这是一项原创性的实证研究。下面将为您撰写一份详细的学术研究报告。
本研究题为《“画虎画皮难画骨”: 企业碳信息漂绿与投资者情绪——基于ESG报告文本分析的经验证据》，由中国矿业大学经济管理学院的汪玮、孙自愿（通讯作者）、王立虹三位研究人员合作完成。该研究发表于学术期刊《管理评论》的第37卷第12期（2025年12月）。这是一项聚焦于企业环境信息披露、资本市场反应及公司金融交叉领域的实证研究。
研究的学术背景源于全球范围内ESG（环境、社会和治理）理念的蓬勃发展与实践中“漂绿”（greenwashing）现象的日益凸显。漂绿，即企业通过误导性宣传使其环保表现看起来优于实际的一种行为。在中国“双碳”目标背景下，ESG报告作为企业非财务信息披露的重要载体，其质量参差不齐，为企业进行碳信息披露领域的“漂绿”提供了可乘之机，即“碳信息漂绿”。现有研究在碳信息披露的影响因素和后果、以及漂绿的度量与后果方面已有积累，但较少关注ESG报告这一特定载体下的碳信息漂绿行为，也鲜有探讨其对资本市场微观主体——投资者情绪的直接冲击及其内在机制。因此，本研究旨在填补这一空白，通过构建一个碳信息漂绿词典，量化分析企业ESG报告中的碳信息漂绿程度，并实证检验其对投资者情绪的影响、作用路径以及由此引发的经济后果，从而为规范ESG信息披露、引导理性投资和完善监管提供经验证据与理论参考。
本研究的工作流程严谨且细致，主要包含以下几个核心环节：
第一，研究样本与数据收集。 研究选取了2018年至2022年间在中国沪深A股市场发布ESG报告的上市公司作为初始研究样本。经剔除金融行业及关键数据缺失样本后，最终获得631个公司-年度观测值。研究所用数据来源广泛：ESG报告文本来源于巨潮资讯网（CNINFO），用于后续的文本分析；投资者情绪构建数据、公司财务数据及公司治理数据来源于国泰安数据库（CSMAR）和中国研究数据服务平台（CNRDS）；宏观层面如市场化指数等省级数据则来自EPS数据平台及各省统计年鉴。为确保数据可靠性，所有连续变量均进行了1%水平的缩尾处理。
第二，核心变量的度量，尤其是碳信息漂绿指标的创新性构建。 这是本研究方法上的重要创新点。研究团队借鉴了数字化转型等研究的文本分析思路，开发了一套系统的度量方法。具体步骤如下：首先，构建“碳信息漂绿词典”。研究融合了两个词源：一是彭博ESG评级位于同行业前50%的企业发布的企业新闻，从中提取可能存在的“漂绿”相关表述；二是近十年国家发布的碳相关政策文本，以提取企业碳战略规划关键词。将两者汇总并利用Python进行文本分割、过滤停用词后，人工核对筛选出高频相关词汇，最终形成包含一系列关键词的专属词典。其次，进行文本分析。将构建好的词典整合进Python的“jieba”分词库中，然后对每份样本公司的ESG报告文本进行分词处理，并统计词典中关键词在报告中出现的总频率。最后，计算碳信息漂绿指标（CG）。研究将标准化后的关键词词频（衡量信息披露的“绿色”程度）与企业的实际碳减排强度（根据《温室气体核算体系》中的范围一和范围二排放量计算）的标准化值进行相减。该差值越大，意味着企业报告的“绿色”承诺与实际减排行动之间的差距越大，即碳信息漂绿的程度越深。投资者情绪（SENT）则采用主成分分析法，综合多个公司特质与市场层面的变量（如换手率、市盈率等）构建了个股层面的综合指数。中介变量环保补助（SUB）通过手工整理年报附注中与“低碳”“环保”等相关的政府补助金额计算得出；融资约束（WW）则采用成熟的WW指数来衡量。
第三，实证模型构建与检验。 研究首先构建基准回归模型，检验碳信息漂绿（CG）对投资者情绪（SENT）的直接影响，并控制了一系列公司层面的变量（如规模、盈利能力、资产负债率、股权结构等）以及年度和行业固定效应。随后，为探究作用机制，研究构建了包含中介变量（环保补助SUB和融资约束WW）的中介效应模型，采用逐步回归法进行检验。此外，研究还进行了多维度的异质性分析，包括：1）基于现金流量组合将企业划分为成长期、成熟期和衰退期；2）根据机构投资者持股比例和绿色投资者偏好进行分组；3）创新性地构建了“市场-政府”四维情境矩阵，将各省份的市场化程度与政府干预强度进行高低组合，形成“大市场大政府”、“大市场小政府”、“小市场小政府”和“小市场大政府”四种情境，以考察制度环境差异的影响。在稳健性检验方面，研究通过替换核心变量度量方法、控制聚类稳健标准误、进行5%缩尾处理、控制宏观情绪变量、采用工具变量法（以CEO是否来自煤炭大省作为工具变量）以及倾向得分匹配法（PSM）等多种方式，确保核心结论的可靠性。最后，研究拓展探讨了经济后果，检验了碳信息漂绿与投资者情绪的交互作用如何影响企业内部价值（托宾Q值）和外部风险（股价崩盘风险，以负收益偏态系数NCSKEW衡量）。
研究的主要结果丰富且具有深刻的启示意义：
基准回归结果 强烈支持了假设H1。在所有回归模型中，碳信息漂绿（CG）的系数均在1%的显著性水平上为正。这表明，企业通过ESG报告美化其碳信息的行为，确实能够有效调动投资者情绪，使其情绪高涨。这印证了印象管理理论和信号传递理论，即企业通过选择性披露积极信息，可以向市场传递虚假的正面信号，吸引投资者关注和投资。
异质性分析结果 揭示了碳信息漂绿效应发挥作用的边界条件。首先，在企业生命周期维度，碳信息漂绿对投资者情绪的显著正向影响仅存在于成长期和成熟期的企业，在衰退期企业中则不显著。研究者解释，衰退期企业维持漂绿形象的成本高、动机弱，且其不佳的经营状况本身容易引发投资者怀疑，削弱了漂绿的效果。其次，在投资者类型上，碳信息漂绿仅对散户投资者（低机构持股组）和高绿色偏好投资者的情绪有显著调动作用，而对机构投资者和低绿色偏好投资者则无效。这说明机构投资者拥有更强的信息甄别能力和理性，不易被表面的绿色宣传所迷惑。最后，在“市场-政府”情境矩阵分析中，一个关键发现是：在“小市场大政府”（即市场化程度低、政府干预强）的分组中，碳信息漂绿对投资者情绪的调动作用变得不显著。这意味着，强有力的政府监管和干预能够有效遏制企业利用市场信息不对称进行漂绿的行为，从而保护投资者免受误导。
中介机制检验结果 验证了假设H2a和H2b，但发现了更复杂的“遮掩效应”。研究发现，碳信息漂绿行为确实能帮助企业获得更多的环保补助（SUB系数显著为正）并缓解融资约束（WW系数显著为负），这两条路径进而影响了投资者情绪。然而，进一步分析显示，环保补助和融资约束这两个中介变量在碳信息漂绿与投资者情绪的关系中扮演了“遮掩”角色。具体来说，中介效应（κ1 * π2）与直接效应（π1）的符号相反。这表明，虽然企业通过漂绿可能短期获得政府补助和宽松融资，从而正向影响情绪，但政府补助的严格审核与监督、以及金融机构可能更早识破漂绿行为而收紧信贷，这些外部约束反而会削弱（即“遮掩”）漂绿行为本身对投资者情绪的原始提振作用。这揭示了外部监督机制（政府和金融机构）在抑制漂绿市场效应方面的重要缓冲功能。
经济后果分析结果 尤为关键，揭示了漂绿行为的长期危害。研究发现，碳信息漂绿本身会直接降低企业价值并增加股价崩盘风险。更重要的是，当引入投资者情绪作为调节变量时，交互项分析显示：高涨的投资者情绪会显著“放大”碳信息漂绿对企业价值的负面影响以及对股价崩盘风险的加剧作用。这意味着，由漂绿行为催生的非理性乐观情绪，如同一个“放大器”，使得企业在未来一旦被揭穿或实际环保表现不佳时，会遭受更严重的价值贬损和更剧烈的股价下跌，形成“爬得越高，摔得越重”的局面。
基于以上结果，本研究得出以下核心结论：企业碳信息漂绿行为能够显著调动投资者情绪，但这种效应受到企业生命周期阶段、投资者类型以及制度环境（特别是政府干预强度）的制约。漂绿行为可以通过获取环保补助和缓解融资约束两条路径影响市场，但政府和金融机构的介入会形成“遮掩效应”，部分抵消其误导作用。更为严重的是，被漂绿行为煽动起来的投资者情绪，会放大该行为对企业内在价值和外部市场稳定性的破坏力，最终可能引致更大的经济损失和市场风险。
本研究的科学价值与应用价值显著。在理论上，它首次将文本分析技术系统应用于中国上市公司ESG报告中的碳信息漂绿度量，拓展了漂绿研究的定量方法和表现形式。研究创新性地将企业生命周期理论与“市场-政府”互动框架引入分析，构建了一个立体的异质性研究模型，深化了对漂绿行为发生情境的理解。同时，研究揭示了环保补助和融资约束的“遮掩”中介机制以及投资者情绪的“风险放大器”角色，丰富了信息不对称理论和行为金融学在环境信息披露领域的应用。在实践上，研究为监管机构提供了明确启示：单纯依靠市场力量难以遏制ESG信息造假，必须强化政府“有形之手”的引导与监督作用，例如加强环保补助项目的全过程监管、建立统一的ESG报告披露标准、构建生态环境信息新媒体矩阵以提升公众识别能力等。研究也警示投资者，尤其是散户，应警惕企业ESG报告中的“美化”言辞，需结合多方信息进行理性判断。
本研究的亮点在于：第一，方法创新：通过构建专门的“碳信息漂绿词典”并结合企业实际减排数据，开创性地量化了ESG报告文本中的碳信息漂绿程度。第二，分析框架新颖：创造性地构建了“企业-市场-政府”四维情境矩阵，深刻揭示了政府强监管在抑制漂绿市场效应中的关键作用。第三，发现重要机制：不仅验证了传统的中介路径，更发现了环保补助和融资约束的“遮掩效应”，以及投资者情绪作为“风险放大器”的双重经济后果，这些发现具有重要的理论和政策含义。第四，研究结论具有强烈的现实针对性：直接回应了中国ESG信息披露规范化进程中的痛点问题，为如何平衡市场激励与政府监管、保护投资者利益、防范资本市场“绿色泡沫”风险提供了扎实的经验证据和决策参考。