社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響研究

馬寶君 宋逸興 陳 懌 張 健

(上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)國(guó)際工商管理學(xué)院)

1 研究背景

受“精準(zhǔn)扶貧” “碳達(dá)峰”等國(guó)家戰(zhàn)略的影響，企業(yè)日益重視履行社會(huì)責(zé)任，并通過(guò)社會(huì)責(zé)任報(bào)告披露企業(yè)遵照社會(huì)價(jià)值和政策規(guī)范做出的決策和行為。這些信息反映了企業(yè)與政府、消費(fèi)者、員工等利益相關(guān)者的關(guān)系，可以幫助債權(quán)人更好地了解企業(yè)的長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)和隱性成本，降低雙方的信息不對(duì)稱[1]。已有研究表明，社會(huì)責(zé)任報(bào)告可以減少債權(quán)人的風(fēng)險(xiǎn)感知，降低企業(yè)的債務(wù)融資成本[2, 3]。隨著上市公司普遍開(kāi)始披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告，企業(yè)亟需了解具備何種特征的社會(huì)責(zé)任報(bào)告能更有效地降低債務(wù)融資成本。

現(xiàn)有研究大多聚焦于社會(huì)責(zé)任報(bào)告的文本特征對(duì)企業(yè)融資的影響[1, 4, 5]，較少關(guān)注報(bào)告的視覺(jué)和美學(xué)特征?，F(xiàn)代美學(xué)理論認(rèn)為，美學(xué)特征可以幫助觀者更好地觀察、闡釋和認(rèn)識(shí)事物。營(yíng)銷學(xué)、會(huì)計(jì)美學(xué)等領(lǐng)域的研究也指出，美觀度可以作用于信息處理過(guò)程，影響人們的選擇偏好和價(jià)值判斷[6, 7]。因此，社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度可能在債權(quán)人的判斷決策中發(fā)揮重要作用。本研究將探究社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，并探討機(jī)構(gòu)投資者和分析師的調(diào)節(jié)作用。

此外，受限于數(shù)據(jù)處理方法，以往實(shí)證研究主要借助圖片、顏色和圖文比例等特征表示報(bào)告的美觀度[8]，并未衡量全局的美觀度概念。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展，則為直接衡量社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度提供了可借鑒的方法工具[9]，驅(qū)動(dòng)了信息技術(shù)和金融理論的交叉學(xué)科研究。本研究將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到金融實(shí)證研究中，突破了以往測(cè)度方法的局限。

本研究收集整理了滬深兩市上市公司2007～2019年發(fā)布的社會(huì)責(zé)任報(bào)告，創(chuàng)造性地運(yùn)用Webthetics卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)報(bào)告的美觀度進(jìn)行了衡量。在控制企業(yè)經(jīng)營(yíng)特征和財(cái)務(wù)特征的基礎(chǔ)上，本研究構(gòu)造了包含公司和時(shí)間雙重固定效應(yīng)的計(jì)量模型，檢驗(yàn)了社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與企業(yè)債務(wù)融資成本之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，并探究了分析師關(guān)注度和機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)這一關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。此外，本研究還通過(guò)工具變量回歸、改變變量測(cè)度方法以及更換采樣標(biāo)準(zhǔn)等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)和進(jìn)一步分析對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證。

本研究主要有以下貢獻(xiàn)：①會(huì)計(jì)金融方面，區(qū)別于以往研究對(duì)報(bào)告披露和價(jià)值感知的關(guān)注，本研究實(shí)證檢驗(yàn)了社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，豐富了對(duì)社會(huì)責(zé)任報(bào)告經(jīng)濟(jì)影響的理論認(rèn)識(shí)，也拓展了美學(xué)理論視角在會(huì)計(jì)金融領(lǐng)域的應(yīng)用；②信息管理方面，本研究揭示了視覺(jué)和美學(xué)特征對(duì)信息傳遞效果的影響，并發(fā)現(xiàn)專業(yè)信息中介的調(diào)節(jié)作用；③方法應(yīng)用和學(xué)科交叉方面，本研究將深度學(xué)習(xí)的前沿方法應(yīng)用到企業(yè)社會(huì)責(zé)任研究中，彌補(bǔ)了以往美觀度衡量方法的不足，拓展了計(jì)算美學(xué)的應(yīng)用，也推動(dòng)了人工智能技術(shù)與金融研究的交叉融合；④管理實(shí)踐方面，研究結(jié)果為企業(yè)制作和披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告提供了指引，也為監(jiān)管部門評(píng)價(jià)和規(guī)范社會(huì)責(zé)任報(bào)告提供了參考依據(jù)。

2 文獻(xiàn)回顧

2.1 社會(huì)責(zé)任報(bào)告和債務(wù)融資

既有研究表明，社會(huì)責(zé)任報(bào)告披露的非財(cái)務(wù)信息有助于減少企業(yè)融資過(guò)程中的信息不對(duì)稱，降低企業(yè)的融資成本[4]。具體到債務(wù)融資方面，基于國(guó)內(nèi)外資本市場(chǎng)的研究均指出，積極履行社會(huì)責(zé)任有助于降低企業(yè)的債務(wù)融資成本[3, 5, 10]。基于利益相關(guān)者理論，現(xiàn)有研究主要從3種角度闡釋社會(huì)責(zé)任報(bào)告的影響機(jī)制：①表明企業(yè)可以持續(xù)獲得利益相關(guān)者(如政府、消費(fèi)者、員工)的支持和信任[11]；②體現(xiàn)了企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制和管理能力[3]；③吸引具有社會(huì)責(zé)任偏好的投資人[5, 12]。

綜合來(lái)看，現(xiàn)有研究主要聚焦于披露行為或報(bào)告文本特征，沒(méi)有考慮報(bào)告的視覺(jué)呈現(xiàn)和美學(xué)特征對(duì)信息傳遞效果的影響。

2.2 報(bào)告美學(xué)和視覺(jué)特征

既有研究發(fā)現(xiàn)，報(bào)告中圖片、顏色等與美學(xué)相關(guān)的視覺(jué)元素會(huì)影響利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)的感知和印象。例如，財(cái)務(wù)報(bào)告中圖表的使用可以降低處理報(bào)告信息所需要的認(rèn)知成本，進(jìn)而改變投資者和會(huì)計(jì)人員對(duì)公司業(yè)績(jī)的看法[13]。年報(bào)中的圖片和顏色等視覺(jué)美學(xué)元素的數(shù)量,也會(huì)提升利益相關(guān)者感知到的價(jià)值和形象[6, 8]。此外，ZHANG[7]從感官效應(yīng)的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)圖形的生動(dòng)性會(huì)積極影響投資者對(duì)公司管理層和財(cái)務(wù)績(jī)效的印象。

綜合來(lái)看，現(xiàn)有的研究主要表明了報(bào)告中的美學(xué)元素對(duì)個(gè)人感知和評(píng)價(jià)的影響，但尚未探討其是否可以轉(zhuǎn)化為實(shí)際的經(jīng)濟(jì)利益，也沒(méi)有討論美學(xué)元素的影響是否受到企業(yè)特征的調(diào)節(jié)。

2.3 美觀度的衡量

現(xiàn)有研究主要采用功能美學(xué)特征和量化美學(xué)特征來(lái)衡量報(bào)告的美觀度[8]。功能美學(xué)特征與閱讀識(shí)別報(bào)告內(nèi)容的流暢性相關(guān)，包括清晰度、視覺(jué)復(fù)雜度、圖文比例等[14]。量化美學(xué)特征主要指圖片顏色等特定美學(xué)元素的數(shù)量。例如，色彩豐富度、圖片數(shù)量等指標(biāo)都被學(xué)者用于度量和表示財(cái)報(bào)的美觀度[8]。

但是，受限于問(wèn)卷和人工計(jì)分等技術(shù)手段，兩類特征都沒(méi)有直接衡量抽象的美觀度概念。近年來(lái)，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研究者提出直接衡量美觀度的方法手段，實(shí)現(xiàn)了在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用[9]。這種基于深度學(xué)習(xí)的方法可以更加全面地考慮社會(huì)責(zé)任報(bào)告中的視覺(jué)元素，生成更有代表性的美觀度指標(biāo)，增強(qiáng)實(shí)證研究的準(zhǔn)確性和可靠性。

3 研究假設(shè)

3.1 社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與企業(yè)債務(wù)融資成本

社會(huì)責(zé)任報(bào)告由企業(yè)自主制作和發(fā)布，通常披露企業(yè)積極的、正面的社會(huì)責(zé)任履行行為[15]。盡管企業(yè)在社會(huì)責(zé)任方面的投入并不直接作用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，但卻可以使消費(fèi)者、政府、員工等重要利益相關(guān)者獲益。利益相關(guān)者理論指出，企業(yè)的發(fā)展需要多方利益相關(guān)者的參與和支持。積極履行社會(huì)責(zé)任有助于維護(hù)和改善利益相關(guān)者之間的關(guān)系[1, 5]。因此，社會(huì)責(zé)任報(bào)告反映了企業(yè)良好的社會(huì)形象，表明企業(yè)有能力得到政府和消費(fèi)者的長(zhǎng)期支持[4]；同時(shí)，報(bào)告也展示了企業(yè)對(duì)環(huán)保、安全等重要問(wèn)題的重視，表明企業(yè)遭遇訴訟和處罰的風(fēng)險(xiǎn)較低[3]。

然而，這些正面信息能否順利傳遞給債權(quán)人，還取決于信息在報(bào)告中的展示形式和呈現(xiàn)效果。更為美觀的呈現(xiàn)形式可以更有效地給讀者傳達(dá)信息。由于中國(guó)上市公司社會(huì)責(zé)任報(bào)告的披露質(zhì)量和信息含量相對(duì)較低[16]，其視覺(jué)呈現(xiàn)可能在債權(quán)人搜集信息和進(jìn)行決策的過(guò)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

首先，社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度有助于降低債權(quán)人獲取信息的成本。由于缺乏具體監(jiān)管要求，目前企業(yè)可以自主決定社會(huì)責(zé)任報(bào)告的形式，這給投資者解讀和比較信息帶來(lái)了一定的困難[2]。根據(jù)信息加工理論，在報(bào)告中添加圖表等視覺(jué)美學(xué)元素，可以減少處理報(bào)告信息所需的認(rèn)知努力，提供更優(yōu)的認(rèn)知擬合[13]。美觀的社會(huì)責(zé)任報(bào)告可以幫助讀者更加流暢、便利地理解其呈現(xiàn)的正面信息[17]，更有效地改善債權(quán)人對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)感知和價(jià)值評(píng)估。同時(shí)，便利的信息加工過(guò)程還能增強(qiáng)個(gè)體對(duì)所得結(jié)論的信心，提高其對(duì)信息的使用偏好[18]。綜上，高美觀度的社會(huì)責(zé)任報(bào)告強(qiáng)化了債權(quán)人對(duì)信息的理解和采納，使他們對(duì)企業(yè)未來(lái)償債能力的確定性增加，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的要求降低。

其次，企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度有助于向債權(quán)人傳遞積極的信息披露信號(hào)。企業(yè)債務(wù)融資的借貸雙方往往面對(duì)著不對(duì)稱的信息環(huán)境[19]。已有研究指出，社會(huì)責(zé)任信息披露行為本身可以作為企業(yè)形象和聲譽(yù)的正面信號(hào)，緩解債權(quán)人感知到的不確定性[16]。社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度也可以起到類似的信號(hào)作用。一方面，高美觀度表明企業(yè)在報(bào)告的制作和披露上付出了更多的努力，傳遞了企業(yè)重視社會(huì)責(zé)任履行、愿意主動(dòng)披露信息的信號(hào)，緩解了債權(quán)人對(duì)信息可靠性和企業(yè)偽善的疑慮[17]；另一方面，高美觀度也反映了企業(yè)可支配資源充足，傳遞了企業(yè)經(jīng)營(yíng)良好、管理規(guī)范的信號(hào)[8]，有助于提升債權(quán)人對(duì)企業(yè)償債能力的預(yù)估[5]。綜上，高美觀度的社會(huì)責(zé)任報(bào)告可以充當(dāng)企業(yè)信息披露意愿和經(jīng)營(yíng)狀況的正面信號(hào)，從而減少企業(yè)的債務(wù)融資成本。由此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)1企業(yè)的社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度越高，其債務(wù)融資成本越低。

3.2 分析師關(guān)注度的調(diào)節(jié)作用

作為專業(yè)的信息中介，分析師能夠?qū)ι鲜泄镜男畔⑦M(jìn)行深度挖掘和專業(yè)解讀，再以多種渠道傳播給各類投資者[20]，扮演著提取信號(hào)和放大信號(hào)影響力的角色，因而可以調(diào)節(jié)社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的影響。首先，分析師愿意通過(guò)多種信息渠道了解企業(yè)內(nèi)部情況[21]，擅長(zhǎng)挖掘外部投資者難以識(shí)別的信號(hào)特征。美觀度屬于視覺(jué)的、抽象的信息，不易進(jìn)行量化和比較，對(duì)銀行等外部債權(quán)人的直接影響有限。而分析師恰好可以將社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的信號(hào)作用提取和呈現(xiàn)出來(lái)，幫助外部投資者理解報(bào)告?zhèn)鬟f的信息。其次，分析師有迅速獲得和反饋信息的作用[22]，可以放大信息的影響力。對(duì)分析師跟蹤人數(shù)多的公司來(lái)說(shuō)，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度所傳遞的信號(hào)也可以被更多利益相關(guān)者接收到。綜上，分析師能夠?qū)I(yè)解讀、廣泛傳遞社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的信號(hào)，使得美觀度在降低融資成本方面發(fā)揮更大的作用。由此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)2分析師對(duì)公司的關(guān)注度越高，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)公司債務(wù)融資成本的影響更大。

3.3 機(jī)構(gòu)持股比例的調(diào)節(jié)作用

在我國(guó)資本市場(chǎng)上，機(jī)構(gòu)投資者扮演著挖掘、解讀、傳播上市公司信息和對(duì)上市公司進(jìn)行監(jiān)督的角色[23]。由于機(jī)構(gòu)投資者更加重視社會(huì)責(zé)任報(bào)告[24]，在理解和加工報(bào)告信息的過(guò)程中更容易受到美觀度的影響，接受和吸收?qǐng)?bào)告中傳遞的正面信息。機(jī)構(gòu)投資者也可以更深入地解讀企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告，識(shí)別報(bào)告中的美學(xué)特征所傳遞的積極信號(hào)。同時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者擅長(zhǎng)通過(guò)各種媒介渠道廣泛地傳播信息，為公司提供更好的信息環(huán)境[25]。社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度傳遞出的信號(hào)可以借由機(jī)構(gòu)投資者的幫助，更有效地傳遞給其他投資人和債權(quán)人。綜上，機(jī)構(gòu)持股比例高的企業(yè)可以通過(guò)發(fā)布美觀度高的社會(huì)責(zé)任報(bào)告，更高效和廣泛地向市場(chǎng)上的利益相關(guān)者輸出正面積極的信息，更有效地減低債務(wù)融資成本。由此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)3機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)公司債務(wù)融資成本的影響更大。

4 研究設(shè)計(jì)

4.1 樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究選擇2007～2019年中國(guó)滬深上市公司的年度社會(huì)責(zé)任報(bào)告作為研究樣本，得到初始樣本8 789個(gè)。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的可比性，排除異常值影響，本研究還進(jìn)行了如下處理：①剔除金融行業(yè)和ST類公司；②剔除資不抵債和相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司；③對(duì)所有連續(xù)性變量在1%和99%的百分位進(jìn)行縮尾處理。最終樣本量為5 151，來(lái)自1 089家上市公司。研究數(shù)據(jù)中的年度社會(huì)責(zé)任報(bào)告和財(cái)務(wù)報(bào)告來(lái)源于巨潮資訊網(wǎng)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和企業(yè)基本信息來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.2 基于深度學(xué)習(xí)算法的社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度度量

本研究采用深度學(xué)習(xí)方法提取研究的關(guān)鍵解釋變量——社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度，具有以下優(yōu)點(diǎn)：①影響美觀度的因素既包括功能的美學(xué)特征，也包括量化的美學(xué)特征。深度學(xué)習(xí)方法能夠直接從原始輸入數(shù)據(jù)中提取高級(jí)特征，對(duì)更為全局和抽象的美觀度變量進(jìn)行衡量。②以往研究中只能通過(guò)人工打分和實(shí)驗(yàn)的方法對(duì)少量數(shù)據(jù)進(jìn)行美觀度評(píng)價(jià)，而深度學(xué)習(xí)方法能夠通過(guò)更好的泛化能力，對(duì)數(shù)以萬(wàn)計(jì)的社會(huì)責(zé)任報(bào)告頁(yè)面進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算。

(1)

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面，Webthetics模型對(duì)圖像風(fēng)格識(shí)別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了適應(yīng)性拓展。通過(guò)替換網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)，將分類交叉熵?fù)p失轉(zhuǎn)變?yōu)槭?1)的回歸損失；通過(guò)減少全連接層中的神經(jīng)元數(shù)量來(lái)減輕過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)；通過(guò)在第一卷積層采用大的卷積核，以適應(yīng)美觀度這一更為綜合和高級(jí)的概念。最后，模型使用反向傳播算法訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

本研究選擇Webthetics計(jì)算社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度有以下幾個(gè)原因：①數(shù)據(jù)方面，該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集涵蓋了各種風(fēng)格、排版、文字比例的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面，與社會(huì)責(zé)任報(bào)告具有相似的圖文混排特點(diǎn)和視覺(jué)特征；②模型方面，該模型將美學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)公式化為實(shí)值回歸問(wèn)題，能準(zhǔn)確反映不同美觀度評(píng)級(jí)分?jǐn)?shù)之間的差距，進(jìn)而能夠通過(guò)計(jì)量方法檢驗(yàn)其影響；③準(zhǔn)確性方面，實(shí)驗(yàn)證明該模型美觀度評(píng)分與用戶美觀度評(píng)分結(jié)果高度相關(guān)，并且在準(zhǔn)確度方面優(yōu)于使用顏色豐富度和視覺(jué)復(fù)雜度等美觀度手工評(píng)價(jià)方法。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證其適用性，本研究整理了《中國(guó)企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告白皮書2013》中專家對(duì)1 084份社會(huì)責(zé)任報(bào)告篇章結(jié)構(gòu)、排版設(shè)計(jì)、語(yǔ)言、圖標(biāo)等方面的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)。該項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)維度與本研究的美觀度基本一致。專家打分和算法美觀度打分的皮爾遜相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.792，表明該算法能夠?qū)ι鐣?huì)責(zé)任報(bào)告進(jìn)行相對(duì)準(zhǔn)確客觀的美學(xué)評(píng)價(jià)。Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)也表明，算法美觀度打分與專家打分在排序上高度一致，沒(méi)有顯著差異(z=0.075，p=0.940)。

本研究構(gòu)建美觀度變量的過(guò)程如下：①將PDF格式的社會(huì)責(zé)任報(bào)告批量分頁(yè)并轉(zhuǎn)換為JPG格式，得到215 772張圖片；②利用深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算每張圖片的美觀度，以各頁(yè)面的美觀度平均值代表報(bào)告的整體美觀度。

4.3 變量構(gòu)建

變量的構(gòu)建具體如下。

(1)因變量參照李廣子等[26]、周楷唐等[27]的做法，本研究采用企業(yè)利息支出占當(dāng)年長(zhǎng)短期負(fù)債平均值的比重來(lái)計(jì)算債務(wù)融資成本。其中，長(zhǎng)短期負(fù)債包括短期借款、一年內(nèi)到期的長(zhǎng)期借款、長(zhǎng)期借款、應(yīng)付債權(quán)、長(zhǎng)期應(yīng)付款和其他長(zhǎng)期負(fù)債。此外，本研究在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中還采用了替代方法來(lái)度量債務(wù)融資成本。

(2)自變量如前文所述，本研究采用Webthetics深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型計(jì)算企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的年度數(shù)值。

(3)調(diào)節(jié)變量參照DHALIWAL等[4]的做法，本研究采用年度內(nèi)跟蹤并發(fā)布企業(yè)研究報(bào)告的證券分析師人數(shù)的自然對(duì)數(shù)表示分析師關(guān)注度，采用機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)量除以企業(yè)總股本來(lái)度量機(jī)構(gòu)投資者持股比例。

(4)控制變量借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)，本研究控制了企業(yè)規(guī)模(S)、資產(chǎn)負(fù)債率(LE)、資產(chǎn)回報(bào)率(R)、成長(zhǎng)性(G)、有形資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重(P)、虧損虛擬變量(LO)、第一大股東持股比例(T)、兩職兼任虛擬變量(DU)、獨(dú)立董事比例(I)、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(B)等可能對(duì)債務(wù)融資成本產(chǎn)生系統(tǒng)影響的財(cái)務(wù)指標(biāo)。為了驗(yàn)證社會(huì)責(zé)任報(bào)告的獨(dú)特作用，本研究還收集了企業(yè)的年報(bào)文件，利用Webthetics深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算得到企業(yè)年報(bào)的美觀度數(shù)據(jù)(AR)，并在模型中加以控制；同時(shí)，還控制了年度虛擬變量、公司虛擬變量和行業(yè)層面聚類的結(jié)果，來(lái)控制時(shí)間效應(yīng)和公司效應(yīng)的影響。

以上各種變量的具體定義和說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 變量說(shuō)明

4.4 模型設(shè)定

為探究社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)公司債務(wù)融資成本的影響，本研究構(gòu)建以下計(jì)量模型：

DEi,t=α0+β1ASi,t+∑CVi,t+∑F+∑Y+εi,t，

(2)

式中，i、t分別表示企業(yè)和年份；α0表示常數(shù)項(xiàng)；β1表示系數(shù)；CV表示一系列控制變量；F和Y分別表示公司固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)；ε表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。本研究主要關(guān)注β1的系數(shù)值及其顯著性水平。

為研究分析師關(guān)注度和機(jī)構(gòu)投資者持股比例的調(diào)節(jié)效應(yīng)，構(gòu)建以下計(jì)量模型：

DEi,t=α1+β2ASi,t+β3MVi,t+β4ASi,t×MVi,t+

∑CVi,t+∑F+∑Y+εi,t，

(3)

式中，α1表示常數(shù)項(xiàng)；β2～β4均表示系數(shù)；MV表示調(diào)節(jié)變量。同時(shí)，本研究使用時(shí)間固定效應(yīng)、公司固定效應(yīng)和行業(yè)層面聚類的穩(wěn)健回歸方法來(lái)估計(jì)上述計(jì)量模型，以控制截面相關(guān)和時(shí)間序列自相關(guān)問(wèn)題可能帶來(lái)的影響。

5 實(shí)證結(jié)果與分析

5.1 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

本研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可知，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度(AS)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.803和0.795，最小值和最大值分別為2.040和5.096，說(shuō)明上市公司社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的差異較大；而年報(bào)的美觀度(AR)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.734和0.179，最小值和最大值分別為2.298和3.174，說(shuō)明上市公司年報(bào)的披露格式較為統(tǒng)一，美觀度的差異較小。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)(N=5 151)

相關(guān)性分析結(jié)果顯示，各變量間的相關(guān)系數(shù)均低于0.6，變量的VIF平均值為1.40，最大值為2.04，遠(yuǎn)低于主流閾值10。由此可見(jiàn)，本研究中選取的變量之間不存在顯著的多重共線性問(wèn)題。

5.2 回歸結(jié)果與分析

基于雙重聚類調(diào)整的社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度影響企業(yè)債務(wù)融資成本的穩(wěn)健回歸分析結(jié)果見(jiàn)表3。表3中，模型(1)只包含了控制變量，模型(2)中增加了美觀度變量AS。由表3模型(2)可知，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的估計(jì)系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度越高，其債務(wù)融資成本越低，支持假設(shè)1。模型(3)～模型(5)增加了分析師關(guān)注度和機(jī)構(gòu)投資者持股比例與美觀度的交乘項(xiàng)。由模型(3)可知，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與分析師關(guān)注度的交乘項(xiàng)系數(shù)不顯著，未支持假設(shè)2。由模型(4)可知，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與機(jī)構(gòu)投資者持股比例的交乘項(xiàng)系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，支持假設(shè)3，說(shuō)明機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)債務(wù)融資成本的削減作用越強(qiáng)。結(jié)果表明，美觀的社會(huì)責(zé)任報(bào)告更有助于改善債權(quán)人對(duì)公司償債能力的評(píng)價(jià)，減少債權(quán)人的風(fēng)險(xiǎn)感知和對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的要求，而機(jī)構(gòu)投資者挖掘、解讀、傳播信息的能力可以放大社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的影響。

表3 多元回歸分析結(jié)果(N=5 151)

5.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本研究進(jìn)行了如下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(1)工具變量回歸由于研究結(jié)果可能受到互為因果和遺漏變量等內(nèi)生性問(wèn)題困擾，本研究選取同年度同地區(qū)其他公司的社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的均值作為工具變量，應(yīng)用兩階段工具變量IV法進(jìn)行內(nèi)生性處理[28]。該工具變量滿足相關(guān)性和外生性的要求：①相關(guān)性方面，同年度同地區(qū)的公司面臨相似的外部環(huán)境，在履行和披露社會(huì)責(zé)任上有一定的相關(guān)性，且未檢出弱工具變量問(wèn)題；②外生性方面，目前沒(méi)有證據(jù)表明同地區(qū)其他公司的社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度會(huì)影響本公司的債務(wù)融資成本，即工具變量與模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)。使用工具變量的回歸結(jié)果見(jiàn)表4。由表4模型(1)可知，經(jīng)工具變量調(diào)整后的社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，表明其對(duì)債務(wù)融資成本有顯著的負(fù)向影響；模型(3)顯示，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與機(jī)構(gòu)投資者持股比例的交乘項(xiàng)在5%的水平上顯著為負(fù)，表明社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)債務(wù)融資成本的削減作用對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的企業(yè)更加強(qiáng)烈，與主分析結(jié)果一致。同時(shí)，模型(2)中分析師關(guān)注度和美觀度的交乘項(xiàng)系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，這表明在對(duì)內(nèi)生性問(wèn)題加以控制之后，假設(shè)2也得到了支持，即分析師關(guān)注越高，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)債務(wù)融資成本的削減作用越強(qiáng)。因此，本研究通過(guò)進(jìn)一步分析，對(duì)分析師關(guān)注度的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行了探討和驗(yàn)證。

表4 工具變量檢驗(yàn)結(jié)果(N=5 151)

(2)變更債務(wù)融資成本的衡量方式為了驗(yàn)證結(jié)果未受到特定債務(wù)融資成本衡量方式的主導(dǎo)，本研究借鑒已有文獻(xiàn)[26]，通過(guò)企業(yè)利息支出、手續(xù)費(fèi)支出和其他財(cái)務(wù)費(fèi)用的總額占期末總負(fù)債的比重度量企業(yè)債務(wù)融資成本。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5模型(1)，該結(jié)果與主分析結(jié)果一致，表明社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)債務(wù)融資成本的削減作用并未受到特定債務(wù)融資成本衡量方式的影響。

(3)剔除債務(wù)融資成本為負(fù)的樣本為消除異常值帶來(lái)的影響，本研究借鑒大多數(shù)文獻(xiàn)的做法，對(duì)債務(wù)融資成本為負(fù)的樣本進(jìn)行剔除。基于新樣本的回歸結(jié)果見(jiàn)表5模型(2)，該結(jié)果也與主分析結(jié)果一致，表明社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)債務(wù)融資成本的削減作用并未受到特殊樣本的影響。

表5 變更衡量方式和樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

5.4 進(jìn)一步分析

上述主回歸分析控制了公司固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。ZHOU[29]指出，公司固定效應(yīng)模型適用于分析自變量具有明顯組內(nèi)差異的數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)的自變量呈現(xiàn)組內(nèi)差異小、組間差異大的特征時(shí)，自變量與因變量之間的關(guān)系可能無(wú)法通過(guò)公司固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)出來(lái)，因而應(yīng)考慮使用行業(yè)固定效應(yīng)模型。遵照其建議，本研究進(jìn)一步嘗試使用行業(yè)固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表6。由表6模型(1)可知，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與債務(wù)融資成本在1%的水平上負(fù)向相關(guān)；模型(2)和模型(3)顯示，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與分析師關(guān)注度及機(jī)構(gòu)投資者持股比例的交乘項(xiàng)分別在5%和1%的水平上顯著為負(fù)。分析結(jié)果與研究假設(shè)一致，且在包含全部變量和交乘項(xiàng)的模型(4)中依然顯著。結(jié)果表明，社會(huì)責(zé)任報(bào)告越美觀，企業(yè)債務(wù)融資成本越低，而這一影響的效果在分析師關(guān)注度高或機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的企業(yè)中更加突出。

表6 行業(yè)固定效應(yīng)回歸分析結(jié)果(N=5 151)

本研究的全樣本中共有194家公司發(fā)布的所有報(bào)告均沒(méi)有使用任何色彩元素(即該公司發(fā)布的所有社會(huì)責(zé)任報(bào)告的色彩豐富度均為0)，表明這些公司在觀測(cè)期內(nèi)沒(méi)有嘗試對(duì)社會(huì)責(zé)任報(bào)告進(jìn)行美化，降低了美觀度的組內(nèi)差異。由于公司固定效應(yīng)模型不適用于分析自變量組內(nèi)差異小的數(shù)據(jù)[29]，本研究也嘗試剔除這部分的數(shù)據(jù)樣本，再重新進(jìn)行公司固定效應(yīng)模型分析。剔除后，美觀度數(shù)據(jù)組內(nèi)方差占總方差的比重會(huì)從21.7%上升到78.5%。這類樣本剔除方式也是金融研究常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清洗方法[30]?；谇逑春髽颖镜幕貧w分析結(jié)果見(jiàn)表7。由表7模型(1)可知，剔除干擾樣本后，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與債務(wù)融資成本在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)；模型(2)和模型(3)顯示，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度與分析師關(guān)注度及機(jī)構(gòu)投資者持股比例的交乘項(xiàng)均在5%的水平上顯著為負(fù)。分析結(jié)果與研究假設(shè)一致，且在包含全部變量和交乘項(xiàng)的模型(4)中依然顯著。結(jié)果表明，社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度對(duì)企業(yè)債務(wù)融資成本有顯著的負(fù)向影響，而這一影響隨著分析師關(guān)注度和機(jī)構(gòu)投資者持股比例的提高而增強(qiáng)。

表7 剔除干擾樣本的回歸分析結(jié)果(N=3 967)

此外，為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的可靠性和因果性，本研究同樣應(yīng)用兩階段工具變量IV法對(duì)基于清洗后的樣本進(jìn)行內(nèi)生性處理。工具變量回歸結(jié)果與表7的結(jié)果一致，表明在通過(guò)工具變量控制內(nèi)生性后，本研究的結(jié)論仍然成立。

綜上所述，進(jìn)一步分析的結(jié)果為本研究的假設(shè)提供了更加充分的實(shí)證支持。這表明，企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度的確可以幫助消除信息不對(duì)稱、傳遞積極的信號(hào)，降低債權(quán)人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的要求；而分析師和機(jī)構(gòu)投資者等專業(yè)信息中介能通過(guò)其解讀信息和傳播信息的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步放大社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)企業(yè)債務(wù)融資的影響。

6 結(jié)語(yǔ)

本研究以我國(guó)2007～2019年披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告的上市公司為樣本，創(chuàng)新性地通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法計(jì)算社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度，并實(shí)證探究了社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度對(duì)債務(wù)融資成本的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度越高，企業(yè)債務(wù)融資成本越低；②企業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者持股比例和分析師關(guān)注度越高，社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)該企業(yè)債務(wù)融資成本的削減作用越強(qiáng)。這表明社會(huì)責(zé)任報(bào)告的美觀度有助于強(qiáng)化報(bào)告中正面信息的傳遞，減少債權(quán)人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，增強(qiáng)債權(quán)人對(duì)企業(yè)還貸能力的信心；同時(shí)，分析師和機(jī)構(gòu)投資者等專業(yè)信息中介能通過(guò)其解讀和傳播信息的優(yōu)勢(shì)，放大社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度對(duì)債務(wù)融資的影響。

理論層面，本研究主要有以下幾點(diǎn)貢獻(xiàn)：①已有研究側(cè)重于討論社會(huì)責(zé)任報(bào)告文本特征對(duì)價(jià)值感知的影響，本研究聚焦于社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度和企業(yè)債務(wù)融資成本，揭示了報(bào)告視覺(jué)特征的經(jīng)濟(jì)影響，拓展了對(duì)社會(huì)責(zé)任報(bào)告的理論認(rèn)識(shí)；②本研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者和分析師等專業(yè)信息中介可以強(qiáng)化社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的影響，為探討其影響機(jī)制提供了依據(jù)；③本研究借助深度學(xué)習(xí)模型對(duì)美觀度這一抽象概念進(jìn)行了衡量，彌補(bǔ)了以往實(shí)證研究在衡量方法上的不足，拓展了計(jì)算美學(xué)的應(yīng)用。實(shí)踐層面，本研究主要有以下啟示：①監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告披露的引導(dǎo)，不僅要關(guān)注報(bào)告的內(nèi)容，也要規(guī)范報(bào)告的呈現(xiàn)形式；②上市公司應(yīng)重視社會(huì)責(zé)任報(bào)告的制作和披露，注意提升報(bào)告的視覺(jué)效果和美學(xué)價(jià)值，以改善企業(yè)的融資環(huán)境。

本研究也存在一定的局限性：①研究場(chǎng)景和數(shù)據(jù)沒(méi)有隨機(jī)的、外生的沖擊，不足以完全排除所有潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，未來(lái)研究可以利用包含外生性政策沖擊的實(shí)證數(shù)據(jù)或基于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)論的因果性；②本研究對(duì)美觀度的衡量沒(méi)有考慮不同文本主題的差異，以及文本和視覺(jué)元素的相互作用，未來(lái)研究可以探索更細(xì)化、更精確的度量方法；③本研究?jī)H關(guān)注了債務(wù)融資成本，沒(méi)有考慮其他財(cái)務(wù)和績(jī)效指標(biāo)，后續(xù)研究可以進(jìn)一步探討社會(huì)責(zé)任報(bào)告美觀度的影響范圍和邊界。