非金融企业影子银行化与企业财务风险<br/>——基于财务冗余中介效应

非金融企业影子银行化与企业财务风险
——基于财务冗余中介效应

2022-03-17程仲鸣陈宇航

经济论坛 2022年3期

程仲鸣，陈宇航

（温州大学商学院，浙江温州 325035）

引言

适度的金融化能够优化企业资源配置，指引行业未来的发展方向。然而近些年来，实体企业将精力更多地放在金融资产的快速获利，而非主营业务的持久发展[1]。这种现象主要归因于实体行业净利润率长期低于金融行业。2021年《财富》500强企业统计，进入全球盈利榜前10的中国企业全为金融企业，且中国金融业的盈利总额占据了上榜中国企业盈利总额的50%以上。此外在中美贸易摩擦、新冠疫情等外部事件的负面冲击下，金融业利润依然保持着强劲的正向增长。反观实体行业，不仅面临着融资难、融资贵等问题，且结构性的供求失衡也给企业生产经营带来了难题[2]。

与此同时，受限于金融行业监管跟不上金融创新的脚步，企业倾向于参与影子银行、民间借贷、P2P等新兴非正规金融来获取超额利润[3]。与之相对应，实体企业参与非正规金融不仅导致了行业空心化，致使系统性风险集聚产生金融泡沫，而且不利于《中国制造2025》的战略规划。金融市场的风险会通过企业购买的金融产品将风险传递给企业，其中以2013年的“钱荒”与2020年的P2P互联网金融暴雷等为代表的金融市场波动，给企业生产经营带来了极大的不确定性，因此防范系统性金融风险刻不容缓。党的十九大提出了要切实守住不发生系统性金融风险的底线，企业作为生产经营中重要的一环，也是金融化的重要主体，从微观层面查明企业从事非正规金融对企业自身的影响及作用机制，以此来制定政策，可以更好地应对系统性金融风险。基于此，本文将从企业的影子银行化出发，探究非金融企业影子银行化是如何影响企业财务风险的。

现有文献主要从内外两个维度出发探究企业影子银行化的影响。从企业影子银行化对外部影响的维度出发，企业会借由影子银行进行外汇套利，而市场却并未有对套利行为的自我调节效应[4]。刘珺等人[5]进一步研究发现，企业会将超募资金投入影子银行业务来进行逐利行为，而社会福利会因此受到损失。企业影子银行化不仅会对外部市场产生影响，自身也会受牵连。一方面非金融企业影子银行化会影响货币政策的效果，它能解决融资难的问题却加重了融资贵的问题[6]。另一方面非金融企业影子银行化会加剧企业股价崩盘危险[7]，弱化企业现金持有的价值作用[8]。另外，在机制检验中，相较于韩珣等人[9]划分不同信用主体的企业来探寻企业影子银行化是如何影响企业财务风险，本文基于企业内部的财务冗余视角分析企业影子银行化影响企业财务风险的传导机制。

一、文献评述

中国的金融与实体经济发展不均衡，金融行业的发展远落后于实体经济发展的现状导致了我国二元金融结构的存在，即正规金融与非正规金融同时存在于市场之中[10]。相较于正规金融，高利率、高创新和低门槛等特点进一步助推了影子银行等非正规金融的发展。一方面，正规金融机构将部分资金转投地下交易获取高额收益；另一方面，非金融企业也倾向于跻身其中，加大金融资产的配置来获取超额利润[11]。

国外学者注意到，非正规金融的发展并未阻碍中国的经济发展[12]，并且非正规金融可以在一定程度促进人均支出，进而促进经济增长[13]。国内学者也发现，非正规金融能够显著缓解小规模企业的融资约束困境[14]，促进产业结构升级[15]。然而，非正规金融不受监管的本质属性决定了其发展所带来的系统性风险无法避免。非正规金融的无序发展致使正规金融市场进一步萎缩，更多的资金选择流向非正规金融导致了总体金融市场发展不健康。企业作为非正规金融的重要主体之一[16]，研究其涉足非正规金融的动因、作用以及影响对防范系统性金融风险尤为重要。

针对企业影子银行化的手段，王永钦等人[17]使用资产负债表发现，非金融企业从事实质性金融中介活动参与影子活动，且从银行的贷款用途来看，主要为二次放贷。李建军和韩珣[18]在此基础上进一步发现，企业还会间接参与影子银行信贷市场，即购买影子银行发行的类金融产品加入影子银行。而企业影子银行化的动机主要分为两大类，一是蓄水池动机，二是逐利性动机。蓄水池动机中，企业可以通过持有金融资产进行风险管理来降低企业的风险[19]。逐利动机则表示为企业出于利润追逐目的而持有金融资产，这会降低固定资产的投资规模[20]，加大企业的风险。

此外部分学者研究企业参与非正规金融后自身经营风险的变化，但是并没有直接讨论企业影子银行化是如何通过蓄水池动机与逐利动机影响企业财务风险，以及财务冗余在二者关系中的中介效用。研究上述问题特别有利于丰富企业影子银行化与企业风险的现有研究，为产业结构升级提供理论支撑。

二、研究假设

（一）非金融企业影子银行化与企业财务风险

经济金融化是一个动态的过程，在中级阶段表现为金融化将推动企业的资源配置效率，且作用效果取决于两者之间的动态博弈[21]。新时代的中国金融化对实体经济的作用效果并不唯一，属于动态变换之中。而企业影子银行化本质上属于企业金融化的范畴，具有企业金融化的众多特质，且由于影子银行高杠杆、高风险等特征，企业影子银行化带来的收益与风险会成倍放大[9]。同理，企业影子银行化与企业财务风险的关系，亦取决于企业影子银行化的规模水平。

逐利动机下非金融企业影子银行化水平过高，加剧了企业的财务风险。具体而言，企业因逐利效应影响了企业的资源配置和高管行为。第一，企业自身的资源是有限的，无法同时兼顾主营业务与金融资产的投资。当企业投资金融资产时，企业主营业务会因此受到影响，损害企业未来的经营业绩[1]。此外实体企业金融化投资程度越高，企业的财务表现越差[22]，导致企业财务风险上升。夏子航[23]指出，企业金融化偏向于非理性，且存在同群效应，并未起到企业资源配置效率最大化。第二，企业投资金融资产所得回报远高于投资实体的回报率，这也是企业倾向于金融化的原因所在[24]，但高收益往往伴随着高风险，从而导致企业财务风险上升。第三，根据委托代理理论，高管追求自身而不是股东利益最大化，金融资产回报的及时性促使企业高管为了自身利益最大化而选择持有金融资产。若高管有过贫困经历，企业金融资产配置则会更高[25]，从而进一步加剧了企业财务风险。

蓄水池动机下企业影子银行化水平较低，可以有效缓解企业财务风险。首先，金融资产的高变现能力可以促使企业在面临突发危机时及时变现金融资产来获取现金流，从而降低其财务风险。其次，在金融投资收益高于固定资产时，投资金融资产带来的收益，亦会降低企业财务风险。最后，企业投资金融资产也可以降低企业的杠杆率，从而降低企业财务风险[26]。

总而言之，现有研究表明逐利效应与蓄水池效应都在企业影子银行化影响企业财务风险中表现出来。蓄水池效应中，企业影子银行化降低了企业财务风险；而在逐利效应中，企业影子银行化加剧了企业财务风险。本文提出假设，在影子银行化水平低时，蓄水池效应为主；影子银行化水平高时，逐利效应为主，故提出如下假设：

H1:在其他条件不变的情况下，非金融企业影子银行化与企业财务风险呈U型关系。

（二）非金融企业影子银行化、财务冗余与企业财务风险

企业财务风险按照生产经营的环节可以细分为流动风险、信用风险、投资风险等，财务冗余与三者之间都有着密切联系。企业的财务冗余反映的是企业内部易转换为现金流的资源，作用体现在两个方面：一方面，企业财务冗余越多，表明企业为了防范风险进行流动资产储备越多，蓄水池效应起主要作用，可以有效缓解突发事件对企业带来的影响，降低企业财务风险；另一方面，企业财务冗余过低时，企业为了追逐利润而保留较少流动资产，企业内部的财务结构并不稳定，这将加剧企业财务风险。而在蓄水池效应下企业影子银行化可以增加企业财务冗余，同时在逐利效应下企业影子银行化会降低企业财务冗余。

综上分析，本文认为财务冗余可能在企业影子银行化与企业财务风险的关系中扮演中介作用，故提出以下假设：

H2:在其他条件不变的情况下，非金融企业影子银行化会通过影响企业财务冗余来影响财务风险。

三、研究设计

（一）数据来源

2013年开始，中国正规金融信贷业务收紧，信贷规模缩减，影子银行开始兴起，故本文利用2014—2020年沪深两市A股上市公司作为初始研究样本，同时就ST、PT企业与金融、房地产行业予以剔除，并删除财务风险缺失的样本。经过以上筛选过程，最终获得19281个观测值。同时为了克服异常值对实验结果的影响，对主要连续性变量1%与99%分位数上进行了winsor2缩尾处理。本文数据来源于国泰安数据库（CSMAR），经手工整理汇总。

（二）变量设计

1.被解释变量。企业财务风险是指由于内外部不确定因素导致企业生产经营中发生的财务问题，一般为企业实际财务目标大幅偏离预期财务目标。目前衡量企业财务风险的方法有两种，一种是借助股票市场数据，另一种则是借助企业自身的会计数据。股票市场数据的优点是可以时时反映企业财务风险变化，缺点是受当地金融市场的发展水平限制。单纯依靠企业财务数据判定企业财务风险只能反映企业一年之中的风险均值，且不能很好地分析股票市场带给企业的财务风险波动。

故本文采用第二种衡量方法，借鉴Altman[27]、吕雪晶[28]等人的做法，用修正的Z-score模型来度量企业财务风险Riskz。Z-score模型测算出的Riskz指标与企业财务风险为负相关，即Riskz的值越大，企业财务风险越低，企业破产的概率就越小。

其中，X1为营运资金/资产总计；X2为留存收益/资产总计；X3为息税前利润与资产总额比；X4为销售收入/资产总计；X5为股票总市值/负债账面价值。

2.解释变量。非金融企业参与到影子银行活动中有两种途径，其一是充当实质性金融信用中介，直接作为资金供给方参与影子银行活动，其二是通过购买类金融产品间接参与到影子银行活动中去。企业间接参与影子银行活动往往比较隐蔽，难以测量，故本文以第一种方式为主测量非金融企业影子银行化水平，主要采用委托贷款、委托理财与民间借贷加总后以总资产标准化来衡量。

本文借鉴王永钦[17]、桂荷发[29]等人的做法，将其他流动资产、一年内到期的非流动资产、其他非流动资产作为企业的委托贷款的代理变量；其他应收款作为企业的民间借贷的代理变量；企业的委托理财通过直接查询国泰安数据库中的对外投资数据库得到。

3.中介变量。企业财务冗余是企业留存在手中的流动性资源，参考借鉴Sean[30]的做法，使用企业财务数据来度量财务冗余，具体计算公式如下：

fr=(货币资金+交易性金融资产+0.7*应收票据净额+0.7*应收账款净额+0.5*存货净额-短期借款)/资产总额

当fr数值越大时，企业财务冗余越多；fr数值越小时，企业财务冗余越小。

4.控制变量。借鉴已有研究，选用公司规模（size）、公司业绩（roa）、公司净资产收益率（ROEA）、速动比率（quick）、股权集中度（top1）、营业利润率（oi）、托宾Q作为本文的控制变量。

（三）模型设计

1.为研究非金融企业影子银行化与企业财务风险之间的关系，采用黄贤环[31]、李建军[18]等人的做法，构建以下模型：

其中，Sbank2为企业影子银行化的平方，当α2的系数为负且显著时，代表企业影子银行化与企业财务风险为U型关系。year与province为控制年份与地区固定效应。

2.为研究财务冗余在企业影子银行化与财务风险之间的关系，本文借鉴温忠麟[32]、朱清香[33]等人的方法，采用中介效应三步法检验企业影子银行化是否通过影响财务冗余从而影响企业的财务风险。

表1 变量定义

首先检验模型（2）中β2的显著性，如果β2显著则表明企业影子银行化与企业的财务风险存在非线性关系。随后验证γ2系数的显著性，γ2表示企业影子银行化与企业财务冗余之间的关系，如显著则说明财务冗余受企业影子银行化影响。最后查验σ3的显著性，σ3显著表明财务冗余在企业影子银行化与企业财务风险之间起到了部分中介作用，不显著则表明财务冗余在两者关系间起到完全中介作用。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

变量的描述性统计结果如表2所示，企业财务风险极小值为0，极大值为19.70，表明不同企业面临的财务风险水平具有较大差异，财务风险的标准差为3.751，也进一步佐证了企业间的财务风险水平波动幅度较大。非金融企业的影子银行化水平分布在0.001到4.890之间，均值为0.329，表明大多数企业都有参与影子银行活动，且多为较低程度的参与。其余控制变量的标准差较小，可理解为本文很好地控制了极值对实验结果的影响。

表2 描述性统计

（二）非金融企业影子银行化与企业财务风险

表3显示了非金融企业影子银行化与企业财务风险之间的关系，其中（1）（2）列为模型加入控制变量后的实证结果。由表3中（1）列得知，未加入控制变量时企业财务风险与企业影子银行化的平方成反比，并在10%的水平下显著，初步表明企业影子银行化与企业财务风险的关系为U型。此外在加入控制变量后，两者的相关系数为-0.060，且显著性水平上升到1%，进一步验证了两者之间的非线性U型关系。Riskz指数与企业实际财务风险呈负相关关系，故倒U型曲线左边企业的影子银行化显著降低了企业财务风险，而在倒U型曲线右边企业的影子银行化显著加剧了企业的财务风险。现有研究表明，企业金融化程度较低时，蓄水池效应起主要作用，降低了企业财务风险；企业金融化较高时，逐利效应起主要作用，企业金融化会促使企业过多投资高风险高收益的项目，导致财务风险升高，本文研究发现企业从事非正规金融结论依旧成立。进一步区分民营企业与国有企业影子银行化对企业财务风险的影响后发现，民营企业影子银行化后对自身的财务风险具有蓄水池或者逐利效应，国有企业影子银行化后对自身财务风险作用并不显著。影子银行化在国有企业与民营企业的差异化，可能是由于民营企业面临融资约束、信息不对称，导致民营企业的选择带给企业的影响相对于国企来说作用效果更为明显。

表3 非金融企业影子银行化与企业财务风险

（三）稳健性检验

为检验企业影子银行化与企业财务风险U型实验结果的准确性，提高实验结论的准确性，本文采用如下方法进行进一步检验。

1.稳健性检验——替换变量。如表4所示，首先采用变量替换法保证实验结果的稳健性。本文参照翟胜宝[34]、李建军[18]等人对企业风险的衡量标准，重新定义了财务风险。表4中（1）列报告了替换企业财务风险指标的回归结果，可以看到被解释变量替换后实验结果并未发生显著变化，说明本文实验结论稳健。其次借鉴桂荷发[29]等人的做法，使用交易性金融资产、短期投资净额、可供出售金融资产净额等用企业资产标准化后衡量企业影子银行化水平，表4中（2）列的结果表明替换解释变量后实验结果依旧显著。最后为防止企业财务风险与企业影子银行化之间存在反向因果关系，即不存在企业财务风险变化倒逼企业影子银行化水平变化，本文借鉴杨兴全[35]的做法对企业影子银行化水平进行滞后检验。表4中（3）列代表企业影子银行化滞后1期，可以看到对模型进行滞后检验后实验结果并未发生变化，证明企业财务风险与企业影子银行化之间并不存在反向因果关系，或者两者之间的反向因果关系并不显著。

表4 稳健性检验——替换变量

2.稳健性检验——更换模型。考虑到模型选择对实验结果的影响，本文在稳健性检验中换用分位数回归与个体固定效应模型对样本重新回归。其中分位数回归能够避免样本极值对实验结果的影响，还能较好地刻画出样本分布的全貌[36]。企业财务风险数值分布主要集中在较低水平，无法保证在整体样本中实验结果都显著，故本文选取了50、70与90分数采用自助回归，回归次数为500次。由表5中（1）（2）（3）列可知，企业财务风险与企业影子银行化水平平方的相关系数分别为-0.017、-0.032与-0.120，且显著性递增，表明在整个样本分布区间内企业财务风险与企业影子银行化水平的关系都表现为U型。针对企业的异质性，本文采用个体固定效应模型检验，如表5中（4）列所示，研究结论并未发生变化。

表5 稳健性检验——更换模型

以上稳健性表明，企业财务风险与企业影子银行化水平为U型关系，在U型左边，企业影子银行化与企业财务风险显著负相关，而在U型右边，企业影子银行化与企业财务风险显著正相关。

（四）进一步分析

企业财务风险的影响因素可分为企业自身因素、外部市场因素。其中，外部市场因素又可以细分为行业因素与市场外部的政府因素。本文在进一步分析中采用行业因素中的行业集中度与外部政府因素中的货币政策来分析在不同环境下企业影子银行化与企业财务风险的关系的异质性。

1.基于货币政策异质性的分析。当前我国经济发展进入新常态，改革进入深水区，实体经济发展面临着来自内外部的双重考验。其中，宏观货币政策在微观实体企业自身的发展中扮演着重要角色。一般来说，紧缩的货币政策会导致企业贷款的实际利率上升，加剧企业融资难、融资贵的问题[37]。在企业金融化的背景下，企业财务风险的波动幅度会更大。而宽松的货币政策会导致企业贷款的实际利率下降，缓解企业融资过程中信息不对称带来的融资约束问题[38]。且在宽松的货币政策背景下，企业更有动力将资金转入金融市场，从而获取高额利润。本文选取广义货币增长率来衡量货币政策的宽松程度，以此分析货币政策对企业影子银行化与企业财务风险关系的作用区别。由于2014年至2020年中国广义货币增长率分别为11.01%、13.34%、11.33%、8.11%、6.99%、8.88%、10.01%，故本文将2016年及以前划分为货币政策宽松期，2017年及以后为货币紧缩期。如表6所示，在宽松货币政策或是紧缩货币政策下企业影子银行化与企业财务风险之间的U型关系保持不变，且都在1%的显著性水平下显著。与此同时，相较于紧缩性货币政策，宽松货币政策下企业影子银行化对企业财务风险影响作用更大。

表6 货币政策异质性

2.基于行业集中度异质性的分析。从市场竞争的外部性来看，行业竞争能够显著影响企业自身的财务风险，行业集中度越高，企业财务风险越低[39]。且行业竞争可以有效缓解信息不对称带来的一系列问题，优化企业资源配置效率[40]。

企业的影子银行化属于企业自身资源配置的调整，间接受到行业竞争的影响；企业财务风险是直接受到行业竞争影响，那么行业集中度的高低在企业的影子银行化与企业财务风险的关系中又起到了何种作用呢？本文借鉴夏晓兰[41]的做法，使用学界常用的赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）指数衡量行业集中度。

其中X i代表企业营业收入；X代表行业中所有企业营业收入之和；N代表的是行业中企业的数量。HHI指数与行业竞争程度呈反比关系，当HHI指数越大时，企业面临的行业竞争程度越小，行业集中度越高。本文选取HHI的中位数作为行业集中度高低的分界线，当HHI指数高于中位数时，企业的行业集中度高，HHI指数低于中位数时企业的行业集中度低。

如表7所示，当行业集中度低时，企业影子银行化对企业财务风险的影响程度更高，即在企业所在行业竞争度高时，企业所受外部限制较多，企业影子银行化带来财务风险降低或者提升的效应都会扩大。

表7 行业竞争异质性

五、机制检验

为了检验财务冗余在非金融企业影子银行化与企业财务风险水平之间的作用机制，本文采用中介效应模型来进行检验，实证结果如表8所示。表8中（1）列显示企业的财务风险与企业影子银行化的相关系数为0.325，企业影子银行化的平方与企业财务风险的回归系数为-0.060，且都在1%的水平上显著，验证了模型（2）中β2的显著性，表明企业财务风险与企业影子银行化呈U型关系。财务冗余与企业影子银行化水平在5%的水平上显著，相关系数为-0.002，验证了模型（3）中γ2的显著性。此外fr指数越大企业拥有的财务冗余越多，企业财务风险越低，故当企业影子银行化水平低时，企业面临的财务冗余增多，在企业影子银行化水平高时，企业面临的财务冗余降低。表8中（3）列显示了企业影子银行化、财务冗余与企业财务风险之间关系。由表8中（3）列可知fr与企业财务风险的系数为-0.220且在10%的水平上显著，验证了模型（4）中δ3的显著性，表明财务冗余在企业影子银行化与企业财务风险之间起到了部分中介的作用。即企业影子银行化水平低时，企业财务冗余上升从而降低了企业财务风险；企业影子银行化水平高时，企业面临的财务冗余下降从而提升了财务风险。

表8 非金融企业影子银行化、财务冗余与企业财务风险

六、结论与启示

（一）研究结论

金融资产的有效供应可以促进金融与实体经济欣欣向荣[42]。合理利用金融化促进我国实体行业的健康稳定发展是缓解我国产业空心化和推进产业结构转型的关键。本文以2014—2020年A股上市公司为研究对象，探究了非金融企业影子银行化与企业财务风险之间的关系与传导机制。研究发现，非金融企业影子银行化在低水平时能够降低企业的财务风险，而在高水平时加剧企业财务风险。估计结果通过一些系列稳健性检验后依旧稳健。机制检验表明，非金融企业影子银行化在低水平时会增加财务冗余进而降低企业财务风险；但企业影子银行化过高时则降低企业财务冗余，加剧了财务风险。此外，区分货币政策异质性与行业集中度异质性后发现，非金融企业影子银行化在货币政策宽松与行业集中度低时能够更为显著地影响企业财务风险。