基于行业内部的企业社会责任评价指标体系构建

赵 红，孙 键，胡 锋，赵宇彤

（1.中国科学院研究生院管理学院，北京100190；2.中国石化石油工程技术研究院，北京100101）

企业社会责任（CSR）评价毋庸置疑成为CSR相关议题研究领域的关键之一，因为CSR评价在促进企业积极履行社会责任和促使社会各界对CSR的重视以及体现社会对企业活动的要求等方面起着积极的作用.现在研究热点是如何科学、合理、高效率地评价CSR.从上世纪70年代开始产生了大量的评价方法，在众多的评价方法当中，也没有一个方法是通用的.因此CSR评价被很多学者认为变得越来越复杂甚至带有功利性［1－3］.目前出现的CSR评价方法过于理性，这些理性的评价方法和模型没有充分考虑到员工对CSR的评价，实际上员工的评价非常重要，Rowley和Berman［4］认为这样的评价才能真正反映出企业对社会责任的态度，并且更加真实地反映公司的社会责任感.因此员工如何看待和评价CSR成为了一个全新的研究视角，但是考虑到CSR评价指标体系带有很强的行业特性，对于来自不同行业的公司不可能使用同一个评价指标，本文将以行业内部员工为评价主体构建CSR评价指标.

1 文献综述

国外学者 Maignan和Ferrel［5］将CSR评价分为3大类：专家评价、多指标CSR考核、管理者调查或采访.Duygu和 Turker［6］、刘平和郭红玲［7］也对CSR评价做过分类，但是这样的分类并不能直观地反映CSR评价的方法以及分类特点.相比之下，Maignan和Ferrel［5］的分类更能体现CSR评价方法的实质，但这种分类框架仍然有些粗略.本文通过对CSR评价相关文献的梳理，从管理学的角度出发，认为CSR评价方法大致可以分为3类：基于CSR披露信息评价、利益相关方评价和内部评价.

CSR披露信息评价是CSR评价方法中的主流.这类评价中包括多指标评价和对CSR披露报告内容的定性分析评价.多指标评价法的主要代表有《财富》100强责任指数，多米尼社会责任指数，道琼斯可持续发展指数，富时可持续投资指数，约翰内斯堡股票交易所投资指数，英国企业商会企业责任指数等.该类指数存在明显的缺陷，即指数中指标的选取并不是按照理论选取的，随意性较大［5］.

在众多的利益相关方评价模型中，比较经典的有Sonnenfeld在1982年提出的外部利益相关方评价模型和Clakson在1995年提出的评价模式［7］.Sonnenfeld选择了6家美国的林木企业作为评价对象，通过对这些企业的利益相关者进行调查来分析企业的社会责任关注度，从而间接评价企业的CSR水平.该模型从利益相关者的角度去评价CSR水平，是一种符合客观实际的做法，但是仍然存在一定的局限性：首先其利益相关者很难界定，一些重要的利益相关者没有纳入调查范围，比如员工和消费者等，这些利益相关者的评价更加重要；其次，所选指标的权重都视为相同，这有失客观性；再次，该模型的评价缺乏有力的CSR理论支持.Clarkson［8］另辟蹊径，调查利益相关者然后对CSR进行等级分类，分为对抗型、防御型、适应型和主动型.用这种方式来判断CSR水平，只能定性地评价利益相关者对CSR实践的好坏态度，并不能定量评价.

CSR内部评价目前主流的有两种.一种是企业内部管理者对CSR的评价，另外一种是CSR会计.为了衡量企业管理者对CSR的态度，Singhapakdi等在1996年提出了PRESOR模型，该模型主要衡量学者对公司商业道德角色和CSR效率的看法.Quazi和 O’Brien［9］在2000年提出了一个评价模型，该模型主要有两个维度：公司责任范围和公司对社会承诺结果的范围.这两个模型都是主要衡量管理者对企业社会的价值观念，而不是对整个CSR实践的客观描述.另外一种内部评价方法是CSR会计.CSR会计主要是对环境资源、人力资源、与产品有关的活动和公益活动等方面以社会责任的资产、负债、所有者权益、收益、费用和利润为要素进行计量评价.当然社会责任会计信息可以以货币的形式直观地反映CSR实践情况，然而这种评价方法必须满足特定的假设条件，并且容易产生较大的模糊性.目前，还没有学者提出从企业员工入手对CSR进行评价，这正是本文研究的主要内容.

基于目前CSR评价的文献理论，考虑到行业的特殊性，本文认为以行业内的企业员工为主体对CSR进行全面评价是一个值得尝试的方向，具有一定的可行性，原因如下：①企业员工对行业内企业履行CSR的情况较为熟悉，因此调研他们会更加客观地反映行业内企业履行社会责任的态度，这比利益相关者的评价在实际操作中要容易实现，因为首先确定每个企业利益相关方是个难点；②数据易收集性，通过对企业员工进行问卷发放即可收集评价数据，避免有些外部数据收集困难的缺点；③评价后得到的结果使得企业之间履行CSR具有一定的可比性.

2 研究设计

煤炭行业是我国国民经济的基础产业，近年来，煤炭行业的社会责任问题得到了外界的广泛关注，基于此本文选取煤炭行业作为研究对象.本文根据Bagozzi等［10］提出的评价尺度开发过程标准对整个研究进行规范化设计，见图1.第1步，根据CSR文献的梳理确定CSR评价范围，文献综述部分已经提到，在此不作赘述.第2步，根据文献综述提炼评价指标，本步骤的主要工作是依据CSR评价文献综述所指向的CSR评价指标的关键点做出提炼，最初的指标点选择来自文献总结［5，9］，在这个阶段，共有48个指标进入初步筛选范围.在第3个步骤中，选择了36位受访者，他们分别来自不同煤炭企业，其中17位来自于高层，19位来自于公司中层，针对采访者给出的开放性问题征求其对CSR评价指标体系的意见，并进行充分讨论，用以完成对指标的增加和筛选，增加和筛选遵循如下规则：① 指标与企业决策密切相关；② 指标是企业最为关注的；③指标具有实际意义.根据以上规则，本研究经过3次课题小组讨论最终将调研指标选定为45个.第4和5步通过发放问卷收集数据进行因子分析.在大规模调研之前会做预调研，以提高问卷的信度和效度.第6步利用确定后的指标体系进行大规模问卷调研，为下一步的工作提供数据支持.第7步根据因子分析提取因子，本研究依据聚类分析、信度分析、效度分析继续筛选指标，从而得到最终的评价指标；随后提出CSR指数内部关系的假设模型，研究CSR各因子之间的关系，目前还没有文献对CSR内部关系进行实证研究，这也是本研究的一个创新点.最后，对模型进行检验和分析.

图1 研究设计过程Fig.1 The design process

2.1 卷设计与预调查

问卷的内容由两个部分组成：第1部分为主问卷，调查受访者对CSR的评价与感知，为其后数据收集和模型研究提供有力支持，共设计45个问题.该部分采用李克特7级量表，1表示“非常不重要”，7表示“非常重要”，受访者根据自己的态度进行选择.问卷的第2个部分是用来调查受访者的个人资料，包括性别、年龄、职位、受教育程度以及所在企业的规模.

为了对CSR指标进行进一步的筛选，同时也为了提高问卷测量的信度和效度，在进行大规模调查前，本课题组在中科院研究生院对214名MBA学生进行了小样本的预调查，回收了198份问卷，其中有效问卷为186份.通过Cronbach’sα（克隆巴赫系数）进行信度分析和因子分析给出效度检验，如果α＜0.5，则该题项被删除.最终保留39个指标用来做大规模调查.

2.2 样本与数据

本研究通过对受访企业工作人员进行采访和问卷调查获取数据.采访的目的主要为筛选指标体系而服务，这类数据属于定性数据.问卷调查是根据指标体系进行设计.为了保证问卷质量，问卷发放人员均来自中国科学院研究生院管理学院CSR研究课题组，他们对研究的目的、问卷各个测项都有清晰的了解.为了保证问卷填写质量及回收率，问卷发放人员采用面对面的调查方式，现场填写回收.

本研究的大规模调查阶段是在2010年5月到9月，共调查了803名煤炭企业员工，经过筛选，其中113份为无效问卷，有效问卷690份，有效率为85.9%.这里将如下情况视为无效问卷：①问卷回答不完整；②一题多选；③所有答案为同一选项或规律性排布.有效问卷中的受访者的构成分布如表1所示.本文通过煤炭信息研究院给予协助，按照煤炭行业内部员工组成等比例抽样，研究样本构成较好地反映了整个煤炭系统员工的组成情况，具有很大的普适性和代表性.本文在这里不讨论受访者个人特征与因子之间的关系，这不是本文的主要研究目的.

表1 受访者的人口统计特征分布情况Tab.1 Demographic characteristics of respondents distribution

在进行因子分析之前，首先通过聚类分析筛选指标.该方法是评价指标开发常用的方法.本聚类分析采用欧氏距离测度样本间距离，聚类方法采用类平均法.根据聚类分析结果，39个指标中距离非常接近的题项视作冗余题项而删除.据此，得到了19个指标进入下一步的因子分析.

3 数据分析与结果检验

3.1 探索性因子分析

因子分析估计方法采用主成分法，旋转方式为方差最大旋转.因子分析载荷结果如表2所示.因子分 析 的 KMO（Kaiser－Meyer－Olkin）的 统 计 量 为0.938＞0.7，因子分析的效果非常好，再由Bartlett球形检验，给出的相伴概率为0.000，小于显著水平0.05，因此可知各变量的独立性假设不成立，数据通过因子分析适用性检验，同时也说明本问卷及其各因子组成题项的构建效度很好.

表2 解释变量和正交旋转后的因子载荷矩阵Tab.2 Variables and factor loadings matrix

由样本相关系数矩阵R计算得到特征值、方差贡献率和累计贡献率，如表3所示.可知因子1的方差占所有因子方差的48%左右，因子2解释了8%，以此类推，前7个因子的方差贡献率接近了78.3%.可以认为提取了变量中的大部分信息，前7个因子已经足够描述CSR相关信息.值得注意的是表2中第11题项出现了重复载荷的情况，即同时载荷到因子3和因子6上，载荷矩阵系数分别为0.637和0.431.经过变换旋转方式（斜交旋转）和减少因子数量仍然不能解决重复载荷问题，所以决定将该变量予以删除，删除后方差贡献率上升为79.8%.

表3 变量累计方差贡献率Tab.3 Total variance explained

因子分析提取的6个因子，根据文献及其特征可进行如下命名：

因子1，企业对员工的责任（简称员工责任），表2中题项3，8，10，14；因子2，CSR管理（简称责任管理），表2中题项7，9，17；因子3，企业对客户的责任（简称客户责任），表2中题项11，13，15，18；因子4，企业的经济责任 （简称经济责任），表2中题项1，6；因子5，企业对社区的责任 （简称社区责任），表2中题项2，4；因子6，企业对法律的责任 （简称法律责任），表2中题项5，11，12；因子6，企业对环境的责任 （简称环境责任），表2中题项16，19.

为了以更加直观的方式展现因子分析的结果，这里利用Matlab2010b软件对因子分析所得到的因子矩阵进行多元尺度分析，将18个问题的分布情况以更为直观具体的方式展现.如图2所示，纵坐标方向投影与横坐标方向投影是多元尺度分析中对18个问题描述时信息损失最小的22个投影方向，在此基础上，可以对其分布情况有一个直观的理解和认识.为了在图中显示各个问题之间的相关性，在这里采用了模糊C均值聚类方法，对投影中的各个问题进行了聚类分析.7个因子分别各自归为一类，图中的等高线区域显示了聚类分析的结果，不同的等高线对应于题项与因子相关性的大小.

图2 因子矩阵多元尺度分析示意图Fig.2 Multi－scale analysis of factor matrix

本研究采用最常用的Cronbach’sα系数来评估样本的信度.整个问卷的α系数为0.934，说明整个问卷的可靠性和稳定性很好.组成各因子题项的α系数均超过0.7，说明这些因子的内部一致性非常好，统计结果见表4.

表4 Cronbach’sα系数Tab.4 Cronbach’s coefficientα

前文通过Bartlett检验说明了问卷各因子组成项目的构建效度很好.探索性因子分析从18个精简变量中得到7个因子，累计方差贡献率为79.8%，对每个因子中的变量进行聚合效度检验.结果显示，每个因子包含的变量通过因子分析均只聚合出1个特征值大于1的公共部分，因子对方差解释比例最小也达到了73%，表明此18个精简后的变量具有良好的聚合效度.

3.2 证实性因子分析与路径分析

根据以上研究，得到7个因子（潜变量），7个潜变量代表了CSR评价的7个部分，也代表了企业最为关注的7个内容，然而这7个内容并不是孤立的，内部应该具有一定的关系，虽然目前还没有文献实证CSR内部潜变量之间的关系，但是文献中已经有很多提示这些内容之间存在着一定的联系.研究CSR的著名资深学者Carroll［4］在其提出的CSR模型（金字塔模型）中指出，企业的经济责任是其他责任的基础，其他学者如Lantos［11］都持有同样的观点.基于此，笔者提出如下5个假设：H1，经济责任正向影响员工责任；H2，经济责任正向影响客户责任；H3，经济责任正向影响环境责任；H4，经济责任正向影响社区责任；H5，经济责任正向影响责任管理.

这里有必要强调法律责任这个特殊的潜变量，法律责任是企业必须履行的责任，企业在经营活动过程中一定要守法经营，这也是企业存在于社会的先决条件，企业不能为了经济利益而违法经营，实际上违法的成本和高风险会使得企业经济利润降低甚至亏损和破产，而当企业的经济利益稳定时，企业可以更好地履行法律责任.同时Carroll［4］指出法律责任与经济责任是CSR的基础.在此，做如下假设：H6，经济责任正向影响法律责任；H7，法律责任正向影响经济责任.

责任管理因子在以往的文献中并没有明确出现过，每个企业的CSR响应都是独特的，Pratima［12］也指出企业都有自己一套CSR响应的方法.这与本文中关于责任管理的描述非常接近.因此责任管理是CSR实施的“指挥者”，据此，做出如下假设：H8，责任管理正向影响经济责任；H9，责任管理正向影响员工责任；H10，责任管理正向影响客户责任；H11，责任管理正向影响法律责任；H12，责任管理正向影响社区责任；H13，责任管理正向影响环境责任.

在这7个因子当中，还有可能产生关系的是员工责任与客户责任这2个因子，因为企业在向客户负责的同时是由员工这一主体来进行具体实施，因此当企业能很好地对员工进行负责时，员工很可能更好地对客户负责，所以假设：H14，员工责任正向影响客户责任.

根据以上假设，提出了CSR内部关系概念模型，见图3.

图3 CSR内部关系结构模型Fig.3 CSR internal structure model

本研究运用SAS 9.13统计软件，就总样本所构建的CSR内部关系结构模型进行结构方程路径参数估计，结果见图4.该模型中实线部分路径系数都显著为正，虚线部分为不显著路径.

图4 CSR内部关系结构模型估计图Fig.4 Coefficients estimated of CSR internal structure model

表5所示该模型所有指标均达到理想标准，说明模型与数据有较好的拟合度，同时也说明本研究所构造的指标的收敛效度很好.

表5 模型与数据拟合结果与理想结果对比Tab.5 Model fitting results

由于原始数据的数据宽度只有7（原始数据问卷采用7级里克特量表），所以，在用极大似然法（ML）估计结构方程的协方差阵时容易受到共线性的干扰，所以在参数估计时运用岭回归来消除部分共线性，岭回归的运用可以以牺牲参数估计无偏性的代价显著提高各个参数的T值，得到较为显著的参数估计值.显然，从实证结果来看，本研究提出的11个假设得到了支持，3个假设未通过检验.对以上假设检验结果，从如下方面进行概括：

（1）经济责任对员工责任、客户责任、法律责任、社区责任和环境责任产生了直接的正向影响，并且通过责任管理对这5个因子产生间接的显著正向影响，在这些影响路径当中，环境责任的间接路径影响（0.7×0.6＞0.2）要比直接影响路径大，说明环境责任的推动主要是依靠间接路径推动，客户责任亦如此，而法律责任和社区责任的直接路径影响要比间接路径大，说明这2个责任还是主要靠直接路径推动.员工责任的2条路径影响则没有太大差别.

（2）H7没有通过，即法律责任对经济责任影响不显著.说明企业尽“法律责任”是本分之事，与经济责任无关，只要企业不违法经营，企业的经济责任就不会受到影响.

（3）H8没有通过，即管理责任对经济责任没有产生正向的影响，可能的原因是责任管理指标点的设计重点涉及的是针对除经济责任外的其他责任的管理，而经济责任实际上作为企业生存的基础，有着一整套完整的发展战略和管理体系，责任管理的范围未能涵盖经济责任，因而检验未能通过.

（4）H14没有通过，即员工责任对客户责任没有产生正向的影响，可能的原因是企业为客户提供高品质的服务时，并不只是包括员工的努力这一种因素，品牌、企业声誉、产品创新都有可能会影响到客户责任.

（5）H7和H8未通过说明经济责任是个外生隐变量，它是CSR的基础.

4 研究结论与启示

4.1 研究主要结论

Carroll［13］指出：对CSR做出精确的评价非常困难，想要开发一个全面的评价CSR的体系也是一个巨大的挑战.然而，尽管面临诸多困难，但是以行业员工为主体对CSR做出评价会大大增加其可信度和可比性，因为行业从业人员对行业内企业的社会行为要比利益相关方更加了解，评价客体来自同一群体克服了目前CSR评价多视角导致的结果比较性差的特性.其次，这类研究在目前CSR评价研究领域中是一个空白点，基于此，本文利用Bagozzi等［10］提出的量表开发标准方法，从行业内部角度来开发CSR评价指标.本文获得如下研究结论和启示：

（1）在煤炭行业内部的视角下，CSR评价体系主要包括7个方面，即经济责任、法律责任、员工责任、客户责任、环境责任、社区责任和责任管理.

（2）本指标体系出现了“责任管理”这个新的因子，该因子主要是评价企业是否有自己的CSR发展理念，以及企业是否规范地披露了CSR报告.目前，CSR的发展在我国只处于起步阶段，尽管在中国进行CSR披露的企业在逐年增加，然而从数量以及规范性来讲都相对比较落后，因此企业要想搞好CSR，就必须对CSR进行管理，这也是该评价指标得到受访者关注的原因.

（3）本研究所形成的7个关键指标包含了现有文献中大部分内容，其中不包括对竞争者的责任，事实上在最初拟定的指标体系中根据文献内容存在对竞争者的责任的相关测项，然而经过对受访者访谈调查，将该类指标剔除.一个很可能的原因是企业与竞争者本来就是在竞赛，没必要为对方负责.另一个重要的原因可能是受访者认为对竞争者的责任，如公平竞争等属于法律约束范畴，并不能算做竞争者责任.但是公平竞争，对竞争者负责仍然是CSR中的一个部分，在未来研究仍值得关注.

（4）此外本研究创新性地对CSR各因子之间关系进行了研究.对于煤炭企业而言，经济责任是其他责任的基础，它可以直接影响其他企业社会责任也可以通过管理责任来对其他责任产生间接影响，同时说明煤炭企业员工认为企业对CSR进行管理是非常重要的.

4.2 研究局限与展望

本研究存在以下不足，在未来的研究应予以关注：

（1）本评价体系未能覆盖所有关于CSR的指标.本研究是基于煤炭行业内部角度对CSR进行评价，未能关注所有的利益相关者，如竞争者等，同时指标的精简是为了开发一套具有可操作性简洁的评价体系.

（2）问卷设计的局限.本问卷设计采用了李克特7级量表，这样的设计容易导致数据产生共线性的问题，若将问卷的评价量级改为11级可能效果会更好，未来可以尝试将问卷量级提高.

（3）受访者本身素质的局限.由于本研究发放的样本数量非常庞大，而且发放者人手有限，不能对受访过程进行严格的监督，再加上受访人员个人时间有限，所以整个调查过程不可能保证每一位受访者本着认真负责的态度去回答问题，由此会对数据质量产生一定的影响.当然这也是学术研究当中，尤其是实证研究面临的一个普遍的问题，未来研究可以考虑使用物质激励的办法提供问卷的精度.

（4）地域的局限.此外，本研究的发放城市为北京、朔州、大同、淮北4个城市，未能覆盖中国所有煤炭基地，因此不能全面涵盖所有地域的特征.未来的研究需要收集更多地区的样本，对本研究加以充实.

（5）本文没有考虑受访者个人因素的扰动作用.本研究并没有考虑到受访者的个人特点对各因子产生的影响.因为不同人群对CSR的认识存在的差异，在未来的研究中可以引入受访者的教育程度、工龄等因素，对CSR的评价做更为细致的讨论.

［1］Godfrey P C， Hatch T.Researching corporate social responsibility：an agenda for the 21st century［J］.Journal of Business Ethics，2007，70：87.

［2］Nijhof A，Jeurissen R.A sensemaking perspective on corporate social responsibility：introduction to the special issue ［J］.Journal of Business Ethics：A European Review，2006，15（4）：316.

［3］Rowley T，Berman S.A brand new brand of corporate social performance［J］.Journal of Business and Society，2000，39：397.

［4］Carroll A B.The pyramid of corporate social responsibility：toward the moral management of organizational stakeholder［J］.Business Horizons，1991，34（4）：39.

［5］Maignan I，Ferrell O C.Measuring corporate citizenship in two countries：the case of the united states and france［J］.Journal of Business Ethics，2000，23（3）：283.

［6］Duygu，Turker.Measuring corporate social responsibility：a scale development study ［J］.Journal of Business Ethics，2009，85：411.

［7］刘平，郭红玲.企业社会责任评价研究综述［J］.生产力研究，2009（13）：186.LIU Ping，GUO Hongling.Literature review on corporate social responsibility measurment［J］.Journal of Productivity Research，2009，（13）：186.

［8］Clarkson Max E A.Stakeholder framework for analyzing and evaluating corporate social，performance ［J］.Academy of Management Review，1995，20（l）：92.

［9］Quazi A M，O’Brien D.An empirical test of a cross－national model of corporate social responsibility ［J］.Journal of Business Ethics，2000，25：33.

［10］Bagozzi R P，Yi Y，Phillips L W.Assessing construct validity in organizational research ［J］.Administrative Science Quarterly，1991，36（3）：421.

［11］Lantos G P.The boundaries of strategic corporate social responsibility［J］.Journal of Consumer Marketing，2001，18（7）：595.

［12］Pratima B.The corporate challenges of sustainable development［J］.Academy of Management Executive，2002，16（2）：122.

［13］Carroll A B.Corporate social responsibility：evaluation of a definitional construct ［J］.Business ＆ Society，1999，38（3）：268.