战略一致性与环境信息披露实质性：一种深度学习方法

《British Accounting Review》：Strategic Alignment and Environmental Disclosure Substantiveness: A Deep Learning Approach

　　

# 摘要

本文考察了在一个新兴市场中，企业与政府政策之间的战略对齐如何塑造环境披露的实质性。我们运用先进的机器学习技术，包括Word2Vec和BERT模型，对2008至2022年间中国上市公司的21,120个企业-年度观测值进行了分析。我们采用基于文本的政策对齐度量方法，并通过具体性和硬信息内容来评估披露的实质性。基准结果表明，更高的政策对齐与环境披露实质性之间存在显著的正向关联。这一发现支持了迎合假说，表明企业利用详细且可验证的环境信息作为 costly yet credible 的信号，以展示其真实的承诺，从而获取国家配置的资源。横截面分析显示，这一效应主要集中于环境、经济和技术领域，而在无关领域的对齐则不产生显著影响。为加强因果推断，我们采用基于外生性市长更替的工具变量方法，并进行了随机化城市安慰剂检验。最后，我们记录了实质性环境披露与有利的现实结果之间的关联，包括更少的环境处罚、更高的ESG评级以及更低的股权资本成本。

# 引言

环境披露文献中的一个核心争论是，企业是否提供了实质性、可验证的信息，还是仅仅在进行象征性的漂绿（Grewal et al., 2026）。虽然先前的研究强调了命令与控制型法规的作用（Christensen et al., 2021; Gibbons, 2024），但这种刚性的框架往往只会引发敷衍式的合规。对被动监管的关注留下了一个尚未深入探讨的关键问题，即企业主动迎合更广泛的政府政策是否会转化为环境透明度的真正提升。为了实证研究这一动态关系，我们结合机器学习技术与基于文本的维度，将实质性细节与样板式修辞区分开来。利用中国上市公司的样本，我们考察了基于文本的政策对齐如何映射到这种实质性上。

一方面，基于企业迎合理论（Baker & Wurgler, 2004），高政策对齐使企业面临更强的政治约束和更高的承担社会责任的期望，以换取优惠待遇（Li et al., 2015; Schoenherr, 2019）。根据这一视角，企业可能会主动迎合政府优先事项以获取关键的国家配置资源。为了履行隐性政治义务并维持其迎合策略，高对齐企业通过增强披露的实质性来传递其分享社会治理负担的承诺信号（Wang & Qian, 2011）。尽管实质性报告会产生直接费用和专有成本，但通过成功的迎合所获得的政策庇护、信贷支持和资源溢价会产生显著的补偿效应，足以抵消这些披露成本。这种迎合逻辑预测政策对齐与披露实质性之间存在正向关系。

另一方面，从政治寻租理论的角度来看，政策对齐可能反而与较少的实质性披露相关。借鉴寻租与模糊化的文献（Bushman et al., 2004; Piotroski et al., 2015），一旦企业将其总体战略与政府优先事项对齐，这种制度嵌入可能退化为一种相互寻租的机制。充当政治盾牌的作用，这种受政策支持的地位倾向于使管理层免受市场纪律和严格环境审查的制约。由于政治对齐可以促进对真实业绩的模糊化（Rees & Twedt, 2022），对齐企业可能诉诸于使用模糊修辞和样板语言的象征性漂绿。这一视角表明政策对齐与可验证环境信息的提供之间存在负向关系。

然而，实证检验政策对齐与披露实质性之间的关系需要克服提取相关文本和客观量化其可验证内容方面的方法学障碍。先前的文献在可扩展性和透明度之间存在明显的取舍。手动编码方案提供了丰富的语境洞察，但劳动强度极高，限制了样本规模和推广性（Blacconiere & Patten, 1994; Bouten et al., 2012）。相比之下，专有文本分析软件（Chen & Bouvain, 2009）和商业ESG评级（Eccles et al., 2011; Krueger et al., 2024）提供了广泛的市场覆盖，但存在方法学不透明的问题。这些标准化指标经常受到隐藏算法和数据提供商之间严重不一致的困扰（Freiberg et al., 2021; Berg et al., 2022）。

为了克服这些方法学局限，我们开发了一个先进的深度学习框架，能够对环境披露的实质性进行大规模和客观的评估。具体而言，我们引入了一种混合文本识别方法，将Word2Vec和BERT模型相结合，以可靠地提取相关的环境披露。通过利用语义上下文，我们的方法缓解了基于关键词方法所面临的词汇模糊性问题，从而便于从大量公司年度报告中更精确地进行提取。在此基础上，我们通过两个客观的文本属性来量化披露的实质性：具体性，它捕捉具体实体和地理位置的频率（Hope et al., 2016）；以及HardInfo，它衡量可验证数值数据的密度（Blankespoor, 2016）。这些指标反映了可验证信息的提供，使我们能够区分真正的环境承诺与模糊的漂绿。最后，我们通过计算公司年度报告与市政府工作报告之间的TF-IDF余弦相似度来衡量主动的政策对齐（Wang et al., 2026）。与政治经济学中先前研究通常依赖简单二元政治关联指标来捕捉静态庇护关系不同，这种连续且动态的度量方法便于对中国上市公司从2008到2022年的严格实证研究。

配备了这一度量框架，我们记录了企业政策对齐与环境披露实质性之间稳健的正向关系。具体而言，我们发现那些环境战略与市政府优先事项紧密一致的企业，在其年度报告中提供了更多的具体细节和可验证的数值数据。这一结果表明政治对齐激励管理层超越模糊的漂绿，提供其环境努力的硬性证据。为加强因果推断并解决由遗漏变量或反向因果关系引起的潜在内生性问题，我们采用了一系列识别策略，包括工具变量方法、倾向得分匹配和随机化安慰剂检验。我们的基准发现在经济上和统计上均保持显著。最终，这些结果提供了与以下观点一致的证据，即主动的政策对齐从根本上提升了企业环境透明度。

为了阐明我们主要发现背后的经济机制，我们运用潜在狄利克雷分配（LDA）主题建模（Blei et al., 2003; Dyer et al., 2017）将总体政策对齐分解为五个领域：经济发展、环境保护、技术创新、社会福利和公共治理。我们假设，如果企业通过增强披露实质性来获取资源并缓解监管压力，那么其报告应主要对相关政府优先事项作出回应，而非无关的修辞。与此猜想一致，与环保政策对齐与披露实质性表现出最深刻的正向关联（He et al., 2025）。此外，经济和技术领域的对齐也与更高的披露质量显著相关，表明企业战略性地传递其绿色转型以获取政府补贴和绿色融资。至关重要的是，社会福利和公共治理领域的对齐没有表现出显著关系，这充当了一种自然的伪证检验。这些发现表明，提供可验证的环境信息代表了与企业当地政府的优先事项进行主动对齐的努力。

接下来，我们基于区域制度环境和企业层面的财务约束进行横截面分析，以验证资源-迎合渠道。如果企业增强披露实质性主要是为了获取国家配置的资源，那么当它们严重依赖政府而非自由市场时，这种激励应该最为突出（Faccio, 2006; Fan et al., 2007）。与此预测一致，我们发现政策对齐与披露实质性之间的正向关联在制度环境较不发达的企业和面临严重财务约束的企业中更为显著。具体而言，位于内陆地区、市场机制较弱企业，比位于高度市场化沿海省份的同类企业，更依赖可验证的报告来证明其政治一致性。同样，财务约束加剧了企业需要用实质性披露来支撑其迎合努力以克服信息不对称并获取资源的需要（Myers & Majluf, 1984; Balakrishnan et al., 2014）。这些横截面发现支持了主动迎合国家资源是提升企业环境透明度的一个关键经济机制的观点。

最后，我们进行了几项额外分析以刻画企业信息环境并评估我们发现的真实经济后果。首先，我们遵循Dyer et al.（2017）考察了更广泛的文本属性。我们记录了政策对齐增加了披露长度、复杂性、可比性和粘性，而不会膨胀样板式修辞。这种差异表明企业采用标准化报告框架来传达特定于企业的实质性指标，而非诉诸于通用模仿（Hope et al., 2016）。其次，主题层面的分析揭示了报告努力的战略性分配。对齐企业主要丰富了前瞻性披露和聚焦于具体行动的信息，如实际和预期的环境成就，而在反应性或强制性主题如诉讼和污染控制方面没有表现出显著变化。最重要的是，我们表明这种增强的透明度产生了切实的现实效应。提供更具体和定量环境信息的企业受到的环境处罚更少，获得了更好的ESG评级，并面临显著更低的股权成本。这些发现表明，通过满足政府政策和投资者透明度的双重需求，企业有效地降低了监管风险和信息不对称，从而降低了资本市场所要求的风险溢价（Dhaliwal et al., 2011; Lambert et al., 2007）。

本研究对文献做出了两个主要贡献。首先，我们通过识别主动的政治迎合作为与环境披露实质性相关的一个关键因素，对企业政策对齐文献做出了贡献。虽然先前的文献通常将环境报告框定为对监管指令的被动回应（Marquis & Qian, 2014; Christensen et al., 2021; Krueger et al., 2024）或象征性合法化工具（Cho & Patten, 2007; Marquis et al., 2016; Bingler et al., 2022），我们记录了由企业追求国家配置资源而产生的政治迎合激励促使管理层提供更丰富、更具体、更可验证的披露。这一发现推进了当前思路，将研究焦点从强制性监管转向主动的资源寻求行为。因此，对未来研究的一个关键启示是，评估企业透明度需要考虑这些潜在的迎合激励，因为它们塑造了自愿披露的实际实质，而不仅仅是其是否存在。

其次，我们通过引入一个可操作的混合机器学习框架来评估披露实质性，在方法论上做出了贡献。现有方法通常面临实际限制，包括手动编码的可扩展性有限（Clarkson et al., 2008; Bouten et al., 2012; Plumlee et al., 2015）、字典方法的词汇模糊性（Loughran & McDonald, 2011）、单维度指标的范围受限（Li et al., 1997; Patten, 2002; J?rvinen et al., 2022）以及商业ESG评级的专属性（Chatterji et al., 2016; Berg et al., 2022）。我们的方法通过将Word2Vec和BERT相结合以可靠地分离环境叙述来应对这些限制，从而缓解了先前方法固有的词汇模糊性。借鉴Zhao et al.（2026）强调定性披露和定量披露重要性见解，我们采用文本具体性和硬信息的连续密度度量。这种可操作的方法为实证研究提供了一个强大的工具来区分实质性信息与样板式修辞。

本文其余部分结构如下。第2节阐述我们的竞争假说。第3节描述样本、变量构建和机器学习方法。第4节讨论主要实证发现、稳健性检验和经济后果。第5节总结全文。

# 章节片段

## 假说发展

根据迎合理论（Baker & Wurgler, 2004），管理层主动迎合那些控制关键资源的人。在转型经济体中，政府是土地、信贷和补贴的最终提供者。因此，企业有强烈动机使其商业战略与国家宏观经济政策对齐（Cong et al., 2019; Piotroski & Zhang, 2014）。通过这样做，它们传递忠诚信号并获取有价值的政治庇护（Meznar & Nigh, 1995; Chen et al., 2018）。然而，

## 样本选择

我们的初始样本包括2008至2022年间的中国A股上市公司。我们从其年度报告和独立的企業社会责任（CSR）报告中提取环境披露，这些数据来自CNINFO数据库（www.cninfo.com.cn）。

尽管强制性年报提供了关于公司财务状况、经营成果和现金流量的全面信息，但自愿性的CSR报告则专注于环境、社会和治理绩效。

披露属性的时间趋势

图1展示了2008年至2022年中国上市公司实质性环境披露的时间序列趋势，该趋势通过具体性和硬性信息来衡量。实质性披露的总体水平呈现出波动但上升的轨迹。该水平在2010年至2011年间达到一个小高峰，这与交易所层面报告准则的初步引入有关，随后一直下降至2015年。2015年后出现稳步增长，恰逢...的修订。

讨论与结论

本研究探讨了中国转型经济中企业战略与宏观经济政策的协调如何塑造环境披露的实质性。为此，我们开发了一个整合Word2Vec和BERT的深度学习框架，从2008年至2022年中国上市公司的一个大型样本中系统性地提取环境叙述。这种方法使我们能够通过语义具体性和硬性信息来量化披露的实质性。我们记录了...

未引用的参考文献：Jin等人，2023年。

王宁之 | 吴文若 | 张建 | 朱心雨