資管新規對企業創新的影響：激勵效應之謎

唐文進?鄧蘋艷

摘要：資管新規作為資管行業首個統一的強監管政策，對企業從事影子銀行業務直接產生限制作用，但是對于實體企業創新的最終影響存在著不確定性。以資管新規的實施為準自然實驗，基于2014—2021年A股上市公司數據，借助廣義DID模型可以厘清和驗證資管新規對企業創新的影響。實證研究發現：資管新規實施后，影子銀行化程度較高企業的創新數量和創新質量顯著提升，且經過一系列穩健性檢驗后，結論依然成立；資管新規對企業創新的促進效應在國有企業、大型企業和高管有金融背景的企業更為顯著。其影響機制檢驗發現，資管新規會通過抑制企業的“投資替代”效應和具有融資優勢的企業成為“實體中介”兩條渠道來促進企業創新。因此，強化金融監管，引導經濟“脫虛向實”勢在必行。在推行金融強監管措施時， 要盡量避免“一刀切”模式，進一步規范金融機構的投資業務，拓展中小企業等融資劣勢企業的創新融資渠道，積極引導金融服務實體經濟。

關鍵詞：金融監管；資管新規；企業創新；激勵效應之謎；投資替代

中圖分類號：F832.1 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2024）03-0005-10

一、引言

黨的二十大明確提出，要強化企業科技創新主體地位。企業創新不僅是經濟發展的微觀基礎，而且驅動著國家核心競爭力的形成，金融應為企業創新提供足夠的資金支持。為了引導金融更好地服務于實體經濟，“一行兩會一局”（1） 于2018年4月聯合發布了《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》（簡稱“資管新規”），通過限制資管業務期限錯配、多層嵌套，打破剛性兌付等方式，對金融機構資管業務的資金池、非標、杠桿、通道等進行了約束與規范，力求通過強化監管來引導資金流向實體經濟，推動經濟高質量發展。那么，金融統一強監管能否有效促進實體經濟高質量發展呢？

作為資管行業首個統一的強監管政策，資管新規自出臺便受到社會各界的高度關注，其實施效果也成為學術界和實務界討論的熱點。已有研究發現，資管新規實施后，影子銀行融資規模迅速萎縮，這導致企業尤其是中小和民營企業的融資成本、融資約束水平顯著上升（2）；而融資成本上升、融資約束加劇無疑會弱化企業創新激勵，由此推斷，資管新規等金融強監管措施實施后，企業創新水平會因其金融支持弱化而表現出下降趨勢（3）。但是，已有學者采用區域性的金融監管支出數據證實，金融監管力度的加強會顯著促進企業創新水平的提升（4），這與“加強金融監管會提升企業尤其是中小企業的融資約束進而降低企業創新水平”的傳統觀點并不一致。由此產生所謂的“激勵效應之謎”：資管新規等金融強監管措施為何在加劇企業融資約束的同時，卻會促進企業創新水平提升？

為此，本文以資管新規的實施為準自然實驗，選取2014—2021年A股上市公司的樣本數據，借助廣義DID模型考察了資管新規對企業創新的影響。本文的邊際貢獻主要體現在：

第一，從企業影子銀行化視角為探討中國制度背景下金融強監管的微觀經濟效應提供了經驗證據。已有文獻對強化金融監管的探討往往局限于微觀經濟“脫實向虛”和“金融化”視角（5），且并未深究金融強監管在緩解經濟“脫實向虛”或“金融化”問題之后是否會促進經濟高質量發展。

第二，嘗試為“激勵效應之謎”提供一種合理解釋。本文更科學合理地解釋了上述“激勵效應之謎”：資管新規實施后，國有企業等具有融資優勢的企業原有的“投資替代”和“實體中介”兩大效應均得到抑制，這就一方面會造成非國有企業等缺乏融資優勢企業的融資成本上升，進而加劇企業融資約束；另一方面也會引發國有企業等具有融資優勢企業減少金融投資，增加創新投入，進而促進企業創新水平的提升。

第三，基于具體政策構造的準自然實驗能夠有效識別監管政策改變與企業創新之間的因果關系，從而更準確地評價政策效果。已有研究受限于研究場景，普遍采用區域性的金融監管支出數據作為金融監管的衡量標準（6），但由于不同地區的財政收入水平、財政規模和目標存在差異，采用區域財政的金融監管支出數據能否準確衡量地區金融監管強度還有待商榷（7） 。金融監管政策的變化往往伴隨著宏觀經濟和制度環境的變化，本文用特定政策作為外生沖擊構造準自然實驗研究金融監管對微觀主體的經濟影響更有針對性和說服力。

二、文獻回顧

2008年全球金融危機后，實體經濟持續疲軟而金融部門持續膨脹，以影子銀行為代表的非正規金融迎來了爆發式增長（8） 。一方面，具有融資優勢的企業在獲得低成本的信貸融資后，在資本逐利動機驅使下將資金轉貸給受融資約束的企業（9），成為“影子銀行”。另一方面，影子銀行等非正規金融的發展為企業金融化提供了投資渠道（10） 。比起具有高風險、長周期、高投入特點的技術創新投資，企業更愿意選擇利用超募資金、股權創新、過橋貸款等多元化渠道從事收益率與風險均相對較高且隱蔽性相對較強的金融業務投資（11），這導致大量的金融資源脫離實體經濟部門，逆向流入金融和房地產等行業，侵占了創新資源（12）。可見，企業創新能力存在短板與我國當前金融市場發展不平衡、不充分之間存在密切的關系。各級政府能否順利實施創新驅動戰略，關鍵在于其能否營造更有效的環境引導金融投資轉向實體投資，激勵企業的創新意愿。

關于金融強監管對企業創新影響的研究主要分為宏觀和微觀兩個層面。在宏觀層面，已有研究發現，通過抑制影子銀行發展、縮減融資軟約束企業的信貸資源等方式增強金融監管，降低了非銀行金融機構的極端風險（13），整治了市場亂象（14），能夠引導金融資源轉投向實體部門的發展，一定程度上對宏觀經濟環境起到優化作用（15）。同時，監管部門對公司治理和上市公司信息披露質量的要求日益完善和嚴格，強化重點環節的監管使企業信息披露更透明，有助于減少企業操縱真實盈余管理這種財務行為，從而降低企業出于“保盈”目的對創新活動產生的負面影響（16）。在微觀層面，李華民等發現，金融監管強度的增加有助于降低企業杠桿率水平，驅動企業多元化投資，并減輕企業的盈余管理行為，為自身財務風險穩定提供保障從而提升企業的創新水平（17）。但是也有學者提出，加強金融監管后，隨著影子銀行融資規模迅速萎縮，企業的融資成本、融資約束水平明顯上升（18）；李廷瑞和張昭指出，金融嚴監管會加劇中小企業的融資約束，對其技術創新產生負向沖擊（19）。同時，有學者提出金融監管對處于年輕生命周期階段企業的研發投入和創新產出會產生不利影響（20）。

綜上所述，已有文獻為本文的研究提供了重要參考，但仍存在不足之處：第一，已有研究往往局限于金融強監管政策頒布后對融資約束產生的影響，鮮有文獻直接研究其對企業創新的影響。第二，已有研究并不能很好地解釋上述“激勵效應之謎”。

三、理論分析與研究假設

（一）資管新規對企業創新的影響

資管新規作為資管行業首個統一的強監管政策，對企業從事影子銀行業務直接產生限制作用，但是對于實體企業創新的最終影響存在著不確定性。一方面，資管新規對非金融企業影子銀行業務的限制能夠擠出部分資金。基于“投資替代”理論，當金融資產的投資收益高于實體投資收益時，非金融企業會選擇金融投資而非實體部門的投資（21）。研究發現，當非金融企業過度進行金融投資時，會削減對實體部門的投資（22）。段軍山和莊旭東指出，以“投資替代”為動機的企業將有限的資金用于投資金融資產，導致技術研發的投入減少（23）。同時，由于融資歧視的存在，具有融資優勢的企業更能獲得充足的資金。融資能力強的企業在獲得銀行貸款后，會選擇將自有閑散資金或銀行信貸資金轉貸給融資劣勢的企業以獲取資金利息（24），成為“實體中介”參與影子銀行業務。無論是“投資替代”還是“實體中介”，資管新規對影子銀行業務的限制都會將越來越多的資金從金融領域中擠出，釋放企業用于技術創新的資源，進而促進企業創新。

與此同時，影子銀行業務的飛速發展原本就源于不合理的融資結構、信貸約束歧視以及監管不足等問題。中國企業尤其是中小企業普遍面臨“融資難”“融資貴”問題，使其不得不更多地依賴實體中介來獲得融資（25）。國有企業和大型企業等具有融資優勢的企業將獲得的廉價信貸資源用于再放貸業務形成的影子銀行業務，一定程度上能夠降低中小企業的融資成本，緩解企業的融資約束（26）。資管新規的強力監管導致影子銀行規模大幅度萎縮，打破了原有的資金供求平衡，在金融市場投資環境未見明顯改善、金融機構對中小企業放貸的意愿依然不高、影子銀行規模下降導致資本總量減少的背景下，融資約束較高企業的融資狀況可能會進一步惡化，而外部資金來源被限制，導致企業創新資金供給減少，從而可能會抑制企業創新活動。基于以上分析，本文提出假設1：

H1a：資管新規的實施對企業創新具有促進作用。

H1b：資管新規的實施對企業創新具有抑制作用。

（二）資管新規對企業創新的異質性影響

金融市場化改革后，我國金融發展水平得到了有效提升，但由所有制歧視和規模歧視導致的金融資源錯配現象依舊長期存在于我國金融體系之中。國有企業和大型企業通常具有融資優勢，能夠以較低的成本取得充足的信貸融資（27），其出于資本逐利的原因，會有更強的動機充當“實體中介”，從事影子銀行業務，從而擠占更多的創新資源。已有研究發現，國有企業參與影子銀行活動對其下一年度創新投入具有擠出效應，而且高杠桿加劇了這種擠出效應（28）。同時有學者認為，政府對國有企業的支持和國有銀行的優惠貸款造成的金融資源配置扭曲，為影子銀行的發展創造了環境（29）。因此，資管新規對影子銀行業務的強力監管會對有能力從事影子銀行業務的國有企業和大型企業具有更顯著的限制作用，對其創新活動具有更強的正向作用。同時，由于資管新規限制了影子銀行業務的發展，這會導致一些處于融資劣勢的企業無法通過影子銀行業務獲得融資，從而可能會降低這部分企業的創新能力。基于此分析，本文提出假設2：

H2：資管新規對不同產權和不同規模企業的企業創新具有異質性影響。

（三）資管新規影響企業創新的機制分析

本文認為，資管新規會通過抑制“投資替代”效應和抑制“實體中介”效應兩條渠道對企業創新產生影響。

1.抑制“投資替代”效應

所謂抑制“投資替代”效應，是指資管新規能夠反向擠出企業的金融資產投資，增加實體投資，從而提高企業創新水平。由于企業創新活動持續時間長、前期投入成本高、失敗風險大等特點，企業管理者出于對短期績效的追求，在高杠桿的情況下傾向于選擇收益更高的短期金融投資項目（30），從而擠占了創新資源。資管新規禁止金融機構進行剛性兌付后，產品發行機構將不再提供信用背書，無風險利率取決于市場定價機制，這將讓企業重新成為風險承擔者，降低了金融資產的預期收益，弱化企業金融投資的意愿。同時，資管新規加強了期限錯配風險管理，要求金融機構合理確定資產管理產品所投資資產的期限，并要求對非標產品實行嚴格的期限匹配，這不僅會拉長企業金融投資的期限，也將提高投資風險，進而削弱企業金融投資的意愿。總而言之，強化金融監管會使金融資產的預期收益下降而持有成本上升，反向擠出企業的金融投資，這部分資金可能會被用于實體投資和技術研發投資，進而驅動企業創新活動。基于此，本文提出假設3：

H3：資管新規會通過抑制“投資替代”效應促進企業的創新活動。

2.抑制“實體中介”效應

所謂抑制“實體中介”效應，是指資管新規會抑制具有融資優勢的企業從事影子銀行業務，促使企業更多地從事技術創新活動。中小企業和民營企業普遍存在規模較小、缺乏可用的抵押品、存續時間短、管理體系不完善、風險承受能力較低等問題（31），導致金融機構和中小企業之間存在逆向選擇和道德風險問題，中小企業很難從銀行等正規渠道獲得貸款（32）。面對這些企業的融資需求，具有融資優勢的企業會通過委托貸款、委托理財、同業業務等方式向其提供影子銀行業務，充當“實體中介”。資管新規明確規定了資管產品嵌套層數上限，禁止多層嵌套，并實行嚴格的穿透式監管，從而限制了非金融企業參與影子銀行業務的渠道（33），進而可能使原本作為“實體中介”的企業削減影子銀行業務，將用于“轉貸”的資金投向自身的技術創新，從而提高企業創新水平。基于此，本文提出假設4：

H4：資管新規會通過抑制“實體中介”效應促進企業的創新活動。

四、研究設計

（一）樣本選取

本文以中國A股上市公司2014—2021年數據為初始樣本，并對原始樣本數據進行以下處理：（1）鑒于金融行業的特殊性和房地產行業的類金融屬性，剔除金融行業和地產行業上市公司的樣本；（2）剔除ST、*ST和PT股樣本；（3）剔除資不抵債的公司樣本；（4）剔除樣本期間上市不滿1年、已經退市或被暫停上市的公司；（5）剔除不滿足政策實施前后至少有1期數據的樣本。最終，用于研究的上市公司樣本總共有1719家，共9700個觀測值。為減輕異常值對回歸結果的潛在影響，本文對所有連續變量進行1%的雙側縮尾處理。

（二）模型構建

考慮到資管新規可能會對具有不同影子銀行業務水平的企業產生不同程度的影響，本文借鑒相關研究（34），借助廣義差分模型（廣義DID）衡量不同企業在政策實施后其創新數量和創新質量的變化情況。具體模型如式（1）所示：

Patenti，t或Qualityi，t=β0+β1post×PreshadowBanki+β2Controlsi，t-1+μi+θt+γj+εi，t （1）

其中，被解釋變量是企業創新，包括創新數量（Patent）和創新質量（Quality）；Post× PreshadowBanki為交乘項，其回歸系數β1是本文關注的核心系數，它反映了資管新規頒布對企業創新活動的影響；Controls為一系列控制變量，為了緩解可能存在的內生性問題，本文將所有控制變量滯后一期；ε為外生擾動項。此外，本文還加入了個體固定效應（μi）、時間固定效應（θt）和行業固定效應（γj），控制宏觀經濟環境、企業個體差異和行業差異等不可觀測的時間和企業、行業特征信息對企業創新活動造成的沖擊。

（三）變量選取與說明

1.被解釋變量

創新數量（Patent）和創新質量（Quality）。本文從創新產出視角衡量企業創新活動。基于企業進行創新活動的動機分析，企業可能會為了謀求其他短期利益，或出于迎合監管與政府的目的，會過度追求創新“數量”和“速度”而忽略創新的質量，即表現為“策略性”創新而非“實質性”創新（35）。為了更好地考察加強金融監管對企業創新的實質性影響，本文從創新數量和創新質量兩個維度對企業的創新活動進行測度。參考段軍山和莊旭東、唐松等的研究，用企業專利申請總數（Patent）衡量企業創新的數量，用企業專利被引用數衡量企業創新的質量（Quality）。由于某些企業的年度專利申請數量和引用數量為零，并且企業的專利申請數量和引用數量分布存在明顯的厚尾特征，因此，對這兩個變量加1后取自然對數。該項數據來源于同花順iFinD金融數據庫。

2.核心解釋變量

交乘項Post×PreshadowBank。Post為時間虛擬變量，根據資管新規實施的時間，觀測期為2018年及之后，Post取值1，否則取值0。PresladowBank為資管新規實施前4期企業i的平均影子銀行水平。參考已有關于非金融企業影子銀行化的研究（36），使用委托貸款、委托理財和民間借貸三者之和作為企業影子銀行水平的代理變量，并進行自然對數化處理。其中，委托貸款的數據來自滬深股票交易市場中Ａ股上市公司委托貸款公告中的具體數據，委托理財數據來自CSMAR數據庫，民間借貸的數據采用企業的“其他應收款科目”作為代理變量，數據來源于CSMAR數據庫。

3.控制變量

關于控制變量，本文借鑒唐松等、段軍山和莊旭東等對企業創新的相關研究，選用以下可能會對企業創新活動產生影響的控制變量：公司規模（Size）、股權集中度（Top1）、總資產收益率（Roa）、董事會結構（Indep）、凈資產收益率（Roe）、企業年齡（Age）、總資產周轉率（Ato）、管理層薪酬（Ip）、兩職合一（Dual）。為了緩解可能存在的內生性，本文將控制變量均做滯后1期處理。該部分關于企業的財務數據均來源于CSMAR數據庫。具體的變量與說明見表1所示。

4.描述性統計

表2列示了主要變量的描述性統計結果。Post的平均值為0.418，表明資管新規實施后的樣本占比為41.8%，樣本分布較為均衡。PreShadowBank的均值為19.338，最小值為13.82，最大值為24.812，標準差1.603，表明資管新規實施前上市企業的影子銀行水平普遍較高，但是企業之間又存在較大的差異。

五、實證結果分析

（一）基準回歸結果

本文借助廣義DID模型對“資管新規頒布—企業創新活動”的基本關系進行實證檢驗，表3報告了資管新規實施對企業創新數量和創新質量影響的回歸結果，其中前3列為資管新規頒布對企業創新數量（Patent）的影響，后3列為對創新質量（Quality）的影響。加入控制變量和時間、個體和行業固定效應后，資管新規虛擬變量與企業影子銀行業務水平的交乘項對企業的創新數量和創新質量的回歸系數均為正值，且通過了1%的統計顯著性檢驗。從經濟意義判斷，資管新規實施前企業影子銀行業務水平每提高1個標準差，政策實施后其創新數量將提高0.724%（37），創新質量提高2.73%（38），這意味著政策頒布后，企業沒有只追求創新數量而忽視創新質量，影子銀行業務水平較高企業的創新數量和創新質量均顯著提升。

（二）平行趨勢與穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

為了進行平行趨勢檢驗，本文將模型（1）的時間虛擬變量Post分別拆分為Before_1、Before_2、Before_3、post_0、After_1、After_2、After_3，當觀測期處于資管新規實施前1期、前2期、前3期時，Before_1、Before_2、Before_3分別取值1，否則取值0；當觀測期處于資管新規實施當期、后1期、后2期、后3期時，post_0、After_1、After_2、After_3分別取值1，否則分別取值0。將這些變量分別與PreShadowBank進行交乘，重新代入模型（1）中進行檢驗。檢驗結果如圖1所示，平行趨勢假設得到驗證。

2.穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。本文將對企業創新質量的度量指標替換為實質性創新績效指標，用發明專利申請數量（Invention）度量；創新數量則替換為策略性創新績效的指標，用企業申請的實用新型專利和外觀設計專利之和（Number）進行度量，回歸結果如表4第1—2列所示，與原模型估計結果基本一致，說明原結論具有一定的穩健性。

（2）加入因變量的滯后項，其回歸結果如表4后兩列所示，與原模型基本一致。

（3）縮小企業樣本。科創板上市公司多是國內高科技企業，研發投入和科研人員數量比較高，較其他普通企業具有更強的企業創新強度。因此，為了排除科創板企業的特殊影響，本文將科創板相關公司從原樣本數據中剔除。剔除樣本后的估計結果（見表5）與前文的結論基本相符。

（4）替換為DID模型回歸。本文根據政策頒布前企業影子銀行化的程度，將樣本企業分為對照組與實驗組。回歸結果如表5所示，回歸系數的方向與顯著程度與原模型估計結果基本一致，說明結論是穩健的。

（三）異質性分析

1.資管新規、產權性質與企業創新

本文按照產權性質進行分組回歸，檢驗資管新規對不同產權性質的企業創新的異質性影響。回歸結果如表6所示。由表6可知，資管新規頒布后國有企業和非國有企業的創新數量和創新質量都有所提高，呈現出顯著的正向效應。但是比較兩類企業的回歸系數可以發現，國有企業的創新數量和質量相較非國有企業更高，這表明相較非國有企業，強化金融監管對國有企業具有更好的治理作用，能夠有效引導其回歸主業，提升企業創新水平。

2.資管新規、企業規模與企業創新

本文根據企業的規模均值將全樣本分為大型企業和中小型企業兩組樣本分別進行分組回歸， 結果如表7所示。由表7可知，資管新規頒布后大型企業的創新數量和質量都有顯著的提高，但是中小型企業的技術創新提升作用不顯著，甚至創新數量的系數表現為負值。原因可能是中小企業規模較小，存在抵押資產缺乏、財務制度不完善、信息不透明、經營期限較短、抗風險能力差等問題，更容易受到銀行等金融機構的融資歧視（39），難以從正規渠道獲得信貸支持，因此影子銀行業務等非正規融資有效緩解了其融資約束。但是，對影子銀行業務的強力監管堵住了資金困難企業的非正規融資渠道，打破了原有的資金供求平衡，中小企業的融資狀況可能會出現惡化，導致其用于研發投入的資金下降，從而不利于企業的技術創新，創新數量會在政策頒布后呈現出下降趨勢，假說2得到驗證。

3.資管新規、高管金融背景與企業創新

已有研究發現，企業高管的金融背景不僅會加劇企業金融化水平（40），還會顯著提升非金融企業的影子銀行業務水平（41）。一般而言，有金融背景的高管對金融市場有更加敏銳的洞察力，能夠更好地把握國家的金融政策，從而及時調整投資戰略（42）。本文以資管新規實施前企業高管是否具有金融背景為依據，將樣本分為“企業高管有金融背景”和“企業高管無金融背景”兩組，分別進行回歸。回歸結果如表8所示，高管具有金融背景的企業在政策頒布后創新數量和創新質量在1%的水平上顯著為正；而在高管沒有金融背景的企業分組中，交乘項的系數并不顯著。

六、影響機制檢驗

本文從“投資替代”效應和“實體中介”效應兩條渠道檢驗資管新規對企業創新的影響。已有研究表明，非金融企業從事影子銀行業務會對企業創新產生負向作用（43）。資管新規通過對資管業務的強力監管，堵住了影子銀行業務的渠道，這可能會抑制企業的“投資替代”效應和“實體中介”效應，促使企業增加實體投資，從而提升創新能力。

（一）抑制“投資替代”效應

本文認為抑制“投資替代”效應的作用渠道體現為企業創新資源的增加，通過三步法檢驗這一可能的機制：

RDi，t=β0+β1 Post×PreshadowBanki+β2Controlsi，t-1 +μi+θt+γj+εi，t （2）

Patenti，t或Qulityi，t=?0+?1RDi，t+?2Controlsi，t-1 +μi+θt+γj+εi，t （3）

Patenti，t或Qulityi，t=γ0+γ1Post×PreshadowBanki+γ2 RDi，t+γ3 Controlsi，t-1+μi+θt+γj+εi，t （4）

其中，RD為企業研發投入金額的對數值，其他變量同模型（1）。表9第1列顯示，乘項的系數對RD的回歸系數在1%的水平上顯著為正，表明資管新規實施后，影子銀行化程度較高的企業顯著增加了研發投入，即資管新規抑制了“投資替代”效應，使得高影子銀行化的企業將更多的資源配置到創新領域，同時第2—5列結果顯示，研發投入的增加能夠有效提升企業的創新數量和創新質量。這意味著強化對非金融企業影子銀行業務的有效監管，能夠引導企業增加研發投入，進而促進企業的創新水平，驅動經濟高質量發展。H3得到證明。

（二）抑制“實體中介”效應

考慮到“實體中介”效應源于企業融資能力的差異，本文從融資約束視角驗證資管新規對“實體中介”的抑制作用。參考已有學者對融資約束指數FC（44）的測算（45），用資管新規實施前4期企業融資約束指數FC的平均值作為該企業之前的融資約束情況，記為B_FC。B_FC的值越小，說明該企業在政策頒布前的融資約束越弱，即具有更大的融資優勢。將B_FC與變量進行交乘，代入模型（5），其他變量同模型（1）。

Patenti，t或Qulityi，t=β0+?1post×PreshadowBanki×B_FCi+β1post×PreshadowBanki+β2Controlsi，t-1+μi+θt+εi，t （5）

其回歸結果如表10所示，觀察三項交乘變量的系數顯著為負，即融資優勢越強，政策頒布后企業的創新數量和創新質量越高，說明資管新規對具有融資優勢的企業體現出更強的治理作用。這意味著對資管業務加強監管能夠有效地抑制具有融資優勢的企業通過影子銀行渠道從事“實體中介”活動，引導其將從銀行和其他金融機構獲得的信貸資金用于自身的實體投資而非轉貸給其他企業，從而促進企業的技術創新，H4得到驗證。

影響機制檢驗為厘清“融資約束加劇”與“企業創新水平提升”之間的矛盾即所謂“激勵效應之謎”提供了一種更科學合理的解釋。作用渠道分析表明，資管新規對影子銀行業務的限制會促進企業創新水平的提升主要是源于兩個方面：一是抑制“替代效應”，在持有金融資產的風險上升、成本提高的情況下企業會增加創新投入，將釋放原有金融領域的投資資金用于研發支出，從而促進企業創新。二是抑制了具有融資優勢的企業從事“實體中介”服務，穿透式的金融強監管措施規范了企業的投資行為，堵住了影子銀行業務渠道，促使其回歸主業，將獲取的信貸資源用于自身的高質量發展，著力促進技術創新水平的提升。因此，金融強監管措施對影子銀行等非正規金融的遏制雖然會一定幅度提升企業的融資約束，尤其是對原本就受到融資歧視的企業會產生更大的負面影響，導致中小企業的技術創新產出有所收縮（46），但是這種負面效應會被金融強監管對具有融資優勢企業更強的治理效應所抵消，從而呈現出整體企業創新水平的提高。

七、研究結論與政策建議

本文以資管新規的實施作為準自然實驗，基于2014—2021年A股上市公司數據，構建廣義DID模型，系統地考察了資管新規政策對企業創新的影響，得到結論如下：

第一，資管新規實施后，影子銀行化程度較高企業的創新數量和創新質量均顯著提升。這一結論在經過替換被解釋變量、加入因變量滯后項、替換回歸模型等一系列穩健性檢驗后依然成立，充分表明強化金融監管會增強企業創新，有效促進企業高質量發展。

第二，異質性分析發現，資管新規對企業創新的影響存在異質性，對國有企業、大型企業和高管有金融背景企業的技術創新促進效果更明顯。

第三，影響機制檢驗發現，資管新規會通過抑制企業的“投資替代”效應和“實體中介”效應兩個渠道促進企業創新水平的提升。一方面，資管新規對影子銀行業務的強力監管降低了金融資產的預期收益和持有期限，削弱了企業持有金融資產的意愿，將企業原本用于金融領域的資金“擠出”配置到實體投資，從而提高企業創新水平。另一方面，資管新規通過限制具有融資優勢的企業進行“實體中介”業務，將資金用于自身的創新活動，從而促進企業創新水平的提高。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：

第一，強化金融監管，引導經濟“脫虛向實”勢在必行。針對資管業務的統一強力監管措施，能夠有效地提升實體企業的創新水平，促進經濟高質量發展。

第二，推行金融強監管措施時要盡量避免“一刀切”模式。資管新規政策對國有企業、大型企業、高管有金融背景的企業具有更強的治理效果，因此對于該類企業應加強局部重點監管，對其制定更為嚴格的針對性監管措施，規范其投融資活動；同時出臺更有針對性的政策激勵其進行自主創新活動，促使其將自身的資金優勢轉化為創新投資優勢。同時也要注意到，統一的金融強監管政策會對融資劣勢企業創新帶來負面效應，故需要進一步完善供給側改革，拓展中小企業等融資劣勢企業的創新融資渠道。

第三，進一步規范金融機構的投資業務，積極引導金融服務實體經濟。加強金融監管，不僅要持續壓縮金融機構的表外資產規模，引導資金投向表內標準化資產，降低實體企業的整體資金成本，從而有效降低企業創新的成本；而且要繼續對實體企業影子銀行業務渠道予以規范，引導企業回歸主業進行生產投資和技術創新，促進實體經濟高質量發展。

注釋：

（1） “一行兩會一局”指的是：中國人民銀行、中國銀行保險監督管理委員會、中國證券監督管理委員會與國家外匯管理局。2023年3月，《黨和國家機構改革方案》提出，在中國銀行保險監督管理委員會基礎上組建國家金融監督管理總局，不再保留中國銀行保險監督管理委員會。5月18日，國家金融監督管理總局正式揭牌。

（2）（9） 馬思超、彭俞超：《加強金融監管能否促進企業“脫虛向實”？——來自2006—2015年上市公司的證據》， 《中央財經大學學報》2019年第11期。

（3） 鞠曉生、盧荻、虞義華：《融資約束、營運資本管理與企業創新可持續性》，《經濟研究》2013年第1期。

（4）（17） 李華民、鄧云峰、吳非：《金融監管如何影響企業技術創新》，《財經科學》2021年第2期。

（5） 黃海濤、余志君、楊賢宏：《金融監管對企業金融化的影響及監管角色構建——基于期限結構異質性視角下的經驗證據》，《金融經濟學研究》2020年第3期。

（6） 唐松、伍旭川、祝佳：《數字金融與企業技術創新——結構特征、機制識別與金融監管下的效應差異》，《管理世界》2020年第5期。

（7）（19）（46） 李廷瑞、張昭：《金融監管與中小企業技術創新——來自新三板企業的證據》，《貴州財經大學學報》2022年第5期。

（8） Z. Chen， Z. He， C. Liu， The Financing of Local Government in China： Stimulus Loan Wanes and Shadow Banking Waxes， Journal of Financial Economics， 2020， 137（1）， pp.42-71.

（10） 譚德凱、田利輝：《民間金融發展與企業金融化》，《世界經濟》2021年第3期。

（11） 李小林、宗瑩萍、司登奎、孫越：《非金融企業影子銀行業務的反噬效應——基于企業風險承擔的視角》，《財經研究》2022年第7期。

（12）（15） 段軍山、莊旭東：《金融投資行為與企業技術創新——動機分析與經驗證據》，《中國工業經濟》2021年第1期。

（13） 馬亞明、胡春陽：《金融強監管與非銀行金融機構極端風險的演化》，《管理科學學報》2021年第2期。

（14） 馬勇、呂琳：《影子銀行、金融監管與宏觀穩定》， 《管理科學學報》2022年第6期。

（16） 朱紅軍、王迪、李挺：《真實盈余管理動機下的研發投資決策后果——基于創新和稅收的分析視角》，《南開管理評論》2016年第4期。

（18） 蔣敏、周煒、宋楊：《影子銀行、〈資管新規〉和企業融資》，《國際金融研究》2020年第12期。

（20） A. Allen， M. F. Lewis-Western， K. Valentine， The Innovation and Reporting Consequences of Financial Regulation for Young Life-Cycle Firms， Journal of Accounting Research， 2022， 60（1）， pp.45-95.

（21） ?. Orhangazi， Financialisation and Capital Accumulation in The Non-Financial Corporate Sector： A Theoretical and Empirical Investigation on the US Economy： 1973-2003， Cambridge Journal of Economics， 2008， 32（6）， pp. 863-886；F. Demir， Financial Liberalization， Private Investment and Portfolio Choice： Financialization of Real Sectors in Emerging Markets， Journal of Development Economics， 2009， 88（2）， pp.314-324.

（22） S. Cupertino， C. Consolandi， A. Vercelli， Corporate Social Performance， Financialization， and Real Investment in US Manufacturing Firms， Sustainability， 2019， 11（7）， p.1836.

（24） 韓珣、李建軍、彭俞超：《政策不連續性、非金融企業影子銀行化與企業創新》，《世界經濟》2022年第4期。

（25） J. Du， C. Li， Y. Wang， A Comparative Study of Shadow Banking Activities of Non-Financial Firms in Transition Economies， China Economic Review， 2017， 46， pp.S35-S49.

（26） 白俊、宮曉云、趙向芳：《信貸錯配與非金融企業的影子銀行活動——來自委托貸款的證據》，《會計研究》2022年第2期。

（27） 劉惠好、焦文妞：《國有股權參股與民營企業投資不足——基于資源效應與治理效應的雙重視角》，《經濟管理》2022年第8期。

（28） 王善平、彭莉莎：《國企高杠桿、影子銀行活動對R&D投入的擠出效應研究》，《湘潭大學學報》（哲學社會科學版）2018年第3期。

（29） V. P. M. Le， K. Matthews， D. Meenagh， P. Minford， Z. Xiao， Regulatory Arbitrage， Shadow Banking and Monetary Policy in China， Journal of International Financial Markets Institutions and Money， 2022， 80， p.101640.

（30） 楊松令、牛登云、劉亭立、王志華：《實體企業金融化、分析師關注與內部創新驅動力》，《管理科學》2019年第2期。

（31）（39） A. Saunders， S. Steffen， The Costs of Being Private： Evidence from the Loan Market， The Review of Financial Studies， 2011， 24（12）， pp.4091-4122；余明桂、鐘慧潔、范蕊：《民營化、融資約束與企業創新——來自中國工業企業的證據》，《金融研究》2019年第4期。

（32） D. R. Hodgman， The Deposit Relationship and Commercial Bank Investment Behavior， The Review of Economics and Statistics， 1961， pp.257-268; J. E. Stiglitz， A. Weiss， Credit Rationing in Markets with Imperfect Information， The American Economic Review， 1981， 71（3）， pp.393-410.

（33）（42） 李青原、陳世來、陳昊：《金融強監管的實體經濟效應——來自資管新規的經驗證據》，《經濟研究》2022年第1期。

（34） A. N. Greenland， M. Ion， J. W. Lopresti， P. K. Schott， Using Equity Market Reactions to Infer Exposure to Trade Liberalization， National Bureau of Economic Research， 2020.

（35） 黎文靖、鄭曼妮：《實質性創新還是策略性創新？——宏觀產業政策對微觀企業創新的影響》， 《經濟研究》2016年第4期。

（36） 李建軍、韓珣：《非金融企業影子銀行化與經營風險》，《經濟研究》2019年第8期； 司登奎、李穎佳、李小林：《中國銀行業競爭與非金融企業影子銀行化》，《金融研究》2022年第8期；司登奎、李小林、趙仲匡：《非金融企業影子銀行化與股價崩盤風險》，《中國工業經濟》2021年第6期。

（37） 回歸系數的經濟意義計算方式為：解釋變量系數×解釋變量標準差/被解釋變量均值。在加入一系列控制變量和固定效應后，Post×PreShadowBank對企業創新數量的回歸系數為0.023。如表2所示，企業影子銀行化水平的標準差為1.603，企業創新數量的均值為5.089，因此0.023×1.603/5.089=0.724%。

（38） 具體的計算公式為：0.04×1.603/2.348=2.73%。

（40） 杜勇、謝瑾、陳建英：《CEO金融背景與實體企業金融化》，《中國工業經濟》2019年第5期。

（41） 胡金焱、張曉帆：《高管金融背景、外部監督與非金融企業影子銀行化》，《濟南大學學報》（社會科學版）2022年第1期；C. Yang， W. Shen， CEOs' Financial Background and Non-Financial Enterprises' Shadow Banking Business， Frontiers in Psychology， 2022， 13， p.903637.

（43） 鄧永亮、張華：《影子銀行發展與企業創新投入——來自中國制造業上市公司的經驗研究》，《經濟與管理研究》2022年第8期。

（44） FC指數直接來源于CSMAR中國上市公司經營困境數據庫，FC指數越大說明企業面臨的融資約束越嚴重。

（45） 陳峻、鄭惠瓊：《融資約束、客戶議價能力與企業社會責任》，《會計研究》2020年第8期；顧雷雷、郭建鸞、王鴻宇：《企業社會責任、融資約束與企業金融化》，《金融研究》2020年第2期。