从扶贫的角度探讨了企业社会责任对融资成本的影响

一、引言（一）研究背景随着经济的快速增长和国际化速度的增加，我国企业管理者理逐渐意识到，除了管理和行政之外，公司还需要实现可持续的稳定发展。除了需要进行良好内部控制管理活动以外，还需要参加其他公益性社会活动来管理与社会大环境之间的关系。这取决于企业的社会特征。公司的存在和发展与社会支持是不可分割的，公司积极采取的措施将对社会反应产生正面或负面的影响。由于具有社会责任感的公司的出色工作，它们通常可以在提高声誉的同时向外界展示其财务实力。对于投资者而言，相关信息已成为评估公司风险和可持续性期望的越来越重要的因素。因此，业务风险评估，可持续性和社会责任之间存在密切的关联。作为附加信息，社会责任信息对于制定投资决策非常重要，并且可以作为外部决策者的指南。公司和潜在投资者对企业社会责任指标的要求越来越高。互联网上的大数据时代，舆论的迅速发展也增加了公众的兴趣，并简化了许多关于上市公司正在履行社会责任的新闻。自2006年起于2016年9月，党中央陆续发布了与精准扶贫有关的企业社会责任披露的相关政策法规。对于整个社会来说，最重要的是要坚决支持和帮助我们国家战胜贫困的精神和行为。精准扶贫是政府近年来倡导的一种新的社会责任形式，在中国上市公司中很受欢迎。公司积极参与精准扶贫有关的慈善活动会导致更高的运营成本，但是激烈的市场竞争有助于公司提高其品牌的知名度和提高公司的声营并继续维持公司产品和其服务的一定市场份额。通过帮助公司增加对政府和社会资源的支持，将进一步增加政府和企业可以持有的现金流量，同时减少赤字。此举还回应了中国证券监督管理委员会的要求，该委员会将来可能会获得财政支持。此举符合了党中央的号召，今后在资源方面可能会得到一定程度倾斜。研究意义为了研究公司社会责任，国内外有大量文献收集，从影响因素和经济影响两方面提到的最多，然而大多数的经济影响都集中在市场反应和公司价值上。精准扶贫鲜少涉及融资成本。精准扶贫作为企业社会责任方式的一种，是一个较新概念。因此，本文选取精准扶贫这一社会行为，考察其对融资成本产生的影响，希望为公司提供新方法，经验证据。

现在国家在大力倡导扶贫，而对于企业来讲融资成本也是一个迈不过的坎儿。本文的结论可以帮助他们理解精准扶贫行为与融资成本两者之间存在的内部关系，为稳定和可持续发展提供理论基础。企业监督和实施精准扶贫的举措，并促进上市公司自身的全面发展。研究创新本文存在以下三个创新：首先，关于企业社会责任研究的新观点。当前有关企业社会责任的大多数研究都集在慈善领域和企业社会责任的综合评估上。本文从扶贫的角度探讨了企业社会责任对融资成本的影响，希望与社会责任有关的问题的研究更为完美。其次，自从2016年年度报告中首次要求宣布精准扶贫以来，目前在任何重要数据库中都没有相关信息。尽管工作量很大，但所有数据都必须从上市公司的财务报表中手动合成。最后，根据上市公司的目标，初步公布了扶贫工作的现状。本文的发现对股东，债权人，投资者和利益相关者具有一定的启发意义，也帮助相关政府机构了解关于企业精准扶贫的实施改进情况。二、文献综述和研究假设（一）研究思路本文从精准扶贫的新视角考察了企业社会责任对精准扶贫的影响，特别是从以下五个部分：1、研究的背景和意义，对研究的内容与方法和创新进行了说明；2、总结了国内外学者关于内部控制和融资成本的研究成果，了解了该领域研究的广度和深度，为研究提供了良好的基础。3、内部控制与融资成本关系的理论分析及假设。分析主要分为以下三个角度进行论述：①精准扶贫和融资成本之间关系；②产权视角下两者关系的差异；③内控视角下两者关系的差异。①精准扶贫和融资成本之间关系。现有文献研究表明，满足并公开有关社会责任信息的公司可以向筹资方发出积极信号并树立声誉，从而有效降低其筹资成本。精准扶贫则是社会责任活动的典型代表。本课题通过分析企业开展精准扶贫活动能够对企业融资成本造成何种影响。②产权视角下两者关系的差异。本课题通过分析在经济市场经济下，相较于国有企业，民营企业得精准扶贫行为是否更能显著降低企业融资成本。③内控视角下两者关系的差异。本课题基于内部控制视角下，分析精准扶贫与融资成本之间得关系。是否内部控制质量越好得公司，其实施的精准扶贫行为越能显著降低企业融资成本。4、内部控制与融资成本的实证研究。包括描述性分析，相关性分析和回归分析，实证检验假设的成立与否；5、研究结论、政策建议及未来研究方向（二）研究方法本课题的研究主要分为以下五个部分：1、了解研究的背景和意义；2、对国内外学者的研究成果进行梳理和总结。3、确定精准扶贫行为融资成本关系研究的理论分析及假设。4、进行精准扶贫行为融资成本关系研究的实证研究。包括描述性分析，相关性分析和回归分析，实证检验假设的成立与否；5、研究结论、政策建议及未来研究方向。本课程使用实证研究方法和规范研究方法进行研究。在研究的第一阶段，该主题通过大量的文学搜索，阅读和分析，总结前人研究。对精准扶贫和融资成本的关系进行理论分析并提出假设。精准扶贫和融资成本使用规范研究方法基于假设和基于事物内部关系的逻辑推理得出结论，然后收集样本和数据，并使用标准化研究方法从调查中得出样本数据以检查假设和原因，从而达到研究目的。最后，将针对减少贫困和财务费用方面的因素提出相关建议。（三）国内外研究现状从本质上讲，内部和外部财务渠道之间的摩擦是公司融资成本的直接原因（张金鑫，2013）。Miller-OneModigliani理论（例如MM理论）认为，在资本市场中，外部成本的理想条件和内部成本完全相同，并且可以互相替代。然而现实生活中，投资者和管理层持有的企业信息不一致会导致业务数据不一致，导致企业信息不对称。公司融资成本和融资方式存在差异，使得公司都必须选择放弃某项高回报的投资，最终导致企业融资问题。精准扶贫研究综述本文将根据研究内容定义“企业精准扶贫”的关键概念。企业的精准扶贫目标是企业的社会责任的一种新形式，即在政府机构的支持和指导下，组织利用各种好处，例如资金，技术，功能，渠道和管理。出于个人原因和不同目的，不同贫困水平的救济项目通过关注准确性和效率来减少贫困。与其他社会责任行为相比，精准扶贫的目标形式更广泛，手段也更多样化。在通过农业移民，就业服务，减贫，工业服务转移，人口发展，减贫，移民，公共移民减贫，保险，教育和培训减贫以及其他杰出形式的减贫的主要形式中，“授人以鱼不如授人以渔”不仅仅限于捐款。根据审查资料发现现有与精准扶贫相关得研究大多还是集中在财政金融方面（东芳，2018）、（肖鑫，2019）。公司的融资成本与资金成本有关，也可能是社会责任影响企业价值的方式之一，且现有研究较少，所以本文选择融资成本作为研究目标。本文为研究企业社会责任与融资成本之间的关系提供了新的视角。其次,从影响因素和计量方法两个方面梳理了国内外学者对融资成本的研究。该研究有两个主要影响因素级别：社会（宏观）和企业（微观），前者主要由金融市场的发展水平和市场发布系统组成,后者主要政治和银行协会组成披露信息（可用性，质量等）和团队活动。融资成本研究现状近几年，国际研究主要分析国际形势，着眼于全球公司的融资状况，并根据实际情况改进和发展以前的理论。国外金融理论的起源更早，更深入，中国金融理论的研究进展缓慢，研究还不够。然而，近年来，国内研究已经能够结合中国的特定国情并与国际环境接轨，本土企业联系起来，以国家和民营，中小企业等学科为研究对象，结合企业的具体情况进行专门研究并提供建议和建议以促进更好的发展（四）理论分析与假设提出本节讨论精准扶贫与融资成本有关的理论，包括信息不对称理论、信号传递理论、委托代理理论、社会责任理论、资源依赖理论以及利益相关者理论。可以更清楚地解释上市公司开展精准扶贫活动对融资约束产生的影响。1、信息不对称理论信息不对称意味着在市场的经济活动中，公司的外部投资者只能接收公司的公开信息，而内部管理人员也有内部信息，可以更好地了解公司的情况。由于双方掌握交易信息量不同，会对投资者决策产生负面影响。因此他们担心会导致外部融资成本。根据现有研究中不对称信息的时间安排，通常将其分为事前不对称和事后不对称。前者会存在逆向选择：为了获得更多的投资和更低的成本，一些公司将避免披露可能过于阻碍其自身发展并可能导致实际问题的信息，使得投资者无法发现优势，这将帮助利润微薄的公司获得财务支持，从而导致投资者的利润损失。导致道德风险的是第二件事是，投资者在投资公司后无法确定资本的使用。在签订合同并投资于高风险项目以寻找结果之后，一些公司对现有条件不感兴趣，高回报这违反了投资者的利益。作为企业财务信息的有力补充，企业社会责任数据可以减少不平衡的外部信息的水平，并在一定程度上改善组织的财务环境。通过披露减少贫困等社会参与的责任来确定2、信号传递理论Ros（1977）基于信息不对称，提出了信号理论。在这种理论中，为了避免出现不希望的选择的风险，数据主管通常使用创新将信息传递给各方。负面信息可能影响投资者投资的其他信息，例如其完整的业务状况和社会责任，会传递给处于不利地位的投资者。该公司还可以通过向外界发送信息来吸引所有专业领域的关注，因为上市公司的透明度直接影响着公司的风险评估。外部投资者，披露高质量数据的公司有充分的获利理由。同时，公司可以通过披露相关的社会责任信息（如精准扶贫）向市场发送信号。这样既可以展现自己良好的财务状况和光明的发展前景，又可以树立负责任的企业形象3、委托代理理论委托代理理论是，该原则和代理人都符合效用最大化者，并且每个人都试图增加自己的利益。在数据不对称的情况下，代表将不会以投资者的最大利益行事。相反，请选择并采取最符合自身最大利益的行动，这将损害委托人的利益。由于经营者不提供资金，因此他们尝试获得尽可能多的空闲时间和奖励，而投资者则在早期阶段进行投资，因此他们会监控所需的投资回报率。在放弃使公司受益的长期项目下，选择利润较低的短期投资项目，并做出不道德的决定，损害投资者权益。为了消除投资者的担忧，公司应根据公司的企业社会责任理念，积极披露相关信息，让投资者了解公司的长期发展计划。利益相关者和公司社会责任理论吸引了许多利益相关方，并参与了公司治理。此过程更加透明，使利益相关者在投资时更容易进行投资，从而有助于降低财务成本。4、社会责任理论企业社会责任的研究始于1950年代，当时Bowen（1953）建立了企业家的社会责任，企业家设定了生产和管理规则，并介绍了根据社会目标和价值观做出不同的决策。这是第一次提出企业的社会工作者要求，尽管定义没有详细和具体。但是仍然吸引着学者将注意力转移到社会责任上随着经济逐步走向全球化，公司在经济发展趋势中扮演着最重要的角色，组织发展与社会发展之间的关系越来越紧密，受影响企业的社会责任感也越来越强。自然影响正如理论和应用正在迅速发展。其中，卡洛尔（Carroll）于1979年提出的企业社会责任金字塔理论对研究具有决定性的影响。相关研究学者。他通过将企业社会责任模型提出为“金字塔”，将企业社会责任的四个层次从最初的水平进行了改进，并将企业社会责任视为一种结构。四级结构其中，经济责任是公司最基本的利润目标。货运公司将遵守法律并遵守法律法规。道德责任意味着我们必须期望我们的公司遵守社会期望，并遵守社会法律和公共道德或社会和道德利益。慈善责任意味着公司必须充分意识到其资本收益并参与社会企业的发展。企业必须对社会负责。2012年，中国银行业监督管理委员会发布了《绿色信用指南》，在银行的信用风险评级体系中增加了社会责任感，直接显示了公司的价值，并做出投资决策并披露高价值的企业社会责任数据。5、资源依赖理论资源依赖理论认为，企业的存在和发展与所有类型的资源都是分开的。但是资源因企业而异，并且由于价格限制，许多资源无法在市场中自由流通。对于每个企业的开发步骤，任何组织都无法完全拥有所需的所有资源，可用资源与理想目标之间的差距很小。因此，为了获得这些资源并实现自己的发展，企业之间需要与彼此的环境进行交互，相互依赖并进行交互以吸收资源。除了遵守外部环境，公司还将尝试保持紧密的关系以规范对环境的依赖性。结合中国的真实基础，市场经济不足，相关政府机构控制着许多重要资源（例如稀有资源，项目批准权，土地税收优惠，政府补助等），企业将根据自己的主动性，利用主动性响应政府的号召，并与政府机构的工作进行认真合作以建立通过帮助政府提高政治效率来建立政府与国有企业之间的良好关系。另一方面，精准扶贫政策得到国家的大力支持。另一方面，公司愿意接受无法用金钱购买的资源，例如政府声誉和支持政府政策。相反，具有良好地位的公司实际上是对公司社会责任的政治解释（Young等，1996）。6、利益相关者理论利益相关者理论（Freeman，1984）建议企业所有者必须考虑利益相关者的共同利益，公司经营的目标并了解利益相关者的利益。不同。利益相关者理论与企业社会责任理论紧密相关，谁应该成为具有社会责任感的公司？利益相关者不仅与股东，债权人，雇员，供应商和其他人有关，而且与政府，社区和公众间接相关。过去，公司经常通过诸如股东股息之类的价格机制来满足他们的需求。以下公司的库存通常会自愿满足地下合同的期望。例如，通过实施救济活动，目标不佳追求利益和维护公共福利帮助公司树立了良好的形象和声誉，赢得了各方的长期信任。外部利益相关者，并减少由于数据收集，协商和决策而导致交易部门生成的信息量。合同和监督等交易成本，将有助于减少外部财务成本（五）研究假设我国企业上市门槛高，再融资资格严格，股权融资困难重重；同时债券市场不够发达，导致银行信贷成为中国企业的主要融资方式。早期关于精准扶贫的研究多从贫困乡县自身角度出发，来研究精准扶贫策略是否可行。如（李世泽，2015）（水木、邵猷芬，2015）（绕振华，2015）。企业社会责任信息的履行和披露为供应商提供补贴和建立声誉的积极信号，从而有效降低了企业融资成本。精准扶贫是企业社会责任的典型例子。就公司战略和利益相关者理论而言，公司利用内部资源对公司的社会责任进行战略性投资并达到利益相关者的期望。公司履行和披露对社会负责的信息是公司实现这一目标的重要途径。简而言之，本文认为企业家不仅可以实施和披露精准扶贫活动，而且可以向外界世界发出积极信号，从而有助于减少信息不平等现象。政府协会可以降低公司融资成本，并且随着精准扶贫力度的增加融资成本将进一步下降。因此提出假设H1。H1：企业开展精准扶贫活动能够对企业融资成本造成何种影响。国有企业是指国有企业的所有资产都属于国家。根据《中华人民共和国主管人员的注册管理规定》规定的程序，主管人员不是法人实体或注册经济组织国有企业与私营企业或私营企业之间的主要区别在于，国有企业在经营企业的同时，还起着经营社会的作用，而私营企业或私营企业只是在经营。换句话说，国有集体企业在通过生产经营获得利润之后，应该在一些社会反应职能上花费大量利润，但是民营企业没有这个问题。但是与私有公司相比，国有企业的其他成本往往太高。国有企业的所有者和私营公司的所有者在身份方面存在巨大差异，以至于国有企业的所有者不过是经营者的身份，私人企业的所有者通常既是经营者又是所有者，两者之间的责任感有很大的不同。其次，国有企业的投资和建设十分关注程序是否合法，但民营企业却花费大量精力来控制企业成本。因此提出假设H2。H2：在经济市场经济下，相较于国有企业，民营企业精准扶贫行为更能显著降低企业融资成本。研究设计（一）数据来源和样本选取由于公司年报披露精准扶贫制度在2016年才开始实行，故本文选择2016~2018年作为研究期间，仅有三个年度的年报资料可以采用。本文以中国A股上市公司作为初始样本，并对样本做如下筛选：（1）剔除金融行业样本。因为金融行业财务数据与其他企业存在很大差异，不具有可比性；（2）剔除ST、*ST的样本。被特殊处理的企业存在更强的粉饰业绩动机，其财务数据准确度存疑；（3）剔除模型中各控制变量有缺失值以及相关数据异常的样本。本文中财务数据均取自国泰安数据库并经过计算获得。为了克服极端值的影响，本文对所有连续变量最大和最小的1%数据进行了缩尾处理。被解释变量企业融资成本在以前的研究中，大多数相关数据都在财务报表中，用来计算要研究的融资成本。其中，魏志华等（2012年）使用利息费用比率显示财务费用。本文借鉴他们的衡量方法，构建以下指标度量融资成本：融资成本RZ＝利息支出／期末总负债。解释变量根据本文的研究主题，本文选择了精准扶贫行为作为解释变量。由于目前尚无精准扶贫行为的模型设定。而慈善捐款和精准扶贫的研究，都在公司的社会责任范畴内，两者之间有共同点，所以本文借鉴Wang等（2008）、张敏等（2013）以及唐跃军等（2014）对慈善捐赠的研究，公司的精准扶贫应分别从是否开展精准扶贫行为（AP）和扶贫力度（Power）两方面。其中，企业当期开展精准扶贫活动时AP取值为1，否则取0；Power则通过用（企业精准扶贫资金+物资折款+1）的自然对数形式来衡量扶贫力度。其中，精准扶贫资金和物质折款的信息取自年度报告的特定部分“社会责任对于实现减贫目标的效力”。控制变量为控制其他额外变量的影响，考虑到被解释变量现金持有量变动的一些主要影响因素，比如本文选取公司规模（Size）、上市年龄（Age）、公司成长性（Growth）、盈利能力（Roa）、股权集中度（Share）以及账面市值比（BM）控制变量加入本文的研究模型，此外还对行业变量和年度变量进行了控制。（五）剩余变量为了衡量国企与民营企业得精准扶贫行为是否更能显著降低企业融资成本。本文选定了中间变量企业绩效。企业经营效益水平主要表现在资产营运状况、发展能力状况、偿债能力状况、财务效益状况这四个方面。通过对以上四方面内容的评价，可以得出反映企业全貌的绩效评价结论。当上市公司的性质为国有或者非国有时，设置Con=1或者Con=0。在参考相关文献的基础上遵循重要性原则，本文选取得具体变量及定义见表2所列。表2变量性质变量名称变量符号变量描述被解释变量融资成本RZKZ指数值越大，表明公司面临的融资成本问题越严重解释变量是否精准扶贫AP虚拟变量，实施了精准扶贫的取1，没有实施的企业取0扶贫力度POWERLN（企业精准扶贫资金+物资折款+1）控制变量企业规模Size企业当年总资产的自然对数公司成长性Growth（本期公司主营业务收入-上期主营业务收入）/上期主营业务收入盈利能力Roa息税前利润/期末总资产股权集中度Share前五位大股东持股比例之和账面市值比BM账面总资产/市值产权性质SOE虚拟变量，国有取值为1，否则为0利息保障倍数IPM衡量公司偿债能力好坏的指标资产负债率LEV衡量公司偿债能力好坏的指标净资产收益率ROE衡量公司盈利能力好坏的指标总资产报酬率ROT衡量公司盈利能力好坏的指标总资产周转率TAT衡量公司营运能力好坏的指标销售增长率SG衡量公司发展能力好坏的指标资本积累率RCA衡量公司发展能力好坏的指标（六）模型建设为了对上文的假设进行检验，本文构建了以下模型:（2）使用模型（1）检验假设1，表示精准扶贫和融资成本之间关系；使用模型（2）检验假设2，表示产权视角下两者关系的差异。实证分析本文选取2016-2017年深沪市A股主板的上市公司为研究对象，经过样本筛选，最终得到898个样本。（一）描述性统计本文将主要研究变量分为全样本，产权样本和是否精准扶贫分别进行描述性统计。融资成本RZ在全样本的均值为0.104，标准差为0.0690，最小值为0.0130，最大值为0.566，整体数据差异不大，波动不大，说明我国上市公司面临的融资成本难度基本相同。精准扶贫样本中未扶贫企业的均值为0.111，标准差为0.0780，最大值为0.566，最小值为0.0128。扶贫企业的均值为0.103，标准差为0.0679，最大值为0.566，最小值为0.0128。产权样本中非国有企业的RZ均值为0.107，标准差为0.0896，最大值为0.566，最小值为0.0128。产权样本中的国有企业的RZ均值为为0.102，标准差为0.0506，最大值为0.566，最小值为0.0128。整体数据和全样本统计相比差别不大。产权样本与精准扶贫样本中的数据与全样本数据差别不大。根据上述数据，我们可以初步判定企业开展精准扶贫活动对企业的融资成本造成的影响不大。三组数据除全部为正，说明企业的财务状况较为良好。variableNmeanp50sdminmaxRZ8970.1040.09300.06900.01300.566AP8970.88110.32401POWER8974.4054.5002.548010.99SIZE89723.4723.291.46220.7127.55Growth8970.1900.1210.376-0.3642.592ROA8970.03800.03100.0420-0.1000.179share89759.1557.9116.1925.3494.42BM8970.7480.7610.2370.1821.152SOE8970.59210.49201IPM89714.484.28939.77-10.30310.5Lev8970.5430.5550.1630.1780.894ROE8970.08000.07700.0870-0.2700.363ROT8970.05900.05100.0460-0.07800.239TAT8970.6690.5730.4470.08302.554SG8970.1880.09700.435-0.5492.521RCA8970.1690.07100.380-0.2572.638ICQ8976.3196.4981.03506.737t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表4按是否扶贫Decriptivestatistics(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)AP0AP1VARIABLESNmeansdminmaxNmeansdminmaxRZ1070.1110.07800.01280.5667900.1030.06790.01280.566POWER10700007905.0022.0950.10410.99SIZE10722.991.15821.3027.5579023.531.48720.7127.55Growth1070.1980.307-0.3641.4607900.1890.385-0.3642.592ROA1070.03260.0439-0.1000.1797900.03820.0415-0.1000.179share10757.7114.7125.3494.4279059.3416.3725.3494.42BM1070.7080.2060.1821.1527900.7530.2400.1821.152SOE1070.3830.488017900.6200.48601IPM10715.3039.46-10.30310.579014.3739.83-10.30310.5Lev1070.5410.1700.1920.8947900.5430.1620.1780.894ROE1070.06560.0995-0.2700.3637900.08150.0848-0.2700.363ROT1070.05250.0460-0.07830.2397900.05980.0462-0.07830.239TAT1070.6870.4320.08292.4907900.6670.4500.08292.554SG1070.1870.437-0.5492.5187900.1880.435-0.5492.521RCA1070.2090.401-0.2571.9167900.1640.377-0.2572.638ICQ1076.1561.38106.7247906.3410.97806.737t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表5按国有非国有进行描述性统计(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)SOE0SOE1VARIABLESNmeansdminmaxNmeansdminmaxRZ3660.1070.08960.01280.5665310.1020.05060.01280.566AP3660.8200.385015310.9230.26701POWER3664.3432.956010.995314.4482.226010.99SIZE36623.091.25420.7127.5553123.731.53820.7127.55Growth3660.2230.396-0.3642.5925310.1670.361-0.3642.592ROA3660.04560.0465-0.1000.1795310.03190.0373-0.1000.179share36656.8516.2925.3493.9253160.7315.9425.3494.42BM3660.6750.2270.1821.1525310.7980.2300.1821.152IPM36619.1544.94-10.30310.553111.2635.45-10.30310.5Lev3660.5110.1630.1780.8945310.5650.1590.1780.894ROE3660.09070.0926-0.2700.3635310.07200.0816-0.2700.363ROT3660.06660.0519-0.07830.2395310.05370.0410-0.07830.239TAT3660.6740.4700.08292.5545310.6660.4310.08292.554SG3660.2220.425-0.5492.5215310.1650.440-0.5492.521RCA3660.1810.369-0.2572.6385310.1610.388-0.2572.638ICQ3666.1741.37106.7375316.4190.70106.737t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1（二）相关性分析表6是对本文模型中的被解释变量、解释变量以及控制变量进行Pearson相关分析的结果。在初步检验结果中，我们可以发现企业融资成本程度RZ与企业是否开展精准扶贫活动的相关系数为0.0150，同时，其与企业开展精准扶贫力度的相关系数为0.056，在5%的水平上显著正相关，这初步表明企业积极开展精准扶贫活动会增加其面临的融资成本，但扶贫实施力度越大，对融资成本的作用越大。此外，各控制变量（除share指标之外）与被解释变量KZ之间的相关系数均表在1%的水平上显著，为接下来的回归分析提供了较好的控制环境。此外，我们可以清晰地看到各变量两两之间的相关系数除是否精准扶贫与扶贫力度（这两个变量本就是衡量企业精准扶贫行为的两个方面，在后续回归分析中也分别用于不同的模型，所以不影响结果）外，其余远低于临界值0.6，说明变量之间存在严重多重共线性的可能性较小。表6相关性分析RZAPPOWERSIZEGrowthROAshareRZ1AP0.001001POWER-0.05500.633***1SIZE-0.082**0.115***0.428***1Growth-0.005000.0160-0.0360-0.02601ROA0.02500.03900.086***-0.04900.110***1share0.004000.03100.188***0.439***0.056*0.095***1BM-0.093***0.061*0.226***0.599***-0.0440-0.279***0.188***SOE-0.05400.156***0.01800.214***-0.0170-0.156***0.120***IPM00.01600.0330-0.0490-0.008000.081**-0.00200Lev-0.04800.005000.121***0.468***0.0310-0.418***0.0340ROE0.01100.059*0.131***0.094***0.092***0.814***0.094***ROT0.02200.05100.106***-0.02100.123***0.981***0.098***TAT0.0420-0.01200.00200-0.090***-0.008000.150***-0.069**SG0.02500.0130-0.0400-0.02000.573***0.143***0.0510RCA0.02200.0130-0.05400.001000.547***0.157***0.081**ICQ-0.03500.058*0.118***0.084**-0.252***0.065*-0.0120BMSOEIPMLevROEROTTATBM1SOE0.256***1IPM-0.02200.01301Lev0.419***0.164***-0.109***1ROE-0.117***-0.080**0.0330-0.089***1ROT-0.238***-0.132***0.069**-0.349***0.809***1TAT-0.136***-0.008000-0.01800.123***0.153***1SG-0.00900-0.0380-0.00200-0.065*0.068**0.155***-0.00400RCA0-0.0520-0.00400-0.076**0.100***0.179***-0.00800ICQ0.02800.117***0.01200.01200.066**0.04900.0240SGRCAICQSG1RCA0.885***1ICQ-0.220***-0.173***1t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1（三）回归性统计表7列式了本文对模型1的回归结果，通过多元回归实证检验了企业开展精准扶贫活动与企业融资成本之间的相关关系。表7仅对企业开展精准扶贫与融资成本的关系进行回归。扶贫力度与KZ指数之间的回归系数为-0.003，其结果在1上显著相关，R2为0.0323。表7的回归结果显示企业开展精准扶贫与其融资成本之间存在正相关关系，说明上市公司开展精准扶贫活动能够有效缓解其面临的融资成本。表7模型1回归性统计(1)VARIABLESRZPOWER-0.003***(-3.62)Growth-0.014**(-2.28)ROA0.111*(1.87)share-0.000(-0.06)BM-0.026**(-2.48)Constant0.138***(12.66)Observations897R-squared0.038adj_R20.0323F6.986t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表8列式了本文对模型2的回归结果，通过多元回归实证检验了在经济市场经济下，相较于国有企业，民营企业精准扶贫行为是否更能显著降低企业融资成本。为了进行更精确得研究，把AP和POWER进行交乘处理。表8结果表明扶贫力度与RZ指数之间的回归系数为-0.004，其结果在1上显著，R2为0.0351，模型的拟合度大幅上升。对国有企业与非国有企业分别开展精准扶贫与融资成本的关系进行回归，表9结果表明国有企业的回归系数为-1.88,其结果在10上显著相关。扶贫力度与RZ指数之间的回归系数为-0.002，R2为0.0863，模型的拟合度大幅上升。表10民营企业的回归系数为-1.92。扶贫力度与KZ指数之间的回归系数为-0.003，其结果在10上显著相关，R2为0.0785，模型的拟合度大幅上升。数据显示国有企业开展精准扶贫与其融资成本之间存在正相关关系。研究结果表明民营企业开展精准扶贫活动更能缓解企业融资成本。表8模型2(1)VARIABLESRZPOWER-0.004***(-4.09)AP-APPOWER-0.004*(-1.90)Growth-0.014**(-2.31)ROA0.117**(1.97)share0.000(0.12)BM-0.024**(-2.28)Constant0.122***(10.71)Observations897R-squared0.042adj_R20.0351F6.438t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表9国有企业回归(1)VARIABLESRZPOWER-0.002*(-1.88)SIZE-0.000(-0.19)Growth-0.015*(-1.77)IPM-0.000***(-3.75)Lev-0.029*(-1.65)ROE-0.097(-1.64)ROT0.393***(3.12)TAT0.012**(2.45)SG-0.003(-0.40)RCA0.013**(2.08)Constant0.117***(3.12)Observations531R-squared0.103adj_R20.0863F6.003t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表10非国有企业回归(1)VARIABLESRZPOWER-0.003*(-1.92)SIZE-0.007(-1.42)Growth-0.021(-1.36)IPM-0.000(-0.36)Lev-0.083**(-2.08)ROE-0.140(-1.07)ROT0.170(0.70)TAT0.016(1.58)SG-0.003(-0.26)RCA0.020(1.33)Constant0.320***(2.95)Observations366R-squared0.104adj_R20.0785F4.108稳健性检验为了测试上述实证研究结论的持久性和可靠性，本文使用两种方法来更改解释变量和计量融资成本的模型，进行稳健性检验。在回归分析中，外部问题的存在可能导致评估偏差。本文研究了确切的扶贫行为与企业的财务成本之间的关系，由于数据数据和样本格式数量的限制，两者之间是可逆的。由于数据数据年份、样本数量的限制，本文选择与融资陈哥不能并无关系的SA作为替代变量来检查计算指标的过程。为避免内生性问题的干扰，参考HadlockandPierce（2010）和鞠晓生等（2013）使用有序Probit模型估计出SA指数计算公式:SA=—0.737*Size+0.043*Size²。回归结果显示在表11中。从该表的结果中可以看出，企业开展精准扶贫的力度与融资成本的回归系数为12.83，且在1%的水平下显著相关，R2指数为0.489。企业开展精准扶贫的力度越大，SA指数就越大，则融资成本程度就越高。由此，假设1仍然成立。根据该表12的结果可以看出来，企业开展精准扶贫活动的力度与企业融资约束的回归系数为0.005，且在10%的水平下显著相关，说明国有企业开展精准扶贫的力度越大，SA指数就越大，则融资成本程度就越高。非国有企业开展精准扶贫活动的力度与企业融资约束的回归系数为-0.18，且在10%的水平下显著相关。因此，假设2也存在。表11模型1(1)VARIABLESSAPOWER0.213***(12.83)Growth-0.025(-0.79)ROA2.449***(3.05)share0.032***(12.26)BM3.978***(22.16)Constant0.502***(2.60)Observations1,230R-squared0.491adj_R20.489F236.1t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表12国有企业(1)VARIABLESSAPOWER0.005*(1.70)SIZE1.350***(287.39)Growth-0.003(-0.19)IPM0.000(0.20)Lev-0.327***(-7.53)ROE0.362***(4.16)ROT-1.125***(-5.06)TAT0.017(1.27)SG0.001(0.62)RCA-0.020*(-1.91)Constant-25.002***(-255.97)Observations582R-squared0.996adj_R20.996F13993t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表12非国有企业(1)VARIABLESSAPOWER-0.000*(-0.18)SIZE1.280***(259.97)Growth-0.009(-0.89)IPM0.000(1.54)Lev-0.037(-1.01)ROE0.699***(6.07)ROT-1.386***(-6.34)TAT-0.007(-0.72)SG0.000(0.02)RCA0.003(1.13)Constant-23.526***(-224.24)Observations416R-squared0.997adj_R20.997F12380t-statisticsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1六、结论本文从精准扶贫的视角，探讨精准扶贫与融资成本的关系。以中国上市的A股为例，以魏志华的计量方法为基础，建立财务指标，建立RZ指数。从扶贫力度的角度来描述财务成本融资成本的影响，并进一步探讨在负责任的行业设施中的影响是不同的。本文的主要结论如下：首先，中国上市公司经常面临不同程度的融资成本问题。这为本文奠定了坚实的基础。当经济恢复正常时，公司需要财务支持。为寻求更快更好发展，企业紧迫性，但中国公司在上市方面存在重大障碍在贷款审批中，所有权仍然存在“财务歧视”，再加上资本市场的不完善，导致数据不平衡和更高的交易成本。其次，企业开展精准扶贫活动能够有效缓解其融资成本。相对于未进行精准扶贫的企业，开展精准扶贫活动的企业融资成本更小。同时，企业开展精准扶贫力度越大，对融资约束的缓解作用越大。这可以从两个方面进行解释：一方面是因为社会责任信息可以作为财务信息的有力补充，通过对外披露精准扶贫相关工作情况，有效降低信息不对称水平，一定程度上改善融资环境，增强投资者和债权人等利益相关者对企业的信心；另一方面是因为在政府大力号召“实施精准扶贫，精准脱贫，坚决打赢脱贫攻坚战”的背景下，通过披露准确的扶贫信息，企业可以向政府发出信号，表示他们积极承担社会责任并树立负责任的企业形象，有助于其获得证监会及国有银行的融资支持以及政府制定政策、分配资源上的倾斜，从而降低企业的融资约束。第二，实施精准扶贫活动的公司可以有效降低融资成本。与未实现精准扶贫的公司相比，实现精准扶贫的公司的融资成本较低。同时，企业家为实现精准扶贫付出的程度越大，对融资约束的缓解作用越大。这可以从两个方面进行解释：从某种意义上讲，因为社会责任数据可以通过揭示减少贫困的工作来对财务信息进行有力的补充，通过披露精准扶贫相关情况，可以有效减少信息不平衡。另一方面，债权人和其他有关方面也相信该组织，因为政府严肃地呼吁“实施精准扶贫，精准脱贫，坚决打赢脱贫攻坚战”，表明企业具有社会责任感和树立负责任的企业形象的迹象，将有助于他们从中国证券监督管理委员会和国有银行获得财政支持，包括政府的特殊政策，得到资源倾斜。政策建议如果条件允许，公司应积极履行