融资结构与企业社会责任实证研究

摘要：文章基于2011年～2013年独立机构对我国上市公司社会责任评级报告的面板数据，通过混合回归Hausman检验分析上市公司的社会责任表现与融资结构的关系。实证结果表明：在一定条件下，上市公司负债率越低，社会责任表现越好。文章的研究发现对于上市公司的投融资决策具有一定的启示，对监管部门制定与企业社会责任有关的政策法规具有一定的参考意义。

关键词：企业社会责任;融资结构;负债率

一、 引言

企业社会责任行为受到多种因素的影响。已有学者从不同法律体系（Matten & Moon，2005;Gainet，2010）、企业文化和制度环境（Matten & Moon，2008）、企业规模（Atkinson & Galaskiewicz，1988;Boatsman & Gupta，1996;Buchholtz et al，1999）、现金流（McGuire et al，1988;Roberts，2002）和财务绩效（McGuire et al，1988;Preston et al，2007）等各种视角研究社会责任影响因素，不同的研究方法和研究设计得到的结论也大相径庭。

近年已经有学者开始考虑财务绩效与企业社会责任背后的作用机制，Harrison等（2011）认为企业承担社会责任是有成本的，其分析了融资约束对企业社会责任的影响后发现受约束程度越少的企业社会责任活动投入会越多。融资约束由企业内外融资成本差异导致而产生，融资结构是企业资金来源不同项目之间的构成比例关系，因此融资结构可表述为融资约束的一种表现形式。对于融资约束的研究往往比较宽泛，而融资结构则更加具体，能为决策层提供更明晰的理论指导。Diamond（1999）认为，公司拥有较高的利息支付率，会限制社会责任的过度投资，高的负债率有助于激活监督作用;Barnea和Rubin（2005）认为社会责任扮演了调节股东之间冲突的作用，并通过实证分析得出杠杆率和社会责任排名负相关。Goss和Robers（2011）通过研究企业债务融资与社会责任的关系，发现企业社会责任表现越好，越容易获得更长的贷款期限和较低的银行贷款利率。而Celine（2011）发现欧洲国家资本结构对社会责任表现无太明显的影响。在代理成本理论中，杠杆率越高越可能为企业带来更高的合同成本，进而带来更大的破产成本。而企业承担的社会责任往往是有限的，企业的负债率越高，现金流则越容易受到限制，投入活动也将减少。总的来说，杠杆率越低，所有人和管理层才能连续满足社会责任和其他方面的投入。

二、 公司资金约束经济理论分析及研究假设

Hong 等人（2011）基于面临资金约束下的资本投入构建了一个简单的新古典经济学模型，分析了企业在面临不同的资金水平下的投资状态，以此分析融资结构差异如何影响企业的投资决策，进而影响企业的社会责任投资活动。本文的研究正是在Hong 等人（2011）模型基础上，引入了不同融资方式及其形成的融资结构并对比进行研究。本文的模型是一个关于资本（K）和社会责任活动（R）的投入决策模型。公司的产出函数是Y = αf（K）。f（K）是新古典经济学的生产函数，f（K）具备以下特性：f′（0）=∞，f′（K）>0，f″（K）<0和，α是科技参数，R是有成本的。

为简单起见，假设一单位资本和社会责任活动的成本都是1。定义？祝（d）是关于杠杆率的函数，反映了融资结构差异引起的用于满足资本和社会责任活动投资现金持有情况（K+R？燮？祝（d），？祝′（d）<0）。Γ越低代表可用资金越少，因而越难于在债务市场融资，而更加依赖权益融资。

企业社会责任活动投入是有成本的，公司面临关于利润和社会责任活动投入决策过程， 满足下面的关于股东及管理者的效用函数：

u（？琢f（k）-K-R，R）（1）

假设u关于利润和社会责任活动投入递增，D2（u）为负正定矩阵。U主要是通过获取资本投入的收益以及参与企业社会责任获得的其他效益。在基准情况下，u（·，·）=？琢f（K）-K-R+v（R），v（R）满足以下特征：v'（0）<∞，v'（R）>0，v''（R）<0。社会责任活动的净收益：v（G）-G，可以理解为公司通过捐赠等社会责任活动带来了声誉效应，通过道德的监督降低了公司的代理成本，或者通过减少信息不对称，减少了市场摩擦。

公司的目标是效用最大化，因此公司拥有最优化问题：

■u（？琢f（K）-K-R，R）

S.t

K+R？燮？祝（d）

R？叟0

由于f'（0）=∞，当？祝>0， K必然不小于0，然而如果不限制R？叟0，那么公司可能会选择负的R来缓解融资约束，进而公司会做出有悖于社会责任的活动。为此，对最优化问题下的公式关于K、R分别求导：已知假设中给定资本边际成本等于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，是因为如果这个左边式子不大于零，那么就没有资金投资于企业社会责任活动。在R=0时，上式左边大于零，非最优解，故在R>0时，存在某点RBB>0进而有，

-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负正定矩阵，故RFB唯一。已知？祝′（d）<0故dFB存在并唯一，其一阶最优水平如下：

？祝（dFB）=RFB+KFB（3）

对于上述（3）式，存在三种假设情况：

（1）当d？燮dFB，？祝（d）？叟？祝FB（d）时，即（3）式约束不存在，即企业将选择一阶最优水平（KFB，RFB）。

（2）当d>dFB，？祝（d）<？祝FB（d）时，假定所属状态？祝（d*）处于 d=d*，则R=0。

①当d*>d>dFB，？祝（d*）<？祝（d）<？祝FB（d），R>0，R=？祝（d）-K时，R与K关于d增加而减小;

②当d>d，？祝（d*）？叟？祝（d），R=0，？祝增加时，只有K增加。这是由于K=0时，资本边际产出无限，而社会责任活动投入R的边际产出是有限的。所以企业仅仅只在所面临的融资约束不是非常受限的情况下，才会额外的投入企业社会责任活动，即当Γ增加到一定程度时，企业才开始支出社会责任活动。

综合以上理论分析，本文假设：在其他条件一样下，公司的杠杆率越高，企业社会责任得分越低。

三、 研究设计

1. 样本选择与数据来源。为研究企业社会责任与融资约束的关系，本文使用润灵环球责任评级公司（RKS，以下简称润灵）的企业社会责任指标体系。之所以选择润灵第三方评级机构数据，是因为其在上市公司社会责任报告评级、ESG可持续发展评级、社会责任投资者服务领域具有较强权威性，多数中国上市公司社会责任的实务、理论研究均以润灵环球责任评级公司数据为样本。鉴于此，本文也选择其数据作为研究对象。

笔者统计了近三年润灵披露的我国沪、深上市公司社会责任的评级数据，共计518 家。在研究时，剔除了金融类公司（34个）、数据缺失的公司（194个），得到290个研究样本。财务数据及股东数据均来自于国泰安数据库。表1列示了样本公司的企业社会责任评级情况。从企业社会责任表现得分及企业分布情况来看，得分超过60分（评价等级为A级及以上）的公司逐年增加，样本公司得分在25分～60分之间（评级等级为B、BB、BBB级）的占据了六到七成，呈现逐年上升趋势，约有三分之一的企业得分在25分以下（评价等级为CCC 级及以下），不过数目呈现逐年下降趋势。这一结果说明，目前上市公司在企业社会责任方面总体表现较一般，但是却表现出越来越好的状况。

2. 构型构建。根据前文假说和上市公司的数据特征，本文构建面板数据模型如下：

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

其中，CSRit代表企业社会责任评级得分，levit为模型中的核心变量。levit为公司的资产负债率，衡量企业的融资约束（结构）。控制变量方面，根据前人的研究成果，选取如下变量：sizeit为公司规模，它等于年末资产总额的自然对数。以往对企业社会责任的研究往往集中于企业规模，一般认为规模越大的企业，其出于资产规模和社会、舆论压力，往往会主动承担更大的社会责任。因此本文的研究将企业规模加入模型中，控制了规模对企业社会责任的影响;protitit为企业的盈利水平，本文选取盈利的企业作为研究样本;本文还控制了行业水平，具体而言，industryit为企业所处的行业，选取虚拟变量1、2、3分别代表第一、二、三产业企业。以往研究表明，第二产业企业对社会责任的承担要好于第一、三产业;此外，选取投资回报率ROI、ROA作为股东价值增加的代理变量，以往研究表明，企业越能够为股东创造财富，股东也会反之越有意愿承担社会责任。表2报告了主要变量的描述性统计结果。从表2中可以发现，社会责任得分均值为33.6分， 处于25～35 之间（B级），资产负债率均值为0.55。

四、 研究结果分析

在分析了2011年～2013年我国上市公司社会责任、融资结构等数据的基本情况后，本文运用模型（4）进行面板数据混合回归。由于本文研究的是近三年（2011年～2013年）我国上市公司融资结构和社会责任的经济关系，因此研究样本为面板数据;之所以进行混合回归，是基于计量经济学的角度进行如下判断步骤：

1. 检验面板数据的适用性。用Eviews检验面板数据适用于固定效应（或随机效应）模型还是混合模型。

2. 混合估计模型认为，所有数据各个截面估计的方程截距和斜率项都相同，也就是说回归方程估计结果在截距项和斜率项上是一样的;

3. 而随机效应模型和固定效应模型则认为，回归方程估计结果在截距项和斜率项上是不一样的。如果模型被检测为随机效应模型，应选择变截距回归;如果模型被检测为固定效应模型，应选择变系数回归。

4. 随机效应和固定效应模型的区别在于，随机效应模型认为回归方程的误差项和解释变量不相关;而固定效应模型认为回归方程的误差项和解释变量是相关的，固定效应模型的应用前提是假定各独立研究的结果趋于一致，即全部研究结果的方向与效应大小基本相同，一致性检验差异的统计结果无显著性。一般而言，为了测试模型的适用性，即确定是用随机效应模型还是固定效应模型，可运用Hausman检验进行判断。

5. Hausman检验选择随机效应模型或固定效应模型。

（1）分别估计随机效应模型和固定效应模型。

（2）Hausman检验。Hausman检验量为：H=（b-B）′[Var（b）-Var（B）]-1（b-B）～x2（k），即Hausman统计量服从自由度为k的χ2分布。当H大于一定显著水平的临界值时，模型中即存在固定效应，从而应选用固定效应模型，否则选用随机效应模型。

从表3的F值中可以判定选择变截距模型（固定效应模型）。此外，为了验证判定结果的可靠性，同时对对面板数据随机效应模型进行Hausman检验，检验值为208.78，并在1%水平上显著，拒绝原假设，故而也证明了应选择固定效应模型。回归结果如表3所示。

从表3中第三列实证分析的结果可以发现，杠杆率lev的系数为-2.98，且在10%水平上显著。这验证了本文的研究假说，即企业社会责任与融资结构负相关，企业的杠杆率越高，企业社会责任表现越差，此外，与我们的理论预期一致，控制变量size的系数为正，企业规模越大，社会责任表现也往往越好。

五、 研究结论与启示

近年来，随着社会大众对安全问题，慈善捐赠，环境污染等一些列问题的关注度日益提高，监管部门也制定和出台了一系列与企业社会责任相关的政策法规进行规范和引导。目前，国内学术届关注的更多的还是企业社会责任与企业绩效的关系，对于其中的运行机制的研究为数不多，从企业特质的角度来对社会责任表现更是鲜有研究。本文利用独立机构对企业社会责任报告的评级数据，对中国上市公司的社会责任表现与融资结构的关系进行了研究。研究结果表明，企业规模越大，社会责任表现越好;杠杆率越低，企业的社会责任表现越好。企业的融资结构对企业社会责任表现在一定程度上具有积极作用，构建合理的融资结构、一定的融资约束对提升其社会责任具有积极影响。

参考文献：

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

2. 张秀敏，杨连星，李晓琳.企业社会责任项目的评估方法探析.管理现代化，2012，（8）：21-33.

3. 李远慧，陈洁.企业社会责任绩效与财务绩效关系研究.统计与决策，2013，（11）：76-84.

4. 王小红.社会责任下西北五省环境会计信息披露研究——来自社会责任报告的经验证据.会计研究，2013，（8）：35-38.

基金项目：中央高校科研专项资金资助（项目号：13YBB05）。

作者简介：程瑶（1986-），女，汉族，山东省德州市人，北京语言大学国际商学院讲师，中国人民大学管理学博士，研究方向为公司治理、会计准则。

收稿日期：2014-11-12。