企業社會責任、融資約束與商業信用動態調整

馮玲玲

(哈爾濱商業大學 會計學院，黑龍江 哈爾濱 150000)

0 引言

改革開放以來，我國特色社會主義在長期地努力建設中取得了歷史性的偉大成就，邁進了新時代，我國經濟也逐漸由高速度增長向高質量發展方向轉變。經濟的高質量發展離不開企業強有力的支持，而商業信用作為買賣過程中一種靈活的信用手段，被各國企業所廣泛使用。例如，英國、法國、西班牙等歐洲國家的企業向客戶提供的商業信用占總資產的比例超過20%(MARTINEZ等)[1]，在美國約有超過70%的企業向客戶提供商業信用(PETERSEN和RAJAN)[2]。

商業信用在本質上是供應商等合作伙伴根據企業的信譽以及經營狀況向該企業提供的一種短期融資方式，同時作為企業直接融資的方式之一，能夠在企業無法通過銀行等借貸部門獲得貸款時支持企業的正常運營與發展。從信貸供給視角來看，銀行會對不同企業進行遴選產生結構化的供給效應，尤其當融資約束時，商業信用是銀行信貸必不可少的替代性融資方式。換言之，商業信用提升了企業的流動性。有學者認為融資約束水平是決定商業信用邊際價值的關鍵前提，也是企業大量參與商業信用的現實背景[3]。同時，也有學者指出，企業社會責任信息的披露向外界傳達了企業可信任的信號，企業實施社會責任戰略可以幫助企業吸引供應商，鞏固與供應商的合作關系，進而有利于企業從供應商獲得更多的商業信用融資(ZHANG)[4]。

縱觀國內外商業信用方面的研究趨勢，以往學者主要從靜態角度對企業的商業信用融資進行分析，從動態視角對商業信用進行的研究相對較少，而在此基礎上進一步分析企業社會責任和融資約束對商業信用動態調整的影響則更是一個全新的視角。部分學者對企業現金、應收賬款、營運資本等流動項目的動態調整研究(GARCIA等；連玉君等；BAOS等；吳娜)可以為商業信用融資的動態調整提供借鑒[5-8]。

本文在已有的研究基礎上，選取2010—2019年我國創業板企業為樣本數據，運用GMM系統廣義矩估計法，研究企業社會責任、融資約束對商業信用動態調整的影響。首先研究企業社會責任的履行情況對商業信用動態調整速度產生的影響，并進行了產權異質性分析，研究社會責任對國有企業及非國有企業商業信用調整方向以及調整速度的影響。其次按照融資約束水平將樣本企業進行分組，研究融資約束對商業信用動態調整的影響。研究發現社會責任履行的多少，融資約束程度與商業信用動態向上調整的速度均成正相關，且國有企業和融資約束型企業商業信用向上調整速度受社會責任的影響更大。

1 文獻綜述

1.1 企業社會責任與商業信用動態調整

創新是我國經濟發展的不竭動力，自“大眾創業，萬眾創新”提出以來，我國創業型企業如雨后春筍，蓬勃興起，在整個國民經濟體系中占據著重要地位。信用作為一種重要的非正式制度，在新興市場的經濟發展和企業行為中發揮著重要作用，而企業社會責任自興起以來，也一直是一個不斷發展和創新的話題，因此很多學者開始關注企業社會責任因素對商業信用動態調整的影響。

現階段企業界、學術界仍未能對企業社會責任和商業信用融資的相關性達成一致的觀點，大部分的研究證明企業積極履行社會責任可以營造積極向上的正面形象，對于企業積極調整商業信用融資政策是一種積極信號。葉陳毅、陳依萍等[9]研究了上市公司中企業社會責任，綜合競爭力與商業信貸融資之間的關系，并分析了企業綜合競爭力的部分中介效應。饒品貴等[10]指出不同貨幣政策下，企業社會責任信息披露質量對商業信用模型的影響不同，在緊縮的貨幣政策時期，企業選擇交易成本較低的商業信用模型。另外信息不對稱會造成企業間的高交易成本，如何避免信息不對稱一直以來都是企業家和學者們聚焦的話題，而企業積極履行社會責任，踐行其對員工、股東及社會的責任無疑會增強利益相關者的信心，最終獲得供應商和客戶提供調整后較低成本的商業信用融資。CHO等[11]的研究支持了企業社會責任表現能夠減少信息不對稱對投資者的影響這一觀點。

同時，基于信任的視角，呂先锫等[12]探討了企業社會責任對商業信用模式的影響，發現社會責任報告質量與商業信用融資調整呈現正相關關系。袁衛秋等[13-14]在證實該結論的基礎上進一步研究發現貨幣政策波動等宏觀經濟形勢會對微觀經濟主體產生影響，即披露社會責任信息的企業在貨幣政策緊縮時期會更快地調整商業信用融資政策，從而更易獲得較低交易成本的商業信用模式。郭安蘋等[15]的研究還發現企業社會責任越好，越容易獲得較低利率和較長期限的銀行貸款，從而幫助企業更好地進行融資，影響企業的商業信用融資政策。上述觀點傾向于認為企業社會責任信息的披露有助于其更快地調整商業信用融資政策或者獲得成本較低的商業信用模式(張正勇等)[16]。同時，李維安等[17]發現，非國有企業承擔社會責任能夠和政府達成資源交換，進而獲得更多的融資支持，而國有企業本身與國有銀行處于同一系統，無需依靠履行社會責任來換取融資。

1.2 融資約束與商業信用動態調整

大部分學者在研究影響商業信用動態調整的因素時，主要從企業特征因素、宏觀因素、制度因素等等幾個方面，很少有人會考慮到融資約束本身對商業信用融資政策調整的影響。特別是對于創業型企業而言，融資問題是影響企業創新的主要制約因素[18]，且在人工智能產業融資問題上，研究學者認為初創企業存在著較大的融資難題[19]。因此，在大眾創業、萬眾創新的新時代，融資約束對商業信用動態調整的影響得到了廣泛重視。

金融約束的增強意味著商業信用融資重要性的凸顯，表現出更高的邊際價值，因此面臨較高融資約束的企業傾向于采用更多商業信用；反之亦然。當企業無法從金融中介獲取融資，或者融資成本極高時，商業信用便成為替代性的融資方式。一些傳統的信貸配給理論認為，由于信息不對稱等問題，商業銀行在發放貸款時會更傾向于選擇那些規模較大、成立時間更長的企業，而許多創業型企業由于處于創業初始階段，自身資質不高，難以獲得商業銀行的資金援助，受到了一定的融資約束，因而創業型企業只能通過商業信用的方式從大企業處獲得融資。一些國外商業信用的替代性融資觀點認為，獲得銀行貸款配額較少的企業更有可能使用商業信用來緩解自身資金不足的窘境，因而企業商業信用的規模與銀行借款規模應該為此消彼長的關系。余明桂和潘紅波[20]與王彥超和林斌等[21]中國學者對我國企業的類似現象進行了研究分析，研究結果證明了在我國同樣存在商業信用的替代性融資效應。張杰等[22]使用我國工業企業數據再次對上述理論進行了檢驗，研究發現國有企業較民營企業提供了更多的商業信用，這一原因可能是因為國有企業從銀行獲取信貸支持的難度更小，受到的融資約束程度低，因而很少采取商業信用融資的方式。

2 理論分析與研究假設

隨著現代企業制度的建立與完善，企業作為整個社會中不可或缺的一環，既承擔著經濟責任，也承擔著社會責任。很多公司往往因經濟利益而忽略社會責任，但社會責任對企業創造經濟價值也有著一定的影響機理。一方面，在信號傳遞理論的作用下，企業通過社會責任的履行，可以樹立良好的企業形象與公司品牌，從而獲得上下游合作伙伴與消費者的青睞，為自己創造經濟利益。另一方面，雖然企業履行社會責任需要付出一定的成本，但倘若逃避責任，一旦該行為被披露或是曝光，在聲譽機制的影響下會擴大對企業經營的負面效應，從而對公司造成更大的惡性影響。此外，社會責任對于經濟效益的作用還體現對商業信用的影響上。商業信用是企業在正常的經營活動和商品交易中由于延期付款或預收賬款所形成的上下游企業間常見的信貸關系，其存在前提是購銷雙方具有較高的信用基礎，因此社會責任的履行對于商業信用具有著重要影響。近年來，隨著企業失信的案例層出不窮，企業社會責任表現受到各界關注，已成為企業制定商業信用融資政策的重要依據。企業通過積極承擔社會責任，不斷提高履行社會責任的能力和水平，可以有效規避經營風險、違約風險等非系統風險，給供應商提供穩定的心理預期。同時，基于聲譽效應理論，良好的社會責任實踐能夠幫助企業提升和維護更好的正面形象，提高企業聲譽，改善企業與供應商等利益相關者的關系，從而保持長期合作，實現信息互通、資源共享，有效緩解信息不對稱，減少交易不確定性，提高供應商對企業的信任度，使企業更易獲得優惠的商業信用融資，加快調整以商業信用向外融資的政策的速度，更好促進企業的發展。根據企業對于商業信用融資的增加或者減少，可以將商業信用調整形式分為向上調整和向下調整，那么積極履行社會責任則可以使企業加快向上調整商業信用融資的速度。而從產權性質上看，國有企業由于有著天然的政治優勢、政府扶持、占據較大市場份額、資源較非國有企業更易獲取等因素，很容易獲得政府和銀行的資金支持，因此其經營發展的融資渠道較多，更多的是以政府補助與銀行借貸為主，對商業信用融資需求較小，會相應地向下調整商業信用融資，而非國有企業不具備這種優勢，很難獲得政府的信任和銀行信貸融資。在這種情況下，如果非國有企業積極向外界披露社會責任報告，打造企業積極履行社會責任的形象，通過社會責任傳遞良好信息從而消除信息不對稱性，則有利于企業獲得外界的信任和支持，從而拓展融資渠道，加快向上調整商業信用融資的速度。因此本文提出假設H1和假設H2。

H1：企業社會責任與商業信用動態調整速度正相關。隨著社會責任的不斷加強，企業會加快商業信用向上動態調整的速度。

H2：與國有企業相比，隨著企業社會責任水平的不斷提升，非國有企業商業信用向上調整速度更快，受社會責任影響更大。

融資活動作為企業生產經營的起點，對企業具有重要意義。而對上市公司來說，融資手段則更加豐富：如發行股票債券、銀行借貸、商業信用等各種手段。而商業信用由于資本成本較低、融資效果較好，在有效的信息公開市場上越來越發揮著重要的作用。在轉型經濟國家中，由于信息不對稱性的存在，一些企業在和銀行的溝通中往往會發生逆向選擇現象，銀行信貸獲取難度較大，從而受到一定的融資約束，此時，商業信用的替代性融資功能則更加重要。面臨融資約束時，企業會更加借由商業信用渠道進行融資，向上調整商業信用融資，并通過應收應付的管理較少地對外提供流動性，因此對于融資約束型企業而言，需求導向促使商業信用可以作為銀行貸款融資的有效替代方式之一，從而其商業信用向上調整速度也會隨之加快。而近年來社會責任績效逐漸與財務績效一樣受到各界重視，供應商等利益相關方要求企業履行社會責任的訴求日益強烈，因而企業社會責任表現將影響到供應商對企業的信任，從而影響其商業信用融資的動態調整。在此情形下，受到社會責任履行的調節作用的影響，當企業履行社會責任情況較好時，融資約束型企業相較于非融資約束型企業會更快地向上調整商業信用，以獲得較多的商業信用融資，緩解內部資金壓力。基于以上理論，本文提出假設H3和假設H4

H3：企業融資約束程度與商業信用動態調整速度正相關。企業融資約束程度越高時，商業信用向上調整速度越快。

H4：與非融資約束型企業相比，當企業積極履行社會責任時，融資約束型企業的商業信用的向上調整速度更快。即融資約束強化了社會責任與商業信用調整的正向關系，起到了一定的調節作用。

3 研究設計

3.1 樣本與數據來源

本文以我國創業板企業為研究對象，樣本期間是2010—2019年。其中的變量數據來自于Wind數據庫，用Excel表格進行數據整理，借助Stata 16.0對樣本數據進行描述性統計，相關性分析，實證檢驗上文提出的假設，最后進行穩健性檢驗。

為了避免異常數據對實證結果的影響，本文的樣本選擇遵循如下原則：①剔除掉金融保險類公司；②剔除掉ST公司；③剔除掉數據缺失的公司。基于以上原則，本文最終選取2010—2019年590家上市公司一共5 677個樣本。為防止異常數據影響結果，還針對連續變量實施了1%與99%Winsorise處理。

3.2 變量定義與計量

3.2.1 被解釋變量

商業信用為本文的被解釋變量。商業信用主要包括預收賬款、應付賬款和應付票據3種基本形式，但目前學者對商業信用的定義還存在分歧。一部分學者認為應該以三者之和來衡量企業商業信用水平；另一部分學者認為3種基本形式中應付賬款最具代表性，應該只采用應付賬款作為替代變量。本文采用陸正飛等[23]的做法，以預收賬款、應付賬款、應付票據三者之和來衡量企業商業信用水平，同時為使指標在不同公司之間具有可比性，將三者之和除以總資產予以標準化處理。

3.2.2 解釋變量

企業社會責任。2008年上交所針對上市公司社會責任承擔工作公布了一系列通知，為企業社會責任的研究提供了理論參考。以利益相關者理論為基礎，本文結合通知中的計算公式，選擇每股社會貢獻值來量化企業社會責任。具體計算相關內容見表1。

表1 企業社會責任定義表

融資約束。融資約束即企業在進行銀行借款等傳統融資時所面臨的限制。融資約束較高的企業，企業資金嚴重缺乏，外部融資摩擦較大，而融資約束弱的企業，各渠道融資相對容易。對于融資約束的度量，目前廣泛采用的指標主要是3個指數：KZ指數、WW指數和SA指數。由于KZ指數和WW指數包含了很多內生性的變量，因此，HADLOCK和PIERCE按照KZ指數的基本方法，先根據企業的財務報告定性地劃分企業不同的融資約束類型，然后僅使用企業規模和企業年齡兩個隨時間變化不大且具有很強外生性的變量構建了SA指數。SA指數絕對值越大，說明企業所受融資約束程度越高，BROWN和PETERSEN在他們的研究中也采用了這種方法，因此，本文在衡量創業公司融資約束程度時，也采用SA指數，具體公式為：SA=0.043*(LNSIZE)2-0.04*Age-0.737*LNSIZE。

3.2.3 控制變量

本文對國內外研究商業信用文獻的控制變量進行歸納總結，最終選擇以下變量作為本文的控制變量。

托賓Q(Tobin Q)、貨幣政策(MP)、企業規模(SIZE)、資產負債率(DAR)、凈資產收益率(ROE)、資產有形性(Tang)、成長性(Growth)、短期負債水平(Stlev)、產品質量(Turn)、成立年限(Age)、非債務稅盾(NDTS)。

為控制時間和行業效應，在模型中加入年度(Year)和行業(Ind)虛擬變量。各變量具體說明見表2。

表2 變量定義

3.3 模型構建

為了避免內生性問題影響OLS估計及固定效應回歸結果，本文借鑒BLUNDELL等[24]提出的系統GMM估計法進行實證研究，提高實證結果的準確性。該方法降低了小樣本偏誤Wind Meijer，充分利用了樣本信息。在之后的實證檢驗中，進行了序列相關與Sargan檢驗，證明該方法的合理性。本文參照FLANNERY & RANGAN的做法，構建如下局部調整模型展開實證研究。

(1)

(2)

Xi，t-1為企業的特征變量。

為了檢驗假設H1和H2，本文將商業信用調整速度設為社會責任CSR的線性函數。

δi,t=β0+β1CSRi,t

(3)

將式(2)、(3)，帶入式(1)后，在加入行業和年份虛擬變量進行控制，整理后得

CRi,t=(1-β0)CRi,t-1+β0∑αi,tXi,t-1+β1CSRi,t∑αi,tXi,t-1-β1CSRi,tCRi,t-1+Ind+Year+εi,t

(4)

該模型中主要觀察β0與β1的數值，因為調整速度模型δi,t=β0+β1CSRi,t，可以求出調整速度。CSRi,tCRi,t-1的交叉項系數β1說明企業社會責任對商業信用調整速度的影響，但要注意前面的負號，如果系數為負數說明社會責任促進商業信用調整速度的提高，反之則阻礙。

本文為檢驗假設H3，將企業的商業信用調整速度設為融資約束Fd的線性函數。

δi,t=φ0+φ1Fdi,t

(5)

將式(2)、(6)，帶入式(1)后，在加入行業和年份虛擬變量進行控制并進行整理CRi,t=(1-φ0)CRi,t-1+φ0∑αi,tXi,t-1+φ1Fdi,t∑αi,tXi,t-1-φ1Fdi,tCRi,t-1+Ind+Year+εi,t

(6)

該模型中主要觀察φ0與φ1的數值，因為調整速度模型δi,t=φ0+φ1Fdi,t，可以求出調整速度。Fdi,tCRi,t-1的交叉項系數φ1說明企業融資約束程度對商業信用調整速度的影響，但要注意前面的負號，如果系數為負數說明融資約束程度與商業信用調整正相關。

為了檢驗假設H4，本文考慮采用分組檢驗的方法：將全部樣本分為融資約束組與非融資約束組兩類，重新對模型(4)進行了回歸分析，通過對比兩組回歸結果考察融資約束對社會責任與商業信用動態調整間關系的影響。

4 實證結果

4.1 描述性統計

4.1.1 全樣本描述性統計

從表3報告的本文全樣本的主要變量描述性統計結果可看出：

表3 全樣本描述性統計

衡量商業信用的指標CR平均值為0.141 3，說明我國中小企業商業信用水平仍比較低，還有較大的上升空間。同時商業信用的最大值為0.487 7，最小值為0.005 2，標準差為0.105 5，表明不同企業之間的商業信用水平存在較大差距。

衡量企業社會責任表現的每股社會貢獻值CSR的平均值為0.501 0，說明我國中小企業社會責任的履行情況較差，企業社會責任意識整體上比較薄弱。同時，社會責任最大值為2.660 8，最小值為-0.873 2，標準差為0.512 5，相差較大，說明我國中小企業的社會責任履行情況存在很大不同，不同企業之間具有較大的差距。

成長性代理變量主營業務收入增長率(Growth)的平均值0.237 2，最大值1.796 9，最小值-0.411 8，增長率相差較大，說明我國中小企業的成長性存在很大不同。資產負債率的平均值為0.312 9，與資產負債率標準范圍40%～60%相比，負債率偏低。資產負債率總體的標準差較小，但是最大值為0.747 9與最小值為0.011 0相差較大，說明我國中小企業，仍然存在過度負債與低負債企業，存在不同的融資需求。從企業規模最大值與最小值的差距看出，選取的樣本企業之間的規模大小差距不大。

4.1.2 分組樣本描述性統計

本文將5 677個樣本按照股利支付率進行分組，分為融資約束與非融租約束兩組，融資約束的樣本個數為2 737個，非融資約束樣本個數為2 940個，見表4。

表4 不同融資約束水平下的描述性統計

4.2 相關性分析

本文為了檢驗各變量之間是否存在多重共線性，進行了相關性檢驗，得到各變量之間的相關性系數見表5，多數變量之間的系數均在0.5以下且顯著，說明不存在多重共線性的情況。并且，企業特征變量之間不存在共線性，說明利用企業特征變量進行擬合目標商業信用結果的做法較合理。

表5 相關性檢驗

4.3 回歸分析

本文研究創業板企業社會責任和融資約束對商業信用動態調整的影響，將定義的社會責任(CSR)和融資約束(Fd)指標帶入動態模型。由于將被解釋變量CRi，t的一階滯后CRi，t-1作為解釋變量會產生內生性的問題，會影響實證結果的準確性，因此本文運用系統GMM估計法進行研究，其結果通過了序列相關檢驗和Sargan檢驗，說明工具變量選擇合理，并且排除了干擾項序列相關與過度識別的問題。

4.3.1 社會責任與商業信用動態調整

為了檢驗假設H1和H2：社會責任對于商業信用動態調整的影響以及基于產權異質性研究二者的關系，本文對模型(4)進行回歸，本文為了節省篇幅，只列出了CRi，t-1及CSR*CRi，t-1的系數具體見表6。

根據表6(1)列全樣本，CSR與CRi，t-1的交叉項系數為-0.421，因此，β1等于0.421，說明企業社會責任與商業信用動態調整正相關。其次根據CRi，t-1的系數為0.759，(1-β0)=0.759，β0=0.241，因此δi，t=0.241+0.421CSR，可以看出隨著企業社會責任的加強，商業信用向上調整速度逐漸加快。假設H1得到驗證。

根據表6(2)、(3)列分組樣本，在國有企業樣本中，L.CR的系數為0.861，則(1-β0)=0.861，β0=0.139。CSR*CRi，t-1的交叉項系數為-0.314，則β1等于0.314，得到δi，t=0.139+0.314CSR。而非國有企業，L.CR的系數為0.938，則(1-β0)=0.938，β0=0.062，CSR*CRi，t-1的交叉項系數為-0.422，則β1等于0.422，得到δi，t=0.062+0.422CSR，說明隨著企業社會責任的增加，國有企業和非國有企業的商業信用動態調整速度均加快。由調整系數的截距和斜率說明非國有企業的商業信用調整速度快于國有企業，并且調整速度的增速也快于國有企業調整速度的增速，說明非國有企業向上調整的幅度更大、速度更快，受到企業社會責任的影響也更大。假設H2得到驗證。

表6 社會責任和商業信用動態調整

通過以上分析可以看出，良好的社會責任實踐有助于降低企業與供應商等交易伙伴間的信息不對稱，增進交易伙伴對企業的評價和滿意程度，積累企業的信譽資本，與供應商建立戰略互信，使其更加深入地了解企業未來的成長機會與市場競爭力，為企業獲取更多的商業信用融資。同時，由于國有企業和非國有企業在政企關系、融資渠道方面有著較大差別，非國有企業在外源融資方面遇到的困境相較國有企業更為明顯，并且當企業社會責任上升到國家戰略發展層面的高度時，對于國有企業而言，企業社會責任的履行可能更加受制于政府的意志，具有一定的強制性，與非國有企業相比，國有企業承擔社會責任的彈性更低。因此，當非國有企業積極主動履行社會責任時，可以獲得政府的隱形幫助，減少融資限制，從而加快商業信用融資向上調整的速度。

4.3.2 融資約束與商業信用動態調整

為了檢驗假設H3：融資約束對于商業信用動態調整的影響，本文對模型(6)進行回歸，表7列示了部分檢驗結果。

根據表7全樣本，Fd與CRi，t-1的交叉項系數為-0.365，因此，β1等于0.365，說明企業融資約束與商業信用動態調整正相關。其次根據CRi，t-1的系數為0.877，(1-β0)=0.877，β0=0.123，因此δi，t=0.123+0.365Fd，可以看出隨著企業融資約束程度的加深，商業信用向上動態調整速度逐漸加快。假設H3得到驗證。

以上分析說明當面臨融資約束時，企業更傾向于采用較高水平的應付賬款實施融資，間接證明商業信用與正規融資渠道的互補關系。替代性融資理論認為，信貸配給的存在使得微觀企業無法從銀行等金融機構獲取充足的貸款，需求導向促使商業信用可以作為銀行貸款融資的有效替代方式之一。在我國轉型經濟背景下，企業融資渠道相對匱乏，當企業面臨融資約束時，商業信用融資便成為了十分重要的外部融資渠道。

4.3.3 企業社會責任，融資約束與商業信用動態調整

為了檢驗假設H4：融資約束對社會責任與商業信用動態調整速度間關系的影響，本文對樣本進行分組并采用系統GMM估計法重新對模型(4)進行回歸，部分結果見表7。第(1)列、第(2)列分別列示了融資約束組和非融資約束組的回歸結果。

根據表7(1)、(2)列分組樣本，在融資約束樣本中，L.CR的系數為1.021，則(1-β0)=1.021，β0=-0.021。CSR*CRi，t-1的交叉項系數為-0.401，則β1等于0.401，得到δi，t=0.401CSR-0.021。而非融資約束，L.CR的系數為0.870，則(1-β0)=0.870，β0=0.130，CSR*CRi，t-1的交叉項系數為-0.235，則β1等于0.235，得到δi，t=0.130+0.235CSR，說明隨著企業社會責任的增加，融資約束型和非融資約束型企業的商業信用向上動態調整的速度均加快，但融資約束型企業調整速度的增速快于非融資約束型企業調整速度的增速。令0.401CSR-0.021=0.130+0.235CSR，得到CSR≈0.910，即每股社會貢獻值為0.910時，融資約束與非融資約束型企業的商業信用動態調整速度相等。當CSR>0.910時，融資約束企業商業信用向上動態調整速度快于非融資約束企業。也就是隨著社會責任水平的提高，融資約束企業的資本結構向上調整的速度快于非融資約束企業。假設H4得到驗證。

表7 融資約束和商業信用動態調整

通過以上分析，可以說明企業良好的社會責任績效反映了其對利益相關者利益的重視，有利于與外部投資者建立良好的社會關系，拓寬融資渠道，當企業積極披露社會責任信息時，相較于非融資約束企業，融資約束企業可以獲得更多商業信用融資機會，加快商業信用動態調整，獲得一定的資金支持。

5 穩健性檢驗

本文為了檢驗實證結果的穩健性，首先利用靜態面板數據分析方法，采取固定效應模型對各年的變量數據進行回歸，同時，在面板固定效應回歸中加入了時間趨勢變量，進行雙向固定效應檢驗，通過檢驗能夠驗證文中假設。其次，采用了變量替代法，借鑒GARCIA和MARTINEZ的做法，使用應收賬款期末余額與銷售收入之比重新定義商業信用指標[4]。用TcRec代表商業信用進行GMM估計，對假設進行重新檢驗。通過檢驗發現均通過了序列相關和sargan檢驗，并且交叉項系數的正負與前文的結果一致。企業社會責任，融資約束與商業信用動態調整速度仍然是正相關，也驗證了文中假設。綜上說明本文的估計方法具有穩健性。

6 結論與建議

本文利用2010—2019年的創業板企業動態面板數據，研究了創業板企業社會責任，融資約束對商業信用動態調整的影響。研究發現，創業板企業社會責任和融資約束均與商業信用動態調整速度成正相關，社會責任履行情況越好、融資約束程度越高，商業信用動態調整速度越快。并且當企業積極履行社會責任時，非國有企業和融資約束型企業的商業信用動態調整速度更快，更需要通過加快商業信用融資速度來獲取充足的資金，保證企業的正常運行。

如今，創業型企業正在蓬勃發展，已經成為國民經濟和社會發展的重要力量，對于建設現代化經濟體系和促進高質量經濟發展具有重要意義。根據本文的研究結論提出以下建議：首先，企業社會責任是供應商評估企業潛在風險和收益的重要考量，企業加強其自身社會責任建設對調整商業信用融資政策具有積極作用。因此，企業管理層應重視改善與供應商等利益相關者的紐帶關系，使企業社會責任成為商業信用融資的檢驗標準之一；其次，政府應關注非國有企業融資問題，建立社會責任激勵機制，對于真正履行社會責任的企業給予鼓勵，使其通過披露社會責任信息來獲得利益相關者的認可，解決非國有企業融資難的問題。最后，企業應主動通過加強企業社會責任建設來增加供應商的信任程度，降低供應商對企業風險的評估，進而獲取更多的商業信用融資，特別是融資約束型企業，更應積極加強履行社會責任義務，不斷充足內部資金，滿足企業運營的需要，提升商業信用水平。