空气污染、股东网络关系与企业盈余管理——基于多断点的回归分析

罗栋梁，李克思，史先让

(江苏师范大学 商学院，江苏 徐州 221116)

一、引言

以此为基础，学者们发现空气污染降低了重污染企业的劳动率、增加了企业成本，严重影响了企业的盈利能力。而碳达峰碳中和目标的实现，需要重污染企业保持持续的盈利能力。重污染企业的持续盈利能力不仅可以为企业争取到更多的外部资金，而且也是重污染企业可持续发展的可靠内部资金保障。因此，碳达峰碳中和目标下研究空气污染指数对重污染企业盈余质量的影响尤为重要。然而，鲜有学者对此进行研究。

碳达峰碳中和目标的实现，需要全体企业的共同努力。企业社会网络将不同的企业联系起来，并显著影响着企业的财务行为。股东网络关系是以共同股东作为连接点，将不同的企业联系在一起而形成一种企业间的社会网络关系。那么，股东网络关系是否影响空气污染与企业盈余管理的关系? 本文在研究空气污染与企业盈余管理关系的基础上，加入股东网络关系作为调节变量，研究股东网络关系对空气污染与企业盈余管理行为之间的调节作用。

本文研究发现，空气污染程度越严重，企业越倾向于减少盈余管理；股东网络关系减弱了空气污染对企业盈余管理的负向影响；股东网络关系对向上或向下盈余管理的调节作用不同。本文的创新点是:一是分析了企业外部空气污染对企业内部财务行为之间的关系，说明政府监管的加强有利于改善企业的治理行为，促进企业可持续发展；二是分析了股东网络关系对空气污染与盈余管理之间关系的调节效应，为治理空气污染和企业盈余管理提供新的思路。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

1.空气污染对企业盈余管理的影响

国内外学者对空气污染影响进行了广泛的研究，大部分文献研究了空气污染对公众身体健康的影响，以及造成的社会福利损失和幸福程度变化，一些学者尝试研究空气污染对企业内部的影响，但鲜有学者研究其对企业盈余管理的影响。吴超鹏等发现，企业总部所在城市的空气污染越严重，管理层人力资本质量越低；空气污染降低了管理层人力资本质量对企业绩效的提升作用。

不仅如此，空气污染还显著增加了企业员工流失率，在行业竞争程度较高的企业中，这种影响更为明显；空气污染会对当地人口产生挤出效应，在冬季和春季等空气污染严重的时段，人口迁出效应更加明显；空气污染降低了劳动生产率，随着污染加重，劳动生产率急剧降低；空气污染加速了健康资本折旧，导致医疗成本提升；空气污染虽然在一定程度上能够加强企业的工艺创新，改进企业的管理，但却降低了企业的研发强度。

2.外部经济环境对企业盈余管理的影响

对于盈余管理的影响因素研究非常广泛，但主要是企业内部以及企业外部的经济政策环境等方面。李青原和蒋倩倩研究了税收征管力度对企业盈余管理的影响，发现国税征管能抑制企业的盈余管理行为，尤其降低了企业的向下盈余管理程度。潘红波等研究了新三板分层制度对企业盈余管理的影响，发现分层制度的实施有助于降低企业的盈余管理程度。邢春玉等发现审计师的持续经营审计意见会影响企业的盈余管理行为；市场化程度越高，市场越透明，越能抑制这种盈余管理行为。

3.股东网络关系对企业的影响

我国学者对于企业网络关系的研究主要集中在董事网络，对股东网络关系的研究较少，且主要集中在股东网络关系对企业绩效的影响。高闯和关鑫构建起大股东的社会网络，甄别其社会网络连带关系，探寻了其动员这些社会资本获取实际控制权进而成为终极股东的方式和路径。万丛颖以我国沪深A 股2012—2014 年新一代信息技术产业中的187 家上市公司为样本，发现股东网络关系正向影响企业绩效。黄灿和李善民以2007—2015 年A 股上市公司为样本，也发现股东网络关系正面影响企业绩效，经济政策不确定性和市场化程度都会影响股东网络关系的价值实现。罗栋梁和徐备以2017—2018 年A 股上市公司为样本，发现股东网络关系及其动态变化都对企业绩效产生显著影响。

可以看出，学者们对相关课题进行了较为深入的研究，得到较为可靠的结论。但在以下方面上还存在进一步研究的空间:第一，学者们研究了空气污染对微观企业的影响，但是尚未涉及对企业财务行为的影响；第二，盈余管理方面的研究仅有少数学者研究了企业外部税收制度环境、市场环境等对盈余管理的影响，鲜有学者研究自然环境对企业内部行为的影响；第三，股东网络关系方面，现有关于股东网络的研究还较少，还存在进一步拓展的空间。

(二)研究假设

1.空气污染对企业盈余管理的影响

空气质量越来越受到关注，重污染行业的发展面临环境污染与经济效益的两重性，空气质量的好坏，影响着企业的盈余管理行为。随着空气污染的加重，企业的盈利压力越大。首先，空气污染加重，降低了企业生产率。如前所述，空气污染可能通过增加人体健康风险、挤占研发资金、减少劳动力供给等途径对企业生产率造成负向影响。李卫兵和张凯霞发现，PM2.5 每上升1%，企业生产率会下降0.692%。其次，空气污染增加了企业的成本。空气污染越严重，企业对劳动力的福利补贴越多。对于有能力选择良好工作环境的员工来说，环境质量是一种越来越重要的非货币性福利，因此空气污染会增加这部分员工的讨价还价能力，从而提高企业的附加环境成本。

现实中，企业为了防止人才因为空气污染而流失，常常会增加员工的医疗保险费用，以及支付额外的空气污染“福利津贴”；此外，企业为了改善工作环境，常常会购置额外的室内空气净化设备以缓解空气污染的影响。袁建国等发现，成本上升时企业更倾向选择负向盈余管理隐瞒利润或报告亏损。因此，当空气污染严重时，企业会倾向于减少盈余管理行为，即空气污染与盈余管理负相关。据此，本文提出假设:

H1:空气污染指数越高，即空气污染程度越严重，企业越倾向于减少盈余管理。

我国对空气污染的监管越来越严。2012 年5 月发布了《PM2.5 自动监测仪器技术指标与要求(试行)》，对PM2.5 进行监测；2013 年发布了《关于执行大气污染物特别排放限值的公告》，采用分级限制标准更严苛的AQI 指数代替之前采用的API 指数；2018 年发布了《关于发布＜环境空气质量标准＞(GB 3095-2012)修改单的公告》(以下简称“2018 年修改单”)，以主要发达国家、地区和国际组织的现行规定为标准，完善了标准及配套技术规范的部分内容。可以看出，政府的监管越来越严格。可以预计，政府的监管趋严后，特别是2018年修改单实施后，企业的成本增加，企业越倾向于减少盈余管理，减少利润，以获取更多的其他资源。

首先，空气污染加重增加了重污染企业的政治成本。按照“政治成本假说”，若重污染企业有丰厚的报表利润，将更容易使企业吸引公众视线，公众将怀疑利润来自牺牲公众的健康，而遭受更多的舆论压力。刘运国和刘梦宁发现，在“PM2.5 爆表”事件后，随着空气污染的进一步加重，重污染企业的政治成本增加。其次，空气污染加重，企业减少盈余以获取政府财政支持。公众的压力将会迫使政府采取一定的措施，以回应公众的压力，采取杀鸡儆猴，全面检查。此时，企业减少盈余甚至是薄利经营，显示企业艰难生存，博得同情，从而获得政府财政支持，拿到一些政府补贴。赵玉洁和刘敏丽发现，负向盈余管理对企业获得的政府补助有显著的正向影响，因此盈利能力较差的企业偏好通过负向盈余管理来获得政府补贴。最后，空气污染加重，企业减少盈余管理以避免关注。Snyder 和Stromberg发现，如果一个地区遭受了严重空气污染，当地重污染企业就会背负的巨大压力。为避免政府和公众的关注，基于“政治成本假说”，企业就有动机操纵盈余。据此，本文提出假设:

H2:当政府加强空气质量监管时，随着空气污染指数增加，企业更会低调行事，倾向于减少盈余管理。

2.股东网络关系对空气污染与企业盈余管理之间关系的调节作用

企业可以基于多种不同的网络形成企业网络关系。股东是企业的剩余索取者，股东网络关系无疑是企业的最重要关系之一，对空气污染与盈余管理之间关系具有调节作用。首先，股东网络关系能够为企业建立起企业间的畅通信息渠道，拥有可及性、时效性和参考性等信息优势。平亮和宗利永发现中心性较高的企业更容易及时获取信息，减少企业的信息搜索时间、提高企业获得信息的数量，从而能够减少空气污染对企业的负面影响，缓解了企业的盈余管理压力。其次，股东网络关系能够提高企业的合法性，从而降低信息成本、谈判成本以及监督执行成本等交易成本。成本的减少也缓解了企业的盈余管理压力。第三，股东网络关系决定了企业控制权，增加了网络成员的交流和获取价值资源的机会，促进信任互惠合作机制的形成。处于股东网络关系中心位置的企业通常在生产、销售、分配、经营管理等环节较具实力，为污染企业带来了宽松的经营环境，增加了企业的销售、减少了企业的成本，从而降低了企业的盈余管理压力。那么股东网络关系越好，越容易获得企业发展所需的社会资源，为企业带来更多的竞争优势。据此，本文提出假设:

H3:股东网络关系能够减弱空气污染对企业盈余管理的负向影响。

随着空气污染的加重，空气质量进一步恶化，重污染企业面临更大的压力，重污染企业的政治成本增加。按照“政治成本假说”，当地重污染企业为避免政府和公众的关注以及将要背负的巨大压力时，企业通过减少盈余，在社会上展示出“弱势者”的形象，从而博得社会的同情与支持。股东网络关系越好，企业越有可利用的信息优势，及早采取有效措施，进行危机管理，营造更加有利的氛围，减少盈余会赢得更多的社会支持。如前所述，企业通过负向盈余管理，减少盈利，从而获得更多的政府补贴。当企业处于股东网络关系中心时，可以利用其信息优势和资源优势，以期获得更多政府补贴。因此，随着空气污染指数的提高，股东网络关系更容易强化空气污染与企业盈余管理之间的负向影响。据此，本文提出假设:

H4:随着空气污染指数增加，企业更加低调行事，股东网络关系强化了空气污染对企业盈余管理的负向影响。

三、数据选取与模型构建

(一)样本选取与数据来源

(二)变量设计

1.空气污染程度和断点的选择

空气污染程度用来衡量。参考Currie 等，选择各重点城市的年度最大值作为该城市当年的值。的最大值不仅能够反映污染等级程度，而且更容易引起社会关注，因此，更能触发重污染企业的盈余管理行为。本文中2015—2019 年的最大值与最小值分别为898、78，根据空气质量级别，该区间的断点包括=100、150、200、300。由于100 以下数据十分缺乏，故选择=150、200、300 三个断点。

2.盈余管理

本文的盈余管理是应计盈余管理，盈余管理分为应计盈余管理和真实盈余管理。应计盈余管理是企业管理层基于自身利益或企业市场价值最大化，运用会计政策的选择以调节企业盈余的一种方式。真实盈余管理是企业管理层为了实现调节报告盈余目的而采取的真实的交易行为。应计盈余管理的选择受会计准则的约束，其复杂程度相对较低，备受会计学者关注。参考Jones以及Dechow的研究，分别用基本和修正Jones模型来衡量盈余管理，并分行业和分年度计算盈余管理指标。

3.股东网络关系

参考高闯和关鑫等，股东网络关系的衡量指标主要有程度中心度()、中介中心度()、接近中心度()等。程度中心度是企业与网络中其他企业相连的企业个数与网络中企业个数合计的比值。程度中心度越大说明该企业位于网络的中心，拥有更多的权力，具有更多的信息。因此被认为是一个考虑企业所掌握信息的衡量标准。中介中心度是连接网络中两家企业的最短路径数。如果企业的中介中心度越大，说明它在网络中的位置越关键。接近中心度是企业需要在社会网络中与其他企业联系的平均步数的倒数。如果企业与网络中其他企业的距离都很小，说明该企业具有更好的信息资源，具有更高的声望和影响力。

4.控制变量

参考Fan 和Wong、Zimmerman、叶青等，选择企业规模()、杠杆率()、上市年龄()、总资产增长率()、营业收入增长率()、净利润增长率()作为控制变量。但公司规模()、杠杆率()和上市年龄()在断点处发生明显的跳跃，数据不连贯，如果还将这三个变量加入模型中，会影响断点回归的准确性，所以剔除这些变量，最终选择总资产增长率()、营业收入增长率()、净利润增长率()等作为控制变量。变量名称及定义如表1 所示。

表1 变量名称及定义

(三)模型构建

1.断点回归分析法

断点回归是通过给定的约束性条件来反映因变量与自变量之间的关系，是一种随机实验。断点回归法的最大特点是能够有效回避内生性问题，更能真实地反映变量之间因果关系，因此受到学者们的青睐。断点回归有两种类型:一种是精确断点回归，此时临界点确定，大于临界值的样本将接受处置，小于临界值的样本不接受处置；一种是模糊断点回归，此时临界点不确定，临界值周边的样本均接受具有单调性概率的处置。由于精确断点回归的临界点是确定的，比较容易理解和把握，被多数学者所采用，因此本文所采用精确断点回归法。

2.空气污染对企业盈余管理的影响

通过断点回归分析空气污染对企业盈余管理的影响，是研究在断点附近，企业的盈余管理是否会发生跳跃，以及其特征。步骤如下:首先，确定断点。如前所述，值分别为150、200、300 时，作为断点进行研究。参考Hahn 等的做法，这时断点周边的样本均具有随机性，在其他特征相同的情况下，断点周围的样本不存在显著差别。其次，将超过断点的样本视为处理组，否则作为控制组。构建断点效应模型:

3.股东网络关系对空气污染与企业盈余管理之间关系的调节作用

参考Tian 等，在模型(1)中引入交叉项f α -A()，其中为股东网络关系，如程度中心度()、中介中心度()和接近中心度()等。此外，为控制变量，包括营业收入增长率()、净利润增长率()。构建调节效应模型:

四、实证分析

(一)描述性统计

表2 是主要变量的描述性统计。从表2 可以看出，盈余管理的最大值超过40，最小值接近-40，标准差比较大，说明企业之间的盈余管理程度比较离散。的最大值达到898，最小值也有78，平均值270.6，已经达到重度污染；标准差为103，说明城市之间、各年度之间的客气质量变化很大。总资产增长率最大值为12.27%，而最小值却是-0.895%，说明重污染企业的增长率都不高。企业成长性的两个指标的标准差均较小，说明重污染企业成长性差距较小。

表2 描述性统计

(二)空气污染与盈余管理的断点图分析

为展示空气污染与盈余管理在断点两侧的非线性关系，本文绘制了各时间区间、各断点下空气污染与企业盈余管理的关系图。图1 为2015—2019 年各断点下空气污染与企业盈余管理的关系。通过图形可以看出，在空气污染不同断点处(=150、=200、=300)，企业的盈余管理发生了清晰的跳跃，适合用断点回归进行分析。而且随着空气污染等级增加，企业存在减少盈余管理的趋势。

图1 2015—2019 年空气污染与盈余管理的关系图

为考察2018 年修改单实施前后空气污染与盈余管理之间的关系是否有所不同，将2015—2019 年分为2015—2017 年、2018—2019 年两个时间区间分别绘图(限于篇幅，图略)。2015—2017 年，在150、300 两个断点处盈余管理指标向上跳跃，断点200 处盈余管理向下跳跃但幅度较小；2018—2019 年，盈余管理在150、200、300 三个分界线处明显向下跳跃。对比2015—2017 年与2018—2019 年，2015—2017 年随着空气污染的增加，目标企业盈余管理的趋势不明显；但2018 年修改单发布后，企业盈余管理则存在明显下降趋势。

(三)主检验的实证结果

1.空气污染对企业盈余管理的影响

各断点下空气污染对企业盈余管理的影响通过模型1 进行检验，回归结果如表3、表4 所示。表中，一阶函数、二阶函数和三阶函数分别代表的1～3 次函数形式。

表3 空气污染对企业盈余管理的断点效应(2015—2019 年)

从表3 中一阶函数的结果来看，回归系数为-0.632、-0.439、-2.352，且在=300 时显著。说明在每个空气污染断点右侧，比左侧时企业盈余管理降低了-0.632～-2.352 个百分点。二阶函数、三阶函数的结果基本相同，支持了假设1。

表4 展示了2015—2019 年分时段企业的盈余管理行为。在2015—2017 年间，=150、=200 时，回归系数均为负；=300 时，回归系数均为正。在2018—2019 年间，=150、=200、=300 的回归系数均为负；在=150 时，一阶函数的回归系数为-10.08，通过了显著性检验；在=300 时，所有回归系数均通过了显著性检验。说明2018 修改单发布后，企业的盈余管理行为更加谨慎，在每个空气污染断点右侧，企业盈余管理都比左侧降低了。尤其是=300 时，右侧比左侧降低了-9.752～-38.82 个百分点。支持了假设2。

表4 分时段空气污染对企业盈余管理的断点效应

如前所述，企业处在复杂的社会网络中，股东网络是企业最重要的网络关系之一，因此用模型2 进一步研究股东网络关系对空气污染与企业盈余管理之间关系的影响。参考Gelman 和Imbens使用二阶局部回归，回归结果如表5 所示。

表5 2018—2019 年股东网络关系对盈余管理的影响断点效应

表5 中，第一行()表示不同断点处空气质量指数与盈余管理关系回归系数，第二行～第四行分别为加入三个股东网络关系调节变量后，调节效应回归结果，如×的回归系数0.867 表示=150 时与交乘项的回归系数。

从表5 可以看出，当=150 时，的回归系数为-13.41，×的回归系数为0.867 且显著，说明在断点=150 时，程度中心度能够减弱空气污染对盈余管理的负向作用。即当=150 时，企业良好的股东网络关系能够减弱空气污染对盈余管理的拟制作用。支持了假设3。当=200、=300 时，的回归系数均为负，且×、×、×的回归系数也均为负，说明随着空气污染的加重，企业良好的股东网络关系能强化空气污染对盈余管理的拟制作用。支持了假设4。

总的来说，股东网络关系能够显著调节空气污染与盈余管理之间的关系。当空气污染程度较低时，企业良好的股东网络关系能够减弱空气污染对盈余管理的拟制作用，但随着空气污染的加重，企业良好的股东网络关系越能强化空气污染对盈余管理的拟制作用。说明处于社会网络中心位置企业受关注与监督更多，为了减少这种社会压力，企业会进一步减少盈余管理。

(四)稳健性检验结果

为了检验结果的稳健性，本文在替换因变量等传统稳健性检验的基础上，参考席鹏辉和梁若冰，加入了控制变量的连续性检验、执行变量()的连续性检验等稳健性检验方法，以检验空气污染对企业盈余管理的影响的稳健性。在检验股东网络关系对空气污染与盈余管理之间关系的调节作用的稳健性时，除替换因变量、控制变量的连续性检验、执行变量()的连续性检验等外，参考Hayes，本文对变量进行中心化处理，进行稳健性检验。

1.替换因变量

在模型(1)、模型(2)的基础上，将基本Jones 模型换为修正Jones 模型，结果与表3、表5 基本相同。从结果可以看出，回归系数的符号、显著性等与表3、表5 一致，只是回归系数的数值大小有所变化，说明替换因变量后，结果稳健，支持了假设1～假设4。

2.控制变量的连续性检验

为了检验控制变量在各断点处是否存在跳跃，以判断控制变量是否对回归产生影响，本文对各回归期间控制变量的连续性进行检验。若没有跳跃，表明控制变量存在与否对断点回归的结果影响不大。从回归结果可以看出，控制变量在各断点处均不显著，且在一、二、三阶函数下都不显著。表明控制变量对断点回归的结果影响不大，即，控制变量的存在与否对断点回归结果的影响不大，支持了假设1～假设4，结果稳健。

3.的连续性检验

环保部规定，API 在100 以下为“蓝天”。若一年中“蓝天”的天数不低于80%，可以申请“国家环境保护模范城市”。为此，地方政府可能为了增加年度中小于100 的天数而对数据进行操纵，从而影响回归的结果。为检验数据是否被操纵，对α -A(第个样本到第个断点的距离) 进行连续性检验，检验其在断点处是否发生跳跃。

从检验结果可以看出，断点两侧密度函数估计值基本上重叠，即在断点处是连续的，不存在操控数据的行为。实际上，重点城市每天实时更新，地方政府难以对年度最大值进行操纵，支持了假设1～假设4，结果稳健。

4.调节效应中心化检验

为检验股东网络关系对空气污染与盈余管理之间关系的调节作用的稳健性，本文对变量进行中心化处理，而后再用模型2 进行回归，以检验调节效应的可靠性。结果显示，股东网络关系对于空气污染与盈余管理均有显著调节作用，支持了假设3 和假设4，调节效应可靠。

由于企业的盈余管理既可能向上盈余管理，也可能向下盈余管理。那么空气污染、股东网络关系与盈余管理的方向之间关系又如何呢? 本文根据的正负号，将样本分为向上盈余管理组和向下盈余管理组，分别进行回归并比较分析。

(一)向上盈余管理

1.空气污染对向上盈余管理的影响

从回归结果可以看出，2015—2017 年，=150、=200、=300 的一阶函数的回归系数为分别为-1.581、-2.981、1.186，说明随着空气污染等级不断升高，企业向上盈余管理先是受到抑制，到=300 处转变为促进作用，即当空气污染特别严重时，企业会随着空气污染加重推动企业操纵向上盈余管理行为。而2018—2019 年，在=150 时，企业促进了向上盈余管理；但在=200、=300 时，企业抑制了向上盈余管理；且在=300 时显著负相关，即2018 年修改单后，随着空气污染的增加，企业的向上盈余管理明显减弱。与2015—2017 年的结论相反。

2.股东网络关系对空气污染与向上盈余管理之间关系的调节作用

从回归结果可以看出，在断点=150 时，×、×、×值分别为-0.086 8、-0.093 0、-1.283；在断点=200 时，×、×、×值分别为-0.221、-0.076 4、-0.050 9；在断点=300 时，×、×、×值分别为0.007 5、0.000 5、0.017 7。可以看出，在断点=150、=200 时，回归系数全为负，=150 时，中介中心度对空气污染与向上盈余管理之间关系起抑制作用；=200 时程度中心度、接近中心度对空气污染与向上盈余管理之间关系起抑制作用，且程度中心度效果最好。在断点=300 时，回归系数全为正，但都不显著。说明在断点=150、=200 时，程度中心度、中介中心度和接近中心度对空气污染与向上盈余管理之间关系起到一定抑制作用。

(二)向下盈余管理

1.空气污染与向下盈余管理

从回归结果可以看出，2015—2017 年，随着空气污染等级不断升高，企业向下盈余管理由=150、=200 处受到抑制，到=300 处转变为受到促进作用，可以得出随着空气污染加重推动企业操纵向下盈余管理行为。2018—2019 年间，在=150 处时，企业抑制了向下盈余管理；在=200、=300 时，企业促进了向下盈余管理行为；且在=150、=300 时显著。可能原因是2018 年修改单实施后，进一步细化了对空气质量的规定，进一步加强监督，使企业受到更严格的监管进而进行向下盈余管理行为。

2.股东网络关系对空气污染与向下盈余管理的调节作用

从回归结果可以看出，当=200 时，×、×、×的回归系数分别为-7.029、-7.895、-13.75，且多数显著，这说明在=200 时，程度中心度、中介中心度和接近中心度对空气污染与向下盈余管理之间关系起到一定抑制作用。即当=200 时企业股东网络关系拥有更多的股东联结、处于距离其他公司的距离更近的位置时，抑制了企业进行向下盈余管理的行为。总的来说，程度中心度、中介中心度和接近中心度等股东网络关系对空气污染与向下盈余管理之间关系有调节作用。

六、结论与建议

(一)研究结论

本文手工收集2015—2019 年间19 个重点省份的数据，利用六大污染类行业上市公司数据，实证检验了空气污染对企业盈余管理的影响，以及股东网络关系在其中的调节作用。结果显示:第一，随着空气质量指标上升，盈余管理逐渐呈递增趋势。但2018 年修改单实施后，随着空气污染指数增加，重污染企业低调行事，盈余管理行为更加谨慎。第二，股东网络关系对空气污染与盈余管理之间关系具有调节作用。第三，政府进一步加强空气质量监管后，股东网络关系对空气污染与向上(向下)盈余管理之间关系的影响不同。

(二)政策建议

首先，加强对重污染类行业的监管。在实现碳达峰碳中和的关键领域，有针对性出台相应的政策，加强对重污染类行业的监管力度，推动绿色发展。同时，加大对重污染类行业的审计，开展协同监督，减少企业的盈余管理行为和动机。除此之外，规范企业的信息披露，树立“诚信观”，加大监督力度，并将其纳入企业文化建设。

其次，重视股东网络关系等对企业的影响。本文发现，股东网络关系显著影响企业的盈余管理行为，因此应该重视股东网络关系对企业的重要作用。股东网络关系等企业社会网络关系对企业产生了重要的影响，这为分析企业提供了一个全新的视角，为实现科学经营决策提供新的思路。

最后，加大重污染类行业企业的自身建设。扎实推进碳达峰碳中，加快经济转型、深化能源革命，实现能源结构转型、传统产业升级、新兴产业发展。与空气污染有关的重污染企业需要加大研发投入，实现低碳技术的创新，提高生产效率，降低“废气”的排放量。在环境保护与企业发展之间寻求平衡点，减缓空气污染等负面影响的同时，实现可持续发展。