1、第九屆“企業社會責任”征文大賽THE NINTH CSR PAPER COMPETITION -2016論文基于VAR/VECM模型的企業社會責任與財務績效影響分析與預測 姓名：查 林文強 學校： 中南大學數學與統計學院 專業： 統計學聯系方式:師： 李俊平教授時間：2016 年 3 月 10 日大賽論文（設計）誠信聲明書本人聲明：我所提交的大賽論文（設計）基于VAR/VECM模型的企業社會責任與財務績效影響分析與預測是我在指導教師指導下獨立研究、寫作的成果，論文中所引用他人的無論以何種方式發布的文字、研究成果，均在論文中加以說明；有關教師、同學和其他人員對本文的寫作

2、、修訂提出過并為我在論文中加以采納的意見、建議，均已在我的致謝辭中加以說明并深致謝意。論文作者 林文強 （簽字） 時間：2016年3月10日基于VAR/VECM模型的企業社會責任與財務績效影響分析與預測林文強1 （中南大學 數學與統計學院， 湖南長沙 410083）摘 要：企業社會責任CSR與企業財務績效CFP之間的關系已經越來越為學術界和實踐界所重視，企業在履行社會責任的同時是否有利于其財務績效的提高，企業能否在兩者之間尋求平衡已成為各界人士關注的問題。本文通過實證分析,一方面，回答并分析了我國上市公司的企業社會責任與企業財務績效之間的兩個基本問題：其一，企業社會責任與財務績效之間呈顯著正相

3、關關系；其二，我國企業社會責任與財務績效之間互為格蘭杰因果關系，彼此影響。從前期來看，較好的財務績效可以為公司履行社會責任提供所需資源，促進企業社會責任的表現；從后期來看，良好的社會責任表現促進企業的規模發展并在利益相關等方面促進財務績效。另一方面，借助VAR模型穩定性分析以及脈沖響應模型證明企業社會責任表現在企業財務績效風險上的促進作用，良好的企業社會責任對財務績效風險的影響，無論是短期還是長期，其影響權重一直占主導地位（最后約為67.85%），企業規模效應和企業社會責任變化的影響都逐漸增大。關鍵詞： VAR模型 脈沖分析 約翰森檢驗 企業社會責任 企業財務績效一、引言（一）研究背景隨著IS

4、O26000企業責任指南的發布，企業在社會責任中的表現(Corporate Social Responsibility ,CSR)已經越來越成為人們關注的焦點問題，CSR不僅僅是尊重法治、尊重民生，用道德行為為社會創造財富，更重要的是對社會的可持續發展負責任，同時是對企業的可持續發展負責任。可持續發展要求企業從戰略高度來整合CSR,從追求利潤的單一目標轉向關注多方利益相關者的訴求，不斷平衡社會、環境、慈善與盈利之間的關系1,2。因此，CSR的理論和實踐正在對全社會產生著重要的影響。從20世紀80年代開始，CSR的研究重點就轉移為CSR-CFP（企業財務績效）的相關性以及因果關系。從我國發展歷程

5、來看，著重強調企業的社會責任表現已經成為主流趨勢，越來越多的學者開始從學理上證明良好的CSR表現有助于企業規模發展有助于企業盈利。CSR本質是一種綜合管理模式，一套完整的指導原則，其戰略目的在于促進企業注重內部與外部的利益相關者，涉及企業的社會價值實現、企業控制方法、戰略性決策等企業管理的方方面面。本研究的主要目標是通過數量統計、數學建模的方法系統地論述CSR-CFP相關關系，并通過VAR穩定性分析描述CSR在企業發展的過程中的正向效應，利用VECM預測良好的企業社會責任表現在企業財務數據時間序列上的影響作用。 收稿時間 2016-03-22 作者簡介林文強（1993），男，福建福州人，中南大

6、學數學與統計學院學生，統計學系.（二）、研究現狀企業社會責任的研究起源于美國哈佛大學Berle與Dodd引發的著名的 “哈佛論戰”， Berle在企業社會責任與經濟效益的相關性研究中結合傳統企業理論觀點，認為企業管理者只是受股東委托、唯股東利益是從的股東權益受托人。Dodd提出了反對意見，他認為企業管理者不僅受托于股東，而且受托于更為廣泛的社會，包括雇員、消費者和廣大的公眾，雖然這場論戰以Berle接受企業社會責任的觀點而結束，但美國學者對于企業社會責任的爭論從來沒有停止過。近年來國內已有學者研究企業社會責任表現對財務績效的影響，陳玉清(2005)研究了2003年年度報告中社會責任信息的市場反

7、應，結果表明，社會責任信息與我國上市公司的價值相關性不強。李正(2006)以521家上市公司為樣本，研究了企業社會責任的價值相關性問題，結果表明，從當期來看，承擔社會責任越多的企業價值越低。但從長期來看，承擔社會責任 并不會降低企業價值。宋獻中、龔明曉（2006）研究了公司年報中社會責任信息價值，得出了結論信息的公共關系價值的增值效應大于決策價值的增值效應。沈洪濤、楊熠(2008)也研究了公司社會責任信息的價值相關性，結果發現，2002 年以后我國上市公司披露的社會責任信息開始具有正的價值相關性!總體而言，我國關于社會責任與財務績效關系的研究仍然處于起步階段%研究的樣本量較少，基本上都是基于截

8、面數據的分析，分析結果難免具有一定的片面性。二、變量選擇與數據處理企業的貨幣資本利益相關者主要是股東和債權人， 因為按照現行核算體系計算的財務績效本身就反映了對股東的責任，所以在設定社會責任變量時不再包括對股東的責任。 企業對債權人的責任主要表現為及時還本付息，可通過利息支付率來反映企業對貨幣資本利益相關者的責任。本研究結合潤靈A股上市公司社會責任報告評級數據庫，深圳證券交易所主板2009年、2010年年報主要財務指標，選取A股上市公司2009年2010年兩年企業社會責任表現等級以及評級得分作為CSR指標，根據深圳證券交易所當期（2009/2010年）財務指標選取凈利潤（萬元）、每股收益(元)

9、、每股凈資產（元）三項指標作為CFP指標。此外，相對于企業社會責任而言，企業規模也是一個重要的指標（Company Size，CS）。國外相關實證研究中發現公司規模和行業會影響企業社會責任與財務績效表現。其中：企業規模和行業對財務績效的影響在眾多研究中得到了一致的認同，對于企業社會責任而言，企業規模也是一個重要的控制變量，因為通常大企業會更多地關注其利益相關者，也有能力更好地履行企業社會責任，行業特性則是企業社會責任中必須考慮的一個因素，因為不同的行業面對的壓力不同，由此會形成各個行業特有的社會責任。此外，還加入了年份作為對企業社會責任業績的控制變量。本研究中共有三個控制變量：企業規模（CS）

10、、行業（IN）和年份（Year）。以及兩個研究變量：企業社會責任（CSR），企業財務績效（CFP）。表1列出了有關企業社會責任變量，企業財務績效變量和控制變量。表 1企業社會責任變量CSR，企業財務績效變量CFP和控制變量變量符號定義組一：企業社會責任表現企業社會責任CSRS企業利益相關者業績評價指標企業社會責任得分二階差分D2S組二：企業財務績效指標凈利潤（萬元）X息稅后收益凈利潤二階差分D2X息稅后收益取平穩數列每股收益(元)Y稅后利潤/股本總數每股收益二階差分D2Y每股收益取平穩數列每股凈資產（元）E股東權益/股本總數組三：控制變量企業規模CS期末總資產的自然對數行業IN行業代碼為i時取

11、1，否則取0，i=2345年份Year年份為i時取1，否則取0，i=2009,2010表 2 2009-2010年A股上市企業社會責任表現得分（部分數據）年份20092010年份20092010年份20092010中國平安72.0978.71中信銀行49.9568.14中國銀行56.4166.54中國神華68.7678.49中國石油63.4267.06興業銀行37.3766.51復星醫藥61.0576.14建設銀行68.1167.06潞安環能53.465.43工商銀行66.9172.38南方航空61.7366.91寶鋼股份64.8664.69中國國航27.0371.92益民商業N/A66.8小

12、商品城N/A64.48萬科31.5871.06青島啤酒65.1266.79云鋁股份30.664.15浦發銀行67.8868.7廣州控股N/A66.58上港集團43.263.82數據來源： 潤靈A股上市公司社會責任報告評級數據庫此外，我們根據深圳證券交易所提供的歷史交易記錄，選取471家上市公司年度報告中的凈利潤（X）、每股收益(Y)、以及企業社會責任(S)三項指標取簡單的加權平均數，凈利潤（X）沿N=471個數據，不斷逐個滑動地取企業規模的數值作為權數進行加權平均來表示總凈利潤數據，同理可得總每股收益數據（Y），企業社會責任數據（S）其算式為： 其中，表示企業規模占總規模比例的權重，。 圖1

13、凈利潤X、每股收益Y以及S的時間序列 圖2 D2X 、D2Y、 D2S的差分序列圖圖1顯示，凈利潤、每股收益以及企業社會責任得分有相同的變化趨勢，且為非平穩的時間序列，圖二是對凈利潤、每股收益、企業社會責任得分進行二階差分（）后形成的時間序列圖，應為平穩的序列。平穩性分析是對時間序列進行計量分析的先決條件，否則不平穩的時間序列可能導致偽回歸的問題，對進行單位根檢驗，結果如下：表3 時間序列的單位根檢驗（ADF檢驗）結果序列ADF統計量概率值臨界值結論X6.7589041.0000-1.951000非平穩D2X-7.8731860.0000-1.951687平穩Y7.4779731.0000-1

14、.951000非平穩D2Y-13.149730.0000-1.951332平穩S5.4792401.0000-1.950687非平穩D2S-8.6743320.0000-1.951687平穩注：表中以5%的顯著性水平進行分析由表3顯示，都是非平穩的,而經過二階差分后都是平穩的。三、基于模型的企業社會責任表現CSR對財務績效CFP關系的研究模型即向量自回歸模型，是一種非結構化的模型，該模型主要運用于宏觀經濟領域，它把系統中各個內生變量都當作所有內生變量的滯后項的函數，且模型的變量之間的關系是不以經濟理論為基礎的。 建立模型的主要目的是研究變量之間的關系，模型中建立脈沖響應函數和進行方差分解時都要

15、求變量是平穩的，而有上述平穩性檢驗得出都是非平穩的,而經過二階差分后，都是平穩的，所以基于這三個時間序列建立模型，對企業總凈利潤、每股收益與企業社會責任得分三者之間的關系進行研究。（一）、滯后階數的確定對進行模型建模時，滯后階數的確定尤為重要。因為滯后階數太多會導致需要估計的參數過多，模型的自由度減少，而滯后階數太少則無法完整反映所構造模型的動態特征。 在確定滯后階數是應該綜合考慮等各種信息準則，用建立協整模型并考察滯后階數，結果如下：表4 滯后階數檢驗表LagLogLLRFPEAICSC0-713.9157NA3.48e+1851.2082651.351001-607.470528.1918

16、22.06e+1850.6764651.24741*2-683.989720.221151.54e+1850.3564151.355563-682.33472.1278592.77e+1850.8810552.308414-664.559019.04543*1.69e+1850.2542152.109785-650.848911.751461.53e+1849.9177852.201566-626.495115.656027.77e+17*48.82108*51.53307注：表中帶*是軟件自動選擇的階數 從表4中可以看到，綜合這4個信息準則，因為準則給出的滯后階數與準則不同，所以最后決定以值

17、為判斷標準，確定滯后階數為4階。（二）、 的協整檢驗協整檢驗可以對于多個變量之間的協整關系進行綜合檢驗且功效穩定，故采用形式3對進行協整檢驗，結果如下： 表 5 Johansen協整檢驗結果原假設協跡統計量 跡統計臨值最大特 最大特征值臨界值整方程數5% P值 征值 5% P值沒有*56.3813329.79707 028.0427 21.13162 0.0045至多一個*28.3391515.49471 022.8888 14.26460 0.0017至多兩個*5.4506713.841466 05.450671 3.841466 0.0196注：*表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設從表5中

18、可以看出，根據跡統計量和最大特征值來看，三個變量之間都存在積協關系。由于在5%的顯著性水平下拒絕三個變量不存在協整關系，至多存在一個積協關系的原假設，至多存在兩個積協關系的原假設，所以時間序列變量在5%的顯著性水平下只存在一個積協關系，即它們之間存在著某種長期均衡關系。檢驗的最后可以得到標準化后的協整方程為：從上述協整檢驗進一步明確了三者之間的積協關系，證明了建立模型的合理性與有效性。（三）、模型的建立根據3.1中所確定的滯后階數，建立模型，可得其參數估計結果，寫成方程如下：=+表 6.1 VAR模型檢驗表R-squared0.7400460.6936600.808038Adj.R-squar

19、ed0.5565490.4774200.672535Sum sq.resids2.36E+08618697459209816S.E.equation 2723.2761907.720736.0393F-statistic4.0330153.2078225.963257Log likelihood-280.7192-260.6583-232.0869Akaike AIC19.5812818.2438916.33913Schwarz SC20.1884618.8510716.94631Mean dependent410.8230185.057023.04067S.D.dependent5591.1

20、672638.9931286.230Determinant resid covariance(dof adj.)5.12E+17Determinant resid covariance9.31E+16Log likelihood-713.7906Akaike information criterion50.18604Schwarz criterion52.00760表 7 拉格朗日乘數檢驗表Lags LM-State Prob1 5.045637 0.83032 13.61926 0.13653 6.663832 0.67214 12.56052 0.18355 10.63674 0.3014

21、6 8.870961 0.4493從表6中可以得到該方程的的R方為0.74，方程的擬合優度一般，但也有一定的說明性，對方程進行拉格朗日乘數檢驗，得到滯后6階值都接受原假設，說明方程殘差序列已無序列相關性。（四）、 的因果關系檢驗 為了研究三者之間的關系，由必要對它們進行格蘭杰因果關系檢驗來探究它們之間是否互相影響，互為因果。格蘭杰因果關系檢驗的結果對于各變量的滯后階數尤為敏感，基于上述建立的三者之間的模型，可以將模型的滯后階數作為格蘭杰因果檢驗的滯后階數，該做法有很強的說服性。表 8 因果關系分析表零假設卡方統計量概率結論D2Y不是D2X的格蘭杰原因 11.97434 0.0625 接受原假設

22、D2S不是D2X的格蘭杰原因 24.13942 0.0005 拒絕原假設D2Y和D2S聯合不是D2X的格蘭杰原因 47.72696 0.0000 拒絕原假設D2X不是D2Y的格蘭杰原因 5.390649 0.4948 接受原假設D2S不是D2Y的格蘭杰原因 33.35206 0.0000 拒絕原假設D2X和D2S聯合不是D2Y的格蘭杰原因 45.69110 0.0000 拒絕原假設D2X不是D2S的格蘭杰原因 10.65039 0.0998 接受原假設D2Y不是D2S的格蘭杰原因 27.19996 0.0001 拒絕原假設D2X和D2Y聯合不是D2S的格蘭杰原因 59.62367 0.0000

23、 拒絕原假設由表8可以看出，任意兩個因素的聯合都是第三個因素的格蘭杰原因，這從總體上可以說明三個因素是互為因果關系的，任何一個因素發生改變時將會影響其它兩個因素。（五）、 模型的穩定性檢驗 在確定了之間的協整關系并建立了模型之后，用模型的特征多項式的根檢驗協整關系的正確性，若被估計的模型的特征多項式中所有根的模的倒數都小于1 ，即位于單位圓內，則該模型是穩定的。模型共有個特征多項式的根，其中，為模型的滯后階數，為期內生變量的個數。在本模型中共有12個單位根，其檢驗結果如下：表 9 特征根檢驗表單位根模的倒數-0.861033-0.489704i0.990549-0.861033+0.48970

24、4i0.990549-0.317340-0.904479i0.958534-0.317340+0.904479i0.9585340.008532-0.852376i0.8524190.008532+0.852376i0.8524190.695116-0.409097i0.8065640.695116+0.409097i0.8065640.313841-0.643628i0.7160680.313841+0.643628i0.716068-0.647645-0.200864i0.678078-0.647645+0.200864i0.678078圖 3特征根檢驗圖 由表9和圖3可知，12個單位根的

25、模的倒數均小于1，落在單位圓內，說明該模型是穩定的，可以進行脈沖響應函數的分析和方差分析。（六）、的脈沖響應分析脈沖響應函數可以對變量的動態特征進行直觀的描述，所以為了進一步探究三個變量之間的關系，基于建立的VAR模型對這三個量進行脈沖響應分析，即計算來自其中一個變量的隨機擾動項的一個標準差的沖擊對當前值和未來值的影響，這里著重分析沖擊對的影響。由于沖擊對變量的沖擊順序非常敏感，根據提出的沖擊順序應該顯示弱外生變量，后是與之相關的內生變量，最后是其它內生變量，從而確定本模型進行的脈沖響應的順序為。圖 4 脈沖響應函數圖表 10 企業總凈利潤的脈沖響應表沖擊來源:企業社會責任D2S企業凈利潤D2

26、X每股收益D2Y0.000000(0.00000)-346.3033(139.050)563.2670(259.416)-389.3799(290.644)130.4586(297.411)67.03099(296.463)-62.23970(267.877)163.0683(287.403)-293.5712(377.895)318.6670(430.194)0.000000(0.00000)-1427.054(691.049)2301.743(1143.62)-1924.120(1268.76)314.6181(1307.08)148.2546(1281.21)260.7166(1169.

27、94)334.7047(1220.47)-1242.678(1665.83)1706.924(1957.55)438.1885(56.5699)-819.1968(357.274)1099.314(559.433)-895.4228(623.465)320.3962(645.914)-120.7381(623.835)54.67381(573.833)342.1059(643.410)-730.8022(856.310)762.1129(954.510) 圖4顯示的軌跡圖反映了在10期內是如何通過模型影響的。由圖4(a)可知，企業社會責任表現對企業總凈利潤X的影響第一期為0.00，即存在一定的

28、滯后效應，從第二期開始沖擊對總消費有明顯的影響，且沖擊的效應隨時期的推移正負交替。由圖4(b)、圖4(c)可知，企業凈利潤對企業社會責任的影響在第一期也為0.00，即也存在滯后效應，總體上是上下波動的，第5到8期逐漸趨于穩定后又開始波動；企業總每股收益對其自身的一個標準差新息立即有較強的反映，企業凈利潤增加了約438.19，但該影響也是正負交替的，第二期即為-819.20。總體來看，企業總凈利潤在初期受自身影響較大，這與企業盈利受到過去的營業業績的影響是吻合的，而隨著時期的推移，企業社會責任的影響逐漸占據主導地位，這也表明了宏觀意義上的企業社會責任對企業財務績效呈現正相關關系，企業每股收益的影

29、響相對于其他兩者來說較小。（七）、的方差分解 除了脈沖響應函數外，方差分解也可從另一個角度描述系統的動態變化。如果說脈沖響應函數運用于描述系統對一個變量的動態沖擊，方差分解則是將系統的均方誤差分解成各個變量的沖擊所做的貢獻。圖 5方差分解檢驗圖圖5(a)顯示，對企業總凈利潤的影響，無論是短期還是長期，其自身的變化一致占主導地位（最后約為67.85%），企業社會責任和每股收益的變化的影響逐漸增大，但相對于企業總凈利潤自身變化的影響還是較小；圖5(b)顯示，企業社會責任變化對企業總凈利潤的影響無論在短期還是長期都是主導，而企業總凈利潤自身變化與每股收益變化對企業社會責任得分的影響逐漸增大，即企業總

30、凈利潤對企業社會表現最后預測誤差的貢獻率為68.08%，而每股收益和企業社會表現自身分別為20.23%和11.70%。圖5(c)顯示，對于企業總凈利潤，盡管企業社會責任變化的影響一直在減小后趨于平穩減小，但還是一直占主導地位，最后誤差貢獻率仍有62.59%，這也與現實情況相吻合，因為企業的社會聲譽的直接或間接影響企業的總收入。而每股收益變化對自身的影響先增大后減小后又增大，出現一定的波動性，企業總凈利潤變化的影響則逐漸增大后趨于穩定，貢獻率約為17.64%。四、模型對企業總凈利潤、每股收益、企業社會責任得分的預測協整分析可以說明變量間的長期關系，而變量間的短期關系可以用誤差修正模型來描述，具體

31、來說，就是引入誤差修正模型將變量的短期波動與長期均衡有機的結合起來，實現短期內變量由非均衡向均衡的調整過程。只要變量間存在協整關系，就可以建立誤差修正模型，模型中的每個方程都是分布自回歸模型。這恰與模型相聯系，即可認為模型是含有協整約束的模型。所以要想建立模型，可先建立模型，然后驗證模型的協整性后再建立模型。（一）、模型的建立在上文中已驗證為非平穩的時間序列，但為了研究變量間的實際存在的關系，用來建立模型。表 11 滯后階數檢驗表 Lag LogL LR FPE AIC SC 0-873.2245 NA4.70e+21 58.41494 58.55509 1-731.1088246.33406

32、.60e+17 49.54058 50.10106* 2-723.393811.82956*7.35e+17 49.62626 50.60709 3-704.197525.595163.93e+17 48.94650 50.34770 4-698.33856.6401815.38e+17 49.15590 50.97746 5-680.428516.715993.57e+17 48.56190 50.80382 6-659.588715.282492.22e+17*47.77258* 50.43486注：表中帶*是軟件自動選擇的階數 從表10中可以看到，綜合這5個信息準則，因為準則給出的滯后階

33、數與準則不同，所以最后決定以LR值為判斷標準，確定滯后階數為3階。重新建立模型，可得其參數估計結果，寫成方程如下：=+（二）、 的檢驗 依然采用極大似然檢驗對變量間的協整關系進行檢驗。選取形式 對進行檢驗結果如下：表12.Johansen協整檢驗結果表原假設協跡統計量 跡統計臨值最大特 最大特征值臨界值整方程數 5% P值 征值 5% P值沒有*71.967629.797 0.045.77649 21.13162 0.0000至多一個*26.1911715.494 0.021.61907 14.26460 0.0029至多兩個*4.572103.8414 0.04.572106 3.84146

34、6 0.0325注：*表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設從表4中可以看出，根據跡統計量和最大特征值來看，三個變量之間都存在積協關系。由于在5%的顯著性水平下拒絕三個變量之間不存在協整關系，至多存在一個積協關系的原假設，至多存在兩個積協關系的原假設，所以時間序列變量在5%的顯著性水平下只存不止一個積協關系，即它們之間存在著某種長期均衡關系。檢驗的最后可以得到標準化后的協整方程為：（三）、企業凈利潤、每股收益、社會責任得分（）的模型的建立基于對上述建立的模型進行了協整檢驗，證明了它們是協整的，即存在著長期均衡的關系。向量的誤差修正模型是協整關系的一種重要運用，可以利用變量間的長期均衡關系描述變量間

35、的短期關系，將其由不均衡向均衡調整。所以建立的模型，對進行預測。結果如下：企業總凈利潤的誤差修正模型：每股收益的誤差修正模型：企業社會責任的誤差修正模型：其中，表示誤差修正項，它們的系數反映長期關系對短期關系偏離均衡的調整程度。（四）、的預測用的模型的預測功能對三個變量進行預測，得到如下圖6圖 6 變量預測圖 用上圖6可以看出，采用模型進行預測誤差很小，說明用模型進行預測是可行的。以下表格是對2016年的企業總凈利潤、每股收益、企業社會責任得分進行預測的結果和預測的相對誤差：表13變量2016年預測結果變量實際值預測值相對誤差企業總凈利潤1732311742830.61%每股收益2486125

36、4012.2%企業社會責任得分77198779851.0%五、企業總凈利潤、每股收益、企業社會責任得分的預測結論 由模型得到的方程，描述了三個變量序列之間的長期關系和短期特征，并能夠很好的進行實際數據的預測，這是具有現實意義的。從總體來看，企業總凈利潤，每股收益，企業社會責任得分都在向增長的方向發展。從圖6中可以看出，模型不僅能夠掌握歷史數據的變化趨勢，還能夠研究突發因素對三者的影響，這使得用進行預測的結果優于其他的預測方法，只要沒有突發狀況，其預測的相對誤差能夠控制在很小的范圍內，即使發生突發狀況也能夠迅速拉回到長期趨勢上，這些都體現著模型的優勢。參考文獻1 Abagail McWillia

37、ms and Donald Siegel, Corporate social responsibility and financial Performance :Correlation or misspecification? , Strategic Management Journal, 2000.2 Abbott,W.F and Monsen,R.J.,1979,On the Measurement of Corporate Social Responsibility :Self-report Disclosure as a Method of Measuring Social Invol

38、vement, Academy Of Management Joumal,Vol.22(3),501一515.3 Alexander,G.J.and Buchholz ,R.A., Corporate Social Responsibility and Stock Market Perfonnance,1978,Aeademy of Management Journal, Vol.ZI(3),479一486.4 陳宏輝.公司利益相關者的利益要求:理論與實證研究M,北京:經濟管理出版社,20045 李富平,宋愛東.礦業企業社會責任評價方法研究.有色金屬,1997,(3):4一86 李立清.企業社

39、會責任評價理論與實證研究:以湖南省為例.南方經濟,2006,7 劉俊海.公司的社會責任.北京:法律出版社,1999:7-98 馬學斌,徐巖.企業社會責任評價技術應用研究.系統理論與實踐,1995, (2)55一629 屈曉華.企業社會責任演進與企業良性行為反應的互動研究.管理現代化,200310沈洪濤,沈藝峰.我國相關利益者的識別與權重研究J,經濟管理,2004,(10):69一74The Model of Corporate Social Responsibility and Financial Performance Analysis and Prediction Based on VAR

40、/VECMAbstract: Corporate social responsibility of the relationship between CSR and corporate financial performance CFP already more and more attention by academic and practice world, enterprises in the performance of social responsibility is good for improving its financial performance at the same time, companies can seek a balance between the two has become a matter of concern to the people from all walks of life. In this article, through the emp