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    电力行业碳会计信息披露的影响因素研究——基于上市公司的实证检验

    时间:2023-04-09 13:00:03 来源:千叶帆 本文已影响

    赵二宁

    (安徽理工大学 财务处,安徽 淮南 232001)

    为应对日益严峻的气候危机,2013年我国开始陆续启动碳排放交易市场;
    2017年,我国碳排放权交易体系开始建立,约占全国碳排放量1/3的电力行业企业被率先纳入;
    2020年,我国设立碳达峰、碳中和“3060”目标,开启了低碳新时代并成为社会转型的巨大动力。建立健全绿色低碳循环发展的经济体系已是大势所趋,高质量的碳会计信息披露有助于推动我国绿色发展迈上新台阶。但与西方国家相比,我国的碳会计信息披露起步较晚,主动性低且质量较差,不利于“双碳”目标的实现,因此找出其中的影响因素进而提高披露质量,具有一定的理论和现实意义。

    在碳会计信息披露载体方面,James Guthrie等发现,年报只是用于披露的载体之一,那些已经在独立的环境报告或者网站上进行披露的企业很少会在年报上再次披露[1]。Fabricia Silva da ROSA等观察发现,更多的巴西企业会选择通过年度报进行披露[2]。杨方蕾研究发现,我国上市公司主要以董事会报告和社会责任报告为披露载体,同时越来越多的企业倾向于选择后者[3]。

    在碳会计信息披露质量方面,Le Luo等用碳信息披露项目(CDP)衡量碳披露水平,结果表明碳披露与绩效之间显著性正相关[4]。刘捷先通过问卷调查并建立碳信息披露质量评价体系后发现,不同行业间的披露质量差别很大,披露质量与数量不相对称[5]。叶陈刚将碳信息披露分成了非货币性碳信息披露和货币性碳信息披露并构造了外部治理综合指数,发现我国重污染上市公司的碳会计信息披露质量较为平均[6]。李力构建了企业碳会计信息披露质量评价体系,发现我国上市企业的碳会计信息披露质量需整体提高[7]。

    在研究对象和影响因素方面,LiLi Eng等通过对158家新加坡上市公司进行研究后发现,公司规模与碳会计信息披露的可能性成正比[8]。Elizabeth Stanny以美国标准普尔500指数公司为研究对象,发现企业规模扩大不利于碳会计信息披露质量的提升[9]。唐成林以上交所的840家工业上市公司为研究对象,发现企业的高管政治关联会正向影响碳会计信息的公开程度[10]。罗云芳通过调查77家林业企业发现,企业规模、运营能力、管理层持股比例、区域经济环境和交叉上市情况会明显正向影响企业碳会计信息的披露质量[11]。蒋琰等重点关注重污染企业,发现新环境法的修订实施具有规制效应有利于提高重污染企业的碳会计信息披露质量[12]。吕峻等人以造纸业和建材业上市公司为样本,发现公司规模与碳会计信息披露质量正相关,获得ISO14001认证对其有显著的积极影响[13]。李秀玉等选取上海证券交易所会责任指数成分股(100指)的企业作为研究对象,发现高管在高碳行业的任职经历能提高企业的碳会计信息披露质量[14]。

    在文献回顾的基础上,本研究从以下3个方面作出尝试:(1)以率先纳入交易体系的电力行业上市公司为研究对象,研究区间为2015—2019年,通过对比更好地分析碳排放权交易体系建设对碳会计信息披露质量的影响;
    (2)由于CDP中国报告不理想,研究选择上市公司年报、社会责任报告和环境报告3种载体,并分析我国上市公司碳会计信息披露的载体选择倾向;
    (3)参照李力的做法,通过构建碳会计信息披露指数对样本公司的碳会计信息披露质量进行打分、评价。

    根据以往资料的整理,本研究将从公司规模、企业绩效、内部管理、ISO14001审核认证和碳排放权交易试点等几个方面提出假设。

    (一)企业规模与碳会计信息披露质量

    企业社会责任理论认为,企业应该在追求盈利的同时主动承担对环境的责任。企业的规模应该和其占用的社会资源、带来的碳排放量成正比。作为高碳排放、高污染的电力行业,其在享有社会资源的同时,必须肩负起节能减排的重任。随着社会公众对企业温室气体排放量的日渐关注,大型电力企业会通过披露更多的碳会计信息来树立企业的环保形象并谋求更长远的发展。因此,提出以下假设:

    H1:企业规模与碳会计信息披露质量正相关。

    (二)企业绩效与碳会计信息披露质量

    信号传递理论认为,资本市场上具有信息优势的一方可以通过语言或行动向信息劣势方传递信息。企业的绩效越好,企业的管理层越倾向于进行碳会计信息披露,通过向外界传递企业注重低碳环保、绿色发展的信息来增加社会公众的购买意愿,进而提高企业的价值。因此,提出以下假设:

    H2:企业绩效与碳会计信息披露质量正相关。

    (三)内部管理与碳会计信息披露质量

    1.企业股权集中度与碳会计信息披露质量。委托代理理论认为,为了实现自身薪酬最大化,企业代理人会主动进行碳会计信息的披露。而控股股东为了降低代理成本提高公司的经济利益,往往会选择减少碳会计信息的披露。因此,企业股权的过于集中不利于代理人进行碳会计信息披露。故而提出以下假设:

    H3:企业股权集中度与碳会计信息披露质量负相关。

    2.企业董事会规模与碳会计信息披露质量。利益相关者理论认为,企业董事会人数越多,注重节能减排、低碳环保的利益相关者也就越多,对碳会计信息披露的诉求也会越高,这会促使企业进行碳会计信息披露并提高披露质量。因此,提出以下假设:

    H4:企业董事会规模与碳会计信息披露质量正相关。

    3.独立董事比例与碳会计信息披露质量。合法性理论认为,合法经营是企业可持续发展的根本前提,企业的独立董事主要由相关专家担任,对国家的政策法规更为熟知,能够独立于企业的经济行为和利益监督企业管理的合法性,促进企业进行碳会计信息披露。因此,提出以下假设:

    H5:独立董事比例与碳会计信息披露质量正相关。

    (四)碳排放权交易试点与碳会计信息披露质量

    全国碳排放权交易体系的建立会推动企业进行低碳管理降低碳排放量,并通过企业年报或社会责任报告等形式进行碳会计信息披露。据此推断,处于碳排放权交易试点的企业会比其他企业更注重碳会计信息的披露。因此,提出以下假设:

    H6:处于碳排放权交易试点城市与碳会计信息披露质量正相关。

    (一)样本选择及数据来源

    本研究以我国证监会2012版行业分类中的电力、热力、燃气及水生产和供应业共138家上市公司为研究对象,研究区间为我国的碳排放权交易体系建设前后的2015—2019年。剔除ST、*ST公司及数据缺失较多的公司样本,最终得到503个样本值。研究数据主要来源于巨潮资讯网、证券交易所和国泰安CSMAR数据库,手工搜集。

    (二)变量设计

    1.被解释变量。本研究的被解释变量为碳会计信息披露质量(CID),通过构建相关评级体系对样本公司的碳会计信息披露质量进行打分。如表1所示,本研究共选取了11个指标,其中非货币型指标6个,货币型指标5个,运用内容分析法对表中每个项目逐一进行打分。为了避免主观性,本研究对表中的项目赋予同一权重,最后得出碳会计信息披露质量指数。具体的计算公式为:

    上式中,CIDi是指第i家企业的碳会计信息披露质量;
    ΣCIDPi是指第i家企业所有披露项目的分值之和;
    MCID是指所有披露项目的最高得分之和,由表1可知,本研究的MCID为16分。

    表1 碳会计信息披露质量评分表

    2.解释变量。根据上文提出的6个假设,分别选出企业规模、企业绩效、股权集中度、董事会规模、独立董事比例和碳排放权交易试点城市6个变量作为解释变量。其中,企业规模(SIZE)用企业年末总资产的自然对数来表示;
    企业绩效用Tobin’s Q值即公司市场价值对其资产重置成本的比率来表示;
    用第一大股东的持股比例来表示股权集中度(FIRST);
    董事会规模(BSIZE)取董事会人数的自然对数;
    独立董事比例(PID)取独立董事人数与董事会人数的比;
    如果上市公司处于碳排放权交易试点城市则赋值为1,否则赋值为0。

    3.控制变量。为了控制其他因素对实证结果的影响,本研究选取资产质量状况(ATO)、经营增长状况(CAG)和ISO14001认证(ISO14001)作为控制变量。具体指标如表2所示。

    表2 变量定义及说明

    (三)模型构建

    在确定所有变量之后,根据研究假设构建多元线性回归模型:

    CID=α0+α1SIZE+α2Tobin’s Q+α3FIRST+α4BSIZE+α5PID+α6CITY+α7ATO+α8CAG+α9ISO14001+ξi,t,其中,α0是与所有变量无关的常数项,ξi,t是服从标准正态分布N(0,1)的随机变量。

    (一)变量的描述性统计

    1.被解释变量的描述性统计。从表3可以看出,2015年的CID平均值为0.281,2016年为0.306,2017年为0.313,2018年为0.333,2019年为0.362,呈逐年上升的趋势,说明电力行业上市公司的碳会计披露质量整体向好,排放权交易体系的建设对碳会计披露平均质量的提升有推动作用。从最值来看,最大值和最小值两者差异明显。以2019年为例,CID的最大值为0.813,最小值只有0.125,两者相差0.688,各上市企业的碳会计信息披露质量参差不齐,差距明显。而各年的均值都明显低于该年的最大值,说明大部分上市公司的碳信息披露意识还需继续提高。

    表3 被解释变量的描述性统计结果

    2.其他变量的描述性统计。从表4可以看出,公司规模(SIZE)的最小值为18.370,最大值为26.748,均值为23.156,标准差为1.545,说明选取的样本具有一定的代表性;
    企业绩效(Tobin’s Q值)的最大值为56.664,这表明样本企业创造的价值要远大于其投入的资产的成本,参与节能减排、投入低碳科研资金能带来超额回报。而均值1.884说明电力行业上市公司整体上是在为社会创造价值;
    股权集中度(FIRST)最小值为0.003,最大值为0.841,平均值0.387,离散度高,说明部分企业的股权比较集中;
    董事会规模(BSIZE)的均值为2.233,说明上市公司的董事会中等规模居多;
    独立董事比例(PID)的均值为0.366,说明独立董事在上市公司董事会的比例超过了1/3;
    碳排放权交易试点(CITY)的平均值为0.400,说明样本公司处在碳排放权交易试点城市的数量没有达到总数量的一半;
    另外,ISO14001的均值只有0.1,说明我国电力行业上市公司中只有10%的比例通过了ISO14001环境管理体系审核认证,其他公司在环境管理方面还需大幅度提升。

    表4 其他变量的描述性统计结果

    总体来说,本研究所选的样本数据波动性不大,离散程度不高,具有较好的稳定性,样本选取较为合理。

    (二)变量的相关性分析

    为保证实证结果的可靠性,需要在回归分析之前先进行Pearson相关性检验。由表5可以看出,解释变量公司规模(SIZE)、企业绩效(Tobin’s Q值)、股权集中度(FIRST)、董事会规模(BSIZE)和碳排放权交易城市(CITY)都与被解释变量碳会计信息披露质量(CID)在1%的水平上显著正相关,说明公司规模越大、企业绩效越好,越会披露更多的碳会计信息;
    董事会规模越大,对企业进行碳会计信息披露质量的推动作用就越大,而独立董事比例(PID)与碳会计信息披露质量(CID)在1%的水平上显著负相关,说明独立董事占比并没有对企业的碳会计信息披露质量起到预期的推进作用。

    表5 变量相关性分析表

    同时可以看到,表5中各自变量之间的Pearson相关系数绝对值最大为0.556,低于共线标准0.8,可初步判断各自变量之间基本上不存在多重共线性问题。

    (三)变量的回归分析与检验

    由表6可知,本模型的R值为0.671,说明解释变量和被解释变量的线性关系较强,该模型可以接受。R2值为0.455,调整后的R方值为0.445,解释能力较强,回归模型拟合度良好。另外,F值等于43.197,显著性为0.000,小于0.05,回归方程显著性强,可以建立回归模型。

    表6 回归方程显著性检验表

    表7所示各自变量的容差分别为0.494、0.777、0.774、0.643、0.759、0.855、0.946、0.910、0.980,其中最小值为0.494,大于0.1的标准;
    VIF值最大为2.024,远小于临界值10,进一步验证了各个自变量之间不存在多重共线性的情况,可以进行多元回归分析。

    表7 回归系数与显著性检验表

    从表7可以看出,公司规模(SIZE)、企业绩效(Tobin’s Q值)、董事会规模(BSIZE)、碳排放权交易城市(CITY)、ISO14001审核认证(ISO14001)与碳会计信息披露质量(CID)均显著正相关,其中企业规模(SIZE)的回归系数为 0.049,说明企业规模(SIZE)每提高 1%,对应的CID 就会提高4.9%,H1得到了验证;
    企业绩效(Tobin’s Q值)的回归系数为0.005,说明企业绩效提高相应地也会提高公司碳会计信息的披露水平,H2得到了验证;
    董事会规模(BSIZE)的回归系数为0.121,说明董事会规模(BSIZE)越大越有利于企业碳会计信息的披露,H4得到验证;
    碳排放权交易城市(CITY)的回归系数为0.110,这表明处于碳排放权交易城市的公司注重碳会计信息的披露,全国碳排放权交易体系的建立对公司碳会计信息披露质量的提升有着推动作用,H6得到验证。另外,ISO14001审核认证的回归系数为0.161,说明通过ISO14001环境管理体系认证的公司更倾向于通过更多的碳会计信息披露来树立企业良好的形象。资产质量状况(ATO)在5%的水平上显著正相关,说明公司资产质量越高越有利于碳会计信息的披露。而股权集中度(FIRST)、独立董事比例(PID)和经营增长状况(CAG)没有通过检验,与碳会计信息披露质量(CID)的线性关系不显著,假设H3、H5与预期不一致。

    根据上述回归系数与显著性检验表可以得出回归方程如下:

    CDI=0.049SIZE+0.005Tobin’sQ+

    0.121BSIZE+0.110CITY+0.161ISO14001+

    0.072ATO-1.142

    (四)异方差性检验

    为保证本研究所建模型的可信性,利用Eviews10软件对模型进行异方差性White检验,检验结果见表8。

    从表8可以看出,White异方差检验的显著性水平P值等于0.255远大于0.05,所以拒绝原同方差性假设。由此可以得出,本研究的回归模型不存在异方差,具有可信性。

    本研究以率先纳入碳排放权交易体系的电力行业为研究对象,以2015—2019年为研究区间,以138家上市公司数据为样本,通过手工搜集上市公司年报、社会责任报告和环境报告3种载体上的相关数据,对样本企业的碳会计信息披露质量进行了打分和评价,同时利用SPSS26.0软件对企业碳会计信息披露质量的影响因素进行了实证研究,并用Eviews10软件对模型的可信性进行了检验,最后得出如下结论:

    1.越来越多的企业开始关注绿色低碳发展并付出了行动,例如设立碳减排目标、制定碳会计信息披露制度、进行碳减排宣传培训、积极推进节能减排专项行动、主动对外披露企业的碳减排治理情况等。我国排放权交易体系的建立有助于企业进行碳会计信息披露,披露质量逐年上升,但是披露水平参差不齐,企业间差距较大,整体质量需继续提升。

    2.在各影响因素中,公司规模、企业绩效、董事会规模、处于碳排放权交易城市都与企业碳会计信息披露质量显著性正相关。规模越大、企业绩效越好的企业越注重碳会计信息质量的提升,以顺应时代,持续创新,谋求更好的发展;
    董事会规模越大,利益相关者越多,碳会计信息披露质量也会越高;
    处于碳排放权交易城市的企业进行碳会计信息披露的积极性会更高。另外,通过ISO14001审核认证和资产质量状况改善都有助于碳会计信息披露质量的提升。鉴于此,研究建议我国企业可以通过扩大规模、提高企业绩效、增加董事会人数、进行ISO14001审核认证等举措来提升企业的碳会计信息披露质量,我国政府也可以通过继续扩大碳排放权交易试点的范围来提高企业碳会计信息披露的积极性。

    研究没有找到企业股权过于集中会降低碳会计信息披露质量、独立董事比例与披露质量正相关的有力支撑。究其原因,研究是在总结和借鉴其他学者的基础上建立的披露质量评价体系,在一定程度上会受到主观性的影响,另外我国碳排放权交易体系建立的时间较短,电力行业可供选择的样本公司数量有限,可能会导致本研究的实证结果与现实存在一定的偏差。在今后的研究中,将扩大样本公司的数量并拉长研究区间,以期能为企业提升自身碳会计信息披露质量提供更有价值的建议。

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