企业社会责任与财务绩效关系分析及研究方法异质性影响——基于单臂Meta-分析报告

| 贾娟娟 李健

目前，在总体企业社会责任履行管理的研究中，无论是理论还是实践上，虽然大部分学者认为企业对除股东以外的其他社会利益相关者负有责任，且企业社会责任的履行对财务绩效具有正向影响，但两者关系并不统一。探寻其相互矛盾的原因，很多研究者认为这是由概念理论认知不一致和研究方法有差异造成的。Dahlsrud（2008）认为企业社会责任的理论意义一直缺乏共识；
其次是对企业社会责任概念维度相对异构性。在研究方法方面，研究者们认为企业社会责任的衡量指标是造成两者关系异质性的主要问题。Margolis的研究结果表明：这些维度与财务绩效有着不同的关系。其中，慈善捐赠、不良信息披露与研究者看法相比，整体效应量更具有相关性。因此，部分学者提出有必要对企业社会责任财务绩效中重要的单维度组成与财务绩效关系做深入研究，发现两种不同研究路径的相似之处和各自特点，提供更明确的研究建议。

单一变量虽然无法全面评价企业社会责任，但符合企业的发展特点，且具有代表性，如常用的代理变量环境绩效、企业慈善责任。而慈善责任作为企业社会责任的分维度视角是具有代表性的，代表着企业自愿履行社会责任的最高意识。过去的Meta-分析也会将企业慈善责任区分为企业社会绩效的一个特定维度。另外，它与企业社会责任战略性发展又联系紧密，这意味着管理者根据企业的战略目标定制慈善投资，未来企业在捐赠上的付出可能会是企业在财务上收益。所以，众多研究者以慈善捐赠为企业社会责任的代表，开展了多项与财务绩效相关的研究，其结果和企业社会绩效与财务绩效的相似。在数据的含义和分类标准上也逐渐清晰，为深入研究企业社会责任衡量指标是否为造成主体研究关系异质性的问题奠定了研究基础。

为了更好汇总此类研究结果，克服样本偏误、发表偏倚对两者关系结果造成的影响，国内外学者对以往企业社会绩效与财务绩效关系进行的Meta-分析，得到了大部分正相关的结果。单维度研究中，在企业慈善捐赠为代理变量与财务绩效关系的研究有一定累积后，研究者为国外研究结果提交Meta-分析的研究报告。Frederik（2017）针对企业慈善财务与财务绩效的研究结果，从45个实证研究中收集了183个效应量统计整合和分析，得到两者关系正相关并具有协同效应；
同时还验证了企业慈善责任与财务绩效数据指标的选择不同，对两者关系结果也不同。目前，尚未有学者对国内2008-2019年企业慈善责任与财务绩效关系的研究结果提交Meta-分析报告，以及验证研究方法不同是否造成关系异质性问题，从而形成了在单维度中，企业慈善责任与财务绩效关系整体研究中的缝隙研究。本研究试图弥补现有研究所留下的缝隙，使整个企业慈善责任与财务绩效关系研究更加完整，在企业社会责任与财务绩效关系研究中得到更全面的结果。

本研究通过单臂实验Meta-分析阐明了企业慈善责任与企业财务绩效之间的关系。从27个实证研究中收集到228个效应量进行加权效应值合并，并针对数据类型、调节变量介入等进行亚组统计整合与分析；
通过对异质性的分析，进而探讨情境因素与数据类型的选择对两者关系结果的影响。

从20世纪60年代起，学界开展了大量的关于企业社会责任与财务绩效关系的实证研究，取得了重大发展。两者关系呈现出不同的结果，主要有正相关、负相关、倒U型相关及不相关4种。

1.理论研究对企业社会责任与财务绩效关系的影响。在众多的企业社会责任与财务绩效关系的理论研究中，大部分研究主要支持两者关系正相关的研究结果，另外一些文献研究则认为：具有更好财务业绩的企业拥有更多金融或其他可用性资源，使企业有机会更好履行社会责任。较好的社会绩效将由这些资源分配到社会各利益相关者领域后而产生，因此，良好的财务绩效还会更好的影响社会绩效，学者也提供了实证证据，为冗余资源理论提供支持。这一点尤其反应在企业慈善责任上，根据冗余资源理论，企业财务绩效越好，越有慈善捐赠的倾向。Seifert提出若企业盈利能力良好，处于盈利的财务状态，可以更好进行慈善捐赠，这符合传统的慈善捐赠理念（having leads to giving）。Margolis 等在研究中发现：企业闲置资源越多，所表现的慈善捐赠慷慨程度就越高。一部分观点认为企业社会责任与财务绩效之间存在负相关关系。“股东至上”（Stockholder supremacy）理论认为，企业唯一的社会责任就是为股东创造财富，承担其他社会责任会导致企业的业绩受到影响。委托代理（Principal - agent）理论认为企业承担其他社会责任的后果是无法利益最大化，只会有利于管理者自身的发展。另外，还有少数研究认为企业社会责任与财务绩效不存在显著相关性。影响企业财务绩效的因素很多，很难找出两者之间能直接产生关系，一些实证研究也得到了相同的观点。还有一些研究认为两者呈现倒U型关系。这些研究的研究成果相对较少，无法完成元分析报告，所以暂不做假设研究。对此，本文提出假设：

H1a 企业社会责任正向影响企业财务绩效。

H1b企业财务绩效正向影响企业社会责任。

2.企业社会责任研究方法的差异性。大部分研究者选用了多维度测量企业社会责任的指标，企业社会责任绩效（CSP）被认为更具有科学性。CSP被定义是社会责任原则、社会反应过程、政策、计划和可观察结果的配置，能更好对应更多利益相关者需求。使用的企业社会绩效指标包括 《财富声誉和社会责任指数》或莫斯科维茨的声誉量表。Waddock和Graves使用一个经过极大改进的企业社会绩效数据来源（KLD指数），报告了企业社会绩效与财务绩效正相关，也与未来财务绩效呈正相关，支持冗余资源理论和良好管理论。我国学者也针对中国数据，采用多维度企业社会责任构念，对企业社会责任与财务绩效关系进行了实证研究，大部分结果近似Waddock和Graves在1997年做的研究结论。随着企业社会绩效与企业财务绩效之间关系的研究结果不断累积，部分学者提供了meta-分析报告，Orlitzky（2003）对企业社会绩效（CSP）与财务绩效的52项研究结果进行了Meta-分析，结果表明两者相关关系和正相关的主流认知相同。中国学者卫武采用中外研究结果针对企业社会绩效与企业财务绩效之间的关系，提交了Meta-分析报告，其研究结果与国外学者的研究结果方向一致。单维度企业社会责任的财务数据指标，如环境或慈善投入，表示用一维构念来关注企业社会责任的表现，如环境管理或慈善事业。单维度指数的优势是企业社会责任数据与财务绩效的数据指标都可以从公司年报中选取，所以容易获得，代表性强；
在公司管理方面，更能够突出贡献且具有代表性，针对战略性企业社会责任发展研究更有帮助。这样数据相对指数指标更具有客观性和可比性，可以通过各类数据的不同形式来分类分析，对比研究结果异质性，尝试更深入探究。Ruf等学者提出的企业社会责任指标衡量方法不一致造成企业社会责任与财务绩效关系异质性的原因，并观察单维度企业社会责任与财务绩效的关系结果是否与企业社会绩效的影响结果有相似之处。对此，本文提出假设：

H2：单维度企业社会责任与财务绩效的关系结果与企业社会绩效与财务绩效的关系结果相似。

虽然企业社会绩效在丰富企业社会责任的概念和理论上做出了贡献，但仍需面对Ruf等学者提出的关于企业社会责任与财务绩效关系研究结论差异的问题。财务绩效通常以会计或市场指标来衡量，从以往的研究结果中是有规律可循的。有学者发现在财务绩效指标不同的选取研究结果中，会计指标（accountingbased measures） 比市场指标（marketing-based measures）与企业社会绩效相关性更高。但总体来说，总资产回报率（ ROA），净资产收益率（ROE）， 托宾值（T"Q）是目前大部分学者们对企业财务绩效测量指标的普遍认知，所以，财务绩效衡量指标的不同对两者关系异质性造成的影响程度不高。相反，企业社会责任报告是后期发展起来的，目前没有实现标准化，企业社会责任衡量指标所提供的代表数据具有多样化的特征，虽能多方面反应企业社会责任的含义和理论，但同时也带来的学者们一直担忧的问题：无法摆脱的造成两者关系不明确的原因，可能是企业社会责任指标衡量方法不一致造成的。对此，本文提出假设：

H3. 社会责任数据指标选择的不同，对企业社会责任与财务绩效关系产生异质性的影响。

H4. 社会责任数据与财务数据的不同匹配，对企业社会责任与财务绩效关系产生异质性的影响。

H5. 双向多数被选择的企业社会责任与财务绩效数据同时使用可减低两者关系的异质影响。

3.单臂Meta-分析的应用与异质性检验。Meta-分析在企业社会责任实质性研究领域中，已被证明是一种更加有效的技术，可在多个个体研究产生了不确定或相互冲突结果时，通过对相关结果进行统计汇总和梳理，并对抽样误差和测量误差等统计错误进行修正。有学者认为，Meta-分析的研究数据依靠以往特定领域特定时间段的研究成果，量化了给定调查研究路线中的理论和方法缺陷的影响，可以归纳这项研究领域里的研究方向，同时发现研究空隙。在多种Meta-分析方法种类中，单臂Meta-分析针对研究组中率的分析和社会科学对相关性率的研究有很多相似之处。在原始数据相对集中、受试对象都在同一观察组时，单臂研究数据的Meta-分析应用较为广泛。为了克服缺少对照组问题，单臂Meta-分析方法的采用要有强大的历史数据研究结果作为参照，单臂研究结果会更加具有信服力。学者们针对企业社会绩效与财务绩效关系研究、企业慈善责任与财务绩效关系研究，开展大量实证检验，累积了一定量不同的两者关系的结果及调节性影响的结果，具备了可靠的历史参照数据，选用单臂Meta-分析方法可更明确了解研究中针对两者关系的结果与调节性影响的结果的效应值趋向。传统的Meta-分析对异质性的理解和应用，一是根据异质性的高低选择下一步Meta-分析的效应模型是固定还是随机效应模型。近期部分学者开始直接选用随机效应模型，该模型是统计Meta-分析中研究内方差和研究间变异来估计结果的不确定性（可信区间）的模型，对研究本身具有的除去偶然机会外的异质性，给出比固定效应模型更宽的可信区间，是为了在异质性“较高”或统计显著性时，分析结果更稳健。二是根据异质性的高低判断是否进行下一步Meta-分析。当异质性较大（I2 ＞75%）或无统计显著性时（Q统计量的P值大于0.05），不主张进行下一步效应值的合并。目前已经发表的多个meta-分析研究报告中，异质性已超出了传统认知所能容忍的范围。Fleiss指出专注于采用各种方法去除异质性，也许会达成统计学同质性，但有可能失去研究的可解释性。如果Meta-分析的目的是研究一个广泛的问题，那么我们可以预期结果会因研究的不同而有所不同，Bailey认为异质性的作用取决于研究者所提出的问题、研究设计的相似性或差异性，这样研究结果的异质性在很大程度上是可以被解释的。亚组分析就是解释异质性的一种方法，在Meta-分析的众多目标中，可以确定初级研究结果之间异质性的来源。合理的亚分组类别通常是通过文献报告或方法学模型的数据来先检验定义的，在任何一种情况下，亚群效应的解释都是必不可少的。亚分组对异质性的解释是有效的，并通过亚分组后观察异质性的变动，可对亚分组数据的类型进行更清楚的分析。

单臂数据研究的Meta-分析，结果更侧重于某个现象所带来的结果。此类研究和我们社会科学研究相似，以相关性（率）的结果进行观测，方法上也有相似之处。总体设计研究方案为：数据检索与选取；
用Stata软件对数据进行计算和分析结果；
以慈善捐赠数据类型和财务绩效数据各为一类，进行亚分组异质性检验并分析结果；
采用剪补法对数据进行敏感性分析，检验统计数据的稳定性，计算失安全系数，最后总结结果报告并评价。

1.文献检索与选取。研究通过CNKI数据库（中国期刊网）、万方数据库检索系统、百度文库进行检索所需相关文献。考虑到慈善捐赠数据可能出现在两种类型的文献中，一种是直接研究慈善捐赠数据与企业财务绩效关系的文献，另一种是以慈善捐赠为代理数据或作为企业社会责任分类中部分代表数据的文献。所以设置主题词、关键词搜索是包含“企业慈善捐赠、企业社会责任、企业公益捐赠、社会捐赠支出、企业财务绩效”的全部文献，设置年限为2009-2019年，数据采集区域只含中国数据，数据年限不限。为了确保文献全面获取，针对特定主题“企业慈善捐赠与财务绩效”或“企业社会责任与财务绩效”进行百度搜索，如果发现有遗落篇幅，根据作者的联系方式、网络注册、馆际互借等方式获取相关的文献。最后，共检索到243篇相关文献，其中中文240篇，英文3篇。获得文献按以下标准进行筛选与剔除。（1）筛选含有企业慈善捐赠数据与企业财务数据，或在企业社会责任中含有社会捐赠支出数据并与企业财务数据产生直接相关系数数据的文章。（2）文献中含有慈善捐赠与企业财务绩效直线的相关系数、标准误、T值、P值、R值、F值、样本量等Meta-分析所需要进行统计分析和总体观测的数据。另外，若文献中只有T值和相关系数，没有标准误，也符合标准，可以收录。但如果既没有标准误也没有T值，只有相关系数，就不符合收录要求。（3）剔除非企业性质的组织，如非营利性组织或事业单位为研究对象的文件，剔除案例研究、文献综述等非实证研究性文献。（4）针对同一作者收录一篇以上的文章时，必须满足样本量不同、研究维度不同、代理数据不成因果关系。原则上不收录同一作者超过两篇的文献。最终获得27篇研究中国情境下企业慈善捐赠与财务绩效关系的符合单臂研究数据Meta-分析的实证文献，由于篇幅要求不在文中出现。

2.数据采集与计算。在数据采集时，研究需要考虑单臂研究数据Meta-分析对效应值合并的基本要求（样本量、效应值、效应值标准误）。结合之前学者在选取数据时对数据有效性的考虑，遵循以下规则：（1）效应值为企业慈善捐赠与财务绩效的回归系数r和其相应的样本量；
调节变量嵌入后两者产生的回归系数r’和其相应的样本量；
作为企业社会责任分支（社会捐赠支出）与企业财务绩效的回归系数r’和其相应的样本量。（2）标准误ser和T值的采集。在采集相关系数r的同时采集相应的标准误ser和T值。如果文献没有给出标准误的情况下，可以通过以下公式计算获取标准误ser:Ser = r/t。（3）采集P值，R值与F值，可对每个效应值所在的模型进行观察，保证效应值的有效性。如果文献中没有R值或F值，导致无法观测到数据模型的有效性，数据将不纳入Meta-分析。经过对每个文献单独分析，共得到相关研究数据228项，其中定量数据144项，定性数据84项。在利用Stata软件中meta-分析进行效应值合并时，需要注意关于Metaprop命令需要stata10.1以上的版本才能使用。根据单臂研究数据meta-分析的特性，不设参照组，利用合并多个研究的效应值方式进行效应值合并，可信区间算法采用了得分法和精确法，用I2统计量进行异质性检验。在进行亚分组实验时，以上操作命令不变。

3.亚分组异质性检验。亚组分析（subgroup analysis）在社会科学Meta-分析中，更多的是通过数据的性质进行亚分组，试图找到异质性的原因。在企业慈善捐赠与财务绩效关系的研究中，主要有两类数据的性质可以作为亚分组的依据：一类是企业慈善捐赠的数据性质，分别是捐赠金额、捐赠规模（金额的自然对数）、捐赠水平。当财务绩效数据不变的情况下，以企业慈善捐赠的数据类型作为亚分组的分类；
另一类是企业财务绩效的数据性质，分别是ROA（总资产报酬率）、ROE（净资产报酬率）、TQ（托宾值）。当企业慈善数据不变的情况下，以企业财务绩效数据类型作为亚分组的分类。通过两种亚分组检验，观察进行亚分组后的效应值有无明显变化，异质性程度有没有降低。最后根据两组中异质性相对最小的两组数据进行效应值合并，观察搭配后的效应值与异质性有无变化。关于模型异质性偏高的现象，大致和研究数据性质的多样性有很大的关系，可根据数据种类进行亚分组进行检验，对照以往研究的异质性结果即可。循证医学中，单臂研究数据率的Meta-分析会出现高异质性的现象,部分社会科学Meta-分析（非单臂数据）也会达到95.3%。这和在二分类变量等Meta-分析中需要对照组和参照组数据，异质性设定最好在70%之下有所不同。

4.发表偏倚与敏感性分析。基于文献综述的Meta-分析所绘制的漏斗图（funnel plots）主要用于观察Meta-分析结果是否存在发表偏倚（publication bias）。而针对发表偏倚是否影响Meta-分析的结果，研究将对整体数据进行敏感性分析（sensitivity analysis）。敏感性分析方法中的剪补法是用来进行估计发表偏倚对Meta-分析结果的影响。剪补法基于发表偏倚造成漏斗图不对称这一假设，模拟缺失数据（imputing missing data），采用迭代方法估计缺失研究的数量，其意义在于判断结果的稳健性。如果合并效应量估计值在剪补前后没有发生明显的逆转，说明发表性偏倚并不影响Meta-分析，实验结果稳定。为了进一步确定发表偏倚是否可以忽略，最后将计算失安全系数（fail-safe number）。Rosenthal在1984年给出失安全系数指当元分析的合并效应量有统计学意义时，需要多少未发表的文献才能使结论逆转。理论上来说，失安全系数越大越表示结果稳定。因为Stata没有直接计算失安全系数的程序，所以需要作者手工编写Stata程序，计算失安全系数。

1.模型总体选择、效应值、异质性结果。表1为总体模型效果的检验结果。固定效应模型无法体现效应值r=0（z= 0.795，p=0.427＞0.05），统计不显著，随机效应模型中，企业社会责任（慈善捐赠）与财务绩效整体相关系数r = 0.030（z=9.944 P=0.000＜ 0.05，95%置信区间[0.024，0.036]），说明总体效应值在该置信区间所指定的水平上统计显著。另外，在汇总的48个效应值中虽然多数为正效应值，有5个负效应值，最后总体效应值相关系数（r= 0.030）为正相关关系，说明虽然在原始关系结果的汇总中有负效应值存在，但并不会影响最终的总体效应值正相关。在正相关程度上，回顾以往研究，企业社会绩效与财务绩效总体关系Meta-分析结果都为正相关关系，程度为中度正相关；
以往企业社会责任（慈善捐赠）与财务绩效关系结果的Meta-分析也表明总体正相关。相关数据表明：以慈善捐赠为代理变量与财务绩效的关系系数成弱相关性结果，但在慈善捐赠为社会绩效的指标与财务绩效的关系呈中度正相关。本次研究总体效应值的结果虽然属于偏弱效应，但都属于正相关结果，且与以往研究中，单维度企业社会责任代理变量或者慈善绩效指数的研究结果是相似的。因此：H2成立。表2是总体效应模型异质性检验的结果。Q统计量（Q=2516.19，P＜0.001）,说明效应值具有异质性；
I^2=98.1%，异质性程度为98.1%。模型监测（z=9.94，p=0.000），z（p） ＜0.05,统计结果有意义。说明模型异质性虽然偏高，但z（p）＜0.05，统计有意义，所以需要进一步对数据种类进行亚组分析，探寻异质性的来源。

表1 Meta-分析效应值模型检验

表2 Meta-分析异质性结果

2.企业社会责任与财务绩效的关系。表3所示，对企业社会责任（慈善捐赠）与财务绩效的整体关系的分析，基于所有评级两者相关性的双变量效应值，得出企业社会责任（慈善捐赠）对财务绩效存在正向影响（k=35,r=0.031，p＜0.001），样本量N=52319，z（p）＜0.05,统计结果有意义。通过计算故障安全K来考虑文件抽屉的问题，结果基本上是可靠的，若想发生逆转，还需发表282篇负相关结果。结果基本能够检验H1a假设成立，企业慈善责任与财务绩效之间正相关关系。另一方面，企业财务绩效正向影响企业社会责任（慈善捐赠），（k=13，r=0.044，p＜0.001），样本量N=18796，z（p）＜0.05，统计结果有意义。可能发生逆转的K安全系数为186，结果可以证明企业财务绩效和企业社会责任（慈善捐赠）有显著、弱相关关系，但效应值略大于企业社会责任（慈善捐赠）与财务绩效的效应值和总体效应值。H1b得以验证。

表3 企业慈善捐赠与财务绩效关系的元分析结果

3.亚组分析与异质性检验结果。表4为以慈善数据类型为准的分组的分析结果。慈善水平代表企业慈善捐赠时与财务绩效的相关结果与总模型相似（d f=2 9，r=0.025，I^2=97.9%），与模型总效应值（r=0.030）结果没有明显不同，异质性小于总效应模型异质性（98.1%），自由度（df）为29，在慈善数据类型选用次数中处于多数，说明研究者们更倾向于选择能够客观反映企业捐赠水平，数据不会受到企业规模影响的数据，这和在战略理论上企业根据自身情况与发展特点来履行企业慈善捐赠责任的观点有相似之处。慈善规模为代表的相关结果与总模型也没有背离（df=13，r=0.039，I^2=98.6%），但是总体被选择次数较少，异质性略大于总体模型异质性。关于慈善金额的效应值模型，虽然异质性程度最低只有96.4%，但因为df=3,研究数量和样本量都有限，可观测性不强，无法具有较强的解释力。总体可知，不同的企业慈善捐赠数据类型的选用的确会影响整体模型异质性的浮动，但是浮动的程度较低（1%-2%），影响性不大，假设H3成立。

表4 慈善数据类型分析结果

表5所示以财务绩效数据类型为类别分析，进行亚组分析的结果。结果表明ROA作为财务绩效的代理变量是大多数研究者的选择，模型效果也较稳定,异质性也有下降（df=24，r=0.031，I^2=97.8%）。ROE的效应值效果（r=0.762）略高于总模型效应值，但可以接受。df值远少于ROA，只有8个。所以相比一下，研究者们更倾向于选择能够反映企业综合盈利能力的指标。TQ值的效应值（r＞1），异质性到99%，说明TQ值在代表企业财务数据时略显敏感，需要考虑多种原因，和采集时间段内没有重大事件发生影响到股票价值的异常波动，这些都会使效应值出现异值。研究结果与早期元分析研究结果相似，认为会计测度财务绩效会具有更强的双向关系，使两者关系更强。第四部分的数据选用，鲜有研究者涉及，样本量和研究数据都很少，不构成观测结果，但是在这一部分少量数据里，如LTP等数据作为企业财务绩效的衡量指标时，模型效果稳定，相关系数显著。在理论成立的情况下，可以尝试作为实证研究时模型稳健性检验的替代变量。

因此，假设H4得以验证。

表5 财务数据类型分析结果

亚组分析对研究结果异质性的影响不难看出，研究数据种类不同、研究方法偏差可能造成现相关研究结果的异质性，但程度偏低，不会影响最终的研究结果。匹配程度较高的数据会降低异质性，提高相关程度，使研究结果更加明显。总体说明：研究路径的不同可能造成数据一定的异质性，但不会影响最终的研究结果。由此可发现，在研究企业社会责任与财务绩效的关系不统一的问题上，更可能是理论的发展和概念的进化造成了不统一的现象。

因为Stata软件只能单组分类，所以笔者手动归类，尝试将慈善水平与ROA作为财务代理变量的数据合并同类，进行异质性检验。结果为（r=0.107, I^2=89.9%，z（p）＜0.05）。说明这两组数据类型有一定的匹配性。效应值从0.03到0.107明显上升，异质性结果从总效应的9 8.1%降到匹配后效应的异质性89.9%， 异质性有了明显的下降，说明数据的来源、分类、属性等多样性和复杂性，在一定程度上造成了异质性的原因。因此，假设H5得以验证。

4.发表偏倚与敏感性分析。图1是总体效应值的分布情况。横坐标效应值（r），纵坐标为效应值的标准误（ser），漏斗两边的轮廓为效应值95%置信区间的范围。可见部分研究呈现在漏斗图的顶部，且聚集在平均效应值的附近，但还有一定数量的研究偏离对称点，少数研究出现在图的底部。本次研究收录的27篇文献48个主效应值中，五个为负相关，未收录的文献中负相关性的研究也占少数，还有部分是负相关结果不显著。研究结果总体为正相关或偏阳性结果的倾向，无意间造成第三次分析的发表偏倚。研究有一定的发表偏倚，需要敏感性分析，基于偏倚对分析结果的影响，研究将应用两种方法：剪补法和计算失安全系数，来考察偏倚是否影响Meta-分析的结果。

图1 总体效应值漏斗图

剪补法数据如表6所示，Stata通过“meta”命令计算两种模型下的合并效应值，然后采用迭代方法计算缺失的数据，共迭代了2次减掉23个研究（23个研究是通过数学方法估算得出）。围绕漏斗图图中心在对侧镜像位置补上23个类似的研究，最终围绕漏斗图两侧的散点大致对称。Stata把剪补后的所有71个研究进行合并（原有48个研究+补上的23个研究），合并效应值：r=1.025，95% CI（1.018，1.032），而剪补前的合并效果为r=1.031，95% CI（1.025，1.037）。比较剪补前后的结果，研究发现剪补前后结果没有发生明显的逆转（1.031-1.025=0.006）。这时可以认为本研究的Meta-分析合并效应值结果稳定，即使未来有新的研究成果，也不太可能会发生逆转性改变。根据Rosenthal（1991）的失安全系数公式得出,若要企业社会责任与财务绩效的相关性结果不具有统计学意义（p= 0.05）， 还需要另外17219个零效应值，发表265篇负相关结果才可能发生逆转。所以即使存在发表偏倚，结果仍然稳定。

表6 剪补法Meta-分析数据

1.企业社会责任与财务绩效关系的维度研究。通过对2008-2019年间企业慈善捐赠与财务绩效关系类研究结果进行Meta-分析，结果表明：企业慈善捐赠与财务绩效总体正相关。首先和国外学者提交的国外数据企业慈善与财务绩效关系的meta-分析结果方向一致；
其次同企业社会绩效与财务绩效关系的元分析结果也一致，都是正相关。说明单维度企业社会责任与财务绩效关系的研究结果与多维度企业社会绩效的研究结果并未出现背离，普遍支持了利益相关者理论、资源冗余理论、良好管理理论等正相关理论。关系结果相对企业社会绩效的研究结果呈现偏弱程度。通过分析发现：慈善捐赠代理变量为财务数据，代表了公司对慈善责任的总体财务投入。社会绩效中的慈善指标多为指数数据，代表了公司在慈善责任上履行的程度与社会反响。这两种变量在企业履行社会责任时产生了价值影响，所以在研究结果中我们看到慈善绩效对财务绩效的影响高于慈善捐赠对财务绩效产生的影响，说明企业履行慈善捐赠对公司财务绩效的影响是超于企业预期的，得到的社会绩效对公司的发展是有更深的影响。另外，每一个单维度企业社会责任变量在应用时，各自的特点有所突出。慈善捐赠变量在非法律责任和隐形契约的影响下，企业履行责任的效果相对较弱，调节因素的结果也不明显。而其他与法律责任联系更紧的社会责任，如环境绩效（卫武，2017：r=0.117），其效应值明显大于慈善捐赠（r=0.030）。同时也反映出单维度企业社会责任的研究重要性，将企业社会责任履行具体化后，可能会产生的问题；
更具有研究特点，针对企业社会责任产生的理论和概念，都因为自身的特点而产生了具体的表现，这对战略性企业社会责任的发展有所帮助、企业履行社会责任做出的策略性选择时会根据企业自身的特点和规模选取更适合自己的社会责任，在不损害自己利益的同时，也对社会有所贡献。这也会成为单维度企业社会责任未来主要的研究方向。

2.研究方法异质性的影响性。亚组分析对研究结果异质性的影响不难看出，研究数据种类不同、研究方法偏差可能造成现相关研究结果的异质性，但程度偏低，不会影响最终的研究结果。匹配程度较高的数据会降低异质性，提高相关程度，使研究结果更加明显。总体说明：研究路径的不同可能造成数据一定的异质性，但不会影响最终的研究结果。由此可发现，在研究企业社会责任与财务绩效的关系不统一的问题上，更可能是理论的发展和概念的进化造成了不统一的现象。此议题会长久存在，这也将促成企业社会研究领域不断出现新的思路和研究空间。

本研究还发现研究结果的年限也可能造成异质性。在Frederik（2017）的慈善捐赠与财务绩效元分析报告中包含了部分中国数据，得出了两者关系弱相关但不显著。他认为样本的综合效应具有较大差异，国家内部存在着发展程度、两者的关系随着时间的推移而加强，大致是十年左右。Frederik的数据基于2000年到2010年。本次研究的数据基于2008年到2019年，研究结果为显著正相关。这一点恰好与Frederik所提出的假设相吻合，所以，造成异质性的原因除了上述理论与研究方法，数据的时限性也存在较大的异质性，也会影响企业社会责任与财务绩效的关系结果。

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