金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響

劉 磊

（信陽農(nóng)林學院 財經(jīng)學院，河南 信陽 464000）

一、引言

自黨的十八大以來，中國不斷優(yōu)化科技創(chuàng)新政策，推動“改革舉措—政策措施—法律法規(guī)”螺旋式上升，為國家建設科技創(chuàng)新體系提供政策引導?！笆奈濉币?guī)劃提出，深入實施科教興國戰(zhàn)略、人才戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，完善國家創(chuàng)新體系，加快建設科技強國。國家關(guān)于創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的政策實施，彰顯出科技創(chuàng)新在國家戰(zhàn)略中的重要地位，凸顯其對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實意義。實體企業(yè)作為國家科技創(chuàng)新關(guān)鍵著力點，對加快科技創(chuàng)新、建設制造強國、網(wǎng)絡強國與數(shù)字中國發(fā)揮底層驅(qū)動作用。黨的十二大報告明確提出：“堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上，推進新型工業(yè)化，加快建設制造強國、質(zhì)量強國、航天強國、交通強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國”。以實體企業(yè)創(chuàng)新帶動新技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)與新行業(yè)發(fā)展，對于創(chuàng)新型國家建設發(fā)揮著“穩(wěn)定器”與“定海針”作用，利于形塑經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展新優(yōu)勢。熊彼特曾言，企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展離不開金融市場的支持，而有效的金融資產(chǎn)配置是實體企業(yè)創(chuàng)新效率提升的基礎支撐。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2009 年，中國整體研發(fā)投入經(jīng)費為5802.1 億元，到2020 年這一數(shù)據(jù)達到24393.1 億元。在僅十多年時間內(nèi)，國家研發(fā)投入經(jīng)費增加近4 倍之多，增速領跑世界各國，總量位居世界第二，以充足的金融資產(chǎn)配置驅(qū)動實體經(jīng)濟創(chuàng)新效率提升。但伴隨著實體企業(yè)配置金融資產(chǎn)增多，部分企業(yè)逐漸出現(xiàn)由經(jīng)營主業(yè)轉(zhuǎn)向金融投資的情況，產(chǎn)生“脫實向虛”現(xiàn)象，扼制創(chuàng)新效率提升。于此背景下，研究金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率二者關(guān)系，對于實體經(jīng)濟“脫虛向?qū)崱币约案哔|(zhì)量發(fā)展頗具實效性。

金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)開展創(chuàng)新活動具有重要影響，主要表現(xiàn)為正向的激勵效應和負向的抑制效應。就激勵效應而言，金融資產(chǎn)配置作為資本支持路徑，能夠?qū)嶓w企業(yè)R&D投資[1]、技術(shù)研發(fā)投入[2]、綠色技術(shù)創(chuàng)新[3]產(chǎn)生積極影響，從而推動實體企業(yè)創(chuàng)新效率提升。尤其是金融資產(chǎn)配置能夠加快實體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[4]、提升創(chuàng)新可持續(xù)性[5]，促使實體企業(yè)適應數(shù)字經(jīng)濟變革趨勢，加快技術(shù)創(chuàng)新改革，助力創(chuàng)新效率提高。就抑制效應而言，宏觀上金融資產(chǎn)配置易引發(fā)實體企業(yè)“脫實向虛”[6]，不利于實體企業(yè)更好借助金融資產(chǎn)疏通技術(shù)創(chuàng)新渠道、深化創(chuàng)新投入，阻滯創(chuàng)新效率提升；微觀上金融資產(chǎn)配置能夠擴大實體企業(yè)高管薪酬差距[7]、加大企業(yè)財務風險[8]，弱化金融資產(chǎn)原本對于實體企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的支持效益，阻滯創(chuàng)新效率提升。

文章基于2013—2021 年中國滬深A 股上市高端制造業(yè)樣本，從實體企業(yè)自身角度出發(fā)，研究金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，并對其作用機制展開探討，為實體企業(yè)借助金融資產(chǎn)配置加大創(chuàng)新研發(fā)提供理論參鑒，亦為政府、科創(chuàng)企業(yè)、金融市場出臺關(guān)聯(lián)政策提供決策依據(jù)。

二、假設提出

1.直接影響：金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率

通常情況下，實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置出于儲蓄與投機兩種動機來考量。就儲蓄動機而言，實體企業(yè)借助金融資產(chǎn)配置不斷加大現(xiàn)金流儲蓄，希望獲得長期大額創(chuàng)新投資，為創(chuàng)新活動開展提供保障[9]。就投機動機而言，實體企業(yè)希冀通過金融資產(chǎn)配置獲得較高收益，并將所獲金融資源向金融部門傾斜，降低創(chuàng)新投資意愿，不利于創(chuàng)新效率提升。從實際情況來看，實體企業(yè)創(chuàng)新具有風險高、不確定性強、耗時長等特征，需要實體企業(yè)提高資金管理與決策能力，為創(chuàng)新活動開展儲蓄基礎資本?；谶@一屬性，實體企業(yè)以金融資產(chǎn)配置強化創(chuàng)新研發(fā)具有階段性特征，需歷經(jīng)初期感知、大力投入、效應凸顯與邊際收益遞減四個階段的動態(tài)演進過程。初期感知是實體企業(yè)應用金融資產(chǎn)的初始階段，處于該階段的實體企業(yè)面臨激烈市場競爭，不得不考慮投入一定金融資產(chǎn)助力研發(fā)創(chuàng)新。但創(chuàng)新活動開展具有周期性，短期內(nèi)金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響并不明顯。在大力投入與效應凸顯階段，實體企業(yè)借助高額資金儲備，強化創(chuàng)新活動投入，促使金融資產(chǎn)配置對創(chuàng)新效率的促進作用逐步凸顯。一方面，實體企業(yè)借助持續(xù)的金融資產(chǎn)配置，積極通過國內(nèi)外市場合作加大創(chuàng)新技術(shù)與產(chǎn)品引入[10]，提高創(chuàng)新效率。另一方面，實體企業(yè)以金融資產(chǎn)均衡化配置滿足自身研發(fā)創(chuàng)新、設備購入等基礎費用需求，發(fā)揮金融資產(chǎn)的“蓄水池效應”，支持創(chuàng)新活動開展，進而提升創(chuàng)新效率。而隨著實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置步入邊際收益遞減階段，在享受到利好金融資產(chǎn)配置與應用基礎上，實體企業(yè)間均會通過金融資產(chǎn)配置展開競爭，造成創(chuàng)新研發(fā)產(chǎn)品與服務同質(zhì)化現(xiàn)象，倒逼實體企業(yè)通過更新技術(shù)與產(chǎn)品獲得壟斷利潤，加大了金融風險敞口，干擾創(chuàng)新活動正常開展，對創(chuàng)新效率提升造成較大沖擊。基于此，提出假設H1：

假設H1：金融資產(chǎn)配置會對實體企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響，呈現(xiàn)先上升后下降的倒“U”型非線性特征。

2.間接影響：融資約束與創(chuàng)新投資的中介作用

基于金融資產(chǎn)配置發(fā)揮的直接效應，從金融風險規(guī)避效應與創(chuàng)新投資強化效應探究其對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。

就金融風險規(guī)避效應而言，實體企業(yè)與外部金融市場間往往存在嚴重信息不對稱問題，導致資金供給方無法掌握交易所需信息。為企業(yè)帶來較為嚴重的融資約束。這導致實體企業(yè)創(chuàng)新活動受到資源性限制，逐漸降低創(chuàng)新利潤，不利于創(chuàng)新效率提升[11]。而有效的金融資產(chǎn)配置通過外源性與內(nèi)源性兩種融資渠道，夯實實體企業(yè)創(chuàng)新所需研發(fā)資本，利于創(chuàng)新效率提高。一方面，實體企業(yè)借助金融資產(chǎn)強化儲蓄流動性，通過增加持有金融資產(chǎn)規(guī)模緩解信貸配給問題，實現(xiàn)技術(shù)、數(shù)據(jù)、人力等資源合理化引入，達到提高創(chuàng)新效率的目的。另一方面，實體企業(yè)進行金融資產(chǎn)配置可優(yōu)化金融資源供給環(huán)境，借助更為健全的金融服務體系緩解融資約束問題。這能夠滿足實體企業(yè)新興渠道、新興業(yè)態(tài)與新興領域投入的金融需求，增強創(chuàng)新活動開展效能，提高創(chuàng)新效率。根據(jù)以上分析，提出假設H2：

假設H2：金融資產(chǎn)配置會通過融資約束緩解，影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率。

就創(chuàng)新投資強化效應而言，實體企業(yè)以創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展搶占市場份額的動機，需長期投資數(shù)字基礎設施或者發(fā)展數(shù)字技術(shù)[12]。這會占據(jù)企業(yè)大部分投資支出，若項目中斷還可能帶來較大損失，不利于激發(fā)創(chuàng)新活性。而金融資產(chǎn)配置作為實體企業(yè)獲取資本支持的一項關(guān)鍵舉措，能夠通過多渠道資金注入夯實企業(yè)資本實力，為企業(yè)開展創(chuàng)新投資提供所需資金，提高其創(chuàng)新效率。首先，實體企業(yè)借助金融資產(chǎn)高流動性與強變現(xiàn)性特征，增加籌融資能力，并將所獲收益投入其他實體企業(yè)，用以聯(lián)盟研發(fā)創(chuàng)新技術(shù)、產(chǎn)品或者服務[13]。這不僅有利于突破實體企業(yè)面臨的新技術(shù)發(fā)展瓶頸，還能夠推動其借助新利潤增長點抱團完成創(chuàng)新攻關(guān)，顯著提升創(chuàng)新效率。其次，金融資產(chǎn)配置可以為流動性不足的實體企業(yè)儲備資金，并推動企業(yè)在金融市場進行不同期限交易，改善投融資環(huán)境，提升創(chuàng)新效率。最后，實體企業(yè)借助金融資產(chǎn)配置將部分閑散資金投入金融市場，不僅實現(xiàn)了資本保值與增值，還增加資產(chǎn)變現(xiàn)與流動性能力，規(guī)避創(chuàng)新活動潛在的資金斷裂風險，持續(xù)提升創(chuàng)新效率。基于以上分析，提出假設H3：

假設H3：金融資產(chǎn)配置會通過提升創(chuàng)新投資水平，影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率。

三、研究設計

1.樣本數(shù)據(jù)處理

考慮到數(shù)據(jù)可得性，文章以2013—2021 年中國滬深A 股上市高端制造業(yè)為研究樣本。依據(jù)中國產(chǎn)業(yè)分類標準，高端制造業(yè)包含專用設備制造業(yè)，計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，儀器儀表制造業(yè)以及鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業(yè)五大類一級行業(yè)，細分為18 個二級行業(yè)。為確保研究準確性，剔除數(shù)據(jù)嚴重缺失的企業(yè)和ST、*ST類樣本企業(yè)。樣本數(shù)據(jù)來源于WIND 數(shù)據(jù)庫、CSMAR 數(shù)據(jù)庫、CNRDS 數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。部分缺失數(shù)據(jù)通過相關(guān)企業(yè)財務報表進行補充。為避免極端值影響，對連續(xù)變量采取上下1%縮尾處理。

2.變量選取與說明

（1） 被解釋變量

被解釋變量為實體企業(yè)創(chuàng)新效率(Realinn)。將實體企業(yè)創(chuàng)新效率定義為實體企業(yè)實際創(chuàng)新產(chǎn)出與前沿面創(chuàng)新產(chǎn)出的比值。采用C-D 生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型對實體企業(yè)創(chuàng)新效率進行測度，具體計算公式如下：

其中，Realinnit∈(0，1]，當μit=0 時，創(chuàng)新效率取值最大，為1；μit值越大，Realinn 值越小，意味著實體企業(yè)創(chuàng)新效率越小。

進一步借助超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型進行穩(wěn)健性檢驗，計算公式具體如下：

其中，lnInnoutit為t 時期第i 個企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，以企業(yè)當年發(fā)明專利申請數(shù)量加1 取對數(shù)進行衡量；lnPerit與lnRDit為t時期第i 個企業(yè)研發(fā)人員與研發(fā)支出兩類創(chuàng)新投入，分別以研發(fā)人員數(shù)量對數(shù)值和企業(yè)研發(fā)支出總金額對數(shù)值進行衡量；υit與μit分別為隨機干擾項和技術(shù)非效率影響項。此外，借鑒萬源星、許永斌(2019)[14]的研究，分別賦予企業(yè)外觀設計、實用新型以及發(fā)明專利0.2、0.3 和0.5 的權(quán)重，以此作為替換企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標進行穩(wěn)健性檢驗。

（2） 核心解釋變量

核心解釋變量為金融資產(chǎn)配置(Finan)。為準確研判實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置情況，文章從樣本企業(yè)財務報表中提取出持有至到期投資、可供出售金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、交易性金融資產(chǎn)五類會計科目，并識別篩選出實體企業(yè)對金融機構(gòu)的長期股權(quán)投資。在此基礎上，對實體企業(yè)持有的金融資產(chǎn)規(guī)模取數(shù)值以相鄰年份實體企業(yè)金融資產(chǎn)規(guī)模的一階差分衡量實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平。

（3） 中介傳導變量

第一，融資約束(Fincon)。文章借鑒苗苗等(2019)[15]的研究，采用WW 指數(shù)衡量企業(yè)融資約束程度，具體計算公式如下：

上式中，Cashit為i 企業(yè)第t 年支付現(xiàn)金股利的虛擬變量，若支付現(xiàn)金股利，取值為1，否則取值為0；Finconit為經(jīng)營活動現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比值；Liait為長期負債額與總資產(chǎn)的比值；Toassit為總資產(chǎn)對數(shù)值；Esalit和Indsalit為企業(yè)與行業(yè)的銷售增長率。WW 指數(shù)越高，意味著企業(yè)的融資約束程度越深。

第二，企業(yè)創(chuàng)新投資(RD)。企業(yè)創(chuàng)新投資主要包括相對支出與絕對支出兩大類?；诖?，采用研發(fā)支出與企業(yè)總資產(chǎn)比值衡量相對支出，采用研發(fā)支出對數(shù)值衡量絕對支出，并借助熵權(quán)法測算企業(yè)創(chuàng)新投資水平。

（4） 控制變量

考慮到影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率的因素較多，文章借鑒熊凱軍(2022)[16]、石軍偉等(2022)[17]的研究，從以下兩個層面選取控制變量加入回歸方程：第一，企業(yè)微觀層面特征變量。盈利能力(Profit)，以期末凈利潤與企業(yè)總資產(chǎn)比值進行衡量。企業(yè)管理水平(Entman)，以企業(yè)管理費用與營業(yè)總收入比值進行衡量。企業(yè)規(guī)模(Size)，以企業(yè)期末總資產(chǎn)的自然對數(shù)進行衡量。現(xiàn)金流比率(Cash)，以經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量與企業(yè)總資產(chǎn)比值進行衡量。高管持股比例(Mhold)，以管理層持股數(shù)量與企業(yè)總股份數(shù)量比值進行衡量。資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)(Asset)，以期末固定資產(chǎn)金額與期末總資產(chǎn)比值來衡量。財務杠桿(Finlev)，以期末總負債與總資產(chǎn)之比進行衡量。第二，其他控制變量，包括實體企業(yè)個體效應和時間固定效應。主要變量特征描述如表1 所示。

表1 主要變量特征描述

3.模型構(gòu)建

（1） 基準模型

為檢驗金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響作用，文章構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型展開實證分析，具體計算公式如下：

其中，Realinnit為被解釋變量，指代i 企業(yè)t 時期的創(chuàng)新效率；Finanit為核心解釋變量，指代i 企業(yè)t 時期的金融資產(chǎn)配置水平；同時，在公式中引入金融資產(chǎn)配置的二次項，用以檢驗金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率的非線性關(guān)系；Controlit為所選控制變量；μi為實體企業(yè)個體固定效應；δt為時間固定效應；εit代表誤差項；α1與α2為本研究重點關(guān)注的系數(shù)，預期前者為正，后者為負。

（2） 中介效應模型

進一步研究金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響機制，借鑒王海燕等(2021)[18]研究，構(gòu)建如下多重中介效應模型：

其中，F(xiàn)inconit和RDit為中介變量，是i 企業(yè)t 時期的融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投資。若估計系數(shù)α1與α2顯著，意味著中介效應成立。因此，首先檢驗(4)式中上述兩個系數(shù)的顯著性；其次利用式(5)和式(6)依次檢驗金融資產(chǎn)配置對中介變量系數(shù)β1、γ1的顯著性，以及式(7)中系數(shù)θ3、θ4的顯著性。

四、實證結(jié)果分析與評價

1.基準估計

表2 為金融資產(chǎn)配置影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率的基準回歸結(jié)果。其中，列(1)～列(8)為依次加入控制實體企業(yè)微觀特征變量的回歸結(jié)果，所有回歸均控制了實體企業(yè)個體固定效應和時間固定效應?；貧w結(jié)果表明，金融資產(chǎn)配置的一次項回歸系數(shù)為正且通過10%顯著性檢驗，金融資產(chǎn)配置的二次項回歸系數(shù)在5%顯著性統(tǒng)計檢驗水平上為負。這意味著當金融資產(chǎn)配置水平小于35.72 時，實體企業(yè)創(chuàng)新效率會伴隨金融配置水平提升而增加；當金融資產(chǎn)配置水平大于35.72 時，實體企業(yè)創(chuàng)新效率會伴隨金融配置水平提升而降低。即金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率之間存在倒“U”型非線性關(guān)系。金融資產(chǎn)配置在前期會對實體企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生積極影響，但伴隨實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平不斷提升這種促進作用會逐步減弱甚至發(fā)生逆轉(zhuǎn)，在跨過臨界點之后會抑制實體企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。由此，驗證了假設H1 的存在性。文章所選樣本企業(yè)在實體企業(yè)中具有一定體量和重要性，因此其金融資產(chǎn)配置水平具備一定代表性。由表1 變量特征描述結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，金融資產(chǎn)配置水平的均值為1.502，與臨界值35.72 具有較大差距，表明中國實體企業(yè)普遍處于提升金融資產(chǎn)配置水平、促進創(chuàng)新效率提升的前期階段，但部分金融資產(chǎn)配置水平較高的實體企業(yè)也須防范相關(guān)的負面影響。控制變量方面，盈利能力、企業(yè)管理水平、現(xiàn)金流比率對實體企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著正向影響，而高管持股比例、資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)與財務杠桿對實體企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著負向影響，企業(yè)規(guī)模的影響作用未通過顯著性水平檢驗。

表2 金融資產(chǎn)配置影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率的基準回歸結(jié)果

2.內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

通過前文檢驗分析，發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率具有倒“U”型非線性影響，對于這一結(jié)論需謹慎看待。原因在于，在基準回歸中金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率之間可能存在內(nèi)生相關(guān)性：一是金融資產(chǎn)配置、實體企業(yè)創(chuàng)新效率以及企業(yè)微觀特征變量之間可能存在互為因果的內(nèi)生性。一方面，實體企業(yè)開展創(chuàng)新活動需大量資金支持，可能會配置較多金融資產(chǎn)以獲得創(chuàng)新活動所需的資金，進而提升自身創(chuàng)新效率；另一方面，考慮到實體企業(yè)創(chuàng)新效率受到前一期創(chuàng)新績效的影響，當期創(chuàng)新效率可能會受到前一期創(chuàng)新效率影響，即實體企業(yè)創(chuàng)新效率可能存在高度自相關(guān)性，由此產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為有效解決上述可能存在的問題，文章改變前文估計方法，借助動態(tài)面板模型對變量關(guān)系展開實證檢驗。二是金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率在衡量指標上可能有所偏差，進而導致實證結(jié)果出現(xiàn)偏誤。為此，通過替換被解釋變量與核心解釋變量方法，對基準模型進行重新回歸。在替換被解釋變量時，如前文所述，以超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型進行穩(wěn)健性檢驗。在替換解釋變量時，采用金融活動獲利與企業(yè)總利潤比值衡量金融資產(chǎn)配置水平，計算公式為：（匯兌收益+公允價值變動損益+投資收益）/利潤總額。

表3 中列(1)和列(2)分別為差分GMM估計結(jié)果和系統(tǒng)GMM估計結(jié)果。觀察得出，AR(2)檢驗的P 值均大于0.05，意味著殘差項不存在二階自相關(guān)。Sargan 檢驗的P 值均大于0.1，證明文章所選工具變量合理，亦驗證上述模型設定的合理性。從表3結(jié)果中可以看出，實體企業(yè)創(chuàng)新效率一階滯后項回歸系數(shù)均為正，且通過顯著性檢驗，表明實體企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著自相關(guān)性。與基準模型相比，金融資產(chǎn)配置估計系數(shù)的方向和顯著性均沒有太大變動。因此可以認為，基準模型估計結(jié)果并非依賴于特定計量方法產(chǎn)生，即基準回歸結(jié)果具有較高穩(wěn)健性。表3 中列(3)和列(4)分別為替換解釋與被解釋變量的檢驗結(jié)果。可以看出，金融資產(chǎn)配置估計系數(shù)為正，且在5%水平下顯著；金融資產(chǎn)配置二次項估計系數(shù)為負，并通過1%顯著性水平檢驗。這一結(jié)果表明金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率之間具有顯著倒“U”型非線性關(guān)系，進一步證明前文基準回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表3 內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

3.異質(zhì)性分析

受管理機制與人才、資金實力、技術(shù)儲備等各種復雜因素影響，不同類型實體企業(yè)所處發(fā)展階段存在差異，對其創(chuàng)新效率的影響也有所不同。相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新與效率變革方面具有更大提升空間，且存在更加突出的委托—代理問題[19]。基于此，金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響在國有企業(yè)與非國有企業(yè)中可能存在異質(zhì)性。故文章基于所有權(quán)性質(zhì)不同，將樣本企業(yè)劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)兩組，探討金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率影響的異質(zhì)性。在此基礎上，進一步借鑒李健等(2022)[20]的研究，按照企業(yè)生命周期，將樣本企業(yè)劃分為成長期企業(yè)、成熟期企業(yè)與衰退期企業(yè)三組，考察金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響更多體現(xiàn)在哪一類企業(yè)中。具體檢驗結(jié)果如表4 所示。

表4 異質(zhì)性檢驗回歸結(jié)果

表4 列(1)和列(2)為國有企業(yè)與非國有企業(yè)的回歸估計結(jié)果。觀察得知，在國有企業(yè)子樣本中，金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響系數(shù)通過1%顯著性水平檢驗；在非國有企業(yè)子樣本中，金融資產(chǎn)配置的影響系數(shù)未通過顯著性水平檢驗。產(chǎn)生這一結(jié)果的原因在于，國有企業(yè)通常擁有更充足的科研儲備、資本以及人力資源，其創(chuàng)新活動開展受到的制約更少，即企業(yè)創(chuàng)新活動會受到“所有制歧視”。因此，金融資產(chǎn)配置對國有企業(yè)創(chuàng)新效率的邊際效應相對較小，對非國有企業(yè)創(chuàng)新效率的影響作用更加顯著。表4 列(3)～列(5)為金融資產(chǎn)配置在成長期、成熟期與衰退期企業(yè)的回歸估計結(jié)果。在成長期企業(yè)子樣本中，金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響系數(shù)通過10%顯著性檢驗；在成熟期與衰退期企業(yè)子樣本中，金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響系數(shù)均通過1%顯著性檢驗，但從系數(shù)來看，金融資產(chǎn)的影響系數(shù)在衰退期企業(yè)樣本中更大。產(chǎn)生這一結(jié)果的原因可能在于，成長期企業(yè)通常更想通過創(chuàng)新獲得市場競爭優(yōu)勢，而金融資產(chǎn)配置能夠為該類企業(yè)帶來更多資金、知識等創(chuàng)新要素資源，促使成長期企業(yè)創(chuàng)新效率提升。企業(yè)生命周期理論認為，成熟期與衰退期企業(yè)的戰(zhàn)略目標是從市場中獲取最大化利潤，更加傾向于進行金融資產(chǎn)配置，以不斷提升創(chuàng)新產(chǎn)出，繼而賺取市場利潤。由此，金融資產(chǎn)配置在成熟期和衰退期企業(yè)中的影響作用更顯著。

五、機制檢驗

為進一步考察金融資產(chǎn)配置影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率的作用機制，文章基于前文理論分析，借助多重中介效應模型展開實證檢驗，具體結(jié)果如表5 所示。表中列(1)和列(4)與前文模型(4)和模型(7)相對應。從列(1)估計結(jié)果來看，金融資產(chǎn)配置一次項和二次項系數(shù)分別為0.0217、-0.0007，且通過10%顯著性水平檢驗，這意味著融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投資中介效應的檢驗條件成立。列(2)和列(3)中，金融資產(chǎn)配置對融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投資兩個中介變量的影響系數(shù)分別為0.0795、0.0028，并通過5%顯著性水平檢驗。列(4)中融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投資的回歸系數(shù)分別為0.0835、-1.2472，在10%統(tǒng)計檢驗水平下顯著，滿足第二步多重中介效應模型檢驗條件。因此可以得出，融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投資兩個中介影響機制均存在，在金融資產(chǎn)配置與實體企業(yè)創(chuàng)新效率之間發(fā)揮部分中介效應。具體來看，金融資產(chǎn)配置對融資約束的估計系數(shù)為負，并通過5%顯著性水平檢驗，表明金融資產(chǎn)配置水平不斷提升，可有效緩解實體企業(yè)融資約束，進而影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率。金融資產(chǎn)配置對企業(yè)創(chuàng)新投資的估計系數(shù)為正，在1%統(tǒng)計水平上顯著，意味著金融資產(chǎn)配置水平提升能夠通過提升企業(yè)創(chuàng)新投資，對實體企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響。由此，假設H2 與假設H3 得以驗證。綜上，融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投資均是金融資產(chǎn)配置影響實體企業(yè)創(chuàng)新效率的傳導機制，二者均發(fā)揮部分中介作用。

表5 機制檢驗回歸結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策啟示

文章以2013—2021 年中國滬深A 股上市高端制造業(yè)為研究樣本，借助面板模型與多重中介效應模型，實證探究金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。研究結(jié)果表明：第一，金融資產(chǎn)配置對實體企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著倒“U”型非線性影響，即金融資產(chǎn)配置在前期會有效促進實體企業(yè)創(chuàng)新效率提升，但伴隨企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平不斷提升，這種促進作用會逐步減弱甚至逆轉(zhuǎn)。該結(jié)論在經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性處理之后依然成立。第二，相較于國有企業(yè)、成長期企業(yè)，金融資產(chǎn)配置對非國有企業(yè)、成熟期企業(yè)和衰退期企業(yè)創(chuàng)新效率的影響更加顯著。第三，金融資產(chǎn)配置能夠通過緩解融資約束和促進企業(yè)創(chuàng)新投資雙重渠道對實體企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生積極影響。

研究結(jié)論啟示在于：第一，實體企業(yè)應積極作為、乘勢而上，把握政策扶持優(yōu)勢，探索金融資產(chǎn)配置方式，抓住金融資產(chǎn)配置帶來的資本利好，不斷為創(chuàng)新活動注入資金投入。該過程中，實體企業(yè)應注意防范金融資產(chǎn)過量配置所帶來的創(chuàng)新利潤下降問題，以黏性化的資本支持加大創(chuàng)新技術(shù)引入與應用，進而提升創(chuàng)新效率。第二，政府應鼓勵處于規(guī)模與資金應用劣勢的中小實體企業(yè)結(jié)合自身科創(chuàng)特色，契合數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展浪潮，以良性金融資產(chǎn)配置主動引入數(shù)字技術(shù)，并加強經(jīng)驗交流，以此提升技術(shù)創(chuàng)新能力。同時，這部分企業(yè)應借鑒大規(guī)模與資金實力雄厚實體企業(yè)金融資本配置模式，提高技術(shù)資本利用效率，從而獲得更多創(chuàng)新收益。第三，實體企業(yè)應積極借助金融資產(chǎn)配置作用，優(yōu)化內(nèi)源性與外源性投融資渠道，以緩解自身融資約束，把控創(chuàng)新活動所面臨的金融不確定性風險。且實體企業(yè)在配置金融資產(chǎn)時應不斷優(yōu)化信用風控模式，提升自身對于金融市場風險的鑒別能力，以有效資本投入賦能創(chuàng)新研發(fā)，進而提升創(chuàng)新效率。第四，實體企業(yè)應將技術(shù)創(chuàng)新投資作為未來創(chuàng)新活動開展的“活水源”，借助有效金融資產(chǎn)優(yōu)化創(chuàng)新投資渠道與模式，為創(chuàng)新活動的開展持續(xù)注入資金活水。實體企業(yè)間還可達成聯(lián)盟，就技術(shù)創(chuàng)新投資形成長期合作，以多元金融資產(chǎn)配置強化創(chuàng)新投資帶來的長期受益，進而提升自身創(chuàng)新效率。