1、    紡織企業上市公司環境信息披露的影響因素研究    徐茂麗摘要隨著經濟的發展，環境關注度上升，對企業的環境信息進行披露也是一種趨勢。非國有控股的企業會披露更多的環境信息，監事會規模越大的企業會披露更多的環境信息。本文對于改善公司的治理結構提出了指導。關鍵詞紡織企業上市公司；環境信息披露；影響因素；公司治理一、引言環境信息是企業持續運營、業績評估和決策過程中不可缺少的關鍵信息。然而目前并未有法規明令要求企業出具單獨的環境報告，大部分上市公司會在年報，招股說明書及社會責任報告中有所披露，由于沒有規定的格式及內容，使得不同公司的環境信息缺乏可比性。二、文

2、獻研究綜述在公司規模對環境信息影響程度方面，公司規模越大的公司環境信息披露程度越高；負債比例越高，環境信息披露程度越高，但未通過檢驗：在股權性質方面。三、研究假設本文從公司治理角度考慮，依據股權特征、獨立董事特征，監事會特征、經理層特征等方面，選取了5個指標：獨立董事占比、董事長與總經理是否職權合一、股權性質、股權集中度、監事會規模，提出如下假設：（一）獨立董事占比獨立董事不是公司股東，作為公司的外聘者，主要實行監督管理層的職能，維護中小投資者的利益。如果上市公司董事會中獨立董事人數越多，監督的力度就越大，就越有能力要求管理層披露更多有助于中小投資者做出經濟決策的情況。（二）董事長與總經理職權

3、合一如果公司董事長同時擔任總經理，那么此人便有更大的權利，往往會做出一些為了增加公司利益、股東財富而對環境、公眾不利的事情，對公司不利的一些事情也更容易隱瞞。相反，假如董事長與總經理職權不合一，由于總經理是由董事會任命的，可以起到與董事長相互制衡的作用，做出的決策也會對中小投資者更有利一些，因而關于環境信息披露的水平也更多些。四、研究設計（一）樣本選取與數據來源1因變量的選取本文用國際上普遍使用的環境信息披露指數edi來代表環境信息披露的程度，根據中國紡織服裝企業社會責任報告綱要中規定的企業應披露的內容，將環境信息分為以下9類，包括環境方針與成效，環境風險，三廢治理，排污費、綠化費、棄置費用，

4、是否通過環境管理體系is014001認證，訴訟罰款，政府補貼與獎勵，資源節約與消耗，其他事項（設立環境污染應急預案，環境培訓等）。2解釋變量的選取本文從公司治理角度考慮，依據股權特征、獨立董事特征，監事會特征、經理層特征等，選取了5個指標作為自變量：股權集中度、股權性質、獨立董事占比、監事會規模，董事長與總經理是否職權合一，來證明所設假設，另外從公司規模，負債程度和盈利能力三個方面來選取控制變量。五、實證結果分析（一）描述性統計通過對36家樣本公司研究分析得知，在披露環境信息的形式上，一般分為兩種：年報中和額外的社會責任報告，其中年報基本都是在董事會報告中有單獨的一項社會責任履行情況，部分會在

5、附注中披露。除年報外，有些企業還會公布額外的社會責任報告，進行具體的披露，如浙江富潤，在2012年和2013年披露的信息很具體。（二）自變量（解釋變量）相關性檢驗為了避免解釋變量間存在明顯相關性而對模型結果有影響，所以需要對解釋變量做相關性檢驗，本文使用eviews6.0對8個解釋變量的相關性進行了檢驗，可以看到，解釋變量間的相關系數最大數為0.436931，統計學上以為當相關系數低于0.5時，變量間不存在多重共線問題，所以本文所用的解釋變量之間不存在多重共線的問題。六、研究結論與建議（一）研究結論本文對基于公司治理層面可能影響紡織企業環境信息披露的影響因素進行了實證分析，發現股權性質和監事會

6、規模與環境信息的披露明顯相關，說明監事會在一定程度上真正的發揮了作用，非國有的企業比國有企業更在乎投資者等利益相關者的看法，需要得到來自外界的資金支持及更加長遠的發展，會披露更多的環境信息。獨立董事占比、職權合一、股權集中度與環境信息披露不存在明顯的相關性，原因可能是獨立董事并未在董事會中真正的發揮作用：總經理與董事長兩權分離只是一個形式，沒有起到真正彼此監督制衡的作用：第一大股東并不具備真正的控制權，還受到其他股東的牽制。（二）對策與建議經過以上分析，本文提出以下3點倡議。從上市公司角度來看，在披露內容上能夠更多的披露定性加定量的信息，使信息使用者能更直觀詳盡的了解企業環保方面的情況，披露方

7、式上，社會責任報告必須披露，而且更為自覺地出具單獨的環境報告書。此外，還應該深化企業的治理層面的變革，增加監事會的規模，并使監事會更好的發揮出監督作用，在維持獨立董事人數不變的情況下，使獨立董事能夠實現其職責，真正的施展作用，董事長與總經理能夠做到真正的兩權分離，調整股權結構比例，真正的使上市公司的環境信息披露水平達到最好。（三）研究不足與展望本文篩選后的紡織企業上市公司共36家，樣本數量為108，樣本數量偏少，所采用的環境信息披露水平的指標，是對企業披露的環境內容按照所設標準進行打分得出，可能會存在一定誤差，對結果有一定的影響。且本文所設立的模型自變量對因變量的解釋力度是20.40%，說明本文選擇的指標不夠完美