行业异质性、社会责任与企业技术创新

摘 要：在企业社会责任与技术创新关系背景下，基于信号理论分析了企业行业特征的重要调节作用，并采用2011—2020年润灵环球责任评级数据（RKS）和国家知识产权局专利数据进行了实证检验。研究发现，当目标企业的CSR处于行业领先水平、行业竞争程度较低或处于高技术密集行业时，企业社会责任表现对企业技术创新绩效的促进作用更明显。进一步研究发现，当目标企业CSR处于行业领先水平且所在行业竞争水平低时，更能促进创新专利数量增加，表现出领先者效应。在竞争激烈行业，企业CSR落后状态会对企业技术创新专利质量产生抑制作用，表现出落后者效应。

关键词：企业社会责任表现;创新绩效;信号理论;行业异质性

基金项目：国家自然科学基金项目“行政问责及治理政策工具影响企业非市场战略配置”（72074035）;重庆市社会科学界联合会博士项目“社会责任表现的响应模式对企业可持续发展资源的影响及后果研究”（2019BS068）。

[中图分类号] F832.51;F273.1;F270 [文章编号] 1673-0186（2022）006-0059-020

[文献标识码] A     [DOI编码] 10.19631/j.cnki.css.2022.006.005

创新是公司保持竞争优势的重要战略[1]。许多研究探索了驱动企业创新的因素[2-4]。随着企业社会责任（corporate social responsibility，CSR）在发达和发展中国家的兴起[5-6]，学者开始关注企业社会责任与技术创新之间的关系。

创新是一个多阶段、长期的过程，其中充满了不确定性，易导致机会主义和道德风险。创新具有很高的失败概率[7]，其收益难以估计。同时创新还是一个互动的过程，涉及不同角色之间以及不同外部利益相关者之间的沟通与合作[8]。在此背景下，企业需要通过差异化“信号策略 ”，能将自己与其他公司区别开来[9]，表明自身的非机会主义趋向，从而在创新中获得利益相关者的支持。企业社会责任信号可观察、成本高昂，具有不可模仿性，能传递较低的机会主义行为信号[10]。企业社会责任行为是“企业超出狭隘的经济、技术和法律要求而采取的自愿行动”，代表着利益相关者，如供应商、员工和客户未察觉但有价值的公司属性[11]。更重要的是，利益相关者看重企业社会责任所体现的不可察觉的属性[12-14]。企业社会责任是利益相关者更易接受的信息传递方式，可作为企业善意和可持续性信号，传递较低的机会主义行为倾向，缓解企业与利益相关者之间的信息不对称问题[15-16]。有关文献主要是从利益相关者理论[17]、资源基础理论[18-19]和知识基础理论[20]等研究CSR与技术创新之间的关系，其可归为促进和抑制两类观点。“促进性”观点认为，CSR活动能改善企业与外部利益相关者的关系，促进企业与利益相关者的知识交流共享，进而改善创新绩效[18，20-22];而“抑制性”观点认为，由于企业资源的有限性，CSR的资源投入会挤占企业技术创新的资源，抑制企业技术创新[23-24]。然而已有研究通常将企业视为独立个体进行研究，较少考虑企业的战略地位影响。同时行业竞争状况和行业环境是影响企业社会责任行为的重要因素[17，25]。信号理论也认为，信号强度可能因不同环境而变化[26]。因而，企业社会责任作为缓解信息不对称的机制，其有效性可以在传输到不同的环境时被改变。那么目标企业的CSR所处行业水平、行业竞争程度和技术密集型行业环境是否会使企业社会责任对企业技术创新绩效的影响不同呢？本文的研究将有助于丰富社会责任表现与技术创新的研究内容。

一、理论基础与研究假设

以信号理论为基础，分析企业技术创新中的机会主义行为、企业社会责任与技术创新的关系及行业特征的调节作用。

（一）企业技术创新、信息不对称与机会主义行为

创新可以帮助企业获得市场竞争优势[27]，但也可能加剧企业及其利益相关者之间的信息不对称。创新是一个长期的、多阶段的、不可预测的、特殊的过程。它包括探索新的、未经测试的、具有高失败概率的技术或方法[28]。在企业创新活动中，企业与利益相关者存在严重的信息不对称。企业创新研发活动的无形性和不可预测性限制了利益相关者对未来所有突发事件的事前预测[29]，创新的合同的复杂性也会限制正式合同的可执行性，易导致个别理性、集体次优的机会主义行为[30-31]。由于存在信息不对称，很容易造成事前的逆向选择和事后的道德风险。高度的信息不对称将不利于企业整合异质性创新资源，从而不利于企业创新。

（二）企业社会责任、信号作用与技术创新

信号理论可解释企业社会责任行为的潜在好处[16]。研究指出，双方信息不对称的来源主要是质量信息或意图信息[32]，质量关注的是一方如何显示其不可观察的属性，以换取另一方的溢价[15];意图关注的是如何减少交易双方行为所带来的潜在道德风险[7]。史本斯（Spence）认为，一方可以使用可观察的机制（如大学文凭）来展示其不可观察的特征（如生产力）。而企业社会责任也具有类似的功能[33]。企业社会责任可观察且成本高昂，具有不可模仿性。它满足信号的两个条件：首先，它是可观测的，具有良好企业社会责任表现的企业能够通过积累道德资本在利益相关者眼中建立良好的社会形象[34]，同时，也会为了保持良好的社会形象时刻注意自己的行为，减少法律或道德方面的惩罚;其次，企业社会责任信号成本是足够昂贵的，需要企业大量的资源[35]，长期来看，企业社会责任所带来的长期收益大于企业社会责任的短期成本，只有真正注重可持续发展的公司才能负担得起[36]。因此，对于不可持续的企业来说，企业社会责任可能是一项非常昂贵且无回报的投资。相比之下，一个可持续发展的公司会发现企业社会责任的成本更低。企业社会责任表现能传递公司可持续性和善意的信号，来打消利益相关者的担忧并获得他们的支持。企业通过企业社会责任能将自己与他人区分开来，获得外部利益相关者建立信任关系[12，37]，从而获得利益相关者创新资源的支持。环境企业社会责任ISO 14001标准的认证可以向客户和其他外部利益相关者发出企业不可观察但有价值的特征（如克服机会主义或避免道德风险），有助于拓展海外业务[17]。

基于上述理论分析，企业可以采用企业社会责任信号作为企业可持续和善意的信号，缓解创新企业与利益相关者之间的信息不对称，获得外部资源支持，促进企业技术创新绩效。因此，提出研究假设1、2：

H1：企业社会责任表现水平越高，企业技术创新专利数量产出越高

H2：企业社会责任表现水平越高，企业技术创新专利质量产出越高

（三）行业地位企业社会责任与技术创新绩效

信号理论认为，信号强度可能因不同环境而变化[26]。本文将讨论行业邻居CSR表现（领先或落后）、行业竞争程度（高竞争和低竞争）和行业技术密集度（技术密集型行业和非技术密集型）对前述关系的影响。

1.行业邻居CSR表现的影响

在同一个行业中，目标企业的CSR信号与行业竞争对手信号也会形成竞争互动关系。企业作为一种竞争性组织，其在企业社会责任行为上与同行业其他企业（竞争对手）也存在竞争关系。近年来越来越多的学者也关注了我国企业履行CSR的行业竞争对手的问题。如，基于我国上市公司的经验研究，卢家锐等发现，同行业其他企业（特别是竞争对手）的社会责任平均水平会对个体企业的社会责任产生重要影响，即从整体上看，公司的企业社会责任行为会体现“顺应潮流”的现象[38];陆亚东等则发现履行CSR是企业应对非正式制度压力的 “战略选择”[39]。从信号满足的两个条件来看：首先，当目标企业的CSR处于行业领先水平（目标企业CSR表现高于行业竞争对手）时，目标企业的CSR是更具可观测性的，目标企业的CSR表现更好会形成一个差异化“信号策略”[40]，它能够通过差异化战略在利益相关者中建立良好社会形象，缓解信息不对称，获得更多创新资源支持;其次，当目标企业CSR表现处于行业领先水平时，在一定程度上表征企业对可持续发展的重视，减少了信息不对称，从而获得利益相关者的支持。因此提出假设3：

H3：当目标企业的CSR处于行业领先水平时，企业社会责任表现对企业创新产出的促进作用更明显。

2.行业竞争程度的影响

激烈的竞争环境表现为残酷的价格战、替代产品层出不穷、需要大量投放广告等。市场竞争程度越激烈，企业会把更多的资源和精力用于关注如何生存，此时企业也缺乏应对各利益相关者的动机，从而会减少社会责任投入[41]，更多地关注底线经济责任。在这种少投入、不持续、不太可观察企业社会责任情境下，企业社会责任获得有价值资源和信息的潜在信号作用将会降低。复杂的竞争环境不利于信号的接受和传递。在竞争程度较高时，关系网络中利益相关者之间的利益冲突凸显，增加了企业与各利益相关者合作的复杂程度，同时利益相关者为了自身生存，也会更加保守，因而，激烈的竞争环境不利于信息的传播和接受，会阻碍企业从利益相关者处获得信息和资源，最终不利于技术创新。因此，提出如下假设4：

H4：当行业竞争程度较低时，企业社会责任表现对企业创新产出的促进作用更明显

3.行业技术密集的影响

与低技术密集型行业相比，高技术密集行业专有信息更为私密，并且涉及相当大一部分隐性知识，这些知识无法用文字、数字或图片准确传达[42]，使得利益相关者对企业机会主义感知程度较高，企业与利益相关者之间的信息不对称更加严重。同时，高技术密集行业的企业通常会因投资期限更长、特殊风险更高和回报不确定性更大而面临更高的信息不对称和逆向选择问题[43]，因而，在高技术密集行业，企业社会责任作为一种不可模仿的差异化手段来表征企业可持续和善意的信号的作用得到放大;而对于低技术密集行业来说，其创新不确定性较小，企业与利益相关者之间的信息不对称较小，企业社会责任信号作用没有得到凸显，因此，在高技术密集行业中，企业社会责任对创新产出的作用更强。据此，我们提出假设5：

H5：当处于高技术密集型行业时，企业社会责任表现对企业创新产出的促进作用更明显

二、模型设定与数据

下面对前文进行实证检验的准备，主要包括数据选取、变量定义、模型构建等内容。

（一）样本选择和数据来源

本文创新专利数量和质量来自2011—2020年国家知识产权局数据库，依据“润灵环球”公布企业社会责任的公司编码进行手工收集，剔除专利数量超过5 000的企业，最终剩余488家企业，剔除缺失值，最后获得2 924个数据;企业社会责任评级得分数据来自“润灵环球”责任评级（RKS）榜。从 2010—2019 年，润灵环球总共对沪深上市公司的约5 000份社会责任表现进行了评级，本文以社会责任表现评级公司为样本，并对样本进行如下筛选：第一，剔除金融、保险行业的公司样本;第二，剔除 ST、*ST公司样本;第三，剔除已经退市的公司样本;第四，剔除CSR评分数据不全的公司样本，将专利数据与CSR数据匹配后最终得到可用样本总数为2 924个。行业竞争程度采用沪深A股2011—2020年数据（不包含到2017年底已经退市的上市公司），剔除了金融保险行业。除此之外实证研究中涉及的上市公司的基本信息和财务数据，包括公司规模（Size）、公司年龄（Age）、杠杆水平（Lev）、盈利能力（Rov）、研发投入强度（R&D）、董事会规模（Boardsize）等信息，来源于 CSMAR 数据库、WIND 数据库和 CCER中国经济金融数据库。

（二）模型设定

在借鉴Chang、张杰等[44-45]所提出的创新专利模型的基础上，建立OLS回归模型检验本文研究假设。本文用来检验CSR对企业技术创新专利数量和质量影响效应的计量模型具体设定如下：

Patent（_numi，t+1，_qualityi，t+1）=α0+α1CSRit+∑βjCtrlj，i，t-1+εi，t（1）

考虑到企业社会责任行为对企业创新活动的影响的滞后性，借鉴已有研究对此问题的讨论，我们采用了对应年份的滞后一年的专利数据，同时控制变量也滞后一期。i表示上市企业个体，t在计量方程式中表示年份，因变量Patent_numi，t+1为企业i在t+1年的专利数量指标，计量方程式中，因变量Patent_qualityi，t+1为企业i在t+1年的专利质量指标。在基本回归中，考虑到创新活动并不是一蹴而就的，同时为了减轻内生性问题，所有被解释变量和控制变量均采用滞后一期的做法。CSRi，t表示i上市公司在t年的企业社会责任，Ctrlj，i，t-1指代控制变量，j 为控制变量序号（j=1，2，3，4，5，6）。根据已有研究对控制变量的选取[46-47]，本文控制变量包括：公司规模（Size）、公司年龄（Age）、杠杆水平（Lev）、盈利能力（Rov）、研发投入强度（R&D）、董事会规模（Boardsize），并对所有数据统一做了中心化处理，因而不用考虑行业和年份效应。