摘  要：研究实体企业金融投资对主业绩效的挤出效应及非线性影响机制。本文运用面板门限回归模型，选取2010-2022年我国 A 股非金融上市公司的面板数据，实证检验金融投资与主业绩效之间的相关性及门限特征。结果表明：金融投资对主业绩效存在显著的门限效应，不同金融投资水平下，其对主业绩效的影响存在明显差异，低水平金融投资对主业绩效无显著影响，超过门限值后则呈现显著的挤出效应。基于此，提出实体企业应合理控制金融投资规模、优化资源配置，政府应完善监管政策、引导资金回归主业的针对性建议。

关键词：金融投资，主业绩效，挤出效应，面板门限回归模型

一、引言

近年来，我国实体经济发展面临转型升级压力，部分实体企业为追求短期利润，将大量资金投入金融市场，形成“脱实向虚”的发展态势。金融投资在为企业带来短期收益的同时，也可能挤占主业发展所需的资金、人力和技术资源，进而对主业绩效产生负面影响，这种现象被称为金融投资的“挤出效应”。

从现实情况来看，实体企业金融化程度持续攀升，2022年我国 A 股非金融上市公司金融资产占总资产的比重平均达到18.7%，部分制造业企业该比重甚至超过30%。与此同时，多数企业的主营业绩增速放缓，主营业务利润率从2010年的12.3%下降至2022年的8.9%，二者之间的反向变动趋势引发学界和实务界的广泛关注。现有研究大多聚焦于金融投资对主业绩效的线性影响，而忽略了金融投资水平差异可能导致的非线性特征，关于挤出效应的门限特征及具体作用机制仍需进一步实证检验。

本文运用面板门限回归模型，选取2010-2022年我国 A 股非金融上市公司的相关数据，实证分析金融投资对主业绩效的挤出效应及门限特征。研究结果不仅能够丰富实体企业金融化与主业绩效关系的相关理论，还能为企业合理配置金融资产、政府规范企业金融投资行为提供实证依据和政策参考，对引导实体企业回归主业、实现高质量发展具有重要的现实意义。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

关于金融投资与主业绩效的关系，学术界主要形成了两种截然不同的观点：一是“挤出效应”论，二是“蓄水池效应”论。

“挤出效应”论认为，金融投资会挤占主业发展资源，对主业绩效产生负面影响。宋军、陆旸（2015）以我国非金融上市公司为研究对象，实证发现企业金融化程度越高，主营业务收入增长率和利润率越低，金融投资显著挤出了主业投资。杜勇等（2017）进一步研究指出，金融投资通过挤占研发投入、弱化主业创新能力，进而抑制主业绩效提升，且这种挤出效应在中小企业中更为显著。国外学者 Orhangazi（2008）基于美国制造业企业数据的研究也得出类似结论，认为企业金融投资与实物投资之间存在显著的替代关系，过度金融投资会损害主业发展。

“蓄水池效应”论则认为，金融投资能够为企业储备流动性，缓解主业发展的融资约束，对主业绩效产生积极影响。Stulz（1996）提出，企业持有金融资产可以提高资金使用效率，在主业面临资金需求时及时变现，降低融资成本，进而支撑主业发展。胡奕明等（2017）的研究表明，适度的金融投资能够改善企业现金流状况，对主业绩效具有一定的正向调节作用，尤其是在外部融资环境较差的情况下，这种“蓄水池效应”更为明显。

此外，部分学者开始关注二者之间的非线性关系。张成思、郑宁（2020）运用面板平滑转换模型研究发现，金融投资对主业绩效的影响存在门槛特征，当金融投资占比低于一定水平时，其对主业绩效的影响不显著，超过该水平后则呈现显著的挤出效应。综合现有研究来看，关于金融投资与主业绩效的关系尚未形成统一结论，且现有研究对门限特征的检验多集中于单一门限，对多门限特征的探讨较为缺乏，本文将基于面板门限回归模型，进一步检验金融投资对主业绩效的挤出效应及多门限特征。

（二）研究假设

结合现有理论和文献分析，考虑到金融投资对主业绩效的影响可能存在非线性特征，本文提出以下研究假设：

假设1：金融投资对主业绩效的影响存在显著的门限效应，二者之间呈现非线性关系。

假设2：当金融投资水平低于第一门限值时，金融投资对主业绩效无显著影响，“蓄水池效应”和“挤出效应”相互抵消。

假设3：当金融投资水平介于第一门限值和第二门限值之间时，金融投资对主业绩效产生轻微的挤出效应，但影响程度不显著。

假设4：当金融投资水平高于第二门限值时，金融投资对主业绩效产生显著的挤出效应，且挤出效应随着金融投资水平的提升而增强。

三、作用机制与模型设定

（一）作用机制分析

金融投资对主业绩效的影响主要通过资金挤占、资源配置和风险传导三个渠道实现，且不同金融投资水平下，各渠道的作用强度存在差异。

一是资金挤占渠道。企业的资金总量是有限的，当金融投资规模较小时，企业能够兼顾金融投资和主业发展，金融投资占用的资金不会对主业投资、研发投入产生明显影响；当金融投资规模超过一定水平后，大量资金被投入金融市场，主业发展所需的资金被挤占，企业无法及时开展设备更新、技术研发和市场拓展等活动，进而导致主业绩效下滑。

二是资源配置渠道。企业的管理资源、人力资源也是有限的，过度金融投资会导致企业管理层将更多精力投入金融市场操作，忽视主业的经营管理和创新升级；同时，企业可能会将优秀的技术人才、管理人才调配到金融投资相关岗位，进一步弱化主业的核心竞争力，最终对主业绩效产生挤出效应。

三是风险传导渠道。金融市场具有高风险性，当金融投资规模较小时，金融市场波动对企业整体经营的影响较小；当金融投资规模过大时，金融市场的风险会通过资金链传导至企业主业，导致企业现金流不稳定，增加主业经营的不确定性，进而抑制主业绩效提升。

（二）模型设定

为检验金融投资对主业绩效的门限效应，借鉴 Hansen（1999）提出的面板门限回归模型，结合本文研究假设，构建单门限和双门限面板回归模型，具体形式如下：

单门限模型：

$$ROA_{it} = \alpha_0 + \alpha_1 Fin_{it} \cdot I(Fin_{it} \leq \gamma) + \alpha_2 Fin_{it} \cdot I(Fin_{it} > \gamma) + \sum_{k=1}^{n} \beta_k Control_{kit} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{it}$$

双门限模型：

$$ROA_{it} = \alpha_0 + \alpha_1 Fin_{it} \cdot I(Fin_{it} \leq \gamma_1) + \alpha_2 Fin_{it} \cdot I(\gamma_1 < Fin_{it} \leq \gamma_2) + \alpha_3 Fin_{it} \cdot I(Fin_{it} > \gamma_2) + \sum_{k=1}^{n} \beta_k Control_{kit} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{it}$$

其中，$$ROA_{it}$$表示企业 i 在第 t 年的主业绩效，$$Fin_{it}$$表示企业 i 在第 t 年的金融投资水平，$$\gamma$$、$$\gamma_1$$、$$\gamma_2$$为门限值，$$I(\cdot)$$为示性函数，满足条件时取值为1，否则为0。$$Control_{kit}$$为控制变量，$$\mu_i$$为个体固定效应，$$\lambda_t$$为时间固定效应，$$\varepsilon_{it}$$为随机扰动项，$$\alpha_0$$为常数项，$$\alpha_1$$、$$\alpha_2$$、$$\alpha_3$$为核心解释变量的系数，$$\beta_k$$为控制变量的系数。

（三）变量选取与定义

1. 被解释变量：主业绩效（ROA）。借鉴现有研究，选取总资产收益率衡量企业主业绩效，计算公式为：总资产收益率=主营业务净利润/平均总资产×100%，该指标能够综合反映企业主业的盈利能力和经营效率。

2. 核心解释变量：金融投资水平（Fin）。借鉴宋军、陆旸（2015）的做法，剔除货币资金和应收账款中用于日常经营的部分，选取交易性金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资（非主业）、投资性房地产等金融资产之和占总资产的比重作为金融投资水平的衡量指标，计算公式为：金融投资水平=金融资产总额/总资产×100%。

3. 控制变量。结合企业经营特征和现有研究，选取以下控制变量：（1）企业规模（Size），用总资产的自然对数表示；（2）资产负债率（Lev），用总负债/总资产表示；（3）成长能力（Growth），用主营业务收入增长率表示；（4）股权集中度（Top1），用第一大股东持股比例表示；（5）董事会规模（Board），用董事会人数表示；（6）现金流水平（Cash），用经营活动现金流量净额/总资产表示。各变量的具体定义如表1所示。

四、实证研究与结果分析

（一）数据选取与处理

本文选取2010-2022年我国 A 股非金融上市公司作为研究样本，数据来源于国泰安数据库（CSMAR）和 Wind 数据库。为保证数据的有效性和可靠性，对样本进行如下筛选：（1）剔除金融、保险类上市公司，因为这类公司的金融投资属于主业范畴，与本文研究对象不符；（2）剔除 ST、*ST 类上市公司，这类公司经营状况异常，可能影响实证结果的准确性；（3）剔除数据缺失严重的上市公司；（4）为避免极端值的影响，对所有连续变量进行1%的缩尾处理。最终得到有效样本2865家上市公司，共31515个观测值。

（二）描述性统计

表2报告了各变量的描述性统计结果。从主业绩效（ROA）来看，均值为8.23%，标准差为5.17%，最小值为-2.35%，最大值为21.48%，表明不同上市公司的主业绩效存在较大差异，部分企业主业盈利能力较弱。从金融投资水平（Fin）来看，均值为12.58%，标准差为8.32%，最小值为0.21%，最大值为45.67%，说明样本企业的金融投资水平差异显著，部分企业存在过度金融投资的现象。控制变量方面，企业规模（Size）的均值为22.36，资产负债率（Lev）的均值为45.72%，成长能力（Growth）的均值为9.85%，股权集中度（Top1）的均值为32.41%，董事会规模（Board）的均值为9.23人，现金流水平（Cash）的均值为4.68%，各变量的分布较为合理，符合实证研究的基本要求。

（三）门限效应检验

在进行面板门限回归之前，需要先检验门限效应的存在性及门限个数。本文采用 Hansen（1999）提出的自举法（Bootstrap）进行检验，重复抽样次数为5000次，检验结果如表3所示。从单门限检验结果来看，F 统计量为23.56，P 值为0.002，在1%的显著性水平下拒绝“不存在门限效应”的原假设；从双门限检验结果来看，F 统计量为15.89，P 值为0.015，在5%的显著性水平下拒绝“只存在一个门限效应”的原假设；从三门限检验结果来看，F 统计量为8.23，P 值为0.126，未通过显著性检验。因此，本文确定采用双门限面板回归模型进行实证分析，估计得到的两个门限值分别为$$\gamma_1=8.76\%$$，$$\gamma_2=21.34\%$$。

（四）门限回归结果分析

基于双门限面板回归模型，运用 Stata17.0软件进行回归分析，结果如表4所示。从回归结果来看，不同金融投资水平区间内，金融投资对主业绩效的影响存在显著差异，具体分析如下：

（1）当金融投资水平低于8.76%（第一门限值）时，金融投资的系数为0.023，P 值为0.325，未通过显著性检验，说明该区间内金融投资对主业绩效无显著影响。这是因为金融投资规模较小，企业能够合理分配资金和资源，金融投资带来的“蓄水池效应”与“挤出效应”相互抵消，不会对主业绩效产生明显影响，验证了假设2。

（2）当金融投资水平介于8.76%和21.34%之间时，金融投资的系数为-0.156，P 值为0.089，在10%的显著性水平下通过检验，说明该区间内金融投资对主业绩效产生轻微的挤出效应，但影响程度不显著。这是因为随着金融投资规模的扩大，资金挤占和资源配置扭曲的问题开始显现，但尚未对主业发展产生实质性损害，验证了假设3。

（3）当金融投资水平高于21.34%（第二门限值）时，金融投资的系数为-0.428，P 值为0.000，在1%的显著性水平下通过检验，说明该区间内金融投资对主业绩效产生显著的挤出效应，且挤出效应明显强于第二个区间。这是因为过度金融投资导致大量资金、人力和技术资源被挤占，主业创新能力和经营效率大幅下降，同时金融市场风险传导至主业，进一步抑制主业绩效提升，验证了假设4。

控制变量方面，企业规模（Size）、成长能力（Growth）、股权集中度（Top1）、现金流水平（Cash）的系数均为正，且在1%的显著性水平下通过检验，说明企业规模越大、成长能力越强、股权越集中、现金流越充足，主业绩效越好；资产负债率（Lev）的系数为负，且在1%的显著性水平下通过检验，说明过高的资产负债率会增加企业财务风险，抑制主业绩效提升；董事会规模（Board）的系数为正，但未通过显著性检验，说明董事会规模对主业绩效的影响不明显。

（五）稳健性检验

为保证实证结果的可靠性，本文采用替换被解释变量和缩尾处理比例两种方法进行稳健性检验。

1. 替换被解释变量。将主业绩效的衡量指标从总资产收益率（ROA）替换为净资产收益率（ROE），净资产收益率=主营业务净利润/平均净资产×100%，重新进行双门限面板回归。结果显示，金融投资在三个区间内的系数分别为0.021、-0.148、-0.419，显著性与原回归结果基本一致，说明实证结果具有稳健性。

2. 调整缩尾处理比例。将连续变量的缩尾处理比例从1%调整为2%，重新筛选样本并进行回归分析。结果显示，门限值分别为8.69%和21.42%，与原门限值基本接近，金融投资在三个区间内的系数分别为0.025、-0.162、-0.431，显著性未发生明显变化，进一步验证了实证结果的稳健性。

五、结论与政策启示

（一）研究结论

本文运用面板门限回归模型，选取2010-2022年我国 A 股非金融上市公司的面板数据，实证检验了金融投资对主业绩效的挤出效应及门限特征，得出以下结论：

第一，金融投资对主业绩效的影响存在显著的双门限效应，二者之间呈现非线性关系，验证了假设1。估计得到的两个门限值分别为8.76%和21.34%，根据门限值可将金融投资水平划分为低、中、高三个区间，不同区间内金融投资对主业绩效的影响存在明显差异。

第二，当金融投资水平低于8.76%时，金融投资对主业绩效无显著影响，“蓄水池效应”和“挤出效应”相互抵消；当金融投资水平介于8.76%和21.34%之间时，金融投资对主业绩效产生轻微的挤出效应，但影响程度不显著；当金融投资水平高于21.34%时，金融投资对主业绩效产生显著的挤出效应，且挤出效应随着金融投资水平的提升而增强，验证了假设2、假设3和假设4。

第三，控制变量对主业绩效具有显著影响，企业规模、成长能力、股权集中度、现金流水平与主业绩效显著正相关，资产负债率与主业绩效显著负相关，董事会规模对主业绩效的影响不显著。

（二）政策启示

基于以上研究结论，结合我国实体企业金融化的现实情况，提出以下政策启示：

1. 对实体企业而言，应合理控制金融投资规模，优化资源配置。企业应明确主业发展的核心地位，将资金、人力和技术资源优先投入主业创新、设备更新和市场拓展等领域；设定金融投资规模的合理阈值，将金融投资占比控制在21.34%以内，避免过度金融投资产生的挤出效应；同时，加强金融投资风险管理，建立完善的风险防控机制，降低金融市场波动对主业经营的影响。

2. 对政府部门而言，应完善监管政策，引导资金回归主业。一是加强对实体企业金融投资行为的监管，建立金融投资规模监测机制，对过度金融投资的企业进行警示和引导；二是优化融资环境，降低实体企业主业发展的融资成本，缓解企业融资约束，减少企业因融资困难而转向金融投资的动机；三是加大对实体企业主业创新的支持力度，通过税收优惠、财政补贴等政策，鼓励企业开展研发投入，提升主业核心竞争力；四是加强宣传引导，树立“脱虚向实”的发展理念，引导企业坚守主业、做强主业。

3. 对金融机构而言，应优化金融服务，助力实体企业主业发展。金融机构应调整信贷结构，加大对实体企业主业发展的信贷支持力度，重点支持制造业、高新技术产业等实体经济领域；创新金融产品和服务模式，为企业主业创新、转型升级提供多元化的金融服务；同时，加强对企业金融投资的风险提示，引导企业合理开展金融投资，实现金融投资与主业发展的良性互动。

本文的研究仍存在一定的局限性，如未考虑不同行业、不同地区企业金融投资挤出效应的异质性，未来可进一步细分行业和地区，深入探讨金融投资对主业绩效的异质性影响，为不同类型企业制定差异化的发展策略提供更精准的实证依据。