同群效应视角下我国企业助农的行业趋同研究——基于融资约束的调节效应

张小艳 刘 丹

（三峡大学经济与管理学院 湖北宜昌 443000）

我国历来高度重视并致力于解决贫困问题，而随着2020年脱贫攻坚任务的顺利完成，基本消除了当前的绝对贫困问题，随之而来的是农村地区的相对贫困日益凸显，而企业作为社会发展的重要动力，掌握着大量帮扶资源，在助农工作中发挥了重要的作用。据国泰安数据库统计，截止2020年底共有1505家上市公司参与到助农扶贫中，约占所有A股上市企业总数的35%以上。因此研究企业参与助农的行为有助于进一步推进乡村振兴战略，加快实现农业农村现代化。

当前相关研究基于理性人的假设分析企业助农行为，主要从企业自身和受到的外在影响来研究其助农行为，例如，杜世风指出公司业绩和规模会影响企业发生扶贫行为。而本文则从企业受到同行业企业决策的视角展开研究，即将研究假设放在行为金融学下有关企业非理性决策上。分析行业同群效应对企业参与助农的影响，从而丰富有关企业助农的影响因素研究。其次，通过引入融资约束的调节变量，进一步分析行业同群效应相关影响因素的作用。最后本文的研究拓展了有关企业助农的影响因素研究视角，同时也扩大了同群效应的研究领域。

一、理论分析与假设提出

（一）企业助农行为的行业同群效应

同群效应最早用于解释社会中个体的模仿行为，例如Manski（1993）在研究内源性社会效应时，将个体行为是否受到群体平均行为的影响称为“模仿”“同伴影响”等。而随着国内外学者将其引入经济金融研究领域，用于研究企业决策受到相同行业或董事网络下其他企业决策的影响。对于同群效应的产生动因，从信息获取动机和竞争性动机展开，一方面，信息不对称促使企业在发展中会有意识地去寻求更多市场信息，避免其处于信息劣势，引起其他企业的关注和模仿。另一方面企业是以营利为目的，具备竞争属性的组织个体。同一群体内的企业会关注竞争对手的战略决策从而保持自身竞争优势，保证品牌竞争力和企业良好声誉，使得企业产生竞争性模仿行为。

而对于企业是否效仿其他企业参与助农帮扶，则可以从主动效仿和被动趋同两种情况展开：从企业主动效仿来说，行业内不同企业存在自身实力、政策解读以及发展状态等差异，造成不同企业之间存在信息的不对称，使得企业在做出是否助农的决策时，对能否给企业带来经济效益存在不确定性。易志高（2019）指出理性的经理人会尽可能从同群企业行为中获取有效信息，以此减少企业存在的不确定性。因此，企业高管尤其是那些信息匮乏的企业为了降低获取信息的成本，降低信息缺失带来的不确定风险，会主动关注同行其他企业的行为，认为与同群企业保持行为的一致将是稳妥的方式，从而参考同群企业有关助农行为的决策。而从企业被动趋同来说，当行业内其他企业积极参与助农，获得市场竞争和提升企业声誉时，企业和管理者感到自身声誉受到“威胁”，会调整自己的决策目标，积极投身到助农帮扶中，保持与同群企业行为趋同。此外公众、政府和社会的对企业积极参与助农会存在期望，从而给企业造成合法性的压力，使得企业会重点观察行业内其他企业是否参与助农。因此得到本文的研究假设H1。

H1：我国上市公司助农行为存在明显的行业同群效应，即行业内其他企业助农行为会促进目标企业的助农行为。

（二）融资约束下企业助农行为的行业同群效应

外部环境不确定下信息缺失、委托代理问题以及交易成本费用等都会影响企业的外部融资，使得企业面临融资约束困境，抑制其投资决策。当企业面临融资约束越大，企业的投资决策就会受限。因此，当企业想要模仿同行其他企业的助农决策，需要投入一定的财力和物力参与到助农时，融资约束的存在使得企业面临财务困境，缺乏一定的自由现金流，最终导致企业的决策无法实施。而当企业外部环境较好，融资环境良好，企业持有的自由现金流足够多时，就有能力去模仿同群企业。因此，对于企业来说，积极参与助农不可以履行社会责任，同时也会给企业带来经济利益，而融资约束直接影响了公司的财务状况，进而影响企业管理者决策。在企业面临的融资约束相对较弱时，企业是很愿意跟随同行企业一起参与的；而当融资约束较大时，企业可支配的现金流有限，将无法与同群企业保持一致。因此得到本文的研究假设H2。

H2：融资约束对企业助农行为的行业同群效应有抑制作用。

二、研究设计

（一）研究样本

本文选取2016-2020年所有沪深A股上市企业为研究样本，并对样本进行以下处理：剔除金融保险业上市公司；剔除ST、ST*、PT上市公司；剔除存在数据缺失的上市公司。此外通过1%和99%的缩尾处理排除了连续变量可能存在异常值的情况，最后得到11753个样本数据。本文所有数据均来自国泰安CSMAR有关上市公司模块的数据库。

有关本文研究变量的选取，（1）因变量为企业助农行为。参考黄珺等（2020）设计，采用企业助农投入力度Cppa和企业是否参与助农Dumcppa两种方式衡量。（2）自变量为行业助农行为。行业助农投入力度Peer_ins为同行业内所有上市公司参与助农投入力度Cppa的平均值；行业内助农企业占比Peer_dumins为同行业内所有上市公司是否参与助农的虚拟变量Dumcppa的平均值。（3）融资约束KZ指数主要借鉴魏志华（2014）的方法得到。其他变量选取如下表1所示。

表1 企业精准扶贫同群效应模型的变量说明

（二）模型设定

借鉴易志高（2019）的研究思路，构建以下模型来证明本文的研究假设是否成立：

其中行业由下标i代表，企业则由j代表，年份由t代表，而Industry、Year则是增加了行业和时间固定效应，Control是相关的控制变量，ε为随机扰动项。模型（1）是基于企业助农投入力度Cppa构建的OLS回归。模型（2）则为企业是否参与助农Dumcppa构建的Probit回归。模型（3）是在模型（1）的基础上增加融资约束KZ与行业助农投入力度均值Peer_ins的交叉项。

三、实证结果与分析

（一）相关描述性统计

下表2为描述性统计，其中企业助农投入力度Cppa最大值为13.764，最小值为0，均值为1.360，更靠近于最小值，而行业助农投入力度Peer_ins最大值和最小值为6.018和0。说明我国上市企业在助农投入上是有显著差异的，且只有少部分企业助农力度较大，主要原因可以归结为企业自身实力的差异，管理层决策的独立性以及外部环境的影响。企业参与助农的情况Dumcppa中，均值为0.290，表明只有不到三分之一的企业参与了助农。行业助农投入力度Peer_ins最大值和最小值为6.018和0，行业内助农企业占比Peer_dumins的最大值和最小值为0和1，表明助农力度大的行业内企业均参与了助农，而一些行业内企业都没有参与助农。

表2 描述性统计

表3 回归结果

（二）回归结果分析

为了验证假设是否成立，代入企业参与助农投入及相关数据进行面板回归，得到下表3的回归结果。其中第（1）列是基于OLS回归的结果，被解释变量为企业助农投入力度Cppa，第（2）列是基于Probit下的回归结果，被解释变量为企业是否参与助农的虚拟变量Dumcppa，第（3）列则是增加调节变量融资约束KZ后的OLS回归结果。

由表3相应回归结果可以发现，行业助农投入力度和行业内助农企业占比的回归系数为0.868和0.918，且在1%的显著性检验之下，表明企业参与助农的决策会受到行业内同群企业助农决策的显著影响，从而假设H1成立。而融资约束与行业助农投入力度的交互项系数为-0.063，通过1%的显著性检验，说明融资约束抑制了行业助农力度对企业参与助农的作用，即融资约束越大，企业助农行为的行业同群效应越小，从而假设H2成立。

（三）稳健性检验

由于本文的被解释变量均是基于行业内企业助农的均值，因此变量间可能存在反向因果，即内生性问题。因此以主要解释变量Peer_ins和Peer_dumins的一阶滞后项为工具变量，利用两阶段回归做稳健性检验。

由表4可以得出，第（1）（2）列是基于行业助农投入Peer_ins的一阶滞后项L.Peer_ins为工具变量的回归结果，第（3）（4）列是基于行业助农占比Peer_dumins的一阶滞后项L.Peer_dumins为工具变量的回归结果。由回归结果可知，行业助农投入力度Peer_ins和行业内参与助农企业占比Peer_dumins的系数均显著通过稳健性检验，因此说明企业助农决策受到行业内助农决策的显著影响，结论较为稳健。

表4 稳健性检验相关回归结果

四、结论与启示

本文从同群视角研究了企业参与助农的行业影响，以及融资约束对企业助农行为行业同群效应的影响。定性定量分析相结合，即首先是理论分析和提出假设，再通过实证检验假设是否成立，从而得到以下研究结论：（1）企业参与助农的行为存在明显的行业同群效应，即同行业内企业参与助农的行为促进了目标企业的模仿行为。（2）融资约束对企业参与助农的行业同群效应有抑制作用，即当目标企业面临融资约束时，自由现金流受限，导致企业无法效仿同行业其他企业参与到助农中来。

因此得出以下启示：（1）对企业来说，尽管同群企业的驱使下使企业参与助农，投入一定的资金，但更多的是带来正向影响，提高企业的声誉和获取外部资源。同时还能够改善被帮扶地区的经济水平，因此，要鼓励良性的同群行为，在行业内营造良好的氛围和企业竞争态势。（2）对政府部门来说，现阶段主要任务是将巩固脱贫成果与发展乡村振兴衔接好，政府要多鼓励企业参与。即可以通过实行税收政策，给企业松绑，从而鼓励更多企业参与乡村建设。此外，政府要帮助和引导更多的企业加入到产业助农中，从促进贫困地区产业和企业自身发展双赢的视角，使得帮扶可以持久，彻底解决我国的相对贫困。