文献来源
原文题目：How does green manufacturing enhance corporate ESG performance? — Empirical evidence from machine learning and text analysis
原文作者：Hao Zeng, Chenyi Yu, Guanglai Zhang*
第一作者单位：School of Accounting, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, 330013, China
通讯作者单位：School of Economics, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, 330013, China
原载期刊：Journal of Environmental Management
发表时间：2024年10月
关键词：绿色制造；企业ESG表现；机器学习；文本分析；准自然实验
观点摘要
作为全球负责任大国，中国正积极推动全面绿色转型，聚焦于发展绿色制造，包括绿色工厂、产品、产业园区及供应链等，旨在构建一个高效、清洁、低碳、循环经济体系。自2016年起，中国政府开始系统化地推广绿色制造标准，并从2017年开始每年评选出一批示范单位，以加强行业内的绿色领导力。通过实施绿色制造策略，企业不仅能够提升管理效率与产品环保性能，同时也能实现节能减排和经济效益增长，从而显著改善其ESG表现。本文基于2009年至2022年间中国A股上市公司的数据，运用准自然实验方法探究了绿色制造对企业ESG绩效的具体影响机制及其因果联系。
研究发现：（1）绿色制造显著增强了企业的ESG表现，这主要通过提升企业的绿色创新能力以及减少其融资约束实现；（2）绿色制造系统内的环保、社会责任和公司治理三个子系统都能不同程度地提升企业的ESG表现，其中环保维度的贡献最为显著；（3）对于重污染行业而言，绿色制造对ESG表现的提升作用更加明显，显示出在这些行业中实施绿色制造策略的紧迫性和必要性；（4）采取分析型战略的企业，绿色制造对其ESG表现的正面影响更为突出，表明企业战略选择对绿色制造成效的重要性；（5）企业所在地区的金融资源丰富度对绿色制造提升ESG表现的效果有显著影响，在金融资源较为充足的地区，绿色制造对ESG表现的正面影响更为显著。
针对以上发现，建议：（1）加速全行业绿色制造普及，重点推广节能设备、绿色工厂、产品设计、供应链及园区建设，并加大绿色低碳技术研发与产业化力度；（2）强化对绿色制造示范项目的效果评估与监管，确保政策执行到位；（3）鼓励企业增加绿色技术创新投入，优化资源配置，提高自主研发能力，并密切监测财务状况，充分利用政府补贴和金融支持；（4）地方政府应建设区域性创新服务系统，改善基础设施、信息服务和技术支持，促进技术、政策与市场的协同合作，加快知识和技术的传播与应用。
研究展望
未来的研究可以深化机器学习和文本挖掘技术在企业ESG领域的应用。例如，使用样本企业年报中的句子手动标注企业ESG的真实绩效，然后使用高性能大语言模型对标注结果进行训练和调整，根据训练好的模型预测所有企业年报中句子的标签，最后构建企业ESG绩效指标，更能真实地反映企业ESG表现。此外，本文构建的企业ESG绩效思路可以应用于其他拥有完善企业信息披露制度的资本市场。研究人员可以使用机器学习+文本分析方法构建符合当前资本市场语言环境的独特词库，用于计算当前资本市场中的企业ESG表现。
整理发布
徐子航 浙江工业大学2023级金融硕士研究生
