金融化適度性對企業杠桿率調整的影響

吳立力

(四川大學 經濟學院，四川 成都 610065)

一、引言

中國經濟邁入新常態以來，虛擬經濟的“熱”和實體經濟的“冷”形成鮮明對比，經濟“脫實向虛”和企業部門高杠桿率成為經濟高質量發展階段面臨的嚴峻問題。微觀層面，企業金融化作為“脫實向虛”的典型形式，表現為非金融企業逐漸偏離主營業務，加大金融資產投資比重，以金融渠道獲利作為主導的盈利模式[1]。根據CSMAR的數據，2007-2018年間，非金融上市公司持有非貨幣金融資產總規模由2 547億元上升至1.66萬億元(1)非貨幣金融資產口徑與文中計算金融化適度性時選擇的金融資產范疇保持一致。計算方法亦相同。；平均而言，金融投資收益占營業利潤的比重達到20%左右[2]。2008年全球金融危機后，中國非金融企業部門債務規模保持高速增長態勢，國際清算銀行(BIS)數據顯示：2018年企業部門杠桿率高達151%，居全球主要經濟體前列。然而，企業杠桿率偏高的結構性問題集中于國有、大型規模企業以及產能過剩行業之中[3]。為實現宏觀杠桿率趨穩和逐步下降，2018年中央提出“結構性去杠桿，將企業去杠桿尤其是國有企業降杠桿作為重點，逐步將企業負債降到合理水平”。2019年2月，習近平總書記在中共中央政治局第十三次集體學習時指出，要“深化金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟能力，強化財政政策與貨幣政策的逆周期調節作用，在推動高質量發展中防范化解風險”。可見，如何防止經濟“脫實向虛”、推動結構性去杠桿、實現經濟高質量發展，是當前亟待研究的重點課題。

從理論層面來看，企業投融資行為是動態相關的，企業實際資本結構趨向目標資本結構調整勢必受到金融投資影響，無論是“去杠桿”、“加杠桿”還是“穩杠桿”，本質上都是資本結構動態調整的過程[4-6]，可見企業金融化與杠桿率動態調整之間存在著關聯。另外，企業的金融化行為具有雙重經濟效應，一方面，預防儲蓄動機下企業適度金融化能增加資產流動性，以金融投資收益平滑企業業績，緩解融資約束；另一方面，投資趨利動機下的過度金融化，屬于投資決策中的資源錯配行為，會擠壓主業投資資金，抑制創新投入，引起未來主業業績下降[7]。由此可見，在我國實體企業金融化趨勢加劇可能存在過度金融化風險的背景下，探討企業金融化的適度性并且區分不同程度金融化對企業杠桿率調整的影響，具有一定理論價值和實踐意義。鑒于此，本文在測度金融化適度性的基礎上，甄別出企業的過度金融化和未過度金融化，考察企業金融適度性對企業杠桿率調整速度的影響。考慮到政府干預的制度因素與不同類型企業的差異，還將探討宏觀經濟政策的調節效應及企業異質性的非對稱影響。

本文可能的邊際貢獻為：第一，從適度性視角豐富了企業金融化行為影響資本結構動態決策的相關研究。通過OLS擬合最優金融化水平并測度出金融化適度性，發現企業過度金融化對杠桿率調整速度產生抑制作用，未過度金融化則表現為促進作用，這有助于理解過度金融化是導致企業高杠桿率及“去杠桿”進程緩慢的原因。第二，鮮有文獻對企業金融化程度、宏觀經濟政策、企業杠桿率調整三者之間關系進行深入探討。研究貨幣政策、財政政策以及產業政策，在金融化適度性影響企業杠桿率調整過程中的調節效應，拓展了宏觀經濟政策與微觀企業投融資行為交互影響的研究范疇。第三，考慮企業異質性，發現企業金融化適度性對杠桿率調整的影響以及宏觀經濟政策效應主要體現在非國有和過度負債企業中，這為決策部門治理實體企業“脫實向虛”和推進結構性去杠桿進程中分類監管、靶向施策提供了一定的微觀證據。

二、文獻綜述

(一)企業金融化及其經濟影響的相關研究

由于金融資產兼具流動性貯藏和投資獲利的雙重屬性，學者們將企業金融化動機歸結為預防儲蓄和投資趨利。對于前者，企業將富余資金轉換為金融資產形成預防性儲蓄，面對流動性風險和融資約束時，變現金融資產能緩解資金壓力[8]。對于后者，企業追求金融投資高收益增加金融資產配置，會擠出實物資產投資，增強對金融投資獲利渠道的依賴性[9]。隨著實體投資收益率下降和金融投資收益率上升，大多學者認為企業金融化的投資趨利動機更為強烈。關于企業金融化的經濟后果，多數研究認為金融化給企業經營帶來負面影響，例如抑制企業創新[10]、抑制企業價值[11]、損害主業業績[12]、抑制全要素生產率[13]等。少數學者關注到了企業異質性金融化的差別影響，如王少華等(2020)[14]研究發現企業未過度金融化緩解了現金流約束，促進企業創新；而過度金融化強化了金融渠道獲利依賴，阻礙企業創新。胡云峰等(2020)[15]研究發現適度金融化助推企業生產效率的改進，而過度金融化阻礙企業生產效率的提升。

(二)企業杠桿率調整影響因素的相關研究

企業杠桿率等價于企業的資本結構[16]，學術界更多使用“資本結構調整”研究企業杠桿率的相關問題。動態權衡理論認為企業存在最優或目標資本結構，企業圍繞著目標資本結構向上或向下持續調整以趨近目標資本結構[17]；由于資本市場不完備，調整到目標資本結構的調整速度往往低于預期[18]。關于資本結構調整速度的影響因素，主要圍繞調整成本從企業特征和宏觀環境兩方面展開。如Faulkender等(2012)[19]認為現金流影響資本結構的調整速度；黃繼承等(2016)[20]發現經理薪酬越高使得公司向上調整資本結構的速度越快。宏觀因素中，Cook和Tang(2010)[21]發現宏觀經濟增長是影響資本結構調整速度的重要因素；何德旭等(2020)[22]發現高貨幣政策不確定性影響了銀行信貸決策，對企業資本結構動態調整產生阻礙。

(三)企業金融化與企業杠桿率調整之間關系的相關研究

隨著我國“去杠桿”政策的實施，部分學者開始研究企業金融化對資本結構動態調整的影響。如劉貫春等(2019)[23]將金融渠道獲利作為經濟金融化指標，發現經濟金融化程度越高，資本結構調整速度越慢；安素霞和劉來會(2020)[24]研究表明，商業信用融資能夠緩解企業金融資產配置與資本結構調整速度之間的負向關系；廉永輝和黎夢瑤(2020)[25]研究顯示，企業金融化降低了資本結構向上調整速度，在規模較小、盈利狀況較差和非國有企業中負向關系更顯著。田新民等(2020)[26]實證發現企業金融化與資本結構調整速度存在負向關系，通過降低主業業績和影響企業信息透明度阻礙資本結構調整。此外，貨幣政策、財政政策、產業政策等宏觀經濟政策也對企業投融資產生影響[27-29]。

現有研究圍繞企業金融化、企業杠桿率調整以及企業金融化對企業杠桿率調整的影響等方面取得了富有價值的成果，為本文研究提供了較好的參考，但在以下方面仍有待改進：一方面，較少涉及企業金融化的適度性以及不同程度金融化的異質性分析，使得企業金融化影響資本結構調整的結論可能存在偏頗。另一方面，側重于考察宏觀經濟政策對企業投資或融資的單向影響，鮮有探討宏觀經濟政策在企業金融化與企業杠桿率二者之間的調節作用，對不同類型企業的影響差異也關注不足。

三、理論分析與研究假設

(一)金融化適度性的理論解析

企業一定時期內擁有的金融資源是有限的，企業金融化實質是企業將所控制金融資源中原本用于主業發展的資金投入到金融理財、投資性房地產等虛擬經濟領域。因此，企業金融化適度性可理解為企業金融資源是否被合理開發和充分利用，反映了金融投資與主業發展之間的協調程度，表現為實際金融化與最優金融之間的適配水平[15]。最優金融化為企業推動主業發展的最好金融投資水平，使得企業持有或轉讓金融資產實現金融資源利用的價值最大化。由于企業經營狀況和外部宏觀環境存在不確定性，企業金融化行為動機和持有金融資產數量是變化的，企業金融化水平難以固定在最優水平上，使得金融化適度性呈現出非平衡性(2)由于適度金融化屬于理想狀態，故本文未進行單獨討論。。一方面，當企業金融化實際水平未到達最優水平時，金融化適度性表現為未過度金融化。基于預防儲蓄目的，企業持有金融資產以“蓄水池”效應為主。通過配置金融資產最大化利用金融資源，使得金融化的實際水平趨近于最優水平，能夠緩解融資約束，實現超額利潤，促進主業發展。另一方面，當企業金融化實際水平超出最優水平時，金融化適度性表現為過度金融化。投資趨利動機下，金融資產“擠出”效應更為明顯。過度金融化企業對有限金融資源的配置出現扭曲，短期內擠出主業投資資金，長期將抑制企業持續發展。此時企業應該減少金融投資，使金融化的實際水平逐漸回歸到最優水平。

(二)金融化適度性與企業杠桿率調整

金融化適度性對企業杠桿率調整的影響可以從資產流動性與抵押擔保能力兩方面闡述。一方面，金融資產的短期限與高可逆性，有助于提升企業資產流動性，加快企業杠桿率調整。金融資產的處置成本相對于固定資產更低，金融資產和債務融資之間存在替代關系[30]，企業將金融資產轉換為現金資產能夠在短期內還本付息，應對財務困境。此外，隨著金融投資收益增加，企業獲得更多內源融資，會減少銀行信貸以緩釋高杠桿的債務成本壓力。另一方面，金融資產對固定資產具有“擠出效應”，導致抵押擔保能力不足，抑制企業杠桿率調整。由于固定資產投資存在高昂的調整成本，在“利潤最大化”管理模式驅動下，企業的投資偏好傾向從期限長的固定資產轉向期限較短、收益率更高的金融資產。當前，中國仍然是以銀行信貸渠道為主的間接融資體系，抵押品是企業獲取銀行信貸的必要前提。隨著金融化適度性上升，企業持有金融資產比重更高，有形資產比例更低，這會減少外部融資機會，不利于杠桿率調整。據此推斷，抵押擔保能力下降對企業杠桿率調整產生的抑制作用可能強于企業資產流動性上升產生的促進作用。基于此，提出如下假設。

H1a金融化適度性對企業杠桿率的調整速度產生抑制作用。

當企業處于過度金融化時，投機套利動機更強，持有金融資產比例更高、結構更為復雜，短期變現能力受到制約，使得金融化對資產流動性的促進作用減弱。同時，企業依賴金融渠道獲利容易忽視主業發展，形成“增加金融資產→依賴金融獲利→減少實體投資”的循環，這會加劇外部融資約束。因此，過度金融化企業的資產流動性和抵押擔保能力同時下降。當企業未過度金融化時，企業為盤活閑置資金使用效率，傾向于投資低風險、短期限金融資產，配置比例也較低。此外，企業適度持有金融資產可以減輕外部融資依賴、改善經營業績，擁有更多的內源資金，利于緩解現金流約束[31]。同時，企業的未過度金融化不會擠占經營投資，金融資產流動性和抵押擔保能力相對穩定。由此，提出如下假設。

H1b過度金融化對企業杠桿率的調整速度產生抑制作用，未過度金融化對企業杠桿率的調整速度產生促進作用。

(三)金融化適度性、宏觀經濟政策與企業杠桿率調整

作為宏觀調控的重要工具，貨幣政策影響企業投融資的微觀機制包括價格和信貸渠道。首先，寬松的貨幣政策通過擴大信貸供給和降低資金利率，增強銀行貸款積極性，緩解企業融資約束[32]。按照“金融加速器”理論，寬松貨幣政策能夠修繕企業資產負債表，提升抵押擔保品價值，同時又緩釋了企業預防儲蓄動機，使得金融資產對債務融資的替代作用減小。此外，寬松貨幣政策下的過剩流動性可能進入金融領域，推高金融資產價格，增加投資套利機會。如上所述，寬松的貨幣政策帶來了良好外部投融資環境，有利于增強信貸獲得性并保持流動性，致使金融化對杠桿率的影響被弱化。對于過度金融化企業，信貸資金可能被用于投資金融資產從而引致資金在金融部門空轉。由此，提出如下假設。

H2a寬松的貨幣政策會削弱金融化適度性對企業杠桿率調整的負向影響，政策調節效應在過度金融化企業中更為明顯。

財政政策通過補貼和稅收兩條渠道作用于企業投融資。一方面，財政補貼作為支持企業投資的重要外部資金來源，為企業金融投資或固定資產投資提供資金支持，對企業投資產生“擠入效應”。同時，財政補貼對于企業外部融資具有正向激勵，向金融機構傳遞出積極信號，有助于通過銀行信貸調整杠桿率。另一方面，稅收優惠是刺激企業投資最為有效的政策工具，稅收激勵對企業權益性投資起到的促進作用要顯著強于固定資產投資[33]，能夠提高企業投資率、勞動生產率以及資本產出率[34]。因此，寬松的財政政策增加了企業可支配收入，減緩金融化對杠桿率的影響。對于過度金融化企業，財政政策激勵效應強化了投資趨利動機。由此，提出如下研究假設。

H2b寬松的財政政策會削弱金融化適度性對企業杠桿率調整的負向影響，政策調節效應在過度金融化企業中更為明顯。

產業政策指政府對產業發展進行直接干預和間接引導，對入選產業的企業給予優惠和政策扶持，通過債務和權益融資影響企業投融資。債務渠道方面，產業政策所支持企業一般具有更高的信用擔保預期，有利于緩解融資約束，易于取得更大規模的信貸融資從而推高杠桿率。權益渠道方面，政府補助、稅收優惠等為入選企業提供了再融資及配股機會，便于企業從資本市場上獲得股權融資或直接增加公司的現金流[35]。可見，產業政策偏向性實質上直接增強了企業融資能力，弱化了金融化對杠桿率的影響。對于過度金融化企業，將產業政策給予的流動資金投入到金融市場追逐短期利潤的動能更強。由此，提出如下假設。

H2c偏向性的產業政策會削弱金融化適度性對企業杠桿率調整的負向影響，政策調節效應在過度金融化企業中更為明顯。

綜上所述，本文繪制了金融化適度性、宏觀經濟政策與企業杠桿率的邏輯關系示意圖，如圖1所示。

圖1 金融化適度性、宏觀經濟政策與企業杠桿率的關系

四、研究設計

(一)樣本選擇和數據來源

考慮到2007年前后新舊會計準則差異，本文以2007-2018年中國滬深A股非金融類上市公司年度數據作為研究樣本。計算最優金融化水平和目標杠桿率需要滯后1期，因此實證研究的區間為2008-2018年。剔除ST類企業、金融業(J)和房地產業(K)企業、資產負債率大于1和小于0、觀測數據缺失以及2012年以后上市的公司樣本，得到22 476個公司-年度觀測值。為消除異常值的干擾，對企業連續變量在1%與99%分位進行了Winsorize處理。數據來源：國泰安數據庫、萬得數據庫以及中經網統計數據庫。

(二)核心變量設計及測度

1.被解釋變量：企業杠桿率

與大多學者研究資本結構問題時所選變量一致，采用資產負債率即總負債占總資產比重作為企業杠桿率(Lev)的代理變量。

2.解釋變量：金融化適度性

金融化適度性反映出企業實際金融化水平(Fin)與最優金融化水平(Ofin)之間的適配程度，兩者之差即為金融化適度性(Exfin)的代理變量，數值越小表示金融化適度性越高。金融化適度性表現為三種情形：(1)當Fin>Ofin時，企業為過度金融化狀態；(2)當Fin

Finit=α0+α1Finit-1+α2Sizeit-1+α3Tagit-1+α4Growit-1+α5Cfoit-1+α6Ebitit-1+α7Ageit-1+Σindustry+Σyear+εit

(1)

其中，i和t分別表示企業和時期，Finit和Finit-1分別表示當期和上一期企業金融化水平。選取以下變量來擬合企業最優金融化，包括有形資產占比(Tag)、經營性現金流(Cfo)、企業規模(Size)、成長機會(Grow)、盈利能力(Ebit)、企業年齡(Age)。Industry、Year分別為行業和年度虛擬變量。經過對原始樣本OLS回歸擬合出企業的最優金融化水平，識別出2008-2018年21 283個樣本數據，其中9 932個樣本企業為未過度金融化，占總樣本的46.67%；11 351個樣本企業為過度金融化，占總樣本的53.33%。

3.調節變量：宏觀經濟政策

(1)貨幣政策。參考鄧路等(2020)[37]的做法，選擇M2增長率與GDP增長率、CPI增長率的差值作為貨幣政策度量方式，以年度差值的中位數為臨界值判定貨幣政策松緊度，設置貨幣政策虛擬變量Mp。M2-CPI-GDP大于中位數時為貨幣政策相對寬松期，Mp=1；M2-CPI-GDP小于中位數時為貨幣政策相對緊縮期，Mp=0。據此測算，2009年、2010年、2012年、2013年、2014年、2015年為貨幣政策相對寬松年；2007年、2008年、2011年、2016年、2017年與2018年為貨幣政策相對緊縮年。

(2)財政政策。本文考慮了財政收入調控的政策效應，選擇財政支出增長率與財政收入增長率的差值作為財政政策評價指標，以年度差值的中位數為臨界值判定財政政策松緊度，設置財政政策虛擬變量Fp。差值大于中位數時為財政政策相對寬松期，Fp=1；差值小于中位數時為財政政策相對緊縮期，Fp=0。據此測算，2008年、2009年、2012年、2015年、2016年、2018年為財政政策相對寬松年；2007年、2010年、2011年、2013年、2014年、2017年為財政政策相對緊縮年。

(3)產業政策。參考楊興全等(2018)[38]的做法，將“十一五”、“十二五”和“十三五”國民經濟規劃中明確提到“重點發展”“重點扶持”“支柱產業”“優先發展”“做大做強”“大力發展”“著力培養”語句的產業，視作產業政策偏向行業，設置虛擬變量Ip。屬于產業政策偏向行業時，Ip=1，否則Ip=0。本文22 476個觀測樣本中，16 864個樣本入選產業政策偏向樣本，占比為66.13%。

參考已有文獻，選取可能影響企業杠桿率的公司特征變量進行控制。實證研究所涉及全部變量的定義見表1，描述性統計見表2。

表1 相關變量定義及測度方式

(三)模型設定

參照劉貫春等(2019)[23]的研究，在標準資本結構局部調整模型中引入企業金融化變量構建拓展的局部調整模型，考察金融化適度性對企業杠桿率調整速度的影響。標準資本結構局部調整模型為

(2)

同時，本文將企業目標杠桿率函數設定為

(3)

其中，向量組Xit為控制決定企業杠桿率的微觀特征變量，包括企業規模(Size)、有形資產占比(Tag)、經營性現金流(Cfo)、成長機會(Grow)、盈利能力(Ebit)、企業年齡(Age)、非債務稅盾(Lntax)、行業杠桿結構特征(Medlev)。將模型(3)帶入模型(2)，整理得到

Levit=αλ+(1-λ)Levit-1+γλXit+μi+eit

(4)

參考姜付秀和黃繼承(2011)[39]的建模思路，在模型(4)右側引入企業金融化行為及其與企業杠桿率的交互項Fait-1*Levit-1，得到擴展的局部調整模型

Levit=αλ+(1-λ)Levit-1+βFait-1+θFait-1*Levit-1+γλXit+μi+eit

(5)

模型(5)中，Fa表示企業金融化行為，選擇金融化適度性Exfin和實際金融化水平Fin兩個指標進行回歸，分析中以金融化適度性Exfin的回歸結果為主。此外，μi表示個體效應，eit為誤差項，服從白噪聲序列。系數反映了企業杠桿率平均調整速度，速度快慢以(1-λ)表示。同時，Fait-1回歸系數β的符號一般為負，Fait-1*Levit-1回歸系數θ是關注的重點。針對假說H1a，本文預期全樣本企業回歸中系數θ顯著為正。對于假說H1b的分組檢驗中，本文預期在過度金融化企業樣本中回歸系數θ顯著為負，未過度金融化企業樣本中回歸系數顯著為正。

進一步地，為討論宏觀經濟政策在金融化適度性與企業杠桿率之間的調節效應，參考Miguel和Pindado(2001)[40]的思路，將企業金融化行為Fait以及企業金融化行為與宏觀經濟政策的交互項Fait*Mat引入模型(4)，構建如下擴展的局部調整模型

Levit=αλ+(1-λ)Levit-1+βFait+δFait*Mat+γλXit+μi+eit

(6)

其中，宏觀經濟政策(Ma)評價維度的代理變量分別為貨幣政策(Mp)、財政政策(Fp)和產業政策(Ip)。回歸系數β的符號一般為負，Fait*Mat的回歸系數δ是關注的重點。對于假說H2a、H2b、H2c，本文預期全樣本企業中系數δ顯著為正。分組檢驗中，在過度金融化企業樣本中系數δ顯著為正，未過度金融化企業樣本中系數δ顯著性和符號不確定。

參考王朝陽等(2018)[6]的做法，采用固定效應方法對模型(5)和模型(6)進行回歸。鑒于面板數據回歸中可能存在殘差項截面依賴和時間序列依賴，回歸過程中對標準誤差進行了年度(Year)和公司(Firm)層面的Cluster處理。

五、實證結果與分析

(一)金融化適度性與企業杠桿率調整：基準回歸

表3報告了模型(5)的回歸結果。列(1)和(2)為全樣本回歸結果，以Fin、ExFin作為金融化變量估計得到L.Lev的回歸系數分別為0.492 2、0.578 9，表明2008-2018年間企業杠桿率年均調整速度為50%左右；交互項Fin*L.Lev、ExFin*L.Lev的回歸系數在1%的水平上均顯著為正，表明金融化適度性與企業杠桿率調整速度負相關，即金融化適度性降低了企業杠桿率的調整速度，金融化程度越高，杠桿率調整速度越慢，支持了假設H1a。列(3)和(4)為過度金融化樣本回歸結果，列(4)中Exfin的系數為負，ExFin*L.Lev的系數為正，均通過1%水平的顯著性檢驗；未過度金融化樣本估計結果如列(5)和列(6)，Exfin以及ExFin*L.Lev的回歸系數均為負，通過1%水平的顯著性檢驗；這表明過度金融化抑制企業杠桿率的調整速度，未過度金融化則促進企業杠桿率的調整，假設H1b得以驗證。可見，金融化適度性與企業杠桿率調整速度之間并非穩定的負向關系，取決于金融化的適度性，企業過度和未過度兩種金融化狀態對杠桿率調整速度的影響方向相反。

表3 金融化適度性與企業杠桿率調整：基準回歸結果

(二)宏觀經濟政策的調節效應

1.貨幣政策的調節效應

表4報告了金融化適度性、貨幣政策松緊度與企業杠桿率的回歸結果。列(1)和列(2)為全樣本回歸結果，Fin和Exfin的回歸系數均在1%的顯著水平上為負，交互項Fin*Mp和ExFin*Mp的回歸系數均在1%的顯著水平上為正。另外，過度金融化企業樣本(列(4))中ExFin*Mp的回歸系數為正，通過了10%水平的顯著性檢驗；未過度金融化樣本(列(6))中ExFin*Mp的回歸系數為負，但未能通過顯著性檢驗。以上結論驗證了假設H2a，即相對寬松的貨幣政策通過增加貨幣供給和降低融資成本，會顯著緩解金融化適度性對企業杠桿率調整的負向影響，對于過度金融化企業的影響更為顯著。

表4 金融化適度性、貨幣政策松緊度與企業杠桿率調整

2.財政政策的調節效應

表5報告了金融化適度性、財政政策松緊度與企業杠桿率的回歸結果。全樣本中(列(1)和列(2))，Fin和Exfin的回歸系數均為負，交互項Fin*Fp和ExFin*Fp的回歸系數均為正，通過1%水平的顯著性檢驗。另外，企業過度金融化樣本(列(4))中ExFin*Fp的回歸系數在5%水平上顯著為正，而企業未過度金融化樣本(列(6))中ExFin*Fp的回歸系數未能通過顯著性檢驗。以上結論支持了假設H2b。相對寬松的財政政策通過增加財政支出和減少財政收入，進一步刺激了企業的投融資需求，使得金融化適度性對企業杠桿率調整的負向影響減弱，對于過度金融化企業的影響更為顯著。

表5 金融化適度性、財政政策松緊度與企業杠桿率調整

3.產業政策的調節效應

表6報告了金融化適度性、產業政策偏向性與企業杠桿率的回歸結果。列(1)和列(2)為全樣本回歸結果，Fin和Exfin的回歸系數均為負，交互項Fin*Ip和ExFin*Ip的回歸系數均為正，均通過1%水平的顯著性檢驗。在過度金融化企業樣本(列(4))中ExFin*Ip的回歸系數在1%水平上顯著為正，而未過度金融化樣本(列(6))中ExFin*Ip的回歸系數未能通過顯著性檢驗。以上結論支持了假設H2c，說明偏向性的產業政策改善了入選企業的外部融資環境，緩解了融資約束，使得金融化適度性對企業杠桿率調整的抑制作用被弱化，對于過度金融化企業的影響更加顯著。

表6 金融化適度性、產業政策偏向性與企業杠桿率調整

(三)穩健性檢驗

為確保實證結果的可靠性，本文還進行了以下穩健性檢驗：(1)內生性問題。將所有金融變量視為內生變量，選取滯后1-3期作為內生性工具變量，采用工具變量法(IV-2SLS)進行回歸，以緩解模型中可能存在的內生性問題。(2)改變金融化適度性的測算方法。選取樣本企業所在行業金融化水平的中位數作為最優金融化水平的甄別標準，計算出金融化適度性指標作為代理變量進行回歸。(3)改變宏觀經濟政策的測度方式。一是選擇中國人民銀行每季度發布的“貨幣政策感受指數”平均值大于中位數的年度識別為貨幣政策相對寬松年。二是將財政赤字水平為正值的年度識別為財政政策相對寬松年。三是縮小產業政策偏向行業的界定范圍，將“五年”規劃中提及某一行業“重點發展”、“重點扶持”和“大力發展”的行業作為產業政策重點偏向行業。(4)考慮金融危機效應。為了排除金融危機可能造成的估計偏差，剔除2008年和2009年樣本，選擇2010—2018年作為樣本區間進行回歸。以上檢驗結論均未發生實質性改變。限于篇幅，未列示穩健性檢驗的相關結果。

六、企業異質性分析

(一)企業產權性質的異質性

按照產權性質將全樣本企業劃分為國有企業和非國有企業(2)根據CSMAR(國泰安)數據庫提供的登記注冊類型來界定，將上市企業中中央國有企業、地方國有企業歸類為國有企業，其余企業類別為非國有企業。，對模型(5)和(6)進行分組回歸，結果如表7。列(1)和(2)中，L.Lev的回歸系數分別為0.628 5、0.546 3，表明非國有企業杠桿率的調整速度更快。列(3)和(4)中，Exfin*Mp的回歸系數分別為0.037 4、0.139 9，前者未通過顯著性檢驗，后者通過5%水平的顯著性檢驗。列(5)和(6)中，Exfin*Fp的回歸系數分別為0.041 3、0.116 7，分別通過10%和1%水平的顯著性檢驗。列(7)和(8)中，Exfin*Ip的回歸系數分別為0.141 9、0.220 7，分別通過5%和1%水平的顯著性檢驗。由此可知，金融化適度性對于企業杠桿率調整的抑制作用，以及寬松貨幣政策和財政政策與偏向性產業政策的調節效應，主要體現在非國有企業中。

表7 金融化適度性、宏觀經濟政策與企業杠桿率調整：產權異質性

(二)企業負債程度的異質性

參考許曉芳等(2020)[41]的做法，對企業是否過度負債進行劃分(3)本文采用兩步最優廣義矩估計法GMM2S(Two-Step GMM)估計目標杠桿率，并通過Anderson(P)和Cragg-Donald(F)檢驗。將實際杠桿率高于目標杠桿率的企業劃分為過度負債企業，低于目標杠桿率的企業劃分為負債不足企業。限于篇幅，未匯報目標杠桿率估計的檢驗結果。，運用模型(5)和(6)進行分組估計，結果如表8。列(1)和(2)中，L.Lev的回歸系數分別為0.463 8、0.494 2，均通過1%的顯著性檢驗，表明過度負債企業杠桿率的平均調整速度略微更快。列(3)和(4)中，Exfin*Mp系數分別為0.067 9、-0.001 6，前者通過5%水平的顯著性檢驗，后者未通過顯著性檢驗。列(5)和(6)中，Exfin*Fp系數分別為0.083 7、0.010 0，前者在1%水平上通過顯著性檢驗，后者未通過顯著性檢驗。列(7)和(8)中，Exfin*Ip系數分別為0.157 9、0.097 7，分別通過1%和10%水平的顯著性檢驗。由此可知，金融化適度性對于企業杠桿率調整的抑制作用，以及寬松貨幣政策和財政政策與偏向性產業政策的調節效應，在過度負債企業中更為明顯。

表8 金融化適度性、宏觀經濟政策與企業杠桿率調整：負債程度異質性

七、研究結論與政策啟示

在中國非金融企業金融化趨勢加劇和高杠桿率的背景下，以2007-2018年中國非金融類上市公司為研究樣本，測度了企業金融化適度性，通過擴展的資本結構局部調整模型，從金融化適度性角度考察了企業金融化對企業杠桿率調整的影響，探討了宏觀經濟政策的調節效應以及企業異質性的非對稱特征。研究結論如下：第一，金融化適度性與企業杠桿率調整速度顯著負相關，但二者關系并非穩定的負向關系，取決于金融化的適度性，企業過度金融化對杠桿率調整速度具有抑制作用，而企業未過度金融化對杠桿率調整速度具有促進作用。第二，從宏觀經濟政策效應看來，寬松的貨幣政策和財政政策以及偏向性產業政策，會削弱金融化適度性對企業杠桿率調整的負向影響，政策調節效應在過度金融化企業中更為明顯。第三，基于企業異質性方面發現，金融化適度性對企業杠桿率調整的抑制作用以及宏觀經濟政策調節效應，在不同類型企業中呈現非對稱特征，在非國有和過度負債企業中表現得更為顯著。

本文的研究結論具有以下啟示：第一，對于非金融企業而言，要區別對待不同程度金融化行為的經濟效應，實現金融投資與杠桿率調整的良性互動。投資趨利動機下企業過度金融化導致了杠桿率居高不下以及“去杠桿”難度加大。因此，企業應基于長期戰略來決策金融資產與實業投資的配置比例，主動提升金融化的適度性，發揮適度金融化在加快杠桿率調整方面的積極作用，從而遏制過度金融化的負面效應。第二，對于監管部門而言，加強對企業金融投資行為的常態監管，引導高負債企業主動去杠桿。一方面，應明確規定企業所投資金融資產的適用范圍、資金規模、經營資質和資金來源，防止信貸資金空轉套利，堅決打擊金融領域的違規違法行為。另一方面，支持企業通過杠桿置換、實施債轉股、參與資本市場直接融資來優化債務結構，緩解企業因依賴于銀行渠道融資導致杠桿率過高。第三，對于決策層而言，宏觀經濟政策應保持松緊適度，通過精準施策支持實體經濟發展，有序推進供給側結構性改革。如保持貨幣供應合理充裕、減輕實體稅負壓力、維持產業政策平衡等，這不僅有利于抑制實體企業“脫實向虛”，也有助于推動企業杠桿率調整。另外，政府部門要結合企業異質性制定結構性和差異化的微觀政策，重點關注非國有和過度負債的企業。