学术研究报告
一、 研究作者、机构及发表信息
本研究由两位学者共同完成，主要通讯作者为王力跃，其所属机构为上海第二工业大学（School of Economics & Management, Shanghai Polytechnic University）。另一位作者为杨柳勇，来自浙江大学经济学院（School of Economics, Zhejiang University）。该研究成果以论文形式发表在国际期刊《Borsa Istanbul Review》（第24卷，2024年）上，在线发表日期为2024年4月28日。
二、 学术研究背景与目标
本研究属于公司金融与公司治理交叉领域，具体探讨了企业的环境、社会和治理绩效（Environmental, Social, and Governance，简称ESG）如何影响其贸易信贷融资能力，并进一步考察了企业生命周期在此关系中的调节作用。
研究的开展基于如下背景：在全球倡导可持续发展的浪潮下，ESG已成为评估企业非财务表现和投资价值的重要框架。中国政府及监管机构也发布了一系列指引文件，例如深交所的《上市公司社会责任指引》（2006年）、中国证监会在《上市公司治理准则》修订版中纳入环保与社会责任（2018年），以及中国基金业协会发布的相关研究报告与指引，推动着中国企业的ESG实践。尽管已有大量文献研究了ESG对降低公司风险、提升企业价值、缓解融资约束以及降低融资成本等方面的影响，但对于ESG如何影响企业重要的替代性融资渠道——贸易信贷（Trade Credit）——的探讨相对不足，尤其是在中国这样的新兴市场背景下。
贸易信贷是供应商向客户提供的商业信用，是除银行信贷外企业重要的短期融资来源。现有研究表明，企业获取贸易信贷的能力受外部环境因素和企业自身特征的影响。虽然国际上已有研究指出良好的企业社会责任（Corporate Social Responsibility， CSR）表现有助于企业获得更多供应商信贷支持，但新兴市场与发达市场在制度背景、经济结构上存在显著差异。特别是中国企业的ESG实践在很大程度上由市场压力驱动，供应商对企业进行ESG活动的动机判断可能影响其反应：若ESG活动被视为具有利他性和正面意图，则可能获得奖励；若被视为掩盖其他不当行为的“伪装”或出于自利目的，则可能产生反效果。
因此，本研究旨在利用中国A股上市公司2018-2022年的数据，实证检验以下核心问题：1. 企业ESG绩效如何影响其从供应商处获得贸易信贷的能力？2. 这种影响的内在机制是什么（例如，通过降低信息不对称和代理风险）？3. 这种关系在不同情境下（如客户行业类型、供应商集中度、政府补助水平）是否存在异质性？4. 企业的生命周期阶段是否以及如何调节ESG与贸易信贷之间的关系？通过回答这些问题，本研究期望丰富关于ESG经济后果以及贸易信贷决定因素的文献，并为中国企业和利益相关者提供优化投融资决策的经验证据。
三、 详细研究流程与方法
本研究遵循严谨的实证会计与金融研究范式，其工作流程可概括为：理论分析与假设提出、研究设计与数据准备、基准回归分析、异质性检验、稳健性检验、机制检验和拓展性调节效应分析。
1. 理论分析与假设提出： 研究人员首先回顾了关于贸易信贷决定因素、ESG绩效经济后果的现有文献。基于资源依赖理论、信号理论和风险管理理论，提出了两个竞争性假设：H1a，良好的ESG绩效能够增强企业获取贸易信贷的能力（正面效应）；H1b，ESG绩效可能削弱企业获取贸易信贷的能力（负面效应）。
2. 研究设计与数据准备： * 样本选择： 研究选取了2018-2022年间在沪深股市上市的A股公司作为初始样本。选择2018年为起点是因为万得（Wind）数据库的ESG评级数据自此年开始可得。数据清洗过程包括：剔除ST、*ST状态的公司；剔除金融业、房地产业公司；剔除关键财务数据缺失的样本。为减少极端值影响，对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。最终得到3045家公司的15225个公司-年度观测值。所有数据均来自Wind数据库。 * 变量定义： * 因变量：贸易信贷（AP）。用应付账款、应付票据和预收款项之和占总资产的比例来衡量，代表了企业从供应商处获得的信用融资水平。 * 核心自变量：ESG绩效（ESG）。采用Wind数据库的ESG综合评分，该评分基于国际标准和中国实践，涵盖了E、S、G三个维度、25个主题及超过300项指标。 * 控制变量： 借鉴已有研究，控制了可能影响贸易信贷的企业特征变量，包括：企业规模（总资产的自然对数）、资产负债率、销售净利率、现金持有水平、有形资产比率、Altman Z值（衡量财务风险）、债务成本（利息支出/总负债）和营业收入增长率。 * 调节变量：企业生命周期（Life Cycle）。采用Dickinson（2011）基于企业经营、投资、筹资活动现金流净额符号组合的方法，将企业划分为引入期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。 * 机制变量与异质性分组变量： 信息风险（用沪深交易所信息披露考评结果从A到D映射为4到1的数值）、代理风险（管理费用/主营业务收入）、供应商集中度（前五大供应商采购额占比）、政府补助（来自营业外收入的政府补助金额）、客户行业类型（是否主要为个人消费者的行业）以及是否属于重污染行业。 * 模型设定： 为检验主效应，建立了基准回归模型（1）： AP_it = β0 + β1ESG_it + γ1X_it + α_ind + γ_pt + ε_it 其中，i代表企业，t代表年份。X_it为控制变量集合。模型控制了行业固定效应（α_ind）以捕捉行业层面不随时间变化的不可观测因素，以及省份-年份联合固定效应（γ_pt）以控制省份层面随时间变化的宏观因素影响。所有回归的标准误都在公司层面进行聚类调整。
3. 基准回归分析： 使用普通最小二乘法（OLS）对模型（1）进行估计，检验ESG评分与贸易信贷水平之间的基本关系。此外，还将ESG总分拆分为环境（E）、社会（S）和治理（G）三个子维度，分别放入回归模型中，以探究不同维度的影响差异。
4. 异质性分析： 为深入理解ESG影响贸易信贷的适用条件，研究进行了多角度的分组检验： * 供应商共享客户成长动机： 将样本按是否主要为个人消费者行业（客户更关注ESG）以及是否属于重污染行业（ESG活动带来的增长效应可能较弱）进行分组回归。 * 供应商集中度特征： 按供应商集中度（前五大供应商采购额占比）的中位数将样本分为高、低两组进行回归，检验供应商议价能力和竞争态势的调节作用。 * 政府补助水平： 按企业获得的政府补助金额的中位数将样本分为高、低两组，检验政府外部支持可能产生的替代或互补效应。
5. 稳健性检验： 为确保基准结论的可靠性，研究采用了一系列稳健性测试： * 工具变量法（IV）： 为缓解可能的内生性问题（如反向因果），研究以企业所在地的儒家文化强度作为工具变量。具体采用明清两代该省份进士数量的自然对数与同年份该省份其他公司ESG平均分的交互项作为工具变量，进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计。第一阶段F统计量大于10，且Cragg-Donald Wald F统计量超过Stock-Yogo弱工具变量检验的临界值，表明工具变量有效。 * 替代ESG度量： 使用Wind数据库中的华证ESG评级（AAA至C，赋值9至1）替代原有的ESG评分。 * 考虑滞后效应： 使用滞后一期的ESG得分作为自变量，以缓解同期因果关系的担忧。 * 样本调整： 仅保留制造业企业样本，以排除行业异质性影响；剔除2020年数据，以控制新冠疫情的特殊冲击。
6. 机制检验： 为验证理论部分提出的作用渠道，研究检验了ESG绩效是否通过降低信息风险和代理风险来提升贸易信贷。 * 信息风险渠道： 首先，检验ESG绩效（以及E、S维度）是否显著提升了企业的信息透明度（用信息披露考评结果代理）。其次，将信息透明度作为中介变量引入贸易信贷回归，检验其是否在ESG与贸易信贷之间起中介作用。 * 代理风险渠道： 在贸易信贷回归模型中，加入代理成本变量及其与ESG得分的交互项，观察交互项的符号和显著性。若交互项显著为负，则表明在高代理成本（高风险）的企业中，ESG对贸易信贷的提升作用更强，反之则支持ESG通过降低代理风险起作用的逻辑。
7. 拓展分析：调节效应检验（企业生命周期）： 建立模型（2）来检验企业生命周期的调节作用： AP_it = β0 + β1ESG_it + β2LifeCycle_it + β3(ESG * LifeCycle)_it + γ1X_it + α_ind + γ_pt + ε_it 分别将代表引入期、成长期、成熟期、衰退期的虚拟变量及其与ESG的交互项加入模型，观察交互项的显著性，以判断不同生命周期阶段ESG对贸易信贷的影响是否发生改变。
四、 主要研究结果及其逻辑关联
1. 基准回归结果： 主回归结果显示，在控制了相关变量和固定效应后，企业ESG评分（ESG）的系数为0.003，且在5%的统计水平上显著为正。这支持了假设H1a，即ESG表现更好的企业能够从供应商处获得更多的贸易信贷。当将ESG拆分为三个子维度时，环境绩效（E）和社会绩效（S）的系数均显著为正（1%水平），而治理绩效（G）的系数不显著。这表明，相比于治理活动，企业履行环境和社会责任更能有效增强其贸易信贷融资能力，供应商也更看重客户在环境和社会方面的表现。
2. 异质性分析结果： * 供应商共享客户成长动机： 在个人消费者主导的行业（如食品饮料、服装）样本中，ESG的系数显著为正（1%水平）；而在非个人消费者主导的行业中，系数不显著。在非污染行业样本中，ESG系数显著为正（5%水平）；在污染行业样本中，系数不显著。这表明，当客户企业的下游购买者（最终消费者）更关注ESG，或者企业本身处于环境敏感度较低的行业时，其良好的ESG表现更能向供应商传递积极的增长信号，从而获得更多贸易信贷支持。这验证了“供应商有动机分享客户成长潜力”的理论。 * 供应商集中度： 在供应商集中度高的样本组，ESG系数显著为正（1%水平）；在集中度低的组则不显著。这表明，对于供应商依赖度高、谈判能力相对较弱的企业，提升ESG表现是增强其竞争优势和谈判地位、从而获取更多贸易信贷的有效途径。 * 政府补助： 在政府补助水平低的样本组，ESG系数显著为正（1%水平）；在补助水平高的组则不显著。这说明政府补助在一定程度上削弱了ESG绩效对贸易信贷的正面影响。可能的原因是，获得高额政府补助本身已经向市场传递了政府支持和企业稳健的信号，从而部分替代了ESG的信号功能；而那些获得补助较少、面临更强融资约束的企业，则更需要通过出色的ESG表现来获取外部融资。
3. 稳健性检验结果： 工具变量第二阶段回归中，工具化后的ESG变量系数在1%水平上显著为正，与基准结论一致。使用华证ESG评级、滞后一期ESG、仅制造业样本以及排除2020年样本进行回归，ESG的系数均保持显著正相关。这一系列测试的结果均证实了基准结论的稳健性，表明ESG对贸易信贷的促进作用在不同设定下依然成立。
4. 机制检验结果： * 信息风险渠道： 回归显示，ESG绩效（尤其是E和S维度）显著提升了企业的信息透明度。进一步地，信息透明度变量在贸易信贷回归中系数显著为正。这表明ESG绩效通过提高企业信息透明度、降低供应商面临的信息不对称风险，从而促进了贸易信贷的获取。 * 代理风险渠道： 交互项（ESG * Agency）的系数显著为负。结合代理成本变量本身系数显著为负（代理成本高则贸易信贷少），这意味着，在代理成本较高（即代理风险较大）的企业中，良好的ESG表现对贸易信贷的提升作用更为明显。这支持了ESG活动具有“类保险”效应，能够帮助高代理风险企业获得利益相关者（供应商）信任的机制。
5. 生命周期调节效应结果： 回归结果显示，只有在成熟期阶段，ESG与成熟期虚拟变量的交互项（ESG*Mature Stage）系数显著为负，而成长期、引入期和衰退期的交互项均不显著。同时，成熟期虚拟变量本身的系数显著为正。这表明，企业的成熟度削弱了ESG绩效对贸易信贷的正面影响。当企业处于成熟阶段，拥有稳定的客户群和现金流，其通过ESG活动建立独特声誉、创造非经济价值的动机减弱。同时，成熟企业融资渠道多样化，对贸易信贷的依赖降低，导致ESG表现对其贸易信贷的贡献度下降。研究结论指出，在企业贸易信贷融资中，企业成熟度与ESG绩效之间存在一种替代关系。
这些结果层层递进：基准结果确立了ESG对贸易信贷的总体正向影响；异质性检验揭示了这种影响在何种情境下更强或更弱，深化了对边界条件的认识；稳健性检验确保了核心结论的可靠性；机制检验从信息风险和代理风险两个通道揭示了ESG发挥作用的内在逻辑；最后的调节效应分析则将企业动态发展视角纳入框架，发现生命周期阶段会改变ESG的效用强度，使研究结论更加丰满和立体。
五、 研究结论、意义与价值
本研究得出以下核心结论：基于2018-2022年中国A股上市公司的数据，企业良好的ESG绩效能够显著提升其从供应商处获得贸易信贷融资的能力。这一积极作用在客户为个人消费者的行业、非污染行业、供应商集中度高以及政府补助水平低的企业中更为明显。其内在作用机制在于，ESG绩效能够通过降低企业的信息不对称风险和代理风险，增强供应商的信任，从而促进贸易信贷的提供。此外，企业生命周期调节了上述关系，具体表现为企业的成熟度会削弱ESG绩效对贸易信贷的正面影响，两者在贸易信贷融资中存在替代关系。
本研究的价值体现在多个层面： * 学术价值： 首先，从企业贸易信贷融资这一独特视角，丰富和拓展了关于ESG经济后果的研究，弥补了新兴市场特别是中国背景下相关实证证据的不足。其次，通过深入剖析信息风险和代理风险两条机制路径，对ESG影响企业融资能力的理论机理进行了重要补充和发展。再者，将企业生命周期理论引入ESG与贸易信贷的研究框架，考察其调节作用，为理解企业动态发展过程中非财务策略（如ESG）的融资效应提供了新的见解。最后，本研究也为贸易信贷的决定因素文献增添了ESG这一重要的非财务决定因素。 * 实践与应用价值： 研究结论为中国企业优化融资决策提供了实证依据。企业管理者可以认识到，积极履行ESG责任（尤其是环境和社会责任）不仅是响应监管和社会期望，也能切实转化为一种融资优势，特别是在面临供应商依赖或政府支持不足时。对于供应商和投资者而言，本研究提示可以将企业的ESG表现作为评估其信用风险和合作价值的重要非财务指标。对于政策制定者，研究结果支持了继续推动和完善ESG信息披露与评价体系的必要性，这有助于提升市场效率，引导资本流向更可持续的企业。
六、 研究亮点
七、 其他有价值的内容
本研究在引言和文献综述部分，清晰指出了其与一篇类似研究（Luo et al., 2023）的区别，突显了本研究的贡献：Luo等人的研究未区分ESG各维度的影响，其因变量（同时包含应付和应收项目）可能存在测量偏差，且未充分处理反向因果问题。相比之下，本研究聚焦于企业获取贸易信贷的能力（仅用应付项目），区分了E、S、G的不同影响，并在稳健性检验中使用了滞后ESG和工具变量来缓解内生性担忧，在方法设计和变量构建上更为精细和严谨。这种对相关研究的辨析进一步确立了本研究的独立价值与创新之处。