引用：Pham，T.N.；Tran，P.P.；
M.-H.； Vo，H.N.；範，C.D.；阮,
高畫質. ESG 的綜合影響
業務績效得分
交通運輸企業
行業。永續發展 2022, 14, 8354.
https://doi.org/10.3390/su14148354
學術編輯：阿斯瑪·莫巴雷克，
凱斯·布斯拉和李倩
收稿日期：2022 年 6 月 6 日
接受日期：2022 年 7 月 5 日
發布日期：2022 年 7 月 7 日
出版者註：MDPI 保持中立
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版權所有：© 2022 作者。
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4.0/).
永續性
文章
ESG綜合分數對交通運輸業企業經營績效的影響
Thi Ngan Pham、Phung Phi Tran、Minh-Hieu Le、Hoang Nhi Vo、Cong Dat Pham 和 Hai-Dang Nguyen *
孫德勝大學工商管理學院，地址：No. 19 Nguyen Huu Tho Street, Tan Phong Ward, District 7, Ho Chi Minh City 700000, Vietnam； phamthingan@tdtu.edu.vn (T.N.P.)； tranthiphiphung@tdtu.edu.vn (P.P.T.)； leminhhieu@tdtu.edu.vn (M.-H.L.)； vohoangnhi109@gmail.com (H.N.V.); phamcongdat20011211@gmail.com (C.D.P.) * 通訊地址：dangnguyensw@gmail.com
摘要：目前大量研究的目的是分析環境、社會和治理（ESG）對企業績效影響的關係。然而，由於使用單一指標來衡量性能，它仍然無法得出全面的結果。因此，本研究將：（i）使用資料包絡分析（DEA）方法來衡量運輸公司的績效；（ii）使用OLS迴歸來探討ESG綜合分數與業務績效之間的關係。在第一階段，我們發現56家企業中有43家運作效率低。這些公司的管理者應該利用他們的資源並參考基準作為遵循的樣本。環境和社會得分對第二階段的業務績效有正面影響。因此，管理者應將 ESG 視為一項投資，尤其是當交通運輸被歸類為「環境敏感產業」時。此外，投資者應該更關注有ESG活動的公司，因為該公司有機會改善其經營業績並履行其承諾。
關鍵字：資料包絡分析；環境、社會及管治；經營業績；交通運輸業
1. 簡介 交通運輸業在當今經濟和社會中發揮著至關重要的作用，對經濟成長和就業產生重大影響。交通運輸部門直接僱用了約1000萬人，約佔國內生產毛額（GDP）的5%，使其成為最受歡迎和發展最快的部門之一[1]。由於這項重要性，評估運輸業企業的整體績效就顯得尤為重要。結果可以為尋求提高績效的決策者或董事會提供更多見解[2]，為投資者和利害關係人創造利益。另外，我們建議效率低的企業可以效法有影響力的企業來提升績效。
然而，如此快速的發展將帶來負面後果，人類棲息地和環境都會嚴重退化。例如，根據國際能源總署 2011 年的報告，全球交通運輸業已成為全球第二大溫室氣體排放產業，佔全球二氧化碳排放量的 22% [2]。中國是第二大與交通相關的二氧化碳排放國，2011 年二氧化碳排放量為 6.233 億噸，僅次於美國 [3]。嚴重的環境影響已成為經濟成長和永續發展的重要議題。每個已開發經濟體和發展中經濟體都引起了當局、監管機構、公司決策者和公眾的極大興趣。這種不利影響只能透過逐步實施永續政策來緩解[4]。隨著民眾對環境議題認識的加深，越來越多的環境政策應運而生。值得注意的是，中國已經改變了戰略。在
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https://www.mdpi.com/journal/sustainability
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2019年，上海證券交易所《科創板股票上市規則》提出了ESG相關的強制性統計揭露要求。 2020年，香港聯交所修訂了《如何編製環境、社會及管治報告》和《深圳經濟特區綠色金融條例》，要求企業揭露環境統計[5]。此外，美國主管機關和監理機關也高度重視ESG政策法規和指引。阮和劉介紹[5]，美國納斯達克證券交易所分別於2017年和2019年發布了《ESG報告指南1.0》和《ESG報告指南2.0》，旨在為上市公司ESG統計披露提供指導，鼓勵ESG報告指引。客戶、投資者、政府和監管機構等利害關係人對 ESG 議題表現出越來越大的興趣 [6 ,7]。因此，ESG實踐已成為企業永續成長計畫中不可避免的一部分，旨在延長企業生存並與社會和投資者建立積極的關係。近年來，ESG在全球範圍內的關注度不斷提高，這讓我們看到了研究ESG對企業績效影響的重要性，但對其對企業績效和企業價值影響的實證研究結果卻褒貶不一[8- 13]。
迄今為止，大多數有關 ESG 評分的研究都集中在已開發國家，例如美國和歐洲其他先進國家[14,15]。專注於新興市場的研究仍有限[16-18]。中國等新興市場仍處於經濟發展的早期階段。他們通常傾向於利用經濟成長的規模和速度，而通常不關心 ESG 議題。因此，不同的經濟體會導致 ESG 實踐結果的差異。由於衡量公司整體績效在運輸業的重要性，因此出現了一系列有關此問題的文章。然而，先前的研究由於僅使用一種指標來衡量效率，因此仍然無法得出全面的結果。例如，Lee, Cin [19]利用股本回報率（ROE）和資產回報率（ROA）等財務比率來評估財務績效。 Bo ˘gan 和 Dedeo ˘glu 的[20]方法是透過使用李克特量表發送問卷來完成的。 Chiu, Lin[21]僅使用中國上市公司的托賓Q來探討污染減量支出與企業績效之間的關係。簡單指標的研究還沒有得到全面的成果。我們的研究將透過提出資料包絡分析（DEA）方法來彌補這些差距，該方法已被廣泛用於研究效率，因為在評估相對效率時可以同時考慮不同的投入和產出[22]。應用這種方法的一個優點是使用多個輸入和多個輸出來衡量業務績效，使我們能夠獲得更全面的結果。
廣泛的研究旨在分析 ESG 對企業績效影響的相關關係。 Yoon, Lee [18] 等一些作者使用 Feltham 和 Ohlson [23] 提出的估值模型來研究 ESG 的每個支柱如何影響公司的市場價值。其他人則衡量市場表現，並透過 ESG 評級與托賓 Q 衡量的公司市場價值之間的聯繫來捕捉整體 ESG 表現的看法 [24]。經營業績也有一定程度的影響。然而，現有研究人員聲稱ESG與財務績效關係的結果是模糊的、不確定的、矛盾的[25]。過去的研究採用不同的績效測量方法導致了研究結果的分離[26]。因此，在本研究中，我們將透過衡量財務和市場效率並檢查這種關係來幫助彌補最後的差距。為了考察經營績效，我們採用DEA方法找出交通業的基準。為了探討 ESG 綜合得分與經營績效之間的關係，我們依賴從 Refinitiv 資料庫中提取的 ESG 綜合得分維度，而不是透過問卷或其他資料庫收集的 ESG 資料。 Refinitiv 是最大的 ESG 資料供應商之一 [27 ,28]。它評估 500 多個 ESG 指標
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在業務層面，針對每個產業選擇了 186 項最相關、最具體的衡量標準，用於整個公司評估和評級過程；透過利用通用資料庫進行ESG研究，該研究的結果與先前的文獻相當，因為該研究涉及大量公司的因素和數據，而這些因素和數據是任何方法都難以獲得的。在追求高品質成長與永續發展的時代，ESG成為大家關注的焦點。在實務中，ESG評分被廣泛用作了解企業整體企業社會責任（CSR）績效的重要指標[18]。
第一步，我們採用 Charnes, Cooper 的[29]資料包絡分析（DEA）方法來評估企業在運輸業的經營績效。第二步，我們使用一般最小平方法 (OLS) 迴歸分析 ESG 績效與業務績效之間的連結 [30]。
我們的研究貢獻了兩個面向。首先，我們使用考慮多種投入和產出指標的DEA方法來估計中美運輸公司的營運績效。我們沒有使用 ROA 或託賓 Q 等簡單的財務比率，而是使用三個輸入和兩個輸出來得出完整的值。其結果產生了交通行業的基準，效率較低的企業可以參考該基準來提高其績效。其次，研究強調了ESG綜合分數與經營績效之間的關係。結果為從業者提供了啟示。
本研究的其餘部分組織如下。第 2 部分包含相關文獻的參考文獻。本研究的資料收集和研究策略在第 3 節中描述。
2. 假設發展和提出的模型 有許多論文顯示 ESG 活動對公司的市場價值和績效有正面的影響。在社會活動方面，米勒、伊登[31]認為，如果企業獲得企業社會責任聲譽，企業的利潤就會增加。 Cho, Chung [32]發現韓國上市公司的社會貢獻與總資產成長率之間呈現正相關關係。在環境支柱方面，Kong, Liu [33] 和Yadav, Han [34] 指揮家在中國和美國帶來了成果：環境活動和改善提升了Kong, Liu [33] 的市場價值。對於美國的旅遊和旅遊公司，Ionescu、Firoiu [26] 顯示治理評分對市場價值有正面影響。
ESG 分數由 Refinitiv 資料庫根據上述三個支柱重新制定。最近的一些文章使用 ESG 分數來衡量公司績效。例如，Velte [35]使用ESG評分發現治理績效對公司財務績效影響最大。我們的目標是探討 ESG 綜合得分與經營績效之間的關係。
在本章中，除了提及先前的研究之外，我們還基於理論（包括資源基礎理論、利害關係人、股東觀點和代理理論）來建構假設，以帶來最豐富的可能理解。
ESG投資中的一些活動與資源管理有關，許多學者利用巴尼的資源基礎理論探討了ESG評分與績效之間的關係。巴尼透露，如果一家公司想要獲得持續的競爭優勢，它的資源必須是有價值的、稀有的、難以模仿的、不可替代的[36]。在 ESG 活動中，公司可以考慮將其作為策略投資。例如，布蘭科指出，加入企業社會責任活動的企業將獲得開發新資源、提高生產力、降低合規成本等內部效益。而且，聲譽，即所謂的外部利益，將為公司帶來更多的收入[37]。
參與 ESG 會產生兩種相反的觀點。第一種觀點屬於利害關係人，支持ESG活動。他們認為，遵循環境和社會責任是雙贏的策略：解決利害關係人的擔憂，同時仍能實現股東價值最大化。從第二種角度來看，股東
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不這麼認為。他們認為，參與企業社會責任並不符合他們的利益，因此，如果利害關係人的任何利益來自公司的成本，那麼收入就無法最大化[38]。
代理理論與股東的觀點是一致的。根據代理理論，管理者從事ESG活動是為了追求自己的願望，以犧牲股東的利益為代價來獲取自身利益[38,39]。更多的企業社會責任並不總是更好，因為代理問題可能會推動一些與企業社會責任相關的企業政策[40]。
2.1.環境得分與業務績效 隨著大眾對環境議題的認知不斷增強，大量的環境政策也隨之發展。實施長期策略和投資以確保行業的長期生存能力，有助於最近的研究越來越關註解釋和展示環境績效的作用及其對企業價值的影響。環境績效是指企業環境管理，包括污染控制和預防[41]。基於不同行業進行了實證研究，例如交通運輸[42]、銀行業[43]、旅館業和旅遊業[44]。人們進行了多種類型的研究來確定交通運輸產業環境績效與業務績效之間的關聯是否存在。另一方面，研究結果存在分歧，分為兩種分析方式。第一組的研究人員證明與商業價值有顯著關聯，而第二組的研究人員則證明事實並非如此。 Abdi，Li[42]將航空運輸業的環境支柱得分、社會支柱得分、治理支柱得分等變數及其對企業績效的相關影響分開後發現，環境支柱得分與企業績效有顯著關係。另一項研究也表明，企業績效與環境分數有顯著的正相關關係[45]。在第二部分中，環境分數與中上揭露水準的企業績效之間不存在顯著關係。 因此，當談到企業的環境績效時，研究結果仍然褒貶不一且有爭議。
我們的成果將支持第一條鏈，特別是在運輸業背景下。根據先前的文獻和基於資源的理論，我們提出以下假設。
假設1（H1）。環境得分對業務績效有正面影響。
2.2.社會得分與商業績效 根據Miralles-Quirós和Miralles-Quirós[41]的定義，社會績效是指對員工、顧客和社會等關鍵利害關係人的管理。這一重要作用促使公司關注社會績效，以分析其對公司績效的影響。與此趨勢相伴的是，包括具有社會責任感的投資者、員工、客戶、監管機構和政府官員在內的廣大企業利害關係人對環境和社會議題的興趣日益濃厚。權衡假設表明，旨在實現社會目標的企業可能會增加企業成本並阻礙利潤最大化。然而，在社會活動方面，良好的企業社會績效，例如慈善捐贈，將對財務績效產生長期的正面影響。由於這些利益衝突，關於社會支柱得分影響的爭論仍在繼續，結果模糊且有爭議。例如，一些研究表明，社會支柱得分與企業績效之間存在顯著關係[42,46,47]。為了強化上述類似研究的結果，基於利害關係人理論，我們提出以下假設。
假設2（H2）。社會得分對業務績效有正面影響。
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2.3.治理得分和業務績效 公司治理標準代表了公司透過使用方法和創造性實踐來透過制定激勵措施以及製衡來指揮和規範其權利和責任的能力，以產生長期股東價值[42 ]。由於預算赤字，許多公司優先考慮治理和經濟問題，同時減少或推遲更嚴格的環境和社會問題。企業治理仍然是當今企業管理最關鍵的面向[47]。有一些研究討論了治理績效在決定公司績效方面的重要性。與良好治理的企業相比，治理較弱的企業獲得較低的股權回報、較差的經營績效和較低的公司價值。多項研究表明，治理支柱得分與公司績效呈負相關[48-50]。根據股東的觀點、代理理論和現有研究，我們提出以下假設。
假設3（H3）。治理得分對業務績效有負面影響。
2.4.建議的研究框架 圖 1 顯示了研究框架，包括兩個步驟。第一步，我們應用具有三個輸入和兩個輸出的 DEA 方法來估計運輸業公司的經營績效。表1顯示了現有文獻中收集的輸入和輸出變數的清單。
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追蹤全球企業醜聞，預估ESG爭議並進行全面評估
.
圖1.本研究的研究架構。
2.5.
控制變數
增加了三個控制變量來支持該研究（年齡、規模和槓桿）以及用於操作普通最小二乘 (OLS) 回歸的假設變量 [57]。組織中的員工數量通常稱為組織規模[58]；一些作者已經證明了員工變數數量對企業績效的影響[59,60]。幾項研究描述了組織中員工數量的對數性質，我們應該將其用作本研究中的控制變數之一。我們總結了企業職工人數的對數性質來進行迴歸計算。在先前的研究中，企業年齡已被用作研究其對企業績效影響的變數[61-64]。調查公司年齡和績效之間的關係表明企業是否可以執行適當的策略來保持相關性並找到自我更新的方法，從而持續維持其商業績效。在本研究中，公司的年齡被收集為公司成立年份與 2020 年之間的差值。
圖1.本研究的研究架構。
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表 1. 輸入和輸出定義。
輸入/輸出
因素
定義
來源
輸入
員工（人）
代表全職和兼職的人數
公司員工。
[45,51]
財產、廠房及設備
（單位：千美元）
代表財產、廠房和設備總額減去累計折舊、消耗和攤提準備金。
[51,52]
營業費用（千美元）
代表所有相關費用的總和
到營運
[52,53]
輸出
收入（千美元）
代表總銷售額和其他營業收入
減去折扣、退貨和津貼。
[45,54]
市場價值（千美元）
代表財政年度結束日的市值加上優先股加上少數股東權益加上總負債減去現金。
[55]
僱員;財產、廠房及設備；和營運費用是先前研究中主要使用的三個投入。例如，Xie, Nozawa [45]使用員工作為輸入變數來探討ESG活動是否可以改善公司的財務績效。 Bayyurt, Gokhan [51] 使用員工以及財產、工廠和設備 (PPE) 作為 DEA 模型的輸入來衡量土耳其和中國的製造績效。 Harrison 和 Rouse [52] 手冊使用 PPE 和營運費用來指導 DEA 如何衡量會計績效。
對於產出變量，學者廣泛使用收入和市場價值。 Xie, Nozawa [45] 也使用收入進行研究，而 lo Storto [54] 使用它來分析義大利機場的成本-收入生產週期效率。 Chen, Wang [55] 以市場價值分析中國 IT 產業的表現。
下一步，我們使用一般最小平方法 (OLS) 迴歸研究 ESG 績效與業務績效之間的連結。 ESG績效透過ESG綜合分數來衡量，該分數疊加了ESG分數和ESG爭議。 Refinitiv[56]將其捕獲的數據分為10類來計算ESG得分，追蹤世界各地公司的醜聞來估算ESG爭議並給予綜合評估。
2.5.控制變數 增加了三個控制變數來支持研究（年齡、規模和槓桿）以及用於操作普通最小二乘 (OLS) 迴歸的假設變數 [57]。組織中的員工數量通常被稱為其組織規模[58]；一些作者已經證明了員工數量變數對企業績效的影響[59, 60]。幾項研究描述了組織中員工數量的對數性質，我們應該將其用作本研究中的控制變數之一。我們總結了企業職工人數的對數性質來進行迴歸計算。在過去的研究中，企業年齡已被用作研究其對企業績效影響的變數[61-64]。調查公司年齡和績效之間的關係表明企業是否可以執行適當的策略來保持相關性並找到自我更新的方法，從而持續維持其商業績效。在本研究中，公司的年齡收集為從公司成立年份到2020年的差額。本研究使用這些指標是因為負債股本比率是評估財務風險的最重要指標[65]。隨著公司的財務壓力，管理者會更能考慮提高公司生產力的經營選擇，使槓桿能夠影響經營績效[66,67]。
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3. 研究設計與方法
3.1.數據 我們從 Refinitiv 收集了 2019 年中國和美國交通運輸行業的數據。其資料庫提供 ESG 評分和財務資訊。經過收集和清理數據，選擇了14家中國公司和42家美國公司進行分析。
在第一階段，使用56家公司的財務資料來估計每家公司的業務績效。我們使用員工、營運費用以及財產、廠房和設備作為 DEA 方法的輸入。根據產量、收入和市場價值進行選擇。表2顯示了這些變數的描述性統計。
表 2. 輸入和輸出的描述性統計。
Type
指標
Unit
Mean
Min.
Max.
Std.
K-S測試
輸入
僱員
人
16,475.18
8.00
239,000.00
35,897.70
p < 0.01
輸入
操作
開支
數千
USD
4,383,261.05
61,342.00 64,907,000.00 9,314,310.26 p < 0.01
輸入
物業、廠房、
裝置
數千
USD
4,523,949.50
20,127.00 55,728,000.00 9,418,345.73 p < 0.01
輸出
收入
數千
USD
5,007,733.14 113,285.00 69,693,000.00 10,171,638.73 p < 0.01
產出 市場價值
數千
USD
7,848,691.14
63,722.00 125,124,877.00 18,634,345.91 p < 0.01
註：柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢定。
在OLS迴歸的第二階段，利用ESG評分的三大支柱來探討ESG評分與企業績效之間的關係。第一個支柱是環境（環境得分），根據資源利用、排放和創新等方面進行計算。第二個是社會支柱（社會得分），它被重新表述為四個類別：勞動力、人權、社區和產品責任。最後一個是治理支柱（治理得分），它透過三個標準來衡量：管理階層、股東和企業社會責任策略。上述所有 10 個類別都反映了企業的 ESG 績效、承諾和成效 [48]。
表 2 給出了輸入和輸出變數的描述性統計。為了確保輸入和輸出資料適合在 DEA 方法中使用，我們應用了非參數 Kolmogorov-Smirnov 檢定。如表 3 所示，所有輸入和輸出均顯著 (p < 0.01)。因此，我們拒絕了原假設並確認資料不具有相同的分佈。
表3. 輸入和輸出的相關矩陣。
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
1.員工1名
2. 營業費用 0.924 *** 1
3. 財產、廠房、設備 0.488 *** 0.551 ***
1
4. 收入 0.361 *** 0.407 *** 0.934 *** 1
5. 市場價值
0.921 *** 0.993 *** 0.639 *** 0.509 ***
1
註：***表示1%水準下的統計顯著性。
表3顯示了輸入和輸出變數的相關矩陣。所有 beta 在 5% 顯著水準上都具有正值，表示輸入和輸出呈正相關。相關性的強度從中度到強不等，這意味著它們是相互依賴的並且相互產生積極影響。
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3.2.方法論
3.2.1.資料包絡分析（DEA） 我們使用DEA方法來評估企業的績效。自從查恩斯等人以來。 （1978）介紹了他們的方法，該方法被廣泛用於估計利潤（例如銀行[68]、供應鏈[69]）和非營利組織（例如醫院[70]、圖書館[71]、農場[ 72 ]）。在商業領域，許多學者使用這種方法來衡量商業績效（Shang，Hung [73]，Ouenniche 和 Carrales [74]）
DEA 的名稱部分展示了它的工作原理——「包圍」觀察結果以識別「前沿」（基於法雷爾的效率理論），用於評估觀察結果並反映所考慮權利的表現[75]。最基本的 DEA 模型之一是 CCR 模型，它是由 Charnes, Cooper [29] 基於規模報酬不變（CRS）的假設建立的。此外，Banker、Charnes[76]提出BBC模型作為CCR模型的擴展，進而產生了可變規模報酬率（VRS）。
DEA 使用者可以選擇兩個方向中的任何一個。本研究中隱含的輸入導向顯示決策單元 (DMU) 如何在輸出沒有改變的情況下減少輸入。相反，輸出導向旨在確定可以增加但輸入不會改變的輸出量。
在CCR模型中，我們用x表示輸入，y表示DMU t的輸出。在式（1）中，θ是每個DMU的效率，取值範圍為0到1。相反，如果 θ< 1，則公司的效率低於基準，應該減少以提高效率。
θ= minθ 受
m
∑
i=1
λx− θx≤ 0, p = 1, 2, . 。 。 , s;
m
∑
i=1
λy− y≥ 0, q = 1, 2, . 。 。 , v;
λ≥ 0, i = 1, 2, . 。 。 , 米
(1)
3.2.2. OLS 迴歸 應用一般最小平方法迴歸 (OLS) 分析來測試 ESG 綜合評分是否會影響業務績效以及兩個變數之間的關係。
BP= β+ βE 分數+ βS 分數+ βG 分數+ β規模+ β年齡+ β槓桿+ ε(2)
在迴歸模型中，BP是企業績效。係數 β 解釋了業務績效與 ESG 綜合得分的關係。 E Score 是環境支柱得分，S Score 是社會支柱得分，G Score 是治理支柱得分。 ε 是誤差項，i 是公司。 Size是員工的對數，Leverage是公司的槓桿率，Age是公司的年齡，也就是公司成立以來的年數。
4 結果與討論
4.1.交通運輸業經營業績
4.1.1. DEA結果與參照組的建立本文利用CCR模型對中美56家運輸公司的技術效率進行了分析。結果如表 A1 所示。在參與調查的 56 家企業中，有 13 家企業的效率達到 100%，佔所有調查對象的 23.2%。 Covenant Logistics 是效率最低的公司，僅 63.99%。
此外，我們提供了參考組，如表 A1 所示。 DEA方法的優點是可以為低效率的DMU提供基準DMU。根據 DEA 分析，參考組是透過比較低效 DMU 與效率 100% 的 DMU 的基準總數來創建的。儘管
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13家企業生產效率為100%，只有8家企業貢獻參考組。浙江高速（中國）為35次，聯合太平洋公司（美國）為31次，Landstar System Inc.（美國佛羅裡達州傑克遜維爾）為30次等。參考組的參與者中具有最高的可靠性。
4.1.2.針對低效DMU的建議透過DEA方法對56家公司進行了測量，我們從規模回報的角度探討了這些DMU的特徵，包括恆定、減少和增加。表 A1 顯示，有 13 家公司的效率為 100%，屬於規模報酬不變類別。這些公司沒有做出任何改變，反而成為低效率公司的標竿。 20家企業被歸類為規模報酬遞減，這意味著增加這些DMU的投入將導致產出下降。另一方面，其餘23家公司屬於規模報酬遞增組，因此，他們應該擴大投入規模，以提高效率。
DEA 方法的另一個重要特點是它提供了需要改變的輸入和輸出規模，以提高效率低下的 DMU 的效率。表A2和表A3列出了低效DMU目前的投入和產出值以及為提高業務效率而建議的標準投入和產出值。
4.2.最小最小平方法迴歸
4.2.1.變數特徵 表 4 顯示了本研究中使用的因變數、自變數和控制變數的描述性統計。結果顯示，企業在0.63和1.0之間波動，其中CRS得分為1.0的企業表現良好，因此被視為其他企業的基準。幾乎所有公司的 CRS 分數都在 0.8 左右，這意味著公司必須反映基準來改善業務。
表 4. OLS 迴歸中變數的描述性統計。
Min
Max
Mean
Std.
VIF
經營業績
0.64
1.00
0.83
0.12
環境得分
0.00
83.10
25.54
22.68
1.696
社會分數
12.28
88.29
48.63
20.48
1.272
治理得分
5.55
88.70
32.82
19.14
2.275
Age
1.79
5.64
3.53
0.83
1.267
槓桿作用
5.15
7.22
1.54
1.65
1.060
Size
2.08
12.38
8.20
2.33
1.489
我們也進行了變異數膨脹因子 (VIF) 檢驗，以發現迴歸分析中是否存在多重共線性（表 4）。 VIF的值範圍為1以上，數值越高，迴歸模型的可靠度越低。所有 VIF 值均低於 3（在運行迴歸中獲得的最大 VIF 為 2.275），這表示存在較高的容差值，因此多重共線性程度較低。換句話說，結果顯示自變數整體上不存在大量共享方差，驗證了迴歸分析的可靠性[77]。
4.2.2. ESG 綜合分數與業務績效之間的關係 為了測試 ESG 維度是否影響業務績效，進行了 OLS 迴歸分析。在表5中，三個控制變數和三個自變數被輸入到迴歸中。
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表5. 經營績效與ESG綜合得分關係的迴歸分析。
多變的
最小最小平方法迴歸
控制變數
Size
−0.431 ***
Age
−0.077
槓桿作用
−0.135
自變數
環境得分 0.342 ** 社會得分 0.373 ** 治理得分
−0.241 ** 註：**和***分別表示5%和1%的顯著水準。因變數是業務績效。
員工變數與業務績效有顯著相關（β = -0.431，p < 0.01）。標準化迴歸係數對於所有三個自變數均顯著：環境分數、社會得分和治理分數（分別為 β = 0.342、0.373 和 -0.241，p < 0.05、p < 0.05 和 p < 0.10）。因此，我們的三個假設得到了支持。
5.討論本研究使用了美國和中國56家上市公司的樣本，線性迴歸模型強調了ESG綜合得分與經營績效之間的正向顯著關係。我們利用ESG綜合得分的三個向度來全面探討ESG綜合得分與經營績效之間的關係。因此，我們也許能夠減少僅估計 ESG 綜合得分而導致的潛在估計錯誤。這支持並擴展了 ESG 綜合分數與業務績效之間存在正向關係的研究結果 [42,45]。
研究結果表明，環境得分對業務績效有正面影響（β = 0.342；ρ < 0 .05）。因此，假設1得到支持。結果表明，企業營運中實施ESG活動的必要性。例如，環境績效良好的企業在實施污染防治策略方面保持先進水平，因此可以獲得良好的經營績效。儘管採用綠色實踐需要更多的投資和支出[45,78]，但環境供應鏈管理（生態品質管理政策之一）與公司績效呈正相關。它可以成為企業競爭力的來源，使它們能夠更有效地運營，從而提高業務績效[78,79]。這可以從資源基礎理論的角度來解釋。當公司履行環境責任並有效管理資源時，公司的業績可以透過降低成本來提高，並透過擁有良好的聲譽來提高收入。根據 VRIO 框架 [80]，管理資源效率可以帶來持續的競爭優勢。
本文發現社會評分對企業績效有正向影響，因此假設2在5%的水平上得到顯著驗證。企業社會績效良好的企業是指對員工、顧客、社會等關鍵利害關係人的管理，高水準的公司治理運作能產生正向的經營績效。例如，實施慈善捐款可以透過提高公司聲譽來提高企業績效，證明聲譽是透過利害關係人的判斷累積的[81, 82]，或者培養員工士氣，從而提高生產力，反過來又可以提高企業績效，從而受益長期的業務績效[83]。因此，實施慈善捐贈而非一種策略廣告，可能會起到聲譽建立或效率提高的作用[84]。對於吸引員工的聲譽，企業可以實施平等機會和培訓政策，這些政策被證明與企業效率呈正相關，或可以提高企業聲譽和社會活動。
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以少數額外的成本吸引員工，這與企業效率呈正相關[45]；接受過訓練的工人比沒有參加訓練計畫的工人表現更好[85]。遵循員工職涯發展策略並提供平等工作條件的公司可以提高公司聲譽並吸引更有生產力的員工[86]。
在5%的顯著水準下，假設3得到支持，因此治理得分對企業績效產生負面影響，這與先前的研究[48-50]和上述兩個理論是一致的。在 Bénabou 和 Tirole 的研究中[87]，那些無法提升企業價值的企業社會責任活動稱為內部發起的企業慈善事業。在這種解釋中，企業社會責任活動最初並不是出於利害關係人的關注，也不是利害關係人願意為良好的事業犧牲金錢，而是源自於董事會成員的願望。這直接影響股東並可能導致代理問題。不僅為了不正當的目的而浪費資金（來自股東），而且還透過花費代理成本來提高公司價值。
對於控制變量，只有作為控制變量的員工變量與關係有顯著相關，這與 Hancock、Allen 的研究結果一致[59]。公司的營業收入與公司規模（以員工數量衡量）呈正相關，這意味著擁有大量員工的運輸服務公司可以從員工增量投資（僱用更昂貴的員工）中獲得利潤[58 ]。槓桿率和公司年齡變數與企業績效有非正相關關係，這與 Carmeli、Schaubroeck [62] 以及 Hofmann 和 Lampe [67] 的研究結果一致。控制變數對所有三個 ESG 活動分析參數產生一致的結果。
6. 結論
6.1.啟示 在研究的第一部分中，我們使用 DEA 方法探討了美國和中國運輸企業的經營績效。結果表明，大多數參與研究的公司效率不高。具體而言，56 家公司中有 43 家營運效率低。這些公司的管理者應該按照我們上面的建議來利用他們的資源。此外，他們應該將基準測試作為可遵循的樣本。在第二部分中，OLS回歸表明，只有環境得分和社會得分對企業績效有正向影響。從管理者的角度來看，他們不應該將ESG活動視為公司必須面對的巨大成本。相反，管理者應該將 ESG 視為一項投資，尤其是當交通運輸被歸類為「環境敏感產業」時。一開始，需要滿足大量的要求和承諾，但從長遠來看，他們將享受好處。他們將對業務績效和良好聲譽產生更積極的影響，從而增強對競爭對手的競爭力。此外，企業也會有稅務相關的減免，而不是透過慈善、捐贈等CRS活動來降低成本，這會對企業績效造成負面影響。從投資者的角度來看，他們應該更加關注有ESG活動的公司，因為該公司不僅有機會改善其經營業績，而且能夠履行其承諾。
6.2.限制和未來研究雖然使用DEA方法比其他測量效率方法帶來更全面的結果，但本研究仍有其限制。首先，本研究使用的資料僅限於2019年，並不能反映美國和中國交通運輸的全貌。未來的研究人員應該使用面板資料來探索最客觀的結果，尤其是在跨國研究背景下。其次，本研究在樣本數上有差異。在跨國環境中進行的研究應該在每個國家具有相似的樣本組成[88]。然而，中國的透明度較低，影響了我們從這個國家收集數據。中國有6個
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能源和環境透明度等級為 10 分，人權透明度等級僅 10 分之 5 [89]。 Refinitiv從公共來源提取數據，因此我們只收集了中國16家公司的數據，無法對中國和美國的公司進行比較。在未來的研究中，作者應該利用更多的資料庫來獲取更多有關中國的數據，並深入了解兩國的差異。最後，我們僅使用一階段DEA方法來估計企業效率，該方法比其他方法更全面，但並非完全。在方法論方面，未來的研究可以考慮使用兩階段DEA方法來帶來更全面的結果。
作者貢獻：概念化、T.N.P.和 M.-H.L.；方法論，H.-D.N.；軟體，H.-D.N.；驗證、H.-D.N.、H.N.V.和中國民主黨；形式分析，H.N.V.；調查，C.D.P.；資源，T.N.P.；資料管理，H.N.V.；寫作——原始草稿準備，H.-D.N.；寫作－審閱和編輯，P.P.T.；可視化，M.-H.L.；監督，M.-H.L.；專案管理，H.-D.N.；資金收購，T.N.P.所有作者均已閱讀並同意稿件的出版版本。
資助：這項研究沒有獲得外部資助。
機構審查委員會聲明：不適用。
知情同意聲明：不適用。
資料可用性聲明：本研究中沒有建立或分析新資料。資料共享不適用於本文。
利益衝突：作者聲明不存在利益衝突。
附錄A
表 A1。業務效率和參考組。
DMU
公司名稱
技術的
效率
(%)
數量
參考
數量
參考
團體
參考群體
回規模
D01
中遠海運
82.40
0
3
D14
D15 D30
法令
D02
上海國際港
100
0
0
常量
D03
中通快遞
95.55
0
2
D09
D15
法令
D04
大秦鐵路
73.60
0
2
D14
D44
法令
D05
招商局
76.06
0
3
D14
D15 D30
增量
D06
中遠海運能源
65.61
0
3
D14
D36 D44
法令
D07
廣州白雲國際機場
70.97
0
3
D14
D15 D16
增量
D08
寧波舟山港集團
71.19
0
3
D14
D15 D30
法令
D09
Shenzhen Expressway Group
100
3
0
常量
D10
Tangshan Port Group
84.70
0
3
D14
D15 D30
增量
D11
Best Inc.
83.17
0
3
D14
D15 D30
法令
D12
Liaoning Port Co Group
72.04
0
3
D14
D16 D44
增量
D13
Sinotrans Limited Company
80.12
0
3
D14
D30 D39
法令
D14
Zhejiang Expressway
100
35
0
常量
D15
Union Pacific Corporation
100
31
0
常量
D16
CSX Corporation
100
3
0
常量
D17
FedEx
78.06
0
3
D14
D15 D30
法令
D18
Old Dominion Freight Line
89.68
0
4
D09
D14 D15 D30 Decre
D19
Kansas City Southern
94.25
0
3
D15
D16 D44
法令
D20
Expeditors
100
0
0
常量
D21
J. B. Hunt Transport Services
80.23
0
3
D14
D15 D30
法令
D22
阿德莫爾航運公司
81.33
0
3
D15
D30 D36
增量
D23
C.H.羅賓遜
100
0
0
常量
D24
國際航空運輸
78.97
0
3
D14
D15 D30
增量
D25
多利安液化石油氣
74.05
0
3
D15
D36 D44
增量
D26
前進航空公司
81.75
0
3
D14
D30 D39
增量
D27
金色海洋
84.32
0
3
D30
D36 D42
法令
D28
樞紐集團
88.87
0
3
D14
D15 D30
法令
D29
奈特·史威夫特運輸控股公司
72.14
0
3
D14
D15 D30
法令
D30
蘭德斯達系統公司
100
30
0
常量
D31
麥格理基礎設施控股公司
92.63
0
3
D15
D30 D36
法令
D32
馬特森
87.73
0
3
D14
D15 D30
增量
D33
安全散貨公司
72.92
0
2
D14
D44
增量
D34
賽亞公司
68.00
0
3
D14
D15 D30
增量
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表 A1。續。
DMU
公司名稱
技術的
效率
(%)
數量
參考
數量
參考
團體
參考群體
回規模
D35
施耐德國家
78.68
0
3
D14
D15 D30
法令
D36
SFL公司
100
8
0
常量
D37
維爾納企業
70.89
0
3
D14
D15 D30
法令
D38
XPO物流
75.36
0
2
D14
D39
法令
D39
美國公司
100
6
0
常量
D40
聖約物流
63.99
0
3
D14
D15 D30
增量
D41
達塞克公司
75.03
0
3
D14
D15 D30
增量
D42
DHT控股公司
100
0
0
常量
D43
鷹散貨運輸
64.19
0
3
D14
D15 D30
增量
D44 柔性液化天然氣 100 7 0
常量
D45
中心地帶快車
67.81
0
3
D09
D14 D15
增量
D46
貂運輸
70.96
0
3
D14
D15 D30
增量
D47
北歐美國油輪
99.05
0
3
D30
D36 D42
增量
D48
海外船舶控股集團
72.80
0
3
D15
D30 D36
增量
D49
P.A.M.運輸
67.11
0
3
D14
D15 D30
增量
D50
輻射物流
100
0
0
常量
D51
蒂凱公司
78.49
0
3
D14
D15 D30
增量
D52
德克斯泰納集團控股公司
83.39
0
3
D14
D36 D44
法令
D53
美國快運
68.44
0
3
D14
D15 D30
增量
D54
環球物流
77.26
0
3
D14
D30 D39
增量
D55
美國卡車公司
71.89
0
3
D14
D15 D30
增量
D56
黃色公司
74.77
0
0
D14
D39
法令
註：Incre、Const 和 Decre 分別代表遞增、常數和遞減。
表 A2。低效率 DMU 的實際輸入和建議輸入。
DMU
營業費用
物業、廠房、
和裝置
員工人數
實際的
預期的
實際的
預期的
實際的
預期的
D01 20,608,062 16,981,694.24 19,765,118 16,287,081.75 27,286.98 33,114 D03 2,469,057 2,359,087.27 1,920,576 1,835,035.15 17、 738.67 19,009 D04 8,917,483 6,563,617.08 11,598,395 8,536,873.42 49,642.80 96,995 D05 1,761,305 1,339,694.58 5,600,108
4,259,588.40
3574.94
4700
D06 1,730,575 1,135,445.66 7,313,281
4,798,308.76
4546.18
6929
D07 938,476 666,074.22 2,984,318
2,118,090.69
2924.45
12,888
D08 2,924,680 2,081,996.97 5,249,638 3,737,068.82 11,944.50 16,779 D09 637,542 637,542.00 425,5425,
425,454.00
4889.00
4889
D10 1,344,583 1,138,891.36 1,884,445
1,596,166.34
3258.49
3847
D11 5,145,618 4,279,861.85 1,051,037
874,198.82
7005.82
8423
D12 766,149 551,906.10 3,078,197
2,217,422.06
2395.10
6607
D13 10,945,314 8,769,756.20 2,363,195 1,893,471.86 27,042.44 33,751 D17 64,907,000 50,664 111. 6,554.96 239,000 D18 3,290,405 2,950,964.77 3,034,135 2,721,131.75 18,030.96 20,105 D19 181,07,081,076,505 D6,70,507,605,076,050
8,449,629.73
4792.07
7040
D21 8,431,433 6,764,718.94 3,746,366 3,005,789.53 23,312.25 29,056 D22 213,875 173,943.86 663,875 173,943.86 663,43.
539,611.06
41.48
51
D24 1,275,186 1,007,068.17 1,810,322
1,429,687.64
3459.07
4380
D25 158,451 117,325.34 1,478,681
1,094,892.16
51.83
70
D26 1,291,572 1,055,837.20 364,688
298,125.97
4479.80
5480
D27 607,226 512,028.83 2,589,593
2,183,612.49
31.20
37
D28 3,515,445 3,124,283.53 704,578
626,180.03
4443.65
5000
D29 4,380,126 3,159,955.43 3,020,145 2,178,823.98 17,170.04 23,800 D31 1,428,000 1,322,75.0043,538,0004
3,277,253.47
842.01
909
D32 2,094,800 1,837,862.14 1,854,200
1,626,772.96
1744.16
1988
D33 154,039 112,326.92 963,199
702,375.20
586.76
952
D34 1,634,552 1,111,550.70 1,156,489
786,451.67
7072.35
10,400
D35 4,440,900 3,494,290.02 1,851,600 1,456,918.06 12,314.09 15,650 D37 2,238,229 1,586,597.736,537,652
1,089,984.61
9028.08
12,736
D38 15,679,000 11,816,139.36 4,949,000 3,729,706.85 71,669.79 100,000 D40 876,794 561,099.5735
330,981.26
3551.69
5550
D41 1,723,400 1,293,110.06 560,200
420,332.05
4442.67
5921
D43 288,925 185,448.59 857,110
550,142.23
625.17
974
D45 533,881 362,000.08 526,287
356,850.94
2671.69
4050
D46 775,453 550,238.41 641,572
455,240.43
2900.01
4087
D47 285,249 236,783.72 901,474
892,906.41
19.81
20
D48 325,615 237,051.88 1,023,681
745,252.84
519.07
713
D49 501,047 336,228.42 387,275
259,881.53
1778.96
2651
D51 1,558,999 1,223,602.23 5,033,130
3,950,322.67
3963.56
5050
D52 493,634 411,625.30 4,168,555
3,476,022.08
141.76
170
D53 1,678,222 1,148,618.58 768,401
525,913.54
5866.90
8572
D54 1,446,618 1,117,708.87 427,032
329,940.22
5053.81
6541
D55 519,584 373,528.66 260,444
187,233.05
1473.74
2050
D56
4,859,600
3,633,753.60
1,156,300
864,620.40
20,613.89
29,000
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14 共 17
表 A3。低效率 DMU 的實際產出和建議輸出。
DMU
收入
市場價值
實際的
預期的
實際的
預期的
D01 21,346,230 21,346,230.00 9,161,200.00 52,887,208.76 D03 3,204,620 3,265,690.42 13,446,038. 11,331,997.00 17,307,246.00 27,167,493.18 D05 2,064,058 2,064,058.00 7,894,326.00 10,094,719. 647,643.00 5,897,064.52 D07 1,115,936 1,115,936.00 5,120,245.00 5,120,245.00 D08 3,448,794 5,120,245.00 D08 3,448,794 5,120,245.00 D08. 9 6.93 D09 877,132 877,132.00 3,556,111.00 3,556,111.00 D10 1,589,146 1,589,146.00 2,184,728. D11 5,098,393 5,098 393.00 1,393,605.00 7,324,123.87 D12 942,371 942,371.00 3,711,670.00 3071,0101,01,01, D1,01,01,01,01, D1,01,015 63.00 4,470,500.00 15,371,616.29 D17 69,693,000 69,69 3,000.00 39,436,840.00 134,812,275.75. 256.00 15,123,256.00 D19 2,866,000 2,866,000.00 14,721 ,076.00 14,721,076.00 D21 9,165,258 14,721,076.00 D21 9,165,258 9,1643,50,164,03,165,203,1643, 38,1643,50,164,03,165, 35,1643,035,1643, 3,164,03,165,025,1643, 35,1643,038 04.84 D22 230,042 230,042.00 299,535.00 564,277.46 D24 ,452,183 1,452,183.00 1,391,868.00 4,412,608.34 D25 158,032 202,719.92 853,996.00 853,996.00 D26 1,410,395 1,410,996.00 D26 1,410,395 1,410,395.841,995. 27 705,799 705,799.00 832,443.00 1,729,002.61 D28 3,668,117 3,668,117.00 1,744,691.00 5,1745,838,029,029, 25,0295,029,509,029, 25,0295,029,509,029,095 D 6,117,458.00 10,943,472.07 D31 1,727,000 1,727,000.00 3,709,957.00 4,755,867.97 D32 2,203,100 4,755,867.97 D32 2,203,10. 0,669.66 D33 198,184 198,184.00 177,060.00 614,997.65 D34 1,786,735 1,786,735.00 2,415,210.00 4,116,869.71 D35 4,747,000 4,747 000.00 3,864,704.00 8,836,415.42 D37 2,463,701 8,836,415。 。 ,737,000.00 204,10100 3,022,660.90 D43 292,378 292,378.00 328,910.00 1,345,707.97 D45 596,815 596,815.00 1,726,6868,016 43,271.00 1,175,578.00 2,027,226.31 D47 317,220 317,220.00 724,375.00 724,375.00 D48 355,5475. 9 7 D49 514,177 514,177.00 331,769.00 1,206,114.44 D51 1,945,391 1,945,391.00 536,173.00 1,945,391.00 536,173.00 9418. 8 520.00 2,689,872.83 D53 1,707,361 1,707,361.00 246,476.00 3,397,580.82 D54 1,511,998 1,511,998.00 517,271.00 2,329,831.67 D55 522,631 522,631.00 63,722.00 1,038,460. 5,972.00 5,989,29796
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