上市公司违规后通过慈善捐赠能够修复信任关系吗？——基于企业竞争力的调节作用

冯 莉，王安琪

（新疆财经大学，新疆 乌鲁木齐 830012）

一、文献简述

作为企业重要的商业策略，慈善捐赠是其最好的发声器［1］。企业通过策略性的慈善捐赠向外界传递公司现金流充裕和财务状况良好的信号［2］，有助于获得投资者和债权人的信任，以此改善和维护与利益相关者的关系，进而获取更多资源支持［3］。2008 年汶川地震，广州王老吉大健康产业有限公司通过慈善捐赠获得了品牌效应，市场份额快速扩大［4］。国泰安数据显示，2008年—2018年间，中国企业慈善捐赠总额持续攀升，最高达234 亿美元。然而，有学者研究发现，慈善捐赠具有一定的异质性［5］。那么，到底是什么影响了企业的捐赠行为呢？

学界对于企业慈善捐赠行为影响因素的研究已取得了丰硕成果，主要集中于内因和外因两个方面。从内因来看，企业绩效［6］、风险水平［7］、大股东持股比例［8］、管理层语调［9］、企业战略［5］、企业文化［10］和税收动机［11］等均会影响企业捐赠行为；从外因来看，政府干预［12］、集团同群效应［13］、外部行业竞争［14］等均会显著影响企业捐赠行为。此外，曹海敏［15］研究发现，上市公司很可能将慈善捐赠作为掩饰负面信息的工具，以此降低负面信息对企业的不利影响。范黎波［5］研究发现，与选择保守型竞争战略的企业不同，进取型企业更倾向于进行慈善捐赠且幅度更大。

从现有文献来看，学者们多关注公司绩效、风险水平、高管特征等因素对企业慈善捐赠的影响，较少考虑企业竞争力是否会影响捐赠行为，且鲜有文献对慈善捐赠的信任修复效果进行检验。基于此，本文以2008年—2018年我国A 股上市公司为样本，研究上市公司违规与慈善捐赠的关系，探讨企业竞争力对二者关系的调节作用。同时，本文参考辛宇［16］的做法，以业绩指标检验慈善捐赠的信任修复效果。本文可能的边际贡献在于：一是关注上市公司慈善捐赠的异质性，探讨企业竞争力对捐赠行为的影响，丰富慈善捐赠相关研究；二是以营业收入增长率替代企业战略类型衡量企业竞争力，探讨上市公司违规后的慈善捐赠与信任修复问题；三是通过对捐赠修复效果的分析，揭示企业违规后进行慈善捐赠背后隐藏的功利性动机。

二、理论分析与研究假说

信号理论认为，信息在市场中是不完全对称的。为减少信息不对称所产生的负面影响，维护与利益相关者的关系，企业如何选择向外界传递正面信息的渠道尤为重要。出现违规行为受到监管部门处罚的企业，会因声誉受损而导致当期收益下滑［17］，为减少公众对企业的负面认知，上市公司有强烈动机通过某种渠道恢复声誉，向外界传递企业利好消息，进而实现利润最大化［18］。慈善捐赠作为赢得良好声誉、获得社会资本的重要途径，不仅可以帮助企业获得公众的认可，还有助于企业获取政府资源［19］；同时，上市公司利用慈善捐赠向外界传递正面利好消息［20］，可在一定程度上挽回声誉损失，重新赢得投资人和债权人的信任。因此，越来越多的上市公司将慈善捐赠作为维系企业与不同利益相关者的有效途径，嵌入企业整体战略框架中［10］。从捐赠动机来看，企业是否进行慈善捐赠主要取决于自身战略需求，不同的竞争战略会影响企业的捐赠意愿［21］。

（一）企业违规与慈善捐赠

诉讼、立案调查和行政处罚等负面记录会引发媒体关注并被迅速传播，进而影响上市公司的股价［22］。若违规消息持续发酵，会进一步影响企业未来的业绩［23］。此时，违规企业常会通过慈善捐赠以减少负面影响。首先，慈善捐赠作为非财务信息的重要补充，可以有效降低信息不对称程度，帮助投资者预测企业未来业绩；其次，上市公司通过慈善捐赠可以树立起良好的企业形象，激励员工、消费者和股东等利益相关者与企业建立并修复关系，加强与企业合作的意愿［24］；最后，企业进行慈善捐赠有利于获得政府的好感与信任，从而得到更多政府补助［25］、投资机会［26］和融资便利［27］。因此，上市公司会在违规后积极进行慈善捐赠以转移公众注意力，弱化“意外事故”的消极影响，减少负面信息对企业声誉的损害并获得企业所在地政府的信任。据此，本文提出研究假说1：上市公司违规后更倾向于进行慈善捐赠。

（二）企业竞争力、企业违规与慈善捐赠

上市公司出现违规行为使其声誉受损［28］，会造成一定的信任损伤［29］，导致投资者厌恶并降低对上市公司的预期及监管层的期望，最终影响企业未来的投资与发展［30］。违规还会使企业与缔约主体的契约中断，供应商给予的商业信用下降，从而增加采购成本［31］。为维护与利益相关者的关系，违规企业可能会通过慈善捐赠挽回声誉，但竞争力不同的上市公司利用慈善捐赠传递企业信息的动机与行为存在一定的差异。通常来说，竞争力较强的企业多拥有稳定的市场份额且与客户及供应商的关系较为稳固［32］，因此在市场中具有较强的议价能力［33］。违规事件发生后，竞争力较强的企业凭借自身竞争优势，可以通过多种方式向外界传递利好消息来证明自身实力。而竞争力较弱的企业与客户及供应商的关系相对脆弱，往往需要通过有限的商业信用或专用资产来锁定客户，增加黏性防止客源流失［34］。由于对资源的需求和依赖更多，竞争力较弱的企业建立和维护与利益相关者关系的动机会更强。慈善捐赠作为树立企业形象、挽回企业声誉的应急手段，能有效转移公众对企业违规行为经济后果的注意力。因此，竞争力较弱的上市公司更期望通过慈善捐赠的广告效应优化企业形象，积累客户资源，赢得政府和投资者的信任［35］。据此，本文提出研究假说2：相较于竞争力较强的上市公司，竞争力较弱的上市公司违规后更倾向于进行慈善捐赠。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以2008 年—2018 年我国A 股上市公司为研究对象。为确保样本选择的合理性，研究中剔除了金融行业、保险行业和ST 上市公司以及样本期间多次违规且被处罚的上市公司①由于本文后续需要检验上市公司慈善捐赠的经济后果，所以只保留样本期间一次违规和一年内多次违规的上市公司。，并对所有连续变量在1%水平上进行Winsorize 处理，避免异常值对检验结果的影响。本文所需数据均来自国泰安数据库，采用Excel 2007、SAS 8.0和Stata 14等统计分析软件进行数据处理。

（二）变量定义与计量

1.被解释变量。研究中的被解释变量为慈善捐赠（△Donation）。本文借鉴叶艳［36］和范黎波［5］的测量方法，选取国泰安数据库年报附注数据表中的捐赠明细，通过慈善捐赠差额来衡量公司的捐赠行为。若样本公司的捐赠数值为空则赋值为0，以便进行前后期比较。

2.解释变量。研究中的解释变量为企业违规（Fraud）。本文借鉴权小锋［37］的研究，以哑变量Fraud衡量上市公司的违规行为，若样本公司当年因违规被证监会、交易所、财政部等监管机构处罚并公告则取值为1，否则取值为0。

3.调节变量。研究中的调节变量为企业竞争力（Compet）。本文借鉴胡珺［3］的做法，采用调整的营业收入增长率来衡量企业竞争力，若大于行业中位数则赋值为1，代表竞争力较强；否则赋值为0，代表竞争力较弱。企业竞争力值越大表明样本公司在行业中的竞争力越强，议价能力越强。

4.控制变量。本文在借鉴唐跃军［38］和冯旭南［39］关于慈善捐赠影响因素研究的基础上，选取企业价值（Tobin）、企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、现金流量（CFO）、市值账面比（MB）以及行业虚拟变量（Ind）和年度虚拟变量（Year）作为控制变量。各变量定义详见表1。

表1 变量定义表

（三）模型构建

为验证本文的研究假说，建立如下模型：

式（1）中，本文关注系数α1和α3，若α1＞0则研究假说1得到验证，若α3＜0则研究假说2得到验证。

为检验上市公司违规后进行慈善捐赠的修复效果，本文借鉴辛宇［16］的模型，使用第t+1期的投入资本回报率（ROI）和总资产收益率（ROA）衡量企业经营绩效，建立如下模型检验慈善捐赠的修复效果：

式（2）中：投入资本回报率ROI=（净利润＋财务费用）／（资产总额－流动负债＋应付票据＋短期借款＋一年内到期的非流动负债）；总资产收益率ROA=净利润／资产总额；Post为是否处于违规处罚之后，若在公告之后则赋值为1，否则赋值为0，若上市公司在样本期内没有因违规被处罚则取值也为0；Repair为是否进行了修复，若△Donation＞0 则赋值为1，否则赋值为0；其他变量定义如前。本文主要关注式（2）中的系数α7，检验修复效果时将样本按照竞争力划分为高竞争力组和低竞争力组分别进行回归分析。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计检验

1.我国上市公司违规行为类型及分布。样本公司的违规处罚事件数据取自国泰安数据库，主要包括各级证监会、证券交易所和财政部等监管部门确认的违规行为［37］。由表2 可知，我国上市公司违规行为数量在2008年—2018年间先快速增多并于2015年达到顶峰718件，但随着监管处罚力度加大、范围扩大，2016年开始呈下降趋势，其整体呈倒“U”形特征。

表2 2008年—2018年上市公司违规行为分布

监管部门对上市公司违规行为给予的处罚具体可细分为批评、警告、谴责、罚款、没收非法所得和其他。2008年—2018年我国A股上市公司的处罚公告约有4997条，具体如表3所示。

表3 2008年—2018年上市公司被处罚方式及次数统计

2.主要变量的描述性统计。表4为主要变量的描述性统计结果。

表4 主要变量的描述性统计结果

续表4

由表4 可知，样本公司的慈善捐赠均值为-1.4584，方差为6.0507，呈现出较大波动性，表现出上市公司慈善捐赠的异质性。企业竞争力均值为0.4490，方差为0.4974，分布较为均衡。另外，违规上市公司样本占总样本的14.80%，比例较小。

（二）多元回归分析

为验证相关研究假说，本文采用多变量回归方程进行回归，结果如表5所示。

表5 上市公司违规、慈善捐赠与企业竞争力的回归结果

从表5 中未加入控制变量的回归结果来看：企业违规（Fraud）与慈善捐赠（△Donation）呈显著的正相关关系，回归系数为1.3670 且在1%水平上显著；企业竞争力（Compet）与慈善捐赠（△Donation）也呈显著的正相关关系，回归系数为0.7595 且在1%水平上显著；交互项Fraud×Compet与慈善捐赠（△Donation）则呈显著的负相关关系，回归系数为-1.0535且在1%水平上显著。

从表5中加入控制变量的回归结果来看：企业违规（Fraud）与慈善捐赠（△Donation）仍呈显著的正相关关系，回归系数为1.2074且在1%水平上显著；企业竞争力（Compet）与慈善捐赠（△Donation）也呈显著的正相关关系，回归系数为0.6509且在1%水平上显著；交互项Fraud×Compet与慈善捐赠（△Donation）则呈显著的负相关关系，回归系数为-0.9624 且在1%水平上显著。可见，加入控制变量与未加入控制变量的回归系数正负性和显著性保持一致。

由此可知，上市公司受到违规处罚后会更积极地进行慈善捐赠，研究假说1得到验证。同时，竞争力较弱的公司捐赠意愿更强烈，研究假说2 得到验证。即上市公司违规后更倾向于进行慈善捐赠，且相较于竞争力较强的上市公司，竞争力较弱的上市公司违规后更倾向于通过慈善捐赠消除负面影响。

（三）慈善捐赠行为的经济后果分析

由表6 慈善捐赠行为经济后果检验结果可知：高竞争力组中，企业违规（Fraud）与企业经营业绩显著负相关，其与资本回报率、总资产收益率的回归系数分别为-0.0417和-0.039且均在1%水平上显著，交互项Fraud×Post×Repair与企业经营业绩回归系数为正但不显著；低竞争力组中，企业违规（Fraud）与企业经营业绩也显著负相关，回归系数分别为-0.0464 和-0.0415 且均在1%水平上显著，交互项Fraud×Post×Repair与企业经营业绩的回归系数为负但不显著。由此表明，违规行为使得上市公司经营业绩下降。在违规事件发生后，竞争力较弱的上市公司更倾向于通过慈善捐赠修复与利益相关者之间的关系，交互项Fraud×Repair与企业经营业绩显著正相关，其与资本回报率、总资产收益率的回归系数分别为0.0124、0.0082 且均在10%水平上显著。但从慈善捐赠的经济后果来看，这种修复并未实质性改变企业违规所带来的负面影响，从而验证了上市公司违规后慈善捐赠行为的功利性动机。

表6 慈善捐赠行为经济后果检验结果

五、拓展分析

（一）不同代理成本的分组检验

企业都会存在一定的代理问题，管理层与股东之间的代理问题较为常见。当企业违规出现负面信息时，基于股东利益最大化原则，管理层和股东多会选择最小化处理违规信息。特别是当违规信息涉及管理层个人声誉时，管理层常借助慈善捐赠转移视线，以降低负面信息带来的影响［15］。

借鉴江轩宇［40］的做法，本文选用管理费用率（管理费用／营业收入）来衡量代理成本，并按中位数将样本划分为高代理成本组和低代理成本组进行分组回归，结果见表7。由表7 可知：高代理成本组中，企业违规（Fraud）与慈善捐赠（△Donation）呈显著的正相关关系，回归系数为1.2238且在1%水平上显著；企业竞争力（Compet）与慈善捐赠（△Donation）也呈显著的正相关关系，回归系数为0.7553 且在1%水平上显著；交互项Fraud×Compet与慈善捐赠（△Donation）呈显著的负相关关系，其回归系数为-1.0771 且在1%水平上显著。低代理成本组中，企业违规（Fraud）、企业竞争力（Compet）及交互项Fraud×Compet与慈善捐赠（△Donation）的回归系数均不显著。由此表明，高代理成本上市公司违规被处罚后，竞争力越弱的公司越倾向于进行慈善捐赠。

表7 代理成本分组检验结果

（二）不同产权性质的分组检验

表8为产权性质分组检验结果。国有上市公司和非国有上市公司由于经营环境和目标不同，违规被处罚后所面临的压力和付出的代价也不同，从而导致企业违规对慈善捐赠的影响可能存在差异［41］。对国有上市公司而言，其在获取融资渠道和经营所需资源等方面优势更大，而非国有上市公司则不同，作为融资中的“弱势群体”［42］，为争取良好的融资和经营条件，其更有动机通过慈善捐赠吸引利益相关者的注意力。

表8 产权性质分组检验结果

六、稳健性检验

（一）PSM处理

为减少因样本选择导致的偏差，本文采用倾向性得分匹配法（PSM）以减少内生性问题。借鉴孙红莉［43］的做法，选择企业规模（Size）、负债率（Lev）、企业价值（Tobin）、现金流量（CFO）、市值账面比（MB）为特征变量对样本公司进行分组估计，结果见表9。表9的回归结果与基准回归保持一致，证明了本文研究结论的稳健性。

表9 PSM的回归结果

（二）添加其他控制变量

借鉴Xu［44］的研究，本文加入两职合一（Dual）、独立董事比例（Ddbl）、管理层持股比例（Glccg）等公司治理变量进行稳健性检验，结果见表10。由表10可知，回归结果与基准回归仍保持一致，进一步证明了本文结论的稳健性。

表10 加入公司治理变量的稳健性检验结果

（三）经济后果的稳健性检验

本文借鉴 Huang［45］的研究，构建如下方程=α0+α1Post+α2.Repair+α3Repair×Post+∑αiControls+ε，同时加入固定个体效应和时间效应。在该方程中，主要关注系数α3。由表11所示的检验结果可以看出，其系数符号与显著性均保持不变，证明了本文结论的稳健性。

表11 经济后果的DID检验结果

（四）改变核心变量

本文借鉴邢立全［46］的做法，采用勒纳指数（PCM）衡量企业市场地位，数值越大代表竞争力越强。改变核心变量后的回归结果仍与基准回归保持一致①限于篇幅未列示替换企业竞争力变量的稳健性检验结果，结果留存备索。，证明了本文结论的稳健性。

七、结论与建议

本文选取2008 年—2018 年我国A 股上市公司作为研究对象，实证检验了上市公司竞争力不同是否会影响其违规后的慈善捐赠行为、慈善捐赠的经济后果是否改善了上市公司与利益相关者之间的关系以及上市公司慈善捐赠的经济后果。研究发现：不同竞争力的上市公司违规后进行慈善捐赠的行为存在一定异质性。竞争力较弱的上市公司因与客户及供应商关系较为脆弱，其维护关系的渠道比较单一，作为维护和获得社会信任的最佳方式，具有一定广告效应的慈善捐赠成为其挽回声誉的应急手段。当竞争力较弱的上市公司发生违规行为后，更愿意通过慈善捐赠来传递利好信号以表明诚恳态度。但慈善捐赠的经济后果表明，慈善捐赠行为无法抵消事件的负面影响，更多地只是一种公关行为。从不同的传导机制中，本文发现高代理成本上市公司和非国有上市公司在受到违规处罚后，竞争力越弱的公司越倾向于通过慈善捐赠来降低负面影响。

根据上述研究结论，本文提出如下建议：第一，上市公司应规范自身行为，重视相关法律法规的学习，努力保障利益相关者权益，避免舞弊、违规等负面行为所导致的声誉受损和股价下跌；第二，在履行社会责任的同时，上市公司也应注重履行内部责任，如提高员工福利待遇、改善工作环境等，这种社会责任更易被利益相关者感知，对提升业绩有一定作用；第三，政府应鼓励上市公司的慈善捐赠行为，通过减税、宣传等多种渠道提升慈善捐赠的正面效应；第四，投资者应关注上市公司信息，理性看待慈善捐赠行为，关注公司长远发展。