伴随我国宏观经济下行趋势与经济转型发展,一方面实体企业产能过剩、需求严重不足愈发突出,越来越多的企业倾向于持有具有高回报的金融资产;另一方面我国企业普遍存在融资约束现象,而金融机构将资金投资于金融产品,使得资金在金融机构体内循环,并没有为实体企业提供资金支持,反而抑制了实体企业的发展。与主业投资回报周期较长且投入成本较高不同,理性的经营者由于逐利动机的驱使,在投资过程中更愿意将资金配置于高收益的金融资产(杜勇等,2017)。我国实体企业在不同程度上持有金融资产,并且越来越表现出金融化趋势。所谓的金融化是指实体企业在资本逐利动机或资金管理动机下,偏离主业,将本该投向技术创新、新产品研发、固定资产更新改造等的主业投资资金投向金融资产,其主要表现是实体企业资产负债表结构中金融资产占总资产的比重不断上升,以及企业利润来源主要来自于金融渠道的获利(刘贯春,2017)。事实上,出于资金管理动机的金融化行为带来的危害相对较小。因为在资金管理动机下,实体企业将企业闲置资金配置于金融领域以获取金融投资带来的高收益,在未来企业业绩下滑时,能够以金融资产投资收益平滑企业业绩;同时,资金管理动机下的金融化行为是一种资金储备活动,在实体企业未来主业发展急需资金或到期债务急需偿还时能够以金融资产收益或者通过变现金融资产满足资金需求(许罡和朱卫东,2017)。因此,对于资金管理动机下适度的金融化是允许的,也是值得提倡的。然而,出于逐利动机下的过度金融化行为不仅会对微观企业产生不良影响,还会对宏观经济和社会发展产生影响。过度金融化实质是实体企业出于逐利动机,在投资决策过程中出现的资源误配行为,会严重挤压主业投资资金,抑制实体企业创新投入,进而导致未来主业业绩下降;同时,过度金融化会挤出实业投资,影响生产资料价格,也可能导致失业现象,影响社会稳定(Orhangazi,2008;Seo等,2012;陈彦斌和刘哲希,2017;杜勇等,2017)。因此,针对当前我国存在的实体企业金融化行为,应将关注的重点放在过度金融化行为上,而不应将实体企业金融化视为同质化行为。
事实上,实体企业金融化行为与其自身财务状况和经营效果有关。研究发现,高业绩与低业绩公司都倾向于持有金融资产,但是各自动机不一,高业绩公司表现为“富余效应”,而低业绩公司则表现为“替代效应”(宋军和陆旸,2015)。这一研究从横向的静态角度刻画出不同业绩公司在金融化行为上的差异,然而,实体企业金融化行为会伴随其自身财务状况和经营业绩的变化而变化。那么对于业绩上升和业绩下滑实体企业由于业绩变化的异质性,其金融化行为会有什么样的差异呢?导致其过度金融化差异的路径又可能是什么呢?本文选择2008–2016年我国沪深A股上市公司作为研究样本,运用OLS回归拟合出样本公司最优金融化水平,进而实证检验业绩上升与业绩下滑实体企业过度金融化行为差异。研究表明,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业过度金融化的概率更高。进一步地,本文得出业绩上升实体企业更可能出现过度金融化的两条路径:一是“业绩上升——财务风险——过度金融化”,也即业绩上升实体企业面临的财务风险更低,使其具有更高的意愿和能力过度金融化;二是“业绩上升——融资约束——过度金融化”,也即业绩上升实体企业自身面临的融资约束较低,具有更加充裕的资金和融资渠道满足过度金融化所需资金。
本文可能的贡献在于:(1)在我国实体企业纷纷不同程度地持有金融资产,很可能存在过度金融化和脱实向虚风险的背景下,与现有文献将实体企业金融化作为同质化行为研究其动因以及经济后果不同(Orhangazi,2008;Seo等,2012;Gleadle等,2014;罗来军等,2016;胡奕明等,2017),本文将实体企业金融化作为异质性行为,认为实体企业存在最优或者目标金融化水平,应该区分对待不同程度的金融化行为。本文采用OLS拟合出样本实体企业最优金融化水平,从企业金融化行为中分离出过度金融化行为,并将研究的重点放在过度金融化行为上,有利于更加合理地解释我国实体企业金融化现象,并区别对待不同程度金融化行为,而非一味地将金融化视为负面行为。(2)与现有文献仅从静态角度考察企业业绩高低与金融化程度之间的关系不同(宋军和陆旸,2015;杜勇等,2017),本文从动态角度考虑业绩变化的异质性,实证分析业绩上升与业绩下滑实体企业过度金融化行为的差异,能够从动态视角分析实体企业过度金融化现象,拓宽金融化研究视角,并进一步丰富金融化相关理论。(3)通过运用中介效应模型对业绩变化异质性与过度金融化之间的作用机制进行检验,揭示了业绩上升实体企业更可能过度金融化的两条路径:一是业绩上升企业面临更低的财务风险,从而具有更高的概率进行过度金融化;二是业绩上升企业面临的融资约束更低,使其拥有更多的资金和融资渠道用于金融资产配置,从而更可能出现过度金融化。这就能够有效地揭示业绩变化异质性与过度金融化之间的作用机理和更深层次的逻辑,有利于反映二者之间关系的复杂性和内隐性,同时为理解业绩上升实体企业更可能过度金融化提供必要的中间环节。(4)将实体企业划分为业绩上升与业绩下滑实体企业,考察其过度金融化行为的差异,能够为我国宏观经济管理部门分类监管过度金融化行为和预防脱实向虚风险提供必要的借鉴;同时,有利于实体企业在经营管理过程中合理依据自身业绩变化掌握金融化程度,以便更好地发挥金融化在促进企业发展中的积极作用。
二、文献综述对实体企业金融化趋势这一现象的研究成为当前一项重要的课题。关于实体企业金融化的研究主要围绕金融化产生的动因和金融化带来的经济后果等方面。在金融化动因研究方面,高业绩与低业绩公司都倾向于持有金融资产,但各自动机不一,前者表现为“富余效应”,而后者表现为“替代效应”(宋军和陆旸,2015)。由于资本的逐利性、恶劣的实业环境和发展滞后的金融市场,在金融和房地产高暴利的驱使下,实体企业通过各种方式进入这两个领域,能够获取更高的收益(Orhangazi,2008)。房地产领域相对价格的上升,导致了资产价格上涨预期,市场受乐观预期的驱动会显著增加资产的购买规模,并减少对实体经济的投资,产生“资本挤出效应”(陈彦斌和刘哲希,2017)。而劳动力成本提高、落后产业产能过剩、繁冗的税费等因素挤压了实体经济盈利空间,导致经济脱实向虚(周密和刘秉镰,2017)。企业对交易性金融资产和现金的配置主要出于“蓄水池”动机,表现为预防储备目的,而对现金以外的金融资产的配置主要是出于“替代”动机(杨筝等,2017;胡奕明等,2017)。此外,经济政策的不确定性不仅影响企业金融资产配置的总量,而且会影响金融资产配置的结构,并抑制企业金融化趋势(彭俞超等,2018)。
在金融化经济后果研究方面,金融化导致虚拟经济从实体经济中吸走资金,使资金仍留在虚拟经济中空转,导致区域经济发展不平衡(罗来军等,2016)。虽然金融化提升了企业股票股息和投机者的资本积累(Trivedi,2014),但实业金融化不但不能改变金融资源错配,还可能影响实体企业金融环境(张慕濒和孙亚琼,2014)。例如,显著弱化货币政策提振实体经济的效果,抑制实业投资,造成虚拟经济过度膨胀(张成思和张步昙,2016)。过度金融化加剧了“去工业化”与资产泡沫化的矛盾,削弱了制造业发展基础,导致产业“空心化”,挤出了企业创新投资(Orhangazi,2008;Seo等,2012)。实体企业金融化显著降低了当期企业研发创新投入(刘贯春,2017),金融渠道获利抑制了企业创新(Gleadle等,2014),损害了未来主业业绩(杜勇等,2017);同时,实体企业金融化程度越高,越是加剧了企业财务风险(黄贤环等,2018)。然而,Smith和Stulz(1985)、Stulz(1996)研究发现,金融资产配置产生的“蓄水池效应”,使企业能够通过出售金融资产降低企业财务困境,改善资产负债表,进而有利于企业再融资。吴军和陈丽萍(2018)也认为,实体企业金融化程度的提高,对其充分利用资金、增加收益、调结构、降杠杆起到积极作用。
综上,已有研究可能存在以下不足:其一,现有文献考察了实体企业金融化的动机或原因以及经济后果,但都将实体企业金融化作为同质性行为。事实上,实体企业金融化应该具有一个最优水平,也即按照金融化程度不同应区分为金融化不足、最优金融化和过度金融化,且金融化的这三种情形带来的宏观和微观层面后果存在差异。只有过度金融化行为才会给实体企业和宏观经济带来较严重的负面影响。因此,有必要从实体企业金融化行为中分离出过度金融化行为,以便更好地、有针对性地预防过度金融化行为带来的负面影响。其二,虽然现有文献已经注意到无论高业绩还是低业绩实体企业都表现出金融化趋势,但实体企业金融化行为会伴随自身财务状况和经营状况发生动态变化,前后期业绩的上升或者下滑都可能影响实体企业金融资产投资决策,而这一现象却没有文献加以关注。若仅仅考察静态业绩背景下实体企业金融化的表现,难以全面反映实体企业在业绩变化差异下金融化行为的差异。其三,虽然现有研究考察了逐利动机和替代动机下金融化的经济后果,但更多的是考虑变量间直接关系或相关关系,缺少对金融化深层次逻辑或作用路径的研究。因此,在我国积极防范实体企业金融化导致系统性重大风险的背景下,研究实体企业业绩变化的异质性对过度金融化行为的影响,并采用中介效应模型检验其中的作用机制有着重要的理论和现实意义。
三、理论分析与研究假设伴随我国经济转型发展以及金融市场的繁荣,越来越多的企业出于逐利动机,纷纷投资金融理财产品以及类金融产品,以获取更高的收益。与实体企业主业投入周期相对较长、产能过剩、市场需求空间压缩、回报率下降不同(杜勇等,2017),对金融资产的投资,其回报周期相对较短,且具有活跃的交易市场可以及时变现,从而更好地满足企业发展过程中所需资金(许罡和朱卫东,2017)。实体企业金融化表现为两个方面:一是实体企业偏离主业发展,将资金投向高风险、高报酬的金融和房地产行业;二是在实体企业的收益来源中,金融渠道获利占据较高的比重(刘贯春,2017)。因此,现有文献发现,实体企业金融化很可能带来两种截然不同的效果,也即“蓄水池效应”和“挤出效应”。其中,“蓄水池效应”认为,实体企业将资金投向金融和房地产行业表现为资金储备动机。实体企业持有金融资产主要是因为金融资产具有活跃的交易市场、变现速度快、获利能力强、持有时间相对较短,能够在未来实体企业需要资金时及时变现以满足经营发展所需资金。根据资金管理理论,对金融资产的配置能够为实体企业增加必要的财务缓冲器,在未来发生财务风险或财务困境时能够将金融资产变现以应对财务困境(许罡和朱卫东,2017)。金融化成为当前实体企业投资的一种趋势,而在这一趋势下,不同企业可能表现出不同的动机。对于业绩状况不同的企业,已有研究发现,高业绩与低业绩公司都倾向于持有金融资产,前者表现出“富余效应”,而后者则是一种“替代效应”(宋军和陆旸,2015)。过度金融化是实体企业出于逐利动机,超出企业财务资金限度,将本该属于技术创新、产品研发以及固定资产更新改造的主业投资资金投资于金融领域,本质上是一种资金错配的行为。由于企业财务状况直接影响资金配置决策,包括对投资项目选择和对投资金额以及投资方向的影响,对于业绩变化异质性的实体企业,在金融化行为上也可能表现出差异。
从过度金融化的资金支持角度看,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业具有更好的盈利能力。而盈利作为企业的经营管理目标,是企业发展的物质基础,也是企业偿还债务的重要保障。作为企业的债权人非常看重企业盈利能力,若企业盈利能力越高,其债务偿还越有保障,债权人对债务资金违约的顾虑更小,也更愿意将资金提供给企业,这就会使其面临的融资约束相对较轻。因此,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业能够以更加便捷的速度和更低的融资成本从外部金融机构获取信贷资金以满足金融资产配置所需资金(王冀宁和陈之超,2010)。这就使得业绩上升企业不仅可以依靠自有资金进行金融资产配置,还能借助外部信贷资金持有金融资产。从金融资产配置的动机看,实体企业持有金融资产很可能产生“蓄水池效应”和“替代效应”,而绝大部分实体企业持有金融资产主要是出于逐利性动机,而非资金管理动机(Orhangazi,2008;Seo等,2012;杜勇等,2017)。在主业投资成本较高、回报较慢且回报率较低的环境下,业绩上升的实体企业作为理性经济人,出于逐利动机很可能不愿将剩余收益投向新产品研发和设备更新等,而是具有更强的动机进行多元化投资,尤其更倾向于将闲置资金投向于高报酬的金融领域,以获取更大的收益,从而更可能表现出过度金融化的现象(杜勇等,2017;黄贤环等,2018)。从企业面临的财务状况来看,业绩上升实体企业意味着盈利能力较高且经营状况相对较好,具有更好的物质基础用于偿还债务,面临财务困境的可能性更低。在财务风险相对较低的环境下,实体企业对金融化损失所带来的财务冲击以及可能导致企业无法持续经营的顾忌相对较小,这就使业绩上升实体企业拥有更好的财务能力和投资意愿进行过度金融化。综上,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业过度金融化的概率可能更高。
由于存在业绩变化异质性,业绩下滑企业与业绩上升企业金融化行为表现出差异。从金融资产的配置动机看,与技术创新、新产品研发以及购置新设备或专利技术等主业投资成本较高、回报较慢、周期较长不同(杜勇等,2017;黄贤环等,2018),实体企业金融化可能带来“蓄水池效应”。由于金融资产自身变现能力强,具有更高的收益,实体企业能够在短时间内获取金融资产带来的投资收益(许罡和朱卫东,2017)。而相对于业绩上升实体企业,业绩下滑企业未来发展前景不明,经营状况和财务状况可能存在恶化的趋势;同时,业绩下滑可能意味着主业发展面临困境,发展潜力不足,或者处于产业周期的衰退期,面临转型发展的瓶颈。为了维持业绩上升或者保持原来业绩水平,业绩下滑企业更可能倾向于金融化以平滑企业业绩。从公司治理角度看,由于企业内部存在所有权人与经理人之间的代理问题,现代公司制下越来越多的企业实施与业绩挂钩的高管薪酬激励机制。经理人员为实现既定或更高的薪酬待遇,就须在聘期内努力实现业绩目标,这就可能导致经理人员在聘期内存在短视行为(黄贤环,2016)。因此,相对于业绩上升实体企业,业绩下滑实体企业经理人员更可能为了完成业绩目标或扭亏为盈,孤注一掷地将资金投向于回报快、回报率高的金融资产,以弥补主业亏损(杜勇等,2017)。这就使得业绩下滑企业相对于业绩上升企业具有更强的动机配置金融资产,从而表现出过度金融化现象。综上分析,提出以下竞争性假设:
假设1a:相对于业绩下滑企业,业绩上升企业更容易过度金融化。
假设1b:相对于业绩上升企业,业绩下滑企业更容易过度金融化。
四、研究设计 (一) 样本选择和数据来源本文以2008–2016年我国沪深A股上市公司为研究样本,考察业绩上升与业绩下滑实体企业过度金融化行为的差异。由于本文计算最优金融化水平时需要采用滞后一期的数据,而考虑到我国2006年新修订了企业会计准则,2007年开始采用新会计准则,因此本文研究数据区间事实上是从2007年开始的。为符合研究需要,本文对样本年度数据做了以下处理:(1)删除数据缺失的样本;(2)删除异常值;(3)删除资产负债率大于1的样本;(4)删除ST类样本;(5)删除归属于金融和房地产行业样本。经过以上处理,本文最终获得了8 561个年度样本观测值。此外,为了缓解数据极端值的影响,对相关连续型变量进行上下1%分位缩尾处理。本文数据主要来源于CSMAR数据库,并采用Stata13进行数据处理。
(二) 关键变量测度1. 过度金融化的测度
实体企业金融化程度需通过金融资产配置加以反映,因此,本文借鉴Demir(2009)、张成思和张步昙(2016)、王红建等(2017)的研究,将交易性金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资、发放贷款及垫款、衍生金融工具、长期股权投资、投资性房地产纳入金融资产范畴。实体企业金融化涉及企业投资决策和投资方向,实质上是企业将主业发展资金投向于投资性房地产和金融理财产品等虚拟经济领域,是一种投资行为,而这种投资行为需要把握一个度。对于任何一家实体企业,在一定时期内可用资金是有限的,持有一定的金融资产符合企业财务管理的需要,但对金融资产的配置不能毫无限制,过度持有金融资产反而会影响企业主业发展,进而影响企业可持续发展。对于任何一家实体企业都应存在一个最优金融化水平。实体企业金融化主要通过其自身金融资产投资水平反映,虽受到来自宏观、中观和微观等方面因素的影响,但作为一种投资行为归结起来主要受企业特征的影响,包括企业自身规模、年龄、现金流状况、偿债能力、成长能力、盈利能力以及前期金融资产配置情况等的影响(Richardson,2006)。因此,本文借鉴Richardson(2006)构建非效率投资的思想,构建以下模型拟合出实体企业最优金融化水平:
$ \begin{aligned} F{{i}}{{{n}}_{{{it}}}} = & {\alpha _0} + {\alpha _1}Fi{n_{it - 1}} + {\alpha _2}Growt{h_{it - 1}} + {\alpha _3}Le{v_{it - 1}} + {\alpha _4}C{f_{it - 1}} + {\alpha _5}Siz{e_{it - 1}} \\ & + {\alpha _6}Ag{e_{it - 1}} + {\alpha _7}Ro{a_{it - 1}} + \sum {Industry} + \sum {Year + \varepsilon } \end{aligned} $ | (1) |
其中Finit表示实体企业当期金融化程度,通过“(交易性金融资产+可供出售金融资产净额+持有至到期投资净额+发放贷款及垫款净额+衍生金融工具+长期股权投资+投资性房地产净额)/资产总额”计算所得。Finit-1表示实体企业上期金融化程度;Growthit-1表示实体企业成长能力,以上期营业收入增长率表示;Levit-1表示企业财务杆杠,以上期资产负债率表示;Cfit-1表示企业现金流状况,以上期经营现金净流量表示;Sizeit-1表示企业规模,以上期资产总额取自然对数表示;Ageit-1表示企业上市年限,以Ln[(上期年份−上市年份)+1]计算所得;Roait-1表示企业盈利能力,以上期总资产报酬率表示;Industry、Year分别表示行业和年度虚拟变量。
本文对模型(1)采用OLS回归拟合出实体企业最优金融化水平,然后以实际金融化水平减去最优金融化水平得到实体企业过度金融化程度指标Exfin,其值越大表明过度金融化的可能性越大;同时,设置实体企业过度金融化虚拟变量Exfin_dummy反映是否过度金融化,当回归结果残差大于0时表示存在过度金融化,Exfin_dummy取值为1,否则取值为0。
2. 业绩上升与业绩下滑的判断
企业业绩包括会计业绩和市场业绩,前者主要通过利润指标反映,包括总资产报酬率(Roa)和净资产收益率(Roe),而后者一般用托宾Q值或股票价格反映。其中,总资产报酬率反映每一单位资产能够创造的净利润,是用来反映企业经营业绩的重要指标;净资产收益率则反映每一单位净资产所创造的净利润。不可否认,对于任何一家上市公司而言,其利润指标都存在盈余管理的可能性。但是,由于我国资本市场并不发达,市场信息并不透明,在严重的信息不对称情况下,人为干预资本市场交易、操纵股价的做空或做多行为经常发生;同时,很多企业股票存在被严重低估或高估的现象。因此,采用托宾Q或股票价格并不能很好地反映企业真实业绩。相比之下,采用会计利润Roa、Roe进行反映,具有一定的合理性。这是因为,企业进行盈余管理的方式包括应计盈余管理和真实盈余管理。而即便企业存在应计盈余管理行为,审计机构和税务机构能够很好地识别出来,要求企业进行财报重述;而纵然是真实盈余管理,在当前公司治理不断完善,内部审计功能不断健全的环境下,真实盈余管理也在一定程度上能够被发现。因此,本文借鉴王新等(2015)的研究采用总资产报酬率(Roa)和净资产收益率(Roe)反映企业业绩水平。
本文旨在考察实体企业业绩变化异质性与过度金融化的关系,在测度企业业绩水平时采用总资产报酬率(Roa)加以衡量。当考察期业绩相对于上一期业绩有所上升时,业绩变化指标Incrroa取值为1,否则取值为0。值得注意的是,当期业绩与上一期业绩相等时,由于企业生产成本、经营管理成本的上升以及通货膨胀等因素的影响,实质上企业是存在业绩下滑的。因此,当期业绩与上一期业绩相等时,业绩变化指标Incrroa也取值为0。稳健性检验时采用净资产收益率(Roe)替换总资产报酬率(Roa)重新进行检验。
(三) 模型设计借鉴胡奕明等(2017)、彭俞超等(2018)的研究,本文控制了实体企业财务状况、公司治理状况、外部宏观环境等因素,设计以下实证模型:
$ Exf{\text{i}}{{\text{n}}_{{{it}}}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}Incrro{a_{it}} + \sum {Controls} + \sum {Industry} + \sum {Year + \varepsilon } $ | (2) |
$ Exf{\text{in\_dumm}}{{\text{y}}_{{{it}}}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}Incrro{a_{it}} + \sum {Controls} + \sum {Industry} + \sum {Year + \varepsilon } $ | (3) |
其中,α0为常数项,ε为干扰项;Incrroait反映业绩变化情况。Controls为控制变量集合,包括:实体企业上期金融化水平(Finit-1),其值越大,表明金融化程度越高;企业成长能力(Growth),其值越大,表明成长能力越强;企业财务杠杆水平(Lev),其值越大,表明财务风险越高;企业现金流状况(Cf),其值越大,反映企业现金流越充裕;企业规模(Size);企业上市年龄(Age);企业盈利能力(Roa);企业资本性支出(Fa),以固定资产占资产总额的比例表示;股权集中度(H_5),以前五大股东持股比例的平方和表示;董事长与总经理二职合一(Dual),若为同一人则取1,否则取0;企业内部所有者与经营者之间代理问题的严重程度(Pay),以前三大高管薪酬除以资产总额表示,其值越大,表明代理问题相对越轻;独立董事占比(Indirector);宏观经济形势(Qyjqzsh),以企业景气指数表示。
五、实证分析 (一) 描述性统计表1的变量描述性统计结果显示,金融化指标Fin的最大值为0.972 1,最小值为0,均值为0.089 5,中位数为0.041 2。由此可见,样本企业金融化程度存在较大差异,且样本企业金融资产占总资产的比例大概在8.95%的水平。虽然绝大部分实体企业金融化风险可控,但研究样本中存在过度金融化的现象。从过度金融化指标Exfin可以看出,其最大值为0.691 5,最小值为–0.505 6,中位数为–0.004 4,四分之三分位数为0.007 9;而Exfin_dummy中位数为0,四分之三分位数为1,均值为0.379 2。可见,样本公司实际金融化都严重偏离了最优金融化水平,并有37.92%的样本表现出过度金融化现象。从实体企业业绩指标Incrroa的变化可看出,其中位数为0,而四分之三分位数为1,可见至少有50%的样本公司存在业绩下滑现象。此外,样本企业成长能力、财务杠杆、现金流状况、盈利能力、资本性支出、股权集中度、宏观经济形势存在较大的差异;而样本企业规模、上市年限、是否二职合一、代理问题、独立董事占比差异相对较小。以上样本财务状况、公司治理特征以及外部宏观经济形势都可能会影响到实体企业过度金融化行为。
variable | N | mean | sd | min | p25 | p50 | p75 | max |
Fin | 8 561 | 0.089 5 | 0.125 4 | 0.000 0 | 0.010 9 | 0.041 2 | 0.112 8 | 0.972 1 |
Exfin | 8 561 | 0.000 0 | 0.051 3 | –0.505 6 | –0.014 2 | –0.004 4 | 0.007 9 | 0.691 5 |
Exfin_dummy | 8 561 | 0.379 2 | 0.485 2 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 1.000 0 | 1.000 0 |
Incrroa | 8 561 | 0.441 0 | 0.496 5 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 1.000 0 | 1.000 0 |
表2汇报了主检验结果,其中列(1)、列(2)、列(3)的被解释变量为过度金融化实变量Exfin,而列(4)、列(5)、列(6)的被解释变量为过度金融化虚拟变量Exfin_dummy。从列(1)可看出,采用OLS回归下,业绩变化指标(Incrroa)与过度金融化(Exfin)的回归系数为0.005 1,在1%的水平上显著,说明相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业更可能存在过度金融化行为。考虑到可能存在的异方差问题,列(2)汇报了进行Robust稳健标准误回归结果,列(3)则汇报了进行Cluster聚类标准误检验结果。列(2)、列(3)回归结果所得出的研究结论与列(1)一致,表明即便在考虑了异方差问题下,业绩上升实体企业比业绩下滑实体企业依然更可能出现过度金融化行为。从列(4)Logit回归结果可看出,业绩变化指标(Incrroa)与过度金融化虚拟变量(Exfin_dummy)回归系数为0.189 0,在1%的水平上显著。这进一步证实:与业绩下滑实体企业相比,业绩上升实体企业更容易出现过度金融化行为。同时,为减少异方差问题带来的研究偏误,列(5)汇报了采用Robust稳健标准误估计结果,而列(6)则报告了进行Cluster聚类标准误估计结果,从估计结果可看出与列(4)研究结论一致。这再一次表明业绩上升实体企业更可能出现过度金融化行为。各模型中控制变量回归结果如表2所示,在此不一一赘述。综上,无论是过度金融化的连续变量回归还是二分类变量回归,且无论是否考虑异方差影响,实证结果都表明,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业更可能出现过度金融化行为。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
OLS | Robust | Cluster | Logit | Robust | Cluster | |
Exfin | Exfin | Exfin | Exfin_dummy | Exfin_dummy | Exfin_dummy | |
Incrroa | 0.005 1*** | 0.005 1*** | 0.005 1*** | 0.189 0*** | 0.189 0*** | 0.189 0*** |
(4.231 1) | (4.103 0) | (3.929 7) | (3.678 0) | (3.696 1) | (3.682 0) | |
L.Fin | –0.015 4*** | –0.015 4 | –0.015 4 | 3.758 7*** | 3.758 7*** | 3.758 7*** |
(–3.073 6) | (–1.572 2) | (–1.497 4) | (16.730 3) | (14.983 1) | (13.912 6) | |
Growth | –0.014 0*** | –0.014 0*** | –0.014 0*** | –0.335 3*** | –0.335 3*** | –0.335 3*** |
(–13.579 6) | (–7.845 6) | (–7.601 4) | (–6.288 4) | (–5.284 7) | (–5.397 6) | |
Lev | –0.023 4*** | –0.023 4*** | –0.023 4*** | –0.094 4 | –0.094 4 | –0.094 4 |
(–6.495 5) | (–5.255 7) | (–4.879 2) | (–0.608 2) | (–0.600 2) | (–0.554 3) | |
Cf | 0.043 8*** | 0.043 8*** | 0.043 8*** | 1.471 3*** | 1.471 3*** | 1.471 3*** |
(5.931 5) | (4.635 7) | (4.491 7) | (4.557 2) | (4.392 8) | (4.494 2) | |
Size | 0.000 8 | 0.000 8 | 0.000 8 | 0.006 1 | 0.006 1 | 0.006 1 |
(1.252 5) | (1.054 2) | (1.033 6) | (0.236 8) | (0.233 6) | (0.214 5) | |
Age | 0.001 6 | 0.001 6 | 0.001 6 | –0.307 8*** | –0.307 8*** | –0.307 8*** |
(1.002 6) | (1.172 6) | (1.241 4) | (–4.563 7) | (–4.587 0) | (–4.249 5) | |
Roa | –0.043 7*** | –0.043 7*** | –0.043 7** | –2.375 6*** | –2.375 6*** | –2.375 6*** |
(–3.733 7) | (–2.671 4) | (–2.520 9) | (–4.656 3) | (–4.357 3) | (–4.472 7) | |
Fa | –0.030 9*** | –0.030 9*** | –0.030 9*** | –0.129 2 | –0.129 2 | –0.129 2 |
(–7.452 2) | (–6.848 9) | (–6.326 2) | (–0.717 7) | (–0.731 1) | (–0.656 9) | |
H_5 | 0.002 7 | 0.002 7 | 0.002 7 | –0.072 8 | –0.072 8 | –0.072 8 |
(0.536 1) | (0.464 5) | (0.417 3) | (–0.337 4) | (–0.331 2) | (–0.309 9) | |
Dual | –0.000 5 | –0.000 5 | –0.000 5 | 0.010 7 | 0.010 7 | 0.010 7 |
(–0.329 9) | (–0.310 7) | (–0.296 2) | (0.153 5) | (0.153 5) | (0.144 3) | |
Pay | –0.001 8** | –0.001 8* | –0.001 8* | –0.019 4 | –0.019 4 | –0.019 4 |
(–1.992 1) | (–1.790 6) | (–1.726 0) | (–0.489 1) | (–0.490 0) | (–0.459 4) | |
Indirector | –0.000 6 | –0.000 6 | –0.000 6 | –0.174 9 | –0.174 9 | –0.174 9 |
(–0.054 3) | (–0.050 2) | (–0.048 5) | (–0.392 0) | (–0.390 2) | (–0.391 2) | |
Qyjqzsh | –0.000 1 | –0.000 1 | –0.000 1 | –0.013 9 | –0.013 9 | –0.013 9 |
(–0.244 9) | (–0.281 9) | (–0.291 9) | (–1.555 6) | (–1.547 3) | (–1.574 4) | |
Industry | yes | yes | yes | yes | yes | yes |
year | yes | yes | yes | yes | yes | yes |
cons | 0.022 9 | 0.022 9 | 0.022 9 | 1.404 1** | 1.404 1** | 1.404 1** |
(1.491 0) | (1.412 1) | (1.410 1) | (2.147 7) | (2.148 8) | (2.120 0) | |
N | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 560 | 8 560 | 8 560 |
R2_a | 0.027 0 | 0.027 0 | 0.027 0 | |||
R2_p | 0.073 5 | 0.073 5 | 0.073 5 | |||
注:L. 表示滞后算子,(1)、(2)、(3)列括号内为t值,(4)、(5)、(6)列括号内为z值,* 为p<0.1,** 为p<0.05,*** 为p<0.01。 |
为保证本文研究结论的可靠性和稳健性,本文主要做了以下工作:(1)替换关键变量,以净资产收益率(Roe)替换总资产报酬率(Roa)表示企业业绩,重新测度实体企业业绩变化指标Incrroe;(2)考虑内生性问题,一是采用面板固定效应模型进行估计,二是采用倾向得分匹配法(PSM)检验是否存在处理效应;(3)改变研究区间,重新进行回归。
1. 替换关键变量
本文以净资产收益率(Roe)替换总资产报酬率(Roa)表示企业业绩。当考察期内实体企业净资产收益率大于上期净资产收益率时,业绩变化指标Incrroe取值为1,否则取值为0。如表3所示,报告了替换企业业绩指标的回归结果。从列(1)、列(2)、列(3)可以看出,采用OLS回归以及采用Robust稳健标准误估计和采用Cluster聚类标准误估计的回归结果显示,业绩变化指标(Incrroe)与过度金融化(Exfin)的回归系数为0.004 0,在1%的水平上显著;而从列(4)、列(5)、列(6)可知,采用Logit回归以及采用Robust稳健标准误估计和采用Cluster聚类标准误估计的回归结果显示,业绩指标(Incrroe)与过度金融化(Exfin_dummy)回归系数为0.138 9,在1%的水平上显著。综上可见,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业更可能出现过度金融化行为,这与主检验结论一致。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
OLS | Robust | Cluster | Logit | Robust | Cluster | |
Exfin | Exfin | Exfin | Exfin_dummy | Exfin_dummy | Exfin_dummy | |
Incrroe | 0.004 0*** | 0.004 0*** | 0.004 0*** | 0.138 9*** | 0.138 9*** | 0.138 9*** |
(3.296 8) | (3.127 3) | (2.990 5) | (2.688 9) | (2.690 2) | (2.669 1) | |
Controls | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
cons | 0.024 6 | 0.024 6 | 0.024 6 | 1.473 4** | 1.473 4** | 1.473 4** |
(1.599 5) | (1.516 4) | (1.514 9) | (2.254 9) | (2.253 7) | (2.221 9) | |
N | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 560 | 8 560 | 8 560 |
R2_a | 0.026 2 | 0.026 2 | 0.026 2 | |||
R2_p | 0.073 0 | 0.073 0 | 0.073 0 | |||
注:列(1)、列(2)和列(3)括号内为t值,列(4)、列(5)和列(6)列括号内为z值,* 为p<0.1,** 为p<0.05,*** 为p<0.01。下同。 |
2. 考虑可能的内生性问题
(1)采用面板固定效应模型
考虑到实体企业金融化程度与业绩变化之间可能存在的内生性问题,本文采用面板固定效应模型实证检验实体企业业绩变化异质性与过度金融化行为之间的关系。如表4所示,汇报了采用固定效应模型进行回归的结果。列(1)、列(2)、列(3)以过度金融化的连续变量(Exfin)为被解释变量,列(4)、列(5)、列(6)以过度金融化的二分类变量(Exfin_dummy)为被解释变量,都采用面板固定效应模型控制个体固定效应和时间固定效应,同时采用Robust和Cluster稳健标准误检验。从回归结果可知,业绩变化指标(Incrroa)依然与过度金融化Exfin和Exfin_dummy都在1%的水平上显著正相关,再一次验证了主检验的研究结论。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
面板固定效应 | Robust | Cluster | 面板固定效应 | Robust | Cluster | |
Exfin | Exfin | Exfin | Exfin_dummy | Exfin_dummy | Exfin_dummy | |
Incrroa | 0.005 2*** | 0.005 2*** | 0.005 2*** | 0.034 7*** | 0.034 7*** | 0.034 7*** |
(4.372 4) | (4.241 8) | (4.241 8) | (3.004 1) | (2.973 4) | (2.973 4) | |
Controls | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
cons | 0.206 5*** | 0.206 5*** | 0.206 5*** | 2.201 7*** | 2.201 7*** | 2.201 7*** |
(4.564 4) | (2.693 2) | (2.693 2) | (4.989 3) | (4.416 2) | (4.416 2) | |
N | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 |
R2 | 0.226 9 | 0.226 9 | 0.226 9 | 0.074 8 | 0.074 8 | 0.074 8 |
注:括号内为t值,* 为p<0.1,** 为p<0.05,*** 为p<0.01。 |
(2)采用PSM法检验处理效应
为更好地控制其他因素对业绩变化与过度金融化之间关系的影响,检验是否存在处理效应。本文将业绩上升实体企业作为处理组,业绩下滑实体企业作为对照组;也即,当考察期内相对于前期业绩上升时,Incrroa取值为1,作为实验组;否则Incrroa取值为0,作为控制组。在满足平行假设和共同支撑假设前提条件下,选择实体企业规模(Size)、现金流状况(Cf)、成长能力(Growth)以及宏观经济形势(Qyjqzsh)作为匹配指标,进行Logit回归。如表5中Logit回归结果所示,现金流状况越充裕,成长能力越强,外部宏观经济形势越好,实体企业业绩越有可能上升。依据Logit回归得到倾向得分,并按照倾向得分采用一对一最近邻匹配,使得处理组和匹配后的对照组特征基本一致。最后,依据匹配后的样本计算出实体企业过度金融化的平均处理效应(ATT值),从而判断业绩上升还是业绩下滑企业更容易过度金融化。
Size | Cf | Growth | Qyjqzsh | cons | N | R2_P | |
Incrroa | –0.151*** | 3.708*** | 0.955*** | 0.016*** | 1.925*** | 8 561 | 0.056 5 |
(–8.719 5) | (12.905 7) | (15.173 1) | (8.446 7) | (4.920 0) | |||
注:括号内为Z值,* 为p<0.1,** 为p<0.05,*** 为p<0.01。 |
从表6平行假设检验结果可知,匹配前处理组和对照组企业规模、现金流状况、成长能力以及宏观经济形势都存在显著差异,而匹配后基本不存在显著差异。可见,匹配效果较好。
变量 | 样本匹配 | 均值 | 缩减百分比(%) | T检验 | |||
处理组 | 对照组 | 标准差(%) | 标准偏差
缩减率(%) |
T值 | 概率 | ||
Size | U | 22.094 | 22.289 | –14.600 | –6.67 | 0.000 | |
M | 22.094 | 22.064 | 2.300 | 84.400 | 1.02 | 0.307 | |
Cf | U | 0.054 | 0.031 | 27.600 | 12.73 | 0.000 | |
M | 0.054 | 0.056 | –2.800 | 90.000 | –1.200 | 0.231 | |
Growth | U | 0.285 | 0.069 | 38.000 | 18.02 | 0.000 | |
M | 0.285 | 0.259 | 4.500 | 88.200 | 1.59 | 0.112 | |
Qyjqzsh | U | 57.859 | 55.497 | 19.000 | 8.66 | 0.000 | |
M | 57.859 | 58.473 | –4.900 | 74.000 | –2.300 | 0.022 |
表7报告了按照倾向得分匹配下的实体企业过度金融化平均处理效应的结果。从表7可知,Exfin变量的平均处理效应不显著,但是金融化二分类变量Exfin_dummy的平均处理效应显著为正。因此,从整体上看,排除其他因素影响后,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业更可能出现过度金融化行为,这进一步证实了主检验的结论。
变量 | 样本 | 处理组 | 对照组 | 变量差异 | 标准误 | T值 |
Exfin | unmatched | 0.001 013 122 | –0.000 799 109 | 0. 001 812 232 | 0.001 115 649 | 1.620 |
Att | 0.001 013 122 | –0.000 799 285 | 0.001 792 408 | 0.001 354 136 | 1.320 | |
Exfin_dummy | Unmatched | 0.384 105 96 | 0.375 261 178 | 0.008 844 782 | 0.010 562 136 | 0.840 |
Att | 0.384 105 96 | 0.358 057 395 | 0.026 048 565 | 0.012 865 445 | 2.020 |
3. 改变研究区间
考虑我国政府2008年为应对来自国际金融危机的影响,出台了“四万亿投资计划”,可能在一定程度上影响实体企业金融资产配置行为。因此,为排除这一政府行为对实体企业业绩变化与过度金融化之间关系的影响,本文删除2008年的研究数据,只选取2009–2016年的数据进行研究。从表8可看出,无论是过度金融化实变量Exfin还是虚拟变量Exfin_dummy,业绩变化指标与其回归系数都显著为正。这进一步表明,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业更可能出现过度金融化行为,与主检验结论一致。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
OLS | Robust | Cluster | Logit | Robust | Cluster | |
Exfin | Exfin | Exfin | Exfin_dummy | Exfin_dummy | Exfin_dummy | |
Incrroa | 0.003 4*** | 0.003 4*** | 0.003 4*** | 0.138 3** | 0.138 3** | 0.138 3** |
(2.762 3) | (2.664 1) | (2.664 9) | (2.522 2) | (2.519 8) | (2.508 1) | |
Controls | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
cons | 0.011 5 | 0.011 5 | 0.011 5 | 3.191 3** | 3.191 3** | 3.191 3** |
(0.328 7) | (0.343 2) | (0.363 9) | (2.071 8) | (2.064 1) | (2.047 0) | |
N | 7 645 | 7 645 | 7 645 | 7 644 | 7 644 | 7 644 |
R2_a | 0.028 4 | 0.028 4 | 0.028 4 | |||
R2_p | 0.078 4 | 0.078 4 | 0.078 4 |
前文已证实相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业更可能出现过度金融化。既然如此,那么其作用机制是什么呢?实体企业金融化实质上是对金融资产的投资,主要考虑自身所面临的财务状况以及自身可用资金或者外部融资渠道和融资的便捷性,而实体企业过度金融化行为是对金融资产的过度投资。相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业一方面面临较低的财务风险,拥有更多的资金用于配置金融资产;另一方面现金流相对充裕,并且外部融资较便利,进行金融资产投资的资金相对充裕。因此,本文认为,之所以业绩上升实体企业更可能出现过度金融化,可能是由于存在财务风险机制和融资约束机制。
(一) 财务风险机制检验相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业具有更高的偿债能力、营运能力和投融资能力,使其可能面临更低的财务风险(王冀宁和陈之超,2010)。业绩上升企业相对具有更高的发展能力,具有较好的发展前景,同时也更有意愿进行多元化投资,从而更可能出现过度金融化。鉴于此,本文认为业绩上升企业因为面临较低的财务风险,因此,更有意愿进行过度金融化,也即存在“财务风险作用机制”。为验证以上观点,本文借鉴前人(Montgomery和Singh,1984;罗党论等,2016)研究,以综合β系数表示实体企业面临的财务风险,运用中介效应实证检验财务风险机制。其中,综合β系数越大,表明企业面临的财务风险越严重。如表9所示,列(1)、列(2)、列(3)从过度金融化的连续变量角度实证检验了业绩变化、财务风险与过度金融化三者之间是否存在中介效应。列(4)、列(5)、列(6)则从过度金融化的二分类变量角度实证检验了业绩变化、财务风险与过度金融化三者之间是否存在中介效应。实证发现,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业由于面临更低的财务风险,从而更可能出现过度金融化,也即存在财务风险机制。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
Exfin | β | Exfin | Exfin_dummy | β | Exfin_dummy | |
Incrroa | 0.005 1*** | –0.009 0* | 0.005 1*** | 0.039 5*** | –0.009 0* | 0.039 8*** |
(4.231 1) | (–1.933 1) | (4.294 1) | (3.589 1) | (–1.933 1) | (3.615 0) | |
β | 0.008 2*** | 0.032 3 | ||||
(2.954 0) | (1.263 5) | |||||
Controls | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
cons | 0.022 9 | 0.756 8*** | 0.016 7 | 0.821 9*** | 0.756 8*** | 0.797 5*** |
(1.491 0) | (12.616 9) | (1.076 5) | (5.830 5) | (12.616 9) | (5.605 0) | |
N | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 |
R2_a | 0.027 0 | 0.253 6 | 0.027 9 | 0.084 4 | 0.253 6 | 0.084 5 |
对于不同财务状况的实体企业,在金融化过程中表现出较大差异,其中是否面临融资约束是影响实体企业金融化的主要因素。业绩上升企业自身拥有较好的成长能力、融资能力、偿债能力以及比较充裕的现金流。因此,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业由于自身面临较低的融资约束,现金流较充裕,并能很好地从外部金融机构获取信贷资金用于金融资产配置活动,从而更可能存在过度金融化行为,也即存在“融资约束作用机制”。借鉴Hadlock和Pierce(2010)的研究,采用SA指数(–0.737×Size+0.043×Size2–0.04×Age)测度上市公司面临的融资约束水平。值得注意的是,Age表示上市年限;同时,与前文公司规模变量解释不同,此处Size=Ln(企业资产总额/1 000 000)。如表10所示,无论从过度金融化实变量还是虚拟变量回归结果来看,业绩上升实体企业由于自身面临的融资约束更低,具备更多融资渠道和资金满足金融资产配置的资金需求,从而表现出更大概率的过度金融化行为。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
Exfin | SA | Exfin | Exfin_dummy | SA | Exfin_dummy | |
Incrroa | 0.005 1*** | –0.005 4* | 0.005 0*** | 0.039 5*** | –0.005 4* | 0.038 9*** |
(4.231 1) | (–1.921 3) | (4.177 5) | (3.589 1) | (–1.921 3) | (3.539 7) | |
SA | –0.012 1*** | –0.101 6** | ||||
(–2.588 8) | (–2.375 8) | |||||
Controls | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
cons | 0.022 9 | 3.225 8*** | 0.061 8*** | 0.821 9*** | 3.225 8*** | 1.149 8*** |
(1.491 0) | (90.106 3) | (2.876 8) | (5.830 5) | (90.106 3) | (5.829 1) | |
N | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 | 8 561 |
R2_a | 0.027 0 | 0.158 9 | 0.027 6 | 0.084 4 | 0.158 9 | 0.084 9 |
在我国实体企业纷纷将资金投向主业以外的金融和房地产行业,表现出过度金融化和脱实向虚现象的背景下,与以往单纯考察高业绩和低业绩公司金融资产配置行为不同,本文选择2008–2016年我国沪深A股上市实体企业,实证研究了业绩上升和业绩下滑实体企业过度金融化行为的差异。研究表明,相对于业绩下滑实体企业,业绩上升实体企业更可能出现过度金融化。进一步研究发现,业绩上升实体企业更可能出现过度金融化可能通过两条路径实现:一是“业绩上升——财务风险——过度金融化”;二是“业绩上升——融资约束——过度金融化”。本文从金融化中区分出过度金融化行为,并着重探讨业绩上升与业绩下滑实体企业在过度金融化行为上的差异,能够更加合理地理解和分析实体企业金融化行为,有利于更好地研究金融化行为的经济后果,而非一味地将金融化视为同质化行为。
本文启示在于:(1)在我国实体企业出现过度金融化和脱实向虚的背景下,实现对实体企业金融化和脱实向虚可能带来系统性重大风险的监管,需要考虑实体企业业绩变化的异质性。政府部门在监测我国经济可能存在的脱实向虚风险时,可以着重关注业绩上升实体企业的金融化行为。相关监管部门可以要求业绩上升实体企业定期或不定期披露其金融资产持有存量和增量,密切关注其金融资产配置与主业业务发展状况。(2)业绩上升实体企业之所以更可能存在过度金融化的行为,主要是由于其自身面临的财务风险和融资约束更低,以及对金融资产高收益表现出的逐利动机。为此,政府部门应积极引导实体企业回归主业,强化对实体企业主业发展的支持,抑制过度金融化可能带来的系统性重大风险。例如,可以对实体企业创新投入加大补贴,鼓励实体企业研发新产品,更新生产设备,降低实体企业税负,提升实体企业主业回报率。同时,对业绩上升实体企业信贷资金的流向和流量做严格审查,以防业绩上升实体企业依靠自身财务优势从外部金融机构获取资金之后又将信贷资金投资于金融资产,进一步加剧脱实向虚风险。(3)实体企业金融化行为具有异质性,应区别对待不同程度金融化行为,不能一味地持否定态度。实体企业持有金融资产虽具有逐利动机,但适度的金融化有利于合理运用闲置资金,有效分散企业财务和经营风险,更好地实现企业价值最大化。因此,在对待实体企业金融化问题上,应区别对待金融化不足、最优金融化以及过度金融化行为,并重点关注过度金融化行为。
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