金融投資VS創新導向：中美貿易戰沖擊下哪類企業更受傷？

崔彥哲 王鐵成 趙林丹

(1.北京大學深圳研究生院城市規劃與設計學院，廣東 深圳 518055；2.溫州商學院金融貿易學院，浙江 溫州 325000；3.南開大學經濟學院，天津 300071)

一、引言與文獻綜述

自20世紀80年代以來，伴隨著金融管制的不斷放松，金融創新活動日趨活躍，以美國為代表的發達經濟體呈現出明顯的金融化趨勢。經濟過度金融化、產業空心化被認為是引發2008年金融危機的重要原因[1]。對我國而言，“脫實向虛”也是經濟發展中面臨的一個重要問題。從微觀角度來看，“脫實向虛”的一個重要表現是金融資產在企業資產結構中的比重不斷提高、金融投資收益在企業利潤中的占比不斷上升，也就是所謂的實體企業“金融化”(financialization)的現象。根據萬德金融數據統計顯示，2016年有767家非金融上市公司購買了包括理財產品、信托貸款等金融資產，總規模超過7200億元人民幣。此外非金融上市公司來自金融渠道獲利的營業利潤的占比呈現穩步上升的趨勢，該占比在2014年超過20%[2]。

我國經濟中的“脫實向虛”現象引起了黨和國家領導人的密切關注。在2015年底召開的中央經濟工作會議上，習近平總書記就指出，“大量資金流向虛擬經濟，使資產泡沫膨脹，金融風險逐步顯現，社會再生產中的生產、流通、分配、消費整體循環不暢”。2018年10月在廣東省考察調研時，習近平總書記進一步指出，“從大國到強國，實體經濟發展至關重要，任何時候都不能脫實向虛”。

從成因上來看，實體經濟“脫實向虛”、非金融企業“金融化”具有一定的普遍性和客觀性。從上市公司的情況來看，導致企業“金融化”的因素包括：(1)機構投資者的短視。機構投資者持股是實體公司金融化的重要原因，短視機構投資者持股顯著地驅動了實體公司的金融化，特別是對于民營企業而言，機構投資者的這種影響程度更深[3]；(2)企業管理層的金融背景。杜勇等(2019)[4]的研究表明，上市公司CEO金融背景對企業“金融化”具有顯著的正向影響，這是因為，一方面，具有金融背景的公司管理層在進行金融投資時更加自信；另一方面，擁有金融機構、特別是銀行工作經歷的CEO對各種融資方式的流程、方案更為熟悉，能夠為企業帶來更加穩定的融資渠道以及額度更大的融資支持，這為上市公司進行金融投資創造了寬松的條件；(3)社會責任。企業承擔社會責任提高了其金融資產配置水平，這是因為，企業承擔社會責任一方面有利于其獲取關鍵資源，另一方面可以在一定程度上緩解企業的融資約束；(4)政策不確定性。一方面，經濟政策不確定性的上升意味著企業實體投資收益面臨更大的風險，這會抑制企業的固定資產投資、研發投資等實體經濟活動[5]，在這種情況下，企業可能會轉而選擇進行金融投資；另一方面，經濟政策不確定性的上升導致企業難以預測未來的市場需求，企業現金流的不確定性將隨之提高，這導致企業必須進行預防性儲蓄，此時管理層傾向于通過增持大量流動性資產和營運資本管理來應對可能出現的負面沖擊，以此來降低企業的經營風險[6]；(5)金融體制。我國企業的融資以間接融資為主，且銀行在發放貸款的過程中存在著差別性對待風險異質性企業的現象，即經營風險越小的企業越能夠從銀行獲得更多的信貸支持，而高風險的企業則難以從銀行獲得足夠的貸款支持，部分高風險企業只能通過影子銀行獲得融資，這大大推高了影子銀行的收益率。面對高收益率的誘惑，能夠獲得信貸資金的低風險企業會理性地減少實業投資，將廉價的銀行信貸資金轉投到影子銀行，造成了企業“金融化”的現象[7]。

無論是內部因素(如投資者特征、企業管理層背景)導致企業的“金融化”，還是外部因素(如政策不確定性、金融體制)導致企業對金融投資的偏好，都可以歸結為企業對利潤的追求和對風險的規避。總之，無論是何種因素，驅動企業“金融化”的深層原因都是企業利潤對金融投資收益的依賴性高于對生產性活動的依賴性[8]。

上述研究在一定程度上厘清了企業“金融化”行為的原因，但企業的行為不僅會受到長期性、結構性因素的影響，也會受到短期的、意外沖擊因素的影響。新政策的出現、顛覆性技術的出現與應用、金融危機以及其他來自外部的意外沖擊因素等，都會對企業產生重要影響。

值得關注的一個例子是通用電氣。通用電氣公司成立于1892年，通用電氣不僅改變了美國家庭的電器，而且改變了美國人的生活方式，在20世紀的大部分時間里，通用電氣只是一家電器公司。1980年，杰克·韋爾奇(Jack Welch)開始掌管通用電氣，成為該公司的首席執行官。在20世紀80年代和90年代期間，通用電氣的市值出現了爆炸式增長，并于2001年成為全球市值最高的上市公司。市值的飆升得益于韋爾奇對通用電氣業務的重組，在韋爾奇的領導下，通用電氣制造業的比重開始下降，業務重點逐漸轉移到多元化業務上，最主要的一項業務便是金融服務業。到20世紀90年代末，通用電氣資本(GE Capital)成為推動通用電氣盈利增長的引擎，1998年來自通用電氣資本的收入占了通用電氣整體收入的將近50%。通用電氣的管理層之所以被金融服務業所吸引，其關鍵原因是金融服務業能夠以相對較少的投資獲得高額利潤。2001年，伊梅爾特接替韋爾奇繼任通用電氣CEO，并繼續以收購方式在金融服務領域擴張。但是，2008年爆發的金融危機瞬間改變了外部環境，導致通用電氣短期融資枯竭，無法按時償還720億美元債務，不得不向政府求助。此后通用電氣雖然渡過難關，但金融危機后監管部門實施的限制短期融資以及提高貸款儲備等措施大大增加了通用電氣資本運作的難度，金融部門的利潤貢獻也顯著下降。2015年4月，通用電氣宣布退出長期以來作為企業利潤支柱的金融業務，回歸工業制造的老本行，終結了多年以來以融資擴張、信貸泡沫等方式來追求超高利潤的時代。雖然經歷了金融危機的洗禮之后通用電氣開始回歸實體制造業，但其衰落的趨勢卻也難以改變。2018年6月，通用電氣被道瓊斯工業指數剔除，結束了其111年的成員歷史。

以上內容分析了企業“金融化”產生的原因及結果。進一步的追問就是：哪些因素能夠抑制企業的“金融化”行為？通用電氣的例子表明，企業的“金融化”行為既可以因內部因素而出現，同時意外沖擊因素也可能導致企業的“去金融化”行為。針對外部沖擊因素對“金融化”企業影響的系統性研究尚不多見，本文擬從中美貿易戰這一短期意外沖擊因素出發，分析貿易戰如何影響“金融化”類型的企業和“非金融化”類型的企業(創新導向型企業)。

關于企業金融資產配置行為是否加劇了國際貿易沖擊帶來的負面影響，目前尚未有文獻給出直接的經驗證據。本文采取事件研究法，從上市公司的股價表現切入，選取了四個關鍵時間點來研究在中美貿易戰過程中負向沖擊對上市公司產生的影響，再從中選取持續的實質性的負面沖擊，嘗試從企業創新作用機制的視角切入，研究不同金融資產配置水平的上市企業受到外部貿易沖擊的負面影響是否存在顯著差異。本文的邊際貢獻在于，從直觀的股價表現切入，在評估中美貿易戰對我國上市企業造成何種程度影響的基礎上，針對金融資產配置水平不同的上市企業在應對外部貿易沖擊時的不同股價反應展開深入探討，豐富和拓展了企業“金融化”是否能抵御外部負面沖擊的相關研究。一方面，本文可以為上市企業調整金融資產配置比例、提高產品技術含量、增加投資者信心，以及防范過度依賴國際市場帶來的貿易沖擊提供證據；另一方面，還可以為政府部門應對不確定的外部貿易環境以及對上市企業金融資產配置行為實施監管提供經驗、數據支撐。因此，本文具有重要的理論意義和現實意義。

二、理論分析與研究假設

在此次中美貿易戰的過程中，發生過多輪美方對中國加征關稅的事件，這些事件通過直接和間接的方式對企業造成了不同程度的沖擊。從直接影響來看，加征關稅名單中的企業由于關稅的增加降低了出口競爭力，出口額下降對企業經營活動造成影響。從間接影響來看，投資者認為中美貿易戰會惡化我國經濟形勢，進而產生悲觀情緒，導致非貿易清單上的行業也會受到影響[9]。在此次中美貿易戰中，重要時間節點發生的貿易沖擊會不會對企業造成實質性的負面影響？特別是在經濟“脫實向虛”背景下，企業的“金融化”行為是否又會加劇貿易沖擊帶來的負面影響？本文從企業創新的視角切入，認為企業金融資產配置將會擠出企業創新投入，而企業創新對于抵御外部貿易沖擊又具有重要作用，以此邏輯進行分析，試圖對上述問題進行解答。

(一)企業“金融化”行為與負面沖擊的影響

企業“金融化”行為將深刻影響企業主業業績、創新活動、財務風險等。從宏觀層面來看，金融領域的潛在風險已經引起政府部門的關注，但金融風險只是表征，實體經濟發展中存在的問題才是根源，特別是實體企業金融化可能給經濟發展帶來的系統性風險才是更應該關注的問題[10]。從理論上來看，實體企業配置金融資產會對主業業績帶來正面和負面兩個方面的影響。一方面，企業運用部分資金進行金融投資可以在一定程度上提高資產的流動性，能夠起到應對主業投資資金短缺的作用，從而促進企業主業業務的發展；另一方面，企業將資金過多地用于金融資產投資以及房地產投資，將導致企業缺乏足夠的資金進行研發投資、更新設備[11]，這將抑制企業主營業務的發展。針對中國上市公司“金融化”行為的實證研究表明，金融資產并未扮演“蓄水池“角色緩解企業未來投資不足，反而通過降低企業的創新產出和實物投資負面影響了企業的未來主業業績[12-13]。除了影響企業主業業績之外，“金融化”行為還會導致企業未來的股價崩盤風險上升，具體地，上市公司持有金融資產占總資產的比重每上升1個標準差，該公司未來一年的股價崩盤風險將提高約0.055個標準差，進一步的分析表明，金融投資水平更高的企業與外界的信息不對稱程度更高[14]。此外，實體企業對金融資產的過度偏好會直接影響到企業的財務狀況。雖然企業的“金融化”可以在短期內提高企業的利潤水平和股息，但通過這種方式獲得的利潤以及資金來源于金融資源的供給而非企業主業業務利潤的增長，不僅難以改變金融資源錯配的狀況，還有可能影響到企業的金融環境[15]。綜上所述，若企業“金融化”的程度較高，企業未來的主業業績將會受到更大的影響，企業的財務狀況趨向于更差，并且“金融化”程度較高的企業的股價還具有更高的崩盤風險。基于上述分析，本文提出假設1。

H1與金融資產配置水平較高的上市企業相比，金融資產配置水平較低的上市企業受到的負面沖擊相對較小。

(二)企業創新對應對貿易沖擊的影響

企業金融資產配置顯著抑制了企業的創新投資，而創新對于企業抵御外部沖擊而言具有重要作用。Leamer(2007)[16]提出，創新能夠保證產品質量，并將其產品與低工資國家的出口產品區別開來。由于國與國之間的工資差距可能很大，產品成本競爭并不是最優手段。相反，與低成本進口產品相比，企業加大創新投入并且致力于提高產品質量才可能在國際貿易競爭中具備一定的優勢，即創新被視為抵御低成本國際貿易競爭的有效保護手段。Akcigit等(2018)[17]針對研發補貼如何幫助國內企業應對全球競爭，提出了企業創新通過內生決定技術動態，從而決定了企業市場領導力和貿易流動方向。Akcigit等的分析表明，1981年美國引入的R&D稅收抵免政策是應對國外競爭的有效政策措施，即研發投入可以減輕國際貿易沖擊。Hombert和Matray(2018)[18]在研究創新能否幫助美國制造業避免來自中國的進口競爭問題時，檢驗了創新減輕貿易沖擊對企業績效影響的作用機制，發現研發創新投入會增加產品差異化程度，同時產品差異化會緩解進口滲透沖擊對于本土企業業績的影響，驗證了圍繞產品差異化的創新對于緩解外部沖擊所起到的積極作用。

雖然創新是一個相對較為漫長的過程，但是創新水平高的上市公司卻能夠在外部經濟環境變化時向投資者傳遞出積極的信號，即這些企業在遭遇危機時可能比一般企業具有更強的適應能力和調整能力。Hartman(2009)[19]就曾提出，創新提高了企業應對不斷變化的外部環境的靈活性和反應速度。那么，投資者可能就不會過于擔心在外部環境負面沖擊下失去財富，因此投資者對這類企業面臨外部不利環境時的反應就不會過于消極，甚至可能是積極的。Adcock等(2014)[20]采用研發投入和專利水平等多個創新代理變量，研究了金融危機期間創新與股票市場對負面新聞反應的關系，發現在負面消息公布日及以后，股票市場中創新水平高的樣本的超額收益明顯高于創新水平低的樣本，研究結果表明投資者在危機時期比非危機時期更看重企業創新能力，企業的創新能力極大地增強了投資者對企業在困難時期發揮有效競爭能力的信心，進而能夠阻止這類上市企業的股票價格進一步下跌或者下跌幅度比創新水平低的上市企業要小。因而，創新通過產品差異化和投資者信心的共同作用，可以減少國際貿易沖擊給企業帶來的負面影響。基于上述分析，本文提出假設2。

H2與“金融化”的企業相比，堅持創新導向的企業受到的負面沖擊相對較小。

三、實證研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文選取滬深兩市上市的所有A股公司作為樣本范圍，考察在2018年爆發的中美貿易戰期間上市公司的短期市場反應，以及上市企業配置金融資產的行為是否會加劇外部貿易沖擊帶來的負面影響。樣本公司的選擇遵循以下程序：(1)剔除了金融行業；(2)剔除了數據缺失的上市公司；(3)剔除了估計窗口內不足30個交易日的上市公司；(4)剔除了事件窗口內不足5個交易日的上市公司；(5)剔除了事件日前后有重大重組事件、停牌等事項的上市公司。本文所涉及的企業金融資產配置數據和創新專利數據均為2017年年末的數據，數據來源于CSMAR數據庫和WIND資訊金融終端。

(二)事件日的確定和事件窗與估計窗的選擇

在中美貿易戰持續升級的過程中，為了評估重要事件對實體企業帶來的實質性沖擊，本文經過對中美貿易戰時間線的梳理，總結了以下與加征關稅有關的重要時間節點，如表1所示。

表1 中美貿易戰加征關稅事件回顧(美國時間)

不難看出，美方對華采取的加征關稅的貿易手段大致存在公告日和實施日，由于在公告日已明確指出對應實施日的確切時間，針對實施日，市場已有一個預期，并不能準確反映外部沖擊的突發性，所以，本文選取公告日作為事件日展開相應研究。類似地，Berkowitz等(2015)[21]也提到，與正式實施日相比，將文件公告日或通過日作為事件日會使研究場景更加干凈。由于存在公告日可能不在交易日時段的情況，因此本文確定的事件日標準如下：如果公告日的北京時間當天為交易日時段，就把該公告日的北京時間當天作為事件日；如果公告日的北京時間當天為非交易日時段，就把其后的首個交易日作為事件日。按此標準，本文選取的四個事件日的北京時間分別為：2018年3月23日、2018年6月19日、2018年9月19日和2019年5月6日。理論上這四次重要事件都可能給實體企業帶來沖擊，但是本文并不能預先估計中美貿易戰的這四次重要事件帶給實體企業的實際沖擊，只能從這四次重要事件的累計超額收益率的表現來看，篩選出帶給實體企業較為持續的實質性負面沖擊的事件。為了行文的簡潔，本文對上述四次重要事件依次編號為事件一至事件四。

(三)變量定義與說明

1．企業金融資產配置

本文采用2017年企業金融資產除以總資產來衡量企業配置金融資產的程度。對于金融資產的范疇，借鑒王永欽等(2015)[23]和胡奕明等(2017)[24]的研究成果，結合資產負債表及附注，給出本文金融資產的范疇。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+長期應收款+投資性房地產+長期股權投資+其他應收款+其他流動資產(1)投資性房地產：非金融企業大量進入房地產的資金是用來投機炒作而非用于生產經營。長期股權投資：這里僅指非金融企業持有銀行、券商或信托等金融機構的股權。其他應收款：部分企業間的貸款往來和企業理財等計入了此會計科目，需要從中剝離。其他流動資產：大量上市公司成為影子銀行的放貸機構，借用銀行的低息貸款投入到委托貸款、理財產品或者信托產品中，需要從中剝離。。

2．創新專利數量

本文采用2017年公司持有的有效專利總數來衡量企業的創新水平，并且進一步細分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三種不同類型的創新專利。這三類專利反映了企業不同層次的創新能力，發明專利在一定程度上更能體現企業的自主創新能力，所以需要的創新投入最多[25]，實用新型專利次之，外觀設計專利需要的創新投入最少。

(四)研究方法

本文擬采用事件研究法對在中美貿易戰持續升級背景下不同金融資產配置水平的實體企業受到的沖擊進行深入研究。事件研究法是一種運用統計思想針對某項經濟事件對資產價格造成影響的程度和持續時間進行度量及檢驗的研究方法。在理性的市場上，某個事件對企業的影響會在相對短暫的一段時間反映在相應的資產價格的變動上，因此可以通過對公司價值變動的計量分析來評價事件的影響。對于上市公司而言，就是研究事件發生前后公司股價是否發生了異常變動。最先提出事件研究法的是Dolley(1933)[26]，他運用“事件研究法”針對1921—1931年間的95個樣本考察了股票分割的股價效應。隨后經Ball和Brown(1968)[27]、Binder和Pesaran(1998)[28]進行了拓展和完善。目前事件研究法已發展為一種成熟的方法，又稱累積超額收益率(CAR)分析法。事件研究法計算異常收益率的模型主要有三種：均值調整模型、市場調整模型以及市場模型。Brenner(1979)[29]認為市場模型是最常見的預測收益率的方法，該模型假設事件窗內證券的預期收益與同期的市場收益率存在線性關系，且該模型的預測能力與其他復雜模型一樣好。因此，本文根據市場模型來計算事件窗口期內各上市公司的超額收益率，實證模型具體如下。

圖1 窗口簡化說明圖

(3)計算股票的超額收益率。股票在(T2，T3)天的超額收益率為

(4)計算股票i在第t日的累計超額收益率為

(5)計算所有樣本股票在(T2，T3)天內日平均超額收益率。即每個交易日所有股票超額收益率的算術平均值，第t日的平均超額收益率為

(7)累計超額收益率的顯著性檢驗。為了判斷上面計算出來的結果是否是由股價隨機波動引起的，還需要做統計顯著性檢驗。如果檢驗結果顯著，則表明事件期內股價變動不是由隨機因素產生，該特定事件對股價有顯著影響。根據市場模型，假設事件發生對股價無影響時的均值服從均值為0的正態分布，即

檢驗假設 H0:CAR=0，

檢驗統計量為

根據上述假設，如果事件發生對股價無影響，那么統計量tCAR服從自由度為n-1的t分布。給定顯著性水平，可以得到檢驗結果。結合本文的研究，本文首先對全樣本的CAR進行t檢驗，初步判斷中美貿易戰是否給實體企業帶來了負面沖擊；然后，將實體企業按金融資產配置水平的高低進行分組，檢驗不同組別的CAR是否顯著不同，以及兩組CAR的相對大小，來判斷金融資產配置水平越高的企業是否在外部貿易沖擊中受到的負面影響越大。

四、實證結果與分析

(一)CAR和AAR結果分析

2018年3月23日(簡稱事件一)，美國總統特朗普在白宮簽署備忘錄，這是美方正式挑起中美貿易戰的重要標志，拉開了中美貿易戰的序幕，依據上述模型計算得出2 901家A股上市公司的CAR和AAR。2018年6月15日(簡稱事件二)，美方正式公布了加征關稅的清單和時間表，加征商品總額價值500億美元，加征稅率為25%，美方將口頭上的挑釁落實到了執行文件上，中美貿易戰在醞釀了三個月以后正式進入實戰階段，依據上述模型計算得出2 955家A股上市公司的CAR和AAR。2018年9月18日(簡稱事件三)，美方將加征關稅的商品范圍增加了2 000億美元，加征稅率為10%，中美貿易戰進一步升級，依據上述模型計算得出3 073家A股上市公司的CAR和AAR。2019年5月5日(簡稱事件四)，美國總統特朗普在個人推特上發布對中國2 000億美元的商品加征稅率由10%提高到25%，5月10日正式實施，中美貿易戰持續激化，依據上述模型計算得出3 126家A股上市公司的CAR和AAR。然后，利用stata15.0軟件分別對這四個事件窗口期內的CAR和AAR進行異于0的單樣本t檢驗，檢驗結果如表2和表3所示。最后，本文還繪制了這四個事件窗口期[-10,10]內的CAR變化趨勢，結果如圖2所示。

由表2可知，樣本公司在事件二至事件四的事件窗[-10,10]內CAR值均顯著為負，僅在事件一(2018年3月23日特朗普簽署備忘錄事件)，事件窗[-10,10]內CAR值顯著為正。這說明在中美貿易戰挑起的初期，美國政府的備忘錄只是提出將對我國出口商品加征關稅，但是否實施以及如何實施并不確定，廣大投資者對此持觀望態度，可能更多地認為這是美國在國際貿易方面威懾其他國家采取的常用手段，并不一定付諸行動。因此，僅在事件日前后一天，市場受到了較小的負面沖擊。此外，中方緊隨其后針對美方備忘錄做出了強硬回應，促使我國投資者更加充滿信心，因此短期內市場效應大都為正。隨著美方真正落實清單，中美貿易戰正式打響并且步步升級，貿易戰不再停留在“口頭”上，這對廣大投資者而言，是確切的利空消息，嚴重影響了我國廣大投資者的投資情緒，開始拋售或不購買看跌的企業股票，市場明顯受到了負面沖擊。此外，研究結果還表明，在整個事件窗[-10,10]內，事件三的CAR值最小，達到-0.060，并且通過了顯著性檢驗。

圖2 不同事件的CAR變化趨勢圖

表2 不同事件的CAR值及其檢驗結果

由表3可知，樣本公司在事件一、事件二和事件四的事件日當天AAR值均顯著為負，僅在事件三(2018年9月18日美方擴大征稅商品范圍事件)事件日當天AAR值顯著為正。這說明，相對于擴大征稅商品范圍，關稅稅率的高低帶給市場的即時沖擊可能更大，因為2018年9月18日美方雖然宣布將對從中國進口的2 000億美元的商品加征關稅，但稅率暫定為10%，并沒有和上一批500億美元的商品清單一樣，一開始就設定為25%，所以事件日當天帶來的負向沖擊并不是很大。但是，2 000億美元的商品清單基本涵蓋了中國2017年出口美國的商品總價值的一半，中美貿易戰的升級對我國實體企業帶來的負面沖擊持續發酵，影響可能更具全面性和長久性。當2019年5月5日特朗普個人推特上發布將2 000億美元的商品關稅稅率提高到25%，事件日當天的AAR顯著為負，達到-0.031，為事件窗[-10,10]內受到沖擊較大的時間點。此外，2018年3月23日以及2018年6月15日兩個事件日當天的AAR值均為事件窗[-10,10]內受到沖擊最大的時間點，分別為-0.036和-0.049，帶給股票市場的即時沖擊均較大。

由圖2可知，對比四個事件CAR變化走勢圖，樣本公司在整個事件窗[-10,10]內的CAR走勢并不完全一樣。針對事件一，CAR在事件日之前的走勢在小范圍內震蕩，在事件日以后的走勢總體上呈現增長的趨勢，并且CAR基本位于大于0的位置，僅在事件日當天位于0以下。針對事件二，CAR在事件日之前的走勢總體呈現下降的趨勢，在事件日之后的走勢總體呈現增長的趨勢，并且CAR在整個事件窗[-10,10]內基本位于小于0的位置。針對事件三，CAR在整個事件窗[-10,10]內總體呈現下降的趨勢，并且CAR基本位于小于0的位置，在事件日后的第10個交易日達到最低。針對事件四，CAR的整體走勢與事件二類似，這里不再贅述。

表3 不同事件的AAR值及其檢驗結果

上述四個事件CAR和AAR的圖表分析表明，在中美貿易戰這四個重大時間節點中，市場反應并不完全相同。針對事件二和事件四，市場投資者對中美貿易戰的這兩次重大事件有敏感的提前預判，該事件可能發生的信息在真正發生前就已經被市場投資者所捕獲，所以，從事件發生日前5個交易日開始，市場就表現出負向反應。而事件一作為貿易戰正式挑起的標志，可能市場并沒有在事件日之前捕捉到更多確定的信息，所以僅在事件日當天表現出下跌的負向反應。事件一、事件二和事件四還具有的共同點是，在事件發生以后，市場的自愈能力都較強，表現出回升的正向反應。可能的原因是：事件一只是美方政府提出將要對從我國進口的商品大規模征收高額關稅，但并沒有具體的實施清單和時間表，中方政府次日也做出了應戰的回應；事件二在美方政府提出500億美元的關稅加征商品清單的當日，中方政府立即用涵蓋同等價值的商品清單的關稅政策進行了強有力的回擊，這兩次事件均表明了中方政府駕馭和處理貿易戰的能力和決心，投資者對此也是充滿信心，因此事件一和事件二的貿易事件并沒有給企業帶來持續性的沖擊。事件四作為中美貿易戰后續的重大事件，無論是加征的商品范圍，還是加征的關稅額度，在經歷了前三次相同類別事件的沖擊后，市場會發生自愈而變得更加成熟有效，因此，事件四的貿易事件也并沒有給企業帶來持續性的沖擊。針對事件三，美國政府將加征關稅商品范圍進一步擴大了2000億美元，本輪清單打擊面非常廣，幾乎包括衣食住行、輕工業、機械制造等普通人能想到的各方各面，乃至收藏及古董，美方是想對中國向美國的出口形成全面震懾，中美貿易戰急劇升級。而中方政府能做出回應的僅是對新一輪的600億美元的美國商品加征關稅，在雙方較量的籌碼上，600億對抗2 000億實屬懸殊，因此，廣大理性投資者就會降低對中美貿易戰未來發展的預期，從而采取不購買或賣出企業股票的行為以規避投資風險。因此，事件三的貿易事件給企業帶來了較為持續的實質性的負面沖擊。

綜上所述，本文將重點研究的外部貿易負面沖擊鎖定為2018年9月18日的中美貿易戰升級事件，即事件三。其他三個事件在事件日前的交易日雖然市場反應是負向的，但是在事件日后的交易日市場反應變為正向的，說明這三個事件對于市場造成的沖擊是即時的、短暫的。相較于貿易戰爆發階段，貿易戰進一步升級階段的規模更大，覆蓋的商品范圍更廣，意味著涉及的實體企業更多，并且由CAR走勢圖可以看出帶給市場的負面沖擊持續時間更久，因此更適合作為本文研究問題的事件沖擊源，即在較為持續的實質性的負面沖擊下，企業金融資產配置行為是否加劇了國際貿易沖擊帶來的負面影響(2)本文還采用了較長的事件窗[0,30]進行了穩健性檢驗，在事件日之后更長的事件窗口期內發現，針對事件三的持續性外部貿易負面沖擊在事件日之后延續了近20個交易日，觸底接近-0.100。而對于其他事件，市場仍然表現為事件日之后就迅速反彈，帶來的負面沖擊是即時的、短暫的，對實體企業并沒有造成實質性的負面沖擊。并且，本文采用事件窗[0,30]也進行后續的全樣本和子樣本分析的穩健性檢驗，文章結論仍然不變。。

(二)全樣本統計性檢驗結果分析

本文分別按金融資產配置水平(Fin)的高低以及創新專利數量(Patent)的多少分組，以中位數為界，大于中位數為高的組別，小于中位數為低的組別。然后，本文對CAR進行分組檢驗，檢驗結果如表4和表5所示。

由表4可知，在事件窗[-10,10]內，金融資產配置水平低的組別(Fin_Low)，CAR值為-0.053，而金融資產配置程度高的組別(Fin_High)，CAR值為-0.062。可以看出，無論金融資產配置水平高的企業還是低的企業，CAR值均顯著為負，這充分說明在此次事件窗口期內，絕大部分實體企業的股票價格均受到了外部貿易沖擊的負面影響。還可以看出，金融資產配置水平低的組別的CAR值高于金融資產配置水平高的組別，CAR差值為0.009，并在5%的統計水平下通過了顯著性檢驗。總體而言，在面臨較大的外部國際貿易沖擊時，金融資產配置水平較低的企業受到的負面沖擊普遍要小于金融資產配置水平較高的企業。

表4 以金融資產配置分組的CAR統計性檢驗結果

由表5可知，針對創新專利數量多少不同的組別，在事件窗[-10,10]內，CAR值也各不相同。其中，企業總的有效專利又可以細分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利。可以看出，有效專利、發明專利和實用新型專利數量少的組別(Patent_Low)的CAR值分別為-0.066、-0.065和-0.069，數量多的組別(Patent_High)的CAR值分別為-0.049、-0.051和-0.047，即專利數量少的組別的CAR值均低于專利數量多的組別，并且均在1%的統計水平下通過了顯著性檢驗，其中CAR差值最大的是實用新型專利，CAR差值達到-0.023。外觀設計專利的結果則相反，數量少的組別的CAR值為-0.057，數量多的組別的CAR值為-0.059，即專利數量少的組別的CAR值高于專利數量多的組別，CAR差值為0.002，但是并沒有通過顯著性檢驗。總體來看，在面臨較大的外部國際貿易沖擊時，創新專利數量較少的企業受到的負面沖擊普遍要大于創新專利數量較多的企業。

表5 以專利數量分組的CAR統計性檢驗結果

進一步地，檢驗了企業配置金融資產是否通過企業創新水平對企業抵御外部貿易沖擊產生影響。本文針對企業金融資產配置水平的高低分組對創新專利數量進行了分組t檢驗，結果如表6所示。由表6可知，企業金融資產配置水平低的組別，有效專利、發明專利和實用新型專利數量取對數以后的均值分別為4.301、2.865和3.608，企業金融資產配置水平高的組別，有效專利、發明專利和實用新型專利數量取對數以后的均值分別為4.189、2.715和3.417，即金融資產配置水平低的組別的創新水平均高于金融資產配置水平高的組別，并且在5%的統計水平下通過了顯著性檢驗，其中創新水平差值最大的是實用新型專利，差值達到0.191。針對外觀設計專利的結果則不同，企業金融資產配置水平低的組別的專利數量取對數以后的均值為1.450，高的組別的專利數量取對數以后的均值為1.731，即金融資產配置水平低的組別的外觀設計創新水平要低于金融資產配置水平高的組別，并且在1%的統計水平下通過了顯著性檢驗，差值為-0.281。也就是說，金融資產配置水平較低的企業就總的有效專利以及細分的發明專利和實用新型專利的創新水平而言要高于金融資產配置水平高的企業，而針對外觀設計的創新水平則相反。這說明，企業配置金融資產主要擠出了對于自主創新水平要求較高的發明專利和實用新型專利，進而降低了企業的產品差異化程度，并削弱了投資者對于上市企業的信心，最終造成企業在抵御外部國際貿易負面沖擊時股價表現更差。

在分析了上述不同分組情形下CAR均值差異的基礎上，為了更加直觀清晰地觀察上述各個分組在整個事件窗[-10,10]內CAR值變化走勢是否存在明顯差異，本文還繪制了以下CAR變化趨勢圖，具體見圖3。

表6 以金融資產配置分組的專利數量統計性檢驗結果

圖3 不同類型上市企業CAR變化趨勢圖

由圖3a可知，無論企業金融資產配置水平高或低，CAR值在整個事件窗[-10,10]內總體上為負且呈現下降趨勢，與事件日之前相比，在事件日后的子窗口內下降趨勢更為明顯。而針對企業金融資產配置水平低的組別(Fin_Low)的CAR值始終位于金融資產配置水平高的組別(Fin_High)之上，這也說明，在面臨較大的持續性外部貿易負面沖擊時，金融資產配置水平低的企業抵御貿易沖擊的能力要強于金融資產配置水平高的企業。由圖3b可知，針對有效專利水平高的組別(Patent_High)的CAR值始終位于有效專利水平低的組別(Patent_Low)之上，這也說明，在面臨較大的持續性外部貿易負面沖擊時，有效專利水平高的企業抵御貿易沖擊的能力要強于有效專利水平低的企業。圖3c至圖3e是細分專利類型的CAR值變化走勢圖，其中，發明專利(Invention)和實用新型專利(Utility)的結果和總的有效專利類似，并且可以直觀看出，實用新型專利水平高低不同組別之間CAR值的差距最大。而針對外觀設計專利(Design)，專利水平高的組別從位于專利水平低的組別之上逐漸呈現出兩者重合的趨勢。這也說明，在面臨較大的持續性外部貿易負面沖擊時，相對于外觀設計專利水平低的企業而言，外觀設計專利水平高的企業在抵御貿易沖擊時并不具備長期優勢，所體現出來的優勢逐漸遭到削弱。這可能是由于外觀設計專利的自主創新水平不足，不容易形成產品差異化的絕對優勢，從而很難與其他同質產品區分開來，投資者對此信心不足，因而，企業很難實現減少受到的貿易沖擊的目的，股價表現最終無差異。

(三)子樣本統計性檢驗結果分析

為了保證檢驗結果的穩健性，本文在全樣本檢驗分析的基礎上，分別從行業維度和區域維度出發，對子樣本展開進一步的分析。

1．行業子樣本

對美國而言，中國是美國的第三大出口目的國，也是美國的第一大進口來源國。對中國而言，美國是中國的第一大出口目的國，也是中國第六大進口來源國。因此，中美貿易戰升級意味著受到波及的行業范圍覆蓋更廣，大部分行業都可能面臨較大的外部貿易沖擊。那么在這場沒有硝煙的貿易戰中，就行業間對比而言，中國哪些行業受到的負面影響更大呢？本文根據2012年證監會行業分類標準，將樣本企業分為17個門類，包括制造業、采礦業、建筑業等，并按照CAR值從小到大進行排序，結果如表7所示。表7僅展示了CAR值顯著小于-0.05的行業，即受到外部貿易沖擊相對較大的行業。由表7可知，在事件窗[-10,10]內，CAR值排名靠前的是科學研究和技術服務業以及信息傳輸、軟件和信息技術服務業，兩者均在-0.110以下，這基本符合美國對我國實施加稅清單所涉及的行業，此次中美貿易戰美國打擊和遏制我國高新技術企業高速發展的意圖十分明顯。此外，還可以看到，在事件窗[-10,10]內，樣本量最大的制造業CAR值也達到了-0.062，這也說明美國希望通過發動貿易戰來打擊和逼迫中國放棄“中國制造2025”等產業政策以達到擴大美國制造業出口市場、維護美國高新技術產業優勢地位、阻礙中國制造業轉型升級的目的，以長期保持和鞏固美國制造業優勢(3)美方對從中國進口商品加征關稅所涉及的領域，主要包括高性能醫療器械、生物醫藥、新材料、農機裝備、工業機器人、新一代信息技術、新能源汽車、航空產品及高鐵裝備等，正是針對《中國制造2025》中列出的十大重點領域。。

針對上述受到中美貿易戰負面沖擊較大的行業子樣本，本文再次根據企業金融資產配置水平的中位數進行了高低分組，同樣對CAR值進行了分組檢驗，檢驗結果如表8所示。由表8可知，在事件窗[-10,10]內，針對金融資產配置水平低的組別，CAR值為-0.064，針對金融資產配置水平高的組別，CAR值為-0.072。可以看出，針對受到外部貿易沖擊較大的行業子樣本，金融資產配置水平低的組別的CAR值仍然高于金融資產配置水平高的組別，CAR差值為0.008，并在10%的統計水平下通過了顯著性檢驗。針對行業子樣本，本文的基本結論仍然成立，即在面臨較大的持續性外部貿易沖擊時，金融資產配置水平較低的企業受到的負面沖擊普遍要小于金融資產配置水平較高的企業。

表7 不同行業的CAR值及其檢驗結果

表8 以金融資產配置分組的CAR統計性檢驗結果表——行業子樣本

2．區域子樣本

為了進一步保證子樣本分析的穩健性，除了行業分類的維度，本文還基于上市企業所屬區域的異質性對全樣本進行了劃分，分為東部地區、中部地區和西部地區。理論上，東部地區依據地理位置優勢，擁有優良的港口、交通便利，在進出口貿易方面具有先天優勢，因此遭受中美貿易戰的負面沖擊可能更大。本文根據上市企業的注冊地，將上市企業劃分為東部地區、中部地區和西部地區，并按照CAR值從小到大進行了排序，結果如表9所示。

由表9可知，在事件窗[-10,10]內，無論東、中、西部地區的企業，CAR值均顯著為負，其中CAR值排名首位的是東部地區，其CAR值明顯低于中部和西部地區，而中部地區和西部地區的CAR值相差無幾，結果基本符合預期。很顯然，這一波中美貿易戰中，出口型城市受到的負面影響更大，而中國“出口依存度”比較高的城市基本上都集中在珠三角和長三角等東部城市。針對上述受到中美貿易戰負面沖擊較大的區域子樣本，本文再次根據企業金融資產配置水平的中位數進行了高低分組，同樣對CAR值進行了分組t檢驗，檢驗結果如表10所示。由表10可知，在事件窗[-10,10]內，針對金融資產配置水平低的組別，CAR值為-0.059，針對金融資產配置水平高的組別，CAR值為-0.068。可以看出，針對受到外部貿易沖擊較大的區域子樣本，金融資產配置水平低的組別的CAR值仍然高于金融資產配置水平高的組別，CAR差值為0.009，并在5%的統計水平下通過了顯著性檢驗。針對區域子樣本，本文的基本結論仍然成立，即在面臨較大的持續性外部貿易沖擊時，金融資產配置水平較低的企業受到的負面沖擊普遍要小于金融資產配置水平較高的企業。

表9 不同區域的CAR值及其檢驗結果表

表10 以金融資產配置分組的CAR統計性檢驗結果表——區域子樣本

四、結論與建議

本文利用事件研究法分析了2018-2019年期間四次中美貿易摩擦這一外部沖擊事件對我國上市企業造成的實際影響。實證研究結果表明：(1)在面對外部貿易負面沖擊時，金融資產配置水平較高的企業股價下跌的程度明顯大于金融資產配置水平較低的企業，即企業“金融化”行為加劇了貿易沖擊帶給企業的負面影響；(2)創新可以在一定程度上抵御負面沖擊的影響。本文的實證研究結果表明，在面臨較大的外部國際貿易沖擊時，創新專利數量較少的企業受到的負面沖擊普遍要大于創新專利數量較多的企業；(3)組間差異分析表明，受到貿易負面沖擊最大的行業是科學研究和技術服務業，其次是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，受到貿易負面沖擊最大的區域是東部地區，并且針對遭受負面沖擊較大的子樣本的分析，文章的基本結論仍然不變；(4)路徑分析表明，企業金融資產配置主要擠出的是發明專利和實用新型專利這兩類自主創新水平較高的專利，導致企業的產品差異化程度降低，從而削弱了企業抵御外部貿易沖擊的硬實力，最終引發投資者信心不足。

根據上述研究結論，本文提出如下對策建議：首先，進一步深化金融體制改革，不斷增強金融服務實體經濟的能力，引導金融資源配置到創新等關鍵領域。從長遠視角來看，能夠真正影響一國經濟長期發展的關鍵是資源配置。各種稀缺的資源，如資本、人力資源、能源等，究竟引導這些資源去發展實體經濟，還是將稀缺資源投入能夠產生短期收益但投機色彩較重的環節中，在長期來看對一個經濟體的發展將產生根本不同的影響。因此，應該充分發揮金融服務實體經濟的功能，避免企業過度“金融化”行為對實體經濟的影響以及過度投機等問題；其次，強化對企業“金融化”行為的監管，監管部門要高度關注企業金融資產配置的動機。實體企業過度配置金融資產的行為一方面影響企業的研發投入，對企業長期發展不利，另一方面也可能助長資本市場的過度投機行為，導致系統性風險的出現。因此，監管部門應加強對企業，特別是針對上市公司配置金融資產活動的監管，進一步規范上市公司金融資產及有關收益的信息披露，提高企業金融資產配置行為的信息透明度；最后，政府應出臺相關政策措施，鼓勵實體企業回歸實體領域，提高自身產品的科技含量，增大產品差異化程度，使企業致力于增強產品的核心競爭力，進而提高企業在面臨外部貿易沖擊時的應對能力。