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    绿色信贷政策、企业环境信息披露和股价崩盘风险

    时间:2023-02-09 16:55:07 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

    章子豪,蒋 影

    习近平总书记在党的第二十次全国代表大会报告中强调要坚持“绿水青山就是金山银山”的理念,坚持不断健全生态文明制度体系。绿色信贷是绿色发展的重要保障,自2007年以来,我国政府就出台了一系列政策以促进商业银行等金融机构加大对绿色环保企业的信贷支持,并以此来促进社会资本向绿色环保行业配置。2012年2月,原银监会印发《绿色信贷指引》(银监发〔2012〕4号,简称《指引》),这是国内首份专门针对绿色信贷的规范性文件,从组织管理、政策制度及能力建设、流程管理、内控管理与信息披露以及监督检查五个方面给我国金融机构发展绿色信贷做出了具体指导,要求我国金融机构在加大对绿色经济、低碳经济及循环经济信贷支持的同时,有效识别、计量、监测与控制信贷业务中的环境和社会风险,以确保信贷资金投向低碳、循环、生态领域(丁杰,2019)。

    与环境规制的行政化手段不同,绿色信贷作为环境规制的市场化手段,通过资源配置约束企业行为。绿色信贷政策的实施使得企业环境表现成为商业银行等金融机构判断识别真正的绿色环保企业的重要标准之一(Clarkson等,2011)。现有研究主要关注绿色信贷政策对企业投融资决策(宁金辉等,2021)、企业创新(王馨和王营,2021)以及对企业社会环境责任表现(斯丽娟和曹昊煜,2022)的影响。上述研究主要从绿色信贷政策的企业应对角度,分析了绿色信贷政策如何“倒逼”企业做出改变,以及企业如何应对严格的政策规定。然而鲜有研究进一步讨论在绿色信贷政策下,企业的行为表现是否会进一步被资本市场捕捉,进而影响其股价崩盘风险。

    股价“暴涨暴跌”严重地损害了我国资本市场的稳定健康发展。股价崩盘风险源于企业与投资者之间的信息不对称性,管理者出于自利动机隐匿公司坏消息,而当坏消息被曝出时,引发投资者抛售进而导致股价崩盘。管理层及股东的行为和会计信息质量等公司内部因素(Kim等,2011;
    江轩宇和许年行,2015;
    Kim和Zhang,2016;
    宋献中等,2017),分析师、机构投资者以及我国卖空限制制度等公司外部因素都可能影响股价崩盘风险(An和Zhang,2013;
    Callen和Fang,2013;
    许年行等,2013;
    Robin和Zhang,2015;
    许年行等,2012)。绿色信贷政策下,更严格的信贷审批、与环境挂钩的贷后监督与审查以及有效的资本配置可能“倒逼”企业主动进行环境信息的披露,减小管理层隐匿坏消息的可能性。

    有鉴于此,本文聚焦研究绿色信贷政策对于企业股价崩盘风险的作用,同时基于上市公司在政府环境治理下的股票市场表现,从外部媒体监督压力与内部董事监督压力两个方面探索绿色信贷政策对股价崩盘风险影响的调节作用。具体而言,本文以2008~2020年我国沪深A股上市公司的年度数据为研究样本,使用双重差分模型对绿色信贷政策与股价崩盘风险进行研究,在机制分析中考虑环境信息披露在二者之间的中介作用,进一步依据外部媒体监督压力与内部控制质量进行分组回归,研究内外部治理压力对于政策效果的调节作用。研究发现,绿色信贷政策有利于降低上市公司股价崩盘风险。同时,该政策更易降低面临较高外部媒体监督以及内部控制质量较高的上市公司股价崩盘风险。

    (一)绿色信贷政策经济后果

    绿色信贷政策对企业影响的研究可以分为合法性压力与融资激励两个角度。第一,合法性压力。《指引》要求金融机构提高贷款门槛,加强贷前审查和贷后监督,从而引导污染企业降能减排,以促进经济可持续健康发展(苏冬蔚和连莉莉,2018)。因此污染企业更难以获得银行贷款,从而不得不减少生产或进行转型升级。当企业在决定是扩大生产还是进行转型升级时,绿色信贷政策的出台可能会减少生产性投资(陆旸,2011),增加企业对环境治理方面的投资,从而促进企业创新(王馨和王营,2021)。何凌云等(2019)研究了绿色信贷政策对企业创新的影响,他认为绿色信贷政策具有双重属性,一方面有助于对污染企业形成资金支持,另一方面通过惩罚“两高”企业、扶持环保企业传导资金。通过合法性压力“倒逼”企业承担社会责任,提高创新补偿,从而降低创新风险来实现政策对企业环保投入的激励效应。第二,融资激励。绿色信贷政策的推出一方面减少了对重污染企业的长期银行贷款(宁金辉,2022),另一方面还可能对污染企业的社会声誉带来负面影响,使其面临的诉讼风险更高,从而增加了企业的融资约束(江红莉等,2020;
    谢乔昕和张宇,2021)。为了缓解上述贷款难、成本高、期限短的问题,企业有动力承担环境责任(斯丽娟和曹昊煜,2022),主动披露环境信息,增加企业信息透明度(占华,2021),或者转移到其他融资方式上,比如通过融资租赁(宁金辉,2022)来弥补长期的资金缺口。

    (二)股价崩盘风险影响因素

    股价崩盘是指在毫无征兆的情况下,由于某种原因证券市场上突然出现了证券被大量抛出,导致证券市场价格无限度下跌,且无法预见下跌何时停止。这一现象将对投资者的财富产生巨大损害,并严重挫伤投资者的积极性,从而引发市场一系列波动,最终可能导致其失去资本配置作用。由于股价崩盘风险极大地影响了我国证券市场的健康有序发展(Piotroski等,2015),因此如何降低股价崩盘风险已成为财务学者们亟待解决的重要理论和实践问题,这也是将金融学与财务学研究交叉融合的一个新兴研究话题。

    现有研究成果大多将股价崩盘因素分为内部因素以及外部因素。公司的会计制度和管理层是影响股价崩盘的重要内部因素,例如从管理层薪酬激励问题(Xu等,2014)、盈余管理行为(鲍学欣,2020)、企业避税行为(Kim等,2011)、非效率投资行为(Kim等,2015)、会计稳健性(Kim等,2016)以及会计信息披露质量(Ertugrul等,2017)等视角探究了股价崩盘风险形成的机理及其治理机制。影响股价崩盘风险的外部因素则包括机构投资者持股比例(An和Zhang,2013;
    许年行等,2013)、机构投资者稳定性(Callen和Fang,2013)、证券分析师跟踪(许年行等,2012)以及审计监督(Robin和Zhang,2015)等。

    此外,外部间接影响股价崩盘风险的因素还包括相关政策,例如融资融券制度、放松利率管制(鄢翔和耀友福,2020)、国有企业混合所有制改革(张雪茵和范黎波,2022)等。融券融资制度之所以会增加企业的股价崩盘风险,是因为资本市场实际上对融券机制的采用较少,但却频繁发生融资交易。融券融资的不对称性容易引发投资者的“跟风追涨”,从而导致股价被非理性推高。公司的基本价值与股价的偏离,使市场上的负面信息难以反映在股价之中,这些都进一步加剧了股价崩盘风险(褚剑和方军雄,2016)。刘程和琚兆坤(2022)探讨了绿色信贷政策对企业股价崩盘风险的影响。他们以2000~2020年我国A股上市公司为研究样本,分析结果表明,绿色信贷政策降低了重污染企业环境信息披露质量,提高了市值管理动机,导致资本市场和企业之间的信息不对称,由此加剧了股价崩盘风险。一方面,我国于2007年开始实施《企业会计准则》,使用2007年之前的数据可能存在一定的噪音;
    另一方面,他们没有剔除变量有缺失的样本,而且没有进行充分的内生性检验,这可能导致存在伪回归结果的问题。进一步考虑中国资本市场融资,由于债权融资更为普遍,那么限制性行业企业为了在绿色信贷政策实施之后,继续获得银行贷款,从而更可能披露更多信息以满足监管要求。那么绿色信贷政策对企业股价崩盘风险会产生何种影响依旧是一个值得探讨的问题,本文即在此基础上做出进一步研究与检验。

    绿色信贷政策的效果受到企业政策应对的影响:重污染企业可能在绿色信贷政策的约束下,主动采取行动降低污染排放、加强污染处理,从而改善环境质量。为了获得绿色信贷资金,污染企业可能会由高耗能转向绿色生产,并通过积极主动地向外界披露相关信息提高公司信息透明度,从而降低股价崩盘风险。绿色信贷政策对企业股价崩盘风险的影响可以从债权监督效应、环境信息治理效应以及资本配置效应三个方面进行具体分析。

    第一,绿色信贷政策的债权监督效应。《指引》规定,银行业金融机构应当根据客户及其项目所处行业和区域特点,有针对性地制定客户环境和社会风险评估标准,进一步加强授信尽职调查、合规审查、授信审批管理、信贷资金拨付管理以及贷后管理等措施。必要时可以寻求合格、独立的第三方和相关主管部门的支持。那么在《指引》的严格监管下,企业为了通过银行审查,可能会增加环境保护措施和社会责任履行,规范生产经营活动。信贷机构的监督减少了企业与债权人之间的委托代理问题,从而降低了股价崩盘风险(鲍学欣,2020)。

    第二,绿色信贷政策的环境信息治理效应。《指引》要求银行业金融机构督促客户公司加强对环境和社会风险的管理。对于涉及重大环境和社会风险的客户公司,《指引》要求其提交相应的环境和社会风险报告,并承诺接受贷款人监督。因此对贷款企业来说,为了获得更多的贷款和更优惠的贷款利率,一方面会根据银行要求进行环境和社会风险管理并形成相应的报告,另一方面可能还会通过提升自身环境信息的可靠性和稳健性以接受监督和审查。因此,环境和社会风险报告的形成和主动披露、环境信息质量的提高降低了管理层隐藏坏消息的可能性,缓解了信息不对称程度,从而有助于降低股价崩盘风险(曹廷求和张光利,2020)。

    第三,绿色信贷政策的资本配置效应。企业的投资效率受到资本配置效率的影响,而非效率投资有可能导致股价崩盘风险的上升(江轩宇和许年行,2015),因此绿色信贷政策的推出可能减小了由于资本错配而导致的股价崩盘风险。《指引》要求对已授信项目的各个环节都需要设置评估关卡,任何关卡发现重大风险,信贷资金拨付则终止。因此,在绿色信贷严格的信贷流程管理下,企业的过度投资行为可能会被抑制,从而减少管理层刻意隐瞒其投资项目的不利信息,及时披露可能由此导致的投资损失,从而降低由于资本配置不当而导致的股价崩盘风险。

    综上所述,本文提出H 1:绿色信贷政策降低了企业的股价崩盘风险。

    (一)样本选取与和数据来源

    本文选取2008~2020年我国沪深A股上市公司的年度数据,并剔除以下数据:①金融行业公司样本;
    ②被ST、*ST和PT的公司样本;
    ③变量数据严重缺失且无法补充的公司样本。最终得到28489个公司—年度样本。同时,为了控制极端异常值的影响,本文对所有连续型变量进行了1%和99%分位的缩尾处理。本文使用的财务数据、环境信息披露数据来自于国泰安(CSMAR)数据库,新闻舆情数据取自中国研究数据服务平台(CNRDS),上市公司内部控制数据取自DIB内部控制与风险管理数据库。

    (二)核心变量定义

    1.被解释变量。本文的核心被解释变量是股价崩盘风险(NCSKEW和DUVOL)。参考已有股价崩盘风险相关研究(易志高等,2019;
    曹廷求和张光利,2020;
    李文贵和路军,2022),本文采用公司股票的负收益偏态系数NCSKEW和股票收益的上下波动率DUVOL来衡量企业股价崩盘风险。NCSKEW取值越大,公司股票收益率偏态系数负的程度越高,公司股价崩盘风险越大;
    DUVOL取值越大,公司股票收益率左偏程度越高,意味着公司股价崩盘风险越大。此外,在稳健性检验中,本文以股价崩盘风险是否发生的虚拟变量CRASH来检验绿色信贷政策可能对股价崩盘风险产生的影响。

    2.解释变量。本文核心解释变量为绿色信贷政策(post)与受绿色信贷政策限制行业(treat)的交乘项(did)。post为《指引》实施后的虚拟变量,2012年及以后赋值为1,否则为0。treat则表示《指引》发布后受限制的行业,若该上市公司属于受限行业则赋值为1,否则为0。本文参照王馨和王营(2021)的研究,以《绿色信贷实施情况关键评价指标》(简称《指标》)中提出的A类环境和社会风险企业所属行业为绿色信贷限制行业。A类行业定义为其建设、生产、经营活动有可能严重改变环境原状且产生的不良环境和社会后果不易消除的行业。上述行业包括核力发电、水力发电、水利和内河港口工程建筑、煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业与其他采矿业。同时,本文参考斯丽娟和曹昊煜(2022)的研究,使用二位数国民经济行业分类与代码对绿色信贷政策限制性行业与上市公司所属行业(根据证监会2012年发布的《国民经济行业分类与代码》)进行匹配与对应。

    3.控制变量。本文参考相关主题研究选取上市公司基本特征指标、公司治理相关指标以及市场指标作为控制变量,具体包括资产负债率(lev)、公司规模(size)、总资产收益率(roa)、账面市值比(mb)、董事会独立性(boardind)、第一大股东持股比例(first)、企业信息透明度(opaque)、股票回报率(ret)和股票波动率(sigma)和股票换手率(hsl)。具体变量定义与计算方式如表1所示。

    表1 变量定义

    (三)研究模型

    为了验证H 1,本文构建如下双重差分模型:

    其中:treat为绿色信贷政策限制行业,若该上市公司所属行业为《指标》中规定的A类行业,则取值为1,作为实验组,其他公司则被认定为对照组,取值为0。treat×post的交互项did,该变量系数代表绿色信贷政策对于上市公司股价崩盘风险的政策影响。如果β2显著小于0,则表明绿色信贷政策能够降低上市公司股价崩盘风险。Controls包含上文选取的所有控制变量。ind为行业固定效应,year为时间固定效应。本文所有实证检验结果均在公司个体层面上对标准误进行聚类调整。

    (一)基准回归结果

    表2为描述性统计结果。从股价崩盘风险指标NCSKEW、DUVOL的标准差与最大最小值来看,不同公司之间的股价崩盘风险存在较大差异。treat变量的均值为0.066,表明我国上市公司中受到绿色信贷政策影响的占比大约为6%~7%。由于本文以《指引》发布的2012年作为绿色信贷政策的实施年份,因此样本期内(2008~2020年)77.8%的样本处于政策实施后的年份。本文样本公司的资产负债率均值为44.7%,总资产收益率均值为3.8%,独董平均占董事会总人数的37.4%,第一大股东平均持股超过三分之一,其他相关变量的取值也均在合理范围之内。

    表2 描述性统计

    表3为本文的基准回归结果,第(1)列、第(2)列分别为股价崩盘风险指标NCSKEW、DUVOL的回归结果。无论以负收益偏态系数还是收益上下波动率来衡量股价崩盘风险,did的回归系数均显著为负,显著性水平至少为5%。双重差分回归结果表明,绿色信贷政策显著降低了企业的股价崩盘风险,H 1得以验证。控制变量方面,规模越大、市账比越高、股票收益率和波动性越高的公司股价崩盘风险越低,相反资产报酬率、信息不透明程度越高,公司的股价崩盘风险也越高。控制变量回归结果与曹廷求和张光利(2020)的研究具有较高的一致性。

    表3 基础回归结果

    (二)稳健性检验

    为了论证研究结论的稳健性,本文进行了一系列稳健性检验。首先,采取事件研究法进行平衡趋势检验。表4以动态效应检验来验证本文研究样本满足平行趋势检验。将政策实施前两期作为基期,构建时间哑变量与实验组哑变量的交乘项。表4结果表明,绿色信贷政策对股价崩盘风险的抑制效应在政策实施当年开始显著,在政策发布前几期基本均不显著,在政策实施后几期内大多数年份均显著,这表明本文研究符合平行趋势假定,适用双重差分模型。

    表4 平行趋势检验—动态效应检验

    其次,本文进行了反事实检验,假定政策颁布时间为2015年,重新构建时间哑变量进行回归。表5展示了反事实检验的回归结果。结果表明,当政策时间假定被推迟到2015年时,上市公司股价崩盘风险并未受到显著抑制。这表明2012年的绿色信贷政策发布时间具有唯一性,也再次证明《指引》对于上市公司股价崩盘风险的降低作用。

    表5 反事实检验

    表6展示了PSM-DID的回归结果。本文使用控制变量公司规模(size)、资产负债率(lev)、总资产收益率(roa)、账面市值比(mb)、第一大股东持股比例(first)、董事会独立性(boardind)、股票回报率(ret)、股票波动率(sigma)、股票换手率(hsl)、企业信息透明度(opaque),对本文样本进行1∶1最近邻匹配,回归结果表明,绿色信贷政策依旧能够显著降低上市公司的股价崩盘风险。

    表6 PSM-DID检验

    此外,本文更换了股价崩盘风险的衡量方式,以股价崩盘风险是否发生的虚拟变量CRASH来检验绿色信贷政策可能对股价崩盘风险产生的影响,结果见表7第(1)列。考虑到政策执行过程中可能存在的地区差异,本文进一步在回归模型中增加了省份固定效应,相应的检验结果见表7第(2)、(3)列。无论是更换因变量衡量方式还是增加省份固定效应,did的回归系数都保持在至少10%的显著性水平上为负。

    表7 更换因变量衡量方式、增加省份固定效应检验

    上述稳健性检验结果证明了本文主要结论的可靠性。

    (一)环境信息披露的中介效应

    绿色信贷政策主要引导金融机构缩小对“两高一剩”的信贷规模,并加大对绿色环保低耗能行业的信贷规模。但是在放贷时,商业银行与上市公司之间的信息不对称问题往往较为严重,因此,为了获取更多的银行信贷,上市公司倾向于披露高质量的环境信息。一方面,高质量的环境信息披露可以有效缓解上市公司与金融机构之间的信息不对称,以更低的债务融资成本获得信贷支持并更好地运营环保项目(朱炜等,2019)。另一方面,投资市场对于企业环境信息披露的关注度也逐年提高(李岩等,2021)。通过高质量的环境信息披露,上市公司降低了其与外部股东以及资本市场投资者之间的信息不对称,传递出公司绿色环保的正面形象,以及公司具有的未来可持续发展前景的信号,从而降低再融资成本,缓解融资约束。因此,在绿色信贷政策下,上市公司有动力对外主动披露高质量环境信息(占华,2021),而高质量信息的资源披露则降低了公司内外部信息不对称,从而缓解股价崩盘风险。

    本文认为,绿色信贷政策可能通过促进上市公司披露更多的环境信息,降低其与投资者之间的信息不对称,改善公司在资本市场中的形象,进而降低企业的股价崩盘风险。因此,为了研究环境信息披露可能起到的中介作用,本文在模型(1)的基础上构建以下模型:

    EID为上市公司环境信息披露的衡量指标。参照许林等(2021)的研究,从环保理念、环保目标、环保管理制度体系等几个细分维度来度量上市公司的环境信息披露水平,并在此基础上增加了环保教育与培训、环保专项行动以及环境事件应急机制三个维度,并从上述六个维度来对上市公司环境信息披露水平进行衡量。具体来看,依照上述六个维度分别设置六个哑变量,若该上市公司披露了相关内容,则赋值为1,否则为0;
    最终,该公司的环境信息披露水平为上述六个维度的哑变量取值之和。其他变量定义见表1。依据模型(2),对中介变量(EID)进行回归,若系数γ2显著,则依据模型(3)同时纳入自变量did与中介变量EID进行分析。若模型(3)中系数α3显著且α2不显著,则为完全中介效应;
    但若系数α3和系数α2均显著,则为部分中介效应;
    若系数α3不显著,则中介效应不成立。

    中介效应检验结果见表8。以NCSKEW衡量企业股价崩盘风险。第(1)列回归结果依然表明绿色信贷政策显著降低了企业的股价崩盘风险。第(2)列中did与EID的回归系数显著为正,说明绿色信贷政策的颁布的确显著促进了上市公司的环境信息披露,与占华(2021)的研究结论一致。而将did和EID同时纳入股价崩盘风险的回归模型后,第(3)列结果显示,EID系数显著为负,说明上市公司更多的环境信息披露帮助公司降低了股价崩盘风险。did系数依然显著为负,但绝对值相比第(1)列有所下降(从0.084下降至0.082),Sobel检验在10%的显著性水平上通过,说明环境信息披露是绿色信贷政策降低公司股价崩盘风险的部分中介变量。以DUVOL衡量企业股价崩盘风险,回归结果与表8高度一致,且EID回归系数显著性水平更高,Sobel检验也能在更高的显著性水平上通过。由此可见,绿色信贷政策部分通过促使企业披露更多的环境信息,降低与投资者之间的信息不对称,改善企业形象,进而降低企业的股价崩盘风险。

    表8 中介效应检验

    (二)媒体报道的调节作用

    绿色信贷政策对于上市公司未来股价崩盘风险的影响会受外部舆论监督与内部控制的影响。公司感知外部舆论监督与高质量内部控制,主动加强公司合规经营、进行高质量的环境信息披露,并以此种方式参与政府环境治理,从而缓解股价崩盘风险。

    有研究表明,媒体报道与制度环境(罗进辉和杜兴强,2014)等外部因素会影响公司的股价崩盘风险。近年来,我国媒体对于环保问题与相关污染项目涉及的上市公司也进行了大量报道,通过舆论监督的方式促进上市公司进行高质量的环境信息披露。在本质上,媒体是一种信息中介,媒体通过对信息进行采集、加工和传播来帮助债权人与股东等利益相关者迅速获取更多有效信息(Fang和Peress,2009)。尤其是近年来,随着信息技术的不断发展,媒体在资本市场上发挥的作用越来越大。

    依据信号传递理论,当上市公司主动进行高质量的环境信息披露,外部媒体监督发挥作用,帮助上市公司“放大”其绿色环保的形象,在此种情境下,上市公司将外部监督压力转化为内部增强环境信息披露的动力,从而与面临较低外部媒体监督的上市公司相比,绿色信贷政策更易促进面临较高外部媒体监督的上市公司增强其环境责任履行和信息披露。当上市公司面临环保问题的负面报道时,媒体报道也会起到“放大镜”的作用,促使社会各界一起监督其污染治理与环保投资等,从而降低了公司的机会主义行为,减少信息不对称。综上所述,外部媒体监督对绿色信贷政策与股价崩盘风险之间的影响具有一定调节作用,外部媒体报道越多,上市公司越可能减少机会主义行为,提高环境信息披露质量,从而可能减少股价崩盘风险。

    表9为外部媒体监督与内部控制的调节作用回归表格。根据列(1)、列(2),外部媒体监督较强的组内did回归系数依然显著为负,而外部媒体监督较弱的组内did回归系数则变得不显著。这表明在媒体负面压力较高的情况下,绿色信贷政策更能够降低上市公司的股价崩盘风险,即外部媒体监督有利于促进绿色信贷政策更好地发挥其治理公司股价崩盘风险的作用。列(3)、列(4)中以DUVOL指标衡量股价崩盘风险的分组检验结果表现出高度的相似性。由此可以看出,在有效的外部舆论监督下,绿色信贷政策对企业股价崩盘风险的抑制作用更强。

    表9 外部媒体监督的调节作用

    (三)内部控制的调节作用

    内部控制对于上市公司股价崩盘风险也具有抑制作用。高质量的内部控制能够提高公司财务报告可靠性和可比性,提高公司透明度,对坏消息的确认更加及时,增加坏消息的股价同步性。那么在绿色信贷政策下,高质量的内部控制有助于上市公司遵守《指引》的相关规定,加强环境治理和社会风险管理,提高信息披露质量,降低信息不对称,树立绿色环保形象。因此,内部控制对绿色信贷政策与股价崩盘风险之间的影响具有一定调节作用。在表10的回归结果中,无论以NCSKEW还是DUVOL衡量股价崩盘风险,绿色信贷政策对于股价崩盘风险的抑制作用仅在内部控制质量较高的组别中显著。这表明企业内部控制质量越高,绿色信贷政策越能够降低上市公司的股价崩盘风险。由此可以看出,较强的内部控制有利于促进绿色信贷的政策效应,降低公司股价崩盘风险。

    表10 内部控制的调节作用

    绿色金融的发展有利于促进社会资源向绿色行业转移,并以此实现资本有效配置。绿色信贷政策的实施使得企业环境表现成为商业银行等金融机构判断识别真正的绿色环保企业的重要标准之一。因此,相关公司存在主动进行环境治理、社会风险管理和相关信息披露的内在动机,通过高质量的信息披露降低公司未来股价崩盘风险。基于此,本文以2008~2020年我国沪深A股上市公司的年度数据为研究样本,使用双重差分模型对绿色信贷政策与股价崩盘风险进行研究,并依据外部媒体监督压力与内部控制质量进行分组回归,研究内外部治理压力对于政策效果的调节作用。本文主要研究结论如下:

    第一,绿色信贷政策减少了上市公司未来股价崩盘风险,在进行了平衡趋势检验、PSM-DID模型检验、增加反事实检验以及更换因变量衡量方式和增加省份固定效应等稳健性检验后,该结论不变。

    第二,机制研究发现绿色信贷政策通过提高环境信息披露质量,减少公司策略性的信息隐瞒行为来抑制股价崩盘风险。由此可见,绿色信贷政策能够有效缓解我国上市公司内外部信息不对称问题,上市公司通过高质量的环境信息披露帮助商业银行甄别真正的绿色环保企业,促进资源有效配置,最终推进我国生态文明建设。

    第三,进一步研究发现,与面临较低外部媒体监督的上市公司相比,绿色信贷政策更能抑制面临较高外部媒体监督的上市公司的股价崩盘风险;
    与内部控制质量较低的上市公司相比,绿色信贷政策更易促进内部控制质量较高的上市公司减少其股价崩盘风险。由此可见,当内外部治理压力越大时,绿色信贷政策对于公司股价崩盘风险的抑制作用越明显。

    本文研究结论具有一定的理论与实践意义。理论上,本文从资本市场的视角切入,深入探索并揭示市场对于公司参与政府环境治理的反应,弥补了已有文献在公司股价崩盘风险影响因素方面研究的空白。同时聚焦研究绿色信贷政策对于股价崩盘风险的影响,丰富了绿色信贷政策效果的研究视角。进一步考虑媒体报道和内部控制对于绿色信贷减少股价崩盘风险的调节作用,丰富了媒体监督治理效应相关研究,强调了加强内部控制的重要性。实践上,本文关于绿色信贷政策对企业环境信息披露和股价崩盘风险的研究结论,对于政府从监管审查角度降低上市公司降低股价崩盘风险,保护资本市场稳定,同时借力商业银行识别真正的绿色环保企业有一定的借鉴意义。关于新闻媒体的外部治理作用,为政府加强媒体监督报道、合理利用舆论力量、督促企业环境治理并承担环境社会责任提供参考。关于内部控制缓解股价崩盘风险的研究结论,对于企业需要进一步规范自身的治理情况,提高内部控制质量,实现上市公司未来的可持续发展具有重要启示。

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