陈洋林 蒋旭航 张长全
创新是经济增长的首要动力,党与政府高度重视企业创新。习近平总书记在党的十九届六中全会上明确指出,要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,坚持实施创新驱动发展战略,加快攻克重要领域“卡脖子”技术,掌握更多“撒手锏”式技术。但是,创新的高风险、长周期和高沉没成本等制约了企业创新投入(Hall和Lerner,2010[1];鞠晓生等,2013[2])。在金融、房地产行业的利润骤增以及实体投资收益率持续下降的背景下,实体企业将资金配置于金融市场,进而挤压实体投资,最终导致企业金融投资收益比重日益增长,该现象被称为实体企业金融化(Stockhammer和Grafl,2010[3];张成思和张步昙,2016[4])。在新冠疫情肆虐,实体经济遭遇重创的情况下,企业金融化趋势依旧明显。紧随金融化,实体企业创新投入增长乏力接踵而至,给我国创新能力提升与经济高质量发展带来了严峻挑战。如何解决实体企业金融化,有效推动金融服务实体经济成为政府和学术界关注的热点。2020年10月,习近平总书记在党的十九届五中全会上明确提出要“深化金融体制改革,增强金融服务实体经济能力”。
金融化影响企业创新的效应是学术界关注的焦点之一,但至今仍存在企业金融化影响创新的“促进论”和“抑制论”两种截然相反的观点。前者认为企业持有金融资产,可以有效发挥其“蓄水池效应”(胡奕明等,2017[5]),促进企业创新投入增加。与之对应,后者认为“财富效应”诱致企业持有金融资产,其结果是主营业务发展受挫、创新动力被削弱(刘珺等,2014[6];李建军和韩珣,2019[7];胡海峰等,2020[8])。然而,金融资产不仅具有“蓄水池效应”而且具有“财富效应”,前者在企业应对流动性冲击时不可或缺,后者对提升企业财务绩效至关重要。因而,企业持有金融资产可能基于应对流动性冲击的预防性动机亦也可能基于提高财务绩效的投机动机。一般而言,前者有利于企业增加创新投入而后者往往挤占企业创新投入。在企业金融化的不同阶段,究竟何种动机起决定性作用,现有研究并未比较,这也可能是企业金融化影响创新效应“促进论”与“抑制论”出现的原因。基于此,本文以2007—2020年A股非金融类上市公司为研究对象,分阶段考察实体企业金融化的动机以及其影响创新投入的效应。研究发现:第一,金融化影响企业创新投入具有倒U型特征。在金融化的较低阶段,企业配置金融资产有利于提高创新投入,但随着金融化水平提高,企业配置金融资产将抑制创新投入。第二,在不同金融化阶段,金融资产的“蓄水池效应”和“财富效应”居于不同地位,对创新投入影响各异。在金融化较低阶段,企业基于预防动机持有金融资产,金融资产的“蓄水池效应”有利于提高企业创新投入。随着金融化水平进一步提高,企业基于投机动机持有金融资产,金融资产的“财富效应”将抑制创新投入。第三,实体企业CEO的专业技术背景、产权属性、所在行业竞争状况均会调节金融化影响创新投入的效应。上述研究对客观认识实体企业金融化,构建促进创新的体制机制,防范金融风险具有重要的现实意义。
本文可能的贡献在于:第一,为客观认识实体企业金融化和创新投入关系提供理论和实证证据。通过对微观数据进行分析,发现实体企业金融化和创新投入之间存在倒U型关系。第二,进一步探讨实体企业金融化影响创新投入的传导机制。从企业持有金融资产的预防动机和投机动机出发,揭示金融资产的“蓄水池效应”和“财富效应”影响创新投入的机制,挖掘企业金融化和创新投入之间呈现倒U型关系的原因。第三,通过分析企业CEO的专业技术背景、产权属性以及所属行业竞争强度在金融化影响其创新投入过程中的调节效应,明确金融化影响实体企业创新投入的结构性差异,为针对性治理实体企业金融化和完善创新体系建设提供思路。
本文余下部分的结构安排为:第二部分为理论分析与研究假设;第三部分为变量选择、数据来源与统计特征;第四部分为实体企业金融化影响创新投入的效应检验;第五部分为实体企业金融化影响创新投入的机制考察;第六部分为研究结论与政策建议。
迄今为止,企业金融化的动机和效应已成为学术界关注的两大焦点。
多数研究认为预防动机和投机动机是企业持有金融资产的原因,但没有区分企业在不同金融化阶段持有金融资产动机的差异。从预防动机来看,实体企业持有金融资产不仅可以有效降低现金流负向冲击造成的资金链断裂风险,还可以主动应对经营风险和宏观经济不确定性带来的融资约束(肖忠意和林琳,2019[9];杨松令等,2019[10])。从投机动机来看,面对实体投资和金融投资收益率的严重背离,企业管理层会根据自身风险偏好与价值目标,积极调整资产结构以实现收益最大化(Stockhammer,2004[11];杨筝等,2017[12];彭俞超等,2018[13])。不仅如此,已有研究亦表明金融化的效应各异。一部分学者认为,实体企业金融化会催生房地产泡沫和积聚金融风险,进而抑制企业创新和经济高质量发展(Orhangazi,2008[14];刘惠好和焦文妞,2021[15])。但是,另一部分研究却持与之相反的观点。他们认为实体企业金融化会缓解融资约束、降低融资成本,提高企业经营绩效,推动实体经济高质量发展(黄贤环和王翠,2021[16];郭丽丽和徐珊,2021[17])。然而,企业配置金融资产的动机并非泾渭分明。孤立地基于预防动机或投机动机,研究企业金融资产配置影响其创新投入的效应,得出的结论可能有失偏颇。区分在不同金融化阶段,企业持有金融资产究竟是以预防动机为主还是以投机动机为主,对客观认识金融化至关重要。
一方面,适度金融资产配置将促进实体企业创新投入。首先,适度金融资产配置有利于维持企业创新持续性(杨松令等,2019[10])。企业创新需要持续的资金投入,即使是短期流动性冲击也会引起研发资金不足或者成本提升,延长创新时间或者中断研发过程(胡奕明等,2017[5])。金融资产具有流动性强、变现迅速的特点,是企业流动性的蓄水池。企业基于预防动机持有金融资产可以在宏观经济面临不良冲击时,通过抛售金融资产来降低资金断裂风险,维持创新的连续性。其次,适度金融资产配置增加企业技术创新投入。金融化通过满足资金短缺企业融资缺口带动实体经济增长(王永钦等,2015[18];Tori和Onaran,2018[19]),进而为资金融入企业创新投入增长提供源泉。再次,实体企业持有金融资产还具有“信号效应”,通过不断向资本市场和金融机构释放信号,间接为创新融资提供支撑。
另一方面,过度金融资产配置将抑制实体企业创新投入。首先,创新的高成本性、高风险性以及收益不确定性等特征不符合商业银行经营原则,因而除非能获得资本市场融资,否则难以得到外源融资支持。在外源融资受限的情况下,金融投资过高将直接挤占企业从事实体投资资源,抑制创新投入。其次,在投机动机驱使下,企业过度配置金融资产将通过提高融入企业的资金成本而降低其经营效率,甚至可能导致资金空转(Barane和Hake,2018[20])。最终,流动性风险加剧将抑制企业创新投入。除此之外,企业过度金融化还通过“示范效应”降低整个社会的创新氛围,削弱企业创新动力。因而,企业过度配置金融资产将抑制创新的持久性投入。综上,提出如下假设:
H1:实体企业金融化与创新投入之间的关系呈现非线性的倒U型特征。企业在金融化的较低阶段,金融资产配置将促进创新投入,但过高金融化将抑制创新投入,因而存在促进企业创新投入的最优金融化水平。
由于CEO的专业技术背景、产权属性和所属行业竞争程度不同,实体企业金融化对创新投入产生的影响各异。
第一,实体企业创新投入和金融化行为同CEO的专业技术背景密切相关。基于高层梯队理论,企业CEO的专业技术背景将潜移默化影响企业投资行为。具有专业技术背景的CEO,一方面能够更加深刻意识到研发活动对企业长远发展的重要性,另一方面会进行金融投资和研发投资的优劣势比较,最终做出增加创新投入而非金融投资的决策(解维敏和方红星,2011[21];贾俊生和刘玉婷,2021[22]),金融化对企业技术创新投入影响较小。同时,在专业技术背景支持下,创新效率更高。但是,具有专业技术背景的CEO往往并不具备金融投资优势,不会贸然扩大金融投资。与之对应,没有专业技术背景的CEO,则更可能关注企业的短期财务绩效而相对忽视企业创新(杜勇等,2017[23])。在近年来融资环境相对宽松和金融创新活跃的背景下,金融资产的“财富效应”尤为引人注目。但是,因经济增长相对乏力和投资风险日益凸显,企业实体投资收益率相对下降。在实体投资和金融投资收益率出现大幅背离的情况下,非专业技术背景CEO更加热衷于金融投资,金融化对企业创新投入的影响更加明显。基于此,提出如下假设:
H2:企业CEO的专业技术背景将弱化金融化对企业创新投入的倒U型影响,且会降低企业最优金融化水平。
第二,实体企业创新投入和金融化行为同企业产权属性不可分割。在投资偏好方面,国有企业掌握着国民经济命脉,且能凭借定价权优势实现利润最大化,因而更容易依赖传统生产经营方式,滋生创新惰性、降低创新效率。同时,在金融市场高收益刺激下,更易受金融资产的“财富效应”诱惑进行金融投资,挤占创新投入(盛明泉等,2018[24])。与之对应,非国有企业需要持续不断地进行技术创新以获取竞争优势,因而创新动力较强、创新效率较高。在融资约束方面,国有企业不仅更易获得税收优惠和财政补贴(赵芮和曹廷贵,2021[25]),而且更易凭借规模优势和政府隐性担保获得更多银行信贷(Dore,2002[26];万良勇等,2020[27]),因而融资约束较低。与之对应,非国有企业融资渠道相对狭窄,融资约束较紧。受融资优势和投资偏好差异影响,国有企业较低的融资约束和较高的金融投资偏好将提升其最优金融化水平,对创新投入的影响也更强。基于此,提出如下假设:
H3:国有企业将强化金融化对研发投入的倒U型影响,且进一步提高企业最优金融化水平。
第三,实体企业创新投入和金融化行为同企业所在行业的竞争程度密不可分。如果企业所在行业的竞争程度低,则少量业绩稳定的头部企业仅凭规模优势和竞争优势就可以在竞争中立于不败之地,导致这类企业忧患意识相对淡薄,创新动力不足(王红建等,2016[28];Sen和Dasgupta,2018[29])。但是,该类企业融资渠道广泛。在宽松的融资环境中,企业获得的金融资源将远超过其流动性需求,宽裕的资金将游离于金融市场以寻求高额收益。与之相对,如果企业所在行业竞争激烈,则企业数量多、规模小。在经济结构性转型升级背景下,这些企业唯有依靠持续的技术创新才能获得竞争优势,因而创新动机更为强烈。但是,该类企业面临的融资难、融资贵等问题屡见不鲜。即使是微弱的外部不良冲击也将给企业以致命打击。因此,在较强的融资约束下,有限的外源融资首先要满足关乎其命脉的流动性需求。此时,如果进行金融投资,则不仅直接挤占创新投入,还会面临外部不良冲击导致资金链断裂风险,因而对创新投入的抑制更强。综上,提出如下假设:
H4:行业竞争强度提升将强化金融化对研发投入的倒U型影响,且进一步降低企业最优金融化水平。
1.被解释变量。
被解释变量为企业创新投入(Inn),已有文献通常采用企业财务报表及其附注披露的“研发投入”或者“研发费用”衡量。首先,借鉴孙平(2019)[30]的做法,采用“研发投入”的对数测度企业创新投入。其次,为消除企业资产规模对创新投入的影响,将其与总资产对数相除。再次,鉴于已有文献(吴武清等,2020[31])指出“企业对现行准则‘有条件资本化’的理解和对研发投入的会计处理方法千差万别,不同数据很可能造成研究结果的严重偏误”,参考黄千员和宋远方(2019)[32]的做法,进一步采用企业当年研发费用与总资产的比值替换原被解释变量进行稳健性检验。
2.解释变量。
(1)核心解释变量。
核心解释变量为企业金融化(Fin),对该变量做三点重要说明。一是金融资产分为狭义和广义两类,前者指货币资金、交易性金融资产、可供出售金融资产、投资性房地产、持有至到期投资、应收股利和应收股息,后者在前者基础上加入股权投资。部分学者(戴赜等,2018[33];钟华明,2021[34])认为长期股权投资中包含企业出于生产性需求而持有的合营及联合公司股份,因而持有长期股权投资不能归为金融化行为。因此,本文仅考察狭义金融资产。二是考虑到企业金融资产、总资产和创新投入的数据特征,若对金融资产取对数不仅减弱创新对企业金融化的敏感性,还会降低实证结果准确性。为此,本文参考张成思和张步昙(2016)[4]等的做法,以狭义金融资产占总资产比重衡量实体企业金融化。三是考虑到企业金融投资对创新投入影响具有时滞性,也为消除金融化与企业创新投入的反向因果关系,采用滞后一期的数据测度企业金融化。
(2)控制变量。
借鉴王红建等(2017)[28]、段军山和庄旭东(2021)[35]等的研究,本文的控制变量为企业规模(Siz)、企业年龄(Age)、财务杠杆(Lev)、股权集中度(Sha)、产权性质(Sta)、资本密度(Cap)、现金流动负债比例(Rdf)、速动比率(Qr)和财务费用(Fer)等,变量具体定义见表1。
表1 主要变量的说明
本文数据来源于国泰安(CSMAR)数据库,对样本做了如下处理:一是本文的研究对象为实体企业,因而选取2007—2020年A股非金融类上市公司进行分析;二是为保持样本的完整性与数据的连贯性,剔除了ST、PT企业、连续三年主要变量数据缺失的企业以及创新投入为0的企业;三是为消除极端值干扰,对连续变量进行上下1%的缩尾处理。最终得到22 600个样本观测值。经处理后,主要变量的描述性统计如表2所示。
表2显示:第一,企业创新投入的平均值为0.798 4,表明企业创新投入积极性较高。创新投入的最大值和最小值分别为0.929 4和0.571 8,标准差为0.076 5,表明我国实体企业创新投入存在明显差异,这与张秋实和张莉芳(2021)[36]等研究结论相似。第二,解释变量企业金融化的均值为22.20%,而滞后一阶金融化的均值为21.88%,说明我国实体企业金融化具有一定惯性,且金融化程度可能逐年加深,与郭丽丽和徐珊(2021)[17]等研究结论相似。第三,企业股权集中度的均值、中位数、最大值和最小值分别为33.21%、30.83%、71.42%和8.53%,表明企业股权集中度较高且差异较大,CEO的决策会对经营产生重要影响。第四,资本密集度最大值和最小值分别为0.687 5和0.001 5,均值和中位数分别为0.209 4和0.175 6,表明少数企业的资本密集度较低,但总体而言分布较为均匀。
为检验金融化是否对实体企业创新投入产生显著影响,以及金融化影响企业创新投入的倒U型关系是否成立,建立模型(1):
+Yeart+Industryi+εi,t
(1)
其中,i表示实体企业,t表示时间,Control表示控制变量,Year表示年份固定效应,Industry表示行业固定效应,ε表示随机扰动项。Haans等(2016)[37]指出已有文献在考察经济变量之间倒U型关系时存在不足,并提出了完善的方法。结合Haans等的观点与本文研究内容,检验实体企业金融化和创新之间的倒U型关系需要满足以下三个条件:一是金融化的二次项系数α2显著为负。二是金融化的斜率必须在数据区间的两端足够陡峭,即当Fin取值较小(大)时,企业金融化与创新投入的斜率应当大(小)于0。三是拐点需要落在Fin取值范围内。若上述三个条件均满足,则存在促进企业创新投入的最优金融化水平,方可以进行后续研究。
实体企业金融化与技术创新投入的关系如表3所示。
表3 实体企业金融化影响创新投入的基准回归
首先,金融化影响了企业创新投入。如表3列(1)所示,Fint-1系数为0.033 5,在1%的水平上显著。列(2)显示在加入控制变量后,系数显著性不变,且方程拟合性更好,表明企业金融化确实影响了创新投入,这与孙平(2019)[30]等的研究一致。
其次,实体企业金融化和创新投入之间呈现倒U型关系。表3列(3)显示金融化的一次项和二次项系数分别为0.065 3和-0.050 7,均在1%的水平上显著,与预期一致。表3列(4)显示各核心解释变量的系数虽然有所变动,但符号和显著性依然不变。R2有所提高,方程拟合性更好。初步判定,实体企业金融化和企业创新投入之间存在倒U型关系。继而,结合Haans(2016)[37]等提出的严格标准进行检验,结果表明:第一,金融化的一次项系数和二次项系数均在1%的水平上显著;第二,曲线的斜率在Fin取值范围的左端为0.039 3,右端为-0.038 2,二者均显著;第三,曲线拐点0.381 0在Fin的区间范围[0.017 2,0.734 8]内。至此可以判定,实体企业金融化和企业创新投入之间存在倒U型关系,即适度金融资产配置会促进创新投入,而过度金融资产配置会抑制创新投入。
再次,控制变量符号和显著性与预期一致。从表3控制变量可以看出,企业规模和年龄越大、股权集中度越高,实体企业创新投入越低;资本密度和财务费用率越高,实体企业创新投入越高,与已有研究(万勇良等,2020)[27]的结果基本一致。综上,假说1成立。
除此之外,结合企业金融化和创新投入之间的倒U型关系分析,发现部分企业已经处于过度金融化状态,其金融化的最大值为0.734 8 ,均值为0.222 0 。过度金融化企业呈现以下特征:第一,从企业CEO的专业技术背景、产权属性和所在行业竞争程度来看,这些企业的CEO较少具有专业技术背景、多数为国有企业,所在行业的竞争程度较低。第二,其创新投入的均值为0.798 4。可见,过度金融化抑制企业创新投入确实不容小觑。但事实是否如此,仍需进一步验证。
为进一步考察企业金融化和创新投入之间关系的稳健性,分别用以下方法进行检验。
1.变量替换法。
(1)替换被解释变量。参考黄千员和宋远方(2019)[32]使用研发费用与总资产的比值替代原被解释变量,无论从数值分析,还是结合Haans等(2016)[37]的严格标准判断,表4列(1)显示基准回归结果稳健。
(2)替换解释变量。为进一步验证倒U型关系的稳健性,参考胡海峰等(2020)[8]的研究,使用企业金融化指标(Fin)与拐点(Ip)之差的绝对值(|Fin-Ip|)作为解释变量,研究其对实体企业创新投入的影响,结果见表4列(2)。变量|Fin-Ip|t-1系数显著为负,说明企业金融化水平离最优化水平的差距越大,对创新投入的影响越强。亦即在最优化水平之前,企业金融资产适当增持将促进企业创新投入。但是,当企业金融化水平跨越最优值后,金融资产配置进一步增加则会抑制实体企业创新投入,进一步表明企业金融化和创新投入之间倒U型关系的研究结论稳健。
2.子样本区间法。
已有研究(黄贤环和王翠,2021[16])指出,2008年金融危机对企业技术创新产生持续性影响。为避免金融危机造成的干扰,以金融危机三年后的子样本为研究对象进行考察,相应结果见表4列(3)。结果依然表明基准回归结果稳健。
以下问题会导致企业金融化和创新投入之间的内生性:一是反向因果关系,即创新投入也会影响企业金融化。二是两者受到相同的其他变量影响,如公司战略、管理者偏好以及公司治理等因素均会同时影响企业金融化与创新投入。本文在基准回归中采用滞后一期金融化数据,大大降低了反向因果关系产生的内生性。为尽力消除遗漏变量的影响,借鉴万良勇等(2020)[27]、彭龙等(2022)[38]的研究,选择金融化滞后两期及其平方项滞后两期(Piv1,Piv2)作为工具变量。同时,为消除行业异方差,选择两阶段广义矩估计(GMM),结果见表4列(4)~列(6)。根据实证结果可知,所有工具变量均通过了不可识别检验、弱工具变量检验以及过度识别检验,说明所选工具变量有效。在此基础上的第二阶段结果显示,实体企业金融化和创新投入之间的关系与基准回归一致,模型内生性问题较好地得以解决。
表4 稳健性检验
综上,实体企业金融化和创新投入之间存在倒U型关系的研究结论稳健,假设1成立。
1.传导机制检验模型。
文章第四部分已证实企业金融化与创新投入之间的倒U型关系,为进一步检验企业金融资产配置是否通过“蓄水池效应”和“财富效应”影响创新投入,参考温忠麟和叶宝娟(2014)[39]的研究方法,进行以下检验。
第一步,检验金融资产配置是否发挥“蓄水池效应”和“财富效应”。为此,建立模型(2):
+Industryi+ζi,t
(2)
模型(2)中的Medi,t为检验“蓄水池效应”和“财富效应”的中介变量,ζ表示随机扰动项。参考胡泽等(2013)[40]、彭龙等(2022)[38]的方法,以企业经营性现金净流量占总资产的比重衡量流动性供给(Ocf)考察“蓄水池效应”;参考陈德萍和曾智海(2012)[41]、段军山和庄旭东(2021)[35]的方法,以净资产收益率衡量财务绩效(Roe)测度“财富效应”。如果企业金融资产的“蓄水池效应”和“财富效应”存在,则模型(2)中金融化的系数b1显著。在证实了金融资产“蓄水池效应”和“财富效应”显著之后,方可进入第二步,即检验金融资产是否通过“蓄水池效应”和“财富效应”影响企业创新投入。为此,建立模型(3):
(3)
模型(3)中ξ为随机扰动项。如果β3显著,则说明“蓄水池效应”和“财富效应”在实体企业金融化影响创新投入的过程中发挥了中介效应,否则不存在中介效应。更进一步地,如果β3和前文的b1同号,则说明“蓄水池效应”和“财富效应”促进了企业创新投入;反之,则说明其抑制企业创新投入。
2.调节效应检验模型。
为进一步检验CEO的专业技术背景、产权属性以及所在行业竞争强度的调节作用,建立包含交互项的模型(4):
+Yeart+Industryi+ψi,t
(4)
1.金融资产通过“蓄水池效应”影响创新投入的机制检验。
企业金融资产增持是否通过“蓄水池效应”影响企业创新投入的检验结果如表5所示。
表5 “蓄水池效应”影响实体企业创新投入的实证结果
表5显示实体企业的金融资产配置通过“蓄水池效应”促进创新投入增加。第一,金融资产具有“蓄水池效应”。表5列(2)显示,金融化对流动性供给的影响系数为2.630 2,在1%的水平上显著,说明金融资产持有能显著降低企业流动风险,利于“蓄水池效应”发挥。第二,金融资产的“蓄水池效应”提高了企业创新投入。列(3)显示流动性供给对创新投入的影响系数为0.000 5,在1%的水平上显著,表明企业金融资产持有可有效防止流动性中断对企业创新投入产生的负面影响。
综上,企业基于预防动机持有金融资产将通过“蓄水池效应”促进创新投入,且上述结论继续支持假设1。
2.金融资产“财富效应”影响创新投入的机制检验。
金融资产是否通过“财富效应”影响创新投入的机制检验结果如表6所示。
表6 “财富效应”影响实体企业创新投入的实证结果
表6显示实体企业金融资产配置会通过“财富效应”挤出创新投入。第一,企业金融资产具有“财富效应”。表6列(2)显示,企业金融化对财务绩效的系数为0.070 0,在1%的水平上显著。因而,企业金融资产具有财富效应。第二,金融资产的“财富效应”挤出了企业创新投入。表6列(3)显示,企业财务绩效对创新投入的影响系数为-0.014 4,在5%的水平上显著。因而,实体企业金融资产配置会通过“财富效应”挤出创新投入,且上述结论依然支持假设1。
综上得知,金融资产通过“蓄水池效应”和“财富效应”影响企业创新投入,表明企业同时基于预防动机和投机动机配置金融资产,但在不同阶段二者效应存在差别,支持前文关于金融资产的“蓄水池效应”和“财富效应”并非泾渭分明,企业金融资产配置动机需要结合企业金融化水平进行分析。
按照前文分析,CEO的专业背景、产权属性和所在行业竞争强度的差别均会改变实体企业金融化影响技术创新投入的效应。为考察上述影响,采用调节效应模型,相应结果见表7。
表7 调节效应检验结果
首先,CEO的专业技术背景对金融化影响创新投入的调节效应明显。如表7列(1)显示:第一,无论CEO专业技术背景如何,实体企业金融化与技术创新投入之间均存在倒U型关系。当企业CEO不具有专业技术背景时,金融化的一次项和二次项系数分别为0.056 9和-0.071 9;但当企业CEO具有专业技术背景时,金融化的一次项系数和二次项系数分别为0.004 2和-0.012 9。上述各变量均显著,这表明无论企业CEO的专业背景如何,企业金融化和创新投入之间的倒U型关系均存在,再次印证假设1(1)企业的产权属性、所在行业竞争程度同样不影响企业金融化与创新投入之间的倒U型关系,后文不再赘述,仅考察其调节效应。。第二,具有专业背景CEO所属企业的最优金融化水平更低。根据表7列(1)的数据计算可知,具有专业技术背景CEO所属企业的最优金融化水平为16.28%,低于非专业技术背景CEO所属企业的最优金融化水平39.57%,即当企业金融化水平不断提升时,CEO具有专业背景的企业创新投入首先受到冲击。第三,CEO具有专业技术背景会弱化金融化对创新投入的影响。当CEO具有专业技术背景时,α3和α4分别为-0.052 7和0.059 0,二者均显著。因此,根据Haans等(2016)[37]的测算方法得知,当CEO具有专业技术背景时,倒U型曲线更平缓,上述结果如图1所示。
图1 CEO专业技术背景对实体企业金融化影响创新投入的调节效应
综上,CEO的专业技术背景会弱化实体企业金融化对研发投入的倒U型影响,且进一步降低企业最优金融化水平,假设2得以佐证。
其次,产权性质对实体企业金融化影响创新投入的调节效应显著。如表7列(2)所示:第一,国有企业最优金融化水平更高。依据表7列(2)数据可知,非国有企业和国有企业最优金融化水平分别为32.98%和41.18%。结果表明,当企业金融化水平不断提高时,非国有企业将首先受到负面冲击。产生上述结果一方面源于非国有企业的融资约束,另一方面源于非国有企业的创新动力更强。第二,国有企业创新投入受到金融化的影响更大。表7显示,α3和α4分别为0.064 5和-0.072 7,二者均显著。按照Haans等(2016)[37]的方法测算得知,国有企业金融化与研发投入的倒U型曲线更加陡峭,金融化对研发投入影响更强,上述结果如图2所示。
图2 产权属性对实体企业金融化影响创新投入的调节效应
综上,企业的国有产权属性将强化金融化对研发投入的倒U型影响,且进一步提高企业最优金融化水平,假设3得以验证。
再次,企业所在行业竞争程度对金融化影响其创新投入的调节效应突出。表7列(3)显示:第一,行业竞争越激烈,企业最优金融化水平越低。企业最优金融水平在竞争程度高和竞争程度低的行业分别为39.59%和45.49%,表明随着企业金融化水平不断提高,高竞争行业的企业首先受到冲击。第二,行业竞争越激烈,企业创新投入受到金融化影响越强。α3和α4分别为-0.043 3和0.056 5,二者均显著。按照Haans等(2016)[37]的方法测算得知,行业竞争越激烈,企业金融化对研发投入影响越显著,上述结果如图3所示。
图3 行业竞争强度对实体企业金融化影响创新投入的调节效应
综上,行业竞争水平提高将强化实体企业金融化对研发投入的倒U型影响,且进一步降低企业最优金融化水平,假说4成立。
本文以2007—2020年A股非金融类上市公司为研究对象,探讨实体企业金融化影响创新投入的机制与效应。研究表明:(1)实体企业金融化与创新投入之间呈现倒U型关系,即适度金融资产配置将助推实体企业创新投入,而过度金融资产配置将抑制企业创新投入。(2)金融化通过“蓄水池效应”和“财富效应”影响企业创新投入。具体而言,“蓄水池效应”表明实体企业配置一定数量流动性高、变现能力强的金融资产可以有效促进企业创新投入,“财富效应”表明实体企业金融化将抑制其创新投入。(3)实体企业金融化与创新投入之间的倒U型关系受到企业CEO专业技术背景、产权属性和所在行业竞争程度的调节。CEO具有专业技术背景、非国有企业、高竞争行业企业的最优金融化水平相对较低。随着金融化水平提升,CEO不具有专业技术背景的企业、国有企业和高竞争行业企业的创新投入受金融化水平变动的影响更强烈。
鉴于上述结论,提出以下政策建议:第一,为促进创新投入增加,企业需适当配置金融资产。企业应结合自身经营状况确定金融资产配置和长期竞争力提升的平衡点,储备适量金融资产应对流动性负面冲击对创新投入的影响。同时,也需要警惕金融资产过度配置,防止金融投资对主营业务的替代和企业长期竞争能力的抑制。 第二,完善市场制度,构建公平有序的竞争环境。一是推动国有企业将管理者薪酬与企业技术创新业绩联系起来,降低管理者因短视行为给企业长期发展带来的危害。二是构建公平公正的营商环境,促进金融资源有效配置,为企业创新引入源头活水,奠定建立创新型国家的基石。三是完善并实施反垄断法,促进企业有序竞争,破除抑制企业竞争的藩篱,激发企业创新活力。 第三,健全实体企业金融化的监管体制机制。通过设立科学的企业金融化监管阈值,从信贷政策、金融市场准入等方面入手治理企业过度金融化行为。第四,完善企业创新的配套体系。一方面,通过健全减税降费和政策性补贴措施,降低企业创新成本;另一方面,通过保护知识产权提高创新收益,激发企业创新活力。