客户信息透明度对企业金融资产配置影响研究.pdf
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1、第33卷第3期2023年9月信阳农林学院学报Journal of Xinyang Agriculture and Forestry UniversityVol.33 No.3Sep.2023客户信息透明度对企业金融资产配置影响研究李梦寒(安徽财经大学会计学院,安徽蚌埠2 330 30)摘要:本文采用2 0 0 9一2 0 2 0 年上市公司供应链数据,实证检验客户信息透明度对于企业金融资产配置的影响。研究发现,客户信息透明度对企业金融资产配置具有显著的抑制作用;客户信息透明度通过向市场传递良好信号来缓解企业融资约束,从而弱化企业配置金融资产动机。异质性检验发现,该效应在代理问题严重的样本中更为
2、显著。本文从供应链信息视角为企业金融资产配置的相关研究提供经验数据,引导金融资本服务实体经济,具有一定的现实意义。关键词:客户信息透明度;金融资产配置;融资约束;供应链信息溢出中图分类号:F275.1文献标识码:A文章编号:2 0 95-8 97 8(2 0 2 3)0 3-0 0 36-0 71引言近年来,我国经济受创新不足、实体投资回报率低等现实问题的影响,实体经济利润率不断下降,而虚拟经济却快速膨胀,加之金融类企业和房地产企业的投资回报率远高于实体投资的回报率,实体产业资产配置扭曲的“脱实向虚”问题日趋严重1。党的二十大报告提出“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上”,但2019年我国上
3、市公司购买金融产品的规模就已经达到了1.36 万亿元。已有研究表明,实体企业过度金融化会加大企业经营风险2、抑制企业创新能力3,严重影响金融服务实体能力以及企业高质量发展。目前学者们主要从货币政策4、企业高管的自身特质5以及股权结构安排6 等方面进行研究。然而,鲜有学者从供应链信息嵌入视角去探讨对企业金融资产配置的影响,从而忽略了客户这一重要利益相关者对企业投资决策的影响。因此,在上述背景下,本文以2 0 0 9 一2 0 2 0 年上市公司数据为样本,考察客户信息透明度对企业金融资产配置的影响。结果发现,客户信息透明度抑制了企业金融资产配置,并且融资约束在其中发挥着中介效应。本文旨在丰富相关
4、理论研究,为引导金融资本服务实体经济,改善实体经济“脱实向虚”提供理论借鉴。2文献综述与研究假设2.1非金融企业金融资产配置动机已有研究发现,企业配置金融资产主要出于两大动机,一是资本逐利动机,二是蓄水池动机。投资替代理论认为企业配置金融资产的目的是追逐超额收益7,越来越多企业出于资本逐利动机而加剧金融资产过度配置,从而对实体经济投资产生“挤出”效应3,加剧外部融资约束8 ,进一步阻碍实业发展。而蓄水池理论认为金融资产主要作为预防未来现金流短缺的储备工具1 0,适度配置金融资产能够分散企业在实体投资上所遭遇的经营风险1 1,帮助企业摆脱潜在的财务困境1 2。当企业面临重大的潜在风险时,可以通过
5、及时进行金融资产变现化解流动性风险,发挥其“蓄水池效应”,提升企业的可持续增长水平1 3。2.2客户信息的供应链溢出效应客户作为企业重要的隐性契约利益相关者之一,与上游企业形成物流、资金流和信息流的纵向价值链,促使上下游企业间具有信息价值高度相关性以及经营决策联动性。现有文献主要从商业信用规模1 4、信贷融资成本1 5、投资效率1 6、企业盈利能力1 7 等方面研究客户信息对上游供应商企业经济活动的影响。已有研究表明,随着供应商客户之间联系的日益紧密,企业间贸易交往所形成的商业信贷以及上下游成员之间形收稿日期:2 0 2 30 6 1 2作者简介:李梦寒(1 997 一),女,安徽滁州人,硕士
6、研究生,研究方向:供应链相关财务问题。36表1 变量说明李梦寒:客户信息透明度对企业金融资产配置影响研究成的生产网络集体声誉效应,为供应链上的信息溢出提供了可能。企业通过与客户的人员交流、信息分享及技术合作等建立起的非正式关系,能推动企业获取所需的知识技术,促进企业创新,增加供应商的研发投人1 8,优化资源配置效率,进而有利于企业价值增长1 9,提高企业的投资效率2 0。2.3理论分析与研究假设2.3.1客户信息透明度与企业金融资产配置在供应链系统中,搜集和利用客户信息对投资项目做出合理的评估,是供应商企业进行投资决策的必要步骤。因此,客户信息在企业评价契约方的经营业绩中具有重要的参考价值。具
7、体来说,客户风险信息披露不仅反映了客户自身经营业绩与财务状况,也预示着下游供应商企业的未来发展情况,有助于增加供应商企业研发投人1 8,促进企业创新,提高企业的投资效率2 0。除此之外,大客户信息透明度越高,意味着供应商企业能够同步掌握客户更多的公开和私人信息,缩小上下游企业之间的“信息鸿沟”,降低信息不对称程度,有利于企业合理分配投资项目的资金投入2 1。而金融资产配置本质上是一种投资选择,企业配置更多的金融资产体现了管理层更加关注短期盈利2 2-2 3,加剧管理者的短视行为,严重阻碍了实体业务发展。通过提升客户信息透明度能够抑制管理层的利已主义,有利于外部投资者更有效地对管理层短视行为进行
8、监督,迫使管理层专注于实体投资,降低追求金融资产高收益的套利动机。基于此,本文提出以下假设:H1:客户信息透明度越高,非金融企业金融资产配置越低。2.3.2客户信息透明度、融资约束与企业金融资产配置客户信息透明度的提升能够有效地缓解企业外部融资约束,减少企业经营风险,降低企业配置金融资产的意愿,从而抑制企业金融化程度。一方面,由于供应链中存在着严重的信息不对称,不良的客户信息会影响企业信贷协议的定价条款,增加供应商的信贷融资成本1 5,缩小了企业的融资渠道,从而加剧企业外部融资约束。而客户信息透明度的提高有利于降低信息不对称程度2 1,意味着外部投资者面临较低的信息处理成本与信息不确定性,帮助
9、企业获取更多投资者的信任,从而拓宽融资渠道,缓解外部融资约束。另一方面,根据资源依赖和预防性储蓄理论,企业面临的融资约束水平越高,管理层配置金融资产的意愿越强烈6,此时企业进行金融资产投资的目的是缓解资金流短缺、融资困难等问题2 4。但如果企业能够通过某些途径来缓解融资约束,则能抑制管理层配置金融资产的投机行为。而客户信息透明度作为一种信息治理,其向外界所释放的信息能够降低投资者所感知到的企业风险2 5,提高公司的信用评级2 6,帮助企业获得成本较低的融资资源,减少企业面临的融资约束2 7。因此,在客户信息高透明的背景下,企业面临更低的融资约束,能够有效抑制企业过度配置金融资产的冲动,进而降低
10、企业为了预防资金短缺而配置金融资产的需求,促进企业专注于实体投资。基于此,本文提出以下假设:H2:融资约束在客户信息透明度影响企业金融资产配置的过程中发挥中介作用。3研究设计3.1林样本数据选择本文选取2 0 0 9 一2 0 2 0 年中国沪深A股上市公司为初始样本。在此基础上,进一步剔除了金融行业、房地产行业、ST和*ST公司及数据缺失的样本,最终获得1 2 35组客户和供应商匹配的有效样本。本文的客户数据和供应商数据均来自CSMAR数据库。为避免极端值对研究结论的影响,本文对所有连续变量进行了首尾1%水平的winsorize缩尾处理。3.2变量定义与模型设计3.2.1变量定义具体变量定义
11、如表1 所示。变量分类被解释变量解释变量中介变量变量名称非金融企业金融资产配置客户信息透明度融资约束变量符号FinKHanalystSA变量定义Fin=(交易性金融资产十衍生金融资产十可供出售金融资产净额十持有至到期投资净额十发放贷款及垫款净额十投资性房地产净额)/总资产客户分析师跟踪人数SA=0.043Size20.737Size-0.040Age37第3 3 卷第3 期变量分类调节变量控制变量3.2.2模型设定为检验假设H1,即客户信息透明度对非金融企业金融资产配置的影响,本文借鉴王之颖等(2 0 2 1)2 8 1 的研究构建以下回归模型(1):Fini,=o+aiKHanalysti.
12、+a,Controli,+Indstry+Year+ei其中,Fin表示企业金融资产配置水平;KHanalyst表示客户信息透明度;Control表示一系列的控制变量;Industry和Year分别表示行业固定效应和年份固定效应。在模型(1)中,重点关注i的方向和显著性。若1显著为负,则验证了假设H1,即表明客户信息透明度对企业金融资产的配置具有明显的抑制作用。为了验证H2,即融资约束在客户信息透明度对企业金融资产配置影响过程中的中介作用,借鉴温忠麟等(2 0 0 4)2 9的“中介效应三步法 的检验程序,构建以下中介效应模型:SA.=ao+ai KHanalys i.+a,Controli.
13、+ZInd stry+ZYear+ei.Fini.=b。+b,K H a n a l y s t i,+b,SA +b,Co n t r o l i+I n d s t r y+ZYe a r+e i.其中,SA表示中介变量。若模型(2)中1显著为负且模型(3)中回归系数b1和b都显著为负,则说明融资约束的中介效应成立。4实证结果分析4.1描述性统计结果如表2 所示。企业金融资产配置(Fin)的最小值为0,最大值为0.2 8 1,均值为0.0 1 8,表明我国非金融企业配置金融资产的比例差异较大,呈两极分化状态,但大部分上市公司均配置了金融资产。KHana-lyst的最大值为54,最小值为0,
14、均值为1 6.350,说明不同企业分析师跟踪人数的差距较大,表明各个企业的客户信息透明度存在着一定的差异。变量观测值KHanalyst1235Fin1235Cfo1235Growth1234Roe1222Size1235State1235Age12354.2基准回归结果为检验假设H1,笔者进行基准回归,结果如表3所示。其中,列(1)是不控制任何变量的回归结果,列(2)是仅控制行业和年份的固定效应回归结果,列(3)是在列(2)的基础上加入一系列控制变量后的回归结果。从列(3)的结果可看出,客户信息透明度的回归系数为一0.0 0 0 2 2,并且在1%的水平上显著,这表明客38信阳农林学院学报变量
15、名称变量符号代理成本AC企业经营现金流Cfo企业规模Size盈利能力Roe成长能力Growth公司年龄Age产权性质State年度Year行业Industry表 2 描述性统计均值最小值16.3500.0000.0180.0000.040-0.1560.1600.4920.053-0.95021.93019.7100.4250.0003.0922.5652023年9 月续表变量定义AC=管理费用/营业收入经营活动产生的现金净流量/总资产总资产的自然对数净资产收益率用企业营业收人增长率表示公司上市年数十1 的自然对数哑变量,如果企业为国有企业,取1;否则为0虚拟变量虚拟变量最大值中位数54.00
16、054.0000.2810.2810.2130.2131.8001.8000.3390.33925.52025.5201.0001.0003.4973.497(1)(2)(3)标准差13.7000.0440.0640.3200.1431.3080.4950.213李梦寒:客户信息透明度对企业金融资产配置影响研究户信息透明度对于企业金融资产配置具有明显的抑制作用,与假设H1的结论相一致。表3基准回归结果(1)(2)变量Fin-0.00037*KHanalyst(4.04)CfoGrowthRoeSizeStateAge常数项行业固定效应年份固定效应观测值调整R?注:、*分别表示在1%、5%和1
17、0%水平上显著,括号内为t统计量,下同。4.3隔融资约束的中介效应中介检验结果如表4所示。列(1)为基准回归,结果与前文一致;列(2)中,客户信息透明度的回归系数在1%的水平上显著为负,说明客户信息透明度越高,企业所面临的融资约束越低;列(3)中KHanalyst的回归系数显著为负,SA的回归系数为一0.0 0 7 52,且在1%水平上显著。表明客户信息透明度的提升能够有效缓解企业外部融资约束,企业更容易获取信贷支持,将更多的资金投人主业,从而减少金融资产的配置。因此,融资约束在客户信息透明度影响企业金融资产配置的过程中发挥中介作用,假设H2得以验证。变量KHanalystSACfoGrozt
18、hRoeSizeState(3)FinFin-0.00022*-0.00022*(-2.63)(2.71)-0.00065(-0.03)0.00685*(1.87)0.00572(0.72)-0.00256*(-2.48)0.00459*(1.73)0.01753*(3.33)0.02348*0.01756(12.07)(0.93)否是否是123512350.012250.29278表4融资约束的中介效应回归结果(1)(2)FinSA-0.00020*0.00691*(2.42)(7.89)-0.004700.11065(0.25)(0.56)0.00742*0.00900(1.99)(0.2
19、3)0.00600-0.01671(0.74)(-0.20)-0.00240*0.03072*(2.29)(2.85)0.00461*0.13532*(1.72)(4.87)0.01878(0.60)是是12210.30322(3)Fin-0.00022*(-1.76)-0.00752*(2.64)-0.00382(0.20)0.00751*(2.02)0.00582(0.73)-0.00223*(-2.06)0.00570*(2.08)39第3 3 卷第3 期变量Age常数项行业固定效应年份固定效应观测值调整R4.4稳健性检验4.4.1替换核心变量的度量方法本文借鉴刘梦凯等(2 0 2 1)
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