一、数据处理与指标构建
（1）数据获取：
研究以 A 股上市公司为样本，企业 ESG 表现采用华证 ESG 年度评级指标，将评级结果由低到高映射为 1—9 分，作为企业 ESG 水平的度量；耐心资本相关数据来自机构投资者持股与交易信息。
（2）数据清洗与整合：
以企业—年份为单位构建面板数据，对样本进行常规筛选与处理；将 ESG 指标、机构持股数据与企业财务和治理特征进行匹配，形成可用于回归分析的完整样本。
（3）核心指标构建：
被解释变量：企业 ESG 表现（ESG 评分）
核心解释变量：耐心资本（长期机构投资者持股比例）
机制变量：经营风险、非效率投资、融资约束、绿色创新
异质性维度：产权性质、行业污染属性、高管绿色认知、管理层短视程度
二、核心模型应用
（1）计量模型：
采用双向固定效应的面板回归模型，控制行业和年份效应，识别耐心资本对企业 ESG 表现的影响。
（2）进阶策略：
机制分析：检验耐心资本 → 风险下降 / 投资效率提升 / 融资约束缓解 / 绿色创新增强 → ESG 改善的传导路径。
三、实证分析
（1）基准结论：
耐心资本对企业 ESG 表现具有显著促进作用，长期机构投资者更有动力推动企业开展可持续经营与治理改进。
（2）异质性分析：
耐心资本的 ESG 改善效应在不同企业特征下存在差异，例如在部分企业类型和行业中作用更为明显。
（3）机制检验：
结果表明，耐心资本主要通过降低经营风险、减少非效率投资、缓解融资约束以及提升绿色创新水平，推动企业 ESG 表现提升。
结果分析：
提供完整的 dta 或 Excel 数据
72 小时内交付，可加急
保证结果可复现，不篡改输出
#实证不显著 #实证分析 #创新点实现 #计量经济学 #数据分析我在行 #数据分析
（1）数据获取：
研究以 A 股上市公司为样本，企业 ESG 表现采用华证 ESG 年度评级指标，将评级结果由低到高映射为 1—9 分，作为企业 ESG 水平的度量；耐心资本相关数据来自机构投资者持股与交易信息。
（2）数据清洗与整合：
以企业—年份为单位构建面板数据，对样本进行常规筛选与处理；将 ESG 指标、机构持股数据与企业财务和治理特征进行匹配，形成可用于回归分析的完整样本。
（3）核心指标构建：
被解释变量：企业 ESG 表现（ESG 评分）
核心解释变量：耐心资本（长期机构投资者持股比例）
机制变量：经营风险、非效率投资、融资约束、绿色创新
异质性维度：产权性质、行业污染属性、高管绿色认知、管理层短视程度
二、核心模型应用
（1）计量模型：
采用双向固定效应的面板回归模型，控制行业和年份效应，识别耐心资本对企业 ESG 表现的影响。
（2）进阶策略：
机制分析：检验耐心资本 → 风险下降 / 投资效率提升 / 融资约束缓解 / 绿色创新增强 → ESG 改善的传导路径。
三、实证分析
（1）基准结论：
耐心资本对企业 ESG 表现具有显著促进作用，长期机构投资者更有动力推动企业开展可持续经营与治理改进。
（2）异质性分析：
耐心资本的 ESG 改善效应在不同企业特征下存在差异，例如在部分企业类型和行业中作用更为明显。
（3）机制检验：
结果表明，耐心资本主要通过降低经营风险、减少非效率投资、缓解融资约束以及提升绿色创新水平，推动企业 ESG 表现提升。
结果分析：
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保证结果可复现，不篡改输出
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