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基于投影寻踪模型的企业环境信息披露质量评价*——以酿酒业上市公司为例

2021-07-30四川轻化工大学管理学院

绿色财会 2021年5期
关键词:酿酒投影维度

○四川轻化工大学管理学院 李 冬

一、引言

随着可持续发展理念的深入,政府、社会公众等利益相关群体对环境保护越来越重视,对企业经营生产过程造成的环境污染问题也越来越关注。环境信息披露作为企业向政府、社会公众等利益相关群体传递其履行环境保护责任现状的重要手段,在一定程度上能够有效地解决利益相关群体在企业环境信息披露中存在的不对称问题。但是,实证研究表明,企业环境信息披露与其环境表现之间的关系存在不确定性(朱炜等,2019)[1]。这种不确定性关系一方面是实证研究过程中研究人员所采用的环境信息披露指标体系不一致(Clarkson等,2008)[2];另一方面由于环境信息披露制度不完善使得企业对环境信息披露内容的选择往往存在主观倾向,从而造成企业环境信息披露质量参差不齐。长期来看,若这种环境信息披露质量问题不能改善势必会弱化企业环境信息披露的权威性和可信性。

本文以“相关性”与“可靠性”为原则,拟构建六维度共25个评价指标组成的企业环境信息质量综合评价体系。为了克服以往评估方法中人为加权的影响(如冯波等,2014[3];李荣锦等,2018[4]),将尝试引入了投影寻踪模型以提升企业环境信息质量评价结果的客观性,为企业环境信息披露质量评价提供另一种思路。

二、文献回顾

目前,我国企业环境信息披露由自愿披露过渡到强制披露与自愿披露相结合的阶段。对于重污染行业的上市公司要求强制披露环境信息,而其他企业则采取自愿的方式进行披露。随着环境信息披露制度在实践上的应用,学者们采取不同维度、不同方式围绕企业环境信息披露质量评价展开了广泛研究。

(一)企业环境信息披露质量评价维度

目前,我国尚未制定环境信息披露有关法规,对于具体披露内容也没有统一标准。因此,学者们尝试构建了不同维度的企业环境信息披露质量评价体系。孔慧阁等(2015)[5]基于会计信息质量特征的角度,构建了由显著性、量化性以及时间性组成的企业环境信息披露质量评价体系,并对部分行业A股上市公司的环境信息披露质量实证探讨,发现2009——2012年期间样本公司的环境信息披露质量逐年上升,但整体水平不高且不同企业的环境信息披露质量存在较大差异。武剑锋等(2015)[6]从信息分类的角度,基于货币信息维度与非货币信息维度构建了企业环境信息披露质量评价体系,研究发现我国重污染行业的环境信息披露质量总体水平亟待提高,不同企业差异较大。高宏霞等(2018)[7]从信息分类的角度,选择了环境意识、环境规则、环境支出和环境绩效四维度构建了企业环境信息披露质量评价体系,以我国环境敏感型行业上市公司为样本进行研究,结果发现该行业环境信息披露质量总体情况较差。

(二)企业环境信息披露质量评价方法

学者们采用的环境信息披露质量评价方法较为广泛。李建发等(2002)[8]通过调查问卷的方式,收集企业环境意识、环境收入与支出等方面的信息,构建了我国企业环境信息披露的基本框架。沈洪涛等(2010)[9]采用了内容分析法,对企业披露的各项报告进行环境信息数量、质量和内容分析,认为我国环境信息披露水平还有待提高。毕茜等(2012)[10]通过内容分析法构建环境信息披露指标,对重污染行业上市公司所披露的各类报告进行分析,将定性文本描述转化为具体分值评价。此外,为了提升评价体系的专业性、针对性,有学者在内容分析法的基础上,通过向专家和信息使用者咨询意见,对每一个指标赋予不同的权重,形成了新的环境信息披露评价体系(王建明,2008)[11]。刘学文(2012)[12]和沈洪涛等(2014)[13]利用AHP法(即层次分析法)计算各指标的相对权重,提升了环境信息披露质量评价的准确性。冯波等(2014)[14]将专家打分法和层次分析法相结合,确定环境信息披露质量评价指标的权重对环境信息披露质量进行评价。除了以上人工处理信息的方法以外,张秀敏等(2016)[15]将语义分析方法引入企业环境信息披露研究中,利用计算机文本挖掘技术,分析上市企业环境信息的语义状况和特征,提出新的环境信息披露评价指标的构建方式。

目前学者主要从会计信息质量特征、信息分类的角度构建评价维度,并采用调查问卷、内容分析法、咨询专家、层次分析法和语义分析法等方法,或其组合对环境信息披露质量进行评价,这些成果对企业环境披露实践具有重要的指导意义。然而,这些维度还不够全面,这些方法在应用过程中都无法避免会受到评价者主观意识、经验等诸多因素的制约,在一定程度上降低其应用价值。本文拟构建由企业环境管理制度披露、企业环保支出披露、企业能耗与污染物排放披露、企业绿色认可披露、企业环境信息第三方评估结果披露以及企业环保信息披露载体与平台等六维度25项指标组成的企业环境信息披露质量综合评价体系,并尝试将投影寻踪模型引入企业环境信息披露质量评价之中。

三、企业环境信息披露质量综合评价体系的构建

依据我国《企业会计准则》对会计信息质量的要求,参考美国财务会计准则委员会(FASB)建立的会计信息质量特征体系。结合《环境信息公开办法(试行)》、《上市公司环境信息披露指南》等文件对环境信息披露的要求,考虑到测量指标的可获得性,最终选择用环境保护目标、员工环保教育等共25项测量指标分别测量企业环境信息披露质量六维度,如表1所示。

表1 企业环境信息披露质量综合评价体系

四、我国酿酒行业上市企业环境信息披露质量的实证分析

(一)投影寻踪模型

美国学者Kruskall(1969)提出的投影寻踪模型最早应用于聚类分析。其基本思想是将复杂的高维数据投影到一个低维空间中,然后将投影函数优化,优化后得到的投影向量能更好地反映原始数据的结构或特点,从而在一个低维空间分析高维数据[16]。该方法具有良好的稳健性、抗干扰性以及有效克服评价者主观性等优点。但是,在多维数据复杂的空间拓扑结构下,该方法会陷入难以寻找最优投影方向的困境[17]。为解决这一问题,本文采用基于加速遗传算法的投影寻踪模型对企业的环境信息披露做出评价。该算法可以大大提高优化性能,提高运行质量,获得最佳投影方向。本文最佳投影方向本质上是每个评估指标的权重,投影寻踪模型的建立过程有四个步骤[18]。

1.标准化样本评估指标集

设各个指标值的样本集为{x*(i,j)|i=1,2, …,n;j=1,2, …,p},其中n为样本个数,p为指标的数目。由于指标值的变化范围和量纲存在差异,可以采用公式(1)对指标值进行标准化处理。

(1)

其中xmin(j)为第j个样本指标的最小值,xmax(j)为第j个样本指标的最大值,x(i,j)为样本指标的归一处理的序列。

2.构建投影指标函数

投影寻踪模型就是将p维数据{ x(i,j)|j=1,2,…,p} 投影到低维空间,以a={a(1),a(2),…,a(p)}为最佳投影方向,得出一维投影值z(i)。

弘扬爱国主义精神,要引导人们树立和坚持正确的历史观、民族观、国家观、文化观,倡导每个人都以实际行动践行爱国主义,扎根人民,奉献国家。对分裂国家、危害国家安全和利益、践踏民族尊严的行为,必须坚决依法打击。

(2)

以式(2)中的a为单位长度向量,根据投影值绘制一维散布图。因此,投影指标函数如下。

Q(a)=Sz·Dz

(3)

(4)

(5)

在投影指标函数Q(a)中,Sz为标准差,Dz为局部密度;E(z)为投影值的均值;R为局部密度的窗口半径;r(i,j)表示样本间的距离,r(i,j)=|z(i)-z(j)|;u(t)为单位阶跃函数,当t≥0时,其值为1,当t<0时其值为0。

3.优化投影指标函数

最大化目标函数:

Q(a)=Sz·Dz

(6)

约束条件:

(7)

4.优序排列

将投影寻踪模型中的投影指标函数Q(a)作为目标函数,各个指标的投影a(j)作为优化变量,运行加速遗传算法的八个步骤[19],即可得出最佳投影方向a*(j),代入式(2)即可求得各样本点的投影值Z*(i),将投影值从大到小进行排序,就可以评价出样本的优劣。

投影寻踪模型作为一种处理和分析高维数据的统计方法,尤其适用于非正态总体。该方法能够有效地解决评价者主观经验问题,并且具有稳健性好、抗干扰能力强和精准度高等优点(苏屹等,2018)[20]。目前,这一方法已经在诸如上市公司绩效动态评价(李国良等,2011)[21]、上市公司会计信息质量评价(吴明涛等,2012)[22]等会计领域研究中得以应用,并证实了其可行性。

(二)样本选取和数据来源

酿酒行业属于我国十六大重污染行业之一,但该行业的环境信息披露质量缺乏关注。本研究选择酿酒行业29家(剔除ST、*ST公司后)A股上市公司为考察对象,如表2所示。样本数据来源于巨潮资讯网、上交所、深交所、证券时报、各企业网站以及公众号2019年上述企业数据,采用内容分析法通过手工收集获得数据(包括文本信息)。其基本分析方法是将来自媒体的文字和交流中有价值的非量化信息转换为定量数据,并建立有意义的类别来分解交流内容并进行分析。Darrell等(1997)[23]指出,这种方法也是研究社会责任和环境信息公开的主流方法。

(三)结果分析

本文遵循基于加速遗传算法的投影寻踪模型的操作步骤计算29家酿酒企业环境信息披露质量评价的综合投影值。

1.评价指标值归一化处理

鉴于所得分数越大说明环境披露水平越高,将收集到的29家企业2019年的25个指标B1~B25按照式(1)进行归一化。

2.构造投影指标函数并使用加速遗传算法进行优化求解

采用MATLAB 2018编程处理,选择父代初始种群规模n=400,交叉概率pc=0.8,变异概率pm=0.8,优秀个体数目选定为20,α为0.05,加速次数为20,得到各年份各指标的最佳投影方向。a*=(0.0389、0.2267、0.2130、0.3174、0.3114、0.2933、0.0820、0.1355、0.1756、0.1616、0.0870、0.1321、0.1595、0.2407、0.0188、0.2039、0.0910、0.2763、0.1649、0.1286、0.2754、0.2746、0.2709、0.1425、0.1118)。

在投影模型中,各指标的最佳投影方向a*所代表的就是该指标的权重。

根据表3所示,将各评价维度的贡献率由大到小排序,依次为企业环境管理制度与实施披露(A1)、企业能耗与污染物排放披露(A3)、企业绿色认可披露(A4)、企业环境信息评估结果披露(A5)、企业环保信息披露载体与平台(A6)、企业环保支出披露(A2),其中企业环境管理制度与实施披露维度的贡献率达到36.70%。可见,若酿酒行业上市公司在环境管理制度与实施方面的披露质量较高,将对企业环境信息披露质量的整体评价产生积极作用。另外,企业能耗与污染物排放维度的贡献率达到16.65%,企业绿色认可披露维度的贡献率达到14.57%,二者对整体评价的影响较大。

表3 2019年企业环境信息披露评价指标的最佳投影方向

从各个评价指标来看,最佳投影方向的数值越大,则代表该指标对企业环境信息披露质量评价的影响程度越高。表3中,“环保管理组织”、“企业环境保护日常规范”、“环境法律法规的执行情况”、“环境认证”、“环境影响评价”、“第三方环境监测”等六项指标所对应的投影方向值相对较高,所以这六项评价指标对于企业环境信息披露质量的影响也较大。

3.计算投影值

将得到的最佳投影方向代入式(2),可得到投影值z(i),即企业环境信息披露质量评价的综合投影值,如表4所示。

表4 企业环境信息披露质量投影值

为了更好地评价酿酒行业上市公司的环境信息披露质量。根据表3的内容并结合行业专家的意见,对综合投影值进行分箱处理(也称为分区间),(0,1.5],[1.5,2.3],[2.3,3.1],[3.1,~)分别表示环境信息披露质量差、一般、良好以及优秀四个等级,如表5所示。

表5 企业环境信息披露质量等级评价表

基于企业环境信息披露质量等级评价标准,结合表4、表5可以看出,2019年,我国酿酒行业29家样本公司环境信息披露质量投影值最大值为3.8011,最小值为0.4293,平均值为2.1409,标准差为0.8788,说明不同企业的环境信息披露质量具有较大差异,存在一定程度的两极分化。仅有3家(10.34%)企业环境信息披露质量等级属于“优秀”;“良好”企业有9家(31.34%);“一般”和“差”的企业分别有10家(34.48%)、7家(24.14%),超过半数的企业环境信息披露质量处于“一般”或以下的水平。可以看出,我国酿酒行业上市公司的环境信息披露质量有待进一步提高。

五、结论与建议

本文构建了由企业环境管理制度披露、企业环保支出披露、企业能耗与污染物排放披露、企业绿色认可披露、企业环境信息评估结果披露、企业环保信息披露载体与平台等六维度共25项评价指标构成的企业环境信息披露质量综合评价体系,并引入了投影寻踪模型,对我国29家酿酒行业A股上市公司的环境信息披露质量进行了实证分析。结果发现,我国酿酒行业上市公司环境信息披露质量整体水平不高,企业之间信息披露质量存在较大差异,其中58.62%的企业环境信息披露质量处在中等偏下水平。

为进一步提升酿酒行业环境信息披露质量,对政府而言,一是要根据酿酒行业的特点,制定酿酒行业企业环境信息披露专项制度,特别是要明确酿酒企业环境信息披露的标准,如披露条款及其类型(强制性和非强制性条款等)、披露载体和平台以及奖惩措施;二是要引入第三方监督机构或者要求酿酒行业协会对酿酒企业环境信息披露质量进行客观、公正评估,从而促进企业环境信息披露质量的提升;三是要为企业提供环境政策法规的咨询和培训服务,提升企业环境信息披露的意识,鼓励企业主动进行披露。对酿酒企业而言,一是要建立专门的环保管理组织,对企业生产经营活动中的环境问题进行处理和披露;二是酿酒企业应充分意识到,环境信息披露是企业提升自我形象的极好途径,应主动、积极地利用各种渠道,特别是互联网平台进行自我“曝光”;三是酿酒企业应结合酿酒行业的特点切实履行环境保护责任,同时做好企业环保信息管理工作,按照现有企业环境信息披露的各项规章制度要求,全面、客观、公开和科学地披露企业各类环境保护信息。

本文的主要贡献在于,一是,和现有企业环境信息披露质量评价体系相比,本研究的评价指标更全面、评价标准更细化;二是,将投影寻踪模型引入企业环境信息披露的研究之中,将有效避免评价者主观经验的干扰,丰富了企业环境信息披露质量评价的研究方法;三是,本文考察对象是酿酒行业上市企业,该行业属于我国十六大重污染行业之一,但这一行业企业环境信息披露质量的研究缺乏,本文有助于指导酿酒企业环境信息披露实践,同时也拓展了企业环境信息披露应用领域。但本文仍存在诸多不足之处,虽然投影寻踪模型在很大程度上克服了评价方法产生的主观因素,但仍不能完全克服内容分析法带来的主观影响;由于非上市公司的数据披露并不完整,本文未对酿酒行业非上市公司的环境信息披露质量进行研究。

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