供应商环境行政处罚对企业风险的影响研究

周志方 代益香

(1.中南大学商学院; 2.中南大学两型社会与生态文明协同创新中心)

1 研究背景

绿色供应链(环境供应链)是实现碳达峰、碳中和的重要基础。2021年,国务院颁布《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》,将绿色供应链试点上升至中央管理层级。随着企业更加依赖供应商实现环境目标,学术界对供应商环境行政处罚如何影响企业愈发重视。以往基于事件研究、横截面回归的研究发现,供应商环境行政处罚影响企业股价[1],决定企业环境声誉[2],并导致更低的股票收益[3]。然而,关于供应商环境行政处罚对企业风险的影响,经验证据有限。

根据王云等[4]的说法,供应商环境行政处罚指的是供应商因未遵守环境法律法规而受到的行政制裁。供应商环境行政处罚加剧企业风险是合乎逻辑的,因为向外界传递了供应链环境风险信息。然而,在供应商环境违规曝光后,许多企业都调整了与违规事项相关的行为决策。例如,在纺织制造商被发现向河流排放有害物质后,Levi’s要求其主要供应商披露污染数据,承诺到2020年实现供应链危险化学品零排放,并建立了奖励制度。这说明,供应商环境行政处罚很有可能促使企业积极调整环境治理策略,从而降低企业风险。因此,有必要进一步深入研究供应商环境行政处罚对企业风险的影响。

本研究主要基于威慑理论构建研究框架。该理论表明,处罚不仅告知观察者违规行为是不可取的,而且使观察者产生恐惧并改变对制裁威胁的看法,进而抑制类似违规行为。企业经常学习供应商的经验,并且二者被认为是彼此敏锐的观察者。从这个角度看,供应商环境行政处罚及其引致的声誉损失都会促使企业积极调整环境治理策略。由此可见,供应商环境行政处罚的间接威慑效应能够减轻企业风险。本研究还关注两个可能会影响供应商环境行政处罚间接威慑效应的因素:企业环境绩效和地区环境监管强度。良好的环境绩效可以为供应商环境违规处罚引致的负面后果提供缓冲[5]。相较之下,环境绩效更低的企业更容易受到负面影响,有更强的动机采取环境治理策略。严格环境监管增加了企业因与供应商类似行为受到处罚以及以相同方式受到处罚的可能性,而在监管较弱地区,企业的环境违规行为受到处罚的可能性较小,进而缺乏动力改善环境治理策略。因此,本研究认为,较低的环境绩效和较高的地区环境监管强度会增强供应商环境行政处罚的间接威慑效应,进而增强供应商环境行政处罚对企业风险的负向影响。

本研究的贡献主要体现在:①拓展了威慑理论的应用边界。威慑理论已被用于研究同行和同地区企业间的溢出效应[6～8]。本研究首次从供应商-企业角度来调查环境行政处罚的威慑效应,进而对威慑理论进行了补充和拓展。②对供应商环境行政处罚如何影响企业提出了新的见解。以往研究充分记录了环境行政处罚对违规者的影响[9～14]。最近的研究开始调查此类处罚对供应链合作伙伴的影响,但重点在于消极影响[1～3]。本研究突显了此类处罚对关联企业重要但被忽视的影响,这可能会激励未来研究进一步调查处罚的积极影响。③增加了企业如何应对环境负面事件的商业伦理文献。以往文献表明,企业在环境负面事件曝光后往往会采取象征性行动,如增加环境披露数量[15]、报告有利的环境信息[16]。本研究证实了供应商作为重要利益相关者,其环境行政处罚可以影响企业实际行动,即增加环境管理实践和绿色专利申请。④尽管关于供应商环境行政处罚的文献仍以事件研究、横截面回归等方法为主,但本研究展示了面板数据研究的优势。本研究从北大法宝手工收集供应商环境行政处罚数据,同时考虑上市和私营供应商,加强了结论的适用性;保持因变量和自变量之间的时间滞后,确保检验的因果关系方向;进行各种额外测试,增强了结果稳健性。

2 文献回顾、理论分析和研究假设

2.1 环境行政处罚后果及企业应对措施

商业伦理文献详细记录了环境行政处罚对违规企业的影响,如企业声誉受损[17]、股东价值下降[9]、债券违约风险上升[11]。最近的文献开始调查环境行政处罚在供应链中的溢出效应,特别是在下游供应链中。例如,KUMAR等[2]基于横截面回归的研究发现,供应商环境行政处罚会损害企业环境声誉。XIONG等[3]聚焦2018年中国100起环境行政处罚事件,发现供应链合作伙伴环境行政处罚使企业面临运营中断和声誉受损,进而降低企业股票收益。LO等[1]则调查了2004～2013年中国618起环境行政处罚事件,发现供应商环境行政处罚会降低海外企业的市场价值。

另一类商业伦理文献侧重于企业如何应对环境行政处罚等负面事件。PATTEN[15]发现在环境负面事件曝光后,企业会增加环境披露数量。DEEGAN等[16]发现在受到环境起诉后,企业会报告更加有利的环境信息。CHO[18]提出,企业在环境灾难后会采取更多的外部沟通策略来提高声誉或转移责任。然而,这些应对策略都被认为是象征性行动[18]。最近的研究表明,企业也会采取实质性努力应对环境行政处罚。例如,LEE等[19]发现受到环境行政处罚后,企业环境绩效较低以及股东环境积极主义程度较高的企业,更可能参与并投资补充环境项目。陈晓艳等[13]发现,增加环境行政处罚频次和力度均能够促进企业环境治理。

2.2 威慑理论

犯罪威慑模型认为,犯罪是潜在罪犯经过成本收益权衡后的理性选择行为。被惩罚的概率和惩罚的严厉程度共同构成了违规者的预期成本,进而影响其是否从事犯罪的决策。当他人因某一行为而被处罚时,观察者预期自身采取类似行为而受到处罚的概率和程度大大提升,因而会在未来约束类似行为。不同于对违规者产生的直接威慑效应,这种对观察者产生约束类似行为而免于未来惩罚的作用为间接威慑效应,也称为代入性惩罚。

威慑理论已被广泛用于研究处罚在同行或者同地区企业间的溢出效应。YIU等[6]发现,对上市公司财务舞弊行为的处罚能够减少同行业其他企业的财务舞弊行为。SILVERS[20]发现,证监会加大对外国企业的执法力度后,非目标外国企业减少了不当行为,降低了投资者感知的投资风险,进而提高了非目标公司的价值。JOHNSON[7]发现,在美国职业安全与健康管理局公布企业违规行为及其受到的处罚后,地理邻近和同行业企业减少了违规行为。威慑理论也是研究环境行政处罚溢出效应的理论基础。SHIMSHACK等[8]发现, 环境行政处罚对同地区其他工厂的威慑影响几乎与受制裁工厂一样强烈。王云等[4]发现,同行企业环境行政处罚产生的威慑效应使得企业增加了环保投资。类似地,陈晓艳等[13]发现,环境处罚的威慑作用不仅促进了企业自身的环境治理,还使得同行企业加强了环境治理。

本研究拓展了威慑理论的应用边界,假设供应商环境行政处罚会对企业产生间接威慑效应。企业经常学习供应链上其他企业的经验,且被认为是彼此的敏锐观察者[21],这意味着威慑理论很可能适用于供应链企业。因此,本研究以期通过探讨供应商环境行政处罚对企业的间接威慑效应,为威慑理论做出一定贡献。

2.3 供应商环境行政处罚与企业风险

基于威慑理论,当供应商因为环境违规行为受到处罚后,会通过社会网络对企业发出“威慑信号”,企业会在未来采取更加积极的环境治理策略,即采取更多的实质性环境行为,预示着较低的风险。

尽管企业通常表现出较低的环境治理积极性,但供应商环境行政处罚的间接威慑效应会促进企业采取积极的环境治理策略。①供应商环境行政处罚很容易引起企业注意。鉴于供应链合作伙伴经常观察彼此的行为和策略以应对不确定性,受到环境行政处罚的供应商可能会被企业视为参考点。②供应商环境行政处罚也是一种信号,向企业传递严格禁止环境违规行为和积极遵循相关环境法律法规的信息。如果企业存在潜在环境违规行为,将会受到环境保护主管部门的惩罚。③处罚会让观察者感到恐惧。看到供应商受到环境行政处罚以及处罚引起的一系列负面反应,如股价下跌[9, 10]、声誉受损[17]、债务违约风险上升[11],企业可以预测到自己在类似情况下的后果,因此很可能会采取积极的环境治理策略避免受到处罚。④处罚会促使观察者积极调整策略来维护声誉。处罚之所以能够对违规企业产生威慑效应,并非仅仅是因为直接的惩罚措施,更重要的是处罚导致的声誉损失、诉讼风险等[22],这促使违规企业积极调整策略以修复声誉。现有研究表明,供应商环境行政处罚使得企业受牵连而声誉受损、股价下跌[1, 2],这意味着供应商环境行政处罚也会促使企业通过加强环境治理等方式来维护声誉。

积极的环境治理策略有助于降低企业风险。这是因为环境治理行为不仅有助于减少股票市场的信息不对称,还能够创造道德资本,为企业提供类似保险的保护,并帮助企业与合作伙伴、员工等利益相关者建立更牢固的关系[23],最终降低企业未来经营结果的不确定性。综上所述,当供应商因为环境违规行为受到处罚,企业会变得更愿意实施积极的环境治理策略,进而降低企业风险。本研究称这种渠道为间接威慑效应。由此,提出如下假设:

假设1供应商环境行政处罚与企业风险显著负相关。

2.4 企业环境绩效的调节作用

环境绩效反映了企业在过去一段时间内,在环境保护和治理环境污染方面取得的成绩和效果。一方面,当供应商因环境违规行为受到处罚后,利益相关者可能会认为环境绩效较低的企业对此负有更大的责任。这是因为这些企业缺乏有效的战略和治理机制来监测和管理供应商的环境行为,避免供应商环境违规的发生。另一方面,供应商环境行政处罚会损害企业声誉[2],而较低的环境绩效使得企业声誉面临更大的威胁[24]。因此,在供应商因环境违规行为受到处罚后,环境绩效更低的企业面临更大程度的责任或声誉损失,有更强的动机采取积极的环境治理策略;相较之下,环境绩效更高的企业拥有良好的环境管理体系,如实施环境制度、采取供应链可持续性实践,不太可能因为供应商环境行政处罚受到责备,而且这种良好的环境还可以为供应商环境行政处罚的负面影响提供缓冲[5]。因此,较高的环境绩效降低了企业加强环境治理的可能性。基于以上分析,本研究预计,较低的环境绩效可能会强化供应商环境行政处罚的间接威慑效应,进而增强供应商环境行政处罚对企业风险的负面影响。由此,提出如下假设:

假设2当企业环境绩效较低时,供应商环境行政处罚与企业风险之间的负向关系得到增强。

2.5 地区环境监管强度的调节作用

环境监管的本质是通过各种公共部门的干预,采取多种行政手段(如限排、定额、许可、警告、罚款、限产、关停等)提高企业环境违规的成本。不同地区的企业面临着不同的环境监管强度[25, 26],导致企业对供应商环境行政处罚的反应不一致。具体来说,在环境监管强度较高的地区,地区政府对环境污染的容忍度越低,对环境违规行为的处罚力度就越大[27]。当观察到供应商因环境违规行为受到处罚时,企业预期自身因类似环境违规行为受到处罚的可能性,以及以相同方式受到处罚的可能性大大提升,从而促使企业努力改善环境治理行为。相反,在环境监管强度较低的地区,即使观察到供应商因环境违规行为受到处罚,企业预期其因类似环境违规行为受到处罚的可能性较小,因此缺乏动机改善环境治理行为。基于以上分析,本研究预计,较高的地区环境监管强度可能会强化供应商环境行政处罚的间接威慑效应,进而增强供应商环境行政处罚对企业风险的负面影响。由此,提出如下假设:

假设3当地区环境监管强度较高时,供应商环境行政处罚与企业风险之间的负向关系得到增强。

综上,本研究的研究机理见图1。

图1 研究机理

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

本研究选取2008～2020年A股上市企业为研究对象。参考以往供应链文献[2],本研究在模型中引入了一年的滞后效应。因此,企业数据的样本期间为2008～2020年,对应供应商数据的样本期间为2008～2019年。本研究从以下几个来源收集数据:①通过A股上市企业年报中披露的前五大供应商名称信息,结合天眼查确定供应商准确信息。在剔除前五大供应商身份未完整披露的企业后,获得4 980个企业-年度样本。②从北大法宝(http://www.pkulaw.cn/)获取供应商环境行政处罚信息。北大法宝收录了超过30万条环境行政处罚记录,包括处罚对象名称、处罚事由、处罚日期和处罚种类等,这个特定数据集为本研究识别供应商环境行政处罚提供了有用的信息。③从CSMAR数据库和CNRDS数据库获取企业的具体信息,以衡量不同的控制变量。参考以往文献的样本选取标准,本研究剔除了来自金融行业、重要变量缺失以及ST、*ST类等非正常交易状态的样本,最终获得4 346个企业-年度样本。为了消除异常值的影响,对连续变量进行上下 1%缩尾调整处理。

3.2 变量度量

本研究具体变量的度量过程如下。

(1)供应商环境行政处罚供应商环境行政处罚指的是,供应商活动未能遵守环境法律法规而受到环境主管保护部门的行政制裁,包括限排、定额、许可、警告、罚款、限产、关停等多种形式。由于一些企业的前五大供应商在一年内没有受到环境行政处罚,而另一些企业的多家供应商在一年内受到环境行政处罚,本研究构建了一个序数变量来度量供应商环境行政处罚:0表示无供应商受到环境行政处罚,1表示1个供应商受到环境行政处罚,……,5表示5个供应商受到环境行政处罚。

(2)企业风险本研究利用股价波动度量企业风险,因为更大的风险通常体现在较高的股价波动中。与之前的研究一致,本研究重点关注供应商环境行政处罚对企业特质风险的影响。这是因为供应商环境行政处罚更有可能与企业特质风险相关,而不是与广泛的经济和市场因素导致的系统风险相关。本研究采用如下市场模型来计算企业特质风险:

Rid=αi+βiRmd+εid,

(1)

式中,Rmd为第d日市场m的回报率;Rid为第d日企业i的回报率;αi为截距项;βi衡量企业i相较于市场m的波动情况,即系统风险;在对每家企业进行分年度回归后,获得残差εit,然后以残差的年化标准差来度量企业i的特质风险。

(3)企业环境绩效本研究采取滞后一年的环境关注来度量企业环境绩效[19, 28],因为环境关注而不是环境优势,能够更好地反映企业在环境方面的表现。本研究从CSMAR数据库获取企业环境关注指标,包括突发环境事故、环境违法事件、环境信访案件、重点污染监控单位、污染物排放达标。当企业存在突发环境事故、环境违法事件、环境信访事件,或者企业属于重点污染监控单位、污染物排放未达标时,分指标取值为1,否则为0。因此,环境绩效从0到5不等,分数越高表示企业环境绩效越低。

(4)地区环境监管强度参考陈诗一等[29]的方法,本研究以市政府工作报告中环境相关术语所占百分比衡量地区环境监管强度。具体来说,使用Python对市政府工作报告进行分词处理,统计环境保护、环保、排污、污染、能耗、减排、生态、绿色、低碳、空气、化学需氧量、SO2、CO2、PM10、PM2.5等15个关键词出现的频次,最后计算该频次与市政府工作报告词频总数的比例。

(5)控制变量基于之前对企业风险的研究,本研究控制了企业规模、市账比、财务杠杆、资本支出水平、现金派息、现金持有水平、研发强度、行业风险。此外,考虑到企业所在省份的经济周期也会影响企业风险,故模型中还加入了经济周期作为控制变量。变量测度方法见表1。

表1 变量的测度

3.3 模型设定

参考以往文献,本研究通过估计如下模型来确定供应商环境行政处罚对企业风险的影响(假设1):

RI=β0+β1SP+μC+γ+η+ε;

(2)

为了检验假设2,在模型(2)中引入供应商环境行政处罚SP和企业环境绩效EP的交乘项,然后估计如下模型:

RI=β0+β1SP+β2SP×EP+β3EP+

μC+γ+η+ε;

(3)

为了检验假设3,在模型(2)中引入供应商环境行政处罚SP与地区环境监管强度ER的交乘项,然后估计如下模型:

RI=β0+β1SP+β2SP×ER+β3ER+

μC+γ+η+ε。

(4)

式(2)～式(4)中,C表示前文提及的一系列控制变量;γ和η则分别代表个体和年份固定效应;β0为常数项;β1表示供应商环境行政处罚对企业风险的影响;β2决定了企业环境绩效或地区环境监管强度的调节作用。根据假设1,本研究预计模型(2)中的β1为负,表明供应商环境行政处罚的间接威慑效应能够降低企业风险。根据假设2,本研究预计模型(3)中的β2显著为负,即企业环境绩效越低,供应商环境行政处罚的间接威慑效应越强。根据假设3,本研究预计模型(4)中的β2也显著为负,即地区环境监管强度越高,供应商环境行政处罚的间接威慑效应越强。此外,为了提高结果的可靠性,本研究使用企业层面的聚类稳健标准误差估计模型。

4 结果分析

4.1 描述性统计

描述性统计结果见表2。由表2可知:企业风险的均值为0.378,标准差为0.118,说明不同企业的风险有所差异;供应商环境行政处罚的均值为0.098,标准差为0.369,说明不同企业面临的供应商环境行政处罚差异较大;企业环境绩效的均值为0.126,标准差为0.347;地区环境监管强度的均值为0.573,标准差为0.197。

表2 描述性统计(N=4 346)

4.2 相关性分析

相关性分析结果见表3。由表3可知,供应商环境行政处罚与企业风险的相关性系数为-0.100,且在1%的水平上显著。所有变量的相关性系数均小于0.6,这意味着变量间不存在严重的多重共线性问题。在正式回归之前,本研究还进行了VIF检验。结果显示,VIF的取值范围为1.01～1.85,均值为1.26,远小于阈值10,进一步降低了变量间存在严重多重共线性的可能性。

表3 相关性分析(N=4 346)

4.3 回归结果分析

为了检验供应商环境行政处罚对企业风险的影响,本研究首先对模型(2)进行了全样本回归,结果见表4列(1)。由列(1)可知,供应商环境行政处罚的系数在5%的水平上显著为负,表明受到环境行政处罚的供应商越多,企业风险越低。这与假设1的预期一致,即处罚的威慑效应不仅通过行业、地区关联发挥效应,也通过供应链关联发挥效应。在供应商环境行政处罚的威慑效应下,企业会做出积极回应,而且这种积极回应能够降低企业风险。

表4 供应商环境行政处罚对企业风险的影响(N=4 346)

为了检验企业环境绩效的调节作用,本研究对模型(3)进行了全样本回归,结果见表4列(2)。由列(2)可知,交乘项系数在5%的水平上显著为负,说明在供应商受到环境行政处罚后,环境绩效更低的企业更有可能调整环境治理策略,进而降低企业风险,验证了假设2。由于观察到供应商受到环境行政处罚,环境绩效更低的企业会预期到更高程度的归责或损失,有更强的动机采取积极的环境治理策略,进而更大程度地降低企业风险。因此,较低的企业环境绩效会增强供应商环境行政处罚的间接威慑效应。

为了检验地区环境监管强度的调节作用,本研究对模型(4)进行了全样本回归,结果见表4列(3)。由列(3)可知,交乘项系数在10%的水平上显著为负,意味着地区环境监管强度增强了供应商环境行政处罚与企业风险之间的负向关系,验证了假设3。当观察到供应商因环境违规行为受到行政处罚,企业会评估自己因类似行为受到处罚的可能性,以及以相同方式受到处罚的可能性。而环境监管强度能够反映当地环境保护主管部门环境违规行为的处罚力度,在环境监管强度较高的地区,企业预期自身因与供应商类似环境违规行为被发现以及受到处罚的可能性较大,愈发积极改善环境治理策略,更大程度地降低企业风险。因此,较高的地区环境监管强度会增强供应商环境行政处罚的间接威慑效应。

4.4 稳健性检验

对于研究假设的实证检验结果,本研究进行了如下稳健性检验。

(1)缓解遗漏变量偏误为避免遗漏变量问题对研究结论的影响,本研究参照OSTER[30]提出的方法,对不可观测遗漏变量的影响进行了测试,即δ。δ是在有或没有可观察的控制变量的情况下,根据供应商环境行政处罚系数β1的变化值和R2值计算的,主要衡量可观测变量与关注变量的相关关系相较于不可观测遗漏变量与关注变量的相关关系的强弱。结果显示,δ=5.195,这意味着要让不可观测遗漏变量推翻结果,导致供应商环境行政处罚的系数为0,不可观测遗漏变量需要比可观测变量重要5.195倍。OSTER[30]认为,不可观测遗漏变量的重要程度低于可观测变量,并将δ=1视为分界线。因此,不可观测遗漏变量不大可能对本研究的结论产生影响。

(2)缓解选择偏误中国会计准则要求上市企业披露前五大供应商的采购比例,鼓励其披露前五大供应商各自的身份和采购比例。换句话来说,企业对供应商身份的披露是自愿的,这可能导致本研究的样本存在选择偏误问题。本研究使用Heckman两阶段回归来缓解这一问题。在第一阶段,建立企业披露供应商的选择模型。具体来说,以“是否完整披露前五大供应商信息”作为被解释变量,以企业规模、市账比、财务杠杆、资本支出水平、现金派息、现金持有水平、研发强度、行业风险、宏观经济周期、企业环境绩效和地区环境监管强度作为控制变量。企业信息披露通常受到行业规范影响,因此,较高的行业平均披露水平会鼓励企业披露更多供应商信息,而行业平均披露水平不会影响下期单个企业风险。基于以上分析,本研究还在模型中加入了行业平均披露水平(同一行业内完整披露前五大供应商的企业数量除以所有上市企业数量)。在第二阶段,将第一阶段计算得来的逆米尔斯比率放入模型(3)中进行回归。未列示的第一阶段回归结果显示,行业平均披露水平的系数方向与预期一致,且在1%的水平上显著;第二阶段回归结果显示,逆米尔斯比率的系数并不显著,说明本研究不存在严重的选择偏误问题。供应商环境行政处罚的系数显著为负,仍然具有较高的稳健性。

(3)排除客户环境行政处罚的影响关于本研究结论的一种担忧是,风险降低作用可能由客户环境行政处罚驱动。这是因为客户环境行政处罚也可能对企业起到威慑作用,进而降低风险。为了排除这一影响,本研究从北大法宝手工收集了前五大客户的环境行政处罚数据,然后在模型(2)中控制了这个变量。根据未列示的回归结果,供应商环境行政处罚的系数仍然显著为负。有趣的是,本研究发现,客户环境行政处罚与企业风险在10%的水平上显著正相关。这一结果表明,供应商环境行政处罚的间接威慑效应高于客户环境行政处罚。此外,为了获得更加稳健的结果,本研究使用k-近邻匹配,在供应商未受到环境行政处罚的样本中寻找倾向得分最接近处理组的个体进行匹配。具体来说,本研究令k=4,并将卡尺范围定为0.01,按年份运行了相应的逻辑回归,每个模型分别包括所在年份的企业规模、市账比、财务杠杆、资本支出水平、现金派息、现金持有水平、研发强度、行业风险、宏观经济周期、企业环境绩效、地区环境监管强度和客户环境行政处罚,由此计算出供应商环境行政处罚倾向得分。匹配后的未列示回归结果显示,供应商环境行政处罚的系数在10%的水平上依然显著为负。

(4)替换企业风险的度量方式为了缓解财务风险度量偏误带来的影响,本研究还考虑了风险的不同度量方式。具体地,根据Fama-French三因子模型重新计算企业特质风险,并代入回归模型。未列示的回归结果与前文基本保持一致。

5 进一步分析

5.1 供应商环境行政处罚与企业环境行为

间接威慑效应被证明主导了供应商环境行政处罚的净效应,而间接威慑效应的底层逻辑尚未得到直接验证。根据本研究的理论分析,间接威慑效应的根本逻辑是,供应商环境行政处罚使得企业采取积极的环境治理策略,进而降低企业风险。事实上,在供应商的环境违规行为曝光后,包括Levi’s在内的企业都调整了自身环境治理策略,并开始以负责任的方式管理供应链。因此,在供应商受到环境行政处罚后,企业很有可能采取积极的环境治理策略,即实质性环境行为。为了研究供应商环境行政处罚能否促进企业采取实质性环境行为,本研究首先从CSMAR数据库收集了企业环境管理实践(E)数据,该数据集记录了企业在环保理念、环保目标、环保管理制度体系、环保教育与培训、环保专项行动、环境事件应急机制、“三同时”制度等8个方面的环境管理实践情况,回归结果见表5列(1)。由列(1)可知,供应商环境行政处罚的系数在5%的水平上显著为正,表明供应商环境行政处罚能够促进企业采取更多的环境管理实践。

表5 进一步分析

其次,本研究利用“国际专利分类绿色清单”列出的IPC分类对企业申请的专利进行判断,该清单将绿色专利分为了交通运输、废弃物管理、能源节约、替代能源生产、行政监管与设计、农林和核电七大类。当企业申请的专利的 IPC分类被列于该绿色清单中,取值为1,否则取值为0。本研究使用1加上1年内企业绿色专利申请合计量的总和的自然对数(G)作为因变量,回归结果见表5列(2)。由列(2) 可知, 供应商环境行政处罚的系数在10%的水平上显著为正,表明供应商环境行政处罚增加了企业绿色专利申请。综上可见,供应商作为企业的重要利益相关者,可以影响其在环境治理方面的实际行动,即加快绿色转型步伐。

5.2 供应商环境行政处罚与企业财务绩效

以往的文献指出,为了充分判断特定事件或者战略的经济表现,必须同时考虑风险和回报。从长远来看,低财务风险和高财务绩效表明了组织的弹性,这是衡量竞争优势的关键指标。尤其是,一些从业者担心与环境治理相关的高投资成本。本研究表明,供应商环境行政处罚的间接威慑效应能够降低企业风险。因此,有必要调查供应商环境行政处罚的间接威慑效应是否会增加企业的实际财务收益。本研究以托宾Q值度量企业财务绩效(F),回归结果见表5列(3)。由列(3)可知,供应商环境行政处罚与企业财务绩效在1%的水平上显著正相关。这意味着供应商环境行政处罚的间接威慑效应不仅能降低企业风险,还能给企业带来实际财务收益。

6 结语

本研究以2008～2020年中国A股上市企业为研究样本,基于北大法宝提供的供应商环境行政处罚数据,实证检验了环境行政处罚在供应链上的间接威慑效应。研究发现:供应商环境行政处罚会降低企业风险;对于环境绩效更低和地区环境监管强度更高的企业而言,这种降低作用更明显,这说明供应商环境行政处罚的间接威慑效应存在于中国A股市场。进一步分析表明,供应商环境行政处罚与企业实质性环境行为显著正相关,支持间接威慑效应的基本逻辑;此外,供应商环境行政处罚的间接威慑效应还能够提升企业实际财务收益。

在理论上,本研究从供应商-企业角度,揭示了供应商环境行政处罚对企业风险的威慑效应,拓展了威慑理论的应用,丰富了有关环境行政处罚经济后果以及企业如何应对环境行政处罚的商业伦理文献。在实践上,本研究能够为政府实施环境规制、企业降低风险提供一定的参考与指引。①对于政府相关部门而言,应增强处罚的典型性与严厉性,要进一步推动强化法律责任,对生态环境违法行为实施严惩重罚,提高企业的违规成本,降低潜在违规企业的预期违规收益;同时,应完善环境行政处罚信息披露机制,依托广大人民群众和重要新闻媒体,加大对环境行政处罚信息的曝光力度,提升利益相关者对供应商环境行政处罚信息的认知,以对企业形成更加强有力的威慑信号。②对于企业而言,应采取积极行动应对供应商环境行政处罚。一方面,可以采取实质性行动来应对供应商环境行政处罚,如增加环境管理实践或绿色专利申请;另一方面,可以积极披露环境应对措施,通过企业官网、微信公众号等,详细阐述企业正在落实或即将采取的环境治理策略,以赢得利益相关者的认可,进而降低企业风险。

本研究还存在一定的局限性:①考虑到风险数据的可获得性,只关注了沪深A股上市企业,这可能会限制研究结论对非上市企业尤其是中小企业的适用性;未来可进一步考虑供应商环境行政处罚对私营企业,尤其是中小企业的影响。②A股上市企业主要遵循会计准则要求在年报中选择性披露前五大供应商的身份,这就意味着供应链关系数据存在缺失,本研究采取Heckman两阶段分析法弥补了企业选择披露的问题;随着信息披露制度的不断完善,未来可以在具备充足数据的情况下开展进一步调查。③本研究主要关注供应商环境行政处罚对企业风险的影响,没有细分不同处罚类型和处罚程度的影响;未来可进一步考查供应商环境行政处罚的差异化影响。