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企业社会责任和财务绩效：相关还是错误设定？
ABAGAIL McWILLIAMS1 DONALD SIEGEL2
1亚利桑那州立大学 西部管理学院，凤凰城 亚利桑那州 美国
2诺丁汉大学商学院，诺丁汉 英国
摘要：研究人员已经报告了企业社会责任（CSR）对财务绩效的积极、消极和中立的影响。这种不一致可能是由于有缺陷的实证分析。本文对现有计量经济学研究中社会与财务绩效关系的具体缺陷进行了论证。这些研究通过回归公司在企业社会绩效和一些控制变量方面的表现来估计企业社会责任的影响。这个模型是错误的，因为它不控制研发投资，而研发投资已经被证明是企业绩效的重要决定因素。这种错误设定会导致对企业社会责任财务影响的估计偏高。当模型被正确设定时，我们发现企业社会责任对财务绩效有中性影响。
关键词：企业社会责任；企业绩效；产品差异化；研究开发；设定误差
近年来，客户、员工、供应商、社区团体、政府和一些股东鼓励企业对企业社会责任进行额外的投资。一些企业已经通过将更多的资源投入到企业社会责任来应对这些关注。其他公司的经理们对此表示反对，认为额外的企业社会责任投资与他们为实现利润最大化所做的努力是不一致的。由此产生的争议促使研究人员研究企业社会责任和财务绩效之间的关系，努力评估企业社会责任投资与盈利能力之间的权衡关系的有效性。
现有的企业社会责任与财务绩效关系的研究受到一些重要的理论和实证的限制。一个主要的问题是，这些研究有时候会使用错误设定的模型，因为它们忽略了已经被证明是盈利能力重要决定因素的变量。其中一个变量就是企业研发投入的强度。在本文中，我们将讨论企业社会责任与研发的关系，以及如何正确估计企业社会责任对财务绩效的影响。
企业社会责任与财务绩效的实证研究
企业社会责任与财务绩效关系的实证研究基本上有两种类型。一种研究使用事件研究法来评估企业从事社会责任或不负责任行为时的短期财务影响（异常收益）（见Clinebell 和 Clinebell，1994；Hannon和Milkovich，1996；Posnikoff， 1997；Teoh，Welch 和 Wazzan，1999；Worrell，Davidson 和 Sharma，1991；Wright和Ferris，1997）。这些研究的结果混杂在一起。例如，Wright和Ferris发现了一种消极的关系；Posnikoff报告了一种积极的关系；Teoh等人发现，在种族隔离的争议期间，在审查南非的资产剥离时，企业社会责任和财务绩效之间没有关系(见McWilliams，Siegel和Teoh，1999，关于这些研究的讨论)。其他研究在企业社会责任和短期财务回报之间的关系上也是不一致的（McWilliams和Siegel，1997，提供了对使用事件研究法来检验企业社会责任影响的理论和实证的批判）。
第二种研究使用会计或财务的盈利能力指标来考察公司社会绩效的一些衡量标准、CSP（企业社会责任的一种衡量标准）和长期公司绩效的衡量标准之间的关系的性质（见Aupperle，Carroll和Hatfield，1985；McGuire，Sundgren和Schneeweis，1988；Waddock和Graves，1997）。这些研究的结果也混杂在一起。 Aupperle等人发现CSP与盈利能力之间没有关系，McGuire等人发现之前的绩效与CSP的相关性比随后的表现更密切，Waddock和Graves发现CSP指数与绩效指标（如下一年的ROA）之间存在显著的正相关关系。考虑到构成实证估计基础的模型的性质，这些关于CSR与绩效之间关系研究结果的不一致性并不令人意外。例如，Waddock和Graves（1997）估计了以下计量经济模型：[1]
PERFi=f（CSPi，SIZEi，RISKi，INDi） （1）
其中：
PERFi=i公司的长期经济或财务业绩（会计利润指标）
CSPi= 代表i公司的企业社会责任（基于社会绩效指数）
SIZEi=代表i公司的规模
RISKi=代表i公司的“风险”（负债/资产比率）
INDi=i公司的行业（4位SIC代码）
包含行业虚拟变量（IND）是为了控制一些行业层面的因素，这些因素已被证明可以解释各行业公司绩效的变化，如规模经济和竞争强度。[2]我们假设公式1由于忽略了变量而被错误设定，因为它不能控制公司在研发方面的投资率和其行业的广告强度。更合适的设定是：
PERFi=f（CSPi，SIZEi，RISKi，INDi，RDINTi，INDADINTi） （2）
补充的协变量是：
RDINTi =公司i的研发强度（研发支出/销售额）
INDADINTi =公司i的行业广告强度
在计量经济模型中排除研发尤其成问题，因为长期存在理论文献将研发投资与长期经济效益的改善联系起来（Griliches，1979）。在这些模型中，研发被认为是对“技术”资本的一种投资形式。对技术资本的投资会导致知识的增强，从而导致产品和流程创新。这一创新活动使企业能够提高生产力。
有强有力的实证证据使用各种各样的长期经济效益指标支持这一假设。这些结果对不同的时间段和聚合水平都很有效。[3]例如，利用2000多家公司的数据，Lichtenberg和Siegel（1991）报告了研发投资与全要素生产率增长之间存在很强的正相关关系。Clark和Griliches（1984）使用PIMS数据库在业务线上找到类似的结果。Ben-Zion（1984）、Guerard、Bean和Andrews（1987）、Guerard、Stone和Andrews（1988）和Hall（1999）报告了研发、会计利润和长期股东回报(以及长期财务绩效的其他指标)之间类似的正相关关系。[4]
如果研发对企业绩效有正面影响，那么当公式1中忽略研发时，任何与研发强烈正相关的变量的系数都会被高估（Theil，1971：549）。我们假设研发和CSP是正相关的，因为企业社会责任的许多方面要么产生产品创新，要么产生过程创新，要么两者兼而有之。
企业社会责任与研发之间的关系
企业社会责任投资促进产品和企业层面的产品差异化。一些公司将生产具有属性或特征的商品或服务，向消费者表明公司关注某些社会问题。此外，许多公司将努力建立一个对社会负责的企业形象。这两种策略都会鼓励消费者相信，通过消费产品，他们直接或间接支持一项事业。这些策略对于那些想要支持投入CSR资源的公司的消费者来说是有效的。因此，许多产品都有标签表明其使用某些促进企业社会责任的成分和生产方法。例如，天然食品公司在其产品上贴上标签，标明使用有机无农药成分；化妆品公司吹嘘无动物实验；制造公司展示“美国制造”贴纸；广播和电视广告告诉我们“寻找工会的标签”。涉及CSR属性的标签还会在消费者的看法中创建新的（具有社会责任感的）产品类别。
以上示例适用于流程和产品创新，这两者都受到一些消费者的重视。例如，“有机无农药”标签同时指出了使用有机方法，这种方法构成了农民的流程创新，创造了新的产品类别，或者是天然食品零售商的产品创新。如果天然食品公司是垂直整合的，那么它同时参与了CSR相关的流程和产品创新。这些例子都强调了有些消费者希望他们购买的商品具有一定的社会责任属性（产品创新），而有些消费者也重视他们购买的商品是以对社会负责的方式生产（流程创新）。
以消费者为导向的企业社会责任也可能涉及无形的属性，例如质量或可靠性的声誉。假设积极支持企业社会责任的企业更可靠，产品质量更高。这对食品尤其重要。例如，一些餐馆供应“自由放养”的鸡肉和牛肉。“自由放养”的肉制品被认为比传统肉制品质量更高。据推测，这是因为它们具有更自然的味道，这可能是因为它们更接近自然状态（因为动物更自由地活动）或者因为它们没有注射激素或抗生素。通过推广使用“自由放养”的鸡肉和牛肉，餐馆向顾客表示他们对产品质量（使用最好的原料）以及对动物更人道的待遇表示关注。
有强有力的证据表明许多（但肯定不是全部）消费者重视CSR的属性。因此，越来越多的公司将CSR纳入其营销策略，以利用CSR对市场主要部分（如“婴儿潮一代”或“X一代”购物者）的吸引力。我们只需要看看像Ben amp; Jerry #39;s、Body Shop和Health Valley这样的社会责任公司的迅速发展，就能确认CSR在营销领域中的重要性。
企业社会责任的支持也可能被用来建立一个可靠而诚实的企业声誉，一些消费者可能会认为一个可靠而诚实的公司的产品将会是高质量的。因此，提供有关CSR属性信息的广告可能被用来建立质量、可靠性或诚实的声誉——所有重要的属性，但对于消费者来说可能很难确定。这种广告使消费者意识到基于CSR属性的产品差异化（质量）。
例如，丰田与通用汽车之间的创新合资企业新联合汽车制造公司（New United Motor Manufacturing,Inc.，简称NUMMI）于1984年在加州弗里蒙特成立，为两家公司生产小型汽车。NUMMI工厂实施了许多最新的日本“精益生产”方法（流程创新），并生产了Geo Prism，这是通用汽车新一代小型车（产品创新）的原型。此外，通过与全美汽车工人联合会（UAW）的独特伙伴关系，NUMMI还实施了一系列先进的工作场所实践，例如强调团队合作和员工授权。归根结底是一些消费者认为NUMMI汽车，如Geo Prism，在质量和可靠性方面优于传统的美国制造的汽车。更贴切地说，许多客户也相信，通过购买这些汽车，他们正在展示他们对先进人力资源管理实践和UAW的支持。
广告与公司业绩之间的联系
我们提出的公式2模型中剩余的独立变量（INDADINTi）旨在用作产业层面产品差异化程度以及可能有助于提高企业盈利能力的进入壁垒的指标。进入壁垒是一个行业内企业的共有资产，因为进入壁垒是一个产业层面的结构（McWilliams and Smart，1993）。虽然关于产业层面影响的大小（Powell，1996；Rumelt，1991；Schmalansee，1975；Waring，1996）存在很大争议，但一致的意见是行业因素“很重要”，因为它们在各公司盈利能力变化中占据了一个不可忽略的百分比。因此，INDADINTi应作为控制变量与“规模”和“风险”一起纳入模型中。
如果我们的猜想是正确的（corr（RDINT，PERF）＞0，corr（RDINT，CSP）＞0），那么从公式1中省略研发的后果就清楚了。正如Theil（1971）指出的那样，如果一个被省略的回归因子（在本例中为RDINT）与因变量（PERF）和包含的回归因子（CSP）呈正相关，那么CSP的系数在错误设定的公式1中将被高估。
简而言之，正如Waddock和Graves（1997）所报道的，CSP的显著正相关系数可以简单地反映研发对企业绩效的影响。除非模型得到正确的设定，否则不可能将CSP对企业绩效的影响分隔开来。如果与CSP和公司绩效呈正相关，则可以对其他被忽略的回归因子（如广告强度）进行类似的论证。
实证分析
为了评估采用公式1（Waddock and Graves，1997）的研究报告结果的有效性，我们估计了公式2中概述的模型。为此，我们将Compustat数据与Kinder、Lydenberg和Domini（KLD）公司提供给我们的企业社会绩效信息联系起来，后者于1991年5月开始编制这一信息。KLD为投资组合经理和其他希望将社会因素纳入其投资决策的机构投资者提供企业社会绩效的评级或CSP（衡量企业社会责任的指标）。许多这些社会投资者想要“筛选”他们的投资组合，以排除违反其社会原则的公司。 在这种情况下，CSP被定义为（0，1）变量；基于所应用的“筛网”。 一个公司要么是对社会负责，要么不是。例如，一家为福音派基督徒管理投资组合的投资公司将避开博彩业和酒业公司。
KLD综合运用调查、财务报告、大众媒体公司文章、学术期刊（特别是法律期刊）以及政府报告，从11个维度评估CSP：军事合同、核能、赌博、烟草、酒精、社区关系、多样性
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