引言

在国家的“十四五”发展规划与面向2035年的宏伟蓝图中，清晰勾勒出了“推动绿色发展”与“建设美丽中国”的双重战略目标。习近平总书记深刻指出：“要坚持不懈推动绿色低碳发展，建立健全绿色低碳循环发展经济体系，促进经济社会发展全面绿色转型。”为了积极响应我国号召，促进人与自然和谐共生，企业环境、社会和治理表现（ESG）成为评价企业可持续发展的重要目标，有助于企业贯彻新发展理念。虽然ESG在我国的系统发展起步较晚，但在监管部门、金融机构、第三方研究机构、上市公司等多方力量的共同推动下，国内对ESG的关注度快速提高。本文选取了2015至2022年间全体A股上市公司为样本，通过实证分析，深入探讨了ESG表现对企业专业化分工的影响路径及其作用机制，并特别关注了ESG如何通过债务融资成本这一渠道影响专业化分工。

1 文献综述

ESG的渊源可追溯至20世纪后半叶出现的环保运动和企业社会责任、社会责任投资、绿色金融等理念。2004年，由联合国全球契约组织撰写的报告Who Cares Wins将环境、社会和治理等维度的诸多既有理念归纳整合，正式提出了ESG概念，并于2006年发布责任投资原则（Principles for Responsible Investment）。

虽然随着政府和非政府组织的倡导和推进，ESG已经被广泛关注，但是关于ESG的政策和法律规定目前并不完善，对大多数企业并不是强制性披露，是否披露关于ESG的信息依旧是企业自愿性的行为。目前，国内外的研究大多围绕ESG的经济后果。谷丰（2024）等人的研究指出，良好的ESG表现能够显著提高企业竞争力，主要通过激励企业增强研发投资力度，进而推动其技术创新与升级得以实现。苏玲（2024）等人则是通过企业绿色发展视角实证检验了企业ESG表现与企业财务绩效的关系，研究发现ESG表现主要通过提高企业声誉，进而提升财务绩效。

分工主要是从Adam Smith的《国富论》开始有了较为系统的阐述。Adam Smith创立的古典经济学派从分工的角度论述了企业成长的内涵，从制针的实例中分析出分工是企业产生的根本原因，随着分工不断细化，不断有新的企业诞生。Lavezzi A（2003）根据古典经济增长理论，提出经济增长是一个具有累积性、路径依赖性的过程，提高经济生产率的机会取决于过去实现的分工程度。Chaney（2013）等认为团队之间的更深层次的劳动分工，可以将资源集中到最擅长的环节，从而提高生产效率和产品质量。

综上所述，已有文献针对ESG表现在企业层面的经济后果进行了大量的探讨，为本文的研究奠定了理论基础。专业化分工水平是国家经济以及企业效率的反映，目前还少有研究从ESG表现的角度探索对专业化分工的影响。因此，相比于现有文献，本文拓展了ESG表现的经济后果，并以债务融资成本作为中介进行理论分析。

2 理论分析与研究假设

2.1 ESG表现与企业专业化分工

交易成本理论深刻阐述了资源配置的两大核心路径：市场与企业。市场依赖价格机制来有效分配资源；而企业通过构建精细的内部管理体系，实现资源的优化配置与利用。当市场环境恶化，导致外部交易成本急剧增加时，企业更倾向于采用纵向一体化的战略，将外部交易内化来降低相关成本。然而，纵向一体化也面临内部管理与控制成本的挑战。如果内部管控成本超出外部交易成本，企业则可能选择通过市场化的方式来进行交易，即实行专业化的策略，以提高整体效率和降低成本。综上所述，企业边界的界定是基于内外部成本之间的权衡，旨在实现资源配置的最优化。

利益相关者理论认为，企业的生存和发展必须依靠企业的所有利益相关者的积极参与和支持，企业在追求经济效益的同时，必须承担起对多方利益相关者的责任，这涵盖了治理层的有效监管、员工的权益保障、消费者的满意服务、供应商的公平合作、政府的合规负责，以及对自然环境的保护与尊重。ESG表现对企业具有良好的价值效应，不仅能显著提升企业的账面价值，而且还能提高市场价值，这为利益相关者传递了积极的信号，意味着公司具有稳健的经营策略和良好的发展前景，能够进一步增强利益相关者对企业的信任度，稳定了企业与各利益相关者之间的合作关系。与此同时，ESG表现还能提升企业在供应链网络中的地位，提升企业的话语权与影响力，降低谈判成本。此外，推行低碳绿色经营不仅有助于提高资源利用效率和产品市场竞争力，还能有效降低企业面临的环境风险和违规成本。良好的ESG表现能够从多方面降低企业外部交易成本，促使企业向专业化分工方向移动。因此，本文提出如下假设：

H1：企业良好的ESG表现促进了专业化分工。

2.2 债务融资成本的中介效应

债务融资成本是指企业在进行债务融资过程中所需支付的费用，是企业外部交易成本的重要组成部分之一。相比于直接融资，我国债务融资占比较高，企业更多依赖债务融资，采取高杠杆经营，这往往就会伴随着融资费用的显著增加，对外部交易成本影响颇深。

信息不对称理论指出，在不完善的市场中，债权人无法准确评估企业的真实状况，难以全面了解企业未来面临的机会和挑战。这种情况可能导致逆向选择现象的发生，从而使市场资源配置效率降低，债权人便向企业索取更高的回报作为风险补偿，从而导致企业承担更高的债务融资成本。ESG评级机构作为独立第三方监督机构，与企业保持着独立性，通过企业在平台上发布的各类相关信息，进行相对公正且客观的ESG考量。为追求更高的ESG评级，企业倾向于提升信息透明度，积极公开更多相关细节。在不断优化信息披露的流程中，无形中减少了与债权人之间的信息隔阂。优化企业的ESG表现，能显著提升其产品在市场中的竞争优势，同时强化外部监督的效力，进一步巩固企业的正面形象与声誉，并增强其应对风险的能力，这使企业更易获得商业信用融资，进而降低债务融资成本。高ESG表现还能够使企业从主观层面上降低财务重述的频率和减少真实盈余管理的行为，增强了债权人和外部投资者对企业的信任，进而有效降低了债务融资的成本。良好的ESG表现降低企业债务融资成本，而企业债务成本是构成其外部交易成本的关键组成部分。因此，提出如下假设：

H2：企业良好的ESG表现能通过降低债务融资成本促进专业化分工。

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

由于ESG相关研究在我国起步较晚，因此，本文选取2015—2022年我国全部A股上市公司为研究样本，进行了如下的数据处理和筛选工作：①剔除金融行业；②剔除指标信息不全的公司；③剔除上市不满一年、ST或PT的公司。最终得到了3369家企业21223个样本的非平衡面板数据观测值。ESG数据的获取依托于华证ESG评价体系所提供的权威评级结果，公司的财务数据则主要源自国泰安（CSMAR）数据库，对连续变量进行了1%的缩尾处理。

3.2 变量选取及测度

3.2.1 被解释变量：企业分工水平

企业分工水平的度量起源于企业纵向一体化，企业纵向一体化水平越高（低），分工水平则会越低（高）。Adelman（1955）提出使用价值增值法来度量企业纵向一体化水平，Buzzel（1983）随后提出了修正的价值增值法。本文参考Adelman（1955）、Buzzell（1983）、范子英和彭飞（2017）的做法，按照公式（1）计算经修正的企业纵向一体化水平，记为VAS_Adj：

其中，增加值采用企业销售额与采购额之差来表示，采购额计算得到，平均净资产收益率采用企业所在行业近3年的均值衡量。

VAS_Adj度量了企业增加值占销售收入的比重，该指标数值越大，表示企业纵向一体化程度越高，VAS_Adj的反向指标为企业专业化程度（VSI）。具体如下：

其中，VSI指标的数值越大，表示企业专业化程度越高，本文只选取VSI在合理值域[0，1]区间的观测值。

3.2.2 解释变量：ESG表现

ESG表现采用华政ESG评级指标。华证ESG评级体系覆盖了多个维度，包括环境（E）、社会（S）和公司治理（G）三大一级主题，以及更细分的二级、三级和底层指标，形成了一个全面且系统的评价体系。这种全面的覆盖使得ESG评价更加科学、客观，能够全面反映企业的可持续发展能力和社会责任表现。华证ESG评级数据不仅提供了定期更新的评级结果，还实时更新底层数据，确保投资者能够及时了解企业的ESG表现变化。华证ESG评级覆盖面广，包含所有A股上市公司，具有较强的代表性。

3.2.3 控制变量

参考以往文献，选取企业年龄、资产负债率、固定资产比例、地区市场化水平、资产收益率、市值账面比和总资产周转率等特征变量作为控制变量。

变量类型	变量名词	变量符号	变量定义
被解释变量	企业专业化分工水平	VSI	根据修正的价值增值法
解释变量	ESG表现	ESG	根据华证ESG评价体系由高到低依次赋分为“9”－“1”分
中介变量	债务融资成本	COD	期末财务费用占期末总负债的比重
控制变量	资产负债率	Lev	年末负债／年末总资产
	企业年龄	Age	公司年龄，以企业成立年数的自然对数表示
	固定资产比例	Fixed	固定资产／总资产
	地区市场化水平	Mar	参考樊纲等编制的市场化指数
	资产收益率	ROA	净利润/总资产余额
	市值账面比	MB	市值/资产总额
	总资产周转率	Tatr	营业收入/资产总额期末余额
	行业固定效应	Industry
	年度固定效应	Year

3.3 模型设定

其中，被解释变量VSI_i，t表示i企业在t年的专业化分工程度，核心解释变量ESGi,t为i企业在t年的ESG的表现价值。本文将可能影响企业专业化分工水平的因素作为控制变量，Controls为一系列控制变量，包括：资产负债率（Lev）企业年龄(Age)总资产收益率（ROA）固定资产比率（Fixed）地区市场化水平（Mar）市值账面比（MB）总资产周转率（Tatr）。此外，Industry、Year分别表示行业、年度固定效应。

4 实证结果分析

4.1 描述性统计

VarName	Obs	Mean	SD	Min	Median	Max
VSI	21223	0.611	0.225	0.001	0.631	1.000
ESG	21223	4.067	1.139	1.000	4.000	8.000
Lev	21223	0.380	0.185	0.012	0.370	0.998
ROA	21223	0.047	0.080	-0.805	0.047	1.285
Tatr	21223	0.626	0.366	-0.048	0.556	5.607
Fixed	21223	0.213	0.153	0.000	0.183	0.954
MB	21223	0.856	1.053	0.011	0.575	32.600
Age	21223	2.963	0.299	1.386	2.996	4.174
Mar	21223	10.115	1.701	0.000	10.444	12.864

由表2可知，企业专业化程度VSI的均值为0.6111，标准差为0.225，说明不同企业间的专业化水平差异较大。ESG的均值为4.067，标准差为1.139，表明不同企业间的ESG水平也存在较大差异。

4.2 相关性分析

相关性分析结果表明，上市公司的ESG表现与专业化水平存在关联，初步显示在1%水平上显著呈现正相关。多重共线性是回归分析中常见的问题之一，它可能导致回归系数估计不准确、模型解释能力下降等不利后果。该回归模型中各变量之间的相关系数绝对值几乎都小于0.5，彼此间的影响相对独立，排除了本文的回归分析结果不受严重多重共线性问题的潜在影响。

	VSI	ESG	Lev	ROA	Tatr	Fixed	MB	Age	Mar
VSI	1
ESG	0.028***	1
Lev	0.342***	0.001	1
ROA	-0.114***	0.126***	-0.337***	1
Tatr	0.356***	0.028***	0.165***	0.252***	1
Fixed	0.079***	0.014**	0.183***	-0.084***	-0.014**	1
MB	0.228***	0.116***	0.537***	-0.238***	-0.023***	0.237***	1
Age	0.028***	0.065***	0.140***	-0.098***	0.021***	0.105***	0.208***	1
Mar	0.029***	0.092***	-0.077***	0.041***	0.070***	-0.175***	-0.111***	0.034***	1
***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1

4.3 回归分析

本文采用行业和年份双向固定效应模型对模型（1）进行了回归分析，同时为减少或修正数据中存在的异方差性问题，采取了稳健标准误的处理方法。回归结果如表4第（1）列所示，ESG的系数在1%上显著为正，意味着企业ESG表现越佳，企业的专业化分工水平越高，与理论相一致。在经济意义方面，以列（1）为例，平均而言，企业提升ESG表现能够提高专业化水平约0.004个单位。

	(1)	(2)	(3)
VARIABLES	VSI	COD	VSI
ESG	0.0041***	-0.0020***	0.0037***
	(3.3771)	(-12.0868)	(3.0277)
COD			-0.2107***
			(-4.0483)
Lev	0.1997***	0.0801***	0.2166***
	(19.9188)	(53.9782)	(19.8418)
ROA	-0.4165***	-0.0398***	-0.4249***
	(-16.0164)	(-12.9308)	(-16.2669)
Tatr	0.2513***	0.0024***	0.2518***
	(56.9481)	(4.3594)	(56.9995)
Fixed	0.0108	0.0370***	0.0186*
	(1.0052)	(29.2242)	(1.7078)
MB	0.0317***	-0.0021***	0.0313***
	(14.2027)	(-9.7275)	(13.9737)
Age	-0.0114**	0.0005	-0.0113**
	(-2.3359)	(0.7576)	(-2.3163)
Mar	0.0085***	-0.0001	0.0085***
	(8.7317)	(-1.0939)	(8.7109)
年份	控制	控制	控制
行业	控制	控制	控制
Constant	0.3276***	-0.0248***	0.3224***
	(15.7574)	(-9.0956)	(15.4526)
Observations	21,223	21,223	21,223
R-squared	0.372	0.383	0.375

Robust t-statistics in parentheses
***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

4.4 中介效应

企业的外部交易成本是影响其专业化分工水平的一个重要因素，而债务融资成本则是外部交易成本的一个重要组成部分。良好的ESG表现被认为是有效降低企业融资成本的一种途径，债权人通常更倾向于信任ESG表现优异的企业，并愿意以更低的资金成本支持它们的融资活动。本文借鉴了林钟高和丁茂桓的方法，使用指标“期末财务费用占期末总负债的比重”（简称为COD）来衡量企业的债务融资成本，在模型（4）的基础上构建以下研究框架：

回归结果如表4中第（2）列表明，ESG的表现越好，企业的债务融资成本越低。第（3）列中表示，加入COD后，ESG与VSI依旧显著正相关，表明债务融资成本在ESG表现影响企业专业化分工水平中起着部分中介效应。

4.5 稳健性检验与内生性分析

1.更换核心解释变量衡量方法。为了避免特定ESG度量方式带来的偶然性，采用中国研究数据服务平台（CNRDS）所提供的ESG评分作为华证ESG表现的替代指标，进行了深入分析。如表5中列（1）所示，在调整解释变量的衡量标准后，ESG的系数依旧在p<1%的水平下保持显著，并且方向为正，巩固了原有结论的有效性。

2.更换被解释变量衡量方法。在前文计算企业专业化VSI指标时，为方便数据处理，式（2）中“采购商品的增值税税率”均采用17%，然而，在本文的研究时段内，中国企业的增值税历经多次改革，且不同商品或服务的增值税率都可能有所不同，这可能导致对企业增值税税率的高估，从而低估了企业的专业化水平。本文再采用13%的税率来代表中国当前部分行业所适用的增值税率、同时采用0%的税率来完全排除增值税的影响，重新计算得出企业专业化指标，分别记为VSI13和VSI0。表5列（2）和列（3）展示了该检验结果，即使被解释变量发生变更后，ESG的系数依旧为正且在p<1%的水平下显著，不随被解释变量度量方式的变化而改变。

3.考虑经济环境变化的影响。为了确保分析的数据不受新冠疫情对企业造成异常波动和不确定性因素的影响，保证数据的可靠性与稳定性，本文选择缩短样本期，只保留2015年—2019年进行检验。结果如表5列（4）显示，研究结果与前文基本保持一致，证明了前述结果的稳健性。

4.控制公司固定效应。为了进一步增强结论的可靠性，减弱某些无法观测的遗漏变量导致的计量偏差影响，本文在计量模型中同时控制了公司和年份固定效应进行检验。结果如表5列（5）显示，即使在控制这些固定效应之后，ESG的系数为正且在p<5%的水平下显著，进一步验证前述结果的稳健性。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
VARIABLES	1	VSI13	VSI0	<2020	固定个体
ESG		0.0048***	0.0055***	0.0031*	0.0029**
		(4.6138)	(3.8162)	(1.8231)	(2.3159)
CNRDSESG	0.0006***
	(3.8940)
Lev	0.1954***	0.0152*	0.1886***	0.1923***	0.1504***
	(19.3807)	(1.8351)	(16.4187)	(13.8654)	(8.3644)
ROA	-0.4070***	-0.0173	-0.2434***	-0.3827***	0.1816***
	(-15.7937)	(-0.8363)	(-8.6966)	(-10.2028)	(5.8716)
Tatr	0.2512***	0.1728***	0.3258***	0.2587***	0.0377***
	(56.9287)	(43.1684)	(60.0681)	(43.2516)	(3.3428)
Fixed	0.0098	-0.1295***	-0.1400***	-0.0123	-0.0097
	(0.9109)	(-14.2113)	(-10.7191)	(-0.8583)	(-0.4094)
MB	0.0322***	0.0199***	0.0223***	0.0338***	0.0300***
	(14.5482)	(10.8756)	(9.1490)	(11.4016)	(7.4123)
Age	-0.0116**	0.0102**	0.0134**	-0.0123*	-0.0476
	(-2.3737)	(2.5550)	(2.3349)	(-1.8767)	(-1.1241)
Mar	0.0088***	0.0041***	0.0068***	0.0089***	-0.0017
	(9.0345)	(4.9449)	(5.8123)	(6.4031)	(-0.4960)
年份	控制	控制	控制	控制	控制
行业	控制	控制	控制	控制	未控制
公司	未控制	未控制	未控制	未控制	控制
Constant	0.3261***	0.4788***	0.3158***	0.3200***	0.6556***
	(15.6794)	(29.1872)	(13.5534)	(11.3097)	(5.3985)
Observations	21,223	17,485	17,485	11,627	21,223
R-squared	0.273	0.220	0.295	0.268	0.040

Robust t-statistics in parentheses
***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

4.6 异质性分析

4.6.1 基于产权层面的异质性分析

国有企业与政府政治关联紧密，社会对其社会责任履行期望更高，需在ESG领域发挥表率作用。非国有企业作为纯粹市场主体，在无政府直接干预下，践行ESG更多是为实现利益最大化与扩大市场份额。若非国有企业主动投入精力成本承担ESG责任，表明其已认识到环保、社会和谐及良好治理的重要性，这种自愿行为更能引发利益相关者的强烈反响。基于上述分析，本文预计ESG表现对专业化分工的影响在非国有企业中更为明显。表6显示，在非国有企业中，ESG的回归系数显著；但在国有企业中，ESG的回归系数并不显著，与推断相符。

4.6.2 基于制造层面的异质性分析

与非制造业企业相比，制造业企业所面临的供货商、经销商、客户等各方进行交易时的搜寻成本、谈判成本、履约成本等外部交易成本更高，使得他们在市场竞争中更容易被“敲竹杠”，ESG表现对制造业的外部交易成本影响的程度更深。当制造业企业的ESG表现不佳时，其市场声誉和信誉受到损害，进一步加剧了与外部交易伙伴谈判的不利地位，导致外部交易成本进一步上升。相反，ESG表现良好的制造业企业能够通过提升市场声誉和信誉，降低搜寻成本，并增强履约能力，从而降低外部交易成本。本文预期，制造业企业的ESG表现越好，企业专业化分工效应越明显。表6中显示，制造业ESG的系数为0.015，在1%的水平上显著；而在非制造业企业中，ESG表现越好反而对内部管控成本的降低程度大于外部交易成本，促进了纵向一体化，与上文预期一致。

4.6.3 基于地区层面的异质性分析

我国地域广阔、自然条件差异大且受政策影响，东中西部经济发展水平与速度不平衡。东中部地区因地理位置优、经济基础厚、政策环境好，企业成长条件佳，公众对企业社会责任和公司治理期望高，形成了成熟的社会责任意识与舆论监督体系，政府监管严格，对不履行社会责任、忽视ESG管理的企业处罚严厉。这促使东中部企业重视ESG表现，通过多种方式积极履行职责。同时，东中部地区相较于西部地区经济发展水平普遍较高，能为企业提供财政援助和税收优惠，激励企业在环保和社会服务方面更加主动。相对而言，西部地区产业层次低、经济产出有限，政府更重视经济效益，企业注重经济利益最大化，受资金、技术、人才等限制，难有余力关注ESG。此外，西部地区在ESG信息披露和监管体系方面也可能存在不足，缺乏完善的制度和机制来引导和规范企业的ESG行为，导致其ESG投入水平较低。基于此，本文预期在东中部地区企业中，ESG表现对专业化分工的影响将更加显著。表7显示，西部地区企业的ESG回归系数未显著且符号相反，表明企业在ESG方面的投入反而会抑制企业专业化发展；而东中部地区企业的ESG回归系数则显著为正，符合预期。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
VARIABLES	国企	非国企	Manu	UManu	East	Middle	West
ESG	0.0036	0.0038***	0.0066***	-0.0014	0.0044***	0.0079**	-0.0038
	(1.4152)	(2.7720)	(4.6722)	(-0.5698)	(3.1186)	(2.5185)	(-0.9809)
Lev	0.1520***	0.2020***	0.2143***	0.1488***	0.1751***	0.2521***	0.2560***
	(7.6696)	(17.0222)	(18.6594)	(7.3071)	(14.7134)	(10.0506)	(8.3246)
ROA	-0.6562***	-0.3559***	-0.4373***	-0.3111***	-0.3729***	-0.4991***	-0.6091***
	(-10.2606)	(-12.3786)	(-13.7489)	(-6.8215)	(-12.5672)	(-7.1648)	(-6.6842)
Tatr	0.2460***	0.2495***	0.2452***	0.2567***	0.2543***	0.2241***	0.2645***
	(32.7292)	(45.3700)	(47.8456)	(29.1555)	(47.9771)	(22.6887)	(18.1472)
Fixed	0.0080	0.0172	0.0009	0.0153	0.0326**	0.0106	-0.0309
	(0.4745)	(1.2177)	(0.0725)	(0.7758)	(2.4791)	(0.4091)	(-1.1372)
MB	0.0221***	0.0484***	0.0421***	0.0240***	0.0334***	0.0275***	0.0372***
	(7.0473)	(11.8789)	(13.5289)	(6.8870)	(12.0139)	(5.5730)	(6.2315)
Age	0.0110	-0.0234***	-0.0237***	0.0122	-0.0081	-0.0250*	-0.0188
	(1.0173)	(-4.1373)	(-4.0907)	(1.3596)	(-1.4525)	(-1.9269)	(-1.2083)
Mar	0.0059***	0.0113***	0.0109***	0.0040**	0.0090***	0.0306***	0.0088***
	(3.4524)	(9.2163)	(9.7416)	(2.0246)	(5.1402)	(6.1525)	(3.0358)
年份	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
行业	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
Constant	0.3528***	0.2929***	0.3037***	0.3229***	0.3169***	0.0771	0.4196***
	(8.8918)	(11.7796)	(13.8732)	(9.2059)	(10.9127)	(1.2911)	(7.5480)
Observations	5,717	15,506	15,290	5,928	15,484	3,140	2,505
R-squared	0.295	0.264	0.274	0.280	0.263	0.344	0.324

5 研究结论与建议

中国目前正处于全面建设社会主义现代化国家的新发展阶段，致力于构建一种可持续的发展模式，旨在实现经济利益与生态保护的和谐共生。在这一进程中，ESG（环境、社会及公司治理）成为衡量企业是否能够积极履行其对环境、社会及治理责任的关键指标。与此同时，专业化分工则进一步凸显了企业在提升市场竞争力和优化社会生产效率方面的具体实践。鉴于此，本文基于全部A股上市公司2015—2022年的面板数据为样本，检验了ESG表现、债务融资成本与专业化分工的关系。

研究结果表明：（1）企业ESG表现水平的提高可以显著促进专业化分工水平的提升，并且这一实证结果在排除相关干扰、进行一系列稳健性分析的基础上，结论仍然成立。（2）企业债务融资成本在ESG表现促进专业化分工中发挥中介效应，验证了ESG表现能够通过降低债务融资成本进而使企业向专业化分工方向移动。（3）不同企业的ESG表现在推动专业化分工方面展现出显著的差异性，异质性分析的结果显示，东部地区和中部地区的企业相较于西部地区的企业、非国有企业相较于国有企业、制造业企业相较于非制造业企业，其ESG表现对企业专业化分工的推动作用尤为突出。基于以上结论，本文提出如下建议：

为推动中国经济持续增长、实现高质量发展，可从三方面着力：其一，政府应引导企业披露ESG评级数据，加快建设现代化经济体系，吸引资源集聚国内大市场，促进地区与产业分工协作，企业披露ESG表现可形成公平透明的市场环境、推动专业化分工，为构建新发展格局提供支撑；其二，在制度架构上，鉴于我国ESG实践起步晚、市场发育不足，政策制定者要优化强化ESG体系建设，构建符合国情的ESG评级系统，将企业ESG绩效纳入监管，以立法或行政手段惩处虚假报告及不合规行为，净化市场环境；其三，鉴于企业良好ESG表现能降低外部交易成本、推动专业化分工，政府要破除不利于市场交易和分工深化的制度障碍，推进全国统一大市场建设，深化要素市场化改革，构建高标准市场体系。

参考文献：

1. [1] 樊纲,王小鲁,马光荣.中国市场化进程对经济增长的贡献[J].经济研究,2011,46(09):4-16.
2. [2] 范云朋,孟雅婧,胡滨.企业ESG表现与债务融资成本——理论机制和经验证据[J].经济管理,2023,45(08):123-144.
3. [3] 范子英,彭飞.“营改增”的减税效应和分工效应:基于产业互联的视角[J].经济研究,2017,52(02):82-95.
4. [4] 谷丰,王越卓,姜煜,等.ESG表现、研发投入与企业竞争力[J].会计之友,2024(14):90-97.
5. [5] 李增福,冯柳华.企业ESG表现与商业信用获取[J].财经研究,2022,48(12):151-165.
6. [6] 苏玲,何宇星.ESG表现、高管绿色认知与企业财务绩效[J].财会通讯,2024(23):56-60.
7. [7] 王波,杨茂佳.ESG表现对企业价值的影响机制研究——来自我国A股上市公司的经验证据[J].软科学,2022,36(06):78-84.
8. [8] 王群勇,孟雅婧,庞瑞芝.企业ESG表现对供应链网络地位影响研究：路径检验与机制分析[J].现代财经(天津财经大学学报),2024,44(04):36-55.
9. [9] 袁淳,肖土盛,耿春晓,等.数字化转型与企业分工：专业化还是纵向一体化[J].中国工业经济,2021(09):137-155.