參與精準扶貧能提升企業財務績效嗎？

曹光遠（副研究員）羅通曹敏（高級會計師）

（1北京科技大學 北京 100083 2中國能源建設集團投資有限公司 北京 100022）

一、引言

我國脫貧攻堅戰已取得了全面勝利，完成了消除絕對貧困的艱巨任務。同時，脫貧摘帽不是終點，而是新生活、新奮斗的起點。解決發展不平衡不充分問題、縮小城鄉區域發展差距、實現人的全面發展和全體人民共同富裕仍然任重道遠。2014年，國務院辦公廳印發《關于進一步動員社會各方面力量參與扶貧開發的意見》，提出要靠全社會力量共同參與扶貧開發。2016年9月9日，證監會發布《關于發揮資本市場作用服務國家脫貧攻堅戰略的意見》，提出要對全國592個貧困縣企業IPO、新三板掛牌等開辟綠色通道，采取各種政策支持和鼓勵上市公司、證券基金期貨經營機構履行扶貧開發的社會責任。

黨的十九大以來，黨中央高度重視對精準扶貧的建設，在這一時代背景下，上市公司作為重要的經濟主體之一參與到精準扶貧中，是順應時代潮流的重要舉措。企業參與扶貧不僅能促進企業利潤的增長，還能推進產業發展，給企業財務績效帶來正向影響。國家通過向參與精準扶貧的企業提供政策上的優惠以及其他方面的支持，企業積極參與到精準扶貧項目中，能夠極大地發揮企業自身優勢，將貧困對象與市場精準對接；不僅可以給企業帶來良好的口碑與聲譽，而且能夠給企業帶來更多潛在的優惠與利益。企業在扶貧的同時，既能幫助貧困人員脫貧，也能更好地促進自身的發展。不僅如此，企業在精準扶貧的過程中，還可以利用貧困地區的自然和人文資源促進自身發展，延伸企業的產業鏈。

二、文獻綜述

已有文獻較多研究了參與精準扶貧對企業的各種影響。易玄等（2020）認為企業層面應提升對于精準扶貧的重視程度，以樹立更加良好的企業形象，將扶貧理念深植于企業文化中，提升企業扶貧活動的連續性與落實程度，此外，企業應主動積極披露與扶貧相關的信息，提高信息披露質量。政府應及時出臺相關政策引導企業參與扶貧，提升企業參與扶貧活動的積極性，凝聚社會各界的力量共同推動扶貧事業的發展，形成良好的社會風氣。杜世風等（2019）認為上市公司是扶貧脫貧的重要力量，上市公司參與的扶貧活動已取得了顯著的成效。賈雨佳（2018）認為精準扶貧是解決目前發展不平衡的經濟環境的有力工具，是一項我國特有的特色政策，無論是國企還是私企都應對其參與扶貧的行為進行表揚。企業在參與精準扶貧的過程中樹立了良好的企業形象，有利于企業引入資本，也有利于企業向市場傳遞比較好的信號。洪佳瑩（2019）認為扶貧活動不僅能提升企業的社會影響力，對于企業普遍面臨的融資約束問題也有很好的緩解作用。相比于未開展精準扶貧的企業來說，進行精準扶貧的企業融資約束更小，且隨著企業扶貧活動投入得越多，其面臨的融資約束逐漸減少。但上述精準扶貧與融資約束問題的關系會受到企業所處的行業以及所在區域的影響。王斌（2019）認為社會企業參與精準扶貧，是我國社會走進新時代、脫貧攻堅步入新階段的必然要求。如何切實增強社會、企業扶農富農的公益效用，避免社會以及企業淪為“資本下鄉”的逐利工具，逐漸成為目前研究需要重視的重大理論現實問題。黃曉蓓（2019）認為我國上市公司整體的政策響應度不高。監管機構應對各行各業的上市公司精準扶貧工作的開展和信息披露進行深入的規范與指引，鼓勵上市公司發揮所在行業的優勢；上市公司應在改善精準扶貧管理工作的基礎上進一步完善精準扶貧信息對外披露。在不斷深入扶貧工作以及開展精準化、多樣化扶貧的基礎上，對扶貧工作進行系統性梳理，企業應充分發揮自身優勢，促進“政企互惠”。

綜上，對于上市公司參與精準扶貧的界定，目前學者還未達成共識。對于企業參與精準扶貧承擔社會責任對其績效會產生怎樣的影響，學者進行了不同的闡述。從整體上來看，學者認為企業參與精準扶貧會對其績效產生正向影響。已有文獻從規范角度分析了精準扶貧對財務績效具有促進作用，本文基于滬深A股上市公司的財務報表數據，在傾向得分匹配樣本的基礎上，采用多期雙重差分法實證分析企業是否參與精準扶貧對財務績效的影響，并進行多個穩健性檢驗和進一步分析，為促進更多企業參與精準扶貧提供了科學依據，也為政府制定精準扶貧政策提供了參考。

三、理論分析與假設提出

精準扶貧理論不但充分拓展與豐富了馬克思主義的貧困理論，其所一直重視的克服體制障礙、提升扶貧效果更是對馬克思主義理論的新的運用與發展（聶偉，2018）。企業參與到精準扶貧項目中，能履行自身的社會責任與兼顧自身的發展。劉莉莉（2019）將企業參與精準扶貧的特點歸結為三個方面：一是以企業的名義進行的慈善活動是有利于整個企業的活動而不是針對某個單獨的成員或者個人開展的活動。二是可以使企業慈善活動的對標對象直接受益，改善幫扶對象的貧困現狀。三是企業進行幫扶活動或者慈善活動承擔的是一項社會道德責任，該活動具有長期性和連貫性的特點，并不會突然中斷或取消，由此具有長期提升企業社會責任的作用。

企業進行精準扶貧活動對財務績效到底有何影響？有學者認為企業參與精準扶貧對財務績效有促進作用，也有學者認為企業參與精準扶貧對財務績效有抑制作用。但大多數學者認為企業參與到精準扶貧項目中，與企業自身的發展與利益呈正相關。杜世風（2019）認為在扶貧發展、助力扶貧等方面投入更多的企業，往往具有更高的績效水平；同樣地，在扶貧發展、健康扶貧等領域投入越多的企業往往規模越大；相比于民營企業，國有企業更傾向于使用生態、兜底、社會及就業等脫貧方式。企業參與扶貧項目的類別與其業績、規模、是否上市存在一定關系。許晶（2019）通過研究發現企業參與扶貧可以提高財務績效。

基于以上分析，本文假設：企業參與扶貧能促進財務績效提升。

四、研究設計

（一）樣本選取和數據來源。本文以滬深A股上市公司2010—2019年的數據為研究樣本，在此基礎上剔除了ST及*ST公司。同時由于金融業、保險業公司具備一定的特殊性，一并剔除；剔除數據缺失且無法補全的公司。本文研究涉及諸多變量（資產收益率、凈資產收益率、精準扶貧、資產周轉率、資產負債率、公司成長性、上市年齡、股權集中度等），要進行上下1%水平上的Winsorize縮尾處理。

扶貧的數據主要來源于上市公司財務報告，本文手工搜集整理了財務報告重要事項中有關精準扶貧的信息；其他數據則通過國泰安CSMAR數據庫取得。2010—2019年開展扶貧工作的上市公司總數為2 956個，為了使結論更加嚴謹，篩選后滿足條件的上市公司數量為1 638個。本文采用的數據分析軟件為Stata 15。

（二）變量定義。

1.被解釋變量：企業財務績效。劉莉莉（2019）認為企業參與扶貧能促進利潤增長與產業發展，對企業財務績效有正向促進作用。田國雙（2019）認為資產收益率（ROA）能夠反映企業資產的總體獲利能力，是評價企業全部資產運營效益的重要指標；凈資產收益率（ROE）從股權投資者的角度來衡量企業權益資本的收益水平。所以本文用資產收益率（ROA）衡量企業財務績效，在穩健性檢驗中用凈資產收益率（ROE）來衡量。

2.解釋變量：精準扶貧（Post）。企業參與精準扶貧當年及以后年度取值為1，否則為0。Treat為是否參與扶貧，是為1，否為0。

3.控制變量：公司規模（Size）、資產周轉率（Zczz）、資產負債率（Lever）、股權集中度（Top）、公司成長性（Growth）、年份（Year）、高管薪酬（Pay）等。

具體變量界定如表1所示。

表1 變量界定

（三）模型設計。本文采用多期雙重差分的方法，在研究過程中，借鑒杜世風（2009）與劉莉莉（2009）所采用的多期雙重差分法在企業參與精準扶貧中對財務績效的影響研究，同時結合張玉明（2019）的研究，構建模型如下：

本文使用ROA或ROE衡量財務績效；Treat代表本文關注的解釋變量精準扶貧，即處理組。Post為精準扶貧的啞變量，即控制組。Treat*Post代表處理組與控制組的真正效應，如果系數β顯著為正，則表示精準扶貧能促進上市公司的財務績效，具有正向作用。ε表示隨機擾動項。

五、實證結果分析

（一）描述性統計。本文對樣本公司進行了描述性統計分析，如表2所示。被解釋變量方面：總資產收益率（ROA）的均值為0.035599（約3.5%），凈資產收益率（ROE）的均值為0.062655（約6.25%），ROA與ROE的值有正有負。說明樣本公司盈利能力平均處于偏低的水平，但是上升空間比較大。控制變量方面：公司規模（Size）均值為22.31427，標準差為1.395359，說明樣本公司規模有些許差異。資產負債率（Lever）均值為0.48700（48.70%），標準差為0.50176。樣本公司的資產負債率接近50%。公司成長性（Growth）的均值為1.70，標準差為124.0887。說明樣本公司存在著巨大的差異性。股權集中度（Top）均值為35.56176（約35.56%），標準差為15.56136。說明樣本公司存在一股獨大的現象，且較為嚴重。高管薪酬（Pay）的均值為208.6904，標準差為229.4909。說明前三名高管薪金之和權重占企業薪金較高的比例，且各公司存在較大差異。上市年齡（Age）均值為13.29933，標準差為6.239517。說明樣本公司流動性較強，且有源源不斷的新鮮血液注入。上市年齡在0—29均有分布，涉及的公司范圍較廣，加強了實證結果的可信度。

表2 描述性統計

（二）單變量檢驗。為了更好地觀察參與精準扶貧前后企業財務績效的差異，本文對因變量ROA進行了均值T檢驗，如表3所示。在2013年扶貧政策出臺前均值為0.053，在2013年扶貧政策出臺后均值為0.0375，再進行上下1%水平上的Winsorize縮尾處理。可以得出前后差異為0.0022（約2.2%），且P值為0.0712，顯著性水平較高。

表3 單變量分析

（三）相關性分析。從表4可以看出，公司規模（Size）、資產負債率（Lever）、公司成長性（Growth）等方面與因變量總資產收益率（ROA）在1%的水平上顯著相關，系數符號為正。為了防止各變量之間的相關性影響后面模型的回歸分析，本文計算了各主要變量的VIF值來進行多重共線性檢驗。主要變量的VIF值均在2以內，遠遠小于10，不存在多重共線性，說明共線性問題對結果幾乎無影響。

表4 相關系數矩陣

（四）傾向得分匹配。由于參與精準扶貧的上市公司與未參與精準扶貧的上市公司存在一定的差異性，并且這種差異性最終會影響結果。因此，本文采用傾向值得分匹配（PSM）方法對樣本進行處理以減少這種差異可能帶來的影響。在上市公司同年度的情況下，控制協變量的有公司規模（Size）、資產負債率（Lever）、公司成長性（Growth）、股權集中度（Top）、高管薪酬（Pay）、上市年齡（Age）。

為了檢驗匹配的有效性，本文對所選擇的協變量進行了匹配前（U）和匹配后（M）測試，可以看出所選擇的協變量匹配之后的標準化偏差（%bias）均小于絕對值的20%。對匹配后（M）的協變量進行T檢驗，P值的協變量均不顯著，滿足條件，匹配的結果可以接受。如表5所示。

表5 平衡檢驗表

本文制作了樣本在匹配前后的核密度分布圖，匹配之后（Matched）與匹配前（Unmatched）進行對比，匹配之后（Matched）的標準偏差更小，消除了樣本選擇的誤差性。如下頁圖1、圖2所示。

圖1 變量標準偏差

圖2 傾向得分的共同取值范圍

（五）基于多期（DID）模型的回歸結果分析。由下頁表6的（1）、（2）列可知，基于雙重差分模型Treat*Post的交乘項系數對總資產收益率（ROA）在5%的水平上顯著為正。對比政策出臺前，政策出臺后總資產收益率（ROA）提升了0.003。說明企業參與精準扶貧有利于提高財務績效，與假設一致。

六、穩健性分析

（一）平行趨勢分析。在進行平行趨勢分析之前，已經使用了多期雙重差分模型回歸分析了精準扶貧與企業財務績效的關系，下面檢驗共同趨勢假設。精準扶貧政策從2013年（current）開始實施，于是本文做了2010年（pre_3）、2011年（pre_2）、2012年（pre_1）的平行趨勢檢驗。根據表6（5）列分析結果顯示，在精準扶貧政策實施之前的三年內，結果均為不顯著。再分析精準扶貧政策實施后的三個年度，即2014年（time_1）、2015年（time_2）、2016年（time_3）。從2013年參與扶貧開始，每年的相關顯著度在不斷增加，更加有效地說明，上市公司在參與了精準扶貧項目以后，對財務績效有利。而且隨著參與扶貧年度的增加，對財務績效的有利影響更加深刻。

（二）替換被解釋變量。因為單一的因變量可能存在誤差，所以本文替換總資產收益率（ROA）為凈資產收益率（ROE）。表6的（3）、（4）列所展現的Treat*Post的交乘項系數仍然在1%的水平上顯著為正，與基于雙重差分模型Treat*Post的交乘項系數對總資產收益率（ROA）的結果一致。證明了前面所構建的模型是合理的，得出的結論是可信的，結果是穩健的。

表6 雙重差分回歸結果

七、結論

在我國經濟發展極不平衡以及貧富差距逐漸擴大的背景下，精準扶貧是我國獨有的一項縮小發展差距、緩解貧困問題的特色政策。精準扶貧一直是社會各界關注的焦點。企業參與精準扶貧也成為了社會討論的熱門話題。關于上市公司參與精準扶貧帶來的影響成為眾多學者研究的課題。精準扶貧對于企業績效到底有何作用？本文以滬深A股上市公司2010—2018年數據為樣本，采用PSM-DID方法進行研究分析，發現參與精準扶貧能夠提升企業財務績效，并考慮公司規模、公司成長性、上市年齡等一系列因素的影響，消除了參與精準扶貧與未參與精準扶貧企業間的差異。同時，本文也進行了一系列穩健性檢驗，著重對比了上市公司在未參與精準扶貧的年份與參與精準扶貧年份的相關顯著度，結論仍然穩健。本文結論能夠打消企業參與精準扶貧可能影響其財務績效的顧慮，有利于企業更加積極地參與精準扶貧，也有利于政府對扶貧和企業監管政策的制定。