公司治理对制造企业碳绩效影响的实证研究

廖小菲 熊娅妮

摘要：制造企业是打造制造强国、打赢“双碳”攻坚战的重要力量。碳绩效作为衡量经济发展和低碳发展的综合指标受到普遍关注。本文以2013～2020 年我国A股制造企业为样本，探究公司治理对企业碳绩效的影响及作用机制。研究结果表明：公司治理能显著提升制造企业碳绩效；通过中介效应发现，公司治理能通过提升数字化转型程度以及缓解融资约束的方式推动碳绩效的良好发展。此外，受区域异质性的影响，公司治理对东部地区的制造企业碳绩效存在显著正向影响，而对中西部地区影响并不显著。

关键词：公司治理   碳绩效   数字化转型   融资约束

中图分类号：

一、引言

近年来，温室气体排放所导致的全球气候变暖态势日益严峻，实现低碳转型、构建节能减排的新发展范式成为全球重大议题。据国际能源署的统计报告，2021年我国二氧化碳排放量占全球总量的33%，高居世界第一。中国作为世界上最大的能源消耗国和碳排放大国，应积极响应气候治理的号召。“双碳”战略目标的提出和践行不仅是我国承担碳减排责任、改善环境质量的重要举措，也是我国绿色经济健康可持续发展的引擎。企业作为宏观经济发展的微观主体和温室气体排放的主要来源，在很大程度上决定着能否实现减排目标。2020年制造业的能源消耗占我国能源消耗总量的55.6%，因此，制造业是推进碳减排项目的主阵地。企业碳绩效又称为碳排放效率、减排绩效，指日常生产经营过程中产生的碳排放所带来的经济效益和社会效益[1]。企业碳绩效不仅受政府监管[2]、民族文化[3]和社会公众压力[4]等外部环境的影响，也受企业董事会治理[5]、碳信息披露[6]等内部因素的影响。合法性理论认为，企业正向的环境行为有助于企业被社会系统赋予合法性状态，从而保障企业的生存和发展[7]。随着环保法规的完善以及人们环保意识的增强，“低碳环保”被视为企业普遍性的道德规范和商业规则，各企业也将提升碳绩效作为取得合法性地位的重要手段。在此背景下，探究如何增强制造企业低碳行为的积极性和提升碳绩效水平成为推动绿色经济发展过程中的重要问题。

针对如何从微观层面提升企业碳绩效，谢志明和刘晓清[5]提出提高董事会独立性，促进董事会性别多元化以及降低董事会连锁性，可以有效提升企业碳绩效。Gond[8]证明董事会规模、董事会会议频率以及股权集中度与碳绩效呈负相关关系。董事会特征和股权结构皆属于公司治理的重要内容，公司治理泛指应对企业内部由于所有权和经营权分离而引發的问题的一整套制度和机制[9]。关于公司治理对绩效的影响的研究，多集中于公司绩效、环境绩效，然而温室气体排放问题是全球性的，其后果是严重的且不可逆转的。基于气候风险的复杂性和紧迫性，碳管理需要专业的治理方式，因此本文以沪深A股制造企业为研究对象，实证检验公司治理对企业碳绩效的影响，为企业进行碳排放管理提供借鉴。

二、理论分析与研究假设

（一）公司治理对制造企业碳绩效的影响

近年来，随着环境问题持续被关注，公司治理模式不断转型。绿色治理、环境-社会责任-公司治理（ESG）等概念应运而生。公司治理作为企业内部的管理制度，能通过缓解代理矛盾和协调利益关系，提升股东和董事会对环境治理的意识，在应对气候风险和碳风险以及监督企业参与碳排放行动方面具有举足轻重的作用[10]。荆龙姣 [11]指出公司治理制度越完善，越能激励企业开展环境治理活动并主动承担社会责任。

利益相关者理论认为：在施行碳战略的过程中，大股东往往更关注绿色投资和环保投资的经济回报，而不以财务绩效为导向的机构持股者等利益方为了企业享有更好的声誉，要求将更多的资源用于低碳活动和环境保护。面对多方面的利益诉求，董事会作为企业战略部署的最高权力机构，需要提供必要的指导方案，以调和利益冲突，并督促管理层以实现有效的资源配置。Haque[12]指出碳减排项目要求公司内部具备相互嵌套、紧密联动的治理结构和跨职能协调能力。同时，治理结构健全的企业通常拥有更充足的人力资本和关系资本以增强企业的绿色竞争力。杜龙政等[13]研究得出，不同治理水平的企业具备的创新特质不同，所产生的绿色竞争力也会有所差异。受制造业行业特征的影响，落实碳战略所需的环保投资具有额度大、周期长、变现能力差、“侵占”生产性投资等特性。为了摆脱这一窘况，企业应制定完善的激励政策以减少管理层机会主义行为，最大程度发挥治理层主观能动性。公司治理作为经营者对企业进行监督、激励、协调和控制的管理制度，可以平衡公司的财务和非财务目标，缓解短期与长期目标的冲突，进而挖掘出企业的最优发展方向。鉴于企业碳绩效是公司治理机制运行的主要目标。本文提出如下假设：

假设1：公司治理能显著提升制造企业碳绩效

（二）公司治理、数字化转型与制造企业碳绩效

当前，我国数字经济的发展取得了显著成效，为促进包容性增长和经济高质量发展赋予了新的动能。党的二十大报告提出“加快促进数字经济和实体经济深度融合”，制造业作为实体经济的基础，提升其数字化和智能化发展能力，是制造业转型升级的重要战略。数字化技术助力低碳经济发展亦成为二十大以来的重大议题。

企业实现数字化转型对碳绩效的影响体现在促进可持续生产、控制碳排放和优化资源配置三个方面。首先，可持续发展的生产系统可以使制造商在实现发展目标的同时减少能源的使用，从而降低污染。人工智能、大数据等数字化技术在绿色制造、零废物制造、高效制造等方面影响着制造业的发展方向。其次，数字化转型改变了测量、控制和管理碳排放的方式。员工利用完备的数字化基础设备，实现生产流程优化升级，可以有效降低碳排放量。数字技术能通过精准预测、产权定价等方式在碳交易市场中遏制未受到惩罚或未进行补偿的碳排放行为[14]。最后，数字化转型带来的网络经济效应能帮助企业打破组织间的信息不对称，降低信息获取成本，提高资源利用率[15]。通过对产品生命周期的实时监控、动态感知，可以帮助企业提高产出端质效，更合理地完成资源配置，实现碳绩效的提升。传统制造企业在数字化转型工作的前期，需要加大对数字技术基础设施的投入及对员工进行数字化培训，难免耗费大量的研发资金和人力资本，企业是否开展以及如何开展数字化工作取决于经营者的管理理念。公司治理机制必须发挥激励和监督功能，完善的治理结构和人事系统是重大战略决策得以实施的基本保障。

假设2：公司治理能够通过促进数字化转型来提升制造企业的碳绩效

（三）公司治理、融资约束与制造企业碳绩效关系

受金融市场代理问题和信息不对称的影响，我国上市公司及中小企業面临着严重的融资约束问题。所谓融资约束，是指由于市场环境和市场制度的缺陷，导致外部融资成本高于内部融资成本，企业难以获得充沛的现金流。融资约束程度受到产权性质和企业规模的影响。据统计，目前我国上市制造企业中，国有企业占比不足30%，制造业呈现出多数中小微企业和少数大型企业并存的局面。国有企业相比非国有企业更易获得政府补贴，由于存在的贷款风险和银行的趋利性，使得规模较大、股票收益更高的制造企业具备更多的融资渠道，我国大部分制造企业面临着融资约束。制造企业以环境治理的方式积极开展碳减排项目，需要大量的环保投资和长期资产投资。一方面，固定资产投资和研发活动普遍存在耗用资金量大、回收风险高的特点，对资金流现状要求较高，极大可能造成内部现金流匮乏以及外部融资成本增加的困境，导致减排项目受阻。另一方面，融资困难的企业更容易存在信息不对称的情况，低透明度降低了投资者投资低碳项目的意愿[16]。合理、完善的公司治理结构可以有效地缓解融资约束，提高制造企业融资的能力和效率。管理层可以通过建立健全的内部控制制度财务信息披露制度以及公开透明的管理决策等措施提高企业的信誉度，吸引更多的融资资金，缓解融资约束的压力。另外，通过加强社会责任和提升环保意识，提高企业的社会形象，可以吸引更多潜在的投资者和社会资本，提升企业的融资能力和竞争力。

假设3：公司治理能通过缓解融资约束来提升制造企业的碳绩效

三、研究设计

（一）数据与样本

本文选择2013～2020年沪深A股制造企业作为初始样本。原始数据来源于CSMAR数据库和《中国统计年鉴》，对选取的数据进行如下处理：①根据证监会2012版行业分类，只保留制造企业在样本期间的数据；②剔除ST和*ST的样本数据；③剔除有缺失值的样本数据；④对筛选后的连续性变量进行1%的缩尾处理，以排除数据异常值的影响。

（二）变量定义

1.被解释变量

本文参考闫华红等[17]的研究，以营业收入与企业碳排放量的比值作为碳绩效的代理变量。企业碳排放量的计算过程为：①根据《中国统计年鉴》公布的行业能源消耗量乘以碳排放系数，得出行业碳排放量；②计算目标企业营业成本与行业总成本的比值；③成本比值乘上行业碳排放量，作为企业碳排放量，该指标可以反映企业在日常生产经营活动中排放的二氧化碳所带来的经济效应，具有一定参考性。为统一量纲，碳绩效取对数处理。

2.解释变量

本文参考周茜等[18]的做法，针对激励、监督和决策等方面选择7个公司治理指标，通过主成分分析法构建公司治理水平综合指数。具体指标如表1所示。通过KMO和Bartlett球型检验，得出KMO参数为0.599>0.500，适合进行主成分分析；Bartlett检验中近似卡方值为3991.275，自由度为21，P值为0.000，表明该样本数据至少在1%的置信水平上具有显著性。本文选取累计方差贡献率为64.04%的前三大主成分，构建公司治理水平的综合指标。

3.中介变量

①数字化转型。本文借鉴吴非等[19]的研究方法，统计数字化转型的关键词在上市公司年报中出现的频次，以衡量数字化转型程度。由于词频类变量存在右偏分布问题，因此本文对其取对数，记为LnDIGIT；②融资约束。本文参考Hadlock等[20]提出的SA指数法，衡量企业的融资约束水平，SA指数的计算公式为：

SA= -0.737Size+0.043 Size2-0.04Age（1）

其中Age为企业已成立年数，Size=Ln（总资产/1000000）。FC为SA的绝对值，FC越大表示企业面临的融资约束越严重。

4.控制变量

本文控制变量包括公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、资本密集度（Capin）、管理费用率（Mfee）、营业收入增长率（Growth）、总资产周转率（ATO）、净资产利润率（Roe），固定年度效应和行业效应。

本文所涉及的具体变量类型、符号和定义说明如表2所示。

（三）模型设定

根据假设1，构建模型，检验公司治理对企业碳绩效的影响。

CPi，t=α0+α1CGi，t+α2Controlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t（2）

其中，CPi，t表示i企业t年的碳绩效水平；CGi，t表示i企业t年的公司治理水平；Controlsi，t代表i企业t年的控制变量；∑Year为时间哑变量；∑Industry为行业哑变量；εi，t代表残差。

若假设2和假设3成立，则说明公司治理能促进数字化转型、缓解融资约束，从而提高制造企业碳绩效。本文参考温忠麟和叶宝娟[21]的做法，使用中介效应模型完成对假设的检验，构建模型如式（3）和式（4）所示。其中M分别表示数字化转型和融资约束。（请和作者核实M是否代表两个概念）

M i，t=α0+α1 CGi，t+α2 Controlsi，t+∑Year+∑Industry +εi，t        （3）

CPi，t=α0+α1CGi，t+α2Mi，t+α3Controlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t     （4）

三、实证结果分析

（一）描述性统计

表3显示了主要变量的描述性统计结果。从表3可以看出，企业碳绩效（CP）的最大值为7.038，最小值为0.654，均值稍大于中位数，说明我国制造业整体碳绩效水平良好，标准差为1.613，不同制造企业碳绩效水平差异大，这可能是因为不同制造企业内部治理层的减碳意识有所差异，制定碳战略、落实碳行动的程度不同。公司治理（CG）的均值大于中位数，整体而言，制造企业公司治理综合水平较高，但仍须进一步完善治理机制。企业规模（Size）的标准差为1.243，说明我国制造企业之间的规模差异较大。资本密集度（Capin）均值为1.980，表明制造企业投资积极性较大。管理费用率（Mfee）均值为0.085，且标准差极小，说明制造企业管理性费用利用的较为合理，总体而言资金利用率较高。营业收入增长率（Growth）平均值为0.297，最大值为49.036，大部分制造企业发展势头较好，部分企业成长极为迅速，但最小值为负数，表明企业存在收入倒退的现象。

（二）基准回归分析

本文采用OLS模型实证检验假设1，表4列示了基准模型的回归结果。

表4中，（1）-（4）说明无论是否加入控制变量、是否控制固定效应，公司治理（CG）均在1%的水平上与企业碳绩效（CP）显著正相关。从（1）出发，依次加入控制变量和固定效应，虽然公司治理（CG）的回归系数整体有所下降，从0.138下降到0.025，但是仍然保持极高的显著性，且回归的拟合度有所提高，说明模型的解释力有所增强。同时4个回归结果的VIF均值都小于5，即解释变量之间不存在多重共线性。综上所述，公司治理能显著提升制造企业碳绩效，两者呈显著正相关，假设1得到验证。

（三）稳健性检验

1.替换解释变量

公司治理综合水平的分析，选取贡献率为29.39%的第一主成分（CG1）和前两个主成分（CG2）进行替换，再次进行回归分析，结果如表5中（1）和（2）所示。第一主成分（CG1）和前两个主成分（CG2）的公司治理系数均在1%的水平上显著为正，结论与基准回归一致，假设1再次得到验证，不同主成分衡量下的公司治理均能提升制造企业碳绩效水平。

2.内生性处理

①滞后一期。公司治理是企业长期性的结构制度安排，其对制造企业碳绩效的影响可能存在滞后效应，即内部治理决策所带来的效用可能不会在当年有所体现，而是对以后的碳减排产生影响。本文将解释变量滞后一期（L.CG），与当期碳绩效再次进行回归分析，结果如表5中（3）所示。可以看出，公司治理滞后一期的系数为0.021，在1%的水平上与碳绩效显著正相关，与前文验证结果一致，证明了公司治理对企业碳绩效的积极作用存在滞后性；②PSM倾向所得匹配法。为了避免样本选择性偏差，本文采用PSM倾向所得匹配法中的一对一有放回的k近邻匹配方法进行稳健性检验。本文以公司治理水平的平均值为界限，将公司治理水平分为较高和较低两组，并分别用1和0虚拟变量表示。再将公司规模、资产负债率、资本密集度、管理费用率、营业收入增长率、总资产周转率、净资产利润作为匹配变量，进行一对一匹配。匹配后得出ATT的T值为3.45，在1%水平上显著。剔除不在共同取值范围内的样本，选取匹配的子样本再次进行回归分析，回归结果如表5中（4）所示。表中显示公司治理（CG.dum）的回归系数在5%的水平上显著正相关，与基准回归结论一致。

（四）中介效应检验

本文通过式（3）和式（4）建立的模型以及Sobel-Goodman检验对数字化转型和融资约束的中介作用机制进行验证。

1.数字化转型的中介效应检验

表6中（1）和（2）是以数字化转型为中介变量的回归结果。（1）反映了公司治理与数字化转型两者之间的关系，公司治理（CG）的系数为0.235，在1%的水平上显著，说明公司治理效果越好，企业数字化转型程度越高。（2）显示公司治理（CG）和数字化转型（LnDIGIT）的系数均在1%水平显著，公司治理（CG）系数为0.023，较基准回归中公司治理（CG）系数有所下降，说明中介效應存在。Sobel 检验的 Z 指数值为3.11，在1%的水平上显著。通过两种方法进行验证，发现数字化转型在公司治理中，对制造企业碳绩效水平的提升发挥正向部分中介效应，公司治理能够通过提高企业数字化转型程度来进一步提升制造企业碳绩效水平，假设2得到验证。

2.融资约束的中介效应检验

表6（3）显示公司治理（CG）的系数为负，且在1%的水平上显著，说明良好的公司治理能有效缓解融资约束。（4）中公司治理（CG）和融资约束（FC）的系数分别在1%和5%水平上显著，证明缓解融资约束是提升制造企业碳绩效的有效路径。经过Sobel 检验，Z值为负数，且在5%水平上显著。说明高效的公司治理能通过传达利好的信息，吸引潜在投资者的关注，并增强银行对企业的信任，为制造企业环保投资、固定资产投资获取更多信贷资源，为企业开展低碳活动、提高碳绩效提供基本保障。至此，假设3得到验证。

（五）区域异质性分析

区域差异所带来的政策环境、市场机制和资源配置状况等大不相同，因此可能会影响公司治理对企业碳绩效的作用效果。本文根据国家统计局的相关标准，将全国31个省市自治区分为东部、中部和西部三个区域，分样本进行回归分析，回归结果如表7所示。其中东部地区公司治理（CG）的回归系数为0.026，在1%的水平上显著为正，而中部和西部的回归系数不显著。导致这一结果主要原因为：第一，中西部采矿业、冶炼业等重工业企业占比较大，能源消耗大，且中西部制造业由于开发相对较晚，金融机构相比于东部数量较少，金融市场建设相对落后，融资活动更为不易，开展低碳活动受阻；第二，东部地区经济更为发达，企业组织结构较为健全，管理层能力较强，制造企业能够更好地利用先进技术，保障公司治理机制的稳定运行，从而积极开展低碳活动；第三，西部制造企业相对而言缺乏资本、技术、人才，形成主流资源依赖型发展模式，粗放型的能源利用削弱了碳减排效果。

四、研究结论与管理建议

（一）研究结论

本文以发展绿色制造，助力实现“双碳”目标为研究背景，以2013～2020年沪深A股制造企业为样本，通过理论分析与实证检验，探讨公司治理对企业碳绩效的影响及作用机制。得出以下结论：公司治理能显著提升制造企业的碳绩效；提高数字化转型程度以及缓解融资困境是公司治理过程中提升制造企业碳绩效的有效路径。

（二）管理建议

第一，完善公司治理机制，将低碳管理内置于公司治理中，成为制造企业的普遍性约束。健全的公司治理机制不仅需要内部决策层、管理层的合理职权配置，还要吸引机构投资者参与监督企业生产经营活动和碳减排活动。第二，政府应进一步完善数字技术和基础设施建设，将数字技术与制造企业日常业务有效融合，并制定相关政策强化补助和税收激励机制。金融市场和中介机构应稳步推动透明融资体系的建立，加大对民营企业以及中小企业信贷政策的优惠力度。企业一方面积极构建以数字化为核心、以智能化为技术、以自动化赋能的供应链体系，让数字化系统参与产品全生命周期和碳足迹追踪。另一方面，提升内部信息披露水平，通过降低信息不对称的程度，获取更多的融资支持，保障企业有充沛的资金开展低碳活动。

第三，在实施碳减排政策时，要注意保持政策的灵活性，切记不能“一刀切”。对于东部地区制造企业，应重点关注碳减排效果评估，并鼓励企业进行技术交流。对于中西部企业，应重点加强绿色补贴以及完善超额碳排放的惩罚制度。

参考文献

于向宇，陈会英，李跃.基于合成控制法的碳交易机制对碳绩效的影响[J].中国人口·资源与环境，2021，31（04）：51-61.

Zhu R.， Lin B. How does the carbon tax influence the energy and carbon performance of Chinas mining industry？[J]. Sustainability， 2022，14（07）： 3866.

Luo L， Tang Q L， Fan H L， et al. Corporate carbon assurance and the quality of carbon disclosure[J]. Accounting Aand Finance，2023，63（01）： 657-690.

程博，许宇鹏，李小亮.公共压力、企业国际化与企业环境治理[J].统计研究，2018，35（09）：54-66.

谢志明，刘晓清.董事会特征对企业碳绩效的影响研究[J].生态经济，2020，36（08）：28-34.

Cao QL，Zhou YH，Du HY. Carbon information disclosure quality， greenwashing behavior， and enterprise value [J]. Frontiers in Psychology，2022，（08）：13-31.

Qian W.Legitimacy or good governance：What drives carbon performance in Australia[J].Corporate Ownership & Control，2013，10（03）：39-48.

Goud N.Corporate governance： Does it matter management of carbon emission performance？ An empirical analyses of Indian companies[J]. Journal of Cleaner Production， 2022，（11）：134485.

夏冰，吴能全.国资监管体制变迁下公司治理水平对混合所有制企业高质量发展影响研究——基于资本属性视角[J].预测，2020，39（04）：1-7.

任广乾，周雪娅，李昕怡，等.产权性质、公司治理与企业环境行为[J].北京理工大学学报（社会科学版），2021，23（02）：44-55.

荆龙姣.公司治理机制、市场化进程与企业社会责任[J].统计与决策，2020，36（09）：168-172.

Haque F. The effects of board characteristics and sustainable compensation policy on carbon performance of UK firms[J]. The British Accounting Review， 2017，49 （03）： 347-364.

杜龙政，赵云辉，陶克涛，等.环境规制、治理转型对绿色竞争力提升的复合效应——基于中国工业的经验证据[J].经济研究，2019，54（10）：106-120.

Kaur H， Singh S P. Heuristic modeling for sustainable procurement and logistics in a supply chain using big data[J]. Computers & Operations Research， 2017，98： 301-321.

吴武清，田雅婧.企业数字化转型可以降低费用粘性吗——基于费用调整能力视角[J].会计研究，2022，（04）：89-112.

王喜莲，李竹梅.政府补贴、融资约束与资本配置效率研究——基于高端装备制造业上市公司数据[J].投资研究，2023，42（01）：73-87.

闫华红，蒋婕，吴启富.基于产权性质分析的碳绩效对财务绩效的影响研究[J].数理统计与管理，2019，38（01）：94-104.

周茜，許晓芳，陆正飞.去杠杆，究竟谁更积极与稳妥？[J].管理世界，2020，36（8）：127-148.

吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J].管理世界，2021，37（07）：130-144+10.

Fee C E， Hadlock C J， Pierce JR. Investment， financing constraints， and internal capital markets： Evidence from the advertising expenditures of multinational firms[J]. The Review of Financial Studies， 2009，（06）： 2361-2392.

温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展[J].心理科学进展，2014，22，（05）：731-745.

责任编辑：姜洪云