To answer these questions, this study, from the perspective of corporate operation, selects Chinese A-share listed companies from 2012 to 2022 as the sample, resulting in a dataset of 22 687 company-year observations. The dependent variable is the ESG performance of the enterprises. Consistent with prior research, the Sino-Securities Index ESG Ratings are utilized to measure this variable. The explanatory variable is ambidextrous innovation balance. By comparing and referencing existing literature, the study adopts the number of relevant patent applications as the foundational metric to explore the mechanism through which ambidextrous innovation balance affects corporate ESG performance and deeply analyze the boundary effects of different lifecycle characteristics.
The study finds that there is a significant inverted U-shaped relationship between ambidextrous innovation balance and corporate ESG performance. For different lifecycle stages of enterprises, ambidextrous innovation balance positively affects ESG performance in growth and decline stages, while it still exhibits an inverted U-shaped relationship with ESG performance in the maturity stage. The mediation mechanism test indicates that business risks and resource allocation efficiency are the intermediary paths through which ambidextrous innovation balance affects corporate ESG performance, and there is a U-shaped relationship between ambidextrous innovation balance and business risks, as well as an inverted U-shaped relationship between ambidextrous innovation balance and resource allocation efficiency. In terms of economic consequences, ESG performance can significantly improve the return on equity of enterprises at different lifecycle stages, with a greater effect on samples from decline-stage enterprises. This paper provides new evidence for exploring the relationship between ambidextrous innovation balance and corporate sustainable development, offering important insights for enterprises to scientifically carry out ambidextrous innovation and improve ESG performance.
The research contributions of this paper are primarily reflected in two aspects. First, unlike previous literature that discusses the impact of ambidextrous innovation balance on corporate economic performance, this study examines the dual effects of ambidextrous innovation balance on corporate ESG performance from the sustainable development concept of ESG, revealing the path mechanism through which ambidextrous innovation balance affects corporate ESG performance by influencing business risks and resource allocation efficiency. Second, by comparing the impact of ambidextrous innovation balance on ESG performance across different lifecycle stages of enterprises, this study explains the "enabling" and "disabling" effects of ambidextrous innovation balance in different contexts, providing a theoretical basis for enterprises to formulate appropriate ambidextrous innovation balance strategies at each lifecycle stage to enhance ESG performance.
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党的二十大报告提出“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”。作为社会发展的微观经济基础,企业是推动绿色低碳转型与实现高质量发展的重要主体。ESG(环境、社会和治理)理念为企业提供了新视角和行动框架,鼓励企业在追求经济增长的同时,更加注重环境保护、社会公正和公司治理,不断提高可持续发展能力,并推动整个经济社会可持续发展。在此背景下,研究如何提升企业ESG表现具有重要实践价值。通过阅读现有文献发现,企业ESG表现驱动因素研究主要聚焦企业内部推动因素和外部拉动因素两大层面。从内部推动因素看,企业性质和成长周期等组织特征显著影响企业社会责任水平[1-2]。同时,基于利益相关者视角,企业供应链关系[3]、股东特征[4]以及管理者特质[5]对企业ESG责任履行具有重要影响。从外部拉动因素看,政府政策是引导企业ESG表现的关键因素,相关研究表明,低碳城市试点政策[6]、碳排放权交易政策[7]以及环境保护税[8]等环境政策对企业ESG表现具有显著影响。此外,金融科技水平对企业ESG表现具有显著影响[9],地方金融科技发展越成熟,越有利于提升辖区内企业ESG表现。尽管如此,企业ESG表现驱动因素仍然是一个复杂且多维度的研究领域,亟需进一步深入探索。
随着双元创新研究不断深入,学者们发现,平衡利用式创新与探索式创新能够对企业可持续发展产生重要影响[10]。原因在于:利用式创新是基于已有技术条件进行的改进性创新,短期内能够提升企业生存能力[11];探索式创新则融合新知识与颠覆性创新,源自科技进步,对企业长期发展至关重要[12]。以往研究探讨了双元创新平衡对企业可持续发展的影响,但研究结论未达成一致。一方面,部分研究认为,双元创新平衡能够提升市场占有率和竞争力[13],进而提高成长绩效[14]、创新绩效[15],赋能企业可持续发展;另一方面,部分研究指出,平衡利用式与探索式创新并非易事,其背后隐藏着高昂的成本,若处理不当则可能降低企业绩效,对其可持续发展构成威胁[16-17],起到“负能”作用。现有研究主要基于企业经济绩效考察双元创新平衡对企业可持续发展的影响,尚未回答双元创新平衡能否影响企业ESG表现这一问题。作为新时代背景下表征企业可持续发展的重要指标,双元创新平衡对企业ESG表现的影响如何?是发挥赋能效应?还是负能效应?抑或是兼而有之?此外,在企业从成立到衰退的纵向动态演变过程中,企业生命周期不同阶段的资源基础、风险意识、管理能力和经营目标等存在显著差别。在上述异质、动态和有边界的企业特征情景下,双元创新平衡对企业ESG表现的赋能效应或负能效应呈现何种变化?为回答以上问题,本文基于2012—2022年中国A股上市公司样本数据,探讨双元创新平衡对企业ESG表现的影响,并深入分析不同生命周期特征的边界效应,进而揭示双元创新平衡对企业ESG表现的双重效应。
本文的研究贡献如下:第一,区别于已有文献探讨双元创新平衡对企业经济绩效的影响,本研究从环境、社会责任和公司治理(ESG)的可持续发展理念出发,考察双元创新平衡对企业ESG表现的双重效应,揭示双元创新平衡通过企业经营风险和资源配置效率影响企业ESG表现的路径机制。第二,纵向比较在不同生命周期阶段,双元创新平衡对企业ESG表现的影响,解释在不同情境下双元创新平衡的赋能效应与负能效应,为企业在各生命周期阶段制定合适的双元创新平衡策略以提升ESG表现提供理论依据。
作为组织双元理论在技术创新领域的运用,双元创新平衡是在探索式创新与利用式创新竞争视角下提出的[14],它强调在资源有限条件下通过探索式创新与利用式创新动态匹配及相对平衡,找出最佳平衡点,以实现企业可持续发展[13]。值得注意的是,该最佳平衡点并非固定,而是随着市场环境、技术趋势和企业自身战略变化不断调整[18]。对于管理者而言,实现双元创新平衡,需要对企业进行动态调整与持续优化。在推行双元创新平衡策略时,企业能够通过追求前沿技术创新和适应市场需求实现技术突破与市场拓展,从而提升创新效益和市场竞争力,为可持续发展奠定坚实的基础。具体来看,探索式创新可推动企业进入新领域,倡导环保理念,增强企业社会责任感;利用式创新可优化企业现有业务,提高效率,减少环境负担。双元创新平衡发挥各自优势[19],有助于企业在开拓新市场和优化现有业务上取得进展,同时在环保和效率提升方面达到更好的效果。这种平衡有助于企业在环境保护、社会责任和治理透明度等方面表现更加突出,全面提升企业ESG绩效,展现其可持续发展能力和长期竞争优势。由此,体现出双元创新平衡对企业ESG表现的赋能效应。然而,由于资源有限、管理能力不足,现实中许多企业面临短期利润压力与长期发展战略的矛盾,导致双元创新平衡的负能效应显现。因此,企业在推进双元创新平衡时,需要全面考虑其对ESG表现的赋能效应与负能效应,从而实现可持续发展。
1.1.1 双元创新平衡的赋能效应
在双元创新平衡策略实施初期,企业积极构建灵活的组织架构,深度驱动变革,有效应对市场与技术的双重挑战。从企业经营风险视角看,作为应对创新活动不确定性的有效手段,双元创新平衡策略能够显著降低企业经营风险。该策略鼓励企业在积极探索新领域和新技术的同时,注重优化现有业务。通过平衡两种创新活动,企业能够灵活应对市场变化,有效管理创新过程中的不确定性,进而规避潜在经营风险[20],实现可持续发展。随着经营风险降低,企业管理者能将更多精力和资源投向中长期可持续发展目标,特别是ESG(环境、社会和公司治理)表现方面[3],从而在环保、社会责任和公司治理等领域取得显著进展。从资源配置效率角度看,双元创新平衡有利于企业挖掘并充分运用各类闲置资源,既能够缓和利用式创新和探索式创新对企业资源的竞争,又可以优化资源配置方式,最大程度地提高资源使用效率[21]。企业ESG投资需要消耗大量资源,具有回报周期长、回报率波动性高的特点。在资源有限的情况下,企业可以通过双元创新平衡提高资源配置效率,减少组织冗余,避免其它活动对资源过度占用,防止环境治理、企业社会责任和公司治理等领域投资规模被压缩,最终提升企业ESG表现。
1.1.2 双元创新平衡的负能效应
双元创新平衡策略对企业组织结构、管理体系及整合能力等提出了较高要求[22]。从企业经营风险角度看,过度推行双元创新平衡一方面会导致企业形成路径依赖与思维僵化,弱化企业动态适应能力,增加企业经营风险,进而削弱企业社会责任履行能力;另一方面可能会限制短期内创新成果商业化应用与价值实现,降低企业持续竞争优势[23],增加企业经营风险。从资源配置效率角度看,当双元创新平衡达到较高水平时,企业需要投入大量精力和资源维持现有平衡策略[17]。这不仅会导致资源利用效率下降,还可能挤占企业对环境、社会及治理领域的投资,进而对其ESG表现产生不利影响。综上所述,本文提出以下假设:
H1a:随着双元创新平衡策略持续推进,赋能效应趋于减弱,负能效应趋于增强,二者叠加呈现出对企业ESG表现的倒U型影响;
H1b:经营风险、资源配置效率在双元创新平衡与企业ESG表现的倒U型关系中起中介作用。
随着复杂适应系统(CAS)理论被引入组织研究领域,在企业环境及传统静态简化分析中被忽视的时间维度被纳入研究框架。企业时间维度类似于生物体的生命周期,包含初创、成长、成熟、衰退,甚至最终消亡的逐步演变过程。已有研究指出,不同发展阶段的企业具有不同资源与能力,面临不同目标与挑战,并在组织决策与企业绩效等方面表现出不同特征。上述差异会影响双元创新平衡对企业ESG表现的赋能效应或负能效应。因此,有必要基于企业生命周期视角,特别是从成长到衰退的动态演变过程,分析双元创新平衡的异质性影响,以全面理解其对企业ESG表现的影响。
1.2.1 成长期
成长期企业已具备一定的生产能力和市场地位,其主导产品逐渐成型,规模快速扩大。在此过程中,企业不仅注重经济效益提升,还积极承担社会责任,通过实际行动回馈社会,以提升市场地位和品牌形象。就双元创新平衡而言,成长期企业展现出独特优势。一方面,由于尚未形成僵化的组织结构和固定管理流程,成长期企业组织惯性较低[24],能够迅速响应市场变化,灵活调整战略方向,从而有效缓解因双元创新平衡导致的路径依赖与思维僵化。另一方面,成长期企业能够更加灵活配置资源,凭借敏锐的市场洞察力,精准捕捉创新机遇,发挥双元创新平衡对企业ESG表现的赋能效应。此外,成长期企业通常面临资源有限和市场快速变化的双重挑战,领导层更加重视探索式创新与利用式创新平衡,力求找到两者间的最佳结合点,充分发挥各自优势,确保双元创新平衡始终保持在赋能区间。因此,凭借灵活的组织架构和敏锐的动态能力,以及管理者对双元创新平衡的深入理解与积极追求,成长期企业能够有效发挥双元创新平衡对企业ESG表现的赋能效应。基于此,本文提出以下假设:
H2a: 双元创新平衡显著提升成长期企业ESG表现。
1.2.2 成熟期
在企业进入成熟期后,市场趋于饱和,产品销售收入趋于稳定,企业增长速度开始放缓。成熟期企业通常拥有丰富的资源和稳固的市场地位,但也面临更复杂的内外部挑战。对于成熟期企业而言,在双元创新平衡策略实施初期,丰富的资源基础有助于企业发挥双元创新平衡对ESG表现的赋能效应。企业在推动新技术发展的同时,保持对现有业务可持续发展和社会责任的关注,从而提升自身在环境保护、社会责任和治理方面的综合表现。随着企业组织架构和管理模式日益完善,组织惯性逐渐提升,管理层岗位趋于稳定[25]。受组织惯性和路径依赖影响,成熟期企业往往机械地沿用既定资源搜索模式,缺乏灵活应对市场变化和竞争压力的能力。因此,成熟期企业常常忽视内外部决策情境和时间约束,逐渐陷入创新低效困境,难以充分发挥双元创新平衡对ESG表现的赋能效应。因此,随着双元创新平衡策略持续推进,成熟期企业固定的管理模式和迟缓的动态能力难以满足战略需求,导致双元创新平衡的赋能效应区间缩小,容易陷入负能效应区间。基于此,本文提出以下假设:
H2b: 双元创新平衡与成熟期企业ESG表现呈倒U型关系。
1.2.3 衰退期
相较于成长期和成熟期企业,衰退期企业面临更为严峻的挑战:其核心产品容易被市场边缘化甚至替代,销售收入显著下滑。同时,较高的成本和费用持续侵蚀利润,导致其盈利能力大幅下降。市场份额萎缩、运营效率降低、沉重的债务负担、僵化的组织结构以及官僚主义作风,都会削弱企业竞争力,损害市场声誉,导致企业经营陷入困境。然而,衰退期企业也具备独特优势:经过多年市场运营,积累了丰富的环境变化应对经验,这有助于其在面临困境时主动实施双元创新平衡战略。此外,在寻求转型过程中,衰退期企业更注重资源高效利用和风险管理。通过实施双元创新平衡策略,衰退期企业在创新过程中更加谨慎和精确,在确保资源效益最大化的同时,将风险降至最低。通过精准平衡探索式创新与利用式创新,衰退期企业能够充分利用现有资源,削减运营成本,降低对环境的负面影响,并在社会责任和治理效能上展现出新面貌,最终显著提升ESG绩效。基于此,本文提出以下假设:
H2c: 双元创新平衡显著提升衰退期企业ESG表现。
为确保数据的一致性与可获得性,本文以2012—2022年中国A股上市公司为研究对象,样本涵盖从传统制造业到高新技术产业的各细分领域,具有代表性。本研究涉及的企业ESG表现指标数据来自华证ESG评级体系[3],专利数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS),其它数据来自国泰安数据库(CSMAR)。为了确保研究的准确性和可靠性,本文对样本进行以下处理:第一,剔除金融类、保险类企业以及ST类、PT类企业;第二,剔除双元创新平衡或ESG表现指标缺失的年度企业样本;第三,为了减少异常值对回归结果的影响,对连续性变量进行1%的双侧Winsorize缩尾处理。经过上述处理,最终获得22 687个公司—年度观察值。
(1)被解释变量:企业ESG表现(ESG)。参考以往研究,本文采用华证ESG评级指数衡量企业ESG表现。华证指数基于国际主流方法和实践经验,并结合中国国情及资本市场特点构建了独特的ESG评级体系。该评级体系涵盖环境、社会与公司治理3个维度,共16个主题。与其它ESG评价体系相比,华证ESG评级具有更新频次稳定、覆盖范围广泛等优势,其评级赋值越大,表明企业ESG表现越好。
(2)解释变量:双元创新平衡(Bal)。已有文献主要采用3种方法衡量企业双元创新:第一,问卷调查法。但该方法的量表与调查样本选择的主观性较强。第二,以研发投入费用化支出和资本化支出测度。但费用化支出、资本化支出容易受外包、财务信息舞弊等因素干扰,且存在统计不全面、数据错误缺失问题。第三,以相关专利申请数量衡量双元创新。作为企业创新活动的中间产出指标,专利申请数量能够反映企业相关创新能力与创新决策。本文参考彭华涛(2022)、杨林(2012)的做法,以相关专利申请数量为基础,采用有机平衡观衡量企业双元创新平衡度[26],如式(1)所示。
1-|x-y|/(x+y)
(1)
此方法基于矛盾对立统一的理论视角,以相对平衡替代绝对平衡。发明专利具有较高的创新性和技术含量,符合探索式创新特征,而实用新型专利和外观设计专利则适用于衡量利用式创新。本文以发明专利数量作为x的表征,以实用新型专利和外观设计专利数量作为y的表征。
(3)控制变量。借鉴相关研究[27-29],本文选取以下控制变量:企业年龄(Age)、企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、现金流动比率(Cf)、机构投资者持股比例(Ins)、两职合一(Dua)、董事会规模(Board)、独立董事比例(Indep)、管理层平均年龄(Ave)。具体变量计算方式如表1所示。
表1 主要变量说明
Table 1 Definitions of main variables
变量类型 变量名称 变量符号 变量说明 被解释变量 企业 ESG 表现 ESG 根据华证 ESG 评级,按 AAA-CCC从高到低赋分9^1 解释变量 双元创新平衡 Bal 1-|探索式创新 - 利用式创新|/(探索式创新 + 利用式创新) 企业年龄 Age Ln(当年年份 - 公司成立年份 +1) 企业规模 Size Ln(员工总数) 控制变量 资产负债率 Lev 总负债/总资产 现金流动比率 Cf 经营活动产生的现金流量净额/总资产 机构投资者持股比例 Ins 机构投资者持有的公司股份比例 两职合一 Dua 董事长与总经理是同一人则取1,否则为0 董事会规模 Board Ln(董事人数) 独立董事比例 Indep 独立董事人数/董事人数 管理层平均年龄 Ave Ln(董事会、监事会和高层管理者的平均年龄)
(4)企业生命周期。本文采用目前较为主流的现金流组合法识别企业生命周期阶段。该方法通过观察企业在经营、投资和筹资三大类活动中的现金流净额正负情况,判定企业所处生命周期阶段。具体各阶段现金流特征如表2所示。
表2 企业生命周期不同阶段现金流特征组合
Table 2 Cash flow characteristic combinations at different stages of enterprise lifecycle
现 金 流 成 长 期 初 创 期 增 长 期 成 熟 期 成 熟 期 衰 退 期 衰 退 期 1 衰 退 期 2 衰 退 期 3 淘 汰 期 1 淘 汰 期 2 经 营 现 金 流 净 额 - + + - + + - - 投 资 现 金 流 净 额 - - - - + + + + 筹 资 现 金 流 净 额 + + - - + - + -
本文通过构建基准回归模型检验双元创新平衡对企业ESG表现的双重效应,如式(2)所示。
ESGi,t=α0+α1Bali,t+α2Bal2i,t+α3Controlsi,t+Yeari,t+Indi,t+εi,t
(2)
其中,ESG为被解释变量企业ESG表现,Bal、Bal2分别为双元创新平衡的一次项和平方项,Controls为控制变量,Year、Ind分别代表年度固定效应和行业固定效应,ε为基准模型的随机扰动项。
表3报告了基准回归变量描述性统计结果。结果显示,被解释变量企业ESG表现最小值为1,最大值为8,均值为4.252,说明我国上市企业ESG表现仍处于较低水平,存在较大提升空间;双元创新平衡均值为0.428,标准差为0.315,表明我国上市公司双元创新平衡总体水平较低,且样本企业间存在较大差异。
表3 描述性统计结果
Table 3 Descriptive statistics
变 量 观 测 值 平 均 值 标 准 差 最 小 值 最 大 值 ESG 2 2 6 8 7 4 . 2 5 2 1 . 0 4 0 1 8 Ba l 2 2 6 8 7 0 . 4 2 8 0 . 3 5 1 0 1 Ag e 2 2 6 8 0 2 . 8 9 6 0 . 3 2 2 1 . 3 8 6 4 . 1 7 4 Si z e 2 2 6 8 4 7 . 7 1 3 1 . 1 9 2 5 . 3 6 1 1 1 . 2 2 4 Le v 2 2 6 8 7 0 . 3 9 4 0 . 1 9 3 0 . 0 5 4 0 . 8 6 4 Cf 2 2 6 8 7 0 . 0 5 0 0 . 0 6 5 - 0 . 1 2 9 0 . 2 4 1 In s 2 2 6 6 0 0 . 4 0 9 0 . 2 5 5 0 . 0 0 2 0 . 9 1 5 Dua 2 2 2 2 5 0 . 3 3 1 0 . 4 7 0 0 1 Bo ar d 2 2 6 8 4 2 . 1 1 0 0 . 1 9 3 1 . 6 0 9 2 . 6 3 9 In de p 2 2 6 8 4 0 . 3 7 7 0 . 0 5 3 0 . 3 3 3 0 . 5 7 1 Av e 2 2 6 8 7 3 . 8 9 7 0 . 0 6 4 3 . 7 3 3 4 . 0 4 1
双元创新平衡对企业ESG表现影响的基准回归结果如表4所示。列(1)仅控制了时间与行业效应,列(2)加入了其它控制变量。结果表明,无论是否加入控制变量,双元创新平衡的系数均在1%水平上显著为正,且双元创新平衡二次项的系数均在1%水平上显著为负。由列(1)(2)可知,曲线拐点均位于解释变量取值范围内,并且曲线两端具有显著斜率。综上可知,双元创新平衡与企业ESG表现呈现倒U型关系,假设H1a得到支持。
表4 基准回归结果
Table 4 Benchmark regression results
变 量 ( 1 ) ( 2 ) Ba l 0 . 2 2 8 * * * 0 . 1 6 9 * * * ( 0 . 0 2 1 ) ( 0 . 0 2 0 ) Ba l 2 - 0 . 5 3 6 * * * - 0 . 3 7 0 * * * ( 0 . 0 7 4 ) ( 0 . 0 7 2 ) Ag e - 0 . 0 6 3 * * * ( 0 . 0 2 3 ) Si z e 0 . 2 0 2 * * * ( 0 . 0 0 8 ) Le v - 1 . 2 3 4 * * * ( 0 . 0 4 5 ) Cf 0 . 4 6 0 * * * ( 0 . 1 1 3 ) In s 0 . 2 2 3 * * * ( 0 . 0 2 9 ) Dua 0 . 0 1 7 ( 0 . 0 1 5 ) Bo ar d 0 . 2 6 1 * * * ( 0 . 0 4 7 ) In de p 1 . 8 7 9 * * * ( 0 . 1 5 6 ) Av e 0 . 5 9 7 * * * ( 0 . 1 1 6 ) Ye ar Y e s Y e s In d Y e s Y e s _ c on s 4 . 2 2 1 * * * - 0 . 3 7 0 ( 0 . 0 1 3 ) ( 0 . 4 4 2 ) N 2 2 6 8 4 2 2 1 8 5 a d j . R 2 0 . 0 4 5 0 . 1 1 7 U 型 关 系 检 验 自 变 量 取 值 范 围 ( 0 ^ 1 ) ( 0 ^ 1 ) 拐 点 0 . 2 1 3 0 . 2 2 8 测 试 t 值 5 . 7 6 4 . 0 1 测 试 p 值 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0
注:括号内为稳健标准误,*表示p<0.1, **表示p<0.05, ***表示p<0.01,下同
在控制变量中,企业规模(Size)、现金流动比率(Cf)、机构投资者持股比例(Ins)、董事会规模(Board)、独立董事比例(Indep)、管理层平均年龄(Ave)对企业ESG表现具有显著正向影响;企业年龄(Age)、资产负债率(Lev)对企业ESG表现具有显著负向影响。这说明规模越大、现金流动比率越高、资产负债率越低的企业,其ESG表现越好。
生命周期阶段回归结果见表5。列(1)显示了全样本回归结果。列(2)(3)显示,双元创新平衡在1%水平上显著为正,表明成长期企业能够发挥双元创新平衡的赋能效应,持续提升其环境、社会和治理(ESG)绩效表现。列(4)显示了成熟期企业双元创新平衡对ESG表现的影响,结果表明,双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正,同时双元创新平衡的二次项系数在1%水平上显著为负,曲线拐点为0.152,位于取值范围内,且曲线两端斜率显著。这表明在成熟期企业中,双元创新平衡仍发挥双重叠加效应,对企业ESG表现具有倒U型影响。对于衰退期企业而言,双元创新平衡在1%水平上对其ESG表现具有显著正向影响。这一结果与陈红(2024)的研究相呼应。综上,假设H2a、H2b、H2c得到验证。就回归系数而言,与成长期企业相比,双元创新平衡对衰退期企业ESG表现的促进作用更显著。这一现象产生的原因如下:衰退期企业普遍面临经营风险显著上升与资源配置效率严重下滑的双重挑战,使得双元创新平衡的赋能效应在衰退期企业中更为显著。
表5 生命周期阶段回归结果
Table 5 Regression results across different lifecycle stages
变 量 全 样 本 ( 1 ) 成 长 期 ( 2 ) ( 3 ) 成 熟 期 ( 4 ) 衰 退 期 ( 5 ) ( 6 ) Ba l 0 . 1 6 9 * * * 0 . 1 1 2 * * * 0 . 1 2 0 * * * 0 . 2 1 0 * * * 0 . 1 6 0 * * * 0 . 1 7 0 * * * ( 0 . 0 2 0 ) ( 0 . 0 2 9 ) ( 0 . 0 2 9 ) ( 0 . 0 3 5 ) ( 0 . 0 5 0 ) ( 0 . 0 5 1 ) Ba l 2 - 0 . 3 7 0 * * * - 0 . 1 3 2 - 0 . 6 9 4 * * * - 0 . 2 2 6 ( 0 . 0 7 2 ) ( 0 . 1 0 4 ) ( 0 . 1 2 1 ) ( 0 . 1 8 2 ) Con tr o l s Y e s Y e s Y e s Y e s Y e s Y e s Ye ar Y e s Y e s Y e s Y e s Y e s Y e s In d Y e s Y e s Y e s Y e s Y e s Y e s _ c on s - 0 . 3 7 0 0 . 1 4 4 0 . 1 5 8 - 1 . 6 9 3 * * - 1 . 4 1 8 - 1 . 4 8 7 ( 0 . 4 4 2 ) ( 0 . 6 1 6 ) ( 0 . 6 1 6 ) ( 0 . 7 6 7 ) ( 1 . 1 5 0 ) ( 1 . 1 5 2 ) N 2 2 1 8 5 1 0 2 8 3 1 0 2 8 3 8 0 1 9 3 8 0 9 3 8 0 9 a d j . R 2 0 . 1 1 7 0 . 1 0 6 0 . 1 0 6 0 . 1 2 9 0 . 1 6 0 0 . 1 6 0
注: 为表述简洁未报告控制变量结果,下同
3.3.1 反向因果检验
考虑到双元创新平衡与企业ESG表现可能存在的因果关系,本文采用滞后变量法缓解这一内生性问题。表6为双元创新平衡滞后1～2期对企业ESG表现影响的回归结果。结果表明,无论是否加入控制变量,所有滞后期双元创新平衡的系数均在1%显著性水平上为正,且双元创新平衡二次项的系数均在1%显著性水平上为负,由此证实本文结论稳健。
表6 滞后1～2期的回归结果
Table 6 Regression results lagged by 1 to 2 periods
变量 (1) (2) (3) (4) L.Bal 0.212 *** 0.141 *** (0.025) (0.024) L.Bal 2 -0.450 *** -0.266 *** (0.085) (0.083) L2.Bal 0.188 *** 0.109 *** (0.028) (0.027) L2.Bal 2 -0.464 *** -0.335 *** (0.095) (0.092) Controls No No Yes Yes Year Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes _cons 4.201 *** 4.195 *** -1.606 *** -3.564 *** (0.015) (0.017) (0.515) (0.592) N 17679 14557 17262 14177 adj.R 2 0.047 0.047 0.128 0.139
3.3.2 工具变量法
本文通过构造Bartik工具变量和选取同省份同年度其它公司双元创新平衡均值作为工具变量进行内生性检验。Bartik工具变量构建参考Goldsmith-Pinkham[30]的研究思路,选取企业上一年双元创新平衡指标与全国双元创新平衡增长率的交乘项作为工具变量,一方面企业双元创新平衡与上一年双元创新平衡水平有关,满足相关性要求;另一方面全国双元创新平衡增长率很难被某一企业直接影响,满足工具变量外生性要求。从同群效应视角看,理论上同省份其它企业与本企业面临相似的创新相关政策与市场环境,因而两者双元创新平衡水平存在一定的相关性,而且其它企业双元创新平衡不会直接影响该企业ESG表现,符合外生性条件。表7展示了基于工具变量法的检验结果。列(1)(2)显示,第一阶段的F值均大于10,表明不存在弱工具变量问题。同时,双元创新平衡的二次项在5%显著性水平上依然为负,进一步验证了双元创新平衡与企业ESG表现的倒U型关系。
表7 工具变量估计的回归结果
Table 7 Regression results from instrumental variable estimation
变量 Bartik-IV Prov-IV Bartik-IV 与 Prov-IV (1) (2) (3) Bal 0.143 0.558 0.153 (0.172) (0.368) (0.163) Bal 2 -0.308 ** -0.635 ** -0.316 ** (0.152) (0.260) (0.146) Controls Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes N 17262 22183 17260 adj.R 2 0.085 0.063 0.085 第一阶段 F值 194.31 68.24 119.73 Hansen检验 P=0.916
鉴于本文选取的工具变量数量多于内生变量数量,因而需要进行过度识别检验。表7列(3)显示,Hansen检验的P值大于0.1,满足“所有工具变量均为外生变量”的原假设,表明本文工具变量符合外生性要求。
3.3.3 倾向性得分匹配
为解决样本选择偏差问题,本文运用 PSM 倾向性得分匹配法进行检验与修正,并使用1∶1、1∶2、1∶3的可重复最近邻匹配确保回归结果的稳健性。首先,构造双元创新平衡哑变量作为分组变量,当企业双元创新平衡高于当年同行业双元创新平衡均值时,该虚拟变量赋值为 1,反之则为0。其次,将全部控制变量纳入模型,通过 Logit 回归计算倾向性得分值,对匹配得到的样本进行回归,结果如表8所示,与本文基准回归结果基本一致。
表8 倾向得分匹配回归结果
Table 8 Regression results from propensity score matching
变量 1∶1最近邻匹配1∶2最近邻匹配1∶3最近邻匹配 (1) (2) (3) Bal 0.153 *** 0.166 *** 0.161 *** (0.025) (0.022) (0.021) Bal 2 -0.317 *** -0.367 *** -0.354 *** (0.081) (0.076) (0.074) Controls Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes _cons -0.302 -0.515 -0.505 (0.510) (0.472) (0.455) N 16773 19590 20959 adj.R 2 0.117 0.119 0.117
3.4.1 替换被解释变量
为避免测量误差对回归结果的影响,本文通过替换被解释变量进行稳健性检验,采用中国研究数据服务平台(CNRDS)的企业ESG评分数据衡量企业ESG表现。为使变量保持同一量级,将上述平台的ESG评分除以10,回归结果如表9所示。对于全样本企业与成熟期企业而言,双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正,双元创新平衡二次项的系数在1%水平上显著为负,并通过U型关系检验;对于成长期企业与衰退期企业而言,双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正。以上结果表明,本文结论具有一定的稳健性。
表9 替换被解释变量回归结果
Table 9 Regression results with alternative explanatory variables
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) Bal 0.109 *** 0.066 *** 0.135 *** 0.113 *** (0.017) (0.024) (0.028) (0.038) Bal 2 -0.302 *** -0.296 *** (0.057) (0.097) Controls Yes Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes _cons -1.155 *** -1.655 *** -0.000 -0.010 (0.352) (0.510) (0.601) (0.852) N 22185 10283 8019 3809 adj.R 2 0.485 0.474 0.508 0.464
3.4.2 高维固定效应回归
为进一步解决遗漏变量问题,本文在原有模型的基础上加入“年份—行业”高维交互固定效应,回归结果如表10所示。全样本企业与成熟期企业双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正,双元创新平衡二次项的系数在1%水平上显著为负,并通过U型关系检验;成长期与衰退期企业双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正。以上结果表明,本文结论具有一定的稳健性。
表10 高维固定效应回归结果
Table 10 Regression results with high-dimensional fixed effects
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) Bal 0.172 *** 0.111 *** 0.219 *** 0.197 *** (0.021) (0.030) (0.036) (0.053) Bal 2 -0.395 *** -0.702 *** (0.073) (0.125) Controls Yes Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes Year*Ind Yes Yes Yes Yes _cons -0.508 0.171 -2.169 *** -1.347 (0.442) (0.624) (0.790) (1.196) N 22096 10187 7919 3683 adj.R 2 0.130 0.119 0.134 0.169
3.4.3 制造业样本回归
考虑到样本企业中制造企业占比为79.33%,本文单独考察制造企业双元创新平衡与其ESG表现的关系,回归结果如表11所示。回归结果与基准结果基本一致,说明本文结论具有一定的稳健性。
表11 制造业样本回归结果
Table 11 Manufacturing sample regression results
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) Bal 0.135 *** 0.087 *** 0.171 *** 0.103 * (0.023) (0.032) (0.038) (0.057) Bal 2 -0.381 *** -0.696 *** (0.081) (0.133) Controls Yes Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes _cons -0.057 0.292 -1.126 -1.402 (0.491) (0.689) (0.836) (1.292) N 17648 8190 6470 2940 adj.R 2 0.100 0.088 0.116 0.141
3.4.4 更换生命周期划分方式
考虑不同生命周期划分方式可能导致样本分组误差,本文参考梁上坤等[31]的研究,采用综合指标法对企业生命周期不同阶段进行划分,具体采用销售收入增长率、存留收益率、资本支出率、公司年龄4个变量的得分情况衡量公司生命周期,回归结果如表12所示。结果表明,成长期与衰退期企业双元创新平衡的系数在10%水平上显著为正;成熟期企业双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正,且双元创新平衡二次项的系数在1%水平上显著为负,曲线拐点为0.206,处于取值范围内,并且曲线两端具有显著斜率。综上,成熟期企业双元创新平衡与其ESG表现呈现倒U型关系,说明本文结论具有一定的稳健性。
表12 更换生命周期划分方式回归结果
Table 12 Regression results with alternative lifecycle classification methods
变量 全样本 成长期 成熟期 衰退期 (1) (2) (3) (4) Bal 0.169 *** 0.075 * 0.156 *** 0.216 *** (0.020) (0.040) (0.029) (0.045) Bal 2 -0.370 *** -0.378 *** (0.072) (0.103) Controls Yes Yes Yes Yes Year Yes Yes Yes Yes Ind Yes Yes Yes Yes _cons -0.370 1.167 -2.425 *** -3.713 *** (0.442) (0.895) (0.661) (1.073) N 22185 5485 10683 4714 adj.R 2 0.117 0.105 0.132 0.151
为检验经营风险和资源配置效率的中介作用,本文参考已有文献,构建以下实证模型:
Riski,t=β0+β1Bali,t+β2Bal2i,t+β3Controlsi,t+Yeari,t+Indi,t+εi,t
(3)
Tfpi,t=γ0+γ1Bali,t+γ2Bal2i,t+γ3Controlsi,t+Yeari,t+Indi,t+εi,t
(4)
式中,Risk、Tfp分别代表中介变量企业经营风险与资源配置效率;β0和γ0表示常数项;β1～β3、γ1～γ3表示回归系数。如果式(3)中系数β2显著为正、式(4)中系数γ2显著为负,并同时通过U型关系检验,则表明经营风险和资源配置效率在双元创新平衡与企业ESG表现之间存在中介传导机制。
(1)经营风险(Risk)。参考已有文献[3],本文采用观测期内经行业均值调整后的ROA(资产收益率)波动率衡量企业经营风险,具体采用3年(N=3)为观测时段。调整后的 ROA 波动率越高,意味着企业经营状况越不稳定,从而表现出较高的经营风险。
(2)资源配置效率(Tfp)。本文参考张秀娥等[32]的研究,采用企业全要素生产率衡量企业资源配置效率。现有全要素生产率计算方法主要包括OP法、LP法和OLS法等。鉴于本文研究样本为A股上市公司,退市现象较少,OP和LP方法在计算TFP时可能存在一定局限性[33]。因此,本文采用基于OLS法测算的全要素生产率衡量企业资源配置效率。
中介机制回归结果见表13。列(1)显示,双元创新平衡的系数在1%水平上显著为负,双元创新平衡二次项的系数在1%水平上显著为正,且通过U型关系检验,说明随着双元创新平衡策略不断推进,企业经营风险呈现先降低后上升的U型变化。列(2)显示,双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正,双元创新平衡二次项的系数在1%水平上显著为负,且通过U型关系检验,说明双元创新平衡对企业资源配置效率产生“过犹不及”效应,适度的双元创新平衡能够提升企业资源配置效率,但当双元创新平衡水平过高时,企业容易产生思想僵化与路径依赖,进而降低总体资源配置效率。上述结果初步支持了中介机制假设。
表13 中间机制检验结果
Table 13 Analysis results of intermediate mechanisms
变 量 Ri s k Tfp ESG ESG ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) Ba l - 0 . 0 0 2 * * * 0 . 0 2 2 * 0 . 1 5 2 * * * 0 . 1 5 9 * * * ( 0 . 0 0 1 ) ( 0 . 0 1 2 ) ( 0 . 0 2 1 ) ( 0 . 0 2 1 ) Ba l 2 0 . 0 0 9 * * * - 0 . 1 5 1 * * * - 0 . 3 4 9 * * * - 0 . 3 5 9 * * * ( 0 . 0 0 2 ) ( 0 . 0 4 3 ) ( 0 . 0 7 5 ) ( 0 . 0 7 6 ) Ri s k - 3 . 9 9 1 * * * ( 0 . 2 5 2 ) Tfp 0 . 1 9 6 * * * ( 0 . 0 1 2 ) Con tr o l s Y e s Y e s Y e s Y e s Ye ar Y e s Y e s Y e s Y e s In d Y e s Y e s Y e s Y e s _ c on s 0 . 2 4 0 * * * 0 . 9 3 9 * * * - 0 . 2 8 8 - 1 . 6 5 5 * * * ( 0 . 0 1 5 ) ( 0 . 2 7 2 ) ( 0 . 4 6 5 ) ( 0 . 4 6 9 ) N 2 0 5 2 1 2 0 4 3 8 2 0 5 2 1 2 0 4 3 8 a d j . R 2 0 . 0 9 4 0 . 5 0 8 0 . 1 3 4 0 . 1 3 7 U 型 关 系 检 验 自 变 量 取 值 范 围 ( 0 ^ 1 ) ( 0 ^ 1 ) ( 0 ^ 1 ) ( 0 ^ 1 ) 拐 点 0 . 1 1 6 0 . 0 7 4 0 . 2 1 8 0 . 2 2 1 测 试 t 值 3 . 1 0 1 . 7 8 3 . 7 1 3 . 7 5 测 试 p 值 0 . 0 0 1 0 . 0 3 8 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0
将企业经营风险和资源配置效率纳入回归方程(2),以此检验中介机制的影响。表13列(3)(4)显示,双元创新平衡的系数在1%水平上显著为正,双元创新平衡二次项的系数在1%水平上显著为负,在考虑企业经营风险与资源配置效率后,曲线拐点均位于解释变量取值范围内,并且曲线两端具有显著斜率,说明企业经营风险、资源配置效率在双元创新平衡与企业ESG表现间发挥中介作用,假设H1b得到验证。
为进一步验证不同企业生命周期阶段ESG的实践意义,本文探究生命周期不同阶段ESG表现对企业经济价值的影响,选择净资产收益率度量企业经济绩效,构建不同企业生命周期下ESG表现对企业经济绩效影响的模型。其中,净资产收益率以净利润与平均净资产的比值度量,回归结果如表14所示。结果表明,ESG表现对处于不同生命周期阶段的企业净资产收益率均具有显著正向影响,从回归系数看,对衰退期企业净资产收益率的提升效果最显著。原因在于:衰退期企业声誉受损,面临较大的经营困境,此时,ESG表现作为一种积极信号,能够有效助力企业重建社会信任、缓解经营方面的窘迫,起到“雪中送炭”的作用。
表14 生命周期不同阶段ESG经济后果检验结果
Table 14 Analysis of ESG economic consequences across different lifecycle stages
变 量 全 样 本 成 长 期 成 熟 期 衰 退 期 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ESG 0 . 0 1 5 * * * 0 . 0 1 2 * * * 0 . 0 1 2 * * * 0 . 0 1 9 * * * ( 0 . 0 0 1 ) ( 0 . 0 0 1 ) ( 0 . 0 0 1 ) ( 0 . 0 0 2 ) Con tr o l s Y e s Y e s Y e s Y e s Ye ar Y e s Y e s Y e s Y e s In d Y e s Y e s Y e s Y e s _ c on s 0 . 0 1 7 0 . 2 7 5 * * * - 0 . 3 0 0 * * * - 0 . 3 5 5 * * ( 0 . 0 4 7 ) ( 0 . 0 6 1 ) ( 0 . 0 7 6 ) ( 0 . 1 4 4 ) N 2 2 1 6 4 1 0 2 7 8 8 0 1 3 3 7 9 9 a d j . R 2 0 . 2 3 5 0 . 2 0 2 0 . 2 8 8 0 . 2 4 2
当前,企业ESG表现成为衡量其可持续发展的重要指标。在资源稀缺与市场不确定性加剧的双重挑战下,探讨双元创新平衡对企业ESG表现的影响具有重要理论意义和现实价值。本文从企业经营视角出发,以2012—2022年中国A股上市公司为样本,结合企业生命周期理论,实证检验了双元创新平衡对企业ESG表现的影响,得出以下主要结论:
(1)双元创新平衡与企业ESG表现具有显著倒U型关系。这意味着在一定范围内,双元创新平衡有助于提升企业ESG表现,但在创新平衡达到某一阈值后,过度创新平衡可能导致资源分散和管理效率下降,反而对ESG表现产生负向影响。
(2)企业生命周期不同阶段对双元创新平衡与ESG表现的关系具有显著影响。在成长期,双元创新平衡能够显著提升企业ESG表现。成长期企业能够通过平衡利用式与探索式创新快速适应市场变化,提高资源利用效率,从而改善其ESG表现。在成熟期,双元创新平衡与企业ESG表现呈现倒U型关系。此阶段企业资源丰富,但若创新过度则可能导致资源分散,影响长期可持续发展。在衰退期,双元创新平衡能够显著提升企业ESG表现。衰退期企业可通过双元创新平衡重新激发市场活力,改善社会形象和优化治理结构,最终提升其ESG表现。
(3)企业经营风险和资源配置效率是双元创新平衡影响企业ESG表现的中介变量,并且双元创新平衡与企业经营风险具有U型关系,与企业资源配置效率具有倒U型关系。
(4)提升ESG表现可显著提高企业净资产收益率(ROE),上述影响在企业不同生命周期阶段均得到验证,尤其在衰退期企业中最为显著。
5.2.1 企业管理启示
(1)企业需重视双元创新平衡对ESG表现的“双刃剑”效应,结合自身实际明确双元创新平衡的具体目标,并通过制定科学的创新策略与管理机制,实时监控与评估创新活动,及时发现并纠正创新过程中的偏差。同时,企业应适当增强组织结构扁平化,加快数智化转型升级,以增强组织风险感知与动态适应能力,避免盲目追求平衡而导致ESG表现下降。
(2)企业管理者需关注生命周期特征对双元创新平衡有效性的影响,构建生命周期评估模型,根据发展阶段和资源能力调整双元创新策略。此外,企业可积极参与协同创新网络构建,通过资源共享降低创新风险并提升资源配置效率,进而强化双元创新平衡对企业ESG表现的赋能效应。
5.2.2 政策制定启示
(1)政府在制定相关激励政策时,需充分考虑企业生命周期特征,实施差异化创新支持策略。对于成长期与衰退期企业,以财政补贴与技术扶持为主;对于成熟期企业,需引导其构建创新资源统筹平台,优化资金、人力等资源配置,并对偏离长期战略或过度创新的行为进行适度监管。
(2)政府需完善ESG相关政策,强化企业社会责任履行。针对企业ESG表现不足的现状,应优化绿色税收、绿色信贷及碳排放权交易等政策体系,加强ESG信息披露要求,提升市场透明度。通过实施ESG相关激励与处罚机制,推动企业从被动参与向主动履行转变,实现ESG责任履行质效提升。
本文存在以下不足:第一,以中国A股上市公司作为样本,未来可以拓展至中小企业样本。第二,专利数量不是衡量企业双元创新的唯一指标,未来可以进一步结合研发投入、新产品销售收入等指标,全面测度企业双元创新平衡。第三,从企业内部特征出发,探讨不同生命周期特征对双元创新平衡与企业ESG表现间关系的影响,未来可将企业外部环境与内部特征相结合,丰富相关研究。
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