張小艷 劉 丹
(三峽大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 湖北宜昌 443000)
我國歷來高度重視并致力于解決貧困問題,而隨著2020年脫貧攻堅任務(wù)的順利完成,基本消除了當(dāng)前的絕對貧困問題,隨之而來的是農(nóng)村地區(qū)的相對貧困日益凸顯,而企業(yè)作為社會發(fā)展的重要動力,掌握著大量幫扶資源,在助農(nóng)工作中發(fā)揮了重要的作用。據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計,截止2020年底共有1505家上市公司參與到助農(nóng)扶貧中,約占所有A股上市企業(yè)總數(shù)的35%以上。因此研究企業(yè)參與助農(nóng)的行為有助于進(jìn)一步推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,加快實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。
當(dāng)前相關(guān)研究基于理性人的假設(shè)分析企業(yè)助農(nóng)行為,主要從企業(yè)自身和受到的外在影響來研究其助農(nóng)行為,例如,杜世風(fēng)指出公司業(yè)績和規(guī)模會影響企業(yè)發(fā)生扶貧行為。而本文則從企業(yè)受到同行業(yè)企業(yè)決策的視角展開研究,即將研究假設(shè)放在行為金融學(xué)下有關(guān)企業(yè)非理性決策上。分析行業(yè)同群效應(yīng)對企業(yè)參與助農(nóng)的影響,從而豐富有關(guān)企業(yè)助農(nóng)的影響因素研究。其次,通過引入融資約束的調(diào)節(jié)變量,進(jìn)一步分析行業(yè)同群效應(yīng)相關(guān)影響因素的作用。最后本文的研究拓展了有關(guān)企業(yè)助農(nóng)的影響因素研究視角,同時也擴(kuò)大了同群效應(yīng)的研究領(lǐng)域。
同群效應(yīng)最早用于解釋社會中個體的模仿行為,例如Manski(1993)在研究內(nèi)源性社會效應(yīng)時,將個體行為是否受到群體平均行為的影響稱為“模仿”“同伴影響”等。而隨著國內(nèi)外學(xué)者將其引入經(jīng)濟(jì)金融研究領(lǐng)域,用于研究企業(yè)決策受到相同行業(yè)或董事網(wǎng)絡(luò)下其他企業(yè)決策的影響。對于同群效應(yīng)的產(chǎn)生動因,從信息獲取動機(jī)和競爭性動機(jī)展開,一方面,信息不對稱促使企業(yè)在發(fā)展中會有意識地去尋求更多市場信息,避免其處于信息劣勢,引起其他企業(yè)的關(guān)注和模仿。另一方面企業(yè)是以營利為目的,具備競爭屬性的組織個體。同一群體內(nèi)的企業(yè)會關(guān)注競爭對手的戰(zhàn)略決策從而保持自身競爭優(yōu)勢,保證品牌競爭力和企業(yè)良好聲譽(yù),使得企業(yè)產(chǎn)生競爭性模仿行為。
而對于企業(yè)是否效仿其他企業(yè)參與助農(nóng)幫扶,則可以從主動效仿和被動趨同兩種情況展開:從企業(yè)主動效仿來說,行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)存在自身實(shí)力、政策解讀以及發(fā)展?fàn)顟B(tài)等差異,造成不同企業(yè)之間存在信息的不對稱,使得企業(yè)在做出是否助農(nóng)的決策時,對能否給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)效益存在不確定性。易志高(2019)指出理性的經(jīng)理人會盡可能從同群企業(yè)行為中獲取有效信息,以此減少企業(yè)存在的不確定性。因此,企業(yè)高管尤其是那些信息匱乏的企業(yè)為了降低獲取信息的成本,降低信息缺失帶來的不確定風(fēng)險,會主動關(guān)注同行其他企業(yè)的行為,認(rèn)為與同群企業(yè)保持行為的一致將是穩(wěn)妥的方式,從而參考同群企業(yè)有關(guān)助農(nóng)行為的決策。而從企業(yè)被動趨同來說,當(dāng)行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)積極參與助農(nóng),獲得市場競爭和提升企業(yè)聲譽(yù)時,企業(yè)和管理者感到自身聲譽(yù)受到“威脅”,會調(diào)整自己的決策目標(biāo),積極投身到助農(nóng)幫扶中,保持與同群企業(yè)行為趨同。此外公眾、政府和社會的對企業(yè)積極參與助農(nóng)會存在期望,從而給企業(yè)造成合法性的壓力,使得企業(yè)會重點(diǎn)觀察行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)是否參與助農(nóng)。因此得到本文的研究假設(shè)H1。
H1:我國上市公司助農(nóng)行為存在明顯的行業(yè)同群效應(yīng),即行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)助農(nóng)行為會促進(jìn)目標(biāo)企業(yè)的助農(nóng)行為。
外部環(huán)境不確定下信息缺失、委托代理問題以及交易成本費(fèi)用等都會影響企業(yè)的外部融資,使得企業(yè)面臨融資約束困境,抑制其投資決策。當(dāng)企業(yè)面臨融資約束越大,企業(yè)的投資決策就會受限。因此,當(dāng)企業(yè)想要模仿同行其他企業(yè)的助農(nóng)決策,需要投入一定的財力和物力參與到助農(nóng)時,融資約束的存在使得企業(yè)面臨財務(wù)困境,缺乏一定的自由現(xiàn)金流,最終導(dǎo)致企業(yè)的決策無法實(shí)施。而當(dāng)企業(yè)外部環(huán)境較好,融資環(huán)境良好,企業(yè)持有的自由現(xiàn)金流足夠多時,就有能力去模仿同群企業(yè)。因此,對于企業(yè)來說,積極參與助農(nóng)不可以履行社會責(zé)任,同時也會給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益,而融資約束直接影響了公司的財務(wù)狀況,進(jìn)而影響企業(yè)管理者決策。在企業(yè)面臨的融資約束相對較弱時,企業(yè)是很愿意跟隨同行企業(yè)一起參與的;而當(dāng)融資約束較大時,企業(yè)可支配的現(xiàn)金流有限,將無法與同群企業(yè)保持一致。因此得到本文的研究假設(shè)H2。
H2:融資約束對企業(yè)助農(nóng)行為的行業(yè)同群效應(yīng)有抑制作用。
本文選取2016-2020年所有滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本,并對樣本進(jìn)行以下處理:剔除金融保險業(yè)上市公司;剔除ST、ST*、PT上市公司;剔除存在數(shù)據(jù)缺失的上市公司。此外通過1%和99%的縮尾處理排除了連續(xù)變量可能存在異常值的情況,最后得到11753個樣本數(shù)據(jù)。本文所有數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR有關(guān)上市公司模塊的數(shù)據(jù)庫。
有關(guān)本文研究變量的選取,(1)因變量為企業(yè)助農(nóng)行為。參考黃珺等(2020)設(shè)計,采用企業(yè)助農(nóng)投入力度Cppa和企業(yè)是否參與助農(nóng)Dumcppa兩種方式衡量。(2)自變量為行業(yè)助農(nóng)行為。行業(yè)助農(nóng)投入力度Peer_ins為同行業(yè)內(nèi)所有上市公司參與助農(nóng)投入力度Cppa的平均值;行業(yè)內(nèi)助農(nóng)企業(yè)占比Peer_dumins為同行業(yè)內(nèi)所有上市公司是否參與助農(nóng)的虛擬變量Dumcppa的平均值。(3)融資約束KZ指數(shù)主要借鑒魏志華(2014)的方法得到。其他變量選取如下表1所示。

表1 企業(yè)精準(zhǔn)扶貧同群效應(yīng)模型的變量說明
借鑒易志高(2019)的研究思路,構(gòu)建以下模型來證明本文的研究假設(shè)是否成立:

其中行業(yè)由下標(biāo)i代表,企業(yè)則由j代表,年份由t代表,而Industry、Year則是增加了行業(yè)和時間固定效應(yīng),Control是相關(guān)的控制變量,ε為隨機(jī)擾動項。模型(1)是基于企業(yè)助農(nóng)投入力度Cppa構(gòu)建的OLS回歸。模型(2)則為企業(yè)是否參與助農(nóng)Dumcppa構(gòu)建的Probit回歸。模型(3)是在模型(1)的基礎(chǔ)上增加融資約束KZ與行業(yè)助農(nóng)投入力度均值Peer_ins的交叉項。
下表2為描述性統(tǒng)計,其中企業(yè)助農(nóng)投入力度Cppa最大值為13.764,最小值為0,均值為1.360,更靠近于最小值,而行業(yè)助農(nóng)投入力度Peer_ins最大值和最小值為6.018和0。說明我國上市企業(yè)在助農(nóng)投入上是有顯著差異的,且只有少部分企業(yè)助農(nóng)力度較大,主要原因可以歸結(jié)為企業(yè)自身實(shí)力的差異,管理層決策的獨(dú)立性以及外部環(huán)境的影響。企業(yè)參與助農(nóng)的情況Dumcppa中,均值為0.290,表明只有不到三分之一的企業(yè)參與了助農(nóng)。行業(yè)助農(nóng)投入力度Peer_ins最大值和最小值為6.018和0,行業(yè)內(nèi)助農(nóng)企業(yè)占比Peer_dumins的最大值和最小值為0和1,表明助農(nóng)力度大的行業(yè)內(nèi)企業(yè)均參與了助農(nóng),而一些行業(yè)內(nèi)企業(yè)都沒有參與助農(nóng)。

表2 描述性統(tǒng)計

表3 回歸結(jié)果
為了驗(yàn)證假設(shè)是否成立,代入企業(yè)參與助農(nóng)投入及相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行面板回歸,得到下表3的回歸結(jié)果。其中第(1)列是基于OLS回歸的結(jié)果,被解釋變量為企業(yè)助農(nóng)投入力度Cppa,第(2)列是基于Probit下的回歸結(jié)果,被解釋變量為企業(yè)是否參與助農(nóng)的虛擬變量Dumcppa,第(3)列則是增加調(diào)節(jié)變量融資約束KZ后的OLS回歸結(jié)果。
由表3相應(yīng)回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),行業(yè)助農(nóng)投入力度和行業(yè)內(nèi)助農(nóng)企業(yè)占比的回歸系數(shù)為0.868和0.918,且在1%的顯著性檢驗(yàn)之下,表明企業(yè)參與助農(nóng)的決策會受到行業(yè)內(nèi)同群企業(yè)助農(nóng)決策的顯著影響,從而假設(shè)H1成立。而融資約束與行業(yè)助農(nóng)投入力度的交互項系數(shù)為-0.063,通過1%的顯著性檢驗(yàn),說明融資約束抑制了行業(yè)助農(nóng)力度對企業(yè)參與助農(nóng)的作用,即融資約束越大,企業(yè)助農(nóng)行為的行業(yè)同群效應(yīng)越小,從而假設(shè)H2成立。
由于本文的被解釋變量均是基于行業(yè)內(nèi)企業(yè)助農(nóng)的均值,因此變量間可能存在反向因果,即內(nèi)生性問題。因此以主要解釋變量Peer_ins和Peer_dumins的一階滯后項為工具變量,利用兩階段回歸做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。
由表4可以得出,第(1)(2)列是基于行業(yè)助農(nóng)投入Peer_ins的一階滯后項L.Peer_ins為工具變量的回歸結(jié)果,第(3)(4)列是基于行業(yè)助農(nóng)占比Peer_dumins的一階滯后項L.Peer_dumins為工具變量的回歸結(jié)果。由回歸結(jié)果可知,行業(yè)助農(nóng)投入力度Peer_ins和行業(yè)內(nèi)參與助農(nóng)企業(yè)占比Peer_dumins的系數(shù)均顯著通過穩(wěn)健性檢驗(yàn),因此說明企業(yè)助農(nóng)決策受到行業(yè)內(nèi)助農(nóng)決策的顯著影響,結(jié)論較為穩(wěn)健。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)相關(guān)回歸結(jié)果
本文從同群視角研究了企業(yè)參與助農(nóng)的行業(yè)影響,以及融資約束對企業(yè)助農(nóng)行為行業(yè)同群效應(yīng)的影響。定性定量分析相結(jié)合,即首先是理論分析和提出假設(shè),再通過實(shí)證檢驗(yàn)假設(shè)是否成立,從而得到以下研究結(jié)論:(1)企業(yè)參與助農(nóng)的行為存在明顯的行業(yè)同群效應(yīng),即同行業(yè)內(nèi)企業(yè)參與助農(nóng)的行為促進(jìn)了目標(biāo)企業(yè)的模仿行為。(2)融資約束對企業(yè)參與助農(nóng)的行業(yè)同群效應(yīng)有抑制作用,即當(dāng)目標(biāo)企業(yè)面臨融資約束時,自由現(xiàn)金流受限,導(dǎo)致企業(yè)無法效仿同行業(yè)其他企業(yè)參與到助農(nóng)中來。
因此得出以下啟示:(1)對企業(yè)來說,盡管同群企業(yè)的驅(qū)使下使企業(yè)參與助農(nóng),投入一定的資金,但更多的是帶來正向影響,提高企業(yè)的聲譽(yù)和獲取外部資源。同時還能夠改善被幫扶地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平,因此,要鼓勵良性的同群行為,在行業(yè)內(nèi)營造良好的氛圍和企業(yè)競爭態(tài)勢。(2)對政府部門來說,現(xiàn)階段主要任務(wù)是將鞏固脫貧成果與發(fā)展鄉(xiāng)村振興銜接好,政府要多鼓勵企業(yè)參與。即可以通過實(shí)行稅收政策,給企業(yè)松綁,從而鼓勵更多企業(yè)參與鄉(xiāng)村建設(shè)。此外,政府要幫助和引導(dǎo)更多的企業(yè)加入到產(chǎn)業(yè)助農(nóng)中,從促進(jìn)貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)自身發(fā)展雙贏的視角,使得幫扶可以持久,徹底解決我國的相對貧困。