环境监管风险

《Energy Economics》：Environmental regulatory risk

　　• 在美国股票市场中，监管的严格程度要求正的回报补偿。• 具有高现金储备的公司因面临更多监管而获得更高的补偿。• 缺乏现金储备的公司 在更严格的环境规则下面临更大的不确定性。• 通过与您监管严格程度相关的资产定价因素来构建对冲投资组合。• ERRI（Environmental Regulatory Risk Index）追踪市场对环境监管所产生风险的日常预期。

**引言**
近年来，越来越多的环境监管措施被实施，而企业则游说要求减少监管力度，以避免对其商业模式产生过多影响。这些监管措施确实会影响企业的商业决策和估值（Greenstone等人，2012年；Veith等人，2009年；Rajabi等人，2024年），并且不同企业和行业之间的影响也各不相同（经合组织，2021年）。然而，量化这些政策对企业预期影响的程度颇具挑战性。尽管如此，投资者对企业管理长期成功的预期反映在了其股价上，而且机构投资者调查显示，监管带来的风险对资产投资组合有重大影响（Krueger等人，2020年）。因此，通过观察投资者对环境监管的反应，我们可以确定市场认为企业会受到多大的影响，以及哪些企业能够更好地应对更严格的监管。我们通过市场预期来研究企业因环境监管而面临的风险。这种关系通常通过将监管公告或新闻视为事件研究中的事件来进行研究（Rajabi等人，2024年；Ramiyah等人，2013年；Brouwers等人，2016年）。然而，不同的监管措施对企业的影响程度不同，某些行业的企业自然会面临更高的环境监管风险。此外，企业的监管暴露程度会随时间变化，而这正是事件研究无法测量的。因此，为了研究环境监管的影响，我们利用从监管文本中量化得出的约束性词语数量以及企业对环境监管的估计暴露程度（Al-Ubaydli和McLaughlin，2017年）。随着监管措施的加强，企业面临不同的监管环境，它们必须适应这种新环境，这需要付出成本（Kalmenovitz，2023年），并且会影响到企业的商业模式（Greenstone，2002年）。Becker和Henderson（2000年）以及Greenstone等人（2012年）的研究表明，更严格的环境监管会导致美国制造业企业的投资决策发生变化；Ince和Ozsoylev（2024年）则指出，更严格的监管会增加额外成本。根据标准的资产定价理论，当成本增加或监管环境变化时，投资者会调整他们对企业未来现金流的预期（Pástor和Veronesi，2012年）。因此，监管环境的变化导致投资者对企业商业模式的影响存在不确定性，我们将其称为“环境监管带来的风险”。

**研究方法**
我们采用企业特征预测回归方法，研究美国股市中环境监管严格程度的变化及其对股票回报的影响。众所周知，企业的环境状况（通常由其排放量决定）对投资者对企业未来表现的预期至关重要（Sankar等人，2024年；Bolton和Kacperczyk，2021年）。考虑到这一点，我们考察了股票回报对环境监管严格程度的敏感性，同时控制了企业的环境状况及其他已知的股票回报预测因素。对于环境状况较差的企业来说，更严格的监管对其回报有负面影响，这表明投资者确实考虑了监管的严格程度。在此基础上，我们研究了企业灵活适应新监管环境的能力。企业的现金储备提供了财务灵活性，尤其是在面临新监管带来的不确定性成本时尤为宝贵（Gulen和Ion，2016年）。Gulen和Ion发现，政策不确定性对 Corporate 投资有负面影响，但对于现金储备较高的企业来说，这种影响较为轻微。一个合理的解释是，较高的现金储备使企业能够灵活应对新的监管现实。基于这些发现，我们比较了高现金储备企业和面临相同监管严格程度的其他企业的资产回报。分析显示，环境监管严格程度与企业回报之间的正相关关系在具有高现金储备的企业中更为显著。然而，现金储备较低的企业虽然也存在正相关关系，但强度较弱。这意味着，对于现金储备较低的企业而言，它们之间的波动性更大。监管可能会严重扭曲企业的商业模式，需要大量投资，而这些企业可能不得不增加债务负担，从而增加投资者对其未来的不确定性。这表明，对于拥有高现金储备的企业来说，更严格的监管并不是问题，因为它们能够适应新的企业环境。投资者仍然认为高现金储备的企业面临变化的环境监管环境，但在监管日益严格的情况下，它们的处境优于现金储备较低的企业。这也表明，如果主要影响高现金储备的企业，或者为现金储备较低的企业引入适当的补救措施，监管机构可以实施更严格的监管而不对其造成太大打击。

**结论**
从投资者的角度来看，环境监管带来的风险是需要对冲的对象。从政策制定者的角度来看，我们需要一个指标来跟踪市场对环境监管风险的当前认知。由于监管政策发布频率较低，这样的跟踪工作具有挑战性。根据标准的资产定价理论，当监管环境发生变化时，投资者会调整他们对企业未来现金流的预期。考虑到这些利益相关者，我们构建了一个基于不同监管严格程度组合的指数，从而能够高频地了解市场对环境监管风险的预期。在构建这些组合时，我们参考了经济学和金融学文献中的研究，这些研究表明企业受环境监管的影响程度因规模（Becker和Henderson，2000年）、现金储备（Gulen和Ion，2016年）等因素而异，这些因素会影响企业的投资决策（Becker和Henderson，2000年）和成本（Ince和Ozsoylev，2024年；Kalmenovitz，2023年）。我们利用Jensen等人（2023年）提出的资产定价模型中的因子，并对这四个因子进行几何加权平均，从而构建出反映市场高频率风险预期的指数。该指数在1987年达到峰值，当时美国通过了《全球气候保护法》。显然，美国投资者认为这是一个对商业环境的重大变革。1997年，尽管《京都议定书》正在讨论并最终签署，市场仍认为环境监管带来的风险较低。这是由于Byrd-Hagel决议阻止了美国参议院批准任何可能损害美国经济的政策。尽管美国最终签署了《京都议定书》，但由于该决议并未得到批准，这一举措在很大程度上只是象征性的，对企业商业模式没有实际风险。然而，当后来因推动气候问题登上政治议程而获得诺贝尔和平奖的Al Gore参选美国总统时，环境监管风险大幅上升。格蕾塔·通贝里领导的气候抗议活动在唐纳德·特朗普执政期间发生，市场认为这些抗议活动的风险较小，因为特朗普政府削弱了环境监管。

**研究贡献**
我们的研究在多个方面为现有文献做出了贡献。首先，我们在环境监管风险建模领域有所贡献。Deng和Hao（2024年）使用企业对污染治理技术的投资率来衡量中国企业对环境监管的反应；Dagestani等人（2023年）也利用中国实施更严格的环境监管作为政策冲击，表明污染企业被激励采取更环保的措施。Shi和Xu（2018年）研究了中国的第十一个五年计划对中国出口的影响。这些研究关注的是企业因监管而改变的政策，而我们的研究重点在于投资者对企业在更严格监管下成功与否的预期。其次，我们在指数构建方面有所贡献，提出了一个年度指数来衡量经合组织国家的环境政策严格程度（Kruse等人，2022年），该指数可追溯至2020年。Zhou等人（2025年）利用该指数研究了各国债务成本；Engle等人（2020年）编制了基于媒体的气候变化风险月度指数；Ardia等人（2023年）开发了基于新闻情绪的气候变化关注度指标。我们的指数能够高频地反映市场对环境监管风险的预期。第三，我们在监管和政治风险以及政治行为带来的不确定性方面也有贡献。Baker等人（2016年）提出了一个综合性的政策不确定性指标，基于包含经济政策不确定性相关术语的新闻文章频率；Hassan等人（2019年）通过分析财报中用于政治讨论的部分及其与不确定性相关词汇的接近程度来研究企业对政治风险的担忧。Kaviani等人（2020年）研究了政策不确定性对信用利差的影响。Pástor和Veronesi（2013年）提出了一个政策不确定性的理论模型，并由Kelly等人（2016年）进行了扩展，分析了两者的相互作用。我们的研究侧重于环境监管带来的风险，而非更广泛的政治环境风险。此外，我们还在基于环境和气候因素的企业证券定价方面做出了贡献。我们发现，即使在控制企业环境状况的情况下，投资者也会在资产价格层面考虑企业对环境监管的暴露程度。关于企业面临气候风险的研究仍处于起步阶段，但正在迅速发展（参见Giglio等人，2021年的综述）。Bolton和Kacperczyk（2021年；Bolton和Kacperczyk，2023年）的研究表明，企业的排放量在美国和非美国股市回报的横截面中得到了体现。Seltzer等人（2022年）研究了州级法律执行对企业债务成本的影响；Fan和Wu（2022年）关注治理结构以及环境监管对企业创新的影响。他们发现，更严格的环境监管不仅减少了污染，还促进了企业创新。我们还采用了Al-Ubaydli和McLaughlin（2017年）提出的监管严格程度衡量方法，但重点研究了环境监管暴露程度对企业回报的影响，而非企业对变化监管环境的反应（如Fan和Wu（2022年）的研究）。由于我们对新环境监管下的行业和企业特定市场反应感兴趣，因此我们对环境监管暴露程度及股市反应进行了更细致的研究。

**论文结构**
本文的其余部分安排如下：第2节介绍了基于监管文本的监管严格程度衡量方法及本研究使用的数据；第3节探讨了环境监管暴露程度对资产回报横截面的影响；第4节构建了不同监管严格程度组合并评估其表现；第4.4节构建了环境监管风险指数（ERRI），并研究了其在与环境相关政策发展相关的市场风险中的表现。我们发现ERRI是一个合适的指标，可用于评估环境政策和监管措施所带来的风险。在第5节中，我们讨论了政策含义，第6节则进行了总结。

**段落摘录：**

**基于法律文本的监管严格度衡量方法、数据及其统计摘要**
在本节中，我们描述了如何从Mercatus Center的RegData数据库（Al-Ubaydli和McLaughlin，2017年）中获取环境监管严格度的衡量方法，展示了该方法在不同行业的表现，并提供了相关统计摘要。我们通过企业的排放量来控制环境因素的影响。我们使用了Trucost数据库来获取排放数据，并解释了他们所使用的方法论。

**环境监管严格度与资产回报的横截面关系**
在气候风险的框架内，已经明确企业排放量对资产回报的横截面具有重要影响。由于更严格的环保法规会激励企业减少排放，因此排放量与监管之间存在自然联系。这就引出了一个问题：相对于企业的环境状况，它们受到更严格监管的影响程度如何，以及影响的方向是什么？我们发现，投资者会要求企业为其因环保法规而面临的风险获得回报补偿。

**基于市场预期的环境法规风险指数**
我们已经确定，环境监管严格度是资产回报横截面中的一个统计上显著的预测因素。任何形式的监管通常都发布得不多。美国环境保护署（EPA）每年只发布一次环境监管文本，这不足以用于积极的风险管理和分析。因此，我们构建了一个高频的环境法规风险市场预期指数。为此，我们首先...

**政策含义**
我们的发现为政策制定者在设计和评估环境法规时提供了若干重要见解。虽然我们的分析重点关注金融市场反应，但这些反应反映了投资者对企业适应更严格监管环境的能力的预期。因此，它们可以为政策影响评估提供信息。

**结论**
本文的目的是通过市场预期来了解企业如何受到环境法规带来的风险的影响。我们使用了一种基于美国环境保护署发布的法律文件得出的环境监管严格度衡量方法。通过将这一衡量方法与行业层面的相关性得分相结合，我们得到了一个随时间变化的监管风险暴露度，从而可以研究企业的股票回报如何受到监管严格度的影响。

**CRediT作者贡献声明**
H. Peter Boswijk：撰写原始草案、验证、监督、方法论。
Cees Diks：撰写原始草案、监督、方法论、正式分析。
Simon Trimborn：撰写原始草案、验证、监督、软件、方法论、调查、资金筹集、正式分析、概念化。
Matteo Valle：撰写原始草案、可视化、验证、软件、调查、正式分析、数据整理。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能会影响本文所述的工作。

**作者名单：**
H. Peter Boswijk | Cees Diks | Simon Trimborn | Matteo Valle