金融化對高新技術企業技術創新的影響

趙立韋（副教授），干勝道（博士生導師）

我國制造業在國際市場上的份額逐年提高，國際競爭力在日益加強，“中國制造”的美名已享譽全球。然而，目前我國經濟中低速增長已進入常態，供需矛盾較為突出，制造業在原材料價格、人工成本上的優勢已不復存在，轉而面臨著轉型升級的巨大壓力。要想讓我國制造業盡快擺脫困境，實現“制造強國”的夢想，技術創新將成為不可或缺的動力保障。與此同時，我國金融業的發展也在不斷深入，從宏觀層面的經濟金融化已轉向微觀層面的企業金融化。例如，2011年洋河股份購買了高達26.6億元的銀行理財產品；2012年華北制藥當年實現利潤僅為1406萬元，而來自委托貸款的利息收入竟高達9999萬元。這些事例無不說明我國企業正將大量經營資產轉向金融資產。企業的這種金融化行為雖能為其提供豐厚的利潤，卻影響了對主營業務、技術創新的長期投入，長此以往，必將削弱企業的發展基礎，加速其“空心化”。基于這一背景，研究企業金融化對技術創新的影響，對改善企業投融資決策、促進制造業轉型升級都將具有一定的現實意義。

一、文獻回顧與理論分析

技術創新作為推動企業發展的內在動力，一直以來就是學術界研究的熱點問題之一。學者們已從研發投入、治理結構、企業規模、企業家精神、政府政策、市場環境等方面對技術創新的影響因素展開了大量研究，并取得了豐碩成果。近年來，隨著金融化的快速發展，部分學者已開始關注金融化對企業技術創新的影響。目前，針對這一問題，學術界給出了兩種解釋：一種是以宏觀金融發展為基礎，認為金融化為企業拓寬了融資渠道，緩解了融資壓力，所以這種金融發展方式有助于推動金融業發展，促進企業技術創新；另一種則是從微觀層面出發，認為金融化抑制了企業技術創新。

謝家智（2014）的研究表明，隨著政府控制程度的加大，金融化對企業技術創新的負向影響也越來越大。許罡（2017）的研究發現，在市場競爭較為激烈的環境中，金融化對技術創新的抑制作用也會變得更強。王紅建（2017）的研究則表明，融資約束程度對金融化與技術創新負相關關系的影響并無顯著性差異；在套利動機強的企業里，金融化對技術創新的抑制作用會更強，但在盈利能力強的企業里，這種抑制作用則會被削弱。

通過對上述文獻的回顧不難發現，雖然技術創新問題備受學者關注，但從金融化視角研究的文獻相對較少。在為數不多的相關研究中，大多是以非金融上市公司或制造業上市公司為樣本，從總體上分析金融化對技術創新的影響，但是每個行業都有其自身特征，而且并不是每個行業都存在技術創新活動，因此分行業探討這一問題是很有必要的。鑒于此，本文以技術創新活動頻繁發生的高新技術企業為樣本，深入探討金融化對技術創新的影響，不僅是對現有文獻的有益補充，而且還能從微觀層面為制造業的轉型升級提供新的路徑。

從金融業發展的歷程來看，金融化實際是金融發展的一個維度。在金融化的推進過程中，產生了一個相對獨立的資金自我循環過程，即“錢生錢”的運動過程，這一運動過程不僅加速了金融資本的積累，而且還影響著利潤的分配方式。隨著金融化的不斷深入，一方面它汲取企業主營業務產生的利潤，造成產業利潤下降；另一方面還會擠占企業對其他資產的資源配置。從我國的現實情況來看，制造業目前正面臨主業利潤下滑、產能過剩、需求不足等重重困境，要想在短時間內通過周期長、風險大的技術創新活動扭轉這一局面較為困難。于是實體企業便將目光轉向了回報率高的金融資產，將大量資金從產業資本中抽離出來投向金融資本。因此，無論從金融業發展的誘導，還是制造業面臨的困境來看，過度的金融化都將會抑制企業的技術創新。基于上述分析，本文提出以下假設：

企業的金融化程度與技術創新水平之間是一種負相關關系，即企業的金融化程度越高，技術創新水平越低。

二、研究設計

1.研究樣本與數據來源。為了確保數據的一致性，本文選取滬深兩市A股上市的高新技術企業作為初始研究樣本，剔除了部分觀測值缺失的樣本，最終得到1453個公司年度觀測值。所有公司財務、公司治理數據皆來自于CSMAR數據庫，時間跨度為2008～2016年。鑒于異常值可能會對最終結果的穩健性產生影響，本文對除股權集中度、虛擬變量外的所有變量按年度進行了上下1%的Winsorize處理。

2.模型設定和變量設計。根據已有文獻，本文采用以下模型檢驗金融化程度對技術創新的影響：

上述模型中，主要變量的界定如下：

（1）技術創新水平（Inno）。本文用無形資產指標反映技術創新水平。因為無形資產所包含的項目并非全都屬于創新成果，比如土地使用權、采（探）礦權就屬例外情況，所以本文以無形資產剔除土地使用權、采（探）礦權以后的凈額與總資產之比來反映技術創新水平。

（2）企業金融化程度（Fc）。本文采用金融資產比重法衡量企業的金融化程度，因為它能較好地體現財務資源在實業資本與金融資本之間的配置。

金融化程度（Fc）=金融資產/總資產

其中：金融資產=貨幣性金融資產+非貨幣性金融資產；非貨幣性金融資產=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。

貨幣性金融資產是從資產負債表中貨幣資金項目分離出來的。由于企業持有貨幣資金既是為了滿足經營方面的需求，也有金融方面的考慮，所以本文借鑒Penman-Nissim分析框架，將資產區分為經營資產（包括貨幣性經營資產、非貨幣性經營資產）和金融資產（包括貨幣性金融資產、非貨幣性金融資產），若假定企業持有的貨幣性金融資產與非貨幣性金融資產的比例是相同的，則：貨幣性金融資產=貨幣資金×［非貨幣性金融資產/（非貨幣性經營資產+非貨幣性金融資產）］。

（3）控制變量（Controls）。本文主要從財務層面、公司治理層面設置了控制變量組。

財務層面的控制變量有：①資本結構（Debt），本文將有形資產帶息債務比作為資本結構的衡量指標。②盈利能力（Roat-1），本文將滯后一期的資產收益率作為反映企業盈利能力的指標；③成長性（Grow），本文采用營業收入增長率作為企業成長性的替代變量；④規模（Size），本文使用總資產的自然對數反映企業規模的大小。

公司治理層面的控制變量有：①股權集中度（Oc），用前十大股東的持股比例予以反映；②實際控制人性質（State），若樣本為國有企業，虛擬變量取值為1，反之則為0。此外，模型中還加入了年度虛擬變量來控制時間因素對回歸結果的影響。

各變量的定義如表1所示。

三、實證結果分析

1.描述性統計與相關性分析。從表2列出的各變量的描述性統計結果來看，高新技術企業技術創新水平的均值為0.01，最小值為0，最大值為0.378，標準差為0.002。可見，我國高新技術企業技術創新水平并不高，公司間差異較大，整體水平有待提升。高新技術企業金融化程度均值為0.053，最小值為0，最大值為0.477，說明我國高新技術企業金融化程度也不高，但個別公司的指標值遠遠超過了0.2，表明這些公司的金融化程度較為激進，有可能已超出了公司對風險的控制范圍。

表1 變量定義及說明

表2 主要變量的描述性統計

表3是各變量的相關系數表。從表中可以看出，各變量間的相關系數較小，即相關程度較低，基本可排除模型存在多重共線性的可能性。

2.回歸結果分析。由于本文采用的是截面數據，公司個體性差異可能會產生異方差問題從而影響最終結果，所以本文在回歸時使用了穩健的聚類標準差估計方法。

表4回歸結果顯示，在控制了相關因素后，金融化程度（Fc）與技術創新水平（Inno）在1%的水平上顯著負相關，意味著金融化程度確實抑制了高新技術企業的技術創新水平，證實了之前的假設。

表3 主要變量相關系數

表4 金融化與技術創新的全樣本、分組回歸結果

在控制變量方面，有形資產帶息債務比（Debt）與技術創新水平在5%的水平上顯著正相關，這表明一定程度的帶息負債將會促進企業的技術創新。一方面負債會為技術創新帶來資金支持；另一方面負債帶來的壓力有可能成為企業的動力，為了獲得更多的現金償還債務，技術創新將會成為推動企業發展的重要選擇。盈利能力（Roat-1）與技術創新水平顯著正相關，說明企業前一期的盈利能力越強，對后期技術創新的資金支持力度就越大。成長性（Grow）與技術創新水平也顯著正相關，表明企業的成長性越強，就越有可能加大創新投入來創造更多的成長機會。實際控制人性質則與技術創新水平在5%的水平上顯著負相關，反映出國有高新技術企業對技術創新的意愿要遠弱于非國有企業。規模（Size）與技術創新雖呈負相關關系，但不顯著，這表明規模對技術創新并非簡單的促進或抑制作用，這在按實際控制人性質分組回歸時得到了很好的驗證。股權集中度（Oc）與技術創新雖也呈負相關關系，但不顯著，這可能是因為一方面研究樣本中非國有企業居多，且控股股東以自然人為主；另一方面樣本股權集中度較高，前十大股東持股比例均值達到了54%。這些自然人控股股東出于風險規避及個人利益的考慮，可能會利用其控制權影響企業的戰略決策，否決那些有利于企業長遠發展但風險較高的技術創新項目。

為了檢驗金融化對技術創新的抑制作用是否在不同所有制、盈利能力、成長性的公司中存在差異性，本文又進行了以下分組回歸：

（1）按實際控制人性質，將樣本區分為國有企業組和非國有企業組。從回歸結果來看，金融化對技術創新的抑制作用在這兩類企業中都是存在的，但在非國有企業中這種抑制作用表現得更為強烈。這主要是因為相對于國有企業而言，非國有企業獲得金融機構資金支持的門檻較高，機會較少，有限的資金若配置在金融資產上，勢必擠占其在技術創新上的投入。另外，國有企業獲取資金較為容易，從而導致資金使用效率低下，降低了技術創新的發展速度。

（2）按資產收益率的中位數，將指標值小于其中位數的樣本歸為低盈利組，反之則為高盈利組。從回歸結果來看，相對于低盈利公司來說，高盈利公司中的金融化對技術創新的抑制作用更為明顯。

（3）按營業收入增長率的中位數將樣本劃分為低成長組和高成長組，并進行了回歸。結果發現，高成長公司金融化對技術創新的抑制作用顯著高于低成長公司。

3.穩健性檢驗。為了確保研究結論的穩定性，本文進行了以下穩健性檢驗：

（1）金融化與技術創新之間可能存在內生性問題。比如，技術創新也會反作用于金融化。謝家智（2014）的研究表明，企業技術創新與金融化在10%的水平上顯著負相關。此外，模型中也有可能遺漏重要變量。為此，需要尋找一個合適的工具變量來解決內生性問題。本文選擇金融收益占凈利潤之比作為工具變量，主要是因為金融收益是金融資產的產物，與金融資產配置高度相關，但又不可能成為技術創新的主要資金來源，所以基本滿足了工具變量的條件。本文采用2SLS法對上述模型進行了回歸。從表5的回歸結果來看，第一階段回歸中，金融收益占凈利潤之比與金融化程度系數的t值為2.51，表明工具變量與內生性變量之間高度正相關；第二階段回歸中，金融化程度與技術創新在5%的水平上顯著負相關，這與上述回歸結果完全一致，說明在考慮了內生性問題后，本文的研究結論依然是穩健的。

表5 金融化與技術創新的2SLS回歸結果

（2）按金融資產的組成，從貨幣性金融資產與總資產之比（Fc1）、非貨幣性金融資產與總資產之比（Fc2）、交易性金融資產與總資產之比（Fc3）、長期股權投資與總資產之比（Fc4）、投資性房地產與總資產之比（Fc5）五個方面分別進行回歸，結果見表6。貨幣性金融資產雖然是經過分離得來的，但這種分離很難將其與經營活動完全區分，其中難免會有經營活動的現金流入。因此，它與技術創新呈顯著負相關關系，并不能反映公司為了追求高額回報而刻意將資金配置在了貨幣性金融資產上，從而抑制了技術創新。反之，我們更應關注公司主動投資產生的非貨幣性金融資產與技術創新的關系。從表6的回歸結果來看，除長期股權投資外，其余兩項皆與技術創新顯著負相關，這意味著非貨幣性金融資產對技術創新的抑制作用主要集中在交易性金融資產和投資性房地產上。由于公司長期股權投資中既有對金融產品的投資，也有對價值鏈上下游企業的投資，本文并未嚴格區分，導致該回歸結果并不顯著。

表6 分項金融資產與技術創新的回歸結果

四、結論與建議

本文研究發現：金融化對技術創新有顯著的抑制作用，而且這種抑制作用主要集中在企業對交易性金融資產、投資性房地產的投資上。此外，金融化對技術創新的抑制作用在非國有企業、高盈利能力企業、高成長性企業中較為明顯。

1.提升高新技術企業自主創新能力，避免金融化的“掠奪效應”。我國高新技術企業之所以將大量資金配置在金融資產而非技術創新上，主要原因在于高新技術企業創新能力低下，產品競爭力不強，很難給企業帶來較多的收益。

隨著高新技術企業規模的不斷增長，資本深化日益加劇。資本深化一方面導致實體資本過剩，過剩的實體資本又具有尋求新的盈利渠道的需求；另一方面也會干擾工業化的技術選擇，從而導致技術創新不足。目前，我國高新技術企業大多是以FDI和技術購買為主的創新引入方式，對企業自主創新產生了明顯的“替代”或“擠出”效應，也嚴重弱化了企業創新投入的激勵。因此，我國高新技術企業要想在激烈的全球競爭中立于不敗之地，必須提升自主創新能力。比如在技術引進機制方面，通過科研機構與企業聯合引進技術方式，建立健全技術研究和開發體系，支持企業開發具有自主知識產權的關鍵技術；在創新機制上，不能單純依靠引進的技術而忽略消化吸收與自我創新，在充分利用國外先進技術的基礎上，致力于培養企業自身的創新能力，扭轉高度依賴國外技術的局面。

2.深化金融改革，抑制金融投機。通過金融改革，消除金融行業的超額壟斷利潤，抑制金融業對高新技術企業的資金掠奪；同時強化金融監管，配合財稅手段引導資金流向高新技術企業，避免因盲目追求高額回報而發生金融投機行為。

主要參考文獻：

Gehringer A.．Growth，Productivity and Capital Accumulation:The Effects of Financial Liberalization in the Case of European Integration［J］．International Review of Economics&Finance，2013（25）．

謝家智，王文濤，江源．制造業金融化、政府控制與技術創新［J］．經濟學動態，2014（11）．

許罡，朱衛東．金融化方式、市場競爭與研發投資擠占［J］．科學學研究，2017（5）．

王紅建，曹瑜強等．實體企業金融化促進還是抑制了企業創新［J］．南開管理評論，2017（1）．

干勝道，陳妍村，王文兵．非金融業上市公司過度金融化治理研究［J］．財會月刊，2016（34）．