战略性企业社会责任对价值创造的影响研究：环境动态性的调节作用

2021-09-17嵇国平阚云艳

南昌工程学院学报 2021年4期

嵇国平，张静，阚云艳

(南昌工程学院工商管理学院，江西南昌 330099)

自1996年战略性企业社会责任(Strategic Corporate social Responsibility，以下简称SCSR)被提出以来，国内外众多学者围绕SCSR与价值创造间的关系进行了多视角的研究[1-3]，取得了较大进展。但现有研究大多探讨SCSR对价值创造的直接影响，对此种影响的边界条件研究仍略显不足。为此，本研究基于适配理论，将环境动态性作为中介变量，纳入“SCSR—价值创造”的分析框架，构建SCSR、环境动态性与价值创造关联的模型(见图1)；并基于289份问卷调研数据，实证分析三者间的关系，检验该模型的效用，以进一步明晰SCSR影响价值创造的边界条件和揭示SCSR影响价值创造的内在机制。

1 理论基础与研究假设

1.1 理论基础

自20世纪60年代适配概念或思想被引入到战略管理领域以来，其一直是推动战略管理领域相关理论向前发展的核心力量[4]。1984年，Venkatraman和Camillus在《管理学会评论》(《Academy of Management Review》)上发表了《探寻战略管理中的适配概念》一文。在该论文中，他们从战略管理中的适配概念化和适配领域两个维度，对战略管理的6个学派所呈现的适配观点进行了明确的区分，并以此归类6个学派[4]。他们提出这个适配概念化实际是指适配思想在战略管理中的内化，依据这个逻辑，他们将战略区分为两类：一类是将战略视为组织与环境适配的过程，他们称之为“交互的模式”，聚焦于实现预期的配置的过程；另一类将战略视为系统中与其他要素适配的一种要素，聚焦于适配的内容，即为达到预期的配置的有机适配要素[4]。另外，他们从内部、外部和内外整合的视角划分了适配的领域。应当说，Venkatraman和Camillus是首次将适配理论与战略理论进行“匹配”而对战略进行分类的学者，他们的研究为后者学者研究战略适配理论奠定了基础。

根据上述适配观点，可知SCSR本身特别关注企业社会责任(Corporate Social Responsibility，以下简称CSR)与企业核心业务的适配，并以此为基础谋求竞争优势。因此，SCSR能够实现企业社会责任与企业内外环境的相互适配，进而为企业创造更高的价值。由此可知适配论有助于本研究解释环境动态性对SCSR与价值创造之间关系影响的基本逻辑。

1.2 研究假设

1996年Burke等借鉴企业社会责任论和适配论观点，认为SCSR可对价值创造产生有效的直接影响[5]，Husted 和Allen两度以实证方式验证了Burke等的观点[6-7]。

环境是企业赖以存续的基石，对企业的战略决策与行为有着重要的影响[8]。SCSR是企业主动性地将CSR纳入企业战略的一种行为，因而此种行为的制定与实施势必受到环境因素的影响。环境动态性是指环境不确定的程度及其变化的速度[9]，是影响SCSR与价值创造之间关系的关键情境变量[10]。因此，环境的动态变化会对SCSR及其创造的价值产生不同的影响，且随着环境动态性的不断提高，SCSR对价值创造施加的影响更大。

SCSR将CSR与企业战略、业务相结合，因而能帮助企业改善竞争环境的影响因素，进而提升企业竞争优势[11]。在动态变化的环境中，企业可通过SCSR与利益相关者建立相应的关系，获得其良好的认可，由此活动其控制的资源[10]，从而实现企业可持续发展。

随着环境动态性的提高，环境中各要素原有的关联变得模糊，导致不确定性提高[12]。处于此情景下的企业将面临各种非结构问题，市场竞争、技术发展等方面的变化迅速且呈现显著的非连续性[13]，从而使得战略决策与行为面临极强的不确定性。在此情况下，企业如果单纯地履行CSR，则会增加的负担，导致企业绩效难以提升。然而，SCSR将CSR纳入企业战略，并与企业业务相结合，主动性地、前瞻性地考虑CSR履行的问题，使得企业做出的CSR决策更为全面与科学，可实现CSR与动态环境的适配，进而促进企业经济效益与社会效益的提升。

经由上述分析，并根据适配论的核心观点，本研究认为环境动态性在SCSR与价值创造之间的关系中起调节作用，因此提出假设：SCSR对价值创造的影响受到环境动态性的调节，随着环境动态性的提高，SCSR对价值创造的影响越大。

基于上述理论分析与研究假设，构建了本研究的概念模型，如图1所示。

图1 概念模型

2 研究设计

2.1 样本与数据收集

为满足实证研究的要求，本研究获取了289份有效样本数据，该数据用于对SCSR、环境动态性与价值创造进行信效度检验、多元回归分析，该样本基本构成情况如表1所示。

表1 样本数据的基本情况

续表1

2.2 变量与测量

2.2.1 SCSR

综合考量后，本研究选用Husted和Allen于2009年开发的SCSR量表[7]，其由4个维度和10个测量题项构成(见表2)。本研究沿用Husted和Allen编制SCSR量表的做法，使用李克特五点尺度评分法编制题项，其中“1”表示“完全不同意或完全不符合”，“5”表示“完全同意或完全符合”。由企业高层管理人员根据其企业的实际情况，以主观的方式判断测量题项。

表2 战略性企业社会责任的测量工具

2.2.2 价值创造

鉴于Husted和Allen开创了测量SCSR创造价值之先河，本研究采用Husted和Allen于2009年开发的价值创造量表[7]，以测量SCSR的功效。该变量是单维的，由4个测量题项构成(见表3)。本研究沿用Husted和Allen编制价值创造量表的做法，使用李克特五点尺度评分法编制题项，其中“1”表示“非常小”，“5”表示“非常高”。由企业高层管理人员根据其企业的实际情况，以主观的方式判断测量题项。

表3 价值创造的测量工具

2.2.3 环境动态性

鉴于Jansen等于2006年较好地刻画了环境动态性，本研究采用其开发的环境动态性量表[14]。该量表是单维的，由4个测量题项构成(见表4)。本研究沿用Jansen等编制环境动态性量表的做法，其中“1”表示“完全不符合”“7”表示“完全符合”。由企业高层管理人员根据其企业的实际情况，以主观的方式判断测量题项。

表4 环境动态性的测量工具

3 实证分析

3.1 信度与效度检验

本研究借助SPSS21.0与AMOS20.0统计分析软件，运用289份有效样本数据，从信度、收敛效度与区别效度等3个方面对SCSR、环境动态性与价值创造3个量表进行信效度检验(1)在此之前，本研究通过309份有效问卷数据，已对3个量表进行了第一次信效度检验，限于篇幅，在此省略；欲知详情，可联系本文第一作者。。

3.1.1 信度检验

根据量表的Cronbach’sα值与组合信度值，对3个量表的信度进行检验。表5显示SCSR总量表的α值为0.703，分量表“中心性”和“前瞻性”的α值分别为0.564和0.697，均达到了一般的评价标准；“可见性”的α值为0.438，小于0.50(2)罗胜强和姜燕(2014)认为：量表的题项数与其信度有着密切的关联，一般来说量表的题项数增加，其信度也会随之提高。鉴于可见性维度只有两个题项，因而其信度也可接受。；“专用性”量表只有一个测量题项，不能计算出其α信度值，但是该题项在信度分析中较好地通过了检验(3)由于潜变量(专用性)只有一个观察变量，在本论文中测量模型未能计算其标准化因子负荷、AVE值和CR值；但根据收敛效度的定义和判断标准，该潜变量(专用性)可以解释其唯一的观察变量100%的变异；因此，其收敛效度非常理想。；总体来看，SCSR总量表的信度尚可。价值创造与环境动态性量表的α值分别为0.792、0.679(见表5)，达到或接近了一般的评价标准，信度较好[15]。

表5 3个变量的信度与收敛效度(N=289)

只有一个测量题项，不能计算出其α信度值，因此表中未呈现该维度的α信度值。

3.1.2 收敛效度检验

根据因子负荷值与其显著性，以及潜变量的平均方差抽取量检验量表的收效效度。表5显示SCSR的所有标准化因子负荷值介于0.433至0.739之间，除了其中两个值分别为0.433和0.492外，其余的值均达到了大于0.50而小于0.95的推荐标准，且均在0.001水平上显著[16]。另外，价值创造与环境动态性的所有标准化因子负荷值均达到了大于0.50而小于0.95的推荐标准，且均在0.001水平上显著。价值创造的平均方差抽取量(Average Variance Extracted，AVE)为0.496，价值创造的AVE值为0.495，接近于0.50的评价标准[16]。中心性、前瞻性、可见性与环境动态性的AVE值分别为0.320、0.369、0.322与0.391(4)这4个潜变量的AVE值相对不高，本研究对此作如下解释：本文使用的SCSR量表是Husted和Allen(2009)基于墨西哥情境下开发的，而中国与墨西哥在经济发展方面有着较大的差异，这种差异有可能使得SCSR在中国情境下的表现不如人意；致使个别的因子载荷值不高；而由于其因子载荷值不高，进而会导致这3个变量的AVE值相对不高。同理，可对环境动态性的AVE值相对不高的原因做出如此解释。。综合来看，SCSR、价值创造与环境动态性量表的收敛效度尚可，可用之于多元回归分析。

3.1.3 区别效度检验

运用卡方值差异检验法，对SCSR的4个潜变量、价值创造潜变量与环境动态性潜变量进行区别效度检验，结果表明各潜变量之间有着显著区别[16]，3个变量具有较好的区别效度(见表6)。

总体来看，本研究的测量模型与样本数据的适配情况较好，该测量模型稳定可靠且有效；因此，可运用该模型进行更为深入的研究，以验证本论文提出的研究假设。

3.2 SCSR对价值创造的影响

3.2.1 相关性分析

运用SPSS21.0统计分析软件，对SCSR、价值创造与环境动态性三者间的关系进行相关性分析。表7显示SCSR与价值创造(γ=0.421，p<0.01)、环境动态性(γ=0.217，p<0.01)呈显著正相关关系，价值创造与环境动态性(γ=0.240，p<0.01)呈显著正相关关系。SCSR、价值创造与环境动态性3个变量间呈显著正相关关系，为建议本研究提出的假设提供了初步支持。

表7 变量间的相关系数(N=289)

3.2.2 多元回归分析

本研究将环境动态性作为调节变量，考察其如何影响SCSR与价值创造之间的关系，即研究在不同环境动态性下两者之间的关系是否会有显著变化。

根据束义明和郝振省的研究[17]，本研究运用SPSS21.0统计分析软件，采用多元回归分析法，分以下4步检验环境动态性的调节作用：第1步，引入企业规模与产业类型两个控制变量；第2步，导入自变量(SCSR)；第3步，引入调节变量(环境动态性)；第4步，导入环境动态性与SCSR的乘积项(5)此处的乘积项是由经过中心化处理后的环境动态性与SCSR相乘而构造的；如此处理，可减少在回归方程中SCSR、环境动态性及两者的乘积项之间的多重共线性问题(陈晓萍等，2012)。。如果第4步中的乘积项对因变量(价值创造)的回归系数在统计水平下显著，则可判断环境动态性的调节作用存在[18]。

依据以上步骤，得到调节变量的回归分析结果，如表8所示。在上述4步的回归方程中，所有变量的方差膨胀因子(VIF)介于1.006～1.099 之间；由此可看出，变量之间的多重共线性问题不大[15]。

模型4检验了环境动态性对SCSR与价值创造之间关系的调节作用(见表8)，结果表明环境动态性与SCSR的交互作用对价值创造具有显著的正向影响(β=0.131，p﹤0.05)，由此表明本研究提出的假设得到支持。

为进一步地显示调节作用的模式，运用简单斜率分析法进行分析，其结果如图2所示。首先按照环境动态性的中位数将样本数据分为高、低两组，然后对两组子样本数据分别进行回归分析，最后画图。检验结果表明，在两组回归方程中，SCSR的回归系数都显著：在高环境动态性组中，β=0.545，p﹤0.001；在低环境动态性组中，β=0.240，p﹤0.01。

表8 调节作用检验结果(N=289)

图2 环境动态性对SCSR与价值创造之间关系的调节作用

此外，从图2还可看出，相对于低环境动态性，高环境动态性对SCSR与价值创造之间关系的影响更大。

上述研究验证本研究提出的假设：SCSR对价值创造的影响受到环境动态性的调节，随着环境动态性的提高，SCSR对价值创造的影响越大。

4 结论与对企业的实务建议

4.1 结论

本研究基于适配论，以环境动态性为调节变量，构建SCSR影响价值创造的理论模型；然后利用289份有效样本数据，采用多元回归分析法检验了模型的效用。本研究证实了SCSR对价值创造的影响的确受到环境动态性的调节，随着环境动态性的提高，SCSR对价值创造的影响越大。环境动态性与SCSR的交互项对价值创造影响的标准化系数为0.131(p﹤0.05)(见表8)。

彭雪蓉和刘洋认为环境动态性在SCSR与企业持续竞争优势的关系中起调节作用，本研究结论为他们的研究观点提供了有力的支持[10]。随着环境动态性的提高，企业绩效的不可预测性愈高。此种情况导致企业对利益相关者所控制的资源依赖性增强，但企业可通过SCSR与企业利益相关者建立良好的关系，获取其所控制的资源[10]，由此可提升企业价值创造力。这也表明了SCSR对价值创造的影响受到环境动态性的调节。

本研究检验了环境动态性在SCSR与价值创造之间关系中所起的调节效应，有助于深层次了解SCSR的作用机制，深化SCSR对价值创造影响的边界条件的认识。此研究探明了SCSR影响价值创造的情景因素，将Husted和Allen的研究[6-7]向前推进了一小步。