劉明慧

【摘? 要】論文研究樣本選取2016-2020年上證A股企業(yè)數(shù)據(jù)，通過實證研究得出以下結(jié)論：一是經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧行為具有雙重影響;二是非國有企業(yè)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的變動更敏銳，企業(yè)精準(zhǔn)扶貧行為受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性變動影響更顯著。

【關(guān)鍵詞】精準(zhǔn)扶貧;融資約束;產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

【中圖分類號】F275;F832.51? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2022）06-0043-03

1 引言

2020年，我國脫貧攻堅戰(zhàn)取得了全面的成功。自2015年以來，為實現(xiàn)消除農(nóng)村和區(qū)域貧困的目標(biāo)，企業(yè)參與到精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略的數(shù)量逐漸攀升，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境為企業(yè)精準(zhǔn)扶貧提供了應(yīng)有的支持。然而隨著近年來逐漸嚴(yán)峻的國際國內(nèi)形勢，新冠肺炎疫情、經(jīng)濟(jì)增長放緩等問題加大了國內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策的不確定性。自1995年以來，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)總體上呈現(xiàn)出增長的態(tài)勢，而與此同時，企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的參與熱情也逐漸高漲。在這一背景下，對于經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧動力之間的關(guān)系研究具有重要的現(xiàn)實意義。

2 文獻(xiàn)綜述

目前，已有文獻(xiàn)對于企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的研究更多地基于微觀層面，宏觀層面尚未有學(xué)者對經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的關(guān)系進(jìn)行研究。李濤等將上市公司的精準(zhǔn)扶貧行為動機(jī)劃分為道德動機(jī)、經(jīng)濟(jì)動機(jī)和政治動機(jī)3個方面[1]。擁有貧困經(jīng)歷的高管使企業(yè)更傾向于精準(zhǔn)扶貧行為，這屬于企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的道德動機(jī)[2]。更多的企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧是出于自身利益考慮并滿足社會期望和要求，例如，Clarkson認(rèn)為企業(yè)社會責(zé)任是企業(yè)利益相關(guān)者戰(zhàn)略管理的工具，劉春、甄紅線、胡浩志等一眾國內(nèi)學(xué)者也證實企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新、降低企業(yè)風(fēng)險、提升企業(yè)的績效[3-6]，這是企業(yè)出于經(jīng)濟(jì)動機(jī)參與精準(zhǔn)扶貧。另有研究發(fā)現(xiàn)，黨組織嵌入內(nèi)部控制質(zhì)量較高的企業(yè)會進(jìn)一步提高企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的參與和投入[7]，這是企業(yè)出于政治動機(jī)而參與精準(zhǔn)扶貧。

3 理論分析與研究假設(shè)

3.1 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)精準(zhǔn)扶貧

就現(xiàn)有文獻(xiàn)對于經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)之間關(guān)系的研究來說，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加對企業(yè)的發(fā)展具有直接的抑制作用。例如，蔣偉等通過研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升能夠?qū)ζ髽I(yè)的創(chuàng)新起到明顯的抑制作用[8]。企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧可以看作對自身的一種投資，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性則可以看作一種風(fēng)險。再者，有學(xué)者認(rèn)為參與精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)可以緩解自身的融資約束[9]，而導(dǎo)致融資約束增加的原因之一是經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加。由此看來，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對于企業(yè)精準(zhǔn)扶貧投入同時具有正向和負(fù)向雙重影響。

為了研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的間接影響，引入經(jīng)濟(jì)政策不確定性與融資約束的交互項，提出假設(shè)1，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧行為同時具有正向和負(fù)向的影響，總體而言，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧行為負(fù)向影響更大，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會抑制企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出。

3.2 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)精準(zhǔn)扶貧行為

崔秀梅等學(xué)者認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對于企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的影響中，國有企業(yè)受到政府干預(yù)程度更大[10]。就企業(yè)履行非強(qiáng)制性社會責(zé)任的動機(jī)而言，國有企業(yè)積極響應(yīng)國家政策，可有效緩解自身的融資約束。現(xiàn)代企業(yè)理論認(rèn)為，企業(yè)在面臨經(jīng)濟(jì)政策不確定性時，國有企業(yè)往往能更好地與政府配合采取相應(yīng)的措施。非國有企業(yè)本身不具備這種優(yōu)勢，為了使自身經(jīng)濟(jì)效益最大化，非國有企業(yè)盡量規(guī)避自身面對經(jīng)濟(jì)政策不確定性時所迎接的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。由此，文章提出假設(shè)2，即與國有控股企業(yè)相比，非國有控股企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧行為受經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響更顯著。

4 數(shù)據(jù)與研究設(shè)計

4.1 樣本數(shù)據(jù)

文章選取國泰安數(shù)據(jù)庫2016-2020年上證A股企業(yè)數(shù)據(jù)，刪除金融類數(shù)據(jù)，剔除ST與*ST類企業(yè)數(shù)據(jù)，刪除披露年份不全或有較多異常值的企業(yè)，并對相關(guān)變量在1%和99%水平上進(jìn)行縮尾處理。最終收集總計1 165個樣本觀測值。

4.2 變量選擇

4.2.1 企業(yè)精準(zhǔn)扶貧pa

文章選取企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出與總資產(chǎn)的比pa_ta作為被解釋變量，將精準(zhǔn)扶貧支出與營業(yè)收入的比值pa_rev作為穩(wěn)健性檢驗的被解釋變量，并將兩個比值擴(kuò)大100倍。

4.2.2 經(jīng)濟(jì)政策不確定性epu

文章解釋變量選用Baker等（2016）構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，對月度指數(shù)求算數(shù)平均值除以100并滯后一期得epu1。以經(jīng)濟(jì)政策不確定性的算數(shù)平均值為標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性低于均值時，則認(rèn)為此時的經(jīng)濟(jì)政策不確定性水平較低，反之則較高。

4.2.3 融資約束sa

文章沿用謝旭升與嚴(yán)思屏[11]兩位學(xué)者的做法，通過sa指數(shù)來描述企業(yè)的融資約束，計算方法為：sa=|-0.737size+0.043size2-0.04age|。

4.2.4 其他控制變量

文章選取的控制變量為企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率lev、經(jīng)營性現(xiàn)金流cash、總資產(chǎn)增長率growth、企業(yè)規(guī)模size、經(jīng)濟(jì)價值TobinQ、賬面價值比bm、基本每股收益eps、股權(quán)集中度top1和盈利能力roa，分組變量為控股股東性質(zhì)soe。

變量信息及相應(yīng)補(bǔ)充說明如表1所示。

4.3 模型設(shè)計

文章將經(jīng)濟(jì)政策不確定性epu1與融資約束sa交互項納入回歸方程，構(gòu)建如下計量模型：

pa_tai，t=β0+β1epui，t-1sai，t+β2epui，t-1+β3levi，t+β4cashi，t+β5growthi，t+β6sizei，t+β7TobinQi，t+β8bmi，t+β9epsi，t+β10top1i，t+β11roai，t+D1soe+δi+γt+εi，t

其中，i和t分別表示企業(yè)和時間，文章引入個體固定效應(yīng)δi和時間固定效應(yīng)γt來避免內(nèi)生性，εit代表誤差項。

5 實證結(jié)果與分析

5.1 描述性統(tǒng)計

由表2數(shù)據(jù)可以看出，pa_ta均值為0.034，標(biāo)準(zhǔn)差為0.087，可見樣本企業(yè)之間相對精準(zhǔn)扶貧支出差距不大;eps最小值為-2.800，最大值為37.170，說明樣本企業(yè)之間基本每股收益差距較大。

5.2 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與精準(zhǔn)扶貧回歸結(jié)果

由表3的回歸結(jié)果可知，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性低于均值時，企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，這表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出有抑制作用。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性低于平均值時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)融資約束的交互項系數(shù)為正且至少在5%水平上顯著。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的系數(shù)絕對值遠(yuǎn)大于交互項系數(shù)的絕對值，這意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出的直接負(fù)向影響遠(yuǎn)大于間接的正向影響，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)較低時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)精準(zhǔn)扶貧具有抑制作用，驗證了假設(shè)1。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性高于平均值時，實力雄厚的企業(yè)在一定程度上能夠抵抗高水平經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的風(fēng)險，而實力相對薄弱的企業(yè)繼續(xù)減少精準(zhǔn)扶貧支出，從而導(dǎo)致模型失效。

5.3 進(jìn)一步分析

由表4回歸結(jié)果可知，相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響更顯著，無論是經(jīng)濟(jì)政策不確定性系數(shù)還是經(jīng)濟(jì)政策不確定性與融資約束的交互項系數(shù)均在1%水平上顯著，原因可能是國有企業(yè)抵御風(fēng)險的能力強(qiáng)于非國有企業(yè)，且國有企業(yè)相對于非國有企業(yè)受到政府干預(yù)程度更大，參與精準(zhǔn)扶貧的積極性更強(qiáng)。國有企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的原始動力與經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的負(fù)面影響形成對沖，從而降低了模型的顯著性。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性對非國有企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出的直接影響大于交互項對企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出產(chǎn)生的影響，因此，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)仍然對與非國有企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧支出具有抑制作用，假設(shè)2得以驗證。

6 穩(wěn)健性檢驗

為保證研究結(jié)果的可靠性，文章選取更換核心解釋變量的方式對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，將pa_ta更換為pa_rev，即企業(yè)精準(zhǔn)扶貧支出與營業(yè)收入的比值進(jìn)行再回歸，所得結(jié)果與回歸基本一致（見表5）。

同時文章通過檢驗產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，所得結(jié)果與回歸基本一致（見表6）。

7 結(jié)論與啟示

本文選取國泰安數(shù)據(jù)庫2016-2020年上證A股企業(yè)數(shù)據(jù)，實證檢驗了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對于企業(yè)精準(zhǔn)扶貧之間的關(guān)系。通過研究文章得出以下結(jié)論：一是經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧行為有雙重影響?？傮w而言，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧行為有負(fù)向影響。二是與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧行為受經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響更顯著。

依據(jù)研究結(jié)論，文章有如下啟示：一是政府應(yīng)該積極關(guān)注非國有企業(yè)的生存現(xiàn)狀，給予更多政策支持鼓勵企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧行為;二是企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)自身對于風(fēng)險的管理，對于面臨的不確定性制備切實可行的應(yīng)急預(yù)案，做到從源頭上規(guī)避風(fēng)險。

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