融资融券导致企业金融化行为了什么？

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融资融券导致企业金融化行为了什么？
——脱实向虚视角下双重差分模型分析

摘 要： 卖空机制对公司投资行为的影响是各方关注的焦点。本文基于公司战略视角，从金融服务实体经济的基本职能入手，分析卖空机制在提升市场效率与外部监督作用同时，是否会造成脱实向虚行为。本文基于2009—2017年A股上市公司数据，将融资融券政策的出台作为外生冲击事件，构造多期双重差分模型，发现卖空机制推出后，企业长期金融化投资比例显著上升。研究表明，卖空机制能够提升股价信息含量，在股价沽空压力下迫使企业选择脱实向虚行为。本文基于我国经济转型的背景，研究了融资融券机制的设立与我国实体企业脱实向虚的关系，对卖空机制的实体效应能够更为全面地认识。本文研究结论对如何加强金融服务实体经济具有重要的意义。
关键词： 融资融券； 脱实向虚； 金融化； 双重差分法(DID)； 股价信息含量
一、引言
融资融券交易(Margin Trading)又称保证金交易，或信用交易，是投资者向具有资格的证券公司提供一定的担保，借入一定资金买入债券(融资)或借入证券卖出(融券)的行为。融资融券交易在国外市场已作为信用交易手段，发展较为成熟。2010年3月，我国正式启动了融资融券试点，标志着我国股票市场结束了二十多年来没有卖空机制的历史。2019年8月，融资融券样本再次扩容。融资融券能够通过定价机制的优化、负面信息的进一步融入，完善市场定价体系，健全股市功能定位。作为我国资本市场里程碑的创新机制，融资融券制度无论对宏观经济的运行还是微观企业的发展，都产生了深远的影响。
习近平总书记提出，金融是实体经济的命脉，服务实体经济也是金融的天职。在融资融券交易逐步扩容的同时，上市公司自身脱实向虚的现象同样引发了各界的关注。融资融券的出台，一方面会通过治理机制的完善、定价机制的透明，更好地健全资本市场对实体经济的服务职能，促进企业投融资行为；另一方面也会对实体投资与公司战略产生重要影响。从公司战略层面来看，卖空机制改变了上市公司赖以生存的市场环境。同时较短的融资融券持仓期限(6个月)使得卖空交易者短期内必然根据公司短期战略做出是否沽空股票的选择。虽然卖空会对企业违规行为与利润操纵行为形成震慑，但对于企业来说，业绩压力下，企业既会选择短视行为、削减研发投资和长期战略，也有可能通过保值性金融化投资行为，实现业绩稳定的目的。
在我国经济增速放缓、实体经济利润率下滑与卖空造成的企业业绩压力并存的背景下，融资融券机制的引入是否会导致企业脱实向虚行为呢？卖空机制会通过何种途径对脱实向虚行为产生影响？以往文献认为卖空机制的引入会通过治理机制的完善抑制投机行为，上述分析是否依然成立？上述问题值得进一步探讨。本文选择2009—2017年上市公司的数据，利用融资融券政策的出台作为外生冲击事件，构建多期双重差分(DID)模型，旨在研究融资融券对企业金融化投资的影响及途径。本文的边际贡献主要有三点：第一，本文对于卖空与盈余管理之间关联性进行了拓展，通过金融化长、短期动机的划分，在承认卖空机制对短期投机行为产生抑制作用的同时，进一步指出卖空行为与真实盈余管理动机下保值性投资的关联性；第二，本文对于卖空机制与业绩压力之间的关联性进行了拓展，在现有研究基础上，拓展了企业应对业绩压力的方法，由于应计盈余管理与短期业绩操纵具有更强的可识别性，受到外部监督限制，企业选择通过长期金融化投资实现保值性收益，加剧了脱实向虚行为；第三，丰富了金融服务实体经济的相关论述。对于脱实向虚行为，现有文献多认为与企业自身经营因素有关，同时认为卖空机制对企业经营更多发挥积极作用。尚未有文献将脱实向虚行为与金融市场机制相关联。本文从卖空机制带来的业绩压力入手，既肯定了卖空机制对短期投机的抑制作用，又提出了卖空机制迫使企业放弃主业、进行金融化投资的可能性。同时，在上述基础上，进一步提出了如何通过金融机制完善抑制脱实向虚的政策建议。
二、 理论分析与研究假设
(一)相关文献综述
1. 融资融券与实体投资
关于融资融券对实体经济的影响，文献主要从投资效率、公司治理等方面进行分析。积极方面来看，袁鲲等(2018)[1]认为，卖空机制通过抑制盈余管理行为，进而提升企业投资效率。顾琪等(2016)[2]认为，卖空机制可以通过“劣汰”机制，识别出盈余管理严重、会计失真的公司。Gilchrist(2005)[3]认为，过度的卖空管制会导致股价高估，进而会引发过度投资行为导致投资效率低下。靳庆鲁等(2015)[4]认为，放松卖空管制带来的股价下跌，会通过投资者监督作用抑制企业过度投资问题。王仲兵等(2018)[5]认为，放松卖空管制会通过公司治理机制的改善，促使大股东对管理层的投资行为进一步监管，进而抑制过度投资行为并缓解投资不足。消极方面来看，孟庆斌等(2019)[6]认为，卖空机制能够在股价下跌威慑下提升企业业绩压力，进而造成长期研发投资项目牺牲。Grullon等(2015)[7]认为，融券行为会导致股价下跌和企业投资缩减。Goldstein和Guembel(2008)[8]认为，卖空机制带来的股价“反馈效应”，会导致企业缩减盈利性项目投资。同样也有文献从企业异质性角度分析了放松卖空对企业投资决策行为的影响，例如Grullon等(2015)[7]通过DID分析认为，规模较小、存在融资约束公司，放松卖空管制行为会导致股权融资比例大幅下降，同时该现象对于高成长公司以及盈余管理程度较高公司来说更为明显，得到结果与信息机制下放松卖空与投资行为关系相反。从上述分析来看，多数分析认为放松卖空管制能够完善公司治理，促进企业理性投资，削减过度投资并提升投资效率，同时也会造成公司股价下跌压力下长期投资缩减、战略被迫转型等问题。
2. 金融化动因与脱实向虚
金融化投资与脱实向虚行为密切相关，多数学者将金融化投资通过不同投资期限分为两种动机。杜勇等(2017)[9]认为，短期金融化投资通过蓄水池效应能够解决企业资金来源问题，而长期金融化投资又存在明显的投资挤出问题；彭俞超等(2018)[10]认为，企业金融化投资动机主要包括预防性储蓄动机和利润追逐两方面。如果企业预防性储蓄动机为主导，若企业现金流存在问题，则会将更多资产投资到容易变现的短期金融资产之上；若企业为利润追逐进行金融资产配置，则会将更多资产投资到长期金融资产之上，获取长期稳定投资收益，达到自身收益最大化目标。后者又存在较明显融资约束问题，对实体经济会造成明显的挤出效应，而前者存在过度投资问题，企业短期投资行为不受融资约束的限制。
3. 资本市场与实体经济
现有文献认为，我国资本市场与实体经济投融资关联度不高，存在功能定位缺陷。刘克崮等(2013)[11]认为，我国资本市场更多注重融资功能，无法通过资本市场发展提升投资效率。同时，除了我国金融体系过于注重信贷体系的发展之外，近年来影子银行体系的扩张同样能够解决企业的融资约束问题[12]，进而进一步弱化了资本市场服务实体的功能。尹中立(2016)[13]指出，资本市场并未很好地服务实体经济，IPO排队上市正说明了资本市场融资功能不健全，融资成本高企；顾乃康等(2010)[14]认为，我国上市公司投资对股价并不敏感，无法通过股价涨跌指导企业投资行为。
4. 文献评述
总体来看，现有文献认为，资本市场投融资功能不完善，融资成本高企、投资对股价敏感性较低，造成资本市场服务实体经济的作用受到抑制。融资融券可以通过提升公司治理、完善外部监督机制等方式，优化资本企业投融资决策。而金融化行为的主要动因包括短期蓄水池动机与长期保值性收益动机。但现有文献多从实体经济视角分析了放松卖空与企业投资决策之间的关系，同时对金融化动因分析局限于企业自身财务行为，鲜有文献将资本市场定价机制与企业脱实向虚动机下金融化投资行为相关联。
(二)融资融券与金融化投资行为
卖空机制的引入，具有两重性特征：一方面，卖空机制的引入会通过治理机制的完善、违规行为的震慑等方式，抑制公司短期投机行为，进而抑制脱实向虚；另一方面，卖空机制的引入又会造成企业面临着股价下跌压力，在抛售压力存在的情况下，企业若对未来经营前景信心不足，同时又对利润操纵、盈余管理等行为造成的后果较为忌惮，并且无其他稳定股价措施的情况下，则企业有可能会选择“保值性投资”动机下长期金融化投资，作为稳定业绩的方式，维持股价稳定和投资者信心。虽然有部分文献认为放松卖空管制能够抑制企业应计盈余管理行为[15]，但企业长期金融化投资行为更多具有真实盈余管理特征，对应计盈余管理会产生替代作用[16]，并且与应计盈余管理着眼于短期利润率提升不同的是，真实盈余管理会产生长期利润水平的提升作用[17]，进而稳定投资者对企业经营的信心和股价水平。同时，由于融资机制的进一步引入，又会带动更多投资者购买企业股票推高股价上涨，企业为迎合投资者情绪增加短期金融化投资行为。
根据上述分析，本文提出以下假设。
H1a 若融资行为影响占主体，则企业加入融资融券样本会增加短期金融化投资比例，存在过度投资现象；
H1b 若融券行为影响占主体，则企业加入融资融券样本后，会抑制短期金融化投资增加。同时卖空机制引发的保值性投资动机下，企业会增加长期金融化投资比例。
(三)融资融券、融资约束与金融化投资
调节效应分析方面，现有文献认为，融资约束是影响金融化动机的重要因素。首先，对于短期金融化行为来说，营运资金管理能力的提升，会弱化企业融资约束[18]，同时信贷过度投放又会造成过度投资与投机行为的增加；其次，对于长期金融化投资行为来看，金融化对实体替代的发生正是在融资约束条件下产生的现象[19-20]，进而对TFP、研发投资产生负面挤出；再次，信贷资金的过度投放，会导致实体投资机会较少的背景下，信贷资金再次回流至金融市场甚至影子银行体系之中，造成资金体外空转。由现有文献中能够看出，融资约束对金融化投资具有重要影响。
若融资约束确实是影响金融化投资的重要因素，在假设1基础上，本文进一步推出：若融资影响为主体，企业会加大短期金融化投机力度，同时由于短期金融化投资产品变现能力强，是否存在融资约束并不影响企业短期金融化投资决策；若融券影响为主体，企业会加大长期金融化投资力度，由于长期金融化投资变现能力较弱，外部融资约束的增加会产生负向调节，对实体、金融化均造成负面影响。
根据上述分析，本文提出以下假设。
H2a 若融资影响占主体，融资对短期金融化行为影响受融资约束调节不显著；
H2b 若融券影响占主体，融资约束的增加会对企业整体投资行为产生负向冲击，对融资融券与长期金融化投资之间的关系产生负向调节。
(四)融资融券业务、迎合机制与金融化投资
国外多将股票误定价状况、投资者情绪、股市泡沫度与企业的迎合投资行为相关联[21-22]。肖虹等(2012)[23]通过上述两种机制划分，指出我国研发投资存在明显迎合特征，同时多通过股权融资渠道来实现。总体来讲，迎合机制多通过企业自身财务政策带来投资者情绪提升，企业为维持投资者情绪或股票误定价水平，采取短期非理性投资行为。
从投资者情绪角度，融资和融券两种交易对投资者情绪有不同的影响。融资行为一定程度上可以提升投资者情绪，进而通过迎合行为带动企业金融化投资上升；而融券行为一定程度上又可以降低投资者情绪，特别对于存在泡沫度较大的样本，降低了企业价值高估程度，进而降低企业金融化迎合投资比例。若前者占主导，则融资融券交易能够通过投资者情绪提升带来企业的迎合投资行为，主要表现在短期迎合性投资的增加；若后者占主导，则融资融券交易最终会通过投资者情绪的抑制作用，降低非理性投资的发生。
根据以上分析，本文提出以下假设。
H3a 若融资交易占主体，则会通过提升投资者情绪，进而通过迎合渠道提升企业短期金融化投资行为；
H3b 若融券交易占主体，则会通过平抑投资者情绪降低短期金融化投资行为。
(五)融资融券业务与股价信息含量
信息机制是融资融券机制对企业金融化投资行为的重要影响机制。首先，根据现有文献整理，融资融券对企业股价信息含量的影响存在差异：融资交易会导致股价信息含量下降，企业无法从股价中得到投资行为的指引，股价对企业投资指导作用不明显；融券交易又会导致企业信息含量提升，在企业面临股价沽空压力与股价信息含量提升的双重背景下，企业会选择“保值性投资”行为。由于短期利润操纵行为更容易被投资者察觉，同时长期金融化投资能够通过“真实盈余管理”的方式增加企业长期稳定利润水平[16]，信息透明化又会促进长期金融化投资。
根据上述分析，本文提出假设4。
H4 若融券交易占主体，则其通过股价信息含量的上升，在沽空压力下迫使企业选择保值性投资行为，长期金融化投资比例上升。
三、研究设计与数据说明
(一)计量模型构建
1.双重差分面板DID模型
本文借鉴郝项超等(2018)[24]对于融资融券样本匹配的方法，以及董捷等(2017)[25]、褚剑等(2016)[26]运用面板DID分析的方法，以2010年融资融券试点政策的出台作为外生冲击事件，只要在2010年之后曾经纳入融资融券样本企业即作为处理组(treat=1)，企业纳入融资融券样本及之后年份post=1，通过上述方式构造多期双重差分模型，分析融资融券试点政策能否提升企业金融化投资比例，具体模型为
finpro1i,t+1=α+βshortit(treatit×postit)+Fit+μit+εit
(1)
其中short是DID分析中的treat与post交乘项交乘项，其中若企业当年加入融资融券样本，则short=1，否则为0。DID分析的同时，本文选择企业总资产收益率(roa)水平、主营业务收入增长率水平、反应企业未来成长能力的tobinq、企业规模、杠杆率，以及是否存在粉饰亏损动机(loss)作为面板DID回归分析的控制变量。
2.平行假设检验及其他时变机制检验
为保证分析有效性，本文在主回归分析中加入其他行业指标与宏观指标，通过构造与年度虚拟变量(i.year)交乘项，控制其他时变因素对本文DID分析的影响。若加入时变因素交乘项后，双重差分项系数仍然显著，则说明并非由于其他时变因素的影响，导致本文分析结论成立。
同时，本文在平行趋势检验中，构造企业是否曾经加入融资融券试点变量(treat)与年度虚拟变量(i.year)的交乘项，若DID分析有效，则在事件冲击发生之前，交乘项系数并不显著，政策不存在时变效应影响，只有冲击发生后，时变效应的系数显著性才有所增强。
DID外界因素时变效应检验方程为
finpro1i,t+1=α+βshortit(treatit×postit)+Σλ×EVit×i.year+Fit+μit+εit
(2)
3.中介机制检验
本文借鉴温忠麟等(2004)[27]三阶段中介效应检验模型，结合面板DID的回归形式进行中介效应检验
finpro1i,t+1(stfinpro1i,t+1/ltfinpro1i,t+1)=α0+β0shortit+Fit+μit+εit
(3)
stinfo1i,t+1=α1+β1shortit+Fit+μit+εit
(4)
finpro1i,t+1(stfinpro1i,t+1/ltfinpro1i,t+1)=α2+γ1shortit+γ2stinfoit+1+Fit+μit+εit
(5)
若β1、γ1、γ2均显著，则说明中介效应存在；若β1显著，而γ1与γ2有一个不显著，则需要进一步通过sobel检验进行中介效应存在性分析。
(二)变量及数据说明
1.金融化度量方法
本文被解释变量采用每年末企业金融化投资资产占总资产比例进行衡量，参照刘珺等(2014)[28]、杜勇等(2017)[9]对于金融资产的划分方式，将金融资产投资分为两类：一种为短期金融资产即交易性金融资产，另一种包含其他各类金融资产，包括衍生金融资产、可供出售金融资产、持有到期投资、投资性房地产四个科目。由于长期股权投资中包含一部分非金融投资科目，本文暂未将此科目中金融投资资产部分列入到金融资产核算之中。同时，本文通过设置企业是否进行金融化投资虚拟变量(finsign)，进行面板logit回归，若企业当年进行金融化投资则finsign=1，否则为0。
2.融资融券样本
面板DID分析中，若在当年企业加入了融资融券样本则short=1，否则为0。该样本根据证监会公布的上市公司融资融券样本名单整理得出，同时该样本定期进行调整。
3.其他控制变量
首先，本文采用公司投资行为分析中常用的控制变量，其中包括：企业规模(size)、企业杠杆水平(lev)、主营业务收入增长率水平(incgrowth)、成长性(tobinq)等指标。
其次，本文将金融脱实向虚问题引入分析框架之中，loss变量衡量企业营业利润中剔除非经常损益后是否发生亏损行为，若营业利润为正，但剔除非经常损益后若企业发生亏损，则loss变量为1，否则为0。脱实向虚行为对金融化投资存在一定的推波助澜作用，会使得企业在主营业务市场前景不佳、利润率下滑的背景下，更有动力通过金融投资行为增加自身利润水平。
4.其他异质性与分组变量
(1)政策不确定性指数(EPU)。本文借鉴许罡等(2018)[16]对于政策不确定性与金融化行为研究，运用EPU指数(1)原始数据来源：http://www.policyuncertainty.com，采用Baker等(2003)[22]方法构建的指标年度均值水平作为我国政策不确定的代理指标，该指数越大，说明企业面临的国家宏观政策不确定性越大。
表1 变量名称及定义

(2)投资者情绪指标(sentiment)。本文借鉴翟淑萍等(2017)[29]、张庆等(2014)[30]通过残差法进行投资者情绪计算的方式，将tobinq对企业成长性水平、规模、负债率等因素进行回归后，提取残差项作为投资者情绪的代理变量。
(3)SA指标。本文参照Hadlock和Pierce(2010)[31]衡量企业融资约束的方法构造SA指标作为中介变量。SA越大，企业融资约束越大。SA指标计算方法为
age
(6)
其中，size1为通过企业年度总资产数额转化为百万为单位再取对数而得到，age为企业成立时间。
(4)股价信息含量(stinfo)。股价信息含量主要反应样本股票价格和整个市场价格的同涨同跌情况，本文参照Morck等(2000)[32]、钟覃琳等(2017)[33]对股价信息含量的分析方法，通过两步法计算股价信息含量指标。股价信息含量指标越大，股价为投资者传递的公司特质信息含量越大。
5.主要变量及含义
本文主要变量及含义如表1所示。
(三)数据分析
1.融资融券样本个数及扩容趋势
我国A股市场融资融券样本数量逐年上升。截至2017年底，企业融资融券样本总数为943个，其中上证样本504个，创业板样本61个，其他深证样本378个。从样本扩容时间来看，样本一共经历了三次扩容，分别是2010年初次政策推出、2013年和2014年扩容，其中2013和2014年为融资融券样本扩容最为集中的时期，该时期政策效应最强。同时，融资融券扩容样本的选择综合考虑了企业市值、换手率、日均涨跌幅等因素，具有一定的随机特征。上述特征决定了本文采用融资融券样本扩容作为外生冲击事件，通过多期DID方式，分析融资融券机制对企业金融化行为影响，具有合理性。
2.金融化投资比例变动趋势
企业金融化投资比例逐年变化趋势如图1所示。

图1 金融化投资比例逐年变动趋势
从图1中可以看出，逐年趋势来看，2013年之前金融化投资比例呈现出逐步下降趋势，而2013年之后随着实体经济脱实向虚程度加深，加上融资融券交易于2013年前后大幅扩容，企业金融化投资比例随之增加。截至2017年末，我国上市公司平均金融化投资占总资产比例达到3.17%，其中长期金融化投资占总资产比例达到3.46%。从上市公司分布来看，2017年有效样本上市公司为3 356个，其中存在金融化投资行为的企业达到2 684个，占比80%。
同时，从各年度融资融券样本与进行金融化投资样本比较可以发现：随着企业融资融券样本个数逐年增加，加入融资融券样本企业进行金融化投资的样本个数逐年增加，不进行金融化投资样本个数逐年减少，说明加入融资融券样本有可能是金融化行为的重要动因，二者之间的关系值得进一步研究。
(四)描述性统计
本文针对2009—2017年上市公司样本进行分析，结果如表2所示。
从描述统计能够看出：首先，26 614个有效样本中，实行金融化投资企业占比为61%，即16 235个企业年度样本实行了金融化投资行为；其次，企业金融化投资占总资产的比率平均为2.4%。同时，短期金融化投资占比约为0.2%，长期金融化投资占比约为2.4%，与杜勇等(2017)[9]数据统计相近。
表2 变量描述性统计

表3 融资融券试点对企业金融化投资比例影响DID分析

注：列(1)为不加控制变量DID回归，列(2)为加入控制变量后DID回归，列(3)因变量为短期金融资产投资比例，列(4)因变量为长期金融资产投资比例。括号中为t统计量. *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01，下同。
四、主回归分析
(一)基准回归分析
首先，本文通过上市公司样本加入融资融券试点，作为外生冲击事件，通过面板DID回归，分析融资融券样本的加入，对上市公司金融化投资比例的影响。如表3所示，列(1)为不加控制变量的面板DID回归结果，列(2)为加入控制变量后面板DID回归结果，控制变量包括企业ROA水平、主营业务收入增长率(incgrowth)等。表3为多期DID回归结果。
从表3中能够得出：首先，融资融券试点的启动提升了企业未来一期金融化投资比例，加入控制变量后结果保持稳健；其次，从投资产品品种来看，融资融券试点开通对未来一期的长期金融投资提升更为明显，而对短期投资行为作用不大。这也证明了本文假设1b中提出的观点。
表4 DID进一步回归结果分析

注：列(1)为加入行业HHI指数、政策不确定性指数EPU与i.year交乘项后回归，列(2)将融资融券样本年度虚拟变量(short)替换为融资融券年度余额占比；列(3)为xtlogit面板DID分析结果，其中因变量换为企业是否进行金融化投资行为虚拟变量，列(4)为tobit模型进行面板DID回归分析。
(二)加入调节变量与替代指标时变DID分析
在前文分析基础上，本文DID中加入行业HHI指数以及政策不确定性指数EPU，并形成EPU、HHI与年度虚拟变量i.year的交乘项，分析融资融券政策实施同时，是否有其他外生冲击因素造成对金融化投资比例上升产生时变影响。同时，本文参照蒋灵多等(2018)[34]DID分析方法，分别运用融资融券余额占比作为融资融券行为替代变量、面板logit模型、tobit模型进行分析。回归结果见表4。
回归结果表明，政策不确定性上升会降低金融投资比例，这与彭俞超等(2018)[10]对于经济政策不确定性与金融化之间的关系分析结论一致。同时，融资融券样本对金融化投资比例的影响保持正向显著。通过融资融券余额占比替换解释变量、面板logit与tobit回归，结果保持稳健。
表5 融资融券样本加入对金融化投资影响时变DID分析

(三)平行假设检验
平行假设是DID模型有效的前提条件之一，通过平行假设检验可以保证处理组与控制组在外生冲击发生前差异不随时间变化而变化，同时差异在外生冲击发生后存在明显的时变性。本文通过年度处理组与对照组样本金融化投资占总资产比例均值，进行逐年计算并绘图分析二者差异。分析结果如图2所示。

图2 面板DID年度金融化投资均值处理组、
对照组比较
如图2所示，融资融券样本加入之前，处理组与对照组存在固有差异，但2011年前不随着时间变化而变化，而2012年后由于融资融券样本扩容，处理组金融化投资比例大幅上升，而对照组样本金融化投资比例保持基本不变。二者差异在2014年之后逐步放大，说明融资融券样本加入具有明显的动态效应，处理组与对照组金融化投资比例的差异随着时间推移不断增大。
进一步地，本文在主回归DID基础上，加入企业融资融券试点虚拟变量(short)与年份虚拟变量(i.year)交乘项，分析融资融券试点加入对金融化投资影响年度时变效应。结果如表5所示。
如表5所示，通过时变效应分析能够看出：首先，样本在2013年融资融券扩容前时变效应并不显著，一定程度上说明平行假设成立；其次，2013-2014年融资融券发生扩容后，加入融资融券样本对企业金融化投资比例影响显著，说明政策冲击具有时变效应。
(四)稳健性检验
1. PSM+DID分析
截至2017年底，共有943个样本公司纳入融资融券试点范围，为缩小处理组与控制组公司之间的差异，降低由于样本选样偏误对分析结果的影响，本文对全样本中曾经加入过融资融券样本的企业设为treat=1，所有年份中从未加入过样本的企业设置为0，保留treat=1组加入之前一年财务指标，与之前一年treat=0组样本进行财务指标逐年匹配，其中匹配变量为规模、上市年限、董事会人数。之后，通过PSM近邻1∶3匹配方式进行处理组样本配对，匹配后发现，协变量差异在匹配后显著下降，说明匹配能够达到降低处理组与控制组之间样本差异的目的(2)PSM匹配过程与匹配检验由于篇幅限制备索。。
表6 PSM+DID面板回归检验

注：列(1)与列(2)为全样本PSM匹配回归，列(3)因变量为下期短期金融化投资资产比例，列(4)因变量为下期长期金融化投资资产比例。
本文利用匹配样本，将共同支撑区域中处理组、对照组样本保留，并合并至主回归DID分析中，在进行共同支撑假设检验与协协变量差异检验后，进行PSM+DID回归结果如表6所示。
如表6所示，通过PSM近邻匹配后保留匹配成功样本，之后通过加权最小二乘方式进行DID回归能够得出：融资融券样本的加入可以提升企业长期金融产品投资比例，对短期金融产品比例影响同样不显著，与前文结论一致。通过PSM+DID回归结果能够看出，样本选择偏误并非影响融资融券样本实施金融化投资的主要因素，DID分析有效。
2. 安慰剂检验
为保证本文分析的核心因变量即企业的融资融券政策冲击而非其他外生冲击影响，除了前文中加入HHI指数、政策不确定性指数与年度虚拟变量交乘项，分析其他外界因素的动态机制之外，本文还将所有样本的融资融券政策冲击时间提前两年，再次进行主回归DID检验，分析结果如表7所示。
表7 融资融券对金融化投资比例影响DID安慰剂检验

注：列(1)为不加控制变量DID，列(2)为加入控制变量DID回归，列(3)因变量为短期金融化资产投资比例，列(4)因变量为长期金融化资产投资比例。
从表7中能够看出，不论是否加入控制变量，对于短期与长期样本来说，当将所有样本的融资融券事件冲击期提前两年后，加入融资融券样本这一事件对于企业金融化投资比例影响均不显著，这进一步证实了本文分析结论的可靠性。
3. 样本时间区间的改变
由于融资融券扩容时间多发生在2015年之前，其中2013年和2014年融资融券扩容最为明显，同时由于2015年后股市发生异常波动，股票市场的非理性特征对企业金融化投资行为会造成一定影响，进而对本文分析结论的有效性造成冲击。故本文稳健性检验中将分析时间区间进行调整，只选取2009—2014年时间区间进行DID主回归分析，得出结果如表8所示。
表8 融资融券对金融化投资比例影响DID子样本分析

注：样本时间区间为2009—2014年，其他与主回归相同。
从表8中能够看出，去除2015—2017年样本后，本文保留2009—2014年样本分析，企业加入融资融券样本的行为，仍能够有效提升企业金融化投资比例，说明股市异常波动状况，并非企业金融化投资比例提升的最关键因素。同时，异常波动时期股票收益的增加，并未提升企业短期金融化投资意愿，因此前文分析结论成立。
五、进一步机制分析
在前文分析基础上，本文运用DID模型，进一步对企业加入融资融券样本对金融化行为影响的机制进行检验，主要包括融资约束调节效应分析，以及情绪迎合、信息机制中介效应分析。
(一)融资约束中介机制与调节机制
本文首先通过融资约束SA指标作为中介变量与调节变量，分析融资约束途径的影响。
从表9回归结果中分析：首先，结合sobel检验能够看出，融资约束并非融资融券对金融化行为影响的中介途径；其次，融资约束起到调节作用，对融资融券带来的长期金融化行为起到抑制作用。上述分析证明了假设2b中的观点。
(二)投资者情绪中介渠道
正如前文分析，融资融券样本试点的开通会通过投资者情绪影响市场投机氛围。一方面，融资交易会通过投资者情绪的提升，带动企业在迎合动机前提下，通过“投机动机”进行短期金融化投资；另一方面，融券交易又会通过对投资者情绪反向影响，抑制短期过度投资行为。根据上述分析，实证分析结果如表10所示。
表9 融资约束途径下融资融券对金融化投资中介效应与调节效应

注：列(1)与列(2)为SA中介效应检验结果，列(3)为短期金融化投资比例与SA调节效应回归，列(4)为长期金融化投资比例与SA调节效应回归。
表10 企业融资融券业务投资者情绪迎合机制对企业金融化投资比例影响

注：列(1)与列(2)为投资者情绪中介效应检验；列(3)将因变量替换为短期金融化资产投资比例后进行机制检验。由于投资者情绪(sentiment)指标通过tobinq分解后提取残差产生，故与tobinq存在一定共线性，中介机制检验中将tobinq从控制变量中移除以避免共线性产生的回归偏差。
通过中介效应三阶段回归(表中为二、三阶段)及sobel检验能够看出，样本加入融资融券试点后，能够抑制投资者情绪增加，进而在迎合机制反向作用下抑制企业短期投机行为，导致短期金融化投资比例下降，同时说明融券行为对投资者情绪的抑制作用大于融资的提升作用，并且投资者情绪起到的中介作用，仅对于短期金融化投资作用明显，这也证明了本文假设3b的观点。
(三)信息机制中介渠道
本文进一步通过中介效应模型，分析了信息机制对金融化行为产生影响，结果如表11所示。
表11 企业融资融券业务通过信息机制对企业金融化投资比例影响

注：列(1)与列(2)为股价信息含量中介效应检验，列(3)与列(4)因变量分别为短期金融化投资比例、长期金融化投资比例。
从表11中能够看出：融券行为能够带来股价信息含量提升，进而通过信息机制影响长期金融化投资比例的增加，而对短期金融化比例影响不明显。回归结果证明，信息机制是融券行为对金融投资比例产生影响的中介渠道，这也验证了假设4提出的观点。
六、结论与政策建议
文章选择2009—2017年A股上市公司作为分析样本，利用融资融券多期扩容政策作为自然实验，构建了多期DID模型，研究融券融资样本的推出对金融化投资的影响。本文验证了以下结论：第一，卖空机制与脱实向虚行为具有一定的相关性，卖空机制造成的业绩压力确实能够导致企业脱实向虚行为，但此种行为仅存在于保值性动机下金融化资产之中；第二，融资约束的增加会抑制保值性投资行为，但对短期投机抑制不足；第三，机制上看，卖空机制通过股价信息含量的提升，业绩压力下迫使企业选择保值性长期金融投资行为，来稳定市场预期；第四，卖空机制确实存在双刃剑作用，能够通过投资者情绪平抑，对短期投机性行为产生抑制作用。
根据上述结论，本文提出以下政策建议：首先，应坚持金融服务实体经济作为融资融券交易的基本发展理念，既要通过卖空机制的引入促进股票定价机制的完善和外部监督机制对投机行为的抑制，又要防止卖空机制倒逼下企业利润操纵与脱实向虚的行为，特别是作为真实盈余管理方式的保值性金融投资行为；其次，从融资约束调节机制分析能够看出，通过紧缩性货币政策，一定程度上能够抑制企业脱实向虚行为，但并非权宜之计，将会造成实体投资同步下滑，同时对短期金融化投机行为抑制不足；再次，应通过卖空机制的进一步引入，促进股价信息含量的提升，进一步增加股价透明度水平，充分发挥卖空机制的震慑作用，同时同步出台实体经济的提振措施，抑制投机行为，保护投资者利益。
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