上市公司参与精准扶贫的溢出效应——基于审计师决策视角

杨姗姗，叶颖孜，余海宗

（1.成都大学商学院，四川 成都 610106；2.西南财经大学会计学院，四川 成都 611130）

0 引言

自2013 年以来，经过连续多年的攻坚克难与共同努力，在以“政府—市场—社会”为主导的“三位一体”特色扶贫格局支持下，中国脱贫攻坚战在2020 年取得了全面胜利。在这一格局中，资本市场构建了多层次全方位的精准扶贫投融资体系，是服务国家脱贫攻坚战略的重要阵地。上市公司依托资本市场对接精准扶贫需求，因地、因人、因户制宜，精准采取就业扶贫、教育扶贫、产业扶贫、消费扶贫等帮扶途径，在变“输血”为“造血”的帮扶举措转变中发挥了至关重要的作用［1，2］。深交所数据显示，截至2019 年底，深市上市公司直接投入资金共174.88 亿元，物资折款2.11 亿元。求是网数据显示，进入“万企帮万村”精准扶贫行动台账管理的民营企业共9.99 万家，精准帮扶11.66 万个村的1 434.42万建档立卡贫困人口，产业扶贫项目投入819.57 亿元，安置就业73.66 万人，技能培训111.33 万人。可见，企业主体在精准扶贫战略中主动担当，是中国扶贫开发事业的重要内生驱动力量。

习近平总书记在全国脱贫攻坚总结表彰大会指出：“切实做好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接各项工作，让脱贫基础更加稳固、成效更可持续”。企业作为脱贫长效机制行稳致远的重要支撑［3］，巩固拓展脱贫攻坚成果、服务乡村振兴离不开企业的主动作为和持续参与。因而有必要考察企业主体参与精准扶贫的经济后果与溢出效应，探究企业履行扶贫社会责任的市场反应与监管评价，充分总结市场、政府以及社会力量在这一治理过程中的定位与优势，肯定企业履行社会责任的正面溢出成效，以此保证巩固扶贫成效治理经验的可持续性［4］。现有的研究脉络已经形成了从企业参与扶贫的影响因素到经济后果检验的研究框架。其中，就经济后果而言，已有学者对企业业绩、投资效率、资源获取及创新产出等方面产生的影响展开讨论［5-9］，但缺乏关注第三方中介机构如何对这类信息做出反应的经验证据。鉴于此，本文以2016—2020 年沪深A股上市公司为研究对象，从第三方中介机构的角度梳理出企业参与精准扶贫行为的溢出效应及其作用机制。

本文的边际贡献在于：第一，丰富了企业精准扶贫经济后果研究。梳理文献后发现，目前对于精准扶贫的后果的考察集中于企业参与扶贫提高企业绩效、提升投资效率、促进创新产出以及降低企业风险等［5-9］。本文从独立审计的角度出发，探讨了企业参与精准扶贫的溢出效应，扩展了上市公司参与精准扶贫产生的资本市场反应研究框架。第二，从新的视角检验了审计师决策的影响因素。通过理论分析和机制检验，阐释了企业通过参与精准扶贫降低了经营风险，进而对审计师决策产生了影响，进一步辨析了精准扶贫行为与企业传统的慈善行为对审计决策产生的不同影响机制。第三，本文发现审计师充分关注上市公司扶贫信息披露，并通过提高发表标准审计意见的概率对企业参与精准扶贫表示肯定与支持。

1 文献回顾与理论推导

1.1 文献回顾

现有国内外关于企业参与精准扶贫的研究形成了从参与动因到经济后果的研究脉络。就驱动因素而言，可将现有研究归纳为道德动因、政治动因和经济动因。关于道德动因的研究主要从高管个体特征和公司性质展开。何康等学者指出，有贫困经历或学术经历的企业高管责任意识和共情能力更强，企业参与精准扶贫的概率和强度增大［10］；Trotmank 从企业参与社会责任的角度进行了讨论，发现规模越大的公司越强调长期利益，从而对社会责任的贡献越大［11］；国内学者研究发现企业规模越大、利润越高时，开展精准扶贫的可能性越高［12］。政治动因方面，公司所在地领导是新晋上任或者有意谋求职业晋升，该地区企业参与精准扶贫的概率越大，以及接到当地政府任务的国有企业更容易开展精准扶贫行为［13，14］。公司基于利己动机投入到精准扶贫活动，比如为了获得政府补助、建立良好声誉、获取客户信任、扩宽融资渠道，以此体现社会责任的履行［6，15-17］。经济动因方面，参与扶贫治理不仅有助于缓解融资约束难题［7，10］、提高财务绩效［5，14］，还能够显著促进企业创新产出和创新效率的提升［8，18］。张学勇等基于不完全信息动态模型发现企业披露的精准扶贫信息被公募基金视为积极信号，从而优化了自身的基金投资［19］；李世刚等则发现企业通过参与精准扶贫吸引媒体关注，从而提高了高管薪酬契约的有效性［20］；王娟等实证发现企业利用慈善捐赠履行社会责任，转移社会对其不良行为的关注，从而改善审计意见［21］。社会审计作为资本市场监督体系的重要组成部分，助力金融扶贫落地生根，而现有研究对上市公司参与精准扶贫履行社会责任能否对审计师决策产生影响及其作用机制存在研究空白。因此，本文从第三方独立审计的视角探究企业参与精准扶贫的外延溢出效应。

1.2 理论推导

审计师需要在对企业外部环境和内部风险进行评估的基础上，综合考虑客户的业务特征、风险水平及治理结构等方面［22-24］，就财务报表的合法性和公允性进行审计评价、出具报告［25］。因此，审计意见反映了审计师对被审计单位财务报告信息质量的接受程度及态度。企业积极参与扶贫工作中兼顾了自身发展和社会责任，同时获得了社会效益和经济回馈。企业积极参与扶贫工作中兼顾了自身发展和社会责任，同时获得了社会效益和经济回馈［2，26］。在利益相关者理论下，公司参与贫困治理，有助于与利益相关者建立密切联系，实现企业与投资者之间的价值融合，获取声誉资本等竞争性资源［9］。企业积极承担社会责任会显著影响消费者的态度和感知，提高顾客满意度，促进销售量增长提升企业业绩水平［27］。当企业积极响应政府号召参与精准扶贫项目后，政府对企业的认同感和信任度增强，有助于关键资源适度倾斜与分配［5-7］。企业逐步积累的道德资本发挥保险作用从而降低外部不确定性带来的经营风险。此外，在资源依赖理论下，企业参与扶贫的信息披露使得投资者给予更多积极评价与认可，为其获取外部资源提供良好的机会［28］，降低了未来环境变化可能带来的冲击影响。

综上，企业参与精准扶贫有助于降低企业的经营风险，而当企业面临的经营风险更低时，重大错报风险更低，降低了审计失败的可能性，因而，本文推论上市公司参与精准扶贫能够提高审计师出具标准审计意见的概率。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本研究以2016—2020 年沪深A 股非金融类上市公司作为初始样本。将2016 年作为研究起始时点在于沪深交易所要求上市公司从2016 年年报开始以量化形式展示脱贫工作的具体成果。同时，为确保行文逻辑的一贯性，将实现全面脱贫的2020 年作为研究结束时点。本研究区间初始样本共5 121家公司共28 072个公司—年度观测值，进一步地，剔除金融行业共698 个观测样本，剔除ST类公司753个样本，以及相关数据缺失的样本12 568 个，最终得到共3 378家非金融类上市公司14 053 个公司—年度观测值。其中，参与了精准扶贫投入的有1 254家上市公司。此外，所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。

企业精准扶贫的相关数据来自CSMAR 数据库（https：／ ／cn.gtadata.com／）和CNRDS 数据库（https：／ ／www.cnrds.com／Home／Index＃／），其他公司财务、审计数据等来自CSMAR数据库。

2.2 模型设计与变量定义

为了考察企业参与精准扶贫对审计意见的影响，本文建立如下Logit模型：

式中：模型（1）的被解释变量Opinion 表示审计意见，当审计意见为标准无保留审计意见时，Opinion取0，否则取1。解释变量为企业参与精准扶贫的行为，通过以下两种方式进行衡量，分别为Tpa_Dummy和Tpa_Amount：Tpa_Dummy 为企业参与精准扶贫的倾向，企业参与精准扶贫则Tpa_Dummy赋值为1，企业未参与精准扶贫则赋值为0；Tpa_Amount为企业参与精准扶贫的程度，参考杜世风等的做法［12］，用企业披露的每年投入到精准扶贫工作中的总金额加1 取自然对数进行衡量。ΣControls表示相关的控制变量，参考已有文献选择了如表1所示的变量［29］。

表1 变量定义Table 1 Definition of variables

被解释变量、解释变量及控制变量的详细说明如表1 所示。

2.3 描述性统计

Opinion、Tpa-Dummy、Tpa-Amaunt 等主要变量的描述性统计结果如表2 所示。

表2 主要变量描述性统计结果Table 2 Descriptive statistics results of main variables

由表2 可知，Tpa_Dummy 的均值为0.27，说明样本企业中参与精准扶贫的企业占到27%，对于企业参与精准扶贫的投入金额来说，Tpa_Amount 的均值约为3.66，且标准差为6.16，说明企业参与精准扶贫的总体程度不高，并且不同企业参与程度存在较大差异，这也为后文的分析提供了必要的基础。Opinion的均值为0.03，这说明在研究期间内平均仅有3%的样本企业收到了非标准审计意见。从控制变量的结果来看，Size的均值为22.34，Lev的均值为0.42，约9%的样本企业在研究期间有亏损，代表审计业务复杂度的Rec 和Inv 均值之和约为0.27；从公司治理结构来看，样本企业约有33%为国有企业，独立董事占比均值为38%；此外，有6%的样本企业选择聘请国际四大会计师事务所提供年报审计服务。

3 实证检验结果及分析

3.1 多元回归分析

企业参与精准扶贫与审计师决策的回归结果如表3 所示。

表3 企业参与精准扶贫与审计师决策的回归结果Table 3 Regression results between enterprise's participation in_______targeted poverty alleviation and auditor decision-making_____

表3 列（1）中结果显示，Tpa_Dummy 与Opinion在1%的水平上显著为负，系数为-0.659，即参与了精准扶贫的企业整体上会收到更为正面的审计意见，说明企业参与精准扶贫的行为可能通过降低审计师感知的执业风险，进而提高了审计师在本期出具标准审计意见的概率。同样地，Tpa_Amount 与Opinion在1%水平上显著为负，系数为-0.052，即企业在精准扶贫上投入的金额越多时，审计师出具标准无保留审计意见的概率就越高。以上结果均支持了本文提出的推论，从整体上说明企业参与精准扶贫能够给审计师传递利好消息，对审计意见的类型产生了积极影响。从控制变量产生的影响来看，当公司规模越大、盈利能力越好、现金流水平越高以及为国有控股企业时，有更大的概率会收到标准审计意见；当公司的资产负债率越高、亏损情况越严重时，公司会容易收到非标准审计意见。

3.2 稳健性检验

首先，为了克服自选择偏误问题本研究采用了两种方式：一种方式是利用倾向得分匹配法，将参与扶贫的公司视为实验组，按照相关变量作为协变量构建评估企业参与扶贫概率的模型，再通过匹配的方式对样本重新回归，回归结果如表4 列（1）、（2）所示；另一种方式是采用Heckman 两阶段回归，第一阶段模型中追加控制除样本企业外同省份同行业年度企业的扶贫投入金额（Peer），通过Probit 模型估计得到逆米尔斯比率，第二阶段将逆米尔斯比率加入模型中修正潜在的样本选择偏误，结果如表4列（3）—（5）所示。

其次，为解决内生性问题，参考已有文献［9］，以剔除该企业的同省份年度行业的企业参与精准扶贫的倾向和参与水平作为工具变量，采用2SLS 法和GMM法对存在的内生性问题进行检验。同时，参考张曾莲等的做法［14］，构建多期双重差分模型来控制参与和未参与精准扶贫企业的事前差异。具体做法是，将模型（1）中的解释变量替换为企业是否参与精准扶贫的交乘项（Treat *Post）后重新进行回归。结果如表5 所示，仍然符合预期。

表5 工具变量法及双重差分模型回归结果Table 5 Regression results of IV method and DID model

最后，通过对自变量滞后一期处理、改变被解释变量Opinion的衡量方式［29］、采用Probit 模型、面板混合OLS模型、面板随机效应模型等方式进行了重新回归，回归结果如表6 所示，从得到的结果来看仍然没有变化。

表6 其他稳健性检验结果Table 6 Results of other robustness tests_____________________________________________

4 进一步分析

4.1 机制分析

根据《中国注册会计师审计准则第1501 号》有关规定，注册会计师应根据被审计单位的具体情况做出职业判断并针对财务报表是否存在重大错报发表审计意见。在风险导向审计模式下，如果审计师感知到客户具有相对较高的风险时，为了降低未来可能面临的声誉损失、诉讼风险等，审计师往往会采取发表非标准无保留审计意见的方式来进行应对。《中国注册会计师审计准则第1211 号》指出，注册会计师的目标是通过了解被审计单位及其环境，识别和评估重大错报风险，进而采取应对措施以将审计风险控制在可接受的范围内。其中，了解被审计单位的内容之一为考虑可能导致重大错报风险的经营风险。因此，在风险导向审计模型下，考虑到审计风险来源之一可能为威胁企业的经营风险，审计师需要对被审计单位的经营活动展开充分了解［22，30］。当企业面临的经营风险越高时，审计师感知到的风险水平越高，在审计意见决策上则会表现出更为谨慎的态度。已有研究发现，审计师的审计意见决策行为受到公司治理结构、财务状况以及经营情况等诸多因素的影响［22，24，30］。在新的时代背景下，企业参与扶贫活动不仅能够通过信号发送机制提高声誉、改善企业形象，同时也能更好地从政府等利益相关者处获取关键性资源，从而提升企业业绩，降低未来环境变化给企业带来冲击而可能带来的不利影响。因此，本文认为，上市公司参与精准扶贫通过改善企业风险水平，进而影响了审计师的风险评估水平，最终作用于审计意见类型。为了检验上述机制，我们建立如下模型：

式中：Risk表示经营风险，参考已有文献［31-33］，采用修正Jones模型计算的操纵性应计利润的绝对值（DA）、违规情况（Pun）、资产报酬率（Roa）、亏损情况（Loss）等4 个指标从多个角度来衡量。其中，当上市公司因当年年报披露违规日后被监管部门处罚时，Pun取值为1，否则为0。控制变量的定义同模型（1）一致，并随因变量的不同有所调整。由表7可知，在以盈余管理（DA）、违规情况（Pun）以及是否亏损（Loss）为因变量时，Tpa_Dummy 和Tpa_Amount的系数均在1%水平上显著为负；在以资产报酬率（Roa）因变量时，Tpa_Dummy和Tpa_Amount的系数均在5%水平上显著为正。由此表示，企业参与扶贫后显著降低了企业面临的经营风险水平，进而影响了审计意见，提高了审计师出具标准审计意见的概率。

表7 企业参与精准扶贫与经营风险情况Table 7 Enterprise participation in targeted poverty alleviation and operational risks

4.2 基于产权性质的异质性分析

在中国特色社会主义社会制度背景下，国有企业和非国有企业承担的社会责任不同，因此在参与精准扶贫的要求和程度上也存在区别。国有企业参与精准扶贫在很大程度上是履行政府分配的任务，会更多地受到政策方面的要求和约束。较于国有企业，民营企业的扶贫活动更能体现出其自愿性，也具有更大的政治意义和带来长期的市场价值［15］。因此，考虑到国有企业和非国有企业参与精准扶贫动机差异，进一步将样本按照产权性质进行分组检验。由表8 可知，Tpa_Dummy、Tpa_Amount 与审计意见的回归系数仅在非国有企业组中显著为负，且显著水平为1%，而在国有企业组中不显著。究其原因在于：国有企业履行精准扶贫等社会责任在很大程度上是受到当地政府的政治压力和指标要求［13］，进而导致其参与精准扶贫这一行为带来的增量信息对于外部接收者而言并不足够大［20］。对于民营企业而言，开展精准扶贫活动并不是强制要求，但正因如此，投入了相关精力和资源的企业更能够引起审计师等外部相关者的关注，从而给与其较高评价。因此，本研究仅在民营企业这一组中发现了参与扶贫对审计师决策产生了影响。

表8 产权异质性对审计意见的影响_____Table 8 Impact of property heterogeneity on audit opinions____

4.3 考虑企业精准扶贫的特征

根据上市公司年报中披露的扶贫工作情况，企业除了对基本的扶贫金额投入进行披露，还需要披露包括扶贫成效、扶贫计划等信息，也为本研究细化企业精准扶贫特征提供了可能性。区别于传统的慈善捐赠，精准扶贫对企业的社会责任承担行为提出了更高的要求，强调了扶贫的“精确度”。在扶贫工作的进程中，企业参与扶贫的难度也会因为帮扶地区的特点而有所不同，其中，深度贫困地区是脱贫攻坚最大的短板，也是难度最大、最不托底的地方。此外，为了总结和借鉴企业参与扶贫的模式和经验，从国家、省到市以及社会组织为扶贫行动中的优秀企业颁发了荣誉证书等。因此，理论上，如果企业扶贫地区中涉及对国家级贫困县的帮扶，以及获得了市级及以上的荣誉奖励，更说明了企业的扶贫决心和扶贫成效，即能够显著对审计师的意见决策产生影响。本文进一步引入了扶贫难度Poor 和扶贫奖励Prize作为自变量放入模型（1）中。扶贫对象中有国家级贫困县时，Poor取值1，否则取值0；样本公司当年在扶贫工作中获得市级及以上奖励时Prize 取值1，否则取值0。表9 列（1）、（2）中的系数均在5%水平上显著为负，说明当企业帮扶地区涉及国家级贫困县，以及取得了市级及以上荣誉奖励时，会更容易收到标准审计意见，也说明除了资金投入外，审计师在进行决策时也充分将有关扶贫的其他信息一并纳入了分析框架中进行考虑。

表9 企业扶贫特征对审计意见的影响Table 9 The impact of poverty alleviation characteristics of enterprises on audit opinions

5 结论与建议

本文选择中国2016—2020 年沪深A 股非金融类上市公司，立足于扶贫实践考察了扶贫行为对第三方审计师产生的影响，回答了扶贫信息如何影响到其他外部利益相关方这一重要问题，主要结论如下：①Tpa_Dummy 与Opinion 在1%水平上显著为负，即与未参与的公司相比，参与了精准扶贫的企业有更大的概率会收到标准无保留审计意见；Tpa_Amount与Opinion在1%水平上显著为负，即企业扶贫投入金额越高，越可能收到标准意见。②机制检验发现，企业参与精准扶贫是通过降低了经营风险进而影响了审计意见。进一步区分产权性质后发现这种影响在非国有企业中更为显著。③细化考察企业精准扶贫特征发现，企业参与扶贫的难度和成效同样能够对审计意见类型产生显著影响。

基于上述结论，本文提出以下建议：首先，在“政府—市场—社会”三位一体特色扶贫格局下，政府有关部门应着力推进巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接工作，合理规划资源配置、持续优化营商环境，厚植政策沃土，提振企业投资农村经济发展的信心，充分激发企业开展产业投资的动能。其次，在乡村振兴的新阶段，上市公司应持续响应国家号召，充分吸取精准扶贫先进经验，延续贫困治理的内在逻辑，积极履行社会责任，结合自身优势和当地资源禀赋优势打造特色产业，深化“造血式”帮扶长效机制，助力乡村振兴可持续发展。通过价值共创达到共同提升社会福祉与企业价值的目的。最后，社会审计作为连接上市公司和广大投资者的重要通道，在巩固精准扶贫、服务乡村振兴战略中发挥监督作用。为此，应加强社会审计对上市公司参与国家脱贫攻坚、深化乡村振兴战略的全过程监管，如对企业投资过程的资金运行情况展开鉴证分析、对重大投资项目进行实地考察等，确保审计师能准确识别和评估企业的精准扶贫成效，以保障投资者能对企业参与精准扶贫工作做出公允判断。同时，适度引导和鼓励审计师利用丰富的行业经验，结合宏观政策和新发展背景，为企业提供合理化咨询，全面助力企业主动融入经济和社会发展大局，为其实现自身价值最大化和兼顾社会责任谋求双赢与平衡。