新环保督察方案与股价崩盘风险 ——基于双重差分模型的实证检验

杨晓艺，李 刚

(新疆财经大学 会计学院，新疆 乌鲁木齐 830000)

2015年7月1日，“全面深化改革中央领导小组”第十四次会议通过了《环境保护督察方案》(以下简称《方案》)，在环境治理方面起到立竿见影的效果，这是中国环境治理模式的重大变革。研究利用新环保督察方案这一外生性事件来衡量信息不对称和监管成本的突然降低对股价崩盘风险的影响。随着新环保督察方案的实施，污染企业之前选择不进行披露的“坏消息”，现在会在督察的强制执行之下对外界披露。这样一来，坏消息的突然披露将加剧企业的股价崩盘风险。另外，随着新环保督察方案的执行，污染企业可能会付出巨大的运营成本和资本成本来减少其污染行为，这将导致污染企业的监管成本增加，减少市场回报，进而加剧企业的股价崩盘风险。

研究发现，新环保督察方案的实施加剧了污染企业的股价崩盘风险；将样本按产权性质分组后发现，相比于国有企业，新环保督察方案的实施加剧民营企业的股价崩盘风险更显著；考虑法治环境后发现，法治环境较好的省份，新环保督察方案的实施加剧民营企业的股价崩盘风险更显著。研究贡献主要体现在以下三个方面：第一，国内鲜有文献关注环境规制对企业股价崩盘风险的影响，研究以新环保督察这一外生事件为切入点，研究环保督察方案对企业股价崩盘风险的影响，对资本市场及政策制定者具有积极的参考作用。第二，研究丰富了环境规制和股价崩盘风险相关的文献，用新环保督察这一外生事件为切入点，使研究结论更具说服力。第三，研究结果证实了随着新环保督察方案的执行，被督察省份的污染企业迫于制度的严格执行压力，不得不披露之前隐藏的坏消息，且面对强有力的督察环境，企业不得不加大监管成本，致使被督察省份的污染企业未来股价崩盘风险更大。这些给企业外部投资者提供了经验和证据。

1 文献综述

1.1 环境规制的经济后果

环境规制与经济增长之间的关系历来都是经济学研究的热点问题，其中最受关注的理论是环境库兹涅茨曲线(EKC)，它假定一个倒置的经济增长与环境绩效之间的U形关系。“波特假说”认为更严格的环境规制可以促进企业创新，其带来的创新补偿优势甚至可以超过企业的合规成本，从而提高企业的利润率。如果“波特假说”的结论成立，则意味着环境规制可以同时实现环境的极大优化和经济的持续增长。但是随着国内外学者的研究，该假说在理论和实证上均没有达成一致。在完美市场中，严格的环境规制必然会降低企业的利润率，环境质量的改善必须以降低经济增长为代价。若考虑竞争者之间的战略互动、企业内部的信息不对称以及创新等情况，环境规制或许可以提高企业的利润率，实现环境的有效改善和国家经济的健康稳定增长。除此之外，现有文献在环境规制的类型方面主要考察空气质量规制、排放标准规制以及排污权交易试点等末端治理的环境规制，以此来检验“波特假说”。在环境规制的指标构建方面，现有的文献主要是从地区或二分位行业层级来构建环境规制指标。

1.2 股价崩盘风险的影响因素

时至今日，国内外学者主要将崩盘风险归因于上市公司的管理层隐藏或故意拖延坏消息的披露。从信息披露视角看，已有学者研究发现信息透明度、管理者的避税行为等与企业未来的股价崩盘风险呈正相关。审计行业专长、内控信息披露、会计信息可比性与企业未来的股价崩盘风险呈负相关。这些都证实了Jin等的研究结论，当上市公司的信息不对称程度越高时，外部投资人越难以得知企业内部的真实经营状况，此时企业的管理者往往操纵企业信息甚至进行盈余管理，这将增加企业的股价崩盘风险。基于委托代理理论，企业的管理者会利用自身所掌握的权力做出有损股东利益的行为以实现自身利益最大化，他们会采取一系列行为来隐藏企业的坏消息，向外界营造出一种公司经营欣欣向荣的景象来欺骗企业的外部投资者，进而使公司的股价崩盘风险增大。相关文献如高管关注、薪酬激励、企业社会责任、非效率投资、宗教信仰水平等与股价崩盘风险显著相关。也有学者Callen J. L等认为，即使企业的管理者出于个人崇拜等非财务动机，也有可能作出隐藏公司坏消息的行为，进而加剧企业未来的股价崩盘风险。

1.3 文献述评

先前已有学者采用多期倍差法以上市工业企业为例，探讨极具中国环境治理特色的新环保督察方案对企业绩效的影响，研究发现，整体而言新环保督察能通过创新驱动改善上市工业企业绩效，且在督察后仍保持显著正效应。也有学者对新环保督察方案评估其市场反应，结果显示，新环保督察方案的宣布和实施导致污染企业的股东价值大幅下降，表明了资本市场参与者预计该政策的实施会显著提升目标公司的环境监管成本，从而导致市场价值降低。研究就新环保督察这一外生事件对环境规制与股价崩盘风险之间的关系进行实证检验，运用双重差分模型，有效检验了环保督察的实施情况，为企业外部投资者和市场监管者提供经验支持和参考。

2 理论分析与研究假设

2.1 新环保督察方案与企业股价崩盘风险

有关公司层面的股价崩盘风险的研究认为，股价崩盘是由于长期以来被经理人隐藏的坏消息的突然释放。Kim等发现，经理人在模糊的信息环境中隐藏坏消息的能力和动机增强，因此公司更容易经历崩盘。企业在对外界自愿披露信息时，会选择主动披露对自身有利的信息，而不会披露对自身不利的信息。新环保督察的领导小组由国家主席习近平担任主席，李克强总理担任副主席，其严格程度前所未有。在此背景下，污染企业之前选择不进行披露的“坏消息”，现在会在督察的强制执行下对外界披露。这样一来，坏消息的突然披露导致企业股价崩盘风险升高。此外，在新环保督察方案的严格实施下，污染企业可能会付出巨大的运营成本和资本成本来减少环境污染的行为。比如降低产能、减少污染物排放、改良高污染生产线等，或是对已污染的环境进行治理，如购进污染物处理设备、缴纳环境污染罚款等。这些将导致污染企业的监管成本增加，导致较低的市场回报，加剧企业的股价崩盘风险。

综上所述，新环保督察方案的实施使污染企业披露了更多的坏消息，且付出了较大的监管成本，使企业价值大幅下降，进而加剧股价崩盘风险。基于以上分析，研究提出如下假设：

H1：新环保督察方案的实施加剧了污染企业的股价崩盘风险。

2.2 新环保督察方案、产权性质与企业股价崩盘风险

我国的国有企业从建立之始就被赋予了强大的社会责任，且由于政府控股或国企中高管等本身就来自政府部门，这使国有企业天然存在着政治关联。而纵观民营企业，由于我国资本市场还不慎完善，对于消费者的保护措施十分欠缺，人们对于民营企业仍然缺乏认识，其发展也有一定的不确定性。在信息不对称的情况下，市场投资者对企业的真实情况难以获知，民营企业很难获得贷款。因此，民营企业在其发展过程中，为了避免这种劣势影响企业的长期发展，通常会主动寻求政治关联。其目的是希望从政府获取优惠政策、更多的项目机会、优惠贷款、财政补贴等，以增加企业的竞争力。

新环保督察方案是新执法制度政策的框架或文件，而不是详细的时间表，并未说明何时何地将进行何种实际检查活动，在《方案》实施之前没有透露与其相关的检查范围或与检查过程有关的操作细节。根据《方案》内容，检查由中央政府负责，由中央向不同省份派出巡视组；这些巡视组由现任或最近退休的省级负责人领导，其行政级别与目标视察区负责人相同或更高。此外，中国共产党中央纪律委员会作为反腐败政策的执行者，也参与了该项督察工作，从而加强了巡视组的政治资本。基于该制度背景下，研究认为，相对于国有企业，民营企业的寻租行为将大打折扣，其公司的股价崩盘风险更显著。因此，综上所述，研究提出如下假设：

H2:相比于国有企业，新环保督察方案的实施对民营企业股价崩盘风险的影响更显著。

2.3 新环保督察方案、法治环境与企业股价崩盘风险

通常法纪越完善的省份，其执法力度和执法环境也相对较好。我国的法制建设还不甚完善，各省份的执法力度和执法环境也不均衡，产权得不到有效保护，信息不对称成为企业发展的一大障碍。先前有学者研究发现，市场化程度较低的地区，企业的银行贷款受信息不对称和道德风险的影响较严重。Esty等发现，法律环境较差的地区更需要监督，因其所在地区的企业可能面临较大的违约概率、资金侵占概率和重签契约的成本。

我国各省市的法制环境差异较大，法治环境越好的地方信息不对称程度越低，官员配合督察的效率相对较高，新环保督察小组的执行效率更加精准。当巡视组来到被督察省份后，当地官员积极配合督察工作，主动提供督察信息。在此背景下，污染企业之前不选择披露的坏消息也在督察工作开始后被迫披露，这样一来，坏消息的突然披露将导致企业股价崩盘风险升高。因此，综上所述，研究提出如下假设：

H3:法律环境越好的地区，新环保督察方案加剧了企业的股价崩盘风险。

3 研究设计

3.1 样本来源与数据筛选

根据2010年9月14日环保部公布的《上市公司环境信息披露指南》(征求意见稿)，火电、钢铁、水泥、电解铝、煤炭、冶金、化工、石化、建材、造纸、酿造、制药、发酵、纺织、制革和采矿业等16类行业为重污染行业。研究运用双重差分模型，选取2014～2019年所有A股上市公司为初始研究样本，并将样本按以下步骤进行筛选：第一，剔除金融行业公司样本；第二，剔除ST标识公司样本；第三，剔除变量中有缺失值的公司样本。关于新环保督察方案的数据，研究从中华人民共和国生态环境部官网获取相应的环保督察的省份和时间数据，并按批次进行手工整理。法律环境指数取自《中国分省份市场化指数报告(2018)》，采用线性回归用外差值计算缺失年份。其他数据主要来源于国泰安CSMAR数据库。为缓解异常值对研究结果的影响，研究对所有连续性变量进行了1%的缩尾处理。

3.2 变量选择及度量方式

在衡量股价崩盘风险时，研究借鉴前人常用的研究方法，采用负收益偏态系数(

NCSKEW

)和收益上下波动比率(

DUVOL

)，具体方法和操作步骤如下：首先，按照每年个股股票

i

的周收益数与市场收益率进行下列回归，以估计出上市公司当年各周回报率，即

R

=α

+

β

R

-2+

β

R

-1+

β

R

+

β

R

+1+

β

R

-2+

ε

，

(1)

为使残差项

ε

服从标准正态分布，建立公式

W

=ln

(1+

ε

)

,W

是股票

i

在第

t

周经过市场调整后的公司周收益率。其次，研究基于

W

构造以下两个变量

NCSKEW

与

DUVOL

。(1)负收益偏态系数(

NCSKEW

)。

NCSKEW

指标是衡量股票

i

在第

t

周经过市场调整后周收益率的负偏度值。

(2)

式中，

n

表示每年个股

i

的交易周数，可以从国泰安的交易周份得到该数值。结果中，若

NCSKEW

的数值较大，则说明企业的负偏程度越严重，越会加剧企业的股价崩盘风险。(2)收益上下波动比率(

DUVOL

)。

(3)

根据股票

i

经过市场调整后的周收益率(

W

)是否大于股票市场年平均周收益，将股票收益阶段区分为上升阶段

(up

weeks)

和下降阶段

(down

weeks)

。计算两个阶段股票收益的标准差，

n

(n

)

表示股票

i

的周特有收益

W

高于

(

低于

)

当年

W

均值的周数。结果中，若

DUVOL

的数值较大，则说明公司的收益率分布越倾向于左偏，越会加剧企业的股价崩盘风险。

其他变量定义及度量方式，参考Abdoul及许年行等的方法，如表1所示。

表1 变量定义

3.3 构建双重差分模型

为了检验假设1，研究借鉴Abdoul及许年行等的方法，构建如下双重差分模型检验新环保督察方案对企业股价崩盘风险的影响。

Crashrisk

=β

+

β

Poll

+

β

Dummy

+

β

Poll

*Dummy

+

γΣControls

+

ΣIndustry

+

Σyear

+

ΣRound

+

ε

,

式中，

Crashrisk

表示度量股价崩盘风险的变量

NCSKEW

和

DUVOL

；

Poll

为虚拟变量，若是污染企业则为1，否则为0；

Dummy

为虚拟变量，若公司所在省份当年进驻新环保督察巡视组，则将当年与以后年份定义为1，否则为0；其余控制变量定义如表2所示。研究运用双重差分模型检验新环保督察方案对企业股价崩盘风险的影响，若研究中主假设成立，则

β

的系数，即

Poll

与

Dummy

的交乘项系数应显著为正。

4 实证结果分析

4.1描述性统计

主要变量的描述性统计结果如表2所示。由表2可以看出，股价崩盘风险的衡量指标

DUVOL

(

NCSKEW

)的平均值为-0.144(-0.189)，中位数为-0.147(-0.175)，最大值达0.960(1.302)，最小值为-1.193(-1.777)。该结果说明了不同企业之间股价崩盘风险存在较大的差异，这与先前学者的研究数据差别不大，表明了研究样本选取的有效性。研究运用双重差分模型来检验新环保督察对企业股价崩盘风险的影响，实证分析使用稳健标准误，并在公司层面上进行了聚类调整。回归模型中解释变量重点关注

Poll*Dummy

的交乘项，由表2可知，其均值为0.196，标准差为0.397，说明样本中当年进驻环保督察省份的污染企业数量占比较小，只占19.6%。其余控制变量的数据特征和分布情况与以往文献类似。

表2 描述性统计

4.2 多元回归结果

(

1

)

新环保督察方案与企业股价崩盘风险。研究假设1的基本回归结果如表3所示。由表3可知，以

DUVOL

衡量股价崩盘风险时，

Poll*Dummy

的系数为0.053，且在1%水平上显著为正。当以

NCSKEW

衡量股价崩盘风险的指标时，

Poll*Dummy

的系数为0.073，且在1%水平上显著为正。这意味着，当新环保督察方案开始实施之后，督察巡视组进入被督察省份，污染企业的股价崩盘风险增加，该结果印证了假设1的推断。从控制变量来看，研究部分控制变量的结果显著，其中

Roa

、换手率

Turnover

、

M_B

与股价崩盘风险显著正相关，企业规模

Lnsize

、

Ret

及

Sigma

则与股价崩盘风险显著负相关。

M_B

与股价崩盘风险正相关表明客户公司的市账比越高，上市公司的股价偏离其账面价值的幅度越大，越会加剧企业的股价崩盘风险。换手率

Turnover

代表了股票交易的活跃程度，正相关关系表明了企业的换手率越高，越会加剧企业的股价崩盘风险，这可能源于我国投资者较强的投机心理以及盲目的模仿与跟风行为，符合我国资本市场不够成熟的现状。

表3 新环保督察方案对股价崩盘风险的影响

DUVOL①NCSKEW②Turnover0.019**(2.03)0.039***(3.42)M_B0.010***(5.99)0.016***(7.52)yearyesyesindustryyesyesroundyesyes_cons0.906***(9.03)0.796***(5.96)N1462314623Adj.R-Square0.0830.081

(

2

)

产权性质对二者的影响。主回归结果表明，新环保督察方案执行以后，被督察省份的污染企业股价崩盘风险提高。考虑受污染企业的产权性质后，按产权性质将被督察省份的企业分为“国有企业”和“民营企业”两组，重新对原模型进行分组回归，结果如表4所示。第①列和第②列为国有企业，第③列和第④列为民营企业。第①列和第③列是以

DUVOL

衡量股价崩盘风险的回归结果，第②列和第④列是以

NCSKEW

衡量股价崩盘风险的回归结果。由表4中结果可知，当企业为民营企业时，用

DUVOL

衡量股价崩盘风险，

Poll*Dummy

的系数为0.059，且在1%水平上显著为正；用

NCSKEW

衡量股价崩盘风险，

Poll*Dummy

的系数为0.091，也在1%水平上显著为正。当企业为国有企业时，无论用何种方式衡量股价崩盘风险，

Poll*Dummy

的系数虽为正但不显著。这不难发现，当企业为民营企业时，新环保督察提高企业的股价崩盘风险更显著。

表4 产权性质对二者的影响

(

3

)

法律环境对二者的影响。研究借鉴王娟41的方法，通过线性回归计算外插值预测2017～2019年的数据，最终使用2014～2019年的数据进行统计分析，研究按法律环境指数的中位数将样本划分为“法律环境较好”和“法律环境较差”两组进行回归，结果如表5所示。第①列和第②列为法律环境较好组，第③列和第④列为法律环境较差组。由表5可知，当督察省份的法律环境较好时，以

DUVOL

衡量股价崩盘风险时，

Poll*Dummy

的系数为0.086，以

NCSKEW

衡量股价崩盘风险时，

Poll*Dummy

的系数为0.128，且都在1%水平上显著为正。当督察省份的法律环境较差时，无论以何种方式衡量股价崩盘风险，

Poll*Dummy

的系数虽然也为正，但均不显著。结果说明了当环保督察小组所在的督察省份法律环境较好时，环保督察方案加剧污染企业的股价崩盘风险更显著，证实了研究的假设3。

表5 法律环境对二者的影响

5 稳健性检验

5.1 将因变量替换为下一期

通过对新环保督察的批次进行观察发现，每一批的开始和结束时间各不相同。第二批开始时间已临近年末，为了得到更精准的结果，研究将因变量替换为下一年数据，变量定义与前文一致，模型设定如下：

Crashrisk

+1

=β

+

β

Poll

+

β

Dummy

+

β

Poll

*Dummy

+

γΣControls

+

ΣIndustry

+

Σyear

+

ΣRound

+

ε

,

对模型重新回归进行检验

,

结果如表6所示。由表6可知，以

DUVOL

+1衡量股价崩盘风险时，

Poll*Dummy

的系数为0.044，且在1%水平显著为正；以

NCSKEW

+1衡量股价崩盘风险时，

Poll*Dummy

的系数为0.058，且在5%水平显著为正。结果说明了将因变量替换为下一期后，新环保督察加剧了企业的股价崩盘风险，证明研究的结论是稳健的。

用同样的方法将假设2和假设3中的因变量替换为下一年数据，结果如表7、表8所示。由表7、表8可见，不论是当期还是下期，研究结果依旧不变。

表6 因变量替换为下期后新环保督察方案对股价崩盘风险的影响

DUVOLt+1①NCSKEWt+1②Turnover0.027***(2.77)0.029**(2.15)M_B0.009***(5.27)0.013***(5.94)yearyesyesindustryyesyesroundyesyes_cons0.507***(4.78)0.621***(4.39)N1275112751Adj.R-Square0.0740.083

表7 因变量替换为下期后产权性质对二者的影响

5.2 安慰剂检验

为了排除可能出现的安慰剂效应的情况，研究将样本范围前移一年

,

并将

Dummy

的定义也前移一年，对假设1重新进行检验。具体来说，研究重新选取2013～2018年所有

A

股上市公司，并定义

Dummy

为：如果公司所在省份前一年进驻环保督察巡视组，则将前一年与以后年份定义为1。结果如表9所示。由表9可知，第①列和第②列为前移一年的数据结果，

Poll*Dummy

的系数为0.013和0.029，即不论用何种指标度量股价崩盘风险，

Poll*Dummy

的系数均不显著。此外，研究进一步将样本范围与

Dummy

定义前移两年，第③列和第④列为前移两年的数据，

Poll*Dummy

的系数依然不显著。因此研究的结论是稳健的。

表8 因变量替换为下期后法律环境对二者的影响

表9 安慰剂检验结果

6 结论和建议

新环保督察方案这一极具中国特色治理环境的制度能否影响资本市场效率有待商榷，为此，研究以2014～2019年A股上市公司为样本，运用双重差分模型从股价崩盘风险的角度研究了新环保督察方案对资本市场的影响。研究结果表明，新环保督察加剧了股价崩盘风险，这一关系在民营企业和法治环境较好的省份更为显著。研究结果具有重要意义。一方面，研究着眼于我国环境规制最为严谨的新环保督察方案来研究股价崩盘风险，为理解股价崩盘风险的影响因素提供了新的视角；另一方面，研究提供了环境规制对资本市场影响的经验证据，新环保督察方案执行之严前所未有，迫使污染企业主动披露更多负面消息，这为企业外部投资者提供了有利信息，促进了信息环境的透明度，提高了治理环境，对企业外部投资者和决策者具有重要的参考价值。