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user: 3. 研究设计 (一) 样本选择与数据来源 本文选取2012-2016年连续发布企业社会责任报告的沪深两市上市的重污染行业公司的面板数据为样本。借鉴倪娟和孔令文的做法 [ 22 ] ，依据环保部2010年公布的《上市公司环境信息披露指南》(征求意见稿)及证监会2012年修订的《上市公司行业分类指引》，本文确定的重污染行业包括火电、钢铁、水泥、电解铝、煤炭、冶金、化工、石化、建材、造纸、酿造、制药、发酵、纺织、制革和采矿业等16类行业。文中企业社会责任信息披露相关数据来源于润灵环球社会责任评级官方网站发布的社会责任报告，其余数据均来源于CSMAR数据库。本文对所选取的初始样本在剔除研究报告区间内存在ST、ST*现象及缺失值的上市公司后，最终得到166家重污染行业上市公司的830个有效样本。数据处理使用的软件包括EXCEL2013、SPSS20.0及STATA14.0，本文对所有连续变量数据均按年度进行了1%和99%分位的Winsorize缩尾处理。 (二) 变量选择 1) 被解释变量。综合财务绩效(F)，为克服单一指标无法全面反映企业财务绩效的缺陷，借鉴谭丹丹和郑少锋的研究方法 [ 23 ] ，本文选取了14个财务指标，利用因子分析法提取6个公因子，建立企业综合财务绩效评价模型，得到综合财务绩效指标F (表1)。 Table 1 Financial performance indicator 变量名称 符号 变量名称 符号 每股收益 X 1 总资产周转率 X 8 总资产报酬率 X 2 速动比率 X 9 总资产净利率 X 3 现金比率 X 10 营业利润率 X 4 总资产增长率 X 11 营业净利率 X 5 净利润增长率 X 12 应收账款周转率 X 6 利润总额增长率 X 13 存货周转率 X 7 营业收入增长率 X 14 表1. 财务绩效指标 首先采用Z-score变换法对166家房地产上市公司的财务绩效指标进行标准化处理，然后用KMO检验、Bartlett球形检验来判断数据是否符合因子分析的要求。检验结果显示，KMO取值为0.678，Bartlett’s球形检验的相伴概率值为0.000，说明重污染行业上市公司的财务数据适合做因子分析，且效果尚可。 对财务指标采用主成分分析法降维提取出6个公因子，其累计贡献率为75.403%，高于75%，表明6个公共因子可以比较全面地描述重污染行业上市公司的财务绩效。根据因子得分系数矩阵，可以得出六个公共因子的计算模型，分别为： F 1 = 0.211 X 1 + 0.240 X 2 + 0.239 X 3 + 0.238 X 4 + 0.230 X 5 + 0.018 X 6 − 0.077 X 7     + 0.034 X 8 − 0.026 X 9 − 0.037 X 10 − 0.005 X 11 + 0.016 X 12 − 0.096 X 13 − 0.064 X 14 F 2 = − 0.034 X 1 − 0.018 X 2 + 0.010 X 3 − 0.021 X 4 − 0.025 X 5 + 0.007 X 6 + 0.005 X 7     − 0.014 X 8 + 0.508 X 9 + 0.512 X 10 − 0.032 X 11 − 0.016 X 12 + 0.011 X 13 + 0.017 X 14 F 3 = 0.062 X 1 + 0.028 X 2 + 0.026 X 3 − 0.122 X 4 − 0.129 X 5 − 0.047 X 6 + 0.421 X 7     − 0.032 X 8 − 0.007 X 9 − 0.005 X 10 + 0.495 X 11 − 0.038 X 12 − 0.018 X 13 + 0.547 X 14 F 4 = 0.007 X 1 − 0.029 X 2 − 0.027 X 3 − 0.026 X 4 − 0.034 X 5 − 0.005 X 6 − 0.019 X 7     − 0.019 X 8 − 0.004 X 10 − 0.128 X 11 + 0.557 X 12 + 0.729 X 13 + 0.081 X 14 F 5 = 0.169 X 1 + 0.181 X 2 + 0.183 X 3 − 0.313 X 4 − 0.321 X 5 + 0.159 X 6 − 0.291 X 7     + 0.649 X 8 − 0.008 9 − 0.028 X 10 − 0.008 X 11 + 0.071 X 12 − 0.098 X 13 + 0.032 X 14 F 6 = − 0.101 X 1 − 0.085 X 2 − 0.088 X 3 + 0.167 X 4 + 0.171 X 5 + 0.825 X 6 + 0.411 X 7     + 0.163 X 8 + 0.007 9 + 0.017 X 10 − 0.155 X 11 + 0.016 X 12 − 0.016 X 13 + 0.029 X 14 根据各主成分因子得分及相应的贡献率可计算求得财务绩效综合指标F，企业财务绩效综合评价模型如下： F = ( 27.098 % F 1 + 13.920 % F 2 + 9.971 % F 3 + 8.603 % F 4 + 8.531 % F 5 + 7.280 % F 6 ) / 75.403 % 最终得到重污染上市公司财务绩效综合评价模型为： F = 35.94 % F 1 + 18.461 % F 2 + 13.224 % F 3 + 11.409 % F 4 + 11.314 % F 5 + 9.655 % F 6 2) 解释变量。企业社会责任信息披露(CSR)，以往的相关研究中，学者们对企业社会责任的衡量主要采用自建评分体系、内容分析法、声誉评分法等，这些方法难以避免主观性，因此，本文选用第三方评级机构润灵环球责任评级公司(RKS)发布的企业社会责任报告评级得分作为衡量企业社会责任信息披露水平的指标。为考察不同高管激励模式对企业社会责任信息披露与财务绩效关系的影响，文中所述的高管激励(EI)包括高管货币薪酬激励(PAY)与高管股权激励(STO)，考虑到企业中董事、监事和高管都是影响公司发展战略的重要成员，在何霞、苏晓华(2012)的研究基础上 [ 24 ] ，本文将高管货币薪酬激励定义为董事、监事及高管报酬总额的自然对数，并以董事、监事和高管持股比例之和代表高管股权激励。 3) 控制变量。借鉴以往学者的研究(陶文杰等，2012；冯丽艳等，2016) [ 5 ] [ 25 ] ，本文在回归模型中加入企业规模(SIZE)、企业性质(STATE)、股权集中度(HHI5)以及披露意愿(VOLC)作为控制变量。各个变量的具体定义如表2所示。 Table 2 Variable definitio 变量名称 变量符号 变量定义 被解释变量 综合财务绩效 F 因子分析法所得企业综合财务绩效 解释变量 企业社会责任信息披露 CSR 润灵环球发布的企业社会责任报告评级得分 高管激励(EI) 高管薪酬激励 PAY 董事、监事及高管报酬总额的自然对数 高管股权激励 STO 董事、监事及高管持股总数/总股数 控制变量 企业规模 SIZE 公司年末总资产的自然对数 企业性质 STATE 国有企业取值为1，非国有企业取值为0 股权集中度 HHI5 前五大股东持股比例 披露意愿 VOLC 自愿披露取值为1，应规披露取值为0 表2. 变量定义表 (三) 模型构建 本文采用温忠麟等(2004)检验中介效应的三步回归法 [ 26 ] ，构建模型 F i ， t = a 0 + a 1 CSR i ， t + a 2 SIZE i ， t − n + a 3 HHI5 i ， t + a 4 STATE i ， t + a 5 VOLC i ， t + ε (1) CSR i ， t = c 0 + c 1 EI i ， t + c 2 SIZE i ， t + c 3 HHI5 i ， t + c 4 STATE i ， t + c 5 VOLC i ， t + ε (2) EI i ， t = c 0 + c 1 CSR i ， t + c 2 SIZE i ， t + c 3 HHI5 i ， t + c 4 STATE i ， t + c 5 VOLC i ， t + ε (3) F i ， t = d 0 + d 1 CSR i ， t + d 2 EI i ， t + d 3 SIZE i ， t + d 4 HHI5 i ， t + d 5 STATE i ， t + d 6 VOLC i ， t + ε (4) 模型(1)用以检验企业社会责任信息披露对公司财务绩效当期及滞后三期的影响。模型(2)分别将高管薪酬激励与股权激励带入验证高管激励与企业绩效的关系。模型(3)在控制企业规模、股权集中度、企业性质和社会责任报告披露意愿后分别对高管薪酬激励、股权激励与企业社会责任信息披露的关系进行分析。为检验企业社会责任信息披露在高管激励与公司财务绩效关系间的中介效应，根据温忠麟等(2004)检验中介效应的方法 [ 26 ] ，在模型(2)和模型(3)的基础上分别对高管薪酬激励和股权激励进行控制形成模型(4)：先检验a 1 的显著性，若显著则继续检验b 1 、c 1 、d 2 的显著性，当b 1 、c 1 、d 2 都显著时表明高管激励在企业社会责任信息披露与公司财务绩效的关系中具有中介效应。最后检验d 1 是否显著，若d 1 显著则说明存在全部中介效应，否则为部分中介效应。