AI赋能与企业ESG治理：监督功能与传导路径探析

AI赋能与企业ESG治理：监督功能与传导路径探析

达潭枫，王子晗

（新疆财经大学 金融学院，新疆 乌鲁木齐 830000）

达潭枫，博士，教授，研究方向为绿色金融、普惠金融

王子晗，研究方向为绿色金融、养老金融

【摘要】

在数字经济与“双碳”目标下，传统ESG治理面临监督低效、信息不对称、治理僵化等痛点，AI技术为企业ESG治理提供了技术破局路径。本文基于2009—2024年A股上市公司数据，实证检验AI技术对企业ESG的监督功能及传导路径。结果表明：AI技术显著改善了企业ESG表现，且该监督功能主要是通过提升信息透明度、优化内部治理两大路径实现的；AI技术对企业ESG表现的影响存在行业、区域双重异质性，在重污染行业、东部地区中更为突出；AI技术对ESG细分维度的影响呈现治理维度最优、环境维度次之、社会维度最小的特征，同时AI技术可有效抑制企业ESG漂绿行为；机构投资者调研、监管问询和ESG舆情对该监督功能具有调节作用。基于研究结论，应聚焦AI监督核心，依托信息披露与内部治理双中介完善传导路径，差异化布局ESG细分维度治理，搭建数字化监管体系遏制漂绿，分类施策均衡区域行业发展，健全多方协同治理体系，以AI技术赋能企业ESG高质量发展

【关键词】

AI；企业ESG表现；监督功能；信息透明度；内部治理

中图分类号：F830；F406

文献标识码：A

文章编号：2096-2517（2026）03－0055－12

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2026.03.005

收稿日期：2026-04-21

基金项目：国家社会科学基金项目“新疆营商环境改善与培育释放民营经济活力研究”（19BZZ039）；新疆维吾尔自治区专家顾问团决策研究与咨询项目“新时代推进新疆民营经济高质量发展的思路与对策研究”（Jz202304）；新疆维吾尔自治区社科联项目“新疆绿色算力发展路径研究”（ZX20250059）

一、引言

ESG作为衡量企业环境、社会与治理绩效的核心指标，已成为全球资本市场评估企业可持续发展能力的标准，更是政府、投资者、客户等利益相关者共同关注的核心议题。企业作为推动经济社会绿色转型与高质量发展的微观主体，其ESG表现不仅直接影响企业融资成本、市场估值与长期经营韧性，更关系到国家“双碳”目标的实现与经济社会的可持续发展。2024年财政部等部门制定的《企业可持续披露准则—基本准则（试行）》与2025年中国证监会修订的《上市公司信息披露管理办法》相继出台，构建起“基本准则+行业指引+自律监管”的多层次ESG披露体系，监管层对企业非财务绩效的约束力度与透明度要求持续升级。在政策约束与市场期待的双重驱动下，提升ESG表现已成为企业规避合规风险、获取资本信任、塑造长期竞争力的必然选择。

既有研究已从多维度揭示了企业ESG表现的影响因素，其中数字经济发展对企业ESG表现的赋能效应得到了广泛证实；科创板注册制试点对同行业主板上市公司ESG表现具有明显的促进作用；数字金融通过拓宽绿色融资渠道、优化资源配置效率，为企业ESG投入提供资金支持。数字化供应链管理通过改变供应链结构，推动企业实现环境友好型运营。企业数字化转型则通过提升治理透明度与运营效率，助力企业更好地履行环境责任与社会责任。

AI作为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，是培育新质生产力、推动产业结构升级的关键引擎，其在生产、分配、交换、治理等全链条的深度渗透，正从根本上重构企业组织运作模式，也为企业ESG治理提供了技术破局路径。2025年我国AI核心产业规模突破1.2万亿元，AI相关企业数量超6000家，全国智能算力规模达1590EFLOPS①周圆，王舒一.我国AI企业数量超6000家［EB/OL］.（2026-01-21）.https://www.gov.cn/lianbo/202601/content_7055635.htm.。截至2025年12月，生成式AI技术用户规模突破6.02亿人，普及率达42.8%②谷业凯.我国生成式AI用户超六亿人［EB/OL］.（2026-03-03）.https://www.peopleapp.com/column/30051540514-500007374464.，技术应用已深度覆盖钢铁、电力、制造、金融等重点行业，渗透到研发设计、生产质检、风险管控、合规治理等核心环节。已有研究表明，AI技术在提升企业创新质量、应对气候变化、推动绿色经济增长方面具备独特优势，能够通过优化能源消耗、提升资源利用效率助力企业碳减排；同时，AI驱动的信息处理与治理智能化，为强化企业监督、规范企业经营行为提供了全新工具，也为探究其对ESG表现的监督功能奠定了现实基础。

现有研究围绕AI对企业ESG各维度的影响形成了丰富成果。在环境维度，学界普遍认为AI能够精准完成企业碳足迹核算、动态能耗监测管控以及绿色低碳产品与工艺研发优化，全方位助力企业推进节能降碳工作，显著改善整体环境绩效。在社会维度，该技术可助力企业搭建规范化人力资源管理体系，快速研判并回应消费者诉求，全面筛查供应链劳工权益与安全生产隐患，全方位助力企业落实各项社会责任，但其大规模落地应用也极易引发算法偏见造成的公平性缺失、智能用工带来的就业结构冲击、经营数据与用户信息泄露等一系列社会性现实隐患。在治理维度，AI不仅能够实时跟进行业监管政策变化，强化企业内部风控与合规管理水平，大幅提升ESG信息披露的时效性、完整性与精准度，有效遏制资本市场普遍存在的企业漂绿、虚假履责等投机行为，还能依托海量数据整合分析辅助管理层制定长远可持续发展战略。在此基础上，现有研究进一步研究了内在作用逻辑，指出AI可推动企业绿色技术创新、提升人力资本水平等，改善企业市场经营形象与信用水平，有效纾解外部融资困境，最终显著改善企业ESG表现。

现有文献虽已证实AI对企业ESG的赋能作用，但仍存在两个研究缺口：一是多数研究聚焦于AI的效率赋能、资源配置效应，鲜少从监督功能视角剖析其对ESG治理的刚性约束作用，忽视了数字技术作为监督工具破解ESG治理失灵的核心价值；二是现有研究多以绿色创新、融资约束为中介路径，对技术赋能ESG治理的内在逻辑阐释不够完整。基于此，本文以2009—2024年A股上市公司为研究样本，实证检验AI对企业ESG表现的监督功能，厘清信息透明度、内部治理两大传导路径，探究行业、区域的异质性特征，检验机构投资者调研、监管问询、ESG舆情的调节效应，并验证AI对ESG漂绿行为的抑制作用，以完善数字技术与企业ESG治理的研究体系。

本文的边际贡献主要体现在两个方面：第一，突破现有文献多聚焦AI效率赋能、资源配置效应的研究局限，将监督功能作为核心视角，系统检验AI对企业ESG表现的约束与提升作用，揭示数字技术作为“刚性监督工具”在ESG治理中的独特价值。第二，区别于既有研究将绿色创新等作为中介变量，本文检验信息透明度、内部治理两大传导路径，完整揭示了AI通过技术监督破解ESG治理中信息不对称、内部监督失灵的内在机理。

二、理论分析及研究假设

（一）AI对企业ESG表现的直接影响

AI作为数字经济时代的新型治理工具，具有“技术赋能”与“刚性监督”的双重属性。AI通过深度嵌入企业ESG管理全流程，在环境、社会、治理三个维度形成直接的赋能与约束效应。

从环境维度来看，一是依托物联网设备与大数据分析技术，AI能够实时采集生产环节的能耗、排污数据，精准识别高能耗节点与碳排放热点，通过算法优化生产流程与能源调度方案，直接降低企业资源消耗与碳排放水平；二是AI可构建动态环境合规预警系统，提前识别违规风险；三是AI可通过供应链碳足迹追踪模型，对上下游供应商的环境表现进行全链条溯源，从源头降低企业的供应链环境风险，推动全产业链的绿色转型。

从社会维度来看，一是AI可通过视频识别与传感器技术实时监测生产现场的安全隐患，保障员工权益；二是AI可通过大数据分析供应商的劳工合规数据，识别用工不规范、薪酬不合理等问题，保障供应链劳工权益；三是AI可通过舆情分析与用户反馈挖掘，及时捕捉社区、消费者的诉求，优化产品与服务的普惠性，提升实质性社会绩效。

从治理维度来看，AI可通过透明化管控直接约束管理层机会主义行为。一是实现企业ESG数据的可追溯与防篡改，AI可自动采集、留痕企业ESG相关的经营数据，减少管理层对ESG信息的操纵空间，提升ESG披露的真实性与可靠性；二是AI通过强化内部管控，通过智能审计系统对企业关联交易、资金流向进行动态监控，识别利益输送、违规决策等治理漏洞；三是AI通过对经营数据的分析，为董事会提供全面的ESG决策支持，同时将ESG表现与管理层考核直接挂钩，约束管理层短视行为，从而保障ESG实践的稳定性。

基于上述分析，本文提出假设H1：AI应用能够显著提升企业ESG表现，正向监督效应显著成立。

（二）AI对企业ESG表现的间接影响

1.信息透明度路径分析

信息不对称是制约企业ESG治理的核心瓶颈，也是导致企业漂绿、虚假披露等机会主义行为的重要根源，严重影响外部监督效力的发挥与企业ESG表现的提升。结合信息不对称理论与技术治理理论，AI凭借其数据处理、智能核验的核心优势，能够有效破解ESG信息不对称难题，通过提升企业ESG信息透明度，间接推动企业ESG表现提升。具体而言，AI对ESG信息透明度的提升作用主要体现在两方面：一是AI通过大数据技术抓取企业生产经营、环境治理、社会责任履行等全流程数据，自动完成数据校验与异常识别，有效抑制企业虚假披露等漂绿行为，确保ESG信息的真实性。二是AI通过搭建智能披露平台，实现ESG数据的实时更新与便捷查询，提升ESG信息的及时性与可获得性，使外部利益相关者快速获取真实有效的ESG信息，缓解信息获取壁垒。当ESG信息透明度提升后，企业无法通过虚假ESG行为获取市场声誉、融资优势等不正当利益，进而推动企业ESG表现持续提升。

因此，本文提出假设H2：AI通过提升信息透明度缓解信息不对称，进而提升企业ESG表现。

2.内部治理路径分析

AI能够深度嵌入企业内部治理全流程，通过技术赋能优化内部治理结构、提升治理效能，进而推动企业ESG表现提升。具体而言，AI通过算法监控、行为溯源、违规预警等技术，能够精准识别内部治理中的漏洞与违规行为，强化董事会监督的独立性与执行力，完善内部控制流程，有效抑制管理层机会主义行为。同时，AI技术能够实现内部治理数据的实时采集、分析与核验，为内部治理决策提供精准数据支撑，推动治理流程标准化、高效化，进一步提升内部控制质量。而内部控制质量的提升，意味着企业内部治理体系更完善，内部监督更有力，能够有效引导管理层兼顾企业长期价值与ESG责任，推动企业规范ESG行为，最终实现企业ESG表现的提升。

因此，本文提出假设H3：AI通过提升内部治理质量，进而提升企业ESG表现。

（三）调节效应分析

AI对企业ESG表现的正向效应并非均质存在，其作用强度会受到机构投资者调研、政府监管、媒体关注等外部治理环境的影响。具体而言，机构投资者调研与监管问询作为两类重要的外部监督机制，能够提升企业的ESG治理压力与合规动力，迫使企业将AI技术应用于ESG信息披露、风险管控等环节，放大技术对ESG表现的提升效果，因此机构投资者调研频次与监管问询强度均对AI与企业ESG表现的关系具有正向调节作用，即调研与问询的强度越高，AI对企业ESG表现的正向监督效应越强。相反，ESG舆情得分是企业市场声誉的直接反映，当企业ESG舆情得分较高时，其ESG治理能力已处于较高水平，AI进一步优化ESG表现的边际收益递减，而负面舆情带来的声誉危机会使企业加大AI在ESG领域的应用投入。因此ESG舆情得分对AI与企业ESG表现的关系具有负向调节作用，即舆情得分越高，AI对企业ESG表现的提升效应越弱。

因此，本文提出假设H4：AI对企业ESG表现的正向监督效应存在显著的外部调节作用，机构投资者调研、监管问询强度具有正向调节作用，ESG舆情得分则为负向调节作用。

三、研究设计

（一）数据