金融资产配置对实体企业创新效率的影响

刘 磊

（信阳农林学院 财经学院，河南 信阳 464000）

一、引言

自党的十八大以来，中国不断优化科技创新政策，推动“改革举措—政策措施—法律法规”螺旋式上升，为国家建设科技创新体系提供政策引导。“十四五”规划提出，深入实施科教兴国战略、人才战略、创新驱动发展战略，完善国家创新体系，加快建设科技强国。国家关于创新驱动发展战略的政策实施，彰显出科技创新在国家战略中的重要地位，凸显其对于经济高质量发展的现实意义。实体企业作为国家科技创新关键着力点，对加快科技创新、建设制造强国、网络强国与数字中国发挥底层驱动作用。党的十二大报告明确提出：“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国”。以实体企业创新带动新技术、新模式、新业态与新行业发展，对于创新型国家建设发挥着“稳定器”与“定海针”作用，利于形塑经济高质量发展新优势。熊彼特曾言，企业创新发展离不开金融市场的支持，而有效的金融资产配置是实体企业创新效率提升的基础支撑。根据国家统计局数据显示，2009 年，中国整体研发投入经费为5802.1 亿元，到2020 年这一数据达到24393.1 亿元。在仅十多年时间内，国家研发投入经费增加近4 倍之多，增速领跑世界各国，总量位居世界第二，以充足的金融资产配置驱动实体经济创新效率提升。但伴随着实体企业配置金融资产增多，部分企业逐渐出现由经营主业转向金融投资的情况，产生“脱实向虚”现象，扼制创新效率提升。于此背景下，研究金融资产配置与实体企业创新效率二者关系，对于实体经济“脱虚向实”以及高质量发展颇具实效性。

金融资产配置对实体企业开展创新活动具有重要影响，主要表现为正向的激励效应和负向的抑制效应。就激励效应而言，金融资产配置作为资本支持路径，能够对实体企业R&D投资[1]、技术研发投入[2]、绿色技术创新[3]产生积极影响，从而推动实体企业创新效率提升。尤其是金融资产配置能够加快实体企业数字化转型[4]、提升创新可持续性[5]，促使实体企业适应数字经济变革趋势，加快技术创新改革，助力创新效率提高。就抑制效应而言，宏观上金融资产配置易引发实体企业“脱实向虚”[6]，不利于实体企业更好借助金融资产疏通技术创新渠道、深化创新投入，阻滞创新效率提升；微观上金融资产配置能够扩大实体企业高管薪酬差距[7]、加大企业财务风险[8]，弱化金融资产原本对于实体企业创新研发的支持效益，阻滞创新效率提升。

文章基于2013—2021 年中国沪深A 股上市高端制造业样本，从实体企业自身角度出发，研究金融资产配置对实体企业创新效率的影响，并对其作用机制展开探讨，为实体企业借助金融资产配置加大创新研发提供理论参鉴，亦为政府、科创企业、金融市场出台关联政策提供决策依据。

二、假设提出

1.直接影响：金融资产配置与实体企业创新效率

通常情况下，实体企业金融资产配置出于储蓄与投机两种动机来考量。就储蓄动机而言，实体企业借助金融资产配置不断加大现金流储蓄，希望获得长期大额创新投资，为创新活动开展提供保障[9]。就投机动机而言，实体企业希冀通过金融资产配置获得较高收益，并将所获金融资源向金融部门倾斜，降低创新投资意愿，不利于创新效率提升。从实际情况来看，实体企业创新具有风险高、不确定性强、耗时长等特征，需要实体企业提高资金管理与决策能力，为创新活动开展储蓄基础资本。基于这一属性，实体企业以金融资产配置强化创新研发具有阶段性特征，需历经初期感知、大力投入、效应凸显与边际收益递减四个阶段的动态演进过程。初期感知是实体企业应用金融资产的初始阶段，处于该阶段的实体企业面临激烈市场竞争，不得不考虑投入一定金融资产助力研发创新。但创新活动开展具有周期性，短期内金融资产配置对实体企业创新效率的影响并不明显。在大力投入与效应凸显阶段，实体企业借助高额资金储备，强化创新活动投入，促使金融资产配置对创新效率的促进作用逐步凸显。一方面，实体企业借助持续的金融资产配置，积极通过国内外市场合作加大创新技术与产品引入[10]，提高创新效率。另一方面，实体企业以金融资产均衡化配置满足自身研发创新、设备购入等基础费用需求，发挥金融资产的“蓄水池效应”，支持创新活动开展，进而提升创新效率。而随着实体企业金融资产配置步入边际收益递减阶段，在享受到利好金融资产配置与应用基础上，实体企业间均会通过金融资产配置展开竞争，造成创新研发产品与服务同质化现象，倒逼实体企业通过更新技术与产品获得垄断利润，加大了金融风险敞口，干扰创新活动正常开展，对创新效率提升造成较大冲击。基于此，提出假设H1：

假设H1：金融资产配置会对实体企业创新效率产生影响，呈现先上升后下降的倒“U”型非线性特征。

2.间接影响：融资约束与创新投资的中介作用

基于金融资产配置发挥的直接效应，从金融风险规避效应与创新投资强化效应探究其对实体企业创新效率的影响。

就金融风险规避效应而言，实体企业与外部金融市场间往往存在严重信息不对称问题，导致资金供给方无法掌握交易所需信息。为企业带来较为严重的融资约束。这导致实体企业创新活动受到资源性限制，逐渐降低创新利润，不利于创新效率提升[11]。而有效的金融资产配置通过外源性与内源性两种融资渠道，夯实实体企业创新所需研发资本，利于创新效率提高。一方面，实体企业借助金融资产强化储蓄流动性，通过增加持有金融资产规模缓解信贷配给问题，实现技术、数据、人力等资源合理化引入，达到提高创新效率的目的。另一方面，实体企业进行金融资产配置可优化金融资源供给环境，借助更为健全的金融服务体系缓解融资约束问题。这能够满足实体企业新兴渠道、新兴业态与新兴领域投入的金融需求，增强创新活动开展效能，提高创新效率。根据以上分析，提出假设H2：

假设H2：金融资产配置会通过融资约束缓解，影响实体企业创新效率。

就创新投资强化效应而言，实体企业以创新驱动发展抢占市场份额的动机，需长期投资数字基础设施或者发展数字技术[12]。这会占据企业大部分投资支出，若项目中断还可能带来较大损失，不利于激发创新活性。而金融资产配置作为实体企业获取资本支持的一项关键举措，能够通过多渠道资金注入夯实企业资本实力，为企业开展创新投资提供所需资金，提高其创新效率。首先，实体企业借助金融资产高流动性与强变现性特征，增加筹融资能力，并将所获收益投入其他实体企业，用以联盟研发创新技术、产品或者服务[13]。这不仅有利于突破实体企业面临的新技术发展瓶颈，还能够推动其借助新利润增长点抱团完成创新攻关，显著提升创新效率。其次，金融资产配置可以为流动性不足的实体企业储备资金，并推动企业在金融市场进行不同期限交易，改善投融资环境，提升创新效率。最后，实体企业借助金融资产配置将部分闲散资金投入金融市场，不仅实现了资本保值与增值，还增加资产变现与流动性能力，规避创新活动潜在的资金断裂风险，持续提升创新效率。基于以上分析，提出假设H3：

假设H3：金融资产配置会通过提升创新投资水平，影响实体企业创新效率。

三、研究设计

1.样本数据处理

考虑到数据可得性，文章以2013—2021 年中国沪深A 股上市高端制造业为研究样本。依据中国产业分类标准，高端制造业包含专用设备制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，医药制造业，仪器仪表制造业以及铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业五大类一级行业，细分为18 个二级行业。为确保研究准确性，剔除数据严重缺失的企业和ST、*ST类样本企业。样本数据来源于WIND 数据库、CSMAR 数据库、CNRDS 数据库、国家统计局官网。部分缺失数据通过相关企业财务报表进行补充。为避免极端值影响，对连续变量采取上下1%缩尾处理。

2.变量选取与说明

（1） 被解释变量

被解释变量为实体企业创新效率(Realinn)。将实体企业创新效率定义为实体企业实际创新产出与前沿面创新产出的比值。采用C-D 生产函数的随机前沿模型对实体企业创新效率进行测度，具体计算公式如下：

其中，Realinnit∈(0，1]，当μit=0 时，创新效率取值最大，为1；μit值越大，Realinn 值越小，意味着实体企业创新效率越小。

进一步借助超越对数生产函数随机前沿模型进行稳健性检验，计算公式具体如下：

其中，lnInnoutit为t 时期第i 个企业的创新产出，以企业当年发明专利申请数量加1 取对数进行衡量；lnPerit与lnRDit为t时期第i 个企业研发人员与研发支出两类创新投入，分别以研发人员数量对数值和企业研发支出总金额对数值进行衡量；υit与μit分别为随机干扰项和技术非效率影响项。此外，借鉴万源星、许永斌(2019)[14]的研究，分别赋予企业外观设计、实用新型以及发明专利0.2、0.3 和0.5 的权重，以此作为替换企业创新产出的指标进行稳健性检验。

（2） 核心解释变量

核心解释变量为金融资产配置(Finan)。为准确研判实体企业金融资产配置情况，文章从样本企业财务报表中提取出持有至到期投资、可供出售金融资产、投资性房地产、衍生金融资产、交易性金融资产五类会计科目，并识别筛选出实体企业对金融机构的长期股权投资。在此基础上，对实体企业持有的金融资产规模取数值以相邻年份实体企业金融资产规模的一阶差分衡量实体企业金融资产配置水平。

（3） 中介传导变量

第一，融资约束(Fincon)。文章借鉴苗苗等(2019)[15]的研究，采用WW 指数衡量企业融资约束程度，具体计算公式如下：

上式中，Cashit为i 企业第t 年支付现金股利的虚拟变量，若支付现金股利，取值为1，否则取值为0；Finconit为经营活动现金流与总资产的比值；Liait为长期负债额与总资产的比值；Toassit为总资产对数值；Esalit和Indsalit为企业与行业的销售增长率。WW 指数越高，意味着企业的融资约束程度越深。

第二，企业创新投资(RD)。企业创新投资主要包括相对支出与绝对支出两大类。基于此，采用研发支出与企业总资产比值衡量相对支出，采用研发支出对数值衡量绝对支出，并借助熵权法测算企业创新投资水平。

（4） 控制变量

考虑到影响实体企业创新效率的因素较多，文章借鉴熊凯军(2022)[16]、石军伟等(2022)[17]的研究，从以下两个层面选取控制变量加入回归方程：第一，企业微观层面特征变量。盈利能力(Profit)，以期末净利润与企业总资产比值进行衡量。企业管理水平(Entman)，以企业管理费用与营业总收入比值进行衡量。企业规模(Size)，以企业期末总资产的自然对数进行衡量。现金流比率(Cash)，以经营活动产生的现金净流量与企业总资产比值进行衡量。高管持股比例(Mhold)，以管理层持股数量与企业总股份数量比值进行衡量。资产期限结构(Asset)，以期末固定资产金额与期末总资产比值来衡量。财务杠杆(Finlev)，以期末总负债与总资产之比进行衡量。第二，其他控制变量，包括实体企业个体效应和时间固定效应。主要变量特征描述如表1 所示。

表1 主要变量特征描述

3.模型构建

（1） 基准模型

为检验金融资产配置对实体企业创新效率的影响作用，文章构建面板数据模型展开实证分析，具体计算公式如下：

其中，Realinnit为被解释变量，指代i 企业t 时期的创新效率；Finanit为核心解释变量，指代i 企业t 时期的金融资产配置水平；同时，在公式中引入金融资产配置的二次项，用以检验金融资产配置与实体企业创新效率的非线性关系；Controlit为所选控制变量；μi为实体企业个体固定效应；δt为时间固定效应；εit代表误差项；α1与α2为本研究重点关注的系数，预期前者为正，后者为负。

（2） 中介效应模型

进一步研究金融资产配置对实体企业创新效率的影响机制，借鉴王海燕等(2021)[18]研究，构建如下多重中介效应模型：

其中，Finconit和RDit为中介变量，是i 企业t 时期的融资约束与企业创新投资。若估计系数α1与α2显著，意味着中介效应成立。因此，首先检验(4)式中上述两个系数的显著性；其次利用式(5)和式(6)依次检验金融资产配置对中介变量系数β1、γ1的显著性，以及式(7)中系数θ3、θ4的显著性。

四、实证结果分析与评价

1.基准估计

表2 为金融资产配置影响实体企业创新效率的基准回归结果。其中，列(1)～列(8)为依次加入控制实体企业微观特征变量的回归结果，所有回归均控制了实体企业个体固定效应和时间固定效应。回归结果表明，金融资产配置的一次项回归系数为正且通过10%显著性检验，金融资产配置的二次项回归系数在5%显著性统计检验水平上为负。这意味着当金融资产配置水平小于35.72 时，实体企业创新效率会伴随金融配置水平提升而增加；当金融资产配置水平大于35.72 时，实体企业创新效率会伴随金融配置水平提升而降低。即金融资产配置与实体企业创新效率之间存在倒“U”型非线性关系。金融资产配置在前期会对实体企业创新效率产生积极影响，但伴随实体企业金融资产配置水平不断提升这种促进作用会逐步减弱甚至发生逆转，在跨过临界点之后会抑制实体企业创新效率的提升。由此，验证了假设H1 的存在性。文章所选样本企业在实体企业中具有一定体量和重要性，因此其金融资产配置水平具备一定代表性。由表1 变量特征描述结果可以发现，金融资产配置水平的均值为1.502，与临界值35.72 具有较大差距，表明中国实体企业普遍处于提升金融资产配置水平、促进创新效率提升的前期阶段，但部分金融资产配置水平较高的实体企业也须防范相关的负面影响。控制变量方面，盈利能力、企业管理水平、现金流比率对实体企业创新效率具有显著正向影响，而高管持股比例、资产期限结构与财务杠杆对实体企业创新效率具有显著负向影响，企业规模的影响作用未通过显著性水平检验。

表2 金融资产配置影响实体企业创新效率的基准回归结果

2.内生性与稳健性检验

通过前文检验分析，发现金融资产配置对实体企业创新效率具有倒“U”型非线性影响，对于这一结论需谨慎看待。原因在于，在基准回归中金融资产配置与实体企业创新效率之间可能存在内生相关性：一是金融资产配置、实体企业创新效率以及企业微观特征变量之间可能存在互为因果的内生性。一方面，实体企业开展创新活动需大量资金支持，可能会配置较多金融资产以获得创新活动所需的资金，进而提升自身创新效率；另一方面，考虑到实体企业创新效率受到前一期创新绩效的影响，当期创新效率可能会受到前一期创新效率影响，即实体企业创新效率可能存在高度自相关性，由此产生内生性问题。为有效解决上述可能存在的问题，文章改变前文估计方法，借助动态面板模型对变量关系展开实证检验。二是金融资产配置与实体企业创新效率在衡量指标上可能有所偏差，进而导致实证结果出现偏误。为此，通过替换被解释变量与核心解释变量方法，对基准模型进行重新回归。在替换被解释变量时，如前文所述，以超越对数生产函数随机前沿模型进行稳健性检验。在替换解释变量时，采用金融活动获利与企业总利润比值衡量金融资产配置水平，计算公式为：（汇兑收益+公允价值变动损益+投资收益）/利润总额。

表3 中列(1)和列(2)分别为差分GMM估计结果和系统GMM估计结果。观察得出，AR(2)检验的P 值均大于0.05，意味着残差项不存在二阶自相关。Sargan 检验的P 值均大于0.1，证明文章所选工具变量合理，亦验证上述模型设定的合理性。从表3结果中可以看出，实体企业创新效率一阶滞后项回归系数均为正，且通过显著性检验，表明实体企业创新效率具有显著自相关性。与基准模型相比，金融资产配置估计系数的方向和显著性均没有太大变动。因此可以认为，基准模型估计结果并非依赖于特定计量方法产生，即基准回归结果具有较高稳健性。表3 中列(3)和列(4)分别为替换解释与被解释变量的检验结果。可以看出，金融资产配置估计系数为正，且在5%水平下显著；金融资产配置二次项估计系数为负，并通过1%显著性水平检验。这一结果表明金融资产配置与实体企业创新效率之间具有显著倒“U”型非线性关系，进一步证明前文基准回归结果稳健。

表3 内生性处理与稳健性检验

3.异质性分析

受管理机制与人才、资金实力、技术储备等各种复杂因素影响，不同类型实体企业所处发展阶段存在差异，对其创新效率的影响也有所不同。相较于非国有企业，国有企业在技术创新与效率变革方面具有更大提升空间，且存在更加突出的委托—代理问题[19]。基于此，金融资产配置对实体企业创新效率的影响在国有企业与非国有企业中可能存在异质性。故文章基于所有权性质不同，将样本企业划分为国有企业与非国有企业两组，探讨金融资产配置对实体企业创新效率影响的异质性。在此基础上，进一步借鉴李健等(2022)[20]的研究，按照企业生命周期，将样本企业划分为成长期企业、成熟期企业与衰退期企业三组，考察金融资产配置对实体企业创新效率的影响更多体现在哪一类企业中。具体检验结果如表4 所示。

表4 异质性检验回归结果

表4 列(1)和列(2)为国有企业与非国有企业的回归估计结果。观察得知，在国有企业子样本中，金融资产配置对实体企业创新效率的影响系数通过1%显著性水平检验；在非国有企业子样本中，金融资产配置的影响系数未通过显著性水平检验。产生这一结果的原因在于，国有企业通常拥有更充足的科研储备、资本以及人力资源，其创新活动开展受到的制约更少，即企业创新活动会受到“所有制歧视”。因此，金融资产配置对国有企业创新效率的边际效应相对较小，对非国有企业创新效率的影响作用更加显著。表4 列(3)～列(5)为金融资产配置在成长期、成熟期与衰退期企业的回归估计结果。在成长期企业子样本中，金融资产配置对实体企业创新效率的影响系数通过10%显著性检验；在成熟期与衰退期企业子样本中，金融资产配置对实体企业创新效率的影响系数均通过1%显著性检验，但从系数来看，金融资产的影响系数在衰退期企业样本中更大。产生这一结果的原因可能在于，成长期企业通常更想通过创新获得市场竞争优势，而金融资产配置能够为该类企业带来更多资金、知识等创新要素资源，促使成长期企业创新效率提升。企业生命周期理论认为，成熟期与衰退期企业的战略目标是从市场中获取最大化利润，更加倾向于进行金融资产配置，以不断提升创新产出，继而赚取市场利润。由此，金融资产配置在成熟期和衰退期企业中的影响作用更显著。

五、机制检验

为进一步考察金融资产配置影响实体企业创新效率的作用机制，文章基于前文理论分析，借助多重中介效应模型展开实证检验，具体结果如表5 所示。表中列(1)和列(4)与前文模型(4)和模型(7)相对应。从列(1)估计结果来看，金融资产配置一次项和二次项系数分别为0.0217、-0.0007，且通过10%显著性水平检验，这意味着融资约束与企业创新投资中介效应的检验条件成立。列(2)和列(3)中，金融资产配置对融资约束与企业创新投资两个中介变量的影响系数分别为0.0795、0.0028，并通过5%显著性水平检验。列(4)中融资约束与企业创新投资的回归系数分别为0.0835、-1.2472，在10%统计检验水平下显著，满足第二步多重中介效应模型检验条件。因此可以得出，融资约束与企业创新投资两个中介影响机制均存在，在金融资产配置与实体企业创新效率之间发挥部分中介效应。具体来看，金融资产配置对融资约束的估计系数为负，并通过5%显著性水平检验，表明金融资产配置水平不断提升，可有效缓解实体企业融资约束，进而影响实体企业创新效率。金融资产配置对企业创新投资的估计系数为正，在1%统计水平上显著，意味着金融资产配置水平提升能够通过提升企业创新投资，对实体企业创新效率产生影响。由此，假设H2 与假设H3 得以验证。综上，融资约束与企业创新投资均是金融资产配置影响实体企业创新效率的传导机制，二者均发挥部分中介作用。

表5 机制检验回归结果

六、研究结论与政策启示

文章以2013—2021 年中国沪深A 股上市高端制造业为研究样本，借助面板模型与多重中介效应模型，实证探究金融资产配置对实体企业创新效率的影响。研究结果表明：第一，金融资产配置对实体企业创新效率具有显著倒“U”型非线性影响，即金融资产配置在前期会有效促进实体企业创新效率提升，但伴随企业金融资产配置水平不断提升，这种促进作用会逐步减弱甚至逆转。该结论在经过稳健性检验与内生性处理之后依然成立。第二，相较于国有企业、成长期企业，金融资产配置对非国有企业、成熟期企业和衰退期企业创新效率的影响更加显著。第三，金融资产配置能够通过缓解融资约束和促进企业创新投资双重渠道对实体企业创新效率产生积极影响。

研究结论启示在于：第一，实体企业应积极作为、乘势而上，把握政策扶持优势，探索金融资产配置方式，抓住金融资产配置带来的资本利好，不断为创新活动注入资金投入。该过程中，实体企业应注意防范金融资产过量配置所带来的创新利润下降问题，以黏性化的资本支持加大创新技术引入与应用，进而提升创新效率。第二，政府应鼓励处于规模与资金应用劣势的中小实体企业结合自身科创特色，契合数字经济发展浪潮，以良性金融资产配置主动引入数字技术，并加强经验交流，以此提升技术创新能力。同时，这部分企业应借鉴大规模与资金实力雄厚实体企业金融资本配置模式，提高技术资本利用效率，从而获得更多创新收益。第三，实体企业应积极借助金融资产配置作用，优化内源性与外源性投融资渠道，以缓解自身融资约束，把控创新活动所面临的金融不确定性风险。且实体企业在配置金融资产时应不断优化信用风控模式，提升自身对于金融市场风险的鉴别能力，以有效资本投入赋能创新研发，进而提升创新效率。第四，实体企业应将技术创新投资作为未来创新活动开展的“活水源”，借助有效金融资产优化创新投资渠道与模式，为创新活动的开展持续注入资金活水。实体企业间还可达成联盟，就技术创新投资形成长期合作，以多元金融资产配置强化创新投资带来的长期受益，进而提升自身创新效率。