基于政府监管的环境绩效与财务绩效的关系研究

王索南吉 秦嘉龙（教授/高级会计师）

（青海大学 青海西宁 810000）

一、引言

过去以消耗资源、污染环境为代价的粗放型发展模式，所造成的环境污染问题日益突出，阻碍了经济的可持续发展。十三五规划强调生态文明建设，将生态文明建设作为我国经济发展的重要战略目标，企业、政府以及其他利益相关者越来越重视环境问题，努力实现环境绩效与财务绩效的“双赢”。关于政府监管、环境绩效和财务绩效的关系，以Wally和White head（1994）为代表的传统学派认为，环境绩效提高会伴随着企业环境成本的增加，进而增加企业的总成本，势必会降低企业的财务绩效。修正学派代表人物Porter（1998）则认为，企业采取积极的环境保护措施，将提升企业的社会和公众形象，从而促进企业的销售量和财务业绩。我国学者贾春香、王婉莹（2018）认为，财务绩效与环境绩效之间不存在明显线性关系。在实现长期可持续发展目标的道路中，充分把握环境绩效与财务绩效的关系至关重要。汪长英（2019）认为，为使企业价值有进一步的提升，上市公司在加强治理环境污染的同时，对影响资本市场的因素也应考虑在内。由于环境污染问题外部性的存在，采取政府干预的手段可以使外部性得以内部化，在治理环境绩效过程中政府花费时间、精力和金钱，运用多种干预手段去解决问题，Niu XueJiao等（2020）研究发现政府监管对环境治理带来了一定的影响，政府监管是调整环境问题的宏观调控工具之一，但政府监管对环境绩效和财务绩效的效果究竟如何，还有待进一步研究。本文选择企业的财务绩效受外部环境影响相对较大的化工企业为研究对象，研究化工企业的环境绩效与财务绩效这两个变量之间的关系。

二、文献回顾与理论假设

（一）环境绩效与财务绩效的关系

企业环境投资在倡导环境保护的法制社会中，可以提升企业价值，企业的环境管理措施、技术创新等投入都会增加企业的成本，但在某种程度上还能使企业获得竞争优势。Latan（2018）、Duanmu等（2018）、白世秀等（2019）、王文寅等（2020）研究认为环境绩效与财务绩效呈正相关；刘辉（2016）进一步研究得到，企业要加大环境环境保护，控制污染物质排放，从中获取经济效益和环境效益。朱清香等（2020）研究认为，企业通过主动承担环境责任来提高环境绩效，使企业满足利益相关者的绿色需求，从而提高企业财务绩效。资源基础理论认为，企业采取环保措施后拥有的声誉会转变为企业的竞争资源，促使企业在发展中获得更大的竞争优势。由于化工业企业对于资源与环境的依赖性较强，因此企业在经营管理过程中外部环境质量的提升长期下去会提高化工企业财务效益。基于此，本文提出假设1：

H1：化工企业的环境绩效与财务绩效之间存在正相关关系。

（二）政府监管、环境绩效与财务绩效

张兆国等（2019）、王建秀等（2020）研究发现政府监管能够督促企业投资环境成本，提升环境绩效；陈超凡等（2018）发现政府监管可以推动绿色全要素生产率的提高；潘红波、饶晓琼等（2019）在比较《环境保护法》实施前后的情况后发现，政府的相关政策可以显著提高企业环境绩效。蒋倩（2017）研究认为，环境信息披露水平与企业价值之间的正相关性随政府监管强度的加强而加强；从长远来看，严格的政府监管将实现公司财务绩效和环境绩效的“双赢”。

外部性理论提出，政府严格的制度可以使将企业环境问题中存在的负外部性得以内部化，有效干预能使企业竞争环境更加公平有序，并提高市场经济的有效性。政府监管作为一种宏观调控的工具，在严格的政府监管背景下会给企业形成良性竞争环境，环境绩效的增加能带来收益的增加，政府监管政策的努力改善能有效促进环境绩效对财务绩效的影响，说明政府监管对于二者之间的关系能起到有效的调节作用。基于此，本文提出假设2：

H2：政府监管在环境绩效与财务绩效之间的关系中起调节作用。

三、研究设计

（一）数据来源和样本选择

本文以化工行业A股上市公司为研究对象，环保税于2018年初开始实施，为了保证数据的可比性和一致性，截取2018—2019年的面板数据进行分析。本文所需有关数据来自东方财富网锐、思数据库、国泰安数据库、公众环境研究中心网（IPE）等。同时对原始数据进行了以下筛选：（1）剔除*ST以及ST等无法满足可持续发展的上市公司，避免离群值的影响。（2）再以2018年样本量为基准，剔除尚未披露环保税数据的公司。（3）剔除2018—2019年化工业上市公司的相关指标数据不完整、缺失的样本。经过以上筛选最终获得174个研究样本。并考虑到部分数据出现极端值的情况，本文对所有的连续变量都在1%水平上进行Winsorize处理。本文采用Excel、SPSS 22.0对数据进行了处理与分析。

（二）变量定义

1.被解释变量。企业财务绩效指标分为两大类：会计类指标和市场类指标。会计类指标反映的是年度内企业的盈利情况，并且能够更好地反映企业整体业务状况，市场类指标可以从资本市场投资者预期的角度反映企业发展情况与企业价值，该指标需要更加有效的资本市场，但我国资本市场薄弱，因此本文借鉴许慧（2020）、王佳等（2020）的方法，选择总资产收益率作为衡量财务绩效（ROE）的指标。

2.解释变量。在国外，CEP指数或TRI数据库数据主要用于衡量企业的环境绩效，而在我国，对环境绩效研究相对较晚，现有研究对环境绩效没有统一的衡量标准，不同学者尝试从不同角度对环境绩效进行测量，大致可以分为变量替代法和综合打分法两大类。由于综合打分法中的数据来源不系统，作业的主观性很大，影响了研究结论的参考价值与稳定性。基于以上原因，本文在胡曲应（2012）、尹建华等（2020）的研究基础上进行调整后，将营业收入与环保税比值作为环境绩效（EP)的替代变量，该比值的倒数为EPi。

3.调节变量。我国对政府监管的实证研究时间较短，目前还没有一个确定的衡量指标体系，本文借鉴郑思齐（2013）、李力（2015）的方法，以城市污染源监管信息公开指数（PITI指数）衡量政府监管，反映政府监管环境情况的力度。PITI指数根据企业注册地所在城市得到政府监管指数，没有具体评分的城市以企业所在省省会的得分代替反映该城市环境信息的透明度，该指数能对政府执行环境政策的情况做出客观、全面的评价。

4.控制变量。根据吴昊洲等（2018）的已有研究，本文控制了以下变量：研发能力（Rd）、偿债能力（Debtp）、企业规模（Size）、营运能力（Oper）、成长能力（Grow）、市场化程度（Market）等数值变量和年度（Year）这个分类变量。

（三）模型设计

首先，以财务绩效为被解释变量，环境绩效作为解释变量，加入相关控制变量，为检验假设1构建了模型（1）：

其次，本文以财务绩效为被解释变量，环境绩效为解释变量，在模型（1）的基础上加入政府监管变量以及政府监管和环境绩效的交互变量，为检验假设2构建了模型（2）：

四、实证结果分析

（一）描述性统计

为了更加清晰地认识数据的分布和变化，本文主要采用SPSS软件对选取的174家符合筛选条件的重污染上市公司1 740个观测值作为总样本，对其进行描述性统计，结果见表1。

表1 各变量描述性统计（N=174）

从以上描述性统计结果可以看出：样本间的财务绩效没有太大的悬殊，ROA的标准差在0.1以下。单位营业收入排污费——EP数值较小且该指标为逆向指标，将EP取倒数后为EPi，EPi的均值为3 410，极小值和极大值分别为688、5 500 000，两个极值之间的差距大，并且标准差超过3 000，表明化工业各企业之间的环境绩效水平相差很大。调节变量PITI的极小值、极大值分别为24.600、80.800，平均值61与极大值更加接近，说明各级政府对其所属管辖地区的化工业企业的环境进行了严格的监管。对于控制变量，企业的偿债能力采用资产负债率，资产负债率均值为0.376，说明化工业企业的偿债风险处于较低风险；企业的增长能力取决于其营业收入的同比增长率，从营业收入同比增长率的均值来看，仅为0.122，说明在2018年、2019年企业的增长能力较弱，处于瓶颈期；企业的营运能力以流动资产周转率来表示，流动资产周转率均值为1.998；同时，由于企业规模和研发能力采用的是总资产和研发费用的自然对数，相对而言差距并不特别大，说明所选样本整体的规模和研发能力比较均匀；而且所选企业2018年和2019年的数据均完整。

（二）相关性分析

本文运用SPSS软件对经筛选数据进行了Pearson相关性检验，确定了两个变量相互之间的相关性，且没有其他变量的影响，表2是主要变量之间的相关性分析的统计结果。

表2 各变量相关性分析

从表2可以看出，由于EPi指标为环境绩效EP的逆指标，在1%的水平上显著，环境绩效EP对财务绩效ROA产生正向促进作用，偿债能力、市场化程度等控制变量与财务绩效呈正相关，初步验证了假设1，不过这只是两个变量之间是对其他变量没有进行控制情况下的相关，因此还要看回归结果。政府监管与环境绩效这两个变量在1%的水平上存在显著的负相关，与财务绩效不存在显著的相关性，政府监管无法直接影响财务绩效，由于财务绩效与环境绩效存在正相关关系，政府监管可以通过影响环境绩效来间接影响财务绩效。

（三）回归分析

本部分在描述性分析和相关性分析的基础上展开分层回归分析，检验设定的模型（1），分析解释回归数据，回归结果如表3所示。

表3 分层回归分析

表3中，加入自变量的前后两个模型的VIF均值在1.1左右，皆小于10，因此说明回归模型不存在多重共线性问题；调整后的判定系数R2均为0.3左右，说明公司财务绩效有30%的变差可以由企业环境绩效和控制变量来解释，该解释比例虽不高，但是拟合程度是可以接受的。模型中的F值大约为12，在1%的置信度上显著，表明总体上回归验证模型有效。并且模型基本不存在多重共线性问题，因为模型的VIF均值小于1.2，其DW值大于2，不存在自相关。

从回归结果可以看出，在1%的显著性水平上企业偿债能力与财务绩效呈正相关关系。因为债务和权益是企业重要的资金来源，负债有期限且面临一定的偿还利息的压力，可能会存在企业的财务绩效下降。企业财务绩效与研发费用呈正相关关系，因为企业投资于新的研发，会给企业带来竞争优势，促进企业财务绩效提升。企业的营业收入增长率对财务绩效有正向影响。财务绩效与市场化程度之间没有通过显著性检验。

企业环境绩效的系数在5%的水平上显著为正，环境绩效越好，那么企业的财务绩效越好，二者呈正相关关系，说明化工企业在提升环境绩效时造成的成本低于环境绩效所带来的收益，促使财务绩效与环境绩效向相同的方向变化。基于以上分析，支持了假设1。

（四）调节效应分析

本部分在模型（1）中加入调节变量政府监管以及政府监管与环境绩效的交乘项，对假设2政府监管对企业财务绩效和环境绩效的调节效应进行检验，结果如表4所示。

表4 调节效应检验

本文首先对交乘项进行去中心化处理以消除共线性。在只有控制变量的基础上，加入环境绩效和政府监管指标以及去中心化后的二者的乘积项，R2进一步提高，模型（2）整体拟合R2为0.24左右，拟合程度较好；F值是8.87，通过了1%的显著性检验，说明模型（2）总体有效。此外，各变量间的方差膨胀因子VIF计算所得均值为1.17，表明模型中不存在多重共线性。通过对总体数据结果的分析可以发现，在1%的显著性水平上，单位营收排污费的系数是-0.219，环境绩效和财务绩效呈显著正相关，假设1可得相应验证。在5%的显著水平上，EPI与PITI的交乘项系数是-0.155，而环境绩效与政府监管的交乘项为正，说明政府监管起到了调节作用。更为严格的政府监管，对于化工业企业环境绩效和财务绩效的线性关系调节作用更为明显，因此假设2成立。说明政府监管强度越大，越能为企业进行环境治理提供良好的环境，促使企业提高自身的环境绩效，最后达到环境与经济双赢的状态。

（五）稳健性检验

考虑到可能存在环境绩效对财务绩效的影响具有滞后性以及内生性问题，本文首先从数据出发，将解释变量环境绩效的衡量指标滞后一期以后，对回归分析结果进行检验。将环境绩效数据滞后一期后，保证其他变量不发生变化的情况下，再次验证了在1%的水平上环境绩效与财务绩效之间的关系为正相关，以上结果与假设1结果基本保持一致。其次从分析方法出发，把调节变量调整为二分类变量，使用分组回归分析方法检验调节效应的结果，将调节变量政府监管由原来的连续变量转化为分类变量，保证其他变量不发生变化的情况下，重新进行调节检验，整体费雪Z绝对值大于1.96，且达到5%显著性水平，表明调节效应显著。

五、结论和建议

本文以2018—2019年我国化工行业的174家A股上市企业为样本，将政府监管作为研究对象所处的背景，得出以下结论：一是化工企业的环境绩效与财务绩效之间存在正相关关系；二是政府监管在环境绩效与财务绩效之间的关系中起调节作用。

根据上文研究结果，为达到财务绩效与环境绩效的协调发展，本文提出下列建议：第一，化工业企业环境绩效水平层次不一，尽管实行了环保税，说明每个企业的环保意识水平差距还是很大，可以在企业内部组织针对环境绩效的培训教育，企业内部管理者应加强交流，提高管理层环保意识。第二，通常企业在生产过程中会对环境造成一定的污染，如果提升环境绩效的成本较高，再加上政府对违反环境政策监管不够严格，那么有些企业就会冒险去钻法律漏洞。因此，政府部门应该利用行政手段，加强对企业污染行为的监管，定期或不定期检查企业是否按照相关环境绩效评价体系的要求进行环境保护或污染防治。

本文的相关研究仍存在一定不足，一是环境绩效指标选取具有一定的主观性及片面性，相较于国外，国内对于环境绩效研究的历程较短，目前还未形成较为全面及规范的环境绩效评价体系，对环境绩效用环保税与营业收入的比值来代替还缺乏足够的说服力。二是实证研究的样本较少。由于环保税从2018年刚开始实施，所选用的数据为2018和2019两年的数据进行分析，进行剔除后只有174个有效的样本数据，可能因为样本规模较少，不能普遍代表整个化工业。