一、引言

作为全球扶贫的最大贡献者，自20世纪80年代以来，我国采取了各种措施帮助数百万人摆脱贫困。然而，尽管在减贫方面已经取得了如此巨大的成就，我国生活在贫困中的人口数量仍然很大。在此背景下，“十三五”规划指出，为全面建成小康社会，我国要完成消除农村贫困和区域贫困的任务。习近平主席进一步提出精准扶贫战略，精准扶贫是指运用科学有效的程序，针对不同的贫困农户和不同的贫困地区，实施精准识别、精准帮扶、精准管理的扶贫模式。近年来，我国政府敦促各级各部门积极参与精准扶贫。其中，为充分发挥资本市场作用，打赢脱贫攻坚战，2016年9月，证监会提出《中国证监会关于发挥资本市场作用服务国家脱贫攻坚战略的意见》，旨在充分利用资本市场资源，支持和鼓励上市公司履行社会责任服务国家脱贫攻坚战略。

2016年底，沪深证券交易所对上市公司参与精准扶贫工作的信息披露要求进行了全面细化，要求上市公司在年报中以指定的明细表形式报告其参与扶贫的情况。随着政府对扶贫的重视，我国参与精准扶贫的A股上市公司数量和投入总额逐渐增加。根据本文统计，参与精准扶贫的A股上市公司总数(投入总额)从2016年的566家(138.1亿元)上升到2019年的1126家(2880亿元)。企业为什么要参与精准扶贫，其经济后果是什么?学术界已经开始关注这些问题，已有研究结果表明，上市公司参与精准扶贫工作，不仅有助于建立政治关系，获得更多的政府资源(严若森、唐上兴，2020)以及缓解融资约束(邓博夫等，2020)，还能够产生积极的市场反应(易玄等，2020)，提升企业绩效(张曾莲、董志愿，2020；胡浩志、张秀萍，2020；王帆等，2020)。而参与精准扶贫对企业创新会产生何种影响，其作用机制是什么？尚未有文献探讨此问题。

技术创新对于提升企业竞争优势以及推动国家经济长期可持续增长至关重要，党的十八大以来，我国坚持把创新作为引领发展的第一动力，推进创新驱动发展战略。目前，随着我国进入新发展阶段，技术创新在构建新发展格局、促进高质量发展中开始发挥出重要的支撑引领作用。企业作为科技创新的主体，大力提升其技术创新能力，不仅是增强企业核心竞争力、实现企业高质量发展的必由之路，也可以为强化国家战略科技力量作出新的更大贡献。因此，从这个角度来看，深入探讨企业创新的影响因素具有重要的理论及现实意义。参与精准扶贫会如何影响企业创新，具体来看，一方面，参与精准扶贫需要利用企业内部资源，这会直接挤出对创新活动的投入，进而对企业创新产生不利影响；另一方面，企业参与精准扶贫不仅有助于提升其声誉和形象，还能够得到政府和社会的认可、从而有助于获取更多资源，声誉效应和资源效应发挥的外部融资作用进而能够促进企业创新。因此，从理论上来看，企业参与精准扶贫在影响创新活动的过程中实质上扮演着一种“双刃剑”角色，由此产生了一个重要且有趣的问题——参与精准扶贫在影响企业创新时究竟“双刃剑”效应中的哪一面更占主导？基于此，本文将对这一问题展开深入研究。

以2016-2018年间沪深A股上市公司为样本，本文研究发现，上市公司参与精准扶贫显著提高了其创新产出和创新效率。在改变变量度量方法、更换模型以及使用安慰剂检验和PSM模型控制内生性问题等一系列稳健性检验后，本文的研究结论仍然成立。进一步研究发现，企业参与精准扶贫通过缓解融资约束进而提升了创新绩效，并且，资源效应(降低债务融资成本和提高税收优惠)和声誉效应(增加媒体正面新闻报道数量)是参与精准扶贫发挥的具体外部融资作用。最后，基于宏观社会、中观市场以及微观企业层面视角的拓展性研究表明，参与精准扶贫工作对创新绩效的正向影响主要存在于地方扶贫压力较大、市场信息环境较差的企业以及非国有企业中。

本文的贡献在于：第一，从企业创新的视角检验了参与精准扶贫工作这一社会责任行为对微观企业行为决策的影响，由于参与精准扶贫的数据披露时间较晚，受限于数据可得性，目前关于参与精准扶贫如何作用于企业经营的研究并不多，有关文献主要发现参与精准扶贫能够获得更多的政府资源(严若森、唐上兴，2020)、缓解融资约束(邓博夫等，2020)以及提高企业绩效(张曾莲、董志愿，2020；胡浩志、张秀萍，2020；王帆等，2020)等。本文的研究结果表明参与精准扶贫会对企业的创新产出和创新效率产生显著的正向影响，进一步丰富了企业参与精准扶贫经济后果的相关研究文献。第二，近年来，探讨企业创新的影响因素是公司金融领域关注的热点，相关文献已经形成了丰富的研究成果，已有研究分别从对外直接投资(明秀南等，2019)、基础研究发展(张龙鹏、邓昕，2021)和税收负担(吉赟、王贞，2019)等宏观机制，市场结构(Link and Lunn, 1984)和市场竞争(Aghion and Bloom, 2002)等市场机制，产权性质(吴延兵，2012)、外部治理(He and Tian, 2013)、内部治理(Manso，2011)以及管理层特征(虞义华等，2018)等微观机制层面检验了其对企业创新的影响，本文关注企业参与精准扶贫，既扩展了企业创新影响因素的研究视角，也是对企业创新影响因素文献的有益补充。第三，深入分析了企业参与精准扶贫影响创新绩效的作用机制和作用环境，本文从融资约束的角度切入，对参与精准扶贫通过资源效应和声誉效应发挥的外部融资作用进行了探究，同时，基于宏观社会、中观市场以及微观企业的研究视角，细化了不同作用环境中参与精准扶贫对企业创新的影响差异，在作用机理以及作用环境方面的研究，有利于深入理解企业参与精准扶贫对自身经营活动的影响。

二、制度背景、理论分析与研究假设 (一) 制度背景

为实现全面建成小康社会的目标，2011年，我国颁布实施《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》，该纲要指出，要动员企业和社会各界参与扶贫，大力倡导企业社会责任，鼓励企业采取多种方式，推进集体经济发展和农民增收。2013年，习近平主席进一步提出精准扶贫战略，与以往减贫措施不同的是，精准扶贫战略旨在通过精准扶贫消除导致贫困的因素，该战略的目标是每一个贫困家庭和个人，通过运用科学有效的程序，针对不同的贫困农户和不同的贫困地区，实施精准识别、精准帮扶、精准管理的扶贫模式。为充分发挥资本市场作用，服务国家脱贫攻坚战略，中国证监会在2016年9月颁布了《中国证监会关于发挥资本市场作用服务国家脱贫攻坚战略的意见》，旨在引导上市公司履行社会责任、助力脱贫攻坚。2016年底，沪深交易所分别发布了《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》，规范上市公司扶贫工作信息披露，不断引导上市公司履行精准扶贫社会责任，为全面建成小康社会提供有力的资本市场支持。

(二) 理论分析与研究假设

参与精准扶贫是新时期上市公司积极履行社会责任的重要体现。企业社会责任的利益相关者理论认为，企业需要通过满足利益相关者的需求来确保自身的生存和持续成功(Frooman，1999)。一个公司不仅要将其战略决策聚焦于创造股东价值，而且还要扩大其目标，以满足各种利益相关者的期望和利益，包括监管合规和消费者满意度等。然而，关于企业承担社会责任对生产经营经济后果影响的相关研究，现有文献尚未达成一致结论。部分学者认为，企业履行社会责任有助于在利益相关者眼中建立良好的企业形象(Saiia et al., 2003)，积极的社会形象会激发利益相关者的支持，为企业的关系资产提供保险式的保护(Godfrey，2005)，还能够帮助企业获得利益相关者控制的关键资源(Frooman，1999)。因此，这一论点表明，企业社会责任对经营绩效具有积极影响。相反，其他学者则持否定态度，认为企业社会责任活动转移了有价值的企业资源，有抑制企业绩效的倾向，这一论点指出，企业参与社会责任活动通常不会使公司或其股东受益，但可能会提高高层管理者在社交圈中的个人声誉，或帮助他们进一步推进政治生涯或职业生涯(Barnett，2007)。

从企业社会责任的正面效应来看，参与精准扶贫能够促进企业创新。创新活动具有周期长、风险大和不可预测性高等特点。在这种高度不确定性以及失败概率的影响下，融资约束成为阻碍创新的主要因素之一。具体来看，第一，创新投资的调整成本较高，超过一半的创新支出是由研究人员的工资构成的，这些研究人员通过努力工作创造出发明专利等无形资产，这些创新成果是企业的知识基础，从某种程度上说，这些知识是“隐性”的，嵌入在公司员工的人力资本中，如果员工离职或被解雇，企业就会失去这部分知识基础，这意味着创新支出具有较高的调整成本(Lach and Schankerman, 1988)。创新活动的第二个重要特征是其高度的不确定性，这源于其缺乏有价值的抵押物、较长的研发周期以及较高的失败概率。根据Hall(1992)的研究，创新专利不能轻易用作抵押品，并且，进行创新活动所产生的费用通常是完全不可逆转的，这些费用通常用于购买特定的实验设备和材料，并支付研究人员的工资。此外，由于研究开发的一系列过程(调查、准备、孵化、验证和应用)，创新活动通常被认为是长期项目，企业不确定完成每个项目最终需要多少努力和资源。最后，市场是否接受以及需求度也被认为是不确定的。因此，基于这种高度的不确定性，外部融资者通常不愿意将资金投资于创新项目。而参与精准扶贫可以通过外部融资效应缓解企业创新面临的融资约束问题，进而提高创新产出和创新效率。首先，企业参与精准扶贫能够提高口碑和声誉，进而有助于提升其潜在投资者、员工和客户等关键利益相关者与公司合作的意愿，最终能够帮助企业降低交易成本、缓解融资约束(Backhaus et al., 2002；Frooman，1999)。其次，参与精准扶贫工作能够提高企业的政治合法性，在我国社会主义市场经济体制下，政府在建立市场规则和实施宏观政策调控中发挥着主导作用，参与精准扶贫有助于企业获得更多有关信贷资金、政府补贴和税收优惠等资源，进而降低其融资约束程度。因此，从这个角度看，参与精准扶贫能够通过发挥外部融资效应进而促进企业创新。

从企业社会责任的负面效应来看，履行社会责任活动会给企业带来直接成本，这些成本通常包括重要的公司资源，如现金、产品和设备等。基于此，参与精准扶贫会直接耗用企业内部资源，进而对技术创新产生不利影响。此外，企业承担社会责任也可能会增加人力资源成本，随着企业社会责任水平的提高，许多公司发现有必要建立独立的部门专门服务于社会责任项目，参与社会责任项目也需要员工投入时间和精力，这会增加公司的整体人力资源和管理成本。因此，与那些不参与这些项目的公司相比，积极参与社会责任活动的公司会处于竞争劣势。企业社会责任活动的成本可能并不局限于这些支出，根据代理理论，在所有权和经营权分离的现代企业中，管理者通常会从自己的最大利益出发做出决策，但这有可能是以公司所有者和其他利益相关者的利益为代价的(Jensen and Meckling, 1976)。在企业参与社会责任活动的情况下，管理者和所有者以及利益相关者之间的潜在目标可能是存在冲突的，管理自由裁量权的存在可能会使得一些高管利用社会责任活动来提高在社交圈的个人声誉或进一步拓展职业生涯。如果利益相关者认为管理人员没有关注他们的利益，他们可能会拒绝提供资源和支持，或采用更严格的控制机制，这可能构成另一种形式的代理成本。积极参与社会责任项目也可能会向利益相关者发出一个信号，即公司拥有大量闲置资源(Seifert et al., 2004)，在这种情况下，利益相关者会认为管理者更有可能做出机会主义决策，原因在于现金充裕的企业更容易发生代理风险(Jensen and Meckling, 1976)。因此，尽管管理者在其他领域的潜在不当行为并不是企业社会责任活动的直接成本，但在某种程度上，投资者和其他利益相关者会将社会责任行为与过多的企业资源联系在一起，在这种情况下，管理不当行为的可能性更高，他们将不愿意与企业合作，更有可能保留关键资源。因此，从这个角度看，企业参与社会责任活动的负面效应会对创新绩效产生不利影响。

基于上述分析，本文首先提出竞争性研究假设H1a和H1b。

H1a：参与精准扶贫会促进企业创新。

H1b：参与精准扶贫会抑制企业创新。

根据企业社会责任活动可能产生的外部融资效应，参与精准扶贫可以通过声誉效应路径或资源效应路径降低企业的融资约束程度，进而促进企业创新。首先，基于声誉效应的角度，积极参与社会责任活动可以提高企业的形象和声誉，增加其道德资本的价值(Saiia et al., 2003)。通过媒体和社交网络的口碑传播，上市公司的社会责任行为可以更快地被感知，从而吸引消费者、供应商和其他利益相关者，增加其获取竞争性稀缺资源的机会，并有助于降低交易成本。具有良好公共形象的公司能够给员工提供一种认同感和归属感，在这种公司中，员工更有可能努力工作、表现出更大的承诺，此外，这些公司通常被求职者视为有吸引力的雇主(Backhaus et al., 2002)，可以吸引高素质的员工，增加人力资本的竞争优势，从而促进企业创新；客户可能会通过增加他们对公司产品或服务的需求，或通过支付溢价来响应企业的社会责任行为(Bhattacharya and Sen, 2003)；投资者，尤其是机构投资者，也更愿意投资于积极承担社会责任的公司(Barnett and Salomon, 2002)。综上，企业参与精准扶贫能够提高其公众形象，公司的关键利益相关者，包括员工、客户和股东会更积极与这样的公司合作，从而有助于缓解其融资约束、拓宽融资渠道(Backhaus et al., 2002；Frooman，1999)。其次，基于资源效应的角度，越来越多的利益相关者已经开始将承担社会责任视为一种正当和合法的企业活动。在我国实施精准扶贫战略的过程中，政府支持和鼓励上市公司履行社会责任服务国家脱贫攻坚战略，利用资本市场资源，通过产业扶贫等方式，上市公司可以帮助贫困地区拓宽直接融资渠道，提高融资效率，降低融资成本，增强自我发展能力，从而有助于减轻政府负担。已有研究认为，当政府自身的资源有限或不能直接将资源分配到某些地区时，企业的贡献就会被认为是合法的，而且会受到赞赏(Dickson，2003)。因此，从这个角度看，上市公司参与精准扶贫有助于其获得政治合法性。获得政府的认可本身并不会对企业的财务表现产生直接影响，但是，维持企业持续生存和成功所必需的某些资源的分配和使用不是由企业自身单独控制的，而是由一些关键利益相关者或政府机构控制的。通过监管法规、政府补贴或税收优惠政策，政府在确定商业规则和市场结构中发挥着重要作用。因此，上市公司通过参与精准扶贫工作，能够加强与政府的关系，建立政府的信任，从而通过降低债务融资成本、获得税收优惠和银行贷款等方式促进企业创新。基于以上分析，本文提出研究假设H2：

H2：参与精准扶贫促进企业创新的作用路径为声誉效应和资源效应产生的外部融资作用。

三、研究设计 (一) 样本选择与数据来源

本文选取2016-2018年沪深两市的A股上市公司为样本，文中所需的精准扶贫数据、贫困发生率数据以及企业创新数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)，机构投资者持股比例数据来源于WIND数据库，其余数据均来自CSMAR数据库。根据研究需要，对样本进行了如下筛选：(1)剔除上市当年的样本；(2)剔除金融行业的样本；(3)剔除主要研究变量或控制变量数据缺失的样本。为了避免极端值的影响，本文对所有的连续变量进行了1%-99%的缩尾处理(Winsorize)。经过上述处理，本文获得了8770个公司-年度非平衡面板有效数据。

(二) 变量的定义与计量 1. 被解释变量

本文从创新产出(Patent)和创新效率(Peffi)两个维度来度量企业的创新绩效。创新产出方面，企业的创新产出包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利，在这三种专利类型中，发明专利的创新程度最高，最能反映创新质量。因此，与以往研究一致，本文选择当年获得的发明专利数量度量创新产出；创新效率方面，采用发明专利获得数量与研发投入自然对数的比值衡量企业的创新效率。

2. 解释变量

参考邓博夫等(2020)、易玄等(2020)的研究，本文采用两种方式来度量企业的精准扶贫活动：(1)是否参与精准扶贫(TA_dum)，如果上市公司当年度参与过精准扶贫活动，取值为1，否则取0；(2)精准扶贫投入水平(TA_num)，上市公司当年度投入到精准扶贫工作中的总金额(万元)加1，取自然对数。

3. 控制变量

参考已有研究，本文选取所有权性质(SOE)、总资产收益率(ROA)、营业收入增长率(Growth)、高管持股比例(Mhold)、企业年龄(Age)、企业规模(Size)、第一大股东持股比例(First)、机构投资者持股比例(Insti)、固定资产占比(Fixed)、现金流(CFO)、董事会规模(Board)、独立董事比例(Ind)作为模型的控制变量，并加入年度虚拟变量(Year)和和行业虚拟变量(Industry)控制年度和行业的固定效应，其中行业划分使用证监会2012年行业分类标准，除制造业使用二级行业分类外，其他行业均使用大类划分。具体变量定义和度量方法如表 1所示。

(三) 模型构建

本文采用控制年份固定效应和行业固定效应的混合OLS回归模型来检验企业参与精准扶贫对创新绩效的影响，具体的实证模型如下：

$ \begin{array}{l} Paten{t_{i, t + 1}}/Peff{i_{i, t + 1}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}TA\_du{m_{i, t}}/TA\_nu{m_{i, t}} + \gamma Contro{l_{i, t}}\\ \; + \sum Year + \sum Industry + {\varepsilon _{i, t}} \end{array} $

(1)

考虑到企业从创新投资到产生创新绩效存在时间上的滞后，因此，本文分别对解释变量和控制变量进行滞后一期处理。Patent_{i, t+1}和Peffi_{i, t+1}分别为公司i第t+1年的创新产出和创新效率，TA_dum_{i, t}和TA_num_{i, t}分别为公司i第t年的精准扶贫虚拟变量和精准扶贫投入水平，Control_{i, t}为控制变量，Year和Industry分别表示年份固定效应和行业固定效应，α₀为常数项，α₁用来度量参与精准扶贫对企业创新绩效的影响，γ为各个控制变量的系数，ε_{i, t}为随机误差项。

四、实证结果与分析 (一) 主要变量描述性统计

表 2报告了本文主要研究变量的描述性统计结果。由表 2可知，在所有的样本公司中，创新产出(Patent)的均值为3.295，中位数为0.000，最大值和最小值分别为83和0，标准差为10.865；创新效率(Peffi)的均值为0.165，中位数为0.000，最大值和最小值分别为4.571和0，标准差为0.520，以上结果说明不同企业的创新产出和创新效率水平存在较大差异。精准扶贫虚拟变量(TA_dum)的均值为0.236，表明本文的总体样本中，23.6%的样本存在精准扶贫行为；精准扶贫投入水平(TA_num)的1.063，中位数为0.000，最大值和最小值分别为8.538和0，标准差为2.124，表明企业精准扶贫投入水平的分布同样具有不平衡性，部分企业的精准扶贫投入水平较高。控制变量的表现与以往的研究结果大致相同，不再赘述。

(二) 精准扶贫与企业创新的回归结果

表 3报告了企业精准扶贫行为对其创新产出和创新效率影响的回归结果。列(1)-(2)的被解释变量为创新产出(Patent)，第(1)列中，TA_dum的回归系数为0.725，且在1%的水平下显著，表明企业精准扶贫行为对其创新产出具有显著的正向作用，相较于没有参与精准扶贫的上市公司，参与精准扶贫的上市公司具有更高的创新产出水平；列(2)中，TA_num的回归系数为0.189，且在1%的水平下显著，这说明精准扶贫投入水平同样对企业创新产出具有显著的提升效应，同一会计年度内，上市公司投入到精准扶贫工作中的总金额越多，企业的创新产出水平越高。列(3)-(4)列示了被解释变量为创新效率(Peffi)的回归结果，列(3)和列(4)中，TA_dum和TA_num的回归系数分别为0.035和0.008，且均在1%的水平下显著，意味着企业参与精准扶贫工作与其创新效率之间同样具有显著的正相关关系，在相同的研发投入水平下，如果企业参与精准扶贫项目或对精准扶贫工作的投入越多，其未来一期的创新效率越高。综上，以上回归结果表明上市公司参与精准扶贫与其创新绩效之间存在显著的正相关关系，企业参与精准扶贫可以显著提高创新产出和创新效率，并且投入水平越高，促进效应越大，本文的研究假设H1a得证。

(三) 稳健性检验 1. 替换被解释变量

创新产出方面，除了使用发明专利获得量外，本文还采用发明专利申请数以及发明专利、实用新型专利和外观设计专利三项专利的总申请数作为企业创新产出的代理指标；创新效率方面，采用发明专利申请数与研发投入自然对数之比以及发明专利、实用新型专利和外观设计专利三项专利的总申请数与研发投入自然对数之比作为企业创新效率的度量指标。回归结果表明，无论使用哪种变量度量企业创新，精准扶贫行为均对其具有显著的正向影响。

2. 更换模型

由于有一部分样本的创新产出和创新效率集中为0，因此本文选择适用于截尾数据的Tobit模型进行稳健性检验。此外，为控制不随时间和个体改变的不可观测因素产生的影响，本文采用固定效应回归模型进行稳健性检验。更换模型后的估计结果与本文的研究结论一致。

3. 考虑行业年份交互效应

为了控制行业层面随时间变化的不可观测因素对参与精准扶贫与企业创新绩效之间关系的影响，本文在基准模型中进一步加入行业固定效应与年份固定效应的交互项进行稳健性检验。估计结果显示表明，在控制了行业层面随时间变化的宏观政策和产业周期等影响因素后，参与精准扶贫仍然对企业创新绩效具有显著的正向影响。^①

① 限于篇幅，本文未报告替换变量、更换模型以及考虑年份行业交互效应的检验结果，作者留存备索。

4. 内生性检验

(1) 安慰剂检验

在主效应检验中，本文得到了精准扶贫能够显著提高企业创新绩效的研究结论，但这一结果也有可能是由于回归模型遗漏了能够同时影响精准扶贫与企业创新绩效的重要变量导致的。据此，为缓解由遗漏变量带来的内生性影响，借鉴Cornaggia and Li(2019)的研究，本文采用安慰剂试验的方法进行稳健性检验。具体地，首先提取出样本中所有的TA_dum和TA_num变量值，然后利用随机算法将每一个变量值随机分配给公司-年度面板数据，最后利用回归模型(1)重新进行检验。回归结果列示于表 4的列(1)-(4)中，估计结果显示，解释变量TA_dum和TA_num的回归系数虽为正但均不显著，表明随机分配后的参与精准扶贫变量与企业创新绩效间不存在显著的正相关关系，这就意味着本文的研究结论并不是由于遗漏重要变量所导致的，安慰剂试验的检验结果提高了研究结论的可靠性。

(2) PSM模型

除遗漏变量外，企业参与精准扶贫与其创新绩效间的正相关关系也可能来自于创新产出和创新效率较高的企业更倾向于投入精准扶贫项目，所以本文结论可能存在反向因果的内生性问题，鉴于此，本文采用倾向匹配得分法(PSM)模型尽可能控制这一内生性问题的影响。

首先，以企业是否参与精准扶贫虚拟变量作为被解释变量，选择本文的控制变量作为匹配协变量，通过Logit回归计算出倾向匹配得分，采用最近邻原则对标的企业进行匹配，卡尺范围为0.05。匹配后，每一个处理组样本都找到了与之最相似的对照组样本。将未匹配的样本剔除，利用匹配后的样本进行检验，检验结果报告于表 4的列(5)-(8)中。从回归结果可以中看出，TA_dum和TA_num的回归系数均显著为正，倾向匹配得分法的估计结果进一步支持了本文的研究结论。

五、拓展性研究 (一) 参与精准扶贫影响企业创新绩效的作用机理研究

前文证明了企业参与精准扶贫对创新产出和创新效率具有显著的提升作用，在研究假设中，本文认为，企业参与精准扶贫是通过资源效应和声誉效应发挥的外部融资作用进而提高了创新绩效。在本部分，将对这一作用路径进行实证研究。

1. 参与精准扶贫、融资约束与企业创新绩效

参与精准扶贫所发挥的资源效应和声誉效应均可直接表现为企业融资约束的缓解，由此，本文首先对参与精准扶贫通过降低融资约束程度进而促进企业创新这一主要的作用机制进行检验。参考杜勇等(2019)的研究，采用SA指数绝对值的自然对数值来度量企业的融资约束(FC)，FC越大，企业面临的融资约束程度越高。将FC作为中介变量，借鉴温忠麟等(2004)的研究，构建中介效应模型来检验此作用路径。

回归结果报告于表 5中。前文已经验证了参与精准扶贫对企业创新绩效的促进作用，列(1)中，当以FC为被解释变量时，TA_dum的回归系数为-0.005，且在1%的水平下显著，说明企业参与精准扶贫能够显著缓解其融资约束，列(2)和列(3)中，同时纳入中介变量(FC)和解释变量(TA_dum)后，FC的回归系数分别为-28.970和-0.800，且均在1%的水平下显著，TA_dum的回归系数分别为0.587和0.032，且均在5%的水平下显著；列(4)中，当被解释变量为FC时，TA_num的回归系数为-0.003，且在1%的水平下显示，表明企业在精准扶贫的过程中投入越多，对其融资约束程度的降低效应越强，列(5)和列(6)中，同时纳入中介变量(FC)和解释变量(TA_num)后，FC的估计系数均在1%的水平下显著为负，TA_num的估计系数均在5%的水平下显著为正。通过中介效应模型可以推断出，融资约束在企业参与精准扶贫提升创新绩效的过程中发挥了部分中介作用，即参与精准扶贫通过缓解融资约束进而促进了企业创新。

2. 参与精准扶贫影响企业创新绩效的具体路径检验

前文通过实证检验表明，企业参与精准扶贫通过降低融资约束程度进而影响了创新绩效，可见企业参与精准扶贫工作能够发挥出外部融资作用。在理论分析与研究假设中，本文提出，资源效应和声誉效应可能是参与精准扶贫产生的外部融资路径。在本部分，借鉴孙红莉(2019)的研究，本文将对资源效应和声誉效应这两条具体的作用路径进行检验，其中，选取债务融资成本和税收优惠来度量资源效应，选取媒体正面报道数量来度量声誉效应。

(1) 降低债务融资成本

参考魏志华、朱彩云(2019)的研究，采用利息支出、手续费支出、其他财务费用的总和与总负债之比来度量企业的债务融资成本(Incost)。将Incost作为中介变量，同样使用中介效应模型进行检验。估计结果列示于表 6中。表 6中，列(1)-(3)的解释变量为TA_dum，列(1)中，TA_dum的回归系数为-0.001，且在10%的水平下显著，表明企业参与精准扶贫工作能够显著降低其债务融资成本，列(2)和列(3)中，同时纳入Incost和TA_dum后，TA_dum的回归系数分别为0.704和0.034，分别在5%和1%的水平下显著，Incost的回归系数分别为-17.578和-0.805，且均在1%的水平下显著；列(4)-(6)的解释变量为TA_num，列(4)中，TA_num的回归系数为-0.0003，且在1%的水平下显著，这意味着企业对精准扶贫工作的投入水平越高，其债务融资成本越低，列(5)和列(6)中，同时纳入Incost和TA_num后，TA_num的回归系数均在1%的水平下显著为正，Incost的回归系数均在1%的水平下显著为负。根据中介效应检验程序，以上结果说明债务融资成本是参与精准扶贫影响企业创新绩效的中介因子，即降低债务融资成本是参与精准扶贫通过缓解融资约束进而作用于企业创新绩效的具体路径之一。

(2) 提高税收优惠强度

参考陈红等(2019)的研究，本文选择实际所得税率来度量企业的税收优惠强度(Tax), 实际所得税率越高，意味着企业的税收优惠强度越低。同样使用中介效应模型进行检验，检验结果报告于表 7中。表 7的列(1)和列(4)中，TA_dum和TA_num对Tax的回归系数分别为-0.010和-0.002，且均在1%的水平下显著，说明企业参与精准扶贫能够显著提升其税收优惠强度；列(2)-(3)中，TA_dum的回归系数分别为0.691和0.034，且均在5%的水平下显著，Tax的回归系数分别为-3.349和-0.159，且均在1%的水平下显著；列(5)-(6)中，TA_num的回归系数分别为0.181和0.007，且均在1%的水平下显著，Tax的回归系数分别为-3.320和-0.159，且均在1%的水平下显著。通过中介效应检验模型推断出，税收优惠在企业参与精准扶贫影响创新绩效的过程中同样起到部分中介作用，即提高税收优惠强度也是企业参与精准扶贫发挥的外部融资机制之一。

(3) 提高声誉

本文选择媒体报道中的年正面新闻数量加1取自然对数的值来度量企业声誉(Reputation)，媒体报道的年正面新闻数越多，企业的声誉越好。同样使用中介效应模型进行检验，检验结果报告于表 8中。表 8的列(1)和列(4)中，TA_dum和TA_num对Reputation的回归系数分别为0.125和0.042，且均在1%的水平下显著，说明企业参与精准扶贫能够显著增加媒体报道的正面新闻数量，从而提升其声誉；列(2)-(3)中，TA_dum的回归系数分别为0.543和0.027，且均在5%的水平下显著，Reputation的回归系数分别为1.467和0.065，且均在1%的水平下显著；列(5)-(6)中，TA_num的回归系数分别为0.129和0.005，且分别在5%和10%的水平下显著，Reputation的回归系数分别为1.455和0.065，且均在1%的水平下显著。以上回归结果说明声誉效应同样在企业参与精准扶贫影响创新绩效的过程中起到部分中介作用，参与精准扶贫的企业获得了更多的媒体正面报道，进而促进了企业创新。因此，提高声誉也是企业参与精准扶贫发挥的外部融资效应之一。

综上，以上研究结果证实了研究假设H2，即参与精准扶贫通过资源效应和声誉效应发挥的外部融资作用进而促进了企业创新。

(二) 异质性分析

为进一步探究在不同的环境中，企业参与精准扶贫对其创新绩效的影响差异。本文分别基于宏观社会层面(地方扶贫压力)、中观市场层面(市场信息环境)以及微观企业层面(所有权性质)的研究视角，实证检验了异质性环境中参与精准扶贫对企业创新的不同影响。

(1) 地方扶贫压力

宏观社会层面，本文基于地方扶贫压力的研究视角，分析在不同扶贫压力的地区中，参与精准扶贫对企业创新的影响差异。由于不同地区的贫困程度不同，当企业处于扶贫压力较高的地区中，政府和社会公众对企业参与精准扶贫的期待较高，进而通过资源效应和声誉效应促进企业创新的影响会更显著。参考邓博夫等(2020)的研究，根据企业所在地当年贫困发生率(贫困人口与总人口之比)是否超过当年全国中位值水平，将样本企业划分为扶贫压力较高组(TA=1)和扶贫压力较低组(TA=0)，基于地方扶贫压力分组的检验结果报告于表 9中。回归结果表明，TA_dum和TA_num对Patent和Peffi的影响在扶贫压力较高的企业中均显著为正，而在扶贫压力较低的企业中，仅在列(6)中TA_num的回归系数在10%的水平下显著为正。以上结果表明，在地方扶贫压力较高的企业中，参与精准扶贫工作对创新产出和创新效率的正向影响更显著。

(2) 市场信息环境

中观市场层面，基于资本市场信息环境的角度，本文检验了在不同的市场信息环境中，企业参与精准扶贫对其创新绩效的不同影响。已有研究表明，资本市场信息环境对企业的创新绩效存在显著影响(Jiang and Yuan, 2019)。如果信息不对称的程度较低，融资约束对企业创新的抑制作用也就较小，那么参与精准扶贫通过缓解融资约束进而提升企业创新产出和创新效率的边际效用就很小，而在相反的情况下，随着信息不对称程度的加剧，参与精准扶贫发挥的边际作用将越来越大。因此，本文认为，在市场信息环境较差的企业中，参与精准扶贫对创新绩效的促进作用更显著。参考已有研究，本文使用KV指数来衡量企业的市场信息环境。

同样地，根据企业所在地当年KV指数的中位数将样本分组，将KV指数大于同年份同地区所有企业KV指数中位数的样本企业划分为资本市场信息环境较差组(IE=1)，其余样本划分为资本市场信息环境较好组(IE=0)，基于资本市场信息环境分组的检验结果报告于表 10中。估计结果表明，在资本市场信息环境较差的组中，TA_dum和TA_num对Patent和Peffi的回归系数均显著为正，而在资本市场信息环境较好的组中，TA_dum和TA_num对Patent和Peffi的回归系数虽为正但均不显著，这说明在市场信息环境较差的企业中，参与精准扶贫对企业创新的正向影响更大。

(3) 所有权性质

微观企业层面，基于所有权性质的差异，本文分别研究了国有企业和非国有企业参与精准扶贫对创新绩效的影响差异。在我国，不同所有权性质的企业面临的融资约束程度存在显著差异，预算软约束的存在使国有企业更容易获得政府和国有银行的援助，因此面临的融资约束较小，并且，政府对国有企业履行社会责任的期望和要求更高，因此，参与精准扶贫对国有企业的影响也就较小。相较于国有企业，非国有企业通过参与精准扶贫工作缓解融资约束的作用更强，进而对企业创新的影响也会更显著。基于所有权性质分组的回归结果报告于表 11中，由表 11可知，在国有企业(SOE=1)中，TA_dum和TA_num的回归系数虽为正但均不显著，在非国有企业(SOE=0)中，TA_dum和TA_num的回归系数均在1%的水平下显著为正，这意味着参与精准扶贫对企业创新的正向影响主要存在于非国有企业中。

六、结论与启示

我国在与贫困的斗争中取得了巨大进步，已成为世界上最具活力的经济体之一。为实现全面脱贫，我国将脱贫攻坚纳入“五位一体”和“四个全面”战略布局，并提出精准扶贫战略，监管部门也支持和鼓励上市公司履行社会责任参与精准扶贫。在此背景下，本文选取2016-2018年间沪深A股上市公司为样本，实证检验了企业参与精准扶贫工作对创新绩效的影响。研究发现，参与精准扶贫项目的上市公司具有更高水平的创新产出和创新效率。作用机制检验表明，缓解融资约束是企业参与精准扶贫进而提高创新绩效的具体作用路径，深入细分检验发现，降低债务融资成本和提高税收优惠(资源效应)以及增加媒体正面报道数量(声誉效应)是参与精准扶贫工作所发挥的具体外部融资效应。最后，基于宏观社会、中观市场以及微观企业层面的异质性分析表明，参与精准扶贫对创新产出和创新效率的正向作用更显著的存在于地方扶贫压力较高、资本市场信息环境较差的企业以及非国有企业中。

2020年底，我国如期完成脱贫攻坚任务，实现了现行标准下农村贫困人口实现脱贫、贫困县全部摘帽、区域性整体贫困全部解决的伟大目标。脱贫不是终点，当前，发展不平衡不充分的问题仍然突出，十九届五中全会提出，要继续巩固拓展脱贫攻坚成果。本文检验企业参与精准扶贫工作对创新绩效的影响，不仅为企业扶贫工作和企业社会责任的经济效益提供了理论依据，对上市公司和监管部门也具有重要的政策启示意义。对于上市公司而言，履行社会责任服务国家脱贫攻坚战略是上市公司的政治责任和分内职责，从直接影响来看，上市公司参与精准扶贫会占用企业资源，进而可能会对企业经营产生不利影响，但本文通过实证检验发现，参与精准扶贫能够通过外部融资效应促进企业创新，因此，从上市公司的角度来看，参与扶贫工作是一项互利互惠的企业社会责任行为，既可以为社会福利做出贡献，又可以促进企业可持续发展，在巩固拓展脱贫攻坚成果的新阶段，上市公司需要持续发挥好市场主体作用，以资本为纽带，因地制宜推广产业扶贫等模式，助力我国高质量可持续发展。对于政府而言，打赢脱贫攻坚战之后，按照党和国家的要求，不仅要巩固成果，还要拓展成果，因此下一阶段的任务依然艰巨，为了更好地利用资本市场资源、发挥资本市场作用，政府可以通过增加补贴、提高税收优惠以及放宽审核条件等优惠政策吸引企业投入巩固脱贫攻坚成果的工作，积极探索上市公司在减贫工作中的功能与机制，注重发挥资本市场在巩固拓展脱贫攻坚成果中的积极作用。