一、引　言

2020年，我国基本取得了现行标准下的农村贫困人口全部脱贫和贫困县全部“摘帽”的伟大成就，但扶贫工作没有因此终结，部分脱贫户受到自身及地理环境因素的影响存在较大返贫风险，一些边缘人口存在贫困风险，这不仅会对已经取得的脱贫成果产生不利影响，还会严重阻碍后续扶贫工作的推进。因此，巩固脱贫攻坚成果，必须有效避免再次返贫。与此同时，2021年中央文件指出将为脱贫县设立5年的过渡期，保持现有帮扶政策总体稳定，完成从脱贫攻坚向乡村振兴的转变。而在这个过程中，最为关键的一步就是需要构建“防止返贫”的长效机制，充分保障脱贫成效的可持续，从而最终实现“防止返贫”的长效性。

随着防止返贫对脱贫攻坚、乡村振兴意义的不断凸显，如何“防止返贫”也成了学术界讨论的热点问题。现有的研究主要集中在政府帮扶政策推动方面（李志平，2017；周迪和王明哲，2019；修宗峰等，2022），那么企业如何响应政府的政策号召？扶贫行为取得成效的机制路径是什么？较少有文献关注。只有弄清了政策影响企业的微观机制路径，才能充分发挥政策的号召作用，不断引导企业配合政府工作，积极参与扶贫和切实提升扶贫成效，以政企协同扶贫来实现“防止返贫”的终极目标。本文梳理了政策导向到企业扶贫成效的微观传导机制，对关于“防止返贫”的研究是一个很好的补充，有利于充分发挥政府号召的重要价值，体现企业对政府的响应和配合，这是本文的一个创新点。

贫困发展的动态性及成因的复杂性决定了“防止返贫”任务的长期艰巨性。要真正实现“防止返贫”的目标，必须保证扶贫行为的稳定性与持续性。目前的政策侧重于企业对贫困地区的单向帮扶行为，容易造成企业丧失积极性。因此，政府应积极开展脱贫攻坚评选表彰活动，充分肯定企业的扶贫成效，激发企业扶贫的内生动力。从企业价值提升的角度，构建企业内驱力的路径，有利于实现企业扶贫与自身发展的有效结合，形成长久持续的良性循环，构建“防止返贫”的长效机制，这也是本文另一个创新点。

企业在扶贫过程中，有多种扶贫路径，例如从产业、就业、教育、医疗、生态等多个方面进行帮扶。要想实现“防止返贫”的长效性，考虑到“授人以鱼不如授人以渔”的帮扶思路，有必要对不同方式的扶贫效果进行对比分析，进而找出更为有效的方式，达到过渡期后脱贫人口持续致富的目标，最终实现“防止返贫”。为了寻找出最佳的扶贫方式，本文进一步对比不同帮扶路径产生的扶贫成效，以此构建更具成效的作用机制。

本文研究内容主要包括以下两个方面：第一，分析政策导向影响路径，梳理政府政策到企业扶贫成效的传导机制，充分发挥政策导向的积极作用，以政府号召、企业响应推动政企协同扶贫。第二，构建企业内驱力路径，验证扶贫成效通过企业价值来激发下一步扶贫行为的影响机理，进一步增强企业与政府的协同合作，不断激发企业扶贫的内生动力，保障扶贫行为及扶贫成效的持续稳定，真正实现“防止返贫”的长效性。研究发现，企业积极响应扶贫政策，能显著提升扶贫成效，进而提高企业价值，激发企业实施下一步的扶贫行为，从而形成“防止返贫”的长效机制。此外，进一步研究发现产业和就业扶贫是更为有效的扶贫方式。

本文可能的边际贡献体现在：第一，拓展了“防止返贫”的研究视角，从政企协同的角度来构建“防止返贫”的长效机制，补充了现有文献。第二，深入分析了政策导向影响路径，梳理政策导向到企业扶贫成效的微观传导机制，体现了政府号召的重要价值。第三，系统构建了企业内驱力路径，探讨从政府激励到企业下一步扶贫行为的作用机制，分析了激发企业扶贫内生动力的有效路径。

本文剩余部分结构安排如下：第二部分进行理论分析，并提出研究假设；第三部分介绍数据来源、变量说明和模型设定；第四部分是实证分析，基于政企协同角度构建“防止返贫”长效机制，并进行稳健性检验；第五部分是进一步讨论；最后总结所得结论并提出政策启示。

二、理论分析与研究假设

（一）政策导向影响路径的理论依据

近年来，我国大力出台各项扶贫政策，积极鼓励、动员企业参与到脱贫攻坚的行动中，鼓励企业落实扶贫责任，发挥自身优势，通过发展产业、安置就业等多种举措，积极开展扶贫行动，帮助贫困群众摆脱贫困。同时，政府还制定了切实有效的支持政策，例如税收优惠、职业培训补贴等，进一步鼓励企业参与扶贫。因此，在政策的引导下，企业会更多地参与到扶贫中。

企业行为理论表明，企业生产经营的最终目的是追求经济利润的最大化，但是外界环境的资源、结构等多方面因素，会影响企业具体目标的制定与执行（Cyert和March，1963）。企业为了促进自身发展，会及时应对内外部环境变化并做出相应的战略反应（Marchesi和Andrews，1971），而企业所面临的外部环境中极为重要的部分便是与企业相关的各种政策（陈启杰等，2010）。因此，对于政府脱贫攻坚的各项政策，企业会积极响应，并采取扶贫行动。从政府与企业的关系上考虑，同样能够得出相关的结论。资源依赖理论指出，任何组织都需要与外界进行资源互换来维持生存，特别是政府组织与非政府组织之间的互动（虞维华，2005）。在脱贫攻坚的过程中，政府通过政策引导，希望企业利用自身在市场、资金等方面的优势进行扶贫，而企业也会与政府保持良好的关系，积极响应政府的号召，加入到扶贫的队伍中。因此，综合以上分析，本文认为政策导向会促使企业产生扶贫行为。

在此基础上，企业战略行为理论能够进一步说明企业行为的后果。差异化的战略行为能够帮助企业增强市场竞争力，取得预期成效。Zahra等（1988）研究发现企业战略行为显著提升企业绩效。扶贫作为一项企业战略行为，只有在企业真正开展行动的前提下，才能取得相应的成效。并且企业扶贫的规模越大，越能产生积极的影响（胡浩志和张秀萍，2020），因为更多资金的支持和资源的投入，能够帮助企业更好达成预期的目的，即企业扶贫行为能够显著提升扶贫成效。综合以上分析，本文提出政策导向影响路径，即假说1。

假说1：政策导向促使企业产生扶贫行为，并提升扶贫成效。

（二）企业内驱力的路径分析

资源基础理论表明企业拥有的异质性资源是其具备持久竞争优势的基础和源泉（Barney，1991）。这里的资源包括有形资源和无形资源两种类型。而异质性特质要求该资源是有价值的、稀缺的以及不能替代的。基于该理论展开的关于企业承担社会责任的研究发现，社会责任的履行能够帮助企业创造自身的竞争优势，即使处在激烈的市场竞争下，也依然能够取得胜利（邓新明等，2016）。而企业承担的社会责任能够增强企业与股东、消费者、债权人等利益相关者之间的信任，从而降低企业所需承担的隐形成本（McWilliams和Siegel，2001）。同时，还可以树立良好的企业形象，形成优质的品牌效应，这有助于企业实现经济利益最大化的目标。

总的来说，企业履行社会责任，有利于形成企业核心竞争力，从而提升企业经济利益，促进企业价值的提高。而本文重点研究的扶贫，实质上是企业在当下承担社会责任的一种体现。具体而言，企业取得的扶贫成效，能够为企业带来品牌和声誉两种具备异质性的无形资产，由此帮助企业形成差异化的竞争优势，继而提高企业的收益（Amit和Schoemaker，1993）。并且，无论企业参与何种形式的精准扶贫，他们在信贷支持和政府补贴方面都将获得更多的资源，从而缓解融资约束（邓博夫等，2020），带动企业价值的提升。因此，综合以上分析，本文认为扶贫成效能够促进企业价值的提升。

上述企业价值的提升实际上是对企业的回报与激励，继而会影响企业下一步的扶贫行为。斯金纳的强化理论认为个体为了实现自身目的，会采取一定的行动。如果某一行为能够对其产生积极的作用，那么这种行为就会重复出现。反之，这种行为就会逐渐减少直至消失（钟力平，2008）。根据强化的结果，可以将强化分为正强化和负强化两种类型。其中，正强化能够激发个体参与的积极性，负强化则会弱化个体的行为倾向。将上述理论逻辑运用在实际的贫困治理中，具体表现为政策对象往往会根据行为后果，对自身形成一定的刺激，从而对之后的行为选择产生一定的影响（王春城，2021）。若企业发现扶贫能够为自身带来积极影响，则会不断激发企业扶贫的动力，促使企业持续开展扶贫行动。而在之前的分析中，本文认为扶贫成效能够对企业价值产生正向的影响，结合这里阐述的强化理论，进一步认为企业价值的提升能够促使企业产生下一步的扶贫行为。因此，本文提出企业内驱力路径，即假说2。

假说2：扶贫成效能够提升企业价值，从而激发企业下一步的扶贫行为。

三、研究设计

（一）样本选择及数据来源

本文以我国沪深A股上市公司作为研究的初始样本。由于上市公司从2016年开始披露精准扶贫状况，当下研究能获取的最新数据年度为2019年，本文的样本区间设为2016—2019年。基于初始样本，本文剔除了已退市、ST、*ST以及金融业^①的公司，并剔除了存在缺失值的样本，最终共得到3276家公司和12131条有效观测数据。

本文所使用的上市公司基本情况、财务数据、扶贫数据、董事长相关信息通过国泰安CSMAR数据库获取，政策导向数据依据《政府工作报告》进行文本统计得到。

（二）变量定义

1. 核心变量

（1）政策导向（Pol）。在已有的研究中，有学者利用政策关键词的统计信息来反映政策的导向作用。例如，王韧和刘于萍（2021）以《货币政策执行报告》中“监管”“督促”等关键词出现次数占全文词汇的比例来反映货币政策预期的引导作用。黎文靖和郑曼妮（2016）以产业政策中是否存在“鼓励”“发展”等关键词来反映产业政策的激励效应。借鉴以上做法，本文对中国政府网公布的《政府工作报告》进行关键词检索，例如“扶贫”“脱贫”“帮扶”等，以关键词累计出现次数作为政策导向的指标。同时，为了减少异常值对结果的干扰，对数据进行对数化处理。

（2）扶贫行为（ $ B p r $ ）。为全面测度企业的扶贫行为，借鉴高勇强等（2011）的做法，将企业的扶贫行为分为扶贫决策与扶贫力度两个方面。扶贫决策（ $ D p r $ ）是反映企业是否选择参与扶贫的虚拟变量，如果公司有扶贫计划，则该变量取值为1，否则取值为0。扶贫力度（ $ E p r $ ）是以企业在扶贫中投入资金和物资的总金额来度量，并在加1后进行对数化处理。在进一步讨论中，本文利用五种扶贫方式来更为具体地描述扶贫行为。产业帮扶（Ipa）是以产业发展脱贫项目投入金额来度量。就业帮扶（Wpa）是将公司职业技能培训人数作为衡量指标。教育帮扶（Epa）是以资助贫困学生和改善贫困地区教育资源两部分投入金额的总和来衡量。医疗帮扶（Mpa）以贫困地区医疗卫生资源投入金额来测度。生态帮扶（Ecpa）是以企业生态投入金额来度量。同时，对于上述五种扶贫方式的测度值，同样在加1后取自然对数。

（3）扶贫成效（ $ P p r $ ）。基于政企协同的考虑，本文将以政府视角来反映企业扶贫成效，具体将依据企业在政府开展的扶贫评选表彰活动中获奖情况来衡量。首先根据获奖级别的高低，对企业所获的每一个奖项赋值，分别赋予其他、社会团体、区县级、市级、省级和国家级奖项的值依次为1到6，若没有获奖则赋值为0。由于部分企业在同一年内获得多个奖项，因而在赋值后，将各企业在同一年份内所有奖项值进行加总，并剔除同一个项目重复赋值的情况，以此作为该企业在某一年的扶贫成效。最后，同样对数据加1后进行对数化处理。

（4）企业价值（Eva）。主要从市场价值的方向进行考虑，具体将采用托宾Q值来度量，计算方式为市值A除以资产总计。

2. 控制变量

高阶理论认为管理者特征影响企业行为（Hambrick和Mason，1984），因此，本文从董事长和企业两个层面控制了若干影响企业扶贫的因素。在董事长层面，控制了董事长的学历、性别、年龄以及是否兼任总经理4个变量（高勇强等，2011）。在企业层面，控制了包括公司成立年限、上市年限、员工总数、总资产、资产负债率、净资产收益率、总资产周转率、公司盈利能力和前三名高管报酬总额在内的9个变量（胡旭阳，2020）。此外，还加入了年份和行业的虚拟变量，以控制年度效应（Year）和行业效应（Industry）。结合以上分析与阐述，各变量的定义如表 1所示：

（三）模型构建

1. 政策导向影响路径的检验方法

参考Alesina和Zhuravskaya（2011）、Persico等（2004）的做法，验证政策导向影响路径，构建如下回归模型：

其中， $ i $ 代表上市公司， $ t $ 表示年份，扶贫行为由扶贫决策和扶贫力度来测度，即Bpr_it=(Dpr_it,Epr_it)，Control表示13个控制变量。

模型（1）考察政策导向对扶贫成效的直接影响，若 $ \alpha_{11} $ 显著为正，说明政策导向有助于提升扶贫成效。模型（2）在模型（1）基础上加入扶贫行为变量， $\alpha_{21}$ 表示在控制企业扶贫行为的基础上，政策导向对扶贫成效的作用。若相较于 $ \alpha_{11} $ ， $\alpha_{21}$ 系数估计值减小，同时显著性没有明显变化，则说明在政策导向影响扶贫成效的过程中，有一部分影响实际上是通过扶贫行为产生的，即扶贫行为是政策导向对扶贫成效产生影响的机制，从而验证了假说1。

2. 企业内驱力路径的检验方法

为了实现“防止返贫”的长效性，需要充分挖掘企业扶贫的内在动力，保障扶贫行为及扶贫成效的可持续。根据第二部分理论分析与研究假设，本文认为企业取得的扶贫成效能够提升企业价值，继而激发下一步的扶贫行为，由此形成企业扶贫的良性循环。从本质上看，验证上述假说实际上是需要证明企业内驱力路径。因此，再次运用前文提出的分析方法，构建模型（3）和（4）来进行验证，具体如下：

在验证企业内驱力路径时，考虑到扶贫力度以具体的扶贫金额来衡量，能确切地表明实施了扶贫行为，因而此处扶贫行为主要是用扶贫力度来度量。模型（3）探究了扶贫成效对下一期扶贫行为的影响，若 $ \beta_{11} $ 显著为正，说明扶贫成效有利于激发企业实施下一期的扶贫行为，表明政府给予企业的荣誉能够有效激励企业，政企的协同互动有助于保障扶贫行为的可持续性，从而实现“防止返贫”的长效性。模型（4）在模型（3）的基础上加入企业价值变量，若相较于 $ \beta_{11} $ ， $ \beta_{21} $ 系数估计值明显减小，则说明在扶贫成效激励企业实施下一步扶贫行为的过程中，有一部分作用是通过企业价值提升带来的，说明企业价值是扶贫成效对下一步扶贫行为的作用机制，即存在企业内驱力的影响路径，从而验证了假说2。

四、实证分析及相关检验

（一）描述性统计

根据表2所示，在所研究的样本中，“扶贫”“脱贫”等关键词在《政府工作报告》中平均出现了23次。从扶贫行为来看，约有25.2%的企业拥有扶贫决策，而企业平均扶贫金额达到2.178万元。扶贫成效的统计结果说明，上市公司平均获得一个社会团体级别的扶贫荣誉。以上反映扶贫状况的变量在不同企业间存在一定的差异。企业价值的均值大于1，说明所选择的样本企业市场价值较高，同时也应注意到不同企业的价值存在较大差距。此外，控制变量的取值均处于合理的范围之内。

（二）政策导向影响路径的实证分析

表3报告了政策导向影响路径的回归结果，列（1）为扶贫成效对政策导向的基础回归结果，列（2）和列（3）分别为加入扶贫决策和扶贫力度的结果。第（1）列的结果显示政策导向的系数估计值在1%的显著性水平上显著为正，说明政策导向对扶贫成效具有正面促进作用。政府发出扶贫号召，积极鼓励、引导企业参与脱贫攻坚，在丰富的政治资源以及良好的政企关系的驱动下，企业积极响应，并密切配合，取得显著的帮扶成效。第（2）、（3）列的结果显示在基础回归中加入扶贫决策和扶贫力度后，政策导向系数估计值从0.067分别减小为0.050和0.043，说明在政策导向影响扶贫成效的过程中，扶贫行为起到了很重要的作用。政府的政策导向以及税收优惠、职业培训补贴、财政贴息等支持政策，吸引了众多企业参与扶贫，并通过扶贫资金及相关资源的投入，有效提升扶贫成效，以此表明存在政策导向影响路径。具体而言，政策导向促使企业产生扶贫行为，并提升扶贫成效，从而验证了假说1。

以上研究过程梳理了政策导向的影响路径，充分体现了企业对政府号召的积极响应，说明政企协同扶贫能够进一步巩固脱贫攻坚成果，加快推进我国减贫进程，因而研究结论对国家扶贫政策的制定和企业扶贫状况的改善具有一定的指导意义。从国家层面来说，由于政策导向能够改善企业扶贫行为，提升扶贫成效，因此国家要重视政策导向的积极影响，充分发挥扶贫政策对企业扶贫行为的引导作用，制定合理的引导方式来激发企业扶贫行为，加大扶贫力度，进一步提升扶贫成效，并时刻关注政策导向的结果，依据当下扶贫状况及时制定、调整政策，保障政策的有效性，为减贫事业的推进提供一个良好的政策环境，以此实现“防止返贫”的目的。从企业来看，要想提升扶贫成效，需要积极响应国家号召，加入脱贫攻坚队伍。同时，充分发挥自身优势，加大资金、技术等资源的投入，并将其与贫困地区的资源禀赋相结合，切实增强扶贫成效，推动“防止返贫”目标的实现。

（三）企业内驱力路径的实证分析

表4报告了企业内驱力路径的估计结果，显示扶贫成效对下一步扶贫行为的影响以及加入企业价值变量后两者的关系。结果显示，扶贫成效的系数估计值始终显著为正，说明扶贫成效能够有效激发企业实施下一步的扶贫行为。扶贫成效体现了政府对于企业扶贫行为的认可程度，对企业起到了很好的激励效应。在加入企业价值后，扶贫成效的回归系数减小，且均在1%的显著性水平上显著，说明在扶贫成效影响下一步扶贫行为的过程中，企业价值起到了显著作用，企业价值的提升促进了下一步的扶贫行为。可能的原因是扶贫成效为企业在社会中树立了良好的形象及声誉，能够帮助企业缓解融资约束，带来更强的抗风险能力，从而有效提升企业价值。当企业认识到扶贫对于自身发展的促进作用后，激发了扶贫的内生动力，持续进行扶贫行为，从而实现扶贫行为的良性循环。同时，扶贫成效能够发挥精神引领和典型的示范作用，在企业间形成辐射效应，带动越来越多的企业参与扶贫。以上分析表明企业取得扶贫成效后，有助于提升价值，这一正向反馈能激发下一步的扶贫行为，说明企业内驱力路径成立，假说2得以验证。

企业内驱力路径意味着利用政府激励，充分挖掘企业扶贫的内在动力，形成企业扶贫与自身发展的良性循环，有利于保障扶贫行为和扶贫成效的稳定持续，最终达成长效脱贫的目的。因而，充分发挥政府激励效应，有效利用政企协同扶贫能够在“防止返贫”的实践中起到事半功倍的效果。因此，我国需要重视政府扶贫评选表彰活动的正面价值，授予具有突出贡献企业荣誉称号，以政府激励来进一步挖掘企业扶贫的内在动力。同时从国家政策制度层面制定并完善企业扶贫的激励政策，例如实施税收优惠政策，发放扶贫补贴等，并增强政府与企业的合作，切实提升扶贫成效，最终实现“防止返贫”的长效性。

（四）稳健性检验

1. 考虑贫困县的影响

相关研究表明，扶贫力度与地区经济发展水平密切相关（陈扬乐，2003）。因此，企业扶贫状况在很大程度上受到当地经济发展水平的影响。一方面，位于经济发达地区的企业拥有更好的经营状况，因而更有能力开展扶贫。另一方面，地处贫困地区的企业对于扶贫的重要性及必要性有着更为深刻的感受与理解，并且受到更多来自政府的支持与帮助，更愿意参与扶贫。而贫困县能够反映地区经济发展水平，并在一定程度上影响企业扶贫状况，因此，本文在回归模型中控制贫困县数量，避免由此造成的估计偏误。

表5结果显示，在控制贫困县的影响后，政策导向及扶贫成效变量均在1%的显著性水平上显著为正，并且在分别加入扶贫行为和扶贫成效后，回归系数明显减小，再次证明了政策导向的影响路径和企业内驱力路径。同时，在所有回归中控制变量Province系数均显著为正，说明贫困县会对企业扶贫行为和扶贫成效产生影响。

2. 运用相对指标衡量扶贫成效

为了让扶贫成效反映更全面的信息，在一定程度上突出不同企业取得扶贫成效的差异，本文运用成效排名和成效占比两个相对指标来重新衡量扶贫成效。（1）成效排名（ $Ppt_{ r}$ ）：将各年份中所有公司的扶贫成效由小到大进行排序并依次赋值。（2）成效占比（ $Pprp$ ）：用各公司在某年份的扶贫成效去除以该年份内所有公司取得的成效总和。表6结果显示，无论采用哪个相对指标，均能验证政策导向影响路径与企业内驱力路径，表明之前的研究结论比较稳健。

3. 运用其他影响机制检验方法

本文借鉴Chen等（2020）的做法，再次验证政企协同的两条机制路径。首先利用因变量Y 对核心解释变量X 进行回归，其次利用机制变量M对解释变量X回归，若在以上两个回归中，核心解释变量X的系数均显著，同时有相关的理论或逻辑证明机制变量M对因变量Y的影响，则说明存在X通过影响M作用于Y的机制路径。表7结果说明政策导向对扶贫行为和扶贫成效具有显著正向影响，而前文的理论分析表明扶贫作为企业战略行为，在更大的行动力度下，通常能够获得更为突出的成效，也就是说，扶贫行为对扶贫成效具有正向作用，从而说明政策导向通过激发企业扶贫行为来提升扶贫成效，即验证了政策导向影响路径。企业内驱力路径回归结果说明扶贫成效对企业价值及下一步扶贫行为具有正面效应，根据斯金纳强化理论可知，价值提升作为参与扶贫的积极影响，会激发企业下一步的扶贫行为，由此说明扶贫成效通过提高企业价值，促使企业产生下一步的扶贫行为，再次验证了此前的研究结论。

4. 排除异方差和自相关影响^⑤

为了排除异方差和自相关问题对模型估计的影响，进一步提高分析结论的稳健性，本文采用异方差稳健标准误及聚类稳健标准误对普通标准误进行调整。其中，聚类稳健标准误以企业所属行业为聚类变量，以此解决随机扰动项之间可能存在的自相关问题，同时更好地控制同一行业内企业的扶贫特征。结果表明政策导向通过影响扶贫行为，对扶贫成效起作用，而扶贫成效通过影响企业价值，对下一步的扶贫行为起作用，说明此前的研究结论稳健。

五、进一步讨论

（一）不同帮扶方式的有效性探讨

从长远来看，要想实现“防止返贫”的目标，必须从外因和内因两个方面构建长效扶贫机制。从外因上来说，政府与企业要保持现有的帮扶政策、激励举措和帮扶行为总体稳定，并且起到持续性的效果，这也是本文在前面的分析中主要讨论的内容。从内因上来说，在政府与企业的帮扶下，贫困县需要具备能够实现持续发展的渠道，贫困户需要拥有稳定创收的能力。因此，在当下巩固脱贫成果和“防止返贫”的阶段，企业需要改变早期慈善捐赠的帮扶模式，从“授人以鱼”的帮扶转向“授人以渔”的帮扶，依靠多元化的扶贫手段，有效激发贫困群众的内生脱贫动力，形成稳定的收入来源，从而实现长效脱贫和“防止返贫”的目的。因此，本文作了进一步探究，深入探讨企业应该采用何种扶贫方式来更为高效地达成“防止返贫”的目标。

从实际情况来看，返贫的诱因主要来自于返贫者自身文化和技能的缺乏、较弱的脱贫主观能动性、返贫地区环境资源的短缺和各种灾害疾病。同时，扶贫政策指出“防止返贫”需要依靠产业帮扶、就业帮扶、综合保障等帮扶手段。因此，基于现实状况及政策导向的双重考虑，本文具体探讨产业、就业、教育、医疗、生态五种扶贫方式。

多元的扶贫方式从本质上看是更为具体的扶贫行为。在寻找更为有效的扶贫方式前，首先将具体帮扶方式视为扶贫行为的分类变量。然后参考Chen等（2020）的方式进行验证，重点检验政策导向对扶贫方式的促进作用。同时，现有文献表明，不同扶贫方式均能产生扶贫成效。例如，易玄等（2020）认为产业和就业帮扶属于长效的扶贫机制，能够为贫困户提供有效帮助，并实现企业发展与脱贫攻坚的有机协调，而教育、医疗和生态帮扶能够产生积极的市场反应。赵颖等（2021）也肯定了教育帮扶的重要价值。

考虑到各种扶贫方式的测度指标存在差异，为便于对比分析，首先对五个扶贫方式变量进行标准化处理。表8报告了具体帮扶方式的机制分析结果，依次呈现政策导向对扶贫成效、产业、就业、教育、医疗以及生态帮扶的影响。结果表明政策导向显著促进产业、就业及教育帮扶，而企业能够通过这三种帮扶方式，取得扶贫成效。其中，产业扶贫以经济效益为核心，通过发展产业的方式，促进资本积累，带动区域经济发展，实现贫困地区稳定增收，从而产生显著的扶贫成效。就业扶贫，能够为贫困劳动力提供大量就业机会并获得赚取稳定收入的渠道，还能带动地方产业发展，助力实现脱贫攻坚目标。而教育扶贫能够解决贫困家庭学生的上学问题，有效阻断贫困的代际传递，增强贫困地区发展致富能力。因此，产业、就业、教育帮扶均能显著提升扶贫成效。

在以上分析的基础上，为了说明研究结论稳健可靠，本文进一步参考Dell（2015）的方法，加入政策导向变量与帮扶方式变量的交互项来进行稳健性检验。交互项系数有两层含义：一方面，若系数显著为正，则说明政策导向通过影响这几种扶贫方式，促进扶贫成效提升，从而验证表8中结论的稳健性。另一方面，能通过比较系数大小来对不同帮扶方式进行异质性分析，判断哪种帮扶方式能与政策导向相结合，产生更好的扶贫成效。

表9报告了扶贫方式稳健性检验的结果。列（1）为扶贫成效对政策导向的基础回归结果，列（2）在模型中加入政策导向与产业帮扶的交互项，并控制对应的帮扶方式变量。与此类似，列（3）和列（4）分别是就业帮扶、教育帮扶的回归结果。从交互项的结果来看，所有交互项系数均显著为正，进一步说明在政策导向的作用下，企业可以通过产业、就业、教育三种扶贫方式来起到提升扶贫成效的目的。在控制各扶贫方式后，进一步比较交互项的系数，即对比列（2）、（3）、（4）的结果，发现产业帮扶和就业帮扶所对应交互项的系数更大，从而表明产业帮扶和就业帮扶是更为有效的扶贫方式。

产业扶贫和就业扶贫作为最佳的扶贫方式，在实现“防止返贫”目标的过程中具有重要价值。首先，从政企协同的角度看，产业及就业扶贫能够促进政府、企业和贫困户之间的资源整合，促进当地产业发展，增强帮扶主体与贫困户之间的合作关系，有效保障各方利益，不断激发帮扶主体的积极性与主动性，由此实现扶贫行为及扶贫成效的可持续性。其次，这两种帮扶方式能够增强贫困群众脱贫的内生动力，并提供就业机会与职业培训，提升他们的成就感与价值感，帮助贫困群众摆脱在传统慈善捐赠中被动接受帮扶的状况，实现从“被动帮扶”到“主动脱贫”的转变，最终达成脱贫的目标。最后，产业扶贫能够促进地方产业链的发展，就业帮扶能够为贫困户提供工作机会，以此带动贫困户稳定增收，而这是最终实现“防止返贫”长效性的关键。

为此，在现阶段“防止返贫”的实践中，我国需要强化对于产业扶贫和就业扶贫重要性的认识，充分发挥两者作为更有效扶贫方式的优势，统筹制定、执行产业扶贫和就业扶贫的政策措施，完善相关扶贫制度，以发展产业、提供就业的方式实现贫困户的稳定脱贫。同时，企业需要充分利用地区独特的资源禀赋，依靠自身在市场、资本、技术等方面的资源优势，因地制宜构建并打造具有特色的产业链，与贫困地区建立长期稳定的供销关系，并借助互联网等渠道，加大产品的宣传、销售与推广。同时，广泛组织开展职业技能培训，引导贫困劳动力积极参与就业并提高专业技能，以此助力贫困户的稳步创收和持续增收，实现资源向资本的转化，最终以可持续发展促进“防止返贫”的长效性。

（二）影响机制的异质性分析

1. 企业规模的差异

企业规模能够反映其生产经营及资金状况，因而与企业扶贫状况密切关联。一方面，大规模企业通常具备雄厚的资金实力，通常会在扶贫的过程中投入更多的资金。另一方面，大规模企业在追求经济利润的同时，会更加兼顾社会效益，保持良好的政企关系，实现自身长期发展的目标。为此，本文将分析大规模企业和小规模企业在政企协同扶贫上的差异。其中，大规模企业和小规模企业将依据资产总额进行划分，总资产在第25百分位之前的企业作为大规模企业，第75百分位之后的企业作为小规模企业。

表10结果说明政策导向及扶贫行为对于大规模企业扶贫成效的促进作用更大，而扶贫成效对小规模企业下一步扶贫行为具有更强的激励效应。这可能是因为大规模企业注重经济效益的同时，更加重视自身长远发展，因此积极响应政府号召，参与扶贫攻坚，树立良好的企业形象，不断提高社会效益。而小规模企业可能更注重政府为自身带来的价值提升，在企业经营发展过程中，更以经济效益为出发点。因此，为了加快实现“防止返贫”的目标，需要加强对于大规模企业的政策引导，充分挖掘小规模企业扶贫的内在动力，制定更具针对性的举措，更好实现政企协同扶贫的良性循环。

2. 企业产权性质的差异^⑦

本文基于企业产权性质的差异，探讨政策导向及政府激励对国有企业和非国有企业产生的异质性影响。根据分析结果，政策导向在国有企业中发挥更大的正面效应，更能促使企业产生扶贫行为，从而提升扶贫成效，说明国有企业是国家政策的执行者，积极响应政府的扶贫号召。而扶贫成效在非国有企业中具有更强的激励作用，更能提升非国有企业价值，从而激发下一步的扶贫行为，说明非国有企业具有更强的利益驱动力，更多基于自身经济效益的考虑来参与扶贫攻坚。因此，充分发挥政府政策对国有企业扶贫的导向作用以及政府激励对非国有企业的驱动作用，能够加快实现“防止返贫”的目标。

3. 企业所在地市场化程度的差异

本部分进一步考察企业所在地市场化程度对政企协同路径产生的差异化影响。本文按照王小鲁等《中国分省份市场化指数报告 （2021）》，对31省份的市场化程度进行排序，将排名位于前16位的地区判定为具有较高的市场化程度，剩余视为较低的市场化程度地区，而后进行分组回归。根据分析结果，相较于市场化程度较高地区的企业，政策导向及政府激励对所在地市场化程度较低企业扶贫状况的影响更大，这可能是由于在市场化程度较低的地区，经济发展水平相对不高，因此地方政府高度重视扶贫工作，深入贯彻落实党中央的指示和要求，积极鼓励企业开展扶贫，并给予扶贫企业更大的帮助，例如提供资金及政策支持等。这些有利条件都将改善企业的扶贫状况，激发企业扶贫的动力，提升扶贫成效，从而有力推进我国的减贫进程。因此，这说明了在市场化程度较低地区的企业更加注重国家政策的引导作用，不断产生扶贫行为，提升扶贫成效，并保障扶贫行为和扶贫成效的可持续，从而实现“防止返贫”的目标。

六、结论与政策启示

本文以2016至2019年上市公司为样本，构建政策导向影响路径及企业内驱力路径，并进一步分析影响的异质性及最佳扶贫方式，系统研究如何基于政企协同的角度来实现“防止返贫”的长效性。研究发现：第一，在政策导向影响路径的作用下，企业积极响应扶贫政策，显著提升扶贫成效。在企业内驱力路径的作用下，扶贫成效有助于提升企业价值，并激发企业实施下一步的扶贫行为，形成“防止返贫”的长效机制。在考虑贫困县的影响和采用相对指标衡量扶贫成效等方法进行稳健性检验后，结论仍然成立。第二，从帮扶方式来看，产业帮扶和就业帮扶是更为有效的扶贫方式。从异质性影响来看，政策导向对大规模企业、国有企业的影响更为显著，而扶贫成效的激励作用对小规模企业、非国有企业更为显著。

根据研究结论，本文从政府和企业的角度，提出如下可能的政策启示：

第一，政府应该切实增强扶贫政策对企业的引导，时刻关注政策导向的结果，依据当下扶贫状况及时制定、调整政策，保障政策的稳定。同时，进一步完善优惠政策并落实激励举措，挖掘企业扶贫的内在动力，为实现扶贫行为的可持续提供有力保障。第二，政府应该采取不同的治理模式，因地制宜地执行政策，依据不同类型的企业采取差异化的引导和激励机制。例如，进一步增强扶贫政策对于大规模企业和国有企业的导向作用，充分发挥激励制度对小规模企业及非国有企业的驱动效应，从而不断提升政府工作的针对性及有效性。第三，企业应该把扶贫与自身战略对接，实现扶贫行为与自身发展的良性循环。通过积极响应政府号召和开展帮扶行动，树立良好的企业形象，提升企业知名度与品牌价值，从而带动企业价值提升，为企业下一步的发展带来增长空间。第四，在扶贫过程中，企业应该通过产业扶贫、就业扶贫等方式，促进资源的有机整合，强化扶贫主体与贫困户之间的合作关系，帮助贫困户实现收入的稳定增长。

① 考虑到金融行业公司主要采用金融扶贫的模式，例如提供金融产品、信贷资金等，与其他行业公司的扶贫方式存在显著差异，因此将该行业公司剔除。

② 限于篇幅，本文未报告变量定义表，读者若是感兴趣，可向作者索取。

③ 限于篇幅，本文未报告具体的描述性统计结果，读者若是感兴趣，可向作者索取。

④ 文献检验思路为：首先利用因变量Y对核心解释变量X进行回归，其次利用机制变量M对解释变量X回归，若在以上两个回归中，核心解释变量X的系数均显著，同时有相关的理论或逻辑证明机制变量M对因变量Y的影响，即可验证“X→M→Y”的影响路径。

⑤ 限于篇幅，分析表格省略，读者若是感兴趣，可向作者索取。

⑥ 王小鲁, 樊纲, 胡李鹏.《中国分省份市场化指数报告(2021)》[R]. 社会科学文献出版社, 2021.

⑦ 限于篇幅，下文的分析表格省略，读者若是感兴趣，可向作者索取。