宏观经济不确定性对企业金融化的影响

王成琛1, 王怀明2

(1.南京审计大学 会计学院, 江苏 南京 211815; 2.南京农业大学 金融学院, 江苏 南京 210095)

摘 要:近年来,中国微观企业金融化水平呈现持续递增趋势,企业过度金融化导致中国宏观经济出现了显著的“脱实向虚”问题。基于此,选取2011—2020年中国A股非金融类上市公司作为研究样本,实证检验了宏观经济不确定性对企业金融化的影响及其作用机制。研究发现,随着宏观经济不确定性的上升,企业金融化水平会显著提升;宏观经济不确定性通过拉大金融行业与实体行业的利润差距,进而导致企业金融化水平提升。调节效应分析表明,当企业的主业盈利能力较低时,宏观经济不确定性的上升会进一步加剧企业金融化水平。异质性分析表明,在竞争度较高的行业、制造业和东部地区中,宏观经济不确定性对企业金融化水平的正向影响更为显著。因此,在宏观经济不确定性增大背景下,政府更需要营造良好的实业投资环境,提升实体行业的利润率,从而引导产业资本回归实体经济。

关键词:宏观经济不确定性; 企业金融化; 利润差距; 主业盈利能力; 实物期权价值; 资本套利动机

一、问题的提出

党的二十大报告明确提出,“建设现代化产业体系,坚持把发展经济的着力点放在实体经济上”。近年来,伴随着资本市场的发展,中国经济出现了“脱实向虚”问题,大量的产业资本脱离原有实体经济流向虚拟经济,出现了资金在金融领域内“空转”的现象。微观层面上表现为,企业配置金融资产规模呈现递增趋势,依靠金融渠道获利的比重不断攀升,即企业金融化[1]。在我国人口红利逐渐消退、技术升级日益紧迫的经济转型阶段,企业金融化导致实体行业的转型升级面临诸多挑战。过度的金融资产投资会造成产业空心化、研发创新不足、盈余持续性下降等后果[2-4],甚至会导致实体经济的衰落,加大经济运行风险[5]。因此,为了引导产业资本回归实体经济,促进实体经济的高质量发展,有必要对企业金融化的影响因素进行探究。

近年来,企业金融化现象引起了学者们的广泛关注。关于金融化的动机,已有研究可以概括为两类:一类是出于投机性的资本套利动机,另一类是出于预防性的资金储备动机。资本套利动机是指,实体企业配置具有超额回报率的金融资产,以获取高额的金融收益;资金储备动机是指,实体企业运用闲置的资金投资金融资产进行资金储备,以满足主业发展的资金需求,该行为有助于缓解外部融资约束,确保流动性资金储备功能的发挥[6]。现实中,基于金融行业的超额回报率特征,我国企业主要通过投资金融资产获得高额的金融收益,即更多地表现出资本套利动机[3]。胡奕明等[7]和彭俞超等[8]基于经验数据研究发现,非金融企业配置金融资产的主要动机的确是追逐金融资产的高额收益,而非预防性资金储备。从上述研究可以发现,现有文献更多地侧重于企业金融化的单一动机,并且上述单一动机主要表现为资本套利。

关于金融化的影响因素,已有研究主要集中在投资选择和公司治理上。投资选择方面,Demir[9]对阿根廷、墨西哥和土耳其三个发展中国家的企业金融化现象进行分析,发现金融资产与实业资产的边际投资收益率差距是导致企业金融化的重要因素。Baud &Durand[10]运用美国零售行业数据研究发现,主业利润下降是导致零售公司大幅投资金融资产的主要原因。公司治理方面,股东价值最大化目标下推行的股票期权激励是企业金融化的重要因素。股票期权激励促使高管为实现高价行权目的而偏好追求短期利润最大化,进而将资金更多地投资于回报率较高的金融领域[11]。资本市场盈利预测和股价形成的外部盈利压力造成了企业金融化水平的提升[12]。此外,还有学者从宏观层面上给出了解释,当经济政策不确定性加大时,为应对现金的不确定,企业会更多地配置金融资产 [13]。郭胤含、朱叶[14]研究表明,当经济政策不确定性上升时,企业金融化程度明显提高。从上述研究可以发现,鲜有文献从宏观经济不确定性视角来探究企业金融化水平的影响因素,而且对宏观经济不确定性作用于企业金融化的渠道缺乏识别。

企业的投资行为会受到宏观经济环境的影响。随着宏观经济不确定性的增强,管理者的风险规避倾向增加,致使企业的投资规模下降[15]。当面临较高的宏观经济不确定性时,企业会减少固定资产投资[16]。宏观经济不确定性通过资金需求和外部需求路径进而抑制企业实体投资行为[17]。刘贯春等[18]研究发现,资产可逆性越低,宏观经济不确定性对企业实体投资的抑制作用越明显。当宏观经济不确定性上升时,企业会减少当期的投资支出,倾向于更多地持有流动性资产[19]。付玉梅等[20]指出,当宏观经济不确定性上升时,企业为了保持较高的财务柔性,倾向于增持现金。从上述研究可以发现,宏观经济不确定性影响企业投资行为的文献主要集中在固定资产投资和现金持有上,有关企业金融资产投资的研究尚有所不足。

企业金融资产配置行为不仅会受到自身特性等微观因素的影响,还会受到所处宏观经济环境的影响。经济发展过程中持续蕴含着不稳定因素。随着中国经济进入新常态,经济增长速度放缓,产业结构亟待转型调整,加之国际贸易市场的摩擦加剧,我国宏观经济环境的不确定性大幅增加。外部宏观环境是企业决策的基础与前提[21],在宏观经济不确定性增大的背景下,企业难以对未来市场前景形成良好预期,宏观经济波动将会造成企业投资下降和资源分配扭曲。已有研究表明,当宏观经济不确定性上升时,企业会选择增持流动性较强的现金资产,而减持可逆性弱的固定资产[18]。那么,企业会如何选择可逆性介于现金资产与固定资产之间的金融资产进行投资呢?对上述问题的客观回答同样要求对宏观经济不确定性影响企业金融化的机制进行检验。有鉴于此,本文利用2011—2020年中国A股非金融类上市公司数据,通过构建实证模型,对核心变量之间的因果关系进行了科学识别。

本文可能的边际贡献有以下三个方面。第一,拓展了关于企业金融化影响因素的研究范畴。现有关于企业金融化影响因素的文献大多集中在微观层面,宏观层面的研究主要从经济政策不确定性视角展开。已有研究表明,经济政策不确定性造成宏观经济波动增幅约10%,仅是影响宏观经济波动的一个微小方面[22]。本文从宏观经济不确定性视角出发,探究了企业金融化的影响因素,进一步丰富了宏观层面的因素。第二,厘清了宏观经济不确定性影响企业金融化的内在作用路径。本文发现,金融行业与实体行业的利润差距是宏观经济不确定性影响企业金融化的重要渠道,有助于更好地解释企业金融化的资本套利动机。第三,强化了企业金融化动机分析的识别手段。本文将宏观经济不确定性与主业盈利能力纳入同一分析框架,探究了企业金融化的影响因素,进一步反映了企业出于风险规避和资本套利动机会配置更多的金融资产。

二、理论分析与研究假设

(一)宏观经济不确定性对企业金融化的影响

当外部宏观经济环境发生波动时,企业的投资决策行为会发生相应改变。一方面,根据实物期权理论,当投资在一定程度上不可逆转时,企业需要权衡当期投资收益与“等待未来投资”的期权价值,投资机会的选择被视作企业拥有的一项期权。只有当期投资收益的净现值高于投资成本与实物期权的价值总和时,企业才会选择当期投资。宏观不确定性程度越高,等待未来投资的额外收益越高,企业延缓投资的期权价值越高,此时企业将推迟实业投资以等待不确定性趋于平缓。同时,资产的不可逆程度会影响宏观经济不确定下的实物期权价值[23],企业管理者会综合考虑资产投资的调整成本与等待期权的价值。固定资产等实业投资具有投资期限长、不可逆性等特征,随着宏观经济不确定性的上升,实业资产的调整处置成本增加,宏观经济不确定性对实业投资的抑制效应增强[16]。然而,可逆转性强的资产更容易变现,可以降低实物期权价值从而促使企业倾向于当期投资。另一方面,在宏观经济不确定性提升条件下,恶化的宏观环境和难以预测的市场需求会对企业经营活动产生不利影响,导致企业预期经营风险上升。企业管理者出于流动性和风险规避倾向,将会在不同资产的配置权重上做出相机调整[24]。此时,固定资产等实业投资的破产率提高,实业资产的投资风险上升,企业的实业投资规模将显著下降[18]。为了保持较高的财务流动性以应对经营风险,企业将会更多地增持流动性资产。基于上述考虑,企业可能更多地选择流动性强的资产作为规避宏观经济不确定性的“前瞻性”策略。

金融资产具备流动性强、投资收益率高的特征,金融资产配置可以发挥储备和投资的双重功能[8],在企业缓解现金流不确定性、追逐更高的投资收益中发挥出关键的作用。在宏观经济不确定性提升环境下,实体投资机会的缺失会驱使企业将闲置资金投向金融资产,既可以保持充足的流动性以捕捉有利的投资机会,又可以充分获取金融资产的收益。此时,企业出于流动性和资本逐利需求,将增加金融资产配置,进而导致企业金融化水平提升。据此,本文提出如下假设。

H1:随着宏观经济不确定性的上升,企业金融化水平将显著提升。

(二)宏观经济不确定性影响企业金融化的作用渠道

在宏观经济不确定加剧的环境下,来自经济和市场的波动造成消费支出下降[25],加之国际贸易的冲击,导致了企业产品未来市场需求低迷。同时,宏观经济不确定性提升也造成了劳动力成本和融资成本的提高[22]。市场需求下降、成本费用提高等因素进一步挤压了实体经济的利润空间,进而导致企业经营利润的大幅下滑。此时,虚拟经济加速膨胀,金融行业仍然维持稳定增长。近年来,相较于实体经济的利润下行,金融行业是公认的 “暴利”行业,中国金融资本市场的固定利差保护和行业垄断特征,为金融行业高盈利提供了有利条件,金融行业获得了无可比拟的超额利润[10]。因此,当宏观经济不确定性上升时,稳定的金融行业高额利润与下行的实体企业利润造成行业间的利润差距被拉大。

根据资本套利理论,当实体企业的资产边际收益率高于市场利率时,实体企业将选择增加投资以创造更高的收益,此时资金会自然地流向实体企业;反之,则可能引致资金滞留于金融领域。金融行业与实体行业的利润差距为实体企业提供了投资机会,当行业间的利润差距超过资本转移的调整成本时,产业资本便会持续向金融行业转移[26]。在资本套利动机的驱使下,为了获得更高的投资收益,实体企业纷纷通过跨行业套利方式涉足暴利领域。因此,金融行业与实体行业的利润差距会导致企业缩减实业投资而增加金融资产投资[27]。行业间的利润差距越大,企业的套利动机越强,企业越偏好于将更多的资金配置到具有超额回报率的金融资产。因此,当宏观经济不确定性程度越高时,金融行业与实体行业的利润差距越大,实体企业的资本套利动机越强,从而将资源更多地投向金融资产,企业金融化水平越高。据此,本文提出如下假设。

H2:宏观经济不确定性通过行业间的利润差距影响企业金融化水平。

(三)主业盈利能力的调节作用

根据资本套利理论,当企业经营绩效存在上升空间、实业投资前景良好时,企业倾向于扩大投资规模;而当企业缺乏投资机会时,则会选择缩减投资规模。企业的投资决策取决于主营业务的盈利能力。在进入金融领域的所有实体企业中,主业盈利能力存在着显著差异。当宏观经济不确定性上升时,实体经济利润日益下滑,企业实业投资盈利空间日益趋窄,未来实业投资前景不容乐观,金融资产投资或将成为企业重要的投资选择。主业盈利能力低的企业当期实业投资所获得的净收益较低,为了获得更高的投资回报率,企业必然会将更多的内部资金配置于投资回报率较高的金融资产。此外,当宏观经济不确定性上升时,企业的预期经营风险会增大,企业未来陷入财务困境的可能性将提升[20],企业的投资决策将变得更加谨慎。由于利润是非金融企业抵御市场风险的第一道经济屏障,当主业盈利能力弱化时,企业抵御风险的能力会下降[28],此时主业盈利能力较低的企业在投资上将更加看重资金运作的稳定性。由于实业投资项目存在着一定程度的不可逆性,一旦投资失败,实业投资将面临高额的调整成本。相较于固定资产、研发创新等实业投资,企业投资金融资产的回报周期更短,且不确定性风险更小。为了规避潜在风险,企业倾向于延迟投资并减少当前的实业投资支出,转向流动性更强的金融资产投资。因此,当宏观经济不确定性程度越高时,主业盈利能力较低的非金融企业为追逐利润及规避经营风险会将资源更多地投向金融资产,企业金融化水平越高。据此,本文提出如下假设。

H3:主业盈利能力越小,宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响越大。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2011—2020年中国沪深两市A股上市公司作为研究样本,并剔除了金融与房地产行业的公司以及数据缺失的样本。本文所使用的企业财务数据来源于万得(Wind)数据库,宏观层面的经济数据来源于国家统计局网站。为避免极端值对实证结果可能造成的影响,本文对企业层面的连续变量在1%和99%分位点进行了缩尾处理。

(二)变量定义

1.被解释变量

企业金融化水平(Fin)是本文的被解释变量。借鉴杜勇等[1]的做法,本文使用企业持有的金融资产占总资产的比例作为金融化水平的衡量指标。本文将交易性金融资产、可供出售金融资产、衍生金融资产、投资性房地产、持有至到期投资,以及委托贷款、理财产品和信托产品纳入金融资产的范畴。

2.解释变量

宏观经济不确定性(Mu)是本文的解释变量。宏观经济不确定性可以用宏观经济变量的变化率、宏观经济指数或股价指数等时间序列数据的波动性来衡量。借鉴王义中、宋敏[17]和Gulen &Ion [23]的做法,本文使用季度实际GDP增长率条件方差的年份平均值来衡量宏观经济不确定性。对于GDP增长率的条件方差,本文使用广义自回归条件异方差模型GARCH(1,1)来计算。

3.中介变量

利润差距(Diff)是本文的中介变量。借鉴杨筝等[29]的做法,本文使用年度上市金融、房地产行业平均利润率减去实体行业当年平均利润率来衡量金融行业与实体行业的利润差距。

4.调节变量

主业盈利能力(Perf)是本文的调节变量。借鉴王怀明、王成琛[30]的做法,本文使用扣减金融投资收益的企业主业利润率来衡量主业盈利能力。将主营业务利润率大于同年同行业中位数的企业设定为主业盈利能力较强的企业,此时Perf取值为1;将其余企业设定为主业盈利能力较弱的企业,此时Perf取值为0。

5.控制变量

借鉴已有文献[10],本文控制了影响企业金融化水平的其他因素,具体包括:资产负债率(Lev),用企业总负债占总资产的比例衡量;企业规模(Size),用企业当年总资产取自然对数衡量;经营净现金流(Cfo),用企业经营活动净现金流占总资产的比例衡量;企业运营时间(Age),用当年与企业注册成立年的差值衡量;实业投资规模(Invest),用购建固定资产、无形资产支付的现金占总资产的比例衡量;机构投资者持股(Ins),用机构投资者持股比例之和衡量;股权集中度(Shrcr),用前十大股东总持股比例衡量。此外,本文还控制了行业(Industry)固定效应和年度(Year)固定效应,以消除行业差异和不可观测年度差异的影响。

(三)模型构建

为了检验宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响,本文构建了基准回归模型(1)。若H1成立,则系数α1为正。

Fin=α0+α1Mu+α2Lev+α3Size+α4Cfo+
α5Age+α6Invest+α7Ins+α8Shrcr+
Industry+∑Year+ε

(1)

为了检验影响机制,本文借鉴江艇[31]对于中介效应检验的做法,利用因果关系识别模型来进一步检验行业间的利润差距这一作用渠道。具体而言,利用模型(2)检验“宏观经济不确定性上升通过行业间的利润差距扩大影响企业金融化水平提高”这一传导路径。

Diff=γ0+γ1Mu+γ2Lev+γ3Size +γ4Cfo+
γ5Age+γ6Invest+γ7Ins+γ8Shrcr+
Industry+∑Year+ε

(2)

为了进一步检验宏观经济不确定性与企业金融化水平的关系如何受到主业盈利能力的影响,本文构建了如下调节效应模型(3)。

Fin=δ0+δ1Mu+δ2Perf+δ3Mu×Perf+
δ4Lev+δ5Size+δ6Cfo+δ7Age+δ8Invest+
δ9Ins+δ10Shrcr+∑Industry+∑Year+ε

(3)

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

表1报告了主要变量的描述性统计结果。企业金融化水平(Fin)的最小值为0.000 2,最大值为0.705 7,均值为0.070 4,表明企业间金融资产的投资规模差异较大,部分企业甚至存在过度金融化的现象。宏观经济不确定性(Mu)的均值为0.547 7,标准差为0.651 9,表明中国宏观经济的年度波动性较大。

表1 变量的描述性统计结果

变量均值标准差最小值中位数最大值Fin0.07040.10100.00020.02860.7057Mu0.54770.65190.00770.05553.2793Diff0.08360.1262-0.56080.10062.2595Perf0.08720.0893-0.20340.06640.4580Lev0.41770.19960.00710.41092.0030Size22.15361.278017.806121.987328.5087Cfo0.04960.0751-0.67020.04790.7713Age16.92615.47551.000016.000061.0000Invest0.05320.05020.00000.03880.6419Ins0.40090.23540.00000.40850.9820Shrcr0.58320.15470.04450.59250.9796

(二)基准回归结果分析

本文运用基准模型检验宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响,回归结果如表2所示。列(1)是未加入控制变量的结果,宏观经济不确定性(Mu)影响显著且系数为正。列(2)是加入了控制变量的结果,宏观经济不确定性(Mu)在更高的水平下显著且系数为正。这表明,随着宏观经济不确定性的上升,企业金融化水平会显著提高。在宏观经济不确定环境下,企业出于流动性和投机需求会更多地配置金融资产。

表2 宏观经济不确定性影响企业金融化的回归结果

全样本制造业(1)(2)(3)(4)Mu0.0041**0.0062***0.0038*0.0066***(2.3290)(3.4566)(1.8678)(3.2012)Lev-0.1196***-0.1297***(-19.0592)(-18.7031)Size0.00400.0037***(0.5736)(3.8021)Cfo0.0537**0.0658***(1.9992)(2.9465)Age0.0008***0.0002(4.9325)(0.9439)Invest-0.2116***-0.2247***(-14.4154)(-12.9965)Ins-0.0048-0.0302(-1.1548)(-1.2153)Shrcr-0.0228***-0.0182**(-3.5511)(-2.5066)Industry FE是是否否Year FE是是是是常数项0.0349***0.0830***0.0306***0.0218(4.4648)(4.4901)(13.4115)(1.1054)观测值135131351384398439调整后R20.08200.14370.05710.1329

注:******分别代表在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T值。

制造业作为实体经济的主体,其转型升级是高质量发展的关键。据此,本文进一步对制造业子样本进行回归,以考察宏观经济不确定性上升环境下,制造业企业金融化水平的变化规律。列(3)是制造业样本未加入控制变量的结果,宏观经济不确定性(Mu)影响显著且系数为正。列(4)是制造业样本加入了控制变量的结果,宏观经济不确定性(Mu)仍然在更高的水平下显著且系数为正,这与全样本的回归结果保持一致。这表明,在宏观经济不确定性提升环境下,制造业企业金融化水平会进一步提高,这将对制造业的转型升级造成一定影响。以上结果均表明,宏观经济不确定性的上升会引致企业金融水平的提高,H1得到证实。

(三)作用渠道回归结果分析

本文进一步检验了宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响机制,回归结果如表3所示。列(1)是基准回归的结果,宏观经济不确定性(Mu)依然在1%的水平下显著且系数为正。列(2)是宏观经济不确定性对利润差距的回归结果,宏观经济不确定性(Mu)在1%的水平下显著且系数为正,说明宏观经济不确定性上升拉大了金融行业与实体行业的利润差距。列(3)补充了三步法视角下宏观经济不确定性、利润差距对企业金融化的结果,利润差距(Diff)在1%的水平下显著且系数为正,宏观经济不确定性(Mu)也显著且系数为正,同时系数变小,说明金融行业与实体行业的利润差距是宏观经济不确定性影响企业金融化的部分中介因子。同时,本文进行了Sobel 检验,Z统计量在1%的水平下显著,这也进一步印证了中介效应的存在。上述结果表明,金融行业与实体行业的利润差距是宏观经济不确定性影响企业金融化的渠道。宏观经济不确定性上升拉大了利润差距,进而引致企业金融化水平提高,H2得到证实。这一结论符合企业金融化的资本套利动机。当宏观经济不确定性上升时,金融、房地产行业与实体行业的利润差距被拉大,企业更加热衷于将资金转投金融、房地产等虚拟领域,以便在短期内获取较高的投资回报来改善企业短期盈利状况,为企业保持经营业绩稳定提供缓冲余地。

表3 作用渠道的回归结果

FinDiffFin(1)(2)(3)Mu0.0062***0.0316***0.0041**(3.4566)(14.0127)(2.2479)Diff0.0654***(4.5614)控制变量是是是Industry FE是是是Year FE是是是常数项0.0830***0.2987***0.0634***(4.4901)(13.3701)(3.3974)观测值135131351313513调整后R20.14370.38550.1478Sobel Z统计量7.028***

注:******分别代表在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T值。

(四)调节效应回归结果分析

本文运用调节效应模型进一步检验了主业盈利能力对宏观经济不确定性与企业金融化水平关系的调节作用,回归结果如表4所示。其中,列(1)是全样本的回归结果,宏观经济不确定性(Mu)在1%的水平下显著且系数为正,宏观经济不确定性与主业盈利能力的交互项(Mu×Perf)在1%的水平下显著且系数为负。这表明,企业的主业盈利能力越低,宏观经济不确定性对企业金融化水平影响越大。当宏观经济不确定性上升时,未来实业投资的盈利前景不容乐观,主业盈利能力低的企业或将资金更多地投资于收益率较高、调整成本较低的金融资产,进而获得高额的投资回报来改善企业短期经营业绩,有利于为企业在面临经济不确定时提供缓冲余地,这反映了企业金融化的资本套利动机。同时,随着宏观经济不确定性的上升,企业的预期经营风险也会攀升,主业盈利能力低的企业为了更好地规避未来的不确定性,会倾向于更多地投资流动性强、调整成本低的金融资产以降低企业的经营风险,这反映了企业金融化的风险规避动机。

表4 主业盈利能力调节效应的回归结果

全样本制造业(1)(2)Mu0.0089***0.0132***(3.2905)(4.9076)Perf-0.0365***-0.0343**(-3.4218)(-3.5141)Mu×Perf-0.0630***-0.0854***(-3.5365)(-4.4209)控制变量是是Industry FE是否Year FE是是常数项-0.0149-0.0489**(-0.8772)(-2.4667)观测值135138439调整后R20.14130.1218

注:******分别代表在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T值。

同时,本文还对制造业子样本进行了回归分析,以考察在我国的制造业企业中,主业盈利能力对宏观经济不确定性与企业金融化水平关系的调节作用。表4中列(2)是制造业的回归结果,宏观经济不确定性(Mu)在1%的水平下显著且系数为正,宏观经济不确定性与主业盈利能力的交互项(Mu×Perf)在1%的水平下显著且系数为负。这与全样本的回归结果保持一致。这表明,当宏观经济不确定性上升时,制造业中主业盈利能力较低的企业金融化水平更高,这会对主业盈利能力不佳的制造业企业的转型升级造成更严重影响。以上结果均表明,主业盈利能力弱化时,宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响更大,H3得到证实。

(五)稳健性检验

1.内生性处理

本文在基准模型中添加了企业层面的控制变量,但考虑到基准回归存在遗漏企业未来投资机会变量的问题[23],为了尽可能地削弱这一内生性问题,本文进一步加入宏观层面的控制变量,以控制宏观层面投资机会的影响。具体而言,在基准模型的基础上加入M2增长率(MG)和GDP环比增速(GdpRG)作为宏观层面的控制变量,并使用宏观经济景气指数(CMI)代替GDP环比增速,分别进行回归分析。表5中列(1)和列(2)的结果显示,添加新的控制变量并未使宏观经济不确定性对企业金融化的影响发生显著改变,证明了前文的结论是稳健的。

表5 内生性处理回归结果

(1)(2)(3)(4)Mu0.0397***0.0402***0.0095**0.0152***(12.2525)(12.2419)(2.1854)(3.5019)Fin-10.9307***0.9037**(19.7799)(19.7799)MG-0.0072***-0.0072***-0.0019***(-15.8074)(-16.2151)(-3.2120)GdpRG-0.0005***0.0004**(-5.7538)(2.4028)CMI0.0006(1.0319)控制变量是是是是Industry FE是是是是Year FE是是是是常数项0.2051***0.2017***-0.0995-0.1105(10.4913)(10.3895)(-1.3496)(-1.4720)观测值135131351398549854调整后R20.14340.1411AR(1)0.0000.000AR(2)0.0580.059Sargen检验0.0000.000

注:******分别代表在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T值。

此外,宏观和微观数据相结合的优点是能够避免双向因果的影响,即企业投资选择不会直接影响宏观经济的波动。尽管如此,还可能存在因遗漏变量引起的内生性问题。考虑到企业的投资决策存在连续性,过去投资行为会影响当期行为,静态模型难以刻画多期之间的联动特征,因此本文采用两阶段系统GMM来处理内生性问题。本文引入企业金融化水平(Fin)的滞后一期作为解释变量,并将经营净现金流(Cfo)、资产负债率(Lev)和实业投资规模(Invest)的滞后项作为工具变量,重新进行回归检验。表5中列(3)和列(4)的回归结果显示,宏观经济不确定性(Mu)在5%和1%的水平下显著且系数均为正,证明了前文的结论依然稳健。综合来看,在加入宏观层面控制变量并利用系统GMM进行回归后,不存在由遗漏变量导致的内生性问题,主要回归结果是高度可靠的。

2.改变企业金融化水平的度量方法

对于企业金融化水平的度量,除前文使用的度量指标以外,本文还从金融渠道获利角度,采用企业获取的金融收益占营业利润的比例来度量企业金融化水平(Fin1)。表6列(1)的回归结果显示,替换企业金融化水平度量指标后得到的结论并不存在明显差别。

表6 稳健性检验结果

替换被解释变量Fin1(1)替换解释变量Fin(2)Mu0.1781***(2.7305)Mu10.0011***(3.6546)控制变量是是Industry FE是是Year FE是是常数项0.9503**0.0853***(1.9851)(4.6156)观测值1201513513调整后R20.04070.1437

注:******分别代表在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T值。

3.改变宏观经济不确定性的度量方法

借鉴李凤羽、杨墨竹[32]的做法,本文采用宏观经济先行指数作为宏观经济变量,运用其条件方差来度量宏观经济不确定性(Mu1)指标。表6列(2)的回归结果显示,采用宏观经济先行指数度量宏观经济不确定性得到的结论与上文基本保持一致。

五、异质性分析

(一)市场竞争程度异质性

考虑到市场竞争程度会影响企业的市场份额和其面临的经营风险,在宏观经济面临不确定时,不同竞争程度企业的投资决策可能会存在差异。因而,宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响可能与企业所处行业的竞争程度有关。本文将样本分为竞争程度高、竞争程度低两类。划分依据如下:企业销售收入计算的赫芬达尔指数高于中位数的行业定义为竞争程度低的行业,低于中位数的行业定义为竞争程度高的行业。本文运用基准模型对子样本分别进行回归,不同市场竞争程度下宏观经济不确定性影响企业金融化水平的回归结果如表7列(1)和列(2)所示。列(1)是市场竞争程度高行业的结果,宏观经济不确定性(Mu)的系数为0.007 9,变量在1%的水平下显著;列(2)是市场竞争程度低行业的结果,宏观经济不确定性(Mu)的系数为0.005 4,变量在5%的水平下显著。这说明,宏观经济不确定性对高竞争行业企业金融化水平的影响更大。当宏观经济不确定性上升时,实物资本投资的期权价值提升,企业会倾向于等待而推迟投资。在市场竞争程度高的行业中,企业市场占有率较低,当外部宏观经济不确定性上升时,行业盈利空间将被进一步侵蚀。然而,在竞争程度低的行业中,企业市场占有率较高,行业盈利预期普遍积极,实业投资前景相对较好,而且能够承受更高的实业投资风险。由此可见,相较低市场竞争行业的企业,高市场竞争行业企业实业投资的期权价值上升得更高,这将会进一步抑制企业实业投资的意愿,过剩的实业资本出于套利动机会寻求新的投资渠道,高暴利的金融行业成为最佳选择。因此,当宏观经济不确定性上升时,高市场竞争行业企业出于流动性和逐利动机会更多地配置可逆性强的金融资产。

表7 市场竞争程度和企业所属行业异质性回归结果

市场竞争程度企业所属行业高(1)低(2)制造业(3)服务业(4)农业建筑业及其他工业(5)Mu0.0079***0.0054**0.0066***0.00280.0052(3.4649)(2.1239)(3.2012)(0.7127)(1.3396)控制变量是是是是是Industry FE是是是是是Year FE是是是是是常数项0.03410.0998***0.02180.1729***0.1246***(0.0342)(3.4163)(1.1054)(4.0901)(3.8134)观测值68276686843935241575调整后R20.13070.14770.13290.14720.1076

注:******分别代表在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T值。

(二)企业所属行业异质性

考虑到企业所属行业性质的不同,行业成长情况和特征均会影响到实业投资的收益率和实业资产的调整处置成本,当宏观经济不确定性上升时,不同行业企业的投资决策可能会存在差异。因此,宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响可能与企业所属行业有关。参照中国证监会行业分类指引,将实体经济部门细分为制造业、服务业和农业建筑业及其他工业三类子样本,本文运用基准模型对子样本分别进行回归,不同行业下宏观经济不确定性对企业金融化水平影响的回归结果如表7列(3)~列(5)所示。列(3)是制造业样本的结果,宏观经济不确定性在1%的水平下显著且系数为正;列(4)和列(5)分别是服务业、农业建筑业及其他工业样本的结果,宏观经济不确定性的系数为正,但变量并不显著。这说明,宏观经济不确定性上升对企业金融化水平的显著影响主要集中在制造业企业,对其他行业的影响并不显著。这可能是因为,传统生产性行业的利润率长期下降,而且制造业企业存在着重资产、投资风险大等特征;服务业发展增势良好,现代服务业具有高技术性、知识密集型等特征。当宏观经济不确定性上升时,相较于服务业,制造业的资本会流向利润率更高的虚拟经济领域。因此,当宏观经济不确定性上升时,制造业企业的金融化水平会显著提高。

(三)企业所在地区异质性

在资源禀赋较好和金融发展水平较高的地区,投融资体系更加丰富,资本配置效率更高。考虑到中国经济发展存在着地区发展失衡的问题,不同地区经济发展水平和金融市场发展程度有着明显差异,因而企业投资活动对宏观经济不确定性的敏感程度可能存在着地区差异。为了考察宏观经济不确定性对不同地区企业金融化水平的差异化影响,按照企业注册地所在省份进一步将样本划分为东部地区、中部地区和西部地区三类子样本。本文运用基准模型对子样本分别进行回归,不同地区宏观经济不确定性对企业金融化水平影响的回归结果如表8所示。列(1)是东部地区样本的结果,宏观经济不确定性的系数为0.006 7,且变量在5%的水平下显著;列(2)和列(3)分别是中部、西部地区样本的结果,宏观经济不确定性的系数为正,但变量并不显著。这说明,宏观经济不确定性上升对金融化水平的显著影响主要集中在所在地位于东部地区的企业。这可能是因为,东部地区的金融生态环境评分比较高,有着良好的金融发展前景,企业可以投资的金融产品比较多,而且面临的融资约束也相对较小,这为企业在宏观经济不确定性上升时提高金融化水平提供了便利条件。因此,当宏观经济不确定性上升时,位于东部地区的企业金融化水平会显著提高。

表8 地区异质性回归结果

东部地区中部地区西部地区(1)(2)(3)Mu0.0067**0.00580.0039(2.3410)(1.2694)(0.9124)控制变量是是是Industry FE是是是Year FE是是是常数项0.0605**0.1418***0.2205***(2.5294)(3.2281)(5.6274)观测值945318882172调整后R20.14390.13500.1360

注:******分别代表在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T值。

六、研究结论与政策建议

在当前推动实体经济高质量发展的大背景下,本文利用2011—2020年沪深两市A 股上市企业的财务数据,在度量宏观经济不确定性的基础上,探究了宏观经济不确定性对企业金融化水平的影响,并进一步深入探究了其作用渠道,同时将宏观经济不确定性与微观企业自身特性纳入同一框架下分析企业金融化水平的驱动因素。最后,按照市场竞争程度、企业所属行业和所在地区进行了分组回归检验,得到以下实证结果。(1)当宏观经济不确定性上升时,企业的金融化水平将提高。(2)宏观经济不确定性程度越高,金融行业与实体行业的利润差距越大,进而导致企业金融化水平越高,这反映了企业金融化的资本套利动机。(3)调节作用检验表明,当宏观经济不确定性上升时,主业盈利能力较低的企业倾向于更多地投资金融资产。这反映了企业金融化的风险规避动机,企业金融化是一种趋利避险的行为。(4)组间异质性分析表明,当企业的市场竞争程度高时,宏观经济不确定性对企业金融化水平的正向影响更大,这进一步支持了企业金融化的资本套利动机;宏观经济不确定性上升对企业金融化水平的显著影响主要集中在制造业企业以及所在地位于东部地区的企业。

根据得出的上述结论,本文相应地提出以下几条政策建议。

首先,要营造良好的实业投资环境,降低实业投资的不确定性。政府需要保持宏观经济政策的稳定性,激发、释放国内消费需求潜力,进而促进宏观经济平稳运行。而且,在宏观经济不确定时,需要发挥产业扶持政策的灵活性,降低企业税费成本,提升企业实体投资的经济效益。

其次,要增强企业的主营业务盈利能力,提升实体行业的利润率。政府应出台相关产业扶持政策来加大企业支持力度,通过降低企业的实业投资成本,加快实体产业转型升级,优化企业资源配置效率,进而缩小实体产业与金融领域之间的回报率差距,吸引企业将重心放到经营业务上,以促使资金流向实体经济,从根本上解决实体经济“脱实向虚”问题。

再次,要推进金融行业市场化进程,充分发挥金融服务实体经济的功能。深入推进利率市场化改革的步伐,提升金融业市场化水平,进而实现不同行业间的利润水平均等化,从而抑制实体企业偏离主业的资本套利行为。并且,要进一步提高金融市场的完备性和金融资产的流动性,增强金融产品的保值属性,更好地发挥金融资产的资金储备功能。

最后,要规范企业信贷资金用途,加强金融体系外部监管。金融监管部门应当加强对企业金融资产配置的监管,规范募集资金用途,防止信贷资金回流金融领域,尤其是东部地区,更加需要规范金融资产配置信息的透明度,杜绝资金进入金融体系内“空转”,切实防范系统性金融风险。

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Impact of Macroeconomic Uncertainty on Firm Financialization

WANG Chengchen1 &WANG Huaiming2

(1. School of Accounting, Nanjing Audit University, Nanjing, Jiangsu 211815, China;
2. College of Finance, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu 210095, China)

Abstract In recent years, firm financialization has been continuously increasing in China, and the macroeconomy in China has driven the shift from the real to the virtual economy because of the excessive financialization of firms. Based on research samples of China’s A-share non-financial listed firms from 2011 to 2020, this paper empirically tests the impact of macroeconomic uncertainty on firm financialization and its mechanism. The results show that macroeconomic uncertainty significantly improves firm financialization by widening the profit gap between the financial industry and the real industries. The moderating effect analysis shows that when the profitability of the main business is poor, the rise of macroeconomic uncertainty will exacerbate firm financialization. The heterogeneity analysis shows that macroeconomic uncertainty has a greater positive impact on the financialization of firms in high-competition industries, the manufacturing industry, and the eastern region. In this context of increasing macroeconomic uncertainty, the governments should create a good industrial investment environment and improve the profit rates of the real industries, so as to guide the return of industrial capital to the real economy.

Key Words macroeconomic uncertainty; firm financialization; profit gap; profitability of the main business; value of real options; capital arbitrage motives

doi:10.12085/j.issn.1009-6116.2023.06.007

引用格式:王成琛,王怀明. 宏观经济不确定性对企业金融化的影响[J]. 北京工商大学学报(社会科学版),2023,38(6):73-84.

WANG Chengchen, WANG Huaiming. Impact of macroeconomic uncertainty on firm financialization[J]. Journal of Beijing Technology and Business University (Social Sciences), 2023,38(6):73-84.

中图分类号F124; F275

文献标志码:A

文章编号:1009-6116(2023)06-0073-12

收稿日期: 2022-10-11

基金项目: 教育部人文社会科学研究规划基金项目 “非金融企业金融化:经济后果及影响因素研究”(19YJA630077)。

作者简介:

王成琛(1990—),男,山东青岛人,南京审计大学会计学院讲师,博士,研究方向为公司金融、绿色金融;

王怀明(1963—),男,江苏泰州人,南京农业大学金融学院教授,博士生导师,博士,研究方向为公司金融;本文通信作者。

(责任编辑 王沈南 责任校对 潘端莲)