数字金融、高管激励与实体企业金融化

牛彪

（中国财政科学研究院 北京市 100037）

一、引言

近两年来，我国经济“脱实向虚”的趋势明显，实体企业投资回报率下滑，在此背景下，不少实体企业进入金融、房地产等领域，尝试获取更高的利润回报。然而，大量资本涌入虚拟经济领域，挤出了实体企业主营业务投资，导致内部资源配置错位，产生了“企业金融化”现象，这种现象如果长期过度失衡，必然会影响到我国国民经济的持续健康发展。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央把振兴实体经济摆到了更加突出的位置。不断发展实体经济，促进制造业产业链升级，对于国民经济发展甚至国家安全都有重要作用。新冠肺炎疫情在西方部分国家的爆发，暴露了实体经济空心化应对突发性公共卫生安全事件的严重不足，如何避免企业过度金融化成为了当前重点关注的问题。

这种实体企业“不务正业”的现象引起了学术界的广泛关注。企业金融化行为主要基于预防性动机和逐利性动机两种，前者被称为 “蓄水池效应”，后者被称为 “投机效应”。企业金融化行为同其他投资决策一样，受到管理层非理性行为（沈弋等，2020；刘柏和琚涛，2020），内部公司治理包括两职合一、机构投资者持股、独立董事、高股权集中度、股权激励、内部控制（李维安和姜涛，2007；陈运森和谢德仁，2011；刘慧龙等，2012；方红星和金玉娜，2013；周晓苏等，2015；林钟高和陈曦，2016；池国华等，2016），外部市场竞争（刘亭立等，2019）、政策法律环境（王仲兵和王攀娜，2018；米运生等，2019）等影响。此外，会计稳健性（王桂花和彭健宇，2019）、会计和社会责任信息披露（宋常和刘司慧，2010；程新生等，2012；钟马和徐光华，2017）、信息透明度（张兴亮和夏成才，2011）等有助于抑制企业金融化。也有对宗教传统（Callen 和Fang，2015；曾泉和裴红梅，2016；杜兴强等，2016；雷光勇等，2016；韦永贵和李红，2019；胡瑞，2020）、社会信任（Djupe 和Gwiasda，2010；Du 和Pei，2015；陈晓芸和吴超鹏，2013；雷光勇等，2014；吴永钢等，2016）、传统文化（潘越等，2020；徐细雄等，2020；陈仕华等，2020；淦金宇等，2020；常赛超等，2020）等非正式制度的研究。纵观已有研究都有其合理性和实践价值，但多集中在企业微观层面，对外部金融业发展、制度环境的研究相对较少，而企业金融化行为明显受到外部金融环境的影响，因此有必要将外部金融环境纳入企业金融化行为的分析架构中。

信息技术的飞速发展，推动了数字经济、数字金融的蓬勃发展。我国充分抓住了这场深刻技术变革机遇，在数字金融的推广上走在世界的前列，例如，截至2020 年，支付宝活跃用户超过7 亿，在对传统金融造成冲击的同时也增强了我国金融体系的普惠性。不同于传统金融，数字金融可以借助大数据、云计算等先进技术升级金融产品服务，强化借贷方的关系联结，降低信息不对称、降低借贷担保成本、提高借贷可得性和便利性，从而实现更好的信贷资源配置，影响金融化行为的预防动机。同时，数字金融的发展也对企业融资结构产生影响，由于借贷可得性和便利性的提高，借贷担保成本的降低，使企业负债比例上升，可以发挥债权人监督角色，降低代理成本，影响金融化行为的逐利动机。因此，数字金融对实体企业金融化有重要的现实意义。本文试图检验以下问题：数字金融对实体企业金融化到底是促进还是抑制作用？如果是抑制作用，是如何产生作用的？高管作为公司日常经营决策的主要人员，不同的激励方式是否会对数字金融和企业金融化的关系产生调节效应？

相较于现有研究，本研究的增量贡献主要体现在以下方面：一是以往公司投资行为的研究大多集中在微观企业层面，多关注传统金融环境，本文试图突破传统分析框架，将数字金融发展纳入企业金融化行为的分析框架，观察数字金融的经济效应；二是聚焦金融化行为的代理问题和“挤出效应”，围绕“数字金融发展——优化融资结构——债权人治理效应——降低代理成本和管理人自利行为——抑制企业金融化”的逻辑路径，进一步分析高管激励方式对作用路径的调节效应，为深化金融体系改革、发挥数字金融服务实体经济的保障作用、实现“脱实向虚”提供现实借鉴。

二、理论分析与研究假设

（一）数字金融与企业金融化

数字金融是指通过互联网及信息技术手段与传统金融服务业态相结合的新一代金融服务。数字金融包括互联网支付、移动支付、网上银行、金融服务外包及网上贷款、网上保险、网上基金等金融业务模式。作为一项新生事物，现有研究较少直接涉及数字金融与企业金融化之间的关系，但可以通过金融行业环境对企业的影响、企业金融化的成因及治理途径的研究作为借鉴。现有研究也多集中在两方面：一是企业金融化的影响因素；二是企业金融化对实体企业的影响效果。从企业金融化的成因来看，影响因素既包括企业微观层面，也包括行业市场层面和宏观政策层面：企业金融化本质上是一种非理性的投资决策行为。在企业微观层面，内部公司治理、管理层特征、公司财务战略和财务状况会对企业金融化产生影响。在行业市场层面，产品市场竞争程度、客户集中度、金融市场状况会对企业金融化产生影响。在宏观政策层面，国家对金融体系包括传统金融和互联网金融的政策导向和支持力度、国家金融市场政策法律法规、货币发行水平、GDP 走势、通货膨胀水平等同样会影响到企业金融化行为。

企业金融化行为作为一种微观企业层面的资源配置行为，往往受微观因素直接影响更大，但强大的互联网技术使数字金融深深嵌入到企业的日常经营活动中。数字金融利用其包容性、普惠性、覆盖广度、使用深度的优势，可以最大程度地降低边际成本，降低企业融资成本。数字金融可以利用互联网海量数据的优势，利用云计算强大的计算能力，提高金融服务的决策效率，加快审批程序，实现信贷资源更合理的配置，提高企业融资的便利性和可获性，缓解企业融资约束。数字金融还可以通过线上服务模式，使资金的供需双方直面对方，通过大数据进行信用风险分析和信贷决策，降低信息不对称，帮助资金借出方（债权人）对资金借入方（企业）有更全面的了解，强化了债权人的监督效应。

企业金融化动机可分为 “预防性动机”和“投机动机”。前者考虑对企业资源配置的战略选择，即金融资产的变现性更强、未来不确定性较小，如持有一定的金融资产则在面临未来风险时可以很好地应对，故在此动机下管理层会选择购置金融类资产。后者考虑管理层和股东之间的委托代理问题，即管理层出于自身地位、薪酬、声望等个人自利目的，不愿意冒风险，会选择“趋利避害”的短期决策，故不愿意投资实业而是选择购置金融类资产。

从“预防性动机”这一点来看，本文认为数字金融会抑制企业金融化。因为“预防性动机”即管理层对未来不确定性的厌恶和预防，而如前文所述，数字金融可以利用其包容性、普惠性、覆盖广度、使用深度的优势，提高融资的便利性、可获性、降低融资成本，进而缓解融资约束，抑制“预防性动机”，故可以从这点抑制企业金融化行为。

从“投机性动机”这一点来看，本文认为数字金融可能会促进企业金融化，也可能会抑制企业金融化。一方面，数字金融对企业融资约束的缓解在“预防性动机”上是好事，但在“投机性动机”上反而是坏事，融资约束的缓解给了管理层更大的操作空间，更小的融资约束压力和更多的非理性投资筹码，反而软化了对管理层经营压力的约束，使管理层不努力工作，增加在职消费和个人享受，而管理层和股东之间的信息不对称使管理层可以对多获得信贷资源有逐利性投资的权力。另一方面，数字金融可以通过 “数字金融发展——优化融资结构——债权人治理效应——降低代理成本和管理人自利行为——抑制企业金融化”的逻辑路径，抑制“投机性动机”，即从长期来看数字金融可以使企业增加债务筹资比例，从而发挥债权人的治理效应。而相比股东与管理层之间的信息不对称和代理问题，债权人不会面临这种代理问题，到期还款的压力可以给管理层“硬性约束”以监督其合理利用信贷资源，且随着数字金融的发展，信贷交易双方的信息不对称程度降低，银行等信贷机构可以更全面更准确地评估客户的还款风险，倒逼管理层做好日常经营投资决策，从而降低管理层的“投机性动机”，进而抑制企业金融化。

综上分析，结合企业金融化的动机，本文认为数字金融可以抑制企业金融化行为，主要体现为融资约束缓解带来 “预防性动机”的下降，以及债权人监督效应带来“投机性动机”的下降。考虑到融资约束的缓解既有可能通过缓解“预防性动机”实现抑制企业金融化的结果，又有可能通过强化“投机性动机”实现促进企业金融化的结果，故不对融资约束这一路径因素提出假设。由于债权人监督效应可以有效降低代理成本，实现“数字金融发展——优化融资结构——债权人治理效应——降低代理成本和管理人自利行为——抑制企业金融化” 的路径结果，故本文认为代理成本可以作为数字金融与企业金融化关系的中介变量。

基于此，本文提出以下假设：

假设1a：数字金融可以抑制企业金融化；

假设1b：数字金融可以通过降低代理成本，实现对企业金融化行为的抑制。

（二）高管激励对数字金融与企业金融化的调节作用

“逐利动机” 对企业金融化行为具有重要的推动作用。企业金融化的初衷往往不是出于“预防性动机”这种大公无私的行为，而是出于高管的个人目的，由此也产生了严重的代理问题。除了内外部监督措施外，激励措施可以引导高管做更合理的投资决策，避免过度金融化。

高管激励主要包括薪酬激励和股权激励两种方式。高管薪酬激励是一种短期的激励，主要在追求短期业绩上，高级管理人员的货币薪酬与企业短期的经验绩效挂钩。为了获取更高的货币薪酬，高管就必须努力提高短期经验绩效，而这会催化高管对短期盈利的重视程度、降低对长期投资项目的重视程度。金融资产作为实体企业的非主营业务，很明显是基于一些目的持有的短期资产，从长远发展考虑不应当作为公司长期投资决策的主要内容，但在薪酬激励下，高管会倾向于“趋利避害”，追逐目前高收益且不确定性风险小的项目，挤占了对长期实业投资的资金资源。

高管股权激励是通过授予高级管理者一定股权（包括现有股票分红、股票配股、员工持股计划、限制性股票、股票期权、项目跟投、内部孵化等）的长期激励方式使高级管理层成为股东，使两者的利益目标相统一，同时缓解现有代理冲突。为了获取更高的股权回报，管理层将投资中心转移到与公司长期价值相关的实体投资上来。企业购置金融资产虽然在短期回报巨大且不确定性风险小，但长期看来不符合公司主业发展和股东们的长远利益，降低了企业全要素生产率，不符合股东利益最大化目标。因此股权激励会抑制管理层短视逐利行为，催化长远投资行为，通过加强市场开发和产品研发投入，提高企业主营业务利润率和市场份额占有率，避免公司业务范围的偏移，实现企业资产的合理配置。

综上分析可知，高管薪酬激励可以抑制数字金融与企业金融化之间的关系，高管股权激励可以促进数字金融与企业金融化之间的关系。基于此，提出以下假设：

假设2a：高管薪酬激励可以抑制数字金融与企业金融化之间的关系；

假设2b：高管股权激励可以促进数字金融与企业金融化之间的关系。

三、研究设计

（一）数据来源与样本选择

本文以沪深A 股上市公司2011-2018年度数据为样本，研究数字金融对企业金融化的治理效应及在高管激励方式下的差异。数字金融数据来自北京大学数字金融研究中心编制的2011-2018 年“数字普惠金融指数”。需要说明的是，截至2021 年4 月19日，“北京大学数字普惠金融指数” 第三期（2011-2020 年）已发布，但考虑到2020 年一些上市公司相关数据缺失，为了保证数据之间的匹配关系，本文仍采用“北京大学数字普惠金融指数”第二期（2011-2018 年）的数据。由于数字普惠金融指数时间范围为2011-2018 年，故本文选择的数据区间均为2011-2018 年。财务数据和治理结构数据来源于WIND 数据库。为使样本符合要求，对样本按以下标准进行筛选：剔除金融类上市公司、ST 企业外资控股公司以及数据不完整的样本，最终得到12563 个年度样本观测值。同时，为缓解数据异常值的影响，对相关联系型变量进行上下1%缩尾处理。

（二）变量选取

1.企业金融化的度量。企业金融化指企业的金融资产配置水平。借鉴王瑶和黄贤环等（2019）、顾雷雷等（2020）的研究，将以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产、持有至到期投资、贷款和应收款项、可供出售金融资产、长期股权投资、投资性房地产纳入金融资产范畴。实体企业金融化是指企业将现有资金投入到金融理财产品和投资性房地产等虚拟领域，这种投资需要把握尺度。对一家实体企业而言，可用的资金是有限的，过度持有金融类资产必将会影响主营业务发展所需资金，严重了会产生过度金融化，影响到实体企业主业的发展和企业的可持续发展。

2.数字金融的度量。本文利用北京大学数字普惠金融指数作为数字金融代理变量，该指数依托于蚂蚁金服在微观用户层面的大数据，能较好的反映各省市数字金融的发展现状。本文将普惠金融省级指数作为数字金融的主解释变量。

3.高管激励方式的度量。本文以高管薪酬之和的自然对数作为高管薪酬激励的衡量指标，以高管持有股份比例作为高管股权激励的衡量指标。

4.渠道变量。为了验证前文“数字金融发展——优化融资结构——债权人治理效应——降低代理成本和管理人自利行为——抑制企业金融化”的逻辑路径，本文引入了代理成本来考察金融科技对企业金融化的渠道效应。本文使用代理成本衡量管理层自利行为，具体使用在职消费和管理费用率来测度。其中，在职消费使用办公费用、业务招待费、差旅费、会议费、培训费、通讯费等七项费用之和占营业收入比重来衡量，管理费用率为管理费用除以营业收入。

5.控制变量。根据已有研究，企业金融化会受到管理层背景和企业特征、公司治理机制、外部市场环境、外部法律监管环境和政府宏观政策等影响。本文拟从这几个方面进行控制，选取管理层是否具有金融背景作为管理层背景代理变量；企业规模、成立年限、资产负债率、盈利能力衡量企业特征；股权集中度、两职合一衡量公司内部治理；行业集中度衡量行业竞争环境；市场化相关指标衡量公司外部治理；同时对行业变量进行控制。

（三）模型构建

根据理论分析和研究假设，本文首先建立多元回归模型来检验数字金融对企业金融化的总体治理效应，以验证假设1a。其次，根据前文分析，数字金融可以通过“数字金融发展——优化融资结构——债权人治理效应——降低代理成本和管理人自利行为——抑制企业金融化”的作用路径抑制企业金融化，验证假设1b。最后，高管薪酬激励和高管股权激励对金融科技与企业金融化的作用不同，建立模型二以检验假设2a、假设2b。各变量定义见表1。

表1 变量定义表

四、实证分析

（一）描述性分析

由表2 的描述性统计可知，企业金融化（相对值）均值为0.335，说明不少企业存在金融化现象。金融化变量的标准差较大，且远大于均值和中位数，最大值与最小值差距明显，说明企业间金融化水平两极分化严重，内部差异较大，金融投资规模为正态分布的可能性较小。受数字金融影响的企业占20.3%，企业管理层自利水平平均值为0.494，说明不少企业存在管理层非理性行为。从高管薪酬方式情况来看，薪酬激励均值为0.615，股权激励均值为0.280，说明薪酬激励比股权激励更普遍。

表2 描述性统计

（二）组间差异分析

为考察在企业金融化、代理成本等在不同数字金融发展程度下可能存在的差异，以北京大学省级数字普惠金融指数平均值为界限，大于平均值的为高数字金融发展程度，小于平均值的为低数字金融发展程度，对以上相关变量进行组间差异分析，结果见表3。比较后发现，两类企业不仅在金融化行为上有明显差距：高数字金融发展程度企业的金融化水平普遍低于低数字金融发展程度的企业。在渠道变量上也有明显的差异：高数字金融发展程度的企业在职消费和管理费用率更低，即代理成本更低，该结果与前文的理论假设一致。

表3 不同数字金融发展程度的企业比较

（三）回归分析

1.数字金融与实体企业金融化。表4 是采用logit 模型对数字金融是否显著影响实体企业金融化进行多元回归的实证检验结果。从模型（1）至模型（2）分别是数字金融对金融化的影响作用，数字金融对管理层自利渠道效应的检验。模型（1）显示，Dif 对Financial background 在5%显著性水平下为负，说明数字金融可以显著的抑制企业金融化行为，验证了假设1a。模型（2）显示，Dif 对self-interest 在5%显著性水平下为负，说明数字金融可以显著的降低在职消费、管理费用率和代理成本，抑制管理层自利行为；selfinterest 对Financial background 在5%显著性水平下为正，说明管理层自利行为产生的投机动机是导致金融化的重要因素，即数字金融可以通过调整企业资本结构，引发债权人监督效应，从而通过管理层自利行为和代理成本的路径降低企业金融化行为，验证了假设1b。

表4 数字金融对金融化的影响效果及渠道效应

2.高管激励方式对数字金融与企业金融化关系的调节作用。为了检验数字金融与企业金融化是否受到高管激励方式的影响，本文引入高管薪酬激励和高管股权激励的交叉项，并分别检验两者激励方式的作用效果及影响路径，结果见表5。模型（5）为数字金融、数字金融与高管薪酬激励交叉项、数字金融与高管股权激励交叉项对企业金融化的检验。模型（6）为高管薪酬激励对代理成本路径的效用检验。模型（7）为高管股权激励对代理成本路径的效用检验。

表5 高管激励方式对数字金融与金融化的调节作用

模型（5）显示，Dif 对Financial background 在5%显著性水平下为负，说明数字金融可以有效的抑制企业金融化行为，验证了假设1a；Dif×Wage 对Financial background在1%显著性水平下为负，说明高管薪酬激励催化了管理层的短视行为，偏好于短期金融类投资项目，挤出了长期实业投资，进而弱化了数字金融对金融化的治理效应，验证了假设2a；Dif×Stock 对Financial background在1%显著性水平下为正，说明高管股权激励可以有效的实现管理层和股东的利益趋同，进而强化了数字金融对金融化的治理效应。可以更有效的抑制金融化行为，验证了假设2b。

模型（6）显示，Dif 对self-interest 在5%显著性水平下为负，Dif×Wage 对self-interest在5%显著性水平下为正，说明高管薪酬激励增加了代理成本，从而弱化了数字金融对金融化的治理效应，验证了代理成本的渠道效应，即假设1b。模型（7）显示，Dif 对selfinterest 在5%显著性水平下为负，Dif×Stock对self-interest 在1%显著性水平下为负，说明高管股权激励降低了代理成本，从而强化了数字金融对金融化的治理效应，验证了代理成本的渠道效应，同样验证了假设1b。

（四）稳健性检验

1.为了检验因变量衡量方式的合理性，本文借鉴了雷光勇等（2016）变更因变量的衡量方法，将企业金融化由连续变量替换成0-1 虚拟变量。具体方法为使用Richardson投资模型，若企业实际金融化投资支出大于最优投资水平，称为过度投资，赋值1，否则赋值0。然后进行logit 回归，回归结果与原结果基本一致。用非对称的极值分布“补对数-对数模型”进行偏差修正后，估计系数有些变化，标准差均有所下降，变量显著性基本未变，边际效应与logit 模型十分相近，说明稀有事件偏差不明显。

2.考虑到产权性质差异，国有企业和民营企业在公司治理架构和内部组织文化上存在显著差异，如国有企业内部等级差异更明显，经营决策更有政策性色彩，官员问责制和党组织文化的公司治理作用更加凸显，数字金融在不同性质企业的发展土壤有明显区别，因此进行分样本回归也有其必要性。以产权性质将样本进行分类回归检验，以验证之前实证结果是否稳健，分组回归后发现主要回归参数的显著性和方向性未发生变化，即回归结果是稳健的。

五、结论与启示

本文采用沪深A 股上市公司2011-2018 年度数据为样本来源，研究了数字金融对企业金融化的影响效应以及在不同高管激励方式下的差异。得出了以下主要结论：数字金融能够显著抑制企业金融化行为；路径分析发现，数字金融可以通过抑制管理层自利动机、降低代理成本的路径影响企业金融化；进一步分析发现，高管薪酬激励可以通过提高代理成本，抑制数字金融对金融化的治理效应，即强化了“投机动机”，而高管股权激励可以通过减低代理成本，促进数字金融对金融化的治理效应，即抑制了“投机动机”。基于上述结论，本文得到以下启示：

第一，与传统金融的“金融排斥”不同，数字金融具有更强的包容性、覆盖广度、使用深度和数字化程度，可以很大程度上缓解交易双方的信息不对称，提高信贷的可获性、便利性和融资成本。因此与企业的微观决策的关系可能更直接、更有效。在面临数字金融的研究和实践时，应当从一个更全面的视角出发。

第二，就数字金融和企业金融化的关系来看，本文结果表明，数字金融服务可以通过对企业信贷的帮助来缓解“预防性储备动机”，降低企业金融化水平，亦可以通过“调整企业融资结构——发挥债权人治理效应——降低代理问题”的路径降低企业金融化水平。当然，数字金融也可能会带来“投机动机”的抬头提高企业金融化水平。因此，我们要辩证的看待数字金融，准确把握其发展方向。从以下方面实现趋利避害：一是政府应当发挥引导、监管角色，有效防范数字金融带来的高杠杆风险和代理问题，通过减少立法空白，构建更完善的现代金融监管体系框架；二是以银行为主的信贷机构应当利用好大数据、互联网技术优势，既为企业尤其中小微企业提供优质的金融服务，合理做好信贷资源分配，保证金融服务实体经济的底线不动摇，又要做好全面有效的风险评估，抑制企业金融化风险；三是企业应当利用好数字金融优势，重视数字金融从业人员的配置方案，捕捉好金融市场资源，降低信贷成本，同时要避免短视行为，关注企业长期实业投资，避免过度金融化。

第三，从高管激励方式对数字金融和金融化的调节效应来看，企业既要重视对管理层的监督手段，又要重视对管理层的激励方式，以实现企业长期价值最大化。金融化行为对非金融企业并非主业，金融类产品投资更多的是基于短期的保值增值为目的，不符合企业整体的长远利益，因此应通过完善管理层激励方式，改善公司治理，以做出更合理有效的投资决策。