袁 洋

（1.復(fù)旦大學(xué) 管理學(xué)院博士后流動站，上海 200433；2.中國華融資產(chǎn)管理股份有限公司 博士后工作站，北京 100033）

近年來我國上市公司重大污染事故頻發(fā)且呈上升態(tài)勢，這些污染事故不僅對生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重破壞，而且對上市公司的生產(chǎn)經(jīng)營與股票表現(xiàn)產(chǎn)生了負(fù)面影響。我國政府為了保護投資者權(quán)益與生態(tài)環(huán)境，陸續(xù)出臺了《環(huán)境信息公開辦法（試行）》等政策加強對環(huán)境履責(zé)信息的監(jiān)管。上市公司披露環(huán)境履責(zé)信息的要求在提高，但現(xiàn)實中上市公司的環(huán)境信息披露質(zhì)量普遍較低。信息披露的經(jīng)濟后果之一是公司的股權(quán)融資成本的降低，隨著“我國股票市場已具備信息披露質(zhì)量影響股權(quán)融資成本”的條件成立［1］，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，進一步探討財務(wù)性信息與非財務(wù)性信息對股權(quán)融資成本影響的差異。

一、文獻(xiàn)綜述

環(huán)境信息是社會責(zé)任信息的重要組成部分，“社會責(zé)任信息披露包括環(huán)境信息披露和社會信息披露”①，環(huán)境信息披露的研究逐步獨立于社會責(zé)任信息披露的研究，并拓展到非財務(wù)信息披露領(lǐng)域。當(dāng)前圍繞該問題的研究主要有以下觀點：

（一）環(huán)境信息披露質(zhì)量的提高會有效降低股權(quán)融資成本

Richardson等設(shè)計了一個反映模型，提出了社會責(zé)任信息產(chǎn)生作用的三個要點：投資者的預(yù)測風(fēng)險、信息不對稱和交易成本、投資者的社會責(zé)任偏好。他們發(fā)現(xiàn)，在一定條件下，企業(yè)有效履行社會責(zé)任的行為會降低其股權(quán)融資成本［2］。Aerts等選取來自比利時、法國、德國、荷蘭、加拿大和美國等上市公司的樣本，通過研究發(fā)現(xiàn)，提高環(huán)境信息披露質(zhì)量有助于幫助分析師更加準(zhǔn)確地預(yù)測未來收益，從而降低股權(quán)融資成本［3］。Plumlee等以選取美國五大重污染行業(yè)上市公司為樣本，通過構(gòu)建環(huán)境信息披露指數(shù)作為自愿性環(huán)境信息披露質(zhì)量的代理變量，研究認(rèn)為，環(huán)境信息披露質(zhì)量越高，股權(quán)融資成本越低，從而企業(yè)價值越高［4］。Dhaliwal等發(fā)現(xiàn)前一年股權(quán)融資成本較高的公司傾向于在當(dāng)年披露履行社會責(zé)任的信息，以便降低下一期的股權(quán)融資成本，詳細(xì)地披露企業(yè)履行社會責(zé)任信息的上市公司更容易籌集股權(quán)資本，且籌集的股權(quán)量更大［5］。

孟曉俊等認(rèn)為，通過減少企業(yè)與投資者之間的信息不對稱，降低了投資者在做決策時的預(yù)測風(fēng)險，降低其要求的回報率，從而使得資本成本得到一定程度的降低［6］。沈洪濤等把研究的范圍限定在我國上市公司重污染行業(yè)，也得出了環(huán)境信息披露質(zhì)量的提高能顯著降低股權(quán)融資成本的結(jié)論［7］。

（二）環(huán)境信息披露質(zhì)量與股權(quán)融資成本的正向或不相關(guān)關(guān)系

Richardson和Welker最早開始用多元回歸的分析方法檢驗股權(quán)融資成本與社會責(zé)任信息披露的關(guān)系，他們選取了1990～1992年間加拿大的上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)兩者的正向相關(guān)關(guān)系，當(dāng)上市公司財務(wù)績效較好時，這種正相關(guān)關(guān)系的顯著性將降低。作者認(rèn)為，該結(jié)果可能與選取的樣本期間正好是加拿大經(jīng)濟衰退期有關(guān)［8］。Connors研究得出TR1排放量與股權(quán)融資成本正相關(guān)的結(jié)論，即企業(yè)對環(huán)境的污染越嚴(yán)重，其股權(quán)融資成本越高［9］。Clarkson等研究發(fā)現(xiàn)自愿性環(huán)境信息披露與Janis-Fadner系數(shù)（J-F）②正相關(guān)，環(huán)境信息披露質(zhì)量的提高有助于提高外部利益相關(guān)者（股票投資者除外）對公司的總體評價，但是此舉并不會對股權(quán)融資成本產(chǎn)生顯著的影響［10］。向志平研究了重污染企業(yè)環(huán)境信息披露的市場反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)我國股市能對上市公司的正面環(huán)境信息做出反應(yīng)，但反應(yīng)速度較慢［11］。

上述絕大部分研究成果都顯示，提高財務(wù)信息披露質(zhì)量通過減少信息不對稱而增強股票流動性、降低投資者的預(yù)測風(fēng)險，從而降低了股權(quán)融資成本，但還存在一些問題：第一，沒有對環(huán)境信息披露質(zhì)量做出完整的定義，僅從充分性這一個維度衡量環(huán)境信息披露質(zhì)量；第二，沒有考慮公司治理水平的影響。隨著證券市場投資者素質(zhì)的提高，綜合治理水平有利于降低企業(yè)的權(quán)益融資成本；第三，環(huán)境信息中包括了類似財務(wù)信息的部分和非財務(wù)信息的內(nèi)容，但兩者對于股權(quán)融資成本影響的差異沒有進行研究。

三、假設(shè)提出與研究設(shè)計

（一）假設(shè)提出

環(huán)境信息披露質(zhì)量的提高可以降低公司和投資者之間的信息不對稱問題所產(chǎn)生的負(fù)面影響，繼而通過兩個途徑——提高公司股票流動性與降低投資者的預(yù)測風(fēng)險，從而降低了投資者要求的回報率，也就是上市公司面臨的股權(quán)融資成本。因此提出假設(shè)一：環(huán)境信息披露質(zhì)量越高，股權(quán)融資成本越低。

環(huán)境信息包括企業(yè)的環(huán)保投資支出、排污費、節(jié)能減排獎勵、環(huán)境目標(biāo)、環(huán)境管理制度和環(huán)境管理體系認(rèn)證情況等，由此可見，環(huán)境信息既包括類似財務(wù)性環(huán)境信息部分，也包括非財務(wù)性環(huán)境信息部分。財務(wù)性環(huán)境信息由于與企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績直接相關(guān)，其與股權(quán)融資成本的關(guān)系也更直觀，將通過減少信息不對稱而降低股權(quán)融資成本［1］［12］，由此提出假設(shè)二：其他情況一定時，財務(wù)性環(huán)境信息披露質(zhì)量越高，股權(quán)融資成本越低。

非財務(wù)性的環(huán)境信息披露質(zhì)量的提高也可以通過降低公司與投資者之間的信息不對稱程度而使投資者面臨的預(yù)測風(fēng)險降低，其要求的回報率隨之降低，從而降低股權(quán)融資成本［6］［7］，由此提出假設(shè)三：其他情況一定時，非財務(wù)性的環(huán)境信息披露質(zhì)量越高，股權(quán)融資成本越低。

（二）變量的選擇與模型的建立

本文采用多元回歸的分析方法研究環(huán)境信息披露質(zhì)量對股權(quán)融資成本的影響，根據(jù)提出的假設(shè)，建立模型如下：

其中，a0是常數(shù)項，a1是解釋變量的回歸系數(shù)，ai是控制變量的回歸系數(shù)，ε是誤差項，i=2，3，…。

1.被解釋變量——股權(quán)融資成本

股權(quán)融資成本是指公司獲取股權(quán)資本而必須付出的代價，也就是股票投資者要求的回報率，是基于未來的一種潛在資本成本。股權(quán)融資成本的估計方法常用的主要有以下五種，見下圖1：

圖1 股權(quán)融資成本定價模型的選擇

本文經(jīng)過比較選擇了Ohlson和Juettner-Nauroth提出的經(jīng)濟增長模型（OJN 模型）來估計樣本公司的股權(quán)融資成本［13］。OJN 模型的優(yōu)點有，一方面利用分析師對公司未來收益的預(yù)測數(shù)據(jù)估計股權(quán)融資成本，充分體現(xiàn)了事前風(fēng)險管理原則；另一方面，模型本身的限制條件相對較少，不需要預(yù)測股利，模型構(gòu)成簡單易懂，所需數(shù)據(jù)資料容易獲得，實際可操作性較強［14］。毛新述等檢驗了國外各種股權(quán)融資成本估計方法在我國的適用性和統(tǒng)計、經(jīng)濟有效性，通過實證分析他們發(fā)現(xiàn)事前股權(quán)融資成本估計模型③（如OJN 模型和PEG 模型等）比事后股權(quán)融資成本估計模型④更適用于估計我國上市公司的股權(quán)融資成本，統(tǒng)計效果和經(jīng)濟效果更佳［15］。

假設(shè)股利全部支付，即每股股利等于每股收益，每股股利的增長率就等于收益的增長率，并假設(shè)它為g=γ-1，這是一個固定值，一般取值在3%～5%之間（Ohlson和Juettner-Nauroth［13］），根據(jù)股利折現(xiàn)模型得到：

其中的r即為股權(quán)融資成本，g表示每股收益增長率，eps1表示分析師預(yù)測的目標(biāo)年度后一年的每股收益，將式（2）加以變形并重新組合后得到：

Ohlson和Juettner-Nauroth 修改了股利全部支付的假設(shè)條件，并用（eps2-eps1-r（eps1-dps1））來代替式（3）中的（eps2-eps1）后得到式（4）如下［13］：

其中dps1表示分析師預(yù)測的目標(biāo)年度后一年的每股股利。

由式（4）就可以反解出股權(quán)融資成本r如下：

其中：P0表示目標(biāo)年度前一年末的股票收盤價；eps1表示分析師預(yù)測的目標(biāo)年度后一年的每股收益；eps2表示分析師預(yù)測的目標(biāo)年度后第二年的每股收益；γ-1表示長期盈余增長率；δ表示股票過去三年平均股利支付率。

式（5）和式（6）就是本文用來估計我國重污染行業(yè)上市公司的股權(quán)融資成本的最終模型。其中P0、eps1、eps2的數(shù)據(jù)都來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫中的分析師預(yù)測數(shù)據(jù)庫；γ-1表示長期盈余增長率，其值一般在3%～5%之間，根據(jù)以前研究的經(jīng)驗，在股權(quán)融資成本的計算中將其設(shè)定為5%；δ表示股票過去三年平均股利支付率。

2.解釋變量——環(huán)境信息披露質(zhì)量

關(guān)于信息披露質(zhì)量的衡量，本文通過內(nèi)容分析法中的指數(shù)法構(gòu)建社會責(zé)任信息（包括環(huán)境信息）披露質(zhì)量的代理變量進行研究，指數(shù)法是評價我國社會責(zé)任信息披露的最佳方法［16］［17］。

美國證券交易委員會于1996年4月提出的信息披露質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)是可比性、充分性和透明度。我國證券監(jiān)督管理委員會在2007年發(fā)布的《上市公司信息披露管理辦法》中規(guī)定的信息披露質(zhì)量評價特征是及時性、準(zhǔn)確性、完整性和合規(guī)性。本文在此基礎(chǔ)上對所研究的環(huán)境信息披露質(zhì)量的概念做出如下界定：環(huán)境信息披露質(zhì)量是指企業(yè)披露出的環(huán)境信息能夠滿足信息使用者所有需求的特征總和，具體包括顯著性、可比性、充分性和可靠性。由于我國還沒有上市公司聘請第三方權(quán)威機構(gòu)對其披露的環(huán)境信息進行專門的鑒證，本文只通過顯著性、可比性和充分性三個維度來判斷上市公司環(huán)境信息披露質(zhì)量的高低。（1）對于顯著性的衡量，本文的做法是當(dāng)上市公司通過獨立的社會責(zé)任報告或者環(huán)境報告披露環(huán)境信息時賦值為1分，否則為0分。（2）對于可比性的衡量，本文根據(jù)環(huán)境信息是否具備橫向或縱向可比特征來判定，當(dāng)上市公司披露的環(huán)境信息提供了當(dāng)年和往年同類指標(biāo)的對比信息或者提供了與行業(yè)內(nèi)其他公司的對比信息時，賦值為1分，否則為0分。（3）對于充分性的衡量，本文根據(jù)《環(huán)境信息公開辦法（試行）》等政策對環(huán)境信息披露內(nèi)容的規(guī)定，共設(shè)計了19個細(xì)分指標(biāo)。每一項指標(biāo)的評分標(biāo)準(zhǔn)是，若未披露相關(guān)信息則該指標(biāo)取值為0分，披露的是定性信息則為1分，若披露的是定性信息與定量信息相結(jié)合則為2分。由于公司披露的環(huán)境信息內(nèi)容中既包括了財務(wù)性質(zhì)的部分又包括了非財務(wù)性質(zhì)的部分，為了識別出兩種不同性質(zhì)的環(huán)境信息的披露對股權(quán)融資成本的影響是否存在差異，本文將充分性特征中的環(huán)境信息指標(biāo)分為了財務(wù)性環(huán)境信息指標(biāo)和非財務(wù)性環(huán)境信息指標(biāo)兩大類。財務(wù)性環(huán)境信息指標(biāo)共11個，非財務(wù)性環(huán)境信息指標(biāo)共8個。

將量化顯著性、可比性和充分性三個質(zhì)量特征的細(xì)分指標(biāo)匯總到一個表格中就形成了環(huán)境信息披露質(zhì)量的多維度評分體系，詳細(xì)情況如表1所示。由表1可知，首先，總計最優(yōu)披露質(zhì)量得分為40分，將某公司某年所得總分除以最優(yōu)披露得分即得到總的環(huán)境信息披露指數(shù)EDI，用公式表示為：

式（7）中，分子表示某公司環(huán)境信息披露質(zhì)量的顯著性特征、可比性特征和充分性特征的得分總數(shù)，本文用環(huán)境信息披露指數(shù)EDI作為環(huán)境信息披露質(zhì)量的代理變量，EDI值的高低就代表了環(huán)境信息披露質(zhì)量的高低。

其次，充分性特征中的財務(wù)性環(huán)境信息指標(biāo)為11個，最優(yōu)得分為22分，再加上顯著性特征和可比性特征的最優(yōu)披露得分得到財務(wù)性環(huán)境信息披露質(zhì)量最優(yōu)得分為24分，將某公司某年披露得分除以24分得到財務(wù)性環(huán)境信息披露指數(shù)EDIF如式（8）所示：

最后，充分性特征中的非財務(wù)性環(huán)境信息指標(biāo)為8個，最優(yōu)得分為16分，再加上顯著性特征和可比性特征的最優(yōu)披露得分得到非財務(wù)性環(huán)境信息披露最優(yōu)得分為18分。將某公司某年披露得分除以18分得到非財務(wù)性環(huán)境信息披露指數(shù)EDINF如式（9）所示：

表1 環(huán)境信息披露指數(shù)指標(biāo)體系設(shè)計

EDIF與EDINF指標(biāo)值越高，表明財務(wù)性環(huán)境信息與非財務(wù)性環(huán)境信息質(zhì)量越高。

3.控制變量的選擇

影響股權(quán)融資成本還可能包括股票市場波動性、盈利能力、償債能力、公司規(guī)模等。蔣琰等認(rèn)為，公司綜合治理水平的提高有助于降低股權(quán)融資成本［18］。本文需要控制以下變量：

（1）β系數(shù)（BETA）表示系統(tǒng)風(fēng)險，即股票的市場波動性。當(dāng)β系數(shù)越高時，即公司的系統(tǒng)風(fēng)險越高，股權(quán)融資成本越高［10］［19］［20］；（2）賬面市值比（BM）代表了公司的成長性，其值越高表示公司的成長潛力越大，股價越容易被低估，從而股權(quán)融資成本越低［21］；（3）總資產(chǎn)收益率（ROA），公司盈利水平越高，導(dǎo)致經(jīng)營風(fēng)險降低，投資者預(yù)期未來收益時的預(yù)測風(fēng)險降低，也就使得股權(quán)融資成本降低［18］［22］；（4）資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）Modigliani和Miller提出的MM 理論認(rèn)為，公司的資產(chǎn)負(fù)債率越高，那么公司面臨破產(chǎn)的機會更大，結(jié)果就是投資者會要求更高的回報率以補償其承擔(dān)的更高的不確定性，而最后就使得公司股權(quán)融資成本越來越高［23］［24］；（5）公司規(guī)模（LNASS），規(guī)模更大的公司其相關(guān)信息越多，投資者和公司之間的信息不對稱程度越低，再加上規(guī)模更大的公司發(fā)展更加成熟，經(jīng)營更加穩(wěn)定，對抗不確定性的能力更強，使得公司的股權(quán)融資成本降低對于公司規(guī)模的衡量，本文采用的是年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)［25］［26］；（6）獨立董事比例（IND），獨立董事在董事會中的占比越高，越能有效地監(jiān)督上市公司，維護投資者的利益，繼而降低公司的股權(quán)融資成本；（7）兩職合一情況（PO），指上市公司的董事長和總經(jīng)理是否由一人擔(dān)任，根據(jù)CSMAR 數(shù)據(jù)庫的賦值標(biāo)準(zhǔn)，如果董事長與總經(jīng)理由一人擔(dān)任，賦值為1，否則為2；（8）政治聯(lián)系（PC），公司的政治聯(lián)系情況對其股權(quán)融資成本有重大影響，必須將這一因素的影響考慮在內(nèi)才能得到更加可靠的結(jié)果，因此，本文引入了政治聯(lián)系作為另一控制變量［27］［28］［29］［30］。依據(jù)雷光勇等的做法，當(dāng)公司董事長或總經(jīng)理在研究年度當(dāng)年及以前是縣級以上人大代表、政協(xié)委員或黨政官員時取值為1，否則為0，本文不預(yù)計其符號［31］。參數(shù)的相關(guān)說明見表2。

表2 變量的說明

4.多元回歸模型的建立

在變量選擇的基礎(chǔ)上，本文將基本模型式（1）擴展為如下具體形式。

（1）為檢驗第一個假設(shè)將基本模型擴展為模型一：

該模型中，rj，t表示j公司第t年的股權(quán)融資成本；EDIj，t表示環(huán)境信息披露質(zhì)量。為了檢驗不同性質(zhì)的環(huán)境信息披露質(zhì)量對股權(quán)融資成本的影響是否存在差異，以考察投資者對兩種環(huán)境信息的關(guān)注程度是否存在差異，本文將所有的環(huán)境信息分為財務(wù)性環(huán)境信息和非財務(wù)性環(huán)境信息，分別檢驗兩者與股權(quán)融資成本的關(guān)系，由此本文建立了模型二和模型三。

（2）為檢驗第二個假設(shè)將基本模型擴展為模型二：

該模型中，EDIFj，t表示財務(wù)性環(huán)境信息披露質(zhì)量；控制變量的含義與模型一相同。

（3）為檢驗第三個假設(shè)將基本模型擴展為模型三：

該模型中，EDINFj，t表示非財務(wù)性環(huán)境信息披露質(zhì)量；控制變量的含義與模型一相同。

（三）樣本的選擇與數(shù)據(jù)來源

1.樣本的選擇

本文將研究范圍限定在重污染行業(yè)，選擇2008年以前在上交所上市的A 股重污染行業(yè)上市公司為樣本公司是基于“上海證交所上市公司的社會責(zé)任信息披露明顯優(yōu)于深圳證交所上市公司”的考慮［32］，本文為了保證結(jié)論的可靠性選擇披露情況更優(yōu)的滬市公司作為研究樣本。本文根據(jù)《上市公司行業(yè)分類指引》將16個重污染行業(yè)歸入采掘業(yè)、制造業(yè)以及電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，具體情況如表3：

表3 樣本公司的行業(yè)分布情況

選擇了初始樣本后，本文通過剔除ST 或PT 公司、不再歸屬于重污染行業(yè)的公司等，得到最終的樣本公司268家。

2.數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)主要來自于CSMAR 數(shù)據(jù)庫、上海證券交易所官方網(wǎng)站、巨潮資訊網(wǎng)、東方財富網(wǎng)。

四、實證檢驗及結(jié)果分析

在進行實證分析之前，本文首先借助Stata 11.0的Winsorize功能將本文的連續(xù)變量進行縮尾處理，以消除異常值對結(jié)果的不利影響。

（一）描述性統(tǒng)計分析

為了更加全面地了解我國重污染行業(yè)上市公司2008～2010年環(huán)境信息披露的具體情況，本文分別從披露途徑、年度趨勢、行業(yè)差異共三個角度對重污染行業(yè)上市公司來進行描述性統(tǒng)計分析。

1.披露途徑

本文以重污染行業(yè)上市公司為研究的對象，截至2010年12月31日，滬市A 股重污染行業(yè)上市公司共有351家，經(jīng)過剔除不符合要求的上市公司，最終得到了268家作為最終的樣本公司。樣本公司對外公布其環(huán)境信息的途徑主要有：在年報的董事會報告部分和附注部分披露、通過年報中的社會責(zé)任報告披露、通過獨立的社會責(zé)任報告披露和通過獨立的環(huán)境報告披露。具體情況見表4。

表4 通過不同途徑披露環(huán)境信息的公司數(shù)

從表4可以看出，年報仍然是上市公司披露環(huán)境信息的主要途徑，但社會責(zé)任報告披露形式到2010年升高到93上市公司。說明環(huán)保部門2010年發(fā)布的政策收到一定的效果。但仍然有上市公司未披露環(huán)境信息，披露獨立環(huán)境報告的上市公司極少，說明我國上市公司環(huán)境信息披露現(xiàn)狀有待改善。這些情況表明有必要對改善環(huán)境信息披露質(zhì)量的經(jīng)濟后果進行研究，以促進上市公司主動改善環(huán)境管理和此類信息的披露質(zhì)量，維護投資者利益。

2.年度趨勢

本文采用Stata 11.0對樣本公司2008～2010年的環(huán)境信息披露情況進行了描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表5所示：

表5 2008～2010年重污染行業(yè)上市公司的環(huán)境信息披露質(zhì)量

從表5可以看出，從2008～2010年，環(huán)境信息披露質(zhì)量從0.307 7 上升到了0.358 3，上升了16.4%。環(huán)境信息披露的最優(yōu)質(zhì)量也從0.6上升到了0.75，上升了25%。由此可知，隨著時間的推移，上市公司環(huán)境信息披露的質(zhì)量不斷提高，為本文的研究提供了現(xiàn)實的可行性。

3.行業(yè)差異

由于不同行業(yè)的上市公司其環(huán)境風(fēng)險差異較大，再加上政府對環(huán)境風(fēng)險等級不同的行業(yè)的環(huán)境信息披露監(jiān)管嚴(yán)厲程度不同，因此，各行業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量可能存在較大差異，如果差異較大就應(yīng)分行業(yè)進行回歸分析（見表6）。從表6可以看出，采掘業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量要高于其他兩個行業(yè)，但各個行業(yè)之間的環(huán)境信息披露質(zhì)量差異并不明顯，說明本文沒有區(qū)分行業(yè)差異而是把所有重污染行業(yè)上市公司作為研究樣本進行回歸是比較合理的。

（二）其他變量的描述性統(tǒng)計分析

為了初步了解被解釋變量和控制變量的總體特征，說明樣本數(shù)據(jù)的合理性，本文做了描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如下表7：

表6 不同行業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量差異

表7 被解釋變量和控制變量的描述性統(tǒng)計分析

由表8可以看出，股權(quán)融資成本平均值為12.53%，該值大于曾穎和陸正飛用GLS模型估計出的值［1］，原因可能是OJN 模型本身的假設(shè)是盈余增長率一直大于0，這在現(xiàn)實中不太可能，再加上模型采用分析師預(yù)測數(shù)據(jù)估算股權(quán)融資成本，具有一定主觀性，可能導(dǎo)致了股權(quán)融資成本偏高，不過也是在可接受的范圍之內(nèi)。但為了結(jié)果的可靠性，有必要在回歸分析后采用其他方法估計的股權(quán)融資成本對結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。從表中還可以看出，除了公司規(guī)模（LNASS）這一變量的標(biāo)準(zhǔn)差為1.340 2之外，其他變量的標(biāo)準(zhǔn)差都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1，離散程度均比較低，數(shù)據(jù)波動性較小，穩(wěn)定性較高，用于回歸所得結(jié)果比較可信。

本文進行Pearson相關(guān)性檢驗，發(fā)現(xiàn)有一些解釋變量之間具有顯著的相關(guān)性，于是本文采用Stata11.0中的collin命令來做方差膨脹因子分析和容忍度分析以檢驗解釋變量之間是否存在嚴(yán)重的多重共線性問題，結(jié)果見表8：

表8 模型解釋變量的多重共線性檢驗

由表8可知，各解釋變量的方差膨脹因子（VIF）都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10，容忍度（Tolerance）都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.1，因此，各模型中的解釋變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題.

（三）多元回歸分析

本文選擇了2008年以前在上海證券交易所上市的A 股重污染行業(yè)上市公司2008～2010年的有關(guān)數(shù)據(jù)，采用最小二乘估計法，運用Stata11.0檢驗我國重污染行業(yè)上市公司的環(huán)境信息披露質(zhì)量對股權(quán)融資成本將產(chǎn)生何種影響。本文對面板數(shù)據(jù)進行Hausman 檢驗，最后選擇固定效應(yīng)模型進行回歸分析，結(jié)果見表9。

表9 模型的回歸結(jié)果

由表9可知，三個模型的P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05，模型擬合得比較好。模型一與模型二中的解釋變量EDI與EDIF符號均為負(fù)，且都通過了1%水平的顯著性檢驗，說明在控制了公司的系統(tǒng)風(fēng)險、公司規(guī)模、盈利水平、公司治理情況等因素后，EDI（EDIF）每上升1 個單位，股權(quán)融資成本將降低0.136 2（0.131 1）單位，股權(quán)融資的假設(shè)一與假設(shè)二得到證實。從模型三的結(jié)果可以看出，非財務(wù)性環(huán)境信息披露質(zhì)量對股權(quán)融資成本的影響不具顯著性，實證結(jié)果與預(yù)測不符，這說明投資者在投資決策時對非財務(wù)性環(huán)境信息的披露不敏感。

控制變量方面部分預(yù)測得到驗證，如模型一中，貝塔系數(shù)（BETA）、總資產(chǎn)的自然對數(shù)（LNASS）、賬面市值比（BM）的分析結(jié)果與預(yù)測相符，總資產(chǎn)收益率（ROA）的系數(shù)符號為負(fù)，但沒有通過顯著性檢驗。資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）的系數(shù)為負(fù)，與預(yù)期相反，可能是因為貝塔系數(shù)代表的公司系統(tǒng)風(fēng)險中已經(jīng)包含了公司的財務(wù)風(fēng)險，把這兩個變量放在一個模型里進行回歸，削弱了資產(chǎn)負(fù)債率對股權(quán)融資成本的影響力度。獨立董事占比（IND）和兩職合一（PO）的系數(shù)方向都與預(yù)期的相反，可能的原因是我國的獨立董事還沒有真正發(fā)揮作用，兩職合一則可能提高辦事的效率，能更快地應(yīng)對問題。政治聯(lián)系（PC）的符號為正，但沒有通過顯著性檢驗，說明上市公司是否有政治背景對投資行為的影響并不大。

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文采用的是OJN 模型估計股權(quán)融資成本，其缺陷是假設(shè)盈余增長率一直大于0，導(dǎo)致估計結(jié)果可能偏高。本文為了檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，選擇PEG 方法估計的股權(quán)融資成本重新進行回歸。Easton最早提出了PEG 比率法，可以用公式表示為［33］：

式（13）中的變量含義與OJN 模型中的相同，r表示待估計的股權(quán)融資成本，eps1表示一年后的預(yù)期收益，eps2表示兩年后的預(yù)期收益，P0表示公司當(dāng)前股價。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表10：

模型一的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示，股權(quán)融資成本仍然與環(huán)境信息披露質(zhì)量顯著負(fù)相關(guān)，且其他變量的回歸結(jié)果與前文的大體一致。用PEG 方法估計的股權(quán)融資成本代入模型二和模型三進行回歸后得到的結(jié)果也與之前的大體一致，說明了本文的研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表10 對模型穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、研究結(jié)論

本文在控制了公司股票的市場波動性、財務(wù)風(fēng)險、成長性、治理水平等因素的影響后，驗證了環(huán)境信息披露質(zhì)量的提高會降低股權(quán)融資成本的假設(shè)，并得出以下結(jié)論：第一，上市公司環(huán)境信息披露質(zhì)量越高，股票的流動性越強，上市公司與投資者之間的環(huán)境信息不對稱程度越低，使得未來的交易成本與制定決策時面臨的風(fēng)險降低，最終是公司的股權(quán)融資成本得到降低。這說明了我國股票投資者在進行投資風(fēng)險評估和決策制定的時候已經(jīng)將上市公司的環(huán)境表現(xiàn)和環(huán)境信息披露情況納入了考慮范圍；第二，研究發(fā)現(xiàn)我國投資者在做決策時更加關(guān)注上市公司披露的財務(wù)性環(huán)境信息，而非財務(wù)性環(huán)境信息對投資決策的影響不大。

面對日益嚴(yán)峻的環(huán)境問題，本文從以下三方面提出政策建議：第一，政府層面要增加環(huán)境業(yè)績目標(biāo)與環(huán)境信息第三方鑒證，同時將政策性的“方法”與“意見”提升到法律層面，完善相關(guān)法律法規(guī)；第二，公司層面要構(gòu)建我國上市公司環(huán)境信息披露質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)評價體系，在企業(yè)業(yè)績評價中引入環(huán)境業(yè)績評價內(nèi)容。在公司內(nèi)部建立全面且規(guī)范的環(huán)境信息披露制度，以量化指標(biāo)代替定性的描述，以形象的圖表對比代替純數(shù)字的排列，并建立健全環(huán)境管理制度，敦促上市公司不斷改善其環(huán)境信息披露質(zhì)量；第三，社會公眾層面要充分認(rèn)識到環(huán)境信息披露質(zhì)量的改善對制定正確投資決策的重要作用，投資者還應(yīng)意識到輿論壓力對上市公司環(huán)境信息披露行為會產(chǎn)生監(jiān)督與促進作用。

注釋：

①Gray R.H.，Kouhy R.，Lavers S.Corporate Social and Envioronmental Reporting：A Review of the Literature and A Longitudinal Study of UK Disclosure［J］.Accounting，Auditing and Accountability Journal，1995，（8）：47-77.

②Janis-Fadner系數(shù)（J-F）是Janis和Fadner（1965）提出的，它是內(nèi)容分析法中常用的一個指標(biāo)，代表企業(yè)面臨的輿論監(jiān)督壓力，其值域為（-1，1），當(dāng)該指標(biāo)取值趨向于1時表示企業(yè)面臨的輿論監(jiān)督壓力越小，當(dāng)其值趨向于-1時表示企業(yè)面臨的輿論監(jiān)督壓力越大。

③事前股權(quán)融資成本估計模型用預(yù)測的收益數(shù)據(jù)估計公司的股權(quán)融資成本。

④事后股權(quán)融資成本估計模型用已經(jīng)實現(xiàn)的股票收益為基礎(chǔ)估計公司的股權(quán)融資成本。

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