精準扶貧政策能否緩解中國企業(yè)的融資約束?
----基于政策導向的企業(yè)社會責任視角

印 重, 孫萌晨, 吳藝博

(1. 吉林大學 數(shù)量經(jīng)濟研究中心, 吉林 長春 130012; 2. 吉林大學 商學院, 吉林 長春 130012)

一、問題的提出

改革開放以來,中國農(nóng)村絕對貧困人口大幅減少。隨著改革的深入,扶貧目標從解決溫飽問題到實現(xiàn)“兩不愁”“三保障”,扶貧模式也從簡單救濟式轉變?yōu)閭戎靥岣甙l(fā)展能力的開發(fā)式扶貧。黨的十九大以來,我國一直通過各種政策扶貧防貧,直至2021年2月25日,脫貧攻堅戰(zhàn)取得全面勝利。但新冠疫情及國際形勢的不確定性對脫貧及邊緣人口提出了新的挑戰(zhàn),而完善社會幫扶機制、強化企業(yè)協(xié)同參與能夠為新形勢下鞏固脫貧攻堅成果、助力鄉(xiāng)村振興提供堅實基礎。

習近平總書記2013年在湘西考察時首次提出“精準扶貧”,將重點對準致貧原因,因人因地采取有針對性的科學有效的扶貧方式,鼓勵企業(yè)積極參與扶貧工作。央企民企均積極響應,在兼顧企業(yè)自身發(fā)展的同時,先后參與“百縣萬村”“萬企幫萬村”等扶貧行動。杜世風等(2019)[1]研究發(fā)現(xiàn)參與精準扶貧的企業(yè)中,上市公司業(yè)績、公司規(guī)模和產(chǎn)權性質均對企業(yè)精準扶貧投入有顯著影響。

在精準扶貧的具體方式上,黃承偉等(2017)[2]認為產(chǎn)業(yè)精準扶貧更加具體,有利于脫貧攻堅目標實現(xiàn)。林萬龍等(2018)[3]通過總結貧困縣扶貧案例認為瞄準型產(chǎn)業(yè)扶貧方式支持貧困人口參與生產(chǎn)經(jīng)營,最有利于可持續(xù)發(fā)展和貧困人口的能力提升。企業(yè)參與精準扶貧既具備利他性又具備利己性。企業(yè)參與產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫貧充分利用當?shù)刭Y源,能夠提高建檔立卡家庭收入,對貧困地區(qū)的經(jīng)濟具有產(chǎn)業(yè)拉動效應,促進地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。對企業(yè)自身而言,精準扶貧屬于社會責任,有利于提升績效和企業(yè)價值。

“融資難”是中國企業(yè)面臨的普遍問題,對于上市公司也不例外。Fazzari等(1988)[4]認為信息不對稱導致外部融資成本過高,企業(yè)受制于可獲得資金的充足性,導致投資偏離最優(yōu)化決策,從而產(chǎn)生融資約束問題。國內(nèi)外學者就如何緩解融資約束問題展開諸多討論。在宏觀層面,唐建新等(2009)[5]從金融發(fā)展角度,謝軍等(2014)[6]從區(qū)域金融角度,均發(fā)現(xiàn)緩解融資約束的途徑。貨幣政策是央行的調(diào)節(jié)工具,會影響企業(yè)的資本成本和對未來經(jīng)濟的預期。杜傳文等(2018)[7]的研究結果表明緊縮貨幣政策使企業(yè)會過度依賴內(nèi)部資金流,而寬松貨幣政策會降低融資約束。

基于上述政策背景和企業(yè)自身融資難的現(xiàn)狀,本文旨在從政策導向下的企業(yè)社會責任視角探究企業(yè)參與產(chǎn)業(yè)精準扶貧除了為社會創(chuàng)造價值外,是否會緩解企業(yè)自身的融資約束問題,實現(xiàn)社會價值與企業(yè)價值的雙贏。本文運用ACW模型,對2016—2019年度滬深A股上市公司數(shù)據(jù)進行回歸分析,研究精準扶貧政策的實施能否緩解中國企業(yè)的融資約束,并進一步檢驗在不同產(chǎn)權性質、債務規(guī)模、市場化程度的企業(yè)中是否有差異。精準扶貧的概念始于2013年,多數(shù)文獻研究該政策的宏觀影響,少有文獻基于政策導向下的企業(yè)社會責任視角探究精準扶貧政策對企業(yè)融資約束的作用機制,本文可以為企業(yè)開展精準扶貧進而緩解融資約束提供經(jīng)驗證據(jù),有助于企業(yè)積極開展和披露精準扶貧項目情況,為企業(yè)緩解融資約束提供新途徑,同時也有利于監(jiān)管部門進一步優(yōu)化社會責任披露制度和監(jiān)管機制,積極鼓勵企業(yè)在欠發(fā)達地區(qū)開展投資項目助力鄉(xiāng)村振興。

二、企業(yè)社會責任對緩解企業(yè)融資約束的作用機制

Porter等 (2002)[8]提出,企業(yè)履行社會責任存在提升效益和吸收社會資源的戰(zhàn)略性動機。李正(2006)[9]認為企業(yè)社會責任能產(chǎn)生有益于企業(yè)長久發(fā)展的、有效益的社會資本。企業(yè)的精準扶貧行為不僅包括捐贈、資助,還包括增加就業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面,是企業(yè)戰(zhàn)略性社會責任的重要組成部分。

第一,從政企關系的角度出發(fā),企業(yè)承擔社會責任有利于政企關系改善,良好的政企關系會改善銀企關系[10],影響企業(yè)獲得外部資金的能力。張敏等(2013)[11]研究發(fā)現(xiàn)政府補助有利于企業(yè)履行社會責任。吳莉昀(2019)[12]認為政府補助可直接增加企業(yè)資金來源,減少對內(nèi)部資金的依賴,這能夠部分緩解企業(yè)外部融資約束。中華全國工商業(yè)聯(lián)合會于2016年發(fā)布的《企業(yè)參與扶貧“百問百答”》中明確指出,各部門應在信息、政策、融資等方面積極支持企業(yè)的扶貧工作。企業(yè)參與精準扶貧可以通過政策優(yōu)惠這一機制直接影響融資約束。國有銀行響應政府政策對完成政策導向下社會責任的企業(yè)進行激勵,拓寬銀行貸款這一融資渠道,有利于緩解融資約束。

第二,從企業(yè)聲譽的角度出發(fā),聲譽是與企業(yè)利益相關者之間非正式的聯(lián)系,提升聲譽能夠擴大企業(yè)競爭優(yōu)勢。Fombrun等(1990)[13]認為企業(yè)戰(zhàn)略性社會責任行為相比于企業(yè)財務狀況良好更能提高企業(yè)聲譽。Koschate-Fischer等(2012)[14]發(fā)現(xiàn)企業(yè)采用與公益事業(yè)相關的營銷手段可以提升客戶的支付意愿和公司形象。Lin-Hi等(2018)[15]認為社會責任提升企業(yè)聲譽。無形資產(chǎn)的自愿信息披露能夠降低信息不對稱程度,緩解融資約束[16]。優(yōu)秀扶貧案例公示以及政府獎勵制度的設置使企業(yè)精準扶貧行為公開透明化,有利于企業(yè)形象的提升,可以傳遞利好信息,進而降低資本市場信息不對稱。精準扶貧等社會責任行為通過聲譽機制提高企業(yè)知名度,有利于企業(yè)在資本市場股價提升,間接影響企業(yè)的融資約束。

三、理論分析及假設提出

企業(yè)的利益相關者除了包括內(nèi)部成員、上下游企業(yè)、競爭對手等與企業(yè)經(jīng)營相關的個體或群體, 還包括政府部門、媒體輿論等宏觀方面。 企業(yè)除了要實現(xiàn)經(jīng)營目標,還需重點考慮利益相關者關系和政府政策。 若企業(yè)忽視社會責任, 短期內(nèi)可以減少企業(yè)與生產(chǎn)經(jīng)營無關的支出, 但于企業(yè)長期發(fā)展不利, 對企業(yè)聲譽產(chǎn)生消極影響; 企業(yè)積極承擔社會責任, 雖然在短期內(nèi)會提高成本, 但傳遞利好信息, 有利于吸引投資, 降低融資約束程度。

投資者與企業(yè)內(nèi)部人員掌握的信息存在不對稱,劣勢方掌握公開信息的準確性會對自身的投資決策產(chǎn)生影響。由于信息劣勢,投資者僅能掌握公開信息,很可能會低估企業(yè)價值,且金融交易雙方搜集信息時也會產(chǎn)生交易成本,導致投資者降低投資意愿;對企業(yè)而言,投資者減少,不利于企業(yè)外部融資。企業(yè)參與精準扶貧項目并披露具體情況,表示企業(yè)財務狀況良好,降低資本市場的信息不對稱,有利于增加投資者信心,提升企業(yè)的市場聲譽。

從我國目前的制度背景來考慮, 首先,企業(yè)積極開展精準扶貧項目有利于政企關系改善, 有助于政府政策傾斜和銀企關系改善, 國有銀行響應國家政策對開展精準扶貧的企業(yè)進行激勵, 進而緩解企業(yè)融資約束。 其次,企業(yè)在年報中會詳細披露企業(yè)精準扶貧項目投入金額和項目脫貧情況, 政府官方網(wǎng)站和企業(yè)公示在一定程度上向市場傳遞積極信號, 降低信息不對稱,建立良好聲譽。 從社會資本的角度看,進行精準扶貧的企業(yè)社會聲譽良好, 這有利于企業(yè)自身價值增長, 同時增加了投資者的興趣和信心, 有利于緩解融資約束。 因此,提出假設H1: 開展精準扶貧項目能夠緩解企業(yè)融資約束。假設H2:在開展精準扶貧的企業(yè)中, 精準扶貧力度越大, 融資約束程度越低。

國有資本控股企業(yè)是我國社會主義市場經(jīng)濟微觀基礎的重要組成部分,其行為往往帶有一些行政色彩;同時國有企業(yè)擁有國有銀行強大資金支持,享有更多政府調(diào)控資源,融資渠道和可獲得貸款額度都優(yōu)于非國有企業(yè),對于政策導向下承擔社會責任的積極性低于非國有企業(yè)。非國有企業(yè)普遍面臨“融資難”問題,開展精準扶貧項目可以降低信息不對稱,響應國家號召進而建立良好的政企關系和銀企關系,從而緩解融資約束。因此,提出假設H3:非國有企業(yè)開展精準扶貧力度越大,越能緩解融資約束。

資產(chǎn)負債率能夠反映企業(yè)的負債情況, 由于其可由公開財報數(shù)據(jù)計算, 具有公開性, 投資者可以在財報公告后獲得估計企業(yè)是否具有償債能力的信息。 企業(yè)的資產(chǎn)負債率越高, 對外部投資者而言風險越大, 這時企業(yè)的利益相關者就會在評估企業(yè)負債情況的基礎上謹慎投資, 企業(yè)能夠獲得的資金來源減少, 不利于企業(yè)債務融資, 此時銀行基于政策性導向給予的激勵對緩解企業(yè)融資約束極為重要。 因此,提出假設H4:高資產(chǎn)負債率企業(yè)開展精準扶貧力度越大, 越能緩解融資約束。

我國幅員遼闊,不同地域擁有的資源、開放程度、交通便利程度等差別較大。改革開放后,歷史基礎、人文資源等因素導致不同地域的發(fā)展策略和側重點不同,東部地區(qū)市場化程度高于中西部。市場化程度較高的區(qū)域金融環(huán)境良好,有利于信息流通,這些企業(yè)參與精準扶貧項目有利于傳遞利好信號,降低信息不對稱,有利于緩解融資約束。因此,提出假設H5:市場化程度高的地區(qū)企業(yè)開展精準扶貧力度越大,越能緩解融資約束。

四、樣本及模型構建

1. 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

2016年底,企業(yè)開始于年報中披露精準扶貧具體信息,故本文選擇2016—2019年度的滬深A股上市公司為初始樣本,并對樣本作如下處理:剔除金融行業(yè)樣本,銀行等金融類行業(yè)披露的精準扶貧數(shù)據(jù)多為其他企業(yè)精準扶貧專項貸款,與其他企業(yè)數(shù)據(jù)存在一定的重合;剔除變量缺失的樣本;剔除PT、ST、*ST上市公司。本文所用數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫,對所有連續(xù)變量進行1%的winsorize處理。

2. 模型構建與變量定義

本文借鑒Almeida(2004)[17]的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性模型(ACW模型)衡量融資約束,具體模型見公式(1):

其中,各變量的定義見表1。α0為常數(shù)項;α1為現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感度,α1越大,融資約束越強;αi(i=2,3,4,5,6)為各變量回歸系數(shù);ε表示誤差項。

表1 變量定義表

為研究精準扶貧力度對企業(yè)融資約束程度的影響,根據(jù)劉建生等(2017)[19]的研究,產(chǎn)業(yè)精準扶貧更有利于脫貧攻堅目標實現(xiàn),本文使用CSMAR數(shù)據(jù)庫精準扶貧數(shù)據(jù)子庫中產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫貧投入的自然對數(shù)作為精準扶貧的變量值,用來衡量企業(yè)在精準扶貧領域作出的努力,具體模型見公式(2):

其中,各變量的定義見表1;α0為常數(shù)項;αi(i=1,2,…)為各變量回歸系數(shù);ε表示誤差項。本文主要關注的系數(shù)α3,表示產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫貧投入對融資約束的影響。

3. 描述性統(tǒng)計分析

主要變量描述性統(tǒng)計結果如表2所示,ΔCash最小值為-0.256 0,企業(yè)經(jīng)營的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物較上一報告期減少。衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫貧投入的變量PA最大值為20.444 3,最小值為9.169 5,標準差為2.377 0,說明參與精準扶貧的企業(yè)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫貧項目投資中投入差距較大。開展精準扶貧企業(yè)的規(guī)模標準差達到1.516 4,精準扶貧力度差距較大,這可能是由于不同規(guī)模不同行業(yè)的企業(yè)根據(jù)自身發(fā)展狀況響應精準扶貧政策導致的。

表2 變量描述性統(tǒng)計結果

五、實證結果與分析

1. 精準扶貧與融資約束的回歸結果

首先,本文根據(jù)模型1對篩選后的2016—2019年度的滬深A股上市公司進行回歸,表3中模型1的估計結果分為全部樣本、未開展精準扶貧項目企業(yè)以及開展精準扶貧項目企業(yè)三組樣本回歸,三組樣本回歸結果的CF系數(shù)顯著為正,顯著性水平達到1%,且開展精準扶貧項目樣本的CF系數(shù)為0.202 7,小于全樣本組和未開展精準扶貧樣本組,這表明滬深A股上市公司普遍存在融資約束問題,開展精準扶貧項目的企業(yè)融資約束程度較低,假設H1成立。為研究精準扶貧力度對企業(yè)融資約束的影響,本文以披露精準扶貧數(shù)據(jù)的企業(yè)為樣本,對模型2進行估計,結果顯示,無論是否加入控制變量,CF系數(shù)均在1%水平上顯著為正,精準扶貧力度與CF的交互項系數(shù)顯著為負,現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感度隨著精準扶貧力度的增加而下降,這表明企業(yè)在精準扶貧項目投入金額越多,越能緩解企業(yè)的融資約束程度,假設H2成立。對于上述實證結果,是由于政府的直接優(yōu)惠政策以及國有銀行出于激勵目的對企業(yè)承擔政策導向性的社會責任進行了激勵,拓寬了企業(yè)外部資金來源渠道,企業(yè)財務報表中精準扶貧項目的披露降低了信息不對稱,利好信號有利于股價提升,從而緩解企業(yè)融資約束。

表3 精準扶貧力度對緩解企業(yè)融資約束的影響

2. 進一步分析

為研究產(chǎn)權性質對精準扶貧緩解融資約束作用的影響,本文將精準扶貧企業(yè)樣本按照企業(yè)最終控制人的所有權性質進行分組?；貧w結果如表4所示,CF系數(shù)均在5%的置信度水平上顯著,但非國有企業(yè)組的CF系數(shù)為0.490 0,大于國有企業(yè)組,表明我國非國有企業(yè)面臨更嚴重的融資約束,更有履行政策導向型社會責任的積極性。非國有企業(yè)組的交互項系數(shù)在10%的水平上顯著為負,在國有企業(yè)組并不顯著,這表明非國有企業(yè)精準扶貧的力度越大,現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感度越小,越能緩解融資約束,假設H3得到驗證。國有企業(yè)的行政色彩決定其易受到銀行的貸款支持,而非國有企業(yè)融資較難。非國有企業(yè)履行政策導向型的社會責任更有利于政企關系、銀企關系的改善,進而通過債務融資渠道緩解融資約束。

表4 產(chǎn)權性質、負債水平和市場化程度對緩解融資約束程度的影響

為研究企業(yè)負債狀況是否會影響精準扶貧力度對融資約束緩解作用,本文將樣本企業(yè)以資產(chǎn)負債率中位數(shù)為標準進行分組?；貧w結果如表4所示,高資產(chǎn)負債率組CF系數(shù)為0.852 2,交互項系數(shù)為-0.049 6,顯著性水平達到1%,這表明面臨較嚴重融資約束問題的高資產(chǎn)負債率企業(yè)進行精準扶貧的力度越大,債務融資渠道越青睞這些企業(yè),這些企業(yè)能夠緩解融資約束的程度越大;低資產(chǎn)負債率組精準扶貧緩解作用并不顯著,假設H4得到驗證。

在市場化指數(shù)分組結果中,高市場化組的CF系數(shù)為0.873 6,顯著性水平達到1%,低市場化組的CF回歸系數(shù)僅為0.208 8,且不表現(xiàn)顯著性,這說明在市場化程度高的區(qū)域注冊上市的公司融資約束更嚴重。交互項系數(shù)僅在高市場化組顯著為負,這表明高市場化組企業(yè)精準扶貧力度越大,越能緩解融資約束。地處市場化程度較高地區(qū)的企業(yè)參與精準扶貧項目有利于傳遞利好信號,降低信息不對稱,假設H5得到證明。

六、穩(wěn)健性檢驗

1. 替換變量

為檢驗上述回歸結果的穩(wěn)健性,本文采取更換衡量企業(yè)精準扶貧力度標準的方法,由企業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展扶貧投入金額的自然對數(shù)(PA)更換為企業(yè)產(chǎn)業(yè)精準扶貧工作統(tǒng)計總金額的自然對數(shù)(TA),其中,總金額中包括資金與物資折款。回歸結果如表5所示,全樣本組交互項系數(shù)為-0.014 3,顯著性水平達到10%,企業(yè)精準扶貧投入金額越多,越能緩解融資約束,假設H2結果穩(wěn)健。非國有企業(yè)組的CF系數(shù)為0.456 4,國有投入金額越多,越能緩解融資約束,假設H2結果穩(wěn)健。非國有企業(yè)組的CF系數(shù)為0.456 4,國有企業(yè)組的CF系數(shù)為0.434 4,非國有企業(yè)融資約束更嚴重。高負債組的CF系數(shù)達到0.750 9,且顯著性水平達到1%,融資約束問題較為嚴重。高資產(chǎn)負債率組的交互項系數(shù)顯著為負,這說明高資產(chǎn)負債率企業(yè)精準扶貧對融資約束程度的緩解作用更強,假設H4的檢驗結果穩(wěn)健。公司注冊地位于高市場化區(qū)域組的交互項系數(shù)為-0.034 8,通過5%顯著性檢驗,說明在高市場化指數(shù)地區(qū)企業(yè)進行精準扶貧的力度越大,越能緩解融資約束問題,與前文結果相同。

表5 精準扶貧政策緩解企業(yè)融資約束的穩(wěn)健性檢驗結果

2. 內(nèi)生性問題

開展精準扶貧項目的企業(yè)本身融資約束程度可能相對較低,資金充足,更有資源進行精準扶貧,本文以精準扶貧投入金額作為解釋變量,可能存在樣本選擇偏誤及反向因果的內(nèi)生性問題。本文采取Heckman兩步法消除樣本選擇偏誤的影響,具體模型如下:

Heckman兩步法回歸結果如表6所示,CF系數(shù)顯著為正,中國企業(yè)面臨嚴重的融資約束問題,交互項系數(shù)為-0.025 1,顯著性水平為5%,這說明企業(yè)參與精準扶貧能夠緩解企業(yè)的融資約束。

表6 內(nèi)生性檢驗結果

本文參考郭玥(2018)[20]的做法消除反向因果的影響,選取產(chǎn)業(yè)發(fā)展脫貧投入的行業(yè)年度均值作為工具變量,結合Heckman兩步法和兩階段最小二乘法(2SLS)進行估計,首先運用2SLS第一階段回歸得出精準扶貧的預測值,將Heckman模型中的精準扶貧變量PA替換為預測值進行兩步回歸。回歸結果如表6所示,CF系數(shù)顯著為正,交互項系數(shù)為-0.119 6,顯著性水平達到1%,表明考慮內(nèi)生性問題之后,企業(yè)精準扶貧仍能緩解融資約束。

通過內(nèi)生性檢驗發(fā)現(xiàn),在充分考慮樣本選擇偏誤及反向因果等內(nèi)生性問題之后,實證結果不變,進一步說明了本文研究設計的科學性。

七、研究結論與政策建議

1. 研究結論

在國家大力推動企業(yè)踐行社會責任、助力鄉(xiāng)村振興的背景下,本文選取2016—2019年度參與精準扶貧的企業(yè)為樣本,采用ACW模型、Heckman模型以及兩階段最小二乘法,探討了企業(yè)參與精準扶貧能否緩解企業(yè)的融資約束,以及產(chǎn)權性質、債務規(guī)模、市場化程度對該作用的影響,得出如下結論。

第一,企業(yè)開展精準扶貧工作能夠緩解其融資約束問題。精準扶貧投入金額與融資約束的關系顯著,精準扶貧力度越大,融資約束程度越低。產(chǎn)權性質會顯著影響企業(yè)精準扶貧對融資約束的緩解作用。國有企業(yè)精準扶貧力度與融資約束關系不顯著,非國有企業(yè)開展精準扶貧項目的投入力度越大,越能緩解企業(yè)的融資約束。

第二,負債規(guī)模會對精準扶貧與融資約束的關系產(chǎn)生影響。高資產(chǎn)負債率的上市公司融資約束問題更嚴重,進行精準扶貧的力度越大,越能緩解融資約束,這一緩解作用在低資產(chǎn)負債率組并不顯著。

第三,上市公司注冊地所在區(qū)域的市場化程度會顯著影響精準扶貧對融資約束的緩解作用,按市場化指數(shù)高低進行劃分,市場化指數(shù)高的樣本組融資約束問題更突出,精準扶貧力度與融資約束程度呈現(xiàn)顯著負相關關系。

2. 政策建議

第一,企業(yè)應在精準扶貧政策的導向下積極履行社會責任,依托精準扶貧項目,穩(wěn)定脫貧攻堅成果,助力鄉(xiāng)村振興。在精準扶貧政策的“國策”背景下,企業(yè)參與精準扶貧有利于企業(yè)提升自身的知名度和在資本市場中的聲譽。更為重要的是,企業(yè)參與精準扶貧有利于企業(yè)建立良好的政企關系和銀企關系,打破債務融資難的局面,緩解融資約束問題,實現(xiàn)社會責任與經(jīng)濟利益的雙贏。

第二,對于非國有企業(yè)、負債嚴重的企業(yè)以及身處市場化程度較高地區(qū)的企業(yè),在面臨嚴重融資約束的情況下,應更積極地參與精準扶貧項目,履行政策導向下的社會責任,這樣有利于傳遞利好信號,激發(fā)在我國金融市場中占有主體地位的國有銀行的“激勵機制”,為這些企業(yè)提供融資支持,體現(xiàn)國有銀行與政府和企業(yè)間的“紐帶作用”。相較于非國有企業(yè),國有企業(yè)的“不積極”將大量投資機會以及下一階段的獲得資金支持的渠道“讓渡”給了非國有企業(yè),激發(fā)了市場的活力,改善了非國有企業(yè)的流動性,優(yōu)化了非國有企業(yè)的生存環(huán)境,對我國資本市場的平穩(wěn)運行和宏觀經(jīng)濟的均衡發(fā)展具有重要影響。

第三,政府部門應根據(jù)實際情況,因地制宜,建立獎勵機制。對參與精準扶貧、鞏固脫貧項目的企業(yè)給予一定的政策優(yōu)惠,比如精準扶貧專項貸款低利率、減免稅費、低息免息商業(yè)地產(chǎn)以及產(chǎn)業(yè)孵化等措施,留住現(xiàn)有企業(yè)并吸引更多的企業(yè)前來投資,激發(fā)貧困地區(qū)的經(jīng)濟活力,特別是由于新冠疫情影響,在已經(jīng)“脫貧摘帽”的地區(qū),要注意持久鞏固脫貧成果,在政策的指引下,實現(xiàn)由產(chǎn)業(yè)脫貧到產(chǎn)業(yè)防貧,建立長效脫貧防貧機制;與此同時,政府應該進一步強化政策支持的制度化建設,形成法制化、規(guī)范化的制度環(huán)境,為維持欠發(fā)達地區(qū)的經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展提供保障。