引言

ESG是环境、社会和公司治理（Environmental，Social and Governance）的简称，其核心思想与我国积极倡导的“双碳”目标（碳达峰，碳中和）不谋而合，也为企业可持续高质量发展的评估提供了重要参考。随着环境风险与社会挑战对金融机构和投资者构成的冲击不断加剧，可持续发展的观念在全球范围内获得了普遍的支持和认可。在这种背景下，ESG（环境、社会和治理）评级正日益成为投资者在做出投资决策时不可或缺的重要参考。据统计，全球ESG评级机构已超过600家，ESG评级结果能够在某种程度上反映出企业今后的发展前景以及其市场竞争地位，可以使投资者对该企业的投资潜力有一个更加清晰的认识，为投资者在决策时提供参考依据，逐渐成为利益相关者对企业经营状况进行评价的一项重要指标。

当前，我国资本市场已有多家机构向市场参与者提供ESG评级信息。然而，由于不同评级机构在评估标准、方法以及数据来源上的不同，ESG评级结果往往存在差异，即ESG评级分歧。这种分歧无疑增加了评级信息的复杂度和不确定性。这不仅削弱了ESG信息在风险规避方面的功能，还使投资者在搜索和解读信息时付出更高的成本代价。此外，当存在ESG评级分歧时，ESG评级对未来市场消息的预测准确度便会大打折扣。这不仅会误导市场参与者，导致他们难以准确判断企业的真实价值和风险，进而影响市场上的风险收益权衡，还会导致企业收益波动过大，增加了企业的经营风险，使企业在外部融资过程中面临困难。目前，国内对于ESG评级分歧的研究还有待进一步深入，而从投资者决策的视角出发，全面剖析ESG评级分歧的经济后果仍是一个值得深入探讨的领域。这为本文的研究提供了一个较好的契机。

基于以上思考，本文以2015—2022年中国A股上市公司为研究对象，对ESG评级分歧与投资者决策的影响效果进行了深入的实证检验。研究发现，ESG评级分歧对投资者决策有着显著的负向影响。此外，考虑到外部环境关注和投资者自身特征在投资决策过程中的重要作用。本文分析了媒体关注度和投资者情绪在这其中的调节作用。最后，通过异质性检验，进一步探讨了ESG评级分歧在不同产权性质和行业属性下对投资者决策的影响差异。

一、相关研究述评

（一）ESG评级分歧的成因及经济后果

随着环境、社会和治理理念在全球范围内的日益普及，ESG评级作为衡量企业非财务绩效的重要工具，受到了广泛关注。然而，ESG评级分歧的问题也日益凸显。关于ESG评级分歧产生的根源，袁蓉丽等（2022）指出，不同评级机构在评估方法和指标子类选择上存在差异，这导致企业ESG评级的广泛分歧。Berg等（2022）基于六家权威评级机构的数据进行了深入剖析，发现测量差异和范围差异是评级分歧的主要推动力，而权重差异对评级分歧的影响相对较小。

关于ESG评级分歧的经济后果，Liu（2022）研究发现，如果一家企业的ESG评级结果存在分歧时，其后续的评级得分往往呈现出相对较低的态势。Chatterji等（2016）深入探讨了ESG评级分歧对企业ESG表现信息可信度的影响，结果表明这种分歧会显著削弱原本期望通过企业ESG表现传递的积极信号进而降低其整体的可信赖程度，使得投资者难以准确评估企业的长期价值和潜力。Abhayawansa等（2021）的研究同样表明，ESG评级分歧削弱了ESG评级的信息价值，增加了投资者合理评估企业价值的难度。Avramov等（2022）则从更宏观的角度分析了ESG评级分歧的经济后果。他们发现ESG评级分歧不仅增加了可持续投资的风险，降低了市场参与者的投资需求，还可能影响资本资产定价模型中的关键参数，从而影响到风险收益权衡、社会效益以及整体经济福利。

（二）投资者决策的影响因素

市场环境在投资者决策中扮演着举足轻重的角色。宏观经济环境、政策法规、行业趋势以及市场状况等外部环境因素，都对投资者的决策产生影响。López-Gamero D M等（2010）认为随着环境不确定性的提升，投资者的风险感知会明显加剧，进而促使他们作出不同的投资决策。除了外部环境因素，投资者的心理特征也在很大程度上左右着他们的决策行为。Hoorens V等（2016）研究发现，乐观的投资者可能会高估自身能力和信息价值，导致决策的不理性和风险增加。投资目标和风险承受能力亦占据举足轻重的地位。不同投资者因其独特的投资目标和风险承受能力，在投资决策中展现出各异的偏好和选择。（Ryan and Buchholtz,2001）的研究表明投资者所愿意承担的风险水平与其对企业的信任程度呈正相关关系。当企业披露的信息存在不一致或自相矛盾时，投资者可能对企业的信任度降低，从而评估出更高的风险，并倾向于做出减持的决策。此外，投资者的风险容忍度、投资知识和经验等因素同样不可忽视。（Marwaha K）发现风险容忍度较低的投资者更倾向于选择低风险投资，而风险容忍度较高的投资者则可能考虑中等甚至高风险的投资。

二、理论分析与研究假设

（一）ESG评级分歧与投资者决策

ESG评级被视为资本市场各方了解企业在环境、社会和治理方面表现的重要途径。它不仅提供了企业在这些领域的信息，还能够呈现出企业的真正价值和其可持续发展潜力。然而ESG评级的分歧则显著增加了评级的不确定性，可能会导致投资者对企业的ESG表现产生误解，给投资者在评估企业ESG表现时带来了更多的困难和挑战。实物期权理论强调，在充满不确定性的环境中，企业倾向于采取策略性延迟或实施小规模投资以便充分把握潜在的未来机遇，同时减轻当前的财务负担进而有效降低潜在的风险。当企业的ESG评级产生分歧时，则会降低ESG评级在投资者决策中的信赖度和参考价值。特别是当投资者面临高成本投资项目时，他们还会深入分析该项目未来的增长潜力及可持续性，此时的投资决策会被视作是对一系列潜在期权的综合考量。此时投资者则面临着由于ESG表现不确定性带来的实物期权价值的变化。因此他们往往会更加谨慎行事。因此，投资者可能需要更长时间来观察企业的ESG表现，以便更好地评估其长期价值。这种分歧使他们更可能倾向于选择推迟投资或暂时放弃来保持更大的等待期权价值，以便在局势明朗时作出更为明智的决策。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：ESG评级分歧的加剧会导致投资者倾向于作出延缓或终止投资的决策，即ESG评级分歧与投资者决策负相关。

（二）媒体关注度的调节作用

媒体报道在资本市场中发挥着关键的信息传播作用，通过收集、整理和传播各类信息，为企业和投资者之间提供了有效的信息交流平台。在公众关注度和商业价值的驱使下，媒体更偏好报道具有吸引力的新闻。而负面新闻通常比正面新闻更容易引起公众的注意。因此，在面对ESG评级存在分歧的企业时，媒体更是会聚焦于其负面信息，尤其对最低评级的部分给予更多关注，增加负面的新闻报道。当投资者对企业ESG表现抱有较高期待的情况下，媒体的负面报道可能会引发投资者情绪的巨大落差。基于前景理论，投资者在做决策时往往会优先关注企业的未来增长潜力和发展前景。当企业ESG评级结果出现显著分歧时，企业ESG表现的不确定性就会凸显出来，可能会导致市场感知风险上升并加剧收益波动。并且在这种情况下媒体关注度的增强可能会引发更多的负面报道，进一步加剧这种不确定性，这些负面信息迅速传播到市场，引起消极的市场反应。这会导致投资者对企业的未来盈利能力和稳定性产生疑虑，削弱对企业的信心，他们会更加谨慎地评估企业的投资价值，权衡利弊，甚至在某些情况下避免投资那些ESG评级存在明显分歧的企业，以规避潜在的风险。基于以上分析，本文提出以下假设：

H2：媒体关注度强化ESG评级分歧与投资者决策之间的负相关关系。

（三）投资者情绪的调节作用

在资本市场中，投资者情绪是一个不可忽视的重要变量。特别是在面对ESG评级分歧这类复杂且充满不确定性的因素时，投资者的情绪对他们的决策过程具有显著影响。基于乐观偏好假说，投资者往往倾向于对自身的投资判断及市场未来展现出一种积极的心态。这种心态导致他们高估个人的投资能力，同时容易忽视潜在的风险及可能发生的负面结果，从而导致了过度乐观的决策。在ESG评级分歧所引发的不确定性环境下，乐观偏好往往会促使投资者偏好于那些看似风险较高的选项。他们过度乐观地评估自身的能力以及未来的市场走势，认为即使面临较高的风险也能够凭借自身的能力和智慧成功应对并取得满意的投资结果。这种心理变化促使投资者在面对不确定性时更倾向于接受和追求潜在的高收益机会。因此当面临ESG评级分歧这一不确定性因素时，投资者往往会倾向于以乐观的态度，选择接受并信任较高的ESG评级为该企业真实表现的反映。认为这一最高评级反映了企业的可持续发展和风险管理水平，出现了过度乐观的投资者情绪从而作出相应的投资决策。他们常常秉持着高风险与高收益并存的理念，期望通过承担更高的风险来获取更高的投资回报。基于以上分析，本文提出以下假设：

H3：投资者情绪削弱ESG评级分歧与投资者决策之间的负相关关系。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取我国资本市场2015—2022年A股上市公司为样本。样本数据由2015年开始的原因是商道融绿是从2015年开始才推出ESG评级。其数据来源于CNRDS数据库。为确保研究的严谨性和准确性，根据研究的实际需要对数据进行以下处理：（1）由于ST、*ST公司的特殊性质及其潜在的财务风险，本文将此类公司剔除；（2）考虑到金融类上市公司在会计处理上与其他行业相比差别较大，本文将此类公司剔除；（3）剔除相关数据缺失的企业。

（二）变量定义和模型设计

1.解释变量

ESG评级分歧(ESGU)。基于Hu等（2023）、何太明等（2023）的研究思路，本文采用华证、和讯、彭博、商道融绿、万得以及盟浪这六家评级机构的ESG数据，并在此基础上将六种机构的ESG评分数据集中赋予相同的数值以确保权重相当，并对这些重新赋值后的ESG评分数据进行标准差的计算，以此作为衡量ESG评级分歧的度量指标。如果只有单一的ESG评级，则ESG评级分歧的值为0。

2.被解释变量

投资者决策（INDE）。借鉴杜湘红等（2016）的研究，采用股票年换手率作为投资者决策的替代变量。

3.调节变量

（1）媒体关注度（MEDIA)。参考王胜服（2022）的研究，本研究通过统计各公司全年在媒体报道中的出现次数来衡量其媒体关注度。计算方法为各公司全年媒体报道总数量加1后取自然对数，最终得到媒体关注的代理变量。

（2）投资者情绪（SA)。借鉴张庆和朱迪星(2014)对个体层面投资者情绪的衡量方法，具体而言，将企业的市场价值（托宾Q值）进行分解，划分为包含成长因素的内在价值与市场错误定价两大组成部分。同时，为了更全面地分析投资者情绪的影响，我们还充分考虑了不同行业间的差异以及市场环境的不确定性。基于上述考虑，对样本数据进行了以下回归分析：

其中，公司规模(SIZE)、杠杆率(LEV)和总资产回报率(ROA)是影响企业内在价值的重要因素，为了更精确地研究这些因素的影响，本文借鉴Rhodes-Kropf等（2005）的研究方法，采用了一种间接的方法来量化股票投资，即通过对Q s,t的拟合值进行计算来替代直接测量。并拟合值进行了标准化处理，将其结果值作为投资者情绪的表征。数值越大投资者的情绪越高涨。

4.控制变量

为了确保分析结果的准确性和可靠性，本文将一系列可能影响投资者决策的因素纳入考量，并将其作为控制变量。包括公司规模（SIZE）、每股收益（EPS）、净资产收益率（ROE）、营业收入增长率（GROWTH）以及资产负债率（LEV）。

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
解释变量	ESG评级分歧	ESGU	六种ESG评级数据的标准差
被解释变量	投资者决策	INDE	股票年换手率
调节变量	媒体关注度	MEDIA	各公司全年媒体报道总数量加1后取自然对数
	投资者情绪	SA	根据模型（1）处理后的值表示
控制变量	公司规模	SIZE	年总资产的自然对数
	每股收益	EPS	源于上市公司年报的财务摘要
	净资产收益率	ROE	净利润/所有者权益平均余额
	资产负债率	LEV	年末总负债/年末总资产
	营业收入增长率	GROWTH	本年营业收入/上一年营业收入-1

（三）模型设计

为检验ESG评级分歧是否对投资者决策产生影响，构建回归模型（2）：

其中，INDE _s,t表示投资者决策行为，使用上市公司年报发布后一段时间内的股票年换手率来衡量。当η1显著为负，则表明ESG评级分歧会显著抑制投资者决策，H1得证。

为检验H2，构建了模型（3）:

其中，若η3显著为负，说明媒体关注度加强了ESG评级分歧与投资者决策之间的负相关关系，H2得证。

为检验H3，构建了模型（4）：

其中，若η3显著为正，说明投资者情绪削弱了ESG评级分歧与投资者决策之间的负相关关系，则H3得证。

四、实证结果分析

（一）描述性统计分析

表2为主要变量的描述性统计结果。其中ESG评级分歧的最大值为4.243，最小值为0，平均值为0.927。这表明在我国上市公司中，ESG评级分歧现象显示出一种普遍存在的趋势，并且这种分歧在程度上表现出较大的差异；被解释变量投资者决策的最大值为87.72，最小值为0.0500，均值为7.095，可见大部分投资者在做出基于ESG评级的投资决策时可能更趋于保守。即使存在一部分投资者基于高度正面的ESG评级做出了非常积极的投资决策，但大部分投资者的决策集中在相对较低的范围内，最终决策偏向保守。

变量	数量	均值	中位数	标准差	最小值	最大值
ESGU	26200	0.927	1	0.729	0	4.243
INDE	26200	7.095	5.138	6.526	0.0500	87.72
MEDIA	25364	5.144	5.011	1.019	1.386	11.85
SA	26200	0.0200	-0.238	1.133	-3.246	7.126
SIZE	26200	22.30	22.10	1.330	17.64	28.64
EPS	26197	0.462	0.300	1.229	-11.50	49.93
ROE	26200	0.00600	0.0680	1.500	-186.6	2.324
LEV	26200	0.414	0.405	0.202	0.00800	0.998
GROWTH	26168	0.969	0.133	58.03	-41.58	9291

（二）回归分析

1.ESG评级分歧与投资者决策。为了消除个体因素对研究结果潜在的干扰，本文采用了固定效应模型来进行回归分析。在表3的（1）和（2）列中详细解释了解释变量与被解释变量之间的关系。为了确保分析结果的精确度和可信度，此次检验分析通过逐步引进控制变量对模型进行回归分析。在表3的第（1）列中未纳入任何控制变量，结果显示ESG评级分歧（ESGU）的系数为-1.438，且在1%的水平上显著。这一结果清晰地表明ESG评级分歧与投资者决策之间存在显著的负向关联，在表3的第（2）列中加入了公司规模等关键控制变量后，ESG评级分歧（ESGU）的系数为-0.748，并且该结果依旧在1%的水平上显著。这一发现支持了假设H1，即ESG评级分歧对投资者决策具有显著的负面影响。

2.媒体关注度的调节作用。表3第（3）列进行了媒体关注度的调节机制检验。在模型中引入ESG评级分歧与媒体关注度的交互项（ESGU×MEDIA）后，ESG评级分歧的回归系数保持为负数，并且这一结果具有1%的显著水平。同时，交互性的系数显示为-0.158，同样在1%的水平上显著。这一结果进一步增强了其对投资者决策的抑制效应。从而验证了假设H2。

3.投资者情绪的调节作用。表3第（4）列进行了投资者情绪的调节机制检验。通过将ESG评级分歧与投资者情绪的交互项（ESGU×SA）纳入模型中，ESG评级分歧的回归系数依然是负值，并在1%的水平上显著。进一步地，该交互性的系数为0.613，同样在1%的水平上显示为正。这一结果表明，投资者情绪的高涨状态实际上在某种程度上削弱了ESG评级分歧对投资者决策的影响，从而验证了假设H3的有效性。

	(1)	(2)	(3)	(4)
	turn	turn	turn	turn
ESGU	-1.438***	-0.748***	-0.847***	-0.400***
	(0.061)	(0.059)	(0.059)	(0.058)
MEDIA			1.416***
			(0.068)
ESGU*MEDIA			-0.158***
			(0.054)
SA				-1.712***
				(0.055)
ESGU*SA				0.613***
				(0.044)
Constant	8.429***	48.741***	59.400***	50.098***
	(0.069)	(0.734)	(0.833)	(0.717)
Control	NO	YES	YES	YES
year	YES	YES	YES	YES
industry	YES	YES	YES	YES
N	26200.000	26165.000	25329.000	26165.000
R2	0.068	0.169	0.198	0.210

注：*** 、 ** 和* 分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著，括号内为t值。下同。

（三）稳健性检验

1.工具变量法

ESG评级分歧与投资者决策之间的关系可能会囿于因果倒置导致内生性问题。本文运用工具变量分析法，对反向因果关系所导致的内生问题进行了研究。本文采用滞后一期的解释变量（Lag.ESGU）作为工具变量对其进行检验分析。结果如表4的第(1)列所示，ESG评级分歧的系数显著为负，结果与本文主回归结果一致。在深入考虑了潜在的内生性问题后，研究假设依然保持稳健，进一步验证了原先的观点。

2.替换核心解释变量

本文通过采用彭博、和讯、华证、商道融绿、万得以及盟浪六家评级机构的ESG数据，通过对6个ESG评级数据进行标准差计算，确定了ESG评级分歧的核心解释变量。参考何太明（2023）的研究，本文通过重新计算并赋值给六个不同类别的ESG评级的极差值（ESG range），以此作为替代指标来衡量ESG评级的分歧程度。结果如表4的第(2)列所示。经过检验，以ESG评级的极差值作为核心解释变量时，ESG评级的分歧对投资者决策的影响依然显著，且呈现1%水平上的负相关关系。

3.其他稳健性检验

一是剔除部分年份样本。鉴于2020年新冠疫情对我国资本市场产生的深远影响，为避免这一极端事件对回归分析结果产生潜在的干扰或偏差并提升数据回归的准确性和可靠性，本文剔除2020年数据后重新进行了回归分析。二是核心被解释变量滞后一期法，检验模型的稳定性和可靠性并减少潜在的内生性问题。回归结果如表4的第(3)、(4)列所示，可以看出，ESG评级分歧的系数均显著为负，说明企业ESG评级分歧能够抑制投资者决策的结论稳健。

	(1)	(2)	(3)	(4)
	turn	turn	turn	turn_lag
Lag.ESGU	-0.148**
	(0.059)
ESG range		-0.313***
		(0.041)
ESGU			-0.794***	-0.349***
			(0.066)	(0.067)
Constant	48.269***	56.383***	48.638***	50.889***
	(2.543)	(2.489)	(0.801)	(0.821)
Control	YES	YES	YES	YES
year	YES	YES	YES	YES
industry	YES	YES	YES	YES
N	21309.000	26165.000	22595.000	21309.000
R2	0.036	0.097	0.164	0.172

（四）异质性检验

当ESG评级分歧较大时，投资者通常会加强对企业未来前景的不确定感，而这些不确定因素会对其投资行为产生重要的影响。而企业的产权属性，即其所有权和控制权的结构，以及企业所在行业的特性，都是投资者在评估企业时不可忽视的重要方面。因此，本文接下来从产权性质和行业属性两个角度进一步探究上述关系在横截面上的差异。

1.考虑产权性质的影响

企业的产权属性在考量ESG评级分歧与投资者决策关系时成为一个不容忽视的变量。这一属性可能直接或间接地影响投资者对于ESG评级差异的认知和决策过程。国有企业由于其独特的产权属性和所承载的社会责任，往往受到更为严密的监管与广泛的社会关注。因此，它们往往能够享受到一定程度的政策扶持和市场稳定机制，从而在经营过程中获得相对优势。相比之下，非国有企业则缺乏国有企业的这些政策支持和市场稳定性。它们在市场竞争中更多地依赖于自身的经营策略和风险管理能力。因此投资者在评估其投资价值和风险时可能更加谨慎。而ESG评级分歧的出现可能进一步加剧投资者的担忧，导致他们在做出投资决策时采取更为保守的态度。

综上所述，本文将样本基于产权性质的不同，将样本细分为国有企业与非国有企业并分别进行了的回归检验。通过回归分析，得到了如表5中第(1)列和第(2)列所示的结果。其中，国有企业的回归系数显示为-0.347，而非国有企业的系数则为-0.886。这一结果表明非国有企业的ESG评级分歧相比于国有企业对投资者决策的影响更为显著。

2.考虑行业属性的影响

随着社会对环境保护和可持续发展的日益关注，投资者越来越倾向于将ESG因素纳入投资决策中。而ESG评级作为衡量企业绿色生产水平的重要指标，对于投资者的决策具有重要影响。特别是在污染治理方面，相较于非重污染企业，投资者对重污染企业的ESG评级有着更高的期待和关注。当重污染这些企业的ESG评级存在较大分歧时，投资者的担忧可能会更为严重，这些企业可能面临更大的环境风险、更严格的法规约束以及潜在的声誉损失。因此可能会降低投资者的投资意愿。

为了更深入地研究这一现象，本文将样本按行业属性划分为重污染企业与非重污染企业并进行了回归分析。如表5中的第(3)列和第(4)列所示，重污染企业的回归系数为-0.978，而非重污染企业的回归系数为-0.670。这一结果表明，重污染企业的ESG评级分歧相比非重污染企业更能抑制投资者的投资意愿，也反映出投资者对环保和社会责任的高度关注和严格要求。

	(1)	(2)	(3)	(4)
	国有	非国有	重污染	非重污染
ESGU	-0.347***	-0.886***	-0.978***	-0.670***
	(0.080)	(0.076)	(0.124)	(0.067)
Constant	30.322***	58.350***	43.043***	50.787***
	(0.896)	(1.092)	(1.431)	(0.863)
Control	YES	YES	YES	YES
year	YES	YES	YES	YES
industry	YES	YES	YES	YES
N	8172.000	17992.000	5640.000	20525.000
R2	0.195	0.152	0.166	0.174

五、结论与启示

为探究ESG评级分歧与投资者决策之间的关系，本文选取2015—2022年我国资本市场A股上市公司为样本进行研究。研究结果表明：ESG评级分歧越大，投资者决策的意愿越低。媒体关注度促进了ESG评级分歧对投资者决策的抑制作用；投资者情绪抑制了ESG评级分歧对投资者决策的负相关关系。进一步分析发现：在重污染企业、非国有企业中，ESG评级分歧与投资者决策之间的负向关系更显著。

本文研究结果具有如下政策启示：第一，企业作为ESG评级的对象，其ESG表现直接影响评级结果。因此，企业应该提高ESG信息披露的透明度和质量，主动向投资者提供真实、准确、完整的ESG信息。这有助于投资者更全面地评估企业的ESG表现，降低因信息不对称而导致的投资风险。第二，政府监管部门应尽快构建一套标准评级体系，对评级的范围、权重等进行规范，减少评级机构之间的分歧。同时应加强对ESG评级机构的监管，应确保评级过程透明、公正、客观，防止评级机构出现利益输送、操纵市场等不当行为，提高评级结果的可信度和准确性。第三，ESG评级可能会受到多种因素的影响，如政策变化、市场波动等，导致短期内的评级结果出现波动。投资者应该谨慎评估ESG评级的短期波动，不要过分追求短期的评级提升或下降。相反，投资者应该采取长期投资视角，关注公司的长期ESG表现和发展趋势，以做出更为稳健的投资决策。

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