摘 要：基于社会资本的视角，利用2008—2016年沪深A股民营上市公司样本，探究研发投入企业在慈善捐赠上的战略安排。并且选取社会期望落差和社会信任作为风险因素，进一步探究风险因素对上述关系的调节效应。研究表明：研发投入与企业慈善捐赠显著正相关，即企业研发投入越多，其慈善捐赠的水平越高；当企业实际经营水平低于社会期望业绩，即社会期望落差较大时，研发投入与慈善捐赠的正向关系较强；企业所在地区的社会信任水平较高时，研发投入与慈善捐赠的正向关系则会减弱。在对内生性问题、替代变量、滞后性等问题进行稳健性检验后，结果保持稳定。所得结论丰富了创新与社会责任的相关研究，并从社会信任的视角揭示了研发企业运用慈善捐赠进行利益相关者管理的策略表现。
关键词：研发投入；慈善捐赠；社会信任；社会期望落差
引 言
中国经济在经历了几十年的粗放型发展后，正在由“中国制造”向“中国智造”升级过渡。企业作为创新的重要主体，加大创新投入、提升自身创新能力对于增强企业竞争优势具有重要的战略意义(沈弋等，2018)[1]。但同时，研发投入也面临着高风险和不确定、面临着研发过程的诸多风险和研发产出的不确定，这些风险因素及其变化的不确定会导致创新失败的可能性产生、导致利益主体的损失、导致大量的沉没成本(张治河等，2015)[2]。如果一个公司是不可持续发展的或是没有信誉的，任何资产专用性的投资都会被浪费。因此，如何进行基于利益相关者视角的创新风险管理，以防范和控制创新风险是创新投入企业需要考虑的一个重要战略问题。从已有文献来看，现有研究大多关注研发投入的前因变量和后果效应，从企业规模、年龄、股权结构(成力为和戴小勇，2012)[3]、高管特征(苏坤等，2018)[4]、业绩期望落差(宋铁波等，2018)[5]等自身特征和外部制度环境(李后建和张宗益，2014)[6]等方面探究研发投入的影响因素，但鲜有研究研发投入战略是否会影响企业的其他战略选择。
运用APDL由底向上建立压铆连接的参数化模型。选取PLANE182单元，设置关键字KEYOPT(3)=1。选择材料模型，根据压铆螺母和连接板件的材料特性设置相关参数。然后，使用自由网格划分和映射划分相结合的方式对模型进行网格划分，同时对压铆接触位置的网格进行细化处理以增加分析的准确性，其有限元模型如图2所示。
与此同时，企业慈善捐赠作为企业社会责任的一部分，已经被越来越多的企业嵌入到整个战略框架中，与其他企业战略形成一个统一的整体。概括来说，企业慈善捐赠的动机包括战略性动机、管理效用动机、政治动机和利他动机(李四海等，2016)[7]。其中，认为企业经济目标和社会目标相容的战略性慈善观点尤为引人注目。企业的捐赠行为与重要利益相关者的激励密不可分，响应这些重要利益相关者的需求，能够帮助企业获得发展所需的重要资源(Porter and Kramer, 2002)[8]。企业捐赠作为一种自愿性的企业社会责任行为，一般会在年度报告或者业务宣传推广资料中披露，甚至被公众媒体广泛传播，因此具有较强的社会公众效应，更容易被利益相关者感知。那么，慈善捐赠在利益相关者管理方面的影响会与企业其他战略呈现怎样的关系态势呢？
虽然已有研究分别从研发投入和慈善捐赠的视角来探究这两者的影响因素，但是这两者之间的战略关系却少有研究者探讨。对于研发投入战略和慈善捐赠战略，两者都蕴含着企业重要的战略意图。从战略目的上来看，研发投入侧重通过构建专业性资产提升产品的差异化程度从而获得竞争优势；慈善捐赠侧重于应对外部利益相关者的需求，构建良好的政企关系、社会声誉等社会性资本从而获得外部利益相关者的支持、获得发展所需的重要资源[2][9]。那么，这两者之间的战略关系如何？哪些内外部风险因素会影响研发投入企业在慈善捐赠上的战略安排？
为探究以上问题，本文基于社会资本的视角，以2008—2016年沪深A股民营上市公司为研究样本，将研发投入战略与慈善捐赠战略联系在一起，探究研发投入企业在慈善捐赠上的战略安排。并且基于社会资本的视角选取社会期望落差作为企业内部的风险因素，社会信任作为企业外部的风险因素，进一步探究内外部风险对上述关系效应的调节效应。研究所得结论有助于揭示研发投入企业在慈善捐赠上的战略安排动机，并且为企业基于利益相关者视角的创新风险管理策略提供科学建议。
一、理论及假设提出
(一)研发投入与慈善捐赠
加大研发投入、提升创新能力是企业获得竞争优势的关键因素，但同时风险性也是创新的主要特征之一。创新投入面临高风险和不确定性，创新过程时间较长且风险多样，如面临技术风险、财务风险、市场风险等风险因素，这些风险因素及其变化的不确定都可能会导致创新失败的可能性，导致利益主体的损失，导致大量的沉没成本(张治河等，2015)[2]。因此，研发战略的实施需要企业具备良好的内外部条件。
而慈善捐赠作为与外部利益相关者互动的重要途径，有利于为研发创新的企业营造良好的发展环境。已有研究表明，企业的慈善捐赠行为可以向利益相关者乃至整个社会传递出包含价值观的多重信息。首先，企业捐赠是真金白银的支出，具有一定程度的模仿成本，能够向外界传递出企业当前财务状况良好的信息(李四海等，2016)[7]，消除重要利益相关者对企业财务状况的担忧。其次，企业当前的捐赠行为也是传递企业未来业绩良好预测的一种重要信号，是一种对未来乐观信号的释放(Lys 等，2012)[9]。很难想象，一个日常经营都难以维持的企业会有能力去承担诸如扶贫、助学、救灾等社会救助。而这些信号的传递和释放，可以增强利益相关者对企业发展前景的信心，对企业进行持续的资源支持。并且慈善捐赠行为也是企业声誉和形象的彰显，可以传递企业及其产品可靠性的信号。Cornwell 等(2005)[10]、Lev等(2010)[11]的研究表明，在消费者无法轻易识别产品质量时，企业慈善行为传递了企业产品可靠的信息，能够增加客户的满意度。
而且慈善捐赠也被认为是构建社会资本、树立企业声誉的重要途径(Wang & Qian, 2011)[12]。慈善捐赠能够获得产品市场的竞争优势、提升品牌溢价。胡珺等(2017)[13]研究表明，慈善捐赠有助于消费者的购买意愿和行为，增强企业在产品市场的竞争力。消费者通常认为一个能够做到社会救助、回馈社会的企业就是诚信善良的，其所生产的产品也将是高品质的，从而增加对该企业产品的信任和支持。同时，慈善捐赠有助于企业获得在转型经济中重要的合法性认同，缓解环境的不确定性，获得政府掌握的重要资源(张敏等，2013)[14]。
由此可以推测，慈善捐赠构建的社会资本与研发投入构建的专业性技术资本可能会形成战略协同及支持作用。研发投入战略需要良好的环境基础，而慈善捐赠带来的政治性资本有助于降低不确定性带来的风险，通过参与慈善捐赠积累的良好社会形象和道德资本为创新产品或服务投入市场获得利润提供了保障，从而最终促进在研发创新过程中形成相互支持的利益共同体。因此，基于社会资本的视角提出如下假设：
假设1： 研发投入与慈善捐赠存在显著的正向关系，即企业研发投入越多，其慈善捐赠的水平越高
3)γCa/γCl系数。由表3的γCa/γCl系数结果可知，所有的水样的γCa/γCl都较大。充分说明了榆林市矿区第四系潜水含水层水动力条件较好，更新循环较好，导致Cl-含量相对较低。
采用SPSS 21.0统计学软件对数据进行处理，计数资料以百分数（%）表示，采用x2检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。
(二)研发投入与慈善捐赠：社会期望的调节作用
社会期望落差是指基于社会比较而界定的期望落差。已有研究表明，业绩期望落差对企业的战略决策影响重大(贺小刚等，2017[15]；陈伟宏等，2017[16])。当企业经营绩效低于渴望水平时，利益相关者会对组织的存在理由及其合法性产生质疑，业绩期望落差越大，越会降低组织存在的声誉和外部合法性，引发利益相关者对组织的质疑和担忧。因此，业绩期望落差较大的企业面临着诸如防范企业风险、赢得利益相关者的信任和扭转企业业绩颓势的压力。为了规避上述风险，企业需要采取一定措施来满足外部利益相关者的期望，延长利益相关者对企业绩效不佳状态的容忍期限。已有研究表明，当企业期望落差越大时，企业就会增加环保投入(陈伟宏等，2017)[16]、广告投入(宋铁波等，2018)[5]、慈善捐赠(王菁等，2014)[17]等与外部利益相关者互动的资源投入。
控制变量包括企业基本特征和治理特征等可能的干扰变量。企业基本特征包括年龄、规模、资产负债率、地区、行业属性等变量；治理特征包括股权集中度、董事会规模、独立董事比例、两职兼任、政治关联等治理特征。
2.研发投入(RD)
控制变量中，企业年龄、企业规模与企业慈善捐赠显著负相关。这与眭文娟、张慧玉(2015)[29]等研究结论相似。相比成熟企业，新创企业会更倾向于战略性地利用慈善捐赠改善制度诉求和外部市场竞争环境。捐赠水平的计算方式是企业捐赠金额除以营业收入或企业资产计算得来，所以与企业规模呈负相关关系。在治理结构上，股权集中度、董事会规模以及独董比例与企业慈善捐赠显著相关。股权集中度越高的企业慈善捐赠水平越高，这可能因为股权集中度越高的企业，大股东越会利用企业的资源贯彻个人的慈善理念，这与Choi&Wang(2007)[30]、李巧茹(2015)[31]等研究结论一致。董事会规模越大，企业规模越大，则越有能力进行捐赠；独立董事越多，越能有效地发挥监督作用，抑制管理者的过度捐赠行为，这与Brown等(2006)[32]研究结论一致。社会信任与慈善捐赠存在显著的负相关关系(β=-0.025，P<0.05)，社会信任程度越高，慈善捐赠的水平则越低。这说明当地区社会信任程度较高时，慈善捐赠作为赢得公众信任的手段将会较少被采用，捐赠的工具性效应会削弱。
(三)研发投入与慈善捐赠：社会信任的调节作用
社会信任作为社会资本被认为是除物质资本和人力资本之外影响企业行为的重要环节因素。在信任水平比较高的社会里，人们的合作倾向较高，倾向于通过信任与合作的方式来获得最优的社会结果，而非互相怀疑、互相算计(张敦力和李四海，2012)[18]。已有研究从签约成本、融资约束、外资进入、创新等视角探讨社会信任的作用。社会信任度比较高的地区，签约成本较低(刘凤委等，2009)[19]，资金借贷更加容易(张维迎和柯荣住，2002)[20]，外资投资额越大(刘斌等，2011)[21]，国家创新水平越高(李晓梅，2013)[22]，由此可以看出，社会信任在促成交易达成和交易有效实施过程中有着重要的影响。
研究中使用的相关变量和变量设计，如表1所示。
地区社会信任的水平会给该地区的企业和个人行为产生系统性影响。低信任地区的企业将承担较高的交易成本，交易双方为防止机会主义行为存在的可能性，会就未来可能发生的状况进行长时间的磋商，安排契约性和结构性防御以保护自己(刘凤委等，2009)[19]。而在社会信任比较好的地区，机会主义行为会受到道德或舆论的束缚，人们对交易结果有稳定的心理预期，交易的成本较低。在缺乏信任的地区，各项活动的交易成本都将大大提升。
在研发过程中，由于低信任度，可能会出现合作伙伴将对方的技术挪作他用而损害企业利益；内部研发人员由于各种原因流向竞争对手；消费者对新产品、新技术的担忧和质疑，低信任度的环境造成的高交易成本会减少未来交易的可能性，从而对创新造成负面影响(林洲钰和林汉川，2012)[23]。从社会资本的视角来看，如若研发投入企业实施慈善捐赠战略，通过慈善捐赠传递出企业声誉形象及其产品可靠性的信息，借助这种信号显示社会声誉的作用，可以提升利益相关者对企业的信任水平，更多的人愿意选择与其合作和给予支持。而且，在低信任度的环境中，研发投入企业更需要慈善捐赠构建的社会资本，两者的协同支持作用可能会更加明显。如果社会信任比较高，人际交流比较顺畅，企业间的技术交流与合作较易达成，用户与企业之间的沟通也较为顺畅，这种彼此之间的紧密联系构建的社会资本会为企业的研发投入创造良好的外部环境，研发企业进行慈善捐赠的动机就会下降。因此，提出如下研究假设：
假设3： 社会信任对研发投入与慈善捐赠的关系存在显著的负向调节作用，即社会信任水平越高，创新投入与慈善捐赠的正向关系得到削弱
二、理论及假设提出
(一)数据来源
本文以2008—2016年沪深A股民营上市公司为基础样本库。之所以没有纳入国有企业是基于国有产权企业存在政府的隐形担保，会降低利益相关者决策过程中对企业自身信息的感知，并且相比民营企业，国有企业的慈善捐赠行为更容易受到政府的管制和干预。选择2008年为样本起始时间，原因是自汶川地震后企业的公益捐赠日益增多，因此2008年被称为慈善元年。随后，根据本文的主题并参照李四海等(2016)[7]、贺小刚等(2017)[15]以往学者的标准对上市公司进行严格筛选。具体筛选标准是：(1)选择最终控制者是自然人或家族的民营企业作为研究样本；(2)剔除ST、PT企业样本；(3)剔除金融类企业；(4)剔除数据存在严重缺失的企业样本。所用数据包括企业的研发投入、公益捐赠、业绩指标、股权集中度、两职兼任、董事会规模、独立董事比例、政治关联等治理特征以及年龄、规模、地区、行业等企业基本特征。数据来自CSMAR数据库和WIND数据库，并进行相互验证，最终获得313家企业共1 068个有效样本。为了避免极端值的影响，对连续变量进行上下两侧1% 的Winsorize处理。
闹嚷了很久，还是我的哥哥讲给她听了。伯父当着自己的儿子面前到底有些难为情，喝了好些酒，总算是躲过去了。
研讨后，各协作小组根据学习任务采取口头汇报或视频汇报等多种形式，展示课堂学习成果；课余，将自己的汇报过程录像，或教师布置课后主题任务，通过团队合作以视频方式，上传至网络平台“活动库”的“学习活动管理”功能模块进行展示,加深学生语言知识的理解与运用，锻炼语言交际能力和协作能力。
(二)变量定义
1.慈善捐赠(Donation)
Error Analysis and Treatment Strategy of Ultra Short Baseline Positioning System for Submarine Cable ZHOU Jing,XIAO Bo,GONG Houcheng,GUO Qiang(138)
参照张敏等(2013)[14]、李维安等(2015)[24]、Li等(2015)[25]的研究，用慈善捐赠的金额占营业收入的比例表示慈善捐赠强度，并用慈善捐赠占净资产的比值作为替代性指标进行稳健性检验。为了降低可能存在的内生性，对因变量进行滞后一期处理。
在这种情况下，对于研发投入企业来说，不得不面对的一个问题是缓解利益相关者的质疑和担忧，赢得利益相关者的信任，降低风险因素以营造良好的企业发展环境。而企业慈善捐赠作为具有公众效应的一种自愿社会责任行为，有助于构建政治性资本，能够彰显企业及其产品信誉与可靠性，满足利益相关者对它的社会期待。因此推测，在企业存在业绩期望落差时，实施研发投入战略的企业会积极从事慈善捐赠，以增强利益相关者对企业未来发展和信誉的信心，提升外部利益相关者对企业的社会期望水平。根据以上理论分析，提出如下研究假设：
参考Gentry & Shen(2013)[26]、周铭山等(2017)[27]国内外研究的通常做法，采用研发投入占营业收入的比例衡量研发投入强度。研发投入包括资金投入与技术人员投入，除资金投入等常用指标之外，采用研发人员数量占比作为替代指标测量企业的研发投入程度，并进行稳健性检验。
3.社会期望落差
参考Chen(2008)[28]、贺小刚等(2017)[15]已有研究，社会期望落差(SocGap)即行业期望落差，是基于社会比较的标准而界定的一种期望落差。它是指企业的实际经营业绩与行业期望水平之间的差值，行业期望水平指同行业同年度的业绩平均水平，通常采用选取资产回报率来衡量企业的经营状况。文中采取两种测量方式，一是虚拟变量法，若企业实际业绩水平低于行业平均业绩，则认为社会期望落差较大，赋值为1；若企业实际业绩水平高于行业平均业绩，则认为社会期望落差较小，则赋值为0。二是对企业经营业绩与行业期望水平的差值做截尾虚拟变量处理，低于行业平均绩效的数值取实际差值，高于行业平均绩效则取值为0，并进行稳健性检验。
4.社会信任
参考张敦力和李四海(2012)[18]等已有研究，社会信任指数通常借鉴张维迎、柯荣住(2002)[20]通过中国跨省信任调查得出的全国31 个省市的信任度指数，信任度指数越大表示社会信任度越高，社会信任状况越好。
5.控制变量
当企业的实际经营水平低于行业平均绩效水平时，也就是低于社会期望水平，相当于给企业的利益相关者释放了一个强消极信号，基于风险考虑，投资者、供应商、社会公众等利益相关者对企业财务情况和未来发展前景都会趋于谨慎的态度，对这类企业加大研发投入的风险关注和风险感知会更多。企业面临着利益相关者资源流失的风险，这种外部风险与创新过程中的内部风险因素叠加，会极大地影响研发投入的进程和产出。
工作原理:SP光通过cir和OC1进入激光腔,经过EDFA放大,作为BP进入SMF,在SMF中,BP功率大于SMF的布里渊阈值时,则会产生第1阶后向传播的BS光,一阶BS光经过OC1后50%功率从环行器输出,剩余的50%BS功率经Sagnac环2反射重新作为BP,经EDFA放大,进入SMF产生第2阶BS光,依次循环下去,直至BP功率小于单模光纤的布里渊阈值后,才不会产生下一阶的Stokes光。
MOOC也称为慕课是大规模的网络开放课程，它是为了增强知识传播而由具有分享和协作精神的个人组织发布的、散布于互联网上的开放课程。它的特点是学习者只能通过网络和发布者进行交流，无法得到动手实践的操练，理论性相对较强。
(三)研究模型
为验证上述理论假设，研究以慈善捐赠(Donation)为因变量，以研发投入(RD)为自变量，并控制企业年龄(Firm age)、企业规模(Size)、资产负债率(Lev)以及股权集中度(Equity)、董事会规模(Board)、独立董事比例(Indep)、政治关联(PC)等变量，构建回归模型进行假设检验。在回归方法选择上，因模型中存在不随时间改变的变量，使用固定效应分析会导致变量被删除，故使用混合回归进行分析。为了验证研发新投入与慈善捐赠的关系，构建模型(1)：
Donationi=a0i+a1i×RD+a2i×SocGap+a3i×Trust+a4i×Controls+ε1i
(1)
模型(2)将社会期望落差与研发投入的乘积项纳入模型(SocGap×RD)，探究社会期望落差是否对研发投入与慈善捐赠的关系存在显著的调节效应。
Donationj=a0j+a1j×RD+a2j×SocGap+a3j×Trust+a4j×SocGap×RD+a5j×Controls+ε1j
(2)
模型(3)在模型1的基础上增加社会信任与研发投入的乘积项(Trust × RD)，探究社会信任对研发投入与慈善捐赠的关系是否存在显著的调节作用。
本文在概率成像方法作了模型数据试验验证，需进一步作实际重力资料应用验证。在路利春[34]等《成像技术在矿区重力勘探中的应用研究》一文中效果得以体现，应用良好。
Donationt=a0t+a1t×RD+a2t×SocGap+a3t×Trust+a4t×Trust×RD+a5t×Controls+ε1t
(3)
回归方程中，i，j，t取值为1-3，a0i～a0t分别为模型的截距项，a1i～a5t为相应的变量系数。根据假设预期，a1i的预期符号为正，乘积项 SocGap×RD的预期符号为正；乘积项Trust×RD的预期符号为负。以上模型中各变量的具体定义如表1所示。
三、实证结果与分析
(一)描述性统计与相关分析
表2是主要变量的描述性统计与相关分析结果。样本企业多为成熟企业，平均年龄为13年，平均资产负债率在39.5%，第一大股东持股比例平均为33%。在治理结构方面，董事会规模平均在8人以上，董事会成员中独立董事占比平均在1/3以上，董事长和总经理兼任的平均比例为31.6%，并且有48.5%的关键高管(董事长或总经理)担任政府职务、具备政府背景。在研发投入和慈善捐赠方面，研发投入占营业收入的比例平均在0.04左右，慈善捐赠金额占营业收入的比例平均为0.001。
文化是民族的血脉，是人民的精神家园，人类的发展史亦可称为一部文化的继承与发展史。而高校是人才培养的摇篮，是滋生文化的沃土，是传播文化的重要领地，理应是文化建设中的重大抓手。在日新月异、瞬息万变的时代里，高校文化建设更是应该把握时代发展脉络，不断调整发展方向、丰富发展内涵，积极推进文化大发展与大繁荣。
表1变量定义
变量名称变量符号变量设计慈善捐赠Donation捐赠金额占营业收入的比值;捐赠金额占净资产的比值研发投入RD研发投入占营业收入比例;研发人员数量占比社会期望落差SocGap企业实际绩效水平低于行业平均绩效,则认为社会期望落差较大,赋值为1;企业实际绩效水平高于行业平均绩效,则认为社会期望落差较小,则赋值为0;企业实际绩效与行业期望水平的差值进行截尾虚拟变量处理,低于行业平均绩效的数值取实际差值,高于行业平均绩效则取值为0社会信任Trust社会信任指数,指数越高,表示所在省份的社会信任度越高企业年龄Firm year企业成立年龄企业规模Size期末总资产的自然对数企业负债Lev负债总额/期末总资产股权集中度Equity第一大股东持股数/股本总数董事会规模Board董事会人数独董比例Indep独立董事人数/董事会人数两职兼任Dual若董事长和总经理两职合一,则赋值为1,否则赋值为0政治关联PC若公司的关键高管(董事长或总经理)在党委、政府、政协、人大等政府机构任职,具有政治背景,则赋值为1,反之取0地区属性Region企业注册所在地区,设置为虚拟变量进行控制行业属性Industry企业所在省份,设置成虚拟变量进行控制
表2描述性统计和相关性分析
变量1234567891011121.Firm year1.002.Size0.320∗∗∗1.003.Lev 0.261∗∗∗0.486∗∗∗1.004.Equity -0.065∗∗0.055∗0.087∗∗1.005.Board 0.060∗0.270∗∗∗0.183∗∗∗-0.0161.006.Indep-0.017-0.0220.0220.054∗∗-0.481∗∗∗1.007.Dual-0.031-0.079∗∗--0.051-0.038-0.119∗∗∗0.123∗∗∗1.008.PC-0.064∗∗-0.059∗0.0540.084∗∗∗-0.0100.004-0.0021.009.SocGap-0.078∗∗-0.524∗∗∗-0.117∗∗∗-0.175∗∗∗-0.126∗∗∗-0.0220.0100.0481.0010.Trust-0.0010.085∗∗∗0.098∗∗∗0.068∗∗0.013-0.0390.098∗∗∗-0.084∗∗∗-0.091∗∗∗1.0011.RD-0.119∗∗∗-0.143∗∗∗-0.105∗∗∗-0.195∗∗∗-0.0090.089∗∗∗0.177∗∗∗-0.0430.0430.133∗∗∗1.0012.Donation-0.129∗∗∗-0.189∗∗∗-0.140∗∗∗0.044-0.0420.0300.0070.038-0.005-0.125∗∗∗0.137∗∗∗1.00Mean13.38922.1420.3950.3338.7000.3730.3160.4850.27777.7540.0440.001SD5.4071.2310.1960.1551.6830.0560.4650.4990.44859.8200.0490.003
注：***P<0.01，**P<0.05，*P<0.1，双侧检验
相关分析结果显示，解释变量和被解释变量的相关系数较小，不存在严重的多重共线性问题。在控制变量上，企业年龄、资产负债等企业特征与研发投入和慈善捐赠显著相关，即成立年龄越短的企业其研发投入较高，捐赠投入水平也较高；负债较多的企业，冗余资源较少，其研发投入与慈善捐赠的强度也较低。
社会信任的相关分析结果显示，社会信任与研发投入显著正相关(r=0.133，p<0.01)，而与慈善捐赠显著负相关(r=-0.125，p<0.01)，即社会信任程度越高，企业研发投入的强度越大，而其捐赠的水平则较低，说明社会信任这种非正式制度环境与企业研发投入、慈善捐赠的关系存在明显差异。自变量和因变量的相关分析显示，研发投入与慈善捐赠的相关系数为0.137，在0.01显著性水平下呈正相关关系。这一相关分析结果初步支持了企业研发投入越多慈善捐赠水平越高的假设。
如上所述，进行研发投入的企业需要良好的发展环境，而企业的慈善捐赠行为作为与利益相关者互动的方式，其构建的政治资本、社会声誉等社会资本有利于增强利益相关者对企业发展的信任与信心，从而有助于形成战略协同作用。并且，此时若企业存在内外部风险因素会加大这种效应。本文基于社会资本的视角分别选取社会期望落差和社会信任作为企业内外部的风险因素进行理论探讨和研究假设。
(二)回归分析
为检验理论假设，对相关变量进行多元回归分析。为避免多重共线性问题，对自变量和调节变量进行了中心化处理。模型1检验了研发投入(RD)对慈善捐赠(Donation)的主效应。在控制其他相关变量的基础上，研发投入与慈善捐赠存在显著的正相关关系(β=0.050，P<0.05)。这表明企业研发投入强度越高捐赠水平越高，证实了本文的假设1。
假设2：社会期望落差对研发投入与慈善捐赠的关系存在显著的正向调节作用，即随着社会期望落差的增大，研发投入与慈善捐赠的正相关关系更强
模型2-3是检验社会期望落差和社会信任是否对研发投入与慈善捐赠关系存在调节效应。结果显示，社会期望落差对研发投入与慈善捐赠的关系存在显著的正向调节作用(β=0.037，P<0.01)。由于乘积项系数为正，结合图1的调节效应图可以判断社会期望落差的调节作用为增强效应，即随着企业社会期望落差的加大，研发投入与慈善捐赠的正向关系增强，即研发投入较多的企业，在面对企业社会期望落差较大的困境，更需要利用慈善捐赠来提高社会公众的期望水平，获得社会公众的信任。假设2得到验证。
模型3显示，社会信任和研发投入之间的调节效应(Trust×RD)显著为负(β=-0.021，P<0.01)，并在0.01水平上保持显著。即社会信任对研发投入与慈善捐赠之间的相关关系存在显著的负向调节作用，由于乘积项系数为负，结合图2的调节效应图可以判断社会信任的调节作用为削弱作用。在社会信任比较低的地区，研发投入与慈善捐赠之间的正向关系较强。也就是说，在社会信任比较低的地区，为了确保利益相关者的信任和支持，研发投入较多的企业会更多地采用企业慈善捐赠作为可持续性和善意的信号。假设3得到支持。
回归模型4将社会期望落差和社会信任的调节效应检验同时纳入模型，结果表明，研发投入对慈善捐赠的主效应显著(β=0.072，P<0.01)，社会期望落差和社会信任对研发投入与慈善捐赠关系的调节作用显著(β1=0.046，P<0.01；β2=-0.030，P<0.01)，结果保持稳定。
表3研发投入与慈善捐赠的回归分析结果
VariablesModel 1DonationB(SE)Model 2DonationB(SE)Model 3DonationB(SE)Model 4DonationB(SE)Firm year-0.016∗-0.016∗-0.013-0.012(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)Size-0.026∗∗∗-0.025∗∗∗-0.024∗∗∗-0.023∗∗∗(0.007)(0.008)(0.007)(0.007)Lev-0.033-0.033-0.045-0.052(0.028)(0.030)(0.028)(0.031)Equity0.019∗∗∗0.018∗∗∗0.020∗∗∗0.019∗∗∗(0.004)(0.004)(0.004)(0.005)Board0.021∗∗∗0.021∗∗∗0.020∗∗∗0.020∗∗∗(0.004)(0.004)(0.004)(0.003)Indep-0.047∗∗∗-0.047∗∗∗-0.046∗∗∗-0.045∗∗∗(0.007)(0.008)(0.007)(0.007)Dual-0.025-0.023-0.032∗-0.033∗∗(0.016)(0.013)(0.014)(0.012)PC0.0220.025∗0.0190.022∗(0.013)(0.014)(0.011)(0.011)RD0.050∗∗0.065∗∗∗0.051∗∗0.072∗∗∗(0.018)(0.014)(0.018)(0.014)SocGap-0.023-0.023-0.020-0.019(0.017)(0.014)(0.017)(0.015)Trust-0.025∗∗-0.019-0.032∗∗∗-0.028∗∗(0.011)(0.011)(0.010)(0.009)SocGap × RD0.037∗∗∗0.046∗∗∗(0.006)(0.008)Trust × RD-0.021∗∗∗-0.030∗∗∗(0.005)(0.005)RegionYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesConstant0.658∗∗∗0.622∗∗∗0.660∗∗∗0.616∗∗∗(0.161)(0.162)(0.142)(0.135)R- Square0.3530.3550.3540.357
注：*P<0.10，**P<0.05，***P<0.01，括号内数值为聚类标准误
图1社会期望落差对研发投入与慈善捐赠关系的调节效应图
图2社会信任对研发投入与慈善捐赠关系的调节效应图
表4研发投入与慈善捐赠的2SLS回归结果
VariablesModel 5RDB(SE)Model 6Donation(SE)Eductaion Rank2.006∗∗∗(0.055)RD-0.901∗∗∗-(0.068)Firmyear0.016∗-0.042∗∗(0.009)(0.022)Size1.149∗∗∗-0.063(0.053)(0.139)Lev0.022-1.286∗∗(0.255)(0.626)Equity0.0010.010(0.003)(0.007)Board0.0040.187∗∗(0.038)(0.094)Indep0.151-0.687∗∗∗(0.105)(0.260)Dual0.155∗-0.100(0.087)(0.215)PC0.183∗∗0.459∗∗(0.086)(0.212)IndustryYes Yes R- Square0.5900.303
注：*P<0.10，**P<0.05，***P<0.01
(三)稳健性检验和后续分析
1. 稳健性检验
本文对内生性问题、替代变量等问题进行了稳健性检验，研究结论依然保持稳定。
(1)内生性问题。内生性问题的处理是本研究的一个关键问题。虽然对于自变量和因变量进行了滞后一期的处理，但是研发投入与慈善捐赠之间可能存在内生性问题，如进行慈善捐赠的企业可能也会加大研发投入。我们利用工具变量处理内生性问题，选择一个和研发投入相关但是独立于慈善捐赠的工具变量，即企业所在地区大学专科以上的人口数。一个地区高学历人数越多，越可能拥有复杂的知识、能力和资源，人力资本的集聚越可能激发企业创新活动(何永达，2015)[33]，但与企业是否进行慈善捐赠也许并不具有直接关系(后续相关分析显示两者相关系数并不显著)。本文选取样本取样的前一年，2007年国家统计局统计的各省市大学专科及以上人数为工具变量(为保证正态分布，取自然对数)进行2SLS回归。表4为以省份高学历人数作为研发投入工具变量的两阶段回归结果，结果显示，第一阶段回归中工具变量与研发投入显著相关，在第二阶段回归中研发投入与慈善捐赠的相关关系仍然显著，所得结论保持稳定。
(2)替代性测量。为了避免可能的测量误差，进行重要变量的替换。参考Du等(2014)[34]的研究，将捐赠金额占营业收入的比例替换成捐赠金额占净资产的比例(如表5所示)，结果保持稳定；参考陈健和贾隽(2014)[35]的研究，对于自变量研发投入，将研发投入占营业收入比例替换成研发人员数量占比，结果依然保持稳定；参考贺小刚等(2017)[15]的研究，将调节变量社会期望落差虚拟编码方式替换成企业经营业绩与行业期望水平之间的差值并进行稳健性检验，所得结论一致。
值得一提的是，名物化的最终形式是名词，认知语言学的范畴原型和突显理论对名词这个语法范畴的研究有助于对名物化的理解。比如，Mihatsch（2009）结合Langacker对名词的概念基础的探讨，即通过隐喻的方式从物品（PHYSICAL OBJECT）的概念得到事物（THING）的图式，说明经过名物化过程后，从其他词类变形而来的名词可以获得名词的词汇语法和概念特征。
(3)缺失值处理。文中的数据处理并未填充未披露研发投入和慈善捐赠的缺失值。若将未披露研发投入或慈善捐赠的缺失值替换成数值零，使用Tobit模型处理存在大量截断值的数据，所得结果一致。限于篇幅，未列出检验结果，备索。
表5更换测量指标的稳健性检验结果
VariablesModel 7Donation_rB(SE)Model 8Donation_rB(SE)Model 9Donation_rB(SE)Model 10Donation_rB(SE)Firmyear-0.001-0.002-0.003-0.004(0.004)(0.003)(0.003)(0.003)Size-0.045∗∗∗-0.033∗∗∗-0.026∗∗∗-0.0213∗∗(0.010)(0.008)(0.005)(0.005)Lev0.012∗∗0.009∗0.0060.005(0.005)(0.005)(0.005)(0.005)Equity-0.007∗∗-0.005∗∗∗-0.001-0.001(0.002)(0.002)(0.002)(0.002)Board0.004∗∗∗0.004∗∗∗0.0010.001(0.001)(0.001)(0.001)(0.001)Indep-0.004-0.021-0.112∗∗∗-0.112∗∗∗(0.040)(0.034)(0.033)(0.033)Dual-0.020∗∗∗-0.017∗∗∗-0.021∗∗∗-0.019∗∗∗(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)PC0.0163∗0.017∗∗0.0090.010(0.008)(0.007)(0.007)(0.007)RD0.010∗∗∗0.056∗∗∗0.101∗∗∗0.120∗∗∗(0.003)(0.007)(0.004)(0.003)SocGap-0.062∗∗-0.040∗-0.040∗∗-0.029∗(0.021)(0.018)(0.016)(0.015)Trust-0.041∗∗∗-0.031∗∗-0.016∗∗-0.017∗∗∗(0.012)(0.010)(0.006)(0.005)SocGap × RD0.055∗∗∗ 0.033∗∗∗(0.007)(0.007)Trust × RD-0.176∗∗∗-0.159∗∗∗(0.010)(0.014)RegionYesYesYesYesIndustryYesYesYesYesConstant0.704∗∗∗0.530∗∗∗0.520∗∗∗0.433∗∗∗(0.142)(0.122)(0.094)(0.089)R-Square0.1880.2220.2820.293
注：*P<0.10，**P<0.05，***P<0.01，括号内数值为聚类标准误
2.进一步分析
后续我们将进一步探讨研发投入与慈善捐赠的滞后效应。表6呈现了滞后1—3期的回归分析结果。结果表明，在滞后1—3期之间，研发投入(RD)和慈善捐赠(Donation)的回归系数都为正(β1=0.051，P<0.05；β2=0.073，P<0.01；β5=0.029，P<0.05)，且在0.05或0.01显著性水平下保持显著。这说明，在控制滞后效应后，研发投入与慈善捐赠之间的关系保持稳定。表7汇报了研发投入、慈善捐赠与企业绩效的回归分析结果。以Tobin’sQ(市场价值/总资产)作为企业长期绩效的衡量指标，回归结果显示研发投入与慈善捐赠的交互效应与企业绩效显著正相关，这说明研发企业增加慈善捐赠有助于企业绩效提升。
在介绍高分子材料的实际应用时，可以列举一些曾经发生过的反面事件，让学生对药用辅料的重要性、安全性产生感性认识。例如，默沙东公司的药品优甲乐，用于治疗甲状腺功能减退症。2017年，默沙东更新了优甲乐的配方，但新产品上市后不久出现较严重不良反应。这次配方更新并没有改变关键成分含量，只是将辅料中的高分子材料乳糖改为甘露醇和无水柠檬酸。专家认为，新辅料意外地增加了关键成分的吸收率，如果还按原来剂量服用，不良反应就可能增加。又如，2006年“齐二药亮菌甲素”以“二甘醇”代替“丙二醇”引起的患者急性肾功能衰竭事件，以此类事例引起学生的警醒。
表6研发投入与慈善捐赠的滞后效应分析
VariablesModel 12Donationt+1B(SE)Model 13Donationt+2B(SE)Model 14Donationt+3B(SE)RD0.051∗∗0.073∗∗0.029∗∗(0.017)(0.012)(0.011)ControlYesYesYesConstant0.460∗∗∗0.116∗∗0.089∗∗∗(0.102)(0.048)(0.1032)R-Square0.3520.4380.315
注：*P<0.10，**P<0.05，***P<0.01，括号内数值为聚类标准误，控制变量的选取与上述分析一致
表7研发投入、慈善捐赠与企业绩效的关系
VariablesModel 15Tobin’s Q t+1B(SE)Model 16Tobin’s Q t+1B(SE)Model 17Tobin’s Q t+1B(SE)RD0.450∗∗∗0.337∗∗∗(0.070)(0.092)Donation0.389∗∗∗0.333∗∗(0.113)(0.128)RD × Donation0.244∗∗(0.053)ControlYesYesYesConstant4.419∗∗∗2.784∗∗3.284∗∗∗(0.4949)(0.642)(0.352)R-Square0.1440.1530.202
注：*P<0.10，**P<0.05，***P<0.01，括号内数值为聚类标准误，控制变量的选取与上述分析一致
结 论
基于社会资本的理论视角，本文利用2008—2016年A股民营上市公司样本，探究研发投入与慈善捐赠的关系及其内外部风险因素的调节效应，得到以下研究结论：
首先，研发投入与慈善捐赠之间存在协同战略效应。创新投入会带来高收益，同时也面临着较长的研发过程和不确定的研发产出，因此，研发战略的实施需要企业良好的发展环境。而慈善捐赠作为与外部利益相关者互动的重要途径，有利于为研发创新的企业积累较多的社会资本，获得利益相关者的信任与支持，有助于促进在研发创新过程中相互之间达成共识和形成相互支持的利益共同体，从而为企业营造良好的发展环境。当研发投入构建的专业性技术资本与慈善捐赠构建的社会资本结合在一起时，有助于形成战略协同作用，所得研究结论为研发投入企业的利益相关者管理提供了科学建议。对创新给予战略优先的企业可以依据自身需求运用慈善捐赠作为与外部利益相关者互动的方式获得更多的利益相关者支持，从而帮助企业获得良好的发展环境。
迈克尔逊和莫雷并没有更深入地追究“以太”是否存在的问题。迈克尔逊把他的干涉仪用于高精密度的物理测量上，他用实验发现，保存在巴黎国际度量局的标准米是镉光谱光线波长的1 553 163.5倍，他为长度基准找到了一个非实物的标准。1907年，迈克尔逊由于在“精密光学仪器和用这些仪器进行光谱学的基本长度测量”方面的研究荣获诺贝尔物理学奖。
其次，社会期望落差作为基于社会比较标准的业绩期望落差，对研发投入与慈善捐赠之间的关系有增强效应。当企业实际绩效水平低于行业绩效水平、社会期望落差较大时，越会降低组织存在的声誉和外部合法性，引发利益相关者对组织的质疑和担忧。因此，为了减弱利益相关者的风险感知，提升社会期望水平，慈善捐赠的作用更为突出。对于处于较大社会期望落差的企业而言，重要的战略目标是提升社会公众对企业的社会期望水平，增强利益相关者对企业发展的信心。
最后，社会信任作为一种非正式制度，在研发投入与慈善捐赠之间起替代作用。相关分析结果表明，社会信任程度越高，企业研发投入的强度越大，而其捐赠的水平则较低，这说明社会信任这种非正式制度环境和企业创新与捐赠投入战略决策的关系差异显著。重复博弈导致信任，当一个地区由于重复的交易可能性和发达程度孕育出社会信任时，企业研发投入的强度会提高，而慈善捐赠作为赢得公众信任的手段则较少被采用。而且，社会信任对研发投入与慈善捐赠的关系存在显著的负向调节作用，社会信任水平越高，研发投入与慈善捐赠的正向关系则会减弱。在当前中国转型经济背景下，民营企业依赖于一些替代性的非正式制度来支持企业的发展，其中社会资本就是一种重要的替代性机制。华人学者用“信任危机”形容人与人之间的关系，在跨文化研究中，华人社会也被认为是低信任度社会，而信任的建立需要政府、企业等多方面的努力。因此，为了保证创新活动有效开展，需要健全产权制度、加强知识产权保护、实施必要的双边沟通机制、增强交易双方重复博弈的可能性，从而提升信任水平。
综上所示，本文选择特定的研究背景，从社会资本的视角探究了研发投入与慈善捐赠的关系，为研发投入企业在慈善捐赠上的战略安排提供了科学解释，丰富了对推动企业社会责任参与的理解，并为创新投入企业的利益相关者管理提供了一个切入点。随着创新创业浪潮的持续推进，企业应如何进行利益相关者管理，实施风险管控策略？随着企业社会责任的深入开展，企业应如何实施社会责任的战略性管理以实现企业经济效应和社会效应的双赢？这是后续需要持续深入探究的重要问题。
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R&DSpending,SocialTrustandCorporateCharitableDonation
YE Yan, LI Kong-yue
(Sun Yat-sen Business School, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China)
Abstract:Based on the perspective of social capital, the study used the sample of Shanghai and Shenzhen A-share private listed companies from 2008 to 2016 to explore the relationship between R&D spending and charitable donation and the moderating effect of internal and external risk factor. The results showed: firstly, there was a significant positive relationship between R&D spending and external charitable donation. Secondly, when the actual operating level of the enterprise was lower than the social expected performance, that is, the difference in social expectation was large, the positive relationship between R&D spending and charitable donation was stronger. At last, when the social trust was higher, the positive relationship between R&D spending and charitable donation became weakened. After controlling the endogenous problem, substitute variable and lag problem, our conclusions were still robust. The conclusion could help us understand the strategic arrangement of R&D enterprises, and revealed the strategic performance of enterprises in stakeholder management when the enterprises conduct the R&D spending from the perspective of social trust.
Keywords:R&D spending; charitable donation; social trust; social expectation gap
中图分类号：F270.7；D632.9
文献标志码：A
文章编号：1671-7112(2019)02-0062-14
收稿日期：2018-12-05
基金项目：国家自然科学基金(71272204)
作者简介：叶 艳(1987-)，女，安徽安庆人，博士研究生，从事社会责任、创新管理研究；李孔岳(1967-)，男，安徽阜阳人，教授，博士生导师，从事战略管理、制度经济学等研究。
[责任编辑：姜 野]
标签：慈善论文; 企业论文; 社会论文; 研发投入论文; 落差论文; 社会科学总论论文; 社会学论文; 社会结构和社会关系论文; 《哈尔滨商业大学学报(社会科学版)》2019年第2期论文; 国家自然科学基金(71272204)论文; 中山大学管理学院论文;