長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響研究
——有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)

■李林紅 陳思喬

一、問(wèn)題提出

在中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)產(chǎn)能過(guò)剩的背景下，大量資本流入利潤(rùn)相對(duì)更豐富的地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)，隨之而來(lái)的是實(shí)體投資與金融投資之間的結(jié)構(gòu)性失衡[1]。Wind數(shù)據(jù)顯示，截至2020年，A股上市公司累計(jì)購(gòu)買(mǎi)銀行理財(cái)產(chǎn)品1.14 萬(wàn)億元，涉及1143 家上市公司，占當(dāng)年A 股上市公司數(shù)量的30%。這表明我國(guó)非金融企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平呈現(xiàn)不斷升高的趨勢(shì)。

在黨的十九大報(bào)告中，習(xí)近平總書(shū)記提出要“深化金融體制改革，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力”。目前，有關(guān)企業(yè)金融資產(chǎn)配置對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的研究主要從“雙重效應(yīng)”出發(fā)。一方面，一些學(xué)者提出企業(yè)配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)主要是為了企業(yè)的“長(zhǎng)期戰(zhàn)略”，盤(pán)活企業(yè)資金，降低財(cái)務(wù)成本，為實(shí)體投資提供資金支持，提升企業(yè)的實(shí)體投資效率[2]，降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)[3]，促進(jìn)企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的發(fā)展[4]，從而抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)[5]。另一方面，有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)配置短期金融資產(chǎn)主要是為了“短期套利”，會(huì)導(dǎo)致資金在虛擬經(jīng)濟(jì)中空轉(zhuǎn)，擠出企業(yè)實(shí)體投資[6]及創(chuàng)新研發(fā)[7]，侵蝕企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)[8]，使企業(yè)逐漸出現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)空心化”現(xiàn)象，從而加劇股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)[9]。

綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的看法不一。出現(xiàn)這種差異的主要原因可能是金融資產(chǎn)配置包括的內(nèi)容廣泛，可按持有期限長(zhǎng)短分為長(zhǎng)期金融資產(chǎn)和短期金融資產(chǎn)。對(duì)金融資產(chǎn)配置研究的側(cè)重點(diǎn)不同，得出的對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)影響的結(jié)論也不同。鑒于此，本文整理了長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置和短期金融資產(chǎn)配置在期限結(jié)構(gòu)上的差異（圖1），發(fā)現(xiàn)相對(duì)于短期金融資產(chǎn)，我國(guó)非金融企業(yè)更偏向于配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)。因此，本文著重探討長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響，并嘗試從實(shí)體投資效率的角度研究?jī)烧唛g的影響機(jī)制，這對(duì)提升我國(guó)實(shí)體投資效率和推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有十分重要的意義。

圖1 企業(yè)金融資產(chǎn)配置的長(zhǎng)短期限結(jié)構(gòu)差異圖

本文以2009—2019年中國(guó)A 股非金融類上市公司為樣本，從實(shí)體投資效率的角度，研究了長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響及作用路徑。此外，鑒于環(huán)境不確定性是投資決策的基礎(chǔ)[10]，本文引入環(huán)境不確定性作為調(diào)節(jié)變量，對(duì)此機(jī)制進(jìn)行進(jìn)一步研究。本文的貢獻(xiàn)如下：第一，已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)具有顯著差異[6]，但關(guān)于企業(yè)金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)影響的研究仍停留在整體金融投資階段。本文試圖從長(zhǎng)期金融資產(chǎn)角度出發(fā)，分析長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響。第二，采用中介效應(yīng)模型，將實(shí)體投資效率分為投資不足和過(guò)度投資，發(fā)現(xiàn)持有長(zhǎng)期金融資產(chǎn)對(duì)實(shí)體投資效率存在不對(duì)稱影響，即長(zhǎng)期金融資產(chǎn)主要通過(guò)“擠出”過(guò)度投資來(lái)提升實(shí)體投資效率，從而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。第三，采用有調(diào)節(jié)的中介模型，研究了環(huán)境不確定性對(duì)“長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置—實(shí)體投資效率—股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)”這一作用機(jī)制的調(diào)節(jié)作用，揭示了長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的微觀作用路徑。

二、研究假設(shè)

（一）長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)分析

一方面，企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)的配置呈現(xiàn)出長(zhǎng)期穩(wěn)定和流動(dòng)性差的特征。持有長(zhǎng)期金融資產(chǎn)的主要目的不是為了獲取短期超額利潤(rùn)，而是為了企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略。首先，企業(yè)配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)，形成了穩(wěn)定長(zhǎng)期占用的資本，提高了企業(yè)的資本實(shí)力，且長(zhǎng)期金融資產(chǎn)更重視金融投資的時(shí)間價(jià)值，投資收益更具穩(wěn)定性[11]。其次，基于委托代理理論，配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)可以減少企業(yè)內(nèi)部資金持有，緩解企業(yè)代理問(wèn)題[12]，提高企業(yè)實(shí)體投資效率[13]，從而提升企業(yè)價(jià)值[14]。另一方面，考慮到長(zhǎng)期金融資產(chǎn)期限長(zhǎng)和流動(dòng)性差的特征，對(duì)長(zhǎng)期價(jià)值投資項(xiàng)目的選擇有更加嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。管理層為了維持職業(yè)生涯的名聲，會(huì)更加努力實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期投資項(xiàng)目收益性和安全性的平衡[15]。同時(shí)，企業(yè)在配置較多長(zhǎng)期金融資產(chǎn)時(shí)，也在向市場(chǎng)傳遞企業(yè)經(jīng)營(yíng)良好和現(xiàn)金流充足的積極信號(hào)，有助于提升投資者的信心，推動(dòng)股價(jià)上漲[16]。

企業(yè)短期超額利潤(rùn)的獲取、投資收益的較大波動(dòng)、企業(yè)價(jià)值的降低以及管理層的短視行為都可能是造成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素[17]。而企業(yè)配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)可有效緩解這些公司治理問(wèn)題，從而抑制企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1：企業(yè)配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響。

（二）實(shí)體投資效率的中介作用

實(shí)體投資是企業(yè)發(fā)展的重要?jiǎng)恿17]。一方面，由于長(zhǎng)期金融資產(chǎn)的價(jià)值投資屬性，當(dāng)企業(yè)更偏向于此類金融投資時(shí)，會(huì)促使管理層為獲取長(zhǎng)期現(xiàn)金流回報(bào)的目標(biāo)而注重企業(yè)長(zhǎng)期戰(zhàn)略發(fā)展[16]。這使管理層與代理人目標(biāo)接近一致，約束了管理層的機(jī)會(huì)主義行為，在一定程度上緩解了企業(yè)的代理問(wèn)題。同時(shí)，減少了投資過(guò)度或投資不足行為[13]，有效提高了企業(yè)實(shí)體投資效率。另一方面，由于長(zhǎng)期金融資產(chǎn)具有期限長(zhǎng)和流動(dòng)性差的特征[18]，當(dāng)投資的資金總量既定時(shí)，金融投資和實(shí)體投資存在“此消彼長(zhǎng)”的關(guān)系[19]。長(zhǎng)期金融資產(chǎn)可以作為資金約束機(jī)制，降低實(shí)體投資過(guò)度，有效提升企業(yè)的實(shí)體投資效率[20]。隨著實(shí)體投資效率的提升，企業(yè)可以將更多的資金運(yùn)用到投資中，進(jìn)而獲得持續(xù)穩(wěn)定的收益，這有助于降低投資風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展[21]，并降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。因此，企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置可能通過(guò)“擠出”過(guò)度投資或“彌補(bǔ)”投資不足來(lái)提升實(shí)體投資效率。并且一般來(lái)說(shuō)，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)實(shí)體投資效率正相關(guān)[17]。據(jù)此，本文提出如下假說(shuō)：

H2：企業(yè)配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)通過(guò)提升實(shí)體投資效率來(lái)抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

（三）環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用

環(huán)境因素是管理層進(jìn)行投資決策的基礎(chǔ)[10]，環(huán)境不確定性的提高增加了管理層投資失敗和錯(cuò)判未來(lái)市場(chǎng)狀況的風(fēng)險(xiǎn)[22]。環(huán)境不確定性高時(shí)，為避免投資失敗而損失自身利益，管理層會(huì)采用更為謹(jǐn)慎的投資戰(zhàn)略[17]，并導(dǎo)致實(shí)體投資效率的下降。因此，在高環(huán)境不確定性下，代理人與股東必須保證決策和利益的統(tǒng)一，才能確保投資決策的有效性；反之，一旦出現(xiàn)代理問(wèn)題，將導(dǎo)致投資效率的下降。此外，高環(huán)境不確定性提高了管理層隱瞞壞消息的動(dòng)機(jī)[23]。由于外部投資者與管理層之間存在信息不對(duì)稱，當(dāng)環(huán)境不確定性越高時(shí)，外部投資者會(huì)投入更多的監(jiān)管成本，同時(shí)，管理層可以將由自身機(jī)會(huì)主義行為導(dǎo)致的業(yè)績(jī)下降歸因于高的環(huán)境不確定性，從而隱瞞壞消息，最終造成股價(jià)崩盤(pán)。因此，本文提出如下假說(shuō)：

H3：環(huán)境不確定性負(fù)向調(diào)節(jié)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)實(shí)體投資效率的影響，即長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)影響的前半條路徑受到環(huán)境不確定性的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

圖2 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2009—2019年滬深A(yù) 股上市公司為研究樣本。為保證數(shù)據(jù)的有效性，按以下原則對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：（1）剔除金融業(yè)的公司；（2）剔除ST和*ST 的公司；（3）剔除數(shù)據(jù)異常和嚴(yán)重缺失的公司。最終得到8034 個(gè)樣本。樣本數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理（winsorize）。

（二）主要變量的定義與度量

1.核心解釋變量組：企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置。本文借鑒張成思等[6]和王紅建等[7]的研究，依據(jù)金融資產(chǎn)的流動(dòng)性水平將其分為短期金融資產(chǎn)和長(zhǎng)期金融資產(chǎn)。長(zhǎng)期金融資產(chǎn)包括可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、發(fā)放貸款及墊款、長(zhǎng)期股權(quán)投資和投資性房地產(chǎn)。并用長(zhǎng)期金融資產(chǎn)占比（Fin）（長(zhǎng)期金融資產(chǎn)/總資產(chǎn)）作為衡量企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置的代理變量。

2.被解釋變量：股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（Crash）。采用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（Ncskew）和上下波動(dòng)比率（Duvol）兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量[24]。Ncskew 和Duvol 值越大，股價(jià)出現(xiàn)崩盤(pán)的風(fēng)險(xiǎn)也越大。構(gòu)建過(guò)程如下：

其中，ri,t是個(gè)股周收益率，rm,t是股票市場(chǎng)周收益率，εi,t是回歸殘差。計(jì)算出股票的周特有收益為Wi,t=ln(1+εi,t)，在Wi,t的基礎(chǔ)上構(gòu)建股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（Ncskew），計(jì)算方法為：

其中，n為股票i在當(dāng)年度交易的周數(shù)。

收益上下波動(dòng)比率（Duvol），計(jì)算方法為：

其中，nu、nd分別表示W(wǎng)i,t高于和低于年平均收益率的周數(shù)。

3.中介變量：實(shí)體投資效率（Inveffi）。采用Richardson[25]的方法來(lái)計(jì)算實(shí)體投資效率：

如果式（4）中的殘差εi,t大于0，表明存在過(guò)度投資（Einvest），反之則表明存在投資不足（Uinvest）。實(shí)體投資效率（Inveffi）用εi,t的絕對(duì)值表示，絕對(duì)值越大，表明實(shí)體投資效率越低。

4.調(diào)節(jié)變量：環(huán)境不確定性（Eu）。借鑒申慧慧等[26]的方法，用經(jīng)行業(yè)中位數(shù)調(diào)整后的企業(yè)前5年銷售收入變異系數(shù)來(lái)衡量環(huán)境不確定性。

5.控制變量：參考杜勇等[8]、彭俞超等[9]的研究，主要的控制變量包括股票回報(bào)率（Ret）、股票波動(dòng)率（Sigma）、公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（Roa）、獨(dú)立董事比例（Indep）、賬面市值比（Bm）、第一大股東持股比例（Top1）、股權(quán)制衡度（Balance）、月度換手率（Dturn）。

（三）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)假設(shè)H1，參考彭俞超等[9]的研究，構(gòu)建模型（5）：

其中，Crashi,t+1是企業(yè)i 在第t+1年的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，用Ncskew 和Duvol 來(lái)衡量；Fini,t為長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置；CVsi,t為相應(yīng)的控制變量。此外，模型中還控制了行業(yè)、年度固定效應(yīng)。

按照溫忠麟等[27]提出的檢驗(yàn)中介效應(yīng)的步驟，用以下模型檢驗(yàn)H2。

為了驗(yàn)證假設(shè)H3，參考溫忠麟等[28]提出的檢驗(yàn)有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)，構(gòu)建以下模型：

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

由表1 可知，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)Duvol 和Nc‐skew 的均值分別為-0.2170 和-0.3160，這與彭俞超等[9]研究中的數(shù)值基本一致；標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.4680和0.6970，表明不同企業(yè)間的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)存在著較大的差異。企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置的均值為0.0753，大于中位數(shù)0.0330，說(shuō)明企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置分布存在有偏性，有部分企業(yè)的長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置占比較高。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了主變量之間的相關(guān)性系數(shù)。結(jié)果顯示，相關(guān)性系數(shù)均小于0.5，可以認(rèn)為各主變量之間不存在多重共線性問(wèn)題。長(zhǎng)期金融資產(chǎn)（Fin）與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（Duvol 和Ncskew）之間的pearson 和spearman相關(guān)性系數(shù)均為負(fù)，且在1%置信水平上顯著，表明兩變量之間呈負(fù)相關(guān)，初步支持了假設(shè)H1。

表2 主要變量相關(guān)性分析

（二）基準(zhǔn)回歸

為考察長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響，對(duì)假設(shè)H1 進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。其中，（1）和（2）列為研究假設(shè)H1 的回歸結(jié)果，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)（Fin）與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（Duvol 和Nc‐skew）的系數(shù)分別為0.1530和-0.2463，且都在1%的水平上顯著，表明企業(yè)配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響，驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表3 企業(yè)金融化與股價(jià)崩盤(pán)

（三）中介作用

表4報(bào)告了本文假設(shè)H2的檢驗(yàn)結(jié)果。（1）至（3）列為模型6 的回歸結(jié)果。在投資不足（Uinvest）組，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置（Fin）的系數(shù)為0.0049但不顯著；在過(guò)度投資（Einvest）組，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置（Fin）的系數(shù)為-0.0694 且在1%水平上顯著，表明企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置的增加抑制了企業(yè)實(shí)體投資過(guò)度；在全樣本組，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置（Fin）的系數(shù)為-0.0236且在1%水平上顯著，表明企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置能提升實(shí)體投資效率。企業(yè)配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)主要通過(guò)“擠出”過(guò)度投資來(lái)提升實(shí)體投資效率，而不是通過(guò)“彌補(bǔ)”投資不足來(lái)提升實(shí)體投資效率，這與張成思等[6]的研究一致。（4）和（5）列為模型7 的驗(yàn)證結(jié)果，并結(jié)合模型5和模型6以驗(yàn)證實(shí)體投資效率的中介作用是否成立。長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置（Fin）與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（Duvol 和Ncskew）的系數(shù)分別是-0.1435和-0.2386，且均通過(guò)1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。實(shí)體投資效率（Inveffi）系數(shù)分別是0.1863和0.3066，且均在10%水平上顯著。以上結(jié)果表明實(shí)體投資效率發(fā)揮著部分中介作用，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

表4 中介作用

（四）調(diào)節(jié)作用

表5報(bào)告了環(huán)境不確定性（Eu）對(duì)實(shí)體投資效率（Inveffi）中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。（1）和（2）列是模型8的驗(yàn)證結(jié)果，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)與環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)（Fin×Eu）的系數(shù)分別為0.0740和0.0969，且在5%的水平上顯著。表示隨著環(huán)境不確定性的增高，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用減弱，驗(yàn)證了假設(shè)H3。（3）列是模型9的驗(yàn)證結(jié)果，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)與環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)（Fin×Eu）的系數(shù)為-0.0171，且在1%的水平上顯著。（4）和（5）列是模型10 的驗(yàn)證結(jié)果，實(shí)體投資效率（Inveffi）的系數(shù)分別為0.2134和0.3679，且均在5%水平上顯著。表明有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)成立，且對(duì)前半段路徑有負(fù)的調(diào)節(jié)作用。

表5 有調(diào)節(jié)的中介作用

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）工具變量法

由于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)高的企業(yè)可能會(huì)主動(dòng)增加金融資產(chǎn)配置，以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)或獲取利潤(rùn)，這就產(chǎn)生了互為因果所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。盡管本文已使用當(dāng)期的長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置預(yù)測(cè)下一期的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，部分緩解了模型中的內(nèi)生性問(wèn)題，但出于謹(jǐn)慎性考慮，本文引入工具變量進(jìn)一步緩解內(nèi)生性問(wèn)題。工具變量為長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置滯后一期（Fint-1）和滯后兩期（Fint-2）[8]，運(yùn)用工具變量——廣義矩估計(jì)（IVGMM）對(duì)模型5 進(jìn)行驗(yàn)證。二階段回歸結(jié)果如表6所示。本文還通過(guò)了不可識(shí)別檢驗(yàn)（Kleibergen-Paap LM）、弱工具變量檢驗(yàn)（Kleibergen-Paap Wald）以及過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)（Hansen J），發(fā)現(xiàn)工具變量有效。結(jié)果顯示假設(shè)H1仍成立。

表6 工具變量法

（二）傾向得分匹配

由于參與金融資產(chǎn)配置與沒(méi)有參與金融資產(chǎn)配置的公司并不是隨機(jī)產(chǎn)生的，樣本之間可能在本質(zhì)上存在差異。因此，本文采用傾向得分匹配法（PSM）來(lái)消除可能存在的樣本選擇偏差。具體操作如下：第一，計(jì)算傾向得分值，將本文的控制變量作為匹配變量，使用Logit模型對(duì)企業(yè)是否配置金融資產(chǎn)進(jìn)行估算，計(jì)算出每個(gè)樣本進(jìn)行金融投資的傾向得分。第二，采用卡尺為0.01的最近鄰匹配法（1∶1）進(jìn)行匹配。第三，篩選出合適的對(duì)照組后，對(duì)基準(zhǔn)回歸進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果如表7所示，假設(shè)H1仍成立。

表7 傾向得分匹配

（三）bootstrap方法

本文還采用95%置信區(qū)間下的bootstrap 法對(duì)“長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置—實(shí)體投資效率—股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)”的中介作用機(jī)制進(jìn)行再檢驗(yàn)，樣本量為5000。根據(jù)溫忠麟等[28]提出的驗(yàn)證方法，當(dāng)95%置信區(qū)間不包括0時(shí)，則判定效應(yīng)顯著存在。從表8和表9中可以看到，在間接效應(yīng)和直接效應(yīng)中，95%置信區(qū)間均不包含0，所以認(rèn)為實(shí)體投資效率的部分中介作用顯著成立，進(jìn)一步支持了假設(shè)H2。

表8 bootstrap方法檢驗(yàn)結(jié)果（Duvol）

表9 bootstrap方法檢驗(yàn)結(jié)果（Ncskew）

六、結(jié)論與啟示

本文以2009—2019年中國(guó)A 股非金融類上市公司為樣本，研究了企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響及作用路徑。研究結(jié)論如下：（1）企業(yè)持有長(zhǎng)期金融資產(chǎn)會(huì)顯著抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。（2）企業(yè)持有長(zhǎng)期金融資產(chǎn)主要通過(guò)“擠出”過(guò)度投資來(lái)提升實(shí)體投資效率，并且實(shí)體投資效率在長(zhǎng)期金融資產(chǎn)影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的路徑中起到部分中介作用。（3）環(huán)境不確定性在實(shí)體投資效率中介效應(yīng)中的前半段路徑發(fā)揮了負(fù)向的調(diào)節(jié)作用。

綜合來(lái)看，本文提出以下建議：第一，相關(guān)部門(mén)應(yīng)該提供差異化監(jiān)管。在“脫實(shí)向虛”的背景下，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多認(rèn)為企業(yè)持有金融資產(chǎn)是具有套利投機(jī)性的行為，會(huì)加劇股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。但本文研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段，相對(duì)于短期金融資產(chǎn)，企業(yè)總體上更偏好投資長(zhǎng)期穩(wěn)定的金融資產(chǎn)，會(huì)“擠出”過(guò)度投資，通過(guò)提升實(shí)體投資效率來(lái)抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。因此對(duì)于配置長(zhǎng)期金融資產(chǎn)的行為，應(yīng)當(dāng)提供有利條件并予以鼓勵(lì)。第二，企業(yè)及相關(guān)部門(mén)應(yīng)當(dāng)充分考慮環(huán)境不確定性的影響，為提高實(shí)體投資效率提供全面的保障。環(huán)境不確定性給企業(yè)的投資決策施加了約束，環(huán)境不確定性越高，長(zhǎng)期金融資產(chǎn)對(duì)實(shí)體投資效率的作用越小，相應(yīng)的其對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用也越弱。這給資源使用的監(jiān)管提供了方向，當(dāng)環(huán)境不確定性上升時(shí)，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)管，減少管理者的不合理投資，削弱環(huán)境不確定性對(duì)實(shí)體投資效率的不利影響。相關(guān)部門(mén)要適當(dāng)提升其對(duì)企業(yè)環(huán)境不確定性的關(guān)注，盡量將環(huán)境不確定性的負(fù)面影響降到最低，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和金融健康發(fā)展。■