環(huán)境污染、媒體曝光與監(jiān)管探析

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[摘要]以2011-2020年間我國A股上市公司環(huán)境污染媒體曝光事件為樣本，探討了媒體曝光環(huán)境問題是否會對政府監(jiān)管造成影響。研究結果表明，媒體報道總量越多，被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯越多，后期媒體報道也會顯著提高政府監(jiān)管情況。此外，研究還發(fā)現(xiàn)盈利能力越強的企業(yè)明顯被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)更多，資產(chǎn)負債率也隨著被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)的增加而提升。媒體作為發(fā)揮公眾監(jiān)督職能的武器，應當及時、客觀的對公司環(huán)境問題進行報道，從而對公司進行有效震懾，而媒體進行后續(xù)跟蹤報道，不論媒體進行整改或是未整改報道都會顯著提高政府對該企業(yè)的關注度。

[關鍵詞]上市公司；環(huán)境污染；媒體曝光；政府監(jiān)管

一、引言

企業(yè)作為我國經(jīng)濟重要組成部分，對我國近年來的經(jīng)濟發(fā)展做出了重要的貢獻，但同時也帶來了巨大的環(huán)境問題。上市公司作為我國企業(yè)中的佼佼者，在環(huán)境問題上同樣不容樂觀。近年來，多家國內(nèi)外上市公司被曝出環(huán)境污染事件，涉及光伏、化工、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、石油、礦業(yè)等諸多行業(yè)，引發(fā)媒體與社會輿論的強烈關注。黨的報告中提出要著力解決當前所面臨的環(huán)境問題，在制度建設方面提高污染排放標準、強化排污企業(yè)責任。在全社會對環(huán)境問題高度重視的背景下，本文意在探討上市公司環(huán)境問題曝光是否會影響政府對其的監(jiān)管情況以及媒體曝光對公司財務狀況的影響。由于企業(yè)在經(jīng)營過程中存在環(huán)境信息的“溝通阻滯”，同時環(huán)境問題還有較強的公共性特點。因此當企業(yè)出現(xiàn)環(huán)境問題時除了面臨政府的行政監(jiān)管，還存在著媒體作為第三方進行監(jiān)督報道(李常青、熊艷，2012(2).)[1]。當企業(yè)面對出現(xiàn)的環(huán)境問題時，主要的改善動因是其凈收益為正。大量學者都關注到了成本效益等對企業(yè)出現(xiàn)環(huán)境問題時積極改進的影響(Pratima＆Roth2000；Khana，2001)。政府監(jiān)管則是要求企業(yè)強制進行環(huán)境問題改善的主要動因(楊東寧、周長輝，2005(2).)[2]。同時媒體在報道企業(yè)環(huán)境問題，跟進后續(xù)整改方面也存在著顯著的作用。(Dyck.A.，2008)[3]本文以我國2011-2020年間42起上市公司出現(xiàn)的環(huán)境污染問題曝光事件為樣本，統(tǒng)計此后媒體跟蹤報道次數(shù)與上市公司被政府監(jiān)管情況，研究發(fā)現(xiàn)媒體報道總量、后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)、后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)與被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)的相關系數(shù)都是顯著為正的，說明被媒體連續(xù)曝光后公司更易受到政府的監(jiān)管。此外，盈利能力在各模型的回歸系數(shù)均顯著為正，說明盈利能力越強的企業(yè)明顯被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)更多。資產(chǎn)負債率在各模型的回歸系數(shù)也顯著為正，說明被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯隨著資產(chǎn)負債率的提升而增加。

二、理論分析與研究假設

我國行政執(zhí)法的基本思路是以威懾理論為基礎的，威懾效果的好壞則取決于理性企業(yè)考慮到違法與守法成本、收益的衡量。其邏輯是，企業(yè)對違規(guī)行為可能的成本以及其帶來的收益進行預判，如果收益小于成本企業(yè)就會選擇守法，避免監(jiān)管部門介入帶來的違規(guī)成本。近年來不少公司都存在著因違規(guī)行為而被監(jiān)管部門介入，進行政府監(jiān)管的情況。媒體是資本市場信息傳遞的載體，隨著證券市場的發(fā)展，媒體的監(jiān)督功能越來越重要(馬壯等，2018)[4]。伴隨著手機與互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，個人獲取新聞的便捷程度提高、成本下降，新聞媒體的影響力也同步提高，使之成為了傳統(tǒng)三權(立法權、司法權與行政權)之外的第四權。在這種情況下的新聞報道中出現(xiàn)有關上市公司的負面情況，勢必會引起政府、其他企業(yè)與個人對上市公司態(tài)度的轉變。在以往的研究中，國外學者Dyck等(2008)[5]研究發(fā)現(xiàn)：媒體報道可以減少信息不對稱的發(fā)生，降低公眾獲取企業(yè)信息的成本；Diamond(1989)、Gomes(2000)等研究表明：當企業(yè)擁有良好聲譽時，債權人與投資人會對其產(chǎn)生正面評價，進而促進企業(yè)融資；但是也有學者，例如Dyck等(2008)、Joe等(2009)因媒體公信力等原因認為媒體報道產(chǎn)生的影響存在較多不確定性。此外對比不同國家上市公司情況，發(fā)現(xiàn)在相關法律更加完善的國家，媒體的負面報道往往會更快引起政府監(jiān)管的介入。與西方國家不同，我國企業(yè)在面對媒體曝光環(huán)境污染問題時，進行的責任承擔以及政府監(jiān)管上具有較大差異(Dasguptaetal.2001)，因此研究環(huán)境污染問題曝光與政府監(jiān)管具有較強的理論意義與學術價值。近年來我國學者也開始關注環(huán)境污染問題對公司的影響，例如，郭永濟和張誼浩(2016)[6]探討了空氣質量與股票市場之間的關系，聶建平(2017)[7]從政治成本視角研究了PM2.5上升，對重污染企業(yè)真實盈余管理的影響，唐松、施文等(2019)[8]研究了公司污染曝光對公司價值的影響。目前研究對媒體曝光上市公司環(huán)境污染問題對政府監(jiān)管的影響有所涉及，然而在研究媒體后續(xù)報道對政府監(jiān)管是否存在影響，媒體后續(xù)報道企業(yè)整改與否是否會對政府造成影響缺乏研究，因此，本文基于上市公司環(huán)境污染曝光事件，研究媒體報道對政府監(jiān)管產(chǎn)生的影響，以及媒體連續(xù)追蹤報道是否會對之后的政府監(jiān)管次數(shù)產(chǎn)生作用。因此，基于上述分析提出本文假設H1。H1媒體報道上市公司環(huán)境問題的總量與政府監(jiān)管成顯著正相關，即媒體對上市公司的報道會引發(fā)政府加強對上市公司的監(jiān)管。H2在上市公司污染問題曝光后，媒體跟蹤報道公司整改情況與政府監(jiān)管成正相關，即媒體后續(xù)對上市公司環(huán)境問題的跟蹤報道會導致政府持續(xù)加強對相關公司的監(jiān)管。H2a后期媒體跟蹤報道整改次數(shù)與政府監(jiān)管成正相關H2b后期媒體跟蹤報道未整改次數(shù)與政府監(jiān)管成正相關

三、數(shù)據(jù)來源與研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文研究樣本來自滬、深所有A股上市公司，以國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)中“新聞數(shù)據(jù)庫”為基礎，以“污染”、“環(huán)境”為關鍵詞搜索出2011-2020年間出現(xiàn)的環(huán)境新聞。在此基礎上，一是通過人工篩選確認是否屬于上市公司新聞；二是排除無法確定具體上市公司的新聞，例如“交通運輸部、發(fā)展改革委、生態(tài)環(huán)境部、住房城鄉(xiāng)建設部關于印發(fā)長江經(jīng)濟帶船舶和港口污染突出問題整治方案的通知”；三是有針對性的對確定上市公司相關環(huán)境問題新聞后續(xù)進行檢索，確定媒體跟蹤報道情況。

(二)變量定義

1.自變量。媒體報道作為可能影響政府監(jiān)管的先決因素之一，本研究細化媒體報道上市公司環(huán)境問題情況，共分為媒體報道上市公司環(huán)境污染次數(shù)總量、后續(xù)媒體跟蹤報道上市公司整改情況次數(shù)與后續(xù)媒體跟蹤報道上市公司未整改情況次數(shù)。考慮到存在后續(xù)媒體報道為0這一情況，因此將媒體報道上市公司環(huán)境污染問題的總量加一的自然對數(shù)為定義為TM，將后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)加一的自然對數(shù)定義為TR，將后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)加一的自然對數(shù)定義為NTR。2.因變量。參考唐松等(2019)的研究，將上市公司當年被各級政府環(huán)保部門監(jiān)管次數(shù)設定為NR，該數(shù)據(jù)來源自公眾環(huán)境研究中心(InstituteofPublicandEnvi-ronmentalAffairs，IPE)。3.控制變量。參考謝志明等(2014)[9]、畢茜等(2012)，本文的控制變量主要涉及企業(yè)基本特征、公司治理和財務狀況。具體而言，包括公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負債率(Lev)、盈利能力(ROA)、上市年限(Age)。

(三)模型設定

借鑒唐松等(2019)和謝志明(2014)的研究，構建以下模型來檢驗媒體報道，以及其后續(xù)跟蹤報道與政府對上市公司的監(jiān)管之間的影響：NR=α+β1TM+β2Size+β3Lev+β4ROA+β5Age+εtNR=α+β1TR+β2Size+β3Lev+β4ROA+β5Age+εtNR=α+β1NTR+β2Size+β3Lev+β4ROA+β5Age+εt其中分別考量政府監(jiān)管次數(shù)(NR)與媒體報道總量(TM)、后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)(HE)和后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)(NTR)之間的相關關系。

四、實證檢驗與結果分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

為了解各變量的大致分布，下面對各變量進行描述性統(tǒng)計分析。結果見表1，被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)(NR)的均值為1.010，最小值為0.693，最大值為1.946，說明被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)樣本數(shù)據(jù)存在一定的離散趨勢。媒體報道總量(TM)的均值為0.894，最小值為0.693，最大值為2.708，說明媒體報道總量樣本數(shù)據(jù)存在一定差異性。后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)(TR)的均值為0.250，最小值為0.000，最大值為2.197，標準差為0.568，標準差是均值的2倍，說明后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)差異性較大。后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)(NTR)的均值為0.125，最小值為0.000，最大值為1.792，標準差為0.348，說明后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)的樣本數(shù)據(jù)分布波動性較大。公司規(guī)模(Size)的均值為23.688，最小值為21.111，最大值為28.482，說明不同公司之間的規(guī)模存在一定差距。盈利能力(ROA)的均值為0.022，最小值為-0.360，最大值為0.216，說明樣本企業(yè)中部分企業(yè)盈利能力較差。資產(chǎn)負債率(Lev)的均值為0.502，說明平均資產(chǎn)負債率為50.2%。上市年限(Age)的均值為15.500，最小值為2，最大值為29，說明部分企業(yè)上市年限較長，是較為成熟的企業(yè)。

(二)相關性檢驗

為了解兩兩變量之間的相關密切程度及方向，下面進行相關性分析，并通過解釋變量、控制變量兩兩之間的關系初步判斷模型是否存在嚴重多重共線性。若解釋變量、控制變量兩兩之間的相關系數(shù)絕對值大于0.8，初步判斷模型存在嚴重多重共線性；若小于0.8，初步判斷模型不存在嚴重多重共線性。上表顯示，媒體報道總量(TM)、后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)(TR)、后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)(NTR)與被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)(NR)的相關系數(shù)都是顯著為正的，說明媒體報道總量、后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)、后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)對被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)有較強的正向影響。公司規(guī)模(Size)、盈利能力(ROA)、資產(chǎn)負債率(Lev)、上市年限(Age)與被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)(NR)的相關系數(shù)都是不顯著為正的，說明公司規(guī)模、盈利能力、資產(chǎn)負債率、上市年限對被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)都有較弱的正向影響。此外，由于媒體報道總量(TM)與后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)(TR)的相關系數(shù)絕對值高達0.945，但其他解釋變量、控制變量兩兩之間的相關系數(shù)絕對值較小，無法確定模型是否存在嚴重的多重共線性，需要進一步檢驗。之后，進行多重共線性檢驗，通過各變量VIF值可知不論模型(1)、模型(2)、模型(3)，各變量的VIF值均小于10，進一步確定模型都不存在嚴重多重共線性，說明所建立的模型都是可靠的。

(三)回歸結果分析

回歸結果見表3可以看出，各模型R方分別為0.426、0.406、0.149，說明各模型均存在一定的擬合優(yōu)度，即各模型均具有一定的解釋力度。模型(1)顯示，媒體報道總量(TM)的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明媒體報道總量顯著促進被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)，即媒體報道總量越多，被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯越多。模型(2)顯示，后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)(TR)的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，說明后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)對被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)有明顯的正向影響，即被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯隨著后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)的上升而上升。模型(3)顯示，后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)(NTR)的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)顯著提升被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)，即后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)越多，被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯越多。控制變量中，公司規(guī)模(Size)在各模型的回歸系數(shù)均不顯著，說明公司規(guī)模不是影響被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)的主要因素。盈利能力(ROA)在各模型的回歸系數(shù)均顯著為正，說明盈利能力越強的企業(yè)明顯被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)更多。資產(chǎn)負債率(Lev)在各模型的回歸系數(shù)也顯著為正，說明被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯隨著資產(chǎn)負債率的提升而增加。上市年限(Age)在各模型的回歸系數(shù)均不顯著為正，說明上市年限對被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)有一定的積極影響但并不顯著。

(四)穩(wěn)健性檢驗分析

為了驗證本文研究結果是可信的，進行了如下穩(wěn)健性檢驗：由于被解釋變量被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)只能取非負整數(shù)，屬于計數(shù)數(shù)據(jù)，被解釋變量為計數(shù)模型一般采用“泊松回歸”，因此被解釋變量不進行取自然對數(shù)處理，使用原始數(shù)據(jù)，采用泊松回歸，得到回歸結果如下表所示：可以看出，各模型PseudoR2分別為0.106、0.103、0.0398，說明各模型均具有一定的解釋力度。模型(1)顯示，媒體報道總量(TM)的回歸系數(shù)顯著為正，說明媒體報道總量越多，被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯越多。模型(2)顯示，后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)(TR)的回歸系數(shù)顯著為正，說明后期媒體報道跟蹤整改次數(shù)對被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)有明顯的正向影響。模型(3)顯示，后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)(NTR)的回歸系數(shù)顯著為正，說明后期媒體報道跟蹤未整改次數(shù)越多，被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯越多。與回歸結果結論一致，說明回歸結果和模型均是穩(wěn)健的。

五、結論與啟示

基于媒體治理理論，研究媒體報道對政府進行企業(yè)監(jiān)管行為的影響，本文以2011-2020年間42起A股上市公司被媒體曝光的環(huán)境污染行為為樣本，探討了媒體曝光環(huán)境問題是否會對政府監(jiān)管造成影響。研究結果表明媒體報道總量越多，被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)明顯越多，接著本文進一步考慮了媒體后續(xù)報道對政府監(jiān)管的影響情況，研究發(fā)現(xiàn)后期媒體報道也會顯著提高政府監(jiān)管情況。此外，研究還發(fā)現(xiàn)盈利能力越強的企業(yè)明顯被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)更多，資產(chǎn)負債率也隨著被政府環(huán)保監(jiān)管次數(shù)的增加而提升。本文研究對于我國目前環(huán)境治理有以下意義：首先，媒體作為發(fā)揮公眾監(jiān)督職能的武器，應當及時、客觀的對公司環(huán)境問題進行報道，從而對公司進行有效震懾；其次是媒體進行后續(xù)跟蹤報道，不論媒體進行整改或是未整改報道都會顯著提高政府對該企業(yè)的關注度；最后本文對于面對政府監(jiān)管次數(shù)的上升，不同企業(yè)產(chǎn)生的影響是否會因行業(yè)不同而表現(xiàn)不同等方面的研究存在不足，希望后續(xù)研究可以據(jù)此進一步進行討論。

作者:張逸雪 曹志鵬 單位:陜西科技大學經(jīng)濟與管理學院