企业社会责任（CSR）与商业信用（Trade Credit）：来自美国上市公司的实证证据
一、 研究团队与发表信息
本研究由来自美国两所大学的学者合作完成。主要作者包括：Hongkang Xu（第一作者，任职于University of Massachusetts Dartmouth的会计与金融系）、Jia Wu（同属University of Massachusetts Dartmouth）以及Mai Dao（通讯作者，任职于The University of Toledo的会计系）。该研究成果以题为“Corporate social responsibility and trade credit”的原创研究论文形式，发表于学术期刊 *Review of Quantitative Finance and Accounting*。论文于2019年在线发表，由Springer Science+Business Media出版。
二、 学术背景与研究动机
本研究属于公司金融与会计的交叉领域，具体探讨企业社会责任表现对公司融资行为的影响。商业信用（Trade Credit），即买方（客户）从供应商处获得的产品或服务延期付款，已成为企业，尤其是制造业企业，重要的短期融资来源。在美国，非金融企业使用的商业信用规模甚至是银行贷款的三倍。因此，理解商业信用的决定因素具有重要的现实意义。
尽管已有大量文献研究了商业信用的供需方因素（如企业规模、盈利能力、信息不对称等），以及CSR对股权和债务融资成本的影响（研究表明更高的CSR表现可以降低企业的股权和债务融资成本），但关于CSR是否以及如何影响供应商提供商业信用的决策，相关研究却非常匮乏。仅有的例外是Zhang等人（2014）基于中国上市公司数据的研究，但其仅将慈善捐赠作为CSR的代理变量，存在局限性。因此，本研究旨在系统性地考察企业整体CSR表现及其各个维度（环境、员工关系、社区、多样性等）与商业信用获取之间的关系，填补这一研究空白。
本研究基于三个理论视角提出核心假设：1. 资源依赖理论：企业从事CSR活动需要投入大量资源，从而产生额外的融资需求，可能促使企业寻求更多的商业信用。2. 声誉与信用价值：CSR投入有助于提升企业声誉和信用价值，使得供应商更愿意向其提供信用。3. 信号理论与信息不对称：CSR表现可以向供应商传递关于企业道德品质、经营稳定性和信息透明度的积极信号，降低双方之间的信息不对称，从而增加供应商提供商业信用的意愿。基于此，本研究提出核心假设（H1）：企业的CSR表现与商业信用水平呈正相关关系。
三、 详细研究流程与方法
本研究采用大样本实证分析的方法，流程严谨，具体步骤如下：
1. 样本选择与数据来源： * 数据来源：研究数据主要来自两个数据库：Compustat（提供公司财务数据）和MSCI ESG Stats（提供CSR评级数据）。 * 样本期间：1996年至2016年。 * 筛选过程： a. 初始样本：从Compustat获取总资产大于0的所有公司年度观测值，共145,476个。 b. 剔除无MSCI ESG CSR数据的观测值：减少109,963个。 c. 剔除金融行业公司（SIC代码6000-6999）：减少7,624个。 d. 剔除主要回归变量缺失的观测值：减少11,426个。 * 最终样本：经过上述筛选，得到包含2,455家独特公司、共计16,463个公司-年度观测值的非平衡面板数据。样本按年份和行业（二位SIC代码）的分布情况在论文中均有详细列示，其中化工产品、商业服务、电子设备等行业占比较高。
2. 研究设计与变量定义： * 因变量：商业信用（TradeCredit）。核心度量方式为应付账款除以销售成本（AP/COGS）。该度量专注于运营视角的商业信用使用，避免了公司整体融资政策差异带来的噪音。在稳健性检验中，作者还使用了应付账款占总资产比例（AP/AT）和应付账款占总负债比例（AP/LT）作为替代指标。 * 核心自变量：企业社会责任（CSR）评分。 * 总体CSR得分（CSR）：基于MSCI ESG KLD数据库，计算六个维度（人权、员工关系、多样性、社区、产品特性、环境）的“优势项”数量减去“关注项”数量，然后加总得到净得分。这是主检验的变量。 * 个体CSR维度得分：在后续分析中，分别考察上述六个维度的净得分。 * 替代性CSR度量：在稳健性检验中，使用了CSR优势项总数（CSR_Strength）、CSR关注项总数（CSR_Concern），以及通过因子分析得到的综合CSR因子得分。 * 控制变量：为控制其他可能影响商业信用的因素，模型引入了丰富的控制变量集，包括：公司规模（LogAsset）、公司年龄（Log_Age）、市场份额（MktShare）、存货清算成本（LiquidCost）、销售收入正/负变化（Pos_ChgSale, Neg_ChgSale）、盈利能力（ROA）、成长性（市账比 MTB）、信用评级（PredRating，数值越高信用越差）、财务杠杆（Leverage）、非现金流动资产比率（CA）、除应付账款外的流动负债比率（CL_Xtrade）、现金持有水平（CashHold）、经营周期（OperatingCycle）以及有形资产比率（Tangibility）。此外，模型还控制了行业和年份固定效应。 * 回归模型：采用普通最小二乘法（OLS）进行多元线性回归分析，标准误经过异方差调整并在公司-年度层面进行聚类（Cluster）处理，以解决可能存在的序列相关和异方差问题。基本回归方程如下： TradeCredit = β0 + β1*CSR_Scores + Σβi*Control_Variables + Industry FE + Year FE + ε
3. 内生性问题的处理： 考虑到CSR表现可能与某些不可观测的公司特征相关，从而导致遗漏变量偏差等内生性问题，作者采用了两种主流方法进行稳健性检验： * 工具变量法（2SLS）：使用“行业-年度平均CSR得分”（CSR_Industry）作为工具变量。该变量与单个公司的CSR得分相关，但理论上与单个公司的商业信用误差项不直接相关。两阶段回归结果支持了主结论的稳健性。 * 倾向得分匹配法（PSM）：首先构建一个虚拟变量（CSR_Dummy），若公司CSR得分高于其所在行业-年度的中位数则取1，否则取0。然后使用Probit模型估计公司成为高CSR公司的倾向得分，并基于最近邻匹配法（n=1）为每个高CSR公司匹配一个特征相似的低CSR公司。对匹配后的样本重新进行回归，结果依然稳健。
4. 拓展性分析： * CSR各维度分析：将总体CSR得分替换为六个独立的CSR维度得分，分别检验它们与商业信用的关系。 * 客户市场势力的调节作用：根据公司市场份额是否高于行业中位数，将样本分为高市场势力和低市场势力两组，分别进行回归，检验市场势力是否强化了CSR与商业信用的关系。
四、 主要研究结果
1. 描述性统计与相关性分析： 样本中商业信用（AP/COGS）的平均值为0.152，意味着平均而言，商业信用约占销售成本的15.2%。总体CSR得分（CSR）的平均值为0.070，中位数为0，表明分布相对均衡。相关性分析初步显示，TradeCredit与CSR呈正相关，且与控制变量之间的相关系数大多较低，缓解了多重共线性的担忧。
2. 主回归结果（表5）： 在控制了众多公司特征以及行业和年份效应后，OLS回归结果显示，核心自变量CSR的系数为0.0032，且在1%的水平上高度显著（t=5.34, p<0.001）。这意味着CSR净得分每增加1个单位，商业信用（相对于销售成本）将增加约0.32个百分点。 这一结果为核心假设H1提供了强有力的支持，表明CSR表现更好的公司确实获得了更高水平的商业信用。 控制变量的结果大多符合预期和现有文献发现：公司规模（LogAsset）越大、市场份额（MktShare）越高、成长性（MTB）越强、现金持有（CashHold）越多、经营周期（OperatingCycle）越长、有形资产（Tangibility）比例越高的公司，获得的商业信用越多。而公司年龄（Log_Age）越大、非现金流动资产（CA）比例越高的公司，商业信用水平越低。有趣的是，销售负增长（Neg_Chgsale）和信用评级较差（PredRating值高）的公司商业信用反而更高，作者解释这可能是由于这类公司从传统融资渠道获取资金受限，从而更依赖商业信用。
3. CSR各维度分析结果（表6）： 将总体CSR得分拆解后，研究发现： * 环境（Env）、员工关系（Emp）、社区（Com）、多样性（Div） 这四个维度的得分均与商业信用呈显著正相关。这表明企业在环境保护、善待员工、参与社区建设、促进多元化等方面的积极表现，都能有效向供应商传递正面信号，从而获得更多的贸易融资支持。 * 产品特性（Pro） 维度与商业信用呈显著负相关。作者引用了Maksimovic和Titman（1991）的理论进行解释：能够提供高质量产品的公司，通常本身具有更强的盈利能力和市场地位，可能更容易获得银行信贷等传统融资，因此对商业信用的依赖反而降低。 * 人权（Hum） 维度与商业信用的关系不显著。 这一分析不仅验证了主结论，还细化了其内在机制，表明CSR对商业信用的促进作用主要来源于环境、员工、社区和多样性这四个方面的表现，而非单一的慈善活动（这与Zhang等人（2014）的研究不同）。产品维度的负相关则揭示了CSR不同维度可能通过不同渠道影响企业融资决策的复杂性。
4. 稳健性检验结果： * 替代CSR度量（表7）：使用CSR优势项总数（CSR_Strength）和因子分析综合得分（CSR_Factor）时，结果依然显著为正。而CSR关注项总数（CSR_Concern）与商业信用的关系不显著，这暗示供应商主要响应的是企业的CSR“优势”或积极行为。 * 替代商业信用度量（表8）：使用应付账款/总资产（AP/AT）和应付账款/总负债（AP/LT）作为因变量时，总体CSR得分（CSR）的系数仍然显著为正（或在边际上显著），结论保持稳健。 * 内生性处理（表9、表10）：无论是采用工具变量法（2SLS）还是倾向得分匹配法（PSM），在控制内生性后，CSR对商业信用的正向影响依然存在且统计显著。 * 市场势力的调节作用（表11）：分组回归显示，CSR对商业信用的正向促进作用仅在高市场势力（市场份额高于行业中位数）的公司组中显著，在低市场势力组中不显著。这表明，CSR的信号效应需要与一定的市场地位相结合才能更有效地转化为融资优势。拥有市场势力的公司，其CSR行为可能被供应商视为更可靠、更具影响力的承诺，从而更愿意提供信用支持。
五、 研究结论与价值
本研究通过严谨的实证分析，得出了明确结论：企业的社会责任（CSR）表现与其获得的商业信用水平存在显著的正相关关系。 具体而言，CSR总体表现越好，特别是其在环境、员工关系、社区和多样性方面的表现越积极，公司从供应商处获得的延期付款额度就越高。这一关系在考虑了多种潜在内生性问题、使用不同的变量度量方式后依然稳健。此外，这种正向关系在具有较高市场势力的公司中更为明显。
研究的科学价值与应用价值体现在： 1. 理论贡献：本研究首次系统性地将CSR的所有维度与商业信用联系起来，扩展了关于商业信用决定因素以及CSR经济后果的文献。它证实了信号理论、资源依赖理论在解释CSR与供应链融资关系中的适用性，揭示了CSR作为非财务信息在缓解供应链上下游信息不对称、增强企业信用价值方面的重要作用。 2. 实践启示：对于企业管理者而言，研究结果表明，尽管CSR投入会产生成本，但它能带来切实的融资利益——更容易获得供应商的商业信用。这为管理层进行CSR投资决策提供了重要的财务依据。对于供应商而言，研究提示在评估客户信用风险时，应将客户的CSR表现纳入考量，因为它是反映客户长期稳健性和声誉的潜在指标。 3. 供应链管理意义：本研究强调了CSR在供应链合同设计中的潜在作用。更高的CSR得分可能帮助采购方减少与供应商之间的信息不对称，从而使供应商更愿意提供更宽松的信用条款。这为供应链关系管理提供了新的视角。
六、 研究亮点
七、 其他有价值的内容
论文在引言和文献综述部分对商业信用的重要性、决定因素以及CSR与公司融资（股权、债务）的现有研究进行了清晰的梳理，为读者构建了完整的知识背景。同时，作者在讨论部分也坦诚指出了其研究与Zhang等人（2014）的差异，并基于中国存在大量国有企业、商业信用决策可能受同一所有者（政府）影响这一特殊制度背景，解释了其研究结论可能更具普遍性的原因。此外，附录部分详细列出了所有变量的定义和计算方法，确保了研究的可复现性。