孔莉 劉同州

【摘要】當(dāng)前ESG評(píng)級(jí)存在嚴(yán)重分歧， 且已得到學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。本文基于2015 ～ 2020年我國(guó)上市公司樣本， 實(shí)證研究ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量的影響。研究發(fā)現(xiàn)： ESG評(píng)級(jí)分歧顯著降低了企業(yè)的盈余信息含量， 其中小幅提高了盈余積極信息含量、 大幅降低了消極信息含量， 進(jìn)而降低了盈余信息含量不對(duì)稱性。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， ESG評(píng)級(jí)分歧通過降低盈余質(zhì)量、 提高股票風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而降低盈余信息含量。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)， ESG評(píng)級(jí)分歧的影響在低信息透明度、 非強(qiáng)制披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告和非重污染行業(yè)的樣本中更顯著。因此， 應(yīng)強(qiáng)化企業(yè)ESG信息披露和評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)監(jiān)管， 為投資者創(chuàng)造有效的市場(chǎng)信息環(huán)境。

【關(guān)鍵詞】ESG評(píng)級(jí)分歧；盈余反應(yīng)系數(shù)；盈余信息含量；積極信息含量；消極信息含量

【中圖分類號(hào)】F230? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2024）09-0069-7

一、 引言

2020年全球ESG資產(chǎn)規(guī)模已逾35萬億美元， 占總資產(chǎn)管理規(guī)模的三分之一， 且年增長(zhǎng)率超過8%。在ESG風(fēng)靡全球的近20年發(fā)展歷程中， 資本市場(chǎng)、 媒體、 監(jiān)管部門和學(xué)界均給予了ESG評(píng)級(jí)廣泛關(guān)注。資本市場(chǎng)的資源分配過程需要信息中介的指引。因此， 不同ESG評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的有效性受到了利益相關(guān)者的關(guān)切。2021年國(guó)際證監(jiān)會(huì)組織（IOSCO）建議全球各地監(jiān)管機(jī)構(gòu)將ESG評(píng)級(jí)納入監(jiān)管， 以提升評(píng)級(jí)方法和數(shù)據(jù)的透明度。但基于不同來源的ESG評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)所得到的結(jié)果缺乏趨同， 學(xué)術(shù)界對(duì)ESG評(píng)級(jí)產(chǎn)生了激烈的爭(zhēng)論。目前主流評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)ESG評(píng)級(jí)的覆蓋內(nèi)容、 指標(biāo)權(quán)重和數(shù)據(jù)來源都存在差異， 比如對(duì)“共同富?！边@一指標(biāo)的評(píng)估， 不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的理解也各不相同。人們發(fā)現(xiàn)不同的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)會(huì)對(duì)同一公司給出存在分歧的評(píng)級(jí)結(jié)果。例如， 2022年MSCI（摩根斯坦利國(guó)際資本公司）給出貴州茅臺(tái)B級(jí)（倒數(shù)第二級(jí)）的評(píng)級(jí)結(jié)果， 而萬得卻給出了A級(jí)（第三級(jí)）評(píng)級(jí)結(jié)果。這一現(xiàn)象引起了實(shí)務(wù)界和學(xué)術(shù)界的共同關(guān)注， 對(duì)基于ESG評(píng)級(jí)的公司決策和投資指引帶來了干擾。

盈余信息含量源于會(huì)計(jì)決策有用信息觀， 是指會(huì)計(jì)盈余捕獲或者總結(jié)公司活動(dòng)的能力， 這些活動(dòng)會(huì)影響公司的股票價(jià)格。作為重要財(cái)務(wù)指標(biāo)的會(huì)計(jì)盈余有助于投資者評(píng)估股票的期望收益和風(fēng)險(xiǎn)。早期實(shí)證研究認(rèn)為， 會(huì)計(jì)盈余是具有信息含量的。但隨著資本市場(chǎng)信息環(huán)境的瞬息萬變， 盈余信息在指引投資中面臨著諸多困難， 包括信息不對(duì)稱、 市場(chǎng)因素阻滯和非財(cái)務(wù)行為摩擦， 這些問題會(huì)影響盈余信息指引投資的能力。ESG評(píng)級(jí)分歧兼具信息不對(duì)稱、 市場(chǎng)和非財(cái)務(wù)屬性， 會(huì)向股票市場(chǎng)傳遞大量嘈雜的信息， 從而影響投資者的信息使用， 進(jìn)而對(duì)盈余信息含量產(chǎn)生影響。但當(dāng)前學(xué)術(shù)界缺乏針對(duì)這方面的研究， 大多聚焦于其他相關(guān)話題： 誘發(fā)ESG評(píng)級(jí)分歧的不同原因， 包括范圍、 度量和權(quán)重分歧（Berg等，2022）；? 披露的信息量（Christensen等，2022）， 披露的社會(huì)責(zé)任報(bào)告（Kimbrough等，2022）； ESG評(píng)級(jí)分歧的后果， 包括市場(chǎng)反應(yīng)（Serafeim和Yoon，2022）、 股票回報(bào)（Gibson等，2021）和投資收益等（Avramov等，2022）。盡管ESG評(píng)級(jí)分歧引起了人們的廣泛關(guān)注， 但都沒有聚焦于ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)公司盈余信息含量的影響， 并且忽視了盈余信息含量的不對(duì)稱特征?；诖?， 本文擬探究公司ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量及其不對(duì)稱的影響， 以及中間機(jī)制和不同信息環(huán)境在其中所發(fā)揮的作用。

與現(xiàn)有研究相比， 本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在： 第一， 擴(kuò)展了ESG評(píng)級(jí)分歧的后果研究， 為ESG評(píng)級(jí)分歧的影響補(bǔ)充了進(jìn)一步的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。現(xiàn)有研究主要探討ESG評(píng)級(jí)分歧產(chǎn)生的原因（Berg等，2022； Christensen等，2022）， 以及ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)債務(wù)成本、 審計(jì)費(fèi)用、 股票表現(xiàn)的影響（張?jiān)讫R等，2023； 周澤將等，2023； Gibson等，2021）。本文探討了ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)會(huì)計(jì)指標(biāo)信息含量和投資者信息使用的影響， 拓展了非財(cái)務(wù)信息、 財(cái)務(wù)信息與市場(chǎng)反應(yīng)之間的研究框架。第二， 分析了ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量不對(duì)稱的影響， 發(fā)現(xiàn)ESG評(píng)級(jí)分歧使得盈余積極信息含量增加、 消極信息含量降低， 降低了盈余信息含量的不對(duì)稱水平， 拓展了盈余信息含量的研究視角。第三， 厘清了盈余質(zhì)量和股票風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制， 并且從不同信息環(huán)境的分析中進(jìn)一步驗(yàn)證了投資者感知的作用， 凸顯了ESG評(píng)級(jí)分歧帶來的負(fù)面影響。上述研究結(jié)果有助于市場(chǎng)參與者認(rèn)識(shí)到ESG評(píng)級(jí)結(jié)果的異質(zhì)性及其帶來的增量影響， 進(jìn)一步加深其對(duì)盈余信息含量的理解。

二、 理論分析與假設(shè)提出

（一） ESG評(píng)級(jí)分歧與盈余信息含量

ESG評(píng)級(jí)是將環(huán)境、 社會(huì)責(zé)任和公司治理三個(gè)方面作為主要考量因素進(jìn)行投資評(píng)估的評(píng)級(jí)方式， ESG評(píng)級(jí)分歧可能對(duì)公司的資本成本和融資渠道產(chǎn)生影響。機(jī)構(gòu)投資者往往對(duì)ESG表現(xiàn)較好的公司更為青睞， 并為其提供更低成本的資金或提供更多的資金獲取機(jī)會(huì)（王翌秋等，2023）。而ESG評(píng)級(jí)分歧大的公司可能面臨資金緊缺的困境， 這會(huì)降低公司的盈余質(zhì)量， 進(jìn)而降低盈余信息含量。

ESG評(píng)級(jí)是投資者在決策時(shí)考慮的重要因素之一， 評(píng)級(jí)分歧可能影響投資者對(duì)企業(yè)的信心。投資者傾向于投資ESG評(píng)級(jí)結(jié)果一致的公司， 因?yàn)樗鼈兲峁┝烁煽康男畔ⅰ４嬖诜制绲腅SG評(píng)級(jí)結(jié)果可能預(yù)示著企業(yè)存在更多的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性， 這會(huì)使投資者在交易時(shí)考慮更多的風(fēng)險(xiǎn)因素（Avramov等，2022； Gibson等，2021）， 從而對(duì)公司的盈余信息關(guān)注不足， 進(jìn)而削弱盈余信息對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響。另外， 存在分歧的ESG評(píng)級(jí)結(jié)果會(huì)提供更多嘈雜的信息， 導(dǎo)致投資者注意力被轉(zhuǎn)移、 盈余信息被掩蓋和擠占。因此， 本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1： ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)降低企業(yè)盈余信息含量。

（二） 盈余質(zhì)量的機(jī)制作用

ESG評(píng)級(jí)存在分歧可能意味著公司在ESG績(jī)效上存在不確定性， 且公司披露的ESG信息中包含大量嘈雜的信息（劉向強(qiáng)等，2023）。不確定的ESG績(jī)效信息一定程度上預(yù)示著公司存在著糟糕的財(cái)務(wù)內(nèi)部控制狀況或者信息舞弊（王治和彭百川，2022）。已有研究發(fā)現(xiàn)， 財(cái)務(wù)內(nèi)部控制狀況差或者信息舞弊都會(huì)使公司盈余質(zhì)量變差（石青梅和孫夢(mèng)娜，2020）。另外， ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)提高債務(wù)成本、 審計(jì)費(fèi)用， 削弱企業(yè)的融資能力（張?jiān)讫R等，2023； 周澤將等，2023）， 這會(huì)給企業(yè)帶來資金壓力， 從而降低盈余質(zhì)量。而低質(zhì)量的盈余具有較低的盈余信息含量， 投資者對(duì)盈余信息的依賴性取決于盈余信息的可信度， 當(dāng)盈余信息不足以令人信服時(shí)， 其將不具有決策有用性（陳曉敏和胡玉明，2011）?；谝陨戏治?， 本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2： ESG評(píng)級(jí)分歧通過降低盈余質(zhì)量來降低企業(yè)盈余信息含量。

（三） 股票風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制作用

在不同ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)同一公司的評(píng)級(jí)結(jié)果存在較大分歧的情況下， 評(píng)級(jí)結(jié)果與公司真實(shí)ESG表現(xiàn)和未來預(yù)期關(guān)系較弱。存在分歧的ESG評(píng)級(jí)信息向市場(chǎng)提供了嘈雜的信息， 投資者在解讀ESG信息時(shí)會(huì)感到困惑。不一致的評(píng)級(jí)結(jié)果增加了投資者對(duì)預(yù)期決策的不確定性， 這種不確定性是額外的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)因素， 會(huì)使得股票風(fēng)險(xiǎn)提高（Kimbrough等，2022）， 而股價(jià)中包含過多的風(fēng)險(xiǎn)信息會(huì)擠占盈余信息（Billings，1999）。同時(shí)， ESG評(píng)級(jí)分歧較大的股票具有更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和超額回報(bào)（Gibson等，2021）， 根據(jù)盈余信息含量的線性模型， 超額回報(bào)的升高會(huì)帶來盈余反應(yīng)系數(shù)的降低， 使得盈余信息含量減少?；谝陨戏治觯?本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3： ESG評(píng)級(jí)分歧通過提升股票風(fēng)險(xiǎn)來降低企業(yè)盈余信息含量。

（四） ESG評(píng)級(jí)分歧與盈余信息含量不對(duì)稱

盈余信息含量不對(duì)稱是指股票的正負(fù)回報(bào)對(duì)盈余信息的依賴程度不同。由于風(fēng)險(xiǎn)厭惡心理， 投資者會(huì)更敏感地對(duì)待壞消息。當(dāng)公司ESG評(píng)級(jí)存在分歧時(shí)， 其向投資者傳遞的信息有兩點(diǎn)： 其一， 公司披露的信息可能是不準(zhǔn)確的；? 其二， 公司股票存在更多的風(fēng)險(xiǎn)?；诋愘|(zhì)信念理論， 投資者在意識(shí)到這兩點(diǎn)后， 悲觀主義者的消極情緒會(huì)加劇。而我國(guó)股票市場(chǎng)存在賣空限制， 對(duì)于估值較低的股票， 悲觀主義者無法交易， 股價(jià)內(nèi)的負(fù)面信息將被限制， 股價(jià)將更多地反映出樂觀主義者的情緒（Atmaz 和 Basak，2018； 陸賢偉等，2013）。盈余信息是由股價(jià)決定的， 盈余中消極信息也會(huì)因此變少， 積極信息不斷增多， 從而使得信息含量不對(duì)稱降低。ESG評(píng)級(jí)分歧誘發(fā)了投資者更多的異質(zhì)信念， 當(dāng)投資者具有異質(zhì)信念時(shí)， 壞消息的公告效應(yīng)被弱化， 好消息的公告效應(yīng)被強(qiáng)化（Chang等，2013）。陳國(guó)進(jìn)等（2009）對(duì)我國(guó)股市進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)投資者異質(zhì)信念會(huì)導(dǎo)致股價(jià)被高估。綜合以上分析， 本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)4： ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)降低盈余消極信息含量、 提高積極信息含量， 從而降低盈余信息含量的不對(duì)稱性。

本文的研究框架如圖1所示。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 數(shù)據(jù)來源

本研究選取2015 ～ 2020年我國(guó)上市公司的數(shù)據(jù)作為初始樣本， ESG評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)分別來自各ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)， 其他股票和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。同時(shí)剔除了ST、 PT及數(shù)據(jù)缺失的樣本等， 最后共得到3455個(gè)觀測(cè)值。其中， 穩(wěn)健性檢驗(yàn)中因匹配額外的變量， 觀測(cè)值有所減少。

（二） 變量設(shè)定

1. ESG評(píng)級(jí)分歧。根據(jù)覆蓋樣本和時(shí)間跨度， 本文收集整理了國(guó)內(nèi)四家覆蓋面較廣的ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)（商道融綠、華證、和訊和萬得）對(duì)上市公司ESG做出的評(píng)級(jí)結(jié)果， 這四家機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)目前被廣泛使用。參考Serafeim和Yoon（2022）的研究， 首先根據(jù)評(píng)級(jí)的等級(jí)從低到高依次賦值為1 ～ 9， 因華證和萬得的評(píng)級(jí)為9檔， 商道融綠為10檔， 而和訊評(píng)級(jí)范圍為0 ～ 100， 為確保信息可比性， 將商道融綠評(píng)分乘以0.9、 和訊評(píng)分乘以0.09， 將評(píng)分都標(biāo)準(zhǔn)化到1 ～ 9的區(qū)間內(nèi)， 然后計(jì)算四者評(píng)級(jí)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差， 以此衡量ESG評(píng)級(jí)分歧。

2. 盈余信息含量。盈余信息含量可以用盈余對(duì)股價(jià)的反應(yīng)系數(shù)來衡量。參考翁健英（2015）的研究， 首先構(gòu)建盈余—市場(chǎng)反應(yīng)線性模型來檢驗(yàn)盈余信息含量， 模型如下：

CARi，t=β0+β1EPSi，t+μi+μt+εi，t （1）

其中： CARi，t為股票回報(bào)率， 依據(jù)公司i在第t年度當(dāng)年5月至次年4月共12個(gè)月買入并持有收益率， 基于考慮現(xiàn)金紅利再投資的月個(gè)股回報(bào)率之和計(jì)算；? EPS為每股盈余， 采用公司年度每股收益即凈利潤(rùn)除以總股數(shù)進(jìn)行度量， 并除以期初股票價(jià)格予以標(biāo)準(zhǔn)化處理。β1為盈余反應(yīng)系數(shù)， 該數(shù)值越大， 表明公司盈余信息含量越高。

3. 盈余信息含量不對(duì)稱水平。盈余信息含量不對(duì)稱水平可以用正負(fù)股票回報(bào)對(duì)盈余信息的依賴程度不同來度量。參考劉嫦等（2014）的研究， 采用反向股票回報(bào)—盈余模型來度量盈余信息不對(duì)稱水平。模型如下：

EPSi，t=β0+β1Di，t+β2CARi，t+β3Di，t×CARi，t+μi+μt+εi，t （2）

其中： Di，t是公司正負(fù)股票回報(bào)的替代變量， 如果股票回報(bào)率CAR大于零， 則Di，t等于0， 否則Di，t等于1；? β2度量了盈余積極信息含量， （β2+β3）聯(lián)合度量了盈余消極信息含量， β3度量了盈余包含消極消息較之于包含積極消息的增量及時(shí)性， 即信息含量不對(duì)稱程度。

4. 控制變量。除此之外， 本文還控制了其他可能影響盈余信息含量的變量： 公司規(guī)模（SIZE）， 用總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)度量； TobinQ值（Tob）， 用市值除以資產(chǎn)重置成本度量； 流動(dòng)比率（CR）， 用流動(dòng)資產(chǎn)除以流動(dòng)負(fù)債度量； 第一大股東持股比率（Shr）， 用第一大股東持有的股份除以總股份度量； 金融化程度（FIN）， 用金融資產(chǎn)除以總資產(chǎn)度量； 兩權(quán)分離率（CS）， 用實(shí)際控制人擁有控制權(quán)比例減去實(shí)際控制人擁有所有權(quán)比例度量； 獨(dú)董占比（IDR）， 用獨(dú)立董事人數(shù)除以董事會(huì)人數(shù)度量。為盡可能降低內(nèi)生性偏差， 同時(shí)控制了公司和年份層面的固定效應(yīng)， 所有模型均采用公司層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)。表 1報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

（三） 模型設(shè)定

1. 盈余信息含量檢驗(yàn)。參考姜付秀等（2016）的研究， 本文在式（1）中加入ESG評(píng)級(jí)分歧變量（DIS）構(gòu)建交互項(xiàng)， 模型如下：

CARi，t=β0+β1EPSi，t+β2DISi，t+β3DISi，t×EPSi，t+

βkEPSi，t×Controlsi，t+μi+μt+εi，t （3）

其中， β3的估計(jì)值是ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量的影響， 本文預(yù)計(jì)β3的符號(hào)為負(fù)。Controlsi，t為一系列控制變量， μi、 μt分別表示公司和年份的虛擬變量。

2. 盈余信息含量不對(duì)稱檢驗(yàn)。參考劉嫦等（2014）的研究， 本文在式（2）的基礎(chǔ)上， 加入DIS構(gòu)建三重交互項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)， 模型如下：

EPSi，t=β0+β1Di，t+β2CARi，t+β3Di，t×CARi，t+

β4DISi，t×Di，t×CARi，t+β5DISi，t×Di，t+βkControlsi，t+

μi+μt+εi，t （4）

其中， β2表示盈余積極信息含量， （β2+β3+β4）表示盈余消極信息含量， （β3+β4）則表示盈余消極信息含量的增量及時(shí)性， 即盈余信息含量不對(duì)稱性。如系數(shù)（β3+β4）估計(jì)值顯著為負(fù)， 則表明ESG評(píng)級(jí)分歧降低了公司盈余信息含量不對(duì)稱性。

3. 機(jī)制檢驗(yàn)。將機(jī)制變量加入式（3）構(gòu)建交互項(xiàng)， 構(gòu)建模型如下：

CARi，t=β0+β1EPSi，t+β2DISi，t+β3DISi，t×EPSi，t+

β4Medatori，t+β5Medatori，t×DISi，t×EPSi，t+βkEPSi，t×

Controlsi，t+μi+μt+εi，t （5）

其中， Medator為加入的機(jī)制變量， 系數(shù)β4為機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果， 若β4顯著為負(fù)， 則表明中介機(jī)制成立。

四、 實(shí)證分析

（一） 基準(zhǔn)回歸

本文首先對(duì)式（1）進(jìn)行了檢驗(yàn)， 表 2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）顯示， 在僅用標(biāo)準(zhǔn)化盈余對(duì)股票回報(bào)進(jìn)行回歸時(shí)， EPS與CAR的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著正相關(guān)。列（2）、 （3）在加入DIS后， EPS的系數(shù)依然顯著為正， 證明了公司盈余信息含量的存在。隨后， 本文考察ESG評(píng)級(jí)分歧的影響， 列（2）、 （3）顯示不論是否加入控制變量， 交互項(xiàng)的系數(shù)都在5%的水平上顯著為負(fù)， 表明ESG評(píng)級(jí)分歧降低了公司盈余信息含量， 驗(yàn)證了假設(shè)1。獨(dú)立變量之間的平均方差因子都在可接受水平內(nèi)（VIF<5）， 表明變量之間不存在多重共線性問題。

（二） 盈余信息含量不對(duì)稱檢驗(yàn)

本部分接著檢驗(yàn)ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量不對(duì)稱水平的影響。首先根據(jù)式（2）檢驗(yàn)盈余信息含量不對(duì)稱性是否存在， 表 3第（1）列的結(jié)果顯示， 股票回報(bào)CAR的系數(shù)顯著為0.011， 說明盈余中包含了積極信息。CAR和D×CAR的系數(shù)之和為0.050（0.011+0.039）， 說明盈余也包含了消極信息， 消極信息增量及時(shí)性為0.039， 說明存在盈余信息含量不對(duì)稱性。在加入ESG評(píng)級(jí)分歧（DIS）后， 列（2）顯示CAR的系數(shù)依舊顯著為0.070， 盈余包含積極信息含量， 同時(shí)系數(shù)和顯著性都上升。包含的消極信息含量的系數(shù)為0.012（0.070-0.200+0.142）， 相比加入DIS前的0.050明顯下降， 且顯著性提高。同時(shí)， 包含的消極信息含量增量及時(shí)性的系數(shù)為-0.058（-0.200+0.142）， 相比之前0.039也顯著降低， 這表明ESG評(píng)級(jí)分歧顯著增加了盈余積極信息含量， 降低了消極信息含量和積極信息含量的不對(duì)稱水平， 驗(yàn)證了假設(shè)4。

（三） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. Heckman兩步法。從ESG評(píng)級(jí)分歧產(chǎn)生的邏輯來看， 可能存在樣本選擇性偏誤引起的內(nèi)生性問題， 本文觀測(cè)到的ESG評(píng)級(jí)分歧是建立在四家機(jī)構(gòu)共同對(duì)公司進(jìn)行評(píng)級(jí)的前提下。但機(jī)構(gòu)對(duì)公司的共同選擇并不是一個(gè)隨機(jī)過程， 比如， 機(jī)構(gòu)更傾向于為受同行關(guān)注的公司提供評(píng)級(jí)結(jié)果。為了減小樣本選擇偏差， 本文使用Heckman兩階段法重新檢驗(yàn)， 模型如下：

Pr（DIS_dummyi，t=1）=（γZi，t）=β0+β1DIS_RATIOi，t+

βkControlsi，t-1+μi+μt+εi，t （6）

CARi，t=β0+β1EPSi，t+β2DISi，t+β3DISi，t×EPSi，t+

（γZi，t）+βkEPSi，t×Controlsi，t+μi+μt+εi，t （7）

第一階段構(gòu)建了一個(gè)公司是否由四家機(jī)構(gòu)進(jìn)行評(píng)級(jí)的指示變量DIS_dummy作為被解釋變量， 使用外生變量DIS_RATIO作為主要解釋變量來運(yùn)行式（6）的Probit回歸， 另外還控制了滯后一期的控制變量， 然后將得到的逆米爾斯比率（IMR）代入式（7）進(jìn)行修正回歸。DIS_RATIO是同年同行業(yè)其他公司被四家機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)的數(shù)量與被一家機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)的數(shù)量的比率， 該變量作為外生變量是恰當(dāng)?shù)摹Ｔ蛟谟冢?第一， 同年同行業(yè)公司被評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)共同選擇的比例會(huì)影響本公司被評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)共同選擇的可能性； 第二， 這一比例對(duì)本公司的盈余信息含量無直接影響。表 4報(bào)告了Heckman兩階段法的回歸結(jié)果， 第一階段的結(jié)果中， DIS_RATIO的系數(shù)在1%的水平上顯著為正， 說明同年同行業(yè)公司受到四家機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)的比例會(huì)影響機(jī)構(gòu)對(duì)本公司的共同選擇。第二階段在控制了樣本選擇偏差后， 交乘項(xiàng)EPS×DIS的系數(shù)依然顯著為負(fù)， 剔除了這一內(nèi)生性干擾。特別地， 第二階段回歸中IMR和其他變量的VIFs值均小于5， 不存在多重共線性問題， 說明自選擇模型的變量選擇是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

2. 工具變量法。為了進(jìn)一步控制可能存在的其他內(nèi)生性問題， 本文采用兩階段最小二乘法進(jìn)一步檢驗(yàn)， 選取同年同行業(yè)以及同年同省份其他公司ESG評(píng)級(jí)分歧的均值作為本公司ESG評(píng)級(jí)分歧的工具變量（IV1和IV2）。從相關(guān)性來看， 同行業(yè)或者同省份的公司面臨相似的行業(yè)特征和外部環(huán)境， 因此ESG評(píng)級(jí)分歧也相關(guān)。而目前沒有證據(jù)表明同行業(yè)或同省份公司的ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)對(duì)本公司盈余信息含量帶來影響， 因此滿足外生性要求。然后用工具變量IV1和IV2與EPS構(gòu)建交互項(xiàng)， 標(biāo)準(zhǔn)化的盈余EPS被視為外生變量， 則IV1×EPS和IV2×EPS也是DIS×EPS的有效工具變量。相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， K-P rk LM統(tǒng)計(jì)量都在1%的水平上顯著， 拒絕工具變量識(shí)別不足的假設(shè)； C-D Wald F統(tǒng)計(jì)量也均大于10%顯著性水平上的臨界值16.38， 拒絕弱工具變量的假設(shè)。檢驗(yàn)結(jié)果見表 5， 第二階段結(jié)果依然顯著為負(fù)， 這說明排除內(nèi)生性干擾后， 本文結(jié)論依然成立。

3. 替換解釋變量。第一， 使用四家機(jī)構(gòu)間平均成對(duì)評(píng)級(jí)離差（DEV）度量ESG評(píng)級(jí)分歧， 即四家機(jī)構(gòu)兩兩之差的絕對(duì)值之和， 然后取平均數(shù)。第二， 使用評(píng)級(jí)虛擬變量（E）度量ESG評(píng)級(jí)分歧， 計(jì)算同一公司四家機(jī)構(gòu)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)差（DIS）的中位數(shù)， 當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差小于中位數(shù)時(shí)， 則E等于0， 否則E等于1。第三， 使用ESG評(píng)級(jí)動(dòng)量分歧（MOV）度量ESG評(píng)級(jí)分歧， ESG評(píng)級(jí)動(dòng)量分歧具有與水平分歧相似的特征， 都是評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)公司ESG表現(xiàn)的差異性認(rèn)識(shí)。首先分別計(jì)算每個(gè)公司每家機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)相比于前一年評(píng)級(jí)的差， 然后計(jì)算評(píng)級(jí)差的標(biāo)準(zhǔn)差?；貧w結(jié)果見表 6列（1） ～ （3）， 結(jié)果都依舊顯著為負(fù)。

4. 改變數(shù)據(jù)來源。使用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)彭博和富時(shí)羅素的評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)構(gòu)建ESG評(píng)級(jí)分歧（DIS2）指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果見表 6第（4）列， 交乘項(xiàng)依舊顯著為負(fù)， 這說明基準(zhǔn)結(jié)論不受評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的影響。

5. 替換被解釋變量。使用盈余波動(dòng)性（PRV）來衡量盈余信息含量。如果公司的盈余波動(dòng)性越大， 則盈余對(duì)投資者的參考作用越小， 信息含量也就越低。使用公司總資產(chǎn)報(bào)酬率的三年波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算盈余波動(dòng)性， 然后獨(dú)立作為被解釋變量對(duì)DIS進(jìn)行回歸。表6列（5）的檢驗(yàn)結(jié)果顯著為正， 說明ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)提高盈余波動(dòng)性， 進(jìn)而降低盈余信息含量。

（四） 機(jī)制檢驗(yàn)

1. 盈余質(zhì)量。盈余管理程度是衡量盈余質(zhì)量的常用方法， 盈余管理程度越高， 盈余質(zhì)量越差。本文使用國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)計(jì)盈余管理程度（REM）來衡量公司盈余質(zhì)量， 加入模型進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果見表 7第（1）列， 三重交互項(xiàng)的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)， 說明盈余質(zhì)量越差， ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量的降低作用越強(qiáng)。

2. 股票風(fēng)險(xiǎn)。貝塔系數(shù)是衡量股票風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)典指標(biāo)， 其值越高， 股票風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)越高。本文將國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)的公司貝塔系數(shù)（Bet）加入模型進(jìn)行檢驗(yàn)， 結(jié)果見表 7第（2）列， 三重交互項(xiàng)系數(shù)同樣顯著為負(fù)。這說明股票風(fēng)險(xiǎn)越高， ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量的降低作用越明顯。

至此， 結(jié)合前文理論分析可以說明， 盈余質(zhì)量和股票風(fēng)險(xiǎn)是ESG評(píng)級(jí)分歧降低盈余信息含量的中介作用機(jī)制。假設(shè)2和假設(shè)3得到驗(yàn)證。

（五） 進(jìn)一步分析

1. 信息透明度。根據(jù)上文分析， ESG評(píng)級(jí)分歧降低盈余信息含量是源于投資者不確定性感知的增加， 而公司透明的信息環(huán)境可能會(huì)削弱這種影響。信息透明度高的公司能降低投資者的不確定性感知， 從而提高其對(duì)公司盈余信息的信任度。本文綜合使用交易所信息披露考評(píng)等級(jí)、 分析師跟蹤人數(shù)、 分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和是否“四大”審計(jì)來度量公司的信息透明度。其中： 交易所對(duì)上市公司信息披露考評(píng)等級(jí)從高到低劃分為A、 B、 C、 D四個(gè)等級(jí)；? 分析師跟蹤人數(shù)等于當(dāng)年對(duì)公司盈余做出預(yù)測(cè)的分析師數(shù)量；? 分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性為同一年分析師盈余預(yù)測(cè)的中位數(shù)與實(shí)際盈余的絕對(duì)差值， 并除以股價(jià)， 乘以-1；? 是否“四大”審計(jì)為公司當(dāng)年是否聘請(qǐng)“四大”對(duì)年報(bào)進(jìn)行審計(jì)的虛擬變量。計(jì)算以上四個(gè)變量的樣本百分位排序的平均值作為信息透明度綜合指標(biāo)Transparency， 然后根據(jù)中位數(shù)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。表 8第（1）、 （2）列報(bào)告了DIS×EPS的回歸結(jié)果， 低信息透明度組顯著為負(fù)， 而高信息透明度組不顯著， 這說明ESG評(píng)級(jí)分歧在公司信息不透明的情況下才會(huì)對(duì)盈余信息含量產(chǎn)生影響。

2. 是否強(qiáng)制披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告。2008年， 上海和深圳證券交易所要求“深證100”公司、 “上證治理板塊”公司、 境內(nèi)外同時(shí)上市的公司、 金融類公司、 科創(chuàng)50指數(shù)成分公司， 應(yīng)當(dāng)在年度報(bào)告披露的同時(shí)披露公司履行社會(huì)責(zé)任的報(bào)告。受到強(qiáng)制披露要求的公司ESG行為更加規(guī)范， 并且向外界披露更多的ESG信息， 比如披露債權(quán)人、 職工權(quán)益保護(hù)等事項(xiàng)。而未受到強(qiáng)制披露要求的公司很少披露這些信息。強(qiáng)制披露的信息可以在存在ESG分歧的情況下， 向投資者傳遞穩(wěn)定有效的ESG信息， 并且這些信息的搜索成本較低， 因此能夠降低投資者的不確定性感知。根據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中公司是否受到強(qiáng)制披露要求將公司分為兩組進(jìn)行檢驗(yàn)， 表 8第（3）、 （4）列報(bào)告了DIS×EPS的檢驗(yàn)結(jié)果， 受到強(qiáng)制披露要求的公司不顯著， 而未受到強(qiáng)制披露要求的公司在1%的水平上顯著為負(fù)， 這表明ESG評(píng)級(jí)分歧的影響在非強(qiáng)制披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告的公司中更顯著。

3. 是否重污染行業(yè)。環(huán)保部和中國(guó)證監(jiān)會(huì)對(duì)重污染公司做出了嚴(yán)格的強(qiáng)制信息披露和監(jiān)管要求， 因此重污染公司環(huán)境信息披露較多， ESG信息披露也相對(duì)較多， 從而擁有更好的信息環(huán)境。根據(jù)環(huán)保部2010年發(fā)布的《上市公司環(huán)境信息披露指南》， 結(jié)合中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012版行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)選擇重污染行業(yè)公司。根據(jù)企業(yè)是否為重污染行業(yè)公司進(jìn)行分組檢驗(yàn)， 表 8第（5）、 （6）列報(bào)告了DIS×EPS的回歸結(jié)果， 非重污染行業(yè)公司的顯著性強(qiáng)于重污染行業(yè)， 這表明ESG評(píng)級(jí)分歧的影響在非重污染行業(yè)中更顯著。

五、 結(jié)論與啟示

本文以我國(guó)上市公司數(shù)據(jù)為樣本， 研究了ESG評(píng)級(jí)分歧對(duì)盈余信息含量的影響。研究結(jié)論概括為四個(gè)方面： 第一， ESG評(píng)級(jí)分歧會(huì)顯著降低公司盈余信息含量， 經(jīng)過一系列穩(wěn)健性測(cè)試后結(jié)果依然成立。第二， ESG評(píng)級(jí)分歧降低盈余信息含量的效果體現(xiàn)為小幅提高盈余積極信息含量、 大幅降低盈余消極信息含量， 從而降低了信息含量不對(duì)稱。第三， ESG評(píng)級(jí)分歧通過降低盈余質(zhì)量、 提高股票風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而降低盈余信息含量。第四， ESG評(píng)級(jí)分歧的影響在低信息透明度、 非強(qiáng)制披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告和非重污染行業(yè)的樣本中更為明顯。本文的研究表明， ESG評(píng)級(jí)分歧加劇了信息不對(duì)稱， 擾亂了公司決策和投資者判斷， 進(jìn)而降低了投資者對(duì)公司會(huì)計(jì)信息的信任度。

本研究具有重要的實(shí)踐意義： 第一， 對(duì)ESG評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)而言， 需要提高評(píng)級(jí)體系的規(guī)范性和透明度， 向市場(chǎng)公開必要的評(píng)級(jí)流程細(xì)則。同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)間的聯(lián)系， 在突出特色的基礎(chǔ)上提高評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范性和有效性， 成為更好的資本市場(chǎng)信息中介。第二， 對(duì)公司而言， 要積極融入ESG理念， 加強(qiáng)主動(dòng)和規(guī)范的ESG信息披露， 降低ESG信息不對(duì)稱水平。同時(shí)要主動(dòng)對(duì)接評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)， 對(duì)于評(píng)級(jí)不確定和分歧過大的情況及時(shí)溝通， 降低分歧帶來的增量風(fēng)險(xiǎn)， 以向市場(chǎng)傳遞更為真實(shí)有效的ESG信息。第三， 對(duì)投資者而言， 應(yīng)認(rèn)識(shí)到公司ESG評(píng)級(jí)結(jié)果間具有異質(zhì)性， 基于單一評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)獲得的評(píng)級(jí)結(jié)果具有不可復(fù)制性， 在依賴公司ESG績(jī)效進(jìn)行決策和研究時(shí)， 應(yīng)審慎參考多個(gè)機(jī)構(gòu)的評(píng)級(jí)結(jié)果。第四， 對(duì)監(jiān)管部門而言， 應(yīng)完善對(duì)公司ESG信息披露的統(tǒng)一要求， 并重視評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)在資本市場(chǎng)中的作用， 推動(dòng)建立規(guī)范的評(píng)級(jí)體系， 強(qiáng)化對(duì)評(píng)級(jí)全過程的監(jiān)管， 推動(dòng)ESG信息和公司財(cái)務(wù)信息更好地融合， 為投資者創(chuàng)造健康有效的市場(chǎng)信息環(huán)境。

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