工業企業金融資產配置動機研究
——基于融資結構的視角

■許賢云

一、引言

近年來，金融為支持我國經濟高質量發展和供給側結構性改革作出了巨大貢獻，但也伴隨著實體經濟“脫實向虛”的問題。部分企業融資獲得的資金并未用于生產投資經營，反而用于金融資產投資，造成資金在金融體系內“空轉”，導致實體經濟“脫實向虛”。“經濟是肌體，金融是血脈，兩者共生共榮”，實體部門提高金融市場投資活躍度和金融資產配置比重，有利于金融部門與實體經濟互聯互通，但過度金融化行為往往會擠占固定資產投資（張成思和張步曇，2016），扭曲金融市場的資源配置（羅來軍等，2016），甚至引發金融部門與實體經濟風險交叉傳染。

資金在金融體系空轉，一方面降低了貨幣政策服務實體經濟的效率，另一方面也將增加金融體系風險。因此，為切實提高金融服務實體經濟的能力，本文嘗試從企業融資結構角度，對工業企業金融資產配置的動機進行研究，即在全面考察企業金融化的預防性儲備、風險規避及資本逐利三方面動機的基礎上區分企業融資結構，檢驗分析不同融資渠道下企業金融化動機的異質性。

二、文獻綜述與研究假設

（一）文獻綜述

傳統觀點認為實體經濟“脫實向虛”的主要原因有兩方面：一方面是實體部門投資收益率下降，實體部門出現“資產荒”，進而使得資金流向金融部門；另一方面則是在資本逐利特性的驅動下，資金更多流向收益更高的金融部門。無論是出于實體部門投資收益率下降還是資本逐利的原因考慮，其本質動機都是為了追求相對更高的投資收益率，即出于投機性動機。Krippner（2005）認為金融資產投資是非金融企業面臨實體投資回報不斷下降時作出的一種反應。Demir（2009）以阿根廷、墨西哥和土耳其三個新興國家的微觀企業數據實證研究發現，影響非金融企業進行金融投資的主要因素是金融資產的相對收益水平（與固定資產投資之間的收益率缺口）。Bodnar et al.（1998）以問卷形式研究了美國非金融企業持有金融衍生產品的情況，發現相對于小企業，大企業更多地持有金融衍生產品，且主要動機為提升利潤。胡奕明等（2017）在區分現金和其他金融資產之后發現，企業配置其他金融資產一定程度上是以犧牲實體經濟投資來追求金融資產的投資回報。也有學者提出不同觀點。楊箏等（2017）認為企業配置金融資產主要是關注金融資產的“流動性管理工具”功能。張成思和鄭寧（2018）以中國A股非金融上市公司為樣本，實證分析了非金融企業的金融資產投資行為，證實企業金融化的主要驅動因素為風險規避而非資本逐利。同時，他們進一步考察了所有權和行業的影響，研究發現風險規避是中國非國有企業和制造業企業金融化的顯著驅動因素，而國有企業和非制造業企業則不存在這一特征。無論從目的還是從結果看，非金融企業的金融化行為均受到固定資產投資風險因素的驅動（張成思和鄭寧，2019，2020）。

（二）研究假設

凱恩斯的“預防性儲蓄理論”認為，為防止現金流沖擊對經營造成影響，企業會持有一定比例的現金。由于金融市場的不完善以及資金供需雙方的信息不對稱，企業普遍面臨融資約束問題（Hubbard，1998）。而金融資產具有較強的流動性，因此，持有金融資產能夠預防未來現金流的沖擊及降低外部融資約束在企業發展面臨困難的不利影響（楊興全等，2017；羅知和張川川，2015）。由此可見，出于預防性儲備目的，在資金充裕時，企業增加金融資產的持有，而在資金緊張時，賣出金融資產以緩解資金壓力，達到調節資金的目的。基于“理性人”假說，企業作為生產主體，在進行投資決策時始終堅持趨利避害原則。因此，出于風險規避原則，在經濟下行、前景不明朗的情況下，固定資產投資風險加大，企業會減少實體經濟投資，增加金融資產配置；出于資本逐利原則，在實體經濟投資收益率相對較低，金融資產投資存在超額回報率的情況下，企業會減少固定資產投資，增加金融資產配置。據此，提出企業金融化的三個動機假設：

H1：在“預防性儲備”動機下，企業資金狀況與工業企業金融資產配置之間呈正相關關系；

H2：在“風險規避”動機下，固定資產投資風險與工業企業金融資產配置之間呈正相關關系；

H3：在“資本逐利”動機下，金融投資超額回報率與工業企業金融資產配置之間呈正相關關系。

傳統的企業金融理論認為，企業的投資行為與融資行為之間并無關聯，但隨著委托代理論及信息不對稱理論在企業金融理論中的運用，傳統的企業投資融資無關論逐漸被現代企業金融理論的相關論替代。現代企業金融理論認為，由于企業利益相關主體間的利益沖突和資本市場信息不對稱的存在，使得企業的投資行為受到融資約束。從融資原理分析，內源融資是企業最基本的融資方式，持有一定規模的自有資金，一方面為未來的投資機會提供資金需求，另一方面為外源融資提供信譽擔保，進而減少和規避融資約束問題。同時，由于內源融資具有財務風險小、成本低的特性，因此，企業采用內源融資進行投資時，對其流動性的要求更高，而對風險和收益的敏感性相對較低。

外源融資恰好與內源融資相反。當企業有能力使用外源融資進行投資時，則說明企業的融資約束問題相對較小，風險和收益問題才是投資決策的主要考慮因素。一方面，由于各個利益主體間的沖突，外源融資（如負債）對企業的財務風險結構造成一定影響，進而增加了企業的破產風險。因此為避免企業破產帶來的人力資本損失，管理者在利用外源融資獲得的資金進行投資時，對投資風險較為敏感。同時，債權人為避免承擔企業破產的風險，也會對企業的高風險投資進行監督。另一方面，由于資本市場的信息不對稱，企業外源融資成本明顯高于內源融資成本，導致企業在進行外源融資投資時會選擇收益更高的投資項目。據此，提出不同融資渠道下企業金融化的異質性動機假設：

H4：內源融資金融化主要出于預防性儲備動機，企業資金狀況對工業企業內源融資金融化有顯著的促進作用；

H5：外源融資金融化主要出于風險規避和資本逐利動機，固定資產投資風險與金融投資超額回報率對工業企業外源融資金融化有顯著的促進作用。

三、模型設定及變量說明

（一）模型設定

首先，設定企業金融化動機研究的基本模型，具體如下：

其中，被解釋變量fin表示企業金融化水平，即企業配置金融資產的比重。c刻畫企業層面的個體效應；d刻畫時間固定效應；fc表示企業資金狀況指數；risk表示固定資產投資風險占比，即固定資產投資風險占金融資產投資風險與固定資產投資風險總和的比重；gap表示金融投資的超額回報率，即金融資產投資收益率與固定資產投資收益率之差；控制變量V包括企業規模（asset）、財務杠桿率（lev）、成長能力（grow），其中對企業規模進行對數處理。

考慮到各解釋變量對企業金融化水平的影響可能存在一定時滯效應，參考相關文獻的做法，將所有解釋變量滯后一期，建立以下滯后模型。

其次，區分內源性融資（en）與外源性融資（ex），以考察企業金融化的融資來源結構。分別設定基準模型（3）和滯后模型（4），控制變量同式（1）保持一致。

最后，考察融資結構對金融化動機的異質性影響；通過三個動機指標對企業金融資產投資-融資結構敏感性的影響來推斷企業金融資產投資的動機。如當企業資金狀況指數上升，企業將內源融資或外源融資的資金更多地用于金融資產配置，則反映出企業內源融資金融化或外源融資金融化是出于預防性儲備動機。具體而言，在式（3）的基礎上引入內源融資與三個動機指標的交互項并加以修正，設定基準模型（5）和滯后模型（6），在式（3）的基礎上引入外源融資與三個動機指標的交互項并加以修正，設定基準模型（7）和滯后模型（8），式（5）—（8）中的控制變量同式（1）保持一致。

（二）樣本選取與變量說明

數據來源于中國人民銀行企業景氣調查系統，企業樣本為福建省工業企業，樣本時間最早可追溯至1991年。在綜合考慮樣本個數和時間長度的基礎上，選取113家福建省工業企業2007年至2020年期間的季度數據。由于2015年4月份，工業企業的財務指標經歷過一次較大的修訂，因此對于部分指標的度量分兩段進行定義。

1.被解釋變量

企業金融化水平（fin），以金融資產占總資產的比重進行衡量。在綜合考慮現有測度方法（張成思和張步曇，2020）和調查企業現有財務指標的基礎上，對金融資產進行定義，即：

fin=（貨幣資金+交易性金融資產+一年內到期長期債券+其他流動資產+長期投資+其他資產+其他長期資產）/企業總資產；

fin=（貨幣資金+交易性金融資產+其他應收款+一年內到期的非流動資產+其他流動資產+可供出售金融資產+持有至到期投資+長期股權投資+投資性房地產+長期應收款+其他非流動資產）/企業總資產。

其中，t1表示2007年至2015年一季度，t2表示2015年二季度至2020年，下同。

2.解釋變量

（1）企業資金狀況指數（fc）是利用工業企業景氣調查問卷中“資金周轉狀況”“銷貨款回籠狀況”“銀行貸款獲得情況”及“銀行貸款利率水平（比上季）”4個問題的答案進行構建。具體公式為：fc=選擇正向答案的數量/4-選擇負向答案的數量/4。若該指數大于0，則說明企業資金狀況較好。

（2）固定資產投資風險占比（risk）是以固定資產投資風險（Var_r）占固定資產投資風險（Var_r）與金融資產投資風險（Var_r）之和的比重進行衡量，具體計算公式為：risk=Var_r/（Var_r+Var_r）。

對于固定資產投資風險和金融資產投資風險的計算，參考Demir（2009）的設計，即對每家企業的固定資產收益率和金融資產收益率時序分別設立GARCH（1，1）模型，分別估計出該企業的固定資產投資收益率和金融資產投資收益率各自的條件方差序列，即為企業固定資產投資和金融資產投資的即時風險。

對于固定資產投資收益率（r）和金融資產投資收益率（r）的測算，參照張成思和鄭寧（2020）的做法，并結合調查企業現有的財務指標，具體公式為：

r=（主營業務收入-主營業務成本-營業稅金及附加-銷售費用-管理費用-財務費用）/（總資產-金融資產）；

r=（主營業務收入-主營業務成本-營業稅金及附加-銷售費用-管理費用-財務費用-資產減值損失）/（總資產-金融資產）；

r=（投資收益-利息凈支出-匯兌凈損益）/金融資產；

r=（投資收益+公允價值變動收益-利息凈支出-匯兌凈損益）/金融資產。

在計算得到兩類收益率的季度數據后，還需對其進行年化處理。

（3）金融投資超額回報率（gap）是以經過總資產和總風險（金融資產投資風險和固定資產投資風險之和）調整后的金融資產投資年化收益率與固定資產投資年化收益率之差來衡量，具體計算公式為gap=（r-r）/[總資產×（Var_r+Var_r）]。

（4）內源融資占比（en）以企業內源融資占負債及所有者權益總計的比重進行衡量。內源融資指的是企業在生產經營過程中以盈余公積和未分配利潤形式留存下來的自有資金。具體公式為：

en=（盈余公積+利潤分配）/（負債+所有者權）益；

en=（盈余公積+未分配利潤）/（負債+所有者權益）。

（5）外源融資占比（ex）以企業通過股權形式和債權形式獲得的融資占負債及所有者權益總計的比重進行衡量。其中，股權融資包含股票市場融資和企業資本公積，債權融資包含發行債券、借款、票據融資等。具體公式為：

ex=（資本公積+應付債券+短期借款+長期借款+應付票據）/（負債+所有者權益）；

ex=（股票市場融資額+資本公積+應付短期融資券+應付債券+短期借款+長期借款+應付票據）/（負債+所有者權益）。

3.控制變量

企業規模（asset）以企業的總資產進行衡量，并對其取對數處理，以ln_asset表示；財務杠桿率（lev）以企業總負債與所有者權益總計之比進行衡量；成長能力（grow）以主營業務收入的同比增速來衡量。

（三）描述性統計

表1給出了主要變量的描述性統計分析。對于企業金融化水平（fin），不同企業之間的金融資產占比差距較大，金融資產占比最小值接近于0，而金融資產占比最大的則為0.975，接近于1，說明有些企業的金融化程度相當高，有些企業則很低。從企業融資來源看，外源融資（ex）的均值大于內源融資（en），說明企業融資更多地依賴于外部，且外源融資的標準差小于內源融資，說明內源融資在各企業之間差異較大。企業資金狀況指數（fc）均值大于0，說明整體樣本在2007—2020年間資金狀況指數都處于較好的水平。固定資產投資風險占比（risk）均值為0.427，說明整體來看固定資產投資風險占比小于金融投資風險占比。金融投資超額回報率（gap）均值為-0.1%，說明總體來看企業的金融資產投資收益率要低于固定資產投資收益率。

表1 主要變量的描述性統計

四、實證分析

（一）實證結果分析

經過豪斯曼檢驗，選擇采用雙向固定效應模型GMM進行估計，且均采用企業層面的聚類異方差穩健標準誤。同時，在回歸結果中，給出了實證模型有效性的檢驗診斷：一是模型充分識別檢驗，該檢驗使用異方差穩健的KP-LM統計量，零假設為模型未充分識別；二是模型中工具變量的過度識別約束檢驗，該檢驗借助于異方差穩健的Hansen J統計量來進行檢驗，零假設為工具變量集有效，結果顯示本文采用的模型合理有效。

根據以上設計，通過模型（1）和模型（2）全面檢驗了企業金融化的動機，具體回歸結果如表2所示。企業資金狀況指數（fc）的系數在5%的置信水平下顯著為正，說明企業資金狀況改善會明顯提高企業的金融資產配置。固定資產投資風險占比（risk）的系數在1%的置信水平下顯著為正，說明固定資產投資風險占總投資風險的比重越大，企業的金融資產配置比重越高，企業金融化程度加深。這一結果表明企業投資金融資產是為了規避固定資產投資風險。當期的金融投資超額回報率（gap）的系數并不顯著，而過去一期的金融投資超額回報率的系數在1%的置信水平下顯著為正，說明金融資產投資的額外收益對企業投資金融資產的影響存在時滯效應。主要是由于現實中企業財務報表形成需要一定的時間，企業管理者在進行投資決策時往往是以上一期的收益情況作為參考。以上實證結果表明，工業企業進行金融資產配置包含了預防性儲備動機、風險規避動機及資本逐利動機。

表2 實證模型的GMM回歸結果

通過模型（3）和模型（4）考察了企業內外源融資渠道對其金融資產配置的影響，表2的最后二列報告了回歸結果。具體看，內源融資的系數均在5%的置信水平下顯著為正，外源融資的系數均在5%或1%的置信水平下顯著為正，但外源融資的系數始終大于內源融資的系數，說明外源融資引起企業金融化的敏感性與顯著性均高于內源融資。

最后，通過模型（5）—（8）對融資來源結構造成的企業金融化驅動機制異質性影響進行檢驗，具體結果如表3所示。從模型（5）和模型（6）的估計結果看，在加入內源融資與三個驅動因素交互項后，僅內源融資與企業資金狀況指數交互項（enfc）的系數在5%的置信水平下顯著為正，而內源融資（en）的系數及其余兩個交互項（enrisk、engap）的系數均不顯著。這表明，企業資金狀況指數提高會顯著加劇內源融資金融化的行為，而固定資產投資風險占比和金融投資超額回報率的上升對內源融資金融化的行為并無顯著影響，這說明預防性儲備動機對內源融資金融化有顯著的驅動作用。從模型（7）和模型（8）的估計結果看，在加入外源融資與三個驅動因素交互項后，外源融資（ex）的系數、外源融資與企業資金狀況指數交互項（exfc）的系數并不顯著，而外源融資與固定資產投資風險占比交互項（exrisk）的系數在1%的置信水平下顯著為正，外源融資與金融投資超額回報率交互項（exgap）的系數在滯后模型（8）中顯著為正。這說明：固定資產投資風險占比上升會顯著加劇外源融資金融化的行為，且過去一期的金融投資超額回報率上升會加劇外源融資金融化的行為。由此可見，風險規避動機和資本逐利動機均對外源融資金融化有顯著的驅動作用。

表3 實證模型的GMM回歸結果：金融化動機的異質性模型

從控制變量的系數估計結果看，企業規模的自然對數（ln_asset）的系數在模型（1）（2）（7）及（8）中均表現出顯著正相關性，說明當期和過去一期的企業規模擴大均會使得企業在金融資產配置上有所增加，表明大企業對金融資產的需求更大。財務杠桿率（lev）的系數在模型（1）—（8）均表現出顯著負相關性，說明當期和過去一期的財務杠桿率提高會減少企業的金融資產配置。成長能力（grow）的系數在模型（1）—（8）中均存在顯著負相關性，說明當期和過去一期的主營業務收入增速提高會降低企業對金融資產的投資需求，表明成長性越好的企業，對金融資產配置比重越小。

總體來看，預防性儲備、風險規避及資本逐利均是工業企業金融化的驅動因素。同時，工業企業內外源融資的增加均會引起該企業對金融資產配置需求的增加，但其動機表現出明顯的異質性，內源融資金融化主要是受預防性儲備動機驅動，而外源融資金融化主要是受風險規避動機和資本逐利動機驅動。

（二）穩健性檢驗①限于篇幅，結果留存備索。

考慮到“金融資產”界定的不同可能對實證結論產生的影響，對金融資產的構成進行縮減，并將窄口徑的企業金融化指標標記為fin_s。具體公式如下：

fin_s=（貨幣資金+交易性金融資產+長期投資）/企業總資產；

fin_s=（貨幣資金+交易性金融資產+其他應收款+可供出售金融資產+持有至到期投資+長期股權投資+投資性房地產+長期應收款）/企業總資產。

固定資產投資風險占比（risk）和金融投資的超額回報率（gap）測算的過程中涉及“金融資產”這一基礎數據，因此這兩個指標也根據新定義的“金融資產”進行重新測算，分別標識為risk_s和gap_s。其他解釋變量和控制變量保持不變。回歸結果與前文基本保持一致，說明結論具有穩健性。

五、研究結論與對策建議

本文基于福建省113家工業企業的面板數據，對工業企業金融化的動機、融資來源結構對金融化的影響及不同融資結構的金融化驅動機制異質性進行實證檢驗。研究結果表明：預防性儲備、風險規避及資本逐利均是工業企業金融化的驅動因素；內源融資和外源融資都會引起工業企業金融化，且外源融資引起工業企業金融化的敏感性與顯著性均高于內源融資；工業企業內外源融資金融化的內在驅動機制表現出明顯差異性，內源融資金融化主要是出于預防性儲備動機，而外源融資金融化主要是出于風險規避動機和資本逐利動機。

為提高金融服務實體經濟的效率，提出如下對策建議：一是健全完善企業固定資產投資管理體制，降低固定資產投資風險。固定資產投資往往面臨投資周期長、變現能力差、市場風險大等問題，企業需健全完善自身的固定資產投資管理體制，提升統籌規劃能力、加強科學評估能力，以提高固定資產的運營效率。二是打破金融產品剛性兌付，樹立正確的金融投資風險觀念。市場上諸多“剛性兌付”產品的存在，導致投資者對金融資產投資的風險認識不足，忽視金融資產投資的真正風險，使得企業為規避固定資產投資風險而增加“無風險”的金融資產投資。只有打破金融市場剛性兌付“神話”，充分認識金融投資風險的存在及程度，才會改善企業金融化的現象。三是嚴格把控企業融資途徑，避免企業過度融資。將股權融資、發債融資和銀行貸款等途徑獲取的融資規模進行統一管控，避免企業過度融資而引起企業金融化的進一步加深。四是加強企業資金投向監督，約束企業金融化行為。鼓勵外部投資者和相關監管部門加強企業資金投向的監督和穿透式管理，限定資金的使用范圍，規范企業融資投資行為。