科技金融對實體企業金融化的影響
——基于融資約束的中介效應

文逸鳳，張克勇，董 瀚

（中北大學 經濟與管理學院，山西 太原 030051）

實體經濟是一個國家經濟發展的根基，黨的二十大報告提出實體經濟是發展我國經濟的重要著力點，要不斷夯實實體經濟的基礎。隨著我國經濟進入新常態，經濟下行壓力增大，實體企業投資回報日漸減少，實體企業金融化現象愈發嚴重。實體企業金融化是指實體企業對金融資產的投資規模增大，其利潤獲得主要來源于金融渠道而非商品交易和貿易生產。強化金融穩定保障體系，將各類金融活動納入監管，防止企業金融化發展是促進實體經濟健康發展的重要舉措。

科技金融是促進科技創新和發展的一系列金融工具、政策、制度的完整體系，科技金融能通過配置社會經濟資源影響實體經濟的發展，是關系實體企業生存和發展的重要資源。當前，科技金融服務實體經濟的發展越來越受到學術界和經濟學家的重視。科技金融的發展能否引起實體企業對于科技創新的重視，金融化將資金投入主營業務的發展，減少金融渠道投資，抑制金融化發展？還是會促進企業金融化發展？只有解決了上述問題，才能幫助我們厘清科技金融對實體企業金融化的作用，更好地使科技金融服務中國經濟的高質量發展。因此，有必要通過理論分析和實證檢驗探究科技金融發展對實體企業金融化程度的影響。

1 文獻綜述

當前對科技金融的研究，一方面聚焦于對科技金融效率的測度，另一方面關注科技金融對實體經濟發展的影響。對科技金融效率的測度： 有學者使用DEA 方法進行測度，發現我國科技金融發展水平較低，且存在區域異質性，東部沿海地區發展水平比中西部地區要高［1］，隨著時間推移，差距在逐漸減小［2］。部分學者使用熵權法和貝葉斯隨機前沿模型進行測度，得到的結論也大致相似［3］。也有學者研究發現我國大多數地區的科技金融效率呈現下降趨勢［4］。關于科技金融對經濟發展的影響，研究發現科技金融能夠通過推動企業技術創新［5-6］、優化產業結構［7］等促進經濟體系優化升級，協調發展。科技金融還能通過促進綠色創新降低企業污染排放［8-9］，促進經濟綠色健康可持續發展，從而使我國經濟實現高質量發展［10-11］。

關于實體企業金融化的研究主要聚焦在三個方面，一是對實體企業金融化動機的探討，二是金融措施對實體企業金融化影響的研究，三是實體企業金融化給經濟帶來的后果討論。實體企業金融化的動機主要有兩個： 一是“蓄水池效應”； 實體企業為了更好地抵御由資金流帶來的風險，將公司資金投入金融領域以獲取額外利潤以對沖風險［12-13］。二是“投資替代”動機； 由于金融領域回報率較高，企業通過配置金融資產尋求短期高投資收益［14-15］。金融措施對實體企業金融化的影響，金融措施對實體企業的金融化既有促進作用也有抑制作用。部分學者認為數字金融抑制了實體企業金融化的發展［16-17］，其他學者則發現數字金融對于實體企業金融化起到了加劇的作用，并且企業融資約束越低，推動作用越明顯［18］。實體企業金融化不僅會提高企業財務杠桿［19］，也會通過“擠出效應”降低企業研發投入［20］，惡化產業結構［21］，導致經濟效能下降、經濟脆弱性增加。

現有研究大多數認為科技金融能夠促進實體經濟的發展，但是鮮有文獻研究科技金融的發展水平與實體企業金融化的關系。科技金融作為金融手段的一種形式，對于實體企業的金融化發展是促進還是抑制呢？基于此，文章建立科技金融評價指數，測算出省級的科技金融水平，以2011 年-2021 年滬深A 股實體上市公司為樣本，實證檢驗科技金融發展水平對實體企業金融化的影響。文章的貢獻主要有以下幾點： 1） 文章是對實體企業金融化的影響因素的補充，也是對科技金融所產生的經濟后果的研究的拓展。2） 文章從科技金融可能對實體經濟產生消極作用的視角出發，為科技金融服務實體經濟健康發展提供了一定的理論依據。

2 研究假說

金融的創新發展對實體經濟既有積極影響，也能促進實體企業的金融化［22-24］，科技金融的發展也有可能促進實體企業金融化加劇，不利于實體經濟長期健康發展。

科技金融的發展為實體企業充當影子銀行提供了便利，進一步增加企業投資金融行業的可能性。隨著我國經濟增速放緩，實體經濟利潤率降低，虛擬經濟呈現繁榮態勢，實體企業影子銀行化現象愈演愈烈，成為現階段中國金融發展所面臨的“灰犀牛”［25］。企業影子銀行化是指企業借助自身融資優勢獲得相對廉價的借入資金，將其通過委托理財、股權創新和過橋貸款、民間理財等形式為中小企業提供資金支持，以賺取資金差價，成為事實上的融資平臺。科技銀行、地方科技金融機構開設網點的數量逐漸增加，這加劇了金融機構之間的競爭，銀行競爭的增加將降低企業獲取外部資金的融資成本，提高了投資金融行業的利潤，越來越多的實體企業通過科技金融融資渠道獲得的資金投資金融市場，成為影子銀行新的參與主體，造成實體企業金融化現象愈發嚴重。科技金融的發展，能夠建立完善的信息披露機制，使得實體企業可以更加容易地掌握競爭對手的金融投資數據，同群公司之間金融化的“傳染效應”進一步增強，從而推動了實體企業金融化。根據以上理論分析，提出假說：

H1： 科技金融能夠促進企業金融化的發展

科技金融能夠緩解融資約束。一方面，科技金融通過增設科技金融機構和放寬貸款抵押政策，拓寬融資渠道，提高企業融資資金的可獲得性，從而緩解了融資約束。為了惠及更多企業，特別是為技術型企業提供更加具有針對性和多元化的服務，金融機構在各地區增設了大量科技金融專營機構和科技銀行，拓寬了實體企業的融資渠道，除此之外，區別于傳統金融機構，科技金融機構能夠準確地評估企業信用風險，降低信貸對抵押品的依賴［26］。科技金融政策鼓勵銀行通過促進無形資產抵押貸款，例如，市場性行為的知識產權抵押貸款，提高信用貸款比例，提高科技金融服務能力和普惠程度，讓更多實體企業具備貸款抵押資格，提高貸款可得性，緩解了融資約束。另一方面，科技金融與數字化相結合，建立銀行大數據信貸和風控模式，降低企業和科技金融服務機構之間的信息不對稱情況，實現不同融資主體間信息的快速匹配，提高融資效率。基于科技金融環境的信貸產品具有簡化的審核流程，縮短融資交付時間，提高銀行信貸的審批效率，從而提高了融資效率。

緩解融資約束會加劇企業金融化現象。從企業金融化的“套利動機”看，在實體經濟持續低迷和金融市場快速發展的大環境背景下，科技研發的高風險性和收益的滯后性，企業在加大實體投入時會慎重決策。當融資約束較低時，企業有更多機會和更低的成本來獲得資金，企業利用科技金融所帶來的流動資金進行金融投資套利的可能性增加。依據“投資替代”理論和“資源有限性”理論，企業將有限的資本投入到金融投資活動中，對實體投資形成“擠出效應”，從而抑制實體經濟發展，促進企業金融化發展。基于此，提出假說：

H2： 科技金融的發展主要通過緩解融資約束來促進企業金融化。

3 模型與數據

3.1 模型構建

使用雙向固定效應模型驗證科技金融發展水平對企業金融化程度的影響。

在模型（1）中： 角標i、t 分別表示企業個體和時間，c 表示城市； FINRATIOit 表示各上市企業的金融化程度； techfin ct 表示上市公司所在城市的科技金融發展水平； controls 是所涉及到的控制變量；stkcd fe 為企業固定效應； year fe 為時間固定效應；εit 為隨機擾動項。

3.2 數據來源與樣本選擇

剔除房地產企業、金融企業以及ST、ST*等在研究期內進行變更重組、退市的企業后，文章選取2011 年-2021 年非金融A 股上市企業的數據，并對該數據做1%和99%縮尾處理以應對極端值的影響，對于部分缺失值使用插值法進行補齊，最終獲得1 399 家實體企業15 388 個有效觀測值。變量中涉及到的數據時間跨度為2011 年到2021 年，主要來源于各統計年鑒，財務數據主要篩選自《中國金融年鑒》和CSMAR 數據庫； 科技相關數據篩選自《中國高技術產業統計年鑒》 《中國科技統計年鑒》 《中國統計年鑒》、EPS 數據庫。

3.3 變量說明

3.3.1 被解釋變量： 企業金融化（FINRATIO）

企業金融化的衡量主要有兩種方式，一是金融渠道收益占比，二是金融資產配置占比。金融資產占比呈現形式更加直觀，具體參考其他學者的做法，采取金融資產占比作為企業金融化的衡量方式［27］。金融資產占比使用交易性金融資產、衍生金融資產、發放貸款及墊款凈額、可供出售金融資產凈額、持有至到期投資凈額和投資性房地產凈額的和與資產總計相比得到。本文金融資產的構成剔除了貨幣資金，增加了投資性房地產，原因是現階段企業投資房地產的目的不再僅僅是為了自用而是為了逐利。而貨幣資金的持有主要是用于企業的主營業務經營，不涉及資本的流轉獲利，故將其剔除。為了驗證模型的穩健性，參考其他學者的做法，利用企業的投資收益、企業公允價值變動和其他收益之和占營業收入的比重作為企業金融化的穩健型變量，并對其進行標準化（finratio2）。即公司金融化程度（finratio2）=（金融渠道獲利-營業利潤）/|營業利潤|［28］。

3.3.2 解釋變量： 科技金融（techfin）

文章構建了4 個一級指標，10 個二級指標來衡量各地區科技金融發展水平。一級指標包括科技金融資源、科技金融經費、科技金融融資和科技金融產出。借鑒其他文獻，使用熵值法綜合度量各地區的科技金融發展水平［29-30］。表 1 為科技金融綜合評價體系指標及其權重。

表1 科技金融綜合評價體系指標及其權重

3.3.3 控制變量

文章選取企業規模（size）、總資產凈利潤率（ROA）、凈資產收益率（ROE）、總資產周轉率（ATO）、應收賬款占比（REC）、存貨占比（INV）、固定資產占比（FIXED）、營業收入增長率（growth）作為控制變量。具體定義如表 2 所示。

表2 主要變量定義

3.4 描述性統計

變量的描述性統計如表 3 所示： 企業金融化程度（FINRATIO）的均值為0.031，最小值為0，最大值為0.340，說明企業金融化程度在不同個體之間存在較大差異，中位數為0.005，遠低于平均值水平，說明大部分實體企業的金融化水平較低。科技金融（techfin）的均值為0.303，最小值為0.068，最大值為0.764，中位數為0.295，說明不同地區的科技金融發展水平不一樣，且大部分地區科技金融發展水平較低。

表3 描述性統計

4 實證結果

4.1 基準回歸

表4 顯示了模型（1）的回歸結果。由列（1）可以看到，在既沒有加相關控制變量，也沒有控制時間和個體效應的情況下，科技金融對于企業金融化的回歸系數是0.065，且通過了1%水平的顯著性檢驗，說明科技金融發展水平與企業金融化程度是正向促進關系。列（2）進一步加入相關控制變量并且控制企業個體效應，結果顯示，科技金融對企業金融化的回歸系數為0.157，且通過1%水平的顯著性檢驗，驗證了列（1）的結果。列（3）為控制時間和企業個體，并且加入相關控制變量的結果，回歸系數仍然在1%水平下顯著為正，說明科技金融的發展能夠促進企業金融化的發展，驗證文章的假設H1。

表4 基準回歸結果

4.2 穩健性檢驗

第一，滯后變量。科技金融作為一種金融政策，所產生的經濟后果具有一定的時滯性，所以為了保證基準回歸結果與現實情況差異最小化，文章將科技金融分別滯后一到三期進行觀察分析，這樣做也能夠緩解反向因果帶來的內生性問題，所得結果分別如表 5 第（1）、（2）、（3）列所示，科技金融對企業金融化的回歸系數都在1%水平上顯著為正。

第二，更換被解釋變量的衡量方式，參考其他學者的做法，采用進入金融渠道收益占比作為企業金融化的穩健性檢驗變量［28］，結果如表5 第（4）列所示。

表5 穩健性檢驗

第三，更換模型，使用Tobit 模型進行回歸。回歸結果如表 5 第（5）列所示。表 5 所示結果都通過了1%水平的檢驗，并且都顯著為正，進一步佐證了文章的結論。

4.3 異質性檢驗

地區異質性： 將樣本按照地理位置分為東、中、西三個地區，分別分析科技金融對企業金融化的影響。結果如表 6 第（1）、（2）、（3）列所示。從表中可以看到，我國東中西地區科技金融對企業金融化的回歸系數皆為正數，并且都在1%水平上通過檢驗，且東部地區的系數為0.056，中部地區為0.081，西部地區系數最大為0.178。這說明了科技金融的發展在經濟發展水平越低的地區對企業金融化的影響程度越大。存在這種差異的原因可能是西部地區經濟發展水平較低，實體企業基礎比較薄弱，少量的政策資金扶持很難在短期獲得較好的成果，并且西部地區金融監管體系不完善，容易造成科技資金流向金融領域，促進金融化發展。

企業規模異質性： 為了考察科技金融對不同規模企業金融化的影響，將樣本以企業規模中位數為中間點，分為大規模企業和小規模企業兩組，分別進行回歸。回歸結果顯示如表 6 第（4）、（5）列所示，列（4）、列（5）分別為科技金融對小規模企業和大規模企業金融化影響程度的回歸結果，都通過了1%水平的檢驗。可以看出，科技金融的發展對于小規模企業金融化的促進作用要低于對大規模企業的影響程度。原因可能是中小規模企業作為傳統金融的長尾群體，“融資難、融資貴”問題更為嚴重，科技金融的發展為這一類企業解決了資金困難，中小規模企業會更加謹慎地使用資金，為了自身長遠的發展，會更多地將資金流向實體投資而不是為了短期獲利。而大規模企業相對于中小規模企業而言，處于融資優勢地位，更加容易利用科技金融信貸資源成為影子銀行業務的供給端，通過信用形式為上下游關系公司提供信貸二次配置獲取利差收益，從而導致企業金融資產增加，金融化水平上升［31］。

產權性質異質性： 從產權性質角度來看，國有企業具備明顯的資產抵押優勢和貸款還債能力，以至于傳統銀行更加偏好給予國有企業信貸配置，國有企業更容易獲得資金支持以緩解資金斷裂帶來的風險，其預防性動機相比非國有企業要更低。另一方面，國有企業由于其性質的原因，社會責任感更強，并且資金預算和投資等會受到更多約束和監督，投資更加謹慎。相對于國有企業，非國有企業短期金融投資更加嚴重。為了驗證科技金融對不同產權性質的企業的金融化程度的影響，將樣本分為國有企業和非國有企業兩個子樣本，分別進行分析。表6 第（6）列為非國有企業科技金融對企業金融化的影響結果，回歸系數為0.048；第（7）列為國有企業科技金融發展對于企業金融化的影響結果，回歸系數為0.036，并且都在1%水平上通過了統計檢驗。可以看出，科技金融對非國有企業的金融化影響更加顯著。

表6 異質性回歸結果

表7 中介效應檢驗

4.4 中介效應檢驗

為了檢驗融資約束在科技金融影響企業金融化的中介作用，建立以下中介效應模型進行實證分析。

實證結果如表 7 所示。第（1）列結果顯示，科技金融對企業金融化的系數在1%的水平上通過檢驗，并且顯著為正，說明科技金融顯著促進了企業金融化的發展。第（2）列科技金融對融資約束的系數為-0.136，并且在1%的水平上顯著，說明了科技金融的提高能夠緩解融資約束。第（3）列將科技金融與融資約束同時放進模型進行考慮，回歸系數分別為0.048 與-0.035，都在1%水平上顯著。

與第一列結果相比，科技金融的回歸系數從0.053 下降到0.048，說明融資約束發揮了部分中介效應。通過bootstrap 檢驗，置信區間不包含0，說明中介模型所驗證的結果是穩健的。驗證了科技金融通過緩解企業融資約束來促進企業的金融化發展。科技金融的發展能夠在一定程度上拓寬企業融資渠道，降低融資成本，同時改變融資雙方信息不對稱的情況，改善企業的融資環境，使企業融資成功率大大提高，資金可得性的提升在一定程度上降低了風險意識，套利動機增強，有更大的可能性將資金用于投資金融行業以獲得短期利潤。加快企業金融化的進程。這驗證了假說H2。

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文對2011 年—2021 年A 股上市企業的數據進行研究，分析科技金融對企業金融化的影響，得出以下結論： （1）基準結果表明，科技金融的發展對企業金融化具有顯著的正向作用，即科技金融促進了企業金融化的發展。使用更換變量的衡量方式、更換模型以及滯后一、二、三期等方法進行穩健性檢驗，結論依然成立。 （2）中介效應檢驗結果顯示，科技金融主要是通過緩解企業融資約束來促進企業金融化發展的。 （3）對樣本進行異質性分析后發現，科技金融對不同地區、不同產權性質和不同企業規模的金融化發展影響效果不同。對于不同地區而言，經濟發展水平越低的地區，科技金融對企業金融化的影響越大，即科技金融對中西部地區企業的金融化影響大于東部地區； 對于不同產權性質，科技金融對非國有企業的金融化發展影響大于國有企業； 對于不同規模的企業，相較于小規模企業，科技金融在大企業中對企業金融化的促進作用更加明顯。

5.2 政策建議

實體經濟是現代化經濟發展的重要基石，是國家強盛的根基，資金脫離實體經濟更多地流向金融領域不利于中國經濟高質量發展。針對上述研究結論，為防止實體經濟“脫實向虛”提出以下建議：

5.2.1 要辯證看待科技金融的作用

政府既要推動科技金融健康發展，也要防止科技金融促進企業金融化。

首先，持續推進科技金融制度體系建設。政府要發揮權力機構的引領帶動作用，加強頂層設計。一方面，完善科技金融相關法律法規，以法律形式保障科技金融的健康發展； 另一方面，健全科技成果保護機制，加大對知識成果的保護力度，提高企業自主創新能力，以知識產權和創新能力提升企業融資能力和拓寬企業融資渠道。另外，調整科技金融支持政策，提高政策針對性，如進一步明確補貼和優惠政策等的適用范圍。

其次，優化政策實施監督實踐機制。金融機構要與現代數字化技術相結合，利用新技術和新手段，精準提供科技金融融資服務，防止資金回流到金融行業，加劇企業金融化。將科技金融與數字化相結合，利用大數據分析技術、人工智能、云計算、區塊鏈技術，一方面，融資前，建立銀行大數據信貸模式和數字供應鏈金融模式，實時準確評估企業信用風險，提高銀行對優質企業的識別能力，有針對性地提供服務，精準幫扶。另一方面，融資后，借助數字技術，建立企業金融化程度的識別和預警系統，動態實時監控實體企業金融化水平，防止企業融資之后將閑置資金投入金融領域，造成資金浪費和空轉。

5.2.2 要制定針對性政策管控企業金融化行為

科技金融對不同地區、不同產權性質和不同規模的企業的影響效果不同。

首先，科技金融對企業金融化的影響在中西部地區更加顯著。一方面，仍然要加快中西部地區科技金融體系建設，加大科技金融貸款失職追責力度，將資金貸款給真正需要的企業，提升中西部地區企業的自主創新能力，促進中西部地區實體經濟的發展。另一方面，要通過完善金融監管體系，清理企業不合規的金融投資，突出監管重點，重視監管成效，有針對性地實施監管，增加企業實體投資力度，防止資金回流到金融行業。

其次，切實加強對非國有企業的金融服務，通過支持性政策引導并激勵其提升主營業務經營，防范其金融化傾向及行為。充分發揮科技金融市場豐富的融資產品供給和融資可得性的功能，可以減少因“所有制歧視”而產生的投資限制問題，進而解決非國有公司在市場經濟中存在的投資困難。

最后，規模較大的企業可變現資產多，融資機會大，科技金融的發展更容易導致大規模企業金融化。一方面，要通過構建省、市、區聯動的多層級科技金融組織系統和科技型企業信用信息平臺，加強對大規模企業資金來源和去向的監管。另一方面，要通過擴大覆蓋范圍和加強使用深度來發揮科技金融的普惠性，為傳統金融難以觸達的長尾群體——小規模企業提供金融服務。