张 辽，林鑫涛

（杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018）

一、引 言

当前，我国经济已进入由要素驱动阶段向创新驱动阶段转变的关键期，其经济结构和增长动能正发生深刻变化。科技创新作为驱动发展的第一动力因素，在建设现代化经济体系过程中的作用举足轻重，对引领中国生产方式新变革、挖掘中国经济增长新动能意义重大。改革开放以来，得益于创新资源持续超常规投入，我国科技实力显著增强，但是“中兴事件”“华为事件”迫使我们不得不正视：建立真正意义上的科技强国须以关键领域核心技术不受制于人为前提，要将创新成果从“规模数量扩张”向“结构质量跃升”转变。企业作为我国创新驱动发展的主要参与主体，提升创新质量不仅是其自身摆脱技术“锁定”和“俘获”的有效途径，更是一条技术自主内生、产业不断向高端攀升的发展道路。

从已有的研究文献看，学术界关于创新质量本质内涵的界定并不统一。如Fagerberg（2018）［1］认为，创新质量涵盖了创新成果的程度、数量、可靠性和价值绩效等，属于产品质量、过程质量和管理质量的综合体现。国内学者杨立国等（2007）［2］基于质量管理的视角，将创新质量概括为产品或服务质量、运作过程质量以及经营管理质量三个领域的综合。俞立平等（2019）［3］则认为，有别于创新数量与规模，创新质量主要表征了企业创新水平和高度。单纯从发明专利、科技论文等科技成果指标看，我国科技创新发展的基本指标总体令人满意，但除了在量子通讯、航天、高铁等少数领域位居世界先进水平外，大多数技术领域的创新质量与发达国家相比还有较大差距［4］。究其原因，科技创新过程呈现了高度技术复杂性和市场需求不确定性等特征，巨大的创新投资成本和风险使企业追求实现高质量创新并不容易。因此，在我国经济步入新常态背景下，进一步探讨如何提升企业创新质量对增强企业自身的市场竞争力、促进经济结构转型升级都具有重要意义。

如何提升企业创新质量？从理论上而言，企业主动开展技术创新的意愿及行动不仅取决于创新净收益，还受到创新投入资源的约束。在创新收益低于创新成本情形下，企业主动开展技术创新的意愿相对淡薄。而当创新投入不足且外部融资得不到满足，那么企业技术创新行动则面临融资约束。我国金融体系依然面临着政府过度干预和所有制歧视带来的金融抑制问题，实体企业在金融资源非市场化配置问题突出的市场环境中很难完全摆脱融资约束［5］。以中国高新技术产业为例，2020年R&D内部经费支出中，企业自有资金占比93.38%，政府补助占比仅为5.75%，这足以表明我国企业的创新投资活动在金融抑制体制下普遍面临融资约束难题，而严重依赖内源性融资的实体企业很难有较高的创新质量。

值得注意的是，随着实体企业投资回报率不断下滑，越来越多的企业在经营过程中偏离主营业务而涉足金融领域，将原本投资实体产业的稀缺资源配置于金融资产。如今实体企业这种金融化行为已经成为社会经济发展中的普遍现象，尽管实体企业倾向增加金融资产的配置而降低研发投资和固定资产投资，能够在短期获得利润丰厚的虚拟经济回报，但企业金融化行为占用了原本应投资于实体产业的资源并抑制了企业的研发投入［6］，这无疑加剧了企业持续创新需求与创新投入约束之间的矛盾，在很大程度上限制了企业创新投入水平和创新质量提升。

基于上述背景分析，本文试图实证检验实体企业金融化行为对企业创新质量造成的影响。考虑实体企业之间不同所有制差异和行业异质性及创新质量提升过程可能存在的不同效果，本文主要从以下两个方面进行分析：第一，考虑实体企业往往基于预防储备抑或资本套利的不同动机配置金融资产，所以不同于多数文献将实体企业金融化同质化处理的做法，本文分别考察了实体企业不同动机下配置金融资产行为对创新质量的异质性影响；第二，考虑企业创新质量不可避免地会受到金融生态环境及其自身融资约束程度的影响，本文将融资约束引入企业金融化的分析框架中，实证检验了金融化行为、融资约束以及两者交互作用对企业创新质量的影响，并利用门槛效应模型对金融化、融资约束与实体企业创新质量之间的非线性关系进行检验。

二、理论机制与研究假设

（一）金融化行为影响创新质量的机理

实体企业金融化趋势作为一种金融投资增长现象，已成为当前一项重要的研究课题。从表象上看，金融化行为反映了实体企业在资产负债表中增加了金融资产配置的比重［6］，但本质上是金融动机、金融市场、金融参与者和金融机构在国内及国际经济运行中的地位不断提升。因而企业金融化行为在根本上是宏观经济运行在微观层面的表现，也折射了金融要素在实体企业经营发展过程中日益凸显的重要作用。实践表明，企业创新活动既是一项周期长、投入高和风险大的投资活动，又是一个不断累积、协同和优化的过程，这一过程往往遭遇融资约束、技术限制、资源配置低效和商业化应用不足等诸多困扰。所以，持续的创新研发投入和有效的创新管理在很大程度上决定了企业创新质量。同时，实体企业配置金融资产的金融化行为本属于追求经济利益驱动下的“理性”市场化行为，能够在融资能力增进、外部资源获取和创新网络嵌入等方面为企业创新质量提升创造便利条件，但是金融化行为对企业创新活动水平和质量均具有不确定的影响。

目前，学术界普遍关注实体企业金融化行为的经济后果及其对企业造成的影响。就金融化趋势在宏观层面的经济后果而言，大多数研究对其持否定态度，认为金融化行为使社会资源从实体经济部门转向虚拟经济部门，对经济增长、产业升级、技术创新等都产生负面影响［7］。相比较而言，实体企业金融化行为在微观层面的效应则存在较大争议。一部分观点认为，实体企业配置更多收益率高的金融资产，可以充分利用闲置资金以获得金融投资带来的收益，从而改善企业的投资效率［8］，降低企业的融资约束水平［9］，提升经营业绩水平［6］，实现反哺主业发展。另一部分观点认为，企业将大量用于实体投资的资本配置于金融资产，势必会降低企业经营性业务的投资能力［10-11］、削弱技术创新能力［6］、抑制全要素生产率［10］等，因此，实体企业利用有限的资源配置于金融资产的金融化行为会对实体企业生产经营活动造成负面影响。

企业参与金融市场行为对创新质量可能存在“促进”和“抑制”两种截然相反的效果。一方面，实体企业金融化行为对创新质量的促进作用突出表现在优化企业不同经营领域之间的资源配置，从而提升创新资源在组织内的配置效率。如前所述，企业创新活动需要大量研发资本的持续投入，投入水平不足将直接导致创新质量不高甚至失败。所以实体企业选择配置流动性较强的金融资产以获取高额收益，直接拓宽了企业融资渠道从而缓解创新活动的融资约束困境［12］。因此，实体企业金融化行为无疑提高了组织内部资本配置效率，减弱了创新投入对外部资源的依赖，改善了公司创新管理效能，有助于创新质量提升。另一方面，实体企业参与金融市场活动抑制创新质量提升主要表现在削弱企业从事创新投资的内在动力。从表面上看，实体企业金融化使得原本捉襟见肘的资金投入金融市场，金融投资与创新投入之间的替代关系使企业对创新投资的资源配置大大减少，进而对技术创新直接形成“挤出效应”［13-14］。但究其根本，金融化行为本属于企业管理层追求金融市场高额回报下的短期行为，一旦将资本从实体部门转移至金融领域并获得较高收益率，企业技术创新活动必然会受到投入不足的影响而难以产生高质量创新绩效。根据上述分析，本文提出假设1、假设2。

H1：金融化会产生“蓄水池”效应，企业金融化程度的提高会提升企业创新质量。

H2：金融化会产生“挤出”效应，实体企业金融化程度的提高会降低企业创新质量。

（二）不同动机下金融化行为影响企业创新质量的异质性

理论研究表明，实体企业基于不同动机下的金融化行为将产生截然不同的经济后果。一类是基于长远发展的战略目标和预防储备目的将部分经营性资产转换为金融资产，不仅能够规避企业经营风险，还有助于企业利用金融化手段实现传统经营业务扩展和资源整合，从而通过配置金融资产所获得的收益反哺主业［15］。另一类是基于短期利润追逐和资本套利目的减少对实体经济的投资而选择投资收益率更高的金融资产。持有该动机的实体企业金融化行为就其本质而言是一种投机行为，会挤出企业创新投资［16］和实物投资［17］而最终损害企业未来主业业绩。因此，实体企业基于预防储备抑或资本套利的不同动机配置金融资产，对创新质量具有异质性影响。

就预防储备动机而言，实体企业参与短期的金融资产配置活动不仅能够平滑未来的投资需求，借助金融资产的高流动性以降低融资约束对企业主业经营的不利影响，有助于企业在外部融资成本高企的现实背景中摆脱创新投入短缺的困境，还可以利用金融资产的高收益率改善短期经营业绩，从而提升企业研发创新投入的可持续能力。相反，企业在资本套利动机下的金融化行为却不利于企业创新质量的改善。究其原因，资本套利动机强化了企业投资金融市场的投机属性，这种追求短期高额收益的行为不仅挤出实物资本投资并限制传统主业的发展，使企业利润来源更加依赖金融资产投资及资本市场运作，甚至出现简单地追求资本增值而非经营利润的现象［18］。因此，本文认为实体企业金融化行为对创新质量的影响是促进还是抑制效应，取决于企业配置金融资产的动机是预防储备抑或资本套利。根据上述分析，本文提出假设3、假设4。

H3：预防储备动机为主导的实体企业金融化行为表现为“蓄水池”效应，即实体企业金融化程度的提高将会提升企业创新质量水平。

H4：资本套利动机为主导的实体企业金融化行为表现为“挤出”效应，即实体企业金融资产配置比重的提高必然会降低企业创新质量水平。

（三）融资约束的调节作用

尽管中国金融市场近年来得到了快速发展，但是总体金融发展水平仍然滞后于经济发展，这使企业普遍面临较大的融资约束［19］。所以，理论上实体企业金融化提高抑或降低创新质量可能是由企业融资约束的异质性所决定的。究其原因，技术研发过程本身所具有的不确定性、长周期性和信息不对称性等重要特征，使企业创新过程中不可避免面临融资约束的问题。此时，实体企业将资金应用于金融资产投资活动中，融资约束不仅使原本捉襟见肘的创新投入进一步减少，还在一定程度上限制企业外部融资能力，从而进一步放大企业创新活动面临资金不足的困扰，通过影响与研发有关的人力、财力投入而影响创新质量，甚至也会通过影响研发投入的要素配置效率来影响创新质量。

相比较而言，融资约束小的企业本身资金较充足，可以灵活应对融资问题，企业拥有的各类资源既可以用于生产经营活动中的创新投资，也可以用于资本市场的金融资产配置，其通过投资金融产品的目的是为了增加企业内部的留存收益，确保企业有足够的创新资本投入。而对于融资缺口较大的企业而言，融资约束很大程度上限制了他们的创新投资，更容易因为资金的缺乏等问题导致创新活动的中止［20］，此时这些企业增加短期投资使其金融化程度上升［21］，获取高额投资收益缓解融资约束来保证企业正常的生产经营活动，企业配置更多金融资产必将对创新投入产生抑制效果。因此，本文提出假设5、假设6。

H5：面临融资约束缺口较大时，金融化行为对实体企业创新质量产生的“挤出”效应更加明显。

H6：面临融资约束缺口较小时，金融化行为对实体企业创新质量产生的“蓄水池”效应更加明显。

综合上述分析，国内外研究普遍认为实体企业在金融市场的资产配置行为所产生的投资收益要远高于传统生产经营活动带来的收益，但是也给企业高质量开展技术创新活动带来不利影响，金融化行为与创新质量之间的关系在不同金融化动机下显著不同。因此，本文基于预防储备动机和资本套利动机的区分，深入分析了金融化行为影响企业创新质量的内在机理，进一步分析处于不同融资约束状态区间所具有的差异化调节作用，力求为新时代背景下实体企业做出正确的投资决策提供依据。本文的逻辑框架如图1所示。

图1 理论逻辑架构

三、研究设计

（一）模型设定

为了检验理论分析中所提出的相关假说，本文借鉴王红建等（2017）［6］、顾海峰和张欢欢（2020）［22］等学者的做法，构建金融化行为对实体企业创新质量水平影响的面板数据模型：

其中：被解释变量Riit代表企业i在第t期的创新质量水平；解释变量Finit代表企业i在第t期的金融化程度；为控制变量群组；λt、ηi分别代表时间和行业固定效应；εit为随机扰动项。

考虑企业创新质量在本质上是一个逐渐积累演化的动态过程，即不仅受到当前各种经济因素的影响，也与企业历史创新质量水平有密切关系。为了捕捉这种持续性特征，本文将基准回归模型扩展为如下形式的动态面板模型：

（二）变量选取

1.创新质量（Ri）

学术界对于创新质量的概念界定及其本质内涵尚未形成统一观点。就企业创新质量的测度方法而言，现有文献一般是从创新产出角度选择企业新产品数量或产值［23］和专利数量［24］两类指标。其中，专利指标通常包括专利申请或授权数量、专利引用次数以及利用专利获得销售收入。比较国内外相关研究可以发现，国外主流文献在度量创新质量时多数使用授权专利的引用次数或新专利新技术而取得的销售收入来表示创新质量，但中国专利数据库并未提供引用次数信息，企业财务报表信息披露中也没有明确的因新专利、新技术而取得的销售收入数据。所以国内文献在度量创新质量时一般使用R&D投入、专利申请量和专利授权量等创新投入产出指标。考虑专利所含知识的复杂性越高，其被模仿和改进的难度越大，对应于企业创新质量也越高。本文借鉴白旭云等（2019）［25］的做法，将发明申请专利数量作为高质量创新产出的代理变量，并用其衡量实体企业创新质量水平。为了更精确地估计实体企业创新质量，本文参考蔡绍洪、俞立平（2017）［26］的做法，以发明申请专利量与所有专利申请量的比值衡量创新质量的结果，进行稳健性检验。

2.企业金融化（Fin）

所谓的金融化程度本质上体现了实体企业参与金融市场投资的程度，并主要表现为金融资产配置比重的高低。本文参照王红建等（2017）［6］、杜勇等（2017）［14］、张成思和张步昙（2016）［17］、彭俞超等（2018）［27］的做法，采用金融资产占总资产的比重来反映实体企业的金融化水平（Fin）。具体的计算如下式：

为了进一步区分预防储备动机下金融化行为和资本套利动机下金融化行为的“结构性”差异，本文将样本企业按照如下标准进行细分：当企业i持有长期金融资产占总资产比重在样本期限内的平均值高于短期金融资产占总资产比重的平均值，则将该企业的金融化行为视为资本套利动机；反之，定性为预防储备动机下的金融化行为。

3.融资约束（Rzys）

衡量融资约束（Rzys）的常见指标有KZ指数、WW指数、SA指数等。其中，SA指数的计算结果只与企业的年龄、规模相关，具有较强的外生性，克服了KZ指数、WW指数存在的一些弊端并在实证研究中得到了广泛应用［28］。因此，本文借鉴Hadlock and Pierce（2010）［29］的计算方法：SA=0.043Size2-0.737Size-0.04Age。其中：Age为企业年龄；Size为企业总资产的自然对数。SA值越小，则企业融资约束越严重，反之越宽松［30］。

4.控制变量

根据方芳和蔡卫星（2016）［31］、肖忠意和林琳（2019）［32］等学者的研究，本文在回归模型中选取企业年龄（Age）、企业资本结构（Lev）、资本密集度（Fixed）、经营现金流（Cfo）、股权集中度（Ebd）、现金存量（Cash）、资本积累率（Rca）作为模型的控制变量。此外，为了控制年度变化和行业间发展水平差异对企业行为决策的影响，本文还设置了年份、行业虚拟变量以控制相关的固定效应影响。主要变量定义及计算方法见表1所列。

表1 主要变量定义

（三）数据来源及样本选取

鉴于上市公司具有经营状况和信息披露透明度高的优点，本文选择2007—2019年我国沪深A股上市公司年度数据为研究样本，上市公司数据均来源于CSMAR和CNRDS数据库。参考已有研究，本文根据以下标准对总体样本进行筛选：①剔除ST、*ST、PT等处于异常交易状态的公司。②因为本文主要考察实体企业金融化行为，因此剔除金融业、保险业及房地产业上市公司。③剔除公司财务、股权等特征数据存在缺失或异常的观测值。同时，本文保留了856个上市公司的11 128个公司年度观测值。为消除极端值的影响，对于连续变量均做了上下各1%的Winsorize缩尾处理。变量的描述性统计结果见表2所列。

表2 变量描述性统计

续表2

四、实证分析

（一）基准回归结果

基准回归结果见表3所列。从样本总体回归结果看（Panel A）：在控制了行业和地区固定效应后，无论是静态模型的OLS估计，还是固定效应和随机效应估计结果，金融化程度与企业创新质量之间均呈现显著负相关关系，即企业配置金融资产比重提高一个百分点客观上导致企业创新质量下降0.496 7%，这表明实体企业配置金融资产水平显著干扰了企业技术创新活动。实证结果初步验证了H2，但是并不支持H1。

表3 基准回归结果

本文采取广义矩估计（GMM）方法对动态面板模型进行估计。为了检验GMM估计的一致性，运用Sargan检验以判断模型是否存在过度识别，以及对扰动项是否存在一阶与二阶自相关进行检验。结果表明：Sargan统计量的P值大于0.1，表明不能拒绝工具变量为过度识别的原假设，即工具变量的选择是有效的。残差序列相关性检验显示AR（1）的统计量均小于0.1，且AR（2）的统计量大于0.1，可以认为模型不存在过度识别问题，扰动项也不存在序列自相关问题，因而模型具有一定的合理性（1）。从动态面板的估计结果可以看出，滞后1期创新质量水平的系数在1%水平上显著大于零，表明企业创新质量提升过程在一定程度上是惯性特征驱动的结果。

从不同金融化行为动机的分类回归结果看（Panel B）：企业金融化行为动机不同对创新质量的边际效应呈现明显差异。其中，预防储备动机为子样本的回归结果表明，实体企业金融化程度（Fin）对创新质量的边际影响为0.325 8，而资本套利动机占据主导的企业投资金融资产对创新质量的影响高达-0.850 8。很显然，预防储备动机为主导的实体企业金融化行为对创新质量的影响主要表现为“蓄水池”效应，即配置金融资产活动显著增强了企业在未来技术创新过程中资源投入的能力和水平；基于资本套利动机为主导的实体企业金融化行为对于实体企业经营产生的影响主要表现为资源“挤出”效应，即企业金融化程度提高必然会降低企业创新质量。由此，H3和H4得以基本证实。另外，回归结果中其他控制变量的符号也基本符合理论预期。

（二）内生性问题处理

基准回归能够在一定程度上消除异方差及自相关问题对估计结果有效性的不利影响，但是基于以下两个方面的原因仍然需要对估计结果存在的内生性问题继续探讨。一是由于企业创新质量具有内在持续性特征且与诸多因素之间存在相互关联，企业当前的创新质量水平可能影响以后若干时期的创新质量水平；二是金融投资决策本身与企业创新投入之间关系的客观存在，致使企业创新质量水平的差异直接影响企业配置金融资产的动机差异。上述两个方面的逆向因果关系，都有可能破坏基准回归中参数结果的一致性。为此，本文采用理论上较为严谨的工具变量法（IV）解决可能存在的双向因果问题。具体借鉴杜勇等（2017）［14］的做法，选择金融化Fin的滞后一期（Fint-1）和滞后二期（Fint-2）作为工具变量，以讨论工具变量是否存在识别不足及相关性问题，结果见表4所列。

表4 内生性检验结果

Kleibergen-Paap rk LM统计量在1%的统计水平上显著，表明工具变量不存在过度识别的问题；有限信息极大似然方法（LIML）估计结果与两阶段最小二乘法（2SLS）估计结果高度一致，说明工具变量与发生变量之间有足够的相关性，可不必担心弱工具变量问题。在此基础上，本文分别选择了两步最优GMM和迭代GMM估计方法对模型进行估计，企业金融化对创新质量影响在考虑内生性后显著且稳定，再次支持了H1的观点。

（三）其他稳健性检验

为了检验模型回归结果是否随着参数设定的变化而保持适当的稳健性，本文主要通过替换被解释变量、剔除过度金融化样本、改变样本容量、考虑产权异质性以及行业技术密集度的差异等五个方面来进行稳健性检验。

（1）企业创新质量的重新衡量。为检验上述估计结果的稳健性，需要重新测度创新质量（Ri）并做进一步验证。具体参考蔡绍洪、俞立平（2017）［26］的做法，以发明专利与申请专利的比值衡量企业创新质量，估计结果见表5所列。全样本回归结果中核心解释变量Fin的系数估计值分别为-0.113 8、-0.044 7和-0.061 7，均通过了显著性检验，说明在改变企业创新质量的衡量方法后，基准回归结论依然成立。进一步区分不同金融化动机发现，无论是对于预防储备动机的企业还是资本套利动机的企业，核心解释变量金融化（Fin）的系数估计值均通过了显著性检验，说明金融化行为对不同类型的实体企业创新质量均具有显著的作用，同时进一步佐证了实体企业基于预防储备抑或资本套利的不同动机配置金融资产对创新质量具有异质性影响。

表5 基于创新质量重新衡量的稳健性检验结果

（2）控制过度金融化带来的影响。一直以来，中国乃至世界主要发达国家都经历了金融行业规模扩张、实体企业投资金融领域的过程，尤其是在金融创新不断加速和金融跨界经营大行其道的现实背景下，学术界也普遍意识到实体企业存在“过度金融化”迹象。所以将实体企业金融化行为的性质不加区分的做法，可能造成基准回归结果的不准确。因此，本文借鉴Richardson（2006）［33］构建非效率投资的思想，并参考黄贤环等（2019）［34］的变量处理方法，利用以下方程拟合出实体企业适宜金融化水平：

依据上述拟合方程的参数估计结果可以得到实体企业适宜金融化水平Fin*，然后比较实际金融化水平与适宜金融化水平的大小，倘若，则表明企业i在时期t不存在过度金融化倾向；反之，企业则具有过度金融化行为。经过计算，共计有253家企业在样本期间出现适宜金融化水平高于实际金融化水平。剔除过度金融化样本企业后的实证回归结果见表6所列。可见核心解释变量（Fin）的估计结果在数值大小、方向以及显著性水平上均没有实质性变化，再次验证了实体企业金融化行为降低了企业创新质量水平，基准结论较为稳健。

表6 基于样本进一步筛选的稳健性检验结果

（3）压缩样本。2008年爆发的全球性金融危机不仅对宏观经济增长造成冲击，而且对资本市场及宏观经济政策的调整产生重大影响。出于稳定经济增长和就业的需要，2008年金融危机发生后实体企业普遍获得规模较大的金融资源。考虑金融危机对企业金融资源配置及投资行为的影响，本文进一步压缩了实证分析样本的时间期限，采用2010—2019年的数据进行稳健性检验，回归结果见表6所列。解释变量（Fin）的回归系数与基准回归结果在系数大小、显著性水平上都非常接近，再次表明基准结论较为稳健。

（4）考虑企业产权属性的影响。为了考察企业金融化行为对创新质量的影响是否在国有企业与民营企业之间存在显著差异，本文将样本企业根据所有制类型分为国有企业和非国有企业两类子样本并分别进行回归，估计结果见表7所列。

表7 考虑产权结构和技术密集度差异的稳健性检验

可以看出，企业金融化对创新质量抑制作用的结论依旧没有改变。但值得注意的是，国有企业金融化对创新质量抑制作用的显著性和效果都明显弱于非国有企业，说明金融化对非国有企业的影响大于对国有企业的影响。这可能是由于国有企业拥有资源优势、雄厚的综合实力以及全面的专业制造能力，金融化对其创新质量的影响效果并不明显；而非国有企业在交易成本、资源禀赋、融资便利度等方面与国有企业相比有着明显差距，通过企业金融化缓解资金约束的偏好十分强烈，从而抑制了企业创新投入，也降低了创新质量。

（5）考虑行业技术密集度的差异。以证监会公告〔2012〕31号《上市公司行业分类指引》为基础，借鉴聂辉华等（2012）［35］学者的处理思路，本文将全部样本企业细分为低技术型、中技术型、高技术型三个子样本分别进行回归，结果见表7所列。估计结果表明，高技术密集型企业金融化程度（Fin）每提高1%，导致相关企业创新质量水平发生0.866 0%的下降幅度，而在中度技术密集型行业中的影响仅为-0.456 7。其原因在于技术密集程度不同的行业或企业的投资偏好存在较大差异，譬如高新技术企业市场竞争优势和较高的盈利水平主要依赖于自身较强的技术创新能力，但是中低技术密集型企业为了获取可观的经济收益可能更偏好于具有较高风险的金融资产投资。不难理解，高技术密集型企业倾向于在技术研发活动中投入更多的资源，故而金融市场的投资行为对创新质量的影响被进一步弱化。

五、扩展研究：融资约束的调节作用

基于已有关于实体企业配置金融资产活动与创新质量之间关系的研究，本文理论分析认为，企业融资约束异质性特征作为金融化影响创新质量的重要调节变量。基于此，本部分将实证检验实体企业融资约束异质性特征是否可以有效调节金融化对创新质量的抑制作用。

（一）融资约束调节效应检验

企业融资约束的存在不仅显著降低了企业主动参与创新的意愿，甚至广泛影响企业金融资源配置效率、技术创新投入水平、创新行为成本。为了研究实体企业金融化行为对创新之路的影响是否受到融资约束的调节作用，本文借鉴彭俞超等（2018）［27］、翟光宇等（2021）［36］的做法，引入融资约束（Rzys）作为调节变量并构建如下调节效应模型：

其中：Rzysit代表企业i在第t期面临的融资约束大小；Finit×Rzysit为金融化程度与融资约束的交乘项。融资约束调节作用的回归结果见表8所列。全样本估计结果（Panel C）表明金融化程度对创新质量的影响方向、程度及显著性保持稳健，这与基准回归结果完全吻合。

表8 考虑融资约束调节作用的回归结果

由表8可知，融资约束变量为负向指标且系数为0.353 6，说明融资约束抑制了企业创新质量。接着在模型（Ⅱ）中引入交互项Fin×Rzys，发现企业融资约束缺口的缓解能够明显改善企业创新质量，而且与模型（Ⅰ）估计结果相比，企业金融化行为对创新质量的边际效应大幅度下降，Fin的系数由-0.446 3变为-0.476 5，表明融资约束在实体企业金融化行为影响创新质量过程中具有明显的调节作用。由此可以推断，企业面临的融资约束在很大程度上决定了实体企业金融化行为对创新质量水平的影响，可能是由企业面临的融资约束程度决定的。交互项系数显著为负恰好印证了这一点，即实体企业金融化对企业创新质量的抑制效应随着融资约束程度的变小呈现减弱趋势。如果实体企业面临严重的融资约束缺口，那么企业金融化对其创新质量的抑制效应较强；如果面临宽松的融资约束，则抑制效应较弱。总之，通过引入企业融资约束，得出实体企业利用有限的资源配置金融资产对其创新质量的抑制效应与融资约束呈现正向变动关系的结论，验证了H5和H6。

（二）融资约束门槛效应检验

上述的实证回归结果初步验证了实体企业金融化提高抑或降低创新质量可能是由企业融资约束的异质性所决定的，但是随着融资约束缺口的变化，企业金融化对创新质量的影响可能发生结构性改变，或者说处于不同融资约束状态区间所具有的调节作用存在较大差异。因此，本文采用门限面板回归模型分析实体企业配置金融资产与创新质量之间的非线性关系。门槛模型设定如下：

其中：Rzysit是门限变量；γ为特定的门限值；ω1、ω2分别为门限变量在Rzysit≤γ和Rzysit＞γ时企业金融化对创新质量的影响系数；I(·)为示性函数，满足括号内条件取值为1，否则取值为0；εit～iid(0,σ2)为随机误差项。

本文选用融资约束作为门槛变量，首先检验门槛效应的存在性，再参考连玉君、程建（2006）［37］的方法确定门槛个数和门槛值，结果见表9所列。检验发现，融资约束的单一门槛和双重门槛分别通过了1%和10%水平的显著性检验，但三重门槛并没有通过检验。由此可知，融资约束存在双重门槛值，适用双重门限模型。在此基础上，控制时间效应和个体效应并对该门槛模型进行参数估计。为使本文的研究结果更加稳健和合理，本文采用Engle等（1983）［38］的检验方法进行弱外生性检验。由于F统计量的值为1.581，P值为0.074，故融资约束水平（Rzys）具有弱外生性。

表9 门槛效应检验结果

金融化与创新质量关系的门限回归结果见表10所列，结果显示，当融资约束水平（Rzys）低于门槛值6.700 9，企业金融化对创新质量的回归系数为-0.369 0，且在1%的水平上显著；当融资约束水平（Rzys）高于6.700 9但低于8.544 7时，融资约束逐渐宽松，金融化的回归系数由负变正，变成了2.786 5且显著；当融资约束水平（Rzys）高于门槛值8.544 7时，此时融资约束极小，金融化的系数一下子跳跃到了15.324 9。由此可见，当实体企业融资约束缺口跳跃过某个门槛值时，其在金融市场上增加金融资产配置比重的行为对自身创新质量的影响会发生实质性的改变，甚至影响方向由负变正，呈现“U”型趋势。总之，以上分析证实了H5和H6，并得出一致结论：企业自身面临的融资约束缺口越大，其金融化行为对创新质量的抑制作用就越发明显，但要发挥融资约束叠加效应还需要将其控制在合理的区间范围。

表10 金融化与创新质量关系的门限回归

续表10

六、结论与启示

当前，创新已经成为国家经济增长的主要驱动力和企业赢得市场竞争的重要法宝。作为国家创新体系的主体，实体企业已然是影响国家和区域经济发展的重要因素。当企业的创新活动面临融资约束难题时，实体企业金融化行为对创新质量的影响必然是企业创新发展研究的重要议题。本文以2007—2019年A股非金融上市公司作为研究对象，实证检验了企业金融化行为对创新质量的影响以及融资约束在两者之间所产生的调节效应。结果显示：①金融化与实体企业长期的创新绩效之间存在不匹配的特点，即实体企业以配置金融资产的方式进行金融投资活动，显著挤出企业创新资源投入水平并抑制企业创新质量。②从不同动机的分类回归结果看，实体企业在不同金融化动机下配置金融资产的行为对创新质量的边际影响呈现了显著差异。③融资约束在实体企业金融化行为影响创新质量过程中显现了调节效应，即实体企业金融化对企业创新质量的抑制效应随着融资约束程度的变小呈现减弱趋势。④进一步讨论发现，实体企业金融化对创新质量的抑制效果在非国有企业比国有企业更明显，不同要素密集度的行业金融化对创新质量的抑制作用也存在差异。

本文的研究结论有以下启示：①如何客观辩证地看待当前我国越来越多实体企业配置金融资产的行为。在宽松稳健的货币政策下，过剩的流动性问题不断凸显且未能得到有效的监管，必然导致金融资源“脱实向虚”的状况，从而严重影响我国金融资源向实体经济的供给。事实上，实体企业持续的过度投资行为不可避免地会挤占实业投资并导致其自身经营风险骤增。然而，金融资产的适度配置恰恰有利于闲置资金的合理利用，能够有效提升企业的创新质量。因此，要抵制实体企业以资本套利动机为主导的过度投资行为，鼓励以资金管理动机为主导的适度投资行为，以优化资源的配置。②政府监管部门要对实体企业资本套利动机下金融化行为给予严格的制度约束，尤其是重点监督融资约束程度较大的实体企业配置金融资产行为，同时注重营造健康的金融生态环境以鼓励理性的金融化行为。③政府监管部门要保障金融监管体制约束和金融生态环境优化激励的共同推进。一方面，严格控制企业资本套利动机下的投资，引导实体企业减少金融化套利短视化行为，重新回归实体产业。通过给予开展持续创新企业更大力度的政策扶持以增强企业内部技术创新能力和市场竞争力，提升企业创新质量并从实体经济中获得较高的收益。另一方面，需要实施有效的政策以保障金融生态环境的良性发展，鼓励有资金管理需求的实体企业通过合理的金融化活动盘活内部资源以提升利用效率，避免实体企业采取过度金融化手段追逐高度不确定性的金融投资收益。④实体企业不仅要尊重不同类型金融资产风险收益率的差异性规律，还需要拥有完善的风险防范机制体系。究其原因，实体企业配置金融资产的行为显著影响创新活动的水平和质量，需要结合金融资产短期收益和企业长期发展战略合理配置不同种类金融资产的比重，以优化金融化资产结构。

注 释：

（1）Hansen统计量等于1，一般可以认定模型的随机误差项不存在序列相关的原假设。