目录

一、引言 2

二、假设提出与研究设计 2

（一）假设提出 2

（二）变量的选择与模型的建立 2

（三）样本的选择与数据来源 3

三、实证检验及结果分析 4

（一）描述性统计分析 4

1.披露途径 4

2.年度趋势 4

3.行业差异 4

（二）其他变量的描述性统计分析 5

（三）多元回归分析 6

（四）稳健性检验 7

四、研究结论 7

参考文献 9

一、引言

近年来我国上市公司重大污染事故频发且呈上升态势，这些污染事故不仅对生态环境造成严重破坏，而且对上市公司的生产经营与股票表现产生了负面影响。我国政府为了保护投资者权益与生态环境，陆续出台了《环境信息公开办法（试行）》等政策加强对环境履责信息的监管[ 高宏霞,朱海燕,孟樊俊. 环境信息披露质量影响债务融资成本吗?——来自我国环境敏感型行业上市公司的经验证据[J]. 南京审计大学学报,2018,15(06):20-28.]。上市公司披露环境履责信息的要求在提高，但现实中上市公司的环境信息披露质量普遍较低。信息披露的经济后果之一是公司的股权融资成本的降低，随着“我国股票市场已具备信息披露质量影响股权融资成本”的条件成立，本文在前人研究的基础上，进一步探讨财务性信息与非财务性信息对股权融资成本影响的差异。

二、假设提出与研究设计

（一）假设提出

环境信息披露质量的提高可以降低公司和投资者之间的信息不对称问题所产生的负面影响，继而通过两个途径———提高公司股票流动性与降低投资者的预测风险，从而降低了投资者要求的回报率，也就是上市公司面临的股权融资成本。因此提出假设一：环境信息披露质量越高，股权融资成本越低[ 谢华,朱丽萍. 企业社会责任信息披露与债务融资成本——来自主板重污染上市公司的经验数据[J]. 财会通讯,2018,(23):34-38.]。

环境信息包括企业的环保投资支出、排污费、节能减排奖励、环境目标、环境管理制度和环境管理体系认证情况等，由此可见，环境信息既包括类似财务性环境信息部分，也包括非财务性环境信息部分。财务性环境信息由于与企业的经营业绩直接相关，其与股权融资成本的关系也更直观，将通过减少信息不对称而降低股权融资成本，由此提出假设二：其他情况一定时，财务性环境信息披露质量越高，股权融资成本越低[ 管亚梅,肖雪. 披露环境信息对债务融资成本和企业信贷规模的影响——基于沪市重污染行业上市公司的实证研究[J]. 国际商务财会,2018,(05):15-21+49.]。

非财务性的环境信息披露质量的提高也可以通过降低公司与投资者之间的信息不对称程度而使投资者面临的预测风险降低，其要求的回报率随之降低，从而降低股权融资成本，由此提出假设三：其他情况一定时，非财务性的环境信息披露质量越高，股权融资成本越低。

（二）变量的选择与模型的建立

本文采用多元回归的分析方法研究环境信息披露质量对股权融资成本的影响，根据提出的假设，建立模型如下：

股权融资成本＝a0+ a1环境信息披露质量+∑ai控制变量+ε

其中，a0是常数项，a1是解释变量的回归系数，ai是控制变量的回归系数，ε是误差项，i=1，2，3…。

1.被解释变量——股权融资成本

股权融资成本是指公司获取股权资本而必须付出的代价，也就是股票投资者要求的回报率，是基于未来的一种潜在资本成本。股权融资成本的估计方法常用的主要有以下五种，见下图1：

本文经过比较选择了Ohlson和Juettner-Nauroth提出的经济增长模型(OJN模型)来估计样本公司的股权融资成本.OJN模型的优点有，一方而利用分析师对公司未来收益的预测数据估计股权融资成本，充分体现了事前风险管理原则；另一方而，模型本身的限制条件相对较少，不需要预测股利，模型构成简单易懂，所需数据资料容易获得，实际可操作性较强[ 郑军,邢檬,彭琳. 内部控制缺陷信息披露与企业债务融资成本——来自中国民营上市公司的经验证据[J]. 南京财经大学学报,2018,(02):59-70.]。毛新述等检验了国外各种股权融资成本估计方法在我国的适用性和统计、经济有效性，通过实证分析他们发现事前股权融资成本估计模型 (如OJN模型和PEU模型等)比事后股权融资成本估计模型更适用于估计我国上市公司的股权融资成本，统计效果和经济效果更佳。

2.解释变量——环境信息披露质量

关于信息披露质量的衡量，本文通过内容分析法中的指数法构建社会责任信息（包括环境信息）披露质量的代理变量进行研究，指数法是评价我国社会责任信息披露的最佳方法。

3.控制变量的选择

影响股权融资成本还可能包括股票市场波动性、盈利能力、偿债能力、公司规模等。蒋琰等认为，公司综合治理水平的提高有助于降低股权融资成本。本文需要控制以下变量：β系数、账面市值比、总资产收益率、资产负债率、公司规模、独立董事比例、两职合一情况、政治联系。

4.多元回归模型的建立

在变量选择的基础上，本文将基本模型式(1)扩展为如下具体形式。

(1)为检验第一个假设将基本模型扩展为模型一：

(2)为检验第二个假设将基本模型扩展为模型二：

(3)为检验第三个假设将基本模型扩展为模型三：

（三）样本的选择与数据来源

本文将研究范围限定在重污染行业中，披露情况更优的沪市公司，包括采掘业、制造业以及电力、煤气及水的生产和供应业，最终样本公司268家。本文的数据主要来自于CSMAR数据库、上海证券交易所官方网站、巨潮资讯网、东方财富网。

三、实证检验及结果分析

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