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当前，我国已经处于打赢脱贫攻坚战和实现全面建成小康社会的关键阶段。上市公司认真贯彻落实党中央国务院关于脱贫攻坚的重大战略部署，积极推进精准扶贫、精准脱贫。为了更加有效地促进上市公司精准扶贫和地区减贫，考察上市公司精准扶贫如何才能更有效地促进地区减贫，是现阶段上市公司履行精准扶贫社会责任和践行国家脱贫攻坚战略的重要任务。
本文在梳理上市公司精准扶贫与地区减贫关系的基础上，从宏观层面以上市公司具体帮扶省份的视角研究上市公司精准扶贫对地区减贫的影响。根据国泰安数据库（CSMAR）中国A股上市公司2016-2018年的2851个精准扶贫样本数据，以上市公司帮扶省份进行汇总，整合成全国31个省份2016-2018年的面板数据。运用全局空间Moran’I指数分析上市公司精准扶贫的空间自相关性，并构建空间杜宾模型分析上市公司精准扶贫的空间溢出效应和分析上市公司精准扶贫对地区减贫的影响。
研究发现，第一，上市公司精准扶贫效应存在空间集聚的现象，但是各省份之间上市公司精准扶贫效应的集聚差异程度较大。第二，解释变量具有正的外部性，即具有显著的空间相关性和空间依赖性。因此地区减贫不仅受到本地区上市公司精准扶贫和经济因素的影响，还会受到相邻地区上市公司精准扶贫和经济因素的影响。第三，上市公司精准扶贫减贫的直接效应和间接效应显著为负。一个地区的贫困会受到本地区和邻近地区的上市公司精准扶贫的影响。上市公司精准扶贫金额的提高可以直接缓解本地区贫困和间接缓解邻省贫困，并通过空间溢出效应，促进本地区减贫。上市公司精准扶贫中的产业发展扶贫项目减贫的直接效应和间接效应显著为负。产业发展扶贫金额的提高可以直接减缓地区贫困，还可以缓解邻省贫困，并通过空间溢出效应，间接促进地区减贫。第四，农业经济增长、城镇化水平和工业化水平能够有效的促进地区减贫；农业经济增长、城镇化水平和工业化水平的空间溢出效应显著为负，有效地促进邻接地区减贫。最后根据研究结果，为实现脱贫攻坚和全面进入小康社会对上市公司精准扶贫提出政策建议。
本文在梳理上市公司精准扶贫与地区减贫关系的基础上，从宏观层面以上市公司具体帮扶省份的视角研究上市公司精准扶贫对地区减贫的影响。根据国泰安数据库（CSMAR）中国A股上市公司2016-2018年的2851个精准扶贫样本数据，以上市公司帮扶省份进行汇总，整合成全国31个省份2016-2018年的面板数据。运用全局空间Moran’I指数分析上市公司精准扶贫的空间自相关性，并构建空间杜宾模型分析上市公司精准扶贫的空间溢出效应和分析上市公司精准扶贫对地区减贫的影响。
研究发现，第一，上市公司精准扶贫效应存在空间集聚的现象，但是各省份之间上市公司精准扶贫效应的集聚差异程度较大。第二，解释变量具有正的外部性，即具有显著的空间相关性和空间依赖性。因此地区减贫不仅受到本地区上市公司精准扶贫和经济因素的影响，还会受到相邻地区上市公司精准扶贫和经济因素的影响。第三，上市公司精准扶贫减贫的直接效应和间接效应显著为负。一个地区的贫困会受到本地区和邻近地区的上市公司精准扶贫的影响。上市公司精准扶贫金额的提高可以直接缓解本地区贫困和间接缓解邻省贫困，并通过空间溢出效应，促进本地区减贫。上市公司精准扶贫中的产业发展扶贫项目减贫的直接效应和间接效应显著为负。产业发展扶贫金额的提高可以直接减缓地区贫困，还可以缓解邻省贫困，并通过空间溢出效应，间接促进地区减贫。第四，农业经济增长、城镇化水平和工业化水平能够有效的促进地区减贫；农业经济增长、城镇化水平和工业化水平的空间溢出效应显著为负，有效地促进邻接地区减贫。最后根据研究结果，为实现脱贫攻坚和全面进入小康社会对上市公司精准扶贫提出政策建议。