实体企业金融化、企业创新与产能过剩

颜敏 白栖凡

【摘 要】 目前，关于实体企业金融化对企业创新“挤出”效应的研究结论很普遍。文章认为实体企业金融化是企业懈怠于创新的后果，而不是动因，并以产能过剩为中介。以2007—2019年A股非金融行业上市公司为样本，通过构建产能过剩中介效应分析模型，研究发现：企业创新缺乏导致实体企业金融化;产能过剩在企业创新缺乏导致实体企业金融化过程中发挥中介作用;进一步通过构建有调节的中介效应分析模型，发现主营业绩通过产能过剩对企业金融化的反向调节作用，产能过剩企业在主营业绩较低时会更显著地进行企业金融化。因此，实体企业应加强创新投资，改变供给结构失衡状态，化解过剩产能，实现产业升级，进而提高主营业绩，逐步从根本上去除金融化现象。

【关键词】 企业金融化; 企业创新; 产能过剩; 主营业绩

【中圖分类号】 F235.19  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2022）09-0056-09

一、引言

实体企业金融化是指实体企业将越来越多的资本用于投资并导致企业利润来源越来越多地依赖投资和资本运作而非传统的生产经营活动。2008年金融危机以来，受世界经济下行的影响，中国实体企业利润大幅下滑，企业创新不足，中低端产能过剩、高端产品供给不足导致的供需结构失衡以及由此带来的产业转型升级问题，从根本上制约着中长期中国经济的持续、有效增长。与此截然不同的是，随着金融发展的不断深化，实体企业金融化愈演愈烈，企业金融资产占比逐渐提高，实体企业获得利润的重要途径不再是主营业务盈利，而是转向日益高涨的金融投资，呈现出实体企业金融化的趋势。实体企业配置金融资产已经成为我国经济重要的特征事实之一，金融资产配置从多元化分散投资转为专门的资本套利[1]。2019年有1 188家上市公司发生购买理财产品的行为，涉及人民币金额约为1.44万亿元，一些业绩较差的上市公司通过出售其投资的股票实现扭亏为盈，上市公司整体金融化水平达12.25%①（如图1所示）。

虽然金融作为实体经济的血脉，推进了实体经济的科技进步与增长[2]，但二者毕竟是相对独立的系统，各有其运行机制和发展规律。实体企业金融化将导致产业空心化发展[3-4]，不以制造业利润率真正增长为基础的金融利润增长，只能是“庞氏游戏”或其变种。2020年2月，证监会发布“再融资新规”时再次重申：非金融类上市公司再融资时，原则上最近一期末不得存在持有金额较大、期限较长的交易性金融资产和可供出售的金融资产、借予他人款项、委托理财等财务性投资的情形等。探索实体企业金融化的根源问题，研究其驱动机制具有重要的现实意义。

二、研究综述

关于实体企业金融化，国内外学者普遍借鉴Krippner[5]对“活动导向”和“累积导向”的两类定义，从行为和结果两个维度进行刻画。一方面，在行为上实体企业将更多的资本用于投资而非传统的生产经营活动[6];另一方面，在结果上企业利润来源更多地依赖投资和资本运作而非传统的生产经营活动[7]，即“通过金融渠道累积利润的企业累积方式逐渐占据主导”。

目前关于实体企业金融化的研究主要集中于对其经济后果的理论分析和实证检验，仅有一些少量的实体企业金融化驱动机制研究。西方学界对于非金融企业金融化的驱动机制大多从宏观或中观层面出发进行讨论[8]，缺乏对微观层面非金融企业金融化的时空背景与传导机制等方面的深入挖掘。微观讨论的缺失不仅无益于治理，甚至可能会引致新的问题，同时也使得西方学界研究成果对我国的借鉴意义有限。

我国现有关于实体企业金融化动因研究分别从内部动因和外部动因两方面展开。内部动因——跨市场套利[9]、股东价值最大化[10]、市场竞争压力[4]和固定资产投资风险过大[11]是主要原因，如发现金融资产持有比例与股东价值和股利支付率显著正相关等[10]。外部动因——企业融资两极分化严重、银行差别性对待风险异质性企业是主要原因[12]，表现为大中型国企与大型民企融资难度较小，议价能力较强，融资成本较低，约85%的大型企业能以基准利率或上浮5—10个百分点获得银行贷款;中小微企业议价能力弱，融资难度大、成本高，能以相同利率水平获得贷款的比例不到20%，小微企业贷款利率通常在基准利率基础上上浮30个百分点以上。经营风险越小的企业能够从银行获得越多的信贷支持，并将多余的资金投向影子银行体系，导致企业金融化和影子银行的形成。

上述动因分析以“价值”为主线，未触及我国经济的矛盾主要方面——供给侧结构性问题。从内部动因——跨市套利动机来说，2013年中国人民银行已取消贷款利率下限管制，但直至2019年实体企业金融化仍然愈演愈烈（见图1），放松贷款利率下限管制对非国有企业金融化的抑制作用并不显著。王红建等[1]“盈利能力较弱的公司面临更大的市场套利机会与更低的套利机会成本”的检验结果和“如果企业盈利能力本身很强，其使用有限资金进行金融资产投资的机会成本更大”的观点，本身就是对其所持的市场套利观的否认，是对金融超额盈利率的否定。因为金融化的机会成本自然是企业投资主营业务带来的盈利率提高，或者说，金融产品高额的投资收益率是相对于企业主营业务盈利能力来说的，企业主营业务盈利能力决定了“市场套利观”是否对其起作用。因此跨市套利的根源还在于实体企业主营业务盈利能力差所致，也就是说，必须要将财务问题还原到企业经营问题，才能从根本上发现问题。从外部动因——融资差别性待遇来说，该动因客观上势必使实体企业分为两类：容易融资的大企业（A类企业）和难以融资的中小微企业（B类企业），发生金融化行为的更多是拥有较多闲余资金的大企业即A类企业，中小微企业即B类企业只是大企业实施金融化行为之后流出的高价资金的接收者。那么大企业为什么会出现闲余资金？是否是主营业务规模不够？若如此，为什么不扩大业务规模？是否与产能过剩有关？若是存在产能过剩，为何不进行产业升级？是否是因为企业创新能力弱化所致？因此，最终问题归结到企业创新能力弱化和企业金融化二者之间因果何如，是因为企业金融化抑制了企业创新，还是因为企业创新能力弱化在先、无法顺利完成新旧动能转换和产业升级，而使企业用无法消解的闲余资金实施金融化？是否是“在经济下行与产能过剩的双重冲击下，实体企业特别是制造业利润日益微薄”才是制造业与金融业的“利润鸿沟”促使越来越多的实体企业配置金融资产的深层原因？

习近平总书记强调：“在适度扩大总需求的同时，要着力加强供给侧结构性改革，着力提高供给体系质量和效率，增强经济持续增长动力。”“十四五”规划提出，要坚持深化供给侧结构性改革，以创新驱动、高质量供给引领和创造新要求，提升供給体系的韧性和国内需求的适配性。供给侧结构性改革不仅是推动中国经济高质量发展的方案，也是推动全球经济高质量发展的方案，更是对经济学理论的原创性贡献。现实背景下我国实体企业金融化的深层原因应主要在于供给侧一系列结构性失衡所致[13]，具体表现为实体经济供给侧结构性失衡和金融供给侧结构性失衡的作用。实体企业因创新能力缺乏未同步实现“去产能”和“补短板”，致使资金闲余无法消解而发生金融化，创新能力的缺乏才是实体企业金融化的根本动因[14]。因而，实体企业金融化的治理路径在于实体方面供给侧结构性改革[15]——产业升级，但需要从企业创新方面施策，也就是说，供给侧结构性失衡——产能过剩在企业创新不足导致实体企业金融化的过程中发挥着中介作用。本文从供给侧结构性改革视角，按照“根本动因”（创新能力缺乏）→“深层原因”（产能过剩）→“表层原因”（主营业绩下降）→实体企业金融化的分析路径，建立企业创新能力缺乏通过产能过剩并经主营业绩下降调节后导致实体企业金融化的驱动机制分析框架，运用有调节的中介效应模型检验引致实体企业金融化的传导机制。

三、研究假设

我国目前实体企业金融化的深层原因是产能过剩所致，进一步的，实体企业因创新能力缺乏未同步实现“去产能”和“补短板”是实体企业金融化的根本动因。因此，提出本文核心假设：产能过剩在企业创新不足导致实体企业金融化的过程中发挥着中介作用。

（一）供不应求的产品未能“补短板”——企业创新不足

从制造业来看，我国实体经济远未摆脱高投入、低产出的粗放发展模式，产业发展主要依靠增加人力、物力、财力等要素投入，创新资源在要素组合中的比重偏低。核心技术受制于人，核心零部件如芯片、减速器、控制器和伺服电机等关键技术以及特殊钢材主要依靠进口。国际分工地位较低，主要扮演“世界工厂”的角色，很多行业处于全球价值链“微笑曲线”的低端，金属制品、电气机械、电子设备等部分重工业行业以及农副食品、纺织服装、皮革羽毛等大部分轻工业行业表现出偏高的产能利用率。从服务业来看，供给质量效率不高，服务业结构升级滞后，“医疗保健”、“交通通信”、“教育文化娱乐服务”和“居住”供给短缺，难以满足城乡居民消费结构升级的需求。余泳泽等[16]研究发现，2004—2014年的十年间，我国生产性服务业增加值占第三产业增加值比重由35.0%增长至37.1%，与西方发达国家“四个70%”的标准相去甚远。制造业中生产性服务业贡献度偏低，且生产性服务业高技术部门占比更低，服务业增加值的增长主要来源于传统服务业部门[17]，这使得中国“脱实向虚”趋势日益凸显。

（二）供大于求的产品未能“去产能”——产能过剩

林毅夫等[18]指出，发展中国家由于存在后发优势，以及受“信息不完全”约束影响，容易出现投资“潮涌现象”，并引发产能过剩。此外，行业的低进入、高退出壁垒造成的过度竞争、社会主义国家经济转轨过程中的“投资饥渴症”、政府对企业出口的过度补贴、投资扭曲、环保体制缺陷、产业政策、政府官员晋升激励机制、地方官员变更等都会推动企业扩张产能，形成过剩。卢峰等[19]认为，20世纪90年代以来，中国出现了三次大规模产能过剩，分别是1998—2001年、2003—2006年以及2009年至今。压缩落后产能、化解产能过剩仍然是当前经济结构调整的重要任务之一。

（三）“去产能”和“补短板”未能同步进行——主营业绩下降

从经济学角度看，改善供给也是扩大需求：改善供给结构可以更好满足需求;改进供给服务可以引导内需;创造新的供给可以派生出新的需求。一次次科技和产业革命，带来一次次生产力的提升，并不断创造新的供给能力。社会化大生产的突出特点就是，供给侧一旦实现了成功的颠覆性创新，市场就会以波澜壮阔的交易进行回应。因此，企业供给能力的提升是关键。创新作为推动企业前进的内在动力是提高供给能力的关键。部分实体企业（A类企业）产能过剩、需要转型升级，需要调整主营业务，却因技术创新乏力和固定资产投资的固有风险而却步，因此，其主营业绩下降是为必然。然而这些企业却有一个共同点：融资环境相对宽松（实则是信贷资源错配）[20]，因而改用挣快钱的方式进行金融化寻租。只有当A类企业创造出新的供给即调整了主营业务，转移了原有的产能，“去产能”和“补短板”双管齐下，金融化才会逐渐消失。实体企业金融化实际上是其未“补短板”时“去产能”的联产品或副产品。从这一角度来说，“补短板”重于“去产能”。有学者证明金融化导致企业未来主营业绩下降[21]，本文认为其实因果相反，正是因为其主营业务发展呈下降趋势，需要转型升级，但因创新能力有限，才去做金融化业务进行寻租。如宋军等[22]所说“金融资产配置比例几乎无法影响经营资产收益率，而是经营资产收益率影响金融资产配置比例”，且“是影响公司金融投资比例的主要原因”。因此，实体企业因创新能力缺乏而未同步实现“去产能”和“补短板”是其金融化的根本动因。与其说是实体企业金融化抑制了企业创新水平或对企业创新有“挤出”效应，倒不如说是企业创新意识不强，为“补短板”即产业升级而做的创新缺乏，才将闲余的资金用于金融化，即创新不足在先，金融化在后，而不是相反。从谢家智等[23]的检验模型中，技术创新变量采用前一期的无形资产占比、金融化水平变量采用当期的金融资产占比来表示亦可见一斑。

因此，实体企业金融化的根本动因是实体企业创新能力缺乏，深层原因是实体企业产能过剩，表层原因是企业主营业绩下降。以供给侧结构性改革这一主线为引领，按照实体企业金融化“根本动因→深层原因→表层原因”的分析路径，对“企业创新能力缺乏（根本动因）→实业面产能过剩（深层原因）→企业主营业绩下降（表层原因）→实体企业金融化”的驱动机制分析框架进行构建，如图2所示。

根据上述驱动机制分析框架，本文将采用有调节的中介效应分析方法实证检验和揭示“企业创新不足→产能过剩→主营业绩下降→企业金融化”的传导路径，依据企业创新与实体企业金融化之间的关系路径建立有调节的产能过剩中介效应分析模型。如图3所示。

综上所述，本文提出如下分项假设：

H1：企业创新与企业金融化呈负向关系。

H2：企业创新与产能过剩呈负向关系。

H3：产能过剩与企业金融化呈正相关且在企业创新不足诱发实体企业金融化过程中发生显著的中介作用。

H4：主营业绩与企业金融化负相关且能够显著负向调节产能过剩对企业金融化的影响程度。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以2007—2019年沪深两市A股上市公司为初始样本，因为自2007年开始监管层要求上市公司披露其研发投入信息，数据库获得的最早时间也为2007年，因此样本起始时间为2007年。

参照以往研究进行了如下样本筛选：（1）剔除金融行业的观测值;（2）剔除ST以及？觹ST类上市公司样本;（3）剔除数据缺失的观测值;（4）剔除营业利润为负值的样本。最终得到了14 798个公司——年度观测值作为样本。其中所有数据均来自CSMAR数据库。为了减轻异常值的影响，本文对模型中连续变量在1%和99%的水平上进行Winsorize缩尾处理。其中数据处理过程使用Stata15以及Excel。

（二）变量定义

1.被解释变量

企业金融化程度（Financial）。目前已有文献分别使用“活动导向”与“累积导向”两种方式来度量企业金融化程度。如王红建等[1]从金融资产配置角度，用企业金融资产总额/资产总额代替企业金融化程度;张成思等[24]从金融资产收益角度，用投资收益与公允价值变动损益之和，扣除对联营和合营企业的投资收益之后的金额与营业利润之比来替代实体企业金融化。本文将借鉴“累积导向”计量企业金融化程度，具体计算公式为：

实体企业金融化程度=（投资收益+公允价值变动损益+净汇兑收益-对联营和合营企业的投资收益）/营业利润

2.解释变量

企业创新（Innovation）。目前已有文献分别使用创新投入与创新产出两种方式来度量企业创新。企业创新投入强度等于研发投资与主营业务收入的比值[1]，或是无形资产占比[23];创新产出等于专利申请数量、发明专利申请数量、非发明专利申请数量[4];或两种方式都用[9]。本文采用企业研发支出占总资产的比重来衡量企业创新。

3.中介变量

产能过剩（PPErev）。国际上普遍使用产能利用率表示产能过剩程度，该指标越低，产能过剩越严重。关于产能过剩的临界值未有定论。本文采用年末固定资产净值除以当年营业收入来作为衡量企业产能过剩的指标，该指标越高，表示企业产能利用效率越低，产能过剩程度越大[25]。

4.调节变量

主营业绩（Coreperfdum）。计算公式如下：主营业绩=（利润总额-公允价值变动收益-投资收益+对联营企业和合营企业的投资收益）/资产总额[21]，并对主营业绩进一步按中位数分组，若主营业绩大于中位数则将Coreperfdum赋值为1，否则为0。

5.控制变量

借鉴以往相关研究，本文选择了一些常见控制变量：盈亏性质（Loss）、资产报酬率（Roa）、资产负债率（Lev）、公司规模（Size）、企业年龄（Age）、第一大股东持股比例（Lholding）、产权性质（Soe）、独立董事比例（Indep）、两职合一（Dual）、董事会规模（Board）。最后还加入年度固定效应（Year）和行业固定效应（Industry）。

变量定义如表1所示。

（三）模型设定与检验步骤

构建实体企业金融化驱动机制分析模型——有调节的中介效应分析模型。借鉴温忠麟等提出的中介效应检验步骤，设计如下检验模型：

Financiali=a0+a1Innovationi+a2Coreperfdumi+∑Controli+ε1     （1）

PPErevi=b0+b1Innovationi+b2Coreperfdumi+∑Controli+ε2       （2）

Financiali=c0+c1Innovationi+c2Coreperfdumi+c3PPErevi+∑Controli+ε3    （3）

Financiali=d0+d1Innovationi+d2Coreperfdum+d3PPErevi+d4Coreperfdumi×PPErevi+∑Controli+ε4 （4）

依次检验企业创新与实体企业金融化这一因果链中产能过剩的中介效应、主营业绩的调节效应。

步骤1：检验系数a1。若系数不显著，则判定企业创新与实体企业金融化不存在显著负相关关系，无法再进行中介效应分析;若该系数显著，表明企業创新对实体企业金融化存在显著影响，进入步骤2。

步骤2：检验系数b1和c3。若两者均显著，表明产能过剩的中介效应显著，即企业创新能力不足对企业金融化的影响至少有一部分是通过产能过剩实现的，进入步骤3;若系数b1和c3中至少有一个不显著，说明检验力较弱，此时尚不能判定产能过剩是否存在显著的中介作用，需进入步骤5。

步骤3：检验系数c1。若系数不显著，表明产能过剩具有完全中介效应，即企业创新能力不足对企业金融化的影响都是通过中介变量——产能过剩实现的;若系数显著，则表明产能过剩具有部分中介效应，即企业创新能力不足对企业金融化的影响只有一部分是通过中介变量——产能过剩实现的。

步骤4：检验系数d4。若系数显著，则说明主营业绩对产能过剩与企业金融化程度的调节效应显著;若不显著，说明主营业绩对产能过剩与企业金融化的调节作用不存在。

步骤5：做Sobel检验。如果显著，说明产能过剩的中介效应显著，否则不显著。

五、实证分析

（一）描述性统计

从表2主要变量描述性统计可以发现，被解释变量企业金融化（Financial）的均值为0.161，标准差为0.508，且最大值和最小值分别为3.892和-0.144，说明不同公司间企业金融化程度差异较大;解释变量企业创新（Innovation）均值为0.022，最大值与最小值之间差异较小，总体来看样本企业创新能力较弱;中介变量产能过剩（PPErev）最大值和最小值为2.343和0.010且均值为0.419、中位数为0.313，总体来看，样本企业产能过剩严重但波动较大;调节变量主营业绩（Coreperfdum）为根据中位数进行分组的虚拟变量，均值和中位数均为0.5。

（二）回归分析

1.实体企业金融化与企业创新

如表3所示，企业创新（Innovation）变量系数a1在5%水平上显著，说明企业创新与实体企业金融化显著负相关，企业创新不足时，会促使企业进行金融资产投资，从而导致企业金融化。H1得到检验。

2.企业创新與产能过剩

如表4所示，模型2中企业创新（Innovation）变量系数b1在1%水平上显著为负，说明企业创新和产能过剩呈显著负相关，当企业创新不足时，会导致企业产能过剩，H2得到检验;模型3中产能过剩（PPErev）变量系数c3在5%水平上显著为正，b1和c3两者均显著，表明产能过剩（PPErev）的中介效应显著，即企业创新能力不足对企业金融化的影响至少有一部分是通过中介变量——产能过剩实现的，H3得到初步检验。主营业绩（Coreperfdum）变量系数b2在1%水平上显著为负，初步证明主营业绩提高能够显著降低产能过剩水平，进而抑制企业金融化，H4得到初步检验。

3.企业创新、产能过剩与实体企业金融化（主营业绩调节）

如表5所示，模型3产能过剩（PPErev）变量系数c3在5%水平上显著为正，说明产能过剩与企业金融化呈显著正相关;而企业创新（Innovation）变量系数在10%水平上显著，表明企业创新能力不足对企业金融化的影响绝大部分是通过中介变量——产能过剩实现的，H3得到检验。模型4中主营业绩（Coreperfdum）变量系数d2在1%水平上显著为负，再次说明主营业绩与企业金融化负相关;主营业绩与产能过剩的乘积项（Coreperfdum×PPErev）系数d4在1%水平上显著为负，说明主营业绩能够显著负向调节产能过剩对企业金融化的影响程度，即产能过剩企业在主营业绩越低的时候，会更加显著加深企业金融化程度。H4得到检验。

（三）稳健性检验

1.产能过剩中介效应检验（Boostrap检验）

由于逐步法检验中介效应可能存在偏差，因此为进一步检验产能过剩在企业创新不足与企业金融化之间是否存在中介效应，采用Boostrap方法进一步检验，当检验结果95%置信区间与偏差修正置信区间都不包含0时，即可证明中介效应显著。由表6可知，该中介效应显著。

2.内生性问题

（1）企业创新与企业金融化

本文假设企业创新不足是导致企业金融化的根本原因，但之前有研究证明企业金融化会对企业创新产生“挤出效应”，因此为了缓解这一内生性问题，借鉴常用的方法，将解释变量（企业创新）滞后一期（L.Innovation）重新进行回归，结果如表7所示。可以看出滞后一期的企业创新与企业金融化的回归系数为-0.703，且在1%水平上显著，表明在缓解内生性情况下，企业创新不足依然是导致企业金融化的根本原因，即内生性问题不影响本文的结论。

（2）企业创新与产能过剩

本文假设产能过剩是企业创新不足导致企业金融化的中介变量，是深层原因，则企业创新不足与产能过剩之间的双向因果关系会引起内生性问题。为了缓解这一问题，选择公司同行业企业创新水平的均值（Innovation_IV）作为工具变量进行2SLS回归。结果如表8所示，第一阶段Innovation_IV的回归系数为0.946，在1%的水平上显著，表明Innovation_IV是有效的工具变量。第二阶段Innovation与PPErev的回归系数为-8.078，在1%的水平上显著为负，与前面回归结果一致，说明在考虑内生性问题后，企业创新与产能过剩仍旧呈负向关系，前述结论依然有效。

六、结语

本文以2007—2019年A股非金融行业上市公司为样本，构建有调节的中介效应模型，检验了产能过剩在企业创新不足和企业金融化之间的中介效应以及主营业绩在该中介效应中的调节作用，从而对实体企业金融化的驱动机制进行了实证分析。结果显示：（1）企业创新和企业金融化呈显著负相关关系，当企业创新不足时，会导致企业金融化;（2）产能过剩在企业创新不足和企业金融化之间起到了部分中介作用，即企业创新不足导致产能过剩并因产能过剩加深企业金融化程度;（3）当企业主营业绩较低时会进一步诱发企业金融化，而主营业绩在产能过剩和企业金融化之间起到了反向调节的作用，即产能过剩企业在主营业绩较低时会更显著地进行企业金融化。因此，针对实体企业金融化驱动机制的检验得出治理策略，企业须通过加强创新投资，改变供给结构失衡状态，逐步去除过剩产能，实现产业升级，同步推进“去产能”和“补短板”，进而提高主营业绩水平，最终使企业金融化现象得到逐步治理。本文研究的局限性在于实体企业金融化变量仅采用了“累积导向”的金融收益水平进行计量，产能过剩变量也只使用了固定资产周转率的倒数，今后的研究应该通过数据挖掘和实体企业金融化公司结构特征分析，选择更加合适的变量计量方式，以进一步优化研究结果，发掘解决问题的具体路径。

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