王麗涵，孟令思

（1. 蘭卡斯特大學(xué) 管理學(xué)院，英國 蘭卡斯特 LA14YW；2. 東北財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，遼寧 大連 116025）

一、引 言

隨著國際經(jīng)濟和貿(mào)易環(huán)境日趨復(fù)雜、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級壓力上升，實體經(jīng)濟承壓，而金融業(yè)由于受到政策保護，其盈利相對穩(wěn)定，部分企業(yè)為了尋求金融投資的利潤呈現(xiàn)出明顯的金融化趨勢。企業(yè)金融化影響實體經(jīng)濟發(fā)展的同時也帶來金融體系潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險［1-2］，因而受到各級監(jiān)管機構(gòu)的關(guān)注。2018年10月，習(xí)近平總書記視察廣東時提出“實體經(jīng)濟是一國經(jīng)濟的立身之本、財富之源。經(jīng)濟發(fā)展任何時候都不能脫實向虛”。因此，在中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級、推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展背景下，探索如何加強對企業(yè)金融化的引導(dǎo)和治理具有重要現(xiàn)實意義。

管理者是企業(yè)金融化的主導(dǎo)者，因而企業(yè)金融化的動機和結(jié)果除了受到內(nèi)外部經(jīng)濟環(huán)境的影響，也很大程度上由管理者的行為特征和動機所左右。眾所周知，在現(xiàn)代兩權(quán)分離的企業(yè)治理結(jié)構(gòu)中，股權(quán)激勵是抑制管理者私利、協(xié)調(diào)管理者和股東利益相對有效的形式［3］。股權(quán)激勵有助于弱化管理者的短視傾向，激勵管理者從長期利益出發(fā)加大對企業(yè)科技創(chuàng)新活動的投入；而為了確?？萍紕?chuàng)新支出的資金需要，企業(yè)基于“儲蓄動機”增加交易性金融資產(chǎn)配置，降低投資性金融資產(chǎn)配置。鑒于此，本文利用中國上市公司樣本，實證檢驗了股權(quán)激勵對企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置的影響，同時采用中介效應(yīng)檢驗方法驗證了企業(yè)科技創(chuàng)新在其中所發(fā)揮的中介效應(yīng)。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

（一）文獻回顧

關(guān)于企業(yè)金融化的影響因素研究，現(xiàn)有文獻主要從經(jīng)濟環(huán)境、企業(yè)自身特征和管理者特征等方面探究了對企業(yè)金融化的影響。第一，彭俞超和黃志剛［4］、劉貫春等［5］認為經(jīng)濟政策不確定性會顯著增加非金融企業(yè)金融化傾向。鄧江花和郭永芹［6］則認為經(jīng)濟周期會抑制企業(yè)的短期金融資產(chǎn)配置，促進長期金融資產(chǎn)配置，并且經(jīng)濟政策不確定性起到一定的調(diào)節(jié)作用。此外，銀行業(yè)普遍存在信貸歧視，貸款偏好于經(jīng)營風(fēng)險小的企業(yè)，而獲得更多信貸支持的企業(yè)有可能將多余的資金投向影子銀行體系，導(dǎo)致企業(yè)金融化［4］。第二，企業(yè)金融化受企業(yè)自身特征決定。中國非金融企業(yè)金融投資行為受固定資產(chǎn)投資風(fēng)險水平的顯著驅(qū)動，固定資產(chǎn)投資效率直接影響企業(yè)金融化行為［7］。企業(yè)金融領(lǐng)域的投資偏好也會影響企業(yè)金融化行為［8］；偏好資本市場運作的企業(yè)，其利潤更加依賴金融收益，也會有更明顯的企業(yè)金融化行為［9］。第三，從管理者特征來看，現(xiàn)有文獻認為管理者具有學(xué)術(shù)背景和金融背景均會影響企業(yè)金融化行為。杜勇等［10］認為企業(yè)管理者的金融背景可以降低企業(yè)融資約束從而促進企業(yè)金融化。

關(guān)于股權(quán)激勵的影響研究，現(xiàn)有文獻認為股權(quán)激勵會引導(dǎo)管理者關(guān)注企業(yè)發(fā)展質(zhì)量［11］，減少管理者的短期行為，有利于企業(yè)增加長期實業(yè)資本投資和減少企業(yè)金融投資［12-13］。股權(quán)激勵由于緩解了管理者和股東利益沖突，降低了代理成本，因而有助于抑制投資過度和緩解投資不足［14］。股權(quán)激勵在一定限度內(nèi)還有助于提高企業(yè)的風(fēng)險承受水平［15-17］、顯著促進企業(yè)科技創(chuàng)新［18］，并且管理者對股權(quán)激勵的敏感性越高，對企業(yè)科技創(chuàng)新的促進作用越明顯［19］。股權(quán)激勵使管理者和股東利益趨于一致，也有利于提升企業(yè)價值［20-21］。

企業(yè)金融化有不同類型的金融資產(chǎn)配置形式，企業(yè)既可能基于預(yù)防動機而投資于交易性金融資產(chǎn)，也可能基于投機動機而購置投資性金融資產(chǎn)?，F(xiàn)有研究缺乏對金融資產(chǎn)配置類型的有效識別，本文在識別企業(yè)金融資產(chǎn)配置類型的基礎(chǔ)上從管理者股權(quán)激勵視角考察其對企業(yè)金融化具體形式的影響，并揭示企業(yè)科技創(chuàng)新在企業(yè)金融化投資決策中的中介效應(yīng)，為企業(yè)科技創(chuàng)新在企業(yè)金融化決策過程中發(fā)揮的作用提供新的證據(jù)。

（二）研究假設(shè)

管理者股權(quán)激勵是現(xiàn)代企業(yè)協(xié)調(diào)管理者和股東利益沖突、激勵管理者基于股東利益進行管理決策的重要措施。因此，在股權(quán)激勵下，管理者的代理動機可能會發(fā)生變化并進而對企業(yè)金融化決策產(chǎn)生影響。企業(yè)金融化可能會產(chǎn)生不同類型的金融資產(chǎn)配置結(jié)果，包括對交易性金融資產(chǎn)或投資性金融資產(chǎn)的增配。但是，兩種不同類型的金融資產(chǎn)配置反映了企業(yè)金融化的不同動機。因此，在股權(quán)激勵下，管理者對兩種不同類型金融資產(chǎn)配置的選擇會顯著不同。

首先，股權(quán)激勵有利于促進企業(yè)對交易性金融資產(chǎn)的投資。通常交易性金融資產(chǎn)具有流動性、安全性等特征，交易便利、易于轉(zhuǎn)換，能夠滿足企業(yè)“儲蓄動機”和預(yù)防性支付需要。由于股權(quán)激勵具有緩和管理者和股東的代理沖突、約束管理者私利的作用，使管理者的行為與股東利益保持一致，而保護企業(yè)穩(wěn)健經(jīng)營、有效應(yīng)對外部沖擊，保護企業(yè)和股東利益是現(xiàn)代企業(yè)管理的重要目標(biāo)。因此，股權(quán)激勵有助于引導(dǎo)管理者基于股東利益做出管理決策，更可能會從企業(yè)長遠目標(biāo)出發(fā)，滿足主營業(yè)務(wù)發(fā)展對流動性和應(yīng)對外部沖擊的需要，在企業(yè)金融化行為的選擇上積極配置交易性金融資產(chǎn)?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H1：股權(quán)激勵會促進企業(yè)交易性金融資產(chǎn)配置。

其次，股權(quán)激勵會抑制企業(yè)對投資性金融資產(chǎn)的投資。與前述交易性金融資產(chǎn)不同，非金融企業(yè)配置投資性金融資產(chǎn)從本質(zhì)上是基于投機和套利動機，是對金融投資短期利潤的追逐，是實業(yè)資本脫離主業(yè)的行為，不僅不利于主營業(yè)務(wù)的發(fā)展，從長期看還可能減少企業(yè)主營業(yè)務(wù)收益并損害股東長期利益。股權(quán)激勵使管理者與股東具有了共同利益，能夠促使管理者在進行投資決策時考慮企業(yè)和股東的長遠利益，減少短視行為。受這種決策動機驅(qū)使，管理者有可能在投資決策中積極推進有利于企業(yè)長期發(fā)展的投資項目，并相應(yīng)減少偏離主營業(yè)務(wù)的金融資產(chǎn)投資項目，從而減少企業(yè)投資性金融資產(chǎn)配置?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H2：股權(quán)激勵會抑制企業(yè)投資性金融資產(chǎn)配置。

最后，企業(yè)科技創(chuàng)新在股權(quán)激勵影響企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置決策中發(fā)揮著重要作用。企業(yè)科技創(chuàng)新是符合股東利益的投資行為，不僅能有助企業(yè)在長期建立核心競爭優(yōu)勢，而且有利于企業(yè)價值的提升。劉輝和滕浩［22］認為企業(yè)增加研發(fā)投入可以顯著提升企業(yè)的長期價值。由于股權(quán)激勵協(xié)調(diào)了管理者和股東的長期利益，管理者在股權(quán)激勵下會更加重視企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，加大科技創(chuàng)新力度。與此同時，企業(yè)金融化投資決策也將更有效地服務(wù)于企業(yè)科技創(chuàng)新戰(zhàn)略。一方面，由于科技創(chuàng)新活動具有高風(fēng)險性，難以獲得外部資金支持，企業(yè)必須通過經(jīng)營現(xiàn)金流積累來滿足科技創(chuàng)新持續(xù)的資金需要，而交易性金融資產(chǎn)是儲備現(xiàn)金流、維持預(yù)防性資金需要的最佳形式，因而企業(yè)基于科技創(chuàng)新的預(yù)防性資金需要會增加交易性金融資產(chǎn)配置；另一方面，投資性金融資產(chǎn)雖然有可能在短期由于價格上漲帶來豐厚的投機利潤，但由于金融市場的價格波動和風(fēng)險傳染性，也具有更高的投資風(fēng)險，因而配置投資性金融資產(chǎn)不僅可能擠占科技創(chuàng)新資金，還可能使企業(yè)的總體經(jīng)營風(fēng)險倍增。因此，基于企業(yè)和股東長期利益考慮，在股權(quán)激勵下，管理者會降低投資性金融資產(chǎn)配置，從而既保證科技創(chuàng)新資金安全，又能夠有效控制企業(yè)總體經(jīng)營風(fēng)險。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H3：企業(yè)科技創(chuàng)新在股權(quán)激勵影響企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置中發(fā)揮中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）研究樣本

本文以2009—2020年中國滬深A(yù)股上市公司為初始研究樣本?？紤]到2006年中國證監(jiān)會公布《上市公司股權(quán)激勵管理辦法（試行）》以及2008年金融危機影響，故數(shù)據(jù)樣本始于2009年。并對數(shù)據(jù)進行如下篩選：剔除金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)公司；剔除ST、*ST類公司；剔除數(shù)據(jù)缺失的公司；為排除極端值的影響，對所有連續(xù)變量在前后1%水平上進行縮尾（Winsorize）處理。本文最終獲得1 652家企業(yè)樣本和13 159個觀察值。

（二）變量定義

本文被解釋變量為企業(yè)金融化，用不同類型的金融資產(chǎn)占比衡量。參考王紅建等［23］的研究，交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）采用交易性金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值衡量，投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）采用投資性房地產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)和其他流動資產(chǎn)的總和占總資產(chǎn)的比值衡量。

本文解釋變量為股權(quán)激勵（EI）。參考詹雷和王瑤瑤［20］的研究，股權(quán)激勵（EI）采用高管激勵股份數(shù)占總股數(shù)的比值衡量。本文中介變量為企業(yè)科技創(chuàng)新，分別用研發(fā)支出占比（RD）和專利產(chǎn)出（NP）衡量。其中，研發(fā)支出占比（RD）采用研發(fā)支出占總資產(chǎn)的比值衡量，專利產(chǎn)出（NP）的計算公式為ln（企業(yè)專利數(shù)+1）。

本文分別選取企業(yè)規(guī)模（Lnasset）、財務(wù)杠桿（Lev）、盈利能力（Roa）、成長性（Grow）、企業(yè)性質(zhì)（Soe）、股權(quán)集中度（Ten）為控制變量，同時加入年份（Year）、行業(yè)（Ind）虛擬變量。其中，企業(yè)規(guī)模（Lnasset）采用總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量；財務(wù)杠桿（Lev）采用總負債占所有者權(quán)益的比值衡量；盈利能力（Roa）采用凈利潤占總資產(chǎn)的比值衡量；成長性（Grow）采用營業(yè)收入的同比增長率衡量；當(dāng)企業(yè)為國有企業(yè)時，企業(yè)性質(zhì)（Soe）為1，否則為0；股權(quán)集中度（Ten）采用前十大股東合計持股比例衡量。

本文使用的企業(yè)金融化數(shù)據(jù)、股權(quán)激勵數(shù)據(jù)以及企業(yè)特征和財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，企業(yè)科技創(chuàng)新活動數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。本文采用STATA16.0進行數(shù)據(jù)分析。

（三）模型設(shè)定

為驗證股權(quán)激勵對不同類型金融資產(chǎn)配置的影響，本文設(shè)定模型（1）為：

其中，下標(biāo)i和t分別代表樣本i和時間t，Xj為控制變量，j為控制變量的個數(shù)。

為驗證企業(yè)科技創(chuàng)新在股權(quán)激勵影響不同類型金融資產(chǎn)配置中的中介效應(yīng)，本文參考溫忠麟等［24］的中介效應(yīng)檢驗方法設(shè)計分步檢驗?zāi)Ｐ停?）及模型（3）：

四、實證結(jié)果和分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

由表1可知，交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）的均值為1.24%，投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）的均值為4.53%，后者顯著高于前者。且兩類資產(chǎn)最大值和最小值差異較大。股權(quán)激勵（EI）的均值為1.48%，中位數(shù)為1.03%，顯示中國上市公司總體管理者股權(quán)激勵水平較低；標(biāo)準(zhǔn)差為2.2826，說明股權(quán)激勵水平差異明顯，有必要研究其對企業(yè)金融化過程中不同類型金融資產(chǎn)配置的影響差異?？刂谱兞恐?，財務(wù)杠桿（Lev）的均值為39.39%，股權(quán)集中度（Ten）的均值為59.51%，表明中國上市公司股權(quán)非常集中。

另外，為了初步判斷變量間的關(guān)系，本文對主要變量進行Pearson相關(guān)性檢驗。Pearson相關(guān)系數(shù)顯示，股權(quán)激勵（EI）與交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）在5%水平下顯著正相關(guān)；與投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）在1%水平下顯著負相關(guān)，初步驗證了本文的假設(shè)。其他變量間的相關(guān)系數(shù)符合預(yù)期，且系數(shù)值均小于0.5000，方差膨脹因子值均小于10，因而變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

（二）股權(quán)激勵與不同類型金融資產(chǎn)配置

股權(quán)激勵對不同類型金融資產(chǎn)配置的影響如表2所示。

表2 股權(quán)激勵對不同類型金融資產(chǎn)配置的影響

首先，研究股權(quán)激勵對交易性金融資產(chǎn)占比的影響。結(jié)果如表2第2列至第5列所示，股權(quán)激勵（EI）與交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）基本上在10%水平下顯著，表明隨著股權(quán)激勵的提高，管理者基于“儲蓄動機”持有更多高流動性金融資產(chǎn)。根據(jù)第5列結(jié)果，股權(quán)激勵（EI）對交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）的經(jīng)濟影響為4.93%。以上結(jié)論驗證了本文H1。控制變量方面，財務(wù)杠桿（Lev）、企業(yè)性質(zhì)（Soe）與交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）顯著負相關(guān)，企業(yè)規(guī)模（Lnasset）、盈利能力（Roa）、股權(quán)集中度（Ten）與交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）顯著正相關(guān)。

其次，研究股權(quán)激勵對投資性金融資產(chǎn)占比的影響。結(jié)果如表2第6列至第9列所示，無論是否加入控制變量，股權(quán)激勵（EI）均與投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）在1%水平下顯著負相關(guān)。根據(jù)第9列結(jié)果，股權(quán)激勵（EI）對投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）的經(jīng)濟影響為-7.21%。以上結(jié)論驗證了本文H2?？刂谱兞糠矫?，企業(yè)規(guī)模（Lnasset）、財務(wù)杠桿（Lev）、盈利能力（Roa）、成長性（Grow）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）、股權(quán)集中度（Ten）均與企業(yè)投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）顯著負相關(guān)。

（三）穩(wěn)健性檢驗和內(nèi)生性處理

⒈ 工具變量法檢驗

本文參考已有研究，選取同行業(yè)其他企業(yè)的股權(quán)激勵平均強度（m_EI）為工具變量。通常，樣本企業(yè)有可能以同行業(yè)其他企業(yè)為參考實施股權(quán)激勵，但同行業(yè)其他企業(yè)的股權(quán)激勵不會影響樣本企業(yè)的金融資產(chǎn)配置。通過2SLS回歸，重新估計股權(quán)激勵對交易性金融資產(chǎn)和投資性金融資產(chǎn)配置的影響，工具變量法檢驗結(jié)果如表3所示。

表3 工具變量法檢驗結(jié)果

由表3 可知，第一階段回歸結(jié)果如第2 列所示，同行業(yè)其他企業(yè)的股權(quán)激勵平均強度與樣本企業(yè)股權(quán)激勵在1%水平下顯著正相關(guān)，系數(shù)為0.2620，因而拒絕弱工具變量假設(shè)，認為工具變量有效，可進行第二階段回歸。第二階段回歸結(jié)果如第3 列和第4 列所示，經(jīng)第一階段回歸擬合出的樣本企業(yè)股權(quán)激勵強度與交易性金融資產(chǎn)占比在1%水平下顯著正相關(guān)，系數(shù)為0.0152；而與投資性金融資產(chǎn)占比在1%水平下顯著負相關(guān)，系數(shù)為-0.1237。因此，工具變量法檢驗結(jié)果說明在排除反向因果關(guān)系干擾的情況下，估計結(jié)果未變，前文分析結(jié)論仍然不變，驗證了H1和H2。

⒉ 傾向得分匹配法（PSM）檢驗

為了進一步控制內(nèi)生性問題，本文采用傾向得分匹配法（PSM）進行檢驗。本文以實施了股權(quán)激勵的企業(yè)為處理組，以企業(yè)特征為協(xié)變量，采取近鄰匹配法，按1∶1在未實施股權(quán)激勵的企業(yè)中構(gòu)建對照組樣本。平均處理效應(yīng)結(jié)果顯示，處理組和對照組在金融資產(chǎn)配置上存在顯著差異，其中投資性金融資產(chǎn)平均差異為-0.0414，交易性金融資產(chǎn)平均差異為0.0221。PSM 檢驗結(jié)果顯示，經(jīng)過匹配后，企業(yè)特征變量的標(biāo)準(zhǔn)差偏差減小，且t統(tǒng)計量均小于1.9600，p值大于0.1000，因而認為匹配有效。根據(jù)PSM檢驗后重新研究股權(quán)激勵對企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置的影響，估計結(jié)果未變，前文分析結(jié)論仍然不變①由于篇幅限制，文中并未列出具體結(jié)果，留存?zhèn)渌??！?/p>

⒊ Heckman兩階段回歸

為了克服可能存在的樣本自選擇偏差，本文參考王晶和王振山［25］的研究，采用Heckman兩階段回歸進一步驗證。在第一階段，分別將交易性金融資產(chǎn)占比和投資性金融資產(chǎn)占比轉(zhuǎn)為虛擬變量，其他變量同前文，同時控制年份與行業(yè)固定效應(yīng)，構(gòu)造Probit模型得到第一階段的逆米爾斯比率（Imr），將其作為控制變量帶入第二階段的回歸。Heckman兩階段回歸結(jié)果如表4所示。

表4 Heckman兩階段回歸結(jié)果

由表4 可知，Imr的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正，系數(shù)為0.5149，表明存在樣本自選擇問題。核心解釋變量股權(quán)激勵（EI）與交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為正，系數(shù)為0.0102；與投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為負，系數(shù)為-0.0266。因此，在控制了樣本自選擇問題后，估計結(jié)果未變，前文分析結(jié)論仍然不變，驗證了H1和H2。

⒋ 其他穩(wěn)健性檢驗

本文分別采用更換被解釋變量的代理變量、更換主要解釋變量的代理變量和控制不可觀測的企業(yè)層面因素等進行穩(wěn)健性檢驗。①由于篇幅限制，文中并未列出具體結(jié)果，留存?zhèn)渌鳌５谝?，參考張成思和張步曇?6］的研究，本文用企業(yè)金融渠道獲利占營業(yè)利潤的比值衡量企業(yè)金融化水平，得到新的被解釋變量交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra2）和投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv2）。其中，企業(yè)交易性金融資產(chǎn)的獲利采用交易性金融資產(chǎn)規(guī)模乘以一年期央票收益率近似替代；企業(yè)投資性金融資產(chǎn)的獲利采用投資性金融資產(chǎn)規(guī)模乘以五年期企業(yè)債券到期收益率近似替代。利用基本回歸模型重新回歸，估計結(jié)果未變。第二，參考任莉莉和張瑞君［27］的研究，使用股權(quán)激勵虛擬變量EI2（實施股權(quán)激勵計劃的年份及隨后年份取1，否則取0）作為股權(quán)激勵的替代變量，回歸結(jié)果分別在5%、10%水平下顯著，估計結(jié)果未變。第三，為了控制不可觀測的企業(yè)層面因素對研究結(jié)論的干擾，采用企業(yè)固定效應(yīng)進行回歸，估計結(jié)果未變。

（四）中介效應(yīng)檢驗

前文驗證了股權(quán)激勵對不同類型金融資產(chǎn)配置的影響，在此進一步驗證企業(yè)科技創(chuàng)新在這一過程中的中介效應(yīng)。參考溫忠麟等［24］提出的中介效應(yīng)檢驗方法，企業(yè)科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 企業(yè)科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

由表5第2列至第4列可知，股權(quán)激勵（EI）與研發(fā)支出占比（RD）在1%水平下顯著正相關(guān)，股權(quán)激勵（EI）、研發(fā)支出占比（RD）與交易性金融資產(chǎn)占比（Fintra）分別在5%和10%水平下顯著正相關(guān)，與投資性金融資產(chǎn)占比（Fininv）均在1%水平下顯著負相關(guān)，表明研發(fā)支出發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。由第5列至第7列可知，股權(quán)激勵（EI）與專利產(chǎn)出（NP）在1%水平下顯著正相關(guān)，專利產(chǎn)出在金融資產(chǎn)配置中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，并且對交易性金融資產(chǎn)和投資性金融資產(chǎn)作用方向相反，與本文預(yù)期一致。

（五）進一步分析

⒈ 管理者金融背景、不同融資約束水平下股權(quán)激勵對企業(yè)金融化的影響

股權(quán)激勵對不同金融資產(chǎn)配置的影響可能因為管理者有無金融背景而存在差異。擁有金融背景的管理者，更熟悉金融體系的運作，有助于幫助企業(yè)獲得外部融資支持。與此相對，無金融背景的管理者，在股權(quán)激勵下增加交易性金融資產(chǎn)配置、降低投資性金融資產(chǎn)配置的意愿可能更高。本文根據(jù)管理者是否擁有金融背景將樣本分組進行檢驗。因管理者受到股權(quán)激勵，企業(yè)為了科技創(chuàng)新活動的順利進行，會基于“儲蓄動機”增加交易性金融資產(chǎn)配置而減少投資性金融資產(chǎn)配置，這是因企業(yè)所受融資約束水平的不同而存在差異。因此，本文參考Hadlock和Pierce［28］的方法，構(gòu)建SA指數(shù)衡量企業(yè)融資約束水平，同時基于行業(yè)均值將樣本劃分為高融資約束組和低融資約束組進行檢驗。管理者金融背景、不同融資約束水平下股權(quán)激勵對企業(yè)金融化的影響如表6所示。

表6 管理者金融背景、不同融資約束水平下股權(quán)激勵對企業(yè)金融化的影響

由表6可知，在管理者有金融背景時，股權(quán)激勵對企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置無顯著影響；在管理者無金融背景時，股權(quán)激勵會顯著促進企業(yè)交易性金融資產(chǎn)配置而抑制投資性金融資產(chǎn)配置。在高融資約束組中，股權(quán)激勵會顯著促進企業(yè)交易性金融資產(chǎn)配置而抑制投資性金融資產(chǎn)配置；在低融資約束組中，股權(quán)激勵對企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置無顯著影響。

2. 不同股權(quán)集中度下股權(quán)激勵對企業(yè)金融化的影響

股權(quán)激勵對企業(yè)金融化的影響還受到股東監(jiān)督程度的影響。通常在股權(quán)相對集中的企業(yè)，股東監(jiān)督力度較大，管理者較難基于私人利益進行投資決策。在股權(quán)相對分散的企業(yè)，管理者主導(dǎo)著企業(yè)投資決策，股權(quán)激勵緩解代理沖突的作用更顯著。本文預(yù)期在股權(quán)相對分散的企業(yè)股權(quán)激勵對不同類型金融資產(chǎn)配置的前述影響會更為顯著。因此，本文以企業(yè)前10大股東持股比例衡量股權(quán)集中度，同時根據(jù)樣本企業(yè)所在行業(yè)均值為標(biāo)準(zhǔn)將樣本劃分為高股權(quán)集中度和低股權(quán)集中度兩組，進行分組回歸。不同股權(quán)集中度下股權(quán)激勵對企業(yè)金融化的影響如表7所示。

表7 不同股權(quán)集中度下股權(quán)激勵對企業(yè)金融化的影響

由表7可知，在高股權(quán)集中度組中，股權(quán)激勵對企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置無顯著影響；而在低股權(quán)集中度組中，股權(quán)激勵顯著促進企業(yè)交易性金融資產(chǎn)配置而抑制投資性金融資產(chǎn)配置，符合前述預(yù)期。

五、結(jié)論和政策建議

本文利用2009—2020年中國滬深A(yù)股非金融上市公司樣本，實證研究了股權(quán)激勵對企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置的影響以及企業(yè)科技創(chuàng)新在其中的中介效應(yīng)。通過研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵作為緩解股東與管理者的代理沖突的有效手段，增強了管理者出于預(yù)防性儲蓄動機配置交易性金融資產(chǎn)的傾向，減弱了管理者出于投機動機配置投資性金融資產(chǎn)的傾向。通過中介效應(yīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，企業(yè)科技創(chuàng)新行為在股權(quán)激勵影響企業(yè)不同類型金融資產(chǎn)配置中發(fā)揮了中介效應(yīng)。股權(quán)激勵不僅緩解了股東與管理者的代理沖突，還增強了管理者對企業(yè)科技創(chuàng)新行為的重視，因而管理者為了更好地服務(wù)于企業(yè)科技創(chuàng)新活動，在企業(yè)金融化過程中會傾向于選擇增加交易性金融資產(chǎn)配置，而降低投資性金融資產(chǎn)配置。此外，本文進一步研究還發(fā)現(xiàn)，股權(quán)激勵對企業(yè)金融化過程中不同類型資產(chǎn)配置的影響在管理者無金融背景、高融資約束水平較高和低股權(quán)集中度的企業(yè)樣本中更為顯著。本文的研究揭示了在股權(quán)激勵下管理者對企業(yè)金融化過程中不同類型金融資產(chǎn)的選擇差異，在理論上深化了對企業(yè)金融化動機的認識和理解，豐富了企業(yè)金融化影響因素的研究。

據(jù)此，本文提出如下政策建議：第一，企業(yè)金融化行為是否導(dǎo)致實體企業(yè)“脫實向虛”取決于金融化的動機和金融化的形式。企業(yè)基于“儲蓄動機”配置交易性金融資產(chǎn)有可能幫助企業(yè)更有效應(yīng)對外部融資限制，支持企業(yè)科技創(chuàng)新或風(fēng)險性投資的需要。因此，對企業(yè)金融化行為應(yīng)客觀評價、合理引導(dǎo)，不應(yīng)一概否定。一方面，應(yīng)當(dāng)通過完善企業(yè)內(nèi)外部治理機制規(guī)范企業(yè)非主業(yè)投資行為，抑制企業(yè)金融化過程中的投機傾向；另一方面，采取更靈活的監(jiān)管政策和分類督導(dǎo)，支持企業(yè)根據(jù)主業(yè)發(fā)展需要適度從事金融化活動。第二，國內(nèi)外現(xiàn)有理論研究和企業(yè)實踐均已經(jīng)證實，股權(quán)激勵是緩解企業(yè)內(nèi)部管理者代理問題的有效措施，有助于促進管理者與股東的利益協(xié)調(diào)，激勵管理者基于企業(yè)長遠利益合理決策。但是，中國目前整體上股權(quán)激勵水平較低，應(yīng)當(dāng)通過政策引導(dǎo)促進股權(quán)激勵制度覆蓋范圍的逐步擴大和激勵力度的不斷加強。通過股權(quán)激勵制度的建立和完善，弱化企業(yè)管理者在管理決策過程中的機會主義行為。第三，在中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和推進高質(zhì)量發(fā)展背景下，企業(yè)作為科技創(chuàng)新的主體，如何激發(fā)其創(chuàng)新活力、鼓勵其創(chuàng)新發(fā)展是整個社會需要解決的重要問題。科技創(chuàng)新活動由于投資期長、風(fēng)險高和創(chuàng)新結(jié)果的不確定性，難以獲得外部穩(wěn)定的金融支持。因此，如何構(gòu)建多元化金融服務(wù)體系支持企業(yè)科技創(chuàng)新活動應(yīng)當(dāng)是金融體系改革和發(fā)展重要目標(biāo)之一。