上市公司精准扶贫对企业价值的影响研究

■ 王竞达 马里斌 刘祎男

（首都经济贸易大学，北京 100070）

党的十八大以来，为实现消除贫困、共同富裕的社会主义本质要求，党中央将脱贫攻坚作为治国理政的重点工作。2015 年，中共中央、国务院发布《关于打赢脱贫攻坚战的决定》，对脱贫攻坚工作作出全面部署，动员、鼓励社会力量积极参与脱贫攻坚工作。2016 年，证监会发布《关于发挥资本市场作用服务国家脱贫攻坚战略的意见》（证监会公告〔2016〕19 号），支持并鼓励上市公司积极履行企业社会责任，并进一步服务国家脱贫攻坚战略。在此之后，资本市场充分发挥其资源配置优势，并通过教育扶贫、产业扶贫等多渠道积极参与贫困治理活动。现阶段做好巩固脱贫攻坚成果和乡村振兴有效衔接工作是一项重大战略任务，新形势下，要立足高质量发展目标，发挥组织优势、做好产业衔接、坚持政策引领，乘势而上全面推进乡村振兴。

探索精准扶贫行为给企业带来的价值效应，总结完善对应领域的评估理论，才能更好地促进资产评估行业服务乡村振兴及其相关产业。《“十四五”时期资产评估行业发展规划》报告中明确阐明，资产评估行业要服务绿色发展、自然资源管理和乡村振兴，抓住时代发展机遇，在绿色产业及其相关领域发展过程中发挥专业优势。从资产评估实务操作视角而言，需要评估机构能够将精准扶贫与乡村振兴行为带来的价值效应纳入评估考量，充分发挥资产评估价值尺度作用，服务产业升级和新经济发展。

综上所述，本文从利益相关者视角出发，探究精准扶贫投入与企业价值的相关性。探究在不同情况下，精准扶贫投入对企业价值的影响机制，增进理论研究者和评估实务从业人员对精准扶贫与企业价值之间相关性的理解，进一步提高专业服务水平，以更好地在乡村振兴这一国家战略中发挥自己的作用。

（一）精准扶贫与企业价值相关性

基于利益相关者理论，企业管理者需要管理并维护企业与其利益相关者之间的互动关系，权衡二者之间发生的一系列资源交换与利益交换（Freeman,1984），也即企业不仅应对其股东负责，而且与各利益相关者有着更深层次的利益关系。伍德于1991 年对这一理论进行了补充，指出管理者需要在企业社会责任的每个领域发挥创造性，协调股东与其他利益相关者之间的利益冲突。随着时代发展，企业面对来自更多利益相关者群体的要求，不仅包括股东、债权人、员工、消费者、供应商等，也包括中央政府、地方政府、居民、媒体以及环保主义者，甚至包括自然环境等受到直接或间接影响的客体。这需要企业将更多资源投入到其社会责任中，从而缓解与上述利益相关者之间的利益冲突（Mcwilliams 和Siegel）。

对于上市公司而言，企业社会责任是指企业在创造利润以及对其股权持有者、债权持有者和员工承担法律责任的基础上，对供应商、消费者、政府部门以及社会整体的贡献，包括环境保护、慈善事业、职工健康、科技发展、文化建设等方面的责任。2016 年，针对证监会发布的《关于发挥资本市场作用服务国家扶贫攻坚战略的意见》，上海交易所、深圳交易所先后发布了关于做好扶贫工作信息披露的通知。两份通知中皆要求上市公司充分披露精准扶贫概要、成效以及后续计划等信息，以量化形式反映企业参与精准扶贫取得的成果。

谈到精准扶贫行为对企业的影响，学者们通常的研究思路是精准扶贫使企业获得更多资源，进而影响企业的财务绩效。国内目前已经有很多学者论述了相关的影响途径。有学者指出，参与精准扶贫的企业将获得更多的经济资源，包括信贷支持和政府补贴等，这使企业的融资约束明显降低，从而提高企业的财务绩效（邓博夫等，2020；
王帆等，2020）。另外有学者发现，精准扶贫行为提高了企业创新产出的数量与质量，并最终影响了企业的财务绩效（岳佳彬，胥文帅，2021）。胡浩志（2020）指出，企业通过参与精准扶贫可以获取更多的市场资源与政治资源，处在市场化程度低的地区、无政治关联以及民营企业中效果更为显著。政治资源是企业实施精准扶贫的重要驱动因素，精准扶贫为企业在外部融资、税收规避等方面创造了经济利益，尤其是在行业同构程度较高的行业（杨义东，程宏伟，2020）。从经济后果看，精准扶贫能够提高扶贫企业的经营业绩，但是与慈善捐赠有所不同的是，企业进行精准扶贫投入不完全是出于其自利动机，而是出于利他性动机与战略性动机，并实现企业、社会与环境三者的共赢（潘健平等，2021）。

基于此，本文提出假设1：

假设1：企业精准扶贫投入与企业价值正相关。

（二）企业异质性对精准扶贫与企业价值相关性的影响

首先，从行业特点来看，当企业处于高污染行业时，其日常生产经营将导致所处地区的环境受到污染，从而产生负外部性。这将侵犯到利益相关者群体中政府部门、本地居民以及环保主义者的利益，并因此带来负面影响。这种负面影响将导致企业日常经营受到束缚，如外部资金获取、人才吸引等方面（任长秋，王钊，2020）。而积极从事精准扶贫工作对社会公益带来的积极影响将在其他领域弥补上述利益相关者被侵害的利益，并且精准扶贫行为产生的正面影响可以在某些程度上抵消上述负面影响。另外，从注意力视角分析，高污染行业可以通过扶贫等履行企业社会责任的行为改善自身的负面形象（Jenkins，2006）。

基于此，本文提出假设2：

假设2：当扶贫企业为高污染企业时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大。

员工福利是中国企业社会责任中的重要维度之一，需要企业长期、持续地投入资源。该项投入虽然能够有效地提高企业员工的归属感，从而提高其工作积极性与生产效率，但是在短期内不会有明显的绩效变化，并且因此产生的社会效应也较为局限（邹洁，武常岐，2015）。当部分企业选择低员工福利水平的管理策略时，将侵占其员工作为利益相关者群体的利益。这不仅会降低企业员工的归属感，更会影响到企业管理层对其下属员工的管理效率，从而导致企业的生产效率降低。对于此类企业，从事精准扶贫工作带来的积极影响可以提高下属员工在其所处的社交关系中的道德形象，提升其对国家政策的认识，提高其对外部环境的信心（祝丽敏等，2021）。从而弥补其低福利水平所带来的负面影响。

基于此，本文提出假设3：

假设3：当扶贫企业员工福利较低时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大。

研发投入水平较低可以反映出企业在生产经营过程中更多依赖于传统方式，从而导致其对所属领域科技发展的推动效果较差。任玉岭（2005）提出，上市公司所需承担的八大社会责任中包括发展科技与自主知识产权，这不仅关乎企业自身在其所属行业中的竞争地位，更关系到我国在国际分工生产链条中的位置。因此，企业轻视甚至忽视科研创新，而选择循规蹈矩的传统生产方式将在无形中侵害到政府部门、消费者以及企业员工的利益，而进行精准扶贫带来的积极影响将在其他领域弥补这些负面影响。

基于此，本文提出假设4：

假设4：当扶贫企业创新投入较低时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大。

（一）数据来源

本文以2016-2020 年中国沪深A 股上市公司中披露了精准扶贫工作相关信息的企业为初始研究样本，并进行以下样本筛选：（1）剔除ST，*ST 等被特别处理的上市公司；
（2）剔除金融、保险类上市公司；
（3）剔除关键财务数据缺失的上市公司，最终共得到有效扶贫企业样本4940 个。为了解决极端值的影响，对文中全部连续变量进行了上、下1%的缩尾处理（Winsorize）。本文研究中的数据主要来自CSMAR 数据库和RESSET 数据库。

（二）变量定义

1.因变量

参考前人的研究，本文选取托宾Q（TobinQ）作为衡量企业价值的指标。本文采取股权市值与净债务市值之和除以扣除无形资产、商誉之后的总资产账面价值的计算方法来测算托宾Q。

2.自变量

企业精准扶贫投入（Tpa）。利用企业精准扶贫投入金额的相对水平来衡量企业的精准扶贫情况，企业精准扶贫投入金额等于企业精准扶贫投入的现金投入与企业因精准扶贫投入的产品、物料等投入折算的金额之和。这种计算方式的优势在于避免了因企业规模而造成的影响，并且相对全面的统计了企业精准扶贫的实际投入水平。具体计算公式为：

企业精准扶贫投入=企业精准扶贫的投入金额÷当年营业收入×100%。

3.控制变量

本文引入了一系列控制变量，包括企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、第一大股东持股比例（Top1）、净资产收益率（Roe）、收入增长率（Grow）、企业董事会规模（Board），行业虚拟变量（Ind）和年度虚拟变量（Year）。

4.分组变量

为了探讨针对不同利益相关者场景下精准扶贫投入对企业价值的影响，本文设置了三个分组变量。第一个分组变量为行业性质（Pollution），环保部2008 年公布的《上市企业环保核查行业分类管理名录》中规定，高污染行业主要包括采掘业、金属非金属业、食品饮料业、纺织服装皮毛业、石化塑胶业、生物医药业、水电煤气业及造纸印刷业共八类行业。本文将属于这八类行业的企业设为 1，否则为 0。第二个分组变量为员工福利水平（Welfare），根据企业员工福利水平进行分组，当上市公司的员工福利水平大于样本中位数时，取值为1，否则为0。第三个分组变量为企业研发水平（RD），根据企业研发投入水平进行分组，当上市公司的研发投入水平大于样本中位数时，取值为1，否则为0。

表1 变量定义表

续表

（三）模型设计

为了研究企业精准扶贫投入对于企业价值的影响，也即检验假设1，本文建立了以下实证模型（1）：

其中，i 表示上市公司，t 表示年度。因变量是企业价值（TobinQ），自变量是企业精准扶贫投入（Tpa），模型控制了公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、董事会规模（Board）、第一大股东持股比例（Top1）、净资产收益率（Roe）、成长能力（Grow）、年份虚拟变量（Year）、行业虚拟变量（Ind）。若Tpa 的回归系数为正，说明精准扶贫投入能够有效提升企业价值，则验证假设1。

为了研究高污染行业与否对于企业精准扶贫投入和企业价值之间相关性的影响，也即验证假设2，本文在上述模型的基础上，利用分组变量高污染行业与否（Pollution）作为分组依据，对研究样本进行了分组回归检验。若高污染行业分组Tpa 的回归系数显著大于非高污染行业分组，说明当扶贫企业为高污染企业时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大，则验证假设2。

为了研究员工福利水平对于企业精准扶贫投入和企业价值之间相关性的影响，也即验证假设3，本文在上述模型的基础上，利用分组变量员工福利水平（Welfare）作为分组依据，对研究样本进行了分组回归检验。若低员工福利水平分组Tpa 的回归系数显著大于高员工福利水平分组，说明当扶贫企业员工福利较低时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大，则验证假设3。

为了研究研发投入水平对于企业精准扶贫投入和企业价值之间相关性的影响，也即验证假设4，本文在上述模型的基础上，利用分组变量研发投入水平（RD）作为分组依据，对研究样本进行了分组回归检验。若低研发投入水平分组Tpa 的回归系数显著大于高研发投入水平分组，说明当扶贫企业创新投入较低时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大，则验证假设4。

（一）描述性统计

从表2 的描述性统计可以看出企业价值（TobinQ）的均值为1.910，中位数是1.524，标准差为1.191，最大值7.802，最小值0.846，说明我国A 股市场企业价值存在明显差异。精准扶贫投入（Tpa）的均值为0.13%，最小值为0.00%，最大值为4.34%，中位数为0.01%，说明样本中大部分企业的精准扶贫投入低于0.01%。主要的控制变量方面，企业规模（Size）的均值为22.23，最小值为19.95，最大值为25.86，说明A 股上市公司资产规模差异性不大；
净资产收益率（Roe）的均值为0.061；
董事会规模（Board）的均值为8.781；
负债率（Lev）的均值为0.450；
第一大股东持股比例（Top1）的均值为35.98；
成长能力（Grow）的均值为14.30%；
其他变量均保持在合理水平，且均值和现有研究文献基本一致。

表2 关键变量描述性统计分析表

表3 是主要变量的相关系数矩阵。从表3 可以看出，精准扶贫投入与企业价值在1%的统计水平上显著正相关，从控制变量和因变量之间的相关系数和显著性看，净资产收益率、企业规模、董事会规模、企业负债、第一大股东持股比例以及企业成长性均与企业价值显著相关。从控制变量的相关系数来看，全部控制变量之间的相关系数皆小于0.5，可以基本排除多重共线性对回归结果的影响。

表3 关键变量相关系数分析表

（二）回归分析

为了研究精准扶贫投入对企业价值的影响，本文利用模型（1）进行了多元回归检验，并控制行业固定效应与年度固定效应进行聚类调整，具体结果如表4。第（1）列报告了未加入控制变量情况下，采用OLS 回归，企业精准扶贫投入对企业价值的影响。回归结果表明，精准扶贫投入Tpa 的回归系数为正（13.762），且在1%水平上表现出统计显著性。第（2）列报告了加入控制变量后的企业精准扶贫投入对企业价值的影响。回归结果表明，精准扶贫投入Tpa 的回归系数为正（11.981），且在1%水平上表现出统计显著性。第（3）列报告了加入控制变量以及行业、年份固定效应后的企业精准扶贫投入对企业价值的影响，并在此基础上进行了聚类调整。回归结果表明，精准扶贫投入Tpa 的回归系数为正（12.034），且在1%水平上表现出统计显著性。上述各列结果表明，企业精准扶贫投入能够显著促进企业价值提升，实证结果支持假设1。

表4 精准扶贫投入对企业价值影响的基准回归分析表

（三）企业是否处于高污染行业分组检验

本文将所有样本企业按照高污染行业与否进行分组，然后进行回归分析。回归结果如表5 所示，第（1）列报告了当企业为非高污染行业时，精准扶贫投入对企业价值的影响，回归结果不显著，第（2）列报告了当企业为高污染行业时，精准扶贫投入对企业价值的影响，精准扶贫投入Tpa 的回归系数为正（16.421），且在5%水平上表现出统计显著性。且高污染行业企业回归系数明显大于非高污染行业企业。这一结果表明当进行精准扶贫的企业为高污染行业时，精准扶贫投入更加能够提高企业价值，实证结果支持假设2。

表5 高污染行业与否分组回归结果

（四）员工福利水平高低分组检验

本文将所有样本企业按照员工福利水平高低进行分组，然后进行回归分析。回归结果如表6 所示，第（1）列报告了当企业为低福利水平时，精准扶贫投入对企业价值的影响，精准扶贫投入Tpa 的回归系数为正（18.119），且在5%水平上表现出统计显著性，第（2）列报告了当企业为高福利水平时，精准扶贫投入对企业价值的影响，回归结果不显著。且低福利水平企业回归系数明显大于高福利水平企业。这一结果表明当进行精准扶贫的企业为低福利水平企业时，精准扶贫投入更加能够提高企业价值，实证结果支持假设3。

表6 企业员工福利水平分组回归结果

（五）研发投入水平分组检验

本文将所有样本企业按照研发投入水平高低进行分组，然后进行回归分析。回归结果如表7 所示，第（1）列报告了当企业为低研发投入水平时，精准扶贫投入对企业价值的影响，精准扶贫投入Tpa 的回归系数为正（11.478），且在5%水平上表现出统计显著性，第（2）列报告了当企业为高研发投入水平时，精准扶贫投入对企业价值的影响，回归结果不显著。且低研发投入水平企业的回归系数明显大于高研发投入水平企业。这一结果表明当进行精准扶贫的企业为低研发投入水平企业时，精准扶贫投入更加能够提高企业价值，实证结果支持假设4。

表7 企业研发投入水平分组回归结果

续表

为了提升本文核心结论的稳健性和有效性，本文从多个角度进行了稳健性检验，结果如表8 所示。

表8 稳健性检验

第一，以企业的资产规模即总资产作为营业收入的替代变量计算企业的精准扶贫投入Tpa2，并进行了回归分析，Tpa2 的计算公式为：精准扶贫投入金额÷企业年末总资产×100%。结果表明，替换解释变量没有改变本研究的结果。

第二，将企业价值的衡量指标托宾Q 值的计算方法重新定义为股票市值与负债账面价值总和除以资产总额，命名为TobinQ（A）替换原有的因变量TobinQ 作为企业价值的替代变量进行了回归分析。结果表明，替换被解释变量没有改变本研究的结果。

第三，采用更为严格的固定效应模式减弱内生性干扰，并进行进一步检验。在控制了时间固定效应（Year）和行业固定效应（Ind）的基础上，控制省份固定效应（ProID）。结果表明，固定效应模式更改后没有改变本研究的结果。

此外，本文还对高污染行业与否、员工福利水平与研发投入水平三个分组回归模型分别进行了如上稳健性检验，检验结果依旧显著，没有改变本研究的结果。

续表

本文对我国2016-2020 年上市公司精准扶贫投入的现状进行了描述，对精准扶贫投入对企业价值的影响进行了研究，并深入探讨了企业高污染行业与否、员工福利水平以及创新投入水平对精准扶贫投入与企业价值之间相关性影响。研究发现，精准扶贫投入的提高促进了企业价值的提升。在此基础之上，当扶贫企业为高污染企业时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大；
当扶贫企业员工福利水平较低时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大；
当扶贫企业创新投入水平较低时，精准扶贫投入对企业价值的影响更大。

基于本文的实证结果，提出如下两点建议：

（1）企业应当根据自身性质调整精准扶贫以及乡村振兴行为的投入策略。特别是高污染行业、员工福利水平较低以及研发投入水平较低的企业，精准扶贫投入能够有效地缓解其对利益相关者所造成的利益上的侵害，且精准扶贫带来的积极影响在其他领域弥补了其所产生的负面影响。因此，此类企业在巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接等各项工作中应当合理分配企业资源，努力承担更多社会责任，从而提高其企业价值。

（2）评估机构应当关注精准扶贫以及乡村振兴行为对企业价值带来的正向影响，尤其应当着重关注高污染行业、员工福利水平较低以及研发投入水平较低的企业。评估机构应当在评估模型中合理考虑企业精准扶贫投入所带来的价值效应。例如采用收益法评估时，应结合企业精准扶贫现状、成效以及后续计划，在预测未来年度现金流的过程中考虑精准扶贫投入的金额与因精准扶贫行为带来的收益；
在计算未来年度债务资本成本时应考虑精准扶贫行为给企业带来的低息外部资金；
在计算未来年度股权资本成本时应结合精准扶贫行为对企业进行风险调整。而在采用市场法评估时，选择可比公司时，应优先选择与标的企业精准扶贫行为一致的可比公司；
在预测企业财务指标的过程中，应当体现精准扶贫投入带来的影响；
在价值比率的修正过程中，应当考虑企业的精准扶贫投入带来的价值效应，并予以适当修正。

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