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環境信息披露視閾下的企業融資約束:基于現金—現金流敏感性模型

2016-05-14 14:37:35楊雪
金融發展研究 2016年8期
關鍵詞:現金

楊雪

摘 要:本文探究了企業環境信息披露程度對公司融資約束的影響。研究發現,我國上市公司普遍存在融資約束問題,而企業披露環境信息可以降低企業的融資約束,且企業環境信息披露質量越高,對于企業融資約束的緩解作用越明顯。因此,存在融資約束的企業應通過充分披露企業的相關信息,降低與市場的信息不對稱程度,緩解自身的融資約束問題。

關鍵詞:環境信息披露;融資約束;現金—現金流敏感性模型

中圖分類號:F830 文獻標識碼:A 文章編號:1674-2265(2016)08-0079-04

一、 融資約束與環境信息披露

(一)融資約束的影響因素及度量

由于信息不對稱和代理問題的存在,投資者對企業管理者缺乏信任。為了更好地保障自身權益,會要求較高的回報,這一回報率往往高于企業內部產生現金流的成本。企業的外部融資成本高于企業的內部融資成本,即出現了融資約束問題(法扎里等,1988)。

我國學者對于融資約束的影響因素進行了廣泛的研究,發現公司股權結構、企業集團化運作模式、金融發展水平、公司多元化程度等都對公司融資約束有影響。李金等(2007)研究表明,融資約束程度與現金—現金流敏感度呈同向變動關系,證實了現金—現金流敏感性模型在我國的適用性。王彥超(2009)、劉儒昞(2014)、羅珊梅和李明輝(2015) 等均運用此模型進行實證研究。本文也將采用現金—現金流敏感性來度量企業的融資約束程度。

(二)環境信息披露

環境信息披露,是指企業通過某些方式將履行環境責任的情況向其利益相關者公開說明。披露更多信息是企業解決資本市場中的信息不對稱問題的重要途徑。企業要積極地向市場傳遞與企業有關的各項信息,具體包括通過企業財務報表等途徑披露的財務信息以及通過企業官網、財務報告以及其他媒體形式披露的非財務信息。研究發現:企業披露社會責任報告對于企業的融資約束具有顯著的緩解作用。企業環境信息作為社會責任信息的重要部分,它的披露可以向市場展示積極從事環保事業的負責任的企業形象,進而增加投資者對于企業經營管理的信心,據此可以推測其對企業融資約束具有緩解作用。環境信息的披露是否能夠被投資者捕捉到,并降低市場的信息不對稱,是本文研究的焦點。

本文對于企業環境信息披露程度的衡量,以企業在社會責任報告中的披露為基礎,按照環境信息的分類項目,對是否有該信息及信息的數量或者質量進行評分,然后加總分類各項得分,得到公司環境信息質量的總得分。

二、環境信息披露視閾下的企業融資約束模型

(一)樣本選取原則

本文選取2008—2013年我國滬深兩市A股屬于制造業的重污染公司數據作為研究對象。對數據進行了如下篩選:(1)剔除不具有社會責任報告的上市公司;(2)剔除在研究年份剛剛上市的公司樣本,以保證公司財務數據的可得性;(3)剔除數據缺失的公司樣本,以確保數據的可靠性。通過上述數據處理過程,共得到有社會責任報告的混合面板公司數據654個。觀測值的年度及行業分布如表1所示。

本文環境信息披露質量數據來自對企業社會責任報告中公司環境責任履行情況披露的信息,經過手工收集整理評分,財務數據、公司成長性數據等均來自國泰安CSMAR數據庫。

(二)環境信息披露程度的度量

本文采用內容分析法來衡量企業環境信息披露(EID)程度。以環境保護部發布的《企業環境信用評價辦法(試行)》作為評價企業環境責任披露情況的依據,通過翻閱制造業重污染行業公司的社會責任報告,對于企業的環境信息披露情況按照披露內容的頻數進行打分,最后對每一部分的評分乘以相應比例,加總后得到企業的信息披露質量最終得分。企業環境信息披露質量評分表見表2。

(三)融資約束程度的度量

阿爾梅達等(Almeida等,2004)通過分析認為,受到融資約束的公司,會保留更多的現金資產,因此企業融資約束情況可以通過企業現金流變化量與公司經營現金流量凈額的關系來衡量。本文采用阿爾梅達等提出的衡量融資約束的現金—現金流敏感性擴展模型,并結合我國學者(王彥超,2009;劉儒昞,2014等)的研究,構建了環境信息披露對于融資約束影響的模型。具體模型如下:

為了考察環境信息披露質量對于融資約束的影響,我們將重點觀察環境信息披露指數(EIDit)與企業經營現金流凈額交叉項的關系,通過β2來體現。

三、實證結果及分析

(一) 相關性結果分析

為了檢驗變量間是否存在多重共線性,對研究樣本進行相關性檢驗。

表4為總樣本所有研究變量之間的相關性分析,本文將參數檢驗和非參數檢驗分為如表所示的上、下三角兩個部分,上三角部分為非參數檢驗Spearman檢驗的結果,下三角部分為參數檢驗Pearson檢驗的結果。一般認為,如果兩個解釋變量間的簡單相關系數大于0.8,則可認為存在著較嚴重的多重共線性。由表中數據可知,各變量之間的相關系數均小于0.8,因此不存在嚴重的多重共線性問題,不會對回歸結果的準確性產生影響。其次,無論是在非參數檢驗還是在參數檢驗中,主要變量大都與公司現金持有量顯著相關,說明本文研究變量的選取較為合理。

由表4可知, 公司的現金持有量與經營性現金流量顯著正相關,說明我國上市公司普遍存在融資約束問題;公司規模與公司現金持有量的關系不明顯;公司未來成長機會越大,公司的現金持有量越多。

(二)回歸結果分析

樣本總體回歸結果如表5所示。

由表5可知,經營性現金流量(CF)的系數為0.59,顯著為正,表明我國重污染行業制造業公司普遍存在融資約束問題。經營性現金流量(CF)與環境信息披露(EID)指數的乘積項系數為負值,且在5%的水平下顯著,表明環境信息披露可以顯著地緩解企業的融資約束問題。另外,回歸結果中公司規模(SIZE)的系數為負值,表明公司規模越大,公司現金持有量越少,這說明公司規模越大,公司的市場地位越高,可以選擇對公司更為有利的資本結構和現金持有量。托賓Q的系數為正,表明公司的成長性與現金持有量成正比。企業短期流動負債(STD)的系數為正值,證明了企業的現金持有量一部分來自企業的短期流動負債。非現金營運資本(NWC)增加量的系數為負值,筆者分析認為企業現金持有和非現金營運資本共同構成了企業流動資產的一部分,因此二者在量上是一種此增彼減的關系,并不是所謂的非現金營運資本是企業現金持有量的一種來源。

樣本總體回歸效果較好,Durbin-Watson值接近于2,表明樣本不存在自相關性問題。

四、研究結論及建議

本文研究了公司環境信息披露與公司融資約束之間的關系。研究發現,我國上市公司普遍存在融資約束問題,而企業披露環境信息可以降低企業的融資約束,且企業環境信息披露質量越高,對于企業融資約束的緩解作用越明顯。這是由于通過披露環境責任履行情況信息,提高了企業與市場間的透明度,減輕了市場的信息不對稱,進而降低了企業的融資成本,緩解了企業的融資約束。

因此,環境信息披露可以緩解企業的融資約束程度,對于融資較為困難的企業來說,可以通過充分披露企業的相關信息,降低與市場的信息不對稱程度進而緩解自身的融資約束問題。

參考文獻:

[1]Almeida,H.,Campello,M. and M.S.Weisbach. 2004. the Cash Flow Sensitivity of Cash,Journal of Finance,59.

[2]李金,李仕明,嚴整. 融資約束與現金—現金流敏感度——來自國內A股上市公司的經驗證據[J].管理評論,2007,(3).

[3]王彥超.融資約束、現金持有與過度投資[J].金融研究,2009,(7).

[4]劉儒昞.企業環境信息有用性實證研究:融資約束視角的面板數據分析[J]. 企業經濟,2014,(8).

[5]羅珊梅,李明輝.社會責任信息披露、審計師選擇與融資約束——來自A股市場的新證據[J].山西財經大學學報,2015,(2).

Abstract:This paper studies the influence of enterprises' environmental information disclosure on the corporate financing constraint. The study finds that the listed companies in China are commonly faced with financing constraints. However,the disclosure of environmental information can reduce the enterprises' financing constraint. And the higher the quality of the environmental information disclosure is,the more obvious the alleviation of enterprises' financing constraint is. Therefore,enterprises with financing constraints should reduce the asymmetry with market information and alleviate their own financing constraints through fully disclosing relevant information.

Key Words:disclosure of environmental information,financing constraints,cash-cash flow sensitivity model

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