媒体关注与企业社会责任信息披露关系研究

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1、媒体关注与企业社会责任信息披露关系研究胡欢摘要：本文基于市场供求理论，以2010-2012年我国食品饮料和医药制造业上市公司为研究对象，实证检验了媒体关注与企业社会责任信息披露的关系。结果表明：企业社会责任信息披露水平越高，媒体关注越高。进而从媒体的舆论传播角度分析可知，披露高水平的企业社会责任信息是无成本广告宣传的一种方式，应该成为企业战略层次的重要举措。.jyqkan，1994）。顾客、供应商等利益相关者在选定某家公司决定与其建立利益联系时，也会对其信息有进一步的需求，从而决定是否继续或者中断合作。另外

2、，企业的真实社会责任履行是企业自身披露社会责任信息和媒体关注报道的信息源，但二者之间存在差异。公众往往质疑企业自身披露的信息的真实和完整性，因为公司往往将亮点的地方浓墨重彩，而对表现不足的地方一笔带过甚至一字不提，而作为第三方的新闻媒体，其相应报道在公众看来会更具客观性。由此，利益相关者对于媒体报道的需求会更多。新闻媒体是企业社会责任信息的供给方之一。作为信息的传播媒介，媒体的服务对象是社会公众，广大公众的需求是媒体的努力方向，影响着新闻媒体在供给内容选择上的决策。因此，对于企业的社会责任信息，媒体必尽其所

3、能的予以关注。基于以上分析，提出本文假设：企业社会责任信息披露水平越高，媒体关注程度会越高。二、研究设计（一）样本选取与数据本文以2010-2012年我国食品饮料和医药制造业上市公司为原始样本，剔除ST类公司和核心数据缺失的样本公司后，最终得到有效样本533个。本文研究所用的企业社会责任信息披露水平指数于和讯网上市公司社会责任报告专业评测体系发布的CSR指数。媒体关注衡量指标借鉴李培功、沈艺峰（2010）的选择方法，只选择报纸媒体的报道数，从中国知网（KI）中的“中国重要报纸数据库”收录的考察期内对样本的新

4、闻报道处获取。其他数据部分于国泰安（CSMAR）数据库，部分为手工收集。数据处理利用EXCEL和STATA软件。（二）变量定义与模型设计1.变量定义（1）被解释变量：媒体关注。选用的是年度报道总量，具体数值以中国知网（KI）中的“中国重要报纸数据库”中收录的2010-2012年三年间关于样本公司的新闻报道篇数计量。为保证媒体关注数据分布的正态性，本文对数据进行了对数会处理。另外为避免报道数为零的样本无法对数化，本文对媒体报道数加一后再对数化。（2）解释变量：企业社会责任信息披露。很多研究者根据内容分析法自行

5、设计指标来衡量企业社会责任信息披露水平，由于主观成分过多，难免对实证信度产生不利影响，而专业评分机构可以大大减少这一影响。《和讯网上市公司社会责任报告专业评测体系》基于利益相关者理论，从股东责任、员工责任、供应商责任、客户和消费者权益责任、环境责任和社会责任五项指标来考察企业社会责任信息披露水平，内容很全面。基于其专业性，本文采用其发布的指数来衡量企业社会责任信息披露水平。（3）控制变量。根据以往关于媒体关注与企业社会责任信息披露实证研究的文献，本文以企业规模(Size)、净资产收益率(ROE)、财务杠杆（

6、Lev）、独董比例(Indep)、前10位大股东持股比例之和（Top10）、企业性质（State）及年度（Year）为控制变量。2.模型设计通过文献综述部分可以知道，媒体关注与企业社会责任信息披露相互影响，互为因果，如果在检验媒体关注与企业社会责任信息披露关系时直接用最小二乘法回归，则很难避免内生性问题对研究结果的干扰。企业社会责任信息披露受公司规模、财务杠杆、盈利能力等的影响，媒体关注也受净资产负债率、企业规模等的影响，因此借鉴李正（2006）的方法来验证企业社会责任信息披露对媒体关注的影响，先构建模型1

7、，对其回归后可剥离企业规模、财务杠杆、净资产收益率对企业社会责任信息披露和媒体关注的共同影响，得到CSRD的估价值CSRD1，再代入模型2，采用两阶段最小二乘法的模型方法，来验证假设。CSRD=β0+β1Size+β2ROE+β3Lev+ε(模型1)Media=β0+β1CSRD+β2Size+β3ROE+β4Lev+β5Indep+β6Top10+β7State+β8Year+ε(模型2)三、实证分析（一）变量描述性统计根据本文所搜集数据，可以知道媒体报道数量相差较大，且中位数小于均值，说明大多数企业未达

8、到行业内平均水平。企业社会责任信息披露水平相差也很大，标准差达到19.03702，表明在我国食品饮料和医药制造业上市公司中企业社会责任信息披露水平参差不齐。另外，CSRD中位数也小于平均数，揭示出大多数企业未及平均水平，披露社会责任信息不充分。（二）变量相关性分析企业社会责任信息披露（CSRD1）与企业规模（Size）相关系数为0.7454，与净资产收益率（Roe）的相关系数为0.7318，存在共线性。因此在模型