胡 凡 鄒新月 武瑤瑤 宋 敏

一、引言

黨的二十大提出“全面推進鄉(xiāng)村振興，鞏固拓展脫貧攻堅成果，增強脫貧地區(qū)和脫貧群眾內(nèi)生發(fā)展動力”。脫貧地區(qū)和脫貧群眾內(nèi)生發(fā)展動力來自于哪里？在社會主義市場經(jīng)濟體制下，企業(yè)是市場經(jīng)濟的主要參與者和資源配置的組織者，如何利用“無形的手”助推企業(yè)參與脫貧地區(qū)的內(nèi)生發(fā)展是未來鄉(xiāng)村振興工作的關(guān)鍵。本文研究精準(zhǔn)扶貧階段企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的同群效應(yīng)，為鄉(xiāng)村振興工作提供參考借鑒。一方面，未來仍存在基礎(chǔ)脆弱的脫貧戶因疫情、疾病或意外等原因發(fā)生返貧致貧可能①中共中央和國務(wù)院也下發(fā)了《中央農(nóng)村工作領(lǐng)導(dǎo)小組關(guān)于健全防止返貧動態(tài)監(jiān)測和幫扶機制的指導(dǎo)意見》，要求加強對返貧的動態(tài)監(jiān)測和幫扶，可見防止返貧致貧仍具有很大的挑戰(zhàn)。，利用扶貧經(jīng)驗防止返貧致貧十分有必要。另一方面，精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興的有效銜接是現(xiàn)階段的主要任務(wù)，脫貧攻堅中的工作經(jīng)驗完全可以應(yīng)用于鄉(xiāng)村振興工作中，2021年中央一號文件也提出未來5年幫扶政策保持穩(wěn)定。因此有必要對精準(zhǔn)扶貧深入的研究，總結(jié)精準(zhǔn)扶貧中的寶貴經(jīng)驗，助力鄉(xiāng)村振興事業(yè)。

企業(yè)是新發(fā)展階段我國扶貧和鄉(xiāng)村振興工作最重要的社會力量。但企業(yè)是以盈利為目的的組織，企業(yè)參與扶貧和鄉(xiāng)村振興工作并不是自發(fā)的。企業(yè)參與扶貧和鄉(xiāng)村振興工作需投入大量資金，同時面臨收益的不確定性。在無法準(zhǔn)確估計扶貧和鄉(xiāng)村振興工作收益與成本的情況下，參照其他企業(yè)的決策是明智之舉。事實上，已有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)（Leary and Roberts，2014）、企業(yè)社會責(zé)任（Cao et al.，2019）、企業(yè)慈善行為（Marquis and Tilcsik，2016）等公司行為都會借鑒其他企業(yè)的決策。本文在已有研究基礎(chǔ)之上探究企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧決策是否同樣受到同群企業(yè)的影響。

本文研究企業(yè)的支柱——上市企業(yè)②上市公司是中國企業(yè)的優(yōu)秀代表，是中國經(jīng)濟的支柱力量。我國上市公司涵蓋了國民經(jīng)濟全部90 個行業(yè)大類，占國內(nèi)500強企業(yè)的七成以上。，其參與精準(zhǔn)扶貧的行為模式和動機，為鞏固脫貧攻堅成果和與鄉(xiāng)村振興有效銜接提供參考。具體來說，本文發(fā)現(xiàn)我國上市企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧決策會受到同行業(yè)或者同地區(qū)其他上市公司的影響，并且競爭機制能夠解釋上市公司精準(zhǔn)扶貧決策的同群效應(yīng)。本文還探究了上市企業(yè)同群效應(yīng)的影響結(jié)果，發(fā)現(xiàn)上市企業(yè)的追隨行為有助于同時實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興與自身發(fā)展。

本文的邊際貢獻如下：第一，本文拓展了扶貧相關(guān)研究。以往關(guān)于扶貧的研究主要是從單個群體、援助計劃或者政府政策角度出發(fā)，缺乏從扶貧主體之間的交互作用和影響的角度進行考察。本文基于上市公司參與精準(zhǔn)扶貧視角，首次研究上市公司之間的精準(zhǔn)扶貧決策的同群效應(yīng)。區(qū)別于杜世風(fēng)等（2019）研究企業(yè)自身特征對參與精準(zhǔn)扶貧的影響。

第二，本文拓展了同群效應(yīng)相關(guān)研究。以往文獻大多數(shù)從經(jīng)濟利益角度出發(fā)，研究上市公司之間的學(xué)習(xí)與模仿行為，本文的研究表明上市公司在社會責(zé)任方面，具體為精準(zhǔn)扶貧，同樣存在互相影響機制。不同于Cao et al.（2019）關(guān)于企業(yè)社會責(zé)任同群效應(yīng)的研究，本文研究的是上市企業(yè)精準(zhǔn)扶貧，精準(zhǔn)扶貧本身在很多方面區(qū)別于傳統(tǒng)的企業(yè)社會責(zé)任（比如職工權(quán)力，債權(quán)人利益等），因此在企業(yè)動因方面存在區(qū)別。

第三，本文能夠為未來我國鄉(xiāng)村振興工作提供參考借鑒。黨的二十大報告提出高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)，而全面推進鄉(xiāng)村振興是關(guān)鍵要務(wù)之一。同時，“脫貧攻堅成果鞏固拓展，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略全面推進”是我國2021年制定的十四五規(guī)劃和2035年遠景目標(biāo)的重要內(nèi)容。面對當(dāng)前及未來我國返貧致貧問題，如何廣泛動員企業(yè)參與關(guān)乎鄉(xiāng)村振興工作的成敗。本文的研究表明企業(yè)在扶貧決策上存在同群效應(yīng)，通過學(xué)習(xí)與模仿，上市公司的精準(zhǔn)扶貧決策會受到地區(qū)和行業(yè)其它上市公司的影響。同群效應(yīng)具有顯著的社會乘數(shù)效應(yīng)，這為助力鄉(xiāng)村振興提供了啟示。例如，通過設(shè)立國家和地區(qū)等不同層面的鄉(xiāng)村振興獎項，可以制造“光環(huán)效應(yīng)”，帶動市場同群參與實施精準(zhǔn)扶貧項目。通過產(chǎn)業(yè)基金，充分調(diào)動行業(yè)龍頭的參與，帶動行業(yè)內(nèi)其它企業(yè)廣泛參與，因地制宜開展產(chǎn)業(yè)扶貧工作。

二、制度背景與理論分析

（一）制度背景

改革開放以來，我國走出了一條中國特色的扶貧開發(fā)道路，并取得巨大成功。我國是世界上減貧人口最多的國家，也是世界上最早完成聯(lián)合國千年發(fā)展目標(biāo)中減貧目標(biāo)的國家。從扶貧主體來看，大部分國家的政府一直在減貧工作中占據(jù)主導(dǎo)地位（宮留記，2016）。因此早期文獻主要研究了政府的公共支出等政策對于減貧的影響（林伯強，2005；呂煒、劉暢，2008）。然而隨著我國扶貧攻堅戰(zhàn)的深入，我國貧困問題的復(fù)雜性、多元性特征顯現(xiàn)，貧困主體出現(xiàn)分散性、動態(tài)性特征（王介勇等，2016）?！按笏唷贝址攀降姆鲐毞绞讲辉龠m應(yīng)當(dāng)代農(nóng)村貧困問題實際情況。在此背景下，2012年黨的十八大以后，我國開始實施精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略，改變過去“大水漫灌”式扶貧方式，形成“三位一體”的大扶貧格局，即專項扶貧、行業(yè)扶貧與社會扶貧相結(jié)合。

政府主導(dǎo)，社會、市場參與，這是當(dāng)代中國扶貧開發(fā)工作的重要經(jīng)驗（張琦、馮丹萌，2016）。企業(yè)參與是精準(zhǔn)扶貧和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵一環(huán)。2013年，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳出臺《關(guān)于創(chuàng)新機制扎實推進農(nóng)村扶貧開發(fā)工作的意見》，指出“使市場在資源配置中起決定性作用和更好發(fā)揮政府作用，更加廣泛、更為有效地動員社會力量，構(gòu)建政府、市場、社會協(xié)同推進的大扶貧開發(fā)格局”。2016年，證監(jiān)會出臺《中國證監(jiān)會關(guān)于發(fā)揮資本市場作用服務(wù)國家脫貧攻堅戰(zhàn)略的意見》，支持和鼓勵上市公司、證券基金期貨經(jīng)營機構(gòu)履行扶貧社會責(zé)任。2016年3月，七部門聯(lián)合印發(fā)《金融助推脫貧攻堅實施意見》，強調(diào)各金融機構(gòu)應(yīng)該精準(zhǔn)對接扶貧過程中各項金融需求。在扶貧攻堅與鄉(xiāng)村振興銜接時期，2021年我國制定的《十四五規(guī)劃和2035年遠景目標(biāo)綱要》提出鼓勵社會力量積極參與幫扶等機制、基層治理，興辦農(nóng)村公益事業(yè)，肯定了社會力量在鄉(xiāng)村振興事業(yè)中的積極作用。2021年頒布的《中華人民共和國鄉(xiāng)村振興促進法》也明確指出鼓勵創(chuàng)新投融資方式，引導(dǎo)社會資本投向鄉(xiāng)村，并且鼓勵金融機構(gòu)依法將更多資源配置到鄉(xiāng)村發(fā)展的重點領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)。

如何促進企業(yè)自發(fā)參與鄉(xiāng)村振興工作是新發(fā)展階段農(nóng)村發(fā)展和建設(shè)的關(guān)鍵。從現(xiàn)有企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的經(jīng)驗來看，鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵在于產(chǎn)業(yè)振興（羅必良，2021），龍頭企業(yè)的帶動和引領(lǐng)作用至關(guān)重要。乳業(yè)龍頭伊利將產(chǎn)業(yè)扶貧作為重要抓手，在寧夏、內(nèi)蒙古、河北等地投建產(chǎn)業(yè)基地，不僅能夠幫扶奶農(nóng)，同時帶動物流、服務(wù)、飼料等相關(guān)上下游產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，助力內(nèi)蒙古、寧夏等偏遠地區(qū)脫貧攻堅和高質(zhì)量發(fā)展。伊利集團也斬獲新華網(wǎng)頒布的“2018 中國企業(yè)社會責(zé)任優(yōu)秀案例——社會責(zé)任特別貢獻獎”以及在社科院2018年發(fā)布的《中國上市公司環(huán)境、社會及管治（ESG）藍皮書》高居ESG 榜單食品行業(yè)第一名。此后，優(yōu)貝康、君樂寶、紅星美羚等乳業(yè)紛紛參與扶貧和鄉(xiāng)村振興工作，讓群眾邁向共同富裕之路?，F(xiàn)有不少研究通過案例分析強調(diào)了龍頭企業(yè)的帶動和引領(lǐng)作用（姜長云，2017）。

（二）理論分析

同群效應(yīng)最早被發(fā)現(xiàn)存在于個體行為和決策中，近年來在金融領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)公司行為同樣存在大量的同群效應(yīng)行為。公司的資本結(jié)構(gòu)（Leary and Roberts，2014）、財務(wù)不端（Parsons et al.，2018）、企業(yè)社會責(zé)任（Cao et al.，2019）、企業(yè)慈善行為（Marquis and Tilcsik，2016）、銀行信貸（張雪蘭、李佳寧，2023）等公司行為都受到同群效應(yīng)的影響。

一般來說，企業(yè)進行決策時，通常選擇同行業(yè)或者同地區(qū)的企業(yè)進行學(xué)習(xí)和模仿（李志生等，2018；Marquis and Tilcsik，2016）。在地區(qū)層面，企業(yè)之間的距離更近，而且同一地區(qū)內(nèi)部的社會規(guī)范、文化特征更為接近，給企業(yè)管理者決策的學(xué)習(xí)與模仿創(chuàng)造了條件（Parsons et al.，2018）。地區(qū)上市公司的精準(zhǔn)扶貧政策，往往會受到當(dāng)?shù)孛襟w的報道，而且地區(qū)設(shè)立了精準(zhǔn)扶貧工作獎項，獎項起到了反饋、傳遞信息、社會認(rèn)同等激勵作用（Frey and Neckermann，2008）。當(dāng)?shù)貐^(qū)上市公司的精準(zhǔn)扶貧獲獎時，會影響到該地區(qū)其它上市公司的精準(zhǔn)扶貧決策。

此外，同一行業(yè)的企業(yè)也易發(fā)生組織間模仿行為。同行業(yè)其它上市公司是企業(yè)的直接競爭對手，企業(yè)有強烈的動機瞄準(zhǔn)并模仿行業(yè)競爭對手的投資策略，避免在競爭格局中處于下風(fēng)。企業(yè)雖然很難直接估計精準(zhǔn)扶貧對當(dāng)前現(xiàn)金流的壓力，以及信貸支持、稅收優(yōu)惠和形象改善對企業(yè)績效的正向影響，但同行業(yè)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)模式類似，模仿同行業(yè)其他企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧決策能夠降低投資風(fēng)險。企業(yè)依托自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，通過精準(zhǔn)扶貧可以獲得巨大經(jīng)濟效益，例如在貧困地區(qū)設(shè)廠，充分利用當(dāng)?shù)靥烊毁Y源和勞動力；電商企業(yè)推銷貧困地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品，獲得更多收入與流量。這些都是可復(fù)制的投資模式，企業(yè)有動機模仿同行業(yè)其他企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧模式。因此，本文提出假設(shè)H1：

假設(shè)H1：我國上市公司精準(zhǔn)扶貧存在地區(qū)（省份）和行業(yè)同群效應(yīng)。

本文認(rèn)為精準(zhǔn)扶貧的模仿行為是由競爭機制導(dǎo)致。面對激烈的市場競爭，企業(yè)可以執(zhí)行差異化競爭或同質(zhì)競爭策略（Deephouse，1999）。執(zhí)行差異化競爭策略的企業(yè)較少受到其他企業(yè)投資決策和業(yè)務(wù)調(diào)整的影響，但這種策略風(fēng)險巨大。競爭對手很可能率先開拓新的市場或領(lǐng)域，并逐漸搶占市場份額。特別是在高度競爭的環(huán)境下，企業(yè)面臨巨大破產(chǎn)風(fēng)險，企業(yè)有強烈的動機模仿競爭對手的策略，而不是執(zhí)行差異化競爭策略（Peress，2010）。在面對激烈的市場競爭時，企業(yè)通過模仿與其他企業(yè)的策略提高相對競爭地位。即使企業(yè)的競爭地位沒有實質(zhì)提升，企業(yè)也希望跟隨競爭對手的決策，盡可能維持當(dāng)前競爭格局，避免在未來的競爭中落敗（Lieberman and Asaba，2006）。任何的投資決策都蘊含不確定性和風(fēng)險，管理者很難估計投資決策的收益和損失，但模仿競爭對手的投資決策能夠在一定程度上降低投資風(fēng)險，同時壓制競爭對手的激進策略（Leary and Roberts，2014）。

出于競爭目的，企業(yè)同樣會模仿其他企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧決策。一方面，國家出臺了一列了政策支持企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧，參與精準(zhǔn)扶貧不僅能夠獲得政策上的支持，如稅收優(yōu)惠（鄧博夫等，2020）、更多的政府補貼和信貸優(yōu)惠（甄紅線、王三法，2021）。另一方面，參與精準(zhǔn)扶貧能夠提升企業(yè)形象（甄紅線、王三法，2021）、緩解融資約束（董竹、張欣，2021）。此外，履行企業(yè)社會責(zé)任能夠獲得市場認(rèn)可，獲得超額收益（Cao et al.，2019）。當(dāng)企業(yè)所處同行業(yè)或者同地區(qū)的企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧時，由于資源的稀缺性，不論是市場資源還是政府資源，都會對企業(yè)帶來的競爭壓力，出于維持自身競爭力的考慮，企業(yè)有動力去模仿同行業(yè)或同地區(qū)的企業(yè)進行精準(zhǔn)扶貧。

當(dāng)企業(yè)處于競爭激烈的行業(yè)時，企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險更大、經(jīng)營和投資的不確定性更高，上市公司會傾向于跟隨同行業(yè)其它企業(yè)的投資決策。Chen and Chang（2019）就發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品市場高度競爭時，企業(yè)的現(xiàn)金持有對同群企業(yè)的行動響應(yīng)更加積極。雖然我們無法觀測到企業(yè)之間的競爭行為，但如果競爭機制成立，競爭激烈程度更高的行業(yè)的上市公司的精準(zhǔn)扶貧決策更可能受到行業(yè)內(nèi)其他上市公司的影響，上市公司精準(zhǔn)扶貧的同群效應(yīng)會更強。因此，本文提出假設(shè)H2（a）：

假設(shè)H2（a）：對于競爭更加激烈的行業(yè)，上市公司精準(zhǔn)扶貧的行業(yè)同群效應(yīng)更強。

競爭機制不僅體現(xiàn)在不同的行業(yè)上，由于資源的稀缺性，競爭機制也在地區(qū)之間發(fā)揮作用。雖然行業(yè)可能不同，但同一地區(qū)的上市公司同樣面臨激烈的競爭。精準(zhǔn)扶貧能夠幫助企業(yè)獲得更多的財政支持和信貸支持，同時能夠幫助企業(yè)宣傳，改善在消費者中的形象。但一方面，同一地區(qū)的財政支持和信貸支持是有限的；另一方面，媒體和消費者的關(guān)注是有限的。精準(zhǔn)扶貧省級及以上獲獎是同一省份內(nèi)上市公司競爭最直接的體現(xiàn)，精準(zhǔn)扶貧獲獎提高了企業(yè)在當(dāng)?shù)氐闹?，有助于企業(yè)形象提升，進而提升企業(yè)獲得政治關(guān)聯(lián)和市場認(rèn)可的能力。同時，獲獎在社會中傳遞獲獎背后的目標(biāo)和意義等信息，從而激勵更多的同類參與競爭（Bandura，2014；Frey and Neckermann，2008）。因此，精準(zhǔn)扶貧工作獲獎會鼓勵更多企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧工作。因此，本文提出假設(shè)H2（b）：

假設(shè)H2（b）：地區(qū)上市公司精準(zhǔn)扶貧獲獎能夠?qū)ζ渌鲜泄揪珳?zhǔn)扶貧決策造成影響，使地區(qū)（省份）同群效應(yīng)更強。

三、研究設(shè)計

（一）模型

借鑒現(xiàn)有對同群效應(yīng)的研究（Marquis and Tilcsik，2016），本文使用logit 模型檢驗上市公司精準(zhǔn)扶貧是否存在顯著的地區(qū)和行業(yè)同群效應(yīng)。具體模型如下：

模型（1）中下標(biāo)i、p（j）和t分別表示公司、省份（行業(yè)）和年份，-i表示省份p（行業(yè)j）內(nèi)除公司i的其它所有上市公司。Alleviation 是上市公司精準(zhǔn)扶貧虛擬變量，Peer_Province（Peer_Industry）是省份p（行業(yè)j）除上市公司i 外其它所有上市公司Alleviation 的平均值。Controls 是本文控制變量，ε 是隨機擾動項。

為了檢驗精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)對企業(yè)績效的影響，本文構(gòu)建了面板固定效應(yīng)模型（2）：

被解釋變量分別為政府補貼（Subsidy）、債務(wù)成本（Debt Cost）、企業(yè)銷售（Sales）和企業(yè)績效（ROA），解釋變量是省份同群效應(yīng)Effects_Province 和行業(yè)同群效應(yīng)Effects_Industry。參考李志生等（2018）構(gòu)建同群效應(yīng)大小的方法，本文使用對模型（3）分年份和省份（行業(yè)）回歸的R2來度量省份（行業(yè)）同群效應(yīng)Effects_Province（行業(yè)同群效應(yīng)Effects_Industry）：

（二）變量

1．被解釋變量

精準(zhǔn)扶貧（Alleviation）是本文的被解釋變量。Alleviation 是虛擬變量，如果公司i 在當(dāng)年進行精準(zhǔn)扶貧，則Alleviation等于1，否則等于0。

2．解釋變量

（1）地區(qū)和行業(yè)精準(zhǔn)扶貧。參考以往對地區(qū)和行業(yè)同群效應(yīng)的研究（Ahern et al.，2014；李志生等，2018），本文的地區(qū)精準(zhǔn)扶貧（Peer_Province）通過省份p 所有上市公司（公司i除外）在t-1年Alleviation的平均值來計算，行業(yè)精準(zhǔn)扶貧（Peer_Industry）通過行業(yè)j所有上市公司（公司i除外）在t-1年Alleviation的平均值來計算。

（2）精準(zhǔn)扶貧工作獲獎。本文度量了地區(qū)（省份）精準(zhǔn)扶貧工作獲獎變量（Awards），如果地區(qū)p 內(nèi)存在上市公司獲得了國家級精準(zhǔn)扶貧工作獎項，則Awards等于1，否則等于0。

（3）競爭程度。借鑒Haushalter et al.（2007）和歐錦文等（2021），本文使用赫芬達爾指數(shù)（HHI）和行業(yè)進入成本（Entry Costs）來衡量行業(yè)競爭程度，赫芬達爾指數(shù)（HHI）通過上市公司占行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的比值的平方和計算。HHI 越高，意味著行業(yè)集中度越高，行業(yè)競爭程度越低。行業(yè)進入成本（Entry Costs）使用行業(yè)內(nèi)上市公司固定資產(chǎn)加權(quán)平均計算，權(quán)重是每家上市公司營業(yè)收入占行業(yè)的比值。行業(yè)進入成本越高，行業(yè)競爭程度越低。

（4）異質(zhì)性收益。股票收益顯著影響上市公司的投資決策（Campello and Graham，2013），股票收益可能影響上市公司的融資約束，上市公司可以通過股權(quán)融資，進而影響上市公司精準(zhǔn)扶貧決策。股票收益分為共同影響收益與個股異質(zhì)性收益，個股異質(zhì)性收益剔除了市場和省份（行業(yè)）的共同影響因素，對于某一上市公司而言，行業(yè)或地區(qū)內(nèi)的其它上市公司的異質(zhì)性收益對這一上市公司的投資決策和企業(yè)特征是外生的（Leary and Roberts，2014）。借鑒Leary and Roberts（2014），本文使用同行業(yè)和同地區(qū)其它上市公司的平均股票異質(zhì)性收益作為工具變量。本文以樣本期間作為事件期，以樣本期間前5年（60 個月）作為估計窗口期，來估計模型的α 和β 系數(shù)。例如估計2019年的股票異質(zhì)性收益，則以2014—2018年的股票收益數(shù)據(jù)作為估計窗口期樣本。具體的模型如下：

其中下標(biāo)i，j，t分別是指公司、省份（行業(yè)）和月份，ri,j,t是股票的原始收益率，rm,t是市場收益率，rf,t是無風(fēng)險利率，r-i,j,t是股票i所在省份（行業(yè)）所有股票（股票i除外）加權(quán)平均收益率。通過估計α 和β 系數(shù)，可以計算股票i的異質(zhì)性收益，計算公式如下：

計算出個體股票的月度異質(zhì)性收益后，通過對月度異質(zhì)性收益取平均值，得到個體股票的年度異質(zhì)性收益。本文將省份和行業(yè)同群上市公司的異質(zhì)性收益作為省份和行業(yè)同群上市公司精準(zhǔn)扶貧決策的工具變量，因此，本文通過對省份和行業(yè)同群上市公司的年度異質(zhì)性收益取平均值，最終得到省份和行業(yè)同群上市公司平均異質(zhì)性收益。

3．控制變量

本文的控制變量包括了上市公司的基本財務(wù)信息變量和股票交易變量，具體包括公司規(guī)模（Size）、杠桿水平（Leverage）、成長性（Growth）、盈利能力（ROA）和股票回報（Return），還包括公司治理相關(guān)變量，具體包括獨立董事比例（Inde_ratio）、董事會規(guī)模（Boardsize）和持股集中度（Concentration）。此外，本文控制了企業(yè)所在地的經(jīng)濟發(fā)展和人口情況，具體包括省人均GDP（gdp）、省第一產(chǎn)業(yè)比值（First Industry）、省人口總數(shù)（Population）。

（三）數(shù)據(jù)

本文的上市公司精準(zhǔn)扶貧數(shù)據(jù)來自于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。CSMAR數(shù)據(jù)庫中，上市公司精準(zhǔn)扶貧基本信息和工作獲獎數(shù)據(jù)最早追溯到2016年，因此本文選取2016-2019年我國A股上市公司為研究樣本。本文的行業(yè)分類采用證監(jiān)會行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)（2012年版）①本文同時使用證監(jiān)會行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)（2001年版）和申銀萬國一級行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)作為穩(wěn)健性檢驗，實證結(jié)果依然保持一致。，其中一級行業(yè)劃分為農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)等13個門類，通過細分門類，得到90個行業(yè)大類?？紤]到行業(yè)大類下上市公司的主營業(yè)務(wù)和企業(yè)特征更加接近，本文使用行業(yè)大類對行業(yè)進行劃分。本文剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本，并對所有連續(xù)變量進行1%和99%縮尾處理，最終得到7,915個樣本。

（四）描述性統(tǒng)計

表1 展示了我國2016—2019年行業(yè)精準(zhǔn)扶貧統(tǒng)計情況。表1 顯示，金融業(yè)，電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)是上市公司參與精準(zhǔn)扶貧工作比例最高的三個行業(yè)。電力等公用事業(yè)和農(nóng)、林、牧、漁業(yè)能夠依托自身產(chǎn)業(yè)，更有效地參與到地方產(chǎn)業(yè)扶貧中。金融業(yè)能夠通過信貸投放、網(wǎng)點與服務(wù)終端布設(shè)，引導(dǎo)金融資源精準(zhǔn)滴灌貧困地區(qū)。此外，金融業(yè)也是精準(zhǔn)扶貧投入物資最多的行業(yè)，金融業(yè)扶貧在我國上市公司扶貧工作中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。未來需要進一步提升金融體系普惠性，幫助鄉(xiāng)村地區(qū)培育特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。綜合來看，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)等行業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的比例不高，未來應(yīng)該積極促進這些行業(yè)在精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興的產(chǎn)業(yè)、消費融合。

表1 行業(yè)精準(zhǔn)扶貧統(tǒng)計情況

表2顯示了本文相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由于解釋變量和控制變量滯后一期處理，因此Alleviation 變量的樣本期間2017—2019年，其它變量的樣本期間是2016—2018年。精準(zhǔn)扶貧（Alleviation）的平均值為0.344，意味著樣本期間內(nèi)，34.4%的上市公司實施了精準(zhǔn)扶貧項目。1/3 的上市公司參與精準(zhǔn)扶貧，說明當(dāng)前我國上市公司參與扶貧工作并不少見，在脫貧攻堅戰(zhàn)中主動發(fā)揮榜樣作用。此外，我國上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的比例逐年上升，2016年我國上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的比例為22.8%，2019年這一比例攀升至36.7%。增長幅度達到70%。

表2 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計

四、精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)及其機制檢驗

（一）基本回歸結(jié)果

表3顯示了上市公司精準(zhǔn)扶貧的地區(qū)和行業(yè)同群效應(yīng)logit模型下的回歸結(jié)果，第（1）列和第（3）列顯示的是沒有加入其它控制變量的回歸結(jié)果，第（2）列和第（4）列顯示的是加入了所有其它控制變量的回歸結(jié)果。從表3 的回歸結(jié)果可以看出，第（1）列和第（2）Peer_Province 的回歸系數(shù)分別為4.018 和3.144，均在1%的水平上顯著為正。第（3）列和第（4）列Peer_Industry 的回歸系數(shù)分別為3.978 和2.122，同樣均在1%的水平上顯著為正。表3 的回歸結(jié)果支持本文提出的假說H1，說明上市公司的精準(zhǔn)扶貧決策受到同地區(qū)和同行業(yè)其它上市公司的影響，上市公司精準(zhǔn)扶貧存在顯著的地區(qū)和行業(yè)同群效應(yīng)。如果同一地區(qū)或同一行業(yè)內(nèi)其它公司實施了精準(zhǔn)扶貧項目，該公司會受到其它上市公司的影響，通過學(xué)習(xí)與模仿機制，同樣實施精準(zhǔn)扶貧項目。

表3 上市公司精準(zhǔn)扶貧的地區(qū)和行業(yè)同群效應(yīng)

此外，表3 中顯示①限于篇幅，控制變量回歸結(jié)果未顯示，如有需要請向作者索取。，Size 的回歸系數(shù)顯著為正、Leverage 的回歸系數(shù)顯著為負(fù)、ROA 的回歸系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)上市公司的規(guī)模越大、盈利能力越強和杠桿水平越低時，上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的概率也越高。規(guī)模越大、杠桿水平越低、盈利能力越強的上市公司越可能參與精準(zhǔn)扶貧工作，這與杜世風(fēng)等（2019）的研究發(fā)現(xiàn)是一致的。Return 的回歸系數(shù)顯著為正，上市公司的超額收益越高，上市公司更可能做出精準(zhǔn)扶貧決策。這支持Campello and Graham（2013）與胡凡、李科（2019）的研究假說，股票收益能夠顯著影響上市公司的決策，原因在于股票價格表現(xiàn)影響了上市公司的融資約束，進而影響上市公司的投資決策。

（二）機制檢驗

本文的實證證據(jù)表明，不論是在地區(qū)層面還是行業(yè)層面，上市公司精準(zhǔn)扶貧都存在顯著的同群效應(yīng)。上市公司精準(zhǔn)扶貧決策受到地區(qū)和行業(yè)其他上市公司的影響，競爭機制可能是精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)產(chǎn)生的潛在機制。行業(yè)競爭會影響企業(yè)的投資決策，在競爭激烈的行業(yè)，上市公司更可能會瞄準(zhǔn)并跟隨競爭對手的投資決策，行業(yè)競爭程度高的上市公司更容易受到同群企業(yè)的影響。本文添加精準(zhǔn)扶貧變量與行業(yè)競爭的交乘項，檢驗行業(yè)競爭程度高低是否影響行業(yè)精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)。

表4 顯示了行業(yè)競爭假說的回歸結(jié)果。第（1）列和第（2）列Peer_Industry×HHI 的回歸系數(shù)分別為-8.020和-6.042，均在1%的水平上顯著為負(fù)。第（3）列和第（4）列Peer_Industry×Entry Costs 的回歸系數(shù)分別為-3.271 和-2.709，均在1%的水平上顯著為負(fù)。說明隨著行業(yè)競爭程度上升（HHI 或Entry Costs下降），上市公司精準(zhǔn)扶貧行業(yè)同群效應(yīng)越強。表4的實證結(jié)果支持本文提出的假設(shè)H2（a），競爭機制能夠解釋上市公司精準(zhǔn)扶貧的同群效應(yīng)，面對激烈的行業(yè)競爭時，上市公司面臨巨大生存壓力，執(zhí)行差異化的競爭策略蘊含巨大風(fēng)險，跟隨競爭對手的策略能夠盡可能維持相對競爭地位（Lieberman and Asaba，2006）。

表4 行業(yè)競爭與精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)

競爭機制不僅在行業(yè)層面體現(xiàn)，在地區(qū)層面也能夠發(fā)揮作用。本文檢驗了地區(qū)精準(zhǔn)扶貧工作獲獎對上市公司精準(zhǔn)扶貧決策的影響。表5中，本文最關(guān)心的是交乘項Peer_Province×Awards的回歸系數(shù)，表5 第（1）列和第（2）列Peer_Province×Awards 回歸系數(shù)分別是0.609 和0.713，至少在5%的水平上顯著。第（3）列和第（4）列Peer_Province×Awards 的回歸系數(shù)分別是0.797和0.758，均在1%的水平上顯著。說明當(dāng)?shù)貐^(qū)上市公司精準(zhǔn)扶貧工作獲得省級以上獎項時，地區(qū)同群效應(yīng)更加顯著。表5的實證結(jié)果與本文提出的假設(shè)H2（b）是一致的，地區(qū)上市公司之間存在學(xué)習(xí)和模仿行為，當(dāng)有上市公司獲得精準(zhǔn)扶貧省級及以上獎項時，會引起社會關(guān)注，對其它上市公司釋放了積極競爭信號，引導(dǎo)其它上市公司進行學(xué)習(xí)與模仿，從而實施精準(zhǔn)扶貧項目。

表5 地區(qū)精準(zhǔn)扶貧工作獲獎對上市公司精準(zhǔn)扶貧的影響

（三）進一步機制檢驗——異質(zhì)性分析

1．龍頭企業(yè)與精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)

在行業(yè)層面，上市公司通常會向同行業(yè)優(yōu)秀的公司學(xué)習(xí)與模仿，行業(yè)龍頭企業(yè)往往是其他公司學(xué)習(xí)與模仿的對象。行業(yè)龍頭企業(yè)是行業(yè)內(nèi)的佼佼者和標(biāo)桿，行業(yè)龍頭的決策自主性更強，同時在競爭中處于絕對優(yōu)勢地位。非龍頭企業(yè)面臨更多的競爭壓力，實施差異化的競爭策略風(fēng)險巨大，模仿龍頭企業(yè)的投資決策是更加理性的選擇。如果競爭機制存在，那么行業(yè)龍頭往往是被模仿對象，行業(yè)非龍頭企業(yè)更可能受到行業(yè)龍頭企業(yè)精準(zhǔn)扶貧決策的影響。借鑒李志生等（2018），本文的行業(yè)龍頭定義為總資產(chǎn)排在行業(yè)前10%的上市公司。

表6顯示了具體的回歸結(jié)果。第（1）列和第（2）列是龍頭企業(yè)樣本的回歸結(jié)果，第（3）列和第（4）列是非龍頭企業(yè)樣本的回歸結(jié)果。從表6可以看出，第（1）列和第（2）列Peer_Industry 的回歸系數(shù)分別是0.734 和0.625，且均不顯著。第（3）列和第（4）列Peer_Industry 的回歸系數(shù)分別是4.024 和2.433，均在1%的水平上顯著為正。表6 的回歸結(jié)果說明行業(yè)龍頭上市公司受到行業(yè)內(nèi)其它上市公司的影響較小，而行業(yè)非龍頭上市公司顯著受到行業(yè)其它上市公司的影響。行業(yè)非龍頭上市公司往往會向行業(yè)內(nèi)其它企業(yè)學(xué)習(xí)與模仿，當(dāng)龍頭上市公司實施精準(zhǔn)扶貧項目時，其它上市公司實施精準(zhǔn)扶貧項目的可能性顯著上升。

表6 行業(yè)龍頭對上市公司精準(zhǔn)扶貧的影響

2．企業(yè)性質(zhì)與精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)

國有企業(yè)作為國民經(jīng)濟發(fā)展的中堅力量，模范執(zhí)行各項改革決策，同時也是踐行社會責(zé)任的“先行者”。因此，國有企業(yè)可能在精準(zhǔn)扶貧工作上起到引領(lǐng)和帶頭作用，國有企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧決策更可能影響其它企業(yè)。因此，本文通過區(qū)分非國企和國企樣本，檢驗國有企業(yè)和非國有企業(yè)的同群效應(yīng)。由于國有企業(yè)一般在行業(yè)中處于龍頭地位，上文已經(jīng)考察了行業(yè)龍頭和非行業(yè)龍頭企業(yè)的同群效應(yīng)，接下來我們重點考察地區(qū)層面企業(yè)性質(zhì)與同群效應(yīng)的關(guān)系。表7 中第（1）列和第（2）列檢驗非國企樣本下地區(qū)同群效應(yīng)，第（3）列和第（4）列檢驗國企樣本下的地區(qū)同群效應(yīng)。

表7 企業(yè)性質(zhì)與精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)

表7 的回歸結(jié)果顯示，第（1）列和第（2）列非國有企業(yè)樣本下，Peer_Province 回歸系數(shù)分別為5.219和3.532，且二者均在5%的水平上顯著。說明非國有企業(yè)存在顯著的同群效應(yīng)，非國有企業(yè)在精準(zhǔn)扶貧的決策上主要是追隨者角色，會受到其它上市公司精準(zhǔn)扶貧決策的影響。第（3）列和第（4）列國有企業(yè)樣本下，Peer_Province 的回歸系數(shù)分別為0.463和0.585，且均不顯著，說明國有企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧決策不受其它上市公司的影響。表7 的回歸結(jié)果說明國有企業(yè)在精準(zhǔn)扶貧工作上起到了引領(lǐng)和表率作用，能夠帶動非國有企業(yè)更多地參與到精準(zhǔn)扶貧工作當(dāng)中。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1．工具變量：同群上市公司平均異質(zhì)收益

借鑒Leary and Roberts（2014），本文使用同群上市公司的異質(zhì)收益作為工具變量。首先，股票收益是上市公司進行投資決策的重要影響因素。股票價格上漲緩解了上市公司的融資約束，增加了企業(yè)的現(xiàn)金流，上市公司能夠?qū)ν膺M行更多的投資（胡凡、李科，2019）。同群企業(yè)的股票價格會提供關(guān)于企業(yè)成長性的信息，提高企業(yè)的投資水平（Bade，2016）。此外，比同群企業(yè)履行更多企業(yè)社會責(zé)任可以獲得超額收益（Cao et al.，2019）。因此，同群上市公司的股票異質(zhì)性收益沖擊能夠?qū)ζ髽I(yè)的精準(zhǔn)扶貧決策產(chǎn)生影響。其次，股票收益同時受到市場共同因素和個股異質(zhì)因素的影響，與市場共同因素有關(guān)的收益反映了全市場的信息，與個股異質(zhì)因素有關(guān)的收益只反映了個體信息。如果直接將同群上市公司的股票收益作為工具變量，與市場共同因素有關(guān)的收益可能會與上市公司i 的經(jīng)營與決策有關(guān)。因此，本文將剔除市場共同影響因素的異質(zhì)性收益作為工具變量，同群上市公司的異質(zhì)性收益反映的是同群上市公司的異質(zhì)信息沖擊，例如財務(wù)丑聞、CEO 發(fā)生意外等，這些異質(zhì)信息沖擊對于上市公司i 來說是外生的。因此，同群上市公司的異質(zhì)性收益滿足工具變量的兩個條件，與同群上市公司的精準(zhǔn)扶貧決策相關(guān)，同時與上市公司i的投資決策和財務(wù)狀況無關(guān)。

表8 顯示了2SLS 第二階段回歸的結(jié)果，第（1）列和第（2）列是以省份同群上市公司的平均異質(zhì)性收益（Peer_Return_P）作為工具變量，第（3）列和第（4）列是以行業(yè)同群上市公司的平均異質(zhì)性收益（Peer_Return_I）作為工具變量。第（1）列和第（3）列顯示的是第一階段的回歸結(jié)果，Peer_Return_P 和Peer_Return_I的回歸系數(shù)分別是0.100和0.209，且均在1%的水平上顯著，說明工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，符合有效工具變量的前提條件。第（2）列和第（4）列顯示的是第二階段的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果顯示Peer_Province和Peer_Industry的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。同群上市公司的異質(zhì)性收益對于上市公司的投資決策具有外生性，將同群上市公司的平均異質(zhì)性收益作為工具變量，能夠排除遺漏變量等內(nèi)生性問題的干擾。表8的回歸結(jié)果進一步支持本文提出的研究結(jié)論，上市公司精準(zhǔn)扶貧決策存在顯著的地區(qū)和行業(yè)同群效應(yīng)。

2．其他穩(wěn)健性檢驗

本文還進行了其他一系列穩(wěn)健性檢驗，包括：將精準(zhǔn)扶貧虛擬變量替換成精準(zhǔn)扶貧金額；變換估計方法，使用面板固定效應(yīng)模型進行檢驗；剔除金融行業(yè)樣本。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示本文的實證結(jié)果依然保持一致。

五、精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)的影響結(jié)果

首先，通過模仿行為，企業(yè)能夠?qū)嵤┛蓮?fù)制的扶貧模式。例如，制造企業(yè)能夠與貧困地區(qū)深度合作，充分利用當(dāng)?shù)氐奶厣Y源與產(chǎn)品，形成穩(wěn)定的供貨模式，降低原材料成本?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)依托網(wǎng)絡(luò)平臺，通過開設(shè)線上店鋪、直播帶貨等模式，幫助貧困地區(qū)特色產(chǎn)品銷售，企業(yè)自身也能夠獲得更多收入與用戶流量。其次，上市公司參與精準(zhǔn)扶貧能夠獲得政策支持，政府往往會對參與精準(zhǔn)扶貧的上市公司給予稅收優(yōu)惠和政府補貼等資源，上市公司積極參與精準(zhǔn)扶貧也能夠獲得更多的信貸支持，從而緩解上市公司融資約束，有利于提升企業(yè)績效。再次，上市公司積極參與精準(zhǔn)扶貧擴大了社會影響，提升了企業(yè)形象，有助于拓寬產(chǎn)品銷售渠道，提升企業(yè)未來績效。

表9 顯示，第（1）列和第（2）列以政府補貼（Subsidy）作為被解釋變量時，Effects_Province 和Effects_Industry 的回歸系數(shù)分別為0.158 和0.287，均在10%的水平上顯著，說明上市公司參與精準(zhǔn)扶貧有助于獲得更多政府補貼。第（3）列和第（4）列以債務(wù)成本（Debt Cost）作為被解釋變量時，Effects_Province和Effects_Industry的回歸系數(shù)分別為-0.016和-0.028，均至少在10%的水平上為負(fù)，說明省份和行業(yè)層面的精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)有助于降低企業(yè)債務(wù)成本。第（5）列和（6）列以企業(yè)銷售收入（Sales）作為被解釋變量時，Effects_Province和Effects_Industry的回歸系數(shù)分別為0.075和0.152，均至少在5%的水平上為負(fù)，精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)幫助企業(yè)改善了企業(yè)形象，增加了企業(yè)銷售。第（7）列和第（8）列以企業(yè)績效（ROA）作為被解釋變量時，Effects_Province 和Effects_Industry 的回歸系數(shù)分別為0.008和0.012，均在10%的水平上顯著為正，說明精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)有助于提升企業(yè)績效。

六、結(jié)論與建議

本文從上市公司視角出發(fā)，探討企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的行為模式和動機，為鞏固脫貧攻堅成果與鄉(xiāng)村振興有效銜接提供參考。本文的研究結(jié)果揭示在市場競爭機制下，企業(yè)在行業(yè)層面和地區(qū)層面的精準(zhǔn)扶貧存在同群效應(yīng)，企業(yè)參與扶貧和鄉(xiāng)村建設(shè)能夠?qū)崿F(xiàn)與貧困地區(qū)協(xié)作共贏。競爭機制能夠在一定程度上解釋上市公司精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)，在競爭性行業(yè)，企業(yè)面對更大生存壓力，模仿競爭對手的精準(zhǔn)扶貧決策是更加理性的選擇。地區(qū)精準(zhǔn)扶貧工作獲獎傳遞了競爭信號，能夠激勵更多上市公司參與精準(zhǔn)扶貧工作。國有企業(yè)和行業(yè)龍頭企業(yè)能夠發(fā)揮引領(lǐng)作用，帶動其他企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧工作。最后，本文發(fā)現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧帶動效應(yīng)能夠給企業(yè)帶來“好處”，上市公司精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)能夠緩解企業(yè)融資約束、降低企業(yè)融資成本，提升銷售收入和提高企業(yè)業(yè)績。

根據(jù)本文的研究結(jié)論，本文提出下一步鄉(xiāng)村振興的展望和政策建議：

第一，積極鼓勵行業(yè)市場化競爭行為。本文發(fā)現(xiàn)市場競爭機制促進企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的同群效應(yīng)，政府應(yīng)該鼓勵民間領(lǐng)域企業(yè)的市場化競爭行為，激發(fā)企業(yè)的發(fā)展動力和創(chuàng)新活動，充分發(fā)揮企業(yè)的同群效應(yīng)，帶動企業(yè)共同參與鄉(xiāng)村振興工作。

第二，設(shè)立鄉(xiāng)村振興工作的國家和地區(qū)獎項，并對獲獎單位和組織給予適當(dāng)獎勵。本文的研究結(jié)果表明企業(yè)獲獎制造了“光環(huán)效應(yīng)”，在社會中傳遞扶貧和共同富裕目標(biāo)和意義等信息。設(shè)立鄉(xiāng)村振興國家和地區(qū)獎項，并且給予適當(dāng)獎勵，不僅能夠充分調(diào)動企業(yè)的積極性，更重要的是提升了企業(yè)的聲譽和知名度，從而激勵更多的企業(yè)參與鄉(xiāng)村振興工作。

第三，發(fā)揮國有企業(yè)在鄉(xiāng)村振興中的“領(lǐng)頭羊”作用，推動民營企業(yè)深度參與鄉(xiāng)村振興。民營企業(yè)具有數(shù)量多、分布廣和經(jīng)營靈活的特性，國有企業(yè)能夠引導(dǎo)更多的民營企業(yè)參與鄉(xiāng)村振興工作，地方政府應(yīng)該充分整合資源要素，為各類企業(yè)提升便利條件，讓企業(yè)之間形成合力，深入?yún)⑴c鄉(xiāng)村振興。

第四，加強媒體對鄉(xiāng)村振興的宣傳力度，積極報道鄉(xiāng)村振興的先進典型和優(yōu)秀案例。本文的研究表明，不論是在地區(qū)層面還是行業(yè)層面，上市公司都存在顯著的同群效應(yīng)。媒體的宣傳和報道，起到了信息傳遞和激勵的作用，能夠放大社會力量的同群效應(yīng)，廣泛調(diào)動企業(yè)參與鄉(xiāng)村振興。