張文宇 （中央財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 北京 100081）

一、引言

近年來，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩，市場(chǎng)供給日益飽和，實(shí)體經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)率逐年走低（郭麗婷，2018）。在現(xiàn)實(shí)業(yè)績(jī)壓力下，為迎合股東業(yè)績(jī)期望、緩解企業(yè)融資約束（Alessandra，2008），部分實(shí)體企業(yè)出現(xiàn)過度增加金融資產(chǎn)投資的傾向，以期取得高于主營(yíng)業(yè)務(wù)收益率的投資回報(bào)，提升企業(yè)整體業(yè)績(jī)表現(xiàn)（蔡明榮，2014）。這在一定程度上導(dǎo)致非金融企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表中金融資產(chǎn)占比日益增長(zhǎng)（王紅建等，2017），形成“實(shí)體企業(yè)金融化”現(xiàn)象。實(shí)體企業(yè)脫實(shí)向虛，不斷將資金投入金融市場(chǎng)來獲取賬面盈利，不僅會(huì)對(duì)企業(yè)自身造成不利影響，造成資金空轉(zhuǎn)，主營(yíng)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)逐步趨于空心化，擠占企業(yè)經(jīng)營(yíng)性長(zhǎng)期投資及研發(fā)投入，最終阻礙主營(yíng)業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展（劉篤池等，2016；王紅建等，2017）；在宏觀經(jīng)濟(jì)層面也會(huì)導(dǎo)致金融業(yè)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)資源錯(cuò)配，甚至可能形成經(jīng)濟(jì)災(zāi)難。

2017年，我國(guó)財(cái)政部發(fā)布了新金融工具準(zhǔn)則，要求按金融資產(chǎn)的業(yè)務(wù)和現(xiàn)金流量特征對(duì)金融資產(chǎn)分類，并進(jìn)行相應(yīng)的會(huì)計(jì)處理。一般認(rèn)為企業(yè)金融化的目的主要包括緩解融資約束和滿足股東對(duì)管理層的期望等（Alessandra，2008；蔡明榮，2014）。與此同時(shí)，現(xiàn)有關(guān)于新金融工具準(zhǔn)則經(jīng)濟(jì)后果的研究發(fā)現(xiàn)新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施會(huì)放大企業(yè)的收益波動(dòng)（張磊，2018），同時(shí)也會(huì)提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，抑制企業(yè)的盈余管理行為。若新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施能夠客觀反映金融收益的波動(dòng)，增加管理層業(yè)績(jī)操縱的難度，則新金融工具準(zhǔn)則的上述作用均會(huì)使企業(yè)實(shí)施金融化的業(yè)績(jī)表現(xiàn)受到影響進(jìn)而影響到企業(yè)的金融化傾向。鑒于此，本文基于漸進(jìn)雙重差分模型探究新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施是否能減緩金融化的速度。同時(shí)基于三階段因果逐步回歸檢驗(yàn)法，探究新金融工具準(zhǔn)則是否能通過客觀公允反映金融資產(chǎn)的波動(dòng)，限制盈余管理的中介效應(yīng)，減緩實(shí)體經(jīng)濟(jì)金融化的速率。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)為以下幾點(diǎn)：首先，本文研究了會(huì)計(jì)準(zhǔn)則變更對(duì)企業(yè)金融化傾向的影響，豐富了會(huì)計(jì)準(zhǔn)則經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究。目前對(duì)新金融工具準(zhǔn)則的研究集中于其對(duì)金融企業(yè)的影響，以及準(zhǔn)則實(shí)施后相應(yīng)的會(huì)計(jì)處理。如田豐（2021）研究了新金融工具準(zhǔn)則對(duì)銀行業(yè)的影響，高誠（2021）研究了新金融工具準(zhǔn)則的預(yù)期信用減值模型在實(shí)務(wù)中的運(yùn)用。但是，鮮有學(xué)者研究新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施對(duì)實(shí)體企業(yè)的影響以及對(duì)金融化的影響，本文的研究能夠?qū)Υ诵纬梢欢ㄓ幸娴难a(bǔ)充。其次，本文從會(huì)計(jì)準(zhǔn)則角度，研究了企業(yè)金融化的影響因素，從影響因素的角度豐富了實(shí)體經(jīng)濟(jì)金融化問題的有關(guān)研究。最后，在實(shí)踐價(jià)值層面，本文的研究結(jié)論對(duì)實(shí)業(yè)企業(yè)的戰(zhàn)略選擇及有關(guān)監(jiān)管部門對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的政策制定具有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、制度背景與假設(shè)提出

（一）制度背景

金融工具準(zhǔn)則的發(fā)展歷程就是限制不理性金融化的歷程。20世紀(jì)80年代前，美國(guó)儲(chǔ)蓄和貸款機(jī)構(gòu)基于歷史成本計(jì)量金融資產(chǎn)，賬面價(jià)值帶來的穩(wěn)固資產(chǎn)基礎(chǔ)假象使得銀行機(jī)構(gòu)無限制擴(kuò)張，最終爆發(fā)了嚴(yán)重的儲(chǔ)蓄與貸款危機(jī)。1990年SEC主席Breeden提出，基于歷史成本的財(cái)務(wù)報(bào)表具有嚴(yán)重的滯后性，無法提供使監(jiān)管機(jī)構(gòu)了解金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)和風(fēng)險(xiǎn)方面情況的信息。FASB于2000年正式在財(cái)務(wù)報(bào)表概念框架層面，將公允價(jià)值作為主要計(jì)量基礎(chǔ)，并于2006年正式頒布SFAS 57《公允價(jià)值計(jì)量》。至此，金融市場(chǎng)的無序化擴(kuò)張得到限制。

隨著我國(guó)多層次資本市場(chǎng)的建設(shè)發(fā)展、金融創(chuàng)新層出不窮，金融工具準(zhǔn)則在適用于會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)時(shí)出現(xiàn)了一些新問題。比如，現(xiàn)行金融工具分類和計(jì)量方法主觀性過強(qiáng)，影響了金融工具會(huì)計(jì)信息的可比性；金融資產(chǎn)的減值基于歷史事實(shí)，無法充分地揭示和防范金融資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)等。對(duì)此，我國(guó)財(cái)政部結(jié)合IASB于2014年發(fā)布的《國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則第9號(hào)——金融工具》，綜合我國(guó)實(shí)際情況，發(fā)布《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第22號(hào)——金融工具確認(rèn)和計(jì)量》《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第23號(hào)——金融資產(chǎn)轉(zhuǎn)移》《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第24號(hào)——套期會(huì)計(jì)》（以下統(tǒng)稱新金融工具準(zhǔn)則）。新金融工具準(zhǔn)則的發(fā)布對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)具有重大意義，其采用專業(yè)的會(huì)計(jì)方法，提供公允可比的金融工具信息，能夠加強(qiáng)金融監(jiān)管，限制金融市場(chǎng)的不理性擴(kuò)張，防范重大金融風(fēng)險(xiǎn)。

（二）假設(shè)提出

新金融工具準(zhǔn)則要求按金融資產(chǎn)的業(yè)務(wù)和現(xiàn)金流量特征對(duì)金融資產(chǎn)進(jìn)行分類，并進(jìn)行相應(yīng)的會(huì)計(jì)處理。黃文婕（2021）認(rèn)為，新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施提高了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，限制了企業(yè)盈余管理的行為。葉建芳等（2009）認(rèn)為，在新金融工具準(zhǔn)則實(shí)施前，持有交易性金融資產(chǎn)和可供出售金融資產(chǎn)的企業(yè)傾向于將金融資產(chǎn)劃分為可供出售金融資產(chǎn)，為盈余管理提供“蓄水池”，在經(jīng)營(yíng)狀況較好時(shí)將金融資本增值作為資本公積，在經(jīng)營(yíng)狀況不良時(shí)處置可供出售金融資產(chǎn)來取得未實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)留存，以達(dá)到平滑利潤(rùn)的盈余管理目的。同時(shí)新金融工具準(zhǔn)則要求按金融資產(chǎn)的業(yè)務(wù)和現(xiàn)金流量特征分為三類：AC（以攤余成本計(jì)量的金融資產(chǎn)）、FVOCI（以公允價(jià)值計(jì)量且其變動(dòng)計(jì)入其他綜合收益的金融資產(chǎn)）和FVTPL（以公允價(jià)值計(jì)量且其變動(dòng)計(jì)入當(dāng)期損益的金融資產(chǎn)），降低了金融資產(chǎn)分類的主觀性，增強(qiáng)了會(huì)計(jì)信息的客觀性和會(huì)計(jì)處理的一致性。同時(shí)FVOCI處置直接進(jìn)入“利潤(rùn)分配——未分配利潤(rùn)”，也在一定程度上壓縮了盈余管理空間。

新金融工具準(zhǔn)則對(duì)金融工具減值模型進(jìn)行了重塑，將金融資產(chǎn)減值由“已發(fā)生損失法”改為“預(yù)期損失法”。邱月華等（2016）研究發(fā)現(xiàn)，三階段的預(yù)期信用減值模型通過在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)前瞻性地計(jì)提信用減值準(zhǔn)備，能夠在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)，緩解發(fā)生減值損失的順周期性，有助于提高金融收益的穩(wěn)定性，促進(jìn)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。但是，張磊（2018）認(rèn)為一部分原分類為可供出售金融資產(chǎn)的股權(quán)投資因?yàn)槲茨芡ㄟ^SPPI測(cè)試被分類為FVTPL，在投資階段資產(chǎn)的公允價(jià)值會(huì)因投資行為而享受估值上升，但隨著企業(yè)生命周期的推進(jìn)，企業(yè)會(huì)因?yàn)樵鲩L(zhǎng)放緩和虧損導(dǎo)致估值下降，一定程度上會(huì)放大投資收益的波動(dòng)性。

盈余管理和金融資產(chǎn)的波動(dòng)性是和企業(yè)金融化進(jìn)程息息相關(guān)的因素。蔡明榮（2014）認(rèn)為，股東價(jià)值觀念壓力會(huì)導(dǎo)致企業(yè)金融化，Alessandra（2008）認(rèn)為，企業(yè)金融化和企業(yè)面臨的融資約束息息相關(guān)。收益波動(dòng)性是權(quán)益資本成本的重要影響因素，通過資本成本作用于股東回報(bào)和投資者投資決策。甄紅線等（2021）認(rèn)為，上市公司存在棘輪效應(yīng)。即上市公司管理層在實(shí)際業(yè)績(jī)遠(yuǎn)超考核目標(biāo)時(shí)，會(huì)向下操作業(yè)績(jī)，降低下期業(yè)績(jī)達(dá)標(biāo)難度，而在業(yè)績(jī)未達(dá)標(biāo)時(shí)，管理層會(huì)向上操作業(yè)績(jī)。同時(shí)，上市公司也會(huì)通過盈余管理達(dá)成融資前提條款或達(dá)成融資的對(duì)賭協(xié)議。

據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：其他條件一定，新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施能夠抑制企業(yè)金融化傾向。

我搶在別人之前拾起傳票，心里明白是怎么回事了。我得鎮(zhèn)住混亂的現(xiàn)場(chǎng)。我說，李書記鬧肚子，這兩天一直帶病堅(jiān)守崗位呢。接著，我即興發(fā)揮把歡迎詞致了，又請(qǐng)嘉賓講話，我應(yīng)變能力還強(qiáng)吧，臨時(shí)決定將行長(zhǎng)一軍，請(qǐng)他作重要指示。行長(zhǎng)滿臉尷尬，對(duì)著麥說，謝謝同學(xué)們，我沒有重要指示，我只有美好的祝愿，祝愿同學(xué)們好好學(xué)習(xí)天天向上！我用喊聲壓住掌聲說，這個(gè)指示還不重要?。∵@曾經(jīng)是毛主席的偉大指示??！

H1a：其他條件一定，新金融工具準(zhǔn)則通過增大金融收益的波動(dòng)，抑制企業(yè)金融化傾向。

H1b：其他條件一定，新金融工具準(zhǔn)則通過減少企業(yè)盈余管理的程度，抑制企業(yè)金融化傾向。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2017—2020年我國(guó)A股上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)作為初始研究樣本。根據(jù)財(cái)政部的要求，境內(nèi)外同時(shí)上市的企業(yè)以及在境外上市并采用國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則或企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則編制財(cái)務(wù)報(bào)告的企業(yè)，自2018年1月1日起施行新金融工具準(zhǔn)則；其他境內(nèi)上市企業(yè)自2019年1月1日起施行新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。這為本文采用漸進(jìn)雙重差分模型研究新金融工具準(zhǔn)則對(duì)企業(yè)金融化的影響提供了較好的研究情境。本文使用的數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，在對(duì)金融類樣本、ST樣本及數(shù)據(jù)缺失樣本進(jìn)行剔除后，最終得到2 900個(gè)公司4年度的數(shù)據(jù)作為研究樣本。為保證研究結(jié)論不受極端值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量采取了上下1%的縮尾處理。

（二）變量定義與模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施對(duì)企業(yè)金融化速度的影響（H1），本文采用模型（1）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)：

參考Beck等（2010）的做法，本文采用漸進(jìn)雙重差分雙向固定效應(yīng)模型，因?yàn)樯鲜泄緢?zhí)行新金融工具準(zhǔn)則是一個(gè)漸進(jìn)的過程，在2018年和2019年分批實(shí)行新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，因此采用漸進(jìn)雙重差分模型能更好地捕捉企業(yè)執(zhí)行新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的動(dòng)態(tài)過程。解釋變量與未觀測(cè)效應(yīng)（U）之間可能存在相關(guān)性。例如，上市公司高管的金融背景、所在行業(yè)的金融化傾向都與金融化速度相關(guān)。如果在模型中不控制未觀測(cè)效應(yīng)的影響，這些未觀測(cè)效應(yīng)將進(jìn)入到隨機(jī)誤差項(xiàng)（ε）中，導(dǎo)致嚴(yán)重的內(nèi)生性問題，因此本文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行Within估計(jì)，消除企業(yè)個(gè)體不隨時(shí)間變化的異質(zhì)性帶來的影響，同時(shí)通過YEAR固定年度效應(yīng)，增加估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

表1 變量描述

根據(jù)模型設(shè)定，TREAT系數(shù)代表新金融工具準(zhǔn)則在企業(yè)實(shí)行后對(duì)企業(yè)金融化速度的影響，若其顯著小于0，則表明新金融工具準(zhǔn)則實(shí)行后會(huì)抑制企業(yè)金融化的速度，反之會(huì)促進(jìn)企業(yè)金融化的速度。

模型（2）為三階段因果逐步回歸雙向固定效應(yīng)模型，ANGENCY為中介變量，分別為金融風(fēng)險(xiǎn)（FSD）或盈余管理（DA），CONTROL為控制變量，包括采用金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)收益率差異（RETURN_DIFF）、金融與實(shí)體風(fēng)險(xiǎn)差異（RISK_DIFF）、公司規(guī)模（SIZE）、盈利能力（ROA）、企業(yè)成長(zhǎng)性（SALES_GROWTH）、托賓 Q（TBQ）。表 2報(bào)告了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

在對(duì)中介效應(yīng)的判斷中，若β系數(shù)、γ系數(shù)、δ系數(shù)同時(shí)顯著且β′系數(shù)顯著，則存在部分中介效應(yīng)，若β系數(shù)、γ系數(shù)、δ系數(shù)同時(shí)顯著，β′系數(shù)不顯著，則存在完全中介效應(yīng)。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）漸進(jìn)雙重差分結(jié)果

表3報(bào)告了對(duì)模型（1）的回歸結(jié)果。由表3可知，變量TREAT的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，在單因素回歸（見列1）及加入控制變量后（見列2）均是如此。實(shí)證回歸結(jié)果表明，新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施顯著降低了企業(yè)金融化速度，實(shí)證回歸結(jié)果證實(shí)了研究假設(shè)1。

表3 漸進(jìn)雙重差分回歸結(jié)果

此外，由控制變量回歸結(jié)果可知，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長(zhǎng)性和盈利能力與企業(yè)金融化速度正向相關(guān)，金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)收益率差異、金融與實(shí)體風(fēng)險(xiǎn)差異與企業(yè)金融化速度負(fù)向相關(guān)。這表明，對(duì)于一些經(jīng)營(yíng)狀況優(yōu)秀、主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)較快、資產(chǎn)雄厚、財(cái)務(wù)狀況較佳的企業(yè)來說，擁有更為豐富的資金，因此金融化的速度較快。同時(shí)隨著金融化的進(jìn)程，金融收益率相對(duì)于實(shí)體收益率存在下降趨勢(shì)。

（二）三階段因果逐步回歸結(jié)果

表4報(bào)告了對(duì)模型（2）的回歸結(jié)果。由表4列（1）—（3）可見，β系數(shù)、γ系數(shù)、δ系數(shù)、β′系數(shù)均在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。表明新金融工具準(zhǔn)則通過減少企業(yè)盈余管理的程度，抑制企業(yè)金融化傾向，且該效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。實(shí)證回歸結(jié)果證實(shí)了研究假設(shè)1b。由表4列（5）可見，TREAT的系數(shù)在10%的統(tǒng)計(jì)水平上不顯著，表明新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施和金融收益的波動(dòng)不相關(guān)，符合前文所述的新金融工具準(zhǔn)則通過預(yù)期信用減值模型的反周期效應(yīng)減少金融收益的波動(dòng)，同時(shí)無法通過SPPI測(cè)試的股權(quán)投資會(huì)放大金融收益的波動(dòng)。因此新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施不存在通過影響金融收益波動(dòng)來影響金融化速度的中介效應(yīng)，假設(shè)1a不成立。即，整體而言，在新金融工具準(zhǔn)則對(duì)企業(yè)金融化傾向的抑制作用中，其主要作用途徑是通過抑制企業(yè)的盈余管理行為實(shí)現(xiàn)的；而受金融市場(chǎng)波動(dòng)不確定性等諸多因素影響，金融收益波動(dòng)的變化并不能解釋新金融工具準(zhǔn)則對(duì)企業(yè)金融化趨勢(shì)的影響。

表4 三階段因果逐步回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

在采用漸進(jìn)雙重差分模型時(shí)，最為重要的假設(shè)是實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在實(shí)驗(yàn)前后具有一致性的發(fā)展趨勢(shì)，才能檢測(cè)政策實(shí)施后造成的影響。若實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組存在系統(tǒng)性差異，將嚴(yán)重影響結(jié)論的可信度。因此本文參考Beck等（2010）的做法，對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行ESA平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。

表5報(bào)告了對(duì)ESA模型的回歸結(jié)果。由表5可見，變量PRE_TREAT_YEAR1的回歸系數(shù)在10%的統(tǒng)計(jì)水平上不顯著，變量TREAT_YEAR1、TREAT_YEAR2的回歸系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著且其絕對(duì)水平逐漸減小，表明實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在實(shí)驗(yàn)前后具有一致性的發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)隨著時(shí)間發(fā)展，新金融工具準(zhǔn)則對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用在逐年減小。實(shí)證回歸結(jié)果證實(shí)了實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的平行趨勢(shì)。

表5 漸進(jìn)DID平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

（二）標(biāo)準(zhǔn) DID（StandardDID）檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施能減緩企業(yè)金融化速度結(jié)論的穩(wěn)健性，本文采用標(biāo)準(zhǔn)DID模型進(jìn)行二次檢驗(yàn)。其中自變量TREAT的含義為企業(yè)是否為執(zhí)行新準(zhǔn)則的實(shí)驗(yàn)組，取1表示為執(zhí)行新準(zhǔn)則的實(shí)驗(yàn)組，取0表示為未執(zhí)行新準(zhǔn)則的對(duì)照組。Post的含義為財(cái)政部是否頒布新準(zhǔn)則，2018年前為0，2018年后為1。

漸進(jìn)雙重差分模型的核心解釋變量為TREAT，其與個(gè)體和時(shí)間相關(guān)，因此能動(dòng)態(tài)反映政策執(zhí)行的過程，標(biāo)準(zhǔn)DID模型的核心解釋變量為TREAT*POST，TREAT不隨時(shí)間變化，因此只能反映政策實(shí)施的靜態(tài)過程。因?yàn)?019年所有上市公司均實(shí)行新金融工具準(zhǔn)則，因此本文截取2015年至2018年的上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，剔除了金融行業(yè)和ST樣本，并對(duì)企業(yè)個(gè)體層面的連續(xù)變量采取了1%的縮尾處理，同時(shí)剔除了有缺失值的樣本。若改變時(shí)間和模型后結(jié)論依舊顯著成立，即證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

標(biāo)準(zhǔn)DID模型成立的前提條件是實(shí)驗(yàn)組和控制組在政策發(fā)布前具有平行趨勢(shì)。在ESA平行趨勢(shì)檢驗(yàn)中（表6），PRE_TREAT_YEAR1，PRE_TREAT_YEAR2的系數(shù)在10%的統(tǒng)計(jì)水平上不顯著，表明新金融工具準(zhǔn)則實(shí)施前對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的金融化速度具有平行的趨勢(shì)。

表6 標(biāo)準(zhǔn)DID平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

表7中列（1）POST*TREAT的系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)，表明新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施減緩了企業(yè)金融化的速度。通過采取反事實(shí)檢驗(yàn)，將金融工具準(zhǔn)則發(fā)布時(shí)間提前一年和兩年，POST*TREAT的系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上均不顯著，表明是新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)行而不是其他事件減緩了企業(yè)金融化的速率。

在標(biāo)準(zhǔn)DID模型中，依據(jù)是否執(zhí)行新金融工具準(zhǔn)則設(shè)置了對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組，這種分組方式雖然通過了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，并采用雙重差分法獲得了相關(guān)結(jié)論，且反事實(shí)檢驗(yàn)也支持了相關(guān)結(jié)論的穩(wěn)健性，但是這一過程中仍可能存在自選擇因素的干擾。為進(jìn)一步驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)DID模型得出結(jié)論的穩(wěn)健性，本文通過傾向匹配得分法（PSM）進(jìn)行分組，繼而采用雙重差分法進(jìn)行再檢驗(yàn)。具體地，分別以2015—2018年為匹配年份，采用1∶4的不放回抽樣方式為執(zhí)行新金融工具準(zhǔn)則的公司選擇了最為相似的非執(zhí)行新金融工具準(zhǔn)則的公司作為對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比分析，去除不匹配樣本后，最終研究樣本為434個(gè)。基于上述PSM，采用DID方法進(jìn)行再檢驗(yàn)，即構(gòu)成了PSM-DID的檢驗(yàn)方式，在表7列（4）中報(bào)告了相應(yīng)的回歸結(jié)果。POST*TREAT的系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)，表明在運(yùn)用PSM-DID方法檢驗(yàn)后，能夠得出新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施減緩了企業(yè)金融化速度的結(jié)論。

表7 標(biāo)準(zhǔn)DID檢驗(yàn)與反事實(shí)檢驗(yàn)、PSM-DID檢驗(yàn)

通過上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)可知，本文研究結(jié)論整體穩(wěn)健。

六、結(jié)論及建議

為檢驗(yàn)新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施是否能抑制企業(yè)金融化趨勢(shì)，本文從盈余管理和放大金融收益波動(dòng)的路徑效應(yīng)進(jìn)行了分析。選取2017—2020年我國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施能減緩企業(yè)金融化速度。新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施通過抑制企業(yè)盈余管理的行為，限制管理層通過金融工具進(jìn)行業(yè)績(jī)平滑的動(dòng)機(jī)，進(jìn)而限制企業(yè)金融化的進(jìn)程。但是受金融市場(chǎng)波動(dòng)不確定性等諸多因素影響，盡管金融資產(chǎn)收益的波動(dòng)性與企業(yè)金融化的速度存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，新金融工具準(zhǔn)則的實(shí)施和金融收益的波動(dòng)并無相關(guān)性，金融收益波動(dòng)的變化并不能解釋新金融工具準(zhǔn)則對(duì)企業(yè)金融化趨勢(shì)的影響。

本文的研究結(jié)論具有如下啟示價(jià)值：企業(yè)金融化的部分動(dòng)機(jī)在于管理者試圖通過盈余管理操縱業(yè)績(jī)。因此，財(cái)政部在制定金融工具準(zhǔn)則時(shí)，要與真實(shí)反映金融投資的實(shí)質(zhì)、公允可比地反映金融投資業(yè)績(jī)的原則相適應(yīng)。這不僅有助于提供符合財(cái)務(wù)報(bào)表利益相關(guān)者需求的高質(zhì)量會(huì)計(jì)信息，同時(shí)能夠促進(jìn)金融審慎監(jiān)管，維持市場(chǎng)有序運(yùn)行，防范重大金融風(fēng)險(xiǎn)。