許世英 葉躍 劉名旭

【摘要】泡沫經(jīng)濟破滅后日本資本市場出現(xiàn)了嚴(yán)重的“実質(zhì)無借金”現(xiàn)象（2019年引入國內(nèi)后意譯為“財務(wù)寬裕”）， 研究發(fā)現(xiàn)這種現(xiàn)象同樣存在于我國資本市場中。為了探究財務(wù)寬裕出現(xiàn)的成因， 本文從行業(yè)戰(zhàn)略定位的角度入手， 以2009 ～ 2020年滬深兩市A股所有上市公司作為研究對象， 實證檢驗戰(zhàn)略差異和財務(wù)寬裕之間的關(guān)系， 研究發(fā)現(xiàn)： 戰(zhàn)略差異與財務(wù)寬裕正相關(guān)， 即戰(zhàn)略差異越大， 財務(wù)寬?，F(xiàn)象越嚴(yán)重。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)： 戰(zhàn)略差異通過經(jīng)營風(fēng)險和融資約束影響財務(wù)寬裕， 這在一定程度上揭開了二者之間的內(nèi)在邏輯。過高的財務(wù)寬裕水平會帶來諸多問題， 引入拉克爾系數(shù)發(fā)現(xiàn)， 適度增加員工工資支出能夠在嵌入勞資財務(wù)公平的基礎(chǔ)上緩解戰(zhàn)略差異帶來的過高財務(wù)寬裕水平。一方面， 適度增加員工工資支出能減少企業(yè)過度累積的現(xiàn)金， 適當(dāng)降低財務(wù)寬裕水平； 另一方面， 差異化戰(zhàn)略下創(chuàng)新傾向較強， 適度提高工資待遇有利于激發(fā)員工創(chuàng)造性， 為差異化戰(zhàn)略的實現(xiàn)進(jìn)一步盡心盡力， 在差異化戰(zhàn)略帶來超額收益的同時兼顧社會公平。

【關(guān)鍵詞】戰(zhàn)略差異；財務(wù)寬裕；有息負(fù)債；財務(wù)公平

【中圖分類號】 F275.1? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2024）09-0047-9

一、 引言

泡沫經(jīng)濟破滅后， 日本經(jīng)濟持續(xù)低迷， “失去的二十年”拉開帷幕。大量日本企業(yè)奉行財務(wù)保守主義， 開始囤積現(xiàn)金同時減少有息負(fù)債， 手頭資金超過有息負(fù)債的企業(yè)開始出現(xiàn)并不斷增多。日本銀行行長白川方明2012年在大阪經(jīng)濟四團體共同舉辦座談會上致辭提到的數(shù)據(jù)顯示， 1995 ～ 2011年實際無債務(wù)上市公司百分比從20%左右上漲到45%左右。佐々木隆文等（2016）指出， 2013年度末所有上市公司中實際無債務(wù)的公司占53%； 到2017年度末這一比例上升到59%（手島直樹，2020； 平屋伸洋，2020）。由此可見， 1995 ～ 2017年日本實際無債務(wù)企業(yè)不斷增多， 針對手頭資金（現(xiàn)金和存款+短期持有的有價證券）超過有息負(fù)債這一特殊財務(wù)現(xiàn)象， 日本學(xué)術(shù)界提出了“実質(zhì)無借金”的新概念， 中文直譯為“實際無債務(wù)”“實際無借款”或“實質(zhì)上無債”， 引入國內(nèi)后意譯為“財務(wù)寬?！保ǜ蓜俚篮蛣⒓衙?，2021）。

日本的財務(wù)寬裕現(xiàn)象始于泡沫經(jīng)濟破滅， 盛于2008年全球金融危機（田中彰夫和倉田洋，2011；中野誠和高須悠介，2013）， 同處東亞地區(qū)， 同樣經(jīng)歷過2008年金融危機， 這一現(xiàn)象是否同樣存在于我國上市公司中呢？干勝道等（2021）用2018年上市公司的數(shù)據(jù)已經(jīng)證明了財務(wù)寬裕在國內(nèi)的存在性， 在此基礎(chǔ)上增加時間跨度使用2009 ～ 2021年的數(shù)據(jù)計算發(fā)現(xiàn)： 總體來說， 2009 ～ 2021年滬深兩市A股上市公司非ST的行業(yè)—年度觀測值共計36282個， 其中財務(wù)寬裕的觀測值為19823個， 占比為54.64%； 分年度來看， 2009 ～ 2021年財務(wù)寬裕公司占比總體上呈現(xiàn)出上漲趨勢且在13年中有10年的財務(wù)寬裕公司占比超過50%。另外值得注意的是， 借鑒青淵正幸（2010）使用有息負(fù)債依存度（有息負(fù)債/資產(chǎn)總額）計算發(fā)現(xiàn)， 2009 ～ 2021年滬深兩市A股有息負(fù)債依存度從23.54%逐漸下降至14.73%。這兩種跡象表明， 滬深兩市A股上市公司正在逐漸減少對有息負(fù)債的依賴， 增加現(xiàn)金持有， 手頭資金超過有息負(fù)債形成的財務(wù)寬?，F(xiàn)象已經(jīng)成為企業(yè)常態(tài)。

那么， 是哪些原因?qū)е仑攧?wù)寬裕現(xiàn)象在我國產(chǎn)生的呢？從日本財務(wù)寬裕形成的原因來看， 財務(wù)寬裕是經(jīng)濟環(huán)境下企業(yè)自發(fā)的財務(wù)行為結(jié)果， 而戰(zhàn)略定位與財務(wù)行為關(guān)系密切（王化成等，2018）， 這就衍生出來一個很有意思的話題： 企業(yè)戰(zhàn)略定位差異是否影響了財務(wù)寬裕？如果是那么其影響機理是什么？從已有研究來看， 行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略意味著行業(yè)平均利潤， 為了獲得超額收益（Deephouse，1999）， 企業(yè)應(yīng)選擇差異化戰(zhàn)略形成進(jìn)入壁壘、 流動壁壘、 先發(fā)優(yōu)勢和持續(xù)競爭優(yōu)勢（Barney， 1991）。在這一戰(zhàn)略定位下， 業(yè)績波動更為強烈（Tang等，2011）， 盈余操縱動機更強（葉康濤等，2015）， 在該動機下信息不對稱情況加重， 分析師盈余預(yù)測難度增加（Litov等，2012）， 其債務(wù)、 權(quán)益資本成本較高。為了應(yīng)對外源融資剛性約束下的融資難的問題和自身造血能力波動下現(xiàn)金流難以為繼的情況， 企業(yè)不得不減少有息負(fù)債， 同時囤積更多的自由現(xiàn)金流， 以防止資金鏈斷裂， 這極有可能導(dǎo)致財務(wù)寬?，F(xiàn)象出現(xiàn)。然而， 盡管種種跡象表明戰(zhàn)略差異可能會導(dǎo)致財務(wù)寬?，F(xiàn)象出現(xiàn)， 卻尚未有文獻(xiàn)從戰(zhàn)略差異的角度來進(jìn)行財務(wù)寬裕的前端研究。

為了驗證猜想， 本文選取2009 ～ 2020年A股上市公司（剔除金融行業(yè)）作為研究樣本， 實證檢驗戰(zhàn)略差異對財務(wù)寬裕的影響。研究發(fā)現(xiàn)： 戰(zhàn)略差異與財務(wù)寬裕之間呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。本文可能的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下方面： 第一， 豐富了財務(wù)寬裕的現(xiàn)有研究成果。目前我國的財務(wù)寬裕現(xiàn)象研究仍處于起步階段， 已有研究主要從成本度量（干勝道，2020）、 并購行為（干勝道等，2021）等方面討論， 很多影響因素還停留在理論方面， 本文從行業(yè)戰(zhàn)略差異這一中觀層面視角研究其對財務(wù)寬裕的影響及機理， 豐富了財務(wù)寬裕的前端研究。第二， 豐富了戰(zhàn)略差異的現(xiàn)有研究成果。現(xiàn)有戰(zhàn)略差異的研究主要從債務(wù)、 權(quán)益資本成本（Jordan等，1998；王化成等，2017）、 違約風(fēng)險（王化成等，2019）、 盈余管理（葉康濤等，2015）、 業(yè)績波動（Finkelstein和Hambrick，1990；Hiller和Hambrick，2005；Tang等，2011）、 分析師盈余預(yù)測（Litov等，2012；何熙瓊和尹長萍，2018）、 股價崩盤（Habib和Hasan，2017）、 會計信息（葉康濤等，2014）等方面展開， 尚未發(fā)現(xiàn)從戰(zhàn)略差異的角度入手研究財務(wù)寬裕成因的相關(guān)文獻(xiàn)。本研究既豐富了戰(zhàn)略差異異質(zhì)性的經(jīng)濟后果文獻(xiàn)， 還從中觀層面為財務(wù)寬裕的前端研究提供了思路。

二、 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

戰(zhàn)略定位與企業(yè)績效具有一致性， 戰(zhàn)略差異是可持續(xù)績效的來源， 但它也增加了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險， 為防范風(fēng)險企業(yè)不得已提高財務(wù)寬裕水平。具體分析如下： 一方面， 從具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)個體來看， 其研發(fā)創(chuàng)新傾向較強， 研發(fā)投入較大且研發(fā)成功率低， 研發(fā)失敗會導(dǎo)致風(fēng)險產(chǎn)生； 研發(fā)成功后， 如果競爭對手短期內(nèi)能輕易復(fù)制其研發(fā)資源， 其業(yè)績優(yōu)勢自然消失， 這將導(dǎo)致更高的風(fēng)險和更不穩(wěn)定的收益（Banker等，2014）。另一方面， 從戰(zhàn)略差異企業(yè)所處環(huán)境來看， 戰(zhàn)略偏離是對制度環(huán)境的抵制， 當(dāng)管理者采取偏離行業(yè)規(guī)范的策略時， 合法性被削弱（Delgado García和De La Fuente Sabaté，2010）， 這可能會受到利益相關(guān)者的拋棄， 失去社會對其的支持。在個體風(fēng)險和環(huán)境風(fēng)險的雙重影響下， 差異化戰(zhàn)略企業(yè)業(yè)績會受到影響（Sirmon和Hitt，2009）： 可能會是大贏或大虧的極端業(yè)績（Finkelstein和Hambrick，1990；Hiller和Hambrick，2005；Tang等，2009）， 也有可能是業(yè)績隨戰(zhàn)略變化程度改變的倒U型關(guān)系（Zhang和Rajagopalan，2010）， 還有可能是單方面的市場表現(xiàn)下降， 財務(wù)績效表現(xiàn)不佳（Alessandri和Khan，2006）， 業(yè)績不確定性和波動性很大（Tang等，2009；Banker等，2014）。當(dāng)業(yè)績突然波動時， 企業(yè)將面臨更大的財務(wù)和運營風(fēng)險（Du，2018）。

戰(zhàn)略差異下企業(yè)業(yè)績波動大， 財務(wù)狀況不佳， 盈余操縱動機更為強烈（葉康濤等，2015）， 經(jīng)營風(fēng)險較大， 容易造成股價崩盤（Habib和Hasan，2017）， 最終導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。有息債務(wù)的減少和現(xiàn)金的增加將有助于公司財務(wù)狀況的改善， 當(dāng)現(xiàn)金超過有息債務(wù)時， 公司的財務(wù)穩(wěn)定性就會提高（青淵正幸，2010）， 也就是說財務(wù)寬裕能改善財務(wù)狀況、 增加財務(wù)穩(wěn)定性， 在經(jīng)營風(fēng)險較大的環(huán)境下， 戰(zhàn)略性現(xiàn)金持有可以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對現(xiàn)金流不確定性帶來的風(fēng)險（Beladi等，2021）， 減少有息負(fù)債到期的剛性償付約束可以使得企業(yè)避免陷入債務(wù)危機， 財務(wù)寬裕能通過超過有息負(fù)債的現(xiàn)金余量閑置資源極大地緩沖經(jīng)營風(fēng)險（手島直樹，2020）， 防范企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險。

具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)對研發(fā)創(chuàng)新的傾向加大了資金需求， 但由于制度環(huán)境抵觸、 合法性下降， 外源融資約束較高， 為緩解融資約束， 企業(yè)不得已提高其財務(wù)寬裕水平。具體分析如下： 具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)探索和開發(fā)意識較強， 更加傾向于創(chuàng)新（Onufrey和Bergek，2021）， 而增加研發(fā)投入意味著更多的資金需求。企業(yè)融資方式主要分內(nèi)源融資和外源融資， 在外源融資中， 信息不對稱、 借款人借貸中道德風(fēng)險、 公司內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)和其他制度因素可能導(dǎo)致融資約束（Hottenrott和Peters，2012）。一方面， 戰(zhàn)略差異企業(yè)的核心資源和競爭優(yōu)勢之間存在一定程度“因果模糊”性（Barney，1991）， 為了避免同行模仿， 企業(yè)可能不愿透露專有信息， 以免影響其競爭優(yōu)勢（Fazzari和Athey，1987）， 其商業(yè)模式相較于同行業(yè)會在一定程度上也存在不同之處； 同時， 具有戰(zhàn)略差異的企業(yè)業(yè)績波動較強烈， 管理層傾向于通過盈余管理來“美化”經(jīng)營狀況（葉康濤等，2015）， 利益相關(guān)者對其評價更加困難（Carpenter，2000）， 信息不對稱程度較高（王化成等，2017）。另一方面， 戰(zhàn)略差異下企業(yè)經(jīng)營狀況不穩(wěn)定， 現(xiàn)金流波動較大， 容易發(fā)生違約風(fēng)險， 也就是說其相較于常規(guī)企業(yè)更容易出現(xiàn)借貸道德風(fēng)險。在信息不對稱和道德風(fēng)險的影響下， 金融機構(gòu)不得不提高其資本成本， 增加借貸限制條件。同時， 企業(yè)商業(yè)信用作為外部融資的替代方式， 在戰(zhàn)略差異較大的情況下依然受到限制（胡志亮和鄭明貴，2022）。

此時， 受到財務(wù)約束的企業(yè)顯示出顯著為正的現(xiàn)金流敏感性（Almeida等，2004）， 投資支出可能對內(nèi)部融資的可得性很敏感（Fazzari等，1987）， 持有現(xiàn)金能為未來的財務(wù)約束做好準(zhǔn)備， 應(yīng)對財務(wù)緊張的風(fēng)險（奧愛等，2018）。一方面， 因為“融資層次結(jié)構(gòu)”， 內(nèi)部融資相比外部融資具有重要的成本優(yōu)勢（Fazzari等，1987）； 另一方面， 外部融資受阻時， 企業(yè)將轉(zhuǎn)向內(nèi)源融資， 傾向于持有更多現(xiàn)金， 此時由于外部債務(wù)融資減少， 有息負(fù)債也隨之減少， 隨著持有的現(xiàn)金超過有息負(fù)債， 財務(wù)寬裕便形成了。

基于以上分析， 提出本文核心假設(shè)如下：

H1： 在其他控制因素不變的情況下， 企業(yè)戰(zhàn)略差異越大， 財務(wù)寬裕現(xiàn)象越嚴(yán)重。

三、 研究設(shè)計

（一） 數(shù)據(jù)收集

本文選擇2009 ～ 2020年在滬深上市的所有A股上市公司作為初始樣本， 按照如下規(guī)則進(jìn)行篩選： ①剔除金融行業(yè)上市公司樣本； ②剔除ST、 ?ST等財務(wù)狀況異常的公司樣本； ③剔除財務(wù)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的觀測值； ④為避免極端數(shù)據(jù)導(dǎo)致本文結(jié)論產(chǎn)生偏差， 對所有連續(xù)變量在1%和99%的分位數(shù)上進(jìn)行Winsorize處理， 最后共得到6387個觀測值。本文所有數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫， 行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)參照中國證監(jiān)會《上市公司行業(yè)分類指引》（2012年）， 數(shù)據(jù)處理軟件為Stata16.0和Excel2007。

（二） 研究變量與測量工具

1. 被解釋變量。

（1） 財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）。日本學(xué)者將財務(wù)寬裕解釋為手頭資金（現(xiàn)金和存款+短期持有的有價證券）超過有息負(fù)債（中村純一，2014；湯淺由一，2016；高見茂雄，2019）。干勝道和劉佳敏（2021）將其引入國內(nèi)后建立財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）來衡量財務(wù)寬裕程度， 更適合作為實證類文章的被解釋變量， 因此本文選用財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）作為被解釋變量， 具體計算公式見式（1）。其中， Cash代表年末“貨幣資金”， Trans代表年末“交易性金融資產(chǎn)”， ID代表年末“有息負(fù)債余額”， Assets代表年末“資產(chǎn)總額”。fex>0為財務(wù)寬裕， 數(shù)值越大， 說明財務(wù)寬裕程度越大。

（1）

（2） 經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)（fex_adj）。參考胡志亮和鄭明貴（2022）的做法， 使用經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)來衡量財務(wù)寬裕， 具體計算公式見式（2）。其中， fex_adj是經(jīng)年度行業(yè)均值調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)， fex_mean是行業(yè)年度財務(wù)寬裕指數(shù)均值。

fex_adj=fex-fex_mean （2）

（3） 有息債務(wù)依存度（Ibdd）。借鑒青淵正幸（2010）的研究， 通過有息債務(wù)依存度反向替代財務(wù)寬裕， 理由是戰(zhàn)略差異度越大， 基于預(yù)防風(fēng)險和外部融資約束的動機， 持有有息債務(wù)水平越低， 以形成較高程度的財務(wù)寬裕。式（3）中， ID代表年末“有息負(fù)債余額”， Assets代表年末“資產(chǎn)總額”。Ibdd數(shù)值越小， 財務(wù)寬裕程度越大。

（3）

2. 解釋變量。解釋變量為戰(zhàn)略差異度（SD）。企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的程度稱為戰(zhàn)略差異度 （Finkelstein和Hambrick，1990；Carpenter，2000；Tang等，2009）。借鑒Geletkanycz和Hambrick（1997）、 Tang等（2011）、 Karaevli等（2013）、 葉康濤等（2015）的做法， 從六個維度來構(gòu)建戰(zhàn)略差異度的衡量指標(biāo)： 廣告和宣傳投入=廣告費用SC/營業(yè)收入BI； 研發(fā)投入=研發(fā)費用NVIA/營業(yè)收入BI； 資本密集度=固定資產(chǎn)凈值NFA/員工人數(shù)NS； 管理費用投入=管理費用GA/營業(yè)收入BI； 固定資產(chǎn)更新程度=固定資產(chǎn)凈值NFA/固定資產(chǎn)原值OFA； 企業(yè)財務(wù)杠桿=［（長期借款LD+短期借款SD+應(yīng)付債券BP）/權(quán)益賬面價值TE］。其中： 廣告費用和研發(fā)費用披露較少， 之前眾多學(xué)者借鑒葉康濤等（2015）的做法， 用銷售費用代替廣告費用， 用無形資產(chǎn)凈值代替研發(fā)費用。隨著披露水平的提高， 本文嘗試在CSMAR數(shù)據(jù)庫搜集滬深兩市A股2009 ～ 2020年的研發(fā)費用， 以避免無形資產(chǎn)凈值帶來的度量偏誤， 但得到的研發(fā)費用樣本量僅占總樣本量的30%， 因此， 依然沿用葉康濤等（2015）的做法。計算戰(zhàn)略差異度的步驟如下： 第一， 分別求出各個維度指標(biāo)的結(jié)果； 第二， 求各指標(biāo)與其所屬行業(yè)—年度均值的差； 第三， 除以行業(yè)—年度標(biāo)準(zhǔn)差予以標(biāo)準(zhǔn)化； 第四， 取絕對值以獲得各個維度偏離行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的程度； 第五， 取算術(shù)平均值以得到最終的戰(zhàn)略差異度（SD）， 即：

（4）

式中， SD數(shù)值越大， 說明該企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略的程度越大。

3. 控制變量。本文參考李鳳羽等（2015）、 楊興全和尹興強（2018）、 劉慧龍等（2019）、 熊凌云等（2020）的現(xiàn)金持有模型， 選用以下變量作為本文控制變量： 公司規(guī)模（Size）、 資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、 經(jīng)營性現(xiàn)金流（Cfo）、 凈營運資金（Nwc）、 兩職合一（Dual）、 投資機會（Grow）、 投資支出（Inv）、 股利支付（D_dum）、 獨立董事比例（Outr）、 成立年限（Age）、 第一大股東持股比例（Top）和流動負(fù)債比率（DS）。各變量定義詳見表1。此外， 本文還加入了行業(yè)和年度的啞變量， 以控制行業(yè)與年度的固定效應(yīng)。

4. 模型設(shè)計。為了實證檢驗戰(zhàn)略差異度對財務(wù)寬裕指數(shù)的影響， 構(gòu)建多元線性回歸模型：

fex/fex_adj/Ibdd=β0+β1SD+β2Size+β3Lev+β4Cfo+

β5Nwc+β6Dual+β7Grow+β8Inv+β9D_dum+β10Outr+

β11Age+β12Top+β13DS+∑Year+∑Industry+ε （5）

若戰(zhàn)略差異度（SD）對財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）的回歸系數(shù)β1為正且通過顯著性測試， 說明戰(zhàn)略差異度與財務(wù)寬裕正相關(guān)， 則H1成立； 若戰(zhàn)略差異度（SD）對經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)（fex_adj）的回歸系數(shù)β1為正且通過顯著性測試， 說明戰(zhàn)略差異度與財務(wù)寬裕正相關(guān)， 則H1成立； 若戰(zhàn)略差異度（SD）對有息債務(wù)依存度（Ibdd）的回歸系數(shù)β1為負(fù)且通過顯著性測試， 說明戰(zhàn)略差異度與財務(wù)寬裕正相關(guān)， 則H1成立。

四、 實證分析與結(jié)果

（一） 描述性統(tǒng)計

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）的均值為0.2570， 年度行業(yè)調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)（fex_adj）的均值為0.2030， 說明財務(wù)寬裕上市公司的財務(wù)寬裕程度分別為25.7%和20.3%； 有息債務(wù)依存度（Ibdd）的均值為0.0594， 說明財務(wù)寬裕企業(yè)有息債務(wù)占資產(chǎn)總額的比重較低， 有息債務(wù)依賴度較低。財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）的最小值為0.0034， 最大值為0.8000， 經(jīng)年度行業(yè)均值調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)（fex_adj）最小值為-0.1860， 最大值為0.7180， 有息債務(wù)依存度（Ibdd）的最小值為0， 最大值為0.2820， 說明不同企業(yè)間財務(wù)寬裕程度相差較大。戰(zhàn)略差異度（SD）的均值為0.5070， 這一結(jié)果與葉康濤等（2015）的研究結(jié)果較為類似， 說明大部分財務(wù)寬裕的公司戰(zhàn)略區(qū)別于行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略； 其最小值為0.1550， 最大值為1.8620， 說明不同公司之間的戰(zhàn)略差異度較大。其他控制變量結(jié)果均在合理范圍內(nèi)， 此處不再贅述。

（二） 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析（限于篇幅表格略）發(fā)現(xiàn)， 戰(zhàn)略差異度（SD）與財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）、 經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)（fex_adj）、 有息債務(wù)依存度（Ibdd）之間的Pearson系數(shù)分別為0.076、 0.108、 -0.123， 在1%的水平上顯著， 說明戰(zhàn)略差異度與財務(wù)寬裕指數(shù)之間顯著正相關(guān)， 初步驗證了H1。絕大部分的相關(guān)性系數(shù)絕對值在0.5以下， 初步判定模型存在多重共線性的可能性較小； 同時考慮到Inv和Size的相關(guān)性系數(shù)為0.672， Inv和Nwc的相關(guān)性系數(shù)為-0.649， 其絕對值均大于0.5， 因此進(jìn)行VIF檢驗， 從檢驗結(jié)果來看， VIF的均值為1.390小于10， 進(jìn)一步判定模型存在多重共線性的可能性較小。

（三） 實證回歸結(jié)果

表3列示了戰(zhàn)略差異度和財務(wù)寬裕關(guān)系的檢驗結(jié)果。從第（1） ～ （3）列的結(jié)果來看， 加入模型控制變量之前戰(zhàn)略差異度和財務(wù)寬裕之間的系數(shù)分別為0.0726、 0.0699、 -0.0372， 在1%的水平上顯著； 第（4） ～ （6）列模型加入控制變量后回歸系數(shù)分別為0.0716、 0.0954、 -0.0344， 在1%的水平上顯著； 第（7） ～ （9）列在模型控制變量基礎(chǔ)上加入行業(yè)年度控制變量后回歸系數(shù)分別為0.0815、 0.0793、 -0.0374， 在1%的水平上顯著， 驗證了H1， 說明戰(zhàn)略差異度越大， 企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險越高， 企業(yè)為了防范風(fēng)險和增加創(chuàng)新研發(fā)儲備資金， 在融資約束的情況下不得不增加現(xiàn)金持有、 減少有息負(fù)債， 財務(wù)寬裕水平提高。

（四） 穩(wěn)健性檢驗

1. 更換財務(wù)寬裕衡量方式。本文使用“期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物”代替“貨幣資金+交易性金融資產(chǎn)”來構(gòu)建新的指標(biāo)fex2，見式（6）。從表4第（1）列可以看出， 戰(zhàn)略差異度與新財務(wù)寬裕指數(shù)（fex2）的回歸系數(shù)為0.0757， 在1%的水平上顯著為正， 結(jié)論不變。

[fex2=Cash+Cashequi-IDAssets>0] （6）

2. 更換戰(zhàn)略差異度衡量方式。用銷售費用代替廣告費用、 用無形資產(chǎn)凈值代替研發(fā)費用難免會引起指標(biāo)度量偏誤， 因此本文參考Tang等（2011）、 葉康濤等（2015）的研究， 剔除掉這兩個維度， 以其余四個戰(zhàn)略維度（SD4， 資本密集度、 固定資產(chǎn)更新程度、 管理費用投入和財務(wù)杠桿）為基礎(chǔ)構(gòu)建四維度戰(zhàn)略差異度指標(biāo)， 重新進(jìn)行檢驗， 從表4第（2） ～ （4）列可以看出， 新的戰(zhàn)略差異度（SD4）與財務(wù)寬裕之間的回歸系數(shù)分別為0.0878、 0.0860、 -0.0350， 在1%的水平上顯著， 結(jié)論穩(wěn)健。

3. 滯后期數(shù)回歸。

（1） 滯后一期回歸。戰(zhàn)略差異度對財務(wù)寬裕等財務(wù)行為的影響具有滯后性， 而財務(wù)寬裕后可能會助推企業(yè)采取差異化戰(zhàn)略， 可能存在互為因果的問題， 因此本文采用滯后一期的戰(zhàn)略差異度（L.SD）進(jìn)行回歸檢驗。通過表4第（5） ～ （7）列可以看出， 滯后一期的戰(zhàn)略差異度與財務(wù)寬裕的回歸系數(shù)分別為0.0775、 0.0750、 -0.0308， 在1%的水平上顯著， 主要結(jié)論不變。

（2） 滯后三期回歸。考慮到高管對戰(zhàn)略的制定和戰(zhàn)略風(fēng)險的承擔(dān)具有直接的影響， 國外上市公司高管的平均任期為五年， 而國內(nèi)高管的任期普遍為三年（余明桂等，2013）， 因此本文將戰(zhàn)略差異度滯后三期再次進(jìn)行回歸。從表4第（8） ～ （10）列可以看出， SD的回歸系數(shù)分別為0.0856、 0.0847、 -0.0264， 均在1%的水平上顯著， 結(jié)果仍不變。

4. Heckman兩階段回歸。第一階段， 構(gòu)建Probit模型檢驗戰(zhàn)略差異與財務(wù)特征的相關(guān)性， 借鑒王化成等（2019）的做法， 在模型中加入同年度同省份其他上市公司戰(zhàn)略差異度的均值（SD_Pro）和同年度同行業(yè)其他上市公司戰(zhàn)略差異度的均值（SD_ind）具體模型如下：

SD_dum=β0+β1SD_ind+

β2SD_Pro+β3Size+β4Lev+β5Cfo+β6Nwc+β7Dual+β8Grow+β9Inv+β10D_dum+β11Outr+β12Age+

β13Top+β14DS+∑Year+

∑Industry+ε? ?（7）

其中： SD_dum代表戰(zhàn)略差異度（SD）相較于行業(yè)年度中位數(shù)（SD_median）的大小， 當(dāng)SD>SD_median時， 賦值為1， 否則為0。

第二階段， 將第一階段的模型（7）得到的逆米爾斯比率（IMR）代入模型（5）中重新回歸。從表5第（1）列可以看出， 企業(yè)戰(zhàn)略差異度大小SD_dum與SD_ind和SD_Pro均在1%的水平上顯著相關(guān)。表5中第（2）（3）列IMR的回歸系數(shù)為-0.0303和-0.0326， 在10%的水平上顯著為負(fù)， 第（4）列IMR的回歸系數(shù)為0.0218， 在1%的水平上顯著為正， 說明SD分布確實具有偏差。表5中第（2）（3）列SD的回歸系數(shù)為0.0814和0.0793， 在1%的水平上顯著為正， 第（4）列戰(zhàn)略差異度（SD）的回歸系數(shù)為-0.0373， 在1%的水平上顯著為負(fù)， 與本文假設(shè)一致。

5. PSM傾向得分匹配法。借鑒林鐘高和唐潔玉（2021）的研究， 本文以年度行業(yè)均值（SD_mean）作為分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分組。當(dāng)SD≥SD_mean時為戰(zhàn)略差異較大組， 此時SD_group=1； 否則， 為戰(zhàn)略差異較小組， 此時SD_group=0。首先使用模型（1）中的控制變量對SD_group進(jìn)行Logit回歸， 然后使用核匹配法匹配樣本， 共完成6376個樣本匹配， 最后使用匹配后的樣本再次進(jìn)行回歸。fex、 fex_adj、 Ibdd的ATT值分別為0.0310、 0.0435和-0.0145， 相比于OLS回歸結(jié)果略有減小， 但對應(yīng)T值分別為5.4200、 7.8300和7.5400， 均大于臨界值1.9600， 在1%的水平上顯著。接著觀察匹配后的回歸系數(shù)， 從表5的第（5） ～ （7）列可以看出回歸系數(shù)分別為0.0818、 0.0796、

-0.0375， 均在1%的水平上顯著， 這表明戰(zhàn)略差異度對財務(wù)寬裕的正向影響在統(tǒng)計上仍是顯著的， 結(jié)論不變。

五、 進(jìn)一步研究

（一） 影響路徑

經(jīng)過前文理論、 實證分析， 已經(jīng)證實了戰(zhàn)略差異與財務(wù)寬裕的正相關(guān)關(guān)系， 而從理論分析部分可以看出， 戰(zhàn)略差異通過經(jīng)營風(fēng)險和融資約束影響財務(wù)寬裕， 也就是說可能存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風(fēng)險—財務(wù)寬?！庇绊懧窂揭缓汀皯?zhàn)略差異—融資約束—財務(wù)寬?！庇绊懧窂蕉?。

1. 路徑一。差異化戰(zhàn)略下企業(yè)的績效結(jié)果通常是不確定的（Carpenter，2000）， 偏離行業(yè)規(guī)范的投資戰(zhàn)略會影響公司業(yè)績（Sirmon和Hitt，2009）， 這種影響可能是正向也可能是負(fù)向的。一方面， 合理的差異化減少了競爭并提高了績效（Deephouse，1999；Zhang和Rajagopalan，2010）， 利于企業(yè)搶占市場先機， 取得超額回報。另一方面， 根據(jù)風(fēng)險收益理論， 企業(yè)在獲得超額收益的同時也要面臨諸多潛在風(fēng)險， 公司業(yè)績波動相較于采取行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略的企業(yè)更加強烈（Finkelstein和Hambrick，1990；Hiller 和Hambrick，2005；Tang等，2011）， 而業(yè)績波動的企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險較高。財務(wù)寬裕狀態(tài)下企業(yè)手頭現(xiàn)金大于有息負(fù)債， 在帶來更大自由裁量權(quán)的同時利于緩解經(jīng)營風(fēng)險帶來的財務(wù)風(fēng)險， 保障企業(yè)財務(wù)安全， 維護(hù)財務(wù)穩(wěn)定性。也即戰(zhàn)略差異會導(dǎo)致經(jīng)營風(fēng)險增加， 為了防范這種風(fēng)險， 企業(yè)不得不提高財務(wù)寬裕水平， 因此存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風(fēng)險—財務(wù)寬?！边@條影響路徑。

為驗證經(jīng)營風(fēng)險在戰(zhàn)略差異和財務(wù)寬裕的關(guān)系中的中介作用， 本文構(gòu)建以下模型：

RISK=β0+β1SD+β2Size+β3Lev+β4Cfo+β5Nwc+

β6Dual+β7Grow+β8Inv+β9D_dum+β10Outr+β11Age+

β12Top+β13DS+∑Year+∑Industry+ε （8）

fex/fex_adj/Ibdd=β0+β1SD+β2RISK+β3Size+β4Lev+

β5Cfo+β6Nwc+β7Dual+β8Grow+β9Inv+β10D_dum+

β11Outr+β12Age+β13Top+β14DS+∑Year+∑Industry+ε

（9）

模型（8）檢驗戰(zhàn)略差異是否對經(jīng)營風(fēng)險存在影響， 模型（9）檢驗在控制經(jīng)營風(fēng)險的情境下， 戰(zhàn)略差異是否依然對財務(wù)寬裕存在影響， 如果模型（8）的系數(shù)β1、 模型（9）的系數(shù)β2顯著， 且模型（9）的系數(shù)β1相較于模型（5）的系數(shù)β1變小， 則表明存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風(fēng)險—財務(wù)寬?！边@一影響路徑。本文借鑒王化成等（2017）的做法， 以三年為周期滾動計算ROA的標(biāo)準(zhǔn)差用來衡量經(jīng)營風(fēng)險， 計算公式如下：

|N=3 （10）

[ADJ_ROAin=EBITDAinASSETSin-1Xnk=1XEBITDAknASSETSkn] （11）

其中： i表示企業(yè)， n表示周期內(nèi)年度且n∈［1，3］， X表示同行業(yè)同年度內(nèi)企業(yè)數(shù)量， k表示行業(yè)內(nèi)第k家企業(yè)； RISKi表示企業(yè)第i年的經(jīng)營風(fēng)險， ROAi表示企業(yè)第i年息稅折舊攤銷前利潤（EBITDA）除以期末總資產(chǎn)（ASSETS）。RISKi越大， 則經(jīng)營風(fēng)險越高。

表6為實證回歸結(jié)果。從表6第（1）列結(jié)果可以看出， 控制其他因素后戰(zhàn)略差異度和經(jīng)營風(fēng)險之間的系數(shù)為0.0489， 在1%的水平上顯著為正， 說明戰(zhàn)略差異度越大經(jīng)營風(fēng)險越高； 表6第（2） ～ （4）列的回歸系數(shù)分別為0.0784、 0.0780、 -0.0361， 在1%的水平上顯著， 且相較于模型（5）的系數(shù)有所下降， 說明經(jīng)營風(fēng)險可能是戰(zhàn)略差異影響財務(wù)寬裕的部分中介變量， 存在“戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風(fēng)險—財務(wù)寬?！边@一影響路徑。

2. 路徑二。差異化戰(zhàn)略下企業(yè)資金需求大， 但是其業(yè)績波動強烈， 在盈余操縱動機下企業(yè)更傾向于選擇性地披露信息， 會計信息的相關(guān)性和會計信息質(zhì)量較差（葉康濤等，2014）， 分析師做出的盈余預(yù)測質(zhì)量較差， 準(zhǔn)確度低、 分歧度大（Litov等，2012；何熙瓊等，2018）， 信息不對稱問題較大。由于經(jīng)營風(fēng)險較高， 會有更大可能產(chǎn)生股價崩盤風(fēng)險（Habib和Hasan，2017）， 資金提供方存在資金回收風(fēng)險。為了抵償潛在風(fēng)險， 資金提供方不得不增加資本成本（Jordan等，1998；王化成等，2017）。信息不對稱和違約道德風(fēng)險會帶來融資約束， 而在財務(wù)寬裕的情況下企業(yè)有更多冗余資源進(jìn)行研發(fā)投入， 現(xiàn)金充裕的公司可以為競爭戰(zhàn)略提供資金（Fresard，2010）， 避免外部資金限制阻礙差異化戰(zhàn)略的實施。因此， 戰(zhàn)略差異可能會在信息不對稱和違約風(fēng)險的影響下導(dǎo)致融資約束， 為了應(yīng)對外部融資約束， 企業(yè)不得不增持現(xiàn)金、 減少有息負(fù)債， 最終形成財務(wù)寬裕。即存在“戰(zhàn)略差異—融資約束—財務(wù)寬?！边@條影響路徑。

為驗證融資約束在戰(zhàn)略差異和財務(wù)寬裕的關(guān)系中的中介作用， 本文構(gòu)建以下模型：

SA=β0+β1SD+β2Size+β3Lev+β4Cfo+β5Nwc+

β6Dual+β7Grow+β8Inv+β9D_dum+β10Outr+β11Age+

β12Top+β13DS+∑Year+∑Industry+ε （12）

fex/fex_adj/Ibdd=β0+β1SD+β2SA+β3Size+β4Lev+

β5Cfo+β6Nwc+β7Dual+β8Grow+β9Inv+β10D_dum+

β11Outr+β12Age+β13Top+β14DS+∑Year+∑Industry+ε

（13）

模型（12）檢驗戰(zhàn)略差異度是否對融資約束存在影響， 模型（13）檢驗在控制融資約束的情境下， 戰(zhàn)略差異度是否依然對財務(wù)寬裕存在影響。如果模型（12）的系數(shù)β1、 模型（13）的系數(shù)β2顯著， 且模型（13）的系數(shù)β1相較于模型（5）的系數(shù)β1變小， 則表明存在“戰(zhàn)略差異—融資約束—財務(wù)寬?！边@一影響路徑。

本文使用SA指數(shù)衡量融資約束。Hadlock和Pierce （2010）指出， 由完全外生的 Size 和 Age 組成的SA指數(shù)［見式（14）］， 相較于KZ指數(shù)能更有效地衡量融資約束。

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age （14）

此處的Size=ln（企業(yè)資產(chǎn)總額/1000000）。這一指數(shù)表明， 隨著年輕和小公司開始成熟和成長， 融資約束急劇下降。最終， 這些關(guān)系似乎趨于平緩（Hadlock和Pierce，2010）， 而SA指數(shù)為負(fù)值， 隨著Size和Age增加（企業(yè)規(guī)模和年齡增加）， SA指數(shù)距離0越遠(yuǎn)， 此時SA指數(shù)值逐漸變小， 融資約束逐漸減??； 隨著Size和Age逐漸減小（年輕小公司）， SA指數(shù)距離0越近， 此時SA指數(shù)值逐漸變大， 融資約束越嚴(yán)重。也就是說， SA指數(shù)值越大， 企業(yè)規(guī)模越小、 成立年限越短， 融資約束越嚴(yán)重。

從回歸結(jié)果（限于篇幅表格略）可以看出， 控制其他因素后戰(zhàn)略差異度和融資約束之間的系數(shù)為0.0389， 在1%的水平上顯著為正， 說明戰(zhàn)略差異度越大融資約束程度越高； 戰(zhàn)略差異度和財務(wù)寬裕的回歸系數(shù)分別為0.0694、 0.0674、 -0.0320， 在1%的水平上顯著， 且相較于式（5）的系數(shù)有所下降， 說明經(jīng)營風(fēng)險可能是戰(zhàn)略差異影響財務(wù)寬裕的部分中介變量， 存在“戰(zhàn)略差異—融資約束—財務(wù)寬?！边@一影響路徑。

（二） 基于財務(wù)公平視角的拓展研究

財務(wù)寬裕在手頭現(xiàn)金和有息負(fù)債之間形成安全缺口， 幫助企業(yè)減少風(fēng)險（中野誠和高須悠介，2013）、 提高財務(wù)穩(wěn)定性（青淵正幸，2010）、 應(yīng)對財務(wù)約束、 做好投資儲備（福田慎一，2017）。在度過非常時期過后， 財務(wù)寬裕卻一直存在并且程度不斷加深， 帶來了成長投資和股東回報不足（高見茂雄，2019）、 并購不足（干勝道和劉佳敏，2021）、 經(jīng)營效率低下（湯淺由一，2016）等問題， 由于從手頭現(xiàn)金獲得的回報普遍較低， 資金不能得到有效利用， 很多人呼吁要有效利用其豐富的現(xiàn)金儲備， 提高其盈利能力（福田慎一，2017）。過高的財務(wù)寬裕水平會導(dǎo)致過多的財務(wù)資源低效持有， 自由現(xiàn)金流并未用于投資（中村純一，2014）或并購（干勝道和劉佳敏，2021）， 長此以往將損害企業(yè)價值， 因此在這一基礎(chǔ)上探討適當(dāng)削弱由戰(zhàn)略差異帶來的過高財務(wù)寬裕水平的途徑是非常有必要的。

實施差異戰(zhàn)略的企業(yè)盡管其專有資源和能力具有“因果模糊性”（Barney， 1991）， 但隨著時間的推移， 終究會被競爭者模仿， 因此講究效率并快速占領(lǐng)市場是必然的。在這個過程中， 具有創(chuàng)意的人力資源在提高生產(chǎn)力和利潤方面發(fā)揮著重要作用， 因此考慮到公司的持續(xù)經(jīng)營， 將公司積累的剩余現(xiàn)金和存款投資于人（員工）和企業(yè)是很重要的， 并提高他們的工資和待遇（奧愛等，2018）。工資是由工人的努力規(guī)范決定的， 并且反過來也影響著工人的努力規(guī)范（Akerlof，1982）， 勞動生產(chǎn)率取決于企業(yè)支付的實際工資（Yellen，1984）。一些公司愿意支付給工人超過市場清算工資的工資， 作為回報， 他們也希望員工提供更多的努力（Akerlof， 1984）。當(dāng)員工工資低于其公平工資時， 他們會按比例減少努力（Akerlof和Yellen，1990）， 也就是說， 如果要想員工的努力超過平均努力程度， 那么應(yīng)該讓其工資大于平均工資水平。同時， 經(jīng)濟環(huán)境決定了公平類型還是自私類型主導(dǎo)均衡行為（Fehr和Schmidt， 1999）， 在我國經(jīng)濟環(huán)境下， 追求效率的同時還要求企業(yè)適度兼顧公平。一方面， 提高工資待遇有利于激發(fā)員工創(chuàng)造性， 為差異化戰(zhàn)略的實現(xiàn)進(jìn)一步盡心盡力， 在差異化戰(zhàn)略帶來超額收益的同時兼顧社會公平； 另一方面， 增加員工工資支出能減少企業(yè)過度累積的現(xiàn)金， 適當(dāng)降低財務(wù)寬裕水平。

本文用拉克爾系數(shù)Rucker來衡量員工工資支出。拉克爾系數(shù)為職工工資和企業(yè)增加值的比值， 引入國內(nèi)后經(jīng)多次修改， 其中從職工工資中剔除高管天價薪酬來衡量的方法能較好地規(guī)避掉極端值， 適用性較好， 因此借鑒干勝道和劉慶齡（2015）的做法使用剔除高管薪酬的修正拉克爾系數(shù)衡量勞資財務(wù)公平。式（15）中， CE表示支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金， ES表示董事監(jiān)事及高管年薪總額， NP表示凈利潤， FE表示財務(wù)費用， TP表示支付的各項稅費。Rucker越大， 意味著員工支出越高。

[Rucker=CE-ESCE-ES+NP+FE+TP] （15）

為了實證檢驗適當(dāng)提高員工工資待遇能削弱差異化戰(zhàn)略帶來的過高財務(wù)寬裕水平， 本文在式（5）的基礎(chǔ)上加入戰(zhàn)略差異度SD和拉克爾系數(shù)的交互項SD×Rucker構(gòu)建以下多元線性回歸模型：

fex/fex_adj/Ibdd=β0+β1SD+β2SD×Rucker+β3Size+

β4Lev+β5Cfo+β6Nwc+β7Dual+β8Grow+β9Inv+

β10D_dum+β11Outr+β12Age+β13Top+β14DS+∑Year+

∑Industry+ε （16）

當(dāng)被解釋變量為財務(wù)寬裕指數(shù)（fex）和經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的財務(wù)寬裕指數(shù)（fex_adj）時， 若戰(zhàn)略差異度（SD）和拉克爾系數(shù)交互項（SD×Rucker）的系數(shù)β2為負(fù)且通過顯著性測試， 那么推斷成立， 否則不成立； 當(dāng)被解釋變量為有息債務(wù)依存度（Ibdd）時， 若戰(zhàn)略差異度（SD）和拉克爾系數(shù)的交互項（SD×Rucker）的系數(shù)β2為正且通過顯著性測試， 那么推斷成立， 否則不成立。

從回歸結(jié)果（限于篇幅表格略）來看， 適度提高員工工資支出， 既能適度提高勞資財務(wù)公平， 又能在一定程度上削弱較高戰(zhàn)略差異度帶來的過高財務(wù)寬裕水平。

六、 結(jié)論與研究展望

（一）結(jié)論

財務(wù)寬?，F(xiàn)象長期存在于我國資本市場卻未能引起學(xué)術(shù)界的重視， 而戰(zhàn)略定位影響企業(yè)財務(wù)行為， 因此本文以行業(yè)戰(zhàn)略定位作為切入點， 以2009 ～ 2020年滬深兩市A股所有上市公司作為研究對象， 實證檢驗了戰(zhàn)略差異和財務(wù)寬裕之間的關(guān)系， 旨在通過中觀層面的行業(yè)戰(zhàn)略差異來解釋宏觀層面的財務(wù)寬?，F(xiàn)象。研究發(fā)現(xiàn)， 戰(zhàn)略差異與財務(wù)寬裕正相關(guān)， 即企業(yè)戰(zhàn)略偏離行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略程度越大， 財務(wù)寬?，F(xiàn)象越嚴(yán)重。進(jìn)一步探究戰(zhàn)略差異對財務(wù)寬裕的影響路徑發(fā)現(xiàn)， 戰(zhàn)略差異通過經(jīng)營風(fēng)險和融資約束影響財務(wù)寬裕。偏離行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略需承擔(dān)組織制度壓力， 容易被利益相關(guān)者拋棄， 經(jīng)營風(fēng)險較高， 外源融資約束較強， 企業(yè)不得不提高財務(wù)寬裕水平以防范風(fēng)險、 緩解融資約束， 這在一定程度上揭開了隱藏在戰(zhàn)略差異和財務(wù)寬裕之間的部分“神秘面紗”。

財務(wù)寬裕雖有防范風(fēng)險、 增加財務(wù)穩(wěn)定性、 緩解融資約束、 提升投資儲備等邊際效應(yīng)， 但過高的財務(wù)寬裕水平會造成企業(yè)營運資金效率低下、 投資不足等問題， 因此接下來淺析了適當(dāng)削弱過高財務(wù)寬裕水平的辦法。黨的二十大首次提出“規(guī)范財富積累機制”， 剔除高管天價薪酬后的拉克爾系數(shù)更加符合大部分員工工資支出占比真實情況。引入拉克爾系數(shù)后發(fā)現(xiàn)， 適度增加員工工資支出能夠提高勞資財務(wù)公平， 并在嵌入勞資財務(wù)公平的基礎(chǔ)上緩解戰(zhàn)略差異度對財務(wù)寬裕的影響。

（二） 研究展望

1. 研究視角。文章已提出通過適度增加員工工資支出在嵌入勞資財務(wù)公平的基礎(chǔ)上削弱戰(zhàn)略差異帶來的過高財務(wù)寬裕水平。除了該措施， 平屋伸洋（2020）、 田中彰夫（2011）、 中野誠和高須悠介（2013）等還提出提高金融機構(gòu)持股比例、 提高機構(gòu)投資者持股比例也能減少財務(wù)寬裕企業(yè)的剩余現(xiàn)金， 今后的學(xué)者可以此為視角探討其余削弱戰(zhàn)略差異帶來的過高財務(wù)寬裕的措施。

2. 研究對象。日本泡沫經(jīng)濟破滅和2008年雷曼危機中財務(wù)寬裕企業(yè)激增， 同時期美國財務(wù)寬裕企業(yè)也在雷曼危機中短時間增加（奧愛等，2018）， 這反映出在經(jīng)濟環(huán)境突變的情況下財務(wù)寬裕水平容易增加。據(jù)統(tǒng)計， 2020年財務(wù)寬裕企業(yè)占比60.93%， 遠(yuǎn)高于之前年份， 那么具有戰(zhàn)略差異企業(yè)的財務(wù)寬裕水平在疫情結(jié)束后是會像日本一樣持續(xù)增加還是像美國一樣短期增加后又回落呢？該問題還需之后年份隨著行業(yè)年度樣本增加再進(jìn)行檢驗。因此， 可將經(jīng)濟環(huán)境變化這一研究對象引入戰(zhàn)略差異和財務(wù)寬裕的研究中。

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