2024第50卷第4期
2. 安徽大学 商学院，安徽 合肥 230601
2. School of Business, Anhui University, Hefei 230601, China
一、引 言
在“双碳”战略浪潮下，关注ESG发展已然成为全球性共识。当前，中国上市公司的ESG信息披露意识不断增强，但披露内容存在“报喜不报忧”、缺乏定量信息支撑等问题，不同企业披露ESG信息的方式存在一定差异性。ESG“漂绿”和“漂棕”行为正是企业在不同动机下的策略性选择。这种策略性ESG行为是一种“低成本、高收益”的印象管理手段，其背后反映出企业践行ESG理念时存在的投机倾向（李哲和王文翰，2021）。具体而言，ESG“漂绿”是指为了迎合市场投资者的绿色需求，在短期内获得利益相关者的资金支持，企业利用“信息过滤”选择性地对外夸大其ESG活动而对真实ESG表现保持缄默（Walker和Wan，2012）。这可能导致企业面临合法性威胁，降低自身估值。而ESG“漂棕”是指为了满足不同投资者的利益需求，降低同行压力，企业通过发布低成就的ESG信息来刻意掩饰其ESG真实表现（Carlos和Lewis，2018）。这可能使企业失去ESG敏感型客户支持，影响经营绩效（Testa等，2018）。以上ESG投机性披露的原因在于，与欧盟、新加坡等“自上而下”的ESG硬监管所产生的强制性压力不同，中国ESG制度以自愿披露为主，强制和统一监管标准的缺位使企业面临较小的ESG披露压力，管理者相机抉择的自由度较高（刘柏等，2022）。缺乏刚性约束的自愿性披露容易产生“口惠而实不至”“报喜不报忧”的策略性披露行为，而这会影响资本市场投资和资源配置效率，不利于经济高质量发展（李哲，2018）。因此，如何有效遏制这种策略性行为成为本文研究的关键问题。
债务契约理论认为，债务契约中设置的诸多限制性条款可以减少债务人对自由现金流的裁量权，而且与公众债权人相比，银行等金融中介机构在收集和获取借款人私有信息方面具有较强的成本优势，对债务人行为的监管治理比较有效（Diamond，1984）。相关研究大多侧重从银行单一主体方面展开讨论，而实际上银企间的双向一致在公司治理体系中扮演着重要角色。银企间一致性有助于银行通过事前识别和事后监督来获取企业的专有信息，缓解银企间的信息不对称。这不仅有助于企业获得更优渥的贷款条件（Bräuning和Fecht，2017），还具有显著的治理效应，如提高企业内部治理质量（Dass和Massa，2011）、缓解投资不足（曲进和高升好，2015）、提高企业创新绩效（贺晓宇和秦永，2018）等。近年来，作为金融市场发挥融资中介功能的重要主体，银行开始重视债务人的ESG表现。2022年，原中国银保监会发布的《银行业保险业绿色金融指引》指出，银行保险机构应做好授信和投资尽职调查，督促客户加强ESG风险管理，完善贷后和投后管理。除了关注债务人的ESG表现外，银行自身的ESG表现及其与债务人的ESG双向一致也直接影响信贷投放决策。例如，2018年美国银行对部分枪支制造商“停贷”，
一致性理论指出，主体行为之间较高的相似性或契合度通常会带来良好的关系绩效（Fry和Smith，1987）。例如，Liu等（2021）研究发现，在供应链关系中，客户与供应商社会责任表现的一致程度越高，客户的关系绩效越好，表现为客户财务绩效和市场价值上升。银企ESG一致性是指银行与企业在对待ESG问题的态度、价值主张以及如何将其付诸ESG实践方面的相似性。本文将贷前银企ESG一致性与贷后企业策略性ESG行为置于同一分析框架中，主要基于以下两点原因：第一，有关银企关系的现有研究主要从交易关系、股权关联和高管关联等角度展开（巫岑等，2016；贺晓宇和秦永，2018），而作为联结银企关系的一种隐性机制，银企间双向一致的讨论能够很好地弥补现有研究的空白。第二，在“双碳”战略下，ESG指标逐渐成为银行放贷的风向标。例如，江苏银行在全国率先创设“ESG表现挂钩贷款”，将更多的金融资源投向绿色发展领域，以应对气候变化相关风险。
本文选取中国上市商业银行与A股上市公司的借贷数据，运用RepRisk和Bloomberg的ESG数据集来衡量企业的策略性ESG行为，考察贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的影响。研究发现，贷前银企ESG表现越相似，贷后企业ESG“言行不一”的行为越少；与“漂棕”行为相比，贷前银企ESG一致性对“漂绿”行为的抑制作用更加显著。机制分析表明，贷前银企ESG一致性主要通过“资金效应”和“治理效应”，约束贷后企业的策略性ESG行为。异质性分析表明，与民营企业相比，贷前银企ESG一致性对贷后国有企业策略性ESG行为的影响更强；与银行贷款依赖度低的企业相比，贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的影响在银行贷款依赖度高的企业中更加显著；与小规模银行机构相比，贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的抑制作用在大规模银行机构中更加显著。本文还发现，与贷前银企ESG象征性一致相比，贷前银企ESG实质性一致对贷后企业策略性ESG行为的抑制作用更强。本文可能的研究贡献主要体现在：
第一，丰富了一致性理论，拓展了银企关系的研究文献。关于银企关系的现有研究主要围绕以下两个方面展开：一是银企建立良好信贷关系的经济后果研究。现有文献主要探讨了银企关系对企业信贷可得性（Bräuning和Fecht，2017）、公司治理水平（Dass和Massa，2011）、投资效率（曲进和高升好，2015）等方面的影响。二是银企关系的界定问题。现有文献主要从股权关联或高管关联（翟胜宝等，2014）、金融地理结构（蔡庆丰等，2020）等方面来界定银企关系。本文则是在贷前贷后情境下理解银企ESG一致性与企业ESG行为的关系，这不仅从银企一致性视角拓展了银企关系的构成，还从企业ESG“言行不一”角度丰富了银企关系的效应研究。
第二，丰富了利益相关者关系与ESG行为的研究文献。现有研究主要着眼于供应链关系上客户对供应商社会责任表现的影响（Schiller，2018；Liu等，2021），较少有文献探讨银企基于ESG一致性形成的契约关系对贷后企业策略性ESG行为的影响。目前，已有文献将ESG因素纳入银企契约关系中。例如，Houston和Shan（2022）研究发现，在获得ESG表现较好银行的贷款之后，企业的ESG绩效会提升，这意味着ESG表现好的银行会更加严格要求贷后企业的ESG行为。本文关注贷前银企ESG一致性的影响，并对贷后企业的ESG“言行不一”行为进行了细分。此外，本文还分析了象征性一致与实质性一致对企业ESG“言行不一”的影响，拓展了利益相关者关系如何影响企业ESG行为的研究。
第三，拓展了企业策略性ESG行为影响因素的研究范围。现有研究主要从公司治理（Zhang，2022）、政策压力（刘柏等，2022）和制度环境差异（Zhang，2022）等视角探讨其对企业社会责任“言行不一”的影响，本文则将贷前银企ESG一致性与贷后企业的策略性ESG行为置于同一分析框架中。这不仅拓展了企业策略性ESG行为影响因素的研究，还对“漂绿”和“漂棕”这两种策略性行为进行了量化，分析了这两种行为选择的经济动因，从而拓展了企业“漂绿”和“漂棕”现象的研究边界。
二、理论分析与研究假设
近年来，强制性ESG披露制度和披露标准的缺位导致企业在ESG实践中出现表面上顺应迎合而实质上复杂多样的态势。企业ESG“言行不一”表现为ESG真实表现（“行”）与ESG信息披露（“言”）的不一致。从“行”的角度看，现有研究认为，企业积极践行ESG理念在短期内可能会导致财务绩效出现下滑，但从长期看，ESG所积累的社会资本能够产生“保护盾”效应，这有助于增强企业抵御危机的能力（Lins等，2017）。Shiu和Yang（2017）研究发现，当企业面临负面事件危机时，良好的社会责任表现能够对股票和债券价格起到一定的“保险效应”。除了“行”外，企业还可以通过调整ESG信息披露（“言”），达到快速获得市场反馈的目的，如迎合投资偏好、改善企业形象等（Zhang，2022）。Walker和Wan（2012）指出，由于缺乏约束性的ESG信息披露法规，管理层可能选择ESG信息披露操纵来隐瞒ESG真实投资成本，加大投资者识别企业真实ESG表现的难度。根据资源依赖理论，为了在复杂环境中持续经营，企业需要采取外部利益相关者认同的战略决策及行为方式。例如，为了满足合法性要求或公众对其环境表现的期待，企业会夸大披露对自身有利的ESG信息，或者故意掩饰负面的ESG信息，由此出现“言行不一”的现象（Topal等，2020）。沈洪涛等（2014）研究发现，当环境责任表现较差时，企业倾向于通过增加环境信息披露的数量来为自己辩护。
在银企信贷契约框架下，良好的ESG表现有助于企业获得贷款，但这并不意味着在获得贷款之后，企业会遵循与贷前同样的ESG行事标准。在获得贷款之后，企业很可能会调整原先的ESG信息披露与真实投入策略，出现“言行不一”的现象。然而，贷前银企相似的ESG行为逻辑和规范理念可能成为ESG监管制度不完善时的替代性治理机制。银企关系能够在不完备的资本市场中发挥一定的隐性契约作用。在强制性ESG信息披露制度尚不完善的情况下，利益相关者的隐性压力能够与政策监管的显性约束形成互补治理机制（Pan等，2020），从而实现对贷后企业ESG“言行不一”的监管。本文认为，之所以贷前银企ESG一致性对贷后企业ESG“言行不一”产生影响，主要是因为：
一方面，一致性有助于降低缔约成本，促进契约关系的形成。理论上，基于银企ESG一致性建立起的契约关系有助于借贷双方在互惠信任与信息交换方面达成一致共识。借贷交易在本质上是以信任为基础的跨期价值交换（Guiso等，2004），银行是否愿意为企业提供更大规模的贷款，与银行对企业的信任程度直接相关。由于贷前银企ESG存在一致性，银行对企业的持续发展理念及践行能力具备较强的情感认同，愿意与企业进行双向互动，提高企业信贷资金的可得性。由于贷款业务是我国商业银行的主要利润来源，银行通常会重视贷款客户的风险控制程序，加强贷后信息甄别，通过不断挖掘贷款企业潜在的前瞻性私有信息，增加贷后企业ESG“言行不一”被识别的可能性。
另一方面，基于声誉的考虑，作为形成信贷关系的一项隐性信用背书，贷前银企ESG一致性会使银行加强对企业贷后ESG“言行不一”的监督。银企基于贷前ESG一致性建立起的契约关系有助于赢得市场认可，吸引更多的可持续投资，提升声誉。在合作关系中，人们会根据对方过去的行为进行决策，因而会更多关注集体利益而不是单纯利己。声誉可以作为一种软约束，减少代理问题，促进整体利益最大化（Cao等，2015）；同时，声誉的建立成本较高，但破坏却比较容易。因此，声誉具有一定的“捆绑效应”，可以在事后对行为方施加约束。如果贷后ESG“言行不一”的曝光导致隐性信用背书失去公信力，那么企业将面临比较严重的合法性威胁和舆论危机。“坏消息”传播所造成的声誉危机会对链条上其他利益相关者的声誉产生“多米诺骨牌效应”，如降低企业还款能力、放大银行信贷风险敞口（Kreps等，1982）等。因此，银行会要求企业更多投身于环境保护、社会责任履行以及完善公司治理等活动中，做到ESG“言行合一”。基于此，本文提出以下研究假设：
假设1：贷前银企ESG一致性能够显著抑制贷后企业ESG“言行不一”。
企业对ESG“言”和“行”的策略性选择主要取决于特定情境下企业对成本和收益的权衡。根据现有研究，策略性ESG行为按照“言”和“行”孰多孰少可以分为“漂绿”和“漂棕”两种形式。对于“漂绿”行为（“言”多于“行”），Topal等（2020）认为“漂绿”是企业通过传播误导性信息来树立对环境负责形象的一种策略性行为。而一旦“漂绿”行为被曝光，企业粉饰和美化ESG实践的绿色光环破灭后，坏消息的传播会在短时间内形成舆论风暴，使企业面临合法性威胁，其市场估值下降。对于“漂棕”行为（“言”少于“行”），企业可以通过“漂棕”来隐瞒ESG相关支出，从而避免股东对ESG投资的异议。这是因为与固定资产、研发创新等方面的资本支出相比，ESG支出对实现股东价值最大化的增量效果并不突出。此外，“漂棕”企业通过相对保守的披露策略，能够避免同行压力和利益相关者需求升级，从而保持其行业领导地位（Huang等，2022），但“漂棕”也可能会使企业失去对环境敏感客户的支持（Testa等，2018）。
与“漂绿”相比，“漂棕”企业“多做少说”或“只做不说”的策略性行为会使外界难以获取企业的ESG信息，增加资本市场投资者和其他利益相关方对企业ESG“行”的鉴别难度，这导致银行在识别“漂棕”行为时面临较高的成本。同时，企业未能满足利益相关者的期望时很容易失去合法性，而合法性的损失在短期内无法扭转。为了修复受损的形象，公司会从事“漂绿”活动，而从合法性中受益的企业则倾向于采用“漂棕”这种相反的做法，即采用保守策略，以最小的努力来保持ESG领导地位。这表明与“漂绿”的“言过其实”不同，“漂棕”企业往往已具有较强的合法性（Huang等，2022），即使这种策略性行为被识别，其面临的诉讼风险和违规成本也相对较低，这导致银行对“漂棕”行为的监督治理动力不足。此外，银行在贷前往往会更注重评估企业面临的信用风险（周泽将等，2020）。而在贷款发放后，银行会更倾向于关注贷款企业是否具有持续的还款能力（王淅勤和唐子斌，2013）。企业的“漂绿”行为容易被银行和其他利益相关者所识别。一旦企业“伪ESG”披露的机会主义行为被曝光，“坏消息”传播所形成的舆论风暴会在短时间内摧毁企业长期建立的品牌资产，触发资本市场对企业“伪善”行为的经济惩戒效应。这会导致企业的经营不确定性上升，信贷违约的可能性增大。
综上分析，虽然“漂绿”和“漂棕”都是机会主义行为，但是银行对“漂绿”行为的监督动机更强、识别成本更低，且“漂绿”对企业信贷违约的负面影响大于“漂棕”，因而银行会更注重贷后企业“漂绿”行为的治理。基于此，本文提出以下研究假设：
假设2：与ESG“漂棕”行为相比，银企贷前ESG一致性更能抑制企业贷后的ESG“漂绿”行为。
三、研究设计
（一）样本选取与数据来源
本文选取2010—2020年中国A股上市公司和上市商业银行作为研究样本，构建了企业—银行—年度数据集，并对样本进行了以下处理：（1）保留同时有RepRisk ESG评级和Bloomberg ESG评级的样本；（2）剔除处于ST、*ST或PT等异常交易状态的样本；（3）剔除资产负债率大于1的样本；（4）当行业内企业数量较少时，少数企业的ESG表现可能会影响行业ESG标准的认定，参考潘越等（2019）的研究，剔除同一行业中少于10家企业的样本；（5）剔除金融保险行业的样本；（6）剔除主要变量缺失的样本。本文最终得到2602个观测值。为了控制极端值的影响，本文对所有连续变量进行了上下1%的Winsorize处理。企业财务数据来自国泰安（CSMAR）数据库。
银行与企业借贷数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS），本文进行了以下处理：（1）保留贷款银行和主要牵头贷款银行均为A股上市银行的样本；（2）剔除贷款银行未披露完全的样本；（3）企业在同一年公告两笔或两笔以上贷款交易，且贷款银行属于同一家银行的，合并为同一笔贷款；（4）企业在同一笔贷款中有多家贷款银行的，计算多家贷款银行ESG真实表现的均值。本文使用企业名称手工匹配CNRDS银企借贷数据和RepRisk数据，并使用百度搜索、巨潮资讯网和雪球搜索来跟踪每家企业的历史名称，以保证匹配的准确性。
银企ESG真实表现（ESG_per）数据来自沃顿数据研究中心（WRDS）的RepRisk指数（Reputational Risk Index，RRI）。本文采用RRI衡量银企ESG真实表现的合理性在于：目前，国内外广泛使用的ESG评级数据库大多建立在被评级主体自主披露信息的基础上，自主披露信息的真实性、可靠性、完整性和及时性会受到被评级主体的影响。而RepRisk数据库采用“由外向内”的方法对被评级主体的ESG风险事件进行评估，通过搜集整合来自第三方和利益相关方的公开信息，排除任何有可能掩盖被评级主体真实ESG表现的政策文件和自主披露信息，有效捕捉企业ESG行为的外部影响，真正体现被评级主体的“行”。
企业ESG信息披露表现（ESG_dis）数据来自彭博（Bloomberg）环境、社会与治理数据库的ESG信息披露得分（Bloomberg ESG Disclosure Scores）。本文采用彭博ESG数据来衡量企业ESG信息披露表现的合理性在于：第一，与银企ESG真实表现（ESG_per）数据的衡量口径保持统一。第二，彭博ESG数据以定量评核企业对ESG相关议题申报资料的披露程度作为方法，涉及年度报告、社会责任报告和彭博针对企业ESG信息的专有调查报告，并由分析师将报告的ESG数据进行标准化处理。这一指标能够非常全面地衡量银企ESG信息披露的表现，更好地体现被评级主体的“言”。
（二）模型构建与变量定义
为了检验贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的影响，本文构建了如下模型：
| $ ES G\_strategic_{i,t+1} = \beta _{0} + \beta _{1}ES G\_similarity_{i,j,t-1} + \beta _{2}Controls_{i,t-1} + Firm_{i,j} + Year_{t} + \varepsilon_{i,j,t} $ | (1) |
其中，i表示借款企业，j表示贷款银行，t表示贷款年份。ESG_strategici, t+1表示企业i在贷后1年的策略性ESG行为，ESG_similarityi, t−1表示贷前1年的银企ESG一致性，Controlsi, t−1表示控制变量。若β1显著为负，则说明贷前银企ESG一致性能够抑制贷后企业的策略性ESG行为。
ESG_strategic为被解释变量，即企业策略性ESG行为。参考Zhang（2022）的研究，本文以贷后1年的企业ESG信息披露表现（ESG_dis）与真实ESG表现（ESG_per）的差异来衡量企业策略性ESG行为（ESG_strategic）。具体地，本文利用Bloomberg ESG信息披露得分来衡量企业的ESG信息披露表现（ESG_dis），信息披露得分的取值范围为0−100，得分越高，企业ESG信息披露水平越高。本文以RepRisk ESG风险事件暴露水平来衡量企业的ESG真实表现（ESG_per），RRI的取值范围为0−100。本文将月度RRI进行年度平均化处理得到年度RRI。RepRisk ESG指标越小，企业真实的ESG表现越好。本文对Bloomberg ESG指标和取负值后的RepRisk ESG指标进行归一化处理，使得两者具有可比性。此外，由于不同行业的ESG标准和利益相关者压力各不相同，本文将企业ESG信息披露表现和真实表现与同行业其他企业进行比较后再取标准化差值。最后，本文取绝对值，指标越大，贷后企业ESG信息披露表现与真实表现的不一致或偏离程度越高。具体计算公式如下：
| $ {ES G\_strategic}_{i,t+1}=\left|\frac{{ES {G}\_{dis}}_{i,t+1}-\overline{ES {G}\_{dis}}}{{\sigma }\_{dis}}-\frac{{ES {G}\_{per}}_{i,t+1}-\overline{ES {G}\_{per}}}{{\sigma }_{per}}\right| $ | (2) |
本文的核心解释变量为银企ESG一致性（ESG_similarity）。本文将银企ESG一致性定义为银行与企业在对待ESG问题的态度、价值主张以及如何将其付诸ESG实践方面的相似度。参考Houston和Shan（2022）的研究，本文采用贷前1年银企双方ESG真实表现（RepRisk RRI）之差取绝对值进行衡量。本文对这一指标进行标准化和负向指标转化处理，指标越大，贷前银企ESG表现的相似度越高。
本文选取企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、总资产收益率（Roa）、自由现金流量（Fcf）、违约概率（Edf）、产权性质（Soe）、企业年龄（Listage）、大股东资金占用（Occupy）、CEO持股比例（CEO_share）、监管层薪酬（Pay）、前十大股东持股比例（Top10）、分析师关注度（Analyst）、企业社会责任信息全面性（CSR_comp）以及企业社会责任信息可靠性（CSR_rel）作为控制变量。此外，本文还控制了个体固定效应（Firm）和年度固定效应（Year）。变量定义见表1。
| 变量名称 | 变量符号 | 变量定义 |
| 贷后企业策略性ESG行为 | ESG_strategic | 标准化处理后的企业贷后1年ESG信息披露表现与真实表现差异的绝对值 |
| 贷前银企ESG一致性 | ESG_similarity | 贷前1年银企双方ESG真实表现差异的绝对值取负值后再进行标准化处理 |
| ESG“漂绿” | ESG_greenwash | 标准化处理后企业贷后1年ESG信息披露表现与真实表现之差大于零时为ESG“漂绿” |
| ESG“漂棕” | ESG_brownwash | 标准化处理后企业贷后1年ESG信息披露表现与真实表现之差小于零时为ESG“漂棕” |
| 企业规模 | Size | 期末资产总额取自然对数 |
| 资产负债率 | Lev | 期末总负债/期末总资产 |
| 总资产收益率 | Roa | 净利润/总资产平均余额 |
| 自由现金流量 | Fcf | （经营活动现金净流量+投资活动现金净流量−利息支出）/营业收入 |
| 违约概率 | Edf | 根据Naive模型计算得到 |
| 股权性质 | Soe | 根据实际控制人判断，若为国有企业，则取值为1，否则为0 |
| 企业年龄 | Listage | 企业上市年限取自然对数 |
| 大股东资金占用 | Occupy | 其他应收款/总资产 |
| CEO持股比例 | CEO_share | CEO持股数量/总股本 |
| 监管层薪酬 | Pay | 监管层前三名薪酬总额取自然对数 |
| 前十大股东持股比例 | Top10 | 前十大股东持股数量/总股数 |
| 分析师关注度 | Analyst | 分析师跟踪人数取自然对数 |
| 企业社会责任信息全面性 | CSR_comp | 若企业披露了社会责任报告，且其覆盖股东、债权人、职工、客户、社区与环境6个方面，或者明确表示采用G3标准编写体系，则取值为1，否则为0 |
| 企业社会责任信息可靠性 | CSR_rel | 若企业披露了社会责任报告且具有可靠性保证，则取值为1，否则为0 |
四、实证结果分析
（一）描述性统计
表2报告了描述性统计结果。从中可以看到，ESG_strategic的标准差为0.962，最小值为0.013，最大值为7.334，这表明不同企业的贷后策略性ESG行为差异较大。ESG_greenwash的最小值为0.011，最大值为7.334；ESG_brownwash的最小值为−2.548，最大值为−0.013。这表明ESG“漂绿”行为在不同企业之间的差异更加明显。ESG_similarity的均值为0.070，最小值和最大值分别为−2.541和1.703，表明样本中贷前银企ESG表现相似度总体上较小。控制变量的分布均在合理范围内，与现有文献基本保持一致。
| 变量 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
| ESG_strategic | 2602 | 1.120 | 0.962 | 0.013 | 0.925 | 7.334 |
| ESG_greenwash | 1143 | 1.355 | 1.293 | 0.011 | 0.935 | 7.334 |
| ESG_brownwash | 1459 | −0.941 | 0.552 | −2.548 | −0.901 | −0.013 |
| ESG_similarity | 2602 | 0.070 | 0.972 | −2.541 | 0.040 | 1.703 |
| Size | 2602 | 23.778 | 1.193 | 20.428 | 23.694 | 27.446 |
| Lev | 2602 | 0.605 | 0.173 | 0.151 | 0.625 | 0.917 |
| Roa | 2602 | 0.040 | 0.050 | −0.169 | 0.031 | 0.282 |
| Fcf | 2602 | −0.104 | 0.411 | −4.386 | −0.021 | 0.864 |
| Edf | 2602 | 0.005 | 0.036 | 0.000 | 0.000 | 0.619 |
| Soe | 2602 | 0.543 | 0.498 | 0.000 | 1.000 | 1.000 |
| Listage | 2602 | 2.660 | 0.482 | 1.099 | 2.773 | 3.367 |
| Occupy | 2602 | 0.027 | 0.044 | 0.000 | 0.012 | 0.419 |
| Ceo_share | 2602 | 0.012 | 0.051 | 0.000 | 0.000 | 0.440 |
| Pay | 2602 | 14.951 | 0.846 | 13.000 | 14.858 | 17.420 |
| Top10 | 2602 | 0.569 | 0.180 | 0.127 | 0.595 | 0.915 |
| Analyst | 2602 | 2.077 | 1.128 | 0.000 | 2.303 | 4.159 |
| CSR_comp | 2602 | 0.535 | 0.499 | 0.000 | 1.000 | 1.000 |
| CSR_rel | 2602 | 0.028 | 0.165 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
（二）基准回归分析
1. 贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的影响
表3报告了贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的回归结果。为了保证研究结论的准确性，本文在关键解释变量回归的基础上，逐步加入控制变量进行参数估计。列（1）结果显示，在仅考虑个体固定效应和年度固定效应的情况下，ESG_similarity的系数为−0.085，在10%的水平上显著为负。这表明贷前银企ESG表现越相似，越能抑制贷后企业的策略性ESG行为。列（2）报告了同时加入控制变量、个体固定效应和年度固定效应的检验结果，ESG_similarity的系数为−0.131，在1%的水平上显著为负。上述结果表明，在充分考虑其他特征变量的基础上，贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的抑制效应显著，从而验证了假设1。
| ESG_strategic | ||
| （1） | （2） | |
| ESG_similarity | −0.085* | −0.131*** |
| （−1.756） | （−2.832） | |
| 常数项 | 1.279*** | −7.445*** |
| （7.707） | （−2.924） | |
| 控制变量 | 未控制 | 控制 |
| 个体固定效应 | 控制 | 控制 |
| 年度固定效应 | 控制 | 控制 |
| 样本量 | 2602 | 2602 |
| adj. R2 | 0.531 | 0.581 |
| 注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为经过银行和企业层面聚类调整后的t检验值。下表同。 | ||
2. 贷前银企ESG一致性对贷后企业ESG“漂绿”和ESG“漂棕”行为的影响
表4报告了贷前银企ESG一致性分别对贷后企业ESG“漂绿”和“漂棕”行为的回归结果。其中，列（1）为ESG“漂绿”行为的回归结果，ESG_similarity的系数为−0.314，在5%的水平上显著为负；列（2）为ESG“漂棕”行为的回归结果，ESG_similarity的系数为−0.041，但不显著。上述结果表明，贷前银企ESG一致性对贷后企业ESG“漂绿”行为的抑制作用更加有效，而对ESG“漂棕”行为的影响不大，从而验证了假设2。
| ESG_greenwash | ESG_brownwash | |
| （1） | （2） | |
| ESG_similarity | −0.314** | −0.041 |
| （−2.453） | （−0.882） | |
| 常数项 | −33.609*** | 0.691 |
| （−3.402） | （0.349） | |
| 控制变量 | 控制 | 控制 |
| 个体固定效应 | 控制 | 控制 |
| 年度固定效应 | 控制 | 控制 |
| 样本量 | 1143 | 1459 |
| adj. R2 | 0.726 | 0.517 |
（三）内生性分析与稳健性检验
1. 内生性分析
本文可能存在以下内生性问题：银行可能通过贷前ESG“言行不一”来预测贷后ESG“言行不一”，即在贷前选择较少甚至不存在ESG“言行不一”的企业。而这会对因果关系识别产生干扰。为此，本文使用以下三种方法来缓解这个内生性问题：（1）剔除企业贷前ESG“言行不一”较少的样本。具体地，本文依次剔除企业贷前ESG“言行不一”变量在5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%分位数以下的样本，重新进行回归分析。（2）使用银企地理距离来规避银行贷前选择有偏问题。借鉴蔡庆丰等（2020）的方法，本文仅保留企业办公地1km、3km、5km、7km、9km、11km内没有授信银行分支机构的样本进行检验。（3）排除银行贷前ESG表现差的情况。本文分别以银行和企业贷前ESG表现的样本中位数为基准，构建虚拟变量。结果显示，只有当银行的贷前ESG表现较好时，贷前银企ESG一致性对贷后企业ESG“言行不一”的抑制作用才成立。上述结果表明，本文的研究结论具有稳健性。
2. 稳健性检验
为了保证研究结论的可靠性，本文做了以下稳健性检验：（1）控制女性董事的影响；（2）倾向得分匹配法；（3）Heckman两步法；（4）控制贷前银企策略性ESG行为的影响；（4）排除《绿色信贷指引》和新《环保法》等政策干扰；（5）替换企业策略性ESG行为的衡量方法；（6）考虑滞后效应的影响；（7）排除贷前银企关系的影响；（8）排除H股的影响；（9）保留单一贷款银行的子样本。检验结果表明，本文的研究结论依然稳健。
五、进一步分析
（一）作用机制分析
本文认为，贷前银企ESG一致性通过“资金效应”和“治理效应”，影响贷后企业策略性ESG行为。一方面，银企ESG一致性能够提高企业的信贷资金可得性，即通过“资金效应”来约束贷后企业的策略性ESG行为；另一方面，银企ESG一致性能够改善企业环境、社会、治理表现以及提高信息披露质量，即通过“治理效应”来抑制贷后企业的策略性ESG行为。为了检验上述两个作用机制，本文参考徐思等（2019）的做法，构建了如下模型：
| $ \begin{aligned} {Loan_{i,j,t}} \; \left({{ES G\_behavior}_{i,j,t}}{\big{/}}{{ES G\_disclosure}_{i,j,t}}\right) = & \beta _{0} + \beta _{1}ES G\_similarity_{i,j,t-1} + \beta _{2}Controls_{i,t-1} \\ &+ Firm_{i,j} \; \left(Industry_{i}\right) + Year_{t} + \varepsilon_{i,j,t} \end{aligned} $ | (3) |
1. 银行信贷资金可得性
本文检验贷前银企ESG一致性是否会促进银行对借款企业的信贷资金支持。本文从贷款金额和贷款期限两个方面来衡量银行信贷资金可得性（Loan）。对于银行贷款金额（More_loan），若与同年同家银行j放款中的其他同行业企业相比，企业i获得了更多的贷款，则More_loan取值为1，否则为0。对于银行贷款期限（More_term），若与同年同家银行j放款中的其他同行业企业相比，企业i获得了更长的贷款期限，则More_term取值为1，否则为0。结果显示，ESG_similarity的系数在1%的水平上显著为正，说明贷前银企ESG一致性增强了银行对企业的放贷意愿，主要表现为贷款金额较大，贷款期限较长。可见，贷前银企ESG一致性能够发挥提供信贷资金支持的作用，从而激励企业改善策略性ESG行为，“资金效应”成立。
2. 企业环境、社会、治理表现与信息披露
本文检验贷前银企ESG一致性能否促使借款企业改善环境、社会、治理表现和信息披露质量。本文从三个方面来衡量企业环境、社会、治理表现（ESG_behavior）和信息披露质量（ESG_disclosure）。在环境表现方面，借鉴王馨和王营（2021）以及吴育辉等（2022）的研究，本文采用环保绩效（E_award）和绿色创新（E_patent）两个指标进行度量。在社会责任方面，参考王贞洁和王惠（2022）的研究，本文采用带动就业（S_job）和慈善捐赠（S_donation）两个指标进行度量。在公司治理方面，参考段然和蔡花艳（2021）以及马德芳和邱保印（2016）的研究，本文内控质量（G_ICQ）和违规行为（G_violate）两个指标进行度量。在企业ESG信息披露方面，本文采用彭博环境（E_disclosure）、社会（S_disclosure）和治理（G_disclosure）分项信息披露得分进行度量。结果显示，ESG_similarity的系数显著为正，说明贷前银企ESG一致性能够促使企业改善环境、社会、治理表现和信息披露质量，从而抑制企业ESG“言行不一”行为，“治理效应”成立。
（二）异质性分析
1. 企业所有制类型
国有企业兼具市场逻辑主导的经济使命与社会逻辑主导的社会使命（肖红军等，2021）。国有企业不仅是我国国民经济的重要支柱，在ESG实践浪潮下，更肩负着推动ESG发展的重任。贷前银企ESG一致性大大增加了企业策略性ESG行为被曝光的可能性，考虑到国有企业在党和国家事业全局中的特殊地位，其理应成为本土ESG发展的表率。因此，在银企ESG一致性情境下，出于合法性威胁和声誉危机的考虑，国有企业更可能规范其ESG“言行不一”行为以树立良好的形象。而民营企业以经济目标为导向，尽管贷前银企ESG一致性会加大贷后民营企业ESG机会主义行为被识别的风险，但出于经济效益的考虑，其可能并不会主动调整策略性ESG行为。因此，本文预期贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的抑制效应在国有企业中更加显著。表5中列（1）和列（2）结果显示，在国有企业样本中，ESG_similarity的系数为−0.153，在1%的水平上显著为负，这证实了上述预期。
| ESG_strategic | ||||||
| （1） | （2） | （3） | （4） | （5） | （6） | |
| 产权性质 | 银行贷款依赖度 | 银行规模 | ||||
| 国有企业 | 民营企业 | 高 | 低 | 大 | 小 | |
| ESG_similarity | −0.153*** | −0.062 | −0.184** | −0.078 | −0.193*** | −0.080 |
| （−2.584） | （−0.875） | （−2.487） | （−1.038） | （−3.169） | （−1.134） | |
| 常数项 | −7.694 | −8.615*** | −10.752*** | −12.163* | −7.919** | −5.823 |
| （−1.508） | （−3.165） | （−2.641） | （−1.967） | （−2.403） | （−1.314） | |
| 控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 个体与年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 样本量 | 1412 | 1190 | 1325 | 1277 | 1061 | 1541 |
| adj. R2 | 0.564 | 0.678 | 0.563 | 0.690 | 0.618 | 0.561 |
| Chow检验p值 | 0.000*** | 0.000*** | 0.000*** | |||
2. 企业对银行贷款的依赖度
本文认为，依赖银行的借款企业有更强的动机来维护借贷关系，此时贷前银企ESG一致性抑制贷后企业ESG“言行不一”的作用会更加显著。一方面，企业更依赖银行意味着其获得其他外部融资的机会较少。当其他外部融资渠道收紧时，企业更容易受到银行ESG制度的影响，从而更有动力重视并满足银行的ESG标准，减少策略性ESG行为。另一方面，企业更依赖银行意味着双方借贷关系的嵌入程度较高（Uzzi和Gillespie，2002）。银企较高的嵌入关系有助于银行收集、整合和分析企业与ESG相关的软信息，提高银行识别企业ESG“言行不一”的能力，从而倒逼企业约束ESG机会主义行为。为此，借鉴Chen和Vashishtha（2017）的研究，本文采用银行贷款占总资产的比例来衡量企业对银行的依赖度（Depbank）。本文进一步根据行业年度中位数，将样本分为银行依赖度高低两组。表5中列（3）和列（4）结果显示，在银行依赖度较高的样本中，ESG_similarity的系数为−0.184，在5%的水平上显著为负，表明贷前银企ESG一致性与贷后企业策略性ESG行为的负向关系在银行依赖度较高的企业中更加明显。
3. 银行规模
金融市场中借贷双方的信息不对称增加了交易活动的不确定性（Stiglitz和Weiss，1981），而不同规模的银行机构在企业专有信息收集方面存在禀赋差异，导致贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的抑制效应可能存在异质性。具体地，大型银行机构具有完善的科层结构，在收集和甄别借款企业前瞻性的私有信息方面具有技术优势和规模经济优势。在贷前银企ESG一致性情境下，大型银行机构的信息获取优势加大了贷后企业ESG机会主义行为被识别的风险。“伪ESG”行为的曝光将导致企业面临高昂的断贷成本和声誉成本。因此，本文认为贷前银企ESG一致性对贷后企业策略性ESG行为的抑制效应在大型银行机构样本中更加显著。为此，借鉴谢芳和李俊青（2019）的研究，本文将样本划分为银行规模大小两组。表5中列（5）和列（6）结果显示，在大规模银行机构样本中，ESG_similarity的系数为−0.193，在1%的水平上显著为负，这证实了上述预期。
（三）银企贷前ESG一致性的不同类型分析
贷前银企ESG不同维度的一致性可能影响贷后企业的策略性ESG行为。借鉴Porter和Kramer（2006）的研究，本文依据ESG的决策框架，将ESG划分为象征性ESG和实质性ESG。其中，象征性ESG具有外部可视性、短期性和风险应对特征，表现为企业宣称自身对环境或社会负有更大责任，而实际上并未采取实质性活动，通常情况下会被企业用来掩盖或者转移公众对自身其他不负责任行为的关注（Koehn和Ueng，2010），缺乏实际的社会效益。实质性ESG着眼于寻找为企业和社会创造共享价值的机会，表现为将环境、社会和公司治理责任履行有效整合到企业经营活动过程中（郑琴琴和陆亚东，2018），更关注企业与社会利益的交叉点，有利于企业在解决社会问题的同时获取竞争优势，实现可持续发展。实质性ESG通过嵌入企业价值链活动的ESG理念，为经济和社会创造共享收益，形成企业独特的竞争优势，表现出较强的正外部性。因此，与象征性ESG相比，实质性ESG能够提高企业ESG实践的感知力量，抑制企业的策略性ESG行为。本文预期，与贷前银企ESG象征性一致相比，贷前银企ESG实质性一致更能有效发挥资金效应和治理效应，从而抑制贷后企业的策略性ESG行为。
象征性ESG以修复或提升声誉为目的，具有表面化和短期性的特点（王益民和王友春，2022）。象征性ESG一致性通过评估银企在慈善、志愿者活动、社会争议和多样化表现等15项ESG子维度上的相似程度来衡量，具体方法与模型（2）相同。而实质性ESG是将ESG嵌入实际经营活动中，以形成核心竞争力为目的，具有持续性和嵌入式的特点（郑琴琴和陆亚东，2018）。实质性ESG一致性通过评估银企在环境表现、公司治理表现、雇员关系表现、产品表现等42项ESG子维度上的相似程度来衡量，具体方法与模型（2）相同。表6列（1）中ESG_similarity的系数为−0.425，在5%的水平上显著为负；列（2）中ESG_similarity的系数为−0.004，但不显著。上述结果证实了上述预期。
| ESG_strategic | ||
| （1） | （2） | |
| 实质性 | 象征性 | |
| ESG_similarity | −0.425**（−1.975） | −0.004（−0.090） |
| 常数项 | −11.018**（−2.042） | −11.870**（−2.234） |
| 控制变量 | 控制 | 控制 |
| 个体与年度固定效应 | 控制 | 控制 |
| 样本量 | 1514 | 1514 |
| adj. R2 | 0.679 | 0.675 |
六、结论与启示
银企关系在资本市场信贷资源配置中一直扮演着重要角色。企业ESG实践中存在“言行不一”的倾向，亟须对其加强治理。现有文献从公司治理结构、政策监管压力和环境制度差异等方面探讨了影响企业策略性ESG行为的因素，大多仅着眼于单一主体对ESG表现的影响，较少涉及银企关系及其双向一致的影响。为此，本文基于2010—2020年中国A股上市公司和上市商业银行的借贷数据，研究了银企ESG一致性与企业策略性ESG行为的关系。结果显示，贷前银企ESG一致性能够显著抑制贷后企业ESG“言行不一”；与ESG“漂棕”行为相比，贷前银企ESG一致性能更加有效地抑制ESG“漂绿”行为。机制分析表明，贷前银企ESG一致性主要通过“资金效应”和“治理效应”，对贷后企业策略性ESG行为产生影响。异质性分析表明，在国有企业中，以及当企业对银行贷款的依赖度较高、银行规模较大时，贷前银企ESG一致性与贷后企业策略性ESG行为的负向关系更加显著。本文还发现，与银企ESG象征性一致相比，贷前银企ESG实质性一致对贷后企业策略性ESG行为的抑制作用更加显著。
本文的研究具有以下启示：第一，加强银企ESG战略协作和信息交流是抑制企业策略性披露行为、推动公司高质量发展的有效途径。一方面，作为ESG实践的重要主体，企业应自觉意识到ESG投资对于自身长远发展的重要性以及机会主义行为的危害，增加对ESG实践的重视和投入；另一方面，充分发挥金融中介在ESG治理中的引领作用，加强银行对企业ESG披露和表现的甄别。第二，积极引入独立、权威的第三方鉴证机构，合力抑制企业“漂绿”和“漂棕”行为，为高质量的ESG报告提供保证。我国应加快建立ESG信息披露强制鉴证制度，借助第三方鉴证机构力量，共同提高ESG披露的客观性，从而实现以“披”促“行”的政策目的。第三，加快制定ESG信息披露标准，全面提升企业ESG披露的信息含量和信息质量。一方面，应加快推进完善ESG整体制度框架，落实ESG披露责任，细化ESG披露规则，尽快完成企业ESG信息披露从自愿披露到强制披露的过渡；另一方面，监管机构应加强对市场参与者的引导，从资本市场层面落实ESG实践，如给予银行一定的风险补偿，提高银行识别策略性ESG行为的积极性和自主性，引导ESG实践转向“市场驱动”。
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