截至2023年，我国已连续14年保持世界第一制造大国地位，是全球工业门类最齐全的国家。但与此同时，当今世界正经历百年未有之大变局，全球经济增长乏力、新贸易保护主义及“逆全球化”思潮抬头，美国“实体清单”不断扩容，“小院高墙”政策不断强化，我国制造业企业“断供断链”和“卡脖子”风险显著增加，提升韧性是我国制造业企业实现可持续发展的内在要义。2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察调研时首次提出“新质生产力”概念。新质生产力是以创新为主导，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。新质生产力发展不仅能促进“要素—技术—业态”系统性重构，通过优化内部结构来增强制造业企业韧性，同时还能够通过拓展外部资源获取渠道，提升外部资源转化能力来增强企业韧性。与此同时，ESG是企业环境保护、社会责任、公司治理成果的综合反映，是企业可持续发展能力的重要测评标准。新质生产力发展需要ESG理念指导，以实现经济、社会、环境的和谐共生，ESG贯穿于新质生产力提升制造业企业韧性的全过程，二者在内在理念、要素构成和实践路径上具有高度一致性。基于ESG表现视角探讨新质生产力对制造业企业韧性的影响具有重要意义。
“韧性”概念最早由Holling（1973）提出，用于表示物体在受冲击后保持稳定的能力，而后在经济学领域得到广泛应用。企业韧性是指企业主体在受到冲击时具备的缓冲能力，以及回至均衡状态的恢复能力，体现了企业面对内外冲击时的“自动稳定器”功能。从既有研究成果来看，学者对企业韧性的测度方法是多维的。一是基于风险水平视角，强调企业韧性所具有的低负向波动属性，分别用内部控制水平或股价波动率来进行测度。二是基于收益水平视角，强调企业韧性的正向增长属性，用股票收益率或资产收益率进行衡量。考虑到企业韧性提升应该是低负向波动和持续正向增长的辩证统一，单独从风险或收益某一维度来测度难免会带来测量误差，但既有研究却较少同时纳入这两个因素来构建企业韧性测度指标。
新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合跃升为基本内涵的生产力的高级形态。从既有研究来看，学者们主要采用单指标和综合指标体系两种方法来测度新质生产力发展水平。其中单指标法虽简便易行，但由于其无法覆盖新质生产力的多维属性，往往存在显著的评估盲区。为此，大多学者均是基于综合指标体系评价法，从“数字生产力、科技生产力、绿色生产力”“新质劳动资料、新质劳动者、新质劳动对象”“人才主体、科创动能、产业载体”“新技术、新经济、新业态”等视角构建综合评价指标体系，运用Kernel核密度估计、Moran’s I指数及Markov链等方法来测度新质生产力发展水平。相对单指标法，综合指标体系法在新质生产力测度中具有更强的系统性优势。
企业韧性提升需依托物联网、区块链等新型技术基础设施，而这些技术载体本质上是新质生产力在微观企业层面的物质形态，二者存在紧密关系。从既有文献来看，众多学者已关注到新质生产力对经济和产业链韧性的影响。从对经济韧性的影响来看，新质生产力可整合信息、数据及知识要素，促进劳动者进行知识创造，进而推动生产技术进步，提升经济韧性。从对产业链韧性的影响来看，新质生产力能突破产业链低端锁定和“卡脖子”难题，以科技自主增强产业链自主可控能力。在稳定产品价格预期，保障产业链稳定运行，提升产业链韧性方面具有重要作用。此外，部分学者的研究证实新质生产力对农业、旅游业等特定产业的发展韧性同样具有显著提升作用。总体上看，既有研究主要是基于宏观经济或中观产业视角的探讨，缺乏基于微观企业视角的分析，这无疑会制约研究结论的可行视域。与此同时，现有研究大多是基于线性理论假设前提进行考察。但现实中这种影响是否总是呈单调线性状态，其影响效应是否存在适度边界，既有文献尚较少对此进行探讨。
ESG理念是2004年6月联合国全球契约首次明确提出，该理念倡导企业在自身发展的同时，要关注绿色环保节能，关注人的价值，不断提升治理水平，以实现企业与社会的可持续发展。这与新质生产力所强调的创新驱动、绿色低碳发展、人与自然和谐共生理念具有高度契合性。良好的ESG表现不仅可改善企业与利益相关者关系、缓解企业财务约束、提升企业声誉，同时能够使企业获得更多政策支持和市场准入机会，为企业新质生产力发展提供更强的外部支持。还能够提振企业管理层信心，鼓励企业制度创新和技术创新，通过颠覆性技术创新、生态环境绿色发展和社会成果共享等路径赋能新质生产力发展。但从既有研究来看，虽然众多学者已注意到ESG表现对新质生产力的重要影响，但尚缺乏将ESG表现、新质生产力和企业韧性纳入同一理论框架进行讨论。
基于2012—2022年A股上市制造业企业样本数据，本文综合运用动态门槛效应模型和两阶段最小二乘工具变量法（IV-2SLS）等多种方法研究ESG表现、新质生产力发展与制造业企业韧性之间的关系。其边际贡献在于：一是在研究视角上，从宏观经济和中观产业韧性视角转向微观企业韧性视角，将ESG表现、新质生产力发展和企业韧性提升纳入统一理论框架，探讨新质生产力对制造业企业韧性的影响，是对新质生产力与经济韧性关系理论的有效拓展。二是在指标设计上，既有研究多从单一的收益或风险角度来构建企业韧性测度指标，无法系统揭示企业韧性所具有的低负向波动和正向持续增长二维属性。本文借鉴Markman和Venzin的思路，将企业收益和风险因素同时纳入考察范畴，构建企业韧性测评指标，从而能更精确测度我国制造业企业韧性水平。三是在研究方法上，本文基于非线性视角，运用动态门槛效应模型研究新质生产力对制造业企业韧性的影响，避免了线性理论假设可能带来的偏误。
（一）新质生产力对制造业企业韧性的影响
根据Markman和Venzin的观点，企业韧性涉及收益和风险因素两个维度。企业韧性的关键表现在于产出和收益的稳定增长，韧性增强意味着企业产出和收益具有更高增长性，更低波动性。
企业产出和收益高增长需要高生产效率和强创新能力为依托。新质生产力是以创新起主导作用，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志。发展新质生产力的核心就是通过创新提升全要素生产率，是对“要素—技术—业态”的系统性重构来优化资源配置，促进全要素生产率跃升，这必然有利于制造业企业产出和收益的高增长。
产出和收益低波动意味着企业能有效化解内外部负面冲击，使自身产出和收益保持在相对较高水平上。要维持低波动，企业需要有高效的管理机制。新质生产力本质上是以“算力”为代表的新质态生产力，是在社会日渐网络化、信息化、数字化、智能化条件下，生产力因科技创新加速、新型产业崛起而呈现的新质态。以此为基础，企业有能力建立更加有效的风险识别、评估、应对和监控体系，能根据风险危害大小和发生概率制定相应防控措施，实现风险规避、转移、减轻和应急处理，促进产出和收益低波动性的实现。基于以上分析，提出理论假设H1。
H1：新质生产力发展对制造业企业韧性具有提升效应
由于复合效应、学习曲线效应和资源配置优化效应的存在，新质生产力对制造业企业韧性的提升作用可能存在边际效应递增的非线性特征。从复合效应来看，随着新质生产力的发展，新兴生产技术和管理模式的引入，整个企业系统可能会产生复合性连锁反应，如生产效率提升、生产时间减少、供应链周期缩短。这种复合性反应对制造业企业韧性的影响可能是边际递增的。从学习曲线效应来看，随着新质生产力领域知识和经验的逐渐积累，企业的新质生产力应用水平会不断提高，运作熟练程度会不断增强，生产效率可能会出现跃迁式提升，从而对制造业企业韧性的影响可能会呈现为非线性趋势特征。从资源配置优化效应来看，新质生产力发展会促进企业资源得到更有效利用，资源配置优化水平得到显著提升。通过将冗余资源向生产有效需求环节的重新配置，企业各节点韧性和整体韧性可能会出现边际递增的非线性提升。基于以上分析，提出理论假说H2。
H2：新质生产力对制造业企业韧性提升具有边际效应递增的非线性特征
（二）ESG表现在新质生产力影响制造业企业韧性中的作用
新质生产力是以科技创新为主导，强调创新驱动、绿色低碳发展、人与自然和谐共生。ESG则是综合反映企业在环境、社会和公司治理方面的实践成果及相关信息披露结果，是评估企业在环境保护、社会责任和公司治理方面的表现，二者在内在理念、要素构成和实践路径上具有高度契合性。ESG表现可从内部和外部视角对新质生产力提升制造业企业韧性发挥重要影响作用。
从内部视角来看，ESG标准要求企业依法开展环境和道德领域的商业活动。这可促进企业规范守法经营，减少企业短视行为，增强自身可持续发展能力，这必然有利于新质生产力的发展，进而增强制造业企业韧性。与此同时，ESG实践需要企业承担环境保护等社会责任，这会推动企业增加研发投入和科技创新，不断改进生产工艺流程，以便为客户提供符合ESG要求的绿色环保产品，这能对企业新质生产力发展产生重要推动作用。从外部视角来看，良好的ESG信息披露能提高企业运营透明度，缓解信息不对称问题。这不仅有利于促进企业与外部供应商间良好信任关系的建立，降低制造业企业供应链风险，同时能够增强金融机构对企业的信任，减少投资者对不确定性的担忧，缓解企业所面临的外部融资约束，从而为新质生产力发展提供充足的外部资源支持。基于以上分析，提出理论假设H3。
H3：良好的ESG表现有利于促进新质生产力提升制造业企业韧性功能的发挥
（三）ESG背景下新质生产力对制造业企业韧性的影响机制
新质生产力是以科技创新为核心驱动力的生产力，它涉及技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级等诸多内容。ESG背景下，新质生产力可通过内部结构优化和外部资源拓展来增强制造业企业韧性。
从内部结构优化来看，一是提升制造业企业生产管理能力。ESG背景下的新质生产力发展可通过推进管理信息化来实现扁平化管理，有效减少企业决策层级，提高生产决策速度和灵活性，通过降低生产成本和提升生产效率来增强企业韧性。二是增强制造业企业资本运营能力。ESG背景下的新质生产力发展可推动企业数字化转型，依托云计算、大数据、人工智能等先进技术，企业的资本运用模式将更加高效灵活，从而增强企业财务安全，提升企业资本保全及资产收益能力，赋能企业韧性提升。三是增强制造业企业风险控制能力。ESG背景下的新质生产力发展能推动生产全过程质量追踪溯源，降低生产事故发生率和生产中断风险。
从外部资源拓展来看，一是可提升制造业企业外部资源获取能力。ESG背景下，新质生产力不仅能依托现代信息技术打通数据孤岛，增强企业与供应链企业、企业与社会公众间的信息透明度，帮助企业获得稳定的原材料供应和良好的市场需求环境。同时能降低信息壁垒，增强金融机构和投资者对企业的信任，通过缓解融资约束来夯实企业抗御风险冲击的物质基础。二是能增强制造业企业外部资源的内部转化能力。新质生产力发展意味着更多先进智能制造技术、数字化管理系统、自动化生产线的引入，这无疑能优化企业资源配置效率，提高企业将所获外部资源向实际产能转化的能力。基于以上分析，提出理论假设H4。
H4：ESG背景下新质生产力可通过内部结构优化和外部资源拓展来增强制造业企业韧性
（四）制造业企业韧性提升的外溢效应
新质生产力作用下制造业企业韧性提升具有外部性特征，能够通过示范作用、产业联动和标准制定等功能，对同行业或同区域其他制造业企业韧性产生外溢效应。具体表现在：一是示范作用带来的外溢效应。当新质生产力发展提升目标企业韧性时，该企业依托强韧性可在市场中获得更多竞争优势。这会通过示范效应促进同行业或同区域其他企业采用类似策略来提升自身市场竞争力，进而增强自身韧性。二是产业联动带来的外溢效应。韧性提升不仅使目标企业在面对风险冲击时能有效保持自身稳定运行，还能通过供应链和产业链等渠道，将这种韧性传递给同行业和同区域其他企业，提升整个行业和同地区企业经营稳定性和发展韧性。三是标准制定带来的外溢效应。具有较高韧性的企业往往在行业内具有更强影响力，往往是行业和区域产业标准制定的主要参与者。这必然有利于将这些企业的韧性提升经验纳入行业和地区产业发展标准中，促进整个行业或同地区产业良性发展，增强同行业或同地区其他企业韧性。基于以上分析，提出理论假设H5。
H5：制造业企业韧性的提升存在同行业和同地区外溢效应
综上所述，ESG表现、新质生产力发展与制造业企业发展韧性间的作用机制如下图1所示。
图1 ESG表现、新质生产力发展与制造业企业发展韧性作用机制图
（一）模型构建
根据前文的理论分析可知，新质生产力对制造业企业韧性的影响可能是非线性的。与此同时，制造业企业韧性往往存在惯性特征，前一期韧性强，后一期韧性也往往较强。为此，这里选用Kremer（2013）等构建的动态面板门槛效应模型进行实证检验，具体如式（1）所示：
其中
为被解释变量制造业企业韧性，
为关键解释变量企业新质生产力发展水平；
为门限变量企业ESG表现，γ为门槛值，I（·）为示性函数；
为控制变量，包括企业规模、财务杠杆、人力资本、股权集中度、高级管理人员数、独立董事比例、流动资产和两职合一；i为企业，t为年份，
为残差项。
（二）变量设计
1.被解释变量
制造业企业韧性（Resi）：考虑到企业韧性应同时表现为经营业绩的高增长性和低负向波动性，这里借鉴Markman和Venzin的做法，构建能同时反映企业经营业绩增长性和波动性的指标来测度制造业企业韧性水平。具体思路为：首先，由于净资产收益率（ROE）是反映企业盈利能力和经营状况的核心指标，这里用该指标来测度制造业企业的经营业绩增长性。其次，考虑到经营业绩负向波动才代表风险，用净资产收益率调整的标准差来测度制造业企业经营业绩的负向波动性和风险水平。再次，以净资产收益率与净资产收益率调整标准差的比值来测度企业韧性水平，即制造业企业韧性=ROE/ROE调整的标准差。其中净资产收益率代表收益水平，净资产收益率调整的标准差代表风险水平。
净资产收益率调整的标准差计算方法为：先计算考察期间企业净资产收益率的年均值，用年度净资产收益率与均值间的差来表示经营业绩波动水平。考虑到这个差值为负时才是风险，在差值基础上赋予一个惩罚因子来计算调整的标准差。即调整的标准差=St.Dev.×（N+1）/（P+1）×（-1），其中St.Dev.为净资产收益率（ROE）的标准差，P为净资产收益率（ROE）的正向变化，N为净资产收益率（ROE）的负向波动。
2.关键解释变量
企业新质生产力（Produ）：从现有研究看，关于新质生产力的测度方法主要有词频法和熵权法。词频法利用Python爬虫技术对上市企业和政府工作报告进行分词处理，统计与新质生产力相关的关键词词频来代表新质生产力发展水平。熵权法则从“劳动者、劳动资料、劳动对象”“科技生产力、绿色生产力、数字生产力”等多维视角构建综合指标来测度新质生产力发展水平。
考虑到本文选用的是微观企业样本，基于数据可得性，这里借鉴宋佳等的思路，从劳动力和生产工具二维视角，运用熵权法来进行测度。其中劳动力分为活劳动和物化劳动，活劳动包括研发人员薪资占比、研发人员占比和高学历人员占比，物化劳动包括固定资产占比和制造费用占比。生产工具分为硬科技和软科技两个方面，硬科技包含研发折旧摊销占比、研发租赁费用占比、研发直接投入占比和无形资产占比，软科技包含总资产周转率和权益乘数倒数。
3.门槛变量
企业ESG表现（ESG）：考虑到华证评级体系具有覆盖范围广，回溯时期长，数据时效性强的特点，这里借鉴大多数学者的作法，将华证ＥＳＧ评级体的C-AAA分别转换为1-9分来量化测度企业ESG表现水平。
4.控制变量
（1）企业规模（Size）：根据Adam Smith和Marshall等学者的规模经济理论可知，生产规模扩大可通过成本优势、市场竞争优势和融资优势等增强企业韧性。同时，生产规模过大也可能因规模不经济效应减损企业韧性。为此，生产规模是影响制造业企业韧性的重要因素，这里用企业总资产的对数来测度。
（2）财务杠杆（Lever）：根据Modigliani和Miller的MM定理，适度的财务杠杆不仅能扩大生产规模，提高企业盈利能力。同时还可优化企业资本结构，提高企业抗风险能力。但过高的财务杠杆可能会增加企业财务风险，降低企业持续稳定经营能力。借鉴大多数学者的做法，这里以资产负债率来表示制造业企业财务杠杆水平。
（3）股权集中度（Central）：股权集中度对制造业企业韧性的影响是多维的。根据委托代理理论可知，股权适度集中不仅可更有效监控管理层，减少委托代理问题。还可有效提升企业治理效率，增强企业市场适应能力和韧性。但股权过度集中也可能会因实控人拥有过大决策权，缺乏其他大股东制衡而增加内部人控制风险。这里以公司前三位流通股股东持股比例之和来衡量制造业企业股权集中度。
此外，借鉴胡海峰和宋肖肖等的研究，还选取了企业员工人数（Human）、高级管理人员数（Board）、独立董事比例（Indep）、流动资产（Phy）和两职合一（Dual）等企业层面变量作为控制变量，各变量构成具体如表1所示。
表1 变量含义与构成
5.机制变量
基于理论分析，新质生产力不仅可通过优化企业内部结构来增强制造业企业韧性，还可通过拓展企业外部资源来赋能制造业企业韧性。这里分别用管理费用率、固定资产周转率和内部控制水平来衡量企业内部结构优化水平，其中内部控制水平借鉴刘斌和吴锡皓的方法，用迪博公司发布的中国上市公司内部控制指数来测度。用融资约束和全要素生产率来测度企业外部资源拓展能力，分别表示外部资源获取能力和转化能力。其中融资约束
，Size为企业规模，Age为企业年龄。全要素生产率以劳动和资本作为投入变量，总产出作为产出变量，分别运用LP法和OP法求得。
（三）样本选择与数据处理
基于数据可得性，这里选取2012—2022年间A股上市制造业企业作为研究样本，对数据缺失严重及PT、ST、*ST企业进行了删除，最终得到1119家制造业企业样本数据。其中内部控制指标数据来自迪博数据库，其他变量数据来自国泰安数据库（CSMAR）。图2—图4分别为考察期间所有样本企业韧性、新质生产力和ESG表现的最大值、最小值和均值分布状况。图5—图7分别为用Matlab2018a软件绘制的样本企业韧性、新质生产力和ESG表现高斯Kernel核密度估计图。由图2—图4可见，考察期间所考察样本企业韧性水平特征值波动较大，各企业间的韧性水平差异最大。ESG表现的最大值、最小值和均值分布较为均衡，差异最小。
图2 制造业企业韧性特征值图
图3 制造业企业新质生产力特征值图
图4 制造业企业ESG水平特征值图
由图5可见，企业韧性核密度图呈逐步右移趋势，波峰呈逐渐下降态势。说明考察期间我国制造业企业韧性水平逐步增强，但区域间差异在逐渐变大。由图6可见，企业新质生产力核密度图整体同样有右移趋势，波峰呈逐渐提升态势，有双峰但存在逐渐减弱现象。说明考察期间我国制造业企业新质生产力发展水平存在较大差异，但整体差异和两极分化现象在逐渐缩小。由图7可见，制造业企业ESG表现的核密度图整体右移且波峰在逐渐提升。与考察期间企业新质生产力类似，也存在从双峰向单峰逐渐演化的趋势。说明制造业企业ESG水平在逐年增加，且各企业间的差异和两极分化现象同样在逐渐减弱。
图5 制造业企业韧性核密度图
图6 制造业企业新质生产力核密度图
图7 制造业企业ESG水平核密度图
（一）基准回归模型检验
在运用基准回归模型进行实证检验之前，首先对门槛值的个数进行考察。单门槛检验的原假设为H0：β1=β2，若无法拒绝原假设，说明不存在门槛效应。若拒绝原假设，说明存在单门槛，进一步进行双重和三重门槛检验。使用软件stata18通过300次bootstrap自助抽样法进行估计，结果显示ESG背景下新质生产力对制造业企业韧性的影响在10%显著度水平存在单门槛，不存在双重门槛和三重门槛，具体如表2所示。
表2 门槛数检验结果
基于单门槛检验结果，进一步运用Kremer等构建的动态面板门槛效应模型，即式（1）实证检验ESG背景下新质生产力对制造业企业韧性的影响，结果如表3所示。由表可见，模型门槛值为4.250，且无论在门槛低值区还是高值区，关键解释变量新质生产力的估计参数均显著为正。说明新质生产力的确能通过对“要素—技术—业态”的系统性重构，优化企业资源配置，提升企业全要素生产率，进而促进企业经营业绩实现高增长。依靠自身的先进“算力”，新质生产力能提升企业风险识别、评估、应对和监控能力，降低企业经营业绩的负向波动性。同时，由于复合效应、学习曲线效应和资源配置优化效应的存在，新质生产力对制造业企业韧性的影响也的确存在门槛非线性效应特征，理论假设H1和H2成立。
从估计参数值的大小和显著度水平来看，门槛低值区回归系数（0.189）小于门槛高值区系数（0.331），门槛低值区系数的显著度水平（10%）小于门槛高值区（5%）。即ESG水平越高，新质生产力对制造业企业韧性的提升作用越显著。说明ESG的确能够从内部促进企业更加注重自身长期可持续发展能力，进而通过增加研发投入与科技创新来提升自身韧性。同时还可从外部增强企业信息透明度，赢得利益相关者的信任和支持，从而获得更多外部资源支持，促进新质生产力对制造业企业韧性提升功能的发挥，理论假设H3成立。
表3 基准回归结果
注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平。下表同。
（二）内生性检验
1.IV-2SLS检验
为了缓解模型可能存在的反向因果关系所带来的内生性问题，这里基于两阶段最小二乘工具变量法（IV-2SLS），采用以下不同工具变量进行内生性检验：一是以关键解释变量的滞后一阶和滞后二阶作为工具变量（IV1和IV2）。由于存在惯性特征，关键解释变量新质生产力的滞后一阶和滞后二阶与其水平项存在紧密关系，但当期被解释变量却无法影响关键解释变量新质生产力的滞后一阶和二阶，满足工具变量的外生性要求。二是用考察企业所在省份内其他制造业企业新质生产力的均值作为工具变量（IV3）。由于同省份内制造业企业往往面临共同的产业政策和发展环境，其新质生产力发展具有趋同性。但所考察企业韧性水平对同省份内其他制造业企业新质生产力的影响相对较小，同样满足工具变量的外生性要求，检验结果如表4中模型（1）—（3）所示。模型的F检验值在1%水平显著拒绝原假设，工具变量的LM值均通过显著性检验，Wald值均通过弱识别检验，即不存在工具变量过度识别和弱工具变量问题。关键解释变量新质生产力对制造业企业韧性的影响系数均显著为正，与基准回归模型所得结论一致。
2.PSM-DID检验
为避免可能存在的样本选择偏差所带来的内生性问题，进一步运用倾向得分匹配与双重差分相结合的方法（PSM-DID）进行内生性检验。考虑到新质生产力发展水平越高的制造业企业往往会拥有更高的技术水平，借鉴黄勃等的思路，将数据样本按是否为高新技术企业分为实验组和参照组，分别采用核匹配法和半径卡尺匹配法进行匹配。其中高新技术企业的划分标准为：如某企业或其下属企业获得一次及以上高新技术企业资质认定，即将其界定为高新技术企业。匹配效果如图8和图9所示，各变量的偏差明显缩小，均在0左右，匹配效果较好。检验结果如表4中模型（4）—（5）所示。由表可见，核匹配法和半径卡尺匹配法下，新质生产力对制造业企业韧性的影响系数也显著为正，与基准模型检验结果一致。
图8 核密度匹配图
图9 半径卡尺匹配图
3.增加控制变量
为缓解模型可能存在遗漏变量所带来的内生性问题，在基准回归模型基础上适当增加控制变量进行检验。分别依次增加固定资产净额、负债合计和营业成本作为控制变量。由于篇幅所限，这里仅展示增加一个控制变量的结果。检验结果如表4中模型（6）所示。由表可见，新质生产力对制造业企业韧性的影响系数均至少在10%水平显著为正，且随着ESG表现水平的提升，新质生产力对制造业企业韧性的提升效应越显著，与基准回归模型所得结论仍一致。
表4 内生性检验结果
（三）稳健性检验
1.替换被解释变量
借鉴罗良文等的作法，将制造业企业韧性视为风险抵抗能力和恢复能力的二维结构。其中风险抵抗能力用企业每股收益表示，恢复能力用主营业务收入增长率来测度，检验结果如表5中模型（7）—（8）所示。由表可见，关键解释变量新质生产力的回归系数均显著为正，且门槛高值区系数大于门槛低值区。即ESG背景下新质生产力发展对制造业企业韧性具有显著提升作用，且这种作用存在边际效应递增的门槛非线性特征，与基准模型所得结论一致。
2.改变控制变量
一是改变企业规模变量的构成，考虑到营业收入与企业规模之间存在紧密关系，将企业规模变量替换为营业收入取对数进行稳健性检验。二是改变股权集中度指标的构成，将股权集中度由企业前三位流通股股东持股比例之和，替换成前五位流通股股东持股比例之和。三是减少控制变量，分别减少控制变量人力资本和财务杠杆。结果显示，无论是改变控制变量还是减少控制变量，关键解释变量的回归系数均显著为正，且ESG超过门槛阙值时，新质生产力对制造业企业韧性的提升效应存在边际效应递增的非线性特征，与基准回归模型所得结论一致。由于篇幅所限，这里仅展示将企业规模变量替换为营业收入取对数和减少控制变量人力资本的检验结果，具体如表5中模型（9）—（10）所示。
3.改变数据样本
一是改变样本时间长度，分别用2013—2022、2014—2022和2015—2022年的数据样本进行检验。二是改变样本数量，随机抽取85%、90%、95%数据样本进行检验。三是对数据进行缩尾处理，分别对数据样本进行上下1%、2%和3%的缩尾处理。检验结果显示，无论是改变样本时间长度、改变样本数量，还是对数据进行缩尾处理，关键解释变量的回归系数均显著为正，且ESG超过门槛阙值时，新质生产力对制造业企业韧性的提升效应存在边际递增的非线性特征，与基准回归模型所得结论一致。基于篇幅所限，这里仅展示2015—2022年和上下缩尾3%的数据检验结果，具体如表5中模型（11）—（12）所示。
4.拓宽观测窗口
分别将关键解释变量滞后一期和滞后两期，以及将被解释变量前置一期和前置两期进行稳健性检验。结果显示无论是门槛低值区还是门槛高值区，ESG背景下新质生产力对制造业企业韧性的影响系数仍显著为正，且门槛高值区系数大于低值区。即在ESG作用下，新质生产力对制造业企业韧性的提升作用仍然存在非线性特征，与基准回归模型所得结论保持一致。由于篇幅所限，这里仅展示被解释变量前置一期的检验结果，具体如表5中模型（13）所示。
表5 稳健性检验结果
（四）异质性检验
1.基于不同股权性质视角的异质性检验
考虑到股权性质是影响企业治理结构、决策机制、利益分配和资本吸引能力高低的重要因素，而这些因素对企业新质生产力发展和韧性水平具有重要影响。为此，这里根据制造业企业股权性质不同将样本划分为国有和非国有制造业企业两个子样本进行检验。
根据Cleary等的观点，由于置信区间可能存在重叠，直接比较相同模型下两个子样本的系数大小和显著度水平可能会存在偏差。在比较两个子样本间的系数大小和显著度之前，先要检验组间系数是否存在显著差异。考虑到Wald检验可能存在小样本误差，这里借鉴连玉君、Efron和Tibshirani的思路，采用自抽样法（bootstrap）对组间差异进行费舍尔检验，结果如表6所示。由表可见，费舍尔异质性检验系数为-0.033且在5%水平显著拒绝原假设
，说明国有制造业企业和非国有制造业企业两个子样本间的回归系数存在显著差异。
运用两个子样本进行回归检验，结果如表6中模型（14）—（15）所示。模型（14）为国有制造业企业样本，门槛检验结果显示不存在门槛效应，这里采用系统GMM模型进行检验。为测度ESG水平对新质生产力促进企业韧性功能的影响，这里将ESG与新质生产力的交乘项引入模型。结果显示，ESG与新质生产力的交乘项系数为正，且在5%水平显著。模型（15）为非国有制造业企业样本，检验结果显示存在单一门槛。当ESG水平低于门槛值时，新质生产力对企业韧性的影响不显著。当ESG水平高于门槛值时，新质生产力对企业韧性的影响在10%水平显著。由此可见，无论国有和非国有制造业企业，新质生产力对其韧性的影响系数均为正，ESG表现有利于促进新质生产力提升企业韧性功能的发挥。从异质性来看，ESG背景下新质生产力对国有制造业企业韧性的提升作用更大。究其原因，这可能与国有制造业企业通常承担着更多社会责任，往往能够获得政府更多政策支持，ESG表现水平更高所致。也可能与国有制造业企业往往拥有更丰富的技术和人力资源，新质生产力发展基础更夯实有关。
2.基于不同企业规模视角的异质性检验
企业规模不同，其拥有的资金实力、基础设施、技术研发能力会存在差异，这必然会影响企业ESG表现水平和新质生产力发展能力。为此，这里根据我国上市公司《中小企业划型标准规定》将数据分为大型和中小型制造业企业两个子样本进行检验，具体结果如表6中模型（16）—（17）所示。由表可见，两个子样本的费舍尔异质性检验系数为-0.039，且在5%水平显著，说明ESG背景下新质生产力发展对大型制造业企业和中小型制造业企业韧性的影响存在异质性。由门槛检验结果可知，大型制造业企业子样本不存在门槛效应，故引入ESG与新质生产力的交叉项，并用系统GMM模型进行检验。由检验结果模型（16）可见，新质生产力与ESG交叉项的回归系数为0.313，在5%水平显著。而由中小型制造业企业子样本检验结果模型（17）可见，门槛低值区和高值区关键解释变量的回归系数分别为0.174和0.234，且仅有低值区系数在10%水平显著。即相比中小型制造业企业，ESG背景下新质生产力对大型制造业企业韧性的提升作用更显著，这应该与大型制造业企业拥有更良好的ESG表现，以及更丰富的新质生产力发展所需资源有关。
3.基于不同地理区域视角的异质性检验
考虑到我国地域辽阔，不同地理区域在经济发展水平、社会结构、教育水平、技术发展、自然资源分布等方面均存在较大差异，这些要素可能会对区域内制造业企业ESG表现和新质生产力发展产生影响。为此，根据国家统计局的划分标准将样本分为东部和中西部两个子样本，检验结果如表6中模型（18）—（19）所示。由表可见，两个子样本的费舍尔异质性检验系数为0.034且在5%水平显著，拒绝不存在异质性的原假设。由门槛存在性检验可知，仅有东部地区子样本存在单门槛效应，为此将ESG与新质生产力的交乘项引入中西部地区子样本，并用系统GMM模型检验。由东部地区子样本检验结果模型（18）可见，在门槛低值区和高值区回归系数均显著为正，即东部地区企业新质生产力对制造业企业韧性具有显著促进作用。由中西部地区样本检验结果模型（19）可见，交乘项系数为0.090，在10%水平显著。相比中西部地区，东部地区子样本的回归系数更大。这应该与东部地区拥有更为成熟的市场经济体系、更完善的产业链条，以及更丰富的技术和人力资源，ESG和新质生产力发展水平更高有关。
表6 基于不同股权、规模和区域的异质性检验
4.基于环境不确定性视角的异质性检验
考虑到环境不确定性是影响企业ESG实践和新质生产力功能水平发挥的重要因素，参考Baker所构建的环境不确定指数，以均值为依据，将数据分为高环境不确定性和低环境不确定性两个子样本进行检验，检验结果如表7中模型（20）—（21）所示。由表可见，两个子样本的费舍尔异质性检验系数为-0.029且在5%水平显著，拒绝不存在异质性的原假设，即两个子样本关键解释变量的系数存在异质性。从回归系数值大小和显著度水平来看，高环境不确定性样本关键解释变量的回归系数分别为0.034和0.304，但只有当企业ESG表现水平处于门槛高值区时才显著。低环境不确定性样本回归系数为0.312和0.333，分别在10%和5%水平显著，相比高不确定性环境样本的显著度水平更高。究其原因，这可能与确定性环境下制造业企业对ESG和新质生产力的预期效应更明确，开展ESG实践和发展新质生产力的积极性更高所致。
5.基于不同行业竞争水平视角的异质性检验
考虑到企业所处行业竞争水平不同，其面临的市场风险冲击水平，以及通过ESG和新质生产力获取市场竞争优势的意愿可能存在差异。为此，这里以各企业所处行业竞争水平差异视角，把样本分为高竞争行业企业和低竞争行业企业两个子样本进行异质性检验。其中市场竞争水平用赫芬达尔指数（HHI）来测度，
，Xi为单个企业的主营业务收入，X为该企业所属行业的主营业务收入合计。将高于行业竞争均值水平的制造业企业定义为高竞争行业企业，低于行业竞争均值水平的定义为低竞争行业企业，检验结果具体如表7中模型（22）—（23）所示。
表7 基于环境确定性和行业竞争水平的异质性检验
由表可见，两个子样本的费舍尔异质性检验系数为-0.040，在10%水平拒绝原假设，说明两个子样本间的回归系数存在显著差异。高竞争行业企业关键解释变量的回归系数分别为0.196和0.363，至少在5%水平显著。低竞争行业企业关键解释变量的回归系数虽均为正，但仅在门槛高值区在10%水平显著，门槛低值区不显著。即相对于低竞争行业企业，ESG背景下高竞争行业企业新质生产力对制造业企业韧性的提升效应更强。究其原因，这可能与高竞争行业企业所面临竞争更激烈，制造业企业往往更有意愿通过ESG表现来提升自身公众形象，这更加有利于企业韧性的增强。
（五）作用机制检验
根据前文的理论分析可知，ESG背景下新质生产力主要通过优化企业内部结构、拓展企业外部资源两个机制来提升制造业企业韧性。为了考察这两条路径机制是否真实存在，借鉴江艇等的研究思路，在考虑模型内生性基础上运用工具变量法进行检验。其中内部结构优化主要表现为管理能力、营运能力和内部质量控制能力三个方面，分别用管理费用率、固定资产周转率和迪博内部控制指数来衡量，外部资源拓展表现为外部资源获取能力和外部资源转化能力两个方面，分别用SA融资约束指数和全要素生产率来衡量。其中全要素生产率分别采用LP和OP两种方法计算获得。为了将制造业企业ESG表现纳入考察范畴，将ESG与新质生产力的交乘项作为关键解释变量进行回归，结果如表8中模型（24）—（29）所示。
由表可见，交乘项系数对管理费用和融资约束系数的估计参数为负，且分别在1%和5%水平显著，对固定资产周转率变量、迪博内部控制指数、全要素生产率LP指数、全要素生产率OP指数的影响系数均显著为正。说明从内部结构优化来看，ESG背景下新质生产力发展的确能够通过提升制造业企业管理能力、营运能力、内部质量控制能力来增强制造业企业韧性。从外部视角来看，ESG背景下新质生产力能够通过增强外部资源获取与转化能力来提升制造业企业韧性，理论假设H4成立。
表8 作用机制检验结果
为检验新质生产力发展对制造业企业韧性的影响是否存在同区域和同行业外溢效应，分别用与目标企业所在相同注册省份其他制造业企业韧性水平的均值，以及与目标企业所处相同行业的其他制造业企业韧性水平均值作为被解释变量，以目标企业韧性作为关键解释变量构建实证模型进行检验。考虑到制造业企业韧性的外溢效应可能存在滞后性，这里采用基于广义矩估计的差分和系统GMM模型进行考察，具体模型如下式（2）—（3）所示。
其，
和
分别为同区域和同行业内除目标企业外其他企业在第t期的韧性水平，
为目标企业在第t-1期的韧性水平，
为控制变量，其构成与基准模型一致。
检验结果如表9所示。由表可见，AR（1）检验拒绝原假设，AR（2）、Sargan检验和Hansen检验均接受原假设，说明不存在弱工具变量和过度识别问题。差分和系统GMM模型下关键解释变量，即目标企业韧性对同区域内其他制造业企业韧性的影响系数分别为0.261和0.198，均在5%水平显著。对同行业其他制造业企业韧性的影响系数分别为0.005和0.001，至少在5%水平显著。证明目标企业韧性水平的提升不仅有利于企业自身发展，同时还能通过示范作用、产业联动和标准制定对同区域和同行业内其他制造业企业韧性产生显著外溢效应，理论假设H5成立。
表9 外溢效应检验结果
制造业是兴国之器、强国之基。增强韧性是保障我国制造业产业安全，顺利实现制造强国战略亟待解决的重大课题。基于2012—2022年A股上市制造业企业样本数据，本文综合运用动态门槛效应模型、两阶段最小二乘工具变量法（IV-2SLS）、系统和差分GMM模型，研究ESG背景下新质生产力对制造业企业韧性的影响，结果显示：（1）ESG背景下新质生产力对制造业企业韧性具有显著提升作用，且这种作用存在边际递增的非线性门槛效应特征。即随着企业ESG表现水平的提升，新质生产力对制造业企业韧性的促进作用呈边际递增趋势。（2）根据费舍尔检验可知，ESG背景下新质生产力对制造业企业韧性的提升作用存在基于股权性质、竞争水平、企业规模、环境不确定性和地理区域的异质性，相比非国有、低竞争水平、中小型、高环境不确定性和中西部地区制造业企业，ESG背景下新质生产力发展对国有、高竞争水平、大型、低环境不确定性和东部地区制造业企业韧性的提升作用更显著。（3）从作用机制来看，ESG背景下新质生产力主要通过优化内部结构和拓展外部资源来提升制造业企业韧性。同时，制造业企业韧性提升存在显著的区域和行业外溢效应。基于以上结论，本文提出以下的对策建议。
（1）强化技术创新，提升新质生产力发展水平。新质生产力可显著增强制造业企业韧性，且这种赋能作用存在边际递增效应。为此，我国应聚焦制造业关键核心技术，不断加大对行业革命性颠覆性技术创新的支持力度，积极推动科技成果向实际生产力转化。要持续深化高等教育改革，重视高素质高技能人才培养，激发各类人才的创新积极性，通过不断夯实技术创新所需的人力资源基础来支持新质生产力发展。
（2）积极践行ESG，增强新质生产力赋能功能。ESG是企业履行社会责任的集中体现，是增强新质生产力对制造业企业韧性赋能功能的关键因素。为此，我国制造业企业应以国务院国资委颁布的《中央企业上市公司ESG蓝皮书》为指导，明确ESG战略目标，在新质生产力发展过程中积极践行ESG。应借鉴国际先进经验，不断完善企业ESG评价体系和信息披露制度。对ESG实践动力不足的企业，应建立相应核查机制，不断增强企业践行ESG的内生动力，促进新质生产力对制造业企业韧性赋能功能的充分发挥。
（3）注重因应施策，提升新质生产力赋能实效。一是要充分发挥ESG实践和新质生产力发展水平较高制造业企业的示范带动作用，提升非国有、低竞争水平、中小型企业、高环境不确定性和中西部地区制造业企业ESG水平，增强新质生产力对制造业企业韧性的赋能实效。二是要充分发挥政府财政补贴、专项基金和税收优惠等政策支持功能，确保制造业企业ESG实践和新质生产力发展的资金需求。三是结合不同类型和地区制造业企业所拥有的资源禀赋、产业结构和市场需求状况，实施“锻长板”“补短板”“育新板”策略，探索符合其禀赋特色的ESG实践路径，提升新质生产力对企业韧性的赋能实效。
（4）内外并行驱动，畅通新质生产力赋能路径。一是强化ESG的公司治理功能，推动企业在技术创新、人力资源管理和绿色环保方面的持续变革，通过内部结构优化为新质生产力发展提供活力源泉。二是积极开展ESG实践，用良好的ESG表现和充分的信息披露赢得利益相关者信任，获取更多外部发展资源，运用人工智能和大数据等技术方法不断拓展企业外部资源可利用边界。三是借助新质生产力发展不断提高企业决策和生产效率，推动企业资源转化能力不断提升。同时要构建多层次、高质量行业和区域合作网络，促进制造业企业韧性外溢效应的充分发挥。