数字化转型、信息不对称与ESG评级分歧

【中图分类号】F272 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2025）10-0049-7

一、引言

ESG是环境（Environmental）、社会（Social）和治理（Governance）的缩写，它从环境保护、社会责任履行和公司治理三个方面综合衡量企业的可持续发展。ESG理念与我国新发展理念和“双碳”目标高度契合，践行ESG理念已成为企业实现高质量可持续发展的内在要求。2018年9月中国证监会发布修订后的《上市公司治理准则》，从环境保护、社会责任履行和公司治理等方面对企业提出了更高要求，并确立了ESG信息披露的基本框架。2022年5月国务院国资委发布的《提高央企控股上市公司质量工作方案》强调，央企控股上市公司要全面贯彻新发展理念，加强完善ESG工作机制，推动ESG专项报告披露。2024年6月国务院国资委发布的《关于新时代中央企业高标准履行社会责任的指导意见》也指出，要切实加强ESG实践工作，推动上市公司增强ESG实践能力，加强高水平的ESG信息披露。ESG越来越受到资本市场和上市公司的重视，诸多企业将ESG因素纳入发展战略和经营管理之中。

作为相关方了解企业ESG表现的关键指标，ESG评级受到广泛关注，它是投资者评估企业可持续性和社会责任履行情况的重要参考依据。然而，不同评级机构为同一企业提供的ESG评级结果常常存在差异，学术界将这种差异称为ESG评级分歧（Brandon等，2021）或者ESG评级不确定性（Avramov等，2022）。在ESG评级分歧的度量方面学者们提出了多种方法，使用得最广泛的是以ESG评级的标准差作为ESG评级分歧的度量方式（Chris-tensen等，2022；张云齐等，2023）。研究ESG评级分歧的重要前提是对其进行准确的度量，现有方法将不同ESG评级结果看作是同等重要的，忽略了不同评级机构的可信度和市场认可度，本文认为在ESG评级分歧指标构建过程中，考虑ESG评级影响力的差异并纳入权重机制更契合现实情况。

ESG评级分歧的存在会使投资者难以对企业的真实ESG表现进行判断，不仅增加了ESG投资风险，而且提高了企业的债务资本成本（张云齐等，2023）和股价崩盘风险（Luo等，2023），对股票收益、资产定价等也具有显著影响。因此，探讨如何降低ESG评级分歧十分必要。综合现有研究可发现，ESG评级分歧的产生主要源于缺少统一的信息披露标准和评价体系，不同评级机构对企业ESG表现的理解不同，导致其在指标选取、度量方式及权重赋予上都存在差异（Chatterji等，2016；Berg等，2022），从而产生ESG评级分歧。此外，企业信息透明度和信息披露质量较低也是产生ESG评级分歧的重要原因（李晓艳等，2024）。由于评级机构对ESG信息的解读存在主观性，单纯增加ESG信息披露的数量可能会加剧ESG评级分歧（Christensen等，2022），若企业能够进行较高质量的信息披露，提高信息披露的规范性和可靠性，则能有效降低ESG评级分歧。

数字化转型通过提高数据处理速度和分析能力，能够显著提升企业的信息效率、促进信息共享，有利于利益相关者更好地评估企业的ESG表现，从这个角度来说数字化转型可能有助于降低ESG评级分歧。数字化转型作为企业战略转型的一种重要方式（陆超等，2024），能够赋能企业高质量发展，提高企业绩效和创新效率（李雪松等，2022）。此外，数字化转型能够缓解信息不对称，抑制策略性信息披露行为（陈琪和王嫣然，2024），促进企业更好地履行社会责任。随着ESG重要性的日益增长，越来越多的学者关注到数字化转型对企业ESG表现的提升作用（张永冀等，2023；Lu等，2024），但是鲜有研究直接探讨其对ESG评级分歧的影响。基于此，本文以 2 0 1 1 ～ 2 0 2 1 年我国A股上市公司作为研究样本，通过构建加权ESG评级分歧指标，深入探讨企业数字化转型对ESG评级分歧的影响，并从信息透明度和业务复杂度两个方面实证检验了其背后的影响机制，以及不同企业属性和外部环境下的异质性影响。

本文的边际贡献在于：第一，创新性地构建了加权ESG评级分歧指标，引入权重机制旨在充分考虑不同ESG评级影响力的差异性，为更加精准和全面地度量ESG评级分歧提供了参考。这不仅有助于提升ESG评级分歧度量的科学性和准确性，也为准确理解和有效运用ESG评级分歧、推动ESG评级体系的进一步完善提供了有力支撑。第二，拓展了数字化转型和ESG评级分歧的相关研究，为促进企业加强ESG实践和降低ESG评级分歧提供了理论支持。现有文献对企业数字化转型带来的影响进行了广泛探讨，但是少有研究将数字化转型与ESG评级分歧联系起来。本文关注到数字化转型在降低ESG评级分歧中的重要作用，从信息不对称的理论视角详细阐述了企业数字化转型降低ESG评级分歧的作用机理，为缓解ESG评级分歧程度提供了思路指引和理论支持。

二、理论分析与研究假设

（一）数字化转型与ESG评级分歧

企业公开披露的信息如果可量化程度低、缺乏可比性，那么对其进行解读的难度就比较大，不同评级机构对企业进行ESG评级时会因选取的评价指标和度量方法不同而产生分歧（Berg等，2022）。而数字化转型有利于降低ESG评级分歧。首先，数字化转型会带来企业变革。大数据、人工智能、云计算等数字技术能够提升企业的数据挖掘水平以及信息处理和分析能力，这有助于企业将内部海量的非结构化、非标准化数据进行整合，输出更加结构化、标准化的有效信息，从而提高信息的可获得性和可利用度（吴非等，2021），降低评级机构解读信息的难度，减少不同评级机构因评价指标选取范围和度量方式的不同而产生的评级分歧。其次，开展数字化转型的企业一般会倾向于披露更多的信息，这缓解了企业与投资者之间的信息不对称（肖土盛等，2022；李青原等，2023），评级机构也能够获得更加充分有效的信息，从而降低了评级机构的信息成本，也缓解了不同评级机构之间的信息不对称，进而降低了因信息差而导致评级产生分歧的概率。此外，数字技术的应用有助于提高企业的内部治理能力及科学管理和决策水平（陈剑等，2020）。外部监督作用的增强，还会降低企业隐瞒坏消息、实施“漂绿\"等行为的概率，对规范企业行为具有正向作用，这都有利于提升企业信息披露的质量和信息透明度，由此企业的ESG评级将更加符合企业真实表现，ESG评级分歧也随之降低（Kimbrough等，2024；李晓艳等，2024）。信息来源的一致性、信息的可靠性和可比性都会促进不同评级机构在评级时做出一致性判断，降低由信息差和主观性导致评级不一致的概率，从而有助于降低ESG评级分歧。基于此，本文提出以下研究假设：

H1：企业数字化转型可有效降低ESG评级分歧。

（二）数字化转型、信息透明度与ESG评级分歧

企业信息缺乏透明度是产生ESG评级分歧的一个重要原因（Kimbrough等，2024），因为企业的信息透明度在一定程度上能够影响外部信息使用者获取企业信息的成本和难度（何熙琼和尹长萍，2018）。当企业的信息透明度较低、信息质量较差时，评级机构解读信息的难度更大，在对企业进行ESG评级时的主观判断会对评级结果产生影响，加大ESG评级分歧（Dimson等，2020）。而数字化转型能够提升企业信息透明度，缓解企业内外部信息不对称，从而降低ESG评级分歧。

首先，数字化转型能够改善企业的信息环境。大数据、人工智能、云计算等数字技术的应用能够改变信息传递的方式和提高效率，减少信息传递过程中可能的损耗，提高企业信息环境的透明度（翟华云和李倩茹，2022）。数字技术为企业带来了更强的信息处理能力，使得数据信息的采集和处理趋于智能化和自动化，提高了信息的可比性。其次，数据的共享性和可监测性提升了信息的可视化程度和监督效果，这将会增加企业隐藏负面消息的难度，有效制约企业管理层及各部门的盈余操纵、信息操纵等行为（罗进辉和巫奕龙，2021），进而促进企业披露更多有效信息，提高企业信息披露的真实性与可靠性。这些都有助于促进企业信息透明度的提升，降低评级机构获取信息的成本和难度，削弱评级机构对其他信息渠道的依赖性。评级机构如果能够从企业获得更加真实、可靠的信息，在对企业ESG表现进行评价时就会减少由信息来源差异和主观性所导致的评级分歧。基于此，本文提出以下研究假设：

H2：数字化转型可通过提升企业信息透明度降低ESG评级分歧。

（三）数字化转型、业务复杂度与ESG评级分歧

数字化转型有助于降低ESG评级分歧，这种降低效果可能会受到企业业务复杂度的影响。信息不对称是造成ESG评级分歧的一个重要原因，而数字技术与传统生产经营模式的融合，能够提升企业的信息处理和传递效率，有助于企业将内部非标准化、非结构化的海量信息输出为标准的、可量化的数据。这有利于缓解信息不对称，使评级机构对企业的信息解读更为准确和有效，有利于降低ESG评级分歧，且这一效果在信息环境较复杂的企业中将更为明显。

企业实施多元化经营战略会提升企业信息环境的复杂性（仓勇涛等，2020），使内部信息庞杂、内外部信息不对称程度提高，这会增加ESG评级机构的信息分析成本和分析难度。而业务较集中、涉及行业较为单一的企业，信息不对称程度相对较低，投资者、分析师等对企业信息的解读效率更高（向诚和陈逢文，2019）。在进行数字化转型时，相较于业务单一的企业，业务复杂度较高的企业在数字技术的赋能下能够产生更多有效信息，在更高程度上缓解企业内外部的信息不对称，大幅降低评级机构的分析难度和因信息差所导致的评级分歧。因此，本文认为在业务复杂度较高的企业中，数字化转型带来的信息效应更强，更能有效降低ESG评级分歧。基于此，本文提出以下研究假设：

H3：业务复杂度对企业数字化转型与ESG评级分歧的关系存在正向调节作用。

三、实证设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取 2 0 1 1 ～ 2 0 2 1 年我国A股上市公司数据作为研究对象，其中企业ESG评级数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS）、万得（Wind）数据库、彭博（Bloomberg）数据库和国泰安（CSMAR）数据库，企业数字化转型和财务数据来自CSMAR数据库和CNRDS。本文对样本数据进行了如下处理：剔除金融行业样本；剔除ST和*ST类样本；剔除数据存在缺失的样本；剔除评级数量小于2的样本；考虑到极端值的影响，本文还对连续型变量进行了双侧 1 % 的缩尾处理。最终得到26596个样本观测值。

（二）变量设定

1.被解释变量：ESG评级分歧。本文基于现有度量方法，构建了加权ESG评级分歧指标，以更加准确地度量ESG评级分歧程度。现有常用方法是以ESG评级的标准差衡量ESG评级分歧，即通过不同ESG评级结果的离散程度来度量ESG评级分歧，在计算过程中赋予了评级机构相同的权重。然而，在企业拥有多个ESG评级的情况下，投资者往往难以对所有评级进行全面考量，会倾向于以少数几个具有权威性的ESG评级作为决策依据。在这种情况下，影响力较大的ESG评级在决策中占据主要地位，如果该评级结果同其他评级结果相差较大，那么ESG评级分歧就比较大，对投资者决策的影响也较大。同理，如果存在影响力较小或者基本不被市场所认可的ESG评级，即使其评级结果与其他评级结果相差很大，也不会对决策产生很大影响。在同样的偏离程度下，影响力较大的ESG评级会对分歧结果产生更大影响，如果赋予所有评级相同的权重，那么计算的分歧指标可能会偏离实际情况，导致对分歧程度的高估或者低估，从而削弱ESG评级分歧指标的有效性和准确性。因此，在ESG评级分歧指标的构建过程中，考虑权重因素是必要且重要的。

基于此，考虑到不同评级机构ESG评级影响力和市场认可度的差异，本文通过对ESG评级赋予权重，构建了加权ESG评级分歧指标来度量ESG评级分歧程度。首先，本文使用了华证、彭博、商道融绿、Wind、CNRDS、富时罗素、润灵环球七家评级机构的ESG评级数据，通过专家评分法征询专家意见。然后，采用层次分析法（AHP）对评分结果进行处理，得到ESG评级的权重，并根据专家的学术水平和对ESG的熟悉程度进行调整。最后，依据所得权重构建了加权ESG评级分歧指标（W_ES-Gdiff，该指标的值越大，表明ESG评级分歧程度越高。此外，本文还参考Christensen等（2022）的研究方法，构建了等权ESG评级分歧指标（ESGdiff）作为对比。

其中，WAvgESG表示企业ESG评级的加权平均值，ω表示权重，ESG表示企业的ESG评级。

2.解释变量：数字化转型。本文使用CSMAR数据库中的数字化转型指数衡量企业数字化转型（Digital）（张文文和景维民，2024）。该指数是一个综合性指标，包含上市公司层面的战略引领、技术驱动、组织赋能、数字化成果、数字化应用以及中宏观层面的环境支撑等六个方面的指标。数据来源权威可靠，能够完整、客观地呈现企业的数字化转型程度，并且可以缓解年报中可能存在的数据夸大问题，以及数字化相关词汇词频为零造成的数据分布右偏问题。

3.控制变量。参考现有研究（吴非等，2021；王应欢和郭永祯，2023），本文选取了一系列企业层面的控制变量。主要变量定义见表1。

（三）模型设定

为检验企业数字化转型对ESG评级分歧的影响，本文采用面板数据回归方法，同时控制了个体和时间固定效应，建立了以下回归模型：

ESGdiffi，/W_ESGdiffi ∑Controls+ Firm+Year+εi，t （3）

其中，ESGdiff和W_ESGdiff表示ESG评级分歧，Digital表示数字化转型，Controls为控制变量， 和Year分别为个体和时间固定效应，ε为随机误差项。系数 反映了数字化转型对ESG评级分歧的影响，如果其显著为负，则表明企业数字化转型对ESG评级分歧具有降低作用。

四、实证结果及分析

（一）描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计结果。等权ESG评级分歧（ESGdiff的均值为13.965，最大值为35.894，最小值为0.002。加权ESG评级分歧（W_ESGdifF的均值为13.940，最大值为34.832，最小值为0.002。可以看出，加权ESG评级分歧的均值略小于等权指标，使用等权方法的计算结果可能高估了ESG评级分歧程度。数字化转型（Digital）的均值为36.516，最大值为80.040，最小值为22.997，表明大部分企业的数字化转型程度不是很高，并且不同企业之间存在一定的差异性。

（二）基准回归结果

表3报告了企业数字化转型对ESG评级分歧影响的基准回归结果。其中，第（1）列仅控制了个体和时间固定效应，数字化转型的系数为-0.018，且在 10 % 的水平上显著。第（2）列中进一步加入控制变量，数字化转型的系数在 5 % 的水平上显著为负。第（3）、（4）列为使用加权ESG评级分歧作为被解释变量的回归结果，数字化转型的系数均在 5 % 的水平上显著为负。以上结果表明，企业数字化转型能够有效降低ESG评级分歧程度，二者之间呈显著的负相关关系，由此H1成立。

（三）内生性检验

1.工具变量法。借鉴肖土盛等（2022）的研究，采用去除企业自身的同行业同年度数字化转型程度均值作为工具变量（IV），并重新进行回归。首先，同行业企业的数字化转型程度会对企业自身数字化转型产生影响，满足相关性条件；其次，同行业企业的数字化发展并不直接对本企业ESG评级分歧产生影响，满足外生性条件。该工具变量通过了不可识别和弱工具变量检验，证明了其有效性。表4第 列为工具变量法的两阶段回归结果，第一阶段工具变量的系数显著为正，第二阶段数字化转型的系数显著为负。以上结果表明，采用工具变量法缓解内生性问题后，基准回归结果依然稳健。

2.倾向得分匹配（PSM）法。参考肖红军等（2024）的研究，本文采用倾向得分匹配法进一步缓解内生性问题。首先，根据数字化转型程度中位数将样本企业分为两组。然后，选择基准回归中的控制变量作为匹配变量，采用1：1无放回的最近邻匹配方法（卡尺设置为0.01）进行匹配。最后，使用匹配后的样本再次进行回归，结果见表4第（4）、（5）列。可以看到，数字化转型的系数依旧显著为负，说明基准回归结果依然稳健。

（四）稳健性检验

1.更换解释变量度量方式。为保证研究结论的稳健性，本文参照吴非等（2021）、袁淳等（2021）的研究，以企业年报中数字化转型相关关键词词频来衡量企业数字化转型（Digital_2）。表5第（1）、（2）列报告了更换解释变量后的回归结果，数字化转型的系数在 1 % 的水平上显著为负，表明替换解释变量后本文的主要结论依旧稳健。

2.更换被解释变量度量方式。本文参照Avramov等（2022）的研究，通过计算企业每对ESG评级的差异，然后将它们的平均差异作为ESG评级分歧的度量指标（ES-Gdiff_2），并重新进行回归。表5第（3）列报告了回归结果，数字化转型的系数在 1 % 的水平上显著为负，说明替换被解释变量后本文的主要结论依旧稳健。

3.同时更换解释变量和被解释变量度量方式。本文还同时更换了解释变量和被解释变量的度量方式，并重新进行回归。表5第（4）列为回归结果，数字化转型的系数在 1 % 的水平上显著为负，支持了本文的主要研究结论。

4.控制宏观政策冲击。前文已通过引入固定效应来控制可能遗漏的不可观测因素，考虑到可能存在宏观地区政策同时影响企业数字化转型和ESG评级分歧，本部分通过进一步引入时间和省份的交互固定效应（Year ？ × Province），有效控制省份层面的时变宏观环境（董松柯等，2023）。表5第（5）、（6）列报告了加入时间和省份交互固定效应后的回归结果，数字化转型的系数依旧在 1 % 的水平上显著为负，与基准回归结果一致。上述结果表明，在进一步控制宏观政策可能带来的冲击后，本文的主要结论依旧稳健。

五、进一步分析

（一）机制检验

1.信息透明度的中介效应。前文分析表明，企业数字化转型可通过提升企业信息透明度来对ESG评级分歧产生影响。数字化转型可提高企业信息的规范性和可比性，从而削弱评级机构的主观性和自由裁量权，提升不同评级机构ESG评级的一致性，进而有助于降低ESG评级分歧。数字化转型还有助于提高企业的信息披露质量，从而提升企业信息透明度，这能够缓解评级机构与企业的信息不对称，降低评级机构的信息成本以及ESG评级分歧（李晓艳等，2024）。本文参照翟华云和李倩茹（2022）的研究，使用分析师跟踪人数加1的自然对数作为信息透明度（Analyst）的度量指标。Analyst的值越大，表明企业的信息透明度越高。构建以下实证模型：

Analysti，t=βo+βDigitali，t+ΣControls+Firm+Year+ εi，t （2

表6第（1）列报告了中介效应的回归结果。数字化转型的系数在 10 % 的水平上显著为正，说明数字化转型程度越高，企业的信息透明度越高，从而有助于降低ESG评级分歧。由此，H2得到支持。

2.业务复杂度的调节效应。本文认为，业务复杂度能够增强数字化转型对ESG评级分歧的降低效果。因为企业的业务复杂度会提高企业内外部信息不对称程度（仓勇涛等，2020），业务复杂度较高的企业拥有更庞杂的信息，会增加分析师的信息处理难度。而数字化转型带来的信息优势在业务复杂度较高的企业中更加突出（万清清和孙光国，2023），能够释放更多的增量信息，有效缓解信息不对称，从而降低ESG评级分歧。参考向诚和陈逢文（2019）的研究，本文使用企业主营业务收入涉及的行业数度量企业的业务复杂度（Div）。当企业的主营业务收入涉及行业数大于1时，Div取值为1，即企业存在较高的业务复杂度，否则取值为0。构建以下实证模型：

ESC （20号

表6第（2）、（3）列报告了回归结果，数字化转型与业务复杂度交互项的系数显著为负，表明企业的业务复杂度较高时，数字化转型对ESG评级分歧的降低效果更好，即企业的业务复杂度对数字化转型与ESG评级分歧的关系起正向调节作用，支持了H3。

（二）异质性分析

1.科技属性。高科技行业和非高科技行业的数字化基础条件存在较大差异，从而导致实施数字化转型的效果也可能不同。本文参考董松柯等（2023）的研究，依据企业是否属于高科技行业进行分组讨论。回归结果见表7，在高科技行业样本中，数字化转型的系数在 5 % 的水平上显著为负，而在非高科技行业样本中数字化转型的系数并不显著，这表明数字化转型对ESG评级分歧的降低作用对高科技行业企业更加有效。这可能是因为，高科技行业具有典型的智能化和信息化特征，高科技行业企业的技术需求、创新基础以及员工的数字化知识水平等都远高于其他行业企业。在进行数字化转型时，高科技行业企业能够更加充分地发挥数字技术的优势，有效发挥数字化转型的信息效应，缓解企业的信息不对称，使数字化转型对ESG评级分歧发挥更加显著的影响。

2.股权集中度。股权集中度可能会对企业的信息披露产生影响，大股东为了追求私利，可能会阻碍企业信息披露水平和信息透明度的提升。参考徐莉萍等（2006）的研究，本文使用第一大股东持股比例作为企业股权集中度的度量指标。第一大股东持股比例超过 50 % 时，大股东可通过企业的一般事项表决；持股比例达到 6 6 . 6 7 % 及以上时，说明股权高度集中，大股东对企业具有绝对的控制能力，可决定企业的任意重大事项。因此，本文分别以3 3 . 3 4 % 、 50 % ！ 6 6 . 6 7 % 为界对样本进行分组讨论。由表8可以看出，在股权集中度较低的样本中，企业数字化转型更能有效降低ESG评级分歧（等权ESG评级分歧指标的回归结果与之一致，表格留存备索）。这可能是因为，在股权集中度较高的企业中，控股股东攫取控制权私利的动机可能更强，从而可能会为了私利而倾向于隐藏或选择性披露信息，或者与管理层合谋进行信息操纵、盈余管理等，这会降低企业的信息披露质量。数字化转型通过提升企业信息透明度、缓解信息不对称来影响ESG评级分歧，股权集中度过高可能会阻碍这一过程，影响企业数字化转型对ESG评级分歧的降低效果。

3.地区市场化水平。我国各地区的市场化发展水平存在差异，本文参考巫强和姚雨秀（2023）的研究，使用王小鲁等（2021）编制的市场化指数衡量市场化水平，并根据企业所在省份市场化水平的中位数进行分组检验。回归结果见表9，两组样本中数字化转型的系数均为负，但是在市场化水平较低地区的样本中系数的显著性更高，说明企业处于市场化水平较低地区时，数字化转型对ESG评级分歧的降低效果更为明显。这可能是因为，市场化水平较高地区的信息交流机制更为完善，企业利益相关者获取信息的效率更高。而市场化水平较低地区的企业信息披露质量较差，企业数字化转型能够为利益相关者提供更多的有效信息，大幅提高信息传递的效率、改善信息环境，从而更为有效地降低ESG评级分歧。

六、结论与启示

近年来，随着数字经济的快速发展，数字化已成为经济高质量发展的重要支撑，将数字技术融人实体产业，促进其数字化转型已成为重要课题。深入研究数字技术的赋能机制和效果，对于促进实体经济创新发展具有重要的理论和实践意义。本文以 2 0 1 1 ～ 2 0 2 1 年我国A股上市公司作为样本，构建加权ESG评级分歧指标，从理论和实证两方面探讨了数字化转型对ESG评级分歧的影响。

研究发现，企业数字化转型可显著降低ESG评级分歧。机制研究发现，数字化转型可通过提升企业的信息透明度来降低ESG评级分歧，数字化转型对ESG评级分歧的影响还会受到企业业务复杂度的调节作用。此外，在高科技行业、股权集中度较低、位于市场化水平较低地区的企业中，数字化转型对ESG评级分歧的降低作用更加显著。

本文的研究结论可带来如下启示：第一，在数字经济快速发展的时代背景下，政府需加强数字基础设施建设，完善相关政策和激励措施，为企业的数字化转型提供良好的数字化环境。通过推进数字化转型等方式，从缓解信息不对称的角度降低ESG评级分歧，促使ESG评级能够真实反映企业的ESG表现，为投资者的科学决策提供参考。第二，政府部门尽快建立统一的ESG信息披露标准，加强对企业ESG信息披露的外部监督，规范企业信息披露行为，促进企业披露信息的完整性和可靠性。第三，企业要抓住数字化转型的战略机遇，从根本上改变传统管理理念，加快推进数字化转型进程，通过数字技术的应用提高信息披露质量，缓解企业与利益相关者之间的信息不对称，降低ESG评级分歧及其可能带来的负面影响。

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（责任编辑·校对：许春玲刘钰莹）