范瑾

一、引言

自1978年實(shí)行改革開放以來，我國取得了令世界矚目的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成績。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國的GDP已經(jīng)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(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大突破，卻以犧牲資源與環(huán)境作為沉重的代價(jià)，自然資源消耗過度，環(huán)境污染越來越嚴(yán)重，環(huán)境質(zhì)量不斷惡化。嚴(yán)峻的環(huán)境污染現(xiàn)狀迫使人們開始思考環(huán)境與發(fā)展如何平衡的問題。企業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)的基本單元，一方面是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍，另一方面也是環(huán)境污染的始作俑者，要解決環(huán)境污染問題，需要企業(yè)正確處理發(fā)展和環(huán)境的關(guān)系。企業(yè)較其他利益相關(guān)者具有信息優(yōu)勢，在外部性利益的驅(qū)使下會(huì)對(duì)資源過度開采并對(duì)環(huán)境造成污染，使投資者面臨很大的風(fēng)險(xiǎn)，因此，提高企業(yè)環(huán)境信息披露水平、降低信息不對(duì)稱是非常有必要的（孟曉俊等，2010）。

綠色金融是指通過金融創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的一系列金融政策的統(tǒng)稱。我國銀行業(yè)從2007年開始實(shí)行“綠色信貸”政策，根據(jù)銀監(jiān)會(huì)的要求，對(duì)不遵守環(huán)保和節(jié)能減排有關(guān)規(guī)定的企業(yè)，銀行可以采取信貸處罰措施，將不符合環(huán)保要求的企業(yè)拒之門外。據(jù)中國人民銀行發(fā)布的《中國貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》（2013～2014）數(shù)據(jù)顯示，債務(wù)融資占我國社會(huì)融資規(guī)模的94%以上，而銀行貸款占債務(wù)融資規(guī)模的86%以上。企業(yè)披露的環(huán)境信息是銀行評(píng)估企業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的重要信息來源，尤其是在我國現(xiàn)在尚無環(huán)境績效數(shù)據(jù)庫的情況下（舒利敏、張俊瑞，2014）。由于重污染行業(yè)的特殊性，其引發(fā)環(huán)境問題的可能性及發(fā)生環(huán)境污染事故的嚴(yán)重性均相對(duì)較高，環(huán)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(yè)上市公司單筆銀行借款數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①企業(yè)披露環(huán)境信息可以降低銀行借款成本，在披露環(huán)境信息的企業(yè)中，環(huán)境信息披露得越充分，銀行借款成本越低；②較非國有企業(yè)而言，由于國有企業(yè)預(yù)算軟約束的存在，環(huán)境信息披露對(duì)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(shí)更加謹(jǐn)慎，對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的考量會(huì)增加，因此，環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響也更顯著。本文的研究采用獨(dú)特的單筆銀行借款數(shù)據(jù)檢驗(yàn)環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響，提高了研究結(jié)論的精確性，同時(shí)分別從債權(quán)人和債務(wù)人的不同類型和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異角度考察環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）環(huán)境信息披露與銀行信貸成本

信號(hào)傳遞理論為企業(yè)自愿性信息披露提供了有力的解釋?；谛盘?hào)傳遞理論，企業(yè)自愿進(jìn)行環(huán)境信息披露能夠有效緩解信貸雙方信息不對(duì)稱的問題，減少估計(jì)誤差并降低企業(yè)的融資約束（Diamond、Verrecchia，1991）。對(duì)于銀行而言，授信的風(fēng)險(xiǎn)主要有信貸風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)，其中信貸風(fēng)險(xiǎn)是銀行在進(jìn)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(duì)稱是造成銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)增加并出現(xiàn)資金錯(cuò)配的主要原因（Stiglitz、Weiss，1981），尤其是對(duì)于環(huán)境問題而言，其較強(qiáng)的專業(yè)性及隱蔽性無疑加劇了企業(yè)與銀行債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱程度。在環(huán)境問題日益受到重視的今天，企業(yè)投資者及債權(quán)人在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策前通常都會(huì)充分了解企業(yè)環(huán)境責(zé)任履行的情況。如果企業(yè)怠于披露環(huán)境信息，利益相關(guān)者會(huì)將環(huán)境信息的缺乏理解為環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)（Blacconiere、Patten，1994），而事前披露環(huán)境信息的價(jià)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(jié)論，企業(yè)信息披露越完善，企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱程度就越低，同時(shí)，企業(yè)隱藏“壞信息”的可能性也越小，從而債權(quán)人可以要求較低的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，降低企業(yè)的債務(wù)融資成本。

同時(shí)，自愿披露理論認(rèn)為，企業(yè)有動(dòng)機(jī)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(rèn)為，企業(yè)擁有環(huán)境表現(xiàn)的私有信息，環(huán)境責(zé)任履行較好的企業(yè)會(huì)積極披露環(huán)境信息以區(qū)別于環(huán)境責(zé)任履行不好的企業(yè)。銀行已經(jīng)將項(xiàng)目或企業(yè)的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)納入其日常風(fēng)險(xiǎn)管理中，企業(yè)的環(huán)境信息披露情況會(huì)影響銀行債權(quán)人對(duì)企業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、信貸風(fēng)險(xiǎn)的判斷（楊熠等，2011）。尤其對(duì)于重污染行業(yè)而言，在綠色信貸政策的導(dǎo)向下，環(huán)境問題已經(jīng)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(huán)境績效數(shù)據(jù)可用的情況下，企業(yè)所披露的環(huán)境信息是銀行在進(jìn)行信貸決策時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注的信息。因此，筆者認(rèn)為環(huán)境信息披露可以降低企業(yè)與銀行之間的信息不對(duì)稱程度，進(jìn)而降低銀行借款成本?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)1：企業(yè)環(huán)境信息披露可以降低重污染行業(yè)上市公司的銀行信貸成本。

（二）環(huán)境信息披露、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與銀行借款成本

我國經(jīng)過近四十年的經(jīng)濟(jì)改革，市場化進(jìn)程已經(jīng)取得巨大成果，但是政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和資源配置的干預(yù)行為仍然普遍存在，其中一種表現(xiàn)即為政府干預(yù)國有銀行的信貸決策，使國有企業(yè)獲取更多的優(yōu)惠貸款（巴曙松等，2005）。而政府的干預(yù)往往會(huì)導(dǎo)致銀行信貸決策的扭曲。例如Sapienza（2004）研究發(fā)現(xiàn)，意大利國有銀行往往針對(duì)國有企業(yè)實(shí)行優(yōu)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(yè)能夠從銀行獲取的貸款金額比沒有政府背景的企業(yè)多45%，并且違約率也高50%。國內(nèi)許多學(xué)者通過研究也發(fā)現(xiàn)，我國存在信貸配置的“所有制歧視”，銀行更愿意為國有企業(yè)提供融資，從而降低了信貸資金的配置效率（趙奇?zhèn)ィ?009）。在我國漸進(jìn)式的金融改革過程中，銀行體系仍傾向于為大型國有企業(yè)服務(wù)，政府干預(yù)廣泛存在，以中小企業(yè)為主的非國有企業(yè)融資難的局面還未得到根本性的改善（郭娜，2013）。

與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)的信息披露狀況的改善往往能對(duì)新增銀行借款產(chǎn)生更為顯著的影響（徐玉德等，2011）。國有企業(yè)普遍存在預(yù)算軟約束現(xiàn)象（林毅夫等，2004），銀行會(huì)對(duì)國有企業(yè)做出預(yù)期：即使國有企業(yè)發(fā)生了違約情況，但是政府將會(huì)施以“援助之手”，幫助國有企業(yè)走出困境。這樣一來，國有企業(yè)的貸款就相當(dāng)于得到了政府部門的“隱形擔(dān)保”。而非國有上市公司在陷入經(jīng)營困境時(shí)，只有極小可能獲得政府的救濟(jì)，如果出現(xiàn)貸款無法收回的情況，銀行將承擔(dān)所有的風(fēng)險(xiǎn)及損失。因此，享有政府“隱形擔(dān)?！眱?yōu)勢的國有企業(yè)通常更容易獲得銀行貸款，并且貸款條件更加優(yōu)惠（周繼先，2011）。非國有上市公司則需要花費(fèi)比國有企業(yè)更大的代價(jià)以獲取相應(yīng)的銀行貸款，通過向銀行傳遞更為積極的信號(hào)，增加信息透明度，以獲取銀行的信賴。如果企業(yè)出現(xiàn)環(huán)境污染問題，后果往往十分嚴(yán)重，不僅治理時(shí)間長、治理費(fèi)用高，而且會(huì)對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、現(xiàn)金流量以及聲譽(yù)等方面產(chǎn)生十分不利的影響（Freedman等，2005），甚至對(duì)企業(yè)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(yè)沒有政府救濟(jì)等“隱形擔(dān)?！?，銀行的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)大大增加。因此，銀行在進(jìn)行信貸決策時(shí)，對(duì)非國有企業(yè)的環(huán)境表現(xiàn)方面的考察往往要多于國有企業(yè)?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：相對(duì)于國有企業(yè)，環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響在非國有企業(yè)中更顯著。

（三）環(huán)境信息披露、銀行類型與銀行借款成本

我國銀行業(yè)自20世紀(jì)70年代至今，經(jīng)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(yè)銀行為主體，以股份制商業(yè)銀行為增長點(diǎn)，中資和外資商業(yè)銀行并存的銀行組織體系。我國國有商業(yè)銀行盡管在近年內(nèi)實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代化的公司治理模式，但公司治理結(jié)構(gòu)尚不完善，內(nèi)部管理模式的改革存在滯后，在實(shí)際運(yùn)營中，內(nèi)部管理及風(fēng)險(xiǎn)控制仍存在很多的問題。同時(shí)，不同類型的銀行在主體功能、目標(biāo)以及對(duì)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注程度等方面也存在較大差異。具體而言，國有銀行對(duì)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注程度要低于非國有銀行，而銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注不足往往會(huì)降低銀行的經(jīng)營效率或績效。

Berger等（2009）利用我國各銀行1994～2003年的數(shù)據(jù)，比較分析了不同類型銀行之間的效率差異，研究發(fā)現(xiàn)國有銀行中的四大行的經(jīng)營效率最低，外資銀行的經(jīng)營效率最高。王擎、潘李劍（2012）基于我國2006～2010年城市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)第一大股東的國有性質(zhì)與城市商業(yè)銀行績效顯著負(fù)相關(guān)。于李勝、王艷艷（2013）通過研究發(fā)現(xiàn)，我國四大國有商業(yè)銀行對(duì)貸款企業(yè)的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性要求低于非四大國有商業(yè)銀行，并由此認(rèn)為四大國有商業(yè)銀行在進(jìn)行信貸決策的過程中，利用會(huì)計(jì)信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的效率較低，風(fēng)險(xiǎn)管理能力要弱于非四大國有商業(yè)銀行。那么，環(huán)境信息披露作為銀行評(píng)估企業(yè)或項(xiàng)目環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的重要信息來源，筆者預(yù)期效率更高和進(jìn)行放貸決策時(shí)更謹(jǐn)慎的非四大銀行會(huì)更充分地利用環(huán)境信息，對(duì)企業(yè)環(huán)境信息的披露要求更高，因此，環(huán)境信息披露質(zhì)量對(duì)銀行借款成本的影響在非四大銀行中會(huì)更顯著。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：相對(duì)于四大國有銀行，企業(yè)環(huán)境信息披露對(duì)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(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2010～2015年滬深兩市的重污染行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，以這些公司獲得的每一筆貸款為一個(gè)觀測值。本文依據(jù)證監(jiān)會(huì)2012年修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》、環(huán)保部公布的《上市公司環(huán)境保護(hù)核查行業(yè)分類管理名錄》（環(huán)辦函［2008］373號(hào)）以及《上市公司環(huán)境信息披露指南》（環(huán)辦函［2010］78號(hào)）中的規(guī)定劃分重污染行業(yè)，具體包含紡織、石化、制藥、冶金等16個(gè)行業(yè)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和行業(yè)分類數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。單筆銀行借款數(shù)據(jù)則由筆者從年報(bào)附注中手工收集。環(huán)境信息披露數(shù)據(jù)從年報(bào)、社會(huì)責(zé)任報(bào)告及環(huán)境報(bào)告中手工收集。根據(jù)研究對(duì)初始樣本進(jìn)行了以下篩選和剔除：①剔除ST等財(cái)務(wù)狀況異常的樣本；②剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終得到4895個(gè)有效的銀行借款觀測值（其中有3245個(gè)觀測值進(jìn)行了環(huán)境信息披露）。此外，為了消除極端值對(duì)本文研究結(jié)論的影響，筆者對(duì)所有的連續(xù)變量均進(jìn)行了上下1%的Winsorize縮尾處理。本文所有的數(shù)據(jù)處理均用Stata 13.0完成。

（二）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)本文的研究假設(shè)，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(huán)境信息披露，包括EDIS和EDI兩個(gè)變量，具體定義見后文。模型（1）用來檢驗(yàn)假設(shè)1，本文預(yù)期EDI的系數(shù)顯著為負(fù)；模型（2）用來檢驗(yàn)假設(shè)2，本文預(yù)期產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)環(huán)境信息披露與銀行借款成本之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。具體而言，在非國有企業(yè)中，環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響更大，因此，預(yù)期EDI×Nature的系數(shù)顯著為正。模型（3）用來檢驗(yàn)假設(shè)3，檢驗(yàn)環(huán)境信息披露對(duì)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(yù)期EDI×Bank4的系數(shù)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(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）、有形資產(chǎn)比例（Tangiblity）、現(xiàn)金波動(dòng)率（Cash_Volatility）、公司成長性（Growth）、第一大股東持股比例（Shareholding）、經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)（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(bào)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(huán)境信息披露對(duì)企業(yè)銀行借款成本的影響，本文選取了以下兩個(gè)指標(biāo)作為環(huán)境信息披露的代理變量：是否披露環(huán)境信息（EDIS）和環(huán)境信息披露指數(shù)（EDI）。EDIS表示公司是否披露環(huán)境信息，若在公司年度報(bào)告或社會(huì)責(zé)任報(bào)告中有環(huán)境信息披露，則取值為1，否則為0。EDI表示公司的環(huán)境信息披露指數(shù)，本文采用“內(nèi)容評(píng)分法”來對(duì)公司年報(bào)和社會(huì)責(zé)任報(bào)告中的環(huán)境信息進(jìn)行評(píng)價(jià)打分，進(jìn)而得到環(huán)境信息披露指數(shù)。

目前為止，“內(nèi)容評(píng)分法”仍然是國內(nèi)外學(xué)者最常采用的量化環(huán)境信息披露水平的方法（Cormier等，2011）。本文根據(jù)《上市公司環(huán)境信息披露指引》所規(guī)定的環(huán)境信息披露內(nèi)容，借鑒黃珺、周春娜（2012）等的分類方式，將環(huán)境信息披露內(nèi)容分為三類：環(huán)境政策信息、環(huán)境保護(hù)信息以及其他。具體分類詳見表1。根據(jù)披露的內(nèi)容分析，并對(duì)具體指標(biāo)進(jìn)行賦值（指標(biāo)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(biāo)得分，再除以各項(xiàng)滿分分值之和，得到環(huán)境信息披露指數(shù)（EDI）的最終得分。環(huán)境信息披露指數(shù)的計(jì)算公式如下：

控制變量的定義如表2所示。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)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(huán)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(huán)境信息，這表明重污染行業(yè)中環(huán)境信息披露的比例還是比較高的。但是環(huán)境信息披露指數(shù)（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(yè)中，環(huán)境信息披露的水平依然是比較低的。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（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(yè)。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(jié)果基本與前人的研究一致。

表1 環(huán)境信息披露指數(shù)（EDI）分類

表2 變量符號(hào)及定義

表3 描述性統(tǒng)計(jì)分析

（二）相關(guān)系數(shù)分析

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

（三）回歸分析

1.環(huán)境信息披露與銀行借款成本。本文假設(shè)1的檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。從表5可以發(fā)現(xiàn)，是否披露環(huán)境信息（EDIS）的系數(shù)為-0.116，且在1%的水平上顯著，這表明企業(yè)披露環(huán)境信息可以降低企業(yè)銀行借款成本。環(huán)境信息披露指數(shù)（EDI）的系數(shù)為-0.012，也在1%的水平上顯著，這表明企業(yè)環(huán)境信息披露得越充分，銀行借款成本越低。本文的研究假設(shè)1得到驗(yàn)證?？刂谱兞恐校阅Ｐ停?）為例，企業(yè)規(guī)模（Size）、總資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）、有形資產(chǎn)比例（Tangiblity）和成長性（Growth）的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明企業(yè)規(guī)模越大、經(jīng)營狀況越好、有形資產(chǎn)占比越高和成長性越高，企業(yè)銀行借款成本越低；資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）的系數(shù)顯著為正，表明資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高，因此企業(yè)銀行借款成本也越高。

表4 相關(guān)系數(shù)分析

表5 環(huán)境信息披露與銀行信貸成本

2.環(huán)境信息披露、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與銀行借款成本。在假設(shè)2中，筆者認(rèn)為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)環(huán)境信息披露與銀行借款成本之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用，其檢驗(yàn)結(jié)果見表6。從表6可以發(fā)現(xiàn)，在模型（1）中，是否披露環(huán)境信息與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交乘項(xiàng)（EDIS×Nature）的系數(shù)為0.044，沒有通過顯著性檢驗(yàn)。但是在模型（2）中，環(huán)境信息披露指數(shù)與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交乘項(xiàng)（EDI×Nature）的系數(shù)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(yè)具有信貸優(yōu)勢，銀行在對(duì)銀行借款進(jìn)行定價(jià)時(shí)，較少考慮環(huán)境信息披露，也即國有企業(yè)即使環(huán)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(yè)中，由于其本身不具有信貸優(yōu)勢，因此只有通過更多的環(huán)境信息披露來降低與銀行之間的信息不對(duì)稱程度，并借此降低銀行借款成本。本文提出的假設(shè)2得到驗(yàn)證?？刂谱兞康慕Y(jié)果與前文以及前人的研究結(jié)果一致。

3.環(huán)境信息披露、不同銀行類型與銀行借款成本。假設(shè)3的檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。從表7中可以發(fā)現(xiàn)，在模型（1）中，EDIS×Bank4的系數(shù)為0.231，且在1%的水平上顯著，這表明企業(yè)是否披露環(huán)境信息對(duì)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(shù)為0.025，同樣在1%的水平上顯著，這表明企業(yè)披露環(huán)境信息的水平對(duì)非四大國有銀行借款成本的影響更大。這可能是因?yàn)榉撬拇髧秀y行效率高于四大國有銀行，且在進(jìn)行放貸決策時(shí)，對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估更加謹(jǐn)慎。當(dāng)企業(yè)披露環(huán)境信息或環(huán)境信息披露較充分時(shí)，更有利于非四大國有銀行對(duì)企業(yè)或項(xiàng)目進(jìn)行環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，進(jìn)而降低企業(yè)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(shè)3得到驗(yàn)證?？刂谱兞康那闆r與前文以及前人的研究基本一致。

表6 環(huán)境信息披露、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與銀行借款成本

表7環(huán)境信息披露、不同銀行類型與銀行借款成本

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文從2010～2015年滬深兩市重污染行業(yè)上市公司年報(bào)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(fā)現(xiàn)披露該信息的公司占全樣本的三分之一左右。這一事實(shí)使得本文結(jié)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(huán)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(jù)以往信息披露的文獻(xiàn)構(gòu)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(jié)果。

表8 Heckman第一階段：銀行借款信息披露影響因素的回歸結(jié)果

從表8可以發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)（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(jù)第一階段的回歸結(jié)果，筆者將計(jì)算出的IMR（Inverse Mills Ratio）加入到模型（1）和模型（2）中，對(duì)前文的結(jié)論進(jìn)行重新檢驗(yàn)。

表9報(bào)告了加入IMR之后的回歸結(jié)果。表9的結(jié)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(jié)果與前文保持一致。

五、研究結(jié)論

本文的研究結(jié)果表明，企業(yè)披露環(huán)境信息可以降低銀行借款成本，而且環(huán)境信息披露越充分，對(duì)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(chǎn)權(quán)性質(zhì)歧視，本文進(jìn)一步將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)納入討論，結(jié)果表明：國有企業(yè)本身具有較大的信貸優(yōu)勢，環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響被削弱；而在非國有企業(yè)中，環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響更顯著。

前人的研究結(jié)果表明，四大國有銀行和非四大國有銀行在效率和對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注程度上存在較大差異，由此本文進(jìn)一步考察了不同類型銀行中，環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響，研究發(fā)現(xiàn)：非四大國有銀行在做出放貸決策時(shí)會(huì)更加謹(jǐn)慎，環(huán)境信息披露對(duì)銀行借款成本的影響也更顯著。由于數(shù)據(jù)披露的原因，以往該領(lǐng)域的研究大多采用財(cái)務(wù)費(fèi)用或借款利息除以銀行總借款進(jìn)行估算，本文通過手工收集整理年報(bào)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(jié)論的精確性。

主要參考文獻(xiàn)：

巴曙松，劉孝紅，牛播坤．轉(zhuǎn)型時(shí)期中國金融體制中的地方治理與銀行改革的互動(dòng)研究［J］．金融研究，2005（5）．

郭娜．政府？市場？誰更有效——中小企業(yè)融資難解決機(jī)制有效性研究［J］．金融研究，2013（3）．

黃珺，周春娜．股權(quán)結(jié)構(gòu)、管理層行為對(duì)環(huán)境信息披露影響的實(shí)證研究——來自滬市重污染行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．中國軟科學(xué)，2012（1）．

林毅夫，劉明興，章奇．政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)的預(yù)算軟約束：來自中國的實(shí)證研究［J］．管理世界，2004（8）．

表9 Heckman第二階段：考慮自選擇后的回歸結(jié)果

孟曉俊，肖作平，曲佳莉．企業(yè)社會(huì)責(zé)任信息披露與資本成本的互動(dòng)關(guān)系——基于信息不對(duì)稱視角的一個(gè)分析框架［J］．會(huì)計(jì)研究，2010（9）．

舒利敏，張俊瑞．環(huán)境信息披露對(duì)銀行信貸期限決策的影響——來自滬市重污染行業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．求索，2014（6）．

王建明．環(huán)境信息披露、行業(yè)差異和外部制度壓力相關(guān)性研究——來自我國滬市上市公司環(huán)境信息披露的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．會(huì)計(jì)研究，2008（6）．

王擎，潘李劍．股權(quán)結(jié)構(gòu)、金融生態(tài)與城市商業(yè)銀行績效［J］．投資研究，2012（4）．

徐玉德，李挺偉，洪金明．制度環(huán)境、信息披露質(zhì)量與銀行債務(wù)融資約束——來自深市A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2011（5）．

楊熠，李余曉璐，沈洪濤．綠色金融政策、公司治理與企業(yè)環(huán)境信息披露——以502家重污染行業(yè)上市公司為例［J］．財(cái)貿(mào)研究，2011（5）．

于富生，張敏．信息披露質(zhì)量與債務(wù)成本——來自中國證券市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2007（9）．

于李勝，王艷艷．商業(yè)銀行對(duì)上市公司的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性存在需求嗎？［J］．投資研究，2013（6）．

趙剛，梁上坤，王玉濤．會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與銀行借款契約——來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．會(huì)計(jì)研究，2014（12）．

趙奇?zhèn)ィ畺|道國制度安排、市場分割于FDI溢出效應(yīng)：來自中國的證據(jù)［J］．經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2009（3）．