张晓燕（副教授），曹金铭
一、引言党的二十大报告强调，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，而实现高质量发展离不开经济社会发展的绿色化、低碳化。2020年9月，我国明确提出“碳达峰”与“碳中和”目标（“双碳”目标）。随着这些重大战略目标的提出，关注企业在环境、社会、治理方面绩效的ESG理念已经成为企业和投资者实现可持续发展的重要工具。企业作为实体经济发展的微观主体，是推动经济社会可持续发展的主力军。只有推动企业的可持续发展，才能推动经济社会的高质量发展。因此，探究如何提升企业的ESG 表现，对于促进“双碳”目标的实现以及经济社会的高质量发展具有重要意义。在企业内部层面，数字化转型作为优化企业内外资源配置的重要方式，被认为是提升企业ESG 表现的有力举措（王应欢和郭永祯，2023）；此外，董事会结构性权力非均衡以及党组织治理均会显著提升企业的ESG 表现（柳学信等，2022）。在外部制度层面，资本市场开发（王浩宇，2023）、地方政府官员环保考核（石凡和王克明，2023）以及税制绿色化（王禹等，2022）均有助于提升企业的ESG表现。
金融科技是金融和科技的有机结合，金融稳定理事会（FSB）将它定义为利用大数据、区块链以及数据挖掘等前沿技术，对传统金融市场以及金融服务供给模式等进行创新，实现在大规模场景下的自动化和精细化运行。已有研究表明，金融科技可以发挥激励作用，有助于借助技术优势缓解信息不对称，提高企业的全要素生产率（唐松等，2019；寿柯炎等，2023）；同时，金融科技还可以发挥治理监督作用，改善企业投资不足和抑制企业过度投资，提高企业的投资效率。也有部分学者认为金融科技发展扩大了金融风险的来源，可能会诱发银行的系统性风险，不利于金融稳健（郭峰，2023）。然而，有关金融科技发展对企业ESG 表现的影响研究较为欠缺，如何通过金融科技发展提升企业的ESG表现亟待研究。
本文可能的边际贡献主要体现在：第一，从可持续发展的视角探究了金融科技对企业ESG 表现的影响，丰富和拓展了金融科技进步的经济效应相关研究。第二，通过研究金融科技的资源效应、信息效应以及治理效应，深入剖析了金融科技对企业ESG 表现的影响机制，为如何利用金融科技促进企业的可持续发展提供了理论依据。第三，结合不同公司的性质差异以及不同地区的资源禀赋差异，从绿色金融发展水平、金融监管强度、法治化水平、产权性质及污染程度等方面考察金融科技发挥作用的外部依赖性，为优化内外部环境促进金融科技更好地发挥作用提供了经验证据。
二、理论分析与研究假设（一）金融科技对企业ESG表现的直接影响企业的ESG 表现包括环境（E）、社会（S）与治理（G）三个方面。金融科技是技术驱动的金融创新，核心是综合运用大数据、云计算、区块链等各类数字技术以提升金融服务企业发展的效率和效果（向海凌等，2023），因此金融科技对企业ESG表现的三个维度都具有重要影响。
环境方面，金融科技能够为企业绿色创新提供资金来源，促进企业绿色转型，提高企业的环境绩效。目前我国企业的环境绩效普遍较低，要想提升企业的环境绩效，就必须加大绿色创新投入和环境治理投资。然而，绿色投资项目具有长期性、高风险性和不可逆性等特点，传统金融机构对企业绿色创新项目提供资金支持的意愿较低（Brav等，2018）。企业面临较为严重的融资约束，难以开展绿色创新活动，严重阻碍了企业环境绩效的提升。而金融科技能够利用数字技术吸收市场金融资源，缓解传统金融资金供给不足的问题，扩大资源边界。更重要的是，金融科技能够处理海量的数据，降低借贷双方的信息不对称，有效辨别企业绿色创新项目的真伪，缓解企业绿色创新过程中的融资约束。此外，金融科技能够推动普惠金融向数字普惠金融转型，并提高普惠金融服务的覆盖广度、使用深度以及数字化程度，降低金融服务的门槛和融资成本，进而降低企业的绿色创新成本，提高企业环境绩效。
社会方面，金融科技能够促进企业承担社会责任。根据资源有限理论，企业的资源是有限的，因此在保持正常经营的情况下，通常缺乏足够的资源承担社会责任（Hossain 等，2021）。而金融科技能够提高企业信贷的可获得性，助力企业获取更多的外部融资，为企业承担社会责任提供资金支持。此外，企业履行社会责任离不开自身经济的可持续发展，金融科技的资金支持能够促进企业的数字化转型以及高质量发展，培养企业的核心竞争力并提高经济效益，从而推动企业承担更多的社会责任，进而提高社会绩效。
治理方面，金融科技能够优化企业的内部治理。一方面，金融科技可促进管理层更替进而优化企业治理。ESG 数据涉及公司的多个业务部门，数据的采集和分析较困难，投资机构难以获取企业完整准确的ESG 信息。金融科技能够利用大数据解决数据搜集难题，利用云计算提高ESG 评分的客观准确性，企业高管在维护股东利益的同时还要接受ESG 绩效考核，增加了ESG 绩效考核差的企业高管离职率，由经验更为丰富的管理人员代替。另一方面，金融科技可以激励企业完善ESG 自我监督机制，倒逼企业优化内部治理结构，督促企业各部门践行可持续发展理念（陶云清等，2023）。
基于上述分析，提出以下假设：
H1：金融科技能够显著提升企业的ESG表现。
（二）金融科技对企业ESG表现的间接影响1.金融科技影响企业ESG表现的资源效应。从资源效应来看，金融科技能够促进企业的信贷资源获取，抑制管理层实施真实盈余管理的动机（郭恒泰等，2023），提升企业的ESG 表现。一方面，信贷资源不足是影响企业ESG 表现提升的一大障碍，部分企业在保持正常经营前提下往往缺乏多余资金支撑ESG 投入。首先，金融科技能够缩短银企之间的地理距离，提高企业信贷资源获取的便利性与可得性，降低企业的信贷资源获取成本，进而提升企业的ESG 表现。其次，金融科技能够使数字技术与金融业深度结合，金融机构能够利用大数据对企业进行智能分析，充分获取企业的偿债能力和信用信息，摒弃过度依赖抵押品的信贷供给模式，为企业发展提供更多的信贷支持，提升其ESG 表现。另一方面，当企业面临较强的融资约束时，为了获取更多的外部融资，管理层通过盈余管理来调高利润的可能性会增加。金融科技的发展能够使企业获取更多的信贷资金，这就使得管理层实施真实盈余管理的动机减弱，从而降低企业真实盈余管理水平，提升企业的ESG表现。
基于上述分析，提出以下假设：
H2a：金融科技能够发挥资源效应，进而提升企业的ESG表现。
2.金融科技影响企业ESG表现的信息效应。从信息效应看，金融科技可以提高企业的信息透明度，降低内外部信息不对称程度，从而提升企业的ESG 表现。相较于传统金融，金融科技的发展能够拓宽金融市场中的信息来源。一方面，金融科技的发展可以提高企业对外部的信息透明度。金融机构对企业的了解程度是影响其资金发放的关键，但是由于信息壁垒的存在，金融机构往往只能依靠公司自主披露的报表信息进行信用评估，加上缺乏完善的信息披露制度，选择性披露等问题突出，极大地影响了企业的资金获取，不利于企业进行ESG 投资。随着金融科技的发展，其能够利用新技术提高信息识别能力，识别企业的选择性披露等行为，抑制企业的真实盈余管理活动，提升投资者对企业的信任，帮助企业获取更多的外部融资，有效提升企业的ESG 表现。另一方面，金融科技的发展能够提高企业内部的信息透明度。金融科技在数据挖掘、智能识别等技术支持下能够对企业的内部信息进行充分的处理与分析（周振江等，2021），正确评估公司的投资项目，识别出符合ESG 理念的项目，促进企业有更好的ESG表现。
基于上述分析，提出以下假设：
H2b：金融科技能够发挥信息效应，进而提升企业的ESG表现。
3.金融科技影响企业ESG表现的治理效应。从治理效应看，金融科技可以强化企业内部控制建设，改善公司的治理水平，从而提升企业的ESG 表现。内部控制是规范企业生产经营活动、约束管理层行为的基础性制度安排，其效用的发挥依赖于内部控制管理工具的先进性。借助于金融科技，大数据、云计算等技术得以深度应用于内部控制各模块各工作环节中，能够充分提供与企业内部控制有关的信息，及时发现并纠正内部控制中的问题，进而全面提升内部控制质量（聂兴凯等，2022）。金融科技驱动的内部控制质量提升能够缓解信息不对称，加强对管理层的监督，缓解代理问题，抑制管理层的短视行为，倒逼管理层制定可持续高质量发展战略，提升企业的ESG表现（郭檬楠等，2023）。与此同时，高质量的内部控制还能改善企业的生产管理以及社会责任承担的规范管理，完善社会责任决策机制，进而提升企业的ESG 表现（姜爱华等，2023）。综上，金融科技通过先进的管理工具以及良好的公司治理水平提升企业的ESG表现。
基于上述分析，提出以下假设：
H2c：金融科技能够发挥治理效应，进而提升企业的ESG表现。
（三）媒体关注的调节效应新闻媒体作为社会公众关注动向的动态反应，一方面能够充当内外部信息沟通的“桥梁”，缓解信息不对称；另一方面又具有监督功能，可促进企业进行公司治理、环境治理等，以此维系企业良好的声誉。同理，在媒体高度关注引发投资者关注的情况下，企业管理层有更大的压力和动力提升企业的ESG 表现。在此背景下，企业管理层倾向于加强企业内部控制建设，提升公司治理水平，并充分利用外部融资来提升企业的环境、社会和治理表现，以此维护企业长期声誉并获得竞争优势。在强调经济社会可持续发展的背景下，ESG表现较差的企业，面临着来自媒体更加严格的监督，媒体关注与金融科技的协同会进一步强化金融科技对企业ESG表现的提升作用。
此外，媒体关注可能与金融科技之间存在替代效应。当今“大智移云”技术高度普及，媒体关注对企业ESG 表现的影响主要体现为信息中介和舆论监督作用。首先，媒体关注具有信息中介功能，媒体关注度越高，企业的内部信息越透明，企业与外部投资者的信息不透明程度也越低（赖黎等，2016），从而使外源融资的风险得以下降。在此情况下，媒体关注度越低，金融科技的信息效应越强，随着媒体关注度的提高，金融科技发挥信息效应的边际作用降低。其次，媒体关注具有监督功能，在媒体关注的巨大压力下，企业会尽可能地依据可持续发展原则经营，并能够抑制管理层的机会主义行为，降低代理成本，缓解企业的融资约束。随着媒体关注度的提高，金融科技发挥治理效应的边际作用也会降低。综上，提出如下假设：
H3a：媒体关注与金融科技对企业ESG表现的提升具有互补作用。
H3b：媒体关注与金融科技对企业ESG 表现的提升具有替代作用。
三、研究设计（一）数据来源与样本选择本文选取2012 ～2021 年的A 股非金融类上市公司作为研究对象，实证检验金融科技对企业ESG 的影响。原始数据来自CSMAR 数据库和《中国统计年鉴》，媒体报道数据来源于CNRDS 数据库，企业的ESG 表现数据来自华证ESG 评级体系，金融科技相关数据通过对百度新闻进行词频统计得到。参照李春涛等（2020）的做法，对样本进行以下筛选：①剔除ST 和*ST 等特殊型公司；②删除数据缺失和异常的样本；③对地区经济发展水平取对数处理；④使用Winsorize对连续变量进行上下1%分位数的缩尾处理。数据处理采用Stata 16.0软件和EXCEL。
（二）变量设定1.被解释变量：企业的ESG 表现（ESG）。本文借鉴王应欢和郭永祯（2023）的研究，选取华证ESG 评级作为企业ESG 表现的衡量指标。华证ESG 评级共分为九档（从高到低依次为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C），参照研究惯例，本文将评级由低至高赋值为1 ～9分，赋值越高说明企业的ESG 表现越好。另外，将彭博ESG评级用于稳健性检验。
2.解释变量：金融科技（Fin）。参照李春涛等（2020）和王世文等（2023）的研究，采用文本挖掘法构建金融科技指数。首先，根据《中国金融科技运行报告（2018）》《中国金融科技和数字普惠金融发展报告（2022）》以及相关重要新闻和文件，提取互联网金融、区块链、大数据、数字货币、智能数据分析、智能金融合约、绿色计算、量化金融等与金融科技相关的48个关键词构建金融科技指数的初始词库。其次，将关键词与我国所有地级市或直辖市以及对应年份相匹配。再次，在百度新闻中检索年份+关键词，例如“杭州+互联网金融”，百度新闻高级检索能够给出所选年份区间内既包含“杭州”又包含“互联网金融”的新闻页面数量。然后，利用Python 爬取百度新闻中同一年份所选城市的关键词搜索结果数量，并将包含所有关键词的搜索数量相加计算总搜索数量。最后，将总搜索量加1取自然对数处理，计算各地区的金融科技指数衡量金融科技（Fin）。
3.中介变量。本文选取信贷资源获取（credit）、信息透明度（opaque）以及内部控制（dbi）作为中介变量。其中，参考贺炎林和刘克富（2023）的做法，采用公式“（长期借款+短期借款+一年内到期的非流动负债）/总资产”计算的指标衡量制造业上市企业的信贷资源获取，该数值越大，表明信贷资源获取越多。关于信息透明度（opaque），辛清泉等（2014）从操纵性应计利润的角度衡量企业的信息透明度，操纵性应计利润的绝对值越大，公司进行盈余操纵的可能性越大，信息透明度越低。因此，参考Hutton等（2008）的做法，采用公司过去三期操纵性应计利润的绝对值之和计算opaque，opaque值越小，表明信息透明度越高。内部控制（dbi）参考郭檬楠等（2023）的研究，将迪博数据库内部控制指数的自然对数作为企业的内部控制衡量指标。
4.调节变量：媒体关注（mtgz）。关于媒体报道，主要包括正面报道、负面报道以及中性报道，其中负面报道越多，企业面临的媒体压力越大。因此，参考周茜和陈收（2022）的研究，采用与企业相关的网络新闻和报刊的负面报道加1取自然对数作为媒体关注的代理变量，该数值越大，表明媒体关注度越高，媒体压力越大。
5.控制变量。为了保证研究结论的有效性，本文结合企业个体特征以及宏观经济特征选取如下控制变量：总资产报酬率（roa）、企业年龄（age）、现金流量（cash）、董事会独立性（indep）、股权集中度（top）、两职合一（dual）、董事会规模（board）、资本密集度（captiality）、地区经济发展水平（gdp）、地区产业结构（is）。同时控制了个体和年份效应。
（三）模型设定1.基准回归模型。为了检验金融科技和企业的ESG表现之间的关系，设定如下模型：
2.因果中介模型。参考江艇的研究（2022），为避免使用逐步回归法检验中介效应导致内生性偏误等问题，本文构建因果中介模型用于识别信贷资源获取、信息透明度与内部控制的中介作用：
3.调节效应模型。为了检验媒体关注在金融科技对企业ESG 表现的影响中的调节效应，引入媒体关注与金融科技的交互项，设定如下回归模型：
其中：ESG 为企业的ESG 表现；Fin 为金融科技；credit、opaque、dbi 分别代表中介变量信贷资源获取、信息透明度与内部控制；mtgz为调节变量媒体关注；control代表一系列控制变量；stkcd为个体固定效应；year为年份固定效应。
表1 变量定义
四、实证检验及结果分析（一）描述性统计表2 列示了主要变量的描述性统计结果。ESG 的均值为4.106，大于其中位数4，说明企业的ESG 表现存在明显的右偏特征，超过一半的企业ESG 表现低于平均水平，反映出ESG表现较好的企业占比较小；ESG的最小值为1，说明部分企业的ESG 表现较差。Fin 的均值为4.669，中位数为4.736，二者偏离程度较低，受极端值的影响较小。在控制变量中，indep的均值为0.376，标准差为0.056，总体来看波动较小。另外，其他控制变量的选择也均在合理范围内。
表2 描述性统计
（二）基准回归分析表3列示了模型（1）的回归结果，列（1）未加入控制变量，金融科技（Fin）的回归系数为0.065 并通过了1%水平上的显著性检验，表明金融科技（Fin）对企业的ESG表现具有提升作用。列（2）在考虑金融科技对企业的ESG 表现的提升作用时只对固定效应进行控制，列（3）仅控制影响企业发展的因素，金融科技（Fin）对ESG的回归系数均在1%的水平上显著为正。进一步地，在控制固定效应以及一系列特征变量后，列（4）金融科技（Fin）的回归系数为0.050 并通过了1%水平上的显著性检验。整体来看，金融科技与企业的ESG表现之间存在着高度显著的经济关系。另外，金融科技的回归系数始终显著为正，也说明估计结果较为稳健。综上，金融科技发展能够促进企业的ESG表现提升，H1得到验证。
表3 基准回归
（三）稳健性检验1.更换变量指标衡量方式。本文选择彭博ESG评分（ESGP）和数字普惠金融指数（index）分别替换被解释变量以及核心解释变量，由表4列（1）和列（2）可知，金融科技与企业ESG 表现的相关系数仍然显著为正，验证了回归结果的稳健性。
表4 稳健性检验
2.缩小企业样本区间。第一，考虑到我国的直辖市在行政级别上具有优势，更容易获得政策上的倾斜，金融科技发展更快，企业的ESG 表现往往也较好，参照研究惯例，本文将总部位于直辖市的样本剔除，重新使用模型（1）进行回归。由表4列（3）的回归结果可知，金融科技的回归系数仍然在5%的水平上显著为正，验证了结论具有稳健性。第二，特殊政策对金融科技以及企业的ESG 表现的冲击同样难以忽略。例如2016年和2017年国家发布《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监督指导意见》和《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》等相关政策，这些政策对金融科技的发展会产生重要的影响。因此，为排除这些政策对金融科技以及企业ESG 表现的冲击，本文将2016 年及2017 年的样本剔除后重新进行回归。由表4列（4）可知，金融科技的回归系数仍然在1%的水平上显著为正，回归结果与之前的结论一致。
（四）内生性检验1.解释变量滞后一期。金融科技与企业的ESG表现可能存在反向因果关系。因此，根据研究惯例，将解释变量金融科技（Fin）滞后一期处理，重新对模型（1）进行回归，由表5 列（1）可知，滞后一期的金融科技（L.Fin）对企业ESG表现的回归系数为0.041，并通过5%水平上的显著性检验，这一结果与基准回归结果保持一致。
表5 内生性检验
2.工具变量法。考虑到内生性问题，本文借鉴李春涛等（2020）的研究，首先，对企业注册地所在地级市的所有接壤城市进行了整理，接着将所有接壤城市金融科技水平的均值作为工具变量（IV）。从相关性角度来说，邻近的城市受政策的影响程度以及发展水平相似，金融科技发展程度也相近；从外生性角度来看，邻近城市的金融科技发展难以对本地城市内企业的ESG 表现产生影响。因此，接壤城市金融科技的均值是较为合理的工具变量。表5列（2）是工具变量的回归结果，金融科技（Fin）的回归系数为0.028 且通过了1%水平上的显著性检验，表明金融科技能够促进企业的ESG 表现提升，这与前文的回归结果一致。
3.双重差分法（DID）。2015年12月31日，国务院印发了《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》，旨在通过金融科技应用为客户提供全方位的服务。参考宋敏等（2021）的做法，笔者认为该政策的提出具有外生性，同时设定时间虚拟变量post，2015 年及之前取值为0，之后取值为1；然后利用2015 年各地级市金融科技水平的中位数划分实验组和对照组，并标注为treat，若金融科技水平高于中位数为实验组，treat取值为1，反之为对照组，treat取值为0，在此基础上构建如下双重差分模型（6）。回归结果如表5列（3）所示，交互项的回归系数在5%的水平上显著为正，与基本回归结果一致。
五、进一步分析（一）作用机制检验1.资源效应。对于金融科技通过资源效应提升企业的ESG 表现，根据上文论述，信贷资源获取是影响企业ESG 表现的重要因素，符合中介变量的选择条件。因此本文以信贷资源获取为被解释变量，构建模型（2）进一步检验金融科技对企业ESG 表现的影响，模型中变量含义与上文一致。
表6列（1）为信贷资源获取的机制分析。从回归结果来看，金融科技与企业信贷资源获取之间显著正相关，即金融科技能够显著促进企业的信贷资源获取。银行信贷融资是企业最重要的外部资金来源之一，对于缓解企业的融资约束具有重要作用。金融科技能够从供给端和需求端两个方面促进企业的信贷资源获取，一方面金融科技能够提高银行的信息甄别能力，在安全性原则得到保障的前提下促进银行的信贷资金发放；另一方面，金融科技主要通过大数据分析评估企业的偿债能力和违约风险，摒弃过度依赖于抵押品的信贷供给模式，满足企业真正的融资需求。企业获得充足的银行信贷资源后，更有能力在绿色创新以及承担社会责任方面加大投入，以实现企业的可持续发展。
表6 机制分析
2.信息效应。表6 列（2）为信息透明度的机制分析。从回归结果来看，金融科技与信息透明度的代理变量之间显著负相关，即金融科技能够抑制企业盈余管理，提升企业的信息透明度。企业的可持续发展离不开金融技术的支持，我国资本市场一直存在信息透明度低、信息披露质量不高等问题。金融科技能够借助先进技术提高企业内外部信息的透明度。一方面金融科技能够提高投资者的信息搜寻能力，挖掘出更有广度和深度的投资信息，激发投资者投资符合ESG 理念项目的积极性；另一方面，能够抑制选择性披露和操纵性盈余管理等行为，倒逼企业提高披露信息的真实性。
3.治理效应。表6 列（3）为内部控制的机制分析，从回归结果来看，金融科技与企业内部控制之间显著正相关，金融科技发展能够改善企业的内部控制。可能的原因是：其一，金融科技的发展能够给企业带来大量的融资，可以为企业内部控制建设提供更多的资金支持；其二，金融科技的发展能够提高企业的信息透明度，企业为了获取融资支持，必须主动加强内部控制建设，改善公司治理。因此，金融科技可以为公司提高内部控制水平提供正向激励。公司治理作为企业ESG表现的三个维度之一，内部控制水平是反映公司治理能力的关键因素，因此完善的内部控制能够发挥监督效应以及经营合规效应，降低公司的环保风险和法律风险，提升企业的ESG表现。
（二）调节效应检验由前文分析可知，金融科技的发展能够显著提升企业的ESG 表现，并且媒体关注具有显著的调节效应。为进一步检验媒体关注的调节效应属于互补效应还是替代效应，本文构建调节效应模型（5）进行检验，回归结果如表6列（4）所示。交互项（Fin×mtgz）与企业的ESG表现之间显著负相关，说明媒体关注能够弱化金融科技对企业ESG表现的影响，具有替代效应，H3b得到验证。
（三）异质性检验1.地区资源禀赋差异。
（1）绿色金融发展水平异质性。本文选用各省份绿色金融发展指数度量区域绿色金融发展水平，然后根据平均值将样本划分为绿色金融发展水平较高的地区和绿色金融发展水平较低的地区。研究结果如表7列（1）和列（2）所示，金融科技对绿色金融发展水平较高地区企业的ESG 表现的影响更显著。其原因可能在于：地区绿色金融发展水平会显著影响区域内金融资源配置差异，相比于绿色金融发展水平较低的地区，绿色金融发展水平较高地区更有利于发挥金融科技的资源效应，引导资金流入可持续发展项目，提高企业的ESG表现。
表7 地区资源禀赋差异
（2）法治化水平异质性。本文采用王小鲁等（2021）编制的《中国分省份市场化指数报告（2021 年）》中的“中介组织发育和法律制度环境”作为法治化水平的代理变量，将样本按照均值划分为法治化水平较高和较低的地区。回归结果如表7列（3）和列（4）所示，金融科技的回归系数仅在法治化水平较高地区显著为正。其原因可能在于：地区法律制度越完善，公司受到的外部压力越大，管理层的自利行为会减少，提升企业ESG 表现的动机越强；相反，地区法治化水平较低地区监管力度较小，企业缺乏开展绿色转型、履行社会责任的主动性。
（3）金融监管强度异质性。本文采用公式“finance=（各省金融监管支出/各省金融业增加值）”计算各省的金融监管强度，若金融监管强度大于均值，则为金融监管较强地区，否则为金融监管较弱地区。表7列（5）和列（6）为按照金融监管强度分组的结果，两组中金融科技（Fin）的回归系数均显著为正，但在金融监管较强地区，金融科技（Fin）的回归系数更大，表明金融科技对金融监管较强地区企业的ESG表现的正向影响更大。本文认为这种结果是合理的，因为相较于金融监管较弱地区，金融监管较强能够引导信贷资金流向，并能够防范金融风险，为企业提升ESG表现助力。
2.企业性质差异。
（1）企业产权异质性。本文根据企业的产权性质，将样本分为国有企业和非国有企业。回归结果如表8列（1）和列（2）所示，金融科技对国有企业ESG表现的正向影响更大。可能的原因是：与非国有企业相比，一方面国有企业具有改善生态环境、践行社会责任的职能，兼具经济和社会双重职责，国有企业提升企业ESG表现的动机较强；另一方面，国有企业内部存在产权主体缺位、内部人控制等问题，这使得金融科技对国有企业的治理效应更突出，能够有效监督高管的违规行为，从而提升企业的ESG 表现。此结果不仅再次验证了前述结论的稳健性，而且凸显了国有企业在推进我国ESG发展进程中的重要贡献。
表8 企业性质差异
（2）企业污染程度异质性。本文根据中国证监会2012 版行业分类，将行业代码为B06-B12、C17-C19、C22、C25-C29、C31、C32、D44 的企业划分为重污染企业，例如钢铁、水泥、煤炭、冶金、化工等行业，其余为非重污染企业。表8 列（3）和列（4）为重污染企业和非重污染企业的回归结果，金融科技对重污染企业的ESG 表现能产生更大的激励作用。究其原因可能是：在双碳目标持续推进的背景下，重污染企业在绿色转型、环境保护方面需要投入大量的资金，金融科技的资源效应为重污染企业可持续发展提供资金支持，充分激发重污染企业提升自身ESG表现的动机。
六、结论与建议本文采用2012 ～2021 年沪深A 股上市企业的面板数据，深入剖析了金融科技与企业ESG 表现之间的因果关系及作用机理。研究得出如下结论：金融科技进步能够显著提升企业的ESG 表现，金融科技已经是影响企业可持续发展的重要推动力，这一结论在进行一系列稳健性检验和内生性检验后仍然成立。机制分析表明，金融科技具有资源效应、治理效应以及信息效应，能够通过促进信贷资源获取、提高内部控制水平和信息透明度来提升企业的ESG 表现，且媒体关注与金融科技对企业ESG 表现的提升具有替代作用。异质性检验发现，金融科技对企业ESG表现的影响具有明显的异质性。基于地区资源禀赋来看，金融科技对绿色金融发展水平较高、法治化水平较高以及金融监管较强地区企业ESG表现的促进作用更为显著；基于企业自身性质来看，金融科技对国有企业以及重污染企业ESG表现的提升作用更明显。
基于以上结论，提出如下建议：
第一，鼓励和支持金融科技发展，满足企业ESG 投入需要。一方面，融资约束依然是影响企业ESG 表现提升的重要阻碍，随着我国经济步入高质量发展阶段，应进一步加强对金融科技发展的政策支持，以促进金融科技的进步，满足企业融资需求，让更多的企业获得支撑ESG投入的资金；另一方面，利用数字技术识别符合ESG 理念的企业，实现资金精准投放，更好地发挥金融科技对企业ESG表现提升的资源效应。
第二，拓宽内外部治理渠道，助力企业可持续发展。治理效应作为金融科技促进企业ESG表现提升的重要渠道之一，企业应主动加强内部控制建设，提高治理水平，为金融科技作用发挥和企业可持续发展提供良好的内外部治理环境。
第三，根据企业差异性分类施策，全面发挥金融科技对企业ESG 表现的提升作用。企业应根据自身的特点，结合产权性质以及行业特点等，做出合理的ESG 发展规划，充分利用金融科技提供的资金以及技术支持，提升自身的ESG 表现，为实现我国经济的高质量发展做出贡献。
第四，新闻媒体作为社会监督的重要途径，在金融科技与企业的ESG表现之间具有重要的调节作用。若媒体关注充斥着利益驱动的负面报道，则其不仅无法发挥新闻媒体的监督作用，还抑制了金融科技作用的发挥。因此，政府应加强对新闻媒体的监管，加大对虚假报道的打击力度，确保新闻的真实性以使新闻媒体真正发挥其监督作用。
第五，完善企业ESG 报告披露制度以及评价体系，并利用金融科技解决ESG 数据采集、ESG 项目识别以及监管方面的难题。增强企业加大ESG 投入的积极性，使得金融科技更好地发挥信息效应以助力企业ESG 建设，提升企业的ESG表现。
【 主要参考文献】
郭峰.金融科技对银行信用风险的影响——基于货币政策调节效应视角［J］.金融与经济，2023（9）：51 ～61.
郭恒泰，王妍.国有股权参股与民营企业真实盈余管理［J］.财会月刊，2023（10）：34 ～41.
郭蒙楠，贺一凡，牛建业.内部控制、网络媒体报道与企业ESG表现［J］.管理学刊，2023（3）：103 ～119.
贺炎林，刘克富.金融科技与中小微企业信贷获取：基于新三板企业的实证研究［J］.技术经济，2023（4）：185 ～199.
江艇.因果推断经验研究中的中介效应与调节效应［J］.中国工业经济，2022（5）：100 ～120.
姜爱华，张鑫娜，费堃桀.政府采购与企业ESG表现——基于A股上市公司的经验证据［J］.中央财经大学学报，2023（7）：15 ～28.
赖黎，马永强，夏晓兰.媒体报道与信贷获取［J］.世界经济，2016（9）：124 ～148.
李春涛，闫续文，宋敏，杨威.金融科技与企业创新——新三板上市公司的证据［J］.中国工业经济，2020（1）：81 ～98.
柳学信，李胡扬，孔晓旭.党组织治理对企业ESG表现的影响研究［J］.财经论丛，2022（1）：100 ～112.
聂兴凯，王稳华，裴璇.企业数字化转型会影响会计信息可比性吗？［J］.会计研究，2022（5）：17 ～39.
石凡，王克明.地方政府官员环保考核压力与上市公司ESG表现［J］.财经问题研究，2023（6）：116 ～129.
寿柯炎，吴雷，曾雨琦.ESG评级会推动制造业企业高质量发展吗——基于多重差分模型的证据［J］.金融与经济，2023（12）：33 ～43.
宋敏，周鹏，司海涛.金融科技与企业全要素生产率——“赋能”和信贷配给的视角［J］.中国工业经济，2021（4）：138 ～155.
唐松，赖晓冰，黄锐.金融科技创新如何影响全要素生产率：促进还是抑制？——理论分析框架与区域实践［J］.中国软科学，2019（7）：134 ～144.
陶云清，侯婉玥，刘兆达等.公众环境关注如何提升企业ESG表现？——基于外部压力与内部关注的双重视角［J/OL］.科学学与科学技术管理：1 ～28［2024-01-25］.http://kns.cnki.net/kcms/detail/12.1117.G3.20230705.1834.002.html.
王浩宇.资本市场开放会提高企业可持续发展能力吗？——基于企业ESG表现的研究［J］.财经问题研究，2023（7）：116 ～129.
王世文，温馨，刘峻峰.金融科技对中小企业创新的影响［J］.经济问题，2023（3）：51 ～57.
王小鲁，胡李鹏，樊纲.中国分省份市场化指数报告（2021）［M］.北京：社会科学文献出版社，2021.
王应欢，郭永祯.企业数字化转型与ESG表现——基于中国上市企业的经验证据［J］.财经研究，2023（9）：94 ～108.
王禹，王浩宇，薛爽.税制绿色化与企业ESG表现——基于《环境保护税法》的准自然实验［J］.财经研究，2022（9）：47 ～62.
王运陈，杨若熠，贺康，廖云翔.数字化转型能提升企业ESG表现吗？——基于合法性理论与信息不对称理论的研究［J］.证券市场导报，2023（7）：14 ～25.
向海凌，丁子家，吴非等.金融科技与企业数字化转型［J］.中国软科学，2023（5）：207 ～215.
辛清泉，孔东民，郝颖.公司透明度与股价波动性［J］.金融研究，2014（10）：193 ～206.
周茜，陈收.公众媒体参与金融科技创新监管的双刃剑效应［J］.系统工程理论与实践，2022（7）：1782 ～1795.
周振江，郑雨晴，李剑培.数字金融如何助力企业创新——基于融资约束和信息约束的视角［J］.产经评论，2021（4）：49 ～65.
Brav A.，Jiang W.，Ma S.，et al..How does Hedge Fund Activism Reshape Corporate Innovation？［J］.Journal of Financial Economics，2018（2）：237 ～264.
Hossain A.T.，Kryzanowski L..Political Corruption and Corporate Social Responsibility（CSR）［J］.Journal of Behavioral and Experimental Finance，2021（31）：100538.
Hutto A.P.，Marcus A.J.，Tehranian H..Opaque Financial Reports，and Crash Risk［J］.Journal of Financial Economics，2008（1）：67 ～86.
