電力公司ESG 信息披露質(zhì)量對(duì)股價(jià)表現(xiàn)和信用風(fēng)險(xiǎn)影響研究

楊小慷，賴澤庭

（廣州華立學(xué)院經(jīng)貿(mào)學(xué)院，廣州 511325）

1 理論分析

1.1 ESG 評(píng)級(jí)與超額收益率

ESG 投資，關(guān)注企業(yè)在環(huán)境、社會(huì)和治理方面的表現(xiàn)，自二十世紀(jì)六七十年代起逐漸形成。聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署在2004 年首次提出ESG 投資概念，強(qiáng)調(diào)投資決策中考慮這些因素的重要性。此后，聯(lián)合國發(fā)布了企業(yè)負(fù)責(zé)任的投資原則，高盛集團(tuán)發(fā)表了具有里程碑意義的ESG 研究報(bào)告。ESG評(píng)級(jí)的E、S 和G 分別代表環(huán)境、社會(huì)和治理，現(xiàn)已成為衡量企業(yè)綜合表現(xiàn)的重要指標(biāo)。王琳璽等[1]對(duì)作用機(jī)制的分析表明，良好的ESG 表現(xiàn)有助于緩解企業(yè)融資約束、改善企業(yè)經(jīng)營效率、降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而提升企業(yè)價(jià)值。李瑾[2]的研究也表明高評(píng)級(jí)公司相對(duì)低評(píng)級(jí)公司其股票平均收益率更高，即前者可以獲得ESG 額外收益，機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對(duì)ESG評(píng)級(jí)的市場(chǎng)反應(yīng)具有顯著的正向影響[3]。研究顯示，良好的ESG 表現(xiàn)能顯著提升企業(yè)價(jià)值，進(jìn)而提升該企業(yè)在股票市場(chǎng)的表現(xiàn)。

綜上所述，本文提出假設(shè)1：ESG 評(píng)級(jí)的變化對(duì)公司超額收益率有正向影響。

1.2 ESG 評(píng)級(jí)與信用風(fēng)險(xiǎn)

信用風(fēng)險(xiǎn)又被稱為違約風(fēng)險(xiǎn)，是指借款人、證券發(fā)行人或交易對(duì)方因種種原因，不愿或無力履行合同條件而構(gòu)成違約，致使銀行、投資者或交易對(duì)方遭受損失的可能性[4]。本文將企業(yè)在未來一定時(shí)間內(nèi)無法履行債務(wù)償還義務(wù)的可能性稱為違約概率。研究表明，信用風(fēng)險(xiǎn)在ESG 表現(xiàn)對(duì)債務(wù)資本成本的影響中發(fā)揮部分中介作用[5]，ESG 得分越高的企業(yè)，其發(fā)生債務(wù)違約的可能性越低[6]。良好的ESG 表現(xiàn)有助于增強(qiáng)投資者信心，減輕融資約束，并有效降低債務(wù)融資成本，從而提高企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效。因此，據(jù)現(xiàn)有研究表明ESG 表現(xiàn)較好時(shí)，投資者更愿意對(duì)企業(yè)進(jìn)行投資，從而降低企業(yè)的債務(wù)融資成本，企業(yè)以提高財(cái)務(wù)績(jī)效，從而降低其違約概率。

綜上所述，本文提出假設(shè)2：當(dāng)ESG 評(píng)級(jí)上升時(shí)，企業(yè)違約概率下降。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 行業(yè)ESG 評(píng)分

本文采用華證ESG 評(píng)級(jí)，并將ESG 評(píng)級(jí)進(jìn)行賦分，AAA=9、AA=8、A=7、BBB=6、BB=5、B=4、CCC=3、CC=2、C=1。單一的公司ESG 評(píng)級(jí)無法準(zhǔn)確衡量行業(yè)的ESG 評(píng)級(jí)，因此將其進(jìn)行市值加權(quán)后得出行業(yè)ESG 評(píng)分，其目的是，考量到部分市值較大的電力企業(yè)對(duì)整個(gè)電力行業(yè)的影響較大，因此需要做出市值加權(quán)。公司市值數(shù)據(jù)來源為Wind 數(shù)據(jù)庫，行業(yè)ESG 評(píng)分計(jì)算公式表示為：

式中，r、t 分別代表了企業(yè)、時(shí)間。Ert代表了公司r 在t 時(shí)的ESG 得分，Prt代表了企業(yè)r 在t 時(shí)的市值，Bt則代表了在t時(shí)所有電力樣本企業(yè)的總市值。

2.2 行業(yè)季度超額收益率

由于本文采用華證ESG 評(píng)級(jí)的季度數(shù)據(jù)，因此為了保持前后文指標(biāo)的一致性，將公司的季度收益減去滬深300 季度收益率得到公司的季度超額收益率。滬深300 季度收益率是根據(jù)Wind 數(shù)據(jù)庫中滬深300 的收盤價(jià)，通過（季末收盤價(jià)-季初收盤價(jià)）/季初收盤價(jià)，得到季度收益率；公司季度收益率是根據(jù)Wind 數(shù)據(jù)庫中各樣本公司的收盤價(jià)，通過（季末收盤價(jià)-季初收盤價(jià)）/季初收盤價(jià)，最后計(jì)算行業(yè)超額收益率時(shí)仍然采用市值加權(quán)。其計(jì)算公式表示為：

式中，Art代表了公司r 在t 時(shí)的季度超額收益率。

2.3 行業(yè)違約概率

本文在量化信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)采用的是Z-Score 模型，該模型是以多變量的統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)，以破產(chǎn)企業(yè)為樣本，通過大量實(shí)驗(yàn)，對(duì)企業(yè)的運(yùn)營狀況、是否破產(chǎn)進(jìn)行分析、判別的系統(tǒng)。在西方國家得到了廣泛的應(yīng)用，用以衡量一個(gè)公司的財(cái)務(wù)健康狀況，并對(duì)公司在2 年內(nèi)破產(chǎn)的可能性進(jìn)行診斷和預(yù)測(cè)，研究表明該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了72%到80%之間[7]。Z 值預(yù)警，是分析預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗或破產(chǎn)可能性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制。Z 值越低，說明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況越危險(xiǎn)，發(fā)生破產(chǎn)的可能性越大。本文通過Wind 數(shù)據(jù)庫查找了Z 值的相關(guān)數(shù)據(jù)，并依然用市值加權(quán)來計(jì)算得出行業(yè)Z 值預(yù)警得分。其計(jì)算公式表示為：

式中，Zrt代表了公司r 在t 時(shí)的Z 值。

3 模型構(gòu)建

本文在衡量行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)采用的是Altman Z-Score，該模型是Altman 在《財(cái)務(wù)比率、判別分析及公司破產(chǎn)預(yù)測(cè)》[8]中首次提出了用于預(yù)測(cè)公司破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)務(wù)模型。這個(gè)模型通過結(jié)合多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來計(jì)算出一個(gè)分?jǐn)?shù)，Z 值用于預(yù)測(cè)企業(yè)在未來兩年內(nèi)破產(chǎn)的可能性。該模型的具體形式如下：

式中，X1為工作資本/總資產(chǎn)，X2為留存收益/總資產(chǎn)，X3為營業(yè)利潤/總資產(chǎn)，X4為市場(chǎng)價(jià)值股權(quán)/總負(fù)債，X5為銷售額/總資產(chǎn)。

如圖1 所示，在2014 年3 月至2022 年12 月期間，行業(yè)ESG 評(píng)分與行業(yè)季度超額收益率的折線趨勢(shì)具有一定的同步性，特別是在2021 年12 月至2022 年12 月期間，二者同步性趨勢(shì)更為明顯，初步證明文章假設(shè)1；在2015 年12 月至2017 年3 月時(shí)間內(nèi)，行業(yè)ESG 評(píng)分升高，而行業(yè)違約概率出現(xiàn)下降，特別是在2016 年6 月二者都出現(xiàn)了相對(duì)波峰，二者呈現(xiàn)反向變化，初步證明文章假設(shè)2。

圖1 2014 年3 月至2022 年12 月的ESG、Z-Score 和Alpha數(shù)據(jù)走勢(shì)情況

本文采用TVP—SV—VAR 模型對(duì)行業(yè)ESG 評(píng)分、行業(yè)季度超額收益率和行業(yè)違約概率的關(guān)系進(jìn)行研究。結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）可推導(dǎo)出TVP—SV—VAR 模型，典型的SVAR 模型表示如下：

其中yt為k×1 維觀測(cè)向量，F(xiàn)1, …,Fs都為k×k 階系數(shù)矩陣。μt是k×1 維擾動(dòng)項(xiàng)，在此，假設(shè)μt～N（0，∑∑），∑為對(duì)角形矩陣，矩陣A 則是主對(duì)角線元素全為1 的下三角矩陣：

在式（5）等號(hào)兩邊同時(shí)左乘A-1，即得到簡(jiǎn)化式VAR：

其中，Bt=A-1Fi，i=1，2，…，s

將矩陣Bi（i=1，2，3，…）中的元素堆疊得到K2s×1 維的列向量β，則式（7）可以表示為如下形式：

其中，Xt=Ik○×（yt-1，…，yt-s），○×表示Kronecker 積。

在式（8）中的各參數(shù)仍然均為固定參數(shù)，因此，放松此假設(shè)，允許式（8）中的參數(shù)轉(zhuǎn)化為時(shí)變參數(shù)，則可以由基本的VAR 模型擴(kuò)展為TVP—SV—VAR 模型：在式（9）中，參數(shù)βt、At和∑t均已轉(zhuǎn)化為時(shí)變參數(shù)。令αt代表下三角矩陣At中的元素按行堆疊形成的堆積向量，令ht=（h1t，h2t，…，hk）t，代表對(duì)數(shù)隨機(jī)波動(dòng)率矩陣，其中，j=1，2，…，k；t=s+1，…，n。并假設(shè)模型中所有時(shí)變參數(shù)服從一階隨機(jī)游走過程，即：

其中，t=s+1,…,n；βs+1～N（μβ∩，∑β∩），αs+1～N（μα∩，∑α∩），hs+1～N（μh∩，∑h∩）且∑β，∑α，∑h均為對(duì)角矩陣。關(guān)于參數(shù)服從一階隨機(jī)游走過程的假設(shè)能夠允許參數(shù)暫時(shí)或持久性變動(dòng)，從而可以充分反映潛在的結(jié)構(gòu)突變，并且運(yùn)用馬爾科夫鏈蒙特卡羅法（MCMC）能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)TVP—SV—VAR 模型精確有效的估計(jì)[9]。

4 實(shí)證分析

4.1 參數(shù)估計(jì)

從表1 可以看出，參數(shù)的后驗(yàn)均值都在95%的置信水平區(qū)間內(nèi)，Geweke 值都小于5%的臨界值，表明不能拒絕參數(shù)收斂后驗(yàn)分布的原假設(shè)，sa1 的無效因子為13.85，其余無效因子均小于11，遠(yuǎn)小于抽樣次數(shù)10 000 次，參數(shù)估計(jì)顯著有效，接受原假設(shè)，各參數(shù)取值路徑平穩(wěn)性圖上下波動(dòng)，路徑平穩(wěn)，取值方法有效，模型擬合效果良好。因此，相關(guān)的檢驗(yàn)?zāi)軌蜉^好地支持基于TVP－SV－VAR 模型的后續(xù)推斷。

表1 估計(jì)結(jié)果

4.2 不同時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)分析

進(jìn)一步地，本文根據(jù)變量的變動(dòng)特征設(shè)置了3 個(gè)不同的特定時(shí)點(diǎn)沖擊，來刻畫行業(yè)ESG 評(píng)分誘致的行業(yè)季度超額收益率、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)違約概率的影響關(guān)系，本文為了考察在一段時(shí)間之內(nèi)股價(jià)的相對(duì)低點(diǎn)和高點(diǎn)對(duì)其變量的影響，綜合選取3 個(gè)代表性脈沖時(shí)點(diǎn)進(jìn)行研究。不同時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)分析結(jié)果如圖2 所示，給出了t=2、6、17 期的沖擊，對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)為2014年6 月30 日、2015 年6 月30 日和2018 年3 月31 日，用來觀測(cè)瞬間的變化影響。

圖2 不同時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)分析

結(jié)果表明，行業(yè)Z 值及投行業(yè)季度超額收益率對(duì)于行業(yè)ESG 評(píng)分的影響較為顯著，呈現(xiàn)出不同的波動(dòng)性和時(shí)變性，同樣行業(yè)Z 值也對(duì)行業(yè)季度超額收益率起到了明顯橫向作用。綜合數(shù)據(jù)結(jié)果看，在股價(jià)處于高位期時(shí)，即t=2 和t=6 時(shí)，三者變量不論何種變量受到脈沖沖擊，而在t=17 時(shí)，三者變量不論何種變量受到脈沖沖擊，都會(huì)有較大的影響，從而說明從短期來看，行業(yè)ESG 評(píng)分對(duì)行業(yè)Z 值預(yù)警和行業(yè)超額收益率影響并不大，但從長期來看影響顯著。從分析結(jié)果來看，能夠回應(yīng)ESG 評(píng)級(jí)的變化對(duì)公司超額收益率有正向影響和當(dāng)ESG 評(píng)級(jí)上升時(shí)，企業(yè)違約概率下降的假設(shè)。

5 結(jié)論與建議

本研究通過TVP-SV-VAR 模型的應(yīng)用，對(duì)電力行業(yè)上市公司在2014 至2022 年間ESG 評(píng)級(jí)變動(dòng)對(duì)超額收益率和違約概率的影響進(jìn)行了深入分析。研究結(jié)果表明，雖然ESG評(píng)級(jí)在短期內(nèi)對(duì)超額收益率和違約概率的影響不顯著，但從長期視角來看，這種影響逐漸顯現(xiàn)，并呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)不僅豐富了ESG 投資和金融穩(wěn)定性之間關(guān)系的理論研究，也為金融實(shí)務(wù)中的可持續(xù)投資決策提供了重要參考。從實(shí)踐應(yīng)用的角度看，本研究強(qiáng)調(diào)了ESG 評(píng)級(jí)在長期價(jià)值投資策略中的重要性。投資者應(yīng)考慮企業(yè)的ESG 表現(xiàn)作為投資決策的一部分，以實(shí)現(xiàn)長期的財(cái)務(wù)收益和社會(huì)責(zé)任。同時(shí)，對(duì)于電力行業(yè)等重資產(chǎn)行業(yè)，ESG 表現(xiàn)尤為關(guān)鍵，不僅反映了企業(yè)對(duì)環(huán)境和社會(huì)責(zé)任的承擔(dān)，也是企業(yè)長期穩(wěn)定發(fā)展的重要指標(biāo)。此外，研究也揭示了ESG 評(píng)級(jí)在中國市場(chǎng)應(yīng)用的局限性，尤其是數(shù)據(jù)的可靠性和覆蓋范圍。未來研究可以在更廣泛的行業(yè)和更大樣本量的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討業(yè)績(jī)?cè)u(píng)級(jí)與電力行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)表現(xiàn)之間的關(guān)系。同時(shí)，對(duì)ESG 評(píng)級(jí)方法的完善和標(biāo)準(zhǔn)化也是未來研究的重要方向。

綜上所述，本文的研究不僅為金融學(xué)理論提供了新的視角，也對(duì)實(shí)際投資決策和政策制定提供了有價(jià)值的參考。鑒于ESG 投資在全球范圍內(nèi)的興起，本研究的發(fā)現(xiàn)對(duì)于推動(dòng)中國市場(chǎng)ESG 投資的發(fā)展具有重要意義。