實體企業金融化、企業創新與產能過剩

2022-05-18 23:28:49顏敏白棲凡

會計之友 2022年9期

顏敏白棲凡

【摘要】目前，關于實體企業金融化對企業創新“擠出”效應的研究結論很普遍。文章認為實體企業金融化是企業懈怠于創新的后果，而不是動因，并以產能過剩為中介。以2007—2019年A股非金融行業上市公司為樣本，通過構建產能過剩中介效應分析模型，研究發現：企業創新缺乏導致實體企業金融化;產能過剩在企業創新缺乏導致實體企業金融化過程中發揮中介作用;進一步通過構建有調節的中介效應分析模型，發現主營業績通過產能過剩對企業金融化的反向調節作用，產能過剩企業在主營業績較低時會更顯著地進行企業金融化。因此，實體企業應加強創新投資，改變供給結構失衡狀態，化解過剩產能，實現產業升級，進而提高主營業績，逐步從根本上去除金融化現象。

【關鍵詞】企業金融化; 企業創新; 產能過剩; 主營業績

【中圖分類號】 F235.19 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2022）09-0056-09

一、引言

實體企業金融化是指實體企業將越來越多的資本用于投資并導致企業利潤來源越來越多地依賴投資和資本運作而非傳統的生產經營活動。2008年金融危機以來，受世界經濟下行的影響，中國實體企業利潤大幅下滑，企業創新不足，中低端產能過剩、高端產品供給不足導致的供需結構失衡以及由此帶來的產業轉型升級問題，從根本上制約著中長期中國經濟的持續、有效增長。與此截然不同的是，隨著金融發展的不斷深化，實體企業金融化愈演愈烈，企業金融資產占比逐漸提高，實體企業獲得利潤的重要途徑不再是主營業務盈利，而是轉向日益高漲的金融投資，呈現出實體企業金融化的趨勢。實體企業配置金融資產已經成為我國經濟重要的特征事實之一，金融資產配置從多元化分散投資轉為專門的資本套利[1]。2019年有1 188家上市公司發生購買理財產品的行為，涉及人民幣金額約為1.44萬億元，一些業績較差的上市公司通過出售其投資的股票實現扭虧為盈，上市公司整體金融化水平達12.25%①（如圖1所示）。

雖然金融作為實體經濟的血脈，推進了實體經濟的科技進步與增長[2]，但二者畢竟是相對獨立的系統，各有其運行機制和發展規律。實體企業金融化將導致產業空心化發展[3-4]，不以制造業利潤率真正增長為基礎的金融利潤增長，只能是“龐氏游戲”或其變種。2020年2月，證監會發布“再融資新規”時再次重申：非金融類上市公司再融資時，原則上最近一期末不得存在持有金額較大、期限較長的交易性金融資產和可供出售的金融資產、借予他人款項、委托理財等財務性投資的情形等。探索實體企業金融化的根源問題，研究其驅動機制具有重要的現實意義。

二、研究綜述

關于實體企業金融化，國內外學者普遍借鑒Krippner[5]對“活動導向”和“累積導向”的兩類定義，從行為和結果兩個維度進行刻畫。一方面，在行為上實體企業將更多的資本用于投資而非傳統的生產經營活動[6];另一方面，在結果上企業利潤來源更多地依賴投資和資本運作而非傳統的生產經營活動[7]，即“通過金融渠道累積利潤的企業累積方式逐漸占據主導”。

目前關于實體企業金融化的研究主要集中于對其經濟后果的理論分析和實證檢驗，僅有一些少量的實體企業金融化驅動機制研究。西方學界對于非金融企業金融化的驅動機制大多從宏觀或中觀層面出發進行討論[8]，缺乏對微觀層面非金融企業金融化的時空背景與傳導機制等方面的深入挖掘。微觀討論的缺失不僅無益于治理，甚至可能會引致新的問題，同時也使得西方學界研究成果對我國的借鑒意義有限。

我國現有關于實體企業金融化動因研究分別從內部動因和外部動因兩方面展開。內部動因——跨市場套利[9]、股東價值最大化[10]、市場競爭壓力[4]和固定資產投資風險過大[11]是主要原因，如發現金融資產持有比例與股東價值和股利支付率顯著正相關等[10]。外部動因——企業融資兩極分化嚴重、銀行差別性對待風險異質性企業是主要原因[12]，表現為大中型國企與大型民企融資難度較小，議價能力較強，融資成本較低，約85%的大型企業能以基準利率或上浮5—10個百分點獲得銀行貸款;中小微企業議價能力弱，融資難度大、成本高，能以相同利率水平獲得貸款的比例不到20%，小微企業貸款利率通常在基準利率基礎上上浮30個百分點以上。經營風險越小的企業能夠從銀行獲得越多的信貸支持，并將多余的資金投向影子銀行體系，導致企業金融化和影子銀行的形成。

上述動因分析以“價值”為主線，未觸及我國經濟的矛盾主要方面——供給側結構性問題。從內部動因——跨市套利動機來說，2013年中國人民銀行已取消貸款利率下限管制，但直至2019年實體企業金融化仍然愈演愈烈（見圖1），放松貸款利率下限管制對非國有企業金融化的抑制作用并不顯著。王紅建等[1]“盈利能力較弱的公司面臨更大的市場套利機會與更低的套利機會成本”的檢驗結果和“如果企業盈利能力本身很強，其使用有限資金進行金融資產投資的機會成本更大”的觀點，本身就是對其所持的市場套利觀的否認，是對金融超額盈利率的否定。因為金融化的機會成本自然是企業投資主營業務帶來的盈利率提高，或者說，金融產品高額的投資收益率是相對于企業主營業務盈利能力來說的，企業主營業務盈利能力決定了“市場套利觀”是否對其起作用。因此跨市套利的根源還在于實體企業主營業務盈利能力差所致，也就是說，必須要將財務問題還原到企業經營問題，才能從根本上發現問題。從外部動因——融資差別性待遇來說，該動因客觀上勢必使實體企業分為兩類：容易融資的大企業（A類企業）和難以融資的中小微企業（B類企業），發生金融化行為的更多是擁有較多閑余資金的大企業即A類企業，中小微企業即B類企業只是大企業實施金融化行為之后流出的高價資金的接收者。那么大企業為什么會出現閑余資金？是否是主營業務規模不夠？若如此，為什么不擴大業務規模？是否與產能過剩有關？若是存在產能過剩，為何不進行產業升級？是否是因為企業創新能力弱化所致？因此，最終問題歸結到企業創新能力弱化和企業金融化二者之間因果何如，是因為企業金融化抑制了企業創新，還是因為企業創新能力弱化在先、無法順利完成新舊動能轉換和產業升級，而使企業用無法消解的閑余資金實施金融化？是否是“在經濟下行與產能過剩的雙重沖擊下，實體企業特別是制造業利潤日益微薄”才是制造業與金融業的“利潤鴻溝”促使越來越多的實體企業配置金融資產的深層原因？

習近平總書記強調：“在適度擴大總需求的同時，要著力加強供給側結構性改革，著力提高供給體系質量和效率，增強經濟持續增長動力。”“十四五”規劃提出，要堅持深化供給側結構性改革，以創新驅動、高質量供給引領和創造新要求，提升供給體系的韌性和國內需求的適配性。供給側結構性改革不僅是推動中國經濟高質量發展的方案，也是推動全球經濟高質量發展的方案，更是對經濟學理論的原創性貢獻。現實背景下我國實體企業金融化的深層原因應主要在于供給側一系列結構性失衡所致[13]，具體表現為實體經濟供給側結構性失衡和金融供給側結構性失衡的作用。實體企業因創新能力缺乏未同步實現“去產能”和“補短板”，致使資金閑余無法消解而發生金融化，創新能力的缺乏才是實體企業金融化的根本動因[14]。因而，實體企業金融化的治理路徑在于實體方面供給側結構性改革[15]——產業升級，但需要從企業創新方面施策，也就是說，供給側結構性失衡——產能過剩在企業創新不足導致實體企業金融化的過程中發揮著中介作用。本文從供給側結構性改革視角，按照“根本動因”（創新能力缺乏）→“深層原因”（產能過剩）→“表層原因”（主營業績下降）→實體企業金融化的分析路徑，建立企業創新能力缺乏通過產能過剩并經主營業績下降調節后導致實體企業金融化的驅動機制分析框架，運用有調節的中介效應模型檢驗引致實體企業金融化的傳導機制。

三、研究假設

我國目前實體企業金融化的深層原因是產能過剩所致，進一步的，實體企業因創新能力缺乏未同步實現“去產能”和“補短板”是實體企業金融化的根本動因。因此，提出本文核心假設：產能過剩在企業創新不足導致實體企業金融化的過程中發揮著中介作用。

（一）供不應求的產品未能“補短板”——企業創新不足

從制造業來看，我國實體經濟遠未擺脫高投入、低產出的粗放發展模式，產業發展主要依靠增加人力、物力、財力等要素投入，創新資源在要素組合中的比重偏低。核心技術受制于人，核心零部件如芯片、減速器、控制器和伺服電機等關鍵技術以及特殊鋼材主要依靠進口。國際分工地位較低，主要扮演“世界工廠”的角色，很多行業處于全球價值鏈“微笑曲線”的低端，金屬制品、電氣機械、電子設備等部分重工業行業以及農副食品、紡織服裝、皮革羽毛等大部分輕工業行業表現出偏高的產能利用率。從服務業來看，供給質量效率不高，服務業結構升級滯后，“醫療保健”、“交通通信”、“教育文化娛樂服務”和“居住”供給短缺，難以滿足城鄉居民消費結構升級的需求。余泳澤等[16]研究發現，2004—2014年的十年間，我國生產性服務業增加值占第三產業增加值比重由35.0%增長至37.1%，與西方發達國家“四個70%”的標準相去甚遠。制造業中生產性服務業貢獻度偏低，且生產性服務業高技術部門占比更低，服務業增加值的增長主要來源于傳統服務業部門[17]，這使得中國“脫實向虛”趨勢日益凸顯。

（二）供大于求的產品未能“去產能”——產能過剩

林毅夫等[18]指出，發展中國家由于存在后發優勢，以及受“信息不完全”約束影響，容易出現投資“潮涌現象”，并引發產能過剩。此外，行業的低進入、高退出壁壘造成的過度競爭、社會主義國家經濟轉軌過程中的“投資饑渴癥”、政府對企業出口的過度補貼、投資扭曲、環保體制缺陷、產業政策、政府官員晉升激勵機制、地方官員變更等都會推動企業擴張產能，形成過剩。盧峰等[19]認為，20世紀90年代以來，中國出現了三次大規模產能過剩，分別是1998—2001年、2003—2006年以及2009年至今。壓縮落后產能、化解產能過剩仍然是當前經濟結構調整的重要任務之一。

（三）“去產能”和“補短板”未能同步進行——主營業績下降

從經濟學角度看，改善供給也是擴大需求：改善供給結構可以更好滿足需求;改進供給服務可以引導內需;創造新的供給可以派生出新的需求。一次次科技和產業革命，帶來一次次生產力的提升，并不斷創造新的供給能力。社會化大生產的突出特點就是，供給側一旦實現了成功的顛覆性創新，市場就會以波瀾壯闊的交易進行回應。因此，企業供給能力的提升是關鍵。創新作為推動企業前進的內在動力是提高供給能力的關鍵。部分實體企業（A類企業）產能過剩、需要轉型升級，需要調整主營業務，卻因技術創新乏力和固定資產投資的固有風險而卻步，因此，其主營業績下降是為必然。然而這些企業卻有一個共同點：融資環境相對寬松（實則是信貸資源錯配）[20]，因而改用掙快錢的方式進行金融化尋租。只有當A類企業創造出新的供給即調整了主營業務，轉移了原有的產能，“去產能”和“補短板”雙管齊下，金融化才會逐漸消失。實體企業金融化實際上是其未“補短板”時“去產能”的聯產品或副產品。從這一角度來說，“補短板”重于“去產能”。有學者證明金融化導致企業未來主營業績下降[21]，本文認為其實因果相反，正是因為其主營業務發展呈下降趨勢，需要轉型升級，但因創新能力有限，才去做金融化業務進行尋租。如宋軍等[22]所說“金融資產配置比例幾乎無法影響經營資產收益率，而是經營資產收益率影響金融資產配置比例”，且“是影響公司金融投資比例的主要原因”。因此，實體企業因創新能力缺乏而未同步實現“去產能”和“補短板”是其金融化的根本動因。與其說是實體企業金融化抑制了企業創新水平或對企業創新有“擠出”效應，倒不如說是企業創新意識不強，為“補短板”即產業升級而做的創新缺乏，才將閑余的資金用于金融化，即創新不足在先，金融化在后，而不是相反。從謝家智等[23]的檢驗模型中，技術創新變量采用前一期的無形資產占比、金融化水平變量采用當期的金融資產占比來表示亦可見一斑。

因此，實體企業金融化的根本動因是實體企業創新能力缺乏，深層原因是實體企業產能過剩，表層原因是企業主營業績下降。以供給側結構性改革這一主線為引領，按照實體企業金融化“根本動因→深層原因→表層原因”的分析路徑，對“企業創新能力缺乏（根本動因）→實業面產能過剩（深層原因）→企業主營業績下降（表層原因）→實體企業金融化”的驅動機制分析框架進行構建，如圖2所示。

根據上述驅動機制分析框架，本文將采用有調節的中介效應分析方法實證檢驗和揭示“企業創新不足→產能過剩→主營業績下降→企業金融化”的傳導路徑，依據企業創新與實體企業金融化之間的關系路徑建立有調節的產能過剩中介效應分析模型。如圖3所示。

綜上所述，本文提出如下分項假設：

H1：企業創新與企業金融化呈負向關系。

H2：企業創新與產能過剩呈負向關系。

H3：產能過剩與企業金融化呈正相關且在企業創新不足誘發實體企業金融化過程中發生顯著的中介作用。

H4：主營業績與企業金融化負相關且能夠顯著負向調節產能過剩對企業金融化的影響程度。

四、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2007—2019年滬深兩市A股上市公司為初始樣本，因為自2007年開始監管層要求上市公司披露其研發投入信息，數據庫獲得的最早時間也為2007年，因此樣本起始時間為2007年。

參照以往研究進行了如下樣本篩選：（1）剔除金融行業的觀測值;（2）剔除ST以及？觹ST類上市公司樣本;（3）剔除數據缺失的觀測值;（4）剔除營業利潤為負值的樣本。最終得到了14 798個公司——年度觀測值作為樣本。其中所有數據均來自CSMAR數據庫。為了減輕異常值的影響，本文對模型中連續變量在1%和99%的水平上進行Winsorize縮尾處理。其中數據處理過程使用Stata15以及Excel。

（二）變量定義

1.被解釋變量

企業金融化程度（Financial）。目前已有文獻分別使用“活動導向”與“累積導向”兩種方式來度量企業金融化程度。如王紅建等[1]從金融資產配置角度，用企業金融資產總額/資產總額代替企業金融化程度;張成思等[24]從金融資產收益角度，用投資收益與公允價值變動損益之和，扣除對聯營和合營企業的投資收益之后的金額與營業利潤之比來替代實體企業金融化。本文將借鑒“累積導向”計量企業金融化程度，具體計算公式為：

實體企業金融化程度=（投資收益+公允價值變動損益+凈匯兌收益-對聯營和合營企業的投資收益）/營業利潤

2.解釋變量

企業創新（Innovation）。目前已有文獻分別使用創新投入與創新產出兩種方式來度量企業創新。企業創新投入強度等于研發投資與主營業務收入的比值[1]，或是無形資產占比[23];創新產出等于專利申請數量、發明專利申請數量、非發明專利申請數量[4];或兩種方式都用[9]。本文采用企業研發支出占總資產的比重來衡量企業創新。

3.中介變量

產能過剩（PPErev）。國際上普遍使用產能利用率表示產能過剩程度，該指標越低，產能過剩越嚴重。關于產能過剩的臨界值未有定論。本文采用年末固定資產凈值除以當年營業收入來作為衡量企業產能過剩的指標，該指標越高，表示企業產能利用效率越低，產能過剩程度越大[25]。

4.調節變量

主營業績（Coreperfdum）。計算公式如下：主營業績=（利潤總額-公允價值變動收益-投資收益+對聯營企業和合營企業的投資收益）/資產總額[21]，并對主營業績進一步按中位數分組，若主營業績大于中位數則將Coreperfdum賦值為1，否則為0。

5.控制變量

借鑒以往相關研究，本文選擇了一些常見控制變量：盈虧性質（Loss）、資產報酬率（Roa）、資產負債率（Lev）、公司規模（Size）、企業年齡（Age）、第一大股東持股比例（Lholding）、產權性質（Soe）、獨立董事比例（Indep）、兩職合一（Dual）、董事會規模（Board）。最后還加入年度固定效應（Year）和行業固定效應（Industry）。

變量定義如表1所示。

（三）模型設定與檢驗步驟

構建實體企業金融化驅動機制分析模型——有調節的中介效應分析模型。借鑒溫忠麟等提出的中介效應檢驗步驟，設計如下檢驗模型：

Financiali=a0+a1Innovationi+a2Coreperfdumi+∑Controli+ε1 ? ? （1）

PPErevi=b0+b1Innovationi+b2Coreperfdumi+∑Controli+ε2 ? ? ? （2）

Financiali=c0+c1Innovationi+c2Coreperfdumi+c3PPErevi+∑Controli+ε3 ? ?（3）

Financiali=d0+d1Innovationi+d2Coreperfdum+d3PPErevi+d4Coreperfdumi×PPErevi+∑Controli+ε4 （4）

依次檢驗企業創新與實體企業金融化這一因果鏈中產能過剩的中介效應、主營業績的調節效應。

步驟1：檢驗系數a1。若系數不顯著，則判定企業創新與實體企業金融化不存在顯著負相關關系，無法再進行中介效應分析;若該系數顯著，表明企業創新對實體企業金融化存在顯著影響，進入步驟2。

步驟2：檢驗系數b1和c3。若兩者均顯著，表明產能過剩的中介效應顯著，即企業創新能力不足對企業金融化的影響至少有一部分是通過產能過剩實現的，進入步驟3;若系數b1和c3中至少有一個不顯著，說明檢驗力較弱，此時尚不能判定產能過剩是否存在顯著的中介作用，需進入步驟5。

步驟3：檢驗系數c1。若系數不顯著，表明產能過剩具有完全中介效應，即企業創新能力不足對企業金融化的影響都是通過中介變量——產能過剩實現的;若系數顯著，則表明產能過剩具有部分中介效應，即企業創新能力不足對企業金融化的影響只有一部分是通過中介變量——產能過剩實現的。

步驟4：檢驗系數d4。若系數顯著，則說明主營業績對產能過剩與企業金融化程度的調節效應顯著;若不顯著，說明主營業績對產能過剩與企業金融化的調節作用不存在。

步驟5：做Sobel檢驗。如果顯著，說明產能過剩的中介效應顯著，否則不顯著。

五、實證分析

（一）描述性統計

從表2主要變量描述性統計可以發現，被解釋變量企業金融化（Financial）的均值為0.161，標準差為0.508，且最大值和最小值分別為3.892和-0.144，說明不同公司間企業金融化程度差異較大;解釋變量企業創新（Innovation）均值為0.022，最大值與最小值之間差異較小，總體來看樣本企業創新能力較弱;中介變量產能過剩（PPErev）最大值和最小值為2.343和0.010且均值為0.419、中位數為0.313，總體來看，樣本企業產能過剩嚴重但波動較大;調節變量主營業績（Coreperfdum）為根據中位數進行分組的虛擬變量，均值和中位數均為0.5。

（二）回歸分析

1.實體企業金融化與企業創新

如表3所示，企業創新（Innovation）變量系數a1在5%水平上顯著，說明企業創新與實體企業金融化顯著負相關，企業創新不足時，會促使企業進行金融資產投資，從而導致企業金融化。H1得到檢驗。

2.企業創新與產能過剩

如表4所示，模型2中企業創新（Innovation）變量系數b1在1%水平上顯著為負，說明企業創新和產能過剩呈顯著負相關，當企業創新不足時，會導致企業產能過剩，H2得到檢驗;模型3中產能過剩（PPErev）變量系數c3在5%水平上顯著為正，b1和c3兩者均顯著，表明產能過剩（PPErev）的中介效應顯著，即企業創新能力不足對企業金融化的影響至少有一部分是通過中介變量——產能過剩實現的，H3得到初步檢驗。主營業績（Coreperfdum）變量系數b2在1%水平上顯著為負，初步證明主營業績提高能夠顯著降低產能過剩水平，進而抑制企業金融化，H4得到初步檢驗。

3.企業創新、產能過剩與實體企業金融化（主營業績調節）

如表5所示，模型3產能過剩（PPErev）變量系數c3在5%水平上顯著為正，說明產能過剩與企業金融化呈顯著正相關;而企業創新（Innovation）變量系數在10%水平上顯著，表明企業創新能力不足對企業金融化的影響絕大部分是通過中介變量——產能過剩實現的，H3得到檢驗。模型4中主營業績（Coreperfdum）變量系數d2在1%水平上顯著為負，再次說明主營業績與企業金融化負相關;主營業績與產能過剩的乘積項（Coreperfdum×PPErev）系數d4在1%水平上顯著為負，說明主營業績能夠顯著負向調節產能過剩對企業金融化的影響程度，即產能過剩企業在主營業績越低的時候，會更加顯著加深企業金融化程度。H4得到檢驗。

（三）穩健性檢驗

1.產能過剩中介效應檢驗（Boostrap檢驗）

由于逐步法檢驗中介效應可能存在偏差，因此為進一步檢驗產能過剩在企業創新不足與企業金融化之間是否存在中介效應，采用Boostrap方法進一步檢驗，當檢驗結果95%置信區間與偏差修正置信區間都不包含0時，即可證明中介效應顯著。由表6可知，該中介效應顯著。

2.內生性問題

（1）企業創新與企業金融化

本文假設企業創新不足是導致企業金融化的根本原因，但之前有研究證明企業金融化會對企業創新產生“擠出效應”，因此為了緩解這一內生性問題，借鑒常用的方法，將解釋變量（企業創新）滯后一期（L.Innovation）重新進行回歸，結果如表7所示。可以看出滯后一期的企業創新與企業金融化的回歸系數為-0.703，且在1%水平上顯著，表明在緩解內生性情況下，企業創新不足依然是導致企業金融化的根本原因，即內生性問題不影響本文的結論。

（2）企業創新與產能過剩

本文假設產能過剩是企業創新不足導致企業金融化的中介變量，是深層原因，則企業創新不足與產能過剩之間的雙向因果關系會引起內生性問題。為了緩解這一問題，選擇公司同行業企業創新水平的均值（Innovation_IV）作為工具變量進行2SLS回歸。結果如表8所示，第一階段Innovation_IV的回歸系數為0.946，在1%的水平上顯著，表明Innovation_IV是有效的工具變量。第二階段Innovation與PPErev的回歸系數為-8.078，在1%的水平上顯著為負，與前面回歸結果一致，說明在考慮內生性問題后，企業創新與產能過剩仍舊呈負向關系，前述結論依然有效。

六、結語

本文以2007—2019年A股非金融行業上市公司為樣本，構建有調節的中介效應模型，檢驗了產能過剩在企業創新不足和企業金融化之間的中介效應以及主營業績在該中介效應中的調節作用，從而對實體企業金融化的驅動機制進行了實證分析。結果顯示：（1）企業創新和企業金融化呈顯著負相關關系，當企業創新不足時，會導致企業金融化;（2）產能過剩在企業創新不足和企業金融化之間起到了部分中介作用，即企業創新不足導致產能過剩并因產能過剩加深企業金融化程度;（3）當企業主營業績較低時會進一步誘發企業金融化，而主營業績在產能過剩和企業金融化之間起到了反向調節的作用，即產能過剩企業在主營業績較低時會更顯著地進行企業金融化。因此，針對實體企業金融化驅動機制的檢驗得出治理策略，企業須通過加強創新投資，改變供給結構失衡狀態，逐步去除過剩產能，實現產業升級，同步推進“去產能”和“補短板”，進而提高主營業績水平，最終使企業金融化現象得到逐步治理。本文研究的局限性在于實體企業金融化變量僅采用了“累積導向”的金融收益水平進行計量，產能過剩變量也只使用了固定資產周轉率的倒數，今后的研究應該通過數據挖掘和實體企業金融化公司結構特征分析，選擇更加合適的變量計量方式，以進一步優化研究結果，發掘解決問題的具體路徑。

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