ESG評(píng)級(jí)分歧與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)：噪音效應(yīng)還是信息效應(yīng)?

［摘要］以2015—2021年滬深A(yù)股上市公司為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，ESG評(píng)級(jí)分歧能夠顯著降低公司未來(lái)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，支持ESG分歧的“信息效應(yīng)”而非“噪音效應(yīng)”。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，公司信息透明度越低，ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”越強(qiáng)，表明ESG評(píng)級(jí)分歧通過(guò)傳遞多維度信息降低了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；ESG評(píng)級(jí)分歧能夠激發(fā)投資者的主觀能動(dòng)性，投資者會(huì)主動(dòng)進(jìn)行信息搜尋，對(duì)上市公司的檢索量和網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)平臺(tái)的提問(wèn)量均顯著增加。異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”具有邊界條件，只有當(dāng)投資者的信息能力較強(qiáng)時(shí)，ESG評(píng)級(jí)分歧才能有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

［關(guān)鍵詞］ESG評(píng)級(jí)分歧；股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；信息效應(yīng)；噪音效應(yīng)；市場(chǎng)波動(dòng)

［中圖分類號(hào)］F230；F275

［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A［文章編號(hào)］10044833（2025）01008411

［收稿日期］20240528

［基金項(xiàng)目］浙江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（23YJRC07ZD2YB）；國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（72202204）

［作者簡(jiǎn)介］邵艷（1992— ），女，山西長(zhǎng)治人，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院講師，博士，從事風(fēng)險(xiǎn)投資與公司財(cái)務(wù)研究；張廣冬（1990— ），男，山東濟(jì)南人，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院講師，博士，從事行為會(huì)計(jì)與審計(jì)研究，通信作者，E-mail：wwguangdong@163.com；張園園（1983— ），女，山東濟(jì)南人，青島大學(xué)商學(xué)院副教授，博士，從事資本市場(chǎng)與公司財(cái)務(wù)研究。

①評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)Sustainalytics在2020年的投資者調(diào)查報(bào)告顯示，65%的投資者至少一周一次使用ESG評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)。

②據(jù)本文測(cè)算，國(guó)內(nèi)主流的幾家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)華證、商道融綠、萬(wàn)得、社會(huì)價(jià)值投資聯(lián)盟的ESG評(píng)級(jí)相關(guān)系數(shù)均值僅為0.398，表明ESG評(píng)級(jí)之間的相關(guān)性較低，存在較大分歧。

一、引言

隨著ESG投資理念的興起，為了吸引融資和促進(jìn)公司的可持續(xù)發(fā)展，公司管理者積極踐行ESG，將ESG融入其經(jīng)營(yíng)理念，投資者也熱衷于將踐行ESG的公司作為投資標(biāo)的。然而，當(dāng)下我國(guó)ESG發(fā)展還處于起步階段，ESG市場(chǎng)尚不成熟，資本市場(chǎng)參與者的行為存在投機(jī)性。ESG被管理者當(dāng)作自利工具而非價(jià)值利器，ESG概念的營(yíng)造使得較多企業(yè)存在“漂綠”行為［13］，積累了大量“壞消息”，而投資者的盲目投資現(xiàn)象也較為普遍，容易被ESG概念吸引，從而可能會(huì)抬高公司股價(jià)，造成未來(lái)股價(jià)崩盤，嚴(yán)重影響我國(guó)資本市場(chǎng)的穩(wěn)定性［46］。與此同時(shí)，ESG投資理念的興起也催生了日益活躍的評(píng)級(jí)市場(chǎng)，ESG評(píng)級(jí)成為投資者進(jìn)行投資決策的重要參考①。然而，由于ESG評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)尚不完善，再加上ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)評(píng)級(jí)的多元化看法、獨(dú)立的評(píng)分方式等，市場(chǎng)上ESG評(píng)級(jí)分歧現(xiàn)象較為普遍②。在存在分歧或多元化看法的情況下，ESG評(píng)級(jí)如何影響投資者行為以及股票市場(chǎng)穩(wěn)定性尚未可知。

一方面，依據(jù)傳統(tǒng)分析師預(yù)測(cè)或信用評(píng)級(jí)分歧領(lǐng)域的研究，ESG評(píng)級(jí)分歧可能會(huì)表現(xiàn)為“噪音效應(yīng)”，無(wú)法為投資者決策提供有效的ESG信息，甚至?xí)觿」九c投資者之間的信息不對(duì)稱［7］，投資者更加難以識(shí)別利用ESG進(jìn)行“漂綠”的企業(yè)，從而加劇公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，ESG評(píng)級(jí)分歧也可能會(huì)表現(xiàn)為“信息效應(yīng)”，因?yàn)槠渚烤故欠翊硇畔⒉粚?duì)稱也存在爭(zhēng)議，由于ESG屬于評(píng)價(jià)規(guī)則不太完善的新興領(lǐng)域，更多的ESG信息披露可以為評(píng)級(jí)者創(chuàng)造對(duì)信息給予不同解釋的機(jī)會(huì)，評(píng)級(jí)分歧更容易出現(xiàn)［89］，因此ESG評(píng)級(jí)分歧也可能只是代表不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)公司ESG表現(xiàn)的多維度評(píng)價(jià)，傳遞出更多的特質(zhì)性信息。此外，相較于一致性評(píng)級(jí)，存在分歧的評(píng)級(jí)可能會(huì)激發(fā)投資者的主觀能動(dòng)性，引發(fā)投資者主動(dòng)進(jìn)行信息搜尋，并采用更加審慎的分析式信息加工方式［10］，在豐富投資者的信息庫(kù)和降低信息不對(duì)稱的同時(shí)，使得投資者對(duì)公司ESG投資更加謹(jǐn)慎，從而有效避免了ESG投資的盲目性，可能會(huì)緩解股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。因此，ESG評(píng)級(jí)分歧究竟是加劇還是緩解股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，是一個(gè)需要實(shí)證檢驗(yàn)的問(wèn)題。

本文以滬深A(yù)股上市公司為樣本，利用國(guó)內(nèi)四家ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)構(gòu)建ESG評(píng)級(jí)分歧的多種指標(biāo)，以檢驗(yàn)ESG評(píng)級(jí)分歧與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。

本文的可能貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：（1）相較于以往研究發(fā)現(xiàn)ESG評(píng)級(jí)分歧存在“噪音效應(yīng)”［7，1112］，本研究發(fā)現(xiàn)了ESG評(píng)級(jí)分歧的價(jià)值，即存在“信息效應(yīng)”，能夠降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，這證明了ESG評(píng)級(jí)市場(chǎng)多元化競(jìng)爭(zhēng)存在的必要性與價(jià)值，對(duì)監(jiān)管者認(rèn)識(shí)和完善ESG評(píng)級(jí)市場(chǎng)具有啟示作用。（2）本研究發(fā)現(xiàn)投資者在面對(duì)ESG分歧時(shí)存在主動(dòng)的信息搜尋行為，從投資者主觀能動(dòng)性這一新穎視角對(duì)ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”提供了可能且合理的解釋。（3）本文發(fā)現(xiàn)了ESG評(píng)級(jí)分歧發(fā)揮“信息效應(yīng)”的邊界條件，投資者只有具有較強(qiáng)的信息能力，才能對(duì)ESG評(píng)級(jí)分歧傳遞的多維度信息進(jìn)行解讀，且能發(fā)揮主觀能動(dòng)性搜尋更多的額外信息，有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

二、文獻(xiàn)回顧、理論分析與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

在ESG評(píng)級(jí)分歧產(chǎn)生的原因方面，有學(xué)者認(rèn)為評(píng)級(jí)分歧主要?dú)w因于中外評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)不同所有制屬性公司的看法存在差異［13］；即使不區(qū)分中外差異，由于對(duì)ESG的定義、衡量方式不同，不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)相關(guān)性也較低［14］；Berg等［15］將ESG評(píng)級(jí)存在分歧的原因細(xì)化為信息范圍、衡量指標(biāo)和權(quán)重三個(gè)因素，其中信息范圍和衡量指標(biāo)是產(chǎn)生分歧的主要原因，兩者占比分別為38%和56%；自愿披露ESG報(bào)告可以有效降低評(píng)級(jí)分歧［16］，而Christensen等［8］卻發(fā)現(xiàn)更多的ESG信息披露會(huì)導(dǎo)致更大的ESG評(píng)級(jí)分歧，原因是更多的信息披露會(huì)引發(fā)不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)更多的解釋空間。在經(jīng)濟(jì)后果方面，ESG評(píng)級(jí)分歧表現(xiàn)為“噪音效應(yīng)”，會(huì)提高股價(jià)同步性［7］、降低分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性［17］，投資者難以識(shí)別綠色公司，導(dǎo)致公司的資本成本增加［1112］。此外，Serafeim和Yoon［18］認(rèn)為一致的ESG評(píng)級(jí)能夠預(yù)測(cè)未來(lái)的ESG消息，較大的分歧會(huì)削弱預(yù)測(cè)能力及相應(yīng)的市場(chǎng)反應(yīng)。

關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因，已有研究主要從代理問(wèn)題和信息透明度視角進(jìn)行了分析［1921］。由于股東和管理層之間存在信息不對(duì)稱和代理沖突，管理層有動(dòng)機(jī)隱藏、推遲披露“壞消息”，但當(dāng)“壞消息”隱藏達(dá)到一定極限時(shí)，便會(huì)集中釋放出來(lái)，從而導(dǎo)致股價(jià)崩盤。管理層隱藏、推遲披露“壞消息”的動(dòng)機(jī)有“掏空”［22］、提高期權(quán)價(jià)值［23］、在職消費(fèi)［24］、獲得政治晉升［25］等，具體途徑有避稅［22］、過(guò)度投資［26］、金融化［27］等。此外，分析師的樂(lè)觀偏差及羊群效應(yīng)等外部因素也會(huì)加劇企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)［2829］。除分析股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的成因外，也有研究分析了能夠有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)外部治理機(jī)制，包括大股東持股［30］、董事會(huì)獨(dú)立性［31］、內(nèi)部控制［32］、分析師和機(jī)構(gòu)投資者的外部監(jiān)督［3334］等。

（二）理論分析與研究假設(shè)

公司與投資者之間的信息不對(duì)稱是股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)形成的重要原因。信息不對(duì)稱使得投資者無(wú)法知曉公司的真實(shí)經(jīng)營(yíng)情況，當(dāng)公司出現(xiàn)負(fù)面消息時(shí)，管理層可能選擇隱藏“壞消息”，投資者會(huì)被虛假的財(cái)務(wù)或非財(cái)務(wù)信息所蒙蔽，從而導(dǎo)致出現(xiàn)股價(jià)“泡沫”。然而，管理層對(duì)于“壞消息”的隱匿累積是有限度的，不可能永久隱瞞，因此當(dāng)管理層意識(shí)到無(wú)法再掩飾這些“壞消息”時(shí)，“壞消息”被集中釋放，信息不對(duì)稱程度降低，投資者知曉了公司真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況，“泡沫”破裂，股價(jià)便會(huì)暴跌。已有研究支持上述觀點(diǎn)，對(duì)于透明度較低的公司，投資者無(wú)法知曉管理層是否藏匿了“壞消息”，管理層的信息管理行為更加容易，因此其未來(lái)股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)更大［19，20，33］。葉康濤等研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部控制信息披露有利于降低投資者與公司之間的信息不對(duì)稱，投資者能夠及時(shí)了解到公司內(nèi)控存在的隱患，從而做出更明智的投資決策，使得股價(jià)能夠更及時(shí)反映公司真實(shí)經(jīng)營(yíng)情況，從而避免了因股價(jià)虛高而導(dǎo)致的未來(lái)股價(jià)突然崩盤問(wèn)題［32］。基于此，本文主要從信息不對(duì)稱的視角來(lái)分析ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

1.ESG評(píng)級(jí)分歧的“噪音效應(yīng)”與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

傳統(tǒng)的分析師預(yù)測(cè)或信用評(píng)級(jí)分歧的相關(guān)研究普遍認(rèn)為，更大的分歧代表更高的信息不對(duì)稱程度［3536］，而信息不對(duì)稱是股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的主要原因。雖然分析師預(yù)測(cè)與信用評(píng)級(jí)主要聚焦于財(cái)務(wù)領(lǐng)域，但我們預(yù)期這一結(jié)論可能會(huì)蔓延到ESG非財(cái)務(wù)領(lǐng)域。公司的信息不對(duì)稱程度越高，不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)分歧可能就越大，因此ESG評(píng)級(jí)分歧可能代表的是公司ESG信息的不對(duì)稱。近些年來(lái)，ESG概念的興起引起了投資者的盲目追捧，我國(guó)ESG市場(chǎng)還處于起步階段，公司為了吸引投資可能會(huì)營(yíng)造大量的ESG概念，這可能與公司真正的ESG實(shí)踐相悖，導(dǎo)致資本市場(chǎng)上大量“漂綠”行為的產(chǎn)生。“漂綠”現(xiàn)象的存在使得ESG可能成為部分公司掩飾“壞消息”進(jìn)行印象管理的工具［13］，從而積累大量的“壞消息”，而較高的ESG評(píng)級(jí)分歧使得投資者無(wú)法識(shí)別利用ESG進(jìn)行“漂綠”的企業(yè)。我國(guó)屬于典型的新興資本市場(chǎng)，個(gè)體投資者占據(jù)市場(chǎng)的絕大多數(shù)，這就意味著資本市場(chǎng)上的投資者可能缺乏對(duì)ESG評(píng)級(jí)分歧做出正確解讀的專業(yè)能力。即使是作為專業(yè)投資者的分析師，其面對(duì)ESG分歧也可能需要較高的信息處理成本，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性也會(huì)降低［17］。因此，不管從直接信息來(lái)源還是從中介信息來(lái)源來(lái)講，ESG評(píng)級(jí)分歧都會(huì)負(fù)向影響投資者決策效率和準(zhǔn)確性，“漂綠”行為產(chǎn)生的“壞消息”無(wú)法被有效釋放，從而增大了公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)［46］。

此外，基于投資者視角的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)研究認(rèn)為，投資者預(yù)期的不一致是股價(jià)崩盤的重要原因［37］。根據(jù)有限注意力理論，投資者在進(jìn)行信息處理時(shí)受到有限注意力的約束，可能難以同時(shí)注意到多家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的ESG評(píng)級(jí)［38］，由此不同投資者面對(duì)不同的ESG評(píng)級(jí)可能會(huì)產(chǎn)生意見(jiàn)分歧，從而對(duì)公司ESG表現(xiàn)形成不一致的預(yù)期，進(jìn)而增大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)［3941］。因此，我們預(yù)期ESG評(píng)級(jí)分歧可能會(huì)存在“噪音效應(yīng)”，無(wú)法為投資者決策提供有效的ESG信息，會(huì)進(jìn)一步加劇投資者與上市公司之間的信息不對(duì)稱，增大公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

2.ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

雖然ESG評(píng)級(jí)分歧的“噪音效應(yīng)”更符合認(rèn)知，但也存在競(jìng)爭(zhēng)性理論。ESG評(píng)級(jí)分歧可能會(huì)發(fā)揮“信息效應(yīng)”，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。

一方面，就ESG評(píng)級(jí)分歧本身來(lái)講，其究竟是否代表信息不對(duì)稱還存在爭(zhēng)議。Christensen等［8］研究發(fā)現(xiàn)，更多的ESG信息披露不會(huì)降低反而更容易導(dǎo)致分歧，這是因?yàn)樵谠u(píng)級(jí)規(guī)則不太完善的ESG領(lǐng)域，更多的披露為評(píng)級(jí)者創(chuàng)造了對(duì)信息給出不同解釋的機(jī)會(huì)，因此更容易出現(xiàn)多元化評(píng)價(jià)現(xiàn)象［9］。從這個(gè)角度來(lái)看，ESG評(píng)級(jí)分歧也可能只是代表不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)公司ESG表現(xiàn)的多維度評(píng)價(jià)。當(dāng)前我國(guó)ESG市場(chǎng)處于起步階段，大多數(shù)投資者對(duì)ESG還不太熟悉，此時(shí)多維度的評(píng)價(jià)可能能夠發(fā)揮信息效應(yīng)［42］，為投資者的ESG投資決策提供更加綜合的考量［43］。因此我們認(rèn)為，各評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)從不同維度對(duì)公司ESG做出評(píng)級(jí)，向市場(chǎng)同時(shí)傳遞出好消息和壞消息，如果投資者能夠正確解讀相關(guān)信息，綜合評(píng)價(jià)就有利于投資者及時(shí)調(diào)整投資預(yù)期和決策，有效避免ESG評(píng)級(jí)企業(yè)“漂綠”行為產(chǎn)生的股價(jià)泡沫，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，在考察ESG評(píng)級(jí)分歧的影響時(shí)，需要更多地考慮投資者面對(duì)分歧時(shí)的主觀能動(dòng)性，雖然ESG評(píng)級(jí)分歧本身能夠傳遞多維度信息，但這些評(píng)級(jí)是存在沖突和矛盾的，投資者可能面臨決策的不確定性。根據(jù)心理學(xué)的線索一致性理論（Cue Consistency Theory），個(gè)體在決策時(shí)遵循充足原則，高效的信息加工必須在最小化認(rèn)知努力和最大化決策自信中取得平衡，當(dāng)信息線索一致時(shí)，能夠獲得充足的自信決策，個(gè)體傾向于采取簡(jiǎn)單快速的啟發(fā)式信息加工方式；當(dāng)線索不一致時(shí)，啟發(fā)式處理不能使個(gè)體達(dá)到足夠的決策自信水平，個(gè)體有動(dòng)機(jī)尋找更多信息和線索，并采用分析式信息加工方式［10］。鑒于ESG的高熱度，ESG評(píng)級(jí)分歧可能會(huì)激發(fā)投資者的主觀能動(dòng)性，當(dāng)面對(duì)不一致的評(píng)級(jí)信息時(shí)，投資者有動(dòng)機(jī)搜尋更多的信息進(jìn)行佐證，并采用更加審慎的分析式信息加工方式，這一過(guò)程不僅有利于投資者認(rèn)真解讀ESG評(píng)級(jí)分歧傳遞的多維度信息，還能夠通過(guò)額外的信息搜索獲取更為全面的ESG信息，由此降低公司與投資者之間的信息不對(duì)稱，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

綜上，基于競(jìng)爭(zhēng)性理論，本文提出以下競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)：

H1a：ESG評(píng)級(jí)分歧存在“噪音效應(yīng)”，會(huì)增大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

H1b：ESG評(píng)級(jí)分歧存在“信息效應(yīng)”，會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2015—2021年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司為樣本，并根據(jù)研究所需進(jìn)行以下處理：（1）剔除金融、保險(xiǎn)行業(yè)上市公司；（2）剔除ST、PT等異常公司；（3）為計(jì)算股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，剔除每年交易周數(shù)小于30的樣本；（4）為計(jì)算ESG評(píng)級(jí)分歧，保證同一家公司同一年度至少要被兩家ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)覆蓋；（5）剔除控制變量數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終，本文得到10141個(gè)公司-年度觀測(cè)值。為控制異常值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)進(jìn)行了Winsorize處理。ESG評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，其他數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。之所以選取2015年作為樣本起始點(diǎn)，是因?yàn)橛?jì)算ESG評(píng)級(jí)分歧要保證同一家公司同一年度至少被兩家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)覆蓋，最早開(kāi)始評(píng)級(jí)的兩家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)華證于2009年開(kāi)始評(píng)級(jí)，商道融綠于2015年開(kāi)始評(píng)級(jí)。

（二）變量定義

1.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。參考Kim等［2223］、許年行等［28］的研究，本文基于股票周收益率計(jì)算了兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

首先，計(jì)算股票周收益率（Wi，t）。

Ri，t=β0+β1 Rm，t-2+β2 Rm，t-1+β3 Rm，t+β4 Rm，t+1+β5 Rm，t+2+εi，t（1）

其中，Ri，t為i股票第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的回報(bào)率，Rm，t為A股所有股票第t周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均收益率。本文在模型（1）中加入市場(chǎng)收益的滯后項(xiàng)和超前項(xiàng)，以調(diào)整股票非同步性交易的影響，殘差εi，t為i股票第t周的收益率未能被市場(chǎng)收益率解釋的部分。股票i在第t周的公司特有收益為Wi，t=ln（1+εi，t）。

其次，基于Wi，t計(jì)算負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWi，t）和收益上下波動(dòng)比率（DUVOLi，t）。

NCSKEWi，t=-［n（n-1）3/2 ∑W3i，t ］/［（n-1）（n-2）（∑W2i，t）3/2 ］（2）

DUVOLi，t=log{［（nu-1）∑DOWNW2i，t ］/［（nd-1）∑UPW2i，t ］}（3）

其中，n為i股票每年的交易周數(shù)，nu（nd）為i股票的周特有收益大于（小于）年平均收益的周數(shù)。NCSKEWi，t的值越大，表示偏態(tài)系數(shù)負(fù)的程度越嚴(yán)重，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大；DUVOLi，t的值越大，表示收益率分布越傾向于左偏，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

2.ESG評(píng)級(jí)分歧。目前國(guó)內(nèi)ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)僅20家左右，大部分評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)剛剛起步，如嘉實(shí)基金、潤(rùn)靈環(huán)球、中證、和訊網(wǎng)等部分國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)如潤(rùn)靈環(huán)球、和訊網(wǎng)早期對(duì)CSR進(jìn)行評(píng)級(jí)，CSR與ESG有一定相似性但屬于不同概念，兩家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)分別于2019年和2020年才開(kāi)始轉(zhuǎn)型做ESG評(píng)級(jí)，與本文樣本區(qū)間重合度較低，因此沒(méi)有納入ESG評(píng)級(jí)分歧計(jì)算范圍。此外，一些國(guó)外評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)也對(duì)A股公司進(jìn)行ESG評(píng)級(jí)，如明晟、彭博、富時(shí)羅素，由于中外ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)存在文化、價(jià)值觀等方面的差異，如酒文化、共同富裕、國(guó)有企業(yè)的社會(huì)和治理議題、黨組織治理等，本身就會(huì)產(chǎn)生分歧，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉ESG評(píng)級(jí)分歧的信息效應(yīng)，可能會(huì)干擾本文結(jié)果，因此也沒(méi)有納入ESG評(píng)級(jí)分歧計(jì)算范圍。出于穩(wěn)健性考慮，本文在后續(xù)通過(guò)更換評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)組合來(lái)檢驗(yàn)指標(biāo)和結(jié)果的穩(wěn)健性。。綜合考慮ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的主流性與數(shù)據(jù)的可得性，本文最終選取了華證、商道融綠、萬(wàn)得、社會(huì)價(jià)值投資聯(lián)盟（簡(jiǎn)稱“社投盟”）四家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)華證2009年開(kāi)始ESG評(píng)級(jí)，覆蓋全部A股上市公司，評(píng)級(jí)從高到低AAA至C共9個(gè)等級(jí)；商道融綠2015年開(kāi)始ESG評(píng)級(jí)，覆蓋滬深300和中證500上市公司，評(píng)級(jí)從高到低A+至D共10個(gè)等級(jí)；萬(wàn)得2018年開(kāi)始ESG評(píng)級(jí)，覆蓋全部A股上市公司，評(píng)級(jí)從高到低AAA至CCC共7個(gè)等級(jí)，綜合得分為0-10；社投盟2016年開(kāi)始ESG評(píng)級(jí)，覆蓋滬深300上市公司，評(píng)級(jí)從高到低AAA至D共20個(gè)等級(jí)。。在衡量評(píng)級(jí)分歧之前，我們首先統(tǒng)一量綱，使其具有可比性，參考Christensen等［8］、Serafeim和Yoon［18］、Brandon等［11］、Kimbrough等［16］的研究，本文采用三種方法：（1）不同評(píng)級(jí)取最小公倍數(shù)，其中華證ESG評(píng)級(jí)從低到高賦值為1-9［44］，商道融綠評(píng)級(jí)從低到高賦值為1-10，萬(wàn)得評(píng)級(jí)有相應(yīng)綜合得分，社投盟評(píng)級(jí)從低到高賦值為0.5-10。（2）不同評(píng)級(jí)各自進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。（3）不同評(píng)級(jí)按年度取百分位數(shù)，排序值也符合投資者將不同公司ESG評(píng)級(jí)做對(duì)比的實(shí)踐。統(tǒng)一量綱后，我們采用兩種方法衡量ESG評(píng)級(jí)分歧：第一，取不同評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)差；第二，取每?jī)杉以u(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)差異絕對(duì)值的平均值。由此生成六種衡量評(píng)級(jí)分歧的方式，主回歸中采用按評(píng)級(jí)最小公倍數(shù)取標(biāo)準(zhǔn)差（SD_G）和評(píng)級(jí)取最小公倍數(shù)后兩兩差異絕對(duì)值的平均值（DIF_G）兩種方式，其余四種衡量方式用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

3.控制變量。參考Kim等［2223］、許年行等［28］、權(quán)小鋒等［4］的研究，本文控制了影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的常見(jiàn)變量，同時(shí)控制了評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)數(shù)量（Num）。此外，考慮到即使評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)數(shù)量一致，也可能面對(duì)不同的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，為避免不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)特征的影響，如聲譽(yù)、規(guī)模等，我們?cè)谀Ｐ椭锌刂屏嗽u(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)固定效應(yīng)（Agency），同時(shí)對(duì)年度（Year）和行業(yè)（Ind）固定效應(yīng)進(jìn)行了控制。具體變量定義見(jiàn)表1。

（三）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文構(gòu)建模型（4）如下：

CrashRiski，t+1=α0+α1 ESG_Disi，t+Controlsi，t+Year+Ind+Agency+εi，t（4）

其中，CrashRiski，t+1代表因變量超前一期的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，分別采用超前一期的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（F_NCSKEW）和收益上下波動(dòng)比率衡量（F_DUVOL）。ESG_Disi，t代表自變量ESG評(píng)級(jí)分歧，采用按評(píng)級(jí)最小公倍數(shù)取標(biāo)準(zhǔn)差（SD_G）和評(píng)級(jí)取最小公倍數(shù)后兩兩差異絕對(duì)值的平均值（DIF_G）衡量。本文主要關(guān)注系數(shù)α1的符號(hào)及顯著性，若α1顯著為正，則H1a得到驗(yàn)證，ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)增大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；若α1顯著為負(fù)，則H1b得到驗(yàn)證，ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

此外，所有回歸模型都采用穩(wěn)健型標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)方法，對(duì)異方差進(jìn)行調(diào)整以獲得較為準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)量估計(jì)值。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。反映股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)F_NCSKEW和F_DUVOL的均值分別為-0.374和-0.245，與以往中國(guó)情境下上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究結(jié)果類似［27-28］；反映ESG評(píng)級(jí)分歧指標(biāo)的均值分別為0.100和0.137（計(jì)算分歧時(shí)用最小公倍數(shù)除以100），表明不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)之間ESG評(píng)級(jí)存在較大分歧；評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)數(shù)量Num的取值范圍為2—4，均值為2.385，說(shuō)明大多數(shù)樣本都只被2家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)覆蓋，少數(shù)樣本被2家以上評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)覆蓋；資產(chǎn)負(fù)債率Lev的均值為0.428，表明樣本企業(yè)的平均資產(chǎn)負(fù)債率為42.8%；資產(chǎn)報(bào)酬率ROA的均值為0.039，整體來(lái)看樣本公司的盈利水平不高；獨(dú)立董事比例Indep的均值為0.379，最小值為0.333，符合上市公司獨(dú)立董事占比至少為1/3的要求；第一大股東持股比例Top1的均值為0.338，表明我國(guó)上市公司的股權(quán)集中度較高，“一股獨(dú)大”現(xiàn)象較為嚴(yán)重。

（二）回歸分析與假設(shè)檢驗(yàn)

表3列示了ESG評(píng)級(jí)分歧與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果。從列（1）和列（2）中可以看出，對(duì)于因變量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)指標(biāo)F_NCSKEW和F_DUVOL，自變量ESG評(píng)級(jí)分歧SD_G的系數(shù)分別為-0.375和-0.227，且均在1%的水平上顯著，自變量SD_G每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，因變量F_NCSKEW和F_DUVOL將分別降低6.8%和6.3%，說(shuō)明ESG評(píng)級(jí)分歧顯著降低了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，H1b得以驗(yàn)證，表明ESG評(píng)級(jí)分歧存在“信息效應(yīng)”而非“噪音效應(yīng)”。從列（3）和列（4）中可以看出，自變量ESG評(píng)級(jí)分歧DIF_G的系數(shù)分別為-0.275和-0.166，且均在1%的水平上顯著，說(shuō)明自變量DIF_G每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，因變量F_NCSKEW和F_DUVOL將分別降低7.0%和6.4%，H1b再次得到驗(yàn)證。

在控制變量方面，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)數(shù)量Num的系數(shù)不顯著，說(shuō)明其對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響不大；當(dāng)年股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NCSKEW和DUVOL與未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系；Sigma、Ret、Size、MB的系數(shù)均顯著為正，表明市場(chǎng)波動(dòng)大、特有收益高、規(guī)模大、市值賬面比高的企業(yè)未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更高，這與已有研究保持一致［4，20，2223，28］；Lev的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明資產(chǎn)負(fù)債率高的企業(yè)未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反而更低，這與Kim等［2223］的研究結(jié)果一致；資產(chǎn)報(bào)酬率ROA與未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)；公司透明度DA、獨(dú)立董事比例Indep和第一大股東持股比例Top1的回歸系數(shù)均不顯著。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性處理

1.以評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)出現(xiàn)作為外生事件。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較低的公司可能是“好公司”，可能被更多的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)覆蓋，從而更容易產(chǎn)生評(píng)級(jí)分歧，故存在反向因果的內(nèi)生性問(wèn)題，盡管因變量采用超前一期的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)緩解了此種可能性，但我們?nèi)匀贿x取新評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)出現(xiàn)這一外生事件來(lái)解決內(nèi)生性問(wèn)題，因?yàn)楣静荒軟Q定評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)什么時(shí)間出現(xiàn)。本文的樣本區(qū)間內(nèi)兩次出現(xiàn)新評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，一次是2016年社投盟開(kāi)始評(píng)級(jí)，另一次是2018年萬(wàn)得開(kāi)始評(píng)級(jí)，我們選取2018年萬(wàn)得開(kāi)始評(píng)級(jí)作為外生事件，因?yàn)槿f(wàn)得評(píng)級(jí)針對(duì)的是全部A股上市公司，而社投盟的評(píng)級(jí)對(duì)象為滬深300，有可能存在評(píng)級(jí)對(duì)象的選擇問(wèn)題，所以以萬(wàn)得開(kāi)始評(píng)級(jí)作為外生事件是比較理想的選擇。

本文以萬(wàn)得評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)開(kāi)始評(píng)級(jí)為外生事件，設(shè)立萬(wàn)得評(píng)級(jí)變量Wind，公司當(dāng)年ESG被萬(wàn)得評(píng)級(jí)取值為1，否則取值為0。新評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的出現(xiàn)帶來(lái)了新的評(píng)級(jí)視角，我們預(yù)期ESG評(píng)級(jí)分歧可能會(huì)增大。從表4列（1）和列（3）中可以看出，Wind的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明新評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的出現(xiàn)確實(shí)增大了ESG評(píng)級(jí)分歧。列（2）和列（4）進(jìn)一步加入評(píng)級(jí)分歧和萬(wàn)得評(píng)級(jí)交乘項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)因變量為F_NCSKEW時(shí)，交乘項(xiàng)SD_G×Wind的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，表明萬(wàn)得開(kāi)始評(píng)級(jí)通過(guò)增大評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生了增量影響，即進(jìn)一步降低了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。綜合以上結(jié)果，在控制了反向因果的內(nèi)生性問(wèn)題后，ESG評(píng)級(jí)分歧與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系得以增強(qiáng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)和進(jìn)一步分析部分僅列示了自變量為SD_G的回歸結(jié)果，當(dāng)自變量為DIF_G時(shí)，結(jié)果不變，控制變量的結(jié)果也均未列出，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

2.控制公司固定效應(yīng)。ESG評(píng)級(jí)分歧有可能捕捉的是公司層面的某些特征，而這些特征可能會(huì)影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，針對(duì)可能存在的遺漏變量問(wèn)題，本文在回歸中對(duì)公司固定效應(yīng)進(jìn)行控制。從表5中可以看出，當(dāng)因變量為F_NCSKEW時(shí)，SD_G和DIF_G的系數(shù)均為負(fù)，p值分別為0.132和0.117，為邊際顯著；當(dāng)因變量為F_DUVOL時(shí)，SD_G和DIF_G的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，說(shuō)明在控制了公司層面的潛在遺漏變量后，本文結(jié)論依然穩(wěn)健。

（二）替換主要變量衡量方式

1.替換因變量衡量方式。本文在主回歸中計(jì)算股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，市場(chǎng)收益率采用綜合市場(chǎng)流通市值加權(quán)平均

法計(jì)算得到，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中我們采用綜合市場(chǎng)總市值加權(quán)平均法進(jìn)行估計(jì)。此外，我們還設(shè)立了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)啞變量F_CRASH，公司年度內(nèi)至少一周發(fā)生股價(jià)崩盤事件取1，否則取0。回歸結(jié)果見(jiàn)表6列（1）至列（3），可以發(fā)現(xiàn)，SD_G的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，本文結(jié)論穩(wěn)健。

2.替換自變量衡量方式。穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們分別采用評(píng)級(jí)百分位數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差（SD_R）、每?jī)杉以u(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)百分位數(shù)差異絕對(duì)值的平均值（DIF_R）、評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化后取標(biāo)準(zhǔn)差（SD_S）、每?jī)杉以u(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化差異絕對(duì)值的平均值（DIF_S）四種方式來(lái)衡量ESG評(píng)級(jí)分歧。回歸結(jié)果見(jiàn)表6列（4）至列（7），可以發(fā)現(xiàn)，自變量的系數(shù)均至少在5%水平上顯著為負(fù)，本文結(jié)論穩(wěn)健。

3.更換評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)組合。

本文在主回歸中計(jì)算ESG評(píng)級(jí)分歧時(shí)采用華證、商道融綠、萬(wàn)得、社投盟四家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，而已有研究還普遍使用和訊、明晟、彭博、富時(shí)羅素、潤(rùn)靈環(huán)球等評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)結(jié)果［7，17，4546］。為了檢驗(yàn)指標(biāo)計(jì)算和回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將以上九家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)全部納入考量范圍，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整實(shí)現(xiàn)不同的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)組合，以此重新計(jì)算ESG評(píng)級(jí)分歧并進(jìn)行回歸分析。回歸結(jié)果見(jiàn)表7，可以發(fā)現(xiàn)，在更換評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)組合后，自變量ESG評(píng)級(jí)分歧的不同指標(biāo)至少在10%的水平上顯著為負(fù)，表明本文結(jié)論是穩(wěn)健的本文只列示了以九家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)計(jì)算ESG評(píng)級(jí)分歧進(jìn)行回歸的結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)組合后，涉及的不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)組合種類較多，結(jié)果未列示，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

（三）標(biāo)準(zhǔn)誤按公司聚類調(diào)整

在主回歸中我們采用穩(wěn)健型標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)方法，本部分采用更為嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)方法，按照公司層面聚類調(diào)整，以獲取更為準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)量估計(jì)值。結(jié)果見(jiàn)表8，可以發(fā)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)誤在按公司聚類調(diào)整后，自變量SD_G和DIF_G的系數(shù)仍然均在1%的水平上顯著為負(fù)，證明了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

（四）2018年外生事件沖擊的影響

證監(jiān)會(huì)在2018年公布的《上市公司治理準(zhǔn)則》中首次確立了ESG的基本框架，要求上市公司依法披露ESG三個(gè)維度的信息，因此本文以2018年ESG基本框架的確立

作為外生事件沖擊進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。雖然2018年確立了ESG的基本框架，但在缺乏ESG評(píng)級(jí)監(jiān)管、尚未統(tǒng)一評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的背景下，市場(chǎng)中關(guān)于ESG信息的冗余加大了ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)信息選擇的裁量空間，更多的ESG信息披露也為評(píng)級(jí)者創(chuàng)造了對(duì)信息給出不同解釋的機(jī)會(huì)，可能會(huì)加劇ESG評(píng)級(jí)分歧［8，46］。本文以2018年為分界點(diǎn)，構(gòu)建虛擬變量Shock，將其與自變量ESG評(píng)級(jí)分歧交乘。結(jié)果見(jiàn)表9，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)因變量為F_NCSKEW時(shí)，交乘項(xiàng)SD_G×Shock系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，表明2018年ESG基本框架的確立通過(guò)增大評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生了增量影響，即進(jìn)一步降低了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

六、進(jìn)一步分析

（一）機(jī)制檢驗(yàn)

1.ESG評(píng)級(jí)分歧與多維度信息傳遞

本文研究發(fā)現(xiàn)ESG評(píng)級(jí)分歧能夠降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，即ESG評(píng)級(jí)分歧存在“信息效應(yīng)”，理論分析認(rèn)為ESG評(píng)級(jí)分歧傳遞了多維度信息，被投資者正確解讀，降低了信息不對(duì)稱，從而降低了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。若該理論成立，則當(dāng)公司信息透明度較低時(shí)，由于投資者無(wú)法有效獲取ESG信息進(jìn)行ESG投資，因此ESG評(píng)級(jí)分歧傳遞的多維度信息效應(yīng)會(huì)更加明顯，我們采用截面分組回歸的方法對(duì)此機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)于公司信息透明度（Trans），參考Zhong的研究［47］，本文從財(cái)務(wù)報(bào)告質(zhì)量、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則使用和外部信息環(huán)境質(zhì)量三個(gè)方面予以衡量，包括應(yīng)計(jì)平滑利潤(rùn)程度（Smooth_Ratio）、利潤(rùn)平滑相關(guān)系數(shù)（Smooth_Corr）、總應(yīng)計(jì)（Abs_Accr）、國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則（Int_GAAP）、分析師跟蹤數(shù)量（Analyst）、分析師預(yù)準(zhǔn)確度（Accuracy）6個(gè)指標(biāo)，取6個(gè)指標(biāo)百分位數(shù)的平均值，以中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)樣本進(jìn)行分組。

表10列示了分組回歸結(jié)果，從列（1）和列（3）中可以看出，當(dāng)公司信息透明度較高時(shí)，自變量SD_G的系數(shù)均不顯著，而從列（2）和列（4）中可以看出，當(dāng)公司信息透明度較低時(shí)，自變量SD_G的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，并且分組回歸的系數(shù)至少在10%的水平上存在顯著差異，說(shuō)明ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的降低作用在公司信息透明度較低時(shí)更明顯。以上結(jié)果表明當(dāng)公司信息透明度較低時(shí)，投資者無(wú)法有效獲取ESG信息進(jìn)行ESG投資，ESG評(píng)級(jí)分歧能夠?yàn)橥顿Y者帶來(lái)多維度信息，因而更能有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)由于本文關(guān)注ESG信息，因此同時(shí)采用ESG信息透明度進(jìn)行分組檢驗(yàn)。ESG信息透明度采用彭博ESG披露得分進(jìn)行衡量，公司披露的ESG信息越多，ESG披露得分越高［8］，當(dāng)ESG信息透明度較低時(shí)，ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的降低作用更明顯，結(jié)論仍然成立。。

2.ESG評(píng)級(jí)分歧與投資者信息搜尋

關(guān)于ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”，除了ESG評(píng)級(jí)本身可能會(huì)傳遞多維度信息外，本文的理論分析表明，ESG評(píng)級(jí)分歧還可能會(huì)激發(fā)投資者的主觀能動(dòng)性，引發(fā)投資者主動(dòng)進(jìn)行信息搜尋，獲取更多的ESG信息，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，本部分將檢驗(yàn)當(dāng)投資者面對(duì)ESG評(píng)級(jí)分歧時(shí)，是否存在主動(dòng)的信息搜尋行為。已有研究通常采用百度指數(shù)或谷歌搜索指數(shù)衡量投資者的信息搜尋及關(guān)注行為［4849］，我們首先利用上市公司網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)衡量投資者信息搜尋，該指數(shù)捕捉投資者對(duì)于上市公司全稱、簡(jiǎn)稱、股票代碼等關(guān)鍵詞的搜索情況，構(gòu)建的兩個(gè)指標(biāo)為上市公司關(guān)鍵詞總搜索量加1取對(duì)數(shù)Search1和上市公司平均關(guān)鍵詞搜索量加1取對(duì)數(shù)Search2。此外，我們通過(guò)對(duì)投資者網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)（互動(dòng)易、e互動(dòng)）情況進(jìn)行刻畫來(lái)衡量投資者的信息搜尋，因?yàn)樯缃幻襟w逐漸成為投資者與公司管理層互動(dòng)、獲取信息的有力工具［41，50］。構(gòu)建的兩個(gè)指標(biāo)為投資者在網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)平臺(tái)上的提問(wèn)數(shù)量加1取對(duì)數(shù)Que1、與ESG相關(guān)的提問(wèn)數(shù)量加1取對(duì)數(shù)Que2。上市公司網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)及投資者網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)數(shù)據(jù)均來(lái)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)。

回歸結(jié)果見(jiàn)表11，可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于上市公司網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)的兩個(gè)指標(biāo)Search1和Search2，自變量SD_G的系數(shù)分別為1.666和1.626，且均在1%的水平上顯著，表明ESG評(píng)級(jí)分歧確實(shí)增加了投資者對(duì)于上市公司相關(guān)信息的檢索；同樣，對(duì)于投資者網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的兩個(gè)指標(biāo)Que1和Que2，自變量SD_G的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明ESG評(píng)級(jí)分歧不僅增加了投資者在網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)平臺(tái)上的提問(wèn)數(shù)量，還增加了與ESG相關(guān)的提問(wèn)數(shù)量。以上結(jié)果表明，ESG評(píng)級(jí)分歧確實(shí)引發(fā)了投資者主動(dòng)的信息搜尋，從而降低了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

（二）異質(zhì)性分析

雖然本文結(jié)論表明ESG評(píng)級(jí)分歧存在“信息效應(yīng)”，但該結(jié)論可能存在很強(qiáng)的前提條件，即ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”具有邊界。對(duì)于ESG傳遞的多維度特質(zhì)性信息，普通個(gè)體投資者可能無(wú)法做出有效解讀，且普通個(gè)體投資者的信息搜尋能力也較弱，從而限制了ESG評(píng)級(jí)分歧“信息效應(yīng)”的發(fā)揮，因此本文預(yù)期只有當(dāng)投資者的信息能力較強(qiáng)時(shí)，才能有效利用ESG評(píng)級(jí)分歧傳遞的多維度信息，并且能夠有效發(fā)揮主觀能動(dòng)性，進(jìn)行更有效的信息搜索，這樣ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”才能有效發(fā)揮，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)［41］。我們采用機(jī)構(gòu)投資者持股比例來(lái)衡量投資者的信息能力，因?yàn)橄噍^于個(gè)體投資者，機(jī)構(gòu)投資者的信息處理和搜尋能力更強(qiáng)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”應(yīng)該越明顯［51］。

表12列示了按照投資者信息能力進(jìn)行分組回歸的結(jié)果，從列（1）和列（3）中可以看出，當(dāng)投資者的信息能力較強(qiáng)時(shí)，自變量SD_G的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，而從列（2）和列（4）中可以看出，當(dāng)投資者的信息能力較弱時(shí)，自變量SD_G的系數(shù)都不顯著，并且分組回歸的系數(shù)在5%水平上存在顯著差異，這說(shuō)明ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的降低作用在投資者信息能力較強(qiáng)時(shí)更明顯。以上結(jié)果表明，ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”具有一定的邊界條件，只有當(dāng)資本市場(chǎng)上的投資者信息能力較強(qiáng)時(shí)，才能有效發(fā)揮作用，進(jìn)而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

七、研究結(jié)論與啟示

本文以2015—2021年滬深A(yù)股上市公司為樣本，檢驗(yàn)ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

研究發(fā)現(xiàn)，ESG評(píng)級(jí)分歧能夠顯著降低公司未來(lái)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，并且該效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)意義明顯，表明ESG分歧存在“信息效應(yīng)”。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)公司信息透明度較低，投資者難以做出有效的ESG投資決策時(shí)，ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的降低作用更明顯，表明ESG評(píng)級(jí)分歧確實(shí)傳遞了多維度信息；ESG評(píng)級(jí)分歧能夠激發(fā)投資者的主觀能動(dòng)性，投資者會(huì)主動(dòng)進(jìn)行信息搜尋，對(duì)上市公司的檢索量和在網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)平臺(tái)上的提問(wèn)量均顯著增加。異質(zhì)性結(jié)果表明，ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”具有邊界條件，只有當(dāng)資本市場(chǎng)上的投資者具有較強(qiáng)的信息能力時(shí)，ESG評(píng)級(jí)分歧才能有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

本研究結(jié)論對(duì)投資者及監(jiān)管者具有一定的啟示作用。目前，資本市場(chǎng)上的投資者進(jìn)行ESG投資可能存在一定的盲目性，容易受到公司大肆渲染的ESG概念的影響，從而哄抬股價(jià)造成資本市場(chǎng)的不穩(wěn)定。因此，一方面，投資者在依據(jù)ESG評(píng)級(jí)做出決策時(shí)，不能僅依靠單一評(píng)級(jí)，否則有可能被誤導(dǎo)，因?yàn)閱我坏母逧SG評(píng)級(jí)可能難以揭示ESG“漂綠”行為，投資者需要多參考幾家評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)結(jié)果。如果投資者能夠辯證綜合地看待不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)結(jié)果，或許能夠利用ESG評(píng)級(jí)分歧中傳遞的多維度信息，降低ESG投資的盲目性，從而做出更加科學(xué)的ESG投資決策。另一方面，面對(duì)ESG評(píng)級(jí)分歧，投資者可以發(fā)揮主觀能動(dòng)性，通過(guò)額外的信息搜索對(duì)公司ESG表現(xiàn)做出更加精準(zhǔn)的判斷，從而提高決策質(zhì)量。對(duì)于監(jiān)管者而言，一方面，隨著ESG概念的興起，監(jiān)管者面臨對(duì)ESG及評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)如何監(jiān)管的問(wèn)題，事實(shí)上，我國(guó)對(duì)于ESG的重視程度正逐漸增強(qiáng)，也加強(qiáng)了一些必要的監(jiān)管，如2022年4月證監(jiān)會(huì)發(fā)布了《上市公司投資者關(guān)系管理工作指引（2022）》，首次將ESG納入上市公司投資者關(guān)系管理的內(nèi)容中。上交所與深交所于2022年年初修訂了《股票上市規(guī)則》，明確了社會(huì)責(zé)任報(bào)告等非財(cái)務(wù)信息的披露要求。然而，目前由于ESG評(píng)級(jí)分歧較大，市場(chǎng)抱怨ESG評(píng)級(jí)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)、ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)缺乏監(jiān)管，ESG評(píng)級(jí)分歧確實(shí)給資本市場(chǎng)帶來(lái)了一定的噪音，但本文研究結(jié)果表明，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)之間的競(jìng)爭(zhēng)多元化導(dǎo)致的評(píng)級(jí)分歧存在“信息效應(yīng)”，會(huì)給投資者及資本市場(chǎng)帶來(lái)益處。因此，監(jiān)管者需要對(duì)ESG評(píng)級(jí)持開(kāi)放態(tài)度，權(quán)衡收益與成本，綜合評(píng)價(jià)ESG評(píng)級(jí)的有效性，采取更加正確的監(jiān)管方式引導(dǎo)我國(guó)ESG市場(chǎng)健康平穩(wěn)發(fā)展，這對(duì)于我國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和綠色發(fā)展的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型具有重要意義。另一方面，本文雖然驗(yàn)證了ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”，但該效應(yīng)存在邊界條件，只有當(dāng)資本市場(chǎng)中投資者的信息能力較強(qiáng)時(shí)，ESG評(píng)級(jí)分歧的“信息效應(yīng)”才能更好地得以實(shí)現(xiàn)，因此監(jiān)管者在完善評(píng)級(jí)市場(chǎng)時(shí)除了考慮評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)外，還要強(qiáng)化對(duì)投資者的教育，通過(guò)開(kāi)展ESG宣傳與培訓(xùn)增強(qiáng)投資者的信息處理能力，以使投資者能夠正確解讀ESG評(píng)級(jí)分歧中傳遞的多維度信息，同時(shí)還要具備主動(dòng)搜尋信息的能力，從而優(yōu)化資本市場(chǎng)資源配置，提升資本市場(chǎng)穩(wěn)定性。

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［責(zé)任編輯：王麗愛(ài)

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ESG Rating Divergence and Stock Price Crash Risk：

Noise Effect or Information Effect？

SHAO Yan1， ZHANG Guangdong1， ZHANG Yuanyuan2

（1. School of Accounting， Zhejiang University of Finance and Economics， Hangzhou， 310018， China;

2. School of Business， Qingdao University， Qingdao 266071， China）

Abstract： Based on the sample of Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2015 to 2021， this paper empirically tests the impact of ESG rating divergence on the stock price crash risk. Our study finds that ESG rating divergence can significantly reduce the companys future stock price crash risk， supporting the “information effect” rather than the “noise effect”. The mechanism test finds that when the companys information transparency is lower， the “information effect” is stronger， indicating that ESG rating divergence reduces the stock price crash risk through transmitting multi-dimensional information. In addition， ESG rating divergence can stimulate investors subjective initiative. Investors will conduct active information search， and the number of searches for listed companies and questions on online interactive platforms will increase significantly. The heterogeneity results show that the “information effect” of ESG rating divergence has boundary conditions. When investors information ability is stronger， ESG rating divergence can effectively reduce the stock price crash risk.

Key Words： ESG rating divergence; stock price crash risk; information effect; noise effect; market fluctuation