融資結構與企業社會責任實證研究

摘要：文章基于2011年～2013年獨立機構對我國上市公司社會責任評級報告的面板數據，通過混合回歸Hausman檢驗分析上市公司的社會責任表現與融資結構的關系。實證結果表明：在一定條件下，上市公司負債率越低，社會責任表現越好。文章的研究發現對于上市公司的投融資決策具有一定的啟示，對監管部門制定與企業社會責任有關的政策法規具有一定的參考意義。

關鍵詞：企業社會責任;融資結構;負債率

一、 引言

企業社會責任行為受到多種因素的影響。已有學者從不同法律體系（Matten & Moon，2005;Gainet，2010）、企業文化和制度環境（Matten & Moon，2008）、企業規模（Atkinson & Galaskiewicz，1988;Boatsman & Gupta，1996;Buchholtz et al，1999）、現金流（McGuire et al，1988;Roberts，2002）和財務績效（McGuire et al，1988;Preston et al，2007）等各種視角研究社會責任影響因素，不同的研究方法和研究設計得到的結論也大相徑庭。

近年已經有學者開始考慮財務績效與企業社會責任背后的作用機制，Harrison等（2011）認為企業承擔社會責任是有成本的，其分析了融資約束對企業社會責任的影響后發現受約束程度越少的企業社會責任活動投入會越多。融資約束由企業內外融資成本差異導致而產生，融資結構是企業資金來源不同項目之間的構成比例關系，因此融資結構可表述為融資約束的一種表現形式。對于融資約束的研究往往比較寬泛，而融資結構則更加具體，能為決策層提供更明晰的理論指導。Diamond（1999）認為，公司擁有較高的利息支付率，會限制社會責任的過度投資，高的負債率有助于激活監督作用;Barnea和Rubin（2005）認為社會責任扮演了調節股東之間沖突的作用，并通過實證分析得出杠桿率和社會責任排名負相關。Goss和Robers（2011）通過研究企業債務融資與社會責任的關系，發現企業社會責任表現越好，越容易獲得更長的貸款期限和較低的銀行貸款利率。而Celine（2011）發現歐洲國家資本結構對社會責任表現無太明顯的影響。在代理成本理論中，杠桿率越高越可能為企業帶來更高的合同成本，進而帶來更大的破產成本。而企業承擔的社會責任往往是有限的，企業的負債率越高，現金流則越容易受到限制，投入活動也將減少。總的來說，杠桿率越低，所有人和管理層才能連續滿足社會責任和其他方面的投入。

二、 公司資金約束經濟理論分析及研究假設

Hong 等人（2011）基于面臨資金約束下的資本投入構建了一個簡單的新古典經濟學模型，分析了企業在面臨不同的資金水平下的投資狀態，以此分析融資結構差異如何影響企業的投資決策，進而影響企業的社會責任投資活動。本文的研究正是在Hong 等人（2011）模型基礎上，引入了不同融資方式及其形成的融資結構并對比進行研究。本文的模型是一個關于資本（K）和社會責任活動（R）的投入決策模型。公司的產出函數是Y = αf（K）。f（K）是新古典經濟學的生產函數，f（K）具備以下特性：f′（0）=∞，f′（K）>0，f″（K）<0和，α是科技參數，R是有成本的。

為簡單起見，假設一單位資本和社會責任活動的成本都是1。定義？祝（d）是關于杠桿率的函數，反映了融資結構差異引起的用于滿足資本和社會責任活動投資現金持有情況（K+R？燮？祝（d），？祝′（d）<0）。Γ越低代表可用資金越少，因而越難于在債務市場融資，而更加依賴權益融資。

企業社會責任活動投入是有成本的，公司面臨關于利潤和社會責任活動投入決策過程， 滿足下面的關于股東及管理者的效用函數：

u（？琢f（k）-K-R，R）（1）

假設u關于利潤和社會責任活動投入遞增，D2（u）為負正定矩陣。U主要是通過獲取資本投入的收益以及參與企業社會責任獲得的其他效益。在基準情況下，u（·，·）=？琢f（K）-K-R+v（R），v（R）滿足以下特征：v'（0）<∞，v'（R）>0，v''（R）<0。社會責任活動的凈收益：v（G）-G，可以理解為公司通過捐贈等社會責任活動帶來了聲譽效應，通過道德的監督降低了公司的代理成本，或者通過減少信息不對稱，減少了市場摩擦。

公司的目標是效用最大化，因此公司擁有最優化問題：

■u（？琢f（K）-K-R，R）

S.t

K+R？燮？祝（d）

R？叟0

由于f'（0）=∞，當？祝>0， K必然不小于0，然而如果不限制R？叟0，那么公司可能會選擇負的R來緩解融資約束，進而公司會做出有悖于社會責任的活動。為此，對最優化問題下的公式關于K、R分別求導：已知假設中給定資本邊際成本等于1，f''（K）< 0，所以可知KFB唯一;-u1（？琢f（KFB）-KFB，0）+u2（？琢f（KFB）-KFB，0）>0，之所以比零大，是因為如果這個左邊式子不大于零，那么就沒有資金投資于企業社會責任活動。在R=0時，上式左邊大于零，非最優解，故在R>0時，存在某點RBB>0進而有，

-u1（？琢f（KFB）-KFB-RFB，RFB）+u2（？琢f（KFB）-KFB-RFB，RFB）=0（2）

由（3）式可以求得RFB。已知D2u負正定矩陣，故RFB唯一。已知？祝′（d）<0故dFB存在并唯一，其一階最優水平如下：

？祝（dFB）=RFB+KFB（3）

對于上述（3）式，存在三種假設情況：

（1）當d？燮dFB，？祝（d）？叟？祝FB（d）時，即（3）式約束不存在，即企業將選擇一階最優水平（KFB，RFB）。

（2）當d>dFB，？祝（d）<？祝FB（d）時，假定所屬狀態？祝（d*）處于 d=d*，則R=0。

①當d*>d>dFB，？祝（d*）<？祝（d）<？祝FB（d），R>0，R=？祝（d）-K時，R與K關于d增加而減小;

②當d>d，？祝（d*）？叟？祝（d），R=0，？祝增加時，只有K增加。這是由于K=0時，資本邊際產出無限，而社會責任活動投入R的邊際產出是有限的。所以企業僅僅只在所面臨的融資約束不是非常受限的情況下，才會額外的投入企業社會責任活動，即當Γ增加到一定程度時，企業才開始支出社會責任活動。

綜合以上理論分析，本文假設：在其他條件一樣下，公司的杠桿率越高，企業社會責任得分越低。

三、 研究設計

1. 樣本選擇與數據來源。為研究企業社會責任與融資約束的關系，本文使用潤靈環球責任評級公司（RKS，以下簡稱潤靈）的企業社會責任指標體系。之所以選擇潤靈第三方評級機構數據，是因為其在上市公司社會責任報告評級、ESG可持續發展評級、社會責任投資者服務領域具有較強權威性，多數中國上市公司社會責任的實務、理論研究均以潤靈環球責任評級公司數據為樣本。鑒于此，本文也選擇其數據作為研究對象。

筆者統計了近三年潤靈披露的我國滬、深上市公司社會責任的評級數據，共計518 家。在研究時，剔除了金融類公司（34個）、數據缺失的公司（194個），得到290個研究樣本。財務數據及股東數據均來自于國泰安數據庫。表1列示了樣本公司的企業社會責任評級情況。從企業社會責任表現得分及企業分布情況來看，得分超過60分（評價等級為A級及以上）的公司逐年增加，樣本公司得分在25分～60分之間（評級等級為B、BB、BBB級）的占據了六到七成，呈現逐年上升趨勢，約有三分之一的企業得分在25分以下（評價等級為CCC 級及以下），不過數目呈現逐年下降趨勢。這一結果說明，目前上市公司在企業社會責任方面總體表現較一般，但是卻表現出越來越好的狀況。

2. 構型構建。根據前文假說和上市公司的數據特征，本文構建面板數據模型如下：

CSRit=？琢it+？茁1levit+？茁2sizeit+？茁3protitit+？茁4industryit+？茁5ROAit+？茁6ROIit+？著it（4）

其中，CSRit代表企業社會責任評級得分，levit為模型中的核心變量。levit為公司的資產負債率，衡量企業的融資約束（結構）。控制變量方面，根據前人的研究成果，選取如下變量：sizeit為公司規模，它等于年末資產總額的自然對數。以往對企業社會責任的研究往往集中于企業規模，一般認為規模越大的企業，其出于資產規模和社會、輿論壓力，往往會主動承擔更大的社會責任。因此本文的研究將企業規模加入模型中，控制了規模對企業社會責任的影響;protitit為企業的盈利水平，本文選取盈利的企業作為研究樣本;本文還控制了行業水平，具體而言，industryit為企業所處的行業，選取虛擬變量1、2、3分別代表第一、二、三產業企業。以往研究表明，第二產業企業對社會責任的承擔要好于第一、三產業;此外，選取投資回報率ROI、ROA作為股東價值增加的代理變量，以往研究表明，企業越能夠為股東創造財富，股東也會反之越有意愿承擔社會責任。表2報告了主要變量的描述性統計結果。從表2中可以發現，社會責任得分均值為33.6分， 處于25～35 之間（B級），資產負債率均值為0.55。

四、 研究結果分析

在分析了2011年～2013年我國上市公司社會責任、融資結構等數據的基本情況后，本文運用模型（4）進行面板數據混合回歸。由于本文研究的是近三年（2011年～2013年）我國上市公司融資結構和社會責任的經濟關系，因此研究樣本為面板數據;之所以進行混合回歸，是基于計量經濟學的角度進行如下判斷步驟：

1. 檢驗面板數據的適用性。用Eviews檢驗面板數據適用于固定效應（或隨機效應）模型還是混合模型。

2. 混合估計模型認為，所有數據各個截面估計的方程截距和斜率項都相同，也就是說回歸方程估計結果在截距項和斜率項上是一樣的;

3. 而隨機效應模型和固定效應模型則認為，回歸方程估計結果在截距項和斜率項上是不一樣的。如果模型被檢測為隨機效應模型，應選擇變截距回歸;如果模型被檢測為固定效應模型，應選擇變系數回歸。

4. 隨機效應和固定效應模型的區別在于，隨機效應模型認為回歸方程的誤差項和解釋變量不相關;而固定效應模型認為回歸方程的誤差項和解釋變量是相關的，固定效應模型的應用前提是假定各獨立研究的結果趨于一致，即全部研究結果的方向與效應大小基本相同，一致性檢驗差異的統計結果無顯著性。一般而言，為了測試模型的適用性，即確定是用隨機效應模型還是固定效應模型，可運用Hausman檢驗進行判斷。

5. Hausman檢驗選擇隨機效應模型或固定效應模型。

（1）分別估計隨機效應模型和固定效應模型。

（2）Hausman檢驗。Hausman檢驗量為：H=（b-B）′[Var（b）-Var（B）]-1（b-B）～x2（k），即Hausman統計量服從自由度為k的χ2分布。當H大于一定顯著水平的臨界值時，模型中即存在固定效應，從而應選用固定效應模型，否則選用隨機效應模型。

從表3的F值中可以判定選擇變截距模型（固定效應模型）。此外，為了驗證判定結果的可靠性，同時對對面板數據隨機效應模型進行Hausman檢驗，檢驗值為208.78，并在1%水平上顯著，拒絕原假設，故而也證明了應選擇固定效應模型。回歸結果如表3所示。

從表3中第三列實證分析的結果可以發現，杠桿率lev的系數為-2.98，且在10%水平上顯著。這驗證了本文的研究假說，即企業社會責任與融資結構負相關，企業的杠桿率越高，企業社會責任表現越差，此外，與我們的理論預期一致，控制變量size的系數為正，企業規模越大，社會責任表現也往往越好。

五、 研究結論與啟示

近年來，隨著社會大眾對安全問題，慈善捐贈，環境污染等一些列問題的關注度日益提高，監管部門也制定和出臺了一系列與企業社會責任相關的政策法規進行規范和引導。目前，國內學術屆關注的更多的還是企業社會責任與企業績效的關系，對于其中的運行機制的研究為數不多，從企業特質的角度來對社會責任表現更是鮮有研究。本文利用獨立機構對企業社會責任報告的評級數據，對中國上市公司的社會責任表現與融資結構的關系進行了研究。研究結果表明，企業規模越大，社會責任表現越好;杠桿率越低，企業的社會責任表現越好。企業的融資結構對企業社會責任表現在一定程度上具有積極作用，構建合理的融資結構、一定的融資約束對提升其社會責任具有積極影響。

參考文獻：

1. Atkinson， L.and J.Galaskiewicz， Stock O- wnership and Company Contributions to Charity， Administrative Science，1988，（6）：187-199.

2. 張秀敏，楊連星，李曉琳.企業社會責任項目的評估方法探析.管理現代化，2012，（8）：21-33.

3. 李遠慧，陳潔.企業社會責任績效與財務績效關系研究.統計與決策，2013，（11）：76-84.

4. 王小紅.社會責任下西北五省環境會計信息披露研究——來自社會責任報告的經驗證據.會計研究，2013，（8）：35-38.

基金項目：中央高校科研專項資金資助（項目號：13YBB05）。

作者簡介：程瑤（1986-），女，漢族，山東省德州市人，北京語言大學國際商學院講師，中國人民大學管理學博士，研究方向為公司治理、會計準則。

收稿日期：2014-11-12。