高管团队认知多样性与上市公司精准扶贫行为

原东良 ，周 建 ，2

（1.南开大学 a.商学院；b.中国公司治理研究院；c.中国特色社会主义经济建设协同创新中心，天津 300071；2.南开大学滨海学院 经济管理系，天津 300270）

一、引 言

2013 年11 月3 日，习近平总书记在湖南省考察时首次作出了“实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫”的重要指示。2017 年 10 月 18 日，中国共产党第十九次全国代表大会在北京召开，习近平总书记在大会报告中明确提出，到2020年，确保我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困，做到脱真贫、真脱贫。国家统计局公布的2019年国民经济和社会发展统计公报显示，截至2019 年末，我国贫困发生率由2018 年的1.7%下降到0.6%，贫困人口减少1 109万人，剩余551 万人，而同期贫困地区的人均可支配收入增长11.5%，达到11 567元。

精准扶贫已经上升到国家战略高度，并取得了举世瞩目的实践成果，确保如期完成脱贫攻坚任务，实现全面建成小康社会的伟大目标，需要调动社会各方面力量积极参与其中。《中国企业扶贫研究报告（2018）》研究显示，在1 892家公开披露扶贫信息的上市公司中，有将近1/3的上市公司披露了精准扶贫投入金额，扶贫资金投入总额达到646 191.47 万元，帮助655 961 名建档立卡贫困人员脱贫。上市公司作为同时拥有资金、人才和产业等优势的社会组织，是我国精准扶贫事业的重要参与主体，目前，上市公司已经成为参与精准扶贫的典范，为其他社会力量积极参与精准扶贫、打赢脱贫攻坚战起到了良好的示范作用。充分挖掘上市公司精准扶贫行为的驱动因素，可以帮助政府和监管部门出台相应政策，以进一步强化上市公司在脱贫攻坚中的标杆效应。

受研究数据限制，采用大样本实证对上市公司精准扶贫行为影响因素的研究相对较少。精准扶贫作为一项具有中国特色的企业社会责任活动，上市公司参与其中，不仅会受到盈利能力、公司规模等公司特征的影响［1］，还会受到战略决策主体背景特征的影响。系统探究上市公司参与精准扶贫的影响因素，有必要对管理者背景特征展开深入分析，高管团队特征作为企业战略决策领域的研究热点，其内含假设为管理者特征会影响企业的战略决策［2］。目前，有关管理层背景特征对企业战略决策影响的研究成果已经相对丰富，但是探讨管理者认知多样性对企业战略决策影响的研究尚不充分［3］。因此，本文拟回答如下问题：高管团队认知多样性会影响上市公司精准扶贫行为吗？

本文以2016-2018 年我国沪深两市参与精准扶贫的A 股上市公司作为研究样本，利用手工收集的上市公司参与精准扶贫的数据，理论分析并实证检验高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响。结果显示，高管团队的性别多样性程度和教育背景多样性程度与上市公司精准扶贫行为正相关，在使用Heckman 两阶段、工具变量回归和熵平衡处理内生性问题，并经过更换变量测度等一系列稳健性检验之后，该结论依然成立。

同已有研究相比，本文的边际贡献体现在：第一，已有关于精准扶贫的研究多基于理论分析和规范研究，本文利用手工收集整理的上市公司参与精准扶贫的数据，从大样本实证检验的角度，探讨高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响，有助于从驱动因素视角认识“精准扶贫”这一国家政策的实施，为具有中国特色的企业社会责任理论体系的构建与发展提供经验证据。第二，自Hambrick 和Mason（1984）开创性地提出“高阶梯队理论”之后［2］，学术界已经达成共识，管理团队的人口背景特征会影响企业战略决策，但相关研究多从人口背景特征的平均水平出发。目前，学者开始关注性别、教育背景等人口背景特征属性的异质性对企业战略决策的影响，本文丰富了该领域的研究。

二、文献回顾

现有关于精准扶贫的研究主要采用规范研究，围绕精准扶贫的内涵、困境、对策及路径选择、实践模式和扶贫效果等维度展开。精准扶贫作为一个具有中国特色的扶贫理念，是指通过相应的制度安排和政策支持，将扶贫资源通过一定的方式准确地传递给符合条件的目标人群，帮助他们通过合适的形式改善自身条件，提高自身能力进而摆脱贫困的一种全过程精准的扶贫方式［4］。精准扶贫的困境主要体现在精准识别、精准帮扶和精准考核［5］，在此基础上，刘铮和浦仕勋（2018）进一步指出，精准扶贫目前还存在识别帮扶对象手段单一，易形成贫困代际固化等问题［6］；在对策及路径选择方面，应该采用各级政府主导，鼓励社会组织参与［7］，并对贫困地区实行分类机制化管理，采用行之有效的扶贫模式［8］，构建市场化的扶贫机制［9］，提高扶贫资源的配置效率［10］。实践模式主要涉及政府与社会资本合作模式、政府购买、资产收益扶贫和电商扶贫［9］。目前，被政府和社会认可的精准扶贫模式包括产业发展脱贫、转移就业扶贫、易地搬迁扶贫、教育扶贫、健康扶贫、生态保护扶贫、兜底保障等［1］。有关精准扶贫效果的研究主要从扶贫效率（包括农户增收等）［11］、精神依赖［12］、贫困户可持续生计［13］等角度展开。

聂伟和龚紫钰（2018）梳理总结了十八大以来有关精准扶贫的研究成果，指出现阶段的研究需要注重学科交叉，实现规范分析和实证分析并重，在研究方法上应该从规范分析转向实证分析［14］。在实证研究方面，李杰义（2019）研究表明，精准扶贫的识别、帮扶、管理和考核四个维度特征均会对扶贫效果产生显著影响［15］。乔慧等（2019）研究表明，建档立卡政策的实施会对贫困户的转移性支付有显著增收效应［16］。王振振和王立剑（2019）基于陕西省70个县（区）的调查数据评估精准扶贫政策的实施效果。整体而言，精准扶贫的实施不会显著改善贫困户的可持续生计水平，但会显著提升贫困户的经济能力和社交能力［13］。杜世风等（2019）研究发现，产权性质、公司规模和盈利能力是影响上市公司在精准扶贫投入的三大因素，对于具体的扶贫方式，上市公司更倾向于通过产业扶贫参与到扶贫事业当中［1］。黄珺等（2020）指出媒体关注能够提高企业参与精准扶贫的意愿，该影响在民营企业中更明显［17］。杜世风等（2019）［1］和黄珺等（2020）［17］的研究是目前少有的以上市公司作为研究对象，采用大样本实证分析的方法探究企业参与精准扶贫影响因素的研究。这些研究侧重于分析公司特征和外部监督对上市公司精准扶贫行为的影响，未对管理层背景特征相应的影响效应展开分析，这也为本文留下了可进一步研究的空间。

三、研究假设

看似具有相似或者相同特征的管理层，却会做出截然不同的战略决策，其内在原因在于管理层是由具有不同背景特征的个体构成。高阶梯队理论将高层管理者的认知水平与战略决策联系起来，认为管理者的决策过程并不满足经济学中的理性人假设，战略决策是在复杂、不确定和不明确的信息条件下做出的，管理者的个人特征、知识、价值观和职业经历等因素会影响其认知能力，进而对公司的战略决策与实施产生影响。从这一角度看，战略决策主体认知水平的差异性导致了企业战略决策的不同，即战略决策反映了组织内部决策个体的价值和认知水平。在战略管理研究领域，管理者背景多样性被认为是认知多样性的良好替代指标［18］，Ratzan 和Lant（2019）进一步指出，人口背景特征属性的多样性程度可以表征认知多样性［19］。基于此，本文将从静态特征和动态特征两个角度探讨高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响，静态特征与生俱来，动态特征由高管通过后天学习等途径形成。在本文研究中，静态特征多样性选取性别多样性，动态特征多样性选取教育背景多样性［20］，性别特征导致了因生理差异引起的先天性的认知差异，教育背景决定了高管团队成员对社会最原始的认知能力。在企业实践过程中，董事会和高层管理团队都是企业战略决策的核心主体［21］，因此，本文将研究对象聚焦于董事会成员和高层管理人员，并将其统一定义为高管团队。

（一）高管团队性别多样性与上市公司精准扶贫行为

女性关怀理论认为，在道德选择面前，性别差异会造成人们持有不同的态度，女性的价值观更强调同情、教养和关怀。这种价值观使得女性比男性更倾向于奉行关怀伦理，表现出更强的移情关怀和利他倾向，女性倾向于把他人的幸福和利益作为个人的目标和责任。在高管团队层面的决策过程中，由于其天生的母性特征，会更多关注他人和弱势群体，表现出更明显的亲社会性［22］。性别研究领域的研究成果显示，两性在道德规范方面存在显著差异［23］，同男性相比，女性道德水平更高，在为人处世方面更加注重伦理道德。性别社会化理论表明，女性拥有较强的社区意识，对道德问题表现出更大的敏感性，更容易接受和满足社区和社会的需求［24］，这使得女性管理者能够更好管理与处理利益相关者之间的关系［25］。此外，有关脑神经科学的研究显示，在做出决策的时候，女性会同时使用左右大脑，而男性往往仅使用单侧大脑［26］，表明女性在决策过程中考虑的因素更为全面。

高质量的战略决策需要高管团队成员之间开放性的沟通与交流，女性管理者的介入能够鼓励管理者之间展开更多的公开对话，并给战略决策带来不同的道德价值观要求［24］。“她力量”使得管理者能够更好地评估不同利益相关者的诉求，有助于推动在企业社会责任方面做出更有效的决策，这使得精准扶贫这一具有中国特色的企业社会实践活动在企业战略决策制定过程中被优先考虑并付诸实践的可能性增大。性别多样性的提高，使得企业的战略决策能够参考更广泛的观点，提升战略决策水平。已有研究表明，管理团队中的性别多样性程度会刺激企业积极承担社会责任［24］，进行更多的慈善捐赠［27］，获得更高的社会责任绩效［28］。男性与女性之间与生俱来的生理特征差异导致了两者在企业社会责任方面的认知差异，受伦理道德、仁爱主义和利他主义等因素的影响，女性在参与精准扶贫等企业社会责任活动方面表现得更为积极主动。基于此，本文提出假设1。

H1：高管团队性别多样性与上市公司精准扶贫行为正相关。

（二）高管团队教育背景多样性与上市公司精准扶贫行为

首先，教育背景是决定个人价值观和认知的重要因素，教育水平的高低会对个人的思维模式和情感反应产生影响，正式的教育水平代表了个体的价值观和认知偏好［29］。教育塑造了个体对组织和社会的价值观，是理解和评估组织如何与社会建立联系的基础，并在决策中发挥着重要作用［30］。接受教育的时间越长、层次越高，管理者越会受到积极思维的影响［31］，更多地关注食品安全、环境保护等社会问题［32］。其次，接受过高等教育的管理者，在决策过程中更能保持理性和乐观，越能理解和关注利益相关者的需求，并将道德标准作为其考量因素之一［33］。管理者的教育水平是公司有价值的资源之一［29］，拥有更高教育水平的管理者会导致企业层面社会意识水平的提高［34］。接受过良好教育的管理者，出于个人的仁爱和正直的价值观，在参与慈善捐赠等企业社会责任活动方面表现得更积极［35］。精准扶贫作为一项具有中国特色的企业社会责任活动，旨在消除贫困、改善民生、缩小贫富差距、实现共同富裕，这与管理者通过接受层次教育所塑造的认知基础和价值观保持一致。

在企业实践过程中，能够进入上市公司高管团队的大致可以分为两类：接受过高等教育的专业人士和从公司内部成长起来、拥有丰富实践经验的管理者。同拥有高学历的管理者相比，低学历管理者所拥有的实践经验也可以提高企业的战略决策质量［29］，丰富的实践经验很容易使管理者认识到参与精准扶贫是企业与政府建立良好关系的重要契机，而良好的政企关系是确保企业可持续竞争优势的重要资源之一。

整体而言，在上市公司高管团队中，教育背景的差异性有助于提高对参与精准扶贫的认识，接受过高等教育的管理者和实践经验丰富但教育水平较低的管理者，能够分别从意识形态和企业实践两个角度理解参与精准扶贫对公司、社会和国家发展的意义，并将其转化为具体的企业实践活动。基于此，本文提出假设2。

H2：高管团队教育背景多样性与上市公司精准扶贫行为正相关。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

2016 年底，上海证券交易所和深圳证券交易所先后发布《关于进一步完善上市公司扶贫工作信息披露的通知》和《关于做好上市公司扶贫工作信息披露的通知》，要求上市公司在年度报告全文和企业社会责任报告中充分披露参与精准扶贫的情况。基于此，本文以2016年作为研究的时间起点，以2016-2018 年参与精准扶贫的上市公司作为研究对象，并按照如下标准进行筛选：①剔除银行、保险等金融类样本；②剔除研究期内被ST、*ST 以及退市的样本；③剔除上市不足一年的样本；④剔除未披露精准扶贫投入金额的样本。经过上述处理，本文共得到1 899个公司年度样本。本文所使用的财务数据来自于CSMAR数据库。为了减少异常值对研究结果的影响，对所有连续变量进行1%和99%水平上的缩尾处理。

（二）模型设计与变量说明

为检验高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响，设定如下回归模型。为了克服潜在的内生性问题，本文对所有的自变量和控制变量进行滞后一期处理，因此，被解释变量区间为2016-2018年，解释变量的区间为2015-2017年，本文重点关注系数α1的大小、方向和显著性。

（1）精准扶贫（PPA）。借鉴杜世风等（2019）的做法［1］，将上市公司精准扶贫的投入金额进行取自然对数处理，以此测度上市公司的精准扶贫参与程度。其中，投入金额通过上市公司投入精准扶贫的现金和物资折款的加总度量。该部分数据由手工收集获得。

（2）高管团队认知多样性（H）。按照前文分析，本文通过高管团队的性别多样性（Hgender）和教育背景多样性（Hedu）两个指标测度高管团队认知多样性。借鉴Francoeur 等（2019）的研究［36］，使用高管团队中女性占比测度性别多样性。教育背

其中，pi代表高管团队中拥有某种特征的成员占整个高管团队的比重，H值越大，代表多样性程度越高。在计算教育背景多样性时，本文将高管的教育背景分为博士、硕士、本科、大专、中专及以下共五类。

（3）控制变量。本文在回归模型中控制了公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、营业收入增长率（Growth）、机构持股比例（Inshold）、资产收益率（ROA）、前十大股东持股比例（Top10）和公司年龄（Age），并对年份效应（Year）和行业效应（Industry）加以控制。各变量定义见表1所列。景多样性参照An 等（2020）的研究［37］，使用如下公式进行计算：

表1 变量定义

五、实证结果与分析

（一）描述性统计

各变量的描述性统计结果见表2所列，由表2可知，上市公司精准扶贫投入金额的平均值为4.557，标准差为2.100，表明上市公司在精准扶贫方面的投入力度存在差异。具体而言，上市公司精准扶贫投入资金的平均金额为95.297（e4.557）万元，最小金额为0.910（e-0.094）万元，最大金额为36 206.719（e10.497）万元。在高管团队认知多样性方面，性别多样性和教育背景多样性的均值分别为0.135和0.230。

表2 描述性统计

（二）相关性分析

表3的相关性分析结果表明，高管团队性别多样性（Hgender）与精准扶贫（PPA）之间的相关系数为0.047，并且通过了5%水平上的显著性检验，教育背景多样性（Hedu）与精准扶贫（PPA）的相关系数在10%的水平上显著为正。本文的H1 和假设H2 得到初步验证，即高管团队性别多样性和教育背景多样性与上市公司精准扶贫行为之间正相关。此外，各变量之间相关系数的绝对值均小于0.5，说明各变量之间不存在严重的多重共线性。

表3 相关性分析

（三）回归结果与分析

本文使用STATA 15.0 检验高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响，具体的回归结果见表4所列。

表4 高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响

表4的列（1）检验了高管团队性别多样性对上市公司精准扶贫行为的影响。由列示结果可知，性别多样性对精准扶贫的影响系数为1.107，并且通过了5%水平上的显著性检验，因此，本文的H1 得到验证，即高管团队性别多样性与上市公司精准扶贫行为正相关。就其具体经济意义而言，高管团队中的女性占比每提高一个标准差，上市公司精准扶贫的投入金额提高，即投入金额增加2.292（2.405%×95.297）万元。

表4的列（2）检验了高管团队教育背景多样性对上市公司精准扶贫行为的影响，在回归过程中，本文对高管团队学历水平的平均值（AVEedu）加以控制。由结果可知，高管团队的教育背景多样性程度越高，上市公司在精准扶贫方面的投入金额越多（α1＝2.155，t＝2.822），H2得证。就经济意义而言，高管团队教育背景多样性程度每提高一个标准差，上市公司在精准扶贫方面的投入金额会提高即投入金额增加2.839（2.979%×95.297）万元。

表4的列（3）在回归检验时将高管团队性别多样性和教育背景多样性同时纳入回归模型，并对高管团队的平均教育水平加以控制。结果显示，高管团队性别多样性和教育背景多样性对上市公司精准扶贫行为的影响至少在5%的水平上显著为正，本文的H1和H2得到进一步验证。

在控制变量方面，公司规模（Size）和资产收益率（ROA）会促进上市公司精准扶贫投入，规模越大和盈利能力越好的公司在精准扶贫方面的投入金额越多。股权集中度（Top10）和公司年龄（Age）对精准扶贫的影响系数显著为负，表明股权集中度越高、上市时间越长，上市公司精准扶贫的投入金额越少。

（四）内生性问题

1.Heckman两阶段

为了克服因为样本选择偏差而引起的内生性问题，本文使用Heckman两阶段模型解决内生性问题。第一阶段以研究区间内所有A 股上市公司为样本，建立上市公司是否参与精准扶贫的Probit 模型，控制变量与前文保持一致，计算逆米尔斯比率（IMR），然后将其作为控制变量纳入式（1）重新回归，第二阶段的回归结果列于表5 的列（1）和列（2）。由列示的回归结果可知，在控制了样本自选择问题之后，高管团队性别多样性和教育背景多样性对上市公司参与精准扶贫的影响依然至少在5%的水平上显著为正，即高管团队认知多样性能够促进上市公司积极参与精准扶贫。

2.工具变量回归

本文分别选取高管团队性别多样性和教育背景多样性的行业均值作为两者的工具变量进行工具变量回归检验，高管背景特征的行业平均水平与焦点公司高管团队特征相关，但并不会直接对焦点公司的精准扶贫决策产生影响，具有外生性。分别使用性别多样性和教育背景多样性的行业均值与焦点公司高管团队的性别多样性和教育背景多样性进行回归，控制变量与前文一致，根据回归结果得到有关性别多样性和教育背景多样性的估计拟合值，分别记为Hgender_P 和Hedu_P，然后将其作为自变量，分别与精准扶贫进行回归，得到的结果见表5的列（3）和列（4）。由列示的结果可知，在使用工具变量回归检验高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响之后，本文的研究结论依然成立。

3.熵平衡

倾向得分匹配是克服内生性常用的方法，但在使用过程中容易造成样本缺失，即剔除无法与实验组进行匹配的对照组样本，为了克服该问题可能对研究结果造成的影响，本文采用Hainmueller（2012）提出的熵平衡法对样本进行处理［38］，其核心思想是为对照组的控制变量赋权，使得实验组和对照组的控制变量均值保持一致，实现均衡。本文按照性别多样性和教育背景多样性的中位数进行分组，分别进行熵平衡处理，然后根据处理之后的样本进行回归检验，具体的结果见表5的列（5）和列（6）。由列示结果可知，在控制了控制变量差异之后，性别多样性和教育背景多样性对上市公司精准扶贫行为的影响系数分别为1.085和1.801，并且通过了5%水平上的显著性检验，说明本文的研究结论依然成立。

表5 高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响：内生性检验

（五）稳健性检验

为了确保本文研究结论的稳健性，采用如下三种方法进行稳健性检验：①更换自变量测度，按照中位数将自变量分为高低两组，大于中位数的赋值为1，否则为0，具体的检验结果列于表6中Panel A的列（1）和列（2）。②控制城市效应，考虑到上市公司参与精准扶贫可能会受到城市区位因素的影响（李杰义，2019）［15］，本文对城市效应加以控制，具体结果列于表6中Panel A 的列（3）和列（4）。③更换因变量，包括两种方法，其一，使用上市公司在精准扶贫方面的投入金额减去所在行业的平均投入金额；其二，采用精准扶贫投入金额占总资产的比重测度上市公司精准扶贫行为，具体回归结果列于表6中Panel B部分。由表6显示的内容可知，无论采用何种方法进行稳健性检验，本文的H1和H2均得到进一步验证，即高管团队性别多样性和教育背景多样性与上市公司精准扶贫行为正相关，表明本文的研究结论是稳健的。

表6 高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响：稳健性检验

续表6

六、结论与讨论

国内外围绕企业社会责任的研究日益丰富，但是针对性地探究精准扶贫等具有中国特色的社会责任问题尚处于起步阶段，相关理论和研究有待进一步补充完善。目前，在我国全面攻坚脱贫的时代背景之下，精准扶贫已经上升到国家战略层面，脱贫攻坚已进入夺取全面胜利的关键时期，证监会等部门也鼓励上市公司通过参与精准扶贫积极履行社会责任。为了系统评估精准扶贫政策，充分发挥上市公司在精准扶贫方面的示范效应，有必要对上市公司参与精准扶贫的影响因素展开深入分析。

基于此，本文利用手工收集整理的2016-2018年上市公司参与精准扶贫的数据，理论分析并实证检验了高管团队认知多样性对上市公司精准扶贫行为的影响，研究结果表明：高管团队认知多样性能够显著影响上市公司精准扶贫行为，具体而言，高管团队的性别多样性和教育背景多样性能够促进上市公司积极参与到精准扶贫活动之中，在使用Heckman两阶段、工具变量回归和熵平衡解决内生性问题，并采用更换变量测度等方法进行稳健性检验之后，前述结论依然成立。

根据研究结论，本文提出如下建议：第一，2020年是全面打赢脱贫攻坚战的关键之年，到2020 年底，我国要完成现行标准下农村贫困人口脱贫、贫困县全面摘帽、解决区域性整体贫困的目标任务，扶贫攻坚任务将由消除绝对贫困转向缓解相对贫困。十九届四中全会提出要建立解决相对贫困的长效机制，鼓励和支持社会各方面力量积极参与，形成全社会广泛参与脱贫攻坚的格局。在这种情况下，政府部门应充分肯定上市公司，尤其是民营上市公司通过参与精准扶贫履行企业社会责任的示范效应，鼓励和引导更多的社会力量参与到我国的扶贫事业中，调动社会力量参与社会责任活动的积极性。第二，本文的研究结论证实了高管团队的性别和教育背景多样性对上市公司精准扶贫行为具有显著促进作用。因此，上市公司在聘任董事会成员和高级管理人员时，应充分考虑被聘人员背景特征，监管部门亦可以出台相关文件引导上市公司配置多样化的管理团队，例如，鼓励女性进入管理团队等，以充分发挥多样化的管理层背景特征对公司战略决策的正面效应，提高上市公司的治理水平。