金融化与创新战略激进度：基于创新位势的主体异质性视角

内容提要：探索金融化与创新的良性循环机理具有迫切的现实意义，而理清金融化与企业创新战略决策的内在逻辑是把握金融资本与研发资本转化机制的重要切入点。采用沪深A股上市公司2008年-2018年面板数据，基于创新位势差异的视角考察了金融化对于企业创新战略激进度影响和机制的主体异质性。研究结果表明：金融化通过数字化转型机制显著提高了“创新者”的创新战略激进度，知识产权壁垒对于金融化与“创新者”的创新战略激进度的正向关联机制具有显著的遮掩效应；金融化对于创新者创新战略激进度的促进作用在企业获得一定政策倾斜和选择较长研发周期的情境下更显著。研究结论丰富了相关研究的理论框架和逻辑维度，为打通资本市场与科技创新的良性循环、完善金融支持体系提供了政策参考。

一、 引 言

尽管大量学者对金融化抑制实体投资和物质资本积累、弱化技术创新能力的弊端提出了尖锐的批评(Hudson，2010；Monaghan等，2012)，认为金融化类似病毒一样剥夺了其他部门的发展空间，但是以美国为代表的发达国家的科技创新实践似乎很好地利用了繁荣的资本市场和金融资本。上世纪80-90年代，为高科技企业提供融资挂牌的纳斯达克应运而生，哺育了苹果、微软、亚马逊、谷歌等一批优质科技巨无霸。过去20年中，美国硅谷与华尔街通过金融资本与科技的高效循环，为软件、生物医药等新兴产业提供了有力支持，资本市场长牛伴随科技产业蓬勃发展。大规模金融资本与“硬科技”背后的巨额研发资本的循环转化不仅是美国等发达资本主义国家借助市场机制推动重大科技攻关的重要模式经验，也反映了新一轮科技革命孕育条件的变化。中国近年来互联网领域的大资本“烧钱”扩张模式并没有显著催生突破式技术创新和资本增值(黄奇帆，2022)，一定程度上源于金融资本与研发资本的转化机制不畅。甚至一些研究发现，金融渠道的利润累积逐渐成为企业盈利的主导模式(张成思和张步昙，2015)，金融化的影响可能已经渗入企业投资策略的导向层面。那么，金融化如何影响企业创新战略的调整呢？探索金融化与创新的良性循环机理和金融资本与研发资本的转化机制的研究具有迫切的现实意义，而理清金融化与企业创新战略决策的内在逻辑是把握金融资本与研发资本转化机制的重要切入点。

从实践意义来说，能否引导资本流向突破式创新主体成为应对金融化趋势冲击的重要前提，而相关领域基于创新主体异质性的研究仍然较为匮乏。关于金融化对企业创新活动的影响，相关研究争论的焦点主要在于金融化对于企业技术创新活动的影响机制中，挤入效应和挤出效应哪一种效应占据主导。事实上，科技创新活动不同于一般经营活动，知识资本的规模累积效应下，企业创新活动可能基于已有创新位势具有较强的主体异质性，尤其创新战略调整易受到行业竞争因素影响。一些研究表明，实践中既存在上市公司将大量富余资金投资于金融领域的普遍现象，也存在很多公司因后续资金不足导致研发失败终止的案例(许罡和朱卫东,2017)。仅从宏观层面判断金融化的利弊可能忽略研发资本配置的结构性问题。结合发达国家的经验可以发现，实体产业金融化似乎并没有“挤出”科技创新，而是改变了研发资本的积累和运作方式，即金融化促使研发资本从依靠分散的产业资本积累转变为依靠金融资本大规模集中转化。从宏观层面来说，金融化对企业创新的影响可能还体现在微观层面的异质性创新主体的研发资本积累方式转变和创新竞争领域研发资源配置结构的分化上，例如金融化可能导致研发资本通过金融化的方式间接集中到某一部分创新主体手中，通过资本规模效应促进其提高创新战略激进度，大力开展突破式创新活动，这一部分“创新者”能否促成巨额金融资本向支撑“硬科技”的研发资本转化则成为打通资本与科技双循环的关键环节。从行业技术竞争角度来说，具备领先和落后创新位势的创新主体是否会基于已有内部研发基础和能力的行业相对水平调整金融化冲击下的创新战略？这种调整是否存在主体异质性差异？或者说，金融化是否对于异质性创新主体的创新战略存在差异化的影响和机制呢？金融化能否通过资源配置结构的转换促成研发资本在异质性创新主体间的结构性分化呢？本文将基于以上问题展开深入探索。

本文的边际贡献主要表现在：第一，强化了金融化对企业创新作用机制的经验分析，基于创新投资策略行业“相对激进度”的角度对金融化的创新效应进行了“再检验”，缓解了相关研究以绝对水平指标为基础的实证分析可能忽略的同行效应和竞争效应的干扰，针对相关研究结论争议提供了结构性层面的解释视角；第二，基于创新位势的主体异质性差异视角提供了金融化对于创新投资策略调整路径选择倾向的影响和机制理论分析框架，并初步识别了金融化对于典型“创新者”和潜在竞争者创新战略激进度的异质性影响和作用机制，以及选择性产业政策和差异化研发周期特征的调节机制，拓宽了相关理论的逻辑维度，并为相关领域差异化支持政策研究提供了参考。

二、 文献与理论

1. “蓄水池效应”的理论阐释

总结以往研究的观点，在不考虑创新主体异质性的情况下，金融化整体上对于企业创新活动具有两种相反的作用机制：金融资产收益可以提高研发资本规模优势(Gehriger，2013)，而诱导效应则会挤出研发资本。具体来看，一方面，金融化作为一种资本积累方式，可以增加技术创新的资本供应，通过蓄水池效应减少外部融资依赖和财务困境成本，促进持续性创新(Stulz，1996；Kim 等；1998；Almeida 等，2004；Bonfiglioli，2008；鞠晓生等，2013；杨松令等，2019)。金融化的快速发展极大地促进了产融结合和资本集聚、扩张(许罡和朱卫东,2017)。另一方面，金融化过程中存在研发资本向金融资本的转化，对研发资本具有挤出效应(Stockhammer ，2004；Orhangazi, 2008；Demir,2009；Seo等，2012；谢家智等，2014；Kliman和Williams，2015；张成思和张步昙，2015；杜勇等，2017；王红建等，2016)。基于相关研究普遍提出的微观层面的金融化“蓄水池论”可以进一步引出两个宏观层面的理论阐释。

(1) “水源”背后的创新模式和周期规律。企业创新策略激进度的选择主要基于其自身禀赋、垄断程度与“同行效应”，投向金融领域的相对“富余”的资金间接反映了保守式、渐进式创新模式下的创新动力不足和投资低效。金融化从一定程度上反映了分散产业资本在开展突破式创新活动上的局限性：私人资本的局限性使得企业技术创新决策过分以市场为导向而不必过分追求技术领先，普遍的“保守式”投资策略促使“潜在”研发资本流入金融领域追求高收益和规避风险。大量研究表明，研发调整的“沉没成本”、知识资本的累积性特征(Hall, 2002; 鞠晓生等, 2013)、企业组织惯性等(Peters, 2009; Cefis, 2003; Raymond等, 2016)和高新资质认定政策(张俊芳等, 2018)等都会促使企业普遍选择相对平滑的持续性研发投入模式(Opler等，1999； Brown和Petersen，2011)，即使在金融危机及经济下行阶段，企业研发创新活动也依旧强劲(鞠晓生等，2013)。然而，与能够改变现有的技术生产竞争力模式(Abernathy和Clark ，1985)、推动技术周期进步(Ehrnberg，1995)的突破式创新相比，普遍的渐进创新策略只是累积知识和改进技术相结合的、对过去系列创新行为效果反馈与积累的过程(Geroski 等，1997；Surez，2014)，这可能意味着研发投入未达到最优水平和创新活力匮乏，而内生动力不足往往成为资本逃离实体产业的重要成因并进一步形成恶性循环。更重要的是，与能够推动生产率大幅提升的突破式创新相比，渐进式创新往往难以抵御投资边际报酬递减规律的影响，资本的逐利性会促使其逐渐逃离低效研发领域和转移至高利润率领域，因此诸多研究认为传统生产性行业利润率下降是推动经济金融化的原动力(Foster,2007;Demir,2009)。正如马克思在《资本论》第三卷中所揭示的，金融资本发挥作用的领域不受一般利润率下降趋势的制约，因此旧技术红利的耗尽和产业资本利润率的下降使得金融化成为生产停滞下平衡供需的资本积累手段(Foster和Magdoff，2009)。直接注入流动性以提振经济的逆周期调节措施将进一步推动实体资本向金融领域流动，例如货币扩张(陈享光，2016； 张成思，2019)。综上，从宏观周期的角度来看，在两轮技术革命冲击的过渡阶段，渐进保守的创新模式是金融蓄水池的重要成因，而金融蓄水池能否通过研发资本规模效应激发部分企业实现模式转换、开展高风险突破式创新活动成为提振经济的重要环节，而相关文献对于异质性创新主体的差异化支持政策研究相对匮乏。

(2) 金融“蓄水池”的内生性。金融化是否可以作为一个独立的外生“蓄水”环节而不会内生作用于企业的市场核心竞争力？正如经典文献所争论的，金融化究竟只是外生于两个生产扩张周期中的短期周期性过渡环节(Arrighi，1994；Krippner，2005)，还是意味着内生性利润率下降将成为长期趋势(Bryan等，2009)？事实上，这一争议的核心在于金融化过程能否催生或抑制推动经济活动周期性扩张的内生技术进步。佩蕾丝(2007)在《技术革命与金融资本》中提出，技术革命与金融资本存在周期性协同演化规律，如果政府能够在重要转折点采取有效措施加以引导，将会迎来金融与科技协同发展的“黄金时代”。从宏观层面对“水源”的疏导的关键在于能否使金融水源真正流向从事突破式创新活动的创新主体，因此对于金融化是否促进企业从事高战略激进度的创新活动的研究具有迫切的政策意义。

(3) “积水”流向的结构性问题、主体异质性和表现。从新一轮技术革命的阶段性特征来看，突破式创新活动通常具有投入大、周期长、风险高等特点，资本市场的引导、催化和风险分散功能更易于激发创新活力，因此资本市场与科技创新具有天然的适配性。在理想状态下，金融化过程可以促进分散产业资本通过资本市场向“创新者”集聚，而在现实条件下这一过程则在很大程度上受制于创新者过度“蓄水”、潜在竞争者“缺水”和创新竞争激励不足的局限。综上，由于私人资本的局限性和金融蓄水池可能存在的研发资本配置低效的问题，在支撑突破式科技创新的资本市场体系尚不成熟的阶段，研发资本过度集中也可能导致创新活力不足和生产率“停滞”。如果金融资本过度集中到少部分持有较低创新战略激进度的“创新者”手中，而其潜在竞争者融资不畅，宏观层面研发资本配置两极分化的马太效应引发的创新活力不足和经济周期波动就会反复重演。那么，从异质性创新主体的角度来说，当下金融化的“积水”流向结构呈现怎样的结构性特征和机制？一些研究发现，高业绩与低业绩公司都倾向于持有金融资产，前者表现出“富余效应”，而后者则是一种“替代效应”(宋军和陆旸，2015)。大企业比小企业持有更多的金融衍生产品，其主要目的是提升利润而不是降低风险(Gordon等,1995; Bodnar等,1996,1998)。从投资动机的角度来说，创新投资与金融资产投资策略的调整可能均基于企业资源禀赋差异而存在异质性特征，高业绩企业可能利用金融化带来的富余资金调整创新战略，提高研发投入水平，而基于研发投入绝对水平的研究往往难以识别创新战略的调整动向变化。从创新活动本身的特征来说，异质性创新主体由于固有创新策略存在显著差异，因而在金融化趋势冲击下的策略调整往往呈现差异化表现。因此本文采用行业相对研发投入强度指标所反映的创新战略激进度来进一步考察金融化对于企业创新的影响和机制。

2. 金融化与创新战略激进度

(1) 理论分析。一方面，“创新者”的研发资本相对规模优势存在自我强化机制，收益率爆发式增长的金融资产可能对已经具备一定创新位势的创新者具有更强的诱导效应，反过来也可能会促进其增加创新投入，扩张现有市场份额或通过技术封锁进行垄断提价以挤出竞争对手，这种自我强化机制使金融化的资本效应大于诱导效应。另一方面，对于行业技术落后者和潜在竞争者来说，由于缺乏研发资本规模优势和选择激进创新赶超战略将面临的高风险，金融化的诱导效应大于资本效应的可能性更大。即对于行业中研发资本积累水平相对落后的潜在竞争者来说，由于相对知识资本的匮乏和激进创新竞争策略高成本、高风险的特征，往往更难以抵御金融资产投资对于研发投资的诱导和替代。基于此，本文提出假设：

假设1：相对于潜在竞争者，金融化对创新者的创新战略激进度具有更显著的正向刺激作用。

(2) 影响机制。新技术革命冲击。新一轮技术革命冲击下，基于行业前沿技术变革开展信息基础设施建设投资的超前布局逐渐被纳入科技创新企业的创新战略决策布局。从理论上来说，具备一定资本规模优势的创新者往往更具备利用数字化信息基础设施提高创新效率、抢占技术前沿和稳固创新位势的动机与能力。因此，异质性创新主体行业技术竞争位势的竞争策略还可能在不同程度上受到新技术革命的冲击，以数字经济为代表的新技术革命冲击因素可能对于金融化趋势冲击下创新者和潜在竞争者战略激进度的调整存在异质性中介传导机制。基于此，本文提出假设：

假设2：数字化转型程度仅对金融化与创新者战略激进度的关联机制具有显著的中介效应。

知识产权壁垒。创新者往往基于既有优势更倾向于通过以专利为代表的知识产权壁垒巩固和增强创新位势，而专利产出的持续提高往往是创新者相对研发投入强度持续领先的重要成因。因此，虽然金融化收益有助于为创新者扩大知识产权壁垒强化创新位势提供资金支持，但是“创新者”可能基于已有知识产权壁垒的技术垄断效应、知识累积效应和先发优势而存在研发投资策略的路径依赖机制，因此其创新战略激进度受到金融化的正向刺激效应可能受到知识产权壁垒机制的间接“削弱”，即知识产权壁垒可能对于金融化与创新者战略激进度的关联机制具有遮掩效应。基于此，金融化对于创新者和潜在竞争者创新战略激进度的冲击可能受到知识产权壁垒的异质性影响。基于此，本文提出假设：

假设3：知识产权壁垒仅对金融化与“创新者”的创新战略激进度的正向关联机制具有显著的遮掩效应。

(3) 异质性情境。选择性产业政策。考虑到政府选择性产业政策作为一种择优机制，对于企业创新战略激进度存在一定的外部干预效应，获得一定政策倾斜的创新主体往往自身具备一定的创新位势，且固有创新战略不易受到金融化利差的诱导。因此金融化收益对于此类创新者的创新战略激进度的正向影响可能更显著。基于此，本文提出假设：

假设4：金融化显著促进了获得高补贴规模的创新者的创新战略激进度。

技术研发周期特征差异。企业创新战略激进度的选择往往基于技术研发周期长短的差异而在一定时期内呈现差异化特征。选择较长研发周期往往意味着牺牲短期资金运作效率，承受更高创新风险，因此，金融化的短期投机性动机可能更倾向于体现在非创新者样本组中。注重创新战略而忽视短期资金运作效率和风险的创新者可能基于创新位势和风险承担能力而不易受到金融化短期投机收益的诱导而降低创新战略激进度。基于此，本文提出假设：

假设5：金融化对创新者创新战略激进度的正向刺激作用在研发周期较长的情境下更显著。

三、 研究设计

1. 模型设置

根据研究假设，基准回归部分构建了以创新战略激进度(macqdc26)为被解释变量和以金融资产持有规模(lnfn)为核心解释变量的计量模型(1)，如下所示：

macqdc26it=α0+α1lnfnit+αjcontrolit+yeart+εit

(1)

其中，下标i代表各个研究样本企业，下标t则代表年份，controlit代表所有的控制变量，yeart代表时间固定效应，εit为残差项。本文在全样本回归的同时，基于创新者与潜在竞争者进行分组回归，异质性主体划分标准为研发投入规模马太指数的中位数。lnfnit的系数α1是关注的重点,表示金融化对于企业创新战略激进度的影响程度。根据假设1,本文预计系数α1在创新者样本组统计意义上显著为正,而在潜在竞争者样本组统计意义上不显著或者为负，即金融化仅对于“创新者”的创新战略激进度具有显著的促进作用。

基于前文关于中介效应的理论分析与变量设定， 本文机制检验部分构建了如下中介效应模型：

mit=c0+b1lnfnit+bjcontrolit+yeart+εit

(2)

macqdc26it=c0+c1lnfnit+c2mit+cjcontrolit+yeart+εit

(3)

其中，mit代表中介变量，包括数字化转型程度指数(digital-w1)和知识产权壁垒(inv)，预期中介变量的系数仅在“创新者”样本组统计意义上显著，且c1和b1c2异号。

2. 变量定义

(1) 被解释变量：创新战略激进度。学术界通常采用的衡量企业技术创新水平的指标有两种，一种是创新投入绝对水平的资金、人员等投入规模，另一种是创新产出绝对水平的专利数量、专利引用量、新产品销售收入等产出规模。考虑到创新产出存在一定的“滞后性”，投入和期望产出相对领先的企业的创新产出可能更多地体现在专利质量和产品“定价权”上，尤其在一些战略性新兴行业，以行业前沿技术攻关为主导的持续性高投入可能并不会带来短期市场利益和创新产出，基于绝对水平的指标可能与真实创新水平存在较大偏离。综合考虑同行效应、竞争效应等创新位势因素的影响，本文以行业相对创新水平指标来测度企业创新战略激进度。借鉴张和平等(2021)基于定基指数思想的马太效应分解测度方法和世界银行(2017)的前沿距离法，构造上市公司创新投入规模和强度的马太指数macsumc26it和macqdc26it以提取异质性创新企业及其创新战略激进程度信息。其中，macsumc26it的中位数作为区分异质性创新主体(创新者与潜在竞争者)的分组变量。具体计算方法为：

其中，fcit表示上市公司i在t期的序位波动系数(Fluctuation Coefficient,FC)，1-fcit反映了报告期的序位稳定性，即马太效应在时间维度上“恒”的程度sfit表示前沿距离指数。本文构建的序位稳定性系数和前沿距离系数拟合的马太指数能够综合时空两个维度上的信息对上市公司在行业创新竞争格局中创新位势的“恒强”和“愈强”的程度进行测度。

(2) 解释变量。已有研究主要从资产配置角度和投资收益角度界定企业的金融化行为，广义金融资产包括货币资金、持有至到期投资、交易性金融资产、投资性房地产、可供出售的金融资产、长期股权投资以及应收股利和应收利息，而狭义金融资产不包含长期股权投资(张成思和张步昙，2016；刘贯春，2017)。本文将除长期股权投资之外的交易性金融资产、投资性房地产等广义金融资产求和并取自然对数，获得金融资产持有规模水平指标(lnfn)。

(3) 中介变量和调节变量。基于理论分析和研究假设，本文选取数字化转型程度(digital-w1)和知识产权壁垒(inv)作为中介变量，使用短期资本运作效率(tfp-w1)和政策倾斜程度(lngovbuzhu)作为调节变量。在指标选取上，借鉴袁淳等(2021)的做法，使用数字化转型指数数据作为测度企业受到新一轮技术革命冲击程度的代理指标；使用发明专利产出数量的自然对数作为测度企业知识产权壁垒的代理指标。以企业全要素生产率作为短期资本运作效率的代理指标(宋敏等，2021)；使用政府补贴规模的自然对数作为政策倾斜程度的代理指标。

(4) 控制变量。参考段军山(2021)、Du等(2017)、Tori和Onaran(2018)、顾夏铭等(2018)、郭玥(2018)等的做法，采用企业规模(size)、成长性(grow)、杠杠率(lev)、股权集中度(share)、独董比例(board)和薪酬激励(ip)作为控制变量，具体指标定义见下文数据说明部分。

3. 数据说明

本文选取沪深A股制造业上市公司2008-2018年的面板数据为研究样本，原始数据源于国泰安数据库。由于本文的结果变量为基于行业分组核算的拟合指数，因此剔除样本量较少的部分行业。此外，为保持样本连续性，剔除ST类上市公司，最终得到3873个非平衡面板观测值。本文所使用的主要变量及定义如表1 所示，对这些变量的描述性统计如表2所示。

四、 实证检验

1. 基准回归

表1 变量定义与指标选取

表2 描述性统计

表3报告的全样本和分样本的面板OLS模型的基准回归结果表明，金融化显著提高了行业中相对领先的“创新者”的创新战略激进度。具体来看，虽然列(2)的全样本回归结果显示，行业相对创新投入强度与企业金融资产投资规模在平均水平上并未呈现显著的线性相关关系，但是从列(3)和列(4)的分样本回归结果对比来看，相比研发投入行业相对水平低于中位数的“潜在竞争者”来说，金融资产投资与行业相对创新投入强度存在显著的线性正相关关系。据此可以初步推断，金融化对于企业创新战略激进度的影响可能基于创新位势存在一定的主体异质性差异，而形成这种差异的一个重要原因可能是金融化对于创新者的资金“蓄水池”效应高于诱导挤出效应；而对于行业中研发资本积累水平相对落后的潜在竞争者来说，由于相对知识资本的匮乏和激进创新竞争策略高成本、高风险的特征，往往更难以抵御金融资产投资对于研发投资的诱导替代效应。因此，金融化蓄水池效应的主体差异可能间接拉大了创新者和潜在竞争者的差距，促成行业研发资源配置结构向“创新者”倾斜和行业创新竞争格局分化。这一结论验证了假设1，表明企业在行业技术竞争中的创新位势是影响金融化趋势下企业创新投资策略调整、创新模式和创新激进度决策的不可忽视的因素，因此在相关差异化政策的制定中，微观创新主体基于创新位势的主体异质性差异特征可以作为重要参考纳入考量范围。但是，由于静态面板模型可能存在一定的内生性问题，因此这一结论还需进一步论证。

表3 基准回归结果

2. 稳健性检验

本文采用以下4种方法进行稳健性检验：

(1) 样本自选择偏误问题。考虑到货币资金同时具有平滑研发投资和其他流动性需求的作用，并且通常企业规模越大，货币资金总量规模越大，因此货币资金持有量在反映金融化投资倾向的问题上特征信息并不明显。因此，本文将除货币资金总量和长期股权投资之外的交易性金融资产、投资性房地产等广义金融资产求和，并将处理变量设定为“是否持有金融资产(fn0201)”的虚拟变量。

表4报告了Logistic和Probit回归结果。总体来看，特征变量总体上对企业“是否持有金融资产”的决策具有一定的解释度。图1的平衡性检验结果显示，匹配后各变量的标准化偏差均低于5%，平衡性假设得到满足，匹配前后处理组和控制组倾向得分值的差异性显著缩小。

表4 特征变量Logistic和Probit回归结果

表5报告了持有金融资产的上市公司与对照组上市公司的PSM 匹配结果，虽然从全样本平均处理效应来看，处理组和对照组差距并不显著，但是从分样本回归结果来看，金融化对企业创新激进度的影响具有显著的主体异质性差异：金融化促进了创新者行业相对研发强度的提高，但是显著抑制了潜在竞争者的创新战略激进度。这一结果与基准回归结果基本一致，表明在考虑了样本自选择偏误的情况下，基准回归结果仍然成立。

(2) 模型设置问题。大量经验研究证实了货币政策对公司投资的驱动和传导效应(靳庆鲁等，2013；李青原等，2013；徐光伟等，2015)，而公司研发投资则更多地取决于公司自身战略、组织结构、技术水平等因素，逻辑上货币政策对研发投资影响力较弱(许罡和朱卫东，2017)。因此，参考许罡和朱卫东(2017)、杨松令等(2019)、段军山和庄旭东(2021)的做法，本文以宏观货币政策(M2 增长率)作为工具变量进行IV估计，以期削弱遗漏变量、反向因果等内生性问题的影响。在表6报告的全样本和创新者样本组的第一阶段模型估计结果中，工具变量(M2)的回归系数在1%的水平上显著，Kleibergen-Paap rk LM统计量在 1%的水平上显著， 拒绝工具变量识别不足的原假设；Cragg-Donald Wald F统计量大于10， 拒绝弱工具变量的原假设；综上，本文选取的工具变量是合理可靠的。表6报告的2SLS估计结果显示，在第二阶段模型估计结果中，金融化对于企业创新战略激进度的显著促进作用仅体现在全样本和创新者样本组，这一结果与基准回归结果基本一致。

表6 IV估计结果(2SLS)

(3) 替换被解释变量。从理论上来说，企业研发强度的绝对水平与行业相对水平具有高度关联性，因此本部分使用研发投入占营业收入的比例(qd)替换创新战略激进度指标进行稳健性检验。表7显示的回归结果表明，相比研发投入水平马太指数低于中位数的“潜在竞争者”来说，金融资产投资对于创新者的研发强度的绝对水平仍然具有显著的促进作用，这一结果与基准回归结果的结论基本一致。

表7 金融化与研发强度

(续表)

表8 金融资产占比与创新战略激进度

(4) 替换解释变量。由于企业总资产规模在一定时期内相对稳定，因此从理论上来说，企业金融资产占总资产的比重与金融资产持有规模具有高度关联性。因此，本部分采用金融资产占比(fin)替换金融资产持有规模指标进行稳健性检验。表8显示的回归结果表明，金融化对于创新者和潜在竞争者的创新战略激进度分别呈现显著的“挤入”和“挤出”作用。这一结果与基准回归结果基本一致。

综上，以上四种稳健性检验方法得到的结论均表明基准回归部分的结论稳健可靠。

3. 影响机制

(1) 新技术革命冲击。本部分按照企业数字化转型程度进行分组回归，进一步考察数字技术革命冲击对于金融化与异质性企业创新战略激进度互动机制的中介效应。表9显示了分组中介效应模型回归结果，列(1)和列(3)的回归结果表明，数字化转型程度对于金融化与创新者战略激进度的关联机制具有显著的中介效应；而列(2)和列(4)的回归结果表明，数字化转型程度对于金融化与潜在竞争者战略激进度的关联机制的中介效应并不显著。表10以金融资产比重替换解释变量的回归结果仍然稳健。这一结果验证了本文的理论假设2，表明以数字经济为代表的新技术革命冲击因素仅对于创新者的战略激进度存在中介传导机制，即创新位势因素对于金融化与企业创新战略激进度调整的关系具有重要的中介效应。

表9 金融化水平、数字化转型与创新战略激进度

表10 金融资产比重、数字化转型与创新战略激进度

(续表)

(2) 知识产权壁垒。表11显示了分组中介效应模型回归结果，列(1)和列(3)的回归结果表明，知识产权壁垒对于金融化与创新者战略激进度的关联机制具有显著的遮掩效应；而列(2)和列(4)的回归结果表明，知识产权壁垒对于金融化与潜在竞争者战略激进度的关联机制的中介效应并不显著。表12以金融资产比重替换解释变量的回归结果仍然稳健。这一结果验证了本文的理论假设3，表明知识产权壁垒因素仅对金融化冲击下创新者的战略激进度调整存在遮掩效应，一个重要原因在于金融化收益虽然有助于为创新者通过扩大知识产权壁垒强化创新位势提供资金支持，激励其扩大技术垄断和提高技术竞争力。但是，由于上市公司研发强度普遍具有平滑性特征，即以专利产出为目标的持续性研发投资策略具有路径依赖性。同时，知识产权壁垒本身具有抵御潜在竞争者的技术垄断效应，因此金融资产投资对于“创新者”提高创新战略激进水平的正向促进效应受到知识产权壁垒机制的间接“削弱”，这一结果验证了本文的假设3。

表11 金融化水平、知识产权壁垒与创新战略激进度

(续表)

表12 金融资产比重、知识产权壁垒与创新战略激进度

(续表)

4. 进一步讨论

(1) 选择性产业政策的外部干预。表13显示了基于政府补贴规模平均值的分组回归结果，从列(1)和列(3)的回归结果对比来看，金融化与创新者的创新战略激进度的正向关联机制仅在高补贴规模情境下显著。这一结果验证了本文的理论假设4，一个重要原因在于获得一定政策倾斜的创新主体往往自身具备一定的创新位势，而政策倾斜能够进一步强化其资本规模优势和风险承担能力，保证其固有创新战略不易受到金融化利差的诱导，因此，金融化收益更倾向于间接提高此类创新者的创新战略激进度。

表13 外部择优机制下的金融化水平与创新战略激进度

(续表)

(2) 技术研发周期差异的影响。表14显示了短期资金运作效率与创新战略激进度对于异质性创新主体普遍存在的负向线性相关关系，表明企业选择较高的创新战略激进水平往往意味着牺牲短期投资回报率的普遍性规律。表15基于金融资产投资短期资金效率动机的主体异质性分组回归结果显示，金融化的短期投机性动机并未显著体现在创新者样本组，而仅体现在潜在竞争者样本组。表明创新战略周期差异情形下，金融化对于创新战略激进度的影响存在显著的主体异质性。这一结果验证了本文的理论假设5，注重创新战略而忽视短期资金运作效率和风险的创新者可能基于创新位势和风险承担能力而不易受到金融化短期投机收益的诱导而降低创新战略激进度，而潜在竞争者由于相对落后的创新位势，其创新战略更易受到金融化研发替代效应的干扰。

表14 短期资金运作效率与创新战略激进度

表15 差异化技术研发周期下的金融化水平与创新战略激进度

五、 结论与建议

本文采用沪深A股上市公司2008-2018年面板数据，基于创新位势差异的视角考察了金融化对于企业创新战略激进度影响和机制的主体异质性。研究结果表明：金融化通过数字化转型机制显著提高了“创新者”的创新战略激进度，知识产权壁垒对于金融化与“创新者”的创新战略激进度的正向关联机制具有显著的遮掩效应；金融化对于创新者创新战略激进度的促进作用在企业获得一定政策倾斜和选择较长研发周期的情境下更显著。本文的研究丰富了相关研究的理论框架和逻辑维度，为打通资本市场与科技创新的良性循环、完善金融支持体系提供了政策参考。

本文的研究主要得到以下两点启示

金融资本与研发资本的良性转化机制存在两个重要前提：第一，资本市场与科技创新形成良性循环系统，支持金融资本向研发资本高效转化，金融化不会过度挤出实业活动；第二，科技领域既有创新收益的激励机制，又需要良性竞争环境、有效的反垄断机制，即金融化不会加剧研发资本配置的两极分化和配置结构失衡问题。相关支持政策应根据企业在创新竞争格局中的不同层次和差异化禀赋、创新周期阶段提供针对性的金融支持，加快构建孕育和催生突破式技术创新的多层次资本市场体系，打造覆盖新技术周期的全方位“精准扶持”机制。一方面要基于创新主体在创新竞争格局中的差异制定针对性的金融支持计划，在涉及重大科技攻关的领域，充分调动和依托处于优势领先地位的科技巨头的规模经济效应和创新资源的集聚效应。另一方面，还要着重优化创新集群网络治理结构，整合创新生态系统中的各类主体和资源，协调“创新者”与其他市场竞争主体的分工协作、共生机制。完善科技领域市场环境治理，强化恶性竞争行为治理，加大反垄断力度，避免创新资源“两极分化”和研发资本低效配置。