企业社会责任披露对企业财务绩效的影响研究——基于文本挖掘方法

《Information & Management》：Impacts of CSR Disclosure on Corporate Financial Performance: A Text Mining Approach

　　

•我们提出了一种透明的文本挖掘方法，结合GuidedLDA和命名实体识别（NER）技术，直接从企业社会责任（CSR）报告中提取CSR披露信息，为不透明的ESG评分提供了一种可复制的替代方案。
•CSR披露被细分为环境广度/深度和利益相关者特定的社会维度（员工、供应商、社区和顾客），与GRI标准保持一致，以确保系统的跨企业比较。
•利用2016年至2021年间台湾161家企业966个企业-年度观测值，采用Fama–MacBeth回归作为主要假设检验框架，并以SystemGMM作为补充以应对动态内生性。
•环境披露主要影响会计绩效，广度与ROA正相关，而深度与ROA负相关；同时，员工和供应商披露对市值估值（托宾Q值）产生负面影响。
•事后COVID-19分析表明，CSR披露的财务相关性具有情境依赖性，危机期间环境广度与盈利能力之间的关联变得更加紧密，而其他披露维度则表现出变化的绩效效应。

引言

过去三十年来，大量学术研究探讨了企业社会责任（CSR）与企业财务绩效（CFP）之间的关系[[1]，[2]，[3]]。研究人员致力于揭示这一联系的各个方面及其影响因素，以期增进对CSR与CFP之间关系的理解。该领域的文献主要集中在一个问题上：CSR举措是否能对财务绩效产生积极影响，即"做好事是否值得回报"这一说法是否成立[4]。尽管进行了大量的实证努力，但研究结果仍然相互矛盾且缺乏结论性。

不一致的一个主要来源在于CSR披露的测量方式。早期的CSR报告缺乏标准化的格式，导致内容和结构具有随意性。这使得CSR报告的格式和详细程度差异巨大，使得对其质量和全面性的评估变得复杂。所幸，近年来出现了一项重要转变，大多数CSR报告现在都遵循全球报告倡议组织（GRI）标准。这些报告通常包含已披露指标的清单，从而增强了一致性和可比性。尽管朝着标准化迈出了重要一步，但评估CSR披露仍然是一项复杂的任务。许多CSR评级机构依赖于未公开披露的专有方法，且可能涉及主观判断，导致不同提供商之间的环境、社会和治理（ESG）评分存在差异[5]。因此，基于汇总ESG评级的先前研究通常会产生关于CSR与CFP关系的矛盾证据[6,7]，引发了对测量可靠性和可比性的担忧。

为了克服这些局限性，我们超越了机构生成的评分，通过文本挖掘方法直接从CSR报告中提取披露维度。我们将CSR视为通过三重底线（TBL）框架[8,9]的概念化产物，该框架强调环境、社会和财务维度可持续性的整合[10]。虽然TBL视角强调了环境和社会支柱的联合重要性，但治理披露在概念和实证上有所不同。治理机制——如董事会结构、所有权集中度和高管激励——通常在年度报告和监管文件中报告，而非CSR报告中[11]。因此，包含治理维度会引入混杂的制度机制和测量不一致性。相应地，在利益相关者理论[12]和代理成本理论[13]的指导下，我们聚焦于环境和社会披露，以隔离其对财务绩效的不同传导渠道。

我们认为环境和社会披露通过不同的机制运作。环境披露与内部运营系统——资源配置、合规程序和流程效率——密切相关，因此更可能影响已实现的会计绩效。相比之下，利益相关者特定的社会披露塑造外部对未来义务、关系承诺和风险敞口的认知，从而影响市场估值。这种区分意味着CSR披露应通过差异化的绩效渠道来评估，而非仅通过汇总的财务效应。

因此，我们将CSR披露细分为两个环境维度——广度和深度——以及四个利益相关者导向的社会维度：员工实践、供应商实践、社区参与和顾客关系。我们考察它们对两个互补的绩效指标的影响：资产回报率（ROA），反映已实现的运营效率，以及托宾Q值，反映前瞻性的投资者估值[14,15]。通过整合基于会计和基于市场的指标，我们提供了对不同类型披露维度如何转化为企业绩效的更全面评估。

在方法论上，我们开发了一种改进的主题建模方法，结合了命名实体识别（NER）技术和引导式潜在狄利克雷分配（GuidedLDA）[16]进行主题建模。我们的方法利用GRI标准来指导与环境和社会问题相关主题的识别，而不是严格遵循GRI框架。这使我们能够提取主题并将其与GRI的社会和环境类别对齐，同时保持灵活性，适用于可能不完全符合GRI框架的CSR报告。GuidedLDA只需要每个主题的少量种子词和最小的监督。为了进一步减少人为干预，我们提出了一种用于GuidedLDA的自动种子词选择方法，生成一组初始种子词以与GRI标准对齐，而无需人工操作。GuidedLDA推导出的主题与NER识别的实体共同被用于更有效地评估环境和社会披露。

为了估计披露与绩效之间的关系，我们首先采用两步法系统广义矩估计量（SystemGMM）[17]作为补充的稳健性估计量，以应对可能由逆向因果和动态绩效持续性引起的内生性问题。鉴于我们数据的面板结构以及过去绩效可能影响当前披露决策的可能性，SystemGMM使我们能够控制未观察到的企业异质性和内生性回归量。对于主要假设检验，我们实施了Fama–MacBeth横截面回归[18]，这与我们的研究目标——检验CSR披露维度的横截面差异是否系统地与企业随后的财务绩效相关——更加一致。Fama–MacBeth方法减轻了时间序列依赖性方面的担忧，并为披露维度的平均横截面定价提供了稳健推断。因此，SystemGMM和Fama–MacBeth分别从动态面板和横截面角度提供了互补的证据，从而增强了我们实证结果的稳健性和可信度。

除结构性异质外，CSR与CFP之间的关系还可能表现出情境敏感性。外部冲击可能改变利益相关者的显著性和投资者的风险认知。COVID-19大流行提供了一个自然的环境，用于检验披露与绩效的关联在不确定性加剧时是否保持稳定[19,20]。然而，关于大流行如何影响ESG披露与财务绩效之间关系的研究较少。我们通过事后子样本分析来评估这一可能性。因此，我们的研究深入考察了161家台湾上市公司在2016年至2021年间966个企业-年度观测值的CSR披露实践，旨在调查大流行期间关系的变化。

尤为重要的是，尽管先前研究已探讨了CSR披露与CFP之间的联系，但证据仍然零散且通常缺乏结论性。一个关键的局限性在于大多数研究依赖于汇总的ESG评分，这些评分掩盖了不同披露维度的异质性、有时甚至是相互矛盾的影响。此外，很少有研究明确考虑这些关系在COVID-19大流行等动态条件下如何演变，在动态条件下，利益相关者优先级和合法性需求迅速变化。因此，在亚洲背景下，先前的CSR与CFP研究主要侧重于汇总的CSR参与度，而非维度特定的披露指标，留下了关于哪类披露最重要、何时重要以及为谁重要等未解问题。

我们的研究弥补了这些缺口并做出三项主要贡献。第一，我们将CSR披露细分为环境广度、环境深度和利益相关者特定的社会维度，包括员工、供应商、顾客和社区。这种细粒度的方法比汇总的ESG指数提供了更精确的见解，使我们能够识别出否则会被掩盖的异质性披露效应。第二，我们通过区分基于会计的绩效与基于市场的估值，阐明了将CSR披露与CFP联系起来的渠道特定机制。具体来说，环境披露维度预计主要通过内部运营效率和成本结构发挥作用，这反映在ROA中，而利益相关者特定的社会披露预计会塑造投资者对未来利益相关者义务、声誉资本和战略灵活性的前瞻性评估，这反映在托宾Q值中。第三，我们引入了一种结合主题建模和NER的文本挖掘方法，直接从CSR报告中自动提取披露指标。与主要依赖机构生成评级的先前研究（如彭博）不同，我们的方法通过捕捉更细微、更精细的CSR披露维度，提供了更透明、更可复制的评估。除这些主要贡献外，我们还进行了COVID-19前后时期的事后比较，以提供关于CSR披露与绩效关系是否对危机条件敏感的补充证据。

本文其余部分组织如下。第2节回顾了CSR披露与CFP的相关文献，强调了测量局限性和文本挖掘方法。第3节发展了研究框架和假设。第4节详细阐述了CSR披露指标的构建，第5节描述了实证方法论。第6节报告了实证结果，包括子样本分析。第7节讨论了研究结果和启示。第8节得出结论并概述了未来研究方向。

章节片段

CSR披露与文本挖掘

要评估CSR信息披露的有效性，必须分析其清晰性、全面性以及是否符合GRI或可持续发展会计准则委员会（SASB）等既定标准，确保数据的可信度。传统上，研究人员使用机构评级来评估CSR披露。然而，由于方法论的差异，这些评级往往存在问题，导致不同机构之间的评估不一致，例如彭博、融信责任投资服务等。

研究框架

我们将CSR披露概念化为多维构造，并根据其制度报告结构和理论相关性，将环境和社会披露分离开来发展我们的假设，如图1所示。环境披露沿两个维度进行操作化：广度，捕捉所涵盖环境议题的范围，以及深度，反映报告的具体性和定量细节。社会披露则是利益相关者特定的，并且……

GuidedLDA主题建模

我们的研究旨在使用文本挖掘技术评估CSR报告的披露水平。为实现这一目标，我们需要关于报告中讨论的具体主题的明确信息。根据毕马威可持续发展报告调查[126]，该调查分析了来自52个国家5200家企业的CSR报告，GRI标准是CSR报告中使用最广泛的指导准则。自2016年GRI标准发布以来，越来越多的CSR报告遵循了……

方法论

我们的方法框架如图3所示。首先，我们从企业收集CSR报告并进行数据预处理，以清理报告内容并将表格数据与文本内容分离。然后，我们从报告中提取文本片段，即页面，并通过应用带有种子词的GuidedLDA来计算每个文本片段的主题分布，这将在4.1节中详细说明。随后，我们使用主题分布和NER结果来计算环境得分……

数据准备

我们从市场观察站系统[142]收集了2016年至2022年间上市公司的CSR报告，该系统是台湾地区披露上市公司、场外股票、新兴场外股票和公开发行股票公开信息的网站。我们使用爬虫下载了310家上市公司的CSR报告PDF文件，并应用基于Python的文本提取工具来解析叙述性和表格内容。对于公司数据和CFP指标，我们……

讨论与启示

我们的研究从三个主要方面为CSR与CFP文献做出贡献。第一，我们将CSR披露细分为环境广度、环境深度和利益相关者特定的社会维度，揭示了异质性乃至有时相互矛盾的绩效含义。环境广度与会计绩效（ROA）正相关，与我们的方向性假设（H1）一致。相比之下，环境深度与ROA负相关，支持了（H2），……

结论

我们提出了一种新颖的基于文本挖掘的框架，该框架区分了环境披露的广度和深度，并将社会披露细分为利益相关者特定的类别（员工、供应商、社区和顾客），以检验CSR披露如何影响CFP。与我们的实证设计一致，我们将Fama–MacBeth结果解释为假设检验的主要证据。SystemGMM估计作为补充基准，使我们能够评估是否……

利益冲突声明

作者未报告任何潜在的利益冲突。

生成式AI和AI辅助技术在写作过程中的声明

在本工作准备过程中，作者使用了ChatGPT（OpenAI）来辅助语法检查、语言编辑以及改善稿件的清晰度和结构。作者对内容进行了审查和必要的修改，并对最终出版版本承担全部责任。

CRediT作者贡献声明

赖佳妤：写作——审阅与编辑，写作——初稿，验证，监督，软件，方法论，调查，资金获取。程子婷：软件，方法论，调查，形式分析，数据管理，概念化。

蔡一航：监督、软件、方法论、正式分析、概念化。黄三四：写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、可视化、验证、监督、项目管理、调查研究、资金支持。

赖家瑜在台湾国立中山大学获得信息管理学士学位和博士学位。她目前是台湾屏东国立科技大学管理信息系统系助理教授。她的论文曾发表于《Research Policy》、《International Journal of Project Management》、《Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems》等学术期刊。她近期的研究兴趣包括技术

赖家瑜|郑子婷|蔡一航|黄三四