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信息披露与上市公司融资成本研究(二)

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毕业论文范文题目：信息披露与上市公司融资成本研究(二)，论文范文关键词：信息披露与上市公司融资成本研究(二)
信息披露与上市公司融资成本研究(二)毕业论文范文介绍开始：

（一）描述性统计分析

为了更加全而地了解我国重污染行业上市公司2016-2018年环境信息披露的具体情况，本文分别从披露途径、年度趋势、行业差异共三个角度对重污染行业上市公司来进行描述性统计分析。

1.披露途径

本文以重污染行业上市公司为研究的对象，截至2018年12月31日，沪市A股重污染行业上市公司经过剔除不符合要求的上市公司，最终得到了268家作为最终的样本公司。样本公司对外公布其环境信息的途径主要有：在年报的董事会报告部分和附注部分披露、通过年报中的社会责任报告披露、通过独立的社会责任报告披露和通过独立的环境报告披露。具体情况见表1。

表1 通过不同途径披露环境信息的公司数

年份年报社会责任报告环境报告未披露公司总数

2016 250 4 0 14 268

2017 247 3 0 18 268

2018 167 93 1 7 268

从表1可以看出，年报仍然是上市公司披露环境信息的主要途径，但社会责任报告披露形式到2016年升高到93上市公司。说明环保部门2016年发布的政策收到一定的效果。但仍然有上市公司未披露环境信息，披露独立环境报告的上市公司极少，说明我国上市公司环境信息披露现状有待改善。这些情况表明有必要对改善环境信息披露质量的经济后果进行研究，以促进上市公司主动改善环境管理和此类信息的披露质量，维护投资者利益。

2.年度趋势

本文采用Stata11.0对样本公司2016-2018年的环境信息披露情况进行了描述性统计，结果如表2所示：

表2 2016-2018年重污染行业上市公司的环境信息披露质量

年份最大值最小值平均值标准差

2016 0.6000 0.0250 0.3077 0.1516

2017 0.7000 0.0250 0.3311 0.1543

2018 0.7500 0.0250 0.3583 0.1582

从表2可以看出，从2016-2018年，环境信息披露质量从0.3077上升到了 0.3583，上升了16.4%。环境信息披露的最优质量也从0.6上升到了0.75，上升了25%。由此可知，随着时间的推移，上市公司环境信息披露的质量不断提高，为本文的研究提供了现实的可行性。

3.行业差异

由于不同行业的上市公司其环境风险差异较大，再加上政府对环境风险等级不同的行业的环境信息披露监管严厉程度不同，因此，各行业的环境信息披露质量可能存在较大差异，如果差异较大就应分行业进行回归分析（见表3）。从表3可以看出，采掘业的环境信息披露质量要高于其他两个行业，但各个行业之间的环境信息披露质量差异并不明显，说明本文没有区分行业差异而是把所有重污染行业上市公司作为研究样本进行回归是比较合理的。

表3 不同行业的环境信息披露质量差异

行业类型最大值最小值平均值标准差

采掘业 0.7500 0.1750 0.4122 0.1164

制造业 0.7500 0.0250 0.3328 0.1583

煤气及水的生产和供应业 0.7250 0.1000 0.3714 0.1392

（二）其他变量的描述性统计分析

为了初步了解被解释变量和控制变量的总体特征，说明样本数据的合理性，本文做了描述性统计分析，结果如下表4：

表4 被解释变量和控制变量的描述性统计分析

变量符号变量名称最大值最小值平均值标准差

r 股权融资成本 0.5417 0.0307 0.1253 0.0585

BETA β系数 1.5283 0.2904 1.0223 0.1852

BM 账面市值比 4.4132 0.0361 0.4389 0.3201

ROA 总资产收益率 0.3999 -0.2231 0.0390 0.0564

LEV 资产负债率 0.9666 0.0318 0.5031 0.1813

LNASS 公司规模 28.1357 19.0232 22.1039 1.3402

IND 独董占比 0.5714 0.1428 0.3603 0.0503

PO 两职合一 2 1 1.8984 0.3028

PC 政治联系 1 0 0.6492 0.4775

股权融资成本平均值为12.53%，该值大于曾颖和陆正飞用GLS模型估计出的值，原因可能是OJN模型本身的假设是盈余增长率一直大于0，这在现实中不太可能，再加上模型采用分析师预测数据估算股权融资成本，具有一定主观性，可能导致了股权融资成本偏高，不过也是在可接受的范围之内。但为了结果的可靠性，有必要在回归分析后采用其他方法估计的股权融资成本对结果进行稳健性检验。从表中还可以看出，除了公司规模这一变量的标准差为1.3402之外，其他变量的标准差都远远小于1，离散程度均比较低，数据波动性较小，稳定性较高，用于回归所得结果比较可信。

本文进行Pearson相关性检验，发现有一些解释变量之间具有显著的相关性，于是本文采用Stata11.0中的collin命令来做方差膨胀因子分析和容忍度分析以检验解释变量之间是否存在严重的多重共线性问题，结果见表5：

表5 模型解释变量的多重共线性检验

变量模型一模型二模型三

VIF Tolerance R-Squared VIF Tolerance R-Squared VIF Tolerance R-Squared

BETA 1.2100 0.8263 0.1748 1.2100 0.8256 0.1758 1.2200 0.8236 0.1776

BM 1.2600 0.7921 0.2084 1.2600 0.7903 0.2094 1.2600 0.7923 0.2084

ROA 1.4300 0.6996 0.3013 1.4300 0.6998 0.3012 1.4300 0.6992 0.3013

LEV 1.4200 0.7039 0.2974 1.4200 0.7043 0.2967 1.4200 0.7064 0.2948

LNASS 1.8600 0.5386 0.4626 1.6400 0.6115 0.3893 1.6600 0.6018 0.3996

IND 1.0200 0.9784 0.0218 1.0200 0.9793 0.0207 1.0200 0.9826 0.0184

PO 1.0400 0.9593 0.0413 1.0400 0.9591 0.0413 1.0400 0.9592 0.0413

PC 1.1000 0.9138 0.0872 1.0800 0.9296 0.0705 1.1000 0.9114 0.0889

EDI 1.3900 0.7226 0.2783

EDIF 1.1600 0.8643 0.1362

EDINF 1.1600 0.8302 0.1702

由表5可知，各解释变量的方差膨胀因子都远远小于10，容忍度都远远大于0.1，因此，各模型中的解释变量之间不存在严重的多重共线性问题。

（三）多元回归分析

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