企業參與產業精準扶貧投入績效轉化效果及機制分析A股市場的經驗證據
——來自中國

張玉明，邢 超

(山東大學 管理學院，濟南 250100)

內容提要：產業精準扶貧是打贏脫貧攻堅戰的關鍵武器，從企業的視角出發，參與產業精準扶貧不僅履行了社會責任，也獲得了提升企業績效的機會。基于資源依賴理論，以2016-2017年參與產業精準扶貧的A股上市公司為樣本進行的實證研究表明：企業加大產業精準扶貧投入能夠提高財務績效，在排除了內生性問題后這一作用效果仍然顯著；并且，在市場化程度較低的地區，產業精準扶貧投入對企業績效的影響效果更好；同時，國有和非國有企業之間參與產業精準扶貧的財務績效并沒有表現出明顯的差異，但較高的管理層權力集中度不利于企業通過產業精準扶貧提升財務績效；進一步研究發現，產業精準扶貧投入水平和企業價值之間也同樣呈現出類似的關系。以上結論豐富了精準扶貧領域的研究成果，對企業參與產業精準扶貧的決策具有借鑒意義。

一、引言

相比于傳統扶貧模式資金使用效率差、模式創新不靈活、局域瞄準精度低等問題[1]，精準扶貧具有“摸清底、重造血、提效率”的特性。但實現脫貧致富工作的實質性效果，還需注重市場的作用，使政府引導和市場開發相結合[2]。2015年11月出臺的《中共中央、國務院關于打贏脫貧攻堅戰的決定》肯定了企業和市場在精準扶貧中的帶動作用，諸多企業加入到了精準扶貧的行列之中，以“公司+貧困戶”為主體思路，整合當地資源和自身優勢，投入資金和技術，配合就業幫扶、技能培訓等方式，幫助發展農牧、旅游、制造類等產業，以此開創了產業精準扶貧模式，極大提升了貧困戶的造血能力和扶貧工作的效率。

產業精準扶貧是扶貧模式的創新和發展，是將貧困戶納入到現代產業鏈之中的有效舉措，通過發展產業，企業和貧困戶之間轉化為“合作與共贏”的伙伴關系[3]。以陜西省府谷縣的扶貧措施為例[4]，產業扶貧使企業和農民間產生了相互的正向影響，企業在進行慈善和道德付出的同時，也獲得了經濟和社會層面的收益。精準扶貧理念的提出將扶貧的對象具體到人，企業在實施產業扶貧時，能夠充分考慮到貧困人群的特征，因地制宜、因人而異，從而更好地實現政府、企業、貧困戶三者在產業精準扶貧中的共同發展。劉建生等(2017)[5]通過調研江西省六縣市發現，近幾年的產業精準扶貧更為強調政府、企業和貧困戶之間的良性互動，扶貧效果和產業發展也進一步突出。因此，站在企業的視角，在產業精準扶貧方面的投入具有雙層意義，一是通過其公益性履行企業的社會責任，二是借助其產業性促進自身的良性發展。

然而目前，國內外學者對精準扶貧和產業扶貧的研究主要集中在扶貧機制、產業形式、減貧效果[6-9]等領域，對于產業扶貧促進企業良性發展問題缺乏相應的實證研究。因此，本文以企業為視角，基于資源依賴理論，探討產業精準扶貧對扶貧企業績效的作用機制，并利用2016-2017年參與產業精準扶貧的中國A股上市公司數據開展了實證考察。研究結果表明：產業精準扶貧投入水平與扶貧企業績效之間呈正向關系；市場化程度負向調節了這一關系，即扶貧地區的市場化程度越高，企業通過產業精準扶貧提升績效的能力就越差；同時，本研究發現，產業扶貧對績效的作用不會受到企業產權性質的影響，但較高的管理層權力集中度不利于產業扶貧對績效的提升；上述結論在經過了內生性檢驗和穩健性檢驗之后仍成立；進一步分析發現，企業價值與產業扶貧投入之間也存在類似的關系。總之，在正確的規劃和實施下，產業精準扶貧能夠實現減貧脫貧和企業發展的同步，深入推進產業精準扶貧模式具有重大的理論和實踐意義。

本文的貢獻在于：(1)填補了精準扶貧和企業績效之間實證研究的不足，豐富了精準扶貧領域的研究成果；(2)科學探討了參與產業精準扶貧對企業績效的影響，為精準扶貧政策的實施和深化提供了新的理論支撐，為企業的決策提供了可靠的經驗證據；(3)站在企業的角度，從側面反映了產業精準扶貧政策的價值，進一步豐富了精準扶貧的內涵。

二、理論分析與假設提出

企業參與產業精準扶貧兼顧了自身發展和社會責任。企業的市場主體性質決定，追求利益是企業的基本特性。然而，企業履行社會責任的動機卻存在多種觀點，包括利他動機、管理層利己動機；隨著研究的深入，Porter和Kramer(2002)[10]提出，企業履行社會責任的利己性和利他性并不沖突，企業可以通過慈善行為同時取得社會效益和經濟回饋，包括現金物資、政企關系、社會聲望等具有重大戰略意義的資源，因此，企業為了獲取這類資源而履行社會責任的動機被稱為戰略動機。諸多文獻也以此為基礎探究了社會責任對企業績效的影響，本文延續了這一觀點，從產業精準扶貧的戰略動機和企業發展相結合的角度出發，考察產業精準扶貧投入水平與企業績效之間的關系。

(一)產業扶貧投入水平與企業績效的關系

資源依賴理論(Resource Dependence Theory)指出，企業無法創造自己所需要的全部資源，績效的提升與外部資源的獲取息息相關[11]，而企業參與產業精準扶貧則為其取得外部資源提供了良好的機會。劉建生等(2017)[5]認為，產業精準扶貧的實施機制基于政府、貧困戶和企業之間存在生產要素的互補，貧困戶所擁有的土地、勞動力資源和政府所擁有的政策、資金資源是企業實現發展的有利條件，企業憑借自身的投資、品牌、技術、管理等能力參與到精準扶貧之中，以換得這些要素的使用權或所有權，從而實現規模經濟和績效提升。

首先，企業參與產業精準扶貧能夠獲得對土地這一重要外部資源進行開發的權利。隨著中國經濟的快速增長，城鄉居民收入差距也呈現出擴大的趨勢，這也導致了貧困人員主要存在于農村地區的現象，而土地資源是這類貧困戶重要的家庭資產和生活保障，然而，傳統農業，貧困戶對新技術的應用能力較弱，使得土地的經濟效益較差[12]。借助政府引導，貧困戶以土地入股，企業將土地集中起來，統一運作管理、科學化生產，是產業精準扶貧在土地資源開發方面的重要舉措[6]。在這一過程中，企業會同政府和貧困戶簽訂產業發展合同或協議，按規定支付土地租金和開發成本，并構建相應的利益分配機制；由于規模化和機械化的種植、養殖效率遠遠高于小規模手工工具農業，且企業的品牌和平臺不僅賦予了產品更好的經濟附加值，也提供了更為可靠的銷售途徑，使得土地資源的經濟效益大幅增加；同時，在現實中，企業對土地的開發并不局限于農林畜牧業，對于符合規定的土地類型，部分企業會開發建設車間、工廠，進一步擴充產品類型、提升產品價值，而在具有較好生態環境的地區，還衍生出了生態旅游、農業旅游等新型產業扶貧模式[7]，雖然需要更高的資金投入，但也實現了三大產業的融合發展，提升了土地利用效率和價值產出。當進入到收益分配環節時，企業便能夠按照約定取得與產業投入水平相匹配的利潤，從而促進企業的財務績效。

其次，企業還能夠取得扶貧資金的使用權，統籌規劃，實現規模效益，并取得財政獎勵。財政轉移支付向來是促進扶貧產業發展的重要方式，當企業參與到精準扶貧時，財政資金隨即流向了企業及其所創辦的產業，且資金規模隨著產業投入的提高而提高。因此，企業發展產業精準扶貧的資金組成包含自有資金和財政資金兩部分，企業可以根據產業發展的要求，統籌管理和靈活運用這類資金。站在企業的角度，獲取外部資金資源是企業成長、提高競爭力的重要舉措，財政資金的介入實際上是另一種形式的企業融資行為，為產業發展帶來了杠桿效應，降低了企業自身的投入成本，促使產業精準扶貧能夠進入門檻較高、投入較大但盈利性較強的領域(如現代化養殖場或加工廠)，從而獲得更高的產業收益，配合著利益共享機制，進一步提升企業的績效水平。由于企業參與產業精準扶貧體現了履行社會責任的性質，所以政府還會普遍對扶貧企業進行資金獎勵，以表彰和鼓勵企業的慈善行為[13]，并且，有研究發現，企業的慈善捐贈越多，其能夠獲得的政府補助也隨之越多[14]；與前述的扶貧財政資金只能投資于產業扶貧項目不同，企業可以自由支配政府發放的現金補助，這對于鞏固企業績效、提升企業利潤均具有正向影響。

再次，企業可以通過產業精準扶貧獲得勞動力資源。產業精準扶貧所開辦的工廠、車間多屬于勞動密集型行業，需要招聘較多的員工，而參與入股的貧困戶正是這一類崗位的合適人選[8]。已有實地調研和文獻發現，企業在扶貧產業中充分考慮了貧困人員的自身條件，所設立的崗位多為兼職，時間較為靈活，且是簡單的體力勞動，因此，企業實際上獲得的是來自于貧困戶的“剩余勞動力”，且扶貧投入越多，所涉及的貧困戶人數也越多，企業所能獲得的勞動力資源也越豐富[9]。這類勞動力對于企業具有兩大優勢：一是產業發展能夠得到更好的保證，由于貧困戶以土地或扶貧金入股了扶貧產業，所以貧困戶既是股東也是員工，這種雙重身份不僅保證了工作的積極性，也降低了對工資水平的要求，企業調研證實，貧困戶作為扶貧產業員工時，其報酬往往低于附近其他工作的工資水平，但企業在員工招聘方面并未面臨太大的困難；二是企業創辦精準扶貧產業不會對自身的人力資源產生負面影響，相反的，公司自身內部存在一些簡單勞動型崗位，此類崗位在之前多為外包或正式員工兼任，而諸多企業吸納了貧困人員就職于這類崗位，不僅降低了企業的用人成本，還調整了員工結構，提高了正式員工的滿意度，使其能夠更加專注于管理、研發、營銷等關鍵工作，保證經營活動的質量[15]。因此，更高的產業扶貧投入意味著企業能夠獲得更多勞動力資源，從而更有效地保證產業扶貧和企業運營的質量，進一步促進企業績效的提升。

同時，資源依賴理論認為，企業所需要的外部資源包括有形資源和無形資源。如前文所述，企業參與產業精準扶貧具有發展自身和履行社會責任的雙重性質，前者決定了企業能夠獲得土地、資金、勞動力等有形資源，而后者則可以幫助企業取得政治資本、社會聲望等無形資源。目前，大量研究表明企業履行社會責任的程度越強，其與政府之間的聯系就越緊密，便越能夠在融資[16]、政府補助[17]等方面取得優勢；還有學者提出，履行社會責任是企業進行“善因營銷”的良好載體，能夠改善同消費者的關系，提升銷售業績[18]。但有研究認為，當企業在社會責任方面投入過高時，其績效反而會下降，兩者之間應是“倒U”型或負向相關關系[19-20]，這類文獻將社會責任抑制企業績效的作用歸因于兩個方面：一是高頻率履行社會責任的行為是高管為獲得個人利益而做的選擇，將會提高企業的代理成本；二是過多的捐贈將會消耗企業的關鍵資源，從而有損企業的績效。但是，產業精準扶貧不同于傳統的企業社會責任行為，企業所付出的現金和資源不會消失，而是轉化成了企業和貧困戶共同的財產和收益來源，產業扶貧類似于企業的投資行為[5]，企業通過開展產業精準扶貧的方式履行社會責任并沒有突破正常經營的框架[4]，融資、納稅、補助等優勢更類似于產業發展的附屬品，代理成本問題和資源消耗問題并不突出，所以，企業獲取的無形資源能夠隨著產業精準扶貧投入的增加而增加，企業績效也能因此得到進一步的提高。

根據以上分析，本文提出如下假設：

H1：產業精準扶貧投入水平對企業的財務績效具有正向影響。

(二)市場化程度的調節作用

精準扶貧作為一項國家政策，在各個省市均有部署和規劃，但由于區位差異，可能導致產業精準扶貧的效果在不同地區之間有著不同的表現，所以，本文進一步考察了在不同市場化程度下產業精準扶貧對企業績效的影響是否出現變化。由于市場化程度與經濟發展水平正向相關[21]，所以市場化程度也具有反映地區貧困程度的作用①。

一方面，市場化對扶貧產業發展具有一定的促進作用。樊綱等(2011)[21]發現，中國自改革開放以來，市場化進程有效推動了資源的合理配置，促進了經濟的增長。從微觀視角來看，市場化程度的提高使企業發展更依賴于市場，對于產業精準扶貧而言，市場化程度越好，其所受到的市場外因素就越少，從而能夠降低扶貧產業發展中的不確定性和成本。如申宇等(2015)[22]發現，高市場化地區企業為保持同政府的關系所付出的尋租費用更少。并且，有文獻認為，雖然中西部等市場化程度低且較為貧困的地區擁有豐富的自然資源，但這些資源不僅不能有效推動產業的發展，甚至阻礙整體經濟的增長，因而被稱作“資源詛咒假說”[23]，這說明在市場化程度較低的地區，扶貧產業發展受到更多的牽制。同時，從履行社會責任的角度出發，也有研究證明市場化程度越高，企業慈善行為對財務績效的促進作用越明顯[24]。通過上述分析，本文提出以下假設：

H2a：扶貧地區的市場化程度起到了正向調節作用，即市場化程度越高，產業精準扶貧對企業績效的提升作用越強。

另一方面，在市場化程度較低的地區，也存在扶貧產業發展的有利條件。第一，政府的幫助作用更為突出。與傳統的產業發展和社會責任不同，產業精準扶貧是在各級政府的規劃和引導下開展的，多數地區的政府選擇主動引進企業來開展扶貧工作，企業所付出的政治成本較低；并且，市場化程度越低，地方政府所掌握的資源也相應越多[25]，能夠給予企業幫助的范圍和力度也就越大；同時，精準扶貧作為一項國家政策，中央政府的財政資源一直向中西部等市場化程度較低、經濟發展較差的地區傾斜。所以在這類地區的扶貧企業能夠獲得更多的中央財政支持，進而更好地發展產業、提升績效。第二，“資源詛咒假說”具有很大的局限性和破解的空間。夏飛等(2014)[26]發現，在西部大開發戰略實施之后，中國西部地區的資源詛咒現象得以緩解。這說明在中西部地區，外力的介入能夠把資源從不利因素變為有利因素，真正阻礙貧困地區產業發展的是基建不完善、技能太老舊、銷售途徑少等問題[27]。而扶貧企業正是通過其所擁有的技術、管理、銷售等能力，以產業扶貧的形式，更合理地配置了當地的資源，進一步提高當地經濟水平和產業發展，加之這類地區擁有更為豐富的資源稟賦，提升潛力更大，從而提高企業績效的效果也更好。

結合上述觀點，本文認為，地區的市場化程度對產業扶貧和績效之間關系的影響有正反兩個方面，兩種效應也有可能互相抵消，因此提出以下假設：

H2b：扶貧地區的市場化程度起到了負向調節作用，即市場化程度越低，產業精準扶貧對企業績效的提升作用越強。

H2c：市場化程度的正負影響相互抵消，從而沒有表現出顯著的調節作用。

(三)不同產權性質和高管權力集中度下的表現

前已述及，扶貧地區的市場化程度作為企業面臨的重要外部因素，可能會影響產業精準扶貧對企業績效的作用，除此之外，企業的內部特性也能夠影響企業的表現，所以還需考察在不同的企業內部特征下，產業精準扶貧對企業績效產生的不同影響。因此，本文選取了產權性質和高管權力集中度兩個企業內部特征來分析兩者間的差異。

相對于非國有企業，國有企業存在市場性較差、決策機制較為繁復的問題，使得非國有企業的創新運營能力較國有企業更強，這表明非國有企業開展產業精準扶貧工作比國有企業更具備創造性和靈活性，能夠為企業節省更多的成本、創造更好的效益。Porter和Kramer(2002)[10]認為，市場性更好的企業能夠通過履行社會責任為企業創造更好的績效。因此，從這一角度來看，非國有企業提高產業扶貧投入對其績效提升的作用更強。然而，上述觀點忽略了產業精準扶貧中的政企關系因素。由于國有企業和政府之間的關聯程度更高，其行為體現出了一定的政府意志，國有企業高管也同時具有“經理人”和“準官員”的雙重身份，這保證了國有企業在產業扶貧過程中能夠獲得更全面的政府支持，產業項目的推動阻力也更小；另外，孔東民等(2013)[28]發現，無論是行業層面還是地區層面，國有企業都能獲得較高的政府補助，這表明在扶貧產業發展時，國有企業不僅能從政府層面獲得更多無形資源的支持，還能直接獲得更多實物資金的補償，從而相對于非國有企業，實施產業精準扶貧對其績效的正面影響更大。綜合上述觀點，本文認為，不同的企業產權性質擁有各自不同的優勢，在產業精準扶貧中具體是哪類優勢的作用更突出，抑或是沒有顯著的差異，還需進一步檢驗，因此提出以下假設：

H3a：相對于國有企業，非國有企業提高產業精準扶貧投入對財務績效的提升效果更好。

H3b：相對于非國有企業，國有企業提高產業精準扶貧投入對財務績效的提升效果更好。

H3c：產業精準扶貧對財務績效的影響不受企業產權性質的影響。

企業管理層權力集中度在高管薪酬、企業投資等方面具有顯著的影響，從而不同的權力集中度能夠帶來不同的產業精準扶貧效果。大量研究表明，企業管理層的權力集中度越高，企業的投資效率越差，出現投資失敗的可能性也就越高[29]，所以，對于具有產業發展屬性的產業精準扶貧來說，若企業的管理層權力集中度較高，高管個人的短視問題就有可能越突出，扶貧產業的投資不確定性就越大，從而造成規模不經濟，影響產出的效率，降低企業的績效水平。并且，企業的管理層權力集中度越高，高管越傾向于通過濫用權力提高自己的薪資報酬、掩蓋企業經營的缺陷，加劇企業的腐敗程度[30-31]。這說明，在高管權力較高的企業，管理層的目的可能不在于產業發展，而更傾向于把產業精準扶貧當作借口，包裝公司的表現，用以獲得來自政府和社會的認可，進而掩飾企業在其他方面的失敗和不足，或者為其個人謀取私利，在這類情形下，產業精準扶貧對財務績效的提升效果會大打折扣，甚至有可能損害企業的業績表現。綜上所述，本文提出以下假設：

H4：在高管理層權力集中度的企業中，產業精準扶貧投入對企業財務績效的提升效果較差。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據處理

本研究以參與了產業精準扶貧的企業為樣本開展實證檢驗。產業精準扶貧投入數據從企業年報和社會責任報告中手工收集獲得；市場化程度數據來自于《中國分省份市場化指數報告(2016)》；其他數據取自國泰安CSMAR數據庫。由于上市公司自2015年底《中共中央、國務院關于打贏脫貧攻堅戰的決定》出臺之后才開始普遍參與產業精準扶貧，并從2016年起才開始披露精準扶貧的實施情況，因此本文數據選取的時間區間為2016-2017年。

為了保證穩健性，本文對所涉及的關鍵連續變量(包括總資產報酬率、凈資產報酬率、產業精準扶貧投入水平、企業成長性等)進行了上下1%水平上的Winsorize縮尾處理，并剔除了擁有以下特征的企業樣本：(1)金融保險類企業；(2)ST、*ST、PT、*PT類企業；(3)相關數據缺失和沖突的企業②。最終的有效樣本數為471個。

(二)變量設定

本文借鑒王克穩等(2014)[32]、潘奇等(2015)[20]的方式進行了如下的變量設定：

(1)被解釋變量：企業財務績效。采用資產收益率(Roa)和凈資產收益率(Roe)衡量企業的財務績效。

(2)解釋變量：產業精準扶貧投入水平。利用產業精準扶貧現金投入的相對水平來衡量企業的產業扶貧情況，具體計算公式為：企業產業精準扶貧的現金投入÷當年營業收入×100%，符號記做Input。

(3)調節變量：市場化程度。本文利用扶貧產業所在省份的市場化指數衡量產業精準扶貧的市場化程度，由于政府引導、實施便利、企業規劃等原因，上市公司通常在其所在省份開展產業精準扶貧活動，所以對于未披露扶貧地區的企業，以企業所在地的市場化指數替代，符號記做Mar。

(4)控制變量。除了上述變量以外，本文還設立了企業規模(Size)、股權集中度(Top)、獨立董事占比(Board)、企業成長性(Grow)、成立年限(Age)、資產負債率(Lever)、產權性質(Soe)、行業(Ind)作為控制變量。

(5)分組變量：高管權力集中度、產權性質。高管權力集中度的設立參照權小鋒和尹洪英(2017)[33]的方法，將董事長和總經理(CEO)由一人兼任的企業定義為高權力集中度組，否則為低權力集中度組；同時根據產權性質的不同分為國有企業組和非國有企業組，其設定與控制變量中的產權性質(Soe)相同。

變量符號與定義見表1。

表1 變量符號與定義

(三)模型設定

由于本研究數據的時間跨度較小，所以參考已有文獻[34]，采用OLS混合回歸模型進行假設檢驗，同時，為了保證結果的有效性，本文在穩健性檢驗中進一步構建了固定效應模型。對于假設H1，基本模型設定為：

Y=α+βInput+Controls+ε

(1)

其中，Roa、Roe為企業財務績效的指標，Input為產業精準扶貧的投入水平，Controls表示控制變量的集合，ε為擾動項，因此系數β為本研究重點考察的對象。

對于假設H2、H3、H4，基本模型設定為：

Y=α+βInput+γ1Input×M+γ2M+Contrls+ε

(2)

其中，M為調節變量(市場化程度)或分組變量(產權性質、高管權力集中度)，對于分組變量來說，式(2)即為加入虛擬變量的鄒檢驗(Chow-test)，也可以認為是另一類形式的調節作用[35]，所以無論是調節作用還是分組比較，均可以通過觀察系數γ1判定是否存在調節效應或組間差異。

四、實證分析

(一)描述性統計與相關性分析

變量的相關性系數和統計特征如表2所示。表中各變量間的相關系數均小于0.55，參照以往文獻，可以認為不存在嚴重的多重共線性問題[36]；在后續檢驗中，本研究還測算了各回歸方程的方差膨脹因子(VIF)，結果顯示，所有方程中最大的VIF值為7.35，沒有超過10的臨界值，所以進一步否定了多重共線性的存在。具體來看，精準扶貧投入水平Input和總資產報酬率Roa、凈資產報酬率Roe的相關系數為正，但與Roa的相關性不顯著，因此還需要進一步分析。由描述性統計可知，Input的最小值為0，這是因為部分企業僅通過投入閑置資源或利用政府補助創辦扶貧產業，而沒有動用企業的自有資金；Soe的均值為0.762，說明在參與產業精準扶貧的企業中，國企數量占比達到了76%，這也符合精準扶貧政策中“國企先行”的規劃。

表2 相關系數與統計特征

注：相關系數類型為Pearson相關系數，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的統計水平上顯著(下同)。

表3 產業精準扶貧投入水平與企業績效的回歸結果

注：括號內為t值。

(二)回歸分析與假設檢驗

1.產業精準扶貧投入水平與企業績效。二者之間的關系如表3所示，模型(1)、(2)的回歸結果表明，Input和Roa、Roe之間存在正向關系，其中，模型(1)Input的系數為0.798，在10%的水平上顯著(p<0.1)，模型(2)Input的系數為3.179，并在1%的水平上顯著(p<0.01)，因此，在其他條件相同的情況下，產業精準扶貧投入水平每提高1點，企業的總資產報酬率和凈資產報酬率能相應提高0.798點和3.179點，假設H1得證；同時，為了保證結果的穩健性，本文加入了Input的平方項，考察扶貧投入和企業績效之間是否存在非線性關系，即模型(3)和模型(4)，結果表明，雖然Input2的系數為正，但均沒有在10%的統計水平上顯著，因此可以認為兩者之間不存在“正U”或“倒U”型關系。

2.調節變量與分組變量的影響。回歸結果見表4。在模型(1)和模型(2)中，產業精準扶貧投入Input與市場化指數Mar的交乘項系數顯著為負(p<0.01)，證明當扶貧地區的市場化程度較低時，企業通過產業扶貧提升自身績效的效果更好，假設H2b得證。模型(3)和模型(4)中扶貧投入Input與產權性質Soe交乘項的系數不顯著(p>0.1)，說明是否為國有企業并沒有對扶貧投入和績效之間的關系產生影響，假設H3c得證。同時，模型(5)和模型(6)的扶貧投入Input和高管權力集中度Power交乘項的系數顯著為負，對于Roa在10%的水平上顯著(p<0.1)，對于Roe在5%的水平上顯著(p<0.05)，說明較高的管理層權力集中度不利于產業扶貧投入對績效的提升，假設H4得證。市場化程度的調節作用和高管權力集中度的組間差異示意見圖1。

表4 調節效應與組間差異

注：括號內為t值。

圖1 調節效應與組間差異示意圖

(三)內生性問題

由于現實中可能存在“企業的績效越好，則其對產業精準扶貧的投入越大”的現象，所以扶貧投入和企業績效間面臨著互為因果的內生性問題，本研究通過變量滯后一期和工具變量法解決這一問題。

1.變量滯后。本文將產業精準扶貧投入水平和控制變量滯后一期，探究其與當期財務績效的關系，即驗證2016年的產業扶貧投入是否影響了2017年的企業績效，以此來控制內生性；同時，本文也加入了滯后一期的調節變量和分組變量，來考察調節效應和組間差異的穩健性，但由于滯后一期損失了大量樣本，導致高管權力集中度較高的一組樣本數僅有17個，不足以說明不同高管權力集中度下的區別，因此本研究沒有利用這一方法對高管權力集中度的組間差異進行檢驗。

滯后回歸的結果如表5所示，在模型(1)和模型(2)中，Input的系數仍然為正，且都在1%的水平上顯著(p<0.01)，說明精準扶貧投入水平與下一年度的績效存在顯著的正相關關系；同時，模型(3)到模型(6)顯示，在滯后一期后，市場化程度仍然負向調節了扶貧投入和財務績效的關系，國有企業和非國有企業之間的差異仍不顯著，因此，能夠在一定程度上說明內生性問題并沒有改變本文結論。

表5 滯后一期的回歸結果

注：括號內為t值。

2.工具變量法。為了更有效地規避內生性問題，本文利用了工具變量法進行了檢驗。由于產業精準扶貧具有慈善和社會責任的性質，所以參照張敏等(2013)[14]的做法，選取了研發投入水平、廣告支出水平兩個企業內部特征和地震距離這一外部因素作為工具變量，其中，研發投入水平為無形資產凈值占總資產的百分比，廣告支出水平為銷售費用占總收入的百分比，地震距離的度量為企業所在地與2008-2012年最大量級地震發生地之間的距離。為了控制弱工具變量問題的產生，本研究除了運用二階段最小二乘估計(2SLS)以外，還進行了有限信息最大似然估計(LIML)。回歸結果如表6所示，Input的系數仍均顯著為正，且LIML的回歸結果在10%的水平上顯著(p<0.1)，2SLS的回歸結果在5%的水平上顯著(p<0.05)。

綜合以上兩種方法可以認為，內生性問題沒有對本研究造成嚴重的影響。

(四)穩健性檢驗

本研究從以下三個方面進行了穩健性檢驗：

1.替換被解釋變量。本文以企業的銷售凈利率(Ros)作為企業財務績效的替代變量進行了回歸分析，Ros的計算公式為：凈利潤÷銷售收入×100%。產業精準扶貧投入對財務績效的直接影響、市場化程度的調節作用、產權性質和高管權力集中度的組間差異如表7所示，結果表明，替換被解釋變量并沒有改變本研究的結果。

表6 工具變量回歸結果

注：括號內為z值。

表7 替換被解釋變量的穩健性檢驗

注：括號內為t值。

2.固定效應模型。如表8所示，本文采用固定效應模型進行了進一步檢驗，控制了時間固定效應(Year)和行業固定效應(Ind)，表8的結果說明，更改估計方法后的結果與本研究原有模型的結果沒有太大差異。

表8 固定效應模型的穩健性檢驗

注：括號內為z值。

3.縮小樣本。本研究同時利用小樣本進行了穩健性檢驗。由于發展產業需要一定的前期經驗和資源稟賦，所以制造業企業是產業精準扶貧更為合適的企業類型，通過觀察制造業企業的產業精準扶貧狀況，能夠避免因其他行業的極端情況而出現的統計偏差，可以更準確地分析產業精準扶貧投入對企業績效的影響情況。小樣本的回歸分析如表9所示，其結果表明，本文的實證結論在小樣本下仍然成立。

以上穩健性檢驗均沒有改變原有的結果，因此可以認為本研究具有良好的穩健性。

(五)進一步討論：企業價值受到影響了嗎？

企業價值與企業財務績效息息相關，其理想的計算方法為公司所有未來現金流的折現值之和，因此，財務績效較好的企業應具有較高的企業價值。在現實中，企業估值往往與公司的股價或市值聯系起來，相比于單純的財務績效，企業價值更能夠反應市場的預期，對于本文來說，如果產業精準扶貧能夠促進企業的財務績效，則企業價值也應該相應上升。基于這一觀點，本研究進一步分析了產業精準扶貧投入和企業價值之間的關系。

本文選取了市凈率(Pbv)作為企業價值的代理變量，Fairfield(1994)[37]認為，市凈率代表著企業凈資產在未來的回報率，因此能夠較好地評價企業未來的盈利能力和企業價值。市凈率的計算公式為：股價÷每股凈資產。

表9 小樣本回歸的穩健性檢驗

注：括號內為t值。

表10 產業精準扶貧投入水平與企業價值的回歸結果

模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)PbvPbvPbvPbvInput0.906???2.236???0.859???1.060???(5.04)(4.80)(3.71)(5.56)Input×Mar-0.219???(-3.06)Input×Soe0.119(0.32)Input×Power-1.215??(-2.36)Mar0.070?(1.67)Power-0.100(-0.40)Soe0.1720.1340.1570.126(1.00)(0.79)(0.88)(0.72)Grow0.0000.0000.0000.000(0.15)(0.22)(0.11)(0.11)Size-0.712???-0.715???-0.710???-0.714???(-11.51)(-11.48)(-11.43)(-11.55)Top0.024???0.023???0.024???0.023???(4.82)(4.47)(4.77)(4.52)Board0.0060.0080.0060.007(0.53)(0.63)(0.52)(0.55)Age-0.000-0.001-0.000-0.002(-0.00)(-0.07)(-0.03)(-0.15)Lever0.0060.0060.0060.006(1.38)(1.31)(1.35)(1.39)Ind控制控制控制控制Cons18.176???17.884???18.172???18.404???(13.53)(13.41)(13.52)(13.69)N471471471471R20.4180.4310.4180.427Adj.R20.3880.3990.3870.395F13.973???13.499???13.368???13.252???

注：括號內為t值。

產業精準扶貧投入水平對企業價值的影響結果如表10所示，各模型回歸系數的方向和顯著性與上文中的結果類似，提高產業扶貧投入水平能夠提高企業價值，且市場化程度負向調節了這一關系，同樣的，企業的產權性質沒有造成兩者間的差異，但管理層權力集中度較高不利于企業價值的提升。

五、結論與啟示

本文基于資源依賴理論，分析了企業參與產業精準扶貧和績效之間的關系，利用中國A股上市公司為樣本進行的實證結果表明，產業精準扶貧投入水平對企業的財務績效具有一定的影響，且在不同的內外部因素下具有不同的表現。因此，本研究得出以下結論：

(1)總體來看，產業精準扶貧投入能夠正向促進企業的財務績效，即隨著產業精準扶貧投入水平的提高，企業績效也會相應提高，這一結論在控制了內生性問題和進行了穩健性檢驗后仍然成立。企業加大產業精準扶貧投入，對其擴大企業規模、改善政商關系、促進品牌宣傳、強化形象搭建均起到了正面作用，因此產業精準扶貧不僅在縮短貧富差距、促進社會和諧方面擁有重要意義，也在經濟層面被市場所認可。

(2)扶貧地區的市場化程度負向調節了產業扶貧投入和企業績效之間的關系。產生這一現象的原因主要是在市場化程度較低的地區企業能夠獲得更多的政府支持，經濟增長的潛力也更大，從而能夠更好地提升企業的財務績效。

(3)由于不同產權性質的企業擁有不同的優勢和局限，所以在不同產權性質的企業之間，產業精準扶貧投入對企業績效的影響沒有顯著的差別；但與管理層權力集中度較低的企業相比，高權力集中度不利于企業通過產業精準扶貧提升績效，造成這一結果的原因在于高權力集中度企業的投資能力較差，管理層謀取私利的可能性也更高。

(4)由于企業財務績效與企業價值呈正向相關，所以加大產業精準扶貧投入水平也能夠提升企業的價值，市場化程度和管理層權力集中度對兩者關系的影響也與上述結論類似。

以上分析和研究結論具有重要的理論意義和實踐啟示，主要包括下列兩點：

(1)企業應積極對待精準扶貧對自身產生的正面影響，以產業精準扶貧為主要參與方式，適當加大扶貧投入水平，在取得社會效益的同時也能提高企業績效；并且，產業扶貧的重點可以向市場化程度較低、發展較為落后的地區傾斜，以挖掘更大的經濟潛力，實現貧困戶、企業和地區的共同發展；同時，非國有企業不會受到自身屬性的影響，所以也應積極相應政策號召，參與到產業精準扶貧的隊列中來；另外，對于高管權力集中度較高的企業來說，如果出現企業盲目提高產業精準扶貧投入的情況，內外部監督機構應提起重視，避免商業腐敗和經濟資源流失等問題的出現。

(2)政府應重視產業精準扶貧的作用，積極引進并幫助企業進駐貧困地區開展扶貧產業，同時應理性看待財政轉移支付的效果，將財政資源發放給企業并不意味著國有資產的流失，而是一種能夠實現長期脫貧和經濟發展的方式，所以應進一步增加對實施產業精準扶貧企業的財政資金扶持，從而保證產業扶貧的效果。

然而，本研究還有一些不完善之處。正如上文所提及的，政府在產業精準扶貧的發展歷程中扮演了關鍵的角色，雖然研究過程中已在一定程度上考慮了政府的作用，但鑒于數據和方法的可得性，本文無法很好地量化政府、企業和貧困人口之間的關系，后續可從這一問題入手，進一步完善產業精準扶貧的相關研究。

注釋：

① 根據《中國分省份市場化指數報告(2016)》，位于2014年市場化指數排名前端的均是較富裕地區省份，依次為：浙江、上海、江蘇、廣東、天津、北京、福建、山東，末5位省份分別為西藏、青海、新疆、甘肅、貴州；這一排名整體上與中國統計局所公布的各省人均可支配收入排名相同。

② 數據缺失主要表現為企業聲稱參與了精準扶貧，但沒有披露任何相關數據；數據沖突是指部分企業所披露的產業精準扶貧數據在年報和社會責任報告中前后不一致。