度投资行为。首先，根据自由现金流量假说，由于融资约束减少了企业的自由现金流，管理层的过度投资行为将会得到有效抑制。其次，当企业因ESG 评级分歧而面临错误估值和融资约束等问题时，管理层会努力提升企业ESG 表现和信息披露质量，以降低ESG 评级分歧及其不利影响，这会进一步减少过度投资行为。例如，为提高企业环境表现，管理层可能加大环境保护和社会责任投入，导致公司的自有现金流进一步减少，进而抑制了管理层投资净现值小于零的项目[26]。

另一方面，融资约束会加剧企业的投资不足问题。已有研究发现，由于企业社会责任投资能够给管理层带来良好的声誉，管理层可能放弃净现值为正的投资项目，从而加大社会责任投入，以获得较高的ESG评级[27]。此时，企业会因为缺少现金流，加剧企业的投资不足问题。此外，当企业面临严重融资约束时，投资收益首先会被用于偿还债务，从而限制企业的再投资行为，加剧企业的投资不足问题。

综上可知，ESG评级分歧会增加企业融资约束，这虽然抑制了企业的过度投资行为，但也加剧了企业的投资不足问题，因而ESG 评级分歧对企业投资效率的总体影响呈现出不确定性。由此，本文提出如下研究假设：

假设1a：ESG评级分歧提高了企业投资效率。

假设1b：ESG评级分歧降低了企业投资效率。

假设2：ESG 评级分歧抑制了企业的过度投资行为，加剧了企业的投资不足问题。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以我国2011—2020 年A股上市公司数据为初始样本，进行如下处理：（1）剔除所有ST、ST*类股票的交易数据；（2）对ESG 评级分歧、融资约束和非效率投资等连续性变量进行1%和99%分位数水平上的缩尾处理；（3）删除主要变量缺失值较多的样本。最终，得到1079 家上市公司的8885 个有效样本。其中，华证和彭博ESG评级数据来源于Wind数据库，其余企业微观数据均来自国泰安（CSMAR）数据库。

（二）变量定义和度量

1.被解释变量

非效率投资（INEFFI）。参考Biddle 等[28]和高杰英等[2]的研究，基于模型（1）通过分行业分年度回归得到的残差（εi,t）绝对值来度量企业非效率投资水平。该值越大，说明公司的非效率投资水平越高，投资效率越低；该值越小，说明公司的投资效率越高。非效率投资包括投资过度（OVER）和投资不足（UNDER）。当εi,t的绝对值大于0时，表示投资过度；当εi,t的绝对值小于0时，表示投资不足。

其中，Invi,t为资本投资量，具体由固定资产、无形资产与其他长期资产的现金支出减去出售资产的现金收入，并除以年初的总资产进行标准化处理。SalesGrowthi,t为营业收入增长率。εi,t为残差项。

2.解释变量

ESG 评级分歧（DESG）。对于同一家上市公司而言，本文选取华证ESG 评级和彭博ESG 评级来构造ESG 评级分歧。首先，为方便实证分析，参照高杰英等[2]、方先明等[29]的研究，将C-AAA九档评级分别赋值1至9，取企业第四季度的ESG评级得分代表企业年度的ESG 评级得分。其次，考虑到彭博ESG评级分数一般要大于华证ESG 评级分数，因而采用彭博ESG 评级与华证ESG 评级之比来直观度量评级分歧。最后，针对彭博和华证共同参与评分的1079 家A 股上市公司，本文通过将彭博和华证的ESG评分之比加1取对数处理的方式得到ESG评级分歧（DESG）。该值越小，表示中外ESG评级分歧越小。此外，按照此方法，分别利用ESG 评级中的细分指标E（环境）、S（社会责任）和G（公司治理）进一步测算ESG各细分指标评级分歧（DE、DS和DG）。

为了提高研究结论的可靠性，本文借鉴Berg等[3]的方法，对彭博和华证的ESG评分进行Z值标准化处理，使得不同评级机构的ESG 评分具有可比性，并使用标准化处理后的彭博和华证的ESG 评分之差来衡量国内外评级机构对中国上市公司的ESG评级分歧（Desg）。

3.中介变量

融资约束（KZ）。参考许安拓等[30]的做法，本文采取KZ 指数来反映企业面临的融资约束。根据Kaplan等[31]的研究，采用公司经营性净现金流、现金股利、现金持有、资产负债率以及托宾Q值等指标构建企业融资约束KZ 指数。KZ 指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高。

4.控制变量

为了保证研究结果的可靠性，借鉴高杰英等[2]的研究，在模型中加入以下控制变量：企业规模（SIZE）、管理层年龄（MAGE）、管理费用率（OR）、前十大股东持股（SRtop10）、托宾Q值（Q）、资产收益率（ROA）和流动比率（LR）。变量的具体定义见表1。

表1 主要变量的定义

（三）模型设定

1.基准模型

为检验ESG 评级分歧对企业投资效率的影响，本文构建如下双向固定效应模型：

其中，INEFFIi,t为被解释变量，表示i 公司t 年的非效率投资情况；ESGDi,t为核心解释变量，表示i公司t 年的ESG 评级分歧；Controli,t表示控制变量；μi为个体固定效应，σt为时间固定效应，εi,t为随机误差项。

2.机制模型

为检验ESG 评级分歧对企业投资效率的作用机制，本文设定如下中介效应模型：

模型（2）、（3）、（5）构成了传统的中介效应检验。此外，根据江艇[32]提出的机制检验方法，本文补充了模型（4）。以上模型中，KZi,t为中介变量，表示i公司t年的融资约束。其余变量含义与式（2）一致。

（四）描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计结果。可以看出，企业非效率投资（INEFFI）的均值为0.040，标准差为0.105，最大值和最小值分别为7.251 和0，说明不同企业间的非效率投资水平存在较大差异。ESG 评级分歧（DESG）的均值为1.743，标准差为0.311，最大值和最小值分别为3.856 和0.221，说明彭博和华证共同参与评分的1079 家A 股上市公司普遍面临ESG 评级分歧现象，且不同企业面临的ESG 评级分歧存在较大差异。企业融资约束（KZ）的均值为1.131，标准差为2.321，最大值和最小值分别为10.230和-11.350，说明不同企业面临的融资约束存在较大差异。其他变量的分布比较合理，与现有研究基本一致。

表2 主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

表3报告了ESG评级分歧影响企业整体投资效率的估计结果。（1）和（2）列为未添加控制变量的回归结果，（3）和（4）列为添加控制变量后的回归结果，并且（1）和（3）列只控制个体效应，（2）和（4）列同时控制个体效应和时间效应。结果显示，ESG评级分歧（DESG）与企业非效率投资（INEFFI）显著负相关，表明ESG 评级分歧显著抑制了企业的非效率投资行为，提高了企业的投资效率。验证了研究假设1a。

表3 基准回归结果

表4报告了ESG评级分歧影响企业过度投资和投资不足的估计结果。（1）和（3）列只控制个体效应，（2）和（4）列同时控制个体效应和时间效应。（1）和（2）列显示，ESG 评级分歧（DESG）与企业过度投资（OVER）显著负相关；（3）和（4）列显示，ESG 评级分歧（DESG）与企业投资不足（UNDER）显著正相关。这说明ESG 评级分歧虽然抑制了企业的过度投资，但也加剧了企业的投资不足。验证了研究假设2。比较（2）和（4）列中ESG 评级分歧（DESG）的回归系数，ESG 评级分歧对企业过度投资的抑制效果要明显强于ESG 评级分歧对企业投资不足的加剧效果。因此，ESG评级分歧提高了企业整体投资效率。

表4 更换被解释变量的基准回归结果

（二）稳健性检验

1.内生性问题处理

模型（1）可能由于内生性问题而导致有偏估计。一方面，ESG 评级分歧与企业投资效率之间可能存在反向因果关系；另一方面，ESG评级分歧和企业投资效率不仅存在测度误差，而且还可能同时存在外部因素的影响。为了保证研究结果的可靠性，本文使用工具变量法来处理内生性问题。参考Benlemlih等[33]以及高杰英等[2]的做法，选取每家企业同一年度所在行业所有上市公司ESG 评级分歧的均值（IV）作为工具变量。由于每家企业的ESG 表现会受到同一行业其他企业ESG 表现的影响，因此每家企业的ESG 评级也会受到同一行业其他企业ESG评级的影响[1]；且同一年度所在行业所有上市公司ESG 评级分歧的均值与具体企业的投资效率并无直接相关关系。理论上，以同一年度行业均值的ESG评级分歧作为具体企业ESG评级分歧的工具变量，较好地满足了工具变量相关性与外生性的要求。从表5 中可以看出，工具变量识别不足检验Kleibergen-Paap rk LM statistic 为1080.567，远大于10，P值为0，故不存在工具变量识别不足问题；弱工具变量检验Kleibergen-Paap rk Wald F statistic 为1079.538，远大于10% maximal IV size（16.38）。这进一步表明本文选择的工具变量是合适的。

表5 两阶段最小二乘法回归结果

本文采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行工具变量回归。表5（1）列报告了两阶段最小二乘法（2SLS）第一阶段回归结果，工具变量和企业ESG评级分歧在1%水平上显著正相关；（2）列报告了两阶段最小二乘法（2SLS）第二阶段回归结果，ESG 评级分歧（DESG）的回归系数为-0.055，且在1%的水平上显著。相比基准回归结果，两阶段最小二乘法（2SLS）回归系数的绝对值和显著性均有所提高，这说明基准回归结果低估了ESG 评级分歧抑制企业非效率投资的效果。

2.替换解释变量

表6报告了更换解释变量后的回归结果。（1）列以不同方法测算的ESG 评级分歧为解释变量（Desg），（2）、（3）、（4）列分别以ESG细分指标的评级分歧为解释变量（DE、DS、和DG）。回归结果显示，不同解释变量均与企业非效率投资（INEFFI）显著负相关。这说明企业ESG 评级分歧和各细分指标评级分歧均可以提升企业投资效率。进一步验证了研究假设2。

表6 更换解释变量的回归结果

五、进一步研究

（一）机制检验

理论分析表明，ESG 评级分歧会增加企业融资约束，进而影响企业的投资效率。为验证研究假设2，本文以融资约束（KZ）作为中介变量，通过构建中介效应模型进行机制检验。表7报告了机制检验的回归结果。（1）至（4）列分别是基于模型（2）至模型（5）的回归结果。（1）列显示，ESG 评级分歧（DESG）与企业非效率投资（INEFFI）显著负相关；（2）列显示，ESG 评级分歧（DESG）与企业融资约束（KZ）显著正相关；（4）列显示，ESG评级分歧（DESG）和企业融资约束（KZ）的回归系数均显著为负。以上结果表明，融资约束在ESG 评级分歧抑制企业非效率投资过程中起到部分中介效应。此外，（3）列显示，企业融资约束（KZ）与企业非效率投资（INEFFI）显著负相关，结合（2）列回归结果，并根据江艇[32]提出的机制分析研究建议，便可以证明ESG 评级分歧通过增加企业融资约束抑制了企业非效率投资行为。

表7 ESG评级分歧、融资约束和企业非效率投资

（二）异质性分析

基于ESG 评级分歧会增加企业融资约束以及ESG评级分歧对企业过度投资与投资不足的异质性影响，ESG 评级分歧对企业投资效率的影响效果可能在不同产权性质企业间以及不同代理问题企业间存在差异。

1.产权性质

考虑到中外评级机构对不同产权性质企业的评级存在较大差异，并且国有企业和民营企业面临的融资约束也有显著区别，本文以企业产权性质为分组标准，对样本中的国有企业和民营企业进行分组回归检验。结果如表8（1）和（2）列所示，ESG 评级分歧并不能显著影响国有企业的非效率投资，但可以显著抑制民营企业的非效率投资。可能的原因是：虽然ESG 评级分歧会产生“噪音效应”，但是政府隐性担保和市场竞争优势仍可以保障国有企业的资金需求得到满足；而民营企业原本就更容易面临信贷配给，ESG 评级分歧将进一步提升民营企业的融资约束，从而抑制其非效率投资。

表8 异质性分组回归结果

2.代理问题

代理问题是企业非效率投资的主要来源，因此在分析ESG 评级分歧影响企业投资效率的研究中需要考虑代理成本的影响。本文以企业管理费用率的均值为分组标准，将样本划分为代理成本高和代理成本低两组，并进行分组回归检验。结果如表8（3）和（4）列所示，ESG 评级分歧可以显著抑制代理成本高的样本企业的非效率投资，但并不能显著影响代理成本低的样本企业的非效率投资。可能的原因是：代理成本高的企业，其管理层为了自身利益往往会进行过度投资等侵害股东利益的行为，当ESG评级分歧显著提高企业融资约束后，管理层的过度投资行为得到有效抑制。

六、研究结论与启示

本文以2011—2020 年A 股上市公司为初始样本，选择了彭博和华证共同评级的1079 家上市公司，通过构造企业ESG 评级分歧指标，实证检验了ESG 评级分歧对企业投资效率的影响及其作用机制。研究发现，ESG 评级分歧虽然加剧了企业的投资不足问题，但也抑制了企业的过度投资行为，总体表现为ESG 评级分歧提高了企业的投资效率。机制检验表明，融资约束是ESG 评级分歧影响企业投资效率的主要渠道。异质性分析发现，相比于国有企业和代理问题较少的企业，ESG 评级分歧显著提高了民营企业和代理问题严重企业的投资效率。

基于以上研究结论，得出如下政策启示：

第一，政府应积极推进中国ESG 评级体系建设。为了减少ESG评级分歧的“噪音效应”，相关部门应该根据中国企业的ESG 实践，积极推进具有中国特色的ESG 评级体系建设，不断丰富中国企业的ESG 内涵，引导评价机构在中国企业ESG 评级指标设计中体现本土特色，为信息使用者提供更准确、更一致的ESG 评级报告，推动中国企业ESG 理论与实践的共同发展。

第二，企业应正确看待ESG 评级分歧，主动减少非效率投资行为。ESG 评级分歧犹如一把“双刃剑”，虽然抑制了企业的过度投资，但也增加了企业的融资约束并加剧了企业投资不足。因此，企业要正确对待ESG 评级分歧，主动减少过度投资和投资不足等非效率投资行为。此外，企业应主动进行ESG信息披露，减少投资者与企业之间的信息不对称，缓解ESG评级分歧对企业融资约束的不利影响。

第三，投资者应充分利用企业ESG 评级分歧，加强对企业的外部监督。由于各评级机构的评级体系和侧重点各不相同，不同的ESG 评级报告可以在一定程度上帮助投资者从更多维度了解上市企业，因此，投资者不应该只关注ESG 评级分歧的“噪音效应”，还应该提升自身的信息识别能力，发掘ESG评级分歧的“信息效应”。在此基础上，充分发挥外部投资者的监督治理作用，引导企业提升投资效率。