家电下乡内部控制研究(编辑修改稿)

家电下乡内部控制研究(编辑修改稿)内容摘要：

样本的选择、社会责任和财务绩效衡量变量、研究方法等存在差异，研究并未取得一致性结论。 而且，现有实证研究在比较社会责任企业与非社会责任企业的绩效高低时，并未控制其他公司特征变量的影响，因此分析的结果容易受到两组样本公司特征差异性的扭曲，面临样本选择偏误问题，其研究结论也有待推敲。 因此，本文认为有必要重新探讨社会责任行为是否可以改善财务绩效的问题，这有助于我们 更深入了解社会责任的本质，进而规范我国上市公司的经营行为。 本文的主要目的在于评估社会责任行为对财务绩效的影响。 为此，本文将所有 2020 年收录于深圳社会责任指数的制造业公司定义为社会责任企业组，从未被收录于社会责任指数的制造业公司中选择配对公司，定义为非社会责任企业组，并比较两组公司财务绩效的差异。 研究发现，社会责任企业的财务绩效要比非社会责任企业好，企业从事社会责任行为可以改善公司绩效。 本文的不同之处在于：一方面，本文采用 Rubin and Rosenbaum(1983,1985)的倾向分数配对方法，根据 公司规模、财务状况、管理能力、公司治理等公司特征变量，建立本文的倾向分数函数，分别计算出每家公司的倾向分数，并为 61 家被收录于深圳社会责任指数的样本公司，按照倾向分数最相近原则，在未被收录的公司中寻找一家公司与之配对，使得配对后两者在公司特征上的差异消失或减少，从而降低公司特征变量的干扰，克服前人研究中的选择偏误问题。 另一方面，为避免对企业业绩的衡量的片面性，本文同时采用会计指标、市场指标以及风险指标多维度的衡量企业业绩，试图更全面地评价企业承担社会责任对企业业绩的影响。 本文余下内容安排如下：第二部分进行 文献回顾及评析；第三部分是研究设计，介绍倾向分数配对方法、样本的选取、数据来源及研究方法；第四部分是实证结果及其讨论；最后是本文的研究结论与启示。 二、文献述评 公司从事社会责任行为可以使绩效变得更好吗。 一直以来，学者们对此问题持不同观点。 一部分学者认为，企业的社会责任行为不能改善企业业绩。 如Ingram and Fraiziner（ 1983）、 Freedman and Jaggi（ 1982）认为，企业承担社会责任需要付出相应的成本，社会责任成本 会 使 承担社会责任的 企业在与 其他企业 （不承担或少承担社会责任的） 的 竞争中处于不利的 地位。 Becchetti, Ciciretti and Hasan(2020)也认为，企业发展社区关系、参与环境保护等大部分社会责任行为与企业股东利益最大化原则相背离，从事这些行为会增加成本，不利于公司绩效。 另一部分学者持相反观点。 Cornell and Shapiro(1987)认为，企业若能满足来自社会各个层次的利益相关者的需求，将可以提升公司绩效。 如提供员 工良 好安 全的 工作 环境 将有 助于 生产 力的提 高（ Turban and Greening,1997） ,从事公益活动（如捐赠）可以增强企业声 誉（ Bowman and Haire,1975） 并提升品牌形象与竞争力（ Fombrun,2020） ，同时也容易获得投资机构的青睐（ Spicer,1978） ,并足以降低负面事件的发生概率以及增加负面事件发生时的承受能力（ Tsoutsoura,2020）。 Moskowitz(1972)、 Parket and Eibert(1975)等学者也认为企业承担社会责任的效益大过其成本，履行社会责任对公司绩效有正向效益。 并不仅仅是理论上的观点不一致，大量实证研究得出的结论也不一致。 Cochran and Wood (1984)采用声誉指数法，根据履行社会责任的程度将公司评级为履行社会责任较好的、中等的、较差的三组，采用回归分析方法进行研究，发现承担社会责任的程度与企业会计绩效呈正相关。 Waddock and Graves(1997)基于社会责任研究机构（ Kinder, Lydenberg and Domini）对标准普尔指数内的公司所进行的社会责任评价，采用回归分析方法研究社会责任与企业绩效的关系，发现企业社会责任的履行程度对公司会计绩效有提升作用。 Shane and Spicer(1983)采用事件研究法，检验资本市场 对公司社会责任信息的反应，研究发现，相对于那些被美国经济优先组织 （ Council on Economic Priorities） 报告列入污染控制表现较差的公司，被 CEP 报告列入污染控制表现较好的公司具有显著更高的超常收益率。 Pava and Krausz(1996)选取 53 家被 CEP 公布的履行社会责任较好的公司作为样本，按行业、规模标准选取未履行社会责任的公司作为配对样本，并采用 16 个指标衡量财务绩效，比较两组公司的财务绩效差异。 研究发现，相对于未履行社会责任的公司，履行社会责任较好的公司财务绩效更好。 我国 学者李正（ 2020）、沈洪涛、杨熠 (2020)采用内容分析法衡量企业社会责任，研究了社会责任信息的价值相关性问题。 研究结果表明，承担社会责任不会降低企业价值，社会责任信息的披露可以提高公司的股票收益率。 然而，也有部分研究得出相反的结论。 如 Vance(1975)研究发现社会责任履行程度较高的企业，相对于社会责任履行程度较低的企业有较低的股票报酬率。 Brammer et al.(2020)采用道德投资研究机构（ Ethical Investment Research Service） 的社会责任评价数据，针对英国 451 家公司的研究发现，社会绩效表现越好的公司其股票收益率越低。 Cardamone et al.(2020)选取意大利 178家上市公司为样本进行研究，发现社会责任报告披露与股价之间呈负相关关系。 宋献中、龚明晓（ 2020）、邵君利（ 2020）采用内容分析法衡量公司社会责任，考察了公司社会责任活动与企业价值的关系问题，研究发现社会责任活动对企业价值产生了负面影响。 陈玉清和马丽丽 (2020)、刘长翠、孔晓婷 (2020)、王秀丽（ 2020）等采用利益相关者指标衡量社会责任，考察我国社会责任信息的价值相关性问题，研究也 得出相似的结论。 上述文献不一致的结果可能源自于对企业社会责任和业绩的计量、样本的选择不同，不过有一点可以确定的是，大部分研究者采用了 OLS 模型估计社会责任对企业业绩的影响，模型中的解释变量社会责任不具有外生性，从而使得回归结果有偏误。 企业社会责任对企业业绩的影响问题，传统的方法是采用如下的 OLS模型估计： Performancei =  CSRDi +  Xi+ i , 并且 E( i) = 0 这里 i = 1 ,2 , ⋯, n ,表示不同的企业； Performancei 是被解释变量企业业绩，要么用会计指标度量，要么以市场指标度量； CSRDi用来解释变量社会责任，一部分研究者直接将社会责任变量设置为虚拟变量（社会责任公司为 1，否则为 0），另一部分研究者或以第三方机构的评价数据、或以采用内容分析法获取的数据、或以相关的会计数据来衡量企业的社会责任； Xi 是其他解释变量向量，  i 是期望为零的扰动项。 在模型中， OLS 估计的参数  可以被解释为社会责任对企业业绩的影响。 模型假定了解释变量 CSRDi，即企业的社会责任行为是外生决定或随机的，而且模型中社会责任的收益  对所有企业都是相同的。 但企业的社会责任行为不是随机的，它受到了企业的业绩、规模、管理能力及公司治理等诸多因素的影响，其中，规模、管理能力以及公司治理等因素也会影响企业业绩，而且，业绩方程中的不可观察变量 (扰动项 ) 也可能因企业而异，因此，OLS 模型对企业社会责任影响的估计是有偏的。 所以，我们希望在比较社会责任企业与非社会责任企业的业绩差异时，两类企业除了在是否承担社会责任方面存在差异外，在所有其他方面应该相等或相近，避免选择偏误。 关于如何修正模型的选择偏差，依据 Heckman,et al.（ 1999）的观点，有倍差分析法、控制函数法、工具变量法和非参数匹配法等多种不同的方法。 倍差分析法要求观察样本在不同的策略前后，即企业在实施社会责任前后业绩的差异，但本文没有采取检验企业在承担社会责任前与承担社会责任后的业绩差异来评价承担社会责任对业绩的影响。 理由有三：第一，无法知道每家企业从事社会责任行为的确切时间；第二，从事社会责任前与社会责任后的整体经济环境发生变化，并且这种变化不易控制；第三，公司的特征在从事社会责任前后期间也不一样。 至于工 具变量和选择模型法，均要求设计有效的工具变量，但是工具变量的选择有难度，特别是针对本研究而言，不能把影响企业业绩的所有因素完全找出来，很可能会遗漏重要信息，此外，工具变量也需要被解释为社会责任行为发生的外生变量，必须详细讨论弱工具变量和不合适工具变量的可能性，而对于经济问题研究，通过实验方法证明上述可能显然具有一定的局限性，因此，本文拟选择倾向得分匹配法（ Rosenbaum and Rubin， 1983），该方法不需限定工具变量，也不需要假定业绩方程的具体形式也不对误差项的具体分布做要求。 倾向分数法的基本 思想是通过比较具有相似特征的处理组和控制组来减少估计结果的有偏性。 由于匹配的标准是一系列的特征变量，当特征变量的数量很多时，会使得匹配不可行，而倾向分数法通过将样本在受理前的多个特征总结成一个单一的指数变量，即倾向得分，从而使得匹配可行。 综合以上分析，本文拟采用倾向分数配对的方法以克服选择偏误的问题，同时，为避免对企业业绩的衡量的片面性，本文同时采用会计指标、市场指标以及风险指标多维度的衡量企业业绩，重新评价企业承担社会责任对企业业绩的影响。 三、研究设计 （一）基于倾向分数的配对 依 据 Rubin and Rosenbaum(1983,1985)提出的倾向分数配对方法，本文的样本配对过程为：（ 1）估计企业被纳入社会责任指数的概率函数，也即倾向分数函数；（ 2）将每个样本的特征变量代入倾向分数函数中计算该样本的倾向分数；（ 3）针对每一个样本公司，按倾向分数最接近为标准，在未纳入社会责任指数的公司中寻找一公司与之配对。 回顾现有文献，可以发现公司履行社会责任受公司规模、财务状况、公司治理等众多因素影响。 Dierks and Coppock(1978)等研究认为，规模 大的企业知名度高，受到社会大众的关注也较多，因而承担社会责任的压力较大，因此企业规模与从事社会责任行为之间呈正相关关系； Moore(2020)等认为企业的财务状况越好，将使得企业更有余力去进行社会责任活动； Pava and Krausz(1996)认为管理能力越强的公司从事公益行为的倾向越大。 我国学者的研究也发现公司社会责任及披露受公司规模、财务状况、公司治理等因素的影响（如马连福，赵颖（ 2020）、李正（ 2020）、沈洪涛（ 2020）等）。 因此，本文将公司规模、财务状况、管理能力、公司治理这些特征变量均 考虑进去，并建立 logist 回归模型如下：  )(log pity  )1ln( pp  + 资产规模0 + 净资产收益率1 + 资产负债率2 +总资产周转率3 +   股权集中度独立董事比例 54 （ 1） 其中 y为社会责任变量，若公司被纳入社会责任指数则取 1，否则取值 0； p为倾向分数，即公司被纳入社会责任指数的概率；资产规模为规模。