■ 李書奎 任金政 趙鑫 孫川東

中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 北京 100083

0 引言

近來年中國在脫貧減貧方面取得了顯著成就，抒寫了人類反貧困史上的奇跡。隨著近年來習(xí)主席再次提出了“精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧”的戰(zhàn)略后，各地政府紛紛積極響應(yīng)戰(zhàn)略的實施，把精準(zhǔn)扶貧納入了工作的重點，社會力量參與精準(zhǔn)扶貧也逐步成為新常態(tài)［1］。政府部門通過提供優(yōu)惠政策措施鼓勵上市公司參與到精準(zhǔn)扶貧中，進而建立起促進貧困戶收入增長的長效機制，提高脫貧質(zhì)量。對上市公司而言，通過履行社會責(zé)任參與精準(zhǔn)扶貧可以獲得客戶和用戶的信任，提高知名度的同時樹立良好品牌形象。

已有文獻較多的討論了履行社會責(zé)任和企業(yè)財務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)系。Becchetti［2］以履行社會責(zé)任所帶來的短期影響和可度量的財務(wù)指標(biāo)來衡量對企業(yè)發(fā)展的長期影響，結(jié)果表明企業(yè)履行社會責(zé)任對其財務(wù)績效具有正向促進的作用，Simpson WG［3］、Li Yan［4］等學(xué)者也得到了同樣的結(jié)論，即企業(yè)履行社會責(zé)任會有助于改善企業(yè)財務(wù)績效；朱慧明［5］、邵傳林［6］等學(xué)者也再次驗證了公司履行社會責(zé)任與財務(wù)指標(biāo)改善之間的關(guān)系；杜世風(fēng)［7］基于社會責(zé)任的視角分析了上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的影響因素，發(fā)現(xiàn)上市公司中經(jīng)營業(yè)績越好、規(guī)模越大，且國有企業(yè)更傾向于參與精準(zhǔn)扶貧，文中雖然對影響上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的因素進行了實證分析，但對上市公司參與精準(zhǔn)扶貧是否有助于促進企業(yè)自身發(fā)展的研究較少，這也促成了本文的研究動機；再者，賈雨佳［8］指出企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的資金支出并不會導(dǎo)致企業(yè)當(dāng)年利潤出現(xiàn)大幅的下滑，反而二者呈現(xiàn)相互促進的關(guān)系等。

總體來看，關(guān)于企業(yè)履行社會責(zé)任與其財務(wù)績效的關(guān)系研究成果較為豐富，但對于上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其財務(wù)績效影響的研究相對不足，部分學(xué)者雖對上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的影響因素、企業(yè)扶貧資金的投入以及企業(yè)利潤情況進行了回歸分析，但僅以部分企業(yè)及指標(biāo)為研究樣本，結(jié)果存在一定的局限性。上市公司作為社會團體參與精準(zhǔn)扶貧的中堅力量，通過實物捐贈、產(chǎn)業(yè)扶貧等途徑對貧困地區(qū)的生產(chǎn)發(fā)展發(fā)揮了重要作用，與此同時形成了相應(yīng)的扶貧資產(chǎn)，在該種影響背景下立足于項目本身，評價上市公司精準(zhǔn)扶貧行作為顯得尤為重要，該研究作為課題延伸的重要組成部分，對后續(xù)扶貧資產(chǎn)實施科學(xué)化管理奠定了堅實基礎(chǔ)。因此本文試圖以參與精準(zhǔn)扶貧的上市公司為研究樣本，利用傾向得分匹配的方法研究上市公司參與精準(zhǔn)扶貧行為對其財務(wù)績效的影響效果。

1 研究假設(shè)

1.1 上市公司精準(zhǔn)扶貧行為對其財務(wù)績效的影響

關(guān)于企業(yè)社會責(zé)任與企業(yè)績效之間關(guān)系的研究較多，部分研究表明兩者之間呈現(xiàn)正向的促進作用，薛瓊［9］指出企業(yè)履行社會責(zé)任對其財務(wù)績效產(chǎn)生正向的促進效用。企業(yè)承擔(dān)社會責(zé)任有利于獲得政府的補助以及支持，可以更好地享受政府相關(guān)優(yōu)惠政策，有利于企業(yè)的發(fā)展。上市公司通過產(chǎn)業(yè)扶貧、教育扶貧、健康扶貧等方式參與到精準(zhǔn)扶貧，而產(chǎn)業(yè)扶貧是主要的發(fā)展模式，通過整合貧困地區(qū)資源調(diào)整產(chǎn)業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)，激發(fā)貧困地區(qū)內(nèi)生發(fā)展動力，從而提高貧困地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。由于產(chǎn)業(yè)扶貧的獨特性質(zhì)逐步成為我國現(xiàn)代扶貧中的主要模式，但由于上市公司通過產(chǎn)業(yè)扶貧等模式參與到精準(zhǔn)扶貧，投資回收期可能較長，也可能存在上市公司財務(wù)指標(biāo)不顯著甚至出現(xiàn)負向影響的現(xiàn)象。因此本文提出假設(shè)1：

H1：上市公司參與精準(zhǔn)扶貧可以提高其財務(wù)績效。

H1a:上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其財務(wù)績效影響不顯著。

1.2 上市公司精準(zhǔn)扶貧行為對其財務(wù)績效的滯后效應(yīng)

上市公司參與精準(zhǔn)扶貧可以向外界市場釋放企業(yè)經(jīng)營狀況良好的信號，使企業(yè)能夠獲得一定的品牌效應(yīng)和社會資源，從而進一步改善企業(yè)經(jīng)營狀況，最終對企業(yè)的績效產(chǎn)生促進效應(yīng)。而這些對于上市公司財務(wù)指標(biāo)影響效應(yīng)的周期較長，可能存在一定的滯后期；即上市公司企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧所帶來的財務(wù)績效可能會存在一定的滯后效應(yīng)。相反由于產(chǎn)業(yè)扶貧通過建立長效扶貧機制來幫助貧困地區(qū)脫貧增收，參與的產(chǎn)業(yè)扶貧模式給公司所帶來的財務(wù)績效周期可能會延長，由于實證數(shù)據(jù)時效性問題，也可能存在不顯著的現(xiàn)象，因此提出假設(shè)2：

H2：上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其財務(wù)績效存在一定的滯后期。

H2a：上市公司參與精準(zhǔn)扶貧滯后一期的財務(wù)績效不顯著。

1.3 不同性質(zhì)公司精準(zhǔn)扶貧行為的財務(wù)績效影響

參與精準(zhǔn)扶貧的上市公司既有國有企業(yè)也有民營企業(yè)，則不同的企業(yè)屬性其履行社會責(zé)任的動機不同，杜世風(fēng)的研究表明國有企業(yè)更傾向于參與精準(zhǔn)扶貧，王文成［10］以2009～2012年的國有企業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)分析了國有企業(yè)履行社會責(zé)任與財務(wù)績效之間的關(guān)系。一般而言，國有企業(yè)作為上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的主力軍，更多基于社會責(zé)任的角度響應(yīng)國家號召參與精準(zhǔn)扶貧，有可能參與到一些利益較低、回收期較長且大多數(shù)民營企業(yè)不愿從事的扶貧項目，相對于民營企業(yè)追求利益最大化來看，國有上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的財務(wù)績效可能會存在異質(zhì)性。因此本文提出假設(shè)3：

H3：國有上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其財務(wù)績效相比而言較為顯著。

H3a：國有上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其財務(wù)績效相對而言不太顯著。

2 研究設(shè)計

本文以國泰安數(shù)據(jù)庫中精準(zhǔn)扶貧模塊公示的上市公司數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取2016年為基期，2017年和2018年為對比時期。以2016年為基準(zhǔn)剔除ST 以及財務(wù)指標(biāo)不完整的公司，以披露參與精準(zhǔn)扶貧信息的565 家（30.47%）上市公司為實驗組有效樣本，剔除在2017年和2018年參加精準(zhǔn)扶貧以及ST的上市公司后有1854家為控制組的配對樣本。

2.1 變量選取

自變量：根據(jù)杜世風(fēng)［7］和黃曉蓓［11］等利用上市企業(yè)是否參與精準(zhǔn)扶貧的行為及企業(yè)扶貧資金多少來衡量企業(yè)參與扶貧情況，本文引入精準(zhǔn)扶貧行為（Policy）指標(biāo)來衡量企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧行為的自變量。

表1 變量指標(biāo)選取

因變量：上市公司參與精準(zhǔn)扶貧會對其聲譽產(chǎn)生良好效應(yīng)，向市場傳遞公司經(jīng)營良好的信息，從而擴大其市場效應(yīng)，增加公司的市場價值，因此本文選取了托賓Q作為衡量指標(biāo)；根據(jù)諸多學(xué)者對公司業(yè)績評價指標(biāo)的衡量選取了凈資產(chǎn)收益率(Roe)作為評價標(biāo)準(zhǔn)，并且選取滯后一期數(shù)據(jù)為了驗證所帶來的滯后效應(yīng)。

控制變量：（1）公司財務(wù)指標(biāo)：資產(chǎn)負債率(Rasde)、資產(chǎn)規(guī)模(Lnass)、營業(yè)利潤率(OPR)、營業(yè)收入增長率(IROR)、總資產(chǎn)增長率(TAGR)、可持續(xù)增長率(SGR)；由于不同企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險存在一定的差異，為了控制該經(jīng)營風(fēng)險選取了公司的資產(chǎn)負債率作為控制變量；再者不同公司的資產(chǎn)規(guī)模會對財務(wù)指標(biāo)產(chǎn)生相應(yīng)的影響，因此選取了期末資產(chǎn)總額的對數(shù)以及總資產(chǎn)增長率作為資產(chǎn)規(guī)模的衡量指標(biāo)；其三在控制公司的風(fēng)險水平以及資產(chǎn)規(guī)模的同時盡可能控制企業(yè)的經(jīng)營水平，選取了營業(yè)利潤率、營業(yè)收入增長率、可持續(xù)增長率作為衡量企業(yè)經(jīng)營能力水平的指標(biāo)。（2）公司性質(zhì)：控股公司的性質(zhì)、行業(yè)分類、公司的集權(quán)化程度，在杜世風(fēng)等[13]學(xué)者研究中指出國有企業(yè)、集權(quán)化程度較高的公司更傾向于參與精準(zhǔn)扶貧，因此文中選取了控股股東性質(zhì)(SOA)、所屬行業(yè)(Indu)以及集權(quán)化程度(OC10)作為公司的定性指標(biāo)，各指標(biāo)變量具體如表1。

2.2 模型構(gòu)建

為了檢驗提出的假設(shè)，將上述樣本分為兩組：（1）實驗組，在2016年、2017年和2018年均參加精準(zhǔn)扶貧項目的上市公司；（2）控制組，三年內(nèi)均未參加精準(zhǔn)扶貧項目的上市公司。在評估上市公司精準(zhǔn)扶貧行為對財務(wù)績效產(chǎn)生的效果時，一般評價其所產(chǎn)生的凈效應(yīng)，本文試圖采用反事實推斷法中的傾向匹配得分法來估計上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其財務(wù)績效產(chǎn)生的影響，該方法能夠通過在相關(guān)指標(biāo)匹配的基礎(chǔ)上進行抽樣，使處理后的數(shù)據(jù)盡可能地接近隨機實驗數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)的選取所產(chǎn)生的偏誤，達到影響的凈效應(yīng)。

上式中Ydi表示第i個上市公司的因變量，Xi表示第i個上市公司的控制變量，Di表示不同公司的自變量，εi表示所產(chǎn)生的誤差項，αi和βi表示待估的參數(shù)。

采用傾向匹配得分法來評估實施效果時的步驟如下：一選擇能夠突出代表不同上市公司特征的變量進行傾向性匹配；二在選擇匹配變量的基礎(chǔ)上進行Logit 回歸，計算每個上市公司的匹配得分；三在所計算傾向匹配得分結(jié)果的基礎(chǔ)上進行匹配；最后在匹配完成的基礎(chǔ)上計算平均處理效應(yīng)（average treated effect on the treat‐ed，ATT）；

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)描述

本文對所選取的變量進行了描述性統(tǒng)計，主要統(tǒng)計結(jié)果如下表2所示。實驗組的數(shù)據(jù)反映了樣本中565 家上市公司2016年到2018年的指標(biāo)狀況，控制組為在2016年到2018年未參與精準(zhǔn)扶貧的上市公司指標(biāo)狀況，總體來看兩個組別數(shù)據(jù)差異較小，在TobinQ指標(biāo)中實驗組與控制組存在一定的差異。因變量Roe指標(biāo)中樣本平均值并未有較大的差異，但在控制組存在的一個極大值和極小值，為了克服數(shù)據(jù)中個別極端值的影響，對變量中所有的連續(xù)變量采取1%和99%分位的截尾處理，各組具體指標(biāo)的分布結(jié)果如表2所示。

表2 樣本數(shù)據(jù)描述

表3 公司參與精準(zhǔn)扶貧傾向得分的logit回歸結(jié)果

3.2 模型估計與結(jié)果分析

3.2.1 傾向得分估計及平衡性檢驗

（1）傾向得分估計。表3對上述部分控制變量分別進行l(wèi)ogit回歸的結(jié)果，模型1中列示了營業(yè)利潤、營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)增長率指標(biāo)在控制行業(yè)差異的基礎(chǔ)上參與精準(zhǔn)扶貧的概率分析，得出營業(yè)利潤越高的企業(yè)越傾向于參與精準(zhǔn)扶貧；營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)增長率與上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的概率呈現(xiàn)反向變動的關(guān)系。在模型2 中進一步控制了資產(chǎn)的規(guī)模、公司的集權(quán)化程度、資產(chǎn)負債率的指標(biāo)后顯示公司規(guī)模越大、資產(chǎn)負債率低、集權(quán)化程度低的企業(yè)更傾向于參與精準(zhǔn)扶貧。模型3 在前面模型的基礎(chǔ)上控制了可持續(xù)增長率的指標(biāo)，結(jié)果顯示參與精準(zhǔn)扶貧的影響不太顯著，但在模型5 中其顯著性水平有了進一步的改善。在模型4中進一步控制了企業(yè)的性質(zhì)變量，結(jié)果顯示國有控股公司參與精準(zhǔn)扶貧的概率在1%的水平上顯著?？傮w來看隨著控制變量的選取擬合優(yōu)度的偽R2也呈現(xiàn)遞增的態(tài)勢，與此同時AUC 指標(biāo)也有了顯著性的改善，具體各指標(biāo)回歸結(jié)果如表3。

（2）平衡性檢驗。在計算傾向得分后為確保傾向得分匹配結(jié)果的準(zhǔn)確度，對控制變量的平衡性進行了檢驗，總體來看各變量在匹配前均存在顯著性的差異，在匹配后各控制變量的差異性大大降低。圖1是對各個指標(biāo)匹配前后差異情況的進一步描述，通過密度函數(shù)以及AUC兩個指標(biāo)進行了列示，具體結(jié)果如表4和圖1所示。

從t 檢驗指標(biāo)和p 值均可以看出所選取的指標(biāo)在進行匹配前后的顯著性水平有了明顯改善，說明匹配結(jié)果較為理想。為了進一步驗證指標(biāo)匹配的結(jié)果，通過下圖密度函數(shù)進行對比，在圖1(a)中列示了參與組和控制組在未進行匹配前密度函數(shù)圖的分布情況，在圖1(b)中經(jīng)過匹配后擬合度有了顯著性改善；圖1(c)和圖1(d)為AUC指標(biāo)用來輔助分析匹配的結(jié)果，在圖1(c)中AUC為84.4%代表的是所選取的變量解釋了被解釋變量的程度，圖1(d)代表變量在匹配前后差異化的程度，其曲線越接近對角線越好，從圖1的4幅圖也進一步驗證了表3中各變量的匹配結(jié)果，總的來看匹配的結(jié)果較為顯著。

3.2.3 匹配倍差結(jié)果分析

在前述控制變量匹配結(jié)果的基礎(chǔ)上通過最近鄰匹配、核匹配以及半徑匹配3種匹配方法進行了結(jié)果分析，具體的匹配結(jié)果如下所示。

圖1 變量匹配前后變化趨勢圖

（1）對財務(wù)績效的影響。通過對因變量進行匹配分析發(fā)現(xiàn)，財務(wù)績效影響的顯著性水平較低這也驗證了H1a 的假設(shè)，即上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其財務(wù)指標(biāo)影響的顯著性水平有限。財務(wù)指標(biāo)顯著性水平較低可能由于上市公司通過各種扶貧項目參與到精準(zhǔn)扶貧，且項目的投資回收期較長，僅通過對2016年至2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)不能顯示出其財務(wù)指標(biāo)的顯著性，再加上參與健康扶貧、教育扶貧的公司外部性較大，對于其自身的財務(wù)經(jīng)營效果影響較小；雖然匹配后的各財務(wù)指標(biāo)未達到顯著性水平，但公司的經(jīng)營業(yè)績都有了不同程度的改善，以TobinQ為例上市公司參與精準(zhǔn)扶貧對其聲譽等會產(chǎn)生正向的促進效應(yīng)，進一步向市場傳遞經(jīng)營狀況的信號，提高公司的市場地位和市場價值。

（2）財務(wù)績效影響的滯后效應(yīng)。為了進一步分析財務(wù)指標(biāo)績效是否存在滯后效應(yīng)，在上述分析的基礎(chǔ)上分別對全部樣本、2016年和2017年樣本、2016年和2018年樣本進行了滯后一期的匹配分析，其具體匹配結(jié)果如表6所示。通過對各指標(biāo)的滯后一期匹配結(jié)果分析，總體來看雖顯著性水平有限，否定了H2 的假設(shè)，但各指標(biāo)總體有所改善，其中TobinQ 指標(biāo)中變化幅度較小，相比而言Roe的滯后一期效果影響較為顯著。以最近鄰匹配為例TobinQ 指標(biāo)中在當(dāng)期以及滯后一期的實驗組和對照組經(jīng)過匹配滯后的差異較小，一方面由于上市公司的持續(xù)參與，另一方面是對上市公司聲譽影響的持久性。但在Roe 指標(biāo)中變化的水平雖不顯著，但參與組和控制組Roe 指標(biāo)在基期的差異水平為-0.0034，在滯后一期中差異水平變?yōu)?.0126，有了較大幅度的改善。這種現(xiàn)象同樣存在于核匹配和半徑匹配的結(jié)果中，滯后一期的顯著性水平較低可能由于上市公司參與精準(zhǔn)扶貧中投資回收期較長。

表4 變量匹配平衡性檢驗

表5 全樣本匹配結(jié)果分析

表6 滯后一期匹配結(jié)果分析

（3）對不同性質(zhì)公司的財務(wù)績效影響。表7列示了不同性質(zhì)上市公司精準(zhǔn)扶貧行為對其財務(wù)績效的影響效果，匹配結(jié)果顯示總體影響效果的顯著性水平較低，只有部分指標(biāo)在10%的水平上顯著。且對于國有控股上市公司的財務(wù)績效指標(biāo)影響并不顯著，因此證實了H3a 的假設(shè)，即國有控股上市精準(zhǔn)扶貧行為對其財務(wù)指標(biāo)影響的顯著性較小，雖然3 種匹配方法均得出國有控股公司的Roe呈反向關(guān)系，但對TobinQ 指標(biāo)呈現(xiàn)正向的關(guān)系；雖對于民營上市公司總體影響并不顯著，但通過三種匹配方法結(jié)果均得出正向促進的作用。在TobinQ指標(biāo)中國有控股的正向效應(yīng)要大于民營控股公司，而Roe指標(biāo)中民營公司的促進作用要顯著高于國營控股的上市公司。

3.3 穩(wěn)健性分析

在使用傾向得分匹配來研究實施某一項措施或者某一活動時所產(chǎn)生的凈效應(yīng)，通過最近鄰匹配、半徑匹配以及核匹配等方法對實驗組和控制組進行差異分析。為了驗證最近鄰匹配結(jié)果的可靠性，同時采用了核匹配以及半徑匹配的方法同時進行了差異比較，匹配結(jié)果與最近鄰匹配結(jié)果相似。通過3種匹配方法驗證滯后一期的影響效應(yīng)以及控股股東性質(zhì)差異對財務(wù)指標(biāo)的影響，3 種匹配結(jié)果均存在較高的一致性，因此共同支撐了本文的結(jié)論。參與精準(zhǔn)扶貧對于上市公司財務(wù)指標(biāo)影響的顯著性水平有限，但總體呈現(xiàn)正向促進作用，并且存在一定的滯后期；進一步分析發(fā)現(xiàn)對于國有控股上市公司的財務(wù)指標(biāo)影響水平要低于民營控股上市公司。

表7 控股股東性質(zhì)差異的匹配結(jié)果分析

4 結(jié)論與建議

本文通過以2016年參與精準(zhǔn)扶貧的565 家上市公司為實驗組，在2017年以及2018年均未參與精準(zhǔn)扶貧的上市公司為控制組，通過最近鄰匹配、核匹配以及半徑匹配進行研究分析，匹配結(jié)果顯示：雖然顯著性水平有限但對財務(wù)指標(biāo)均有正向促進的影響效應(yīng)，對滯后期效應(yīng)進一步分析發(fā)現(xiàn)參與精準(zhǔn)扶貧對上市公司的財務(wù)績效影響有正向促進作用，且在2018年滯后一期的財務(wù)指標(biāo)水平相對于2017年有了明顯改善。通過匹配結(jié)果分析得知，民營控股的上市公司參與精準(zhǔn)扶貧所帶來的財務(wù)績效要優(yōu)于國有控股上市公司，但國有上市公司的TobinQ 指標(biāo)要高于民營控股上市公司，從某種程度上來看民營上市公司參與精準(zhǔn)扶貧更多的是基于自身利益的角度，而國有控股上市公司更多的是出于履行社會責(zé)任。

基于匹配結(jié)果的分析對于上市公司參與精準(zhǔn)扶貧提出以下建議：對于上市公司而言，其一參與精準(zhǔn)扶貧可以為公司帶來財務(wù)績效指標(biāo)的改善，特別是對于一些發(fā)展?jié)摿^大的上市公司而言，農(nóng)村含有豐富的資源，致力于精準(zhǔn)扶貧可以加速喚醒農(nóng)村的沉睡資源，為上市公司的多元化、產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營提供契機；其二上市公司參與精準(zhǔn)扶貧不僅會對收益類的財務(wù)指標(biāo)產(chǎn)生改善效應(yīng)，對于上市公司的聲譽以及品牌發(fā)展都會是一種極大的促進作用，因此上市公司應(yīng)當(dāng)積極參與精準(zhǔn)扶貧。對于政府而言，由于上市公司參與精準(zhǔn)扶貧所帶來的財務(wù)績效存在一定的滯后效應(yīng)，為了增加扶貧項目發(fā)展的可持續(xù)性，政府可以對參與精準(zhǔn)扶貧的上市公司開通綠色通道，其中包括稅收等方面的政策優(yōu)惠舉措，以此來激勵上市公司參與精準(zhǔn)扶貧。