碳减排与企业价值相关性研究

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　　【摘 要】 《“十三五”控制温室气体排放工作方案》对推进我国绿色低碳发展提出了各项约束性目标。文章从2016年所有沪深A股上市公司中随机抽取1 473家企业为研究对象，运用线性回归分析方法探究企业参与碳减排行为对企业价值的影响，并将样本企业分为工业企业和非工业企业进行对比研究。结果表明企业碳减排行为与企业价值显著正相关，这种正相关关系在非工业企业中更为显著，而在工业企业中并不显著。
　　 【关键词】 碳减排; 企业价值; 碳信息披露
　　【中图分类号】 F235.19  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）07-0148-08
　　一、引言
　　 改革开放以来，中国工业化进程加快，经济迅猛发展，但代价却是能源的大量消耗和环境的急剧破坏。温室气体排放的主要来源是能源消费，我国长期以来的经济结构和能源消费结构决定了温室气体排放总量大、排放率大、能源排放系数大等特点。2016年11月，国务院发布的《“十三五”控制温室气体排放工作方案》明确指出，到2020年，我国能源消费总量要控制在50亿吨标准煤以内，单位国内生产总值的能源消费比2015年下降15%，单位工业增加值二氧化碳排放量比2015年下降22%，非化石能源占一次能源消费的比重达到15%[ 1 ]。为了更好地解决发展经济与保护环境之间的矛盾，国家越来越重视低碳经济的发展，为此制定了一系列相关政策，营造良好的外部环境，力图推动企业的低碳技术创新与发展。
　　 面临全球范围的碳减排要求，企业所承受的压力与风险与日俱增，温室气体的大量排放对企业的经营活动也造成诸多不利影响。各国政府与国际性碳信息披露项目（Carbon Disclosure Project，CDP）要求企业衡量、披露与监督其所产生的碳排放，目的就在于降低碳排放的程度[ 2 ]。而市场对于污染降低的积极反应，也减少了降低污染的机会成本，成为公司愿意降低污染的诱因之一[ 3 ]。但企业作为追求经济利益最大化的组织，在面对碳减排活動所需的大量研发投入时，通常并不会仅仅为了保护环境而积极参与碳减排，因为这会增加企业的额外支出，除非这些碳减排行为有益于企业绩效的提升。企业参与碳减排的动机与产生的经济后果紧密相关，企业的低碳行为在作用于保护环境的同时是否可以为企业创造价值，这是每一个企业都关注的问题。
　　
　　 二、文献回顾
　　 自CDP推动及京都议定书等相关公约制定后，碳减排逐渐受到企业重视，机构投资者和其他利益相关者对于气候变化风险的关注在过去10年里增长了18倍[ 4 ]。对于利益相关者而言，碳排放等环境绩效逐渐被视为重要非财务性绩效指标之一[ 5 ]，温室气体或CO2排放量等信息有助于利益相关者了解企业面临气候问题时所采取的相应政策与成效，借以评估该企业可能的风险并制定适当决策。Prakash等研究指出，以目前全球温室效应形势而言，碳排放量无疑是分析企业风险、潜在环境负债与公司绩效的重要因素[ 6 ]。减少温室气体排放已成为全球性的运动，碳减排行为更被视为企业应尽的环境责任[ 7 ]。
　　 已有一系列国内外文献探讨环境绩效对于企业经济绩效（企业价值）的影响。Porter和Linde认为企业的环境声誉是一种宝贵资源，有利于扩大企业的营业收入与利润[ 8 ]。Bragdon等发现，污染控制与企业规模和企业经济绩效（每股盈余、市盈率、权益报酬率及投资报酬率）呈正相关关系[ 9-10 ]。Klassen和McLaughlin探讨了环境管理对企业财务绩效的影响，发现企业环境管理越好，其股票收益越高[ 11 ]。Nishitani等研究发现，降低污染排放量可增加顾客对产品的需求、增加生产力，进而增加企业财务绩效[ 12 ]。Smith等与我国学者黎文靖和路晓燕的研究均得到企业的环境绩效与企业财务绩效显著正相关的结论[ 13-14 ]。田翠香预测环境信息披露、环境绩效和企业价值三个变量之间紧密相关[ 15 ]。魏锋和章青发现，企业环境绩效与企业财务绩效之间具有价值相关性[ 16 ]。贾春香和王婉莹以2014—2016年制造业和采矿业的数据为样本进行分析，发现反映企业长期财务绩效的Tobin-Q值在环境绩效处于临界状态（最高或最低）时达到峰值，而反映企业短期财务绩效的资产收益率则在环境绩效处于中等水平时位于最高值[ 17 ]。综合上述相关文献的实证结果，大多支持环境绩效与经济绩效（企业价值）具有显著关系，环境污染可能会对公司价值产生负面影响，而环境绩效的提升则预期会使企业价值增加。
　　 受限于目前各国对企业温室气体或CO2排放信息的规范普遍不足，CO2排放量等相关数据获取困难，往往需通过企业自愿性信息披露来获得，因此目前国内外相关文献数量不多。Chapple等以分组的方式，探讨澳洲58家公开交易的企业样本中不同碳排放密集程度（单位成本碳排放量=企业碳排放量/生产成本）与企业价值的关系，结果发现市场会对受排放交易计划（Emissions Trading Scheme，ETS）约束的公司进行惩罚，尤其是碳排放密集程度高的公司受到来自市场的惩罚相对大于碳排放密集程度低的公司，进而得出碳排放密集度与企业价值负相关的结论[ 18 ]。Matsumura等也认为环境绩效中的碳排放量与企业的市场价值负相关[ 19-20 ]。Prakash等以2006—2008年在CDP报告中自愿披露碳排放量的S&P500公司为样本，探讨自愿碳排放信息披露的价值相关性，结果显示碳排放量增加，企业价值减少，二者呈负相关关系，且企业平均每增加1 000吨的碳排放量，企业价值随之减少212 000美元，此外市场会对所有参与碳排放的企业实施惩罚，且未对碳排放信息进行披露的企业将面临更为严重的惩罚[ 6 ]。Saka和Oshika探讨日本企业碳排放量与碳信息披露对企业价值的影响时发现碳排放量与企业价值之间呈负相关关系，碳信息披露与企业价值之间呈正相关关系[ 5 ]。Collins等以3M企业为研究对象，探讨企业碳排放量对公司财务绩效（每股股利）的影响，发现3M企业的碳排放量与每股股利呈负相关关系，且企业碳排放量逐年降低有助于提升企业利润[ 7 ]。国内学者张巧良等的实证研究发现高碳排企业的碳排放量与企业价值显著负相关，碳信息披露质量与企业价值负相关，而低碳排企业的碳信息披露质量、碳排放量与企业价值均正相关[ 21 ]。牛晓叶认为企业低碳行为有助于提升股东价值，二者的关系在环境敏感行业中表现更为显著[ 22 ]。常超对企业低碳技术创新和企业价值的关系进行研究，发现企业低碳技术创新投入强度和经营绩效具有正相关关系[ 23 ]。但也有部分文献指出，碳排放量降低或者企业采取碳减排措施可能会降低企业资本与获利能力，如Palmer等的研究得出企业改善环境的投入将会增加企业额外支出，进而降低企业利润[ 24 ];Busch和Hoffmann发现企业自愿性的碳管理与财务绩效负相关[ 25 ];Fisher-Vanden和Thorburn也得到了相似结果，即企业自愿性温室气体减量会产生负异常报酬，降低企业价值[ 26 ]。 　　
　　 三、理论分析与研究假设
　　 合法性理论认为企业在面临各方的压力时，有动机以合法并自愿履行“社会契约”的方式应对社会压力[ 27-28 ]。当这种理论应用于碳减排时，企业为进行碳减排采取的一系列措施也将使企业受益。也就是说，企业实行碳减排策略、披露碳减排效果以满足各种社会群体的要求，将会减轻或避免发生合规成本及监管风险[ 29 ]。
　　 而利益相关者理论认为，利益相关者的不同需求会影响企业行为，碳减排及碳信息披露可以理解为企业对股东和投资者在内的利益相关者对气候变化信息需求的一种回应，从投资的角度来看，这可能会改善投资者对企业环境风险应对的认知[ 30 ]，碳减排绩效的提升将增强投资者对企业未来获利的信心。在这种情况下，溫室气体排放的减少可能被认为是企业有效管理运作的一部分。如果企业能够成功减少温室气体排放，股东/投资者会将温室气体减排视为一种无形价值，并反映在企业的股价中。同时，这种做法可以向外界传递企业参与碳减排的积极信号，提升企业在环境和社会责任方面的声誉，可能会对企业产生其他积极影响。
　　 关于碳减排立法的现有或拟议变化也将对企业产生法律或监管方面的压力。从监管角度来看，在碳税或碳排放权交易体制下，如果企业无法履行环境责任，碳排放超过碳配额计划下的目标，可能要支付罚款或从碳交易市场购买额外的排放配额，这两者都会给公司带来财务负担。为了实现碳减排目标，同时避免罚款等额外损失，企业有必要进行碳减排管理。此外，当企业碳排放量低于其排放目标时，企业也可以将剩余的碳排放配额在碳交易市场上出售以获取一定的经济利益，一系列后果都有助于企业价值的提升。
　　 因此，不论是为了顺应市场形势或是基于法律规范的限制，企业积极参与碳减排活动无疑会完善企业形象，提升企业竞争力，具有碳减排绩效的企业也更能在市场凸显其应对气候变化的弹性与竞争优势。当企业重视环境保护或遵守相关法律规范，追求降低甚至预防空气污染时，不但可以减少潜在诉讼与罚金导致的成本，而且能产生更多利益[ 31-32 ]。投资人一般更青睐于对环境负责的企业，企业碳减排行为在降低企业风险的同时也使得投资人一方的投资风险随之降低。所以当企业能减少碳排放量，即降低空气污染，应有利于提升公司财务绩效与公司市场绩效的表现。
　　 综合上述论点，碳减排是企业应对气候恶化、彰显企业重视环境问题的关键环境绩效。企业碳减排绩效与企业价值具有正相关关系，由此建立研究假设1：
　　 H1：碳减排与企业价值存在正相关关系。
　　 企业日常经营往往与碳排放息息相关，极有可能不利于环境保护。与其他行业相比，工业企业碳排放的数量和强度要远大于其他企业。我国工业能源消耗量在能源消耗总量中的占比一直居高不下，尤其是煤炭的消耗比重很大。尽管自“十二五”以来，随着我国工业化进程的深入和产业结构的调整，各类重污染能源消费增速明显下降，但不得不说工业企业仍旧是碳排放的主要“元凶”。图1展示了从1995年到2016年我国工业企业能源消耗在全国能源消耗总量中的占比及数量变化趋势。如果工业企业能披露其碳减排绩效，不但会证明其应对环境与法律需求的弹性与降低企业经营风险的能力，有利于阻挠竞争对手伺机取代、维持在行业中的优势地位，更有助于公司正面社会形象的建立与企业价值的增加。对于工业企业，行之有效的碳减排举动应是企业成功关键的要素之一。故相对于其他行业的企业，工业企业碳减排行为与企业价值的相关关系应相对较高，由此建立研究假设2：
　　 H2：工业的企业碳减排行为与企业价值的正相关关系相对大于非工业企业。
　　
　　四、研究方法
　　 （一）样本选取与数据来源
　　 2016年是联合国可持续发展目标（SDG）实施的开局之年，也是我国国民经济和社会发展第十三个五年规划开局之年，研究2016年的数据无疑具有重大意义。本研究以我国所有在沪深交易所上市的A股公司为对象，研究时间区间为2016年。筛选样本的标准包括：（1）剔除在2017年以后上市的公司;（2）剔除已退市、ST类、*ST类上市公司。在余下的2 941家企业中随机抽取50%，最后筛选出1 473家企业，探究其参与碳减排行为对企业价值的影响。其中，碳减排相关数据从企业发布的社会责任报告、可持续发展报告及企业官网等手工搜集整理，其他财务数据来源于Choice数据库。本文的数据处理采用了SPSS 22.0和Excel 2016等软件。
　　 （二）模型构建与变量选取
　　 根据上文提出的研究假设，选取企业价值为被解释变量，以2016年末公司股票总市值的自然对数来衡量。选取企业碳减排情况为解释变量，同时选取公司规模、发展能力、偿债能力、盈利能力、股权集中度、上市年数作为控制变量。此外，鉴于工业企业碳排放在我国碳排放总量中占比极大，是碳减排工作关注的重点，额外设置了行业属性这一分组变量。
　　 本文使用的所有研究变量定义见表1。
　　 根据上述分析，构建如下研究模型：
　　VALUEt=β0+β1CARBONINDEXt+β2SIZEt+β3GROWt+
　　β4LEVt+β5ROAt+β6TOP1t+β7AGEt+β8INDUSTRYt+ε （1）
　　 五、实证结果分析
　　 （一）变量描述性统计
　　 本文运用SPSS22.0软件对1 473家企业8个研究变量的均值和标准差进行基本的统计分析，结果如表2所示。
　　 由表2可见：2016年末，全行业样本的企业价值指标平均值为23.022，标准偏差为0.800;企业碳减排情况为虚拟变量，最小值为0，最大值为2，其平均得分为0.330，标准系数为0.622。工业企业（INDUSTRY=1）共973家，约占全行业样本的66%，2016年末工业企业价值指标平均值为22.928，标准偏差为0.733;企业碳减排情况平均得分为0.310，标准偏差为0.636。非工业企业（INDUSTRY=0）共500家，约占全行业样本的34%，其企业价值指标平均值为23.204，标准偏差为0.889;企业碳减排情况平均得分为0.350，标准偏差为0.594。 　　 （二）相关性分析
　　 为了检验变量之间是否存在相关性，以保证回归模型的有效性，本文在进行回归分析之前对变量进行Pearson和Spearman相关性检验，检验结果见表3。
　　 表3中左下部分为Pearson相关系数，右上部分为Spearman相关系数。从表3中可以看出，无论是以Pearson相关系数分析还是以Spearman相关系数进行分析，企业碳减排情况与企业价值均显著正相关，相关系数分析结果分别为0.382和0.352，初步验证了假设1。
　　 （三）模型回归分析
　　相关性分析只是从两两变量之间研究它们的影响，为了进一步验证与解释本文中所提出的假设，继续进行回归分析来综合考虑各种因素的影响，经运算后的回归结果如表4。
　　在表4中，调整后的R2为0.705，说明本文所构建模型拟合度较好，回归方程显著;D-W值为2.057，正好在2附近，说明模型的变量间不存在自相关关系;F=504.074，P=0.000（近似值），回归方程高度显著，说明企业碳减排情况、公司规模、资产负债率、营业利润率、大股东持股比例、上市年数指标变量对企业价值有高度显著的线性影响。借助方差膨胀因子（VIF值）诊断自变量的多重共线性程度，计算得出VIF值最大值为2.019，均远小于10，不存在多重共线性问题。表4的回归结果中企业碳减排情况的标准化回归系数为0.033，伴随概率为0.043，与企业价值在5%的显著性水平上正相关，说明企业积极参与碳减排确实会增加企业价值。即积极参与碳减排的企业，企业价值较高，本文的假设1得到检验。另外，公司规模、营业利润率与企业价值在1%的显著性水平上正相关;资产负债率、企业上市年数与企业价值在1%的显著性水平上负相关;大股东持股比例与企业价值在5%的显著性水平上正相关;营业收入同比增长率与企业价值的显著性水平为0.295，超过了显著水平0.1的标准，可以认定在10%水平不显著。
　　 （四）分组变量相关性分析
　　 本文在控制企业规模、营业收入同比增长率、资产负债率、营业利润率、大股东持股比例、企业上市年数的情况下，分别对工业企业和非工业企业进行相关性分析，得到表5所示结果。
　　表5中左下部分为工业企业对应的Pearson相关系数，右上部分为非工业企业对应的Pearson相关系数。从表5中可以看出，工业企业碳减排情况与企业价值在1%的水平显著正相关，相关系数为0.320;非工业企业碳减排情况与企业价值在1%的水平显著正相关，相关系数为0.497。两种类型的企业碳减排情况与企业价值的相关性分析结果与总体样本的分析结果方向相同。
　　 （五）分组变量回归分析
　　 以工业企业为样本建立回归模型进行检验，如表6所示。表6中调整后的R2为0.695，说明模型的拟合程度较好;D-W统计量为1.971，不存在自相关关系;F=318.116，P=0.000（近似值），表明回歸方程高度显著。借助方差膨胀因子（VIF值）诊断自变量的多重共线性程度，计算得出VIF值最大值为1.882，均小于2，不存在多重共线性问题。回归结果显示工业企业碳减排情况的标准化回归系数为-0.002，但伴随概率为0.928，超过了显著性水平的标准，不能证明与企业价值相关。另外，企业规模、营业利润率、大股东持股比例与企业价值在1%的显著性水平上正相关;资产负债率、企业上市年数与企业价值在1%的显著性水平上负相关;营业收入同比增长率与企业价值的显著性水平为0.485，超过了显著水平的标准，可以认定在10%水平不显著。
　　 表7是以非工业企业为样本建立的回归模型的多元回归结果。表7中调整后的R2为0.727，说明模型的拟合程度较好;D-W统计量为1.965，变量之间不存在自相关关系;F=191.071，P=0.000（近似值），表明回归方程高度显著。借助方差膨胀因子（VIF值）诊断自变量的多重共线性程度，计算得出VIF最大值为2.279，均小于10，不存在多重共线性问题。回归结果显示非工业企业碳减排情况的标准化回归系数为0.099，且与企业价值在1%的显著性水平上正相关，说明非工业企业积极参与碳减排会提升企业价值，且其分析结果优于全行业样本的分析结果。另外，企业规模与企业价值在1%的显著性水平上正相关，资产负债率、企业上市年数与企业价值在1%的显著性水平上负相关，营业收入同比增长率、营业利润率、大股东持股比例与企业价值的显著性水平均超过了显著水平的标准0.1，可以认定在10%水平不显著。
　　 六、结论
　　本文以2016年沪深A股上市公司随机抽选的1 473家企业作为样本，在控制公司规模、发展能力、偿债能力、盈利能力、股权集中度、上市年数几项指标后，探讨企业碳减排情况与企业价值的相关性，得出以下结论：
　　 （1）企业的碳减排情况与企业价值显著正相关，这符合本文提出的第一个假设。一方面可能是由于投资者对企业的碳减排信息比较敏感，并认为企业参与碳减排的行为是一种积极表现，更易受到各方青睐，进而提升企业价值，反之，不重视碳减排则可能会导致企业价值的下降。另一方面，管理层或已充分考虑到碳排放披露所带来的成本和收益，如果获得的收益超过所产生的成本，企业更愿意披露碳排放。
　　 （2）非工业企业碳减排情况与企业价值的正相关程度优于全行业样本的结果，而工业企业碳减排情况与企业价值的关系并不显著，这与本文的假设2不符。其原因可能在于：第一，碳减排在我国发展尚未成熟，仍处于起步阶段，个别企业对碳减排行为的认识不够深刻，未能形成良好的节能减排意识。第二，包含企业碳减排相关信息的碳信息披露在我国尚属自愿披露的范畴，并未形成对企业碳信息披露的统一规范和指导，由此导致披露的不全面、不规范，可能会使研究具有一定的局限性。第三，实证研究可能导致一些不可避免的误差。第四，工业企业能源消耗量大、碳排放量大，披露碳信息更易受到来自节能减排相关部门的惩罚，而企业为了避免这一惩罚，极有可能限制自身碳排放信息的披露。 　　
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