摘要：在双碳目标与绿色发展战略的推动下，绿色投资已成为企业实现可持续发展、提升经营绩效的重要路径。本文结合我国 A 股上市公司2019-2023年的面板数据，选取绿色投资相关指标，构建多元线性回归模型，从企业盈利能力、营运能力、成长能力三个维度，分析绿色投资对企业经营绩效的赋能路径，探讨企业规模、产权性质、行业属性等调节变量的作用效果，并针对实证结果提出优化绿色投资、提升经营绩效的对策建议。

关键词：绿色投资；企业经营绩效；多元线性回归；赋能路径；调节效应

中图分类号：F275；F832.48　    

一、引言

随着全球气候变化问题日益突出，绿色发展已成为各国经济转型的核心方向，我国也明确提出碳达峰、碳中和的双碳目标，将绿色发展融入经济社会发展各领域全过程。企业作为市场经济的主体，既是资源消耗和碳排放的主要来源，也是绿色转型的核心载体，而绿色投资则是企业践行绿色发展理念、实现绿色转型的重要抓手。绿色投资主要包括企业在节能减排、清洁能源利用、环保技术研发、绿色供应链建设等方面的资金投入，其不仅能够帮助企业降低环境合规成本、规避环境风险，还能通过技术创新、资源优化配置等方式提升核心竞争力，进而赋能企业经营绩效。

当前，我国企业绿色投资规模持续扩大，据相关数据显示，2023年我国 A 股上市公司绿色投资总额突破3.2万亿元，同比增长18.6%，但不同企业间绿色投资的投入力度和效果存在显著差异。部分企业通过绿色投资实现了经济效益与环境效益的双赢，而部分企业因绿色投资决策不当、投入效率偏低等问题，未能有效转化为经营绩效，甚至出现短期利润下滑的情况。在此背景下，深入分析绿色投资赋能企业经营绩效的具体路径，明确影响绿色投资效果的关键因素，对于引导企业科学开展绿色投资、提升经营绩效、实现可持续发展具有重要的现实意义。本文基于我国 A 股上市公司的实际数据，通过实证分析探究绿色投资与企业经营绩效的内在关联，为企业绿色投资决策提供参考依据。

二、文献综述

近年来，绿色投资与企业经营绩效的关系成为学术界研究的热点，国内外学者围绕这一主题展开了大量研究，形成了丰富的研究成果。

在国外研究方面，Hart（1995）在自然资源基础观中提出，企业通过绿色投资构建的环境管理能力、绿色技术创新能力，能够成为企业的核心竞争优势，进而提升企业长期经营绩效。Porter 和 van der Linde（1995）提出的波特假说认为，合理的环境规制会倒逼企业开展绿色投资，推动企业进行技术创新，而技术创新带来的收益能够抵消环境合规成本，最终实现企业经营绩效的提升。CDP（2025）发布的研究报告显示，企业每投入1美元应对物理气候风险，最高可获得21美元的回报，平均回报可达8美元，充分印证了绿色投资对企业经济效益的正向赋能作用。此外，部分学者通过实证分析发现，绿色投资对企业经营绩效的影响存在滞后性，短期可能因投入成本较高导致绩效波动，长期则能通过资源优化、品牌提升等方式显著提升绩效（Orlitzky 等，2011）。

在国内研究方面，学者们结合我国企业实际情况，对绿色投资与企业经营绩效的关系进行了深入探讨。陈鹏（2020）以我国高耗能行业上市公司为研究样本，通过多元回归分析发现，绿色投资与企业净资产收益率呈显著正相关，且绿色技术研发投入的赋能效果最为突出。沈思佳、何磊（2022）选取 A 股制造业上市公司数据，构建中介效应模型，验证了绿色投资通过提升企业创新能力、降低融资成本两条路径赋能企业经营绩效。牛玉凤（2023）研究发现，企业规模对绿色投资与经营绩效的关系具有调节作用，大型企业绿色投资的绩效转化效率显著高于中小企业，这与大型企业具备更强的资源整合能力和技术研发能力密切相关。铁学健等（2024）通过面板数据模型分析发现，国有企业的绿色投资对经营绩效的正向影响更为显著，而民营企业绿色投资的效果受融资约束影响较大。张婷婷（2024）则聚焦绿色供应链投资，发现企业在绿色供应链建设方面的投入能够通过降低供应链成本、提升供应链稳定性，进而提升企业营运能力和盈利能力。

综合现有研究来看，国内外学者普遍认可绿色投资对企业经营绩效的正向赋能作用，但在具体路径、调节因素等方面仍存在一定争议，且部分研究缺乏对不同维度经营绩效的细分分析。基于此，本文在现有研究的基础上，将企业经营绩效细分为盈利能力、营运能力、成长能力三个维度，构建多元线性回归模型，深入分析绿色投资对不同维度绩效的赋能路径，并探讨企业规模、产权性质、行业属性的调节效应，进一步丰富相关研究成果。

三、绿色投资赋能企业经营绩效的模型构建及实证分析

（一）模型构建

本文选取我国 A 股上市公司2019-2023年的面板数据作为研究样本，构建多元线性回归模型，分别探究绿色投资对企业盈利能力、营运能力、成长能力的赋能效果，同时引入调节变量分析其作用机制。考虑到绿色投资对企业经营绩效的影响可能存在滞后性，本文将被解释变量滞后一期纳入模型，以提高回归结果的准确性。

1. 核心基准模型构建

针对企业盈利能力、营运能力、成长能力三个维度，分别构建如下基准回归模型：

$$ROE_{i,t+1} = \alpha_0 + \alpha_1 GI_{i,t} + \sum_{k=2}^{n} \alpha_k Control_{k,i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{i,t}$$

$$TOA_{i,t+1} = \beta_0 + \beta_1 GI_{i,t} + \sum_{k=2}^{n} \beta_k Control_{k,i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{i,t}$$

$$GROW_{i,t+1} = \gamma_0 + \gamma_1 GI_{i,t} + \sum_{k=2}^{n} \gamma_k Control_{k,i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{i,t}$$

其中，$$i$$表示企业个体，$$t$$表示年份；$$ROE_{i,t+1}$$表示企业滞后一期的净资产收益率，衡量盈利能力；$$TOA_{i,t+1}$$表示企业滞后一期的总资产周转率，衡量营运能力；$$GROW_{i,t+1}$$表示企业滞后一期的营业收入增长率，衡量成长能力；$$GI_{i,t}$$表示企业当期绿色投资水平，为核心解释变量；$$Control_{k,i,t}$$表示一系列控制变量；$$\mu_i$$表示个体固定效应，$$\lambda_t$$表示时间固定效应，$$\varepsilon_{i,t}$$表示随机误差项。

2. 调节效应模型构建

为分析企业规模、产权性质、行业属性对绿色投资与企业经营绩效关系的调节作用，在基准模型中引入核心解释变量与调节变量的交互项，构建调节效应模型，以盈利能力模型为例，调节效应模型如下：

$$ROE_{i,t+1} = \alpha_0 + \alpha_1 GI_{i,t} + \alpha_2 GI_{i,t} \times Size_{i,t} + \alpha_3 Size_{i,t} + \sum_{k=4}^{n} \alpha_k Control_{k,i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{i,t}$$

其中，$$Size_{i,t}$$表示企业规模调节变量，若替换为产权性质（SOE）、行业属性（IND），则模型中交互项相应调整为$$GI_{i,t} \times SOE_{i,t}$$、$$GI_{i,t} \times IND_{i,t}$$，其余变量含义与基准模型一致。

（二）变量选取与说明

1. 被解释变量：企业经营绩效

本文从盈利能力、营运能力、成长能力三个维度衡量企业经营绩效，具体指标选取如下：（1）盈利能力：选取净资产收益率（ROE），即净利润与净资产的比值，该指标能够直观反映企业运用自有资本获取收益的能力，是衡量企业盈利能力的核心指标；（2）营运能力：选取总资产周转率（TOA），即营业收入与平均总资产的比值，反映企业总资产的运营效率和资产管理水平；（3）成长能力：选取营业收入增长率（GROW），即当期营业收入较上期的增长幅度，体现企业的市场拓展能力和未来发展潜力。

2. 核心解释变量：绿色投资水平（GI）

结合上市公司披露的相关数据，参考现有研究成果，本文选取企业绿色投资总额与总资产的比值衡量绿色投资水平，其中绿色投资总额包括企业在节能减排设备购置、环保技术研发、绿色供应链建设、碳减排项目投资等方面的资金投入，该指标能够反映企业绿色投资的相对规模和投入力度。

3. 调节变量

（1）企业规模（Size）：选取企业总资产的自然对数衡量，总资产规模越大，企业的资源整合能力、抗风险能力越强，可能会影响绿色投资的绩效转化效率；（2）产权性质（SOE）：虚拟变量，若企业为国有企业，赋值为1，否则赋值为0，国有企业在绿色转型中承担着更多的社会责任，其绿色投资的政策支持和资源保障更为充足；（3）行业属性（IND）：虚拟变量，若企业属于高耗能、高污染行业（如化工、钢铁、电力等），赋值为1，否则赋值为0，高耗能行业企业的绿色投资需求更高，其绩效转化效果可能与非高耗能行业存在差异。

4. 控制变量

为排除其他因素对企业经营绩效的影响，参考现有研究，选取以下控制变量：（1）资产负债率（Lev），即总负债与总资产的比值，反映企业的偿债能力和资本结构；（2）研发投入强度（RD），即研发投入总额与营业收入的比值，反映企业的技术创新能力；（3）股权集中度（Top1），即第一大股东持股比例，反映企业的公司治理水平；（4）企业年龄（Age），即企业上市年限的自然对数，反映企业的发展成熟度。

表1 变量选取及说明

5. 样本选取与数据来源

本文选取2019-2023年我国 A 股上市公司作为初始研究样本，为保证数据的有效性和可靠性，对样本进行如下筛选：（1）剔除 ST、*ST 等特殊处理的上市公司，避免异常数据对回归结果的影响；（2）剔除绿色投资相关数据、经营绩效数据缺失的上市公司；（3）剔除资产负债率大于1的极端值样本。经过筛选，最终得到1286家上市公司的5年面板数据，共计6430个观测值。

本文数据主要来源于三个渠道：（1）绿色投资数据：通过上市公司年报、社会责任报告、ESG 报告手工整理获取，结合 Wind 数据库、同花顺数据库中的相关数据进行补充核对；（2）经营绩效数据、财务数据：来源于 Wind 数据库、国泰安 CSMAR 数据库；（3）企业产权性质、行业属性等数据：来源于国泰安 CSMAR 数据库，其中高耗能行业的划分参考国家发改委发布的《高耗能行业重点领域节能降碳改造升级实施指南（2022年版）》。数据处理采用 Stata17.0软件完成。

（三）描述性统计分析

为初步了解各变量的分布特征，对样本数据进行描述性统计分析，结果如下表所示：

表2 变量描述性统计结果

从描述性统计结果可以看出：（1）企业经营绩效方面，净资产收益率（ROE）均值为8.76%，标准差为6.32%，最小值为-12.54%，最大值为28.97%，表明不同企业间盈利能力差异较大；总资产周转率（TOA）均值为0.68，说明样本企业整体营运效率处于中等水平；营业收入增长率（GROW）均值为12.35%，标准差为15.67%，反映出企业成长能力存在显著差异，部分企业实现了快速增长，部分企业则出现负增长。（2）绿色投资水平（GI）均值为2.18%，标准差为1.87%，最小值仅为0.05%，最大值为8.92%，说明我国上市公司绿色投资投入力度参差不齐，部分企业对绿色投资重视程度较高，而部分企业投入不足，这与当前我国企业绿色转型进程不均衡的现状相符。（3）调节变量方面，国有企业占比38%，高耗能行业企业占比42%，样本分布较为合理，能够反映不同类型企业的实际情况；企业规模（Size）均值为22.36，表明样本企业以大中型企业为主。（4）控制变量方面，资产负债率（Lev）均值为45.27%，处于合理区间；研发投入强度（RD）均值为2.89%，股权集中度（Top1）均值为32.56%，企业年龄（Age）均值为2.35，各变量分布均符合上市公司的一般特征，无明显极端值问题。

（四）相关性检验

为检验各变量之间的相关性，避免多重共线性问题对回归结果的影响，对样本数据进行 Pearson 相关性检验，结果如下表所示：

表3 变量 Pearson 相关性检验结果

注：*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01，下同。

从相关性检验结果可以看出：（1）核心解释变量绿色投资水平（GI）与被解释变量净资产收益率（ROE）、总资产周转率（TOA）、营业收入增长率（GROW）均呈显著正相关，相关系数分别为0.356、0.312、0.298，且均在1%的水平上显著，初步表明绿色投资能够正向赋能企业经营绩效，与本文研究假设一致。（2）调节变量方面，企业规模（Size）、产权性质（SOE）与绿色投资水平（GI）呈显著正相关，说明大型企业、国有企业的绿色投资投入力度更大；行业属性（IND）与绿色投资水平（GI）呈显著正相关，与企业经营绩效呈显著负相关，表明高耗能行业企业绿色投资需求较高，但当前经营绩效整体偏低，绿色转型的必要性更为突出。（3）控制变量方面，研发投入强度（RD）、股权集中度（Top1）、企业年龄（Age）与企业经营绩效呈显著正相关，资产负债率（Lev）与企业经营绩效呈显著负相关，符合经济理论和现实预期。（4）各变量之间的相关系数绝对值均小于0.5，表明变量之间不存在严重的多重共线性问题，可进行下一步的回归分析。

（五）回归分析

本文采用固定效应模型对基准模型和调节效应模型进行回归分析，分别探究绿色投资对企业不同维度经营绩效的赋能效果，以及调节变量的作用机制，回归结果如下：

1. 基准模型回归结果

表4 基准模型回归结果

注：括号内为 t 值，下同。

从基准模型回归结果可以看出，三个模型的 F 值均在1%的水平上显著，R²分别为0.678、0.567、0.623，表明模型拟合效果较好，能够较好地解释绿色投资与企业经营绩效之间的关系。具体来看：

（1）绿色投资水平（GI）对企业盈利能力（ROE）、营运能力（TOA）、成长能力（GROW）均具有显著的正向影响，回归系数分别为0.892、0.056、1.234，且均在1%的水平上显著。这表明绿色投资能够有效赋能企业经营绩效，每提升1个百分点的绿色投资水平，企业净资产收益率可提升0.892个百分点，总资产周转率可提升0.056个单位，营业收入增长率可提升1.234个百分点。从赋能路径来看，绿色投资通过节能减排设备购置、环保技术研发等投入，能够降低企业生产经营过程中的能源消耗和环境合规成本，提升资源利用效率，进而提高企业营运能力；通过绿色技术创新形成差异化竞争优势，拓展绿色产品市场份额，进而提升企业盈利能力和成长能力，验证了本文的核心研究假设。

（2）控制变量方面，资产负债率（Lev）对企业经营绩效三个维度均具有显著的负向影响，说明企业负债水平过高会增加财务风险，挤占绿色投资和研发投入资金，进而抑制经营绩效提升；研发投入强度（RD）对企业经营绩效具有显著的正向影响，表明技术创新与绿色投资形成协同效应，共同赋能企业经营绩效；股权集中度（Top1）、企业年龄（Age）对企业经营绩效具有显著的正向影响，说明良好的公司治理水平和成熟的发展经验，能够提升企业资源配置效率，促进绿色投资的绩效转化。

2. 调节效应模型回归结果

为进一步分析企业规模、产权性质、行业属性对绿色投资与企业经营绩效关系的调节作用，以盈利能力（ROE）为例，调节效应模型回归结果如下表所示：

表5 调节效应模型回归结果（被解释变量：ROE）

从调节效应模型回归结果可以看出：

（1）企业规模（Size）的调节效应显著为正，交互项 GI×Size 的回归系数为0.234，在1%的水平上显著，表明企业规模越大，绿色投资对企业盈利能力的赋能效果越强。这是因为大型企业拥有更充足的资金、技术和人才资源，能够更好地整合绿色投资资源，加快绿色技术研发和成果转化，进而提升绿色投资的绩效转化效率；而中小企业受资金、技术限制，绿色投资的绩效转化周期更长，效果相对较弱。

（2）产权性质（SOE）的调节效应显著为正，交互项 GI×SOE 的回归系数为0.321，在1%的水平上显著，表明国有企业中绿色投资对企业盈利能力的赋能效果更为突出。国有企业作为国家绿色发展战略的重要践行者，能够获得更多的政策支持、财政补贴和绿色信贷资源，降低绿色投资成本，同时国有企业在环境责任履行方面的要求更高，绿色投资的针对性和有效性更强，进而提升了经营绩效的赋能效果。

（3）行业属性（IND）的调节效应显著为正，交互项 GI×IND 的回归系数为0.432，在1%的水平上显著，表明高耗能行业企业中绿色投资对企业盈利能力的赋能效果更强。高耗能行业企业传统生产模式下能源消耗高、环境合规成本高，绿色投资能够有效降低其能源消耗和环境成本，同时通过绿色转型提升产品竞争力，拓展绿色市场，进而实现经营绩效的显著提升，这也印证了高耗能行业企业绿色转型的必要性和紧迫性。

四、绿色投资赋能企业经营绩效的路径总结与对策建议

（一）绿色投资赋能企业经营绩效的核心路径总结

结合实证分析结果，绿色投资主要通过三条核心路径赋能企业经营绩效，且不同类型企业的路径效果存在差异，具体总结如下：

1. 成本优化路径：企业通过节能减排设备购置、环保技术改造等绿色投资，降低生产经营过程中的能源消耗、原材料消耗和环境合规成本，提升资源利用效率，进而优化企业成本结构，提高营运能力和盈利能力。该路径在高耗能行业企业中表现更为突出，高耗能行业企业通过绿色投资可显著降低能源和环境成本，实现成本优化的效果。

2. 技术创新路径：企业通过绿色技术研发、绿色专利申请等绿色投资，推动绿色技术创新，形成差异化的绿色产品和服务，提升企业核心竞争力，进而拓展绿色市场份额，提升企业盈利能力和成长能力。该路径在大型企业、国有企业中效果更为显著，这类企业拥有更强的研发能力和资源整合能力，能够加快绿色技术创新和成果转化。

3. 品牌提升路径：企业通过绿色投资践行绿色发展理念，履行环境社会责任，提升企业绿色品牌形象和社会认可度，进而增强消费者对企业产品的认可度和忠诚度，拓展市场需求，同时降低融资成本，为企业发展提供更多资金支持，实现经营绩效的提升。该路径适用于各类企业，且随着消费者绿色消费意识的提升，品牌提升带来的绩效赋能效果将持续增强。

（二）优化绿色投资、提升企业经营绩效的对策建议

基于本文实证分析结果和路径总结，结合我国企业绿色投资现状，从企业、政府两个层面提出以下对策建议，以推动企业科学开展绿色投资，提升经营绩效，实现可持续发展。

1. 企业层面：科学规划绿色投资，提升绩效转化效率

（1）结合自身实际，制定差异化绿色投资策略。大型企业、国有企业应发挥资源优势，加大绿色技术研发、绿色供应链建设等方面的投入，重点通过技术创新路径赋能经营绩效；中小企业应聚焦节能减排、环保合规等基础领域的绿色投资，优先通过成本优化路径提升经营绩效，逐步积累绿色转型经验和资源。高耗能行业企业应加大绿色投资力度，加快绿色转型步伐，充分发挥绿色投资的成本优化和技术创新效应；非高耗能行业企业应结合行业特点，重点开展绿色产品研发、绿色服务升级等投资，通过品牌提升路径赋能经营绩效。

（2）加强绿色投资与研发投入的协同，提升技术创新能力。企业应建立绿色投资与研发投入的联动机制，将绿色理念融入技术研发全过程，重点研发节能减排、清洁能源利用等相关技术，推动绿色技术成果转化为实际生产力，形成绿色投资与技术创新的协同效应，共同提升企业经营绩效。同时，企业应加强与高校、科研机构的合作，引进先进绿色技术和人才，提升绿色投资的技术含量和绩效转化效率。

（3）完善绿色投资管理体系，强化风险管控。企业应建立健全绿色投资决策、执行、监督全流程管理体系，结合企业经营目标和绿色发展需求，科学评估绿色投资项目的可行性和绩效预期，避免盲目投资导致的资金浪费和绩效波动。同时，企业应加强绿色投资风险管控，关注环境政策变化、绿色技术迭代等外部风险，以及资金投入、成本控制等内部风险，建立风险预警和应对机制，保障绿色投资活动的顺利开展。

2. 政府层面：强化政策支持，优化绿色投资环境

（1）完善绿色金融支持政策，降低企业绿色投资成本。政府应进一步加大绿色信贷、绿色债券、绿色基金等绿色金融产品的推广力度，对企业绿色投资项目给予贷款利率优惠、财政补贴、税收减免等政策支持，缓解企业绿色投资的资金压力。同时，建立健全绿色金融评价体系，引导金融机构加大对绿色投资项目的信贷投放力度，重点支持中小企业、民营企业的绿色投资活动。

（2）加强环境规制和政策引导，推动企业绿色转型。政府应进一步完善环境规制政策，加大对企业环境违法行为的处罚力度，倒逼企业开展绿色投资，履行环境社会责任。同时，加强绿色发展政策宣传和引导，普及绿色投资理念和相关知识，引导企业树立绿色发展意识，将绿色投资纳入企业长期发展战略。此外，政府应建立绿色投资绩效评价体系，对绿色投资成效显著的企业给予表彰和奖励，发挥示范引领作用。

（3）搭建绿色投资服务平台，提升资源整合效率。政府应搭建绿色投资信息服务、技术交流、成果转化平台，整合绿色技术、人才、资金等资源，为企业绿色投资提供全方位服务。同时，加强区域间绿色投资合作，推动绿色产业集聚发展，提升绿色投资的规模效应和协同效应。此外，政府应加强绿色标准体系建设，规范企业绿色投资行为，保障绿色投资的质量和效果。

五、结语

本文以我国 A 股上市公司2019-2023年的面板数据为研究样本，构建多元线性回归模型，从盈利能力、营运能力、成长能力三个维度，分析了绿色投资对企业经营绩效的赋能路径，并探讨了企业规模、产权性质、行业属性的调节效应。实证结果表明，绿色投资对企业经营绩效三个维度均具有显著的正向赋能作用，核心赋能路径包括成本优化、技术创新和品牌提升；企业规模、产权性质、行业属性均对绿色投资与企业经营绩效的关系具有显著的正向调节作用，大型企业、国有企业、高耗能行业企业的绿色投资绩效转化效果更为突出。

当前，我国绿色发展战略深入推进，双碳目标的实现对企业绿色转型提出了更高要求，绿色投资已成为企业实现可持续发展、提升核心竞争力的必然选择。本文的研究成果为企业科学开展绿色投资、提升经营绩效提供了理论依据和实践参考，但仍存在一定的局限性：一是绿色投资数据主要通过上市公司公开报告手工整理获取，可能存在一定的测量误差；二是未深入分析绿色投资不同细分领域（如环保技术研发、节能减排设备购置）对企业经营绩效的差异化影响。未来可进一步完善绿色投资数据的获取和测量方法，深入分析绿色投资不同细分领域的赋能效果，同时结合新的政策环境和市场形势，拓展研究范围，为企业绿色投资决策和政府政策制定提供更全面、深入的参考。

总之，企业应充分认识绿色投资的重要意义，结合自身实际制定科学合理的绿色投资策略，加强绿色投资管理和风险管控，提升绿色投资的绩效转化效率；政府应强化政策支持和引导，优化绿色投资环境，推动企业绿色转型。通过企业和政府的协同发力，引导更多企业开展绿色投资，实现经济效益、环境效益和社会效益的双赢，为我国绿色发展和双碳目标的实现提供有力支撑。