数据包络分析法(DEA)是运用线性规划对多个投入和多个产出的同类决策单元(DMU)评价效率的方法。该方法具有不需要其它权重假设，评价结果与计量单位无关，指出效率改进方向和程度等特点，从而得以被多数学者采用分析企业融资效率问题。其传统模型包括规模报酬可变的模型(BCC)和规模报酬不变的模型(CCR)，众多学者也正是利用这两种模型进行对融资效率的评价，忽略了其无法排除变量松弛性的缺陷。因此，本文采用消除了传统DEA模型缺陷的SBM模型。SBM模型如下：

$\begin{array}{c}\rho \ast =\min \rho =\frac{1-\frac{\frac{1}{m}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{s}_i^{-}}}{xik}}{1+\frac{\frac{1}{q}{\displaystyle {\sum }_{r=1}^q{s}_r^{+}}}{yrk}}\\ s.t.X\lambda +s^{-}=xk\\ Y\lambda -s^{+}=yk\\ \lambda ,s^{-},s^{+}\ge 0(1)\end{array}$(4.1)

在上述模型中，ρ^*表示DMU的具体效率值，且0 <ρ^*< 1；m和q分别是投入变量个数和产出变量个数，s⁻和s⁺则分别表示投入和产出指标的松弛变量，s_i为第i种投入的冗余， $s_r^{+}$为第r种产出的不足；λ为调整矩阵，X和Y分别是投入和产出矩阵，Xλ为前沿上的投入量，Yλ为前沿上的产出量，x_k和y_k分别为投入和产出的向量。当且仅当s⁻= s⁺时，ρ^*= 1，即DME有效；当0 < ρ^*< 1时，DMU非有效，且非有效DMU的改进目标值为 ${\hat{x}}_k$和 ${\hat{y}}_k$， ${\hat{x}}_k$= x_k− s⁻、 ${\hat{y}}_k$= y_k− s⁺。

本文以2017年至2022年上证1087家为研究对象，由国泰安数据库获得相关数据，对其融资效率进行测算及动态分析。基于SBM模型中投入指标和产出指标的选取原则，并结合有关研究文献，本文选取了3项投入指标和2项产出指标，如 表1 所示。

在运用SBM模型时，有两点需要注意。一是决策单元数量需要达到选取指标的两倍以上，本文共有5项投入与产出指标，决策单元数量为1087，满足要求。二是SBM模型中的投入和产出指标数据均不可为负，样本数据满足要求。

根据前文分析，各企业融资效率并不相同，且融资效率取值范围为(0, 1]，属于受限因变量，因此本文在此基础上运用Tobit模型进行企业ESG表现对融资效率的影响分析。具体计量模型如下：

$DEAit=\alpha +\beta 1ESGit+Xit\psi +\mu it$(4.2)

在该模型中，α为截距项，β₁分别表示每个自变量的回归系数，DEA_it、ESG_it分别是每个企业i在t时期的融资效率值和对应的ESG总得分和各方面得分。 $Xit$和 $\mu it$则为控制变量和随机扰动项，其中控制变量包括总资产(ZZC)、速动比率(QR)、托宾Q值(TBQ)、总资产周转率(ZZL)、净利润率(ROA)和经济政策不确定性指数(EPU)。

本文以2017~2022年上证A股公司为研究样本，并按照如下标准对原始数据进行了筛选：(1) 剔除金融、保险等行业特殊的样本；(2) 剔除相关财务数据缺失的样本；(3) 剔除ST公司的样本，最终样本涉及1087家上市公司，6522个公司年度观测值。本文的企业ESG表现数据来自华证ESG评级数据，采用STATA软件对形成的平衡面板数据进行面板模型回归分析。

本文的被解释变量是以SBM模型测算出各企业的融资效率值(DEA)，核心解释变量为企业的ESG表现，包括ESGscore、Escore、Sscore和Gscore，同时为了控制其它因素可能对融资效率造成的影响，本文以反映了企业资金融入效率的总资产(ZZC)度量企业规模，以反映了企业融入资金配置效率的净利润率(ROA)、速动比率(QR)和总资产周转率(ZZL)分别度量企业的盈利性、流动性及运营能力，以托宾Q值(TBQ)反应企业的成长能力，以经济政策不确定性指数(EPU)来反映宏观经济政策的变化。具体指标选取情况如下 表2 所示。

分析 表3 可知，各企业融资效率平均值为0.087，说明企业融资效率普遍较低，且其标准差相对较大，说明各企业融资效率值存在较大差异；ESG表现平均得分为4.414，水平比较居中，但与各方面得分相比，并未出现ESG总得分达到9分的企业，说明多数企业ESG表现相对欠佳，很可能是因为企业对于ESG责任体系仍然不够重视，缺乏相应的投资建设。在ESG各单独方面中，公司治理平均得分最高，环境和社会表现方面则分别次之，说明多数企业对于环境和社会效益方面的投资的重视程度小于自身治理因素。造成该情况的原因一可能是企业自身经营状况不好，在满足自身持续经营的情况下，没有闲置资金用于其他方面的投资；二可能是企业自身缺乏相关意识，仅关注于自身经营。

注：^*表示在5%的统计水平下显著。

对融资效率和ESG表现进行相关性检验，结果如 表4 所示。融资效率和ESG表现在5%的水平上正相关且显著，相关系数为0.017；初步可以推断，企业提高ESG责任表现有利于提高自己的融资效率，增强资金持续利用能力。

分析 表5 的回归结果可知，Wald检验卡方值为913.58，P值为0，说明回归模型整体显著性较强。似然值为2560.8638，对应的LR卡方值为922.32，说明模型整体上拥有较好的拟合度。

分析可知企业ESG表现与融资效率在1%的水平下显著为正，表明ESG表现对提高融资效率具有正向影响。ESG表现总得分每增长1%，企业融资效率将增长0.007%。这与假设1一致，即企业ESG表现的提高有利于提高融资效率。环境表现、社会责任表现和公司治理表现均与融资效率均在1%的水平下显著为正，回归系数分别为0.013，0.003和0.008。表明企业ESG在各个方面的表现均对提高企业融资效率具有正向促进作用，假设2、假设3和假设4均成立。

注：^***、^**和^*分别表示在1%、5%和10%的统计水平下显著。