金融資產配置對實體企業創新效率的影響

劉 磊

（信陽農林學院 財經學院，河南 信陽 464000）

一、引言

自黨的十八大以來，中國不斷優化科技創新政策，推動“改革舉措—政策措施—法律法規”螺旋式上升，為國家建設科技創新體系提供政策引導。“十四五”規劃提出，深入實施科教興國戰略、人才戰略、創新驅動發展戰略，完善國家創新體系，加快建設科技強國。國家關于創新驅動發展戰略的政策實施，彰顯出科技創新在國家戰略中的重要地位，凸顯其對于經濟高質量發展的現實意義。實體企業作為國家科技創新關鍵著力點，對加快科技創新、建設制造強國、網絡強國與數字中國發揮底層驅動作用。黨的十二大報告明確提出：“堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國”。以實體企業創新帶動新技術、新模式、新業態與新行業發展，對于創新型國家建設發揮著“穩定器”與“定海針”作用，利于形塑經濟高質量發展新優勢。熊彼特曾言，企業創新發展離不開金融市場的支持，而有效的金融資產配置是實體企業創新效率提升的基礎支撐。根據國家統計局數據顯示，2009 年，中國整體研發投入經費為5802.1 億元，到2020 年這一數據達到24393.1 億元。在僅十多年時間內，國家研發投入經費增加近4 倍之多，增速領跑世界各國，總量位居世界第二，以充足的金融資產配置驅動實體經濟創新效率提升。但伴隨著實體企業配置金融資產增多，部分企業逐漸出現由經營主業轉向金融投資的情況，產生“脫實向虛”現象，扼制創新效率提升。于此背景下，研究金融資產配置與實體企業創新效率二者關系，對于實體經濟“脫虛向實”以及高質量發展頗具實效性。

金融資產配置對實體企業開展創新活動具有重要影響，主要表現為正向的激勵效應和負向的抑制效應。就激勵效應而言，金融資產配置作為資本支持路徑，能夠對實體企業R&D投資[1]、技術研發投入[2]、綠色技術創新[3]產生積極影響，從而推動實體企業創新效率提升。尤其是金融資產配置能夠加快實體企業數字化轉型[4]、提升創新可持續性[5]，促使實體企業適應數字經濟變革趨勢，加快技術創新改革，助力創新效率提高。就抑制效應而言，宏觀上金融資產配置易引發實體企業“脫實向虛”[6]，不利于實體企業更好借助金融資產疏通技術創新渠道、深化創新投入，阻滯創新效率提升；微觀上金融資產配置能夠擴大實體企業高管薪酬差距[7]、加大企業財務風險[8]，弱化金融資產原本對于實體企業創新研發的支持效益，阻滯創新效率提升。

文章基于2013—2021 年中國滬深A 股上市高端制造業樣本，從實體企業自身角度出發，研究金融資產配置對實體企業創新效率的影響，并對其作用機制展開探討，為實體企業借助金融資產配置加大創新研發提供理論參鑒，亦為政府、科創企業、金融市場出臺關聯政策提供決策依據。

二、假設提出

1.直接影響：金融資產配置與實體企業創新效率

通常情況下，實體企業金融資產配置出于儲蓄與投機兩種動機來考量。就儲蓄動機而言，實體企業借助金融資產配置不斷加大現金流儲蓄，希望獲得長期大額創新投資，為創新活動開展提供保障[9]。就投機動機而言，實體企業希冀通過金融資產配置獲得較高收益，并將所獲金融資源向金融部門傾斜，降低創新投資意愿，不利于創新效率提升。從實際情況來看，實體企業創新具有風險高、不確定性強、耗時長等特征，需要實體企業提高資金管理與決策能力，為創新活動開展儲蓄基礎資本。基于這一屬性，實體企業以金融資產配置強化創新研發具有階段性特征，需歷經初期感知、大力投入、效應凸顯與邊際收益遞減四個階段的動態演進過程。初期感知是實體企業應用金融資產的初始階段，處于該階段的實體企業面臨激烈市場競爭，不得不考慮投入一定金融資產助力研發創新。但創新活動開展具有周期性，短期內金融資產配置對實體企業創新效率的影響并不明顯。在大力投入與效應凸顯階段，實體企業借助高額資金儲備，強化創新活動投入，促使金融資產配置對創新效率的促進作用逐步凸顯。一方面，實體企業借助持續的金融資產配置，積極通過國內外市場合作加大創新技術與產品引入[10]，提高創新效率。另一方面，實體企業以金融資產均衡化配置滿足自身研發創新、設備購入等基礎費用需求，發揮金融資產的“蓄水池效應”，支持創新活動開展，進而提升創新效率。而隨著實體企業金融資產配置步入邊際收益遞減階段，在享受到利好金融資產配置與應用基礎上，實體企業間均會通過金融資產配置展開競爭，造成創新研發產品與服務同質化現象，倒逼實體企業通過更新技術與產品獲得壟斷利潤，加大了金融風險敞口，干擾創新活動正常開展，對創新效率提升造成較大沖擊。基于此，提出假設H1：

假設H1：金融資產配置會對實體企業創新效率產生影響，呈現先上升后下降的倒“U”型非線性特征。

2.間接影響：融資約束與創新投資的中介作用

基于金融資產配置發揮的直接效應，從金融風險規避效應與創新投資強化效應探究其對實體企業創新效率的影響。

就金融風險規避效應而言，實體企業與外部金融市場間往往存在嚴重信息不對稱問題，導致資金供給方無法掌握交易所需信息。為企業帶來較為嚴重的融資約束。這導致實體企業創新活動受到資源性限制，逐漸降低創新利潤，不利于創新效率提升[11]。而有效的金融資產配置通過外源性與內源性兩種融資渠道，夯實實體企業創新所需研發資本，利于創新效率提高。一方面，實體企業借助金融資產強化儲蓄流動性，通過增加持有金融資產規模緩解信貸配給問題，實現技術、數據、人力等資源合理化引入，達到提高創新效率的目的。另一方面，實體企業進行金融資產配置可優化金融資源供給環境，借助更為健全的金融服務體系緩解融資約束問題。這能夠滿足實體企業新興渠道、新興業態與新興領域投入的金融需求，增強創新活動開展效能，提高創新效率。根據以上分析，提出假設H2：

假設H2：金融資產配置會通過融資約束緩解，影響實體企業創新效率。

就創新投資強化效應而言，實體企業以創新驅動發展搶占市場份額的動機，需長期投資數字基礎設施或者發展數字技術[12]。這會占據企業大部分投資支出，若項目中斷還可能帶來較大損失，不利于激發創新活性。而金融資產配置作為實體企業獲取資本支持的一項關鍵舉措，能夠通過多渠道資金注入夯實企業資本實力，為企業開展創新投資提供所需資金，提高其創新效率。首先，實體企業借助金融資產高流動性與強變現性特征，增加籌融資能力，并將所獲收益投入其他實體企業，用以聯盟研發創新技術、產品或者服務[13]。這不僅有利于突破實體企業面臨的新技術發展瓶頸，還能夠推動其借助新利潤增長點抱團完成創新攻關，顯著提升創新效率。其次，金融資產配置可以為流動性不足的實體企業儲備資金，并推動企業在金融市場進行不同期限交易，改善投融資環境，提升創新效率。最后，實體企業借助金融資產配置將部分閑散資金投入金融市場，不僅實現了資本保值與增值，還增加資產變現與流動性能力，規避創新活動潛在的資金斷裂風險，持續提升創新效率。基于以上分析，提出假設H3：

假設H3：金融資產配置會通過提升創新投資水平，影響實體企業創新效率。

三、研究設計

1.樣本數據處理

考慮到數據可得性，文章以2013—2021 年中國滬深A 股上市高端制造業為研究樣本。依據中國產業分類標準，高端制造業包含專用設備制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，醫藥制造業，儀器儀表制造業以及鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業五大類一級行業，細分為18 個二級行業。為確保研究準確性，剔除數據嚴重缺失的企業和ST、*ST類樣本企業。樣本數據來源于WIND 數據庫、CSMAR 數據庫、CNRDS 數據庫、國家統計局官網。部分缺失數據通過相關企業財務報表進行補充。為避免極端值影響，對連續變量采取上下1%縮尾處理。

2.變量選取與說明

（1） 被解釋變量

被解釋變量為實體企業創新效率(Realinn)。將實體企業創新效率定義為實體企業實際創新產出與前沿面創新產出的比值。采用C-D 生產函數的隨機前沿模型對實體企業創新效率進行測度，具體計算公式如下：

其中，Realinnit∈(0，1]，當μit=0 時，創新效率取值最大，為1；μit值越大，Realinn 值越小，意味著實體企業創新效率越小。

進一步借助超越對數生產函數隨機前沿模型進行穩健性檢驗，計算公式具體如下：

其中，lnInnoutit為t 時期第i 個企業的創新產出，以企業當年發明專利申請數量加1 取對數進行衡量；lnPerit與lnRDit為t時期第i 個企業研發人員與研發支出兩類創新投入，分別以研發人員數量對數值和企業研發支出總金額對數值進行衡量；υit與μit分別為隨機干擾項和技術非效率影響項。此外，借鑒萬源星、許永斌(2019)[14]的研究，分別賦予企業外觀設計、實用新型以及發明專利0.2、0.3 和0.5 的權重，以此作為替換企業創新產出的指標進行穩健性檢驗。

（2） 核心解釋變量

核心解釋變量為金融資產配置(Finan)。為準確研判實體企業金融資產配置情況，文章從樣本企業財務報表中提取出持有至到期投資、可供出售金融資產、投資性房地產、衍生金融資產、交易性金融資產五類會計科目，并識別篩選出實體企業對金融機構的長期股權投資。在此基礎上，對實體企業持有的金融資產規模取數值以相鄰年份實體企業金融資產規模的一階差分衡量實體企業金融資產配置水平。

（3） 中介傳導變量

第一，融資約束(Fincon)。文章借鑒苗苗等(2019)[15]的研究，采用WW 指數衡量企業融資約束程度，具體計算公式如下：

上式中，Cashit為i 企業第t 年支付現金股利的虛擬變量，若支付現金股利，取值為1，否則取值為0；Finconit為經營活動現金流與總資產的比值；Liait為長期負債額與總資產的比值；Toassit為總資產對數值；Esalit和Indsalit為企業與行業的銷售增長率。WW 指數越高，意味著企業的融資約束程度越深。

第二，企業創新投資(RD)。企業創新投資主要包括相對支出與絕對支出兩大類。基于此，采用研發支出與企業總資產比值衡量相對支出，采用研發支出對數值衡量絕對支出，并借助熵權法測算企業創新投資水平。

（4） 控制變量

考慮到影響實體企業創新效率的因素較多，文章借鑒熊凱軍(2022)[16]、石軍偉等(2022)[17]的研究，從以下兩個層面選取控制變量加入回歸方程：第一，企業微觀層面特征變量。盈利能力(Profit)，以期末凈利潤與企業總資產比值進行衡量。企業管理水平(Entman)，以企業管理費用與營業總收入比值進行衡量。企業規模(Size)，以企業期末總資產的自然對數進行衡量。現金流比率(Cash)，以經營活動產生的現金凈流量與企業總資產比值進行衡量。高管持股比例(Mhold)，以管理層持股數量與企業總股份數量比值進行衡量。資產期限結構(Asset)，以期末固定資產金額與期末總資產比值來衡量。財務杠桿(Finlev)，以期末總負債與總資產之比進行衡量。第二，其他控制變量，包括實體企業個體效應和時間固定效應。主要變量特征描述如表1 所示。

表1 主要變量特征描述

3.模型構建

（1） 基準模型

為檢驗金融資產配置對實體企業創新效率的影響作用，文章構建面板數據模型展開實證分析，具體計算公式如下：

其中，Realinnit為被解釋變量，指代i 企業t 時期的創新效率；Finanit為核心解釋變量，指代i 企業t 時期的金融資產配置水平；同時，在公式中引入金融資產配置的二次項，用以檢驗金融資產配置與實體企業創新效率的非線性關系；Controlit為所選控制變量；μi為實體企業個體固定效應；δt為時間固定效應；εit代表誤差項；α1與α2為本研究重點關注的系數，預期前者為正，后者為負。

（2） 中介效應模型

進一步研究金融資產配置對實體企業創新效率的影響機制，借鑒王海燕等(2021)[18]研究，構建如下多重中介效應模型：

其中，Finconit和RDit為中介變量，是i 企業t 時期的融資約束與企業創新投資。若估計系數α1與α2顯著，意味著中介效應成立。因此，首先檢驗(4)式中上述兩個系數的顯著性；其次利用式(5)和式(6)依次檢驗金融資產配置對中介變量系數β1、γ1的顯著性，以及式(7)中系數θ3、θ4的顯著性。

四、實證結果分析與評價

1.基準估計

表2 為金融資產配置影響實體企業創新效率的基準回歸結果。其中，列(1)～列(8)為依次加入控制實體企業微觀特征變量的回歸結果，所有回歸均控制了實體企業個體固定效應和時間固定效應。回歸結果表明，金融資產配置的一次項回歸系數為正且通過10%顯著性檢驗，金融資產配置的二次項回歸系數在5%顯著性統計檢驗水平上為負。這意味著當金融資產配置水平小于35.72 時，實體企業創新效率會伴隨金融配置水平提升而增加；當金融資產配置水平大于35.72 時，實體企業創新效率會伴隨金融配置水平提升而降低。即金融資產配置與實體企業創新效率之間存在倒“U”型非線性關系。金融資產配置在前期會對實體企業創新效率產生積極影響，但伴隨實體企業金融資產配置水平不斷提升這種促進作用會逐步減弱甚至發生逆轉，在跨過臨界點之后會抑制實體企業創新效率的提升。由此，驗證了假設H1 的存在性。文章所選樣本企業在實體企業中具有一定體量和重要性，因此其金融資產配置水平具備一定代表性。由表1 變量特征描述結果可以發現，金融資產配置水平的均值為1.502，與臨界值35.72 具有較大差距，表明中國實體企業普遍處于提升金融資產配置水平、促進創新效率提升的前期階段，但部分金融資產配置水平較高的實體企業也須防范相關的負面影響。控制變量方面，盈利能力、企業管理水平、現金流比率對實體企業創新效率具有顯著正向影響，而高管持股比例、資產期限結構與財務杠桿對實體企業創新效率具有顯著負向影響，企業規模的影響作用未通過顯著性水平檢驗。

表2 金融資產配置影響實體企業創新效率的基準回歸結果

2.內生性與穩健性檢驗

通過前文檢驗分析，發現金融資產配置對實體企業創新效率具有倒“U”型非線性影響，對于這一結論需謹慎看待。原因在于，在基準回歸中金融資產配置與實體企業創新效率之間可能存在內生相關性：一是金融資產配置、實體企業創新效率以及企業微觀特征變量之間可能存在互為因果的內生性。一方面，實體企業開展創新活動需大量資金支持，可能會配置較多金融資產以獲得創新活動所需的資金，進而提升自身創新效率；另一方面，考慮到實體企業創新效率受到前一期創新績效的影響，當期創新效率可能會受到前一期創新效率影響，即實體企業創新效率可能存在高度自相關性，由此產生內生性問題。為有效解決上述可能存在的問題，文章改變前文估計方法，借助動態面板模型對變量關系展開實證檢驗。二是金融資產配置與實體企業創新效率在衡量指標上可能有所偏差，進而導致實證結果出現偏誤。為此，通過替換被解釋變量與核心解釋變量方法，對基準模型進行重新回歸。在替換被解釋變量時，如前文所述，以超越對數生產函數隨機前沿模型進行穩健性檢驗。在替換解釋變量時，采用金融活動獲利與企業總利潤比值衡量金融資產配置水平，計算公式為：（匯兌收益+公允價值變動損益+投資收益）/利潤總額。

表3 中列(1)和列(2)分別為差分GMM估計結果和系統GMM估計結果。觀察得出，AR(2)檢驗的P 值均大于0.05，意味著殘差項不存在二階自相關。Sargan 檢驗的P 值均大于0.1，證明文章所選工具變量合理，亦驗證上述模型設定的合理性。從表3結果中可以看出，實體企業創新效率一階滯后項回歸系數均為正，且通過顯著性檢驗，表明實體企業創新效率具有顯著自相關性。與基準模型相比，金融資產配置估計系數的方向和顯著性均沒有太大變動。因此可以認為，基準模型估計結果并非依賴于特定計量方法產生，即基準回歸結果具有較高穩健性。表3 中列(3)和列(4)分別為替換解釋與被解釋變量的檢驗結果。可以看出，金融資產配置估計系數為正，且在5%水平下顯著；金融資產配置二次項估計系數為負，并通過1%顯著性水平檢驗。這一結果表明金融資產配置與實體企業創新效率之間具有顯著倒“U”型非線性關系，進一步證明前文基準回歸結果穩健。

表3 內生性處理與穩健性檢驗

3.異質性分析

受管理機制與人才、資金實力、技術儲備等各種復雜因素影響，不同類型實體企業所處發展階段存在差異，對其創新效率的影響也有所不同。相較于非國有企業，國有企業在技術創新與效率變革方面具有更大提升空間，且存在更加突出的委托—代理問題[19]。基于此，金融資產配置對實體企業創新效率的影響在國有企業與非國有企業中可能存在異質性。故文章基于所有權性質不同，將樣本企業劃分為國有企業與非國有企業兩組，探討金融資產配置對實體企業創新效率影響的異質性。在此基礎上，進一步借鑒李健等(2022)[20]的研究，按照企業生命周期，將樣本企業劃分為成長期企業、成熟期企業與衰退期企業三組，考察金融資產配置對實體企業創新效率的影響更多體現在哪一類企業中。具體檢驗結果如表4 所示。

表4 異質性檢驗回歸結果

表4 列(1)和列(2)為國有企業與非國有企業的回歸估計結果。觀察得知，在國有企業子樣本中，金融資產配置對實體企業創新效率的影響系數通過1%顯著性水平檢驗；在非國有企業子樣本中，金融資產配置的影響系數未通過顯著性水平檢驗。產生這一結果的原因在于，國有企業通常擁有更充足的科研儲備、資本以及人力資源，其創新活動開展受到的制約更少，即企業創新活動會受到“所有制歧視”。因此，金融資產配置對國有企業創新效率的邊際效應相對較小，對非國有企業創新效率的影響作用更加顯著。表4 列(3)～列(5)為金融資產配置在成長期、成熟期與衰退期企業的回歸估計結果。在成長期企業子樣本中，金融資產配置對實體企業創新效率的影響系數通過10%顯著性檢驗；在成熟期與衰退期企業子樣本中，金融資產配置對實體企業創新效率的影響系數均通過1%顯著性檢驗，但從系數來看，金融資產的影響系數在衰退期企業樣本中更大。產生這一結果的原因可能在于，成長期企業通常更想通過創新獲得市場競爭優勢，而金融資產配置能夠為該類企業帶來更多資金、知識等創新要素資源，促使成長期企業創新效率提升。企業生命周期理論認為，成熟期與衰退期企業的戰略目標是從市場中獲取最大化利潤，更加傾向于進行金融資產配置，以不斷提升創新產出，繼而賺取市場利潤。由此，金融資產配置在成熟期和衰退期企業中的影響作用更顯著。

五、機制檢驗

為進一步考察金融資產配置影響實體企業創新效率的作用機制，文章基于前文理論分析，借助多重中介效應模型展開實證檢驗，具體結果如表5 所示。表中列(1)和列(4)與前文模型(4)和模型(7)相對應。從列(1)估計結果來看，金融資產配置一次項和二次項系數分別為0.0217、-0.0007，且通過10%顯著性水平檢驗，這意味著融資約束與企業創新投資中介效應的檢驗條件成立。列(2)和列(3)中，金融資產配置對融資約束與企業創新投資兩個中介變量的影響系數分別為0.0795、0.0028，并通過5%顯著性水平檢驗。列(4)中融資約束與企業創新投資的回歸系數分別為0.0835、-1.2472，在10%統計檢驗水平下顯著，滿足第二步多重中介效應模型檢驗條件。因此可以得出，融資約束與企業創新投資兩個中介影響機制均存在，在金融資產配置與實體企業創新效率之間發揮部分中介效應。具體來看，金融資產配置對融資約束的估計系數為負，并通過5%顯著性水平檢驗，表明金融資產配置水平不斷提升，可有效緩解實體企業融資約束，進而影響實體企業創新效率。金融資產配置對企業創新投資的估計系數為正，在1%統計水平上顯著，意味著金融資產配置水平提升能夠通過提升企業創新投資，對實體企業創新效率產生影響。由此，假設H2 與假設H3 得以驗證。綜上，融資約束與企業創新投資均是金融資產配置影響實體企業創新效率的傳導機制，二者均發揮部分中介作用。

表5 機制檢驗回歸結果

六、研究結論與政策啟示

文章以2013—2021 年中國滬深A 股上市高端制造業為研究樣本，借助面板模型與多重中介效應模型，實證探究金融資產配置對實體企業創新效率的影響。研究結果表明：第一，金融資產配置對實體企業創新效率具有顯著倒“U”型非線性影響，即金融資產配置在前期會有效促進實體企業創新效率提升，但伴隨企業金融資產配置水平不斷提升，這種促進作用會逐步減弱甚至逆轉。該結論在經過穩健性檢驗與內生性處理之后依然成立。第二，相較于國有企業、成長期企業，金融資產配置對非國有企業、成熟期企業和衰退期企業創新效率的影響更加顯著。第三，金融資產配置能夠通過緩解融資約束和促進企業創新投資雙重渠道對實體企業創新效率產生積極影響。

研究結論啟示在于：第一，實體企業應積極作為、乘勢而上，把握政策扶持優勢，探索金融資產配置方式，抓住金融資產配置帶來的資本利好，不斷為創新活動注入資金投入。該過程中，實體企業應注意防范金融資產過量配置所帶來的創新利潤下降問題，以黏性化的資本支持加大創新技術引入與應用，進而提升創新效率。第二，政府應鼓勵處于規模與資金應用劣勢的中小實體企業結合自身科創特色，契合數字經濟發展浪潮，以良性金融資產配置主動引入數字技術，并加強經驗交流，以此提升技術創新能力。同時，這部分企業應借鑒大規模與資金實力雄厚實體企業金融資本配置模式，提高技術資本利用效率，從而獲得更多創新收益。第三，實體企業應積極借助金融資產配置作用，優化內源性與外源性投融資渠道，以緩解自身融資約束，把控創新活動所面臨的金融不確定性風險。且實體企業在配置金融資產時應不斷優化信用風控模式，提升自身對于金融市場風險的鑒別能力，以有效資本投入賦能創新研發，進而提升創新效率。第四，實體企業應將技術創新投資作為未來創新活動開展的“活水源”，借助有效金融資產優化創新投資渠道與模式，為創新活動的開展持續注入資金活水。實體企業間還可達成聯盟，就技術創新投資形成長期合作，以多元金融資產配置強化創新投資帶來的長期受益，進而提升自身創新效率。