主办: 上海立信会计金融学院

  • ISSN 2096-9554
  • CN 31-2074/F

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他山之石:QFII实地调研的 ESG 治理价值研究

唐松莲 李峻泽 张婷婷 何灵菲

唐松莲, 李峻泽, 张婷婷, 何灵菲. 2025. 他山之石:QFII实地调研的 ESG 治理价值研究. 会计与经济研究, 39(6): 80-105.
引用本文: 唐松莲, 李峻泽, 张婷婷, 何灵菲. 2025. 他山之石:QFII实地调研的 ESG 治理价值研究. 会计与经济研究, 39(6): 80-105.
Tang Songlian, Li Junze, Zhang Tingting, He Lingfei. 2025. Stones from Other Hills: A Study on the ESG Governance Value of QFII Site Visits. Accounting and Economic Research, 39(6): 80-105.
Citation: Tang Songlian, Li Junze, Zhang Tingting, He Lingfei. 2025. Stones from Other Hills: A Study on the ESG Governance Value of QFII Site Visits. Accounting and Economic Research, 39(6): 80-105.

他山之石:QFII实地调研的 ESG 治理价值研究

基金项目: 国家自然科学基金项目(72272031);上海市哲学社会科学规划项目(2022BGL006);教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJC630167)
详细信息
  • 摘要: 吸引外资与可持续发展协同共进,是我国高水平对外开放的核心议题。本文基于深交所“互动易”平台的实地调研问答纪要数据,选取2012−2021年深交所上市公司为样本,考察QFII实地调研对公司ESG表现的影响及作用机制。研究发现,QFII实地调研显著促进了公司ESG表现提升。机制检验发现,QFII实地调研主要通过提升投资者关注度和促进管理层学习两条路径发挥作用。异质性分析表明,当QFII所属地区ESG水平较高、QFII话语权较强、分析师关注度较高和管理层短期ESG压力较小时,QFII实地调研对公司ESG表现的提升效果更显著。经济后果检验发现,公司ESG表现提升后,QFII的持股比例相应提高。研究结论不仅丰富了公司ESG表现的驱动因素与影响机制研究,从行为视角拓展了跨境资本影响本土企业非财务表现的理论框架,还为高水平对外开放促进我国企业高质量发展提供了经验证据。

    Stones from Other Hills: A Study on the ESG Governance Value of QFII Site Visits

  • 图  1  安慰剂检验结果

    表  1  QFII实地调研的年度分布情况

    年份深市公司数实地调研QFII实地调研
    调研家数调研比例调研家数调研比例
    20121540118877.14%18512.01%
    20131536115174.93%35022.79%
    20141618125377.44%45127.87%
    20151746127773.14%42324.23%
    20161870134171.71%47625.45%
    20172089134964.58%40919.58%
    20182134126559.28%28813.50%
    20192205116652.88%32314.65%
    20202354119850.89%36115.34%
    20212578146656.87%50819.71%
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    表  2  QFII注册地分布情况(数量排名前10) 14

    QFII注册地 中国香港 美国 新加坡 英国 韩国 中国台湾 日本 法国 加拿大 卢森堡
    数量 243 79 60 48 46 39 19 18 13 10
    占比 37.5% 12.2% 9.3% 7.4% 7.1% 6.0% 2.9% 2.8% 2.0% 1.5%
    治理质量 1.26 1.19 1.58 1.39 0.83 1.07 1.32 1.13 1.60 1.70
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    表  3  变量定义

    变量 名称 定义
    ESG 公司ESG表现 华证ESG评级AAA至C由高到低赋值9至1
    Fre QFII调研频率 公司年度实地调研中QFII参与的次数加1取自然对数
    Num QFII调研家数 公司年度投资者调研活动中参与的QFII数量加1取自然对数
    Ratio QFII调研比例 公司各年度有QFII参与的实地调研中,QFII家数占调研机构总数的比例
    Fre_Stock 券商调研次数 公司年度实地调研中本土券商参与的次数加1取自然对数
    Fre_Fund 基金调研次数 公司年度实地调研中本土基金公司参与的次数加1取自然对数
    Fre_IB 保险公司和商业
    银行调研次数
    公司年度实地调研中本土保险公司和商业银行参与的次数加1取自然对数
    Top 股权集中度 第一大股东持股比例
    Dual 两职合一 董事长兼任总经理,取值为1,否则为0
    Board 董事会规模 董事会总人数
    Indep 独立董事比例 独立董事人数/董事会总人数
    Soe 产权性质 国有公司取值为1,否则为0
    Roa 盈利能力 公司年度净利润/年末资产总额
    Lev 资本结构 公司年末负债总额/年末资产总额
    Growth 成长性 营业收入较上年度同比增幅
    Size 公司规模 根据企业年末资产总额,按25%等分分组,由高到低分别赋值为4至1
    Age 上市年龄 上市年限加1取自然对数
    Big4 审计机构 四大会计师事务所审计取值为1,否则为0
    Audit 审计意见 标准无保留意见取值为1,否则为0
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    表  4  描述性统计

    变量 样本量 均值 标准差 1分位数 中位数 99分位数
    ESG 17654 4.309 1.036 1 4 8
    Fre 17654 0.243 0.533 0 0 2.197
    Num 17654 0.226 0.674 0 0 6.635
    Ratio 17654 0.022 0.094 0 0 0.7
    Fre_Stock 17654 1.000 0.981 0 0.693 5.024
    Fre_Fund 17654 0.886 0.977 0 0.693 4.860
    Fre_IB 17654 0.371 0.542 0 0 3.045
    Top 17654 0.321 0.140 0.085 0.299 0.748
    Dual 17654 0.289 0.453 0 0 1
    Board 17654 9.372 3.029 0 9 18
    Indep 17654 0.386 0.109 0 0.375 0.636
    Soe 17654 0.236 0.425 0 0 1
    Roa 17654 3.607 6.707 −27.440 3.860 18.640
    Lev 17654 0.393 0.201 0.040 0.377 0.911
    Growth 17654 0.161 0.335 −0.594 0.115 1.755
    Size 17654 2.499 1.118 1 2.5 4
    Age 17654 8.757 7.021 0 7 28
    Big4 17654 0.035 0.184 0 0 1
    Audit 17654 0.970 0.172 0 1 1
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    表  5  基准回归

    变量 ESG
    (1)
    ESG
    (2)
    ESG
    (3)
    Fre 0.029**
    (2.003)
    Num 0.041***
    (3.223)
    Ratio 0.232***
    (2.917)
    Fre_Stock 0.032** 0.031* 0.032**
    (1.973) (1.913) (1.988)
    Fre_Fund −0.006 −0.006 −0.003
    (−0.315) (−0.329) (−0.188)
    Fre_IB −0.002 −0.004 −0.002
    (−0.108) (−0.208) (−0.123)
    Top 0.902*** 0.906*** 0.904***
    (8.009) (8.046) (8.028)
    Dual 0.037* 0.037* 0.037*
    (1.753) (1.757) (1.750)
    Board −0.012*** −0.012*** −0.012***
    (−4.467) (−4.414) (−4.444)
    Indep 0.249*** 0.251*** 0.249***
    (3.510) (3.529) (3.505)
    Soe −0.015 −0.015 −0.016
    (−0.337) (−0.328) (−0.351)
    Roa 0.005*** 0.005*** 0.005***
    (3.608) (3.561) (3.579)
    Lev −0.647*** −0.651*** −0.648***
    (−9.561) (−9.624) (−9.581)
    Growth 0.007 0.008 0.008
    (0.348) (0.445) (0.441)
    Size 0.114*** 0.112*** 0.113***
    (9.023) (8.854) (8.936)
    Age −0.419*** −0.422*** −0.420***
    (−3.978) (−3.972) (−3.974)
    Big4 0.080 0.077 0.078
    (1.352) (1.309) (1.329)
    Audit 0.232*** 0.232*** 0.232***
    (4.746) (4.743) (4.734)
    Intercept 7.431*** 7.453*** 7.440***
    (7.935) (7.906) (7.921)
    Year 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制
    Obs. 17428 17428 17428
    Adj. R2 0.561 0.561 0.561
      注:括号内为t值;表中数值为相应回归模型中变量的估计系数;******分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。下同。
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    表  6  工具变量法

    变量 Fre
    (1)
    ESG
    (2)
    Num
    (3)
    ESG
    (4)
    Ratio
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 0.137***
    (3.293)
    Num 0.060***
    (3.304)
    Ratio 0.321***
    (3.290)
    FII_Level 9.051*** 17.961*** 3.191***
    (40.511) (59.938) (64.931)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    F Value 1294.122 3451.409 4107.041
    AR Wald Test p=0.001 p=0.001 p=0.001
    KP LM 529.431 p=0.000 580.895 p=0.000 545.504 p=0.000
    Edogeneity p=0.003 p=0.086 p=0.058
    Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
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    表  7  熵平衡匹配法

    Panel A:协变量平衡性检验结果
    协变量 非QFII调研 QFII调研
    样本量 均值 标准差 样本量 均值 标准差
    Fre_Stock 13975 0.91577 0.86669 3677 2.09836 0.74318
    Fre_Fund 13975 0.77474 0.84582 3677 2.04384 0.78272
    Fre_IB 13975 0.31045 0.46635 3677 0.88917 0.63645
    Age 13975 7.97199 6.12992 3677 7.97580 6.12539
    Top 13975 0.32032 0.13971 3677 0.32030 0.13978
    Dual 13975 0.29861 0.45766 3677 0.29861 0.45771
    Board 13975 9.47951 2.61209 3677 9.49633 2.55032
    Indep 13975 0.40262 0.09738 3677 0.40286 0.09644
    Soe 13975 0.19499 0.39621 3677 0.19500 0.39625
    Roa 13975 5.73309 5.73574 3677 5.78278 5.68525
    Lev 13975 0.38230 0.18274 3677 0.38223 0.18289
    Big4 13975 0.05140 0.22082 3677 0.05140 0.22084
    Audit 13975 0.99125 0.09314 3677 0.99130 0.09289
    Size 13975 2.81275 1.06442 3677 2.81398 1.06134
    Growth 13975 0.22726 0.32362 3677 0.22864 0.32268
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    Panel B:熵平衡匹配回归结果
    变量 ESG
    (1)
    ESG
    (2)
    ESG
    (3)
    Fre 0.037**
    (2.288)
    Num 0.035***
    (2.624)
    Ratio 0.217***
    (2.709)
    Intercept 5.018*** 4.986*** 4.976***
    (5.766) (5.432) (5.499)
    Controls 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制
    Obs. 17428 17428 17428
    Adj. R2 0.575 0.575 0.575
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    表  8  排除替代性解释

    变量 2017年之前样本 控制MSCI
    ESG
    (1)
    ESG
    (2)
    ESG
    (3)
    ESG
    (4)
    ESG
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 0.044** 0.027*
    (2.218) (1.841)
    Num 0.051** 0.035***
    (2.571) (2.796)
    Ratio 0.414*** 0.200**
    (2.971) (2.522)
    MSCI 0.176*** 0.169*** 0.171***
    (5.118) (4.909) (4.941)
    Intercept 4.085*** 4.089*** 4.088*** 7.431*** 7.450*** 7.439***
    (30.166) (30.237) (30.230) (7.924) (7.906) (7.914)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 7265 7265 7265 17428 17428 17428
    Adj. R2 0.615 0.615 0.615 0.562 0.562 0.562
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    表  9  替换变量法

    变量 ESG_CNRDS
    (1)
    ESG_CNRDS
    (2)
    ESG_CNRDS
    (3)
    Fre 0.374***
    (2.763)
    Num 0.256**
    (2.282)
    Ratio 1.972***
    (2.829)
    Intercept 10.086 10.176 10.135
    (0.828) (0.836) (0.835)
    Controls 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制
    Obs. 17428 17428 17428
    Adj. R2 0.630 0.630 0.630
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    表  10  机制检验

    Panel A:投资者关注
    变量 Attention
    (1)
    ESG
    (2)
    Attention
    (3)
    ESG
    (4)
    Attention
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 70.637*** 0.029*
    (4.854) (1.951)
    Num 124.137*** 0.040***
    (6.848) (3.125)
    Ratio 595.831*** 0.226***
    (5.820) (2.838)
    Attention 0.000 0.000 0.000
    (1.420) (1.272) (1.332)
    Intercept −1341.182 7.445*** −1267.961 7.465*** −1315.038 7.454***
    (−1.279) (7.956) (−1.226) (7.925) (−1.262) (7.941)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
    Adj. R2 0.721 0.561 0.722 0.561 0.721 0.561
    Panel B:管理层学习
    变量 Study
    (1)
    ESG
    (2)
    Study
    (3)
    ESG
    (4)
    Study
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 0.173*** 0.027*
    (14.429) (1.860)
    Num 0.042*** 0.040***
    (4.245) (3.181)
    Ratio 0.351*** 0.228***
    (5.863) (2.861)
    Study 0.011 0.012 0.012
    (1.317) (1.410) (1.387)
    Intercept 0.716 7.422*** 0.700 7.444*** 0.696 7.432***
    (0.762) (7.951) (0.758) (7.922) (0.750) (7.938)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
    Adj. R2 0.323 0.561 0.317 0.561 0.317 0.561
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    表  11  异质性分析:QFII所属地区特质

    变量 QFII所属地区ESG水平较高 QFII所属地区ESG水平较低
    ESG
    (1)
    ESG
    (2)
    ESG
    (3)
    ESG
    (4)
    ESG
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 0.036** 0.043
    (2.073) (0.686)
    Num 0.046*** 0.064
    (3.149) (1.482)
    Ratio 0.242*** 0.417*
    (2.654) (1.716)
    Intercept 7.735*** 7.778*** 7.752*** −3.699 −4.451 −4.260
    (7.924) (7.946) (7.938) (−1.181) (−1.394) (−1.359)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 15832 15832 15832 1067 1067 1067
    Adj. R2 0.560 0.561 0.560 0.569 0.570 0.571
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    表  12  异质性分析:QFII特质

    变量 外资话语权较强 外资话语权较弱
    ESG
    (1)
    ESG
    (2)
    ESG
    (3)
    ESG
    (4)
    ESG
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 0.040** 0.007
    (2.051) (0.275)
    Num 0.055*** −0.008
    (3.506) (−0.309)
    Ratio 0.264*** −0.014
    (2.839) (−0.074)
    Intercept 4.557*** 4.364*** 4.537*** 8.338*** 8.330*** 8.333***
    (3.200) (2.931) (3.033) (7.103) (7.105) (7.102)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 5906 5906 5906 11188 11188 11188
    Adj. R2 0.563 0.564 0.563 0.567 0.567 0.567
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    表  13  异质性分析:公司特质

    Panel A:分析师关注度
    变量 分析师关注度较高 分析师关注度较低
    ESG
    (1)
    ESG
    (2)
    ESG
    (3)
    ESG
    (4)
    ESG
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 0.040** 0.050
    (2.190) (1.599)
    Num 0.055*** −0.021
    (3.688) (−0.649)
    Ratio 0.299*** −0.045
    (3.360) (−0.198)
    Intercept 6.941*** 6.977*** 6.965*** 7.107*** 7.092*** 7.101***
    (6.372) (6.323) (6.389) (3.459) (3.453) (3.456)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 10755 10755 10755 6192 6192 6192
    Adj. R2 0.601 0.601 0.601 0.544 0.544 0.544
    Panel B:管理层短期ESG压力
    变量 管理层短期ESG压力较大 管理层短期ESG压力较小
    ESG
    (1)
    ESG
    (2)
    ESG
    (3)
    ESG
    (4)
    ESG
    (5)
    ESG
    (6)
    Fre 0.025 0.033*
    (0.909) (1.881)
    Num 0.035 0.036**
    (1.413) (2.310)
    Ratio 0.074 0.276***
    (0.511) (2.735)
    Intercept 3.535*** 3.448*** 3.509*** 8.153*** 8.190*** 8.190***
    (6.047) (5.530) (5.941) (8.426) (8.455) (8.465)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 6071 6071 6071 11211 11211 11211
    Adj. R2 0.595 0.595 0.595 0.562 0.562 0.562
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    表  14  经济后果检验

    变量 QFII_Hold
    (1)
    QFII_Hold
    (2)
    QFII_Hold
    (3)
    QFII_Hold
    (4)
    QFII_Hold
    (5)
    QFII_Hold
    (6)
    ESG 0.022*** 0.021*** 0.021*** 0.022*** 0.021*** 0.021***
    (3.532) (3.465) (3.482) (3.566) (3.433) (3.455)
    Fre 0.026* 0.021
    (1.690) (1.404)
    Num 0.042*** 0.028*
    (2.669) (1.876)
    Ratio 0.232** 0.148
    (2.225) (1.477)
    Fre×ESG 0.023*
    (1.781)
    Num×ESG 0.033**
    (2.451)
    Ratio×ESG 0.172*
    (1.740)
    Intercept −1.428 −1.400 −1.414 −1.399 −1.328 −1.391
    (−1.164) (−1.144) (−1.156) (−1.142) (−1.091) (−1.139)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
    Adj. R2 0.782 0.782 0.782 0.782 0.782 0.782
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图(1) / 表(15)
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出版历程
  • 收稿日期:  2025-06-13
  • 网络出版日期:  2026-06-26
  • 刊出日期:  2025-12-20

目录

    他山之石:QFII实地调研的 ESG 治理价值研究

      基金项目:  国家自然科学基金项目(72272031);上海市哲学社会科学规划项目(2022BGL006);教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJC630167)
      作者简介:

      唐松莲,东华大学旭日工商管理学院教授,tangsonglian@dhu.edu.cn

      李峻泽,东华大学旭日工商管理学院博士研究生,1249090@mail.dhu.edu.cn

      张婷婷(通信作者),华东理工大学商学院讲师,ztt.912@163.com

      何灵菲,华东理工大学商学院硕士研究生,he879070@163.com

    • 中图分类号: F830.9;F271.5

    摘要: 吸引外资与可持续发展协同共进,是我国高水平对外开放的核心议题。本文基于深交所“互动易”平台的实地调研问答纪要数据,选取2012−2021年深交所上市公司为样本,考察QFII实地调研对公司ESG表现的影响及作用机制。研究发现,QFII实地调研显著促进了公司ESG表现提升。机制检验发现,QFII实地调研主要通过提升投资者关注度和促进管理层学习两条路径发挥作用。异质性分析表明,当QFII所属地区ESG水平较高、QFII话语权较强、分析师关注度较高和管理层短期ESG压力较小时,QFII实地调研对公司ESG表现的提升效果更显著。经济后果检验发现,公司ESG表现提升后,QFII的持股比例相应提高。研究结论不仅丰富了公司ESG表现的驱动因素与影响机制研究,从行为视角拓展了跨境资本影响本土企业非财务表现的理论框架,还为高水平对外开放促进我国企业高质量发展提供了经验证据。

    English Abstract

    唐松莲, 李峻泽, 张婷婷, 何灵菲. 2025. 他山之石:QFII实地调研的 ESG 治理价值研究. 会计与经济研究, 39(6): 80-105.
    引用本文: 唐松莲, 李峻泽, 张婷婷, 何灵菲. 2025. 他山之石:QFII实地调研的 ESG 治理价值研究. 会计与经济研究, 39(6): 80-105.
    Tang Songlian, Li Junze, Zhang Tingting, He Lingfei. 2025. Stones from Other Hills: A Study on the ESG Governance Value of QFII Site Visits. Accounting and Economic Research, 39(6): 80-105.
    Citation: Tang Songlian, Li Junze, Zhang Tingting, He Lingfei. 2025. Stones from Other Hills: A Study on the ESG Governance Value of QFII Site Visits. Accounting and Economic Research, 39(6): 80-105.
      • 推动公司ESG建设是中国政府贯彻新发展理念、助力“双碳”目标实现的重要举措之一。现有研究表明,企业践行ESG理念不仅能降低经营风险(Albuquerque等,2018)、提升投资效率(宋科等,2022)、缓解融资约束(Chava,2014Flammer,2015)、提高企业价值(Ferrell等,2016),还有助于改善企业与利益相关者之间的信任关系,进而促进资源获取与创新能力提升(田敏等,2014张麟等,2017史梦昱和闫佳敏,2024)。作为ESG理念和实践的先行者,在党中央“推进高水平对外开放”的政策部署下, 17 跨境资本能够为中国公司ESG实践提供重要指引。

        合格境外机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investor,QFII)机制为跨境资本参与A股市场投资和建设提供了重要渠道。现有研究多从履行出资人义务视角,探讨QFII持股的治理效应(Luong等,2017张惠琳和倪骁然,2017刘贝贝和李春涛,2022Wang等,2022)。实地调研是管理层与投资者之间的非公开信息交流机制(唐松莲等,2017Bowen等,2018Bowen等,2023Tang等,2025aTang等,2025bTang等,2025c),参与者主要包括证券投资基金、证券分析师及QFII等(李峻泽和唐松莲,2025)。2012年以来,QFII积极参与机构联合调研,参与比例由12.01%上升至19.71%,且对ESG相关议题的关注度持续提升。例如,华利集团(300979)2021年共接受QFII参与的调研19次,摩根基金等知名机构在调研纪要中提及ESG议题的关键词2286次。 1 随着QFII在中国资本市场的深入发展及其投资规模的扩大,本文从行为治理维度系统考察其对中国上市公司的影响。

        既有研究已较为充分地探讨了机构投资者实地调研对企业ESG的影响,如机构投资者实地调研能够提升企业绿色治理绩效(张云等,2024)、抑制企业漂绿行为(刘兴华等,2025),进而改善企业ESG评级(Tang等,2025a)。实地调研中,投资者对ESG关注度的提升也有助于促进企业ESG评级的改善(Tang等,2025c)。然而,QFII在实地调研中的角色与本土机构投资者存在诸多差异。第一,受文化、语言、社会关系网络及制度环境差异的影响,QFII参与实地调研时面临更突出的“外来者劣势”(Ferragina等,2014),与管理层之间的信息不对称程度高于本土机构投资者(Baba,2008周县华等,2012),因此获取特质性信息的动机更强。第二,QFII的社会网络相对独立,与本土机构投资者相比,其与被调研企业的非正式制度约束较弱,受政府、债权人等利益相关者的影响较小,从而具备全球投资者的比较优势(Huang和Zhu,2015),能够更有效地表达诉求。第三,多数QFII来自发达资本市场,在ESG领域具备先进知识与管理经验,能够更有效地推动企业采用最佳治理实践(Aggarwal等,2015)。因此,相较于本土机构投资者,QFII实地调研在企业ESG治理中具有更为突出的外部治理属性与制度溢出效应。

        具体而言,QFII参与实地调研一方面能够向被调研企业传递跨境资本对ESG高度关注的信号,另一方面有助于其深入获取公司ESG规划、进程等非公开信息,进而引发市场对公司ESG表现的关注。同时,QFII实地调研对ESG议题的高度关切还可能引发其他机构投资者、媒体和分析师的外部关注,从而推动管理层在信息披露中更积极地回应ESG相关议题。此外,QFII积极参与实地调研,体现了其投资意愿,能够在一定程度上促使企业加快落实ESG理念,并促进管理层在ESG方面的经验学习。这一过程兼具外部监督强化与内部治理能力提升的双重效应,有助于增强企业可持续发展能力及资本市场认可度。

        基于上述分析,本文选取2012−2021年深交所上市公司为研究样本,依托QFII实地调研中“投资者−管理层”的互动场景,检验跨境资本参与实地调研能否改善公司ESG表现。研究发现:QFII参与实地调研显著提升了被调研企业的ESG表现,且该结论经一系列稳健性检验后依然成立。机制检验表明,提升投资者关注度与促进管理层学习是QFII发挥作用的核心机制。异质性分析表明,QFII所属地区特质、QFII自身特质和企业特质均会影响QFII实地调研的效果。具体地,当QFII所属地区ESG水平较高、企业中外资话语权较高、分析师关注度较高和管理层短期ESG压力较小时,QFII实地调研对企业ESG表现的促进作用更显著。

        本文在以下四个方面具有增量贡献:第一,现有文献多基于QFII直接持股的治理视角,考察跨境资本的公司治理效应(李春涛等,2018Dyck等,2019刘贝贝和李春涛,2022)。与此不同,本文立足于QFII实地调研的“投资者−管理层”互动场景,检验QFII行为对公司ESG表现的影响,从参与行为维度拓展了跨境资本治理研究的分析框架,并丰富了公司ESG表现驱动因素的相关研究。同时,本文将QFII参与实地调研的影响剥离出来,丰富了异质性机构投资者在企业非财务治理行为中的影响研究。第二,本文从投资者关注和管理层学习两个维度开展机制分析,明确了QFII行为在企业非财务治理层面的作用路径,揭示了跨境资本影响企业ESG表现的内在传导机制。第三,本文探讨了境外机构投资者对中国上市公司非财务治理的影响,在既有机构投资者实地调研的研究基础上(Cheng等,2016张云等,2024李峻泽和唐松莲,2025),进一步拓展了跨境资本在新兴资本市场中的作用边界,丰富了跨境投资者行为与公司治理互动的理论框架。第四,本文在实践层面证实了资本市场高水平对外开放对推动企业高质量发展的积极作用,为促进境内公司与境外资本高效联动、提升企业可持续发展能力提供了经验证据。

        本文其余章节安排如下:第二部分为理论分析与假说推演;第三部分为研究设计;第四部分为实证结果与分析;第五部分为机制检验;第六部分为进一步研究;第七部分为结论与建议。

      • 2002年11月5日,中国证监会和中国人民银行联合发布《合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法》,允许QFII进入A股市场投资。 2 既有研究发现,QFII的知识技能和管理经验,能为我国上市公司提供国际公认的优质商业和治理实践建议(Kim等,2019Li等,2020)。

        作为更具“价值投资”理念的外部投资者(邓川和孙金金,2014李蕾和韩立岩,2014),QFII能够为绩优公司的创新发展和价值提升解决资源瓶颈问题,从而发挥创新促进作用(王宇峰等,2012)。QFII通过发挥监督者职能,改善公司治理机制,激励公司承担风险,促进公司创新(Luong等,2017张惠琳和倪骁然,2017)。QFII持股可以通过减缓控股公司的内部挖掘、增加分析师跟踪数量,显著提升公司创新水平与创新质量(Wang等,2022)。同时,QFII具有独立性优势,不易受持股公司的影响。具体地,QFII的独立性使其更有可能参与国有控股公司的独立谈判和监管,从而有助于保护中小股东合法权益(Huang和Zhu,2015),并能够减少公司管理层、大股东的机会主义行为(Brockman等,2024)。由此可见,现有文献多基于QFII持股治理视角,考察境外资本的公司治理效应(李春涛等;2018Dyck等,2019刘贝贝和李春涛,2022),然而鲜有研究从QFII参与实地调研行为及互动视角,检验和分析其对企业非财务治理的影响。

      • 实地调研包括问答互动和现场参观环节,是投资者与公司管理层之间的常态化交流机制,能够促进双方信息理解的一致性。自2012年深交所要求强制披露实地调研信息以来,QFII实地调研的比例由12.01%上升至19.71%,参与机构数量整体呈现增长趋势。 3 2022年4月证监会修订的《上市公司投资者关系管理工作指引》明确要求将公司ESG信息纳入投资者沟通内容。 4 因此,实地调研成为机构投资者与管理层交流ESG实践的重要渠道(张云等,2024)。 5

      • QFII实地调研会提升投资者对公司ESG表现的关注度。实践中,QFII在A股市场的实地调研多与本土机构投资者联合开展,单独进行调研的情况较少,因此其调研活动对公司ESG议题的关注容易引发共同调研机构的重视。已有研究发现,随着QFII投资规模的扩大,本土机构投资者会推动公司提升未来ESG表现,尤其是与QFII存在共同持股关系的机构投资者(Han,2023),这一现象充分说明本土机构投资者对QFII在ESG领域的认可。由于QFII多来自欧美等发达资本市场,而ESG理念及其实践率先在此类市场兴起,其对ESG问题的关注相较于本土机构投资者更具权威性、针对性和前沿性(程天笑等,2014Wang等,2025),进而可能强化本土机构投资者对相关议题的关注。同时,实地调研行为本身传递了投资者的潜在投资意向(谭劲松和林雨晨,2016)。不论本土机构投资者此前是否重视ESG,QFII调研对ESG议题的关注均会推动其在投资决策中予以审慎考量,并促使其在未来持续提升对该类议题的重视程度。 6 此外,当投资于制度监管相对薄弱的市场时,来自ESG治理水平较高地区的QFII会延续其既有治理理念,对管理团队施加直接影响,推动将社会责任和环保实践融入公司战略(Li等,2020)。因此,受自身理念和投资目标驱动,QFII在调研中往往会深入评估企业的ESG发展现状与短板,并要求管理层及时、详细地披露ESG规划,从而显著提升调研私有信息中的ESG信息含量,并进一步引发其他机构投资者的重视和关注(刘会芹等,2024)。

        QFII实地调研还会引发媒体和分析师的外部关注。既有研究表明,媒体在实地调研的信息传播中发挥关键作用(唐松莲等,2024),投资者调研能够提升媒体对企业的关注度,并通过媒体报道将信息外溢到其他市场,进而传递至其他利益相关者(李峻泽和唐松莲,2025)。此外,调研产生的增量信息有助于减少分析师预测分歧(刘智宇等,2022),缓解分析师与投资者的信息劣势(Cheng等,2016)。在实地调研中,QFII通常基于专业视角,围绕环境、社会和治理维度提出问题。例如,QFII常与公司管理层沟通节能减排、绿色产品等可持续发展议题, 7 进一步提升市场对被调研公司ESG议题的关注度。进一步地,机构投资者之间普遍存在羊群效应(蔡庆丰等,2011许年行等,2013),其社会网络将影响私有信息的扩散效率(郭白滢和李瑾,2019)。因此,与QFII共同参与调研的其他机构投资者,可能通过后续调研与投资行为实现对ESG关注的传递与扩散,形成间接的关注效应。

      • 在实地调研中,QFII通过与管理层的直接互动形成学习效应:一方面,有助于管理层掌握同行及上下游企业ESG实践的最新动态;另一方面,有助于管理层从多维视角理解宏观和行业的ESG政策演进。

        第一,QFII的ESG经验能够形成资源赋能效应。QFII可通过实地调研的非公开交流,将所属地区成熟的ESG理念传递至被调研公司(Li等,2020),助力其管理层通过学习与模仿提升ESG表现。发达资本市场自20世纪70年代以来,已形成较为完善的公司治理理论体系和ESG信息披露制度(谢红军和吕雪,2022),因此QFII通常具备更为成熟的ESG理念与丰富的实践经验,并积极引导被调研公司制定ESG导向的决策(Tsang等,2019Wang等,2025)。基于此,QFII可在实地调研中通过经验分享,向管理层传递高效履行ESG责任的路径与方法,为其ESG战略决策提供指导,推动管理层学习ESG理念,从而提升企业ESG表现。

        第二,QFII实地调研通过施加内外部双重压力,倒逼管理层强化ESG学习。一方面,QFII调研引发的外界关注形成管理层学习的外部压力。这是因为,ESG理念引导下的利益相关者更加关注企业ESG责任的履行情况 8徐莉萍等,2011王艳艳等,2014)。短期内,管理层需积极回应QFII调研引发的ESG关注,避免投资者“用脚投票”(Aggarwal等,2010);长期则需切实履行ESG责任以满足利益相关者的诉求,由此形成外部学习压力。另一方面,QFII的专业能力与监督机制形成内部约束。QFII多来自欧美发达资本市场(程天笑等,2014),而ESG理念源于西方市场,其在ESG评估方面更具优势,使管理层难以通过“口惠而实不至”的漂绿行为粉饰ESG表现,从而抑制象征性的ESG合规行为。同时,QFII实地调研强化了对公司及管理层的监督,促使其积极回应ESG议题,并持续追踪ESG责任的实际履行情况(Luong等,2017张惠琳和倪骁然,2017)。基于此,QFII实地调研带来的双重压力更易激发管理层的学习动机,进而强化ESG学习效应。

        综上,在实地调研形成的“投资者−管理层”互动场景中,QFII一方面通过直接和间接的信息传递渠道提升投资者对ESG议题的关注,另一方面通过资源赋能和监督压力促进管理层学习,从而推动公司履行ESG责任,提升ESG表现。

        基于此,本文提出假说1:QFII实地调研能够提升被调研公司的ESG表现。

      • 自2012年7月起,深交所要求其上市公司通过“互动易”平台“投资者关系”栏目,披露接受实地调研的具体信息(郑登津等,2023)。因此,本文选取2012−2021年深交所非金融业公司作为初始样本。参考Jiang等(2022)的研究,本文进一步剔除特殊风险警示、进入退市整理期和关键变量缺失样本,最终得到2416家企业的17654个“公司−年度”观测值,其中包含深市主板企业1395家、创业板企业1021家。表1列示了QFII实地调研的年度分布情况。结果显示,实地调研比例保持在50%以上;QFII实地调研比例持续上升,最高达27.87%。

        表 1  QFII实地调研的年度分布情况

        年份深市公司数实地调研QFII实地调研
        调研家数调研比例调研家数调研比例
        20121540118877.14%18512.01%
        20131536115174.93%35022.79%
        20141618125377.44%45127.87%
        20151746127773.14%42324.23%
        20161870134171.71%47625.45%
        20172089134964.58%40919.58%
        20182134126559.28%28813.50%
        20192205116652.88%32314.65%
        20202354119850.89%36115.34%
        20212578146656.87%50819.71%

        本文使用的QFII名单来自Wind数据库,并结合中国证监会发布的《合格境外投资者名录》对QFII样本进行匹配。 9 投资者实地调研数据来自CSMAR数据库,并使用Python从巨潮资讯网等渠道获取公司投资者关系活动的公告记录,以进行文本分析和数据补充核验。ESG数据来自华证数据库并进行了手工处理。其他财务数据均来自CSMAR数据库。为避免极端值的影响,本文对所有连续变量在上下1%的水平上进行了缩尾处理。

      • 参考方先明和胡丁(2023)的研究,本文选取华证ESG评级指标 10 度量公司ESG表现(ESG)。具体而言,华证ESG评级共分为九档, 11 从高到低分别为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C,本文采用赋值法构建被解释变量ESG,将评级自AAA至C共9个等级依次赋值为9至1。当评级为AAA时,ESG赋值为9;当评级为AA时,ESG赋值为8;当评级为A时,ESG赋值为7,以此类推。考虑到调研活动的影响可能存在滞后性,本文使用t+1年度的ESG评级进行检验。

      • 参考彭秋萍等(2022)Zhou和Gan(2022)的研究,本文采用三个变量测度QFII实地调研:一是调研频率(Fre),即QFII实地调研次数加1取自然对数;二是调研家数(Num),即实地调研中QFII数量加1取自然对数;三是调研比例(Ratio),即QFII家数占调研机构总数的比例。

        QFII实地调研行为的判断标准如下:第一,根据中国证监会发布的《合格境外投资者名录》和Wind数据库的QFII基本资料,初步确定QFII清单;第二,根据QFII的股权结构,判断清单中的QFII是否为母公司,若是,则其下属子公司参与调研也视为QFII参与;第三,根据QFII名称中的关键词进行检索, 12 识别其参与调研行为;第四,对QFII名称中出现“香港”等地名的,根据其主要办公地或总部所在地,判断其是否确实属于QFII。

        值得注意的是,实地调研通常由多家机构共同参与(一般为4−6家),QFII单独调研的情况极少,因此本文所界定的QFII实地调研变量为QFII参与公司实地调研总次数,而非QFII单独调研次数。表2报告了QFII注册地分布情况。统计显示,中国香港和美国两地的QFII数量位居前列,占比分别为37.5%和12.2%。此外,大多数QFII来自新加坡、英国和韩国等地区。同时,QFII各注册地的治理质量存在明显差异,最高为卢森堡(1.70),最低为韩国(0.83)。 13

        表 2  QFII注册地分布情况(数量排名前10) 14

        QFII注册地 中国香港 美国 新加坡 英国 韩国 中国台湾 日本 法国 加拿大 卢森堡
        数量 243 79 60 48 46 39 19 18 13 10
        占比 37.5% 12.2% 9.3% 7.4% 7.1% 6.0% 2.9% 2.8% 2.0% 1.5%
        治理质量 1.26 1.19 1.58 1.39 0.83 1.07 1.32 1.13 1.60 1.70
      • 参考Jiang等(2022)的研究,本文在模型中纳入以下控制变量:(1)实地调研特征变量:券商调研次数(Fre_Stock,公司年度实地调研中本土券商参与的次数加1取自然对数)、基金调研次数(Fre_Fund,公司年度实地调研中本土基金公司参与的次数加1取自然对数)、保险公司和商业银行调研次数(Fre_IB,公司年度实地调研中本土保险公司和商业银行参与的次数加1取自然对数)。(2)公司治理特征变量:股权集中度(Top,第一大股东持股比例)、两职合一(Dual,董事长是否兼任总经理)、董事会规模(Board,董事会总人数)、独立董事比例(Indep,独立董事在董事会中所占比重)。(3)公司特征变量:产权性质(Soe,是否为国有公司)、盈利能力(Roa,总资产收益率)、资本结构(Lev,资产负债率)、成长性(Growth,营业收入年增长率)、公司规模(Size,根据企业年末总资产,按25%等分分组,由高到低分别赋值为4至1)、上市年龄(Age)。(4)审计特征变量:审计机构(Big4,是否为四大会计师事务所审计)、审计意见(Audit,是否为标准无保留意见)。

        具体变量定义见表3

        表 3  变量定义

        变量 名称 定义
        ESG 公司ESG表现 华证ESG评级AAA至C由高到低赋值9至1
        Fre QFII调研频率 公司年度实地调研中QFII参与的次数加1取自然对数
        Num QFII调研家数 公司年度投资者调研活动中参与的QFII数量加1取自然对数
        Ratio QFII调研比例 公司各年度有QFII参与的实地调研中,QFII家数占调研机构总数的比例
        Fre_Stock 券商调研次数 公司年度实地调研中本土券商参与的次数加1取自然对数
        Fre_Fund 基金调研次数 公司年度实地调研中本土基金公司参与的次数加1取自然对数
        Fre_IB 保险公司和商业
        银行调研次数
        公司年度实地调研中本土保险公司和商业银行参与的次数加1取自然对数
        Top 股权集中度 第一大股东持股比例
        Dual 两职合一 董事长兼任总经理,取值为1,否则为0
        Board 董事会规模 董事会总人数
        Indep 独立董事比例 独立董事人数/董事会总人数
        Soe 产权性质 国有公司取值为1,否则为0
        Roa 盈利能力 公司年度净利润/年末资产总额
        Lev 资本结构 公司年末负债总额/年末资产总额
        Growth 成长性 营业收入较上年度同比增幅
        Size 公司规模 根据企业年末资产总额,按25%等分分组,由高到低分别赋值为4至1
        Age 上市年龄 上市年限加1取自然对数
        Big4 审计机构 四大会计师事务所审计取值为1,否则为0
        Audit 审计意见 标准无保留意见取值为1,否则为0
      • 参考Jiang等(2022)Zhou和Gan(2022)的研究,本文构建如下模型:

        $$ {ESG}_{i,t+1}={{{\beta }_{0}}+{{\beta }_{1}}Fre_{i,t}/Num_{i,t}/Ratio}_{i,t}+{\beta }_{2}{Controls}_{i,t}+Year+Firm+\varepsilon $$ (1)

        其中,ESGi,t+1表示第t+1期的公司ESG表现,Frei,tNumi,tRatioi,t分别表示公司it期QFII的调研频率、调研家数和调研比例。Controlsi,t表示控制变量。本文主要关注估计系数$ {\beta }_{1} $及其显著性,若$ {\beta }_{1} $显著为正,表明QFII实地调研有助于提升公司ESG表现,即本文假说1成立。为增强结论的稳健性,回归模型采用稳健标准误,并控制了公司和年份固定效应。

      • 描述性统计结果如表4所示(本文也对变量进行了单变量分析和相关性分析,受篇幅所限,检验结果未列示,备索)。ESG的均值为4.309,中位数为4,均值大于中位数,说明其分布整体呈现右偏,但差异较小,基本接近正态分布。同时,ESG的最小值和最大值分别为1和8,对应评级区间为CCC至AA,表明样本公司的ESG表现均处于该范围内,大多数公司的ESG评级集中在中等水平,不同公司之间ESG评级差距较小,反映出样本公司整体ESG表现处于中等状态,存在较大的改进空间。上述结果与方先明和胡丁(2023)的研究基本保持一致。

        表 4  描述性统计

        变量 样本量 均值 标准差 1分位数 中位数 99分位数
        ESG 17654 4.309 1.036 1 4 8
        Fre 17654 0.243 0.533 0 0 2.197
        Num 17654 0.226 0.674 0 0 6.635
        Ratio 17654 0.022 0.094 0 0 0.7
        Fre_Stock 17654 1.000 0.981 0 0.693 5.024
        Fre_Fund 17654 0.886 0.977 0 0.693 4.860
        Fre_IB 17654 0.371 0.542 0 0 3.045
        Top 17654 0.321 0.140 0.085 0.299 0.748
        Dual 17654 0.289 0.453 0 0 1
        Board 17654 9.372 3.029 0 9 18
        Indep 17654 0.386 0.109 0 0.375 0.636
        Soe 17654 0.236 0.425 0 0 1
        Roa 17654 3.607 6.707 −27.440 3.860 18.640
        Lev 17654 0.393 0.201 0.040 0.377 0.911
        Growth 17654 0.161 0.335 −0.594 0.115 1.755
        Size 17654 2.499 1.118 1 2.5 4
        Age 17654 8.757 7.021 0 7 28
        Big4 17654 0.035 0.184 0 0 1
        Audit 17654 0.970 0.172 0 1 1

        Fre的均值为0.243,说明样本公司年度内被QFII调研的次数较少。Num的均值和最大值分别为0.226和6.635,说明参与调研的QFII数量整体较少,但仍存在部分公司被QFII重点关注。Ratio的均值为0.022,最大值为0.7,说明在QFII参与的调研中,其占比整体不高,本土机构投资者仍是实地调研主力军。以上结果与当前资本市场的普遍实践相符,也与已有研究发现较为一致。此外,DualRoaLevBig4等控制变量的统计值与已有文献的发现基本一致(Zhou和Gan,2022),进一步说明本文数据和样本具有可靠性和可比性。

      • 表5报告了基准回归结果。FreNumRatio的估计系数分别为0.029、0.041和0.232,且分别在5%、1%和1%的水平上显著。结果表明,QFII实地调研能够有效促进公司下一年度ESG表现的提升。具体地,QFII调研次数越多、参与调研的QFII家数越多且占比越高,越有助于被调研公司的ESG评级提升。在经济意义方面,列(1)显示,QFII实地调研次数每增加1个标准差,下一年度被调研公司ESG评级提升1.49%(0.029×0.533/1.036)个标准差。为缓解不可观测但随时间或个体变化的遗漏变量的影响,本文在回归中控制了年份和公司固定效应。观测值数量差异源于双向固定效应模型引起的单例缺失(Correia,2015Breuer和Dehaan,2024),但样本缺失量有限,对回归结果及结论稳健性不会产生显著影响。此外,为排除其他机构投资者调研的干扰,模型中还控制了券商、基金、保险公司和商业银行调研的次数。

        表 5  基准回归

        变量 ESG
        (1)
        ESG
        (2)
        ESG
        (3)
        Fre 0.029**
        (2.003)
        Num 0.041***
        (3.223)
        Ratio 0.232***
        (2.917)
        Fre_Stock 0.032** 0.031* 0.032**
        (1.973) (1.913) (1.988)
        Fre_Fund −0.006 −0.006 −0.003
        (−0.315) (−0.329) (−0.188)
        Fre_IB −0.002 −0.004 −0.002
        (−0.108) (−0.208) (−0.123)
        Top 0.902*** 0.906*** 0.904***
        (8.009) (8.046) (8.028)
        Dual 0.037* 0.037* 0.037*
        (1.753) (1.757) (1.750)
        Board −0.012*** −0.012*** −0.012***
        (−4.467) (−4.414) (−4.444)
        Indep 0.249*** 0.251*** 0.249***
        (3.510) (3.529) (3.505)
        Soe −0.015 −0.015 −0.016
        (−0.337) (−0.328) (−0.351)
        Roa 0.005*** 0.005*** 0.005***
        (3.608) (3.561) (3.579)
        Lev −0.647*** −0.651*** −0.648***
        (−9.561) (−9.624) (−9.581)
        Growth 0.007 0.008 0.008
        (0.348) (0.445) (0.441)
        Size 0.114*** 0.112*** 0.113***
        (9.023) (8.854) (8.936)
        Age −0.419*** −0.422*** −0.420***
        (−3.978) (−3.972) (−3.974)
        Big4 0.080 0.077 0.078
        (1.352) (1.309) (1.329)
        Audit 0.232*** 0.232*** 0.232***
        (4.746) (4.743) (4.734)
        Intercept 7.431*** 7.453*** 7.440***
        (7.935) (7.906) (7.921)
        Year 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制
        Obs. 17428 17428 17428
        Adj. R2 0.561 0.561 0.561
          注:括号内为t值;表中数值为相应回归模型中变量的估计系数;******分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。下同。

        综上,QFII实地调研能够提升公司的ESG评级,即QFII实地调研对被调研公司的ESG表现具有显著的激励效应。通过对公司的实地调研,QFII与公司管理层进行线下沟通,将对ESG的高度关注传递给其他投资者,提高资本市场其他利益相关者对公司可持续发展的关注度;同时促进管理层在互动交流中学习ESG理念,从而改善公司ESG表现。此外,在控制变量层面,独立董事占比较高、盈利能力较强和规模较大的公司,ESG表现更好,这与柳学信等(2022)的研究结论基本一致。因此,本文假说1得到支持。

      • 为缓解逆向因果与遗漏变量等潜在内生性问题,本文采用工具变量、熵平衡匹配、倾向性得分匹配和安慰剂检验等方法进行稳健性检验。

      • 公司ESG表现较好通常意味着良好的公司治理水平和可持续发展能力,从而可能吸引QFII的更多关注。出于追求投资收益的动机,QFII参与公司实地调研的积极性和主动性随之提高,从而可能导致逆向因果问题。为缓解内生性问题带来的估计偏误,本文采用各省份外商直接投资水平(FII_Level)作为工具变量。该变量的合理性在于:一方面,地区外商直接投资水平高,通常反映该地区营商环境较好,QFII更有动机对该地区企业进行调研;另一方面,作为宏观层面指标,外商直接投资水平对单个企业ESG实践的直接影响较为有限。

        表6列(1)、列(3)和列(5)中,FII_Level的估计系数均在1%的水平上显著为正,说明当公司所在地区的营商环境较好时,QFII实地调研的频率和参与度也较高。在列(2)、列(4)和列(6)中,FreNumRatio的估计系数分别为0.137、0.060和0.321,且均在1%的水平上显著。二阶段结果与基准回归结果保持一致,排除了逆向因果的干扰。此外,模型的F值均大于临界值16.38,不可识别检验和内生性检验的p值均小于0.1,表明工具变量具有较强的相关性与有效性,估计结果可靠。

        表 6  工具变量法

        变量 Fre
        (1)
        ESG
        (2)
        Num
        (3)
        ESG
        (4)
        Ratio
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 0.137***
        (3.293)
        Num 0.060***
        (3.304)
        Ratio 0.321***
        (3.290)
        FII_Level 9.051*** 17.961*** 3.191***
        (40.511) (59.938) (64.931)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        F Value 1294.122 3451.409 4107.041
        AR Wald Test p=0.001 p=0.001 p=0.001
        KP LM 529.431 p=0.000 580.895 p=0.000 545.504 p=0.000
        Edogeneity p=0.003 p=0.086 p=0.058
        Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
      • 进一步地,参考周泽将等(2022)的研究,本文采用熵平衡匹配法来缓解样本选择偏差。具体地,本文选择所有控制变量作为初始协变量,计算其交乘项、二阶矩和三阶矩,并将上述所有变量作为最终协变量进行匹配。表7的Panel A报告了协变量的平衡性检验结果。由于协变量数量较多,本文仅报告了初始协变量的情况。其中,各协变量在处理组与对照组之间的均值差异较小,标准差相近,表明处理组与对照组在匹配前具有较好的可比性,基本满足平衡性假设。

        表 7  熵平衡匹配法

        Panel A:协变量平衡性检验结果
        协变量 非QFII调研 QFII调研
        样本量 均值 标准差 样本量 均值 标准差
        Fre_Stock 13975 0.91577 0.86669 3677 2.09836 0.74318
        Fre_Fund 13975 0.77474 0.84582 3677 2.04384 0.78272
        Fre_IB 13975 0.31045 0.46635 3677 0.88917 0.63645
        Age 13975 7.97199 6.12992 3677 7.97580 6.12539
        Top 13975 0.32032 0.13971 3677 0.32030 0.13978
        Dual 13975 0.29861 0.45766 3677 0.29861 0.45771
        Board 13975 9.47951 2.61209 3677 9.49633 2.55032
        Indep 13975 0.40262 0.09738 3677 0.40286 0.09644
        Soe 13975 0.19499 0.39621 3677 0.19500 0.39625
        Roa 13975 5.73309 5.73574 3677 5.78278 5.68525
        Lev 13975 0.38230 0.18274 3677 0.38223 0.18289
        Big4 13975 0.05140 0.22082 3677 0.05140 0.22084
        Audit 13975 0.99125 0.09314 3677 0.99130 0.09289
        Size 13975 2.81275 1.06442 3677 2.81398 1.06134
        Growth 13975 0.22726 0.32362 3677 0.22864 0.32268

        Panel B:熵平衡匹配回归结果
        变量 ESG
        (1)
        ESG
        (2)
        ESG
        (3)
        Fre 0.037**
        (2.288)
        Num 0.035***
        (2.624)
        Ratio 0.217***
        (2.709)
        Intercept 5.018*** 4.986*** 4.976***
        (5.766) (5.432) (5.499)
        Controls 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制
        Obs. 17428 17428 17428
        Adj. R2 0.575 0.575 0.575

        表7的Panel B中,FreNumRatioESG的估计系数分别在5%、1%和1%的水平上显著为正。该结果与基准回归结果一致,说明QFII实地调研能够促进公司ESG表现的提升,进一步支持了假说1。

      • 本文采用随机划分自变量的方法进行安慰剂检验。参考石大千等(2018)杜传忠和薛宇择(2024)的研究,本文随机打乱自变量的值,并重新估计模型(1)1000次。图1报告了对应的1000次回归估计系数的核密度与p值。其中,估计系数集中于0附近且呈现近似正态分布,绝大多数p值大于0.1,说明基准回归结果并非由随机因素驱动,结果稳健。三个自变量的安慰剂检验结果均呈现相似分布情况。

        图  1  安慰剂检验结果

      • 2017年6月21日,摩根士丹利国际资本公司(MSCI)正式宣布将中国A股市场纳入MSCI新兴市场指数和MSCI-ACWI全球指数,这极大提升了A股市场的对外开放水平,激励了国际机构投资者参与中国股票市场投资(宋献中等,2024)。同时,MSCI本身对ESG也高度关注(Shrestha和Naysary,2023)。因此,QFII调研公司ESG表现提升,可能是受到A股市场纳入MSCI指数的影响。

        基于此,本文采用两种方法排除上述替代性解释:第一,仅保留2017年之前的样本重新进行回归;第二,增加控制变量(MSCI)。具体而言,若公司在Choice数据库提供的MSCI(中国)标的股票清单上,则变量MSCI在2017年及之后年份取值为1,否则为0。

        表8列(1)至列(3)报告了采用2017年之前样本进行回归的结果。结果显示,FreNumRatioESG的估计系数分别在5%、5%和1%的水平上显著为正。表8列(4)至列(6)进一步控制了MSCIFreNumRatioESG的估计系数分别在10%、1%和5%的水平上显著为正,同时MSCI的估计系数也在1%的水平上显著为正。上述结果表明,A股纳入MSCI指数确实提升了企业ESG表现,但并未削弱QFII实地调研对企业ESG表现的促进作用。

        表 8  排除替代性解释

        变量 2017年之前样本 控制MSCI
        ESG
        (1)
        ESG
        (2)
        ESG
        (3)
        ESG
        (4)
        ESG
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 0.044** 0.027*
        (2.218) (1.841)
        Num 0.051** 0.035***
        (2.571) (2.796)
        Ratio 0.414*** 0.200**
        (2.971) (2.522)
        MSCI 0.176*** 0.169*** 0.171***
        (5.118) (4.909) (4.941)
        Intercept 4.085*** 4.089*** 4.088*** 7.431*** 7.450*** 7.439***
        (30.166) (30.237) (30.230) (7.924) (7.906) (7.914)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 7265 7265 7265 17428 17428 17428
        Adj. R2 0.615 0.615 0.615 0.562 0.562 0.562
      • 借鉴Zhou和Gan(2022)的研究,本文采用替换变量法进行稳健性检验。考虑到不同评级覆盖范围的差异,本文选取中国研究数据服务平台(CNRDS)提供的ESG评级(ESG_CNRDS)作为新的被解释变量纳入回归。表9的检验结果显示,解释变量的估计系数在1%或5%的水平上显著为正,表明基准回归结果稳健。

        表 9  替换变量法

        变量 ESG_CNRDS
        (1)
        ESG_CNRDS
        (2)
        ESG_CNRDS
        (3)
        Fre 0.374***
        (2.763)
        Num 0.256**
        (2.282)
        Ratio 1.972***
        (2.829)
        Intercept 10.086 10.176 10.135
        (0.828) (0.836) (0.835)
        Controls 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制
        Obs. 17428 17428 17428
        Adj. R2 0.630 0.630 0.630
      • 一方面,调研活动中投资者关注的问题会被媒体报道(唐松莲等,2024李峻泽和唐松莲,2025),从而传导至资本市场引发关注;另一方面,QFII通常与本土机构投资者联合调研,因此调研中的ESG关注度会直接影响其他机构投资者对ESG相关议题的重视程度。据此,本文认为,QFII实地调研通过提升投资者对公司的关注度,进而促进公司ESG评级提升。

        参考姜麟和步丹璐(2025)的研究,本文采用公司被QFII调研后5日的百度搜索指数之和衡量公司的投资者关注度(Attention)。若公司当年被QFII调研多次,则计算其年度平均值。参考温忠麟和叶宝娟(2014)刘金科和肖翊阳(2022)的研究,本文采用三步法进行机制检验。

        表10的Panel A列(1)、列(3)和列(5)中,FreNumRatio的估计系数均在1%的水平上显著为正,说明QFII实地调研能够显著提升投资者对被调研公司的关注度。列(2)、列(4)和列(6)中控制了AttentionFreNumRatio的估计系数仍分别在10%、1%和1%的水平上显著为正,表明投资者关注在QFII实地调研与公司ESG评级之间发挥了部分中介效应。换言之,QFII实地调研通过提高投资者对被调研公司的关注度,促进公司改善ESG绩效。

        表 10  机制检验

        Panel A:投资者关注
        变量 Attention
        (1)
        ESG
        (2)
        Attention
        (3)
        ESG
        (4)
        Attention
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 70.637*** 0.029*
        (4.854) (1.951)
        Num 124.137*** 0.040***
        (6.848) (3.125)
        Ratio 595.831*** 0.226***
        (5.820) (2.838)
        Attention 0.000 0.000 0.000
        (1.420) (1.272) (1.332)
        Intercept −1341.182 7.445*** −1267.961 7.465*** −1315.038 7.454***
        (−1.279) (7.956) (−1.226) (7.925) (−1.262) (7.941)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
        Adj. R2 0.721 0.561 0.722 0.561 0.721 0.561
        Panel B:管理层学习
        变量 Study
        (1)
        ESG
        (2)
        Study
        (3)
        ESG
        (4)
        Study
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 0.173*** 0.027*
        (14.429) (1.860)
        Num 0.042*** 0.040***
        (4.245) (3.181)
        Ratio 0.351*** 0.228***
        (5.863) (2.861)
        Study 0.011 0.012 0.012
        (1.317) (1.410) (1.387)
        Intercept 0.716 7.422*** 0.700 7.444*** 0.696 7.432***
        (0.762) (7.951) (0.758) (7.922) (0.750) (7.938)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
        Adj. R2 0.323 0.561 0.317 0.561 0.317 0.561
      • 中国资本市场的QFII大多来自欧美等发达资本市场,而ESG相关理念源于这些地区,因此QFII实地调研有助于促进管理层学习ESG知识和经验,进而改善公司ESG绩效,最终提升公司ESG评级。

        本文使用文本分析法测度管理层对ESG的学习:首先,采用LDA主题模型训练并进行困惑度检验,以确定最佳主题数量;从困惑指数变化趋势来看,N=16时为转折点,故选择16作为主题数进行LDA主题构建。其次,基于LDA主题数构建环境、社会和治理三个维度的词典,并选取与主题最相关的前100个去重词语,形成最终ESG词典。ESG词典共包含1457个词汇,其中环境方面(E)包含445词,社会方面(S)包含729词,治理方面(G)包含283词。 15 再次,筛选出各年度每次QFII调研后的首次无QFII参与的实地调研记录,并采用Python提取其中涉及“投资者提问”和“管理层回应”的文本。考虑到每份调研纪要一般包含多次问答,而本土机构投资者对ESG的提问也会引发管理层的回应,本文剔除所有提问中涉及ESG关键词的问答对话。最后,使用筛选后的管理层回答中包含ESG关键词的词频加1取自然对数,作为管理层ESG学习的代理变量(Study)。

        表10的Panel B列(1)、列(3)和列(5)中,FreNumRatio的估计系数均在1%的水平上显著为正,说明QFII实地调研能够显著提升下一次无QFII参与调研时,管理层主动在非ESG议题中引入ESG表述的倾向。列(2)、列(4)和列(6)中控制了StudyFreNumRatio的估计系数仍分别在10%、1%和1%的水平上显著为正,显著性有所下降但并未消失,表明管理层学习在QFII实地调研与公司ESG评级之间发挥了部分中介效应。换言之,QFII实地调研通过促进被调研公司管理层对ESG的重视和学习,进而提升公司ESG评级。

      • 已有研究证实,QFII能够将其来源地的社会规范移植到目的地市场,从而显著促进目标市场公司的社会责任改善(Cheng等,2024)。此外,地区ESG水平在很大程度上能够解释不同地区治理实践的差异。总部位于ESG整体水平较高地区的公司,往往拥有更完善的治理体系,董事会成员和高管行为也更符合股东利益(Bosco和Misani,2016Li等,2020)。当所在地区ESG水平较高时,公司管理层更可能积极履行环境、社会责任,减少对环境的破坏,促进生态平衡,并助力完善公司治理,推动公司高质量、可持续发展(Zhao等,2022)。

        参考谢红军和吕雪(2022)的研究,本文选取世界银行ESG数据库提供的71个指标,采用全局熵值法,从E、S、G三个维度测算“地区−时间”可比的ESG指标;在此基础上,依据参与调研的QFII来源地信息,构建其所属地区ESG水平(Score)。进一步地,本文按Score的“行业−年度”中位数进行分组回归。

        表11报告了QFII所属地区ESG水平的异质性影响。当QFII所属地区ESG水平较高时,FreNumRatio的估计系数分别在5%、1%和1%的水平上显著为正;而当QFII所属地区ESG水平较低时,FreNumRatio的估计系数均不显著。结果表明,当QFII所属地区的社会治理有效、社会环境良好、ESG理念和实践均受重视时,QFII实地调研能够更好地促进ESG信息和知识的跨区域传播,进而提升被调研公司的ESG表现。参考连玉君等(2010)的研究,本文采用费舍尔组合检验对组间差异进行分析,结果显示,p值均小于0.05,说明不同子样本之间差异较为明显。

        表 11  异质性分析:QFII所属地区特质

        变量 QFII所属地区ESG水平较高 QFII所属地区ESG水平较低
        ESG
        (1)
        ESG
        (2)
        ESG
        (3)
        ESG
        (4)
        ESG
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 0.036** 0.043
        (2.073) (0.686)
        Num 0.046*** 0.064
        (3.149) (1.482)
        Ratio 0.242*** 0.417*
        (2.654) (1.716)
        Intercept 7.735*** 7.778*** 7.752*** −3.699 −4.451 −4.260
        (7.924) (7.946) (7.938) (−1.181) (−1.394) (−1.359)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 15832 15832 15832 1067 1067 1067
        Adj. R2 0.560 0.561 0.560 0.569 0.570 0.571
      • QFII实地调研对被调研公司ESG表现的影响,可能受其自身持股地位的制约。一般而言,持股地位较高的大股东相较于小股东具有更强的话语权,因而对公司管理层决策行为会产生更强的影响。

        参考步丹璐等(2021)蔡春和梁子慧(2022)的研究,本文以公司前十大股东中是否含有境外投资者(If_foreign)度量外资持股地位与话语权,是取值为1,否则为0。表12报告了基于QFII自身特质的异质性分析结果。结果显示,在外资话语权较强组中,FreNumRatio的估计系数分别在5%、1%和1%的水平上显著为正;而在外资话语权较弱组中,FreNumRatio的估计系数均不显著。上述结果表明,外资在公司中的话语权在一定程度上决定了信息传递的效率与效果,当外资话语权较强时,QFII实地调研对公司ESG表现具有更显著的促进作用。可能的解释是,相较于本土投资者,外资对ESG议题更加重视。因此,当外资在公司中的话语权较强时,其对ESG表现的关注能够更有效地影响管理层决策,从而使QFII实地调研对被调研公司ESG表现的促进作用更加显著。

        表 12  异质性分析:QFII特质

        变量 外资话语权较强 外资话语权较弱
        ESG
        (1)
        ESG
        (2)
        ESG
        (3)
        ESG
        (4)
        ESG
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 0.040** 0.007
        (2.051) (0.275)
        Num 0.055*** −0.008
        (3.506) (−0.309)
        Ratio 0.264*** −0.014
        (2.839) (−0.074)
        Intercept 4.557*** 4.364*** 4.537*** 8.338*** 8.330*** 8.333***
        (3.200) (2.931) (3.033) (7.103) (7.105) (7.102)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 5906 5906 5906 11188 11188 11188
        Adj. R2 0.563 0.564 0.563 0.567 0.567 0.567
      • 如前文表1所示,QFII在中国资本市场中的数量有限,参与调研的频率与比例也较低,因此其直接的信息传递效应相对有限。已有研究普遍认为,证券分析师是投资者获取公司特质性信息的重要中介(Bertomeu等,2025)。因此,本文认为,QFII主要通过证券分析师向投资者传递信息,当证券分析师对公司的关注度较高时,QFII实地调研的信息效应更为显著。此外,已有研究发现,管理层通常会对短期压力作出较强反应,而暂缓推进非紧急事务(Graham等,2005)。以ESG为代表的非财务治理活动,对公司而言是具有长期价值的投资(Albuquerque等,2018)。然而,若管理层已面临较大的短期ESG压力(如被列为重点监控单位或曾受环境处罚),其履行ESG责任可能更多迫于合规压力,此时QFII实地调研的边际激励作用反而有限。因此,本文认为,当管理层短期ESG压力较大时,QFII实地调研对企业ESG表现的促进作用可能并不显著。

        本文以各年度分析师发布的公司研报数量衡量分析师关注度(Report),并按其“行业−年度”中位数进行分组回归。同时,将以下三类样本定义为短期ESG压力较大的公司:一是《上市公司环保核查行业分类管理名录》界定的16个重污染行业的公司;二是在ESG报告或年报中披露为重点污染监控单位的公司;三是上一年度发生环境违法、信访和重大环境污染事故的公司。

        表13报告了基于公司特质的异质性分析结果。Panel A显示,当分析师关注度较高时,FreNumRatio的估计系数分别在5%、1%和1%的水平上显著为正;当分析师关注度较低时,FreNumRatio的估计系数均不显著。上述结果表明,分析师充分发挥了信息中介效应,高关注度公司被QFII实地调研后,QFII实地调研对ESG评级的促进作用更加突出。Panel B显示,在管理层短期ESG压力较小的样本组中,FreNumRatio的估计系数均显著为正;在管理层短期ESG压力较大的样本组中,QFII实地调研对ESG绩效改善的影响不显著。上述结果表明,当管理层短期内缺乏改善ESG的迫切动机时,QFII实地调研能够更有效地推动公司ESG绩效提升。该结果进一步表明,QFII通过实地调研渠道对公司非财务绩效的作用方式与直接持股(Li等,2020)存在明显差异。

        表 13  异质性分析:公司特质

        Panel A:分析师关注度
        变量 分析师关注度较高 分析师关注度较低
        ESG
        (1)
        ESG
        (2)
        ESG
        (3)
        ESG
        (4)
        ESG
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 0.040** 0.050
        (2.190) (1.599)
        Num 0.055*** −0.021
        (3.688) (−0.649)
        Ratio 0.299*** −0.045
        (3.360) (−0.198)
        Intercept 6.941*** 6.977*** 6.965*** 7.107*** 7.092*** 7.101***
        (6.372) (6.323) (6.389) (3.459) (3.453) (3.456)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 10755 10755 10755 6192 6192 6192
        Adj. R2 0.601 0.601 0.601 0.544 0.544 0.544
        Panel B:管理层短期ESG压力
        变量 管理层短期ESG压力较大 管理层短期ESG压力较小
        ESG
        (1)
        ESG
        (2)
        ESG
        (3)
        ESG
        (4)
        ESG
        (5)
        ESG
        (6)
        Fre 0.025 0.033*
        (0.909) (1.881)
        Num 0.035 0.036**
        (1.413) (2.310)
        Ratio 0.074 0.276***
        (0.511) (2.735)
        Intercept 3.535*** 3.448*** 3.509*** 8.153*** 8.190*** 8.190***
        (6.047) (5.530) (5.941) (8.426) (8.455) (8.465)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 6071 6071 6071 11211 11211 11211
        Adj. R2 0.595 0.595 0.595 0.562 0.562 0.562
      • 本文进一步探讨了QFII参与实地调研促进企业ESG表现提升的经济后果。具体地,当企业ESG表现提升后,QFII是否会提高其持股比例?表14报告了采用两种不同的方法进行经济后果检验的结果。其中,列(1)至列(3)报告了采用传统两步法,即将QFII持股比例(QFII_Hold)作为被解释变量,将ESG作为机制变量并进行控制的回归结果。此时,FreNumRatio的估计系数均显著为正,同时ESG的估计系数均在1%的水平上显著。列(4)至列(6)中,本文分别对FreNumRatioESG进行中心化处理,再分别构建交乘项纳入模型进行回归。结果显示,交乘项的估计系数至少在10%的水平上显著为正。上述结果表明,QFII实地调研能够提升企业的ESG表现,且目标企业ESG表现提升后,QFII的持股比例相应提高。

        表 14  经济后果检验

        变量 QFII_Hold
        (1)
        QFII_Hold
        (2)
        QFII_Hold
        (3)
        QFII_Hold
        (4)
        QFII_Hold
        (5)
        QFII_Hold
        (6)
        ESG 0.022*** 0.021*** 0.021*** 0.022*** 0.021*** 0.021***
        (3.532) (3.465) (3.482) (3.566) (3.433) (3.455)
        Fre 0.026* 0.021
        (1.690) (1.404)
        Num 0.042*** 0.028*
        (2.669) (1.876)
        Ratio 0.232** 0.148
        (2.225) (1.477)
        Fre×ESG 0.023*
        (1.781)
        Num×ESG 0.033**
        (2.451)
        Ratio×ESG 0.172*
        (1.740)
        Intercept −1.428 −1.400 −1.414 −1.399 −1.328 −1.391
        (−1.164) (−1.144) (−1.156) (−1.142) (−1.091) (−1.139)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Year 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Firm 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        Obs. 17428 17428 17428 17428 17428 17428
        Adj. R2 0.782 0.782 0.782 0.782 0.782 0.782
      • 2023年,国务院发布《新时代的中国绿色发展》白皮书,明确提出“新时代中国绿色发展理念”。 16 在此背景下,跨境资本能否通过实地调研形成有效压力传导机制,推动公司改善ESG表现,进而推进美丽中国建设,对于实现我国经济高质量发展、扩大高水平对外开放具有重要意义。基于此,依托合格境外机构投资者(QFII)参与A股公司实地调研的研究场景,本文选取2012−2021年深交所上市公司作为样本,实证检验跨境资本参与实地调研对中国企业ESG表现的影响。研究发现:第一,QFII实地调研能够显著促进公司ESG表现提升,该结论经过工具变量、熵平衡匹配等稳健性检验后仍然成立;第二,QFII实地调研通过提升被调研公司的投资者关注度、促进管理层学习,进而改善被调研公司的ESG表现;第三,上述效应在QFII所属地区ESG水平较高、外资话语权较强、分析师关注度较高和短期ESG压力较弱的样本中更加突出;第四,公司ESG表现提升后,QFII持股比例相应提高。

      • 本文基于QFII与管理层互动交流的视角,从QFII行为层面揭示了跨境资本与公司ESG表现的内在关联,不仅丰富了公司ESG表现驱动因素的研究,也为公司强化投资者关系管理、助力美丽中国建设、推动资本市场高质量发展与高水平对外开放提供了经验证据。基于此,本文提出如下政策建议:

        第一,QFII实地调研对我国上市公司的ESG表现和社会责任承担具有积极的促进作用,充分体现了跨境资本对我国资本市场的重要影响。首先,政府相关部门应进一步扩大高水平对外开放,提升金融服务水平与国际竞争力,优化营商环境,出台更具吸引力的外资引进政策,积极吸引跨境资本进入中国市场,激发市场活力。其次,监管部门应加强市场监管,做好投资者教育与权益保护,激发投资活力并充分挖掘全球投资者在ESG理念与实践方面的经验。

        第二,QFII实地调研的信息传递效果依赖于高效的信息交互平台和完善的管理层ESG责任履职机制。因此,监管部门应进一步完善资本市场信息沟通机制:一方面,建立健全资本市场信息共享机制,助力QFII及其他投资者及时、准确、全面地获取市场信息,促进QFII与其他投资者的交流互动,缓解信息不对称,增强外部监督与关注。另一方面,鼓励上市公司成立专门的ESG委员会,将ESG绩效纳入考核体系,定期监督和评估管理层ESG责任履行情况,并积极推动管理层加强ESG理念与专业知识的学习与实践。

        第三,QFII所属地区ESG水平越高,实地调研对公司ESG表现的提升效果越显著。因此,市场监管部门和相关机构应对QFII来源地的ESG水平、社会治理质量以及市场化程度进行综合评估,有针对性地引入高质量QFII,以充分发挥其对公司ESG表现的提升作用;同时,积极引导跨境资本的投资方向,对于具有较高成长性、有助于突破“卡脖子”技术的领域,推动QFII加大资金支持;对于关系国民经济命脉的重要行业和关键领域,则应适度限制外资进入比例,以防范系统性金融风险。

    注释:
    ①  1上述数据为作者基于深圳证券交易所“互动易”平台(http://irm.cninfo.com.cn)“投资者关系”栏目披露的上市公司实地调研记录,手工整理计算所得。
    ③  3上述数据为作者基于深圳证券交易所“互动易”平台(http://irm.cninfo.com.cn)“投资者关系”栏目披露的上市公司实地调研记录,手工整理计算所得。
    ⑤  5本文统计了上市公司接受QFII实地调研的纪要文本,发现在样本区间(2012−2021年)内,QFII调研纪要中涉及ESG的词频年度合计最高值为2287次,均值为140次;单次调研中ESG词频最高为1190次,平均每次调研的ESG词频为54次。
    ⑥  6如华利集团(300979)在2021年9月的调研纪要中,投资者就ESG议题提出如下问题:“硫化鞋是不是制鞋行业的一个发展阶段,会不会涉及环保问题?”“Nike对供应商在社会责任方面的要求是不是比较高?”
    ⑦  7例如,2024年9月金力永磁(300748)在接受中欧基金国际等机构投资者调研时,投资者围绕“ESG最新情况”进行提问,管理层对此做出长篇回应,回应篇幅占纪要的30%以上。
    ⑧  8例如,中远海特(600428)在2024年5月接受摩根基金等机构投资者的调研时被问及:“公司将采取哪些措施应对节能减排政策?”这说明QFII也会关注管理层的ESG举措。
    ⑨  9截至2021年12月31日,QFII样本共648家,其中注册地位于中国澳门、中国台湾、中国香港的QFII共283家,注册地位于其他地区的QFII共365家。
    ⑩  10华证ESG指标体系将西方主流ESG评级框架与中国资本市场实践相结合,共设定26个关键指标,采用行业加权平均法对上市公司进行ESG评级。从数据广泛程度来看,华证ESG评级可追溯至2009年1月,包含所有上市公司的季度评级数据。
    ⑪  11国内主流的ESG评级机构有华证、商道融绿、和讯等。此外,CNRDS等数据库也对公司ESG表现有独立评分。考虑到本文的样本区间为2012−2021年,而商道融绿和社投盟可持续发展评级的数据分别从2015年和2016年开始,无法覆盖全样本时段,且更新频率分别为年度和半年度。同时,商道融绿的评级对象仅限沪深300、中证500的上市公司,社投盟可持续发展评级仅覆盖沪深300成分股,二者的覆盖范围较窄,难以满足大范围上市公司ESG评级研究的需求。
    ⑫  12对应关键词示例:摩根资产管理(英国)有限公司对应关键词为“摩根大通+英国”;渣打银行(香港)有限公司对应的关键词为“渣打+STANDARD CHARTERED”。
    ⑬  13指标说明:根据世界银行发布的世界治理指数(WGI)中的六项指标(话语权和问责、政治稳定、政府效率、监管质量、法治和腐败控制)的评分,计算其平均值,得到QFII注册地的治理质量指数;在此基础上,对各治理单元2012−2021年治理质量指数取算术平均值。
    ⑭  14数据来源:中国证监会《合格境外投资者名录》;World Bank Open Data。
    ⑮  15词汇示例:环境方面,如绿色、环保、节能等;社会方面,如社区、公益、志愿者等;治理方面,如管理制度、体系、规范等。
    参考文献 (74)

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