田 地 郭瀟涵 張玉明 趙瑞瑞山東大學經濟學院濟南 5000 山東大學管理學院濟南 5000

引 言

在我國經濟進入新常態(tài)，實體經濟投資回報率下降的背景下，近年來，非金融企業(yè)逐漸脫離源頭主營業(yè)務，紛紛投身于金融資產的配置，產生 “脫實向虛”趨勢［1］。實體經濟與虛擬經濟之間的風險聯動性增強，系統(tǒng)性金融風險劇增，對經濟穩(wěn)定與高質量發(fā)展產生嚴重威脅。黨的十九大報告明確指出，要 “深化金融體制改革，增強金融服務于實體經濟的能力” “守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的底線”。因此，探索企業(yè)實體資產與金融資產配置的影響因素，對于防范金融系統(tǒng)性風險、促進經濟健康可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論與現實意義。

已有研究發(fā)現，觸發(fā)實體企業(yè) “脫實向虛”的背后動因可歸為兩點：（1）為應對融資約束所帶來的高額外部融資成本與現金流的不穩(wěn)定性，企業(yè)趨于持有金融資產作為蓄水池［2，3］，即 “預防性動機”；（2）企業(yè)會依據風險收益率在實業(yè)投資與金融資產之間進行投資決策，當金融資產能夠為企業(yè)帶來 “暴利”，尤其是管理者面對短期業(yè)績考核壓力時，企業(yè)更愿意選擇金融投資以獲取短期的高回報［4］，即 “短期財富效應”。

隨著數字經濟時代的到來，數字金融依靠大數據、機器學習和移動互聯網等現代信息技術，給金融行業(yè)的信息技術水平帶來翻天覆地的變化［2，5，6］，對企業(yè) “脫實向虛”可能存在抑制或促進的影響。從正面看，數字金融的發(fā)展有利于緩解信貸錯配，通過降低交易成本與提高金融覆蓋度，驅動企業(yè)研發(fā)投資和小微企業(yè)創(chuàng)業(yè)行為［7，8］，數字金融起到 “扶危拯溺”的積極影響。但是從反面看，數字金融促使金融信息快速聚集，智能投顧平臺快速整合金融領域投資機會，降低了金融投資的門檻，提高了金融理財交易的便捷程度，增加企業(yè)投資金融產品的傾向［9，10］，同時，監(jiān)管邊界模糊，企業(yè)對相同算法的依賴使得其投資策略的相關性增加［11］，數字金融有可能起到 “為虎添翼”的消極影響。數字金融的發(fā)展究竟會如何影響企業(yè)投資行為，對企業(yè) “脫實向虛”趨勢究竟抑制還是加劇，是本文研究的主要內容。

為此，本文借助北京大學數字普惠金融指數及A股上市公司的面板數據，試圖分析數字金融發(fā)展對企業(yè)實業(yè)投資與金融投資的影響及具體作用機制，以期豐富企業(yè) “脫實向虛”影響因素和宏觀數字金融發(fā)展經濟后果的研究，為相關部門防范實體企業(yè) “脫實向虛”提供參考。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 文獻綜述

1.1.1 數字金融的定義與發(fā)展背景

在 “大智移云物區(qū)”等數字技術的蓬勃發(fā)展的背景下，數字金融順應而生。在廣義上，數字金融被定義為數字技術引起的金融服務創(chuàng)新，能夠給金融業(yè)帶來新的商業(yè)模式變革、新的技術應用與產品服務，從而提升金融業(yè)的資源配置效率［2，11］?，F階段，數字金融主要由新興信息技術驅動，逐步轉向大型科技公司開展金融業(yè)務或者傳統(tǒng)金融機構發(fā)展線上業(yè)務［6］。

數字金融對傳統(tǒng)金融行業(yè)的影響是雙面的，數字金融通過提供技術平臺的方式促進影子銀行的蓬勃發(fā)展［12］，帶來的 “市場擠出效應”加劇了銀行業(yè)的競爭；數字金融通過技術溢出機制帶來“鯰魚效應”，提高了地區(qū)傳統(tǒng)金融機構的運營效率［13，14］。然而，有關數字金融對微觀企業(yè)的研究，仍未關注企業(yè)實業(yè)資產與金融資產投資，尤其是金融投資的影響。

1.1.2 企業(yè)投資行為

投資是拉動經濟增長的動力和提升公司長期價值的重要路徑［15］。非金融企業(yè)的投資（資產配置）可以分為實業(yè)投資和金融投資兩種［16，17］。 實業(yè)投資多指的是固定資產投資與企業(yè)研發(fā)投入，與之對應，金融投資指的是企業(yè)將資金用于配置金融類資產［18，19］。學界認為實業(yè)投資與金融投資之間，金融類資產的配置有可能促進或者抑制實業(yè)投資。為應對現金流不確定性與高額外部融資成本所帶來的融資約束，企業(yè)傾向于配置金融資產，以達到 “蓄水池”目的，為以后實業(yè)投資積累可變現資金［20，21］；另外，企業(yè)會根據資產收益率與投資風險特征，在實業(yè)投資與金融投資之間做出選擇，金融類資產會擠占企業(yè)的有限資源，降低企業(yè)的實業(yè)投資［22，23］，即具有 “擠出效應”。

除實業(yè)投資與金融投資之間存在 “蓄水池效應”或者 “擠出效應”外，這兩種資產配置還分別受到財稅或產業(yè)政策［24，25］、 政治穩(wěn)定性［15］等宏觀環(huán)境，產品市場競爭、戰(zhàn)略差異度［26］等中觀行業(yè)環(huán)境，以及現金流［27］、 信息披露質量［28］、 股權結構［29］、 社會網絡［30］等微觀因素的影響。 綜合文獻觀點，來自內外部穩(wěn)定的資金供給是保障企業(yè)投資的關鍵，在內部資金有限的情況下，企業(yè)的投資決策主要受制于企業(yè)的融資約束。

1.2 研究假設

“預防性動機”與 “短期財富效應”是企業(yè)“脫實向虛”的兩大關鍵動因。在企業(yè)面臨嚴重融資約束時，企業(yè)通過增加金融資產配置來達到現金流的 “預防性動機”，而 “短期財富效應”動機則來自于資本逐利與管理層代理問題，企業(yè)更傾向投資高收益率的金融資產。隨著 “大智移云物區(qū)”等前沿數字技術在金融領域的廣泛運用，數字金融既可能成為企業(yè)外部融資的 “幫助之手”，又可能成為企業(yè)投資金融資產的 “煽動之手”。由此認為，數字金融的發(fā)展對企業(yè)投資行為的影響存在如下兩種可能。

（1）從 “預防性動機”角度看，數字金融的發(fā)展可能會發(fā)揮 “扶危拯溺”作用，抑制企業(yè)金融投資，促進實業(yè)投資，從而抑制企業(yè) “脫實向虛”傾向。這主要源于數字金融能夠緩解信息不對稱帶來的融資約束難題。具體而言，數字金融通過客戶數據分析合理評估潛在的風險，提供普惠的金融服務［11］，并且通過 “技術溢出效應”，將大數據、人工智能與區(qū)塊鏈等新興技術溢出至銀行等傳統(tǒng)金融機構［13］，拓寬傳統(tǒng)金融機構的信息獲取渠道、提高信息準確度［31］，幫助其快速識別企業(yè)信用評級、確定授信額度，提高信貸配給效率［11，32-34］，企業(yè)可以獲得額度更充沛、成本更低、期限更合理的信貸配給。因此，數字金融的發(fā)展通過降低信息不對稱、緩解融資約束，能夠直接促進實業(yè)投資［35］；另外，其也削弱了企業(yè)金融投資的 “預防性動機”，減持金融資產，減弱金融投資對實業(yè)投資的 “擠出效應”。綜上，數字金融的發(fā)展可能抑制企業(yè) “脫實向虛”。

（2）從 “短期財富效應”角度看，數字金融的發(fā)展可能會為企業(yè)金融投資提供諸多便利，從而加劇企業(yè) “脫實向虛”。①數字金融的發(fā)展催生了云計算金融平臺、智能投顧平臺等多樣金融投資載體，豐富了企業(yè)的金融投資形式，企業(yè)投資決策難度下降［5，36］，可能會激發(fā)企業(yè)金融投資的積極性；②從管理層代理問題出發(fā)，作為數字金融產物的影子銀行，往往在規(guī)避金融監(jiān)管條件下運行，運營模式不透明，缺乏完善的信用調查、日常監(jiān)督與貸款清償等完備的債務監(jiān)督制度，會在一定程度上削弱債務監(jiān)督功能，對管理層難以進行合理有效的監(jiān)督［37，38］。因此，企業(yè)與管理層追求短期財富的投機行為缺乏監(jiān)管且更為便利，數字金融的發(fā)展可能會加劇企業(yè) “脫實向虛”。

基于上述理論分析，本文提出如下兩個競爭性假設：

H1a：在其他條件不變的情況下，數字金融的發(fā)展抑制了企業(yè) “脫實向虛”。

H2b：在其他條件不變的情況下，數字金融的發(fā)展加劇了企業(yè) “脫實向虛”。

2 研究假設

2.1 樣本選擇

根據數字金融發(fā)展現狀與數據可得性，本文選取2011～2020年滬深證券交易所存續(xù)的A股上市公司作為研究樣本。本文對數據進行了如下處理工作：（1）剔除樣本企業(yè)中的金融類、房地產類企業(yè)；（2）剔除在樣本區(qū)間掛牌ST和退市的企業(yè)；（3）剔除財務數據缺失的企業(yè)；（4）對所有連續(xù)變量進行1%的縮尾處理，最終得到22859個 “企業(yè)-年份”的觀測樣本。企業(yè)的財務數據來自于國泰安數據庫與中國研究數據服務平臺數據庫，數字金融發(fā)展水平的數據則來自北京大學數字金融普惠金融指數［39］。

2.2 變量說明

（1） 數字金融

本文借助北京大學數字金融普惠金融指數作為數字金融的衡量［40］，并對其進行了標準化處理，該指數是基于螞蟻集團提供的數字普惠金融數據衡量我國省級和市級（未核算中國的港、澳、臺地區(qū)）數字金融發(fā)展程度［39］。本文在核心檢驗中采用省一級層面的指數，在穩(wěn)健性檢驗中采用市一級的指數。

（2） 實業(yè)投資

借鑒已有文獻的做法［41，42］，采用計算公式：實業(yè)投資＝（研發(fā)投入+購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金-處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額）/期末總資產。

（3） 金融投資

借鑒黃賢環(huán)等（2018）［43］以及彭俞超等（2018）［1］的做法，將金融資產配置增量占比作為企業(yè)金融投資的指標，采用計算公式：金融資產配置增量占比＝（當期金融資產總額-上期金融資產總額）/總資產，金融資產總額占比＝金融資產總額/總資產。

（4） 控制變量

根據以往企業(yè)投資的文獻［44，45］，本文選取公司年齡（AGE）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）、資產負債率（LEV）、 資產回報率（ROA）、 高管薪酬（SALA?RY）、第一大股東持股比例（HOLDER）、兩職合一（DUALITY）、董事會規(guī)模（BOARD）、現金持有（CASH）、所有權性質（SOE）作為企業(yè)層控制變量。本文還加入控制省域經濟的變量，分別為每個?。▍^(qū)、市）的GDP與省（區(qū)、市）的人口數量（取對數）。各變量具體定義如表1所示。

表1 變量定義表

2.3 模型設定

根據前文假設，本文構建了如下檢驗模型：

式（1） 中被解釋變量CAPINVi，t代表公司i在t年的實業(yè)投資規(guī)模。解釋變量為企業(yè)所在地的省一級的數字金融指數（DIFI_Province），在穩(wěn)健性檢驗中使用市一級的數字金融指標（DIFI_City）。其中Controls代表所有的控制變量，本文所有的被解釋變量均滯后1期。

式（2） 中被解釋變量FINCREASEi，t代表公司i在t年的金融資產配置增量占比。其他變量與式（1）中含義相同。

3 實證結果分析

3.1 描述性統(tǒng)計

表2列示了相關變量的描述性統(tǒng)計的結果。其中變量CAPINN均值為6.007%，標準差為4.982，同時變量FINCREASE均值為1.010%，標準差為4.375，說明企業(yè)在整體上金融資產投資多于實業(yè)投資，且不同企業(yè)之間投資水平差別較大。

表2 變量描述性統(tǒng)計

3.2 基準回歸結果

數字金融與企業(yè)資產配置的基準回歸結果如表3所示，列（1）和列（2）顯示了數字金融對企業(yè)實業(yè)投資的影響，其中列（1）考慮年份與行業(yè)固定效應，發(fā)現數字金融與實業(yè)投資的系數在1%的水平上顯著為正，列（2）新增省（區(qū)、市）固定效應（控制地區(qū)特征對企業(yè)微觀影響），結果顯示，金融發(fā)展與實業(yè)投資的系數依舊顯著為正，這再次表明數字金融發(fā)展水平越高，企業(yè)的實業(yè)投資水平越高。列（3）與列（4）為數字金融對金融投資（金融資產投資增量）的影響。其中，列（3）沒有控制地區(qū)特征，結果表明數字金融與金融投資的系數在1%的水平上顯著為負；列（4）加入省（區(qū)、市）固定效應，數字金融與企業(yè)金融投資的系數依舊在1%的水平上顯著為負，這表明數字金融發(fā)展水平越高，企業(yè)的金融資產投資水平越低。上述回歸結果驗證了H1a，即表明數字金融的發(fā)展能夠抑制企業(yè) “脫實向虛”。

表3 數字金融對企業(yè)實業(yè)投資及金融投資影響的基準回歸結果

3.3 穩(wěn)健性檢驗與內生性問題

（1）替換解釋變量

為了保證結果的穩(wěn)健性，將回歸中的解釋變量由省一級替換為市一級的數字金融水平。回歸結果如表4所示，在替換解釋變量之后，原有結論依然保持不變。

表4 數字金融替換變量后的實證結果

（2）固定效應模型

為較好地減少公司層面的遺漏變量，獲得更為可靠的因果效應推斷，本文引入固定效應模型。使用Hausman檢驗來評估隨機效應系數是否存在偏倚，由此判斷是否應使用固定效應模型。檢驗結果顯示，本文應當采用固定效應模型。表5中回歸結果表明，在采用固定效應模型之后，結論與前述保持一致。

表5 固定效應模型回歸結果

4 對不同實業(yè)投資和金融資產投資類型影響的進一步分析

4.1 考慮實業(yè)投資的類型

本文進一步討論實業(yè)投資類型，借鑒已有文獻的做法［46，47］，采用計算公式： 固定資產投資＝（購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金-處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額）/總資產，研發(fā)投入＝研發(fā)投入/期末總資產。實證結果如表6所示，數字金融發(fā)展與固定資產投資和研發(fā)投入的系數均在1%的水平下顯著為正，說明數字金融對固定資產投資和研發(fā)投入均具有顯著促進作用。

表6 考慮實業(yè)投資類型差異的回歸結果

4.2 考慮金融資產投資的類型

本文在關注金融資產規(guī)模變化的同時，關注金融資產的結構。企業(yè)持有不同類型金融資產的動機可能是不同的， “預防性動機”與 “短期財富效應”在企業(yè)持有短期金融資產中較為明顯，而持有長期金融資產則多出于保值動機［1，35］。由于企業(yè)持有不同類型金融資產的動機不同，數字金融對其影響可能存在差異。因此，本文進一步將所界定的金融資產細分為交易性金融資產、衍生金融資產、可供出售金融資產、投資性房地產、持有至到期投資和長期股權投資。分組回歸結果如表7所示，相較于長期股權投資等長期金融資產，數字金融的發(fā)展對交易性金融資產等短期金融投資的抑制作用更加明顯。這表明，數字金融緩解了企業(yè)融資約束，削弱了企業(yè)持有金融資產的 “預防性動機”，外部融資的有利條件在一定程度上對企業(yè)持有短期金融資產作為 “蓄水池”的內部融資具有替代作用，但對具有保值作用的長期金融資產作用較弱。

表7 考慮金融資產類型差異的回歸結果

5 結論與建議

基于我國實體企業(yè) “脫實向虛”的現實問題，本文以我國A股上市非金融類企業(yè)為研究樣本，考察了數字金融發(fā)展水平對企業(yè) “脫實向虛”傾向的影響。實證結果發(fā)現，數字金融有助于促進企業(yè)實業(yè)投資，抑制企業(yè)的金融投資，這表明提升地區(qū)數字金融發(fā)展水平是抑制實體經濟 “脫實向虛”的有效路徑。進一步研究發(fā)現，相比于長期金融資產，數字金融對企業(yè)短期金融投資的抑制作用更加明顯。

基于本文結論，研究的現實啟示主要有3點：（1）數字金融利用 “大智移云物區(qū)”等數字技術為金融發(fā)展帶來全新變革，在降低信息不對稱、緩解融資約束方面發(fā)揮積極作用，能夠抑制企業(yè)的 “脫實向虛”行為，因此應加強區(qū)域數字金融的支持力度，并正確引導和規(guī)范監(jiān)督數字金融的發(fā)展、防止金融風險泛化，拉動經濟高質量發(fā)展；（2）在經濟欠發(fā)達地區(qū)，政府應繼續(xù)加強提升金融機構的科技水平，提高地方區(qū)域內金融機構的數字化轉型，以此緩解企業(yè)融資約束，提升企業(yè)實業(yè)投資的積極性；（3）在推動數字金融發(fā)展的同時，金融行業(yè)應該重視投資人監(jiān)督的權利屬性，不斷提升契約制定、監(jiān)督企業(yè)行為方面的信息技術，為保障投資者權利提供堅實基礎。