過度負債會加劇實體企業(yè)金融化嗎？

廉永輝，褚冬曉

(首都經濟貿易大學 金融學院，北京 100070)

一、引言

近年來，隨著經濟下行壓力加大以及結構轉型調整，實體企業(yè)紛紛試水金融投資，將本應用于主業(yè)發(fā)展的資金用于購買理財產品、發(fā)放委托貸款、進行股票投資或房地產投資。經濟脫實向虛的金融化現象引起了黨和國家領導人的密切關注。早在2015年底的中央經濟工作會議上，習近平總書記對我國經濟現實作出判斷時指出：“大量資金流向虛擬經濟，使資產泡沫膨脹，金融風險逐步顯現，社會再生產中的生產、流通、分配、消費整體循環(huán)不暢”。另一方面，自2008年金融危機以來，我國非金融企業(yè)負債水平呈攀升態(tài)勢，李克強總理在2017年政府工作報告中指出：“我國非金融企業(yè)杠桿率較高，要在控制總杠桿率的前提下，把降低企業(yè)杠桿率作為重中之重”。在企業(yè)投融資決策動態(tài)相關視角下，金融投資作為一種投資活動，必然依賴于企業(yè)的融資狀況。在企業(yè)加杠桿過程中，實際負債率可能超過目標負債率或最優(yōu)負債率而形成過度負債(陸正飛等，2015)[1]，如果企業(yè)將過度負債形成的“冗余資金”用于金融投資，就可能出現過度負債和脫實向虛并存的現象。那么，現實中我國企業(yè)過度負債真的加劇了企業(yè)金融化程度嗎？

作為引起廣泛關注的兩大經濟問題，實體經濟脫實向虛和高杠桿在微觀層面分別體現為企業(yè)資產端金融資產占比高和負債端債務融資占比高，研究過度負債對金融化的影響有助于明確兩大問題之間的聯系，為抑制脫實向虛和去杠桿提供政策啟示。然而，目前掌握的文獻鮮有直接研究過度負債對金融化的影響。一方面，企業(yè)金融化的影響因素方面的文獻側重于研究宏觀經濟環(huán)境對企業(yè)金融化的影響(胡奕明等，2017；彭俞超等，2018)[2～3]，對企業(yè)負債如何影響金融投資的研究較少。部分實證研究在考察金融化影響因素時控制企業(yè)杠桿率，但杠桿率對金融投資的影響方向存在爭議(胡奕明等，2017；王紅建等，2016)[2][4]；另一方面，債務融資如何影響公司投資行為是公司財務領域探討的重點話題之一，但相關文獻側重于研究債務融資對企業(yè)固定資產投資、研發(fā)及并購行為的影響。除了從債務融資總量角度探討債務融資與公司投資行為的關系，越來越多的文獻開始關注公司的債務融資規(guī)模超過正常投資所需資金而形成的過度負債具有何種經濟后果。相關文獻發(fā)現過度負債會降低投資效率、產能利用率和股票未來收益(Caskey等，2012；鄧路等，2017；Jin和Zhao，2018)[5～7]，同時加大企業(yè)經營風險(鄧路等，2017)[8]，但尚未注意到過度負債對企業(yè)金融化的影響。

鑒于此，本文采用2007—2018年我國A股上市公司半年度數據，首次檢驗了過度負債對企業(yè)金融化的影響。結果顯示，企業(yè)過度負債程度越高，企業(yè)金融投資越多，即過度負債加劇了企業(yè)金融化?？紤]一系列穩(wěn)健性檢驗之后，本文結論依然成立。進一步分析發(fā)現，企業(yè)主業(yè)發(fā)展狀況和公司治理狀況會影響過度負債與金融投資之間的關系：主營業(yè)務盈利能力較低和波動較大、管理費用率較高和兩權分離度較高的企業(yè)，過度負債對金融投資的加劇作用更大。以上研究結論表明，過度負債會加劇脫實向虛問題，因此抑制脫實向虛不僅要從資金運用角度利用行政手段限制企業(yè)金融投資行為，還應從資金來源角度通過結構性改革提升金融資源配置效率，減少企業(yè)過度融資。

與既有文獻相比，本文的研究具有如下特色：一方面，在研究視角上，同時著眼于我國實體經濟高杠桿和脫實向虛兩大現實問題，從過度負債這一新穎視角研究企業(yè)金融化問題，拓展了金融化影響因素、債務融資對公司投資行為的影響兩方面的研究。另一方面，在研究內容上，在明確過度負債加劇金融化的基礎上，進一步考察企業(yè)主業(yè)發(fā)展狀況和公司治理狀況對過度負債與金融投資關系的調節(jié)作用，明確了主業(yè)不振和代理問題嚴重的企業(yè)以過度負債進行金融投資的問題更為嚴重，有助于更具針對性地治理企業(yè)脫實向虛問題。

二、文獻綜述

(一)企業(yè)金融化的動機和影響因素

實體企業(yè)金融化動機的相關理論主要有兩個：一是“蓄水池”理論，認為企業(yè)金融化主要出于預防性動機，企業(yè)配置金融資產的目的是儲備流動性。在未來主業(yè)投資缺乏資金或遭遇外部不利沖擊時，金融資產可以低成本地轉換為現金，從而用于補充企業(yè)流動性、緩解企業(yè)財務困境(楊箏等，2017；胡奕明等，2017)[9][2]。二是“投資替代”理論，認為企業(yè)金融化主要出于投機性動機，企業(yè)配置金融資產是為了獲取高額投資收益。與固定資產投資和研發(fā)投資相比，投資金融資產的回報期短，并且在主營業(yè)務不振、金融資產價格牛市等情況下，投資金融資產的回報率會遠超實業(yè)投資。因此在金融投資與實業(yè)投資利差的驅使下，企業(yè)開始脫實向虛，增加金融資產配置(杜勇等，2017；劉貫春等，2018)[10～11]。

實證文獻主要通過考察宏觀經濟環(huán)境對企業(yè)金融投資的影響來揭示金融化動機。江春和李巍(2013)[12]發(fā)現在宏觀經濟的不穩(wěn)定性導致金融資產具有過高的實際收益率的背景下，非金融企業(yè)傾向于投機目的而持有金融資產。胡奕明等(2017)[2]發(fā)現企業(yè)配置現金資產以“蓄水池”動機為主，但企業(yè)對非現金金融資產的配置與GDP顯著正相關、與M2顯著負相關，表明企業(yè)金融投資更可能是為了獲取高額收益。彭俞超等(2018)[3]發(fā)現經濟政策不確定性顯著抑制了企業(yè)金融化趨勢，并且這一抑制效應在融資約束更弱的企業(yè)中更大，由此推斷企業(yè)金融化的主要動機是追逐利潤，而非預防性儲蓄。

需要指出的是，對企業(yè)金融化的影響因素的實證研究中往往會控制企業(yè)負債率，不過由于研究樣本和估計方法的差異，負債率對金融投資的影響方向存在爭議。一些學者發(fā)現高杠桿加劇了企業(yè)金融化行為，如：王紅建等(2016)[4]發(fā)現財務杠桿越高，企業(yè)進入金融與房地產行業(yè)的概率與程度更高。許罡和伍文中(2018)[13]發(fā)現上市公司把加杠桿增加的債務資金用于金融投資以博取更高收益。另外一些學者如胡奕明等(2017)[2]認為負債率高通常表示企業(yè)資金缺乏，因而不會對金融資產進行大量投資；相反，負債率低的企業(yè)通常財務狀況良好，則可能會加大對金融資產的配置。

(二)過度負債及其經濟后果

現有文獻認為與企業(yè)負債率高低相比，更關鍵的是關注企業(yè)負債的合理性，即企業(yè)實際負債率與目標負債率的偏離情況。資本結構權衡理論認為，企業(yè)存在最優(yōu)或目標負債率。針對企業(yè)的問卷調查顯示，80%以上的樣本公司會設定合理的目標杠桿區(qū)間或嚴格的目標資本結構(Graham和Harvey，2001；陸正飛和高強，2003)[14～15]。Flannery和Rangan(2006)[16]等的實證研究也證實了企業(yè)最優(yōu)資本結構的存在。而企業(yè)目標負債率則受到企業(yè)特征及外部環(huán)境的影響,Drobetz和Wanzenried(2006)[17]認為，固定資產占比、企業(yè)規(guī)模、賬面市值比和資產收益率決定了企業(yè)的目標負債率；姜付秀等(2008)[18]認為企業(yè)目標負債率與公司規(guī)模、盈利能力、成長能力、抵押能力、行業(yè)和地區(qū)等因素有關。然而，由于隨機事件及調整成本的發(fā)生，企業(yè)可能偏離目標負債率，導致企業(yè)過度負債或負債不足。Deangelo等(2011)[19]認為企業(yè)是否過度負債取決于投資機會和未來回調負債成本間的權衡，而企業(yè)過度負債的程度則受資本市場發(fā)展、利率管制、財務危機成本、企業(yè)產權性質、公司治理等因素的影響(L??fH，2004；Titman和Tsyplakov，2007；陸正飛等，2015；王紅建等，2018)[20～21][1][22]。

現有文獻從多方面考察了企業(yè)過度負債的經濟后果。Caskey等(2012)[5]將負債率分為目標負債率和過度負債率后發(fā)現，過度負債率是導致負債率與未來股票市場回報及成長性負相關關系的主要原因，并且過度負債能夠預測企業(yè)未來的基本面信息，但投資者未能很好地捕捉到企業(yè)過度負債所提供的信息。Uysal(2011)[23]研究發(fā)現過度負債的企業(yè)由于存在未來融資約束，其采取并購措施的可能性較小，尤其是現金收購的可能性更小。Jin和Zhao(2018)[7]以中國上市公司為樣本研究發(fā)現，超額銀行借款增加了企業(yè)的投資支出，房地產市場繁榮強化了二者的正相關關系，同時超額銀行借款降低了企業(yè)產能利用率，進而加劇了產能過剩問題。

在國內的研究中，鄧路等(2017)[6]從超額銀行借款角度探討了公司債務融資對投資行為的影響，并基于中國A股上市公司樣本研究發(fā)現公司超額銀行借款與過度投資存在顯著正相關關系。鄧路等(2017)[8]還發(fā)現超額銀行借款增加了公司訴訟風險，公司內部控制水平的提高以及地區(qū)法律環(huán)境的改善可以顯著弱化二者的正相關關系。李志生等(2018)[24]的研究表明企業(yè)的過度負債存在顯著的地區(qū)同群效應，并且過度負債的地區(qū)同群效應越強，企業(yè)過度負債水平越高、償債能力越弱、過度投資越嚴重、盈利能力越低。

(三)理論分析和研究假設

綜上所述，在關于企業(yè)金融化影響因素的研究中涉及到了負債率對金融投資的影響，但并未區(qū)分目標(最優(yōu))負債融資和過度負債融資對金融投資可能產生的差異性影響。關于過度負債經濟后果的研究側重于過度負債對企業(yè)實業(yè)投資的影響，未考慮過度負債與金融投資的關系。本文試圖將二者聯系起來，分析過度負債對企業(yè)金融化的影響機制和效果。

一般意義上的債務融資具有“融資效應”和“治理效應”，在為企業(yè)提供支持金融投資的外部資金時，也會起到加劇股東和債權人利益沖突和緩解股東和管理者代理問題的效果，從而間接影響企業(yè)金融投資決策。可見，企業(yè)負債率對企業(yè)投資行為具有多重影響，這也一定程度上解釋了實證文獻中負債對金融投資影響的不確定性。不過，當我們把一般意義上的債務融資限定為過度負債后，債務融資的融資效應更為凸顯，而公司治理效應有所削弱。

一方面，過度負債程度越高，可用于配置金融資產的資金越充裕。在我國以銀行為主導的金融體系中，企業(yè)融資主要依賴于銀行信貸等債務融資工具，過度負債意味著企業(yè)實際債務融資規(guī)模超過了適宜的債務融資規(guī)模，從而形成了一定的“冗余資金”。盡管部分具有“雙高”(高負債、高現金)特征的公司選擇以現金形式留存這部分資金，但在逐利動機驅使下，更多的企業(yè)會將其用于收益率更高的資金運用。如果將企業(yè)的投資劃分為實業(yè)投資(固定資產投資、并購、研發(fā)等)和金融投資，那么企業(yè)會將過度負債形成的冗余資金在二者之間進行配置。現實中，投資金融資產的回報期短，并且在主營業(yè)務不振、金融資產價格牛市等情況下，投資金融資產的回報率會遠超實業(yè)投資，因此企業(yè)有強烈的動機將過度負債用于金融投資。

另一方面，過度負債降低了“債務治理效應”，為管理層通過金融投資獲取私利提供了便利條件。債務治理效應是針對債務融資能夠抑制管理層濫用自由現金流進行非效率投資的行為。當企業(yè)存在大量自由現金流時，管理層從自身角度出發(fā)而傾向于持有大量現金流，或者把企業(yè)存在的大量自由現金流投資于非效率的項目，而不是以股利等形式分發(fā)給股東。而債務融資帶來的按時還本付息壓力會限制管理者的自由開支，降低因自由現金流引起的代理成本、提高企業(yè)的投資效率。然而，過度負債本身就側面反映了企業(yè)可能面臨“預算軟約束”問題。預算軟約束下的企業(yè)對融資成本不敏感(江偉和李斌，2007)[25]，從而存在過度的融資需求和投資意愿(龔強等，2011)[26]，此時負債的治理效應被嚴重削弱(田利輝，2005)[27]。

綜上所述，過度負債弱化了負債對管理層濫用資金的約束能力，同時為企業(yè)從事金融投資提供了資金支持。因此我們提出假說1：

H1：過度負債加劇了企業(yè)金融化程度。

三、研究設計

(一)模型設定和變量定義

借鑒鄧路等(2017)[6]的研究，本文設定以下回歸模型來檢驗企業(yè)過度負債對企業(yè)金融化的影響：

(1)

其中，下角標i代表公司，t代表半年度，εi,t為隨公司和時間變化的擾動項。被解釋變量FINVi,t是企業(yè)金融資產投資量，采用企業(yè)持有金融資產規(guī)模Fin_Asset的當期增量與期初總資產TA之比度量，即FINVi,t=(Fin_Asseti,t-Fin_Asseti,t-1)/TAi,t-1。借鑒Demir(2009)[28]、宋軍和陸旸(2015)[29]、杜勇等(2017)[10]的做法，本文將交易性金融資產、衍生金融資產、可供出售金融資產凈額、持有至到期投資凈額、投資性房地產凈額納入金融資產的范疇，即Fin_Asset=(交易性金融資產+衍生金融資產+可供出售金融資產凈額+持有至到期投資凈額+投資性房地產凈額)。

核心解釋變量EDEBT度量了企業(yè)的過度負債程度。借鑒Chang等(2014)[30]、陸正飛等(2015)[1]、李志生等(2018)[24]的方法，我們將實際負債率減去目標負債率作為過度負債的衡量指標。首先對樣本分年度進行Tobit回歸，預測企業(yè)的目標負債率：

LEVt=α0+α1SOEt-1+α2ROAt-1+α3IND_LEVt-1+α4GROWTHt-1+α5FATAt-1+α6SIZEt-1+α7Top1t-1

(2)

其中LEV表示企業(yè)實際負債率，SOE表示國有性質，ROA為資產收益率，IND_LEV為行業(yè)負債率的中位數，GROWTH為總資產增長率，FATA表示固定資產占比，SIZE為企業(yè)規(guī)模，Top1為第一大股東持股比例。將企業(yè)實際負債率減去模型(2)預測的目標負債率，得到過度負債率EDEBT，該指標越大，表明過度負債水平越高。需要說明的是，目標負債率的估計不可避免存在誤差，導致EDEBT在反映企業(yè)過度負債程度上存在誤差，因此EDEBT大于0(小于0)并非判斷企業(yè)過度負債(負債不足)的絕對標準。為確保過度負債度量方式的穩(wěn)健性，我們還引入EPOS(當EDEBT>0時，EPOS=EDEBT，否則取0)和EDUM(當EDEBT>0時，EDUM=1，否則取0)作為解釋變量。

影響企業(yè)金融化趨勢的其他控制變量包括：公司規(guī)模SIZE，為總資產TA的自然對數；杠桿率LEV，為總負債與總資產之比；主業(yè)投資收益率RR，為扣除公允價值變動收益、投資收益、匯兌收益后的營業(yè)利潤與扣除金融資產后的總資產之比。托賓Q值TQ，為資產市值與總資產(賬面值)之比，其中資產市值為權益市值與總負債(賬面值)之和；經營性現金流CF，為當期經營活動產生的現金流量凈額與期初總資產之比；有形資產占總資產比重TANG，等于固定資產與存貨之和除以總資產；公司產權性質SOE，如果是國有企業(yè)則取1，其他取0?？紤]到企業(yè)過度負債也可被用于實業(yè)投資(鄧路等，2017)[6]，模型還加入了固定資產增量INV，等于購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金與期初總資產之比，以控制競爭性資金用途的影響。為緩解解釋變量與被解釋變量的同期相關性，這些變量均取滯后一期。此外，模型還加入了半年度與行業(yè)虛擬變量，以控制時間與行業(yè)固定效應。

(二)數據說明和描述

我國從2007年開始全面執(zhí)行新企業(yè)會計準則，為了統(tǒng)一財務數據口徑，以確保主要變量尤其是核心解釋變量金融投資的可比性，本文以2007—2018年我國滬深A股上市公司半年度數據為研究樣本，并按照以下原則進行樣本篩選：(1)刪除金融業(yè)和房地產業(yè)的樣本；(2)剔除*ST或者ST狀態(tài)的T類上市公司；(3)刪除關鍵財務數據缺失的樣本和數據異常的樣本(資產規(guī)模缺失、營業(yè)總收入為0或缺失、資產負債率大于1)，以消除非健康上市公司相關指標對研究結果的不利影響；(4)剔除缺乏連續(xù)2年(4個半年)觀測值的樣本，這些樣本對應著上市時間較晚的公司，財務數據穩(wěn)定性較差。最終我們獲得2204家公司26861個公司—半年度觀測值。研究中所使用的公司財務數據主要來自CSMAR數據庫。

為了避免異常值對回歸結果可能產生的影響，本文對所有連續(xù)變量均進行了上下1%的縮尾處理。表1為主要變量的描述性統(tǒng)計結果。被解釋變量方面，我國上市公司半年度金融資產凈變化額的均值大于零，新增金融資產占總資產平均比重為0.51%。此外，FINV的均值大于中位數，說明其分布呈右偏狀態(tài)，即少數企業(yè)金融投資增量較大。核心解釋變量EDEBT的均值略大于0，標準差為5.02%，說明不同公司的過度負債情況存在較大差異。其余控制變量的分布與已有研究基本一致(陸正飛等，2015；李志生等，2018)[[1][24]]。表2為主要變量的皮爾遜相關系數。各解釋變量之間的相關系數小于0.4，可以認為模型中不存在嚴重的多重共線性問題。FINV與EDEBT、EPOS、EDUM均呈正相關關系，初步說明企業(yè)過度負債時會加強金融資產配置。當然，更為嚴格的結論還有待控制其他因素的多元回歸分析。

表1 描述性統(tǒng)計

表2 變量相關系數表

表2(續(xù))

四、實證結果分析

(一)基準回歸結果

表3是過度負債影響企業(yè)金融化的基準回歸結果。為避免行業(yè)和時間層面的聚集效應對標準誤的影響，回歸時在行業(yè)和年度層面進行了雙重聚類處理。其中，第(1)至第(3)列解釋變量分別為EDEBT、EPOS和EDUM，三組解釋變量均在5%水平上顯著為正，說明實業(yè)企業(yè)過度負債對金融投資具有正向影響。以第(1)列結果為例，企業(yè)過度負債程度上升一個標準差帶來的金融投資增量占金融投資均值的14.76%(0.015×5.020/0.510)。進一步地，本文檢驗了公司過度負債為正(EDEBT>0)的樣本中過度負債與金融投資之間的關系，結果列于表3的第(4)列。實證結果顯示，過度負債與金融投資的正相關關系在過度負債為正的公司中也通過了5%水平的顯著性檢驗。表3的回歸結果支持了假說1，說明過度負債確實會加劇企業(yè)金融化程度。

控制變量方面，我們重點關注實際杠桿率LEV的估計系數。LEV的估計系數顯著為負，這與胡奕明等(2017)[2]、鄧向榮等(2019)[31]的發(fā)現是一致的，即一般意義的負債對金融投資具有約束作用。相比之下，超過了公司正常投資需求的過度負債喪失了負債治理效應，而主要體現出融資效應，反而會加強公司的金融投資行為。其余控制變量中，公司規(guī)模越大，金融投資越多，企業(yè)參與金融投資需要花費一定的固定成本，大企業(yè)從事金融投資的平均固定成本更低(Duchin等，2017)[32]。固定資產增量INV的符號為負，原因在于其作為金融投資的競爭性用途，占用了可用于金融投資的資金額度。托賓Q系數顯著為正，可能是因為高估值企業(yè)為及時把握未來投資機會需要保持一定的高流動性資產，也可能是因為企業(yè)過去的金融投資和資本運作提高了市場對企業(yè)的估值。經營性現金流CF系數顯著為正，意味著企業(yè)金融投資也會受內源融資的影響。資產有形性TANG系數顯著為負，主要是因為對固定資產和存貨的投資具有延續(xù)性從而擠出了金融投資。此外，國有企業(yè)SOE系數顯著為負，可能是因為，與民營企業(yè)相比，國有企業(yè)受政府干預程度更高，為服務政府經濟增長、增加稅收和降低失業(yè)率的目標，國有企業(yè)更傾向于投資固定資產而非金融資產。

表3 企業(yè)過度負債與金融投資

表3(續(xù))

(二)穩(wěn)健性檢驗

1. 變量替換

一是替換被解釋變量。一方面，在基準回歸中，我們以金融資產增量占總資產比重度量企業(yè)金融化趨勢，此處我們以金融資產存量占總資產比重度量企業(yè)金融化水平，此時新的金融化指標FINA=Fin_asseti,t/TAi,t-1。另一方面，基準回歸中的金融資產包含長期股權投資。長期股權投資在全部金融資產中占比相對較高，并且與一般的金融投資為獲得短期投資收益、提高資金利用效率不同，上市公司進行股權投資可能是服務于企業(yè)長遠發(fā)展的戰(zhàn)略性行為。因此，我們基于不包括長期股權投資的窄口徑金融資產Fin_asset2構造被解釋變量FINV2=(Fin_asset2i,t-Fin_asset2i,t-1)/TAi,t-1。二是替換核心解釋變量。一方面，借鑒鄧路等(2017)[6]的研究，我們采用公司全部銀行借款(長期借款+短期借款+一年內到期的長期借款)占總資產的比重度量企業(yè)負債率，重新運行公式(2)得到公司目標借款率，進而以實際借款率減去目標借款率得到基于銀行借款的過度負債率ELoan。另一方面，借鑒Demirguc-Kunt和Maksimovic(1998)[33]、文春暉等(2018)[34]的研究，將企業(yè)成長性融資需求與可實現內生增長融資需求之差作為正常外源融資需求，進而以上市公司實際負債減去上市公司正常外源融資需求表示上市公司過度負債EEFR。具體計算公式如式(3)所示，LD和SD分別表示企業(yè)長期借款和短期借款，ROE為企業(yè)凈資產收益率。

EEFRi,t=(LDi,t+SDi,t)/TAi,t-[(TAi,t-TAi,t-1)/TAi,t-ROEi,t/(1-ROEi,t)]

(3)

表4第(1)至第(4)列為替換核心變量后的回歸結果：(1)至(2)列回歸顯示，在新的被解釋變量度量方法下，過度負債對存量金融資產和窄口徑金融投資均具有顯著的正向影響；(3)至(4)列回歸顯示，兩組新解釋變量的系數與基準回歸符號是一致的。

2. 替換樣本

從時間維度看，本文樣本期間為2007—2018年，但是這段時期存在IPO暫停的情況，這可能影響企業(yè)的融資方式進而影響企業(yè)過度負債水平，對本文的結果產生影響。為了剔除這一影響，我們刪除相關政策發(fā)生的樣本區(qū)間后再進行檢驗。具體而言，樣本期間內有3次IPO暫停，分別為2008年12月至2009年6月、2012年10月至2014年1月、2015年7月至2015年11月。我們剔除IPO暫停所處的時間后(2008下半年、2009上半年、2012下半年、2013全年、2014上半年、2015下半年)，重新對已有模型進行回歸，結果見表4第(5)列?；貧w結果與表3一致，說明本文結果未受到IPO暫停政策影響。從行業(yè)維度看，按上市公司所屬行業(yè)門類，將樣本劃分為制造業(yè)與非制造業(yè)兩類，相關回歸結果見表4的(6)至(7)列。其中，制造業(yè)上市公司和非制造業(yè)上市公司兩個子樣本中，過度負債對金融投資均具有顯著的正向影響，且影響力度較為接近。

表4 基于變量替換和樣本變更的穩(wěn)健性檢驗

表4(續(xù))

3. 處理內生性問題

第一，遺漏變量問題。本文估計過程中控制了可能影響企業(yè)金融投資的多種微觀財務特征，并且加入了時間固定效應和行業(yè)固定效應，較大程度上減輕了遺漏變量問題。此處，我們從三方面進一步降低可能存在的遺漏變量問題：(1)加入公司個體固定效應，即以雙向固定效應模型取代“行業(yè)+時間”固定效應模型，并采用公司和半年度雙重聚類調整后的標準誤。表5第(1)列顯示，雙向固定效應模型的估計結果中，盡管多數變量的估計系數顯著性較之基準回歸結果中的系數顯著性有所下降，但過度負債的系數仍然在10%的水平上保持為正。(2)加入新的企業(yè)微觀控制變量。具體而言，我們主要加入了企業(yè)公司治理方面的控制變量：第一大股東持股比例SHR1，為期末第一大股東持股數與總股本之比；兩權分離度SEP，為以股權控制鏈計算所得的所有權和控制權的分離程度；管理費用率MEX，為管理費用占主營業(yè)務收入的比例；兩職兼任虛擬變量DUAL，董事長和總經理為同一人取1，否則取0。表5第(2)列顯示，加入上述控制變量后，核心解釋變量系數與基準回歸基本一致。(3)加入被解釋變量的滯后項FINVi,t-1，從而得到一個動態(tài)面板模型。本文采用系統(tǒng)GMM方法估計動態(tài)面板模型(1)應用系統(tǒng)GMM估計方法，需要在一階段估計和兩階段估計之間做出選擇。相比一步法估計，兩步法不容易受到異方差的干擾，但是在有限樣本條件下，兩步法的標準誤會嚴重下偏，從而影響推斷。本文根據Windmeijer(2005)[35]的建議，對兩步法標準差的偏差進行了矯正。，在估計過程中，我們設定時間虛擬變量為外生變量，滯后一期的被解釋變量及公司微觀財務特征變量為內生變量。序列相關檢驗結果顯示，擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階自相關，故認為模型擾動項無自相關，符合系統(tǒng)GMM的應用前提。Sargan檢驗無法拒絕所有工具變量有效的原假設，可以繼續(xù)下一步分析，回歸結果如表5第(3)列所示。被解釋變量一階滯后項系數顯著為負，說明上期金融投資增量較高的企業(yè)在當期會降低金融投資。我們最為關注的EDEBT的估計系數在1%水平上顯著為正，本文結論仍然成立。

第二，雙向因果問題。在基準回歸中，我們以滯后一期的過度負債為解釋變量，能夠一定程度上緩解反向因果問題。此外，估計動態(tài)面板模型，不僅有助于克服遺漏被解釋變量滯后項而導致的內生性問題，也能減輕與核心解釋變量有關的內生性問題(如雙向因果問題)。這里我們進一步使用工具變量回歸進一步緩解可能的雙向因果問題。具體而言，以公司所處行業(yè)(制造業(yè)取兩位代碼)及注冊地所在城市其他上市公司融資狀況的年度均值作為當年企業(yè)融資狀況的工具變量，采用工具變量-廣義矩估計(IV-GMM)方法進行穩(wěn)健性測試。上述工具變量主要參考了Fisman和Svensson(2007)[36]的做法，他們在研究產權保護與經濟增長的關系時，把產權的行業(yè)-地區(qū)平均值作為企業(yè)產權的工具變量。其邏輯在于：如果內生性問題只存在于企業(yè)層面，而不是行業(yè)或區(qū)域層面，那么剔除行業(yè)和區(qū)域特有的產權成分就得到僅僅影響單個企業(yè)增長的產權因素。根據同樣的邏輯，一家上市公司某一年的融資行為與處于同一個城市和行業(yè)的其他上市公司的融資行為有關，而其他上市公司的融資行為不應對該上市公司的金融投資產生直接影響。工具變量的有效性方面，我們主要進行了不可識別檢驗、弱工具變量檢驗和過度識別檢驗。由于我們不做擾動項獨立同分布的假設，故使用Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量來檢驗不可識別問題，使用Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量來檢驗弱工具變量問題，使用Hansen J統(tǒng)計量來檢驗過度識別問題。表5第(4)列結果顯示，工具變量回歸中不存在上述三個問題，本文選取的工具變量是有效的。EDEBT系數較之基準回歸中得到的估計系數更大，說明控制反向因果問題后本文基本結論仍然成立。

表5 考慮內生性問題的穩(wěn)健性檢驗

表5(續(xù))

五、進一步分析

(一)基于公司主業(yè)發(fā)展狀況異質性的分析

本文以經行業(yè)均值調整后的主業(yè)投資收益率RR_adj衡量公司主營業(yè)務的盈利水平，以RR_adj的6期(三年)滾動標準差RR_sd衡量公司主營業(yè)務的風險高低，然后在每個半年度對RR_adj(RR_sd)排序，低于RR_adj(RR_sd)中位數的記為低盈利組(低風險組)，高于RR_adj(RR_sd)中位數的記為高盈利組(高風險組)，然后分組估計模型(1)(2)理論上應使用預期的主業(yè)投資收益率和預期的風險水平，但一般情況下實體經濟回報率具有一定的延續(xù)性，歷史投資收益(風險)可以較好地作為預期投資收益(風險)的代理變量。但金融投資收益的延續(xù)性和可預測性較差，基于歷史數據計算得出的企業(yè)金融投資收益(風險)無法反映企業(yè)預期的金融投資收益，因此我們沒有基于金融投資收益進行分組。。表6為相應的估計結果。對比(1)(2)兩列中EDEBT的估計系數，可以發(fā)現與高盈利組相比，低盈利組中企業(yè)過度負債對金融投資的正向影響程度更大、顯著性更高；類似地，(3)(4)兩列回歸結果表明，與低風險組相比，高風險組中企業(yè)過度負債對金融投資的影響更顯著。(5)至(6)兩列回歸發(fā)現，相對于“高盈利且低風險”組，“低盈利且高風險”組中過度負債對金融投資的影響更顯著。總之，表5回歸結果印證了前述推論：主業(yè)不振(主營業(yè)務盈利水平較低、盈利波動較大)的企業(yè)過度負債對金融化的加劇作用更明顯。

表6 按盈利水平和盈利波動分組回歸的結果

表6(續(xù))

(二)基于公司代理問題異質性的分析

代理問題對企業(yè)財務決策具有重要影響。所有權和經營權分離導致管理者與股東之間的第一類代理問題。此外，中國上市公司股權集中度較高，大股東和中小股東之間的第二類代理沖突也較為嚴重。一方面，代理問題是企業(yè)金融化的重要影響因素。杜勇等(2017)[10]認為兩類代理問題的存在誘發(fā)實體企業(yè)的投機套利偏好，進而增加金融投資。另一方面，代理問題也會影響過度負債企業(yè)的投資行為。鄧路等(2017)[6]發(fā)現管理層自利會加劇公司超額銀行借款導致的過度投資。因此，我們將進一步分析存在不同程度代理問題的企業(yè)過度負債對其金融投資行為的影響。

一方面，分析管理層自利對過度負債與金融投資關系的影響。既有研究發(fā)現企業(yè)金融化增加了高管薪酬(安磊等，2019)[37]。一是金融投資與管理層的專業(yè)技能相關性較高，相比實業(yè)投資利潤，管理層可以從金融獲利中分配到更多收益；二是金融投資回報周期短、收益高，管理層因而采取短視投資策略，增加金融資產配置以提升短期業(yè)績；三是金融投資存在“重獎輕罰”現象，金融投資的高收益會給管理者帶來高薪酬，但當金融投資發(fā)生損失時，管理者不會受到嚴厲懲罰(徐經長和曾雪云，2010)[38]。因此，當公司過度負債從而為管理層自利提供了資金條件時，管理者便有激勵利用公司的超額資源進行金融投資，以獲取私有收益。并且管理層自利程度越高，表明管理層謀取私利的動機越強、受到的監(jiān)督約束越小，有更大的自由裁量權將過度負債資金用于金融投資。因此，本文推測：管理層自利更高的企業(yè)，過度負債對企業(yè)金融投資的正向影響更大。

另一方面，分析實際控制人自利對過度負債與金融投資關系的影響。企業(yè)金融投資收益主要由管理層和股東所得，大股東也有動力增加金融投資獲取短期利益，特別是當大股東和中小股東代理問題嚴重時，大股東更可能通過金融資產配置獲得控制權私利(杜勇等，2017)[10]?，F實中，企業(yè)集團通過金字塔結構、交叉持股等方式造成最終所有者現金流權和控制權的分離。在兩權分離情況下，最終所有者通過其控制性股東地位對上市公司進行掏空、獲得超過其出資比例應得的私人收益，大股東和中小股東代理沖突加劇。金融投資短期收益高、獲利迅速，便于大股東更快實現財富輸送。文春暉和任國良(2015)[39]指出上市公司實際控制人的機會主義行為大多與虛擬經濟活動有關，他們熱衷于將企業(yè)資源投向房地產、金融等領域，通過激進的資本投機套利策略獲取短期收益，并采取資金占用、關聯交易等方式實現利潤轉移。兩權分離程度越高，實際控制人侵害中小股東利益、獲取控制權私利的動機越強。由此，本文推測：兩權分離度較大的企業(yè)過度負債對金融投資的正向影響更大。

表7 按管理費用率和兩權分離度分組回歸的結果

表7(續(xù))

六、結論和啟示

在我國實體企業(yè)脫實向虛和高杠桿問題的背景下，本文從企業(yè)過度負債視角研究了企業(yè)高杠桿和金融化之間的關系?；?007—2018年我國A股上市公司半年度數據，實證檢驗了企業(yè)過度負債對金融投資行為的影響，發(fā)現過度負債會加劇企業(yè)金融化程度。進一步分析表明，企業(yè)主營業(yè)務發(fā)展狀況和代理問題嚴重程度會對過度負債與金融投資的關系起到調節(jié)作用，在主營業(yè)務盈利水平較低、盈利波動較大、管理費用率較高以及兩權分離度較高的企業(yè)中，過度負債對金融投資的正向影響更強。本文研究將企業(yè)負債端的債務融資和資產端的投資行為聯系起來，為企業(yè)過度負債產生不利影響提供了新的證據，同時加深了對企業(yè)金融化驅動因素的理解?；谏鲜鲅芯拷Y論，得到如下政策啟示：

第一，應采取綜合措施降低企業(yè)過度負債程度。短期內，要繼續(xù)堅持以市場化、法治化方式，積極穩(wěn)妥降低企業(yè)杠桿率。中長期內，應促進多層次資本市場健康發(fā)展，提高直接融資和股權融資比重；應深化金融體制改革，增強金融服務實體經濟能力，提高金融資源配置效率，既要避免把稀缺的資金錯配給低效率企業(yè)，也要避免把資金過度配置給優(yōu)質企業(yè)。

第二，提升實業(yè)投資回報率，降低實業(yè)投資風險。實業(yè)收益率低的企業(yè)為提高盈利更會積極參與金融投資以追求高收益，但企業(yè)對金融投資的風險控制能力一般不如專業(yè)的金融機構，由此可能產生較大的金融風險。因此，有必要特別關注主業(yè)不振企業(yè)的金融投資行為，警惕其在缺乏好投資項目時盲目融資，融資后又擅自改變融資用途、頻繁進行金融投資等行為。從根本上還需要優(yōu)化營商環(huán)境、降低實業(yè)經營成本、提升實業(yè)投資回報率，促使企業(yè)自發(fā)脫虛向實。

第三，加強公司治理建設，緩解公司內部代理問題。代理問題導致企業(yè)資金被用于包括金融投資在內的非效率投資。對于管理層代理問題，一方面應采取合適的激勵手段降低管理層與股東利益的沖突，另一方面要強化監(jiān)督約束，確保企業(yè)管理層行為和決策能夠得到有效的監(jiān)督和控制。對于兩權分離產生的代理問題，要通過加大對實際控制人掏空行為的處罰力度、制定更完備的中小股東權益保護制度等約束實際控制人通過金字塔結構獲取控制權私利的行為。此外，還應通過加強企業(yè)文化建設，促使企業(yè)樹立實業(yè)為本、行穩(wěn)致遠的理念，從企業(yè)內部抑制其金融投資的沖動；通過增加信息披露等方式使外部投資者更好地了解企業(yè)金融投資情況，借助外部力量監(jiān)督和約束企業(yè)的金融投資行為。