基于社会网络视角的企业社会责任行为相似性研究

刘计含，王建琼

(西南交通大学经济管理学院，四川 成都 610031)



基于社会网络视角的企业社会责任行为相似性研究

刘计含，王建琼

(西南交通大学经济管理学院，四川 成都 610031)

本文利用国泰安数据库和锐思数据库中2010年-2012年的我国上市公司管理层数据、公司财务数据，以及润灵环球责任评级2010年-2012年我国A股上市公司的企业社会责任评级数据，从社会网络的角度出发，探索我国上市公司社会责任履行行为的相似性。研究结果发现，公司之间存在的社会网络会造成企业社会责任履行行为具有一定的相似性。当企业越是处于核心地位，越是容易传播信息，控制能力越强的时候，该公司同与之相关联的公司在社会责任履行行为方面越是具有相似性。这一结论为改善我国企业社会责任履行现状提供了一个全新的思考方向。

社会网络；企业社会责任；行为相似性

1 引言

2013年4月20日，四川雅安芦山发生7.0级地震，联想控股董事长柳传志当天便号召公司组织捐助，向雅安地震灾区捐助了200万元的御寒衣物。随后因考虑到保证灾区通讯顺畅，能够使受灾群众与亲友正常联络，联想集团追加了4000部智能手机以及电话卡。随后下午稍晚时间，神州数码也宣布向雅安地震灾区捐款200万元现金，并承诺将用高科技技术和力量援助四川救灾和重建。联想与神舟数码最初为子母公司的关系，但后来神州数码从联想拆分独立开来，并在香港上市。虽然两者目前是两个独立的公司，但它们在社会责任履行行为方面会隐约表现出有相似的地方。究其原因，这可能与联想和神舟数码之间的人际网络有关，如果把联想和神舟数码视为节点，将联结他们的人际关系看作连线，那么他们就组成了一个小的社会网络。

社会网络，简单来说是指社会行动者及他们之间的关系的集合。社会网络分析家B.韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。之所以越来越多的经济学者关注到社会网络分析，是因为人与人之间存在着复杂的社会关系，可能是同学同事关系、地域关系、董事联结关系等，这样的关系会对其行为产生不可忽视的影响。Dyer和Singh[1]在其研究中也曾提到，企业之间的社会网络是企业竞争优势分析中的重要部分，它属于企业的战略性资源，可以对企业产生影响。那么，是否可以利用社会网络关系来带动和改善社会责任的关注程度及履行，这一思路为引导企业更好地履行企业社会责任提供了一个新的思考方向。如果一家公司对与之相关联的公司颇具影响力，是否可以考虑通过这家公司来改进整个社会网络中的社会责任履行？

其实，十多年前就已经有学者开始关注企业社会责任与社会网络，并产生了与本文研究内容相关的类似展望。例如，Rowley[2]在其研究中就提及利用社会网络来预测多个利益相关者对于企业社会责任产生的影响；Lee[3]也曾经在他的文献回顾中提到，关于企业社会责任的研究已经从宏观的社会效果讨论转向微观的企业组织层面的分析，他表示未来的基础研究应该去解释说明究竟什么是企业社会责任，企业社会责任是如何对组织行为产生影响等问题，结合企业社会责任，考虑更大范围地影响企业行为的因素。可惜的是，这方面的文献成果较少。

目前，有关社会网络与企业社会责任的研究文献大多停留在定性分析或是展望的阶段。例如，Etter[4]、Antoni等[5]就将社会网络这一视角引入了企业社会责任的研究当中，Du Shuili等[6]认为企业社会责任不仅可以使得利益相关者产生良好的态度和行为，长远来看还可以加强利益相关者与公司的关系强度。如果想要从企业社会责任活动中获取最大的经济利益，那么公司非常需要利用利益相关者的社会网络形成有效的社会责任沟通。也有国内学者以社会网络理论为基础，来探讨企业社会责任问题。例如，张广玲等[7]在其研究中提及了社会网络资源的中介效应，从企业社会责任行为的两个维度来研究企业社会责任同社会网络资源的影响关系，值得一提的是在他们的研究中社会网络是用市场信息获取和规范性影响力来描述的。牟韶红[8]则是从定性分析的角度来研究社会网络嵌入性视角下的企业社会责任披露问题，她认为当企业社会责任同企业所在网络的特征产生关联，那么企业就会主动去承担社会责任。这些研究成果为后续的相关研究奠定了一定的基础。更多的学者，例如，Yonker[9]、任兵[10]、任兵和区玉辉等[11]、Renneboog和Zhao Yang[12]、谢德仁和陈运森[13]、辛琳[14]、刘兰剑[15]、陈庭强和何建敏[16]等则是倾向于将社会网络理论和公司财务、治理相结合，并且已有非常丰富的研究成果，文献也多集中于连锁董事、公司高管间的社会网络关系以及社会网络在企业间起到的作用。然而，社会网络与企业社会责任这一研究领域，还需要我们进一步地探索。因此，本文选取社会网络这一视角来探究企业社会责任的行为问题，除了对企业现实活动提供参考依据，也希望可以对这一部分的文献成果做以补充。

事实上，将社会网络这一视角引入企业社会责任的研究，是为“如何更好地治理企业社会责任行为”找到一个新的突破口和思考方向。所谓企业社会责任，Carroll[17-18]提出的概念被广泛接受并引用，即“企业社会责任包含了在特定时期内，社会对经济组织经济上、法律上、伦理上和利他行为的期望”，它包括经济责任、法律责任、伦理责任和慈善责任。随着经济不断发展，企业社会责任正逐渐深入到企业的经营实践当中，进而出现了一些新兴的公司治理理念。传统的公司目标是“追求股东利益最大化”，即一种单边的公司治理模式，有些公司会选择关注企业社会责任，而有些公司则很容易忽略其他利益相关者的利益，在企业社会责任可能带来沉没成本的时候，选择忽视或者牺牲企业社会责任。但是，股东利益能够得以实现，实则需要所有的利益相关者共同努力。随着股权的分化、企业间的参股渗透、企业间董事关系等作用的日益增强，公司产生了新的经营目标——追求利益相关者的利益最大化，强调一种公司内部、外部协调发展的“共同治理”理念。现有研究成果，例如Said等[19]、高汉祥[20]、高汉祥和郑济孝[21]、Knudsen和Moon[22]等学者大多是从企业社会责任与公司治理的逻辑关系和影响作用来反映公司内部协调发展问题，然而，有关如何去改善企业社会责任现状、利用企业社会责任来促进公司外部协调发展等问题的研究，尚有很大的探索空间。

作为“共同治理”的主体，利益相关者的利益最大化成为了公司治理的新目标。而利益相关者，广义上就是指各式各样的人，是那些会对企业实现目标产生影响或是被企业实现目标所影响的个人和群体，如果我们将人看作节点，社会关系看作连线，便可以看到由人组成的社会网络。社会网络将公司治理的视角由公司内部延伸至外部，也有助于企业社会责任可以更好地嵌入公司治理，最终实现企业可持续发展与社会和谐发展的“双赢”。

综上所述，已有大量文献将社会网络理论和公司财务、治理理论相结合，集中揭示了社会网络在企业间起到的作用，但是，有关社会网络与企业社会责任的研究文献却很少，相关文献中鲜有从社会网络的视角来探讨如何改善企业社会责任履行的问题，并且这部分文献也缺少实证研究。探索社会网络是否会影响企业社会责任的履行行为是一个全新的研究方向，基于此，本文选取了这样一个视角来进行实证研究，旨在为改善我国企业的社会责任履行提供一个引导方向，从而促进企业更好地履行社会责任。

2 假设、模型与变量选取

那么，究竟社会网络的存在是否会成为企业社会责任行为的传播通道，社会网络中的各个节点企业在社会责任履行行为方面是否具有一定的相似性，我们必须通过实证来寻找这些问题的答案。如果答案是肯定的，即社会网络中的企业间存在着企业社会责任相似行为，那我们便可以利用这一结论，让处于重要节点位置的企业带动、影响其社会网络内部的其他企业，进而促进我国企业更好地履行企业社会责任，以达到改善我国企业社会责任履行现状的目的。因此，本文提出了如下的一系列假设。

2.1 假设

本文选择社会网络的视角来研究企业社会责任的行为相似性，主要是运用社会网络分析中的中心性分析来解释说明社会网络的影响程度。中心性分析主要包括点度中心度、中介中心度以及接近中心度。Granovetter[23]曾在其研究中写道，“商业关系会溢出为社交关系或社交关系溢出至商业关系”，牟韶红[8]也在其研究中提及这种个人或企业之间存在的关系网络，必然会嵌入到其构成的社会网络当中，从而对于企业在履行社会责任的时候产生明显的影响。因此，本文假设如下。

H1：社会网络连结关系与企业社会责任行为的相似程度具有相关关系，关系越密切的公司，其企业社会责任行为越相似。

网络中的每个行动者均可看作一个节点，点度中心度在社会网络中是用来衡量网络中一个节点的集中趋势，处于中心地位的行动者将会在网络中拥有较大的“影响力”；中介中心度是反映行动者对于资源的控制程度，即“控制”其他行动者的能力，如果一个节点的中介中心度越高，说明在网络中其他节点越可能分为多个小团体，并且越会依赖这一节点；接近中心度则是反映局部的中心指数，而不考虑控制能力，如果接近中心度越小，说明网络中这一节点与其他节点的距离和越小，那么这一节点在信息传播的过程中越不需要依赖其他行动者。因此，本文其他假设如下。

H1.1：代表集中趋势的点度中心度与行为相似性成正比；

H1.2：代表控制能力的中介中心度与行为相似性成正比；

H1.3：反映信息传播能力的接近中心度与行为相似性成反比。

社会网络与企业社会责任行为相似性之间的符号预期如表1所示。

表1 社会网络与企业社会责任行为相似性之间的符号预期

2.2 模型与变量选取

(1)被解释变量：企业社会责任行为相似性。利用向量夹角余弦代表被解释变量，余弦值越大，说明向量夹角越小，即企业社会责任行为越相似。通过参考Carroll[17-18]提出的CSR概念及金字塔理念，结合润灵环球责任评级的企业社会责任评级体系，形成代表社会责任行为的向量。

根据润灵环球责任评级的评级体系可知，评级体系主要从Macrocosm—整体性、Content—内容性、Technique—技术性三个零级指标出发，针对每一零级指标均设立一级指标和二级指标，对我国A股上市公司的社会责任报告进行全方位评级。在社会责任报告评级过程当中，润灵环球责任评级首先在上交所、深交所官网以及巨潮咨询网等网站收集A股上市公司社会责任报告信息并对责任报告进行初步分类，其中一类报告至少由一名分析师进行评级；二类报告至少由两名分析师评级，评级得分取两者等权平均值；三类报告至少由三名分析师评级，评级得分取三者等权平均值。评分标准是依据评级体系采用结构化专家打分法，先将零级指标设置权重，再将加权之后的结果求和算出企业的社会责任评分。其中，代表整体性M值权重30%，从战略、治理以及利益相关方这三方面进行评价；代表内容性C值权重为50%，从经济绩效、劳工与人权、环境、公平运营、消费者、社区参与及发展这些方面来进行评价；代表技术性T值权重为20%，从报告的内容平衡、信息可比程度、报告创新程度、可信度与透明度、规范性、可获得级信息传递有效性来进行评价。最终，将评级报告的得分转换为评级结果，并出具单一企业社会责任报告评级报告(由于一级指标及二级指标数量较多，无法在论文中逐一列举，有关评级指标以及评级体系转换的详细情况请参见润灵责任评级官方网站http://www.rksratings.com/对于评级体系的说明，本文有关企业社会责任评级的相关信息均来源于该网站的评级体系说明)。因此，我们最终将社会责任的M值(整体性Macrocosm)、C值(内容性Content)、T值(技术性Technique)作为反映社会责任行为的列向量，进而企业社会责任行为向量由(M,C,T)来代表。

(1)

(2)解释变量：社会网络变量SN。运用社会网络分析(SNA)，测算样本公司的社会网络变量，包括点度中心度(Degree Centrality)、中介中心度(Betweenness Centrality)、接近中心度(Closeness Centrality)等。本文考虑到利用绝对点度中心度、绝对中介中心度以及绝对接近中心度在分析网络的时候存在一定的局限性，因而采用相对点度中心度、相对中介中心度、相对接近中心度来说明问题，计算公式如下：

(2)

其中，xij=0(当节点ni与nj不直接相邻)，xij=1(当节点ni与nj直接相邻)；

(3)

其中g为节点数，d(ni)为节点ni的绝对中心度；

(4)

(5)

其中gjk是节点j到节点k的捷径数，gjk(ni)是节点j到节点k的快捷方式上有节点i的快捷方式数，g为节点数；

(6)

(7)

其中d(ni,nj)代表节点间距离，g为节点数。

以上运算均可通过Ucinet 6.0完成,数据解释说明参照，Robert Hanneman和Mark Riddle[24]的说明。

(2)控制变量：变量Ctrl。包括代表公司规模的变量Size、代表公司发展能力的可持续增长率(SGR)以及资产负债率(DA)。计算公式如下所示：

Size=期末总资产的自然对数

(8)

SGR=销售净利率×总资产周转率×留存收益率×期初权益期末总资产乘数，其中，期初权益期末总资产乘数=总资产/股东权益

(9)

DA=负债总额/资产总额×100%

(10)

(3)模型理念。被解释变量为社会责任行为相似性，该数据是利用两个关联公司的数据计算出来，再研究相似性与网络中心性的相关关系时，应该分别进行对比，即如图1所示。

图1 理论模型示意图

综上，构建企业社会责任行为相似性与社会网络变量以及控制变量的回归模型如下所示：

Similar=β0+βSN·SN+βCtrl·Ctrl+ε

(11)

即，

Similar=β0+β1Degree Centrality+β2BetweennessCentrality+β3Closeness Centrality+β4SGR+β5Size+ε

(12)

3 实证结果

3.1 数据筛选与软件支持

在计算网络中心性指标的时候需要生成关系矩阵，对公司间的关系进行统计时，如果从公司个体之间的角度来考虑(以图2为例)，那么A公司同B公司、C公司、D公司均存在关系，A与B是因E高管的存在而产生的关联关系，A与C、D则是通过F高管。当然，公司间的关系并不仅仅只有这一种，为研究方便，本文参考Rwan El-Khatib、Yunsen Chen等人的研究方法[25-26]，同时考虑到这种社会网络是公司当中最重要的社会网络之一，因此本文采用国泰安2010—2012年上市公司董事、高管兼职数据作为社会网络矩阵的原始数据，对于存在关联关系的公司进行关系整理和筛选，将有关联的企业进行配对处理以便得到代表相似性的cosθ值。

图2 关联公司关系统计示意图

另外，2010-2012年的企业社会责任(CSR)数据将从润灵环球责任评级数据库获取。上市公司的各项财务数据指标将从国泰安数据库，锐思数据库等获取。同时，剃出掉财务数据错误或者缺失的数据，最终我们得到2010年有114组关联公司，2011年有372组关联公司，2012年有651组关联公司，共1137组关联公司数据。

运用Matlab 7.0编程完成企业社会责任行为相似性cosθ的计算；运用Ucinet 6.0完成社会网络分析，得到社会网络点度中心度、中介中心度、接近中心度等社会网络变量结果；利用SPSS对于数据进行Z分数去量纲标准化；最后利用Eviews 6.0完成线性回归的计算。

3.2 实证结果

首先对各个解释变量做描述性统计分析，结果如表2所示。通过数据筛选，2010年有114组关联公司，2011年有372组关联公司，2012年有651组关联公司，即2010年样本数为228个，2011年样本数为744个，2012年样本数为1302，共2274个。

表2 解释变量描述性统计结果

本文选取了3个解释变量和3个控制变量，利用“Kaiser-Meyer-Olkin度量(KMO值)”和“Bartlett的球形度检验”这两个指标来判定能否需要对解释变量和控制变量进行降维处理，结果如表3所示。可以发现，KMO值为0.634，Bartlett球形度检验概率为0.000，说明应该对解释变量以及控制变量进行适当的降维处理。因此，将解释变量与控制变量数据标准化过后进行主成分分析，方差解释总表如表4所示，成分矩阵如表5所示。前三个成分的累积方差解释超过了78%，特征值大于1的主成分变量为第一成分和第二成分，第三成分特征值接近1，也就是说前三个成分可以达到较好的解释能力。由于资产负债率的解释能力过小，所以本文最终模型的解释变量为点度中心度、接近中心度以及中介中心度，控制变量为公司规模以及可持续增长率。

表3 解释变量、控制变量的KMO和Bartlett检验

表4 方差解释总表

表5 主成分分析的成分矩阵

利用SPSS对所有变量的数据进行Z分数去量纲标准化之后，再选择Eviews软件中的加权最小二乘法对模型进行线性回归分析，从而排除异方差的影响。权重为残差绝对值的倒数，回归结果如表6所示。

表6 加权最小二乘法多元线性回归结果

本文对回归模型的数据进行了去量纲标准化，旨在更好地对模型进行拟合和分析。从表6的结果可以看出，主要解释变量的回归结果大多在1%水平下显著，调整后的R方约0.746，说明模型具有比较好的拟合能力，可以说明一定的问题。回归系数略小，这与样本数据量的大小以及变量多少有关系，除点度中心度以外，其他解释变量的回归系数均大于0.01。常数的回归系数约为0.006，比点度中心度的回归系数要大，说明相似性基础同样是不可忽视的。本文采用社会网络的中心性分析来对社会网络与企业社会责任行为相似性进行实证研究，点度中心度、中介中心度和接近中心度三个变量是分别从不同的角度来反映一个企业在其社会网络当中的中心性程度。回归结果显示，代表集中程度的点度中心度、代表控制能力的中介中心度以及反映信息传播能力的接近中心度与企业社会责任行为相似性的关系，与本文的假设预期结果一致，分别成正相关、正相关、负相关，说明公司在网络当中越是处于中心位置，越是容易传播信息，与其他公司节点关系越是密切，那么它与其它相关联的企业之间在履行企业社会责任的过程当中越是容易产生相似的决策。

从表6的结果中我们还可以看到，中介中心度和接近中心度的结果与假设预期一致且显著，但有些遗憾的是，点度中心度的结果虽然与假设预期一致，却不够显著。联系我国A股上市公司的实际情况，究其原因，相较于一个企业在网络的核心地位，企业对于信息的传播能力、控制能力对企业社会责任行为的影响要更为深远。目前，我国多数企业将企业社会责任停留在宣传这一层面，要想真正改善我国的企业社会责任履行现状，则应该找到有效途径，将正确的社会责任思想传播、渗透到企业内部。社会网络是企业间传播企业社会责任理念的桥梁，信息的传播能力、控制能力在这一传播过程中对于企业社会责任的履行表现得尤为重要，相关联的企业会因为受到社会网络的影响，表现为企业社会责任的履行存在相似行为。换言之，社会网络内中心程度高的企业则应起到如同“蜜蜂”一样的作用，在“采蜜”的过程中也在传播“花粉”，最终，社会网络内企业社会责任的履行情况得以改善，企业自身发展与社会发展也相得益彰。

4 结语

本文从2013年联想与神州数码的社会责任案例出发，思考社会网络对于企业社会责任可能产生的影响，探究存在关联的企业之间是否可能存在相似的社会责任行为。通过建立回归模型来研究社会网络关系对于企业社会责任履行行为的影响，研究结果发现，企业间存在的社会网络会造成企业社会责任履行行为具有一定的相似性。当企业越是处于核心地位，越是容易传播信息，控制能力越强的时候，该企业同与之相关联的企业在社会责任履行行为方面越是具有相似性。这一结论为改善我国企业社会责任履行现状提供了一个全新的思考方向，即可以利用社会网络关系来带动和改善社会责任的关注程度及履行。

中国有句古语：“近朱者赤，近墨者黑。”这个表述也可以作为反映社会网络作用的描述。本文的结论，亦是利用社会网络的作用来改善我国企业社会责任履行现状，通过社会网络中企业之间存在的关联关系，可以反映出社会网络中各个企业的中心性程度高低，这时，本文结论就对企业的社会责任履行行为具有一定的指导意义。在一个社会网络中，如果一家公司对与之相关联的公司颇具影响力，它又较好地履行了企业社会责任，那么可以考虑通过这家公司来改进它所在的社会网络中与之相关联的其他企业的企业社会责任履行行为。尤其是在信息的传播能力和控制能力方面表现突出的企业，这样的企业更容易对其所在的社会网络中的其他关联企业产生影响，可以利用这些企业带动社会责任信息的传递和渗透来改善社会网络内部的企业社会责任履行现状，进而促进我国企业更好地履行社会责任。当然，也有这样的可能性，例如，在网络中处于中心性程度高的企业本身就没有很好地履行企业社会责任，造成其社会网络内与之相关联的其他企业也产生了相似的社会责任行为，那么应该首先让中心性程度高的企业在履行社会责任方面得到改善和提高，进而影响与之相关联的其他企业改善它们的企业社会责任履行行为。

企业社会责任更重要的是实践问题，本文的研究与巴斯夫的企业社会责任“1+3带动模式”有着异曲同工之效，不同的是“1+3带动模式”是针对整条供应链，而本文的研究则是覆盖整个社会网络，可以尝试利用本文的相关结论，带动和促进整个社会网络中的企业更好地履行社会责任。这为解决企业社会责任实践问题、改善我国企业社会责任履行现状提供了一条新的途径，尤其是在解决“如何让企业正确地认识企业社会责任、自愿去承担社会责任”等问题方面，社会网络作为一种信息传播的桥梁，可以让企业社会责任理念更有效地进行传播和渗透，最终使得企业社会责任可以更好地嵌入到公司治理当中。

当然，本文还存在一些局限性。在收集公司间的关联关系数据时候，由于样本数量较大，因此对于“关系”考虑的程度不够细致深入，没有进一步去考虑更为复杂的关系网络，例如相同背景、互为朋友或是曾经是同学、同事关系等，如果可以探究得更加深入，应该会得到更强有力的支持证据。同时，本文尽管考虑到了社会网络当前的影响，但没有仔细讨论社会网络关系对社会责任行为的持续性影响。如果可以继续进一步思考共同董事、管理层等是否会将其管理决策的习惯从一个公司带入另一个公司，或者将关联关系更加细化，也许会有更加有趣的发现，为更好地进行公司治理提供帮助，这也将是本文的后续研究方向。

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Similar Behavior of Corporate Social Responsibility Performance in the Social Network

LIU Ji-han, WANG Jian-qiong

(School of Economics and Management, Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)

China is a typical country where social network is such an important role that its function should hot be ignored. Recent years, a few companies in China vaguely have some similar characteristics in the social responsibility performance. In this paper the similar behavior of corporate social responsibility (CSR) performance in the social network is explored by using the data from China’s listed companies. The data about the management and finance is collected from CSMAR database and RESSET database, and the CSR performance’s score is from RKS Rating. Degree Centrality，Betweenness Centrality and Closeness Centrality are used to reflect the social network centrality, and the size of the company and the Sustainable Growth Rate is made to be the Control Variables. It is found that, companies with social network ties will have the similar behavior of CSR performance. If the company is in a core position, or it can spread information much easier, or it has stronger controlling force than others in the social network, other companies which are associated with it will have more similarities of CSR performance. Compared to the core position of a company in the social network, it has a far more far-reaching impact on the communication ability and the control ability of the information. Therefore, using the core company is suggested to drive other companies which have ties with it. This conclusion will help us to improve the corporate social responsibility performance in China.

social network；corporate social responsibility；similar behavior

2015-03-06；

2015-06-16

国家社会科学基金资助项目(11XGL001)

简介：刘计含(1988-)，女(汉族)，河北泊头人，西南交通大学经济管理学院博士，研究方向：公司财务、公司治理、社会网络等，E-mail:ljqoo_027@163.com.

F275.5

A

1003-207(2016)09-0115-09

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2016.09.014