虛擬經(jīng)濟的發(fā)展抑制了實體經(jīng)濟嗎？—來自中國上市公司的微觀證據(jù)

周 彬，謝佳松

（東北財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟與社會發(fā)展研究院，遼寧 大連 116025）

一、引 言

中國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”后，結(jié)構(gòu)性問題（如虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟之間的失衡問題）日益突出。黨的“十九大”報告曾明確指出，“必須把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上?！苯陙?，一些業(yè)績較差的上市公司通過出售房產(chǎn)或其投資的股票實現(xiàn)扭虧為盈，一度引起輿論熱議。金融行業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的過度發(fā)展不僅影響了上市公司，也影響了一般企業(yè)。一些原本主業(yè)不是金融業(yè)或者房地產(chǎn)的國有企業(yè)紛紛打造自己的金融平臺，參股或控股銀行、證券、保險等金融機構(gòu)，或者大舉進入房地產(chǎn)市場成為“地王”的制造者。民營企業(yè)也不甘示弱，除了競相申請難度較大的傳統(tǒng)金融牌照，還紛紛成立互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)。寶能集團、安邦集團等企業(yè)則依靠保險資金與理財資金在股票市場和并購市場上“攻城掠地”。在虛擬經(jīng)濟超額回報率的驅(qū)使下，實體部門企業(yè)配置金融類資產(chǎn)已經(jīng)成為中國經(jīng)濟重要的特征事實之一。因此，了解虛擬經(jīng)濟發(fā)展對微觀實體企業(yè)的影響及其機制是化解結(jié)構(gòu)性失衡，防范金融風(fēng)險，培育經(jīng)濟增長新動能的重要前提。

虛擬經(jīng)濟的概念由馬克思提出的虛擬資本衍生而來，并隨著信用經(jīng)濟的高度發(fā)展而發(fā)展。第二次世界大戰(zhàn)后，在經(jīng)濟全球化和金融自由化背景下，虛擬經(jīng)濟尤其是金融衍生品行業(yè)得到迅猛發(fā)展，進入“國際金融的集成化”階段（成思危，1999）。但隨著制造業(yè)服務(wù)化等現(xiàn)象的出現(xiàn)，虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟之間的界限越來越模糊（李揚，2017）。在2008年次貸金融危機爆發(fā)之前，學(xué)術(shù)研究一般強調(diào)了金融業(yè)對經(jīng)濟的促進作用。Shaw（1973）和McKinnon（1993）基于發(fā)展中國家視角提出“金融抑制”對實體經(jīng)濟發(fā)展不利，而“金融深化”（即“金融自由化”）能夠促進經(jīng)濟增長。此外，一些研究也表明虛擬經(jīng)濟的發(fā)展對實體經(jīng)濟具有顯著的“溢出效應(yīng)”，可以帶動服務(wù)業(yè)的發(fā)展，進而推動實體經(jīng)濟增長（王愛儉，2003；劉金全，2004）。也有研究認為，虛擬經(jīng)濟的不斷發(fā)展將會抑制實體經(jīng)濟的增長，并導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空心化和服務(wù)化（胡曉，2015）。羅來軍等（2016）研究發(fā)現(xiàn)，虛擬經(jīng)濟本應(yīng)提供給實體經(jīng)濟的一些融資資金沒有進入實體經(jīng)濟，而是仍留在虛擬經(jīng)濟中運轉(zhuǎn)，抑制了企業(yè)對實體部門的投資。可能的原因是：一方面，兩者的投資回報率存在差異并引起了虛實背離，而收益率差異又根源于股市結(jié)構(gòu)和實體經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的非對稱性，且這種非對稱性背后的根本原因又在于資本市場體制改革的滯后（劉駿民和伍超明，2004）；另一方面，合意貸款規(guī)模管制導(dǎo)致了流動性錯配，使得虛擬經(jīng)濟脫離實體經(jīng)濟（于澤等，2015）。

在微觀企業(yè)層面，隨著虛擬經(jīng)濟的繁榮發(fā)展，實體部門的企業(yè)積極投資股票、債券等虛擬資本，也即實體部門的企業(yè)出現(xiàn)“金融化”傾向。一部分研究表明，企業(yè)過多持有金融資產(chǎn)會顯著降低企業(yè)的實業(yè)投資率（Orhangazi，2008；張成思和張步曇，2016）。同時，過度的金融化會使得社會高素質(zhì)人力資本更多地進入非實體部門，導(dǎo)致人力資本錯配（Dore，2008），而一旦投機盛行，就會導(dǎo)致社會有效投資下降，生產(chǎn)部門萎縮，資源配置效率低下，以及長期內(nèi)經(jīng)濟增長缺乏動力。另一部分研究表明，企業(yè)金融化在短期內(nèi)存在正效應(yīng)，有助于緩解企業(yè)的外部融資約束（宋軍和陸旸，2015）；王紅建等（2017）的研究還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)實體金融化超過一定程度后，金融化對企業(yè)的創(chuàng)新呈現(xiàn)出了“促進效應(yīng)”，當(dāng)金融市場足夠完善后，可以通過金融資產(chǎn)收益及金融資本的逐利性驅(qū)使企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新。

通過文獻梳理，我們可以發(fā)現(xiàn)，已有的研究從多個角度探討了虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟間的互動與背離，但對當(dāng)前中國經(jīng)濟“新常態(tài)”宏觀背景下實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)失衡機制卻論述不夠充分。隨著中國經(jīng)濟高速發(fā)展，只研究以銀行為代表的虛擬經(jīng)濟已無法解釋一些新的問題，而影子銀行作為游離于監(jiān)管之外的且迅速發(fā)展的平行銀行系統(tǒng)卻非常值得關(guān)注。此外，地方融資平臺造成的期限錯配與信用錯配也影響了實體經(jīng)濟，造成結(jié)構(gòu)失衡。鑒于此，本文試圖從微觀企業(yè)層面考察在虛擬經(jīng)濟不斷發(fā)展的背景下，實體部門企業(yè)配置金融類資產(chǎn)行為這一“金融化”過程對實體經(jīng)濟部門產(chǎn)出和效率的影響。本文運用上市公司數(shù)據(jù)研究后發(fā)現(xiàn)，2008年后虛擬經(jīng)濟的發(fā)展對實體經(jīng)濟產(chǎn)生了顯著且長期的抑制作用，且這種抑制作用主要體現(xiàn)在民營企業(yè)和制造業(yè)中，而在經(jīng)濟下行的“新常態(tài)時期”，其對實體經(jīng)濟的負面影響更迅速。從宏觀環(huán)境角度看，影子銀行的高速擴張、地方政府融資平臺的無序發(fā)展對實體經(jīng)濟的影響是這種抑制作用的主要傳導(dǎo)機制。從微觀企業(yè)角度看，套利動機使得實體部門企業(yè)配置金融類資產(chǎn)，擠出資本投資并最終降低了企業(yè)運行效率。這些結(jié)論對于厘清實體經(jīng)濟部門與虛擬經(jīng)濟部門間的關(guān)系及未來我國金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)改革方向具有重要的借鑒意義。

本文的可能創(chuàng)新之處在于：一是按照行業(yè)和企業(yè)性質(zhì)等細分標(biāo)準(zhǔn)，對兩者的動態(tài)關(guān)系進行了深入梳理，發(fā)現(xiàn)了虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟各組成部分的影響具有異質(zhì)性；二是根據(jù)中國的經(jīng)濟發(fā)展歷程，從微觀企業(yè)外部和內(nèi)部兩個維度剖析虛擬經(jīng)濟發(fā)展對微觀實體企業(yè)的影響機制；三是對于這些關(guān)系和機制背后的政策因素（如利率市場化改革需要金融產(chǎn)業(yè)政策配合）、地方債務(wù)的預(yù)算軟約束也進行了初步分析。

二、特征事實和理論假設(shè)

（一）虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的脫節(jié)表現(xiàn)

本文討論的虛擬經(jīng)濟主要是指金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)。2008年金融危機后，尤其是中國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”以來，虛擬經(jīng)濟的發(fā)展模式發(fā)生了顯著的變化，其與實體經(jīng)濟的脫節(jié)主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 行業(yè)增加值。從增加值規(guī)模來看，金融業(yè)增加值占GDP的比重在2006年以后出現(xiàn)顯著上升，2016年已達到8.3%，超過美國、日本、德國等發(fā)達國家；從利潤指標(biāo)來看，劉瑞和李榮華（2013）根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，2005-2011年制造業(yè)行業(yè)的平均凈資產(chǎn)收益率為13.4%，并呈現(xiàn)逐年下降趨勢，而金融保險業(yè)的平均凈資產(chǎn)收益率為18%，一直保持平穩(wěn)態(tài)勢。

2. 社會融資規(guī)模。從社會融資規(guī)模存量來看，社會融資規(guī)模存量增速大于GDP增速，2008年后社會融資規(guī)模增速大幅上升，背離了GDP增速，到2015年二者的比值已經(jīng)接近2。這說明中國經(jīng)濟金融深化的程度在提高，同時金融效率和投資效率在下降，金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率也在下降。金融部門和政府部門創(chuàng)造的貨幣增速在上升，而居民、企業(yè)和國外部門創(chuàng)造的貨幣增速卻在下降。

3. 上市公司金融類資產(chǎn)配置。2008-2010年上市公司持有金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重大幅上升。相比2010年，2011年上市公司持有金融類資產(chǎn)的絕對值變化不大，但是占總資產(chǎn)比例在下降，說明企業(yè)總資產(chǎn)增加更快。2012年企業(yè)配置金融類資產(chǎn)總值出現(xiàn)下滑，主要體現(xiàn)在投資性房地產(chǎn)凈額上，而2014年又重新呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。有意思的是，相比2015年，2016年上市公司持有金融類資產(chǎn)的絕對值下降，但是比例還在持續(xù)上升，這是因為去杠桿導(dǎo)致的總資產(chǎn)下降比例更大。從總體上看，排除經(jīng)濟“新常態(tài)”的影響，中國上市公司金融資產(chǎn)總規(guī)模和占比都呈現(xiàn)明顯上升趨勢。

（二）虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟脫節(jié)的根源

自2008年以來，虛擬經(jīng)濟有加速脫離實體經(jīng)濟的趨勢，兩者存在不同的增長態(tài)勢。本文認為經(jīng)濟“脫實向虛”的根本原因在于宏觀方面和微觀方面的結(jié)構(gòu)性失衡。

1. 影子銀行的高速發(fā)展。在利率市場化背景下，銀行金融機構(gòu)和非銀行金融機構(gòu)通過理財產(chǎn)品、委托貸款、同業(yè)代付、小額信貸、融資租賃等金融工具將資金投入到金融市場，因而金融市場逐漸成為貨幣創(chuàng)造的主力。由于這些影子銀行不受限于傳統(tǒng)的存款準(zhǔn)備金約束，運作更加靈活，因此近年來取得了高速發(fā)展。金融業(yè)作為外部性較強的產(chǎn)業(yè)，幾乎所有的市場經(jīng)濟國家都對其進行嚴格的產(chǎn)業(yè)管制。但是利率市場化后，一些金融機構(gòu)的進入門檻事實上降低了，產(chǎn)業(yè)管制出現(xiàn)了短板，導(dǎo)致關(guān)聯(lián)交易、監(jiān)管套利等一些金融亂象發(fā)生。由于資產(chǎn)負債業(yè)務(wù)不均衡，小金融機構(gòu)會依靠“發(fā)行同業(yè)存單--同業(yè)理財--金融債券”等模式吸收大金融機構(gòu)的資金，大金融機構(gòu)也鎖定了收益和風(fēng)險，而這種金融空轉(zhuǎn)只會抬高實體經(jīng)濟的資金成本。對企業(yè)來說，資金富裕的大企業(yè)可以通過銀行的委托貸款等表外業(yè)務(wù)獲得收益，或者投資金融資產(chǎn)和房地產(chǎn)獲得資本收益，而小企業(yè)只能面臨更加嚴峻的金融環(huán)境。綜上所述，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：影子銀行規(guī)模越大的地區(qū)，實體部門的企業(yè)持有金融資產(chǎn)對其實體產(chǎn)出規(guī)模的擠出越嚴重。

2. 地方融資平臺事實上成為金融企業(yè)。地方政府受到預(yù)算體制、融資渠道的限制，只得采用融資平臺吸收短期限的資金支持長期的基建投資，監(jiān)管的不完善造成了期限錯配與信用錯配，因此當(dāng)前企業(yè)融資成本攀升的原因，除了融資渠道受阻導(dǎo)致信貸資金供不應(yīng)求之外，政府融資所產(chǎn)生的擠出效應(yīng)也不容忽視，即政府通過金融市場籌資以支持政府支出，導(dǎo)致市場上的資金匱乏，從而使得利率升高，這就引起了企業(yè)借貸成本增加。中央國有企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較大，且通?？毓?、參股一些金融企業(yè)，是金融市場的優(yōu)質(zhì)客戶，同時自身也相對更加不重視主業(yè)而變成了“資本套利者”；地方國有企業(yè)受到地方金融機構(gòu)的支持，理論上受利率上升的沖擊也較??；而那些沒有金融資源及背景的民營企業(yè)具有預(yù)算硬約束，因此對利率更為敏感，在資金成本上升的情況下只能減少投資。綜上所述，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)2：地方融資平臺會對企業(yè)的金融資產(chǎn)配置決策產(chǎn)生影響，進而減少實體方面的產(chǎn)出，這種擠出效應(yīng)對于不同所有制的企業(yè)存在異質(zhì)性。

3. 實體部門微觀企業(yè)追求虛擬經(jīng)濟的超額回報而擠出企業(yè)資本投資，進而抑制實體經(jīng)濟發(fā)展。由于虛擬經(jīng)濟波動程度大，內(nèi)部循環(huán)效率高，使得虛擬經(jīng)濟以遠高于實體經(jīng)濟增速的速度膨脹，進而產(chǎn)生了超額回報（蘇治等，2017）。從微觀企業(yè)套利動機角度來看，首先，虛擬經(jīng)濟高于實體經(jīng)濟的回報率會使得實體部門企業(yè)更傾向于配置金融類資產(chǎn)，在存在預(yù)算約束的條件下，一定會擠出企業(yè)對實體部門的資本投資，降低實體部門產(chǎn)出；其次，由于市場中不同企業(yè)面臨的融資約束不同，某些企業(yè)存在融資軟約束，這些企業(yè)的資金將更多地流入回報率高的虛擬經(jīng)濟中，導(dǎo)致大量資金只能在虛擬經(jīng)濟內(nèi)部循環(huán)，形成自我空轉(zhuǎn)，最終使得其他實體經(jīng)濟部門的企業(yè)融資更加困難，企業(yè)投資進一步下降；最后，當(dāng)前實體經(jīng)濟前景一般較差，一旦企業(yè)過度金融化，將會更加注重短期利益（王紅建等，2017），進而失去其對實體部門進行資本投資而獲取長期利益的動力。因此從微觀企業(yè)層面考慮，在自身逐利動機、融資軟約束、企業(yè)預(yù)期等原因的作用下，實體部門企業(yè)的“金融化”將對企業(yè)的資本投資產(chǎn)生負面影響。綜上所述，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)3：實體部門微觀企業(yè)配置金融資產(chǎn)將擠出企業(yè)資本投資，進而影響實體部門的產(chǎn)出和效率。

三、計量模型與實證分析

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

考慮到企業(yè)各項指標(biāo)的可獲得性和樣本代表性，本文采用2000-2014年滬深兩市的所有A股上市公司為原始樣本，著重研究2008年之后企業(yè)所持金融類資產(chǎn)與實體經(jīng)濟業(yè)務(wù)之間的關(guān)系。原始樣本數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，宏觀指標(biāo)來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、其間各年度的《中國統(tǒng)計年鑒》及《中國金融年鑒》。首先，為了保證所研究企業(yè)為實體經(jīng)濟部門企業(yè)，本文對數(shù)據(jù)進行了三層篩選：（1）按CSMAR六類行業(yè)代碼進行篩選，剔除金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)；（2）按2012版證監(jiān)會行業(yè)分類代碼進行篩選，進一步剔除金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)；（3）考慮到處理之后的樣本仍然存在著某些實體經(jīng)濟企業(yè)的主營業(yè)務(wù)中包含房地產(chǎn)開發(fā)、金融服務(wù)或資本市場服務(wù)等，通過查找上市公司年報，剔除其主營業(yè)務(wù)包含上述業(yè)務(wù)的企業(yè)。其次，為了得到更為準(zhǔn)確的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，避免因為企業(yè)經(jīng)營不佳對各種指標(biāo)的干擾，剔除研究期間為ST公司的樣本，剔除資產(chǎn)負債率大于1的樣本；考慮到西藏地區(qū)的特殊性和不可比性，刪除了注冊地在西藏的上市企業(yè)樣本。最后，為消除極端值對實證分析的影響，本文對連續(xù)變量進行上下1%的winsorize處理。

本文構(gòu)建了兩個面板數(shù)據(jù)：一個是2000-2007年的面板數(shù)據(jù)；由于中國自2007年起采用了新的會計準(zhǔn)則，且考慮到2008年次貸金融危機的影響，本文以2008-2014年為觀測區(qū)間，構(gòu)建第二個面板數(shù)據(jù)，以更加準(zhǔn)確地觀察金融危機后經(jīng)濟金融化對實體經(jīng)濟的影響，最終得到2 687個上市公司在這7年內(nèi)的面板數(shù)據(jù)。

（二）變量定義及描述性統(tǒng)計

1. 主要變量定義。由于2007年中國采用了新的會計準(zhǔn)則，本文采取胡奕明等（2017）的方法，參照新舊兩版《企業(yè)會計準(zhǔn)則》對金融資產(chǎn)進行界定，用其占企業(yè)當(dāng)期總資產(chǎn)比例構(gòu)建企業(yè)持有金融資產(chǎn)規(guī)模作為核心解釋變量。特別地，考慮到企業(yè)配置房地產(chǎn)的動機以及房地產(chǎn)資產(chǎn)的特性，對于2007年之后的數(shù)據(jù)，構(gòu)造廣義金融資產(chǎn)指標(biāo)，即在金融資產(chǎn)中加入投資性房地產(chǎn)凈額?？紤]到企業(yè)資產(chǎn)收益率、利潤率均包括金融資產(chǎn)收益和利潤，且都無法衡量企業(yè)所持金融資產(chǎn)對其實體主營業(yè)務(wù)的影響，而經(jīng)過處理后的實體經(jīng)濟部門企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入規(guī)模能夠較好地反映實體經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)出狀況，因此本文的被解釋變量采用經(jīng)過篩選后的實體經(jīng)濟企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入并以此來測度實體經(jīng)濟規(guī)模。

根據(jù)以往文獻對上市公司盈利能力的研究（施東暉，2000；徐莉萍等，2006；羅黨論等，2016），本文將控制變量分為股權(quán)集中度、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)績效、城市層面指標(biāo)等方面。首先，通過控制第一大股東持股比例、前十大股東持股比例來控制企業(yè)股權(quán)集中度；其次，企業(yè)規(guī)模方面，控制企業(yè)當(dāng)年年末總資產(chǎn)、總市值、企業(yè)上市年數(shù)（三者均取自然對數(shù)）；再次，企業(yè)績效和成長性方面，控制資產(chǎn)負債率、托賓Q值、總資產(chǎn)增長率等；最后，利用上市公司注冊地匹配城市層面指標(biāo)，控制GDP、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、房地產(chǎn)開發(fā)投資額占固定資產(chǎn)投資比重。需要說明的是，文章采取雙向固定效應(yīng)模型，剔除時間和非時變固定效應(yīng)的影響。

2. 描述性統(tǒng)計。如表1所示，企業(yè)持有金融資產(chǎn)規(guī)模在2008年之后提升較為明顯，均值由0.1625上升到0.2023，表明在2008年之后企業(yè)呈金融化發(fā)展趨勢，但公司之間的差異仍然較大；篩選后的企業(yè)樣本的財務(wù)指標(biāo)比較健康，企業(yè)的股權(quán)集中度有所下降；雖然2008年之后的樣本數(shù)量大幅增加，但國有企業(yè)比例在兩個時間段大致持平，這也便于本文更好地研究虛擬經(jīng)濟在不同所有制企業(yè)中擠出效應(yīng)的異質(zhì)性。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

（三）計量模型設(shè)定和基本回歸結(jié)果

本文采用面板數(shù)據(jù)回歸方法研究經(jīng)濟虛擬化對實體經(jīng)濟上市企業(yè)主營業(yè)務(wù)的影響，因為面板數(shù)據(jù)可以較好地解決遺漏變量問題?？紤]到企業(yè)所持金融資產(chǎn)可能帶來的長期影響，本文參照余淼杰和智琨（2016）的方法構(gòu)建短期和長期兩個回歸模型，基準(zhǔn)回歸模型如下：

其中，i表示企業(yè)，c表示城市，t表示年份；被解釋變量lnmaincomeict表示c城市i企業(yè)第t年的主營業(yè)務(wù)收入自然對數(shù)；jrzcproit為i企業(yè)第t年所持有（廣義）金融資產(chǎn)規(guī)模，Xit是i企業(yè)第t年的各種特征變量，Cct為c城市第t年各種特征變量；yt為時間固定效應(yīng)，αic為企業(yè)和城市固定效應(yīng)，用以控制一些不隨時間變化的因素； ∈ict為隨機擾動項；系數(shù)β1測量了企業(yè)所持金融資產(chǎn)對該企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的影響；在模型（2）中，γ2表示企業(yè)金融化對主營業(yè)務(wù)收入的長期影響。

為了比較不同時間段的企業(yè)金融化對實體經(jīng)濟企業(yè)的影響，本文采取了分時間回歸。首先，對所有模型進行面板設(shè)定F檢驗，結(jié)果皆強烈拒絕原假設(shè)，即認為FE明顯優(yōu)于混合回歸，允許每個企業(yè)擁有自己的截距項；其次，為了比較固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型的適用性，對所有模型進行Hausman檢驗，結(jié)果均強烈拒絕原假設(shè)，因此模型均選取固定效應(yīng)模型；再次，為了控制時間固定效應(yīng)，本文采用雙向固定效應(yīng)模型；最后，為了使估計結(jié)果更加穩(wěn)健，本文的標(biāo)準(zhǔn)誤采取聚類到城市層面的標(biāo)準(zhǔn)誤?；貧w結(jié)果如表2所示。

表2 分時間段的回歸結(jié)果

續(xù)表 2 分時間段的回歸結(jié)果

結(jié)果顯示：（1）在2000-2007年間，無論短期模型還是長期模型，企業(yè)所持有的金融資產(chǎn)及其一階滯后項系數(shù)并不具有統(tǒng)計上的顯著性，這說明在2008年之前，企業(yè)持有金融資產(chǎn)并沒有顯著地造成實體經(jīng)濟部門企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的下降；（2）在2008-2014年間，企業(yè)所持金融資產(chǎn)顯著抑制了企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入，這與本文的預(yù)期是一致的。在考慮長期影響時，當(dāng)期金融資產(chǎn)規(guī)模的系數(shù)為-0.10，大于滯后一期企業(yè)所持金融資產(chǎn)規(guī)模項的系數(shù)（-0.07），且均在1%的水平上顯著為負，說明企業(yè)持有金融資產(chǎn)帶來的負面影響是長期的，但這種長期的對主營業(yè)務(wù)的擠出效應(yīng)小于當(dāng)期的擠出效應(yīng)。在企業(yè)持有的金融資產(chǎn)中加入房地產(chǎn)投資凈額后，對實體經(jīng)濟企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的短期和長期抑制效果均有所提高。

結(jié)果還顯示，2008年之后的樣本回歸結(jié)果不僅具有統(tǒng)計上的顯著性，也具有經(jīng)濟上的顯著性，具體體現(xiàn)為：如果企業(yè)持有的金融資產(chǎn)或廣義金融資產(chǎn)規(guī)模每增加1個百分點，那么其當(dāng)期主營業(yè)務(wù)收入將分別下降10.58%和12.37%，且未來一期的主營業(yè)務(wù)收入分別下降7.37%和8.74%，這說明虛擬經(jīng)濟對實體部門的擠出效應(yīng)是非常大的。

（四）子樣本異質(zhì)性分析

1. 不同所有制企業(yè)存在的異質(zhì)性。接下來，本文著重研究2008-2014年企業(yè)層面的樣本數(shù)據(jù)。考慮到這種影響對于不同所有制企業(yè)可能存在異質(zhì)性，本文將企業(yè)按照其性質(zhì)進行分類回歸。表3報告了2008-2014年分不同所有制樣本情況下實體經(jīng)濟部門企業(yè)所持廣義金融資產(chǎn)對其主營業(yè)務(wù)的影響，將企業(yè)按所有制和層級分類為中央國有企業(yè)、地方國有企業(yè)和民營企業(yè)三種類別。其中，列（2）的回歸未通過Hausman檢驗，故采用隨機效應(yīng)模型。結(jié)果顯示，無論短期還是長期，中央國有企業(yè)持有金融資產(chǎn)的系數(shù)均不具有統(tǒng)計上的顯著性，且當(dāng)期項系數(shù)為正，說明中央國有企業(yè)的金融化并沒有擠出其實體產(chǎn)出；而地方國有企業(yè)在短期所持金融資產(chǎn)規(guī)模的系數(shù)在5%的水平上為負，長期系數(shù)并不顯著，這說明虛擬經(jīng)濟的發(fā)展在短期內(nèi)會對地方國有企業(yè)造成沖擊，但這種沖擊并不具有持續(xù)性；對民營企業(yè)來說，無論長期還是短期，其持有金融資產(chǎn)的系數(shù)均顯著為負，且系數(shù)最大，說明民營實體經(jīng)濟企業(yè)持有金融資產(chǎn)對其主營業(yè)務(wù)影響最嚴重，且具有持續(xù)性，即虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的擠出效應(yīng)主要體現(xiàn)在民營企業(yè)上。

表3 分所有制樣本的估計結(jié)果

續(xù)表 3 分所有制樣本的估計結(jié)果

2. 不同地區(qū)、不同行業(yè)企業(yè)存在的異質(zhì)性?？紤]到虛擬經(jīng)濟發(fā)展較快的地區(qū)對實體經(jīng)濟的擠出效應(yīng)可能更顯著，且不同行業(yè)的企業(yè)被擠出的效果也應(yīng)該具有異質(zhì)性，因此進行分樣本估計以考察子樣本的穩(wěn)健性。同時，以2008年作為基期，運用CPI進行調(diào)節(jié)，將主營業(yè)務(wù)收入轉(zhuǎn)換為可比價主營業(yè)務(wù)收入。表4報告的是分城市、分行業(yè)的估計結(jié)果，①限于篇幅，長期效應(yīng)均未報告，詳情備索。其中，列（1）和列（2）分別報告的是大城市和小城市的子樣本回歸；②根據(jù)《第一財經(jīng)周刊》2017年的評比與劃分，大城市包括19個一線城市、新一線城市。列（3）-列（5）將實體經(jīng)濟部門分為具體的細分行業(yè)，行業(yè)分類具體標(biāo)準(zhǔn)參照證監(jiān)會《上市公司行業(yè)分類指引（2012年修訂）》。

回歸結(jié)果顯示，除了列（4）的子樣本回歸未通過Hausman檢驗，采取隨機效應(yīng)模型外，其余均采用雙向固定效應(yīng)模型。由表4還可知，地處大城市的實體部門企業(yè)持有金融資產(chǎn)的負面影響大于小城市的企業(yè)，這符合預(yù)期，因為大城市是較為發(fā)達的地區(qū)，虛擬經(jīng)濟的發(fā)展快、規(guī)模大，這對實體部門企業(yè)的擠出效應(yīng)更強。從行業(yè)來看，制造業(yè)受到的擠出效應(yīng)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負，系數(shù)為-0.2384，大于全樣本回歸的系數(shù)；農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)及其他工業(yè)樣本企業(yè)持有廣義金融資產(chǎn)規(guī)模的系數(shù)為負，但未通過顯著性檢驗；而其服務(wù)業(yè)企業(yè)持有廣義金融資產(chǎn)對其主營業(yè)務(wù)收入的影響為正且不顯著。上述結(jié)果表明，制造業(yè)受到的擠出影響最為嚴重。

表4 分城市、分行業(yè)的估計結(jié)果

考慮到企業(yè)所處不同地區(qū)的異質(zhì)性，本文進一步將企業(yè)按照注冊所在地進行劃分，結(jié)果如表5所示。東部地區(qū)企業(yè)持有廣義金融資產(chǎn)比例的系數(shù)為-0.1886，且在1%水平上顯著為負；中部地區(qū)樣本中的該系數(shù)為-0.2180，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著；而西部、東北等經(jīng)濟發(fā)展水平較差的地區(qū)，企業(yè)持有金融資產(chǎn)比例的系數(shù)并不具有統(tǒng)計上的顯著性。因此，在經(jīng)濟相對發(fā)達的東部和中部地區(qū)，實體部門企業(yè)“類金融化”更易對其主營業(yè)務(wù)產(chǎn)生沖擊，而這種效應(yīng)并不存在于西部地區(qū)和東北地區(qū)。

表5 企業(yè)所處不同地區(qū)的異質(zhì)性分析

（五）動態(tài)面板與系統(tǒng)GMM估計① 為進一步解決內(nèi)生性問題，本文用“同一年份、同一地區(qū)、同一行業(yè)的其他企業(yè)所持廣義金融資產(chǎn)規(guī)模均值”作為某一企業(yè)在當(dāng)期持有廣義金融資產(chǎn)規(guī)模的工具變量進行2SLS回歸，結(jié)論依然穩(wěn)健。限于篇幅，沒有報告詳細結(jié)果。

考慮到企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入具有一定的持續(xù)性，本文將模型擴展為動態(tài)面板模型。同時，為了解決被解釋變量可能出現(xiàn)的內(nèi)生性問題，本文采取Arellano和Bover（1995）、Blundell和Bond（1998）所提出來的系統(tǒng)GMM估計法進行處理。系統(tǒng)GMM法估計動態(tài)面板模型的結(jié)果如表6所示，且模型均通過了檢驗。從估計結(jié)果可以看出，無論金融資產(chǎn)如何界定，實體部門企業(yè)持有金融資產(chǎn)對其主營業(yè)務(wù)的短期影響仍然為負，并在1%的水平上顯著，且系數(shù)有了大幅度提高。在長期影響中，雖然企業(yè)當(dāng)期持有金融資產(chǎn)的系數(shù)為正，但是不顯著，而其滯后一期項的影響仍然顯著，這與前文結(jié)論基本一致，進而說明本文結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性，即當(dāng)模型擴展到動態(tài)面板時，前文的結(jié)論仍然成立。

表6 系統(tǒng)GMM估計結(jié)果

四、進一步分析

（一）企業(yè)配置金融資產(chǎn)在不同經(jīng)濟環(huán)境下的擠出效應(yīng)

由于企業(yè)配置金融資產(chǎn)的行為與宏觀經(jīng)濟環(huán)境高度相關(guān)（胡奕明等，2017），因此實體部門企業(yè)持有金融資產(chǎn)主營業(yè)務(wù)的“擠出效應(yīng)”在經(jīng)濟上行和下行通道中應(yīng)存在異質(zhì)性。基于此，本文首先在全樣本中引入時間段虛擬變量進行回歸分析，其次將樣本分為“經(jīng)濟新常態(tài)前后”加以進一步分析論證。

企業(yè)配置金融資產(chǎn)在不同經(jīng)濟環(huán)境下擠出效應(yīng)的分析結(jié)果如表7所示，所有回歸均控制了前文所述的控制變量，并采用雙向固定效應(yīng)回歸模型。由于2007年會計準(zhǔn)則發(fā)生了變化，因此本文著重考察2008年后的上市公司實體部門企業(yè)樣本。其中，列（1）為在全樣本中引入時間段虛擬變量后的結(jié)果，以2008年為基期比較分析后可以看出，自2011年起，企業(yè)配置金融類資產(chǎn)對其主營業(yè)務(wù)的擠出效果顯著為負，且系數(shù)整體呈增大趨勢。結(jié)果表明，與經(jīng)濟上行相比，在經(jīng)濟下行的宏觀環(huán)境下企業(yè)配置金融類資產(chǎn)的行為對整個實體部門產(chǎn)出的擠出效應(yīng)更為明顯。進一步地，分時間段考慮，并加入長期影響，我們發(fā)現(xiàn)這種擠出效應(yīng)在宏觀經(jīng)濟下行的“新常態(tài)”時間內(nèi)主要是一種短期影響，而在2010年之前，存在長期的擠出效應(yīng)。也就是說，在經(jīng)濟上行期，實體經(jīng)濟前景較好，金融類資產(chǎn)配置并不會立刻影響實體部門的產(chǎn)出；而在經(jīng)濟下行期，由于宏觀經(jīng)濟環(huán)境較差，在有限的資金約束下配置金融類資產(chǎn)就會立刻對當(dāng)期的主營業(yè)務(wù)產(chǎn)生負面影響。

表7 企業(yè)持有不同金融資產(chǎn)的影響分析

（二）企業(yè)持有不同金融資產(chǎn)的影響分析

由于金融資產(chǎn)種類具有多樣性，因此分析企業(yè)持有不同類別的金融資產(chǎn)對實體產(chǎn)出的影響是必要的。本文將廣義金融資產(chǎn)分為三類：貨幣資金、房地產(chǎn)性金融資產(chǎn)和其他金融資產(chǎn)。對于企業(yè)來說，持有貨幣資金的動機主要是“預(yù)防儲備”（胡奕明等，2017）。此外，企業(yè)配置股票債券等其他金融資產(chǎn)是出于投機動機，而持有房地產(chǎn)性金融資產(chǎn)是出于房地產(chǎn)性投資動機。

為了捕捉實體部門企業(yè)在不同動機下配置不同金融資產(chǎn)對其主營業(yè)務(wù)的擠出效果，本文將金融資產(chǎn)分為貨幣資金、房地產(chǎn)性金融資產(chǎn)與其他金融資產(chǎn)，并分別考慮它們的短期影響和長期影響。在本文的實體部門企業(yè)樣本中，三者的均值分別為2.56%、0.90%和18.98%。按式（1）和式（2）分別進行回歸，回歸結(jié)果見表8。表8中的列（1）和列（2）分別為企業(yè)配置貨幣資金的短期影響和長期影響，當(dāng)期系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，但其滯后一階并不顯著；列（3）和列（4）報告了企業(yè)配置房地產(chǎn)性金融資產(chǎn)的影響，在長期影響模型中，其滯后一期系數(shù)為-0.35，顯著性水平為5%，而當(dāng)期系數(shù)并不顯著，說明企業(yè)出于房地產(chǎn)投機動機而配置的金融資產(chǎn)對其主營業(yè)務(wù)的擠出主要是長期的，對實體經(jīng)濟的危害也較大；列（5）和列（6）列報告了企業(yè)配置其他性金融資產(chǎn)的影響，結(jié)果表明，企業(yè)持有其他金融資產(chǎn)對實體經(jīng)濟的影響是短期的，系數(shù)也最小。由于企業(yè)持有的房地產(chǎn)性金融資產(chǎn)占比最低，因此可以排除其量級對本文結(jié)果的影響。綜上可知，企業(yè)持有房地產(chǎn)性金融資產(chǎn)對實體經(jīng)濟的擠出最嚴重，且這種效應(yīng)具有持續(xù)性。這說明當(dāng)前中國實體部門企業(yè)的房地產(chǎn)投機行為對實體經(jīng)濟的危害最大，其次是經(jīng)濟下行帶來的經(jīng)濟不確定性對企業(yè)的影響，而股票債券等虛擬資本的配置則對實體經(jīng)濟的擠出最小，持續(xù)的時間也較短。

表8 企業(yè)持有不同金融資產(chǎn)的影響分析

五、影響機制分析

（一）影子銀行的作用

基于之前的文獻研究，本文將采用資金投向測算法來衡量影子銀行規(guī)模，即用銀行體系最終資金投向為基準(zhǔn)，將影子銀行定義為向?qū)嶓w經(jīng)濟提供融資服務(wù)的業(yè)務(wù)體系，合理地分解到各個地區(qū)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)。本文以各地區(qū)年末金融機構(gòu)貸款余額為標(biāo)準(zhǔn)，分解測算不同地區(qū)的影子銀行規(guī)模，并采用固定面板模型考察其短期影響和長期影響。為了去量綱和分析交互項的系數(shù)，本文將企業(yè)所持金融資產(chǎn)和影子銀行規(guī)模進行標(biāo)準(zhǔn)化和中心化處理，即在變量前加上C_，表明該變量進行了標(biāo)準(zhǔn)化和中心化的處理?；貧w結(jié)果如表9所示。

表9 影子銀行系統(tǒng)的傳導(dǎo)機制分析

在短期模型和長期模型中，企業(yè)所持金融資產(chǎn)的當(dāng)期值和影子銀行規(guī)模交互項的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，這與前文一致；而影子銀行規(guī)模一次項本身的系數(shù)并不顯著，說明地區(qū)影子銀行規(guī)模本身并不會影響到實體經(jīng)濟部門的產(chǎn)出。但隨著實體部門企業(yè)持有的廣義金融資產(chǎn)比例增加，影子銀行規(guī)模越大的地區(qū)，實體企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入就會越低，這就意味著影子銀行體系放大了虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的抑制效應(yīng)，從而驗證了假設(shè)1；在長期模型中，滯后一期的金融資產(chǎn)持有規(guī)模與影子銀行交互項系數(shù)也是顯著的，這說明這種傳導(dǎo)機制具有長期性。列（3）和列（4）報告了將被解釋變量改為可比價格主營業(yè)務(wù)收入的檢驗，結(jié)果表明結(jié)論依舊穩(wěn)健。

（二）地方融資平臺

為什么自2008年以后國有企業(yè)所持有的金融資產(chǎn)尤其是房地產(chǎn)資產(chǎn)大幅度上升，并且抑制了實體經(jīng)濟的發(fā)展？僅僅用影子銀行的發(fā)展來解釋，顯然是不夠的。為了說明這部分金融資產(chǎn)的來源和機制，首先需要了解地方政府的融資機制以及土地財政的由來。由于地方政府直接和深度參與經(jīng)濟發(fā)展過程，在商業(yè)銀行保持一定獨立性和不允許地方財政赤字的制度背景下，為了進行基礎(chǔ)設(shè)施、公共事業(yè)等具有公共品性質(zhì)的支出，政府充分利用投融資公司這一兼具金融和財政性質(zhì)的平臺進行資金融通。地方政府能夠在不違背預(yù)算法的前提下，把資產(chǎn)（通常是土地）注入融資平臺公司，通過融資平臺公司從銀行貸款或者發(fā)行債券（Bai和Zhang，2017）。其中，城投債是地方融資平臺的重要手段之一。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)，全國城投債債券余額已從2008年的1 861億元上升至2014年的42 831億元，短短6年翻了26倍。隨著地方融資平臺規(guī)模的增加，會引起市場利率上升，企業(yè)借貸成本增加，從而降低企業(yè)對實體經(jīng)濟的投資意愿，并促進企業(yè)資金“脫實向虛”。由于不同所有制企業(yè)在金融市場的地位不同，其影響結(jié)果也應(yīng)具有異質(zhì)性。本文采用Blanchard和Giavazzi（2004）的方法，用政府城投債規(guī)模占GDP比重來衡量地方融資平臺債務(wù)相對規(guī)模，其中各省級地方政府融資平臺債務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

表10報告了地方融資平臺通過企業(yè)所持金融資產(chǎn)對不同所有制企業(yè)的短期影響。地方融資平臺債務(wù)相對規(guī)模顯著增加了當(dāng)?shù)貙嶓w經(jīng)濟中國有企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入，對民營企業(yè)的影響為負，但不具有統(tǒng)計上的顯著性。從兩者交互項的系數(shù)來看，中央國有企業(yè)交互項系數(shù)為0.03，在5%的水平上顯著為正，民營企業(yè)交互項系數(shù)為-0.02，在1%顯著水平上顯著為負，這也驗證了假設(shè)2，即地方融資平臺會對企業(yè)金融資產(chǎn)配置決策產(chǎn)生影響，進而使實體經(jīng)濟產(chǎn)出減少，且這種擠出效應(yīng)對于不同所有制的企業(yè)存在異質(zhì)性。隨著地方融資平臺融資規(guī)模的加大，中央國有企業(yè)所持有金融資產(chǎn)的增加促進了其發(fā)展，但民營企業(yè)所持有金融資產(chǎn)的增加則會擠出其實體主營業(yè)務(wù)，抑制實體經(jīng)濟的發(fā)展。在短期，這種效應(yīng)主要體現(xiàn)在抑制了民營企業(yè)發(fā)展實體經(jīng)濟。本文還研究了這種影響機制的長期作用，①限于篇幅，本文未報告長期影響的詳細結(jié)果，詳情備索。結(jié)果表明這種影響在長期并不顯著，但是兩者的交互項系數(shù)在當(dāng)期依然與前文一致，說明結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表10 地方融資平臺對不同所有制企業(yè)的短期傳導(dǎo)機制分析

（三）投資擠出的中介效應(yīng)

本文已經(jīng)驗證了實體經(jīng)濟部門企業(yè)自身的“金融化”存在對主營業(yè)務(wù)的擠出效應(yīng)，那么其企業(yè)內(nèi)部的機制是什么？實體企業(yè)部門配置金融資產(chǎn)是基于市場套利的動機，在存在融資約束的條件下，有限的資金追逐收益率更高的金融類產(chǎn)品，就必然會減少企業(yè)的資本投資，進而影響實體部門主營業(yè)務(wù)的產(chǎn)出?；诖耍疚倪M一步通過引入企業(yè)資本投資作為中介變量來構(gòu)建中介效應(yīng)模型，以驗證企業(yè)持有金融類資產(chǎn)影響實體企業(yè)產(chǎn)出和效率的傳導(dǎo)機制。借鑒之前的研究，本文參考王紅建等（2017）的做法，使用購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金作為企業(yè)的資本投資變量，按照企業(yè)當(dāng)期期末總資產(chǎn)進行標(biāo)準(zhǔn)化，同時進行上下1%的縮尾處理，構(gòu)建變量 in vestict。

由于企業(yè)資產(chǎn)收益率等指數(shù)包含了金融資產(chǎn)收益和利潤，無法將其剝離以單獨觀察企業(yè)持有金融資產(chǎn)對實體產(chǎn)出的影響，因此前文僅考察了其對企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的擠出效應(yīng)。但在這一部分，可以通過中介效應(yīng)模型來分析企業(yè)在配置金融資產(chǎn)同時減少資本投資的過程中對資本運行效率的影響。因此除企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入以外，被解釋變量也采用了反映企業(yè)資產(chǎn)運轉(zhuǎn)效率的兩個指標(biāo)：凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)報酬率。

表11報告了投資擠出中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果。列（1）中廣義金融資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負，表明實體部門企業(yè)配置金融資產(chǎn)顯著降低了企業(yè)的資本投資，存在投資擠出效應(yīng)。列（2）中的中介變量企業(yè)資本投資系數(shù)為負，并通過了顯著性檢驗，這驗證了企業(yè)資本投資對實體部門主營業(yè)務(wù)的促進效應(yīng)。結(jié)合列（1）和列（2），發(fā)現(xiàn)存在“投資擠出”的中介效應(yīng)，即隨著虛擬經(jīng)濟的發(fā)展，從微觀角度來看，實體部門企業(yè)的金融化顯著抑制了企業(yè)的資本投資，進而對主營業(yè)務(wù)收入產(chǎn)生負面影響。同樣，由列（3）和列（4）可知，在被解釋變量變?yōu)閮糍Y產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)報酬率時，中介變量企業(yè)資本投資的系數(shù)仍顯著為正，表明實體部門企業(yè)配置金融資產(chǎn)擠出了企業(yè)資本投資，不但對主營業(yè)務(wù)收入產(chǎn)生了負面影響，還降低了企業(yè)的整體運行效率。綜上所述，投資擠出的中介效應(yīng)得到驗證。

表11 投資擠出中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果

六、結(jié)論和政策含義

經(jīng)濟“脫實向虛”的根本原因在于宏觀方面和微觀方面的結(jié)構(gòu)性因素失衡。虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的影響是順周期的，越是經(jīng)濟下行，其對當(dāng)期的負面影響越明顯。虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟是相輔相成的關(guān)系，這需要一定的前提，即企業(yè)預(yù)算硬約束和金融類虛擬經(jīng)濟受到嚴格監(jiān)管。近年來，由于“新常態(tài)”下實體經(jīng)濟增速下滑，利率市場化使得金融業(yè)的發(fā)展模式發(fā)生變化，金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)對實體經(jīng)濟的背離越來越明顯。上市公司持有金融資產(chǎn)和房地產(chǎn)資產(chǎn)表面上看似乎增加了當(dāng)前收入，但是整體上看，過度發(fā)展金融、房地產(chǎn)卻對企業(yè)的規(guī)模和效益都有不利的影響。本文利用中國上市公司層面的面板數(shù)據(jù)，從微觀和宏觀兩個層面交叉驗證，并考察了虛擬經(jīng)濟發(fā)展對實體經(jīng)濟部門的影響，著重研究2008年后產(chǎn)生的新經(jīng)濟現(xiàn)象。研究發(fā)現(xiàn)，不管是實體部門企業(yè)自身的金融化還是整個社會的金融化都顯著抑制了實體經(jīng)濟發(fā)展，這種抑制在短期主要表現(xiàn)在地方國有企業(yè)和民營企業(yè)中，而在長期主要表現(xiàn)在民營企業(yè)中。這種效應(yīng)對于地處發(fā)達地區(qū)的企業(yè)更顯著，對制造業(yè)的影響最為嚴重。從持有金融資產(chǎn)來看，企業(yè)持有房地產(chǎn)資產(chǎn)對實體經(jīng)濟的影響最大，企業(yè)因房地產(chǎn)投機動機而配置的金融資產(chǎn)對實體經(jīng)濟的擠出最嚴重、最持久。同時，本文提出并驗證了三種可能存在的機制：第一，虛擬經(jīng)濟的發(fā)展使得影子銀行規(guī)模高速膨脹，而影子銀行的資金具有逐利性強的特征，因此企業(yè)更傾向于配置金融資產(chǎn)，使得經(jīng)濟“脫實向虛”；第二，地方融資平臺的發(fā)展對不同所有制的企業(yè)的影響具有異質(zhì)性，其增加了民營企業(yè)的借貸成本，進而減少了民營企業(yè)對實體部門的投資意愿；第三，實體部門企業(yè)的金融化顯著抑制了企業(yè)的資本投資，進而對主營業(yè)務(wù)收入產(chǎn)生負面影響，同時還降低了企業(yè)的整體運行效率。

基于上述研究結(jié)論，本文提出了如下政策建議，以克服虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟帶來的抑制效應(yīng)：（1）完善整體金融監(jiān)管。企業(yè)之所以大量持有金融類資產(chǎn)是因為有投機動機，應(yīng)從源頭上控制。一是加強金融行業(yè)內(nèi)部監(jiān)管。金融業(yè)具有較強的外部性，在發(fā)達經(jīng)濟體中金融業(yè)也是一個被高度管制的行業(yè)。金融業(yè)的發(fā)展趨勢是混業(yè)經(jīng)營，影子銀行的發(fā)展涉及銀行、證券、信托、保險等行業(yè)，如果監(jiān)管環(huán)節(jié)存在脫節(jié)，套利是企業(yè)追求利潤最大化的自然選擇。只有金融業(yè)形成公平有序的競爭環(huán)境，才能減少資金的內(nèi)部循環(huán)，切實防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險。未來可以在金融行業(yè)風(fēng)險預(yù)警、金融市場準(zhǔn)入、資本市場規(guī)范等方面形成并出臺新的政策。二是限制金融業(yè)和國有企業(yè)尤其是地方國有企業(yè)的交叉經(jīng)營。地方國有企業(yè)本身具有資金成本優(yōu)勢，如果其過度發(fā)展金融業(yè)，會進一步加劇金融資源分配的不均衡，抑制實體經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。應(yīng)該嚴格限制地方國有企業(yè)進入金融業(yè)，使其聚焦主營業(yè)務(wù)，承擔(dān)更多社會責(zé)任。（2）鼓勵實體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級。虛擬經(jīng)濟會擠出實體企業(yè)投資，說明實體經(jīng)濟的利潤率偏低，應(yīng)該降低成本和各種交易費用。實體經(jīng)濟尤其是工業(yè)制造業(yè)是國家競爭力的基礎(chǔ)，必須大力實施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，通過創(chuàng)新驅(qū)動實現(xiàn)其轉(zhuǎn)型升級。各種財政政策、貨幣政策和產(chǎn)業(yè)政策等互相配合, 切實支撐工業(yè)制造業(yè)發(fā)展。新時代繼續(xù)以科技創(chuàng)新為引領(lǐng)，推動“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”。一方面鼓勵發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，完善價值鏈條，補足實體經(jīng)濟短板；另一方面不能盲目追求高端而去工業(yè)化。需要切斷金融資產(chǎn)和房地產(chǎn)價格交互放大的渠道，回歸住房的“房子是用來住的”商品屬性。發(fā)展住房租賃業(yè)，降低居民生活成本和實體經(jīng)濟生產(chǎn)成本。（3）規(guī)范地方政府融資平臺。目前，有些地方政府利用地方融資平臺任意發(fā)債，這不僅增加了金融體系風(fēng)險，也擴大了財政風(fēng)險。中國人民銀行實行大區(qū)制改革以及幾大國有銀行信貸審批授權(quán)上移后，地方政府對于銀行業(yè)的干預(yù)能力大為減少，但是近年來地方政府通過城市商業(yè)銀行、地方融資平臺、土地金融化、隱形融資擔(dān)保、PPP等方式對區(qū)域金融市場仍有較大的影響力。因此，應(yīng)嚴格執(zhí)行政府債務(wù)余額限額管理，完善地方政府債務(wù)預(yù)算管理制度；建立健全地方政府舉債行為的監(jiān)督機制，加強信息集中披露，并將政府債務(wù)管理納入考評機制；取消融資平臺公司的政府融資職能，推動有經(jīng)營收益和現(xiàn)金流的融資平臺公司進行市場化轉(zhuǎn)型與改制。