JRYJJ
雨(2022)的研究,使用当年绿色发明和绿色实
用新型专利申请数之和加1的自然对数衡量绿
色创新。
4.控制变量
控制变量包括经济发展水平、人力资本、财
政自主权、外商投资等地区相关变量和股利分
配率、利息保障倍数、公司现金流、营业收入增
长率、股权集中度、产权性质等变量。
(三)模型设定
为考察数字普惠金融对中小企业ESG表现
的影响,借鉴兰梓睿和张书华(2023)的研究,建
立模型(1)来检验假设:
ESGijt=α0+α1DIFjt+α3∑Controlijt+μi+γt+εijt
(1)
其中,回归模型的被解释变量是企业 ESG
表现,解释变量DIF为数字普惠金融,Control 表
示控制变量;i为企业,j为地区,t为年份;μi表示
企业个体固定效应,也反映了地区固定效应;γt
表示时间固定效应,εijt为随机误差项。
五、实证分析
(一)描述性统计分析
表 2 显示了主要变量的描述性统计结果。
ESG 评分最大值为 7.98,最小值为 4.72,均值为
6.045,标准差为 0.664,说明不同企业的 ESG 表
现存在较大差异。数字普惠金融最大值为
3.515,最小值为 2.119,均值为 2.859,标准差为
0.325,可以看出中国各地区数字普惠金融发展
程度存在差异。数字普惠金融的覆盖广度指
数、使用深度指数和数字化程度指数的均值分
别为2.823、2.852、2.99,三方面指数差距不大。
(二)基准回归分析
表 3 报告了数字普惠金融影响中小企业
ESG表现的回归结果,每列的回归均控制企业和
年份固定效应。列(1)为数字普惠金融(DIF)对
中小企业 ESG 表现的回归结果,数字普惠金融
(DIF)的回归系数为0.550,通过了5%的显著性
水平检验,从而验证了研究假设H1。说明数字
普惠金融发展程度越高,中小企业 ESG 表现越
好。列(2)—列(4)进一步考察数字普惠金融各
维度对中小企业 ESG 表现的影响,除数字普惠
金融的覆盖广度指数外,数字普惠金融使用深
度和数字化程度两个维度对中小企业ESG表现
变量
ESG
DIF
DIF_Breadth
DIF_Depth
DIF_Digitalize
Pgdp
Hc
Finaut
Fdi
Icr
Ddr
Cashflow
Growth
Top10
Soe
样本量
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
5023
均值
6.045
2.859
2.823
2.852
2.990
9.285
0.015
1.676
12.400
34.270
0.270
0.047
0.241
0.579
0.123
标准差
0.664
0.325
0.414
0.285
0.254
3.255
0.004
0.594
6.596
94.000
0.302
0.062
0.368
0.134
0.328
最小值
4.720
2.119
1.841
2.179
2.458
3.939
0.006
1.136
1.811
1.155
0.000
-0.132
-0.370
0.266
0.000
25百分位
5.560
2.640
2.536
2.686
2.815
6.980
0.013
1.300
7.045
3.752
0.096
0.012
0.040
0.483
0.000
中位数
5.980
2.854
2.800
2.864
3.069
8.805
0.015
1.367
11.890
8.372
0.198
0.047
0.176
0.584
0.000
75百分位
6.450
3.098
3.109
3.077
3.208
11.040
0.017
1.712
18.670
21.570
0.350
0.084
0.343
0.686
0.000
最大值
7.980
3.515
3.617
3.500
3.365
18.750
0.025
4.051
27.850
706.300
1.812
0.222
2.184
0.864
1.000
表2 描述性统计
金融与经济 2023.11
50