企业金融化对实业投资效率的双重效应及门槛特征

万良勇 李宸

【摘要】以我国2007 ～ 2017年非金融A股上市公司为研究样本， 采用多元回归和门槛回归模型， 研究企业金融化如何影响实业投资效率。 研究发现： 企业金融化与实业投资效率之间存在非线性“倒U型”关系; 以企业规模、企业成长性及产品市场竞争分别作为门槛变量时， 企业金融化与实业投资效率之间的关系会随着门槛变量的不同而改变， 呈现出区间效应; 相对于非国有上市公司， 国有上市公司的实业投资效率随金融化水平变化的敏感性更高， 呈现出更加陡峭的“倒U型”曲线特征。

【关键词】企业金融化;实业投资效率;双重效应;门槛特征

【中图分类号】F275.5      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2021）07-0027-8

一、引言

近年来， 我国实体经济部门的实业投资回报率持续下降， 大量资本涌入高收益的房地产和金融行业， 实体经济与虚拟经济之间出现了结构失衡问题[1] 。 据初步统计， 2007 ～ 2017年我国非金融A股上市公司购买金融产品的平均投资支出从10.52亿元增加至35.16亿元。 非金融企业的金融化现象得到学术界的广泛关注。 关于企业金融化产生的经济后果， 已有研究发现， 金融化会显著降低企业的投资规模[2] ， 损害企业的主业业绩[3] ， 抑制企业创新[4，5] 。 然而， 鲜有文献研究金融化与实业投资效率之间的关系。

为了探究实体企业金融化水平对实业投资效率的影响， 本文以2007 ～ 2017年非金融A股上市公司为研究样本， 从企业特征和外部市场环境的角度分析金融化水平与实业投资效率之间的关系。 本文的主要贡献有三点：第一， 已有文献主要研究金融化对实业投资规模的影响[2，3] ， 鲜有文献研究企业金融化水平对其投资效率的影响。 本文验证了企业金融化与投资效率之间呈“倒U型”的非线性关系， 丰富了企业金融化与企业投资关系方面的研究成果。 第二， 通过引入Hansen[6] 于1999年提出的门槛回归模型， 实证检验了在不同市场环境及企业特征条件下， 企业金融化水平与投资效率之间的区间效应， 进一步丰富和深化了人们对实体企业金融化微观经济后果的认识。 第三， 区分产权性质的补充检验发现， 国有上市公司的实业投资效率随金融化水平变化的敏感性更高， 呈现出更加陡峭的“倒U型”曲线特征， 丰富了有关公司产权性质的研究成果。

二、理论分析与研究假设

（一）企业金融化与投资效率

高效率的企业投资是宏观经济增长的微观基础[7] 。 已有研究从政策环境、公司特征、治理因素等角度探讨了投资效率的影响因素， 发现产业政策、货币政策、外部治理環境、超额银行借款、会计弹性、产权性质等会显著影响企业投资效率[8-13] ， 但鲜有文献探讨金融化对投资效率的影响。 虽然鲜有文献直接考察金融化对投资效率的影响， 但有较多文献检验了金融化与实业投资规模的关系。 一些学者认为， 企业金融化对实业投资规模的影响主要体现为“挤出”效应。 一方面， 当投资金融资产具有更多的收益机会时， 管理者基于业绩压力可能做出将企业资源投资于金融资产的短视行为， “挤出”实业资产; 另一方面， 对金融资产的大量投资使管理者面临来自资本市场的压力， 从而迫使企业回购股票及发放股利以推动股价上升， 进一步挤占实业投资资源[14-16] 。 也有一些学者持相反的观点， 认为企业金融化主要通过“蓄水池”效应作用于企业投资规模。 金融资产相对于非金融资产具有更好的流动性， 当企业在生产经营过程中存在投资机会时， 金融资产可以迅速以较低的成本变现并反哺实业[17] 。 此外， 企业也能够通过获取金融资产投资收益缓解财务困境， 提高盈利水平， 增加实业投资[18-20] 。

根据前文所述， 金融化对实业投资规模可能存在“挤出”效应和“蓄水池”效应， 这两种效应所带来的经济后果在投资不足和投资过度的企业中可能存在异质性。 一方面， 金融化的“挤出”效应会对过度投资企业形成制约， 此时金融化与投资效率之间体现为正相关关系; 另一方面， 当企业投资不足时， 金融化的“挤出”效应可能导致实业投资规模的进一步缩减， 此时二者之间体现为负相关关系。 而“蓄水池”效应和“挤出”效应的结合使金融化对投资效率的影响复杂化， 也意味着二者之间可能存在非线性关系。 同时， 企业为了防范资金短缺、投资不足的风险而持有少量适度的金融资产， 能够在一定程度上优化资产配置。 反之， 企业基于逐利动机过度投资具有高风险特征的金融资产， 则会对投资效率产生不利影响。 基于以上分析， 提出本文的假设1：

H1：企业金融化与投资效率之间存在非线性关系， 一定程度的金融化有利于改善投资效率， 而过度的金融化则会减损投资效率。

（二）企业规模、企业成长性及产品市场竞争的门槛效应

1. 企业规模的门槛效应。 企业规模可能影响金融化与投资效率间的关系。 从融资约束的视角来看， 我国特殊的经济和政策环境决定了融资约束在不同资产规模企业中的差异性。 具体而言， 我国银行体系中普遍存在“规模歧视”， 更倾向给予大规模企业信贷支持， 同时企业规模也是政府执行扶持政策的重要依据[21-23] ， 导致不同规模企业获取外部资源的难易程度各不相同， 进而对金融资产配置决策及其经济后果造成影响。 从决策效率视角看， 大企业往往拥有更加完善的管理体系并能够制定更有效的决策， 而相反的观点则认为中小企业由于决策谨慎性更高并且信息传递失真率更小， 具有决策的比较优势[24] 。 综上， 金融化与投资效率之间可能因企业规模的不同呈现出非线性关系， 表现出区间效应。

2. 企业成长性的门槛效应。 企业成长性可能影响金融化与投资效率间的关系。 根据企业生命周期理论， 处于不同成长阶段的企业在经营策略、组织架构及外部环境等方面存在异质性[25] ， 因此在面临相同的金融资产投资机会时， 其内外部环境不同所造成的决策特点上的差异可能会导致不同的经济后果。 此外， 相对于成长缓慢的企业， 成长性高的企业的投资风险容易被低估[26] ， 并且更可能面临资金短缺问题[27] ， 因此为补充快速成长所需要的资金而进行金融资产短期投机行为的倾向性可能更强， 从而对资产配置效率产生不利影响。 综上， 金融化与投资效率之间可能因企业成长性的不同呈现出非线性关系， 表现出区间效应。

3.产品市场竞争的门槛效应。 产品市场竞争也可能影响金融化与投资效率之间的关系。 一方面， 激烈的市场竞争有助于营造更加公开透明的市场环境， 降低信息不对称程度[28] ; 另一方面， 产品市场竞争是重要的外部治理机制之一， 激烈的市场竞争使企业面临巨大的生存压力， 能有效缓解公司信息不对称和代理冲突， 对管理层的行为起到激励和监督作用[29] ， 在这种情况下管理层制定的金融资产投资决策可能更加符合企业长远发展战略。 综上， 金融化与投资效率之间可能因市场竞争程度的不同呈现出非线性关系， 表现出区间效应。

基于以上分析， 提出本文的假设2：

H2：企业规模、企业成长性及产品市场竞争对实体企业金融化与投资效率之间的关系具有门槛效应。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

我国财政部从2007年1月1日正式实施现行企业会计准则， 因此本文选取2007 ～ 2017年我国沪深两市A股上市公司作为初始样本。 样本筛选规则如下：①考虑到金融行业具有明显不同于其他行业的特征， 剔除金融类A股上市公司; ②剔除ST、

?ST、PT类上市公司; ③剔除资产负债率大于100%的上市公司; ④剔除数据存在缺漏的样本。 最终得到18149个观测样本。 由于进行门槛回归分析时需保证样本为平衡面板数据， 因此进一步删减样本， 得到包含10670个样本的平衡面板数据。 为了消除极端值的影响， 对所有的连续变量进行了1%水平上的缩尾处理。 本文所有上市公司数据均来自于CSMAR数据库及Wind数据库， 使用Stata 15.0进行统计分析。

（二）变量定义与说明

1. 被解释变量：投资效率（IE）。 采用Richardson[30] 模型测度上市公司投资效率。 具体操作方法可以分为两步：第一步， 预测公司在理想状态下的投资总支出; 第二步， 将公司的实际投资支出与第一步计算出的公司理想状态下的投资总支出进行比较， 以其差额的绝对值测度偏离最优投资规模的程度。 本文将模型（1）中的残差绝对值取负数作为企业投资效率的衡量指标（IE）， 该值越大， 则表示投资效率越高。

Invi，t=α0+α1Tobini，t-1+α2Cashi，t-1+

α3Sizei，t-1+α4Levi，t-1+α5Agei，t-1+α6Roai，t-1+

α7Invi，t-1+Year+Industry+ε         （1）

式（1）中， Invi，t为购建固定资产、无形资产和其他长期资产的支出与处置固定资产、无形资产和其他长期资产的收益之间的差值与期初总资产的比值; Tobin为企业投资机会， 以股票市场价值与总负债的和除以总资产计算得到; Cash为经营性现金流量净值与总资产的比值; Size为企业规模; Lev为资产负债率; Age为上市年龄; Roa为总资产收益率。 公司本期的投资支出主要是由上一期的整体运营情况所决定的， 因此模型中除新增投资以外的解释变量均滞后一期。

2. 解释变量：金融化水平（Fin）。 借鉴已有文献的做法[5，16，31] ， 以企业持有的金融资产占总资产的比例表示企业的金融化程度， 金融资产包括交易性金融资产、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额、投资性房地产净额。

3. 门槛变量。 本文选取企业规模（Size）、企业成长性（Growth）及產品市场竞争（Compete）作为门槛变量， 进一步探讨企业金融化与投资效率之间的关系。 企业规模（Size）以企业总资产的自然对数衡量。 企业成长性（Growth）以托宾Q值衡量。 参考姜付秀等[32] 、邢立全和陈汉文[33] 的研究， 本文采用赫芬达尔指数衡量产品市场竞争程度（Compete）， 该指数越小， 表明市场集中度越低， 市场竞争程度越高。

4. 控制变量。 由于代理成本会对企业的投资效率产生重大影响， 参考已有文献的研究成果[34-36] ， 选用管理费用率（MCR）、自由现金流量（CF）、资产负债率（Lev）、上市时间（Age）控制代理成本的影响。 为控制公司内部治理机制的影响， 加入股权集中度（EC）、董事会规模（NBD）、独立董事比例（PID）、管理层持股比例（MSR）等内部治理变量。 同时对年度和行业进行控制。 各变量定义如表1所示。

（三）模型构建

为了考察实体企业金融化与投资效率之间是否存在非线性关系， 本文构建了以下多元回归模型：

IE=β0+β1Fin+β2Fin2+β3Controlsi，t+ε    （2）

由于企业金融化水平与投资效率之间的关系可能随着企业特征及市场环境的不同产生结构性突变， 本文借鉴了Hansen[6] 关于门槛回归方法的研究成果， 构建了二者之间的门槛回归模型， 用以检验企业金融化与投资效率之间可能存在的区间效应。 该模型建立在平衡面板数据的基础上， 基本方程设定如下：

DV=β1×IV×I（TV≤γ1）+β2×IV×I（γ1

γ2）+……+βn×IV×I（TV>γn-1）+θ'x+μ+ε （3）

其中， DV代表因变量， IV代表自变量， TV代表门槛变量， γ代表门槛值， I（*）为示性函数， x为一组控制变量， μ为公司的个体效应， ε为服从均值为0、标准差为s的随机干扰项。

该门槛回归模型实质上相当于一个以门槛变量值作为分界点的分段函数。 以企业规模（Size）为例， 构建的单一门槛回归模型如下所示：

IEi，t=β0+β1Fini，tI（Sizei，t≤γ）+β2Fini，tI（Sizei，t>γ）+β3Controlsi，t+ε   （4）

根据门槛回归理论， 若给定门槛回归模型中的门槛值γ， 则可以通过对模型中的变量进行估计得到模型的残差平方和。 给定的γ值越接近于真实的门槛值， 残差平方和越小。 可以通过观察不同γ值下残差平方和的大小求得准确的门槛值。 为了确定门槛效应是否真实存在， 还需要对门槛回归模型中的系数β1和β2进行Wald检验， 如果二者之间不存在显著差异， 则表明门槛效应不显著。

四、实证检验与结果分析

（一）描述性统计

表2为各主要变量的描述性统计结果。 投资效率（IE）的平均值为-0.067， 中位数为-0.040， 表明我国超过一半的非金融A股上市公司存在非效率投资。 企业金融化水平（Fin）的平均值为0.033， 中位数为0.005， 最大值为0.411， 表明我国一半左右的非金融A股上市公司金融化水平不足0.5%， 但也有少量企业将40%以上的资产用于金融资产的配置， 与杜勇等[3] 的研究成果一致。

（二）多元回归分析

表3为模型（2）的回归结果。 首先对模型进行了Hausman检验， 显示F检验统计量为52.28， p值小于1%， 说明固定效应模型优于随机效应模型。 列（1）为采用固定效应模型的回归结果。 从中可以看出， 在全样本中， 金融化水平（Fin）的一次项回归系数在1%的水平上显著为正， 平方项系数在1%的水平上显著为负， 初步证实了实体金融化水平与投资效率之间呈现出非线性的“倒U型”关系。 可能的原因是， 企业持有少量适度的金融资产有助于防范流动性风险及投资不足风险， 而企业基于逐利动机过度投资金融资产， 则有可能增加投资风险， 降低投资效率。 列（2）为采用最小二乘法的回归结果， 与固定效应模型的结果基本一致。 上述结果表明假设1得到验证。

（三）门槛回归分析

本文对实体企业金融化水平与投资效率之间的关系进行了进一步检验， 以企业规模（Size）、企业成长性（Growth）和产品市场竞争（Compete）作为门槛变量， 分别设置了单一门槛、双重门槛进行门槛回归分析。 表4列示了对门槛变量进行500次自抽样的检验结果， 用来判断门槛值的个数; 表5为最优门槛值的估计结果及其95%置信区间; 表6报告了门槛模型的回归结果。

1. 企业规模（Size）。 由表4、表5可知， 以企业规模（Size）作为门槛变量时， 单一门槛通过了显著性检验， 且该单一门槛值为23.368。 假设该门槛值为γ1， 则Fin_1表示Size≤γ1时的金融化水平， Fin_2表示Size>γ1时的金融化水平。 图1较为清晰地显示了该门槛变量的估计值及其在95%水平上的置信区间。 其中， 门槛参数的估计值为似然比检验统计量LR为0时的γ值， 门槛估计值的95%置信区间为LR值小于5%显著性水平的临界值（图中虚线与曲线相交的点）构成的区间。

从表6列（1）的回归结果可知， 当企业资产规模（Size）小于23.368时， 金融化水平的系数为0.0583， 且在5%的水平上显著， 表明当资产规模较小时， 企业的金融化行为会对投资效率产生积极影响。 当企业资产规模（Size）大于23.368时， 金融化水平的系数为-0.0466， 此时企业提高金融化水平反而会减损投资效率。 这是因为， 小规模企业由于面临更大的融资约束， 在使用自己的有限资产进行投资时必须经过慎重的考虑。 此外， 小规模企业具有管理决策的相对优势， 信息传递过程中的失真率更小， 从而金融资产的决策有效性更高。

2. 企业成长性（Growth）。 以企业成长性（Growth）作为门槛变量时， 综合表4、表5的結果可知， 该门槛回归模型为双重门槛， 两个门槛值分别为1.152与6.440。 图2、图3显示了两个门槛值及其95%水平上的置信区间。 为方便讨论， 将企业成长性（Growth）小于1.152的定义为低成长水平， 介于1.152与6.440之间的定义为中等成长水平， 高于6.440的定义为高成长水平。 由表6列（2）的回归结果可以看出， 当企业处于低成长水平时， 金融化前的系数为正且在1%的水平显著; 当企业处于中等成长水平时， 金融化前的系数为-0.0121但不显著; 当企业处于高成长水平时， 金融化带来的负面影响迅速增加， 约为原来的24.46倍且在1%的水平上显著。 总的门槛回归结果表明， 当企业处于低成长水平时， 金融化与投资效率之间为显著的正相关关系; 当企业处于高成长水平时， 二者之间会形成显著的负相关关系。 这是因为， 相对于低成长性的企业， 高成长性企业具有更雄厚的经济实力和更丰富的企业资源， 很有可能低估投资风险， 对金融资产的配置也可能是缺乏审慎考虑的结果。

3. 产品市场竞争（Compete）。 以产品市场竞争（Compete）作为门槛变量时， 双重门槛通过了显著性检验， 从表5中可以看出两个门槛值分别为0.094和0.110。 图4、图5显示了两个门槛值及其95%水平上的置信区间。 表6列（3）报告了以市场竞争作为门槛变量的双重门槛回归结果：当产品市场竞争（Compete）小于0.094时， 金融化水平与投资效率的回归系数为0.0370但不显著; 当产品市场竞争（Compete）介于两个门槛值0.094和0.110之间时， 金融化水平与投资效率的回归系数由正转负， 且在1%的水平上显著; 当产品市场竞争（Compete）大于第二个门槛值0.110时， 金融化水平的系数由

-0.2894迅速增加至-1.0004， 约增长为原来的3.44倍， 在5%的水平上显著为负。 总的回归结果表明， 当以产品市场竞争（Compete）作为门槛变量时， 企业金融化水平与投资效率之间的关系会在第一个门槛值附近由正向转为负向， 且负相关关系的程度在跨越第二个门槛值时迅速加深。 即在分散和竞争激烈的市场环境中， 金融化有助于提升投资效率; 而在垄断集中的市场环境中， 金融化反而会减损投资效率。 这是因为， 在垄断市场中管理者对金融资产的大规模配置是一种基于追求短期业绩收益的“短视”行为， 会导致非效率投资， 减损企业的投资效率。 综上， 假设2得到了验证。

（四）稳健性检验

为了增强实证结果的可靠性， 本文采用了如下方法进行稳健性检验：①替换解释变量。 由于投资性房地产变现能力较差， 回收成本较高， 与其他金融资产相比具有一定的特殊性， 因此在金融化的衡量指标中剔除“投资性房地产净额”重新进行回归; ②由于采用Richardson模型衡量上市公司投资效率， 所有的公司均存在非效率投资问题[37] ， 因此为避免模型产生系统性偏差， 将通过模型计算出来的残差三等分， 剔除掉中间组， 并将最大组和最小组作为非效率投资组， 再相应对模型进行回归。 稳健性检验结果表明， 重新衡量金融化指标及投资效率指标之后， 各主要变量的结论未发生变化， 仍支持本文的研究假设。 限于篇幅， 稳健性检验结果未予列示。

五、补充检验：产权性质的影响

国有企业由于其特殊的产权和经济地位属性， 相比非国有企业而言具有一定的融资优势， 包括政府补助及银行信贷支持[38] 。 当面临同样的投资机会时， 产权性质不同的企业会形成不同的投资决策， 受到的内外部治理环境的影响也不同。 首先， 国有企业由于其经济地位和政治地位的特殊性会受到来自政府及市场更为严格的监管[39] ， 当其增加金融资产投资时， 这种“不务正业”的行为可能会引起监管机构的注意， 从而迫使国有企业审慎投资， 做出更符合长期战略需求的投资决策。 因此， 对于国有企業而言， 适度的金融化能够发挥一定程度的外部治理作用， 相比单纯的“蓄水池”效应可以更加显著地提升投资效率。 其次， 由于金融资产的价值波动性大且投资风险高， 当国有企业过度投资金融资产时， 可能造成其经营业绩的不确定性增加， 并对外部融资产生一定的影响。 具体而言， 银行基于信贷评级会缩减对国有企业的信贷支持规模， 而国有企业业绩不确定性的提高也会导致政府补助数量的减少。 在这种情况下， 国有企业资金来源受到限制， 融资约束程度迅速增加， 金融资产的过度投资将导致对投资效率更大程度的负面影响。 因此， 相对于非国有企业而言， 国有企业的投资效率对金融化的反应更敏感。

表7分别列示了国有上市公司与非国有上市公司中金融化与投资效率的回归结果。 可以看出， 无论是国有上市公司还是非国有上市公司， 企业金融化水平的一次项系数显著为正， 二次项系数显著为负， 呈现“倒U型”曲线的结构特征。 图6显示了不同产权性质企业中金融化水平与投资效率之间非线性曲线的不同形态特征。 可以看出， 国有企业的“倒U型”曲线更陡峭， 投资效率对金融化水平的反应更敏感， 且二者的最优金融化水平相近。

六、主要结论与启示

本文以我国2007 ～ 2017年非金融A股上市公司为研究样本， 采用多元回归模型及门槛回归模型分析了我国实体企业金融化与投资效率之间的非线性关系以及企业规模、企业成长性及产品市场竞争的门槛效应。 研究发现：企业金融化与投资效率之间存在“倒U型”的非线性关系; 企业规模、企业成长性及产品市场竞争对金融化具有门槛效应; 相对于非国有上市公司， 国有上市公司中投资效率对金融化的变化敏感性更高。

本研究可提供以下启示：①金融化是一把“双刃剑”， 适度的金融化能够提高企业投资效率， 过度的金融化则会减损投资效率。 企业应当提高自身对金融资产的风险管控水平， 将金融资产比例维持在适度的水平上， 同时也应当加大资本市场监管力度， 防止企业为追求短期收益盲目投资金融资产。 ②在不同的市场环境及企业特征下， 企业持有金融资产对投资效率的影响各有不同。 企业应当结合自身特点及所处的市场环境特点制定合理的金融资产投资决策。 ③政府应通过制定产业扶持政策及减税降费措施， 进一步优化实业投资环境、降低实体经济的系统性风险， 以提升实业投资的资本回报率， 进而引导实体企业回归主业。

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