大数据时代企业社会责任信息披露创新研究

颜剩勇，王典

(湖南科技大学 商学院，湖南 湘潭，411201)

麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute，MGI)(2011)将“大数据”定义为一种规模在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征[1]。分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘等大数据技术推动了企业市场边界的跨越式发展、商业模式及运作程序的变革式转变，企业的社会责任行为和社会责任信息披露的方方面面都必将发生重大变化。

大数据背景下的企业社会责任信息披露指的是利用当前先进的技术优势向外界提供更为全面的、真实的、完整的社会责任信息。2015年7月国务院颁布的《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》中明确指出：“以社会信用体系建设和政府信息公开、数据开放为抓手，充分运用大数据、云计算等现代信息技术，提高政府服务水平，加强事中事后监管，维护市场正常秩序，促进市场公平竞争，释放市场主体活力，进一步优化发展环境。”《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》的颁布充分反映了大数据技术在社会责任信息披露方面的治理效应和服务效能，为积极响应社会和经济指标变化、解决行政监管中的问题发挥了重要作用。在“互联网”“云计算”“物联网”等数字新技术的推动下，利用大数据技术对企业社会责任信息披露的各方面进行创新升级势在必行。

1 大数据对企业社会责任信息披露的影响

大数据的“大量化”“快速化”“多样化”以及“价值化”属性为企业打开了通往外部数据世界的大门，“全样而非抽样”“效率而非精确”“相关而非因果”的思维方式完全颠覆了传统思维范式，将对企业的管理行为产生深远影响。大数据会从制度层面、技术层面和管理层面对企业社会责任信息披露行为产生重要影响。

1.1 制度层面规范企业社会责任信息披露

新技术大规模应用的时代，大数据带来了企业社会责任信息披露的技术革命和管理革命，政府及相关部门在原政策法规基础之上，要求与大数据技术相结合进一步规范了企业的社会责任信息披露行为。《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》明确指出要实施国家大数据战略，加快数据资源开放共享，发展大数据新应用新业态。整合现有的资源，健全大数据的共享流通体系、标准体系以及安全保障体系。将大数据战略与企业的社会责任信息管理相结合，在制度的推动下实现社会责任信息的异构集成，实时共享及多源流通。大数据应用推动企业社会责任信息的标准化建设，与时代背景相衬的制度环境推动企业社会责任信息的高质量发展。

1.2 技术层面推进企业社会责任信息披露

在信息共享的新时代背景下，企业对社会责任的涵义、平衡和评价有了新的认识，企业社会责任信息管理的工作模式和利用方式出现了变革式转变。网络爬虫、传感器等大数据采集工具与软硬件资源接入大数据系统，实现对各种类型数据的识别及获取[2]，大量的数据通过新技术的集成、处理以及分析能够得到更好的管理。随着大数据解决方案的逐步成熟，利用分布式存储和并行计算技术可以高效解决图片、音频、视频等非结构化企业社会责任数据的海量存储和处理问题。“大智移云”为企业社会责任信息提供更多的信息载体和披露平台，为实现信息共享、信息资源整合和数据驱动决策提供高效、可拓展的低成本解决方案。

1.3 管理层面适用企业社会责任信息披露

在大数据技术大规模应用的时代，新技术的应用已经渗透到各行各业，企业要想在这场新技术革命中立于不败之地，管理模式的转变是致胜的关键。部分公司已经开设新的部门或建立“预测分析”计划，涉及雇佣大数据人才、数据科学家和其他专业人士来帮助领导企业的管理工作[3]。上海证监会自2017年以来，通过模拟不同账户之间的运作找出原监管机制无法察觉到的关联交易，利用大数据技术提高智能化监管力度。大数据“4V”特征的运用加强了社会责任信息资源的整合力度，通过提取并整合企业最核心、最需要共享的数据实现对企业主数据的管理，从而创新数据驱动的决策机制并提高管理层的决策水平。

2 大数据时代企业社会责任信息披露特征

大数据时代是企业新一轮技术革命的产物，人类社会已经由信息技术(information technology，IT)进入到数据技术(data technology，DT)时代。5G，Vlog，VR以及AR应用的迅速发展使企业社会责任信息的传播媒介、披露内容、披露形式和交互方式等多方面得到深层次拓展。上市公司社会责任信息披露问题是社会各界普遍关注的焦点，大数据背景下企业社会责任信息披露呈现以下特征。

2.1 披露方式的多样性

强制披露与自愿披露并行的特殊制度是导致企业社会责任信息披露方式呈现多样性的原因之一。企业社会责任信息披露缺乏明确的制度加以规范和约束，造成企业披露的社会责任信息在内容和形式的选择上具有一定的自主性。在大数据背景下，信息化水平不断提高，企业社会责任信息披露的途径日益多样化，不同行业的信息披露方式更加灵活。“互联网”“云计算”“物联网”等数字新技术的发展为企业社会责任信息提供了更为便捷的披露平台，多元化的信息载体和形式拓宽了企业的信息披露渠道。在传统技术条件下，图片、视频等非结构化数据无法有效地实现数据整合与处理，限制了社会责任信息披露的形式。而在大数据背景下，分布式数据库可以高效存储海量的非结构化和半结构化的数据，Google Pregel的图计算功能解决了传统信息技术无法进行非结构化数据处理的缺陷，大数据为企业社会责任信息披露的内容和形式的多样化发展提供技术支持。

2.2 披露内容的整合性

在传统的社会环境下，离散型信息难以整合在一起，无法为利益相关者提供有价值的、完整的信息。然而，在大数据环境下，新的数字信息技术使离散型信息得以有效整合，从而创建一个更全面的新型信息系统[4]。通过大数据技术使原本离散的信息得到有效利用，提高了信息资源的利用率，满足了传统管理过程中难以实现的需求。在传统环境背景下，企业披露的信息所反映的是某个时点上的某个事项，企业的社会责任信息与经营活动相互分离，信息因为缺乏连续性而无法进行有效融合。而在大数据背景下，分布式文件系统(hadoop distributed file system，HDFS)支持大数据集以块为单位进行冗余保存，在原技术条件下可能被抛弃的数据在HDFS中可以得到保留及有效利用，提高了数据之间的关联度及信息资源的利用率，企业的社会责任信息与经营信息能够得到更好地融合。

2.3 披露结果的可追溯性

数据信息的可追溯性提升社会责任报告的质量和社会责任信息的可信度。企业内部社会责任管理机制的不断完善以及大数据背景下数字新技术的发展促进社会责任信息的多样化存储，数据库(hadoop database，HBase)不仅可以保留旧的数据，同时会生成一个时间戳来标识新的数据版本，在大数据分析平台下每个有价值的数据信息能够得到完整的保存，这样平台就为决策者提供了信息可追溯的可能性[5]。此外，HDFS中每个数据都被以块为单位进行冗余备份以保证数据的正确，提高了社会责任信息的可靠性。HDFS的组件Editlog详细记录着对数据的各种操作，诸如创建、删除、重命名等操作，实现了对企业社会责任信息的有效追踪和监督，分布式存储与分布式处理作为大数据两大核心技术为社会责任信息的可追溯性提供有力保障。

3 大数据视阈下企业社会责任信息披露存在的问题

存储的大升级、计算的大超越、范围的大拓展以及结构的大突破推动大数据技术的发展，对企业履行社会责任、披露社会责任信息、发布社会责任报告等方面也提出更高的要求。依据国泰安数据库中A股上市公司2007—2018年社会责任数据，分析当前企业社会责任信息披露现状。

3.1 企业社会责任信息披露意愿不足

依据国泰安数据库和中国经济社会大数据研究平台的数据，2007—2018年A股上市公司总数、社会责任报告披露数量及其所占比例见图1。根据图1对样本企业社会责任信息披露意愿进行分析。

图1 上市公司信息披露数据情况Fig.1 Information disclosure data of listed companies

2007年1 527家上市公司中仅有42家企业披露社会责任信息，说明当前多数企业积极主动披露社会责任信息的意识较为薄弱。2007—2008年，披露比例出现第一次大幅度增长，披露比例由2.75%增长到11.11%，披露数量也由42家增长到178家，2008—2009年披露比例略有下滑。2009—2010年出现了第二次大幅度增长，披露数量由185家增长到500多家，可能是在此期间上市公司社会责任意识逐步增强，并努力将这种理念贯彻到企业的文化建设之中。2013—2018年披露社会责任报告的数量在逐年上涨，但是披露比例略有下滑，由2013年的最高值27.55%下降到2018年的23.86%，出现这一现象的原因可能是社会责任信息披露的相关法律制度、监管机制以及奖惩措施尚不成熟，基于经济利益最大化的原则对承担社会责任及信息披露所得的收益和付出的成本之间的权衡，企业有充分的动机做出不披露社会责任信息的决策。

3.2 企业社会责任信息披露内容不全

如图2所示，2018年发布社会责任报告的样本企业中，披露股东权益信息的企业占比96.36%，原因可能在于股东权益代表的是企业自有资本的多少，能够向外界传递企业经营状况良好、资金力量雄厚的信息。职工权益保护信息能激发企业内部员工的责任感和好感度，提高整体向心力和凝聚力，最大程度促进企业发展。2020年4月30日丰巢因为超时收费受到小区物业的抵制和多地消费者权益保护委员会的谴责，信息透明度和真实性的缺失会导致企业与消费者之间的共识缺失。消费者满意度的提高为企业获得长期稳定的收入来源提供保障，当消费者权益受到侵犯时诱使消费者对企业产生一种抵触心理，而这种心理机制本身就是一种非正式的社会制裁与控制[6]。因此，企业在众多利益相关者群体中将焦点放在股东权益、职工权益和客户及消费者权益保护上。

图2 2018年上市公司信息披露情况Fig.2 Information disclosure of listed companies in 2018

披露供应商和债权人权益信息的社会责任报告所占比例分别为74.97%和59.69%，说明企业对供应商和债权人在生产经营活动中所起到的作用没有充分的认识。首先，债权人的权益影响着企业的财务风险，是企业资金链上的重要环节，债权人的信任是企业可持续发展的必要条件。其次，披露供应商权益信息有助于培养良好的合作伙伴关系，推动企业的长期健康发展。企业披露社会责任信息的目的之一在于赢得政府、相关利益者以及社会公众的信任，进而获得更多的社会资源、政策优惠等等，所以，企业往往集中披露正面信息而忽视或掩饰其负面信息。企业内部制度建设协同企业文化建设确保社会责任平稳“落地”，实现经济利益和伦理道德的平衡发展。

3.3 企业社会责任信息可靠性弱

如图3所示，2007—2018年，经过鉴证的社会责任报告所占比例极低，比例在3%上下波动。原因可能是：第一，目前关于社会责任信息披露的相关政策法规尚不成熟，监管力度不严。第二，第三方鉴证必定会增加企业的社会责任信息披露成本，基于经济利益最大化的考虑，企业往往放弃鉴证环节。第三方鉴证反映了报告信息的可信度，是增强企业社会责任信息可靠性和准确性的关键，投资者在使用信息时会更加信任报告数据并依据报告信息做出投资决策。未经过鉴证的社会责任报告因为存在“言行不一”的可能，信息的真实性会受到一定程度的质疑。第三方鉴证作为缓解企业内外部信息不对称、实现社会责任平稳“落地”的重要力量，在企业信息质量管理中尚未受到充分的重视。

图3 上市公司信息披露经过鉴证企业数据汇总Fig.3 Information disclosure of listed companies through enterprise data collection

4 大数据时代社会责任信息披露的创新策略

大数据正在逐渐成为企业创新的重要驱动力、价值创造和竞争优势的重要来源。利用数据采集、挖掘和分析等大数据技术创新社会责任信息传递路径、共享机制和监督体系，从整体上改善和改进社会责任信息披露。

4.1 创新企业社会责任信息传递机制

社会责任决策的制定、执行和调整与企业的信息传递与交流机制密不可分，对社会责任信息共享体系的建设也有着重要的意义[7]。利用大数据技术创新社会责任信息生成、传递、输出和反馈路径将进一步提升信息的实时性和可靠性，将直接影响社会责任决策的科学性、合理性和有效性。如图4所示，企业内部设立专门的社会责任管理部门，其成员主要包括企业内部管理层人员和信息技术人员，主要负责社会责任项目的计划编制与调整、社会责任信息的内部传递与外部输出。在计划编制环节，数字化整合企业与利益相关者间的互动接触点，利用系统性复杂性分析、智能计算和机器学习等现代信息技术，与分类挖掘、关联规则挖掘等大数据技术联结实现数据的收集、处理和分析，洞察不同群体对社会责任的潜在需求，定向调整社会责任安排以最大程度优化资源配置效率，提高计划执行的可行性。内部专门人员拥有企业社会责任数据使用与算法使用过程中的治理权限和义务，建立完善的社会责任信息系统，同时，企业内部需要深化算法社会责任信息披露制度，避免因为算法引发企业社会责任缺失和异化行为[8]。此外，信息系统利用身份即服务(alibaba cloud identity as a service，IDaaS)强大的权限管理能力，按照社会责任计划对不同业务的要求设置用户的操作权限，形成“任务具体、权责清晰”的责任体系，避免将不相容职责的处理权限授予同一用户。社会责任任务经由企业内部信息系统传达到企业各部门，各部门严格执行工作安排并将计划执行的数据实时反馈于信息系统，最终传递到企业社会责任管理部门。在计划执行环节利用大数据的异类挖掘技术，实时监督企业社会责任执行情况，分析数据出现异常的原因并及时调整社会责任方案以保证实际执行结果与预期目标的一致性。

图4 大数据背景下社会责任信息传递机制Fig.4 Information transmission mechanism of social responsibility under the background of big data

社会责任信息在企业内部生成、传递和评价并最终将以报告的形式对外输出，社会责任管理部门编制的社会责任报告应当全面真实地反映企业履行社会责任所做的工作。与财务报告不同的是，社会责任报告多定性阐述企业对股东和债权人、员工、供应商、客户和消费者的权益保护以及环境保护和社会公益保护，“文本+图片”形式的半结构化和非结构化数据难以直接进行比较和评价，利用数据可视化技术对这些非数字型信息资源进行可视化表达，一方面使得信息使用者能够直观地目睹和理解企业社会责任的履行情况；另一方面，方便监管人员实时查询和分析数据，为管理层社会责任决策提供便捷。

4.2 创新企业社会责任信息开放共享平台

信息共享平台的核心是从大数据中挖掘有价值的信息，其首要的工作就是数据的采集和汇聚。如图5所示，大数据获取通过传感器、网络爬虫、日志收集系统等数据采集方法，实现对结构化、半结构化和非结构化的社会责任信息、第三方鉴证信息以及综合决策信息数据的智能化识别和采集。此外，由于社会责任信息来源的多样性和结构的复杂性，收集的数据在真实性、完整性、一致性等方面可能具有不同的质量级别，直接使用这些数据源可能会产生数据质量和可靠性问题，因此，在存储之前需要对搜集到的社会责任信息事先进行预处理过程。利用Hadoop，Spark，Storm和Samza等大数据处理平台定位不准确、不完整或不合理的数据，然后修改或删除这些数据实现对社会责任大数据的抽取、清洗、转换和加载，最终以方便分析和利用的格式存储于数据库系统，其关键技术包括对数据源的智能识别、感知、适配、传输、信号转换等。

图5 大数据背景下社会责任信息开放共享平台架构图Fig.5 Architecture diagram of open sharing platform of social responsibility information under the background of big data

大数据中心存储系统应至少包括2方面功能：存储基础设施必须持久可靠地容纳信息以及数据存储子系统必须提供可扩展的访问接口，以便于查询和分析大量的社会责任数据。社会责任开发共享服务融入基于云计算的基础设施即服务(infrastructure as a service，IaaS)、平台即服务(platform as a service，PaaS)和数据库即服务(database as a service，DBaaS)更能满足大数据分析对信息的存储及定量分析需求[9]。在数据管理环节，模型库、知识库和方法库帮助决策者利用模型、方法、知识推理等去解决非结构化问题。其中模型库的建立主要是随决策支持系统解决问题而定的，不同企业对社会责任决策的需求是不一样的，比如社会责任成本分析模型、社会责任利润分析模型等；知识库是企业社会责任信息披露知识的集合，比如社会责任信息披露准则、社会责任信息核算管理办法等等;方法库对社会责任数据挖掘、分析及处理做出指导[2]。利用机器学习、神经网络、模式识别、粗糙集等数据挖掘技术可以获得更高价值密度的社会责任数据，在海量的数据中发现模型和数据之间的关系，并依据这些模型和关系对社会责任整体趋势做预测，从而做出更准确的决策。大数据分析技术的应用使得信息共享中心的社会责任信息可以得到更深层次的分析和处理。利用Hadoop的数据分析技术能够将数据作为文件加载到分布式文件系统中，然后对数据进行并行计算，对属于相同或不同工作流的多个逻辑节点执行计算从而实现数据流共享及横纵向数据分析。利用可视化工具对社会责任数据分析结果加以可视化解释，并通过客户端人机交互界面动态呈现。此外，为完善数据中心信息管理能力，还要对数据中心定期开展安全环境评价，强化数据中心的安全性与易用性[10]。

4.3 创新企业社会责任信息披露监管机制

大数据技术的发展为社会责任监管提供了新的动力和新的路径。如图6所示，基于数据仓库(data warehouse，DW)技术构建的社会责任信息共享平台，不仅能够有效消除政府部门“信息孤岛”现象，而且为监管机构实施监督、控制、防护和管理提供新的解决方案。大数据监督是在对社会责任信息进行相关性分析基础上，通过资源整合实现数据信息链条，对企业社会责任行为进行事前、事中及事后监督。利用视频系统等物联网技术和大数据智能分析技术对多源异构的社会责任信息进行有效集成和多维分析，可以更好地预测未来社会责任的发展趋势，在社会责任问题爆发之前纠正偏差，强化事前的预测预警工作。

图6 大数据背景下社会责任信息管理平台监管体系Fig.6 Supervision system of social responsibility information management platform under the background of big data

分布式文件系统兼容廉价的硬件设备，企业可以在低成本下实现对企业社会责任数据的实时管控，通过传感器、网络爬虫及摄像头等终端设备，大数据感知系统可以随时掌握企业的社会责任动态。通过数据分析技术对社会责任行为和状态进行异常分析及历史对比，对社会责任数据的合规性、公允性和可用性等指标进行跟踪、监测和判别，实现对被监管单位的事中运作监督。此外，数据世系技术在对社会责任数据的产生及演变过程进行有效记录的同时，元数据跟踪等标记方法对社会责任数据实时监督，通过对数据的挖掘和追溯还原事件发生的时间、地点和人物等要素实现社会责任数据的起源追踪，能够在事件发生之后及时发现并修复漏洞[11]，最大程度地减轻“越轨行为”带来的负面影响。企业在实施社会责任监管的同时，还应当充分考虑企业数据的安全保护问题，数据共享交换系统通过对全网设备的有效管理及配置提供数据安全服务管理、系统服务管理和网络服务管理，为平台平稳运行提供技术支撑。

5 总结

本文从制度、技术与管理层面分析大数据对企业社会责任信息披露的影响，探讨大数据时代企业社会责任信息披露方式的多样性、内容的整合性和结果的可追溯性。利用国泰安2007—2018年A股上市公司社会责任信息披露的历史大数据，发现上市公司信息披露存在的意愿不足、内容不全和可靠性弱等现实问题，提出大数据时代优化企业社会责任信息披露需要创新企业社会责任信息传递机制、创新企业社会责任数据开发共享服务和创新企业社会责任披露监管机制。