寬松貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響
——來自新冠肺炎疫情期間的檢驗*

● 鄧 偉，王 敏，何斌鋒

（1.南京財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇 南京 210046；2.南京大學(xué)金陵學(xué)院經(jīng)濟學(xué)院，江蘇 南京 210009）

一、引言

2019年末新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，各行各業(yè)陷入停工停產(chǎn)的困境，國內(nèi)宏觀經(jīng)濟存在著下行壓力。為緩沖新冠肺炎疫情影響，央行出臺一系列相對寬松的貨幣政策，具體從數(shù)量和價格兩方面采取措施調(diào)控經(jīng)濟。數(shù)量方面，央行采取降低存款準(zhǔn)備金率、加大公開市場操作力度等措施，向市場注入大量流動性資金。價格方面，央行以公開市場逆回購?fù)緩讲僮饕龑?dǎo)利率、MLF利率以及LPR利率分別下行，并鼓勵銀行投放更多貸款和票據(jù)，有效推動企業(yè)融資成本降低，促使金融機構(gòu)加大信貸支持實體企業(yè)經(jīng)濟復(fù)蘇。

2020年穩(wěn)健的貨幣政策靈活適度，金融機構(gòu)加大信貸投放，較好地支持新冠肺炎疫情防控和經(jīng)濟恢復(fù)。從全年數(shù)據(jù)來看，人民幣貸款增加19.63萬億元，同比增加2.82萬億元。2020年社會融資規(guī)模增量累計為34.86萬億元，較2019年增加9.19萬億元。2020年，M2同比增長10.1%，社會融資規(guī)模同比增速13.3%，創(chuàng)近年新高。全年新增貸款19.63萬億元，創(chuàng)歷史最高。

央行在新冠肺炎疫情期間采取的貨幣政策，主要目標(biāo)是增加貨幣供給、降低利率，支持銀行對中小企業(yè)放貸以滿足實體企業(yè)融資需求，促進實體經(jīng)濟復(fù)蘇，同時也刺激了股市和債市繁榮。受新冠肺炎疫情影響，2020年A股大盤指數(shù)先跌后漲，截至年末上證指數(shù)漲幅11.38%，深證指數(shù)漲幅34.64%，全年實現(xiàn)明顯正收益；中國信用債指數(shù)總體上漲，以銀行間信用債綜合指數(shù)為例，2020年銀行間信用債綜合指數(shù)累計上漲3.28%。

在新冠肺炎疫情背景下，聚焦于貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響，研究企業(yè)如何應(yīng)用寬松貨幣政策提供的流動性進行資產(chǎn)配置，已有學(xué)者關(guān)注到非金融企業(yè)投資于金融渠道的資金規(guī)?？焖偬嵘氖聦嵅ζ浜蠊归_了探討。企業(yè)持有變現(xiàn)能力強的金融資產(chǎn)增加了資金流動性，平滑現(xiàn)金流的波動，保障日常投資活動順利進行。但若是配置過多金融資產(chǎn)作為盈利工具進行金融投機活動，擠占實業(yè)投資最終導(dǎo)致生產(chǎn)率增長緩慢，實體經(jīng)濟脆弱[1]。央行在新冠肺炎疫情期間采取的多樣化寬松貨幣政策，較好滿足了中小企業(yè)的融資需求，但在充裕的市場流動性下股市繁榮，企業(yè)可能將資金更多投資金融資產(chǎn)，這就會導(dǎo)致貨幣政策的有效性下降。故而實現(xiàn)政策目標(biāo)的關(guān)鍵點在于確保微觀企業(yè)的投資行為在宏觀調(diào)控思路的指引下切實發(fā)生變化。根據(jù)以上分析，后文將研究的焦點放在寬松的貨幣政策是否會影響企業(yè)對金融資產(chǎn)的配置，如何產(chǎn)生以及產(chǎn)生什么影響方面。

研究的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在：一是以新冠肺炎疫情是否發(fā)生為背景，將樣本企業(yè)劃分為受寬松貨幣政策影響的實驗組和不受寬松貨幣政策影響的對照組，采用雙重差分模型評估寬松貨幣政策實施對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響。由于此次貨幣政策的調(diào)控對微觀企業(yè)是外生的，因此雙重差分模型作為政策評估的有利工具，可以排除逆向因果問題的影響，在很大程度上克服內(nèi)生性問題的困擾，能更加準(zhǔn)確地估計出政策效應(yīng)。二是根據(jù)已有文獻研究結(jié)果，寬松的貨幣政策可以通過增加流動性供給和滿足投資需求這兩個渠道來增加金融資產(chǎn)投資比例[2],衡量貨幣政策是否寬松，采取的是比較M2的長期趨勢值與實際值的方法。由于央行會根據(jù)經(jīng)濟形勢的變動調(diào)整流通中的現(xiàn)金以及活期存款和定期存款的數(shù)值，故采用M2的變動衡量貨幣政策緊縮或是寬松的方法得到的研究結(jié)論會受到內(nèi)生性問題的影響。而以新冠肺炎疫情為背景進行實證分析，其爆發(fā)具有不可預(yù)測性，這一強勁沖擊帶來的貨幣政策的改變被認(rèn)定為完全外生。因此，研究內(nèi)容不受內(nèi)生性問題的困擾，結(jié)果更具說服力。三是將微觀企業(yè)金融投資行為和宏觀經(jīng)濟政策結(jié)合起來，證實寬松貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的正向影響，且這種影響的存在基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)、成長性、經(jīng)營風(fēng)險的異質(zhì)性特征。

二、文獻綜述與研究假說

2019年末新冠肺炎疫情的爆發(fā)導(dǎo)致正常的生產(chǎn)經(jīng)營秩序被打亂，對經(jīng)濟社會的發(fā)展產(chǎn)生了巨大的沖擊。已有文獻關(guān)于新冠肺炎疫情對國內(nèi)經(jīng)濟的具體影響的研究，主要基于國家宏觀經(jīng)濟整體層面和企業(yè)經(jīng)營的視角。

關(guān)于新冠肺炎疫情對宏觀經(jīng)濟的影響，何誠穎等[3]研究發(fā)現(xiàn)新冠肺炎疫情導(dǎo)致我國經(jīng)濟產(chǎn)出減少、投資總額下降、消費需求減少、產(chǎn)業(yè)增長受阻。沈國兵等[4]研究表明，新冠肺炎疫情的蔓延導(dǎo)致我國31個大城市調(diào)查失業(yè)率總體上升21.8%，城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率總體上升31%，對就業(yè)市場的這種影響在新冠肺炎疫情爆發(fā)4個月后開始減小。劉洪波等[5]研究表明新冠肺炎疫情對居民消費的影響程度隨著時間的推移而發(fā)生變化，且消費項目限制、收入下降、風(fēng)險意識上升是新冠肺炎疫情爆發(fā)后居民消費下降的主要影響因素。

新冠肺炎疫情導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營停滯，對中小微企業(yè)的打擊尤為嚴(yán)重。李涵等[6]通過研究中小微企業(yè)的經(jīng)營者信心、企業(yè)營收狀況和企業(yè)生產(chǎn)情況證實新冠肺炎疫情給中小微企業(yè)造成重大影響。李良志等[7]研究表明，新冠肺炎疫情對小微企業(yè)融資影響較大，緊密的銀企關(guān)系有利于緩解新冠肺炎疫情后小微企業(yè)的融資缺口，但改善程度有限。

為保持合理充裕的市場流動性，央行適當(dāng)放松貨幣政策增加流動性釋放，可降低融資成本，幫助中小企業(yè)度過難關(guān)。根據(jù)以往研究結(jié)論，增加貨幣供給M0、M2的擴張性貨幣政策能夠通過消費路徑促進就業(yè)增長[8]，同時帶來社會融資增量的增加，意味著實體企業(yè)能夠從金融體系中獲取更多的資金，緩解了資金鏈的困境，促進實體企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[9]。因此在新冠肺炎疫情影響下實施合理寬松的貨幣政策有助于經(jīng)濟社會的穩(wěn)定和實體企業(yè)的生存發(fā)展。關(guān)于貨幣政策如何影響企業(yè)微觀行為，已有文獻將影響因素主要集中在融資、投資以及資本結(jié)構(gòu)方面。

融資方面。貨幣政策對企業(yè)融資行為主要通過影響外部融資環(huán)境來實現(xiàn)。聯(lián)系貨幣政策的兩個傳導(dǎo)渠道：第一，在緊縮的貨幣政策下，央行通過調(diào)控利率來增加企業(yè)的融資成本，政策效果在不同類型企業(yè)有不同程度的呈現(xiàn)，比如在會計信息透明度較低的企業(yè)融資成本大幅增加，獲得的貸款較少[10]。第二，從緊的貨幣政策使得貨幣供應(yīng)不能滿足信貸市場的資金需求，進而影響企業(yè)的融資行為，民營企業(yè)因更難獲得銀行貸款而愈發(fā)生存艱難[11]。

投資方面。在貨幣政策寬松時，企業(yè)即使面臨良好的投資機會也會明顯抑制非效率投資行為[12]。探討貨幣政策是如何影響企業(yè)的投資行為，賀妍等[13]認(rèn)為，擁有較多投資機會的企業(yè)的投資行為受利率傳導(dǎo)機制影響較大，但對投資機會較少的企業(yè)沒有顯著影響；另外在宏觀經(jīng)濟不確定時，企業(yè)也會增加研發(fā)投入尋求發(fā)展[14]。

資本結(jié)構(gòu)方面。蘇冬蔚等[15]發(fā)現(xiàn)宏觀政策的作用導(dǎo)致了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的“反經(jīng)濟周期”變化。袁春生等[16]認(rèn)為，寬松的貨幣政策會加快企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)的速度，而貨幣政策緊縮時企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度會減緩。

貨幣政策也會影響實體企業(yè)對金融資產(chǎn)的配置。已有研究表明，金融資產(chǎn)投資在越來越多的企業(yè)中被選擇。究其原因，現(xiàn)有文獻更關(guān)注企業(yè)自身特征包括企業(yè)的整體營業(yè)利潤、多樣化戰(zhàn)略、企業(yè)治理結(jié)構(gòu)、融資約束對金融投資的影響[17-19]。由于我國經(jīng)濟近年來表現(xiàn)出較強的韌性，市場已經(jīng)對實施穩(wěn)健的貨幣政策、保持平穩(wěn)的流動性形成了較為一致的預(yù)期，故鮮有文獻研究宏觀經(jīng)濟因素，尤其是貨幣政策的變動對企業(yè)金融投資的影響。新冠肺炎疫情下的寬松貨幣政策影響企業(yè)金融資產(chǎn)配置主要通過三個渠道：一是市場流動性充裕驅(qū)使大量資金進入股市，進而形成股市繁榮的局面，且寬松的貨幣政策引導(dǎo)利率下行，促使企業(yè)放棄對無風(fēng)險資產(chǎn)的投資，選擇有較高收益率的股票和債券，配置更多的金融資產(chǎn)；二是金融收益是抑制企業(yè)各種實體投資的主要源頭[20]，由于實業(yè)投資的回報周期較長，新冠肺炎疫情期間經(jīng)濟的不確定性更加劇了實業(yè)投資的風(fēng)險，因此在寬松的貨幣政策實施之后，企業(yè)為了增加短期回報可能會被迫投資金融資產(chǎn)，而不是能帶來中長期利益的實業(yè)投資[21]；三是貨幣政策寬松時，信貸傳導(dǎo)渠道拓寬使得資金供給增加[22]，實體企業(yè)更容易獲得融資貸款，而金融資產(chǎn)的可變現(xiàn)能力強，故企業(yè)會積極投資股票獲得超額回報。由此提出假設(shè)1：

H1：新冠肺炎疫情爆發(fā)后，寬松的貨幣政策提高了實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平。

不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的經(jīng)營活動對于政策效果有不同的反映。具體而言，相比于國有企業(yè)，寬松的貨幣政策導(dǎo)致金融資產(chǎn)配置水平提高的效應(yīng)對于非國有企業(yè)更加顯著。原因有兩點：一是由于國有企業(yè)需要配合政府的經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略，完成就業(yè)、征稅以及社會穩(wěn)定等多重目標(biāo)，故受到政府和市場的嚴(yán)格管理，配置金融資產(chǎn)的動機較弱[23]，同時國企高管在進行投資活動時會更謹(jǐn)慎，很少會因為追求自身利益持有金融資產(chǎn)[24]；二是由于市場信息不對稱，銀行在發(fā)放貸款時對企業(yè)的市場地位、財務(wù)狀況、抗風(fēng)險能力要求較高，故國有企業(yè)更容易從銀行獲得資金支持。此外，地方政府為了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，有很強烈的動機影響控制商業(yè)銀行的貸款發(fā)放決策，國企可以更容易地從地方政府獲得信用擔(dān)保，由此可以獲得低利率的長期銀行貸款[25]，同時非國有企業(yè)面臨信貸歧視，故非國有企業(yè)在日常經(jīng)營過程中所受融資約束比國有企業(yè)嚴(yán)重，其從寬松貨幣政策實施帶來的流動性中獲得的邊際效用低[26]。由此提出假設(shè)2：

H2：相比于國有企業(yè)，寬松貨幣政策顯著增加了非國有企業(yè)金融資產(chǎn)配置。

成長性好的企業(yè)雖然資金有限但面臨的實業(yè)投資機會較多且回報率高，企業(yè)制定戰(zhàn)略過程中會更加注重于擴大生產(chǎn)規(guī)模、研發(fā)創(chuàng)新及增加主營業(yè)務(wù)的收入。處于穩(wěn)定期的企業(yè)由于已經(jīng)過市場篩選，各方面業(yè)務(wù)及銷售基本趨于穩(wěn)定，產(chǎn)品在需求方面沒有過大的波動，即使向產(chǎn)業(yè)鏈投入大量資金也難以獲得超額利潤。實業(yè)投資機會少，企業(yè)在進行投資行為的過程中，有必要考慮持有一定規(guī)模的流動性資產(chǎn)來維持長期穩(wěn)定性和應(yīng)對不利風(fēng)險[27-28]。在面對貨幣寬松之后股市繁榮的環(huán)境時，會將更多資金投資于收益率較高的金融產(chǎn)品以獲得更大增值，且成長期企業(yè)處于加速擴張期，資金和現(xiàn)金流緊張，而成熟期企業(yè)有充足的資金積累，現(xiàn)金流穩(wěn)定，有投資股市的本金。故提出假設(shè)3：

H3：企業(yè)成長性越差，寬松貨幣政策越能顯著增加其金融資產(chǎn)配置。

貨幣政策對企業(yè)金融資產(chǎn)的配置也可能受到企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的影響。首先，經(jīng)營風(fēng)險越高預(yù)示著企業(yè)未來發(fā)展的不確定性越大，企業(yè)會將經(jīng)營決策調(diào)整為保守型，反映在資產(chǎn)負(fù)債表上則是整體財務(wù)數(shù)據(jù)的收緊和杠桿率的下降[27]；其次，經(jīng)營風(fēng)險高的企業(yè)大多需要更高流動性的資產(chǎn)以滿足日常投資決策[21]。而新冠肺炎疫情期間經(jīng)濟活動停滯，此時企業(yè)進行實業(yè)投資的風(fēng)險性加大，且部分行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈遭遇重創(chuàng)導(dǎo)致完整性受損，甚至只能重組，企業(yè)恢復(fù)正常經(jīng)營的時間并不明確，用于發(fā)展主營業(yè)務(wù)的資金回報周期較長。因此在貨幣政策寬松、市場流動性充裕的情形下，處于高經(jīng)營風(fēng)險中的企業(yè)會基于平衡風(fēng)險和追求短期回報的目的配置更多金融資產(chǎn)。故提出假設(shè)4：

H4：企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險越高，寬松貨幣政策越能顯著增加其金融資產(chǎn)配置。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取

研究數(shù)據(jù)來源于2017年第一季度至2020年第四季度滬深兩市A股上市公司的季度財務(wù)報表，剔除ST及PT類公司、金融機構(gòu)、房地產(chǎn)企業(yè)以及因缺失值過多而無法進行指標(biāo)計算的樣本數(shù)據(jù)，并對企業(yè)層面的變量在1%和99%的水平上進行了縮尾處理，排除極端值影響后最終得到樣本觀測值42 432個。上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫和萬德（Wind）數(shù)據(jù)庫。

之所以將樣本區(qū)間右端點選在2020年第四季度末，是為了保證實證結(jié)果的準(zhǔn)確性，理由如下：一是為應(yīng)對新冠肺炎疫情沖擊，幫助提振經(jīng)濟，央行在2020年采取了寬松的貨幣政策，但2021年以來，隨著國內(nèi)外經(jīng)濟逐步復(fù)蘇，央行將貨幣政策定調(diào)由“合理充?！鞭D(zhuǎn)為“合理適度”，廣義貨幣總量增速由2020年末的10.1%下降到2021年末的9%，貨幣政策呈現(xiàn)出收緊的態(tài)勢。二是2021年受區(qū)域性新冠肺炎疫情復(fù)發(fā)和經(jīng)濟復(fù)蘇放緩等影響，消費需求低迷，房地產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)受到政策調(diào)控的影響，使得A股核心資產(chǎn)的股票股指下跌，企業(yè)配置金融資產(chǎn)的動機減弱。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

Fin表示金融資產(chǎn)份額。已有研究對金融資產(chǎn)的范圍界定尚未達成共識。閆海洲等[19]在檢驗產(chǎn)業(yè)部門上市公司持有風(fēng)險金融資產(chǎn)的市場價值時，將金融資產(chǎn)界定為貨幣資金、交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、投資性房地產(chǎn)、長期股權(quán)投資，以及委托理財和信托產(chǎn)品（包含在其他流動資產(chǎn)項目中）。在此基礎(chǔ)上，胡奕明等[28]在研究上市公司配置金融資產(chǎn)動機時，加入了長期應(yīng)收款定義金融資產(chǎn)。劉貫春等[29]在考察金融資產(chǎn)配置對企業(yè)杠桿率影響時，在金融資產(chǎn)定義中還加入了應(yīng)收股利和應(yīng)收利息。彭俞超等[30]通過將金融資產(chǎn)界定為交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、衍生金融資產(chǎn)、長期股權(quán)投資等，研究企業(yè)金融投資如何影響股價崩盤風(fēng)險。

可見，在對金融資產(chǎn)的范圍界定中均包含交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、長期股權(quán)投資等。而關(guān)于貨幣資金、投資性房地產(chǎn)是否應(yīng)該包含在金融資產(chǎn)范圍內(nèi)仍存在爭議。企業(yè)中有一部分貨幣資金是用于滿足經(jīng)營性需求，因此將全部貨幣資金界定為金融資產(chǎn)的做法不嚴(yán)謹(jǐn)。投資性房地產(chǎn)一般都是固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)等經(jīng)營資產(chǎn)變換用途產(chǎn)生的，其本質(zhì)上還是經(jīng)營資產(chǎn)，故投資性房地產(chǎn)是一種經(jīng)營活動而非投資活動?；诖?，下文在界定金融資產(chǎn)時剔除貨幣資金和投資性房地產(chǎn)。在李元等[2]的處理方法基礎(chǔ)上，加總該季度持有的交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資和長期股權(quán)投資，再計算總值占每季度總資產(chǎn)的比例來表示金融資產(chǎn)的份額。

2.解釋變量

（1）Treat用來識別某企業(yè)配置金融資產(chǎn)的份額是否受到寬松貨幣政策的影響。若企業(yè)歸屬于實驗組時，該變量取值為1；當(dāng)企業(yè)歸屬于對照組時，該變量取值為0。（2）Time用來識別寬松貨幣政策實施的時間。由于新冠肺炎疫情發(fā)生于2019年末，故2020年四個季度Time賦值為1，2017—2019 年每季度取值為 0。（3）Treat×Time 為分組變量與時間變量乘積的交互項。其系數(shù)β1衡量了以新冠肺炎疫情發(fā)生為標(biāo)志的貨幣政策改變帶來的DID效應(yīng)，若為正則表明在貨幣政策變寬松之后企業(yè)增加了對金融資產(chǎn)的配置，反之則降低了對金融資產(chǎn)的配置份額。

3.其他變量

為了控制其他可能影響企業(yè)金融資產(chǎn)配置的因素，引入了公司規(guī)模（Size）、財務(wù)杠桿（Lev）、股權(quán)集中度(Share)、盈利能力（ROA）、托賓 Q，具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義與說明

（三）模型構(gòu)建

研究將新冠肺炎疫情爆發(fā)作為一個強勁的外生沖擊，使用雙重差分法考察為緩沖經(jīng)濟下行壓力所實施的貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響。

運用雙重差分模型識別研究變量在政策推行前后的變化，首先需要構(gòu)造合適的實驗組和對照組。研究采用凈現(xiàn)金占比高低來構(gòu)造，這是由于一方面，企業(yè)現(xiàn)金流直接影響著企業(yè)的持續(xù)發(fā)展與興衰，當(dāng)企業(yè)的現(xiàn)金持有量較大的時候，會將更多的閑置資金投資于金融市場獲得資金增值；另一方面，企業(yè)凈現(xiàn)金占比較高意味著負(fù)債較少，在寬松的貨幣政策下，通過信貸傳導(dǎo)機制能更好加杠桿向銀行借得更多款項。簡言之，與凈現(xiàn)金占比較低企業(yè)相比，寬松的貨幣政策對凈現(xiàn)金占比高的企業(yè)金融資產(chǎn)配置產(chǎn)生的作用相對更強。

具體而言，研究中計算出樣本企業(yè)2017年至2020年季度貨幣資金減去各種負(fù)債后的余額占總資產(chǎn)比例即凈現(xiàn)金占比，并以其中位數(shù)為門檻值，將樣本分為高于中位數(shù)和低于中位數(shù)兩組。在此基礎(chǔ)上，將凈現(xiàn)金占比高于中位數(shù)界定為實驗組，而將凈現(xiàn)金占比低于中位數(shù)界定為對照組。比較貨幣政策方向變寬松前后實驗組和對照組企業(yè)對金融資產(chǎn)的配置是否有變化。模型構(gòu)建如下：

其中下標(biāo)i表示企業(yè)，t表示時間，X為滯后一期的控制變量，為了捕捉行業(yè)和季節(jié)變化的影響，控制變量還包括行業(yè)虛擬變量（ind）和季節(jié)虛擬變量（quarter），εit為隨機誤差項。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計如表2所示?？梢钥闯?，Treat均值為0.507，表明在研究期間有50.7%的企業(yè)屬于受寬松貨幣政策影響較大的標(biāo)的企業(yè)；金融資產(chǎn)變量Fin的均值為0.062，表示樣本企業(yè)平均配置總資產(chǎn)的6.2%進行金融投資；最小值為0，最大值為0.912，反映存在企業(yè)將總資產(chǎn)的91.2%進行金融資產(chǎn)配置的同時，也存在企業(yè)沒有將資金投資于金融資產(chǎn)的情況。金融資產(chǎn)變量值在較大區(qū)間內(nèi)浮動，為考察影響貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的因素提供了很好的素材。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

為了直觀地顯示貨幣政策對企業(yè)持有金融資產(chǎn)的影響，分別對實驗組和對照組樣本的金融資產(chǎn)變量進行分組描述性統(tǒng)計，計算兩組中的因變量的均值在新冠肺炎疫情爆發(fā)、寬松的貨幣政策出臺前后的差異，結(jié)果如表3所示。

表3 分樣本的描述性統(tǒng)計

表 3列（1）—（3）顯示，在寬松的貨幣政策沒出臺之前，對照組和實驗組企業(yè)的金融資產(chǎn)變量差異只有0.012；寬松的貨幣政策出臺之后，對照組和實驗組企業(yè)的金融資產(chǎn)變量差異擴大到0.037。在列（4）中，兩組企業(yè)的金融資產(chǎn)變量在政策改變前后的差異，即雙重差分達到0.025，且在1%的水平上顯著，這說明為緩沖新冠肺炎疫情對經(jīng)濟的沖擊而出臺的寬松貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)的配置起到正向促進作用，初步證實了假設(shè)1。

（二）回歸結(jié)果分析

檢驗貨幣政策對企業(yè)持有金融資產(chǎn)的影響使用的是雙重差分模型，回歸結(jié)果如表4所示。其中 L.Size、L.Lev、L.Share和L.ROA代表滯后一期的公司規(guī)模、財務(wù)杠桿、股權(quán)集中度以及盈利能力。第（1）列是使用OLS模型的回歸結(jié)果，交互項Treat×Time的系數(shù)為0.031，在1%的水平上顯著。第（2）列控制行業(yè)和季節(jié)虛擬變量之后，交互項系數(shù)在1%的顯著性水平上仍為正。上述結(jié)果表明，在實施寬松的貨幣政策后，企業(yè)金融資產(chǎn)在總資產(chǎn)中所占比例增加，實體企業(yè)金融資產(chǎn)的配置水平大幅提高，驗證了假說1。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果1

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.安慰劑檢驗

采用安慰劑檢驗方法證實企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平的提升確實由貨幣政策寬松引起而非其他因素。具體來說，將寬松貨幣政策實施時間分別向前調(diào)整一期（即假定政策在2019年1月實施），再次對模型（1）進行雙重差分檢驗，表5中交互項系數(shù)均不顯著，由此表明新冠肺炎疫情期間企業(yè)金融資產(chǎn)配置發(fā)生變化確實由貨幣政策變寬松所造成，表明前文研究結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗。

表5 安慰劑檢驗

2.不同回歸方法檢驗

考慮到有部分企業(yè)沒有配置金融資產(chǎn)導(dǎo)致金融資產(chǎn)變量呈左歸并分布，采取Tobit估計方法設(shè)置左歸并點為0，且右歸并點為1，對模型（1）進行檢驗，結(jié)果如表6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，交互項系數(shù)顯著為正，支持前文假設(shè)。

表6 Tobit模型回歸分析結(jié)果

3.對照組和實驗組構(gòu)造方法的穩(wěn)健性檢驗

為保留相對完整樣本信息的同時利用樣本數(shù)據(jù)最大化，采用核匹配法的logit模型估計傾向得分?；诘梅纸Y(jié)果刪去沒有參與匹配的樣本后進行雙重差分估計，檢驗結(jié)果如表7所示，交互項系數(shù)仍然為正，在1%的水平上顯著。在新分組情形下，新冠肺炎疫情爆發(fā)后寬松貨幣政策的出臺促進了實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置水平的提高。重新劃分實驗組和對照組后的結(jié)果與上文檢驗結(jié)果一致。

表7 對照組和實驗組構(gòu)造方法的穩(wěn)健性檢驗

4.剔除行業(yè)劃分檢驗

綜合性企業(yè)的業(yè)務(wù)一般比較多元化，通常包含商貿(mào)或者金融方面的業(yè)務(wù)，從而有一定程度的金融屬性。在原樣本的基礎(chǔ)上剔除行業(yè)劃分綜合性企業(yè)后的雙重差分結(jié)果如表8所示，檢驗結(jié)果與上文檢驗結(jié)果一致。

表8 剔除行業(yè)劃分的穩(wěn)健性檢驗

續(xù)表8

5.新冠肺炎疫情影響的檢驗

根據(jù)前文假設(shè)，在新冠肺炎疫情背景下，貨幣寬松導(dǎo)致企業(yè)配置金融資產(chǎn)的份額增加。但若是行業(yè)受新冠肺炎疫情沖擊較大，經(jīng)濟活動停滯可能造成產(chǎn)業(yè)鏈完整性受損，企業(yè)可能出于對經(jīng)濟的擔(dān)憂動機配置更多金融資產(chǎn)用于預(yù)防未來流動性短缺，降低企業(yè)杠桿率[31]。為說明企業(yè)做出配置更多金融資產(chǎn)的決策是貨幣政策的影響而不是新冠肺炎疫情造成經(jīng)濟的不確定性所導(dǎo)致，進行以下研究：由于新冠肺炎疫情主要是在2020年1月和2月發(fā)生的，若是行業(yè)以往在第一季度獲利最少，該行業(yè)受到新冠肺炎疫情的不利影響最小。因此以一季度營業(yè)收入占全年的比率為標(biāo)準(zhǔn)，篩選出新冠肺炎疫情對經(jīng)營影響比較小的行業(yè)：基建產(chǎn)業(yè)鏈、醫(yī)藥生物、電子通信計算機。

將全樣本分為受新冠肺炎疫情影響大的行業(yè)和受新冠肺炎疫情影響小的行業(yè)，使用模型（1）檢驗兩組中交互項系數(shù)是否顯著，若是不顯著，則說明企業(yè)配置更多金融資產(chǎn)的決策并不是受到新冠肺炎疫情帶來的經(jīng)濟不確定性影響。表9為劃分受新冠肺炎疫情影響程度不同的行業(yè)的檢驗結(jié)果?？梢钥闯?，組間差異性P值不顯著，說明的確是由于寬松的貨幣政策提高了企業(yè)對金融資產(chǎn)的配置。

表9 新冠肺炎疫情影響的檢驗結(jié)果

6.企業(yè)金融資產(chǎn)配置能力差異檢驗

根據(jù)前文假設(shè)，可認(rèn)為寬松貨幣政策實施導(dǎo)致企業(yè)配置金融資產(chǎn)的水平發(fā)生了變化。但標(biāo)的企業(yè)提升對金融資產(chǎn)配置的決策方向可能在寬松貨幣政策實施之前就已經(jīng)存在，即便貨幣政策沒有發(fā)生改變，僅隨著時間的推移，樣本企業(yè)的金融資產(chǎn)配置水平也會發(fā)生變化。為排除以上問題的干擾，同時進一步確認(rèn)在貨幣寬松背景下，企業(yè)增加金融投資是出于資本逐利動機，以2017—2019年企業(yè)配置金融資產(chǎn)份額的平均值為界，將全樣本劃分為高于平均值和低于平均值的兩組分別進行檢驗。對金融資產(chǎn)的配置水平高于平均值，說明企業(yè)在新冠肺炎疫情發(fā)生之前就已經(jīng)有積極意愿進行金融投資，那么在貨幣政策寬松之后，面對股市繁榮的局面出于逐利心理會更加傾向于配置金融資產(chǎn)獲取超額利潤。

表10為考慮企業(yè)金融資產(chǎn)配置能力差異后的檢驗結(jié)果。可以看出，政策效應(yīng)在高于平均值的企業(yè)中比在低于平均值的企業(yè)中更加明顯，驗證了逐利動機。

表10 考慮企業(yè)金融資產(chǎn)配置能力差異的檢驗結(jié)果

五、進一步分析

（一）動機分析

一般認(rèn)為實體企業(yè)進行金融化的動機分為兩方面:一是預(yù)防性儲蓄動機。金融資產(chǎn)以其較高流動性能有效應(yīng)對企業(yè)未來流動性短缺情況，緩解因現(xiàn)金流不足、資金鏈斷裂對企業(yè)日常經(jīng)營活動的沖擊[32]。二是短期獲利動機。金融資產(chǎn)以其高于實體資產(chǎn)的收益率促使企業(yè)增加配置[28]。為驗證在新冠肺炎疫情爆發(fā)后貨幣寬松背景下，企業(yè)增加金融投資是出于短期獲利動機，還做了以下分析：短期獲利動機是基于貨幣寬松之后引起股市債市繁榮從而吸引企業(yè)更多配置金融資產(chǎn)獲得資金增值；考慮到2021年股市低迷，投資股市獲取超額利潤的可能性降低，用2021年前三個季度數(shù)據(jù)置換2020年數(shù)據(jù)重新進行檢驗，預(yù)測回歸結(jié)果中交互項系數(shù)降低。

比較表11中回歸系數(shù)，置換之后交互項系數(shù)變小，說明寬松的貨幣政策背景下，企業(yè)2021年比2020年配置金融資產(chǎn)的份額下降，從側(cè)面表明2020年企業(yè)更多出于追求超額利潤的目的投資股市債市。

表11 置換年份數(shù)據(jù)的檢驗結(jié)果

（二）傳導(dǎo)機制分析

進一步對其傳導(dǎo)機制展開研究。實體企業(yè)融資主要包括以下兩種方式：一是內(nèi)源融資，由企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生；二是外源融資，由企業(yè)向企業(yè)以外的經(jīng)濟實體籌集。內(nèi)部融資受企業(yè)盈利和積累的影響，無法大規(guī)模進行，故外源融資已逐步成為企業(yè)獲取資金的主要方式。寬松的貨幣政策會緩解企業(yè)面臨的融資約束，這個結(jié)論已得到廣泛證實。葉康濤等[33]研究發(fā)現(xiàn)貨幣寬松政策使得企業(yè)信貸融資額大幅上升，提高了信貸資金的配置效率；黃志忠等[34]研究發(fā)現(xiàn)寬松的貨幣政策通過降低企業(yè)內(nèi)部投資現(xiàn)金流的敏感性，緩解企業(yè)融資約束；綦好東等[35]實證研究發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的地方政府通過優(yōu)化貨幣政策傳導(dǎo)機制，強化了寬松貨幣政策對企業(yè)融資約束的緩解效應(yīng)。

融資約束會影響企業(yè)的投資行為。杜傳文等[36]采用改進的FHP方法構(gòu)建了融資約束指數(shù)進行實證檢驗，結(jié)果表明寬松型貨幣政策使得企業(yè)的投資依賴內(nèi)部現(xiàn)金流的程度降低，高融資約束對企業(yè)投資的負(fù)向沖擊比低融資約束對企業(yè)投資的正向沖擊更大。李波等[37]研究表明銀行價格競爭是以緩解企業(yè)融資約束為中介渠道推動企業(yè)創(chuàng)新投資。由此可見，低融資約束企業(yè)較高融資約束企業(yè)面臨較多的融資渠道和較低的外部融資成本，企業(yè)易獲取銀行信貸資源，也更可能出于短期獲利動機配置更多金融資產(chǎn)。因而，在此提出選用融資約束作為中介變量研究寬松貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的傳導(dǎo)機制。融資約束指標(biāo)結(jié)合黃賢環(huán)等[38]和戚聿東等[39]計算SA指數(shù):

其中，asset為總資產(chǎn)，age為上市年限。

為了有效識別該作用機制，通過模型（3）和模型（4）分步檢驗融資約束的中介作用，以考察融資約束是否有助于解釋寬松貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的正向影響：

表12報告了寬松貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置影響的中介機制檢驗結(jié)果。

在表 12的第（1）列和第（3）列中，Treat×Time的系數(shù)分別為-0.007和-0.064，即模型（3）中系數(shù)β1顯著為負(fù)，說明貨幣政策越寬松，企業(yè)所面臨的融資約束程度越低。表12中的第（2）列和第（4）列報告了融資約束對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響系數(shù)θ2也顯著為負(fù)，β1和θ2都顯著，表明寬松的貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的間接效應(yīng)顯著；同時Treat×Time的系數(shù)θ1顯著為正，即寬松的貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的直接效應(yīng)顯著。β1θ2和θ1的符號相同，說明屬于部分中介效應(yīng)。在控制行業(yè)和季節(jié)之后，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為 β1θ2/θ1=0.11。

表12 基準(zhǔn)回歸結(jié)果2

為了精確判斷融資約束的中介效應(yīng)，提高結(jié)論可信度，還采用了Bootstrap檢驗，檢驗統(tǒng)計量Z值在1%的水平上顯著，與逐步檢驗回歸系數(shù)法結(jié)論一致，最終證實寬松的貨幣政策通過緩解實體企業(yè)的融資約束促進其對金融資產(chǎn)的配置。

（三）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對政策效應(yīng)的影響

企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同會導(dǎo)致國有企業(yè)和非國有企業(yè)在金融資產(chǎn)配置方面存在差異，分組檢驗結(jié)果如表13所示。

表13 企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對政策效應(yīng)的影響

續(xù)表13

采用OLS和固定效應(yīng)模型，交互項系數(shù)在非國有企業(yè)中更顯著，表明寬松的貨幣政策對實體企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響受企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)影響，且寬松貨幣政策顯著增加了非國有企業(yè)金融資產(chǎn)配置，假設(shè)2被證實。

2.企業(yè)成長性對政策效應(yīng)的影響

通常高成長性的企業(yè)特征為主營業(yè)務(wù)突出、經(jīng)營比較單一。主營業(yè)務(wù)收入增長率高，說明市場對企業(yè)產(chǎn)品的認(rèn)可度高，為滿足市場需求有必要將多數(shù)資金用于擴大生產(chǎn)規(guī)模，從而可用于投資金融產(chǎn)品的資金量減少。根據(jù)同行業(yè)同一時期主營業(yè)務(wù)增長率的大小，大于中位數(shù)的企業(yè)被認(rèn)為是高成長性企業(yè)，小于或等于中位數(shù)的企業(yè)被認(rèn)為是低成長性企業(yè)。在模型（1）的基礎(chǔ)上進行檢驗，從表14的回歸結(jié)果可以看出，分別采用OLS和固定效應(yīng)模型，交互項系數(shù)在低成長性企業(yè)中更顯著。說明企業(yè)成長性在貨幣政策寬松期會削弱實體企業(yè)配置金融資產(chǎn)的水平，結(jié)果證實了假設(shè)3。

表14 企業(yè)成長性對政策效應(yīng)的影響

3.企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險對政策效應(yīng)的影響

參照翟勝寶等[40]的研究，采用企業(yè)收益率的波動性度量企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，經(jīng)營風(fēng)險高的企業(yè)波動性大。具體地，計算每家企業(yè)ROA前后三年的滾動標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)同行業(yè)同一時期ROA標(biāo)準(zhǔn)差的大小，大于中位數(shù)的企業(yè)被認(rèn)為是高風(fēng)險企業(yè)，小于或等于中位數(shù)的企業(yè)被認(rèn)為是低風(fēng)險企業(yè)。在模型（1）的基礎(chǔ)上進行檢驗，從表15的回歸結(jié)果可以看出，分別采用OLS和固定效應(yīng)模型，交互項系數(shù)在高風(fēng)險企業(yè)中更顯著，說明企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險在貨幣政策寬松期會促進實體企業(yè)配置金融資產(chǎn)的水平，結(jié)果證實了假設(shè)4。

表15 企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險對政策效應(yīng)的影響

六、結(jié)論和政策建議

研究選取我國A股非金融上市公司為對象，基于2017第一季度至2020年第四季度的數(shù)據(jù)構(gòu)建衡量企業(yè)金融資產(chǎn)配置的指標(biāo)，通過雙重差分模型進行實證檢驗，結(jié)果表明：企業(yè)在貨幣政策寬松時會增加金融資產(chǎn)的配置，該結(jié)論在進行一系列穩(wěn)健性檢驗之后仍然成立；采用中介效應(yīng)模型探究貨幣政策影響金融資產(chǎn)配置的傳導(dǎo)機制，研究發(fā)現(xiàn)融資約束有助于解釋寬松貨幣政策對企業(yè)金融資產(chǎn)配置的正向影響。進一步研究顯示，寬松貨幣政策促進企業(yè)金融資產(chǎn)配置的作用在非國有企業(yè)、較差成長性的企業(yè)和高經(jīng)營風(fēng)險的企業(yè)中更顯著。

上述研究結(jié)果表明寬松的貨幣政策提供的流動性增加了企業(yè)對金融資產(chǎn)的配置，這是否表明企業(yè)減少了對實體經(jīng)濟的投資而使政策目標(biāo)沒有實現(xiàn)？答案是否定的。一方面，貨幣政策寬松使得市場上資金供給總量增加，即使企業(yè)增加了金融投資的比重，但對實體經(jīng)濟投入的資金額相比新冠肺炎疫情未發(fā)生、寬松的貨幣政策未出臺時期也會增加。另一方面，根據(jù)央行公布的金融數(shù)據(jù)，2020年末M2和社會融資規(guī)模增速為10.1%和13.3%；2020年12月份企業(yè)貸款利率同比下降0.51個百分點，處于歷史最低水平；金融機構(gòu)人民幣各項貸款余額同比增長12.8%，貨幣供給的增加、社會融資規(guī)模增速加快、利率水平降至新低、貸款的增長，都契合實體經(jīng)濟的復(fù)蘇需求?；谝陨戏治龊徒Y(jié)論，提出如下建議：

（一）關(guān)注寬松貨幣政策對市場流動性供給調(diào)控作用的同時警惕負(fù)面效應(yīng)

研究證實了新冠肺炎疫情期間在實體經(jīng)濟投資收益低迷的情況下，采取寬松的貨幣政策顯著提升了企業(yè)配置金融資產(chǎn)的水平。但企業(yè)若是更傾向于獲得金融投資活動的短期高額利潤，就會減少對實體經(jīng)濟的投資熱情。隨著市場上流通貨幣的增加，在一定程度上會加大出現(xiàn)通貨膨脹的概率，將進一步導(dǎo)致實體經(jīng)濟的萎縮。因此，從政策制定層面來說，需緊密結(jié)合市場實際情況充分做好經(jīng)濟預(yù)期，在維持市場經(jīng)濟良性健康的基礎(chǔ)上降低實體投資的資本成本；同時，需合理有效地結(jié)合金融監(jiān)管和貨幣政策調(diào)控，引導(dǎo)資金投向?qū)崢I(yè)，促進實體經(jīng)濟平穩(wěn)增長。

（二）有效利用寬松貨幣政策對企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響，實現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展

寬松貨幣政策對于企業(yè)金融資產(chǎn)配置的影響是一把“雙刃劍”。要實現(xiàn)有效利用，則需要在運用政策時綜合考慮企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的特點，對不同產(chǎn)權(quán)企業(yè)運用政策需合理調(diào)整政策實施路徑和目標(biāo)；同時，關(guān)注企業(yè)的主營業(yè)務(wù)發(fā)展情況，避免出現(xiàn)企業(yè)配置過多資金投入非經(jīng)營性發(fā)展活動的行為。企業(yè)的正確做法是利用寬松的貨幣政策合理配置金融資產(chǎn)，形成正向的資金供給效應(yīng)，為其可持續(xù)健康發(fā)展提供支持。