环境污染、媒体曝光与监管探析

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[摘要]以2011-2020年间我国A股上市公司环境污染媒体曝光事件为样本，探讨了媒体曝光环境问题是否会对政府监管造成影响。研究结果表明，媒体报道总量越多，被政府环保监管次数明显越多，后期媒体报道也会显著提高政府监管情况。此外，研究还发现盈利能力越强的企业明显被政府环保监管次数更多，资产负债率也随着被政府环保监管次数的增加而提升。媒体作为发挥公众监督职能的武器，应当及时、客观的对公司环境问题进行报道，从而对公司进行有效震慑，而媒体进行后续跟踪报道，不论媒体进行整改或是未整改报道都会显著提高政府对该企业的关注度。

[关键词]上市公司；环境污染；媒体曝光；政府监管

一、引言

企业作为我国经济重要组成部分，对我国近年来的经济发展做出了重要的贡献，但同时也带来了巨大的环境问题。上市公司作为我国企业中的佼佼者，在环境问题上同样不容乐观。近年来，多家国内外上市公司被曝出环境污染事件，涉及光伏、化工、医药、农业、石油、矿业等诸多行业，引发媒体与社会舆论的强烈关注。党的报告中提出要着力解决当前所面临的环境问题，在制度建设方面提高污染排放标准、强化排污企业责任。在全社会对环境问题高度重视的背景下，本文意在探讨上市公司环境问题曝光是否会影响政府对其的监管情况以及媒体曝光对公司财务状况的影响。由于企业在经营过程中存在环境信息的“沟通阻滞”，同时环境问题还有较强的公共性特点。因此当企业出现环境问题时除了面临政府的行政监管，还存在着媒体作为第三方进行监督报道(李常青、熊艳，2012(2).)[1]。当企业面对出现的环境问题时，主要的改善动因是其净收益为正。大量学者都关注到了成本效益等对企业出现环境问题时积极改进的影响(Pratima＆Roth2000；Khana，2001)。政府监管则是要求企业强制进行环境问题改善的主要动因(杨东宁、周长辉，2005(2).)[2]。同时媒体在报道企业环境问题，跟进后续整改方面也存在着显著的作用。(Dyck.A.，2008)[3]本文以我国2011-2020年间42起上市公司出现的环境污染问题曝光事件为样本，统计此后媒体跟踪报道次数与上市公司被政府监管情况，研究发现媒体报道总量、后期媒体报道跟踪整改次数、后期媒体报道跟踪未整改次数与被政府环保监管次数的相关系数都是显著为正的，说明被媒体连续曝光后公司更易受到政府的监管。此外，盈利能力在各模型的回归系数均显著为正，说明盈利能力越强的企业明显被政府环保监管次数更多。资产负债率在各模型的回归系数也显著为正，说明被政府环保监管次数明显随着资产负债率的提升而增加。

二、理论分析与研究假设

我国行政执法的基本思路是以威慑理论为基础的，威慑效果的好坏则取决于理性企业考虑到违法与守法成本、收益的衡量。其逻辑是，企业对违规行为可能的成本以及其带来的收益进行预判，如果收益小于成本企业就会选择守法，避免监管部门介入带来的违规成本。近年来不少公司都存在着因违规行为而被监管部门介入，进行政府监管的情况。媒体是资本市场信息传递的载体，随着证券市场的发展，媒体的监督功能越来越重要(马壮等，2018)[4]。伴随着手机与互联网的高速发展，个人获取新闻的便捷程度提高、成本下降，新闻媒体的影响力也同步提高，使之成为了传统三权(立法权、司法权与行政权)之外的第四权。在这种情况下的新闻报道中出现有关上市公司的负面情况，势必会引起政府、其他企业与个人对上市公司态度的转变。在以往的研究中，国外学者Dyck等(2008)[5]研究发现：媒体报道可以减少信息不对称的发生，降低公众获取企业信息的成本；Diamond(1989)、Gomes(2000)等研究表明：当企业拥有良好声誉时，债权人与投资人会对其产生正面评价，进而促进企业融资；但是也有学者，例如Dyck等(2008)、Joe等(2009)因媒体公信力等原因认为媒体报道产生的影响存在较多不确定性。此外对比不同国家上市公司情况，发现在相关法律更加完善的国家，媒体的负面报道往往会更快引起政府监管的介入。与西方国家不同，我国企业在面对媒体曝光环境污染问题时，进行的责任承担以及政府监管上具有较大差异(Dasguptaetal.2001)，因此研究环境污染问题曝光与政府监管具有较强的理论意义与学术价值。近年来我国学者也开始关注环境污染问题对公司的影响，例如，郭永济和张谊浩(2016)[6]探讨了空气质量与股票市场之间的关系，聂建平(2017)[7]从政治成本视角研究了PM2.5上升，对重污染企业真实盈余管理的影响，唐松、施文等(2019)[8]研究了公司污染曝光对公司价值的影响。目前研究对媒体曝光上市公司环境污染问题对政府监管的影响有所涉及，然而在研究媒体后续报道对政府监管是否存在影响，媒体后续报道企业整改与否是否会对政府造成影响缺乏研究，因此，本文基于上市公司环境污染曝光事件，研究媒体报道对政府监管产生的影响，以及媒体连续追踪报道是否会对之后的政府监管次数产生作用。因此，基于上述分析提出本文假设H1。H1媒体报道上市公司环境问题的总量与政府监管成显著正相关，即媒体对上市公司的报道会引发政府加强对上市公司的监管。H2在上市公司污染问题曝光后，媒体跟踪报道公司整改情况与政府监管成正相关，即媒体后续对上市公司环境问题的跟踪报道会导致政府持续加强对相关公司的监管。H2a后期媒体跟踪报道整改次数与政府监管成正相关H2b后期媒体跟踪报道未整改次数与政府监管成正相关

三、数据来源与研究设计

(一)数据来源

本文研究样本来自沪、深所有A股上市公司，以国泰安数据库(CSMAR)中“新闻数据库”为基础，以“污染”、“环境”为关键词搜索出2011-2020年间出现的环境新闻。在此基础上，一是通过人工筛选确认是否属于上市公司新闻；二是排除无法确定具体上市公司的新闻，例如“交通运输部、发展改革委、生态环境部、住房城乡建设部关于印发长江经济带船舶和港口污染突出问题整治方案的通知”；三是有针对性的对确定上市公司相关环境问题新闻后续进行检索，确定媒体跟踪报道情况。

(二)变量定义

1.自变量。媒体报道作为可能影响政府监管的先决因素之一，本研究细化媒体报道上市公司环境问题情况，共分为媒体报道上市公司环境污染次数总量、后续媒体跟踪报道上市公司整改情况次数与后续媒体跟踪报道上市公司未整改情况次数。考虑到存在后续媒体报道为0这一情况，因此将媒体报道上市公司环境污染问题的总量加一的自然对数为定义为TM，将后期媒体报道跟踪整改次数加一的自然对数定义为TR，将后期媒体报道跟踪未整改次数加一的自然对数定义为NTR。2.因变量。参考唐松等(2019)的研究，将上市公司当年被各级政府环保部门监管次数设定为NR，该数据来源自公众环境研究中心(InstituteofPublicandEnvi-ronmentalAffairs，IPE)。3.控制变量。参考谢志明等(2014)[9]、毕茜等(2012)，本文的控制变量主要涉及企业基本特征、公司治理和财务状况。具体而言，包括公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、盈利能力(ROA)、上市年限(Age)。

(三)模型设定

借鉴唐松等(2019)和谢志明(2014)的研究，构建以下模型来检验媒体报道，以及其后续跟踪报道与政府对上市公司的监管之间的影响：NR=α+β1TM+β2Size+β3Lev+β4ROA+β5Age+εtNR=α+β1TR+β2Size+β3Lev+β4ROA+β5Age+εtNR=α+β1NTR+β2Size+β3Lev+β4ROA+β5Age+εt其中分别考量政府监管次数(NR)与媒体报道总量(TM)、后期媒体报道跟踪整改次数(HE)和后期媒体报道跟踪未整改次数(NTR)之间的相关关系。

四、实证检验与结果分析

(一)描述性统计分析

为了解各变量的大致分布，下面对各变量进行描述性统计分析。结果见表1，被政府环保监管次数(NR)的均值为1.010，最小值为0.693，最大值为1.946，说明被政府环保监管次数样本数据存在一定的离散趋势。媒体报道总量(TM)的均值为0.894，最小值为0.693，最大值为2.708，说明媒体报道总量样本数据存在一定差异性。后期媒体报道跟踪整改次数(TR)的均值为0.250，最小值为0.000，最大值为2.197，标准差为0.568，标准差是均值的2倍，说明后期媒体报道跟踪整改次数差异性较大。后期媒体报道跟踪未整改次数(NTR)的均值为0.125，最小值为0.000，最大值为1.792，标准差为0.348，说明后期媒体报道跟踪未整改次数的样本数据分布波动性较大。公司规模(Size)的均值为23.688，最小值为21.111，最大值为28.482，说明不同公司之间的规模存在一定差距。盈利能力(ROA)的均值为0.022，最小值为-0.360，最大值为0.216，说明样本企业中部分企业盈利能力较差。资产负债率(Lev)的均值为0.502，说明平均资产负债率为50.2%。上市年限(Age)的均值为15.500，最小值为2，最大值为29，说明部分企业上市年限较长，是较为成熟的企业。

(二)相关性检验

为了解两两变量之间的相关密切程度及方向，下面进行相关性分析，并通过解释变量、控制变量两两之间的关系初步判断模型是否存在严重多重共线性。若解释变量、控制变量两两之间的相关系数绝对值大于0.8，初步判断模型存在严重多重共线性；若小于0.8，初步判断模型不存在严重多重共线性。上表显示，媒体报道总量(TM)、后期媒体报道跟踪整改次数(TR)、后期媒体报道跟踪未整改次数(NTR)与被政府环保监管次数(NR)的相关系数都是显著为正的，说明媒体报道总量、后期媒体报道跟踪整改次数、后期媒体报道跟踪未整改次数对被政府环保监管次数有较强的正向影响。公司规模(Size)、盈利能力(ROA)、资产负债率(Lev)、上市年限(Age)与被政府环保监管次数(NR)的相关系数都是不显著为正的，说明公司规模、盈利能力、资产负债率、上市年限对被政府环保监管次数都有较弱的正向影响。此外，由于媒体报道总量(TM)与后期媒体报道跟踪整改次数(TR)的相关系数绝对值高达0.945，但其他解释变量、控制变量两两之间的相关系数绝对值较小，无法确定模型是否存在严重的多重共线性，需要进一步检验。之后，进行多重共线性检验，通过各变量VIF值可知不论模型(1)、模型(2)、模型(3)，各变量的VIF值均小于10，进一步确定模型都不存在严重多重共线性，说明所建立的模型都是可靠的。

(三)回归结果分析

回归结果见表3可以看出，各模型R方分别为0.426、0.406、0.149，说明各模型均存在一定的拟合优度，即各模型均具有一定的解释力度。模型(1)显示，媒体报道总量(TM)的回归系数在1%的水平下显著为正，说明媒体报道总量显著促进被政府环保监管次数，即媒体报道总量越多，被政府环保监管次数明显越多。模型(2)显示，后期媒体报道跟踪整改次数(TR)的回归系数在1%的显著性水平下为正，说明后期媒体报道跟踪整改次数对被政府环保监管次数有明显的正向影响，即被政府环保监管次数明显随着后期媒体报道跟踪整改次数的上升而上升。模型(3)显示，后期媒体报道跟踪未整改次数(NTR)的回归系数在1%的水平下显著为正，说明后期媒体报道跟踪未整改次数显著提升被政府环保监管次数，即后期媒体报道跟踪未整改次数越多，被政府环保监管次数明显越多。控制变量中，公司规模(Size)在各模型的回归系数均不显著，说明公司规模不是影响被政府环保监管次数的主要因素。盈利能力(ROA)在各模型的回归系数均显著为正，说明盈利能力越强的企业明显被政府环保监管次数更多。资产负债率(Lev)在各模型的回归系数也显著为正，说明被政府环保监管次数明显随着资产负债率的提升而增加。上市年限(Age)在各模型的回归系数均不显著为正，说明上市年限对被政府环保监管次数有一定的积极影响但并不显著。

(四)稳健性检验分析

为了验证本文研究结果是可信的，进行了如下稳健性检验：由于被解释变量被政府环保监管次数只能取非负整数，属于计数数据，被解释变量为计数模型一般采用“泊松回归”，因此被解释变量不进行取自然对数处理，使用原始数据，采用泊松回归，得到回归结果如下表所示：可以看出，各模型PseudoR2分别为0.106、0.103、0.0398，说明各模型均具有一定的解释力度。模型(1)显示，媒体报道总量(TM)的回归系数显著为正，说明媒体报道总量越多，被政府环保监管次数明显越多。模型(2)显示，后期媒体报道跟踪整改次数(TR)的回归系数显著为正，说明后期媒体报道跟踪整改次数对被政府环保监管次数有明显的正向影响。模型(3)显示，后期媒体报道跟踪未整改次数(NTR)的回归系数显著为正，说明后期媒体报道跟踪未整改次数越多，被政府环保监管次数明显越多。与回归结果结论一致，说明回归结果和模型均是稳健的。

五、结论与启示

基于媒体治理理论，研究媒体报道对政府进行企业监管行为的影响，本文以2011-2020年间42起A股上市公司被媒体曝光的环境污染行为为样本，探讨了媒体曝光环境问题是否会对政府监管造成影响。研究结果表明媒体报道总量越多，被政府环保监管次数明显越多，接着本文进一步考虑了媒体后续报道对政府监管的影响情况，研究发现后期媒体报道也会显著提高政府监管情况。此外，研究还发现盈利能力越强的企业明显被政府环保监管次数更多，资产负债率也随着被政府环保监管次数的增加而提升。本文研究对于我国目前环境治理有以下意义：首先，媒体作为发挥公众监督职能的武器，应当及时、客观的对公司环境问题进行报道，从而对公司进行有效震慑；其次是媒体进行后续跟踪报道，不论媒体进行整改或是未整改报道都会显著提高政府对该企业的关注度；最后本文对于面对政府监管次数的上升，不同企业产生的影响是否会因行业不同而表现不同等方面的研究存在不足，希望后续研究可以据此进一步进行讨论。

作者:张逸雪 曹志鹏 单位:陕西科技大学经济与管理学院