基于DEA的煤炭企业环保投资与财务绩效研究

唐亮 樊浩 陆璟楠

摘要：以煤炭行业上市公司作为研究对象，通过选取环保投资指数（EPI）和环保信息披露指数（EDI）作为投入指标，选取因子分析法提取的财务绩效公因子作为输出指标，运用DEA模型对煤炭企业环保投资与财务绩效从综合效率、规模效率、纯技术效率等方面进行综合分析。得出以下结论：2016～2018年煤炭企业整体环保投资水平得到提升，但环保投资效率整体水平不高，多数煤炭企业在环保治理方面存在产出不足或投入冗余的现象，应进一步调整环保投资结构、提升环境信息披露质量，推动形成企业可持续的绿色发展方式。

关键词：DEA;环保投资;环境信息披露;财务绩效

中图分类号：F407.21 文献标志码：A 文章编号：1008-4657（2020）05-0005-08

0 引言

改善生态环境、应对全球气候变化、维护能源安全是当今世界共同面临的重大挑战。党的十九大报告中明确提出加快生态文明体制改革，建设美丽中国。新时代推进生态文明建设，必须打好污染防治攻坚战，其关键就是要推动环保责任主体的积极环保行为[1]。作为资源消耗和排放污染的主要责任主体，各类工业企业的环保投资是改善环境质量的重要保障，也是衡量企业积极履行环境责任的重要指标。由于环境污染具有明显的负外部性，企业一般而言缺乏主动进行环保投资和披露环境信息的动力和意愿[2]。随着绿色经济发展理念的深入推进，作为经济活动主体，企业逐渐加大在节能减排和治理污染方面的资金投入，同时也积极主动的披露相关环保信息。

环保投资是推进绿色经济发展的不竭动力，具有促进经济发展和改善生态环境的重要作用[3]。环境治理是一项系统工程，涉及的利益主体众多，需要多方参与共同努力，环境信息的积极主动披露是提升政府与社会公众等利益相关者共同参与环境治理的重要保障和有效举措[4]。党的十九届四中全会提出推进国家治理体系和治理能力的现代化，环境治理体系和治理能力现代化是其中的重要组成部分。中共中央和国务院办公厅印发的《关于构建现代环境治理体系的指导意见》明确提出，要建立完善上市公司和发债企业强制性环境治理信息披露制度，推动企业履行更多的生态环境责任[5]。

目前，学术界对环保投资与财务绩效相关性的研究中，主要有三种观点：

第一，环保投资对财务绩效具有正向促进作用。Lannelongue G等[6]将环境管理细化为环境管理投入与环境管理产出，验证了环境管理的改善促进财务业绩的增长。范宝学等[7]以煤炭类上市公司为研究样本，实证检验了煤炭企业环保投入对财务绩效具有显著的正向促进作用。

第二，环保投资导致企业成本上升，不利于财务绩效的提升。Sueyoshi T等[8]以美国电力公司为研究样本，通过研究发现短期内环保投入与经济绩效存在明显负相关。刘常青等[9]利用新会计准则实施的外生事件，构建相关模型，实证检验了重污染企业环保投资对企业价值的影响，发现环保投资活动不利于企业价值的创造。常凯[10]以重污染行业上市公司为样本，研究了企业环境信息披露与财务绩效的相关性，发现企业环境信息披露程度与企业价值有显著负向关系。

第三，环保投资与财务绩效之间存在非线性关系。Pekovic S[11]等运用法国公司作为研究样本，通过实证研究发现企业环保投资与经济绩效之间呈倒“U”型关系。与此相反，陈琪[12]基于中国A股上市公司的样本数据进行实证检验，发现企业环保投资与经济绩效呈现显著的“U”型关系。孙燕燕等[13]基于Meta方法對企业环境绩效与经济绩效关系的文献进行检索并综合分析发现，企业环境与经济绩效之间的相关关系存在显著的差异，企业的环境投资短期会挤占经济投资，致使成本上升，但长期看会促进生产效率的提升和竞争优势的形成。关于环保投资与财务绩效之间关系的研究一直环境管理研究领域的核心问题[14]。

众多学者从不同角度，选取不同国家和行业的数据进行实证研究，由于数据选取的差异、指标量化的不同，研究目前没有得出一致的结论。

为了系统分析企业环保投资和财务绩效的关系，本文选取煤炭行业31家上市公司2016～2018年的数据作为研究对象，将环保投资指数（EPI）和环境信息披露指数（EDI）作为投入指标，在传统财务绩效评价指标基础上，运用因子分析法提取公因子作为企业财务绩效产出指标，使用DEA模型对煤炭行业环保投资与企业财务绩效从综合效率、规模效率、纯技术效率等方面进行综合分析。

1 相关分析方法

1.1 数据包络分析法

数据包络分析（DEA）是用来评价多个决策单元（DMU）效率有效性的非参数分析方法。DEA方法的主要思想是利用数学线性规划来对各个DMU的相对效率进行评价分析。相较于其他模型DEA方法更具准确性，而且可以针对每个非有效DMU给出其优化方案。DEA方法原理简单、适用范围广的特点让其吸引大批学者的研究，更是利用DEA方法在各个领域发挥其作用。DEA方法的基本模型包括BCC模型和CCR模型。CCR模型假设规模报酬不变，在实际应用中比较难以实现。基于本文研究设计，样本中各煤炭上市公司的发展情况存在明显差异，导致规模报酬的状态也存在差异，因此本文选用BCC模型对煤炭企业环保投资与财务绩效的效率情况进行评价，并通过投影分析对非DEA有效的企业提出改进的目标和方案。

1.2 因子分析法

因子分析法是一种多目标系统的分析方法[15]，在多变量分析中，从同类指标变量中，根据因子载荷遴选出信息含量最大的公因子指标，将指标变量用遴选出的少数公因子指标线性组合表示，使之尽可能多的反映变量的所有信息[16]。使用因子分析法进行财务绩效评价有三大优势：第一，根据各公因子的方差贡献率的多少来确定比重，有效地去除了主观随意性;第二，标准化处理，消除财务指标之间的相关影响和由于指标数值自身所引起的差异性，保障了财务绩效评价的质量;第三，解决了评价指标体系全面性和独立性的矛盾[17]。本研究根据国务院颁布的《企业绩效评价标准值》为依据，建立企业财务绩效综合评价指标体系，通过因子分析法提取少数公因子，对财务绩效评价指标进行降维处理。

3.2 数据来源

数据主要来源于企业发布的公司年报及企业社会责任报告。另外因子分析所需的财务数据来自于CSMAR数据库，缺失的部分通过查找巨潮资讯、证监会交易网站手动收集。本文数据处理所用到的软件有EXCEL、SPSS21.0和DEAP2.1。

4 结果分析与评价

4.1 指标处理与结果

数据包络分析分析法是较为直观且简单的“多投入多产出”数据分析方法，且对原始数据的处理和计算过程要求不高，因此可以选用的计算工具也比较多。本文选用DEAP2.1软件进行运算，将由因子分析法所提取的公因子得分作为输出指标，将EPI和EDI作为投入指标。由于所取得的数据存在一部分为负值的情况，而DEA模型只适用于决策单元为正值的样本，所以需要对原始数据中的负值进行标准化处理。借鉴姚梦琪等[23]的处理方法，对数据进行统一处理，将全部数据划归到[0.1，1]，数据运算见公式（3）所示：

Xij表示第j个决策单元的第i个数据样本。将数据代入计算公式之后，即得到处理后的软件处理所需数据。使用DEAP2.1软件对模型进行计算得到各公司的各效率指标以及规模效率情况（篇幅所限予以省略）。

4.2 总体情况分析

综合效率是指当企业处于最佳生产规模下，投入产出是否达到有效状态。综合效率值越大就代表着环保投资的投入对企业绩效的作用越大，越能带动企业的发展。纯技术效率是在规模报酬率不变的情况下，投入产出之间的相对效率，它代表企业管理和技术等因素影响的生产效率。规模效率是指在现有技术和管理水平下，决策单元现有生产规模和最佳生产规模之间的差距。根据软件计算结果，我们可以对2016～2018年的综合效率、纯技术效率以及规模效率情况进行分析。2016～2018年DEA平均效率值如表6所示。

2016～2018年的平均纯技术效率值为0.924，高于平均综合效率和平均规模效率，这说明煤炭企业平均规模效率的偏低制约了企业的平均综合效率。2017年平均规模效率由0.797增长到0.900，说明了煤炭企业产业结构升级，生产水平提高，而到2018年降低到0.847，说明煤炭企业进行了产业结构调整，使得企业的实际环保投资、企业价值和企业规模出现不匹配的情况。

由表7可知，2015～2017年规模报酬不变的企业从2016年的9家上升到2017年的16家，但是2018年又下降至8家，说明相较于前后两年，2017年度这些煤炭企业的环保投资的投入产出效率较高，财务绩效会随着环保投资规模的扩大而同比例增长。规模报酬递增的企业从2016年2家到2018年6家公司，说明个别煤炭企业目前存在环保投资水平和环境信息披露水平较低，应加大投入水平，从而提升财务绩效。规模报酬递减从2016年20家到2018年17家，基本保持不变。说明大部分公司虽然进行了大量的环保投资，同时积极披露环境信息，但是存在环保投资结构不合理和环境信息披露质量偏低的情况，再加上环保投资对经济影响的滞后性，最终影响企业财务绩效的提升。

4.3 DEA有效性分析

近年来，随着国家和社会对环境保护的日益重视，企业的环境治理投资也在稳定增长。2016～2018年样本有效性分布如表8所示。

由表8可知，从DEA有效性结果看，2018年DEA有效企业8家，占全部企业的26.81%，说明这些企业在2018年不存在投入冗余和产出不足的情况，而非DEA有效企业有23家，所占比例达到了73.19%。虽然近年来为了响应国家号召和社会需求，煤炭企业不断加大对环境治理的投入水平，但是企业的环保投资整体效率变化不大，仍处于较低的水平，环保投资无法对企业绩效起到积极地促进作用，造成这种现象的原因可能是企业盲目进行环保投资而导致的投入冗余问题，也可能是企业没有合理使用投入资金而产生的产出不足问题，所以需要做较大调整。

5 结论与启示

通过选取环保投资指数和环保信息披露指数作为环保投资投入指标，选取因子分析法提取的财务绩效公因子作为输出指标，运用DEA模型对煤炭企业环保投资与财务绩效的效率进行分析，得出以下结论：第一，从总体情况可以发现，2016～2018年环保投资效率整体水平不高，其中企业综合效率较低的主要原因是规模效率偏低，企业在扩张速度和管理水平上有待进一步提高;第二，从有效性分析结果可以看到，煤炭企业非DEA有效企业多于DEA有效企业，这反映了多数煤炭企业在环保治理方面存在产出不足或投入冗余的现象，存在较大的改进空间;第三，规模报酬分析说明，2016～2018年煤炭企业整体环保投资水平提升，说明该行业普遍比较注重生态环境保护与建设，大部分公司虽然进行了大量的环保投资，同时积极披露环境信息，但是存在环保投资结构不合理和环境信息披露质量偏低的情况，再加上环保投资对经济影响的滞后性，最终影响企业财务绩效的提升。

尽管我国煤炭企业对环保日益重视且环保投入逐年增加，但总体上环保投资的效率仍处于较低水平，环保投资对企业财务绩效的提升作用不明显。其中固然有环保投资经济后果的滞后性原因，除此以外，企业自身也要不断优化环保投资结构，合理分配资金，通过规模效率和技术效率的提高，最终促进综合效率的提升。同时也要提高企业环境信息披露的质量和水平，提高企业环境信息公开能力，使得社会公众和广大投资者充分了解企业为生态环境所作的切实贡献。总之，作为重污染行业的煤炭企业要转变发展方式，通过环保投资的实际行动和环境信息披露的积极作为，最终促进企业财务绩效的提升。

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[责任编辑：许立群]