經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)精準扶貧的影響研究

劉明慧

（蘭州財經(jīng)大學金融學院，蘭州 730030）

1 引言

2020年，我國脫貧攻堅戰(zhàn)取得了全面的成功。自2015年以來，為實現(xiàn)消除農村和區(qū)域貧困的目標，企業(yè)參與到精準扶貧戰(zhàn)略的數(shù)量逐漸攀升，宏觀經(jīng)濟環(huán)境為企業(yè)精準扶貧提供了應有的支持。然而隨著近年來逐漸嚴峻的國際國內形勢，新冠肺炎疫情、經(jīng)濟增長放緩等問題加大了國內經(jīng)濟政策的不確定性。自1995年以來，國內經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)總體上呈現(xiàn)出增長的態(tài)勢，而與此同時，企業(yè)精準扶貧的參與熱情也逐漸高漲。在這一背景下，對于經(jīng)濟政策不確定性和企業(yè)參與精準扶貧動力之間的關系研究具有重要的現(xiàn)實意義。

2 文獻綜述

目前，已有文獻對于企業(yè)精準扶貧的研究更多地基于微觀層面，宏觀層面尚未有學者對經(jīng)濟政策不確定性和企業(yè)精準扶貧的關系進行研究。李濤等將上市公司的精準扶貧行為動機劃分為道德動機、經(jīng)濟動機和政治動機3 個方面[1]。擁有貧困經(jīng)歷的高管使企業(yè)更傾向于精準扶貧行為，這屬于企業(yè)精準扶貧的道德動機[2]。更多的企業(yè)參與精準扶貧是出于自身利益考慮并滿足社會期望和要求，例如，Clarkson 認為企業(yè)社會責任是企業(yè)利益相關者戰(zhàn)略管理的工具，劉春、甄紅線、胡浩志等一眾國內學者也證實企業(yè)參與精準扶貧能夠促進企業(yè)創(chuàng)新、降低企業(yè)風險、提升企業(yè)的績效[3-6]，這是企業(yè)出于經(jīng)濟動機參與精準扶貧。另有研究發(fā)現(xiàn)，黨組織嵌入內部控制質量較高的企業(yè)會進一步提高企業(yè)精準扶貧的參與和投入[7]，這是企業(yè)出于政治動機而參與精準扶貧。

3 理論分析與研究假設

3.1 經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)精準扶貧

就現(xiàn)有文獻對于經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)之間關系的研究來說，經(jīng)濟政策不確定性增加對企業(yè)的發(fā)展具有直接的抑制作用。例如，蔣偉等通過研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性的上升能夠對企業(yè)的創(chuàng)新起到明顯的抑制作用[8]。企業(yè)參與精準扶貧可以看作對自身的一種投資，而經(jīng)濟政策不確定性則可以看作一種風險。再者，有學者認為參與精準扶貧的企業(yè)可以緩解自身的融資約束[9]，而導致融資約束增加的原因之一是經(jīng)濟政策不確定性的增加。由此看來，經(jīng)濟政策不確定性對于企業(yè)精準扶貧投入同時具有正向和負向雙重影響。

為了研究經(jīng)濟政策不確定性帶來的間接影響，引入經(jīng)濟政策不確定性與融資約束的交互項，提出假設1，即經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)的精準扶貧行為同時具有正向和負向的影響，總體而言，當經(jīng)濟政策不確定性較低時，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)參與精準扶貧行為負向影響更大，經(jīng)濟政策不確定性的增加會抑制企業(yè)精準扶貧支出。

3.2 產權性質、經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)精準扶貧行為

崔秀梅等學者認為在經(jīng)濟政策不確定性對于企業(yè)參與精準扶貧的影響中，國有企業(yè)受到政府干預程度更大[10]。就企業(yè)履行非強制性社會責任的動機而言，國有企業(yè)積極響應國家政策，可有效緩解自身的融資約束?，F(xiàn)代企業(yè)理論認為，企業(yè)在面臨經(jīng)濟政策不確定性時，國有企業(yè)往往能更好地與政府配合采取相應的措施。非國有企業(yè)本身不具備這種優(yōu)勢，為了使自身經(jīng)濟效益最大化，非國有企業(yè)盡量規(guī)避自身面對經(jīng)濟政策不確定性時所迎接的風險與挑戰(zhàn)。由此，文章提出假設2，即與國有控股企業(yè)相比，非國有控股企業(yè)參與精準扶貧行為受經(jīng)濟政策不確定性影響更顯著。

4 數(shù)據(jù)與研究設計

4.1 樣本數(shù)據(jù)

文章選取國泰安數(shù)據(jù)庫2016-2020年上證A 股企業(yè)數(shù)據(jù)，刪除金融類數(shù)據(jù)，剔除ST 與*ST 類企業(yè)數(shù)據(jù)，刪除披露年份不全或有較多異常值的企業(yè)，并對相關變量在1%和99%水平上進行縮尾處理。最終收集總計1 165 個樣本觀測值。

4.2 變量選擇

4.2.1 企業(yè)精準扶貧pa

文章選取企業(yè)精準扶貧支出與總資產的比pa_ta 作為被解釋變量，將精準扶貧支出與營業(yè)收入的比值pa_rev 作為穩(wěn)健性檢驗的被解釋變量，并將兩個比值擴大100 倍。

4.2.2 經(jīng)濟政策不確定性epu

文章解釋變量選用Baker 等（2016）構建的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，對月度指數(shù)求算數(shù)平均值除以100 并滯后一期得epu1。以經(jīng)濟政策不確定性的算數(shù)平均值為標準，當經(jīng)濟政策不確定性低于均值時，則認為此時的經(jīng)濟政策不確定性水平較低，反之則較高。

4.2.3 融資約束sa

文章沿用謝旭升與嚴思屏[11]兩位學者的做法，通過sa 指數(shù)來描述企業(yè)的融資約束，計算方法為：sa=|-0.737size+0.043size2-0.04age|。

4.2.4 其他控制變量

文章選取的控制變量為企業(yè)資產負債率lev、經(jīng)營性現(xiàn)金流cash、總資產增長率growth、企業(yè)規(guī)模size、經(jīng)濟價值TobinQ、賬面價值比bm、基本每股收益eps、股權集中度top1和盈利能力roa，分組變量為控股股東性質soe。

變量信息及相應補充說明如表1 所示。

表1 變量定義表

4.3 模型設計

文章將經(jīng)濟政策不確定性epu1 與融資約束sa 交互項納入回歸方程，構建如下計量模型：

pa_tai，t=β0+β1epui，t-1sai，t+β2epui，t-1+β3levi，t+β4cashi，t+β5growthi，t+β6sizei，t+β7TobinQi，t+β8bmi，t+β9epsi，t+β10top1i，t+β11roai，t+D1soe+δi+γt+εi，t

其中，i 和t 分別表示企業(yè)和時間，文章引入個體固定效應δi和時間固定效應γt來避免內生性，εit代表誤差項。

5 實證結果與分析

5.1 描述性統(tǒng)計

由表2 數(shù)據(jù)可以看出，pa_ta 均值為0.034，標準差為0.087，可見樣本企業(yè)之間相對精準扶貧支出差距不大；eps 最小值為-2.800，最大值為37.170，說明樣本企業(yè)之間基本每股收益差距較大。

表2 描述性統(tǒng)計

5.2 經(jīng)濟政策不確定性與精準扶貧回歸結果

由表3 的回歸結果可知，當經(jīng)濟政策不確定性低于均值時，企業(yè)精準扶貧支出與經(jīng)濟政策不確定性的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負，這表明經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)精準扶貧支出有抑制作用。當經(jīng)濟政策不確定性低于平均值時，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)融資約束的交互項系數(shù)為正且至少在5%水平上顯著。經(jīng)濟政策不確定性的系數(shù)絕對值遠大于交互項系數(shù)的絕對值，這意味著經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)精準扶貧支出的直接負向影響遠大于間接的正向影響，在經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)較低時，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)精準扶貧具有抑制作用，驗證了假設1。當經(jīng)濟政策不確定性高于平均值時，實力雄厚的企業(yè)在一定程度上能夠抵抗高水平經(jīng)濟政策不確定性帶來的風險，而實力相對薄弱的企業(yè)繼續(xù)減少精準扶貧支出，從而導致模型失效。

表3 基礎回歸結果

5.3 進一步分析

由表4 回歸結果可知，相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)精準扶貧支出受到經(jīng)濟政策不確定性的影響更顯著，無論是經(jīng)濟政策不確定性系數(shù)還是經(jīng)濟政策不確定性與融資約束的交互項系數(shù)均在1%水平上顯著，原因可能是國有企業(yè)抵御風險的能力強于非國有企業(yè)，且國有企業(yè)相對于非國有企業(yè)受到政府干預程度更大，參與精準扶貧的積極性更強。國有企業(yè)參與精準扶貧的原始動力與經(jīng)濟政策不確定性帶來的負面影響形成對沖，從而降低了模型的顯著性。

表4 產權性質分組回歸結果

經(jīng)濟政策不確定性對非國有企業(yè)精準扶貧支出的直接影響大于交互項對企業(yè)精準扶貧支出產生的影響，因此，經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)仍然對與非國有企業(yè)的精準扶貧支出具有抑制作用，假設2 得以驗證。

6 穩(wěn)健性檢驗

為保證研究結果的可靠性，文章選取更換核心解釋變量的方式對模型進行穩(wěn)健性檢驗，將pa_ta 更換為pa_rev，即企業(yè)精準扶貧支出與營業(yè)收入的比值進行再回歸，所得結果與回歸基本一致（見表5）。

表5 更換精準扶貧支出度量方式后的基礎回歸結果

同時文章通過檢驗產權性質分組回歸結果的穩(wěn)健性，所得結果與回歸基本一致（見表6）。

表6 更換精準扶貧支出度量方式后的分組回歸結果

7 結論與啟示

本文選取國泰安數(shù)據(jù)庫2016-2020年上證A 股企業(yè)數(shù)據(jù)，實證檢驗了經(jīng)濟政策不確定性對于企業(yè)精準扶貧之間的關系。通過研究文章得出以下結論：一是經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)的精準扶貧行為有雙重影響?？傮w而言，當經(jīng)濟政策不確定性較低時，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)參與精準扶貧行為有負向影響。二是與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)參與精準扶貧行為受經(jīng)濟政策不確定性的影響更顯著。

依據(jù)研究結論，文章有如下啟示：一是政府應該積極關注非國有企業(yè)的生存現(xiàn)狀，給予更多政策支持鼓勵企業(yè)的精準扶貧行為；二是企業(yè)應當加強自身對于風險的管理，對于面臨的不確定性制備切實可行的應急預案，做到從源頭上規(guī)避風險。