陳小蓓，陳雪婷

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳) 經(jīng)濟管理學(xué)院，廣東 深圳 518055)

0 引言

作為體量龐大的工業(yè)大國，中國的快速發(fā)展需要大量能源投入，這種高投入、高消耗、高排放的工業(yè)模式使中國碳排放量快速上升，預(yù)計在2010-2040年中國的碳排放將占世界碳排放總量的一半[1]。為應(yīng)對由碳排放引起的全球氣候問題，中國提出“中國制造2025”戰(zhàn)略，要求到2020年重點行業(yè)單位工業(yè)增加值能耗、物耗及污染物排放明顯下降。由此可見，降低工業(yè)企業(yè)能耗與碳排放量迫在眉睫。

為達成戰(zhàn)略目標(biāo)，政府采取了多方舉措，如開征環(huán)保稅、開展排污權(quán)交易試點、制定環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準與定期公布主要污染物排放超標(biāo)企業(yè)名單等，然而效果有限[2]，執(zhí)行率有待提升[3]。在政府監(jiān)管力度有限的情況下，媒體監(jiān)督作為重要的補充機制，在曝光及抑制企業(yè)污染物違規(guī)排放方面發(fā)揮著巨大作用。

雖然政府與媒體可以作為有效的碳排放監(jiān)督機構(gòu)，但是最終決定碳排放行為的仍是企業(yè)。根據(jù)外部性理論，企業(yè)是以營利為主要目的的理性經(jīng)濟人，它會衡量碳減排成本與減排效益以決定碳排放量。工業(yè)企業(yè)絕大部分的碳排放量產(chǎn)生于生產(chǎn)階段，碳排放減少途徑主要通過縮減生產(chǎn)、購置節(jié)能設(shè)備與實施綠色技術(shù)創(chuàng)新3種方式，但縮減生產(chǎn)無異于因噎廢食，而更替設(shè)備與開展研發(fā)創(chuàng)新需要耗費大量資金，難免面臨融資約束問題，進而影響企業(yè)碳排放結(jié)果。

古語有云“巧婦難為無米之炊”，企業(yè)融資困難由來已久，融資機構(gòu)大多是“晴天送傘雨天收傘”，即使企業(yè)有較好的綠色技術(shù)創(chuàng)新項目，也因捉襟見肘的資金困頓與層層審批的融資規(guī)定而無奈放棄，碳減排積極性受到打擊。

因此，媒體壓力能否抑制以及從多大程度上抑制碳排放？融資約束是否會挫傷企業(yè)減排積極性？其對企業(yè)碳排放的作用是否存在沖突？本文將針對這些懸而未決的問題進行深入探討。另外，由于綠色技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)碳減排的重要手段，本文將以綠色發(fā)明專利作為代理變量，探討其對媒體壓力與融資約束兩種機制的調(diào)節(jié)作用。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 企業(yè)碳排放

基于中國知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫對“企業(yè)碳排放”關(guān)鍵字進行檢索發(fā)現(xiàn)，該方面研究自2008年始迅猛增長，從2008年的89篇增加到2016年的1 835篇，此后呈現(xiàn)下滑趨勢，2019年只有792篇，其中，絕大多數(shù)為政策建議，基于企業(yè)微觀層面的文獻較稀缺，其主要原因是企業(yè)碳排放數(shù)據(jù)難以獲取。為了量化企業(yè)碳排放量，不少學(xué)者作出了創(chuàng)新性嘗試。如王帆等[4]使用問卷調(diào)研法，收集了浙江省32家高污染企業(yè)樣本，采用層次分析法構(gòu)建碳排放量指標(biāo)，進而對企業(yè)碳排放程度進行衡量，因樣本量有限，其結(jié)論具有一定地域限制；沈洪濤等[5]基于二氧化碳與大氣污染物的同源性，以156家上市企業(yè)的排污費作為碳排放量衡量指標(biāo)，然而許多企業(yè)并未披露排污費，因此可能存在樣本選擇偏差；周志方等[6]使用標(biāo)普500強企業(yè)的碳排放量測度企業(yè)碳效率，但因存在制度形態(tài)、市場化水平與企業(yè)經(jīng)營理念等國內(nèi)外差異，其結(jié)論是否適用于中國仍需進一步探討；還有學(xué)者基于企業(yè)社會責(zé)任報告(CSR)披露的碳排放量數(shù)據(jù)進行實證，但披露碳排放量的企業(yè)較少，且每年統(tǒng)計口徑不一致，如中國平安的《企業(yè)社會責(zé)任報告》中2016年能源消耗統(tǒng)計范圍比2015年增加了13個自有物業(yè)項目，可見運用CSR數(shù)據(jù)作為實證數(shù)據(jù)，其可信度偏低。

為進一步提高企業(yè)碳排放測度可信度，本文利用2018年《能源統(tǒng)計年鑒》中八類化石能源消耗數(shù)據(jù)求得各行業(yè)碳排放量，再以企業(yè)營業(yè)總成本與行業(yè)主營業(yè)務(wù)成本為權(quán)重求得每家企業(yè)的碳排放量，為度量企業(yè)碳排放量提供了新視角。

1.2 媒體壓力與企業(yè)碳排放

由于企業(yè)碳排放量數(shù)據(jù)不可得，媒體對企業(yè)碳排放量的影響文獻欠缺，而現(xiàn)有文獻主要從環(huán)境污染、環(huán)境信息披露與環(huán)保投資等角度探討媒體壓力的環(huán)境效應(yīng)。

媒體的負面報道會影響消費者偏好，給企業(yè)帶來市場壓力，從而對企業(yè)運營發(fā)展形成約束，令企業(yè)規(guī)范自身行為且合法開展符合輿論規(guī)范的生產(chǎn)活動[7-8]。這種約束稱為媒體壓力，一般用媒體報道的負面傾向程度衡量。不少學(xué)者根據(jù)聲譽理論，發(fā)現(xiàn)媒體可以通過曝光環(huán)境污染丑聞對企業(yè)造成輿論壓力，從而降低企業(yè)污染物排放量。例如孔東民等[9]研究了投資者對環(huán)境污染事件的反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)股票市場會對由媒體曝光的污染丑聞產(chǎn)生顯著反應(yīng)，而對由政府首次披露的污染事件無明顯反應(yīng)，顯示了媒體外部治理的重要性；Saha等[10]利用雙重差分法對美國制造廠的有害物質(zhì)進行實證分析，結(jié)果表明，受到媒體關(guān)注的工廠有毒物質(zhì)釋放量明顯降低；Jia等[11]發(fā)現(xiàn)，曝光企業(yè)污染行為后，媒體的語氣越尖銳，輿論壓力就越大，公司停止污染的可能性也越大。

雖然媒體能夠曝光企業(yè)的負面環(huán)保事件，但是最終還是需要政府部門的介入與處理[12]，這是因為政府部門制定的環(huán)境治理法規(guī)條文具有一定震懾力，因此部分學(xué)者認為媒體可以促進政府加強環(huán)境規(guī)制監(jiān)督。劉德智等[13]通過推導(dǎo)演化博弈理論，證明媒體可以輔助政府部門加大污染物監(jiān)管力度。為躲避政府處罰，企業(yè)會對違規(guī)行為進行遮掩，在有限的政府資源下這些違規(guī)行為很難及時被發(fā)現(xiàn)，而媒體監(jiān)督范圍的廣泛性與事件敏感度有助于聚焦污染物超標(biāo)企業(yè)，使企業(yè)有所掣肘，從而降低企業(yè)污染物排放量[14]。

值得一提的是，自2008年國務(wù)院與環(huán)保部出臺環(huán)境信息披露相關(guān)規(guī)定后，環(huán)境信息披露已成為環(huán)境治理的重要舉措之一，能有效促使企業(yè)減排污染物[15]。媒體壓力能夠敦促企業(yè)披露環(huán)境信息[7]，降低投資者與債權(quán)人環(huán)境信息的搜尋成本，擴大企業(yè)負面新聞的曝光率，對企業(yè)排放污染物產(chǎn)生一定約束。媒體壓力還有助于企業(yè)樹立環(huán)保意識，敦促其采取綠色舉措，如提高企業(yè)社會責(zé)任感[16]、加大環(huán)保投入[14,17]、實施綠色并購[18]與綠色技術(shù)創(chuàng)新[19]，這一系列綠色行為皆對企業(yè)排放污染物有抑制作用，即促使企業(yè)碳減排。

從上述分析可以發(fā)現(xiàn)，以往文獻多從污染物視角進行研究，鑒于二氧化碳與污染物的同源性[5]，本文提出研究假設(shè)：

H1a：媒體壓力會對企業(yè)碳排放產(chǎn)生抑制作用，即媒體壓力越大，企業(yè)碳排放量越少。

實施綠色技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)進行碳減排最為有效的措施之一。綠色技術(shù)是指降低環(huán)境污染，減少原材料與能源使用的技術(shù)、工藝或產(chǎn)品的總稱，可以用綠色專利衡量[20]。工業(yè)大類涵蓋了石油開采、計算機信息技術(shù)與醫(yī)藥制造等行業(yè)特質(zhì)差異較大的細分行業(yè)，因此采用專利數(shù)衡量具有普適性，其中，綠色發(fā)明專利指標(biāo)在專利質(zhì)量、認可度與節(jié)能效率方面高于綠色實用新型專利指標(biāo)。因此，本文將進一步探討綠色發(fā)明專利對媒體壓力下碳減排的影響效應(yīng)。較之無綠色發(fā)明專利的企業(yè)，當(dāng)期有綠色發(fā)明專利授權(quán)的企業(yè)更易于緩解媒體壓力，一旦媒體曝光出企業(yè)負面新聞，綠色發(fā)明專利可以成為其“遮羞布”，通過公布綠色發(fā)明專利授權(quán)情況，爭取到公眾尤其是環(huán)保型消費者好感，以挽回形象損失。再者，綠色發(fā)明專利授權(quán)是一個長期過程，企業(yè)成功獲取發(fā)明專利授權(quán)預(yù)示著其在一定年限內(nèi)擁有某成果專用權(quán)，具有比較優(yōu)勢與構(gòu)建技術(shù)壁壘，同時向投資者與消費者傳遞出技術(shù)優(yōu)勢信號，表明其擁有高水平的研發(fā)技術(shù)與節(jié)能減排能力。在這種情況下，即便媒體曝光了企業(yè)當(dāng)期污染物、能耗或碳排放量超標(biāo)，企業(yè)也可辯解后續(xù)會利用綠色技術(shù)減少廢棄物排放，從而削弱媒體壓力對企業(yè)的負面影響。甚至有的企業(yè)會因勢利導(dǎo)進行綠色工藝或綠色產(chǎn)品宣傳，令政府部門放松警惕，同時，私下排放過量的污染物。

由此，提出研究假設(shè)：

H1b：綠色專利授權(quán)會削弱媒體壓力對企業(yè)碳減排的促進作用。

1.3 融資約束與企業(yè)碳排放

在市場發(fā)展不完善、信息不對稱的大環(huán)境下，許多企業(yè)或多或少地存在融資約束問題，由于工業(yè)企業(yè)的綠色創(chuàng)新標(biāo)準較高，融資約束的影響更廣。本文借鑒Fazzari提出的融資約束理論，將融資約束定義為因市場不完備(不對稱信息、代理成本等)而導(dǎo)致企業(yè)外部融資時遭遇的限制。當(dāng)企業(yè)融資約束較高時，會導(dǎo)致無法順利開展綠色技術(shù)創(chuàng)新與進行環(huán)保投資，降低管理者節(jié)能減排積極性，進而影響企業(yè)碳減排。然而，現(xiàn)有研究尚未涉及融資約束對企業(yè)碳排放的影響，本文將從綠色技術(shù)創(chuàng)新與環(huán)保投資角度分析二者間的作用機制，以填補研究空白。

從綠色技術(shù)創(chuàng)新角度分析，技術(shù)創(chuàng)新是一項存在高外部性的研發(fā)活動，項目周期與融資期限長，且多為機密，在申請技術(shù)融資時不便于透露過多的細枝末節(jié)，導(dǎo)致投資方與融資方間信息不對稱。銀行等金融機構(gòu)出于風(fēng)險規(guī)避考慮，會對回收期長且風(fēng)險高的項目慎之又慎，加之信息不對稱增加了資金回收的不確定性，致使企業(yè)外部融資成本高于內(nèi)部資本成本，進而面臨融資約束[21]。由于難以獲得外部資金來開展自主研發(fā)或進行技術(shù)引進[22]，不利于企業(yè)開展節(jié)能減排等綠色技術(shù)創(chuàng)新與高污染模式轉(zhuǎn)型，導(dǎo)致污染企業(yè)二氧化碳排放量居高不下。

從環(huán)保投資方面分析，根據(jù)MM理論，企業(yè)投資行為與融資決策無關(guān)，但我國資本市場發(fā)展起步較晚，規(guī)制制定尚不夠完善，融資約束的存在影響了公司的投資決策。環(huán)保投資作為成本的一部分，不會直接貢獻利潤，且回收期長、短期收益低，因此面臨高融資約束的企業(yè)缺乏動力進行長線投資[23-24]。再者，企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離，在高融資約束情形下，管理者作為被委托人更容易出現(xiàn)委托代理的道德風(fēng)險問題，傾向于收益高的短期項目，而忽視企業(yè)長期利益。此外，高融資約束使得企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品舉步維艱，同時，承受較大績效壓力，因此會趨向采用低廉生產(chǎn)方式，進而使企業(yè)碳排放量增加。

基于上述分析，提出研究假設(shè)：

H2a：企業(yè)面臨的融資約束越大，碳排放量也越大。

根據(jù)上述分析，融資約束對企業(yè)碳排放的影響與企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力息息相關(guān)，而綠色發(fā)明專利作為衡量企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力的一個指標(biāo)，對融資約束與碳排放關(guān)系有重大影響。企業(yè)在獲得綠色發(fā)明專利授權(quán)之前，經(jīng)歷了持續(xù)高強度的綠色技術(shù)研發(fā)，消耗了大量人力物力，且我國資本市場尚不完善，部分企業(yè)無法通過發(fā)行債券或股票籌集到足額資金，致使企業(yè)需留存高額的現(xiàn)金流，以保證綠色技術(shù)創(chuàng)新正常進行[25]。股東與債權(quán)人一旦知悉綠色發(fā)明專利申請獲批，會要求利用其改進生產(chǎn)工藝、節(jié)約能耗，并將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品投放市場，因此短期內(nèi)不具有進行二次綠色技術(shù)創(chuàng)新與環(huán)保項目投資動機。此時若融資約束增大，管理者為防止資金鏈斷裂，會對綠色發(fā)明專利成果進行宣傳，增加銷售費用支出，擠兌當(dāng)期廢棄物處理費用，使企業(yè)碳排放量增加。

基于上述分析，提出研究假設(shè)：

H2b：綠色專利授權(quán)會放大融資約束與企業(yè)碳排放間的正向關(guān)系。

1.4 媒體壓力、融資約束對企業(yè)碳排放的交互影響

降低融資約束與強化媒體壓力作為兩種重要機制，都可以起到緩解企業(yè)污染物排放的作用。其中，融資約束通過限制企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新投入與環(huán)保投入，給企業(yè)施加績效壓力，從而有助于企業(yè)降低碳排放。此外，媒體壓力對企業(yè)碳排放行為具有監(jiān)督作用，通過曝光企業(yè)污染物超排與環(huán)保違規(guī)行為，引起政府部門關(guān)注，督促其整改，從而對企業(yè)碳排放行為起到震懾作用。

媒體壓力可以輔助行政機構(gòu)監(jiān)管違規(guī)污染行為，通過聲譽機制達到約束作用，對企業(yè)施加監(jiān)管壓力，促使企業(yè)降低碳排放。因此，從該角度而言，媒體壓力可以提高政府效率，規(guī)范企業(yè)經(jīng)營行為，實現(xiàn)外部治理功能[12]。當(dāng)媒體壓力較大時，關(guān)于污染物排放行為的曝光率較高，企業(yè)違規(guī)成本增大，這種成本可分為直接成本(訴訟費用、綠色稅收和處罰費等)與間接成本(公司和高管聲譽損害等)兩種[26]。對于融資約束較高的企業(yè)，當(dāng)運營資金捉襟見肘時，企業(yè)只能顧及眼前利益與生存難題，而無暇顧及社會責(zé)任，致使企業(yè)即使面臨媒體壓力，也難以降低碳排放。

由此看來，融資約束有可能削弱媒體壓力對企業(yè)碳減排的作用，因此提出研究假設(shè)：

H3a：融資約束越高，媒體壓力對企業(yè)碳排放的抑制作用越弱。

同時，媒體壓力也會對融資約束與碳排放關(guān)系產(chǎn)生影響。聲譽是企業(yè)的一種無形資產(chǎn)，當(dāng)企業(yè)負面新聞纏身時，為維護自身形象與提升公眾好感度，企業(yè)會主動履行社會責(zé)任[27]，如慈善捐款、改善員工福利等。由于這些舉措往往需要花費資金，因此會削弱企業(yè)環(huán)保投資力度，進而降低企業(yè)碳減排能力。再者，與媒體壓力較大、聲譽較差的企業(yè)相比，貸款機構(gòu)更傾向于投資聲譽良好的企業(yè)[28]。因此，伴隨媒體壓力增大，企業(yè)融資約束增大，過高的融資約束會導(dǎo)致企業(yè)無法進行環(huán)保投資，使得碳排放量無從降低。換言之，當(dāng)媒體壓力較大時，融資約束對企業(yè)環(huán)保投資與綠色技術(shù)創(chuàng)新的抑制作用增強，從而導(dǎo)致碳排放量上升。

由此，提出研究假設(shè)：

H3b：媒體壓力越大，融資約束對企業(yè)碳排放的正向作用越強。

綜上所述，本文構(gòu)建理論模型，如圖1所示。

圖1 理論模型

2 實證設(shè)計

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

對滬深上市企業(yè)樣本數(shù)據(jù)進行篩選，規(guī)則如下：①依據(jù)1999年4月《中國上市公司分類指引》，選擇工業(yè)企業(yè)為研究對象；②剔除ST、*ST樣本；③剔除財務(wù)指標(biāo)缺失且不能從企業(yè)年報、企業(yè)社會責(zé)任報告中獲得的樣本；④刪除樣本期間退市企業(yè)；⑤剔除B股數(shù)據(jù)。同時，對連續(xù)變量在1%與99%分位數(shù)上進行Winsorize縮尾處理，以剔除極限值。截止投稿日期前，2018年及以后各行業(yè)能源統(tǒng)計年鑒尚未公布，因此觀測期為2011-2017年。

根據(jù)以上篩選規(guī)則，得到2012年行業(yè)分類下36個細分行業(yè)2 031個工業(yè)企業(yè)的9 757個樣本數(shù)據(jù)，且均為非平衡面板數(shù)據(jù)。關(guān)于企業(yè)財務(wù)指標(biāo)等變量數(shù)據(jù)，來源于WIND資訊端與國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)通過手工翻閱企業(yè)年報與企業(yè)社會責(zé)任報告得到，各細分行業(yè)主營業(yè)務(wù)成本數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫，用以計算二氧化碳排放量的各類能源數(shù)據(jù)來自2018年《中國能源統(tǒng)計年鑒》，各企業(yè)注冊地所在省域的人均GDP數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

依據(jù)《2006年IPCC國家溫室氣體指南》中關(guān)于碳排放總量測算方法，定義碳排放量等于各能源消耗量乘以該能源碳排放系數(shù)。各能源消耗量以噸標(biāo)準煤為單位，需通過2018年《中國能源統(tǒng)計年鑒》獲取以萬噸、億立方米(天然氣)等為單位的原始數(shù)據(jù)，再折算成為噸標(biāo)準煤，各能源的折標(biāo)煤系數(shù)分別為：煤炭為0.714 3kg標(biāo)煤/kg、焦炭為0.971 4kg標(biāo)煤/kg、原油和燃料油為1.428 6kg標(biāo)煤/kg、汽油和煤油為1.471 4kg標(biāo)煤/kg、柴油為1.457 1kg標(biāo)煤/kg、天然氣為13.300噸標(biāo)煤/萬立方米。能源碳排放系數(shù)是基于《2006年IPCC國家溫室氣體指南》，通過能源熱值乘以碳氧化因子得到各能源碳排放系數(shù)。具體而言，各能源碳排放系數(shù)分別為：煤炭為0.755 9 t碳/t標(biāo)準煤、汽油為0.553 8t碳/t標(biāo)準煤、柴油為0.592 1 t碳/t標(biāo)準煤、天然氣為0.448 3 t碳/t標(biāo)準煤、煤油為0.571 4 t碳/t標(biāo)準煤、燃料油為0.618 5 t碳/t標(biāo)準煤、原油為0.585 7 t碳/t標(biāo)準煤、焦炭為0.885 0 t碳/t標(biāo)準煤。

先利用統(tǒng)計年鑒中能源消耗數(shù)據(jù)求得細分行業(yè)碳排放量，隨后以企業(yè)營業(yè)總成本占行業(yè)主營業(yè)務(wù)成本比例為權(quán)重，求得每個企業(yè)的碳排放量(鑒于企業(yè)營業(yè)總成本數(shù)據(jù)比營業(yè)成本與主營業(yè)務(wù)成本更全面，可比性更高，故采取營業(yè)總成本作為分子)，對其取對數(shù)，用符號LNCE表示，公式如下：

(1)

其中，LNCEit表示第i家企業(yè)第t年的二氧化碳排放量取自然對數(shù)，等于企業(yè)當(dāng)年營業(yè)總成本占所在行業(yè)主營業(yè)務(wù)成本比值與行業(yè)碳排放量的乘積。

為驗證方法合理性，用公式(1)計算得到的2009年工業(yè)企業(yè)污染排放數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)碳排放量，與運用該數(shù)據(jù)庫中煤炭、燃料油的排放量求得的企業(yè)碳排放量進行皮爾森相關(guān)性檢驗與OLS回歸，發(fā)現(xiàn)二者的皮爾森相關(guān)性檢驗系數(shù)為0.810，在1%的水平下顯著，且以煤炭、燃料油排放量求得的企業(yè)碳排放量為被解釋變量，以公式(1)得到的企業(yè)碳排放量為解釋變量，對行業(yè)進行控制，在無其余控制變量下，二者擬合程度(R2)達到0.658 4，解釋變量系數(shù)為正且P值為0，表示二者存在高度同質(zhì)性與相關(guān)性，說明運用該計算方式所得企業(yè)碳排放量具有一定代表性。

2.2.2 解釋變量

(1)媒體壓力。借鑒黃珺與李云[29]的做法，選取中國上市公司財經(jīng)新聞數(shù)據(jù)庫CFND的報道數(shù)據(jù)，根據(jù)媒體報道的情緒傾向，分為正面媒體報道、中性媒體報道和負面媒體報道3種類型，相比以正面、中性與負面報道數(shù)量作為代理變量，綜合考慮一個企業(yè)所有報道傾向新聞更能衡量其媒體壓力，這是因為規(guī)模較大企業(yè)的曝光率高于小規(guī)模企業(yè)，其負面報道數(shù)量通常也更多，但并不能表示其媒體壓力更大。因此，借鑒Clarkson等[30]的方法，用綜合正負面媒體報道情緒的Janis-Fadner(JF)系數(shù)衡量媒體報道的傾向性，為方便理解，對該指數(shù)進行正向處理，即該指數(shù)越大，企業(yè)承受的媒體壓力越大，媒體報道的定義如下：

(2)

其中，e表示負面媒體報道數(shù)量，c表示正面媒體報道數(shù)量，t表示e和c的總和。另外，Janis-Fadner系數(shù)取值從-1～1；企業(yè)負面媒體報道越多，Janis-Fadner系數(shù)就越接近1，表示來自公眾的壓力越大；相反，企業(yè)正面媒體報道越多，Janis-Fadner系數(shù)就越接近-1且來自公眾的壓力就越小。本文先用媒體網(wǎng)絡(luò)報道總數(shù)量構(gòu)建的JF系數(shù)作為媒體壓力(Media_1)的代理變量，再用媒體原創(chuàng)報道數(shù)量構(gòu)建的JF系數(shù)(Media_2)進行穩(wěn)健性檢驗。

(2)融資約束?，F(xiàn)階段學(xué)者們主要通過WW指數(shù)、KZ指數(shù)與SA指數(shù)衡量融資約束，由于WW指數(shù)與KZ指數(shù)具有較強內(nèi)生性，本文參考Hadlock & Pierce[31]的研究成果，采用SA指數(shù)進行衡量，具體模型如下:

(3)

其中，Age為企業(yè)成立年限，Size是以百萬元為單位的企業(yè)總資產(chǎn)取自然對數(shù)。另外，以SA指數(shù)中位數(shù)作為基準，若SA指數(shù)高于中位數(shù)，則SA取值為1，否則SA取值為0，生成變量SAindex，用于穩(wěn)健性檢驗。

2.2.3 調(diào)節(jié)變量

關(guān)于綠色發(fā)明專利的衡量指標(biāo)，本文借鑒齊紹洲等[20]的方法，根據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織提供的綠色專利清單中的綠色專利國際專利分類，手工對企業(yè)當(dāng)年獲得的發(fā)明專利情況進行評價，對該年度擁有綠色發(fā)明專利授權(quán)的樣本取值1，否則取0。一般而言，綠色發(fā)明專利會有利于企業(yè)節(jié)能減排，降低企業(yè)碳排放量。

2.2.4 控制變量

借鑒相關(guān)研究，選取企業(yè)杠桿、盈利能力、企業(yè)年齡、監(jiān)管層持股比例、股權(quán)集中度、人均GDP、年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量作為控制變量，具體定義如表1所示。由于SA指數(shù)與企業(yè)規(guī)模具有較高共線性(二者的皮爾森相關(guān)性為0.714)，因此在作回歸分析時不加入企業(yè)規(guī)模。

表1 變量定義

2.3 研究方法與模型檢驗

設(shè)定以下計量模型檢驗假設(shè)，其中，模型(4)用以驗證假設(shè)H1a與假設(shè)H2a，模型(5)、(6)與(7)用來驗證假設(shè)H2a、H2b，模型(8)用以驗證假設(shè)H3a與H3b。

LNCEit=α0+α1Media_1it+α2SAit+α3∑Controlit+∑Yeart+ ∑Indit+εit

(4)

LNCEit=b0+b1Media_1it+b2SAit+b3Greenit+b4∑Controlit+∑Yeart+ ∑Indit+εit

(5)

LNCEit=c0+c1Media_1it+c2SAit+c3Greenit+c4Media_1it×Greenit+c5∑Controlit+ ∑Yeart+ ∑Indit+εit

(6)

LNCEit=d0+d1Media_1it+d2SAit+d3Greenit+d4SAit×Greenit+d5∑Controlit+ ∑Yeart+ ∑Indit+εit

(7)

LNCEit=e0+e1Media_1it+e2SAit+e3Greenit+e4Media_1it×SAit+e5∑Controlit+ ∑Yeart+ ∑Indit+εit

(8)

其中，∑Controlit表示控制變量，∑Yeart與∑Indit分別表示年份及行業(yè)效應(yīng)，εit表示隨機誤差項。對模型進行豪斯曼檢驗。結(jié)果表明，上述模型適用于固定效應(yīng)模型，且為避免遺漏變量造成的內(nèi)生性問題，采用控制個體、年份與行業(yè)的固定效應(yīng)模型進行回歸。此外，為修正異方差與自相關(guān)帶來的偏誤，采用xtscc命令進行回歸。

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

從表2描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，媒體壓力Media_1的中位數(shù)與平均值分別為-0.123及-0.151，數(shù)值小于0，表示總體而言，企業(yè)受到的媒體壓力偏弱，半數(shù)以上樣本的正面新聞多于負面新聞；SA指數(shù)的中位數(shù)與均值相近，分別為-3.641與-3.614，較符合正態(tài)分布特征；綠色發(fā)明專利均值為0.112，表示大部分樣本并不擁有綠色發(fā)明專利；企業(yè)碳排放均值為3.736，工業(yè)企業(yè)平均每年碳排放量高達41.93(=e3.736)萬噸，且經(jīng)對數(shù)化后標(biāo)準差仍高達1.971，表示不同企業(yè)的碳排放量差距較大，具有鮮明的個體差異，顯示了采用固定效應(yīng)模型的合理性。另外，各控制變量的最大值與最小值差距在合理范圍內(nèi)，說明有效剔除極限值影響后，數(shù)據(jù)選取較合理。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

3.2 皮爾森相關(guān)性檢驗

由表3看出，融資約束SA指數(shù)與企業(yè)碳排放顯著正相關(guān)，初步驗證假設(shè)H2a；媒體壓力(Media_1)與企業(yè)碳排放的相關(guān)系數(shù)均為正，與假設(shè)H1相反，但系數(shù)并不顯著；綠色發(fā)明專利系數(shù)顯著為正，也與預(yù)期符號相反；由于皮爾森相關(guān)性檢驗尚未考慮其余控制變量，因此還需進行回歸分析。此外，各變量間相關(guān)系數(shù)絕對值的最大值為0.503，且經(jīng)方差膨脹因子檢驗，VIF最大值為2.01，遠小于10，說明不存在多重共線性，即控制變量選取較為合理。

表3 皮爾森相關(guān)性檢驗結(jié)果

3.3 回歸分析

為避免多重共線性，對所有交互項進行去中心化處理，并在回歸前對表4中各模型進行檢驗：①運用F檢驗與最小二乘虛擬變量法LSDV進行個體固定效應(yīng)檢驗；②用BP-LM法進行隨機效應(yīng)檢驗；③用豪斯曼檢驗固定效應(yīng)模型適用性；④用修正的Wald法檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲睢Ａ硗?，雖然本文數(shù)據(jù)為短面板數(shù)據(jù)，為保證穩(wěn)健性，避免偽回歸，對模型進行自相關(guān)檢驗，用Wooldridge檢驗固定效應(yīng)模型是否存在自相關(guān)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，表4中各模型均存在個體固定效應(yīng)、異方差與自相關(guān)，且Hausman檢驗P值均小于0.05，說明應(yīng)選用固定效應(yīng)模型，表4為修正異方差與自相關(guān)后的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果。

從表4的模型6可以看出，媒體壓力(Media_1)與企業(yè)碳排放系數(shù)在5%的水平下顯著負相關(guān)，表明媒體壓力越大，企業(yè)碳排放越少，證明假設(shè)H1a成立，然而其系數(shù)較小，僅為-0.095，說明媒體壓力每增加1單位，企業(yè)碳排放減少9.5%，但媒體壓力變動幅度有限，其取值范圍為[-1,1]，說明僅靠媒體壓力不足以大規(guī)模削減企業(yè)碳排放量。另外，媒體壓力與綠色發(fā)明專利的交互項系數(shù)(Media_1×Green)為正，且在5%的水平下顯著，說明擁有綠色發(fā)明專利使得媒體壓力的碳減排作用減弱，假設(shè)H1b得到驗證。需要注意的是，其交互項系數(shù)為0.129，根據(jù)模型6中的回歸系數(shù)，可求得企業(yè)碳排放對媒體壓力的偏導(dǎo)為?LNCE/?Media_1=-0.095+0.129Green，當(dāng)Green取1時，其偏導(dǎo)為正數(shù)，值為3.4%(=-0.095+0.129)，表明對于該年度擁有綠色專利授權(quán)的企業(yè)，媒體壓力不僅沒有起到約束企業(yè)碳排放的作用，反而因增加了企業(yè)曝光度，無形中宣傳了企業(yè)的綠色發(fā)明專利成果，有助于企業(yè)改善形象，降低了公眾對丑聞的關(guān)注度，導(dǎo)致外部監(jiān)督機制的效度減弱，削弱了企業(yè)碳減排動力。

表4 全樣本回歸結(jié)果

在融資約束(SA)方面，模型7中的系數(shù)為2.744，在1%的水平下顯著正相關(guān)，說明企業(yè)融資約束越高，企業(yè)碳排放量越大，假設(shè)H2a得到驗證。具體而言，融資約束每提高1單位，企業(yè)碳排放量增加274.4%，而融資約束p25(25%分位值)與p75(75%分位值)相差0.321(=3.804-3.483)，從p5(5%分位值)至p95(95%分位值)相距0.971(=4.046-3.075)，說明融資約束對企業(yè)碳減排的促進作用遠大于媒體壓力的碳減排作用。相反，若政府放寬融資渠道，企業(yè)融資約束降低，不僅有助于企業(yè)日常運營，而且對企業(yè)碳減排大有裨益。再者，融資約束與綠色發(fā)明專利的交互項系數(shù)(SA×Green)為0.346，在5%的水平下顯著為正，即該年度擁有綠色發(fā)明專利授權(quán)的企業(yè)，融資約束對企業(yè)碳排放的正向影響將提升34.6%，表明綠色發(fā)明專利增強了融資約束對企業(yè)碳減排的促進作用，驗證了假設(shè)H2b。

模型(8)中的交互項(Media_1×SA)系數(shù)為正，表明隨著融資約束增大，媒體壓力對企業(yè)碳減排的抑制作用減弱，與假設(shè)H3a一致，但并未通過顯著性檢驗，表示融資約束的調(diào)節(jié)作用并不明顯。其原因可能在于，當(dāng)融資約束過高時，企業(yè)現(xiàn)金流高度緊張，企業(yè)會更留意污染物排放是否達標(biāo)，因為一旦不達標(biāo)會面臨行政罰款，導(dǎo)致原本融資難的企業(yè)面臨資金鏈斷裂之危。此時，媒體壓力越大，企業(yè)逃脫污染責(zé)罰的可能性越低，為避免因污染物排放過量引致罰款，企業(yè)減排動力增強，抵消了融資約束對媒體壓力促進碳減排的削弱效應(yīng)。

再者，模型(8)的交互項(Media_1×SA)為正，表明隨著媒體壓力增大，融資約束對企業(yè)碳減排的正向作用增強，符合假設(shè)H3b，但其系數(shù)并不顯著，表明媒體壓力對二者關(guān)系的作用未得到統(tǒng)計意義上的驗證，即媒體壓力增大時，融資約束對企業(yè)碳減排的促進作用未必增強。這是因為針對媒體的負面報道，企業(yè)管理者心生忌憚，縱使融資約束再高，為了挽回聲譽，企業(yè)也會進行污染物減排等綠色行為，從而削弱融資約束對環(huán)保投入的抑制作用。

從控制變量來看，一方面，資產(chǎn)負債率(Lev)、盈利能力(Roe)、人均GDP(PGDP)、企業(yè)年齡(Age)與企業(yè)碳排放顯著正相關(guān)，當(dāng)企業(yè)高負債運營時，過高的利息成本會抑制企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。企業(yè)往往根據(jù)上一年度盈利情況制定當(dāng)年盈利目標(biāo)，因此凈資產(chǎn)收益率越高，企業(yè)面臨的績效壓力越大，管理者越容易為經(jīng)濟效益而犧牲環(huán)境責(zé)任，致使企業(yè)碳排放增加。根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線，經(jīng)濟增長往往伴隨環(huán)境惡化，因此人均GDP與企業(yè)碳排放呈正相關(guān)。企業(yè)年限越長，其結(jié)構(gòu)越僵化，綠色轉(zhuǎn)型遇到的阻力越大，因此碳排放越高；另一方面，綠色發(fā)明專利(Green)、監(jiān)管層持股比例(Regulatory)、股權(quán)集中度(CR1)與企業(yè)碳排放負相關(guān)，說明綠色技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)碳排放具有抑制作用。監(jiān)管層持股比例越高，內(nèi)部監(jiān)督機制越完善，違規(guī)排放的可能性越低。第一大股東的股權(quán)越大，為了維護自身聲譽以及長遠發(fā)展，會傾向降低企業(yè)能耗，且股權(quán)越集中，其話語權(quán)越大，制定相關(guān)減排政策的效率越高。因此，股權(quán)集中度越高，企業(yè)碳排放越低。

3.4 異質(zhì)性分析

為了進一步驗證結(jié)論并深化研究，本文還將探討媒體壓力與融資約束影響碳減排的企業(yè)異質(zhì)性。國有企業(yè)和民營企業(yè)在社會福利目標(biāo)、資源依賴性等方面的差異，造成媒體壓力與融資約束對企業(yè)碳排放的影響可能存在差異，因此將樣本分為國企與非國企進行回歸，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，無論是國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，媒體壓力均對企業(yè)碳排放存在顯著抑制作用，且融資約束與企業(yè)碳排放皆在1%的水平下顯著正相關(guān)，假設(shè)H1a與H2a再次得到驗證。

表5 媒體關(guān)注、融資約束對企業(yè)碳排放的異質(zhì)性分析結(jié)果

從綠色發(fā)明專利對媒體壓力的調(diào)節(jié)作用看，在非國有企業(yè)中，綠色發(fā)明專利顯著削弱了媒體壓力的碳減排作用(b=0.165，P<0.01)，而國有企業(yè)中，綠色發(fā)明專利對媒體壓力的碳減排作用并無顯著影響，其交互項(Media_1×Green)系數(shù)(b=0.107，P>0.1)并不足以抵消媒體壓力對國有企業(yè)碳排放的抑制作用(b=-0.132，P<0.01)，表明綠色發(fā)明專利的調(diào)節(jié)作用存在顯著的產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性。不同于非國有企業(yè)，國有企業(yè)往往會面臨較大的社會輿論和政府監(jiān)督壓力(王旭，褚旭，2019)[32]，當(dāng)面臨重大丑聞時，綠色技術(shù)創(chuàng)新成果并不足以轉(zhuǎn)移公眾注意力，媒體依然可以有效發(fā)揮監(jiān)督作用。

從綠色發(fā)明專利對融資約束的調(diào)節(jié)作用看，在國企與非國企中，綠色發(fā)明專利均顯著增強了融資約束與企業(yè)碳排放之間的正向作用，再次驗證假設(shè)H2b成立。

此外，國企與非國企中媒體壓力和融資約束的交互項均不顯著且符號相反，二者間的作用未得到驗證，說明媒體壓力與融資約束相互作用對工業(yè)企業(yè)碳排放的影響尚不明朗。

3.5 穩(wěn)健性檢驗

利用替換變量方式進行穩(wěn)健性檢驗，替換解釋變量媒體壓力的衡量指標(biāo)為Media_2，并將融資約束指標(biāo)換為以SAindex表示，檢驗結(jié)果如表6所示，與上文結(jié)果基本一致，表示結(jié)論較為穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

在融資約束的內(nèi)生性方面，其衡量指標(biāo)SA指數(shù)采用的是兩個外生指標(biāo)，存在內(nèi)生性的可能性較小，但為穩(wěn)健起見，將被解釋變量企業(yè)碳排放提前一期(LNCEi,t+1)作回歸，結(jié)果如表7所示，其系數(shù)符號與顯著度基本保持一致。

表7 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

在媒體壓力的內(nèi)生性方面，運用和xtivreg2命令即兩步GMM法對其進行回歸，回歸結(jié)果如表7所示。工具變量選取提前一期Media_1i,t+1與三期均值(即提前一期Media_1i,t+1、滯后一期Media_1i,t-1與當(dāng)期Media_1i,t的算數(shù)平均值)，它們與當(dāng)期媒體壓力相關(guān)，但與當(dāng)期企業(yè)碳排放的相關(guān)性很小，為穩(wěn)健起見，對工具變量進行檢驗，結(jié)果顯示不存在弱工具變量、識別不足與過度識別問題，說明工具變量選取較為合理。在兩步GMM法下，媒體壓力Media_1系數(shù)顯著為負、媒體壓力與綠色發(fā)明專利交互項Media_1×Green的系數(shù)顯著為正，而與融資約束交互項Media_1×SA的系數(shù)為正但不顯著，說明在控制可能的內(nèi)生性后，媒體壓力對企業(yè)碳排放的抑制作用仍得到驗證，綠色發(fā)明專利對媒體壓力碳減排作用的削弱亦通過了顯著性檢驗，結(jié)論與上文保持一致，表明結(jié)論較穩(wěn)健。

4 結(jié)論與建議

隨著新媒體與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，媒體監(jiān)督儼然成為重要的非制度因素，在曝光企業(yè)超排違規(guī)行為方面有著不可忽視的作用，而融資約束作為企業(yè)無可避免的問題，其高低程度直接關(guān)系到企業(yè)運營生產(chǎn)策略的制定。學(xué)術(shù)界已經(jīng)從宏觀層面研究了碳排放影響因素，但鮮有文獻從企業(yè)微觀視角出發(fā)，考察媒體壓力與融資約束對企業(yè)碳排放的影響。本文以2011-2017年滬深兩市工業(yè)企業(yè)為研究對象，采用固定效應(yīng)模型估計，實證分析了媒體壓力與融資約束對工業(yè)企業(yè)碳排放的影響機理，并研究了綠色發(fā)明專利的調(diào)節(jié)效應(yīng)，探討了兩種因素在國企與非國企之間是否存在差異化影響。實證研究發(fā)現(xiàn)：第一，媒體壓力與工業(yè)企業(yè)碳排放存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，企業(yè)受到的媒體壓力越大，碳排放越低；第二，融資約束與企業(yè)碳排放存在顯著的正相關(guān)，企業(yè)面臨的融資約束越高，其碳排放量越高，換言之，緩解融資約束能降低企業(yè)碳排放量；第三，綠色發(fā)明專利對媒體壓力的碳減排效應(yīng)存在負向調(diào)節(jié)作用，即綠色發(fā)明專利會削弱媒體壓力的碳減排效應(yīng)，但調(diào)節(jié)效應(yīng)存在產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性，即綠色發(fā)明專利會削弱媒體壓力對非國有企業(yè)的碳減排作用，而在國有企業(yè)中，綠色專利的調(diào)節(jié)作用并不明顯；第四，無論是國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，綠色發(fā)明專利均增強了融資約束對碳排放的抑制作用；第五，媒體壓力與融資約束對企業(yè)碳排放并不存在顯著的相互促進或抑制作用。

基于上述結(jié)論，本文提出3點政策建議：第一，作為重要的非正式制度因素，媒體可以在敦促公司降低碳排放中發(fā)揮重要作用，但基于媒體容易跟風(fēng)，政府應(yīng)鼓勵真實全面的報道，對污蔑誹謗式新聞予以懲戒；第二，信貸機構(gòu)在審查資金用途時，應(yīng)加大企業(yè)綠色投資狀況的審查，對綠色技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境保護項目予以利率優(yōu)惠，鼓勵企業(yè)改進生產(chǎn)設(shè)備與實施節(jié)能減排項目；第三，加大企業(yè)碳信息披露力度，鼓勵企業(yè)公布詳細的能源消耗狀況，以便精準測算企業(yè)碳排放量，并統(tǒng)一測量口徑，推進企業(yè)碳排放研究發(fā)展。