【摘要】：针对环境信息披露水平可能不是非常精确的稳健性分析我们将环境信息披露水平从高到低排序后分为5个组（等级），每组中的样本根据其环境信息披露水平值对应等级号。此时我们仍然发现了显著为正的融资约束，同时环境信息披露等级的缓解作用也是显著的。因此，采用环境信息披露等级来代替环境信息披露水平时，我们的结论相同，这反映出考虑环境信息披露水平测量性误差后本章的结论仍较为稳健。
（1）针对环境信息披露水平可能不是非常精确的稳健性分析
我们将环境信息披露水平从高到低排序后分为5个组（等级），每组中的样本根据其环境信息披露水平值对应等级号（EDcat）。通过多等级量化法，我们既区分了不同披露水平的效应，又减小了内容分析法可能产生的误差。因此，在动态回归模型（4）中，我们采用环境信息披露等级变量（Edcat）代替原环境信息披露水平变量（ED）进行回归，结果见表10-4列（1）。此时我们仍然发现了显著为正的融资约束，同时环境信息披露等级（EDcat）的缓解作用也是显著的。因此，采用环境信息披露等级（EDcat）来代替环境信息披露水平（ED）时，我们的结论相同，这反映出考虑环境信息披露水平测量性误差后本章的结论仍较为稳健。
表10-4 敏感性分析结果
续表(www.xing528.com)
注：系数括号内为标准误；为节省篇幅我们省略了变量SIZE、GROWTH、ROE、LEV和截距项的结果，备索。
（2）针对现金流为负时模型结论是否一致的稳健性分析
当现金流为负时，我们参照Allayannis and Mozumdar（2004）将样本归为陷入财务困境的公司类别。按现金流是否为负将公司分成两个子样本分别回归的结果见表10-4列（2）和（3）。可以看出，在“负现金流”子样本中，约束系数确实为负，但不显著，陷入财务困境的样本量较少，“正现金流”子样本占到80%，从表10-3的列（2）中可以看出，“正现金流”子样本的系数均符合“投资—现金流”模型的预期，这说明“投资—现金流”模型是适合于本章污染行业上市公司研究的。
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