碳排放权交易与企业融资约束...—来自我国碳交易试点的证据_田建强.pdf
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1、会 计 之 友 2023 年 第 6 期FRIENDS OF ACCOUNTING一、引言碳排放权交易(以下简称碳交易)采用限额与交易的运行机制,是我国有效应对温室气体排放问题的一种市场化手段,也是助力我国达成“双碳”目标的关键之举。2021 年 7 月 16 日全国碳排放权交易市场开启线上交易,预计发展成为全球覆盖温室气体排放量规模最大的市场。碳交易政策作为我国推动绿色低碳发展的重大制度创新,对其经济后果及机理进行深入分析,有助于加快推进我国碳市场的建设,为生态环境保护和经济转型升级提供政策启示。融资约束是企业生产经营中普遍存在的难题。在碳减排等环境治理过程中,企业的绿色创新技术研发等环境投
2、资往往具有风险高、周期长、收益低等特征,自身可能受到较大的现金流压力和经营风险,面临较高的融资约束1。碳交易政策创造了一个公开透明的碳交易环境,能够通过降低信息不对称和代理成本两种重要途径缓解企业的融资约束。一方面,碳交易企业的履约情况、碳排放配额成交量、减排措施与绩效等信息会更公开透明,可让外界对该企业的经营状况、发展潜力有更准确的认识与判断,使企业获取更多外部经济资源,从而改善融资状况2;另一方面,碳交易企业作为试点企业,必然会受到政府、投资者等利益相关者更多的关注与监督,可有效约束企业管理层,减少各种私利行为,降低委托代理成本,减轻企业融资压力3。因此,碳交易政策有望实现促进企业绿色创新
3、与优化融资环境的双赢。本文基于我国碳交易政策在多个试点省市分批分期依次展开的现实背景,选取 20072021 年沪深 A 股上市公司数据,利用多期双重差分模型分析碳交易政策能否以及如何影响企业融资约束。研究发现:碳交易政策可明显缓解企业融资约束,且该缓解作用在时间维度上具有持续增强的动态效应;碳交易政策可通过降低信息不对称和代理成本两种途径缓解企业的融资约束。进一步分析产权性质、地理区域、行业碳排放方面的差异性,发现碳交易政策对非国有、中西部地区以及低碳行业企业融资约束的缓解作用更强。本文主要的研究贡献如下:第一,评估碳交易政策在优化融资环境方面所发挥的效果。现有文献大多集中于碳交易政策对企业
4、绿色技术创新、绩效、价值与投资行为等方面的影响,鲜少涉及企业融资约束,本文将碳交易政策与融资约束放在一个逻辑框架内进行分析,丰富了碳交易政策相关研究。第二,厘清了碳交易政策对企业融资约束的作用机理。本文验证了碳交易政策可通过降低信息不对称、代理成本缓解企业融资约束,深化了融资约束理论。【摘要】以我国 7 个碳排放权交易试点为准自然实验,利用 20072021 年沪深 A 股上市公司数据,基于多期双重差分模型分析碳交易政策对企业融资约束的影响及其作用机制。结果显示:碳交易政策可显著缓解企业融资约束;随着政策实施时间的推进,该缓解效应整体呈现持续增强的趋势;碳交易政策可通过降低信息不对称和代理成本
5、两种途径缓解企业的融资约束。进一步分析发现,碳交易政策对非国有、中西部地区与低碳行业企业融资约束的缓解效应更强。结论丰富了碳交易政策经济后果研究,为加快建设全国碳交易市场提供了政策启示。【关键词】碳排放权交易;融资约束;信息不对称;代理成本【中图分类号】F234.3;F273【文献标识码】A【文章编号】1004-5937(2023)06-0104-08碳排放权交易与企业融资约束来自我国碳交易试点的证据河南大学商学院田建强韩晓玉【基金项目】河南省软科学研究项目(202400410314)【作者简介】田建强(1978),男,河南开封人,博士,河南大学商学院副教授,研究方向:环境规制、公司财务;韩晓
6、玉(1996),女,河南驻马店人,河南大学商学院硕士研究生,研究方向:环境规制、公司财务环境会计104FRIENDS OF ACCOUNTING二、文献综述(一)碳交易政策的宏观影响碳交易政策是我国实现“碳达峰、碳中和”战略目标的重要手段,其宏观影响主要表现在碳减排、绿色经济、经济高质量发展等方面。首先,碳交易政策可降低碳排放量。吴茵茵等4研究证实碳交易政策可显著降低试点地区的碳排放量与强度。其次,碳交易政策通过推动绿色经济发展助力经济转型。孙振清等5基于 DID 模型发现碳交易政策通过绿色技术创新、产业结构升级等途径提高了试点城市的绿色全要素生产率。最后,碳交易政策推动了经济高质量发展。邵帅
7、和李兴6认为碳交易政策可通过技术创新、产业结构升级等路径推动试点省市经济的高质量发展。(二)碳交易政策的微观影响碳交易政策通过绿色技术创新影响企业绩效、价值与投资行为等财务表现。胡珺等7发现碳交易政策能显著促进企业绿色创新。任晓松等8基于三重差分模型,发现碳交易政策通过企业研发创新动力、获益激励等传导机制提升了高污染工业企业的绩效。沈洪涛和黄楠9认为碳交易政策对企业短期价值有正向作用,但对长期价值影响不显著。唐国平等10发现碳交易政策显著促进了企业的绿色技术创新与金融资产投资。张晨等11认为碳交易企业具有技术创新的动机,并发现碳交易政策显著提高了企业的预防性环保投资。张涛等12基于 DID 模
8、型发现碳交易政策通过促进技术创新、缓解融资约束等路径改善企业投资不足的问题。综上,丰富的文献给予本文坚实的理论支撑。但现有文献要么聚焦于碳交易政策对试点地区碳减排、绿色经济、经济高质量发展等方面的宏观影响,要么侧重于碳交易政策对企业绿色技术创新、绩效、价值与投资行为等方面的微观表现,较少关注碳交易政策对企业融资约束的作用。张晨等11从资源效应的角度分析碳交易政策对企业环保投资的影响,发现该政策对企业融资约束无明显作用;张涛等12证实碳交易政策可通过缓解企业融资约束而提高其投资效率。遗憾的是,这些文献并未进一步研究碳交易政策如何作用于融资约束。因此,探讨碳交易政策能否以及如何影响企业融资约束,有
9、助于深化碳交易政策的相关研究。三、研究假设碳排放是煤炭、石油等化石能源燃烧和工业生产过程以及土地利用变化与林业等活动产生的温室气体排放13。2021 年 2 月施行的 碳排放权交易管理办法(试行)将属于全国碳交易市场覆盖行业且年度温室气体排放量达到 2.6 万吨二氧化碳当量的企业纳入温室气体重点排放单位名录。碳排放权是指分配给重点排放单位的规定时期内的碳排放额度。重点排放单位应当报告碳排放数据,清缴碳排放配额,公开交易及相关活动信息。碳排放及其交易数据受到地方生态环境主管部门的监督检查。根据信息显示理论和利益相关者理论,本文认为碳交易政策可以通过降低信息不对称和代理成本两种途径缓解企业的融资约
10、束。首先,碳交易政策可降低信息不对称而缓解企业融资约束。由于信息不对称问题,市场投资者作为信息劣势一方可能会低估企业价值,在投资决策中追求较高的风险溢价,这必然会给企业的融资活动增加困难14。信息显示理论认为,基于环境规制的信息披露可改善信息不对称,影响投资者所做的决策,从而缓解企业融资约束15。碳交易政策为试点地区创造了一个公开透明的碳交易环境。被纳入碳交易市场的企业可借助碳交易市场的信息披露机制,从企业的履约情况、碳排放配额成交量、减排措施与绩效、碳活动对经营发展的影响等多个方面向社会传递自身经济信号。这些经济信号一方面揭示了企业的生产经营状况,另一方面体现了企业社会责任担当,改善了市场主
11、体间的信息不对称,从而有效缓解企业融资约束12。其次,碳交易政策可通过降低代理成本而缓解企业融资约束。在企业股权结构高度分散的条件下,两权(所有权和经营权)分离会带来股东与管理层之间的委托代理问题16。此时,企业管理层具有谋取私利的强烈动机,掏空行为会降低企业价值,增加投资者的投资风险,促使投资者要求更高的股权和债券投资溢价,使企业陷入融资困境17。利益相关者理论认为,企业做出重大经济决策时需考虑所有利益相关者。若某企业被纳入碳交易,其将面临更加严格的碳排放和履约核查。外部投资者、政府及消费者等利益相关方可便捷地通过公开透明的碳交易市场实时掌握与监督企业经营的相关信息,迫使企业管理层减少各种私
12、利行为,抑制委托代理问题的发生,从而更有利于企业融资3。综合以上分析,本文提出如下研究假设:假设 1:碳交易政策可显著地缓解企业融资约束。假设 2:碳交易政策可通过降低信息不对称和代理成本两种途径缓解企业融资约束。环境会计105会 计 之 友 2023 年 第 6 期FRIENDS OF ACCOUNTING四、研究设计(一)研究样本与数据来源我国自 2013 年起先后在深圳、北京、上海、广东、天津、湖北、重庆 7 个省市开展碳交易试点。本文利用这一现实背景作为碳交易政策的准自然实验,探讨碳交易政策对企业融资约束的影响及其作用机制。本文以 20072021 年沪深 A 股上市公司数据为研究样本
13、,并对数据做以下处理:(1)剔除金融行业样本;(2)剔除 ST、*ST 以及PT 样本;(3)剔除终止上市的样本;(4)剔除缺失值与异常值。考虑到极端值的影响,本文对所有连续变量在 1%和 99%的水平上进行缩尾处理。最终,样本包括 3 205 家上市公司,共 19 324 个样本观测值。碳交易试点省市的重点排放企业名单依据各地区发展和改革委员会官网公布的数据手工收集整理得出,其他企业数据来自国泰安数据库。(二)变量选取与说明1.被解释变量参考魏志华等18的研究,本文以 Fcf(经营性净现金流与上期总资产的比值)、Div(现金股利与上期总资产的比值)、Cash(现金持有与上期总资产的比值)、L
14、ev(财务杠杆)、Tq(托宾 Q 值)五个指标构建 KZ 指数。KZ值越大,表示融资约束程度越高。2.解释变量借鉴胡珺等7、唐国平等10的研究,本文解释变量 Treat 为分组虚拟变量。基于从各试点省市发展和改革委员会官网收集整理的重点排放企业名单,若企业被纳入碳交易则为处理组,Treat 赋值为 1;其他企业定义为 对 照 组,Treat 赋 值 为 0。Time 为时间虚拟变量,碳交易政策实施当年及以后年份赋值为 1,否则为 0。3.控制变量参考现有文献 18-19,本文的控制变量有:企业规模(Size)、财务杠杆(Lev)、盈利能力(Roa)、产权性质(State)、上市年限(Age)、
15、企业成长 能 力(Growth)、股 权 集 中 度(Top1)和股市表现(Yretnd)。同时,考虑到行业、地区等因素的影响,本文进一步控制了行业、省份和年度虚拟变量。4.中介变量参考冯晓晴和文雯20、杨青等21的研究,企业与外部投资者之间的信息不对称程度越高,分析师(资本市场重要的信息中介)越难以对企业信息进行精准的追踪和预测,从而分析师的预测越偏向乐观。因此,本文以分析师预测乐观度作为企业信息不对称的替代变量。信息不对称程度越高,则分析师预测乐观度越高。参考戴亦一等22、徐子尧和张莉沙23的研究,本文以经营费用率作为企业代理成本的度量指标,该值越大,代理成本越大。各变量定义见表 1。(三
16、)模型设定1.基准回归模型我国碳交易政策在 7 个试点省市的启动时间并不同,是分期依次展开的。参考唐国平等10、张涛等12的研究,本文采用多期双重差分模型研究碳交易政策对企业融资约束的影响。KZit=0+1TreatiTimeit+Controlit+Year+Industry+Province+it(1)变量类型符号定义或衡量方式被解释变量KZ根据以往研究构建得出解释变量Treat企业被纳入碳交易赋值为 1,否则为 0Time碳交易政策实施当年及以后年份赋值为1,否则为 0Ag_cost(管理费用+销售费用)/主营业务收入名称融资约束分组变量时间变量代理成本控制变量Size总资产的自然对数企
17、业规模财务杠杆Lev年末负债总额/资产总额盈利能力Roa净利润/总资产中介变量分析师预测乐观度Optimt 年所有分析师对上市公司 i 每股收益预测值与真实值之差的均值,再除以t-1 年末的收盘价产权性质State国有企业赋值为 1,否则为 0上市年限Age采集年份-企业上市年份企业成长能力Growth(本期营业收入-上期营业收入)/上期营业收入股权集中度Top1第一大股东持股比例股市表现Yretnd个股回报率年末值年度虚拟变量Year处于当年取值为 1,否则为 0行业虚拟变量Industry处于该行业取值为 1,否则为 0省份虚拟变量Province处于该省份取值为 1,否则为 0表 1变量
18、定义及衡量环境会计106FRIENDS OF ACCOUNTING其中,i 表示企业,t 表示年份。KZit为被解释变量,Treati为解释变量分组变量,Timeit为时间变量,Controlit为控制变量。Year、Industry、Province 分别表示年度、行业、地区固定效应,it为残差项。本文关注交乘项 TreatiTimeit的系数1,若1显著小于 0,则表示碳交易政策可显著缓解企业融资约束。2.动态效应模型本文参考 Beck et al.24的研究,采用事件分析法进行动态效应检验。在基准模型(1)的基础上设定如下动态效应模型。KZit=0+k-6,k-1kDkit+Contro
19、lit+Year+Industry+Province+it(2)式(2)中,Dkit代表企业被纳入碳交易这一事件的虚拟变量。假定企业 i 被纳入碳交易的年份为 yi,令 k=t-yi。当k-6 时,D-6it=1,否则为 0;依次类推,当 k=-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7 时,相应的 Dkit=1,否则为 0;当k8 时,D8it=1,否则为 0。在具体的回归分析中,本文以k=-1 即企业被纳入碳交易的前一年作为基准期,因此式(2)中并未包括 D-1it这个虚拟变量。通过比较式(2)中参数k的显著性,就可检验碳交易政策对企业融资约束影响的动态效应。3.中介效应模
20、型为检验碳交易政策对企业融资约束的作用机制,本文参考温忠麟和叶宝娟25的研究,设计如下中介效应检验模型。KZit=a0+a1TreatiTimeit+ajControlit+Year+Industry+Province+it(3)Mit=b0+b1TreatiTimeit+bjControlit+Year+Industry+Province+it(4)KZit=c0+c1TreatiTimeit+c2Mit+cjControlit+Year+Industry+Province+it(5)其中:KZit为被解释变量;TreatiTimeit为解释变量;Mit为中介变量,包括分析师预测乐观度 Op
21、tim 和代理成本 Ag_cost。五、实证结果及分析(一)基准模型回归结果表 2 报告了基准模型(1)的回归结果。可以看出,无论是否增加控制变量,交乘项 TreatTime 的系数均显著为负,这说明碳交易政策可显著降低企业融资约束,本文假设 1 成立。从控制变量来看,企业规模、盈利能力、产权性质、企业成长能力以及股权集中度都显著负向影响企业融资约束,财务杠杆、上市年限以及股市表现都显著正向影响企业融资约束。控制变量的估计系数与以往研究结果基本一致18-19。(二)动态效应检验图 1 报告了模型(2)中 Dk系数的变化情况(置信区间为 95%)。在碳交易政策实施前 Dk的系数在 0 值上下波动
22、,且不显著;碳交易政策实施后 Dk的系数均显著为变量(2)KZTreatTime-0.164*(-3.17)(1)KZ-0.148*(-1.75)Size-0.036*(-2.15)Lev3.378*(53.53)Roa-2.916*(-15.68)State-0.183*(-1.89)Age0.118*(4.28)Growth-0.273*(-13.69)Top1-0.783*(-8.57)Yretnd0.091*(10.56)截距项3.014*2.463*(13.61)(5.95)Year是是Industry是是Province是是观测值19 32419 324R20.1300.458表
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