董事网络联结与公司对外捐赠

梁上坤 范昱江 张洪辉

(1.中央财经大学 会计学院 绿色金融研究院, 北京 100081; 2.江西财经大学 会计学院,江西 南昌 330013)

0 引言

公司对外捐赠是公司针对特定群体实施的无偿帮扶行为,体现了公司对社会责任的履行[1]。随着《中华人民共和国慈善法》的完善和企业社会责任意识的提升,披露社会责任报告的上市公司数量逐年增加。对外捐赠作为公司履行社会责任较为直接的一种形式,也受到了越来越广泛的关注。中国慈善联合会发布的《2018年度中国慈善捐助报告》统计显示,2018年度中国大陆接收国内外款物捐赠合计1624.15亿元,占全年GDP总量的0.18%,其中民营企业和国有企业共计捐赠761.22亿元,约占捐赠总额的一半。然而在捐赠金额与公众关注度与日俱增的同时,公司对外捐赠的行为也一直饱受争议:一方面,投资者并不认可大额捐赠,而社会舆论会批评企业捐款吝啬①比如,5·12汶川特大地震后,万科(000002.SZ)捐款200万元并表示“万科捐出200万是合适的,不要让慈善成为负担”,后迫于舆论压力,董事长王石公开道歉,随即提出1亿元捐赠方案并获股东大会高票通过。而2019年8月9日,宝丰能源(600989.SH)向宁夏燕宝慈善基金会捐赠现金3亿元,但随后在互动环节遭投资者质疑。;另一方面,大多数公司捐赠时表示该行为可以提升公司形象,但亦有舆论会批评公司捐赠的动机不纯②2019年6月5日,上交所向科创板待上市公司特宝生物发函,询问其是否通过捐赠项目对其自身的药物及药物相关疗法进行宣传。。此外在捐赠规范上,一部分公司比较随意,而另一部分公司已经开始有意识地对公司对外捐赠行为的决策审批进行细化规范,甚至明确限制每年对外捐赠的额度③华夏幸福(600340.SH)明确制定对外捐赠管理制度,在公司对外捐赠后不得要求受赠方在融资、市场准入、行政许可、占有其他资源等方面创造便利条件,同时单笔捐赠金额超过公司最近一期经审计净资产1.5%的须由公司股东大会审批同意并建立备查账簿登记。招商证券(6099.HK)董事会同意公司2019年度公益捐赠额度为300万元,交通银行(3328.HK)董事会同意公司2019年度对外捐赠额度为1366.17万元。。上述的种种矛盾和冲突显示,公司的对外捐赠行为可能是嵌入公司内外各方利益博弈和考量的最终结果。

对此,有关公司对外捐赠决策的早期观点认为公司唯一的目的就是盈利,因此公司不需要进行对外捐赠[2]。但随后的一系列研究则指出公司对外捐赠能为公司各相关方带来正外部性,同时也为公司营造了更具竞争力的环境,因而可以使公司名利双收[3-4]。这样,战略性动机、利益相关方压力或制度约束以及利他主义动机就构成了目前学术界认可的公司对外捐赠的三方面主要动机[5-7]。其中,战略性动机强调公司的自主性和目的性④战略性动机指公司通过对外捐赠,进而持续获取某种资源或达成特定的公司战略目的,如为公司获得声誉和广告效应、赢得政治支持和资源[8]。战略性的捐赠可视作公司的一种投资,公司根据拥有目标资源的丰裕程度,灵活地调整其投入策略。,利益相关方压力或制度约束是公司被迫的选择,而利他主义则是不带任何目的的感情流露。然而无论出于哪种动机,一个不可否认的事实是,公司作为一种参与经济活动的组织,其各项经济活动决策的作出是人为的;即公司对外捐赠行为,实际上反映了公司的决策者基于其个人、所任职公司以及其他外部相关方的成本收益分析所作出的取舍。由于公司的对外捐赠行为很难达到需要召开股东大会批准的经济重要性,公司股东对这一公司行为施加的影响较为间接和有限,而董事作为公司治理的主要力量,对公司对外捐赠行为的影响力不言而喻[9];同时,公司捐赠也并非无的放矢,需要有明确的捐赠接受方,这些因素就意味着公司对外捐赠行为高度依赖于决策人的信息和社会关系网络,即董事网络在公司的对外捐赠决策中可能扮演着重要角色,不容忽视。

董事通过在董事会同时任职建立的直接和间接联结关系会形成董事网络,这一网络深刻影响着董事的个人行为及至其所任职公司的行为,并造成相应的经济后果[10-11]。但董事会的这一重要特征对于公司对外捐赠决策是否存在影响,以及如何存在影响,目前的学术界了解较为有限。一方面,董事的社会网络关系越广,可能需要支付更高的成本去维护这一关系网,表现为更高的对外捐赠。比如,以往着眼于政企关联与公司对外捐赠的研究指出,中国公司之所以进行对外捐赠,是出于与政府建立和维护关系的考量[12-14];但另一方面,董事的社会网络关系越广,则该社会网络已经为公司带来了充足的社会资本,会降低对外捐赠获取社会资本的需求,表现为更低的对外捐赠。这两种力量哪一种占据主导,现有研究并没有明确的答案。而对之展开研究,有助于厘清公司对外捐赠的真实意图以及立足前端理解捐赠行为的经济后果,因而具有重要意义。

以2009—2016年中国A股上市公司数据为样本,本文对上述问题展开探索。结果显示:公司的董事网络中心度越高,公司对外捐赠水平越低,支持了董事网络中心度与公司对外捐赠之间呈现替代关系的假设;同时,这一关系受到公司财务风险的调节影响,董事网络中心度对公司对外捐赠水平的抑制作用在公司财务风险更高时更加明显;进一步区分董事网络的类型,本文发现该抑制作用主要来源于公司的非独立董事。这些发现在考虑自选择披露和替换其他度量指标后仍然稳健。总的来说,本文的研究结论支持了公司为达到特定目的而进行战略性捐赠的观点。

本文可能的研究贡献主要体现在以下两个方面:第一,本文拓展了董事网络位置影响公司行为后果的研究。以往的研究将网络位置视作能影响企业行为人认知框架的环境[15],发现董事网络位置对公司经营性决策和公司外在特征等方面的影响,且大多是积极和有益的[16-19]。而本文的研究显示,在对外捐赠方面,董事网络位置使得公司降低了社会责任承担①本文的结果也意味着董事网络中心度较低的董事促进公司进行了更多的对外捐赠。以往文献显示公司对外捐赠行为伴随着一些非正当的动机[20-21],而董事网络中处于边缘位置的董事更有可能出于建立私人人脉网的考虑,用股东的利益来“借花献佛”。企业积极履行社会责任是好事,但如何杜绝企业以捐款之名,行私人利益输送之实,仍然是保护中小股东利益领域里值得深入探究的话题。。本文的结果意味着,董事网络位置在决策者眼中可能已不是一个被动面临的环境,而是一种可以主动投入并期待回报的社会资本,公司内部能够认识到网络位置的社会资本属性,并有意识地考量这一社会资本的成本收益。此外,与以往研究发现网络位置作为社会资本影响公司治理进而影响公司价值不同[22],本文发现董事网络位置一定程度上为公司节约了其他的社会关系支出,从而立足成本支出的角度提供了董事网络影响公司价值的另一条路径②这里所说的增值是站在短期直接节约开支的角度而言的,高网络中心度公司捐赠较少,这一特征在当今的信息化社会中是否会长期间接减损公司的价值,则是另一个有趣的话题。。

第二,本文的研究为公司对外捐赠影响因素的研究提供了新的视角,也深化了对于公司对外捐赠蕴含战略性动机的理解。以往关于战略性捐赠的研究多关注公司的政治关联,发现公司为维持政治关联会进行更多的捐赠[14]。但政治资源在我国是一种获取困难且具有较大不确定性的资源,公司所在地政府的换届以及公司内部具有政治背景的董事因规强制离职都会使得公司已有政治关联断裂[23-24]。相对而言,本文立足董事网络的研究,提供了对外捐赠更为普遍的影响因素。此外,本文在发现董事网络对捐赠行为影响的基础上,发现当公司的财务风险较高时,董事网络中心度对公司捐赠行为的抑制更加明显,进一步强化了对外捐赠中的战略性动机的推断。

本文后续的结构如下:第一部分是相关研究评述,第二部分是理论基础和研究假设,第三部分是研究设计,第四部分是实证结果与分析,最后是本文结论。

1 相关研究评述

国内外针对公司对外捐赠行为进行了较多的探究,在公司捐赠的动机上基本取得了共识,认为公司可能会出于战略性动机、利益相关方压力或制度约束和利他主义这三种动机进行对外捐赠活动。Porter和Kramer[3]认为公司存在为了达到某些经营目的而主动进行的战略性捐赠行为,例如公司通过与政府保持良好的关系,可确保公司获得更多的融资便利、政府补助和投资机会,有利于公司未来的持续发展[12,23]。此外,公司的捐赠行为也受到利益相关方压力或制度约束的影响,张建君[25]指出公司的捐赠行为受制于制度环境,甚至会受到外部各种力量的直接索取,言下之意,公司的捐赠行为可能只是满足外部要求的权宜之计而非公司主观意愿之表达。来自舆论和声誉的压力也使得公司不得不作出合适的捐赠安排,因为不捐赠或捐赠不足的行为一旦被公开,就会使公司的声誉受损[26]。公司董事在对外捐赠的决策过程中也会纳入董事个人的声誉和利益考量,此类代理问题不仅存在于股东和管理层之间,也存在于大股东和中小股东之间,且捐赠决策权的不当使用会降低公司的价值[27-28]。除开上述两类对外捐赠动机,公司不掺杂特定动机的正常捐赠行为直接惠及了接受捐赠者,此时公司的捐赠行为即是合理履行企业社会责任和利他主义的表现[7,29]。从影响因素来看,公司的对外捐赠决策可能包含了多种动机,但从捐赠的经济后果来看,无论对外捐赠是出于何种动机,最终的结果可能是难以区分的,如受制于董事私人压力而进行的捐赠行为可能为公司带来美名,而为了公司目的进行的捐赠同样可能产生负向溢出效应[25,30],混合的动因和结果使研究者在选取研究角度时面临更多的挑战。除前述研究关注公司对外捐赠的动机外,部分研究也从公司高管的特征入手,研究其与公司对外捐赠水平的关系[9]。

自Granovetter[10]提出社会镶嵌理论后,学界运用社会网络分析方法发现董事网络特征对公司的诸多决策产生了影响。国内该方面的研究起步稍晚,部分研究从网络结构的视角,探究了不同结构维度对公司竞争力的影响[31-32],另一些研究则发现高管层面的联结同样也会影响公司的行为决策[33]。谢德仁和陈运森[34]系统地定义了董事网络的边界,而后国内研究者也开始从董事在网络中所处位置的角度对董事的治理行为展开探究。陈运森和谢德仁[18]发现独立董事网络中心度越高,则高管薪酬与业绩挂钩更紧密,同时该效应随后被验证确实能提升公司业绩;万良勇和胡璟[35]发现高网络中心度的独立董事使公司更容易发生并购行为;梁上坤等[19]发现独立董事的网络中心度越高,公司的会计稳健性水平越低。目前来看,尚未有研究直接关注公司董事网络位置对于公司对外捐赠行为的影响。

2 理论基础和研究假设

公司对外捐赠是一种公司行为,而公司的行为实质上是背后决策者意志的体现[36]。公司决策者在进行决策时会不可避免地受到其所处的社会网络中其他人的影响[17],这可以解释高管联结所带来的公司行为趋同。但若站在更广阔的视角看待这一问题,网络位置的不同则意味着公司董事面临的声誉约束、信息多寡以及其自身治理水平的不同,进而控制公司作出不同的决策。

以往的研究指出,董事网络位置越靠近中心,意味着董事具有更高的声誉。Fama和Jensen[37]认为董事声誉会促使董事对其工作更加投入,更好地代表股东监督管理层,股东期望高声誉董事来管理公司,而董事自然也期望继续维护和提高其声誉和名望,以保持竞争力。处于董事网络中心位置的董事从网络中获得了较高的声誉和来自其他精英的认同,会更加珍惜自己积累起来的名声[18]。而对外捐赠行为作为一种公司履行社会责任的方式,本身很容易受到媒体的关注,公司处理不当而产生的舆论压力甚至会迫使公司进行对外捐赠[38]。面对这样敏感的决策,高声誉董事有动机推动公司进行对外捐赠,以与自身的名望相匹配。在这样的背景下,驱使公司进行对外捐赠的动机是董事受到的利益相关方压力或制度约束,网络中心度较高的董事会倾向于推动公司进行更多的对外捐赠活动。

除了声誉高低外,董事网络位置还意味着董事获得信息的多寡。公司行为决策的作出,从内在上依赖于董事的个人能力,从外在上则依赖于董事从外部能够接触到的信息,而这些信息对于董事能否发挥其治理作用是极其重要的[39]。相较于声誉机制对捐助行为单调的促进,信息机制对捐赠行为的影响是正反两面的。一方面,网络中心度高的董事能够获知更多的募捐信息,接触到更多的待捐助方,有助于董事作出更多的捐赠决策。同时,董事能够接触更多的信息也意味着公司的外界联系广泛。资源依赖理论认为公司的发展会受到关键资源的限制[40],若高网络中心度附带的信息渠道是一种不易维持的关键资源,则拥有越多这样的信息渠道,意味着公司可能需要进行更多的对外捐赠以降低失去这些关键资源的风险。与之相应,低网络中心度董事也深知信息资源的重要性因而会认可公司进行更多的对外捐赠以开拓关系。这种情况下,对外捐赠行为实质上是在迎合和维护董事已有的关系,即利益相关方压力或制度约束动机。而另一方面,如果董事网络背后蕴含的信息资源较为稳定而无须过多维护,给定这一特质,则可认为公司对外捐赠受到拥有资源的制约。个体注意力和能够处理信息的总量是有限的[41],董事没有动机去无限地扩张自己的信息网,已经拥有众多信息资源的高网络中心度董事不会促使公司进一步进行更多的对外捐赠,而会充分发挥自身已有众多信息资源的优势,降低公司开拓关系式的捐赠开支。在此情境下,董事为建立新关系的捐赠行为是出于主动建立新渠道的战略性动机,董事的网络中心度越高,则越会抑制公司的对外捐赠行为。

综合以上,董事对待公司对外捐赠的态度包含多重考量。若利益相关方压力或制度约束以及利他主义动机主导,则董事网络中心度与对外捐赠水平会呈现出互补关系;若战略性动机主导,董事网络中心度与对外捐赠水平会呈现出替代关系。相应地,本文分别提出研究假说H1a和H1b。

H1a其他条件不变,公司董事网络中心度越高,对外捐赠水平越高。

H1b其他条件不变,公司董事网络中心度越高,对外捐赠水平越低。

3 研究设计

3.1 模型构建与变量定义

借鉴李四海等[21]、戴亦一等[23]构建回归模型(1),检验本文的研究假设。模型(1)如下:

模型(1)包含的变量具体如下:

(1) 因变量

Dona表示公司对外捐赠水平,为公司当年对外捐赠金额与当年营业收入的比例。

(2) 自变量

Net_cen表示公司的董事网络中心度。在董事网络中,每个董事可以视为一个节点,如果两位董事在同一个董事会任职,则认为他们之间存在着一定程度的联系,即他们之间类似于具有一条连线。如此,董事之间错综复杂的联系便构成了董事网络。而在董事网络中,最重要的概念就是董事个人的影响力。在社会学中,往往采用程度中心度、接近中心度和中介中心度三个指标进行衡量[11]。由于接近中心度对网络要求较高,必须是完全相连的图形才可以,因此该指标较少被使用。由此,本文使用程度中心度和中介中心度两个指标来衡量上市公司董事网络中心度。参考陈运森和谢德仁[11]、谢德仁和陈运森[34],计算董事网络程度中心度(Netcen_d)和董事网络中介中心度(Netcen_b)①董事网络中心度的计算总体上遵循由个人到公司的思路。在计算出董事每个人的网络中心度后,以多个董事个人网络中心度的中位数、均值或者其他统计量表征公司层面的网络中心度。本文主体取均值衡量董事网络中心度,使用均值衡量独立董事网络中心度的结果一致。。两者的值越大,表明公司董事在整个网络中处于更为中心和重要的位置。为减轻内生性影响,模型中自变量使用t-1期的值。

(3) 控制变量

Control表示控制变量。具体包括:公司规模(Size),公司年末资产总额的自然对数;财务杠杆(Lev),公司年末负债总额占资产总额的比例;盈利水平(Roe),公司当年营业利润与年末净资产总额的比例;成长性(Pb),公司当年年末的市账比;第一大股东持股比例(Sh),公司年末第一大股东持股数占公司总股数的比例;国有股比例(Soesh),公司年末国有股数占公司总股数的比例;独立董事比例(Rinde),公司年末独立董事人数占董事会总人数的比例;两职合一(Dual),虚拟变量,若董事长、总经理两职合一取1,否则取0;管理层持股比例(Mshare),公司年末管理层持股数占公司总股数的比例;市场化水平(Index),公司所在地当年的市场化指数。为减轻内生性影响,模型中自变量使用t-1期的值。

模型(1)中公司对外捐赠水平是截尾为0的受限变量,因此与李四海等[21]一致,采用Tobit方法回归。若研究假设H1a成立,则董事网络中心度(Net_cen)的系数α1应该显著为正,即公司的董事网络中心度越高,公司对外捐赠的水平越高;由此若研究假设H1b成立,则董事网络中心度(Net_cen)的系数α1应该显著为负,即公司的董事网络中心度越高,公司对外捐赠的水平越低。表1是本文主要变量的定义和说明。

表1 主要变量的定义和说明Table 1 Definition of main variables

3.2 样本选取与数据来源

本文从上市公司的年报中手工收集了公司对外捐赠的数据,本文样本期限为2009—2016年(由于回归模型需要滞后一期的信息,实际还使用了2008年的自变量与控制变量数据)。本文的初始观测为17916个,随后依次进行如下处理:(1)为减轻IPO伴随的盈余管理的影响[42],剔除上市不满两年的观测2511个;(2)剔除金融行业的观测458个;(3)剔除其他数据缺失的观测1015个,最终获得13932个观测用于实证分析。本文的财务数据、治理数据以及董事信息均来自CSMAR数据库和CCER数据库,使用社会网络分析软件Pajek计算董事网络中心度。

4 实证结果和分析

4.1 描述性统计与相关性分析

表2报告了本文主要变量的描述性统计结果。可以发现,对外捐赠水平(Dona)的均值为0.0003,下四分位数为0.0000,上四分位数为0.0002,标准差为0.0007,表明不同公司间的对外捐赠水平存在较大的差异。董事网络程度中心度(Netcen_d)的均值、中位数分别为0.0007、0.0007;董事网络中介中心度(Netcen_b)的均值、中位数分别为0.0006、0.0004①这些变量与陈运森和谢德仁[11]可比但略低,可能的原因是本文计算的样本范围更大。。此外,盈利水平(Roe)的均值、中位数分别为0.0547、0.0649,样本公司的总体经营状况良好;第一大股东持股比例(Sh)的均值为35.9%、国有股比例(Soesh)的均值为19.9%、独董比例(Rinde)的均值为37.2%、管理层持股比例(Mshare)的均值为3.3%,这些变量的统计值均在合理区间内。未报告的相关系数矩阵显示,对外捐赠水平(Dona)与董事网络程度中心度(Netcen_d)、董事网络中介中心度(Netcen_b)的相关系数为负,但均不显著。同时,其余变量之间相关系数的绝对值基本在0.4之内,模型回归中变量的方差膨胀因子(VIF)均低于5,由此多重共线性问题对本文回归结果的干扰不大。

表2描述性统计分析与相关性分析Table 2 Descriptive statistics and correlation analysis

4.2 研究假设检验

表3报告了研究假设1的检验结果。因变量为对外捐赠水平(Dona),自变量分别为董事网络程度中心度(Netcen_d)、董事网络中介中心度(Netcen_b)。结果显示,财务杠杆水平(Lev)的系数为负,且在1%水平下显著;盈利水平(Roe)的系数为正,且在1%水平下显著,公司的盈利水平越高,财务实力越强,因而对外捐赠水平越高,与祝继高等[43]一致;第一大股东持股比例(Sh)为负,且在1%水平下显著,与戴亦一等[23]一致。在控制上述变量的基础上,董事网络程度中心度(Netcen_d)和董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数均为负,且分别在10%、5%水平下显著。综合以上结果表明,董事网络中心度越高,公司对外捐赠的水平越低。这些结果支持了研究假设H1b,表明董事对公司对外捐赠决策的影响更多是出于战略性的动机,而未支持研究假设H1a。

表3 董事网络中心度与公司对外捐赠水平Table 3 Board network centrality and corporate philanthropy

4.3 进一步分析

4.3.1 董事网络中心度、财务风险与公司对外捐赠水平

前文对假设的检验支持了对外捐赠的战略性动机,即公司的对外捐赠主要目的在于换取新的联系而不是维护已有联系,董事网络资源并不是一种如政治资源般脆弱而需要持续不断维护的资源。相较于利益相关方压力或制度约束动机的不得不迎合,战略性动机拥有更多的主动性和公司自由决策空间,言下之意,当公司面临一些内外部变化而需要调整运营策略时,战略性动机驱使的捐赠行为更会被视为一种暂时不必要的开支,会显著发生改变。原因在于,公司对外捐赠虽能够培养新的社会关联,但这类战略性捐赠在短期内不必然能提升公司业绩和带来直接经济收益,反而会产生负的现金流,形成较大财务压力。当高董事网络中心度董事所在公司面临较大的财务压力时,董事对这类短期难以产生效果的捐赠支出态度更加消极,具体表现为董事网络中心度对公司对外捐赠的抑制作用在财务风险较高的公司中更加明显。

参考Altman[44]、李焰等[45]、于富生等[46]以及翟胜宝等[47]以Zscore衡量公司的财务风险①Zscore =1.2*营运资本/总资产 + 1.4*留存收益/总资产 + 3.3*息税前收益/总资产 + 0.6*股票市场价值/债务账面价值 + 0.999*销售收入/总资产。。定义低财务风险变量(ZS),虚拟变量,若Zscore低于年度中位数取1,否则取0。随后,根据ZS进行分组检验及全样本检验,结果如表4。结果显示,第(1)列高财务风险下董事网络程度中心度(Netcen_d)的系数为负,且在1%水平下显著;第(2)列低财务风险下董事网络程度中心度(Netcen_d)的系数为负,但不显著;第(3)列全样本检验中,董事网络程度中心度(Netcen_d)的系数为负,且在5%水平下显著;而董事网络程度中心度与财务风险的交乘项(Netcen_d*ZS)的系数为正,且在10%水平下显著。第(4)列高财务风险下董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数为负,且在1%水平下显著;第(5)列低财务风险下董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数为负,但不显著;第(6)列全样本检验中,董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数为负,且在1%水平下显著;而董事网络中介中心度与财务风险的交乘项(Netcen_b*ZS)的系数为正,且在5%水平下显著。以上结果表明,董事网络中心度降低公司对外捐赠的关系受到公司的财务风险影响,当公司的财务风险越高,董事网络中心度对公司对外捐赠的抑制越明显,支持了前文的结论。这一发现与沈弋等[48]的逻辑一致。

表4 董事网络中心度、财务风险与公司对外捐赠水平Table 4 Board network centrality, financial risk and corporate philanthropy

4.3.2 董事网络中心度类型与公司对外捐赠水平

前文的讨论中对于不同类型的董事一视同仁,探究其网络位置对公司对外捐赠的影响。但正如于东智和王化成[49]所指,独立董事和非独立董事的作用和立场存在显著的差别。那么,面对公司对外捐赠多寡的决策,独立董事和非独立董事的出发点和考虑也可能不尽相同。独立董事由于不参与公司日常管理,即便需要对公司对外捐赠事务做出决策,也更可能基于独立性,从社会责任履行的角度来看待对外捐赠行为,很难说会主动抑制公司对外捐赠;而非独立董事直接管理公司内部大小事务,更容易站在公司内部业绩的角度对公司对外捐赠决策进行策略性的安排。因此,本文推测相比独立董事网络中心度,非独立董事网络中心度对公司的对外捐赠的影响更强。

以非独立董事和独立董事分别构建董事网络,相应地计算非独立董事网络程度中心度(Netcen_dn)、独立董事网络程度中心度(Netcen_di)、非独立董事网络中介中心度(Netcen_bn)、独立董事网络中介中心度(Netcen_bi),并进入全样本中进行回归。表5的结果显示,第(1)列中非独立董事网络程度中心度(Netcen_dn)的系数为负,且在1%水平下显著;第(2)列中独立董事网络程度中心度(Netcen_di)的系数为负,但不显著;第(3)列同时加入两个自变量后,非独立董事网络程度中心度(Netcen_dn)的系数为负,且在1%水平下显著,而独立董事网络程度中心度(Netcen_di)的系数为正,但不显著。第(4)列中非独立董事网络中介中心度(Netcen_bn)的系数为负,且在1%水平下显著;第(5)列中独立董事网络中介中心度(Netcen_bi)的系数为负,且在10%水平下显著;第(6)列同时加入两个自变量后,非独立董事网络中介中心度(Netcen_bn)的系数为负,且在1%水平下显著,而独立董事网络中介中心度(Netcen_bi)的系数为负,但不显著。上述结果总体上说明董事网络中心度对公司对外捐赠的抑制主要是由非独立董事引起的,非独立董事相较于独立董事更有可能基于战略性动机对公司对外捐赠进行安排,而不是站在社会责任履行和利他主义的角度来进行捐赠决策,这一结果与文章之前的发现也一致。

表5 董事网络中心度类型与公司对外捐赠水平Table 5 Board network centrality type and corporate philanthropy

4.3.3 稳健性测试

(1)采用OLS模型与双维Cluster模型的检验

本文之前的部分采用Tobit模型检验。本文还采用OLS模型进行检验,结果如表6 Panel A。表6 Panel A中第(1)列、第(2)列全样本回归结果显示,董事网络程度中心度(Netcen_d)、董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数为负,且分别在5%、1%水平下显著。第(3)列、第(6)列高财务风险下董事网络程度中心度(Netcen_d)、董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数为负,且在1%水平下显著;第(4)列、第(7)列低财务风险下董事网络程度中心度(Netcen_d)、董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数为负,但均不显著。第(5)列、第(8)列全样本回归结果显示,董事网络程度中心度(Netcen_d)、董事网络中介中心度(Netcen_b)的系数为负,且在1%水平下显著;而董事网络程度中心度与财务风险的交乘项(Netcen_d*ZS)、董事网络中介中心度与财务风险的交乘项(Netcen_b*ZS)的系数为正,且分别在5%、1%水平下显著。除OLS模型外,本文还采用公司-年份双维Cluster模型检验,结果如表6 Panel B,结果保持稳定。

(2) 考虑自选择披露影响的检验

上市公司的对外捐赠属于自愿披露信息的范畴,若收集的对外捐赠数值为0,可能缘于其未披露对外捐赠信息,因而本文目前的结果包含了自选择披露的内生性影响。对此,本文运用Heckman两阶段的方法重新检验,以减轻这一影响。第一阶段,根据公司是否披露对外捐赠信息设置变量Dona_Dis。Dona_Dis,虚拟变量,上市公司披露对外捐赠信息取1,否则为0。随后根据Dhaliwal等[50],构建是否披露对外捐赠信息的Probit预测模型(2),根据全样本回归计算出逆米尔斯比(IMR);第二阶段,将第一阶段求得的IMR代入模型(1),重新回归,此时仅适用对外捐赠大于0的样本。模型(2)如下:

模型(2)的控制变量包括:盈利水平(Roe)、公司规模(Size)、公司年龄(Age)、成长性(Pb)、财务杠杆(Lev)、国有股比例(Soesh)、行业违规比率(Voi)、行业赫芬达尔指数(HHI)以及行业和年度虚拟变量。其中,行业违规比率(Voi)为当年行业中违规公司数占公司总数的比例。行业赫芬达尔指数(HHI)为当年行业中每个公司营业收入占行业营业收入总和之比的平方和。未报告的第一阶段的回归结果显示,盈利水平(Roe)、公司规模(Size)、财务杠杆(Lev)的系数显著为正,公司年龄(Age)、成长性(Pb)的系数均显著为负。公司的盈利水平越高、规模越大,披露对外捐赠信息的可能性越高;而公司年龄越大、成长性越高,披露对外捐赠信息的可能性越低。第二阶段的回归结果如表6 Panel C①限于篇幅,未报告控制变量结果,但未见异常。。可以发现,逆米尔斯比(IMR)的系数基本不显著,表明样本不存在严重的自选择问题。在此基础上,董事网络程度中心度(Netcen_d)及其与财务风险的交乘项(Netcen_d*ZS)、董事网络中介中心度(Netcen_b)及其与财务风险的交乘项(Netcen_b*ZS)在全样本中回归的结果基本与前述结论保持一致。分组回归结果显示,董事网络程度中心度(Netcen_d)和董事网络中介中心度(Netcen_b)在财务风险高的组中系数为负,且均在1%水平上显著,而在财务风险低的组中系数为负但不显著,前述结论保持稳健。

(3) 以净捐赠水平与捐赠自然对数作为被解释变量的检验

本文还分别以公司对外捐赠金额减去同期公司接受捐赠金额与当年营业收入的比值,以及公司对外捐赠金额+1的自然对数代表公司的捐赠水平②以自然对数衡量时对外捐赠金额单位取百万元。,进行检验。结果分别如表6 Panel D、Panel E,结果基本稳定。

(4) 以董事网络中心度综合度量作为解释变量的检验

参考谢德仁和陈运森[34],本文还计算了董事网络接近中心度(Netcen_c),通过将三个网络中心度指标分组、排序并取平均值的方式,构建出一个衡量董事网络联结密度的综合指标(Netcen_t),进行检验③谢德仁和陈运森[34]指出,当整个网络并非全连接状态时,董事网络接近中心度的衡量意义有限,故未进行单独检验。。结果如表6 Panel F,也基本 稳定。

表6 稳健性测试Table 6 Robustness tests

PanelD:以净捐赠水平作为被解释变量的检验变量符号(1)Dona (2)Dona (3)Dona (4)Dona (5)Dona (6)Dona (7)Dona (8)Dona全样本 全样本 财务风险高 财务风险低 全样本 财务风险高 财务风险低 全样本Netcen_d -7.393** -12.043*** -2.068 -12.922***(-2.38) (-3.22) (-0.41) (-3.10)Netcen_d*ZS 11.163**(2.01)Netcen_b -2.559*** -4.050*** -0.934 -4.928***(-2.66) (-3.54) (-0.60) (-3.71)Netcen_b*ZS 4.843***(2.60)ZS -0.011** -0.006***(-2.50) (-2.75)Constant 0.009 0.005 0.047*** -0.018 0.017 0.041** -0.020 0.010(0.63) (0.36) (2.95) (-0.69) (1.13) (2.55) (-0.75) (0.70)Year & Industry Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Obs# 13,932 13,932 6,966 6,962 13,928 6,966 6,962 13,928 R2 0.059 0.059 0.053 0.066 0.060 0.053 0.066 0.060 Panel E:以捐赠自然对数作为被解释变量的检验变量符号(1)Dona (2)Dona (3)Dona (4)Dona (5)Dona (6)Dona (7)Dona (8)Dona全样本 全样本 财务风险高 财务风险低 全样本 财务风险高 财务风险低 全样本Netcen_d -66.488* -137.782*** -13.940 -124.475***(-1.86) (-2.61) (-0.29) (-2.63)Netcen_d*ZS 118.172*(1.87)Netcen_b -23.052** -36.570** -14.179 -44.597***(-2.11) (-2.28) (-0.96) (-2.99)Netcen_b*ZS 45.508**(2.16)ZS 0.005 0.058**(0.11) (2.37)Constant -7.095*** -7.131*** -6.773*** -7.751*** -7.235*** -6.819*** -7.782*** -7.292***(-43.20) (-43.00) (-29.53) (-30.71) (-42.94) (-29.45) (-30.56) (-43.08)Year & Industry Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Obs# 13,932 13,932 6,966 6,962 13,928 6,966 6,962 13,928 R2 0.059 0.059 0.053 0.066 0.060 0.053 0.066 0.060 Panel F:以董事网络中心度综合度量作为解释变量的检验变量符号(1)Dona (2)Dona (3)Dona (4)Dona全样本 财务风险高 财务风险低 全样本Netcen_t -0.004(-1.25) -0.010***(-2.65) 0.002(0.35) -0.013***(-2.96)Netcen_t*ZS 0.018***(2.95)ZS -0.011***(-2.87)Constant -0.121***(-6.11) -0.040*(-1.84) -0.216***(-1.84) -0.117***(-5.78)Year & Industry Yes Yes Yes Yes Obs# 13,932 6,966 6,962 13,928 Pseudo R2 0.060 0.052 0.065 0.060

(5) 其他稳健性测试

本文还进行了如下未报告的稳健性测试:(1)以当期捐赠水平进行检验;(2)为减轻公司捐赠受到同行业与同地区的影响,使用经年度-行业调整、年度-地区调整的对外捐赠金额检验;(3)考虑到2008年发生了汶川地震、2010年发生了玉树地震,这两次事件对公司的捐赠行为可能产生较大影响,将这两个年份剔除检验;(4)对控制变量,采用其他形式度量,如用公司年末总市值的自然对数度量公司规模,用ROA度量公司盈利水平,用是否亏损衡量财务风险等。这些结果均保持稳定。

5 结论

公司对外捐赠不仅代表着公司对企业社会责任的履行,也包含着公司战略性的安排。以2009—2016年沪深A股上市公司为样本,本文探究了董事网络中心度与公司对外捐赠的关系,结果发现:董事网络中心度抑制了公司对外捐赠水平。进一步的研究还发现,该抑制作用在财务风险较高的公司中更为明显,同时该抑制作用主要由公司的非独立董事引起。本文的研究结论拓展了公司对外捐赠影响因素的研究,同时加深了对公司对外捐赠战略性动机的理解,指出已经拥有足够董事网络社会资本的公司会压缩开拓关系式的对外捐赠支出,具有一定的现实意义。

本文对公司对外捐赠行为规范的政策制定和舆论引导具有以下的启示作用。首先,从保护广大投资者的角度来讲,新版《上市公司治理准则》要求对大股东的行为进行约束,以切实保障中小股东的合法权益。公司内部资源无偿地对外捐赠若不加以适当约束,则容易沦为中小股东为大股东之慷慨买单的变相掏空行为。少部分拥有良好公司治理的企业能够以明文的形式对高层以公司名义的捐赠行为进行约束,但多数企业仍未针对捐赠行为的决策和审批制定标准流程。在这样的背景下,捐赠行为的规范亟需监管层通过行政手段因势利导,鼓励公司形成实质性的捐赠决策机制,从而进一步杜绝无正当理由的无序捐赠行为。同时,对公司内部捐赠行为的信息披露予以规范,增加财务支出透明度,明确广大投资者所捐款物之用途,项目进度可跟踪和查证,使得企业社会责任的履行能够切实地惠及目标受众。

此外,从鼓励企业履行与其实力相匹配的社会责任的角度来说,目前存在一些企业因为自身已经拥有足够的社会资本关系网而不主动继续捐赠的情况。企业捐赠是出于自愿原则,政府可加强对董事公司治理水平提升的培训,同时建立相应的捐赠长效机制予以配合,并引导舆论认可公司的捐赠行为。媒体的宣传则要让公司进一步认识到,美名并不是一次投入便一劳永逸,而需要长期持续的付出。同时要让潜在的机会主义者和不愿积极履行社会责任的公司高层意识到,公司越大则责任越重,树立良好的企业社会形象不应因公司高层个人所拥有资源多寡所改变。社会需要营造更加纯净的捐赠关系,并形成良性循环。

最后,政府可加强对慈善事业机构运作方式的指导,要从根本上杜绝公司的不当捐赠行为,则要让整个受捐过程公开透明,杜绝公司个人直接从捐赠环节牟利,让整个慈善事业回归本质。在大力鼓励公司进行对外捐赠的同时,要意识到公司的捐赠行为可能是多种动机的混合表现,尤其要防范董事以公司利益为名,盲目无序进行对外捐赠从而拓宽或维护私人关系网的行为。董事服务于公司及公司股东,而不是公司及其股东用公司资源来服务于董事个人。