企業(yè)社會(huì)責(zé)任與違約風(fēng)險(xiǎn)：來自精準(zhǔn)扶貧的證據(jù)

黃浩政 王桂平 仝知非

（1.中國人民大學(xué)商學(xué)院 2.菏澤學(xué)院商學(xué)院 3.中國農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)中心）

一、引言

近年來，國際政治形勢(shì)動(dòng)蕩不安，加之新冠疫情持續(xù)，使全球經(jīng)濟(jì)下行壓力加劇，債務(wù)規(guī)模不斷攀升，大量債務(wù)違約事件也隨之出現(xiàn)，僅2020、2021兩年，我國債券累計(jì)違約金額就已達(dá)3111億元。頻頻出現(xiàn)的債務(wù)違約嚴(yán)重地打擊了投資者信心，破壞了市場(chǎng)秩序。同時(shí)，由違約企業(yè)引發(fā)的流動(dòng)性危機(jī)還可能會(huì)沿資金鏈條傳導(dǎo)至上下游企業(yè)，造成宏觀層面的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)這一嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，如何預(yù)防債務(wù)違約、降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)成為亟待解決的問題。

根據(jù)已有文獻(xiàn)，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任應(yīng)當(dāng)能為降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)提供一條可行的路徑。企業(yè)選擇執(zhí)行社會(huì)責(zé)任戰(zhàn)略以提升企業(yè)價(jià)值與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力（Renneboog et al.,2008;Gillan et al.,2021），并得到利益相關(guān)者的積極評(píng)價(jià)（Jha and Cox,2015）。企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任時(shí)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)得以紓解（Cheung,2016），股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（Kim et al.,2014）、信用風(fēng)險(xiǎn)（Stellner et al.,2015）也得到改善。然而，一些研究指出，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任可能會(huì)有悖于企業(yè)的股東利益最大化目標(biāo)，降低企業(yè)的資源配置效率（Bhandari and Javakhadze,2017），提高融資成本（Goss and Roberts,2011;Krüger,2015;Cheng et al.,2022）， 加劇市場(chǎng)價(jià)值與真實(shí)價(jià)值的背離（Bofinger et al., 2022），并提高企業(yè)股價(jià)的特質(zhì)波動(dòng)性（Becchetti et al.,2015）。這表明，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能否降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，仍是值得探討的問題。

自我國提出精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略以來，眾多上市公司對(duì)貧困地區(qū)開展定向幫扶，這為檢驗(yàn)企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能否降低違約風(fēng)險(xiǎn)提供了一個(gè)良好情境。2016年11月，國務(wù)院印發(fā)《“十三五”脫貧攻堅(jiān)規(guī)劃》，要求國有企業(yè)強(qiáng)化幫扶責(zé)任，同時(shí)鼓勵(lì)引導(dǎo)民營(yíng)企業(yè)和其他所有制企業(yè)參與扶貧工作。在精準(zhǔn)扶貧中，企業(yè)能發(fā)揮產(chǎn)業(yè)扶貧的先天優(yōu)勢(shì)，為定向幫扶地區(qū)實(shí)現(xiàn)“造血式”扶貧（甄紅線和王三法，2021），實(shí)現(xiàn)企業(yè)、社會(huì)與環(huán)境三者的共贏（潘健平等，2021）。同時(shí)，上市公司的扶貧活動(dòng)與政策進(jìn)程緊密關(guān)聯(lián)，其行為模式具有準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的特征，通過分析企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧前后違約風(fēng)險(xiǎn)的變化，能更精確地厘清承擔(dān)社會(huì)責(zé)任對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響。

基于此，本文以我國上市公司參與精準(zhǔn)扶貧作為研究情境，以2014—2021年A股上市公司構(gòu)建樣本，運(yùn)用雙重差分（DID）模型，檢驗(yàn)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧前后預(yù)期違約概率的變化，借此考察企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響?？紤]到企業(yè)精準(zhǔn)扶貧行為不具有隨機(jī)性，而是與財(cái)務(wù)狀況、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等內(nèi)生因素密切相關(guān)，導(dǎo)致扶貧組與對(duì)照組企業(yè)存在事前特征差異。為確保因果推斷的可靠性，本文利用傾向性得分匹配法（PSM）為樣本期內(nèi)進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)配置相應(yīng)的對(duì)照組，以消除潛在的樣本選擇問題。研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧后，預(yù)期違約概率顯著降低，后續(xù)機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，預(yù)期違約概率的降低主要發(fā)生在市場(chǎng)聲譽(yù)較低與信息不對(duì)稱水平較高的企業(yè)中。這些證據(jù)表明，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任有助于企業(yè)建立良好的市場(chǎng)聲譽(yù)環(huán)境，獲取利益相關(guān)方的積極評(píng)價(jià)并積累聲譽(yù)資本，提高信息透明度并降低融資成本，從而降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文選取扶貧投資力度、當(dāng)年是否參與扶貧、累計(jì)扶貧次數(shù)與多元化扶貧程度作為企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的替代性代理變量，原有結(jié)論保持不變。進(jìn)一步地，本文發(fā)現(xiàn)參與精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也隨之降低，表明承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)具有更低的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步印證了本文的主要結(jié)論。

二、制度背景、文獻(xiàn)回顧與理論假設(shè)

（一）精準(zhǔn)扶貧背景

2013年，習(xí)近平總書記提出了“精準(zhǔn)扶貧”的指導(dǎo)方針，在全國范圍內(nèi)拉開了精準(zhǔn)扶貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的帷幕。精準(zhǔn)扶貧要求對(duì)深度貧困人群實(shí)施精準(zhǔn)識(shí)別、精準(zhǔn)幫扶，做到因地施策和因人施策，從而有針對(duì)性地?cái)[脫各貧困地區(qū)發(fā)展脫貧的桎梏。作為開展精準(zhǔn)扶貧工作的重要抓手，企業(yè)憑借制度機(jī)制、運(yùn)作效率與市場(chǎng)資源等突出優(yōu)勢(shì)，以產(chǎn)業(yè)、資金、技術(shù)等資源為基礎(chǔ)，不僅為貧困地區(qū)帶去了市場(chǎng)觀念和供求信息，而且改變了當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)方式，成為激發(fā)落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)內(nèi)生增長(zhǎng)的火種。截至2020年，僅深交所的上市公司就累計(jì)投入約699億元，幫助187萬貧困人口成功脫貧。這表明，中國企業(yè)是國家脫貧攻堅(jiān)事業(yè)的中堅(jiān)力量，探討企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的經(jīng)濟(jì)后果具有重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義?；诖?，眾多學(xué)者從扶貧的價(jià)值效應(yīng)出發(fā)，發(fā)現(xiàn)參與精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)不僅具有更高的創(chuàng)新效率（劉春等，2020；岳佳彬和胥文帥，2021）與投資效率（王帆等，2020），其融資約束（鄧博夫等，2020）與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（岳佳彬等，2021）也得到緩解，從而獲得了更高的經(jīng)營(yíng)績(jī)效（胡浩志和張秀萍，2020）與市場(chǎng)價(jià)值（甄紅線等，2021）。

（二）企業(yè)社會(huì)責(zé)任的經(jīng)濟(jì)后果

企業(yè)社會(huì)責(zé)任指企業(yè)經(jīng)營(yíng)者將其滿足消費(fèi)者需求的各種責(zé)任與社會(huì)責(zé)任聯(lián)系起來，實(shí)現(xiàn)股東財(cái)富目標(biāo)與利益相關(guān)方價(jià)值的和諧統(tǒng)一（Sheldon,1924）。承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)能獲得消費(fèi)者、社會(huì)、資本市場(chǎng)的正面評(píng)價(jià)（Gillan et al.,2021），從而提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)與市場(chǎng)價(jià)值（Wu and Shen,2013; Zolotoy et al.,2019）。一方面，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任有助于企業(yè)獲取長(zhǎng)期投資者的認(rèn)可（Kim et al.,2019），降低企業(yè)的股權(quán)融資成本（Ghoul et al.,2011;Cheung et al.,2020）。另一方面，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能降低企業(yè)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（Kim et al.,2014）與經(jīng)營(yíng)過程中的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（Cheung,2016）。同時(shí)，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能向外界釋放積極履行財(cái)務(wù)義務(wù)的正面信號(hào)（Zhang et al.,2020），使企業(yè)獲得良好的媒體形象（Cahan et al.,2015）與更高的市場(chǎng)聲譽(yù)（Byun and Oh,2018），有助于企業(yè)提高市場(chǎng)份額與客戶忠誠度（Bae et al.,2019），為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供一個(gè)穩(wěn)定的外部環(huán)境。此外，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)會(huì)減少風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Dunbar et al.,2020），更少地進(jìn)行盈余操縱（Gao and Zhang,2015）并具有更高的信息披露質(zhì)量（董雅浩等,2019）與內(nèi)部控制質(zhì)量（崔廣慧和姜英兵，2019），從而提高分析師的業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性（Becchetti et al.,2013）并緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱。

然而，另一些學(xué)者指出，企業(yè)社會(huì)責(zé)任與股東價(jià)值最大化的目標(biāo)存在沖突（Renneboog et al., 2008），可能會(huì)引發(fā)短期投資者的擔(dān)憂（Krüger,2015;Kim et al.,2019;Nguyen et al.,2020; Cheng et al.,2022）。同時(shí)，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任還會(huì)降低 企業(yè)的資源配置效率（Bhandari and Javakhadze, 2017），提高債務(wù)融資成本（Goss and Roberts,2011; Krüger，2015;Cheng et al.,2022），致使企業(yè)市 場(chǎng)價(jià)值背離其真實(shí)價(jià)值（Bofinger et al.,2022）， 并提高企業(yè)股價(jià)的特質(zhì)波動(dòng)性（Becchetti et al.,2015）。

（三）違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

違約風(fēng)險(xiǎn)指的是企業(yè)無法如約履行償債義務(wù)(Valta,2016)，或企業(yè)無力償還債務(wù)而申請(qǐng)破產(chǎn)清算（Hovakimian et al.,2012）引發(fā)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，其中，現(xiàn)金流下降、現(xiàn)金流波動(dòng)與負(fù)債率的上升則是違約風(fēng)險(xiǎn)提高的直接誘因（Brogaard et al.,2017）。大量研究表明，違約風(fēng)險(xiǎn)的高低受到企業(yè)價(jià)值特征的影響，企業(yè)規(guī)模越大（Hovakimian et al.,2012），杠桿率越低（Cathcart et al.,2020），現(xiàn) 金 持 有 越 多（Acharya et al.,2012;Arnold,2014），研發(fā)投入與創(chuàng)新效率越高（Hsu et al.,2015），投資水平越高（Kuehn and Schmid,2014），則企業(yè)具有更低的違約風(fēng)險(xiǎn)。公司治理中存在的代理問題也會(huì)影響企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，管理層薪酬激勵(lì)中股權(quán)或期權(quán)占比越高（Molina,2006; Chen et al.,2018）機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高（Huang et al.,2019），則企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)也越低。

同時(shí)，企業(yè)的外部信息環(huán)境與宏觀市場(chǎng)特征也會(huì)影響違約風(fēng)險(xiǎn)。首先，企業(yè)的信息不對(duì)稱水平會(huì)提高違約風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)債權(quán)人掌握更多與企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的公開或私有信息時(shí)，企業(yè)能以更低的成本獲取債務(wù)融資（Diamond and Verrecchia,1991)。其次，產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)（Jou and Lee,2008），控制權(quán)市場(chǎng)（Balachandran,2019）和關(guān)聯(lián)銀行監(jiān)管（Puri et al.,2017;Yildirim,2020）等外部治理機(jī)制能發(fā)揮監(jiān)督作用，有助于約束管理者的機(jī)會(huì)主義行為（Switzer and Wang,2017）提高經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)（Vafeas,1999;Klapper and Love,2004）與信息披露質(zhì)量（Klein,2002;Larcker et al.,2007)，從而降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)。最后，經(jīng)濟(jì)不確定性（Gambetti et al.,2019）、商業(yè)周期（Chen,2010）、所屬行業(yè)的整體衰退狀況（Acharya et al.,2007）與貨幣政策（Segev,2020）等宏觀經(jīng)濟(jì)因素也會(huì)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。

（四）理論假設(shè)

由前所述，參與精準(zhǔn)扶貧可能有助于降低企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。一方面，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任反映了企業(yè)對(duì)利益相關(guān)者價(jià)值的關(guān)注，能向外界釋放積極履行財(cái)務(wù)義務(wù)的正面信號(hào)，提高市場(chǎng)聲譽(yù)并獲得良好的企業(yè)形象，有助于企業(yè)獲得投資者的支持與認(rèn)可，以更低的成本進(jìn)行股權(quán)融資，從而緩解融資約束，避免違約事件發(fā)生；另一方面，積極承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)具有更高的公司治理水平，會(huì)承擔(dān)更低風(fēng)險(xiǎn)并減少盈余操縱與財(cái)務(wù)欺詐等不端行為，不僅能降低企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，還能改善企業(yè)的外部信息環(huán)境，緩解企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱問題，使債權(quán)人充分掌握企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，從而提高信用評(píng)級(jí)并降低信用利差，有助于拓展企業(yè)的債務(wù)融資渠道，獲得更優(yōu)惠的長(zhǎng)期借款或?yàn)榕R期債務(wù)爭(zhēng)取展期機(jī)會(huì)。

然而，盡管承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能實(shí)現(xiàn)企業(yè)與利益相關(guān)方的共贏，在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)中持續(xù)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，但在短期視角下，企業(yè)社會(huì)責(zé)任會(huì)與股東價(jià)值最大化目標(biāo)發(fā)生沖突，可能會(huì)損害企業(yè)價(jià)值，引發(fā)投資者的擔(dān)憂。這是因?yàn)槌袚?dān)社會(huì)責(zé)任需要持續(xù)進(jìn)行人力物力投入，同時(shí)聲譽(yù)資本與利益相關(guān)者所代表的社會(huì)資本的構(gòu)建需要較長(zhǎng)周期，其最終為企業(yè)帶來的收益也是不確定的，這種投資與回報(bào)的不匹配會(huì)降低企業(yè)資源配置效率，使企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值背離真實(shí)價(jià)值，提高企業(yè)的價(jià)值波動(dòng)性，并最終提高違約風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)合上述分析，企業(yè)通過參與精準(zhǔn)扶貧來承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，能否降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)仍是一個(gè)不確定的問題。為檢驗(yàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文提出一組對(duì)立假設(shè)。

1a：在參與精準(zhǔn)扶貧后，企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)下降。

1b：在參與精準(zhǔn)扶貧后，企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)上升。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取2014—2021年中國A股上市公司為研究樣本。企業(yè)精準(zhǔn)扶貧數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與治理數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，媒體關(guān)注數(shù)據(jù)、分析師預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、股票市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫，參考已有文獻(xiàn)（Hsu et al.,2015；甄紅線和王三法，2021），本文對(duì)樣本進(jìn)行了如下處理：①剔除金融業(yè)上市公司；②剔除樣本期內(nèi)被ST處理的上市公司；③剔除變量存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；④在 1%和 99% 的水平上對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行縮尾；⑤根據(jù)巨潮資訊網(wǎng)發(fā)布的上市公司年度報(bào)告中第五節(jié)“重要事項(xiàng)”中“十八、社會(huì)責(zé)任情況”中“履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任情況”具體項(xiàng)目對(duì)CSMAR的精準(zhǔn)扶貧數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充；并得到了包含1998家上市公司的13 353個(gè)企業(yè)年度觀測(cè)值。

（二）模型設(shè)計(jì)與變量定義

參考Crosbie and Bohn（2003）的研究，對(duì)于假設(shè)1，本文構(gòu)建模型（1）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)：

其中，被解釋變量為企業(yè)預(yù)期違約概率（EDF），參考Brogaard et al.（2017）與Balachandran et al. （2019）的研究，本文采用Bharath and Shumway（2008）的模型來構(gòu)建預(yù)期違約概率（EDF）來作為企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。該模型對(duì)Merton（1974）提出的結(jié)構(gòu)化違約距離（DTD）模型進(jìn)行了優(yōu)化，將股東權(quán)益價(jià)值視為以企業(yè)資產(chǎn)為標(biāo)的的看漲期權(quán)，其行權(quán)價(jià)格為企業(yè)負(fù)債的價(jià)值，克服了利用企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)與債券市場(chǎng)數(shù)據(jù)來衡量違約風(fēng)險(xiǎn)的不足，具有良好的樣本外預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，得到了較多學(xué)者的認(rèn)可（Kealhofer and Kurbat,2001;Crosbie and Bohn,2003;Vassalou and Xing,2004;Duffie et al.,2007）。違約距離（DD）與預(yù)期違約概率（EDF）的構(gòu)建方法見式（2）～（4）：

其中，Equityi,t為企業(yè)權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值，通過t年末企業(yè)發(fā)行的流通股數(shù)乘以股價(jià)來衡量；Debti,t為企業(yè)負(fù)債價(jià)值；ri,t-1為企業(yè)前一年的股票收益率；σEi,t為前一年股票回報(bào)的收益率，通過前一年的股票月收益率計(jì)算得出；σVi,t為根據(jù)σEi,t計(jì)算出的企業(yè)資產(chǎn)波動(dòng)性；Ti,t設(shè)置為1年；N(·)為累計(jì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。本文計(jì)算出所有樣本企業(yè)上一年的違約距離（DDi,t），并通過累計(jì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)求得EDF。

根據(jù)雙重差分法（DID）的研究模型，本文構(gòu)建精準(zhǔn)扶貧虛擬變量TREAT×POST作為主回歸模型的解釋變量，若企業(yè)在樣本期間內(nèi)參與了精準(zhǔn)扶貧，則TREAT的值為1，反之則為0；若企業(yè)在當(dāng)年參與精準(zhǔn)扶貧，或在本年度前已參與精準(zhǔn)扶貧，則POST的值為1，反之則為0。由于本文已控制企業(yè)固定效應(yīng)，故在主回歸模型中略去TREAT變量，僅報(bào)告POST與TREAT×POST兩個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)。

此外，參考已有文獻(xiàn)（Kuehn and Schmid,2014； Byun and Oh,2018），本文在回歸分析中引入以下控制變量，包括對(duì)數(shù)化的企業(yè)流通市值（lnMV）、杠桿率（LEV）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入（SALE）、營(yíng)收增長(zhǎng)率（GROWTH），經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流（CASHFLOW）、有形資產(chǎn)負(fù)債率（TANGIBLE）、流動(dòng)比率（CRATIO）、企業(yè)年齡（AGE）、股票換手率（TURNOVER）、股票收益率（RET），并控制了年度（Year）和企業(yè)固定效應(yīng)（Firm）。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

此外，本文對(duì)模型（1）中所有回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在企業(yè)層面進(jìn)行了聚類處理，以緩解可能存在的序列相關(guān)問題。本文重點(diǎn)關(guān)注回歸系數(shù)β2。如果β2顯著為負(fù)，則驗(yàn)證了假設(shè)1a的推斷，反之則假設(shè)1b成立。

（三）PSM處理

由于上市公司是否參與精準(zhǔn)扶貧并非隨機(jī)選定的，而是與企業(yè)自身的財(cái)務(wù)狀況（錢愛民和朱大鵬，2017）、市場(chǎng)環(huán)境（楊蓉和朱杰，2021）、政治關(guān)聯(lián)（易玄等，2020）等因素密切相關(guān)，從而導(dǎo)致扶貧企業(yè)與非扶貧企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)存在事前差異，進(jìn)而干擾結(jié)果的準(zhǔn)確性。為消除潛在的選擇性偏差，本文對(duì)樣本進(jìn)行了傾向性得分匹配（PSM）處理。具體地，本文以參與精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)作為處理組，以樣本期內(nèi)未扶貧的企業(yè)為對(duì)照組，選擇處理組開始扶貧前一年的特征變量作為協(xié)變量，采用“一配一、無放回”的最近臨匹配法，為處理組匹配特征最為相近的對(duì)照組。參考Cheng et al.（2022），本文引入企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)、償債能力、所有權(quán)性質(zhì)與股票市場(chǎng)收益作為傾向得分匹配的協(xié)變量，包括對(duì)數(shù)化的企業(yè)流通市值（lnMV）、杠桿率（LEV）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入（SALE）、營(yíng)收增長(zhǎng)率（GROWTH），經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流（CASHFLOW）、有形資產(chǎn)負(fù)債率（TANGIBLE）、流動(dòng)比率（CRATIO）、企業(yè)年齡（AGE）、是否國有（SOE）、換手率（TURNOVER）、股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率（VOLATILITY）、股票收益率（RET），并引入了行業(yè)虛擬變量（INDU）。

經(jīng)上述匹配過程，本文得到了用于實(shí)證分析的樣本，包含999家處理組企業(yè)，6769個(gè)處理組的“企業(yè)——年度”樣本；999家對(duì)照組企業(yè)，6584個(gè)對(duì)照組的“企業(yè)——年度”樣本；合計(jì)1998家企業(yè)，13 353個(gè)“企業(yè)——年度”樣本。本文對(duì)傾向得分匹配前后處理組與對(duì)照組之間的特征差異進(jìn)行了的檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。由表2可知，在匹配之前，處理組和對(duì)照組之間確實(shí)存在十分明顯的特征差異，本文所選取的所有企業(yè)特征變量的差異性檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平上顯著。而在匹配之后，除市值與所有權(quán)性質(zhì)之外，其他企業(yè)特征變量的差異性檢驗(yàn)結(jié)果均不顯著，由此可見，傾向得分匹配已經(jīng)在非常大的程度上緩解了組間特征差異，本文將匹配后的樣本應(yīng)用于實(shí)證研究中是具有合理性的。

表2 PSM前后的組間特征差異

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表3報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表3可知，違約風(fēng)險(xiǎn)變量（EDF）的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.0016和0.0299，負(fù)債率（LEV）的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.4892和0.2080，表明中國A股上市公司的整體違約風(fēng)險(xiǎn)水平較低，而在不同企業(yè)間表現(xiàn)出較強(qiáng)的變異性；而結(jié)合傾向性得分匹配（PSM）的結(jié)果，共有999家企業(yè)進(jìn)入處理組，這表明我國上市公司的扶貧參與度較高，有近1/3的企業(yè)在政策期內(nèi)參與精準(zhǔn)扶貧，利用精準(zhǔn)扶貧這一情境進(jìn)行實(shí)證研究能得到具有普適性的結(jié)論。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）主回歸分析

假設(shè)1的檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。其中，（1）～（2）列分別為不含控制變量和未控制年度與企業(yè)固定效應(yīng)的回歸，第（3）列則為標(biāo)準(zhǔn)范式的回歸結(jié)果。從表4可以看出，TREAT×POST變量的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，且這一系數(shù)具有重要的經(jīng)濟(jì)含義：在企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧后，預(yù)期違約概率下降了0.02%，考慮到樣本內(nèi)企業(yè)的預(yù)期違約概率均值為0.16%，可以近似的推算，對(duì)扶貧企業(yè)來說，其違約風(fēng)險(xiǎn)水平下降了12.5%。這一結(jié)果與假設(shè)1a的推斷相符，企業(yè)社會(huì)責(zé)任的價(jià)值效應(yīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任有助于企業(yè)降低違約風(fēng)險(xiǎn)。

表4 扶貧與違約風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果

在控制變量方面，企業(yè)市值（lnMV）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入（SALE）、營(yíng)收增長(zhǎng)率（GROWTH）、有形資產(chǎn)負(fù)債率（TANGIBLE）、流動(dòng)比率（CRATIO）、股票收益率（RET）、與違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，杠桿率（LEV）與違約風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，基本與已有的研究結(jié)論一致。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）自選擇偏差

由于企業(yè)是否參與精準(zhǔn)扶貧這一決策并非隨機(jī)分配的，而是受到政策與公司經(jīng)營(yíng)狀況的影響。為解決這一問題，本文利用地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r（公司所在省份年度人均GDP）與公司的事前財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)（公司參與精準(zhǔn)扶貧前一年的Z-score指數(shù)）來衡量樣本公司的事前違約風(fēng)險(xiǎn)水平，并采用Heckman兩階段模型對(duì)主回歸進(jìn)行修正。結(jié)果顯示，Rho=-0.0348，Sigma=0.0028，表明本文結(jié)論較少受到樣本自選擇問題的干擾，增強(qiáng)了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

（二）工具變量回歸

為消除可能存在的遺漏變量問題對(duì)結(jié)論的干擾，本文借鑒權(quán)小鋒等（2015）對(duì)企業(yè)社會(huì)責(zé)任的相關(guān)研究思路，以剔除該企業(yè)的相同地區(qū)年度行業(yè)的企業(yè)精準(zhǔn)扶貧平均參與水平作為工具變量，并使用2SLS方法進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表6所示，表明在使用同業(yè)平均扶貧參與水平作為工具變量后，本文結(jié)論依然成立，同時(shí)，弱工具變量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為18.7，表明本文選取的工具變量具有足夠的解釋效力。

表6 工具變量2SLS回歸結(jié)果

表5 Heckman兩階段回歸結(jié)果

六、機(jī)制檢驗(yàn)

經(jīng)過前述實(shí)證檢驗(yàn)，本文已經(jīng)證實(shí)了企業(yè)社會(huì)責(zé)任有助于降低違約風(fēng)險(xiǎn)?；诖耍瑸槊鞔_承擔(dān)社會(huì)責(zé)任通過何種渠道改善違約風(fēng)險(xiǎn)，本文進(jìn)一步對(duì)其展開機(jī)制檢驗(yàn)。

（一）聲譽(yù)機(jī)制

由前所述，通過承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，企業(yè)獲得了良好的市場(chǎng)聲譽(yù)與有利的外部環(huán)境，這一聲譽(yù)資本的積累應(yīng)當(dāng)有助于創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，維護(hù)利益相關(guān)者關(guān)系，提高企業(yè)價(jià)值并降低違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，為改善聲譽(yù)狀況并獲得核心競(jìng)爭(zhēng)力，那些事前聲譽(yù)水平較低的企業(yè)會(huì)更積極地參與到精準(zhǔn)扶貧中來，此時(shí)，良好的市場(chǎng)聲譽(yù)能為企業(yè)帶來更高的邊際收益，并在更大程度上提高企業(yè)價(jià)值?；诖?，我們不難推斷，參與扶貧對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的降低作用主要集中在事前市場(chǎng)聲譽(yù)較差的企業(yè)當(dāng)中。為驗(yàn)證這一假說，本文根據(jù)企業(yè)參加精準(zhǔn)扶貧前一年的市場(chǎng)聲譽(yù)水平進(jìn)行分組，構(gòu)建高聲譽(yù)得分（REPUTATION）與高媒體關(guān)注（MEDIA）兩個(gè)啞變量。具體地，對(duì)企業(yè)聲譽(yù)得分變量，參考甄紅線等（2021）的做法，本文秉承可操作性，層次性、有效性與相對(duì)完備性的原則，選擇了14個(gè)企業(yè)聲譽(yù)評(píng)價(jià)指標(biāo)1企業(yè)聲譽(yù)評(píng)價(jià)指標(biāo)具體包括：消費(fèi)者和社會(huì)角度的企業(yè)資產(chǎn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、凈利潤(rùn)、總資產(chǎn)收益率和主營(yíng)業(yè)務(wù)收入市場(chǎng)占有率；債權(quán)人角度的資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、長(zhǎng)期負(fù)債比率；股東角度的每股收益、每股股利、股東大會(huì)出席率和是否為國際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)；企業(yè)角度的董事會(huì)規(guī)模、聲譽(yù)投入以及無形資產(chǎn)凈額的自然對(duì)數(shù)。，然后對(duì)14個(gè)指標(biāo)采用主因子分析方法計(jì)算出企業(yè)聲譽(yù)得分；若企業(yè)參與扶貧前一年的聲譽(yù)得分高于同年度同行業(yè)企業(yè)聲譽(yù)得分的中位數(shù)，則將高聲譽(yù)得分（REPRTATION）定義為1，否則為0。類似的，若企業(yè)參與扶貧前一年的媒體原創(chuàng)報(bào)道數(shù)量高于同年度同行業(yè)企業(yè)媒體關(guān)注的中位數(shù)，則將高媒體關(guān)注（MEDIA）定義為1，反之則為0。

具體回歸結(jié)果見表7。其中，第（2）列與第（4）列中TREAT×POST的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明對(duì)參與精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)來說，當(dāng)其事前市場(chǎng)聲譽(yù)較低時(shí)，預(yù)期違約概率的下降更為顯著，這與聲譽(yù)機(jī)制的預(yù)測(cè)相吻合，表明承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能通過改善企業(yè)聲譽(yù)水平來降低違約風(fēng)險(xiǎn)。

表7 扶貧的聲譽(yù)機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

（二）信息渠道

另一方面，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)會(huì)向外界釋放積極履行財(cái)務(wù)義務(wù)的正面信號(hào)，使市場(chǎng)更加了解企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況與風(fēng)險(xiǎn)水平，有助于緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱，降低企業(yè)融資成本并拓展融資渠道，從而降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)。若這一渠道成立，那么當(dāng)企業(yè)的信息透明度較差時(shí)，參與精準(zhǔn)扶貧能在更大程度上降低企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)。為驗(yàn)證這一觀點(diǎn)，本文利用企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧前一年的股票非流動(dòng)性（ILIQUIDITY）與分析師覆蓋率（COVERAGE）構(gòu)建信息不對(duì)稱水平的分組變量，當(dāng)股票非流動(dòng)性較高、分析師覆蓋率較低時(shí)，公司的信息不對(duì)稱水平也越高。

具體檢驗(yàn)結(jié)果如表8。其中，第（2）列與第（4）列中TREAT×POST的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明當(dāng)公司信息不對(duì)稱水平較高時(shí)，參與精準(zhǔn)扶貧后企業(yè)的預(yù)期違約概率也越低，這與信息渠道的推論相符，表明承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能通過緩解企業(yè)信息不對(duì)稱來降低違約風(fēng)險(xiǎn)。

表8 扶貧的信息機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

七、結(jié)論與貢獻(xiàn)

本文基于我國上市公司參與精準(zhǔn)扶貧國策這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，以2014—2021年A股上市公司為樣本，對(duì)承擔(dān)企業(yè)社會(huì)責(zé)任是否有助于降低違約風(fēng)險(xiǎn)這一問題進(jìn)行了探討。

結(jié)果顯示，參與精準(zhǔn)扶貧能夠降低企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)聲譽(yù)較低以及信息不對(duì)稱水平較高時(shí)，參與扶貧對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的降低作用更強(qiáng)，支持了企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的聲譽(yù)與信息兩條作用機(jī)制。在進(jìn)一步研究中我們發(fā)現(xiàn)，參與精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也隨之降低，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)具有更低的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí)，從本文的研究中還可以得到如下啟示：

首先，企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任能通過推動(dòng)聲譽(yù)資本的積累和提高企業(yè)信息透明度來降低違約風(fēng)險(xiǎn)。這說明，在我國違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)存在缺位、評(píng)級(jí)機(jī)制存在缺陷、投資者對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)普遍重視不夠、在資本市場(chǎng)效率不足的當(dāng)下，鼓勵(lì)并引導(dǎo)企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，發(fā)揮利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)的扶持與監(jiān)督作用，有助于市場(chǎng)充分識(shí)別企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，重振投資者信心，紓解資本市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。這為我國進(jìn)一步深化和完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)制度提供了新的工具。

其次，雖然承擔(dān)社會(huì)責(zé)任會(huì)使企業(yè)偏離股東財(cái)富最大化目標(biāo)，在短期內(nèi)對(duì)投資者價(jià)值有少許損失，但從長(zhǎng)期來看，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)能實(shí)現(xiàn)企業(yè)、社會(huì)、環(huán)境與利益相關(guān)方的共贏，持續(xù)為投資者創(chuàng)造價(jià)值。這有力地回應(yīng)了學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)社會(huì)責(zé)任戰(zhàn)略的相關(guān)質(zhì)疑，同時(shí)也表明了可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的收益并非是立竿見影的，需要公司決策層更審慎、周全的判斷和政策制定者循序漸進(jìn)地推動(dòng)。

最后，本文為企業(yè)及相關(guān)部門進(jìn)行違約風(fēng)險(xiǎn)管理提供了對(duì)策建議。例如，相關(guān)部門可以通過加強(qiáng)企業(yè)債務(wù)透明度建設(shè)，強(qiáng)化債務(wù)信息的披露要求；推動(dòng)企業(yè)完善內(nèi)部投融資決策制度，加強(qiáng)公司治理；建立包含利益相關(guān)方在內(nèi)的多元風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)等措施來有效預(yù)防違約事件的發(fā)生。