企業環境信息披露與銀行借款成本
——來自2010～2015年滬深兩市重污染行業的經驗證據

范瑾

一、引言

自1978年實行改革開放以來，我國取得了令世界矚目的經濟發展成績。據統計，我國的GDP已經由1978年的3645億元躍升至2014年的636463億元，占世界GDP總量的比重由1.8%攀升至12%。然而，我國雖然取得了經濟發展的重大突破，卻以犧牲資源與環境作為沉重的代價，自然資源消耗過度，環境污染越來越嚴重，環境質量不斷惡化。嚴峻的環境污染現狀迫使人們開始思考環境與發展如何平衡的問題。企業作為現代經濟社會的基本單元，一方面是經濟發展的主力軍，另一方面也是環境污染的始作俑者，要解決環境污染問題，需要企業正確處理發展和環境的關系。企業較其他利益相關者具有信息優勢，在外部性利益的驅使下會對資源過度開采并對環境造成污染，使投資者面臨很大的風險，因此，提高企業環境信息披露水平、降低信息不對稱是非常有必要的（孟曉俊等，2010）。

綠色金融是指通過金融創新，實現環境保護和可持續發展的一系列金融政策的統稱。我國銀行業從2007年開始實行“綠色信貸”政策，根據銀監會的要求，對不遵守環保和節能減排有關規定的企業，銀行可以采取信貸處罰措施，將不符合環保要求的企業拒之門外。據中國人民銀行發布的《中國貨幣政策執行報告》（2013～2014）數據顯示，債務融資占我國社會融資規模的94%以上，而銀行貸款占債務融資規模的86%以上。企業披露的環境信息是銀行評估企業環境風險的重要信息來源，尤其是在我國現在尚無環境績效數據庫的情況下（舒利敏、張俊瑞，2014）。由于重污染行業的特殊性，其引發環境問題的可能性及發生環境污染事故的嚴重性均相對較高，環境信息披露更加成為其能否獲得銀行借款的重要影響因素之一（王建明，2008）。

本文利用2010～2015年重污染行業上市公司單筆銀行借款數據，實證檢驗了環境信息披露對銀行借款成本的影響。研究發現：①企業披露環境信息可以降低銀行借款成本，在披露環境信息的企業中，環境信息披露得越充分，銀行借款成本越低；②較非國有企業而言，由于國有企業預算軟約束的存在，環境信息披露對其銀行借款成本的影響被削弱；③較四大國有銀行而言，非四大國有銀行在做出放貸決策時更加謹慎，對環境風險的考量會增加，因此，環境信息披露對銀行借款成本的影響也更顯著。本文的研究采用獨特的單筆銀行借款數據檢驗環境信息披露對銀行借款成本的影響，提高了研究結論的精確性，同時分別從債權人和債務人的不同類型和產權性質差異角度考察環境信息披露對銀行借款成本的影響。

二、文獻綜述與研究假設

（一）環境信息披露與銀行信貸成本

信號傳遞理論為企業自愿性信息披露提供了有力的解釋。基于信號傳遞理論，企業自愿進行環境信息披露能夠有效緩解信貸雙方信息不對稱的問題，減少估計誤差并降低企業的融資約束（Diamond、Verrecchia，1991）。對于銀行而言，授信的風險主要有信貸風險、流動性風險、市場風險和操作風險，其中信貸風險是銀行在進行信貸決策中考慮最為充分的因素，它是指銀行貸款利息和本金是否能夠按貸款合同收回。而借貸雙方信息不對稱是造成銀行信貸風險增加并出現資金錯配的主要原因（Stiglitz、Weiss，1981），尤其是對于環境問題而言，其較強的專業性及隱蔽性無疑加劇了企業與銀行債權人之間的信息不對稱程度。在環境問題日益受到重視的今天，企業投資者及債權人在進行經濟決策前通常都會充分了解企業環境責任履行的情況。如果企業怠于披露環境信息，利益相關者會將環境信息的缺乏理解為環境風險（Blacconiere、Patten，1994），而事前披露環境信息的價值就在于減少這種“誤解”。例如于富生、張敏（2007）通過研究得出結論，企業信息披露越完善，企業與債權人之間的信息不對稱程度就越低，同時，企業隱藏“壞信息”的可能性也越小，從而債權人可以要求較低的風險溢價，降低企業的債務融資成本。

同時，自愿披露理論認為，企業有動機披露別人無法模仿的“好消息”，以避免逆向選擇問題。Dawkins、Fraas（2011）研究認為，企業擁有環境表現的私有信息，環境責任履行較好的企業會積極披露環境信息以區別于環境責任履行不好的企業。銀行已經將項目或企業的環境風險納入其日常風險管理中，企業的環境信息披露情況會影響銀行債權人對企業環境風險、信貸風險的判斷（楊熠等，2011）。尤其對于重污染行業而言，在綠色信貸政策的導向下，環境問題已經成為其是否能獲得銀行借款以及銀行借款契約的重要影響因素。在我國目前尚無公開的環境績效數據可用的情況下，企業所披露的環境信息是銀行在進行信貸決策時需要重點關注的信息。因此，筆者認為環境信息披露可以降低企業與銀行之間的信息不對稱程度，進而降低銀行借款成本。基于此，本文提出以下假設：

假設1：企業環境信息披露可以降低重污染行業上市公司的銀行信貸成本。

（二）環境信息披露、產權性質與銀行借款成本

我國經過近四十年的經濟改革，市場化進程已經取得巨大成果，但是政府對經濟活動和資源配置的干預行為仍然普遍存在，其中一種表現即為政府干預國有銀行的信貸決策，使國有企業獲取更多的優惠貸款（巴曙松等，2005）。而政府的干預往往會導致銀行信貸決策的扭曲。例如Sapienza（2004）研究發現，意大利國有銀行往往針對國有企業實行優惠利率。Khwaja、Mian（2005）基于巴基斯坦公司的研究指出，具有政府背景的企業能夠從銀行獲取的貸款金額比沒有政府背景的企業多45%，并且違約率也高50%。國內許多學者通過研究也發現，我國存在信貸配置的“所有制歧視”，銀行更愿意為國有企業提供融資，從而降低了信貸資金的配置效率（趙奇偉，2009）。在我國漸進式的金融改革過程中，銀行體系仍傾向于為大型國有企業服務，政府干預廣泛存在，以中小企業為主的非國有企業融資難的局面還未得到根本性的改善（郭娜，2013）。

與國有企業相比，非國有企業的信息披露狀況的改善往往能對新增銀行借款產生更為顯著的影響（徐玉德等，2011）。國有企業普遍存在預算軟約束現象（林毅夫等，2004），銀行會對國有企業做出預期：即使國有企業發生了違約情況，但是政府將會施以“援助之手”，幫助國有企業走出困境。這樣一來，國有企業的貸款就相當于得到了政府部門的“隱形擔保”。而非國有上市公司在陷入經營困境時，只有極小可能獲得政府的救濟，如果出現貸款無法收回的情況，銀行將承擔所有的風險及損失。因此，享有政府“隱形擔保”優勢的國有企業通常更容易獲得銀行貸款，并且貸款條件更加優惠（周繼先，2011）。非國有上市公司則需要花費比國有企業更大的代價以獲取相應的銀行貸款，通過向銀行傳遞更為積極的信號，增加信息透明度，以獲取銀行的信賴。如果企業出現環境污染問題，后果往往十分嚴重，不僅治理時間長、治理費用高，而且會對企業的財務狀況、現金流量以及聲譽等方面產生十分不利的影響（Freedman等，2005），甚至對企業造成致命的打擊，從而增加銀行收回貸款本金和利息的不確定性。由于非國有企業沒有政府救濟等“隱形擔保”，銀行的環境風險就會大大增加。因此，銀行在進行信貸決策時，對非國有企業的環境表現方面的考察往往要多于國有企業。基于此，本文提出以下假設：

假設2：相對于國有企業，環境信息披露對銀行借款成本的影響在非國有企業中更顯著。

（三）環境信息披露、銀行類型與銀行借款成本

我國銀行業自20世紀70年代至今，經歷了一系列重大改革。目前我國的銀行體系逐步形成了以中國人民銀行為中心，以國有控股商業銀行為主體，以股份制商業銀行為增長點，中資和外資商業銀行并存的銀行組織體系。我國國有商業銀行盡管在近年內實現了現代化的公司治理模式，但公司治理結構尚不完善，內部管理模式的改革存在滯后，在實際運營中，內部管理及風險控制仍存在很多的問題。同時，不同類型的銀行在主體功能、目標以及對企業違約風險的關注程度等方面也存在較大差異。具體而言，國有銀行對企業違約風險的關注程度要低于非國有銀行，而銀行對風險關注不足往往會降低銀行的經營效率或績效。

Berger等（2009）利用我國各銀行1994～2003年的數據，比較分析了不同類型銀行之間的效率差異，研究發現國有銀行中的四大行的經營效率最低，外資銀行的經營效率最高。王擎、潘李劍（2012）基于我國2006～2010年城市商業銀行的數據，研究發現第一大股東的國有性質與城市商業銀行績效顯著負相關。于李勝、王艷艷（2013）通過研究發現，我國四大國有商業銀行對貸款企業的會計穩健性要求低于非四大國有商業銀行，并由此認為四大國有商業銀行在進行信貸決策的過程中，利用會計信息進行風險管理的效率較低，風險管理能力要弱于非四大國有商業銀行。那么，環境信息披露作為銀行評估企業或項目環境風險的重要信息來源，筆者預期效率更高和進行放貸決策時更謹慎的非四大銀行會更充分地利用環境信息，對企業環境信息的披露要求更高，因此，環境信息披露質量對銀行借款成本的影響在非四大銀行中會更顯著。基于以上分析，本文提出如下假設：

假設3：相對于四大國有銀行，企業環境信息披露對銀行借款成本的影響在非四大國有銀行中更為顯著。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文選取2010～2015年滬深兩市的重污染行業上市公司為研究對象，以這些公司獲得的每一筆貸款為一個觀測值。本文依據證監會2012年修訂的《上市公司行業分類指引》、環保部公布的《上市公司環境保護核查行業分類管理名錄》（環辦函［2008］373號）以及《上市公司環境信息披露指南》（環辦函［2010］78號）中的規定劃分重污染行業，具體包含紡織、石化、制藥、冶金等16個行業。財務數據和行業分類數據來自于CSMAR數據庫。單筆銀行借款數據則由筆者從年報附注中手工收集。環境信息披露數據從年報、社會責任報告及環境報告中手工收集。根據研究對初始樣本進行了以下篩選和剔除：①剔除ST等財務狀況異常的樣本；②剔除數據缺失的樣本。最終得到4895個有效的銀行借款觀測值（其中有3245個觀測值進行了環境信息披露）。此外，為了消除極端值對本文研究結論的影響，筆者對所有的連續變量均進行了上下1%的Winsorize縮尾處理。本文所有的數據處理均用Stata 13.0完成。

（二）模型設定

為檢驗本文的研究假設，建立如下模型：

其中，Rate為被解釋變量——銀行借款成本，等于每一筆銀行借款的利率。ED是本文的解釋變量——環境信息披露，包括EDIS和EDI兩個變量，具體定義見后文。模型（1）用來檢驗假設1，本文預期EDI的系數顯著為負；模型（2）用來檢驗假設2，本文預期產權性質對環境信息披露與銀行借款成本之間的關系具有調節作用。具體而言，在非國有企業中，環境信息披露對銀行借款成本的影響更大，因此，預期EDI×Nature的系數顯著為正。模型（3）用來檢驗假設3，檢驗環境信息披露對銀行借款成本的影響在不同類型銀行中是否存在差異。本文中把銀行分為四大國有銀行和非四大國有銀行兩類，預期EDI×Bank4的系數顯著為正。我們選取了以下可能影響銀行借款貸款成本的公司特征變量：公司規模（Size）、資產負債率（Lev）、總資產報酬率（Roa）、有形資產比例（Tangiblity）、現金波動率（Cash_Volatility）、公司成長性（Growth）、第一大股東持股比例（Shareholding）、經營風險（Z-score）。此外，還增加了年度控制變量。

（三）變量定義

1.被解釋變量。銀行借款成本（Rate）等于公司年報附注中披露的每筆銀行借款的利率。

2.解釋變量。為了比較全面地考察環境信息披露對企業銀行借款成本的影響，本文選取了以下兩個指標作為環境信息披露的代理變量：是否披露環境信息（EDIS）和環境信息披露指數（EDI）。EDIS表示公司是否披露環境信息，若在公司年度報告或社會責任報告中有環境信息披露，則取值為1，否則為0。EDI表示公司的環境信息披露指數，本文采用“內容評分法”來對公司年報和社會責任報告中的環境信息進行評價打分，進而得到環境信息披露指數。

目前為止，“內容評分法”仍然是國內外學者最常采用的量化環境信息披露水平的方法（Cormier等，2011）。本文根據《上市公司環境信息披露指引》所規定的環境信息披露內容，借鑒黃珺、周春娜（2012）等的分類方式，將環境信息披露內容分為三類：環境政策信息、環境保護信息以及其他。具體分類詳見表1。根據披露的內容分析，并對具體指標進行賦值（指標信息未得到披露則為0分，得到定性披露為1分，得到定量披露為2分），然后加總所有指標得分，再除以各項滿分分值之和，得到環境信息披露指數（EDI）的最終得分。環境信息披露指數的計算公式如下：

控制變量的定義如表2所示。

四、實證結果分析

（一）描述性統計分析

描述性統計結果如表3所示。銀行借款成本（Rate）的均值為6.217，這表明觀測值的銀行借款利率的均值為6.217%。被解釋變量是否披露環境信息（EDIS）的均值為0.675，表示所有觀測值中有67.5%的樣本披露了環境信息，這表明重污染行業中環境信息披露的比例還是比較高的。但是環境信息披露指數（EDI）的均值為0.161，最大值為0.831，最小值為0.030，這表明即使是在重污染行業中，環境信息披露的水平依然是比較低的。產權性質（Nature）的均值為0.698，這表明所有觀測值中有69.8%的觀測值來自于國有企業。四大國有銀行（Bank4）的均值為0.541，這表明所有觀測值中有54.1%的銀行借款來自四大國有銀行。其他控制變量的情況如表3所示，其結果基本與前人的研究一致。

表1 環境信息披露指數（EDI）分類

表2 變量符號及定義

表3 描述性統計分析

（二）相關系數分析

相關系數分析結果如表4所示。從表4中可以發現，是否披露環境信息（EDIS）、環境信息披露指數（EDI）與銀行借款成本（Rate）的相關系數均在1%的水平上顯著負相關，這表明環境信息披露與銀行借款成本負相關。此外，大部分變量之間的相關值均小于0.5，表明本文變量間不存在嚴重的共線性問題，變量的選取較合理。

（三）回歸分析

1.環境信息披露與銀行借款成本。本文假設1的檢驗結果如表5所示。從表5可以發現，是否披露環境信息（EDIS）的系數為-0.116，且在1%的水平上顯著，這表明企業披露環境信息可以降低企業銀行借款成本。環境信息披露指數（EDI）的系數為-0.012，也在1%的水平上顯著，這表明企業環境信息披露得越充分，銀行借款成本越低。本文的研究假設1得到驗證。控制變量中，以模型（1）為例，企業規模（Size）、總資產報酬率（Roa）、有形資產比例（Tangiblity）和成長性（Growth）的系數均顯著為負，說明企業規模越大、經營狀況越好、有形資產占比越高和成長性越高，企業銀行借款成本越低；資產負債率（Lev）的系數顯著為正，表明資產負債率越高，企業財務風險越高，因此企業銀行借款成本也越高。

表4 相關系數分析

表5 環境信息披露與銀行信貸成本

2.環境信息披露、產權性質與銀行借款成本。在假設2中，筆者認為產權性質對環境信息披露與銀行借款成本之間的關系具有調節作用，其檢驗結果見表6。從表6可以發現，在模型（1）中，是否披露環境信息與產權性質的交乘項（EDIS×Nature）的系數為0.044，沒有通過顯著性檢驗。但是在模型（2）中，環境信息披露指數與產權性質的交乘項（EDI×Nature）的系數為0.031，且在5%的水平上顯著，這表明由于信貸歧視的存在，國有企業具有信貸優勢，銀行在對銀行借款進行定價時，較少考慮環境信息披露，也即國有企業即使環境信息披露水平較低，也依然可以較低的利率獲得銀行借款。在非國有企業中，由于其本身不具有信貸優勢，因此只有通過更多的環境信息披露來降低與銀行之間的信息不對稱程度，并借此降低銀行借款成本。本文提出的假設2得到驗證。控制變量的結果與前文以及前人的研究結果一致。

3.環境信息披露、不同銀行類型與銀行借款成本。假設3的檢驗結果如表7所示。從表7中可以發現，在模型（1）中，EDIS×Bank4的系數為0.231，且在1%的水平上顯著，這表明企業是否披露環境信息對非四大國有銀行借款成本的影響更大。在模型（2）中，EDI×Bank4的系數為0.025，同樣在1%的水平上顯著，這表明企業披露環境信息的水平對非四大國有銀行借款成本的影響更大。這可能是因為非四大國有銀行效率高于四大國有銀行，且在進行放貸決策時，對環境風險的評估更加謹慎。當企業披露環境信息或環境信息披露較充分時，更有利于非四大國有銀行對企業或項目進行環境風險評估，進而降低企業銀行借款成本的作用要大于四大國有銀行。也即本文的假設3得到驗證。控制變量的情況與前文以及前人的研究基本一致。

表6 環境信息披露、產權性質與銀行借款成本

表7環境信息披露、不同銀行類型與銀行借款成本

（四）穩健性檢驗

本文從2010～2015年滬深兩市重污染行業上市公司年報的附注中手工收集整理了銀行借款信息，其中包括銀行借款成本（每筆貸款的利率）和貸款金額以及貸款期限等信息，發現披露該信息的公司占全樣本的三分之一左右。這一事實使得本文結論受到自選擇問題的影響。披露了銀行借款信息的公司與未披露銀行借款信息的公司之間可能在某些方面存在顯著的差異，比如：環境信息披露水平可能普遍較高。

為此，筆者參照趙剛等（2014）的做法，采用Heckman二階段模型來解決該問題。根據以往信息披露的文獻構建模型（4）作為第一階段模型。表8是銀行借款信息公司層面影響因素的回歸結果。

表8 Heckman第一階段：銀行借款信息披露影響因素的回歸結果

從表8可以發現，公司規模（Size）、資產負債率（Lev）和經營風險（Z_score）等因素影響了公司銀行借款信息的披露，此階段模型（4）的解釋力度為19.2%。根據第一階段的回歸結果，筆者將計算出的IMR（Inverse Mills Ratio）加入到模型（1）和模型（2）中，對前文的結論進行重新檢驗。

表9報告了加入IMR之后的回歸結果。表9的結果顯示，加入IMR之后，IMR在所有的回歸中均顯著，且整體的回歸結果與前文保持一致。

五、研究結論

本文的研究結果表明，企業披露環境信息可以降低銀行借款成本，而且環境信息披露越充分，對銀行借款成本的降低作用越明顯。由于在銀行借款契約的簽訂中存在產權性質歧視，本文進一步將產權性質納入討論，結果表明：國有企業本身具有較大的信貸優勢，環境信息披露對銀行借款成本的影響被削弱；而在非國有企業中，環境信息披露對銀行借款成本的影響更顯著。

前人的研究結果表明，四大國有銀行和非四大國有銀行在效率和對企業風險的關注程度上存在較大差異，由此本文進一步考察了不同類型銀行中，環境信息披露對銀行借款成本的影響，研究發現：非四大國有銀行在做出放貸決策時會更加謹慎，環境信息披露對銀行借款成本的影響也更顯著。由于數據披露的原因，以往該領域的研究大多采用財務費用或借款利息除以銀行總借款進行估算，本文通過手工收集整理年報附中的單筆銀行借款信息，以單筆銀行借款利率作為銀行借款成本，大大提高了研究結論的精確性。

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表9 Heckman第二階段：考慮自選擇后的回歸結果

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