电力公司ESG 信息披露质量对股价表现和信用风险影响研究

杨小慷，赖泽庭

（广州华立学院经贸学院，广州 511325）

1 理论分析

1.1 ESG 评级与超额收益率

ESG 投资，关注企业在环境、社会和治理方面的表现，自二十世纪六七十年代起逐渐形成。联合国环境规划署在2004 年首次提出ESG 投资概念，强调投资决策中考虑这些因素的重要性。此后，联合国发布了企业负责任的投资原则，高盛集团发表了具有里程碑意义的ESG 研究报告。ESG评级的E、S 和G 分别代表环境、社会和治理，现已成为衡量企业综合表现的重要指标。王琳璽等[1]对作用机制的分析表明，良好的ESG 表现有助于缓解企业融资约束、改善企业经营效率、降低企业财务风险，从而提升企业价值。李瑾[2]的研究也表明高评级公司相对低评级公司其股票平均收益率更高，即前者可以获得ESG 额外收益，机构投资者调研对ESG评级的市场反应具有显著的正向影响[3]。研究显示，良好的ESG 表现能显著提升企业价值，进而提升该企业在股票市场的表现。

综上所述，本文提出假设1：ESG 评级的变化对公司超额收益率有正向影响。

1.2 ESG 评级与信用风险

信用风险又被称为违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性[4]。本文将企业在未来一定时间内无法履行债务偿还义务的可能性称为违约概率。研究表明，信用风险在ESG 表现对债务资本成本的影响中发挥部分中介作用[5]，ESG 得分越高的企业，其发生债务违约的可能性越低[6]。良好的ESG 表现有助于增强投资者信心，减轻融资约束，并有效降低债务融资成本，从而提高企业的财务绩效。因此，据现有研究表明ESG 表现较好时，投资者更愿意对企业进行投资，从而降低企业的债务融资成本，企业以提高财务绩效，从而降低其违约概率。

综上所述，本文提出假设2：当ESG 评级上升时，企业违约概率下降。

2 研究设计

2.1 行业ESG 评分

本文采用华证ESG 评级，并将ESG 评级进行赋分，AAA=9、AA=8、A=7、BBB=6、BB=5、B=4、CCC=3、CC=2、C=1。单一的公司ESG 评级无法准确衡量行业的ESG 评级，因此将其进行市值加权后得出行业ESG 评分，其目的是，考量到部分市值较大的电力企业对整个电力行业的影响较大，因此需要做出市值加权。公司市值数据来源为Wind 数据库，行业ESG 评分计算公式表示为：

式中，r、t 分别代表了企业、时间。Ert代表了公司r 在t 时的ESG 得分，Prt代表了企业r 在t 时的市值，Bt则代表了在t时所有电力样本企业的总市值。

2.2 行业季度超额收益率

由于本文采用华证ESG 评级的季度数据，因此为了保持前后文指标的一致性，将公司的季度收益减去沪深300 季度收益率得到公司的季度超额收益率。沪深300 季度收益率是根据Wind 数据库中沪深300 的收盘价，通过（季末收盘价-季初收盘价）/季初收盘价，得到季度收益率；公司季度收益率是根据Wind 数据库中各样本公司的收盘价，通过（季末收盘价-季初收盘价）/季初收盘价，最后计算行业超额收益率时仍然采用市值加权。其计算公式表示为：

式中，Art代表了公司r 在t 时的季度超额收益率。

2.3 行业违约概率

本文在量化信用风险时采用的是Z-Score 模型，该模型是以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，通过大量实验，对企业的运营状况、是否破产进行分析、判别的系统。在西方国家得到了广泛的应用，用以衡量一个公司的财务健康状况，并对公司在2 年内破产的可能性进行诊断和预测，研究表明该模型的预测准确率达到了72%到80%之间[7]。Z 值预警，是分析预测企业财务失败或破产可能性的风险评估机制。Z 值越低，说明企业的财务状况越危险，发生破产的可能性越大。本文通过Wind 数据库查找了Z 值的相关数据，并依然用市值加权来计算得出行业Z 值预警得分。其计算公式表示为：

式中，Zrt代表了公司r 在t 时的Z 值。

3 模型构建

本文在衡量行业风险时采用的是Altman Z-Score，该模型是Altman 在《财务比率、判别分析及公司破产预测》[8]中首次提出了用于预测公司破产风险的财务模型。这个模型通过结合多个财务指标来计算出一个分数，Z 值用于预测企业在未来两年内破产的可能性。该模型的具体形式如下：

式中，X1为工作资本/总资产，X2为留存收益/总资产，X3为营业利润/总资产，X4为市场价值股权/总负债，X5为销售额/总资产。

如图1 所示，在2014 年3 月至2022 年12 月期间，行业ESG 评分与行业季度超额收益率的折线趋势具有一定的同步性，特别是在2021 年12 月至2022 年12 月期间，二者同步性趋势更为明显，初步证明文章假设1；在2015 年12 月至2017 年3 月时间内，行业ESG 评分升高，而行业违约概率出现下降，特别是在2016 年6 月二者都出现了相对波峰，二者呈现反向变化，初步证明文章假设2。

图1 2014 年3 月至2022 年12 月的ESG、Z-Score 和Alpha数据走势情况

本文采用TVP—SV—VAR 模型对行业ESG 评分、行业季度超额收益率和行业违约概率的关系进行研究。结构向量自回归模型（SVAR）可推导出TVP—SV—VAR 模型，典型的SVAR 模型表示如下：

其中yt为k×1 维观测向量，F1, …,Fs都为k×k 阶系数矩阵。μt是k×1 维扰动项，在此，假设μt～N（0，∑∑），∑为对角形矩阵，矩阵A 则是主对角线元素全为1 的下三角矩阵：

在式（5）等号两边同时左乘A-1，即得到简化式VAR：

其中，Bt=A-1Fi，i=1，2，…，s

将矩阵Bi（i=1，2，3，…）中的元素堆叠得到K2s×1 维的列向量β，则式（7）可以表示为如下形式：

其中，Xt=Ik○×（yt-1，…，yt-s），○×表示Kronecker 积。

在式（8）中的各参数仍然均为固定参数，因此，放松此假设，允许式（8）中的参数转化为时变参数，则可以由基本的VAR 模型扩展为TVP—SV—VAR 模型：在式（9）中，参数βt、At和∑t均已转化为时变参数。令αt代表下三角矩阵At中的元素按行堆叠形成的堆积向量，令ht=（h1t，h2t，…，hk）t，代表对数随机波动率矩阵，其中，j=1，2，…，k；t=s+1，…，n。并假设模型中所有时变参数服从一阶随机游走过程，即：

其中，t=s+1,…,n；βs+1～N（μβ∩，∑β∩），αs+1～N（μα∩，∑α∩），hs+1～N（μh∩，∑h∩）且∑β，∑α，∑h均为对角矩阵。关于参数服从一阶随机游走过程的假设能够允许参数暂时或持久性变动，从而可以充分反映潜在的结构突变，并且运用马尔科夫链蒙特卡罗法（MCMC）能够实现对TVP—SV—VAR 模型精确有效的估计[9]。

4 实证分析

4.1 参数估计

从表1 可以看出，参数的后验均值都在95%的置信水平区间内，Geweke 值都小于5%的临界值，表明不能拒绝参数收敛后验分布的原假设，sa1 的无效因子为13.85，其余无效因子均小于11，远小于抽样次数10 000 次，参数估计显著有效，接受原假设，各参数取值路径平稳性图上下波动，路径平稳，取值方法有效，模型拟合效果良好。因此，相关的检验能够较好地支持基于TVP－SV－VAR 模型的后续推断。

表1 估计结果

4.2 不同时点脉冲响应分析

进一步地，本文根据变量的变动特征设置了3 个不同的特定时点冲击，来刻画行业ESG 评分诱致的行业季度超额收益率、行业风险违约概率的影响关系，本文为了考察在一段时间之内股价的相对低点和高点对其变量的影响，综合选取3 个代表性脉冲时点进行研究。不同时点脉冲响应分析结果如图2 所示，给出了t=2、6、17 期的冲击，对应时间点为2014年6 月30 日、2015 年6 月30 日和2018 年3 月31 日，用来观测瞬间的变化影响。

图2 不同时点脉冲响应分析

结果表明，行业Z 值及投行业季度超额收益率对于行业ESG 评分的影响较为显著，呈现出不同的波动性和时变性，同样行业Z 值也对行业季度超额收益率起到了明显横向作用。综合数据结果看，在股价处于高位期时，即t=2 和t=6 时，三者变量不论何种变量受到脉冲冲击，而在t=17 时，三者变量不论何种变量受到脉冲冲击，都会有较大的影响，从而说明从短期来看，行业ESG 评分对行业Z 值预警和行业超额收益率影响并不大，但从长期来看影响显著。从分析结果来看，能够回应ESG 评级的变化对公司超额收益率有正向影响和当ESG 评级上升时，企业违约概率下降的假设。

5 结论与建议

本研究通过TVP-SV-VAR 模型的应用，对电力行业上市公司在2014 至2022 年间ESG 评级变动对超额收益率和违约概率的影响进行了深入分析。研究结果表明，虽然ESG评级在短期内对超额收益率和违约概率的影响不显著，但从长期视角来看，这种影响逐渐显现，并呈现出正相关关系。这一发现不仅丰富了ESG 投资和金融稳定性之间关系的理论研究，也为金融实务中的可持续投资决策提供了重要参考。从实践应用的角度看，本研究强调了ESG 评级在长期价值投资策略中的重要性。投资者应考虑企业的ESG 表现作为投资决策的一部分，以实现长期的财务收益和社会责任。同时，对于电力行业等重资产行业，ESG 表现尤为关键，不仅反映了企业对环境和社会责任的承担，也是企业长期稳定发展的重要指标。此外，研究也揭示了ESG 评级在中国市场应用的局限性，尤其是数据的可靠性和覆盖范围。未来研究可以在更广泛的行业和更大样本量的基础上，进一步探讨业绩评级与电力行业上市公司的财务表现之间的关系。同时，对ESG 评级方法的完善和标准化也是未来研究的重要方向。

综上所述，本文的研究不仅为金融学理论提供了新的视角，也对实际投资决策和政策制定提供了有价值的参考。鉴于ESG 投资在全球范围内的兴起，本研究的发现对于推动中国市场ESG 投资的发展具有重要意义。