報告主題：中國上市企業(yè)排污信息管理研究
時間：2025年9月12日（星期五）下午14:00-15:30
地點：主樓422
報告人：中央財經(jīng)大學會計學院 張桉笛
報告人國籍：中國
報告人職稱：助理教授
報告人工作單位：中央財經(jīng)大學
報告人簡介：張桉笛，中央財經(jīng)大學會計學院助理教授。中國人民大學財務學博士，新加坡管理大學會計學博士。主要研究方向為公司信息披露，環(huán)境、社會與治理（ESG），公司財務。相關文章發(fā)表于《經(jīng)濟研究》。
報告內(nèi)容簡介：面對日益增多的企業(yè)排污信息管理問題，如何科學準確測度企業(yè)的排污信息管理行為并進行治理，是當前全球關注的一個熱點。本文以2015—2021年中國上市企業(yè)為樣本，利用線性回歸模型（OLS和彈性網(wǎng)）、機器學習（神經(jīng)網(wǎng)絡與隨機森林）方法構建了企業(yè)排污信息管理指標，驗證了該指標在中國情境的有效性，并分析了企業(yè)排污信息管理的動機與治理。研究發(fā)現(xiàn)：（1）基于線性回歸模型、機器學習方法構建的指標均能有效衡量企業(yè)排污信息管理的程度，比較不同模型后發(fā)現(xiàn)，基于隨機森林模型的指標預測表現(xiàn)最好。（2）企業(yè)排污信息管理程度越高，未來因篡改、漏報排污數(shù)據(jù)受處罰的概率越高，說明本文構建的指標在揭示企業(yè)排污信息管理行為方面具有重要的參考價值。（3）當企業(yè)披露的排放量剛好達到合規(guī)排放量時，排污信息管理指標顯著更高，說明企業(yè)主要基于合規(guī)性動機進行排污信息管理。（4）常見的公司治理機制并不能很好抑制企業(yè)的排污信息管理行為，而強力的行政監(jiān)管能起到有效抑制的作用，且在考察了行政監(jiān)管的異質性處置效應后仍然顯著。本文率先采用先進方法刻畫了企業(yè)排污信息管理行為，既拓展了環(huán)境保護、機器學習與公司財務的交叉研究，也為監(jiān)管部門如何治理企業(yè)排污信息管理現(xiàn)象、提高環(huán)境監(jiān)管效率提供了重要的決策參考。
（承辦：會計系、科研與學術交流中心）
