非金融企业影子银行化对企业创新投资的影响——基于融资约束的中介效应分析

李晓菲

（齐鲁工业大学金融学院，山东济南 250100）

一、引言

坚持创新是我国多行业多方面所共同倡导的，“十四五”期间中共中央表明：坚持创新发展在现代化建设的核心位置不动摇，自主创新发挥的重要作用受到党和国家领导人的大力主张。当前经济发展受到恶劣影响状况百出，劳动力随社会发展成本升高，传统制造业产能过剩，而以贸易出口为主的一些企业受全球新冠疫情的影响加剧，经营风险攀高。而与此相对应的金融市场，在凭借准入与利率控制方面具有优势，表现出了极高的投资回报率。大量传统实体企业为追求利润高额回报，不断突破自身赖以支撑的业务范围，盲目投资金融市场、影子银行及房地产开发，甚至进行实体转型，造成大量实体企业脱实向虚。

我国上市公司在2015-2020年内委托理财交易额由8.2万亿升至25.3万亿，而仅沪深两市A股上市公司上升幅度达16.4万亿元。那么非金融企业影子银行化会对企业研发创新活动产生怎样的影响？对此，一部分研究者持积极观点。杨兴全与曾义（2014）表示对大部分企业来说，金融资产的稳定持有对平滑 R&D 投入具有积极作用。刘贯春（2017）则表示，企业的创新投入受公司前期选择性对金融资产进行配置的影响，具有积极的促进作用。另外也有部分学者认为企业配置金融资产不利于企业创新投入。郭丽婷（2017）通过对相关制造业等实体企业作对象进行研究发现，随金融化程度的加剧，企业创新行为明显受到了抑制作用，而融资约束的降低或经营绩效的整体提高会弱化这种影响。

业界学者并没有形成统一的观点，且也仅仅是对非金融企业影子银行化对其创新行为的作用进行探究，如何影响的机制研究匮乏。本文依据固定效应模型及中介效应模型，样本为沪深A股2011至2020十年间上市公司数据，对企业影子银行化规模与其创新投资水平进行了探究分析。

二、理论分析与研究假设

部分学者对非金融企业影子银行化进行了研究。韩珣、李建军（2017）认为：许多企业利用自身原始积累抑或后期特有的方式进行的资金获取，是为了在当前金融市场的融资约束与市场信息的不对称的情况下的变相金融投资，便是该实体企业的影子银行化的活动，根本性质还在于高额利益收入的诱惑。王永钦等（2015）认为，非金融企业的影子银行化行为归根结底是一种再贷款的行为。基于以上分析，本文认为，企业在实体经济“脱实向虚”的背景下，充当信用中介，绕过正规的金融体系，作为影子银行系统的一个重要组成部分，参与者缓解资金需求方融资约束的同时，企业自身将面临更高的融资约束。

当实体企业试图进行影子银行化业务时，动机主要分为“储蓄”与“逐利”。影子银行活动流动性较高，可以平衡企业在未来发生的资金需求；市场逐利性则是对高回报率的向往追逐，该类实体企业看中的是此项业务回报率较高的特点。首先一方面，企业在自身研发活动的过程中所承担的成本较高，研发创新行为的产生需要足够充裕的资金支持，单纯依靠内源融资很可能无法对创新性活动提供较好的支撑，此时企业便以影子银行化活动作为方法手段进行前期的资金储蓄，凭金融资产比较强劲的变现能力的优点，为企业的经营乃至研发创新活动提供及时的资金来源，以其“蓄水池”的特点来保证资金链的连续性和稳定性。

与实体企业的实体投资或企业进行创新性投资不同，高回报率是影子银行业务的显著特点，正因于此，逐利的市场动机促使这些企业将自身有限的资金越来越多的投入到银子银行这一范围业务内。研发活动在研发过程中的不确定性过大，结果如何无法提前得到预知，本身具有不可估量的沉默成本，在问题不确定且克服比较困难的情况下，多数企业就会需要大笔的资金金额用于此，所以非金融企业影子银行化也在一定程度上从保证资金充足的想法在出发。但无可非议的是当企业因为逐利的动机使有限的资源投入到影子银行业务中，那么用于创新投资或实业基础投资的占比就会减少，这种存在此消彼长的关系便是两者之间的“挤出”效应（舒鑫、于博，2020）。鉴于此，本文提出以下假设：

H1a：非金融企业影子银行化会促进企业创新投资。

H1b：非金融企业影子银行化会抑制企业创新投资。

企业进行创新，一种是通过企业并购将被并购企业的创新成果纳入本企业造成研发创新的增加，一种是企业通过自主创新得到的创新成果。不管是进行并购行为还是自主研发过程，单纯来依靠企业自身所具有的资金资源是不能够满足这样较大的创新资金需求量的，因此在进行企业创新活动的过程中，大量用于创新的资金来源于外源融资已不再新鲜。企业创新活动具有特殊性，这个特殊性不仅体现在其研发不可逆与信息不对等，以及具有沉没成本外，还体现在用于创新研发的资金往往很大一部分用于支付研发团队人员，不能够用作抵押品资产以供企业去进行贷款，企业难以获得充足外部融资，如何更多获取外部融资成为企业的瓶颈，严重影响企业创新。

非金融企业影子银行化可能会影响自身的融资约束，首先金融机构只有在对企业的偿债能力与现金流进行严格的审查后才会进行放贷行为，而当该企业的资产较大比例地投入到金融资产，参与较多影子银行业务，金融机构会考虑到更多的因素，相比较那些投资主营业务的企业，这类企业外部融资受限。另外，证监会对企业再融资的条件也有限制，影子银行业务会影响企业的再融资。

综上，非金融企业影子银行化可能会影响到企业的外部融资从而阻碍企业创新，提出假设：

H2：非金融企业的影子银行化增强融资约束来抑制创新投资行为。

三、变量选择与研究设计

（一）数据来源与样本选择

本文数据样本均从CSMAR数据库与WIND数据库中查询，包括沪深两市在2011年以来十年的非金融上市公司的年度数据，并剔除部分无效值：首先，一些企业因经营状况不容乐观，存在警告退市风险，为文章研究的有效性，将其剔除；其次，将年度数据中存在数据不完整的企业剔除，留下财务数据完整的企业样本；最后，在1%的水平上对文中涉及连续变量进行缩尾处理，可以降低非正常值带来的不利影响，最终经过筛选得到655个企业样本。

（二）变量选择

被解释变量：企业创新投资（RD）。本文采用了企业研发支出总额来衡量企业的创新投资。

解释变量：非金融企业影子银行化（SHADO W）。委托理财、委托贷款、民间借贷三类企业的影子银行化活动的资产加和构成了非金融企业影子银行化资产。

中介变量：融资约束（SA）。SA指数的绝对值越大，代表企业的融资约束程度越大。

控制变量：基于已有文献的研究，本文选取了企业规模（SIZE）、速动比率（QR）、资本积累率（RCA）、每股收益（EPS）作为控制变量。

表1 变量说明

（三）模型的建立

为了验证假设H1，探究非金融企业影子银行化规模对企业创新投资产生的效应，本文构建如下模型：

为了验证假设H2，本文构建以下中介效应模型：

（四）描述性统计

本文主要变量的描述性统计结果见表2，由表可知：影子银行化规模均值水平等于19.6201，最小值为15.0109，最大值为24.7146；表示非金融企业的影子银行化现象正在加剧，影子银行化规模处于较高水平，且不同企业间存在较大差距；企业创新投资均值为2.65E+08，标准差为7.33E+08，极值差距较大，不同企业的创新投资金额差距较大，但大量企业在进行创新投入，表明越来越多的企业重视创新的重要性；SA指数平均值为3.7958，大量企业存在融资约束。

表2 主要变量描述性统计

四、实证研究结果及分析

（一）假设H1的实证结果与分析

通过对非金融企业的影子银行化的规模及该类企业的创新性投资行为的关系进行固定效应模型计算回归，得到如表3结果所示。可以看出，在非金融企业的影子银行化的规模及该类企业的创新性投资回归系数计算得-1.06e+07，该值表明两关系元素在1%的显著性水平上呈负相关，在此同时，企业的规模系数指计为1.03e+08，表明若一个企业的规模越大，其创新性行为的活动因受其影响也会增多，即两者呈正相关性关系，且两者的正相关关系在1%的水平显著；企业速动比率系数值为负值，同时1%显著水平上显著，表示企业的创新性投资行为受该企业流动资产影响，流动资产越多，创新投资反而越少。假设H1a得到验证，即非金融企业若将更多的资产投资于影子银行化活动，由于“挤出效应”，企业创新投资会进行相应的缩减，这将极不利于非金融企业未来的发展。

表3 企业创新投资与影子银行化规模的回归结果

（二）假设H2的实证结果与分析

本文从融资约束的角度出发，探究非金融企业影子银行化挤出企业创新投资的作用机理，通过构建中介效应模型进行回归，得到实证结果见表4。通过第二列中结果可以看出，非金融企业融资约束与影子银行化规模系数为正，且在5%的显著性水平上显著，一定程度上而言，非金融企业的影子银行化可以增加该类企业的融资约束情况；表中数据显示企业的创新性投资方面在加入融资约束这一变量后与影子银行化活动的规模系数存在不显著的关系，而创新投资与该变量显著性是负值，表示当企业的融资活动变得困难时，相对应的，用于创新的投资就会变少。根据中介效应模型检验的原理可知，在SHADOW和RD的关系内，SA形成了部分中介效应的关系。因此，“非金融企业影子银行化——企业的融资约束加大——挤出创新投资”这一路径由实证结果在文章中得到了验证。

表4 企业融资约束的中介作用的回归结果

（三）稳健性检验

本文对2012年之后我国经济增长进入增速换挡期的现实情况及当今存在的2019年开始爆发的新冠疫情对经济的影响过于巨大加以考虑。为避免这两大阶段的经济波动对实证结果的影响，确保结论的稳健性，本文将样本周期缩至2013—2018年，重新进行检验，结论基本保持不变，非金融企业的创新投资活动和该类企业的影子银行化的程度仍然呈现负相关态势，融资约束仍然起到部分中介效应，说明本文的研究具有稳健性。

五、研究结论和政策性建议

本文依据固定效应模型及中介效应模型为实证方法，样本为沪深A股2011至2020十年间上市公司数据，对影子银行化规模与其创新投资水平进行了探究分析，并从融资约束的角度探究了非金融企业影子银行化影响创新投资的作用机制。通过本文研究发现：一是企业影子银行化对创新投资起抑制作用；二是融资约束在影子银行化、创新投资两者作用中起部分中介效应。

结合结论，提出以下建议：（一）非金融企业影子银行化要把握好“度”。要合理适度的布局影子银行化业务活动，明确企业的发展定位，合理地进行金融投资，切忌资源分配不合理导致在企业失去竞争能力。（二）实体企业要制定好中长期目标，加大创新与技术创新研发投入，应该避免出现短视行为，自觉提高对创新活动的重视程度，积极从事与主营业务活动相关的研发活动。（三）政府政策方面需加以支持、引导企业对创新活动的行为，积极鼓励的同时要落到实处，加大补贴、减免税收，与各行业企业联手加强企业自身抗风险水平，从而提高整个社会的创新行为。（四）要拓宽企业对创新投资活动方面的融资渠道，提供更多研发支持，对资源、技术密集型企业加大扶持力度。