連心宜 陳麗英

【摘要】企業(yè)開展精準扶貧工作是目前學術界關注的熱點，已有研究表明精準扶貧會為企業(yè)帶來正向經濟效應，但參與精準扶貧對于企業(yè)債務成本的影響則少有論及。文章以我國滬深A股上市公司2015—2020年的數(shù)據(jù)為樣本，運用多期雙重差分法實證研究上市公司參與精準扶貧對于其債務成本的影響。研究結果表明上市公司參與精準扶貧可以顯著降低公司的債務成本，但精準扶貧力度對于債務成本并不產生顯著影響；通過對產權性質的異質性檢驗發(fā)現(xiàn)，與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)開展精準扶貧工作對債務成本的降低作用更加顯著。文章不但豐富了參與精準扶貧對公司債務成本影響的相關研究，也對企業(yè)籌劃精準扶貧工作具有一定啟示。

【關鍵詞】精準扶貧；債務成本；多期雙重差分模型

【中圖分類號】F811.5

一、引言

黨的十八大以來，為全面建成小康社會，黨中央基于我國基本國情和貧困問題創(chuàng)造性地提出了精準扶貧戰(zhàn)略，并圍繞精準扶貧逐步建立了具有中國特色的反貧困體系，為加快扶貧建設，我國政府大力引導社會力量參與精準扶貧。上市公司作為市場最活躍的經濟主體，在推動我國經濟發(fā)展、改善民生中扮演著至關重要的角色。在我國政府的強力號召下，上市公司積極開展精準扶貧活動，為我國消除絕對貧困做出了巨大貢獻。

近年來，企業(yè)開展精準扶貧工作受到了學術界的廣泛關注。較多學者針對參與精準扶貧給企業(yè)帶來的經濟效應展開研究。盡管有學者發(fā)現(xiàn)精準扶貧可以改善企業(yè)融資狀況，但尚未有文獻探討公司開展精準扶貧與債務成本的關系。

本文基于2015—2020年中國滬深A股上市公司數(shù)據(jù)，采用多期雙重差分法，圍繞上市公司參與精準扶貧對其債務成本的影響開展實證研究。研究結果表明，公司參與精準扶貧能夠顯著降低債務成本，但精準扶貧工作的力度對債務成本沒有顯著影響；通過平衡趨勢檢驗、安慰劑檢驗以及替換被解釋變量的穩(wěn)健性檢驗，本文的結論仍然成立。本文還針對上市公司的產權性質進行了異質性檢驗，發(fā)現(xiàn)參與精準扶貧對債務成本的降低效應在非國有企業(yè)中更顯著。

二、文獻綜述

（一）企業(yè)債務成本影響因素相關研究

已有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)債務成本受信息披露的影響，Sengupta（1998）[1]對美國上市公司信息披露質量與債務成本的關系展開了深入研究，發(fā)現(xiàn)信息披露質量較高的公司往往債務成本相對較低；李志軍等（2011）[2]研究發(fā)現(xiàn)，較高水平的信息披露可以在很大程度上緩解債權投資者和企業(yè)間的信息不對稱問題，從而降低債權人要求的回報率。企業(yè)的內部控制對債務成本也有一定影響，秦江萍等（2017）[3]對公司內部控制和債務契約的關系展開研究，研究結果顯示內部控制水平較高的公司往往以較低的利率獲得期限更長、規(guī)模更大的債務融資。同時，債務成本還受公司治理水平的影響，陳丹臨、王懷明（2016）[4]實證研究發(fā)現(xiàn)股權制衡、董事會獨立、高管激勵對公司的債務成本均有顯著的降低效應。除此之外，其他因素也會影響企業(yè)的債務成本，如媒體報道[5]、企業(yè)避稅[6]。

（二）企業(yè)參與精準扶貧的經濟效應相關研究

國外鮮有文獻直接探討開展精準扶貧工作對企業(yè)的影響，但關于企業(yè)社會責任的研究比較豐富。Simpson（2002）[7]認為主動承擔社會責任向投資者傳遞了積極信號，能使公司獲得更多的資源，提升公司的績效。Baron（2007）[8]研究發(fā)現(xiàn)，履行社會責任有利于吸引客戶，與客戶建立穩(wěn)定的合作關系，提高企業(yè)利潤。

國內學者對于企業(yè)參與精準扶貧產生的經濟效應展開了一系列探究，有大量文獻表明參與精準扶貧對企業(yè)產生了正向作用。嚴若森和唐上興（2020）[9]發(fā)現(xiàn)，開展精準扶貧可以使上市公司獲得更多的政府扶持，如補貼等。企業(yè)參與精準扶貧可以產生積極的市場效應，易玄等（2020）[10]基于市場反應的視角發(fā)現(xiàn)參與精準扶貧有助于企業(yè)塑造良好的形象，獲得更高程度的市場認可；鄧博夫等（2020）[11]的實證研究表明參與精準扶貧顯著提高了企業(yè)獲取經濟資源的能力，并且企業(yè)的融資約束也得到了很大程度的緩解。

（三）文獻述評

綜上所述，已有文獻認為公司債務成本的影響因素包括信息披露質量、內部控制、公司治理水平等，現(xiàn)有研究主要從獲取政府資源、市場效應、企業(yè)績效等方面探討企業(yè)參與精準扶貧的經濟效應，雖有學者開展了扶貧與企業(yè)融資約束緩解的研究，但是未將公司債務成本與參與精準扶貧聯(lián)系起來。本文試圖以我國滬深A股上市公司為研究樣本，基于多期雙重差分模型，探究企業(yè)參與精準扶貧對于債務成本的影響。

三、理論分析與假設

基于利益相關者理論，在企業(yè)發(fā)展的每一個階段，其利益相關者都至關重要，在進行經營決策時，企業(yè)必須顧及他們的利益或接受他們的約束。政府是營商環(huán)境的締造者，管理和分配很多關鍵資源，是企業(yè)重要的資金來源和合作伙伴。企業(yè)積極參與符合政策導向的活動可以和政府形成良好的互動關系，從而獲取更多資源。參與精準扶貧可以使企業(yè)獲得財政、稅收、土地等政策優(yōu)惠，緩解企業(yè)的資金壓力。同時政府部門對于企業(yè)銀行貸款的獲取具有較大影響。四大國有銀行擁有我國最雄厚的資本實力，掌控全國70%以上的信貸資金，由于四大銀行由國家相關部門直接管控，其信貸決策受到了政府較多干預。良好的政企關系容易使企業(yè)獲得金融機構的信貸傾斜，有利于增加企業(yè)貸款授信額度，降低利率，從而降低企業(yè)的債務成本。

信號傳遞理論認為，向外界傳遞有效信息可以幫助公司緩解信息不對稱問題，降低外界獲取與公司相關信息的成本。企業(yè)承擔社會責任釋放出有利的信號，有助于企業(yè)樹立良好形象，減少了信貸關系中信息不對稱和逆向選擇難題，極大限度地減少了企業(yè)融資約束。精準扶貧對于我國消滅貧困、改善民生具有重大意義，開展精準扶貧有利于企業(yè)獲得社會各界的認可，并為銀行等金融機構提供積極信息，提高其對于企業(yè)未來盈利能力預測的準確性，從而增加企業(yè)獲得更有利的信貸契約的機會，降低企業(yè)的債務成本?；谏鲜龇治?，本文提出假設：

H1：上市公司參與精準扶貧可以降低其債務成本。

精準扶貧活動需要一定財力的投入，參與精準扶貧的前提是企業(yè)在日常經營所需之外有充足的現(xiàn)金流。企業(yè)開展精準扶貧可以向外界傳遞其資金實力雄厚、經營狀況良好的信號?；陲L險補償理論，債權投資者往往從企業(yè)規(guī)模、盈利能力等方面對企業(yè)風險進行評估，并要求高于無風險利率的回報率進行風險補償；若企業(yè)的經營風險越高，則債權投資者要求的回報率越高。開展精準扶貧工作彰顯了企業(yè)的資金實力以及對于自身經營狀況良好的信心，可使債權人感知到企業(yè)違約風險較低，因此要求的回報率也較低；精準扶貧投入越高，債權人要求的回報率越低。并且企業(yè)精準扶貧力度越大，政府對于企業(yè)政策扶持的力度以及金融機構的信貸傾斜度越高，企業(yè)融資約束的緩解程度也就越高。據(jù)此，本文假設：

H2：上市公司參與精準扶貧力度越大，債務成本越低。

四、研究設計

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文以2015—2020年我國滬深A股上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，對原始數(shù)據(jù)做了以下處理：剔除金融行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)；剔除ST及*ST公司數(shù)據(jù)；剔除主要數(shù)值缺失的數(shù)據(jù)；剔除總負債為0的數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，所用的數(shù)據(jù)處理軟件為stata16.0。同時，為了避免極端值對研究結果的影響，本文對所有的連續(xù)變量分別按照1%和99%分位進行了縮尾處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文以利息支出與有息負債的比值來衡量債務成本。其中有息負債包括短期借款、長期借款、應付債券、長期應付款和一年內到期的長期負債，數(shù)據(jù)來源于資產負債表；利息支出來自利潤表中財務費用下的利息費用科目。

2.解釋變量

本文從以下兩個方面對上市公司精準扶貧行為進行了界定：首先，設定Treat和Post兩個虛擬變量衡量上市公司是否參與精準扶貧以及參與扶貧的相對時間，若上市公司在 2015—2020年參與精準扶貧，Treat取值為1，反之取值為0；上市公司開始參與精準扶貧當年及以后年度Post取值為1，若當年還未開展精準扶貧或一直沒有開展精準扶貧則取值為0。其次，用Power表示上市公司精準扶貧的投入力度，精準扶貧投入總金額為投入資金和投入物資折款之和，本文以上市公司精準扶貧投入總金額加1的自然對數(shù)衡量企業(yè)當年開展精準扶貧的力度Power。

3.控制變量

本文基于上市公司經營狀況、治理結構等方面的考慮，選取資產負債率、上市年齡、公司規(guī)模、資產周轉率、公司成長性、股權集中度、年份、行業(yè)作為控制變量，得出具體變量定表表1。

（三）模型設計

本文將2015—2020年未開展精準扶貧工作的上市公司的樣本作為對照組；將參與精準扶貧的上市公司作為處理組，但樣本在沒有參與精準扶貧時依然是對照組。由于傳統(tǒng)雙重差分模型適用于所有個體受到某政策沖擊的時點完全一致的情形，而不同上市公司開始進行精準扶貧的時間并不相同，所以本文使用多期雙重差分模型研究企業(yè)參與精準扶貧對于債務成本的影響，構建模型如下：

五、實證結果分析

（一）描述性統(tǒng)計與單變量檢驗

本文對樣本變量進行了描述性統(tǒng)計，結果如表2所示。債務成本Debt_cost最小值為0.4%，最大值為40.7%，可見各公司的債務成本差別較大。解釋變量Treat的均值為0.406，可見樣本中參與了精準扶貧的公司數(shù)量不多。精準扶貧力度Power的最大值和最小值相差較多，說明樣本公司精準扶貧的力度差異比較大。

為了更好地研究參與精準扶貧對上市公司債務成本的影響，本文對被解釋變量債務成本進行了均值T檢驗，如表3所示。參與精準扶貧的樣本均值比沒有參與的樣本均值比低1.4%，并且這一差異在1%的統(tǒng)計水平上顯著。

（二）回歸結果分析

參與精準扶貧以及精準扶貧力度對上市公司債務成本的回歸結果如表4所示。其中第（1）列和第（3）列僅加入了解釋變量；第（2）列和第（4）列添加了控制變量。第（1）列和第（2）列為參與精準扶貧對上市公司債務成本影響的回歸結果，回歸系數(shù)均為負，并且分別在1%、5%的統(tǒng)計水平上顯著，說明上市公司參與精準扶貧顯著降低了公司的債務成本，假設1成立。第（3）列和第（4）列為精準扶貧力度對上市公司債務成本影響的回歸結果，回歸系數(shù)分別也為負，但是加入控制變量的回歸結果不顯著，說明精準扶貧投入力度對于上市公司債務成本并不產生顯著影響，假設2不成立。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

采用多期雙重差分法的前提是滿足平行趨勢假設，即實驗組上市公司開始精準扶貧前，其債務成本與控制組上市公司具有一致的時間變化趨勢，本文進行了多期雙重差分模型的平行趨勢檢驗。本文用虛擬變量t表示參與精準扶貧相對時點，t取值為0代表上市公司開始參與精準扶貧當年。圖1為平行趨勢檢驗的結果。參與精準扶貧前，回歸系數(shù)并不顯著，實驗組和對照組的債務成本不存在顯著差異，參與精準扶貧后實驗組的債務成本開始出現(xiàn)顯著變化，與控制組的債務成本差距擴大，滿足平行趨勢假設。

2.安慰劑檢驗

為了保證公司參與精準扶貧對上市公司債務成本的降低效應不受其他因素的影響，本文進行了安慰劑檢驗，通過500次隨機抽樣，選取部分上市公司組建虛擬實驗組，經過回歸后得到自變量的估計系數(shù)，其核密度分布如圖2所示，垂直虛線為模型（1）的回歸系數(shù)。虛擬實驗組的估計系數(shù)大多分布在模型（1）的回歸系數(shù)的右側，即基于多期雙重差分模型的回歸系數(shù)顯著小于安慰劑檢驗的估計系數(shù)，表明上市公司參與精準扶貧對其債務成本的降低作用不受其他隨機因素的干擾。

3.替換被解釋變量

為了檢驗參與研究結果是否受到被解釋變量衡量指標的影響，采用財務費用與總負債的比值Debt_cost2替換Debt_cost，對兩個模型再次進行回歸，回歸結果如表5所示。替換債務成本的衡量指標后，上市公司參與精準扶貧顯著降低了債務成本的假設仍然成立，并且加入控制變量后扶貧力度對于債務成本并不產生顯著影響，與前文的結論一致。

（四）基于產權性質的異質性檢驗

上市公司參與精準扶貧對于債務成本的影響可能因為公司產權性質的差異而不同。一方面，國有企業(yè)具有一定的行政性，對于國家調節(jié)經濟、穩(wěn)定就業(yè)具有重要貢獻。與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)在與政府維持良好的關系上具有突出的優(yōu)勢，在公司狀況相似的條件下更容易得到銀行的信貸支持。另一方面，由于所有權或控制權由國家掌控，國有企業(yè)的日常決策受到政府較大程度的干預，多在中央部署下參與精準扶貧；但參與精準扶貧對于非國有企業(yè)而言并非職責，非國有企業(yè)往往自愿開展扶貧等社會責任行為，因此非國有企業(yè)參與精準扶貧可能產生更為積極的影響，比如更明顯地改善政企關系、提高企業(yè)聲譽等。為了探究不同產權性質的上市公司參與精準扶貧對于債務成本的影響差異，本文將樣本按照產權性質劃分為兩組分別進行回歸，結果如表6所示。

由回歸結果可知，在國有企業(yè)樣本中，參與精準扶貧和扶貧力度的系數(shù)均不顯著，說明國有企業(yè)參與精準扶貧以及扶貧的力度對于債務成本都沒有產生顯著影響；在非國有企業(yè)樣本中，參與精準扶貧和扶貧力度的系數(shù)分別在5%、10%的顯著水平上為負，說明非國有企業(yè)參與精準扶貧可以顯著降低債務成本，并且扶貧力度越大，債務成本降低越多。

六、結論

上市公司作為我國資本市場最活躍的經濟主體，對于我國消除絕對貧困、改善民生具有重要意義。關于精準扶貧對上市公司債務成本的影響，本文運用多期雙重差分法對此進行實證研究。研究結果表明，上市公司參與精準扶貧能夠有效降低公司的債務成本，但是精準扶貧力度對于債務成本的影響并不顯著。通過一系列的穩(wěn)健性檢驗，本文的結論仍然成立。同時，經過異質性檢驗，本文發(fā)現(xiàn)參與精準扶貧對于上市公司債務成本的影響會因公司產權性質的不同產生差異，非國有企業(yè)參與精準扶貧可以顯著降低債券成本，并且扶貧力度越大債務成本降低越多；而精準扶貧對于債務成本的降低效應在國有企業(yè)中并不明顯。

基于以上研究結果，本文提出以下建議：第一，參與精準扶貧是一項互利互惠的企業(yè)責任行為，不僅可以為社會做出貢獻，還能降低非國有企業(yè)的債務成本，非國有企業(yè)應當根據(jù)自身實力積極參與扶貧，創(chuàng)造更大的經濟效益。第二，為更好地鞏固脫貧攻堅的成果，政府應當進一步完善激勵企業(yè)開展精準扶貧的優(yōu)惠政策，通過稅收減免、發(fā)放補貼等提高企業(yè)參與精準扶貧的積極性，實現(xiàn)企業(yè)和政府之間的互利共贏。

本文還存在一些不足：第一，上市公司參與精準扶貧對其債務成本的降低作用可能會因為地方扶貧壓力、上市公司注冊地市場化程度等因素的差異而不同，本文沒有從上市公司所處環(huán)境的角度對公司精準扶貧與債務成本間的關系展開異質性分析，可以對不同環(huán)境下企業(yè)精準扶貧對其債務成本影響的差異展開進一步探究。第二，本文認為上市公司參與精準扶貧會改善政企關系、提高聲譽、加深債權人對于公司經營信息的了解，從而降低債務成本。但是這僅基于理論分析，參與精準扶貧降低公司債務成本的作用機制究竟是什么，本文沒有對此進行進一步研究，未來可以從資源效應和聲譽效應兩個方面進一步分析和檢驗。

主要參考文獻：

[ 1]Partha Sengupta.Corporate Disclosure Quality and the Cost of Debt[ J].The Accounting Review，1998（4）.

[ 2]李志軍，王善平.貨幣政策、信息披露質量與公司債務融資[ J].會計研究，2011（10）：56-62.

[ 3]秦江萍，遲嘉.內部控制質量的債務契約有用性研究：以新能源上市公司為例[ J].經濟研究參考，2017（67）：71-80.

[ 4]陳丹臨，王懷明.金融生態(tài)環(huán)境公司治理與債務成本[ J].江蘇社會科學，2016（3）：103-108.

[ 5]夏楸，楊一帆，鄭建明.媒體報道媒體公信力與債務成本[ J].管理評論，2018，30（4）：180-193.

[ 6]姚立杰，付方佳，程小可.企業(yè)避稅債務融資能力和債務成本[ J].中國軟科學，2018（10）：117-135.

[ 7]Simpson，Kohem.The Link between Corporate Social and Financial Performance：Evidence from the Banking Industry[ J].Journal of Business Ethics，2002 （2）.

[ 8]Baron D P. Managerial contracting and corporate social responsibility[ J].Journal of Public Economics，2007，92（1/2）：268-288.

[ 9]嚴若森，唐上興.上市公司參與精準扶貧能獲得政府資源支持嗎 [ J].證券市場導報，2020（11）：2-10.

[ 10]易玄，吳蓉，謝志明.產權性質企業(yè)精準扶貧行為與資本市場反應[ J].貴州財經大學學報，2020（2）：98-104.

[ 11]鄧博夫，陶存杰，吉利.企業(yè)參與精準扶貧與緩解融資約束[ J].財經研究，2020（12）：138-151.