企業自愿性碳信息披露機理與因素研究

王朕（西安財經大學商學院 陜西西安 710010）

一、引言

隨著近年來我國對低碳環保越來越重視，煤炭又是我國的第一大能源，應作為環境保護和節能減排的重點觀測對象，煤炭相關行業應該在發展經濟的同時積極對碳會計信息進行披露，盡可能實現綠色發展與經濟效益提升雙贏。碳會計作為環境會計的主要組成部分，在環境污染問題不斷加劇的今天顯得尤為重要，但上市公司對于碳會計信息披露的位置、內容均有所不同，披露的水平也參差不齊。

隨著碳排放受到越來越多學者的關注，碳會計也逐漸成為眾多學者的研究對象。國外對于碳會計的研究在上世紀70年代就已經初具雛形，Ratnatunga and Jones（2008）將碳會計定義為一種二氧化碳排放的計量機制。此后，我國學者也展開了相關研究，主要是從碳會計核算體系、研究方向方面展開的。在碳會計信息披露影響因素方面，有學者針對其中一種因素展開研究，也有學者同時分析了多個因素的影響。Wegener（2013）、Stanny&Ely（2015）、Le Luo（2019）分別基于企業財務杠桿、公司規模、企業年度碳排放量、碳排放績效與自愿披露水平之間的關系進行了研究，這些是單一影響因素的典型代表。

選取多因素進行研究的文獻包括Reid&Toffel（2013）認為股權結構、機構持股情況會對企業的披露意愿產生顯著影響，而董事比例則對披露水平沒有影響。Stanny&Ely（2015）選取企業規模、以前年度碳會計信息披露水平、產品銷往國外與否作為解釋變量進行研究，結論認為只有前兩個因素顯著影響碳會計信息披露質量。這一結論與Prakash&Matsumura（2013）的研究相似，后者更加強調了前一年度披露水平的重要性。而Luo L.&Lan Y.C.&Tang Q.（2018）同樣認為社會政策給企業帶來的壓力以及企業所處國家的整體經濟環境是重要的外部影響因素。國內學者付巧云和夏志勤（2017）也得出了同樣的結論。此外，俞佳歡（2017）以制造業上市公司為例進行的研究中發現，隨著社會監督壓力的加大，規模越大的企業對于碳會計信息披露的壓力越大。楊方蕾（2018）在對137家高污染上市公司的研究中發現，公司發展能力、公司業績、公司的負債水平均與碳會計信息披露水平呈正相關關系，而治理結構與披露水平沒有表現出明顯的相關關系。王喬（2020）以火電行業上市公司為研究對象進行實證檢驗得出結論：公司規模、股權集中度、財務杠桿、交叉上市是正向促進因素，兩職合一則為負向因素。

當前有關碳會計信息披露的理論還沒有清晰的框架，也缺乏統一的標準。現有研究基于制造業全行業或污染企業進行全范圍分析的居多，基于某一行業的分析較少，而各行業的實際情況存在較大差異。碳排放問題尤以重污染行業最為明顯，因此，本文選取煤炭開采和洗選業為研究對象，收集行業內上市公司的年度報告和社會責任報告，在對其碳會計信息披露機理進行分析的基礎上，對影響其碳會計信息披露質量的因素進行實證檢驗。

二、低碳經濟下企業自愿性碳信息披露機理分析

煤炭開采和洗選業是對各種煤炭進行開采、洗選和分級的行業，雖然不包括煤制品的生產和煤炭勘探活動，但該行業屬于相對碳排放量較大的行業（范文虎、楊昆、原毅玲、劉雅麗，2018），并且其碳排放效率較低（路正南、王志誠，2015；郗永勤、吉星，2019）。低碳經濟背景下，更應該關注這類高污染企業的碳排放情況。由于市場上的信息不對稱，只能通過企業的碳會計信息披露情況加以了解，在當前缺乏強制性措施對其披露行為加以規范的情況下，有必要對類似高污染企業自愿性碳信息披露機理加以分析。

（一）一般性特征因素與碳會計信息披露質量

我國政府、相關環保機構、媒體等將目光主要聚焦于行業內的大型企業或國有控股企業，原因在于這類企業在市場上的影響力較大，相應的示范性作用較強。通過對大型企業或國有控股企業的敦促或政策扶持，可以促使其自覺自愿高質量進行碳會計信息披露，進而對行業內其他企業起到引領作用，做出表率。此外，國有控股企業其實際控制人多為國家或國家相關機構，且規章制度較為完善，相較于其他企業，更有助于國家踐行環保相關法律法規。因此，公司規模與碳會計信息披露質量往往成正比，國有控股企業碳會計信息披露質量也要高于非國有控股企業。同時，以煤炭開采和洗選業為代表的企業在生產經營過程中，不可避免地需要運用各種資源，對自然資源的消耗和使用是不可或缺的。在對自然資源的使用過程中，企業有必要貫徹國家的低碳環保方針，所以企業發布社會責任報告對碳會計信息披露水平有著十分重要的作用。社會責任報告屬于獨立的報告，報告內容更多關注企業的社會責任，因此，一般認為發布社會責任報告的企業相對來說碳會計信息披露質量也較好。

（二）經濟性特征因素與碳會計信息披露質量

從企業內部來說，企業期望通過相關會計信息披露的信號傳遞作用，向利益相關者展示一種良好形象。這種信號傳遞往往是一種綜合性的信息，而非某一特定方面的信息。比如盈利性較好的企業往往傾向于在將其盈利性好的形象對外傳遞的同時，展示其低碳環保的正面性。尤其是高污染企業，更傾向于在這種情況下向利益相關者塑造一種符合國家政策、符合環保規章制度的盈利性較強且低碳環保的優質企業形象。與盈利性相一致的指標還包括營運能力和發展能力，營運能力代表企業的經營運行能力，也就是企業運用各項資產以賺取利潤的能力。由此可知，盈利性較強的企業一般伴隨著超強的營運能力和良好的發展能力。營運能力越強、發展能力越好的企業期望通過會計信息披露對外傳達企業的這種能力，尤其是以煤炭開采和洗選業為代表的高污染企業，這種意愿更加強烈。因此，本文認為高污染企業的營運能力越強，其盈利性越強，發展能力越好，越傾向于對外進行碳會計信息披露，且碳會計信息披露質量越高。

除了盈利性、營運能力和發展能力外，企業的資本結構和發展能力也是很重要的指標。資本結構的合理程度對于企業資本控制的程度以及企業的未來都有較大程度的影響。資產負債率是反映一家企業資本結構的最常用指標。資產負債率體現了一家企業所需償還債務的多少，資產負債率越高意味著企業來源于債務的資金較多，來源于所有者的資金較少。高污染企業的資產負債率越高，相應的財務風險較高，企業的發展能力減弱，高污染企業傾向于不進行碳會計信息披露。高污染企業往往基于成本-效益考量，一方面降低碳會計信息披露的成本，另一方面，降低碳排放高于一般企業這種實際情況可能給企業帶來的不良影響。因此，類似于煤炭開采和洗選業的高污染企業在資產負債率較高的情況下往往傾向于減少碳會計信息披露或者碳會計信息披露質量較低。尤其是我國開展環境保護工作起步較晚，且在缺乏國家對碳會計信息披露的相關法律法規加以強制要求的情況下，我國資本市場上的機構和投資者對碳會計信息的關注度不足，高污染企業的這種機會主義心理比較強烈。基于上述分析，本文認為煤炭開采和洗選業企業的資產負債率與其碳會計信息披露質量呈負相關關系。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以煤炭開采和洗選業上市公司為研究對象。樣本數據來源于上市公司2014—2019年間的數據，不包括本期經營有異常的ST、*ST及數據缺失公司的數據。最終從27家上市公司中選取22家，得到132個樣本數據。碳會計信息披露內容是根據上市公司年報、社會責任報告、環境社會治理報告手動匯總整理所得。所有數據均來自于巨潮資訊網，并使用SPSS 25.0進行驗證分析。

（二）研究模型與變量定義

依據上文做出的假設和選擇的變量，構建如下模型：

模型中，β0反映與解釋變量無關的常數項，β1—β7反映上述模型的系數，ε為隨機項。

1.被解釋變量。雖然煤炭開采和洗選業上市公司屬于高碳排放的企業，但其在碳會計信息披露方面卻存在內容分散、無一致標準、碳會計信息披露質量參差不齊的典型問題，為此，需要對樣本公司的相關數據進行一定的統計和處理。本文采用碳會計信息披露指數（CDI），首先，從樣本公司的年報、社會責任報告和環境社會治理報告中整理原始指標數據。在此基礎上，參考國內外相關學者的研究，對原始指標數據采用如下頁表1所示的評分標準，進行綜合評分。最后，依據得分賦予每個披露項目相同的權重，以分值直接匯總的標準進行求和，分數高的則表示碳會計信息披露質量最優。其中，會計信息披露指數（CDI）的計算公式如下：

表1 碳會計信息披露評分表

ΣCDIi代表第i家樣本公司碳會計信息披露各項目指標得分之和，SUM（CDI）代表所有披露項目最佳分數之和，滿分為24分。

2.解釋變量。依據對企業自愿性碳會計信息披露機理的分析，選定公司規模、發展能力、資本結構、盈利能力、營運能力、社會責任報告發布、國有控股來加以解釋。其中社會責任報告發布、國有控股只存在兩種可能，因此這里將其作為虛擬變量，其余五個變量作為一般解釋變量。解釋變量、被解釋變量、虛擬變量共計8個變量的符號和定義整理匯總如表2所示。

表2 被解釋變量和解釋變量定義表

四、實證檢驗

（一）描述性統計分析

本文通過對2014—2019年樣本公司的被解釋變量和解釋變量進行描述性統計，觀測其最值、均值及標準差，了解變量的一般特征。

1.被解釋變量。首先對被解釋變量分年度進行描述性統計分析，觀察碳會計信息披露水平2014—2019年的變化情況，具體檢驗結果見表3。可以看出碳會計信息披露水平六年間的具體變化，從平均值來說，2014—2019年由0.3277逐年增加至0.4981；從最值來說，2014—2019年的最小值由0.0833增加至0.2500，2014—2019年的最大值由0.5833增加至0.8333。說明樣本公司碳會計信息披露的積極性在六年間不斷提高，但六年中的平均值最高為0.4981，且標準差變化幅度不大，說明樣本公司碳會計信息披露的總體水平普遍不高，樣本公司的低碳工作有待進一步強化。

表3 2014—2019年碳會計信息披露水平描述性統計分析表

2.解釋變量。對解釋變量進行描述性統計分析，觀察公司規模、公司發展能力、公司資本結構、盈利能力、營運能力、社會責任報告發布及國有控股變量2014—2019年的變化情況，具體檢驗結果見表4。可以看出，資產規模的對數值在20.2958至27.0987之間，平均值為24.1750，標準差為1.4527，可以看出樣本公司在資產規模這一水平上有差異，說明本文所選取的研究樣本范圍較廣，具有合理性。公司發展能力變化的總資產增長率在-0.4113至0.6802之間，均值為0.0628，說明樣本公司處于不同的發展階段，發展能力各不相同。資產負債率的取值在0.0777—0.7380之間，樣本公司之間差異較大。凈資產收益率的取值在-0.2402—0.2685之間，但均值僅有5.78%，說明樣本公司盈利能力波動起伏較大。營運能力的最小值為2.2509，但最大值為138.4867，由此可見樣本公司營運能力相差懸殊，且營運能力的水平不平衡、高低不均等。

表4 解釋變量描述性統計分析表

（二）相關性分析

為了避免變量之間存在共線性而影響解釋變量對被解釋變量的影響程度，需要對變量之間進行相關性分析，對解釋變量和被解釋變量的Pearson相關系數檢驗如上頁表5所示。可以看出，碳會計信息披露水平與公司規模（SCALE）、盈利能力（ROE）、營運能力（RTR）、社會責任報告的發布（SRR）在0.01水平上顯著相關，而公司發展能力（GROWTH）、資本結構（LEV）、國有控股（SOH）與碳會計信息披露水平均未表現出明顯的正相關關系，因此設定的研究假設有兩個可能會被證明。除此之外，為保證回歸分析結果的準確性，還需要判斷變量之間是否存在多重共線性，因此通過對容忍度（Tolerance）和方差膨脹因子（VIF）進行計算，多重共線性診斷如表6所示。

表5 Pearson相關性系數檢驗表

表6 多重共線性診斷表

由表6可以看出，公司規模（SCALE）、公司發展能力（GROWTH）、資本結構（LEV）、盈利能力（ROE）、營運能力（RTR）、社會責任報告的發布（SRR）、國有控股（SOH）的容忍度都在0.5—1范圍內，方差膨脹因子都在1—2之間。因為容忍度（Tolerance）都比0.2大，方差膨脹因子（VIF）都小于10，所以認為解釋變量之間不存在共線性關系，因此可以進行有效的多元回歸分析。

（三）回歸分析

本文使用SPSS 25.0軟件將數據代入構建的模型（1），并進行多元回歸統計分析，得到的結果分別如表7、表8和表9所示。

表7 回歸方程顯著性檢驗表

表8 方差分析表

表9 回歸模型系數

相關系數R是檢驗變量間相關性的指標，R越大，說明被解釋變量和解釋變量間的線性關系越強，R2是判斷模型間擬合度的指標，R2越接近1，說明模型的擬合度越好。但是由于樣本數量或解釋變量不能完全解釋被解釋變量，還可能存在其他影響因素的情況下，一般采用調整后R2來判斷模型間的擬合度，由表7可以看出，調整后R2=0.4952，說明模型的擬合度是可以接受的。表8列示了方差分析結果。

由表8可以看出，該回歸模型的F值為19.3602，顯著性為0.000，而F值的顯著性值越接近0，說明模型的擬合效果較好。表9梳理了回歸方程各變量系數及顯著性。

由表9可以看出，所有變量均通過了顯著性檢驗。公司規模（SCALE）、發展能力（GROWTH）、盈利能力（ROE）、營運能力（RTR）全部為正向指標。公司的規模越大、發展能力越好、盈利性越強、營運能力越強，其碳會計信息披露質量越高。資本結構（LEV）指標則與碳會計信息披露質量呈負向變動關系，即煤炭開采和洗選業上市公司的資產負債率越高，其碳會計信息披露質量越低。另外，國有控股企業的碳會計信息披露質量明顯高于非國有控股企業，且發布社會責任報告的企業，其碳會計信息披露質量也相應高于未發布的企業。

（四）穩健性檢驗

為保證回歸結果的可信度，本文采取替換不同替代變量進行穩健性檢驗。運用上市公司總市值的對數代替總資產的對數衡量公司規模；此外，從某種意義上來看，短期負債是企業日常生產經營的體現，而除了短期負債的這一部分負債才是企業真正意義上的負債，因此運用長期借款占總資產的比例代替資產負債率衡量企業的資本結構；用資本保值增值率代替營業收入增長率衡量企業的發展能力。在對指標進行變量替換后，穩健性檢驗的結果與前文一致，說明本文的研究結果具有較高的可信度。

五、結語

本文選取煤炭開采和洗選業這種高排污企業為研究對象，收集了該行業上市公司2014—2019年的數據，在對其碳會計信息披露機理進行分析的基礎上，選取代表性因素進行了實證檢驗。通過分析發現，煤炭開采和洗選業上市公司規模越大，越傾向于進行碳會計信息披露，且披露質量相對越高。當然，公司的披露意愿一方面來源于社會各界無形之中的壓力，另一方面則來源于上市公司作為行業大規模企業的引領作用。發展能力、盈利性和營運能力也同為煤炭開采和洗選業上市公司碳會計信息披露質量的正向促進因素。雖然煤炭開采和洗選業為高污染行業，碳排放量要高于一般企業，但在公司營運能力、盈利性和發展能力較好的情況下，其碳會計信息披露質量較高。但是，在我國資本市場對碳排放關注度不高，國家對碳會計信息披露缺乏嚴格要求的情況下，煤炭開采和洗選業企業資產負債率越高，碳會計信息披露質量越低。另外，國有控股和社會責任報告的發布都與高質量的碳會計信息披露相關。

總體來說，煤炭開采和洗選業的碳會計信息披露水平有所提升，但在當今低碳經濟發展背景下還缺乏統一標準和規范性。本文對煤炭開采和洗選業碳會計信息披露質量的影響因素進行了分析，希望通過研究找到以煤炭開采和洗選業為代表的高污染行業節能減排、順應低碳經濟發展的可行措施。結合煤炭開采和洗選業現實情況，一方面，強化行業內大規模企業、國有企業在碳會計信息披露方面的引領、示范作用是必要的；另一方面，優化企業資本結構不僅可以降低企業財務風險，還有助于促進其碳會計信息披露質量的提升。當然，無論是高污染企業，還是一般企業，規范碳會計信息披露要求，采用強制性措施才是根本。在低碳經濟的倡導下，社會各界、各類企業及民眾的低碳意識會逐漸增強，節能減排的措施會越來越有效，真正的低碳經濟時代終將實現。