制造业企业金融投资与生产效率:促进抑或降低_袁凯格.pdf
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1、2023年第1期NORTHERN ECONOMY AND TRADE一、引言金融自由化与全球化带来资产部门持续膨胀,世界经济的金融化格局随之形成。随着我国经济由高速增长向高质量发展转变,“实体经济结构性失衡、盈利能力下降”,许多资金“没有进入实体经济领域,而是在金融系统自我循环”(中共中央研究室,2017)。习近平总书记曾多次强调,“从大国到强国,实体经济的发展至关重要,任何时候都不能脱实向虚”。辩证看待实体经济与以金融为代表的虚拟经济间的互生关系,推进金融服务实体经济进程并提升实体经济生产效率,成为中国制造业高质量发展的重要诉求。经济高质量发展的关键之一在于增长动力的转换。经济增长实现要素投
2、入数量推动到要素投入产出效率推动转换的核心在于提高全要素生产率。全要素生产率是技术投入提升和资源配置效率提高等高质量发展的综合体现,其变动主要受资金配置效率、投资效率、技术进步、公司治理、人力资本投入等各方面的影响(刘笃池,2016)。在经济增长转换动力的攻关期,作为立国之本、兴国之器、强国之基,制造业企业的全要素生产率尤其值得关注。而在企业金融化趋势、疫情冲击的背景下,对制造业企业金融资产投资如何影响企业生产效率这一问题的回答将成为实体企业金融调控的政策导向。关于企业金融化的经济后果导向存在不同的学术观点。一方面,基于投资替代理论,部分学者认为企业金融资产投资挤出实业投资,不利于企业长期发展
3、,表现出对企业经济效益的负向影响(Orhangazi,2008;张昭等;2018)。另一方面,基于预防性储蓄理论,企业进行金融资产配置能够盘活企业资源,有助于提升企业经营效率和经营绩效(胡海峰,2020)。此外,随着研究的深入,相关学者开始以动态视角考察二者关系,认为企业金融资产投资存在度的概制 造 业 企 业 金 融 投 资 与 生 产 效 率:促 进 抑 或 降 低袁凯格(济南大学 商学院,济南 250002)摘要:基于 2010-2019 年沪深 A 股上市制造业企业数据,以OLS、OP、LP 三种方法计算全要素生产率为企业生产效率代理变量,检验了样本企业金融资产投资与生产效率的关系。研
4、究发现,样本期间内制造业企业金融资产投资表现出对企业生产效率的显著抑制作用且两者不存在非线性关系。进一步的异质性分析发现产权、金融资产类别、企业盈利状况的不同均影响二者的关系。具体来说,两者的反向关系在民营企业和利润率高的企业中不存在,投资性房地产对企业生产效率表现出更强的抑制作用。本文的相关研究结论为差异化调控实体企业过度金融投资提供了理论依据。关键词:金融资产投资;生产效率;挤出效应;投资性房地产中图分类号:F83文献标识码:文章编号:1005-913X(2023)01-0028-05Financial Investment and Productivity of Manufacturin
5、gEnterprise:Promote or InhibitYuan Kaige(Business School,the University of Jinan,Jinan Shandong250002)Abstract:Based on the annual data of Chinese A-share listedmanufacturing companies from 2010 to 2019,this paper usesOLS,OP and LP to calculate total factor productivity as proxyvariable of enterpris
6、e productivity,and tests the relationshipbetween financial asset investment and production efficiency ofsample enterprises.We find that the financial asset investment ofmanufacturing enterprises has a significant inhibitory effect onproduction efficiency during the sample period and there is nononli
7、near relationship between them.Further heterogeneityanalysis shows that different property rights,financial assetcategories and corporate profitability all affect the relationshipbetween the two.Specifically,the inverse relationship betweenthe two does not exist in private enterprises and enterprise
8、s withhigh profit margins,and compared with other financial assetsinvestment property has a stronger inhibitory effect on corporateproductivity.The conclusions of this paper provide a theoreticalbasisfordifferentiatedregulationofexcessivefinancialinvestment in real enterprises.Key words:Financial In
9、vestment;Productivity;Crowding OutEffect;Investment Property收稿日期:2022-08-11基金项目:国家社科基金重点项目(21AZD114)作者简介:袁凯格(1997-),女,河南驻马店人,硕士研究生,研究方向:民间金融。理论探讨282023年 第1期北方BEIFANGJINGMAO经贸念,其对企业后置因素的影响也将存在非线性的关系(杜勇,2017;谢富胜等,2020)。相较于已有文献,本文以上市制造业企业为研究对象,在整体把控二者关系前提下,根据金融资产、产权以及企业盈利状况的不同进行分组回归分析,深入探讨金融资产投资对企业生产效率
10、存在的异质性影响效应,侧面揭示我国制造业企业配置金融资产的动机,对规范产融结合、优化资源配置、提升以制造业为代表的实体企业的发展动力具有政策指导意义。二、理论分析与研究假设作为企业金融化研究范畴的主流理论,投资替代理论和预防性储蓄理论分别对应企业金融资产投资的两种影响效应:“挤出”效应和“蓄水池”效应。金融资产的增加将挤压企业实业投资空间,导致主业投入或者产出下降便是挤出效应(Tori&Onaran,2016;王红建,2017;段军山,2021)。相反,源于金融资产的高流动性,在缺乏优质生产项目时,适当的金融配置又能优化企业资产结构来保稳定,实现对企业未来生产经营的蓄水池效应(胡奕明,2017
11、)。面对我国三重叠加下实体收益的下滑以及全球经济金融化趋势(蔡明荣,2014;陈波,2018),不仅可观的金融收益吸引着实体企业资产转移,对时势的跟随效应也使得产业资本不断向金融资本转换。从投资组合理论出发,面对金融市场给出的诸多选择,实体企业适当的金融资产配置成为明智之举。在不侵蚀主业经营的前提下,适当的金融资产配置不仅能盘活企业现金流,还能带来可观的金融收益,企业生产效率不仅不会受到其金融投资的不利影响,还可能促进生产效率的提升,既避免了“挤出”又在一定程度上实现“蓄水池”效应。然而,这一前提在相关经验研究中似乎不能成立。相对于实体投资的长周期、低收益,金融产品的强流动性与可观收益吸引经营
12、者大肆增加金融资产的配置,企业生产性投入遭到挤压,以生产效率为代表的经营绩效必然受到侵害。原本用于实业投资的资金流向金融领域,微观层面的金融偏好催生中观层面的脱实向虚,资金在虚拟经济中空转,实体经济得不到有效支持,并进一步推高金融资产价格。在非政策引导的条件下,若实体企业不能甄别长期风险,该循环将往复直至形成的金融泡沫破裂。依此,且根据盛明泉(2017)等人研究,本文提出假说 1a:假说 1a:制造业企业金融资产投资与其生产效率存在反向关系。此外,在宋军(2015)、杜勇(2017)、谢富胜(2020)等人的研究中,企业金融资产投资与企业经营收益率之间存在动态关系;王少华等(2020)也构建相
13、关模型并提出金融化适度性的概念。根据以上分析得知,实体企业适度金融资产投资将发挥其蓄水池效应,对企业经济效益提升无害。随着金融资产配置比例的增加,一旦侵占企业生产性资源,两种效应将同时发挥作用且两者的相对大小决定对企业经济效益的最终影响,而两种效应的相对大小往往取决于企业经营者的主观决断及客观外部市场。那么,我国制造业企业金融资产投资与其生产效率的关系是否存在或者呈现出适度性呢?为回答这一问题,本文提出假说 1b:假说 1b:制造业企业金融资产投资与其生产效率存在非线性关系。三、研究设计(一)样本数据考虑 2008 年金融危机以及 2019 年疫情暴发对经济体的冲击,本文选取 2010-201
14、9 年沪深 A 股制造业上市公司年度数据为初始样本并做以下处理:一是剔除 ST 类企业;二是剔除部分数据缺失样本。最终,共得到包含 2211 个企业的 15788 个年度观测值的非平衡面板。相关财务数据全部来自于CSMAR 数据库,避免极端值影响,用 Winsorize 法对连续变量进行了 1%和 99%分位的缩尾处理。(二)变量选择1.解释变量。本文根据我国会计准则相关规定以及杜勇(2017)、张成思等(2016)的研究,将交易性金融资产、衍生金融工具、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产、持有至到期金融资产以及投资性房地产视为金融资产,取金融资产占总资产比例为解释变量(fin)。2.被解释
15、变量。参考鲁晓东和连玉君(2012)的研究思路,考虑回归结果的稳健性分别采用 OLS、OP、LP 法计算了样本企业的全要素生产率。3.控制变量。参考盛明泉等(2017)做法对以下变量进行控制。企业规模(size),以企业总资产对数值衡量;专利持有(patents),以专利持有量的对数值衡量;成长能力(grow),以营业收入同比增长率衡量;固定资产比率(invest),以固定资产净额与总资产之比来衡量;所有者权益比率(equity),以所有者292023年第1期NORTHERN ECONOMY AND TRADE(二)基准回归如表 2 中的基准回归结果所示,无论是 OLS、OP 或是 LP 法计
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