非金融企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與入股金融機(jī)構(gòu)研究

徐 立，吳文鋒，丁逸俊

(1.上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030;2.上海證券交易所 資本市場研究所，上海 200120)

近年來，中國企業(yè)實(shí)體經(jīng)營的收益逐步壓縮，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)逐漸增大。面對錯(cuò)綜復(fù)雜的外部環(huán)境和經(jīng)濟(jì)持續(xù)下行的壓力，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的需求也隨之加大，越來越多的企業(yè)通過配置金融資產(chǎn)來實(shí)現(xiàn)利益最大化、抵御風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)金融資產(chǎn)配置與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，已經(jīng)逐漸成為繼宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、貨幣環(huán)境、經(jīng)濟(jì)政策不確定性、地區(qū)差異等因素[1-4]外，企業(yè)金融化問題相關(guān)研究學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)。

除了理財(cái)產(chǎn)品、債券、股票等短期金融資產(chǎn)投資和投資性房地產(chǎn)外，另一種金融資產(chǎn)的配置方式則是對銀行、證券等金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的股權(quán)投資，通過入股金融機(jī)構(gòu)形成長效化的戰(zhàn)略合作或合營聯(lián)營關(guān)系，并計(jì)入長期股權(quán)投資、期末按成本法計(jì)量的可供出售金融資產(chǎn)。2016年起，中國政府積極鼓勵(lì)實(shí)體企業(yè)參股金融機(jī)構(gòu);2019年7月，銀保監(jiān)會(huì)指出，歡迎國內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)和其他經(jīng)營穩(wěn)健的實(shí)體企業(yè)，投資入股現(xiàn)有中小銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)。自此，越來越多擁有雄厚資本的大型企業(yè)或上市企業(yè)開始涉足金融領(lǐng)域。

然而，面對非金融企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)越來越多的現(xiàn)象，學(xué)術(shù)上探討經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與入股金融機(jī)構(gòu)之間關(guān)系的研究卻非常有限。企業(yè)配置金融資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)不同，其經(jīng)濟(jì)后果往往也會(huì)存在顯著差異[5-6]。與短期財(cái)務(wù)性金融資產(chǎn)投資所不同的是，入股金融機(jī)構(gòu)(尤其是非上市金融機(jī)構(gòu))既存在低資產(chǎn)流動(dòng)性帶來的變現(xiàn)問題，也無法在短期獲得相對穩(wěn)定的收益。此時(shí)，從短期利潤最大化的財(cái)務(wù)配置視角無法解釋上市公司入股金融機(jī)構(gòu)的行為。相同地，短期金融資產(chǎn)投資雖然可以在保持資金流動(dòng)性的同時(shí)獲得相對穩(wěn)定的收益，但無法幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降低企業(yè)融資成本、發(fā)展結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等目標(biāo)。相比之下，以往的相關(guān)研究[1，7-9]出于不同的研究視角和目的，把金融資產(chǎn)廣義地界定為所有涌入金融渠道的資金，而并不區(qū)分短期購買金融產(chǎn)品與長期參股金融機(jī)構(gòu)，在一定程度上低估了非金融企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的重要性和特殊性。

本文認(rèn)為，探討企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與入股金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)系，必須從經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)著手。企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)一般由資產(chǎn)端預(yù)期收益的不確定性和負(fù)債端融資成本的不確定性兩方面構(gòu)成。一旦融資渠道收緊或者投資未能獲得預(yù)期收益，就會(huì)造成資金鏈的吃緊，使得核心經(jīng)營業(yè)務(wù)出現(xiàn)問題，導(dǎo)致經(jīng)營活動(dòng)出現(xiàn)大幅波動(dòng)。若融資約束是中國非金融企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的主因，那么，在企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí)，會(huì)傾向于入股金融機(jī)構(gòu)的行為，從負(fù)債成本端降低資金使用成本，為公司提供長期流動(dòng)性、緩釋風(fēng)險(xiǎn)。從這個(gè)角度而言，研究中國企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)管理中的入股金融機(jī)構(gòu)行為，對于深入認(rèn)識(shí)中國企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的成因和金融化的經(jīng)濟(jì)后果，探究金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的方法具有重要意義。

基于此，本文聚焦于非金融企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與入股金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)系。運(yùn)用2010～2018年中國非金融地產(chǎn)類上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究結(jié)果證實(shí)，當(dāng)企業(yè)面臨經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，會(huì)更傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。隨后的經(jīng)濟(jì)效果檢驗(yàn)表明，企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的確可以降低未來企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)制檢驗(yàn)表明，融資成本越高、地區(qū)金融市場發(fā)展程度越落后，企業(yè)越傾向于通過入股金融機(jī)構(gòu)的方式達(dá)到經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)管理的目的。這一結(jié)果表明，當(dāng)企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)后，融資約束在一定程度上得到了改善，企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)更少受到自身的融資成本高企和地區(qū)金融市場發(fā)展不完善的影響，其經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)也得到了下降。穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文替換了被解釋變量，考察了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與入股金融機(jī)構(gòu)之間的U形關(guān)系，對主要變量的內(nèi)生性問題進(jìn)行了處理，結(jié)論依然一致。

與已有研究相比，本文的貢獻(xiàn)在于:其一，聚焦于企業(yè)長期參股金融機(jī)構(gòu)股權(quán)的現(xiàn)象，有針對性地探討了非金融企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。實(shí)證發(fā)現(xiàn)，中國企業(yè)在經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)會(huì)傾向于入股金融機(jī)構(gòu)，而入股金融機(jī)構(gòu)后則有助于減小企業(yè)未來經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。其二，基于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避是企業(yè)金融化的重要影響因素的論述，進(jìn)一步指出中國企業(yè)通過入股金融機(jī)構(gòu)降低自身融資約束水平和克服地區(qū)金融市場發(fā)展的不利影響，從而改善經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。反映了中國企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)加劇的根本原因在于融資約束。總體上，本文拓展了目前中國關(guān)于“企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大的成因”“產(chǎn)融結(jié)合”“實(shí)體產(chǎn)業(yè)金融化”等問題的研究。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

相關(guān)研究表明，企業(yè)金融資產(chǎn)的配置除了受到企業(yè)自身經(jīng)營績效和本文中的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響，同時(shí)也會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、貨幣環(huán)境、經(jīng)濟(jì)政策不確定性等外部環(huán)境的影響[1-4]。近期，企業(yè)金融資產(chǎn)配置與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系則成為相關(guān)研究學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)。李建軍等[10]在研究非金融企業(yè)影子銀行化對經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響時(shí)指出，融資約束低的非金融企業(yè)通過充當(dāng)“實(shí)質(zhì)性信用中介”向融資約束高的企業(yè)融出資金，未來現(xiàn)金流的不確定性取決于借款方的償債能力，一旦借款企業(yè)貸款無法如期歸還，則會(huì)增大放款企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn);另外，企業(yè)通過購買短期金融產(chǎn)品間接參與“影子信貸市場”，加劇企業(yè)部門與金融體系之間的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)，進(jìn)而增加經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。張成思等[9]則從中國實(shí)體企業(yè)金融化的原因?qū)用嬷赋觯泿艛U(kuò)張、資本逐利以及風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避3個(gè)因素均是非金融企業(yè)金融化的關(guān)鍵影響因素。然而，上述相關(guān)研究均不涉及非金融企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的問題。

非金融企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)之間存在著必然的內(nèi)在聯(lián)系。企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)一般是指企業(yè)盈利的波動(dòng)性。從經(jīng)營業(yè)績等于收入減去成本的等式中可以看到，影響企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的因素有兩個(gè)方面，一是資產(chǎn)端預(yù)期收益的不確定性，二是負(fù)債端融資成本的不確定性。短期金融資產(chǎn)配置的背后是主業(yè)業(yè)績的下滑和金融產(chǎn)品收益率的上升，即收益端的視角。但是，有學(xué)者從中國上市企業(yè)的實(shí)證數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，“蓄水池效應(yīng)”并非是中國企業(yè)金融化的主要原因[3，8]。這就意味著，企業(yè)更愿意在經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較小而非經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí)增加短期金融資產(chǎn)的配置。入股金融機(jī)構(gòu)則可以降低企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱和改善銀企關(guān)系，進(jìn)而在企業(yè)面對潛在的負(fù)面沖擊時(shí)得到金融機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性支持，從負(fù)債成本端降低資金使用成本，增大企業(yè)盈利的穩(wěn)健性。鑒于此，提出:

假設(shè)1非金融企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越大，越傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。

上文指出，非金融企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)之間，主要通過整體融資約束水平進(jìn)行相互聯(lián)系。影響企業(yè)整體融資約束水平的因素主要有兩個(gè)方面，一是企業(yè)自身經(jīng)營發(fā)展或是行業(yè)、所有權(quán)屬性導(dǎo)致的不同的個(gè)體融資約束程度，即個(gè)體層面的影響;二是企業(yè)所屬地區(qū)金融市場發(fā)展程度帶來的外部環(huán)境的融資約束程度，即環(huán)境層面的影響。

黎文靖等[11]指出非國有企業(yè)參股金融機(jī)構(gòu)的模式是一種市場競爭壓力和融資約束驅(qū)動(dòng)下自由選擇的結(jié)果。而參股金融機(jī)構(gòu)則有利于降低交易費(fèi)用、緩解融資約束程度與投資不足，從而達(dá)到資源優(yōu)化配置，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和競爭力[12-13]。其邏輯機(jī)理在于，入股金融機(jī)構(gòu)可以通過幫助企業(yè)便利地獲取信貸資源，而緩解資金需求方(實(shí)體企業(yè))與供給方(銀行等金融機(jī)構(gòu))之間的信息不對稱程度所導(dǎo)致的逆向選擇，從而降低交易成本[13-15]。另外，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越高的企業(yè)，因?yàn)槔麧櫟牟淮_定性高并且破產(chǎn)概率更高，銀行為之設(shè)定的抵押率更低，其面臨的融資約束問題則更嚴(yán)重，企業(yè)從商業(yè)銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)獲得的信貸支持越少[13]。研究表明，由長期股權(quán)投資構(gòu)建的企業(yè)集團(tuán)對企業(yè)金融資產(chǎn)投資行為也能產(chǎn)生廣泛影響，參股金融機(jī)構(gòu)形成的“內(nèi)循環(huán)”不但能夠降低融資成本，還能在公司擴(kuò)張過程中強(qiáng)化核心控股公司的收益[6]。在這種情況下，企業(yè)通過長期參股銀行、證券等金融機(jī)構(gòu)從而降低其融資成本的動(dòng)機(jī)則更強(qiáng)烈。

另外，徐立等[4]指出，無論從企業(yè)實(shí)體經(jīng)營狀況還是從其持有的金融資產(chǎn)規(guī)模上講，中國制造業(yè)企業(yè)都存在著顯著的地域特征，地區(qū)間金融市場發(fā)達(dá)程度和政府干預(yù)程度會(huì)對企業(yè)金融投資和實(shí)體產(chǎn)業(yè)的資源配置選擇和效率形成影響。中國目前地區(qū)之間金融市場的發(fā)展程度差異巨大，對于一般上市公司而言，很難與大型國有銀行或商業(yè)銀行形成直接的投融資關(guān)系，因而其參股金融機(jī)構(gòu)的對象往往是當(dāng)?shù)氐某鞘猩虡I(yè)銀行、農(nóng)商行、農(nóng)村信用合作社等，地域因素在企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)方面存在較大影響。發(fā)達(dá)的區(qū)域金融市場和區(qū)域金融體系能夠強(qiáng)化資源的配置功能，從而降低企業(yè)外部融資的成本，有效緩解企業(yè)融資約束[16-17]。而在金融市場發(fā)展程度更低的區(qū)域，企業(yè)通過與當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)合作或聯(lián)營的方式，彌補(bǔ)區(qū)域金融市場本身發(fā)展程度的不足。Gerschenkron[18]從經(jīng)濟(jì)發(fā)展視角，認(rèn)為產(chǎn)融結(jié)合對于經(jīng)濟(jì)相對落后地區(qū)，通過資本的有效供給解決其早期工業(yè)化資本形成問題，提出了產(chǎn)融結(jié)合的資本供給效應(yīng)。萬良勇等[13]發(fā)現(xiàn)，參股銀行的融資約束緩解作用在金融欠發(fā)達(dá)地區(qū)更為明顯。因此，提出:

假設(shè)2在非金融企業(yè)相同的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)水平下，個(gè)體融資約束程度越高，越傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。

假設(shè)3在非金融企業(yè)相同的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)水平下，地區(qū)金融市場發(fā)展程度越低，越傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。

2 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定與變量選擇

(1)被解釋變量。入股金融機(jī)構(gòu)(DummySI)是虛擬變量。本文搜集并手工修正了中國非金融地產(chǎn)上市公司參股銀行、證券等金融機(jī)構(gòu)的情況。2014年會(huì)計(jì)準(zhǔn)則修改前，上市公司參股金融機(jī)構(gòu)大多納入長期股權(quán)投資。2014年年報(bào)開始，大多數(shù)上市公司則把持有的金融機(jī)構(gòu)股權(quán)調(diào)整為“期末按成本法計(jì)量的可供出售金融資產(chǎn)”，并在財(cái)務(wù)報(bào)表附注中披露。為防止企業(yè)以短期財(cái)務(wù)投資為目的進(jìn)行參股金融機(jī)構(gòu)，剔除了參股時(shí)間小于兩年的情況。當(dāng)企業(yè)長期參股銀行、證券等金融機(jī)構(gòu)時(shí)，DummySI取值為1，否則為0。

(2)解釋變量。經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)(FinRisk)。參考文獻(xiàn)[10，19]中的做法，用會(huì)計(jì)收益波動(dòng)性作為經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。會(huì)計(jì)收益波動(dòng)性等于樣本企業(yè)經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的資產(chǎn)報(bào)酬率在5年內(nèi)(t-2年～t+2年)的標(biāo)準(zhǔn)差。該值越大，表示經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越大。

(3)控制變量。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[20-21]顯示，其他諸如企業(yè)規(guī)模、收益水平、企業(yè)年齡、未來成長性、股權(quán)結(jié)構(gòu)等微觀個(gè)體因素也是影響企業(yè)金融資產(chǎn)配置選擇的重要?jiǎng)右?。選取企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)(Size)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)、上市年齡(Age)、主營業(yè)務(wù)收入增長率(Growth)以及實(shí)控人股權(quán)比例(Ownershare)作為微觀企業(yè)個(gè)體的控制變量(Control)。另外，本文模型中還控制了年度效應(yīng)(Year)和行業(yè)效應(yīng)(Industry)。

考慮到本文被解釋變量為二元虛擬變量，在探究企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與入股金融機(jī)構(gòu)的關(guān)系時(shí)，本文同時(shí)構(gòu)建了面板數(shù)據(jù)Logit和Probit模型進(jìn)行研究。Logit和Probit模型的區(qū)別在于采用的分布函數(shù)不同，前者假設(shè)隨機(jī)變量服從邏輯概率分布，而后者假設(shè)隨機(jī)變量服從正態(tài)分布。具體如模型為

當(dāng)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大而更傾向于入股金融機(jī)構(gòu)時(shí)，γ1的系數(shù)將顯著為正，而α1的系數(shù)顯著為負(fù)。變量定義如表1所示。

表1 本文所有變量的定義

2.2 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選取2010～2018年中國A股市場的非金融地產(chǎn)上市公司為研究樣本，剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終，共獲得3 348家非金融地產(chǎn)類上市公司，和23 074個(gè)觀測值。所有上市公司財(cái)務(wù)、行業(yè)和宏觀變量數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫，地區(qū)金融市場發(fā)展程度指數(shù)來自2019年4月發(fā)布的《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告(2018)》。為克服極端值的影響，對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%的Winsorize處理。

3 實(shí)證研究結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2列出了所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從全樣本來看，在2010～2018年的9年間，中國非金融地產(chǎn)類上市公司的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)(FinRisk)的均值為4.17，入股金融機(jī)構(gòu)的上市公司占總樣本的近20%。而由表3主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)可見，同期入股金融機(jī)構(gòu)與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)系數(shù)為0.05，顯著大于0。另外，企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)、凈資產(chǎn)收益率、上市年齡、主營業(yè)務(wù)收入增長率以及實(shí)控人股權(quán)比例也差異較大，都可能影響企業(yè)金融資產(chǎn)的配置。

表2 本文所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 主要變量的相關(guān)系數(shù)

3.2 經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股決策的影響檢驗(yàn)

表4給出了企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)(DummySI)的影響。列(1)是采用Logit模型的回歸結(jié)果，列(2)是采用Probit模型的回歸結(jié)果。同時(shí)，為了克服內(nèi)生性問題對實(shí)證結(jié)果的影響，用企業(yè)所在行業(yè)其他公司的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)(FinRisk)的均值(mean_Fin Risk)，以及企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)(Fin Risk)的滯后一階項(xiàng)(L.FinRisk)，作為非金融地產(chǎn)類上市公司企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的工具變量，采用兩步法回歸處理二值選擇模型的內(nèi)生性問題。列(3)是采用兩部法IV Probit模型的回歸結(jié)果。

表4 經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的影響

列(1)的結(jié)果顯示，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)的影響系數(shù)在5%顯著性水平上顯著大于零，即企業(yè)面臨的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越大，越會(huì)傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。在其他條件不變的情況下，會(huì)計(jì)收益波動(dòng)性每上升1點(diǎn)，企業(yè)持有其他金融機(jī)構(gòu)股權(quán)的概率(邊際影響)就會(huì)提高約2.36%。運(yùn)用Probit模型(列(2))和運(yùn)用兩步法IV Probit模型(列(3))得出的結(jié)論與Logit模型一致。企業(yè)總資產(chǎn)(Size)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)和上市年齡(Age)等控制變量則對企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的影響也基本符合預(yù)期。規(guī)模越大、業(yè)績越好、上市年份越長的企業(yè)更傾向于持有金融機(jī)構(gòu)股權(quán)。

把樣本按照是否入股金融機(jī)構(gòu)分為參股組(treat group)和非參股組(control group)。參股組中以每家企業(yè)選擇入股金融機(jī)構(gòu)的第一年作為被解釋變量，入股前一年的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)作為解釋變量，考察企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)如何影響參股決策。由于非參股組并不存在“入股前一年”，故采用兩種方法處理非參股組。①使用傾向性得分配對(PSM)的方法選取企業(yè)總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率、上市年齡、主營業(yè)務(wù)收入增長率和實(shí)控人股權(quán)比例作為配對標(biāo)準(zhǔn)，對同年份同行業(yè)進(jìn)行一對一匹配。例如，對于在2012年入股金融機(jī)構(gòu)的企業(yè)A，根據(jù)企業(yè)A在2011年的特征匹配滿足條件的2011年的非參股組企業(yè)B。②對每一家非參股組企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和公司特征變量取年度均值。因此，原來的面板數(shù)據(jù)Logit和Probit模型轉(zhuǎn)換為橫截面Logit和Probit模型。

表5中列(1)、(2)為PSM方法的結(jié)果，列(3)、(4)為取年度均值的結(jié)果。實(shí)證結(jié)果顯示，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)的影響系數(shù)在5%顯著性水平上顯著大于零，即經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)大的企業(yè)會(huì)選擇入股金融機(jī)構(gòu)。上述結(jié)果均說明，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)是中國非金融企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的重要影響因素。當(dāng)企業(yè)面臨經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，更傾向于長期參股金融機(jī)構(gòu)股權(quán)，驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。

表5 經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)參股決策的影響

3.3 經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)

上文結(jié)果表明，當(dāng)企業(yè)面臨經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，會(huì)傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。那么，究竟入股金融機(jī)構(gòu)能否起到降低企業(yè)未來經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的效果?從這個(gè)問題出發(fā)，對入股金融機(jī)構(gòu)與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行檢驗(yàn)。此時(shí)，解釋變量變?yōu)楫?dāng)期入股金融機(jī)構(gòu)的虛擬變量，而被解釋變量則為企業(yè)下一期的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)變量。具體模型為

為了避免因截面上公司的內(nèi)在特征而不是產(chǎn)融結(jié)合決策所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果影響，分別進(jìn)行了PSM后的漸進(jìn)雙重差分方法(time-varying DID)和Heckman兩階段方法檢驗(yàn)，在一定程度上解決樣本選擇偏差和內(nèi)生性等問題。具體地:①按照上節(jié)中提到的方法，通過PSM方法對參股組和非參股組樣本進(jìn)行匹配?？紤]到各企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的時(shí)點(diǎn)不同，也存在入股狀態(tài)不停發(fā)生改變的可能，參考Beck等[22]的做法，在雙重固定效應(yīng)的估計(jì)框架下進(jìn)行漸進(jìn)雙重差分。②企業(yè)特征本身可能決定了入股金融機(jī)構(gòu)的決策，從而致使具有較為嚴(yán)重的自選擇問題。為此，使用Heckman兩階段方法進(jìn)行檢驗(yàn)，以盡可能地控制自選擇問題。

表6中列(1)～(3)分別展示了普通雙重固定效應(yīng)模型、PSM后的漸進(jìn)雙重差分模型和Heckman兩階段模型的實(shí)證結(jié)果。表6的結(jié)果表明，入股金融機(jī)構(gòu)虛擬變量前的系數(shù)顯著小于0，即企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的確可以降低未來企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

表6 企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)對未來經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響

3.4 機(jī)制檢驗(yàn)

3.4.1 個(gè)體融資約束程度 若個(gè)體融資約束是中國上市公司入股金融機(jī)構(gòu)來降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的主要機(jī)制，那么，在不同融資約束的上市公司之間，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)的影響程度也應(yīng)有所差異。對于個(gè)體融資約束較大的公司而言，相同程度的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)下長期參股金融機(jī)構(gòu)股權(quán)的動(dòng)機(jī)則會(huì)更強(qiáng)烈。

因此，在機(jī)制檢驗(yàn)中根據(jù)企業(yè)的自身融資約束水平，將樣本企業(yè)分為個(gè)體融資約束較大組和個(gè)體融資約束較小組分別進(jìn)行回歸。借鑒文獻(xiàn)[23-25]中的做法，構(gòu)建了KZ指數(shù)用于衡量個(gè)體融資約束程度。具體而言，KZ指數(shù)的構(gòu)建包括經(jīng)營性現(xiàn)金流/上期總資產(chǎn)、現(xiàn)金股利/上期總資產(chǎn)、現(xiàn)金持有/上期總資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率以及托賓Q值。隨后，每一年根據(jù)KZ指數(shù)的大小把樣本公司分為兩組。KZ指數(shù)越大，意味著上市公司面臨的個(gè)體融資約束程度越高，反之亦然。

表7的結(jié)果顯示，在融資約束較大組中，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)的影響系數(shù)為0.040 8，在1%顯著性水平下顯著為正。而在融資約束較小組中，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)的影響系數(shù)則僅為0.018 3。上述結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了個(gè)體融資約束是影響中國上市公司面臨經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)時(shí)入股金融機(jī)構(gòu)的主要機(jī)制。上述結(jié)論驗(yàn)證了假設(shè)2。

表7 融資約束的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)影響上的分組檢驗(yàn)

3.4.2 地區(qū)金融市場發(fā)展程度 本文認(rèn)為經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)的影響還會(huì)通過地區(qū)金融市場發(fā)展程度這一渠道得以強(qiáng)化。在方程中加入代表地區(qū)差異的地區(qū)金融市場發(fā)展程度(AreaFin)變量，并加入其與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的交乘項(xiàng)(AreaFin×Fin Risk)。以此考察地區(qū)差異在經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)的影響中存在的調(diào)節(jié)作用。地區(qū)金融市場發(fā)展程度(AreaFin)來自《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告(2018)》中的各省要素市場發(fā)展程度指數(shù)，缺失值參考徐立等[4]做線性回歸插值法處理。

由表8列(1)、(2)的結(jié)果可以看出，地區(qū)金融市場發(fā)展程度與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的交乘項(xiàng)顯著小于零，即企業(yè)會(huì)受外部地區(qū)金融市場發(fā)達(dá)程度的影響，從而調(diào)整面臨經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的金融資產(chǎn)配置。相同經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的情況下，地區(qū)金融市場越不發(fā)達(dá)，企業(yè)越會(huì)傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。上述結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)3。

表8 地區(qū)差異在經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)影響的調(diào)節(jié)作用

表7、8的結(jié)果表明，入股金融機(jī)構(gòu)可以降低企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱和改善銀企關(guān)系，進(jìn)而在企業(yè)面對潛在的負(fù)面沖擊時(shí)得到金融機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性支持，緩解企業(yè)的融資約束，減少地區(qū)金融市場發(fā)展不完善帶來的影響，這正是入股金融機(jī)構(gòu)的目的。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.5.1 主要解釋變量的替換 在上文中，用會(huì)計(jì)收益波動(dòng)性作為企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。參考文獻(xiàn)[10，19]中的做法，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，采用Atlman提出的Z-Score指數(shù)作為企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。其計(jì)算公式為:Z-Score=1.2×營運(yùn)資金/總資產(chǎn)+1.4×留存收益/總資產(chǎn)+3.3×息稅前利潤/總資產(chǎn)+0.6×股票總市值/負(fù)債賬面價(jià)值+0.999×銷售收入/總資產(chǎn)。Z-Score指數(shù)用于衡量企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性，該指數(shù)越小，表示經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)水平越高。主要解釋變量替換后，表9的結(jié)果顯示，當(dāng)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)會(huì)更傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)論與上文結(jié)論保持一致。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)1:主要解釋變量的替換

3.5.2 U型關(guān)系的檢驗(yàn) 宋軍等[1]指出，中國上市公司持有的非貨幣金融資產(chǎn)和公司的經(jīng)營收益率之間呈U形關(guān)系，即高業(yè)績和低業(yè)績公司都趨向于持有更多金融資產(chǎn)。那么，在本文中，是否企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對入股金融機(jī)構(gòu)的影響也具有U形關(guān)系?

穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，在模型中加入了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的平方項(xiàng)(FinRisk2)。表10的結(jié)果顯示，F(xiàn)inRisk2前的系數(shù)均不顯著，說明企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與入股金融機(jī)構(gòu)之間并不存在U形關(guān)系。

表10 穩(wěn)健性檢驗(yàn)2:U形關(guān)系的檢驗(yàn)

4 結(jié)論

本文運(yùn)用2010～2018年中國A股非金融地產(chǎn)類上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí)，非金融企業(yè)會(huì)傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。在其他條件不變的情況下，會(huì)計(jì)收益波動(dòng)性越高，企業(yè)持有其他金融機(jī)構(gòu)股權(quán)的概率(邊際影響)就會(huì)越大。而經(jīng)濟(jì)效果檢驗(yàn)同時(shí)表明，企業(yè)入股金融機(jī)構(gòu)可以降低未來企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

隨后，機(jī)制檢驗(yàn)表明，個(gè)體融資約束越高、地區(qū)金融市場發(fā)展程度越落后，企業(yè)越傾向于通過入股金融機(jī)構(gòu)的方式達(dá)到經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)管理的目的。對于個(gè)體融資約束較大的公司而言，相同程度的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)下入股金融機(jī)構(gòu)的動(dòng)機(jī)則會(huì)更強(qiáng)烈。而相同程度的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)下，地區(qū)金融市場發(fā)展程度越落后，企業(yè)越傾向于入股金融機(jī)構(gòu)。

最后，本文的研究對于深入認(rèn)識(shí)中國企業(yè)金融化的成因，探究金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的方法具有重要意義。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)該著力疏通地方銀行與企業(yè)之間的壁壘，發(fā)展落后地區(qū)的金融市場環(huán)境，打破地域間的市場分割，讓市場這一“無形的手”充分發(fā)揮作用。