【正文】 計(jì)算出 569 家公司的傾向分?jǐn)?shù)，再根據(jù)本文的配對(duì)方法及原則，逐一為其中 61家社會(huì)責(zé)任企業(yè)選取了配對(duì)公司。因此，企業(yè)社會(huì)責(zé)任行為可以改善公司的會(huì)計(jì)績(jī)效。另外，社會(huì)責(zé)任企業(yè)組的市凈率均值高于非社會(huì)責(zé)任企業(yè)組，且在 10%的顯著性水平上具有顯著性，這表明社會(huì)責(zé)任行為可以改善公司市場(chǎng)績(jī)效。 本文的研究結(jié)論對(duì)規(guī)范我國(guó)上市公司社會(huì)責(zé)任行為具有重要的意義。因此，企業(yè)在追求利潤(rùn)最大化的同時(shí)，還應(yīng)該積極承擔(dān)社會(huì)責(zé)任。 綜合上述分析不難發(fā)現(xiàn)，總體上而言，社會(huì)責(zé)任企業(yè)組的財(cái)務(wù)績(jī)效要優(yōu)于非社會(huì)責(zé)任企業(yè)組。這表明公司社會(huì)責(zé)任行為也可以改善公司資本市場(chǎng)財(cái)務(wù)績(jī)效。另外，傾向分?jǐn)?shù)小于 的公司共有 513 家，其中收錄于社會(huì)責(zé)任指數(shù)的有 25 家，為預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的公司，剩余 488 家為未被收錄的其他公司，其傾向分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)正確。 第一種方法是：將樣本公司和配對(duì)公司數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘法回歸，估計(jì)社會(huì)責(zé)任行為與公司財(cái)務(wù)績(jī)效之間的關(guān)系。本文所采用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。 本文選擇配對(duì)公司的原則是：（ 1）按中國(guó)證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，配對(duì)公司也來(lái)自制造業(yè)，且其行業(yè)代碼的前兩位數(shù)字與樣本公 司相同；（ 2）配對(duì)公司必須是未被收錄于深圳社會(huì)責(zé)任指數(shù)的深市上市公司；（ 3）配對(duì)公司的傾向分?jǐn)?shù)必須與樣本公司最接近。 回顧現(xiàn)有文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)公司履行社會(huì)責(zé)任受公司規(guī)模、財(cái)務(wù)狀況、公司治理等眾多因素影響。 關(guān)于如何修正模型的選擇偏差，依據(jù) Heckman,et al.（ 1999）的觀點(diǎn)，有倍差分析法、控制函數(shù)法、工具變量法和非參數(shù)匹配法等多種不同的方法。宋獻(xiàn)中、龔明曉（ 2020）、邵君利（ 2020）采用內(nèi)容分析法衡量公司社會(huì)責(zé)任，考察了公司社會(huì)責(zé)任活動(dòng)與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系問題，研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)責(zé)任活動(dòng)對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生了負(fù)面影響。 Pava and Krausz(1996)選取 53 家被 CEP 公布的履行社會(huì)責(zé)任較好的公司作為樣本，按行業(yè)、規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)選取未履行社會(huì)責(zé)任的公司作為配對(duì)樣本，并采用 16 個(gè)指標(biāo)衡量財(cái)務(wù)績(jī)效，比較兩組公司的財(cái)務(wù)績(jī)效差異。另一部分學(xué)者持相反觀點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)責(zé)任企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效要比非社會(huì)責(zé)任企業(yè)好，企業(yè)從事社會(huì)責(zé)任行為可以改善公司績(jī)效。 propensity score matching method 一、引言 目前， 越來(lái)越多 關(guān)于社會(huì)責(zé)任的 研究表明， 一些 企業(yè) 已經(jīng)開始 投入更多 的 資源 履行 企業(yè)社會(huì)責(zé)任 ，它們 認(rèn)為 ， 企業(yè)社會(huì)責(zé)任 行為 可以 成為 積極的 經(jīng)營(yíng) 戰(zhàn)略和有效的營(yíng)銷工具， 為企業(yè) 創(chuàng)造 并 保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 補(bǔ)貼款的發(fā)放由銀行代發(fā)完成，使得管理部門審核和補(bǔ)貼發(fā)放兩項(xiàng)工作實(shí)現(xiàn)了分工，并可以互相監(jiān)控。比如，中標(biāo)生產(chǎn)企業(yè)、流通企業(yè)的公示，財(cái)政資金補(bǔ)貼公示使得“家電下鄉(xiāng)”實(shí)施鏈上的重要環(huán)節(jié)得以透明化，有利于政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。 通過對(duì)“家電下鄉(xiāng)”實(shí)施鏈條上一系列重要活動(dòng)的控制，相關(guān)管理部門得以準(zhǔn)確把握各個(gè)環(huán)節(jié)順暢銜接。 為此，“家電下鄉(xiāng)”實(shí)踐也是一個(gè)不斷識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)對(duì)的過程。在這樣的 總體目標(biāo) 下，各個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)確定子目標(biāo)或分目標(biāo) ，并保持與總目標(biāo)的一致。 報(bào)告還認(rèn)為內(nèi)部控制包含了相互聯(lián)系的五要素：控制環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、控制活動(dòng)、信息與溝通和監(jiān)控 【 9】 。 ， 即 上級(jí)財(cái)政對(duì)下級(jí)財(cái)政的監(jiān)控。 楊曉磊，沈丁?。?2020）研究了來(lái)自《會(huì)計(jì)研究》、《審計(jì)研究》、《財(cái)政研究》和《財(cái)政監(jiān)督》四本核心期刊以及中國(guó)知網(wǎng)（ CNKI）其他雜志從 1998年至 2020年間刊登的關(guān)于研究政府內(nèi)部控制的 68篇相關(guān)文章，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的研究起步較晚， 2020年論文才開始逐漸增多；研究?jī)?nèi)容還不是很深入，政府內(nèi)部控制建設(shè)在我國(guó)依然有很長(zhǎng)的路要走 【 6】 。 按照 13%的補(bǔ)貼比例，農(nóng)民可得財(cái)政補(bǔ)貼總額為 224億元。 【 關(guān)鍵詞 】 家電下鄉(xiāng) 內(nèi)部控制 政策目標(biāo) 家電市場(chǎng) 【 Abstract】 Since 2020, China39。以擴(kuò)大內(nèi)需為最大目標(biāo)的家電下鄉(xiāng)最初只在四川、河南、山東三省進(jìn)行試點(diǎn)。 在 “ 家電下鄉(xiāng) ” 政策從無(wú)到有，從試點(diǎn)到全面鋪開，從最初的稚嫩到如今的成熟，各級(jí)政府部門，尤其是財(cái)政部門、商務(wù)部門、工信部門以及其他的相關(guān)部門進(jìn)行了大量的探索，開展了有效的工作。 2020 年12 月頒布了經(jīng)過修訂的“ OMB 通告 A123”，該通告認(rèn)為：內(nèi)部控制是組織管理的一個(gè)組成部分 ,它為下列目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供合理的保證 :運(yùn)營(yíng)的效率與效果 ,財(cái)務(wù)報(bào)告的可靠性 , 遵循有關(guān)的法律法規(guī)。 很顯然，從文獻(xiàn)研究來(lái)看，學(xué)者的研究更注重于借鑒國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)，從理論框架來(lái)研究我國(guó)政府內(nèi)部控制；而實(shí)踐者們則更注重我國(guó)政府內(nèi)部控制的現(xiàn)狀和操控層面。 圖 1：內(nèi)部控制五要素與目標(biāo)的關(guān)系 資料來(lái)源： COSO報(bào)告《內(nèi)部控制整體框架》 “家電下鄉(xiāng)”活動(dòng) 虛擬 組織 環(huán)境 “家電下鄉(xiāng)”活動(dòng)開展的主體是參與活動(dòng)的各方臨時(shí)組成的虛擬組織，包括活動(dòng)管理方財(cái)政部門、商務(wù)部門和其他相關(guān)政府部門，家電產(chǎn)品提供方生產(chǎn)廠家，家電產(chǎn)品流通方商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，家電產(chǎn)品消費(fèi)方農(nóng)民，以及補(bǔ)貼資金代管方銀行。財(cái)政部和商務(wù)部分布代表著管理活動(dòng)資金流和商流的組織，生產(chǎn)廠家和流動(dòng)廠家則是向農(nóng)民消費(fèi)者提供家電產(chǎn)品的組織，農(nóng)民作為最終的受益人應(yīng)負(fù)責(zé)提供合法個(gè)人信息，所有的數(shù)據(jù)信息通過“ 家電下鄉(xiāng) 信息管理系統(tǒng) ”實(shí)現(xiàn)互通、整合?！凹译娤锣l(xiāng)”活動(dòng)執(zhí)行過程中縱向涉及的環(huán)節(jié)也很多，包括家電生產(chǎn)廠家 生產(chǎn)過程 ，家電流通企業(yè) 銷售過程 ， 農(nóng)民購(gòu)買過程，農(nóng)民財(cái)政補(bǔ)貼申請(qǐng)過程，財(cái)政補(bǔ)貼支付過程，家電售后支持與維修服務(wù)過程。其整體目標(biāo)概括為：簡(jiǎn)、準(zhǔn)。 監(jiān)控包括兩方面的內(nèi)容：一是對(duì) “家電下鄉(xiāng)”虛擬組織的各個(gè)參與實(shí)體的監(jiān)控，二是對(duì)財(cái)政補(bǔ)貼資金運(yùn)行的監(jiān)控。 【 參考文獻(xiàn) 】 [1]楊昊辰 ,劉 娜 ,張義明 ,張一帆 . ——— 以遼寧岫巖縣為例 . 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào) ,4:3035 [2]《人民日?qǐng)?bào) 》 .2020 年 01 月 06 日 02 版 [3] page=1 [4] 王光遠(yuǎn) . — 兼為《聯(lián)邦政府內(nèi)部控制》（中文版）序 .財(cái)會(huì)通訊 ,12:610 [5] 張國(guó)清 ,李建發(fā) . .廈門大學(xué)學(xué)報(bào) (哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版 ),4:8692 [6] 楊曉磊，沈丁丁 . 2020. 我國(guó)政府內(nèi)部控制研究現(xiàn)狀分析 . 財(cái)政監(jiān)督，8:1415 [7] 茆曉穎 ,孫文基 . . 財(cái)政研究， 2:911 [8]江蘇省財(cái)政廳課題組 . .財(cái)政監(jiān)督，9:3840 [9] Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway CONTROLINTEGRATED FRAMEWORK:1317 [10] 肖道舉，聞立鵬，陳曉蘇 . .華中理工大學(xué)學(xué)報(bào) , 9:2830 [11] Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway . Enterprise Risk Management— Integrated Framework:22 [12] 胡加 .2020. 家電下鄉(xiāng)政策效應(yīng)研究 . 經(jīng)營(yíng)管理者 , 23 企業(yè)的社會(huì)責(zé)任行為可以改善財(cái)務(wù)績(jī)效嗎？ — 基于傾向分?jǐn)?shù)配對(duì)的方法 鄧德軍 肖文娟 （廣西大學(xué)商學(xué)院，廣西 南寧 530004） 【 摘要 】 現(xiàn)有實(shí)證研究在比較社會(huì)責(zé)任企業(yè)與非社會(huì)責(zé)任企業(yè)的績(jī)效高低時(shí)，并未控制其他公司特征變量的影響，因此研究結(jié)果容易 受到兩組樣本公司特征差異性的扭曲，面臨樣本選擇偏誤問題。 那么，企業(yè)社會(huì)責(zé)任行為可以改善財(cái)務(wù)績(jī)效嗎？盡管學(xué)術(shù)界已有眾多這方面研究，然而由于樣本的選擇、社會(huì)責(zé)任和財(cái)務(wù)績(jī)效衡量變量、研究方法等存在差異，研究并未取得一致性結(jié)論。 本文余下內(nèi)容安排如下：第二部分進(jìn)行 文獻(xiàn)回顧及評(píng)析；第三部分是研究設(shè)計(jì)，介紹傾向分?jǐn)?shù)配對(duì)方法、樣本的選取、數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法；第四部分是實(shí)證結(jié)果及其討論；最后是本文的研究結(jié)論與啟示。 Moskowitz(1972)、 Parket and Eibert(1975)等學(xué)者也認(rèn)為企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的效益大過其成本，履行社會(huì)責(zé)任對(duì)公司績(jī)效有正向效益。研究結(jié)果表明，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任不會(huì)降低企業(yè)價(jià)值，社會(huì)責(zé)任信息的披露可以提高公司的股票收益率。企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)的影響問題，傳統(tǒng)的方法是采用如下的 OLS模型估計(jì)： Performancei = ? CSRDi + ? Xi+? i , 并且 E(? i) = 0 這里 i = 1 ,2 , ?, n ,表示不同的企業(yè)； Performancei 是被解釋變量企業(yè)業(yè)績(jī)，要么用會(huì)計(jì)指標(biāo)度量，要么以市場(chǎng)指標(biāo)度量； CSRDi用來(lái)解釋變量社會(huì)責(zé)任，一部分研究者直接將社會(huì)責(zé)任變量設(shè)置為虛擬變量（社會(huì)責(zé)任公司為 1，否則為 0），另一部分研究者或以第三方機(jī)構(gòu)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、或以采用內(nèi)容分析法獲取的數(shù)據(jù)、或以相關(guān)的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)衡量企業(yè)的社會(huì)責(zé)任； Xi 是其他解釋變量向量， ? i 是期望為零的擾動(dòng)項(xiàng)。至于工 具變量和選擇模型法，均要求設(shè)計(jì)有效的工具變量，但是工具變量的選擇有難度，特別是針對(duì)本研究而言，不能把影響企業(yè)業(yè)績(jī)的所有因素完全找出來(lái)，很可能會(huì)遺漏重要信息，此外，工具變量也需要被解釋為社會(huì)責(zé)任行為發(fā)生的外生變量，必須詳細(xì)討論弱工具變量和不合適工具變量的可能性，而對(duì)于經(jīng)濟(jì)問題研究，通過實(shí)驗(yàn)方法證明上述可能顯然具有一定的局限性，因此，本文擬選擇傾向得分匹配法（ Rosenbaum and Rubin， 1983），該方法不需限定工具變量，也不需要假定業(yè)績(jī)方程的具體形式也不對(duì)誤差項(xiàng)的具體分布做要求。 因此，本文將公司規(guī)模、財(cái)務(wù)狀況、管理能力、公司治理這些特征變量均 考慮進(jìn)去，并建立 logist 回歸模型如下： ?? )(log pity ?? )1ln( pp ? + 資產(chǎn)規(guī)模0? + 凈資產(chǎn)收益率1? + 資產(chǎn)負(fù)債率2? +總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率3? + ??? ?? 股權(quán)集中度獨(dú)立董事比例 54 （ 1） 其中 y為社會(huì)責(zé)任變量，若公司被納入社會(huì)責(zé)任指數(shù)則取 1，否則取值 0； p為傾向分?jǐn)?shù)，即公司被納入社會(huì)責(zé)任指數(shù)的概率；資產(chǎn)規(guī)模為規(guī)模因素，凈資產(chǎn)收益率與資產(chǎn)負(fù)債率為公司財(cái)務(wù)狀況因素，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為管理能力因素，獨(dú)立董事比例和股權(quán)集中度反應(yīng)公司的治理結(jié)構(gòu)， ? 是殘差項(xiàng)。由于本文研究的樣本公司是 2020 年被收錄于深圳社會(huì)責(zé)任指數(shù)的成分股，而這些公司應(yīng)該是在前一年度，也即 2020 年度社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)較好的公司，因此本文首先搜集 2020 年 12 月 31日公司特征變量數(shù)據(jù)，剔除數(shù)據(jù)不全公 司后，共得到 569 家深市制造業(yè)公司的特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些特征數(shù)據(jù)建立本文的傾向分?jǐn)?shù)函數(shù)，計(jì)算每家公司的傾向分?jǐn)?shù)。公司財(cái)務(wù)績(jī)效既包括以會(huì)計(jì)為基礎(chǔ)的績(jī)效，也包括資本市場(chǎng)財(cái)務(wù)績(jī)效（ Gee Balabanis， 1998)。 第二種方法是將兩組公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)樣本 T檢驗(yàn)，直接比較社會(huì)責(zé)任企業(yè)組與非社會(huì)責(zé)任企業(yè)組的財(cái)務(wù)績(jī)效均值差異。檢驗(yàn)結(jié)果如表 3所示： 表 3 配對(duì)效果檢驗(yàn) 指標(biāo) 社會(huì)責(zé)任企業(yè)組 非社會(huì)責(zé)任企業(yè)組 均值差額 T值 sig 值 凈資產(chǎn)收益率 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率