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        數(shù)字化轉(zhuǎn)型對環(huán)境信息披露質(zhì)量的影響研究

        2023-07-18 15:22:37李潤敏高紫薇
        關(guān)鍵詞:企業(yè)規(guī)模數(shù)字化轉(zhuǎn)型

        李潤敏 高紫薇

        【摘 ?要】論文以2011-2020年滬深A(yù)股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本,以文本挖掘的方法整理了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù),實證檢驗了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對環(huán)境信息披露質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了環(huán)境信息披露質(zhì)量。進一步分析發(fā)現(xiàn),國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會增強企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境信息披露質(zhì)量之間的正比關(guān)系。研究結(jié)論豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論體系和環(huán)境信息披露質(zhì)量的影響因素研究,對促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提高環(huán)境信息披露質(zhì)量具有重要的參考價值和啟示意義。

        【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型;企業(yè)規(guī)模;國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì);環(huán)境信息披露質(zhì)量

        【中圖分類號】F275;F49;X196 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069(2023)06-0058-03

        1 引言

        2022年,中國環(huán)境新聞工作者協(xié)會與北京化工大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了《中國上市公司環(huán)境責(zé)任信息披露評價報告(2021年度)》,報告指出2021年上市公司環(huán)境責(zé)任信息披露指數(shù)約為39.89分,相比2020年提升了6.97%,為十年來最高,且環(huán)境責(zé)任信息披露參與企業(yè)數(shù)量增加,出現(xiàn)5個五星級企業(yè),但和發(fā)達國家相比,我國的環(huán)境信息披露仍有較大的進步空間。學(xué)者對環(huán)境信息披露的理論研究十分豐富,其中主要表現(xiàn)在對環(huán)境信息披露質(zhì)量影響因素的研究,研究涉及企業(yè)內(nèi)部因素和外部因素。在可持續(xù)發(fā)展的大背景下,將環(huán)境保護與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相融合是未來的發(fā)展趨勢?;谶@方面考慮,文章探究數(shù)字化經(jīng)濟下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對環(huán)境信息披露質(zhì)量的影響。

        2 文獻綜述與研究假設(shè)

        2.1 文獻綜述

        2.1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型

        隨著計算機、手機的不斷普及,我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迅猛,數(shù)字經(jīng)濟的市場規(guī)模不斷擴大。截至2021年,我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達45.5萬億元,占GDP比重達39.8%[1]。在轉(zhuǎn)型后果方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計質(zhì)量[2]、出口穩(wěn)定性[3]、企業(yè)創(chuàng)新績效[4]等方面有積極影響,對會計信息相關(guān)性[5]等方面有顯著負向影響。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過影響內(nèi)部治理、信息優(yōu)化、財務(wù)穩(wěn)健、創(chuàng)新潛能4個維度促進企業(yè)業(yè)績提升[6]。在轉(zhuǎn)型驅(qū)動方面,李倩茹和翟華云[7]基于高層梯隊理論發(fā)現(xiàn)管理者短視主義會抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。

        2.1.2 環(huán)境信息披露質(zhì)量

        環(huán)境信息披露是推進環(huán)境治理體系現(xiàn)代化的基礎(chǔ),我國在推動環(huán)境信息披露的法治保障、制度保障等方面開展了大量工作。關(guān)于環(huán)境信息披露質(zhì)量的研究主要圍繞影響因素與影響后果展開。在影響因素方面,媒體關(guān)注度[8]等會顯著提升環(huán)境信息披露質(zhì)量。在影響后果方面,環(huán)境信息披露質(zhì)量越高,企業(yè)綠色創(chuàng)新水平越高,這主要是通過降低融資約束和代理成本達成的[9]。在重污染企業(yè)中,提高環(huán)境信息披露質(zhì)量可以降低企業(yè)的債務(wù)成本[10]。

        2.2 研究假設(shè)

        數(shù)字化轉(zhuǎn)型會促進企業(yè)加強內(nèi)部控制,這主要是通過解決企業(yè)代理問題和加強外部媒體監(jiān)督實現(xiàn)的。內(nèi)部控制主要是在企業(yè)內(nèi)部通過監(jiān)督、考核等方式規(guī)范自身行為,其能夠保證會計信息的真實、可靠。環(huán)境信息是會計信息披露的重要組成部分,內(nèi)控水平的提升會帶來環(huán)境信息披露的高質(zhì)量。在具體理論方面,現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),較高質(zhì)量的內(nèi)部控制有助于促進環(huán)境信息披露,董事會持股比例及獨立董事比例對內(nèi)控質(zhì)量與環(huán)境信息披露之間的關(guān)系有顯著負向調(diào)節(jié)作用?;谝陨戏治?,文章提出假設(shè):

        H1:在其他不變的情況下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會顯著提高環(huán)境信息披露質(zhì)量。

        企業(yè)可以運用數(shù)據(jù)化管理的方式分析企業(yè)風(fēng)險、提高企業(yè)盈余管理質(zhì)量,有助于企業(yè)展開績效評估,對企業(yè)合理分配資源具有重要意義。在國有企業(yè)中,由于國家資本的進入,其面臨著比非國有企業(yè)更加嚴格的政府監(jiān)管,無形中會提高環(huán)境信息披露的質(zhì)量。蘇利平和張慧敏[11]研究發(fā)現(xiàn),政府監(jiān)管與環(huán)境信息披露質(zhì)量有顯著正相關(guān)關(guān)系。同時,在大企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的規(guī)?;a(chǎn)以及績效評估的變化相比小企業(yè)更加突出,公眾也更為關(guān)心大規(guī)模公司發(fā)布的關(guān)于環(huán)境的信息?;谝陨戏治?,文章提出假設(shè):

        H2a:國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會增強數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境信息披露質(zhì)量之間的正比關(guān)系。

        H2b:企業(yè)規(guī)模會增強數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境信息披露質(zhì)量之間的正比關(guān)系。

        3 研究設(shè)計

        3.1 研究樣本與數(shù)據(jù)來源

        文章以2011-2020年滬深A(yù)股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本,同時,剔除了金融保險行業(yè)樣本、ST類樣本、數(shù)據(jù)缺失樣本,經(jīng)過以上處理,得到4 364個研究樣本。文章對所有連續(xù)變量進行了1%和99%分位的縮尾處理。文中環(huán)境信息披露質(zhì)量指標(biāo)來自潤靈環(huán)球責(zé)任評級,其余所用數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫,并運用STATA 16.0完成數(shù)據(jù)的分析和處理。

        3.2 變量定義

        ①因變量。環(huán)境信息披露質(zhì)量:企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量指標(biāo)來自潤靈環(huán)球責(zé)任評級,重污染行業(yè)上市公司名單來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫,將EDI指數(shù)作為衡量企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量的指標(biāo),將定量與定性披露指數(shù)相結(jié)合來確認環(huán)境信息披露指數(shù)EDI。②自變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型:縱觀以往研究,文本挖掘法較具科學(xué)性和可行性,并且與實際聯(lián)系緊密。鑒于此,文章運用文本挖掘的方法衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

        3.3 模型構(gòu)建

        文章參考聶興凱等[12]構(gòu)建的模型,保留了研究模型中董事會規(guī)模、資產(chǎn)負債率、第一大股東持股比例這3個控制變量,結(jié)合尚洪濤和吳桐[13]對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究成果,最終構(gòu)建如下模型:EDI=α0+β1Trans+β2Rate+β3Resp+β4DFL+β5Larg+β6Dire+β7Lev+ε

        式中,α表示截距;β表示相關(guān)系數(shù);ε表示誤差項;EDI表示環(huán)境信息披露質(zhì)量;Trans表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度;Rate表示流通股所占比例;Resp表示研發(fā)投入占比;DFL表示財務(wù)杠桿;Larg表示第一大股東持股比例;Dire表示企業(yè)董事會規(guī)模;Lev表示資產(chǎn)負債率。具體變量定義見表1。

        4 實證結(jié)果分析

        4.1 描述性統(tǒng)計

        表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。環(huán)境信息披露質(zhì)量的平均值為9.53,中位數(shù)為9,說明在重污染企業(yè)中,有超過一半的企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量低于平均值,企業(yè)的環(huán)境信息披露質(zhì)量有較大的提升空間。企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量指標(biāo)的平均值為2.9,中位數(shù)為0,標(biāo)準差為6.22,說明在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,企業(yè)之間具有較大的異質(zhì)性,數(shù)字化轉(zhuǎn)型中存在極端的小數(shù)據(jù),有超過一半的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的細分情況來看,數(shù)字技術(shù)的均值遠大于其他4個變量,這說明數(shù)字技術(shù)相比之下是應(yīng)用最廣泛的,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的各組成方面有較大的組間異質(zhì)性。

        4.2 單變量分析

        文章對企業(yè)進行了分類,一類為從來沒有進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè),另一類為進行過數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)。表3分別展示了未進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的描述性統(tǒng)計結(jié)果和已經(jīng)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表3可以看出,進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量的平均值為9.78,大于未進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)的平均值9.3。以上結(jié)果表明,進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)比未進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)環(huán)境信息披露質(zhì)量更高。

        4.3 多元回歸結(jié)果分析

        回歸結(jié)果如表4所示。列(1)表明,在不控制相關(guān)變量時,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境信息披露質(zhì)量正相關(guān),顯著性水平為1%。列(2)表明,在控制相關(guān)變量時,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境信息披露質(zhì)量正相關(guān),顯著性水平為1%。以上結(jié)果說明,在重污染上市公司中,環(huán)境信息披露質(zhì)量與數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度正相關(guān),假設(shè)H1得到驗證。

        5 進一步分析

        5.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與環(huán)境信息披露質(zhì)量的關(guān)系研究

        不同性質(zhì)的企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對環(huán)境信息披露質(zhì)量的影響程度不同。為此,文章引入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量(Equi),以第一大持股股東性質(zhì)為標(biāo)準,確認企業(yè)是否為國有企業(yè)。

        為探究國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對兩個變量相關(guān)關(guān)系的影響,文章引入交叉項(Equi×Trans),將此交叉項代入模型進行檢驗?;貧w結(jié)果如表5的列(1)所示,交叉項(Equi×Trans)與環(huán)境信息披露質(zhì)量的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說明國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會增強數(shù)字化轉(zhuǎn)型對環(huán)境信息披露質(zhì)量的正向影響,假設(shè)H2a得到驗證。

        5.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、企業(yè)規(guī)模與環(huán)境信息披露質(zhì)量的關(guān)系研究

        企業(yè)規(guī)模與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有密切的關(guān)系。文章以企業(yè)年報披露的資產(chǎn)總額的自然對數(shù)為基準,確定企業(yè)規(guī)模,用Asset表示。為避免極大值與極小值的影響,以所有企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)為基準,將企業(yè)分為兩類。

        回歸結(jié)果如表5的列(2)所示。可以發(fā)現(xiàn),在引入交叉項(Asset×Trans)之后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境信息披露質(zhì)量的相關(guān)性在10%的顯著水平上為正,說明企業(yè)規(guī)模會增強數(shù)字化轉(zhuǎn)型對環(huán)境信息披露質(zhì)量的正向影響,假設(shè)H2b得到驗證。

        6 結(jié)論與啟示

        研究表明,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了環(huán)境信息披露質(zhì)量,同時,國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和企業(yè)規(guī)模均會增強數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境信息披露質(zhì)量之間的正比關(guān)系。根據(jù)以上結(jié)論,文章提出以下3點啟示:

        第一,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面,政府要積極引導(dǎo)未進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進重污染企業(yè)提高環(huán)境信息披露質(zhì)量;第二,國家要根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)制定適合企業(yè)發(fā)展的扶持政策,要著眼于國有企業(yè)與非國有企業(yè)的不同特性開展分別幫扶,不能“一刀切”,可通過政策宣講等措施,營造數(shù)字化改革氛圍;第三,不同規(guī)模的企業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時應(yīng)區(qū)別對待,確保轉(zhuǎn)型取得實效。

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