武龍 李騰龍
【摘 要】 以A股代表性重污染行業(yè)上市公司2015—2017年的數(shù)據(jù)為樣本,檢驗企業(yè)環(huán)境信息披露對其貸款可獲得性的影響及異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn),環(huán)境信息披露質(zhì)量能夠幫助重污染企業(yè)獲得更多的銀行貸款,且對新增短期貸款和新增長期貸款都有顯著的正向作用。銀行業(yè)發(fā)展水平越低的地區(qū),銀行越會借助企業(yè)披露的環(huán)境信息了解與環(huán)保相關(guān)的貸款風險;內(nèi)部控制越差的企業(yè),銀行越會重視環(huán)保風險評估,更多地關(guān)注其環(huán)境信息披露;同等環(huán)境信息披露質(zhì)量下,銀行更樂意貸款給國有企業(yè)。
【關(guān)鍵詞】 環(huán)境信息披露; 銀行貸款; 環(huán)保風險
【中圖分類號】 F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937(2020)07-0106-07
一、引言
近年來霧霾等污染問題使得全民對環(huán)??涨瓣P(guān)注,黨的十九大報告也將污染防治列為新時期三大攻堅戰(zhàn)之一,而綠色金融是通過資金要素的配置進行污染防治的重要手段。方穎和郭俊杰[ 1 ]通過對環(huán)保部門披露的企業(yè)環(huán)保違規(guī)信息的市場反應研究發(fā)現(xiàn),綠色金融在股票市場方面的治理作用一定程度上失靈。那么,在信貸市場上銀行是否關(guān)注企業(yè)的環(huán)境信息披露呢?關(guān)于這一問題的研究很少見。
2007年7月,國家環(huán)保總局、中國人民銀行、中國銀監(jiān)會聯(lián)合出臺了《關(guān)于落實環(huán)保政策法規(guī)防范信貸風險的意見》,要求銀行控制對高污染、高耗能行業(yè)的信貸投放,標志著我國綠色信貸政策的正式推出。之后政府推出了一系列綠色信貸的政策文件。但這些只是綠色信貸的政策外因,而商業(yè)銀行是否真會將企業(yè)的環(huán)境信息納入信貸評估范圍,將環(huán)境信息轉(zhuǎn)為信貸審核的內(nèi)因,這一問題有待檢驗。本文以A股代表性重污染上市公司2015—2017年的數(shù)據(jù)為樣本,基于信息不對稱理論,從貸款的環(huán)保風險角度研究企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量對其銀行貸款可獲得性的影響。
二、文獻回顧與理論分析
(一)環(huán)保風險與企業(yè)貸款可獲得性相關(guān)研究
影響企業(yè)貸款可獲得性的因素既有貨幣政策、地方經(jīng)濟發(fā)展壓力、銀行業(yè)發(fā)展水平等宏觀因素[ 2-3 ],也有市場競爭程度、高新技術(shù)水平等行業(yè)中觀因素[ 4-5 ],還有產(chǎn)權(quán)屬性、公司規(guī)模、盈利能力、償債能力、成長性等微觀企業(yè)特征[ 6-10 ]。同時,由于銀企間信息不對稱的存在會衍生道德風險和逆向選擇問題,銀行通常只能采取信貸配給,以限制資信度低的企業(yè)準入[ 8 ]。
環(huán)保風險是貸款風險的一部分,銀行承擔的與環(huán)保有關(guān)的貸款風險主要有三種。一是信貸違約風險,即當發(fā)生環(huán)保事故時所需付出的高額賠償可能嚴重影響企業(yè)的債務償還能力,進而增大貸款違約風險[ 11 ]。二是法律風險,即當銀行違反環(huán)境法律制約違規(guī)投放信貸所面臨的法律或行政懲罰[ 12 ]。三是聲譽風險,即當企業(yè)發(fā)生環(huán)保事故被公眾關(guān)注時,為該項目提供資金支持的金融機構(gòu)也可能因未盡到環(huán)保治理義務而受到聲譽損失[ 11 ]。
(二)銀行貸款對企業(yè)環(huán)境信息披露的關(guān)注度分析
要讓銀行在信貸配給時關(guān)注企業(yè)環(huán)境信息披露,需具備兩個條件:一是環(huán)保因素足夠影響企業(yè)的償債能力和貸款風險;二是企業(yè)披露的環(huán)境信息具備有用性,能夠切實幫助銀行了解到企業(yè)的環(huán)保風險。隨著一系列政策的出臺,這兩方面條件都已具備。
2010年5月,國家稅務總局發(fā)布的《關(guān)于進一步做好稅收促進節(jié)能減排工作的通知》要求依法加強對“兩高”及產(chǎn)能過剩行業(yè)和企業(yè)稅收征管;2013年12月,國家稅務總局、國家發(fā)展改革委發(fā)布的《關(guān)于落實節(jié)能服務企業(yè)合同能源管理項目企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策有關(guān)征收管理問題的公告》規(guī)定符合節(jié)能服務的企業(yè),可享受“三免三減半”優(yōu)惠政策。以上政策使銀行不得不將環(huán)保風險納入信貸審核范圍。環(huán)保部于2008年發(fā)布的《上市公司環(huán)境保護核查行業(yè)分類管理名錄》及2010年的《上市公司環(huán)境信息披露指南》,要求重污染行業(yè)強制披露污染排放等環(huán)保信息,增強了環(huán)境信息披露的規(guī)范性和有用性。
綜上,本文認為銀行貸款會關(guān)注企業(yè)環(huán)境信息披露。即得假設H1:其他條件相同的情況下,企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量越高,其貸款可獲得性越好(即更多的貸款規(guī)模、更低的貸款成本)。
(三)銀行貸款對企業(yè)環(huán)境信息關(guān)注度的異質(zhì)性分析
不同特征的企業(yè)面臨的貸款風險及銀企間信息不對稱程度不同,會影響銀行貸款對環(huán)保風險的重視程度, 以及環(huán)境信息披露在評估環(huán)保風險方面的可替代性,本文進一步分析不同條件下銀行貸款對企業(yè)環(huán)境信息披露關(guān)注度。
第一,地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展水平差異的調(diào)節(jié)作用。對于銀行業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū),銀企間信息不對稱程度相對較低,商業(yè)銀行可以通過多種渠道了解企業(yè)貸款的環(huán)保風險,弱化對企業(yè)自身披露的環(huán)境信息的依賴。即得假設H2:地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展水平對企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量與貸款可獲得性之間的關(guān)系具有負向調(diào)節(jié)作用。
第二,企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性的調(diào)節(jié)作用。相對于非國有企業(yè),銀行向國有企業(yè)投放貸款所面臨的環(huán)保風險可能更小,一是環(huán)保違規(guī)后受到處罰的可能會因國有屬性而降低,二是即使因環(huán)保問題而陷入財務困境也有政府的無形擔保保證貸款的償付。即得假設H3:企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量對貸款可獲得性的正向影響對于非國有企業(yè)更有效。
第三,內(nèi)部控制質(zhì)量差異的調(diào)節(jié)作用。內(nèi)部控制作為一套溝通協(xié)調(diào)機制,有利于表達各利益相關(guān)方訴求,提高企業(yè)對包括環(huán)保在內(nèi)的社會責任,有效的內(nèi)部控制本身意味著較低的環(huán)保風險。即得假設H4:內(nèi)部控制質(zhì)量對企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量與貸款可獲得性的關(guān)系具有負向調(diào)節(jié)作用。
三、研究設計
(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源
本文選取A股重污染行業(yè)2015—2017年的上市公司為樣本,剔除ST公司和數(shù)據(jù)缺失的樣本,得到633個樣本。其中,重污染行業(yè)根據(jù)環(huán)保部發(fā)布的《上市公司環(huán)境保護核查行業(yè)分類管理名錄》(環(huán)辦函〔2008〕373號)和《上市公司環(huán)境信息披露指南》(環(huán)辦函〔2010〕78號)以及證監(jiān)會2012年修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》篩選,同時借鑒沈洪濤等[ 2 ]的行業(yè)分類將行業(yè)進行合并選取有代表性的重污染行業(yè),包括采掘、紡織服裝、鋼鐵、化工、建筑材料、造紙印刷、醫(yī)藥生物、有色金屬八大類別行業(yè)。公司的財務數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫,環(huán)境信息數(shù)據(jù)從各公司的年報、環(huán)境報告和社會責任報告中手工收集,內(nèi)部控制質(zhì)量數(shù)據(jù)取自迪博公司編制的內(nèi)部控制指數(shù)(http://www.dibdata.cn)。
(二)關(guān)鍵變量定義
1.貸款可獲得性(Yi,t)。分別從貸款規(guī)模和貸款成本兩方面進行度量,其中貸款規(guī)模進一步細分為短期貸款和長期貸款。在借鑒祝繼高等[ 9 ]方法的基礎上具體從五個方面度量。(1)貸款總額(Loani,t),即銀行借款總額除以年初總資產(chǎn);(2)貸款增量(Loani,t),即現(xiàn)金流量表中“借款取得的現(xiàn)金”除以年初總資產(chǎn);(3)新增短期貸款(SLoani,t),即年末短期借款除以年初總資產(chǎn);(4)新增長期貸款(LLoani,t),即年末長期借款減去年初長期借款再除以年初總資產(chǎn);(5)貸款成本(Costi,t),即財務費用除以本年平均銀行借款。
2.環(huán)境信息披露質(zhì)量(Enviri,t-1)。內(nèi)容評分法是度量環(huán)境信息披露質(zhì)量的常用方法,本文在借鑒葉陳剛等[ 13 ]方法的基礎上,從顯著性和充分性兩個維度衡量上市公司環(huán)境信息披露質(zhì)量。(1)顯著性。如果編制獨立的環(huán)境報告或者社會責任報告披露環(huán)境信息賦值為1,否則為0。(2)充分性。共設計了10項細分指標:消耗能源的種類和數(shù)量、降低污染的收益、污染物排放達標情況、排污費、綠化費、環(huán)保投入成本、環(huán)境績效指標、環(huán)境管理體系認證、污染物的種類及數(shù)量、環(huán)保獎勵收入。每項指標的評分標準:未披露相關(guān)信息賦值0分;定性披露相關(guān)信息賦值1分;定性與定量相結(jié)合披露相關(guān)信息賦值2分。得分進行標準化,即環(huán)境信息披露得分=(實際值/可獲最優(yōu)分值)。
3.地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展水平(Debanki,t)。以王小魯?shù)萚 14 ]編制的《中國分省份市場化指數(shù)報告(2016)》中的各省市“金融業(yè)市場化”指數(shù)進行度量,該指標為正指標。
4.內(nèi)部控制質(zhì)量(ICIi,t)。以“迪博·中國上市公司內(nèi)部控制指數(shù)”予以度量。該指數(shù)是迪博公司根據(jù)上市公司公開信息從內(nèi)部控制五目標入手構(gòu)建的標準化指數(shù)。
(三)模型設定
為檢驗銀行貸款是否關(guān)注企業(yè)環(huán)境信息披露(即假設H1),特建立回歸模型(1)。其中,被解釋變量Yi,t分別為衡量貸款可獲得性的五個方面,解釋變量為環(huán)境信息披露質(zhì)量(Enviri,t-1),控制變量除了地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展水平(Debanki,t)、內(nèi)部控制質(zhì)量(ICIi,t)外,還借鑒吳超鵬等[ 15 ]、Marti和Quas[ 16 ]等的方法控制了企業(yè)的產(chǎn)權(quán)屬性(SOEi,t)、公司規(guī)模(Sizei,t-1)、盈利能力(ROAi,t-1)、財務杠桿(Levi,t-1)和成長性(Growthi,t-1),具體變量定義見表1。此外,為控制反向因果問題,解釋變量Enviri,t-1采用滯后一期處理,回歸過程控制固定效應,并采取聚類穩(wěn)健回歸以控制組內(nèi)相關(guān)和組間異方差問題。
為檢驗銀行貸款對企業(yè)環(huán)境信息披露關(guān)注度的異質(zhì)性(即假設H2、H3和H4),進一步在模型(1)的基礎上引入交乘項Enviri,t-1×Xi,t,構(gòu)建模型(2)。其中,Xi,t分別為Debanki,t、SOEi,t和ICIi,t,以檢驗銀行業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)權(quán)屬性、內(nèi)部控制質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用。由于Debanki,t和ICIi,t為連續(xù)變量,在構(gòu)建交乘項Enviri,t-1×Debanki,t、Enviri,t-1×ICIi,t時先對Enviri,t-1、Debanki,t和ICIi,t做去中心化處理,以控制交乘項與原變量的共線性問題。
(2)
四、實證結(jié)果與分析
(一)描述性統(tǒng)計
表1為各變量的描述性統(tǒng)計。Loani,t的均值和中位數(shù)僅為14.6%和12.1%,表明銀行對高污染行業(yè)的信貸投放相對謹慎,綠色信貸政策或許起到了一定的約束。?駐SLoani,t和?駐LLoani,t的均值分別為11.0%和0.2%,說明銀行對高污染企業(yè)的貸款投放以短期貸款為主,而長期貸款更為審慎。Enviri,t-1的均值和中位數(shù)分別為0.202和0.190,說明這些重污染行業(yè)的上市公司雖然被強制要求披露環(huán)境信息,但普遍以定性披露為主,且披露不完整。其他變量與相關(guān)文獻數(shù)據(jù)類似。
進一步按Enviri,t-1的中位數(shù)0.190將樣本分為高低兩組做對比統(tǒng)計,結(jié)果如表2所示。除貸款成本外,貸款總額、貸款增量、新增短期貸款和新增長期貸款在Enviri,t-1高組中的均值均在1%水平上顯著大于Enviri,t-1低組,說明環(huán)境信息質(zhì)量越高,企業(yè)貸款可獲得性越好,即銀行貸款會關(guān)注企業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量。
(二)相關(guān)性分析
表3列出了各變量的Pearson相關(guān)系數(shù),環(huán)境信息披露質(zhì)量與貸款規(guī)模的四個變量均在1%水平上顯著正相關(guān),同樣表明環(huán)境信息披露質(zhì)量能夠提高企業(yè)貸款可獲得性。此外,自變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5,表明不存在嚴重的共線性問題。
(三)多元回歸分析
1.環(huán)境信息披露與企業(yè)貸款可獲得性
表4是根據(jù)模型(1)關(guān)于環(huán)境信息披露對企業(yè)貸款可獲得性影響的多元回歸結(jié)果。列(1)—列(4)中的環(huán)境信息披露質(zhì)量與貸款規(guī)模的四種度量指標均呈正相關(guān),且顯著性水平分別為1%或5%,表明環(huán)境信息披露質(zhì)量的提高能夠幫助企業(yè)獲得更多的銀行貸款。相比于沒有披露環(huán)境信息的企業(yè)(Enviri,t-1=0),披露內(nèi)容完備且均采用定量披露的公司(Enviri,t-1=1)的銀行借款總額占期初總資產(chǎn)的比例多出了12.3%,以“借款收到的現(xiàn)金占期初總資產(chǎn)的比例”度量的貸款增量多出了8.03%,新增短期借款在期初總資產(chǎn)的占比多出了8.95%,而新增長期借款在期初總資產(chǎn)的占比也多出了2.26%。這些都表明銀行在貸款審批時會顯著關(guān)注企業(yè)的環(huán)境信息披露。
列(5)中的Envirri,t-1與Costi,t的相關(guān)系數(shù)為負,但不顯著,表明銀行在確定對高污染企業(yè)貸款的利率時,未明顯考慮環(huán)境信息披露??赡苁俏覈髽I(yè)的環(huán)境信息披露仍以定性為主,缺乏定量信息,銀行無法做定量分析??刂谱兞砍齋OEi,t外,與以往相關(guān)研究一致。SOEi,t與貸款總額、貸款增量和新增短期貸款均在5%的水平上顯著負相關(guān),說明國有屬性不但沒有像以往文獻普遍認同的那樣增大企業(yè)貸款的可獲得性[ 7,9 ],反而顯著減少了重污染上市公司的貸款規(guī)模。
2.銀行貸款對企業(yè)環(huán)境信息披露關(guān)注度的異質(zhì)性檢驗
本文進一步從地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展水平差異、產(chǎn)權(quán)屬性和內(nèi)部控制質(zhì)量差異等方面檢驗了銀行貸款對企業(yè)信息披露關(guān)注度的異質(zhì)性,結(jié)果列于表5(因篇幅所限,僅列示關(guān)鍵變量)。
表5A是銀行業(yè)發(fā)展水平差異的調(diào)節(jié)作用結(jié)果。Enviri,t-1在各列中的相關(guān)系數(shù)及其顯著性水平與表4結(jié)果類似。交乘項Enviri,t-1×Debanki,t與貸款總額、貸款增量和新增短期貸款均在5%的水平上顯著負相關(guān),表明環(huán)境信息披露質(zhì)量對貸款規(guī)模的影響程度隨地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展水平的上升而下降,即地區(qū)銀行業(yè)發(fā)展水平具有負向調(diào)節(jié)作用,支持假設H2。
表5B是產(chǎn)權(quán)屬性的調(diào)節(jié)作用結(jié)果。Enviri,t-1在列(1)—列(4)中的相關(guān)系數(shù)仍顯著為正,而交乘項Enviri,t-1×SOEi,t的相關(guān)系數(shù)也在5%或10%的水平上顯著為正,表明在國有企業(yè)中環(huán)境信息披露質(zhì)量對貸款規(guī)模的正向作用更大,與假設H3相反。同時,SOEi,t的系數(shù)仍如表4的結(jié)果一樣。可能因為國有企業(yè)有更好的債務融資環(huán)境,當面對銀行因綠色信貸政策收緊重污染行業(yè)的貸款配置時,國有企業(yè)可較為容易轉(zhuǎn)向其他債務融資渠道;而當國有重污染企業(yè)能提供同質(zhì)量的環(huán)境信息披露時,可以比非國有重污染企業(yè)從銀行獲得更多的貸款資源,仍支持以往文獻所認同的產(chǎn)權(quán)歧視的結(jié)論。
表5C是內(nèi)部控制質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用結(jié)果。交乘項Enviri,t-1×ICIi,t的相關(guān)系數(shù)與A欄交乘項Enviri,t-1× Debanki,t的情況類似,因此也支持內(nèi)部控制質(zhì)量的負向調(diào)節(jié)作用,即與假設H4的預期一致。
(四)內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗
為了保證上述結(jié)果的可靠性,做了如下工作:(1)為了避免銀行貸款與企業(yè)環(huán)境信息披露之間反向因果問題,在上述實證過程中對環(huán)境信息披露質(zhì)量和盈利能力等財務數(shù)據(jù)做了滯后一期處理。(2)盡管控制了年度和固定效應,但可能存在同時影響銀行貸款和企業(yè)環(huán)境信息披露的重要遺漏變量,為解決這一內(nèi)生性問題,借鑒Larcker和Rusticus[ 17 ]、葉陳剛等[ 13 ]的做法,選擇“期初行業(yè)平均的環(huán)境信息披露質(zhì)量得分”作為樣本公司本年度環(huán)境信息披露質(zhì)量的工具變量,用二階段回歸法(2SLS)予以檢驗。環(huán)境信息披露質(zhì)量及相關(guān)交叉變量的系數(shù)相關(guān)性和顯著水平與表4和表5基本一致(因篇幅所限未做列示)。
五、結(jié)論與建議
通過企業(yè)環(huán)境信息披露對貸款可獲得性的影響檢驗,本文考察了銀行是否已將環(huán)保風險和環(huán)境信息披露內(nèi)化到實際的信貸資源配置中。以A股重污染企業(yè)2015—2017年的數(shù)據(jù)為樣本,實證研究發(fā)現(xiàn):(1)環(huán)境信息披露質(zhì)量能夠幫助重污染企業(yè)獲得更多的銀行貸款(包括貸款存量和貸款增量),并且對新增短期貸款和新增長期貸款都有顯著的正向作用。進一步研究發(fā)現(xiàn),外部的銀行業(yè)發(fā)展水平和內(nèi)部的內(nèi)控質(zhì)量都對這一關(guān)系有顯著的負向調(diào)節(jié)作用(主要是對新增短期貸款的調(diào)節(jié))。這些結(jié)果說明,我國商業(yè)銀行在信貸配給中已經(jīng)重視企業(yè)的環(huán)保風險和環(huán)境信息披露,且銀行業(yè)發(fā)展水平越低的地區(qū),銀行越會借助企業(yè)披露的環(huán)境信息了解環(huán)保相關(guān)的貸款風險,而內(nèi)部控制越差的企業(yè),銀行越會重視對該企業(yè)的環(huán)保風險評估,更多地關(guān)注其環(huán)境信息披露。(2)環(huán)境信息披露質(zhì)量對貸款成本沒有顯著影響,可能是由于當前重污染企業(yè)的環(huán)境信息披露大多以定性信息為主,不足以被銀行用于風險定價和利差計算。(3)與以往研究不同的是,國有重污染企業(yè)不僅沒有獲得更多的銀行貸款,反而因國有屬性對重污染企業(yè)的貸款可獲得性具有顯著的負向影響,不過在同等環(huán)境信息披露質(zhì)量下,銀行更樂意貸款給國有企業(yè)。
本文結(jié)論一定程度上支持了我國重污染企業(yè)環(huán)境信息披露在信貸市場上的有效性,這與方穎和郭俊杰[ 1 ]關(guān)于我國環(huán)境信息披露在股票市場上失效的結(jié)論并不相同,因此具有理論意義。同時,本文結(jié)論具有一定的現(xiàn)實啟示。隨著污染防治攻堅戰(zhàn)的逐步深入推進,政府從立法和執(zhí)法層面不斷加大對環(huán)保違規(guī)事件的處罰力度,環(huán)境問題已成為銀行信貸不可忽視的風險來源,而綠色信貸政策也使得銀行收縮了對高污染、高能耗領(lǐng)域的貸款投放。另外,重污染企業(yè)因技術(shù)升級和環(huán)保改造仍會有大量融資需求,而銀行信貸目前依然是我國社會融資的最主要來源。就銀行而言,在執(zhí)行綠色信貸政策時,不應對重污染企業(yè)的貸款需求“一刀切”地拒絕,而應多渠道收集其環(huán)保信息,充分評估其貸款風險,對積極進行環(huán)保改造和履行環(huán)保責任的企業(yè)給予必要的資金支持,以便綠色信貸政策更好地發(fā)揮環(huán)保治理作用。就企業(yè)而言,面對信貸供給的收緊,重污染企業(yè)應該積極履行環(huán)保責任,并注重環(huán)境信息披露,以便降低銀行的環(huán)境信息搜集成本,進而降低銀企間信息不對稱和提高貸款可獲得性,這對那些處于銀行業(yè)發(fā)展水平較弱的地區(qū)和內(nèi)部控制水平相對較低的企業(yè)格外重要。此外,重污染企業(yè)還應提高環(huán)境信息的定量化披露程度,以便銀行充分進行環(huán)保風險的定量評價和利差確定?!?/p>
【參考文獻】
[1] 方穎,郭俊杰.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].經(jīng)濟研究,2018(10):158-174.
[2] 沈洪濤,馬正彪.地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展壓力、企業(yè)環(huán)境表現(xiàn)與債務融資[J].金融研究,2014(2):153-166.
[3] STN-YU HO,IYKE B N.Finance-growth-poverty nexus:a re-assessment of the trickledown hypothesis in China[J].Economic Change and Restructuring,2018,51(3):221-247.
[4] SOHN S Y, KIM Y S. Behavioral credit scoring model for technology-based firms that considers uncertain financial ratios obtained from relationship banking[J].SmallBusiness Economics,2013, 41(4):931-943.