4.1 研究设计 4.1.1 自变量的选取与说明 本文选取的样本均为国内上市公司，排除外界关注程度和地域差异，选取了公司规模、盈利能力、负债程度三个方面作为自变量。而其中样本的财务数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）。 1．公司规模 假设H1：钢铁业上市公司的规模越大，其碳会计信息披露水平越高。 公司投入大量资金生产经营，创造了财富，但同时也是污染的制造者，钢铁业在排污方面格外受到社会关注，关注更多使得公司披露更多。同时规模越大的公司，越有能力出资进行节能减排，做到更好地披露的同时也可以吸收到更多的投资。而规模小的公司，很有可能因为不愿意披露过多的碳会计信息而使企业和股东的利益受损。 2．盈利能力 假设H2：钢铁业上市公司的盈利能力越强，其碳会计信息披露水平越高。 盈利能力是公司财务绩效的表现，其中也包括环保业绩，盈利能力好的企业，会主动公开环保信息，提升公司形象，把公司的良好信息传递给信息使用者，当信息使用者对公司盈利能力肯定，有了准确的评估，公司可以吸收到更多的投资。 3．负债程度 假设H3：钢铁业上市公司的负债程度越大，其碳会计信息披露水平越高。 本文认为，当公司负债越多，资金周转压力越大，无法按时偿还资金的可能性越高，这时候债权人就会要求公司披露更多的信息，用以评估公司财务状况，用以决定是否要继续放贷。同时，负债程度越大，公司收到债权人的监督力度也会越大，企业为了维护良好的形象，也会披露更多的碳会计信息。 根据如上假设，为自变量设定名称和符号，并给出相应的定义和预期与因变量的关系，具体见表4.1。
表4.1 自变量定义表 自变量名称 自变量符号 自变量定义 预期与因变量的相关关系 公司规模 SIZE 年末总资产求出的自然对数 正 盈利能力 ROE 年末全面摊薄净资产收益率 正 负债程度 DEB 资产负债率 正
4.1.2 因变量的构建 披露碳会计信息的水平和程度上有很大的主观性，本文通过查阅招股说明书、社会责任报告和年报，找出其中揭露的碳会计信息方面的信息，并总结出五个方面，对每个方面进行打分，每个公司五个方面的分数求和比上五个方面的满分分值求和就是碳会计信息披露指数，即本文的因变量。 CAIk=∑CAIk/∑MCAIk （1） CAIk：第k个公司碳会计信息披露程度；∑CAIk：第k个公司各个碳信息披露方面打分加总；∑MCAIk：所有碳会计信息披露方面满分分值加总。本文通过查看并得出我国披露碳会计信息的五个方面的内容，并规定了打分标准。如表4.2。
表4.2 碳会计信息披露情况打分表 编号 披露内容 打分标准 1 低碳项目 无则为0，单纯定性为1分，定性和定量为2分 2 二氧化碳排放量 无则为0，单纯定性为1分，定性和定量为2分 3 节能减排成果 无则为0，单纯定性为1分，定性和定量为2分 4 清洁生产成果 无则为0，单纯定性为1分，定性和定量为2分 5 气候变化风险 无则为0，单纯定性为1分，定性和定量为2分
4.1.3 模型的构建 本文构建了验证影响钢铁业上市公司碳会计信息披露的多元回归方程： CAIk=a1+a2SIZE+a3ROE+a4DEB+ b （2） CAIk为因变量：碳会计信息披露指数 SIZE、ROE、DEB为自变量 a1是常量，a2、a3、a4、是自变量系数，b是扰动因素。 4.2 实证检验 4.2.1 描述性统计分析 表4.3表明，钢铁业上市公司碳会计信息披露指数最小的数值为0，最大的数值为0.8，可以把它理解成最少的企业披露了0各方面，最多的企业披露了4各方面，而均值0.322意味着平均披露了1.5个方面，而且标准差为0.1896，说明水平较平均，披露程度较低；公司规模最小为21.49，最大为25.88，标准差为1.27；盈利能力最小值呈现负数，表示公司亏损；负债程度用资产负债率表示，最小为0.12，最大为0.98，标准差为0.23；
表4.3 变量描述性统计表 变量名称 样本数 极小值 极大值 均值 标准差 CAIk 32 0 0.8 0.322 0.1896 SIZE 32 21.49324 25.886463 23.63890066 1.274851918 ROE 32 -1.576956 0.107274 -0.18977913 0.347271797 DEB 32 0.121112 0.978569 0.64020125 0.229869683
4.2.2 多元回归分析 经过自变量相关性自查，已验证自变量之间不存在共线。下文对建立的方程进行多元线性回归分析，来探讨在一定的显著性程度下影响我国钢铁业上市公司碳会计信息披露的因素。
表4.5 回归模型总体参数表 模型 R R 方 调整R方 标准估计的误差 1 .554a 0.307 0.233 0.1661 a. 预测变量: 常量, SIZE, ROE, DEB。
通过上表可以看出R值为0.554，而公司碳会计信息披露属于社会科学类研究范畴，得出此模型可以被接受。调整之后得到的R方为0.233，说明自变量对应变量有较强的解释能力，回归结果的可行度比较高。
表4.6 回归模型方差分析表 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 0.343 3 0.114 4.141 .015a 残差 0.772 28 0.028 总计 1.115 31 a. 预测变量: 常量, SIZE, ROE, DEB。 b. 因变量: CAIk
上表对因变量和自变量的拟合程度做出分析，回归模型的F值为4.141，显著水平为0.015，小于0.05，因此F值在0.05的水平上的程度上通过了显著性验证，说明该回归模型的整体线性拟合程度较好，符合多元回归的要求。
表4.7 回归模型回归系数表 模型 B 标准误差 试用版 t Sig. (常量) -1.145 0.6 -1.908 0.067 SIZE 0.077 0.027 0.515 2.797 0.009 ROE -0.191 0.106 -0.349 -1.798 0.083 DEB -0.596 0.182 -0.722 -3.273 0.003 a. 因变量: CAIk
公司规模（SIZE）和负债程度（DEB）在0.01的水平上通过了显著性验证，盈利能力（ROE）在0.1的水平上通过了显著性验证。其中，公司规模的系数符号与原假设相同，而盈利能力和负债程度的系数与原假设相反。 4.3 实证结果分析 首先经实证发现，构建的碳会计信息披露指数的均值为0.322，最小值为0.000，这意味着只有少部分企业进行了碳会计信息披露，也或者进行了披露，但披露的内容很少，没有定量的描述。因此我们可以得出我国碳会计信息披露水平不高。 其次公司规模和碳会计信息披露指数呈正相关，和上文做出的假设完全吻合，这说明规模越大的公司披露碳会计信息的水平越高。 再是公司的盈利能力和碳会计信息披露指数呈负相关，这与原假设方向相反，且显著性水平不强。或许是因为公司认为过多的碳会计信息披露会损害公司形象，阻碍公司盈利，所以倾向于不披露或者尽可能少披露相关信息。 最后是公司的负债程度方面，得出的结论是它与碳会计信息披露指数呈负相关，与原假设方向相反。这可能是因为负债程度比较低的公司财务杠杆应用的效果较好，偿债能力比较强，所以公司有较强的动机去披露碳会计信息，用来反映公司良好的环保状况。 4.3 稳健性检验 本文借用赵选民（2013）的碳会计信息披露程度打分方法[13]。即重新定义碳会计信息披露的打分标准，加入非财务信息方面的指标。在稳健性检验中，三个假设仍然成立，本文结论的稳健性得以加强。 |
