ESG战略能缓解发电企业经营风险吗

摘要：在“双碳”目标下，控制和缓解发电企业经营风险对社会和民生至关重要。基于2019—2023年56家沪深A股上市发电企业数据，探究发电企业在ESG理念下的行为表现能否缓解经营风险。研究结果表明，发电企业ESG表现提升有助于缓解其经营风险，这种影响存在滞后效应但有所减弱。从影响机制看，关注程度和信息不对称程度两个要素具有显著的中介效应。异质性分析结果显示，非清洁能源发电企业良好的ESG表现对其经营风险抑制作用更为显著。希望研究结果能为发电企业提供ESG的潜在影响分析数据，补充和丰富对这一经营风险缓解作用机制的实践思路。关键词：发电企业；ESG表现；经营风险；面板模型0引言伴随能源结构转型、政策调整及环境变化，“双碳”目标下的发电企业经营风险问题凸现，而ESG理念因其与“双碳”目标有着较高的契合度受到重视。ESG是指环境（Environmental）、社会（Social）和公司治理（Governance）3个方面的因素，其引入中国可追溯至20世纪90年代末和21世纪初。中国当时经济快速发展，但也面临环境污染、社会不公和公司治理问题等挑战，中国政府开始引入ESG概念，逐渐将其纳入国家发展战略和政策框架。当下，“双碳”目标已从单纯的生态环保战略演进到国家层面的发展战略与经济层面的改革策略，成为中国经济发展的重要基础。ESG概念在“双碳”背景下虽然取得了一定的进展，但如何平衡社会效益与经济效益仍然面临一些困难和挑战。关于企业ESG表现的研究集中在企业绩效、企业价值和股票价格等方面[1]，对经营风险的研究相对较少。同时，ESG与“双碳”目标的紧密结合使其可作为一种经营战略选择，但发电企业践行ESG战略的成效鲜有研究支撑。为缓解发电企业在“双碳”背景下较为突出的经营风险，现选取2019—2023年56家沪深A股上市发电企业进行实证分析和研究。选择环保投入强度、对外捐赠强度、第一大股东持股比例作为核心解释变量，分别代表发电企业在环境、社会、治理表现行为的衡量指标；选取Z分数作为被解释变量，代表发电企业经营风险的衡量指标，建立固定效应模型。研究结果支持发电企业选择ESG战略的内生动力，即其可以缓解经营风险，且这种效果对滞后期虽有所减弱但同样成立；在具体影响作用机制上，部分通过提高分析师关注和降低信息不对称程度而实现；从企业特点来看，非清洁能源发电企业应该更加关注并践行ESG战略，效果更明显。1理论分析与假设提出1.1可持续发展理论可持续发展理论源于人类对环境保护和社会发展的长期思考，核心观点是在经济发展、社会发展和环境保护三者之间寻找平衡。可持续发展理论强调3个维度的整合：经济可持续性、社会可持续性和环境可持续性[2]。经济可持续性要求经济活动能够持续推进，创造长期的经济增长；社会可持续性强调社会公正、福祉和社区参与，确保所有社会成员的需求得到满足，不产生边缘化现象；环境可持续性则关注自然资源的保护和合理利用，避免生态系统退化，保障地球生命系统的稳定[3]。经济维度强调经济活动的长期性和稳定性。经济增长应当是包容性的，能够惠及所有社会成员，同时确保资源的有效和高效使用，避免对环境造成不可逆转的损害[4]。这要求企业和政府在经济决策时，考虑到经济活动对自然资源的长期影响，推动绿色经济和循环经济的发展。在经济可持续性的视角下，发电企业通过提升ESG表现，可降低与能源成本相关的风险。社会维度着重于人类社会的公平性和包容性，包括教育、健康、工作、社会保障等方面。社会可持续性要求企业关注员工、社区和消费者。发电企业通过改善工作环境、提供公平的薪酬福利、进行社区投资等措施，可提高员工的工作满意度和忠诚度，降低劳动力流动率和招聘成本。此外，企业的社会责任活动能够提升品牌形象，增强公众信任，从而减少因社会问题导致的声誉风险。环境维度是可持续发展理论的核心内容之一。可持续发展要求企业在其运营中采取措施减少对环境的负面影响，比如减少温室气体排放、提高能源效率、采用可再生能源、实施资源的可持续管理等[5]。环境保护是发电企业ESG表现的重要方面，通过减排、节能和资源循环利用等措施，不仅可以降低对外界环境的负面影响，也能减少因环境污染导致的清理成本和法律责任。随着全球对气候变化的关注增加，环保表现优异的企业更容易获得政策支持和市场认可，例如碳排放权对于生产绿电企业的促进和补贴作用，以及碳关税的存在导致各类碳排放密集型企业的出口产品在生产时优先选择使用绿电，以获得绿色产品认证和部分税费减免，从而影响对上游绿电企业的需求。综上，提出研究假设1：H1：发电企业ESG表现与经营风险显著负相关，即发电企业ESG表现越好，其面临的经营风险越低。1.2利益相关者理论股东利益最大化理论即企业的主要目的是为其股东创造最大的财务回报。随着社会对企业社会责任的关注增加，这一观点受到质疑。爱德华·弗里曼（EdwardFreeman）在1984年提出的利益相关者理论，认为企业应当对所有利益相关者负责，而不仅仅是股东[6]。利益相关者是指那些可以影响或被企业活动影响的个体或集体，不仅包括直接的经济参与者如股东、员工、客户和供应商，也包括社会和环境等间接影响因素[7]。该理论将企业视为一个多元利益主体的网络，强调企业决策应考虑到所有利益相关者的权益与期望，从而实现长期的和谐发展和可持续经营。利益相关者理论的核心观点在于，企业应当识别并平衡不同利益相关者的需求和期望，以实现长期的可持续发展。企业的成功不仅仅依赖于财务表现，还依赖于其在社会责任、环境保护和治理结构方面的表现。（1）环境方面的利益相关者。包括政府环保机构、非政府组织、社区成员及其他环保利益集团[8]。发电企业通过投资清洁能源和减少污染排放来响应这些利益相关者的关切，降低因环境问题导致的法律诉讼和声誉损失风险。（2）社会方面的利益相关者。员工、客户和供应商都希望企业能够在社会责任方面表现良好[9]。发电企业通过确保工作场所安全、促进多样性和包容性，以及参与社区建设来提升其社会责任。这样不仅能提高员工的忠诚度和生产力，还能增强消费者对品牌的信任，降低运营风险。（3）治理方面的利益相关者。投资者、员工和经理层对企业的治理结构有明确的期待[10]。发电企业通过建立透明的决策流程、确保董事会的多元化及实施有效的风险管理策略来满足这些期望，这有助于提高企业的治理质量，减少管理不善带来的风险。经上述努力，发电企业可显著提升其ESG表现。信息披露方面，企业发布定期的可持续发展报告，详细说明其在环境保护、社会责任和公司治理方面的实践和成效。相关研究指出透明的信息披露有助于缓解投资者和其他利益相关者对企业行为的信息不对称问题，提高企业的信誉和市场评价[11]。优异的ESG表现还能吸引更多的分析师关注，越来越多的投资者和分析师将ESG因素作为评估企业价值和风险的重要指标[12]。另有研究表明，当分析师对企业的关注度提高时，企业的市场知名度和投资吸引力也会随之增强，这有助于降低资本成本[13]。综上，提出研究假设H1a、H1b：H1a：发电企业ESG表现通过提高分析师关注度而降低企业经营风险。H1b：发电企业ESG表现通过缓解信息不对称而降低企业经营风险。1.3信号传递理论信号传递理论由经济学家迈克尔·斯宾塞（MichaelSpence）于1973年提出，主要用于解释在信息不对称的环境下，如何通过发送信号来揭示个体的某些不为他人所知的信息，以此影响他人的行为和决策[14]。金融市场中，信号传递理论常用于解释企业如何通过分红政策、股票回购等行为，向市场传递其未来发展前景和内在价值的信息[15]。信息不对称是指交易双方中一方拥有关于交易对象的更多信息，而另一方则相对信息不足，企业与外部利益相关者就处于这种信息不对称状态下。在这种情况下，信息较少的一方面临着选择不确定性，而信号传递则成为了解决这一不确定性的一种机制。发电企业的ESG表现可以被视为一个信号，传递了该企业在可持续发展方面的承诺和实践水平。这种信号向投资者、消费者和监管机构表明企业对于环境保护的态度、对社会责任的担当以及高效、透明的公司治理结构[16]。鉴于当前ESG相关基础设施建设的不足，以及信息传递的效率问题，发电企业在ESG方面的努力和改进可能不会立即反映在风险水平和财务表现上，ESG相关的投资部分需要长期才能产生显著效益[17]，发电企业投资于清洁能源技术可能需要数年的时间来建设基础设施、优化运营和达到规模效益。同样，建立强大的社会责任计划和实施有效的公司治理结构可能需要时间来培养文化、建立流程和监测效果。短期内这些投资可能不会直接转化为降低的经营风险或提高的财务表现。市场参与者（包括投资者、客户和合作伙伴）可能需要时间来识别、评估和响应企业的ESG努力[18]。这种认知差距可能导致市场对企业实际ESG表现的滞后反应。换言之，企业可能已经采取改进措施，但这些措施的影响可能在市场认知中尚未完全显现。ESG数据的收集、验证和分析是一个复杂的过程，涉及多个部门和外部机构。尤其是在环境和社会维度，数据往往不如财务数据那样即时和精确。因此，企业的ESG表现可能不会立即在公共报告或评级中反映出来。政策和法律环境的变化通常是缓慢的，并且可能有意料之外的后果。企业可能会提前采取措施以适应预期的法规变化，这些变化的实际影响可能需要时间才能在企业的经营风险中体现出来。同时，政策制定者对市场现状的反应通常存在时间差，这也会影响企业ESG表现对风险管理的影响。另外，很多外部因素和不确定性可能导致ESG表现的影响出现滞后。比如市场对可持续发展趋势的变化、消费者偏好的演变、技术进步及国际政治和经济环境的变动等，都可能影响ESG表现对经营风险的即时影响。综上，提出研究假设H1c：H1c：发电企业ESG表现与经营风险的显著关系存在时滞性。2研究设计2.1样本选择与数据来源参考中国证券监督管理委员会发布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订），在考虑数据完整性及研究背景的前提下，选择我国“双碳”目标提出前后的2019—2023年连续5年，我国沪、深两市在D44电力、热力、生产和供应业分类下的火力发电、光伏发电、风力发电、水力发电、核力发电、生物质发电上市公司为初步研究样本并进行进一步筛选。综合参考王波和杨茂佳[19]、孙冬等[20]的研究方法，首先剔除区间内ST或*ST的样本；其次剔除资产负债率大于1的样本；再次剔除上市不足1年的样本数据；接着对数据进行上下1%缩尾处理异常值；最后剔除这一区间内数据存在缺失和不连续情况的部分公司。最终确定56个上市发电企业的数据样本，得到280个观测数值。数据来源是上市公司年度报告、ESG信息披露报告及Wind数据库。2.2变量定义与选择2.2.1被解释变量被解释变量为企业经营风险，参考向德伟[21]对上市公司经营风险的实证分析，Z分数对某一行业或某类企业经营风险的综合性分析的指导意义较强，且在中国市场的有效性被充分认可。故采用Z分数衡量企业经营风险。2.2.2解释变量解释变量为ESG表现的具体行为，分为环境方面、社会方面和治理方面。首先是环境方面。企业进行环保投入是其对环境责任能够采取的较为迅速的决策反应，能够较为真实地反映企业在环境方面所做出的努力[22]。同时考虑到数据真实性及获取难度，参考相关性研究变量的定义，选取治污费和污染控制投入金额来衡量环保投入，包括相关的科学研究投入、升级改造投入、人力资本投入及其他投入[23]，计算方法为从企业年度财务报表中逐一手工摘取并对各项费用进行分类汇总，最后对结果与企业年度营业收入相比，得到环保投入强度，作为企业环境行为的衡量指标。其次是社会方面。作为企业承担社会责任的外在形式之一，慈善捐赠是最为常见的行为，也是企业社会表现中最受公众关注和容易量化的行为[24]。参考相关研究对变量的定义，选取企业财务报表营业外支出中对外捐赠会计科目，并对其数值与企业年度营业收入相比，得到捐赠支出水平，作为企业社会行为的衡量指标[25-26]。最后在治理方面。治理行为方面多为定性指标，而股权结构安排作为企业治理行为的基础，对企业治理的成效具有重要影响，股权集中度低时容易产生股东间对战略决策权和监督管理权的竞争，形成制衡导致决策效率缓慢而降低企业绩效[27-28]。参考相关研究对变量的定义，选取企业第一大股东持股比例体现股权集中度，作为企业治理行为衡量指标[29]。2.2.3中介变量中介变量选取方面，鉴于前文研究假设，即发电企业ESG表现可能通过影响分析师关注度、信息不对称程度从而影响经营风险。参考分析师关注度的定义，确定使用年度内的预测机构总数作为分析师关注度衡量指标[30]；同时参考陈国进等[31]的计算方法，用知情交易概率VPIN值，即基于信息交易订单到达率占所有订单到达率的比率，来衡量信息不对称程度。2.2.4控制变量参考相关学者在企业ESG表现方面的研究设计[32-33]，选取确定6个控制变量，分别为：企业规模、资产负债率、企业年龄、现金流量比率、独立董事比率和固定资产比率。并引入年度和细分行业两个虚拟变量。相关变量定义见表1。2.3模型设计结合研究目的，根据变量设置采用固定效应模型进行进一步研究。为了研究E、S、G表现行为对发电企业经营风险Z分数的影响是如何的，设置如下模型式（1）～（5）中，α0为常数项；αi则为影响系数；i为第i个企业数据；t为第t年；εit为随机误差项，在计算时代表模型的实际值和通过估计得到的预测值的差值；CV为本文选择的控制变量；Year为年份效应；Ind为细分行业效应，控制二者带来的影响，使得模型结果的估计更为精确。3实证结果与分析3.1描述性统计先对研究样本的被解释变量、核心解释变量及控制变量进行描述性统计，见表2。由表2可知，数值样本个数均为280个，说明缺失数值均已剔除，Z的均值为1.4443，小于临界值1.8，说明发电企业经营风险问题突出。同时Z的标准差大于均值，说明Z的波动较大，异质性明显，一定程度减弱了样本同质化对研究结果的误导，E、S、G的均值分别为0.0002、0.0008、0.4228，资产负债率的均值为0.5769，Cash的均值为0.2915，Indep的均值为0.3655。3.2相关性分析为初步理解变量间两两关系，判断变量间线性关系和强度，进行相关性分析，详情见表3。Z与E、S、G之间的相关系数分别为0.2286、0.3325、0.1078且分别在1%、1%、10%的水平存在显著的正向相关关系，初步判断E、S、G值越高，Z值显著越高，即经营风险越低。大部分选择的控制变量与Z间的相关系数是显著的，说明控制变量选择较合理。由于相关系数只是初步看变量之间的联系如何，不能代表最后的结论，需要在后续的回归中进行验证。解释变量或者控制变量间的相关系数的绝对数值低于0.8，因此，不存在有强的共线性情况，可以继续进行下一步分析。3.3基准回归通过控制年份虚拟变量和细分行业虚拟变量基准回归，得到研究结果，见表4。实证结果显示，模型的R2为0.6496，拟合优度为64.96%。由于发电企业数据被解释变量的波动较大，拟合程度一般来说不会太高，综合来看其拟合程度是可以接受的。F检验值为32.6220，代表存在很大概率整个模型通过了显著性检验。此时，E的影响系数为1.8476，在1%水平通过了显著性检验，即环保投入强度越高的发电企业，其Z分数越高，即经营风险越低。S的影响系数为71.0658，G的影响系数为0.8531，均在5%或者1%水平显著，即S、G的增加会引起Z值的增加，即经营风险的降低。环境保护方面，良好的ESG表现意味着企业在减少污染、节约能源和资源使用等方面做出了显著的努力，这不仅有助于企业适应日益严格的环境法规，减少因环境问题导致的法律诉讼和罚款风险，而且也有助于提高企业的资源使用效率和长期可持续性；社会责任层面，企业的ESG表现体现在其对员工的公平对待、社区参与及对供应链的负责任管理上，这些因素有助于企业建立起良好的声誉，增强与消费者、员工和社区的信任和忠诚度，从而降低运营中潜在的社会抵制或不稳定风险；公司治理方面的良好ESG表现则涵盖透明的决策过程、高效的监督机制和对利益相关者利益的尊重，这些治理实践有助于防范管理不善，减少潜在的财务舞弊，提高企业决策的质量和执行力，从而降低企业的内部管理风险。3.4时滞性检验通过滞后一期的解释变量E、S、G对被解释变量的回归，了解解释变量对被解释变量影响的滞后性，见表5。根据回归结果，滞后一期的E、S、G的影响系数分别为0.0907、99.2704、0.8427，均在5%或者10%水平显著，即滞后一期的E、S、G对发电企业经营风险的影响仍然是显著的，同样会显著降低经营风险，且与即期相比，尤其是滞后期的E和G的这种显著影响有明显减弱。具体而言，ESG表现良好的企业在面对未来潜在的经营挑战时，往往拥有更为坚实的风险缓冲能力。这种能力源自于企业在ESG各个维度所做的长期投资，如环境保护措施的持续改进、社会责任项目的深入实施，以及公司治理结构的不断优化。这些持续的努力为企业构建了一个更加稳固的经营基础，使其在面对未来不确定性时具备更强的应对和适应能力。值得注意的是，随着信息技术的快速发展和金融市场透明度的不断提高，信息传递效率得到显著提升，投资者和公众能更快更全面地获取企业的ESG相关信息。同时，随着监管机制的完善和信息披露要求的增强，企业的信息披露质量和程度也不断提高。这些变化可能导致ESG表现对经营风险影响的边际效应逐渐减弱。换言之，市场对ESG信息的反应更为迅速和敏感时，ESG表现对经营风险的即时影响会更为显著，而其长期影响则会因市场对信息的快速吸收和调整而有所衰减。3.5中介效应检验为进一步研究分析师关注度Anyst、信息不对称程度Infor在解释变量与被解释变量间是否存在中介效应，进行中介效应检验，结果见表6、表7。通过表6可以看出，E对Anyst的影响系数为247.1264，在5%的水平显著，说明存在显著的促进作用，即E的增加会促进分析师关注度的增加。同理，S、G的影响系数分别为7.9838、0.5844，均在1%水平显著，说明S和G越高的企业，分析师关注度也显著升高。而在中介效应验证中，无论是E、S还是G，亦或Anyst，均显著，因此，Anyst通过中介效应检验，E、S、G部分通过，分析师应增加关注度从而降低企业经营风险。从表7可以看出，E对Infor的影响系数为26.7798，在1%水平显著，说明存在显著的促进作用，即E的增加会降低信息不对称程度。同理，S、G的影响系数分别为0.2378、0.0468，均在1%水平通过显著性检验，说明S和G越高的企业，信息不对称程度也越低。而在中介效应验证中，无论是E、S还是G，或Infor，均显著，因此，Infor通过中介效应检验，E、S、G部分通过，应降低信息不对称程度从而降低企业经营风险。ESG表现良好的企业通常在环境保护、社会责任和公司治理等方面表现出较高的标准和透明度，正向表现使企业能够获得更多分析师的关注。分析师作为资本市场的一种重要信息中介，他们对企业的关注往往意味着更多的研究报告和市场分析，提高了企业在投资者眼中的可见度和理解度。同样，良好的ESG表现，如良好的治理行为，有助于提升企业信息披露质量，企业信息的透明度也随之增加。透明度的提升对于缓解信息不对称至关重要，因为它允许所有市场参与者都能获得关于企业ESG表现的准确和及时信息。信息不对称的降低减少了投资者在评估企业价值和风险时的不确定性，使得他们能够做出更为理性和准确的投资决策。此外，当信息不对称问题得到缓解时，企业面临的融资障碍也相应减少。投资者由于能够更准确地评估企业的真实状况，可能会要求较低的风险溢价，从而降低企业的融资成本。在资本成本降低的同时，企业能够更加灵活地进行资金配置和投资决策，进而优化其经营活动，降低整体的经营风险。3.6异质性分析为研究不同发电企业特性对研究结果的影响，进一步通过异质性分析，根据发电企业特点，分为清洁能源发电企业与非清洁能源发电企业进行分组回归，见表8。从表8可以看出，对于清洁能源发电企业来说，E对Z的影响系数为0.7655，在5%水平显著，而非清洁能源发电企业的E对Z的影响系数为2.7326，在1%水平显著，说明非清洁能源发电企业的E对Z的正向影响更高，而S、G对非清洁能源发电企业的经营风险影响更高，对清洁能源发电企业虽然存在一定的正向影响，但影响不显著。由于火力发电企业的能源生产过程中通常伴随着高碳排放和其他环境污染物的释放，其在环境保护方面的责任更加突出。随着全球对气候变化和可持续发展目标的日益关注，这些企业所面临的环境法规和政策压力不断增大。社会责任方面，火力发电企业需要更积极地参与到社区发展和环境改善中，回应公众和利益相关者的期望。该背景下，非清洁能源企业通过提升其ESG表现，能够有效地应对这些外部的环境和社会挑战。优秀的ESG表现不仅能够减少企业因环境污染可能面临的法律诉讼风险和合规成本，还能够提高企业的社会信誉和品牌形象，增强公众信任。此外，良好的ESG管理有助于企业开展更为高效的运营，通过提高能源效率和采用清洁技术来减少成本和避免潜在的环境风险。3.7内生性检验考虑到由于E、S、G可能会影响经营风险，而经营风险也会反向影响E、S、G，为了防止双向影响可能导致的内生性问题，参考Bellemare等[33]对工具变量的选择方法，将滞后一期的E、S、G分别作为工具变量，内生性检验结果见表9。表9结果显示，F统计量大于Stock和Yogo[34]提出的经验值10，检验显示工具变量选择合理。E、S、G的影响系数分别为0.1014、202.0588、0.8710，分别在5%或10%水平显著，即在考虑到内生性的情况下，E、S、G对经营风险的显著影响仍然成立。3.8稳健性检验为了检验实证结果是否稳定，将被解释变量替换为企业破产风险指标O分数，O分数在国内相关研究方面被广泛应用[35-36]，作为被解释变量Z分数的替换具有合理性，从而进一步验证模型结果是否一致，稳健性检验结果见表10。从表10可以看，当被解释变量Z分数被替换为O分数后，E、S、G对O的影响系数分别为-673.9852、-30.6637、-0.4680，均存在显著的负向影响。由于O分数越低，发电企业经营风险越低，可以看出，得到的结论均与前文结果保持一致，本文的实证研究结果稳定，即通过稳健性检验。4主要结论与管理启示4.1主要研究发现发电企业作为实现双碳目标的重要环节，其经营风险的问题越发突出，随着ESG概念在发电企业经营中的深入应用，其对经营风险的影响愈发受到关注。以2019—2023年56家上市发电企业为研究对象，实证分析检验发电企业ESG表现与经营风险的关系，结论如下：1.影响关系实证研究与分析发现发电企业的环境、社会及公司治理（ESG）表现与其经营风险之间存在显著的负相关性。这一发现意味着，当一家企业在ESG方面的绩效表现得越好，其经营风险便越小。具体而言，ESG表现的提升反映了企业在环境保护、社会责任和公司治理这3个关键领域的积极努力。2.影响延续性对于发电企业ESG表现与经营风险之间关系的进一步探讨，特别关注ESG表现对经营风险的长期影响，即其影响是否具有延续性。通过对历史数据的实证分析，结果揭示了一个引人注目的现象：企业的ESG表现不仅能够显著降低其在当期的经营风险，而且这种积极作用还能延伸至未来时期。3.影响机制深入探讨ESG表现对经营风险的影响机制后，揭示了一个重要的中介作用路径，即发电企业通过提升其ESG表现，能够在一定程度上吸引更多的分析师关注，并有效降低信息不对称问题，从而显著减少经营风险。4.影响差异对比不同能源类型企业，尤其是将清洁能源企业与非清洁能源企业的ESG表现进行对照分析，发现非清洁能源企业，主要是以火力发电为主的企业，在ESG表现上的依赖性更为显著。这是因为这类企业在运营过程中往往会产生较多的环境污染，并在社