蔡艷萍，江春云

(湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082)

一 引 言

近年來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期穩(wěn)速增長(zhǎng)，在總量上已經(jīng)位居全球第二，但實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展卻稍顯后勁不足，產(chǎn)業(yè)空心化、經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”已經(jīng)成為我國(guó)現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展的典型特征。

當(dāng)前，我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，需求的減少和制造業(yè)產(chǎn)能的過剩導(dǎo)致了實(shí)體產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)逐年降低，而過高的人力成本和資源成本更是使得實(shí)體企業(yè)所能獲得的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)更加微薄。但是，我國(guó)金融市場(chǎng)卻呈現(xiàn)出與實(shí)體經(jīng)濟(jì)完全不同的發(fā)展樣貌。

一方面，隨著中國(guó)逐漸邁向國(guó)際舞臺(tái)，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易之間的交流越來越頻繁，我國(guó)金融市場(chǎng)也加大了對(duì)外開放的程度，允許國(guó)內(nèi)外資金和個(gè)人資金在金融市場(chǎng)上進(jìn)行自由地投資交易，極大地促進(jìn)了各類金融產(chǎn)品的創(chuàng)新。另一方面，金融行業(yè)利率的改革和大量資本的涌入也提高了金融行業(yè)的投資回報(bào)率，使金融行業(yè)成為超額收益的代表。在這種背景下，大量實(shí)體企業(yè)受到高收益的誘惑，開始以參股金融公司、進(jìn)行金融投機(jī)行為或者開展房地產(chǎn)業(yè)務(wù)等方式進(jìn)行金融活動(dòng)。大量產(chǎn)業(yè)資本從實(shí)體產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到金融、房地產(chǎn)等行業(yè)，加劇了實(shí)體產(chǎn)業(yè)的空心化，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)脫實(shí)向虛的趨勢(shì)越發(fā)明顯。經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”在宏觀層面和微觀層面均有反映：從宏觀經(jīng)濟(jì)來看，大量資金流入金融、房地產(chǎn)等行業(yè)，國(guó)內(nèi)實(shí)體投資總量下滑；微觀企業(yè)則表現(xiàn)為杠桿加大、金融資產(chǎn)持有量增多，實(shí)體投資率逐漸減少，企業(yè)逐漸“不務(wù)正業(yè)”。

經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”現(xiàn)象不僅僅不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期發(fā)展，它所帶來的虛擬經(jīng)濟(jì)的過度發(fā)展更會(huì)引起宏觀層面的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。彭俞超[1]就曾明確指出，實(shí)體企業(yè)持有過多的金融資產(chǎn)將會(huì)不利于宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性。他認(rèn)為，金融風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過企業(yè)持有的金融資產(chǎn)傳導(dǎo)到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，增大風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性，進(jìn)而使得宏觀經(jīng)濟(jì)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加。成思危[2]認(rèn)為，虛擬經(jīng)濟(jì)的過度繁榮是造成金融危機(jī)爆發(fā)的原因之一。

當(dāng)前，經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”這一問題也得到了國(guó)家高層高度重視，黨的十九大報(bào)告明確指出，金融需要對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)起到支持作用。習(xí)近平總書記也在中共中央政治局第十三次集體學(xué)習(xí)時(shí)，強(qiáng)調(diào)了要“深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力”。

饒品貴等[3]指出，企業(yè)決策不可能忽略外部的宏觀環(huán)境，外部的宏觀環(huán)境是影響企業(yè)決策的一個(gè)重要因素。貨幣政策作為重要的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控手段，也會(huì)通過影響微觀企業(yè)的金融化行為，發(fā)揮其在改善當(dāng)前”脫實(shí)向虛“問題中的重要作用。

2020年“兩會(huì)政府工作報(bào)告”就明確指明，我國(guó)當(dāng)前的貨幣政策是以傳統(tǒng)貨幣政策為主，以降準(zhǔn)降息、再貸款等貨幣政策工具為輔，靈活運(yùn)用，提升對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持能力；未來則需要在傳統(tǒng)貨幣政策的基礎(chǔ)之上進(jìn)行創(chuàng)新，使創(chuàng)新的貨幣政策工具能夠直接為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供幫助，實(shí)現(xiàn)企業(yè)貸款便利性增加、利率下降、企業(yè)融資成本降低等目標(biāo)。 由此可見，研究貨幣政策對(duì)企業(yè)金融化的問題、對(duì)指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)政策的制定和實(shí)施均具有一定的參考意義。

二 文獻(xiàn)綜述

目前，學(xué)術(shù)界并沒有對(duì)“金融化”給出一個(gè)準(zhǔn)確的定義。在宏觀層面，Krippner[4]指出，經(jīng)濟(jì)金融化主要表現(xiàn)為金融部門日益活躍，金融收益日益增長(zhǎng)，在全國(guó)經(jīng)濟(jì)總量中占比越來越大；微觀層面，經(jīng)濟(jì)金融化則主要表現(xiàn)為實(shí)體企業(yè)更愿意將大量資金投入金融投資活動(dòng)，企業(yè)所持有的金融資產(chǎn)、金融收益的比重逐漸增大。文春暉[5]指出，當(dāng)前國(guó)內(nèi)非金融企業(yè)將大量資金投入房地產(chǎn)市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、委托理財(cái)市場(chǎng)等，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)資本未流入實(shí)體投資，資金在虛擬經(jīng)濟(jì)“空轉(zhuǎn)”的現(xiàn)象加劇。

當(dāng)前，學(xué)者對(duì)影響金融化的因素探討較多，部分學(xué)者從企業(yè)投資動(dòng)機(jī)的角度進(jìn)行研究[6-9]。部分從企業(yè)治理等因素進(jìn)行研究[10-12]。還有部分學(xué)者則從宏觀層面的經(jīng)濟(jì)變化進(jìn)行研究。比如，F(xiàn)azzari 和Peterson[13]認(rèn)為收緊的貨幣政策會(huì)減少貨幣的流通量，出于對(duì)未來不確定性事件的考慮，企業(yè)就會(huì)增加對(duì)金融資產(chǎn)的持有，從而避免在突發(fā)情況下出現(xiàn)資金鏈的斷裂。Ritter和Warr[14]和 Brennan和Xia[15]通過資產(chǎn)價(jià)格這一渠道，發(fā)現(xiàn)了緊縮的貨幣政策會(huì)對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)的投資決策產(chǎn)生影響。Demir[16]發(fā)現(xiàn)部分發(fā)展中國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)使非金融上市企業(yè)更愿意持有金融資產(chǎn)，從而減少了對(duì)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的投資。我國(guó)學(xué)者張瀛[17]發(fā)現(xiàn)實(shí)體企業(yè)金融資產(chǎn)的持有規(guī)模與宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變化有關(guān)，利率的上升會(huì)顯著減少企業(yè)金融資產(chǎn)的持有比例。楊箏[18]、胡奕明[9]發(fā)現(xiàn)樣本企業(yè)金融資產(chǎn)的持有量與M2呈正相關(guān)關(guān)系，即在寬松的貨幣政策環(huán)境下，我國(guó)企業(yè)金融資產(chǎn)的持有量會(huì)顯著增加。杜勇[19]也驗(yàn)證了寬松的貨幣政策會(huì)增加我國(guó)實(shí)體企業(yè)金融資產(chǎn)的持有量，他還發(fā)現(xiàn)在寬松的貨幣政策環(huán)境下，企業(yè)金融資產(chǎn)持有量的增加并不會(huì)使企業(yè)業(yè)績(jī)上升。馬理和范偉[20]則發(fā)現(xiàn)在寬松的貨幣政策下，不僅企業(yè)會(huì)增加對(duì)金融資產(chǎn)、房地產(chǎn)的投資，居民、銀行也更愿意將資金投向金融資產(chǎn)和房地產(chǎn)。李元、王擎[21]通過對(duì)企業(yè)進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)寬松的貨幣政策會(huì)對(duì)銀行信貸較多、內(nèi)源融資不足的企業(yè)影響更顯著，而業(yè)績(jī)不好的企業(yè)會(huì)更加傾向于持有金融資產(chǎn)。

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究貨幣政策對(duì)實(shí)體企業(yè)金融化的影響時(shí)，一般都只考慮了寬松的貨幣政策對(duì)企業(yè)金融化(金融資產(chǎn)配置)的影響，而當(dāng)前我國(guó)貨幣政策正處于以數(shù)量型貨幣政策調(diào)控為主變?yōu)橐詢r(jià)格型貨幣政策調(diào)控為主的轉(zhuǎn)型階段，已有研究對(duì)于不同貨幣政策對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)投資決策的差異性影響則考慮得較少。

因此，本文將從貨幣政策的異質(zhì)性出發(fā)，并以高新技術(shù)企業(yè)為樣本，有針對(duì)性地研究不同貨幣政策對(duì)其金融化的影響。同時(shí)，以往的研究一般采用的是傳統(tǒng)多元回歸。Brian[22]曾在文章中指出，傳統(tǒng)均值回歸只能反映自變量對(duì)因變量的條件分布的均值影響，對(duì)其真實(shí)影響則不能準(zhǔn)確地反映，而分位數(shù)回歸則可以解決這一問題。分位數(shù)回歸由Koenker和Bassett[23]于1978提出，這種方法最主要的優(yōu)勢(shì)是可以在不同分位點(diǎn)上反映自變量是如何影響因變量條件分布。此外，Binder和 Coad[24]還指出，分位數(shù)回歸對(duì)于異常值的捕捉非常有效，對(duì)自變量與因變量之間的關(guān)系可以做出更詳細(xì)的描述。

故，本文將以企業(yè)金融化指標(biāo)為被解釋變量，以價(jià)格型貨幣政策和數(shù)量型貨幣政策作為解釋變量，建立面板分位回歸模型，分別研究了在不同分位點(diǎn)上，不同的貨幣政策與高新技術(shù)企業(yè)金融化所存在的聯(lián)系。

三 研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選取2009年至2018年高新技術(shù)行業(yè)的上市公司為樣本，剔除了ST和ST*以及數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的企業(yè)。

為了消除極端值的影響，本文對(duì)企業(yè)層面的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了 1%雙側(cè)Winsorize 縮尾處理，最后獲取了138個(gè)公司的共1380個(gè)平衡面板數(shù)據(jù)(1)本文的公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均來源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)與CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。。

(二)研究設(shè)計(jì)

參照杜勇[11]、戴靜[12]的研究，本文建立了如下面板分位回歸模型進(jìn)行研究：

Qτ(financialit|xit)=β0(τ)+β1(τ)Xit+β2(τ)sizeit+β3(τ)ageit+β4(τ)growthit+β5(τ)levit+β6(τ)roait+β7(τ)tangibleit

本文采用面板分位回歸模型來研究不同的貨幣政策對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的影響，其中Xit表示不同的貨幣政策，本文重點(diǎn)關(guān)注Xit的系數(shù)β1(τ)。

(三)變量定義

金融化(financial)：本文以金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重作為衡量企業(yè)金融化的程度的代理變量。根據(jù)資產(chǎn)負(fù)債表和中國(guó)會(huì)計(jì)定義，參考杜勇[19]對(duì)金融資產(chǎn)的劃分，本文將交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款、可供出售的金融資產(chǎn)、持有至到期投資、投資性房地產(chǎn)劃分為非貨幣性金融資產(chǎn)。考慮到企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生貨幣，本文并未將貨幣資金作為金融資產(chǎn)。

貨幣政策(X)：當(dāng)前我國(guó)貨幣政策工具有很多種，按不同的作用路徑可以分為數(shù)量型貨幣政策和價(jià)格型貨幣政策。其中，常見的數(shù)量型貨幣政策一般包括公開市場(chǎng)操作、存款準(zhǔn)備金調(diào)節(jié)和中央銀行貸款，常見的價(jià)格型貨幣政策主要指利率工具和匯率工具等。與傅代國(guó)[25]一致，本文選取存款準(zhǔn)備金率和銀行間同業(yè)拆借率為代表，分別研究不同的貨幣政策對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的影響。

控制變量(control)：本文參考彭俞超[1]、杜勇[11]、戴靜[12]等，選取企業(yè)規(guī)模(size)、公司年齡(age)、企業(yè)成長(zhǎng)性(growth)、資產(chǎn)負(fù)債率(lev)、盈利能力(roa)、有形資產(chǎn)占比(tangible)作為控制變量。本文具體變量定義如下表1所示。

表1 變量定義

四 實(shí)證結(jié)果及分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從表中可以看出，樣本企業(yè)的金融化程度均值為0.035，這說明從整體上看，我國(guó)高新技術(shù)企業(yè)的金融化水平不高，最小值為0.000，最大值為0.511，表明不同的企業(yè)之間金融化呈現(xiàn)較大的差異，部分高新技術(shù)企業(yè)金融化程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于平均水平。同時(shí)，該變量的峰度值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于3，說明尖峰厚尾的特征明顯，使用面板分位回歸進(jìn)行分析可以得到較為合理的結(jié)果。存款準(zhǔn)備金率的均值為17.18%，最小值為14.5%，最大值為19.83%，標(biāo)準(zhǔn)差為1.876，這表明，我國(guó)的存款金準(zhǔn)備率從整體上看處于一個(gè)較高的狀態(tài)，但幅度變化較大。上海銀行間同業(yè)拆借率的均值為3.133%，最小值為1.298%，最大值為4.811%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.974，這說明相對(duì)于存款準(zhǔn)備金率而言，銀行間同業(yè)拆借率的逐年差異較小。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)相關(guān)性分析

表3展示了變量之間的相關(guān)性分析。表中顯示，存款準(zhǔn)備金率、上海銀行間同業(yè)拆借率均與高新技術(shù)企業(yè)的金融化為負(fù)相關(guān)關(guān)系，企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、規(guī)模、成長(zhǎng)性和有形資產(chǎn)占比均與高新技術(shù)企業(yè)的金融化負(fù)相關(guān)，而其他變量則表現(xiàn)為正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)表明各變量之間并不存在嚴(yán)重的共線性。

(三)結(jié)果分析

1．全樣本回歸分析

表3、表4分別列示了以存款準(zhǔn)備金率、上海銀行間同業(yè)拆借率為核心解釋變量的ols回歸和面板分位回歸結(jié)果。從ols回歸結(jié)果來看，相對(duì)于數(shù)量型貨幣政策存款準(zhǔn)備金率，價(jià)格型貨幣政策shibor對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響更大，面板分位回歸的結(jié)果也可以驗(yàn)證這一結(jié)果。在0.05分位點(diǎn)上，存款準(zhǔn)備金率和上海銀行間同業(yè)拆借率與高新技術(shù)企業(yè)金融化之間為促進(jìn)作用，但是這一作用并不顯著。在0.25、0.5、0.75和0.95分位點(diǎn)上，存款準(zhǔn)備金率對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的作用系數(shù)分別為-0.000143、-0.000633、-0.00238和-0.00867，上海銀行間同業(yè)拆借率對(duì)高新科技企業(yè)金融化的作用系數(shù)分別為-0.00043、-0.001082、-0.00339、-0.01377。除了0.25分位點(diǎn)外，存款準(zhǔn)備金率、上海銀行間同業(yè)拆借率的負(fù)相關(guān)關(guān)系都是顯著的，并且這種關(guān)系隨著分位點(diǎn)的增大而增大，這說明貨幣政策對(duì)處于不同金融化程度的高新技術(shù)企業(yè)的影響是不同的，更會(huì)對(duì)企業(yè)的過度金融化行為產(chǎn)生顯著的影響。通過回歸結(jié)果可以看出，存款準(zhǔn)備金率和上海銀行間同業(yè)拆借率對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的金融化作用并不完全相同，而且，在各個(gè)分位點(diǎn)上，上海銀行間同業(yè)拆借率的影響都要比存款準(zhǔn)備金率的影響大。

這一結(jié)論與ols回歸得到的結(jié)果一致，這說明相對(duì)于數(shù)量型貨幣政策，價(jià)格型貨幣政策對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的影響更加明顯，尤其是對(duì)金融化程度較高的高新技術(shù)企業(yè)，其作用最大。因此，在利用宏觀貨幣政策進(jìn)行調(diào)控時(shí)，要特別注意對(duì)價(jià)格型貨幣政策的制定。

表3 相關(guān)性分析

表4 存款準(zhǔn)備金率對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的分位回歸結(jié)果

表5 上海銀行間同業(yè)拆借率對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的分位回歸結(jié)果

從ols的回歸結(jié)果和面板分位的回歸結(jié)果來看，存款準(zhǔn)備金率、上海銀行間同業(yè)拆借率和高新技術(shù)企業(yè)的金融化之間主要為負(fù)相關(guān)關(guān)系，這也反映了高新技術(shù)企業(yè)持有金融資產(chǎn)主要是出于投機(jī)性動(dòng)機(jī)，與傅代國(guó)[25]的結(jié)論一致。這主要是因?yàn)楫?dāng)存款準(zhǔn)備金率和上海銀行間同業(yè)拆借率在原來的基礎(chǔ)上上升時(shí)，我國(guó)貨幣政策由寬松狀態(tài)轉(zhuǎn)化為緊縮狀態(tài)，銀根收緊，股票、證券等金融資產(chǎn)的收益將會(huì)下降。由于從金融渠道獲得的收益減少，企業(yè)對(duì)與金融資產(chǎn)的持有意愿下降，企業(yè)金融化程度降低。

2．分組回歸分析

本文按照鞠曉生等[26]的方式，根據(jù)企業(yè)面臨的融資約束將樣本分為兩組分別回歸，結(jié)果如表6、表7 所示。結(jié)果顯示，無論是融資約束大的組還是融資約束小的組，在除0.05分位點(diǎn)之外，其他分位點(diǎn)的上海銀行間同業(yè)拆借率和存款準(zhǔn)備金率與高新技術(shù)企業(yè)的金融化程度均為負(fù)相關(guān)關(guān)系，在0.75分位點(diǎn)和0.95分位點(diǎn)上，這種負(fù)相關(guān)關(guān)系均是顯著的。

這表明不論是融資約束小的高新技術(shù)企業(yè)還是融資約束大的高新技術(shù)企業(yè)，持有金融資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)主要還是投機(jī)性動(dòng)機(jī)；除此之外，兩組的回歸結(jié)果也顯示了上海銀行間同業(yè)拆借率對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的影響均比存款準(zhǔn)備金率的影響大，并沒有受企業(yè)融資約束的影響，其抑制性也隨著分位點(diǎn)的增加而增加，這一結(jié)果和全樣本的結(jié)論一致。同時(shí)，通過分組可以發(fā)現(xiàn)，存款準(zhǔn)備金率、上海銀行間同業(yè)拆借率對(duì)融資約束較大一組的影響系數(shù)均比融資約束較小的一組大，這表明融資約束高的企業(yè)對(duì)金融資產(chǎn)的投資比對(duì)貨幣政策更加敏感，這一結(jié)論也與李順彬[27]一致。

這主要是因?yàn)楫?dāng)貨幣政策由寬松轉(zhuǎn)為緊縮時(shí)，銀行能為企業(yè)提供資金的能力下降，融資約束高的企業(yè)外部投資環(huán)境進(jìn)一步惡化，相對(duì)于融資約束較低的企業(yè)，對(duì)企業(yè)的投資的沖擊也更大[28]。

表6 分組面板分位回歸結(jié)果

五 結(jié)論與建議

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)企業(yè)金融化的研究日漸增多，本文則將視線聚焦到高新技術(shù)行業(yè)，從貨幣政策的角度考慮了不同的貨幣政策對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的異質(zhì)性影響，并以國(guó)內(nèi)138個(gè)高新技術(shù)企業(yè)為樣本，利用面板分位回歸模型對(duì)其年度數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，獲得了數(shù)量型貨幣政策和價(jià)格型貨幣政策對(duì)我國(guó)不同金融化水平的高新技術(shù)企業(yè)的影響。

當(dāng)前，我國(guó)所實(shí)施的兩種貨幣政策均能對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的金融化產(chǎn)生顯著影響，面板分位數(shù)回歸結(jié)果顯示對(duì)于金融化水平較高的高新技術(shù)企業(yè)而言，存款準(zhǔn)備金率與上海銀行間同業(yè)拆借率均與其金融化之間為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且這兩種貨幣政策的抑制作用均隨著分位點(diǎn)的增大而增大，在高分位點(diǎn)處達(dá)到了最大值。這表明我國(guó)的貨幣政策能夠有效地影響高新技術(shù)企業(yè)的金融化水平，具體表現(xiàn)為緊縮的貨幣政策會(huì)顯著抑制高新技術(shù)企業(yè)的金融化程度。其中，以上海銀行間同業(yè)拆借率為代表的價(jià)格型貨幣政策的影響系數(shù)絕對(duì)值要大于以存款準(zhǔn)備金率為代表的數(shù)量型貨幣政策的影響系數(shù)絕對(duì)值，這表明當(dāng)前我國(guó)價(jià)格型貨幣政策對(duì)微觀主體的傳導(dǎo)渠道更為通暢，能夠更加有效地影響高新技術(shù)企業(yè)的金融化。因此，在制定貨幣政策時(shí)，我國(guó)應(yīng)該更加注重價(jià)格型貨幣政策對(duì)微觀主體的影響，要靈活地利用價(jià)格型貨幣政策來實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的支持、引導(dǎo)作用。

分組回歸的結(jié)果顯示，高新技術(shù)企業(yè)所面臨的融資約束越嚴(yán)重，其金融資產(chǎn)的投資決策就更容易受到貨幣政策的影響，并且無論企業(yè)的融資約束是否嚴(yán)重，上海銀行間同業(yè)拆借率、存款準(zhǔn)備金率與高新技術(shù)企業(yè)金融化大體上都是負(fù)相關(guān)。這表明了當(dāng)前我國(guó)高新技術(shù)企業(yè)持有金融資產(chǎn)主要還是出于投機(jī)性動(dòng)機(jī)；同時(shí)，在分組回歸中也驗(yàn)證了價(jià)格型貨幣政策能夠更好地作用于企業(yè)的金融資產(chǎn)配置。

本文為研究當(dāng)前我國(guó)企業(yè)“脫實(shí)向虛”提供了新視角，從微觀層面更為詳細(xì)地闡明了當(dāng)前不同的貨幣政策對(duì)高新技術(shù)企業(yè)金融化的影響。面對(duì)當(dāng)前我國(guó)大量貨幣資金流向房地產(chǎn)、金融行業(yè)的現(xiàn)狀，政府需要深化金融供給側(cè)改革，疏通貨幣政策對(duì)微觀主體的傳導(dǎo)渠道，加大金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)力度，共同構(gòu)建貨幣政策、微觀實(shí)體與資本市場(chǎng)之間穩(wěn)定的三角關(guān)系。

政府還要加大金融監(jiān)管，發(fā)揮銀行等金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)督作用，嚴(yán)密監(jiān)視高新技術(shù)企業(yè)的貸款動(dòng)機(jī)和后續(xù)使用情況，調(diào)整政策引導(dǎo)企業(yè)正確配置金融資產(chǎn)；還需要規(guī)范金融市場(chǎng)，提高銀行等金融機(jī)構(gòu)的資金分配效率，加大對(duì)中小企業(yè)的金融扶持力度，改善具有嚴(yán)重融資困難等問題的企業(yè)外部投資環(huán)境，降低企業(yè)的融資約束和委托代理等問題。