碳会计信息披露影响因素研究——基于深圳A股上市公司

杨若琳 （天津外国语大学国际商学院 天津 300000）

一、引言

早在2011年，我国就在北京、上海、天津、重庆、湖北、广东、深圳开展了碳交易试点建设，于2013年正式启动碳排放权交易。2017年全面启动全国碳排放交易体系。2018年1月1日发布的《环境保护税法》中将大气污染物、固体污染物、水污染物和噪声列为了征税对象。2020年9月习近平主席在第75届联合国大会上提出了2030年前碳达峰、2060年前碳中和的“双碳”目标。2021年7月16日，我国全国性碳排放权交易市场开始上线交易。综合以上碳交易的发展过程，研究碳会计计量及其披露影响因素尤为重要。

碳会计是环境会计的一个分支，它没有明确的定义，通常认为“碳会计”是以能源环境、法规为依据，对企业自然资源利用率进行确认、计量、报告，对企业的资本效率以及社会效益进行披露的会计科学。“碳会计”是随着碳交易的发展而提出的，我国碳会计与国际相比起步较晚，其研究仍处于初期阶段。一直以来，会计人员对碳排放权的资产属性、企业获得碳排放权时应计入的科目存在争议。

国内外不少学者对会计信息披露的影响因素进行了研究，公司的规模越大则会计信息披露水平相应越高；对于重污染行业，董事会的大小与两职分离制度与会计披露水平成正相关；公司股票流动性越好则会计信息披露程度也越高；企业在会计信息披露过程中，倾向于尽可能多地披露好消息，并且远远多于风险以及损失等负面消息的披露。

二、理论分析与研究假设

（一）公司盈利水平对碳会计信息披露水平的影响

根据信号传递理论，盈利水平高的公司，更愿意向利益相关者传递相关信息，以便为利益相关者提供借鉴。随着“双碳”目标的提出，利益相关者对碳信息披露情况关注程度也随之升高，作为公司评估的重要指标，且盈利能力强的公司，其投入环境保护中的资金更充裕，更偏向于承担社会责任。此外，公司更愿意对碳会计信息进行披露，获得更多的社会关注并提升公司的社会形象（郭琦、韩江雪，2019）。因此，本文认为公司的碳会计信息披露水平受到公司盈利水平的影响，基于以上论述，本文提出以下假设：

H1：公司盈利水平与碳会计信息披露水平正相关。

（二）每股盈余对碳会计信息披露水平的影响

衡量上市公司市场认可度的重要因素是每股盈余，且每股盈余越高，上市公司的市场认可度越高。根据市场一般规律，上市公司市场认可度越高，股票看涨几率越大，股票的收益率通常越高，从而赢得更多的投资者，使其获利能力越强，促成良性循环。在低碳背景下，市场认可度高的上市公司为了获得更多支持，实现良性发展，在实现节能减排方面意愿会更强烈。因此，公司的碳会计信息披露水平受到每股盈余的影响，基于以上论述，本文提出以下假设：

H2：每股盈余与碳会计信息披露水平正相关。

（三）所处城市对碳会计信息披露水平的影响

地处低碳试点的城市，其对于碳信息披露的要求更严格，法律制度更完善，命令下达和执行能力更强，该城市民众的低碳意识相对较高。与此同时，低碳试点城市的政府对公司在环境方面监管更严格，公司任何不环保的行为都可能受到惩罚，因此公司需要通过不断加强碳会计信息披露程度从而更好地面对有关部门的压力和舆论压力。相比而言，对于非低碳试点的城市，其绿色政策相对宽松，公司的碳信息披露意识也相对较弱（李飞、黄乐，2016）。基于以上论述，本文提出以下假设：

H3：处于低碳试点城市的上市公司，碳会计信息披露水平更高。

（四）审计机构规模对碳会计信息披露水平的影响

根据委托代理理论，客户和审计机构之间存在着利益博弈。相对来讲，规模较大的审计机构的客户较多，机构的专业水平更强，在博弈的过程中掌握着话语权，其对客户的依赖程度较低。他们会要求上市公司采用更加严苛的碳会计信息披露方式，严格按照职业道德操守进行审计工作，以便维护审计机构的名誉，尽可能全面地进行信息披露，从而促进其长远发展。基于以上论述，本文提出以下假设：

H4：审计机构的规模越大，上市公司碳会计披露水平越高。

三、 研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文以上市公司年报及环境报告作为主要研究对象，以深圳A股上市公司2017—2019年数据为分析样本，并剔除了ST、*ST、暂停上市及退市公司的数据和部分数据缺失公司的数据。样本数据以上市公司年报、环境报告书、社会责任报告以及以前年度论文数据为参照，经过手工整理而成，所用数据均来自深圳证券交易所、巨潮资讯网、RESSET等，同时用SPSS 24.0对收集到的数据进行分析处理。

（二）变量定义

1.解释变量设计。本文根据公司的财务状况以及公司治理特征对碳会计信息披露的影响，设立了四个变量：企业盈利水平、每股盈余、是否位于低碳试点城市以及审计机构的规模大小。（1）公司盈利水平（ROE）：净资产收益率作为代表上市公司盈利水平的重要数据，若其数值与该投资带来的收益同向变动，说明该企业的所有者权益获利水平越高。（2）每股盈余（EPS）：该指标越高，代表上市公司在市场上的认可度越高。（3）所在地区是否为低碳试点城市（CITY）：虚拟变量。在数据预处理阶段，如果上市公司处于低碳试点城市，则设为1，否则为0。（4）审计机构的规模（AUD）：虚拟变量。国际“四大”会计师事务所是：普华永道、毕马威、安永和德勤。国内“八大”会计师事务所是：瑞华、天健、立信、大信、大华、信永中和、致同和天职国际。在数据预处理阶段，将对应国际“四大”会计师事务所的上市公司设为2，将对应国内“八大”会计师事务所的上市公司设为1，否则为0。

2.被解释变量设计。首先对收集到的碳会计信息进行了分类汇总，以碳会计信息披露水平为解释变量。运用环境信息披露指数法，根据企业的披露报告，将与节能环保有关的信息进行分类，并对其进行赋值打分，将不同项目的分数汇总。将碳会计信息披露指数方法中的评价项目分为以货币计量项目和非货币计量项目两类，形成表1所示的碳会计信息披露评分标准表。

表1 碳会计信息披露评分标准表

计算公式为：CDI=∑CDI/∑MCDI

公式中CDI为第i家上市公司碳会计信息披露的各项加权得分，CDI指的是第i家上市公司第j项披露项目的得分，∑MCDI为最佳披露项目加权得分。

（三）模型构建

本文构建模型来验证碳会计信息披露水平和企业盈利水平、每股盈余、低碳试点城市以及审计机构之间的关系。

其中，θ为截距项，λ为随机干扰项，β（i=1、2、3、4）为变量的系数，CITY和AUD为虚拟变量。

四、实证研究及分析

（一）描述性统计分析

1.被解释变量的描述性统计。由表2可以看出，2017年碳会计披露水平的平均值为0.3803，高于2018年的0.3448，2019年碳会计披露水平的平均值最低，为0.3424。2017年、2018年、2019年三年的标准差变化不大，说明我国碳会计信息披露水平确实值得引起足够关注，应当不断加强完善。

表2 描述性统计表（CDI）

2.解释变量的描述性统计。表3中所列ROE数值为取百分比后的数值。由表3可以看出，企业盈利水平——净资产收益率的平均值为0.0716，最小值为-1.7465，最大值达到了0.3528，上市公司的盈利水平差异较大，从总体来看，盈利水平并不高。对于上市公司的每股盈余——每股收益，平均值为0.4968（元/股），最大值为3.7238（元/股），最小值为-0.6971（元/股），其中每股收益（元/股）为负数的样本不在少数，这与上述的公司盈利水平数据相符。

表3 解释变量描述统计表

（二）单因素方差分析

1.上市公司是否处于低碳城市。

从表4可以看出，在196个样本中，有84个样本为非低碳试点城市，112个样本为低碳试点城市。从均值的角度看，非低碳试点城市的均值为0.3405，低碳试点城市的均值为0.3567，位于低碳试点城市上市公司的碳会计信息披露水平略高于非低碳试点城市上市公司。

表4 低碳试点城市（CDI）

由表5可以看出，在5%的显著性水平上，显著性数值为0.573，大于0.05，则该方差齐次性检验成立，表明位于低碳试点城市的上市公司与位于非低碳试点城市的上市公司碳会计信息披露方差无显著性差别。在方差检验中，得出结论：位于低碳试点城市的上市公司与位于非低碳试点城市的上市公司碳会计信息披露方差无显著性差别，假设3不成立。原因可能是在这些低碳试点城市，即便国家政策鼓励低碳环保，可是政策不够明确，或者鼓励力度不够大，又或者该政策并没有引起足够的重视。

表5 低碳试点城市ANOVA（CDI）

2.审计机构的规模。

由表6可以看出，在196个样本中，有71个样本审计机构为非国际“四大”会计师事务所或国内“八大”会计师事务所，108个样本的审计机构为国内“八大”会计师事务所，17个样本的审计机构为国际“四大”会计师事务所。从均值可以看出，三种情况下的CDI均值分别为：0.2887、0.3759、0.4382。审计机构越大的上市公司，其碳会计信息披露水平越高。

表6 审计机构的规模描述（CDI）

由表7可以看出，在5%的显著性水平上，显著性数值为0.002，拒绝方差齐次性的原假设，则上市公司审计机构是国际“四大”、国内“八大”大规模的碳会计信息披露水平与其他上市公司审计机构为小规模的碳会计披露水平差异较大。审计机构为国际“四大”或者国内“八大”的上市公司，其碳会计披露水平要比其他上市公司的披露水平高，假设4成立。原因可能是这些审计机构的客户资源丰富，不需要靠批量完成审计报告从而完成业绩或者进行虚假报告。

表7 审计机构的规模ANOVA（CDI）

（三）变量之间相关性分析

变量之间的相关性分析对于多元回归的结果有着重要影响，如果解释变量之间相关性较强，则会因为各变量之间的相关性导致回归结果精确度下降。因此，首先进行各变量之间的相关性分析，本文选择皮尔逊系数作为检验变量之间相关性的指标。若该系数大于0.5，则表明变量之间有相关性，会引发多重共线问题；若该系数在0.8至1.0之间，则表明变量之间有较强相关性，极可能会引发多重共线问题。

由下页表8可以看出，EPS皮尔逊系数最大为0.464，小于0.5，因此各变量之间的相关系数也小于0.5，存在多重共线问题的可能性很小。

表8 相关性

（四）回归分析

在确定各变量之间不存在多重共线问题之后，本文运用SPSS 24.0统计软件进行多元线性回归分析，得到表9。

表9 模型摘要b

R和调整后R可以衡量模型的拟合情况，该系数越大，证明模型的拟合优度越好，模型的参考价值越高。由表9可以看出，调整后R为0.033大于0.01，可以说明该回归模型的解释变量能力是完全能够接受的。

由表10可以看出，该回归模型F的显著性值为0.015，远小于0.05，说明F值在0.05的水平上通过了显著性检验。一般来讲，该系数越接近0，代表越显著，因此可以说明回归方程的整体拟合效果较好。

表10 ANOVAa

通过对回归系数的分析，可以得到各变量的显著性水平，来判断变量是否通过了显著性检验。由表11可以看出，常量的显著性水平为0.000，该数值小于0.05，表明通过显著性检验；在5%的显著性水平上，企业盈利水平——净资产收益率（%）和每股盈余——每股收益（元/股）的显著性也小于0.05，通过显著性检验。只有ROE的回归系数为-0.259为负数，但也显著。假设1不成立。

表11 回归系数a

由此可以得到，ROE的回归系数为负值，表明其与碳会计信息披露水平呈负相关关系。原因可能是盈利水平好的上市公司，其对碳会计信息披露水平的重视程度不够高，存在为了盈利水平提高而隐瞒申报等情况。其显著数值为0.013，通过了显著性检验，且其回归系数为正数。原因可能是每股盈余高的上市公司，其资金充足，可以更好地进行技术改造，为了获得更好的名誉，这些上市公司在节能减排方面可以做得更好。假设2成立。

五、研究建议

根据研究结论，本文提出以下建议：

首先，要保证有法可依，提高监督力度。在低碳试点城市的上市公司，其碳会计披露水平并未与其他地区产生显著差异，环保部门的执行力度有待提高，要严格按照环保法规进行监督，确保监督工作能够落在实处。在政策上，应该出台明确的规定，尽早完成立法工作，保证环保部门在执法时有法可依，而不是按照不明晰的规定去治理。

其次，增强宣传引导，提高公民意识。媒体的报导会引导大众的意识，公司对于利益相关者的看法尤为重视，媒体应该大力宣传披露水平高的公司，进行表彰；对于披露不落实的企业，也应进行披露，以此来促进企业的环保意识。保证公司在这种强大的社会监督体系情况下，增强环保减排意识。

再次，成立独立部门，内部加强减排。各公司可以在公司内部设立单独的减排监督部门，或者成立内部督察小组，从企业内部开始进行专门培训。企业对于自身情况了解相较于外部来讲更加确切。因此，从企业内部加强对减排工作的监督，效果更优；各企业应当注重技术的提升，提高企业在此方面的能力。