高管贫困经历与企业金融资产配置

牛煜皓 卢 闯

(中央财经大学 会计学院，北京 100081)

一、引言

自2008年金融危机以来，实体企业面临利润下滑的困境，大量实体企业涉足金融活动，资金涌入利润丰厚的金融行业，具体表现为在资产负债表中配置金融资产，致使金融收益在实体企业经营利润中的占比逐渐上升[1][2]。WIND数据统计显示，2018年上半年购买理财产品的A股公司数量首次突破1000家，较2017年同比增长约18%，合计认购金额接近7500亿元，同比增长约25%。从这些统计数据可见，在当前劳动力成本提升、外部需求不足、实业收益率下降的情况下，企业配置金融资产以增强资产流动性、实现资本增值已成为实体经济发展的重要特征之一[3]。

与企业金融资产配置后果方面较为丰富的文献相比，有关企业金融资产配置动因的研究略显不足。并且，现有学者更多的是从宏观角度，包括固定投资与实体投资收益率的差异[4]、经济增长放缓[5]、货币流动性[6]和经济政策不确定性[7]等方面进行考察，而鲜有文献从管理者特征这一角度展开。Dirk指出，高管作为企业中最有影响力的个体，其自身特征和经历会深刻地影响公司决策[8]。并且在个人特征中，不同于后天经历，先天特征特别是自然灾害对个人的影响具有随机性和持久性[9][10]。那么，高管作为企业财务决策的重要制定者，源自性格形成重要时期的贫困经历是否会影响其所在企业的行为，比如金融资产配置？如果会，影响的机理是什么？不同条件下，表现又有何差别？

本文针对以上问题进行了探索。具体而言，本文以2008～2016年我国A股上市公司为样本，借助1959～1961年“三年困难时期”对高管贫困经历进行识别，从微观层面考察高管贫困经历是否会影响企业的金融资产配置。研究发现：有过贫困经历的高管所在企业的金融资产配置水平更高，但配置的金融资产仅是流动性强、易于变现的金融资产，而非追逐相较实业投资的超额利润。异质性分析发现，上述现象在受灾程度严重、公司风险水平高和管理者权力大时更为突出。此外，进一步的研究显示，有过贫困经历的高管其所在企业现金持有更多、研发投入更少，与本文的研究假设一致；高管受教育水平的提高会弱化贫困经历与企业金融资产配置之间的关系；考虑地区环境的影响，地区金融发展水平越低，贫困经历对企业金融资产配置的影响越大。

本文可能的贡献主要体现在以下三个方面：第一，现有学者更多从宏观视角探讨了金融资产配置的影响因素，而对于高管在企业金融化中的重要角色却很少涉及。本文借助“三年困难时期”对高管贫困经历进行识别，研究这一高管特质对上市公司金融资产配置的影响。本文的研究拓宽了金融资产配置动因的研究范畴，是对以往研究的补充。第二，本文不同于以往文献，从企业行为决策者这一视角探究高管对企业金融资产配置的影响，显示企业配置金融资产的动因至少一部分来源于风险规避而非风险扩张。这有助于理论界和实务界全面客观地认识企业金融化的形成机理，为监管机构制定金融改革政策、优化产融结合提供一个公允的视角。第三，我国上市公司中有较多高管具有贫困经历，这是我国经济社会发展历史中的独特现象。本文聚焦高管早期的生活经历，结合行为学和心理学理论，分析和考察具有贫困经历的高管的行为特征，进一步拓展高管异质性特征影响公司行为的研究领域。

二、文献回顾、理论分析与假设提出

(一)文献回顾

1.金融资产配置的经济后果与影响因素。金融资产配置是20世纪80年代以来发达国家经济发展的一个明显趋势，也是学术界研究的热点之一。已有研究主要从金融资产配置的经济后果和影响因素两方面展开探讨。关于实体企业配置金融资产的经济后果，现有文献大多关注对企业投资行为的影响。Orhangazi分析了美国非金融企业的实业投资率与金融资产配置之间的关系，发现配置金融资产对实体投资具有显著的负向影响[11]。Orhangazi将此解读为金融化的“挤出效应”，即得益于从金融渠道投资中获得的超额收益，管理层会调整投资活动中的优先顺序[11]。类似地，国内学者研究表明实体企业配置金融资产会对企业研发投入造成挤出[12][13]，降低实体投资率[3]。

关于金融资产配置的影响因素，现有学者大多集中于“套利动机”和“蓄水池动机”的识别与鉴定。套利动机是指实体企业通过投资流动性低但具有超额回报的金融资产以分享金融业的超额利润；蓄水池动机是指实体企业将闲置资金配置到金融资产进行资金储备，以减轻资金断裂对生产经营活动的负面冲击。现有文献大多支持套利动机。比如，Demir采用阿根廷、墨西哥和土耳其3个国家的数据，研究发现固定投资与金融投资收益率差距越大，宏观汇率不确定性越高，企业越倾向于投资金融资产[4]。韩珣等研究表明，经济增长放缓、社会固定资产投资减少带来的宏观经济环境变化加剧了非金融企业影子银行化趋势[5]。彭俞超等从政策不确定性出发，研究发现经济政策不确定性的上升显著抑制了企业金融化趋势，表明企业配置金融资产是以追逐利润为目的[7]。在为数不多的支持蓄水池动机的文献中，胡奕明等结合宏观数据分析，发现企业金融资产配置与GDP周期变量显著负相关，与广义货币M2周期变量和法定准备金率显著正相关，与股票指数增长率显著负相关，表明企业配置金融资产以“蓄水池”动机为主[6]。

2.高管特征对企业行为的影响。传统财务理论强调公司特征、行业特征和市场参与者对企业财务决策的影响，包括经典的权衡理论、优序融资理论和信息不对称理论。但近年来，越来越多的学者开始关注高管特征对企业行为的重大影响。高层梯队理论认为，管理者早期经历的异质性会导致他们在行为选择上存在较大差异，从而影响公司财务决策。沿此思路，已有文献分别从高管财务经历、海外经历、从军经历等方面展开研究。具有财务经历的高管可以充分利用公司融资能力，降低财务成本，与银行等金融中介的良好关系也能够缓解企业融资约束[14]。具有海外工作经历或教育经验的高管往往具有远见卓识，能够帮助企业建立业务网络，改善公司治理水平、提升盈余质量、提高投资效率[15]和企业绩效。从军经历有助于形成特有的价值观和行为模式，有从军经历的管理者更偏好风险，所在企业负债率更高、债务期限结构更短、现金持有更低、更偏好并购[16]。

梳理以上文献可以看出，现有文献对实体企业金融资产配置的动因研究主要着重于宏观因素，而鲜有文献对企业高管在金融资产配置中的作用进行探讨。本文将结合心理学和行为学相关理论，论述高管贫困经历对企业配置金融资产可能产生的影响。

(二)研究假设

高管往往试图将自己的早期经历在领导岗位上展现，高管个人经历的异质性会深刻影响企业财务行为[17][18]。从时间维度上来看，特定的自然历史事件往往会给人带来较大的记忆冲击。行为学和心理学的研究表明，个体幼年时期遭受到的灾害事件会导致大脑发育和生理功能的改变，影响个体今后的心理感知和经济决策，这种影响具有持久性和不可磨灭性。幼年经历过大萧条冲击或自然灾害的高管，风险规避动机更强、财务政策更稳健。Malmendier和Nagel研究发现，经历过大萧条的高管有更强烈的风险厌恶倾向，其所在企业的负债水平更低[9]。1958～1961年发生的自然灾害是新中国成立后最严重的一次自然灾害。程令国和张晔研究表明，早年经历过“三年困难时期”的户主家庭表现出更高的储蓄倾向，个体在性格形成时期的记忆对其成年后经济决策的影响甚至长达几十年[19]。Schoar和Zuo研究表明，在大萧条时期开始工作的高管，其所在企业的研发投入更少[20]。Feng和Johansson研究发现，经历“三年困难时期”的高管会有更低的风险偏好，其所在企业的财务策略更为稳健[21]。

高管贫困经历对企业配置金融资产可能会产生正反两方面影响。一方面，金融资产能够发挥“蓄水池”功能，降低企业风险，具有贫困经历的高管倾向于进行金融投资。基于现金持有理论，相较于固定资产、无形资产等运营周期长、流动性低、投资不可逆的长期资产而言，现金等金融资产具有较强的流动性、较低的调整成本和较高的回报率[22]。当企业未来缺乏资金进行周转时可以出售金融资产，降低对外部融资的依赖。因此，配置金融资产能够分散企业经营风险，提高企业的资源配置效率，有效缓冲企业遭受的风险冲击。与此同时，实体企业将资金用于金融投资能够分享金融业的超额利润，降低与银行等金融机构之间的信息不对称。当企业与金融中介建立起密切联系时，企业就更容易获得外部融资的支持，增强融资能力，避免企业陷入流动性不足的困境。

另一方面，金融资产会增加企业风险，有着贫困经历的高管更不愿意进行金融投资。在企业日常经营活动方面，金融资产的价格与收益容易受到宏观经济政策波动的影响，实体企业配置金融资产导致实体经济与虚拟经济之间的风险联动性上升，放大企业经营风险[23]。同时配置金融资产会影响企业的日常经营，对企业价值产生负面影响[2]。在流动性方面，根据资源配置理论，金融资产配置数量越多，固定资产投资数量就越少，此时抵押品减少有可能降低企业的偿债与筹资能力，导致银行等金融机构减少对企业的信贷，甚至出现断贷等现象。这无疑增加了企业现金流的不确定性，提高了企业的财务风险[24]。

综上所述，本文提出如下竞争性研究假设：

H1a：具有贫困经历的高管，其所在企业的金融资产配置水平更高；

H1b：具有贫困经历的高管，其所在企业的金融资产配置水平更低。

三、研究设计与描述性统计

(一)模型构建与变量定义

本文构建模型(1)来检验高管贫困经历对企业金融资产配置的影响。其中，被解释变量为企业金融资产配置(Fin)，解释变量为高管贫困经历(Poverty)，控制变量(Control)为一系列可能影响企业金融资产配置的高管特征变量、企业特征变量和宏观特征变量。若假设H1a成立，β1应显著为正；若假设H1b成立，β1应显著为负。

Fint= β0+β1Povertyt+∑Controlt+∑Year+∑Industry+εt

(1)

具体的变量定义如下：

1.被解释变量Fin：金融资产配置水平。参考张成思和张步昙、胡奕明等的研究[3][6]，本文采用金融资产占总资产比例(Fin)度量金融资产配置水平，其中金融资产包括交易性金融资产、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产、衍生金融资产、持有至到期投资净额和投资性房地产净额。同时，参考彭俞超等的研究[7]，将交易性金融资产、发放贷款及垫款净额和可供出售金融资产等流动性强的金融资产归为短期金融资产(Fin_s)，将衍生金融资产、持有至到期投资净额和投资性房地产净额等能够获取超额收益的金融资产归为长期金融资产(Fin_l)。在稳健性测试部分，本文使用其他变量度量金融资产配置水平。

2.解释变量Poverty：高管贫困经历。参考许年行和李哲、Feng和Johansson的研究[10][21]，本文将高管(CEO)出生年份和我国“三年困难时期”进行对比。如果1959～1961年间恰为高管童年时期，则认为高管童年曾有过贫困经历。关于童年时期的界定，心理学家认为无论是采用年龄指标、大脑发育指标，还是采用心理成熟指标，均应把儿童时期的上限大致定在少年期(14～15岁)。由此，考虑到个体心理发展的连续性，本研究选取0～14岁作为童年的时间范围。若高管的出生年份在1947～1961年之间，则Poverty取1，否则取0。在稳健性检验部分，本文使用其他变量度量高管贫困经历。

3.其他控制变量Control。参考Demir、胡奕明等的研究[4][6]，本文在模型中设置了如下控制变量：高管年龄(Age)、高管性别(Gender)、公司规模(Size)、盈利能力(ROA)、资产负债率(Lev)、资产周转率(Turnover)、托宾Q(Tq)、成长能力(Growth)、注册地区(East)、产权性质(Soe)、公司所在地经济水平(Gdp_p)。此外，还加入年度虚拟变量(Year)和行业虚拟变量(Industry)，以控制年度和行业固定效应。表1报告了本文主要变量的定义和说明。为减轻极端值的影响，本文对所有连续变量进行上下1%的Winsorize处理。

表1 变量定义

(二)样本选取与数据来源

由于2007年前后中国会计准则中金融资产相关的会计科目发生改变，因此本文选取2008～2016年作为研究区间。本文以A股上市公司作为初始样本，并做如下筛选：(1)剔除控制变量有缺失值以及数据异常的公司(如资产负债率大于1)；(2)剔除ST、*ST公司；(3)剔除金融行业、房地产行业公司。最终得到16522个公司-年度观测值。本文手工收集和整理公司高管的相关信息，企业财务数据来自CSMAR数据库。本文数据处理与分析均使用Stata15.0完成，回归方法是最小二乘法(OLS)。

(三)描述性统计与相关性分析

表2 Panel A报告了本文主要变量的描述性统计结果。结果显示，金融资产配置水平(Fin)的均值和中位数分别为2.71%和0.29%，与已有文献接近[1][2]。短期金融资产(Fin_s)的均值和最大值均大于长期金融资产(Fin_l)的对应值，表明企业配置的金融资产更多的是流动性强、易于变现的金融资产。高管贫困经历(Poverty)的均值为29.47%，即29.47%的高管经历过“三年困难时期”，与许年行和李哲的结论基本一致[10]。同时，高管贫困经历(Poverty)的25%分位数为0.0000，75%分位数为1.0000，标准差为0.4559，表明不同公司间高管是否具有贫困经历存在较大差异。其他描述性统计结果与已有文献相比均在合理区间。

表2 Panel B报告了分年度的金融资产配置水平(Fin)以及高管贫困经历(Poverty)的描述性统计结果。结合Panel A，可以发现我国上市公司的金融资产配置呈现出两方面特点：一方面，相较于美国等西方发达国家，我国企业金融化程度处于较低水平。Kripper和Orhangazi等研究显示，美国非金融企业金融资产占总资产的比重在20%～30%[11][25]，而我国上市公司金融资产不足其1/10，表明从绝对金额上而言我国未出现过度金融化。另一方面，我国上市公司的金融资产配置水平呈现上升态势，特别是2013～2016年间从1.93%迅速上升到3.61%。金融资产配置水平的高速增长以及进一步的增长空间，显示了金融资产配置动因与后果研究的重要性。Panel B同时显示，具有贫困经历的高管(Poverty)从40%呈逐年下降趋势，但占比仍高达20%。因此，研究贫困经历对高管决策的影响对于理解我国上市公司行为具有重要意义。

未报告的主要变量相关性分析显示：贫困经历(Poverty)与企业金融资产配置水平(Fin)的相关系数为正，但不显著；除贫困经历(Poverty)与年龄(Age)的相关系数为0.649，公司所在地经济水平(Gdp_p)与注册地区(East)的相关系数为0.664之外，其余变量之间的相关系数均在0.5以内，多重共线性问题对本文的干扰不大。

表2 变量描述性统计

四、实证分析与结果

(一)研究假设检验

表3报告了研究假设H1的检验结果，第(1)列是全样本回归结果。结果显示，对于控制变量，公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、资产周转率(Turnover)、成长能力(Growth)的系数均为负且显著。公司规模越大，融资能力越强，风险规避倾向越低，越不需要配置金融资产以应对防范未来的经营风险。高负债率通常表示企业资金匮乏，因而不会对金融资产大量投资，但有可能出于获取超额回报动机配置长期金融资产。资产周转率和成长能力越高的企业，预示未来实体经济中的投资机会多，风险规避倾向低，因而会抑制对金融资产的投资。而是否东部地区(East)、产权性质(Soe)的系数均为正且显著。企业所在地为东部或经济水平较高地区，公司可能发展较好，资金较为充裕，对金融资产配置较多，这与胡奕明等的研究结果保持一致[6]；国有企业经理人的风险厌恶程度高，更有动机配置金融资产。

表3 高管贫困经历与金融资产配置

注：括号内为t值；*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，下表同。

在考虑以上控制变量的基础上，高管贫困经历(Poverty)的系数为正，且在1%的水平上显著，即相较于不具有贫困经历的高管，具有贫困经历的高管更倾向于配置金融资产。同时从经济意义上来看，相比于不具有贫困经历的高管(Poverty=0)，具有贫困经历的高管(Poverty=1)任职企业的金融资产占总资产比重(Fin)高出3.09%个标准差，具有一定的经济意义。第(2)列和第(3)列分别报告了高管贫困经历对不同类型金融资产的影响。被解释变量为短期金融资产(Fin_s)时，高管贫困经历(Poverty)的系数为正，且在1%的水平上显著；被解释变量为长期金融资产(Fin_l)时，高管贫困经历(Poverty)的系数为正，但不显著①。这一结果表明具有贫困经历的高管，更倾向于配置流动性强、易于变现的金融资产，而非追逐金融资产相较实业投资的超额利润，与研究假设H1a一致。高管在其心智成长最为关键的童年时期和青少年时期经历贫困，使得其具有更强的风险规避倾向，财务行为更稳健。相较于研发投入等实体投资，短期金融资产的流动性更强，投资周期更短，能够起到应对未来不确定性的作用，发挥“蓄水池”功能。这一结论也与胡奕明等的发现一致，即部分金融资产可以防范经营风险[6]。

(二)不同条件下的异质性分析

1.基于受灾严重程度的异质性分析。在同一个时期，由于各地的农业条件、自然环境、经济基础、人口特征等并不完全相同，使得各地受灾程度存在差异，因此对经历者的情感冲击可能也存在差异[26]。上文分析已表明，具有贫困经历的高管有更强的风险规避动机。因此，从理论上而言，在早年有过贫困经历的高管中，籍贯地受灾程度越严重，其可能表现出更强的风险规避倾向，企业金融资产配置的程度更高。本文借鉴Feng和Johansson的研究[21]，采用Lin和Yang计算得到的人口缩减指标(EDR)[27]度量受灾严重程度。设置虚拟变量高受灾程度(Hcal)，EDR高于中位数时Hcal取值为1，否则取0。表4第(1)列的检验结果表明，贫困经历与受灾程度交乘项(Poverty*Hcal)的系数为0.019，在1%的水平上显著，这说明当幼年受灾程度越严重时，高管贫困经历对金融资产配置的促进作用越大。

2.基于公司风险水平的异质性分析。本文的理论分析指出，童年和青少年时期有过贫困经历的高管具有更强的风险规避倾向是促进企业配置金融资产的重要原因。那么在不同的公司风险水平下，具有贫困经历的高管其谨慎程度会随之改变，对企业金融资产配置的促进作用也会有所不同。借鉴刘志远等的研究，本文以公司前三年盈利水平的标准差衡量公司的风险水平[28]，记为Risk。根据Risk的年度-行业中位数，将样本公司分为高风险组(Risk高于中位数)和低风险组(Risk低于中位数)。同时，设置虚拟变量高风险水平(Hrisk)，Risk高于中位数时取值为1，否则取0。表4第(2)列的检验结果表明，贫困经历与风险水平交乘项(Poverty*Hrisk)的系数为0.004，在10%的水平上显著，这说明当公司风险水平越高时，高管贫困经历对金融资产配置的促进作用越大。

表4 不同条件下的异质性分析

3.基于高管权力水平的异质性分析。上文的结果显示，具有贫困经历的高管，其所在企业金融资产配置的水平越高。然而，不同管理者在企业中的权力不同。管理层权力越大，受到股东和外部投资者的制约越少，制定符合自身风险偏好决策的能力越强，公司行为越有鲜明的管理层自身特征。因此，高管贫困经历对企业金融资产配置水平的影响随着高管自身权力的高低也会有所不同。借鉴杨兴全等、周美华等的研究，本文用以下3个指标对管理层权力的大小进行度量[29][30]：(1)两职兼任情况(Power1)。董事长和CEO两职合一时，管理层权力较为集中，其权力也越大。若公司CEO与董事长由一人兼任，则Power1取值为1，否则取0。(2)CEO任职时间(Power2)。CEO任职时间越长，对公司及行业的经营情况越熟悉，越有能力指导本公司的经营。若CEO任期超过行业当年样本中位数时，则Power2取值为1，否则取0。(3)股权分散程度(Power3)。在股权分散的企业中，大股东对管理层的权力制约较弱，管理层对公司的控制权更大。若第一大股东持股比例除以第二至十大股东持股比例之和小于1，则Power3取值为1，否则取0。本文设置虚拟变量高权力水平(Hpower)，如果Power1+Power2+Power3≥2则取值为1，否则取0。表4第(3)列的检验结果表明，贫困经历与权力水平交乘项(Poverty*Hpower)的系数为0.004，在5%的水平上显著，这说明当高管权力越大时，高管贫困经历对金融资产配置的促进作用越大。

基于受灾严重程度、公司风险水平和高管权力水平的分组检验进一步支持了本文的主要观点，即幼年遭受过自然灾害的高管具有更强的风险规避倾向，公司的财务决策会更加稳健。具体到金融投资活动来说，金融资产相较于实体投资而言流动性强、投资周期短，因此，有过贫困经历的高管会倾向于进行金融投资，配置更多的金融资产。

五、稳健性测试

为了验证本文结论的稳健性，本文进行了如下稳健性检验②：第一，安慰剂(Placebo)测试；第二，采用上一期贫困经历的高管检验；第三，以地区高管贫困经历的均值作为工具变量进行检验；第四，PSM检验；第五，采用Heckman两阶段模型检验；第六，改变核心解释变量高管贫困经历(Poverty)和金融资产配置水平(Fin)的度量方式；第七，加入高管其他特征控制变量和宏观控制变量；第八，在公司和时间层面对标准误进行双重聚类调整。通过以上测试，本文的结论依然保持稳健。限于篇幅，未报告上述检验结果。

六、进一步分析

(一)高管贫困经历对现金持有和研发投入的影响

表3的结果显示，具有贫困经历的高管其所在企业的金融资产配置水平较高。表4分别从受灾程度、公司风险和高管权力异质性3个方面对其进行了实证检验。那么，沿此思路，对于企业其他投资活动，具有贫困经历的高管是否表现出类似的风险规避倾向呢？本文选取现金持有和研发投入这两类同样广受关注的投资决策展开研究，以进一步增强本文逻辑的一致性。

现金是企业赖以维持生命的“血液”。现有学者研究认为，现金持有能够帮助企业应对环境不确定性[31]，即当面临的外部环境存在不确定性时，企业能够运用预防性的现金持有缓冲和应对企业面临的经营风险。创新活动是一种特殊的投资行为，创新意味着新产品的开发、新技术的采用和新市场的拓展，其产出具有不确定性和不及时性[32]。创新项目的实施相比其他投资而言风险更大、更具挑战性，具有风险规避倾向的高管更不愿意进行创新活动[33]。因此，对于具有贫困经历的高管而言，自身风险规避动机较强，有动机持有更多现金以更好地处理将来可能出现的突发事件对企业带来的不利影响；同时，也有动机减少企业研发投入，以规避创新失败所造成的企业风险。

本文在检验高管贫困经历与现金持有的关系时，参考王福胜和宋海旭的研究，用现金与非现金资产的比值(Cash)度量现金持有[31]。其中，现金包括货币资金与短期投资，非现金资产指总资产减去现金。在检验高管贫困经历与研发投入的关系时，参考易靖韬等、倪骁然和朱玉杰的研究，采用研发投入占总资产的比例度量企业研发投入(RD)[32][33]。表5报告了检验结果。第(1)列的被解释变量为现金持有(Cash)，第(2)列的被解释变量为研发投入(RD)。第(1)列中，高管贫困经历(Poverty)的系数为正，且在5%水平上显著，表明具有贫困经历的高管会持有更多现金；第(2)列中，高管贫困经历(Poverty)的系数为负，且在1%水平上显著，表明具有贫困经历的高管其所在企业的研发投入更低。这些发现进一步表明具有贫困经历的高管有更强的风险规避倾向，与本文研究假设的逻辑一致。

表5 高管贫困经历与现金持有、研发投入

(二)高管教育经历的影响

受教育水平是衡量管理者能力的重要标准之一，反映了管理者的知识储备、认知和学习能力。更高的受教育水平会使得管理者具备更好的信息搜集能力、更强的环境适应能力以及更快的事件反应能力。受教育水平越高时，管理者对风险的识别和应对更准确，更容易接受创新。因此我们推测，高管受教育水平较高时可能会抑制早期贫困经历带来的风险规避倾向。

参考何瑛和张大伟的研究，设置虚拟变量Hedu度量高管学历[34]。当高管学历高于本科时，Hedu取值为1，否则取0。随后依次进行分组检验和加入交乘项的全样本检验。回归结果如表6第(1)～(3)列。可以发现，第(1)列高教育水平组中，贫困经历(Poverty)的系数为0.002，但不显著；第(2)列低教育水平组中，贫困经历(Poverty)的系数为0.005，且在1%的水平上显著③。第(3)列全样本检验中，贫困经历与受教育水平交乘项(Poverty*Hedu)的系数为-0.002，但不显著。由此，有微弱的证据支持高管的受教育水平会抑制贫困经历带来的风险规避倾向。

(三)地区金融发展水平的影响

由于资源禀赋和政策力度的差异，中国经济发展长期存在着区域失衡的问题，尤其是在银行业向市场经济转轨的过程中，各地区在金融发展水平方面呈现出较大差异。当地区金融发展水平较高时，激烈的市场竞争环境和对盈利目标的追求能够迫使地区银行注重金融创新，提升资金配置效率，增强企业的流动性。因此我们推测，地区金融发展水平较低时可能会强化贫困经历对企业金融资产配置水平的促进作用。

参考江伟等的研究，选用樊纲等编制的地区金融市场化指数(Finindex)来定义我国各地区的金融发展水平[35]。根据地区金融发展水平的中位数，将样本分为高金融发展组(Finindex高于中位数)和低金融发展组(Finindex低于中位数)。同时，设置虚拟变量地区金融发展水平(Lfin)，Finindex低于中位数时取值为1，否则取0。随后，依次进行分组检验和加入交乘项的全样本检验。回归结果如表6第(4)～(6)列。可以发现，第(4)列高金融发展组中，贫困经历(Poverty)的系数为-0.003，但不显著；第(5)列低金融发展组中，贫困经历(Poverty)的系数为0.011，且在1%的水平上显著④。第(6)列全样本检验中，贫困经历与金融发展水平交乘项(Poverty*Lfin)的系数为0.008，在1%的水平上显著。由此表明，较低的地区金融发展水平，会强化贫困经历对企业金融资产配置水平的促进作用。

表6 高管教育背景以及地区金融发展水平的影响

七、结论与启示

(一)研究结论

探究实体企业配置金融资产的影响因素对引导实体经济与金融业共同发展、发挥金融服务实体经济职能具有重要意义。不同于以往研究更多关注宏观因素对企业金融资产配置的影响，本文从高管特征入手，以2008～2016年中国上市公司为样本，考察了高管贫困经历对企业金融资产配置的影响。研究发现：具有贫困经历的高管所在企业的金融资产配置水平更高；但配置的金融资产仅是流动性强、易于变现的金融资产，而非追逐相较实业投资的超额利润。考虑受灾程度、公司风险与高管权力的异质性，这一促进作用在高管籍贯地受灾程度严重、公司风险水平高以及高管权力大时更为突出。在进行安慰剂检验、工具变量检验、倾向得分匹配法(PSM)检验、Heckman两阶段检验、替换核心变量度量方式等一系列稳健性测试后，该结果依然稳健。进一步研究表明，有贫困经历的高管会持有更多现金、所在企业研发投入更少，具有贫困经历且受教育水平较低的高管会进行更多的金融资产配置。此外，地区金融发展水平越低，高管贫困经历对企业金融资产配置的促进作用越大。本文的研究结论表明，高管特征对企业金融化有着重要影响，早期的贫困经历会使得高管有较强的风险规避倾向。

(二)理论启示和政策建议

本文的研究结论具有一定的理论价值和政策意义。从理论角度来看，本文从高管特征这一独特角度研究贫困经历对企业金融化的影响，有助于理论界和实务界更好地从微观层面理解企业金融化的影响因素，扩展了企业金融化研究领域的文献。同时本文也丰富了高管贫困经历对企业财务决策影响的研究，为投资者更好地理解高管个人特征的重要作用提供一些启示。从现实意义来说，实体企业金融化是我国近年来的热点问题，如何更好地认识企业金融化的影响因素至关重要。基于此，本文的研究具有如下启示：

首先，现有研究大多认为实体企业配置金融资产是出于短期套利的目的，会对企业价值产生不利影响。然而本文的研究表明，实体企业配置金融资产也可能是出于规避风险的目的，在宏观环境和产品市场不确定性高的情况下，配置部分金融资产有助于企业防范未来经营风险，特别是流动性强、易于变现的金融资产能够在一定程度上分散企业风险。因此，相关监管部门应基于金融资产特征对企业金融化进行全面考察。

其次，本文的研究发现高管自身特征会对企业金融化产生影响，而且在不同条件下两者关系存在显著性差异。这表明企业经营者的后天经历以及企业自身经营情况是实体企业进行金融投资的重要影响因素。因此，投资者在理解实体企业金融化时，应当充分考虑企业基本情况。

最后，高管贫困经历与企业金融化的关系在公司风险水平较高时更显著。这表明，风险水平较高的企业承担和应对风险的能力较差，增强了对流动性的偏好。因此，高管应当结合企业自身特征和宏观经济政策，有效发挥金融资产的风险防范功能，借助金融市场提升企业价值，实现金融与实体经济的协同发展，为我国实现经济转型助力。

注释：

① SUE-test显示，短期金融资产组与长期金融资产组Poverty差异的Chi(2)值为7.68，p值为0.00。

② 作者感谢匿名审稿人对本问题的宝贵建议。

③ SUE-test显示，低教育水平组与高教育水平组Poverty差异的Chi(2)值为1.57，p值为0.21。

④ SUE-test显示，高金融发展水平组与低金融发展水平组Poverty差异的Chi(2)值为14.67，p值为0.00。