戰(zhàn)略差異對財務寬裕的影響研究

許世英（副教授），葉 躍，劉名旭（副教授）

一、引言

泡沫經(jīng)濟破滅后，日本經(jīng)濟持續(xù)低迷，“失去的二十年”拉開帷幕。大量日本企業(yè)奉行財務保守主義，開始囤積現(xiàn)金同時減少有息負債，手頭資金超過有息負債的企業(yè)開始出現(xiàn)并不斷增多。日本銀行行長白川方明2012年在大阪經(jīng)濟四團體共同舉辦座談會上致辭提到的數(shù)據(jù)顯示，1995 ～2011年實際無債務上市公司百分比從20%左右上漲到45%左右。佐々木隆文等（2016）指出，2013 年度末所有上市公司中實際無債務的公司占53%；到2017 年度末這一比例上升到59%（手島直樹，2020；平屋伸洋，2020）。由此可見，1995 ～2017年日本實際無債務企業(yè)不斷增多，針對手頭資金（現(xiàn)金和存款+短期持有的有價證券）超過有息負債這一特殊財務現(xiàn)象，日本學術界提出了“実質無借金”的新概念，中文直譯為“實際無債務”“實際無借款”或“實質上無債”，引入國內(nèi)后意譯為“財務寬?！保ǜ蓜俚篮蛣⒓衙?，2021）。

日本的財務寬?，F(xiàn)象始于泡沫經(jīng)濟破滅，盛于2008年全球金融危機（田中彰夫和倉田洋，2011；中野誠和高須悠介，2013），同處東亞地區(qū)，同樣經(jīng)歷過2008 年金融危機，這一現(xiàn)象是否同樣存在于我國上市公司中呢？干勝道等（2021）用2018年上市公司的數(shù)據(jù)已經(jīng)證明了財務寬裕在國內(nèi)的存在性，在此基礎上增加時間跨度使用2009～2021年的數(shù)據(jù)計算發(fā)現(xiàn)：總體來說，2009 ～2021年滬深兩市A 股上市公司非ST 的行業(yè)—年度觀測值共計36282個，其中財務寬裕的觀測值為19823 個，占比為54.64%；分年度來看，2009 ～2021 年財務寬裕公司占比總體上呈現(xiàn)出上漲趨勢且在13年中有10年的財務寬裕公司占比超過50%。另外值得注意的是，借鑒青淵正幸（2010）使用有息負債依存度（有息負債/資產(chǎn)總額）計算發(fā)現(xiàn)，2009 ～2021 年滬深兩市A股有息負債依存度從23.54%逐漸下降至14.73%。這兩種跡象表明，滬深兩市A 股上市公司正在逐漸減少對有息負債的依賴，增加現(xiàn)金持有，手頭資金超過有息負債形成的財務寬裕現(xiàn)象已經(jīng)成為企業(yè)常態(tài)。

那么，是哪些原因導致財務寬裕現(xiàn)象在我國產(chǎn)生的呢？從日本財務寬裕形成的原因來看，財務寬裕是經(jīng)濟環(huán)境下企業(yè)自發(fā)的財務行為結果，而戰(zhàn)略定位與財務行為關系密切（王化成等，2018），這就衍生出來一個很有意思的話題：企業(yè)戰(zhàn)略定位差異是否影響了財務寬裕？如果是那么其影響機理是什么？從已有研究來看，行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略意味著行業(yè)平均利潤，為了獲得超額收益（Deephouse，1999），企業(yè)應選擇差異化戰(zhàn)略形成進入壁壘、流動壁壘、先發(fā)優(yōu)勢和持續(xù)競爭優(yōu)勢（Barney，1991）。在這一戰(zhàn)略定位下，業(yè)績波動更為強烈（Tang等，2011），盈余操縱動機更強（葉康濤等，2015），在該動機下信息不對稱情況加重，分析師盈余預測難度增加（Litov等，2012），其債務、權益資本成本較高。為了應對外源融資剛性約束下的融資難的問題和自身造血能力波動下現(xiàn)金流難以為繼的情況，企業(yè)不得不減少有息負債，同時囤積更多的自由現(xiàn)金流，以防止資金鏈斷裂，這極有可能導致財務寬?，F(xiàn)象出現(xiàn)。然而，盡管種種跡象表明戰(zhàn)略差異可能會導致財務寬裕現(xiàn)象出現(xiàn)，卻尚未有文獻從戰(zhàn)略差異的角度來進行財務寬裕的前端研究。

為了驗證猜想，本文選取2009 ～2020 年A 股上市公司（剔除金融行業(yè)）作為研究樣本，實證檢驗戰(zhàn)略差異對財務寬裕的影響。研究發(fā)現(xiàn)：戰(zhàn)略差異與財務寬裕之間呈現(xiàn)出顯著的正相關關系。本文可能的貢獻主要體現(xiàn)在以下方面：第一，豐富了財務寬裕的現(xiàn)有研究成果。目前我國的財務寬?，F(xiàn)象研究仍處于起步階段，已有研究主要從成本度量（干勝道，2020）、并購行為（干勝道等，2021）等方面討論，很多影響因素還停留在理論方面，本文從行業(yè)戰(zhàn)略差異這一中觀層面視角研究其對財務寬裕的影響及機理，豐富了財務寬裕的前端研究。第二，豐富了戰(zhàn)略差異的現(xiàn)有研究成果。現(xiàn)有戰(zhàn)略差異的研究主要從債務、權益資本成本（Jordan 等，1998；王化成等，2017）、違約風險（王化成等，2019）、盈余管理（葉康濤等，2015）、業(yè)績波動（Finkelstein 和Hambrick，1990；Hiller 和Hambrick，2005；Tang 等，2011）、分析師盈余預測（Litov等，2012；何熙瓊和尹長萍，2018）、股價崩盤（Habib 和Hasan，2017）、會計信息（葉康濤等，2014）等方面展開，尚未發(fā)現(xiàn)從戰(zhàn)略差異的角度入手研究財務寬裕成因的相關文獻。本研究既豐富了戰(zhàn)略差異異質性的經(jīng)濟后果文獻，還從中觀層面為財務寬裕的前端研究提供了思路。

二、文獻回顧與研究假設

戰(zhàn)略定位與企業(yè)績效具有一致性，戰(zhàn)略差異是可持續(xù)績效的來源，但它也增加了企業(yè)的經(jīng)營風險，為防范風險企業(yè)不得已提高財務寬裕水平。具體分析如下：一方面，從具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)個體來看，其研發(fā)創(chuàng)新傾向較強，研發(fā)投入較大且研發(fā)成功率低，研發(fā)失敗會導致風險產(chǎn)生；研發(fā)成功后，如果競爭對手短期內(nèi)能輕易復制其研發(fā)資源，其業(yè)績優(yōu)勢自然消失，這將導致更高的風險和更不穩(wěn)定的收益（Banker等，2014）。另一方面，從戰(zhàn)略差異企業(yè)所處環(huán)境來看，戰(zhàn)略偏離是對制度環(huán)境的抵制，當管理者采取偏離行業(yè)規(guī)范的策略時，合法性被削弱（Delgado García 和De La Fuente Sabaté，2010），這可能會受到利益相關者的拋棄，失去社會對其的支持。在個體風險和環(huán)境風險的雙重影響下，差異化戰(zhàn)略企業(yè)業(yè)績會受到影響（Sirmon 和Hitt，2009）：可能會是大贏或大虧的極端業(yè)績（Finkelstein和Hambrick，1990；Hiller和Hambrick，2005；Tang 等，2009），也有可能是業(yè)績隨戰(zhàn)略變化程度改變的倒U 型關系（Zhang 和Rajagopalan，2010），還有可能是單方面的市場表現(xiàn)下降，財務績效表現(xiàn)不佳（Alessandri 和Khan，2006），業(yè)績不確定性和波動性很大（Tang等，2009；Banker 等，2014）。當業(yè)績突然波動時，企業(yè)將面臨更大的財務和運營風險（Du，2018）。

戰(zhàn)略差異下企業(yè)業(yè)績波動大，財務狀況不佳，盈余操縱動機更為強烈（葉康濤等，2015），經(jīng)營風險較大，容易造成股價崩盤（Habib 和Hasan，2017），最終導致企業(yè)破產(chǎn)。有息債務的減少和現(xiàn)金的增加將有助于公司財務狀況的改善，當現(xiàn)金超過有息債務時，公司的財務穩(wěn)定性就會提高（青淵正幸，2010），也就是說財務寬裕能改善財務狀況、增加財務穩(wěn)定性，在經(jīng)營風險較大的環(huán)境下，戰(zhàn)略性現(xiàn)金持有可以幫助企業(yè)更好地應對現(xiàn)金流不確定性帶來的風險（Beladi 等，2021），減少有息負債到期的剛性償付約束可以使得企業(yè)避免陷入債務危機，財務寬裕能通過超過有息負債的現(xiàn)金余量閑置資源極大地緩沖經(jīng)營風險（手島直樹，2020），防范企業(yè)破產(chǎn)風險。

具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)對研發(fā)創(chuàng)新的傾向加大了資金需求，但由于制度環(huán)境抵觸、合法性下降，外源融資約束較高，為緩解融資約束，企業(yè)不得已提高其財務寬裕水平。具體分析如下：具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)探索和開發(fā)意識較強，更加傾向于創(chuàng)新（Onufrey和Bergek，2021），而增加研發(fā)投入意味著更多的資金需求。企業(yè)融資方式主要分內(nèi)源融資和外源融資，在外源融資中，信息不對稱、借款人借貸中道德風險、公司內(nèi)部組織結構和其他制度因素可能導致融資約束（Hottenrott 和Peters，2012）。一方面，戰(zhàn)略差異企業(yè)的核心資源和競爭優(yōu)勢之間存在一定程度“因果模糊”性（Barney，1991），為了避免同行模仿，企業(yè)可能不愿透露專有信息，以免影響其競爭優(yōu)勢（Fazzari 和Athey，1987），其商業(yè)模式相較于同行業(yè)會在一定程度上也存在不同之處；同時，具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)業(yè)績波動較強烈，管理層傾向于通過盈余管理來“美化”經(jīng)營狀況（葉康濤等，2015），利益相關者對其評價更加困難（Carpenter，2000），信息不對稱程度較高（王化成等，2017）。另一方面，戰(zhàn)略差異下企業(yè)經(jīng)營狀況不穩(wěn)定，現(xiàn)金流波動較大，容易發(fā)生違約風險，也就是說其相較于常規(guī)企業(yè)更容易出現(xiàn)借貸道德風險。在信息不對稱和道德風險的影響下，金融機構不得不提高其資本成本，增加借貸限制條件。同時，企業(yè)商業(yè)信用作為外部融資的替代方式，在戰(zhàn)略差異較大的情況下依然受到限制（胡志亮和鄭明貴，2022）。

此時，受到財務約束的企業(yè)顯示出顯著為正的現(xiàn)金流敏感性（Almeida 等，2004），投資支出可能對內(nèi)部融資的可得性很敏感（Fazzari 等，1987），持有現(xiàn)金能為未來的財務約束做好準備，應對財務緊張的風險（奧愛等，2018）。一方面，因為“融資層次結構”，內(nèi)部融資相比外部融資具有重要的成本優(yōu)勢（Fazzari 等，1987）；另一方面，外部融資受阻時，企業(yè)將轉向內(nèi)源融資，傾向于持有更多現(xiàn)金，此時由于外部債務融資減少，有息負債也隨之減少，隨著持有的現(xiàn)金超過有息負債，財務寬裕便形成了。

基于以上分析，提出本文核心假設如下：

H1：在其他控制因素不變的情況下，企業(yè)戰(zhàn)略差異越大，財務寬?，F(xiàn)象越嚴重。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)收集

本文選擇2009 ～2020 年在滬深上市的所有A 股上市公司作為初始樣本，按照如下規(guī)則進行篩選：①剔除金融行業(yè)上市公司樣本；②剔除ST、*ST等財務狀況異常的公司樣本；③剔除財務數(shù)據(jù)嚴重缺失的觀測值；④為避免極端數(shù)據(jù)導致本文結論產(chǎn)生偏差，對所有連續(xù)變量在1%和99%的分位數(shù)上進行Winsorize 處理，最后共得到6387 個觀測值。本文所有數(shù)據(jù)均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫，行業(yè)分類標準參照中國證監(jiān)會《上市公司行業(yè)分類指引》（2012年），數(shù)據(jù)處理軟件為Stata16.0和Excel2007。

（二）研究變量與測量工具

1.被解釋變量。

（1）財務寬裕指數(shù)（fex）。日本學者將財務寬裕解釋為手頭資金（現(xiàn)金和存款+短期持有的有價證券）超過有息負債（中村純一，2014；湯淺由一，2016；高見茂雄，2019）。干勝道和劉佳敏（2021）將其引入國內(nèi)后建立財務寬裕指數(shù)（fex）來衡量財務寬裕程度，更適合作為實證類文章的被解釋變量，因此本文選用財務寬裕指數(shù)（fex）作為被解釋變量，具體計算公式見式（1）。其中，Cash代表年末“貨幣資金”，Trans 代表年末“交易性金融資產(chǎn)”，ID代表年末“有息負債余額”，Assets 代表年末“資產(chǎn)總額”。fex＞0為財務寬裕，數(shù)值越大，說明財務寬裕程度越大。

（2）經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)（fex_adj）。參考胡志亮和鄭明貴（2022）的做法，使用經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)來衡量財務寬裕，具體計算公式見式（2）。其中，fex_adj是經(jīng)年度行業(yè)均值調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)，fex_mean是行業(yè)年度財務寬裕指數(shù)均值。

（3）有息債務依存度（Ibdd）。借鑒青淵正幸（2010）的研究，通過有息債務依存度反向替代財務寬裕，理由是戰(zhàn)略差異度越大，基于預防風險和外部融資約束的動機，持有有息債務水平越低，以形成較高程度的財務寬裕。式（3）中，ID 代表年末“有息負債余額”，Assets 代表年末“資產(chǎn)總額”。Ibdd數(shù)值越小，財務寬裕程度越大。

2.解釋變量。解釋變量為戰(zhàn)略差異度（SD）。企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)標準的程度稱為戰(zhàn)略差異度（Finkelstein 和Hambrick，1990；Carpenter，2000；Tang 等，2009）。借鑒Geletkanycz 和Hambrick（1997）、Tang 等（2011）、Karaevli等（2013）、葉康濤等（2015）的做法，從六個維度來構建戰(zhàn)略差異度的衡量指標：廣告和宣傳投入=廣告費用SC/營業(yè)收入BI；研發(fā)投入=研發(fā)費用NVIA/營業(yè)收入BI；資本密集度=固定資產(chǎn)凈值NFA/員工人數(shù)NS；管理費用投入=管理費用GA/營業(yè)收入BI；固定資產(chǎn)更新程度=固定資產(chǎn)凈值NFA/固定資產(chǎn)原值OFA；企業(yè)財務杠桿=［（長期借款LD+短期借款SD+應付債券BP）/權益賬面價值TE］。其中：廣告費用和研發(fā)費用披露較少，之前眾多學者借鑒葉康濤等（2015）的做法，用銷售費用代替廣告費用，用無形資產(chǎn)凈值代替研發(fā)費用。隨著披露水平的提高，本文嘗試在CSMAR數(shù)據(jù)庫搜集滬深兩市A股2009 ～2020 年的研發(fā)費用，以避免無形資產(chǎn)凈值帶來的度量偏誤，但得到的研發(fā)費用樣本量僅占總樣本量的30%，因此，依然沿用葉康濤等（2015）的做法。計算戰(zhàn)略差異度的步驟如下：第一，分別求出各個維度指標的結果；第二，求各指標與其所屬行業(yè)—年度均值的差；第三，除以行業(yè)—年度標準差予以標準化；第四，取絕對值以獲得各個維度偏離行業(yè)標準的程度；第五，取算術平均值以得到最終的戰(zhàn)略差異度（SD），即：

式中，SD 數(shù)值越大，說明該企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略的程度越大。

3.控制變量。本文參考李鳳羽等（2015）、楊興全和尹興強（2018）、劉慧龍等（2019）、熊凌云等（2020）的現(xiàn)金持有模型，選用以下變量作為本文控制變量：公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、經(jīng)營性現(xiàn)金流（Cfo）、凈營運資金（Nwc）、兩職合一（Dual）、投資機會（Grow）、投資支出（Inv）、股利支付（D_dum）、獨立董事比例（Outr）、成立年限（Age）、第一大股東持股比例（Top）和流動負債比率（DS）。各變量定義詳見表1。此外，本文還加入了行業(yè)和年度的啞變量，以控制行業(yè)與年度的固定效應。

表1 變量定義

4.模型設計。為了實證檢驗戰(zhàn)略差異度對財務寬裕指數(shù)的影響，構建多元線性回歸模型：

若戰(zhàn)略差異度（SD）對財務寬裕指數(shù)（fex）的回歸系數(shù)β1為正且通過顯著性測試，說明戰(zhàn)略差異度與財務寬裕正相關，則H1成立；若戰(zhàn)略差異度（SD）對經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)（fex_adj）的回歸系數(shù)β1為正且通過顯著性測試，說明戰(zhàn)略差異度與財務寬裕正相關，則H1成立；若戰(zhàn)略差異度（SD）對有息債務依存度（Ibdd）的回歸系數(shù)β1為負且通過顯著性測試，說明戰(zhàn)略差異度與財務寬裕正相關，則H1成立。

四、實證分析與結果

（一）描述性統(tǒng)計

表2 為主要變量的描述性統(tǒng)計結果。財務寬裕指數(shù)（fex）的均值為0.2570，年度行業(yè)調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)（fex_adj）的均值為0.2030，說明財務寬裕上市公司的財務寬裕程度分別為25.7%和20.3%；有息債務依存度（Ibdd）的均值為0.0594，說明財務寬裕企業(yè)有息債務占資產(chǎn)總額的比重較低，有息債務依賴度較低。財務寬裕指數(shù)（fex）的最小值為0.0034，最大值為0.8000，經(jīng)年度行業(yè)均值調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)（fex_adj）最小值為-0.1860，最大值為0.7180，有息債務依存度（Ibdd）的最小值為0，最大值為0.2820，說明不同企業(yè)間財務寬裕程度相差較大。戰(zhàn)略差異度（SD）的均值為0.5070，這一結果與葉康濤等（2015）的研究結果較為類似，說明大部分財務寬裕的公司戰(zhàn)略區(qū)別于行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略；其最小值為0.1550，最大值為1.8620，說明不同公司之間的戰(zhàn)略差異度較大。其他控制變量結果均在合理范圍內(nèi)，此處不再贅述。

表2 描述性統(tǒng)計

（二）相關性分析

相關性分析（限于篇幅表格略）發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略差異度（SD）與財務寬裕指數(shù)（fex）、經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)（fex_adj）、有息債務依存度（Ibdd）之間的Pearson系數(shù)分別為0.076、0.108、-0.123，在1%的水平上顯著，說明戰(zhàn)略差異度與財務寬裕指數(shù)之間顯著正相關，初步驗證了H1。絕大部分的相關性系數(shù)絕對值在0.5 以下，初步判定模型存在多重共線性的可能性較??；同時考慮到Inv和Size的相關性系數(shù)為0.672，Inv和Nwc的相關性系數(shù)為-0.649，其絕對值均大于0.5，因此進行VIF 檢驗，從檢驗結果來看，VIF 的均值為1.390 小于10，進一步判定模型存在多重共線性的可能性較小。

（三）實證回歸結果

表3 列示了戰(zhàn)略差異度和財務寬裕關系的檢驗結果。從第（1）～（3）列的結果來看，加入模型控制變量之前戰(zhàn)略差異度和財務寬裕之間的系數(shù)分別為0.0726、0.0699、-0.0372，在1%的水平上顯著；第（4）～（6）列模型加入控制變量后回歸系數(shù)分別為0.0716、0.0954、-0.0344，在1%的水平上顯著；第（7）～（9）列在模型控制變量基礎上加入行業(yè)年度控制變量后回歸系數(shù)分別為0.0815、0.0793、-0.0374，在1%的水平上顯著，驗證了H1，說明戰(zhàn)略差異度越大，企業(yè)經(jīng)營風險越高，企業(yè)為了防范風險和增加創(chuàng)新研發(fā)儲備資金，在融資約束的情況下不得不增加現(xiàn)金持有、減少有息負債，財務寬裕水平提高。

表3 回歸結果

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.更換財務寬裕衡量方式。本文使用“期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物”代替“貨幣資金+交易性金融資產(chǎn)”來構建新的指標fex2，見式（6）。從表4 第（1）列可以看出，戰(zhàn)略差異度與新財務寬裕指數(shù)（fex2）的回歸系數(shù)為0.0757，在1%的水平上顯著為正，結論不變。

表4 更換指標檢驗結果

2.更換戰(zhàn)略差異度衡量方式。用銷售費用代替廣告費用、用無形資產(chǎn)凈值代替研發(fā)費用難免會引起指標度量偏誤，因此本文參考Tang 等（2011）、葉康濤等（2015）的研究，剔除掉這兩個維度，以其余四個戰(zhàn)略維度（SD4，資本密集度、固定資產(chǎn)更新程度、管理費用投入和財務杠桿）為基礎構建四維度戰(zhàn)略差異度指標，重新進行檢驗，從表4第（2）～（4）列可以看出，新的戰(zhàn)略差異度（SD4）與財務寬裕之間的回歸系數(shù)分別為0.0878、0.0860、-0.0350，在1%的水平上顯著，結論穩(wěn)健。

3.滯后期數(shù)回歸。

（1）滯后一期回歸。戰(zhàn)略差異度對財務寬裕等財務行為的影響具有滯后性，而財務寬裕后可能會助推企業(yè)采取差異化戰(zhàn)略，可能存在互為因果的問題，因此本文采用滯后一期的戰(zhàn)略差異度（L.SD）進行回歸檢驗。通過表4第（5）～（7）列可以看出，滯后一期的戰(zhàn)略差異度與財務寬裕的回歸系數(shù)分別為0.0775、0.0750、-0.0308，在1%的水平上顯著，主要結論不變。

（2）滯后三期回歸?？紤]到高管對戰(zhàn)略的制定和戰(zhàn)略風險的承擔具有直接的影響，國外上市公司高管的平均任期為五年，而國內(nèi)高管的任期普遍為三年（余明桂等，2013），因此本文將戰(zhàn)略差異度滯后三期再次進行回歸。從表4 第（8）～（10）列可以看出，SD的回歸系數(shù)分別為0.0856、0.0847、-0.0264，均在1%的水平上顯著，結果仍不變。

4.Heckman 兩階段回歸。第一階段，構建Probit模型檢驗戰(zhàn)略差異與財務特征的相關性，借鑒王化成等（2019）的做法，在模型中加入同年度同省份其他上市公司戰(zhàn)略差異度的均值（SD_Pro）和同年度同行業(yè)其他上市公司戰(zhàn)略差異度的均值（SD_ind）具體模型如下：

其中：SD_dum 代表戰(zhàn)略差異度（SD）相較于行業(yè)年度中位數(shù)（SD_median）的大小，當SD＞SD_median 時，賦值為1，否則為0。

第二階段，將第一階段的模型（7）得到的逆米爾斯比率（IMR）代入模型（5）中重新回歸。從表5 第（1）列可以看出，企業(yè)戰(zhàn)略差異度大小SD_dum 與SD_ind 和SD_Pro均在1%的水平上顯著相關。表5中第（2）（3）列IMR的回歸系數(shù)為-0.0303 和-0.0326，在10%的水平上顯著為負，第（4）列IMR 的回歸系數(shù)為0.0218，在1%的水平上顯著為正，說明SD分布確實具有偏差。表5中第（2）（3）列SD的回歸系數(shù)為0.0814和0.0793，在1%的水平上顯著為正，第（4）列戰(zhàn)略差異度（SD）的回歸系數(shù)為-0.0373，在1%的水平上顯著為負，與本文假設一致。

表5 Heckman和PSM結果

5.PSM傾向得分匹配法。借鑒林鐘高和唐潔玉（2021）的研究，本文以年度行業(yè)均值（SD_mean）作為分類標準進行分組。當SD≥SD_mean 時為戰(zhàn)略差異較大組，此時SD_group=1；否則，為戰(zhàn)略差異較小組，此時SD_group=0。首先使用模型（1）中的控制變量對SD_group 進行Logit回歸，然后使用核匹配法匹配樣本，共完成6376 個樣本匹配，最后使用匹配后的樣本再次進行回歸。fex、fex_adj、Ibdd 的ATT 值分別為0.0310、0.0435 和-0.0145，相比于OLS 回歸結果略有減小，但對應T 值分別為5.4200、7.8300 和7.5400，均大于臨界值1.9600，在1%的水平上顯著。接著觀察匹配后的回歸系數(shù)，從表5 的第（5）～（7）列可以看出回歸系數(shù)分別為0.0818、0.0796、-0.0375，均在1%的水平上顯著，這表明戰(zhàn)略差異度對財務寬裕的正向影響在統(tǒng)計上仍是顯著的，結論不變。

五、進一步研究

（一）影響路徑

經(jīng)過前文理論、實證分析，已經(jīng)證實了戰(zhàn)略差異與財務寬裕的正相關關系，而從理論分析部分可以看出，戰(zhàn)略差異通過經(jīng)營風險和融資約束影響財務寬裕，也就是說可能存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風險—財務寬?！庇绊懧窂揭缓汀皯?zhàn)略差異—融資約束—財務寬裕”影響路徑二。

1.路徑一。差異化戰(zhàn)略下企業(yè)的績效結果通常是不確定的（Carpenter，2000），偏離行業(yè)規(guī)范的投資戰(zhàn)略會影響公司業(yè)績（Sirmon 和Hitt，2009），這種影響可能是正向也可能是負向的。一方面，合理的差異化減少了競爭并提高了績效（Deephouse，1999；Zhang和Rajagopalan，2010），利于企業(yè)搶占市場先機，取得超額回報。另一方面，根據(jù)風險收益理論，企業(yè)在獲得超額收益的同時也要面臨諸多潛在風險，公司業(yè)績波動相較于采取行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略的企業(yè)更加強烈（Finkelstein 和Hambrick，1990；Hiller 和Hambrick，2005；Tang 等，2011），而業(yè)績波動的企業(yè)經(jīng)營風險較高。財務寬裕狀態(tài)下企業(yè)手頭現(xiàn)金大于有息負債，在帶來更大自由裁量權的同時利于緩解經(jīng)營風險帶來的財務風險，保障企業(yè)財務安全，維護財務穩(wěn)定性。也即戰(zhàn)略差異會導致經(jīng)營風險增加，為了防范這種風險，企業(yè)不得不提高財務寬裕水平，因此存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風險—財務寬裕”這條影響路徑。

為驗證經(jīng)營風險在戰(zhàn)略差異和財務寬裕的關系中的中介作用，本文構建以下模型：

模型（8）檢驗戰(zhàn)略差異是否對經(jīng)營風險存在影響，模型（9）檢驗在控制經(jīng)營風險的情境下，戰(zhàn)略差異是否依然對財務寬裕存在影響，如果模型（8）的系數(shù)β1、模型（9）的系數(shù)β2顯著，且模型（9）的系數(shù)β1相較于模型（5）的系數(shù)β1變小，則表明存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風險—財務寬裕”這一影響路徑。本文借鑒王化成等（2017）的做法，以三年為周期滾動計算ROA的標準差用來衡量經(jīng)營風險，計算公式如下：

其中：i 表示企業(yè)，n 表示周期內(nèi)年度且n∈［1，3］，X表示同行業(yè)同年度內(nèi)企業(yè)數(shù)量，k 表示行業(yè)內(nèi)第k 家企業(yè)；RISKi表示企業(yè)第i年的經(jīng)營風險，ROAi表示企業(yè)第i年息稅折舊攤銷前利潤（EBITDA）除以期末總資產(chǎn)（ASSETS）。RISKi越大，則經(jīng)營風險越高。

表6 為實證回歸結果。從表6 第（1）列結果可以看出，控制其他因素后戰(zhàn)略差異度和經(jīng)營風險之間的系數(shù)為0.0489，在1%的水平上顯著為正，說明戰(zhàn)略差異度越大經(jīng)營風險越高；表6 第（2）～（4）列的回歸系數(shù)分別為0.0784、0.0780、-0.0361，在1%的水平上顯著，且相較于模型（5）的系數(shù)有所下降，說明經(jīng)營風險可能是戰(zhàn)略差異影響財務寬裕的部分中介變量，存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風險—財務寬?！边@一影響路徑。

表6 戰(zhàn)略差異度、經(jīng)營風險和財務寬裕

2.路徑二。差異化戰(zhàn)略下企業(yè)資金需求大，但是其業(yè)績波動強烈，在盈余操縱動機下企業(yè)更傾向于選擇性地披露信息，會計信息的相關性和會計信息質量較差（葉康濤等，2014），分析師做出的盈余預測質量較差，準確度低、分歧度大（Litov等，2012；何熙瓊等，2018），信息不對稱問題較大。由于經(jīng)營風險較高，會有更大可能產(chǎn)生股價崩盤風險（Habib和Hasan，2017），資金提供方存在資金回收風險。為了抵償潛在風險，資金提供方不得不增加資本成本（Jordan 等，1998；王化成等，2017）。信息不對稱和違約道德風險會帶來融資約束，而在財務寬裕的情況下企業(yè)有更多冗余資源進行研發(fā)投入，現(xiàn)金充裕的公司可以為競爭戰(zhàn)略提供資金（Fresard，2010），避免外部資金限制阻礙差異化戰(zhàn)略的實施。因此，戰(zhàn)略差異可能會在信息不對稱和違約風險的影響下導致融資約束，為了應對外部融資約束，企業(yè)不得不增持現(xiàn)金、減少有息負債，最終形成財務寬裕。即存在“戰(zhàn)略差異—融資約束—財務寬裕”這條影響路徑。

為驗證融資約束在戰(zhàn)略差異和財務寬裕的關系中的中介作用，本文構建以下模型：

模型（12）檢驗戰(zhàn)略差異度是否對融資約束存在影響，模型（13）檢驗在控制融資約束的情境下，戰(zhàn)略差異度是否依然對財務寬裕存在影響。如果模型（12）的系數(shù)β1、模型（13）的系數(shù)β2顯著，且模型（13）的系數(shù)β1相較于模型（5）的系數(shù)β1變小，則表明存在“戰(zhàn)略差異—融資約束—財務寬?！边@一影響路徑。

本文使用SA 指數(shù)衡量融資約束。Hadlock 和Pierce（2010）指出，由完全外生的Size 和Age 組成的SA 指數(shù)［見式（14）］，相較于KZ指數(shù)能更有效地衡量融資約束。

此處的Size=ln（企業(yè)資產(chǎn)總額/1000000）。這一指數(shù)表明，隨著年輕和小公司開始成熟和成長，融資約束急劇下降。最終，這些關系似乎趨于平緩（Hadlock 和Pierce，2010），而SA 指數(shù)為負值，隨著Size 和Age 增加（企業(yè)規(guī)模和年齡增加），SA指數(shù)距離0越遠，此時SA指數(shù)值逐漸變小，融資約束逐漸減??；隨著Size 和Age 逐漸減小（年輕小公司），SA 指數(shù)距離0 越近，此時SA指數(shù)值逐漸變大，融資約束越嚴重。也就是說，SA指數(shù)值越大，企業(yè)規(guī)模越小、成立年限越短，融資約束越嚴重。

從回歸結果（限于篇幅表格略）可以看出，控制其他因素后戰(zhàn)略差異度和融資約束之間的系數(shù)為0.0389，在1%的水平上顯著為正，說明戰(zhàn)略差異度越大融資約束程度越高；戰(zhàn)略差異度和財務寬裕的回歸系數(shù)分別為0.0694、0.0674、-0.0320，在1%的水平上顯著，且相較于式（5）的系數(shù)有所下降，說明經(jīng)營風險可能是戰(zhàn)略差異影響財務寬裕的部分中介變量，存在“戰(zhàn)略差異—融資約束—財務寬?！边@一影響路徑。

（二）基于財務公平視角的拓展研究

財務寬裕在手頭現(xiàn)金和有息負債之間形成安全缺口，幫助企業(yè)減少風險（中野誠和高須悠介，2013）、提高財務穩(wěn)定性（青淵正幸，2010）、應對財務約束、做好投資儲備（福田慎一，2017）。在度過非常時期過后，財務寬裕卻一直存在并且程度不斷加深，帶來了成長投資和股東回報不足（高見茂雄，2019）、并購不足（干勝道和劉佳敏，2021）、經(jīng)營效率低下（湯淺由一，2016）等問題，由于從手頭現(xiàn)金獲得的回報普遍較低，資金不能得到有效利用，很多人呼吁要有效利用其豐富的現(xiàn)金儲備，提高其盈利能力（福田慎一，2017）。過高的財務寬裕水平會導致過多的財務資源低效持有，自由現(xiàn)金流并未用于投資（中村純一，2014）或并購（干勝道和劉佳敏，2021），長此以往將損害企業(yè)價值，因此在這一基礎上探討適當削弱由戰(zhàn)略差異帶來的過高財務寬裕水平的途徑是非常有必要的。

實施差異戰(zhàn)略的企業(yè)盡管其專有資源和能力具有“因果模糊性”（Barney，1991），但隨著時間的推移，終究會被競爭者模仿，因此講究效率并快速占領市場是必然的。在這個過程中，具有創(chuàng)意的人力資源在提高生產(chǎn)力和利潤方面發(fā)揮著重要作用，因此考慮到公司的持續(xù)經(jīng)營，將公司積累的剩余現(xiàn)金和存款投資于人（員工）和企業(yè)是很重要的，并提高他們的工資和待遇（奧愛等，2018）。工資是由工人的努力規(guī)范決定的，并且反過來也影響著工人的努力規(guī)范（Akerlof，1982），勞動生產(chǎn)率取決于企業(yè)支付的實際工資（Yellen，1984）。一些公司愿意支付給工人超過市場清算工資的工資，作為回報，他們也希望員工提供更多的努力（Akerlof，1984）。當員工工資低于其公平工資時，他們會按比例減少努力（Akerlof 和Yellen，1990），也就是說，如果要想員工的努力超過平均努力程度，那么應該讓其工資大于平均工資水平。同時，經(jīng)濟環(huán)境決定了公平類型還是自私類型主導均衡行為（Fehr 和Schmidt，1999），在我國經(jīng)濟環(huán)境下，追求效率的同時還要求企業(yè)適度兼顧公平。一方面，提高工資待遇有利于激發(fā)員工創(chuàng)造性，為差異化戰(zhàn)略的實現(xiàn)進一步盡心盡力，在差異化戰(zhàn)略帶來超額收益的同時兼顧社會公平；另一方面，增加員工工資支出能減少企業(yè)過度累積的現(xiàn)金，適當降低財務寬裕水平。

本文用拉克爾系數(shù)Rucker來衡量員工工資支出。拉克爾系數(shù)為職工工資和企業(yè)增加值的比值，引入國內(nèi)后經(jīng)多次修改，其中從職工工資中剔除高管天價薪酬來衡量的方法能較好地規(guī)避掉極端值，適用性較好，因此借鑒干勝道和劉慶齡（2015）的做法使用剔除高管薪酬的修正拉克爾系數(shù)衡量勞資財務公平。式（15）中，CE表示支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金，ES 表示董事監(jiān)事及高管年薪總額，NP表示凈利潤，F(xiàn)E表示財務費用，TP表示支付的各項稅費。Rucker越大，意味著員工支出越高。

為了實證檢驗適當提高員工工資待遇能削弱差異化戰(zhàn)略帶來的過高財務寬裕水平，本文在式（5）的基礎上加入戰(zhàn)略差異度SD 和拉克爾系數(shù)的交互項SD×Rucker 構建以下多元線性回歸模型：

當被解釋變量為財務寬裕指數(shù)（fex）和經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務寬裕指數(shù)（fex_adj）時，若戰(zhàn)略差異度（SD）和拉克爾系數(shù)交互項（SD×Rucker）的系數(shù)β2為負且通過顯著性測試，那么推斷成立，否則不成立；當被解釋變量為有息債務依存度（Ibdd）時，若戰(zhàn)略差異度（SD）和拉克爾系數(shù)的交互項（SD×Rucker）的系數(shù)β2為正且通過顯著性測試，那么推斷成立，否則不成立。

從回歸結果（限于篇幅表格略）來看，適度提高員工工資支出，既能適度提高勞資財務公平，又能在一定程度上削弱較高戰(zhàn)略差異度帶來的過高財務寬裕水平。

六、結論與研究展望

（一）結論

財務寬?，F(xiàn)象長期存在于我國資本市場卻未能引起學術界的重視，而戰(zhàn)略定位影響企業(yè)財務行為，因此本文以行業(yè)戰(zhàn)略定位作為切入點，以2009 ～2020 年滬深兩市A 股所有上市公司作為研究對象，實證檢驗了戰(zhàn)略差異和財務寬裕之間的關系，旨在通過中觀層面的行業(yè)戰(zhàn)略差異來解釋宏觀層面的財務寬?，F(xiàn)象。研究發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略差異與財務寬裕正相關，即企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略程度越大，財務寬?，F(xiàn)象越嚴重。進一步探究戰(zhàn)略差異對財務寬裕的影響路徑發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略差異通過經(jīng)營風險和融資約束影響財務寬裕。偏離行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略需承擔組織制度壓力，容易被利益相關者拋棄，經(jīng)營風險較高，外源融資約束較強，企業(yè)不得不提高財務寬裕水平以防范風險、緩解融資約束，這在一定程度上揭開了隱藏在戰(zhàn)略差異和財務寬裕之間的部分“神秘面紗”。

財務寬裕雖有防范風險、增加財務穩(wěn)定性、緩解融資約束、提升投資儲備等邊際效應，但過高的財務寬裕水平會造成企業(yè)營運資金效率低下、投資不足等問題，因此接下來淺析了適當削弱過高財務寬裕水平的辦法。黨的二十大首次提出“規(guī)范財富積累機制”，剔除高管天價薪酬后的拉克爾系數(shù)更加符合大部分員工工資支出占比真實情況。引入拉克爾系數(shù)后發(fā)現(xiàn)，適度增加員工工資支出能夠提高勞資財務公平，并在嵌入勞資財務公平的基礎上緩解戰(zhàn)略差異度對財務寬裕的影響。

（二）研究展望

1.研究視角。文章已提出通過適度增加員工工資支出在嵌入勞資財務公平的基礎上削弱戰(zhàn)略差異帶來的過高財務寬裕水平。除了該措施，平屋伸洋（2020）、田中彰夫（2011）、中野誠和高須悠介（2013）等還提出提高金融機構持股比例、提高機構投資者持股比例也能減少財務寬裕企業(yè)的剩余現(xiàn)金，今后的學者可以此為視角探討其余削弱戰(zhàn)略差異帶來的過高財務寬裕的措施。

2.研究對象。日本泡沫經(jīng)濟破滅和2008年雷曼危機中財務寬裕企業(yè)激增，同時期美國財務寬裕企業(yè)也在雷曼危機中短時間增加（奧愛等，2018），這反映出在經(jīng)濟環(huán)境突變的情況下財務寬裕水平容易增加。據(jù)統(tǒng)計，2020年財務寬裕企業(yè)占比60.93%，遠高于之前年份，那么具有戰(zhàn)略差異企業(yè)的財務寬裕水平在疫情結束后是會像日本一樣持續(xù)增加還是像美國一樣短期增加后又回落呢？該問題還需之后年份隨著行業(yè)年度樣本增加再進行檢驗。因此，可將經(jīng)濟環(huán)境變化這一研究對象引入戰(zhàn)略差異和財務寬裕的研究中。

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