黃浩政 王桂平 仝知非

（1.中國人民大學商學院 2.菏澤學院商學院 3.中國農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)中心）

一、引言

近年來，國際政治形勢動蕩不安，加之新冠疫情持續(xù)，使全球經(jīng)濟下行壓力加劇，債務規(guī)模不斷攀升，大量債務違約事件也隨之出現(xiàn)，僅2020、2021兩年，我國債券累計違約金額就已達3111億元。頻頻出現(xiàn)的債務違約嚴重地打擊了投資者信心，破壞了市場秩序。同時，由違約企業(yè)引發(fā)的流動性危機還可能會沿資金鏈條傳導至上下游企業(yè)，造成宏觀層面的系統(tǒng)性風險。面對這一嚴峻的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，如何預防債務違約、降低企業(yè)違約風險成為亟待解決的問題。

根據(jù)已有文獻，承擔社會責任應當能為降低企業(yè)違約風險提供一條可行的路徑。企業(yè)選擇執(zhí)行社會責任戰(zhàn)略以提升企業(yè)價值與市場競爭力（Renneboog et al.,2008;Gillan et al.,2021），并得到利益相關者的積極評價（Jha and Cox,2015）。企業(yè)承擔社會責任時，系統(tǒng)性風險得以紓解（Cheung,2016），股價崩盤風險（Kim et al.,2014）、信用風險（Stellner et al.,2015）也得到改善。然而，一些研究指出，承擔社會責任可能會有悖于企業(yè)的股東利益最大化目標，降低企業(yè)的資源配置效率（Bhandari and Javakhadze,2017），提高融資成本（Goss and Roberts,2011;Krüger,2015;Cheng et al.,2022）， 加劇市場價值與真實價值的背離（Bofinger et al., 2022），并提高企業(yè)股價的特質(zhì)波動性（Becchetti et al.,2015）。這表明，承擔社會責任能否降低企業(yè)違約風險，仍是值得探討的問題。

自我國提出精準扶貧戰(zhàn)略以來，眾多上市公司對貧困地區(qū)開展定向幫扶，這為檢驗企業(yè)承擔社會責任能否降低違約風險提供了一個良好情境。2016年11月，國務院印發(fā)《“十三五”脫貧攻堅規(guī)劃》，要求國有企業(yè)強化幫扶責任，同時鼓勵引導民營企業(yè)和其他所有制企業(yè)參與扶貧工作。在精準扶貧中，企業(yè)能發(fā)揮產(chǎn)業(yè)扶貧的先天優(yōu)勢，為定向幫扶地區(qū)實現(xiàn)“造血式”扶貧（甄紅線和王三法，2021），實現(xiàn)企業(yè)、社會與環(huán)境三者的共贏（潘健平等，2021）。同時，上市公司的扶貧活動與政策進程緊密關聯(lián)，其行為模式具有準自然實驗的特征，通過分析企業(yè)參與精準扶貧前后違約風險的變化，能更精確地厘清承擔社會責任對違約風險的影響。

基于此，本文以我國上市公司參與精準扶貧作為研究情境，以2014—2021年A股上市公司構建樣本，運用雙重差分（DID）模型，檢驗企業(yè)參與精準扶貧前后預期違約概率的變化，借此考察企業(yè)社會責任對違約風險的影響。考慮到企業(yè)精準扶貧行為不具有隨機性，而是與財務狀況、產(chǎn)權性質(zhì)等內(nèi)生因素密切相關，導致扶貧組與對照組企業(yè)存在事前特征差異。為確保因果推斷的可靠性，本文利用傾向性得分匹配法（PSM）為樣本期內(nèi)進行精準扶貧的企業(yè)配置相應的對照組，以消除潛在的樣本選擇問題。研究發(fā)現(xiàn)：當企業(yè)參與精準扶貧后，預期違約概率顯著降低，后續(xù)機制檢驗發(fā)現(xiàn)，預期違約概率的降低主要發(fā)生在市場聲譽較低與信息不對稱水平較高的企業(yè)中。這些證據(jù)表明，承擔社會責任有助于企業(yè)建立良好的市場聲譽環(huán)境，獲取利益相關方的積極評價并積累聲譽資本，提高信息透明度并降低融資成本，從而降低企業(yè)違約風險。在穩(wěn)健性檢驗中，本文選取扶貧投資力度、當年是否參與扶貧、累計扶貧次數(shù)與多元化扶貧程度作為企業(yè)參與精準扶貧的替代性代理變量，原有結(jié)論保持不變。進一步地，本文發(fā)現(xiàn)參與精準扶貧的企業(yè)其風險承擔水平也隨之降低，表明承擔社會責任的企業(yè)具有更低的系統(tǒng)性風險，進一步印證了本文的主要結(jié)論。

二、制度背景、文獻回顧與理論假設

（一）精準扶貧背景

2013年，習近平總書記提出了“精準扶貧”的指導方針，在全國范圍內(nèi)拉開了精準扶貧攻堅戰(zhàn)的帷幕。精準扶貧要求對深度貧困人群實施精準識別、精準幫扶，做到因地施策和因人施策，從而有針對性地擺脫各貧困地區(qū)發(fā)展脫貧的桎梏。作為開展精準扶貧工作的重要抓手，企業(yè)憑借制度機制、運作效率與市場資源等突出優(yōu)勢，以產(chǎn)業(yè)、資金、技術等資源為基礎，不僅為貧困地區(qū)帶去了市場觀念和供求信息，而且改變了當?shù)氐纳a(chǎn)方式，成為激發(fā)落后地區(qū)經(jīng)濟內(nèi)生增長的火種。截至2020年，僅深交所的上市公司就累計投入約699億元，幫助187萬貧困人口成功脫貧。這表明，中國企業(yè)是國家脫貧攻堅事業(yè)的中堅力量，探討企業(yè)參與精準扶貧的經(jīng)濟后果具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義?；诖?，眾多學者從扶貧的價值效應出發(fā)，發(fā)現(xiàn)參與精準扶貧的企業(yè)不僅具有更高的創(chuàng)新效率（劉春等，2020；岳佳彬和胥文帥，2021）與投資效率（王帆等，2020），其融資約束（鄧博夫等，2020）與系統(tǒng)性風險（岳佳彬等，2021）也得到緩解，從而獲得了更高的經(jīng)營績效（胡浩志和張秀萍，2020）與市場價值（甄紅線等，2021）。

（二）企業(yè)社會責任的經(jīng)濟后果

企業(yè)社會責任指企業(yè)經(jīng)營者將其滿足消費者需求的各種責任與社會責任聯(lián)系起來，實現(xiàn)股東財富目標與利益相關方價值的和諧統(tǒng)一（Sheldon,1924）。承擔社會責任的企業(yè)能獲得消費者、社會、資本市場的正面評價（Gillan et al.,2021），從而提高企業(yè)經(jīng)營業(yè)績與市場價值（Wu and Shen,2013; Zolotoy et al.,2019）。一方面，承擔社會責任有助于企業(yè)獲取長期投資者的認可（Kim et al.,2019），降低企業(yè)的股權融資成本（Ghoul et al.,2011;Cheung et al.,2020）。另一方面，承擔社會責任能降低企業(yè)的股價崩盤風險（Kim et al.,2014）與經(jīng)營過程中的系統(tǒng)性風險（Cheung,2016）。同時，承擔社會責任能向外界釋放積極履行財務義務的正面信號（Zhang et al.,2020），使企業(yè)獲得良好的媒體形象（Cahan et al.,2015）與更高的市場聲譽（Byun and Oh,2018），有助于企業(yè)提高市場份額與客戶忠誠度（Bae et al.,2019），為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供一個穩(wěn)定的外部環(huán)境。此外，承擔社會責任的企業(yè)會減少風險承擔（Dunbar et al.,2020），更少地進行盈余操縱（Gao and Zhang,2015）并具有更高的信息披露質(zhì)量（董雅浩等,2019）與內(nèi)部控制質(zhì)量（崔廣慧和姜英兵，2019），從而提高分析師的業(yè)績預測準確性（Becchetti et al.,2013）并緩解企業(yè)的信息不對稱。

然而，另一些學者指出，企業(yè)社會責任與股東價值最大化的目標存在沖突（Renneboog et al., 2008），可能會引發(fā)短期投資者的擔憂（Krüger,2015;Kim et al.,2019;Nguyen et al.,2020; Cheng et al.,2022）。同時，承擔社會責任還會降低 企業(yè)的資源配置效率（Bhandari and Javakhadze, 2017），提高債務融資成本（Goss and Roberts,2011; Krüger，2015;Cheng et al.,2022），致使企業(yè)市 場價值背離其真實價值（Bofinger et al.,2022）， 并提高企業(yè)股價的特質(zhì)波動性（Becchetti et al.,2015）。

（三）違約風險的影響因素

違約風險指的是企業(yè)無法如約履行償債義務(Valta,2016)，或企業(yè)無力償還債務而申請破產(chǎn)清算（Hovakimian et al.,2012）引發(fā)的財務風險，其中，現(xiàn)金流下降、現(xiàn)金流波動與負債率的上升則是違約風險提高的直接誘因（Brogaard et al.,2017）。大量研究表明，違約風險的高低受到企業(yè)價值特征的影響，企業(yè)規(guī)模越大（Hovakimian et al.,2012），杠桿率越低（Cathcart et al.,2020），現(xiàn) 金 持 有 越 多（Acharya et al.,2012;Arnold,2014），研發(fā)投入與創(chuàng)新效率越高（Hsu et al.,2015），投資水平越高（Kuehn and Schmid,2014），則企業(yè)具有更低的違約風險。公司治理中存在的代理問題也會影響企業(yè)違約風險，管理層薪酬激勵中股權或期權占比越高（Molina,2006; Chen et al.,2018）機構投資者持股比例越高（Huang et al.,2019），則企業(yè)的違約風險也越低。

同時，企業(yè)的外部信息環(huán)境與宏觀市場特征也會影響違約風險。首先，企業(yè)的信息不對稱水平會提高違約風險，當債權人掌握更多與企業(yè)信用風險相關的公開或私有信息時，企業(yè)能以更低的成本獲取債務融資（Diamond and Verrecchia,1991)。其次，產(chǎn)品市場競爭（Jou and Lee,2008），控制權市場（Balachandran,2019）和關聯(lián)銀行監(jiān)管（Puri et al.,2017;Yildirim,2020）等外部治理機制能發(fā)揮監(jiān)督作用，有助于約束管理者的機會主義行為（Switzer and Wang,2017）提高經(jīng)營業(yè)績（Vafeas,1999;Klapper and Love,2004）與信息披露質(zhì)量（Klein,2002;Larcker et al.,2007)，從而降低企業(yè)違約風險。最后，經(jīng)濟不確定性（Gambetti et al.,2019）、商業(yè)周期（Chen,2010）、所屬行業(yè)的整體衰退狀況（Acharya et al.,2007）與貨幣政策（Segev,2020）等宏觀經(jīng)濟因素也會對違約風險產(chǎn)生影響。

（四）理論假設

由前所述，參與精準扶貧可能有助于降低企業(yè)的違約風險。一方面，承擔社會責任反映了企業(yè)對利益相關者價值的關注，能向外界釋放積極履行財務義務的正面信號，提高市場聲譽并獲得良好的企業(yè)形象，有助于企業(yè)獲得投資者的支持與認可，以更低的成本進行股權融資，從而緩解融資約束，避免違約事件發(fā)生；另一方面，積極承擔社會責任的企業(yè)具有更高的公司治理水平，會承擔更低風險并減少盈余操縱與財務欺詐等不端行為，不僅能降低企業(yè)的系統(tǒng)性風險，還能改善企業(yè)的外部信息環(huán)境，緩解企業(yè)與債權人之間的信息不對稱問題，使債權人充分掌握企業(yè)的信用風險狀況，從而提高信用評級并降低信用利差，有助于拓展企業(yè)的債務融資渠道，獲得更優(yōu)惠的長期借款或為臨期債務爭取展期機會。

然而，盡管承擔社會責任能實現(xiàn)企業(yè)與利益相關方的共贏，在長期經(jīng)營中持續(xù)為企業(yè)創(chuàng)造價值，但在短期視角下，企業(yè)社會責任會與股東價值最大化目標發(fā)生沖突，可能會損害企業(yè)價值，引發(fā)投資者的擔憂。這是因為承擔社會責任需要持續(xù)進行人力物力投入，同時聲譽資本與利益相關者所代表的社會資本的構建需要較長周期，其最終為企業(yè)帶來的收益也是不確定的，這種投資與回報的不匹配會降低企業(yè)資源配置效率，使企業(yè)市場價值背離真實價值，提高企業(yè)的價值波動性，并最終提高違約風險。

結(jié)合上述分析，企業(yè)通過參與精準扶貧來承擔社會責任，能否降低企業(yè)違約風險仍是一個不確定的問題。為檢驗企業(yè)社會責任對違約風險的影響，本文提出一組對立假設。

1a：在參與精準扶貧后，企業(yè)違約風險會下降。

1b：在參與精準扶貧后，企業(yè)違約風險會上升。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取2014—2021年中國A股上市公司為研究樣本。企業(yè)精準扶貧數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)與治理數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，媒體關注數(shù)據(jù)、分析師預測數(shù)據(jù)、股票市場交易數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫，參考已有文獻（Hsu et al.,2015；甄紅線和王三法，2021），本文對樣本進行了如下處理：①剔除金融業(yè)上市公司；②剔除樣本期內(nèi)被ST處理的上市公司；③剔除變量存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；④在 1%和 99% 的水平上對連續(xù)變量進行縮尾；⑤根據(jù)巨潮資訊網(wǎng)發(fā)布的上市公司年度報告中第五節(jié)“重要事項”中“十八、社會責任情況”中“履行精準扶貧社會責任情況”具體項目對CSMAR的精準扶貧數(shù)據(jù)進行補充；并得到了包含1998家上市公司的13 353個企業(yè)年度觀測值。

（二）模型設計與變量定義

參考Crosbie and Bohn（2003）的研究，對于假設1，本文構建模型（1）進行實證檢驗：

其中，被解釋變量為企業(yè)預期違約概率（EDF），參考Brogaard et al.（2017）與Balachandran et al. （2019）的研究，本文采用Bharath and Shumway（2008）的模型來構建預期違約概率（EDF）來作為企業(yè)違約風險的代理變量。該模型對Merton（1974）提出的結(jié)構化違約距離（DTD）模型進行了優(yōu)化，將股東權益價值視為以企業(yè)資產(chǎn)為標的的看漲期權，其行權價格為企業(yè)負債的價值，克服了利用企業(yè)財務指標與債券市場數(shù)據(jù)來衡量違約風險的不足，具有良好的樣本外預測準確度，得到了較多學者的認可（Kealhofer and Kurbat,2001;Crosbie and Bohn,2003;Vassalou and Xing,2004;Duffie et al.,2007）。違約距離（DD）與預期違約概率（EDF）的構建方法見式（2）～（4）：

其中，Equityi,t為企業(yè)權益的市場價值，通過t年末企業(yè)發(fā)行的流通股數(shù)乘以股價來衡量；Debti,t為企業(yè)負債價值；ri,t-1為企業(yè)前一年的股票收益率；σEi,t為前一年股票回報的收益率，通過前一年的股票月收益率計算得出；σVi,t為根據(jù)σEi,t計算出的企業(yè)資產(chǎn)波動性；Ti,t設置為1年；N(·)為累計標準正態(tài)分布函數(shù)。本文計算出所有樣本企業(yè)上一年的違約距離（DDi,t），并通過累計標準正態(tài)分布函數(shù)求得EDF。

根據(jù)雙重差分法（DID）的研究模型，本文構建精準扶貧虛擬變量TREAT×POST作為主回歸模型的解釋變量，若企業(yè)在樣本期間內(nèi)參與了精準扶貧，則TREAT的值為1，反之則為0；若企業(yè)在當年參與精準扶貧，或在本年度前已參與精準扶貧，則POST的值為1，反之則為0。由于本文已控制企業(yè)固定效應，故在主回歸模型中略去TREAT變量，僅報告POST與TREAT×POST兩個解釋變量的回歸系數(shù)。

此外，參考已有文獻（Kuehn and Schmid,2014； Byun and Oh,2018），本文在回歸分析中引入以下控制變量，包括對數(shù)化的企業(yè)流通市值（lnMV）、杠桿率（LEV）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、主營業(yè)務收入（SALE）、營收增長率（GROWTH），經(jīng)營現(xiàn)金流（CASHFLOW）、有形資產(chǎn)負債率（TANGIBLE）、流動比率（CRATIO）、企業(yè)年齡（AGE）、股票換手率（TURNOVER）、股票收益率（RET），并控制了年度（Year）和企業(yè)固定效應（Firm）。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

此外，本文對模型（1）中所有回歸系數(shù)的標準誤在企業(yè)層面進行了聚類處理，以緩解可能存在的序列相關問題。本文重點關注回歸系數(shù)β2。如果β2顯著為負，則驗證了假設1a的推斷，反之則假設1b成立。

（三）PSM處理

由于上市公司是否參與精準扶貧并非隨機選定的，而是與企業(yè)自身的財務狀況（錢愛民和朱大鵬，2017）、市場環(huán)境（楊蓉和朱杰，2021）、政治關聯(lián)（易玄等，2020）等因素密切相關，從而導致扶貧企業(yè)與非扶貧企業(yè)的違約風險存在事前差異，進而干擾結(jié)果的準確性。為消除潛在的選擇性偏差，本文對樣本進行了傾向性得分匹配（PSM）處理。具體地，本文以參與精準扶貧的企業(yè)作為處理組，以樣本期內(nèi)未扶貧的企業(yè)為對照組，選擇處理組開始扶貧前一年的特征變量作為協(xié)變量，采用“一配一、無放回”的最近臨匹配法，為處理組匹配特征最為相近的對照組。參考Cheng et al.（2022），本文引入企業(yè)財務指標、償債能力、所有權性質(zhì)與股票市場收益作為傾向得分匹配的協(xié)變量，包括對數(shù)化的企業(yè)流通市值（lnMV）、杠桿率（LEV）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、主營業(yè)務收入（SALE）、營收增長率（GROWTH），經(jīng)營現(xiàn)金流（CASHFLOW）、有形資產(chǎn)負債率（TANGIBLE）、流動比率（CRATIO）、企業(yè)年齡（AGE）、是否國有（SOE）、換手率（TURNOVER）、股價特質(zhì)波動率（VOLATILITY）、股票收益率（RET），并引入了行業(yè)虛擬變量（INDU）。

經(jīng)上述匹配過程，本文得到了用于實證分析的樣本，包含999家處理組企業(yè)，6769個處理組的“企業(yè)——年度”樣本；999家對照組企業(yè)，6584個對照組的“企業(yè)——年度”樣本；合計1998家企業(yè)，13 353個“企業(yè)——年度”樣本。本文對傾向得分匹配前后處理組與對照組之間的特征差異進行了的檢驗，結(jié)果如表2所示。由表2可知，在匹配之前，處理組和對照組之間確實存在十分明顯的特征差異，本文所選取的所有企業(yè)特征變量的差異性檢驗結(jié)果均在1%的水平上顯著。而在匹配之后，除市值與所有權性質(zhì)之外，其他企業(yè)特征變量的差異性檢驗結(jié)果均不顯著，由此可見，傾向得分匹配已經(jīng)在非常大的程度上緩解了組間特征差異，本文將匹配后的樣本應用于實證研究中是具有合理性的。

表2 PSM前后的組間特征差異

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表3報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表3可知，違約風險變量（EDF）的均值與標準差分別為0.0016和0.0299，負債率（LEV）的均值與標準差分別為0.4892和0.2080，表明中國A股上市公司的整體違約風險水平較低，而在不同企業(yè)間表現(xiàn)出較強的變異性；而結(jié)合傾向性得分匹配（PSM）的結(jié)果，共有999家企業(yè)進入處理組，這表明我國上市公司的扶貧參與度較高，有近1/3的企業(yè)在政策期內(nèi)參與精準扶貧，利用精準扶貧這一情境進行實證研究能得到具有普適性的結(jié)論。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）主回歸分析

假設1的檢驗結(jié)果如表4所示。其中，（1）～（2）列分別為不含控制變量和未控制年度與企業(yè)固定效應的回歸，第（3）列則為標準范式的回歸結(jié)果。從表4可以看出，TREAT×POST變量的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負，且這一系數(shù)具有重要的經(jīng)濟含義：在企業(yè)參與精準扶貧后，預期違約概率下降了0.02%，考慮到樣本內(nèi)企業(yè)的預期違約概率均值為0.16%，可以近似的推算，對扶貧企業(yè)來說，其違約風險水平下降了12.5%。這一結(jié)果與假設1a的推斷相符，企業(yè)社會責任的價值效應占據(jù)了主導地位，承擔社會責任有助于企業(yè)降低違約風險。

表4 扶貧與違約風險回歸結(jié)果

在控制變量方面，企業(yè)市值（lnMV）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、主營業(yè)務收入（SALE）、營收增長率（GROWTH）、有形資產(chǎn)負債率（TANGIBLE）、流動比率（CRATIO）、股票收益率（RET）、與違約風險負相關，杠桿率（LEV）與違約風險正相關，基本與已有的研究結(jié)論一致。

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）自選擇偏差

由于企業(yè)是否參與精準扶貧這一決策并非隨機分配的，而是受到政策與公司經(jīng)營狀況的影響。為解決這一問題，本文利用地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況（公司所在省份年度人均GDP）與公司的事前財務困境風險（公司參與精準扶貧前一年的Z-score指數(shù)）來衡量樣本公司的事前違約風險水平，并采用Heckman兩階段模型對主回歸進行修正。結(jié)果顯示，Rho=-0.0348，Sigma=0.0028，表明本文結(jié)論較少受到樣本自選擇問題的干擾，增強了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

（二）工具變量回歸

為消除可能存在的遺漏變量問題對結(jié)論的干擾，本文借鑒權小鋒等（2015）對企業(yè)社會責任的相關研究思路，以剔除該企業(yè)的相同地區(qū)年度行業(yè)的企業(yè)精準扶貧平均參與水平作為工具變量，并使用2SLS方法進行檢驗，回歸結(jié)果如表6所示，表明在使用同業(yè)平均扶貧參與水平作為工具變量后，本文結(jié)論依然成立，同時，弱工具變量檢驗統(tǒng)計值為18.7，表明本文選取的工具變量具有足夠的解釋效力。

表6 工具變量2SLS回歸結(jié)果

表5 Heckman兩階段回歸結(jié)果

六、機制檢驗

經(jīng)過前述實證檢驗，本文已經(jīng)證實了企業(yè)社會責任有助于降低違約風險?；诖耍瑸槊鞔_承擔社會責任通過何種渠道改善違約風險，本文進一步對其展開機制檢驗。

（一）聲譽機制

由前所述，通過承擔社會責任，企業(yè)獲得了良好的市場聲譽與有利的外部環(huán)境，這一聲譽資本的積累應當有助于創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，維護利益相關者關系，提高企業(yè)價值并降低違約風險。因此，為改善聲譽狀況并獲得核心競爭力，那些事前聲譽水平較低的企業(yè)會更積極地參與到精準扶貧中來，此時，良好的市場聲譽能為企業(yè)帶來更高的邊際收益，并在更大程度上提高企業(yè)價值?；诖耍覀儾浑y推斷，參與扶貧對違約風險的降低作用主要集中在事前市場聲譽較差的企業(yè)當中。為驗證這一假說，本文根據(jù)企業(yè)參加精準扶貧前一年的市場聲譽水平進行分組，構建高聲譽得分（REPUTATION）與高媒體關注（MEDIA）兩個啞變量。具體地，對企業(yè)聲譽得分變量，參考甄紅線等（2021）的做法，本文秉承可操作性，層次性、有效性與相對完備性的原則，選擇了14個企業(yè)聲譽評價指標1企業(yè)聲譽評價指標具體包括：消費者和社會角度的企業(yè)資產(chǎn)、主營業(yè)務收入、凈利潤、總資產(chǎn)收益率和主營業(yè)務收入市場占有率；債權人角度的資產(chǎn)負債率、流動比率、長期負債比率；股東角度的每股收益、每股股利、股東大會出席率和是否為國際四大會計師事務所審計；企業(yè)角度的董事會規(guī)模、聲譽投入以及無形資產(chǎn)凈額的自然對數(shù)。，然后對14個指標采用主因子分析方法計算出企業(yè)聲譽得分；若企業(yè)參與扶貧前一年的聲譽得分高于同年度同行業(yè)企業(yè)聲譽得分的中位數(shù)，則將高聲譽得分（REPRTATION）定義為1，否則為0。類似的，若企業(yè)參與扶貧前一年的媒體原創(chuàng)報道數(shù)量高于同年度同行業(yè)企業(yè)媒體關注的中位數(shù)，則將高媒體關注（MEDIA）定義為1，反之則為0。

具體回歸結(jié)果見表7。其中，第（2）列與第（4）列中TREAT×POST的回歸系數(shù)顯著為負，表明對參與精準扶貧的企業(yè)來說，當其事前市場聲譽較低時，預期違約概率的下降更為顯著，這與聲譽機制的預測相吻合，表明承擔社會責任能通過改善企業(yè)聲譽水平來降低違約風險。

表7 扶貧的聲譽機制檢驗結(jié)果

（二）信息渠道

另一方面，承擔社會責任的企業(yè)會向外界釋放積極履行財務義務的正面信號，使市場更加了解企業(yè)的經(jīng)營狀況與風險水平，有助于緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對稱，降低企業(yè)融資成本并拓展融資渠道，從而降低企業(yè)違約風險。若這一渠道成立，那么當企業(yè)的信息透明度較差時，參與精準扶貧能在更大程度上降低企業(yè)違約風險。為驗證這一觀點，本文利用企業(yè)參與精準扶貧前一年的股票非流動性（ILIQUIDITY）與分析師覆蓋率（COVERAGE）構建信息不對稱水平的分組變量，當股票非流動性較高、分析師覆蓋率較低時，公司的信息不對稱水平也越高。

具體檢驗結(jié)果如表8。其中，第（2）列與第（4）列中TREAT×POST的回歸系數(shù)顯著為負，表明當公司信息不對稱水平較高時，參與精準扶貧后企業(yè)的預期違約概率也越低，這與信息渠道的推論相符，表明承擔社會責任能通過緩解企業(yè)信息不對稱來降低違約風險。

表8 扶貧的信息機制檢驗結(jié)果

七、結(jié)論與貢獻

本文基于我國上市公司參與精準扶貧國策這一準自然實驗，以2014—2021年A股上市公司為樣本，對承擔企業(yè)社會責任是否有助于降低違約風險這一問題進行了探討。

結(jié)果顯示，參與精準扶貧能夠降低企業(yè)的違約風險。機制檢驗發(fā)現(xiàn)，市場聲譽較低以及信息不對稱水平較高時，參與扶貧對違約風險的降低作用更強，支持了企業(yè)社會責任對違約風險的聲譽與信息兩條作用機制。在進一步研究中我們發(fā)現(xiàn)，參與精準扶貧的企業(yè)其風險承擔水平也隨之降低，承擔社會責任的企業(yè)具有更低的系統(tǒng)性風險。

同時，從本文的研究中還可以得到如下啟示：

首先，企業(yè)承擔社會責任能通過推動聲譽資本的積累和提高企業(yè)信息透明度來降低違約風險。這說明，在我國違約風險預警系統(tǒng)存在缺位、評級機制存在缺陷、投資者對違約風險普遍重視不夠、在資本市場效率不足的當下，鼓勵并引導企業(yè)承擔社會責任，發(fā)揮利益相關者對企業(yè)的扶持與監(jiān)督作用，有助于市場充分識別企業(yè)信用風險，重振投資者信心，紓解資本市場的系統(tǒng)性風險。這為我國進一步深化和完善市場經(jīng)濟制度提供了新的工具。

其次，雖然承擔社會責任會使企業(yè)偏離股東財富最大化目標，在短期內(nèi)對投資者價值有少許損失，但從長期來看，承擔社會責任的企業(yè)能實現(xiàn)企業(yè)、社會、環(huán)境與利益相關方的共贏，持續(xù)為投資者創(chuàng)造價值。這有力地回應了學術界對企業(yè)社會責任戰(zhàn)略的相關質(zhì)疑，同時也表明了可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的收益并非是立竿見影的，需要公司決策層更審慎、周全的判斷和政策制定者循序漸進地推動。

最后，本文為企業(yè)及相關部門進行違約風險管理提供了對策建議。例如，相關部門可以通過加強企業(yè)債務透明度建設，強化債務信息的披露要求；推動企業(yè)完善內(nèi)部投融資決策制度，加強公司治理；建立包含利益相關方在內(nèi)的多元風險預警系統(tǒng)等措施來有效預防違約事件的發(fā)生。