文献阅读——ESG的说与做

The cost of hypocrisy: Does corporate ESG decoupling reduce labor investment efficiency?

主要学习借鉴ESG decoupling 如何构造的！！！

1.引言

在碳峰值和碳中和目标的背景下，尽管上市公司ESG信息披露率不断上升，但ESG信息披露质量体系仍然不完善。Fan和Hou（2022）发现了亚洲企业在企业社会责任（CSR）方面的“说”和“做”之间的差距。 由于各种原因，公司的ESG披露和ESG表现之间可能存在差异。例如，如果他们的环境表现不佳，他们可能会“应对利益相关者的压力”（Kim和Lyon，2015）。在这项研究中，ESG说和做之间的差距（称之为“ESG decoupling”）指的是一家公司的ESG信息披露超过其ESG表现的程度。换句话说，我们只考虑那些对ESG“说得多”的公司。许多研究表明，ESG脱钩对利益相关者和公司都有负面影响（Robertson等，2023；Liu等，2023）。本研究具体探讨了ESG脱钩对企业劳动投资效率的影响。

劳动投资效率是指企业劳动资源的分配效率。以往的研究表明，财务限制和代理问题是由企业造成的信息不对称会影响劳动力投资决策，导致投资过度或投资不足（Ee等，2022；Jung等，2014）。加西亚-桑切斯等人（2021年）指出，企业社会责任披露和绩效之间的差距增加了资本成本，并减少了获得融资的机会。 当ESG decoupling变得严重时，企业信息不对称的程度就会增加。在这种情况下，投资者可能会通过收取更高的资本成本来保护自己免受信息劣势的影响（Jung et al.，2014），这将使企业融资更加困难。与此同时，ESG信息披露质量可能会增加拥有更高企业声誉的可能性(Odriozola and Baraibar-Diez, 2017)。然而，Robeston等（2023）发现，环境方面的绿色清洗与企业伪善的看法呈正相关。同样地，我们认为，企业的ESG decoupling 将向外部人士传达一种虚伪的形象，这将降低利益相关者对企业声誉的评价。这反过来又会减少公司及其利益相关者之间的信任，最终导致融资障碍。这种融资限制，再因ESG脱钩而加剧，将导致次理想的劳动力投资。

在信息不对称情况下，管理者可能会选择为了追求自身利益(Jung et al. 2014; Ben-Nasr and Alshwer 2016; Ee et al. 2022; Bertrand and Mullainathan 2003; Donangelo 2014)。ESG decoupling越大，管理者和外部者之间的信息不对称就越强。这可能会使外部信息用户更难监督管理者的行为，从而提供更多的机会管理者的代理行为，增加了企业的代理成本，降低了劳动力投资效率。Kim和Lyon（2015）指出，一家公司可以根据其情况选择何时洗绿。 因此，我们认为，ESG decoupling 可以被理解为管理者做出的一种战略选择。由于从长远来看，环境方面的脱钩可能会导致政府补贴的减少（Li et al.，2022），我们进一步提出，ESG脱钩在一定程度上反映了管理者的近视现象。同时，由于在企业社会责任中“说多于做”是一种伪企业社会责任行为（Xiao et al.，2013），我们认为更严重的ESG decoupling表明管理者的道德水平较低。这意味着，由于他们的短视和较低的道德水平，在ESG decoupling 更严重的公司的管理者更有可能通过低效的劳动力投资来追求自身利益。

基于此，我们提出ESG decoupling 可以降低劳动力投资效率。本研究的发现可以丰富我们对ESG decoupling 的不良经济后果的理解，并确定另一种解决次优劳动力投资的解决方案。大多数现有的研究只以一种单独的方式探讨了ESG绩效（或ESG信息披露）的经济后果。因此，有必要考虑ESG披露和ESG绩效之间的差距，以得出更全面的结论。

2.数据和方法

选取2013-2021年在上海和深圳证券交易所上市的a股非金融公司的数据作为样本。
ESG信息披露数据来自Bloomberg，ESG绩效数据来自’华证’，员工数量数据来自’Wind数据库’，其他财务数据来自’CSMAR’。
排除了金融行业的公司、员工少于30人的公司、ESG信息披露水平低于其ESG绩效水平的公司，以及有缺失值的公司年度观察结果。
获得了3370个公司-年度的观察结果作为最终的样本。
连续变量在（1,99）缩尾处理，以减轻异常值的影响。

劳动力投资效率的度量

根据之前的研究 (Shen and Jiang, 2022; Tao et al., 2022; Ben-Nasr and Alshwer, 2016; Jung et al., 2014)，在控制行业和年度固定效应后，使用以下模型的残差绝对值来衡量次优劳动力投资 suboptimal labor investment (INEFF_L)
Y的衡量

根据Yu等（2020），计算了同伴相对的ESG decoupling评分（ESGgap），以量化ESG信息披露水平超过ESG性能水平的程度。

其中ESGDS_ind（ESGPF_ind）是每行业年ESG披露分数（ESG绩效得分）的平均值
σESGDS_ind（σESGPF_ind）是每行业年ESG披露分数（ESG绩效分数）的标准差
ESGDS是本年度12月31日ESG披露得分除以100
ESGPF是明年4月30日ESG绩效得分除以100。

为了检验ESG decoupling 与劳动投资效率之间的关系，我们建立了以下模型：

控制了其他因素，包括（1）公司规模Size、（2）市场账面比率MB、（3）速动比率Quick、（4）资产负债率Lev、（5）经营现金流波动性SD_CFO、（6）收入波动性SD_sale、（7）固定资产比率PPE、（8）所有权Inst、（9）净雇佣波动性SD_Labor、（10）劳动力强度Intensity、（11）独董比率Indratio。
进一步控行业和年度的固定效应。

3.结果

3.1主回归结果

在表1的第(1)列和第(2)列中，无论是否添加控制变量，ESGgap的估计系数在1%水平上均为正，且具有统计学意义。这意味着ESG decoupling将降低企业劳动力投资效率。机制分析（由于长度的原因，本文不提出）表明，财务约束和代理成本是ESG解耦影响劳动力投资效率的两个主要渠道。

稳健性检验，包括：

①使用熵平衡匹配方法来缓解自选择偏差。 use the entropy balancing matching method to alleviate self-selection bias
②**（替换被解释变量Y）** 使用公司i在t年的员工总数的变动率来重新衡量净雇佣。
③将t年公司i的资本投资效率（Capeff）作为控制变量。
④控制了公司层面固定效应来缓解内生性。

表1中的稳健性检验结果表明，主要结论仍然成立。

3.2子样本分析

对于更详细的调查，根据之前的研究（Cao and Rees，2020；Jung et al.，2014），如果模型(1)的残差大于0，我们将其定义为劳动力过度投资的公司；否则，我们将其定义为劳动力投资不足的公司。表2中第(1)列和第(2)列的结果显示，ESG decoupling 加剧了对劳动力的过度投资和投资不足。

此外，由于环境不确定性可能加剧管理者在劳动力投资决策中的代理问题（Bu and Sun，2020），我们认为环境不确定性将扩大“say more than they do”的公司ESG decoupling 的负面影响。如果一家公司的EU价值低于每个行业的样本中位数，我们将其定义为“低EU”公司；否则，我们将一家公司定义为“高EU”公司。表2中第(3)列和第(4)列的结果表明，环境的不确定性将加剧ESG decoupling对这些企业劳动投资效率的负面影响。