1. 引言
企业社会责任越来越受到广泛关注。在中国、印度等发展中国家，政府主导的CSR越来越多。例如，2012年印度政府强制符合标准的大公司将资金用于企业社会责任活动 [1] 。2016年，我国开展精准扶贫行动，并承诺到2020年消除贫困。然而，现有的研究主要聚焦在传统企业发起的CSR，对政府主导的CSR研究较少 [2] 。
已有的研究主要以印度、印尼等为背景进行了少量研究 [1] [3] ，对中国背景的探讨较少。精准扶贫为调查中国上市公司参与政府发起的CSR活动提供了独特的环境 [2] 。
在中国等新兴经济体背景下，市场化的制度环境还远未成熟，政府拥有强大的权力，掌握着主要资源的分配权。精准扶贫是政府主导的，企业有动机去响应政府的倡导，积极履行精准扶贫这一社会责任。研究表明精准扶贫可以向外界释放企业积极履行社会责任的信号，降低信息不对称性 [4] 、提高企业声誉 [5] 、企业信心 [6] 和企业创新水平、降低资本成本和融资约束 [4] [7] 、提高政府补贴 [2] [8] 和企业绩效 [5] [7] [8] 。企业参与精准扶贫可以与地方政府建立社会网络 [6] [9] ，拉近与地方政府的距离 [10] 、维护政企关系 [11] ，使企业建立并加强与政府的政治联系 [12] 。精准扶贫是由政府主导的，那么企业精准扶贫是否可以得到经济回报？应关注扶贫方式的经济效应，避免企业短视行为 [11] 。已有一些实证研究支持企业社会责任对企业景观及绩效的积极和消极影响。导致发现冲突的因素包括应用不同的样本量、方法和使用不同的CSR绩效代理。然而，结果冲突的现象也可以归因于一个重要事实，即特定的企业社会责任活动可能为企业带来不同的经济后果。本文针对文献中的上述冲突，探讨企业参与政府发起的企业社会责任活动是否能够提升企业绩效。
本文以2016~2019年沪深A股上市公司为样本，主要研究企业精准扶贫对企业经济绩效的影响，从以下几个维度进行了深入研究：1) 检验精准扶贫对企业经济绩效的影响，发现精准扶贫促进了企业的经济绩效。2) 机制检验表明，政府补贴、融资约束和信息透明度正向调节精准扶贫与经济绩效的正向关系。3) 异质性分析表明，精准扶贫对企业经济效应的促进作用在国有企业中更强。我们的研究结果与先前的发现一致，即企业社会责任与政府利益和积极的市场成果有关，我们发现参与扶贫的公司获得了更多的政府补贴，以托宾的Q衡量的公司估值更高，证据表明，参与的公司因其对扶贫运动的贡献而获得奖励。
本文的研究贡献可能体现在先前的研究将企业社会责任视为一个整体，本文则聚焦于精准扶贫这一细分的企业社会责任。
本文的文章结构安排如下：第一部分是引言；第二部分是文献综述及研究假设；第三部分是数据来源及模型设定；第四部分是实证分析与检验；第五部分是精准扶贫影响企业绩效的作用机制分析；第六部分为异质性分析；第七部分为研究结果与讨论。
2. 文献综述及研究假设
贫困一直是一项重要的全球性挑战，许多国家和国际组织致力于消除贫困。精准扶贫与企业社会责任紧密相连，企业参与精准扶贫是企业履行社会责任的重要方式 [7] 。慈善捐赠是企业社会责任的最高表现形式 [13] ，精准扶贫是企业采取慈善捐赠形式来履行的企业社会责任 [14] ，但精准扶贫又不完全等同于一般意义上的企业慈善捐赠，精准扶贫是由政府主导，企业响应政府与政府积极配合，而不是企业自主发起的慈善捐赠 [2] [8] 。
关于企业社会责任与企业绩效的关系，学术界普遍存在两种不同的观点。一种观点是价值观 [15] ，认为企业的社会责任可以给企业带来资源，促进企业经济绩效的提升。另一种观点是成本论，认为企业的社会责任支出会增加企业的成本，从而抑制企业的经济绩效。造成这种不同观点的原因是因为企业社会责任被视为一个整体，包括股东、员工、环境、社会等方面，这造成了企业社会责任和经济绩效的内生性问题，关于企业社会责任与经济绩效的关系应该进行细分 [16] 。沪深A股上市公司为样本，实证研究结果表明，慈善捐赠显著正向影响企业绩效，且地区经济发展水平越高，促进作用越明显 [17] 。沪深A股上市非金融公司为样本，发现企业精准扶贫可以实现企业与扶贫地区的共赢，即精准扶贫可以提高企业的经营绩效，增加股东财富水平，同时，精准扶贫可以在不破坏扶贫地区生态环境的前提下，带动扶贫地区经济发展，人口脱贫 [7] 。精准扶贫给企业带来了积极的市场反应，这种反应在国有企业和有政治关联的民营企业中更为显著，此外，扶贫方式以及扶贫的持续性对企业实施精准扶贫的市场反应具有一定影响 [18] 。基于资源依赖理论，研究发现，企业参与精准扶贫既履行了企业社会责任，又能够显著提升财务绩效，其中市场化程度、管理层集中度负向调节精准扶贫水平与财务绩效之间的正向关系，进一步研究发现，精准扶贫显著提高了企业的价值 [19] 。精准扶贫对企业绩效有显著的正向溢出效应，该溢出效应在经济绩效低于平均值的企业、非国有企业、西部地区更强 [5] 。因此，本文提出研究假设1：
假设1：精准扶贫可以提高企业经济绩效。
已有研究发现，企业积极参与符合政策导向的活动可以拉近其与地方政府的距离 [10] 。因此，企业有动机将精准扶贫作为建立并维护政企关系的重要渠道，以获得财政补贴、税收优惠、银行贷款等政治资源。有学者立足于地方政府和官员的政治压力，证实了企业精准扶贫的政治动机。地方政府精准扶贫的财政压力会促使企业被动开展扶贫活动，且当政府掌握的稀缺资源较多时，企业更可能考虑其政治诉求，加大扶贫投入 [20] 。有学者从企业自身发展状况出发，对精准扶贫的政治动机进行验证。在信贷资源匮乏或税收负担沉重的情况下，民营企业更有意愿通过实施扶贫活动获取所需资源 [21] 。拥有政治资源的企业为了维系或提升资源优势，会更积极地响应政府的扶贫需求 [22] 。进一步地，介于政治资源的不可再生性和排他性 [23] [24] ，行业同构会激发企业争夺关键资源的积极性，导致政治资源对企业扶贫意愿和水平的驱动作用更强。
参与精准扶贫能够为企业带来重要的政治资源。企业慈善捐赠的动机之一就是政治动机，企业通过参与政府主导的精准扶贫，更加容易赢得政府好感、建立政治联系以及获取政治资源，包括获取政府补贴、税收优惠以及市场准入等。根据社会交换理论，企业与政府通过交换资源可以达到互惠的目的，一方面企业参与精准扶贫可以减轻政府的压力，另一方面政府可以对这些企业实施税收减免、放松管制或行业准入方面的措施，或为企业获取金融资源提供支持。如此一来，企业面临的融资约束可以在一定程度上得到缓解，从而提升企业绩效。企业的精准扶贫规模越大，对企业绩效提升作用也越大，且精准扶贫主要是通过缓解融资约束、提高政府补贴等政治资源从而促进经济绩效的提升 [8] 。因此，本文提出研究假设2：
假设2A：精准扶贫是通过获得政府补贴，从而促进经济绩效的提升。
假设2B：精准扶贫是通过降低融资约束，从而促进经济绩效的提升。
假设2C：精准扶贫是通过增加企业信息透明度，从而促进经济绩效的提升。
3. 数据来源及模型设定
3.1. 样本选取
本文以2016~2020年中国A股上市公司为研究样本。数据来源于CNRDS数据库和国泰安数据库。本文根据研究目的对研究数据进行了以下筛选处理：1) 剔除金融业和ST、*ST、PT类上市公司。2) 收到实证模型和变量的限制，本文剔除变量存在缺失值或异常值的样本。此外，本文对所有连续变量在1%和99%水平上进行缩尾处理。在经过以上处理后，本文得到了4166个观测值。
3.2. 变量设定
1) 被解释变量：企业绩效(TobinQ)。采用托宾的Q来衡量企业的经济绩效。
2) 解释变量：上市公司的精准扶贫行为(fp)。本文使用上市公司精准扶贫投入金额的自然对数来衡量上市公司的精准扶贫行为。
3) 调节变量：政府补贴(butie)。本文使用政府补贴金额的自然对数来衡量企业获得的政府补贴金额。
融资约束(kz)。融资约束反映企业的资金受约束程度，KZ指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高。
信息透明度(SYNCH)。数值越大，反映信息透明度越高。
4) 控制变量：本文选取公司规模、财务风险等作为控制变量。具体主要变量定义表见表1。
Table 1. Definition of main variables
表1. 主要变量定义表
3.3. 模型设计
本文根据研究内容和研究目标，建立以下模型检验本文的假设：
其中
表示托宾的Q，为企业经济绩效指标；
为企业精准扶贫规模，用企业精准扶贫总金额的自然对数表示；
代表模型中加入的控制变量，包括企业规模、资产负债率等。同时，本文还控制了年度(
)和行业(
)的影响；
为随机干扰下。
4. 实证分析与检验
4.1. 描述性统计与相关性分析
本文主要变量的描述性统计分析结果如下表2。从表中可以看出经济绩效(TobinQ)的最大值为11.46，最小值为0.802；总资产净利润率(ROA)的最大值为0.254，最小值为−0.398；净资产收益率(ROE)的最大值为0.406，最小值为−1.072。这说明样本公司之间的盈利能力具有明显的差异，样本公司存在一定数量的亏损企业。企业精准扶贫规模(fp)最大值为11.96，最小值为0，均值为4.759，标准误为2.263，这说明不同的企业参与精准扶贫的程度存在较大差别。
此外，我们利用方差膨胀因子法(VIF)对模型进行多重共线性检验，检验结果发现，模型中所有解释变量的VIF均值为2.7，低于10，说明模型不存在严重的多重共线性问题。
Table 2. Descriptive statistical analysis of main variables
表2. 主要变量描述性统计分析
4.2. 回归分析
本文采用普通最小二乘法模型(OLS)进行回归，检验企业精准扶贫对企业经济绩效的影响。基本回归结果见表3，我们发现，企业精准扶贫(fp)的系数为0.021。且在1%水平上显著，说明企业精准扶贫可以促进企业经济绩效的提高，企业精准扶贫的规模越大，经济绩效提升越显著，证明本文的假设是成立的。
Table 3. The impact of targeted poverty alleviation on enterprise economic performance
表3. 精准扶贫对企业经济绩效的影响
Robust standard errors in parentheses;
***p < 0.01, **p < 0.05.
5. 机制分析
根据本文提出的理论假设，企业实施精准扶贫可能通过以下三个渠道影响扶贫企业的经济绩效。第一，企业实施精准扶贫所产生的社会声誉，有助于其获取政府信任，从而获得补贴和税收优惠等关键资源，提高政府补贴，缓解融资约束。第二，实施精准扶贫能够帮助企业增加与利益相关者的联系，从而提高企业的信息透明度。以上三种影响渠道都能够提升企业绩效。
本文参考前人研究来检验上述影响渠道 [25] 。具体回归结果见表4，结果表明，企业实施精准扶贫不仅能够帮助企业获得更多的信息透明度，还可以为企业带来更多的政府补贴和税收优惠。而上述影响渠道都可调节企业的经济绩效水平。
Table 4. Moderating effects of government subsidies, information transparency and financing constraints
表4. 政府补贴、信息透明度和融资约束的调节作用
t statistics in parentheses;
*p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01.
6. 异质性分析
从某种意义上讲，对于产权属性不同的企业而言，参与精准扶贫的意义是不同的。国有企业由于其自身的天然优势，参与精准扶贫更有可能获得政治资源或政策上的倾斜。国有企业通过参与精准扶贫对提升企业绩效的增量贡献会更为显著。基于此，本文将全部样本分为国有企业组和民营企业组，并分别进行回归检验。异质性分析回归结果见表5，回归结果显示，民营企业的精准扶贫规模与绩效增长并无明显的相关关系，而国有企业的精准扶贫规模对企业绩效(TobinQ)的回归系数分别在1%的水平上显著为正。这说明企业产权性质对精准扶贫投入与企业绩效之间的关系具有显著影响，相较于民营企业，国有企业参与精准扶贫更能显著提升企业绩效。
Table 5. Influences of different property rights on economic performance of enterprises
表5. 不同产权对企业经济绩效的影响
t statistics in parentheses;
*p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01.
7. 结果与讨论
本文以我国沪深A股主板上市公司中2016~2019年持续参与精准扶贫的公司为研究样本，通过建立多元回归模型，就上市公司参与精准扶贫对企业绩效的影响及其作用机制进行了研究。研究发现，上市公司参与精准扶贫的力度越大，对企业绩效的提升作用越显著。上市公司参与精准扶贫促进企业绩效增长的作用机制在于：融资约束的缓解、政府补贴的增加及企业信息透明度的增加可以促进上市公司精准扶贫对企业经济绩效的提升。此外，研究还发现，上市公司参与精准扶贫对企业绩效的作用还受制于产权属性的影响，国有企业参与精准扶贫的效果相对民营企业更加明显。
基于上述研究结论，得到如下启示：
针对上市公司而言，在企业治理中应该积极参加精准扶贫战略，企业参与精准扶贫工作将会促进企业经济绩效的提高，因此，企业需结合自身发展实际，综合各项决策，积极履行精准扶贫这一企业社会责任。其次，应综合部署战略决策，基于企业自身经营情况，有条不紊推进精准扶贫战略的实施，扩大竞争优势，实现高质量发展。最后，企业应诚信经营，真实反映精准扶贫情况。因参与精准扶贫项目可为企业带来诸多好处，所以部分企业可能会虚构扶贫情况来赢得社会关注、政府支持，然而一旦谎言被戳穿，将会急剧损毁企业苦心经营的良好形象。
针对政府而言，应积极引导企业加入精准扶贫队列，设置相关有效激励机制，建立精准扶贫的长效机制，实现社会福利与企业价值双赢效果。研究发现，国有企业相对于非国有企业来说，参与精准扶贫项目更加会增加其企业绩效。基于此，应努力号召非国有企业积极响应国家精准扶贫战略的号召，给与市场支持，助力企业自身发展与社会福利双赢。