The impact of corporate carbon-footprint information disclosure on institutional investor behaviour and operational efficiency : A regional and industry heterogeneity analysis

국문 초록 (Abstract)

기후 거버넌스가 빠르게 진행됨에 따라 파리 협정의 온도 상승 억제 목표가 심각한 도전에 직면하고 있습니다. 유럽연합(EU)의 기업지속가능성보고지침 (CSRD) 및 미국증권거래위원회(SEC)의 기후 관련 강제 공시 규제가 잇따라 도입되며, 기업의 탄소정보 공시는 전 세계 녹색 거버넌스의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 중국은 ‘쌍탄(雙碳)’ 목표를 내세워 탄소공시 정책체계를 구축했으나, 기업 실천에는 여전히 큰 병목이 존재합니다. 특히 가치사슬(scope 3) 배출 정보의 공시 비율이 약 14%에 불과하며, 기존 연구는 ‘탄소공시가 투자자 유형별로 어떻게 차별적으로 영향을 미치는가’, ‘지역 제도 환경 및 산업 탄소배출 특성이 어떻게 해당 영향을 조절하는가’와 같은 내재적 메커니즘을 체계적으로 규명하지 못해 국내 맞춤형·차별화된 탄소거버넌스 정책 수립과 실행을 제약하고 있습니다.
이에 본 연구는 2006년부터 2024년까지 중국 A주 상장기업을 분석 대상으로 삼아, 금융업 및 ST/*ST 기업을 제외하고 자산부채비율 이상치를 제거한 후 1%·99% 분위수 절단(컷오프)을 적용하여 최종적으로 3,907개 기업, 38,384개 유효 관측치를 확보하였습니다. 주요 데이터는 국태안(CSMAR) 데이터베이스에서 확보했으며, 기업 탄소배출 데이터(국제 온실가스 핵산 계측 방법 기반), 기관투자자 보유지분, 재무제표 및 기업기본정보를 포함합니다.
연구의 핵심 목표는 세 가지입니다. 첫째, 다차원 탄소공시지수(Discloserate)를 구축합니다. 이 지수는 ‘탄소성과(70%) + 탄소강도(30%) + 공시완전성(1.01.5배 조정)’의 논리로 합성되었고, 분위수 표준화 및 로그 역변환을 적용하여 평균 37.29, 표준편차 23.26의 지수를 도출하였습니다. 둘째, 이 탄소공시지수가 기관투자자 보유비율, 펀드 보유비율, 외국인 보유비율, 기관 보유집중도 등 다양한 투자자 관련 이해관계자의 행동에 미치는 영향의 방향과 강도를 실증적으로 검증합니다. 셋째, 지역(동부/중부/서부) 및 산업(고탄소 제조업/기타 산업)이라는 두 가지 차원의 이질성을 분석하고, 탄소공시가 지역 녹색경제 성과에 미치는 공간 외부효과(Spatial Spillover)를 추가로 검증합니다.
방법적으로 본 연구는 패널회귀분석을 기반으로 설계되었습니다. F 검정을 통해 고정효과 모델을 적용할지 결정하고, 이어서 Hausman 검정을 통해 고정효과(FE) 또는 확률효과(RE) 모델을 선택하였으며, 최종적으로 확률효과모델(RE)을 채택하였습니다. 모든 회귀분석에서 기업 수준 클러스터링을 통해 강건한 표준오차를 조정하였고, 이상이분산 및 자기상관 문제를 완화했습니다. 또한 결과의 신뢰성을 높이기 위해 다양한 견고성 검증을 수행했습니다. 대표적으로 종속변수를 기관보유집중도로 대체, 샘플기간을 2015년 이전을 제외하여 재분석, 분위수 절단 기준을 반복 적용하였으며, 내생성(endogeneity) 이슈 대응을 위해 지연된 1기 탄소공시, 차분 GMM(도구변수: 지연 2기 탄소공시), 성향점수매칭(PSM) 세 가지 방법을 적용했습니다. 조절메커니즘 분석에서는 지역별 그룹회귀, ‘탄소공시지수 × 산업유형’ 상호작용항 모델을 구축했고, 공간자기회귀모형(SAR)으로 탄소공시가 녹색총요소생산성(TFP)에 미치는 공간 효과를 검증하였습니다.
실증 결과는 다음과 같습니다. 첫째, 탄소공시는 기관투자자 보유비율(β = 0.0332***), 외국인보유비율(β = 0.0365***)와 유의미한 음(-)의 상관관계를 보였으며, 이는 기업 탄소위험 노출로 인해 위험회피형 투자자가 자금배분을 줄였음을 나타냅니다. 반면에 펀드보유비율(β = 0.0081***) 및 기관보유집중도(β = 0.0064***)에는 유의미한 양(+)의 영향이 나타나, 장기 가치투자자는 기업의 지속가능 거버넌스 역량을 인정했음을 보여줍니다. 둘째, 지역 이질성에 따라 부정효과가 강화되었습니다. 시장화가 높은 동부지역에서 기관보유비율에 대한 탄소공시의 부정영향이 가장 강하게 나타났고(β = 0.0404***), 중부지역이 그 다음 수준이었으며(β = 0.0272***), 서부지역에서는 유의성조차 확보되지 않았습니다(p = 0.1071). 이는 제도환경이 성숙할수록 탄소정보가 위험신호로서 더 큰 시장반응을 유도함을 확인한 결과입니다. 셋째, 산업 이질성은 영향의 분화도를 더욱 확대시켰습니다. 고탄소 제조업 분야(예: 철강, 화학)에서 탄소공시가 기관보유비율에 미친 부정영향이 기타 산업보다 현저히 컸으며(상호작용항 β = 0.0303***), 이는 산업 배출강도가 클수록 투자자의 탄소정보 민감도가 커짐을 시사합니다. 넷째, 공시품질이 핵심 완충요인으로 작용했습니다. ‘탄소공시지수 × 공시품질’ 상호작용항의 계수가 양(β = 0.3071***)으로 나타나, 공시품질이 높을수록 탄소공시가 기관투자자에 미치는 부정적 영향을 효과적으로 완화했음을 보여줍니다. 다섯째, 공간 외부효과도 유의미했습니다. 반경 약 150 km 내에서 탄소공시지수가 1단위 증가할 때 인접 성(省)의 녹색총요소생산성(TFP)이 약 0.08단위 증가했습니다. 이는 기업 수준의 탄소공시가 공급망 및 지리적 인접성을 통해 보다 넓게 파급될 수 있음을 시사합니다.
학술적 기여는 크게 세 가지로 요약됩니다. 첫째, ‘탄소성과탄소강도공시완전성’이라는 세 차원의 지수를 통합한 공시지수 프레임을 구축함으로써, 기존 연구에서 종종 단일 차원으로만 논의돼 온 공시품질 측정의 한계를 극복했습니다. 둘째, 탄소공시가 투자자 유형별로 다르게 작용한다는 이질적 영향 메커니즘을 제시하여, 단일 방향성 효과에 머물렀던 기존 연구에 새로운 관점을 제공했습니다. 셋째, 지역 제도환경과 산업 배출 특성이라는 이중 차원의 조절로 공시전달 메커니즘의 맥락적·상황적 특성을 밝혀, 탄소정보 전달 연구를 보다 현실에 맞게 확장했습니다. 정책적 함의로는 동부 고탄소 산업에 대해 Scope 3 공시 및 제3자 검증을 강화하고, 서부지역에는 공시 비용에 대한 보조금 제공을 제안하는 등 중국 ‘쌍탄’ 전략하에 기업 탄소거버넌스 및 투자자 녹색의사결정의 시너지 확보를 위한 차별화 된 정책설계를 제언합니다.
본 연구는 중국 기업의 탄소발자국 측정 및 공시 실천에 체계적 방법과 이론적 프레임워크를 제공함과 동시에 녹색경제로의 전환이 가속화되는 시대, 기업 거버넌스·정책 설계·자본시장 행태 등 다방면에 걸쳐 중요한 시사점을 제시합니다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As global climate governance accelerates, the Paris Agreement’s temperature control goals face increasing challenges. Mandatory climate disclosure regulations, such as the EU CSRD and the U.S. SEC rules, have rapidly emerged, positioning corporate carbon disclosure as a central pillar of green governance. Against this backdrop, China has established a carbon disclosure policy system under its "Dual Carbon" strategy. However, significant gaps persist in corporate practices; for example, only about 14% of firms disclose Scope 3 value chain emissions. Moreover, few studies have systematically explored how carbon disclosure differentially affects various investor types or how regional institutions and industry characteristics moderate these effects.
This study uses panel da of A-share listed companies in China from 2006 to 2024, yielding 3,907 firms and 38,384 valid observations after excluding financial and ST/*ST firms, outliers in leverage ratios, and applying 1% and 99% winsorization. Core data is sourced from the CSMAR database, including firm-level carbon emissions (measured using international GHG accounting standards), institutional shareholding, financial statements, and firm characteristics.
Three key objectives guide this research. First, a multidimensional carbon disclosure index (Discloserate) is developed, combining carbon performance (70%), carbon intensity (30%), and disclosure completeness (1.0–1.5 adjustment factor), standardized by quantiles and log-inverse transformation (mean: 37.29; SD: 23.26). Second, the study examines the effect of this index on investor behavior metrics—institutional, mutual fund, foreign shareholding ratios, and institutional ownership concentration. Third, it investigates regional (eastern/central/western) and industrial (high-carbon manufacturing vs. others) heterogeneity as moderators and tests for regional spillover effects on green economic performance.
Methodologically, panel regression is used. F-tests and Hausman tests inform the optimal choice of a random effects model (RE). Clustered robust standard errors at the firm level address heteroscedasticity and serial correlation. Robustness checks include alternate dependent variables (e.g., ownership concentration), sub-sample tests (post-2015), and repeated winsorization. Endogeneity is addressed through lagged disclosure variables, difference-GMM (with lagged instruments), and propensity score matching (PSM). Regional and industry heterogeneity is modeled via subgroup regressions and interaction terms (Discloserate × Industry), and spatial autoregressive (SAR) models assess the geographic spillover of disclosure on green total factor productivity (TFP).
Empirical results show: (1) A "double-edged sword" effect of carbon disclosure on investor behavior—Discloserate is negatively associated with institutional (-0.0332***) and foreign (-0.0365***) ownership, reflecting risk aversion, but positively with mutual fund ownership (0.0081***) and ownership concentration (0.0064***), indicating long-term value recognition. (2) Regional heterogeneity amplifies negative effects—eastern regions with mature institutions see the strongest negative impact (-0.0404***), followed by central (-0.0272***), while effects are insignificant in western regions (p = 0.1071). (3) Industry heterogeneity further diversifies outcomes—disclosure has a stronger negative effect in high-carbon industries (interaction term = 0.0303***), revealing greater investor sensitivity to emissions intensity. (4) Disclosure quality plays a key buffering role—the interaction of Discloserate and quality is significantly positive (0.3071***), suggesting high-quality disclosure mitigates adverse investor reactions. (5) Spatial spillovers are evident—a 1-unit increase in disclosure leads to a 0.08-unit rise in neighboring provinces’ TFP within a 150 km radius.
Academically, this study contributes by: (i) proposing a composite index integrating carbon performance, intensity, and completeness, addressing one-dimensional metrics in prior studies; (ii) revealing heterogeneous investor responses by type, challenging the assumption of uniform stakeholder reactions; and (iii) uncovering joint moderating effects of regional institutions and industry emissions, enhancing the contextual understanding of carbon information mechanisms.
From a policy perspective, the findings support differentiated disclosure standards—e.g., enforcing Scope 3 disclosure and third-party verification in eastern high-carbon sectors, while subsidizing disclosure costs in western regions. Overall, the study advances a systematic framework for Chinese corporate carbon accounting and disclosure, offering critical insights for green transition strategies, institutional governance, and sustainable finance development.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. Introduction 1
• 1.1 Research Background 1
• 1.2 Research Objectives and Significance 5
• 1.3 Research Methodology and Structural Framework 9
• 1.3.1 Research Design and Methodological Approach 9
• 1.3.2 Sample Selection, Data Sources, and Variable Measurement 10
• 1.3.3 Indicator Construction and Empirical Models 11
• 1.4 Research Innovations 13
• 1.4.1 Integration of Accounting–Disclosure–Value Mechanisms under a Localized Context 13
• 1.4.2 An Extended Perspective on the Industrial Chain 14
• 1.4.3 Methodological and Data Handling Innovations 14
• 1.4.4 Rigor in Empirical Model Design 15
• 1.4.5 Innovation in Core Variable Construction and Disclosure Quality Quantification 15
• II. Literature Review and Research Gaps 17
• 2.1 Carbon Footprint Disclosure 17
• 2.2 Stakeholder Behavior 17
• 2.3 Industry Carbon Intensity 25
• 2.4 International–China Comparison and Methodology 26
• 2.5 Disclosure Quality 29
• Ⅲ. Conceptual and Theoretical Foundations 37
• 3.1 Conceptual Clarification 37
• 3.1.1 The Connotation and Evolution of Corporate Carbon Footprint Disclosure 37
• 3.1.2 Theoretical Foundation and Definition of Multilevel Stakeholder Heterogeneity 40
• 3.1.3 Research Progress on the Mechanisms of Regional and Industrial Heterogeneity 43
• 3.2 Theoretical Foundations and Analytical Framework 47
• 3.2.1 Signaling Theory Perspective 47
• 3.2.2 Resource-Based View (RBV) Perspective 48
• 3.2.3 Institutional Theory Perspective 48
• 3.2.4 Supplementary Theoretical Perspectives 49
• 3.2.5 Integrated Analytical Framework 49
• Ⅳ. Research Model and Hypotheses 51
• 4.1 Research Hypotheses 51
• 4.1.1 The Impact of Carbon Disclosure on Institutional Investor Behavior 51
• 4.1.2 The Impact of Carbon Disclosure on Firm Operational Efficiency 53
• 4.1.3 Regional Heterogeneity Hypotheses 53
• 4.1.4 Industry Heterogeneity Hypotheses 54
• 4.1.5 Moderating Effect of Financial Distress 55
• 4.1.6 Threshold Effect Hypothesis of Carbon Disclosure Quality 56
• 4.1.7 Asymmetric Effect Hypothesis of Disclosure Changes 57
• 4.1.8 Industry Spillover Effect Hypothesis 57
• 4.2 Econometric Model Specification 58
• 4.2.1 Baseline Regression Model 58
• 4.2.2 Heterogeneity Analysis Models 59
• 4.2.3 Moderating Effect of Financial Distress 59
• 4.2.4 Threshold Regression Model 60
• 4.2.5 Asymmetric Effect Model 60
• 4.2.6 Dynamic Panel GMM Model 61
• 4.2.7 Industry Spillover Effect Model 61
• 4.3 Model Selection Strategy 62
• Ⅴ. Research Data and Design 64
• 5.1 Data Sources and Sample Selection 64
• 5.1.1 Selection of Data Frequency 64
• 5.1.2 Data Sources and Sample Selection 65
• 5.2 Variable Definitions and Measurements 66
• 5.2.1 Dependent Variables: Institutional Investor Behavior and Operational Efficiency 66
• 5.2.2 Independent Variable: Carbon Disclosure Index 68
• 5.2.3 Control Variables 69
• Ⅵ. Research Results and Analysis 72
• 6.1 Descriptive Statistical Analysis 72
• 6.1.1 Statistical Characteristics of Major Variables 72
• 6.1.2 Distribution Characteristics of the Carbon Disclosure Index 74
• 6.1.3 Temporal Evolution of Carbon Disclosure 75
• 6.1.4 Regional Disparity Characteristics 76
• 6.1.5 Correlation Analysis of Variables 77
• 6.2 Empirical Results Analysis 80
• 6.2.1 Benchmark Regression Results 80
• 6.2.2 Heterogeneity Analysis 82
• 6.2.3 Robustness Check 89
• 6.2.4 Endogeneity Check 90
• 6.2.5 Expansive Analysis 91
• Ⅶ. Conclusion 99
• 7.1 Main Conclusions 99
• 7.2 Research Discussion 100
• 7.3 Policy Implications 102
• 7.4 Limitations and Future Research Directions 103
• 7.4.1 Limitations of the Study 103
• 7.4.2 Potential Research Directions 104
• References 107
• 국문요지 129