数字金融发展对企业 “脱实向虚”的影响研究

田 地 郭潇涵 张玉明 赵瑞瑞山东大学经济学院济南 5000 山东大学管理学院济南 5000

引 言

在我国经济进入新常态，实体经济投资回报率下降的背景下，近年来，非金融企业逐渐脱离源头主营业务，纷纷投身于金融资产的配置，产生 “脱实向虚”趋势［1］。实体经济与虚拟经济之间的风险联动性增强，系统性金融风险剧增，对经济稳定与高质量发展产生严重威胁。党的十九大报告明确指出，要 “深化金融体制改革，增强金融服务于实体经济的能力” “守住不发生系统性风险的底线”。因此，探索企业实体资产与金融资产配置的影响因素，对于防范金融系统性风险、促进经济健康可持续发展具有重要的理论与现实意义。

已有研究发现，触发实体企业 “脱实向虚”的背后动因可归为两点：（1）为应对融资约束所带来的高额外部融资成本与现金流的不稳定性，企业趋于持有金融资产作为蓄水池［2，3］，即 “预防性动机”；（2）企业会依据风险收益率在实业投资与金融资产之间进行投资决策，当金融资产能够为企业带来 “暴利”，尤其是管理者面对短期业绩考核压力时，企业更愿意选择金融投资以获取短期的高回报［4］，即 “短期财富效应”。

随着数字经济时代的到来，数字金融依靠大数据、机器学习和移动互联网等现代信息技术，给金融行业的信息技术水平带来翻天覆地的变化［2，5，6］，对企业 “脱实向虚”可能存在抑制或促进的影响。从正面看，数字金融的发展有利于缓解信贷错配，通过降低交易成本与提高金融覆盖度，驱动企业研发投资和小微企业创业行为［7，8］，数字金融起到 “扶危拯溺”的积极影响。但是从反面看，数字金融促使金融信息快速聚集，智能投顾平台快速整合金融领域投资机会，降低了金融投资的门槛，提高了金融理财交易的便捷程度，增加企业投资金融产品的倾向［9，10］，同时，监管边界模糊，企业对相同算法的依赖使得其投资策略的相关性增加［11］，数字金融有可能起到 “为虎添翼”的消极影响。数字金融的发展究竟会如何影响企业投资行为，对企业 “脱实向虚”趋势究竟抑制还是加剧，是本文研究的主要内容。

为此，本文借助北京大学数字普惠金融指数及A股上市公司的面板数据，试图分析数字金融发展对企业实业投资与金融投资的影响及具体作用机制，以期丰富企业 “脱实向虚”影响因素和宏观数字金融发展经济后果的研究，为相关部门防范实体企业 “脱实向虚”提供参考。

1 文献综述与研究假设

1.1 文献综述

1.1.1 数字金融的定义与发展背景

在 “大智移云物区”等数字技术的蓬勃发展的背景下，数字金融顺应而生。在广义上，数字金融被定义为数字技术引起的金融服务创新，能够给金融业带来新的商业模式变革、新的技术应用与产品服务，从而提升金融业的资源配置效率［2，11］。现阶段，数字金融主要由新兴信息技术驱动，逐步转向大型科技公司开展金融业务或者传统金融机构发展线上业务［6］。

数字金融对传统金融行业的影响是双面的，数字金融通过提供技术平台的方式促进影子银行的蓬勃发展［12］，带来的 “市场挤出效应”加剧了银行业的竞争；数字金融通过技术溢出机制带来“鲶鱼效应”，提高了地区传统金融机构的运营效率［13，14］。然而，有关数字金融对微观企业的研究，仍未关注企业实业资产与金融资产投资，尤其是金融投资的影响。

1.1.2 企业投资行为

投资是拉动经济增长的动力和提升公司长期价值的重要路径［15］。非金融企业的投资（资产配置）可以分为实业投资和金融投资两种［16，17］。 实业投资多指的是固定资产投资与企业研发投入，与之对应，金融投资指的是企业将资金用于配置金融类资产［18，19］。学界认为实业投资与金融投资之间，金融类资产的配置有可能促进或者抑制实业投资。为应对现金流不确定性与高额外部融资成本所带来的融资约束，企业倾向于配置金融资产，以达到 “蓄水池”目的，为以后实业投资积累可变现资金［20，21］；另外，企业会根据资产收益率与投资风险特征，在实业投资与金融投资之间做出选择，金融类资产会挤占企业的有限资源，降低企业的实业投资［22，23］，即具有 “挤出效应”。

除实业投资与金融投资之间存在 “蓄水池效应”或者 “挤出效应”外，这两种资产配置还分别受到财税或产业政策［24，25］、 政治稳定性［15］等宏观环境，产品市场竞争、战略差异度［26］等中观行业环境，以及现金流［27］、 信息披露质量［28］、 股权结构［29］、 社会网络［30］等微观因素的影响。 综合文献观点，来自内外部稳定的资金供给是保障企业投资的关键，在内部资金有限的情况下，企业的投资决策主要受制于企业的融资约束。

1.2 研究假设

“预防性动机”与 “短期财富效应”是企业“脱实向虚”的两大关键动因。在企业面临严重融资约束时，企业通过增加金融资产配置来达到现金流的 “预防性动机”，而 “短期财富效应”动机则来自于资本逐利与管理层代理问题，企业更倾向投资高收益率的金融资产。随着 “大智移云物区”等前沿数字技术在金融领域的广泛运用，数字金融既可能成为企业外部融资的 “帮助之手”，又可能成为企业投资金融资产的 “煽动之手”。由此认为，数字金融的发展对企业投资行为的影响存在如下两种可能。

（1）从 “预防性动机”角度看，数字金融的发展可能会发挥 “扶危拯溺”作用，抑制企业金融投资，促进实业投资，从而抑制企业 “脱实向虚”倾向。这主要源于数字金融能够缓解信息不对称带来的融资约束难题。具体而言，数字金融通过客户数据分析合理评估潜在的风险，提供普惠的金融服务［11］，并且通过 “技术溢出效应”，将大数据、人工智能与区块链等新兴技术溢出至银行等传统金融机构［13］，拓宽传统金融机构的信息获取渠道、提高信息准确度［31］，帮助其快速识别企业信用评级、确定授信额度，提高信贷配给效率［11，32-34］，企业可以获得额度更充沛、成本更低、期限更合理的信贷配给。因此，数字金融的发展通过降低信息不对称、缓解融资约束，能够直接促进实业投资［35］；另外，其也削弱了企业金融投资的 “预防性动机”，减持金融资产，减弱金融投资对实业投资的 “挤出效应”。综上，数字金融的发展可能抑制企业 “脱实向虚”。

（2）从 “短期财富效应”角度看，数字金融的发展可能会为企业金融投资提供诸多便利，从而加剧企业 “脱实向虚”。①数字金融的发展催生了云计算金融平台、智能投顾平台等多样金融投资载体，丰富了企业的金融投资形式，企业投资决策难度下降［5，36］，可能会激发企业金融投资的积极性；②从管理层代理问题出发，作为数字金融产物的影子银行，往往在规避金融监管条件下运行，运营模式不透明，缺乏完善的信用调查、日常监督与贷款清偿等完备的债务监督制度，会在一定程度上削弱债务监督功能，对管理层难以进行合理有效的监督［37，38］。因此，企业与管理层追求短期财富的投机行为缺乏监管且更为便利，数字金融的发展可能会加剧企业 “脱实向虚”。

基于上述理论分析，本文提出如下两个竞争性假设：

H1a：在其他条件不变的情况下，数字金融的发展抑制了企业 “脱实向虚”。

H2b：在其他条件不变的情况下，数字金融的发展加剧了企业 “脱实向虚”。

2 研究假设

2.1 样本选择

根据数字金融发展现状与数据可得性，本文选取2011～2020年沪深证券交易所存续的A股上市公司作为研究样本。本文对数据进行了如下处理工作：（1）剔除样本企业中的金融类、房地产类企业；（2）剔除在样本区间挂牌ST和退市的企业；（3）剔除财务数据缺失的企业；（4）对所有连续变量进行1%的缩尾处理，最终得到22859个 “企业-年份”的观测样本。企业的财务数据来自于国泰安数据库与中国研究数据服务平台数据库，数字金融发展水平的数据则来自北京大学数字金融普惠金融指数［39］。

2.2 变量说明

（1） 数字金融

本文借助北京大学数字金融普惠金融指数作为数字金融的衡量［40］，并对其进行了标准化处理，该指数是基于蚂蚁集团提供的数字普惠金融数据衡量我国省级和市级（未核算中国的港、澳、台地区）数字金融发展程度［39］。本文在核心检验中采用省一级层面的指数，在稳健性检验中采用市一级的指数。

（2） 实业投资

借鉴已有文献的做法［41，42］，采用计算公式：实业投资＝（研发投入+购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额）/期末总资产。

（3） 金融投资

借鉴黄贤环等（2018）［43］以及彭俞超等（2018）［1］的做法，将金融资产配置增量占比作为企业金融投资的指标，采用计算公式：金融资产配置增量占比＝（当期金融资产总额-上期金融资产总额）/总资产，金融资产总额占比＝金融资产总额/总资产。

（4） 控制变量

根据以往企业投资的文献［44，45］，本文选取公司年龄（AGE）、企业规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、 资产回报率（ROA）、 高管薪酬（SALA⁃RY）、第一大股东持股比例（HOLDER）、两职合一（DUALITY）、董事会规模（BOARD）、现金持有（CASH）、所有权性质（SOE）作为企业层控制变量。本文还加入控制省域经济的变量，分别为每个省（区、市）的GDP与省（区、市）的人口数量（取对数）。各变量具体定义如表1所示。

表1 变量定义表

2.3 模型设定

根据前文假设，本文构建了如下检验模型：

式（1） 中被解释变量CAPINVi，t代表公司i在t年的实业投资规模。解释变量为企业所在地的省一级的数字金融指数（DIFI_Province），在稳健性检验中使用市一级的数字金融指标（DIFI_City）。其中Controls代表所有的控制变量，本文所有的被解释变量均滞后1期。

式（2） 中被解释变量FINCREASEi，t代表公司i在t年的金融资产配置增量占比。其他变量与式（1）中含义相同。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计

表2列示了相关变量的描述性统计的结果。其中变量CAPINN均值为6.007%，标准差为4.982，同时变量FINCREASE均值为1.010%，标准差为4.375，说明企业在整体上金融资产投资多于实业投资，且不同企业之间投资水平差别较大。

表2 变量描述性统计

3.2 基准回归结果

数字金融与企业资产配置的基准回归结果如表3所示，列（1）和列（2）显示了数字金融对企业实业投资的影响，其中列（1）考虑年份与行业固定效应，发现数字金融与实业投资的系数在1%的水平上显著为正，列（2）新增省（区、市）固定效应（控制地区特征对企业微观影响），结果显示，金融发展与实业投资的系数依旧显著为正，这再次表明数字金融发展水平越高，企业的实业投资水平越高。列（3）与列（4）为数字金融对金融投资（金融资产投资增量）的影响。其中，列（3）没有控制地区特征，结果表明数字金融与金融投资的系数在1%的水平上显著为负；列（4）加入省（区、市）固定效应，数字金融与企业金融投资的系数依旧在1%的水平上显著为负，这表明数字金融发展水平越高，企业的金融资产投资水平越低。上述回归结果验证了H1a，即表明数字金融的发展能够抑制企业 “脱实向虚”。

表3 数字金融对企业实业投资及金融投资影响的基准回归结果

3.3 稳健性检验与内生性问题

（1）替换解释变量

为了保证结果的稳健性，将回归中的解释变量由省一级替换为市一级的数字金融水平。回归结果如表4所示，在替换解释变量之后，原有结论依然保持不变。

表4 数字金融替换变量后的实证结果

（2）固定效应模型

为较好地减少公司层面的遗漏变量，获得更为可靠的因果效应推断，本文引入固定效应模型。使用Hausman检验来评估随机效应系数是否存在偏倚，由此判断是否应使用固定效应模型。检验结果显示，本文应当采用固定效应模型。表5中回归结果表明，在采用固定效应模型之后，结论与前述保持一致。

表5 固定效应模型回归结果

4 对不同实业投资和金融资产投资类型影响的进一步分析

4.1 考虑实业投资的类型

本文进一步讨论实业投资类型，借鉴已有文献的做法［46，47］，采用计算公式： 固定资产投资＝（购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额）/总资产，研发投入＝研发投入/期末总资产。实证结果如表6所示，数字金融发展与固定资产投资和研发投入的系数均在1%的水平下显著为正，说明数字金融对固定资产投资和研发投入均具有显著促进作用。

表6 考虑实业投资类型差异的回归结果

4.2 考虑金融资产投资的类型

本文在关注金融资产规模变化的同时，关注金融资产的结构。企业持有不同类型金融资产的动机可能是不同的， “预防性动机”与 “短期财富效应”在企业持有短期金融资产中较为明显，而持有长期金融资产则多出于保值动机［1，35］。由于企业持有不同类型金融资产的动机不同，数字金融对其影响可能存在差异。因此，本文进一步将所界定的金融资产细分为交易性金融资产、衍生金融资产、可供出售金融资产、投资性房地产、持有至到期投资和长期股权投资。分组回归结果如表7所示，相较于长期股权投资等长期金融资产，数字金融的发展对交易性金融资产等短期金融投资的抑制作用更加明显。这表明，数字金融缓解了企业融资约束，削弱了企业持有金融资产的 “预防性动机”，外部融资的有利条件在一定程度上对企业持有短期金融资产作为 “蓄水池”的内部融资具有替代作用，但对具有保值作用的长期金融资产作用较弱。

表7 考虑金融资产类型差异的回归结果

5 结论与建议

基于我国实体企业 “脱实向虚”的现实问题，本文以我国A股上市非金融类企业为研究样本，考察了数字金融发展水平对企业 “脱实向虚”倾向的影响。实证结果发现，数字金融有助于促进企业实业投资，抑制企业的金融投资，这表明提升地区数字金融发展水平是抑制实体经济 “脱实向虚”的有效路径。进一步研究发现，相比于长期金融资产，数字金融对企业短期金融投资的抑制作用更加明显。

基于本文结论，研究的现实启示主要有3点：（1）数字金融利用 “大智移云物区”等数字技术为金融发展带来全新变革，在降低信息不对称、缓解融资约束方面发挥积极作用，能够抑制企业的 “脱实向虚”行为，因此应加强区域数字金融的支持力度，并正确引导和规范监督数字金融的发展、防止金融风险泛化，拉动经济高质量发展；（2）在经济欠发达地区，政府应继续加强提升金融机构的科技水平，提高地方区域内金融机构的数字化转型，以此缓解企业融资约束，提升企业实业投资的积极性；（3）在推动数字金融发展的同时，金融行业应该重视投资人监督的权利属性，不断提升契约制定、监督企业行为方面的信息技术，为保障投资者权利提供坚实基础。