［摘要］ 基于DCC-GARCH-ΔCoVaR模型，考察金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)與其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出之間的關(guān)系。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，整體上金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)改善能夠有效降低系統(tǒng)性風(fēng)險溢出，且當(dāng)將其拆解為三個維度時，環(huán)境和社會表現(xiàn)對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出具有抑制作用，而治理表現(xiàn)的作用則是促進(jìn)性的。作為內(nèi)部因素的機(jī)構(gòu)規(guī)模增大會增強(qiáng)ESG表現(xiàn)對于系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的抑制作用，而在外部因素即危機(jī)事件發(fā)生的情況下該作用的效果更加明顯。將金融行業(yè)細(xì)分后，證券業(yè)中金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)的改善能夠降低系統(tǒng)性風(fēng)險溢出，但在保險業(yè)結(jié)果卻相反，而在銀行業(yè)中的作用則并不顯著。

［關(guān)鍵詞］ 金融機(jī)構(gòu)；ESG表現(xiàn)；系統(tǒng)性風(fēng)險溢出；金融風(fēng)險

［中圖分類號］ F830．34［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］ Ａ［文章編號］ 1008-1763（2024）05-0053-09

A Study of the Impact of ESG Performance of Financial

Institution on Systemic Risk Spillover

XIE Chi1，2， DONG Meiyu1

（1. Business School， Hunan University， Changsha410082， China；2. Hunan Province Key

Laboratory of Philosophy and Social Science of Industrial Digital Intelligence Finance， Changsha410082， China）

Abstract：Based on the DCC-GARCH-ΔCoVaR model， the relationship between the ESG performance of financial institutions and their systemic risk spillover is investigated. The empirical research reveals that， on the whole， the improvement of ESG performance of financial institutions can effectively reduce the systemic risk spillover. And when it is decomposed into three dimensions， the environmental and social performances have an inhibitory effect on the systemic risk spillover， while the role of governance performance is positive. The increase in the size of the institution， as an internal factor， will enhance the inhibitory effect of ESG performance on the systemic risk spillover， and the effect is more pronounced in the case of external factors， namely the occurrence of crisis events. After subdividing the financial industry， the improvement of ESG performance of financial institutions in the securities industry can reduce the systemic risk spillover， but the result is the opposite in the insurance industry， while the effect in the banking industry is not significant.

Key words： financial institution; ESG performance; systemic risk spillover; financial risk

一引言

在實(shí)體經(jīng)濟(jì)低迷、逆全球化趨勢抬頭的背景下，泛金融化現(xiàn)象逐步顯現(xiàn)，資金“脫實(shí)向虛”，在阻礙經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的同時，拉長了金融機(jī)構(gòu)之間的結(jié)算鏈條，使得尾部風(fēng)險關(guān)聯(lián)性增強(qiáng)，單個機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的風(fēng)險往往導(dǎo)致整個系統(tǒng)風(fēng)險的發(fā)生[1-3]。目前來看，微觀審慎監(jiān)管已經(jīng)不足以預(yù)警和防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險，而加強(qiáng)對系統(tǒng)性風(fēng)險監(jiān)控的前提是準(zhǔn)確測度極端風(fēng)險條件下單個機(jī)構(gòu)對整個系統(tǒng)的風(fēng)險溢出效應(yīng)[4]。

ESG概念最早由聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署在2004年提出，其主張企業(yè)在關(guān)注經(jīng)營的同時還應(yīng)該考慮包括環(huán)境（environment）、社會責(zé)任（social）和治理（governance）等三個方面在內(nèi)的ESG表現(xiàn)。在此之后，ESG表現(xiàn)逐步成為國際社會衡量經(jīng)濟(jì)主體可持續(xù)發(fā)展能力最為主要的因素[5]。歐洲銀行管理局也指出，ESG表現(xiàn)可能會影響經(jīng)濟(jì)和金融體系。在此背景下，ESG表現(xiàn)與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間的關(guān)系越來越得到各界的重視[6]。

鑒于此，本文以中國上市金融機(jī)構(gòu)為實(shí)證樣本，采用相關(guān)文獻(xiàn)拓展出的DCC-GARCH-ΔCoVaR模型，提取出它們的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出，并借助萬德數(shù)據(jù)庫中華證ESG表現(xiàn)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)探討金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的影響，并考察內(nèi)部因素機(jī)構(gòu)規(guī)模和外部因素突發(fā)事件的調(diào)節(jié)作用。

二文獻(xiàn)綜述

（一）ESG表現(xiàn)相關(guān)研究

目前，與ESG表現(xiàn)相關(guān)的研究主要集中在兩個方向。一個是關(guān)于ESG表現(xiàn)的影響因素。其中，對于外部因素，Zhao等指出，政府補(bǔ)貼是影響企業(yè)是否愿意提升自身ESG表現(xiàn)的關(guān)鍵所在，它對于企業(yè)來說是一種現(xiàn)金流入，如果能獲得便可以緩解企業(yè)在運(yùn)營成本方面的壓力，從而更好地投身ESG實(shí)踐并改善自身的ESG表現(xiàn)[7]。Chiasson和Davidson發(fā)現(xiàn)，行業(yè)屬性決定了企業(yè)選擇哪一種戰(zhàn)略決策，進(jìn)而影響企業(yè)的ESG表現(xiàn)[8]。Dhaliwal等證實(shí)，作為資本市場的重要參與主體的外部投資者，其所控制的資本份額可以促使企業(yè)改善ESG表現(xiàn)[9]。對于內(nèi)部因素，Crifo等認(rèn)為，國有企業(yè)的ESG表現(xiàn)普遍優(yōu)于非國有企業(yè)[10]。Drempetic等的研究表明，企業(yè)規(guī)模越大并且擁有的資源越多，其ESG表現(xiàn)的改善就越具有促進(jìn)效應(yīng)[11]。

另一個是關(guān)于ESG表現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)后果，主要體現(xiàn)在與企業(yè)自身運(yùn)營有關(guān)的方面。邱牧遠(yuǎn)和殷紅證實(shí)，企業(yè)通過改善ESG表現(xiàn)能夠更加全面地呈現(xiàn)非財務(wù)信息，讓利益相關(guān)者充分了解企業(yè)的財務(wù)實(shí)力和可持續(xù)發(fā)展能力，從而降低投資者的風(fēng)險溢價，緩解企業(yè)的融資約束[12]。Hoepner等根據(jù)信號傳遞理論開展研究后指出，ESG表現(xiàn)傳遞出的積極信號有助于獲取外部資源，降低自身財務(wù)風(fēng)險，進(jìn)而減少債務(wù)融資成本[13]。謝赤和李蔚瑩采用面板模型和面板分位數(shù)模型分析得出結(jié)論，企業(yè)改善ESG表現(xiàn)確實(shí)可以降低財務(wù)風(fēng)險[14]。帥正華認(rèn)為，好的ESG表現(xiàn)可以幫助企業(yè)抑制管理層信息掩蓋、提高信息透明度等，它的這種監(jiān)督治理作用將減少企業(yè)的高風(fēng)險行為[15]。Chen和Xie證明，ESG信息披露對企業(yè)財務(wù)績效具有良好的影響，且效果在那些有ESG投資者參與的企業(yè)中更為明顯[16]。王治和彭百川發(fā)現(xiàn)，ESG表現(xiàn)良好的企業(yè)更有機(jī)會獲得政府補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等，從而使企業(yè)績效得到提升[17]。Hao和He強(qiáng)調(diào)，良好的ESG表現(xiàn)有利于促進(jìn)企業(yè)信息透明度的提高，使自身與利益相關(guān)者關(guān)系更加緊密，進(jìn)而幫助企業(yè)吸收和整合來自外部的新知識，提高創(chuàng)新能力[18]。

（二）金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出相關(guān)研究

所謂系統(tǒng)性金融風(fēng)險，一般指對金融體系的負(fù)面沖擊致使市場參與者同時遭受重大損失，且在系統(tǒng)中不斷蔓延，最終造成嚴(yán)重?fù)p害的風(fēng)險[19]。劉春航指出，系統(tǒng)性金融風(fēng)險的形成及影響包括兩個動態(tài)過程：一是某個或某些金融機(jī)構(gòu)由于受到?jīng)_擊而面臨極端風(fēng)險，風(fēng)險的規(guī)模和強(qiáng)度在一定程度上可以利用尾部風(fēng)險來刻畫；二是單個金融機(jī)構(gòu)與整體金融系統(tǒng)存在明顯的尾部共振現(xiàn)象，機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險溢出會加速極端風(fēng)險在機(jī)構(gòu)與體系之間的擴(kuò)散[20]。當(dāng)前，關(guān)于金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的研究主要聚焦于三個方面。

首先是對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的測度。周開國等強(qiáng)調(diào)，進(jìn)行合適的尾部風(fēng)險測度十分重要，唯此才能掌握金融市場之間系統(tǒng)性風(fēng)險傳染的聯(lián)動效應(yīng)，刻畫金融市場風(fēng)險傳染的機(jī)制[21]。Adrian和Brunnermeier在風(fēng)險價值（VaR）的基礎(chǔ)上提出條件風(fēng)險價值（CoVaR），即一個特定金融機(jī)構(gòu)處于某種狀態(tài)下，其他金融機(jī)構(gòu)或者整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險價值，或當(dāng)金融機(jī)構(gòu)發(fā)生危機(jī)時的金融系統(tǒng)風(fēng)險價值，用以測量單個金融機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)大小[22]。Girardi和Ergün認(rèn)為，衡量尾部風(fēng)險需要使用系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(xiàn)（ΔCoVaR）這一指標(biāo)，它能夠更好地捕捉極端情形下的風(fēng)險[23]。宮曉莉等指出，ΔCoVaR表示的是單個金融機(jī)構(gòu)對整體金融系統(tǒng)的風(fēng)險負(fù)外部溢出，它量化了單個機(jī)構(gòu)處于壓力下時對整個系統(tǒng)的額外風(fēng)險，捕獲了其對總體系統(tǒng)性風(fēng)險的邊際貢獻(xiàn)，反映了危機(jī)中的某一機(jī)構(gòu)對其他機(jī)構(gòu)或者系統(tǒng)的邊際風(fēng)險貢獻(xiàn)大小[24]。

其次是對金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險傳染路徑和溢出效應(yīng)的探討。許曄通過建立風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)研究指出，金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險重要性隨市場情況而變化[25]。張興敏等基于滾動窗口技術(shù)運(yùn)用半?yún)?shù)分位數(shù)回歸，刻畫中國金融系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳染關(guān)系，并結(jié)合尾部網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度來識別系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)[26]。陳守東等發(fā)現(xiàn)，在極端事件沖擊下，金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生巨大的尾部風(fēng)險溢出，所有行業(yè)尾部風(fēng)險均大幅度增加，金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險傳染會對其他行業(yè)產(chǎn)生影響[27]。張宗新等基于金融壓力指數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)性金融風(fēng)險動態(tài)測度，構(gòu)建跨部門風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)，證實(shí)危機(jī)時期跨部門風(fēng)險協(xié)同運(yùn)動趨勢明顯，且溢出方向和強(qiáng)度均具有非對稱性[28]。周悅玥等采用LASSO-CoVaR模型對中國38家上市金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性金融風(fēng)險展開網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治?，指出銀行、證券和保險三大行業(yè)都存在較為明顯的風(fēng)險溢出，其中溢出效應(yīng)最強(qiáng)的是證券業(yè)[29]。

最后是對金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出影響因素的研究。其中，對于企業(yè)不可控因素，羅雨柯利用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型考察美國貨幣政策對中國系統(tǒng)性金融風(fēng)險溢出效應(yīng)的影響，發(fā)現(xiàn)緊縮性貨幣政策短期內(nèi)會增加金融風(fēng)險溢出，長期有助于金融市場穩(wěn)定，寬松性貨幣政策在短期和長期均會推動金融風(fēng)險溢出上升[30]。肖崎和黃澤彬指出，企業(yè)通過發(fā)行債券、股票等方式來融資以支持企業(yè)發(fā)展或擴(kuò)張的行為，會加大實(shí)體行業(yè)對金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)[31]。對于企業(yè)可控因素，Hakan等在歐洲藍(lán)籌公司股票市場背景下，探討企業(yè)提高ESG評級是否會降低其系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(xiàn)，證實(shí)與ESG評級較低的企業(yè)相比，評級較高的企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(xiàn)或暴露減少了7.3%[32]。

三研究設(shè)計

（一）樣本與數(shù)據(jù)

中國ESG發(fā)展的起步可以追溯到2005年，當(dāng)時證券監(jiān)督管理委員會發(fā)布《上市公司環(huán)境信息披露指引》。這是國內(nèi)首個要求上市公司披露環(huán)境信息的指導(dǎo)性文件，為ESG發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。2009年，證監(jiān)會進(jìn)一步發(fā)布《上市公司社會責(zé)任報告指引》，要求上市公司披露社會責(zé)任報告，將社會因素納入企業(yè)的經(jīng)營管理范疇，為ESG投資提供了更多的信息來源。

本文以上市金融機(jī)構(gòu)開始發(fā)布ESG評級信息的2009年1月為樣本區(qū)間的起始點(diǎn)，終止時間確定為2023年12月。ESG數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫中的華證ESG評級，其他財務(wù)數(shù)據(jù)取自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。為了排除異常值對面板回歸結(jié)果顯著性的影響，本文分別使用Excel 2016、R 4.3.2和Stata 15.1三個分析軟件，對連續(xù)變量的數(shù)據(jù)按照上下1%水平進(jìn)行Winsorize縮尾處理，這樣每個變量最終包含1733個觀測值。

（二）變量定義

1. 被解釋變量

借鑒宮曉莉等的研究[24]，本文采用ΔCoVaR作為系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的代理變量，用以捕捉單個金融機(jī)構(gòu)對總體金融系統(tǒng)性風(fēng)險的邊際貢獻(xiàn)。

2. 解釋變量

Wind數(shù)據(jù)庫的華證ESG評級體系參照國際主流做法并結(jié)合國內(nèi)市場的實(shí)際情況構(gòu)建評價體系，其涵蓋3個一級指標(biāo)、14個二級指標(biāo)、26個三級指標(biāo)，具體如表1所示[33]。評價數(shù)據(jù)主要來源于金融機(jī)構(gòu)的定期報告，以及臨時公告、媒體新聞、國家和地方監(jiān)管部門關(guān)于上市金融機(jī)構(gòu)的違規(guī)公告。同時，華證ESG評級體系考慮到不同行業(yè)的運(yùn)營模式、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和主營業(yè)務(wù)存在較大差異，為實(shí)現(xiàn)ESG評價的精細(xì)化，基于行業(yè)設(shè)置權(quán)重體系，計算ESG得分，并對應(yīng)給予AAA至C的9檔評級。故此，本文采用9分制對金融機(jī)構(gòu)的ESG評級進(jìn)行賦分，分?jǐn)?shù)越高代表ESG表現(xiàn)越好。

3. 控制變量

根據(jù)已有研究，本文控制其他可能影響金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的因素，包括現(xiàn)金資產(chǎn)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、每股收益和成長能力，同時還控制時間和個體的固定效應(yīng)。

4. 調(diào)節(jié)變量

為探討在金融機(jī)構(gòu)規(guī)模影響下，以及危機(jī)事件發(fā)生后，金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出作用的變化，本文選取危機(jī)事件與企業(yè)規(guī)模為調(diào)節(jié)變量。

所有變量及其定義見表2。

（三）研究方法

1. 基于DCC-GARCH模型的時變相關(guān)性測度

為考察不同收益率向量之間的動態(tài)相關(guān)性，Engle等提出動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)GARCH，即DCC-GARCH模型，它可以很好地反映出時間序列相關(guān)性變化的動態(tài)特征［34］。其基本形式為：

rt=μt+εt，εt～N（0，Ht）（1）

Ht=DtRtDt（2）

Dt=diag（h1/211，t，…，h1/2nn，t）（3）

Rt=（Q*t）-1Qt（Q*t）-1（4）

Qt=（1-α-β）+α（ξt-1ξ′t-1）+βQt-1（5）

式中，rt表示收益率序列；μt表示均值序列；εt表示標(biāo)準(zhǔn)殘差序列，為擾動項；Ht是條件協(xié)方差矩陣；Dt為條件標(biāo)準(zhǔn)差對角矩陣，對角線元素為GARCH模型中的條件標(biāo)準(zhǔn)差；Rt為動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)矩陣；Qt為條件標(biāo)準(zhǔn)差矩陣，Q*t表示由Qt的對角線元素的平方根組成的對角矩陣；ξt為標(biāo)準(zhǔn)化殘差，ξ′t為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的轉(zhuǎn)置；為ξt的無條件方差矩陣；α和β為非負(fù)的待估參數(shù)，且α+β<1。

2. 基于ΔCoVaR模型的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出測度

風(fēng)險價值（VaR）是指在一定置信水平下，金融機(jī)構(gòu)在未來一定時間內(nèi)可能發(fā)生的最大損失，有表達(dá)式[25]：

Pr（ri，t≤VaRiq，t）=q%（6）

其中，ri，t表示金融機(jī)構(gòu)i在時刻t的收益率，VaRiq，t為其在置信水平（1－q）下的最大可能損失值。需要指出的是，VaR關(guān)注的是單個金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險，沒有反映出作為整體的金融系統(tǒng)穩(wěn)定性受到威脅的風(fēng)險[24]。

條件風(fēng)險價值（CoVaR）為某一金融機(jī)構(gòu)處于危機(jī)時金融系統(tǒng)所面臨的風(fēng)險。假設(shè)金融機(jī)構(gòu)i在時刻t發(fā)生事件，其在置信水平（1－q）下的VaR用CoVaR來表示，則有

Pr（rj，t≤CoVaRi|C（Xi，t）q，t|ri，t≤VaRiq，t）=q （7）

可見，CoVaRiq，t的含義是金融系統(tǒng)在金融機(jī)構(gòu)i處于q分位數(shù)的VaR值，反映了該金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)。

在此基礎(chǔ)上，金融機(jī)構(gòu)對金融系統(tǒng)的風(fēng)險貢獻(xiàn)大小可以表示為金融機(jī)構(gòu)處于危機(jī)時金融系統(tǒng)的條件風(fēng)險價值與其收益率處于中位數(shù)（Median）時的條件風(fēng)險價值的差額，即

ΔCoVaRiq，t=CoVaRVaRiq，tq，t-CoVaRMedianiq，t（8）

這里，ΔCoVaR表示的便是金融機(jī)構(gòu)對于金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出，它量化了單個金融機(jī)構(gòu)處于危機(jī)時對金融系統(tǒng)產(chǎn)生的風(fēng)險沖擊，捕捉了其對系統(tǒng)性風(fēng)險的邊際貢獻(xiàn)。

3. 回歸模型設(shè)定

考慮到不可觀測因素可能同時對金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)和其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出產(chǎn)生影響，從而帶來模型的內(nèi)生性問題，因此本文選用雙向固定效應(yīng)模型展開相關(guān)分析?；鶞?zhǔn)回歸模型為

ΔCoVaRi，t=α01+α11ESGi，t+α12Controlsi，t+

∑Year+∑Industry+εi，t（9）

其中，ESGi，t為金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)；Controlsi，t為控制變量，包括凈資產(chǎn)收益率、財務(wù)杠桿、現(xiàn)金資產(chǎn)比率和成長能力；∑Year和∑Industry分別為時間固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng)；εi，t為隨機(jī)誤差；α01為截距；α11反映金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的直接影響；α12反映控制變量的影響。

為甄別金融機(jī)構(gòu)ESG三個維度，即環(huán)境、社會和治理對其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的影響，分別構(gòu)建以下模型：

ΔCoVaRi，t=α02+α21Ei，t+α22Controlsi，t+

∑Year+∑Industry+εi，t（10）

ΔCoVaRi，t=α03+α31Si，t+α32Controlsi，t+

∑Year+∑Industry+εi，t（11）

ΔCoVaRi，t=α04+α41Gi，t+α42Controlsi，t+

∑Year+∑Industry+εi，t（12）

其中，α21、α31和α41分別反映ESG表現(xiàn)的三個維度對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的直接影響。

為考察機(jī)構(gòu)規(guī)模在金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)與其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，引入交乘項ESGi，t×Sizei，t構(gòu)建模型：

ΔCoVaRi，t=α05+α51ESGi，t+α52Sizei，t+

α53ESGi，t×Sizei，t+α54Controlsi，t+∑Year+

∑Industry+εi，t（13）

其中，Sizei，t為機(jī)構(gòu)規(guī)模；α53反映上述調(diào)節(jié)效應(yīng)。

為考察危機(jī)事件在金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)與其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，引入交乘項構(gòu)建模型：

ΔCoVaRi，t=α06+α61ESGi，t+α62Cii，t+

α63ESGi，t×Cii，t+α64Controlsi，t+∑Year+

∑Industry+εi，t（14）

其中，Cii，t為虛擬變量，表示金融機(jī)構(gòu)是否受到危機(jī)事件的沖擊；α63反映上述調(diào)節(jié)效應(yīng)。

（四）初步分析

1. 危機(jī)事件

近年來，各類重大突發(fā)事件對金融系統(tǒng)頻繁造成直接沖擊，事件爆發(fā)后金融機(jī)構(gòu)對金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出影響值得關(guān)注。本文借鑒胡春陽等的研究[35]，對已經(jīng)發(fā)生危機(jī)事件進(jìn)行定義，具體見表3。

2. 金融機(jī)構(gòu)股票日收益率波動與系統(tǒng)性風(fēng)險溢出

圖1給出了32家上市金融機(jī)構(gòu)在研究期內(nèi)的股票平均日收益率變動趨勢，其中陰影部分為危機(jī)事件發(fā)生的時間區(qū)段。不難看出，該指標(biāo)在危機(jī)事件爆發(fā)后均出現(xiàn)大幅度波動。

在圖1的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)DCC-GARCH-ΔCoVaR模型計算32家上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出指標(biāo)，并繪制2009年至2023年金融機(jī)構(gòu)平均系統(tǒng)性風(fēng)險溢出時變圖，如圖2。可以發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)每當(dāng)面臨危機(jī)事件沖擊時，系統(tǒng)性風(fēng)險溢出均有所增加。

3. 描述性統(tǒng)計

表4報告了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。在解釋變量方面，ESG表現(xiàn)得分的均值為5.9232，表明32家金融機(jī)構(gòu)的ESG表現(xiàn)整體處于中上等水平。就被解釋變量而言，金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的變化范圍為0.0016至0.1480，均值為0.0264，表明大部分金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出都處于較小的水平。

四實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)分析

1. 總體視角下金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)

表5中列（1）為金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出影響的回歸結(jié)果，系數(shù)為－0.0014且在1%水平上顯著，說明在控制其他變量的情況下上述影響是存在且負(fù)向的，即金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)改善可以有效降低其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出。

2. 分維度視角下金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)

表5列（2）、列（3）和列（4）分別為金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)的三個維度對其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出影響的回歸結(jié)果。環(huán)境（E）和社會（S）維度的系數(shù)分別為－0.0023和－0.0019，說明它們對金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險具有負(fù)向影響，即環(huán)境和社會表現(xiàn)越改善，金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出越低；治理（G）維度系數(shù)為0.0008，說明其對金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生的影響是正向的，即治理水平越高，金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出越大。

（二）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

1. 機(jī)構(gòu)規(guī)模調(diào)節(jié)效應(yīng)

機(jī)構(gòu)規(guī)模在金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)與其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用在表6中列（1）得到體現(xiàn)。加入金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)與規(guī)模的交乘項（ESG×Size）后，交乘項的系數(shù)為－0.0002，可見金融機(jī)構(gòu)規(guī)模擴(kuò)大會增強(qiáng)其ESG表現(xiàn)作用的發(fā)揮，或者說會強(qiáng)化其ESG表現(xiàn)改善對金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的抑制作用，即它具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

2. 危機(jī)事件調(diào)節(jié)效應(yīng)

由表6中列（2）可知，金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)與危機(jī)事件交叉項的系數(shù)為－0.0021，說明危機(jī)事件發(fā)生將強(qiáng)化金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出原來的負(fù)向作用，即在面臨危機(jī)事件時，金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)的改善較正常時期可以更加有效降低其系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出。

（三）分行業(yè)分析

為了討論不同金融子行業(yè)中金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出影響的差異，本文將32家金融機(jī)構(gòu)劃歸進(jìn)三個行業(yè)：銀行業(yè)、證券業(yè)和保險業(yè)。表7列（1）～列（3）分別呈現(xiàn)了針對以上三個行業(yè)的回歸結(jié)果，表明證券業(yè)ESG表現(xiàn)的改善可以有效降低該行業(yè)中金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出，保險業(yè)ESG表現(xiàn)的改善會增加其系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出，而對于銀行業(yè)作用則不顯著。

（四）檢驗(yàn)分析

1. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文在上面實(shí)證部分對一些金融機(jī)構(gòu)的股票日收益率的缺失數(shù)據(jù)根據(jù)相關(guān)會計準(zhǔn)則進(jìn)行了補(bǔ)齊處理，為避免處理后的數(shù)據(jù)干擾實(shí)證結(jié)果，下面通過調(diào)整樣本區(qū)間來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體做法是將研究期從2009-2023年縮短為2015-2023年。表8中列（1）給出了研究區(qū)間調(diào)整后的回歸結(jié)果，其中金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)的系數(shù)為－0.0008且顯著，說明它與其系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出依然呈負(fù)向關(guān)系，即金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)的改善可以有效降低其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出這一結(jié)果是穩(wěn)健的。

2. 內(nèi)生性檢驗(yàn)

雙向因果關(guān)系等可能造成所謂內(nèi)生性問題，即金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)與其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出互為因果，使得解釋變量與誤差項相關(guān)。為此，本文采用滯后解釋變量的方法對此進(jìn)行檢驗(yàn)。由于金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)具有滯后性，同時前期的ESG表現(xiàn)提升將為后期的金融機(jī)構(gòu)發(fā)展奠定良好的基礎(chǔ)，故選取滯后一期的ESG表現(xiàn)（L1.ESG）來開展相關(guān)實(shí)證。表8中列（2）報告的計算結(jié)果顯示，L1.ESG的回歸系數(shù)為－0.0009且顯著，說明金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)的改善可以有效降低其系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出的結(jié)果并沒有受到內(nèi)生性的影響。

五結(jié)論

近年來，隨著ESG理念的迅速發(fā)展，外部投資者和內(nèi)部管理者都越來越關(guān)注企業(yè)在此方面的認(rèn)識和實(shí)踐。本文以上市金融機(jī)構(gòu)為代表，探討它們的ESG表現(xiàn)如何影響系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出，經(jīng)過實(shí)證研究得到如下結(jié)論：

首先，金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出總體上具有抑制作用，但是在具體到其三個維度的影響時，結(jié)果卻有差別：環(huán)境和社會因素與后者呈負(fù)向關(guān)系，而治理因素與之呈正向關(guān)系，表明重視可持續(xù)發(fā)展和社會責(zé)任的金融機(jī)構(gòu)可以更有效地降低其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出。其次，金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模擴(kuò)張會增強(qiáng)ESG表現(xiàn)對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的抑制作用，即體量越大的機(jī)構(gòu)對金融市場產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出越小。同時，危機(jī)事件發(fā)生后，改善金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)能更加有效地抑制其系統(tǒng)性風(fēng)險溢出，說明金融機(jī)構(gòu)的ESG表現(xiàn)在這時更加重要。最后，分屬于不同子行業(yè)的金融機(jī)構(gòu)的ESG表現(xiàn)對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的作用是各不相同的：在證券業(yè)金融機(jī)構(gòu)ESG表現(xiàn)對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出具有抑制作用，在保險業(yè)則是積極的，而在銀行業(yè)影響并不顯著。

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