技术市场发展、实体企业金融化与创新质量

祝伟展， 王雪标,2

(1.东北财经大学 经济学院；2. 东北财经大学 数据科学与人工智能学院，辽宁 大连 116025)

0 引言

日益完善的金融市场为金融业快速发展提供了良好的基础条件，而实体经济投资收益下降则与其形成鲜明对比，由此造成实体企业金融化现象，其影响效应越来越受到关注。一方面，从金融市场获得可观收益能为提高创新质量奠定坚实的物质基础；另一方面，以市场套利为目的的金融投资会挤出创新投入从而降低创新质量。因此，检验金融化对企业创新质量的影响效应，对于在不确定性环境下提升金融支持实体经济强度具有重要意义。另外，关注技术市场发展对实体企业金融化与创新质量关系的调节作用，能为控制实体企业金融化的不利影响提供理论参考。

关于创新影响因素的研究多关注相关因素对创新投入或产出的影响，如Zhou等[1]研究发现，企业高管薪酬和股权均以经营风险为影响机制作用于企业创新投入。此外，企业面临的法律风险同样是无法忽略的因素，当企业法律风险显著降低时，企业创新产出明显增加[2]。严峻的环境问题使得绿色创新逐渐进入学者视野，Huang等[3]研究发现，加强对环境问题的法律监管能够显著正向影响企业绿色创新；Jiang等[4]发现，产业环境规制负向影响企业创新绩效，区域环境规制正向影响企业创新绩效；Hao&He[5]研究发现，企业社会责任对绿色专利申请和授权数量有显著正向影响，当企业信息更加透明时，这种效应更加强烈；Luo等[6]研究发现，环境信息披露对企业创新具有正向影响效应，而媒体关注作为提高企业信息透明度的重要方式，对信息披露的创新效应呈倒U形的调节效应。当经济不确定性逐渐增强时，企业经营风险和融资约束随之增加，使企业创新投资意愿降低[7-8]。经济不确定性会增强低创新强度的国有企业和非高新技术企业金融化对渐进式创新的抑制作用；对于高创新强度的非国有企业和高新技术企业而言，经济不确定性会增强企业金融化对突破式创新的抑制作用[9]。资金蓄水池效应、资源挤占效应是实体企业金融化影响创新投入和产出的主要方式[10-11]。与国有企业相比，非国有企业的金融投资对创新投入的挤出效应更强，而高管股权激励能弱化金融化对创新投入的影响效应[12]。随着工业企业金融投资水平不断提高，会对企业创新投入和产出形成显著挤出效应，较发达地区的挤出效应更加强烈，而欠发达地区工业企业投资金融资产时，金融投资的蓄水池效应会在一定程度上缓冲挤出效应的影响[13]。

综上所述，现有文献从不同视角对企业创新投入和产出的影响因素进行了探究，对于企业创新相关研究具有重要意义。然而，关于企业创新质量影响因素的研究相对较少，少数文献主要集中在瞪羚企业认定[14]、环境规制[15]、营商环境[16]等方面，面对逐渐显现的实体企业金融化趋势，鲜有文献关注实体企业金融化对企业创新质量的影响效应、机制及其调节等问题。鉴于此，本文重点关注以下问题：①实体企业金融化对创新质量存在怎样的影响效应，又有哪些影响机制？②技术市场发展作为提高企业创新质量的外部环境，其如何调节实体企业金融化对创新质量的影响效应和影响机制？③当竞争强度、银企关系等企业经营重要特征存在差异时，实体企业金融化对创新质量的影响效应是否存在差异？

1 理论分析与研究假设

实体企业金融化通过多种方式给企业创新质量带来不利影响。首先，资源禀赋的有限性使得实体企业创新投资与金融投资的竞争关系无法避免，当金融投资在回报率、投资周期等方面明显优于创新投资时，在资本逐利动机驱使下，实体企业会将本应投入研发创新的流动资产转移至金融市场[17]，企业金融投资地位提高将影响企业治理模式和激励机制，短期盈利和绩效考核压力将诱发管理层的短视投资行为，从而加速资金从创新投资向金融投资转移[18]。其次，金融投资收益的“短平快”特征使其具有平滑收益和粉饰报表功能，当企业绩效无法达到预期时，管理层通过获取金融投资收益隐藏负面信息的动机将明显增强，从而改变实体企业创新投资偏好，并诱发对金融投资收益的依赖机制，使得本应高度关注企业能力建设的管理层更加热衷于金融投机[19]，最终影响企业创新质量。最后，高质量创新投资的不可逆特征和高持续性要求，使得管理层对于创新投资的态度尤为谨慎[20]。金融投资和实业投资的收益差距是实体企业金融化的重要原因[10]，管理层基于委托代理职责，会优先满足股东利益，加之可以将投资失败归因于外部市场风险[21]，在实业投资不确定性较高时，金融化会对企业创新质量产生显著不利影响。

从技术市场发展视角看，创新产品或服务需求方和供给方通过技术市场相连接，良好的技术市场发展环境能有效降低研发创新的交易成本，促进科技创新成果转化为新产品或新生产工艺[22]，由此持续助力创新组织实现经济价值和社会价值[23]。随着技术市场不断发展完善，创新交易越来越频繁，从而为创新主体持续提供多元化和差异化的创新支持[24]，不断提升创新在企业发展中的地位。因此，技术市场作为研发成果向现实转化的关键性平台，较高的技术市场发展水平能为企业创新提供必要的市场环境，使得企业发展更加依赖创新驱动，当依赖创新的实体企业受金融化影响减少研发投入后，金融化对企业创新质量的影响将更加显著。综上，提出如下假设：

H1：实体企业金融化将显著降低企业创新质量，而技术市场发展显著调节实体企业金融化对创新质量的影响效应。

创新投资具有长周期、连续性等特点，越来越复杂的研发活动对资金的需求已超出内源性资金承受范围[20]，外源性融资在企业创新中的地位不断提高[25]。创新项目的保密性和专业性特点造成实体企业与金融机构之间的信息不对称，进一步加剧创新项目的融资约束问题[7]，从而刺激企业资本从创新研发向金融市场转移。金融资产的保值增值功能通过缓解企业融资约束为实体企业提供有效的资本储备方式，文献中通常将其定义为金融资产的蓄水池效应[26]，以储蓄为目的的金融资产配置具有提升实体企业创新持续性的功能[19]。然而，实体企业金融化以企业不断强化金融投资偏好为显著特征[9]，当越来越多的金融资产配置以市场套利为目的时，金融资产配置对实体企业创新的影响将发生根本性改变[10]。此时，实体企业的金融投资不仅会挤占创新资源，而且考核压力和投资短视行为的双重影响将进一步加快创新资源向金融市场转移[7]。综上，提出如下假设：

H2：融资约束是实体企业金融化与企业创新质量之间的有效影响机制

实体企业出于投机动机配置的金融资产一方面会挤占实业投资和创新资源，通过阻碍技术进步影响全要素生产率[27]；另一方面，对短期超额利润的追逐容易使决策层忽视与金融资产收益紧密相关的金融风险，当实体企业受金融风险冲击造成资本大幅波动时，金融风险在实体企业内部的集聚和放大效应将重创企业生产效率[28]。对企业生产效率提升具有促进作用的金融投资主要是实体企业短期持有的金融资产，而长期持有的金融资产更多表现为市场套利行为，不仅使企业偏离主营业务，而且影响企业经营投资决策[29]，从而通过加剧实体企业的资源错配降低其资源配置效率，最终影响企业生产效率[30]。劳动和资本是企业生产过程中的重要投入要素，企业生产效率与劳动、资本配置效率息息相关，较高的要素配置效率不仅能够激发有效竞争，而且通过加强信息共享与合作、提高创新资源投入效率等方式影响企业创新[31]。综上，提出如下假设：

H3：生产效率是实体企业金融化与企业创新质量之间的有效影响机制。

2 研究设计

为有效刻画实体企业金融化对企业创新质量的影响效应，考虑到企业个体特征和不同年份的宏观不确定性冲击差异对企业创新质量的重要影响，本文采用双向固定效应模型实证分析两者之间的关系。

inn_quai,t=β0+β1fini,t-1+β4com_coni,t-1+β5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(1)

其中，inn_quai,t表示企业i在t年的创新质量，fini,t表示企业i在t年的金融化水平，com_coni,t是企业层面的控制变量，soc_conj,t是以省级行政区域为单位的宏观经济社会控制变量，ηi为企业个体效应，θt为时间效应，εi,t为随机干扰项。考虑到企业专利从申请到授权往往需要一定时间间隔，因此在实证分析过程中对主要解释变量滞后一期。

考虑到技术市场发展对企业创新质量的重要性，金融化对企业创新质量的影响效应在不同技术市场发展水平下应存在明显差异。为验证实体企业金融化对创新质量的影响效应随技术市场发展水平变化而变化，在模型(1)基础上进行扩展，通过引入技术市场发展水平与实体企业金融化水平的交互项，构建技术市场发展水平的调节效应模型。

inn_quai,t=β0+β1fini,t-1+β2fin_teci,t+β3teci,t-1+β4com_coni,t-1+β5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(2)

其中，teci,t为上市实体企业所在省份的技术市场发展水平 ，fin_teci,t为上市实体企业金融化水平与技术市场发展水平的交互项，其系数β2是本文关注重点。在β2显著的前提下，如果β2与β1系数符号一致，说明在技术市场发展水平较高的地区，金融化对实体企业创新质量有更强的影响效应，技术市场发展会在一定程度上强化金融化对实体企业创新质量的影响；如果β2与β1系数符号相反，说明在技术市场发展水平较高的地区，金融化对实体企业创新质量的影响效应相对较弱，技术市场发展会在一定程度上抑制金融化对企业创新质量的影响。如果β2系数不显著，说明技术市场发展对实体企业金融化的创新质量效应没有影响。

中介效应检验是目前文献中机制检验的通行做法，将解释变量对中介变量的影响定义为影响机制的前半路径，将中介变量对被解释变量的影响定义为影响机制的后半路径。为进一步探讨技术市场发展对实体企业金融化与企业创新质量之间关系的调节效应，构建调节机制前半路径的中介效应模型。

Mi,t=a0+a1fini,t-1+a2teci,t-1+a3fin_teci,t+a4com_coni,t-1+a5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(3)

其中，M为代表实体企业金融化与企业创新质量之间作用机制的中介变量。根据技术市场发展的调节效应，对作用机制的后半路径进行建模。如果技术市场发展的调节效应不显著，则调节机制的后半路径模型为：

inn_quai,t=c0+c1fini,t-1+c2teci,t-1+b1Mi,t-1+b2M_teci,t+b4com_coni,t-1+b5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(4)

其中，M_teci,t为中介变量与技术市场发展水平的交互项。如果技术市场发展的调节效应显著，则调节机制的后半路径模型为：

inn_quai,t=c0+c1fini,t-1+c2teci,t-1+c3fin_teci,t+b1Mi,t-1+b2M_teci,t+b4com_coni,t-1+b5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(5)

3 变量及描述性统计分析

3.1 变量说明

本文以中国A股上市企业为研究样本，与企业创新质量相关的专利数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)，根据CNRDS数据库提供的企业专利数据最新年份，将样本时间区间界定为2005—2020年，企业其它财务数据来源于CSMAR数据库，宏观经济控制变量数据来源于中经网统计数据库。为体现实体企业特征，首先剔除金融企业样本，然后剔除ST类、资不抵债等经营异常的企业样本，在删除关键变量存在缺失值的样本后，按照上下1%进行缩尾处理，共计得到18 946个有效观测数据。

(1)企业创新质量。借鉴杨波和李波[32]的思路，用发明专利数量代表企业创新质量。从现实看，大企业专利数量一般多于中小企业，但大型企业的创新质量不一定高于中小企业。为有效克服这一问题，借鉴Hassan等[2]的思路，用企业当年获批专利数量加1的对数与资本支出对数的比值衡量企业创新质量。为消除研发成果与实际应用的现实差距对企业创新质量测度造成的困扰，用企业专利被引用次数加1的对数与资本支出对数的比值作为企业创新质量的稳健性检验变量。

(2)企业金融化。参考张成思[33]的观点，将金融投资占比不断提升视为微观企业金融化的关键性表现，本文用企业金融资产在总资产中的比重描述实体企业金融化水平。关于实体企业金融资产的定义，参考段军山和庄旭东[10]的做法，将货币资金、交易性金融资产、衍生性金融资产等与金融有关的投资界定为实体企业金融资产。鉴于货币资金除发挥金融投资相关功能外，同时也是实体企业生产经营不可或缺的重要资源，为检验实体企业金融化对创新质量影响结论的稳健性，排除货币资金后重新构建实体企业金融资产变量，并据此进行稳健性检验。

(3)技术市场发展。技术输出和技术吸纳是技术市场发展过程中的两大主要功能[23]，技术市场成交额能有效反映技术输出和技术吸纳的活跃程度。在综合考虑各省经济发展实际后，用技术市场成交额占地区生产总值的比重测度企业所在省份的技术市场发展水平。

(4)控制变量。在企业层面，选取经济增加值、营业成本、财务投入、所得税、税后净利润和企业杠杆作为控制变量，所有变量均除以企业总资产后引入模型，以控制企业规模因素变化对实证结果的影响。在宏观经济层面，以省级行政区域为单位，选取通货膨胀、产品价格变化、经济发展、预算支出为控制变量，其中通货膨胀用消费者价格指数表示，产品价格变化用工业生产者出厂价格指数的变化表示，经济发展用地区生产总值指数表示，预算支出用一般公共预算占地区生产总值的比重表示。变量定义及说明如表1所示。

表1 变量说明Tab.1 Variable definitions

3.2 描述性统计分析

主要变量的描述性统计结果如表2所示。结果显示，企业创新质量最大值为0.439 3，最小值为0，均值为0.141 1，标准差为0.081 8，约68%的企业创新质量在0.059 3～0.222 9之间。假定以创新质量的最大值代表实体企业最高创新质量，则多数实体企业创新质量仍有较大提升空间。实体企业金融化水平均值为0.241 8，标准差为0.148 2，多数实体企业金融资产占比在39%以下，金融化水平的最大值为0.725 2，说明少部分实体企业金融资产占比处于较高水平。由此可以看出，样本数据能较好地反映当前实体企业发展现实。

表2 主要变量描述性统计结果Tab.2 Descriptive statistics of main variables

4 实证结果与分析

4.1 基准回归

4.1.1 实体企业金融化对创新质量的影响效应

实体企业金融化对企业创新质量影响效应的回归结果如表3所示。列(1)为未控制任何固定效应、未添加控制变量的回归结果。结果显示，实体企业金融化的系数为-0.014 6，在1%的水平下显著为负，表明提高实体企业金融化水平将显著降低企业创新质量。在式(1)基础引入个体效应和时间效应，以控制相关不可测因素的影响，结果如表3中列(2)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为-0.020 1，在1%的水平下显著为负，与列(1)结果基本相似。为缓解遗漏变量问题的影响，从企业层面和宏观经济社会层面添加控制变量，结果如表3中列(3)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为-0.013 8，在1%的水平下显著为负。考虑到实体企业专利从申请到授权需要一定时间，对实体企业金融化和其它主要控制变量均滞后一期，回归结果如表3中列(4)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为-0.018 2，在1%的水平下显著为负。由此可知，实体企业金融化对企业创新质量存在显著负向影响效应。

4.1.2 技术市场发展的调节效应及机制分析

技术市场发展调节效应的回归结果如表4中列(1)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为-0.012 1，在1%的水平下显著为负，实体企业金融化与技术市场交互项的系数为-0.052 2，在1%的水平下显著为负。二者系数符号与显著性一致，说明在技术市场发展较快的地区，实体企业金融化对企业创新质量的负向影响效应更强，技术市场发展的调节效应会强化金融化对企业创新质量的负向影响效应，这与H1一致。可能的原因是，创新实力强、创新水平高的企业往往位于技术市场发展较快的区域，大量关键性技术创新由这些企业完成，较好的资源禀赋决定企业创新层次明显高于技术市场欠发达地区企业。此外，在经济不确定性冲击下，企业创新投入偏好受到影响，资本由生产研发向金融市场转移，这对发达技术市场地区企业创新质量的影响更大。

表3 实体企业金融化对创新质量的影响效应Tab.3 Impact effect of finacialization of entity enterprises on innovation quality

由表4中列(1)结果可知，技术市场的调节效应显著存在。根据有调节的中介效应模型构建思路，利用式(3)和式(5)实证分析实体企业金融化与企业创新质量之间的作用机制以及技术市场在其中的调节效应。依据前文理论分析，选取融资约束和全要素生产率作为实体企业金融化与企业创新质量之间影响机制检验的中介变量。其中，实体企业融资约束用SA指数测量，为进一步验证融资约束的机制效应，根据融资约束越严重的企业，越倾向于提高流动资产获利能力的现实，用流动资产净利润率作为融资约束机制的稳健性检验变量；采用OP方法测量实体企业全要素生产率，在测量过程中用员工人数代表劳动投入，用企业总资产代表企业资本，用企业期末总投资额代表企业投资，以企业年龄、企业经济增加值等变量作为控制变量。

融资约束机制有调节的中介效应模型回归结果如表4中列(2)(3)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为0.058 5，在1%的水平下显著为正，表明实体企业资产从生产研发向金融市场转移能够明显缓解企业融资约束。实体企业金融化与技术市场发展交互项的系数为-0.057 5，在1%的水平下显著为负，其符号与实体企业金融化的系数相反，说明在技术市场发展较快的地区，实体企业金融化对融资约束的缓解效应较弱。在技术市场发展水平较高的地区，企业发展对技术创新的依赖程度明显高于技术市场欠发达地区，虽然实体企业资产从生产研发向金融市场转移能在短期内帮助实体企业获取丰厚利润，在一定程度上缓解企业短期融资约束，但是生产研发资金投入的减少将极大削弱企业研发实力，从而明显削弱企业长期竞争力，而企业竞争力下降将明显改变投资者偏好，从而改变企业融资约束状况。融资约束的系数为0.015 1，在5%的水平下显著为正，说明融资约束是实体企业金融化与企业创新质量之间的有效影响机制，这与H2一致。融资约束与技术市场交互项的系数为0.002 8，但不显著。可以看出，技术市场发展主要调节融资约束机制的前半路径，即技术市场发展主要通过调节实体企业金融化对融资约束的影响，对实体企业金融化与创新质量之间的融资约束机制发挥调节效应。

在融资难、融资贵的背景下，实体企业为缓解资金困境，会努力提高流动资产获利能力。为验证融资约束机制的有效性，以流动资产净利润率作为中介变量，有调节的中介效应模型回归结果如表4中列(4)(5)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为0.078 6，在1%的水平下显著为正，表明实体企业资产从生产研发向金融市场转移能显著提升单位流动资产获利能力。流动资产净利润率的系数为0.004 6，在10%的水平下显著为正，表明流动资产净利润率是实体企业金融化与企业创新质量之间的有效影响机制，从而验证了融资约束机制的有效性。在实体企业通过配置金融资产显著提高流动资产获利能力的情形下，考虑到融资难、融资贵和金融化的双重影响，实体企业往往会提高流动资产配置比例,从而通过创新投入影响创新质量。为进一步检验其有效性，借助有调节的中介效应模型(3)，以流动资产比例为因变量进行回归分析，结果如表4中列(6)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为0.061 6，在1%的水平下显著为正，表明实体企业金融化能显著提高流动资产占比。由此说明企业融资约束机制是实体企业金融化与创新质量之间的有效影响机制。

全要素生产率有调节的中介效应模型回归结果如表4中列(7)(8)所示。结果显示，实体企业金融化的系数为-0.246 4，在1%的水平下显著为负，表明实体企业资产从生产研发向金融市场转移会显著降低企业全要素生产率。实体企业金融化与技术市场发展交互项的系数为-0.138 5，在1%的水平下显著为负，其符号与实体企业金融化的系数一致，说明在技术市场发展较快的地区，实体企业金融化对企业全要素生产率的负向影响效应更强。从国内经济发展现实看，在技术市场发展水平较高的地区，技术进步对企业生产效率具有更强的正向激励作用，当实体企业创新质量受企业金融化影响时，技术进步对实体企业生产效率的负向影响同样更加强烈。全要素生产率的系数为0.013 2，在1%的水平下显著为正，表明提高企业全要素生产率能显著提高企业创新质量，企业全要素生产率是实体企业金融化与企业创新质量之间的有效影响机制，这与H3一致。全要素生产率与技术市场发展交互项的系数为0.000 8，但不显著。可以看出，技术市场发展主要调节全要素生产率机制的前半路径，即技术市场发展主要通过调节实体企业金融化对全要素生产率的影响，对实体企业金融化与创新质量之间的全要素生产率机制发挥调节效应。

表4 技术市场发展调节效应及机制分析的回归结果Tab.4 Regression results of mechanism test and the moderating effect of technology market development

4.2 稳健性检验

4.2.1 替换被解释变量

随着经济社会的发展，理论创新成果向现实生产力转化逐渐引起社会和学者的广泛关注，专利在企业创新质量评价中的地位越来越重要。为缓解理论与实际应用差别对实证结果的干扰，将企业获批专利数量替换为专利引用次数，采用相同逻辑衡量企业创新质量，替换被解释变量后的回归结果如表5所示。列(1)结果显示，实体企业金融化的系数为-0.013 2，在1%的水平下显著为负，这一结果与前文基本一致。列(2)结果显示，实体企业金融化的系数为-0.009 0，在5%的水平下显著为负；实体企业金融化与技术市场发展交互项的系数为-0.035 9，在1%的水平下显著为负，实体企业金融化对企业创新质量的负向影响效应在技术市场发展较快地区更加强烈的回归结果与前文基本一致，表明实证结果具有稳健性。

4.2.2 替换解释变量

考虑到货币资金在企业生产经营过程中的重要作用，将货币资金从实体企业金融资产中剔除后重新计算实体企业金融化水平，回归结果如表5中列(3)(4)所示。可以看出，实体企业金融化及其与技术市场发展交互项的系数均显著为负，表明实体企业金融化对企业创新质量有显著负向影响，而且这种负向影响效应在技术市场发展较快地区更加显著，这一结论与前文分析结果基本一致。

4.2.3 内生性处理

由以上分析可知，实体企业金融化对企业创新质量存在显著负向影响效应。从国内经济发展现实看，创新质量不高的企业往往对自身发展前景缺乏足够信心，加之实体经济与金融投资收益差距的社会现实，存在创新困境的企业会大幅提高金融投资比例。因此，实体企业金融化与企业创新质量之间可能存在内生性问题。为缓解内生性问题对实证结果的影响，参考宫汝凯[34]对内生性问题的处理逻辑，采用如下3种方法构建实体企业金融化的工具变量：首先，以实体企业金融化的滞后变量作为实体企业金融化的工具变量，实体企业金融化的滞后变量与实体企业金融化相关，同时满足与未控制因素不相关的假定。其次，根据上市企业所属地级市，采用相同城市、相同年份的企业(排除企业自身后的其它企业)金融化水平均值作为实体企业金融化水平的工具变量。参考张军[35]的观点，实体企业金融化存在明显的同伴效应，这有效保证了相同城市、相同年份的其它企业金融化水平与实体企业金融化水平相关，同时实体企业的金融投资决策往往根据自身经营情况制定，这保证了工具变量的外生性假定。最后，采用企业所在地级市所有实体企业金融化水平均值的滞后值作为实体企业金融化水平的预测值，并以此作为实体企业金融化的工具变量。

表5中列(5)为工具变量法的回归结果，不可识别检验明显拒绝工具变量未识别的原假设，弱工具变量检验F值远大于Cragg-Donald临界值，表明工具变量不存在弱工具变量问题，Hansen J统计量对应的概率值为0.909 0，表明不存在工具变量过度识别问题，内生性问题处理有效。在有效缓解内生性问题后，实体企业金融化的系数为-0.037 1，在1%的水平下显著为负，与基准回归结果基本一致。列(6)为技术市场调节效应的工具变量法回归结果，不可识别检验明显拒绝工具变量未识别的原假设，弱工具变量检验F值远大于Cragg-Donald临界值，表明工具变量不存在弱工具变量问题，Hansen J统计量对应的概率值为0.466 9，表明不存在工具变量过度识别问题，内生性问题处理有效。在有效缓解内生性问题后，实体企业金融化的系数为-0.022 1，在5%的水平下显著为负，实体企业金融化与技术市场发展交互项的系数为-0.039 3，在1%的水平下显著为负，回归结果与前文基本一致。

表5 稳健性检验结果Tab.5 Results of robustness test

5 异质性分析

5.1 产品市场竞争

为分析不同产品市场竞争强度下实体企业金融化对创新质量的影响效应以及技术市场调节效应的差异，利用相同行业、相同年份的实体企业营业总收入计算赫芬达尔—赫希曼指数(HHI)，并以此作为实体企业产品市场竞争强度的代理变量。根据HHI指数越小，企业面临产品市场竞争强度越大的特点，当企业HHI指数小于中位数时，企业面临的产品市场竞争强度较大，竞争强度变量赋值为1，否则赋值为0。竞争强度变量取值为1或0时，实体企业金融化对创新质量的影响效应以及技术市场调节效应的回归结果如表6中列(1)(2)所示。可以看出，竞争强度取值为1时实体企业金融化系数在1%的水平下显著为负，而竞争强度取值为0时实体企业金融化系数并不显著，说明当产品市场竞争更加激烈时，实体企业金融化对创新质量的负向影响效应更加显著。出于维护市场竞争优势的需求，产品市场竞争越激烈，创新在企业发展中的地位就越高。因此，当企业创新投入受到其它冲击影响而减少时，实体企业金融化在激烈的产品市场竞争情形下对企业创新质量的影响更显著。

5.2 家族企业

根据中国研究数据服务平台(CNRDS)家族企业研究数据库中的上市家族企业名单，将实体企业分为家族企业和非家族企业，将家族企业变量赋值为1，否则为0，据此研究家族企业在实体企业金融化对创新质量影响效应中的异质性，回归结果如表6中列(3)(4)所示。结果显示，非家族企业金融化系数在1%的水平下显著为负，家族企业金融化系数不显著，说明非家族企业金融化对企业创新质量的负向影响比家族企业更加显著。与非家族企业相比，家族企业明显更关注维系家族控制、保全家族社会资本等问题，社会情感财富是家族企业经营的重要价值导向。因此，家族企业受金融化影响较小。此外，家族企业之间的代际传承在一定程度上缓冲了管理风格激烈变化对企业创新的影响。

5.3 银企关系

参考Yeh&Liao[36]的思路，用长期借款在企业负债合计中所占比例衡量银行与企业的关系，一般而言，银企关系较好的企业获得长期借款的概率更高。将长期借款在企业负债合计中占比高于均值的企业定义为银企关系较好的企业，赋值为1，否则为0，回归结果如表6中列(5)(6)所示。当银企关系较差时，实体企业金融化系数在5%的水平下显著为负；当银企关系较好时，实体企业金融化系数不显著，说明较好的银企关系会显著弱化实体企业金融化对创新质量的负向影响效应。银行和企业在创新项目上的信息不对称是影响创新项目融资的重要因素，当银企关系较好时，长期且全方位的沟通和接触不仅能有效降低双方的信息不对称，而且可以促使银行为企业针对性设计与企业创新项目风险相匹配的贷款条件，在有效缓解企业融资约束的情形下，实体企业创新投入受金融化冲击明显减小，从而弱化实体企业金融化对创新质量的负向影响效应。

表6 异质性分析结果Tab.6 Results of heterogeneity analysis

6 结论与启示

6.1 结论

本文利用中国A股上市企业数据实证研究实体企业金融化对创新质量的影响效应以及技术市场发展的调节效应，得出以下主要结论：第一，实体企业金融化对企业创新质量具有负向影响效应，实体企业金融资产占比提升会显著降低企业创新质量。第二，技术市场发展能调节实体企业金融化对创新质量的影响效应，在技术市场发展较快的地区，实体企业金融化造成的创新质量损失更大，技术市场发展的调节作用能够强化实体企业金融化对创新质量的负面影响效应。第三，融资约束是实体企业金融化影响企业创新质量的重要机制，实体企业资产从生产研发向金融市场转移能够显著缓解企业融资约束，虽然缓解融资约束能提高企业创新质量，但是资产从生产研发向金融市场转移的综合效应导致企业创新质量显著降低，而且在技术市场发展较快的地区，实体企业金融化对融资约束的缓解效应较弱，技术市场发展主要通过影响融资约束的前半路径发挥调节效应。第四，全要素生产率是实体企业金融化影响企业创新质量的重要机制，在技术市场发展较快的地区，实体企业金融化对企业全要素生产率的负向影响更加强烈，技术市场发展主要通过影响全要素生产率机制的前半路径发挥调节效应。第五，实体企业金融化对创新质量的影响在产品市场竞争强度、是否为家族企业和银企关系方面存在异质性。当产品市场竞争更激烈、实体企业为非家族企业和银企关系较差时，实体企业金融化对企业创新质量的负向影响更显著。

本文边际贡献主要有：首先，与已有文献不同，本文以企业创新质量为视角研究实体企业金融化的影响效应，以获批专利数量和专利引用数量为基准构建的评价指标更加贴近企业创新质量发展现实，同时关注技术市场发展在实体企业金融化对创新质量影响效应中的调节作用，为提高实体企业创新质量提供了理论依据。其次，本文研究了企业金融化对创新质量的影响机制，并借助有调节的中介效应模型，深入探讨技术市场发展对影响机制路径的调节效应。最后，根据实体企业经济发展现实，从产品市场竞争、是否为家族企业和银企关系视角，探讨不同情境下实体企业金融化对创新质量影响效应的差异性，为提高实体企业创新质量提供了政策指引。

6.2 政策启示

第一，提高金融支持实体经济强度。当前银行仍然是最主要的金融机构，在金融支持实体经济发展过程中有着不可替代的重要作用。为进一步提高金融支持实体经济强度，银行业应以深入推进市场化为前提，通过强化银行业的良性竞争持续提升银行业竞争力，同时不断完善相关法律法规，加大对金融市场的监管力度，通过持续提升银行服务实体经济发展水平，为实体企业创新提供充足的资金保障。

第二，重视创新的作用，构建防范外部冲击的屏障。创新对实体企业发展活力的影响不容忽视，当实体企业发展受不确定性冲击影响较大时，政府部门应着力改善实体企业发展基础设施环境，引导企业重视创新质量，对实体企业金融化现象保持高度关注，与实体企业一道共同构筑防范外部不确定性冲击风险的有效屏障。

第三，拓宽融资渠道，加强资金使用监管。融资约束是实体企业金融化影响企业创新质量的重要机制，为有效抑制实体企业金融化倾向，政府部门应多渠道、全方位为实体企业拓宽融资渠道和提升融资效率提供必要公共服务，同时加强对资金使用的监管，通过制定合理的政策引导实体企业不断提升对创新质量的关注程度。

6.3 不足与展望

本文仍存在一定不足：首先，中介效应在判定融资约束和全要素生产率是否是实体企业金融化影响企业创新质量的影响机制方面具有良好的实证检验效果，但是中介效应模型在测度中介效应大小时面临实证检验的有效性问题，对于融资约束机制和全要素生产率机制中介效应的定量测度有待进一步研究。其次，限于篇幅和数据原因，在异质性检验时未详细探讨技术市场发展调节效应的异质性问题。