主办: 上海立信会计金融学院

  • ISSN 2096-9554
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自然资源资产离任审计、管理层动机与企业环境治理

房巧玲 孙薇

房巧玲, 孙薇. 2023. 自然资源资产离任审计、管理层动机与企业环境治理. 会计与经济研究, 37(2): 27-47.
引用本文: 房巧玲, 孙薇. 2023. 自然资源资产离任审计、管理层动机与企业环境治理. 会计与经济研究, 37(2): 27-47.
Fang Qiaoling, Sun Wei. 2023. Natural Resource Assets Audit of Outgoing Leading Cadres, Management Motivation and Enterprise Environmental Governance. Accounting and Economic Research, 37(2): 27-47.
Citation: Fang Qiaoling, Sun Wei. 2023. Natural Resource Assets Audit of Outgoing Leading Cadres, Management Motivation and Enterprise Environmental Governance. Accounting and Economic Research, 37(2): 27-47.

自然资源资产离任审计、管理层动机与企业环境治理

基金项目: 国家自然科学基金面上项目(72172144);山东省自然科学基金面上项目(ZR2019MG011);青岛市社会科学规划研究项目(QDSKL2101012)
详细信息
    作者简介:

    房巧玲(通讯作者),博士,中国海洋大学管理学院教授,qlfang@ouc.edu.cn

    孙薇,中国海洋大学管理学院硕士研究生,1448342262@qq.com

  • 中图分类号: F239.44

  • 摘要: 自然资源资产离任审计是具有独特人格化烙印的生态治理手段。文章将2015−2017年全国范围内正式开展的自然资源资产离任审计试点作为外生冲击事件,结合重污染企业的环境治理数据,采用多期双重差分模型,基于管理层动机的视角考察自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响。研究发现,自然资源资产离任审计具有积极的环境治理效应,表现为离任审计促进了企业环保总投入的提升,且环境治理效应具有持续性。进一步研究发现,自然资源资产离任审计通过影响管理层动机进而影响企业环境治理行为的选择,表现为在审计试点政策影响下,管理层基于长期转型动机推动了企业资产类环保投入水平的提升。自然资源资产离任审计的环境治理效应主要集中在政府干预较强的地区以及内部控制质量较低、融资约束程度较高的企业。国有企业和非国有企业环境治理行为均受到审计试点政策的影响,但是试点政策对国有企业的影响可能更具持续性。

    Natural Resource Assets Audit of Outgoing Leading Cadres, Management Motivation and Enterprise Environmental Governance

  • 图  1  自然资源资产离任审计对企业环境治理行为的作用路径

    表  1  变量定义

    名称 变量 定义
    企业环保总投入 TInvest (环保总投入/当年期末总资产)×100
    资产类环保总投入 Investz (资产类环保投入/当年期末总资产)×100
    费用类环保总投入 Investf (费用类环保投入/当年期末总资产)×100
    试点与否 DT 当城市处于试点当年和以后年度时,赋值为1,否则为0
    试点当年 DT1 当城市处于试点当年时,赋值为1,否则为0
    试点第二年 DT2 当城市处于试点第二年时,赋值为1,否则为0
    试点第三年 DT3 当城市处于试点第三年时,赋值为1,否则为0
    企业规模 Lnasset 企业资产总额的对数
    财务杠杆 Lev 负债总额/资产总额
    企业绩效 ROA 净利润/资产总额
    股权集中度 Top1 第一大股东持股比例
    董事会规模 Boardsize 董事会总人数
    企业现金流量 Cash 经营活动现金流量净额/总资产
    有形资产比率 Tangibility 年末固定资产净值/年末总资产
    企业成长性 Growth 销售收入增长率
    独董比例 Indep 独立董事人数/董事会总人数
    市长年龄 Age 市长年龄
    市长学历 Edu 研究生=1,本科及以下=0
    市长性别 Gender 男=1,女=0
    任职第一年 Tenure1 是=1,否=0
    任职第五年 Tenure5 是=1,否=0
    人均生产总值 Lnpgdp 人均国内生产总值取对数
    地区环境治理 Aaqi 年平均空气质量指数
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    表  2  主要变量描述性统计

    变量 观测值 均值 标准差 最小值 最大值
    TInvest 1036 0.351 0.727 0.000 4.367
    Investz 1036 0.284 0.704 0.000 4.367
    Investf 1036 0.063 0.144 0.000 1.078
    DT 1036 0.266 0.442 0.000 1.000
    DT1 1036 0.139 0.346 0.000 1.000
    DT2 1036 0.106 0.308 0.000 1.000
    DT3 1036 0.021 0.144 0.000 1.000
    注:限于篇幅,未报告其他变量的描述性统计结果,资料备索。
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    表  3  自然资源资产离任审计对企业环境治理的回归结果

    变量 TInvest
    (1)
    Investz
    (2)
    Investf
    (3)
    DT 0.201*** 0.195*** 0.013
    (2.659) (2.606) (1.317)
    DT1 0.206*** 0.199*** 0.012
    (2.887) (2.825) (1.148)
    DT2 0.199* 0.195* 0.012
    (1.767) (1.757) (1.251)
    DT3 0.470** 0.499** −0.016
    (2.529) (2.555) (−0.640)
    Controls 控制 控制 控制
    年度/个体 控制 控制 控制
    N 1036 1036 1036
    Within R12 0.054 0.050 0.087
    Within R22 0.058 0.055 0.090
    注:括号内为t值,******分别表示在10%、5%、1%水平上显著;Within R12是以DT为解释变量的计算结果,Within R22是以DT1DT2DT3为解释变量的计算结果;限于篇幅,未报告控制变量回归结果,资料备索。下同。
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    表  4  平行趋势检验和安慰剂检验

    变量 TInvest
    (1) (2) (3)
    DT_3 −0.032
    (−0.748)
    DT_2 −0.082
    (−1.302)
    DT_1 −0.046
    (−0.852)
    DT1 0.145*
    (1.923)
    DT2 0.138*
    (1.751)
    DT3 0.277**
    (2.553)
    DT −0.087 0.037
    (−1.183) (0.558)
    Controls 控制 控制 控制
    年度/个体 控制 控制 控制
    N 1554 1036 447
    Within R2 0.054 0.044 0.086
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    表  5  基于企业内部控制质量分组的回归结果

    变量 内部控制质量高 内部控制质量低
    TInvest
    (1)
    Investz
    (2)
    Investf
    (3)
    TInvest
    (4)
    Investz
    (5)
    Investf
    (6)
    DT 0.202 0.189 0.008 0.238** 0.224** 0.022
    (1.555) (1.509) (0.511) (2.461) (2.379) (1.297)
    DT1 0.210 0.198 0.008 0.276*** 0.255** 0.026
    (1.633) (1.591) (0.499) (2.699) (2.548) (1.333)
    DT2 0.180 0.167 0.010 0.132 0.142 0.009
    (1.014) (0.963) (0.468) (0.921) (1.005) (0.551)
    DT3 0.133 0.172 −0.035 0.445** 0.470** −0.003
    (0.426) (0.558) (−1.017) (2.012) (2.161) (−0.098)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    N 518 518 518 518 518 518
    Within R12 0.131 0.127 0.238 0.135 0.124 0.128
    Within R22 0.131 0.128 0.242 0.146 0.135 0.132
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    表  6  基于产权性质分组的回归结果

    变量 国有企业 非国有企业
    TInvest
    (1)
    Investz
    (2)
    Investf
    (3)
    TInvest
    (4)
    Investz
    (5)
    Investf
    (6)
    DT 0.256** 0.228* 0.027 0.157* 0.172* −0.001
    (2.182) (1.967) (1.232) (1.748) (1.936) (−0.183)
    DT1 0.264** 0.236** 0.026 0.154* 0.170* −0.002
    (2.578) (2.343) (1.082) (1.708) (1.893) (−0.268)
    DT2 0.194 0.168 0.029 0.161 0.179 −0.002
    (0.992) (0.864) (1.596) (1.343) (1.519) (−0.162)
    DT3 0.880*** 0.877*** 0.005 0.083 0.145 −0.032
    (2.957) (2.754) (0.134) (0.428) (0.753) (−1.317)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    N 468 468 468 568 568 568
    Within R12 0.126 0.107 0.163 0.065 0.068 0.068
    Within R22 0.152 0.136 0.164 0.066 0.067 0.073
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    表  7  按融资约束程度分组的回归结果

    变量 融资约束程度高 融资约束程度低
    TInvest
    (1)
    Investz
    (2)
    Investf
    (3)
    TInvest
    (4)
    Investz
    (5)
    Investf
    (6)
    DT 0.435*** 0.417*** 0.014 −0.002 −0.004 0.016
    (2.851) (2.733) (1.242) (−0.021) (−0.036) (0.834)
    DT1 0.435*** 0.416*** 0.015 0.031 0.017 0.025
    (2.869) (2.761) (1.204) (0.418) (0.227) (0.933)
    DT2 0.441** 0.425** 0.012 −0.084 −0.066 0.003
    (2.310) (2.213) (0.768) (−0.534) (−0.409) (0.163)
    DT3 0.478* 0.454* 0.016 0.497* 0.585* −0.047
    (1.857) (1.752) (0.484) (1.702) (1.903) (−1.349)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    N 484 484 484 484 484 484
    Within R12 0.104 0.101 0.126 0.089 0.083 0.099
    Within R22 0.106 0.102 0.127 0.111 0.109 0.115
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    表  8  基于地方政府干预强度分组的回归结果

    变量 政府干预强度大 政府干预强度小
    TInvest
    (1)
    Investz
    (2)
    Investf
    (3)
    TInvest
    (4)
    Investz
    (5)
    Investf
    (6)
    DT 0.271** 0.254** 0.016 0.067 0.073 0.008
    (2.462) (2.330) (0.884) (0.792) (0.879) (0.763)
    DT1 0.266** 0.247** 0.018 0.071 0.082 0.003
    (2.448) (2.287) (0.891) (0.910) (1.057) (0.341)
    DT2 0.280* 0.273* 0.006 0.078 0.074 0.020
    (1.856) (1.853) (0.411) (0.541) (0.524) (1.309)
    DT3 0.454* 0.449* 0.011 0.619 0.694 −0.050
    (1.733) (1.739) (0.417) (1.615) (1.610) (−0.832)
    Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    N 518 518 518 518 518 518
    Within R12 0.114 0.107 0.062 0.083 0.083 0.175
    Within R22 0.116 0.110 0.063 0.095 0.100 0.186
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图(1) / 表(8)
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-06-10
  • 网络出版日期:  2023-04-20
  • 刊出日期:  2023-03-25

目录

    自然资源资产离任审计、管理层动机与企业环境治理

      基金项目:  国家自然科学基金面上项目(72172144);山东省自然科学基金面上项目(ZR2019MG011);青岛市社会科学规划研究项目(QDSKL2101012)
      作者简介:

      房巧玲(通讯作者),博士,中国海洋大学管理学院教授,qlfang@ouc.edu.cn

      孙薇,中国海洋大学管理学院硕士研究生,1448342262@qq.com

    • 中图分类号: F239.44

    摘要: 自然资源资产离任审计是具有独特人格化烙印的生态治理手段。文章将2015−2017年全国范围内正式开展的自然资源资产离任审计试点作为外生冲击事件,结合重污染企业的环境治理数据,采用多期双重差分模型,基于管理层动机的视角考察自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响。研究发现,自然资源资产离任审计具有积极的环境治理效应,表现为离任审计促进了企业环保总投入的提升,且环境治理效应具有持续性。进一步研究发现,自然资源资产离任审计通过影响管理层动机进而影响企业环境治理行为的选择,表现为在审计试点政策影响下,管理层基于长期转型动机推动了企业资产类环保投入水平的提升。自然资源资产离任审计的环境治理效应主要集中在政府干预较强的地区以及内部控制质量较低、融资约束程度较高的企业。国有企业和非国有企业环境治理行为均受到审计试点政策的影响,但是试点政策对国有企业的影响可能更具持续性。

    English Abstract

    房巧玲, 孙薇. 2023. 自然资源资产离任审计、管理层动机与企业环境治理. 会计与经济研究, 37(2): 27-47.
    引用本文: 房巧玲, 孙薇. 2023. 自然资源资产离任审计、管理层动机与企业环境治理. 会计与经济研究, 37(2): 27-47.
    Fang Qiaoling, Sun Wei. 2023. Natural Resource Assets Audit of Outgoing Leading Cadres, Management Motivation and Enterprise Environmental Governance. Accounting and Economic Research, 37(2): 27-47.
    Citation: Fang Qiaoling, Sun Wei. 2023. Natural Resource Assets Audit of Outgoing Leading Cadres, Management Motivation and Enterprise Environmental Governance. Accounting and Economic Research, 37(2): 27-47.
      • 生态文明建设关乎人类社会可持续发展。党的十九大报告指出,要加快生态文明体制改革,推进绿色发展,加大生态系统保护力度,改革生态环境监管体制 ;党的二十大报告也对健全现代环境治理体系提出明确要求。企业环境治理的难点主要在于如何理解企业环境治理决策的形成。企业作为污染排放主体,有义务主动参与环境治理,但由于环境保护具有正外部性,企业的参与意愿较低(马文超和唐勇军,2018)。如何通过恰当的资源环境政策引导污染主体的环境治理动机,从而有效改善生态环境,是政府面临的一项重要课题。2013年,党的十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,明确提出“探索编制自然资源资产负债表,对领导干部实行自然资源资产离任审计,建立生态环境损害责任终身追究制”。2014年开始,审计署逐步推动自然资源资产离任审计试点工作,2015−2017年试点在全国范围内展开,截至2017年10月,全国审计机关共实施自然资源资产离任审计试点项目827个,涉及被审计领导干部1210人。2018年,自然资源资产离任审计工作在全国全面推行。

        与其他环境规制相比,自然资源资产离任审计的独特性在于:(1)作为地方领导干部生态绩效考核和环保责任追究制度的重要环节,离任审计具有明显的人格化烙印,直接作用于被审计地区主要领导干部,能够对地方政府形成更直接、更强烈的激励和约束。(2)作为对领导干部受托资源环保责任履行情况的全面评价,离任审计不仅关注领导干部任期内的基线指标(如环境目标责任书的完成情况)和问责指标(如重大资源环境损害事件发生情况),而且关注领导干部任期内的资源环境绩效指标(如资源环境数量和质量变化情况),有利于引导地方政府之间形成良性生态竞争,并通过一系列政策制度设计,将这种竞争压力和动力传导到辖区内企业。

        由此可见,自然资源资产离任审计试点加大了对地方领导干部的生态问责压力,改变了其考核晋升方式,强化了地方政府环境治理动机,该动机也会传导至作为微观经济运行主体的企业。面对这一外生事件,一方面,管理层可能为了达到短期合规目的,倾向于采取立竿见影的环境治理手段,如更多的治污投入等,主要体现为企业费用类环保投入的增加;另一方面,管理层也可能基于长期转型动机,顺应绿色发展趋势,推动企业生产方式转型,如加大企业脱硫、脱硝、清洁生产等项目投资,主要体现为企业资产类环保投入的提高。那么,在中国制度背景下,企业管理层基于何种动机、采取何种环境治理方式?不同行为对企业环境治理决策会产生何种影响?对这些问题的回答有利于全面理解自然资源资产离任审计的环境治理效果,并为进一步优化环境治理规制提供政策建议。

        已有关于自然资源资产离任审计后果的研究,主要围绕自然资源资产离任审计对企业盈余管理、权益资本成本、税收规避、股价波动、环保投资、债务融资以及全要素生产率的影响展开,结果表明离任审计对微观企业行为产生了治理效应,但是对治理效应传导路径和微观企业决策机制的进一步考察尚显不足。本文以2014年作为政策基准年,结合2015−2017年自然资源资产离任审计的试点数据,采用多期双重差分模型,基于管理层动机的新视角探究离任审计试点对重污染企业环境治理行为的影响路径和机理。研究发现,自然资源资产离任审计试点具有积极的环境治理效应,试点地区重污染企业环保总投入显著提升且具有持续性。进一步研究证实管理层动机差异对企业环境治理行为的影响,即在审计试点政策影响下,管理层基于长期转型动机,推动了企业资产类环保投入水平的提升。同时,这种治理效应基于企业内外治理环境不同而有所差异,审计试点政策的影响主要集中在所处地区政府干预强度较大、内部控制质量较低、融资约束程度较高的企业;国有企业和非国有企业环境治理行为均受到显著影响,且试点政策对国有企业的影响更具持续性。

        本文可能的贡献如下:第一,采用多期双重差分模型(DID),综合考虑2015−2017年离任审计试点政策的环境治理效应,丰富和拓展了自然资源资产离任审计治理效应研究。第二,基于管理层动机的新视角,探究了离任审计试点对企业环境治理行为的影响机制,将管理层可能的动机选择归纳为短期合规动机和长期转型动机两类,并通过区分费用类环保投入和资产类环保投入,初步验证了离任审计政策通过影响和引导管理层动机促使其关注企业长期竞争优势,进而推动企业绿色转型的逻辑机理,从微观决策层面检验了离任审计政策的环境治理效应,为评价审计政策的有效性提供了微观视角的经验证据。

      • 自然资源资产离任审计是国家生态治理的工具和手段。已有关于领导干部自然资源资产离任审计的理论研究较为丰富,主要从领导干部自然资源资产离任审计内容(蔡春和毕铭悦,2014)、目标(张宏亮等,2014)、要素(刘明辉和孙冀萍,2016)、逻辑机理(陈献东,2018)、评价指标体系(黄溶冰,2016)和结果运用(唐勇军等,2018)等角度展开研究。近年来,关于自然资源资产离任审计治理效应的实证研究开始出现,主要关注环境后果和经济后果两个方面。在环境后果研究方面,黄溶冰等(2019)发现自然资源资产离任审计具有削减部分约束性指标排放浓度、部分改善空气质量的环境治理效果。张琦和谭志东(2019)发现领导干部自然资源资产离任审计能够显著提升试点城市重污染企业的环保投资水平,且政府环保补助是催化企业环保投资增加的一种可能机制。孙玥璠等(2021)也发现自然资源资产离任审计能够明显促进企业环境责任履行。在经济后果研究方面,刘文军和谢帮生(2018)、全进等(2018)、贺宝成和赵丹(2019)、蒋秋菊和孙芳城(2019)、李秀珠和刘文军(2020)以及聂兴凯等(2021)则基于微观层面的企业视角,探究了自然资源资产离任审计试点政策对企业盈余管理、权益资本成本、税收规避、股价波动、债务融资以及全要素生产率的影响。

        综上,已有研究开始关注自然资源资产离任审计的治理效应,尤其是该政策对微观企业行为的影响,但鲜有从自然资源资产离任审计影响企业环境治理的动机入手,关注企业环境治理的决策机制及其行为反应。本文基于张琦和谭志东(2019)的研究,一方面,在2014年离任审计初步试点的基础上,以2015−2017年离任审计正式试点作为准自然实验,对离任审计试点的环境治理效应做进一步探究;另一方面,从管理层动机选择的视角,探索自然资源资产离任审计发挥治理效应的路径及其对企业决策机制的影响,并结合企业内外部治理环境的差异做进一步探究。

      • 关于影响企业环境治理行为的因素,现有文献主要从外部治理因素和内部治理机制两个角度展开探讨。在外部治理因素中,政府管制因素和市场因素对企业环境治理行为影响较大。政府管制方面的研究主要围绕环境制度(沈洪涛和周艳坤,2017)、环保产业政策(姜英兵和崔广慧,2019)、官员变更(胡珺等,2019)、税收政策(卢洪友等,2017)、政府采购(张沁琳,2019)、环保补贴(张琦和谭志东,2019)等影响因素展开,发现政府环境管制能够有效推动企业的环境治理。市场因素方面的研究主要围绕碳排放交易机制(石敏俊等,2013)、排污权交易(涂正革和谌仁俊,2015)等展开。在内部治理机制中,股权结构、高管背景特征等公司治理因素显著影响企业环境治理决策。在股权结构方面,桂荷发和王晓艳(2018)发现股权集中度能够抑制融资约束等问题对企业环保投资的负向影响;但唐国平等(2013)发现大股东普遍缺乏环境治理积极性,股权集中度过高可能导致企业环境治理短视行为。在高管特征方面,李虹和霍达(2018)发现管理层能力影响企业环保投资规模;胡珺等(2017)发现高管的家乡认同感具有改善企业环境治理的作用;胡元林和崔丹(2019)发现驱动企业环境治理的关键在于管理层对环境规制政策的理解,高管的管理认知影响企业的环境治理行为,当管理层认为外部环境政策会给企业带来机遇时,积极的管理认知会推动企业采取更充分的环境治理行为;李强等(2016)发现,高管政治网络会对企业环保投资水平产生负向影响。

        综上,已有研究对企业环境治理行为的影响因素进行了广泛探讨,发现企业环境治理行为是外部治理因素和内部治理机制共同作用的结果,其中高管特征对企业环境治理行为的影响受到广泛关注,但鲜有研究从管理层动机的视角探讨企业环境治理决策的形成过程。本文利用自然资源资产离任审计试点这一准自然实验,探究审计试点政策影响下的管理层动机对企业环境治理行为的影响。

      • 剖析自然资源资产离任审计对企业环境治理行为的影响机理,可以重点关注以下两个层面:一方面,如果没有政府的监管和激励,企业不会主动进行环境治理(原毅军和耿殿贺,2010),因此有必要关注政府官员及其行为的传导效应;另一方面,鉴于管理层决策动机的不同会导致企业环境治理行为的差异,需要充分考虑管理层动机对治理后果的影响。

      • 在中国现行体制下,领导干部自然资源资产离任审计的政策效果以及生态文明建设目标的实现,需要重点聚焦地方政府官员的行为。关于地方政府官员的行动逻辑,晋升激励是地方政府官员的动力之一(周黎安,2007)。领导干部自然资源资产离任审计是监督、评价受托人履行自然资源受托责任的真实性和有效性的过程(蔡春和毕铭悦,2014),明确转变了地方官员的硬性考核指标(黄溶冰等,2019),在原有的经济绩效指标之外纳入了生态绩效指标:一是问责指标,离任审计的实施将会对领导干部任期内出现的重大污染事件进行问责,对其生态环境损害责任终身追究,加大了领导干部的问责压力;二是基线指标,如果领导干部未能完成任期内的减排等一系列目标,说明其资源环境责任履职情况难以达标,这可能对其政绩产生不利影响;三是绩效指标,领导干部任期内具体资源环境指标的改善程度可能会影响其考核结果和晋升机会。可以看出,离任审计的实施改变了地方领导干部的晋升考核机制,基于问责、履职以及晋升的压力,领导干部可能通过政府补助等手段激励、引导企业加强环境治理,也可能加大对重污染企业的监督检查力度,督促企业强化环境治理。

        一方面,向重污染企业提供政府补助是地方领导干部可能采取的激励措施之一。已有研究表明,自然资源资产离任审计可能促使地方政府加大对重污染企业的环保补助力度,进而推动企业提升环保投资水平(张琦和谭志东,2019)。对参与环境治理的企业提供补助、信贷与税收优惠等,可以帮助企业解决资源短缺问题、降低融资成本、缓解环保投资产生的不确定性风险(姜英兵和崔广慧,2019),引导企业开展绿色技术创新(白俊红和李婧,2011)等。因此,经济激励措施是地方政府及其官员应对环境压力、推动企业环境治理可能采用的重要手段。

        另一方面,自然资源资产离任审计试点在提升地方政府生态环境改善动力的同时,自然会促使政府强化对重污染企业浪费资源、破坏生态环境行为的监督检查和惩戒力度(贺宝成和赵丹,2019)。基于利益相关者理论,政府对重污染企业进行经济激励的同时,为确保补贴资金的运用能够实现特定的目标,也会相应加强对企业的监督和约束(卢洪友等,2019)。严格的政府监管和处罚力度是促使企业进行环境治理的首要驱动力(Greenstone和Hanna,2014)。政府通过对企业征收排污费等方式加大环境监管力度,能够促进企业履行污染治理义务,推动企业环境治理(胡珺等,2019)。

        综上,自然资源资产离任审计试点地区的地方政府可能会通过政府补助等激励手段增强企业环境治理动力,或者通过加强环境监管惩戒的方式增加企业环境治理压力,督促重污染企业加大环境治理投入,以减少资源浪费和环境污染。因此,本文提出假说H1。

        H1:与没有进行审计试点的地区相比,自然资源资产离任审计试点会显著提升试点地区重污染企业的环保总投入。

      • 如前所述,自然资源资产离任审计试点可能导致政府监管、激励措施双管齐下,使企业面临显著增强的环保压力和动力。在这种情况下,一方面,管理层可能采取立竿见影的环境治理手段,如加大污染防治力度,加大治污投入等,以达到短期合规目的;另一方面,管理层也可能倾向于顺应绿色发展趋势,推动企业发展方式转型,通过长期环境治理兼顾经济效益和环境效益,以获得企业长期竞争优势(如图1所示)。因此,管理层可能的动机选择可以归纳为短期合规动机和长期转型动机两类。那么,管理层的动机选择差异会对企业环境治理行为产生何种影响?

        图  1  自然资源资产离任审计对企业环境治理行为的作用路径

        从短期合规动机来看,一方面,已有文献表明,由于环保投资需要大量资金的长期持续投入,短期内企业环境治理产生的边际收益很难超过边际成本(卢洪友等,2019);而管理层任期内对自身利益的权衡以及短期绩效考核的压力会直接影响其动机,导致其开展环保投资的积极性不高(Madsen,2009唐国平等,2013)。也就是说,在信息不对称以及任期限制的情况下,管理层可能为了自身短期利益而减少环保投资等需要持续占用大量资金的环境治理活动,也可能基于任期内短期绩效考核的压力,在环境治理方面采取短视行为,注重追求经济效益而忽视对环境造成的负面影响,导致企业环境治理费用的增加。另一方面,除了不断增强的政府环境监管压力之外,投资者以及社会公众对企业环保责任履行情况的关注度也大幅提高,这可能会影响企业的社会声誉与市场价值,在综合权衡公众压力、政府监管压力和环保投资长期性特点后,管理层一种可能的选择是,通过加大对绿化、治污等短时间内见效快的项目投入,迅速提升企业环境绩效,达到立竿见影的环境治理效果。因此,在自然资源资产离任审计试点政策影响下,管理层可能基于短期合规动机推动企业环境治理。在短期合规动机引导下,企业可能需要加大环境治理投入来被动应对环境污染造成的负面后果,也可能通过增加绿化、治污等投入来主动提升环境治理的外在绩效。也就是说,企业可能通过加大费用类环保投入的方式,达到短期环保合规的目的。

        从长期转型动机来看,基于信号传递理论,自然资源资产离任审计试点政策体现了绿色发展、可持续发展的政策导向,一方面会提高社会公众对生态文明的重视程度,强化消费者、投资者对企业社会责任、环保责任的关注;另一方面也会改变管理层对经济发展方式的预期,提升其环境责任意识,促使其关注企业环境、经济协调发展。根据波特假说,企业进行环保投资能够促进企业绿色生产技术的创新与运用,技术进步带来的创新补偿效应可以抵消环保成本,最终实现环境治理和利润目标的双赢(Porter和Linde,1995李玲和陶锋,2012)。Russo和Fouts(1997)发现企业通过提高内部资源配置的“环保基准线”,可以在实现清洁生产的同时,匹配外部市场环境和利益相关者的需求,获得先动优势。张琦和谭志东(2019)也发现,在自然资源资产离任审计政策影响下,地方政府会加大对重污染企业的经济激励和补偿力度(如环保补贴),促进企业转变经济增长方式,实现绿色发展。因此,在综合权衡利益相关者需求、环保投资创新补偿效应和政府监管与激励的情况下,一种可能的结果是,管理层从长期转型动机出发,注重企业环境治理的长期效应。在这一长期转型动机引导下,企业为顺应绿色发展趋势,可能改变其生产决策和资源配置方式,改良生产线和工艺流程,采取更加清洁的生产方式等,通过加大资产类环保投入来促进企业长期转型,实现可持续发展。

        由此可见,在自然资源资产离任审计试点背景下,重污染企业既可能通过增加污染治理等费用类环保投入的方式提升环境治理绩效,达到短期合规的目的;也可能通过增加污水处理、废气回收、节能、清洁生产投资等资产类环保投入的方式改进生产技术,实现长期转型发展。为了检验管理层的不同动机,本文进一步提出假说H1a、假说H1b。

        H1a:基于管理层短期合规动机,自然资源资产离任审计试点会显著提升重污染企业费用类环保投入水平。

        H1b:基于管理层长期转型动机,自然资源资产离任审计试点会显著提升重污染企业资产类环保投入水平。

      • 在不同的内部治理环境下,自然资源资产离任审计对企业环境行为的治理效应可能存在异质性。主要体现在以下几个方面:

      • 内部控制存在社会溢出效应(Johnson和Greening,1999),且能溢至环境责任层面,即高质量的内部控制可以通过引导企业履行环境责任的方式实现环境治理(杨道广和陈汉文,2015)。Mahoney和Thorne(2005)还发现高质量的内部控制可以通过惩罚机制和行为约束机制抑制管理层损害环境的短期机会主义行为,降低企业内部的信息不对称,进而促进企业环保投资。由此可以推测,在自然资源资产离任审计背景下,内部控制质量高的企业环保投入水平相对较高,其面临的环境治理压力较小;内部控制质量低的企业环保投入水平相对较低,环境治理基础较为薄弱。同时,与内部控制质量高的企业相比,内部控制质量低的企业行为(包括环境治理行为)受管理层动机的影响更大。因此,在离任审计试点给企业管理层带来空前环保压力的情况下,内部控制质量低的企业在环境治理方面对审计试点的反应可能更为显著,由此本文提出假说H2。

        H2:与内部控制质量高的企业相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在内部控制质量低的企业更显著。

        本文进一步关注管理层的不同动机及其行为特征,管理层可能倾向于通过费用类环保投入做出行为反应,也可能倾向于通过资产类环保投入做出行为反应,由此提出假说H2a、假说H2b。

        H2a:基于管理层短期合规动机,自然资源资产离任审计对费用类环保投入的提升作用在内部控制质量低的重污染企业更显著。

        H2b:基于管理层长期转型动机,自然资源资产离任审计对资产类环保投入的提升作用在内部控制质量低的重污染企业更显著。

      • 在不同的产权性质影响下,自然资源资产离任审计试点对企业环境治理行为的影响可能存在差异。虽然从地方政府及其官员的立场来看,自然资源资产离任审计明确的指向性及其对官员追责的长期性使得地方政府及其官员不会对国有企业和非国有企业区别对待。但从重污染企业的角度来看,其一,国有企业的管理层通常由政府任命,出于管理层自身职位晋升、企业引领表率的需要,国有企业有强烈动机改善企业环境治理行为,同时也面临更大的环境合法性压力(沈洪涛等,2014);其二,产权的天然联系使得国有企业与地方政府的关系更为密切,国有企业的环境治理更有可能受到政府的影响,作为地方政府实施调控政策的重要媒介,国有企业承担着更多的社会责任和政策性负担(贾明和张喆,2010)。由此可见,在自然资源资产离任审计影响下,相比非国有企业,国有企业管理层有更强的动机改善企业环境治理行为,提升环保投入水平。因此,本文提出假说H3,并进一步基于管理层动机及其行为选择的差异,提出假说H3a、假说H3b。

        H3:与非国有企业相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在国有企业更显著。

        H3a:基于管理层短期合规动机,自然资源资产离任审计对费用类环保投入的提升作用在国有重污染企业更显著。

        H3b:基于管理层长期转型动机,自然资源资产离任审计对资产类环保投入的提升作用在国有重污染企业更显著。

      • 在不同的融资约束影响下,自然资源资产离任审计试点对企业环境治理行为的影响可能存在差异。融资约束是企业投资面临的一个重要问题,是企业发展的一个主要制约因素(邓可斌和曾海舰,2014),自然也会影响企业在环保领域的投资。桂荷发和王晓艳(2018)发现重污染企业普遍存在融资约束问题,且融资约束对企业环保投资产生了显著的抑制效应。在自然资源资产离任审计背景下,一方面,地方政府会通过提供政府补助、政府采购和税收优惠等方式加大对重污染企业的经济支持力度,为重污染企业融资提供便利,缓解企业融资约束压力,增强企业环境治理能力;另一方面,与融资约束程度低的企业相比,融资约束程度高的企业环保投入的受抑制程度更高,面临的环境治理压力更大,在离任审计试点给企业管理层带来的环保冲击下,融资约束程度高的企业环境治理行为反应可能更为明显。也就是说,相比融资约束程度低的企业,审计试点政策对融资约束程度高的企业的环保投入提升效应更为显著。因此,本文提出假说H4,并进一步基于管理层动机及其行为选择的差异,提出假说H4a、假说H4b。

        H4:与融资约束程度低的企业相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在融资约束程度高的企业更显著。

        H4a:基于管理层短期合规动机,自然资源资产离任审计对费用类环保投入的提升作用在融资约束程度高的重污染企业更显著。

        H4b:基于管理层长期转型动机,自然资源资产离任审计对资产类环保投入的提升作用在融资约束程度高的重污染企业更显著。

      • 在不同的外部治理环境下,自然资源资产离任审计对企业环境行为的治理效应也有所差异。已有文献表明,不同地区的企业会面临不同的政府干预强度,进而导致政策实施效果具有明显的地区差异。在政府干预强度大的地区,政府对资源的掌控和配置更强,领导干部的政绩诉求对地区污染水平的影响更明显(沈宇峰和徐晓东,2019)。因此,一方面,实施自然资源资产离任审计试点后,在政府干预强度大的地区,地方领导干部更强的环境绩效诉求会对地区环境治理产生更显著的推动作用;另一方面,在试点前以经济增长为考核标准的激励下,地方官员的政绩诉求可能使地方政府长期忽视地区环保问题(周黎安,2007),越是在政府干预强度大的地区,这种情况可能越突出,企业资源浪费和环境污染情形越严重(张功富,2013)。在实施审计试点后,这些地区的领导干部相应面临更大的环境考核以及问责压力,因而监督和激励所辖区域重污染企业的动机更强烈,重污染企业面临更大的监管处罚风险和声誉损失风险。由此可见,在政府干预强度大的地区,企业面临的环境治理压力更大,审计试点可能引发更为明显的环境治理行为。因此,本文提出假说H5,并进一步基于管理层动机及其行为选择差异,提出假说H5a、假说H5b。

        H5:与政府干预强度小的地区相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在政府干预强度大的地区更显著。

        H5a:基于管理层短期合规动机,自然资源资产离任审计对重污染企业费用类环保投入的提升作用在政府干预强度大的地区更显著。

        H5b:基于管理层长期转型动机,自然资源资产离任审计对重污染企业资产类环保投入的提升作用在政府干预强度大的地区更显著。

      • 2014年是自然资源资产离任审计政策实施前的基准年,本文选取2014−2017年中国沪深A股重污染行业上市公司作为研究对象,结合2015−2017年自然资源资产离任审计的试点数据,考察自然资源资产离任审计试点对企业环境治理行为的影响。2015−2017年开展审计试点的地级行政区数量依次为23、81和62,试点地区数据来自审计署、各省审计厅、各市审计局、《中国审计年鉴》;企业环保投入数据手工摘自企业年报,其他财务数据来自Wind数据库;地方环境数据来自环保部数据中心;政府官员特征数据来自百度百科、人民网、新华网和地方年鉴;GDP数据来自各地区《国民经济和社会发展统计公报》。

        样本筛选过程如下:(1)剔除ST和*ST样本;(2)剔除资产负债率大于1的样本;(3)剔除主要研究变量缺失的样本。经筛选,共保留259家样本企业、1036个观测值。此外,为减少极端值对回归结果的影响,本文对主要连续变量进行上下1%分位的缩尾处理。回归模型标准误均在企业层面进行Cluster处理,数据处理通过Excel和Stata 15.0完成。

      • 自然资源资产离任审计试点政策分阶段实施以来,一方面,同一地区的企业环保投入水平在试点前后存在差异;另一方面,同一时点上试点地区与非试点地区企业环保投入水平也存在差异。因此,本文研究设计选择双重差分模型,控制其他共时性政策的影响和试点与否的事前差异,进而有效分离出政策影响的真正效果。由于自然资源资产离任审计试点于2015−2017年在全国各地区先后实施,本文选择多期双重差分模型。借鉴Beck等(2010)的研究,将计量模型设定如下:

        $$Invest_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1} DT+\gamma Controls_{i,t} +\lambda_i +\mu_t + \varepsilon_{i,t}$$ (1)

        其中,被解释变量Investi,t为企业it年的环保投入水平,代表企业的环境治理行为。β1衡量了审计试点对企业环保投入的影响程度,λi是个体固定效应,μt是年份固定效应,Controlsi,t是控制变量,εi,t是随机扰动项。由于企业环保投入具有较强的个体效应,为规避时间效应和个体效应的影响,本文使用个体时点双固定效应回归。同时,为了避免可能存在的异方差问题,本文进行了企业层面的聚类稳健性估计。

      • 企业环保投入。本文选用企业环保总投入(TInvest)来综合衡量企业环境治理行为,并进一步将环保总投入分为资产类环保投入(Investz)和费用类环保投入(Investf)。借鉴胡珺等(2017)、崔广慧和姜英兵(2019)的做法,本文从企业财务报表附注的“在建工程”和“管理费用”科目中手工筛选企业环保总投入数据。其中,资产类环保投入数据取自“在建工程”的明细科目,具体包括污水处理、废气回收、节能、余热利用、脱硫、脱硝、脱氮、除尘除灰、清洁生产、垃圾处理等项目投资;费用类环保投入数据取自“管理费用”明细科目,包括公司计入“管理费用”科目的各类排污费、绿化费、环保支出、环保排污费、排污绿化费、污染防控费、环保费、环境保护费、生态治理费、环境治理费、污水处理费等支出。为了控制企业规模差异的影响,本文在回归时采用企业环保投入额与期末资产总额的比值作为被解释变量;为了增强回归系数的可读性,本文将标准化后的环保投入乘以100处理。

      • 领导干部自然资源资产离任审计政策(DT)。解释变量DT表示是否进行自然资源资产离任审计试点,当企业所在地区处于试点当年和以后年度时取值为1,否则为0。此外,定义用于反映审计试点各年度的解释变量DT1DT2DT3,当处于试点当年、试点第二年和试点第三年时分别取值为1,否则为0。

      • 借鉴胡珺等(2019)、张琦和谭志东(2019)的做法,本文分别从企业、官员和地区层面对可能影响企业环境治理行为的因素进行了控制。其中,企业层面的因素包括企业规模(Lnasset)、财务杠杆(Lev)、企业绩效(ROA)、股权集中度(Top1)、董事会规模(Boardsize)、企业现金流量(Cash)、有形资产比率(Tangibility)、企业成长性(Growth)、独董比例(Indep)。官员层面的因素包括市长年龄(Age)、市长学历(Edu)、市长性别(Gender)、任职第一年(Tenure1)、任职第五年(Tenure5)。地区层面的因素包括人均生产总值(Lnpgdp)和地区环境治理(Aaqi)。具体变量定义见表1

        表 1  变量定义

        名称 变量 定义
        企业环保总投入 TInvest (环保总投入/当年期末总资产)×100
        资产类环保总投入 Investz (资产类环保投入/当年期末总资产)×100
        费用类环保总投入 Investf (费用类环保投入/当年期末总资产)×100
        试点与否 DT 当城市处于试点当年和以后年度时,赋值为1,否则为0
        试点当年 DT1 当城市处于试点当年时,赋值为1,否则为0
        试点第二年 DT2 当城市处于试点第二年时,赋值为1,否则为0
        试点第三年 DT3 当城市处于试点第三年时,赋值为1,否则为0
        企业规模 Lnasset 企业资产总额的对数
        财务杠杆 Lev 负债总额/资产总额
        企业绩效 ROA 净利润/资产总额
        股权集中度 Top1 第一大股东持股比例
        董事会规模 Boardsize 董事会总人数
        企业现金流量 Cash 经营活动现金流量净额/总资产
        有形资产比率 Tangibility 年末固定资产净值/年末总资产
        企业成长性 Growth 销售收入增长率
        独董比例 Indep 独立董事人数/董事会总人数
        市长年龄 Age 市长年龄
        市长学历 Edu 研究生=1,本科及以下=0
        市长性别 Gender 男=1,女=0
        任职第一年 Tenure1 是=1,否=0
        任职第五年 Tenure5 是=1,否=0
        人均生产总值 Lnpgdp 人均国内生产总值取对数
        地区环境治理 Aaqi 年平均空气质量指数
      • 表2报告了主要变量的描述性统计结果。结果显示,样本企业当年新增环保总投入平均占企业期末资产总额的0.351%,新增资产类环保投入平均占企业期末资产总额的0.284%,新增费用类环保投入占企业期末资产总额的0.063%,不同企业环保投入水平差异较大。从离任审计试点均值来看,所在地区实施审计试点(DT)的样本占样本总数的26.6%,其中,所在地区处于审计试点当年(DT1)的样本占样本总数的13.9%,所在地区处于审计试点第二年(DT2)的样本占样本总数的10.6%,所在地区处于审计试点第三年(DT3)的样本占样本总数的2.1%。

        表 2  主要变量描述性统计

        变量 观测值 均值 标准差 最小值 最大值
        TInvest 1036 0.351 0.727 0.000 4.367
        Investz 1036 0.284 0.704 0.000 4.367
        Investf 1036 0.063 0.144 0.000 1.078
        DT 1036 0.266 0.442 0.000 1.000
        DT1 1036 0.139 0.346 0.000 1.000
        DT2 1036 0.106 0.308 0.000 1.000
        DT3 1036 0.021 0.144 0.000 1.000
        注:限于篇幅,未报告其他变量的描述性统计结果,资料备索。
      • 本文首先考察自然资源资产离任审计试点对试点地区重污染企业环保总投入的影响。模型(1)的回归结果如表3列(1)所示。解释变量的系数均显著为正,表明实行审计试点能够显著提升重污染企业环保总投入水平,支持假说H1;且试点之后三年内,试点对企业环保总投入的提升效应具有持续性,表明审计试点政策对企业环保总投入水平的提升效应较为稳定。

        表 3  自然资源资产离任审计对企业环境治理的回归结果

        变量 TInvest
        (1)
        Investz
        (2)
        Investf
        (3)
        DT 0.201*** 0.195*** 0.013
        (2.659) (2.606) (1.317)
        DT1 0.206*** 0.199*** 0.012
        (2.887) (2.825) (1.148)
        DT2 0.199* 0.195* 0.012
        (1.767) (1.757) (1.251)
        DT3 0.470** 0.499** −0.016
        (2.529) (2.555) (−0.640)
        Controls 控制 控制 控制
        年度/个体 控制 控制 控制
        N 1036 1036 1036
        Within R12 0.054 0.050 0.087
        Within R22 0.058 0.055 0.090
        注:括号内为t值,******分别表示在10%、5%、1%水平上显著;Within R12是以DT为解释变量的计算结果,Within R22是以DT1DT2DT3为解释变量的计算结果;限于篇幅,未报告控制变量回归结果,资料备索。下同。

        本文进一步对环保投入数据进行筛选和分类,分别使用资产总额标准化的资产类环保投入和费用类环保投入作为被解释变量重复前述回归,结果如表3列(2)、列(3)所示。列(2)解释变量的系数均显著为正,表明自然资源资产离任审计显著提升了重污染企业资产类环保投入水平,为“管理层长期转型动机”假说提供了证据,支持假说H1b。列(3)解释变量的系数均不显著,表明与非试点地区相比,自然资源资产离任审计并未显著提升试点地区企业的费用类环保投入,“管理层短期合规动机”假说不成立,拒绝假说H1a。

        综上,实施自然资源资产离任审计试点后,与非试点地区相比,试点地区重污染企业通过提升环保总投入积极开展环境治理,并且主要通过提升资产类环保投入(而不是费用类环保投入)来实现,这为试点地区重污染企业管理层基于长期转型动机推动企业环境治理的逻辑提供了经验证据,表明自然资源资产离任审计政策在推动微观企业开展长期环境治理方面产生了实质性作用。

      • 双重差分估计的一个重要前提假设是政策实施前,处理组和对照组的被解释变量变化趋势是一致的。如果试点之前两组样本企业的变动趋势不存在显著差异,则平行趋势假设成立。本文借鉴Beck等(2010)的做法,构造用于反映审计试点前1−3年的解释变量DT_1DT_2DT_3(当处于试点前一年、试点前二年和试点前三年时依次取值为1,否则为0),对相关变量重新进行双重差分估计,观测对照组和处理组企业在试点之前可能存在的趋势差异,回归结果如表4列(1)所示。一方面,DT_1DT_2DT_3的系数均不显著,表明至少在离任审计试点前三年,对照组和处理组之间的企业环保总投入水平变化未表现出显著的趋势性差异;另一方面,DT1DT2DT3的系数均显著为正,表明审计试点政策对企业环境治理行为产生了正向影响,即审计试点推动了企业环境治理。综上,本文的处理组和对照组满足平行趋势假设,适合采用双重差分法的研究设计。

        表 4  平行趋势检验和安慰剂检验

        变量 TInvest
        (1) (2) (3)
        DT_3 −0.032
        (−0.748)
        DT_2 −0.082
        (−1.302)
        DT_1 −0.046
        (−0.852)
        DT1 0.145*
        (1.923)
        DT2 0.138*
        (1.751)
        DT3 0.277**
        (2.553)
        DT −0.087 0.037
        (−1.183) (0.558)
        Controls 控制 控制 控制
        年度/个体 控制 控制 控制
        N 1554 1036 447
        Within R2 0.054 0.044 0.086
      • 主回归结果支持了假说H1,但有无可能重污染行业上市公司在2015年之后普遍提升了企业环保投入水平?这与离任审计试点政策并不相关,只是审计试点政策恰好也始于2015年。为验证企业环保投入水平提升确实受离任审计试点而非其他因素的影响,本文通过替换处理组和改变试点时间的方式加以检验。

        (1)替换处理组。将处理组和对照组进行互换,把非试点地区的重污染企业样本作为安慰剂样本,按照年度和地区随机配对处理组企业及试点时间,再次进行双重差分估计,如果安慰剂样本企业未见同样的反应,则说明实际试点地区样本企业的环境治理行为的确受到自然资源资产离任审计试点的影响,回归结果如表4列(2)所示。

        (2)改变试点时间。本文借鉴黄溶冰等(2019)的做法,选择已知的不受政策干预的样本作为处理组进行安慰剂检验。如果安慰剂中的样本企业环保投入水平未出现显著提升,则表明离任审计试点地区重污染企业环保投入水平提升是因为受到2015年开始的自然资源资产离任审计试点政策的影响,而非同时期其他非试点因素的影响。由于审计试点分三年进行,本文将全部对照组样本和2017年开展试点地区的样本作为处理组,并将试点时间假设为2016年,再次进行双重差分估计,回归结果如表4列(3)所示。

        表4列(2)、列(3)的结果显示,解释变量DT的系数均不显著,安慰剂样本企业并未表现出与真正试点地区的重污染企业同样的环境治理行为反应,说明研究结论并非其他非试点因素造成,也可以排除其他外生政策冲击的干扰。

      • 假说H2提出,与内部控制质量高的企业相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在内部控制质量低的企业更显著。本文采用迪博内部控制指数来衡量企业内部控制质量,该指标数值越大,代表企业内部控制质量越高。按照内部控制指数的中位数将样本分为内部控制质量高、内部控制质量低两组进行分组回归,结果如表5所示。表5列(1)、列(4)显示,在内部控制质量高的样本组中,主要解释变量的系数均不显著;而在内部控制质量低的样本组中,主要解释变量的系数(除DT2外)均显著为正,表明审计试点政策的影响主要集中在内部控制质量低的企业,支持假说H2。表5列(2)、列(5)显示,在内部控制质量高的样本组中,主要解释变量的系数均不显著;而在内部控制质量低的样本组中,主要解释变量的系数(除DT2外)均显著为正,表明重污染企业资产类环保投入显著提升主要集中在内部控制质量低的企业,支持假说H2b,也进一步为“管理层长期转型动机”假说提供了证据。表5列(3)、列(6)显示,两组样本中主要解释变量的系数均不显著,表明在审计试点影响下,两类企业费用类环保投入并未显著提升,“管理层短期合规动机”假说不成立,拒绝假说H2a。

        表 5  基于企业内部控制质量分组的回归结果

        变量 内部控制质量高 内部控制质量低
        TInvest
        (1)
        Investz
        (2)
        Investf
        (3)
        TInvest
        (4)
        Investz
        (5)
        Investf
        (6)
        DT 0.202 0.189 0.008 0.238** 0.224** 0.022
        (1.555) (1.509) (0.511) (2.461) (2.379) (1.297)
        DT1 0.210 0.198 0.008 0.276*** 0.255** 0.026
        (1.633) (1.591) (0.499) (2.699) (2.548) (1.333)
        DT2 0.180 0.167 0.010 0.132 0.142 0.009
        (1.014) (0.963) (0.468) (0.921) (1.005) (0.551)
        DT3 0.133 0.172 −0.035 0.445** 0.470** −0.003
        (0.426) (0.558) (−1.017) (2.012) (2.161) (−0.098)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        N 518 518 518 518 518 518
        Within R12 0.131 0.127 0.238 0.135 0.124 0.128
        Within R22 0.131 0.128 0.242 0.146 0.135 0.132

        综上,在自然资源资产离任审计试点地区,与内部控制质量高的企业相比,内部控制质量低的重污染企业环保总投入水平显著提升,并且主要体现为资产类环保投入水平的提升。该研究结论支持了主回归结果,并进一步为管理层基于长期转型动机推动企业环境治理的逻辑提供了经验证据。

        假说H3提出,与非国有企业相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在国有企业更显著。本文按照产权性质将样本分为国有企业和非国有企业两组进行分组回归,结果如表6所示。表6列(1)、列(4)显示,在审计试点当年,DT1的系数均显著为正,表明在审计试点政策影响下,国有企业和非国有企业的环保总投入水平均得到显著提升。然而,试点第三年的回归结果显示,DT3的系数在国有企业样本组中显著为正,在非国有企业样本组中不显著,表明国有企业的环保投入提升可能更具持续性。表6列(2)、列(5)显示,在审计试点当年,国有企业和非国有企业资产类环保投入均得到显著提升,且国有企业的资产类环保投入提升可能更具持续性,进一步为“管理层长期转型动机”假说提供了证据,支持假说H3b。表6列(3)、列(6)显示,两组样本中的主要解释变量均不显著,表明在审计试点影响下,两类企业费用类环保投入并未显著提升,“管理层短期合规动机”假说不成立,拒绝假说H3a。

        表 6  基于产权性质分组的回归结果

        变量 国有企业 非国有企业
        TInvest
        (1)
        Investz
        (2)
        Investf
        (3)
        TInvest
        (4)
        Investz
        (5)
        Investf
        (6)
        DT 0.256** 0.228* 0.027 0.157* 0.172* −0.001
        (2.182) (1.967) (1.232) (1.748) (1.936) (−0.183)
        DT1 0.264** 0.236** 0.026 0.154* 0.170* −0.002
        (2.578) (2.343) (1.082) (1.708) (1.893) (−0.268)
        DT2 0.194 0.168 0.029 0.161 0.179 −0.002
        (0.992) (0.864) (1.596) (1.343) (1.519) (−0.162)
        DT3 0.880*** 0.877*** 0.005 0.083 0.145 −0.032
        (2.957) (2.754) (0.134) (0.428) (0.753) (−1.317)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        N 468 468 468 568 568 568
        Within R12 0.126 0.107 0.163 0.065 0.068 0.068
        Within R22 0.152 0.136 0.164 0.066 0.067 0.073

        综上,在自然资源资产离任审计试点地区,国有和非国有重污染企业环保总投入水平均得到显著提升,主要体现为资产类环保投入水平的提升,且国有企业的环保投入提升更具持续性。

        假说H4提出,与融资约束程度低的企业相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在融资约束程度高的企业更显著。本文采用WW指数测量重污染企业的融资约束水平,该指标数值越大,代表企业融资约束程度越高。本文按照融资约束指数的中位数将样本分为融资约束程度高、融资约束程度低两组进行分组回归,结果如表7所示。表7列(1)、列(4)显示,在融资约束程度低的样本组中,主要解释变量的系数(除DT3外)均不显著;而在融资约束程度高的样本组中,主要解释变量系数均显著为正,表明在审计试点政策影响下,融资约束程度高的重污染企业环保总投入水平得到更为显著的提升,支持假说H4。表7列(2)、列(5)显示,在融资约束程度低的样本组中,主要解释变量的系数(除DT3外)均不显著;而在融资约束程度高的样本组中,主要解释变量的系数均显著为正,表明与融资约束程度低的企业相比,融资约束程度高的重污染企业资产类环保投入得到更为显著的提升,这一回归结果也进一步为“管理层长期转型动机”假说提供了证据,支持假说H4b。表7列(3)、列(6)显示,两组样本中主要解释变量的系数均不显著,表明在审计试点影响下,两类企业费用类环保投入并未显著提升,拒绝假说H4a。

        表 7  按融资约束程度分组的回归结果

        变量 融资约束程度高 融资约束程度低
        TInvest
        (1)
        Investz
        (2)
        Investf
        (3)
        TInvest
        (4)
        Investz
        (5)
        Investf
        (6)
        DT 0.435*** 0.417*** 0.014 −0.002 −0.004 0.016
        (2.851) (2.733) (1.242) (−0.021) (−0.036) (0.834)
        DT1 0.435*** 0.416*** 0.015 0.031 0.017 0.025
        (2.869) (2.761) (1.204) (0.418) (0.227) (0.933)
        DT2 0.441** 0.425** 0.012 −0.084 −0.066 0.003
        (2.310) (2.213) (0.768) (−0.534) (−0.409) (0.163)
        DT3 0.478* 0.454* 0.016 0.497* 0.585* −0.047
        (1.857) (1.752) (0.484) (1.702) (1.903) (−1.349)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        N 484 484 484 484 484 484
        Within R12 0.104 0.101 0.126 0.089 0.083 0.099
        Within R22 0.106 0.102 0.127 0.111 0.109 0.115

        综上,在自然资源资产离任审计试点地区,与融资约束程度低的重污染企业相比,融资约束程度高的重污染企业环保总投入水平得到更为显著的提升,并且主要体现为资产类环保投入水平的提升。

      • 假说H5提出,与政府干预强度小的地区相比,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响在政府干预强度大的地区更显著。本文利用王小鲁等(2017)发布的市场化指数来衡量地方政府干预强度(罗党论和佘国满,2015),该指标数值越小,代表地区政府干预强度越大。本文按照市场化指数中位数将样本分为政府干预强度大、政府干预强度小两组进行分组回归,结果如表8所示。表8列(1)、列(4)显示,在政府干预强度小的样本组中,主要解释变量的系数均不显著;在政府干预强度大的样本组中,主要解释变量的系数均显著为正。这说明审计试点对重污染企业环保总投入水平的提升效应主要集中在政府干预强度大的地区,支持假说H5。表8列(2)、列(5)显示,在政府干预强度小的样本组中,主要解释变量的系数均不显著;而在政府干预强度大的样本组中,主要解释变量的系数均显著为正,说明审计试点对重污染企业资产类环保投入水平的提升主要集中在政府干预强度大的地区,支持假说H5b。表8列(3)、列(6)显示,两组样本主要解释变量的系数均不显著,说明在审计试点影响下,两个地区的企业费用类环保投入并未显著提升,拒绝假说H5a。

        表 8  基于地方政府干预强度分组的回归结果

        变量 政府干预强度大 政府干预强度小
        TInvest
        (1)
        Investz
        (2)
        Investf
        (3)
        TInvest
        (4)
        Investz
        (5)
        Investf
        (6)
        DT 0.271** 0.254** 0.016 0.067 0.073 0.008
        (2.462) (2.330) (0.884) (0.792) (0.879) (0.763)
        DT1 0.266** 0.247** 0.018 0.071 0.082 0.003
        (2.448) (2.287) (0.891) (0.910) (1.057) (0.341)
        DT2 0.280* 0.273* 0.006 0.078 0.074 0.020
        (1.856) (1.853) (0.411) (0.541) (0.524) (1.309)
        DT3 0.454* 0.449* 0.011 0.619 0.694 −0.050
        (1.733) (1.739) (0.417) (1.615) (1.610) (−0.832)
        Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        年度/个体 控制 控制 控制 控制 控制 控制
        N 518 518 518 518 518 518
        Within R12 0.114 0.107 0.062 0.083 0.083 0.175
        Within R22 0.116 0.110 0.063 0.095 0.100 0.186

        综上,与政府干预强度小的地区相比,自然资源资产离任审计在政府干预强度大的地区显著促进了重污染企业环保总投入水平的提升,且主要体现为资产类环保投入水平的提升。该研究结论再次支持了主回归结果,进一步为“管理层长期转型动机”假说提供了经验证据。

      • 本文采用多期双重差分模型,以领导干部自然资源资产离任审计正式试点为准自然实验,基于管理层动机的视角探究了自然资源资产离任审计的环境治理效应,并进一步厘清了审计试点政策对企业环境治理行为的作用路径。研究发现:

        (1)自然资源资产离任审计具有积极的环境治理效应,表现为审计试点政策促进了重污染企业环保总投入的提升,且该环境治理效应具有持续性,表明审计试点政策在推动企业环境治理方面发挥了实质性作用。

        (2)管理层动机差异对企业环境治理决策形成过程具有显著影响。实施自然资源资产离任审计试点后,在政府监督和激励双重作用下,管理层更倾向于选择顺应绿色发展趋势,关注长期竞争优势,推动企业发展方式转型,进而推动企业资产类环保投入水平的提升。

        (3)自然资源资产离任审计的环境治理效应在不同治理环境下存在明显异质性。就内部治理环境而言,自然资源资产离任审计试点政策对企业环境治理行为的影响主要集中在内部控制质量较低、融资约束程度较高的企业中;国有企业和非国有企业环境治理行为均受到审计试点政策的显著影响,但是试点政策对国有企业的影响效应更具持续性。就外部治理环境而言,自然资源资产离任审计对重污染企业环境治理行为的影响主要集中在政府干预强度大的地区。

        基于上述研究发现,本文得到如下启示:

        (1)国家政策制定部门应当积极释放强化生态环境保护和资源高效集约利用的信号,引导地方政府、企业管理层形成稳定的环境治理预期,激发其对环境责任的关注,推动地方政府和重污染企业强化环境治理,实现发展方式的绿色转型。

        (2)鉴于处于不同治理环境的企业环境治理行为存在显著差异,地方政府有必要充分考虑地区及企业治理环境差异,因地制宜、因企而异,既要根据地区资源环境特点等合理确定离任审计的内容、方法和评价标准,又要运用恰当的激励约束手段推动企业积极开展环境治理,进而提升地区可持续发展能力。

        (3)重污染企业应当顺应经济发展趋势,结合绿色发展、可持续发展的政策导向,从长期转型动机出发,注重企业环境治理的长期效应,改进企业的生产决策和资源配置方式,实现企业的可持续发展。

    注释:
    ①  资料来源:http://www.gov.cn/zhuanti/2017-10/27/content_5234876.htm。
    ②  资料来源:http://www.gov.cn/zhengce/2017-11/28/content_5242968.htm。
    ③  本文借鉴2010年环保部公布的《上市公司环境信息披露指南》中对重污染行业的规定,将火电、钢铁、水泥、电解铝、煤炭、冶金、化工、石化、建材、造纸、酿造、制药、发酵、纺织、制革和采矿业16个行业归为重污染行业。
    参考文献 (50)

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