5 企业社会责任信息披露状况差异的微观因素研究
文章第三部分已经运用文献分析法，从企业社会责任信息的披露程度、披露内容、披露清晰度、披露公信力、披露规范性 5 个方面研究对比了中英两国企业社会责任信息披露的状况；并在第四部分从 3 个宏观理论层面出发，分析了导致中英两国企业社会责任信息披露之间存在差异的宏观因素。本章运用统计分析方法，从企业微观角度考虑，利用实证研究探讨公司特征和公司治理中存在哪些变量影响中英两国的企业社会责任信息披露状况。
5.1 样本选取。
5.1.1 实证研究目标及样本来源。
本章实证研究拟从公司特征和公司治理两种视角分析对比中英两国企业社会责任信息披露状况，研究目标为探讨公司特征和公司治理中各变量对企业社会责任信息披露的影响以及彼此之间的相关性，故从中国企业和英国企业中分别选取样本公司来构建中国样本组和英国样本组。鉴于香港证交所对港股上市公司要求的财务及非财务信息披露格式与英国相似，为保证可比性，中国样本组的样本公司从香港证交所上市公司选取。英国组的样本公司从国际着名的英国富时 100（FTSE100）中选取，富时 100 指英国富时集团（FTSE Group）主营业务之一"FTSE100 指数"下的 100 家目标公司。富时集团是英国经融时报（F-T）与伦敦证交所（S-E）的合资企业，其业务是向全球提供股市指数及其相关数据服务，FTSE100 选取了英国经营绩效前 100 名的企业，它们也代表了英国大企业的经营状态。
5.1.2 样本选取原则及样本数量。
（1）优先选取对环境和消费者敏感的企业 经营业务与环境生态和消费者利益关系密切的企业，从企业声誉考虑以及为了从利益相关方获取品牌、公信度和包括投资融资在内的支持，倾向于持有自愿和规范化披露社会责任信息的动机，故其信息披露比较充分、可靠。
（2）排除银行，人寿保险和财务服务类企业 因这类行业性质及生产资料与物质生产行业具有很大差异（Leuz et al., 2003），且与环境生态等公众极为关注的社会责任相距较远（Brammer & Pavelin, 2008），为避免这类企业进入样本组产生统计分析偏差，本章实证分析不选择这类企业作为样本。
（3）选择大型企业 鉴于大型企业对于社会经济发展、环境生态、社会公益影响显着，代表现代企业承担和履行社会责任的大趋势，同时也为了样本组之间的可比性，本章实证分析选择公司总资产在 10000×106~100000×106英镑范围的大型上市公司。
（4）选择具有独立社会责任报告的企业 首先，独立社会责任报告（或可持续发展报告）已成为大企业披露其社会责任信息的主流模式。其次，与传统企业年报附加社会责任信息相比，这类报告的信息内容表述通常都比较专业和清晰（Frost et al., 2005），故有利于从专业和清晰的报告内容中定义、选取、分类和构建实证分析需用的素材和数据。
鉴于以上样本选取原则，受限于行业性质、资产规模，以及富时 100 本身公司数量有限，本章实证分析样本筛选出的中英两个企业样本组的样本数量分别为16.
5.2 实证研究的数据信息计量。
5.2.1 数据信息计量方法及其同期性。
企业社会责任信息披露实证研究通常需要根据研究目标选用不同的统计分析方法（或其他应用数学工具），统计分析之前需要从样本中提取数据信息并予计量，此过程包括收集、汇集、整理素材和采集提取信息数据等工作。前文 2.3.4.1已阐述多种实证研究的数据信息计量方法，虽然相比之下指数法应用较为普遍，但内容分析法仅在选择信息和对信息分类时含有主观意识，相比指数法客观性较强（指数法较内容分析法多出一层指数分配和人为评分主观程序），故本章实证研究采用内容分析计量方法。
使用内容分析法从样本中对相关信息素材进行计量时，为了确保中英两国企业社会责任信息披露的可比性，计量素材必须具有同期性。即所有计量数据的时间截面都应是最近时期而且处于相同时间截面，故本章实证研究将计量数据收集时间确定为 2013 会计年度。企业社会责任披露水平数据全部来源于公司官方网站上公布的 2013 年企业社会责任报告（或可持续发展报告），公司特征和公司治理数据取自各样本公司公布的 2013 年报。中国企业组数据摘自香港证交所网站提供的财务数据，英国企业组数据摘自 Morningstar 数据库，全部财务数据均用百万（106）英镑为统一单位。
5.2.2 数据信息采集与计量。
上文已述本章实证分析采用内容分析法计量样本中的统计素材和数据，统计素材指样本公司年度社会责任报告（或可持续发展报告）中由研究者根据研究目标所定义的专业性文字、文句、段落和页码数等，其各自数量多少将作为评价企业社会责任信息披露水平尺度高低的计量数据。实证研究过程究竟选择文字、文句、段落或是页码数作为统计素材和计量数据进行统计分析各具优劣短长，本章实证研究拟选取专业性页码数作为计量素材，缘由在于参考 Gray et al. （1995b），Unerman （2000） 研究认为，选取页码数可以涵盖页面所含的图示和表格，它们常常是描述社会责任信息的关键要素，选择文字、文句和段落时，往往会舍弃掉这些关键要素。
综上所述，本章实证研究对所选样本公司发布的企业社会责任信息报告（可持续发展报告）删除各种过渡页和封面页等无效页，统一使用 A4 页面，并统一字体和页面格式重新排版，以基于相同的排版标准计量这些样本报告中的专业性页码。
中国组中页码数量最少的企业是中国东方航空，仅 18 页，只及英国组中页码最少的英国地产（60 页）三分之一；即便中国组企业最多的页码数量达到 113（中国神华），但仍然只及英国组企业中最多页码 145（葛兰素史克）的 78%.进一步分析表 5.2,还可看出英国组企业社会责任报告中的专业性页码普遍高于中国企业，其均值为 92.50 页，而中国组只有 68.38 页；另外，中国组企业之间与英国组企业之间专业性页码数量的标准差分别为 24.50 和 24.25,这也说明中国企业之间对社会责任信息披露的差距亦比英国组企业之间的差距大。综上分析，中国组企业社会责任披露水平低于英国组企业社会责任披露水平。为了研究探讨中国企业如何改善当前社会责任信息披露现状，下文将设置公司特征和公司治理两类变量，并运用统计分析方法研究企业微观因素对于社会责任披露的影响。
5.3 实证研究设计。
5.3.1 研究假设。
（1）假设一：企业社会责任披露水平与企业规模正相关。
针对中英两国企业社会责任信息披露状况，前文 2.3.4.2 已述企业规模与企业承担履行社会责任的表现呈正相关性质，即大型公司更倾向于自愿和较多地披露企业社会责任信息。事实上，类似的研究结论还很多，如 Pang （1982）， Foster（1986）， Patten （1991）， David & Markus （1996）， Ho & Taylor （2007）， Reverte （2009）等。尤其 Milne（2002）不仅基于政治理论成本研究发现，政府和公众都对大公司承担履行社会责任抱有更高期望，这种期望会驱动大型公司更为主动地向社会披露其更多的社会责任信息；而且还从竞争成本理论视角认为，大型公司具有更强的能力以更低的成本及竞争投入，将其所承担履行的社会责任汇集为信息形式对外披露。此外，大型公司因其经营规模大，发生风险、纠纷和事故的可能性也就高于中小型公司，大型公司将披露企业社会责任信息作为预防或化解纠纷和监管的方法，也有利于保护企业的形象和声誉。因此本文研究假设企业社会责任披露水平与企业规模正相关。
（2）假设二：企业社会责任披露水平与盈利能力正相关。
针对中英两国企业经营绩效和盈利能力对社会责任信息披露之影响，前文2.3.4.2 已述研究结果回异不同。类似得出正相关、负相关以及不相关等不同结论的研究还有 Roberts（1992,正相关）， Al-Tuwaijri, et al. （2004, 正相关），Suttipun（201,正相关）， Gray et al. （1995b,负相关）， Mathur & Mathur （2000, 负相关），Connelly & Limpaphayom （2004, 不相关） 等。但是，籍用组织合法性理论可以支持绩效和盈利与企业社会责任信息披露的正相关关系，即为了保障企业高管层的社会影响力，并为高管层的高收入建立合法依据，高盈利的企业更愿意主动披露企业社会责任。信号传递理论也认证这一点，即在信息不对称情况下，为了避免利益相关者因信息匮乏产生误解或纠纷，高盈利的公司都希望社会公众视线能够将其与经营效率差的企业区别看待，于是主动地披露其企业社会责任信息，有利于向社会各界传递更为清晰和充实的信号以证明企业的高盈利绩效。基于以上两种理论支持，本文假设企业社会责任披露水平与盈利能力正相关。
（3）假设三：企业社会责任披露与财务杠杆正相关。
有关财务杠杆对企业社会责任信息披露之影响的研究很多，但结论往往不同或相反，如 Hossain et al. （1995）， Ahmed & Courtis （1999） 研究认为两者之间正相关；Branco & Rodrigues （2008）， MeGuire et al. （1988）， Orlitzky & Benjamin （2001）研究认为两者之间负相关；Wallace et al. （1994）， Reverte （2009） 研究认为两者关系不明确。鉴于专门针对中英企业具体情况就此问题的研究不很多见，本文基于委托代理理论认为，更高的财务杠杆（财务风险）率意味着更高的代理成本，伴随而来的是更多债权人的担心与不满，他们需要企业披露更多的信息以便提高公司经营的透明度，由是假设财务杠杆与企业社会责任披露正相关。
（4）假设四：企业社会责任披露与独立董事正相关。
针对董事独立性对于企业社会责任信息披露之影响，前文 2.3.4.2 已述中英两国学者研究结果回异。这可能与中国经济体制从计划经济到市场经济转轨时间不长、公司治理结构和制度相比英国还不太完善之故。但从中国经济体制和公司制度的长远发展来看，如 Cheng & Courtenay （2006） 研究所言，高度独立的董事会能对企业自愿披露社会责任信息发挥积极推动作用。进一步参考委托代理理论，从履约责任出发，独立董事有利于帮助董事会更有效地监督管理层，督促企业经营者向利益相关者传递和披露更多的社会责任信息，据此本文假设独立董事与企业社会责任披露正相关。
（5）假设五：企业社会责任披露与"企业董事长-企业首席执行官"双职兼任负相关。
产权与经营分离，是现代公司制度的重要特点，公司董事长与首席执行官（CEO）分别是企业产权管理和经营管理的两个最高职位。从委托代理理论出发，CEO 受董事会委托，是企业管理的最高职位，企业经营业绩优劣在很大程度上代表其个人的管理水平和履约能力，也决定其作为职业代理（经理）人的市场价值。因此，为追求其良好声誉，在经营困难时期，CEO 可能具有掩盖对公司不利信息的潜意识或欲望，企业披露社会责任的信息量就有可能减少（Ho & Wong,2001）。故有 Forker （1992）研究认为，如果董事长与 CEO 两权合一、双职兼任，则会削弱董事会对企业管理的监督效果。Donnelly & Mulcahy （2008）的实证研究也发现这种现象的确会对企业披露社会责任信息产生消极影响。因此本文假设企业社会责任披露与"企业董事长-企业首席执行官"双职兼任负相关。
5.3.2 变量设置。
5.3.2.1 因变量。
根据本文研究主题：分析对比中英两国企业社会责任信息披露，故设企业社会责任披露状况为因变量，并继续采用企业社会责任报告（或可持续发展报告）中的专业性页码数量为其计量数据指标，但为了方便数据分析对比并尽量减小统计数据偏差数值，因变量使用自然对数形式。
5.3.2.2 自变量。
基于 5.3.1 的 5 个研究假设，设置实证统计分析自变量如下。
（1）企业规模 公司规模可以用不同的指标表征，如总资产、员工人数或者股票市值等。现今还没有相关理论、文献或者研究报告明确指出哪一个指标更适合评价公司规模。本章实证研究采用总资产数额，并为了实现数据的稳定以自然对数形式表征公司规模，将其设置为企业社会责任信息披露状况的自变量（SIZE）。
（2）盈利能力 公司业绩表现包括会计利润和市场价值两个方面（Hax,2003）。市场价值属于公司投资视角，不易被管理层操作，不考虑企业资金的过去余额（McGuire et al. 1988），但不涉及投资商之外的企业利益相关者。会计利润通常包含盈利水平，直接影响企业利益相关者，亦即影响企业社会责任信息披露，因此本章实证研究将其设置为自变量之一。盈利水平可用投资资本回报率（ROCE）表征。
（3）财务杠杆（财务风险） 财务杠杆可以表示为资产负债率（LEV），即总负债和总资产的比率。该指标既可用于测度企业获取投资、支持运营的筹资能力，也可表现债务资金的安全性，同时也揭示企业财务风险的大小，即企业资产负债率越高，面对的财务风险越大，因此直接影响企业利益相关者，故本章实证研究将其设为企业社会责任信息披露状况的自变量之一。
（4）独立董事比例 现代公司实施所有权与经营权分离制度，独立董事是限制或者是降低企业经营道德风险的结构性工具，亦是对公司经营乃至公司承担履行社会责任的监督机制，故实证研究将董事独立性设置为影响企业社会责任信息披露状况的自变量之一，使用独立董事占董事会的比例（IDR）予以表征。
（5）董事长与首席执行官双职兼任状况 中英两国社会文化不同，社会文化对公司治理具有影响，如工时董事长与首席执行官（CEO）双职分离还是兼任，均会影响企业社会责任信息披露，故此状况亦为影响企业社会责任信息披露状况的自变量，用符号 CEO 表示。双职兼任变量 CEO=1,双职分离 CEO=0.
综合以上设置，将各变量的名称、定义、符号，以及对其相关性质的期望方向列示。
5.3.3 实证统计分析方法。
本章实证研究选用 SPSS 统计分析软件包中的皮尔逊相关性分析（Pearsoncorrelation）和多元线性回归模型（multivariable linear regression model）作为分析对比中英企业社会责任信息披露状况的统计分析方法。
5.3.3.1 皮尔逊相关性分析。
皮尔逊相关性分析主要是衡量变量间的皮尔逊相关系数又称积矩或积差相关系数，这种系数用于度量两个变量（双变量）统计关系的紧密程度，其计算模
r 取值为[-1,1]:若 r = 0,两变量独立，不相关；r>0,两变量正相关，变化趋势相同，一变量增大（减小），另一变量随之增大（减小）；若 r<0,两变量负相关，变化趋势相反，一变量增大（减小），另一变量减小（增大）；若 r = ±1,两变量完全相关，呈理想线性关系。
│r│越大，两变量关系愈紧密，相关程度愈高（相关性愈强），相互影响愈大。│r│越小，两变量关系愈疏远，相关程度愈低（相关性愈弱），相互影响愈小。根据│r│不同取值，很多学者对相关性程度强弱判定存在不同的划分方法。
陆兵焱等（2011）指出若│r│≥ 0.8 ,两变量强相关（共线），相互影响程度大；若 0.5≤│r│<0.8,两变量中度相关，相互影响程度中等；0.3≤│r│<0.5,两变量弱相关，相互影响程度小；若│r│<0.3,两变量极弱相关或不相关，相互影响很小或无影响。但也有张顺华等（2011）指出若│r│=0.00~0.19,变量间存在极低相关关系；│r│=0.20~0.39 变量间存在低度相关关系；│r│=0.40~0.59,变量间存在中度相关关系；│r│=0.60~0.89,变量间存在高度相关关系；│r│=0.90~1.00,变量间存在极高相关关系。需要注意，两变量相互影响强弱，还与相关性的显着水平有关。只有相关系数大于显着水平，两变量才能呈现强相关。因此进行相关性分析，通常还要进行显着性检验，常用的显着性设置水平为 0.01（1%）、0.05（5%）和 0.10（10%）。
本章研究基于 SPSS 统计分析软件包的皮尔逊相关性分析功能，计算前部分已经量化评价过的企业社会责任信息披露状况与其自变量的相关系数，初步分析它们之间的相关性，为多元线性回归做铺垫。
5.3.3.2 多元线性回归。
回归分析是一种用于描述和分析两个或两个以上变量间相互影响关系的统计分析方法。多元线性回归分析的主要工作内容包括：确定因变量与自变量之间的定量关系表达式，即多元线性回归方程模型；检验回归方程的置信度和拟合度；分析自变量对因变量（函数）的影响方向及影响程度；利用回归方程对整个模型进行预测、分析和控制。本章实证研究采用 SPSS 统计分析软件包的通用回归方程，并使用软件包中相应程序设置相关参数，计算回归系数，解释各变量如何以及多大程度上对企业社会责任信息披露状况的产生影响，验证假设是否成立。
上式中，β0为回归常数；β1~β5-分别是变量 lg SIZE、ROCE、LEV、IDR、CEO 对企业社会责任信息披露状况（因变量）lg CSRD 的相关系数，其数值反映变量与函数之间相关程度的显着性。
