企业自愿性碳信息披露机理与因素研究

王朕（西安财经大学商学院 陕西西安 710010）

一、引言

随着近年来我国对低碳环保越来越重视，煤炭又是我国的第一大能源，应作为环境保护和节能减排的重点观测对象，煤炭相关行业应该在发展经济的同时积极对碳会计信息进行披露，尽可能实现绿色发展与经济效益提升双赢。碳会计作为环境会计的主要组成部分，在环境污染问题不断加剧的今天显得尤为重要，但上市公司对于碳会计信息披露的位置、内容均有所不同，披露的水平也参差不齐。

随着碳排放受到越来越多学者的关注，碳会计也逐渐成为众多学者的研究对象。国外对于碳会计的研究在上世纪70年代就已经初具雏形，Ratnatunga and Jones（2008）将碳会计定义为一种二氧化碳排放的计量机制。此后，我国学者也展开了相关研究，主要是从碳会计核算体系、研究方向方面展开的。在碳会计信息披露影响因素方面，有学者针对其中一种因素展开研究，也有学者同时分析了多个因素的影响。Wegener（2013）、Stanny&Ely（2015）、Le Luo（2019）分别基于企业财务杠杆、公司规模、企业年度碳排放量、碳排放绩效与自愿披露水平之间的关系进行了研究，这些是单一影响因素的典型代表。

选取多因素进行研究的文献包括Reid&Toffel（2013）认为股权结构、机构持股情况会对企业的披露意愿产生显著影响，而董事比例则对披露水平没有影响。Stanny&Ely（2015）选取企业规模、以前年度碳会计信息披露水平、产品销往国外与否作为解释变量进行研究，结论认为只有前两个因素显著影响碳会计信息披露质量。这一结论与Prakash&Matsumura（2013）的研究相似，后者更加强调了前一年度披露水平的重要性。而Luo L.&Lan Y.C.&Tang Q.（2018）同样认为社会政策给企业带来的压力以及企业所处国家的整体经济环境是重要的外部影响因素。国内学者付巧云和夏志勤（2017）也得出了同样的结论。此外，俞佳欢（2017）以制造业上市公司为例进行的研究中发现，随着社会监督压力的加大，规模越大的企业对于碳会计信息披露的压力越大。杨方蕾（2018）在对137家高污染上市公司的研究中发现，公司发展能力、公司业绩、公司的负债水平均与碳会计信息披露水平呈正相关关系，而治理结构与披露水平没有表现出明显的相关关系。王乔（2020）以火电行业上市公司为研究对象进行实证检验得出结论：公司规模、股权集中度、财务杠杆、交叉上市是正向促进因素，两职合一则为负向因素。

当前有关碳会计信息披露的理论还没有清晰的框架，也缺乏统一的标准。现有研究基于制造业全行业或污染企业进行全范围分析的居多，基于某一行业的分析较少，而各行业的实际情况存在较大差异。碳排放问题尤以重污染行业最为明显，因此，本文选取煤炭开采和洗选业为研究对象，收集行业内上市公司的年度报告和社会责任报告，在对其碳会计信息披露机理进行分析的基础上，对影响其碳会计信息披露质量的因素进行实证检验。

二、低碳经济下企业自愿性碳信息披露机理分析

煤炭开采和洗选业是对各种煤炭进行开采、洗选和分级的行业，虽然不包括煤制品的生产和煤炭勘探活动，但该行业属于相对碳排放量较大的行业（范文虎、杨昆、原毅玲、刘雅丽，2018），并且其碳排放效率较低（路正南、王志诚，2015；郗永勤、吉星，2019）。低碳经济背景下，更应该关注这类高污染企业的碳排放情况。由于市场上的信息不对称，只能通过企业的碳会计信息披露情况加以了解，在当前缺乏强制性措施对其披露行为加以规范的情况下，有必要对类似高污染企业自愿性碳信息披露机理加以分析。

（一）一般性特征因素与碳会计信息披露质量

我国政府、相关环保机构、媒体等将目光主要聚焦于行业内的大型企业或国有控股企业，原因在于这类企业在市场上的影响力较大，相应的示范性作用较强。通过对大型企业或国有控股企业的敦促或政策扶持，可以促使其自觉自愿高质量进行碳会计信息披露，进而对行业内其他企业起到引领作用，做出表率。此外，国有控股企业其实际控制人多为国家或国家相关机构，且规章制度较为完善，相较于其他企业，更有助于国家践行环保相关法律法规。因此，公司规模与碳会计信息披露质量往往成正比，国有控股企业碳会计信息披露质量也要高于非国有控股企业。同时，以煤炭开采和洗选业为代表的企业在生产经营过程中，不可避免地需要运用各种资源，对自然资源的消耗和使用是不可或缺的。在对自然资源的使用过程中，企业有必要贯彻国家的低碳环保方针，所以企业发布社会责任报告对碳会计信息披露水平有着十分重要的作用。社会责任报告属于独立的报告，报告内容更多关注企业的社会责任，因此，一般认为发布社会责任报告的企业相对来说碳会计信息披露质量也较好。

（二）经济性特征因素与碳会计信息披露质量

从企业内部来说，企业期望通过相关会计信息披露的信号传递作用，向利益相关者展示一种良好形象。这种信号传递往往是一种综合性的信息，而非某一特定方面的信息。比如盈利性较好的企业往往倾向于在将其盈利性好的形象对外传递的同时，展示其低碳环保的正面性。尤其是高污染企业，更倾向于在这种情况下向利益相关者塑造一种符合国家政策、符合环保规章制度的盈利性较强且低碳环保的优质企业形象。与盈利性相一致的指标还包括营运能力和发展能力，营运能力代表企业的经营运行能力，也就是企业运用各项资产以赚取利润的能力。由此可知，盈利性较强的企业一般伴随着超强的营运能力和良好的发展能力。营运能力越强、发展能力越好的企业期望通过会计信息披露对外传达企业的这种能力，尤其是以煤炭开采和洗选业为代表的高污染企业，这种意愿更加强烈。因此，本文认为高污染企业的营运能力越强，其盈利性越强，发展能力越好，越倾向于对外进行碳会计信息披露，且碳会计信息披露质量越高。

除了盈利性、营运能力和发展能力外，企业的资本结构和发展能力也是很重要的指标。资本结构的合理程度对于企业资本控制的程度以及企业的未来都有较大程度的影响。资产负债率是反映一家企业资本结构的最常用指标。资产负债率体现了一家企业所需偿还债务的多少，资产负债率越高意味着企业来源于债务的资金较多，来源于所有者的资金较少。高污染企业的资产负债率越高，相应的财务风险较高，企业的发展能力减弱，高污染企业倾向于不进行碳会计信息披露。高污染企业往往基于成本-效益考量，一方面降低碳会计信息披露的成本，另一方面，降低碳排放高于一般企业这种实际情况可能给企业带来的不良影响。因此，类似于煤炭开采和洗选业的高污染企业在资产负债率较高的情况下往往倾向于减少碳会计信息披露或者碳会计信息披露质量较低。尤其是我国开展环境保护工作起步较晚，且在缺乏国家对碳会计信息披露的相关法律法规加以强制要求的情况下，我国资本市场上的机构和投资者对碳会计信息的关注度不足，高污染企业的这种机会主义心理比较强烈。基于上述分析，本文认为煤炭开采和洗选业企业的资产负债率与其碳会计信息披露质量呈负相关关系。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以煤炭开采和洗选业上市公司为研究对象。样本数据来源于上市公司2014—2019年间的数据，不包括本期经营有异常的ST、*ST及数据缺失公司的数据。最终从27家上市公司中选取22家，得到132个样本数据。碳会计信息披露内容是根据上市公司年报、社会责任报告、环境社会治理报告手动汇总整理所得。所有数据均来自于巨潮资讯网，并使用SPSS 25.0进行验证分析。

（二）研究模型与变量定义

依据上文做出的假设和选择的变量，构建如下模型：

模型中，β0反映与解释变量无关的常数项，β1—β7反映上述模型的系数，ε为随机项。

1.被解释变量。虽然煤炭开采和洗选业上市公司属于高碳排放的企业，但其在碳会计信息披露方面却存在内容分散、无一致标准、碳会计信息披露质量参差不齐的典型问题，为此，需要对样本公司的相关数据进行一定的统计和处理。本文采用碳会计信息披露指数（CDI），首先，从样本公司的年报、社会责任报告和环境社会治理报告中整理原始指标数据。在此基础上，参考国内外相关学者的研究，对原始指标数据采用如下页表1所示的评分标准，进行综合评分。最后，依据得分赋予每个披露项目相同的权重，以分值直接汇总的标准进行求和，分数高的则表示碳会计信息披露质量最优。其中，会计信息披露指数（CDI）的计算公式如下：

表1 碳会计信息披露评分表

ΣCDIi代表第i家样本公司碳会计信息披露各项目指标得分之和，SUM（CDI）代表所有披露项目最佳分数之和，满分为24分。

2.解释变量。依据对企业自愿性碳会计信息披露机理的分析，选定公司规模、发展能力、资本结构、盈利能力、营运能力、社会责任报告发布、国有控股来加以解释。其中社会责任报告发布、国有控股只存在两种可能，因此这里将其作为虚拟变量，其余五个变量作为一般解释变量。解释变量、被解释变量、虚拟变量共计8个变量的符号和定义整理汇总如表2所示。

表2 被解释变量和解释变量定义表

四、实证检验

（一）描述性统计分析

本文通过对2014—2019年样本公司的被解释变量和解释变量进行描述性统计，观测其最值、均值及标准差，了解变量的一般特征。

1.被解释变量。首先对被解释变量分年度进行描述性统计分析，观察碳会计信息披露水平2014—2019年的变化情况，具体检验结果见表3。可以看出碳会计信息披露水平六年间的具体变化，从平均值来说，2014—2019年由0.3277逐年增加至0.4981；从最值来说，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。说明样本公司碳会计信息披露的积极性在六年间不断提高，但六年中的平均值最高为0.4981，且标准差变化幅度不大，说明样本公司碳会计信息披露的总体水平普遍不高，样本公司的低碳工作有待进一步强化。

表3 2014—2019年碳会计信息披露水平描述性统计分析表

2.解释变量。对解释变量进行描述性统计分析，观察公司规模、公司发展能力、公司资本结构、盈利能力、营运能力、社会责任报告发布及国有控股变量2014—2019年的变化情况，具体检验结果见表4。可以看出，资产规模的对数值在20.2958至27.0987之间，平均值为24.1750，标准差为1.4527，可以看出样本公司在资产规模这一水平上有差异，说明本文所选取的研究样本范围较广，具有合理性。公司发展能力变化的总资产增长率在-0.4113至0.6802之间，均值为0.0628，说明样本公司处于不同的发展阶段，发展能力各不相同。资产负债率的取值在0.0777—0.7380之间，样本公司之间差异较大。净资产收益率的取值在-0.2402—0.2685之间，但均值仅有5.78%，说明样本公司盈利能力波动起伏较大。营运能力的最小值为2.2509，但最大值为138.4867，由此可见样本公司营运能力相差悬殊，且营运能力的水平不平衡、高低不均等。

表4 解释变量描述性统计分析表

（二）相关性分析

为了避免变量之间存在共线性而影响解释变量对被解释变量的影响程度，需要对变量之间进行相关性分析，对解释变量和被解释变量的Pearson相关系数检验如上页表5所示。可以看出，碳会计信息披露水平与公司规模（SCALE）、盈利能力（ROE）、营运能力（RTR）、社会责任报告的发布（SRR）在0.01水平上显著相关，而公司发展能力（GROWTH）、资本结构（LEV）、国有控股（SOH）与碳会计信息披露水平均未表现出明显的正相关关系，因此设定的研究假设有两个可能会被证明。除此之外，为保证回归分析结果的准确性，还需要判断变量之间是否存在多重共线性，因此通过对容忍度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）进行计算，多重共线性诊断如表6所示。

表5 Pearson相关性系数检验表

表6 多重共线性诊断表

由表6可以看出，公司规模（SCALE）、公司发展能力（GROWTH）、资本结构（LEV）、盈利能力（ROE）、营运能力（RTR）、社会责任报告的发布（SRR）、国有控股（SOH）的容忍度都在0.5—1范围内，方差膨胀因子都在1—2之间。因为容忍度（Tolerance）都比0.2大，方差膨胀因子（VIF）都小于10，所以认为解释变量之间不存在共线性关系，因此可以进行有效的多元回归分析。

（三）回归分析

本文使用SPSS 25.0软件将数据代入构建的模型（1），并进行多元回归统计分析，得到的结果分别如表7、表8和表9所示。

表7 回归方程显著性检验表

表8 方差分析表

表9 回归模型系数

相关系数R是检验变量间相关性的指标，R越大，说明被解释变量和解释变量间的线性关系越强，R2是判断模型间拟合度的指标，R2越接近1，说明模型的拟合度越好。但是由于样本数量或解释变量不能完全解释被解释变量，还可能存在其他影响因素的情况下，一般采用调整后R2来判断模型间的拟合度，由表7可以看出，调整后R2=0.4952，说明模型的拟合度是可以接受的。表8列示了方差分析结果。

由表8可以看出，该回归模型的F值为19.3602，显著性为0.000，而F值的显著性值越接近0，说明模型的拟合效果较好。表9梳理了回归方程各变量系数及显著性。

由表9可以看出，所有变量均通过了显著性检验。公司规模（SCALE）、发展能力（GROWTH）、盈利能力（ROE）、营运能力（RTR）全部为正向指标。公司的规模越大、发展能力越好、盈利性越强、营运能力越强，其碳会计信息披露质量越高。资本结构（LEV）指标则与碳会计信息披露质量呈负向变动关系，即煤炭开采和洗选业上市公司的资产负债率越高，其碳会计信息披露质量越低。另外，国有控股企业的碳会计信息披露质量明显高于非国有控股企业，且发布社会责任报告的企业，其碳会计信息披露质量也相应高于未发布的企业。

（四）稳健性检验

为保证回归结果的可信度，本文采取替换不同替代变量进行稳健性检验。运用上市公司总市值的对数代替总资产的对数衡量公司规模；此外，从某种意义上来看，短期负债是企业日常生产经营的体现，而除了短期负债的这一部分负债才是企业真正意义上的负债，因此运用长期借款占总资产的比例代替资产负债率衡量企业的资本结构；用资本保值增值率代替营业收入增长率衡量企业的发展能力。在对指标进行变量替换后，稳健性检验的结果与前文一致，说明本文的研究结果具有较高的可信度。

五、结语

本文选取煤炭开采和洗选业这种高排污企业为研究对象，收集了该行业上市公司2014—2019年的数据，在对其碳会计信息披露机理进行分析的基础上，选取代表性因素进行了实证检验。通过分析发现，煤炭开采和洗选业上市公司规模越大，越倾向于进行碳会计信息披露，且披露质量相对越高。当然，公司的披露意愿一方面来源于社会各界无形之中的压力，另一方面则来源于上市公司作为行业大规模企业的引领作用。发展能力、盈利性和营运能力也同为煤炭开采和洗选业上市公司碳会计信息披露质量的正向促进因素。虽然煤炭开采和洗选业为高污染行业，碳排放量要高于一般企业，但在公司营运能力、盈利性和发展能力较好的情况下，其碳会计信息披露质量较高。但是，在我国资本市场对碳排放关注度不高，国家对碳会计信息披露缺乏严格要求的情况下，煤炭开采和洗选业企业资产负债率越高，碳会计信息披露质量越低。另外，国有控股和社会责任报告的发布都与高质量的碳会计信息披露相关。

总体来说，煤炭开采和洗选业的碳会计信息披露水平有所提升，但在当今低碳经济发展背景下还缺乏统一标准和规范性。本文对煤炭开采和洗选业碳会计信息披露质量的影响因素进行了分析，希望通过研究找到以煤炭开采和洗选业为代表的高污染行业节能减排、顺应低碳经济发展的可行措施。结合煤炭开采和洗选业现实情况，一方面，强化行业内大规模企业、国有企业在碳会计信息披露方面的引领、示范作用是必要的；另一方面，优化企业资本结构不仅可以降低企业财务风险，还有助于促进其碳会计信息披露质量的提升。当然，无论是高污染企业，还是一般企业，规范碳会计信息披露要求，采用强制性措施才是根本。在低碳经济的倡导下，社会各界、各类企业及民众的低碳意识会逐渐增强，节能减排的措施会越来越有效，真正的低碳经济时代终将实现。