王善平 王娟萍

【摘要】选取2016 ～ 2018年沪深A股上市公司面板数据， 实证检验精准扶贫、政治关联与融资约束三者之间的多元线性关系。 研究结果表明：政治关联和落实精准扶贫工作均能缓解企业的融资约束; 政治关联和精准扶贫对企业融资约束的影响存在协同效应; 在区分产权性质后， 国企融资约束的缓解效应来自于政治关联和精准扶贫， 而民企融资约束的缓解效应仅来自于精准扶贫。

【关键词】精准扶贫;政治关联;融资约束;经营性现金流

【中图分类号】F272      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）20-0016-7

一、引言

2018年上半年上市公司年报显示， 共有867家公司披露其年度扶贫投入， 共计帮扶建档立卡贫困人口超过30万人。 但企业是以盈利为目标的组织， 如果产业关联度高， 盈利关联可以解释企业参与精准扶贫的逻辑; 如果产业关联度不高， 虽然可以从社会责任角度解释企业参与精准扶贫的逻辑， 但总体上， 我国企业都存在不同程度的融资难、融资贵问题， 那么企业为何还要在精准扶贫上投入一定额度的资金呢？ 难道精准扶贫能缓解融资约束？ 如果答案是肯定的， 那么， 国企与民企参与精准扶贫对融资约束的缓解效应是否有所不同？ 而这种差异是否与企业的政治关联相关？ 对此， 无论在理论上， 还是在经验证据上， 都是值得深入研究的问题。

与已有文献相比， 本文的主要贡献是：①将精准扶贫这一政府为主推动的、兼顾经济工程和政治工程特性的社会活动， 置于企业经营之中， 研究涵盖精准扶贫的企业社会责任理论在融资约束方面的表现， 丰富了精准扶贫经济后果方面的文献。 ②将企业融资约束问题置于企业参与精准扶贫的背景之下， 检验精准扶贫行为对缓解融资约束的积极影响， 丰富了企业融资约束下精准扶贫的市场选择与政府推动的协同效应研究。 ③研究政治关联对精准扶贫和融资约束关系的调节作用， 发现该调节作用在国企和民企中存在差别， 丰富了政治关联影响企业精准扶贫、融资约束的研究文献。 同时， 也相应地提出了完善精准扶贫政策的建设性建议。

二、理论分析与研究假设

1. 参与精准扶贫会缓解融资约束。 信号传递理论认为， 经营良好的企业可以通过主动披露自身经营状况、财务状况、履行社会责任状况等信息， 向投资方展示良好的现状和发展前景， 以减少信息不对称带给企业的逆向选择和道德风险。

企业参与精准扶贫是履行社会责任的一项表现， 需要投入一定的人力和物力， 同时也会收获良好的声誉， 并得到政府和民众的支持。 ①参与精准扶贫的企业追求“乐善好施”的价值观， 与当下主流价值观契合， 可以为企业树立良好的社会形象， 提升企业声誉和在信贷市场上的竞争力， 帮助企业降低融资成本和费用[1] 。 ②企业参与精准扶贫是“穷则独善其身， 达则兼济天下”的传统优秀价值观在履行社会责任上的具体表现。 社会责任“金字塔模型”认为， 企业有四种责任， 一是以盈利目标为初始动机和生存、发展基础的经济责任， 二是遵守法律法规的法律责任， 三是守住道德底线的伦理责任， 四是在社会公共事业上有所贡献的社会责任。 这四种责任层层推进， 履行社会责任被视为超越其他责任的利他性行为。 企业参与精准扶贫意味着其在守住了法律和伦理底线、较好地履行了经济责任的基础上， 还承担了一定的社会责任。 ③履行社会责任有利于企业获得政府的资源支持。 在我国， 政府在关键资源的配置中存在不可替代的作用， 企业履行社会责任的行为大多数是由行政力量促成的， 政府会全力支持企业履行社会责任[2] ， 企业可以通过帮助政府分担精准扶贫的重任来换取政治资源， 进而缓解融资约束。 ④制度经济学理论认为， 企业为了获得政治和社会认同的合法性， 会与规范、传统及社会影响保持一致， 从而导致组织结构和组织行为的同质化， 这种“同构性”被称为“制度同形”。 企业履行社会责任会受到当地制度文化的显著影响， 我国儒家文化的“仁义”观念深入人心， 尽力参与精准扶贫是每个企业应有的“仁义”。 2012年银监会发布的《绿色信贷指引》将企业信贷直接与履行社会责任挂钩。 同样， 履行社会责任的企业在进行股权融资时也更易得到股权投资者的认可。 可见， 履行好社会责任将会缓解企业的融資约束。

综上所述， 本文提出假设1：企业参与精准扶贫能够缓解融资约束。

2. 政治关联与企业的融资约束。 政治关联作为一种信号传递手段[3] ， 有利于提升人们对企业的信任， 具有政治关联的企业会更积极地履行社会责任， 如解决就业等。 与此同时， 政府也会为其提供更多更优的资源、更便利的市场准入等， 这将有利于提升企业价值[4] ， 从而缓解企业融资约束。

在股权融资的审核制时代， 政府一般“歧视”中小型企业， 而企业越依赖股权融资， 其股权融资成本就越高[5] 。 同时， 具有政治关联的企业更容易得到信贷机构的支持。 政治关联是一种隐性资本， 关系经济在此基础上衍生出来， 不仅包含社会情感， 还涉及经济利益， 关系经济可以影响政府主导的资源配置。 事实上， 任何企业都无法完全依靠自身力量来提供生存与发展所需的全部资源， 对外部环境都存在一定的依赖性。 政治关联可以为企业提供多元化融资渠道、提高贷款额度[6] 、促进融资成本显著下降[7] 、延长融资期限[8] ; 也可以作为特殊的声誉机制[9] ， 向外界传达该企业的融资行为有政府信誉作为担保的信号[10] 。

因此， 本文提出假设2：具有政治关联的企业面临的融资约束较小。

3. 政治关联、精准扶贫与企业的融资约束。 在制度经济学理论中， 制度包括正式制度与非正式制度。 正式制度是明文规定的规则， 能明确告知人们如何规范行为并给予一定激励。 非正式制度是在人们日常生产生活中逐步形成并在比较广泛的范围内获得认同的价值观、文化传统、习惯等， 总在无形中起作用。 证监会发布的《关于发挥资本市场作用服务国家脱贫攻坚战略的意见》属于正式制度， 号召上市公司履行社会责任， 参与精准扶贫。 参与精准扶贫的企业若符合上市条件， 会获得“即报即审， 审过即发”的正式制度激励。 政治关联属于企业与政府之间的隐性契约， 是一种非正式制度。 一方面， 具有政治关联的企业更有积极性参与精准扶贫， 这会为企业带来额外的政治资源、经济资源和社会资源， 但另一方面， 要获得和维系这些资源也需要付出一定的代价， 比如， 面临更多的政府干预、承担更多的社会责任， 这会影响企业决策的独立性和经营效率等， 此时， 政治关联又会耗减企业参与精准扶贫对融资约束的缓解效应。 总而言之， 企业的政治关联和精准扶贫对融资约束的影响存在替代作用。

在我国， 实现全面脱贫是一件时间紧、任务重、需要投入大量资金的公共事业， 直接或间接地影响着每家企业， 政府一般会尽力动员那些财务状况较好、盈利能力较强且具有一定政治关联的企业参与精准扶贫。 事实上， 这类企业也更愿意响应政府号召， 政府一般也会在资金、物资， 甚至稀缺资源配置上给予积极参与精准扶贫及扶贫成果显著的企业重点支持。 而企业社会责任规模过小时， 地方政府会受到上级部门和媒体的关注与批评[11] 。 企业会根据自身的战略目标需要相机制订精准扶贫方案。 一方面， 具有政治关联的企业更有扶贫上的战略动机和政治动机， 在它们看来， 参与扶贫不仅是一项社会责任， 而且能获得地方政府的认可， 在此， 积极参与扶贫具有一定的政治寻租倾向[12，13] 。 另一方面， 具有政治关联的企业高管有更多机会获得最新的扶贫信息， 他们会提早规划扶贫工作， 准确把握地方政府对扶贫的需求， 以期获取更高的社会地位[12] ， 自然地， 企业高管的政治层级越高， 越能为企业带来政治资源、经济资源， 即企业的政治关联和精准扶贫对融资约束的影响存在协同作用。 基于此， 本文提出如下假设：

假设3a：政治关联和精准扶贫对企业融资约束的影响存在替代作用， 即政治关联越强的企业， 其参与精准扶贫对融资约束的缓解作用越弱。

假设3b：政治关联和精准扶贫对企业融资约束的影响存在协同作用， 即政治关联越强的企业， 其参与精准扶贫对融资约束的缓解作用越强。

三、样本选择与模型设计

1. 数据来源与样本选择。 由于在2016年以前上市公司并未披露参与精准扶贫的有关数据， 所以本文以2016 ～ 2018年我国沪深A股上市公司数据为样本。 相关财务数据来自国泰安数据库和WIND数据库， 用手工收集的方法从巨潮资讯网上市公司披露的年报中获得精准扶贫数据; 2016 ～ 2017年高管的政治关联数据来自国泰安数据库， 但2018年国泰安数据库中没有收录企业高管个人特征数据， 本文用手工收集的方法根据上市公司2018年年报整理而得。

为了提高结论的准确性， 本文对获得的原始数据进行了以下处理：①剔除金融类上市公司; ②剔除ST、?ST公司; ③剔除财务数据缺失的公司; ④对连续变量在总样本上下进行1%的Winsorize处理， 以消除极端值对研究结果的影响。 最终得到9151个非平衡面板观测值， 其中：国企2953家， 参与扶贫的国企占比41%; 民企6198家， 参与扶贫的民企占比18%。 样本描述详见表1。

2. 变量选择。

（1）被解释变量：融资约束。 本文参考Almeida等[14] 提出的现金—现金流敏感性模型来衡量融资约束。 若现金—现金流敏感系数为正， 表明企业存在融资约束， 且系数越大融资约束越严重。 如果企业存在融资约束， 就会选择持有更多的现金， 以保持资金的流动性， 满足未来投资资金需求。 此外， 本文借鉴连玉君等[15] 的研究设计基准模型。

（2）解释变量：精准扶贫水平（Pov）。 《关于发挥资本市场作用服务国家脱贫攻坚战略的意见》（中国证券监督管理委员会公告[2016]19号）要求上市公司的年度报告从产业发展脱贫、转移就业脱贫、易地搬迁脱贫、教育扶贫、健康扶贫、生态保护扶贫、兜底保障、社会扶贫等八个方面详细披露参与精准扶贫情况。 本文通过选用企业投入的扶贫资金和物资折款之和来衡量企业精准扶贫水平。

政治关联（PC）。 以公司高管（董事、监事和高管人员）曾经或当前供职于政府及其职能部门， 拥有人大代表、政协委员等身份作为政治关联的衡量指标。 若公司高管担任上述职务之一， 则政治关联取1， 否则取0。 通过对公司高管政治层级（国家级、省级、市级、县区、其他和无）赋值（依次为5 ～ 0）， 将所有赋值加总表示公司的政治关联程度（PCD）[16] 。

（3）控制变量。 现金—现金流敏感性模型包含的控制变量有企业成长性（Tobin Q）、短期负债净增加额（DStd）、营运资本净增加额（DNwc）、资本支出（Expend）， 此外， 本文还考虑企业负债率、产权性质、年份等對融资约束的影响， 添加控制变量资产负债率（Lev）、所有权性质（Soe）和年份虚拟变量（YEAR）。

3. 实证模型设计。 本文建立如下现金—现金流敏感性模型作为基准模型：

系数β1反映了企业现金持有量变动（DCash）对经营性现金流（CF）的敏感性， 当存在融资约束时， 企业需要在目前的现金流中留取部分现金及现金等价物， 以满足未来投资的资金需求， β1为正则表示企业存在融资约束， β1值越大则企业面临的融资约束越严重， 故预期此时β1估计值应显著为正。

为了考察企业精准扶贫水平对融资约束的影响， 本文将经营性现金流和精准扶贫水平的交互项（CF×Pov）加入基准模型（1）中， 得到模型（2）。 若系数β3为负， 则表示企业参与精准扶贫投入力度越大， 对融资约束的缓解作用越强， 假设1成立。

为了检验政治关联对融资约束的影响， 在模型（1）的基础上加入经营性现金流与政治关联的交互项（CF×PC）， 得到模型（3）。 模型（3）中的系数β3为负， 则表示企业具有政治关联会缓解融资约束， 假设2成立。

为了探究政治关联是否会成为精准扶贫与企业融资约束之间关系的加速器， 本文以模型（2）为基础， 将样本按照是否存在政治关联分为两组。 在有政治关联组， 若β3显著为负， 则说明政治关联能加强精准扶贫对融资约束的缓解作用; 反之， 若β3显著为正， 则表明政治关联会弱化精准扶贫对融资约束的缓解作用。

4. 描述性统计。

由表2可知， 现金持有量变动（DCash）标准差为0.139， 说明企业现金持有量变动之间差距较小。 经营性现金流（CF）最小值为-0.211， 标准差为0.088， 说明企业经营活动现金流净额差距较小， 部分企业现金流净额为负， 说明部分企业的财务状况不太乐观。 精准扶贫水平（Pov）的对数化均值为1.148， 中位数为0， 说明上市公司对精准扶贫的投入总体差距显著， 超过一半的上市公司未参与精准扶贫。 政治关联（PC）的均值为0.54， 说明参与扶贫的企业中超过一半具有政治关联， 而政治关联程度（PCD）最大值和最小值分别为36和0， 标准差为7.58， 说明参与精准扶贫企业的政治关联程度存在明显差异， 总体波动较大。

四、实证检验及结果分析

1. 基准回归。

（1）精准扶贫与融资约束。 为了验证精准扶贫对融资约束的影响， 本文对基准模型（1）和模型（2）进行回归分析。 考虑到企业通过精准扶贫提高声誉的机制可能存在时滞性， 同时加入经营性现金流和精准扶贫水平交互项（CF×Pov）的滞后一期， 对模型（2）进行回归。 回归结果如表3所示。

模型（1）回归结果中经营性现金流（CF）的系数为0.268， 在1%的水平上显著为正， 说明我国上市公司仍被融资约束问题所困扰， 该结论为本文的后续研究提供了实证基础支持。 在模型（2）的回归结果中可以看到， 本期CF×Pov的系数为-0.002， 在10%的水平上显著为负， 滞后一期中交互项依旧显著， 说明本文的研究样本不存在内生性问题， 表示企业参与精准扶贫可以缓解融资约束。 假设1成立。

将样本进一步分为国企和民企两组， 对比研究政治关联对融资约束的影响是否具有产权异质性， 结果表明国企和民企参与精准扶贫对融资约束均有缓解作用。 在控制变量方面， 多数均表现出良好的显著性且系数与前文的预期一致， 说明本文引入的控制变量是合适的， 能较好地解释被解释变量。

（2）政治关联与融资约束。 政治关联与企业融资约束的回归结果见表4。 由表4可以看出， 本期的政治关联对融资约束没有形成显著影响， 在滞后一期中， 经营性现金流与政治关联的交互项（CF×PC）系数为-0.003且在10%的水平上显著。 这表明存在政治关联的企业更容易获得资金支持， 政治关联的存在会为企业获得融资提供担保或者其他便利， 但政治关联发挥的作用具有一定的时滞性。 区分不同的产权性质， 可以发现国企的政治关联程度对融资约束的缓解力度远强于民企。 可能的原因在于国企与政府有强政治关联的先天优势， 在融资约束缓解上有“近水楼台先得月”效应， 我国信贷机构主要是国有银行， 银行为国企提供贷款更有保障， 也更能得到政府的支持。 相比之下， 民企建立的是一种弱政治关联， 我国《公务员法》规定公务员不得从事或者参与营利性活动， 不得在企业或者其他营利性组织中兼职， 民企的政治关联基本来自于高管成为人大代表、政协委员或者退休离任的政府机构人员， 他们持有的政治资源、经济资源相对较少， 能为企业缓解融资约束的能力相应较弱。

（3）精准扶贫、政治关联与融资约束。 本文将样本分为有政治关联与无政治关联两组展开回归分析， 重点关注经营性现金流与政治关联交互项（CF×Pov）的系数。

表5显示， 在本期中政治关联对于精准扶贫对融资约束的缓解作用的影响并不显著， 滞后一期中经营性现金流与政治关联交互项（CF×Pov）的系数部分显著， 有政治关联组交互项（CF×Pov）的系数为-0.003， 在10%的水平上显著， 无政治关联组交互项（CF×Pov）的系数为-0.003且不显著， 说明企业具有政治关联可以促进精准扶贫与融资约束之间的负向关系， 且具有滞后效应。

2. 稳健性检验。 本文采用目前衡量融资约束的主流方法KZ指数进行稳健性检验。 采用KZ指数替代前文中的现金—现金流模型中的因变量现金持有量变动（DCash）和自变量经营性现金流（CF）。 借鉴Kaplan等[17] 的做法， 通过现金持有量变动、经营性现金流、资产负债率、股利支付率和企业成长性5个变量构建KZ指数。 具体计算步骤如下：①计算现金持有量变动（DCash）、经营性现金流（CF）、资产负债率（Lev）、股利支付率（Divprt）和企业成长性（Tobin Q）的中位数; ②若现金持有量变动小于中位数， 则KZ1=1， 若经营性现金流小于中位数， 则KZ2=1， 若资产负债率小于中位数， 则KZ3=1， 若股利支付率小于中位数， 则KZ4=1， 若Tobin Q值小于中位数， 则KZ5=1， 否则上述值为0; ③令KZ=KZ1+KZ2+KZ3+KZ4+KZ5; ④以KZ为因变量， 以现金持有量变动、经营性现金流、资产负债率、股利支付率和企业成长性为自变量进行回归， 回归结果见表6; ⑤以上述回归模型估计出来的结果计算每个样本的KZ指数， KZ指数越大， 则企业面临的融资约束越严重。

表7给出了KZ指数模型下滞后一期的政治关联、融资约束和精准扶贫的实证结果。 模型（4）的结果表明， 随着精准扶贫水平的提高， 企业面临的融资约束显著下降。 模型（5）的结果中滞后一期的PC系数为-0.040， 在1%的水平上显著为负， 说明企业存在政治关联能够显著缓解融资约束。 模型（6）加入精准扶贫水平与滞后一期政治关联的交互项（Pov×PC）， 结果显示， 滞后一期政治关联（PC）的系数仍显著为负， 假设1再次得到验证， 两者的交互项系数为-0.013且显著， 说明滞后一期政治关联会强化企业精准扶贫与融资约束之间的负向关系。

五、进一步研究

下面进一步检验上市公司政治关联程度对精准扶贫、融资约束的影响， 回归结果见表8。

由表8可知， 在模型（7）中， 滞后一期的现金流与政治关联程度交互项（CF×PCD）在10%的顯著性水平上系数为-0.01， 说明随着政治关联程度的提高， 其对融资约束的缓解作用会增强， 并且在国企中上述作用依旧显著， 而在民企中不显著， 这是“政府偏袒效应”的一类表现， 即国企政治关联程度越高， 越容易获得融资、政府补贴、税收优惠及突破管制壁垒等[18] 。 在模型（8）中， 经营性现金流、精准扶贫水平与政治关联程度（CF×Pov×PCD）三者的交互项系数为-0.003且显著， 说明随着政治关联程度的提高， 企业参与精准扶贫缓解融资约束的效应会增强， 但具有一定的滞后性。 进一步地， 在国企样本中三者的交互项系数为-0.012且显著， 说明国企的政治关联会负向调节精准扶贫对融资约束的缓解作用。 政府将扶贫任务内化于国企的生产与经营中， 比如， 政府给国企分派了定点帮扶贫困县任务， 会问责选派驻村干部不力、扶贫成效较差的国企。 此外， 政府任职是国企高管职业生涯的重要经历， 并认为履行社会责任具有重要的政治战略意义[19] ， 国企高管的政治关联程度越高， 对履行精准扶贫任务的认知度和使命感越强。 而在民企样本中三者的交互项系数为0.009， 说明民企的政治关联和精准扶贫对融资约束的缓解存在替代作用， 但系数并不显著。

六、实证结论与政策建议

上述实证结果表明， 我国上市公司参与精准扶贫缓解了融资约束， 高管政治关联也缓解了融资约束， 且政治关联对于精准扶贫对融资约束缓解作用的影响， 具有一定的时滞性。 另外， 国企融资约束的缓解作用来自于政治关联和精准扶贫， 民企融资约束的缓解作用仅来自于精准扶贫。

根据实证结论， 本文提出以下两点建议：①弱化政治关联对企业参与精准扶贫、融资约束的影响。 实证结论“国企融资约束的缓解作用来自于政治关联和精准扶贫， 民企融资约束的缓解作用仅来自于精准扶贫”， 可以由“政治关联本质上是一种租”和“政府偏爱国企”得到合理解释。 这种状况一定程度上既损害了民企参与精准扶贫的积极性， 又可能激励企业寻租行为， 衍生融资领域的腐败， 破坏国企与民企公平竞争的营商环境。 ②建立健全国企、民企都积极参与扶贫的长效机制。 目前的脱贫实质上仅解决了绝对贫困问题， 要解决相对贫困问题和维持脱贫的长效性， 既要靠贫困户的内生能力， 扶志教育和素质赋能尤其重要， 还要靠政府实施诸如乡村振兴战略等“升级版”扶贫举措和税收优惠等办法来引导企业与扶贫对象加强产业链上的合作共赢， 也要通过各种媒体及时全面地宣扬扶贫帮困企业的先进事迹， 使它们获得良好社会声誉， 以增强扶贫对融资约束的缓解效应， 从而激发更多企业参与扶贫工作的积极性。

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