工业企业金融资产配置动机研究——基于融资结构的视角

■许贤云

一、引言

近年来，金融为支持我国经济高质量发展和供给侧结构性改革作出了巨大贡献，但也伴随着实体经济“脱实向虚”的问题。部分企业融资获得的资金并未用于生产投资经营，反而用于金融资产投资，造成资金在金融体系内“空转”，导致实体经济“脱实向虚”。“经济是肌体，金融是血脉，两者共生共荣”，实体部门提高金融市场投资活跃度和金融资产配置比重，有利于金融部门与实体经济互联互通，但过度金融化行为往往会挤占固定资产投资（张成思和张步昙，2016），扭曲金融市场的资源配置（罗来军等，2016），甚至引发金融部门与实体经济风险交叉传染。

资金在金融体系空转，一方面降低了货币政策服务实体经济的效率，另一方面也将增加金融体系风险。因此，为切实提高金融服务实体经济的能力，本文尝试从企业融资结构角度，对工业企业金融资产配置的动机进行研究，即在全面考察企业金融化的预防性储备、风险规避及资本逐利三方面动机的基础上区分企业融资结构，检验分析不同融资渠道下企业金融化动机的异质性。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

传统观点认为实体经济“脱实向虚”的主要原因有两方面：一方面是实体部门投资收益率下降，实体部门出现“资产荒”，进而使得资金流向金融部门；另一方面则是在资本逐利特性的驱动下，资金更多流向收益更高的金融部门。无论是出于实体部门投资收益率下降还是资本逐利的原因考虑，其本质动机都是为了追求相对更高的投资收益率，即出于投机性动机。Krippner（2005）认为金融资产投资是非金融企业面临实体投资回报不断下降时作出的一种反应。Demir（2009）以阿根廷、墨西哥和土耳其三个新兴国家的微观企业数据实证研究发现，影响非金融企业进行金融投资的主要因素是金融资产的相对收益水平（与固定资产投资之间的收益率缺口）。Bodnar et al.（1998）以问卷形式研究了美国非金融企业持有金融衍生产品的情况，发现相对于小企业，大企业更多地持有金融衍生产品，且主要动机为提升利润。胡奕明等（2017）在区分现金和其他金融资产之后发现，企业配置其他金融资产一定程度上是以牺牲实体经济投资来追求金融资产的投资回报。也有学者提出不同观点。杨筝等（2017）认为企业配置金融资产主要是关注金融资产的“流动性管理工具”功能。张成思和郑宁（2018）以中国A股非金融上市公司为样本，实证分析了非金融企业的金融资产投资行为，证实企业金融化的主要驱动因素为风险规避而非资本逐利。同时，他们进一步考察了所有权和行业的影响，研究发现风险规避是中国非国有企业和制造业企业金融化的显著驱动因素，而国有企业和非制造业企业则不存在这一特征。无论从目的还是从结果看，非金融企业的金融化行为均受到固定资产投资风险因素的驱动（张成思和郑宁，2019，2020）。

（二）研究假设

凯恩斯的“预防性储蓄理论”认为，为防止现金流冲击对经营造成影响，企业会持有一定比例的现金。由于金融市场的不完善以及资金供需双方的信息不对称，企业普遍面临融资约束问题（Hubbard，1998）。而金融资产具有较强的流动性，因此，持有金融资产能够预防未来现金流的冲击及降低外部融资约束在企业发展面临困难的不利影响（杨兴全等，2017；罗知和张川川，2015）。由此可见，出于预防性储备目的，在资金充裕时，企业增加金融资产的持有，而在资金紧张时，卖出金融资产以缓解资金压力，达到调节资金的目的。基于“理性人”假说，企业作为生产主体，在进行投资决策时始终坚持趋利避害原则。因此，出于风险规避原则，在经济下行、前景不明朗的情况下，固定资产投资风险加大，企业会减少实体经济投资，增加金融资产配置；出于资本逐利原则，在实体经济投资收益率相对较低，金融资产投资存在超额回报率的情况下，企业会减少固定资产投资，增加金融资产配置。据此，提出企业金融化的三个动机假设：

H1：在“预防性储备”动机下，企业资金状况与工业企业金融资产配置之间呈正相关关系；

H2：在“风险规避”动机下，固定资产投资风险与工业企业金融资产配置之间呈正相关关系；

H3：在“资本逐利”动机下，金融投资超额回报率与工业企业金融资产配置之间呈正相关关系。

传统的企业金融理论认为，企业的投资行为与融资行为之间并无关联，但随着委托代理论及信息不对称理论在企业金融理论中的运用，传统的企业投资融资无关论逐渐被现代企业金融理论的相关论替代。现代企业金融理论认为，由于企业利益相关主体间的利益冲突和资本市场信息不对称的存在，使得企业的投资行为受到融资约束。从融资原理分析，内源融资是企业最基本的融资方式，持有一定规模的自有资金，一方面为未来的投资机会提供资金需求，另一方面为外源融资提供信誉担保，进而减少和规避融资约束问题。同时，由于内源融资具有财务风险小、成本低的特性，因此，企业采用内源融资进行投资时，对其流动性的要求更高，而对风险和收益的敏感性相对较低。

外源融资恰好与内源融资相反。当企业有能力使用外源融资进行投资时，则说明企业的融资约束问题相对较小，风险和收益问题才是投资决策的主要考虑因素。一方面，由于各个利益主体间的冲突，外源融资（如负债）对企业的财务风险结构造成一定影响，进而增加了企业的破产风险。因此为避免企业破产带来的人力资本损失，管理者在利用外源融资获得的资金进行投资时，对投资风险较为敏感。同时，债权人为避免承担企业破产的风险，也会对企业的高风险投资进行监督。另一方面，由于资本市场的信息不对称，企业外源融资成本明显高于内源融资成本，导致企业在进行外源融资投资时会选择收益更高的投资项目。据此，提出不同融资渠道下企业金融化的异质性动机假设：

H4：内源融资金融化主要出于预防性储备动机，企业资金状况对工业企业内源融资金融化有显著的促进作用；

H5：外源融资金融化主要出于风险规避和资本逐利动机，固定资产投资风险与金融投资超额回报率对工业企业外源融资金融化有显著的促进作用。

三、模型设定及变量说明

（一）模型设定

首先，设定企业金融化动机研究的基本模型，具体如下：

其中，被解释变量fin表示企业金融化水平，即企业配置金融资产的比重。c刻画企业层面的个体效应；d刻画时间固定效应；fc表示企业资金状况指数；risk表示固定资产投资风险占比，即固定资产投资风险占金融资产投资风险与固定资产投资风险总和的比重；gap表示金融投资的超额回报率，即金融资产投资收益率与固定资产投资收益率之差；控制变量V包括企业规模（asset）、财务杠杆率（lev）、成长能力（grow），其中对企业规模进行对数处理。

考虑到各解释变量对企业金融化水平的影响可能存在一定时滞效应，参考相关文献的做法，将所有解释变量滞后一期，建立以下滞后模型。

其次，区分内源性融资（en）与外源性融资（ex），以考察企业金融化的融资来源结构。分别设定基准模型（3）和滞后模型（4），控制变量同式（1）保持一致。

最后，考察融资结构对金融化动机的异质性影响；通过三个动机指标对企业金融资产投资-融资结构敏感性的影响来推断企业金融资产投资的动机。如当企业资金状况指数上升，企业将内源融资或外源融资的资金更多地用于金融资产配置，则反映出企业内源融资金融化或外源融资金融化是出于预防性储备动机。具体而言，在式（3）的基础上引入内源融资与三个动机指标的交互项并加以修正，设定基准模型（5）和滞后模型（6），在式（3）的基础上引入外源融资与三个动机指标的交互项并加以修正，设定基准模型（7）和滞后模型（8），式（5）—（8）中的控制变量同式（1）保持一致。

（二）样本选取与变量说明

数据来源于中国人民银行企业景气调查系统，企业样本为福建省工业企业，样本时间最早可追溯至1991年。在综合考虑样本个数和时间长度的基础上，选取113家福建省工业企业2007年至2020年期间的季度数据。由于2015年4月份，工业企业的财务指标经历过一次较大的修订，因此对于部分指标的度量分两段进行定义。

1.被解释变量

企业金融化水平（fin），以金融资产占总资产的比重进行衡量。在综合考虑现有测度方法（张成思和张步昙，2020）和调查企业现有财务指标的基础上，对金融资产进行定义，即：

fin=（货币资金+交易性金融资产+一年内到期长期债券+其他流动资产+长期投资+其他资产+其他长期资产）/企业总资产；

fin=（货币资金+交易性金融资产+其他应收款+一年内到期的非流动资产+其他流动资产+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+长期应收款+其他非流动资产）/企业总资产。

其中，t1表示2007年至2015年一季度，t2表示2015年二季度至2020年，下同。

2.解释变量

（1）企业资金状况指数（fc）是利用工业企业景气调查问卷中“资金周转状况”“销货款回笼状况”“银行贷款获得情况”及“银行贷款利率水平（比上季）”4个问题的答案进行构建。具体公式为：fc=选择正向答案的数量/4-选择负向答案的数量/4。若该指数大于0，则说明企业资金状况较好。

（2）固定资产投资风险占比（risk）是以固定资产投资风险（Var_r）占固定资产投资风险（Var_r）与金融资产投资风险（Var_r）之和的比重进行衡量，具体计算公式为：risk=Var_r/（Var_r+Var_r）。

对于固定资产投资风险和金融资产投资风险的计算，参考Demir（2009）的设计，即对每家企业的固定资产收益率和金融资产收益率时序分别设立GARCH（1，1）模型，分别估计出该企业的固定资产投资收益率和金融资产投资收益率各自的条件方差序列，即为企业固定资产投资和金融资产投资的即时风险。

对于固定资产投资收益率（r）和金融资产投资收益率（r）的测算，参照张成思和郑宁（2020）的做法，并结合调查企业现有的财务指标，具体公式为：

r=（主营业务收入-主营业务成本-营业税金及附加-销售费用-管理费用-财务费用）/（总资产-金融资产）；

r=（主营业务收入-主营业务成本-营业税金及附加-销售费用-管理费用-财务费用-资产减值损失）/（总资产-金融资产）；

r=（投资收益-利息净支出-汇兑净损益）/金融资产；

r=（投资收益+公允价值变动收益-利息净支出-汇兑净损益）/金融资产。

在计算得到两类收益率的季度数据后，还需对其进行年化处理。

（3）金融投资超额回报率（gap）是以经过总资产和总风险（金融资产投资风险和固定资产投资风险之和）调整后的金融资产投资年化收益率与固定资产投资年化收益率之差来衡量，具体计算公式为gap=（r-r）/[总资产×（Var_r+Var_r）]。

（4）内源融资占比（en）以企业内源融资占负债及所有者权益总计的比重进行衡量。内源融资指的是企业在生产经营过程中以盈余公积和未分配利润形式留存下来的自有资金。具体公式为：

en=（盈余公积+利润分配）/（负债+所有者权）益；

en=（盈余公积+未分配利润）/（负债+所有者权益）。

（5）外源融资占比（ex）以企业通过股权形式和债权形式获得的融资占负债及所有者权益总计的比重进行衡量。其中，股权融资包含股票市场融资和企业资本公积，债权融资包含发行债券、借款、票据融资等。具体公式为：

ex=（资本公积+应付债券+短期借款+长期借款+应付票据）/（负债+所有者权益）；

ex=（股票市场融资额+资本公积+应付短期融资券+应付债券+短期借款+长期借款+应付票据）/（负债+所有者权益）。

3.控制变量

企业规模（asset）以企业的总资产进行衡量，并对其取对数处理，以ln_asset表示；财务杠杆率（lev）以企业总负债与所有者权益总计之比进行衡量；成长能力（grow）以主营业务收入的同比增速来衡量。

（三）描述性统计

表1给出了主要变量的描述性统计分析。对于企业金融化水平（fin），不同企业之间的金融资产占比差距较大，金融资产占比最小值接近于0，而金融资产占比最大的则为0.975，接近于1，说明有些企业的金融化程度相当高，有些企业则很低。从企业融资来源看，外源融资（ex）的均值大于内源融资（en），说明企业融资更多地依赖于外部，且外源融资的标准差小于内源融资，说明内源融资在各企业之间差异较大。企业资金状况指数（fc）均值大于0，说明整体样本在2007—2020年间资金状况指数都处于较好的水平。固定资产投资风险占比（risk）均值为0.427，说明整体来看固定资产投资风险占比小于金融投资风险占比。金融投资超额回报率（gap）均值为-0.1%，说明总体来看企业的金融资产投资收益率要低于固定资产投资收益率。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证分析

（一）实证结果分析

经过豪斯曼检验，选择采用双向固定效应模型GMM进行估计，且均采用企业层面的聚类异方差稳健标准误。同时，在回归结果中，给出了实证模型有效性的检验诊断：一是模型充分识别检验，该检验使用异方差稳健的KP-LM统计量，零假设为模型未充分识别；二是模型中工具变量的过度识别约束检验，该检验借助于异方差稳健的Hansen J统计量来进行检验，零假设为工具变量集有效，结果显示本文采用的模型合理有效。

根据以上设计，通过模型（1）和模型（2）全面检验了企业金融化的动机，具体回归结果如表2所示。企业资金状况指数（fc）的系数在5%的置信水平下显著为正，说明企业资金状况改善会明显提高企业的金融资产配置。固定资产投资风险占比（risk）的系数在1%的置信水平下显著为正，说明固定资产投资风险占总投资风险的比重越大，企业的金融资产配置比重越高，企业金融化程度加深。这一结果表明企业投资金融资产是为了规避固定资产投资风险。当期的金融投资超额回报率（gap）的系数并不显著，而过去一期的金融投资超额回报率的系数在1%的置信水平下显著为正，说明金融资产投资的额外收益对企业投资金融资产的影响存在时滞效应。主要是由于现实中企业财务报表形成需要一定的时间，企业管理者在进行投资决策时往往是以上一期的收益情况作为参考。以上实证结果表明，工业企业进行金融资产配置包含了预防性储备动机、风险规避动机及资本逐利动机。

表2 实证模型的GMM回归结果

通过模型（3）和模型（4）考察了企业内外源融资渠道对其金融资产配置的影响，表2的最后二列报告了回归结果。具体看，内源融资的系数均在5%的置信水平下显著为正，外源融资的系数均在5%或1%的置信水平下显著为正，但外源融资的系数始终大于内源融资的系数，说明外源融资引起企业金融化的敏感性与显著性均高于内源融资。

最后，通过模型（5）—（8）对融资来源结构造成的企业金融化驱动机制异质性影响进行检验，具体结果如表3所示。从模型（5）和模型（6）的估计结果看，在加入内源融资与三个驱动因素交互项后，仅内源融资与企业资金状况指数交互项（enfc）的系数在5%的置信水平下显著为正，而内源融资（en）的系数及其余两个交互项（enrisk、engap）的系数均不显著。这表明，企业资金状况指数提高会显著加剧内源融资金融化的行为，而固定资产投资风险占比和金融投资超额回报率的上升对内源融资金融化的行为并无显著影响，这说明预防性储备动机对内源融资金融化有显著的驱动作用。从模型（7）和模型（8）的估计结果看，在加入外源融资与三个驱动因素交互项后，外源融资（ex）的系数、外源融资与企业资金状况指数交互项（exfc）的系数并不显著，而外源融资与固定资产投资风险占比交互项（exrisk）的系数在1%的置信水平下显著为正，外源融资与金融投资超额回报率交互项（exgap）的系数在滞后模型（8）中显著为正。这说明：固定资产投资风险占比上升会显著加剧外源融资金融化的行为，且过去一期的金融投资超额回报率上升会加剧外源融资金融化的行为。由此可见，风险规避动机和资本逐利动机均对外源融资金融化有显著的驱动作用。

表3 实证模型的GMM回归结果：金融化动机的异质性模型

从控制变量的系数估计结果看，企业规模的自然对数（ln_asset）的系数在模型（1）（2）（7）及（8）中均表现出显著正相关性，说明当期和过去一期的企业规模扩大均会使得企业在金融资产配置上有所增加，表明大企业对金融资产的需求更大。财务杠杆率（lev）的系数在模型（1）—（8）均表现出显著负相关性，说明当期和过去一期的财务杠杆率提高会减少企业的金融资产配置。成长能力（grow）的系数在模型（1）—（8）中均存在显著负相关性，说明当期和过去一期的主营业务收入增速提高会降低企业对金融资产的投资需求，表明成长性越好的企业，对金融资产配置比重越小。

总体来看，预防性储备、风险规避及资本逐利均是工业企业金融化的驱动因素。同时，工业企业内外源融资的增加均会引起该企业对金融资产配置需求的增加，但其动机表现出明显的异质性，内源融资金融化主要是受预防性储备动机驱动，而外源融资金融化主要是受风险规避动机和资本逐利动机驱动。

（二）稳健性检验①限于篇幅，结果留存备索。

考虑到“金融资产”界定的不同可能对实证结论产生的影响，对金融资产的构成进行缩减，并将窄口径的企业金融化指标标记为fin_s。具体公式如下：

fin_s=（货币资金+交易性金融资产+长期投资）/企业总资产；

fin_s=（货币资金+交易性金融资产+其他应收款+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+长期应收款）/企业总资产。

固定资产投资风险占比（risk）和金融投资的超额回报率（gap）测算的过程中涉及“金融资产”这一基础数据，因此这两个指标也根据新定义的“金融资产”进行重新测算，分别标识为risk_s和gap_s。其他解释变量和控制变量保持不变。回归结果与前文基本保持一致，说明结论具有稳健性。

五、研究结论与对策建议

本文基于福建省113家工业企业的面板数据，对工业企业金融化的动机、融资来源结构对金融化的影响及不同融资结构的金融化驱动机制异质性进行实证检验。研究结果表明：预防性储备、风险规避及资本逐利均是工业企业金融化的驱动因素；内源融资和外源融资都会引起工业企业金融化，且外源融资引起工业企业金融化的敏感性与显著性均高于内源融资；工业企业内外源融资金融化的内在驱动机制表现出明显差异性，内源融资金融化主要是出于预防性储备动机，而外源融资金融化主要是出于风险规避动机和资本逐利动机。

为提高金融服务实体经济的效率，提出如下对策建议：一是健全完善企业固定资产投资管理体制，降低固定资产投资风险。固定资产投资往往面临投资周期长、变现能力差、市场风险大等问题，企业需健全完善自身的固定资产投资管理体制，提升统筹规划能力、加强科学评估能力，以提高固定资产的运营效率。二是打破金融产品刚性兑付，树立正确的金融投资风险观念。市场上诸多“刚性兑付”产品的存在，导致投资者对金融资产投资的风险认识不足，忽视金融资产投资的真正风险，使得企业为规避固定资产投资风险而增加“无风险”的金融资产投资。只有打破金融市场刚性兑付“神话”，充分认识金融投资风险的存在及程度，才会改善企业金融化的现象。三是严格把控企业融资途径，避免企业过度融资。将股权融资、发债融资和银行贷款等途径获取的融资规模进行统一管控，避免企业过度融资而引起企业金融化的进一步加深。四是加强企业资金投向监督，约束企业金融化行为。鼓励外部投资者和相关监管部门加强企业资金投向的监督和穿透式管理，限定资金的使用范围，规范企业融资投资行为。