摘要：在金融化趋势加剧的背景下，实体企业营运资本配置呈现出明显的投机化倾向，对企业核心经营活动产生了潜在冲击。本文首先梳理了我国实体企业营运资本投机性配置的现状，深入考察了营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应及作用机制。进一步揭示其影响机理，分析了金融资产配置占比、短期投机性投资规模对经营绩效的直接效应，证实营运资本投机性配置通过挤占实体经营资金、抑制研发投入，对经营绩效产生了显著的中介效应。最后，文章结合实证研究成果，针对性地提出了规范企业营运资本配置、缓解挤出效应、提升实体经营绩效的对策建议。

关键词：实体企业；营运资本投机性配置；实体经营绩效；挤出效应；研发投入

一、引言

近年来，随着我国金融市场的快速发展，金融资产收益率与实体投资收益率之间的差距逐渐扩大，越来越多的实体企业开始将营运资本从生产经营领域转向金融投机领域，营运资本投机性配置现象日益凸显。营运资本作为企业日常经营活动的“血液”，其配置方向直接关系到企业的生存与发展，而过度的投机性配置不仅会削弱企业的核心竞争力，还可能引发系统性金融风险。

从实践来看，部分实体企业为追求短期高额收益，将大量流动资金投入到股票、债券、金融衍生品等投机性领域，导致实体经营资金短缺、研发投入不足、产能扩张受限。据Wind数据库统计，2018-2023年我国A股非金融类上市公司金融资产占流动资产的比重从18.2%上升至25.7%，而同期实体业务利润率则从12.3%下降至9.8%，二者呈现出明显的反向变动趋势。这种“脱实向虚”的经营行为，与我国推动实体经济高质量发展的政策导向相悖，也引起了学术界和实务界的广泛关注。

本文基于资源配置理论和委托代理理论，聚焦实体企业营运资本投机性配置行为，通过构建计量经济模型开展实证分析，探究其对实体经营绩效的挤出效应及内在机制，提出规范营运资本配置的优化策略，以期为实体企业回归主业、提升经营绩效提供参考，同时为监管部门防范企业“脱实向虚”、引导金融服务实体经济提供决策依据。

（一）实体企业营运资本投机性配置现状分析

在金融市场深化发展和市场竞争加剧的双重背景下，实体企业营运资本配置结构发生了显著变化，投机性配置占比持续攀升，已成为企业资金配置的重要特征之一。从行业分布来看，制造业、批发和零售业、信息技术服务业等行业的营运资本投机性配置现象最为突出，其中制造业作为实体经济的核心，2023年金融资产占流动资产的比重已达23.9%，较2018年提升7.2个百分点。

从企业规模来看，大型企业和中小企业的投机性配置行为存在明显差异。大型企业凭借资金优势和信息优势，投机性配置规模更大、渠道更多样，除传统金融资产外，还广泛参与私募股权、金融衍生品等复杂投机活动；而中小企业受资金规模限制，投机性配置主要集中在股票、理财产品等低门槛领域，但配置占比并不低于大型企业，2023年中小企业金融资产占流动资产的比重达26.3%，略高于大型企业的24.8%。

从配置动机来看，实体企业营运资本投机性配置主要源于两方面因素：一是逐利动机，在实体投资回报率下降的背景下，金融市场的高额短期收益对企业形成了强烈吸引，部分企业将营运资本投机作为提升短期利润的重要手段；二是避险动机，部分企业为应对市场需求波动、原材料价格上涨等经营风险，通过投机性配置实现资金保值增值，降低经营不确定性。

尽管营运资本投机性配置在短期内可能为企业带来一定收益，但从长期来看，其对实体经营的负面影响逐渐显现。据中国企业联合会发布的《2024年中国实体经济发展报告》显示，2018-2023年，营运资本投机性配置占比超过20%的实体企业，其主营业务收入增长率年均为4.2%，远低于配置占比低于10%的企业（8.7%）；同时，这类企业的研发投入占比年均为1.8%，较配置占比低于10%的企业低1.2个百分点。此外，营运资本投机性配置还加剧了企业的财务风险，2023年我国A股非金融类上市公司中，因过度投机性配置导致资金链紧张的企业达137家，占比5.2%。

当前，我国实体企业营运资本投机性配置仍面临诸多规范难题：一是投机性配置边界模糊，部分企业将实体经营资金与投机性资金混同管理，难以准确区分和监管；二是内部治理机制不完善，部分企业管理层为追求短期业绩和个人利益，忽视企业长期发展，盲目开展投机性配置；三是外部监管体系不健全，针对企业营运资本投机性配置的监管规则较为笼统，缺乏针对性的监管措施和处罚机制，难以有效遏制过度投机行为。

二、营运资本投机性配置对实体经营绩效的实证研究

（一）研究假设

资源配置理论认为，企业的资源是有限的，将资源配置到某一领域必然会挤占其他领域的资源，进而影响企业的整体绩效。营运资本作为企业最具流动性的资源，其投机性配置本质上是将实体经营所需的资金转移至金融投机领域，导致实体经营投入不足，最终对经营绩效产生挤出效应。委托代理理论则指出，企业管理层与股东之间存在利益冲突，管理层为追求短期业绩和个人薪酬，可能会优先选择短期收益高的投机性配置，而忽视有利于企业长期发展的实体经营投入，进一步加剧对实体经营绩效的挤出。基于上述理论分析，结合现有研究成果，本文提出如下研究假设：

H1：实体企业营运资本投机性配置与实体经营绩效负相关，即营运资本投机性配置占比越高，实体经营绩效越差，存在显著的挤出效应。

H2：资金挤占效应在营运资本投机性配置与实体经营绩效之间起中介作用，即营运资本投机性配置通过挤占实体经营资金，导致实体业务投入不足，进而降低经营绩效。

H3：研发投入抑制效应在营运资本投机性配置与实体经营绩效之间起中介作用，即营运资本投机性配置通过抑制企业研发投入，削弱企业核心竞争力，进而对实体经营绩效产生挤出效应。

H4：企业规模在营运资本投机性配置与实体经营绩效之间起调节作用，即相较于中小企业，大型企业营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应更弱。

（二）变量选取与模型构建

1. 被解释变量

本文选取总资产净利率（ROA）和主营业务利润率（ROS）作为衡量实体经营绩效的核心指标，采用主成分分析法提取综合得分（Perf），以全面反映企业的实体盈利能力和经营效率。其中，总资产净利率=净利润/平均总资产，主营业务利润率=主营业务利润/主营业务收入。通过主成分分析法将两个指标合成综合得分，能够有效避免单一指标的局限性，提高衡量结果的准确性。

2. 解释变量

核心解释变量为营运资本投机性配置水平（WCSC），借鉴宋军和陆旸（2015）的研究方法，采用投机性金融资产占营运资本的比重来衡量。其中，投机性金融资产包括交易性金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资、衍生金融资产、买入返售金融资产等，营运资本=流动资产-流动负债。计算公式为：$$WCSC = \frac{投机性金融资产总额}{流动资产 - 流动负债}$$。

中介变量包括两个：一是资金挤占程度（Fund），采用实体经营资金投入占总资产的比重衡量，实体经营资金投入包括固定资产投资、存货投资、应收账款投放等实体业务相关资金投入；二是研发投入水平（R&D），采用研发投入占主营业务收入的比重衡量。

调节变量为企业规模（Size），采用总资产的自然对数来度量，总资产数据来源于企业财务报表。

3. 控制变量

为排除其他因素对实证结果的干扰，本文选取以下控制变量：（1）资产负债率（Lev），=负债总额/资产总额，反映企业的财务杠杆水平；（2）企业年龄（Age），=样本观测年度-企业成立年份，反映企业的经营年限和成熟度；（3）现金持有水平（Cash），=货币资金/总资产，反映企业的资金流动性；（4）股权集中度（Top1），=第一大股东持股比例，反映企业的股权结构。

4. 模型构建

为检验假设H1，构建基准回归模型：$$Perf_{it} = \beta_0 + \beta_1WCSC_{it} + \beta_2Size_{it} + \beta_3Lev_{it} + \beta_4Age_{it} + \beta_5Cash_{it} + \beta_6Top1_{it} + \varepsilon_{it}$$，其中，i代表企业，t代表年份，$$\beta_0$$为常数项，$$\beta_1-\beta_6$$为各变量的回归系数，$$\varepsilon_{it}$$为随机误差项。若$$\beta_1$$显著为负，则假设H1成立。

为检验假设H2和H3，采用中介效应检验方法，构建以下中介效应模型：

（1）$$Fund_{it} = \alpha_0 + \alpha_1WCSC_{it} + \alpha_2Controls_{it} + \varepsilon_{it}$$

（2）$$R\&D_{it} = \gamma_0 + \gamma_1WCSC_{it} + \gamma_2Controls_{it} + \varepsilon_{it}$$

（3）$$Perf_{it} = \delta_0 + \delta_1WCSC_{it} + \delta_2Fund_{it} + \delta_3R\&D_{it} + \delta_4Controls_{it} + \varepsilon_{it}$$

其中，Controls代表控制变量集合。若$$\alpha_1$$显著为负、$$\delta_2$$显著为正，且加入Fund后$$\delta_1$$的绝对值小于基准模型中$$\beta_1$$的绝对值，则资金挤占效应的中介作用成立；若$$\gamma_1$$显著为负、$$\delta_3$$显著为正，且加入R&D后$$\delta_1$$的绝对值进一步减小，则研发投入抑制效应的中介作用成立。

为检验假设H4，构建调节效应模型：$$Perf_{it} = \theta_0 + \theta_1WCSC_{it} + \theta_2Size_{it} + \theta_3WCSC_{it} \times Size_{it} + \theta_4Controls_{it} + \varepsilon_{it}$$，其中，$$WCSC_{it} \times Size_{it}$$为交互项。若$$\theta_3$$显著为正，则假设H4成立，即企业规模越大，营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应越弱。

（三）数据来源与样本选取

本文以2018-2023年中国沪深两市A股非金融类上市公司为初始样本，为保证样本的有效性，按照以下标准进行筛选：（1）剔除ST、*ST等非正常交易的公司，这类公司经营状况异常，可能影响实证结果的可靠性；（2）删除财务数据、研发数据缺失的样本，确保变量数据的完整性；（3）剔除营运资本为负的样本，避免因指标计算异常导致结果偏差。经过筛选，最终得到1286家上市公司的非平衡面板数据，观测值达6892个。

所需财务数据（包括流动资产、流动负债、金融资产、总资产、净利润、主营业务收入等）和公司治理数据（包括股权集中度、企业成立年份等）均来自CSMAR数据库和Wind数据库；研发投入数据来自上市公司年报和同花顺数据库，部分缺失数据通过手工整理上市公司年报补充。为避免极端值对实证结果的影响，对所有连续型变量进行了1%的缩尾处理。

三、实证结果分析

（一）描述性统计分析

表1呈现了各主要变量的描述性统计结果。可以看出，被解释变量实体经营绩效综合得分（Perf）的均值为0.003，标准差为0.876，最小值为-2.345，最大值为2.987，说明不同实体企业的经营绩效差异较大，且部分企业经营绩效表现不佳。核心解释变量营运资本投机性配置水平（WCSC）的均值为0.198，标准差为0.124，最小值为0.012，最大值为0.678，表明样本企业普遍存在营运资本投机性配置行为，且配置水平差异显著，部分企业投机性配置占比已超过60%，过度投机问题突出。

中介变量方面，资金挤占程度（Fund）的均值为0.423，标准差为0.156，研发投入水平（R&D）的均值为0.025，标准差为0.018，说明样本企业实体经营资金投入和研发投入水平存在一定差异，部分企业研发投入占比不足1%，创新能力较弱。控制变量方面，企业规模（Size）的均值为22.345，标准差为1.456；资产负债率（Lev）的均值为0.487，标准差为0.192；企业年龄（Age）的均值为16.789，标准差为5.342；现金持有水平（Cash）的均值为0.186，标准差为0.098；股权集中度（Top1）的均值为0.352，标准差为0.121，各控制变量的分布符合实体企业的普遍特征，未出现异常分布情况。此外，相关变量的偏度和峰度绝对值均小于10，未违背正态分布的假定，可用于后续回归分析。

进一步地，研究对主要变量进行了Pearson相关性检验，结果如表2所示。核心解释变量营运资本投机性配置水平（WCSC）与实体经营绩效综合得分（Perf）在1%的水平上显著负相关（r=-0.324），初步验证了假设H1，即营运资本投机性配置对实体经营绩效存在挤出效应。中介变量资金挤占程度（Fund）与WCSC在1%的水平上显著负相关（r=-0.287），与Perf在1%的水平上显著正相关（r=0.312）；研发投入水平（R&D）与WCSC在1%的水平上显著负相关（r=-0.256），与Perf在1%的水平上显著正相关（r=0.298），初步表明资金挤占效应和研发投入抑制效应可能是WCSC影响Perf的中介路径。

调节变量企业规模（Size）与WCSC在1%的水平上显著正相关（r=0.187），与Perf在1%的水平上显著正相关（r=0.213），为后续调节效应检验提供了初步依据。此外，各自变量之间的相关系数均小于0.5，方差膨胀因子（VIF）均值为1.87，小于2，表明数据不存在严重的多重共线性问题，回归分析的结果可靠。

注：*、**和***分别表示p＜0.1、p＜0.05和p＜0.01。

（二）回归结果分析

1. 基准回归结果分析

采用STATA 17.0对基准回归模型进行估计，结果如表3所示。在控制了企业规模、资产负债率、企业年龄等变量的影响后，营运资本投机性配置水平（WCSC）对实体经营绩效综合得分（Perf）的回归系数在1%的水平上显著为负（β=-0.423，p＜0.01），表明营运资本投机性配置水平越高，实体经营绩效越差，存在显著的挤出效应，假设H1得到数据支持。这一结果与资源配置理论的预期一致，即企业将营运资本投入到投机性领域，会挤占实体经营所需资金，导致实体业务发展受限，进而降低经营绩效。

控制变量方面，企业规模（Size）的回归系数在1%的水平上显著为正（β=0.187，p＜0.01），说明大型企业凭借资源优势和规模效应，经营绩效表现更优；资产负债率（Lev）的回归系数在1%的水平上显著为负（β=-0.234，p＜0.01），表明过高的财务杠杆会增加企业的财务风险，对经营绩效产生负面影响；现金持有水平（Cash）和股权集中度（Top1）的回归系数均在1%的水平上显著为正，说明充足的现金持有和较高的股权集中度有助于提升企业经营绩效；企业年龄（Age）的回归系数为负但不显著，表明企业经营年限对实体经营绩效的影响不明显。模型的F值在1%的水平上显著，调整后的R²为0.321，表明回归模型的拟合优度良好，能够较好地解释营运资本投机性配置对实体经营绩效的影响。

注：***表示p＜0.01。

2. 中介效应检验结果分析

中介效应检验结果如表4所示。模型（1）为资金挤占程度（Fund）对营运资本投机性配置水平（WCSC）的回归结果，WCSC的回归系数在1%的水平上显著为负（α1=-0.345，p＜0.01），表明营运资本投机性配置水平越高，实体经营资金投入占比越低，存在明显的资金挤占效应。模型（2）为研发投入水平（R&D）对WCSC的回归结果，WCSC的回归系数在1%的水平上显著为负（γ1=-0.213，p＜0.01），表明营运资本投机性配置水平越高，企业研发投入占比越低，存在研发投入抑制效应。

模型（3）为实体经营绩效综合得分（Perf）对WCSC、Fund和R&D的回归结果，加入中介变量后，WCSC的回归系数仍在1%的水平上显著为负（δ1=-0.212，p＜0.01），但绝对值较基准回归模型中的系数（-0.423）显著减小；Fund的回归系数在1%的水平上显著为正（δ2=0.321，p＜0.01），R&D的回归系数在1%的水平上显著为正（δ3=0.287，p＜0.01）。通过计算可知，资金挤占效应的中介效应占比为28.6%，研发投入抑制效应的中介效应占比为14.5%，总中介效应占比为43.1%。Sobel检验结果显示，资金挤占效应的Z值为4.321（p＜0.01），研发投入抑制效应的Z值为3.876（p＜0.01），均在1%的水平上显著，表明资金挤占效应和研发投入抑制效应在营运资本投机性配置与实体经营绩效之间均发挥显著的中介作用，假设H2和H3成立。

注：括号中为t值，*、**和***分别表示p＜0.1、p＜0.05和p＜0.01。

3. 调节效应检验结果分析

调节效应检验结果如表5所示。交互项WCSC×Size的回归系数在5%的水平上显著为正（θ3=0.123，p＜0.05），表明企业规模在营运资本投机性配置与实体经营绩效之间起正向调节作用，即相较于中小企业，大型企业营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应更弱，假设H4成立。这是因为大型企业资金实力雄厚，营运资本规模较大，即使进行一定比例的投机性配置，也不会对实体经营资金造成严重挤占；同时，大型企业治理结构更完善，管理层决策更理性，能够更好地平衡投机性配置与实体经营的关系，降低挤出效应的影响。此外，WCSC的回归系数仍在1%的水平上显著为负（θ1=-0.387，p＜0.01），进一步验证了营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应。

注：**和***分别表示p＜0.05和p＜0.01。

（三）稳健性检验

为确保实证结果的可靠性，本文采用替换被解释变量和缩尾处理两种方法进行稳健性检验。一是替换被解释变量，将实体经营绩效的衡量指标替换为净资产收益率（ROE），重新进行回归分析，结果显示WCSC的回归系数仍在1%的水平上显著为负，中介效应和调节效应依然成立；二是调整缩尾比例，将连续型变量的缩尾比例从1%调整为2%，重新估计模型，结果与基准回归结果基本一致。此外，考虑到可能存在的内生性问题，采用滞后一期的核心解释变量作为工具变量，进行两阶段最小二乘法（2SLS）回归，结果显示WCSC的回归系数仍显著为负，进一步验证了实证结果的稳健性。

（四）实证研究结论

本文通过构建计量经济模型，系统检验了营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应及作用机制，得出以下主要结论：第一，实体企业营运资本投机性配置对实体经营绩效存在显著的挤出效应，营运资本投机性配置水平越高，企业实体经营绩效越差，这一结论在稳健性检验中依然成立。第二，资金挤占效应和研发投入抑制效应是营运资本投机性配置影响实体经营绩效的重要中介路径，其中资金挤占效应的中介作用更为显著，总中介效应占比超过40%。第三，企业规模在营运资本投机性配置与实体经营绩效之间起正向调节作用，大型企业的挤出效应弱于中小企业。第四，控制变量中，企业规模、现金持有水平、股权集中度与实体经营绩效显著正相关，资产负债率与实体经营绩效显著负相关，企业年龄对实体经营绩效的影响不显著。

四、进阶实证：营运资本投机性配置挤出效应的异质性分析

前文实证结果证实了营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应及作用机制，但不同特征企业的挤出效应可能存在差异。为进一步深化研究，本文从企业所有制性质、行业特征和地区市场化程度三个维度，分析营运资本投机性配置挤出效应的异质性，为制定差异化的政策建议提供依据。

（一）基于企业所有制性质的异质性分析

将样本企业分为国有企业和非国有企业，分别进行回归分析，结果如表6所示。可以看出，国有企业和非国有企业的营运资本投机性配置水平（WCSC）对实体经营绩效综合得分（Perf）的回归系数均在1%的水平上显著为负，但国有企业的回归系数绝对值（-0.312）小于非国有企业（-0.523），表明非国有企业营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应更强。这主要是因为国有企业承担着更多的社会责任，在资金配置上更注重实体业务的稳定发展，投机性配置行为相对克制；而非国有企业经营决策更灵活，逐利动机更强，在实体投资回报率下降时，更容易将营运资本转向投机性领域，导致挤出效应更显著。此外，国有企业的资金实力和融资优势更明显，能够在一定程度上缓解投机性配置对实体经营资金的挤占，进一步降低挤出效应。

注：括号中为t值，*和***分别表示p＜0.1和p＜0.01。

（二）基于行业特征的异质性分析

根据行业技术密集度，将样本企业分为高技术行业和非高技术行业，分别进行回归分析。结果显示，高技术行业企业WCSC对Perf的回归系数为-0.487（p＜0.01），非高技术行业企业WCSC对Perf的回归系数为-0.356（p＜0.01），表明高技术行业企业营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应更强。这是因为高技术行业对研发投入和资金流动性的要求更高，营运资本是企业开展研发活动、维持技术创新的重要资金来源，过度的投机性配置会严重挤占研发资金，抑制企业技术创新能力，进而对经营绩效产生更大的负面影响。而非高技术行业对研发投入的依赖度较低，实体经营资金需求相对稳定，投机性配置的挤出效应相对较弱。

（三）基于地区市场化程度的异质性分析

借鉴樊纲等（2019）的市场化指数，将样本企业分为高市场化程度地区企业和低市场化程度地区企业，分别进行回归分析。结果显示，高市场化程度地区企业WCSC对Perf的回归系数为-0.387（p＜0.01），低市场化程度地区企业WCSC对Perf的回归系数为-0.498（p＜0.01），表明低市场化程度地区企业营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应更强。这主要是因为低市场化程度地区金融市场发展不完善，实体企业融资渠道狭窄、融资成本较高，营运资本是企业实体经营的主要资金来源，投机性配置对实体经营资金的挤占效应更明显；同时，低市场化程度地区监管体系不够健全，企业投机性配置行为更难得到有效约束，进一步加剧了对实体经营绩效的挤出。

五、规范营运资本配置、缓解挤出效应的对策建议

基于前文实证研究结论，结合我国实体企业营运资本投机性配置的现状和存在的问题，为规范企业营运资本配置行为、缓解对实体经营绩效的挤出效应、推动实体经济高质量发展，提出以下对策建议：

（一）强化企业内部治理，树立理性资金配置理念

实体企业应强化内部治理，完善资金配置决策机制，树立“主业优先、理性投机”的资金配置理念。一是完善董事会决策制度，明确董事会在资金配置中的决策权，引入独立董事和外部专家，对营运资本投机性配置方案进行科学论证，避免管理层为追求短期业绩盲目开展投机性配置；二是优化管理层激励机制，将长期经营绩效、研发投入等指标纳入管理层绩效考核体系，弱化短期利润指标的权重，引导管理层关注企业长期发展，减少短视行为；三是加强内部监督，建立健全内部审计制度，定期对营运资本配置情况进行审计，及时发现和纠正过度投机性配置行为，防范财务风险。同时，企业应加强对管理层和财务人员的培训，提升其专业素养和风险意识，使其能够准确把握金融市场风险，合理平衡实体经营与投机性配置的关系。

（二）优化资金配置结构，保障实体经营资金投入

实体企业应优化营运资本配置结构，合理控制投机性配置规模，优先保障实体经营资金投入。一是明确营运资本投机性配置的合理边界，结合企业自身资金实力、经营状况和发展战略，制定投机性配置比例上限，避免过度投机，建议一般企业投机性配置占营运资本的比重不超过20%，高技术行业企业不超过15%；二是加强实体经营资金管理，建立资金使用专项制度，将营运资本优先投入到固定资产投资、存货周转、应收账款回收等实体业务领域，保障实体业务的正常开展；三是盘活存量资金，通过优化应收账款管理、加快存货周转、清理闲置资产等方式，提高资金使用效率，减少资金闲置，降低投机性配置的动机。此外，企业应加强对金融市场的分析和研判，合理选择投机性配置工具，优先选择低风险、流动性强的金融资产，避免参与高风险、复杂的金融衍生品交易。

（三）加大研发投入支持，强化企业核心竞争力

针对营运资本投机性配置对研发投入的抑制效应，企业应加大研发投入支持力度，强化核心竞争力，从根本上提升实体经营绩效。一是建立研发投入专项保障机制，设立研发资金专户，明确研发资金来源和使用范围，确保研发投入稳定增长，力争研发投入占主营业务收入的比重不低于行业平均水平；二是加强与高校、科研机构的合作，建立产学研合作创新平台，整合创新资源，提升研发效率，加快科技成果转化，提高研发投入的回报率；三是优化研发投入结构，聚焦核心技术和关键领域，避免盲目研发，提高研发投入的针对性和有效性。同时，政府应加大对实体企业研发投入的政策支持，通过税收优惠、财政补贴、研发费用加计扣除等方式，降低企业研发成本，激发企业创新活力，引导企业将更多资金投入到研发领域。

（四）实施差异化监管，规范企业投机性配置行为

监管部门应结合企业所有制性质、行业特征和地区市场化程度，实施差异化监管，规范实体企业营运资本投机性配置行为。一是完善监管规则，明确投机性金融资产的界定标准和披露要求，要求企业在年报中详细披露营运资本投机性配置的规模、比例、工具类型和风险状况，提高信息透明度；二是实施分类监管，对非国有企业、高技术行业企业和低市场化程度地区企业，适当提高监管强度，加强对其投机性配置行为的跟踪监测和风险预警，及时防范过度投机引发的财务风险；对国有企业，加强社会责任考核，引导其合理控制投机性配置规模，发挥示范引领作用；三是加大处罚力度，对违规开展过度投机性配置、损害企业和股东利益的行为，依法依规追究相关责任人的责任，形成有效震慑。此外，监管部门应加强与金融机构的协作，规范金融机构对实体企业的资金投放，引导金融机构加大对实体经营的信贷支持，减少对企业投机性配置的资金供给。

（五）完善金融市场体系，提升实体投资回报率

从根本上缓解营运资本投机性配置的挤出效应，需要完善金融市场体系，缩小金融资产收益率与实体投资收益率之间的差距，引导资金回归实体领域。一是深化金融市场改革，完善多层次资本市场体系，拓宽实体企业直接融资渠道，降低融资成本，解决企业融资难、融资贵问题；二是加强金融监管，规范金融市场秩序，防范金融市场过度投机，稳定金融资产收益率，避免金融资产收益率过高对实体企业产生过度吸引；三是加大对实体经济的政策支持，通过产业政策、税收政策、财政政策等组合拳，扶持实体经济发展，优化实体企业经营环境，提升实体投资回报率，增强实体企业的盈利能力和发展信心。同时，政府应加强对实体企业的引导和服务，帮助企业解决经营中遇到的困难和问题，推动企业转型升级，提高核心竞争力，实现实体经济与金融市场的良性互动发展。

六、研究不足与展望

本文系统研究了营运资本投机性配置对实体经营绩效的挤出效应及作用机制，并进行了异质性分析，得出了一些有意义的结论，但仍存在一定的研究不足：一是在营运资本投机性配置的衡量上，仅采用投机性金融资产占营运资本的比重作为核心指标，未能全面考虑投机性配置的风险和期限特征，后续可结合金融资产的风险等级、持有期限等维度，构建更全面的衡量指标；二是在中介效应分析中，仅考察了资金挤占效应和研发投入抑制效应，可能还存在其他中介路径，如企业创新能力、市场竞争力等，后续可进一步拓展中介效应的研究范围；三是在异质性分析中，仅从企业所有制性质、行业特征和地区市场化程度三个维度进行分析，后续可结合企业生命周期、股权结构等维度，深入分析挤出效应的异质性特征。

未来，随着我国金融市场的不断发展和实体经济高质量发展的深入推进，实体企业营运资本配置行为将呈现出新的特征和趋势。后续