入選股指成份股與企業(yè)環(huán)境信息披露質量
發(fā)布時間：2021-07-12 12:14
股指成份股調整是一個信息事件,不僅引起股價波動,而且對企業(yè)經濟行為產生重要影響,但是相關研究缺乏對企業(yè)環(huán)境行為的關注。環(huán)境信息披露作為企業(yè)向外界傳遞其環(huán)境表現(xiàn)的工具,是政府和社會公眾監(jiān)督企業(yè)環(huán)境保護活動的重要途徑。盡管我國頒布了一系列環(huán)境法律和政策,推動企業(yè)環(huán)境信息公開,但目前企業(yè)環(huán)境信息披露水平整體偏低,存在明顯的選擇性披露。如何提高企業(yè)環(huán)境信息披露質量成為近年來政府和學術界討論的熱點話題。結合我國的制度背景,本文從資本市場制度設計視角,研究入選滬深300指數成份股可能對企業(yè)環(huán)境信息披露產生的影響,并分析企業(yè)代理成本是否影響二者之間的關系。本文首先對現(xiàn)有相關文獻進行梳理,結合我國滬深300指數制度和企業(yè)環(huán)境信息披露政策,基于合法性理論、激勵理論、信號傳遞理論、短視理論和代理理論,構建入選股指成份股與企業(yè)環(huán)境信息披露質量的理論分析框架。然后,以滬深300指數制度為自然實驗環(huán)境,將2008-2017年滬深A股重污染行業(yè)上市公司作為研究樣本,運用傾向得分匹配法（PSM）和雙重差分法（DID）實證檢驗了入選股指成份股對企業(yè)環(huán)境信息披露質量的影響及其作用機制,以及代理成本對入選股指成份股與環(huán)境...
【文章來源】：中國礦業(yè)大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：119 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
PSM標準化偏差分布圖一Figure4-2Standardized%BiasAcrossCovariatesofPSMOne其次，在此基礎上，參考權小鋒和尹洪英（2017）[151]、葉康濤等（2018）
碩士學位論文404-3所示。雙重差分（DID）回歸結果如表4-10第（1）列所示，入選股指成份股（交乘項Post×List）與企業(yè)環(huán)境信息披露質量（EID）的系數為0.024，在5%的水平上通過顯著性檢驗，與前文的研究結論一致。圖4-3PSM標準化偏差分布圖二Figure4-3Standardized%BiasAcrossCovariatesofPSMTwo（2）更換企業(yè)環(huán)境信息披露質量的衡量方式參考Zhang（2017）[50]的研究，根據中國環(huán)境保護部2007年發(fā)布的《環(huán)境披露規(guī)定》，企業(yè)披露的環(huán)境信息通常包括以下10項內容：①與ISO環(huán)境認證的相關信息；②與環(huán)保有關的訴訟、補償、懲罰和獎勵；③環(huán)保技術研發(fā)；④與環(huán)保有關的政府撥款、補貼和減稅；⑤企業(yè)環(huán)境保護政策、戰(zhàn)略和目標；⑥企業(yè)環(huán)保設施的建設和運行；⑦政府環(huán)境保護政策對企業(yè)環(huán)境行為的影響；⑧與環(huán)境保護方面有關的貸款；⑨企業(yè)產生的廢物和處置情況，廢棄產品的回收、利用情況；⑩其他與環(huán)境有關的信息。本文根據此10項內容按照內容分析法重新衡量企業(yè)環(huán)境信息披露質量，具體衡量方式如下：按每項內容若未披露則賦值為0分，籠統(tǒng)的定性描述則賦值為1分，具體的定性描述則賦值為2分，定量描述則賦值為3分的賦值規(guī)則進行量化打分，并將總得分除以最大可能得分（30分），得到新的指數，作為新的環(huán)境信息披露質量指標（EID_10）。本部分用新的環(huán)境信息披露質量指標（EID_10）重新進行實證檢驗，傾向得分匹配（PSM）后最終得到4221個樣本觀測值，其中實驗組樣本觀測值3228個，控制組樣本觀測值993個。匹配樣本的平衡性條件檢驗結果如表4-9所示，說明傾向得分匹配（PSM）結果較好地平衡了數據，滿足平衡性假設。傾向得分匹配后的標準化偏差分布圖如圖4-4所示。雙重差分（DID）回歸結果如表4-10第（2）列所示，入選股指成份股
4入選股指成份股與環(huán)境信息披露質量的關系研究41（交乘項Post×List）與企業(yè)環(huán)境信息披露質量（EID）的系數為0.017，在5%的水平上通過顯著性檢驗，與前文的研究結論一致。表4-9PSM匹配樣本的平衡性條件檢驗三Table4-9ConditionalTestofMatchedSamplesofPSMThree匹配變量是否匹配平均值標準化偏差T檢驗處理組對照組T值P值MV匹配前16.39915.042166.158.940.000匹配后15.89315.8870.80.230.822MV_liquid匹配前16.69315.301178.863.380.000匹配后16.17216.1443.50.970.330AMO匹配前18.94218.16886.930.000.000匹配后18.67818.720-4.7-1.100.272IndustryYesYesYesYearYesYesYes圖4-4PSM標準化偏差分布圖三Figure4-4Standardized%BiasAcrossCovariatesofPSMThree（3）采用Tobit模型重新回歸由于被解釋變量環(huán)境信息披露質量（EID）取值介于0-1之間，存在數據受限現(xiàn)象，而Tobit模型可以較好地解決被解釋變量取值受限的問題。因此，本文用Tobit模型代替OLS模型進行實證檢驗，回歸結果如表4-10第（3）列所示，入選股指成份股（交乘項Post×List）與企業(yè)環(huán)境信息披露質量（EID）的系數為0.021，在5%的水平上通過顯著性檢驗，與前文的研究結論一致。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]央企高管政治晉升預期與環(huán)境信息披露質量——基于重污染行業(yè)的實證研究[J]. 李強,王圣營. 北京理工大學學報(社會科學版). 2019(06)
[2]房產限購政策有助于實體企業(yè)“脫虛返實”嗎——基于雙重差分研究設計[J]. 胡寧,王雪方,孫蓮珂,靳慶魯. 南開管理評論. 2019(04)
[3]中國環(huán)境信息披露政策是否有效:基于資本市場反應的研究[J]. 方穎,郭俊杰. 經濟研究. 2018(10)
[4]政府監(jiān)管與企業(yè)環(huán)境信息披露——基于高管環(huán)保意識的調節(jié)作用[J]. 潘安娥,郭秋實. 軟科學. 2018(10)
[5]“新環(huán)保法”提高了企業(yè)環(huán)境信息披露質量嗎?——一項準自然實驗[J]. 鄭建明,許晨曦. 證券市場導報. 2018(08)
[6]異質性債務治理、契約不完全性與環(huán)境信息披露[J]. 呂明晗,徐光華,沈弋,錢明. 會計研究. 2018(05)
[7]綠色金融的可持續(xù)發(fā)展——基于環(huán)境信息披露的視角[J]. 管曉明. 金融市場研究. 2018(03)
[8]股指成份股調整與股價崩盤風險:基于一項準自然實驗的證據[J]. 葉康濤,劉芳,李帆. 金融研究. 2018(03)
[9]發(fā)明家高管與企業(yè)創(chuàng)新[J]. 虞義華,趙奇鋒,鞠曉生. 中國工業(yè)經濟. 2018(03)
[10]放松賣空管制與企業(yè)環(huán)境信息披露質量——基于重污染企業(yè)的準自然實驗[J]. 鄭建明,許晨曦,張偉. 中國軟科學. 2017(11)
本文編號：3279898
【文章來源】：中國礦業(yè)大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：119 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
PSM標準化偏差分布圖一Figure4-2Standardized%BiasAcrossCovariatesofPSMOne其次，在此基礎上，參考權小鋒和尹洪英（2017）[151]、葉康濤等（2018）
碩士學位論文404-3所示。雙重差分（DID）回歸結果如表4-10第（1）列所示，入選股指成份股（交乘項Post×List）與企業(yè)環(huán)境信息披露質量（EID）的系數為0.024，在5%的水平上通過顯著性檢驗，與前文的研究結論一致。圖4-3PSM標準化偏差分布圖二Figure4-3Standardized%BiasAcrossCovariatesofPSMTwo（2）更換企業(yè)環(huán)境信息披露質量的衡量方式參考Zhang（2017）[50]的研究，根據中國環(huán)境保護部2007年發(fā)布的《環(huán)境披露規(guī)定》，企業(yè)披露的環(huán)境信息通常包括以下10項內容：①與ISO環(huán)境認證的相關信息；②與環(huán)保有關的訴訟、補償、懲罰和獎勵；③環(huán)保技術研發(fā)；④與環(huán)保有關的政府撥款、補貼和減稅；⑤企業(yè)環(huán)境保護政策、戰(zhàn)略和目標；⑥企業(yè)環(huán)保設施的建設和運行；⑦政府環(huán)境保護政策對企業(yè)環(huán)境行為的影響；⑧與環(huán)境保護方面有關的貸款；⑨企業(yè)產生的廢物和處置情況，廢棄產品的回收、利用情況；⑩其他與環(huán)境有關的信息。本文根據此10項內容按照內容分析法重新衡量企業(yè)環(huán)境信息披露質量，具體衡量方式如下：按每項內容若未披露則賦值為0分，籠統(tǒng)的定性描述則賦值為1分，具體的定性描述則賦值為2分，定量描述則賦值為3分的賦值規(guī)則進行量化打分，并將總得分除以最大可能得分（30分），得到新的指數，作為新的環(huán)境信息披露質量指標（EID_10）。本部分用新的環(huán)境信息披露質量指標（EID_10）重新進行實證檢驗，傾向得分匹配（PSM）后最終得到4221個樣本觀測值，其中實驗組樣本觀測值3228個，控制組樣本觀測值993個。匹配樣本的平衡性條件檢驗結果如表4-9所示，說明傾向得分匹配（PSM）結果較好地平衡了數據，滿足平衡性假設。傾向得分匹配后的標準化偏差分布圖如圖4-4所示。雙重差分（DID）回歸結果如表4-10第（2）列所示，入選股指成份股
4入選股指成份股與環(huán)境信息披露質量的關系研究41（交乘項Post×List）與企業(yè)環(huán)境信息披露質量（EID）的系數為0.017，在5%的水平上通過顯著性檢驗，與前文的研究結論一致。表4-9PSM匹配樣本的平衡性條件檢驗三Table4-9ConditionalTestofMatchedSamplesofPSMThree匹配變量是否匹配平均值標準化偏差T檢驗處理組對照組T值P值MV匹配前16.39915.042166.158.940.000匹配后15.89315.8870.80.230.822MV_liquid匹配前16.69315.301178.863.380.000匹配后16.17216.1443.50.970.330AMO匹配前18.94218.16886.930.000.000匹配后18.67818.720-4.7-1.100.272IndustryYesYesYesYearYesYesYes圖4-4PSM標準化偏差分布圖三Figure4-4Standardized%BiasAcrossCovariatesofPSMThree（3）采用Tobit模型重新回歸由于被解釋變量環(huán)境信息披露質量（EID）取值介于0-1之間，存在數據受限現(xiàn)象，而Tobit模型可以較好地解決被解釋變量取值受限的問題。因此，本文用Tobit模型代替OLS模型進行實證檢驗，回歸結果如表4-10第（3）列所示，入選股指成份股（交乘項Post×List）與企業(yè)環(huán)境信息披露質量（EID）的系數為0.021，在5%的水平上通過顯著性檢驗，與前文的研究結論一致。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]央企高管政治晉升預期與環(huán)境信息披露質量——基于重污染行業(yè)的實證研究[J]. 李強,王圣營. 北京理工大學學報(社會科學版). 2019(06)
[2]房產限購政策有助于實體企業(yè)“脫虛返實”嗎——基于雙重差分研究設計[J]. 胡寧,王雪方,孫蓮珂,靳慶魯. 南開管理評論. 2019(04)
[3]中國環(huán)境信息披露政策是否有效:基于資本市場反應的研究[J]. 方穎,郭俊杰. 經濟研究. 2018(10)
[4]政府監(jiān)管與企業(yè)環(huán)境信息披露——基于高管環(huán)保意識的調節(jié)作用[J]. 潘安娥,郭秋實. 軟科學. 2018(10)
[5]“新環(huán)保法”提高了企業(yè)環(huán)境信息披露質量嗎?——一項準自然實驗[J]. 鄭建明,許晨曦. 證券市場導報. 2018(08)
[6]異質性債務治理、契約不完全性與環(huán)境信息披露[J]. 呂明晗,徐光華,沈弋,錢明. 會計研究. 2018(05)
[7]綠色金融的可持續(xù)發(fā)展——基于環(huán)境信息披露的視角[J]. 管曉明. 金融市場研究. 2018(03)
[8]股指成份股調整與股價崩盤風險:基于一項準自然實驗的證據[J]. 葉康濤,劉芳,李帆. 金融研究. 2018(03)
[9]發(fā)明家高管與企業(yè)創(chuàng)新[J]. 虞義華,趙奇鋒,鞠曉生. 中國工業(yè)經濟. 2018(03)
[10]放松賣空管制與企業(yè)環(huán)境信息披露質量——基于重污染企業(yè)的準自然實驗[J]. 鄭建明,許晨曦,張偉. 中國軟科學. 2017(11)
本文編號：3279898
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