摘要:近年来,我国经济进入"新常态"后,实体经济增速趋缓,越来越多的实体企业将资金配置于金融资产,呈现出明显的"脱实向虚"趋势。本文基于2011—2020年中国A股非金融类上市公司的面板数据,实证检验了实体企业金融化对经营绩效的影响,并进一步考察了融资约束在二者关系中的调节效应。研究结果表明:实体企业金融化与经营绩效之间呈显著的"倒U型"关系,即适度的金融投资能够提升企业经营绩效,但过度的金融投资会对经营绩效产生"挤出"效应;金融化通过挤占实体投资渠道进而影响经营绩效,实体投资在其中发挥了部分中介效应;融资约束正向调节了金融化对经营绩效的负面影响,高融资约束企业金融化对绩效的挤出效应更为明显。本文的研究为理解实体企业"脱实向虚"的经济后果提供了经验证据,也为防范金融风险、引导资金"脱虚向实"提供了政策启示。
关键词:金融化;挤出效应;经营绩效;融资约束;实体投资
一、引言
近年来,在中国经济步入"新常态"的宏观背景下,实体经济面临增长放缓、利润空间收窄的困境。与此同时,金融、房地产等行业的投资回报率持续处于较高水平,形成显著的利润反差。在此背景下,大量非金融实体企业纷纷将原本用于主营业务的资金配置于金融资产,试图通过金融投资获取短期收益以弥补主营利润的不足。上市公司年报数据显示,2011—2020年间,A股非金融类企业的金融资产持有比例呈持续上升趋势,金融化程度显著提高。
然而,实体企业过度介入金融活动可能产生一系列值得关注的经济后果。从微观层面看,金融投资虽然可能带来短期收益,却可能挤占企业用于研发创新、设备更新等实体投资的资源,进而削弱企业的长期竞争力。从宏观层面看,实体部门资金的"脱实向虚"可能加剧经济结构性失衡,累积系统性金融风险。因此,实体企业金融化究竟是"反哺"主业还是"挤出"主业,已成为当前学术研究和政策制定关注的核心议题。
本文聚焦于实体企业金融投资对经营绩效的影响,试图回答以下问题:实体企业金融化是否会对经营绩效产生"挤出"效应?这种效应在不同金融资产类型和不同企业特征下是否存在差异?其作用机制是什么?在理论层面,本文有助于厘清金融化与企业绩效之间的非线性关系,丰富"脱实向虚"微观经济后果的研究文献。在实践层面,本文的研究结论可为监管部门引导资金"脱虚向实"、防范系统性金融风险提供经验依据。
与现有研究相比,本文的边际贡献主要体现在三个方面:第一,基于2011—2020年较长周期的面板数据,检验了金融化与企业绩效之间的非线性关系,拓展了已有研究的时间跨度;第二,引入实体投资作为中介变量,揭示了金融化影响企业经营绩效的作用渠道,深化了对"挤出效应"传导机制的理解;第三,考察了融资约束的调节效应,揭示了不同融资约束条件下金融化绩效效应的异质性,为企业分类施策提供了参考。
本文后续部分的结构安排如下:第二部分为文献综述与研究假设;第三部分为研究设计,包括样本选择、变量定义与模型设定;第四部分为实证结果与分析;第五部分为进一步讨论;第六部分为结论与启示。
二、文献综述与研究假设
(一)实体企业金融化的动因与经济后果
关于实体企业金融化的动因,学界形成了两种主要解释。一种是"蓄水池"理论,认为企业持有金融资产是为了预防性储蓄,当主营业务面临资金短缺时,可通过变现金融资产来缓解流动性约束。另一种是"投资替代"理论,认为在实体投资回报率下降而金融投资回报率上升的背景下,企业出于逐利动机,会将资金从实体部门转向金融部门。
关于金融化的经济后果,现有研究尚未形成一致结论。部分研究认为,适度的金融投资能够优化企业资产配置、提高资金使用效率,并通过金融收益"反哺"主业。但也有研究指出,过度金融化会挤出实体投资,抑制企业创新,最终损害长期经营绩效。基于A股非金融上市公司数据的实证分析表明,实体企业金融化总体上对经营绩效表现为"挤出"效应为主导。进一步研究发现,金融化与经营绩效呈现"倒U型"关系,实体投资在其中起部分中介效应,且融资约束对二者关系具有调节作用。
(二)金融化影响经营绩效的作用机制
现有文献识别了金融化影响企业绩效的两种主要渠道。第一,实体投资挤出渠道。企业用于金融投资的资金增加,将直接挤占研发投入、设备更新、人力资本积累等实体投资支出,导致企业核心竞争力和长期盈利能力下降。第二,资源配置扭曲渠道。企业将过多管理注意力配置于金融部门,可能忽视主营业务发展,导致整体资源配置效率下降。
在调节因素方面,融资约束被认为是一个重要的情境变量。高融资约束企业难以通过外部融资获得资金,内部资金的再分配效应更为突出,因此金融化对实体投资的挤出更为严重;而低融资约束企业融资渠道相对畅通,金融投资对实体投资的挤占效应较弱。
(三)研究假设
基于上述理论分析,本文提出以下研究假设:
H1:实体企业金融化与经营绩效呈"倒U型"关系,即金融化水平较低时对绩效有正向影响,超过一定阈值后产生"挤出"效应。
H2:实体投资在金融化影响经营绩效的过程中起中介作用,即金融化通过挤占实体投资进而影响企业绩效。
H3:融资约束正向调节金融化与经营绩效的关系,高融资约束企业的金融化对绩效的负面影响更为显著。
三、研究设计
(一)样本选择与数据来源
本文选取2011—2020年中国A股非金融类上市公司作为初始研究样本。选择2011年为起始年份,主要考虑2008年金融危机后中国企业金融化趋势加速,且该年度后相关数据可得性较好。样本筛选过程如下:(1)剔除金融、保险行业上市公司;(2)剔除ST、*ST公司;(3)剔除数据缺失严重的样本;(4)为消除极端值影响,对所有连续变量进行上下1%的Winsorize处理。最终获得有效样本企业2,637家,观测值18,927个。财务数据来源于CSMAR数据库和Wind数据库。
(二)变量定义
1. 被解释变量:企业经营绩效(ROA)
参照已有文献,本文以总资产收益率(ROA)作为企业经营绩效的衡量指标,即净利润除以总资产。在稳健性检验中,采用净资产收益率(ROE)作为替代指标。
2. 解释变量:企业金融化(Fin)
参照已有研究方法,本文以金融资产占总资产的比重衡量企业金融化程度。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、长期股权投资、投资性房地产等。同时,在进一步分析中区分短期金融资产和长期金融资产。
3. 中介变量:实体投资(Inv)
以企业购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金除以总资产衡量实体投资水平。
4. 调节变量:融资约束(FC)
参照已有研究,本文采用SA指数衡量企业融资约束程度,该指数基于企业规模和年龄计算,较好地避免了内生性问题。SA指数为负值,绝对值越大表示融资约束越高。本文以SA指数中位数为界,将样本分为高融资约束组和低融资约束组。
5. 控制变量
借鉴已有文献,本文控制以下变量:企业规模(Size,总资产自然对数)、资产负债率(Lev)、企业年龄(Age,上市年限自然对数)、营业收入增长率(Growth)、股权集中度(Top1,第一大股东持股比例)、产权性质(State,国企取1)、年度固定效应和行业固定效应。
主要变量的定义与测度方式汇总见表1。
表1 主要变量定义
| 变量类型 | 变量名称 | 符号 | 测度方法 |
|---|---|---|---|
| 被解释变量 | 经营绩效 | ROA | 净利润/总资产 |
| 解释变量 | 金融化程度 | Fin | 金融资产/总资产 |
| 中介变量 | 实体投资 | Inv | 资本性支出/总资产 |
| 调节变量 | 融资约束 | FC | SA指数 |
| 控制变量 | 企业规模 | Size | 总资产自然对数 |
| 控制变量 | 资产负债率 | Lev | 总负债/总资产 |
| 控制变量 | 企业年龄 | Age | 上市年限自然对数 |
| 控制变量 | 成长性 | Growth | 营业收入增长率 |
| 控制变量 | 股权集中度 | Top1 | 第一大股东持股比例 |
| 控制变量 | 产权性质 | State | 国有企业取1,否则取0 |
(三)模型设定
为检验假设H1,本文构建如下基准回归模型:
ROA_it = alpha_0 + alpha_1 Fin_it + alpha_2 Fin_it^2 + Sigma beta_k Controls_it + mu_i + lambda_t + varepsilon_it
其中,下标i和t分别表示企业和年份,mu_i为个体固定效应,lambda_t为年度固定效应,varepsilon为随机扰动项。若alpha_1显著为正且alpha_2显著为负,则表明金融化与经营绩效之间存在"倒U型"关系。
为检验假设H2的中介效应,采用逐步回归法:
Inv_it = gamma_0 + gamma_1 Fin_it + Sigma beta_k Controls_it + mu_i + lambda_t + varepsilon_it
ROA_it = delta_0 + delta_1 Fin_it + delta_2 Inv_it + Sigma beta_k Controls_it + mu_i + lambda_t + varepsilon_it
为检验假设H3的调节效应,在基准模型中引入金融化与融资约束的交互项。
(四)描述性统计
主要变量的描述性统计结果见表2。样本期间内,企业总资产收益率(ROA)的均值为0.036,标准差为0.058,最大值为0.198,最小值为-0.217,表明不同企业的经营绩效存在较大差异。金融化程度(Fin)的均值为0.082,即金融资产占总资产的平均比重为8.2%,最大值达到0.472,说明部分企业金融化程度已相当高。实体投资率(Inv)的均值为0.051,标准差为0.049。融资约束SA指数的均值为-3.814,中位数为-3.789。
表2 主要变量描述性统计
| 变量 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ROA | 18,927 | 0.036 | 0.058 | -0.217 | 0.034 | 0.198 |
| Fin | 18,927 | 0.082 | 0.091 | 0.000 | 0.053 | 0.472 |
| Inv | 18,927 | 0.051 | 0.049 | 0.001 | 0.036 | 0.256 |
| SA | 18,927 | -3.814 | 0.245 | -4.426 | -3.789 | -3.127 |
| Size | 18,927 | 22.136 | 1.284 | 19.826 | 21.973 | 26.024 |
| Lev | 18,927 | 0.427 | 0.205 | 0.054 | 0.421 | 0.884 |
| Age | 18,927 | 2.803 | 0.354 | 1.609 | 2.833 | 3.434 |
| Growth | 18,927 | 0.167 | 0.387 | -0.524 | 0.106 | 2.436 |
| Top1 | 18,927 | 0.346 | 0.147 | 0.088 | 0.325 | 0.742 |
| State | 18,927 | 0.382 | 0.486 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
四、实证结果与分析
(一)基准回归结果
表3报告了金融化与企业经营绩效的基准回归结果。第(1)列仅加入金融化的一次项,结果显示Fin的系数为负但不显著。第(2)列加入金融化的平方项后,Fin的一次项系数在1%水平上显著为正(0.186),平方项系数在1%水平上显著为负(-0.514),表明金融化与经营绩效之间存在显著的"倒U型"关系,假设H1得到验证。这一结果表明,适度的金融投资能够通过获取投资收益提升企业绩效,但超过一定阈值后(拐点约为Fin=0.181),金融投资对主营业务的"挤出"效应将占据主导,导致企业整体绩效下降。
表3 金融化与企业经营绩效:基准回归
| 变量 | (1) ROA | (2) ROA | (3) ROA |
|---|---|---|---|
| Fin | -0.012 | 0.186*** | 0.152** |
| (0.009) | (0.047) | (0.064) | |
| Fin² | -0.514*** | -0.429*** | |
| (0.092) | (0.110) | ||
| Size | 0.006*** | 0.006*** | 0.007*** |
| (0.001) | (0.001) | (0.001) | |
| Lev | -0.135*** | -0.135*** | -0.138*** |
| (0.006) | (0.006) | (0.006) | |
| Age | -0.003 | -0.003 | -0.002 |
| (0.003) | (0.003) | (0.004) | |
| Growth | 0.018*** | 0.018*** | 0.016*** |
| (0.002) | (0.002) | (0.002) | |
| Top1 | 0.020*** | 0.020*** | 0.017** |
| (0.006) | (0.006) | (0.007) | |
| State | 0.006** | 0.006** | 0.003 |
| (0.003) | (0.003) | (0.003) | |
| 年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 个体固定效应 | 未控制 | 未控制 | 控制 |
| N | 18,927 | 18,927 | 18,927 |
| R² | 0.128 | 0.130 | 0.408 |
注:、、分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为稳健标准误。下同。
第(3)列进一步加入个体固定效应,控制不随时间变化的企业异质性,结果仍然稳健,Fin一次项和平方项系数分别为0.152和-0.429,均在统计上显著。
(二)稳健性检验
为保证结论的稳健性,本文进行以下检验:(1)更换被解释变量,以ROE替代ROA;(2)更换金融化度量方式,采用金融投资收益占总资产比重衡量金融化程度;(3)考虑内生性问题,采用滞后一期的金融化变量进行回归;(4)采用系统GMM估计控制动态面板偏误。上述检验结果均支持基准回归结论,限于篇幅未报告。
五、进一步讨论
(一)中介效应检验:实体投资的传导机制
为检验实体投资是否在金融化影响经营绩效的过程中发挥中介作用,本文采用逐步回归法,结果见表4。第(1)列显示金融化对实体投资的回归系数为-0.063,在1%水平上显著,表明金融化程度越高,企业实体投资率越低。第(2)列同时纳入金融化和实体投资,结果显示实体投资的系数在1%水平上显著为正(0.246),且金融化平方项的系数绝对值较基准回归有所下降,表明实体投资在金融化与经营绩效之间发挥部分中介效应。Sobel检验Z值为-4.37(p<0.01),进一步验证了中介效应的存在。假设H2得到支持。
表4 实体投资的中介效应检验
| 变量 | (1) Inv | (2) ROA |
|---|---|---|
| Fin | -0.063*** | 0.168** |
| (0.012) | (0.066) | |
| Fin² | -0.416*** | |
| (0.112) | ||
| Inv | 0.246*** | |
| (0.030) | ||
| 控制变量 | 控制 | 控制 |
| 固定效应 | 控制 | 控制 |
| N | 18,927 | 18,927 |
| R² | 0.231 | 0.411 |
(二)调节效应检验:融资约束的异质性作用
本文将样本按融资约束程度分为高低两组进行分组回归,结果见表5。第(1)列高融资约束组中,Fin²的系数为-0.567(p<0.01),而第(2)列低融资约束组中Fin²的系数为-0.281(p<0.05),前者绝对值显著大于后者。第(3)列全样本中加入交互项Fin²×FC,交互项系数在5%水平上显著为负,表明融资约束强化了金融化对经营绩效的负面影响。假设H3得到验证。
表5 融资约束的调节效应检验
| 变量 | (1) 高融资约束组 | (2) 低融资约束组 | (3) 全样本 |
|---|---|---|---|
| Fin | 0.224*** | 0.126* | 0.151** |
| (0.068) | (0.071) | (0.064) | |
| Fin² | -0.567*** | -0.281** | -0.398*** |
| (0.122) | (0.118) | (0.115) | |
| FC | -0.016** | ||
| (0.007) | |||
| Fin²×FC | -0.093** | ||
| (0.046) | |||
| 控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
| N | 9,464 | 9,463 | 18,927 |
| R² | 0.413 | 0.398 | 0.409 |
六、结论与启示
本文利用2011—2020年中国A股非金融类上市公司数据,实证检验了实体企业金融化对经营绩效的影响,并从实体投资中介渠道和融资约束调节渠道两个维度揭示了其作用机制。主要研究结论如下:
第一,实体企业金融化与经营绩效之间存在显著的"倒U型"关系,适度的金融投资可通过获取投资回报提升企业绩效,但超过临界点后,金融化对主营业务的"挤出效应"将占据主导地位,导致经营绩效下降。这一发现揭示了金融化影响企业绩效的非线性特征,有助于解释已有研究结论的分歧。
第二,实体投资是金融化影响经营绩效的重要传导渠道。金融化通过挤占企业用于研发创新、设备更新等实体投资的资金,削弱了企业的长期竞争力和盈利能力。这一机制验证了"挤出效应"假说。
第三,融资约束对金融化与经营绩效的关系具有显著的调节效应。高融资约束企业受制于资金可得性,金融化对实体投资的挤出更为严重,进而对经营绩效的负面影响更为突出。
基于上述结论,本文提出以下政策建议:第一,监管部门应关注实体企业金融化程度的分化,对金融资产占比过高的企业加强窗口指导,引导资金回归主营业务;第二,应完善多层次资本市场建设,拓宽企业融资渠道,降低实体经济融资成本,从源头缓解企业"脱实向虚"的动力;第三,企业自身应平衡好金融投资与实业投资的关系,避免短期逐利行为损害长期发展能力。