李衛(wèi)兵，楊詠文

（華中科技大學經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430070）

一、引言

企業(yè)社會責任是指企業(yè)在實現(xiàn)利潤與對員工和股東承擔法律責任之外，還需對社會、環(huán)境和消費者作出積極貢獻，以提升社會總體福利（Maqbool 和 Bakr，2019）。除企業(yè)在日常生產(chǎn)經(jīng)營過程中承擔的社會責任外，針對突發(fā)性危機事件的慈善捐贈也被視為企業(yè)社會責任的重要形式之一（Muller 和 Kr?ussl，2008；李四海等，2012）①Freeman（1984）指出，企業(yè)社會責任可以根據(jù)利益相關(guān)者理論細化為企業(yè)對員工、消費者、政府和社區(qū)、股東和債權(quán)人、合作伙伴以及環(huán)境的責任。由于企業(yè)社會責任對象的多樣化，相關(guān)文獻大多選擇其中一個責任對象去度量企業(yè)社會責任，例如黃偉和陳釗（2015）選擇企業(yè)對員工和環(huán)境的社會責任，而徐莉萍等（2011）選擇汶川地震后企業(yè)捐贈度量企業(yè)對政府和社區(qū)的社會責任。根據(jù)本文的研究主題，我們將企業(yè)愛心捐贈視為企業(yè)履行社會責任的行為。。新冠肺炎疫情爆發(fā)（下文簡稱疫情）是近幾年最大的突發(fā)性事件。疫情爆發(fā)初期，各大醫(yī)院救援物資告急②資料來源：物資告急！武漢各大醫(yī)院緊急求援[EB/OL].證券時報網(wǎng),2020-01-25。。企業(yè)紛紛伸出援手，截至2020 年4 月4 日，共有4061 家企業(yè)總共捐贈351.4 億元，其中51 家企業(yè)捐贈規(guī)模過億③數(shù)據(jù)來源：企業(yè)抗擊疫情研究報告[R].中國社會科學院，2021。。受封城封路的影響，雖然短期內(nèi)企業(yè)此舉難以在產(chǎn)品市場上影響消費者的選擇，但股票市場上投資者可以及時“用腳投票”。那么股票市場的投資者對企業(yè)此舉的看法究竟如何呢？企業(yè)社會責任又是通過何種機制影響股票市場？這些作用機制是否會依據(jù)企業(yè)特征而有所差異？本文試圖通過理論分析和實證檢驗，回答以上問題。

本文基于疫情的外生沖擊，深入考察危機中企業(yè)社會責任對股票收益率的短期影響以及潛在機制。在企業(yè)社會責任的相關(guān)研究中，部分學者討論了企業(yè)社會責任對股價崩盤風險和股票收益率等因素的影響（權(quán)小鋒等，2015）。關(guān)于危機期間企業(yè)社會責任與股票市場反應的研究中，大部分學者認為股票市場對企業(yè)在危機期間的慈善捐贈具有積極反應，具體表現(xiàn)為捐贈后企業(yè)具有更高的超額收益率（Patten，2008；Muller 和 Kr?ussl，2008；Gao 等，2012；Zhao 等，2020）。也有學者發(fā)現(xiàn)，市場并沒有獎勵捐贈企業(yè)，即捐贈后企業(yè)的股票收益率并未提高，反而出現(xiàn)下降的趨勢（Muller 和 Kr?ussl，2011；石磊等，2010）。一種解釋是企業(yè)在危機期間的捐贈并非出于真心，而是將其當作擺脫以往不良形象的自利工具；另一種解釋是在市場不成熟的前提下，股票市場尚不認同企業(yè)的慈善捐贈行為。上述研究主要采用事件研究法檢驗危機期間企業(yè)社會責任在股票市場上的經(jīng)濟后果，但對于企業(yè)社會責任究竟通過何種途徑影響股票市場，現(xiàn)有文獻并未提供相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)。此外，部分企業(yè)是在危機期間履行的社會責任，因而企業(yè)在股票市場的表現(xiàn)可能是由企業(yè)社會責任和外部的負面沖擊兩種因素共同引致的，而且危機事件對不同地區(qū)、不同類型的企業(yè)完全可能產(chǎn)生差異化的影響。因此，分離二者的雙重影響有利于更精準地識別股票市場對企業(yè)社會責任的反應。

本文可能的貢獻體現(xiàn)為如下兩個方面：第一，檢驗了企業(yè)社會責任影響股票市場的作用機制?，F(xiàn)有文獻大多僅討論企業(yè)社會責任對股票市場的影響，而忽視了這種影響是通過哪些渠道產(chǎn)生的。基于此，本文將討論捐贈對象和企業(yè)特征的異質(zhì)性影響。第二，豐富了相關(guān)領域的研究手段，本文結(jié)合事件研究法與雙重差分（Difference-in-Differences，DID）方法，有效分離出突發(fā)危機和企業(yè)社會責任對股票收益率的雙重影響，從而得到更精確的估計結(jié)果。

二、文獻綜述與理論分析

企業(yè)于危機中積極履行社會責任引來媒體競相報道，而媒體的重點關(guān)注與宣傳有助于提高買賣雙方信息的對稱性，從而提高企業(yè)股票的收益率。在存在信息摩擦的市場上，媒體報道提高了信息量和傳播速度，有效地減少了信息成本，修正信息不對稱，從而提高股票收益率（Peress，2014；Gao 等，2020；速韜，2014）。疫情爆發(fā)初期，物資短缺，媒體對物資的信息極度敏感，企業(yè)捐贈能有效緩解物資短缺問題，因而企業(yè)捐贈成為媒體報道的核心內(nèi)容之一。我們發(fā)現(xiàn)，當企業(yè)發(fā)布捐贈公告或第一條關(guān)于捐贈的新聞出現(xiàn)后，新浪財經(jīng)、中證網(wǎng)、東方財富網(wǎng)、鳳凰網(wǎng)財經(jīng)、企業(yè)和相關(guān)自媒體公眾號都會迅速報道或轉(zhuǎn)發(fā)企業(yè)捐贈信息④以浙江鼎立（603338）為例，2020 年1 月28 日新浪科技、鳳凰網(wǎng)財經(jīng)、e 公司發(fā)布該企業(yè)捐贈300 萬人民幣援助抗疫的新聞，2020 年1 月30 日中證網(wǎng)、新浪財經(jīng)和其他財經(jīng)網(wǎng)站也報道了該條信息。。毫無疑問，媒體報道此類信息時均持正面態(tài)度，強調(diào)愛心企業(yè)的高度社會責任感和迅速的管理層決策，而且還有部分報道提到疫情期間企業(yè)內(nèi)部防控工作、復工和現(xiàn)有產(chǎn)能等信息。股市的一般投資者除新聞報道外很難有可靠渠道得到疫情沖擊對企業(yè)的影響以及企業(yè)的應對措施，這些媒體報道緩解了投資者與企業(yè)間的信息不對稱問題，改善了信息環(huán)境。為驗證該機制，我們搜集了樣本期間網(wǎng)易財經(jīng)的相關(guān)個股新聞并進行實證檢驗，結(jié)果表明捐贈后捐贈企業(yè)的新聞數(shù)量確實顯著增加。

企業(yè)捐贈行為會吸引投資者的額外關(guān)注，從而有助于提升其股票收益率。疫情期間，除企業(yè)外的許多社會公眾和各類社會團體紛紛捐款捐物，而他們正是中國股票市場的重要參與者，企業(yè)捐贈行為無疑會引起投資者共鳴，從而吸引投資者的更多關(guān)注。依據(jù)行為金融學理論，投資者是具有認知限制的非完全理性人（Eyster 等，2019）。在有限注意力的投資者只能獲取部分股票信息的前提下，他們更傾向于購入自己了解或吸引其關(guān)注的股票，從而有利于提高捐贈企業(yè)的股票收益率（Barber 和 Odean，2008；趙龍凱等，2013；劉鋒等，2014）。本文選取在中國覆蓋面較廣的百度搜索引擎，以個股詞條在百度指數(shù)中的搜索指數(shù)度量該股的投資者關(guān)注度。實證結(jié)果表明，捐贈后企業(yè)的投資者關(guān)注度顯著上升，證實該機制確實存在。

相關(guān)機制分析的邏輯見圖1。

圖1 企業(yè)社會責任對股票收益率的作用機制

三、研究設計

（一）變量設定

1.被解釋變量

為估計在突發(fā)性災難事件中企業(yè)履行社會責任對其股票收益率的短期影響，在基準回歸中采用基于事件研究法計算的累計超額收益率（CAR）來度量股票收益率的變化。根據(jù)百度指數(shù)，關(guān)鍵詞“肺炎”的搜索量于2020 年1 月18 日開始急劇增加，表明社會各界從這一天開始對疫情格外關(guān)注，該時間點與當天新增確診病例的大幅增加恰好吻合⑤2020 年1 月18 日之前，我國每天新增新冠肺炎確診病例在10 例左右，1 月18 日當天新增確診病例達59 例。。因此，我們以2020 年1 月18 日所處周作為疫情沖擊的起點，并定義估計窗口為[-150，-20]，事件窗口為[-10，10]。

參考事件研究法的基本步驟（Ma 等，2020），根據(jù)式（1）計算超額收益率ARit。

其中，Rit為股票i在第t周的收益率，Rmt為第t 周的市場收益率。在超額收益率ARit的基礎上，我們根據(jù)式（2）計算在事件窗口中股票i從疫情發(fā)生前第10 周到第t周的累計超額收益率CARit。

在針對疫情特點的進一步分析中，我們選取的結(jié)果變量為企業(yè)捐贈（Donation）。該變量為虛擬變量，若企業(yè)進行過捐贈則取值為1，否則取值為0。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為企業(yè)捐贈（Donation）。此外，進一步選取企業(yè)捐贈金額（Amount）作為虛擬變量Donation 的替代指標進行穩(wěn)健性檢驗。

在機制檢驗中，構(gòu)建了如下兩個變量：第一，以網(wǎng)易新聞中每個企業(yè)的新聞數(shù)量加1 并取對數(shù)來度量媒體報道（New）。第二，以百度指數(shù)中每個企業(yè)的搜索指數(shù)加1 并取對數(shù)來度量投資者關(guān)注度（Index）。在檢驗時，將以上兩個變量與虛擬變量Donation 交乘，分別得到Donation_New 和Donation_Index 作為核心解釋變量。

3.控制變量

控制變量主要包括：周個股交易股數(shù)（Trading_volume），以一周內(nèi)個股的交易數(shù)量加1并取對數(shù)來衡量；周市場收益率（Market_return），以考慮現(xiàn)金紅利再投資的流通市值加權(quán)平均周市場回報率來衡量。

此外，考慮到企業(yè)所在省份疫情嚴重程度可能會對股票收益率產(chǎn)生影響，還在控制變量中引入各省周平均累計確診人數(shù)（Patient）。所有變量的定義詳見表1。

表1 變量定義

（二）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

1.數(shù)據(jù)來源

選取2019 年第47 周至2020 年第14 周（即2019 年11 月18 日至2020 年4 月3 日）共20 周作為樣本期間⑥因為2020 年1 月24 日至30 日股市休盤，即2020 年第5 周沒有數(shù)據(jù)，所以樣本期共有20 周。。具體地，通過上市公司公告、新浪財經(jīng)和百度新聞等渠道手動搜集A股上市公司在樣本期間內(nèi)針對疫情的捐贈情況。關(guān)于企業(yè)捐贈時間的確定，采用如下原則：第一，對于發(fā)布捐贈公告的企業(yè)，以發(fā)布公告當周為捐贈周；第二，對于未發(fā)布捐贈公告的企業(yè)，以能搜索到的最早的捐贈新聞當周為捐贈周。

企業(yè)其他財務數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫。在剔除主要變量缺失的樣本后，最終得到3717 家企業(yè)的觀測值。為避免異常值的影響，對連續(xù)變量進行1%縮尾處理。所有回歸標準誤聚類在企業(yè)層面。

2.描述性統(tǒng)計

表2 給出了全部樣本、處理組樣本（樣本期內(nèi)捐贈企業(yè)）和控制組樣本（樣本期內(nèi)未捐贈企業(yè)）的主要變量的描述性統(tǒng)計?？梢钥闯觯栀浧髽I(yè)的累計超額收益率略高于未捐贈企業(yè)。同時，相對于未捐贈企業(yè)，捐贈企業(yè)擁有更高的交易量。處理組和控制組企業(yè)所在省份的周平均累計確診人數(shù)（Patient）并沒有顯著差異。此外，在總共3717 家企業(yè)中，有1412 家企業(yè)在樣本期內(nèi)進行捐贈，占樣本總量的37.99%。進一步分行業(yè)門類統(tǒng)計捐贈企業(yè)的比例，如圖2 所示，可以看到，金融類企業(yè)捐贈比例高達79%，而采礦業(yè)、制造業(yè)等14 個行業(yè)門類的企業(yè)捐贈比例大致相當，約為40%。

表2 描述性統(tǒng)計

圖2 各行業(yè)的捐贈企業(yè)占比

（三）模型設定

由于疫情的沖擊，政府和醫(yī)療機構(gòu)的物資短缺問題突出，捐贈抗疫物資正是企業(yè)履行社會責任最普遍和行之有效的方式。疫情期間企業(yè)捐贈在一定程度顯示了企業(yè)對社會責任的態(tài)度，捐贈企業(yè)與未捐贈企業(yè)相比往往對社會責任持更積極、更主動的態(tài)度?；谝陨戏治觯x取捐贈企業(yè)為處理組和未捐贈企業(yè)為控制組，基于DID 模型檢驗積極承擔社會責任的企業(yè)能否獲得更高的超額收益率，同時實現(xiàn)利他與利己。構(gòu)建如下模型：

其中：變量CAR 為累計超額收益率，Donation 為企業(yè)是否捐贈的虛擬變量，Z 代表控制變量（Trading_volume、Market_return、Patient），εit為殘差項。

引入時間固定效應 和企業(yè)固定效應 以滿足DID 模型的基本設定。由于股票市場的利好或利空消息大多針對某行業(yè)或行業(yè)內(nèi)大部分企業(yè)，加入 以控制行業(yè)固定效應⑦我們依據(jù)2012 年證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》，將上市公司劃分為90 個行業(yè)大類。。疫情期間各省份除確診人數(shù)差異較大外，采取的控制措施也不盡相同，為避免省級層面難以觀測變量的影響，引入省份固定效應 。

式（3）中，α是我們關(guān)注的核心系數(shù)，若α為負則表明企業(yè)捐贈后其股票收益率下降，意味著從股票收益率來說企業(yè)履行社會責任是單純的利他行為；若α為正則表明捐贈企業(yè)將獲得正的累計超額收益率，證實捐贈行為有助于企業(yè)獲得更好的股市表現(xiàn)，即企業(yè)履行社會責任行為可以兼顧利他和利己。

四、實證分析

（一）基準回歸分析

表3 報告了根據(jù)式（3）進行DID 估計的結(jié)果。第（1）列引入了企業(yè)和周固定效應，變量Donation 的估計系數(shù)為0.0149，在1%顯著性水平下顯著。第（2）列中加入了控制變量，此時變量Donation 的估計系數(shù)略有下降，但仍然顯著。第（3）列在第（2）列的基礎上增加行業(yè)固定效應，第（4）列進一步引入省份固定效應?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著控制變量和固定效應的逐步引入，Donation 的估計系數(shù)非常穩(wěn)定并始終保持顯著。

表3 企業(yè)履行社會責任與股票收益率的回歸結(jié)果

在第（4）列中，Donation 的估計系數(shù)為0.0104，在5% 顯著性水平下顯著，表明在控制其他相關(guān)因素以及固定效應后，捐贈企業(yè)在疫情發(fā)生后超額收益率顯著高于未捐贈企業(yè)，證實企業(yè)履行社會責任有助于其在股票市場上獲得更好的表現(xiàn)，即企業(yè)履行社會責任可以兼顧利他和利己。變量Trading_volume 和Market_return 與累計超額收益率均顯著正相關(guān)，而Patient 的估計系數(shù)顯著為負，可見疫情的嚴重性確實影響了投資者信心，這也為中國舉國抗疫的決策提供了經(jīng)驗支持。

企業(yè)性質(zhì)對企業(yè)融資能力、經(jīng)營效率等因素均有影響，那么股票市場對企業(yè)社會責任的反應是否會因企業(yè)性質(zhì)而有所差異呢？將樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩類分別進行檢驗⑧此處感謝匿名審稿人提出的關(guān)于企業(yè)性質(zhì)的異質(zhì)性討論。。檢驗結(jié)果如表4 所示，第（1）列為國有企業(yè)樣本，第（2）列為非國有企業(yè)樣本?？梢钥闯?，檢驗結(jié)果均顯著為正，但國有企業(yè)在股票市場的表現(xiàn)更好，這可能是因為在突發(fā)疫情下，國有企業(yè)更易于獲得有限資源以提高抗風險能力，因此更受投資者青睞。

表4 企業(yè)性質(zhì)與股票收益率

（二）平行趨勢和動態(tài)檢驗

根據(jù)式（3）進行的DID 估計結(jié)果表明，捐贈企業(yè)在股票市場的表現(xiàn)優(yōu)于未捐贈企業(yè)，但仍不能排除捐贈企業(yè)原本就有更優(yōu)異的表現(xiàn)。因此，采用事件研究法進行平行趨勢檢驗（盧盛峰等，2019），以排除這種可能。具體思路是設置一系列虛擬變量以標識企業(yè)捐贈前第5 周到第1 周、捐贈當周以及捐贈后第1 周到第5 周，再將這些虛擬變量納入DID 模型以替代變量Donation。

為直觀展示檢驗結(jié)果，將回歸結(jié)果繪制成圖3?？梢钥闯?，標識企業(yè)捐贈前5 周的回歸系數(shù)的置信區(qū)間均包含0 點，說明捐贈前處理組和控制組企業(yè)的累計超額收益率沒有顯著差異。兩組企業(yè)的累計超額收益率在捐贈當周開始出現(xiàn)差異，捐贈企業(yè)的收益率顯著高于未捐贈企業(yè)。具體來說，履行社會責任對累計超額收益率的正向影響在捐贈當周開始顯現(xiàn)，隨后整體呈現(xiàn)由弱到強再逐步衰減的態(tài)勢，證實企業(yè)捐贈這一正面信息在捐贈當周即可正向反饋于股票市場，隨著信息傳播范圍的逐漸擴大，市場反應逐漸增強，大約在捐贈后第三周該效應達到頂峰。而后，隨著市場情緒逐漸冷卻以及其他信息的沖擊，這種正向效應開始減弱，但直至第5 周這種效應仍然存在。

圖3 平行趨勢檢驗

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）排除同時期其他因素的干擾

Lys 等（2015）認為，對未來有良好預期的企業(yè)才會積極履行社會責任，這部分企業(yè)更有可能受投資者青睞，從而在股市上有更好的表現(xiàn)。疫情導致大部分企業(yè)遭受計劃外的停工停產(chǎn)和產(chǎn)品運輸受阻等打擊，但也使得市場對口罩、消毒、防護等產(chǎn)品的需求劇增。此外，遠程辦公和線上教育成為居家隔離期間工作和教育的替代性渠道。與一般企業(yè)相比，這類生產(chǎn)抗疫相關(guān)產(chǎn)品和受居家隔離影響較小的行業(yè)或企業(yè)可能引發(fā)投資者的良好預期。鑒于此，本文將這些相關(guān)企業(yè)從樣本中剔除并重新估計，以考察基準回歸結(jié)果是否發(fā)生變化。為避免遺漏，從以下兩種角度篩選企業(yè)：第一，行業(yè)角度，根據(jù)證監(jiān)會行業(yè)分類標準自行挑選相關(guān)行業(yè)，共得到6 個行業(yè)⑨這6 個行業(yè)的代碼和名稱分別為：C27，醫(yī)藥制造業(yè)；C28，化學纖維制造業(yè)；I64，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務；I65，軟件和信息技術(shù)服務業(yè)；Q83，衛(wèi)生；R86，廣播、電視、電影和影視錄音制作業(yè)。。第二，企業(yè)角度，選取選股寶網(wǎng)站⑩選股寶網(wǎng)站：https://xuangubao.cn。概念板塊中的新型病毒防治、防護服、呼吸機、口罩和遠程辦公5 個相關(guān)概念，共涉及354 家企業(yè)。剔除這些相關(guān)企業(yè)后的估計結(jié)果見表5 的第（1）-（2）列。其中，第（1）列為剔除相關(guān)行業(yè)樣本的估計結(jié)果，第（2）列為剔除相關(guān)概念企業(yè)樣本的估計結(jié)果，這兩列結(jié)果一致顯示變量Donation 的估計系數(shù)顯著為正，表明在剔除這些市場具有良好預期的企業(yè)樣本后，基準回歸結(jié)果未受明顯影響。

此外，企業(yè)發(fā)布年報也會引起股市波動，股市投資者可以從年報中獲悉企業(yè)的發(fā)展趨勢和戰(zhàn)略方向，而且年報用詞還可能存在偏向性，夸大或利用對企業(yè)有利的信息，從而影響投資者的選擇。根據(jù)證監(jiān)會規(guī)定，A 股上市公司的年報需在次年5 月前發(fā)布，在樣本期間有部分企業(yè)已經(jīng)發(fā)布了2019 年年報。為此，搜集了樣本期間發(fā)布年報的企業(yè)（共398 家），并從樣本中剔除這些企業(yè)后進行估計，結(jié)果見表5 第（3）列?？梢园l(fā)現(xiàn)，變量Donation 的估計系數(shù)仍然為正并在5%顯著性水平下顯著，進一步證實結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5 排除同時期其他因素干擾后的回歸結(jié)果

（二）內(nèi)生性問題

企業(yè)捐贈行為與其股票收益率之間可能存在反向因果關(guān)系，即具有更高股票收益率的企業(yè)更可能在抗疫中積極承擔社會責任。這是因為股票收益率除反映投資者情緒等企業(yè)外部因素外，更多反映的是企業(yè)內(nèi)部的盈利能力、競爭優(yōu)勢等，具有較強競爭力的企業(yè)在股票市場的表現(xiàn)更好，當面對始料未及的疫情時，這類企業(yè)更有可能也更有能力進行捐贈。反向因果關(guān)系所導致的內(nèi)生性問題會引起估計偏誤。為此，借鑒曹春方和張超（2020）的做法，使用控制行業(yè)和時間固定效應的Logit 模型進行檢驗。此外，引入省份固定效應，檢驗模型具體設定如下：

其中：Donation_firm 為標識企業(yè)是否捐贈的虛擬變量，樣本期間捐贈企業(yè)取值為1，否則為0。其他變量的含義與式（3）保持一致。若CAR 的系數(shù)不顯著，則說明無需擔心反向因果導致的內(nèi)生性問題。

估計結(jié)果見表6。其中，第（1）列為全樣本回歸結(jié)果，第（2）-（4）列分別為剔除具有良好市場預期的行業(yè)、企業(yè)以及樣本期間發(fā)布2019 年年報的企業(yè)后執(zhí)行的估計結(jié)果。從中看出，CAR 的估計系數(shù)均不顯著，說明本文的結(jié)論并未受到反向因果問題的干擾。

表6 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

（三）安慰劑檢驗

為避免遺漏變量和隨機因素的影響，本文通過隨機設定捐贈企業(yè)和捐贈時間兩個維度來進行安慰劑檢驗。具體做法是根據(jù)原樣本中每周捐贈的企業(yè)來隨機設定同等數(shù)量的虛擬處理組，例如在武漢市發(fā)布“封城”通知后的第一周（即樣本期中的第15 周）有263 家企業(yè)捐贈，在所有樣本企業(yè)中隨機選擇263 家企業(yè)作為虛擬的處理組，剩余的企業(yè)則為虛擬的控制組，再根據(jù)式（2）進行估計。為保證結(jié)果的可信度，將上述過程重復500 次并提取變量Donation的估計系數(shù)，相應的概率密度圖如圖4 所示。圖中，以實線標識的核密度曲線與以短虛線標識的正態(tài)分布曲線十分接近，500 次回歸的估計系數(shù)均值接近于0，右側(cè)以長虛線標識的基準回歸中自變量的系數(shù)與安慰劑檢驗的系數(shù)差異較大，表明基準回歸結(jié)果并非未觀察到的偶然因素所致。

圖4 安慰劑檢驗

（四）其他捐贈指標

前文以企業(yè)是否捐贈來衡量企業(yè)對社會責任的履行，為避免實證結(jié)果受指標選取方式的影響，以企業(yè)捐贈金額占其貨幣現(xiàn)金的比例（Amount）來衡量企業(yè)社會責任。需要說明的是，在該檢驗中，我們剔除了未公布具體捐贈情況的企業(yè)。表7 中第（1）-（4）列分別顯示了全樣本、剔除疫情概念的相關(guān)行業(yè)、剔除疫情概念的相關(guān)企業(yè)以及剔除已經(jīng)發(fā)布2019 年年報的企業(yè)的估計結(jié)果。顯然，變量Amount 的估計系數(shù)均為正數(shù)，且至少在10%顯著性水平下顯著。因此，估計結(jié)果對于捐贈指標的衡量方式并不敏感。

表7 更換捐贈指標后的回歸結(jié)果

六、機制檢驗

前文的實證檢驗證實了企業(yè)社會責任能夠提高其股票收益。但是，面對突發(fā)性災難事件，企業(yè)履行社會責任為何能提升其股票收益率呢？若能明晰影響機制，就能更好地為企業(yè)提供決策參考，或進一步完善該機制，使企業(yè)社會責任不再是單方面改善社會福利效用，而是企業(yè)與社會共同獲益的“雙贏”效果，實現(xiàn)帕累托改進。本文認為，企業(yè)履行社會責任通過增加吸引媒體報道和提升投資者關(guān)注度來正向作用于股票市場。

（一）媒體新聞報道

企業(yè)愛心捐贈行為能吸引更多媒體進行新聞報道，打通疫情期間企業(yè)和投資者之間的消息渠道，使投資者能更多地了解企業(yè)在疫情期間的應對措施，增強投資者信心，從而在股票市場得到正向反饋。對此，我們利用網(wǎng)易財經(jīng)新聞數(shù)據(jù)進行檢驗。具體而言，我們爬取了主流財經(jīng)媒體之一的網(wǎng)易財經(jīng)中公司新聞版塊的相關(guān)數(shù)據(jù)，計算樣本期內(nèi)每周各股新聞數(shù)量，以此構(gòu)建媒體新聞報道指標（New）。顯然，該指標越大，說明該上市公司有關(guān)的媒體新聞報道越多。進一步地，構(gòu)建New 與Donation 的交乘項（Donation_New）對該機制進行檢驗。在數(shù)據(jù)搜集過程中，我們發(fā)現(xiàn)樣本期間有部分行業(yè)或企業(yè)爆發(fā)除疫情之外的黑天鵝事件，如果這類遭受雙重沖擊的企業(yè)的新聞數(shù)量明顯增長，就難以判斷這些增長是由企業(yè)捐贈還是其他因素所致。鑒于此，通過全景網(wǎng)搜集了樣本期間爆發(fā)額外黑天鵝事件的76家上市公司。

此外，媒體天然偏愛大規(guī)模企業(yè)。一方面，媒體的有限注意力更多地分配于大規(guī)模企業(yè)，因為這些企業(yè)的行為和決策對行業(yè)發(fā)展的意義更大。另一方面，媒體報道新聞時希望能獲得更大的閱讀量，因而媒體更偏好報道那些社會各界更加熟悉的大規(guī)模企業(yè)。那么，在疫情中媒體報道是否也存在對大規(guī)模企業(yè)的偏愛呢？本文以企業(yè)總資產(chǎn)的中位數(shù)為分界點，總資產(chǎn)高于中位數(shù)的企業(yè)視為大規(guī)模企業(yè)，小于中位數(shù)的企業(yè)視為小規(guī)模企業(yè)，并對兩個子樣本分別進行檢驗。

檢驗結(jié)果見表8。第（1）列是全樣本回歸，第（2）列是剔除了樣本期間爆發(fā)除疫情之外的黑天鵝事件的企業(yè)樣本的回歸結(jié)果，兩列中Donation_New 的估計系數(shù)均為正數(shù)，且在5%顯著性水平下顯著。第（3）、（4）列在前兩列的基礎上分別對大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)樣本進行檢驗，其中第（3）列為對大規(guī)模企業(yè)樣本的回歸結(jié)果，第（4）列為對小規(guī)模企業(yè)樣本的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，第（3）、（4）列中核心解釋變量的估計系數(shù)均顯著為正，但對大規(guī)模企業(yè)樣本的估計系數(shù)明顯大于小規(guī)模企業(yè)樣本，表明媒體對大規(guī)模企業(yè)的偏愛確實存在。據(jù)此，我們認為企業(yè)履行社會責任通過媒體新聞數(shù)量增長作用于股票市場的機制確實存在，但該機制對企業(yè)存在“規(guī)模歧視”，即主要作用于大規(guī)模企業(yè)。

表8 媒體新聞報道的機制檢驗結(jié)果

0.0791***（0.0079）_cons -0.6381***（0.0098）New 0.0346***（0.0038）0.0226***（0.0041）0.0373***（0.0039）-0.7867***（0.0156）Controls Yes Yes Yes Yes Week Yes Yes Yes Yes Firm Yes Yes Yes Yes Industry Yes Yes Yes Yes Province Yes Yes Yes Yes N 71304 70024 34975 35049 Adj.R2 0.128 0.132 0.175 0.140-0.6410***（0.0141）-0.6481***（0.0098）

（二）投資者關(guān)注度

疫情對社會各界造成的影響都是不容忽視的，企業(yè)在疫情期間積極承擔社會責任能引起社會各界的共鳴，提高投資者對捐贈企業(yè)的關(guān)注度。為檢驗該機制，根據(jù)百度搜索指數(shù)構(gòu)建關(guān)注度指標（Index）。具體的做法是以各上市公司簡稱為關(guān)鍵詞在百度指數(shù)中進行搜索，將各關(guān)鍵詞的搜索指數(shù)按一周七天進行合計，得到每周各上市公司的搜索指數(shù)，再將該搜索指數(shù)加1 取對數(shù)。同時，剔除企業(yè)簡稱在百度搜索指數(shù)中未收錄的企業(yè)樣本。類似地，構(gòu)建交乘項（Donation_Index）進行檢驗。

武漢市是受疫情影響最為嚴重的地區(qū)11截至2020 年4 月30 日武漢市累計確診人數(shù)達50333 人，占全國累計確診人數(shù)的60.73%。，我們發(fā)現(xiàn)有391 家企業(yè)在捐款時特地對武漢市進行援助，那么這部分企業(yè)是否能引起更多的投資者共鳴呢？依據(jù)企業(yè)是否定點援助武漢市將全部樣本分為兩組子樣本進行檢驗。

檢驗結(jié)果見表9。第（1）列為全樣本回歸結(jié)果，變量Donation_Index 的估計系數(shù)為0.0181，在1%顯著性水平下顯著，說明企業(yè)捐贈行為確實通過提升投資者關(guān)注而提高其股票收益率。第（2）列的樣本為未對武漢市進行定點援助的企業(yè)，相應的估計系數(shù)為0.0196，仍然顯著。第（3）列的樣本為對武漢市進行定點援助的企業(yè)，估計系數(shù)為0.0145。因此，是否對武漢市進行定點援助對于企業(yè)履行社會責任與其股票收益率之間的關(guān)系并沒有影響，即疫情期間只要企業(yè)進行過捐贈，投資者對其關(guān)注度均會顯著提升，并且關(guān)注度提高程度基本不受企業(yè)是否定點援助重災區(qū)的影響。

表9 投資者關(guān)注度的機制檢驗結(jié)果

Controls Yes Yes Yes Week Yes Yes Yes Firm Yes Yes Yes Industry Yes Yes Yes Province Yes Yes Yes N 59906 52770 7136 Adj.R2 0.733 0.733 0.744

七、結(jié)論和啟示

本文借助疫情這一外生沖擊，深入考察了在突發(fā)性負面沖擊下企業(yè)履行社會責任的行為對其股票收益率的影響以及潛在機制。研究結(jié)果表明：第一，疫情發(fā)生后，企業(yè)積極承擔社會責任對其股票收益率產(chǎn)生正向影響，同時實現(xiàn)利他與利己；第二，基于手工收集的網(wǎng)易新聞和百度指數(shù)數(shù)據(jù)進行檢驗發(fā)現(xiàn)，企業(yè)履行社會責任將使其獲得更多媒體報道和更多的投資者關(guān)注。

企業(yè)積極承擔社會責任既是一種回報社會的利他主義行為，同時也能提振股價，實現(xiàn)利他與利己的兼顧。因此，企業(yè)對承擔社會責任應持更積極的態(tài)度。當然，踐行企業(yè)社會責任對股價提振作用離不開媒體報道的推動。因此，政府應對媒體進行正確引導，對企業(yè)履行社會責任，要及時進行正面報道，進一步暢通企業(yè)與投資者信息溝通的渠道。