莊旭東 王仁曾

摘 要：金融發(fā)展是企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)配置所考慮的核心因素。近年來，金融科技發(fā)展對金融市場以及金融服務(wù)業(yè)務(wù)的供給方式產(chǎn)生了巨大沖擊，這勢必會對企業(yè)金融投資選擇帶來影響。文章以中國企業(yè)微觀數(shù)據(jù)為研究對象，基于企業(yè)金融投資動機(jī)視角，分析金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，中國企業(yè)進(jìn)行金融投資的主要動機(jī)是利潤追逐，而非預(yù)防性儲備，金融科技發(fā)展會加劇投機(jī)性逐利動機(jī)，促使企業(yè)偏好金融投資活動，加劇了“脫實向虛”問題，該核心結(jié)論在進(jìn)行一系列穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗之后依然成立。進(jìn)一步的研究表明，金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資活動的正效應(yīng)在小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)樣本中更大更顯著，而且金融科技發(fā)展對風(fēng)險承擔(dān)水平更高企業(yè)的金融投資行為促進(jìn)作用越大，企業(yè)金融投資的投機(jī)性逐利動機(jī)被再次驗證。此外，檢驗影響機(jī)制后發(fā)現(xiàn)，金融科技發(fā)展通過改善金融投資收益增強(qiáng)了企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，進(jìn)而加劇了企業(yè)金融化問題。本研究從金融創(chuàng)新角度挖掘企業(yè)金融投資行為的驅(qū)動因素以及相關(guān)治理措施，深入分析金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響，有助于厘清并驗證中國企業(yè)金融投資行為的動機(jī)，進(jìn)一步梳理中國金融科技創(chuàng)新的發(fā)展問題與治理邏輯，為政府合理引導(dǎo)金融科技發(fā)展、避免經(jīng)濟(jì)“脫實向虛”提供了經(jīng)驗證據(jù)與思考方向，具有一定的參考價值。

關(guān)鍵詞：金融科技 企業(yè)金融投資 企業(yè)金融化 脫實向虛 金融投資收益

DOI：10.19592/j.cnki.scje.400077

JEL分類號：G20，G31? ?中圖分類號：F832，F(xiàn)275

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1000 - 6249（2023）02 - 090 - 20

一、引言

近年來，金融科技發(fā)展迅猛，給金融領(lǐng)域帶來了巨大的沖擊和變革，受到各個國家政府和機(jī)構(gòu)高度重視。中國政府也一直致力于金融科技的探索。隨著《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃監(jiān)督指導(dǎo)意見》等政策頒布，金融科技產(chǎn)品正式成為國家政策引導(dǎo)方向，新一代信息技術(shù)開始受到重視，數(shù)據(jù)治理被視為重要的制度性建設(shè)與基礎(chǔ)性工作。隨著金融科技概念逐漸深入中國，業(yè)界涌現(xiàn)了一批以新一代信息技術(shù)為核心、為金融創(chuàng)新服務(wù)的科技企業(yè)。2017年5月，中國人民銀行成立金融科技委員會，旨在切實做好金融科技發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃與政策指引，引導(dǎo)新技術(shù)在金融領(lǐng)域的正確使用。中國金融科技在經(jīng)歷野蠻生長后進(jìn)入了市場調(diào)整期，伴隨著金融科技領(lǐng)域數(shù)條監(jiān)管政策落地，相關(guān)細(xì)分領(lǐng)域的監(jiān)管框架逐步完善，行業(yè)規(guī)范得到進(jìn)一步提升。2019年8月，中國人民銀行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019—2021年）》，強(qiáng)調(diào)充分發(fā)揮金融科技賦能作用，推動中國金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。其作為首份規(guī)范金融科技發(fā)展的頂層文件，給予金融科技相當(dāng)高的政策定位，金融科技發(fā)展自此進(jìn)入健康有序、穩(wěn)步增長的新時期。在此期間，學(xué)術(shù)界也給予金融科技廣泛關(guān)注，不少文獻(xiàn)討論了金融科技發(fā)展對實體企業(yè)層面帶來影響與沖擊，然而金融科技發(fā)展與企業(yè)金融投資互動關(guān)系的相關(guān)研究還比較有限，因此本文著重關(guān)注這一方面。

當(dāng)前，中國金融、房地產(chǎn)等行業(yè)具有超額利潤率已是不爭的事實。在資本逐利動機(jī)驅(qū)使下，越來越多的實體企業(yè)脫離原本的主營業(yè)務(wù)，加入金融投資活動行列，大量的資源脫離實體經(jīng)濟(jì)部門逆向流入金融等虛擬化程度較高的領(lǐng)域。中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展所面臨的“脫實向虛”問題已不容忽視。但是，學(xué)術(shù)界目前對導(dǎo)致該問題的實體企業(yè)金融投資行為的驅(qū)動因素以及治理措施討論還比較有限，主要圍繞企業(yè)層面對企業(yè)金融投資的影響因素展開分析（杜勇等，2019；李馨子等，2019）。雖然有部分學(xué)者關(guān)注到外部環(huán)境對企業(yè)金融投資的作用效果（彭俞超等，2018），但是相關(guān)研究較少聚焦于金融服務(wù)、金融發(fā)展等外部影響因素，而且一般站在傳統(tǒng)金融服務(wù)視角，分析角度相對有限。金融發(fā)展是企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)配置所考慮的核心因素，隨著新一代信息技術(shù)在金融領(lǐng)域的融合發(fā)展，金融科技之于傳統(tǒng)金融領(lǐng)域的巨大沖擊也可能會對企業(yè)金融投資決策帶來影響。一方面，金融科技可能通過拓寬投融資渠道、降低財務(wù)風(fēng)險來影響企業(yè)金融投資行為的預(yù)防性儲備動機(jī)；另一方面，金融科技也可能通過降低金融投資成本、改善金融投資回報影響了企業(yè)金融投資行為的投機(jī)性逐利動機(jī)。因此，本文認(rèn)為從金融科技視角探討企業(yè)金融投資行為的驅(qū)動因素以及規(guī)避措施是至關(guān)重要的。

相較于已有文獻(xiàn)，本研究主要的邊際貢獻(xiàn)可能在于：第一，當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)于金融科技發(fā)展對微觀企業(yè)的影響進(jìn)行了較為廣泛討論，但關(guān)于金融科技發(fā)展與企業(yè)金融投資互動關(guān)系的相關(guān)文獻(xiàn)還比較有限，特別是鮮有研究從金融發(fā)展角度挖掘企業(yè)金融投資行為的驅(qū)動因素以及相關(guān)治理措施，本文實證分析金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響，豐富了從微觀層面討論金融科技發(fā)展經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)文獻(xiàn)，也從金融科技視角擴(kuò)展了企業(yè)金融化動機(jī)及治理的相關(guān)研究，具有重要的理論價值。第二，中國金融科技發(fā)展正走在世界的前列，除了要積極把握金融科技創(chuàng)新的發(fā)展機(jī)遇，更重要的是要強(qiáng)調(diào)監(jiān)管防范其可能對中國金融穩(wěn)定運行帶來的沖擊，然而現(xiàn)有研究更多地集中在討論金融科技發(fā)展帶來的正向作用，較少地關(guān)注金融科技發(fā)展可能存在的負(fù)面沖擊，本文基于中國特色背景深入討論金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響機(jī)制以及各類異質(zhì)性影響，挖掘并厘清中國企業(yè)金融投資行為的動機(jī)，進(jìn)一步梳理中國金融科技創(chuàng)新的發(fā)展問題與治理邏輯，為政府合理引導(dǎo)金融科技發(fā)展、緩解經(jīng)濟(jì)“脫實向虛”問題提供了經(jīng)驗證據(jù)與思考方向，具有重要的現(xiàn)實意義。

本文余下部分結(jié)構(gòu)安排為：第二部分是理論基礎(chǔ)；第三部分是研究設(shè)計；第四部分是實證分析；第五部分是進(jìn)一步研究；第六部分是結(jié)論及建議。

二、理論基礎(chǔ)

（一）文獻(xiàn)綜述

“脫實向虛”的金融化問題是由于金融領(lǐng)域在經(jīng)濟(jì)政策、經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)收益等方面影響力上升，眾多微觀企業(yè)金融投資行為共同作用的結(jié)果。金融發(fā)展是企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)配置所考慮的核心因素，而金融科技發(fā)展對金融市場以及金融服務(wù)業(yè)務(wù)的供給方式產(chǎn)生了巨大沖擊，這勢必會對企業(yè)金融投資選擇帶來影響。已有研究將企業(yè)金融投資的動機(jī)主要歸結(jié)為以下兩個方面：一是預(yù)防性儲備動機(jī)，即為應(yīng)對未來不確定性、降低經(jīng)營風(fēng)險，考慮到金融資產(chǎn)具有較強(qiáng)的變現(xiàn)能力和較低的調(diào)整成本，企業(yè)會選擇進(jìn)行金融投資，在增強(qiáng)增加企業(yè)資產(chǎn)流動性的同時實現(xiàn)資本的保值、增值（Soener， 2015；Kliman and Williams， 2015；楊松令等，2019）；二是投機(jī)性逐利動機(jī)，即實業(yè)利潤的持續(xù)下降與金融資產(chǎn)收益的爆發(fā)增長，使得管理者在面對短期業(yè)績考核壓力時，更愿意以犧牲實體經(jīng)濟(jì)投資為代價，選擇進(jìn)行金融投資追求短期的高回報（彭俞超等，2018；Sen and Dasgupta， 2018；段軍山、莊旭東，2021）?；诖?，本文從企業(yè)金融投資動機(jī)出發(fā)，分析金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響，根據(jù)已有研究理論并結(jié)合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實來完善本文的假設(shè)。

（二）理論分析

基于企業(yè)預(yù)防性儲備動機(jī)視角，金融科技發(fā)展可能會抑制企業(yè)金融投資，緩解“脫實向虛”問題。金融科技依托其獨特的技術(shù)優(yōu)勢，能從根本上改善證券登記、交易、清算、結(jié)算等環(huán)節(jié)的金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（Chiu and Koeppl， 2019），變革傳統(tǒng)的融資與支付方式以拓寬企業(yè)融資渠道（Yosepha， 2018），并且能緩解傳統(tǒng)金融服務(wù)下的信息不對稱問題，發(fā)揮其普惠性質(zhì)將傳統(tǒng)的“長尾”客戶納入服務(wù)對象，逐步擴(kuò)大信貸業(yè)務(wù)規(guī)模（Rasheed and Siddiqui， 2019），有助于提高金融服務(wù)的覆蓋率與可得性。更為豐富的融資渠道與便利的金融服務(wù)，可能有助于降低企業(yè)的預(yù)防性儲備動機(jī)，即企業(yè)會考慮削減自身的金融投資。此外，金融科技發(fā)展還可能有利于緩解企業(yè)財務(wù)風(fēng)險，進(jìn)而抑制企業(yè)的金融投資行為。金融科技為企業(yè)提供了充足的資金資源，能幫助改善投資不足引起的非效率投資，與此同時，金融科技發(fā)展帶來的數(shù)字技術(shù)深入應(yīng)用還有利于改善信息不對稱問題，緩解委托代理問題，通過約束管理者以避免企業(yè)進(jìn)行非效率投資。這些非效率投資的減少有助于緩解企業(yè)財務(wù)風(fēng)險（夏子航等，2015），可能有助于避免預(yù)防性儲備動機(jī)帶來的企業(yè)金融投資選擇。

然而，近年來，在整體經(jīng)濟(jì)不景氣以及不確定性不斷攀升的背景下，金融部門與實體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系日益微妙，基于金融渠道的利潤積累已逐漸成為企業(yè)盈利的主導(dǎo)模式（黃瓊宇等，2021），中國企業(yè)進(jìn)行金融投資的主要動機(jī)也更可能為投機(jī)逐利，而非預(yù)防性儲蓄（彭俞超等，2018；段軍山、莊旭東，2021）?；谄髽I(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)視角，金融科技發(fā)展則可能會促進(jìn)企業(yè)金融投資，進(jìn)而加劇了“脫實向虛”問題。金融投資十分依賴準(zhǔn)確而有效的市場信息，而金融科技發(fā)展帶來的沖擊正逐漸從生產(chǎn)流程上改變傳統(tǒng)的金融信息供給格局（丁娜等，2020）。傳統(tǒng)的金融信息供應(yīng)來源于分析師，然而中國的分析師基本供職于擁有多種業(yè)務(wù)的大型券商，存在較為嚴(yán)重的利益沖突問題（曹勝、朱紅軍，2011），其所提供的報告有效信息含量低且存在樂觀偏差（伍燕然等，2012）。而隨著金融科技迅速發(fā)展，聚焦于金融信息整合與服務(wù)投資咨詢領(lǐng)域的金融科技平臺不斷涌現(xiàn)，各類基于海量數(shù)據(jù)與新一代信息技術(shù)的自動化研究、智能投顧、量化投資等專業(yè)咨詢服務(wù)也易于獲得，金融信息的獲取及傳播方式得到了革新。這一定程度上增加了金融信息的供給，加劇了金融市場信息生產(chǎn)領(lǐng)域與投資咨詢的市場競爭，這有助于提高傳統(tǒng)分析師的信息質(zhì)量（Merkley et al.， 2017），進(jìn)而使得投資者能夠獲得更加全面而有效的信息，改善企業(yè)金融投資回報，基于投機(jī)性逐利動機(jī)企業(yè)也更愿意選擇將資源投放到金融市場獲取高回報。而且，金融科技發(fā)展有助于抑制管理層、信息披露等公司違規(guī)行為（牟衛(wèi)衛(wèi)、劉克富，2021），并且通過克服外部環(huán)境惡化、內(nèi)部治理不善等負(fù)面影響，降低股價崩盤的可能性（吳非等，2020），這均有助于金融市場穩(wěn)定，企業(yè)的金融投資風(fēng)險更小，也會更愿意參與金融投資活動追求短期高額利潤。此外，金融科技發(fā)展還有助于貸款機(jī)構(gòu)有效解決信息不對稱問題，提高風(fēng)險信息處理能力（Heiskanen， 2017），進(jìn)而減少各類風(fēng)險帶來的損失，降低企業(yè)融資成本。易獲得的資金、較低廉的成本帶來了短期回報的高利潤空間，使得更可能觸發(fā)“凡勃倫效應(yīng)”，即資金資源由于容易獲得而不被珍惜，加劇了企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，企業(yè)可能不會選擇“物盡其用”地發(fā)展主業(yè)，特別是在金融投資回報高、金融信息易于獲得的情況下更容易選擇將其用以金融投資。

基于以上推論，本文認(rèn)為，一方面，金融科技發(fā)展可能通過拓寬融資渠道、減少財務(wù)風(fēng)險來降低預(yù)防性儲備動機(jī)，進(jìn)而減少企業(yè)金融投資活動；另一方面，金融科技發(fā)展也可能通過改善金融投資回報加劇了企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)金融投資。對中國企業(yè)而言，金融科技發(fā)展之于企業(yè)金融投資行為具有何種沖擊還尚未有定論。因此，本文提出如下一對研究假說：

假說A：金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資具有抑制作用，緩解了“脫實向虛”問題。

假說B：金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資具有促進(jìn)作用，加劇了“脫實向虛”問題。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以中國A股市場的上市企業(yè)為研究對象，根據(jù)公司注冊所在地與金融科技發(fā)展的地級市（或直轄市）數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，構(gòu)建了2011—2018年的面板數(shù)據(jù)集。為了保證樣本數(shù)據(jù)的科學(xué)性與可靠性，本文還對數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：一是剔除數(shù)據(jù)不全的上市公司；二是剔除金融行業(yè)的上市公司；三是剔除ST、PT公司樣本；四是剔除了資不抵債的公司樣本；五是對連續(xù)變量做上下1%的縮尾處理。其中，金融科技發(fā)展數(shù)據(jù)來自基于金融科技相關(guān)關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)，用地區(qū)層面數(shù)據(jù)則來自中國國家統(tǒng)計局，其余用以變量衡量、樣本分類的企業(yè)層面信息、財務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）變量衡量與說明

1.企業(yè)金融投資

本文主要從企業(yè)金融投資出發(fā)，探討金融科技發(fā)展是否加劇企業(yè)金融化問題，因此將企業(yè)金融投資界定為企業(yè)進(jìn)行相應(yīng)的金融資產(chǎn)配置行為，借鑒段軍山、莊旭東（2021）研究的做法，用企業(yè)持有金融資產(chǎn)所占總資產(chǎn)比率衡量被解釋變量企業(yè)金融投資（Finratio）。參考杜勇等（2017）對該變量的設(shè)計，企業(yè)金融資產(chǎn)包括以下6個部分，分別為交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款凈額、可供出售金融資產(chǎn)凈額、持有至到期投資凈額、投資性房地產(chǎn)凈額。此外，本文還選擇用下一期的企業(yè)持有金融資產(chǎn)所占比率衡量被解釋變量企業(yè)金融投資（Finratio_lag）進(jìn)行滯后影響估計，一定程度上有助于緩解逆向因果的內(nèi)生性問題。而且，考慮到投資性房地產(chǎn)具有的特殊性，參考胡海峰等（2020）的做法，本文還在原企業(yè)金融資產(chǎn)定義的基礎(chǔ)上剔除了投資性房地產(chǎn)部分，重新衡量被解釋變量企業(yè)金融投資（Finratio_rej），進(jìn)行替代變量穩(wěn)健性檢驗。

2.金融科技發(fā)展

本文探討的是地區(qū)金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資產(chǎn)生的影響，考慮到網(wǎng)絡(luò)引擎搜索數(shù)據(jù)是基于眾多個體需求的數(shù)據(jù)，其具有較強(qiáng)的客觀性，而且互聯(lián)網(wǎng)搜索行為數(shù)據(jù)能較好地反映發(fā)展現(xiàn)狀（Siliverstovs and Wochner， 2018），有助于宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測（劉濤雄、徐曉飛，2015），因此借鑒盛天翔、范從來（2020）、李春濤等（2020）的方法，基于金融科技相關(guān)關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)對地區(qū)金融科技發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建。考慮到本文選擇衡量地區(qū)金融科技發(fā)展的整體基本狀況，參考已有研究并結(jié)合百度搜索指數(shù)的數(shù)據(jù)可得性1，選擇了“金融科技”、“互聯(lián)網(wǎng)金融”、“大數(shù)據(jù)”、“區(qū)塊鏈”、“云計算”、“人工智能”、“生物識別”7個關(guān)于金融科技直接稱呼或基礎(chǔ)技術(shù)的關(guān)鍵詞，基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取了各關(guān)鍵詞在地級市（或直轄市）層面的百度搜索指數(shù)。本文為了使數(shù)據(jù)更具代表性，綜合考慮采用“PC +移動”搜索指數(shù)。并將同一城市層面的所有關(guān)鍵詞搜索結(jié)果數(shù)量加總，得到的總搜索指數(shù)再除以各地級市年末總?cè)丝跀?shù)，用其衡量解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）。本文也用金融科技總搜索指數(shù)加1的自然對數(shù)值重新衡量解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech_log）以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。此外，為了保證研究結(jié)論可靠性，參考邱晗等（2018）、宋敏等（2021）的做法，本文還嘗試采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（Fintech_df）、數(shù)字金融使用深度（Fintech_dep）替代原解釋變量進(jìn)行模型估計，做穩(wěn)健性檢驗。

3.其他控制變量

參考已有的研究，本文還引進(jìn)了如下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size），用總資產(chǎn)的自然對數(shù)值衡量；資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），用總負(fù)債除以總資產(chǎn)衡量；盈利能力（Roa），用凈利潤與總資產(chǎn)平均余額比值衡量；融資約束（Fc），參考Whited and Wu（2006）方法計算WW指數(shù)進(jìn)行衡量；托賓q值（Tq），用市值與總資產(chǎn)的比值衡量；董事會規(guī)模（Board），用董事會人數(shù)的自然對數(shù)值衡量；董事會結(jié)構(gòu)（Indep），用獨立董事人數(shù)與董事會人數(shù)比例衡量；賬面市值比（Bm），用賬面價值與總市值比例衡量；股權(quán)集中度（Top），用第一大股東持股數(shù)量占比衡量。

（三）模型設(shè)計與說明

基于前文提出的研究假設(shè)，本文構(gòu)建了以企業(yè)金融投資（Finratio）為被解釋變量、金融科技發(fā)展（Fintech）為解釋變量的基準(zhǔn)回歸模型如下：

[Finratioi，t=β0+β1Fintechi，t+kδkControli，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中，下標(biāo)i表示各個企業(yè)，下標(biāo)t表示各個年度，Controli，t代表上述所有的控制變量集，ε代表殘差項。本文通過引入年度虛擬變量、行業(yè)虛擬變量、城市虛擬變量分別控制時間效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)2，此外考慮遺漏變量問題，還進(jìn)一步控制時間效應(yīng)和個體效應(yīng)進(jìn)行模型估計。基于前文的理論分析，若解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的系數(shù)顯著為負(fù)，代表企業(yè)金融投資傾向于預(yù)防性儲備動機(jī)，金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資具有抑制作用，有助于緩解“脫實向虛”問題；若解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的系數(shù)顯著為正，則代表企業(yè)金融投資傾向于投機(jī)性逐利動機(jī)，金融科技發(fā)展會促使企業(yè)進(jìn)行金融投資，加劇了“脫實向虛”問題。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表1報告了研究變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表1可以看出，被解釋變量企業(yè)金融投資（Finratio）的均值為3.30%，最高值達(dá)到了38.59%，下一期的企業(yè)金融投資變量（Finratio_lag）的均值為3.87%，最高值則達(dá)到了41.79%，說明中國非金融上市企業(yè)金融投資占有越來越重要的位置。從解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech、Fintech_log、Fintech_df、Fintech_dep）統(tǒng)計結(jié)果可以看出，近些年金融科技發(fā)展迅猛，相關(guān)問題的探討十分必要。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表2顯示了基準(zhǔn)回歸模型的估計結(jié)果。第（1）列報告了基于原始數(shù)據(jù)的估計，不加入控制變量，也不控制時間效應(yīng)與行業(yè)效應(yīng)，解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的估計系數(shù)為0.7747，在1%的水平上顯著。在第（2）列中，在添加了企業(yè)財務(wù)特征層面與組織管理特征層面的控制變量組后，此時解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的估計系數(shù)為0.6801，依舊在1%的水平上顯著。在第（3）列、第（4）列和第（5）列中，逐漸引入時間虛擬變量、行業(yè)虛擬變量與城市虛擬變量，即在第（5）列的模型估計中同時控制了時間效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)，此時解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的估計系數(shù)為0.2178，在5%的水平上顯著。進(jìn)一步地，在控制個體效應(yīng)和時間效應(yīng)后，如第（6）列所示，模型解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的估計系數(shù)為0.2249，仍在5%的水平上顯著。整體上看，金融科技發(fā)展與企業(yè)金融投資之間存在著統(tǒng)計學(xué)意義上高度顯著的經(jīng)濟(jì)關(guān)系。而且，解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的系數(shù)在整個模型估計過程中始終為正，也反映了該估計結(jié)果是較為穩(wěn)健的。綜上，金融科技發(fā)展促進(jìn)了企業(yè)金融投資活動，加劇了“脫實向虛”問題，研究假設(shè)B得到驗證。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.更換變量衡量指標(biāo)模型估計

第一，考慮到金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資可能存在滯后影響，并且被解釋變量采用下一期衡量進(jìn)行滯后項估計，在一定程度上能緩解內(nèi)生性問題。因此，本文選擇用下一期的企業(yè)持有金融資產(chǎn)所占比率衡量被解釋變量企業(yè)金融投資（Finratio_lag），替代原被解釋變量進(jìn)行模型估計。表3的第（1）列報告了其估計結(jié)果，說明金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的滯后影響顯著為正，與前文研究結(jié)論保持一致，體現(xiàn)了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。第二，考慮到投資性房地產(chǎn)具有的特殊性，參考胡海峰等（2020）相關(guān)做法，本文在原企業(yè)金融資產(chǎn)定義的基礎(chǔ)上剔除了投資性房地產(chǎn)部分，重新衡量被解釋變量企業(yè)金融投資（Finratio_rej）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，表3的第（2）列顯示了模型的估計結(jié)果，可以看出該估計結(jié)果與前文保持一致，即在更換了企業(yè)金融投資的測度方式之后，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。第三，本文采用了金融科技總搜索指數(shù)的自然對數(shù)值重新衡量解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech_log）以進(jìn)行替代變量模型估計。表3的第（3）列報告了該穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，可以看出該估計結(jié)果與前文保持一致，即金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響顯著為正，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。第四，參考邱晗等（2018）、宋敏等（2021）的做法，本文選擇北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)、子指數(shù)數(shù)字金融使用深度分別對地區(qū)金融科技發(fā)展水平進(jìn)行重新衡量，作為原解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的替代指標(biāo)（Fintech_df、Fintech_dep）進(jìn)行模型估計。從表3的第（4）列和第（5）列估計結(jié)果可以看出，解釋變量系數(shù)顯著為正，即在更換了金融科技發(fā)展的測度方式之后，研究結(jié)論與前文保持一致，體現(xiàn)了結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.縮小企業(yè)樣本區(qū)間模型估計

第一，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)上市要求往往更加寬松，但其所受監(jiān)管更為嚴(yán)格，而且創(chuàng)業(yè)板企業(yè)保持著較高的研發(fā)支出，高于市場平均水平，具有一定的特殊性，其對金融投資方面的決策選擇與動機(jī)可能相較于其他企業(yè)有所不同。另外，相較于其他行業(yè)，制造業(yè)企業(yè)對固定資產(chǎn)、研發(fā)創(chuàng)新等方面投資較為依賴，其對金融投資選擇可能有所不同，具有一定的特殊性。因此，為了考量特殊樣本可能對研究結(jié)論造成的影響，本文選擇創(chuàng)業(yè)板、制造業(yè)的企業(yè)樣本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行模型估計，進(jìn)一步檢驗?zāi)Ｐ徒Y(jié)論的穩(wěn)定性。從表4的第（1）列和第（2）列可以看出，得到的結(jié)果與上述研究結(jié)論相符，說明得到的研究結(jié)論較為可靠。第二，2008年發(fā)生的金融危機(jī)與隨之推出的“四萬億投資”政策對中國企業(yè)投資造成了持續(xù)影響。因此，為了排除特殊事件沖擊對研究結(jié)論的影響，本文選擇剔除金融危機(jī)發(fā)生后三年樣本，即基于年份子區(qū)間2012—2018年樣本進(jìn)行模型估計，得到的估計結(jié)果如表4的第（3）列所示，與之前的結(jié)論保持一致。另外，2015年“千股跌?！钡闹袊蔀?zāi)也很大程度上會對金融科技的發(fā)展與企業(yè)的金融投資決策帶來沖擊。因此，參考唐松等（2020）的做法，本文選剔除2015年的樣本企業(yè)進(jìn)行模型估計。從表4的第（4）列可以看出，估計結(jié)果與之前的結(jié)論保持一致，體現(xiàn)了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。第三，本文還嘗試排除特殊政策沖擊的影響。2016年、2017年發(fā)布的《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃監(jiān)督指導(dǎo)意見》和《中國金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》等相關(guān)政策，使得金融科技產(chǎn)品正式成為國家政策引導(dǎo)方向，對信息技術(shù)之于金融領(lǐng)域的地位帶來巨大沖擊。因此，為了排除該特殊事件對研究結(jié)論造成的影響，本文選擇剔除2016年、2017年的樣本重新進(jìn)行模型估計。從表4的第（5）列可以看出，得到的結(jié)論與前文結(jié)果依然保持一致，較好地反映研究結(jié)論的穩(wěn)健性。第四，考慮到上市企業(yè)可能存在辦公所在地與注冊所在地不一致的情況，為了避免該因素對研究結(jié)論的影響，本文還進(jìn)一步剔除兩者不一致的企業(yè)樣本進(jìn)行模型估計，檢驗結(jié)果如表4的第（6）列所示，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

3.考慮遺漏變量問題模型估計

盡管本文設(shè)置了雙向固定效應(yīng)模型控制了企業(yè)個體效應(yīng)一定程度上緩解了遺漏變量問題，但本文認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、市場化進(jìn)程與金融發(fā)展?fàn)顩r等地區(qū)層面因素仍可能對金融科技發(fā)展與企業(yè)金融化產(chǎn)生影響，可能存在的遺漏變量問題。因此，本文在原模型的基礎(chǔ)上引入了經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、市場化進(jìn)程和金融發(fā)展水平三個省級層面的控制變量，分別用地區(qū)GDP的自然對數(shù)值、中國市場化指數(shù)和經(jīng)地區(qū)GDP標(biāo)準(zhǔn)化的各省份銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點數(shù)量進(jìn)行衡量1。表5的第（1）列、第（2）列和第（3）列報告了分別引入各個地區(qū)控制變量后的模型估計結(jié)果，解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的估計系數(shù)高度顯著為正，在第（4）列的模型估計中同時控制了所有地區(qū)控制變量，研究結(jié)論依舊保持穩(wěn)健。此外，企業(yè)金融投資決策除了受公司層面因素的影響，可能還受到外部治理因素的影響，例如分析師關(guān)注帶來的資本市場壓力（楊松令等，2019）。因此本文選擇進(jìn)一步添加治理因素變量或治理因素變量交互項進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，選擇對分析師關(guān)注度（Analys）這一典型的治理因素加以控制2，并且通過檢驗交互項回歸系數(shù)的方法檢驗其是否影響了金融科技發(fā)展帶來的企業(yè)金融化。從表5的第（5）列和第（6）列可以看出，在控制分析師關(guān)注的治理因素之后，金融科技發(fā)展（Fintech）對企業(yè)金融投資（Finratio）的估計系數(shù)依然高度顯著為正，體現(xiàn)了原結(jié)論的穩(wěn)健性。此外，相互項的估計系數(shù)則不顯著，表明當(dāng)前中國資本市場的分析師制度對金融科技發(fā)展帶來的企業(yè)金融化還尚未發(fā)揮出顯著的治理效應(yīng)。

（四）內(nèi)生性討論

1.動態(tài)面板估計（SYS-GMM）

本文通過引入動態(tài)面板模型并采用SYS-GMM估計，嘗試進(jìn)一步修正遺漏變量、衡量偏誤等潛在內(nèi)生性問題，削弱其對模型估計帶來的影響以提高估計效率，檢驗結(jié)論穩(wěn)健性。表6顯示了模型相關(guān)檢驗結(jié)果和估計結(jié)果?？梢钥闯觯珹R（1）的檢驗p值小于0.05，AR（2） 的檢驗p值大于0.05，可以接受擾動項無自相關(guān)的原假設(shè)，Hansen檢驗P值為0.834，說明并不存在過度識別問題，即滿足模型有效性。模型估計結(jié)果也與原結(jié)論保持一致，較好地檢驗了研究結(jié)論穩(wěn)健性。

2.傾向得分匹配法（PSM）

為了進(jìn)一步緩解其他遺漏變量和樣本選擇偏誤問題，本文采用傾向得分匹配法（PSM）進(jìn)行檢驗。本文根據(jù)解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的平均值將樣本企業(yè)分為處理組（大于平均值）和控制組（小于平均值），配對過程如下：首先，估計logit模型，計算出傾向得分，協(xié)變量為上述設(shè)定的全部控制變量。然后，按照最鄰近匹配的方法，進(jìn)行了不放回的1：1匹配。最后，基于配對樣本進(jìn)行檢驗。表6報告了匹配樣本的模型估計結(jié)果1，可以看出原結(jié)論依舊顯著成立。

3.兩階段最小二乘法（2SLS）

盡管百度新聞搜索量級較大，并且是由眾多需求個體自發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)搜索行為構(gòu)成，其結(jié)果不太可能由企業(yè)所驅(qū)動，反向因果問題相對較弱，而且本文還進(jìn)行滯后項估計，在一定程度上也能緩解反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題影響，但是為了進(jìn)一步削弱內(nèi)生性問題的影響以保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還嘗試使用傳統(tǒng)工具變量法（兩階段最小二乘法）進(jìn)行估計?？紤]到信息技術(shù)應(yīng)用是金融科技發(fā)展的基礎(chǔ)，即與之具有較高的相關(guān)性，而且其對企業(yè)金融投資行為不存在直接影響，同時地區(qū)信息技術(shù)應(yīng)用是各方面共同作用且長期發(fā)展的結(jié)果，很難由單個企業(yè)進(jìn)行主導(dǎo)影響，具有較強(qiáng)的外生性，較好地滿足工具變量的要求。因此，本文選擇地區(qū)信息技術(shù)應(yīng)用（Inter）作為工具變量，采用地區(qū)面積標(biāo)準(zhǔn)化的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接口數(shù)進(jìn)行衡量并進(jìn)行兩階段模型估計。從表6可以看出，相關(guān)檢驗顯示不存在識別不足和弱工具變量問題，而且第一階段的回歸結(jié)果符合預(yù)期。在第二階段的回歸結(jié)果中，基于工具變量估計得到的解釋變量（Fintech）系數(shù)顯著為正，與原結(jié)果一致，一定程度上削弱了內(nèi)生性問題帶來的影響，保證了研究結(jié)論的穩(wěn)定性。

4.雙重差分法估計（DID）

除了上述方法，本文還進(jìn)一步嘗試用雙重差分法削弱可能存在的內(nèi)生性問題帶來的影響。2015年12月31日，國務(wù)院印發(fā)了《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》，指出要提升金融機(jī)構(gòu)科技運用水平，鼓勵金融機(jī)構(gòu)運用大數(shù)據(jù)、云計算等新興信息技術(shù)，打造互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)平臺，為客戶提供信息、資金、產(chǎn)品等全方位金融服務(wù)。這是國家首次在政府文件中提出要大力發(fā)展金融科技，這一中央政策對各地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)與新興科技融合發(fā)展是一個較好的外生沖擊，而且各地區(qū)金融科技發(fā)展水平的不同會使得這種沖擊存在差異。因此，參考宋敏等（2021）相關(guān)做法，引入其作為政策沖擊構(gòu)造DID模型。本文參考錢雪松、方勝（2017）的處理方法，從各地區(qū)對這一政策沖擊的異質(zhì)性反應(yīng)出發(fā)構(gòu)建對照組和處理組，并且借鑒宋敏等（2021）的分組方式，依據(jù)研究樣本里2015年各地級市金融科技發(fā)展水平（北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)中的數(shù)字化程度得分）的中位數(shù)進(jìn)行劃分，進(jìn)一步設(shè)置對照組和處理組識別指標(biāo)Treat。當(dāng)企業(yè)所在的地級市2015年的金融科技發(fā)展水平小于研究樣本中所有地級市的中位數(shù)時，標(biāo)識為處理組，即Treat的值取1；當(dāng)企業(yè)所在的地級市2015年的金融科技發(fā)展水平大于研究樣本中所有地級市的中位數(shù)時，標(biāo)識為對照組，即Treat的值取0。此外，還設(shè)置政策變量Post，政策提出時間為2015年，2016年及以后的樣本Post的值取1，其余的值取0?；谝陨显O(shè)定，本文構(gòu)建了如下的DID模型進(jìn)行檢驗。

[Finratioi，t=β0+β1Treati，t×Posti，t+kδkControli，t+εi，t]? ? ? ? ? ? ?（2）

其中，模型中的其他的變量與前文設(shè)定一致，控制了時間效應(yīng)與個體效應(yīng)進(jìn)行回歸分析。表7的第（1）列和第（2）列報告了DID模型的估計結(jié)果?？梢钥闯?，在不放入控制變量和放入控制變量的模型估計中Treat×Post的系數(shù)均高度顯著為正，說明受政策沖擊較大的地區(qū)對企業(yè)金融投資的促進(jìn)程度更大，即金融科技發(fā)展能顯著提升企業(yè)金融投資水平，與預(yù)期保持一致。考慮到習(xí)近平總書記在2017年底的十九大報告中明確指出，要“深化金融體制改革，增強(qiáng)金融服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)的能力”，這一要求是針對中國經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)的“脫實向虛”問題提出的，而且2018年開始的P2P暴雷潮阻礙了金融科技發(fā)展與隨之而來的監(jiān)管政策可能會產(chǎn)生沖擊。這方面相關(guān)政策的推出造成干擾，可能影響金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資行為的識別效果。為了排除這一因素，本文設(shè)置政策干擾虛擬變量（Reform），若2017年及以后的樣本變量值取1，其余的值取0，在回歸中添加交互項進(jìn)行檢驗，從表7的第（3）列可以看出在控制該相關(guān)政策沖擊后，金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的促進(jìn)作用并未因此而受影響。

此外，本文進(jìn)行了平行趨勢檢驗，參考錢雪松、方勝（2017）、宋敏等（2021）的做法，在回歸模型中加入Treat與年份虛擬變量的交互項來判斷是否滿足平行性假定，結(jié)果如表7第（4）列所示?？梢钥闯觯琓reat在與事后年份虛擬變量的交互項（Treat×Year2016、Treat×Year2017、Treat×Year2018）的系數(shù)均顯著為正，與原回歸具有一致的邏輯，但在Treat與事前年份虛擬變量的交互項中，Treat×Year2013的系數(shù)顯著為正，這可能是由于在2013年存在相關(guān)沖擊因素。2013年被稱為中國互聯(lián)網(wǎng)金融元年，互聯(lián)網(wǎng)思維成為影響并改變著傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)形式的沖擊力量，銀行、券商、基金、保險等傳統(tǒng)金融業(yè)機(jī)構(gòu)都開始在這一年中謀篇布局，阿里巴巴、騰訊、百度、新浪等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都開始涉足金融領(lǐng)域。該交互項的顯著可能是2013年中國新一代信息科技與金融領(lǐng)域深度融合發(fā)展帶來的沖擊所致。因此，為了排除這一影響造成結(jié)論的不可靠，本文嘗試通過剔除2013年這一特殊年份的樣本、剔除2013年及以前的年份樣本兩種方式，進(jìn)行DID模型估計，并在回歸中加入Treat與年份虛擬變量的交互項來捕捉事前兩組樣本在企業(yè)金融投資（Finratio）上是否有顯著差異，以重新檢驗并判斷是否滿足平行性假定。表7的第（5）列、第（6）列、第（7）列和第（8）列報告了DID模型的估計結(jié)果與平行性假定檢驗結(jié)果?？梢钥闯?，Treat×Post的系數(shù)均顯著為正，而且Treat與事前年份虛擬變量的交互項均不顯著異于0，這意味著在政策實施前，兩組企業(yè)在金融投資水平上的差異并不顯著，滿足DID的平行性假定，Treat與事后年份虛擬變量的交互項則顯著為正，較好地緩解了反向因果內(nèi)生性問題帶來的影響。

五、進(jìn)一步研究

（一）企業(yè)金融投資動機(jī)的再甄別：異質(zhì)性影響分析

基于前文分析，金融科技發(fā)展有助于抑制公司違規(guī)行為且降低股價崩盤風(fēng)險，而且增加了金融市場信息的供給與提高了信息的有效性，進(jìn)而改善了企業(yè)金融投資的回報。在當(dāng)前實體經(jīng)濟(jì)低迷、回報率不高的情況下，實體企業(yè)更愿意選擇從事進(jìn)行金融投資套利活動，追逐超額的利潤，即金融科技發(fā)展增強(qiáng)了投機(jī)性逐利動機(jī)，促使企業(yè)進(jìn)行金融投資。

在中國，金融領(lǐng)域?qū)Σ煌瑢嶓w企業(yè)的支持總是存在差異，而且各企業(yè)的資源積累與競爭能力也有所不同，因此金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響可能存在異質(zhì)性。大規(guī)模企業(yè)具有豐富的人力資源與技術(shù)積累，擁有先進(jìn)的經(jīng)營理念與管理水平，具備更強(qiáng)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)與范圍經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢；而企業(yè)規(guī)模是金融部門自由信貸配置的關(guān)鍵考察要素，相較之下小規(guī)模企業(yè)較難獲取充足的資金資源，優(yōu)化要素組合的能力較弱，在其他各方面也難具競爭優(yōu)勢。相較于民營企業(yè)，國有企業(yè)融資環(huán)境往往相對寬松，而且與政府關(guān)系密切，各項目資源渠道較豐富；相較之下民營企業(yè)則由于傳統(tǒng)金融征信體系不完善，存在嚴(yán)重的借貸約束，這會引起產(chǎn)生效率損失進(jìn)而導(dǎo)致實業(yè)投資回報較低。而金融科技發(fā)展彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融的劣勢，信貸配置不再僅僅依賴于固定資產(chǎn)等硬資產(chǎn)抵押，其對小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)的融資約束緩解效果更大。

因此，若企業(yè)金融投資行為的主要動機(jī)傾向于投機(jī)性逐利，則小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)由于自身在實業(yè)領(lǐng)域里競爭力較弱、投資回報有限，更容易進(jìn)行金融投資，而且資金資源獲取較為容易，不受限于各類擔(dān)保抵押，其投機(jī)性逐利動機(jī)更強(qiáng)，即金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資活動的正效應(yīng)應(yīng)該在小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)樣本中更大更顯著；若企業(yè)金融投資行為的主要動機(jī)傾向于預(yù)防性儲備，則金融科技發(fā)展之于小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)更大融資約束緩解作用會讓其無需通過持有金融資產(chǎn)保持流動性，即金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資活動的正效應(yīng)應(yīng)該在小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)樣本中更小甚至不顯著。

為了深入挖掘金融科技發(fā)展與企業(yè)金融投資的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)一步甄別企業(yè)金融投資行為的動機(jī)，同時觀察金融科技發(fā)展對不同類型企業(yè)的金融投資行為的異質(zhì)性影響，本文將樣本分類進(jìn)行檢驗：第一，將變量企業(yè)規(guī)模（Size）大于樣本中位數(shù)的企業(yè)歸為大規(guī)模企業(yè)，小于樣本中位數(shù)的企業(yè)則為小規(guī)模企業(yè)；第二，根據(jù)企業(yè)性質(zhì)將樣本分為民營企業(yè)和非民營企業(yè)。并且，考慮到分組檢驗的樣本數(shù)量存在一定差異，本文進(jìn)行了組間差異顯著性檢驗以保證差異分析在統(tǒng)計上的顯著性。

表8報告了企業(yè)金融投資動機(jī)的再甄別結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示，解釋變量金融科技發(fā)展（Fintech）的系數(shù)在小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)樣本中均高度顯著為正且更大，而且組間差異顯著性檢驗所得到的經(jīng)驗p值均在5%水平上顯著1，驗證了上述差異在統(tǒng)計上的顯著性，確保了分樣本估計結(jié)果可比性與可靠性。該回歸結(jié)果與主檢驗回歸結(jié)果具有一致的邏輯，即企業(yè)金融投資的主要動機(jī)是投機(jī)性逐利，金融科技發(fā)展通過增強(qiáng)這一動機(jī)進(jìn)而加劇了企業(yè)金融化問題。

（二）投機(jī)性逐利動機(jī)的再檢驗：風(fēng)險承擔(dān)的交互項分析

企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平越高，意味著企業(yè)偏離行業(yè)集中戰(zhàn)略的可能性越大，也代表著企業(yè)更愿意冒高風(fēng)險。相關(guān)研究也表明，較高水平的企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)往往使用更為激進(jìn)的短期債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，而且伴隨著較高的債務(wù)融資，財務(wù)風(fēng)險十分大（Faccio et al.， 2011；李文貴、余明桂，2012）。在這種情況下，風(fēng)險承擔(dān)水平高的企業(yè)本身就會偏好于從事高風(fēng)險高回報的金融套利活動，而且在當(dāng)前實體經(jīng)濟(jì)低迷、回報率偏低情況下，面臨較大的財務(wù)風(fēng)險，更需要追求金融市場的短期高額回報，即加劇了企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)。根據(jù)前文的推論與檢驗，企業(yè)金融投資的主要動機(jī)更加傾向于投機(jī)性逐利，即金融科技發(fā)展促使企業(yè)更加偏好金融投資活動。因此，如果投機(jī)性逐利動機(jī)是成立的，金融科技發(fā)展對風(fēng)險承擔(dān)水平越高的企業(yè)的金融投資行為的促進(jìn)作用就應(yīng)該越大，即風(fēng)險承擔(dān)會增大金融科技發(fā)展加劇企業(yè)金融化的程度。

為了再次驗證企業(yè)金融投資行為的投機(jī)性逐利動機(jī)，識別風(fēng)險承擔(dān)對金融科技發(fā)展影響企業(yè)金融投資的調(diào)節(jié)作用，本文在主效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，引入調(diào)節(jié)變量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)（Risk_sd、Risk_rg）進(jìn)行交互項檢驗，控制時間效應(yīng)和個體效應(yīng)進(jìn)行估計。

對于引入的企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)變量，已有研究所使用的指標(biāo)主要包括盈利波動性、股票回報波動性、負(fù)債比率等，考慮到中國股票市場波動性較大且本文側(cè)重于企業(yè)經(jīng)營選擇方面的探討，本文參考何瑛等（2019）、莊旭東、段軍山（2022）的研究選擇用企業(yè)的盈利波動性衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)變量，并借鑒其測度方法進(jìn)行計算。此外，模型中其他相關(guān)變量的設(shè)定與前文設(shè)定保持一致。

考慮到中國上市公司的高管任期一般為3年，本文選擇以每三年（T-1， T， T+1）為一個觀測時段。上述式子中，t代表在觀測時段內(nèi)的年度，取值1至3，X則代表某行業(yè)內(nèi)企業(yè)的總數(shù)量，k代表該行業(yè)的第k家企業(yè)。Adj_Roa為企業(yè)相應(yīng)年度經(jīng)行業(yè)年度平均值調(diào)整得到的息稅前利潤（EBIT）與當(dāng)年末資產(chǎn)總額（ASSET）的比率，然后進(jìn)一步滾動計算企業(yè)在每一觀測時段內(nèi)Adj_Roa的標(biāo)準(zhǔn)差和極差，即為用以衡量調(diào)節(jié)變量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)（Risk_sd、Risk_rg），其數(shù)值越大，說明企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險越高。

表9報告了企業(yè)金融投資動機(jī)的再檢驗結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示，引入兩種衡量風(fēng)險承擔(dān)變量與原解釋變量所構(gòu)成的交互項的估計系數(shù)顯著為正，說明金融科技發(fā)展對風(fēng)險承擔(dān)水平越高的企業(yè)的金融投資行為的促進(jìn)作用越大，投機(jī)性逐利動機(jī)被再次驗證。該回歸結(jié)果與主檢驗回歸結(jié)果依然具有一致的邏輯，即企業(yè)金融投資的主要動機(jī)是投機(jī)性逐利，金融科技發(fā)展通過增強(qiáng)這一動機(jī)進(jìn)而加劇了企業(yè)金融化問題。

（三）影響渠道探索：基于金融投資回報的分析

基于前文分析，本文認(rèn)為企業(yè)金融投資行為的主要動機(jī)傾向于投機(jī)性逐利，而非預(yù)防性儲備。金融科技發(fā)展則改善了企業(yè)金融投資的回報，進(jìn)而增強(qiáng)了企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，進(jìn)而加劇企業(yè)金融化問題。本文嘗試討論金融科技發(fā)展對金融投資回報的作用，進(jìn)一步地檢驗金融科技發(fā)展的影響渠道，從以下兩個方面衡量中介變量金融投資回報。第一，考慮到企業(yè)無論進(jìn)行實體投資還是偏好金融投資，其最終目的均為獲得回報，即為了提高營業(yè)利潤，本文借鑒宋軍、陸旸（2015）研究的思路，通過從企業(yè)收益中剝離出金融收益并計算金融收益占比對金融投資回報進(jìn)行衡量?？紤]到企業(yè)進(jìn)行金融投資所獲得的投資收益，在利潤表中往往表現(xiàn)為凈收益，投資過程中的費用己經(jīng)扣除了，即使沒有扣除，相應(yīng)的費用往往也可以忽略不計，我們對傳統(tǒng)財務(wù)報表下的營業(yè)利潤（Oper_p）計算公式進(jìn)行調(diào)整分析：營業(yè)利潤（Oper_p）=（營業(yè)收入-營業(yè)成本-營業(yè)稅金及附加-銷售費用-管理費用-財務(wù)費用-資產(chǎn)減值損失）+（公允價值變動收益+投資收益）=實體收益（Realr）+金融收益（Finr）。因此，本文認(rèn)為，從利潤表的角度，可以用金融收益占營業(yè)利潤的比例，考察企業(yè)金融投資回報的水平，其計算公式為：金融收益占比（Finrop）=金融收益（Finr）/營業(yè)利潤（Oper_p）×100%。此外，基于上述定義考慮，若金融收益占比大于1，則說明實體收益為負(fù)，企業(yè)勢必會放棄實體投資；若金融收益占比小于0，則說明金融收益為負(fù)，企業(yè)勢必會放棄金融投資。從理性人角度出發(fā)，企業(yè)的實體收益或金融收益應(yīng)該均為正，即金融收益占比應(yīng)在［0，1］范圍內(nèi)波動。因此，本文進(jìn)一步選擇對范圍外的異常值樣本進(jìn)行剔除再進(jìn)行考察。第二，本文還參考胡聰慧等（2015）、杜勇等（2017）的做法，用企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模對金融投資收益額作標(biāo)準(zhǔn)化處理衡量金融投資回報，其計算公式為：金融投資收益（Finroa）=（投資收益+公允價值變動收益-對聯(lián)營企業(yè)和合營企業(yè)的投資收益）/總資產(chǎn)×100%。

根據(jù)上述分析與定義，借鑒唐松等（2020）、宋敏等（2021）采用的影響機(jī)制檢驗方法，本文在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上引入了模型（8）和模型（9），構(gòu)建以金融投資回報（Finrop、Finroa）為中介變量的中介效應(yīng)模型組，以探索金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響渠道，模型中的其他相關(guān)變量與前文設(shè)定一致。

表10報告了金融科技發(fā)展影響渠道的檢驗結(jié)果。從表10的估計結(jié)果可以看出，金融投資回報在金融科技發(fā)展與企業(yè)金融投資之間存在中介效應(yīng)，金融科技發(fā)展通過提升企業(yè)金融投資收益增強(qiáng)了企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，進(jìn)而加劇“脫實向虛”問題。這也再一次驗證了金融科技發(fā)展的金融投資收益改善作用與企業(yè)金融投資活動的投機(jī)性逐利動機(jī)。

六、結(jié)論及建議

本文基于中國微觀企業(yè)面板數(shù)據(jù)，從企業(yè)金融投資動機(jī)出發(fā)，分析金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資的影響。研究發(fā)現(xiàn)，中國企業(yè)進(jìn)行金融投資的主要動機(jī)是利潤追逐，而非預(yù)防性儲備，金融科技發(fā)展會加劇投機(jī)性逐利動機(jī)，促使企業(yè)偏好金融投資活動，加劇了“脫實向虛”問題。在進(jìn)行一系列穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗之后結(jié)論依然成立。進(jìn)一步的研究表明，金融科技發(fā)展對企業(yè)金融投資活動的正效應(yīng)在小規(guī)模企業(yè)、民營企業(yè)樣本中更大更顯著，而且金融科技發(fā)展對風(fēng)險承擔(dān)水平越高的企業(yè)的金融投資行為的促進(jìn)作用越大，企業(yè)金融投資的投機(jī)性逐利動機(jī)被再次驗證。此外，進(jìn)一步檢驗還發(fā)現(xiàn)金融科技發(fā)展通過改善金融投資收益增強(qiáng)了企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，進(jìn)而加劇了企業(yè)金融化問題?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，本文得到了如下啟示：

從中國企業(yè)的金融投資動機(jī)出發(fā)，規(guī)制企業(yè)投機(jī)性逐利動機(jī)是緩解金融科技發(fā)展帶來的金融化問題的重要途徑之一。從企業(yè)內(nèi)部入手，引導(dǎo)企業(yè)強(qiáng)化文化建設(shè)，樹立實業(yè)為本、行穩(wěn)致遠(yuǎn)的理念，抑制企業(yè)進(jìn)行金融投資的沖動，而且要完善企業(yè)內(nèi)部信息披露制度與監(jiān)督機(jī)制，借助外部力量約束企業(yè)金融投資行為。從外部治理考慮，要強(qiáng)調(diào)優(yōu)化企業(yè)營商環(huán)境，減少實業(yè)投資環(huán)境的不確定性，為企業(yè)提供穩(wěn)定的回報預(yù)期，而且通過減稅降費、政策支持等方式減少企業(yè)經(jīng)營成本，提高實業(yè)投資的利潤率，進(jìn)一步降低企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，進(jìn)而緩解金融科技發(fā)展帶來的企業(yè)金融化問題。此外，政府要積極推動企業(yè)建立以科技創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等為核心競爭力的現(xiàn)代生產(chǎn)體系，摒除依靠傳統(tǒng)投入產(chǎn)出的低成本優(yōu)勢的舊盈利模式，而且加速搭建依托于數(shù)字科技的研發(fā)公共服務(wù)中心、創(chuàng)新信息共享中心等一系列數(shù)字科技平臺，通過不斷完善科技資源共享機(jī)制，進(jìn)一步優(yōu)化市場供需銜接、營造公平且開放的創(chuàng)新環(huán)境以鼓勵企業(yè)科技創(chuàng)新，從根本上提高實體企業(yè)的主業(yè)經(jīng)營收益水平，進(jìn)而規(guī)制企業(yè)的投機(jī)性逐利動機(jī)，讓金融科技發(fā)展更好地服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)。

從金融科技發(fā)展的角度出發(fā)，政府正確引導(dǎo)金融科技發(fā)展、實現(xiàn)發(fā)展與監(jiān)管相協(xié)調(diào)是緩解金融科技發(fā)展帶來的金融化問題的另一重要途徑。金融是實體經(jīng)濟(jì)的血脈，政府一再強(qiáng)調(diào)要讓金融更好地服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)。金融科技有助于彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融領(lǐng)域存在的弊端，但從現(xiàn)實情況來看，近些年，金融科技發(fā)展過快，還不夠成熟和完善，其過分強(qiáng)調(diào)對金融業(yè)和實體經(jīng)濟(jì)的干預(yù)，忽略了金融監(jiān)管的重要作用，導(dǎo)致對實體企業(yè)投資的影響出現(xiàn)了扭曲，加劇了實體企業(yè)的金融化程度。因此，政府應(yīng)該正確引導(dǎo)金融科技發(fā)展，在發(fā)揮金融科技積極作用的同時，也要重視金融監(jiān)管以抑制企業(yè)融資投機(jī)活動。一方面，政府推動金融科技健康發(fā)展，需要進(jìn)一步深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，防止出現(xiàn)由于金融供給結(jié)構(gòu)失衡導(dǎo)致金融資源過度集聚，避免其加劇企業(yè)投機(jī)性逐利動機(jī)，而且積極推動金融要素市場化改革進(jìn)程，改變金融行業(yè)壟斷超額利潤的現(xiàn)狀，引導(dǎo)金融資本回流實體經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)金融科技高質(zhì)量服務(wù)實體企業(yè)發(fā)展。另一方面，政府在實現(xiàn)金融科技發(fā)展與傳統(tǒng)金融良性互補(bǔ)的同時，應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌金融科技發(fā)展與監(jiān)管，提升監(jiān)管科技的運用能力。監(jiān)管科技有助于實時把控金融市場狀態(tài)、無縫對接金融機(jī)構(gòu)，通過對底層數(shù)據(jù)的規(guī)則化分析，及時高效地穿透業(yè)務(wù)表面，發(fā)現(xiàn)可能存在的違規(guī)風(fēng)險線索，警惕企業(yè)盲目過度融資、擅自改變?nèi)谫Y用途、頻繁進(jìn)行金融投資等行為，甄別和打擊金融市場上的投機(jī)套利行為，從而促使資本市場與企業(yè)投資形成良性互動，避免金融科技發(fā)展加深實體企業(yè)的金融化程度。

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Abstract： In recent years， the rapid development of fintech has brought great impact and changes to the financial field， which has been highly valued by governments and institutions of various countries. Besides， there is no doubt that China‘s financial and real estate industries have excess profit margins. Driven by the capital profit motive， more and more real enterprises have separated from their original main business and choose to join the ranks of financial investment activities. The problem of financialization faced by Chinas economic development is becoming more and more serious. Financial development is the core factor considered by enterprises in asset allocation. The development of fintech has had a great impact on the financial market and the supply mode of financial service business， which is bound to have an important effect on corporate financial investment. In this context， this paper attempts to analyze the impact of fintech development on corporate financial investment. Existing studies mainly attribute the motivation of corporate financial investment to preventive reserve motivation and speculative profit seeking motivation. Based on the perspective of corporate financial investment motivation analysis， this paper considers the existing research theory and economic reality to develop the research hypothesis.

In the empirical part， this paper constructs the fintech development index， and tests the impact of fintech development on corporate financial investment based on micro data of chinese companies. The study found that the main motivation for Chinese companies to invest in financial investment is profit chasing rather than preventive reserves. The development of fintech will intensify speculative profit-seeking motives， which will prompt companies to prefer financial investment activities and exacerbate the problem of being diverted out of the real economy. The core conclusion is still valid after a series of robustness and endogenous tests. Further research shows that the positive effect of fintech development on corporate financial investment activities is larger and more significant in the sample of small-scale enterprises and private enterprises. Moreover， the development of fintech has a greater effect on the financial investment behavior of enterprises with higher risk-bearing levels. The speculative profit-seeking motive of corporate financial investment has been verified again. In addition， the further test also found that the development of fintech enhanced the speculative profit seeking motivation of enterprises by improving the return of financial investment， and then exacerbates the problem of corporate financialization.

This research explores the driving factors of corporate financial investment behavior and related governance measures from the perspective of financial development， and deeply analyzes the impact of development of fintech on corporate financial investment. It clarifies and verifies the motivation of Chinese enterprises financial investment behavior， and further combs the development problems and Governance Logic of Chinas financial science and technology innovation. It provides empirical evidence and thinking directions for the government to rationally guide the development of fintech and avoid the problem of being diverted out of the real economy， which has certain reference value.

Keywords： Fintech； Corporate Financial Investment； Financialization； Being Diverted Out Of The Real Economy； Financial Investment Income

（責(zé)任編輯：謝淑娟）