金融资产配置行为与企业经营绩效：来自中国非金融类上市公司的经验证据
2023-09-19陈其安许媛
陈其安 许媛
摘要：金融资产配置是非金融类企业面临的重要经营决策之一，非金融类企业的金融资产配置行为与经营绩效和实物资产投资收益之间的关系一直是金融监管部门、上市公司和投资者关注的重要问题。作者以中国非金融类上市公司2011—2018年期间的相关数据为样本，利用多元回归模型实证研究中国非金融类上市公司金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的影响。研究发现，中国非金融类上市公司当年金融资产配置比例与经营绩效之间、上年金融资产配置比例与本年实物资产投资收益率之间都在总体上呈现出显著的倒“U”型关系；不同产业、不同性质企业的金融资产配置比例将对经营绩效和实物资产投资收益率产生不同影响。第一产业上市公司的金融资产配置比例与经营绩效之间不存在倒“U”型关系；第二产业和第三产业、国有和非国有非金融类上市公司的金融资产配置比例与经营绩效之间的关系都呈现出显著的倒“U”型特征，即只有适度配置金融资产，才能使其经营绩效最大化。上年金融资产配置比例增加将显著提高国有非金融类上市公司本年的实物资产投资收益率，但不会对第一产业和第三产业非金融类上市公司本年的实物资产投资收益率产生显著影响；第二产业和非国有非金融类上市公司的实物资产投资收益率与其上年金融资产配置比例呈倒“U”型关系，上年金融资产配置不足（过度）将使其对本年实物资产投资收益率产生补充效应（挤出效应），适度配置上年金融资产将最大化本年的实物资产投资收益率。中央和地方各级政府以及金融监管部门应该利用市场手段引导非金融类上市公司适度配置金融资产，鼓励他们加大实物资产投资力度，缓解中国目前面临的“脱实向虚”困境；非金融类上市公司应该基于自身产业和产权属性以及金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的不同影响对其金融资产配置进行科学决策，认识金融资产配置不足（过度）对实物资产投资收益率的补充效应（挤出效应），配置出能使企业经营绩效和实物资产投资收益率最大化的金融资产配置比例；投资者在选择投资对象和构建投资组合过程中，应该深入分析不同产业、不同性质公司的资产配置行为，考察拟投资对象的金融资产配置行为是否满足企业经营绩效和实物资产投资收益率最大化要求，以作出有效的投资决策。文章研究结论补充和丰富了企业资产配置领域的相关研究成果，为中央和地方各级政府制定不同产业政策、金融监管部门引导金融资源流向实体经济、非金融类上市公司规范金融资产配置行为、投资者作出正确投资决策提供了决策依据。
关键词：金融资产配置；经营绩效；实物资产收益; 脱实向虚; 上市公司
中图分类号：F830
文献标志码：A
文章编号：1008-5831（2023）04-0077-14
引言
中国经济处于转型发展期，目前非金融类企业投资实体经济的意愿低迷［1-4］，经济“脱实向虚”问题已经引起中央和地方各级政府的广泛关注。从微观企业维度看待金融化，表现为非金融上市公司金融资产配置比例越来越高，企业利润越来越多地来源于金融资产投资的现象［5］。然而，非金融类上市公司的金融资产配置行为是一把“双刃剑”，过度配置金融资产可能使公司偏离主营业务［6］，不利于企业长远发展［7］；但适度的金融资产配置可以盘活公司现金流，强化企业投资柔性，提高资产配置效率，从而对公司发展产生正效应。因此，从不同产业和不同企业性质视角，系统研究中国非金融类上市公司金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益之间的影响，对于规范非金融类上市公司金融资产配置行为、引导投资者正确决策，进而推动中国企业“脱虚向实”、持续稳定发展具有重要的理论和现实意义。
现有文献有关公司金融资产配置行为对经营绩效影响的研究主要有两种观点。部分学者认为企业金融资产投资会对绩效产生负效应。Akkemik和?zen研究发现金融资产投资的高回报率会推动企业金融化，而企业过度重视短期投资收益会忽视发展主营业务［8］。从总体上，实体企业金融化可能对主业业绩产生负面影响［9-10］。但也有部分学者持相反观点，认为其可以反哺主营业务，对企业绩效产生正效应。在实体经济普遍下滑的情况下，企业金融投资能发挥蓄水池机制的缓冲效应，改善公司短期业绩［11］。王红建等认为实体企业金融化产生的超额收益有助于提升企业下一期经营业绩［12］。许志勇和潘攀采用门限面板回归方法，研究发现随着企业成长机会由低向高转变，非金融类企业金融化对经营绩效的影响由负效应向正效应转变［13］。徐珊研究发现不同类型金融资产对经营绩效存在异质性影响，非金融类企业持有投资性金融资产对经营绩效的影响表现为拉动效应［14］。
在現有文献中，企业金融资产配置行为对实物资产投资的影响也存在争议。少数学者支持金融资产配置对实物资产投资产生补充效应，企业可以用金融资产投资收益或直接出售金融资产两种方式来缓解融资约束，为固定资产投资提供更多资金［15-16］。然而，大多数学者在研究公司金融资产配置行为对实物资产投资的影响后发现，二者存在负相关关系。管理者出于完成短期业绩指标、提高工资薪酬等目的，往往弱化企业长期发展目标而更倾向于投资资金周转快、资本回报率高的金融资产［17-18］。企业进行股利支付、股票回购、并购活动和其他金融资产购买等金融化行为会减少用于产品生产的长期固定资产投资［19-23］，对实业投资产生挤出效应［3，24-29］，即会对资本积累产生负面影响［30-32］。Orhangazi确定了金融化阻碍实业投资的潜在渠道，即较高的金融获利机会改变管理层投资决策动机，导致金融投资增加，从而挤出实业投资［33］。同时，也有部分学者认为这两种效应都有可能存在，企业金融化一方面对实业投资产生挤出效应，另一方面可以补充实业投资所需资金，产生蓄水池效应［34-35］。比如黄贤环等认为持有短期金融资产是“未雨绸缪”，能产生补充效应，而持有长期金融资产是“舍本逐利”，会对固定资产更新改造等主业投资行为产生挤出效应［36］。
综合上述分析可见，现有文献虽然围绕公司金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益的影响问题分别进行了研究，得到了很多有参考价值的研究成果，形成了本文研究的文献基础，但公司金融化后果的研究结论不一致，仍需进一步探讨。现有研究大多只关注公司金融资产配置与经营绩效和实物资产投资收益之间的线性关系，忽略可能存在的非线性关系，更没有基于产业和公司性质差异的视角去研究公司金融资产配置行为可能产生的公司绩效和实物资产投资收益效应，使得研究不够细化和缺乏针对性。基于此，本文中以2011—2018年期间的中国非金融类上市公司为样本，利用多元回歸模型实证研究非金融类上市公司金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益的影响，其中，企业金融资产配置行为表现为金融资产配置比例。
一、理论分析与研究假设
（一）金融资产配置对企业经营绩效的影响
伴随传统生产行业经营利润下降，企业实业投资热情消减，越来越多的非金融类企业投资于高风险高收益的金融产品［36-37］。现有研究表明，非金融类上市公司金融资产配置行为对经营绩效存在两个相反的效应，即补充效应和挤出效应。低金融化程度的公司通过配置金融资产可以提高资金使用效率，提升企业的运营能力和应对风险的能力，优化企业利润管理［14］，此时补充效应大于挤出效应，体现为金融资产配置行为拉动企业经营绩效。然而，高金融化程度的公司进行金融资产配置行为则体现为对经营绩效的挤出效应。金融资产具有周转快、回报高等优势，公司管理者在预期到金融化所带来的好处后，会持续增加金融资产配置以获取短期收益［38］。但是，伴随金融资产配置比例上升，企业会逐渐占用长期固定资产等主业投资资金，使得经营性业务受到挤压，进而影响主业业绩和发展潜力［9，36］。可见，低金融化程度的公司金融资产配置行为体现为补充效应，其经营绩效随着金融化程度的提高而提高；高金融化程度的公司金融资产配置行为体现为挤出效应，其经营绩效随着金融化程度的提高而降低。基于上述分析，本文提出如下研究假设H1。
假设H1：企业经营绩效与金融资产配置比例之间呈现倒“U”型关系。
（二）金融资产配置对企业实物资产投资收益的影响
本文中在探讨金融资产配置行为对经营绩效影响的基础上，进一步检验金融资产配置对实物资产投资收益的影响。实物资产投资是企业在所处行业中提高核心竞争力的重要保障，但一般具有资金周转慢、回报周期长、调整成本高等特点；而金融资产投资具有在短期内提高资本回报的优势，能带来丰厚的收益［18］。企业分配部分资金购买金融资产，能使企业资产保持一定的变现能力和流动性，在主业亏损时弥补损失［12］，在缺乏资金时为实物资产投资提供资金支持［15-16］。相对于金融资产投资，实物资产投资产生收益具有一定的滞后性，因此，公司要在本年取得最优实物资产投资收益，则需要在上年配置合适的金融资产和实物资产。基于此，本文假设企业金融化程度不同，上年金融资产配置行为对本年实物资产投资收益的影响不同。低金融化程度的公司上年配置合适的金融资产有利于盘活公司资本、优化资源配置，增加金融资产收益来反哺公司实业投资［37］，这对公司本年实物资产投资收益具有正效应；而公司上年金融资产配置比例的不断提高意味着管理者可能预期本年度缺乏有价值的实物资产投资项目，且上年金融资产配置比例的增加还可能使公司更加关注金融资产投资业务，忽略实物资产投资业务［28，30］，最终导致本年实物资产投资收益率下降，即高金融化程度的公司上年金融资产配置比例上升对本年实物资产投资收益产生挤出效应。总的来说，低金融化程度的公司上年金融资产配置行为对本年实物资产投资收益产生正向影响；高金融化程度的公司上年金融资产配置行为对本年实物资产投资收益产生负向影响。由此提出研究假设H2。
假设H2：公司上年金融资产配置比例与本年实物资产投资收益之间存在倒“U”型关系。
（三）不同产业企业金融资产配置对经营绩效或实物资产投资收益的影响
不同产业企业在主营业务、生产经营方式、产品需求等方面存在较大差异，其金融资产配置行为可能对经营绩效或实物资产投资收益产生不同影响。第一产业企业的产品属于刚性需求品或公益性产品，其所用资源和产品价格受到政府管制，其产品定价和实物资产投资收益率相对固定且往往较低，所以第一产业企业金融资产配置比例可能不会对经营绩效或实物资产投资收益率产生显著影响。第二产业以制造业为主体，通过配置合适的金融资产，从而为实物资产投资提供更灵活和更充足的资金支持，对第二产业企业的发展具有重要影响，即第二产业企业金融资产配置比例与企业经营绩效或实物资产投资收益率可能存在倒“U”型关系。第三产业主要是社会服务业，其实物资产投资往往根据人的需求以及科技发展情况而定，所以其金融资产配置比例可能不会对实物资产投资收益产生显著影响。基于此，提出研究假设H3。
假设H3：不同产业企业金融资产配置比例将对企业经营绩效或实物资产投资收益率产生不同影响。
（四）不同性质企业金融资产配置对经营绩效或实物资产投资收益的影响
国有企业和非国有企业因其所有权属性不同而在战略地位、政治关联、控制权结构、社会责任、经营约束条件和盈利水平等方面存在较大差异，其金融资产配置与经营绩效或实物资产投资收益之间也可能呈现出不同的关系。非国有企业的市场化程度较高且所需承担的公益性职能较少，其在进行金融资产配置和实物资产配置方面有较强的主观能动性，可以按照自身需求来配置金融资产，因此非国有企业金融资产配置比例与经营绩效或实物资产投资收益可能存在倒“U”型关系。国有企业与政府有着天然联系，可能因受到政府强力管制和主动承担社会责任而更倾向于投资于关乎国计民生的实物资产，进而使其金融资产配置比例处于相对较低水平；同时，国有企业也可能因更容易获得政府扶持而降低其融资约束，进而使其金融资产配置的“挤出效应”不太明显［9］。在金融资产配置比例较低的情况下，国有企业金融资产配置与实物资产投资收益可能存在正相关关系。根据上述分析，可提出研究假设H4。
假设H4：不同性质企业金融资产配置比例将对企业经营绩效或实物资产投资收益率产生不同影响。
二、研究设计
（一）样本选择与数据来源
选取2011年至2018年期间的沪、深两市所有A股上市公司作为初始研究样本，根据数据的可获得性和研究目的，进行以下样本筛选：（1）由于主营业务的特殊性，剔除金融、房地产类公司的样本。（2）考虑财务数据的准确性和可靠性，剔除ST、PT样本。（3）剔除经营绩效、市值账面比等重要数据缺失的样本。（4）剔除资產负债率大于1或小于0的数据异常样本。经过以上筛选总共得到1 624家样本公司、12 992个公司—年度观测值，所有公司财务数据、公司治理数据和宏观数据来自于CSMAR和CCER数据库。为克服极端值的影响，对模型中所有连续变量进行了1%和99%分位的缩尾（Winsorize）处理。本文使用的计量分析软件主要有stata15和SPSS21。
（二）变量设计
1.被解释变量
企业经营绩效（ROA）。本文在研究上市公司金融资产配置的治理效应时，采用总资产收益率即净利润除以总资产余额作为企业经营绩效指标。
实物资产投资收益率（ROPA）。实物资产是企业经营的核心资产，在企业获得主营业务收入等方面发挥至关重要的作用，而实物资产收益率在会计上的计算标准并不明确，因此本文中借鉴张成思和张步昙［29］的做法，用企业的主营业务收益率来衡量实物资产投资收益率。具体计算公式为ROPA=（营业收入-营业成本-营业税金及附加-期间费用-资产减值损失）/（流动资产-流动负债+固定资产净额+在建工程净额+无形资产净额+其他非流动资产净额等）。
2.解释变量
金融资产配置行为（DOF）。根据Demir［19］、张昭等［35］的做法，用金融资产投资率即货币资金、交易性金融资产、应收利息、应收股利、可供出售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资以及投资性房地产之和占总资产的比重来衡量企业金融资产配置行为。
3.控制变量
基于上市公司的异质性，参考刘贯春等［2］、戚聿东和张任之［3］、杜勇等［9］的做法，本文在模型中纳入了反映企业财务特征和经营运作等方面的财务杠杆利用程度（Lev）、公司规模（LASSET）、公司成长性（Grow）、第一大股东持股比例（TOP1）、董事会规模（Board）、独立董事比例（Indr）、公司年龄（LNAGE）、经营性现金流（CASHFLOW）、公司属性（STATE）；反映宏观层面的货币政策（M2）、经济增长（Eg）。另外Industry和year分别代表行业固定效应和时间固定效应，以减轻不随时间改变的行业差异和随时间改变的经济环境对研究的影响。具体变量定义见表1。
（三）模型设定
借鉴徐珊［14］的研究成果，本文设定如下模型（1）考察公司金融资产配置行为对经营绩效的影响。
其中，ROAi，t表示公司i第t年的经营绩效，DOFi，t为公司i第t年的金融资产配置，控制变量为公司i在第t年相关财务指标、经营运作指标以及宏观环境指标，u为随机误差项。
借鉴杜勇等［9］、肖忠意和林琳［39］的研究成果，在探讨公司金融资产配置行为对经营绩效影响的基础上，进一步研究其对实物资产投资收益率的影响，同时为减小内生性，本文设定如下模型（2）。
ROPAi，t=γ0+γ1DOFi，t-1+γ2DOF2i，t-1+γ3Levi，t+γ4Growi，t+γ5LASSETi，t+γ6TOP1i，t+γ7Boardi，t+γ8CASHFLOWi，t+γ9STATEi，t+γ10Egi，t+γ11M2i，t+ΣγkIndustry+Σγjyear+εi，t（2）
表1 变量定义变量符号变量名称变量定义ROA经营绩效净利润除以总资产余额ROPA实物资产投资收益率主营业务收益率=（营业收入-营业成本-营业税金及附加-期间费用-资产减值损失）/（流动资产-流动负债+固定资产净额+在建工程净额+无形资产净额+其他非流动资产净额等）DOF金融资产配置行为货币资金、交易性金融资产、应收利息、应收股利、可供出售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资以及投资性房地产之和占总资产的比重Lev财务杠杆利用程度资产负债率LASSET公司规模总资产对数Grow公司成长性营业收入增长率TOP1第一大股东持股比例第一大股东持股占总股本的比重Board董事会规模董事会人数Indr独立董事比例独立董事人数占董事会人数的比重LNAGE公司年龄当年减去企业上市年份加1后取自然对数CASHFLOW经营性现金流经营活动产生现金流量净额与总资产之比STATE公司属性最终控制人属性，非国有企业为0，国有企业为1Eg经济增长人均GDP增长率M2货币政策M2增长率Industry行业固定效应行业虚拟变量year时间固定效应年份虚拟变量
其中，ROPAi，t表示公司i第t年的实物资产投资收益率，DOFi，t-1为公司i第t-1年的金融资产配置，增加了公司i第t年的成长性（Grow）、经营性现金流（CASHFLOW）等控制变量，ε为随机误差项。
三、实证结果及分析
（一）描述性统计
表2报告了相关变量的描述性统计结果。结果显示，我国非金融类上市公司金融资产投资率（DOF）最大、最小值分别为77.86%和3.13%，平均值和中位数分别为24.84%和20.76%，这表明我国非金融类上市公司总资产中有将近四分之一的金融资产，也有部分公司持有的金融资产比例超过了四分之三，在一定程度上存在金融资产过度投资现象。
（二）实证分析结果
表3展示了企业金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率影响的实证结果。从表3左半部分实证结果可以看到，金融资产配置比例DOF的一次项系数在1%水平上显著为正，二次项系数在1%水平上显著为负；中国非金融类上市公司的经营绩效在总体上与其金融资产配置比例呈倒“U”型关系，研究假设H1得到支持。也就是说，当金融资产配置不足（过度）时，企业经营绩效将随着金融资产配置比例的增加而提高（下降）；只有适度的金融资产配置，才能使企业经营绩效达到最好水平。该实证结果符合企业资产配置理论的一般原理。事实上，根据企业资产配置理论，金融资产配置不足或者过度都会对非金融类企业经营绩效产生负面影响；非金融类企业要获得最优经营绩效，就必须将实物资产和金融资产进行适度配置。
从表3右半部分实证结果可以看到，上年金融资产配置比例DOFt-1的一次项系数在1%水平上显著为正，二次项系数在1%水平上显著为负；中国非金融类上市公司的实物资产投资收益率与其上年金融资产配置比例之间同样呈倒“U”型关系，研究假设H2得到验证。这表明，上年适度的金融资产配置比例将使中国非金融类上市公司本年的实物资产投资收益率达到最高水平；当上年金融资产配置不足（过度）时，上年金融资产配置增多将对中国非金融类上市公司本年的实物资产投资收益率产生补充效应（挤出效应）。该实证研究结果的合理性和经济意义是显然的。实物资产投资相对于金融资产投资来说需要更长时间才能产生收益，因此要使公司在本年获得最佳实物资产投资收益，就必须在上年合理配置金融资产和实物资产，上年金融资产配置不足（过度）都将对本年实物资产投资收益产生负面影响，进而使他们的本年实物资产投资收益与上年金融资产配置比例之间呈现出倒“U”型关系。可见，将上年度金融资产配置比例保持在适度水平是提高中国非金融类上市公司实物资产投资收益率的有效途径
四、進一步研究
（一）不同产业企业金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的影响
表4展示了不同产业企业金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率影响的实证结果。从表4左半部分实证结果可以看到，第二产业和第三产业企业的金融资产配置比例DOF平方项的回归系数均显著为负。这表明，第二产业和第三产业公司的经营绩效与其金融资产配置比例之间的关系也呈现出显著的倒“U”型特征。而第一产业上市公司金融资产配置比例DOF的一次项系数和二次项系数都不显著，即其经营绩效与金融资产配置比例之间不存在倒“U”型关系。该实证结果似乎与资产配置理论的一般原理存在差异，但却是符合第一产业公司实际情况的。中国第一产业生产的农林牧渔产品定价过低，进而导致以农林牧渔业为实物资产主要投资对象的第一产业企业实物资产投资收益率低下。这种不正常现象可能导致中国第一产业企业因配置过高的金融资产而荒废其主营业务，最终对中国第一产业发展造成负面影响。
从表4右半部分实证结果可以看到，第二产业企业上年金融资产配置比例DOFt-1的一次项系数显著为正，二次项系数显著为负，即第二产业公司的实物资产投资收益率与其上年金融资产配置比例呈倒“U”型关系。事实上，以制造业为主体的第二产业上市公司的主营业务应该是实物资产投资和经营，其要在上年配置合适的实物资产和金融资产，从而使本年获得最优实物资产投资收益。同时，第一产业和第三产业企业上年金融资产配置比例DOFt-1的一次项和二次项系数都不显著。这表明，上年金融资产配置比例不会对第一产业和第三产业非金融类上市公司的实物资产投资收益率产生显著影响，验证了假设H3。产生该结果的可能原因在于：涵盖农林牧渔业的第一产业（《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2011））所用资源有限并受到政府严格管制，所生产的产品大多属于刚性需求产品和公益性较强的产品，在要素价格和产品价格都受到政府强力管控的条件下，其实物资产投资收益率可能是相对固定的，第一产业非金融类上市公司上年的金融资产配置比例很难对其实物资产投资收益率产生显著影响。以服务业为主体的第三产业涵盖了投资小、吸收快、效益好、就业容量大的批发零售餐饮服务业，与科技进步紧密相关的信息咨询、技术服务、科技推广等新兴行业，与提高居民素质相关的科技、文化、教育、体育等文化产业，对国民经济发展具有全局性、先导性影响的信息、金融保险、中介服务、旅游和交通通信等基础行业，以及与人民生活密切相关的市政公共服务、社区服务、居民生活服务、农业生产服务等社会服务业，其非金融类上市公司的实物资产投资额度将根据科技发展和人民生活水平提高的需要而不断增加，实物资产投资收益率也将在很大程度上随着科技进步和人力资源素质提高而不断提升，所以第三产业非金融类上市公司上年的金融资产配置比例也就很难在其实物资产投资收益中发挥显著作用。
（二）不同性质企业金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的影响
表5左半部分的不同性质企业金融资产配置行为对经营绩效影响的实证结果表明，国有和非国有非金融类上市公司的经营绩效与其金融资产配置比例之间的关系也呈现出显著的倒“U”型特征。过高的金融资产配置比例显然会对经营绩效产生负面影响，但任何企业都不可能不配置金融资产，过低的金融资产配置可能会影响企业正常经营，更谈不上获得最大经营绩效，因此需要合理配置金融资产和实物资产。
从表5右半部分的不同性质企业金融资产配置行为对实物资产投资收益率影响的实证结果可以看到，非国有企业上年金融资产配置比例DOFt-1的一次项系数在1%水平上显著为正，二次项系数在1%水平上显著为负；非国有非金融类上市公司的实物资产投资收益率与其上年金融资产配置比例呈倒“U”型关系。承担公益性职能较少且市场化程度较高的非国有非金融类上市公司要获得最大经济利润和收益，必须关注实物资产投资和经营。然而，国有企业上年金融资产配置比例DOFt-1的一次项系数在5%水平下显著为正，二次项系数不显著。这表明，国有非金融类上市公司上年金融资产配置比例与其本年实物资产投资收益率之间不存在倒“U”型关系，但上年金融资产配置比例增加可能会显著提高其本年的实物资产投资收益率，产生补充效应，假设H4得到验证。该实证研究结果的合理性在于：国有企业需承担较多公益性职能而可能受到政府强力管控，相比于非国有企业来说，可能配置更少的金融资产，且其必须承担相应社会责任，由此获得低于完全市场经济条件下的经济收益。在较低的金融资产配置条件下，适度增加上年金融资产配置比例，可能会使本年度的实物资产投资更具柔性和灵活性，进而对本年度实物资产投资收益产生显著正向影响。
五、稳健性检验
为了检验上述实证研究结果的稳定性，本文中通过改变主要变量度量方式进行稳健性检验。首先，借鉴张成思和张步昙［29］的广义口径下金融化程度衡量方法，用金融收益即投资收益、其他综合收益以及公允价值变动收益加总占营业利润的比率度量非金融企业金融资产配置行为进行实证检验后，得到了相似的实证结果。其次，考虑到“投资性房地产”相对于其他金融資产不易变现、收回成本高等特殊性，因此在本文金融资产定义中剔除“投资性房地产净额”，重复上述实证检验，剔除“投资性房地产净额”后的企业金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益影响的回归结果与上文的基本结论一致。最后，用企业净资产收益率即净利润除以股东权益余额代替总资产收益率衡量企业经营绩效进行实证检验后，发现金融资产配置比例与企业经营绩效依然存在倒“U”型关系。上述稳健性检验表明，本文实证结果是稳定的。囿于篇幅限制，未在文中展示稳定性检验结果囿于篇幅，稳定性检验结果未具体披露，欢迎读者索取。。
六、结语
本文中以中国非金融类上市公司2011—2018年期间的相关数据为样本，利用多元回归模型实证研究了中国非金融类上市公司金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的影响。研究结果发现，在公司金融资产配置行为对经营绩效的影响方面，中国非金融类上市公司的经营绩效在总体上以及除第一产业外的企业中，都与其金融资产配置比例呈倒“U”型关系。在公司金融资产配置行为对实物资产投资收益率的影响方面，上年适度的金融资产配置比例将使中国非金融类上市公司整体以及第二产业和非国有企业本年的实物资产投资收益率达到最高水平，当上年金融资产配置不足（过度）时，上年金融资产配置增多将对其本年的实物资产投资收益率产生补充效应（挤出效应）。而上年金融资产配置比例不会对第一产业和第三产业非金融类上市公司的实物资产投资收益率产生显著影响。国有非金融类企业上年金融资产配置比例增加可能会显著提高其本年的实物资产投资收益率，产生补充效应。
基于上述实证研究结果，提出如下政策或投资建议：（1）中央和地方各级政府应该按照市场经济规律逐步放松和优化第一产业要素价格和产品价格定价机制，提升第一产业企业实物资产投资效率，遏制第一产业企业因配置过高金融资产而荒废主营业务的动机，防范第一产业企业“脱实向虚”，保障第一产业稳定健康发展。（2）政府相关部门和金融监管部门应该利用市场手段引导非金融类上市公司适度配置金融资产，鼓励非金融类上市公司加大实物资产投资力度，缓解中国目前面临的“脱实向虚”困境。（3）非金融类上市公司应该基于自己所处产业、产权性质以及金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的不同影响对其金融资产配置比例进行科学决策，清醒认识金融资产配置不足（过度）对实物资产投资收益率的补充效应（挤出效应），在不影响公司主营业务的条件下，配置出能使企业经营绩效和实物资产投资收益率最大化的金融资产配置比例。（4）投资者在选择投资对象和构建投资组合过程中，应该深入分析不同产业、不同性质公司的资产配置行为，考察拟投资对象的金融资产配置行为是否满足企业经营绩效和实物资产投资收益率最大化要求，不可盲目投资于金融资产配置不足或过度的非金融类上市公司。
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Financial asset allocation behavior and operating performance in enterprises：
Evidence from non-financial listed companies in China
CHEN Qian， XU Yuan
（School of Economics and Business Administration， Chongqing University， Chongqing 400044， P. R. China）
Abstract： Financial asset allocation is one of the important business decisions faced by non-financial enterprises. The relationship between the financial asset allocation behavior of non-financial enterprises and their operating performance and real asset investment returns has always been an important concern of financial regulators， listed companies and investors. Taking the Chinese non-financial listed companies from 2011 to 2018 as samples， the authors use the multiple regression model to empirically study the impact of companies financial asset allocation behavior on operating performance and real asset investment returns. The results show that there is a significant inverted U-shaped relationship between the financial asset allocation and operating performance this year， and between the financial asset allocation last year and the real asset investment returns this year. The companies financial asset allocation ratios of different industries and different attributes may have different effects on operating performance and real asset investment returns. There is no inverted U-shaped relationship between the financial asset allocation ratio and operating performance of listed companies in the primary industry. The relationship between the financial asset allocation ratio and operating performance of listed companies in the secondary industry and tertiary industry， state-owned and non-state-owned listed companies shows a significant inverted U-shaped characteristic. That is， only a moderate allocation of financial assets can maximize the operating performance. The increase in the financial asset allocation ratio in the previous year will significantly increase the real asset investment returns of state-owned listed companies this year， but will not affect the real asset investment returns of non-financial listed companies in the primary and tertiary industries this year. The real asset investment returns of the secondary industry and non-state-owned listed companies have an inverted U-shaped relationship with their financial asset allocation ratio in the previous year， and the insufficient （excessive） allocation of financial assets in the previous year will have a complementary effect （crowding-out effect） on the real asset investment returns this year. The appropriate allocation of financial assets in the previous year will maximize the real asset investment returns this year. Central and local governments and financial regulatory authorities should use market to guide non-financial listed companies to appropriately allocate financial assets， encourage companies to increase investment in real assets， and alleviate the dilemma of “removing reality to virtual”. Non-financial listed companies should make scientific decisions on their financial asset allocation based on their own industrial and state-owned attributes and the different effects of financial asset allocation behavior on operating performance and real asset investment returns， and recognize the complementary effect （crowding-out effect） of under-allocation （over-allocation） of financial assets on the real asset investment returns， allocate the financial asset allocation ratio that can maximize the operating performance and the real asset investment returns. In the process of selecting investment objects and constructing investment portfolios， investors should deeply analyze the asset allocation behaviors of different industries and companies of different natures， and examine whether the financial asset allocation behavior of the proposed investment object meets the requirements of the maximization of operating performance and the real asset investment returns， so as to make effective investment decisions. This paper supplements and enriches relevant research in the field of corporate asset allocation， and provides decision-making basis for central and local governments to formulate different industrial policies， financial supervision departments to guide financial resources to flow to the real economy， non-financial listed companies to regulate financial asset allocation behavior， and investors to make correct investment decisions.
Key words：financial asset allocation; operating performance; real asset investment returns; removing reality to virtual; listed company
（責任编辑 傅旭东）
