喻意

（西南大學(xué)商貿(mào)學(xué)院，重慶 402460）

1 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展邁入高質(zhì)量發(fā)展階段，國(guó)家對(duì)于農(nóng)業(yè)的重視程度不斷提升，農(nóng)業(yè)上市公司在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中扮演著重要的領(lǐng)軍角色[1]，對(duì)于推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。但農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)始終受到季節(jié)性因素、氣候條件等自然環(huán)境的影響，具有天然的弱勢(shì)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)企業(yè)的績(jī)效水平與非農(nóng)企業(yè)相比存在較大的差距。其中，大多數(shù)農(nóng)業(yè)企業(yè)受到逐利性動(dòng)機(jī)的影響，選擇從機(jī)會(huì)成本高、利潤(rùn)周期長(zhǎng)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向能夠在短期內(nèi)獲得較大收益的行業(yè)，如房地產(chǎn)、金融業(yè)等[2]。中央一號(hào)文件（2022）指出，在我國(guó)面臨百年變局和世紀(jì)疫情的大背景下，要推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)平穩(wěn)發(fā)展，需要穩(wěn)住農(nóng)業(yè)基本盤，強(qiáng)化龍頭企業(yè)帶動(dòng)作用。那么，如何應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)金融化是目前亟待解決的問題。目前，關(guān)于抑制企業(yè)金融化的解決方案主要有實(shí)現(xiàn)企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型、股權(quán)激勵(lì)[3]等。黨的十九大報(bào)告等文件提出，應(yīng)強(qiáng)化服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的支持和推動(dòng)作用，制造業(yè)企業(yè)要從內(nèi)部提高服務(wù)要素的投入，實(shí)現(xiàn)二者有機(jī)融合。本文在借鑒制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化的解決方案的基礎(chǔ)上，提出了問題，即涉農(nóng)企業(yè)能否通過內(nèi)源服務(wù)投入抑制金融化？

本文以我國(guó)2007-2021年滬深A(yù) 股農(nóng)業(yè)上市龍頭企業(yè)為研究樣本，探究?jī)?nèi)源服務(wù)投入與金融化之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)源服務(wù)投入對(duì)金融化有顯著的促進(jìn)作用，且在考慮內(nèi)生性問題后依然成立。本文的貢獻(xiàn)在于：①首次探究?jī)?nèi)源服務(wù)投入能否抑制涉農(nóng)企業(yè)金融化；②在服務(wù)化的具體衡量指標(biāo)方面，本文在借鑒Porter、夏杰長(zhǎng)等、廖涵等的研究基礎(chǔ)上[4-6]，將銷售人員、財(cái)務(wù)人員、技術(shù)人員、研發(fā)人員和行政管理人員視為服務(wù)型員工，提出了內(nèi)源服務(wù)投入新的測(cè)度口徑。

2 機(jī)制分析

企業(yè)開展內(nèi)源服務(wù)投入的目的是通過增加服務(wù)要素投入來提高企業(yè)績(jī)效，企業(yè)績(jī)效的好壞也會(huì)反映到其金融化程度上。部分研究結(jié)果表明，服務(wù)化并不能有效提高企業(yè)績(jī)效，甚至抑制了企業(yè)績(jī)效。Gebauer 等認(rèn)為，企業(yè)存在“服務(wù)化悖論”，即存在服務(wù)化抑制企業(yè)績(jī)效的階段[7]。肖挺認(rèn)為，服務(wù)化在很多情況下不能促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升，甚至?xí)a(chǎn)生抑制作用[8]。鄧超等認(rèn)為，如果企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效低，資產(chǎn)收益率下降，企業(yè)不得不將生產(chǎn)性資本轉(zhuǎn)化為金融資本以獲取利潤(rùn)[9]?；诖耍疚恼J(rèn)為，內(nèi)源服務(wù)投入抑制了企業(yè)績(jī)效，導(dǎo)致其金融投資套利動(dòng)機(jī)增強(qiáng)，促進(jìn)了企業(yè)金融化。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取2007-2021年116 家A 股農(nóng)業(yè)上市公司為樣本，共包含1 154 個(gè)觀測(cè)值。數(shù)據(jù)主要來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和Choice 金融終端。同時(shí)，本文對(duì)所有樣本進(jìn)行了如下處理：一是剔除了樣本期內(nèi)存在經(jīng)營(yíng)異常的ST*企業(yè)；二是為避免數(shù)據(jù)異常值的干擾，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位的縮尾處理。

3.2 模型設(shè)定

借鑒廖涵等的研究，本文通過構(gòu)造如下回歸方程來研究涉農(nóng)企業(yè)內(nèi)源服務(wù)投入對(duì)金融化的影響：

式中，下標(biāo)的i 和t 分別表示企業(yè)和年份；被解釋變量Fin 表示企業(yè)的金融化程度；Ser 表示內(nèi)源服務(wù)投入；Control表示控制變量集合；α1表示常數(shù)項(xiàng)；α2表示解釋變量系數(shù)；βk表示第k 個(gè)控制變量的系數(shù)；μi表示年份固定效應(yīng)；υi表示企業(yè)固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4 變量說明與定義

①被解釋變量。Fin 為被解釋變量，代表涉農(nóng)企業(yè)的金融化水平，采用金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值進(jìn)行衡量。參照已有文獻(xiàn)，金融資產(chǎn)包括交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、發(fā)放貸款及墊款、衍生金融資產(chǎn)、長(zhǎng)期股權(quán)投資、投資性房地產(chǎn)[10]。②解釋變量。Ser 為核心解釋變量，代表涉農(nóng)企業(yè)的內(nèi)源服務(wù)投入水平，本文在借鑒Porter、夏杰長(zhǎng)等、廖涵等的研究基礎(chǔ)上，采用企業(yè)內(nèi)部從事服務(wù)活動(dòng)的員工工資總額占總營(yíng)業(yè)成本的比值進(jìn)行衡量。本文將銷售人員、財(cái)務(wù)人員、技術(shù)人員、研發(fā)人員和行政管理人員視為從事服務(wù)活動(dòng)的人員。③控制變量。Control 為企業(yè)特征控制變量集合。根據(jù)廖涵等、聶飛等的研究，本文選取企業(yè)員工結(jié)構(gòu)（Es）、固定資產(chǎn)投資（Invest）、股權(quán)集中度（Share）、高管持股（Manager）、機(jī)構(gòu)投資持股（Institution）、總資產(chǎn)對(duì)數(shù)（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）、營(yíng)業(yè)毛利率（Margin）、權(quán)益乘數(shù)（Equity）、企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)屬性（Attribute）作為控制變量。

5 實(shí)證分析

5.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1為本文使用變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。樣本中的企業(yè)金融化水平最小值為0，最大值為0.763 5，說明不同企業(yè)之間的金融化水平差異比較大，存在樣本觀測(cè)期內(nèi)未進(jìn)行金融資產(chǎn)配置的企業(yè)。內(nèi)源服務(wù)投入的最大值和最小值分別為0.976 3 和0，也存在差異大的現(xiàn)象。樣本企業(yè)對(duì)于金融資產(chǎn)的配置占總資產(chǎn)的7.19%，對(duì)內(nèi)源服務(wù)的投入占總營(yíng)業(yè)成本的8.26%。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

5.2 基準(zhǔn)回歸

表2為對(duì)樣本進(jìn)行基準(zhǔn)回歸的結(jié)果。列（1）為混合回歸，列（2）、列（3）為固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果。列（1）～（3）均顯示，核心解釋變量的系數(shù)均在1%的顯著性水平上顯著為正，這表明內(nèi)源服務(wù)投入促進(jìn)了企業(yè)金融化。

表2 基準(zhǔn)回歸

5.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

5.3.1 內(nèi)生性問題探討

前文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行了基準(zhǔn)回歸，但考慮到可能存在其他因素導(dǎo)致內(nèi)生性問題，為此，本文選用了內(nèi)源服務(wù)投入的滯后一期進(jìn)行實(shí)證分析。內(nèi)源服務(wù)投入的滯后一階作為前定變量，能夠在一定程度上解決內(nèi)生性問題。表3中列（1）的結(jié)果顯示，一階滯后項(xiàng)（L.ser）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正。

表3 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

此外，本文采用兩步法系統(tǒng)GMM 模型克服內(nèi)生性偏差。列（2）模型中設(shè)置了個(gè)體、年份固定效應(yīng)，AR（1）統(tǒng)計(jì)量（p=0.000 2）顯著；AR（2）統(tǒng)計(jì)量（p=0.600 5）顯著；Hansen 統(tǒng)計(jì)量（p=0.920 2）不拒絕工具變量是有效的原假設(shè)。因此，模型有效。模型結(jié)果表明，內(nèi)源服務(wù)投入對(duì)金融化的作用在1%的水平上顯著為正。

5.3.2 縮小樣本

本文借鑒余華東等的做法[11]，考慮到2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)和2020年新冠肺炎疫情造成的外部環(huán)境影響，保留2009-2019年的樣本進(jìn)行回歸。在考慮時(shí)間固定和個(gè)體固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，解釋變量系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正，即支持內(nèi)源服務(wù)投入會(huì)促進(jìn)企業(yè)金融化的結(jié)論。限于篇幅，本文不再展示具體結(jié)果。

5.4 異質(zhì)性分析

5.4.1 企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文將企業(yè)根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)兩組。根據(jù)表4中的列（1）、列（2）可以看出，非國(guó)有企業(yè)內(nèi)源服務(wù)投入的系數(shù)通過1%的顯著性檢驗(yàn)，而國(guó)有企業(yè)的系數(shù)不顯著，換言之，國(guó)有企業(yè)的內(nèi)源服務(wù)投入對(duì)于企業(yè)金融化的促進(jìn)作用不明顯。究其原因，作為經(jīng)濟(jì)中的公有成分，國(guó)有企業(yè)在融資、土地等要素以及市場(chǎng)準(zhǔn)入等方面享有便利[12]，即使服務(wù)化產(chǎn)生的成本大于收益，導(dǎo)致績(jī)效降低，其也能較快補(bǔ)充資金。而非國(guó)有企業(yè)的融資約束相較于國(guó)有企業(yè)來說會(huì)更大，在績(jī)效降低的情況下，其金融套利賺取利潤(rùn)的動(dòng)機(jī)更強(qiáng)烈。因此，內(nèi)源服務(wù)投入對(duì)于非國(guó)有企業(yè)金融化的促進(jìn)作用更顯著[13]。

5.4.2 企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文按照企業(yè)總資產(chǎn)大小將企業(yè)分成小規(guī)模企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)兩組進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)表4中的列（3）、列（4），小規(guī)模企業(yè)內(nèi)源服務(wù)投入能夠在1%的顯著性水平上促進(jìn)企業(yè)金融化，而大規(guī)模企業(yè)的促進(jìn)作用不明顯。企業(yè)在進(jìn)行服務(wù)化的過程中，重要的因素就是對(duì)服務(wù)化員工進(jìn)行配置。但由于勞動(dòng)力成本上升，擠占了利潤(rùn)空間，甚至因?yàn)樘峁┑姆?wù)并沒有達(dá)到理想的效果而造成負(fù)面的影響。小規(guī)模企業(yè)的資金鏈條相較于大型企業(yè)要更脆弱，對(duì)于經(jīng)營(yíng)績(jī)效的變動(dòng)更敏感，因此，其轉(zhuǎn)向金融化補(bǔ)償利潤(rùn)的動(dòng)機(jī)會(huì)更強(qiáng)。

表4 異質(zhì)性分析結(jié)果

6 結(jié)論與啟示

金融投資收益率相對(duì)實(shí)體投資收益率虛高，導(dǎo)致實(shí)體企業(yè)金融化的趨勢(shì)增強(qiáng)，不利于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)平衡穩(wěn)定發(fā)展，而服務(wù)化轉(zhuǎn)型是緩解企業(yè)金融化的探索性路徑。本文首次關(guān)注內(nèi)源服務(wù)投入和涉農(nóng)企業(yè)金融化的作用關(guān)系，以2007-2021年滬深A(yù) 股農(nóng)業(yè)上市公司作為研究樣本，得出幾點(diǎn)結(jié)論：①目前，農(nóng)業(yè)上市企業(yè)的金融資產(chǎn)配置占總資產(chǎn)的7.19%，內(nèi)源服務(wù)投入占總營(yíng)業(yè)成本的8.26%；②內(nèi)源服務(wù)投入顯著促進(jìn)了金融化，結(jié)論在考察了內(nèi)生性和縮小樣本進(jìn)行檢驗(yàn)后仍然成立；③進(jìn)一步通過異質(zhì)性分析可以得出，內(nèi)源服務(wù)投入顯著促進(jìn)了非國(guó)有企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)的金融化，而對(duì)國(guó)有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)的促進(jìn)效果不明顯。

根據(jù)以上分析，本文認(rèn)為：內(nèi)源服務(wù)投入并不能很好地抑制涉農(nóng)企業(yè)金融化。內(nèi)源服務(wù)投入從一定程度上說，需要配置更多的服務(wù)型員工和服務(wù)型要素，從而增加了經(jīng)營(yíng)成本，且實(shí)現(xiàn)服務(wù)化成功轉(zhuǎn)型往往需要較長(zhǎng)時(shí)間，短期內(nèi)投入的服務(wù)化成本并不能獲得立竿見影的效果。因此，本文得到以下啟示：①企業(yè)需要衡量自身發(fā)展階段和業(yè)務(wù)方向是否適合進(jìn)行內(nèi)源服務(wù)投入，從而適時(shí)適當(dāng)進(jìn)行內(nèi)源服務(wù)投入；②企業(yè)應(yīng)聚焦于能夠?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)期發(fā)展的主營(yíng)業(yè)務(wù)，深挖自身行業(yè)潛能，只有自身發(fā)展能力提升，才能從根本上抑制金融化；③政府應(yīng)給予農(nóng)業(yè)實(shí)業(yè)投資更多的支持，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)企業(yè)對(duì)金融化風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，更大程度地支持其開展研發(fā)工作，帶動(dòng)其堅(jiān)持主業(yè)發(fā)展。