金融机构参与精准扶贫对其企业价值的影响研究

刘茂平

(广东技术师范大学 财经学院，广东 广州 510665)

一、引言

得益于国家的精准扶贫政策，我国的脱贫攻坚任务于2020年基本完成，困扰中华民族千百年来的绝对贫困和区域性整体贫困问题历史性地得到解决。但这并不意味着2020年后扶贫工作的结束，新时代的贫困治理将以相对贫困为核心。绝对贫困的治理，大多以财政资金为主，以起到“输血”作用，即救济式扶贫；而对于相对贫困，更宜采用开发式扶贫，也即“造血”式扶贫。在我国的扶贫治理实践中，财政资金扶贫一直处于相对主导地位，但近年来金融扶贫越来越得到重视。2015年11月，中央扶贫开发工作会议强调要重视金融扶贫；2017年2月，中共中央政治局第三十九次集体学习强调要加强金融扶贫的力度；2017年7月，全国金融工作会议强调要建设普惠金融体系，推进金融精准扶贫；2017年10月，党的十九大报告中指出，坚决打赢脱贫攻坚战，鼓励和引导各类金融机构支持扶贫工作；2019年10月，党的十九届四中全会明确提出要“巩固脱贫攻坚成果，建立解决相对贫困的长效机制”。金融机构本质上是以盈利最大化为目标的企业，其对参与风险较大的贫困治理到底愿不愿意做？参与贫困治理对金融企业本身绩效有什么样的影响？本文从社会责任的角度探讨金融业参与精准扶贫的逻辑，对金融业承担社会责任与金融企业价值的影响进行实证检验。

二、理论分析与假设提出

(一)金融机构参与精准扶贫的文献梳理

如何解决贫困是全世界都高度关注的课题。首先对贫困需有个清晰的界定，Sen(1999)[1]指出，应将贫困定义为能力不足而不是收入低下，主张以“可行能力剥夺”来看待贫困。金融反贫困是一种可行的模式，Bruhn和 Love(2014)[2]等发现，提高低收入群体的金融可得性有助于反贫困。现有的研究从理论和实证等不同角度对经济发展、金融发展与贫困之间的关系进行了探讨，分析了金融发展对减少贫困所产生的影响。大多数经济学家都认为随着世界经济增长和全球化进程的加快，金融发展是推动经济增长的有力因素，从而有利于减贫。学者们比如Bruno等 (1998)[3]、Kanbur和Squire(1999)[4]以及世界银行(World bank，2001)[5]等相关研究都认为经济的增长将带动国民收入的显著提高，而穷人收入倾向于随平均收入成比例上升或是下降，也就是说，经济增长能够对贫困减少产生间接影响，即经济增长—收入提高—贫困减少。 Geda和Shimeles(2006)[6]的研究表明，放宽金融市场对低收入人群的信用限制，使低收入人群能直接参与更多的金融活动，接触到更多的金融产品，发挥金融的基本功能，提高低收入人群的未来收入从而达到直接减少贫困的作用。Navick(2020)[7]认为收入和政策是影响相对贫困变化的主要因素。Khan等(2020)[8]从家庭角度对货币和多维贫困的原因进行了研究。

国内学者也关注到了贫困不能简单地用纯收入来界定，但在实际执行过程中却依然用收入来界定贫困，根本原因是收入容易衡量。胡鞍钢和李春波(2001)[9]认为贫困的内涵应该至少包括知识贫困、收入贫困和人类贫困。对于返贫的原因，具体可归结于农村底子薄、社会经济发展滞后、农民适应生产力发展和市场竞争的能力不足等；对于对策措施，目前我国的脱贫主要还是财政脱贫为主，金融扶贫参与度不高(李建军和韩珣，2019；范和生和武政宇，2020)[10-11]；与之对应的是，目前的金融防返贫效果不太理想，根本原因是长效机制还没有构建起来，并且现行制度下财政防返贫不是强化反而是弱化了金融防返贫效果：贫困村互助资金与农村金融市场的正规金融、非正规金融部门之间存在替代关系(殷浩栋等，2018)[12]。李建军和韩珣(2019)[10]认为金融减贫不理想的根源在于正规金融机构容易忽视弱势群体，并且在金融防返贫过程中农贷资金呈现出被精英占有的“精英俘获”机制，贫困人口反而难受其惠。王文明(2020)[13]和王雪岚(2020)[14]都从不同角度对相对贫困的治理进行了研究。同时，微型金融的关注度也在提高，例如蒋华丰和陈飞翔(2010)[15]认为小额信贷是微型金融的核心，尤努斯博士所倡导的小额信贷被证明是一种非常有效的扶贫方式。

(二)金融机构参与精准扶贫对企业价值影响的理论分析

企业社会责任理论认为，企业是创造财富的主要载体，承担着履行社会责任的义务，在推动经济发展、提高人民生活水平和促进国泰民安过程中扮演着重要角色。作为现代经济的核心，金融机构的社会责任更为艰巨，其承担的社会责任主要包括：(1)经济责任，助力实体经济创造就业机会；(2)监管责任，维护金融市场稳定；(3)环境责任，助力生态文明建设；(4)道德责任，助力扶贫攻坚。金融机构对于社会的经济责任和道德责任不应仅局限于创造利润和纳税捐赠，其更深刻的内涵是要以正确和恰当的方式进行业务运营，了解并及时处理利益相关方特别是相对贫困群体所关注的问题，并充分利用其影响力，带动全社会关注并积极履行社会责任，积极助力扶贫攻坚，实现共同富裕的美好愿望。

金融机构参与扶贫，一方面丰富了国家扶贫政策的实施参与主体，可以整合贫困地区当地优势资源，带动其产业发展，助力贫困人口实现脱贫，推动国家扶贫政策的贯彻落实；另一方面，金融机构通过参与扶贫，将其自身发展与贫困地区的发展紧密联系在一起，从而构建良好的社会关系和树立良好的社会形象，可以得到更多客户群体的认可，因此也就更愿意通过履行社会责任来获得更多消费者的认同。金融机构参与精准扶贫不仅仅是履行社会责任的一种方式，也为金融机构自身的发展带来新的增长点。

合法性理论认为，合法性并非是企业自身的属性，而是社会公众，尤其是利益相关者特别是内部利益相关者授予企业的评价。金融机构企业社会责任战略的实施提升了对内部利益相关者的福利关注，可以提高企业员工的积极性和忠诚度，进而促进企业绩效。而外部利益相关者的社会责任承担，短期内可能对企业的价值影响不明显甚至可能是负面影响，但通过社会责任信息承担可以向外部利益相关者比如社会公众和广大投资者传递相关信息，帮助企业建立起良好声誉，树立良好的社会形象，提高客户满意度，最终提高公司未来的市场价值。因此，基于上述分析，可以认为，金融机构参与精准扶贫，主动承担社会责任，从而获得政府、社会以及相关利益者的认可，并进而为其相关经营活动提供合法性支持，使得经营业务量增加，实现从利他到利己的过程转变。基于此，我们可以提出以下假设：

H1：金融机构参与精准扶贫主动承担社会责任对企业绩效具有促进作用。

三、研究设计

(一)数据来源

本文的研究样本和财务数据均来自CSMAR数据库，由于CSMAR精准扶贫数据库收集的数据是2016年开始的，所以所选的样本包含的年限是2016—2019年的数据。剔除ST样本和已经退市的样本，最终所涉及的金融机构数112家，样本量总共300个。金融机构行业按2012版证监会行业分类名称分类：货币金融服务即银行类98个样本；资本市场服务即证券类159个样本；保险业16个样本；其他金融业27个样本。

(二)各变量指标的选取

1.因变量：参与精准扶贫金融机构的企业绩效指标。对于企业绩效的度量方法目前来说不是唯一的，这是因为企业绩效可以体现在比较多的因素上，比如企业的盈利能力、企业的偿债能力、企业的资产运营水平以及企业的后续发展能力等各个方面。因此，借鉴已有的文献比如张曾莲和董志愿(2020)[16]的研究，本文采用体现企业盈利能力和综合实力的可持续增长率(KCXZZL)来衡量金融机构的企业绩效。其计算公式如下：

可持续增长率=

2.自变量的选取。由于本文的研究目的是探讨金融机构参与精准扶贫的这种行为对金融机构本身企业绩效的影响，因此，金融机构参与精准扶贫的扶贫金额即为本研究的自变量。扶贫金额包括金融机构为精准扶贫而提供的资金和物资折款之和，并可细分为：产业发展脱贫投入额、教育脱贫投入额、转移就业与易地搬迁脱贫投入额、健康及生态保护扶贫投入额、兜底保障与社会扶贫投入额以及其他项目投入额等。

3.控制变量的选取。对于公司绩效的影响，其因素是多方面的，所以有必要在分析过程中加入控制变量。本文借鉴张曾莲和董志愿(2020)[16]的研究范式，选取企业规模、成立年限、偿债能力、公司治理水平、股权集中度以及股权性质等作为控制变量，同时把企业有无后续扶贫计划也作为控制变量进行分析。各变量定义及计量见表1。

表1 变量符号及含义

(三)模型设定

由于本文的研究目的是探讨金融机构参与精准扶贫的这种行为对金融机构本身企业绩效的影响，根据前面的分析，建立模型如下：

KCXZZL=β0+β1*lnFP+∑βn*Controls+ξ

其中，金融机构可持续增长率KCXZZL为因变量企业绩效，金融机构参与精准扶贫额度lnFP为自变量，Controls为控制变量，β1为待估参数，ξ为随机扰动项。我们要关注的是lnFP的系数，如果为正数且显著就符合本文的假设，说明金融机构参与精准扶贫对其自身的企业绩效有着正向促进作用。

四、实证分析

(一)描述性统计

表 2 列示了所有变量的描述性统计结果。可以看出，被解释变量KCXZZL的最小值为-0.535，最大值为0.190，均值仅为 0.058，说明中国金融机构的可持续增长率即企业绩效差异较大，而且大部分金融机构的企业绩效较低，因此提高金融机构的企业绩效是当前亟待解决的重要问题。解释变量FP的标准差为 548410.4995，说明参与精准扶贫的金融机构，其相互之间的扶贫力度差距比较大，最小的投入额只有1万元。从总样本中，发现所有上市金融机构中有87.58%的金融机构参与精准扶贫，且hxjh的均值为0.94，说明94%的上市金融机构都有后续扶贫计划，这些都可以说明国家精准扶贫政策的实施对上市公司金融机构的影响较大。从偿债能力上看，LEV的均值为 0.785，说明平均而言，中国上市公司金融机构的偿债能力较好，吸收资金能力强。从公司治理水平上看，JRen1的均值为0.13，说明董事长与总经理二者合一的情况较少;DdongBi的均值为0.367，weiyuanhui数量的均值为5.18个,大部分上市公司治理水平较好，高管权力形成有效制衡。从股权集中度上看，TOP1 的均值为0.289，说明平均而言，第一大股东持股比例为28.9%，上市公司的股权结构比较合理，内部控制比较有效。从产权性质上来看，GYou1的均值为0.35，说明在我们所选取的样本中，有 35%的上市金融机构属于国有企业。

表2 变量的描述性统计

考虑到目前为止，我国的金融业采取分业经营的模式，不同业态的金融机构是否参与精准扶贫以及企业绩效可能存在较大差距，我们按照分业的形态对样本分别进行描述性统计。表3 列示了各变量按不同业态进行分组的描述性统计结果。可以看出，银行业、证券业、保险业和其他金融业KCXZZL的均值分别为 0.093、0.038、0.061、0.042，这说明平均而言，银行业金融机构的可持续增长率即企业绩效最好，证券业金融机构企业绩效最差，不同业态金融机构的绩效差异较大。银行业、证券业、保险业和其他金融业FP的均值分别为260496.7、2145.3、47683.1、476.3，说明平均而言，银行业金融机构参与精准扶贫的力度最大，其次是保险业，其他金融机构参与精准扶贫的力度最小，并且不同业态的扶贫力度有明显差异。

表3 按不同业态分组的各变量的描述性统计

续表

(二)相关性分析

表 4 为所有变量的相关系数矩阵。可以看出，被解释变量KCXZZL与解释变量 lnFP的相关系数为 0.321 ，且在 1%的水平上显著，说明上市金融机构参与精准扶贫对其企业绩效有正向影响，初步证实了我们的假设。同时，本文所选取的控制变量与KCXZZL的关系基本上都是显著的，且各变量之间的相关系数基本上都小于 0.5，说明本文所选取的控制变量是比较合适的。并且，后面的回归方程中变量的方差膨胀因子最大值为 2.201，远小于 10，说明不存在严重多重共线性，进一步说明本文选取的控制变量是合理的。

表4 变量的相关性分析

(三)实证结果分析

根据上面的模型设定，采用普通最小二乘模型进行回归，检验金融机构参与精准扶贫对其企业绩效的影响，如表5所示。我们发现，在不考虑控制变量的情况下，第(1)列lnFP的系数为0.007，且在 1%水平上显著。在加入控制变量之后，第(2)列lnFP的系数也是显著为正的，说明金融机构参与精准扶贫对其企业绩效存在正向影响，证明本文假设是成立的。

表5 精准扶贫回归结果

另外，我们发现，企业规模Size与企业绩效的系数是显著为正的，说明企业规模与企业绩效呈正相关，即企业规模越大，越有利于企业绩效的提高。企业后续扶贫计划hxjh对企业绩效影响为正，但在整个样本中不显著。企业成立年限与企业绩效的系数为正，同样也不显著。资产负债率LEV与企业绩效的系数是显著为正的，即资产负债率越高，企业绩效越高。对于金融机构而言，以银行为例，银行的资金来源主要是各种储蓄形成的负债，负债率高，说明吸储能力强，也就能更多地发放贷款，利润就越高。JRen1与企业绩效的关系显著为负，这是由于董事长与总经理合二为一时，公司治理中难以形成权力的有效制衡，合二为一的董事长或总经理就容易出现追求自身利益最大化，而做出不利于企业发展的决策，降低企业绩效。独立董事比例DdongBi与企业绩效的系数显著为负，说明所分析的样本中，金融机构独立董事制度的存在并没有在公司治理中形成有效的制约和监督作用，独立董事制度形同虚设。委员会设立总数weiyuanhui与企业绩效的系数显著为正，说明公司所设立的包含审计委员会、战略委员会、提名委员会、薪酬与考核委员会等委员会的数量越多，公司治理效果越好。第一大股东持股比例TOP1与企业绩效的系数为正但不显著，说明控股股东的比例对金融机构的绩效影响不是太大。股权性质GYou1与企业绩效的系数是显著为正的，即国有性质的金融机构的企业绩效更高。这说明在我国现实国情下，金融业作为一个特殊的行业，有国家政策和资源的投入，可以保证其企业绩效更好，因此有必要保证一定比例的国有特征。

(四)稳健性检验

为检验回归结论的稳健性，接下来用替换被解释变量的衡量方法。对于企业绩效的衡量指标目前并不唯一，除了本文所用到的可持续增长率，还有很多的其他财务指标可以用来衡量企业绩效，比如总资产收益率(ROA)和净资产收益率(ROE)等就是衡量企业绩效的常用指标。因此，接下来分别采用ROA和ROE作为企业绩效的衡量指标，解释变量和控制变量保持不变，对上市金融机构参与精准扶贫对其企业绩效的影响重新进行回归分析，回归结果如表6所示。第(1)列至第(4)列中lnFP的的系数分别为 3.346E-6、0.001、0.010、0.006，且均在 1%水平上显著，说明上市金融机构参与精准扶贫对其企业绩效有正向影响，与前文结论保持一致。企业绩效与其他控制变量的相关性也与前文基本保持一致，在此不再详细展开描述，说明本文回归结论具有稳健性。

表6 稳健性检验

五、进一步分析

(一)按不同的金融业态分组回归分析

由于我国采取典型的分业经营模式，包含银行业、证券业、保险业和除前面三者之外的其他金融业在内的不同业态差异十分显著。因此，本文进一步按照不同的金融业态分组进行分析。表7列出了部分业态的回归结果，之所以不全部列出来，是因为并不是所有业态的回归结果都具有统计意义。

表7 按不同的金融业态分组回归结果

续表

我们发现，银行业和保险业参与精准扶贫对其企业绩效的影响不显著，比如第(1)列列出的结果，虽然有正向影响，但不显著。证券业和其他类金融机构参与精准扶贫对其企业绩效有显著的正向影响。本文认为，在所有的金融业态中，银行业和保险业成立时间早，品牌知名度相对比较高，企业影响力较大，因而其是否参与扶贫对企业绩效的影响是不显著的。并且由于知名度相对较高，就更可能被赋予履行更多的企业社会责任，对企业经济绩效影响反而相对不明显。而对成立时间相对不长知名度相对较弱的证券业和其他类金融机构则相反，这些金融机构通过积极参与精准扶贫，一方面可以改善企业在公众心里的形象，提高企业的品牌知名度，扩大企业的影响力，可以有效促进企业绩效的提高；另一方面，金融机构参与精准扶贫，是积极响应国家政策的直接表现，可以获得当地政府的肯定与支持，从而获得一定的税收减免与财政补贴，提升企业绩效(张曾莲和董志愿，2020)[16]。

(二)按金融机构的不同扶贫方式分组回归分析

由于金融机构可以采取不同的方式进行精准扶贫，可细分为：产业发展脱贫投入(CHYE)、教育脱贫投入(JYU)、转移就业与易地搬迁脱贫投入(JIUYE)、健康及生态保护扶贫投入(JKang)、兜底保障与社会扶贫投入(DouDI)以及其他项目投入额等。因此，本文对不同的扶贫方式对企业绩效的影响做了分析。表8列示了按金融机构的不同扶贫方式分组的回归结果。其中，第(1)列和第(2)列分别列示了产业发展脱贫投入(CHYE)、教育脱贫投入(JYU)对企业绩效的影响，第(3)列和第(4)列列示了转移就业与易地搬迁脱贫投入(JIUYE)对企业绩效的影响。

表8 按金融机构的不同扶贫方式分组回归结果

续表

我们发现，金融机构在采取不同的精准扶贫方式时，对其绩效影响差异较大。通过转移就业与易地搬迁脱贫方式(JIUYE)，在不考虑控制变量的影响时[第(3)列]，系数为0.013，在10%的水平上显著；在考虑控制变量的影响后[第(4)列]，系数也为0.013，也同样在10%的水平上是显著的，也就是说通过转移就业与易地搬迁脱贫方式扶贫对金融机构的绩效有较明显的正向影响作用。然后是通过产业发展脱贫方式(CHYE)，在不考虑控制变量的影响时[第(1)列]，系数为1.132E-8，在10%的水平上显著，但是当考虑控制变量的影响后，系数不再显著，说明综合来看，金融机构通过产业发展脱贫方式对其企业绩效的影响是不太显著的。其他方式也都不太显著。本文认为，由于兜底保障与社会扶贫投入很多是直接给予资金支持，解决最贫困人口的生存和生活问题，短期的效果最为明显，而诸如产业和教育等扶贫方式，更注重的是长期的扶贫效果，因此，短期内对金融机构的绩效影响就不显著。

六、研究结论与启示

(一)研究结论

本文以金融机构为研究样本，从理论和实证的角度对金融机构参与精准扶贫对金融企业价值的影响进行了分析。结果表明：金融机构参与精准扶贫对其绩效有正向影响；从细分业态来看，银行业和保险业影响不显著，证券类金融机构和其他类金融机构正向影响显著；从金融扶贫的方式来看，转移就业与易地搬迁脱贫投入对金融机构的绩效有显著正向影响，产业发展脱贫投入、教育脱贫投入对金融机构的绩效有一定正向影响，健康及生态保护扶贫投入、兜底保障与社会扶贫投入对金融机构的绩效影响不明显。

(二)研究启示

基于前面的研究，我们可以得到四点启示：第一，金融机构应积极响应国家政策号召，积极参与精准扶贫，履行社会责任，这虽然可能会导致短期内企业成本上升，但社会会给予企业积极的回应，对企业的认可度更高，企业得到的回报则反而可能使企业可持续增长率和财务绩效提高；第二，金融机构要努力改善公司治理机制，比如董事长与总经理最好不要合二为一，尽量形成权力的有效制衡，强化独立董事真正的独立性，尽量设立包含审计委员会、战略委员会、提名委员会、薪酬与考核委员会等委员会在内的内部控制机制；第三，应高度重视证券类金融机构和其他类金融机构精准扶贫的作用，给予充分的政策支持，提升全社会经济发展水平；第四，灵活运用多种精准扶贫方式，尤其是需要高度重视产业发展脱贫、教育脱贫、健康及生态保护扶贫等短期效果不明显的精准扶贫模式，应充分开展相应金融产品的研发，把提升金融企业的绩效与构建贫困解决长效机制结合起来。

(三)研究不足与展望

由于 2016 年之后我国才逐步展开对精准扶贫信息的披露工作，所以时间窗口太短，并且公司绩效中这些财务指标很难体现金融机构参与精准扶贫后对金融机构长期绩效的影响。因此，如何扩展时间窗口，以及如何体现长期绩效是后续值得继续研究的，以为精准扶贫以及今后的相对贫困提供更合理的解决方案。