Top Management’s Motivation in Poverty Alleviation: Political Responsibility or Emotional Empathy——On the Regulatory Effect of Managerial Discretion
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摘要:目的/意义在推进脱贫攻坚与乡村振兴有机衔接过程中，提高企业扶贫积极性是推进产业扶贫和落实产业兴旺的关键，是接续推进乡村振兴政策设计的重要抓手。设计/方法利用沪深A股上市企业2016～2019年精准扶贫数据，深入“过程黑箱”，揭示企业高管团队扶贫决策动机。结论/发现（1）高管扶贫决策存在明显“政治责任”和“情感共情”动机，管理自主权的调节作用在政治和情感动机中存在显著差异。（2）当企业高管的扶贫决策源于“政治责任”动机时，若企业内部财务冗余丰富、盈利能力较强，会促使高管加大扶贫投入；而外部制度环境则不影响高管“政治责任”动机和企业扶贫投入的关系。（3）当企业高管的扶贫决策源于“情感共情”动机时，管理自主权调节作用无效，即高管纯粹因内心情感而产生的扶贫意愿不易被内部资源和外部制度环境等权变因素动摇。Abstract: [Purpose/Significance] In the process of promoting poverty alleviation and rural revitalization, improving enthusiasm of enterprises for poverty alleviation is key to promote industrial poverty alleviation and implement industrial prosperity, as well as make policies for promoting rural revitalization. [Design/Methodology] Using the data from listed companies engaging in poverty alleviation activities between 2016 and 2019, the paper examines motives of business leaders whose firms participating in poverty alleviation by uncovering the black box of top management team’s decision-making process. [Conclusions/Findings] (1) Top executives are motivated by both political responsibility and emotional empathy to engage in poverty alleviation activities. (2) When top executives are motivated by political responsibility, they are more likely to engage in poverty alleviation when internal resources are abundant. When firm profitability is high, while external institutional environment does not affect the relationship between executives’ political responsibility motivation and corporate poverty alleviation investment. (3) When top executives are motivated by emotional empathy, managerial discretion has no moderating effects, since purely intrinsic motivation that generates from emotion is less volatile to contingency factors including internal resources and external institutional environment.
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引言
贫困问题长期以来都是全世界面临的共同课题和挑战。我国扶贫工作先后经历了体制改革扶贫、开发式扶贫以及开发式扶贫与保护式扶贫共同作用三个阶段[1]。2020年，我国脱贫攻坚战略目标任务完成，全国832个贫困县全部脱贫摘帽，精准扶贫取得了显著成效。但是，脱贫攻坚任务的完成并不意味着扶贫工作的结束，按照党的十九届五中全会中“接续推进脱贫攻坚迈向乡村振兴”的战略路线，在巩固脱贫攻坚成果的基础上全面提升脱贫质量是下一步扶贫工作重点。在脱贫攻坚阶段，企业贡献已显著体现，从2016～2020年，我国共有1830家上市企业披露年度精准扶贫工作情况，共投入扶贫金额（包括资金和物资折款）接近3500亿元，帮助建档立卡贫困人口脱贫数达2568万人①。那么，在推进脱贫攻坚与乡村振兴有机衔接的过程中，如何继续借助企业帮扶，融合精准扶贫和乡村振兴，让“万企帮万村”行动从有效助力精准扶贫延伸到推动乡村振兴是政府部门和政策制定者需要考虑的重点。
高管在企业发展规划、资源配置和战略选择等各方面起到关键主导作用[2]。根据高阶梯队理论，受价值观和认知偏差等影响，企业高管决策具有强烈的个性化动机[3~4]。由此，受经验和经历影响，企业高管扶贫计划背后可能存在“政治责任”和“情感共情”两种非经济动机。“政治责任”动机是指高管因在政府部门担任副处级及以上领导职务或担任各级人大代表、政协委员、党代表等社会职务而具有政治关联，对国家战略和发展规划有强烈政治敏感度，在政府、社会压力的拉动效应和高管激励的推动效应共同作用下，产生配合和协调地方政府工作的动机。“情感共情”动机则是指高管对有相似经历的人产生同理心，并由此引发的帮扶意愿和动机。两者都源于高管经历产生的主观意愿，但存在区别。“情感共情”动机是单纯对有相同经历群体由内而发的同情与共情，是纯粹的情感表达；而政治责任除了内在的政治使命和责任感外，还包含为职业晋升和企业发展而承担的压力与责任，以及对外界期盼的回应，具有一定战略性。在脱贫攻坚背景下，扶贫工作包含政治色彩和时代使命，高管的政治经历会产生“政治责任”动机，引导他们制定企业扶贫计划[5]。此外，经历过贫困的高管对处于贫困环境中的人往往具有更强的同情心，进而产生“情感共情”动机并作用于扶贫决策。
管理自主权是企业管理者及其团队制定公司战略和行为决策的自主空间和范围[6]，是高阶梯队理论重要的解释变量，其蕴含的“度”的概念有效连接了宏观经济制度和企业微观行为，解答了管理者何时重要的问题[7]。现有研究实践已证明，管理自主权影响企业绩效、风险承担等经营能力与效率[8~9]，还影响与企业发展、转型和繁荣息息相关的战略决策，包括并购战略、创新战略、战略变革等[10~13]。然而，这些研究忽视了对具有“利他”性质的战略性决策行为的讨论，比如企业社会责任行为，但这无疑也是企业高管及其团队战略决策的重要内容。
综上，本文以2016～2019年报告扶贫行为的上市企业为样本，从企业微观层面的高管团队成员经历出发，探究高管扶贫行为决策的非经济动机是“政治责任”还是“情感共情”，同时探讨高管团队管理自主权的调节作用。本文贡献在于：（1）丰富了高管管理策略与国家战略目标间内在关系的相关文献，为政府部门凝结企业高管责任与担当巩固拓展脱贫攻坚成果、持续推进乡村振兴战略提供了学理支撑。（2）丰富了企业扶贫动因研究。现有研究主要从公司层面展开，比如，Chang等认为企业参与扶贫是为了在政治敏感时期转移责任焦点[14]，杨义东和程宏伟认为企业扶贫目的是获取政府稀缺资源[15]，忽视了对高管行为动机的探讨，故此，本文深入剖析高管团队扶贫动机，更加完整地揭示越来越多企业参与我国扶贫开发的动因。（3）基于高阶梯队理论，本研究立足高管团队群体决策，将高管扶贫决策动机概括为“政治责任”动机和“情感共情”动机，突破了已有文献对单一动因和对董事长、CEO行为的聚焦，更加符合企业的团队决策特征和高管的复杂心理。（4）以往对管理自主权的讨论局限于中西方企业共同需要面对的战略决策问题，缺少中国情景下的针对性研究，依托“精准扶贫”的战略背景，首次将管理自主权引入高管的社会责任战略决策中，拓展了对中国情境下宏观经济政策与微观企业行为互动关系的研究。
一、 理论与假说
扶贫是企业社会责任的重要组成部分，尽管受制度压力和利益相关者等外部环境影响，仍然具有自愿性特征，受高管意愿影响。根据高阶梯队理论观点，企业高管个人经历大相径庭因而行为决策具有强烈的个性化动机[4,16]和经验的惯性依赖[13]。已有研究证实CEO和高管的参军经历[17]、儿时饥荒和灾难经历[18~19]以及道德和价值观[20]都会影响企业社会责任绩效。由此，企业扶贫行为受高管团队扶贫动机的影响，而高管团队扶贫动机与高管过往经历息息相关。
（一） 高管经历与企业扶贫行为
政治经历是高管职业成长过程中最重要的经历之一，可以帮助高管获得政治关联。一方面，高管有被选举为各级人大代表、政协委员、党代表的机会，企业精英可以参与到政治活动中[21]；另一方面，公司可以雇佣前政府官员、人大代表等担任高管，利用他们的政治关系提高企业获得稀缺资源和优惠待遇的机会[22]。高管的政治关系使其拥有与政府沟通谈判获取资源的机会，作为回报，政府也希望这些高管可以帮助他们实现目标、分担社会责任[23]。当地方政府财政资金紧缺、缺乏资源承担社会福利项目以及完成上级政府分配的任务时，就会将部分责任和压力转移到有政治身份的企业家身上[24]。我国扶贫工作是一项以国家为行动主体的系统性政治和行政工程[25]，尤其在“脱贫攻坚”时期，鼓励所有企业和个人参与扶贫项目。因此，有政治关联的高管可能有减轻政府扶贫业绩的压力。相关文献也证实了地方政府公开呼吁有政治关系的企业家向慈善项目捐款[23,26]。类似地，社会大众也认为政治身份给予了他们更多的权利和便利，理应承担与其社会地位相符的责任，为保障社会福祉做贡献[27]。由此，相较之下，拥有政治关联的高管在扶贫工作中面临更大的政府压力，更有可能带领企业为减贫做更多贡献。
此外，拥有政治关联的管理者往往对国家战略和政府政策更为敏感[28]，且职务晋升受社会责任、政治行为、生态文明等政绩影响[29]，故积极回应政府需求可以加强与政府的联系以此实现职业晋升[27,30]，或者帮助公司与政府达成互利互惠[31]。换言之，有政治关联的高管可能会将扶贫视为增加自己或公司利益的有效策略，从而更愿意做出贡献。除了战略性原因，拥有政治经历的高管通常还有更强烈的社会责任感。这源于两方面原因：一是在选拔人大代表、政协委员、党代表的过程中更倾向于有强烈社会责任感的人[32]；二是党中央及各级政府部门通过“学习强国”app等渠道开展思想道德宣传教育活动，传递中央战略布局和政治目标，有政治身份的企业高管会潜移默化地主动在行动和思想上与政府保持一致，响应国家发展战略。综上，无论是迫于外界压力和晋升需求战略性地迎合政府政策目标，或是由内而发的政治使命和贡献社会的义务感，高管的政治经历会激发“政治责任”动机并影响企业扶贫决策，对于响应政府号召参与脱贫攻坚有更强的意愿。据此，提出如下假说：
H1：基于“政治责任”动机，企业高管团队中若有人现在或曾经拥有政治经历，会在精准扶贫中投入更多企业资源。
基于烙印理论，早期生活经历影响个体特征并深刻影响其随后的社会行为[33]。因此，源于自身家庭或周遭生活环境的儿时贫困经历容易形成印记，根植于内心，并在往后很长一段时间影响个体的态度、行为和决策。“源于苦难的利他”表达了苦难对于亲社会行为发展的促进作用[34]。所谓亲社会行为，即符合社会期望但无法给行为者本身带来明显利益的自愿性行为[35]，扶贫行为中的利他属性和对社会的积极影响是亲社会行为的重要特点。共情能力，即感同身受他人感受、经历、情感和观点的能力[36]，被认为是影响产生亲社会行为最重要的因素之一[37]。比如，Li等提出，童年经历自然灾害的人通常更有共情能力，并且会做出更多的利他行为[38]；Han等研究证实，童年经历饥荒的CEO对穷人更有同理心，倾向于进行更多的慈善捐赠[19]。由此，小时候经历过贫困的企业高管对处于贫困环境中的人有更强的同情心，并产生“情感共情”，激发出“帮扶”的冲动和意愿，积极带领企业加入到扶贫队伍中。据此，提出如下假说：
H2：基于“情感共情”的动机，高管团队中若有儿童时期亲身经历或目睹过贫困的高管，会在精准扶贫中投入更多企业资源。
（二） 管理自主权的调节作用
Hambrick和Finkelstein将管理自主权的概念引入到组织理论中，认为组织管理者的决策绩效受到其拥有的选择权和决策权自由度影响[6]。只有当自主权较高时，管理者才能充分按照自己的意愿做出战略选择，高阶梯队理论才具有解释力[39]。换言之，“政治责任”和“情感共情”动机属于高管主观意愿，管理自主权属于客观政策、需求和能力。由此，管理自主权影响高管因“政治责任”和“情感共情”产生的扶贫意愿，管理自主权越低，高管越难自由制定企业扶贫计划。管理自主权可从外部环境、内部因素以及高管个体特征三个维度衡量[7]，考虑本文研究高管团队并非CEO、董事长等个体决策问题，下文仅从外部制度环境和企业内部资源两个维度出发，探讨高管团队的管理自主权是否影响其扶贫决策的“政治责任”和“情感共情”动机发挥作用。
1. 外部制度环境的调节作用。我国区域制度发展不均衡，市场化程度和政企关系存在地域差异性，导致各地区政府行政干预程度存在差异[9]。当外部制度环境较好时，市场化水平较高，政府对企业经营决策的影响程度较小，此时，企业在资产配置和参与各项经营活动时拥有更高的自主权。相较之下，当外部制度环境相对落后时，由于政府干预程度较强、市场环境较差等原因，企业管理者的决策自由度较低[12]。在“脱贫攻坚”时期，上级政府组织对贫困地区政府、党委和官员的脱贫任务有强制性[25]，地方政府官员为了达成精准扶贫绩效考核、避免上级问责，自然而然将扶贫压力转移到企业身上，影响高管在扶贫对象、扶贫方式、扶贫金额等方面的自主选择权。比如，企业年报精准扶贫规划中常出现“响应当地党委和政府号召”“根据某省委文件”“定点帮扶”等字样。由此，对于处于行政干预较强地区的企业，管理者在制定和实施扶贫工作过程中的自由裁量权受到政府部门的影响。高管扶贫决策受制于政府部门的脱贫目标，并非完全自主决策的结果，当高管在扶贫工作上的管理决策权变小，高阶梯队理论逐渐失去其解释力，强制扶贫任务代替了高管主观扶贫意愿，削弱了高管因“政治责任”和“情感共情”产生的扶贫动力。基于此，提出以下假说：
H3：外部制度环境（行政干预）对高管扶贫决策的（3a）“政治责任”动机和（3b）“情感共情”动机与扶贫投入之间的关系起到负向调节作用。
2. 企业内部资源的调节作用。企业资源是高管制定和实施战略的重要依托[12]，资源越充沛，高管可自由支配的资源也就越多，管理自主权随之提高[16]。冗余资源是企业解决内部资源冲突和外部不确定环境冲击的重要要素[40]，冗余资源（尤其是财务冗余资源）越多，企业就有越多的剩余财务资源用于正常运营以外的活动。扶贫作为有显著“公益性”和“利他性”特征的社会责任行为，只有在财力资源支撑下，企业才拥有参与扶贫工作的基础资本。此外，企业资产回报率可以反映资源的充足性[10]，资产回报率越高，盈利能力越强，高管做出精准扶贫决策的可能性和强度也越大[41]。可见，理智的高管在制定扶贫计划和策略时会充分考虑企业财务和经营的现实情况，在满足社会期待和国家战略要求的同时保障企业利益，并不会做出“打肿脸充胖子”的非理性行为，企业资源和高管意愿是企业扶贫行为最终能够达成的必要条件，缺一不可。由此推断，企业的财务冗余越丰富、盈利能力越强，高管团队的管理自主权越高，越有助于高管政治和贫困经历激发的“政治责任”和“情感共情”动机发挥作用，将更多的企业资源投入到贫困地区和扶贫项目中。基于此，提出如下假说：
H4：企业内部资源（财务冗余和盈利能力）对高管扶贫决策的（4a）“政治责任”动机和（4b）“情感共情”动机与扶贫投入之间的关系起到正向调节作用。
基于研究假说，本文绘制了如图1所示的研究框架。
二、 研究设计
（一） 样本选择和数据来源
证监会2016年发布了《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》，提出要对上市公司履行扶贫社会责任的信息披露制定格式指引，对此，上交所和深交所发布了《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》，要求上市企业单独、重点披露履行精准扶贫社会责任的情况，故2016年起，上市公司开始在年报中规范披露精准扶贫信息。此外，2020新冠疫情暴发，企业所处的外部环境发生明显变化，为避免环境突变带来的影响，本文研究区间为2016～2019年。本文研究样本为非金融类、非ST、非*ST，且有扶贫行为的上市企业，剔除变量有缺失值样本后共有1286家企业，2988个有效观测值。参考张兴亮和夏成才[42]，企业高管团队成员包括CSMAR数据库的“高管个人资料文件”中的高管。本文整理了企业高管团队成员的籍贯，并对高管简历进行分析，整理其人大代表、政协委员、党代表等政治身份以及政府部门工作经历等信息，其余数据来自CSMAR数据库。
（二） 模型设计与变量选取
本文参考杜世风等[41]、祝丽敏等[43]、张曾莲和董志愿等[44]的研究，构建实证模型，并采用OLS模型检验研究假设。首先，构建模型（1），检验假说H1和H2，其中，被解释变量Tamount为企业扶贫投入水平，解释变量Moti为企业扶贫的高管动机（在检验不同假说时分别表示“政治责任”动机Politics或“情感共情”动机Emotion），控制变量Con为可能影响企业扶贫行为的企业特征变量和高管特征，若
$ {\alpha }_{1} $ 显著为正，则H1和H2成立。其次，在模型（1）的基础上加入变量管理自主权（MD）以及动机和管理自主权的交乘项（Moti×MD），构建模型（2），检验假说H3和H4，在检验不同研究假设时，管理自主权为外部制度环境MD_EX或企业内部资源MD_IN，若调节变量为MD_EX的时，$ {\theta }_{2} < 0 $ ，则H3得证；若调节变量为MD_IN时，$ {\theta }_{2} > 0 $ ，则H4得证。$$ {{\rm{Tamount}}}_{i,t}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}{{\rm{Moti}}}_{i,t-1}+\sum {\alpha }_{n}{{\rm{Con}}}_{i,t-1}+\varepsilon $$ (1) $$ \begin{split} {{\rm{Tamount}}}_{i,t}=&{\theta }_{0}+{\theta }_{1}{{\rm{Moti}}}_{i,t-1}+{\theta }_{2}{{\rm{Moti}}}_{i,t-1}\times {{\rm{MD}}}_{i,t-1}+\\&{\theta }_{3}{{\rm{MD}}}_{i,t-1}+\sum {\theta }_{n}{{\rm{Con}}}_{i,t-1}+\varepsilon \end{split}$$ (2) 具体变量定义如下：
1. 企业扶贫投入水平（Tamount）。参考杜世风等，使用上市公司精准扶贫投入资金和物资折款总额的自然对数衡量[41]。需要注意的是，企业可通过多种方式参与精准扶贫工作，除了投入资金、物资捐赠等，还有如生态保护扶贫中设立生态公益岗位等无需现金和物资的扶贫方式，本文将仅有这类扶贫行为的企业扶贫投入水平赋值为0。
2. 高管团队扶贫决策动机（Moti）。包括“政治责任”动机和“情感共情”动机。
（1）“政治责任”动机（Politics），即高管政治经历，设定为0-1变量。对高管简历进行手工整理，将现在或曾在政府部门担任副处级及以上领导职务或担任各级人大代表、政协委员、党代表等社会职务的视为拥有政治经历，比其他人有更高的政治敏感度和更大的政治压力。若企业当年高管团队中有成员拥有政治经历，则Politics=1，否则Politics=0。
（2）“情感共情”动机（Emotion），即高管贫困经历，同样为0-1变量。将出身于贫困地区或童年经历过中国“三年困难时期”的高管视为有贫困经历，对于贫困人群会产生共鸣和相容情绪。首先，根据2012年国务院扶贫办认定的“国家贫困县”名单，将高管籍贯与贫困县匹配。为尽可能补全高管籍贯信息，参考许年行和李哲，在CSMAR数据库基础上，通过高管百度百科等网站以及网络媒体报道手工检索高管籍贯、出生地和自述，判断高管的贫困经历[45]。其次，将在5~14岁之间经历过中国三年困难时期的高管认定为有过贫困体验②。最后，综合以上两类情况，若企业当年高管团队中有成员籍贯为贫困县或出生于1947～1956年间，则Emotion=1，否则Emotion=0。
3. 管理自主权（MD）。包括外部制度环境MD_EX（行政干预）和企业内部资源MD_IN（盈利能力、财务冗余）。
（1）行政干预（Governance）。使用王小鲁等著的《中国分省份市场化指数报告（2016）》中“政府与市场的关系”作为替代变量，该指数越高表示地方政府行政干预越低。同时，参考潘红波，将其设定为0-1变量[46]，当样本公司所处城市的政府与市场关系小于均值时归为高行政干预城市，Governance=1；反之，则归为低行政干预城市，Governance=0。
（2）盈利能力（ROA）。参考杨广青等采用经行业调整的盈利能力，若企业当年盈利能力高于其所处细分行当年的均值则归为高盈利能力企业，ROA=1；反之，ROA=0[47]。
（3）财务冗余（Slack）。参考王超发等采用现金及现金等价物/总资产衡量财务冗余[48]，并将其进行行业调整，设定为0-1变量，即若企业当年财务冗余高于其所处细分行当年的均值则归为高财务冗余企业，Slack=1；反之，Slack=0。
4. 控制变量（Controls）。一方面，在企业特征层面上选择公司规模（Size）、企业经营年限（Comage）、资产负债率（Leverage）、资产报酬率（Roa）、企业价值（Tobinq）、无形资产比率（Intang）、成长性（Growth）、现金比率（Cash）、两职合一（Dual）、董事会规模（Board）、股权集中度（Shrcr）和所有权性质（State）。另一方面，在高管特征层面上选择高管持股比例（Smshare）、高管薪酬（Smsalary）和高管学历（Academic）为控制变量。同时，控制了行业（Industry）、年度（Year）和省份（Province），变量定义如表1。
表 1 变量定义变量名称 变量符号 变量定义 扶贫投入水平 Tamount ln（扶贫资金+扶贫物资折款） 政治责任动机 Politics 0-1变量，若高管团队中有成员有政治经历，Politics=1，否则Politics=0 情感共情动机 Emotion 0-1变量，若高管团队中有成员有贫困经历，Emotion=1，否则Emotion=0 行政干预 Governance 0-1变量，高行政干预城市，Governance=1；反之，Governance=0 盈利能力 ROA 0-1变量，经行业均值调整的ROA，高盈利能力，ROA=1，反之，ROA=0 财务冗余 Slack 0-1变量，经行业均值调整的Slack，高财务冗余，Slack=1，反之，Slack=0 公司规模 Size ln（资产总额） 经营年限 Comage ln（当年–企业成立年份+1） 资产负债率 Leverage 负债总额/资产总额 资产报酬率 Roa 净利润/资产总额 企业价值 Tobinq 市值/资产总计 无形资产比率 Intang 无形资产/资产总额 成长性 Growth 营业收入增长率 现金比率 Cash 现金及现金等价物期末余额/流动负债 两职合一 Dual 0-1变量，董事长和总经理为同一人时，Dual=1，否则Dual=0 董事会规模 Board ln（在职的董事会总人数） 股权集中度 Shrcr 第一大股东持股比例 高管持股比例 Smshare 高管持股数量/股本总数 所有权性质 State 0-1变量，国有企业为1，非国有企业为0 高管薪酬 Smsalary ln（高管报告期报酬总额） 高管学历 Academic 高管平均学历 三、 实证结果分析
（一） 变量描述性统计和相关性检验
主要变量描述性统计结果如表2。由全样本描述性统计结果（表2-Panel A）可得：企业参与扶贫的方式各不相同，企业扶贫投入水平（Tamount）的最小值为0，说明有的企业虽然参与扶贫工作，但并未在其中投入资金和物资，仅仅通过设立生态工作岗位等无需现金和物资的方式参与扶贫工作；有政治经历高管（Politics）的数量占到总体观测值的48.03%，有贫困经历高管（Emotion）的数量占到总体观测值的79.12%。通过比较高管团队中有政治经历（表2-Panel B）和贫困经历（表2-Panel C）企业在精准扶贫上的投入发现：高管团队中若有成员有政治经历或贫困经历，则在扶贫上的投入明显更大，初步验证了假说H1和H2，高管会因为“政治责任”或“情感共情”做出扶贫决策。此外，本文还做了Pearson系数相关性检验和VIF膨胀因子检验，检验结果说明实证模型不存在多重共线性问题，研究变量选择较合理③。
表 2 变量描述性统计结果Panel A：全样本 变量 观测值 均值 标准差 最小值 中位数 最大值 Tamount 2988 11.4871 5.3484 0.0000 13.1224 18.8954 Politics 2988 0.4803 0.4997 0.0000 0.0000 1.0000 Emotion 2988 0.7835 0.4120 0.0000 1.0000 1.0000 Governance 2988 0.1780 0.3826 0.0000 0.0000 1.0000 ROA 2988 0.4163 0.4930 0.0000 1.0000 1.0000 Slack 2988 0.3926 0.4884 0.0000 0.0000 1.0000 Size 2988 22.8551 1.4289 20.4293 22.6695 26.4284 Comage 2988 2.9880 0.2769 2.3026 3.0445 3.4657 Leverage 2988 0.4436 0.1907 0.0969 0.4414 0.8378 Roa 2988 0.0696 0.0510 -0.0171 0.0572 0.7672 Tobinq 2988 1.7194 1.0331 0.6936 1.4036 12.6195 Intang 2988 0.0534 0.0708 0.0000 0.0361 0.7294 Growth 2988 0.2941 0.6245 -0.4376 0.1328 3.2602 Cash 2988 0.6199 0.7344 0.0441 0.3561 3.6323 Dual 2988 0.7664 0.4232 0.0000 1.0000 1.0000 Board 2988 2.1550 0.2058 1.6094 2.1972 2.6391 Shrcr 2988 0.3554 0.1531 0.1110 0.3297 0.7306 State 2988 0.4655 0.4989 0.0000 0.0000 1.0000 Smshare 2988 0.0499 0.1084 0.0000 0.0003 0.4569 Smsalary 2988 14.6734 0.6905 13.4260 14.5927 16.5014 Academic 2988 3.4694 0.4953 1.0000 3.5238 5.0000 Panel B：按高管政治经历分组 变量 高管中有成员拥有政治经历 高管中没有成员拥有政治经历 T-test 观测值 均值 标准差 观测值 均值 标准差 Tamount 1435 12.0280 0.1390 1553 10.9872 0.1365 –5.3386*** Panel C：按高管贫困经历分组 变量 高管中有成员拥有贫困经历 高管中没有成员拥有贫困经历 T-test 观测值 均值 标准差 观测值 均值 标准差 Tamount 2341 11.7306 0.1095 647 10.6059 0.2141 –4.7518*** 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著。 （二） 假设检验
1. 高管扶贫决策的动机检验。表3报告了模型（1）的多元回归结果。结果显示，单独考虑两个动机，列（1）（2）中Politics和Emotion回归系数分别为0.5764和0.6128，且均在5%的水平上显著，即高管的政治经历和贫困经历与企业扶贫中投入的资金和物资金额呈正相关。可见，高管扶贫决策具有“政治责任”和“情感共情”动机，政治和贫困经历会促使高管团队投入更多企业资源参与扶贫，帮助贫困地区脱贫。将“政治责任”动机变量和“情感共情”动机变量同时放入实证模型时，Politics和Emotion的回归系数依然显著为正，H1和H2得证。
表 3 企业扶贫中高管决策动机检验结果变量 “政治责任”动机 “情感共情”动机 两种动机
同时存在(1) Tamount (2) Tamount (3) Tamount Politics 0.5764** 0.5461** (2.1117) (2.0028) Emotion 0.6128** 0.5728** (2.1486) (2.0139) Size 0.9928*** 1.0186*** 0.9800*** (6.5551) (6.7797) (6.4659) Comage –0.2293 –0.2574 –0.2328 (–0.4307) (–0.4805) (–0.4364) Leverage –1.4293 –1.5616 –1.4287 (–1.3095) (–1.4368) (–1.3102) Roa 4.5978* 4.2990 4.4573 (1.6837) (1.5669) (1.6246) Tobinq –0.0237 –0.0033 –0.0122 (–0.1655) (–0.0238) (–0.0857) Intang 1.9970 1.8222 1.9087 (1.1025) (1.0102) (1.0538) Growth –0.2590 –0.2534 –0.2642 (–1.2514) (–1.2126) (–1.2740) Cash –0.0003 –0.0245 –0.0038 (–0.0013) (–0.1251) (–0.0196) Dual –0.3307 –0.3425 –0.3444 (–0.9153) (–0.9432) (–0.9526) Board 0.1512 0.1823 0.0434 (0.2314) (0.2818) (0.0664) Shrcr –0.4648 –0.5315 –0.4793 (–0.4635) (–0.5323) (–0.4804) State 0.4866 0.4706 0.4970 (1.4518) (1.4010) (1.4843) Smshare –3.7682** –3.4799** –3.5158** (–2.3782) (–2.2017) (–2.2300) Smsalary –0.1271 –0.1366 –0.1194 (–0.5188) (–0.5553) (–0.4892) Academic –0.2701 –0.2463 –0.2631 (–0.9498) (–0.8625) (–0.9260) _cons –13.3666*** –14.0675*** –13.4252*** (–2.8695) (–3.0491) (–2.8878) Year/Industry/
ProvinceYes Yes Yes N 2988 2988 2988 R2 0.164 0.164 0.166 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量。 2.管理自主权的调节作用检验。表4~5报告了模型（3）的实证回归结果，检验了管理自主权对高管扶贫决策的“政治责任”动机和“情感共情”动机与扶贫投入之间关系的调节作用。
表 4 外部制度环境对其高管扶贫决策动机的调节作用变量 “政治责任”动机 “情感共情”动机 两种动机
同时存在(1) Tamount (2) Tamount (3) Tamount Politics 0.5815* 0.5538* (1.8690) (1.7797) Politics$ \times $
Governance–0.0301 –0.0470 (–0.0524) (–0.0829) Emotion 0.5959* 0.5575* (1.8220) (1.7047) Emotion$ \times $
Governance0.0907 0.0832 (0.1487) (0.1391) Governance 1.8491 1.9722 1.8722 (0.3725) (0.3926) (0.3827) _cons –13.3774*** –14.0708*** –13.4455*** (–2.8718) (–3.0491) (–2.8917) Controls Yes Yes Yes Year/Industry/
ProvinceYes Yes Yes N 2988 2988 2988 R2 0.164 0.164 0.166 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量。 表 5 企业内部资源对对其高管扶贫决策动机的调节作用变量 “政治责任”动机 “情感共情”动机 两种动机
同时存在(1) Tamount (2) Tamount (3) Tamount Politics –0.1105 –0.1941 (–0.2976) (–0.5276) Politics$ \times $ROA 0.8530* 0.9294** (1.9142) (2.1037) Politics$ \times $Slack 0.8273* 0.8636** (1.9225) (2.0201) Emotion 0.8762** 0.9370** (2.1590) (2.3237) Emotion$ \times $ROA –0.6465 –0.7575 (–1.2565) (–1.4908) Emotion$ \times $Slack 0.0275 –0.0490 (0.0512) (–0.0923) ROA –0.3685 0.6167 0.2061 (–0.9643) (1.2012) (0.3685) Slack –0.1664 0.1906 –0.1470 (–0.5035) (0.3881) (–0.2749) _cons –13.6914*** –14.7345*** –14.0482*** (–2.9500) (–3.2107) (–3.0415) Controls Yes Yes Yes Year/Industry/
ProvinceYes Yes Yes N 2988 2988 2988 R2 0.167 0.164 0.170 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量。 外部制度环境的调节效应。表4列示了行政干预对高管扶贫决策的主观动机和扶贫投入之间关系的影响。结果显示，无论单独考虑“政治责任”动机和“情感共情”动机，或是同时考虑两种动机，交乘项回归系数都不显著，即外部制度环境不会影响因高管政治经历或贫困经历激发的扶贫动机所带来的对贫困地区和扶贫项目的资金或物资投入，假说H3a和H3b均无法得证。
企业内部资源的调节效应。表5列示了企业盈利能力和财务冗余对高管扶贫决策的主观动机和扶贫投入之间关系的影响。首先，表6列（1）是对单独考虑“政治责任”动机影响的检验结果，交乘项Politics×ROA（θ3=0.8530，p<0.10）和Politics×Slack（θ3=0.8273，p<0.10）回归系数均显著为正；列（3）是将两种动机同时纳入实证模型的回归结果，交乘项Politics×ROA（θ3=0.9294，p<0.05）和Politics×Slack（θ3=0.8636，p<0.05）系数同样显著为正。结果说明，对于因政治经历引发的扶贫动机，高管团队会充分考虑企业资源，若企业有较高的盈利能力，则会在扶贫工作中投入更多的企业资金或物资。即企业内部资源丰富度正向调节高管扶贫决策的“政治责任”动机和扶贫投入之间的关系，假说H4a可以得到实证结果支撑。其次，单独考虑对“情感共情”动机影响，列（2）显示交乘项回归系数均不具有显著性；同时考虑两种动机时，列（3）中“情感共情”动机和企业内部资源交乘项回归系数同样都无显著性。该结果说明，无论企业盈利能力高低、财务冗余丰富与否，如果高管团队的扶贫动机源于情感，基于企业资源充足性考虑的高管管理自主权不会产生调节效应，假说H4b无法得到论证。
表 6 PSM检验结果变量 处理变量：政治责任动机（Politics） 处理变量为：情感共情动机（Emotion） (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Politics 0.5569** 0.5626* –0.1082 0.6833** 0.6656** –0.0090 (2.0417) (1.7981) (–0.2885) (2.3220) (1.9925) (–0.0222) Politics×Governance –0.0341 0.1073 (–0.0595) (0.1614) Politics×ROA 0.8462* 0.8496* (1.8869) (1.7113) Politics×Slack 0.7929* 0.8359* (1.8164) (1.6809) Emotion 0.5754** 0.5619* 0.8553** 0.5846** 0.5504 0.8905** (1.9901) (1.6985) (2.0548) (2.0004) (1.6313) (2.1087) Emotion×Governance 0.0721 0.1910 (0.1167) (0.3036) Emotion×ROA –0.6704 –0.7607 (–1.2927) (–1.4235) Emotion×Slack 0.0615 0.0875 (0.1125) (0.1582) Governance 2.0143 2.0521 (0.4152) (0.3664) ROA 0.1372 0.3439 (0.2421) (0.5754) Slack –0.1026 –0.0605 (–0.1852) (–0.1094) _cons –14.8386*** –14.8514*** –15.1276*** –10.4158** –10.3944** –10.4600** (–3.1260) (–3.1283) (–3.1883) (–2.0448) (–2.0383) (–2.0674) Control Yes Yes Yes Yes Yes Yes Year/ Industry/ Province Yes Yes Yes Yes Yes Yes N 2864 2864 2864 2249 2249 2249 R2 0.168 0.168 0.172 0.170 0.170 0.174 注：① ***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量；② 汇报两种动机均存在的情况，列（1）（4）是H1和H2检验结果，列（2）（5）是H3检验结果，列（3）（6）是H4检验结果。 H3a、H3b和H4b无法得到证实的原因如下：
第一，外部制度环境衡量的管理自主权不影响高管主观扶贫意愿与扶贫投入之间的关系（即H3a和H3b不成立）。这可能是因为政府干预程度较强地区企业高管的决策自主权更容易受到影响，并非出于主观意愿参与扶贫决策。但是，高管承担社会和政治责任是为个人和企业谋取发展、声誉和政府资源的重要手段[49~51]，在举全国之力坚决打赢精准扶贫攻坚战的背景下，以“扶贫投入”作为与政府互利互惠的资源交换条件可能会事半功倍，而因参与扶贫工作获得的政府政治资源、政策倾斜、社会声誉和职业晋升也可能对高管扶贫决策产生激励作用。换言之，政府干预企业扶贫管理自主权兼具强制力和激励两种相反效果，在不同效果作用下，正负效应相互抵消，导致实证结果不显著。
第二，外部制度环境和企业内部资源衡量的管理自主权都不影响高管扶贫“情感共情”动机与扶贫投入之间的关系（即H3b和H4b不成立）。这可能是因为高管纯粹基于内心情感认同的决策行为不易被动摇。对于个体而言，较于制度、机制等压力驱动下引发的政治行为，单纯内心情感驱动下的政治行为更具有稳定性和持久性[52]。故此，若高管团队的扶贫决策源于心理贫困烙印产生的共情和对贫困人群的相容情绪，这种直接的情感与情怀产生的动机不容易受到企业资源和制度环境等权变因素影响。
（三） 稳健性检验
1. 内生性检验。为了降低控制变量差异产生的内生性问题，确保实证结果可靠性，本文采用倾向得分匹配（PSM）法做稳健性检验。分别以“政治责任”动机（Politics）和“情感共情”动机（Emotion）作为处理变量，将所有样本分为实验组和控制组。若企业高管团队中有成员有政治或贫困经历则作为实验组，反之则作为控制组样本。按照相同年度和行业，以及相似企业特征变量为匹配标准，分别对结果变量（Politics和Emotion）采用近邻匹配、卡尺匹配等多种方法匹配样本，根据匹配平衡性检验结果，最终选取1:5近邻法进行样本匹配。匹配后的样本回归结果与上文结论一致（表6），证明本文的研究结论具有一定稳健性。
2. 重新定义高管团队动机变量。企业高管团队组成结构是动态变化的，同质性团队会因为共同的背景、特点和经历，形成相似的认知，从而在决策中达成一致意见[53]。受我国企业中存在的一致性文化和责任分散效应影响，企业群体决策中存在一定的从众行为[54]。为避免0-1虚拟变量无法反映高管团队的整体动机，在此对主检验中的“政治责任”动机和“情感共情”动机变量进行重新衡量。首先，将动机的衡量方式替换为高管团队中有政治经历或贫困经历的成员人数，即Politcs=ln（高管团队中有政治经历的成员人数+1），Emotion=ln（高管团队中有贫困经历的成员人数+1）。其次，将动机的衡量方式替换为人数比例，即Politics=高管团队中有政治经历的成员人数/高管团队总人数；Emotion=高管团队中有贫困经历的成员人数/高管团队总人数。更换变量定义方式后的回归结果与上文一致（表7），证实本文结论具有稳健性。
表 7 重新定义高管团队动机变量检验结果变量 用有政治或贫困经历高管人数衡量 用有政治或贫困经历高管比例衡量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Politics 0.5511** 0.4743 –0.0557 4.0520* 3.2470 –1.6295 (2.1086) (1.6409) (–0.1553) (1.8267) (1.3615) (–0.4923) Politics×Governance 0.5419 7.6759 (0.9187) (1.3095) Politics×ROA 0.7932* 7.3935** (1.8819) (2.0440) Politics×Slack 0.7189* 6.2188* (1.7481) (1.7498) Emotion 0.4993** 0.5095** 0.6037** 3.4307** 3.6366** 3.3817 (2.3494) (2.1090) (2.0543) (2.2336) (2.1206) (1.5728) Emotion×Governance –0.0683 –1.9035 (–0.1598) (–0.6181) Emotion×ROA –0.3946 –1.5396 (–1.0358) (–0.5329) Emotion×Slack 0.1667 1.5800 (0.4464) (0.5869) Governance 1.7045 1.7162 (0.3593) (0.3571) ROA 0.0760 –0.0750 (0.1588) (–0.1753) Slack –0.2518 –0.1950 (–0.5889) (–0.5384) _cons –12.7690*** –12.5932*** –13.1334*** –13.8985*** –13.6681*** –14.1349*** (–2.7546) (–2.7215) (–2.8536) (–3.0166) (–2.9716) (–3.0905) Control Yes Yes Yes Yes Yes Yes Year/Industry/ Province Yes Yes Yes Yes Yes Yes N 2988 2988 2988 2988 2988 2988 R2 0.167 0.168 0.170 0.166 0.167 0.169 注：① ***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量；② 汇报两种动机均存在的情况，列（1）（4）是H1和H2检验结果，列（2）（5）是H3检验结果，列（3）（6）是H4检验结果。 四、 结论与启示
中国扶贫进入精准扶贫阶段后，在党中央和各级政府引导下，企业逐渐成为脱贫攻坚战中的重要力量。精准扶贫中明显“利他性”与企业的逐利原则相违背，缘何越来越多的企业高管仍然带领企业投身于扶贫工作？高管及其团队的管理自主权是否影响其精准扶贫决策？本文选取2016～2019年中国有扶贫行为的上市企业作为研究样本，从高管团队成员经历的微观视角出发，探讨企业扶贫行为背后的高管决策动机，以及管理自主权影响下高管政治和情感决策驱动力的作用边界。研究得出以下结论：（1）高管扶贫决策中有强烈的“政治责任”动机，企业高管团队中若有人有政治经历，会基于内生或外界的责任和压力，在精准扶贫中投入更多企业资源。（2）高管扶贫决策中还有“情感共情”动机，企业高管团队中若有成员有贫困经历，会出于对艰难困苦的共情和对贫困群体的同情，在精准扶贫中投入更多企业资源。（3）当企业高管的扶贫决策源于“政治责任”动机时，以企业内部资源衡量的管理自主权具有调节作用，企业内部资源充裕时，较强盈利能力和较为丰富的财务冗余促使高管加大扶贫投入。（4）当企业高管的扶贫决策源于“情感共情”动机时，管理自主权调节作用无效，即纯粹源于内心情感驱动的高管决策行为比较持久和稳定，不容易受到企业内部资源和外部环境等权变因素调节。本文研究结论对后精准扶贫时代，形成激励企业深入扶贫开发长效机制、借助企业力量接续推进乡村振兴战略具有重要的现实意义和启示作用。
一方面，要进一步激发和强化企业高管团队的“亲社会”行为动机。研究发现，受到政治身份的影响，高管或主动或被动地制定企业精准扶贫计划，同时，高管的贫困经历也会促使其产生更强烈的扶贫意愿。可见，政府在动员企业共同解决贫困、乡村振兴等社会问题时，要充分考虑和借助企业家高管的个人动机。第一，适当的政治激励可作为政府部门鼓励高管及其任职企业参与政治任务的一种途径。政府部门要充分利用高管政治身份内涵的声誉、高管对政治身份的追求以及政治身份对高管行为的约束和规范，促使企业家及其所供职的企业成为国家战略实施的左膀右臂和重要载体。第二，培养和提升高管主观扶贫等“亲社会”行为意愿，尤其是基于内心的情感认同。由于儿童时期的经历会在个人心里形成印记并对未来行为产生深远影响，故增强个人的社会责任感应从小抓起，通过社会宣传、学校教育等各个渠道将对善行的社会认同深入人心。此外，出于内心真实情感的主动行为更不容易受到企业内外部环境影响，因而政府在企业动员实践中，应善用“情”，通过情感治理策略，引导社会责任意识嵌入企业文化，使越来越多高管团队成员超越个人经历，拥有共同的社会责任信念，激发整个高管团队在扶贫、乡村振兴等社会责任行为决策意愿上的内生动力，提高服务社会的团队决策效能。
另一方面，政府引导帮扶与高管自主管理环境应兼而有之。首先，扶贫的总结宣传和引导必不可少。脱贫摘帽不是终点，扶贫相关工作还在继续。政府部门应全面总结企业参与精准扶贫行动经验，加强对企业扶贫经验、扶贫模式的总结与推广，加强宣传，营造扶贫和乡村振兴的良好氛围，为更多企业高管制定扶贫计划、开展扶贫活动、参与乡村振兴提供有效借鉴和参考。其次，政策支持与市场运作应有机结合，实现助力脱贫攻坚和企业利润增长的双赢局面。由于企业内部资源充足水平和盈利能力会影响高管扶贫动机和扶贫力度，政府部门应帮助和鼓励企业高管制定和开展产业扶贫、消费扶贫等同时具有社会效益和经济效益的扶贫计划和乡村振兴活动，形成基于“金字塔底部”战略的扶贫构想，让在市场竞争中处于弱势的企业产品走向中低端市场，给企业带来新的利润增长点和转型升级的契机，进一步激发企业高管的扶贫和乡村振兴动力。
注释
① 数据来源：根据CSMAR数据库中企业精准扶贫数据计算而得。
② 《儿童权力公约》将儿童年龄定为0~14岁周岁，但Lohse等指出儿童5岁以前很难对信息加工和判断[55]。三年困难时期为1959～1961年。
③ 限于篇幅，未报告，备索。
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表 1 变量定义
变量名称 变量符号 变量定义 扶贫投入水平 Tamount ln（扶贫资金+扶贫物资折款） 政治责任动机 Politics 0-1变量，若高管团队中有成员有政治经历，Politics=1，否则Politics=0 情感共情动机 Emotion 0-1变量，若高管团队中有成员有贫困经历，Emotion=1，否则Emotion=0 行政干预 Governance 0-1变量，高行政干预城市，Governance=1；反之，Governance=0 盈利能力 ROA 0-1变量，经行业均值调整的ROA，高盈利能力，ROA=1，反之，ROA=0 财务冗余 Slack 0-1变量，经行业均值调整的Slack，高财务冗余，Slack=1，反之，Slack=0 公司规模 Size ln（资产总额） 经营年限 Comage ln（当年–企业成立年份+1） 资产负债率 Leverage 负债总额/资产总额 资产报酬率 Roa 净利润/资产总额 企业价值 Tobinq 市值/资产总计 无形资产比率 Intang 无形资产/资产总额 成长性 Growth 营业收入增长率 现金比率 Cash 现金及现金等价物期末余额/流动负债 两职合一 Dual 0-1变量，董事长和总经理为同一人时，Dual=1，否则Dual=0 董事会规模 Board ln（在职的董事会总人数） 股权集中度 Shrcr 第一大股东持股比例 高管持股比例 Smshare 高管持股数量/股本总数 所有权性质 State 0-1变量，国有企业为1，非国有企业为0 高管薪酬 Smsalary ln（高管报告期报酬总额） 高管学历 Academic 高管平均学历 
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表 2 变量描述性统计结果
Panel A：全样本 变量 观测值 均值 标准差 最小值 中位数 最大值 Tamount 2988 11.4871 5.3484 0.0000 13.1224 18.8954 Politics 2988 0.4803 0.4997 0.0000 0.0000 1.0000 Emotion 2988 0.7835 0.4120 0.0000 1.0000 1.0000 Governance 2988 0.1780 0.3826 0.0000 0.0000 1.0000 ROA 2988 0.4163 0.4930 0.0000 1.0000 1.0000 Slack 2988 0.3926 0.4884 0.0000 0.0000 1.0000 Size 2988 22.8551 1.4289 20.4293 22.6695 26.4284 Comage 2988 2.9880 0.2769 2.3026 3.0445 3.4657 Leverage 2988 0.4436 0.1907 0.0969 0.4414 0.8378 Roa 2988 0.0696 0.0510 -0.0171 0.0572 0.7672 Tobinq 2988 1.7194 1.0331 0.6936 1.4036 12.6195 Intang 2988 0.0534 0.0708 0.0000 0.0361 0.7294 Growth 2988 0.2941 0.6245 -0.4376 0.1328 3.2602 Cash 2988 0.6199 0.7344 0.0441 0.3561 3.6323 Dual 2988 0.7664 0.4232 0.0000 1.0000 1.0000 Board 2988 2.1550 0.2058 1.6094 2.1972 2.6391 Shrcr 2988 0.3554 0.1531 0.1110 0.3297 0.7306 State 2988 0.4655 0.4989 0.0000 0.0000 1.0000 Smshare 2988 0.0499 0.1084 0.0000 0.0003 0.4569 Smsalary 2988 14.6734 0.6905 13.4260 14.5927 16.5014 Academic 2988 3.4694 0.4953 1.0000 3.5238 5.0000 Panel B：按高管政治经历分组 变量 高管中有成员拥有政治经历 高管中没有成员拥有政治经历 T-test 观测值 均值 标准差 观测值 均值 标准差 Tamount 1435 12.0280 0.1390 1553 10.9872 0.1365 –5.3386*** Panel C：按高管贫困经历分组 变量 高管中有成员拥有贫困经历 高管中没有成员拥有贫困经历 T-test 观测值 均值 标准差 观测值 均值 标准差 Tamount 2341 11.7306 0.1095 647 10.6059 0.2141 –4.7518*** 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著。
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表 3 企业扶贫中高管决策动机检验结果
变量 “政治责任”动机 “情感共情”动机 两种动机
同时存在(1) Tamount (2) Tamount (3) Tamount Politics 0.5764** 0.5461** (2.1117) (2.0028) Emotion 0.6128** 0.5728** (2.1486) (2.0139) Size 0.9928*** 1.0186*** 0.9800*** (6.5551) (6.7797) (6.4659) Comage –0.2293 –0.2574 –0.2328 (–0.4307) (–0.4805) (–0.4364) Leverage –1.4293 –1.5616 –1.4287 (–1.3095) (–1.4368) (–1.3102) Roa 4.5978* 4.2990 4.4573 (1.6837) (1.5669) (1.6246) Tobinq –0.0237 –0.0033 –0.0122 (–0.1655) (–0.0238) (–0.0857) Intang 1.9970 1.8222 1.9087 (1.1025) (1.0102) (1.0538) Growth –0.2590 –0.2534 –0.2642 (–1.2514) (–1.2126) (–1.2740) Cash –0.0003 –0.0245 –0.0038 (–0.0013) (–0.1251) (–0.0196) Dual –0.3307 –0.3425 –0.3444 (–0.9153) (–0.9432) (–0.9526) Board 0.1512 0.1823 0.0434 (0.2314) (0.2818) (0.0664) Shrcr –0.4648 –0.5315 –0.4793 (–0.4635) (–0.5323) (–0.4804) State 0.4866 0.4706 0.4970 (1.4518) (1.4010) (1.4843) Smshare –3.7682** –3.4799** –3.5158** (–2.3782) (–2.2017) (–2.2300) Smsalary –0.1271 –0.1366 –0.1194 (–0.5188) (–0.5553) (–0.4892) Academic –0.2701 –0.2463 –0.2631 (–0.9498) (–0.8625) (–0.9260) _cons –13.3666*** –14.0675*** –13.4252*** (–2.8695) (–3.0491) (–2.8878) Year/Industry/
ProvinceYes Yes Yes N 2988 2988 2988 R2 0.164 0.164 0.166 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量。
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表 4 外部制度环境对其高管扶贫决策动机的调节作用
变量 “政治责任”动机 “情感共情”动机 两种动机
同时存在(1) Tamount (2) Tamount (3) Tamount Politics 0.5815* 0.5538* (1.8690) (1.7797) Politics$ \times $
Governance–0.0301 –0.0470 (–0.0524) (–0.0829) Emotion 0.5959* 0.5575* (1.8220) (1.7047) Emotion$ \times $
Governance0.0907 0.0832 (0.1487) (0.1391) Governance 1.8491 1.9722 1.8722 (0.3725) (0.3926) (0.3827) _cons –13.3774*** –14.0708*** –13.4455*** (–2.8718) (–3.0491) (–2.8917) Controls Yes Yes Yes Year/Industry/
ProvinceYes Yes Yes N 2988 2988 2988 R2 0.164 0.164 0.166 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量。
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表 5 企业内部资源对对其高管扶贫决策动机的调节作用
变量 “政治责任”动机 “情感共情”动机 两种动机
同时存在(1) Tamount (2) Tamount (3) Tamount Politics –0.1105 –0.1941 (–0.2976) (–0.5276) Politics$ \times $ROA 0.8530* 0.9294** (1.9142) (2.1037) Politics$ \times $Slack 0.8273* 0.8636** (1.9225) (2.0201) Emotion 0.8762** 0.9370** (2.1590) (2.3237) Emotion$ \times $ROA –0.6465 –0.7575 (–1.2565) (–1.4908) Emotion$ \times $Slack 0.0275 –0.0490 (0.0512) (–0.0923) ROA –0.3685 0.6167 0.2061 (–0.9643) (1.2012) (0.3685) Slack –0.1664 0.1906 –0.1470 (–0.5035) (0.3881) (–0.2749) _cons –13.6914*** –14.7345*** –14.0482*** (–2.9500) (–3.2107) (–3.0415) Controls Yes Yes Yes Year/Industry/
ProvinceYes Yes Yes N 2988 2988 2988 R2 0.167 0.164 0.170 注：***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量。
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表 6 PSM检验结果
变量 处理变量：政治责任动机（Politics） 处理变量为：情感共情动机（Emotion） (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Politics 0.5569** 0.5626* –0.1082 0.6833** 0.6656** –0.0090 (2.0417) (1.7981) (–0.2885) (2.3220) (1.9925) (–0.0222) Politics×Governance –0.0341 0.1073 (–0.0595) (0.1614) Politics×ROA 0.8462* 0.8496* (1.8869) (1.7113) Politics×Slack 0.7929* 0.8359* (1.8164) (1.6809) Emotion 0.5754** 0.5619* 0.8553** 0.5846** 0.5504 0.8905** (1.9901) (1.6985) (2.0548) (2.0004) (1.6313) (2.1087) Emotion×Governance 0.0721 0.1910 (0.1167) (0.3036) Emotion×ROA –0.6704 –0.7607 (–1.2927) (–1.4235) Emotion×Slack 0.0615 0.0875 (0.1125) (0.1582) Governance 2.0143 2.0521 (0.4152) (0.3664) ROA 0.1372 0.3439 (0.2421) (0.5754) Slack –0.1026 –0.0605 (–0.1852) (–0.1094) _cons –14.8386*** –14.8514*** –15.1276*** –10.4158** –10.3944** –10.4600** (–3.1260) (–3.1283) (–3.1883) (–2.0448) (–2.0383) (–2.0674) Control Yes Yes Yes Yes Yes Yes Year/ Industry/ Province Yes Yes Yes Yes Yes Yes N 2864 2864 2864 2249 2249 2249 R2 0.168 0.168 0.172 0.170 0.170 0.174 注：① ***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量；② 汇报两种动机均存在的情况，列（1）（4）是H1和H2检验结果，列（2）（5）是H3检验结果，列（3）（6）是H4检验结果。
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表 7 重新定义高管团队动机变量检验结果
变量 用有政治或贫困经历高管人数衡量 用有政治或贫困经历高管比例衡量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Tamount Politics 0.5511** 0.4743 –0.0557 4.0520* 3.2470 –1.6295 (2.1086) (1.6409) (–0.1553) (1.8267) (1.3615) (–0.4923) Politics×Governance 0.5419 7.6759 (0.9187) (1.3095) Politics×ROA 0.7932* 7.3935** (1.8819) (2.0440) Politics×Slack 0.7189* 6.2188* (1.7481) (1.7498) Emotion 0.4993** 0.5095** 0.6037** 3.4307** 3.6366** 3.3817 (2.3494) (2.1090) (2.0543) (2.2336) (2.1206) (1.5728) Emotion×Governance –0.0683 –1.9035 (–0.1598) (–0.6181) Emotion×ROA –0.3946 –1.5396 (–1.0358) (–0.5329) Emotion×Slack 0.1667 1.5800 (0.4464) (0.5869) Governance 1.7045 1.7162 (0.3593) (0.3571) ROA 0.0760 –0.0750 (0.1588) (–0.1753) Slack –0.2518 –0.1950 (–0.5889) (–0.5384) _cons –12.7690*** –12.5932*** –13.1334*** –13.8985*** –13.6681*** –14.1349*** (–2.7546) (–2.7215) (–2.8536) (–3.0166) (–2.9716) (–3.0905) Control Yes Yes Yes Yes Yes Yes Year/Industry/ Province Yes Yes Yes Yes Yes Yes N 2988 2988 2988 2988 2988 2988 R2 0.167 0.168 0.170 0.166 0.167 0.169 注：① ***、**、**分别表示结果在1%、5%和10% 的水平下显著，括号内为t统计量；② 汇报两种动机均存在的情况，列（1）（4）是H1和H2检验结果，列（2）（5）是H3检验结果，列（3）（6）是H4检验结果。
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