当地社区可能会关注公司运营对环境的影响。透明度和平衡对于防止有损集体利益的机会主义行为至关重要。数字技术可以减少内部机会主义和非理性行为，从而缓解问题。它通过大数据将利益相关者的需求纳入决策，提高了透明度和参与度，从而加强了利益相关者的整体利益（Gupta 等人，2019 年；Arora 和 Sharma，2023 年）。因此，本文提出以下假设：
H1：数字经济对企业社会责任绩效有积极影响。
2.2.数字经济、媒体关注度和企业社会责任
媒体+大数据"、"媒体+人工智能 "等数字技术的应用，增强了媒体的信息传播能力，加强了企业外部信息监控，提高了企业社会责任的履行（Barbeito - Caamaño 和 Chalmeta，2020 年）。媒体通过揭示治理缺陷、影响高管声誉和引导公众认知，对企业社会责任行为产生了多方面的影响。
首先，数字工具扩大了媒体与政府监督机构之间的合作，加快了向监管机构披露不当行为的速度，从而限制了信息差异，遏制了渎职行为。Dyck 等人（2008 年）的研究表明，多达
的会计欺诈案件都是由媒体首先披露的，这表明在常规检查失效时，媒体发挥着至关重要的作用。其次，媒体报道通过影响高管的声誉考虑间接促进了企业社会责任。由于担心负面报道会危及自己的职业生涯和薪酬，高管在采取有害于利益相关者的行动时会更加谨慎（法玛和詹森，1983 年）。此外，信息的传播和公众舆论的形成也会降低企业的声誉。
互动成本，减少利益相关者与公司之间的信息差距（Wang，2023 年）。这将加强利益相关者的监督，限制剥削性的利润最大化策略，并极大地影响企业声誉。企业认识到，媒体的正面报道会提升企业形象，而负面报道则会引发合法性危机。因此，在强烈的监督下，那些以前迫于外部压力而遵守企业社会责任的企业现在可能会积极履行自己的责任，从而提高企业社会责任的成果。基于以上分析，我们提出以下假设：
H 2 : 数字经济可通过提高媒体关注度来提升企业社会责任绩效。
2.3.数字经济、管理能力和企业社会责任
公司治理理论假定经理人是理性的，但他们的个人特质会极大地影响决策，进而影响企业社会责任的绩效。管理者的过度自信和短期目标表明公司治理薄弱。数字经济使企业能够更有效地收集和处理信息，减少信息不对称和管理者的非理性预期（Li 等人，2023 年）。各种数字工具能够收集海量数据，创建客户数据库，分析消费习惯和市场趋势。这些技术包括用于结构化存储、处理和计算的大数据分析和云计算（Jackson 和 Ahuja，2016 年；Diaz 等，2022 年）。这有助于管理者更准确地把握市场。
数字经济重塑了组织结构，使管理系统扁平化，加强了高管和中层管理人员之间的沟通（Ma 和 Zhu，2022 年）。这促进了企业集体主义，减轻了管理者的过度自信，并改善了治理。大数据分析有助于量化投资回报和风险
项目，减少投资环境的不确定性。人工智能等预测模拟工具可帮助高管进行决策，抑制他们的短视行为。基于上述分析，本文提出以下假设：
H3:数字经济可提高管理能力，从而促进企业社会责任绩效。
2.5.调节作用的机制
2.5.1.行业竞争的调节作用
行业竞争会影响企业获取资源和做出战略选择的方式，进而影响企业对数字经济的参与。这种压力促使企业追求不同的增长战略，拥抱数字化变革，履行社会责任，以获得竞争优势（Acquaah，2003 年；Ghosh 等人，2020 年）。企业社会责任是企业稳健经营的一个信号，可促进利益相关者的信任和支持（Bhattacharya 等，2009 年）。这反过来又会提高企业声誉，积累社会资本（Mohtsham 和 Arshad，2012 年），增加企业品牌价值，促进企业从完全竞争的市场中脱颖而出。行业竞争越激烈，企业利用数字经济履行企业社会责任并获得竞争优势的动力就越大。因此，行业竞争越激烈，利用数字经济履行企业社会责任的倾向就越强烈。因此，我们提出以下假设：
H4：行业竞争会积极调节数字经济与企业社会责任之间的关系。
2.5.2.政府补贴的调节作用
数字经济是一个重点关注领域，得到了政策支持和政府补贴，并吸引了社会和
投资，以推动数字经济的创新和应用。
技术（Liang 和 Li，2023 年）。政府的资源分配倾向于与政治有关联的企业，而企业社会责任表现突出的企业则会获得更多的财政支持（Cull 等，2015 年；Xie 等，2017 年）。由于投资风险和成本较高，采用数字技术的企业需要外部支持。政府补贴缓解了资源限制，提高了风险承担能力，激励了数字技术的使用，促进了企业与数字经济的深度融合（Wang 等，2023 年）。补贴还能加强企业与社会之间的联系，鼓励利益相关者参与决策，促进企业社会责任的长期改善。这将带来更先进的数字化企业社会责任解决方案和更高的成就感。因此，我们提出以下假设：
H5：政府补贴对数字经济与企业社会责任之间的关系有积极的调节作用。
3.研究设计
3.1.数据和样本
由于 2011 年以前中国数字经济统计数据有限，本文以 2011 年至 2022 年的中国 A 股上市公司数据为基础样本，确保数据的可用性和有效性。主要数据来源包括《中国城市统计年鉴》、WIND 金融数据库和 CNRDS 数据库。为确保结果的可靠性，我们对数据进行了筛选。我们剔除了金融行业、被监管机构贴上 "ST"（"特别处理"）标签且可能面临经营亏损的公司，以及因股票停牌而导致数据缺失或异常的公司。为防止异常值对数据产生影响，所有连续变量的上下限均进行了缩尾处理。
1% 的四分位数，以消除极端值。这一过程每年产生 19726 个样本，共代表 3170 家 A 股上市公司。
3.2.变量
3.2.1.因变量
企业社会责任（CSR）。根据之前的研究（Ang 等人，2022 年），我们采用和讯网的企业社会责任评价得分来衡量中国上市公司的企业社会责任程度。该网站的企业社会责任评分包括五个方面：股东责任；员工责任；供应商、客户和消费者权益责任；环境责任；社会责任。指数值越大，企业社会责任履行程度越高。
在稳健性测试中，我们使用华政 ESG 评级（ESG_rating）数据作为衡量企业社会责任表现的替代指标，这与 Fang 等人（2023 年）的做法相同。该评级分为九类：随后，离散变量 ESG_rating 按照华正 ESG 评级从高到低的顺序被赋值，从 9 到 1。
3.2.2.自变量
数字经济（Digi）。本文采用 Pan 等人（2022）的指标选取方法，从数字基础设施建设、数字产品与服务、数字金融三个维度制定数字经济指数。具体指标见表 1。采用主成分分析法对 8 个指标进行标准化和降维处理。由此得出的数字经济综合发展指数用 Digi 表示。
[此处附近的表 1]
3.2.3.1.媒体关注度（Media）。按照 Schmidt 等人（2013 年）的方法，我们采用年度相关媒体报道数量的自然对数加 1 来衡量媒体关注度，从而降低了媒体关注度的潜在噪声。
3.2.3.2.管理能力（MA）。我们采用 Demerjian 等人（2012 年）开发的管理能力衡量方法。他们使用数据包络分析法（DEA）估算行业内的企业效率，以企业使用的资源投入为条件，比较各企业创造的销售额。使用 DEA 方法得出的企业效率指标既可归因于企业，也可归因于管理者。通过对企业规模、自由现金流、竞争和年龄等企业特定因素进行控制，按行业运行 Tobit 回归模型，将企业特定部分与管理者特定部分分离开来。Tobit 模型的残差就是管理能力得分。
3.2.4.调节变量
3.2.4.1.行业竞争（Compe）。效仿 Tang（2018），我们使用赫芬达尔赫希曼指数（HHI）来衡量企业所在行业的竞争程度。HHI 越低，说明规模相似的企业数量越多，导致行业竞争加剧。
3.2.4.2.政府补贴（Subsidy）。参照 Qi 等人（2021 年）的研究，我们取政府补贴金额（如企业财务报表所示）的对数来衡量政府补贴。
3.2.5.控制变量
参考 Fang 等人（2023）和 Luo 等人（2024）的研究，本文选取以下控制变量：总资产收益率（ROA）、公司规模（Size）、公司年龄（Age）、资产负债率（Lev）、经营现金流（Operating Cash Flow）。(2024），本文选取以下控制变量：总资产收益率（ROA）、企业规模（Size）、企业年龄（Age）、资产负债率（Lev）、经营现金流（OCF）、管理层持股比例（Share）、第一大股东持股比例（Top1）、企业是否经过四大审计（Big4）、政府干预程度（Gover）、地区生产总值（GDP）、地区医疗水平（Care）、外商直接投资（FDI）、经济结构（Stru）。具体变量定义符号详见附录表 S1。
3.3.模型
为了实证检验数字经济对企业社会责任的影响，我们设定了如下实证模型：
变量下标代表
年位于
城市的公司
。因变量
为上市公司
所在城市
在
年的企业社会责任绩效，
为上市公司
所在城市c在
年的数字经济发展水平。
为相关控制变量。本文还控制了城市固定效应、年份固定时间效应和公司固定效应。最后，
是随机误差项。
4.实证结果与讨论
4.1.描述性统计
表 2 显示了所有变量的描述性统计。因变量 CSR 的均值为 22.632，方差为 13.884。最小值为 -17.194，最大值为 89.012。这表明，大多数公司的企业社会责任表现水平相对较低；然而，单个上市公司在企业社会责任方面却表现出显著差异。
结果与对中国企业社会责任绩效的研究结果一致（Tian 和 Tian 2022）。这一结果与中国企业社会责任绩效的研究结果一致（Tian 和 Tian，2022 年）。自变量 Digi 的均值为 1.242，最大值为 3.944，最小值为-1.063，方差为 1.172。数字经济总体水平超过平均水平。
[此处附近的表 2]
4.2.基线结果
表 3 列出了研究 Digi 与企业社会责任之间关系的模型（1）的结果。第（1）列显示了单变量回归的结果，即数字经济对企业社会责任绩效的回归。结果显示，数字经济与企业社会责任绩效之间存在显著的正相关关系。在第（2）列中，我们添加了与企业相关和与城市相关的控制变量，主要结果保持不变。在第（3）列中，我们加入了企业和都道府县层面的所有控制变量，包括企业固定效应、城市固定效应和年份固定效应。第（3）列的回归结果显示，数字经济显著提高了企业社会责任绩效。这主要得益于数字领域固有的技术创新，使企业能够利用数据分析等先进工具来衡量和加强其企业社会责任举措。此外，数字经济促进了透明度和问责制，迫使公司公开披露其企业社会责任实践，从而吸引更多的监督，推动企业社会责任绩效的改善，以维护声誉的完整性。此外，数字平台促进了利益相关者的广泛参与，使公司的企业社会责任活动更加贴近社会需求和偏好。因此，H 1 得到验证。