技術市場發展、實體企業金融化與創新質量

祝偉展， 王雪標,2

(1.東北財經大學 經濟學院；2. 東北財經大學 數據科學與人工智能學院，遼寧 大連 116025)

0 引言

日益完善的金融市場為金融業快速發展提供了良好的基礎條件，而實體經濟投資收益下降則與其形成鮮明對比，由此造成實體企業金融化現象，其影響效應越來越受到關注。一方面，從金融市場獲得可觀收益能為提高創新質量奠定堅實的物質基礎；另一方面，以市場套利為目的的金融投資會擠出創新投入從而降低創新質量。因此，檢驗金融化對企業創新質量的影響效應，對于在不確定性環境下提升金融支持實體經濟強度具有重要意義。另外，關注技術市場發展對實體企業金融化與創新質量關系的調節作用，能為控制實體企業金融化的不利影響提供理論參考。

關于創新影響因素的研究多關注相關因素對創新投入或產出的影響，如Zhou等[1]研究發現，企業高管薪酬和股權均以經營風險為影響機制作用于企業創新投入。此外，企業面臨的法律風險同樣是無法忽略的因素，當企業法律風險顯著降低時，企業創新產出明顯增加[2]。嚴峻的環境問題使得綠色創新逐漸進入學者視野，Huang等[3]研究發現，加強對環境問題的法律監管能夠顯著正向影響企業綠色創新；Jiang等[4]發現，產業環境規制負向影響企業創新績效，區域環境規制正向影響企業創新績效；Hao&He[5]研究發現，企業社會責任對綠色專利申請和授權數量有顯著正向影響，當企業信息更加透明時，這種效應更加強烈；Luo等[6]研究發現，環境信息披露對企業創新具有正向影響效應，而媒體關注作為提高企業信息透明度的重要方式，對信息披露的創新效應呈倒U形的調節效應。當經濟不確定性逐漸增強時，企業經營風險和融資約束隨之增加，使企業創新投資意愿降低[7-8]。經濟不確定性會增強低創新強度的國有企業和非高新技術企業金融化對漸進式創新的抑制作用；對于高創新強度的非國有企業和高新技術企業而言，經濟不確定性會增強企業金融化對突破式創新的抑制作用[9]。資金蓄水池效應、資源擠占效應是實體企業金融化影響創新投入和產出的主要方式[10-11]。與國有企業相比，非國有企業的金融投資對創新投入的擠出效應更強，而高管股權激勵能弱化金融化對創新投入的影響效應[12]。隨著工業企業金融投資水平不斷提高，會對企業創新投入和產出形成顯著擠出效應，較發達地區的擠出效應更加強烈，而欠發達地區工業企業投資金融資產時，金融投資的蓄水池效應會在一定程度上緩沖擠出效應的影響[13]。

綜上所述，現有文獻從不同視角對企業創新投入和產出的影響因素進行了探究，對于企業創新相關研究具有重要意義。然而，關于企業創新質量影響因素的研究相對較少，少數文獻主要集中在瞪羚企業認定[14]、環境規制[15]、營商環境[16]等方面，面對逐漸顯現的實體企業金融化趨勢，鮮有文獻關注實體企業金融化對企業創新質量的影響效應、機制及其調節等問題。鑒于此，本文重點關注以下問題：①實體企業金融化對創新質量存在怎樣的影響效應，又有哪些影響機制？②技術市場發展作為提高企業創新質量的外部環境，其如何調節實體企業金融化對創新質量的影響效應和影響機制？③當競爭強度、銀企關系等企業經營重要特征存在差異時，實體企業金融化對創新質量的影響效應是否存在差異？

1 理論分析與研究假設

實體企業金融化通過多種方式給企業創新質量帶來不利影響。首先，資源稟賦的有限性使得實體企業創新投資與金融投資的競爭關系無法避免，當金融投資在回報率、投資周期等方面明顯優于創新投資時，在資本逐利動機驅使下，實體企業會將本應投入研發創新的流動資產轉移至金融市場[17]，企業金融投資地位提高將影響企業治理模式和激勵機制，短期盈利和績效考核壓力將誘發管理層的短視投資行為，從而加速資金從創新投資向金融投資轉移[18]。其次，金融投資收益的“短平快”特征使其具有平滑收益和粉飾報表功能，當企業績效無法達到預期時，管理層通過獲取金融投資收益隱藏負面信息的動機將明顯增強，從而改變實體企業創新投資偏好，并誘發對金融投資收益的依賴機制，使得本應高度關注企業能力建設的管理層更加熱衷于金融投機[19]，最終影響企業創新質量。最后，高質量創新投資的不可逆特征和高持續性要求，使得管理層對于創新投資的態度尤為謹慎[20]。金融投資和實業投資的收益差距是實體企業金融化的重要原因[10]，管理層基于委托代理職責，會優先滿足股東利益，加之可以將投資失敗歸因于外部市場風險[21]，在實業投資不確定性較高時，金融化會對企業創新質量產生顯著不利影響。

從技術市場發展視角看，創新產品或服務需求方和供給方通過技術市場相連接，良好的技術市場發展環境能有效降低研發創新的交易成本，促進科技創新成果轉化為新產品或新生產工藝[22]，由此持續助力創新組織實現經濟價值和社會價值[23]。隨著技術市場不斷發展完善，創新交易越來越頻繁，從而為創新主體持續提供多元化和差異化的創新支持[24]，不斷提升創新在企業發展中的地位。因此，技術市場作為研發成果向現實轉化的關鍵性平臺，較高的技術市場發展水平能為企業創新提供必要的市場環境，使得企業發展更加依賴創新驅動，當依賴創新的實體企業受金融化影響減少研發投入后，金融化對企業創新質量的影響將更加顯著。綜上，提出如下假設：

H1：實體企業金融化將顯著降低企業創新質量，而技術市場發展顯著調節實體企業金融化對創新質量的影響效應。

創新投資具有長周期、連續性等特點，越來越復雜的研發活動對資金的需求已超出內源性資金承受范圍[20]，外源性融資在企業創新中的地位不斷提高[25]。創新項目的保密性和專業性特點造成實體企業與金融機構之間的信息不對稱，進一步加劇創新項目的融資約束問題[7]，從而刺激企業資本從創新研發向金融市場轉移。金融資產的保值增值功能通過緩解企業融資約束為實體企業提供有效的資本儲備方式，文獻中通常將其定義為金融資產的蓄水池效應[26]，以儲蓄為目的的金融資產配置具有提升實體企業創新持續性的功能[19]。然而，實體企業金融化以企業不斷強化金融投資偏好為顯著特征[9]，當越來越多的金融資產配置以市場套利為目的時，金融資產配置對實體企業創新的影響將發生根本性改變[10]。此時，實體企業的金融投資不僅會擠占創新資源，而且考核壓力和投資短視行為的雙重影響將進一步加快創新資源向金融市場轉移[7]。綜上，提出如下假設：

H2：融資約束是實體企業金融化與企業創新質量之間的有效影響機制

實體企業出于投機動機配置的金融資產一方面會擠占實業投資和創新資源，通過阻礙技術進步影響全要素生產率[27]；另一方面，對短期超額利潤的追逐容易使決策層忽視與金融資產收益緊密相關的金融風險，當實體企業受金融風險沖擊造成資本大幅波動時，金融風險在實體企業內部的集聚和放大效應將重創企業生產效率[28]。對企業生產效率提升具有促進作用的金融投資主要是實體企業短期持有的金融資產，而長期持有的金融資產更多表現為市場套利行為，不僅使企業偏離主營業務，而且影響企業經營投資決策[29]，從而通過加劇實體企業的資源錯配降低其資源配置效率，最終影響企業生產效率[30]。勞動和資本是企業生產過程中的重要投入要素，企業生產效率與勞動、資本配置效率息息相關，較高的要素配置效率不僅能夠激發有效競爭，而且通過加強信息共享與合作、提高創新資源投入效率等方式影響企業創新[31]。綜上，提出如下假設：

H3：生產效率是實體企業金融化與企業創新質量之間的有效影響機制。

2 研究設計

為有效刻畫實體企業金融化對企業創新質量的影響效應，考慮到企業個體特征和不同年份的宏觀不確定性沖擊差異對企業創新質量的重要影響，本文采用雙向固定效應模型實證分析兩者之間的關系。

inn_quai,t=β0+β1fini,t-1+β4com_coni,t-1+β5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(1)

其中，inn_quai,t表示企業i在t年的創新質量，fini,t表示企業i在t年的金融化水平，com_coni,t是企業層面的控制變量，soc_conj,t是以省級行政區域為單位的宏觀經濟社會控制變量，ηi為企業個體效應，θt為時間效應，εi,t為隨機干擾項。考慮到企業專利從申請到授權往往需要一定時間間隔，因此在實證分析過程中對主要解釋變量滯后一期。

考慮到技術市場發展對企業創新質量的重要性，金融化對企業創新質量的影響效應在不同技術市場發展水平下應存在明顯差異。為驗證實體企業金融化對創新質量的影響效應隨技術市場發展水平變化而變化，在模型(1)基礎上進行擴展，通過引入技術市場發展水平與實體企業金融化水平的交互項，構建技術市場發展水平的調節效應模型。

inn_quai,t=β0+β1fini,t-1+β2fin_teci,t+β3teci,t-1+β4com_coni,t-1+β5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(2)

其中，teci,t為上市實體企業所在省份的技術市場發展水平 ，fin_teci,t為上市實體企業金融化水平與技術市場發展水平的交互項，其系數β2是本文關注重點。在β2顯著的前提下，如果β2與β1系數符號一致，說明在技術市場發展水平較高的地區，金融化對實體企業創新質量有更強的影響效應，技術市場發展會在一定程度上強化金融化對實體企業創新質量的影響；如果β2與β1系數符號相反，說明在技術市場發展水平較高的地區，金融化對實體企業創新質量的影響效應相對較弱，技術市場發展會在一定程度上抑制金融化對企業創新質量的影響。如果β2系數不顯著，說明技術市場發展對實體企業金融化的創新質量效應沒有影響。

中介效應檢驗是目前文獻中機制檢驗的通行做法，將解釋變量對中介變量的影響定義為影響機制的前半路徑，將中介變量對被解釋變量的影響定義為影響機制的后半路徑。為進一步探討技術市場發展對實體企業金融化與企業創新質量之間關系的調節效應，構建調節機制前半路徑的中介效應模型。

Mi,t=a0+a1fini,t-1+a2teci,t-1+a3fin_teci,t+a4com_coni,t-1+a5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(3)

其中，M為代表實體企業金融化與企業創新質量之間作用機制的中介變量。根據技術市場發展的調節效應，對作用機制的后半路徑進行建模。如果技術市場發展的調節效應不顯著，則調節機制的后半路徑模型為：

inn_quai,t=c0+c1fini,t-1+c2teci,t-1+b1Mi,t-1+b2M_teci,t+b4com_coni,t-1+b5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(4)

其中，M_teci,t為中介變量與技術市場發展水平的交互項。如果技術市場發展的調節效應顯著，則調節機制的后半路徑模型為：

inn_quai,t=c0+c1fini,t-1+c2teci,t-1+c3fin_teci,t+b1Mi,t-1+b2M_teci,t+b4com_coni,t-1+b5soc_conj,t-1+ηi+θt+εi,t

(5)

3 變量及描述性統計分析

3.1 變量說明

本文以中國A股上市企業為研究樣本，與企業創新質量相關的專利數據來源于中國研究數據服務平臺(CNRDS)，根據CNRDS數據庫提供的企業專利數據最新年份，將樣本時間區間界定為2005—2020年，企業其它財務數據來源于CSMAR數據庫，宏觀經濟控制變量數據來源于中經網統計數據庫。為體現實體企業特征，首先剔除金融企業樣本，然后剔除ST類、資不抵債等經營異常的企業樣本，在刪除關鍵變量存在缺失值的樣本后，按照上下1%進行縮尾處理，共計得到18 946個有效觀測數據。

(1)企業創新質量。借鑒楊波和李波[32]的思路，用發明專利數量代表企業創新質量。從現實看，大企業專利數量一般多于中小企業，但大型企業的創新質量不一定高于中小企業。為有效克服這一問題，借鑒Hassan等[2]的思路，用企業當年獲批專利數量加1的對數與資本支出對數的比值衡量企業創新質量。為消除研發成果與實際應用的現實差距對企業創新質量測度造成的困擾，用企業專利被引用次數加1的對數與資本支出對數的比值作為企業創新質量的穩健性檢驗變量。

(2)企業金融化。參考張成思[33]的觀點，將金融投資占比不斷提升視為微觀企業金融化的關鍵性表現，本文用企業金融資產在總資產中的比重描述實體企業金融化水平。關于實體企業金融資產的定義，參考段軍山和莊旭東[10]的做法，將貨幣資金、交易性金融資產、衍生性金融資產等與金融有關的投資界定為實體企業金融資產。鑒于貨幣資金除發揮金融投資相關功能外，同時也是實體企業生產經營不可或缺的重要資源，為檢驗實體企業金融化對創新質量影響結論的穩健性，排除貨幣資金后重新構建實體企業金融資產變量，并據此進行穩健性檢驗。

(3)技術市場發展。技術輸出和技術吸納是技術市場發展過程中的兩大主要功能[23]，技術市場成交額能有效反映技術輸出和技術吸納的活躍程度。在綜合考慮各省經濟發展實際后，用技術市場成交額占地區生產總值的比重測度企業所在省份的技術市場發展水平。

(4)控制變量。在企業層面，選取經濟增加值、營業成本、財務投入、所得稅、稅后凈利潤和企業杠桿作為控制變量，所有變量均除以企業總資產后引入模型，以控制企業規模因素變化對實證結果的影響。在宏觀經濟層面，以省級行政區域為單位，選取通貨膨脹、產品價格變化、經濟發展、預算支出為控制變量，其中通貨膨脹用消費者價格指數表示，產品價格變化用工業生產者出廠價格指數的變化表示，經濟發展用地區生產總值指數表示，預算支出用一般公共預算占地區生產總值的比重表示。變量定義及說明如表1所示。

表1 變量說明Tab.1 Variable definitions

3.2 描述性統計分析

主要變量的描述性統計結果如表2所示。結果顯示，企業創新質量最大值為0.439 3，最小值為0，均值為0.141 1，標準差為0.081 8，約68%的企業創新質量在0.059 3～0.222 9之間。假定以創新質量的最大值代表實體企業最高創新質量，則多數實體企業創新質量仍有較大提升空間。實體企業金融化水平均值為0.241 8，標準差為0.148 2，多數實體企業金融資產占比在39%以下，金融化水平的最大值為0.725 2，說明少部分實體企業金融資產占比處于較高水平。由此可以看出，樣本數據能較好地反映當前實體企業發展現實。

表2 主要變量描述性統計結果Tab.2 Descriptive statistics of main variables

4 實證結果與分析

4.1 基準回歸

4.1.1 實體企業金融化對創新質量的影響效應

實體企業金融化對企業創新質量影響效應的回歸結果如表3所示。列(1)為未控制任何固定效應、未添加控制變量的回歸結果。結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.014 6，在1%的水平下顯著為負，表明提高實體企業金融化水平將顯著降低企業創新質量。在式(1)基礎引入個體效應和時間效應，以控制相關不可測因素的影響，結果如表3中列(2)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.020 1，在1%的水平下顯著為負，與列(1)結果基本相似。為緩解遺漏變量問題的影響，從企業層面和宏觀經濟社會層面添加控制變量，結果如表3中列(3)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.013 8，在1%的水平下顯著為負。考慮到實體企業專利從申請到授權需要一定時間，對實體企業金融化和其它主要控制變量均滯后一期，回歸結果如表3中列(4)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.018 2，在1%的水平下顯著為負。由此可知，實體企業金融化對企業創新質量存在顯著負向影響效應。

4.1.2 技術市場發展的調節效應及機制分析

技術市場發展調節效應的回歸結果如表4中列(1)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.012 1，在1%的水平下顯著為負，實體企業金融化與技術市場交互項的系數為-0.052 2，在1%的水平下顯著為負。二者系數符號與顯著性一致，說明在技術市場發展較快的地區，實體企業金融化對企業創新質量的負向影響效應更強，技術市場發展的調節效應會強化金融化對企業創新質量的負向影響效應，這與H1一致。可能的原因是，創新實力強、創新水平高的企業往往位于技術市場發展較快的區域，大量關鍵性技術創新由這些企業完成，較好的資源稟賦決定企業創新層次明顯高于技術市場欠發達地區企業。此外，在經濟不確定性沖擊下，企業創新投入偏好受到影響，資本由生產研發向金融市場轉移，這對發達技術市場地區企業創新質量的影響更大。

表3 實體企業金融化對創新質量的影響效應Tab.3 Impact effect of finacialization of entity enterprises on innovation quality

由表4中列(1)結果可知，技術市場的調節效應顯著存在。根據有調節的中介效應模型構建思路，利用式(3)和式(5)實證分析實體企業金融化與企業創新質量之間的作用機制以及技術市場在其中的調節效應。依據前文理論分析，選取融資約束和全要素生產率作為實體企業金融化與企業創新質量之間影響機制檢驗的中介變量。其中，實體企業融資約束用SA指數測量，為進一步驗證融資約束的機制效應，根據融資約束越嚴重的企業，越傾向于提高流動資產獲利能力的現實，用流動資產凈利潤率作為融資約束機制的穩健性檢驗變量；采用OP方法測量實體企業全要素生產率，在測量過程中用員工人數代表勞動投入，用企業總資產代表企業資本，用企業期末總投資額代表企業投資，以企業年齡、企業經濟增加值等變量作為控制變量。

融資約束機制有調節的中介效應模型回歸結果如表4中列(2)(3)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為0.058 5，在1%的水平下顯著為正，表明實體企業資產從生產研發向金融市場轉移能夠明顯緩解企業融資約束。實體企業金融化與技術市場發展交互項的系數為-0.057 5，在1%的水平下顯著為負，其符號與實體企業金融化的系數相反，說明在技術市場發展較快的地區，實體企業金融化對融資約束的緩解效應較弱。在技術市場發展水平較高的地區，企業發展對技術創新的依賴程度明顯高于技術市場欠發達地區，雖然實體企業資產從生產研發向金融市場轉移能在短期內幫助實體企業獲取豐厚利潤，在一定程度上緩解企業短期融資約束，但是生產研發資金投入的減少將極大削弱企業研發實力，從而明顯削弱企業長期競爭力，而企業競爭力下降將明顯改變投資者偏好，從而改變企業融資約束狀況。融資約束的系數為0.015 1，在5%的水平下顯著為正，說明融資約束是實體企業金融化與企業創新質量之間的有效影響機制，這與H2一致。融資約束與技術市場交互項的系數為0.002 8，但不顯著。可以看出，技術市場發展主要調節融資約束機制的前半路徑，即技術市場發展主要通過調節實體企業金融化對融資約束的影響，對實體企業金融化與創新質量之間的融資約束機制發揮調節效應。

在融資難、融資貴的背景下，實體企業為緩解資金困境，會努力提高流動資產獲利能力。為驗證融資約束機制的有效性，以流動資產凈利潤率作為中介變量，有調節的中介效應模型回歸結果如表4中列(4)(5)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為0.078 6，在1%的水平下顯著為正，表明實體企業資產從生產研發向金融市場轉移能顯著提升單位流動資產獲利能力。流動資產凈利潤率的系數為0.004 6，在10%的水平下顯著為正，表明流動資產凈利潤率是實體企業金融化與企業創新質量之間的有效影響機制，從而驗證了融資約束機制的有效性。在實體企業通過配置金融資產顯著提高流動資產獲利能力的情形下，考慮到融資難、融資貴和金融化的雙重影響，實體企業往往會提高流動資產配置比例,從而通過創新投入影響創新質量。為進一步檢驗其有效性，借助有調節的中介效應模型(3)，以流動資產比例為因變量進行回歸分析，結果如表4中列(6)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為0.061 6，在1%的水平下顯著為正，表明實體企業金融化能顯著提高流動資產占比。由此說明企業融資約束機制是實體企業金融化與創新質量之間的有效影響機制。

全要素生產率有調節的中介效應模型回歸結果如表4中列(7)(8)所示。結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.246 4，在1%的水平下顯著為負，表明實體企業資產從生產研發向金融市場轉移會顯著降低企業全要素生產率。實體企業金融化與技術市場發展交互項的系數為-0.138 5，在1%的水平下顯著為負，其符號與實體企業金融化的系數一致，說明在技術市場發展較快的地區，實體企業金融化對企業全要素生產率的負向影響效應更強。從國內經濟發展現實看，在技術市場發展水平較高的地區，技術進步對企業生產效率具有更強的正向激勵作用，當實體企業創新質量受企業金融化影響時，技術進步對實體企業生產效率的負向影響同樣更加強烈。全要素生產率的系數為0.013 2，在1%的水平下顯著為正，表明提高企業全要素生產率能顯著提高企業創新質量，企業全要素生產率是實體企業金融化與企業創新質量之間的有效影響機制，這與H3一致。全要素生產率與技術市場發展交互項的系數為0.000 8，但不顯著。可以看出，技術市場發展主要調節全要素生產率機制的前半路徑，即技術市場發展主要通過調節實體企業金融化對全要素生產率的影響，對實體企業金融化與創新質量之間的全要素生產率機制發揮調節效應。

表4 技術市場發展調節效應及機制分析的回歸結果Tab.4 Regression results of mechanism test and the moderating effect of technology market development

4.2 穩健性檢驗

4.2.1 替換被解釋變量

隨著經濟社會的發展，理論創新成果向現實生產力轉化逐漸引起社會和學者的廣泛關注，專利在企業創新質量評價中的地位越來越重要。為緩解理論與實際應用差別對實證結果的干擾，將企業獲批專利數量替換為專利引用次數，采用相同邏輯衡量企業創新質量，替換被解釋變量后的回歸結果如表5所示。列(1)結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.013 2，在1%的水平下顯著為負，這一結果與前文基本一致。列(2)結果顯示，實體企業金融化的系數為-0.009 0，在5%的水平下顯著為負；實體企業金融化與技術市場發展交互項的系數為-0.035 9，在1%的水平下顯著為負，實體企業金融化對企業創新質量的負向影響效應在技術市場發展較快地區更加強烈的回歸結果與前文基本一致，表明實證結果具有穩健性。

4.2.2 替換解釋變量

考慮到貨幣資金在企業生產經營過程中的重要作用，將貨幣資金從實體企業金融資產中剔除后重新計算實體企業金融化水平，回歸結果如表5中列(3)(4)所示。可以看出，實體企業金融化及其與技術市場發展交互項的系數均顯著為負，表明實體企業金融化對企業創新質量有顯著負向影響，而且這種負向影響效應在技術市場發展較快地區更加顯著，這一結論與前文分析結果基本一致。

4.2.3 內生性處理

由以上分析可知，實體企業金融化對企業創新質量存在顯著負向影響效應。從國內經濟發展現實看，創新質量不高的企業往往對自身發展前景缺乏足夠信心，加之實體經濟與金融投資收益差距的社會現實，存在創新困境的企業會大幅提高金融投資比例。因此，實體企業金融化與企業創新質量之間可能存在內生性問題。為緩解內生性問題對實證結果的影響，參考宮汝凱[34]對內生性問題的處理邏輯，采用如下3種方法構建實體企業金融化的工具變量：首先，以實體企業金融化的滯后變量作為實體企業金融化的工具變量，實體企業金融化的滯后變量與實體企業金融化相關，同時滿足與未控制因素不相關的假定。其次，根據上市企業所屬地級市，采用相同城市、相同年份的企業(排除企業自身后的其它企業)金融化水平均值作為實體企業金融化水平的工具變量。參考張軍[35]的觀點，實體企業金融化存在明顯的同伴效應，這有效保證了相同城市、相同年份的其它企業金融化水平與實體企業金融化水平相關，同時實體企業的金融投資決策往往根據自身經營情況制定，這保證了工具變量的外生性假定。最后，采用企業所在地級市所有實體企業金融化水平均值的滯后值作為實體企業金融化水平的預測值，并以此作為實體企業金融化的工具變量。

表5中列(5)為工具變量法的回歸結果，不可識別檢驗明顯拒絕工具變量未識別的原假設，弱工具變量檢驗F值遠大于Cragg-Donald臨界值，表明工具變量不存在弱工具變量問題，Hansen J統計量對應的概率值為0.909 0，表明不存在工具變量過度識別問題，內生性問題處理有效。在有效緩解內生性問題后，實體企業金融化的系數為-0.037 1，在1%的水平下顯著為負，與基準回歸結果基本一致。列(6)為技術市場調節效應的工具變量法回歸結果，不可識別檢驗明顯拒絕工具變量未識別的原假設，弱工具變量檢驗F值遠大于Cragg-Donald臨界值，表明工具變量不存在弱工具變量問題，Hansen J統計量對應的概率值為0.466 9，表明不存在工具變量過度識別問題，內生性問題處理有效。在有效緩解內生性問題后，實體企業金融化的系數為-0.022 1，在5%的水平下顯著為負，實體企業金融化與技術市場發展交互項的系數為-0.039 3，在1%的水平下顯著為負，回歸結果與前文基本一致。

表5 穩健性檢驗結果Tab.5 Results of robustness test

5 異質性分析

5.1 產品市場競爭

為分析不同產品市場競爭強度下實體企業金融化對創新質量的影響效應以及技術市場調節效應的差異，利用相同行業、相同年份的實體企業營業總收入計算赫芬達爾—赫希曼指數(HHI)，并以此作為實體企業產品市場競爭強度的代理變量。根據HHI指數越小，企業面臨產品市場競爭強度越大的特點，當企業HHI指數小于中位數時，企業面臨的產品市場競爭強度較大，競爭強度變量賦值為1，否則賦值為0。競爭強度變量取值為1或0時，實體企業金融化對創新質量的影響效應以及技術市場調節效應的回歸結果如表6中列(1)(2)所示。可以看出，競爭強度取值為1時實體企業金融化系數在1%的水平下顯著為負，而競爭強度取值為0時實體企業金融化系數并不顯著，說明當產品市場競爭更加激烈時，實體企業金融化對創新質量的負向影響效應更加顯著。出于維護市場競爭優勢的需求，產品市場競爭越激烈，創新在企業發展中的地位就越高。因此，當企業創新投入受到其它沖擊影響而減少時，實體企業金融化在激烈的產品市場競爭情形下對企業創新質量的影響更顯著。

5.2 家族企業

根據中國研究數據服務平臺(CNRDS)家族企業研究數據庫中的上市家族企業名單，將實體企業分為家族企業和非家族企業，將家族企業變量賦值為1，否則為0，據此研究家族企業在實體企業金融化對創新質量影響效應中的異質性，回歸結果如表6中列(3)(4)所示。結果顯示，非家族企業金融化系數在1%的水平下顯著為負，家族企業金融化系數不顯著，說明非家族企業金融化對企業創新質量的負向影響比家族企業更加顯著。與非家族企業相比，家族企業明顯更關注維系家族控制、保全家族社會資本等問題，社會情感財富是家族企業經營的重要價值導向。因此，家族企業受金融化影響較小。此外，家族企業之間的代際傳承在一定程度上緩沖了管理風格激烈變化對企業創新的影響。

5.3 銀企關系

參考Yeh&Liao[36]的思路，用長期借款在企業負債合計中所占比例衡量銀行與企業的關系，一般而言，銀企關系較好的企業獲得長期借款的概率更高。將長期借款在企業負債合計中占比高于均值的企業定義為銀企關系較好的企業，賦值為1，否則為0，回歸結果如表6中列(5)(6)所示。當銀企關系較差時，實體企業金融化系數在5%的水平下顯著為負；當銀企關系較好時，實體企業金融化系數不顯著，說明較好的銀企關系會顯著弱化實體企業金融化對創新質量的負向影響效應。銀行和企業在創新項目上的信息不對稱是影響創新項目融資的重要因素，當銀企關系較好時，長期且全方位的溝通和接觸不僅能有效降低雙方的信息不對稱，而且可以促使銀行為企業針對性設計與企業創新項目風險相匹配的貸款條件，在有效緩解企業融資約束的情形下，實體企業創新投入受金融化沖擊明顯減小，從而弱化實體企業金融化對創新質量的負向影響效應。

表6 異質性分析結果Tab.6 Results of heterogeneity analysis

6 結論與啟示

6.1 結論

本文利用中國A股上市企業數據實證研究實體企業金融化對創新質量的影響效應以及技術市場發展的調節效應，得出以下主要結論：第一，實體企業金融化對企業創新質量具有負向影響效應，實體企業金融資產占比提升會顯著降低企業創新質量。第二，技術市場發展能調節實體企業金融化對創新質量的影響效應，在技術市場發展較快的地區，實體企業金融化造成的創新質量損失更大，技術市場發展的調節作用能夠強化實體企業金融化對創新質量的負面影響效應。第三，融資約束是實體企業金融化影響企業創新質量的重要機制，實體企業資產從生產研發向金融市場轉移能夠顯著緩解企業融資約束，雖然緩解融資約束能提高企業創新質量，但是資產從生產研發向金融市場轉移的綜合效應導致企業創新質量顯著降低，而且在技術市場發展較快的地區，實體企業金融化對融資約束的緩解效應較弱，技術市場發展主要通過影響融資約束的前半路徑發揮調節效應。第四，全要素生產率是實體企業金融化影響企業創新質量的重要機制，在技術市場發展較快的地區，實體企業金融化對企業全要素生產率的負向影響更加強烈，技術市場發展主要通過影響全要素生產率機制的前半路徑發揮調節效應。第五，實體企業金融化對創新質量的影響在產品市場競爭強度、是否為家族企業和銀企關系方面存在異質性。當產品市場競爭更激烈、實體企業為非家族企業和銀企關系較差時，實體企業金融化對企業創新質量的負向影響更顯著。

本文邊際貢獻主要有：首先，與已有文獻不同，本文以企業創新質量為視角研究實體企業金融化的影響效應，以獲批專利數量和專利引用數量為基準構建的評價指標更加貼近企業創新質量發展現實，同時關注技術市場發展在實體企業金融化對創新質量影響效應中的調節作用，為提高實體企業創新質量提供了理論依據。其次，本文研究了企業金融化對創新質量的影響機制，并借助有調節的中介效應模型，深入探討技術市場發展對影響機制路徑的調節效應。最后，根據實體企業經濟發展現實，從產品市場競爭、是否為家族企業和銀企關系視角，探討不同情境下實體企業金融化對創新質量影響效應的差異性，為提高實體企業創新質量提供了政策指引。

6.2 政策啟示

第一，提高金融支持實體經濟強度。當前銀行仍然是最主要的金融機構，在金融支持實體經濟發展過程中有著不可替代的重要作用。為進一步提高金融支持實體經濟強度，銀行業應以深入推進市場化為前提，通過強化銀行業的良性競爭持續提升銀行業競爭力，同時不斷完善相關法律法規，加大對金融市場的監管力度，通過持續提升銀行服務實體經濟發展水平，為實體企業創新提供充足的資金保障。

第二，重視創新的作用，構建防范外部沖擊的屏障。創新對實體企業發展活力的影響不容忽視，當實體企業發展受不確定性沖擊影響較大時，政府部門應著力改善實體企業發展基礎設施環境，引導企業重視創新質量，對實體企業金融化現象保持高度關注，與實體企業一道共同構筑防范外部不確定性沖擊風險的有效屏障。

第三，拓寬融資渠道，加強資金使用監管。融資約束是實體企業金融化影響企業創新質量的重要機制，為有效抑制實體企業金融化傾向，政府部門應多渠道、全方位為實體企業拓寬融資渠道和提升融資效率提供必要公共服務，同時加強對資金使用的監管，通過制定合理的政策引導實體企業不斷提升對創新質量的關注程度。

6.3 不足與展望

本文仍存在一定不足：首先，中介效應在判定融資約束和全要素生產率是否是實體企業金融化影響企業創新質量的影響機制方面具有良好的實證檢驗效果，但是中介效應模型在測度中介效應大小時面臨實證檢驗的有效性問題，對于融資約束機制和全要素生產率機制中介效應的定量測度有待進一步研究。其次，限于篇幅和數據原因，在異質性檢驗時未詳細探討技術市場發展調節效應的異質性問題。