碳排放是否会导致管理层信息保密？来自中国股市的证据

《Research in International Business and Finance》：Do Carbon Emissions Encourage Managerial Information Hoarding? Evidence from China’s Stock Market

　　•较高的碳排放与未来更大的 crash 风险相关。•即使在控制了主要的基于风险的渠道后，这种关系仍然存在。•收益管理和信息不透明度在一定程度上中介了碳与 crash 之间的关系。•对于高碳排放企业来说，环境法庭的影响更为显著。•公司治理、审计质量和分析师覆盖度减弱了这种关联。

引言
越来越多的研究探讨了与气候相关的暴露如何影响企业和金融市场。企业的气候风险暴露包括气候相关发展通过哪些渠道影响企业的现金流、融资条件和估值（Shahrour et al., 2023）。在我们的研究中，碳排放是这种暴露的一个可观察来源，因为高碳足迹的企业面临监管干预、碳定价压力、转型成本以及来自投资者和其他利益相关者的日益严格的审查（Griffin et al., 2017, Krueger et al., 2020, Stroebel and Wurgler, 2021）。资本市场也越来越将碳排放纳入企业估值、资本成本和风险溢价中（Ilhan et al., 2021, Bolton and Kacperczyk, 2021, Faccini et al., 2023）。在这一文献中，一个突出的观点是将碳排放视为与预期未来负债和转型不确定性相关的根本风险来源，我们称之为基于风险的视角。最近的研究通过记录碳排放与股价 crash 风险之间的正相关关系，并将这种关联与下行风险和回报不确定性联系起来，进一步扩展了基于风险的视角（Bose et al., 2025, Tran et al., 2024）。我们通过关注不利碳相关信息如何传递给外部投资者的管理披露过程，提供了一个补充性的解释。虽然基于风险的视角关注不利碳相关基本面的存在和规模，但我们的基于信息的视角关注这些基本面是否以及何时被识别并传达给投资者。当碳相关风险透明并在发生时被纳入价格中时，它们更可能引发渐进的估值调整。然而，当管理者延迟不利信息的识别或披露时，碳相关的坏消息可能会累积并最终突然释放。由于股价 crash 通常与之前隐藏的负面信息的突然释放有关（Jin and Myers, 2006, Hutton et al., 2009），这一区分提出了我们研究的核心问题：碳排放是否仅通过潜在风险影响 crash 风险，或者管理披露行为也影响了这种风险如何传递到股价上？

我们通过提出一个与潜在风险渠道并行运作的基于信息的机制来解决这个问题。碳排放导致了对不利基本面的暴露，包括环境负债、合规成本、转型压力和声誉后果。这些不利基本面并不自动意味着信息囤积；相反，它们创造了管理者在识别和披露方面可能具有自主权的潜在不利信息。最近的证据表明，CEO 所有权与企业碳排放承诺之间存在非线性关系，这强调了企业对碳相关压力的反应取决于管理者的激励（Shahrour et al., 2024）。在我们的研究中，高排放企业面临监管审查和不断上升的合规成本，这些因素与短期绩效相关的管理者激励相互作用（Bergstresser and Philippon, 2006, Graham et al., 2005, Edmans et al., 2017）。因此，管理者可能会利用报告自主权或维持一个更加不透明的环境，允许碳相关的坏消息在企业内部累积。当隐瞒变得不可持续时，累积的信息可能会突然释放，从而增加 crash 风险。我们认为潜在风险暴露和管理信息囤积并不是相互排斥的解释，我们的实证证据支持这些解释是互补的。我们将这种互补机制称为碳诱导的信息囤积。

为了验证这一机制，我们分析了2002年至2024年间2,325家中国上市公司的面板数据。中国为这项研究提供了理想的背景：它是世界上最大的碳排放国，其上市公司的监管监督和环境执法强度存在显著差异，从而产生了横截面和时间序列上的监测环境变化（Huo et al., 2022, He and Wang, 2024）。我们的基准结果显示，高碳排放企业面临显著更高的未来股价 crash 风险。重要的是，即使在增加了对基于风险的替代解释（包括公司特定市场风险、运营不确定性、融资压力和行业层面转型冲击）的额外控制后，这种关系仍然稳健。

一个核心的实证挑战是确定管理披露行为是否提供了超出可观察碳相关风险暴露之外的额外传递渠道。我们通过三种方式应对这一挑战。首先，我们发现高碳密集型企业更广泛地参与实际和应计基础上的收益管理（Roychowdhury, 2006, Cohen et al., 2008），并且表现出更高的企业不透明度。这些结果表明，碳暴露不仅与不利基本面相关，还与报告操纵和企业信息环境的整体恶化相关。收益管理和企业不透明度部分中介了碳排放与 crash 风险之间的关系（Hutton et al., 2009, Kim et al., 2011a）。这些中介结果在扩展的风险调整规范下仍然成立，提供了与基于风险的解释互补而非替代的信息囤积渠道的证据。其次，我们利用中国各城市环境法庭建立的时机差异作为一个准自然实验。环境法庭加强了外部监督，增加了环境违规的预期成本，并限制了管理者对不利环境信息的隐瞒自主权（He and Wang, 2024, Wang et al., 2025）。PSM-DID 结果显示，在环境法庭建立后，受处理企业经历了 crash 风险、收益管理和企业不透明度的降低，中介测试表明信息囤积代理的降低部分解释了政策引起的 crash 风险下降。更重要的是，使用三重差异进行的进一步分析表明，这些效应在政策实施前碳排放较高的企业中更为显著。这种模式对所提出的机制进行了更严格的检验，因为监督冲击在碳相关不利信息和隐瞒激励可能最大的地方效果最强烈。第三，我们进行了横截面分析，发现治理结构更强、审计质量更高、信息环境更透明的企业中，碳与 crash 之间的关系较弱（Chen and Liu, 2013, Jizi et al., 2014, Xu et al., 2014），在这些情况下，监督约束了管理层的隐瞒行为。这些结果进一步支持了碳排放对 crash 风险的影响取决于外部和内部监督机制的强度的观点。

我们的研究在几个方面丰富了现有文献。首先，我们将企业气候风险暴露的文献与股价 crash 的坏消息囤积解释联系起来。先前的研究已经确定碳排放是企业层面气候风险的重要来源，并可能通过预期负债、转型不确定性和风险溢价影响估值（Bolton and Kacperczyk, 2021, Shahrour et al., 2023）。我们区分了这些潜在不利基本面的存在与其进入市场价格的披露过程。在我们的框架中，碳暴露产生了不利基本面和潜在信息，而管理者的披露选择影响了这些信息是逐步融入还是先累积后突然释放。因此，我们的基于信息的解释补充了而不是取代了基于风险的视角。其次，我们扩展了碳金融文献中的管理视角。Shahrour et al.（2024）表明 CEO 所有权与企业碳排放承诺之间存在非线性关系，强调了企业对气候相关压力的反应取决于高管激励。我们基于 Jin and Myers（2006）的见解，将这一洞见扩展到了管理者的报告和披露选择上。我们的框架形式化地说明了管理者如何平衡隐瞒碳相关不利信息的短期利益与未来被发现的预期成本，从而将碳暴露与信息囤积和随后的 crash 风险联系起来。第三，我们记录了报告操纵和企业不透明度作为碳诱导信息囤积的可观察表现，并将它们与未来的 crash 风险联系起来。虽然先前的研究通常将收益管理作为独立的报告结果来研究（例如，Roychowdhury, 2006; Cohen et al., 2008），但我们显示实际和应计基础上的收益管理部分解释了碳相关披露激励如何转化为隐藏坏消息的累积。我们还记录了高碳密集型企业表现出更高的不透明度，提供了额外的证据，表明碳暴露与企业信息环境的整体恶化有关，而不仅仅是孤立的报告选择。因为这些措施捕捉了可观察的表现而不是管理者的隐瞒决策，我们将这些证据解释为部分的且与机制一致的。

最后，我们提供了基于执行的证据，表明监管监督限制了信息囤积并降低了 crash 风险。利用环境法庭建立的时机差异，我们发现更强的环境执法与更低的 crash 风险、收益管理和企业不透明度相关，而且信息囤积代理的降低部分中介了政策效应（He and Wang, 2024, Wang et al., 2025）。三重差异结果进一步表明，这些效应在政策实施前碳排放较高的企业中更为显著。这种基于执行的证据有助于将所提出的机制与仅基于一般企业风险、不透明度或时变行业条件的解释区分开来。

本文的其余部分组织如下。第2节发展了假设。第3节描述了数据和研究设计。第4节展示了实证结果，包括基准分析、识别测试和机制证据。第5节总结并讨论了政策含义。

### 碳排放、代理激励和坏消息囤积
企业碳排放（CO?）使企业面临未来不确定的、延迟的且外部投资者难以验证的环境成本（Griffin et al., 2017, Bolton and Kacperczyk, 2021）。在更广泛的气候金融文献中，企业气候风险暴露指的是气候相关发展影响企业价值、现金流和融资条件的渠道（Shahrour et al., 2023）。碳排放并不能涵盖气候风险的所有维度，但它们...

### 数据和样本
我们编制了一个初始样本，包括2002年至2024年间所有的中国上市公司，使用了CSMAR数据库的会计数据和Trucost数据库的碳排放（CO?）数据。对于 crash 风险指标和其他基本公司数据的分析，我们依赖于从CSMAR获得的信息。与先前的文献一致，我们排除了金融企业，因为它们的公司基本面存在显著差异。最终样本包括13,229家...

### 基准分析
表2报告了碳排放与未来股价 crash 风险之间的关系。Panel A展示了 crash 风险文献中常用的标准控制变量。第(1)列和第(2)列使用FNCSKEW作为因变量，而第(3)列和第(4)列使用FDUVOL。与假设1一致，lnScopeTCO2和lnDirFirCO2的估计系数在所有规范中都是正的并且统计上显著，表明高碳排放企业...

### 结论和政策含义
本研究重新审视了企业碳排放与股价 crash 风险之间的关系，区分了潜在的碳相关风险暴露和管理者信息囤积。前者涉及由环境负债、转型压力和相关不确定性产生的不利基本面；后者涉及管理者是否以及何时识别和披露这些不利基本面。我们认为这些渠道是互补的而不是竞争的：碳暴露...

### 引用文献
(Chang et al., 2021, Cui et al., 2024, Kim et al., 2011b, Zhang et al., 2022)

### 作者贡献声明
He Zhongda：撰写——原始草稿、资源、方法论、调查、资金获取、概念化。
Han Yikai：验证、软件、方法论、调查、正式分析、数据整理。
Ding Mingfa：撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、验证、方法论、调查、概念化。
Li Donghui：可视化、监督、资源、项目管理、调查、概念化。
Zhao Yang：撰写——原始草稿、可视化。

### 利益冲突声明
我们希望确认与本出版物无关的已知利益冲突，并且没有重要的财务支持可能影响其结果。我们确认手稿已经由所有列出的作者阅读并批准，也没有其他人满足作者资格标准但未列入名单。我们还确认手稿中列出的作者顺序已经得到了我们所有人的批准。

### 致谢
He Zhongda感谢中国福建省社会科学规划项目（FJ2023B074）的财政支持；Zhao Yang感谢国家自然科学基金（编号72173144和72271253）。