2015年第6期No. 6, 2015 (总第420期)General No. 420 非货币金融资产和经营收益率的U形关系一一来自我国上市非金融公司的金融化证据宋军陆肠(复旦大学经济学院，上海210433) 摘要:本文首先对2∞7年到2012年我国A股上市公司报表进行重整，从资产中剥离出金融资产，从收益中剥离出金融收益。对面板数据研究发现，公司所持有的非货币性金融资产和公司的经营收益率之间出现U形关系，即高业绩和低业绩的公司都趋向于持有更多金融资产;高业绩公司主要表现为富余效应，低业绩公司主要表现为替代效应;U形关系在交易性金融资产上不明显，而在理财信托类金融资产、投资性房地产和金融机构股权投资上非常明显;高业绩公司中的中大型公司表现出更加明显的富余效应。本文为我国非金融公司的金融化行为特征提供了新的微观证据。关键词:非金融公司;经营收益;金融化JEL分类号:G30，G31, G39 文献标识码:A文章编号:1002 -7246 (2015) 06 -111 -17 一、研究背景金融化(Financialization)历来受到广泛关注，它被认为和经济全球化、金融危机等现象之间存在密切关系(王芳，2∞4 ; Krippner, 2∞5; Palley, 2∞8;成思危，1999，2∞9;Orhangazi, 2008;等)。关于金融系统的过度膨胀、金融全球化和金融危机等问题已经得到了充分的讨论和研究，本文关注实体经济的金融化行为。作为实体经济的主要载体，非金融公司(NFCs, Non -Financial Corporates)主要向社会提供产品和与金融无关的服务。近年来大量国内上市非金融公司积极投资金融资产。在涌入金融市场的公司中，不乏绩优的行业龙头公司。有的公司购买银行理财产品和信托投资，如洋河股份在2011年共购买亿元的银行理财产品，占公司净资产的369毛;收稿日期:2014一12-10 作者简介:宋军，管理学博士，副教授，复旦大学经济学院，Email: songjun@. 陆肠，经济学硕士研究生，复旦大学经济学院，Email:1221068∞94@fudan. edu. cn. *本文感谢国家社会科学重大项目(12&ZD074)、自然科学基金(71371055)、上海高等学校创新能力提升计划竞争性引导项目和国家留学基金资助。感谢匿名审稿人的宝贵意见。文责自负。111
112 总第420期舍、IrUf也双汇发展2013年11月底的理财余额达到亿元，占净资产的%;委托贷款近年增长迅猛，有些公司的利润也主要来自其金融活动，如华北制药2012年从委托贷款获得利息收入9999万，而当年利润总额仅1406万这意味着如果没有这笔利息收入，公司当年利润为负。房地产价格的攀升吸引了不少非房地产行业转向房地产行业。早在2006年，云南白药就开始涉足房地产市场，成立云南白药置业有限公司。更有不少公司积极在二级市场买卖股票。同时非金融公司面对金融机构丰厚利润的诱惑争先控股和创建金融机构，如2013年苏宁云商创建苏宁银行等。上述现象受到了市场的普遍关注2。从统计数据看，从2007年到2012年，我国上市公司中非金融公司的金融资产总量大幅上升(图la)0 2∞7年金融资产总量3为1480亿，2012年则达到4300亿。同期货币性金融资产从1170亿上升至3600亿，非货币性金融资产从313亿增加至631亿。图lb给出了分类后的非货币性金融资产的变化。可看出金融资产的总量在逐年增加，尤其是理财信托类金融资产在取样期间从元到有的巨幅增长O∞5仪xlmH4债)()∞3仅xlmN2α)() ∞mNO 1000 O 2∞7 2∞8 2α)9 2010 2011 2012 2∞7 2∞8 2仪)92010 2011 2012 -F二tr圃F_bkCFJea1臼Fß:juity-F -F c溢Fnc 图lb2∞7 -2012年我国A股上市非金图la2007 -2012年我国A股土市非融公司的交易性金融资产(F_tr)、理财倍金融公司的金融资产(川、货币性金融托类金融资产(F_bk)、投资性房地产(F_资产(F_c)和非货币金融资产(F_/lC) real)和金融机构股权投资(F_equity) 数据来源:国泰安数据库。样本包括所有在A股上市的公司，不含金融行业。单位:亿(人民币)技资金融资产将获得收益。仅观察财务费用一个科目，可发现近年来我国A股上市公司在盈利来源上的悄然变化。由于利息收入是财务费用的扣减项目，当利息收入逐渐增加时，会使得财务费用下降，甚至使得财务费用转为负数。从图3a可看出我国A股非金融上市公司的财务费用相对销售收入的比例从2005年到2012年由%逐渐下降至%。作为比较，同期美国SP500指数中的非金融公司的财务费用相对销售收人的比例由%上升至% 0 A股非金融公司的财务费用率下降的主要原因是负财务费用的1 上述三家公司的数据来自相关公司公告和公司当年年报。2011年9月《人民日报》批评上市公司将巨额资金投向理财房贷市场，对公司在证券市场上融资却不进行实体经济投资的行为表示担忧。2014年5月《金融时报》也批评了上市公司不务正业危害实体经济等。3 金融资产、货币性金融资产和非货币性金融资产的定义详见第三部分。
2015年第6期非货币金融资产和经营收益率的U形关系113 公司占比增加，2005年该比例还不到15%，但到2012年该比例上升至3313毛!这意味着约113的非金融公司不仅不需支付财务费用，反而可以获得利息收入。作为对比SP500成分股中的非金融公司的负财务费用比例明显下降。-回国-A股非金融公司…g预闹非舍融公司…-A股非金融公司---SP5删非命融公司’/0 ’/0 <)%’/0 ’/0 25.仅J'/o, ’/0 , , , 20.αJ'/o 1.仅J'1o, -, . ’/0 15.αJ'IÍ。(Jl/o ’/0 肌’/0 5.αJ'/o ’/0 ’/0 2ω5 2006 2∞72∞8 2∞9 2010 2011 2012 2005 2006 2∞7 2∞8 2∞9 2010 2011 2012 圄2a中美财务费用中位数对比图2b中美"负财务费用"的非金融公司占比对比数据来源:国泰安数据库和Compustat数据库。这些现象对学界提出了非常有意义的话题:非金融公司如何投资金融资产?其金融资产投资规模和公司自身经营活动的关系如何?不同公司在投资金融资产时的行为是否存在差异?本文采用Penman-Nissim分析框架(2001，2009)，对2∞7-2012年我国A股上市非金融公司的会计报表重整，从公司资产中剥离出金融资产，从公司收益中剥离出金融收益，然后对面板数据分析，来研究非金融公司持有金融资产的特点和主要影响因素。本文从公司微观视角人手，有助于更好理解公司投资金融资产的行为特征，也可借助充分的样本来研究公司行为在横截面上的差异。本文可以为金融化、虚拟经济和实体空心化的发展规律研究提供来自微观层面的更加准确和扎实的证据。本文的结构安排如下:第二部分为文献综述，第三部分建立计量模型，提出研究假设;第四部分给出了研究结果;第五部分为结论。二、文献综述(一)金融化的概念，测度方法和影响Krippner( 2005 )和Palley( 2008 )所提出的金融化的定义被广泛接受。Krippner(2005 )认为金融化是利润的获取逐渐更多来自金融渠道而非生产贸易领域。Palley(2∞8)认为金融化是金融市场、金融机构和金融精英在经济政策和经济收益方面影响力上升的一个过程，这个过程导致金融部门地位上升，财富和收入从实体领域向金融部门转移，同时增加收入不平等。对金融化特征和测度方法的研究可分为宏观和微观两个层面。Krippner(2005)提出了宏观层面的测度。他在对50年的宏观数据进行深入分析和研究后，发现在上世纪80年代金融监管放松以后，美国社会存在明显的金融化特征。他提出了基于活动的(Activity-
114 总第420期4、"树也centered)和基于利润累积的(Accumulation -centered)两个测度方法。前者用就业率和GDP来衡量，将经济分为三个部门:制造业，服务业和FIRE4 (金融，保险和房地产的缩写)来观察三个部门GDP产值的比例随着时间的变化。从1950-2001，制造业从329毛下降至17%，而FIRE从119毛上升至249毛。后者从利润角度看，发现金融化程度更加厉害，制造业从50%下降到10%，而FIRE从10%上升至459岛。王芳(2004)采用类似金融资产市值占GDP比例的方法研究，发现我国在改革开放后的实体经济呈现明显的货币化和金融化特征。Assa(2012)用类似方法指出，OECD的大多数国家经历了和美国类似的金融化过程。Cibilsand Allami(2013)提供了阿根延在金融危机后的金融化证据，用Krippner(2005)的方法发现虽然阿根廷的金融部门的利润大幅上升，但并没有给实体部门提供足够的资金用于发展，即侧重短期的消费信贷，而非生产部门的信贷。微观层面的研究主要基于上市的非金融公司的金融化的特征。大量证据显示很多非金融公司在金融市场利润吸引下将资金投入金融领域。主要有两个测度方法，第一是用新增投资占固定资本的比例(Orhangazi ,2008 )来研究非金融公司的金融投资对实体投资的影响，研究发现非金融公司日益增加在金融资产和金融机构的投资，从中获得更多的收益，这种行为造成了对实体投资的挤出效应(CrowdingOut Effect)。第二种方法则使直接用非金融公司持有金融资产比例(Demir，2∞9)。学者们对金融化的影响存在比较大的争议，大致来看，宏观层面的研究大多持负面和批评态度，而微观层面的研究则表现为比较正面的结果。宏观研究主要从金融化和经济增长、失业率、经济稳定性的关系来进行研究。如Palley(2∞8)认为，金融化导致实体经济增长速度降低，经济稳定型下降，债务膨胀，衰退期延长。Dore(2∞8)认为金融化导致了更多的不安定，误导高素质人才，侵吞社会信用等问题。Freeman(2010)还认为金融化会导致失业，减少公共商品的供给并且降低增长率。Bhaduri(2011 )的理论模型指出，金融化后经济系统的脆弱性增加，在投资者预期发生变化的情况下，非常容易发生金融危机。Gonz创ezand Sala(2013)使用多方程宏观劳动模型研究了金融化对失业率的影响。金融化是影响资本累计的主要变量，因而也影响失业率。模拟结果显示金融化大致会提高2%的失业率。因此呼吁对金融市场发展的评估要考虑到其对实体投资带来的挤出效应。Ortizand Pablo (2014)对金融化的批判极端而严厉，认为如果把经济比拟成人的身体，金融化就类似AIDS病毒，它们占据了经济内部资源来进行自我复制和强化，剥夺了其他部门的发展空间。微观层面的研究则主要从非金融公司的金融化和公司业绩角度考虑。非金融公司在经济金融化的过程中，增加金融资产投资，包括购买金融资产和开设从事金融业务的分支机构，来实现利益最大化，至少在短期内可促进公司股东价值的提升。Baudand Durand (2012)对美国零售业的研究发现，虽然在1990到2007年间美国零售业销售增长下降，但ROE却上升了。主要原因是这些零售业公司在全球化过程中大幅增加金融资产持有比FlRE的这个定义和成思危(2001，2009)所提出的虚拟经济定义范围大致吻合。成思危(2∞1，2009)指出，虚拟经济是与实体经济相对应的经济活动模式，包括金融市场、金融机构、投资性房地产等领域。
2015年第6期非货币金融资产和经营收益率的U形关系115 例，缓冲了主业带来的利润下降。这在很大程度上满足了缺乏耐心的股东的利益。Demir(2∞9)使用阿根廷，墨西哥和土耳其的上市公司的数据研究发现，在不确定性的外部宏观环境条件下，公司选择了投资预期收益可逆转的短期金融资产而非投资收益不可逆转的实业部门技资，这就解释了1990年代这些国家固定技资率偏低的原因。本文将研究重点放在微观层面的非金融公司的金融化行为特征上。宏观角度的研究成果已经非常丰富。根据我们的理解，宏观角度研究存在一定局限性。(1)宏观数据比较少，大多数宏观指标都是年度数据，对一个国家的金融化研究需要很长时间才可得到满意结果。但很多发展中市场无法满足这样的数据要求。即使是发达国家的研究，也受到数据的影响。例如Palley(2∞8)只能比较1950，1970，2001少数几年数据，进行一些定性分析。(2)宏观层面的数据分析无法观察到微观个体之间的差异。上市公司参与金融市场的程度其实存在很大差异。本文采用Demir(2∞9)的方法，对我国非金融上市公司的金融化行为进行研究。(二)公司持有金融资产和影响因素对公司持有现金和用于套期保值的金融衍生资产这两个金融资产的研究很多，也有一些研究涉及投资类金融资产。关于持有现金规模的研究已经有很长的历史。Keynes(1936 )认为公司持有现金是出于交易动机、谨慎动机和投机动机。Duchin系，发现由于投资的分散化，多行业投资的公司相比于单-投资的公司所拥有的现金显著偏少。Dittmaret al. (2∞3 ), Harford ( 1999 )和Harfordet al. ( 2008 )等则从公司治理的角度研究了公司持有现金和代理成本之间的关系。前者通过研究发现在投资者保护状况较差的国家，管理层倾向于持有更多现金。后者则主要研究了公司持有现金和兼并收购之间的关系，结果发现拥有更多现金的公司更倾向于进行收购，且其收购价格总体上偏高，反映了较多的现金会带来一定的代理成本。金融衍生资产即公司持有的金融衍生品，包括股权类衍生产品、利率衍生产品、货币衍生产品和信用衍生产品等等。公司持有金融衍生产品可以帮助规避经营风险，但也可能产生额外的风险。Bodnaret al. (1996, 1998 )采用大规模问卷的方法来调查非金融公司持有金融衍生产品的状况，研究发现非金融公司特别是小公司对金融衍生产品的使用并不普及，但是总体上使用率在逐年增加。其他各国的学者也纷纷进行了类似的研究。例如Mallinet al. (2001)对英国非金融公司的调查和Alkebacket al. (2∞6)对瑞典非金融公司的类似调查。投资类金融资产是本文的研究重点，相关度较高的研究包括Davis( 2013 ) ,Da Luz et al. (2015)和国内的学者的一些研究。Davis( 2013 )主要从股东价值回购和波动两个角度来研究公司固定投资行为和公司金融化的关系，研究发现股东价值和公司层面的波动率会影响非金融公司的固定投资率。同时他也发现公司规模也有很大影响。DaLuz et al. (2015 )从横截面角度研究了巴西2004一2012年的106家非金融公司，研究显示经营利润对金融资产和金融收入有正面影响。也有学者针对A股上市公司的金融资产投资进行
116 总第420期4、h'仔也了一些研究。如王伟(2010)研究了我国上市公司的证券投机行为。张癫(2012)研究了非上市公司金融资产规模的影响因素，其研究显示，经营活动状况好、国有企业、盈利状况好、资产负债率低的公司倾向于持有的较多的金融资产，而且宏观经济变量会影响公司所持金融资产的规模O本文主要有两个创新:(1)之前国内学者的相关研究的基础都是传统财务报表，无法区分金融活动和经营活动，因此存在偏差。如资产收益率ROA中的分子利润中包含了来自经营活动和金融活动的利润，分母中包含了经营资产和金融资产，因此无法区分两类活动的影响。本文采用Penman-Nissim分析框架(2001，2009)，对2007-2012年我国所有A股上市非金融公司报表进行重整，从公司资产中剥离出金融资产，从公司收益中剥离出金融收益，剥离后的数据更精确，更具有可信度。(2)考虑了金融资产配置比例和经营业绩的非线性关系;之前的研究者或关注了替代效应，或关注了富余效应，只简单地考虑了它们的线性关系。而本文则提出这两个效应对经营状况不同的公司的影响方向不同，金融资产配置和经营业绩之间存在U形非线性关系。三、金融资产配置和经营收益的关系建模(一)Penman -Nissim分析框架非金融公司金融化的一个明显特征就是将原来的经营资产转投到金融资产，金融资产带来金融收益，原有经营资产还是带来经营收益。要分析非金融公司的金融化，必须将公司的经营活动和金融活动分离开。可目前主流的财务报表将非金融公司的经营活动和金融活动混在一起，资产负债表中的资产按照流动性划分，利润表中的营业利润既包括公司从事实体经济活动所产生的利润，也包括公司从事金融投资活动所产生的收益。所以基于目前主流的财务报表计算的财务指标，如资产收益率、资产负债率等指标其实都是把两种类型的活动结果混合到一起。Penman and Nissim(2001)提出一个新的财务分析框架，被称为"Penman-Nissim分析框架", Penman (2009 )详细阐述了这个分析框架飞Penmanand Nissim(2001) ,Penman (2009 )认为可将公司资产分为金融资产和经营资产，将负债分为金融负债和经营负债。公司利润可分为来自经营活动的利润和来自金融活动的利润。本文认为这种会计分类方法可运用到本文对非金融公司的金融化特征的研究中，即将公司资产分为金融资产和经营资产，将公司收益分为金融收益和经营收益。根据上市公司报表科目，金融资产主要包括货币资金、交易类金融资产、委托理财和信托产品、投资性房地产和持有金融机构的股权等几大类，而金融收益主要包括利息收入、投资收益中和金融有关的部分以及交易性金融资产、交易性金融负债和投资性房地产的公允价值变动。本文对2∞7年到2012年的所有A股上市公司的资产和收益进行了分类和整理，计算出了非金融公司持有金融资产5 该书对会计理论和实务有巨大贡献，获得美国会计学会和德勤WildmanMedal。
2015年第6期非货币金融资产和经营收益率的U形关系117 的比例和持有金融资产所产生的金融收益。这样就可以非常清楚地分割相关变量。(二)主要变量的计算方法设公司i第t年的金融资产配置比例为h."它等于公司E第t年金融总资产Fi..除以公司i第t年的总资产A.，:iF.. J'E?A、 ，、F、'儿=t其中Fi.，为公司i第t年的金融资产之和，金融资产可分为货币金融资产和非货币金融资产。设F_c.，为公司i第t年的货币金融资产，F_T叫t为公司i第t年的非货币金融资i产。得到:Fi.. = F _c+ F _nc.(2 ) u iI 虽然货币本身是金融资产，但公司经营活动中需要用到货币，经营活动本身也产生货币。处于保守原则，可以将公司持有货币资金归于经营目的。非货币金融资产F_nc包括四种类型，表示为:F _nc" = F _tT,. + F _bki" + F _Teαlhs+FJqityaJ(3) ii其中，F_tTi，t是公司i第t年交易类金融资产，包括的科目有"交易性金融资产"、"衍生金融资产"、"短期技资净额"、"可供出售金融资产净额"、"持有至到期投资净额"和"长期债权投资净额"等。F_bki，t是公司i第t年的委托贷款、理财产品及信托产品投资余额，这是近几年新出现的→类金融资产。具体数据可在"其他流动性资产"的明细找到。徐军辉(2013)指出，大量上市公司成为影子银行的放贷机构。它们借用银行的低息贷款投入到委托贷款、理财产品和信托产品中，套利获取利差。近年来这类金融资产投资增速非常高。FJeαli，.是公司i第t年的投资性房地产余额。现代房地产越来越脱离实体经济部门，具有虚拟化和独立化的特征。周建军和鞠方(2008)的研究表明货币供应量、利息政策、信贷波动和股价都对房地产价格形成影响，因此认为房地产是特殊的金融资产，且在整体金融资产中占有重要地位。在数据处理中，本文剔除了那些本身为房地产行业的公司所持有的投资性房地产数据。F_equityιa为公司i第s年末所持有金融机构的股权。数据可从"长期股权投资"的明细中进行筛选。在长期股权投资科目中可观察到，不少非金融公司不仅持有和自己产业链相关公司的股份，也持有银行、券商和信托等金融公司的股份。这时就需要区分，那些和自己产业链相关的公司股权就算为经营资产，而与产业链无关的金融机构股权就计人金融资产。6对F_nc进行归一化处理，得到非货币金融资产持有比例:Fi--mAc -J L nc 一(4) a 同理可得到Lc二6 以中国铝业2010年的长期股权投资明细为例，其持有国泰君安证券等金融机构股权，把这些股权计入金融投资，而所持有的中铝国际等实业的股权则不计入金融投资。
118 总第420期4、.'何也公司i第t年的经营资产OA•等于总资产减去金融资产:it(5) OAas =Aι-F t 这样，公司i第t年经营资产收益率为: (6) ro,. = rOit代表公司核心经营业务业绩。ROit为公司i第t年的经营收益.，OAi为公司i第.，tt年的经营资产。由于营业利润包含金融收益，则经营收益RO等于营业利润R减去金融收益RF即:，(7) RO-RF= it i,t .金融收益RF包括下面三个部分:(1)利息收入。这是财务费用的子项目，从财务费用明细中得到;(2)投资收益中和金融相关的部分。包括"持有各类金融资产所获得的投资收益"和"持有金融机构而获得的长期股权投资收益"两个部分。非金融公司所持有的实体经济相关的上下游和同业公司的股权而获得的收益不算入金融收益，而其由于所持有的金融公司的股权而获得的收益汁人金融收益门口)公允价值变动，包含"交易性金融资产、交易性金融负债和投资性房地产的公允价值变动"。为了排除税收差异的影响，都用税前数据。(三)替代效应和富余效应本文的研究目的是看公司主业的经营收益率如何影响金融资产的配置，即公司经营资产收益率rOit如何影响金融资产配置比例在建立模型时将金融资产配置比例作为.被解释变量，而将主业的经营收益率作为主要解释变量，有如下考虑:所有的公司投资必然是先投资然后获得收益。最关键的一点是投资行为本身(具体而言即公司投资时是选择投资实业资产还是投资金融资产)是公司决策层可自行决定的完全可控的变量，但主业的经营资产收益率并不是公司可以自己决定的，这个变量受到行业的盈利性、增长性、外部经营环境和公司竞争能力等多个因素的共同影响。根据本文的资产分类方法，资产分为金融资产和经营资产。从这个层面上讲，金融资产配置比例几乎无法影响经营资产Orhangazi( 2008 )在研究金融化对收益率，而是经营资产收益率影响金融资产配置比例。非金融公司资本累积的影响时，加入金融收益以及资本支出作为公司投资决策的因变量，Orhangazi( 2008 其关注的是公司金融活动对其实体投资的影响。本文的研究思路与)其实类似，因为非金融企业的投资就是金融投资和实体投资之和。同时本文也将金融收益作为控制变量加人模型中。可认为公司持有金融资产是相对持有实业投资的替代投资。因此，决定下一期金融投资比例的主要变量是预期的经营收益率、金融收益率。用上期实现的经营收益率和金7 仍以中国铝业2010年为例，其投资收益中，因持有国泰君安证券等金融机构的股权而确认的投资收益加上持有交易'险金融资产期间取得的投资收益可以看作和金融资产相关的投资收益，而持有的中铝国际等股权的收益则不能算入。
2015年第6期非货币金融资产和经营收益率的U形关系119 融收益率来表示。从时间上的领先-滞后关系看，投资行为在先而投资收益在后，直觉上的要求是将当期的收益变量和下期的金融投资进行回归。考虑本文所采用的是年度数据，金融资产的持有比例是年底的报告结果，而同时，经营收益率在一年的时间中其实也逐渐释放出来，因此用当年的经营收益率和当年的金融资产收益率回归已经存在对应的领先-时滞关系。应该注意到，不同的公司的经营收益率会有很大差异，这是影响公司金融投资比例的主要原因。而金融收益率则相对而言是一个外部市场变量，不是公司自身能决定的。在横截面上的差异不大。同时，负债率(Ch rinko , 1993 j Kopcke and Brauman, 2∞1 )和规模、国有股比例(张癫，2012)也会影响金融资产的比例，因此把它们作为控制变量。根据Davìs(2013)，张癫(2012)和DaLuz et al. (2015) ，主业经营状况对公司投资金融资产的配置的影响存在两个相反f 的效应，即替代效应和富余效应。(1)替代效应。由于公司的金融资产和经营资产存在一种替代关系，公司的经营业务收益率越高(低), 公司的金融资产配置比例越小(大)0 (2)富余效应。公司的经营皿状况越好，公司可支配的资金越富E ro 余，会配置更多的金融资产比例。图3经营资产配置比例和经营收益率之间的U形关系如何协调这两个相互矛盾的效应呢?本文假设，对经营状况不同的非金融企业，这两个效应的作用是不同的。低业绩公司虽然可支配的资金少，但主业业绩不好的困扰更大，因此很有动力用有限资金去投资金融资产，试图用金融收益来弥补甚至扭转主业亏损，让综合收益变得漂亮好看。当来自主业的经营收益率越来越低甚至为负的时候，它们甚至有动力用借来的资金去进行金融投资，利用我国目前的金融市场的不完善来获取价差。而高业绩公司则凸显出富余效应。受到行业规模的限制和实业投资的风险影响，它们会在即使主业业绩很好的情况下也选择投资更多金融资产而非实业资产，这样替代效应就下降。简而言之，低业绩公司主要表现为替代效应，而高业绩公司主要表现为富余效应。这样，金融资产的配置和经营业绩之间呈现非线性的U型关系。之前的研究者或关注了替代效应，或关注了富余效应，都只简单地考虑了它们的线性关系。而本文则提出这两个效应对不同公司的影响程度不同，它们之间存在非线性关系。如图3所示。构建如下模型:SLzedJ;., =α。+βl'+β2roiz+α +α2i.， +α3i.， +α4S0i.， +αsrf:.， + 8., (8) i根据前面的假设，得到原假设和备择假设。原假设HO:β:2< = 0。备择假设Hl:β2 > 0 模型(8)中的主要控制变量如下:(1) gi.，是公司i第t年的营业收入增长率。公司资金不投入金融资产，就投入经营资产。如公司成长性有限或公司本身已处于成熟期，公司难以找到合适的投资机会。作为替代，公司将更多的配置金融资产以获得收益。
120 总第420期公'"付钱二(2) size••是公司i第t年的公司规模，用年底的总市值自然对数代表。公司规模越大，金i融资产投资比例很难等比例增加，预期金融资产投资比例和公司规模之间呈现反向关系。(3) d••为公司i第t年的有息债务占总资产的比重。其中，有息负债是公司负债中需要i付出资金成本的部分，包括短期借款、长期借款和应付债券。公司有息负债越高，表明公司资金越紧张，无法在金融资产技人更多资金。(4)so;..为公司i第t年的国有股比例。由于股改之后公司年报不再直接披露国有股的比例，因此本文中的国有股比例是根据公司年报披露的十大股东，加总其中国有股东持股的比例而得到的。国有企业和银行有良好的关系，更容易获得低息贷款，预期国有股比例增加，投资金融资产的比例会增加。(5)叭.'是金融资产收益率，为公司i第t年的金融收益对金融资产的比值。金融资产收益率增加，会吸引更多资金进入金融市场。但这个变量往往不由投资公司自身决定，而是一个相对市场化的价格数据。预期金融资产配置比例和金融资产收益率正相关。本文分别使用f、f-c、Lnc以及Lnc的四个分量带人模型(8)进行研究。四、研究结果和分析(一)描述性统计本文选取2007年到2012年之间在A股上市的所有非金融公司的年度数据作为样本，剔除总资产小于O的公司，全年停牌的公司以及营业收入为O的公司，共11281个样本。财务数据和明细科目数据都来自CSMAR数据库。其中"投资收益"、"长期股权投资"、"财务费用"和"其他流动资产"的明细分别来自上市公司附注表，其他科目来自上市公司财务报表数据库。为排除极端值对回归结果造成影响，对除国有股比例之外的其他变量均按年份进行了极端值1%的Winsorize处理。表1给出了被解释变量和解释变量的均值等描述性统计量。从表1左侧可看到，金融资产占总资产的均值为毛，其中大部分为货币金融资产，均值为岛。非货币金融资产将近5%。在非货币金融资产中，交易类金融资产和投资性房地产占比较大。本文的数据截至2012年，理财、信托和委托贷款的占比还不高，仅%，但此数据在2013和2014年增速惊人。本文主要关注的是非货币金融资产。因为对公司决策而言，前者的增长并非完全自主，受到各种因素影响。但后者必须要公司的决策层主动投资才能形成，是实体经济金融化的集中体现。从右侧可以看到，经营收益率的均值为毛，高于金融收益率的均值%。但其标准差为毛，而金融收益率的标准差只有%。和投资经营资产相比，投资金融资产显出"低收益和低风险的特征"。
2015年第6期非货币金融资产和经营收益率的U形关系121 表1主要变量的描述统计被解释变量解释变量样本量8均值标准差样本量均值标准差11281 <;)毛% ro 11281 <;)岛11. 47<;)奋f 11281 21. 25<;)毛<;)毛g 11281 <;)毛% f-c f_nc 8427 4. 74<;)毛<;)毛SlZe 11281 4035 % <;)毛d 11281 <;)岛<;)岛f-tr 532 % 1. 89% SO 11281 % % f-bk fJeal 3926 % % 11281 % <;)奋l’ f-equity 5868 1. 82% <;)毛(二)基本模型实证结果和分析以金融资产比例f、货币金融资产比例人c和非货币金融资产比例f_nc，四种非货币金融资产比例交易类金融资产配置比例f-tr、理财信托产品和委托贷款比例人胁，投资性房地产配置比例f-real和金融机构股权投资比例Jf-equity作为因变量，对模型(8)进行回归，结果如表2所示。从表2可看到f-c的回归结果与f的几乎一致。考虑到货币资产占金融资产比例将近80%，这个结果不出乎意料。对前三个被解释变量，ro平方项的回归系数均显著为正，即加入控制变量后，jJ"J和人时都与公司的经营收益率存在向上开口的U形关系，说明经营资产收益率较高和较低的公司倾向于配置更多金融资产。U形左侧，因为经营业绩差，金融资产的收益相对更有诱惑，因此持有较多金融资产，体现出替代效应。U形右侧，金融资产随着经营收益率而增加。前三列的控制变量的符号基本符合预期，金融资产与增长率、公司规模和有息负债率负相关，和国有股比例与金融资产收益率正相关。货币金融资产具有一定的经营资产特点，它可能来自企业经营活动的现金流人，其数量大小与公司的主观意愿没有直接的关系。但非货币性的金融资产则必须是公司进行主动去投资才会产生。下面重点分析非货币金融资产(表2的右侧4列)。除了交易类金融资产的平方项不显著，其他三种金融资产比例与经营收益率的平方成显著的正比关系，即存在U形关系。这个结果显示，非货币金融资产持有比例和经营收益率的U形关系主要集中在人胁，jJeal和f_equity这三类金融资产上。而f_tr则表现出和经营业绩平方负相关的关系。这意味着，低业绩公司会选择持有更多的所有投资类金融资产(包括交易类金融资产)，而高业绩公司则选择持有更多的除了交易类金融资产之外的其他三项金融资产。为什么会存在这样的差异呢?本文认为交易类金融资产包含了股票等高风险高8 不为O的样本个数。
122 总第420期4、."何也收益资产，在取样期间，股票和债券等交易性金融资产投资都经历过较大熊市，风险得到充分释放。公司在持有时会充分考虑其中风险。表Z模型(8)回归结果J二cf-时人trf_bk fJeal f-equity f I脚r四， -0.∞11 。∞15( <.∞01) ( <.仪灿1) (0.仪的3)( ( <.仅归1)) ( ) () ... O.α】37... ". ". 一…-0.∞63"ro ( <.0001) ( <.0001) ( <.∞01) (<.∞01) ( <.0001) ( <.∞01) () square_70 ’" ... ’" ’" ’" ’" ( <.α泊1( <.仪lOl) ( <.脱lOl) ) ( ) ( <.仅归1)(0仪l(8)(0.∞43) 川 ’" g -0.∞34 -0.ω15 -0.αlO2 .. -0.∞06 -0.ω11 ." ( <.0001) ( <.0001) () ( ) () () (.0050) S臼 ..靡川叫 ∞1 ( <.∞01) lOl) ( <.∞01 ( <.仪) (0.∞14) (0( <.以) () ) d ’" ’ ’" -0.∞22'" -0.αlO2 。αlO2( <.∞01) ( <.∞01) (0ω92) ( <.∞01) ( <.仪lOl) () ( ) ... ... SD 川 " ( <.∞01) ( <.0∞1 ) (0.∞94) ( <.∞01) () () () .. O. \011’" ’" .1780’" rf (0.∞49) ( <.αlOl ) ( <.0∞1 ) ( <.∞01) () (0.∞39) ( <.∞01) 2 Adj. \0 R公司数2445 2445 2445 2445 2445 2445 2445 时间6 6 6 6 6 6 6 21. 33 ... ." 1. 01 ’" F Wald Test ’" ’" ... Hausman 5test " .53 3. 81 注:\..和…分别表示在\0%，5%和1%的水平上显著，括号内为p值。若FWald检验不显著，则采用混合OLS估计;若FW，αld检验显著且HaωI1UZn检验显著，则采用时间固定效应进行估计;若FWald检验显著且Hαωman检验不显著，则采用时间随机效应进行估计。但另外三类金融资产投资则属于风险未经充分释放的金融投资。其收益显性程度远远大于风险。迄今为止房地产价格没有发生过大幅下跌，技资房地产的公司大部分获得收益，投资金融机构就更加如此。至于理财产品、信托和委托贷款，在取样期间也没有发生过集中的风险爆发。那些经营业绩较好的公司，在不能将全部资金投入经营资产时，选择将资金投入到这三类金融资产中。由于样本期间数据不够长，没有包括金融资产价格波动的完整周期，暂时不能准确估计金融资产风险。但在短期中没有暴露风险，不意味着未来没有风险。非金融公司很可能低估了金融资产的风险，导致其在有较多可用资金时持有更多金融资产。在这个层面上非金融公司更像是一种非理性技资者。(三)稳健性实证结果和分析从金融资产配置和经营收益率的非线性U形关系得到的基本判断是高业绩公司富
2015年第6期非货币金融资产和经营收益率的U形关系123 余效应主导;低业绩公司替代效应主导，而在两者之间的部分，公司非货币金融资产的配置比例和经营收益率关系不大。那么，富余效应和替代效应是否稳健呢?不妨将公司按照TO分组，比如分为三分组，定义分组变量ro_rkoro_rk =0时对应低业绩组(区间1),ro_ rk = 1时对应中业绩组(区间11)和TO_rk= 2时，对应高业绩组(区间III)。然后再加人第二个分组变量(如主要控制公司规模size)继续分组进行进一步的分析研究。如果富余效应和替代效应结果稳健，那么在第二层细分变量的分组下，公司非货币金融资产的配置比例与经营收益率的关系也应该分别维持为成反比、不相关和成正比。作为模型(8)的线性变形，得到模型(9);sizedS0λ.' -α。+βlroi•，+α19i.， +α2i.' +α3i.' +α4;.， +吨以.'+ 8i., (9) 根据前面的分析，替代效应主导时:β1< 0。富余效应主导时:β1法O表3给出了各变量按rOJk分组时的均值。可看到高业绩组的营业收入增长率显著高而公司的有息负债率显著低，处于非常有利地位;而低业绩组的公司增长较慢且有息负债较高，处于不利境地。低业绩组金融收益率为if= %，高业绩组的金融收益率if=1. 610毛9。这表明低业绩公司(其经营收益率为毛)很有动力去寻找收益更高的项目技资。金融投资对这些公司就像是"救命稻草轻则可减少账面亏损，重则可扭亏为盈。高业绩公司有较好主营业绩，投资金融资产的收益是为其业绩"锦上添花考虑到其经营收益率的均值达到% ,1. 61 %的金融收益率确实很低。货币性金融资产随着经营收益率呈递增态势，均值分别为%，%和"奋。而非货币性金融资产则大致呈现U形关系。可比较低业绩组的有息负债(%)和两项金融资产之和(%和%)的差异，前者大于后者，表明低业绩公司是净资金需求方。而高业绩组的有息负债(%)远远小于两项金融资产之和(%和%)，表明高业绩公司是金融市场的净资金供应方。表3按roJk分组的各变量的均值ro rk =0 rOJk = 1 rO rk =2 g )毛% % s!Ze 21. 75 d % % % SO % % % 配1. 89% 1. 61 % rf ro )奋% 毛人)也% 31. 721)也% % % Lnc 9 由于无法按照各类金融资产投资来拆分金融收益，本文的金融收益率的计算是将金融总的收益除以各类金融资产之和得到。在金融资产中包括了收益较低的货币金融资产，因此这个数据比非货币金融资产的收益率要低。
124 总第420期4、Jt'何也然后按照经营收益率ro和公司规模size10进行分组回归，结果如表4所示。从表4中可以看到，低收益组中，大中小规模公司的非货币金融资产配置比例与经营收益率均成负相关关系，系数分别为-O. 0896, -O. 0827和，均在1%的水平上显著;中收益组中，大规模公司的非货币金融资产配置比例与经营收益率呈负相关关系，系数分别为，在5%的水平上显著，中小规模的公司该系数不显著;但高收益组中，中大规模公司(sizeJk=1 和sizeJk=2)的非货币金融资产配置比例与经营收益率成正相关关系，系数分别为和，在1%的水平和10%的水平上显著。这一现象值得深思。在商业绩组中，是那些大规模和中规模公司(roJk=2且sizeJk斗和sizeJk= 2)在经营业绩越高时配置更多金融资产，而这些公司正是实体经济运行中的主要角色，承担着实体经济的主要功能，它们在自身经营状况良好情况下还配置更多金融资产。如果这种个体行为转变成集体性行为，微观层面的个体行为会导致宏观层面的实体经济空心化和虚拟化的后果，后果不甚乐观。表4按照ro和Size分组面板数据回归结果ro rk =0 roJk = 1 ro rk=2 size rk =0 =l sizerk=2 size rk =0 size rk = 1 size rk=2 size rk =0 size~rk = 1 s˛.ze rk =2 .., lntercept .. ... O.∞31 .. ( <仪附1)(<.αlOl) (<.ω01) ( ) ( <.(001) (<.0001) (∞2) () () O. 0896 ... -O. 0827咱.. ... ’" ro .. ( <.0∞1) (0. (003) ( <.0(01) ( ) () () () ( <.仅用1)(∞) g 。ω ’ -0.∞65 -0.∞75 () () () () () () () () () d 。. ...町... ... 。∞34() ( <∞01) (<.0001) () ( ) ~O. 2748) ( <.αlOl) () () 8 -0ω49 .. so -0∞96 。∞忡拿.∞47 () () (0. (028) ( <.0(01) () () () ( <∞01) () ... .. "嘟 ." -0.创 rf () ( <.∞01) (<.0∞1) () (<.0001) (<.∞01 ) () (0.∞ω( <.∞01 ) N 1250 1256 1252 1251 1256 1255 1251 1256 1254 公司数513 616 575 670 737 567 731 694 500 时间6 6 6 6 6 6 6 6 6 ,_square 。. F test 。.591. 92 ’" " 1. 36 1. 13 1. 15 Ha山W皿n趾' 注:气"和川分别表尔在10%，5%和1%的水平上显著，括号内为P值。若FWα，ld检验不显著，则采用混合OLS估计;若FWα，ld检验显著且 -test显著，则采用时间固定效应进行估计;若FWald检验显著且Hα山阳n-test 不显著，则采用时间随机效应进行估计。10 同样定义分组变量size_rk，按当年公司规模分为三组，最低组sizeJk=0，中间组sizeJk=1 ，最高组s四Jk=2。
2015年第6期非货币金融资产和经营收益率的U形关系125 此外，本文还对收入增长率，g有息负债率d，国有股比例SO，乃至金融资产收益率fr都进行了双变量分组回归。限于篇幅不再给出具体结果。对结果分析后发现，人附和ro的U形关系非常稳定，但在I区域，11区域和III内部并不存在类似SlZe那样的明显差异。综上可知，U型右翼所对应的公司为金融市场投资方，虽经营活动获利颇丰，却选择将冗余资金投入到收益率不那么高的金融资产。金融投资于它们而言像是一个获取比银行活期较高收益的一种低收益的投资，它们借此保留未来投资机会;而U型左翼所对应的公司是资金需求方，它们从金融市场借入低息贷款，投入到金融市场，希望获得收益来弥补在经营活动中的缺憾。总体而言，上市公司不缺钱，它们成了影子银行的资金供给方。考虑到上市公司只是实体经济的一个部分，可判断这些金融投资所对应的资金或去了那些无法以正常利率从银行获取资金的非上市公司，或去了房地产项目，或在金融市场中空转。无论资金投向何方，上市公司在某种程度上变成了"银行"、"信托公司"或者"基金公司"。金融市场应有的分工和合作在这里被打破，实体经济公司在执行着金融机构的分配资金功能。这是金融市场不完全不完善的一个结果。这种多元化的行为虽然迄今没有带来恶劣后果，但一旦未来金融风险释放，会导致公司在金融投资上遭受损失。本文研究结果也对我国现在的银行贷款市场效率提出质疑。那些经营业绩好的公司，有息负债率仅为~毛，而经营业绩差的公司，有息负债率达到26%，表明有息贷款更多地投向了低业绩公司，上市公司作为一个资金需求方，和贷款市场的关系出现错配现象。这个结论与刘小玄和周晓艳(2011)互相支持。刘小玄和周晓艳(2011)发现信贷资源在企业间的配置与企业盈利的相关性很弱，配置效率较低。五、结论在越来越多的上司非金融公司纷纷增加投入金融资产的背景下，本文研究了A股非金融公司持非货币金融资产在横截面上的差异特征。首先对上市公司报表进行重整，从公司资产中剥离出金融资产，从公司收益中剥离出金融收益，从而了消除了金融活动本身的影响。本文主要结论有:(1)公司所持有的非货币性金融资产和公司的经营收益率之间出现U形关系，即高业绩和低业绩的公司都趋向于持有更多金融资产;高业绩公司主要表现为富余效应，低业绩公司主要表现为替代效应。(2)U形关系在交易性金融资产上体现不明显，而在理财信托类金融资产、投资性房地产和金融机构股权投资上非常明显;(3)高业绩公司中的中大型公司表现出更加明显的富余效应。本文没有深人评价非金融企业金融化发展的利弊得失。不过，基于已有文献和本文结果可以得到的判断是金融化的发展在微观层面上对个体(至少是短期内)有一定正效应，但在宏观层面主集体性的非金融公司的金融化对整个实体经济的效应却很可能是负面的。参考文献[ 1 J成思危，1999，{虚拟经济与金融危机>>，{管理科学学报》第2期，第l句6页。
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