气候监管风险与内幕交易获利性：来自州气候适应计划（State Climate Adaptation Plans, SCAPs）的证据

《Journal of Environmental Management》：Climate regulatory risk and insider trading profitability: Evidence from state climate adaptation plans

　　

气候监管风险日益重要，但其对企业信息环境与内幕人（insider）行为的影响尚不明确。本文利用1996至2021年美国各州交错最终确定的州气候适应计划（State Climate Adaptation Plans, SCAPs）作为准自然实验，考察气候监管法规如何影响内幕人的交易获利性（insider trading profitability）。气候监管可能通过竞争性渠道影响内幕交易获利性：监管不确定性的增加可强化内幕人的信息优势，而加强的审查、改善的披露及更强的内部监督则可约束其行为。研究发现，SCAP最终确定与内幕交易获利性的显著下降相关联，且该效应对面临较高气候相关不确定性与风险敞口的企业更为明显。总体而言，证据表明透明度效应与监督效应占主导，降低了信息不对称与内幕人超额收益。研究结果揭示了气候政策如何塑造企业信息环境并限制内幕人优势，对市场透明度与监管有效性具有启示意义。

《Journal of Environmental Management》刊发论文解读：气候监管风险对内幕交易获利性的影响——基于美国州气候适应计划（SCAPs）的证据

一、研究背景与立题依据

随着气候变化相关规划与政策日益增多，企业面临改善环境绩效与减少碳排放的压力，气候相关政策产生的不确定性显著影响企业投资决策。已有研究表明机构投资者认为气候监管风险对企业财务具有负面冲击，企业在面临气候监管风险时会收紧监控以降低金融风险敞口。有效监控可影响企业信息环境并遏制内幕人利用私有信息获取异常交易利润，然而目前极少有文献考察气候监管风险的治理效应对内幕交易获利性（insider trading profitability）的影响，气候监管最终究竟会因增加信息不对称而助长内幕人获利，或因强化披露与监督而抑制之，尚无明确实证证据。厘清此关系有助于判断监管审查能否限制机会主义行为，为政策制定者、投资者及管理层理解气候法规下治理与披露对市场公正性的作用提供依据。本文以美国各州交错最终确定州气候适应计划（State Climate Adaptation Plan, SCAP）作为气候监管风险的外生冲击，探究SCAP最终确定对企业内幕交易获利性的影响。研究发现SCAP最终确定显著降低内幕交易获利性，表明透明度与监督效应占优，该文发表于《Journal of Environmental Management》。

二、主要关键技术方法概述

研究人员以1996–2021年美股（NYSE/AMEX/NASDAQ）上市公司为初始样本，从Thomson Reuters I/B/E/S、COMPUSTAT和CRSP数据库分别获取分析师预测、公司财务及股票回报数据；SCAP（州气候适应计划）最终确定时间及所属州取自Georgetown Climate Center（GCC），将总部位于已最终确定SCAP州的企业设为处理组（SCAP_i,t-1=1），其余为控制组。内幕交易获利性采用Carhart四因子模型计算内幕买入后3个月与6个月累计异常收益率（Cumulative Abnormal Return, CAR3M、CAR6M），稳健性检验使用买入持有异常收益率（Buy-and-Hold Abnormal Return, BHAR）及Carhart模型截距项（CAR_ALPHA）。实证策略采用多期双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），控制企业与年度固定效应，标准误于州层面聚类；进一步开展平行趋势检验、按SCAP目标数强度分组、以及基于气候政策不确定性（Climate Policy Uncertainty, CPU）、环境评级（KLD）、环境风险、气候风险、资产可重新配置性（Asset Redeployability）、信息不对称性代理变量（分析师预测离散度、盈余质量不透明度Opacity、企业规模）和治理代理变量（机构持股Institutional Holdings、大宗持股Blockholdings、外部接管威胁Hostile Takeover Index、CEO权力CEO Power）的分组检验以识别作用机制。

三、研究结果

4.1 Summary statistics and correlation matrix（描述性统计与相关矩阵）

对205,202个公司—年度观测值的描述性统计显示，CAR3M均值6.4%、CAR6M均值9.6%，SCAP指示变量均值0.202（约20.2%观测值位于已最终确定SCAP的州）。Pearson相关分析显示CAR3M、CAR6M与SCAP显著负相关（分别为?0.050、?0.060），初步支持SCAP降低内幕交易获利性的假设，方差膨胀因子均低于10，多重共线性不严重。

4.2 Baseline regression（基准回归）

以CAR3M和CAR6M为因变量、SCAP_i,t-1为核心自变量，控制RET（上年度股票收益率）、SIZE（总资产自然对数）、BM（账面市值比）、LOSS（是否亏损哑变量）、ROA（资产收益率）、LEVERAGE（资产负债率）、ZSCORE（Altman Z-Score）及企业与时间固定效应。结果显示SCAP系数在1%水平上显著为负：控制变量全模型中CAR3M系数为?0.059，CAR6M为?0.069。经济意义上，相对于对照组，SCAP州企业内幕人3个月和6个月累计异常收益率分别降低约5.9%和6.9%，支持假设H1——SCAP最终确定降低内幕交易获利性。

4.3 Robustness tests（稳健性检验）

①Alternative measure of insider trading profitability（替代指标）：换用BHAR3M、BHAR6M及CAR_ALPHA3M、CAR_ALPHA6M重新估计，SCAP系数仍显著为负（BHAR3M: ?0.061；BHAR6M: ?0.076；CAR_ALPHA3M: ?0.001），结论不变。②Excluding the COVID year (2020)（剔除2020年COVID样本）：剔除2020年数据后SCAP系数仍为?0.060（CAR3M）和?0.072（CAR6M），显著为负，排除疫情特异市场冲击干扰。

5.1 Parallel trend test（平行趋势检验）

构建BEFORE2（SCAP前两年）、BEFORE1（前一年）、CURRENT（当年）、AFTER（之后年份）指示变量替代SCAP进行动态DiD回归。BEFORE2与BEFORE1的SCAP系数小且不显著，CURRENT与AFTER系数显著为负，满足平行趋势假设，表明处理组与对照组在内幕交易获利性上的差异仅出现于SCAP最终确定之后，支持因果解释。

5.2 Effects of the intensity of state climate adaptation plans（SCAP强度效应）

按SCAP所含总目标数中位数分为高/低强度子样本，仅保留SCAP最终确定当年观测值。低目标数（Low Goals）子样本中SCAP系数显著为负（CAR3M: ?0.174；CAR6M: ?0.500），高目标数子样本不显著，说明目标数越少（监管细节越模糊、不确定性越高），企业为对冲不确定性主动加强披露与内控，内幕交易获利性降幅更大。

5.3 Effects of climate risk and uncertainty（气候风险与不确定性效应）

分别以高于/低于中位数划分子样本进行检验：①高气候政策不确定性（High CPU）子样本SCAP系数显著为负（CAR3M: ?0.066），低CPU不显著；②低环境评级（Low KLD EnvRating）子样本SCAP显著为负（?0.077），高评级不显著；③高环境风险（High EnvRisk，基于Hassan et al.财报电话会议文本分析）子样本SCAP显著为负（?0.066），低风险不显著；④高气候变化风险（High Climate Change Risk, Ilhan et al.基于财报电话会议文本）子样本SCAP显著为负（?0.089）；⑤低资产可重新配置性（Low Asset Redeployability, Kim and Kung）子样本SCAP显著为负（?0.072），高重新配置性效应较弱（?0.034且显著但绝对值更小）。结果表明气候相关不确定性与实体风险更高、环境表现更差、资产专用性更强的企业，SCAP对内幕交易获利性的抑制作用更明显，符合此类企业更有动机完善披露与内控以避免合规成本与声誉损失的解读。

5.4 Effects of information asymmetry（信息不对称性效应）

按分析师预测离散度（Analyst Forecast Dispersion）、盈余质量不透明度（Opacity）、企业规模（Firm Size）分高/低组。低分析师预测离散度（Low Analyst FD）、低不透明度（Low Opacity）、大公司（Large Firm）子样本中SCAP系数显著为负（分别为?0.054、?0.076、?0.071），高不对称组不显著。说明SCAP最终确定后信息环境较好（低信息不对称）的企业内幕交易获利性降幅更大，支持SCAP促使企业改善信息披露、缩小内幕人信息优势的机制。

5.5 Effects of monitoring and governance（监督与治理效应）

按机构持股比例（Institutional Holdings）、大宗持股比例（Blockholdings≥5%）、外部敌意收购威胁指数（Hostile Takeover Index）、CEO权力（CEO Tenure>10年或Ownership>5%分别定义高低组）分组。高机构持股（High InstHold: ?0.095 vs Low: ?0.046）、高大宗持股（High BlockHold: ?0.062 vs Low: ?0.049边际显著）、高敌意收购威胁（High Takeover: ?0.096 vs Low不显著）、低CEO权力/低堑壕指数（Low Entrenchment Index: ?0.129；Low CEO Power: ?0.148）子样本SCAP系数显著更负。表明SCAP促使企业强化内外部监督与治理，进而压缩内幕人套利空间，强治理环境下该抑制效应更突出。

四、讨论与结论翻译

讨论指出，美国多州已制定气候适应计划以应对气候变化影响，给企业带来实质气候监管风险与潜在合规成本。本研究利用SCAP作为气候监管风险外生冲击，发现SCAP最终确定后企业内幕交易获利性显著下降（3个月CAR降低约5.9%，6个月降低约6.9%），平行趋势检验证实此效应仅出现于处理后期间。异质性分析显示该负向关系在SCAP目标数较少（监管不确定性更高）、气候政策不确定性高、企业环境评级低、环境及气候实体风险高、资产可重新配置性低、信息不对称性低及治理监督强的子样本中更为显著，表明企业面对气候监管风险时会主动改善信息透明度与内部监控以抵消不确定性的负面影响。本研究拓展气候金融与内幕交易文献，证明气候政策信号可通过改善企业信息环境与治理约束内幕人优势，对监管机构（如SEC及气候披露主管机关）而言提示强化气候相关监管活动可借由缩小内幕人信息优势提升市场透明度；对企业则强调监管过渡期应加强治理、合规设计与内部监督，尤其在高不确定性与高气候敞口情境下。受限于SCAP间较大差异及跨国可比性不足，未来可探究其他气候监管风险代理变量、扩展至多国比较及行业异质性分析。

原文结论部分翻译如下：

大量美国各州已采纳气候适应计划，政府力求主动应对气候变化影响，这给当地企业带来实质气候监管风险及潜在未来合规成本。本研究考察这些风险如何影响当地企业的内幕交易获利性，使用州气候适应计划（SCAPs）捕捉监管风险的实质上升。虽然气候相关政策塑造企业投资决策与风险敞口，且已有文献记载对气候监管风险的响应会引致加强监控，但其对内幕交易的影响知之甚少。具体而言，监管风险究竟会通过内幕人对企业应对策略的私有信息增强其获利能力，抑或限制之，尚不清楚。利用3个月和6个月累计异常收益率（Cumulative Abnormal Returns, CAR），我们发现SCAP最终确定与处理后企业内幕交易获利性的显著负向关系——总部位于采纳SCAP州的处理企业相较未采纳州对照企业的内幕交易获利性约降低5.9%（3个月CAR）和6.9%（6个月CAR）。分析对内幕交易获利性替代度量及平行趋势假设均保持稳健，证明所记载的负向效应仅出现于SCAP最终确定之后。研究结果表明州适应计划最终确定后，与企业改善披露相吻合，SCAP引发的信息不对称被消除。异质性检验揭示结果在SCAP目标总数较少（与更少目标关联更高监管不确定性，企业倾向在更高不确定性期增加披露以缓和负面市场效应）、高不确定性期、更易受气候变化实体风险影响的企业中负向关联更强。交叉-sectional检验显示通过三条潜在渠道影响内幕交易获利性：文件期高气候政策不确定性及气候实体风险暴露企业效应更强；仅低信息不对称性代理变量及高监督与治理代理变量呈显著结果，表明企业确实通过改善信息透明度与内部监控应对监管风险上升。本研究对日益增长的气候变化经济后果文献作出适时贡献：以往文献聚焦气候政策对投资活动的影响，本研究表明企业气候监管风险的实质上升促使其主动完善治理与披露实践，从而降低内幕交易获利性。这些发现亦具实践含义：对监管机构（含SEC及气候披露主管部门）而言，强化气候相关监管活动可通过缩小内幕人信息优势改善市场透明度；对企业而言，证据凸显监管过渡期尤当不确定性及气候实体敞口高时，强化治理、合规设计与内部监控之重要性。鉴于SCAP间显著差异及可比性不足，难以超越指示变量深入剖析驱动文献记载发现的具体因素，这可作为未来研究方向——检验其他气候监管风险代理变量、将研究扩展至美国以外以考察不同地区与监管环境下的变异，以及更深入探究企业应对气候监管风险的其他途径（如投资决策），未来研究亦可检视行业层面对气候监管风险的异质反应，以深化对内幕交易行为异质性的理解。