This paper examines ESG performance among China′s agricultural listed companies, exploring the interplay between ESG performance, green technology innovation, and corporate performance. The study employs initial samples of agricultural firms listed on China′s A-share market from 2013 to 2023, selecting 821 valid observations following rigorous screening. It utilizes descriptive statistical analysis, correlation analysis, and regression modeling to test the hypotheses. Additionally, robustness checks are conducted to address potential endogeneity issues, omitted control variables, and alternative sample intervals. Further analysis examines the distinct impacts of the environmental, social, and governance dimensions of ESG on firm performance. Heterogeneity tests are also performed based on ownership structure (state-owned versus non-state-owned) and regional distribution (eastern versus non-eastern regions).
According to the empirical analysis, it is concluded that (1) agricultural listed companies with superior ESG performance exhibit significantly higher corporate performance; (2) green technology innovation exerts a positive impact on corporate performance; however, this facilitating effect not only exhibits a time-lagged characteristic but also demonstrates a progressively declining trend over time; (3) investments in green technology innovation act as a significant moderator, amplifying the positive influence of ESG performance on corporate performance; (4) heterogeneity analysis further reveals that non-state-owned and eastern-region agricultural listed companies demonstrate stronger ESG-driven performance enhancements, particularly under the moderating effect of green technology innovation. Thus, in regions with relatively weaker economic foundations and imperfect market mechanisms, it is necessary to formulate and actively utilize ESG strategies to promote sustainable agricultural development and modernization in these areas. In contrast, in the eastern regions, the focus should be on strengthening ESG disclosure and regulatory oversight, and driving agricultural sustainability to a higher level. Non-state-owned enterprises should closely monitor their performance in environmental protection, social responsibility, and corporate governance on an ongoing basis; while state-owned enterprises should gradually increase their investment in the ESG domain, continuously optimize their internal control mechanisms, and improve efficiency levels to resolve existing issues and achieve sustainable development.
The theoretical contributions of this study are threefold. First, it uncovers the significant positive impact of ESG performance on agricultural listed companies' corporate performance, enriching ESG-related research and providing empirical evidence for understanding how agricultural enterprises can optimize ESG practices to enhance economic benefits within a sustainable development framework. Second, it highlights the dynamic, time-decaying nature of green technology innovation's performance-enhancing effects, deepening scholarly insights into the temporal evolution of green innovation's economic consequences. This offers policymakers and corporate managers theoretical guidance for designing innovation incentives and strategic investments with temporal considerations. Third, it underscores the catalytic role of green technology innovation in advancing corporate sustainability strategies, opening new theoretical perspectives for research in related fields.
ESG(Environmental, Social and Governance)表现从环境、社会和公司治理3个维度评估企业经营的可持续性以及对社会价值观念的影响。对于农业企业而言,ESG表现不仅是其贯彻绿色可持续发展理念、履行社会责任的具体体现,而且是其响应国家碳达峰碳中和战略目标、推动农业现代化转型的重要举措。农业企业的ESG表现具有独特性:一方面,农业企业在生产过程中会与自然环境、生态系统发生互动,因此其环境表现直接影响生态系统稳定性——农业企业通过加强环境治理、采用绿色生产方式,能够提升企业环境绩效,促进农业可持续发展。另一方面,农业企业作为产业链中的重要环节,其社会责任表现与农民利益、农村稳定和社会和谐关系紧密。农业企业注重社会责任,有助于提升企业社会影响力,塑造良好的企业形象。公司治理有助于提高农业企业信息透明度、增强风险管理能力和提升战略决策效率,增强投资者信任,实现企业稳定经营。ESG表现卓越的企业通常在环境、社会和公司治理方面投入较大,虽然这种投入会带来短期成本上升,但是绿色技术创新可以通过降低成本、提高资源效率等方式,缓解短期负担,帮助企业最终实现财务绩效提升。
从已有研究看,ESG在我国发展时间尚不长,它的3个维度对企业绩效的影响也未形成统一定论。首先,在环境表现方面,张弛等[1]的研究表明,企业环境责任与企业绩效之间呈正相关关系;有学者则认为,企业环境责任与企业绩效之间呈负相关关系(李大元等,2015);还有一部分学者认为,二者之间不具备相关性[2]。其次,在社会责任表现方面,阳镇等[3]研究认为,一个企业高度重视社会责任,有利于提高企业竞争力,促进长期高质量发展;杨皖苏和杨善林[4]则指出,企业履行社会责任不会对其短期财务造成不利影响,但是从长期看,社会责任履行对大型企业财务收益呈现正面效应,对中小型企业则更多地表现出负面效应;蒋天旭[5]认为,履行社会责任对企业财务绩效有显著正向影响,这是因为积极履行社会责任的企业能够在社会层面提升企业声誉,增强无形资产价值,对企业产生正向溢价,并最终对企业财务绩效产生正向影响。最后,在公司治理表现方面,李井林等[6]从促进企业创新角度出发,认为公司治理是推动企业创新与可持续发展的核心制度支撑,公司治理结构对企业创新资源配置具有决定性作用,而创新活动又能促进企业对现有资源的高效整合与利用,最终提升企业整体绩效。
从绿色技术创新研究成果看,现阶段鲜有研究将企业ESG表现、绿色技术创新和企业绩效直接联系在一起,关注企业绿色技术创新在ESG表现与企业绩效中的调节作用,尤其是缺少对农业上市企业的研究。胡洁等[7]认为,企业数字化转型推动绿色技术创新,进而促使企业关注ESG表现。对于ESG表现优异的企业而言,在推进绿色技术创新项目时,政府及其他利益相关者的关键资源支持能有效降低绿色技术创新成本[8],使得ESG表现良好的企业能够将更多资源投向绿色技术创新,以此形成良好的绿色创新循环,最终提升企业绩效。从现有研究可以看出,绿色技术创新对企业ESG表现具有一定影响,但是对最终企业绩效的具体影响机制及作用路径尚未形成统一结论。
基于此,本文选取2013—2023年中国A股上市农业企业作为研究对象,探讨农业企业ESG表现与绿色技术创新对企业绩效的影响以及绿色技术创新在ESG表现与企业绩效关系中的作用。本文可能存在的边际贡献如下:①丰富农业企业ESG表现影响企业绩效的理论研究。已有文献主要讨论ESG表现和企业绩效,但有关农业上市企业的针对性研究不多。本文聚焦农业企业,深入探究农业企业ESG表现对其绩效的具体影响机制,丰富绿色技术创新对企业绩效的影响机制研究。②本文将绿色技术创新作为调节变量,采用绿色专利申请量作为代理指标,探讨其在ESG表现促进企业绩效提升中的调节效应。
根据利益相关者理论,企业管理者在履行职责时,不仅需要考虑企业所有者、董事和经理等人员利益,而且要关注其他相关利益方的诉求,包括股东、员工、客户、供应商、社区等。ESG表现能够增强企业与各利益相关者联系,提高企业社会声誉、员工忠诚度及客户满意度,最终提升企业财务绩效。王波等[9]通过实证研究发现,我国上市企业的ESG表现可以通过不同渠道显著提升企业价值,市场关注在ESG表现与市场价值提升之间发挥中介作用,其中,非国有企业ESG表现的改善对企业价值提升作用显著,东部地区企业ESG表现的价值效应也很显著。Alareeni等[10]发现,ESG披露对企业业绩指标有积极影响,但来自环境、社会与公司治理不同维度的信息披露对企业财务指标的影响则不同。
对于农业上市公司而言,开展兼顾环境、社会与治理等方面的ESG行动,不仅彰显其对产业链利益相关者的负责态度,而且有利于形成有效、稳定的利益共同体[11],增强企业抗风险能力。在环境表现方面,企业积极主动进行环境治理有助于提升企业绩效和竞争力优势[12]。农业企业通过承担环境责任,采用绿色生产方式进行环境治理以及物流管理等,可以间接提升企业环境绩效与经济绩效。在社会表现方面,声誉理论证明农业上市企业因ESG行动可获得更高的媒体关注度[13],塑造“好企业做好事”的企业形象[14],产生持续的口碑溢出效应,最终推动农业产品销售与服务增量收入提高。在公司治理表现方面,公司治理质量提升能有效降低企业财务风险,如董事会中独立董事比例[15]、董事持股比例[16]、CEO与董事长分离的治理指数[17]均与同期以及后续经营绩效呈显著的正相关关系,对提升企业业绩发挥积极作用。根据上述分析,本文提出如下研究假设:
H1:良好的ESG表现对农业企业绩效产生显著的正向影响。
技术创新理论认为,企业进行技术或者生产方式变革有助于促进自身绩效提高。绿色技术创新不仅仅是对现有产品和技术实施的环保属性优化,更是一种能够促进经济发展、资源利用与环境保护和谐共生的管理体系和调控机制[18]。农业企业在生产过程中通过开展减少环境污染、提高资源利用效率、促进生态平衡的绿色技术创新活动,例如智能温室、基因编辑技术等,不仅提高了生产效率、实现了生产过程污染最小化,树立了企业形象,赢得更多竞争优势[19],而且通过定价绿色产品、开发新环保产品市场等渠道提升企业经济绩效[20],摆脱“靠山吃山、靠水吃水”的发展局限,通过绿色技术创新实现创新友好型的高质量发展,确保整个农业生产活动与生态环境、自然资源协同共生。本文聚焦农业企业绿色生产技术应用,系统考察绿色技术创新与农业企业绩效间的内在关系。然而需要指出的是,绿色技术创新需要高额经费投入,涉及先进设备购置、专业团队建设等系统性资源保障,这显著增加企业研发成本。由于不同企业在技术改造方式、技术创新能力和吸收能力等方面不同,导致技术投入转化为企业产出的效率也存在差异,同时,这一转化过程需要相应的时间成本。因此,绿色技术创新对企业绩效的影响效应呈现显著的滞后性。据此,本文提出假设:
H2:绿色技术创新在提升农业企业绩效方面发挥积极作用,但其影响效应存在明显的滞后性。
ESG表现是企业践行可持续发展战略的重要形式,而绿色技术创新是支撑企业可持续发展的关键要素[21]。从ESG表现的3维度看,在企业环境表现方面,绿色技术创新对企业ESG表现具有促进作用[22]。创新能力强的企业会以技术创新为抓手,通过多样化举措提高企业环保水平,从而形成良好的企业声誉,助力企业实现整体绩效水平提升。在企业社会表现方面,企业除关注股东收益外,也重视内部员工、消费者、供应商等其他利益相关方权益。企业借助绿色技术创新能力,开发出更多生态环保型产品,不断提升服务品质,帮助企业塑造良好的绿色形象,从而获取更多利益相关者信任。通过增强这种联系紧密性,有助于构建企业竞争优势[23],促进企业绩效提升。在企业治理表现方面,若治理效果突出,能够有效解决内部问题、协调管理层与股东利益冲突,管理层则有更多精力投入绿色技术创新,进而促进企业绩效提升[24]。当前我国以加快推动绿色低碳转型为重点,大力推广重点行业绿色技术创新,加大企业绿色技术创新投入。农业企业具备的全产业链整合能力能够在现代农业产业体系建设中发挥枢纽作用,同时,作为乡村振兴的重要力量,在开展绿色技术创新时可以获得相应的资源倾斜与政策保障,从而推动企业绩效提升[25]。据此,本文提出假设:
H3:绿色技术创新能够增强农业上市企业ESG表现对企业绩效的正向促进作用。
本文根据《申银万国行业分类(2021修订版)》中界定的农、林、牧、渔业分类标准,将2013—2023年在我国A股上市的农业公司作为初始样本,并对初始样本按照以下标准进行筛选:① 剔除ST、*ST农业上市公司样本;② 剔除财务状况存在问题(资产负债率大于1)和数据缺失较多的农业上市公司;③ 剔除样本中上市不足2年的公司。经过以上筛选步骤,最终获取符合研究设计的有效观测值821个。本文中的ESG表现以及环境、社会责任、公司治理表现数据源自Wind数据库华证ESG评级,针对部分企业的数据缺失,参考邱牧远等[26]的方法,以年度行业均值补齐残缺值;绿色技术创新数据来源于国家知识产权局、WIPO;其他变量数据来源于国泰安数据库(CSMAR)和企业年报。为了避免极端值对结果的影响,对经过筛选后的数据进行标准化处理。由于本文样本数据属于面板数据,样本量有限,为此对所有连续变量分别在1%以下和99%以上的分位数进行Winsorize缩尾处理。
(1)被解释变量:企业绩效(ROA)。在企业绩效方面,学者们已经进行了广泛探索。财务指标作为一种常见的衡量方法,被用于评估企业绩效,涵盖资产运营效率(总资产收益率,ROA)、资本回报水平(净资产收益率,ROE)、市场价值评估(托宾Q值,Tobin's Q)及股东权益回报(每股收益,EPS)等。本研究主要关注农业企业在一定时间范围内的运营情况,因此借鉴崔九九[27]的观点,采用总资产收益率度量农业企业绩效。总资产收益率不仅反映企业资产综合利用效果,而且是企业总资产盈利情况的重要表征,在一定程度上表征企业经营发展状况。
(2)解释变量:企业ESG表现(ESG_score)。随着ESG理念在全球的兴起,各评级机构设计并发布了相应的ESG指标体系及评价方法。其中,国外知名的ESG表现评级体系包括明晟(MSCI)、彭博(Bloomberg)、汤森路透(Thomson Reuters)等。我国ESG评级处于探索阶段,评级体系呈现多元化发展局面,包括中证ESG、华证ESG、万德ESG等。 本文借鉴谢红军等[28]的方法,以华证ESG评级数据作为测量上市公司ESG表现的代理变量。通过系统测算上市公司的ESG得分水平,对企业进行“C-AAA”九档评级。根据评级结果,对ESG综合表现和环境、社会、公司治理3个维度的表现进行1~9的赋值。
(3)调节变量:绿色技术创新(GTI)。目前,学术界测度绿色技术创新的指标主要有3种。一是研发投入(R&D),指技术创新所需的资金与人力资源投入;二是专利数量,它是技术创新的重要产出之一;三是全要素生产率(TFP),其通过衡量技术创新对生产过程的影响程度评估技术创新水平。由于大部分研发投入数据涵盖非绿色技术领域,导致难以从中单独区分出绿色技术创新投入。而绿色生产率虽然将排放或污染视为负面产出,用以评估技术创新是否向绿色化方向发展[29],但它仍未能深入具体的技术领域。国际专利分类号(IPC)通过对专利进行更精细的领域划分,将专利区分为绿色技术与非绿色技术,使得研究者可以针对细分领域作进一步探究,识别企业绿色技术创新活动(王班班,2017)。在选择绿色技术创新衡量指标时,虽然专利授权量更能反映实际的技术创新成果,但发明专利在获得授权前需通过一系列严格的申请与审核程序,周期较长且授权率较低,存在显著的滞后效应。鉴于此,本文参考黎文靖和郑曼妮[30]的研究,在评价企业绿色技术创新表现时,采用专利申请量而不是专利授权量。原因在于,专利申请量能够更及时地反映企业绿色技术创新活动,更加精准地体现企业绿色技术创新水平和质量,且不受专利审查周期等外部因素和授权环节的影响,更能反映农业企业绿色技术创新活动的活跃度和发展趋势。
(4)控制变量。企业绩效水平受众多因素影响,为控制其他可能影响农业上市企业绩效的因素,本文参照相关研究[31-32],设置资产负债率(Lev)、固定资产比率(Fixed)、成长性(Growth)、上市时间(Age)、董事会规模(Boardsize)、股权集中度(Top1)、现金流比率(Cash)、两职合一(Duality)等控制变量,同时,在模型中控制年度(Year)和行业(Ind)固定效应。这是因为通过控制时间固定效应,能够控制时间维度上不可观测因素对不同企业的同质性影响,如宏观经济环境及经济政策变化的影响。根据《申银万国行业分类(2021修订版)》,样本期内我国农业上市企业所属行业不完全一致,通过控制行业固定效应,可以控制不随时间变化的行业不可观测特征的影响。本文变量定义和测量方法如表1所示。
表1 变量定义及测度方式
Table 1 Variable definitions and measurement methods
变量类型变量名称符号变量测度被解释变量企业绩效ROA企业当年总资产收益率解释变量ESG表现ESG_score华证ESG评级结果,采用1~9赋值调节变量绿色技术创新GTIln(当年绿色发明专利申请数+1)控制变量资产负债率Lev企业当年总负债/总资产固定资产比率Fixed企业当年固定资产/资产总额×100%成长性Growth企业当年较上年营业收入增长率上市时间 Ageln(企业上市时间+1)董事会规模BoardsizeIn(董事会人数+1)股权集中度Top1企业第一大股东持股比例现金流比率Cash经营活动产生的现金流量净额/总资产两职合一Duality董事长与总经理为同一人则赋值1,否则赋值0虚拟变量年份Year年度固定效应行业Ind行业固定效应
根据前文理论分析及提出的研究假设,本文借鉴温忠麟等[33]的研究,构建模型以探究企业ESG表现、企业绩效与绿色技术创新三者间的作用关系,其中,εi,t为误差项。
构建回归模型检验ESG表现与企业绩效关系:
ROAi,t=β0+β1ESG_scorei,t+β2Lev+β3Fixed+β4Growth+β5Age+β6Boardsize+β7Top1+β8Cash+β9Daulity+∑Year+∑Ind+εi,t
(1)
构建回归模型检验绿色技术创新与企业绩效关系:
ROAi,t=β0+β1GTIi,t+β2Lev+β3Fixed+β4Growth+β5Age+β6Boardsize+β7Top1+β8Cash+β9Daulity+∑Year+∑Ind+εi,t
(2)
构建回归模型检验绿色技术创新在ESG表现促进企业绩效提升中的调节作用:
ROAi,t=β0+β1ESG_scorei,t+β2GTIi,t+β3ESG_scorei,t*GTIi,t+β4Lev+β5Fixed+β6Growth+β7Age+β8Boardsize+β9Top1+β10Cash+β11Daulity+∑Year+∑Ind+εi,t
(3)
为初步了解样本整体情况,本文对主要变量进行统计性分析,包括均值、标准差、最小值、中位数和最大值,如表2所示。可以看出,2013—2023年企业绩效(ROA)的均值为0.025,标准差为0.068,最小值为-0.242,最大值为0.229,中位数为0.028,表明不同农业上市企业绩效存在显著差异。ESG表现平均值为3.866,中位数为4,表明大多数样本企业的ESG表现相对集中。根据华证ESG评级划分下的行业指标,农业企业在ESG整体表现方面处于中等偏下水平。与此同时,通过分析ESG表现指标(ESG_score)的上下限可以发现,上市农业企业的ESG表现呈现明显的两极分化趋势。而且,样本中未出现评级为“AAA”的行业领先企业,表明农业企业的ESG综合表现仅处于平均水平,需进一步重视ESG表现。绿色技术创新(GTI)的最小值为0,最大值为2.639,标准差为0.630,表明农业上市企业仍需在绿色技术创新方面做出努力。
表2 描述性统计结果
Table 2 Descriptive statistics
变量ObsMeanSdMinMdMaxROA8210.0250.068-0.2420.0280.229ESG_score8213.8660.972147GTI8210.3440.630002.639Lev8210.4130.1840.0550.4070.872Fixed8210.2650.1420.0140.2480.670Growth8210.1300.329-0.5440.0821.821Age8213.0020.3012.0793.0453.638Boardsize8212.1990.1721.7922.3032.639Top182133.11714.7974.15030.97070.320Cash8210.0510.080-0.1530.0470.326Daulity8210.2970.457001
注:Obs为样本量,Mean为样本均值,Sd为样本标准差,Min为样本最小值,Md为样本中位数,Max为样本最大值
另外,本文所选取的控制变量中,资产负债率(Lev)的均值为0.413,标准差为0.184,中位数为0.407,表明企业资产负债率差异不大;固定资产比率(Fixed)标准差为0.142,最小值为0.014,最大值为0.670,说明不同企业间固定资产比率差异较大;现金流比率(Cash)标准差为0.080,最小值为-0.153,最大值为0.326;企业成长性(Growth)呈现出较大差异,最小值为-0.544,最大值为1.821,据此可以推断部分企业发展速度较为缓慢。农业企业上市时间(Age)的标准差为0.301,最小值为2.079,最大值为3.638,反映出农业企业成立的时间跨度较大。同时,公司治理层面的变量指标中董事会规模(Boardsize)、股权集中度(Top1)、两职合一(Duality)的均值分别为2.199、33.117%、0.297,最小值分别为1.792、4.15%、0,最大值分别为2.639、70.32%、1。根据以上数据可以发现,研究样本中不同公司治理水平呈现出一定程度差异。综合而言,本文得到的描述性统计分析结果基本贴合农业上市企业实际情况,具备一定真实性和可靠性。
相关性分析结果如表3所示,不同变量间相关系数普遍低于0.500。ESG表现(ESG_score)与企业绩效(ROA)相关系数为0.112,在1%的水平上显著为正;绿色技术创新(GTI)与企业绩效(ROA)在10%的统计水平上显著正相关,相关系数为0.062。
表3 相关性分析结果
Table 3 Correlation analysis results
变量ROAESG_scoreLevFixedGrowthAgeBoardsizeTop1CashDaulityGTIROA1ESG_score0.112***1Lev-0.416***-0.0511Fixed-0.077**0.065*0.106***1Growth0.218***0.0020.063*-0.0191Age-0.078**-0.121***-0.078**-0.085**-0.076**1Boardsize0.098***-0.0400.113***0.059*0.044-0.125***1Top10.133***-0.0150.03600.0210.003-0.202***0.0311Cash0.461***0.020-0.166***0.222***0.060*-0.0540.103***0.0241Daulity0.065*0.073**-0.0190.206***0.032-0.203***-0.149***-0.0060.097***1GTI0.062*0.140***0.075**-0.027 00.096***-0.0060.030-0.074**0.068*-0.0271
注:*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著,下同
进行回归分析前,为增强研究结果可靠性,本文对变量进行多重共线性检验,结果如表4所示,变量的方差膨胀因子(VIF)的最大值(1.14)远小于判别指数10,容差率(1/VIF)均大于0.1,说明不存在严重的多重共线性问题,可以进一步进行回归分析。
表4 VIF检验结果
Table 4 VIF test results
变量VIF1/VIFAge1.140.873 827Daulity1.140.880 019Fixed1.130.884 008Cash1.130.884 781Lev1.100.913 144Boardsize1.090.921 364GTI1.050.948 845Top11.050.948 907ESG_score1.050.951 224Growth1.030.975 573Mean VIF1.09
(1)ESG表现对企业绩效影响的回归分析。为检验模型(1)的适用性,本文首先进行豪斯曼检验,结果显示p值为0.000,拒绝原假设,支持采用固定效应模型进行回归分析。表5为ESG表现与企业绩效的回归结果。列(1)中仅控制年度固定效应和行业固定效应,暂未纳入其他控制变量。回归结果显示,企业的ESG表现(ESG_score)与企业绩效呈现正相关,回归系数为0.007 1并在1%的水平上显著,意味着ESG表现对于提升企业绩效具有显著的正向促进作用。列(2)中未考虑年度固定效应和行业固定效应,加入了其他控制变量;列(3)中同时控制了年度固定效应、行业固定效应和其他控制变量。结果显示,列(2)(3)的ESG表现估计系数分别为0.006 7和0.006 6,且均在1%的水平上显著。由于系数值和显著性均未发生明显变化,说明无论是否控制年度效应、行业固定效应和其他控制变量,农业上市企业的ESG表现对绩效提升均具有显著的促进作用。
表5 ESG表现与企业绩效回归结果
Table 5 Regression results of ESG performance and corporate performance
变量ROA(1)(2)(3)ESG_score0.007 1***0.006 7***0.006 6***(2.931 2)(3.557 6)(3.440 7)Lev-0.133 0***-0.127 2***(-12.993 0)(-11.792 1)Fixed-0.072 9***-0.064 7***(-5.372 5)(-4.653 5)Growth0.042 8***0.041 9***(7.708 3)(7.4725)Age-0.004 70.002 9(-0.733 4)(0.398 1)Boardsize0.040 2***0.039 3***(3.671 5)(3.611 8)Top10.000 6***0.000 6***(4.903 0)(4.647 1)Cash0.344 2***0.344 7***(14.340 5)(14.245 6)Daulity0.007 2*0.008 4*(1.700 6)(1.951 0)Cons-0.002 2-0.046 6-0.071 8*(-0.167 9)(-1.303 8)(-1.935 1)Year/IndYNYN821821821R-squared0.0840.4330.456R2_a0.065 30.4270.439F4.58068.83027.770
注:括号内为t值,Cons表示常数项,N为样本总数,R2_a为拟合指标修正R2,下同
从实际经济意义看,列(3)显示,当企业ESG表现提高一个水平,则可带来0.7%水平的农业企业绩效提升。因此,ESG表现对企业绩效提升具有积极作用,验证了研究假设H1。
基于对控制变量的考量,由列(3)可知,成长性(Growth)与企业绩效(ROA)的回归系数为0.041 9,董事会规模(Boardsize)与企业绩效(ROA)的回归系数为0.039 3,股权集中度(Top1)与企业绩效(ROA)的回归系数为0.000 6,现金流比率(Cash)与企业绩效(ROA)的回归系数为0.344 7,两职合一(Duality)与企业绩效(ROA)的回归系数为0.008 4,且成长性、董事会规模、股权集中度、现金流比率均与企业绩效在1%的水平上显著相关,说明成长性、董事会规模、股权集中度、现金流比率均会对企业绩效产生正向影响。资本结构的两个重要指标资产负债率(LEV)、固定资产比率(Fixed)与企业绩效(ROA)的回归系数分别为-0.127 2和-0.064 7。同时,两个指标的回归系数均在1%的水平上显著,说明负债总额占资产总额的比重过大、固定资产占企业流动资金的比例过大等,都可能对企业的日常经营管理产生负面影响,从而影响企业绩效。此外,加入控制变量后,R2值达到0.456,说明模型具有较高的拟合优度,对被解释变量具有45.6%的解释能力。
(2)绿色技术创新对企业绩效影响的回归分析。表6展示模型(2)的回归结果,以验证假设H2。列(1)显示,绿色技术创新(GTI)系数为0.005 1,t值为1.734 6,在10%的水平上显著,说明绿色技术创新对当期企业绩效提升具有积极的推动作用。列(2)的滞后一期检验结果显示,绿色技术创新(GTI)与企业绩效(ROA)的回归系数为0.009 6,t值为2.666 3,在1%的水平上显著为正;列(3)的滞后三期检验结果显示,绿色技术创新(GTI)系数为0.009 2,t值为2.098 5,在5%的水平上显著,说明绿色技术创新对滞后三期的企业绩效仍然存在正向促进作用。因此,绿色技术创新对企业绩效产生显著的正向作用,且这种影响具有一定的滞后性,验证了假设H2。需要指出的是,滞后一期的促进作用比滞后三期更显著。
表6 绿色技术创新与企业绩效回归结果
Table 6 Regression results of green technology innovation and corporate performance
变量ROA当期滞后一期滞后三期GTI0.005 1*0.009 6***0.009 2**(1.734 6)(2.666 3)(2.098 5)ControlYYYCons-0.035 5-0.009 5-0.023 7(-0.999 4)(-0.216 8)(-0.417 0)Year/IndYYYR-squared0.4500.2100.104R2_a0.4330.1840.068 4F27.1008.1062.932
(3)绿色技术创新的调节效应检验。本文借鉴方杰等[33]的研究,在模型(3)中加入因变量、因变量与调节变量的交互项。为避免多重共线性问题,对交互项涉及的变量进行中心化处理,再次进行回归,结果见表7。由模型(3)回归结果可以看出,R2_a值为0.444,F值为26.160,表明模型(3)的拟合程度较高,该模型构建合理。ESG表现与企业绩效的回归系数为0.005 8,在1%的水平上显著。交互项(ESG_score*GTI)的系数为0.007 6,在1%的水平上显著为正。上述结果表明,农业企业在引入和实施绿色技术创新后,其ESG表现提升能够进一步促进企业绩效增长,验证了研究假设H3。
表7 绿色技术创新调节作用的回归结果
Table 7 Regression results of the moderating effect of green technology innovation
变量模型(1)模型(3)ROAROAESG_score0.006 2***0.005 8***(3.215 4)(2.962 1)ESG_score*GTI0.007 6***(2.634 7)GTI0.003 70.001 8(1.239 6)(0.581 9)ControlYYCons-0.071 9*-0.063 8*(-1.939 3)(-1.721 4)Year/IndYYN821821R-squared0.4570.461R2_a0.4400.444F26.73026.160
(1)内生性问题处理。变量间可能存在双向因果关系,导致内生性问题,故本文在检验假设模型(2)中将企业总资产回报率的滞后期作为因变量,以控制滞后效应、减弱反向因果关系。另外,采用固定效应模型控制研究样本的年份和行业,避免遗漏变量。为进一步化解农业上市企业ESG表现与企业绩效间可能存在的双向因果关系和内生性问题,本文借助滞后变量法作进一步处理和分析:将当期企业绩效设为因变量,ESG表现(L.ESG)设为内生变量,进行回归,并对解释变量(ESG表现)滞后一期,代替当期项进行内生性检验,以降低内生性问题,具体结果见表8。模型(1)(3)的系数分别为0.004 1和0.003 7,分别在5%以及10%统计水平上显著,表明该模型不存在明显的内生性问题。
表8 解释变量滞后一期回归结果
Table 8 Regression results with a one-period lag of the explanatory variable
变量模型(1)模型(3)ROAROAL.ESG0.004 1**0.003 7*(2.030 0)(1.840 4)L.ESG*GTI0.008 4**(2.516 9)GTI0.003 4(1.040 4)ControlYYCons-0.069 3*-0.061 6(-1.746 7)(-1.555 0)Year/IndYYN725725R-squared0.4470.455R2_a0.4290.436F24.68023.360
(2)增加控制变量。提高独立董事构成比例有助于降低公司管理层隐匿信息的行为,样本期间企业绩效可能受到独立董事比例的影响。基于此,本文在控制变量中加入独立董事比例(Indep),采用独立董事/董事会总人数进行衡量,重新进行回归分析。表9显示,增加控制变量后,本研究假设仍然得到支持,进一步证实结论稳健。
表9 增加控制变量的回归结果
Table 9 Regression results with additional control variables
变量模型(1)模型(2)模型(3)ROAROAROAESG_score0.006 4***0.005 5***(3.305 8)(2.833 8)ESG_score*GTI0.008 1***(2.776 2)GTI0.001 5*0.001 1(1.739 8)(0.361 0)Indep0.054 60.058 00.060 3(1.406 3)(1.482 7)(1.540 4)Lev-0.128 5***-0.131 8***-0.132 4***(-11.874 3)(-12.113 6)(-12.184 2)Fixed-0.064 8***-0.060 2***-0.064 3***(-4.661 7)(-4.324 0)(-4.634 3)Growth0.042 3***0.042 1***0.041 5***(7.549 8)(7.453 1)(7.416 6)Age0.001 5-0.001 60.000 1(0.200 1)(-0.221 1)(0.013 1)Boardsize0.051 6***0.051 4***0.052 7***(3.697 4)(3.665 2)(3.773 9)Top10.000 6***0.000 6***0.000 6***(4.659 5)(4.619 5)(4.577 9)Cash0.341 3***0.337 0***0.335 7***(14.048 3)(13.778 8)(13.825 7)Daulity0.008 7**0.009 1**0.009 4**(2.032 1)(2.119 2)(2.191 0)Cons-0.114 2**-0.082 5*-0.110 1**(-2.389 6)(-1.747 7)(-2.308 4)Year/IndYYYN821821821R-squared0.4570.4520.463R2_a0.4400.4340.445F26.77026.19025.330
(3)调整样本期间。考虑到2020年新冠疫情暴发可能对回归结果产生影响,本文缩小样本的时间范围,选取2013—2019年的样本数据进行多元回归。根据表10的回归结果,ESG表现对企业绩效的正向作用依然显著,并且绿色技术创新对ESG表现与企业绩效关系的调节作用也依然显著,说明本文研究结论稳健。
表10 缩小样本范围的回归结果
Table 10 Regression results with the narrowed sample scale
变量模型(1)模型(3)ROAROAESG_score0.005 4**0.005 2**(2.364 1)(2.269 6)ESG_score*GTI0.009 1**(2.452 7)GTI0.001 7(0.426 2)Lev-0.120 9***-0.122 7***(-8.078 9)(-8.232 6)Fixed-0.057 2***-0.058 7***(-2.935 8)(-3.021 7)Growth0.039 7***0.038 4***(5.806 7)(5.629 0)Age0.000 1-0.000 5(0.010 4)(-0.048 5)Boardsize0.032 9**0.034 5**(2.3852)(2.503 1)Top10.000 3*0.000 3*(1.744 2)(1.665 8)Cash0.350 8***0.345 0***(11.638 1)(11.454 7)Daulity0.014 8**0.016 1***(2.560 5)(2.783 0)Cons-0.039 6-0.039 5(-0.866 6)(-0.864 8)Year/IndYYN474474R-squared0.4550.463R2_a0.4310.437F18.88017.680
(1)环境、社会、公司治理表现的进一步区分。在验证ESG表现与企业绩效关系后,本文在理论分析基础上,进一步探讨环境、社会和公司治理3个维度对企业绩效的影响。由表11可知,环境表现(E_score)、社会表现(S_score)、公司治理表现(G_score)与企业绩效(ROA)的回归系数分别为0.000 4、0.004 1、0.003 7,其中,环境表现(E_score)与企业绩效(ROA)的系数为正但不显著。通过检验膨胀方差因子,排除自变量共线性问题。不显著的原因可能是,尽管观测样本数量满足实证基本标准,但我国农业企业在A股市场中所占比例相对较小,仍存在样本量过少的问题。此外,为保证数据质量和完整性,在评价体系方面本文选取华证指数进行分析,相较于其他评级体系,华证指数下农业社会议题表现更突出。社会表现(S_score)、公司治理表现(G_score)与企业绩效(ROA)分别在5%与1%的统计水平上显著正相关,说明提高单个维度的表现有助于提升企业绩效。
表11 环境、社会、公司治理表现与企业绩效的回归结果
Table 11 Regression results of environmental, social, governance performance and corporate performance
变量环境表现社会表现公司治理表现ROAROAROAE_score0.000 4(0.180 5)S_score0.004 1**(2.346 4)G_score0.003 7***(3.008 2)ControlYYYCons-0.034 0-0.057 0-0.062 7*(-0.925 1)(-1.543 3)(-1.706 7)Year/IndYYYN821821821R-squared0.4480.4510.454R2_a0.4310.4350.437F26.87027.29027.550
从回归系数的经济含义看,社会表现每提升一个水平,会促进企业绩效增加0.4%个水平以上,而公司治理表现每提升一个水平,将促进企业绩效增加近0.4%个水平。由此可见,社会表现对企业绩效的影响更显著,这也与华证指数下农业社会议题表现突出相吻合。因此,虽然环境对企业绩效的提升作用较弱,但是农业上市企业ESG评级整体较好,回归结果验证了之前的假设,即农业企业的ESG表现有助于提升企业绩效。
(2)产权性质异质性分析。按照所有权界定企业属性,将企业划分为国有企业与非国有企业两类进行异质性分析。表12中列(1)~(4)为不同产权性质农业上市企业ESG表现影响企业绩效的分组检验结果,以及绿色技术创新对ESG表现与企业绩效关系发挥调节作用的分组检验结果。结果发现,仅在列(3)(4)非国有企业样本中ESG表现系数显著为正,ESG表现与企业绩效的回归系数分别为0.010 1、0.008 5,绿色技术创新与ESG表现的交互项(ESG_score*GTI)系数为0.009 1,且均在1%的水平上显著正相关;在列(1)(2)的国有企业回归样本中,ESG表现与企业绩效的回归系数分别为-0.003、-0.003 9,负相关且不显著。上述结果表明,与国有农业企业相比,非国有农业上市企业ESG表现的改善对企业绩效的促进效应更明显,且在非国有企业样本中绿色技术创新的调节作用更显著。
表12 异质性分析结果
Table 12 Heterogeneity analysis results
变量ROA国有企业(1)(2)非国有企业(3)(4)ROA东部(5)(6)非东部(7)(8)ESG_score-0.003 0-0.003 90.010 1***0.008 5***0.007 9***0.007 5***0.006 6**0.005 3*(-0.809 0)(-1.019 0)(4.548 1)(3.727 5)(3.288 8)(3.110 0)(2.112 6)(1.651 2)ESG_score*GTI-0.003 20.009 1***0.010 7***0.001 1(-0.462 5)(2.845 3)(2.721 0)(0.894 5)GTI0.004 0-0.001 1-0.004 70.001 4(0.691 4)(-0.305 6)(-1.047 0)(1.216 1)ControlYYYYYYYYCons-0.021 0-0.013 7-0.091 2**-0.075 1*-0.079 4*-0.055 9-0.146 2**-0.132 8**(-0.277 3)(-0.175 5)(-2.115 0)(-1.736 9)(-1.708 5)(-1.182 0)(-2.492 3)(-2.242 5)Year/IndYYYYYYYYN290290531531476476345345R-squared0.4200.4220.5300.5380.5420.5500.430-0.132 8**R2_a0.3700.3670.5090.5150.5190.5250.389(-2.242 5)F8.3917.70624.86023.49023.30022.00010.510-0.132 8**
究其原因,相比非国有企业,国有企业面临更复杂的委托代理问题,并受到行政和市场参与者双重身份的制约,在ESG方面的市场化动机较弱。而非国有企业扮演着更为纯粹的市场参与者角色,为了企业可持续发展,其积极向外界披露自身ESG表现以获取经济利益的动机更强。此外,非国有企业更注重ESG表现带来经济产出的实际价值。这是由于非国有企业通常比国有企业能够更加敏锐地感知市场环境变化,因此能更好地平衡发展目标和经济利益。相比之下,国有企业承担着多项责任,包括政治、社会和经济等方面,ESG表现带来的利益并不是他们考虑的主要因素。因此,ESG表现对国有企业绩效的促进作用没有非国有企业显著。
(3)市场水平异质性分析。目前,我国各地区市场化程度仍存在发展不平衡情况。在不同的市场化水平下,企业面临的市场环境、制度环境以及竞争压力也具有明显差异。因此,在不同的市场环境下,企业ESG表现对提升其财务绩效的影响也存在差异。本文将东部地区作为高市场水平组,其他地区作为低市场水平组,进行分组回归,检验ESG表现与企业绩效关系。研究发现,在市场化程度较高的东部地区企业中,良好的企业ESG表现对绩效的推动作用更显著。表12列(5)~(8)为不同市场化程度下农业上市企业ESG表现影响企业绩效以及绿色技术创新调节ESG表现与企业绩效关系的分组回归结果。数据显示,ESG表现在列(5)中的回归系数为0.007 9且在1%的水平上显著为正,列(7)中的回归系数为0.006 6,在5%的水平上显著为正。上述结果说明ESG表现对农业上市企业绩效具有明显的提升作用,且市场化程度高的地区农业上市企业的ESG表现对企业绩效的正向影响更显著。
此外,列(6)(8)展示不同市场水平下绿色技术创新在ESG表现与企业绩效关系中的调节作用。其中,列(6)的ESG表现回归系数为0.007 5,ESG表现与绿色技术的交乘项(ESG_score*GTI)系数为0.010 7,且在1%的水平上显著为正;列(8)的ESG表现回归系数为0.005 3,在10%的水平上仍具有统计学意义,但ESG表现与绿色技术的交乘项(ESG_score*GTI)系数为0.001 1且不显著。上述结果说明,在市场化程度更高的地区绿色技术创新对ESG表现与企业绩效关系的调节作用更显著。
究其原因,可能是东部地区在经济转型早期通过市场化改革取得较快发展,处于开放前沿阵地。这使得该地区能够较早建立市场化理念,不断提升企业整体市场化水平,通过市场机制促进企业ESG表现,进一步提升企业绩效。同时,东部地区在营商环境、制度创新方面表现更优,更关注环境、社会、公司治理等议题,绿色发展理念更深入其心,从而能够显著提升企业绩效。
本文以2013—2023年A股上市农业企业为例,利用实证分析方法探究农业上市企业ESG表现对企业绩效的影响,以及绿色技术创新在其中发挥的调节作用。获得如下主要结论:①从企业ESG表现看,良好的ESG表现能够对农业上市企业绩效产生显著促进影响;从绿色技术创新方面看,绿色技术创新能够帮助企业获得市场竞争优势从而显著提升企业绩效,但绿色技术创新对企业绩效的影响存在明显的滞后效应,并随着时间推移呈现逐渐降低的演变趋势;从绿色技术创新对农业上市企业ESG表现与企业绩效关系的调节作用看,绿色技术创新显著增强ESG表现与企业绩效之间的正相关关系,经过增加控制变量、调整样本期间等稳健性检验后,该结论依然成立。②由于产权性质与区域市场化程度不同,农业上市企业ESG表现对企业绩效的影响以及绿色技术创新的调节作用也存在差异化,其中,非国有企业、市场化水平高地区农业上市企业的ESG表现对提升企业绩效的积极影响以及绿色技术创新的正向调节作用更显著。
(1)本文从企业ESG表现(环境、社会和治理)角度出发,揭示其对农业上市企业绩效提升具有显著的正面效应,不仅丰富了ESG表现研究内容,而且为理解农业企业在可持续发展理念下如何通过优化ESG表现提升企业绩效提供了实证支持,突出了ESG管理在现代农业企业战略管理中的重要性,为农业企业采纳和实践绿色商业模式提供了理论依据。
(2)深入探讨了绿色技术创新对企业绩效的影响机制,发现绿色技术创新虽然能助力企业获取市场竞争优势并提升绩效,但其影响存在滞后效应且随时间递减。这一发现有助于深化对绿色技术创新经济后果的认识,特别是长期效应的动态变化,启示政府部门和企业管理层制定绿色技术创新策略时需考虑时间维度的影响。
(3)揭示了绿色技术创新作为桥梁连接ESG表现与企业绩效的潜在路径,反映出技术创新在促进企业可持续发展中的催化作用,为相关理论研究提供了新视角。
(1)强化政府在ESG体系建设中的主导作用。目前,我国企业ESG信息披露是强制披露和自愿披露相结合,以自愿披露为主。国家应积极宣传与倡导兼顾环境、社会、治理价值的ESG理念,结合我国国情,形成中国情境下的ESG理念及评价体系,建立农业ESG评价体系,促进农业企业规范化发展。此外,优化农业产业ESG评价体系的顶层设计,推动建立具有行业适配性的ESG信息披露标准化框架,构建政府规制、市场驱动、社会监督协同的治理生态圈。
(2)深入贯彻ESG发展理念,加强绿色技术创新。对于农业上市企业而言,应持续提升ESG表现,如积极应对气候变化、减少环境污染;重视履行社会责任;完善公司治理结构、提升信息披露质量等,不断提升企业的综合盈利能力,进而促进企业取得更好的绩效。此外,企业应当重视绿色技术创新,加大推广农业绿色生产方式,重视污染防治技术和绿色产品的研发投入,有效平衡环境、社会、治理以及经济等多维价值表现。应当认识到环境保护对企业发展的重要性,全面衡量企业环境表现,通过制定明确的ESG战略规划并将其融入企业发展战略、运营决策和公司治理全流程,建立ESG相关管理制度和规范,加强监督,不断完善与优化评估机制。由于产权性质与市场化水平不同,不同农业企业的ESG表现对企业价值实现的影响也不同。非国有企业应当持续提升其在环境、社会责任和公司治理方面的表现,提高ESG评级水平,促进企业绩效提升。而国有企业应加大ESG领域投入,持续优化内部控制机制,提高效率,实现可持续发展。
本文尚存在以下不足:首先,研究仅针对上市的农业企业,未纳入未上市的农业企业。未来可以拓宽研究样本范围,进行更广泛的研究。其次,在部分指标选取和测量方面不够全面,致使数据分析过程中可能存在偏差。未来可以整合更多来源数据,测量企业在环境、社会和治理方面的表现,从不同角度评估绿色技术创新水平,使得测度结果更加科学可靠。最后,本文未考虑外部经济形势变化以及政策制度变化等其他潜在因素的影响,后续可深入探索外部环境的动态变化对企业的影响,并将环境、社会和公司治理(ESG)表现与外部环境因素间的相互作用纳入分析框架。
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