精準扶貧、政策惠企與企業價值

王嘉鑫 陳今 劉志宇

(中南財經政法大學會計學院，湖北 武漢 430073)

一、引言

企業是鞏固脫貧攻堅成果的重要力量，特別是在我國以共同富裕為目標實現高質量發展的新階段，更加需要企業“扶上馬，送一程”。而企業“愿意來，留得住”取決于自身能否在幫扶中受益。從“萬企幫萬村”到如今“萬企興萬村”，我國企業精準扶貧雖取得了一定成效，但仍有學者認為幫扶活動對企業資源的占用造成效率損失[1]。對于企業精準扶貧是否有助于自身發展這一問題，學界尚無定論。一方面，學者從獲取政治資源[2]、緩解融資約束[3]、提升投資效率[4]等視角分析了企業參與精準扶貧的潛在收益；另一方面，也有學者認為，對于社會責任范疇內的企業精準扶貧活動[5]，其產生的正外部性可能是以犧牲股東利益為代價的，具體表現為，企業扶貧開支可能造成運營成本負擔[6]，甚至淪為管理層自利工具[7]，最終不利于自身價值的提升。因此，本文從價值增值的角度探究企業精準扶貧的經濟后果，以期為我國實現扶貧社會效益和企業效益的共贏機制提供理論參考。

“精準扶貧”作為黨中央和國務院的重大戰略部署，政策惠企能否落地直接關乎扶貧模式的長期持續。因此，政府需要引導企業創造扶貧價值。中共中央、國務院于2015年底發布《中共中央國務院關于打贏脫貧攻堅戰的決定》(下文簡稱《決定》)，確立了“精準扶貧”的主導思想，即堅持專項扶貧、行業扶貧、社會扶貧的“三位一體”扶貧格局。次年，各省區市、行業部門“1+N”(1)“1+N”精準扶貧系列文件中，“1”指中央頒布的《決定》，起到綱領性的指導作用。“N”指各部委、地方政府和行業部門出臺的扶貧配套文件，如《貧困地區發展特色產業促進精準脫貧指導意見》《國家扶貧榮譽制度》《“萬企幫萬村”精準扶貧行動方案》《關于在打贏脫貧攻堅戰中做好人力資源社會保障扶貧工作的意見》《關于加大貧困地區項目資金傾斜支持力度促進特色產業精準扶貧的意見》等。系列文件的發布，更是明確提出政府為責任主體、企業為幫扶主體的定位，使得政府支持企業參與精準扶貧有法可依、有章可循。政府通過對企業進行不同程度的政策支持，引導社會資源流向選定的受支持企業，為企業扶貧注入內生動力。一方面，依據新結構經濟學理論，政府將自身定位于“有為政府”，當貧困地區資源稀缺導致有效需求不足時，政府有必要采取措施擴大轄區內需，避免企業因市場需求不足所導致的困難。另一方面，企業參與精準扶貧帶動當地產業發展有助于增加地方財政稅收，推動區域經濟增長，進而有助于地方官員執政目標和個人效用的實現，政府具備足夠動機推動政策惠企落地見效，助力企業破解發展難題。然而，政府如何更好地推動企業參與扶貧以及政府影響企業扶貧效果的作用機制，仍需進一步探討。

有鑒于此，本文以2014-2020年A股上市公司為樣本，考察企業參與精準扶貧的價值增值效應以及政府在其中發揮的作用。本文的研究貢獻主要體現在以下方面：第一，拓展了精準扶貧的經濟后果研究。當前文獻多從產權性質、政治資源激勵等視角，聚焦于企業參與扶貧的動機研究[8-9]，而對扶貧的經濟后果研究相對不足。本文運用企業社會責任、利益相關者等理論，檢驗了企業參與精準扶貧對其自身價值的影響。第二，探索了政府在引導企業實現扶貧價值中的重要作用，為政府如何推動政策惠企落地、幫助扶貧企業破解發展難題提供了新的評估視角。第三，有助于從公司價值視角闡述企業精準扶貧是否有助于實現企業經濟效益和社會責任的共贏這一問題，為進一步強化企業責任擔當、發揮政府宏觀調控作用、守住脫貧碩果提供理論依據和政策參考。

二、文獻回顧與研究假設

企業社會責任理論認為，企業在創造經濟利潤的同時，需要承擔對消費者、社區和環境的責任。企業與社會間的共榮關系是企業履行社會責任的出發點[10]，企業應秉持共享價值理念，建立社會責任與企業經營強有力的內在聯系。現階段，企業社會責任的實現主要是將利益相關者關注的社會議題嵌入到經營運作的目標期望之中，從而實現社會效益與企業增值的關聯整合[11]。因此，企業精準扶貧可視作企業將對社會的關切嵌入到經營管理活動以及利益相關者互動關系，并因此獲取競爭優勢、創造價值的行為。具體地，本文將從社會期望和治理期望兩個方面對企業精準扶貧的增值效應展開分析。

第一，從“社會期望”角度分析，企業參與精準扶貧通過履行社會責任，在利益相關者中營造良好的社會形象，實現精準扶貧的社會效應帶動價值增值。以弗里曼為代表的利益相關者理論(Stakeholder Theory)認為，擁有較好社會績效的企業會產生積極的社會公眾效應，能夠向投資者、客戶、員工等傳遞積極信號，促進財務資本、人力資本、社會資本的積累，最終為企業價值提升帶來正面影響[12]。首先，從財務資本和人力資本積累角度來看，社會公眾效應表現突出的企業能夠吸引更多投資者關注，以及發現和聘任更有效的員工[13]，而當籌集足夠的資金和人力資本后，企業能夠通過集約型創新方式來提升管理效率和核心競爭力，從而增加公司價值。其次，從社會資本積累角度來看，企業社會資本的獲取將在利益相關者中建立信任感和互惠性，尤其當社會整體信任處于較低水平時，社會資本能夠迅速轉變為公眾信任，獲取稀缺有價值的信息，有助于降低交易成本、實現價值增值[14]。

第二，從“治理期望”角度分析，企業投身精準扶貧活動將面臨更高的監管要求，有助于企業合規經營，實現精準扶貧的治理效應，進而帶動價值增值。一方面，企業參與精準扶貧會受到更多新聞媒體和機構投資者的關注與監督。媒體的報道能夠刺激管理層維護自身聲譽的主觀意識，促進監管部門完善相關法規，同時，企業參與精準扶貧能夠吸引更多機構投資者的關注，而機構投資者兼具積極監督的動機和能力，通過搜集信息獲取監督收益，這些因素共同敦促了扶貧企業治理水平的改善[15-16]，有助于企業科學決策并保持核心競爭力，實現自身價值增值。另一方面，根據監管機構的要求，參與精準扶貧的企業需要按規進行相關信息披露，這些信息對企業的財務報告起到補充作用，保護了投資者權益，改善了公司治理透明度。例如，2016年滬深交易所發布《關于做好上市公司扶貧工作信息披露的通知》，要求企業實施扶貧投資項目取得重大進展的，本著利于投資者了解的角度，除年報外，應以臨時報告的形式持續披露履行精準扶貧社會責任的相關進展。

基于以上分析，本文提出如下研究假設。

H1企業參與精準扶貧提升了企業價值。具體而言，企業參與精準扶貧可通過提升企業社會責任績效、改善公司治理水平實現價值增值。

資源依賴理論(Resource Dependence Policy)認為，企業價值的創造不僅取決于自身行為與稟賦，還離不開外部環境的支持，而參與精準扶貧正是企業尋求外部資源的良好機遇。依據政府“幫助之手”(Helping Hand)假說，為促成重大國家戰略的達成，政府可能采取各種財政、金融等政策工具有計劃地配置資源，改變企業面臨的外部環境，進而對企業的經營狀況、財務行為等產生重要影響[17]。已有研究發現，受政策支持的企業會得到更多發展機遇，甚至擺脫經營困境[18]。具體而言，聚焦于精準扶貧政策背景，政府主要運用政府采購和扶貧表彰兩大政策工具引導企業創造扶貧價值。

首先，政府采購政策通過提升扶貧企業的經營業績，促進企業創造扶貧價值。具體地，各地方政府出臺區域性的《政府采購貧困地區貨物和服務目錄》，并在各地招標網上對扶貧項目進行公開招標，鼓勵發達地區供應商對貧困地區進行一對一或多對一幫扶。理論上，當政府作為企業客戶時，公司面臨的需求不確定性更低，公司業績會更高，這是因為：第一，相比普通客戶，政府作為企業客戶不太可能違約或宣告破產，其供應商面臨更少的需求降低風險和壞賬風險[19]。第二，政府采購通常簽訂長期非競爭性采購合同，這降低了政府客戶更換供應商的風險，同時企業也面臨更少的產品市場競爭[20]。第三，政府不會受到競爭威脅和利潤最大化動機的驅動，其向供應商轉移成本的動機較弱。已有研究發現，政府采購對企業總收入的貢獻率高達三分之一以上，且政府大客戶集中度與公司經營業績正相關[21-22]。

其次，政府扶貧表彰政策通過給予扶貧企業更高的市場關注，促進企業創造扶貧價值。自2016年以來，為鼓勵廣大企業參與到扶貧事業中去，國務院扶貧領導小組每年開展一次“全國脫貧攻堅獎”的表彰工作，并號召中央電視臺、各地方電視臺舉辦精準扶貧愛心企業頒獎晚會，同時“企業精準扶貧綜合50佳案例”等評選也在相關網站公示報道并同步發行相關書籍。有學者研究發現，市場對公司的關注是有限的，公司知名度對于市場投資者決策具有重要參考價值[23]。當一家公司出現在扶貧表彰榜單中且被大力宣傳報道時，其市場曝光率將大幅增加，而更多的市場關注可能會擴大投資者基礎，從而增加市場交易量，進而提升企業價值[24]。

基于以上分析，本文提出如下研究假設。

H2a政府對扶貧企業給予采購支持，有助于提升扶貧企業的經營業績。

H2b政府對扶貧企業給予表彰宣傳，有助于提升扶貧企業的市場關注。

三、樣本選擇與模型設定

(一)樣本選擇

本文選擇2014-2020年滬深兩市A股上市公司作為初始樣本。由于本文后續相關檢驗需要使用未來一期與未來兩期的托賓Q值數據，因此對于參與精準扶貧的樣本區間截至2018年。特別地，公司只有參與產業化性質的扶貧(如農林產業扶貧、科技扶貧、電商扶貧等)，才可定義為其實施精準扶貧。初始樣本篩選過程如下：剔除了金融類行業與標注ST、*ST的企業；剔除財務數據存在缺失以及產權性質不明確的企業，最終得到13 440個公司年度觀測值。其中，上市公司精準扶貧數據取自國泰安(CSMAR)數據庫“精準扶貧板塊”，上市公司扶貧項目政府采購、扶貧獎勵等是通過“上市公司扶貧公告”手工收集獲得。公司財務、企業特征數據來源于國泰安(CSMAR)數據庫，媒體報道、企業社會責任數據等來源于中國研究數據服務平臺(CNRDS)數據庫，投資者保護指數數據來源于北京工商大學投資者保護研究中心數據庫。此外，為緩解極端值對結果的影響，本文對全部連續變量進行了1%分位數與99%分位數的Winsorize處理。

(二)研究設計

為驗證企業精準扶貧的增值效應，本文基于公司年度數據，構建如下DID模型。

Value=β0+β1FPA+β2Controls+Year+Firm+ε

(1)

其中，Value為因變量，表示公司價值。參照余明桂等(2016)[25]的方法，以上市公司下一年度托賓Q值作為代理變量，其數值越大，表明公司價值越高。同時，為進一步緩解內生性問題，參照周澤將等(2018)[26]的方法，對因變量進行未來二期處理。

在模型(1)自變量的設計中，由于企業參與扶貧具有動態多時點特征，故參照Fauver等(2017)[27]的方法，使用當前政策效益研究廣泛采用的多時點雙重差分法，構建虛擬變量FPA，該變量等同于靜態雙重差分模型中的交互項，變量在區分實驗組和控制組的同時，也控制了政策實施年度。具體而言，若企業i在t年度參與扶貧，則FPA取值為1，否則為0。本文重點關注系數β1，反映的是企業精準扶貧前后實驗組與控制組的公司價值變化情況。若β1顯著為正，表明與未參與精準扶貧企業相比，參與精準扶貧有助于提升公司價值。

為進一步檢驗企業精準扶貧實現自身價值增值的內在機制，本文參考溫忠麟等(2004)[28]中介效應檢驗程序，分析企業社會責任溢出效應和公司治理效應在精準扶貧與企業價值關系中的中介作用，構建如下模型。

Median=β0+β1FPA+β2Controls+Year+Firm+ε

(2)

Value=β0+β1FPA+β2Median+β3Controls+Year+Firm+ε

(3)

其中，參照已有文獻[29]，中介變量(Median)包括：(1)企業社會責任績效(CSR)。根據公司CSR報告信息覆蓋全面性、公司主頁是否開設CSR專欄、公司是否建立CSR領導機構、公司文化是否有CSR愿景、CSR培訓情況以及CSR報告的可靠性等特征，使用因子分析法構建企業社會責任績效得分，其值越大，公司的企業社會責任績效越好。(2)機構投資者持股比例(Institution)，即上市公司機構投資者持股占總股數比例，用于衡量公司治理效應，其值越大公司治理水平越高。(3)投資者保護指數(AIPI)。AIPI指數通過對企業的會計信息質量、外部審計質量、內部控制質量、管理控制水平和財務運行質量等五個維度進行總體評價，可以綜合反映上市公司的治理情況，其數值越大，表明投資者保護程度越高、公司治理情況越好。

為驗證H2a，本文構建如下模型檢驗政府采購政策對扶貧企業的作用。

Performance=β0+β1FPA×Bidding+β2FPA+β3Bidding+β4Controls+Year+Firm+ε

(4)

其中，因變量為公司經營業績(Performance)，包括銷售毛利率(OPM)和銷售凈利率(NOR)，Bidding表示政府采購，政府采購數據通過人工查閱上市公司扶貧公告信息獲取，如中利集團2017年7月22日披露的扶貧公告顯示，該集團成果中標了貴州省羅甸縣、貞豐縣等地的光伏扶貧農場EPC統一采購項目。若扶貧企業參與了當地政府采購項目，則取值為1，否則為0。

為檢驗H2b，本文構建如下模型檢驗扶貧表彰政策對扶貧企業的作用。

Attention=β0+β1FPA×Award+β2FPA+β3Award+β4Controls+Year+Firm+ε

(5)

其中因變量為市場關注(Attention)，參照Bushee等(2010)[30]的研究，使用媒體報道(Media)和分析師關注(Analyst)進行衡量，調節變量為扶貧表彰(Award)，若參與扶貧的公司被政府頒發與扶貧相關的獎章，則取值為1，否則為0。

以上模型中Controls代表控制變量、Year與Firm分別代表年度固定效應與公司固定效應，所有回歸模型標準誤差均經過公司層面cluster調整。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

四、實證結果與分析

(一)描述性統計

表2報告了企業精準扶貧的行業分布統計。依據證監會2012年發布的《上市公司行業分類指引》，在剔除金融行業(J)后，全樣本被劃分為18個行業(A-S)。在2014-2018年期間，我國滬深A股上市公司參與精準扶貧占比的前三名分別是電力、熱力、燃氣及水、生產和供應業(20.18%)、采礦業(15.22%)、農、林、牧、漁業(14.75%)，而信息傳輸、軟件和信息技術服務業(2.82%)、居民服務、修理和其他服務業(0.00%)、教育業(0.00%)是全行業中企業精準扶貧占比最少的三個行業，其中居民服務、修理和其他服務業與教育業中沒有公司參與精準扶貧。

表2 樣本行業分布統計

表3列示了主要變量的描述性統計結果。可以觀察到，股東價值的均值為2.08，標準差為1.29，最小值為0.87，最大值為8.09，表明我國上市公司間的股東價值差異較大。企業扶貧的均值為0.07，意味著近7%的A股上市公司參與了精準扶貧。政府采購的均值為0.003，表明約有0.3%的上市公司參與了政府采購項目。扶貧表彰的均值為0.02，表明約由2%的扶貧公司被頒發扶貧表彰稱號。其他變量的統計結果與現有文獻無顯著差異，在此不一一贅述。

表3 主要變量的描述性統計

(二)精準扶貧與企業價值檢驗結果

表4報告了精準扶貧與企業價值檢驗結果。列(1)是未加入控制變量，公司參與精準扶貧與企業價值的系數為0.29，在1%的水平上顯著為正，即相比控制組企業而言，實驗組公司在參與精準扶貧后企業價值顯著上升。列(2)為加入控制變量的檢驗結果，結果顯示，公司參與精準扶貧與企業價值的系數為0.20，在1%水平上顯著為正，說明在控制公司特征有關的變量后，兩者的正相關性仍是穩健的。上述結果與預期相符，說明企業精準扶貧具有價值增值效應。

(三)企業精準扶貧增值效應的機制檢驗

表5列示了提升社會責任績效的中介效應回歸結果，列(1)為中介效應第二步回歸結果，FPA與CSR在1%水平上顯著正相關，這表明企業參與精準扶貧顯著提升了其社會責任評級。進一步將三者(Value、CSR、FPA)置于同一模型中，列(2)結果顯示，企業社會責任績效(CSR)與企業價值(Value)在5%水平上顯著正相關，同時公司參與精準扶貧(FPA)與企業價值(Value)仍在1%水平上顯著正相關，并且本文進行了抽樣500次的Bootstrap檢驗，其間接效應的置信區間為(0.01，0.02)不包含0，表明社會責任績效的中介效應成立，即公司參與精準扶貧可以經由提升社會責任績效實現其價值增值。

表4 精準扶貧與企業價值檢驗結果

表5 提升社會責任績效的中介效應檢驗結果

表6列示了改善公司治理的中介效應回歸結果，列(1)(2)為機構投資者持股比例(Institution)中介效應檢驗結果，FPA與Institution在1%水平上顯著正相關，這表明企業參與精準扶貧顯著提升了機構投資者持股比例。進一步將三者(Value、Institution、FPA)置于同一模型中，機構投資者持股比例(Institution)與企業價值(Value)在1%水平上顯著正相關，同時公司參與精準扶貧(FPA)與企業價值(Value)仍在1%水平上顯著正相關，并且抽樣500次的Bootstrap檢驗顯示，其間接效應的置信區間為(0.02，0.03)不包含0，即機構投資者比例的中介效應成立。列(3)(4)為投資者保護指數(AIPI)中介效應檢驗結果，FPA與AIPI在1%水平上顯著正相關，這表明企業參與精準扶貧顯著提升了投資者保護指數。進一步將三者(Value、AIPI、FPA)置于同一模型中，投資者保護指數(AIPI)與企業價值(Value)在1%水平上顯著正相關，同時公司參與精準扶貧(FPA)與企業價值(Value)仍在1%水平上顯著正相關，抽樣500次的Bootstrap檢驗顯示，間接效應的置信區間為(0.00，0.01)不包含0，即投資者保護指數的中介效應成立。以上結果表明了企業參與精準扶貧可以通過改善公司治理水平實現價值增值。

表6 改善公司治理的中介效應檢驗結果

表7 政府采購、扶貧表彰的作用檢驗結果

(四)政府采購、扶貧表彰政策的作用分析

表7列示了政府采購和扶貧表彰作用的檢驗結果。列(1)(2)為政府采購對扶貧公司經營業績影響的檢驗結果。可以看出，在政府采購支持下，企業精準扶貧對經營業績的提升具有顯著的正向影響，表明政府通過政府采購方式支持扶貧公司，優先采購其在扶貧地區提供的產品和服務，促進公司業績增長。列(3)(4)為扶貧表彰政策對扶貧公司市場關注度影響的檢驗結果。結果顯示，扶貧表彰對于扶貧公司的市場關注度具有顯著的正向影響，表明政府通過對扶貧公司給予表彰，讓扶貧公司獲得了更多的市場關注度。

表8 PSM-DID穩健性檢驗結果

(五)穩健性檢驗

1.采用PSM的穩健性檢驗

考慮到基本面較好的公司因其有更多的可支配資源更傾向于回饋社會，參與到扶貧事業中。為緩解該內生性問題，本文采用傾向匹配法(PSM)對實驗組和對照組進行匹配，以產權性質、公司規模、資產負債率、總資產收益率、固定資產占比、營業收入增長率、股權集中度、兩職合一、獨立董事占比、機構投資者持股、現金比率和公司年齡作為匹配特征變量，以實驗組參與扶貧前一年為匹配年度進行1∶3、1∶4和1∶5最近鄰匹配。檢驗模型如下。

表9 其他穩健性檢驗結果

Value=β0+β1Treat×After+β2Treat+β3After+β4Controls+Year+Firm+ε

(6)

其中，Treat為用于區分實驗組和控制組的虛擬變量，若為實驗組定義為1，否則為0。After表示時間虛擬變量，公司參與精準扶貧后定義為1，否則為0。本文重點關注交乘項Treat×After的系數，用于衡量公司參與精準扶貧前后實驗組和控制組企業價值水平變化的差異。需要說明的是，由于雙重差分模型控制了公司固定效應與年度固定效應，Treat與After的統計量會被剔除。

表8的列(1)-(3)分別報告了1∶3、1∶4和1∶5最近鄰匹配下的PSM-DID檢驗結果。可以發現，在不同的匹配方式下，交乘項與因變量的系數均顯著為正，檢驗結果不存在實質性的改變。

2.安慰劑檢驗

為排除研究結論為隨機性因素所導致的，根據王永海和王嘉鑫(2017)[32]做法，本文采用提前事件發生時間進行安慰劑檢驗，若檢驗結果非顯著為正，則表明安慰劑檢驗成功。表9的列(1)報告了安慰劑檢驗結果，企業精準扶貧與公司價值的系數為-0.01，無顯著相關性，排除受偶然性因素的影響。

3.替換因變量

參照周澤將等(2018)[26]的方法，使用公司當期與未來兩期托賓Q值作為因變量，且控制變量中加入對應上一期托賓Q值再次進行檢驗。表9列(2)的結果顯示，精準扶貧與當期企業價值的系數為0.09，在1%的水平上顯著為正，但系數小于主回歸系數，說明精準扶貧的企業價值增值效應已在當期顯現，但產生的效應較弱；表9列(3)結果顯示，精準扶貧與當期企業價值的系數為0.17，在1%的水平上顯著為正，說明以未來兩期托賓Q值作為公司價值代理變量的檢驗結果依然穩健。

4.平行趨勢檢驗

雙重差分的一個重要前提是應滿足平行趨勢假設，即如果不存在外生事件，實驗組和控制組之間的發展趨勢應保持一致，并不隨時間而發生系統性差異。為解決該問題，本文借鑒Hering和Poncet(2014)的方法[33]，通過考察各年度效應來進行平行趨勢檢驗。本文構建了虛擬變量Current(事件發生當年)、After1(事件發生一年度)、After2(事件發生后兩年及后續年度)、Before1(事件發生前一年)、Before2(事件發生前兩年)、Before3(事件發生前三年)以及Before4(事件發生前四年及以前年度)，特別地，為避免多重共線性問題，本文將樣本區間第一期作為基期參照組，并剔除該期。本文匯報的系數是當因變量為當期托賓Q值時的系數。如圖1所示，可以發現，當公司未參與精準扶貧時，實驗組與控制組樣本的企業價值基本無顯著差異，甚至參與扶貧的公司樣本企業價值要低于未參與扶貧的公司；在公司參與精準扶貧后，事件虛擬變量的相關系數逐漸轉變為正向顯著，且顯著性逐年遞增，進一步證明了公司參與精準扶貧所帶來的價值增值效應，以上檢驗結果滿足平行趨勢假設。

圖1 平行趨勢檢驗

進一步地，如表10所示，本文補充了參與精準扶貧前，實驗組與控制組公司價值相關變量的差異性檢驗，發現實驗組樣本托賓Q的均值整體低于控制組樣本，而ROA沒有顯著差異，可以看出，參與精準扶貧所產生的價值增值效應并非是公司本身經營狀況較好或者企業價值較高導致的。

表10 扶貧前企業價值差異檢驗結果

表11 控制地區因素的穩健性檢驗結果

5.控制地區因素

本文進一步控制省份固定效應以及省份控制變量，以緩解由于地區層面的因素帶來的遺漏變量的問題。具體包括省GDP增長率(GDPGrowth)、第一產業占GDP比重(FGDP)、第二產業占GDP比重(SGDP)、第三產業占GDP比重(TGDP)、省人均GDP(PerGDP)、省總人口數的自然對數(Population)、省居民消費價格指數(CPI)、省預算收入的自然對數(Revenue)、省預算支出的自然對數(Expenditure)、省進出口總額的自然對數(FDI)、地區市場化指數(Market)。回歸結果如表11所示，結論未發生變化。

五、進一步分析

前文研究了企業精準扶貧的增值效應，需要指出的是，上述效應可能受到行業因素與地區經濟水平差異的影響。本節從行業競爭程度和扶貧地區相對富裕程度等角度進一步對此進行分析。

(一)行業競爭程度差異

資源基礎觀認為，資源稟賦的差異會制約企業的決策行為，進而影響企業的經營績效與價值增值[34]。當企業所處行業的競爭越激烈時，其產品替代性越高，利潤空間越小，管理層所承擔的市場業績壓力越大[35]。此時，企業所能夠支配于扶貧活動的資源(資金、技術、市場)越少,制約企業發揮自身資源優勢、實現扶貧價值。因此本文預期，當企業所處行業競爭程度較低時，企業精準扶貧的增值效應更明顯。為此，本文在模型(1)基礎上加入行業競爭程度(HHI)這一調節變量，參照李維安和韓忠雪(2013)[36]的方法，以赫芬達爾指數衡量行業競爭程度。模型中，重點關注交乘項系數的符號，它衡量的是企業所處的行業競爭程度每變化一個單位，企業參與扶貧對公司價值邊際效應的影響。表12的列(1)報告了檢驗結果。結果顯示，交乘項的系數為0.11，在5%水平上顯著為正，表明行業競爭程度越低，企業參與精準扶貧的增值效應越強。

(二)地區相對富裕程度差異

企業參與精準扶貧實現自身增值的行為會受到所處環境及其資源支持的影響。在相對富裕程度較低的扶貧地區，一方面，地方政府在限定期限內完成脫貧目標的任務更加艱巨和緊迫，此時，轄區內官員治貧動機更易被激活，并將治貧任務分派給轄區內的扶貧企業，鼓勵企業加快扶貧進度，動員企業創造扶貧價值[37]。同時，在經濟發展水平較低、信貸資源稀缺的地區，企業參與精準扶貧獲取地方政府支持，實現經濟增值的動機更強烈[4]。另一方面，已有研究表明，地區自身發展狀況與扶貧開發水平呈負相關關系，即中央會向相對富裕程度較低的地區傾斜更多的扶貧補貼、要素優惠等資源[38]。因此，相比于富裕程度較高的扶貧地區，中央政府更傾向于給予相對富裕程度較低的扶貧地區更多的政策扶持，此時，轄區內扶貧企業更易獲取稀缺資源、政府補助、融資等方面的收益，對企業精準扶貧增值效應的提升作用更強。因此本文預期，企業精準扶貧的增值效應在相對富裕程度較低的扶貧地區更明顯。為此，本文在模型(1)基礎上加入扶貧地區的相對富裕程度(Wealth)這一調節變量，以該地區GDP的大小作為代理變量。表12的列(2)報告了檢驗結果。結果表明，交乘項的相關系數在10%水平上顯著為負，表明扶貧地區相對富裕程度越低，企業參與精準扶貧的增值效應越強。

表12 企業精準扶貧增值效應的異質性檢驗結果

六、結論與啟示

企業精準扶貧能否取得既帶動貧困地區發展，又不失推動企業經營發展的“兩全”，是一個值得政府和業界共同關注的重要問題。依托于企業社會責任理論框架，本文認為，企業作為履行社會責任和創造價值的統一體，其參與精準扶貧的社會目標與經濟目標是相容的，能夠實現自身的價值增值。為此，本文以2014-2020年A股上市公司為樣本，采用雙重差分模型，實證檢驗了企業參與精準扶貧對公司價值的影響。研究發現：(1)企業開展扶貧活動會顯著提升公司價值，且此種增值效應主要通過提升社會責任績效和公司治理水平實現。(2)本文驗證了政府影響企業精準扶貧增值效應的作用機制，即受到政府采購、扶貧表彰的扶貧企業其經營業績、市場關注有了顯著提升。(3)企業精準扶貧對公司價值的提升作用在市場競爭較低的行業以及相對貧困的扶貧地區更為顯著。

本文的研究結論有以下政策啟示。第一，企業作為幫扶主體，應充分發揮主觀能動性，改變過去的輸血式扶貧，轉為發展造血式扶貧。例如，企業可以結合自身的發展需求和資源優勢，運用本地資源打造特色產業，也可以充分運用扶貧的聲譽積累機制，以達到較好的公眾傳播影響力。同時，企業也可以通過有針對性的培訓、招工等，最大限度地將人力資源、市場與資金等要素有機結合起來，將經營目標期望和扶貧責任履行進行有效組合，最終更好地實現其未來增值。第二，政府作為責任主體，應保障精準扶貧政策的出臺和落地，提振扶貧企業市場需求、引導資源合理配置。企業精準扶貧可能存在風險與不確定性，其增值效應離不開“有為政府”的支持，要想鞏固已實現的精準扶貧成果，離不開政府扶貧部門職能的轉變和管理效率的提高。相比于傳統的粗放型扶貧模式(如捐贈)而言，政府可通過制定科學合理的產業化扶貧政策，充分激發企業的扶貧動機，提升貧困治理效果，優化現有的扶貧機制。第三，充分發揮企業優勢與地方稟賦相結合的路徑，助力精準扶貧與鄉村振興的創新實踐，推動共同富裕。長期以來，我國企業參與貧困治理的癥結在于，扶貧過程中經濟目標的缺失，而當企業經營目標與精準扶貧政策緊密耦合時，企業精準扶貧的價值效應和多重優勢將得到顯現。2021年精準扶貧已取得全面勝利，我國邁入鞏固脫貧成果同鄉村振興有效銜接的5年過渡期。在脫貧攻堅向鄉村振興轉變的過程中，企業應積極響應治貧這一國家戰略，在進一步鞏固脫貧成果的前提下，更好地發揮企業與地方政府的協同力量，為我國經濟發展注入持續活力。