实体企业金融化对其生产性投资影响的理论与实证研究——以中国1383家上市制造业企业为样本

李清政 赵 芮

1 引 言

当前，我国经济发展已进入新时期，正不断加快经济发展方式从“数量型”向“质量型”转变。然而，“脱实向虚”的金融化趋势却日益成为我国宏观经济和微观企业发展过程中不容忽视的现象。具体而言，金融化在宏观层面主要表现为，金融活动在经济活动中的占比不断增加，金融业、金融机构以及金融参与者等在经济体系中的作用也不断提升（Epstein，2007［1］；张成思和张步昙，2015［2］）；在微观层面则主要表现为非金融类企业的金融化（戴赜等，2018［3］），即非金融类企业越来越偏好金融投资而非生产性投资，利润也越来越多地来自金融渠道而非传统商品生产销售渠道（Arrighi，1994［4］；Krippner，2005［5］）。相关数据表明，近年来，我国金融业对GDP的贡献呈不断上升的趋势，金融机构法人个数也逐年增加，截至2018年底，金融机构个数已达4588个，金融业对GDP的贡献约为7.68%。与此同时，以制造业为代表的实体企业的金融资产占比和金融收益占比也不断上升，并于2018年分别达到11.67%和11.79%。①原始数据来自CSMAR和WIND数据库，其中，金融资产和金融收益的计算方法见下文，金融资产占比=金融资产/总资产，金融收益占比=金融收益/净利润。

由此可见，我国宏微观层面已表现出金融化趋势，未来该趋势可能会进一步凸显。这也是党的十九大报告曾明确指出“要深化金融体制改革，增强金融服务实体经济的能力”和习近平总书记多次在公开场合表示“要壮大实体经济，防止经济脱实向虚”的重要原因之一。实体经济是我国经济发展的根基，如果放任作为其发展基础的实体企业进行金融投机，那么很可能会造成资源在金融领域持续空转，而没有流向真正有需求的生产部门，最终导致经济发展停滞。因此，以实体企业配置金融资产的动因为出发点，研究其金融投资行为对生产性投资的影响，既有助于明晰实体企业配置金融资产的原因，减少其金融投机行为，也有助于降低实体企业金融投资行为的负面影响，切实发挥金融服务实体经济的效能。

从文献的角度看，国内外学者对有关企业配置金融资产的原因从不同的角度展开了研究。早期研究表明，非金融类企业持有金融资产是出于预防性动机，以降低风险敞口，对冲不确定性风险（Gordon等，1996［6］）。随着金融自由化的推进，资本的流动性得以提升，但也增加了利率和汇率的波动，提高了企业生产的成本，降低了传统生产方式的收益（Felix，1998［7］），导致许多企业为了改善盈利状况，开始增加金融资产投资，以寻求金融市场的高回报（Serfati，2000［8］），然而以逐利为目的金融资产投资会使企业忽视其生产性投资，并影响主营业务的发展（Demir，2009［9］；Akkemik和Sükrü，2014［10］）。此外，追求股东价值最大化也是非金融类企业金融化的动因（Stockhammer，2004［11］；Lazonick，2010［12］；Sen 和 Dasgupta，2018［13］）。国内部分学者则认为，我国之所以出现企业配置金融资产的现象，是因为资本市场发展和金融市场改革给企业带来了收益和投资机会（张文中，2004［14］），同时，盈利预期的减少、运营观念的改变以及金融资产的高收益特征等也会影响企业的金融资产配置（谢家智等，2014［15］；胡奕明等，2017［16］；彭俞超等，2018［17］）。

对于企业金融化的影响，目前学术界仍未达成统一。部分研究认为，企业配置金融资产能够促进资源整合、提高资源的流动性（Theurillat等，2010［18］），且与制造业相比，金融业的附加价值高、投资机会多，可以在一定程度上缓解因实体经济利润下滑而导致的有效需求不足（Krippner，2005［5］；Epstein和 Jayadev，2005［19］），同时，投资金融资产也能拓宽融资渠道和提高融资效率（Gehringer，2013［20］），从而支持技术创新（Arizala等，2013［21］）。然而，Orhangazi（2008）［22］、Milberg 和 Shapiro（2013）［23］及张成思和张步昙（2016）［24］却认为企业金融化不仅会挤出实物资产投资，且会增大金融市场对企业价值产生的影响。若企业过度依赖金融资产投资，不仅会加剧经济可能面临的冲击，而且不利于产业的可持续发展（Akkemik 和 Sükrü，2014［10］）。宋军和陆旸（2015）［25］的研究则表明，投资非货币性金融资产对高业绩的公司会产生富余效应，而对低业绩的公司则会产生替代效应。此外，金融资产投资还会减少未来主营业务收入（杜勇等，2017［26］），降低其主营业务的全要素生产率（刘笃池等，2016［27］），并挤占更多的创新资源（王红建等，2017［28］）。

综上所述，虽然现有文献对企业金融化的研究富有启迪意义和借鉴价值，但仍有待丰富和完善。首先，对企业金融化动因的研究，大部分文献主要是通过经验数据展开研究，且虽关注了投资利差、融资约束等因素，但对风险的关注较少；其次，现有文献对企业金融化与未来主营业务收入、全要素生产效率、技术创新等之间的研究较多，却鲜有文献从风险的角度研究企业金融化对生产性投资的影响；再次，虽有文献指出企业投资金融资产可能有风险对冲的作用，但并未对其进行检验和分析。有鉴于此，本文结合理论和实证，通过构建跨期投资组合模型，并以中国制造业上市企业2007-2018年的非平衡面板数据为样本，着重从风险的角度，考察实体企业金融化的动因及其对生产性投资的影响。

区别于以往文献，本文的创新点及贡献包括以下几点：第一，通过构建投资组合理论模型，考察实体企业金融化的动因，既为本文的实证研究奠定了理论基础，也为研究实体企业金融化与生产性投资间的关系提供了思路；第二，结合委托代理理论、实物期权理论等理论，实证研究实体企业金融化对生产性投资的影响，即实体企业金融化产生的挤出效应和风险对冲效应的大小，并进行异质性检验，这有助于多角度全面了解实体企业金融化对生产性投资的影响，并使研究结论更具说服力；第三，进一步综合考察实体企业金融化对企业整体风险和价值的影响，并对不同流动性的金融资产投资进行检验，有助于从整体上研判实体企业金融化投资的合理性。

2 理论模型与研究假设

2.1 理论模型

虽然企业配置金融资产的动因从过程上看是复杂的，但其本质是基于风险和收益权衡后的理性选择行为。借鉴Le和Zak（2006）［29］、Demir（2009）［9］的研究，假设代表性实体企业仅在金融资产和生产性资产这两种资产间进行投资选择，以实现效用的最大化，则该模型可表示如下：

其中，U（c）是绝对风险厌恶者的效用函数，符合严格递增且连续的凹函数性质；为贴现率；分别为生产性资产的投资额和收益率；①Le和Zak（2006）和Demir（2009）均假设为 无风险收益率，此处沿用此假设，以和下文中将其作为风险收益率进行对比。别为金融资产的投资额和收益率。结合公式（1）-（3）并按照计算最优资产投资的推导方法，可得到最优的生产性资产和金融资产投资：

由式（6）和式（7）可知，生产性资产投资和金融资产投资与二者间的相对收益率和相对风险②Le和Zak（2006）假设金融资产为无风险资产，因此 为零，此时相对风险即为生产性资产的风险。有关且符号相反。

然而，将金融资产投资假定为无风险投资过于简单化，存在一定的不合理性。因为金融资产投资也存在风险，尤其是在资本市场条件和投资环境仍有待改善的我国，忽视金融资产投资的风险会使研究存在较大的缺陷。因此，在模型构建时应当考虑金融资产投资的风险。当把金融资产投资视为风险投资时，重复式（1）-（5）可以得到最优的生产性投资和金融资产投资：

结合式（6）-（9）可知，无论是将金融资产投资简化为无风险投资还是视为风险投资，金融资产投资和生产性资产投资 均与二者间的相对收益率和相对风险有关，且符号相反。

2.2 研究假设

上文理论模型表明，生产性投资和金融资产投资与二者间经风险调整的收益率之差和相对风险有关。当生产性资产的收益率高于金融资产的收益率时，企业会增加生产性资产投资，减少金融资产投资，反之则会增加金融资产投资而减少生产性资产投资。同时，当生产性资产投资的风险相对金融资产投资的风险较大时，企业会增加金融资产投资，减少生产性资产投资，以降低企业面临的整体风险，反之亦然。在实际投资活动中，实体企业会根据生产性资产投资和金融资产投资间的风险和收益进行权衡后，做出投资选择，但二者间是否会表现出理论模型推导的特征，仍有待检验。有鉴于此，提出假设1：

假设1：实体企业的金融资产投资和生产性投资与二者间的相对收益率和相对风险有关且符号相反。

在资源有限的情况下，企业投资金融资产会挤占生产性投资，使生产性投资减少，进而降低企业的生产经营能力（Onaran和Tori，2018［30］）。其次，根据委托代理理论，由于股东主要通过短期业绩来评价管理层的价值和贡献，而管理层与股东之间存在信息不对称，导致管理层为实现自身利益最大化，有弱化企业长期发展而致力于实现短期股东价值最大化的动机，从而会投资短周期的金融资产，而放弃长周期的生产性资产投资（杜勇等，2017［26］）。再次，从风险的角度看，相比于生产性投资活动，金融资产的投资风险相对较低，而且管理层可以将失败的投资归咎于市场等外部因素，这就使得管理层对金融资产投资失败的容忍度高于生产性投资，导致管理层在其他条件不变的情况下，有动力配置金融资产而非生产性资产。此外，当主营业务利润下降时，生产性投资的收益率会减少，企业也会将资源从生产性投资转向利润更高的金融资产投资，从而减少生产性投资。由此，提出假设2：

假设2：金融资产投资和生产性投资间存在替代关系，即实体企业金融化会挤出生产性投资。

企业在进行投资选择时，会受风险和未来预期的影响，尤其是存在不确定性风险时（刘贯春等，2019［31］）。根据实物期权理论可知，资产可逆性会影响投资对不确定性风险的敏感度（李凤羽和杨墨竹，2015［32］）。生产性资产因自身流动性较弱、投资周期长和可逆性低，导致其调整成本相对金融资产较大，当面对不确定性等风险时，生产性资产投资的风险会比金融资产投资的风险大，导致企业很可能在综合权衡投资当期生产性资产所获得的收益和等待不确定性减少、增加未来生产性投资所带来的好处后，选择减少生产性资产投资而增加金融资产投资以规避风险，缓解风险对生产性投资的负向影响。因此，提出假设3如下：

假设3：金融资产投资可以缓解风险对生产性投资的影响，即实体企业金融化对生产性投资有风险对冲效应。

就我国企业的实际情况而言，不同所有制和不同规模的企业，其投资策略的选择和规避风险的方式会有所不同，使得金融资产投资对生产性投资的影响可能也会有所差异。相对于非国有企业，国有企业具有政府隐性担保的优势，在财务和政策等方面能够获得更多的支持，如贷款优惠或税收补贴等，股权再融资和债权再融资也相对容易，从而使得其应对风险的能力相对较强。当面对不确定性等风险导致生产性资产投资的风险增加时，国有企业可以通过其他方式转移或分散该风险，而不必通过投资金融资产降低风险对生产性投资的影响，导致其金融资产配置对生产性投资的风险对冲效应较弱。同理，由于大规模企业所受融资约束程度较低、运营机制相对健全，企业与市场间的信息不对称程度也相对较低，使得其应对风险的能力相对较强，当风险增加导致生产性资产投资减少时，大规模企业有能力通过多样化投资来减少风险对生产性投资的影响，而不必通过金融资产投资，进而导致其金融资产投资对生产性投资的风险缓解作用较弱。由此，提出假设4：

假设4：相比于非国有企业和小规模企业，国有企业和大规模企业的金融资产投资对生产性投资的风险对冲效应较小。

3 模型设计与数据描述

3.1 样本选取与数据处理

本文的数据主要来自CSMAR数据库和WIND数据库，其中财务信息主要来自CSMAR数据库，上市时间、实际控制人和所属省份等信息则主要来自WIND数据库。对原始数据进行如下处理：剔除含有缺漏值的样本；剔除ST类样本企业；对除上市时间以外的连续变量进行上下1%的Winsorize处理，以降低异常值的影响。最终得到1383家制造业上市企业2007-2018年的非平衡面板数据，共计12998个观测值①初始年份之所以选择2007年，是因为从2007年我国开始采用新的会计标准。。

3.2 变量界定

（1）被解释变量

金融化投资（fin）用金融资产占总资产的百分比表示。其中，金融资产借鉴宋军和陆旸（2015）［25］的方法，主要包括交易性金融资产、衍生金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资净额、长期债权投资净额、投资性房地产余额和长期股权投资净额以及其他流动性资产。其中，其他流动性资产是根据财务报表资产的细分项目查找到的委托贷款和理财产品及信托产品余额。虽然我国的会计准则将货币资金也划入金融资产，但考虑到其主要用于企业日常活动，因此未将货币资金纳入金融资产，但将货币资金纳入金融资产进行稳健性检验，结果也不变。

生产性投资（inp）则借鉴张成思和张步昙（2016）［24］的方法，用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金除以总资产表示。

（2）核心解释变量

相对收益率（rgap）用经风险调整后生产性资产投资和金融资产投资间的收益率之差表示。其中，金融资产的收益率用金融资产的投资收益除以金融资产总额表示，金融资产的投资收益借鉴张成思和张步昙（2016）［24］的方法，利用利息收入、公允价值变动、投资收益、汇兑收益之和减去对联营和合营企业的投资收益计算得到。因生产性资产的收益在财务报表中未列示，因此借鉴已有文献（Krippner，2005［5］）将生产性资产的收益率用营业利润除以固定资产和无形资产之和表示。在此基础上，对生产性资产的收益率和金融资产的收益率分别利用GARCH（1,1）模型计算各自的条件方差，然后用生产性资产和金融资产的收益率之差除以二者风险之和，以得到经风险调整后的收益率之差，即相对收益率（rgap）。使用未经风险调整的相对收益率进行稳健性检验，结果也不变。

相对风险（risk）是衡量生产性资产投资和金融资产投资风险相对大小变化的解释变量。借鉴Le和Zak（2006）［29］的研究方法，将经济政策不确定作为相对风险的代理指标②之所以使用该指标，一方面是因实际投资活动中，存在诸多因素如流动性风险、政治风险、不确定性风险等均会影响二者间相对风险的大小，且现实投资活动中不仅有金融资产和生产性资产，还有许多其他投资选择，仅利用金融资产风险和生产性资产风险之和表示企业投资的整体风险存在一定的不合理性。另一方面，根据实物期权理论，经济政策不确定性作为相对风险的代理指标，可以很好地刻画生产性资产和金融资产相对风险的变化。。Baker等（2016）构建的中国经济政策不确定性月度指标已被广泛使用，且被证明符合我国经济波动的现实（李凤羽和杨墨竹，2015［32］）。因此，将该指数算数平均数的对数作为相对风险（risk）的代理指标，并用该指数加权平均数的对数（risk2）进行稳健性检验，结果不变。

（3）分组变量

根据本文的研究目的，将样本企业按照所有权性质（cq）和规模（s）进行分组。其中，企业规模用总资产的自然对数表示。如果企业所有权为国有，则cq取值为1，表示国有企业，否则为0，代表非国有企业；如果企业规模大于所有企业规模的中值，则s取值为1，代表大规模企业，反之为0，代表小规模企业。

（4）控制变量

借鉴已有文献（彭俞超等，2018［17］；王红建等，2017［28］），加入以下控制变量：1企业特征变量（X），包括资本结构(rat)=总负债/总资产；资本密集度(cap)=固定资产/总资产；营业收入增长率（gro）=（当期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入；融资成本（cost）=财务费用/负债；经营性现金流（cfo）=经营净现金流/总资产；企业规模（size）为期末总资产的自然对数；上市时间（age）为当年减去上市年份；2行业特征变量（Industry），为控制各行业自身的特征，加入行业的虚拟变量；3地区特征（dq），因各企业所属省份不同，且各省经济发展基底和政策导向等具有明显的地域特征，因此加入地区虚拟变量以控制省域特征。

3.3 实证模型

在上文分析的基础上，为检验实体企业金融化的动因及其对生产性投资的影响，参考 Demir（2009）［9］、彭俞超等（2018）［17］以及温忠麟和叶宝娟（2014）［33］的研究，设计实证模型如下:

其中，i和t分别表示样本企业和年份，fin和inp分别表示企业的金融化投资和生产性投资，rgap表示相对收益率，risk表示相对风险，X表示系列控制变量，Industry代表行业特征的虚拟变量，dq代表地区特征虚拟变量。根据理论推导及研究假设可预测，若假设1正确，则当若被解释变量为生产性投资（inp），b1应显著为正，θ1的符号应显著为负；被解释变量为金融化投资（fin）时，则b2应显著为负，θ2的符号应显著为正。若假设2正确，θ4的系数应显著为负。

4 实证结果分析

4.1 描述性统计分析

表1为各变量的描述性统计结果。由表1可以看出，样本企业间金融化投资（fin）的差异较大，金融资产占总资产的比重最高达到了55.22%，最低仅为0.02%。生产性投资（inp）的最大值为23.09%，最低为0.07%，各样本企业间的差异相对较大。各企业间生产性投资与金融化投资间的相对收益（rgap）和相对风险（risk）也存在显著的差异。从各控制变量来看，各企业间也存在明显的差异。在分组变量中，若以企业所有权（cq）作为分组依据，则国有企业占样本企业的比值为37.60%，非国有企业占比为62.40%。

表1 描述性统计分析

4.2 基准回归分析

因样本是微观企业短面板数据，且样本个体间的差异较大，为使用科学的方法估计模型，通过hausman检验发现，应使用固定效应模型，进一步检验后发现存在个体固定效应，因此采用个体固定效应模型。为控制行业和地区层面不随时间变化的特征，在实证检验过程中对行业和地区进行了控制。

利用模型（10）-（11）检验假设1，得到表2。该表第（1）-（3）列的被解释变为金融化投资（fin），第（4）-（6）列的被解释变量为生产性投资（inp）。由（1）-（3）列可知，金融资产投资与相对收益率（rgap）在1%的水平上显著负相关，与相对风险（risk）在1%的水平上显著正相关，这说明当相对收益率（rgap）越大，即生产性资产投资的收益率越高于金融资产投资的收益率时，金融资产投资会越减少；当金融资产投资的风险越低于生产性投资的风险时，金融资产投资会增加，反之亦然。同理，该表（4）-（6）列说明，当生产性资产投资的收益率越高于金融资产投资的收益率时，生产性投资越会增大；当金融资产投资的风险越低于生产性投资的风险时，生产性投资越少，也即生产性投资与相对收益率（rgap）显著正相关，与相对风险（risk）显著负相关。假设1得验，接受假设1。同时，通过横向对比（1）-（3）列和（4）-（6）列可以发现，与相对收益率（rgap）相比，实体企业的资产配置对相对风险（risk）的变化更为敏感。

表2 金融资产配置与生产性投资动因的对比分析

4.3 金融化投资对生产性投资影响的分析

表2的结果间接表明生产性投资和金融化投资间存在一定的替代关系。为进一步检验二者间是否存在替代关系，以及金融化投资是否能缓解风险对生产性投资的影响。利用上述模型（10）-（12）进行回归，得到下表3。由表3第（3）列可知，当其他条件不变时，金融资产投资与生产性资产投资间存在替代关系，且在1%的水平上显著。这说明当金融化投资增加时，生产性投资会显著降低，也就是说，实体企业金融化对生产性投资存在“挤出效应”，假设2得验。与此同时，结合表3第（1）-（3）列的结果及Bootstrap检验可知，金融化投资具有“风险对冲效应”，即实体企业金融化会缓解风险对生产性投资的影响，且该作用大小为6.92%，在1%的显著水平上显著。然而，虽然实体企业的金融化投资可以缓解风险对生产性投资的负面影响，但相比于其对生产性投资产生的挤出效应，该风险对冲效应相对较小。

综上，表3的结果表明，假设2和假设3正确，即实体企业的金融化投资对生产性投资既能产生负向的“挤出效应”，也具有正向的“风险对冲效应”，但其风险对冲效应小于挤出效应的影响。这可能是因为金融资产相对于生产性资产的可逆性、流动性较高，使得金融资产的等待期权相对较低，进而导致当风险增加时，实体企业会增加金融资产投资而减少生产性投资，然而，金融资产投资虽能分散风险对其生产性投资的影响，但对生产性投资的挤出更大。

表3 金融资产配置的挤出效应和风险对冲效应分析

续表

4.4 金融化投资对生产性投资影响的异质性分析

为进一步检验金融化投资对生产性投资的挤出效应和风险对冲效应是否因企业所有权和规模不同而存在异质性。对企业按照所有权和规模进行分组，并利用模型（10）-（12）进行回归，得到下表4。

由表4 PanelA第（1）-（6）列可知，风险承担能力相对较高的国有企业的金融化投资对其生产性投资有挤出效应，但风险对冲效应不显著，而非国有企业配置金融资产对其生产性投资既有挤出效应也有风险对冲效应，且风险对冲效应在1%的显著性水平上为7.60%，高于全样本金融化投资的风险对冲效应6.92%。这可能是因为国有企业具有政府的隐性担保，即使风险会减少生产性投资，但国有企业也可以通过其他投资方式来降低该影响，从而使得其投资金融资产产生的风险对冲作用不显著。同理，由表4 PanelB第（1）-（6）列可知，无论是大规模企业还是小规模企业，其金融化投资均可缓解风险对生产性投资的影响，大小分别为5.18%和9.04%，但是风险承担能力较低的小规模企业金融化投资的风险对冲作用相对较大，高于全样本金融化投资的风险对冲效应的均值。

综合表3和表4来看，金融资产配置既会挤出生产性投资，也能对冲风险对生产性投资的负面影响，且国有企业和大规模企业金融化投资的风险对冲效应相对较小，假设4得证。但是，整体上看，实体企业的金融化投资对生产性投资的挤出效应大于风险对冲效应。

表4 金融资产配置的挤出效应和风险对冲效应的异质性分析

4.5 稳健性检验

（1）替换核心解释变量

为检验模型的稳健性，使用Baker等在2016年提出的中国经济政策不确定性指数加权平均数的对数（risk2）作为相对风险（risk）的替代变量进行回归，结果仍表明，实体企业的金融化投资和生产性投资均与二者间的相对收益率和相对风险显著相关，且符号相反，与上文表2结论一致，即说明假设1正确。限于篇幅，该估计结果未在此列示，如需要可向作者索取。

（2）加入宏观变量

实体企业的投资活动不仅与企业自身的条件有关也会受到宏观经济环境的影响，为控制宏观环境的影响，将GDP增长率（gdp）、货币增长率（M2）、股票指数增长率（stock）①根据来自国家统计局的股票市场指数计算得到。纳入上述模型进行回归，结果仍未发生变化，这表明上文的结论是稳健的。限于篇幅，该估计结果未在此列示，如需要可向作者索取。

（3）内生性检验

为避免内生性问题影响本文的结论，对核心解释变量相对收益和相对风险分别采用各自的滞后一期和滞后两期作为工具变量，其他控制变量自身作为各自的工具变量，进行广义GMM估计，结果仍未发生改变。同时，使用金融化投资的滞后两期作为自身的工具变量，检验金融化投资与生产性投资间的关系，结果也未发生变化。这表明本文的结论是稳健的。限于篇幅，该检验的估计结果未列示，如需要可向作者索取。

5 进一步分析：不同流动性金融化投资的异质性分析

前文的研究表明，实体企业的金融化投资对生产性投资既存在挤出效应，也存在风险对冲效应。实体企业是否要进行金融资产投资以规避风险，不仅要考虑金融化投资对生产性投资的挤出效应和风险对冲效应，而且要全面综合地考虑其对企业整体风险和价值的影响。因此，构建如下模型（13），以检验金融化投资对企业整体价值和总风险的影响，同时，为考察不同流动性的金融资产对企业整体风险和价值的影响，将金融资产根据其流动性从高到低依次划分为交易类金融资产（fint）、长期股权投资（fine）和投资性房地产（finh），其中交易类金融资产主要包括交易性金融资产、衍生金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资净额和长期债权投资净额，企业价值（value）则用企业市值的对数表示，企业整体风险（trisk）用GARCH（1，1）模型求出的单位资产净利润的条件方差表示。

从表5第（1）-（2）列的回归结果可以看出，虽然实体企业的金融资产投资可以在一定程度上缓解企业面临的整体风险，但对提升企业价值没有显著影响，也就是说，通过投资金融资产来实现企业价值最大化是不可行的。进一步检验不同流动性的金融资产配置对企业价值和整体风险的影响，得到表5的第（3）-（8）列。其中，表5第（3）-（4）列表明，投资高流动性的交易类金融资产可以显著降低企业面临的整体风险，但对企业价值的影响不显著。第（5）-（6）列则表明，流动性相对较低的长期股权类投资虽然可以显著降低企业面临的整体风险，但对企业价值的影响也不显著。第（7）-（8）列的结果则表明，投资流动性较低的投资性房地产对企业价值和整体风险的影响均不显著。

表5的结果表明，虽然实体企业金融化可以在某种程度上降低企业面临的整体风险，但可能由于其对生产性投资的挤出效应较大，导致其对企业市值的影响不显著。也就是说，在其他条件不变时，通过投资金融资产以降低风险、获得投资收益来提升企业价值的方式是不可行的，因为它会减少生产性投资，导致其对企业生产经营产生的负向影响而抵消其对冲风险的正向影响。

表5 不同流动性金融化投资对企业价值和整体风险的影响

6 结论与建议

在“脱实向虚”的金融化趋势不断凸显的背景下，从我国实体企业金融化的动因出发，研究其金融资产投资行为对生产性投资的影响，既有助于明晰实体企业进行金融资产投资的原因，也有助于降低其金融资产投资的影响，切实发挥金融服务于实体经济的作用。有鉴于此，本文通过构建包含金融资产投资和生产性投资的跨期投资组合理论模型，并利用中国制造业上市企业2007－2018年的非平衡面板数据，深入研究实体企业金融化与生产性投资间的关系，并得到以下结论：（1）实体企业的金融资产投资和生产性投资均与二者间的相对收益率和相对风险显著相关且符号相反；（2）实体企业金融化对生产性投资既存在负向的挤出效应也存在正向的风险对冲效应，但风险对冲效应小于挤出效应。同时，不同所有权和规模的实体企业金融化行为对生产性投资的挤出效应和风险对冲效应存在异质性；（3）进一步地，从整体来看，实体企业金融化虽然能在一定程度上降低企业面临的整体风险，但对企业价值的影响却不显著。同时，不同流动性的金融资产投资均对企业价值没有显著影响。

根据以上研究结论，本文提出以下几点建议：第一，综合权衡金融资产投资的影响，着力提升生产性投资的收益水平。虽然实体企业金融化会缓解风险对生产性投资的影响，但该作用小于其对生产性资产投资产生挤出效应，使得实体企业若想通过投资金融资产以规避风险、提升企业价值，可能会得不偿失。因此，在资源有限的条件下，实体企业应着力于通过优化生产经营模式、规范企业的投资选择、注重企业创新等方式，来提高生产性投资的收益率，进而提升企业价值；第二，优化企业的投融资环境，降低不确定性等外部风险的影响。相比于收益，实体企业的投资活动对风险变化更为敏感，而在生产性投资收益率不能短时间内提高的条件下，为企业投融资活动营造良好的金融环境，一方面有助于企业形成稳定的预期，平滑生产性投资，保障企业生产经营活动顺利进行；另一方面有助于降低不确定性等风险对实体企业投资选择和盈利预期的影响；第三，重塑金融投资政策范式，加快金融市场结构优化。适度的金融投资能够为资本积累提供渠道，但关键是如何将进入金融领域的资本回流到真正需要它的生产部门，以创造真实的社会价值。这就需要政策部门加强金融监管和引导，并通过税收补贴等政策使资源流向生产部门，同时加快金融市场结构优化，以打通资源流向实体企业的通道。