企业金融资产配置与创新投资:蓄水池效应还是挤出效应
企业金融资产配置与创新投资:蓄水池效应还是挤出效应陈孝明1 张可欣2
(1.广州大学经济与统计学院,广东 广州 510006;2.宁波银行深圳分行,广东 深圳 518008)
摘 要: 实体企业配置金融资产不断增长,企业创新投资必然发生相应变化。运用2012-2017年我国A股非金融类公司的年度财务数据,依据金融资产持有时间长短,将企业金融资产配置分为流动性和非流动性两大类。实证研究不同种类金融资产配置行为对实体企业创新投资的影响效应,并基于产权性质和技术属性做异质性检验。研究发现,流动性金融资产配置对企业创新投资没有产生显著的“蓄水池”效应,而持有非流动性金融资产对创新投资则具有显著的“挤出”效应,其中,国有企业和非高新技术企业中的“挤出”效应更强。公司治理上的差异是影响企业持有金融资产的重要因素,合理的公司治理机制在一定程度上具有弱化非流动性金融资产对创新投资 “挤出”效应的作用。
关键词: 金融资产配置; 企业创新投资; “挤出”效应; 公司治理
一、引言
党的十九大报告中明确指出:“创新是引领发展的第一动力,是建设现代化体系的战略支撑”。实体企业作为技术创新的主体,其创新能力的增强是国家创新水平提高的直接体现。因此,为有效实施我国创新驱动的发展战略,提升国家创新水平,促进经济高质量发展,研究如何增强企业创新能力迫在眉睫。然而,创新,尤其是自主创新,面临着高度不确定性,除了需要企业家有远见和富有创新精神,还需要大量的资金长期投入,才能保证技术创新的可持续性。实体经济的增速放缓、投资回报的不断下降,与金融、房地产行业的高资本回报率形成鲜明的对比。在资本的利益驱使下,大多企业逐渐选择投资金融行业,而配置金融资产则成了一种最为普遍的形式,呈现出实体企业“脱实向虚”的格局。一面是创新驱动发展战略,一面是防止企业“脱实向虚”,在此背景下,研究企业“脱实向虚”对创新投资的影响,具有一定的现实意义。
目前,学界就企业持有金融资产对创新的影响有两种截然不同的观点,一种认为通过“蓄水池”效应主要产生正面促进作用,另一种认为通过“挤出”效应主要产生负面抑制作用。持有金融资产一方面可以缓解企业的融资约束,促进创新投资活动的进行;另一方面可能挤压企业的研发创新投资,两者存在替代关系。实体企业持有越来越多的金融资产,必然对研发创新活动产生影响,要想深入探讨究竟是“蓄水池”效应还是“挤出”效应,可进一步从企业配置金融资产的结构进行分析(1)依据我国上市公司发布的财务报表,持有的金融资产主要包括理财产品、持有到期金融资产、可供出售金融资产,以及长期股权投资中的金融类资产,还包括持有的投资性房地产类资产。。不同金融资产持有比例对企业创新投资活动产生的影响也不一致。以上市公司持有投资性房地产这类金融资产为例,根据WIND数据显示,截至2018年6月,A股3 582家上市公司中,共有1 656家上市公司持有投资性房地产,占比46.23%,合计持有市值9 904.66亿元,同比增长近两成。尤其是最近两年来,房价的不断攀升,整体盈利大幅超过了开办企业,更多民营企业转向炒房,其主要目的就是为了盈利。持有房产的公司和持有理财产品的公司,虽同属配置金融资产,但其背后的动机和产生的效应必然存在差异。
现代企业所有权与经营权的分离,导致企业在金融资产配置与创新投资之间容易受到代理问题的影响。并且,上市公司在配置不同类别金融资产时,公司管理层起到了决定性作用。本文试图在探讨金融资产配置结构对创新影响效应的基础上,把公司治理纳入做进一步分析,以期更加深入了解两者的作用关系。
既然不同种类的金融资产配置对创新可能产生的效应不一样,那么合理划分上市公司金融资产配置种类则成为本文研究的关键环节。借鉴闫海洲和陈百助(2018)等对金融资产种类的划分定义,依据金融资产意图持有时间的长短进行分类,将企业持有的金融资产分为一年期以内流动性金融资产和一年期以上非流动性金融资产。需要明确指出的是,这种分类方法也与文献的争议相匹配,短期流动性资产倾向缓解融资约束产生正面促进作用,长期非流动性资产挤占研发投资产生负向抑制作用。就这两类金融资产对研发创新投资是否会产生不同的效果,以及公司治理机制在二者间具有怎样的调节作用进行理论与实证的探讨,有助于深刻认识金融资产配置对企业创新投资的影响,对国家全面实施创新驱动发展战略也具有重要意义。
本文主要的理论贡献可能有以下几个方面:第一,刘贯春(2017)从金融资产持有份额和金融渠道获利两个方面探讨金融资产配置对创新的影响,本文进一步深入到金融资产配置的内部结构,首次从流动性和非流动性金融资产两个方面,实证检验了不同的金融资产配置行为对企业创新投资的影响,拓宽了金融资产配置对创新投资影响的研究视角,丰富了金融与创新关系的研究成果。第二,本文按照产权性质和技术属性对全样本进行分组,探究了在国有与非国有企业以及高新技术与非高新技术企业中,金融资产配置与企业创新投资之间影响的区别。第三,亚琨等(2018)从经济政策不确定性的宏观层面深入探讨了金融资产配置与企业创新,本文基于金融资产配置结构的主要决定因素,考察公司治理在非流动性金融资产与企业创新投资之间的调节效应,为企业通过加强公司治理促进企业创新发展提供了有益的理论指导。
二、相关文献综述
(一)金融发展对企业创新的影响
企业的创新能力不仅会对企业自身发展产生影响,还是实现科技创新的基本保障,因此一直是国内外学者关注和研究的重点。1912年,熊彼特在《经济发展概论》中指出,创新是在生产体系中引入新的生产要素和生产条件的“新结合”。到了20世纪70年代,新技术革命逐渐蓬勃发展,弗里曼等人利用现代统计方法证实了熊彼特的观点,越来越多的学者对创新的概念进行阐述,缪尔赛将各学者提出的创新概念进行了整理,使其逐渐形成系统性的理论。目前学术界对企业创新的研究大多集中在如下两个方面:一是企业研发创新的特征,即企业研发创新的周期较长,从研究开发到投入使用需要经过很长的时间,投资收益回报期也较长;投入金额大,收益不确定,容易受到外部融资环境的约束;调整成本较高,一旦研发资金中断,则会面临高额的调整成本。二是影响企业研发创新投资的因素分为内部和外部。在内部因素中,国内外学者大多集中于高管背景、股权集中度以及非控股股东参与决策的积极性、资本结构等。在外部因素中,政府补贴有助于提高企业研发创新的投资;金融发展水平的提高更能推进企业创新投资;经济政策的不确定性会对企业研发创新产生激励与选择效应。
(二)金融资产配置对企业创新的影响
实体企业作为我国经济增长的主体,其大量持有金融资产的行为所引起的经济后果,国内外学者抱有不同的观点。部分研究表明,企业通过实体与金融的结合,进而缓解外部融资约束,降低融资成本,同时提升企业竞争力,达到“产融相长”的经济效应。然而,有学者认为持有金融资产会挤占其对于实业资产的投入,实体企业持有金融资产在短期内会提升企业业绩,但最终却导致企业长期业绩的损失。
近年来,学者从宏观层面研究企业金融化对研发创新投资的文献较多,从微观层面就企业金融资产配置对研发创新的影响却相对较少,学界对金融资产配置与企业创新投资的关系存在两种截然不同的观点。从现有文献看,金融资产配置对企业研发创新投资的影响有“蓄水池”促进效应和“挤出”抑制效应。部分学者研究表明,金融资产具有变现能力强的特点,当企业缺乏研发创新资金时,可出售金融资产获取现金,达到弥补创新不足的作用,这种促进关系表现为“蓄水池”效应。企业金融资产配置能够拓宽企业融资渠道,缓解企业融资约束,促进企业研发创新投资持续化;还有学者探讨金融资产持有份额,认为金融资产配置能够为企业带来利润增长,并利用数据实证证明了此结论。另一部分学者则认为,金融资产配置与企业研发创新存在一种“替代”关系,配置金融资产使得企业缺乏足够的资金进行创新投资,导致创新不足,这种抑制关系则表现为“挤出”效应。通过实证研究表明,在金融套利的动机下,动机越强,金融资产的配置对研发创新投入的抑制作用越明显。部分学者从经济政策不确定性入手,实证表明金融资产配置的“替代”动机显著,抑制了企业创新投资。还有从创新进行分类,长期金融资产配置对探索式创新具有挤出效应,而对开发式创新挤出效应受到产权异质性的影响。
综上所述,学术界关于企业创新以及企业金融资产配置对研发创新投资的研究十分丰富,但两者之间产生的效果却没有一致结论。本文认为,不同种类金融资产所特有的属性,是学者们从不同角度分析得到不同观点的原因。而不同种类金融资产配置对研发创新关系的实证研究,学者们的研究较少。因此,本文立足闫海洲和陈百助(2018)的研究基础,依据金融资产配置时间长短,将企业持有的金融资产分成流动性与非流动性两类金融资产,并选取A股市场2012-2017年的上市公司数据,对不同种类的金融资产配置与研发创新投资的影响关系以及是否存在异质性进行实证分析,验证公司治理在二者间的调节作用,研究不同金融资产配置对创新投资究竟是“蓄水池”效应还是“挤出”效应,应该有助于厘清持有金融资产对企业创新投资的作用机理,也相应丰富了金融与创新关系的相关理论研究。
三、理论分析与研究假设
(一)不同金融资产配置对企业创新投资的影响效应分析
金融资产配置对企业创新活动影响存在“蓄水池”抑或“挤出”效应,是学界争议的焦点,不同效应的作用机理也比较清晰。一方面,基于融资优序理论,为了保证资金投入的持续性,研发创新的投资资金对企业的内部资金更有依赖性,当企业内部资金不足时,可将持有的流动性金融资产进行变现,进而起到资金储备和增加企业内部资金积累的作用,从而保证研发创新投入资金的持续性需求,缓解融资约束,表现为“蓄水池”的效应;另一方面,金融资产对研发创新投资存在“挤出”效应。在投资总额既定时,实体投资和金融资产配置呈现此消彼长的关系。若企业大量投资于金融业等虚拟领域,实体投资势必削减,并挤占用于创新投资的资金。以上分析都是笼统分析金融资产配置,未考虑金融资产配置的结构,本文借鉴闫海洲和陈百助(2018)等对金融资产种类的划分定义,依据金融资产意图持有时间的长短进行分类,将企业持有的金融资产分类为一年期以内的流动性以及一年期以上的非流动性两类金融资产。两种截然不同的效应得到了有效的区分,短期流动性资产倾向缓解融资约束产生正面促进作用,长期非流动性资产挤占研发投资产生负向抑制作用。
目前学界对持有的流动性金融资产能产生“蓄水池”效应已有比较广泛的共识,但这种效应能否促进创新则缺乏探讨。企业创新能力的增强对提高企业自身的竞争力以及国家的创新水平有一定的帮助。但是,由于研发创新是一个高风险且需要大量资金持续性投入的过程,再加上信息不对称,相比实业投资,会面临更高的调整成本和更严重的融资约束。根据组织理论,李健等(2016)认为组织冗余作为一种闲置资源对企业研发创新具有一定的平滑作用。组织冗余按流动性强弱可分为沉淀性冗余与非沉淀性冗余,其中非沉淀性冗余主要是高流动性、低调整成本的现金及现金等价物等,能够让企业在面临环境变化时作为应对保障。当企业面临创新投资资金不足时,企业配置的流动性金融资产就如同企业的非沉淀性冗余,具有低转换时间和低转换成本的优势,降低企业对外部资源的依赖,帮助企业抓住市场机会并直接用于研发创新投资,达到“蓄水池”的作用。因此,大多数企业的金融资产配置都集中于交易性金融资产等流动性较强的金融资产上,这不仅确保了企业有着一定的金融资产收益,还为企业创新提供了一定的基础条件。当然,在我国大力实施创新驱动战略背景下,一些企业可能在创新投入上有各种优惠措施,如税收减免等,抵消掉了融资约束的缓解作用。综上,提出如下假设:
H1a 企业配置的流动性金融资产“蓄水池”效应对创新没有显著影响。
H1b 企业配置的流动性金融资产“蓄水池”效应对创新有显著影响。
然而,也有不少学者研究发现,金融资产对研发创新投资存在“挤出”效应。现如今,多数企业都是所有权与经营管理权相分离的组织,股东与管理层的利益存在冲突。在利益冲突以及信息不对称的情况下,企业需在短期金融资产收益与长期发展中做出权衡。而出于投机套利的动机,管理层为了获得超额回报,会将大量资金投资于金融和房地产等具有高资本回报率的行业以获取短期收益,放弃对研发创新的投资。而且,管理层为了降低私人成本,并不会将获得的金融投资收益全部投入到研发创新活动中,而会再次投入于金融资产,以继续获得更高的投资收益,形成“金融资产投资—获取投资收益—金融资产再次投资”的闭环。久而久之,金融资本不断积累并向金融市场渗透,导致越来越多企业进行金融投资,从而挤出研发创新投资。再者,有研究表明我国企业在金融投资业绩方面存在“重奖轻罚”的问题。当管理层持有非流动性金融资产而获得较好的收益时,企业会认为是提高了公司业绩从而提高管理层的薪资报酬;而当出现亏损时,企业会认为是外部环境变化等系统性风险所造成的,从而降低了管理层持有非流动性金融资产造成损失所带来的处罚。这种现象导致管理层薪酬出现粘滞,其结果就是企业持有的非流动性金融资产获得收益时,管理层薪酬的增长大于失败时薪酬的下降,从而加重管理层对非流动性金融资产的配置行为。因此,当投资总额一定时,企业将资金用于非流动金融资产配置,会减少研发创新投入的资金,发挥“挤出”效应。综上,提出如下假设:
H2a 企业配置的非流动性金融资产的“挤出”效应对企业研发创新投资没有显著影响。
H2b 企业配置的非流动性金融资产的“挤出”效应对企业研发创新投资有显著影响。
(二)不同金融资产配置对企业创新投资影响的异质性分析
不同类型企业之间存在一定的差异,那么,不同的金融资产配置与企业研发创新投资之间的关系也将存在一定的异质性。
在产权性质上,国有企业与非国有企业在自身经营活动、政府支持等方面都具有极大的不同,使得金融资产配置与研发创新之间的关系在国有与非国有企业中也会有不一样的结果。国有企业凭借资金实力、信用规模占据大份额的借贷市场,从金融机构获得贷款份额的门槛低,金融资产配置能力更高。民营企业规模相对较小,研发资金贷款较难符合金融机构严格的信贷和抵押要求,金融机构放款存在较高的投资风险。此外,国有企业中委托代理现象更为严重,而且国资委对国有企业缺乏有效监管,使得管理层出于短期业绩的考虑,更愿意持有金融资产以获得高额收益,从而对研发创新造成一定的影响。相比非国有企业,国有企业享有更多的政府鼓励政策与补贴,不必面临激烈的市场竞争,从而缺乏研发创新的动力。刘贯春(2017)研究发现金融资产持有份额的“蓄水池”功能在不同融资约束企业和不同成长性企业之间无显著差异,但在国有企业和私有企业之间存在显著差异。综上,提出如下假设:
H3 在其他条件控制相同的情况下,配置金融资产对非国有企业研发创新投资的影响更大。
不同的行业特征,导致企业面临的融资约束、市场环境等不一样,金融资产配置的动机,以及金融资产配置对企业研发活动产生的影响也不一致。技术属性上,根据《高新技术企业认定管理办法》的界定,高新技术企业主要是进行持续研究开发与技术成果转化成知识产权,并以此作为经营活动的经济体,其在科技技术与创新研发方面,有着相对较高的研发创新投入要求。高科技产业的产品属性决定了高新技术企业必须通过技术领先的优势战胜竞争对手,保存长期的高额研发投入,很多研究企业创新投入的都有分行业特征,突出高新技术行业这一点,而得到显著差异(顾夏铭等,2018)。行业属性使高新技术中小企业能避免创新投资不稳定的冲击,解决资金不足问题。高新技术企业受到政府政策支持,相比普通企业具有一定优势。科技型中小企业经过资格认定,能够享受地方性制定的和国家层次的优惠政策,包括税收优惠减免、研发资助、科研奖励。因此,高新技术企业的研发创新投资需求是刚性的,更不容易受到其他因素的影响。综上,本文提出如下假设:
H4 在控制其他条件相同的情况下,配置金融资产对非高新技术企业研发创新投资的影响更大。
理论分析框架如图1所示。
图1 理论分析框架
资料来源:作者绘制。
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四、研究设计
(一)样本选取和数据来源
将2012—2017年中国A股上市公司的年度财务数据作为初始样本数据。为保证数据的有效性,消除异常值所造成的影响,确保结论的准确性,对初始样本数据进行如下筛选:(1)剔除金融类行业以及房地产行业的上市公司;(2)剔除所选研究年度处于ST和ST*的公司;(3)剔除相关数据公示不完整或缺失的公司。通过上述处理后,最终得到1 525家上市公司2012年到2017年的平衡面板数据,共9 150个样本观测值。样本企业所需的财务数据主要是从CSMAR国泰安数据库和各公司的年度报告中收集所得,部分数据通过手动查询同花顺财经以及巨潮资讯网整理所得。
(二)变量设计及定义
关于被解释变量企业研发创新投资的度量,借鉴解维敏和方红星(2011)和李姝等(2018)的做法,运用研发投入占企业总资产的比值作为衡量企业研发创新投资的变量,用R&D来表示。该比值将研发投入与企业总资产联系起来,对企业创新具有重要作用,是企业提升竞争力与促进经济增长的重要动力。
关于金融资产配置的度量,借鉴闫海洲和陈百助(2018)、杜勇等(2017)的做法,用金融资产占总资产的比值来衡量企业的金融资产配置水平。依据金融资产意图持有时间的长短进行分类,将企业持有的金融资产分类为一年期以内的流动性金融资产和一年期以上的非流动性金融资产,其中流动性金融资产是交易性金融资产、衍生金融资产和买入返售金融资产净额的总和;非流动性金融资产是发放贷款及垫款净额、持有至到期投资净额、可供出售金融资产净额、长期股权投资和投资性房地产净额的总和。本文将流动性金融资产占企业总资产的比值记为Fin_1,非流动性金融资产占企业总资产的比值记为Fin_2。
考虑到其他因素对研发创新投资的影响,借鉴谢家智等(2014)、杜勇等(2017)及胡奕明等(2017)文献,还选择一些控制变量。具体包括:①企业规模Size,用企业总资产取对数来衡量;②经营净现金流Cfo,用经营活动产生的净现金流/总资产衡量;③资本结构Lev,用总负债/总资产衡量;④盈利能力Roe,用净利润/总资产衡量;⑤企业成长性Growth,用营业收入的增长率衡量,以保证模型的有效性。此外,为了进一步讨论公司治理对二者关系的调节作用,通过设置3个代理变量分别检验它们的调节作用。具体包括:①股权激励EI,用管理层持股数/年末总股数衡量;②薪酬激励MS,用董事、监事及高管年薪总额取对数衡量;③股权集中度TOP,用前十大股东持股数/年末总股数衡量。具体变量见表1。
表1 各变量含义
(三)模型构建
为了检验不同种类金融资产配置对企业研发创新投资的影响以及在不同类型企业中的异质性,即假设1a、假设1b和假设2,借鉴王红建等(2017)相关研究方法,在原模型中加入个体效应和时间效应,构建如下模型1,通过实证来验证上述假设。
R&Dit=β0+β1Finit+β2Sizeit+β3Cfoit+β4Levit+β5Roeit+β6Growthit+ηi+δt+ εit
(1)
其中,i、t分别表示企业与年份,参数βi(i=1,2,……)为模型的回归系数,ηi为个体效应,δt为时间效应,εit为随机误差项。
五、实证结果分析
(一)描述性统计
根据表中结果,企业研发创新投资变量R&D的平均值为0.021 8,即样本企业的研发投入占总资产的均值为2.18%,表明我国企业研发创新能力与发达国家相比还处在较低水平,且最大值达到26.24%,说明不同企业之间是存在较大差异的。流动性金融资产配置(Fin_1)和非流动性金融资产配置(Fin_2)的均值分别为0.001 3和0.051 0,表明我国企业在金融资产配置上,更偏向持有非流动性金融资产。其余各变量的最大值与最小值都相差较大,表明各企业之间的财务状况与经营能力有所不同,但变量的标准差都在合理范围内,即样本数据是有效的。表2为主要变量的描述性统计结果。
表2 描述性统计
(二)回归结果分析
为了得到有效且科学的回归结果,使用Stata 15.0对各变量进行平稳性检验。结果显示,检验结果均拒绝存在单位根的原假设,认为各变量均为平稳序列,可直接进行实证回归分析。接着,根据固定效应模型和随机效应模型的回归结果显示,均认为加入个体效应是必要的。为确定最适合的模型形式,继续进行Hausman检验。根据检验结果,采用固定效应模型来进行回归分析。在确定适用的模型后,还检验了模型是否适合引入时间效应,根据检验结果,P值均为0.000 0,拒绝时间虚拟变量的系数全为零和全部相等的原假设,表明加入时间效应也是有必要的。
1.不同金融资产配置对企业创新投资影响检验
为考察不同金融资产配置对企业研发创新投资的影响,对模型1进行实证检验,检验结果如表3,其中模型1-1将流动性金融资产配置(Fin_1)作为解释变量,检验H1,模型1-2将非流动性金融资产配置(Fin_2)作为解释变量,检验H2。
根据表3的结果显示,在模型1-1中,无论是否加入控制变量,流动性金融资产(Fin_1)对企业研发创新投资(R&D)的回归系数β1都为负,且不显著,因此假设1b得不到证实,表明企业持有的流动性金融资产的“蓄水池”效应对研发创新没有显著的影响,即我国现阶段在创新驱动等政策措施的激励下,部分企业创新投资对现金流不敏感,并且流动性金融资产配置比重不高,所以未能产生明显促进创新的效果。一个合理的解释为,流动性金融资产配置的“蓄水池”效应有平滑现金的作用,但促进企业创新的作用却不显著,可能的原因为:(1)政府为了推进创新驱动发展战略的实施,出台了许多鼓励企业进行创新投资的政策,例如税收优惠、政府补贴等,这些政策起到了减小企业研发创新的融资约束的作用,从而降低研发创新投入对内部资金的敏感性,因此流动性金融资产没有发挥出“蓄水池”效应;(2)企业需要研发创新资金的投入时,一般会选择调整成本较低的货币资金。从样本观测值可以发现,经营活动产生的净现金流的平均值为4.42%,流动性金融资产配置的平均值为0.13%,创新投资的平均值为2.18%,这也表明经营活动产生的现金流是足够满足企业进行研发创新活动所需的内部资金。
从模型1-2的结果看,没加控制变量和加了控制变量的非流动性金融资产(Fin_2)的回归系数分别为-0.006 9和-0.009 9,并且都在在1%的显著水平下显著,说明企业持有非流动性金融资产与研发创新投资呈负相关,假设H2b得到证实,即持有非流动性金融资产对企业的研发创新投资具有明显的抑制作用,表现出“挤出”效应。这主要是受到我国现阶段金融行业与房地产行业高额回报率的影响,使得企业更注重短期行为,并在投机套利动机的驱使下,将资金投入到该行业中,从而减少对研发创新的投资。
在控制变量方面,企业的经营净现金流(Cfo)和盈利能力(Roe)的回归系数显著大于0,说明充足的经营净现金流能为企业研发创新提供资金支持,盈利能力好的企业能够促进研发创新投资。相反,企业规模(Size)与研发创新显著负相关,说明企业规模越大,越不愿意进行研发创新,主要是因为大规模企业在组织惯性下更倾向原有的技术轨道,小企业在激烈的市场竞争下更倾向于研发创新。上述控制变量的结果与大多数研究者的结论基本一致,由此证明了本文的可靠性。在下文的回归检验中,控制变量的结果基本一致,因此不再赘述。
表3 金融资产配置与企业研发创新投资回归结果
注:***、**和*分别表示1%、5%和10%水平下显著,括号内为t值,下同。
2.不同金融资产配置对企业创新投资的异质性检验
为考察金融资产配置对企业创新投资的影响在不同类型企业中是否有明显的差异,根据产权性质把样本分为国有企业与非国有企业,按技术属性分为高新技术企业与非高新技术企业,就产权性质和技术属性进行分组检验,结果如表4和表5。
根据表4的结果显示,按产权性质进行分组之后,国有企业持有的流动性金融资产(Fin_1)的“蓄水池”效应在10%的水平下显著为正,而根据前文检验结果发现,总体上“蓄水池”效应是不显著的,这表明国有企业存在一定的特殊性,但由于非国有企业呈现的不显著部分大于国有企业中显著部分,才呈现出总体不显著的结果,因此依旧认为流动性金融资产并没有发挥“蓄水池”的作用,但具有产权性质上的异质性。而按技术属性分组后,无论是高新技术企业还是非高新技术企业,流动性金融资产对企业研发创新投资的回归系数β1均不显著,表明流动性金融资产的持有对企业研发创新投资的影响在高新技术和非高新技术企业中不具有异质性。
表4 流动性金融资产配置与企业研发创新投资分组检验结果
根据表5结果显示,模型1-2中,国有企业与非国有企业中的非流动性金融资产(Fin_2)的回归系数均在1%的显著水平下小于0,存在一定的“挤出”效应,但国有企业回归系数的绝对值0.012 7大于非国有企业回归系数的绝对值0.009 4,这表明,非流动性金融资产配置对企业研发创新投资的“挤出”效应在国有企业中更强。同样地,高新技术企业的非流动性金融资产(Fin_2)的回归系数为-0.016 7,但不具有显著性;而非高新技术企业的回归系数为-0.009 6,并在1%的水平下显著,这表明,非流动性金融资产的配置对高新技术企业的影响较小,使得非流动性金融资产的配置对非高新技术企业的“挤出”效应更强。综上,流动性金融资产配置在产权性质上具有异质性,而在技术属性上不具有异质性;非流动性金融资产配置无论是在产权性质还是技术属性上均具有异质性。
(三)内生性问题讨论
在本文的研究中,金融资产配置的变量选用的是第t期的观测值,企业研发投资的变量也是第t期的观测值,企业进行金融资产的配置与创新投资之间可能存在着反向因果的内生性问题,其中可能的解释是:创新投资能力好的企业更有资源去持有优质的金融资产,进而加大金融资产的持有。而且由于企业创新投资具有长周期性,在时间上有一定的滞后性,也会导致存在内生性问题。因此,为了尽可能控制内生性问题,借鉴杜勇等(2017)的做法,选用金融资产配置变量的滞后一期和滞后两期作为工具变量,运用工具变量-广义矩估计(IV-GMM)的方法进行检验,避免内生性。在检验结果表6中,Hansen J统计量用来检验过度识别问题,P值均大于0.100 0,表明不存在过度识别问题,并通过了弱工具变量的检验,即选择的工具变量是有效的。因此,在控制内生性问题后,流动性金融资产配置仍对企业创新投资不产生“蓄水池”效应,非流动性金融资产配置对企业创新投资产生显著的“挤出”效应,与前文结论一致。由于篇幅有限,异质性的检验结果未予展示。
表5 非流动性金融资产配置与企业研发创新投资分组回归结果
表6 考虑内生性的估计结果
注:弱工具变量检验的统计值Cragg-Donald Wald F的值分别为1 806.331和8 824.671,均通过弱工具变量的检验。
(四)稳健性检验
为了验证以上研究结果的可靠性,基于原假设和原模型进行以下稳健性检验:借鉴鞠晓生等(2013)以及谢家智等(2014)的方法,将无形资产净额占资产总额的比值作为企业研发创新投资(R&D)的代理变量,重新带入原模型进行回归检验。
从检验结果可以发现,虽然回归系数的大小和显著性水平有些许变化,但结论与前文基本保持一致。在全样本中,流动性金融资产(Fin_1)依旧没有“蓄水池”效应,而非流动性金融资产(Fin_2)的“挤出”效应显著;在基于产权性质和技术属性进行分组的检验结果中,流动性金融资产(Fin_1)的“蓄水池”效应在不同企业中均不显著,而非流动性金融资产(Fin_2)的“挤出”效应在国有企业和非高新技术企业中更强,表明本文的研究结论具有一定的稳健性。全样本、流动性金融资产以及非流动性金融资产对企业创新投资的分组样本的稳健性检验结果进行展示,结果如表7至表9。
表7 全样本稳健性检验结果
表8 流动性金融资产与企业研发创新投资分组稳健性检验结果
表9 非流动性金融资产与企业研发创新投资分组稳健性检验结果
六、基于公司治理机制的进一步检验
当前企业所有权与经营权的分离导致存在严重的代理现象,即所有者追求股东价值最大化,注重长期收益;而管理层追求自身利益最大化,注重短期收益,两者间的利益冲突导致企业要在金融资产配置中做出权衡。因此,在委托代理的关系下,需要了解企业在配置金融资产时与公司治理之间的关系。闫海洲和陈百助(2018)针对企业持有风险金融资产的动机进行检验,研究表明治理水平与企业持有风险金融资产呈现显著的负相关。而且,无论是对流动性还是非流动性金融资产的配置,这个负向的关系都是一致的。由于前文对流动性金融资产的检验结果不显著,该部分只分析公司治理机制在非流动性金融资产与企业研发创新之间的调节作用,并认为合理的公司治理有着降低代理问题的作用和减少持有非流动金融资产的可能性。所以可以通过合理的激励与约束的方式减缓非流动金融资产对研发投资的“挤出”效应。
从激励的角度,Jensen和Meckling(1976)的“利益一致”假说认为,对管理层实施股票期权或其他与业绩相联系的激励契约,能够减少管理层与所有者的利益不一致性,使管理层多为实现企业长期发展而考虑,减少对非流动性金融资产的持有,提高对研发创新的支持力度。鲁桐和党印(2014)发现,股权激励和薪酬激励与研发支出之间呈现显著的正向关系。根据以上分析,当管理层持股数越多、薪酬激励越强时,越会关注企业长期发展,从而增加研发创新投资,抑制非流动性金融资产的配置。从约束的角度,合理的股权集中度有利于股东对企业的控制,达到约束管理层自身利益的作用,从而使管理层关注到企业的长期发展,加大企业对研发创新计划的实施。过多持有金融资产的企业容易牺牲产业资本的自主性原则,决策也会受到包括投资人在内的外部团体影响,高管管理人员的薪酬等与股票的短期价格波动关系更密切,导致企业忽视包括研发创新投资在内的长期利益。
为考察公司治理在非流动金融资产配置与企业研发创新投资之间的调节效应,选择三个代理变量来衡量公司治理水平,即股权激励(EI)、薪酬激励(MS)和股权集中度(TOP),并在模型1的基础上,加入公司治理变量(Mod)与解释变量的交乘项构建模型2以进行实证检验,检验结果如表10。
R&Dit=β0+β1Finit+β2Sizeit+β3Cfoit+β4Levit+β5Roeit+β6Growthit+β7Modit+β8Finit×Modit+ηi+δt+ εit
(2)
从表10中可以看出,加入股权激励、薪酬激励以及股权集中度变量后,除了模型2-2,非流动性金融资产配置Fin_2的回归系数显著性增强,并在1%的水平下显著为负。在模型2-1中,股权激励与非流动性金融资产的交互项在5%的水平下显著为正,表明管理层持股比例的增加会削弱非流动性金融资产对企业研发创新投资的“挤出”效应。在模型2-2中,薪酬激励与非流动性金融资产的交互项为正,但不显著,这可能是由于年度薪酬制是一种比较常规的激励方式,而且大多是采用合同的形式事先做出约定的,因此很难成为企业管理层进行创新的动力,无法发挥有效的调节效应。在模型2-3中,股权集中度与非流动性金融资产的交互项为正,并在5%的水平下显著,表明企业股权集中度的提高能够弱化非流动性金融资产对企业研发创新投资的“挤出”效应。因此,合理的公司治理机制在非流动性金融资产对企业研发投入的“挤出”效应的弱化作用得到证明。
表10 公司治理机制下的调节效应回归结果
七、研究结论与建议
本文选择2012-2017年我国A股上市公司的非金融企业作为研究样本,通过实证检验了不同种类金融资产配置对企业研发创新投资的影响,并将样本按照产权性质和技术属性进行分组,进一步探究在国有企业与非国有企业以及高新技术企业与非高新技术企业中,金融资产配置与企业创新投资之间影响的区别。同时,本文还考察了公司治理在非流动性金融资产与企业研发创新投资之间的调节效应。最终,得出以下结论:(1)金融资产配置对企业创新投资活动究竟是“蓄水池”效应,还是“挤出效应”,需要深入金融资产配置的内部结构来分析;(2)企业持有的流动性金融资产并不会产生显著的“蓄水池”效应,而非流动性金融资产配置与企业研发创新投资呈现显著的负相关,企业持有非流动金融资产与企业创新投资之间存在“挤出”效应;(3)流动性金融资产配置在产权性质上具有异质性,而在技术属性上不具有异质性,非流动性金融资产配置无论是在产权性质还是技术属性上均具有异质性,具体表现为国有企业和非高新技术企业的“挤出”效应更明显;(4)股权激励和股权集中度的提高能够有效弱化非流动性金融资产对企业研发投资的“挤出”效应,合理的公司治理能够缓解非流动性金融资产持有对研发创新投资资金的挤占。
根据以上结论,本文提出如下建议:第一,加强金融监管,防止企业过度持有非流动性金融资产,尤其是套利动机比较强的投资性房产,规定企业持有金融资产的上限。目前,我国企业纷纷将资金投入金融行业,逐渐呈现金融化的趋势,过度的金融化不仅抑制了企业研发创新投入,还会影响企业长期发展。因此政府应该加强金融监管力度,对企业持有金融资产结构进行管理,并规定企业能够持有非流动性金融资产,尤其是房地产金融资产的上限,减少研发创新投资的“挤出效应”,增强国家创新能力,促进经济增长。第二,不同类型的企业要实施具有针对性的监督管理制度。本文的研究表明,国有企业与非高新技术企业具有更强的“挤出”效应,所以监管部门应针对其特点制定相应的监督管理制度,并重点监管其金融投资行为。第三,不断完善和优化企业公司治理结构体系,让激励机制和约束机制相辅相成。企业可以进一步制定针对企业管理层的股权激励计划,提高持股比例,并采取有效的约束机制,通过提高股权集中度等方法降低管理层持有金融资产的动机,减少金融资产投资资金对研发创新投资的挤占。第四,积极出台鼓励企业创新的政策,营造良好的创新投资氛围,更好地引导企业进行研发创新,以增强企业内部的创新能力与市场竞争力,加快创新驱动发展战略的实施,最终提升整个国家的创新水平。
八、研究不足与展望
金融资产是一个包含内容比较多的概念,中国上市公司持有金融资产的种类也比较多,由于核算制度在资产确认上的不清晰和企业主观处理上的差异,企业持有的金融资产分散于资产负债表的不同角落。依据中国上市公司的公开财务报表,大致包括了交易性金融资产、衍生金融资产、买入返售金融资产净额、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额、长期股权投资净额、投资性房地产净额等诸多类别,从不同的角度可以进行不同的分类。为了厘清“蓄水池”与“挤出”效应之争,本文将金融资产划分为“流动性”与“非流动性”,分别将其对应到“蓄水池”与“挤出”两大效应上,在理论上还缺乏足够深入的分析,其作用机理也需要进一步研究。进一步研究中,希望能够将企业金融资产配置做更科学合理的分类,而不仅限于流动性与非流动性,以期能从理论上更深入地刻画不同金融资产配置对创新投资的效果,尤其是随着近年来房价的上涨,导致上市公司持有投资性房产增加,对企业创新投资行为的影响也应该进一步剥离。
参考文献
胡奕明,王雪婷,张瑾.金融资产配置动机:“蓄水池”或“替代”?——来自中国上市公司的证据.经济研究,2017,52(1):181-194.
杜勇,张欢,陈建英.金融化对实体企业未来主业发展的影响:促进还是抑制.中国工业经济,2017(12):113-131.
BROWN J R, PETERSEN B C. Cash holdings and R&D smoothing . Journal of Corporate Finance, 2010, 17(3):694-709.
鞠晓生,卢荻,虞义华.融资约束、营运资本管理与企业创新可持续性.经济研究,2013,48(1):4-16.
刘贯春.金融资产配置与企业研发创新:“挤出”还是“挤入”.统计研究,2017,34(7):49-61.
亚琨,罗福凯,李启佳.经济政策不确定性、金融资产配置与创新投资.财贸经济,2018,39(12):95-110.
闫海洲,陈百助.产业上市公司的金融资产:市场效应与持有动机.经济研究,2018,53(7):152-166.
HALL B H. The financing of research and development . Oxford Review of Economic Policy, 2002,18(1):35-51.
RAJAN R G, ZINGALES L. Financial dependence and growth . American Economic Review,1998, 88(3):559-586.
解维敏,方红星.金融发展、融资约束与企业研发投入.金融研究,2011(5):171-183.
彭红星,毛新述.政府创新补贴、公司高管背景与研发投入——来自我国高科技行业的经验证据.财贸经济,2017,38(3):147-161.
虞义华,赵奇锋,鞠晓生.发明家高管与企业创新.中国工业经济,2018(3):136-154
BROWN J R, MARTINSSON G, PETERSEN B C. Law, stock markets, and innovation . The Journal of Finance, 2013, 68(4):1517-1549.
李春涛,宋敏.中国制造业企业的创新活动:所有制和CEO激励的作用.经济研究,2010(5):55-67.
李姝,翟士运,古朴.非控股股东参与决策的积极性与企业技术创新.中国工业经济,2018(7):155-173
HALL B H, LERNER J. The financing of R&D and innovation . North-Holland: Elsevier lnc., 2010.
张杰,陈志远,杨连星,新夫.中国创新补贴政策的绩效评估:理论与证据.经济研究,2015, 50(10): 4-17+33.
钟腾,汪昌云.金融发展与企业创新产出——基于不同融资模式对比视角.金融研究,2017(12):127-142.
顾夏铭,陈勇民,潘士远.经济政策不确定性与创新——基于我国上市公司的实证分析.经济研究,2018(2):109-123.
李维安,马超.“实业+金融”的产融结合模式与企业投资效率——基于中国上市公司控股金融机构的研究.金融研究,2014(11):109-126.
黎文靖,李茫茫.“实体+金融”:融资约束、政策迎合还是市场竞争?——基于不同产权性质视角的经验研究.金融研究,2017(8):100-116.
ORHANGAZI Ö. Financialisation and capital accumulation in the non-financial corporate sector:a theoretical and empirical investigation on the US economy:1973-2003 . Cambridge Journal of Economics, 2008, 32(6):863-886.
王红建,曹瑜强,杨庆,杨筝.实体企业金融化促进还是抑制了企业创新——基于中国制造业上市公司的经验研究.南开管理评论,2017,20(1):155-166.
GEHRINGER A. Growth, productivity and capital accumulation: the effects of financial liberalization in the case of European integration . International Review of Economics & Finance, 2013, 25(1): 291-309.
谢家智,刘思亚,李后建.政治关联、融资约束与企业研发投入.财经研究,2014(8):81-93.
万旭仙,王虹,何佳.企业金融资产配置对双元创新的影响——高管激励的调节效应.科技进步与对策,2019,36(4):124-132.
李健, 薛辉蓉, 潘镇. 制造业企业产品市场竞争、组织冗余与技术创新. 中国经济问题, 2016(2):112-125.
方军雄. 高管权力与企业薪酬变动的非对称性. 经济研究, 2011(4):107-120.
鲁桐,党印.公司治理与技术创新:分行业比较.经济研究,2014,49(6):115-128.
KNORR C K, PREDA A. The Oxford handbook of the sociology of finance . : Oxford University Press, 2012.
Allocation of Financial Assets and Innovative Investment: Reservoir Effect or Crowding-out Effect
CHEN Xiao-ming1, ZHANG Ke-xin2
(1.School of Economics and Statistics, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China; 2.Shenzhen Branch, Bank of Ningbo, Shenzhen 518008, China)
Abstract:With the continuous growth of financial assets allocated by real enterprises, innovation investment in enterprises will inevitably change accordingly. Based on the annual financial data of Chinese A stock non-financial listed companies from 2012 to 2017, this paper empirically studies the impact of different types of financial asset allocation behaviors on enterprise innovation investment, tests the heterogeneity of property rights and technical attributes. According to the holding time of financial assets, the financial asset allocation can be divided into two categories: liquidity and non-liquidity. The results show that current monetary assets allocation has no obvious “reservoir effect” on enterprise innovation investment, while holding non-liquidity financial assets has a significant “crowding-out effect” on innovation investment. And it finds that “crowding-out effect” is more obvious in state-owned enterprises and non-high-tech enterprises when holding non-liquidity financial assets. In addition, the difference of corporate governance mechanism is an important factor affecting the holding of financial assets. Therefore, further research finds that reasonable corporate governance can effectively weaken the “crowding-out effect” in a certain extent.
Key words:financial asset allocation; enterprise innovation investment; crowding-out effect; corporate governance
收稿日期:2019-12-02
基金项目:广东省软科学项目(2019A101002072);广州市社科基金(2019GZGJ239)。
作者简介:陈孝明,男,广州大学经济与统计学院讲师,博士,主要从事企业融资、创新经济学研究;张可欣,女,宁波银行深圳分行中级经理,主要从事企业融资、创新经济学研究。
中图分类号:F832.51
文献标识码:A
文章编号:1005-1007(2020)06-0080-19
责任编辑 应育松
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