鄭貴華,朱兆陽(yáng)

(湖南工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院,湖南 株洲 412007)

引 言

2022年中央一號(hào)文件提出,為了鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、全面實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,要繼續(xù)推動(dòng)貧困地區(qū)發(fā)展,鼓勵(lì)有條件的企業(yè)通過各種方式參與脫貧攻堅(jiān)。作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體的企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧可以有效發(fā)揮人才、產(chǎn)業(yè)、技術(shù)等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),是履行社會(huì)責(zé)任的新模式[1]。因此,深入探討企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的驅(qū)動(dòng)因素,對(duì)挖掘資本市場(chǎng)響應(yīng)和鞏固脫貧攻堅(jiān)成果具有重大意義。

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等新一代數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,數(shù)字技術(shù)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎,數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)適應(yīng)新發(fā)展格局的重要方式和戰(zhàn)略選擇。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型利用新型數(shù)字手段提高數(shù)據(jù)的精確性,改善生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu),提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力?，F(xiàn)有研究證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新、融資約束、投資水平、財(cái)務(wù)績(jī)效等經(jīng)濟(jì)價(jià)值的影響。在我國(guó)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展和實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的大背景下,非經(jīng)濟(jì)績(jī)效成為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。那么,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力并積極響應(yīng)國(guó)家政策呢?

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要聚焦于數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,對(duì)社會(huì)表現(xiàn)等非經(jīng)濟(jì)價(jià)值的影響探索比較匱乏。雖然有文獻(xiàn)探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與環(huán)境治理、慈善捐助等傳統(tǒng)社會(huì)責(zé)任形式之間的關(guān)系[2],但是并未確切探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)精準(zhǔn)扶貧問題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)實(shí)施可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵路徑,同時(shí)也是脫貧攻堅(jiān)時(shí)期下政府與企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧合作的重要戰(zhàn)略支撐與技術(shù)保障[2]。因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)不可避免地對(duì)企業(yè)扶貧產(chǎn)生影響。目前,僅有部分文獻(xiàn)從宏觀層面探討了數(shù)字技術(shù)在減貧中發(fā)揮的作用,在微觀層面上僅僅以案例形式展開。因此,亟須在微觀層面考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型與精準(zhǔn)扶貧的實(shí)證研究。基于此,本文從社會(huì)責(zé)任履行的新模式——精準(zhǔn)扶貧視角出發(fā),考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)社會(huì)責(zé)任產(chǎn)生的影響并探索內(nèi)在機(jī)理。

本文與以往研究的區(qū)別:(1)已有文獻(xiàn)主要關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng),較少討論數(shù)字化轉(zhuǎn)型的社會(huì)效應(yīng)。本文在此基礎(chǔ)上做了一些新的探索:一是將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)相結(jié)合,研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)之間的關(guān)系。二是替換了社會(huì)責(zé)任的衡量指標(biāo),從中國(guó)實(shí)施脫貧攻堅(jiān)及鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景出發(fā),將企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧作為企業(yè)社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)的代理指標(biāo),為企業(yè)扶貧決策提供了新的思路。(2)豐富了企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的相關(guān)研究,拓展了影響企業(yè)精準(zhǔn)扶貧決策的分析框架。已有研究主要從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、外部關(guān)注等方面分析企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的動(dòng)機(jī)和影響因素。企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)扶貧需要將企業(yè)的資源投入扶貧領(lǐng)域中,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以發(fā)揮資源最大效能,提高資源利用效率和創(chuàng)新能動(dòng)性等,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)不可避免地影響企業(yè)扶貧?；诖?本文深入挖掘了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任行為的影響及作用機(jī)理,豐富了精準(zhǔn)扶貧影響動(dòng)因的研究。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的內(nèi)涵

利益相關(guān)者和企業(yè)社會(huì)責(zé)任理論認(rèn)為,企業(yè)各利益相關(guān)方的權(quán)利和期望構(gòu)成了企業(yè)社會(huì)責(zé)任的需求。企業(yè)在創(chuàng)造利潤(rùn)、對(duì)股東和員工承擔(dān)法律責(zé)任的同時(shí),還要承擔(dān)對(duì)消費(fèi)者、社區(qū)、政府、環(huán)境等在內(nèi)的其他利益相關(guān)者的社會(huì)責(zé)任。這一社會(huì)責(zé)任的內(nèi)涵包括遵守商業(yè)道德、生產(chǎn)安全、職業(yè)健康、慈善事業(yè)、社會(huì)公益等。Carroll等(1991)[3]通過理論分析認(rèn)為企業(yè)社會(huì)責(zé)任包含法律、經(jīng)濟(jì)、道德、慈善四個(gè)層面,慈善責(zé)任是企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的最高層次。企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧是新時(shí)期履行社會(huì)責(zé)任的新形式,本質(zhì)上屬于慈善責(zé)任的范疇[4]。近年來(lái)許多研究都認(rèn)為企業(yè)承擔(dān)精準(zhǔn)扶貧是公益性的,屬于慈善捐贈(zèng)。但隨著可持續(xù)發(fā)展理念的深入,企業(yè)扶貧方式也在發(fā)生改變,僅把精準(zhǔn)扶貧等同于慈善捐贈(zèng)則有失偏頗。一方面,以轉(zhuǎn)移就業(yè)脫貧、教育扶貧、生態(tài)環(huán)保扶貧等為主要扶貧實(shí)現(xiàn)形式,主要以公益為目的,但也有部分扶貧形式為企業(yè)帶來(lái)收益[5];另一方面,企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧可以改善聲譽(yù)形象,向外界傳遞積極的信號(hào),改善資本市場(chǎng)表現(xiàn)[6]。因此,不能將精準(zhǔn)扶貧定義為捐贈(zèng)。從完整意義上來(lái)說,企業(yè)扶貧包括造血式扶貧和輸血式扶貧,二者是履行社會(huì)責(zé)任的雙向形態(tài)[7]。企業(yè)在扶貧過程中應(yīng)當(dāng)發(fā)揮專長(zhǎng),根據(jù)貧困地區(qū)發(fā)展的特點(diǎn)和企業(yè)自身的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì),調(diào)動(dòng)企業(yè)導(dǎo)入核心力量參與精準(zhǔn)扶貧,并把扶貧和企業(yè)核心優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,形成可持續(xù)的產(chǎn)業(yè)鏈“黏性”,提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

(二) 企業(yè)精準(zhǔn)扶貧實(shí)施效果與影響因素

圍繞企業(yè)精準(zhǔn)扶貧行為,現(xiàn)有研究從企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的實(shí)施效果及影響因素展開。從企業(yè)精準(zhǔn)扶貧實(shí)施效果來(lái)看,企業(yè)通過精準(zhǔn)扶貧可以獲取經(jīng)濟(jì)利益、提升財(cái)務(wù)績(jī)效。具體來(lái)說,企業(yè)通過扶貧獲得充足的勞動(dòng)力和地區(qū)資源,降低其生產(chǎn)成本,使企業(yè)擁有更多的資金投入研發(fā)、銷售中,提高企業(yè)的收益并改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況[2,8]。另外企業(yè)聲譽(yù)理論認(rèn)為,企業(yè)在參與扶貧、幫助貧困人口脫貧致富過程中可以獲得道德資本和聲譽(yù)資本,這類資本可以贏得媒體和消費(fèi)者的關(guān)注,建立良好的社會(huì)形象以獲取廣告效用、提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[9]。并且企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)扶貧所帶來(lái)的聲譽(yù)資本通過向外界傳遞出積極的信號(hào),可以吸引投資者的關(guān)注,有利于獲得投資者的資金支持,緩解融資約束[10]。最后,企業(yè)積極響應(yīng)政府扶貧號(hào)召,還可以在資本市場(chǎng)樹立良好的企業(yè)形象,提高政府對(duì)企業(yè)的認(rèn)同感,獲取政府補(bǔ)貼、減免稅收等優(yōu)惠政策[11-12]。總的來(lái)說,企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧通過獲取關(guān)鍵資源 (道德聲譽(yù)、政府支持、生產(chǎn)成本等)促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。

企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的影響因素主要包括外部和內(nèi)部?jī)蓚€(gè)層面。外部層面主要有外部監(jiān)督、消費(fèi)者反應(yīng)、行業(yè)特征、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、政府合作等。媒體關(guān)注、消費(fèi)者口碑敏感度越高,企業(yè)越愿意履行精準(zhǔn)扶貧行為[13]。重污染行業(yè)以及國(guó)有企業(yè)具有更強(qiáng)的扶貧動(dòng)機(jī),這類企業(yè)希望通過精準(zhǔn)扶貧獲取良好市場(chǎng)表現(xiàn),贏得消費(fèi)者的青睞和忠誠(chéng)度,收獲更多消費(fèi)者的認(rèn)可[14-15]。在政府合作方面,政府可以通過采購(gòu)企業(yè)產(chǎn)品、與企業(yè)建立關(guān)系、給予企業(yè)一定的政策優(yōu)惠,從而提高企業(yè)參與扶貧的意愿和力度[5]。在企業(yè)內(nèi)部層面,內(nèi)部治理、企業(yè)發(fā)展水平、高管特征等因素都會(huì)影響企業(yè)扶貧。內(nèi)部控制水平對(duì)企業(yè)精準(zhǔn)扶貧具有促進(jìn)作用,可以有效防范扶貧過程中不良事件發(fā)生的可能性[16]。黨組織嵌入企業(yè)治理,有效地發(fā)揮重大決策與監(jiān)督職能,并且黨組織還能夠?qū)Ⅻh的優(yōu)秀文化和價(jià)值觀念滲透到企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)中,提高了企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧的意愿和水平[17]。從企業(yè)發(fā)展水平來(lái)看,財(cái)務(wù)績(jī)效越高、規(guī)模越大的企業(yè),其參與精準(zhǔn)扶貧的力度和意愿也就越高[18]。從高管層面研究企業(yè)精準(zhǔn)扶貧動(dòng)機(jī)發(fā)現(xiàn),兼任董事長(zhǎng)且具有貧困經(jīng)歷的CEO會(huì)推動(dòng)企業(yè)積極從事扶貧活動(dòng),目的在于提升自身的關(guān)注度和影響力,以謀取更好的職業(yè)發(fā)展[19]。

(三)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧方面社會(huì)責(zé)任的影響

數(shù)字化轉(zhuǎn)型以數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)要素,借助大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字技術(shù)和數(shù)學(xué)算法,深入企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理和業(yè)務(wù)流程,加強(qiáng)業(yè)務(wù)與技術(shù)、市場(chǎng)與產(chǎn)品的聯(lián)系,提高企業(yè)生產(chǎn)效率和競(jìng)爭(zhēng)水平[20-21]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在提升經(jīng)濟(jì)價(jià)值的同時(shí)也在重塑企業(yè)的戰(zhàn)略觀念。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)與內(nèi)外部利益相關(guān)者之間的信息交流更加頻繁,價(jià)值共創(chuàng)觀念深入企業(yè)運(yùn)營(yíng)體系中,社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)也由過去的被動(dòng)式服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)創(chuàng)造。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠快速捕捉社會(huì)問題,強(qiáng)化企業(yè)集體主義傾向,提升社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)。如肖紅軍等(2021)[22]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過改善企業(yè)治理狀況顯著提升了企業(yè)社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)。從企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的動(dòng)機(jī)來(lái)看,數(shù)字技術(shù)高速性和開放性的特點(diǎn)使企業(yè)與其他利益主體之間的聯(lián)系更密切,降低了企業(yè)與利益相關(guān)方之間的信息不對(duì)稱程度,提高了政府和投資者獲取信息的能力[23]。企業(yè)為了爭(zhēng)奪潛在的優(yōu)質(zhì)資源,會(huì)通過積極參與精準(zhǔn)扶貧建立良好的商業(yè)形象。同時(shí),通過向外界傳遞企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的積極信號(hào),可以體現(xiàn)出企業(yè)文化和社會(huì)參與感,贏得社會(huì)尊重。在公司治理層面上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升企業(yè)治理水平,增加內(nèi)部信息透明度,降低企業(yè)代理成本并抑制代理行為,促進(jìn)企業(yè)管理層開展基于長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)的決策而非短視行為,從而有助于提升企業(yè)開展扶貧等社會(huì)責(zé)任動(dòng)機(jī)。

從參與精準(zhǔn)扶貧的效率來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)參與扶貧的效率,使企業(yè)更有動(dòng)力履行扶貧責(zé)任。具體來(lái)說,數(shù)字技術(shù)為企業(yè)提供更加準(zhǔn)確的信息和數(shù)據(jù)支撐,幫助企業(yè)快速掌握幫扶地區(qū)的情況,動(dòng)態(tài)優(yōu)化幫扶方案,提高幫扶效果。并且通過對(duì)貧困地區(qū)所處的空間特征進(jìn)行量化分析,找出致貧原因和最優(yōu)脫貧路徑,從而針對(duì)性、個(gè)性化地提供幫扶,提高企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的質(zhì)量和效率[24]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有助于企業(yè)利用信息技術(shù)手段進(jìn)行生產(chǎn)和管理的智能化升級(jí),實(shí)現(xiàn)減人增效、降低成本,為企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧提供更加充足的資金和物力支撐。

基于以上分析,本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)扶貧的動(dòng)機(jī)和效率,推動(dòng)企業(yè)積極履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任。由此,本文提出如下研究假設(shè):

H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任

(四)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任的機(jī)制研究

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新能力與企業(yè)精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提升企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)而賦能企業(yè)社會(huì)表現(xiàn),能夠通過內(nèi)外兩條路徑作用于企業(yè)創(chuàng)新。具體來(lái)說,數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的數(shù)字技術(shù)通過優(yōu)化流程管理、提高其運(yùn)營(yíng)效率、促進(jìn)生產(chǎn)過程優(yōu)化,提高企業(yè)的創(chuàng)新效率[2]。同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有助于緩解信息不對(duì)稱程度,提高企業(yè)信息透明度,吸引更多媒體、分析師等資本市場(chǎng)參與者的關(guān)注,緩解其融資困境,為企業(yè)創(chuàng)新提供動(dòng)力[25]。創(chuàng)新能力的提升提高了企業(yè)社會(huì)責(zé)任表現(xiàn),并且隨著社會(huì)表現(xiàn)帶來(lái)的口碑效應(yīng),企業(yè)也更有動(dòng)機(jī)去履行社會(huì)責(zé)任。具體到扶貧領(lǐng)域上,企業(yè)創(chuàng)新能力的提升緩解了企業(yè)扶貧的壓力和困境,為應(yīng)對(duì)復(fù)雜的環(huán)境提供了幫助。技術(shù)創(chuàng)新能力的提升有助于企業(yè)推出適合扶貧當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)品和服務(wù),滿足群眾對(duì)物質(zhì)和文化的需求,同時(shí)也為企業(yè)創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位和經(jīng)濟(jì)效益。在開發(fā)生產(chǎn)過程中,工藝流程的改進(jìn)和創(chuàng)新,提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,降低幫扶的成本。在銷售服務(wù)中,銷售模式及平臺(tái)的創(chuàng)新可以實(shí)現(xiàn)扶貧產(chǎn)品和服務(wù)的在線銷售和交流,拓展銷售渠道,提高銷售效率和客戶滿意度,增加產(chǎn)品收入。因此,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,創(chuàng)新能力的提升是企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任的重要驅(qū)動(dòng)力。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、媒體關(guān)注與精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任

從外部視角來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)媒體關(guān)注?！妒奈褰?jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確提出要建設(shè)“數(shù)字中國(guó)”,引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的動(dòng)力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以看作積極響應(yīng)國(guó)家號(hào)召和時(shí)代發(fā)展要求,企業(yè)在年報(bào)披露數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息可以向外界釋放出積極的信號(hào)并符合政府的政策導(dǎo)向,引發(fā)媒體關(guān)注和報(bào)道[26]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還提高了企業(yè)信息透明度,信息可利用程度的增強(qiáng)有利于緩解信息不對(duì)稱情況,使媒體能更高效地挖掘有價(jià)值的信息,提高對(duì)企業(yè)的關(guān)注和報(bào)道。同時(shí),媒體關(guān)注度的提高也將通過輿論監(jiān)督和信息傳遞等方式促使企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任。一方面,壓力理論認(rèn)為企業(yè)的行為受公眾制約,企業(yè)進(jìn)行社會(huì)活動(dòng)是受公眾施加的壓力所致[27]。媒體通過將信息加工傳遞給社會(huì)大眾,以輿論方式向企業(yè)施加壓力。企業(yè)為了維護(hù)自身的形象并緩解輿論壓力,傾向于參加社會(huì)活動(dòng)。另一方面,媒體作為信息加工者將企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的積極信息傳遞給資本市場(chǎng),有助于提高資本市場(chǎng)的關(guān)注并降低企業(yè)內(nèi)外信息不對(duì)稱程度,改善投資者對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展的預(yù)期,提高其投資意愿,為企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任營(yíng)造氛圍,促使企業(yè)積極參與社會(huì)公益事業(yè)。精準(zhǔn)扶貧作為國(guó)家戰(zhàn)略之一,相對(duì)于傳統(tǒng)的慈善捐助、環(huán)境治理等行為更具有時(shí)代意義。政府和社會(huì)的高度關(guān)注使媒體更傾向于報(bào)道企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧事跡。因此,媒體關(guān)注有利于促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任。

3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、內(nèi)部控制與精準(zhǔn)扶貧

內(nèi)部控制是企業(yè)的一種管理制度和控制措施,旨在保障企業(yè)運(yùn)作的合法性、財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)性、信息披露的公正性和內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率的提高。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升內(nèi)控各個(gè)環(huán)節(jié)的效率與敏捷性,通過數(shù)據(jù)采集和分析,預(yù)防和識(shí)別潛在的控制風(fēng)險(xiǎn),減少不良社會(huì)責(zé)任發(fā)生的可能性,最終創(chuàng)造涵蓋經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與環(huán)境的綜合價(jià)值,提升企業(yè)的社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)[28]。精準(zhǔn)扶貧作為履行社會(huì)責(zé)任的新模式,內(nèi)部控制的分析邏輯同樣適用于精準(zhǔn)扶貧層面。首先,企業(yè)良好的內(nèi)部控制水平可以確保扶貧資金的使用規(guī)范、透明、公正,防止資金流失、浪費(fèi)、沖銷等風(fēng)險(xiǎn),確保資金流向合理、財(cái)務(wù)報(bào)告真實(shí)可信。其次,完善的內(nèi)部控制機(jī)制能對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行全方位的監(jiān)控,預(yù)防或減少扶貧過程中不確定性事件發(fā)生的可能性。因此,內(nèi)部控制機(jī)制的完善和提升,對(duì)于企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧有著積極的推動(dòng)作用?；谝陨戏治?本文提出如下研究假設(shè):

H2:創(chuàng)新能力、媒體關(guān)注和內(nèi)部控制在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任之間起到了中介作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)創(chuàng)新能力、媒體關(guān)注和內(nèi)部控制,進(jìn)而賦能企業(yè)積極參與精準(zhǔn)扶貧

二、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以我國(guó)上市公司為研究對(duì)象,采用文本分析和年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合的方法探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的影響。由于上海證券交易所和深圳證券交易所2016年開始要求上市公司在年報(bào)中披露企業(yè)參與鄉(xiāng)村振興扶貧的數(shù)據(jù),故本文以A股上市公司2016—2021年披露精準(zhǔn)扶貧信息的公司為樣本,并對(duì)樣本進(jìn)行如下篩選:(1)剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)樣本;(2)剔除ST、*ST、PT類樣本;(3)剔除相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)上述處理,最終得到4 039個(gè)公司年度觀測(cè)值。為避免極端值對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生偏誤和影響,本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%水平上的Winsorize處理。數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來(lái)自上市公司年報(bào),其他數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)變量定義

1.被解釋變量

精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任(Tpa)。企業(yè)在年報(bào)中披露的參與鄉(xiāng)村振興的投入包括資金和物資折款兩部分。因此,本文參考韓旭等(2021)[5]的研究,將資金和物資折款求和并取自然對(duì)數(shù)。

2.解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)。目前對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型缺乏統(tǒng)一的定義,現(xiàn)有研究主要采用兩種辦法衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況。一是年報(bào)披露的數(shù)字化技術(shù)無(wú)形資產(chǎn)占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例來(lái)度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。二是利用文本分析法,從年報(bào)中提取有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞頻數(shù)據(jù),衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。由于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的滯后性,數(shù)字化技術(shù)無(wú)形資產(chǎn)占無(wú)形資產(chǎn)比重?zé)o法準(zhǔn)確衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,因此詞頻統(tǒng)計(jì)法被廣泛應(yīng)用于衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。借鑒吳非等[21]的思路,先構(gòu)建一個(gè)較為完整的數(shù)字化關(guān)鍵詞詞典(包括人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用五個(gè)維度),在借助Python功能從上市公司年報(bào)中提取涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞,最后將加總后的詞頻數(shù)據(jù)加1取自然對(duì)數(shù),最終得到核心解釋變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.控制變量

為了提高模型的解釋力度,減少遺漏變量帶來(lái)的內(nèi)生性問題。參考修宗峰等(2022)[17]、韓旭等(2021)[5]的研究,選取可能影響企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧的幾個(gè)變量,包括公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、現(xiàn)金流比率(Cashflow)、固定資產(chǎn)比率(Fixed)、前五大股東持股比例(Top5)、兩職合一(Dual)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(ATO)、是否四大審計(jì)(Big4)、機(jī)構(gòu)投資者持股(INST)、審計(jì)意見(Opinion)。同時(shí)本文還設(shè)置了年度啞變量和行業(yè)啞變量,具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義表

(三)模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)假設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的影響,本文構(gòu)建如下計(jì)量模型:

Tpait=α0+α1Digitalit+∑Controlsit+∑Year+∑Industry+εit

(1)

其中,被解釋變量Tpait表示某企業(yè)在t年精準(zhǔn)扶貧投入,核心解釋變量Digitalit為某企業(yè)在t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,Controlsit為某企業(yè)在t年的一系列控制變量。此外,本文模型均控制了年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng),εit為模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)。本文重點(diǎn)關(guān)注α1的系數(shù),如果系數(shù)為正則驗(yàn)證了本文假設(shè)。

三、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,其中包括變量名稱、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值、樣本數(shù)。企業(yè)精準(zhǔn)扶貧責(zé)任(Tpa1)平均值為13.821,最小值為8.85,最大值為20.09,說明我國(guó)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的相對(duì)規(guī)模在不同企業(yè)之間波動(dòng)較大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)均值為1.505,最小值為0,最大值為5.82,表明現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度還處于探索階段,不同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大。此外,分行業(yè)的結(jié)果表明,高新技術(shù)企業(yè)、服務(wù)行業(yè)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展速度快,而傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)速度較慢。其他控制變量在不同企業(yè)中表現(xiàn)出不同差異,體現(xiàn)出良好的分布情況。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基準(zhǔn)回歸

表3報(bào)告了本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中,列(1)未添加控制變量,列(2)未控制年度和行業(yè)固定效應(yīng),列(3)添加控制變量并控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)。結(jié)果表明,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著,列(3)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為0.0764。說明無(wú)論在統(tǒng)計(jì)意義還是經(jīng)濟(jì)意義上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任,這支持了本文的假設(shè)H1。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果證實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任,但以上回歸未排除其他因素的干擾。接下來(lái)本文將詳細(xì)探討和處理基準(zhǔn)結(jié)果的內(nèi)生性,并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.主要變量滯后法

一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提高會(huì)促進(jìn)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧;另一方面,精準(zhǔn)扶貧投入金額越高、扶貧力度越大的企業(yè)也更有實(shí)力進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并且扶貧帶來(lái)的效益有可能使企業(yè)獲取部分資源,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造條件。為盡可能緩解反向因果關(guān)系對(duì)結(jié)論帶來(lái)的內(nèi)生影響,對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)采用滯后一期來(lái)解決雙向因果問題。同時(shí)對(duì)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任(Tpa)滯前一期進(jìn)行檢驗(yàn)。表4列(1)(2)分別報(bào)告了該結(jié)果,相關(guān)系數(shù)均顯著,證實(shí)本文結(jié)論。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

2.工具變量法

滯后期雖然可以解決反向內(nèi)生性問題,但也損失掉部分樣本,為此采用工具變量法進(jìn)行檢驗(yàn)。借鑒張欣(2023)[25]、肖紅軍(2021)[22]的研究,采用兩階段最小二乘法(IV-2SLS),并選取地區(qū)—行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值(IV)作為工具變量。地區(qū)—行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會(huì)影響樣本期內(nèi)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,滿足相關(guān)性條件;同時(shí)該工具變量并不直接作用于企業(yè)的精準(zhǔn)扶貧表現(xiàn),滿足外生性條件。表4列(3)報(bào)告了工具變量法第一階段的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示工具變量IV的系數(shù)在1%水平下顯著為正,F值為77.8295,說明工具變量符合相關(guān)性要求。列(4)第二階段的檢驗(yàn)結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)變量系數(shù)在5%水平上顯著為正,影響系數(shù)相對(duì)于基準(zhǔn)回歸有所提升,說明在剔除內(nèi)生性之前,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的影響效應(yīng)或被低估。工具變量法的結(jié)果證實(shí)了本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

3.傾向得分匹配

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的樣本和較低的樣本可能本身存在差異。因此,為了克服可能存在的樣本偏誤問題,提高控制樣本和研究樣本的可比性,本文參考以往文獻(xiàn)的做法,選擇傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行分析。具體而言,本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度按照年度—行業(yè)取均值,若樣本大于均值則取1,否則為0;參考吳非等(2021)[21]的研究,并考慮到某些因素對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和扶貧同時(shí)存在影響,選擇企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、現(xiàn)金流比率(Cashflow)、固定資產(chǎn)比率(Fixed)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(ATO)等變量作為協(xié)變量計(jì)算傾向得分,隨后采用1:1(半徑0.05)近鄰匹配。結(jié)果顯示,匹配前兩組樣本的協(xié)變量存在顯著差異,而匹配后則無(wú)顯著差異,滿足平衡性假設(shè)條件,說明利用PSM方法進(jìn)行樣本匹配是有效的。表4列(5)采用匹配后樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),回歸結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)依然顯著為正。結(jié)果證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任。

4.替換企業(yè)精準(zhǔn)扶貧表現(xiàn)的度量指標(biāo)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)精準(zhǔn)扶貧的結(jié)論可能受到某些變量計(jì)算誤差的影響。為此,本文將精準(zhǔn)扶貧指標(biāo)用總金額*100/總資產(chǎn)(Tpa2)來(lái)度量企業(yè)精準(zhǔn)扶貧水平。表5列(1)報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果,更換被解釋變量后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的系數(shù)在1%的水平下顯著為正,結(jié)果與預(yù)期一致。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

5.控制地區(qū)固定效應(yīng)

本文進(jìn)一步控制地區(qū)固定效應(yīng),以緩解由于地區(qū)層面的因素帶來(lái)的干擾?；貧w結(jié)果如表5列(2)所示,結(jié)論未發(fā)生變化。

6.改變樣本選取時(shí)間

考慮到2016年證監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于披露精準(zhǔn)扶貧信息意見》要求滬深上市企業(yè)在年報(bào)披露扶貧信息,當(dāng)年實(shí)際參與并發(fā)布精準(zhǔn)扶貧的企業(yè)數(shù)量較低,之后隨著證監(jiān)會(huì)制度的完善和政府政策的支持,參與扶貧的企業(yè)才逐年增加。因此,本文剔除2016年樣本后進(jìn)行重新回歸。

2020年我國(guó)宣布所有貧困地區(qū)脫貧,因此2021年企業(yè)精準(zhǔn)扶貧投入力度有所放緩,本文剔除2021年樣本后進(jìn)行重新回歸。表5列(3)(4)分別報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果,剔除樣本后數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的系數(shù)顯著為正,結(jié)果與預(yù)期一致。

四、進(jìn)一步分析

(一)機(jī)制檢驗(yàn)

結(jié)合前文理論分析,本文認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升創(chuàng)新能力、媒體關(guān)注和內(nèi)部控制進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任。鑒于此,本文參考溫忠麟(2014)[29]的做法,在式(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建中介回歸模型:

Medit=β0+β1Digitalit+∑Controlsit+∑Year+∑Industry+εit

(2)

Tpait=λ0+λ1Digitalit+λ2Medit+∑Controlsit+∑Year+∑Industry+εit

(3)

模型(2)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)三個(gè)機(jī)制變量回歸的表達(dá)式,其中Med為機(jī)制變量,包括創(chuàng)新能力(Patent)、媒體關(guān)注(Sumnow)以及內(nèi)部控制(Ic)。如果模型(2)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)顯著為正,且模型(3)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與機(jī)制變量的系數(shù)都顯著為正,則中介效應(yīng)成立。

1.創(chuàng)新能力的作用機(jī)制

本文用企業(yè)當(dāng)年專利申請(qǐng)數(shù)量加1并取自然對(duì)數(shù)的方法來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新能力,回歸結(jié)果如表6所示。首先,檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)創(chuàng)新能力的影響,從列(1)可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)系數(shù)為0.0874,在1%水平上顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了企業(yè)創(chuàng)新能力。其次,檢驗(yàn)創(chuàng)新能力的中介作用,列(2)加入了創(chuàng)新能力(Patent)指標(biāo),可以看到創(chuàng)新能力的系數(shù)為0.0531,在5%水平上顯著為正,即創(chuàng)新能力的提升促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧。與此同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的系數(shù)顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升創(chuàng)新能力進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任,創(chuàng)新能力的作用機(jī)制成立。

表6 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

2.媒體關(guān)注的作用機(jī)制

本文參考吳非等(2021)[21]的做法,將媒體對(duì)企業(yè)每年的網(wǎng)絡(luò)和報(bào)刊原創(chuàng)報(bào)道數(shù)量加1取自然對(duì)數(shù)的方法來(lái)量化媒體關(guān)注,回歸結(jié)果如表6所示。首先,檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)媒體關(guān)注的影響,從列(3)可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)系數(shù)在1%水平上顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了媒體關(guān)注。其次,檢驗(yàn)媒體關(guān)注的中介作用,列(4)加入了媒體關(guān)注指標(biāo)(Sumnow),可以看到媒體關(guān)注的系數(shù)在1%水平上顯著為正,即媒體關(guān)注促進(jìn)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧。與此同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的系數(shù)在5%水平上顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升媒體關(guān)注進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任,媒體關(guān)注的作用機(jī)制成立。

3.內(nèi)部控制的作用機(jī)制

本文基于迪博數(shù)據(jù)庫(kù)獲取內(nèi)部控制信息指數(shù),客觀評(píng)價(jià)企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量。對(duì)內(nèi)部控制信息指數(shù)取對(duì)數(shù)化處理,最終得到企業(yè)內(nèi)部控制水平,回歸結(jié)果如表6所示。首先,檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)內(nèi)部控制的影響,從列(5)可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)系數(shù)在5%水平上顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于強(qiáng)化內(nèi)部控制水平。其次,檢驗(yàn)內(nèi)部控制的中介作用,列(6)加入了內(nèi)部控制指標(biāo)(Ic),可以看到內(nèi)部控制的系數(shù)在1%水平上顯著為正,即內(nèi)部控制促進(jìn)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧。與此同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型(Digital)的系數(shù)在1%水平上顯著為正,表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升內(nèi)部控制進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任,內(nèi)部控制的作用機(jī)制成立。由此,假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

由于本文采用的機(jī)制檢驗(yàn)屬于逐步回歸系數(shù)法,為了克服傳統(tǒng)逐步檢驗(yàn)法的缺陷和不足,確保機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健,本文利用Bootstrap和Sobel方法對(duì)機(jī)制檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果如表7所示。Bootstrap方法的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的置信區(qū)間都不包含0,且Sobel方法的Z值顯著水平均小于0.05,因此在一定程度上能說明三個(gè)變量的機(jī)制效應(yīng)是存在的,與前文假設(shè)H2一致。

表7 Bootstrap和Sobel效應(yīng)檢驗(yàn)

(二)橫截面分析

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

按照企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性,企業(yè)分為國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)。不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)對(duì)扶貧的參與意愿力度不同,相較于民營(yíng)企業(yè),國(guó)有企業(yè)由于其特殊的政治地位,其行為必須與國(guó)家政策導(dǎo)向相一致。因此,國(guó)有企業(yè)對(duì)精準(zhǔn)扶貧政策的響應(yīng)能力更強(qiáng),利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)精準(zhǔn)扶貧表現(xiàn)就更為主動(dòng)。具體而言,若企業(yè)屬于國(guó)有企業(yè),則產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量(SOE)取1,反之(民營(yíng)企業(yè))則為0。表8列(1)報(bào)告了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任的影響。結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Digital_SOE)的交互項(xiàng)系數(shù)在5%水平上顯著為正,表明國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的意愿更強(qiáng)。這一結(jié)論與前面研究類似,如王海軍等(2022)[2]研究發(fā)現(xiàn),國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)節(jié)能減排、環(huán)境治理等社會(huì)責(zé)任的表現(xiàn)更強(qiáng)烈。

表8 橫截面分析:基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和市場(chǎng)化水平

2.地區(qū)層面的影響

由于我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展程度不同,因此數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)責(zé)任實(shí)施環(huán)境存在較大差異。馬留赟等(2022)通過劃分省份GDP數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)緩解貧困的效應(yīng)較為明顯[30]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)精準(zhǔn)扶貧的影響程度是否也因?yàn)榈貐^(qū)的不同而存在差異呢?本文認(rèn)為,在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)內(nèi),數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧的影響作用更大。該區(qū)域因?yàn)榈乩砦恢?、地形等因素制約導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展受阻,貧困程度較高,國(guó)家對(duì)其的重視程度高于其他地區(qū)。地區(qū)內(nèi)企業(yè)為了響應(yīng)國(guó)家政策、獲取政治資源,會(huì)積極進(jìn)行扶貧,因此該地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的邊際效應(yīng)更大。具體而言,參考胡李鵬等(2020)[31]的做法,利用企業(yè)所屬省份的市場(chǎng)化指數(shù)度量地區(qū)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,若該指數(shù)高于樣本中位數(shù),則虛擬變量市場(chǎng)化指數(shù)(Market)取1,否則為0。表8列(2)結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與市場(chǎng)化指數(shù)(Digital_Market)的交互項(xiàng)系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù),表明企業(yè)所處地區(qū)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低,數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任的作用越強(qiáng)。結(jié)論也為貧困地區(qū)扶貧工作提供思路,政府可通過引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)扶貧而緩解地區(qū)貧困。

(三)進(jìn)一步分析

前文論述已經(jīng)證明了本文的核心結(jié)論,那么企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧能否發(fā)揮社會(huì)責(zé)任的聲譽(yù)效應(yīng)和價(jià)值效應(yīng)而為企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益呢?基于此,本文進(jìn)一步考察企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效果。參考前人研究,選取財(cái)務(wù)績(jī)效和融資約束兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。

本文用凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)比值(ROA)衡量企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效水平,表9列(1)報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果,精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任(Tap)的系數(shù)顯著為正?？赡艿脑蚴瞧髽I(yè)積極參與扶貧,能夠獲取政府部門的資源,打造良好的政治氛圍,為企業(yè)帶來(lái)政治優(yōu)勢(shì)。企業(yè)在年報(bào)披露參與精準(zhǔn)扶貧情況可以向市場(chǎng)傳遞出自身社會(huì)責(zé)任意識(shí)高、財(cái)務(wù)實(shí)力強(qiáng)的信號(hào),這些信號(hào)提升利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)的信心,提高其聲譽(yù)效應(yīng),最終演化成一種無(wú)形資產(chǎn),間接促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。

表9 經(jīng)濟(jì)效益檢驗(yàn)

企業(yè)在參與精準(zhǔn)扶貧時(shí)能夠改善政企關(guān)系,國(guó)有銀行會(huì)響應(yīng)政府給予企業(yè)一些資金,進(jìn)而有效緩解企業(yè)融資約束。從市場(chǎng)角度來(lái)看,企業(yè)在提升其聲譽(yù)效應(yīng)的同時(shí)增加了投資者的興趣和信心,并且社會(huì)責(zé)任感強(qiáng)大的企業(yè)家會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)參與精準(zhǔn)扶貧給予一定支持,進(jìn)而有效緩解了融資難問題?；诖?本文選取SA指數(shù)衡量企業(yè)融資約束,指數(shù)越高代表融資約束程度越低。表9列(2)回歸結(jié)果顯示了精準(zhǔn)扶貧(Tpa)的回歸系數(shù),結(jié)果表明企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任能夠通過多方支持來(lái)緩解融資問題,發(fā)揮企業(yè)與利益相關(guān)方的價(jià)值互惠效應(yīng)。

五、結(jié)論及啟示

基于精準(zhǔn)扶貧這一重大國(guó)家戰(zhàn)略,并結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大背景,本文以2016—2021年A股上市公司為樣本,從理論和實(shí)證兩個(gè)維度考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任的潛在影響。研究結(jié)果表明:數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧具有驅(qū)動(dòng)效應(yīng)和促進(jìn)效應(yīng)。在作用機(jī)制方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提升創(chuàng)新能力、促進(jìn)媒體關(guān)注以及提高內(nèi)部控制為中介機(jī)制。同時(shí),在國(guó)有企業(yè)、市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的情況下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型更能促進(jìn)企業(yè)履行精準(zhǔn)扶貧社會(huì)責(zé)任。最后本文還檢驗(yàn)了企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧的經(jīng)濟(jì)效益,并發(fā)現(xiàn)企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧可以改善財(cái)務(wù)績(jī)效水平、緩解融資約束。

本文的結(jié)論具有以下啟示:(1)在企業(yè)層面,企業(yè)應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字技術(shù)發(fā)展背景下經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益協(xié)調(diào)問題。企業(yè)需要將數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)資源等新型生產(chǎn)要素與土地、資金、人力資源等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合,不斷優(yōu)化生產(chǎn)體系以提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)的整體效率,促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。同時(shí),在精準(zhǔn)扶貧過程中,企業(yè)要將數(shù)字技術(shù)嵌入到扶貧機(jī)制中,打造面向多方利益的數(shù)據(jù)信息平臺(tái),擴(kuò)大企業(yè)扶貧實(shí)踐的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。最后,企業(yè)應(yīng)結(jié)合數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì),加大投資匹配力度,確保在履行精準(zhǔn)扶貧方面能夠兼顧“造血式扶貧”和“輸血式扶貧”雙重要求。(2)在政府層面,政府應(yīng)當(dāng)提供有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和精準(zhǔn)扶貧實(shí)施的保障措施。發(fā)揮政府的引導(dǎo)監(jiān)督作用,制定數(shù)字化推動(dòng)鄉(xiāng)村振興發(fā)展的政策支撐體系,制定數(shù)字信息技術(shù)、財(cái)稅補(bǔ)貼政策等配套制度,推動(dòng)企業(yè)加快數(shù)字信息建設(shè)。同時(shí),政府也要注意引導(dǎo)外部社會(huì)關(guān)注導(dǎo)向,推動(dòng)媒體積極報(bào)道,為企業(yè)參與精準(zhǔn)扶貧提供外部環(huán)境支撐。