非金融企業影子銀行化與企業財務風險
——基于財務冗余中介效應

程仲鳴，陳宇航

（溫州大學商學院，浙江 溫州 325035）

引言

適度的金融化能夠優化企業資源配置，指引行業未來的發展方向。然而近些年來，實體企業將精力更多地放在金融資產的快速獲利，而非主營業務的持久發展[1]。這種現象主要歸因于實體行業凈利潤率長期低于金融行業。2021年《財富》500強企業統計，進入全球盈利榜前10的中國企業全為金融企業，且中國金融業的盈利總額占據了上榜中國企業盈利總額的50%以上。此外在中美貿易摩擦、新冠疫情等外部事件的負面沖擊下，金融業利潤依然保持著強勁的正向增長。反觀實體行業，不僅面臨著融資難、融資貴等問題，且結構性的供求失衡也給企業生產經營帶來了難題[2]。

與此同時，受限于金融行業監管跟不上金融創新的腳步，企業傾向于參與影子銀行、民間借貸、P2P等新興非正規金融來獲取超額利潤[3]。與之相對應，實體企業參與非正規金融不僅導致了行業空心化，致使系統性風險集聚產生金融泡沫，而且不利于《中國制造2025》的戰略規劃。金融市場的風險會通過企業購買的金融產品將風險傳遞給企業，其中以2013年的“錢荒”與2020年的P2P互聯網金融暴雷等為代表的金融市場波動，給企業生產經營帶來了極大的不確定性，因此防范系統性金融風險刻不容緩。黨的十九大提出了要切實守住不發生系統性金融風險的底線，企業作為生產經營中重要的一環，也是金融化的重要主體，從微觀層面查明企業從事非正規金融對企業自身的影響及作用機制，以此來制定政策，可以更好地應對系統性金融風險。基于此，本文將從企業的影子銀行化出發，探究非金融企業影子銀行化是如何影響企業財務風險的。

現有文獻主要從內外兩個維度出發探究企業影子銀行化的影響。從企業影子銀行化對外部影響的維度出發，企業會借由影子銀行進行外匯套利，而市場卻并未有對套利行為的自我調節效應[4]。劉珺等人[5]進一步研究發現，企業會將超募資金投入影子銀行業務來進行逐利行為，而社會福利會因此受到損失。企業影子銀行化不僅會對外部市場產生影響，自身也會受牽連。一方面非金融企業影子銀行化會影響貨幣政策的效果，它能解決融資難的問題卻加重了融資貴的問題[6]。另一方面非金融企業影子銀行化會加劇企業股價崩盤危險[7]，弱化企業現金持有的價值作用[8]。另外，在機制檢驗中，相較于韓珣等人[9]劃分不同信用主體的企業來探尋企業影子銀行化是如何影響企業財務風險，本文基于企業內部的財務冗余視角分析企業影子銀行化影響企業財務風險的傳導機制。

一、文獻評述

中國的金融與實體經濟發展不均衡，金融行業的發展遠落后于實體經濟發展的現狀導致了我國二元金融結構的存在，即正規金融與非正規金融同時存在于市場之中[10]。相較于正規金融，高利率、高創新和低門檻等特點進一步助推了影子銀行等非正規金融的發展。一方面，正規金融機構將部分資金轉投地下交易獲取高額收益；另一方面，非金融企業也傾向于躋身其中，加大金融資產的配置來獲取超額利潤[11]。

國外學者注意到，非正規金融的發展并未阻礙中國的經濟發展[12]，并且非正規金融可以在一定程度促進人均支出，進而促進經濟增長[13]。國內學者也發現，非正規金融能夠顯著緩解小規模企業的融資約束困境[14]，促進產業結構升級[15]。然而，非正規金融不受監管的本質屬性決定了其發展所帶來的系統性風險無法避免。非正規金融的無序發展致使正規金融市場進一步萎縮，更多的資金選擇流向非正規金融導致了總體金融市場發展不健康。企業作為非正規金融的重要主體之一[16]，研究其涉足非正規金融的動因、作用以及影響對防范系統性金融風險尤為重要。

針對企業影子銀行化的手段，王永欽等人[17]使用資產負債表發現，非金融企業從事實質性金融中介活動參與影子活動，且從銀行的貸款用途來看，主要為二次放貸。李建軍和韓珣[18]在此基礎上進一步發現，企業還會間接參與影子銀行信貸市場，即購買影子銀行發行的類金融產品加入影子銀行。而企業影子銀行化的動機主要分為兩大類，一是蓄水池動機，二是逐利性動機。蓄水池動機中，企業可以通過持有金融資產進行風險管理來降低企業的風險[19]。逐利動機則表示為企業出于利潤追逐目的而持有金融資產，這會降低固定資產的投資規模[20]，加大企業的風險。

此外部分學者研究企業參與非正規金融后自身經營風險的變化，但是并沒有直接討論企業影子銀行化是如何通過蓄水池動機與逐利動機影響企業財務風險，以及財務冗余在二者關系中的中介效用。研究上述問題特別有利于豐富企業影子銀行化與企業風險的現有研究，為產業結構升級提供理論支撐。

二、研究假設

（一）非金融企業影子銀行化與企業財務風險

經濟金融化是一個動態的過程，在中級階段表現為金融化將推動企業的資源配置效率，且作用效果取決于兩者之間的動態博弈[21]。新時代的中國金融化對實體經濟的作用效果并不唯一，屬于動態變換之中。而企業影子銀行化本質上屬于企業金融化的范疇，具有企業金融化的眾多特質，且由于影子銀行高杠桿、高風險等特征，企業影子銀行化帶來的收益與風險會成倍放大[9]。同理，企業影子銀行化與企業財務風險的關系，亦取決于企業影子銀行化的規模水平。

逐利動機下非金融企業影子銀行化水平過高，加劇了企業的財務風險。具體而言，企業因逐利效應影響了企業的資源配置和高管行為。第一，企業自身的資源是有限的，無法同時兼顧主營業務與金融資產的投資。當企業投資金融資產時，企業主營業務會因此受到影響，損害企業未來的經營業績[1]。此外實體企業金融化投資程度越高，企業的財務表現越差[22]，導致企業財務風險上升。夏子航[23]指出，企業金融化偏向于非理性，且存在同群效應，并未起到企業資源配置效率最大化。第二，企業投資金融資產所得回報遠高于投資實體的回報率，這也是企業傾向于金融化的原因所在[24]，但高收益往往伴隨著高風險，從而導致企業財務風險上升。第三，根據委托代理理論，高管追求自身而不是股東利益最大化，金融資產回報的及時性促使企業高管為了自身利益最大化而選擇持有金融資產。若高管有過貧困經歷，企業金融資產配置則會更高[25]，從而進一步加劇了企業財務風險。

蓄水池動機下企業影子銀行化水平較低，可以有效緩解企業財務風險。首先，金融資產的高變現能力可以促使企業在面臨突發危機時及時變現金融資產來獲取現金流，從而降低其財務風險。其次，在金融投資收益高于固定資產時，投資金融資產帶來的收益，亦會降低企業財務風險。最后，企業投資金融資產也可以降低企業的杠桿率，從而降低企業財務風險[26]。

總而言之，現有研究表明逐利效應與蓄水池效應都在企業影子銀行化影響企業財務風險中表現出來。蓄水池效應中，企業影子銀行化降低了企業財務風險；而在逐利效應中，企業影子銀行化加劇了企業財務風險。本文提出假設，在影子銀行化水平低時，蓄水池效應為主；影子銀行化水平高時，逐利效應為主，故提出如下假設：

H1:在其他條件不變的情況下，非金融企業影子銀行化與企業財務風險呈U型關系。

（二）非金融企業影子銀行化、財務冗余與企業財務風險

企業財務風險按照生產經營的環節可以細分為流動風險、信用風險、投資風險等，財務冗余與三者之間都有著密切聯系。企業的財務冗余反映的是企業內部易轉換為現金流的資源，作用體現在兩個方面：一方面，企業財務冗余越多，表明企業為了防范風險進行流動資產儲備越多，蓄水池效應起主要作用，可以有效緩解突發事件對企業帶來的影響，降低企業財務風險；另一方面，企業財務冗余過低時，企業為了追逐利潤而保留較少流動資產，企業內部的財務結構并不穩定，這將加劇企業財務風險。而在蓄水池效應下企業影子銀行化可以增加企業財務冗余，同時在逐利效應下企業影子銀行化會降低企業財務冗余。

綜上分析，本文認為財務冗余可能在企業影子銀行化與企業財務風險的關系中扮演中介作用，故提出以下假設：

H2:在其他條件不變的情況下，非金融企業影子銀行化會通過影響企業財務冗余來影響財務風險。

三、研究設計

（一）數據來源

2013年開始，中國正規金融信貸業務收緊，信貸規模縮減，影子銀行開始興起，故本文利用2014—2020年滬深兩市A股上市公司作為初始研究樣本，同時就ST、PT企業與金融、房地產行業予以剔除，并刪除財務風險缺失的樣本。經過以上篩選過程，最終獲得19281個觀測值。同時為了克服異常值對實驗結果的影響，對主要連續性變量1%與99%分位數上進行了winsor2縮尾處理。本文數據來源于國泰安數據庫（CSMAR），經手工整理匯總。

（二）變量設計

1.被解釋變量。企業財務風險是指由于內外部不確定因素導致企業生產經營中發生的財務問題，一般為企業實際財務目標大幅偏離預期財務目標。目前衡量企業財務風險的方法有兩種，一種是借助股票市場數據，另一種則是借助企業自身的會計數據。股票市場數據的優點是可以時時反映企業財務風險變化，缺點是受當地金融市場的發展水平限制。單純依靠企業財務數據判定企業財務風險只能反映企業一年之中的風險均值，且不能很好地分析股票市場帶給企業的財務風險波動。

故本文采用第二種衡量方法，借鑒Altman[27]、呂雪晶[28]等人的做法，用修正的Z-score模型來度量企業財務風險Riskz。Z-score模型測算出的Riskz指標與企業財務風險為負相關，即Riskz的值越大，企業財務風險越低，企業破產的概率就越小。

其中，X1為營運資金/資產總計；X2為留存收益/資產總計；X3為息稅前利潤與資產總額比；X4為銷售收入/資產總計；X5為股票總市值/負債賬面價值。

2.解釋變量。非金融企業參與到影子銀行活動中有兩種途徑，其一是充當實質性金融信用中介，直接作為資金供給方參與影子銀行活動，其二是通過購買類金融產品間接參與到影子銀行活動中去。企業間接參與影子銀行活動往往比較隱蔽，難以測量，故本文以第一種方式為主測量非金融企業影子銀行化水平，主要采用委托貸款、委托理財與民間借貸加總后以總資產標準化來衡量。

本文借鑒王永欽[17]、桂荷發[29]等人的做法，將其他流動資產、一年內到期的非流動資產、其他非流動資產作為企業的委托貸款的代理變量；其他應收款作為企業的民間借貸的代理變量；企業的委托理財通過直接查詢國泰安數據庫中的對外投資數據庫得到。

3.中介變量。企業財務冗余是企業留存在手中的流動性資源，參考借鑒Sean[30]的做法，使用企業財務數據來度量財務冗余，具體計算公式如下：

fr=(貨幣資金+交易性金融資產+0.7*應收票據凈額+0.7*應收賬款凈額+0.5*存貨凈額-短期借款)/資產總額

當fr數值越大時，企業財務冗余越多；fr數值越小時，企業財務冗余越小。

4.控制變量。借鑒已有研究，選用公司規模（size）、公司業績（roa）、公司凈資產收益率（ROEA）、速動比率（quick）、股權集中度（top1）、營業利潤率（oi）、托賓Q作為本文的控制變量。

（三）模型設計

1.為研究非金融企業影子銀行化與企業財務風險之間的關系，采用黃賢環[31]、李建軍[18]等人的做法，構建以下模型：

其中，Sbank2為企業影子銀行化的平方，當α2的系數為負且顯著時，代表企業影子銀行化與企業財務風險為U型關系。year與province為控制年份與地區固定效應。

2.為研究財務冗余在企業影子銀行化與財務風險之間的關系，本文借鑒溫忠麟[32]、朱清香[33]等人的方法，采用中介效應三步法檢驗企業影子銀行化是否通過影響財務冗余從而影響企業的財務風險。

表1 變量定義

首先檢驗模型（2）中β2的顯著性，如果β2顯著則表明企業影子銀行化與企業的財務風險存在非線性關系。隨后驗證γ2系數的顯著性，γ2表示企業影子銀行化與企業財務冗余之間的關系，如顯著則說明財務冗余受企業影子銀行化影響。最后查驗σ3的顯著性，σ3顯著表明財務冗余在企業影子銀行化與企業財務風險之間起到了部分中介作用，不顯著則表明財務冗余在兩者關系間起到完全中介作用。

四、實證結果分析

（一）描述性統計

變量的描述性統計結果如表2所示，企業財務風險極小值為0，極大值為19.70，表明不同企業面臨的財務風險水平具有較大差異，財務風險的標準差為3.751，也進一步佐證了企業間的財務風險水平波動幅度較大。非金融企業的影子銀行化水平分布在0.001到4.890之間，均值為0.329，表明大多數企業都有參與影子銀行活動，且多為較低程度的參與。其余控制變量的標準差較小，可理解為本文很好地控制了極值對實驗結果的影響。

表2 描述性統計

（二）非金融企業影子銀行化與企業財務風險

表3顯示了非金融企業影子銀行化與企業財務風險之間的關系，其中（1）（2）列為模型加入控制變量后的實證結果。由表3中（1）列得知，未加入控制變量時企業財務風險與企業影子銀行化的平方成反比，并在10%的水平下顯著，初步表明企業影子銀行化與企業財務風險的關系為U型。此外在加入控制變量后，兩者的相關系數為-0.060，且顯著性水平上升到1%，進一步驗證了兩者之間的非線性U型關系。Riskz指數與企業實際財務風險呈負相關關系，故倒U型曲線左邊企業的影子銀行化顯著降低了企業財務風險，而在倒U型曲線右邊企業的影子銀行化顯著加劇了企業的財務風險。現有研究表明，企業金融化程度較低時，蓄水池效應起主要作用，降低了企業財務風險；企業金融化較高時，逐利效應起主要作用，企業金融化會促使企業過多投資高風險高收益的項目，導致財務風險升高，本文研究發現企業從事非正規金融結論依舊成立。進一步區分民營企業與國有企業影子銀行化對企業財務風險的影響后發現，民營企業影子銀行化后對自身的財務風險具有蓄水池或者逐利效應，國有企業影子銀行化后對自身財務風險作用并不顯著。影子銀行化在國有企業與民營企業的差異化，可能是由于民營企業面臨融資約束、信息不對稱，導致民營企業的選擇帶給企業的影響相對于國企來說作用效果更為明顯。

表3 非金融企業影子銀行化與企業財務風險

（三）穩健性檢驗

為檢驗企業影子銀行化與企業財務風險U型實驗結果的準確性，提高實驗結論的準確性，本文采用如下方法進行進一步檢驗。

1.穩健性檢驗——替換變量。如表4所示，首先采用變量替換法保證實驗結果的穩健性。本文參照翟勝寶[34]、李建軍[18]等人對企業風險的衡量標準，重新定義了財務風險。表4中（1）列報告了替換企業財務風險指標的回歸結果，可以看到被解釋變量替換后實驗結果并未發生顯著變化，說明本文實驗結論穩健。其次借鑒桂荷發[29]等人的做法，使用交易性金融資產、短期投資凈額、可供出售金融資產凈額等用企業資產標準化后衡量企業影子銀行化水平，表4中（2）列的結果表明替換解釋變量后實驗結果依舊顯著。最后為防止企業財務風險與企業影子銀行化之間存在反向因果關系，即不存在企業財務風險變化倒逼企業影子銀行化水平變化，本文借鑒楊興全[35]的做法對企業影子銀行化水平進行滯后檢驗。表4中（3）列代表企業影子銀行化滯后1期，可以看到對模型進行滯后檢驗后實驗結果并未發生變化，證明企業財務風險與企業影子銀行化之間并不存在反向因果關系，或者兩者之間的反向因果關系并不顯著。

表4 穩健性檢驗——替換變量

2.穩健性檢驗——更換模型。考慮到模型選擇對實驗結果的影響，本文在穩健性檢驗中換用分位數回歸與個體固定效應模型對樣本重新回歸。其中分位數回歸能夠避免樣本極值對實驗結果的影響，還能較好地刻畫出樣本分布的全貌[36]。企業財務風險數值分布主要集中在較低水平，無法保證在整體樣本中實驗結果都顯著，故本文選取了50、70與90分數采用自助回歸，回歸次數為500次。由表5中（1）（2）（3）列可知，企業財務風險與企業影子銀行化水平平方的相關系數分別為-0.017、-0.032與-0.120，且顯著性遞增，表明在整個樣本分布區間內企業財務風險與企業影子銀行化水平的關系都表現為U型。針對企業的異質性，本文采用個體固定效應模型檢驗，如表5中（4）列所示，研究結論并未發生變化。

表5 穩健性檢驗——更換模型

以上穩健性表明，企業財務風險與企業影子銀行化水平為U型關系，在U型左邊，企業影子銀行化與企業財務風險顯著負相關，而在U型右邊，企業影子銀行化與企業財務風險顯著正相關。

（四）進一步分析

企業財務風險的影響因素可分為企業自身因素、外部市場因素。其中，外部市場因素又可以細分為行業因素與市場外部的政府因素。本文在進一步分析中采用行業因素中的行業集中度與外部政府因素中的貨幣政策來分析在不同環境下企業影子銀行化與企業財務風險的關系的異質性。

1.基于貨幣政策異質性的分析。當前我國經濟發展進入新常態，改革進入深水區，實體經濟發展面臨著來自內外部的雙重考驗。其中，宏觀貨幣政策在微觀實體企業自身的發展中扮演著重要角色。一般來說，緊縮的貨幣政策會導致企業貸款的實際利率上升，加劇企業融資難、融資貴的問題[37]。在企業金融化的背景下，企業財務風險的波動幅度會更大。而寬松的貨幣政策會導致企業貸款的實際利率下降，緩解企業融資過程中信息不對稱帶來的融資約束問題[38]。且在寬松的貨幣政策背景下，企業更有動力將資金轉入金融市場，從而獲取高額利潤。本文選取廣義貨幣增長率來衡量貨幣政策的寬松程度，以此分析貨幣政策對企業影子銀行化與企業財務風險關系的作用區別。由于2014年至2020年中國廣義貨幣增長率分別為11.01%、13.34%、11.33%、8.11%、6.99%、8.88%、10.01%，故本文將2016年及以前劃分為貨幣政策寬松期，2017年及以后為貨幣緊縮期。如表6所示，在寬松貨幣政策或是緊縮貨幣政策下企業影子銀行化與企業財務風險之間的U型關系保持不變，且都在1%的顯著性水平下顯著。與此同時，相較于緊縮性貨幣政策，寬松貨幣政策下企業影子銀行化對企業財務風險影響作用更大。

表6 貨幣政策異質性

2.基于行業集中度異質性的分析。從市場競爭的外部性來看，行業競爭能夠顯著影響企業自身的財務風險，行業集中度越高，企業財務風險越低[39]。且行業競爭可以有效緩解信息不對稱帶來的一系列問題，優化企業資源配置效率[40]。

企業的影子銀行化屬于企業自身資源配置的調整，間接受到行業競爭的影響；企業財務風險是直接受到行業競爭影響，那么行業集中度的高低在企業的影子銀行化與企業財務風險的關系中又起到了何種作用呢？本文借鑒夏曉蘭[41]的做法，使用學界常用的赫芬達爾-赫希曼指數（HHI）指數衡量行業集中度。

其中X i代表企業營業收入；X代表行業中所有企業營業收入之和；N代表的是行業中企業的數量。HHI指數與行業競爭程度呈反比關系，當HHI指數越大時，企業面臨的行業競爭程度越小，行業集中度越高。本文選取HHI的中位數作為行業集中度高低的分界線，當HHI指數高于中位數時，企業的行業集中度高，HHI指數低于中位數時企業的行業集中度低。

如表7所示，當行業集中度低時，企業影子銀行化對企業財務風險的影響程度更高，即在企業所在行業競爭度高時，企業所受外部限制較多，企業影子銀行化帶來財務風險降低或者提升的效應都會擴大。

表7 行業競爭異質性

五、機制檢驗

為了檢驗財務冗余在非金融企業影子銀行化與企業財務風險水平之間的作用機制，本文采用中介效應模型來進行檢驗，實證結果如表8所示。表8中（1）列顯示企業的財務風險與企業影子銀行化的相關系數為0.325，企業影子銀行化的平方與企業財務風險的回歸系數為-0.060，且都在1%的水平上顯著，驗證了模型（2）中β2的顯著性，表明企業財務風險與企業影子銀行化呈U型關系。財務冗余與企業影子銀行化水平在5%的水平上顯著，相關系數為-0.002，驗證了模型（3）中γ2的顯著性。此外fr指數越大企業擁有的財務冗余越多，企業財務風險越低，故當企業影子銀行化水平低時，企業面臨的財務冗余增多，在企業影子銀行化水平高時，企業面臨的財務冗余降低。表8中（3）列顯示了企業影子銀行化、財務冗余與企業財務風險之間關系。由表8中（3）列可知fr與企業財務風險的系數為-0.220且在10%的水平上顯著，驗證了模型（4）中δ3的顯著性，表明財務冗余在企業影子銀行化與企業財務風險之間起到了部分中介的作用。即企業影子銀行化水平低時，企業財務冗余上升從而降低了企業財務風險；企業影子銀行化水平高時，企業面臨的財務冗余下降從而提升了財務風險。

表8 非金融企業影子銀行化、財務冗余與企業財務風險

六、結論與啟示

（一）研究結論

金融資產的有效供應可以促進金融與實體經濟欣欣向榮[42]。合理利用金融化促進我國實體行業的健康穩定發展是緩解我國產業空心化和推進產業結構轉型的關鍵。本文以2014—2020年A股上市公司為研究對象，探究了非金融企業影子銀行化與企業財務風險之間的關系與傳導機制。研究發現，非金融企業影子銀行化在低水平時能夠降低企業的財務風險，而在高水平時加劇企業財務風險。估計結果通過一些系列穩健性檢驗后依舊穩健。機制檢驗表明，非金融企業影子銀行化在低水平時會增加財務冗余進而降低企業財務風險；但企業影子銀行化過高時則降低企業財務冗余，加劇了財務風險。此外，區分貨幣政策異質性與行業集中度異質性后發現，非金融企業影子銀行化在貨幣政策寬松與行業集中度低時能夠更為顯著地影響企業財務風險。

（二）對策建議

1.現階段實體經濟持續低迷，政府正確地認清非金融企業影子銀行化的優缺點十分必要。金融與實體經濟發展的不均衡是導致實體企業影子銀行化的根本原因。國家應大力發展正規金融，完善正規金融體系，一方面讓金融更好地助力企業發展，另一方面遏制非正規金融過度發展帶來的系統性風險。

2.企業應該合理配置資產，利用好金融的資源優化配置作用，適度金融化用以降低企業財務風險。同時企業也應意識到實體行業的本職工作為生產制造，過度金融化不僅會損害企業主營業務的發展，加劇企業財務風險，而且會帶來社會福利的損失。此外企業還應充分考慮行業集中度、貨幣政策帶來的影響。