高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效的相關(guān)性研究

梁 璐 劉曦昊

現(xiàn)在是一個(gè)以知識(shí)經(jīng)濟(jì)為核心的時(shí)代，而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的支柱，高新技術(shù)正逐步成為推動(dòng)當(dāng)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主導(dǎo)力量。近年來，高新技術(shù)企業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)的地位逐步上升，已變?yōu)樾碌慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的獲利空間越來越小，越來越多的企業(yè)加大金融資產(chǎn)配置，出現(xiàn)金融化現(xiàn)象，導(dǎo)致虛擬經(jīng)濟(jì)過度膨脹，加大了社會(huì)的金融風(fēng)險(xiǎn)以及企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為了促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)的健康發(fā)展，有必要對(duì)其金融資產(chǎn)配置效益做出客觀、科學(xué)的評(píng)價(jià)。企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效體現(xiàn)了其一切財(cái)務(wù)活動(dòng)效益，影響企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的因素眾多，但其中最重要的是企業(yè)對(duì)所掌控資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)狀況，資產(chǎn)配置合理、運(yùn)營(yíng)效率高，就會(huì)減小財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效；反之，資產(chǎn)配置不合理、運(yùn)營(yíng)效率低，就會(huì)加大企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，降低企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效。

本文以滬深交易所上市交易的高新技術(shù)企業(yè)A股上市公司為樣本，致力于研究高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效的相關(guān)性，對(duì)優(yōu)化高新技術(shù)企業(yè)的資產(chǎn)配置，提高其財(cái)務(wù)績(jī)效，促進(jìn)其持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展、從而提高我國(guó)的科技競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。

一、基礎(chǔ)理論概述

（一）高新技術(shù)與高新技術(shù)企業(yè)

高新技術(shù)是指憑借科學(xué)研究、科學(xué)發(fā)明在原領(lǐng)域中革新的運(yùn)作或在新領(lǐng)域中的發(fā)展。不同國(guó)家及不同學(xué)者對(duì)高新技術(shù)的定義都有自己的見解。日本學(xué)者將高新技術(shù)看作是一類研究與開發(fā)強(qiáng)度大，呈系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)，著重點(diǎn)是具有較強(qiáng)系統(tǒng)性以及新經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的一類技術(shù)，例如：生物技術(shù)、微電子技術(shù)和新材料技術(shù)等。而我國(guó)的學(xué)者認(rèn)為高新技術(shù)是在基于科學(xué)研究之上和處在科技的前端，利用我國(guó)的科技發(fā)明在增強(qiáng)國(guó)力方面起著指導(dǎo)作用的新科技群。高新技術(shù)企業(yè)，即用高新技術(shù)生產(chǎn)產(chǎn)品、或供應(yīng)高新技術(shù)勞務(wù)的企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)是一個(gè)知識(shí)型和技術(shù)型相結(jié)合的經(jīng)濟(jì)實(shí)體。

（二）企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效及評(píng)價(jià)

企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效是指企業(yè)戰(zhàn)略的實(shí)施與執(zhí)行是否為最終的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)做出貢獻(xiàn)，其體現(xiàn)了企業(yè)成本控制、費(fèi)用管理、資產(chǎn)運(yùn)用、資金來源調(diào)配等的效果，能夠給管理層提供一系列信息，例如：企業(yè)經(jīng)營(yíng)效果、資產(chǎn)變現(xiàn)能力等，除此之外，財(cái)務(wù)績(jī)效也便于企業(yè)的利益相關(guān)者分析企業(yè)過去的經(jīng)營(yíng)成果，并預(yù)測(cè)企業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。

一般認(rèn)為，財(cái)務(wù)績(jī)效有兩種評(píng)價(jià)方法：?jiǎn)我恢笜?biāo)評(píng)價(jià)法和多指標(biāo)評(píng)價(jià)法。單一指標(biāo)評(píng)價(jià)法是指采用某個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的評(píng)價(jià)。通常選用的評(píng)價(jià)指標(biāo)有托賓Q 值、總資產(chǎn)報(bào)酬率、凈資產(chǎn)收益率等，方法比較簡(jiǎn)明易懂，但是不能達(dá)到嚴(yán)格要求下的綜合性、科學(xué)性。相比之下，多指標(biāo)評(píng)價(jià)法則更為合理，它是從影響財(cái)務(wù)績(jī)效的四大方面（盈利、償債、營(yíng)運(yùn)、增長(zhǎng)能力）選取合適的指標(biāo)，構(gòu)建企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型，然后采取綜合評(píng)分法、因子分析法等計(jì)算企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分，最后根據(jù)綜合得分評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效狀況。

本文采用的是上述的第二種方法——多指標(biāo)評(píng)分法，共提取4 個(gè)主因子去描述眾多財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)之間的聯(lián)系，對(duì)高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效做出綜合評(píng)價(jià)。

（三）金融資產(chǎn)的內(nèi)涵

金融資產(chǎn)是指不包含實(shí)體經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)的資產(chǎn)，主要是金融市場(chǎng)提供的合約或產(chǎn)品，如票據(jù)、債券、股票、各類金融衍生產(chǎn)品等。據(jù)現(xiàn)行報(bào)表內(nèi)容體系，金融資產(chǎn)的內(nèi)容有：交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、衍生金融產(chǎn)品、持有至到期投資、長(zhǎng)期股權(quán)投資、投資性房地產(chǎn)等。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，制造業(yè)企業(yè)也正從追求短期利益逐漸向重視研發(fā)創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，而這種轉(zhuǎn)變的成敗對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)能否成功跨越中等收入陷阱具有關(guān)鍵作用。于是高新技術(shù)企業(yè)便被回報(bào)率高的金融資產(chǎn)所吸引，抽離出大量資金用于金融資產(chǎn)配置。

高新技術(shù)企業(yè)配置大量金融資產(chǎn)，是否會(huì)造成其自身生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模或能力的下降？韓國(guó)Seoetal（2012）和Shin（2012）的研究表明：企業(yè)減少研發(fā)投入，增加金融資產(chǎn)配置，會(huì)對(duì)企業(yè)的發(fā)展造成影響。Orhangazi（2008）、張成思和張步曇（2016）、Tori and Onaran（2017）檢驗(yàn)了金融資產(chǎn)配置對(duì)實(shí)業(yè)投資效率的影響，謝家智等（2014）檢驗(yàn)了企業(yè)因過度配置金融資產(chǎn)出現(xiàn)的金融化對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的影響。王紅建等（2017）在市場(chǎng)套利分析框架下實(shí)證檢驗(yàn)實(shí)體企業(yè)金融化是抑制還是促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，研究結(jié)果表明：實(shí)體企業(yè)處于市場(chǎng)套利動(dòng)機(jī)下，金融化對(duì)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)力具有顯著抑制作用。

（二）研究假設(shè)

自進(jìn)入二十一世紀(jì)以來，市場(chǎng)需求空間日益縮小，由于實(shí)體經(jīng)濟(jì)不景氣，企業(yè)實(shí)體投資回報(bào)率下降幅度明顯，越來越多的實(shí)體企業(yè)將資金投入到高收益的房地產(chǎn)、金融行業(yè)，虛擬經(jīng)濟(jì)加速膨脹，進(jìn)而出現(xiàn)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的“金融化”現(xiàn)象。在我國(guó)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)普遍面臨利潤(rùn)下降、經(jīng)營(yíng)遇到困境的情況下，公司主營(yíng)業(yè)務(wù)收入較少。相反，金融投資率較高，這意味著金融資產(chǎn)投資的機(jī)會(huì)成本較低，投資收益較高，這會(huì)促使公司進(jìn)行金融資產(chǎn)配置。然而，實(shí)體企業(yè)過多的進(jìn)行金融資產(chǎn)配置，將缺乏足夠的資金用于設(shè)備的更新改造、新產(chǎn)品的研發(fā)，進(jìn)而抑制企業(yè)主業(yè)發(fā)展。對(duì)于高新技術(shù)企業(yè)來說，更是如此，它的發(fā)展離不開設(shè)備的更新改造以及新產(chǎn)品的研發(fā)。并且，高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新是一個(gè)累積的、持續(xù)的以及充滿著不確定性的過程，這對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期具備連續(xù)且穩(wěn)定的資金投入有很高的要求。如果高新技術(shù)企業(yè)一味追求金融資產(chǎn)的超額收益，過度配置金融資產(chǎn)，上述資金需求就無法滿足，使得財(cái)務(wù)不具有持續(xù)性，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升，財(cái)務(wù)績(jī)效下降。

根據(jù)上述理論分析，提出研究假設(shè)：高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置與其財(cái)務(wù)績(jī)效呈負(fù)相關(guān)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選取在滬深交易所上市交易的高新技術(shù)企業(yè)A 股上市公司作為研究對(duì)象，選取其2016—2018年的年報(bào)數(shù)據(jù)。將所得數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：首先，剔除ST 公司；其次，剔除2016—2018 年數(shù)據(jù)不全或數(shù)據(jù)存在異常的公司。最后得到919 個(gè)樣本公司，2757 個(gè)觀測(cè)值。本文的數(shù)據(jù)全部來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理使用SPSS 和Stata 進(jìn)行。

（二）變量界定

1、因變量

通過對(duì)以往學(xué)術(shù)界對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的衡量的研究，可以發(fā)現(xiàn)，有少部分學(xué)者使用托賓Q 值來表示財(cái)務(wù)績(jī)效，而更多學(xué)者則使用的是總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率等會(huì)計(jì)指標(biāo)。隨著對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的研究逐步深入，其衡量指標(biāo)也歷經(jīng)了從單一到全面的發(fā)展過程。為保證研究結(jié)果的科學(xué)、合理，本文從影響財(cái)務(wù)績(jī)效的四大方面（盈利、償債、營(yíng)運(yùn)、增長(zhǎng)能力）共選取10 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，采用定性的方法構(gòu)建高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用因子分析法建模，并計(jì)算得到財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)分，即因變量。

2、自變量

借鑒王昭權(quán)（2019），將金融資產(chǎn)分為：金融衍生產(chǎn)品、短期投資、交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、長(zhǎng)期股權(quán)投資、投資性房地產(chǎn)等。并用金融資產(chǎn)比重作為衡量企業(yè)金融資產(chǎn)配置狀況的指標(biāo)，即自變量。高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)持有比例計(jì)算公式如下：

金融資產(chǎn)持有比例（Fin）=（交易性金融資產(chǎn)+持有至到期投資+可供出售金融資產(chǎn)+發(fā)放貸款及墊款+衍生金融工具+長(zhǎng)期股權(quán)投資+投資性房地產(chǎn)等）/資產(chǎn)總額

這里需要特別說明的是，根據(jù)宋軍和陸旸（2015）的研究提出，現(xiàn)代社會(huì)房地產(chǎn)已經(jīng)逐步“脫實(shí)入虛”，因此，本文在衡量高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置狀況時(shí)包括投資性房地產(chǎn)。

3、控制變量

高新技術(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效不僅受其金融資產(chǎn)配置狀況的影響，經(jīng)常還受其經(jīng)營(yíng)規(guī)模、資金結(jié)構(gòu)、研發(fā)投資狀況等的影響。參考戚聿東（2018）、黃賢環(huán)（2018）等文獻(xiàn)，本文選取研發(fā)費(fèi)用比例（Rd）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、公司規(guī)模（Size）、行業(yè)（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(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效因子分析

本文使用SPSS20 進(jìn)行因子分析。從選取的10個(gè)具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取主因子，根據(jù)方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)模型，計(jì)算財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)分。

（一）財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)體系構(gòu)建

企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效通常是特定時(shí)期內(nèi)其盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力和增長(zhǎng)能力的綜合體現(xiàn)。所以本文從以上四個(gè)方面共選取10 個(gè)代表性指標(biāo)來衡量企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效。具體如表2 所示。

表2 企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（二）KMO 和Barlett 檢驗(yàn)

使用KMO 和Barlett（巴特利特球形）檢驗(yàn)，分析所選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)之間相關(guān)性的強(qiáng)弱程度，并檢驗(yàn)所選指標(biāo)之間是否適合進(jìn)行因子分析，分析結(jié)果見表3。

表3 KMO 和Bartlett 的檢驗(yàn)

經(jīng)過KMO 和Barlett 檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：KMO 檢測(cè)值為0.614，大于0.5，所取的Barlett 球形檢驗(yàn)結(jié)果Sig 為0.000。由此可得，所選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)之間相關(guān)性較強(qiáng)，適合進(jìn)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(jié)果如表4 所示。因?yàn)橹挥星? 個(gè)主因子的初始特征值大于1，所以提取4 個(gè)主因子（F1、F2、F3、F4）。并且，4 個(gè)主因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86.44%，說明4 個(gè)主因子能夠反映財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)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(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)提取出幾個(gè)具有代表性的因子后，為了便于了解每個(gè)因子的含義，需要對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。本文使用正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子荷載矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，經(jīng)過25 次旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如表5 所示。

從表5 可以發(fā)現(xiàn)，主成分F1主要有營(yíng)運(yùn)能力的非流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TNA），股東權(quán)益利用率（VET），總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）；主成分F2主要有盈利能力的資產(chǎn)報(bào)酬率（ROA），凈資產(chǎn)收益率（ROE），成本費(fèi)用利潤(rùn)率（CPR）；主成分F3主要有償債能力的流動(dòng)比率（CR），速動(dòng)比率（QR）；主成分F4主要有含發(fā)展能力的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（OIGR），所有者權(quán)益增長(zhǎng)率（OGR）。因此，把F1命名為營(yíng)運(yùn)能力因子，F(xiàn)2命名為盈利能力因子，F(xiàn)3命名為償債能力因子，F(xiàn)4命名為增長(zhǎng)能力因子。

表5 旋轉(zhuǎn)成份矩陣

（五）因子分析模型構(gòu)建

1、各主因子評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

確定各個(gè)主因子之后，采用具有Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法，通過計(jì)算得到每個(gè)因子中各指標(biāo)的得分系數(shù)，結(jié)果見表6。

表6 成份得分系數(shù)矩陣

利用表6 的結(jié)果，構(gòu)建各主因子評(píng)價(jià)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(cái)務(wù)指標(biāo)實(shí)際值分別代入各主因子評(píng)價(jià)模型，計(jì)算樣本公司各主因子得分。

2、構(gòu)建財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)模型

根據(jù)各因子的方差貢獻(xiàn)率，構(gòu)建高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)模型。

其中，F(xiàn) 代表高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分，F(xiàn)1、F2、F3、F4表示各因子得分。將各因子得分代入上述模型，可計(jì)算出各樣本公司2016～2018 年的財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)分。

五、高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效關(guān)系的實(shí)證過程

（一）模型的建立

為了驗(yàn)證高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響，本文選取研究開發(fā)費(fèi)用比率、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)規(guī)模等作為控制變量，參考戚聿東、張任之（2018）金融資產(chǎn)配置對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響的實(shí)證研究，構(gòu)建以下模型：

其中，F(xiàn) 代表企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效，F(xiàn)in 表示高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例，Rd 表示研發(fā)費(fèi)用比例，Lev表示資產(chǎn)負(fù)債率，Size 表示公司規(guī)模，Year 表示年度，Ind 表示行業(yè)，α0是常數(shù)項(xiàng)，α1-α6為各自變量和控制變量的系數(shù)，ε 表示隨機(jī)誤差。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)分析

為初步了解樣本公司財(cái)務(wù)績(jī)效、金融資產(chǎn)配置及資金結(jié)構(gòu)、公司規(guī)模及研發(fā)投資狀況，必須進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，利用SPSS20 進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表7 所示。

表7 描述性統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)表7 統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出：財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)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(biāo)準(zhǔn)差是50.94%，說明滬深A(yù) 股高新技術(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效差異較大。

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

此外，在滬深A(yù) 股高新技術(shù)企業(yè)中，研發(fā)費(fèi)用比例（Rd）極大值為58.25%，極小值為0，均值為5.12%，標(biāo)準(zhǔn)差為4.77%，這表明樣本公司研發(fā)費(fèi)用比例存在較大差異。由表7 可見，各樣本公司資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、公司規(guī)模（Size）也存在一定的差異。

（三）相關(guān)性分析

為了初步了解各因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響，需要進(jìn)行各變量之間的相關(guān)性分析，本文以Pearson相關(guān)性來研究高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例（Fin）與企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效（F）的相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行雙尾檢驗(yàn)。結(jié)果如表8 所示。

表8 相相關(guān)性分析

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

從表8 可以看出：高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效（F）與金融資產(chǎn)配置比例（Fin）的相關(guān)系數(shù)為-0.042，說明其與財(cái)務(wù)績(jī)效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而且，顯著性水平為0.028，通過5%的顯著性檢驗(yàn)，說明高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例（Fin）與公司財(cái)務(wù)績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)，初步驗(yàn)證了上述假設(shè)。

高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效（F） 與資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），公司規(guī)模（Size）的相關(guān)系數(shù)分別為-0.088，-0.053，說明選取的這兩個(gè)控制變量對(duì)高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效（F）的影響均是負(fù)向的。而研發(fā)費(fèi)用比率（Rd）與財(cái)務(wù)績(jī)效（F）的相關(guān)系數(shù)為正值，說明二者呈正相關(guān)關(guān)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(guān)系數(shù)均小于0.4，說明其不存在嚴(yán)重的自相關(guān)性。

（四）回歸分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效的關(guān)系，采用Stata15進(jìn)行多元線性回歸分析，結(jié)果見表9。

表9 回歸結(jié)果

根據(jù)表9 的回歸結(jié)果，調(diào)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(chǎn)配置比例（Fin）的系數(shù)為-0.358，在1%的水平下顯著，說明高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例越大，越不利于財(cái)務(wù)績(jī)效的提升，即高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)，證實(shí)本文假設(shè)成立。控制變量研發(fā)費(fèi)用比率、公司規(guī)模與財(cái)務(wù)績(jī)效正相關(guān)，但不顯著，資產(chǎn)負(fù)債率與財(cái)務(wù)績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了使研究結(jié)論更具穩(wěn)健性，本文使用托賓Q值替代財(cái)務(wù)績(jī)效變量，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表10 所示。

表10 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

由表10 可見，調(diào)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(chǎn)配置比例（Fin）的系數(shù)為-0.951，且在10%的水平下顯著，說明高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)，進(jìn)一步驗(yàn)證了研究假設(shè)，說明本文上述回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

六、研究結(jié)論及建議

（一）研究結(jié)論

本文以2016～2018 年滬深交易所上市的高新技術(shù)企業(yè)A 股上市公司作為研究樣本，通過因子分析、相關(guān)性分析、回歸分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)，得出高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效負(fù)相關(guān)。主要原因是：一方面，總體看目前我國(guó)高新技術(shù)企業(yè)資金并不是十分充裕，過度配置金融資產(chǎn)，可能會(huì)抵占部分研發(fā)投入，影響企業(yè)的科研創(chuàng)新，從而影響企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效；另一方面，過多配置金融資產(chǎn)，會(huì)加大企業(yè)的投資風(fēng)險(xiǎn)，影響企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效。

（二）相關(guān)建議

1、重視金融化對(duì)高新技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響

研究表明，高新技術(shù)企業(yè)的金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效負(fù)相關(guān)。從表7 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果看，目前部分高新技術(shù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例偏高，因此高新技術(shù)企業(yè)的高管在進(jìn)行投資決策時(shí)，應(yīng)適當(dāng)降低和控制金融資產(chǎn)配置比例，提防金融資產(chǎn)配置比過高所帶來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，避免將過多資金占用于金融資產(chǎn)上，盲目追逐虛擬投資收益，進(jìn)而加大企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，降低企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效。

2、適當(dāng)減少金融資產(chǎn)配置，增加科研創(chuàng)新投入

由表8 的相關(guān)性分析結(jié)果可見，高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用比率與金融資產(chǎn)比例之間的關(guān)系雖然不顯著，但呈負(fù)相關(guān)，初步說明高新技術(shù)企業(yè)的金融資產(chǎn)配置或多或少可能會(huì)對(duì)其研發(fā)投入有一定的負(fù)向影響。由于高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展以研發(fā)創(chuàng)新為基礎(chǔ)，創(chuàng)新能力是高新技術(shù)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，因此高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)將投資的重點(diǎn)放在研發(fā)創(chuàng)新投入上。避免由于金融資產(chǎn)配置過高，而對(duì)研發(fā)投入的資金產(chǎn)生“擠出”效應(yīng)，使得研發(fā)投入不足，削弱高新技術(shù)企業(yè)的科技競(jìng)爭(zhēng)力。

3、制定相關(guān)政策，抑制企業(yè)過度金融投資

政府有關(guān)部門在制定相應(yīng)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，要關(guān)注虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“擠出”效應(yīng)。一方面應(yīng)當(dāng)出臺(tái)相關(guān)政策鼓勵(lì)高新技術(shù)企業(yè)加大對(duì)研發(fā)創(chuàng)新的資金投入；另一方面完善相關(guān)政策法規(guī)，如，適當(dāng)提高企業(yè)金融投資的手續(xù)費(fèi)率或適當(dāng)提高企業(yè)金融投資收益的所得稅率等，抑制企業(yè)金融資產(chǎn)的超額收益率，促使企業(yè)擺脫對(duì)金融投資的依賴，更加專注于實(shí)體經(jīng)營(yíng)和研發(fā)創(chuàng)新投資。

綜上所述，高新技術(shù)企業(yè)的金融資產(chǎn)配置與財(cái)務(wù)績(jī)效呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)當(dāng)適當(dāng)控制金融資產(chǎn)配置，防止過度金融投資對(duì)企業(yè)發(fā)展造成不利影響。同時(shí)要加大研發(fā)創(chuàng)新投入，重視科研創(chuàng)新能力的提升。相關(guān)部門也要制定相應(yīng)的政策，引導(dǎo)高新技術(shù)企業(yè)優(yōu)化金融資產(chǎn)配置，加強(qiáng)研發(fā)投入，促進(jìn)其財(cái)務(wù)績(jī)效的提高。