實體企業金融化對企業創新投資的影響
——基于調節效應的分析

■李震林 易世威

建立金融資產與創新資產的投資決策模型考察企業金融化對企業創新投資的影響，分析表明，企業金融化對企業創新投資的影響效果與股權性質、市場競爭和融資約束有關。在此基礎上，基于2007年至2019年我國上市公司樣本，研究實體企業金融化對創新投資的影響，并探討股權性質、市場競爭以及融資約束的調節效應和創新投資的分位數效應，結果表明：企業金融化對企業創新投資有顯著的擠出效用；相對國有企業，非國有企業的擠出效用更小，而改制企業擠出效用沒有差別；市場競爭會強化資產金融化的擠出效用，卻會削弱企業套利動機的擠出效用；融資約束會增強擠出效用；擠出效用在創新投資較高的企業更低甚至消失。理論和實證分析探討企業金融化影響企業創新的調節機理，有助于改善企業脫虛向實，促進企業創新。

一、引言

近年來，伴隨著我國金融市場的日益完善，金融工具的不斷創新升級，我國的金融部門規模迅速擴大，實體行業的利潤率有所下降，一定程度上誘發了實體經濟“脫實向虛”等不良現象，同時美國對我國進行技術打壓，加速了我國實體經濟創新不足問題的暴露。技術創新活動是我國實體企業長期發展的必然條件，也是高效運作與持續發展的活力源泉，中共十九大報告明確提出，我國經濟已進入從高速增長向高質量增長轉變的軌道中，要支持實體經濟，保證經濟的高質量發展，則需要扭轉“脫實向虛”的發展現狀，以創新驅動市場高質量發展。因此，探討實體企業金融化對企業創新投資的影響機理尤為重要。

實體企業金融化指實體企業的資本運作傾向增加，而降低了對主營業務的投資，這一概念主要源自于金融化概念中的微觀表現，也可以被簡稱為企業金融化。國外學者對關注實體企業金融化現象主要集中于兩個方面：一是實體企業過多參與金融業務的行為［1］；二是實體企業獲得更多的金融渠道利潤。［2］其中企業金融化表示實業部門的金融渠道利潤逐漸取代企業主業占據主導地位，這一定義受到了學界的廣泛認可，但國內學者對這兩種角度度量企業金融化的方式產生了分歧，大部分學者對企業金融化問題進行研究時，還是采用的資產金融化角度，用實體企業金融資產的配置比例作為金融化的度量［3-6］，只有少數學者談論了利潤的金融化，用金融渠道收入占營業收入的比重進行度量［7］［8］。但資產金融化和利潤金融化有各自的側重點，資產金融化表示企業的主動投資行為，利潤金融化表示企業的被動避險或者逐利行為［9］，因此，本文將同時討論資產金融化和利潤金融化對企業創新投資的影響。

在企業金融化與企業創新投入的關系上，部分學者直接以檢驗二者間的負相關關系為目的展開。Seo et al.發現金融的投資情況、投資機會等因素對創新研發的資金的占用問題，主要是通過管理者的激勵實現。［10］謝家智等主要分析了過度金融、創新以及政府干預等三個因素互相影響作用，同時考慮了政府控制程度不同情況受到單位所在地與單位性質的影響問題。［11］晉盛武和何珊珊在金融化對創新資金的擠占條件下，對企業性質以及領導層激勵問題的不同進行了研究，發現領導者的激勵會弱化對二者的擠占效應，同時這種效應在國企中的表現更加明顯。［12］許罡和朱衛東的研究主要建立在金融化、市場化二者之間的不同，發現存在長期的金融投資對創新的資金擠占，而市場競爭能夠對這種效應進行減弱。［13］王紅建等研究企業的金融化動機是資金存儲還是市場套利，發現金融化擠占創新資金主要的原因是來自于套利的動機。［14］杜勇等主要是對金融化發展的未來進行研究，發現了金融化對實體企業創新消極影響，同時一些較好的發明產生了更大的影響。［15］Jibril et al.發現實體企業在固定資產和創新資產中，金融資產主要對創新資產起擠出作用。［16］

還有學者發現了企業金融化對企業創新投入的助力效果。金融資產可以是企業經營中用以對抗風險的資產，能更有效地保護主營業務，促進企業創新［17］，這一觀點在中國不同類型的實體企業中也成立，金融資產對創新投入的擠占主要表現為“蓄水池”效用，但金融渠道獲利會擠出企業的創新投入。［9］此外，金融資產也會對實業投資的創新資產比例起到拉動作用，并能夠提升創新效率。［18］

企業金融化對企業創新的影響，還受到其他因素的干擾，因此存在影響的非線性。實體企業自身的激勵機制、經營能力、風險承擔、股權性質等因素對企業金融化的影響效果有顯著的調節效果［18-21］；實體企業所面臨的金融環境、市場競爭、政府干預等因素也會改變企業金融化對企業創新投入的影響［10］［11］［13］［14］［22］。

綜上所述，目前已有文獻對企業金融化影響企業創新的探討較為全面，但仍然存在一些不足。首先，對影響效果的解釋停留在分析層面，缺乏模型描述企業進行金融投資和創新投資的選擇過程；其次，在考慮股權性質的影響時，沒有考慮國企改制這一措施會對樣本可能造成的影響；最后，在討論影響機制時，并未考慮企業本身創新投資程度可能產生的影響。本文將針對以上問題，建立金融投資與創新投資決策的理論模型，討論金融投資對創新投資的影響過程，然后根據模型的結果進行實證分析，研究企業金融化對企業創新投資的影響以及存在的調節效應，最后利用分位數回歸模型討論對不同創新投資程度的實體企業，金融化程度對創新投資產生的影響差異。

二、理論模型

實體企業的金融化投資行為，從理論上是投資組合優化的表現，因此，在研究企業金融化對企業創新的影響時，可以將這一過程刻畫為金融資產和創新資產的投資選擇問題，構建一個二期優化模型進行求解，可以推演出企業創新投入的影響因素。

在設定模型之前，本文提出兩個前提假設，一是模型刻畫的企業個體作為市場參與主體，它的目標為企業價值最大化；二是在t時點，企業的投資分為兩個部分，一是創新投資，二是金融資產投資（主業投資交叉于兩個部分之中，假定主業投資數量比例固定，且收益率固定）。

在以上假設條件下，可以設定企業的投資總額包含研發投資RDt和金融投資Fint兩個部分：

考慮到企業的創新研發有一個滯后的過程，但是從整個市場考察企業時，研發突破是一個近似連續的過程，因此本文假設創新研發的突破過程滿足泊松分布，參數為v=v（RDi），那么可以認為單個企業的創新突破時間ti滿足指數分布，其概率密度函數為：

考慮研發投入的效率與資金分配的關系時，設定研發投入比例越高技術突破時間越少，因此設定創新突破的參數表達式：

在以上創新條件下的產品市場中，在t時間內進行研發創新的企業有技術突破的概率可以計算得出，那么可以求出行業內作出技術突破公司的比例，設行業中共有N家公司，技術突破的公司有N1家，技術未突破的公司有N0家，N1可以由式（2）和式（3）求出?？紤]現實情況，創新產品市場中存在贏家效應，技術突破公司獲得的市場份額比未突破公司大，假設技術已突破的公司市場份額平均分配，那么可以得到技術突破公司的市場份額為：

則技術未突破的企業市場份額為：

企業價值為產品市場的價值與金融市場價值之和。

設產品市場的總價值為M，那么企業在產品市場的價值為：

企業在金融市場的價值為：

其中rt為時間t內企業投資金融資產的平均收益。那么企業總價值最大化表示為：

約束條件為式（1）的企業投資分配公式，利用融資約束下的一階條件，可以得到時間t內最優的企業研發投入為：

式（9）揭示了在考慮具體創新產出過程后，創新投資與金融投資的關系，可以看到，等式左側為創新投資，右側為創新投資及其系數，系數中根號項的值，因此可以認為金融投資對創新投資存在負向效應。由于系數的表達式中包含了M，N，α，Inv等參數，因此可以認為，金融化對企業創新投資的影響效果與市場規模，市場競爭程度、技術效率和融資約束的有關。由于模型系數的解析較為復雜，并不能求出較為明了的導數解析式，因此后文將直接對這些因素的調節效應進行檢驗。其中市場規模和技術效率無法進行量化，因此選擇市場競爭和融資約束兩個因素考察調節效應。

另外，已有文獻對股權性質這一變量非常重視，在本模型中，股權性質不同的企業，它們追求的效用目標也存在差異，因此本文還將考慮股權性質的調節效應。

三、研究設計

（一）變量選取

1.被解釋變量。本文選用企業創新投資作為模型的被解釋變量。借鑒劉貫春和楊松令的做法，選用企業研發投入占營業收入的比重作為創新投資強度（Inv）的衡量指標［9］［24］。但在模型中有放入的時間差別，從理論上講，資產金融化影響的是當期創新投資的強度，而金融依賴度可能影響的是未來一起企業研發投入的強度。

2.核心解釋變量。從目前的主流研究來說，學者們更傾向于選用資產端的金融化程度作為金融化的度量，只有少數涉及了從利潤角度來度量金融化的程度［9］［5］。本文認為，從資產角度度量的企業金融化程度，實際上表示的是企業金融資產的配置比例，因此是一種主動選擇的金融行為；與之對應，從利潤角度度量企業金融化，實際上是一種被動的金融依賴。兩種度量口徑有一定的內在聯系，當營業利潤的增長率存在下滑時，若金融市場的整體趨勢向好，那么企業可能會主動選擇配置更多的金融資產來獲取利潤，填補空缺的預期利潤增長。本文將同時選用兩個口徑度量金融化，將資產端的金融化稱為資產金融化，利潤端的金融化稱為金融依賴度。

資產金融化。就一般而言，本文討論的是企業的金融資產配置情況。金融類資產在企業的報表中以子類目的形式報告，需要進行加總，一般來說，金融資產包括貨幣資金、持有到期投資、交易性金融資產、衍生金融資產、應收利息、應收股利、買入返售金融資產、發放貸款及墊款凈額、可供出售金融資產和投資性房地產，但是已有研究對貨幣資金和長期股權投資是否納入金融資產有過討論［9］［16］。本文認為，貨幣資金屬于企業在經營生產過程中產生的資產，但是其具有流動性強且收益率較低的特點，企業如無需要并不會主動去增加貨幣資金的持有，因此該資產并不能反映企業金融化的傾向，應予以剔除；另外，對于長期股權投資，在會計意義上不是短期的金融資產，該資產是出于對其他的企業進行投資而產生的，因此從一定程度來說應當屬于企業“脫虛向實”的反映指標，在本文的資產金融化指標中不計入。

金融依賴度。金融依賴度指的是企業的金融渠道獲利占利潤總額的比例，反映了實體企業的金融獲利能力。這個指標許多學者用得比較少是因為從指標的構成來說，它不具有度量實體企業金融化的主觀性，也就是說企業可以控制金融資產的配置，但是要控制金融渠道獲利比較困難，因此有些研究用這個指標只是用以討論企業金融化的驅動原因［25］。但是在實際情況中，金融渠道的獲利仍然可以進行控制，在實體企業所處行業很容易判斷存在下行或者衰退趨勢時，若企業此時的金融渠道收益率較高，為了維持預期的收益，企業很可能傾向于增加金融資產的配置，從而改善企業整體的收益率。因此，本文認為金融渠道獲利的能力，實際上表示的是實體企業獲利對金融渠道的依賴程度，因此將指標名稱定為金融依賴度。

在企業的報表中，金融渠道獲利一般包括利息收入、公允價值變動損益、投資收益、匯兌收益以及其他綜合收益，但是在進行指標計算的時候還應考慮行業內投資的情況，如果從宏觀層面看，公司的股權投資主要用于擴大上下游產業，那么資金使用仍然在實體行業中，并未流入金融渠道獲利，因此提出狹義金融渠道獲利的概念，將上述一般計算的方法減去其他綜合收益和聯營合營的投資收益。

3.控制變量。除去核心解釋變量之外，本文參考已有研究，還加入了其他一些影響企業投資的變量，用以控制其他因素對企業創新投資的影響?？刂谱兞恐饕ü镜幕矩攧罩笜?、成長指標以及公司治理指標［25］［8］［15］，主要有：企業規模（Size）。企業規模用企業的總資產對數來表示。杠桿率（Lev）。杠桿率用企業的總負債與所有者權益的比值來表示。流動性（Liquid）。用經營性現金凈流量與總資產的比值來表示。成長能力（Grow）。用企業的主營業務收入年增長率來表示。盈利能力（ROA）。用企業的凈利潤與總資產的比值來表示。托賓Q值（Tobinq）。用企業的市值與總資產的比值來表示。獨董比例（Dpr）。用上市公司獨立董事的人數占董事會人數的比例來表示，該指標體現了董事會的獨立性。高管薪酬（Pay）。用上市公司的前三位企業高管的平均薪酬自然對數表示。董事會規模（Dsize）。用每期期末的董事會人數來表示。除以上指標外，本文還控制了年度效應、行業效應以及地區效應。

（二）模型構建

在考慮企業金融化對企業創新的影響效果時，本文參考杜勇等和劉貫春的方法，將模型設定為式（10）的形式［16］［9］：

在分析股權性質、市場競爭和融資約束的調節效應時，加入交乘項，設置模型（11）：

其中，Invit是被解釋變量，表示創新投入強度；Finit是核心解釋變量，若是代表資產金融化，那么便是Cfinit，如果代表廣義金融依賴度或者狹義金融依賴度，則表示為Cfini-1，t或者是Sfini-1，t；Mit是調節變量，表示股權性質、市場競爭或者融資約束；controlsit代表選取的控制變量，以控制影響企業投資的其他因素；φsolid代表控制的固定效應，分別為時間固定效應、行業固定效應和地區固定效應；εit是模型的誤差項

在模型（10）中，參數β1是將要觀察的核心估計結果，它刻畫了企業的資產配置比例和金融依賴度的變化對企業創新投資強度的影響，根據前文模型推導結果以及理論分析，可以預見的是，無論是金融資產持有增加還是企業對金融渠道獲利的依賴度增加，企業均會減少對創新活動的投入，存在一個“擠出效應”。在模型（11）中，β3則是主要觀察的估計結果，它刻畫了股權性質、市場競爭和融資約束的調節效應。

（三）數據來源

本文的研究樣本為所有的上市公司。由于企業R&D的數據自2007年才開始公布，并且2007年新會計準則才開始執行，因此選取2007年至2019年的上市公司為研究樣本，并做了以下幾種剔除方法：（1）考慮極端財務數據的影響，剔除退市企業和ST類企業；（2）考慮文章研究的是實體企業金融化問題，因此將金融類企業剔除，由于房地產企業的業務結構與一般的實體企業不同，同時也是企業金融化投資的重要渠道，因此也將房地產業的公司樣本剔除；（3）剔除公司財務數據和股權數據大量缺失的樣本，未披露研發投入的樣本按零進行填補。最后，為避免極端值對估計結果的影響，用winsorize方法對樣本變量進行1%和99%分位數剔除。

本文選用的所有數據均來自于CSMAR及WIND數據庫，其中公司財務指標來自于CSMAR數據庫，基本資料比如公司股權性質來自于CSMAR和WIND數據庫比對以及互聯網求證，研發投入數據均來自于WIND數據庫，最后共得到28822個樣本的非平衡面板數據。

對模型中選擇的變量進行描述性統計，主要結果如表1所示。

觀察數據可以發現：（1）企業研發投入強度分布的方差較大。樣本中企業研發投入占營業收入比重的平均值為3.14%，標準差為4.02%，變異系數為1.3，同時樣本數據的最小值為0，最大值為22.3%，因此各企業之間研發投入的強度差異很大，說明企業之間對于研發創新的看重程度有很大差異。（2）我國上市企業的金融化現象初見端倪。在資產金融化和金融依賴度指標中，最大值和標準差都達到了很高的比例，資產金融化的變異系數為2，最大值為39.4%，說明某些實體企業開始傾向于高倉位配置金融資產。而廣義金融依賴度和狹義金融依賴度的變異系數均超過了4，最大值也超過了4，說明存在大量對金融渠道獲利較為依賴的上市實體企業。（3）在控制變量中，企業規模的差距在對數化之后并不大，平均值為22，標準差為1.288；企業杠桿率的均值為0.72，標準差為0.364，說明企業的負債率大部分保持在合理水平，杠桿率不超過1；流動性的均值為0.047，方差為0.071，說明各公司之間的資金流動性存在較大差異；成長能力的均值為0.119，標準差為0.312，ROA的均值為0.033，標準差為0.068，它們的變異系數均超過了2，說明公司之間的盈利能力和營收增長差異很大；而對于公司治理指標來說，獨董比例、高管薪酬和董事規模指標的方差相對均值來說均較小，說明上市公司之間的董事會設置模式以及高管薪酬水平不具備較大差距。

表1 變量描述性統計

四、研究結果與分析

（一）基礎回歸結果

表2報告了式（10）的基準回歸結果。首先考察核心解釋變量的估計結果，從表中的第一列估計結果可以看到，資產金融化對企業的創新投資強度有顯著的負向效應，那么說明金融化對企業創新投入的“擠出效應”是存在的，企業本期的金融資產配置比例越高，那么企業對本期的研發投入就越低，與前文模型推導的結論相同，也說明了目前企業進行金融資產配置目的更多是獲得額外收益，而不是為未來開支進行儲備；表中第二列和第三列報告的是企業的金融依賴度對企業創新投入強度的影響，其中狹義的創新依賴度影響不顯著，廣義依賴度的系數顯著為正，那么說明企業的廣義金融渠道獲利占比越高，企業將會減少對創新活動的投入，這兩個變量的結果反差，說明企業對行業內的股權投資可能才是影響創新投資強度的重要因素。因此再添加廣義金融化與狹義金融化之差作為解釋變量進行模型的估計，結果如第四列所示，可以發現，金融化系數是顯著為負的，可以說明對聯營合營企業的投資收益是真正擠出企業研發投資的因素。

表2 企業金融化對創新投入影響的基礎估計結果

（二）股權性質、市場競爭和融資約束的調節效應

1.股權性質。本節將考察企業的股權性質是否會對金融化程度影響企業創新投入的效果有調節作用。本處的分類方式不同于已有研究，在上市公司中，部分國有企業經過混合所有制改革會變成非國有企業，股權性質會發生變化，而在混合所有制改革過程中，改制企業的選擇有針對性，并且改制后的企業會同時保留國有企業和非國有企業的某些特點［26］，因此這部分股權性質動態變化的企業放入未改制的企業樣本中，會影響估計效果，本文在識別改制的國有企業后，將總樣本分為三類，分別為：（1）國有企業；（2）非國有企業；（3）改制企業。國有企業取為0，改制企業取為1，非國有企業取值為2。以股權性質為調節變量對式（11）進行估計，結果如表3所示。

表3報告了企業股權性質的調節作用估計結果，HG1表示改制企業，HG2表示非國有企業?？梢钥吹?，Cfin的系數顯著為負，說明資產金融化會對企業創新投入仍然有顯著的負向影響，Cfin*HG1的系數不顯著，說明改制企業相對國有企業對資產金融化的影響效果不具有調節作用，Cfin*HG2的系數顯著為正，說明非國有企業相對國有企業，對資產金融化的“擠出效應”有削弱作用。廣義金融依賴度的調節效應估計結果中，各系數的符號和顯著性與資產金融化保持一致，說明非國有企業相對國有企業，對利潤金融化的“擠出效應”也有削弱作用。

表3 股權性質的調節效應

由此可知，相對于國有企業，非國有企業的金融化程度對創新投入的擠出效用更小，而改制企業相對國有企業的調節效用不存在，因此改制企業仍然具有國有企業的特點，對創新投入的傾向性較低。

2.市場競爭。對于市場競爭程度（Comp）的衡量，本文參考萬良勇等的方法［27］，采用各行業每年的主營業務收入的赫芬達爾-赫希曼指數（HHI指數）進行度量，取中位數進行分組，若市場競爭程度的值小于中位數，那么認為市場競爭激烈，Comp=1，若市場競爭程度大于中位數，則認為市場競爭緩和，Comp=0，對式（11）的估計結果如表4所示。

表4 市場競爭和融資約束的調節效應

表4前兩列報告了市場競爭的調節作用估計結果，表中主要觀察交乘項的系數?？梢钥吹?，Cfin的系數顯著為負，Cfin*Comp的系數顯著為負，說明資產金融化對企業創新投資的影響效應受到市場競爭的調節，市場競爭程度增加會加劇資產金融化對企業創新投入的擠出；Gfin*Comp的系數顯著為正，說明廣義金融依賴度對企業創新投資的影響效應受到市場競爭的調節，市場競爭程度增加會削弱金融渠道獲利對企業創新投入的擠出；Sfin對企業創新投入的影響不顯著，也不用繼續討論交互項系數。綜合以上分析，市場競爭會強化企業金融資產配置對創新投入的“擠出效用”，但是削弱企業套利動機對企業創新投入的擠出，削弱效用要弱于增強作用，因此，在市場競爭緩和的環境，企業主動配置金融資產的意愿降低，更傾向于聯營合營投資，從而增加對創新活動的投入。

3.融資約束。對于融資約束的度量，本處參考Hadlock&Pierce提出的SA指數，該指數可以度量每個企業在觀測年度的SA指數，具體計算方法如式（12）［28］。

該指標為負值時，絕對值越大所受到的融資約束越大，因此該指標是個反向指標，數值越大融資約束越小。同樣的，本處也采用SA值的中位數作為分組線，若企業的SA值小于中位數，則認為其受到的融資約束強，Restrict=0，若企業的SA值大于中位數，則認為其受到的融資約束弱，Restrict=1。用融資約束為調節變量對式（11）的估計結果如表4所示。

表4后兩列報告了融資約束的調節作用估計結果，表中主要觀察交乘項的系數?？梢钥吹?，Cfin的系數顯著為負，Cfin*Comp的系數顯著為正，說明資產金融化對企業創新投資的影響效應受到融資約束的調節，融資約束程度增加會加劇資產金融化對企業創新投入的擠出；Gfin*Comp的系數顯著為正，說明廣義金融依賴度對企業創新投資的影響效應受到融資約束的調節，融資約束程度增加會增加金融渠道獲利對企業創新投入的擠出；Sfin對企業創新投入的影響不顯著，也不用繼續討論交互項系數。因此可以得出結論，融資約束會強化企業金融資產配置對創新投入的“擠出效用”，但是不會增加企業套利動機對企業創新投入的擠出；在融資約束緩和的環境，企業傾向于聯營合營投資，從而減少對創新活動的投入。綜合以上分析，融資約束會加劇企業金融資產配置對創新投入的“擠出效用”，也會增加企業套利動機對企業創新投入的擠出。

（三）穩健性檢驗

1.內生性問題。為了驗證模型可能存在的內生性對估計結果產生的影響，本處用核心自變量滯后一階和滯后二階變量作為工具變量，進行GMM估計，得到的估計結果如表5所示?？梢园l現，在檢驗結果中，核心解釋變量的估計結果在符號和顯著性兩個方面均未發生變化，資產金融化和廣義金融依賴度均對企業研發創新強度有顯著的負向影響，而狹義的金融依賴度對企業研發創新強度沒有顯著影響，與表2的估計結果一致，并且GMM估計結果中，Hansen J統計量的p值均大于0.05，因此可以認為工具變量完全外生。由此可以得出結論，表6報告的估計結果說明了表2至表4結果具有較強的穩健性。

表5 穩健性檢驗GMM估計結果

表6 替換金融化度量的穩健性檢驗結果

2.變量替換。本文還采用替換解釋變量的度量方法來驗證估計結果的穩健性。將資產金融化和金融依賴度的計量方法進行替換，對于資產金融化指標，本文采用取虛擬變量的形式進行度量，若企業在t期有金融資產投資，則取1，否則取0；對于金融依賴度指標，本文考慮到金融渠道獲利其實可以算收入的一種，那么可以用金融渠道獲利與營業總收入之比來衡量在收入上企業對金融渠道的依賴，因此引入新指標狹義的收入金融依賴度和廣義的收入金融依賴度，將這兩個指標替換式（10）和式（11）中的Sfin和Cfin，由于篇幅原因，下文的穩健性檢驗結果均不報告。在估計結果中，資產金融化和廣義金融依賴度的系數估計結果，三個模型系數的估計結果在符號和顯著性上與表2至表4的結果對比均未發生改變，因此可以認為前文的基準模型和調節效應模型的估計結果是非常穩健的。

3.滾動回歸。為了進一步測試上述結論的穩健性，本文運用改變測試樣本容量的方法進行再檢驗，選用樣本滾動回歸的方法對式（10）和式（11）進行估計。初始樣本區間選擇2007年至2017年，向后滾動一年進行估計，另外兩組的樣本區間為2008年至2018年和2009年至2019年，在三組滾動回歸結果中，核心解釋變量系數的符號方向和顯著性均保持一致，并且與表2至表4的結果相似，這一結果能夠驗證表2估計結果的穩健性，同時還說明金融化對企業創新投入的擠出效應是持續存在的。同時，調節效應的檢驗結果與表3和表4報告的核心解釋變量在符號和顯著性上也未發生改變，這說明前文的估計結果持續存在并有一定的穩健性。

4.剔除干擾樣本。在本文研究的樣本中，存在部分公司主營業務為服務業等對創新需求較少或者是不需要創新投資的業務，這類企業并沒有創新投入的動力，因此將本部分樣本剔除，以消除干擾。具體的做法是，將樣本期內研發投入持續為0的企業直接剔除，然后選用同樣的變量對式（10）和式（11）進行估計。在基礎回歸中，資產金融化的估計系數顯著為負，廣義金融依賴度的系數顯著為負，狹義金融化的系數不顯著，與上文的基礎回歸結果在系數的符號和顯著性上完全相同，因此佐證了基礎回歸結果的穩健性。在市場競爭和融資約束調節效應的檢驗結果中，系數的顯著性和符號仍然與表3和表4保持一致，因此說明調節效應估計結果也是穩健的。

五、進一步討論：分位數效應

（一）分位數模型

上文考察了股權性質、市場競爭和融資約束的調節作用，發現在不同樣本中，企業金融化對企業創新投入的影響有明顯的差異，本文又考慮到了另外一個問題，對于創新投入程度不同的企業，金融化對它們的影響是否也存在差異，也就是企業金融化對哪部分投資強度的企業存在影響，那么對于創新引導政策的提出，可以就企業創新投資的情況因材施策。

本文選擇分位數回歸模型來估計金融化對企業創新投入的不同影響，模型設定如式（13）所示。

其中，Qyit(τ｜xit)表示第τ個條件分位數點，yit在此處表示被解釋變量，也就是前文所選企業創新投入強度變量（inv），Finit仍然表示前文所用的三個金融化變量：資產金融化、廣義金融依賴度和狹義金融依賴度。另外controlsit和φsolid與式（10）包含的變量相同。

（二）分位數回歸結果

1.資產金融化。為檢驗資產金融化影響企業創新投入的分位數效應，本文以0.05為間隔，分成19個分位數點進行估計，將金融化系數的估計結果及5%水平置信區間的上界及下界數據分離出來，繪制圖1，其中實線表示回歸結果，上虛線代表置信區間的上界，下虛線代表置信區間的下界。

圖1 資產金融化分位數回歸結果

觀察圖1的結果可以發現，資產金融化對企業創新投入的影響均顯著為負，這說明資產金融化對所有企業的創新投入均存在“擠出效應”，但這種擠出效應存在差異。在5%至30%分位數點，該擠出效應隨著企業對創新投入比例的增加而增加，說明在創新投入較低的公司，創新投入的連續性不穩定，重視創新投入的公司受到金融化的擠出影響更大；在30%至70%分位點，擠出效應維持在最大值0.023左右，說明對創新活動進行中等投入的公司，受到的擠出效應最大；在70%至90%分位數點，擠出效應逐漸下降，說明對創新活動高投入的公司，在增加金融資產的配置的同時也會重視創新活動，因而擠出效應降低。

2.廣義金融依賴度。為檢驗廣義金融依賴度影響企業創新投入的分位數效應，本文同樣以0.05為間隔，分成19個分位數點進行估計，將金融化系數的估計結果及5%水平置信區間的上界及下界數據分離出來，繪制圖2。

圖2 廣義金融依賴度分位數回歸結果

觀察圖2的結果可以發現，廣義金融依賴度對企業創新投入的影響在顯著方面有明顯的不同，這說明金融渠道獲利對大部分企業的創新投入存在“擠出效應”，這種擠出效應也存在差異。在10%分位數點以下，廣義金融依賴度的系數不顯著，說明該擠出效應不存在，說明在創新投入極低的公司，金融渠道獲利并不是它們決定是否增減創新投入的決定因素，它們并不在意這項創新活動；在10%至30%分位數點，企業的金融依賴度對企業創新投入出現了顯著的擠出效應，且該擠出效應逐漸增加；在30%至65%分位數點逐漸下降，擠出效應有一個逐漸下降的趨勢，說明對創新活動中等投入的公司，更容易受到金融依賴度的影響，若是它們在金融渠道獲得利潤越高，會減少對創新活動的投入，更加注重眼前的利益，這種對企業創新投入的擠出效應會隨著對創新投入的增加而降低；在70%至95%分位數點變得不顯著，說明對于幾乎不創新投資的企業和創新投資力度最大的那些企業，金融化對創新投資的擠出效應并不存在金融利潤的驅動，而對于中等創新投入的公司來說，擠出效應存在利潤的驅動，這一效應隨著對創新投入的增加而減少。

3.狹義金融依賴度。為檢驗狹義金融依賴度影響企業創新投入的分位數效應，本文同樣以0.05為間隔，分成19個分位數點進行估計，將金融化系數的估計結果及5%水平置信區間的上界及下界數據分離出來，繪制圖3。

觀察圖3的結果可以發現，狹義金融依賴度的擠出效應在10%至30%分位數點逐漸增加，在30%至45%分位數點逐漸下降，在50%至95%分位數點變得不顯著，說明對于幾乎不創新投資的企業和創新投資力度最大的那些企業，金融化對創新投資的擠出效應并不存在金融利潤的驅動，而對于中等創新投入的公司來說，擠出效應存在利潤的驅動，這一結果與廣義金融依賴度的結果高度相似，但是狹義金融依賴度對企業創新投入的分位數影響區間太少，因而在表2基礎回歸的結果中表現不顯著。

圖3 狹義金融依賴度分位數回歸結果

六、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文以理論模型為基礎，分析金融投資與創新投資的關系，并找到可能的影響因素。接著以上市公司為研究樣本，從資產端和利潤端分別研究金融化對企業創新投入的影響，實證分析2007年至2019年共28822條樣本，從企業性質、市場競爭和融資約束三個角度研究了影響效果的調節效應，并利用分位數回歸研究了影響效果的分位數效應。得到的主要結論如下：

第一，實體企業金融化對企業的創新投入存在顯著的擠出效應。資產金融化和廣義金融依賴度的系數估計結果顯著為負，狹義金融依賴度的估計結果不顯著，表明實體企業對金融資產的配置比例增加以及聯營合營投資獲取的收益增加會擠出企業對研發創新的投入比例。

第二，實體企業金融化對企業創新投入的影響存在顯著的調節效應。在股權性質方面，相對國有企業，非國有企業的金融化程度對創新投入的擠出效用更小，而改制企業相對國有企業的調節效用不存在；在市場競爭方面，市場競爭會強化企業金融資產配置對創新投入的擠出效用，但是削弱企業套利動機對企業創新投入的擠出；在融資約束方面，融資約束會增強企業金融資產配置和金融渠道獲利對創新投入的擠出效用。

第三，實體企業金融化對企業創新投入的影響存在顯著的分位數效應。資產配置對企業創新的擠出效應隨著創新投入先增加后減少，對于創新投入力度中等的企業，更容易因為金融資產的配置而降低創新投資的投入；金融渠道獲利只對企業創新投入比例較低的實體企業有擠出效應，對創新投入較高的實體企業沒有顯著影響，說明對于幾乎不創新投資的企業和創新投資力度最大的那些企業，金融化對創新投資的擠出效應并不存在金融利潤的驅動。

以上結論表明，實體企業的金融化確實對企業創新投入存在擠出效應，且該效應受到股權性質、市場競爭和融資約束的調節作用，并且對于創新投資力度不同的實體企業，金融化的影響效應也存在較大差異。另外，股權性質的改變在上市國有企業中并沒有阻礙金融化對企業創新投入的擠出。

（二）政策建議

根據文章的分析結果，本文也從三個方面提出相應的政策建議，以促進實體企業更好利用金融渠道創新發展。

第一，加強對實體企業的資金監管。加強企業資金流向的監管是對企業適度金融化引導的直接有效措施，大部分的企業都有價值最大化的追求，因此不可避免地在經濟繁榮階段會通過收益更高的金融資產配置獲取更多的收益，從而粉飾收益情況，而這種投機動機和套利動機的金融資產持有，是監管機構更應該抑制的過度金融化現象，尤其是對于創新投入并未改善的股權性質變更過的國有企業?？梢杂酶冗M的技術對企業資金進行監管，比如率先推行企業使用數字人民幣，對企業來說，可以憑借數字技術的優勢，降低持有成本，提高流動性，從而緩解融資約束，削弱金融化對企業創新的擠出作用；對監管部門來說，可以監控資金的結構，以便制定合適的財務標準，更好地引導企業的資金流向。

第二，改善實體企業的創新環境。根據前文的結論，可以從三個方面入手改善實體企業的創新環境：一是完善市場的競爭機制，鼓勵行業內的良性競爭，堅決打擊壟斷性質的惡性競爭，實證結果表明激烈的競爭會增強金融化對創新投入的擠出，而良性的緩和競爭環境會促進市場提高企業活力，降低企業的投機動機，增加企業創新投資的比例。二是完善市場融資環境，推動我國多層次資本市場建設，首先，逐步推動期貨、外匯、保險等多種產品的資本市場，并完善資本市場的資源分配功能，保障融資的順利進行；其次，引導社會資金等非銀行金融投資機構資金流向，解決中小企業融資難且成本高的難題。三是健全知識保護體系，從模型推導和實證分析的結果，我們可以看到，企業在市場競爭中，增加研發投入的動力是創新的價值產出，保證創新產品收益，能夠降低企業的投資套利動機，增強企業的創新積極性，因此，需要健全我國的知識保護體系，建立良好的法律環境，做到有法可依，有法必依，并加強對知識產權保護的專項行動，加大對知識產權保護內容的宣傳。

第三，增強業內交流合作機制建設。實證研究表明，企業金融化其實對創新投入偏少的企業影響更大，對創新投入比例較大的企業沒有顯著影響，因此，可以鼓勵企業在行業內形成以大帶小的交流合作方式，規模大、高投入的企業牽頭，同時與社會科研機構合作，搭建產學研平臺，發揮各個企業的比較優勢，帶領中小企業合作創新，改善它們面臨的創新環境，從根本上提高中小企業的創新動力和投入力度。另外，還可以產業鏈為載體，搭建行業內相關上游生產企業與下游生產企業的互動平臺，為企業創新合作拓展一條新路，加快企業創新成果的融合配套設施的銜接及落地，這種通過上下游行業的深度對接的方式，為創新產品找到結合點，增強生產、服務和協作配套的能力，形成產業互動發展、集群發展、融合發展的產業發展新格局。