分析師跟蹤、環(huán)境信息披露與債務融資成本

王曼曼，郭曉順

(武漢理工大學 管理學院，湖北 武漢 430070)

改革開放以來，我國經(jīng)濟發(fā)展迅速，目前已成為全球第二大經(jīng)濟體。但是在經(jīng)濟快速增長的背后，各類環(huán)境污染問題也相繼暴露，尤其最近幾年溫室效應、霧霾天氣及酷熱暴雨的頻繁發(fā)生，嚴重威脅了人們的生存與發(fā)展。而作為主要的污染源，重污染行業(yè)不可避免地成為眾矢之的，其環(huán)境行為和表現(xiàn)受到政府、債權人、投資者等利益相關者的重點監(jiān)督，面對強大的環(huán)保壓力，其生產(chǎn)經(jīng)營所需的融資也受到環(huán)境風險的影響與制約，尤其“綠色信貸”政策的出臺，銀行等金融機構更為關注污染企業(yè)的環(huán)保責任履行情況，并將環(huán)境風險作為信貸審批的重要依據(jù)。同時，“綠色信貸”政策的出臺促使重污染企業(yè)重視環(huán)境問題，改善環(huán)境行為，并通過年報及其他獨立報告等進行環(huán)境信息披露，以緩解企業(yè)與債權人之間的信息不對稱，獲得更優(yōu)惠的貸款。因此筆者從環(huán)境信息披露的角度出發(fā)，研究環(huán)境信息披露與債務融資成本具有一定的現(xiàn)實意義。

此外，分析師作為金融市場的一支重要力量，一方面憑借其特殊專長，深入挖掘、分析、傳播公司信息，能夠降低企業(yè)與投資者的信息不對稱[1]，另一方面可以減少委托代理成本，如DYCK等[2]研究發(fā)現(xiàn)，對于公司詐騙、舞弊行為，最有效的外部舉報人是分析師。而國內(nèi)的分析師隨著金融市場的日益規(guī)范，其市場影響力也與日俱增，已經(jīng)憑借其備受認可的信息和外部治理優(yōu)勢成為市場投資者和債權人所值得依靠的對象[3-4]。

目前已有研究證明了環(huán)境信息披露對債務融資的影響，但是較少見從分析師角度來探討企業(yè)環(huán)境信息對債務融資成本的影響機制研究，因此，筆者擬同時從內(nèi)部環(huán)境信息披露和外部分析師跟蹤兩個角度出發(fā)，實證研究分析師跟蹤、環(huán)境信息披露與債務融資成本的關系。

1 理論分析與研究假設

1.1 環(huán)境信息披露與債務融資成本

近年來，隨著環(huán)境問題的日益突出，社會公眾對企業(yè)環(huán)境情況的關注度也越來越高，銀行等債權人也開始將企業(yè)的環(huán)境風險納入信貸風險評估，并將其作為信貸審批的重要依據(jù)。THOMPSON[5]通過發(fā)布問卷和訪談的形式，研究上市公司環(huán)境信息在信貸決策中的作用，研究表明銀行在信貸審批時會充分考慮企業(yè)的環(huán)境風險。蔡海靜等[6]認為綠色信貸政策的實質是將企業(yè)的環(huán)境風險與銀行的信貸風險結合起來，促使企業(yè)履行環(huán)保責任，實證表明了綠色信貸的真實存在，即銀行等債權人在信貸審批時較為關注企業(yè)的環(huán)境行為和環(huán)境表現(xiàn)。

企業(yè)與債權人由于所處的環(huán)境不同，對環(huán)保投入、環(huán)境風險等信息的了解也不同。企業(yè)管理者擁有環(huán)境信息的絕對優(yōu)勢，債權人則只能獲取部分信息，為彌補環(huán)境風險所引發(fā)的信貸風險，債權人會要求更高的貸款利率。而企業(yè)為了降低融資成本，往往會想方設法解決其與債權人之間的信息不對稱，此時，環(huán)境信息披露的重要性不言而喻。企業(yè)通過公開平臺披露環(huán)境信息，一方面，債權人在全面評估信貸風險時，能夠充分了解企業(yè)的環(huán)境狀況，減少雙方的不確定性；另一方面，企業(yè)能以較低的利率獲得所需的資金，同時也贏得了債權人的信任，對雙方來說都是百利而無一害。

根據(jù)信號傳遞理論，環(huán)境表現(xiàn)較好的企業(yè)更傾向于主動披露環(huán)境信息，向利益相關者傳遞“綠色”信號，以緩解債權人的逆向選擇。吳紅軍[7]研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境績效較好的企業(yè)傾向于選擇環(huán)境績效較差企業(yè)難以效仿的高披露，以展示其更強的環(huán)保意識和可持續(xù)發(fā)展的能力。在金融市場上，環(huán)境風險作為債權人信貸審批的重要依據(jù)，若債權人獲取了外部企業(yè)傳遞的環(huán)境績效信號，并鑒別出其中的差距，則擁有較好環(huán)境信息披露績效的企業(yè)，環(huán)境風險更低[8]，從而獲得更優(yōu)惠的貸款。因此，筆者提出假設1。

H1環(huán)境信息披露與債務融資成本之間顯著負相關。

1.2 分析師跟蹤與債務融資成本

債權人作為企業(yè)的“外部人”，相較于管理者等“內(nèi)部人”而言，處于信息弱勢地位，這導致了雙方之間的信息不對稱，債權人為彌補信息不對稱所引發(fā)的債務違約風險，會向企業(yè)索要更高的風險溢價，從而增加企業(yè)的債務融資成本[9]。分析師作為企業(yè)外部治理的重要力量，能夠減少信息不對稱[10-11]，抑制企業(yè)盈余管理[12]，改善企業(yè)信息環(huán)境，進而降低企業(yè)融資成本[13]。首先，分析師作為信息中介，一方面通過對跟蹤的企業(yè)進行盈余預測并發(fā)布研報向市場傳遞有關企業(yè)經(jīng)營狀況、發(fā)展前景等方面的信息，幫助債權人更詳細地了解企業(yè)信息，以緩解雙方之間的信息不對稱程度；另一方面分析師具有多重傳播途徑，能將有用的信息迅速傳遞給更多的債權人等利益相關者，進一步緩解雙方之間的信息摩擦。

其次，分析師作為一種有效的外部監(jiān)督機制，在揭露公司舞弊問題和約束管理層自利行為上發(fā)揮著重要的作用。一方面，分析師專業(yè)背景較強，能夠深入挖掘與分析企業(yè)特質信息，以發(fā)現(xiàn)隱藏在信息背后的財務舞弊；另一方面，分析師長期跟蹤特定行業(yè)的特定公司，對公司的經(jīng)營管理、盈利能力等較為熟悉，更容易發(fā)現(xiàn)其異常。從這個角度來看，分析師通過公有和私有渠道深入挖掘、解讀和傳播公司內(nèi)部信息，可有效抑制管理層的機會主義行為，促使其主動對外披露高質量的信息，從而有效緩解企業(yè)與債權人之間的信息不對稱。

綜上所述，分析師的信息效應和外部監(jiān)督效應均能提高企業(yè)的信息透明度，幫助債權人緩解因信息不對稱所引發(fā)的信貸風險，從而降低企業(yè)的債務融資成本。因此，筆者提出假設2。

H2分析師跟蹤與債務融資成本之間顯著負相關。

1.3 分析師跟蹤、環(huán)境信息披露與債務融資成本

分析師跟蹤上市公司主要考慮的因素包括公司長期盈利能力、公司治理狀況及公司風險的高低等。重污染行業(yè)上市公司的環(huán)境風險較大，嚴重影響企業(yè)的長期盈利能力，因此分析師更為關注企業(yè)披露的環(huán)境信息。而跟蹤公司的分析師越多，從不同的角度對公司環(huán)境信息的挖掘就越深入，越能幫助債權人等利益相關者了解企業(yè)真實的環(huán)境信息披露狀況，降低雙方之間的信息不對稱程度；同時，分析師通過發(fā)布研報加速傳播企業(yè)的環(huán)境信息，促使企業(yè)的環(huán)境信息受到環(huán)保部門及更多專業(yè)人士、債權人等利益相關者的監(jiān)督。此外，市場投資者和債權人都非常依賴分析師發(fā)布的研報[14]，認為作為信息中介的分析師發(fā)布的研報更加客觀。而企業(yè)為維護自身的聲譽和良好的形象，會更加主動披露高質量的環(huán)境信息以增加分析師對環(huán)境信息的解讀與傳播[15]，降低了環(huán)境的不確定性，從而使債權人更傾向于考慮高環(huán)境信息披露質量的公司，同時企業(yè)能夠以較低的成本獲得債務融資。因此，筆者提出假設3。

H3分析師跟蹤強化環(huán)境信息披露與債務融資成本之間顯著負相關。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

筆者選取2012—2017年我國滬市A股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本。相較于其他行業(yè)的自愿性環(huán)境信息披露，重污染行業(yè)則負有強制性環(huán)境信息披露的義務，環(huán)境信息披露水平較高。此外，相較于深交所，上交所市場效率更高，環(huán)境數(shù)據(jù)更為詳細和可靠[16]，因此筆者選取滬市A股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本。

其中重污染行業(yè)是根據(jù)《上市公司環(huán)境信息披露指南》所確定，選取了紡織、冶金和制藥等16類重污染行業(yè)，并對初始樣本進行了如下的篩選：①剔除ST和*ST的上市公司；②剔除數(shù)據(jù)披露不全的上市公司。經(jīng)過篩選最終得到708個樣本觀測值。上市公司數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、巨潮資訊網(wǎng)及上交所網(wǎng)站，其中環(huán)境信息披露指數(shù)從上市公司公開發(fā)行的年報、社會責任報告、可持續(xù)發(fā)展報告及環(huán)境報告書中手工整理獲得。數(shù)據(jù)分析使用Stata14.0，同時為消除異常數(shù)據(jù)對研究結論的影響，對主要變量數(shù)據(jù)進行了1%和99%的縮尾處理。

2.2 變量定義

2.2.1 債務融資成本的衡量指標

由于債務融資成本無法精確地從企業(yè)財務報表中獲得，因此筆者借鑒蔣琰[17]的做法，用利息支出/年平均負債總額來衡量債務融資成本。

2.2.2 環(huán)境信息披露的衡量指標

筆者采用信息披露研究中最常用的內(nèi)容分析法對環(huán)境信息披露進行量化處理，并結合《上市公司環(huán)境信息披露指南》的規(guī)定及以往學者的研究成果，將企業(yè)環(huán)境信息披露分為5大類、9個指標：①環(huán)保戰(zhàn)略，包括環(huán)保理念、目標及成效；②環(huán)境管理，包括環(huán)保機構設置及環(huán)保培訓，是否發(fā)生重大環(huán)境問題及解決措施；③環(huán)境保護，包括研發(fā)支出及環(huán)保設施建設，環(huán)保費用，廢棄物的處置、回收和綜合利用，降耗減排；④環(huán)境負債，包括污染物的種類、數(shù)量及排放情況；⑤環(huán)保榮譽，包括環(huán)保獎勵、環(huán)保補貼及稅收優(yōu)惠。

筆者在對上述5大類、9個指標的內(nèi)容進行評分時，借鑒侯曉靖等[18]的做法，分別從量化性、顯著性和可比性3個維度進行賦值打分。量化性是指企業(yè)定性描述環(huán)境信息時賦值1，定量但非貨幣化描述環(huán)境信息時賦值2，貨幣化描述環(huán)境信息時賦值3，其他賦值0。顯著性是指企業(yè)在年報中披露環(huán)境信息時賦值1，在社會責任報告/可持續(xù)發(fā)展報告中披露環(huán)境信息時賦值2，在環(huán)境報告書中披露環(huán)境信息時賦值3，其他賦值0?？杀刃允侵概懂斍碍h(huán)境信息時賦值1，披露未來環(huán)境信息時賦值2，披露過去與現(xiàn)在可比環(huán)境信息時賦值3，其他賦值0。因此，每一項環(huán)境信息披露內(nèi)容得分范圍為[0,9]，單個企業(yè)最終得分范圍為[0,81]。最后，將每個企業(yè)的實際得分量化成環(huán)境信息披露指數(shù)，即環(huán)境信息披露指數(shù)EDI=企業(yè)實際得分/81。

2.2.3 分析師跟蹤的衡量指標

筆者借鑒錢佳慧[19]的做法，采用啞變量AF來衡量分析師跟蹤。即當樣本公司分析師跟蹤人數(shù)高于全樣本分析師跟蹤人數(shù)的中位數(shù)時，AF的取值為1，否則為0。

2.2.4 控制變量

借鑒以往相關學者的做法，筆者選擇公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、固定資產(chǎn)比例、現(xiàn)金流量債務比、息稅折舊攤銷前利潤債務比、產(chǎn)權性質、年份變量作為控制變量。具體變量定義及說明如表1所示。

2.3 模型構建

為了驗證以上研究假設，筆者構建如下計量模型：

CSDT=a0+a1EDI+a2SIZE+a3LEV+

a4FIXASS+a5CD+a6ED+a7SOE+

∑YEAR+ε

(1)

CSDT=a0+a1AF+a2SIZE+a3LEV+

a4FIXASS+a5CD+a6ED+a7SOE+

∑YEAR+ε

(2)

CSDT=a0+a1EDI+a2AF+a3EDI×AF+

a4SIZE+a5LEV+a6FIXASS+a7CD+a8ED+

a9SOE+∑YEAR+ε

(3)

3 實證分析

3.1 主要變量的描述性統(tǒng)計

變量的描述性統(tǒng)計結果如表2所示，可以看

注：樣本數(shù)量N為708

出債務融資成本CSDT的最小值為0.000，最大值為0.102，可見不同企業(yè)間債務融資成本差距較大。環(huán)境信息披露EDI的均值為0.320，可見企業(yè)的整體環(huán)境信息披露狀況并不樂觀，其中最小值為0.037，最大值0.765，說明不同企業(yè)間環(huán)境信息披露水平差距較大。分析師跟蹤AF的均值為0.380，說明分析師對企業(yè)的跟蹤度有待提高。

3.2 相關性分析

各變量之間的Pearson相關系數(shù)如表3所示，可以看出環(huán)境信息披露和分析師跟蹤均與債務融資成本顯著負相關，表明環(huán)境信息披露與分析師跟蹤會降低企業(yè)的債務融資成本，初步驗證了假設1和假設2。變量之間的相關性較小，排除了各變量間的多重共線性問題。

表3 主要變量的Pearson相關系數(shù)

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著，下同

3.3 回歸分析

3.3.1 全樣本回歸分析

為驗證分析師跟蹤與環(huán)境信息披露對債務融資成本的交互影響，筆者對模型(1)～模型(3)進行全樣本的回歸分析，回歸結果如表4所示。模型(1)的回歸結果顯示，環(huán)境信息披露與債務融資成本在5%水平上顯著負相關，表明高質量的環(huán)境信息披露有利于降低企業(yè)的債務融資成本，這與張媛俠[20]的研究結論一致，假設1得以驗證。模型(2)的回歸結果顯示，分析師跟蹤與債務融資成本在1%水平上顯著負相關，表明分析師跟蹤度越高的企業(yè)，其債務融資成本越低，這與錢佳慧的研究結論一致，假設2得以驗證。模型(3)的回歸結果顯示，環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用對債務融資成本的影響在5%水平上顯著負相關，表明隨著分析師對上市公司跟蹤度的增加，環(huán)境信息披露水平的提高會進一步降低企業(yè)的債務融資成本，假設3得以驗證。

3.3.2 區(qū)域差異性分類回歸

在環(huán)境信息披露方面，由于東部地區(qū)市場機制的完善程度、公眾的環(huán)保意識等方面都優(yōu)于西部地區(qū)，因此相較于西部地區(qū)企業(yè)，東部地區(qū)企業(yè)的環(huán)境信息披露水平較高[21]。在分析師跟蹤方面，東部地區(qū)企業(yè)處于市場化水平較高的區(qū)域，分析師獲取環(huán)境信息的能力較強，挖掘環(huán)境信息的成本較低，因此，處于東部地區(qū)的分析師對企業(yè)的跟蹤度更高[22]。為進一步檢驗環(huán)境信息披露、分析師跟蹤與債務融資成本的關系在不同地區(qū)的差異性，筆者借鑒劉儒昞的做法，按上市公司注冊地址，將上市公司分為東西部地區(qū)上市公司(當公司注冊地在北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南10省市時，為東部地區(qū)，取值1，反之為西部地區(qū)，取值0。)，進而對兩個子樣本進行回歸分析，具體分類回歸結果如表5所示。

表4 全樣本回歸結果

注：樣本數(shù)量N為708

表5 按區(qū)域差異分類回歸結果

從模型(1)的回歸結果可以看出，在東西部地區(qū)，環(huán)境信息披露對債務融資成本的影響分別為1%水平上顯著負相關和不顯著的正相關關系。這是因為東部地區(qū)銀行更為關注企業(yè)的環(huán)境信息，高環(huán)境信息披露的企業(yè)更容易獲得銀行的青睞，從而能以較低的成本獲得融資；而在西部地區(qū)，一方面，銀行的環(huán)保風險意識較弱，一定程度上認為環(huán)保投入較高的企業(yè)會影響銀行信貸資金的回籠；另一方面，政府干預力度較強，銀行的自主性較差，企業(yè)借款更依賴于政府的干預。從模型(2)的回歸結果可以看出，在東西部地區(qū)，分析師跟蹤對債務融資成本的影響分別為1%水平上顯著負相關和不顯著的負相關關系。這是因為相比西部地區(qū)上市公司，東部地區(qū)上市公司盈利能力更強，內(nèi)部治理較完善，分析師為此付出的調研成本更低，能夠吸引更多分析師跟蹤，有利于充分發(fā)揮其外部治理作用，從而更有效緩解企業(yè)與債權人之間的信息不對稱。從模型(3)的回歸結果可以看出，在東西部地區(qū)，環(huán)境信息披露對債務融資成本的影響與模型(1)的結果基本一致，分析師跟蹤對債務融資成本的影響在東西部地區(qū)分別為不顯著的正相關關系和不顯著的負相關關系。原因在于東部地區(qū)企業(yè)環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用擠占了分析師跟蹤對債務融資成本的影響，而在西部地區(qū)，分析師在一定程度上能夠發(fā)揮信息效應以緩解企業(yè)與債權人之間的信息不對稱，但這種效應在政府的干預和低分析師跟蹤度的情況下發(fā)揮的作用較弱，因此在東西部地區(qū)，分析師跟蹤對債務融資成本的影響均不顯著且符號相反；環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用對債務融資成本的影響在東西部地區(qū)分別為5%水平上顯著負相關和不顯著的負相關關系，這是因為相對于西部地區(qū)，東部地區(qū)分析師對企業(yè)的跟蹤度較高，從不同層面對企業(yè)環(huán)境信息的挖掘較為深入，且銀行等債權人非常依賴分析師發(fā)布的研報，因此，面對外部壓力，企業(yè)會改善環(huán)境行為并積極披露分析師較為關注的環(huán)境信息，通過借助分析師的信息效應與聲譽效應緩解企業(yè)與債權人之間的信息不對稱，以降低債務融資成本，因此，環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用在東部地區(qū)較為顯著。

4 穩(wěn)健性檢驗

為了確保研究結論的穩(wěn)健性，筆者分別從變量替換與樣本選取兩個方面對假設進行穩(wěn)健性測試：①目前債務融資成本在學術界還沒有統(tǒng)一的衡量標準，指標選取的不同會造成研究結論的差異性，因此筆者借鑒李廣子等[23]的做法，采用(利息支出+手續(xù)費支出+其他財務費用)/平均負債總額作為企業(yè)債務融資成本的替代指標進行穩(wěn)健性檢驗；②筆者以滬市A股118家重污染行業(yè)上市公司為研究對象，其中重污染行業(yè)制造業(yè)上市公司為81家，所占比例為69%，因此為了檢驗研究結論的可靠性，從總樣本中選取較具有代表性的制造業(yè)重污染行業(yè)上市公司進行穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗結果如表6所示，可以看出研究假設未發(fā)生改變。

表6 穩(wěn)健性檢驗

5 結論與建議

筆者以2012— 2017 年我國滬市A股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本，實證研究了分析師跟蹤與環(huán)境信息披露對債務融資成本的交互影響，以及上述影響的區(qū)域差異性。研究結論表明：①我國企業(yè)環(huán)境信息披露參差不齊，整體披露水平不高；②環(huán)境信息披露、分析師跟蹤與債務融資成本存在顯著的負相關性；③分析師跟蹤強化了環(huán)境信息披露與債務融資成本之間的負相關性；④分析師跟蹤與環(huán)境信息披露對債務融資成本的交互作用在東部地區(qū)較為顯著，而在西部地區(qū)不顯著。

根據(jù)研究結論，筆者提出以下建議：

(1)完善環(huán)境信息披露體系，建立一套科學的環(huán)境信息評級制度，以整體上提高企業(yè)的環(huán)境信息披露水平。

(2)企業(yè)應提高對環(huán)境信息披露的重視度，從根本上改善環(huán)境行為，降低融資成本，實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展與環(huán)境保護共贏的局面。

(3)因地制宜引導分析師的跟蹤度。相比東部地區(qū)，西部地區(qū)分析師環(huán)境信息挖掘成本較高，因此政府應根據(jù)區(qū)域差異性降低分析師挖掘信息的成本，以有效提高分析師對西部地區(qū)企業(yè)的跟蹤度。

(4)加強西部地區(qū)綠色信貸政策的推行力度。西部地區(qū)企業(yè)及銀行等債權人環(huán)保風險意識較弱，因此針對市場化進程較慢的西部地區(qū)，更要嚴格推行綠色信貸政策，提高銀行參與綠色信貸的主動性，以增強企業(yè)環(huán)境信息披露的內(nèi)在化，促進企業(yè)提高環(huán)境信息披露水平，從而獲得更優(yōu)惠的貸款。