上市公司參與精準(zhǔn)扶貧的溢出效應(yīng)
——基于審計(jì)師決策視角

楊?yuàn)檴?，葉穎孜，余海宗

（1.成都大學(xué)商學(xué)院，四川 成都 610106；2.西南財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，四川 成都 611130）

0 引言

自2013 年以來，經(jīng)過連續(xù)多年的攻堅(jiān)克難與共同努力，在以“政府—市場—社會(huì)”為主導(dǎo)的“三位一體”特色扶貧格局支持下，中國脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)在2020 年取得了全面勝利。在這一格局中，資本市場構(gòu)建了多層次全方位的精準(zhǔn)扶貧投融資體系，是服務(wù)國家脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)略的重要陣地。上市公司依托資本市場對接精準(zhǔn)扶貧需求，因地、因人、因戶制宜，精準(zhǔn)采取就業(yè)扶貧、教育扶貧、產(chǎn)業(yè)扶貧、消費(fèi)扶貧等幫扶途徑，在變“輸血”為“造血”的幫扶舉措轉(zhuǎn)變中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用［1，2］。深交所數(shù)據(jù)顯示，截至2019 年底，深市上市公司直接投入資金共174.88 億元，物資折款2.11 億元。求是網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，進(jìn)入“萬企幫萬村”精準(zhǔn)扶貧行動(dòng)臺(tái)賬管理的民營企業(yè)共9.99 萬家，精準(zhǔn)幫扶11.66 萬個(gè)村的1 434.42萬建檔立卡貧困人口，產(chǎn)業(yè)扶貧項(xiàng)目投入819.57 億元，安置就業(yè)73.66 萬人，技能培訓(xùn)111.33 萬人?？梢?，企業(yè)主體在精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略中主動(dòng)擔(dān)當(dāng)，是中國扶貧開發(fā)事業(yè)的重要內(nèi)生驅(qū)動(dòng)力量。

習(xí)近平總書記在全國脫貧攻堅(jiān)總結(jié)表彰大會(huì)指出：“切實(shí)做好鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接各項(xiàng)工作，讓脫貧基礎(chǔ)更加穩(wěn)固、成效更可持續(xù)”。企業(yè)作為脫貧長效機(jī)制行穩(wěn)致遠(yuǎn)的重要支撐［3］，鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果、服務(wù)鄉(xiāng)村振興離不開企業(yè)的主動(dòng)作為和持續(xù)參與。因而有必要考察企業(yè)主體參與精準(zhǔn)扶貧的經(jīng)濟(jì)后果與溢出效應(yīng)，探究企業(yè)履行扶貧社會(huì)責(zé)任的市場反應(yīng)與監(jiān)管評價(jià)，充分總結(jié)市場、政府以及社會(huì)力量在這一治理過程中的定位與優(yōu)勢，肯定企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的正面溢出成效，以此保證鞏固扶貧成效治理經(jīng)驗(yàn)的可持續(xù)性［4］?，F(xiàn)有的研究脈絡(luò)已經(jīng)形成了從企業(yè)參與扶貧的影響因素到經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)的研究框架。其中，就經(jīng)濟(jì)后果而言，已有學(xué)者對企業(yè)業(yè)績、投資效率、資源獲取及創(chuàng)新產(chǎn)出等方面產(chǎn)生的影響展開討論［5-9］，但缺乏關(guān)注第三方中介機(jī)構(gòu)如何對這類信息做出反應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。鑒于此，本文以2016—2020 年滬深A(yù)股上市公司為研究對象，從第三方中介機(jī)構(gòu)的角度梳理出企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧行為的溢出效應(yīng)及其作用機(jī)制。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，豐富了企業(yè)精準(zhǔn)扶貧經(jīng)濟(jì)后果研究。梳理文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)，目前對于精準(zhǔn)扶貧的后果的考察集中于企業(yè)參與扶貧提高企業(yè)績效、提升投資效率、促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出以及降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等［5-9］。本文從獨(dú)立審計(jì)的角度出發(fā)，探討了企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的溢出效應(yīng)，擴(kuò)展了上市公司參與精準(zhǔn)扶貧產(chǎn)生的資本市場反應(yīng)研究框架。第二，從新的視角檢驗(yàn)了審計(jì)師決策的影響因素。通過理論分析和機(jī)制檢驗(yàn)，闡釋了企業(yè)通過參與精準(zhǔn)扶貧降低了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而對審計(jì)師決策產(chǎn)生了影響，進(jìn)一步辨析了精準(zhǔn)扶貧行為與企業(yè)傳統(tǒng)的慈善行為對審計(jì)決策產(chǎn)生的不同影響機(jī)制。第三，本文發(fā)現(xiàn)審計(jì)師充分關(guān)注上市公司扶貧信息披露，并通過提高發(fā)表標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的概率對企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧表示肯定與支持。

1 文獻(xiàn)回顧與理論推導(dǎo)

1.1 文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有國內(nèi)外關(guān)于企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的研究形成了從參與動(dòng)因到經(jīng)濟(jì)后果的研究脈絡(luò)。就驅(qū)動(dòng)因素而言，可將現(xiàn)有研究歸納為道德動(dòng)因、政治動(dòng)因和經(jīng)濟(jì)動(dòng)因。關(guān)于道德動(dòng)因的研究主要從高管個(gè)體特征和公司性質(zhì)展開。何康等學(xué)者指出，有貧困經(jīng)歷或?qū)W術(shù)經(jīng)歷的企業(yè)高管責(zé)任意識(shí)和共情能力更強(qiáng)，企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的概率和強(qiáng)度增大［10］；Trotmank 從企業(yè)參與社會(huì)責(zé)任的角度進(jìn)行了討論，發(fā)現(xiàn)規(guī)模越大的公司越強(qiáng)調(diào)長期利益，從而對社會(huì)責(zé)任的貢獻(xiàn)越大［11］；國內(nèi)學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模越大、利潤越高時(shí)，開展精準(zhǔn)扶貧的可能性越高［12］。政治動(dòng)因方面，公司所在地領(lǐng)導(dǎo)是新晉上任或者有意謀求職業(yè)晉升，該地區(qū)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的概率越大，以及接到當(dāng)?shù)卣蝿?wù)的國有企業(yè)更容易開展精準(zhǔn)扶貧行為［13，14］。公司基于利己動(dòng)機(jī)投入到精準(zhǔn)扶貧活動(dòng)，比如為了獲得政府補(bǔ)助、建立良好聲譽(yù)、獲取客戶信任、擴(kuò)寬融資渠道，以此體現(xiàn)社會(huì)責(zé)任的履行［6，15-17］。經(jīng)濟(jì)動(dòng)因方面，參與扶貧治理不僅有助于緩解融資約束難題［7，10］、提高財(cái)務(wù)績效［5，14］，還能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率的提升［8，18］。張學(xué)勇等基于不完全信息動(dòng)態(tài)模型發(fā)現(xiàn)企業(yè)披露的精準(zhǔn)扶貧信息被公募基金視為積極信號(hào)，從而優(yōu)化了自身的基金投資［19］；李世剛等則發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過參與精準(zhǔn)扶貧吸引媒體關(guān)注，從而提高了高管薪酬契約的有效性［20］；王娟等實(shí)證發(fā)現(xiàn)企業(yè)利用慈善捐贈(zèng)履行社會(huì)責(zé)任，轉(zhuǎn)移社會(huì)對其不良行為的關(guān)注，從而改善審計(jì)意見［21］。社會(huì)審計(jì)作為資本市場監(jiān)督體系的重要組成部分，助力金融扶貧落地生根，而現(xiàn)有研究對上市公司參與精準(zhǔn)扶貧履行社會(huì)責(zé)任能否對審計(jì)師決策產(chǎn)生影響及其作用機(jī)制存在研究空白。因此，本文從第三方獨(dú)立審計(jì)的視角探究企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的外延溢出效應(yīng)。

1.2 理論推導(dǎo)

審計(jì)師需要在對企業(yè)外部環(huán)境和內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估的基礎(chǔ)上，綜合考慮客戶的業(yè)務(wù)特征、風(fēng)險(xiǎn)水平及治理結(jié)構(gòu)等方面［22-24］，就財(cái)務(wù)報(bào)表的合法性和公允性進(jìn)行審計(jì)評價(jià)、出具報(bào)告［25］。因此，審計(jì)意見反映了審計(jì)師對被審計(jì)單位財(cái)務(wù)報(bào)告信息質(zhì)量的接受程度及態(tài)度。企業(yè)積極參與扶貧工作中兼顧了自身發(fā)展和社會(huì)責(zé)任，同時(shí)獲得了社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)回饋。企業(yè)積極參與扶貧工作中兼顧了自身發(fā)展和社會(huì)責(zé)任，同時(shí)獲得了社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)回饋［2，26］。在利益相關(guān)者理論下，公司參與貧困治理，有助于與利益相關(guān)者建立密切聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)與投資者之間的價(jià)值融合，獲取聲譽(yù)資本等競爭性資源［9］。企業(yè)積極承擔(dān)社會(huì)責(zé)任會(huì)顯著影響消費(fèi)者的態(tài)度和感知，提高顧客滿意度，促進(jìn)銷售量增長提升企業(yè)業(yè)績水平［27］。當(dāng)企業(yè)積極響應(yīng)政府號(hào)召參與精準(zhǔn)扶貧項(xiàng)目后，政府對企業(yè)的認(rèn)同感和信任度增強(qiáng)，有助于關(guān)鍵資源適度傾斜與分配［5-7］。企業(yè)逐步積累的道德資本發(fā)揮保險(xiǎn)作用從而降低外部不確定性帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。此外，在資源依賴?yán)碚撓?，企業(yè)參與扶貧的信息披露使得投資者給予更多積極評價(jià)與認(rèn)可，為其獲取外部資源提供良好的機(jī)會(huì)［28］，降低了未來環(huán)境變化可能帶來的沖擊影響。

綜上，企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧有助于降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，而當(dāng)企業(yè)面臨的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)更低時(shí)，重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)更低，降低了審計(jì)失敗的可能性，因而，本文推論上市公司參與精準(zhǔn)扶貧能夠提高審計(jì)師出具標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的概率。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本研究以2016—2020 年滬深A(yù) 股非金融類上市公司作為初始樣本。將2016 年作為研究起始時(shí)點(diǎn)在于滬深交易所要求上市公司從2016 年年報(bào)開始以量化形式展示脫貧工作的具體成果。同時(shí)，為確保行文邏輯的一貫性，將實(shí)現(xiàn)全面脫貧的2020 年作為研究結(jié)束時(shí)點(diǎn)。本研究區(qū)間初始樣本共5 121家公司共28 072個(gè)公司—年度觀測值，進(jìn)一步地，剔除金融行業(yè)共698 個(gè)觀測樣本，剔除ST類公司753個(gè)樣本，以及相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本12 568 個(gè)，最終得到共3 378家非金融類上市公司14 053 個(gè)公司—年度觀測值。其中，參與了精準(zhǔn)扶貧投入的有1 254家上市公司。此外，所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的相關(guān)數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫（https：／ ／cn.gtadata.com／）和CNRDS 數(shù)據(jù)庫（https：／ ／www.cnrds.com／Home／Index＃／），其他公司財(cái)務(wù)、審計(jì)數(shù)據(jù)等來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.2 模型設(shè)計(jì)與變量定義

為了考察企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧對審計(jì)意見的影響，本文建立如下Logit模型：

式中：模型（1）的被解釋變量Opinion 表示審計(jì)意見，當(dāng)審計(jì)意見為標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見時(shí)，Opinion取0，否則取1。解釋變量為企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的行為，通過以下兩種方式進(jìn)行衡量，分別為Tpa_Dummy和Tpa_Amount：Tpa_Dummy 為企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的傾向，企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧則Tpa_Dummy賦值為1，企業(yè)未參與精準(zhǔn)扶貧則賦值為0；Tpa_Amount為企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的程度，參考杜世風(fēng)等的做法［12］，用企業(yè)披露的每年投入到精準(zhǔn)扶貧工作中的總金額加1 取自然對數(shù)進(jìn)行衡量。ΣControls表示相關(guān)的控制變量，參考已有文獻(xiàn)選擇了如表1所示的變量［29］。

表1 變量定義Table 1 Definition of variables

被解釋變量、解釋變量及控制變量的詳細(xì)說明如表1 所示。

2.3 描述性統(tǒng)計(jì)

Opinion、Tpa-Dummy、Tpa-Amaunt 等主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Descriptive statistics results of main variables

由表2 可知，Tpa_Dummy 的均值為0.27，說明樣本企業(yè)中參與精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)占到27%，對于企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的投入金額來說，Tpa_Amount 的均值約為3.66，且標(biāo)準(zhǔn)差為6.16，說明企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的總體程度不高，并且不同企業(yè)參與程度存在較大差異，這也為后文的分析提供了必要的基礎(chǔ)。Opinion的均值為0.03，這說明在研究期間內(nèi)平均僅有3%的樣本企業(yè)收到了非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見。從控制變量的結(jié)果來看，Size的均值為22.34，Lev的均值為0.42，約9%的樣本企業(yè)在研究期間有虧損，代表審計(jì)業(yè)務(wù)復(fù)雜度的Rec 和Inv 均值之和約為0.27；從公司治理結(jié)構(gòu)來看，樣本企業(yè)約有33%為國有企業(yè)，獨(dú)立董事占比均值為38%；此外，有6%的樣本企業(yè)選擇聘請國際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所提供年報(bào)審計(jì)服務(wù)。

3 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 多元回歸分析

企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧與審計(jì)師決策的回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧與審計(jì)師決策的回歸結(jié)果Table 3 Regression results between enterprise's participation in_______targeted poverty alleviation and auditor decision-making_____

表3 列（1）中結(jié)果顯示，Tpa_Dummy 與Opinion在1%的水平上顯著為負(fù)，系數(shù)為-0.659，即參與了精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)整體上會(huì)收到更為正面的審計(jì)意見，說明企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的行為可能通過降低審計(jì)師感知的執(zhí)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高了審計(jì)師在本期出具標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的概率。同樣地，Tpa_Amount 與Opinion在1%水平上顯著為負(fù)，系數(shù)為-0.052，即企業(yè)在精準(zhǔn)扶貧上投入的金額越多時(shí)，審計(jì)師出具標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見的概率就越高。以上結(jié)果均支持了本文提出的推論，從整體上說明企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧能夠給審計(jì)師傳遞利好消息，對審計(jì)意見的類型產(chǎn)生了積極影響。從控制變量產(chǎn)生的影響來看，當(dāng)公司規(guī)模越大、盈利能力越好、現(xiàn)金流水平越高以及為國有控股企業(yè)時(shí)，有更大的概率會(huì)收到標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見；當(dāng)公司的資產(chǎn)負(fù)債率越高、虧損情況越嚴(yán)重時(shí)，公司會(huì)容易收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，為了克服自選擇偏誤問題本研究采用了兩種方式：一種方式是利用傾向得分匹配法，將參與扶貧的公司視為實(shí)驗(yàn)組，按照相關(guān)變量作為協(xié)變量構(gòu)建評估企業(yè)參與扶貧概率的模型，再通過匹配的方式對樣本重新回歸，回歸結(jié)果如表4 列（1）、（2）所示；另一種方式是采用Heckman 兩階段回歸，第一階段模型中追加控制除樣本企業(yè)外同省份同行業(yè)年度企業(yè)的扶貧投入金額（Peer），通過Probit 模型估計(jì)得到逆米爾斯比率，第二階段將逆米爾斯比率加入模型中修正潛在的樣本選擇偏誤，結(jié)果如表4列（3）—（5）所示。

其次，為解決內(nèi)生性問題，參考已有文獻(xiàn)［9］，以剔除該企業(yè)的同省份年度行業(yè)的企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的傾向和參與水平作為工具變量，采用2SLS 法和GMM法對存在的內(nèi)生性問題進(jìn)行檢驗(yàn)。同時(shí)，參考張?jiān)彽鹊淖龇ǎ?4］，構(gòu)建多期雙重差分模型來控制參與和未參與精準(zhǔn)扶貧企業(yè)的事前差異。具體做法是，將模型（1）中的解釋變量替換為企業(yè)是否參與精準(zhǔn)扶貧的交乘項(xiàng)（Treat *Post）后重新進(jìn)行回歸。結(jié)果如表5 所示，仍然符合預(yù)期。

表5 工具變量法及雙重差分模型回歸結(jié)果Table 5 Regression results of IV method and DID model

最后，通過對自變量滯后一期處理、改變被解釋變量Opinion的衡量方式［29］、采用Probit 模型、面板混合OLS模型、面板隨機(jī)效應(yīng)模型等方式進(jìn)行了重新回歸，回歸結(jié)果如表6 所示，從得到的結(jié)果來看仍然沒有變化。

表6 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Table 6 Results of other robustness tests_____________________________________________

4 進(jìn)一步分析

4.1 機(jī)制分析

根據(jù)《中國注冊會(huì)計(jì)師審計(jì)準(zhǔn)則第1501 號(hào)》有關(guān)規(guī)定，注冊會(huì)計(jì)師應(yīng)根據(jù)被審計(jì)單位的具體情況做出職業(yè)判斷并針對財(cái)務(wù)報(bào)表是否存在重大錯(cuò)報(bào)發(fā)表審計(jì)意見。在風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)模式下，如果審計(jì)師感知到客戶具有相對較高的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，為了降低未來可能面臨的聲譽(yù)損失、訴訟風(fēng)險(xiǎn)等，審計(jì)師往往會(huì)采取發(fā)表非標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見的方式來進(jìn)行應(yīng)對。《中國注冊會(huì)計(jì)師審計(jì)準(zhǔn)則第1211 號(hào)》指出，注冊會(huì)計(jì)師的目標(biāo)是通過了解被審計(jì)單位及其環(huán)境，識(shí)別和評估重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而采取應(yīng)對措施以將審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍內(nèi)。其中，了解被審計(jì)單位的內(nèi)容之一為考慮可能導(dǎo)致重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。因此，在風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)模型下，考慮到審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)來源之一可能為威脅企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，審計(jì)師需要對被審計(jì)單位的經(jīng)營活動(dòng)展開充分了解［22，30］。當(dāng)企業(yè)面臨的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越高時(shí)，審計(jì)師感知到的風(fēng)險(xiǎn)水平越高，在審計(jì)意見決策上則會(huì)表現(xiàn)出更為謹(jǐn)慎的態(tài)度。已有研究發(fā)現(xiàn)，審計(jì)師的審計(jì)意見決策行為受到公司治理結(jié)構(gòu)、財(cái)務(wù)狀況以及經(jīng)營情況等諸多因素的影響［22，24，30］。在新的時(shí)代背景下，企業(yè)參與扶貧活動(dòng)不僅能夠通過信號(hào)發(fā)送機(jī)制提高聲譽(yù)、改善企業(yè)形象，同時(shí)也能更好地從政府等利益相關(guān)者處獲取關(guān)鍵性資源，從而提升企業(yè)業(yè)績，降低未來環(huán)境變化給企業(yè)帶來沖擊而可能帶來的不利影響。因此，本文認(rèn)為，上市公司參與精準(zhǔn)扶貧通過改善企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平，進(jìn)而影響了審計(jì)師的風(fēng)險(xiǎn)評估水平，最終作用于審計(jì)意見類型。為了檢驗(yàn)上述機(jī)制，我們建立如下模型：

式中：Risk表示經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，參考已有文獻(xiàn)［31-33］，采用修正Jones模型計(jì)算的操縱性應(yīng)計(jì)利潤的絕對值（DA）、違規(guī)情況（Pun）、資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）、虧損情況（Loss）等4 個(gè)指標(biāo)從多個(gè)角度來衡量。其中，當(dāng)上市公司因當(dāng)年年報(bào)披露違規(guī)日后被監(jiān)管部門處罰時(shí)，Pun取值為1，否則為0。控制變量的定義同模型（1）一致，并隨因變量的不同有所調(diào)整。由表7可知，在以盈余管理（DA）、違規(guī)情況（Pun）以及是否虧損（Loss）為因變量時(shí)，Tpa_Dummy 和Tpa_Amount的系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)；在以資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）因變量時(shí)，Tpa_Dummy和Tpa_Amount的系數(shù)均在5%水平上顯著為正。由此表示，企業(yè)參與扶貧后顯著降低了企業(yè)面臨的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)水平，進(jìn)而影響了審計(jì)意見，提高了審計(jì)師出具標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的概率。

表7 企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)情況Table 7 Enterprise participation in targeted poverty alleviation and operational risks

4.2 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

在中國特色社會(huì)主義社會(huì)制度背景下，國有企業(yè)和非國有企業(yè)承擔(dān)的社會(huì)責(zé)任不同，因此在參與精準(zhǔn)扶貧的要求和程度上也存在區(qū)別。國有企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧在很大程度上是履行政府分配的任務(wù)，會(huì)更多地受到政策方面的要求和約束。較于國有企業(yè)，民營企業(yè)的扶貧活動(dòng)更能體現(xiàn)出其自愿性，也具有更大的政治意義和帶來長期的市場價(jià)值［15］。因此，考慮到國有企業(yè)和非國有企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧動(dòng)機(jī)差異，進(jìn)一步將樣本按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。由表8 可知，Tpa_Dummy、Tpa_Amount 與審計(jì)意見的回歸系數(shù)僅在非國有企業(yè)組中顯著為負(fù)，且顯著水平為1%，而在國有企業(yè)組中不顯著。究其原因在于：國有企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧等社會(huì)責(zé)任在很大程度上是受到當(dāng)?shù)卣恼螇毫椭笜?biāo)要求［13］，進(jìn)而導(dǎo)致其參與精準(zhǔn)扶貧這一行為帶來的增量信息對于外部接收者而言并不足夠大［20］。對于民營企業(yè)而言，開展精準(zhǔn)扶貧活動(dòng)并不是強(qiáng)制要求，但正因如此，投入了相關(guān)精力和資源的企業(yè)更能夠引起審計(jì)師等外部相關(guān)者的關(guān)注，從而給與其較高評價(jià)。因此，本研究僅在民營企業(yè)這一組中發(fā)現(xiàn)了參與扶貧對審計(jì)師決策產(chǎn)生了影響。

表8 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性對審計(jì)意見的影響_____Table 8 Impact of property heterogeneity on audit opinions____

4.3 考慮企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的特征

根據(jù)上市公司年報(bào)中披露的扶貧工作情況，企業(yè)除了對基本的扶貧金額投入進(jìn)行披露，還需要披露包括扶貧成效、扶貧計(jì)劃等信息，也為本研究細(xì)化企業(yè)精準(zhǔn)扶貧特征提供了可能性。區(qū)別于傳統(tǒng)的慈善捐贈(zèng)，精準(zhǔn)扶貧對企業(yè)的社會(huì)責(zé)任承擔(dān)行為提出了更高的要求，強(qiáng)調(diào)了扶貧的“精確度”。在扶貧工作的進(jìn)程中，企業(yè)參與扶貧的難度也會(huì)因?yàn)閹头龅貐^(qū)的特點(diǎn)而有所不同，其中，深度貧困地區(qū)是脫貧攻堅(jiān)最大的短板，也是難度最大、最不托底的地方。此外，為了總結(jié)和借鑒企業(yè)參與扶貧的模式和經(jīng)驗(yàn)，從國家、省到市以及社會(huì)組織為扶貧行動(dòng)中的優(yōu)秀企業(yè)頒發(fā)了榮譽(yù)證書等。因此，理論上，如果企業(yè)扶貧地區(qū)中涉及對國家級貧困縣的幫扶，以及獲得了市級及以上的榮譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì)，更說明了企業(yè)的扶貧決心和扶貧成效，即能夠顯著對審計(jì)師的意見決策產(chǎn)生影響。本文進(jìn)一步引入了扶貧難度Poor 和扶貧獎(jiǎng)勵(lì)Prize作為自變量放入模型（1）中。扶貧對象中有國家級貧困縣時(shí)，Poor取值1，否則取值0；樣本公司當(dāng)年在扶貧工作中獲得市級及以上獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)Prize 取值1，否則取值0。表9 列（1）、（2）中的系數(shù)均在5%水平上顯著為負(fù)，說明當(dāng)企業(yè)幫扶地區(qū)涉及國家級貧困縣，以及取得了市級及以上榮譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)，會(huì)更容易收到標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見，也說明除了資金投入外，審計(jì)師在進(jìn)行決策時(shí)也充分將有關(guān)扶貧的其他信息一并納入了分析框架中進(jìn)行考慮。

表9 企業(yè)扶貧特征對審計(jì)意見的影響Table 9 The impact of poverty alleviation characteristics of enterprises on audit opinions

5 結(jié)論與建議

本文選擇中國2016—2020 年滬深A(yù) 股非金融類上市公司，立足于扶貧實(shí)踐考察了扶貧行為對第三方審計(jì)師產(chǎn)生的影響，回答了扶貧信息如何影響到其他外部利益相關(guān)方這一重要問題，主要結(jié)論如下：①Tpa_Dummy 與Opinion 在1%水平上顯著為負(fù)，即與未參與的公司相比，參與了精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)有更大的概率會(huì)收到標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見；Tpa_Amount與Opinion在1%水平上顯著為負(fù)，即企業(yè)扶貧投入金額越高，越可能收到標(biāo)準(zhǔn)意見。②機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧是通過降低了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而影響了審計(jì)意見。進(jìn)一步區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后發(fā)現(xiàn)這種影響在非國有企業(yè)中更為顯著。③細(xì)化考察企業(yè)精準(zhǔn)扶貧特征發(fā)現(xiàn)，企業(yè)參與扶貧的難度和成效同樣能夠?qū)徲?jì)意見類型產(chǎn)生顯著影響。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：首先，在“政府—市場—社會(huì)”三位一體特色扶貧格局下，政府有關(guān)部門應(yīng)著力推進(jìn)鞏固脫貧攻堅(jiān)成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接工作，合理規(guī)劃資源配置、持續(xù)優(yōu)化營商環(huán)境，厚植政策沃土，提振企業(yè)投資農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信心，充分激發(fā)企業(yè)開展產(chǎn)業(yè)投資的動(dòng)能。其次，在鄉(xiāng)村振興的新階段，上市公司應(yīng)持續(xù)響應(yīng)國家號(hào)召，充分吸取精準(zhǔn)扶貧先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，延續(xù)貧困治理的內(nèi)在邏輯，積極履行社會(huì)責(zé)任，結(jié)合自身優(yōu)勢和當(dāng)?shù)刭Y源稟賦優(yōu)勢打造特色產(chǎn)業(yè)，深化“造血式”幫扶長效機(jī)制，助力鄉(xiāng)村振興可持續(xù)發(fā)展。通過價(jià)值共創(chuàng)達(dá)到共同提升社會(huì)福祉與企業(yè)價(jià)值的目的。最后，社會(huì)審計(jì)作為連接上市公司和廣大投資者的重要通道，在鞏固精準(zhǔn)扶貧、服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中發(fā)揮監(jiān)督作用。為此，應(yīng)加強(qiáng)社會(huì)審計(jì)對上市公司參與國家脫貧攻堅(jiān)、深化鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的全過程監(jiān)管，如對企業(yè)投資過程的資金運(yùn)行情況展開鑒證分析、對重大投資項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)地考察等，確保審計(jì)師能準(zhǔn)確識(shí)別和評估企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧成效，以保障投資者能對企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧工作做出公允判斷。同時(shí)，適度引導(dǎo)和鼓勵(lì)審計(jì)師利用豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合宏觀政策和新發(fā)展背景，為企業(yè)提供合理化咨詢，全面助力企業(yè)主動(dòng)融入經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展大局，為其實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值最大化和兼顧社會(huì)責(zé)任謀求雙贏與平衡。