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王育宝

教授 博士生导师 硕士生导师

  • 所在单位: 经济与金融学院
  • 学历: 博士研究生毕业
  • 学位: 博士
  • 所属院系: 经济与金融学院

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王育宝教授团队系统揭示了社会公众环境监督下分析师关注影响企业低碳转型的作用机制

发布时间:2026-03-29
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发布时间:
2026-03-29
文章标题:
王育宝教授团队系统揭示了社会公众环境监督下分析师关注影响企业低碳转型的作用机制
内容:

2026年3月出版的《Journal of Environmental Management》第404卷(JCR Q1, IF 8.4, SCIE)刊发了王育宝教授团队撰写的论文“Potential forces for low-carbon transition: The role of analyst attention in China's high-polluting industries”。该文基于中国重污染行业2010-2021年上市企业的面板数据,评估了分析师关注度对企业碳排放强度的影响。研究得出了一些关于利用公众环境监督促进微观企业降碳减排、实现重污染行业低碳转型的观点。

 

英文摘要
Public environmental regulation plays an increasingly important role in guiding firms in high-polluting industries toward low-carbon development. Using panel data on listed firms in China's high-polluting industries from 2010 to 2021, this study examines how analyst attention relates to firms' carbon emission intensity. The results indicate that higher analyst attention is significantly linked to lower carbon emission intensity. Further analyses suggest that the negative association may be explained by three potential channels: increased climate risk disclosure, strengthened internal control effectiveness, and more active green innovation. Heterogeneity analysis indicates that the negative association between analyst attention and carbon emission intensity is stronger in low-carbon pilot cities, among firms without political connections, in contexts of lower information transparency, and for firms with higher market valuation premiums. This study expands the scope of public environmental regulation research and offers insights from China into strategies for achieving low-carbon transformation in global high-polluting industries.

 

中文摘要
公众环境监督在引导重污染行业企业迈向低碳发展方面发挥着日益重要的作用。本研究利用2010-2021年中国重污染行业上市企业的面板数据,探讨了分析师关注度与企业碳排放强度之间的关系。研究结果表明,较高的分析师关注度与较低的碳排放强度显著相关。进一步的分析表明,这种负向关联可能通过三个潜在渠道来解释:气候风险披露的增加、内部控制有效性的增强以及绿色创新活动的活跃。异质性分析表明,分析师关注与碳排放强度之间的负向关联在低碳试点城市、无政治关联的企业、信息透明度较低的环境中以及具有较高市场估值溢价的企业中更为明显。研究拓展了公众环境监督的研究范围,并为全球重污染行业实现低碳转型提供了来自中国的经验启示。

 

研究内容
研究将分析师关注作为一种公众导向的非正式环境监督形式,系统评估其在微观企业层面推动重污染行业低碳转型的效应。研究基于利益相关者理论、信息不对称理论和信号传递理论,利用2010至2021年间中国A股市场868家重污染行业上市企业的面板数据,实证考察了分析师关注对企业碳排放强度的影响。在此基础上,研究进一步整合了气候风险披露、内部控制有效性与绿色创新三个潜在传导渠道,并通过引入低碳试点政策环境、企业政治关联、信息透明度及市场估值溢价等多维异质性特征,构建了系统性的机制分析框架,深入揭示了外部信息中介力量驱动重污染企业降碳减排的内在逻辑与边界条件。

图1. 分析师关注与碳强度关系的理论分析框架

 

边际贡献
将分析师关注度量化为企业微观层面的具体指标,从信息中介的视角,为非正式的公众环境监督如何影响重污染企业碳排放提供了微观实证证据。
 系统检验了分析师关注影响企业低碳转型的作用机制。通过引入基于文本分析的气候风险披露频率、内部控制有效性得分以及绿色创新等可观测指标,验证了信息披露、内部治理与技术升级三条具体的传导渠道,增强了理论推演与实证设计的逻辑一致性。
厘清了分析师关注发挥外部治理效能的边界条件。通过考察低碳试点政策、企业政治关联、信息透明度及市场估值等内外部因素的异质性影响,明确了制度环境和企业特征在非正式环境监管中扮演的关键角色。

 

主要发现
研究证实,分析师关注作为一种外部信息中介与监督力量,能够显著降低重污染行业企业的碳排放强度。这一结论在运用工具变量法缓解内生性问题,以及采用Heckman两阶段模型纠正潜在的样本选择偏差后依然稳健。
在作用机制层面,研究系统揭示了分析师监督促进企业降碳的三条关键传导路径。首先,分析师的介入有效缓解了内外部信息不对称,促使企业面临更高的透明度要求,进而显著增加了气候风险相关信息的披露频次。其次,外部市场压力的攀升倒逼企业完善内部治理结构,显著提升了内部控制的有效性,从而更加系统地防范和管控环境风险。最后,持续的市场关注激发了企业进行技术升级的内在动力,显著增加了企业的研发投入以及绿色专利的申请与授权数量,通过实质性的绿色创新实现了节能降碳。
此外,异质性分析勾勒出了分析师关注发挥有效治理效能的边界条件。研究表明,在推行低碳试点政策的城市、企业自身信息透明度较低,以及享有较高市场估值溢价(P/E)的情境下,分析师关注的减排效应更为突显。这印证了宏观政策引导、微观信息环境与资本市场预期对外部监督效力的协同放大作用。

表1. 基准回归结果

 

表2 机制检验结果

 

表3 异质性检验结果

 

政策启示
构建多主体参与的协同治理框架对于重污染行业的低碳转型至关重要。首先,在宏观监管层面,环境主管部门可尝试将分析师监督纳入环境治理的补充框架中。通过制定标准化的碳披露模板,提升数据获取与分析效率,并将这些独立的市场评估结果整合至官方的企业环境信用评价体系中,从而将资本市场的审视有效转化为驱动企业采用清洁生产技术的社会压力。
其次,在微观企业层面,重污染企业应着力强化内部管理体系,探索将管理层激励与具体的碳减排目标相挂钩,以更好地契合外部监督的诉求。企业管理者应转变被动合规的传统观念,将分析师的关注视为提升自身环境透明度的催化剂,通过主动披露气候风险信息和加强内部控制,向资本市场传递积极低碳转型的信号。
最后,为保障外部监督机制的独立性与有效性,监管机构应对具有显著政治关联的企业实施独立的审计要求,防范政治因素对市场监督效能的潜在干扰。在低碳试点城市,地方政府则应进一步优化激励机制,设计并落实基于实质性技术创新绩效的绿色补贴政策。此外,市场监管机构还可大力推动专注于行业碳足迹评估的专业环境分析师队伍建设,为重污染企业的平稳转型提供更为精准的专业指导。

 

局限与未来研究方向
在样本代表性与外部有效性方面,研究聚焦于中国重污染行业的上市企业。考虑到非上市企业或中小微企业(SMEs)在公司治理框架和信息披露标准上通常较为薄弱,本研究的结论在向这类群体推广时需保持谨慎。同时,研究结论深植于中国特定的制度与监管语境,在将其外推至其他国家或市场环境时亦需充分考量制度背景的差异。
其次,在变量度量方面,本研究以“分析师关注度”作为公众环境监督的代理变量,这可能无法全景式地捕捉分析师对企业复杂活动的全部影响。
此外,企业的低碳转型是一个涉及多维度的系统性工程,仅以“碳排放强度”这一侧重环境效率的指标进行衡量,可能难以完全刻画企业在结构或技术层面的深层次转型。未来研究可通过构建涵盖更多维度、更广范围的综合指标体系,对企业的低碳转型进程展开更为全面且细致的评估。

 

论文来源:
Pan, H., Wang, Y., Gong, W., & Zhen, J. (2026). Potential forces for low-carbon transition: The role of analyst attention in China's high-polluting industries. Journal of Environmental Management, 404, 129393. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.129393