高新技術企業金融資產配置與財務績效的相關性研究

梁 璐 劉曦昊

現在是一個以知識經濟為核心的時代，而高新技術產業是知識經濟的支柱，高新技術正逐步成為推動當代經濟社會發展的主導力量。近年來，高新技術企業在國民經濟中占據的地位逐步上升，已變為新的經濟增長點。隨著市場競爭越來越激烈，實體經濟的獲利空間越來越小，越來越多的企業加大金融資產配置，出現金融化現象，導致虛擬經濟過度膨脹，加大了社會的金融風險以及企業的財務風險。為了促進高新技術企業的健康發展，有必要對其金融資產配置效益做出客觀、科學的評價。企業財務績效體現了其一切財務活動效益，影響企業財務績效的因素眾多，但其中最重要的是企業對所掌控資產的運營狀況，資產配置合理、運營效率高，就會減小財務風險，提高企業財務績效；反之，資產配置不合理、運營效率低，就會加大企業財務風險，降低企業財務績效。

本文以滬深交易所上市交易的高新技術企業A股上市公司為樣本，致力于研究高新技術企業金融資產配置與財務績效的相關性，對優化高新技術企業的資產配置，提高其財務績效，促進其持續穩定發展、從而提高我國的科技競爭力具有重要意義。

一、基礎理論概述

（一）高新技術與高新技術企業

高新技術是指憑借科學研究、科學發明在原領域中革新的運作或在新領域中的發展。不同國家及不同學者對高新技術的定義都有自己的見解。日本學者將高新技術看作是一類研究與開發強度大，呈系統開發的技術，著重點是具有較強系統性以及新經濟基礎設施的一類技術，例如：生物技術、微電子技術和新材料技術等。而我國的學者認為高新技術是在基于科學研究之上和處在科技的前端，利用我國的科技發明在增強國力方面起著指導作用的新科技群。高新技術企業，即用高新技術生產產品、或供應高新技術勞務的企業，高新技術企業是一個知識型和技術型相結合的經濟實體。

（二）企業財務績效及評價

企業財務績效是指企業戰略的實施與執行是否為最終的經營業績做出貢獻，其體現了企業成本控制、費用管理、資產運用、資金來源調配等的效果，能夠給管理層提供一系列信息，例如：企業經營效果、資產變現能力等，除此之外，財務績效也便于企業的利益相關者分析企業過去的經營成果，并預測企業未來的發展趨勢。

一般認為，財務績效有兩種評價方法：單一指標評價法和多指標評價法。單一指標評價法是指采用某個財務指標進行企業財務績效的評價。通常選用的評價指標有托賓Q 值、總資產報酬率、凈資產收益率等，方法比較簡明易懂，但是不能達到嚴格要求下的綜合性、科學性。相比之下，多指標評價法則更為合理，它是從影響財務績效的四大方面（盈利、償債、營運、增長能力）選取合適的指標，構建企業財務績效評價模型，然后采取綜合評分法、因子分析法等計算企業財務績效綜合得分，最后根據綜合得分評價企業財務績效狀況。

本文采用的是上述的第二種方法——多指標評分法，共提取4 個主因子去描述眾多財務績效指標之間的聯系，對高新技術企業財務績效做出綜合評價。

（三）金融資產的內涵

金融資產是指不包含實體經營資產的資產，主要是金融市場提供的合約或產品，如票據、債券、股票、各類金融衍生產品等。據現行報表內容體系，金融資產的內容有：交易性金融資產、可供出售金融資產、衍生金融產品、持有至到期投資、長期股權投資、投資性房地產等。

二、文獻回顧與研究假設

（一）文獻回顧

當前我國經濟正處于轉型的關鍵階段，制造業企業也正從追求短期利益逐漸向重視研發創新轉變，而這種轉變的成敗對我國經濟能否成功跨越中等收入陷阱具有關鍵作用。于是高新技術企業便被回報率高的金融資產所吸引，抽離出大量資金用于金融資產配置。

高新技術企業配置大量金融資產，是否會造成其自身生產經營規模或能力的下降？韓國Seoetal（2012）和Shin（2012）的研究表明：企業減少研發投入，增加金融資產配置，會對企業的發展造成影響。Orhangazi（2008）、張成思和張步曇（2016）、Tori and Onaran（2017）檢驗了金融資產配置對實業投資效率的影響，謝家智等（2014）檢驗了企業因過度配置金融資產出現的金融化對企業研發創新的影響。王紅建等（2017）在市場套利分析框架下實證檢驗實體企業金融化是抑制還是促進了企業創新，研究結果表明：實體企業處于市場套利動機下，金融化對企業進行技術創新的動力具有顯著抑制作用。

（二）研究假設

自進入二十一世紀以來，市場需求空間日益縮小，由于實體經濟不景氣，企業實體投資回報率下降幅度明顯，越來越多的實體企業將資金投入到高收益的房地產、金融行業，虛擬經濟加速膨脹，進而出現實體產業的“金融化”現象。在我國，實體經濟普遍面臨利潤下降、經營遇到困境的情況下，公司主營業務收入較少。相反，金融投資率較高，這意味著金融資產投資的機會成本較低，投資收益較高，這會促使公司進行金融資產配置。然而，實體企業過多的進行金融資產配置，將缺乏足夠的資金用于設備的更新改造、新產品的研發，進而抑制企業主業發展。對于高新技術企業來說，更是如此，它的發展離不開設備的更新改造以及新產品的研發。并且，高新技術企業的研發創新是一個累積的、持續的以及充滿著不確定性的過程，這對企業長期具備連續且穩定的資金投入有很高的要求。如果高新技術企業一味追求金融資產的超額收益，過度配置金融資產，上述資金需求就無法滿足，使得財務不具有持續性，進而導致企業財務風險上升，財務績效下降。

根據上述理論分析，提出研究假設：高新技術企業金融資產配置與其財務績效呈負相關。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

本文選取在滬深交易所上市交易的高新技術企業A 股上市公司作為研究對象，選取其2016—2018年的年報數據。將所得數據進行以下處理：首先，剔除ST 公司；其次，剔除2016—2018 年數據不全或數據存在異常的公司。最后得到919 個樣本公司，2757 個觀測值。本文的數據全部來源于國泰安數據庫，數據處理使用SPSS 和Stata 進行。

（二）變量界定

1、因變量

通過對以往學術界對財務績效的衡量的研究，可以發現，有少部分學者使用托賓Q 值來表示財務績效，而更多學者則使用的是總資產收益率、凈資產收益率等會計指標。隨著對企業財務績效的研究逐步深入，其衡量指標也歷經了從單一到全面的發展過程。為保證研究結果的科學、合理，本文從影響財務績效的四大方面（盈利、償債、營運、增長能力）共選取10 個財務指標，采用定性的方法構建高新技術企業財務績效評價指標體系，并采用因子分析法建模，并計算得到財務績效綜合評分，即因變量。

2、自變量

借鑒王昭權（2019），將金融資產分為：金融衍生產品、短期投資、交易性金融資產、可供出售金融資產、持有至到期投資、長期股權投資、投資性房地產等。并用金融資產比重作為衡量企業金融資產配置狀況的指標，即自變量。高新技術企業金融資產持有比例計算公式如下：

金融資產持有比例（Fin）=（交易性金融資產+持有至到期投資+可供出售金融資產+發放貸款及墊款+衍生金融工具+長期股權投資+投資性房地產等）/資產總額

這里需要特別說明的是，根據宋軍和陸旸（2015）的研究提出，現代社會房地產已經逐步“脫實入虛”，因此，本文在衡量高新技術企業金融資產配置狀況時包括投資性房地產。

3、控制變量

高新技術企業的財務績效不僅受其金融資產配置狀況的影響，經常還受其經營規模、資金結構、研發投資狀況等的影響。參考戚聿東（2018）、黃賢環（2018）等文獻，本文選取研發費用比例（Rd）、資產負債率（Lev）、公司規模（Size）、行業（Year）和年度變量（Ind）作為控制變量，具體變量定義如表1 所示。

表1 主要變量及其定義

四、企業財務績效因子分析

本文使用SPSS20 進行因子分析。從選取的10個具有代表性的財務指標中提取主因子，根據方差貢獻率構建財務績效綜合評價模型，計算財務績效綜合評分。

（一）財務績效指標體系構建

企業財務績效通常是特定時期內其盈利能力、償債能力、營運能力和增長能力的綜合體現。所以本文從以上四個方面共選取10 個代表性指標來衡量企業財務績效。具體如表2 所示。

表2 企業財務績效評價指標體系

（二）KMO 和Barlett 檢驗

使用KMO 和Barlett（巴特利特球形）檢驗，分析所選取的財務指標之間相關性的強弱程度，并檢驗所選指標之間是否適合進行因子分析，分析結果見表3。

表3 KMO 和Bartlett 的檢驗

經過KMO 和Barlett 檢驗，結果顯示：KMO 檢測值為0.614，大于0.5，所取的Barlett 球形檢驗結果Sig 為0.000。由此可得，所選取的財務指標之間相關性較強，適合進行因子分析。

（三）提取主因子

本文采用主成分分析法提取主因子，結果如表4 所示。因為只有前4 個主因子的初始特征值大于1，所以提取4 個主因子（F1、F2、F3、F4）。并且，4 個主因子的累計方差貢獻率達到86.44%，說明4 個主因子能夠反映財務績效指標86.44%的信息。因子提取的效果理想。

表4 解釋的總方差

（四）主因子命名

將原始的眾多財務績效指標提取出幾個具有代表性的因子后，為了便于了解每個因子的含義，需要對因子進行旋轉。本文使用正交旋轉法對因子荷載矩陣進行旋轉，經過25 次旋轉，結果如表5 所示。

從表5 可以發現，主成分F1主要有營運能力的非流動資產周轉率（TNA），股東權益利用率（VET），總資產周轉率（TAT）；主成分F2主要有盈利能力的資產報酬率（ROA），凈資產收益率（ROE），成本費用利潤率（CPR）；主成分F3主要有償債能力的流動比率（CR），速動比率（QR）；主成分F4主要有含發展能力的營業收入增長率（OIGR），所有者權益增長率（OGR）。因此，把F1命名為營運能力因子，F2命名為盈利能力因子，F3命名為償債能力因子，F4命名為增長能力因子。

表5 旋轉成份矩陣

（五）因子分析模型構建

1、各主因子評價模型構建

確定各個主因子之后，采用具有Kaiser 標準化的正交旋轉法，通過計算得到每個因子中各指標的得分系數，結果見表6。

表6 成份得分系數矩陣

利用表6 的結果，構建各主因子評價模型如下：

F1=0.006ROA+0.025ROE-0.060CPR+0.039CR+0.039QR-0.001OIGR-0.020OGR+0.364TNA+0.369V ET+0.349TAT

F2=0.390ROA+0.376ROE+0.339CPR-0.030CR+……+0.022TAT

F3=-0.037ROA-0.074ROE+0.041CPR+0.497CR+……+0.001TAT

F4=-0.031ROA-0.015ROE-0.039CPR+0.009CR+……-0.10TAT

將樣本公司近三年財務指標實際值分別代入各主因子評價模型，計算樣本公司各主因子得分。

2、構建財務績效綜合評價模型

根據各因子的方差貢獻率，構建高新技術企業財務績效綜合評價模型。

其中，F 代表高新技術企業財務績效綜合得分，F1、F2、F3、F4表示各因子得分。將各因子得分代入上述模型，可計算出各樣本公司2016～2018 年的財務績效綜合評分。

五、高新技術企業金融資產配置與財務績效關系的實證過程

（一）模型的建立

為了驗證高新技術企業金融資產配置對財務績效的影響，本文選取研究開發費用比率、資產負債率、企業規模等作為控制變量，參考戚聿東、張任之（2018）金融資產配置對企業價值的影響的實證研究，構建以下模型：

其中，F 代表企業財務績效，Fin 表示高新技術企業金融資產配置比例，Rd 表示研發費用比例，Lev表示資產負債率，Size 表示公司規模，Year 表示年度，Ind 表示行業，α0是常數項，α1-α6為各自變量和控制變量的系數，ε 表示隨機誤差。

（二）描述性統計分析

為初步了解樣本公司財務績效、金融資產配置及資金結構、公司規模及研發投資狀況，必須進行描述性統計分析，利用SPSS20 進行描述性統計分析，結果如表7 所示。

表7 描述性統計分析

根據表7 統計結果可以看出：財務績效綜合評分（F）的極大值為8.6734，極小值為-3.4919，二者差異較大，均值接近于0，標準差是50.94%，說明滬深A 股高新技術企業的財務績效差異較大。

金融資產配置比例（Fin）的極大值為82.93%，極小值為0，均值是5.71%，標準差約是8.12%。顯然，各樣本公司金融資產配置不均，差異較大。

此外，在滬深A 股高新技術企業中，研發費用比例（Rd）極大值為58.25%，極小值為0，均值為5.12%，標準差為4.77%，這表明樣本公司研發費用比例存在較大差異。由表7 可見，各樣本公司資產負債率（Lev）、公司規模（Size）也存在一定的差異。

（三）相關性分析

為了初步了解各因素對企業財務績效的影響，需要進行各變量之間的相關性分析，本文以Pearson相關性來研究高新技術企業金融資產配置比例（Fin）與企業財務績效（F）的相關系數，并進行雙尾檢驗。結果如表8 所示。

表8 相相關性分析

注：*.在0.05 水平（雙側）上顯著相關。 **.在.01 水平（雙側）上顯著相關。

從表8 可以看出：高新技術企業財務績效（F）與金融資產配置比例（Fin）的相關系數為-0.042，說明其與財務績效呈負相關關系，而且，顯著性水平為0.028，通過5%的顯著性檢驗，說明高新技術企業金融資產配置比例（Fin）與公司財務績效顯著負相關，初步驗證了上述假設。

高新技術企業財務績效（F） 與資產負債率（Lev），公司規模（Size）的相關系數分別為-0.088，-0.053，說明選取的這兩個控制變量對高新技術企業財務績效（F）的影響均是負向的。而研發費用比率（Rd）與財務績效（F）的相關系數為正值，說明二者呈正相關關系，但并不顯著。從表8 可見，各自變量和控制變量之間的相關系數均小于0.4，說明其不存在嚴重的自相關性。

（四）回歸分析

為進一步驗證金融資產配置與財務績效的關系，采用Stata15進行多元線性回歸分析，結果見表9。

表9 回歸結果

根據表9 的回歸結果，調整R 方為0.075，說明模型的擬合狀況一般；F 值為4.30，顯著性為0.0000，說明模型整體顯著；VIF 均小于10，說明不存在多重共線性問題。金融資產配置比例（Fin）的系數為-0.358，在1%的水平下顯著，說明高新技術企業金融資產配置比例越大，越不利于財務績效的提升，即高新技術企業金融資產配置與財務績效顯著負相關，證實本文假設成立。控制變量研發費用比率、公司規模與財務績效正相關，但不顯著，資產負債率與財務績效顯著負相關。

（五）穩健性檢驗

為了使研究結論更具穩健性，本文使用托賓Q值替代財務績效變量，進行穩健性檢驗，結果如表10 所示。

表10 穩健性檢驗結果

由表10 可見，調整R 方為0.228，說明模型的擬合狀況良好；F 值12.95，其顯著性為0.0000，說明回歸模型整體顯著；VIF 均小于10，說明不存在多重共線性問題。金融資產配置比例（Fin）的系數為-0.951，且在10%的水平下顯著，說明高新技術企業金融資產配置與財務績效顯著負相關，進一步驗證了研究假設，說明本文上述回歸結果具有穩健性。

六、研究結論及建議

（一）研究結論

本文以2016～2018 年滬深交易所上市的高新技術企業A 股上市公司作為研究樣本，通過因子分析、相關性分析、回歸分析和穩健性檢驗，得出高新技術企業金融資產配置與財務績效負相關。主要原因是：一方面，總體看目前我國高新技術企業資金并不是十分充裕，過度配置金融資產，可能會抵占部分研發投入，影響企業的科研創新，從而影響企業的財務績效；另一方面，過多配置金融資產，會加大企業的投資風險，影響企業財務績效。

（二）相關建議

1、重視金融化對高新技術企業財務績效的影響

研究表明，高新技術企業的金融資產配置與財務績效負相關。從表7 描述性統計分析結果看，目前部分高新技術企業金融資產配置比例偏高，因此高新技術企業的高管在進行投資決策時，應適當降低和控制金融資產配置比例，提防金融資產配置比過高所帶來的財務風險，避免將過多資金占用于金融資產上，盲目追逐虛擬投資收益，進而加大企業財務風險，降低企業財務績效。

2、適當減少金融資產配置，增加科研創新投入

由表8 的相關性分析結果可見，高新技術企業的研發費用比率與金融資產比例之間的關系雖然不顯著，但呈負相關，初步說明高新技術企業的金融資產配置或多或少可能會對其研發投入有一定的負向影響。由于高新技術企業的發展以研發創新為基礎，創新能力是高新技術企業的核心競爭力，因此高新技術企業應將投資的重點放在研發創新投入上。避免由于金融資產配置過高，而對研發投入的資金產生“擠出”效應，使得研發投入不足，削弱高新技術企業的科技競爭力。

3、制定相關政策，抑制企業過度金融投資

政府有關部門在制定相應的宏觀經濟政策時，要關注虛擬經濟對實體經濟的“擠出”效應。一方面應當出臺相關政策鼓勵高新技術企業加大對研發創新的資金投入；另一方面完善相關政策法規，如，適當提高企業金融投資的手續費率或適當提高企業金融投資收益的所得稅率等，抑制企業金融資產的超額收益率，促使企業擺脫對金融投資的依賴，更加專注于實體經營和研發創新投資。

綜上所述，高新技術企業的金融資產配置與財務績效呈現負相關。高新技術企業應當適當控制金融資產配置，防止過度金融投資對企業發展造成不利影響。同時要加大研發創新投入，重視科研創新能力的提升。相關部門也要制定相應的政策，引導高新技術企業優化金融資產配置，加強研發投入，促進其財務績效的提高。