今日财经期刊佳作关注 金融错配、企业金融化与创新抑制

金融错配、企业金融化与创新抑制

  导读  

一、引言

近年来中国经济金融化趋势凸显，一些地区出现了去工业化倾向，对实体经济平稳运行造成了严重挑战。根据Wind数据统计，2020年沪深两市共有1 239家上市企业购买了包含结构性存款、商业银行理财产品、证券公司理财产品、通知存款、投资公司理财产品、信托资金、基金专户以及逆回购等产品在内的理财产品，合计金额高达1.45万亿元。在需求收缩、供给冲击、预期转弱三方面压力下，如何通过深化经济金融体制改革，提高资本配置效率，在治理企业“脱实向虚”问题的同时激励企业增加创新投入、提高创新产出和创新效率，引导企业通过高质量创新来应对未来面临的经济增长压力，是当前需要解决的重要理论和现实议题。因此，系统探讨金融错配对企业金融化的驱动效应及其对企业创新的潜在影响，对于厘清企业金融化的动因、全面评估金融错配下企业金融化的经济后果、完善后续改革过程中的政策设计具有重要的理论和现实意义。

现有文献关于金融错配、金融化对企业创新的影响进行了充分的探索，基本的研究结论是金融错配和金融化均对企业创新产生了明显的抑制作用（Hahn,2019；钟腾、汪昌云，2017)[1,2]。还有文献发现了企业金融化对企业创新存在倒U型的非线性影响，认为适度金融化有助于企业创新（胡海峰等，2020)[3]。然而，金融错配是否对企业金融化产生了驱动效应？金融错配下企业金融化对研发创新的影响会表现出怎样的特征？现有文献对此还缺乏系统性研究。值得一提的是，部分文献在评估企业创新方面不够清晰全面，研发投入、专利产出、企业生产率等在不同文献中均被视为企业创新，虽然不存在误用，但单一指标往往只能在一个侧面反映企业创新的状况。尽管三者可能高度相关，但相互并不能完全替代。例如，大部分文献的研究结论是金融化对企业创新产生了明显的抑制作用，然而也有部分文献发现适度的金融化能够促进企业创新（胡海峰等，2020;Su and Liu,2021)[3,4]，研究结论并不一致。

有鉴于此，本文从企业投资决策视角分析了金融错配对企业金融化的驱动效应，并从创新投入、创新产出和创新效率三个维度测度企业创新全过程，探究金融错配、企业金融化是否会产生创新抑制效应。本文可能的边际贡献在于三个方面。第一，本文拓展了金融错配影响微观企业投融资行为的研究视角和研究对象，从企业金融化和企业研发创新视角评估了金融错配的微观经济效应。在研究视角上将评估金融错配微观经济效应的范畴从企业投融资约束拓展到企业投融资结构层面，在研究对象上则聚焦于实体企业短期金融逐利行为和长期研发创新行为。第二，本文拓展了企业金融化动因方面的研究，证实了金融错配是企业金融化的重要驱动因素。从金融错配视角来审视企业金融化行为，研究发现，金融错配引致的企业融资约束变动和资本回报率约束变动，会强化企业的预防性储蓄行为和逐利行为，促使企业增加金融投资，减少实业投资，进而对企业金融化产生明显的驱动作用。第三，本文丰富了企业研发创新制约因素方面的研究，拓展了企业研发创新的评估维度。从企业创新投入、创新产出和创新效率三个维度出发，构建“投入—产出—效率”的企业研发创新全过程评估框架，并基于该框架发现金融错配及其驱动下的企业金融化对企业创新全过程具有不利影响。

二、文献回顾与理论分析

现有研究在金融错配、企业金融化和企业创新方面展开了深入而广泛的探索，依据本文的研究议题大致可以分为三个方面的文献，一是金融错配对企业金融化的影响，二是金融错配对企业创新的影响，三是企业金融化对企业创新的影响。

1. 金融错配对企业金融化的影响。

现有文献在金融错配和金融化方面均取得了较为丰硕的研究成果，然而在金融错配如何驱动企业金融化方面，研究却十分有限。现有文献测度金融错配的思路是企业资金使用成本偏离行业均值的程度，在没有外力干扰的情况下，同一行业中正常经营企业的融资成本差异不大。然而，在我国以银行为主的金融体制下，信贷市场上存在明显的规模歧视和所有制歧视（Lu et al.,2012;Gou et al.,2018；王贞洁，2016)[5-7]，这必然会拉高部分企业的资金使用成本，引致金融错配。在风险收益一致性原则下，资金使用成本的增加要求企业具备更高的投资收益率，从而推高了企业的投资风险。金融错配会推高企业的债务风险，特别是在利率水平提高的情况下（Wei et al.,2016)[8]。近年来，我国实体投资收益率整体低于金融投资收益率，越来越多的实体企业将资金投入金融市场，最终形成了我国实体企业金融化的现象。关于实体企业金融化的动因，现有研究认为“蓄水池”动机和“套利”动机是驱动企业金融化的两大动因。刘贯春等（2018)[9]分别从金融资产和金融盈利视角分析了金融化与杠杆率的关系，研究结果显示持有金融资产有助于降低企业杠杆率，而金融盈利的增加会提高企业杠杆率，认为企业持有金融资产是出于“蓄水池”动机。戴静等（2020)[10]从人力资本数据视角分析了企业配置金融资产的逻辑，研究发现金融部门的人力资本水平与实体企业金融资产规模显著正相关，特别是在信息不对称程度较高的企业中。

关于金融错配对企业金融化的影响，现有文献也取得了一些进展。韩珣和李建军（2020)[11]发现金融错配会显著增加实体企业影子银行化水平，然而，这种影响仅在金融深化程度较高、资源配效率较低的地区存在。进一步研究发现，金融错配驱动企业影子银行化的主要因素是融资约束和实体投资规模，并非资本回报率。马健美（2022)[12]从债务结构视角出发，发现金融错配会抑制企业实体投资，增加企业金融投资倾向，最终引致实体企业金融化。进一步研究发现，银行业竞争程度的提高能够有效缓解金融错配对企业金融化的驱动效应，而随着企业财务状况恶化和负债水平提高，金融错配对企业金融化的驱动效应变强。

2. 金融错配对企业创新的影响。

现有文献在测度企业创新时，方法各有侧重，往往从不同视角刻画企业创新行为，有时看似研究议题相似，实则差异巨大，相关概念界定不够清晰。为此，本文依据企业创新的测度方法，将相关文献分为三类，分别是金融错配对企业创新投入、创新产出以及创新效率的影响。

一是金融错配对企业创新投入的影响。现有研究发现加快金融发展有助于提高企业创新投入规模，特别在小型企业和民营企业中表现最为明显。在金融发展相关研究的基础上，现有文献进一步考察了金融错配对企业创新投入的影响。康志勇（2014)[13]基于G-S模型推导金融错配对企业创新的影响，认为金融错配的提高会直接增加企业创新投入的融资成本，间接降低企业创新的相对受益，进而对企业创新产生明显的抑制作用，并利用2001—2007年制造业企业数据证实了上述观点。李晓龙等（2017)[14]基于1999—2009年省级面板数据实证研究了金融错配对企业创新投入的影响，研究发现金融错配对高技术企业创新投入产生了明显的抑制作用，这种负面效果随着地区金融错配程度的加深而增强。进一步研究发现地区外部融资依赖程度越高，金融错配对企业创新投入的负面影响越大。

二是金融错配对企业创新产出的影响。现有研究认为金融市场发展对企业创新产出有着积极影响，并从股票市场规模、银行业规模和银行业市场化三个视角测度金融发展，探索不同融资模式对企业创新产出的异质性影响。整体来看，相比于银行业发展，股票市场发展更有利于提高企业创新产出，特别是对创新含量最高的发明专利影响最为显著。股票市场通过缓解企业外部融资约束促进创新产出，而地方知识产权保护力度的提高有助于提升这种正面效果（钟腾、汪昌云，2017)[2]。此外，数字普惠金融发展通过缓解金融错配对企业创新产生了明显的促进作用（赵晓鸽等，2021)[15]。金融市场的发展促进了企业创新产出，但是金融错配对企业创新产出的负面影响同样引发了学者们的关注。部分学者发现金融错配对企业创新产出产生了显著的抑制作用，而且随着金融摩擦和政策扭曲水平的提高，金融错配进一步加剧了对企业创新的负面影响，但政治关联引致的外部融资约束缓解有助于减轻金融错配对企业创新产出的负面冲击（同小歌等，2022)[16]。

三是金融错配对企业创新效率的影响。现有研究认为金融市场发展可以通过缓解融资约束提高企业创新效率。在探索金融发展对企业创新效率影响的基础上，学者们开始关注金融错配对生产效率的影响。Moll(2014)[17]通过构建可处理一般均衡模型，分析在包含异质性企业面临抵押品约束情况下，金融摩擦对企业生产率损失的影响。理论推导和数值模拟的结果显示，如果生产率冲击的时间足够持久，金融摩擦对资本配置和全要素生产率损失的影响特别小，但是过渡到稳态状态需要的时间很长。Wu(2018)[18]通过构建包含金融摩擦的投资模型分析中国资本错配问题，并使用1998—2007年中国工业企业大样本数据进行非参数估计，研究发现金融摩擦导致总体TFP效率损失8.3%，占资本错配的30%。此外，金融错配对生产效率的影响在不同所有制部门的异质性也受到学界的广泛关注。林东杰等（2022)[19]通过构建包含国有部门和非国有部门的两部门RBC模型，探索金融摩擦对全要素生产率、总产出和总消费的影响。宏观经济数据显示，当货币政策宽松时，国有部门投资的上升幅度明显高于非国有部门，金融摩擦存在明显的部门异质性。

3. 企业金融化对企业创新的影响。

本文在梳理企业金融化对企业创新的影响时，同样依据企业创新的测度方法将相关文献分为创新投入、创新产出和创新效率三个部分。

首先是企业金融化对企业创新投入的影响。王红建等（2017)[20]发现金融化对企业创新投入产生了明显的抑制作用，而且融资约束对两者之间的负相关关系并未产生显著影响，但套利动机的减弱和盈利能力的提高，可以缓解金融化对企业创新投入的负面冲击。徐珊和刘笃池（2019)[21]采用三阶段组合效率法测度剔除环境和管理因素后的企业创新绩效，研究发现当期金融化对企业创新投入和创新产出均呈现出明显的促进作用。此外，现有研究发现企业金融化经由产业政策对企业创新投入产生了明显的正向效应，细分金融资产的研究结果显示产业政策对缓解交易类金融资产和长期股权投资两类金融资产的抑制效应最强，而提高政府补贴和放松行业管制能够有效缓解金融化对企业创新投入的“挤出效应”（史学智、阳镇，2021)[22]。肖忠意等（2021)[23]基于公司治理视角的研究发现，作为正式制度的董事会治理和非正式制度的企业创新文化均能显著增加企业创新投入，然而调节效应结果显示，董事会治理无法缓解金融化对企业创新投入的抑制作用，但是企业创新文化可以有效缓解金融化对创新投入的“挤出效应”。

其次是企业金融化对企业创新产出的影响。现有文献一方面从生命周期视角分析企业金融化对企业创新产出的影响。肖忠意和林琳（2019)[24]发现金融化对企业持续性创新产生了明显的抑制作用，即存在创新投资的“挤出效应”，特别是对处于成长期的企业。随着企业生命周期阶段的延伸，这种“挤出效应”不断弱化。另一方面从创新产出的细分视角展开探索。赵芮和曹廷贵（2021)[25]将创新分为总体技术创新、突破式创新和渐进式创新三类，研究发现金融化对三类技术创新均产生了显著的抑制作用，对突破式创新的抑制作用最强。进一步研究发现，经济不确定性的提高会增强金融化对技术创新的抑制作用，这一影响在不同所有制和不同行业之间存在明显差异。划分金融资产期限的研究结果显示，短期金融资产不会对企业创新产出产生显著影响，而长期金融资产会对不同类型技术创新产出产生明显的抑制作用。

最后是企业金融化对企业创新效率的影响。刘笃池等（2016)[26]采用Super-SBM模型的三阶段组合效率法剔除环境和管理等干扰因素，测度企业经营性业务的全要素生产率，回归结果表明金融化对企业全要素生产率产生了明显的抑制作用，这种负面影响会持续多期，而且对国企的负面影响更强。胡海峰等（2020)[3]通过扩展投资融资模型，推导了金融化与企业生产效率之间的非线性关系，实证结果证实了金融化与企业生产效率之间存在倒U型关系，表明适度的金融化有助于提高企业生产效率，但是过度金融化会对企业生产效率产生明显的抑制作用，研究结果显示最优金融资产比例为13.1%。总体来看，现有研究关于金融错配和企业金融化如何影响企业创新展开了丰富而广泛的探索，然而金融错配是否会通过影响企业投资决策最终作用于企业创新？更加重要的是，现有文献在企业创新的测度上不够清晰全面，使得很多研究议题类似，但是研究结论却存在差异。本文尝试从创新投入、创新产出和创新效率三个维度刻画企业创新全过程，探索金融错配经由金融化对企业创新的作用效果及影响机制。

（二）理论分析

1. 金融错配对企业金融化的驱动效应。

金融错配是指金融资源在不同企业间的配置未能实现帕累托最优。从中国的经济实践来看，由于中国在金融体制改革进程中长期采取的是渐进式改革模式，政府干预和政策扭曲使得中国的金融资源配置表现出双轨运行等明显的非市场化特征，因此现有研究认为，金融错配在中国的金融市场已成为一个典型事实。金融错配对实体企业融资环境有着复杂的影响，而企业融资约束和资本回报率约束在其中扮演着至关重要的角色。

首先，金融错配会改变企业外部融资环境，强化企业面临的融资约束。金融资源的稀缺性与融资需求的无限性引致了金融资源配置问题，而金融错配将会影响不同类型企业金融资源的可得性。由于中国金融体系以间接融资为主导的现实格局基本没有发生改变，企业面临的融资约束实质上主要由银行贷款这一融资路径决定。因此，中国的金融错配问题也可以归结为不同类型企业面临的银行信贷资源可及性水平长期处于一种非均衡的状态，由此引发的企业融资约束变化主要体现在信贷配给和信贷配置过程中的信贷偏向性，部分企业在获取银行贷款过程中融资约束更高，遭受“信贷歧视”。对于商业银行而言，在贷款总额受限的硬约束下，表内贷款就成为了金融市场中的稀缺资源。

其次，融资约束企业和商业银行之间存在信息不对称，银行为企业发放贷款过程中通常要求抵押，或至少是以资产而不是经营利润的数额作为抵押依据（刘小玄、周晓艳，2011)[27]。在此情况下，企业持有的资产类型在信贷获得过程中就变得尤为关键。以金融资产和固定资产为例，金融资产的公允价值往往更为明确，信息不对称更弱，而固定资产的市场价值信息不对称程度则更高，流动性和抵押率也就低于金融资产。故而商业银行在信贷配置过程中同样会因企业的资产结构而产生偏向性，持有更高比例的流动性金融资产的企业具有比较优势。债券融资和银行信用贷款本质上也存在相似规律，企业持有更高比例的流动性资产更容易获得债权人更高额度的授信支持（吴军、陈丽萍，2018)[28]。

再次，金融错配会通过抬高融资成本强化企业融资约束。在以商业银行为主导的间接融资体系中，政府掌握着金融要素的定价权和分配权，由此引发的金融错配使得不同所有制、不同规模和不同资产结构的企业在获得相同单位融资需要支付的利息成本存在着巨大差距（钟腾、汪昌云，2017)[2]。为了获得稀缺的信贷资源，企业不得不承担大量额外的寻租成本或是通过非正规金融渠道进行高借贷利率的融资，这等价于降低了实体企业的金融资源可及性，提高了实体企业面临的融资约束。概括而言，在信息不对称的不完备金融市场以及中国银行主导型金融体制约束下，因商业银行信贷配给和信贷配置过程中的信贷偏向性引致的金融错配问题，会加重实体企业面临的融资约束，降低实体企业融资可得性并扭曲其融资成本。金融错配引致的融资约束变动会进一步对实体企业投资形成约束。实体企业为了获得同等单位的外部融资，需要支付更高的利息，相应地也对实体企业获得融资后的投资回报率产生了更高的要求，只有实现更高的资本回报率方能抵消融资成本上升带来的不利影响，本文将其概括为金融错配与企业投资面临的资本回报率约束。

最后，现有关于企业金融化动因的研究表明，企业金融化存在预防性储蓄和逐利两大基本动机，本质上涉及企业投资过程中在实业投资（长期投资）和金融投资（短期投资）之间的跨期选择。金融错配引发的融资约束变动和资本回报率约束变动与现有关于企业金融化背后的预防性储蓄动机和金融逐利动机的研究同样是紧密关联的。从预防性储蓄动机层面看，因为不完备的金融市场下金融错配的增加，使得企业通过外部融资来抵御流动性风险冲击的可能性下降。为了尽可能平滑掉这一流动性冲击对企业家总体效用产生的负面影响，企业家会在初始时期的资产组合配置过程中增加投资周期比较短、流动性较高的金融资产，相应地减少投资周期较长、流动性较差的实业投资。因此，金融错配会强化企业家的预防性储蓄动机，驱动企业金融化。从逐利动机层面看，金融错配引致的资本回报率约束，会强化企业家的逐利动机，增加金融投资，减少实业投资，促进企业金融化。基于逐利动机的企业金融化，在改变企业实业和金融投资结构的同时，也会改变企业实业和金融投资收益的相对比重，使得实体企业对金融渠道投资收益依赖程度上升。

2. 金融错配驱动企业金融化的创新抑制效应。

本文在厘清金融错配对企业金融化的驱动效应及其影响机制的基础上，从企业创新的全过程，即“创新投入→创新产出→创新效率”多个维度来审视金融错配以及金融错配驱动下的企业金融化会如何影响企业创新，制约企业的长远发展。在企业研发阶段，金融错配下的企业金融化可能会通过阻断研发投入的可持续性对创新效率产生负向冲击。现有研究表明，企业创新活动具有研发投入规模大、投入周期长的特征，整个研发过程中需要充足的资金进行持续的支持，以保障企业持续性的研发活动能够稳定地进行下去，否则研发阶段的创新效率将会受损（Whited and Zhao,2021;Hottenrott and Peters,2012)[29,30]。金融错配不仅直接强化企业面临的融资约束，限制了持续性研发投入资金的外部可得性，而且还通过驱动企业增加金融投资，对企业研发投入产生了替代效应。因此，即便企业能够获得一定规模的外部融资，也难以存在较强动机将其用作研发投入。在创新成果转化阶段，金融错配下的企业金融化可能会通过抑制新产品市场需求对创新效率产生负向冲击。现有研究表明，创新成果的转化亟需庞大的潜在市场份额作为激励，以需求牵引为导向。故而，产品市场投资回报率低迷，是企业缺乏实业投资意愿的根源，最终使得企业陷入了“金融错配→经营利润率下降→扩大金融投资→抑制实业投资→经营利润率下降→扩大金融→……”的恶性循环。产品市场投资回报率之所以持续低迷，同样与产品市场消费者需求不足息息相关。金融错配以及金融错配驱动下的企业金融化，在提升企业融资约束和资金使用成本的同时，也通过提高新产品价格的方式将这种扭曲性成本转嫁给了消费者，进而抑制了消费者的消费需求，这大幅限制了创新成果转化的市场潜力。综上所述，本文认为金融错配以及金融错配驱动下的企业金融化均不利于研发资金的持续性投入，由此对创新产生了负向影响。

三、研究设计

（一）数据来源

本文以中国2007—2021年A股上市企业作为研究样本。考虑到诸多会计科目在财政部2006年发布《新会计准则》后发生了调整，为保证指标含义与统计口径的一致性，本文选择2007年作为研究样本的起始时间点。所有企业层面的数据均来自CSMAR数据库。根据研究需要，本文对原始数据进行了以下处理：（1）根据证监会2012年行业大类划分标准，剔除金融行业与房地产行业上市企业；（2）剔除ST股以及企业金融化数据缺失严重的上市企业；（3）剔除模型中其它变量数据损失严重的样本。此外，为了消除极端值对实证结果可能存在的干扰，本文对所有连续变量进行了前后1%水平的缩尾处理。

（二）实证模型与变量定义

1. 实证模型。

由前面的理论分析结果可知，本文认为金融错配会对企业金融化产生驱动作用。为了验证该命题，借鉴Schivardi等（2022)[31]、段超颖和张文龙（2022)[32]的研究，本文构建模型（1）来识别金融错配对企业金融化产生的影响。

其中，Finperi,t为被解释变量，表示企业i在时期t的金融化水平。由于企业金融化具有实业收益（投资）减少、金融收益（投资）增多的多重含义，为了能够同时将其包含在内，本文利用金融投资收益占企业营业利润的比重来刻画企业整体的金融化水平。前述金融化指标分子主要反映金融收益的变动，而分母又能较好地衡量实业收益的变化，因此能更为有效地度量企业整体的金融化趋势。FMi,t-1为本文的核心解释变量，表示企业i在t-1时期的金融错配程度。Controli^j,t-1为模型中引入的控制变量。此外，本文还控制了企业固定效应τi和年份固定效应υt。εi,t为随机扰动项。为了缓解金融错配与企业金融化之间可能存在的双向因果问题，本文将核心解释变量以及控制变量均做滞后一期处理。

2. 变量定义。

(1）被解释变量：企业金融化。本文借鉴刘贯春等（2020)[33]的做法，利用金融投资收益占企业营业利润的比重（Finper）来刻画企业整体的金融化水平。由于营业利润存在负值的情况，所以本文通过营业利润的绝对值对金融投资收益进行标准化处理，具体方法为：Finper=（金融收益-营业利润的余额）/营业利润的绝对值。

在此基础上，为了更为完整地刻画企业金融化进程，本文进一步从实业与金融投资规模、实业与金融投资收益两个层面展开分析，分别以实业投资规模（Invest＿r）、金融投资规模（Invest＿f）、实业投资收益（Return＿r）以及金融投资收益（Return＿f）作为被解释变量。实业投资规模（Invest＿r）方面，本文以实体投资规模与企业资产总额之比作为基准衡量指标，同时以实体投资规模的对数值作为辅助衡量指标进行稳健性检验。实体投资规模的计算方法为购买固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金。金融投资规模（Invest＿f）方面，本文选择金融资产占总金融资产之比作为基准指标，同时以金融资产规模对数值作为辅助性指标进行稳健性测试。实业收益（Return＿r）方面，本文以实业投资收益与企业总资产之比作为基准衡量指标，同时以实业投资收益对数值作为辅助衡量指标进行稳健性检验，实业投资收益=（营业收入-营业成本-营业税金及附加-期间费用-资产减值损失）。金融投资收益（Return＿f）方面，本文以金融投资收益与企业总资产之比作为基准衡量指标，同时以金融投资收益对数值作为辅助衡量指标进行稳健性测试，金融投资收益=（投资净收益+公允价值变动净收益+汇兑净收益+其他综合收益-对联营和合营企业的投资净收益）。

(2）核心解释变量：金融错配程度（FM）。参考Hsieh和Klenow(2009)[34]、宁薛平和张庆君（2020)[35]的研究，本文采用企业的资金使用成本与其所在行业平均资金使用成本的偏离程度来衡量。具体而言，本文采用财务费用中利息支出规模与扣除应付账款的负债总额之比来度量企业资金使用成本。进一步，本文以（企业资金成本/企业所在行业平均资金成本-1）作为金融错配的辅助衡量指标进行稳健性测试。

(3）控制变量。参考现有关于企业金融化驱动因素的研究，本文还引入了控制变量，具体的变量定义见表1。

（三）描述性统计

表2列示了本文部分变量的描述性统计分析结果。整体的企业金融化方面，Finper均值（标准差）为-0.487 6(1.150），与刘贯春等（2020)[33]的测算结果较为接近。实业投资和金融投资规模方面，实业投资与企业资产总计之比的均值约为0.056，企业盈利性金融资产占总金融资产比重的均值约为14.25%。实业与金融投资收益方面，实体上市企业实业收益和金融投资收益占企业总资产比重的样本均值分别为3.42%、0.56%，说明实业投资收益仍然是实体上市企业利润的主要来源。核心解释变量方面，企业面临金融错配约束程度的样本均值为-0.001 4，标准差为0.017，本文的测算结果与宁薛平和张庆君（2020)[34]的测度结果非常接近。总的来说，表2中列示的变量描述性统计分析结果与现有文献保持着较高的一致性，说明本文实证的变量构建与样本选择是合理的。

四、实证结果与分析

（一）金融错配驱动企业金融化的基准回归结果

为了检验金融错配是否对企业金融化产生了显著影响，本文对模型（1）进行估计。表3列示了金融错配对企业金融化影响的基准回归结果，其中列（1）和列（2）为混合效应模型估计结果，列（3）和列（4）为固定效应模型估计结果，标准误差采用聚类到企业层面的稳健标准误。根据表3的回归结果，核心解释变量金融错配（FM）的回归系数在列（1）至列（4）中均为正，且在1%的水平上通过显著性检验。FM的回归系数符号方向和显著性水平均与本文的理论预期相符，表明金融错配对企业金融化产生了显著的驱动作用。实体企业面临的金融错配越严重，企业越有动机通过金融投资来进行套利，其利润获取对金融投资收益的依赖度越大，金融化趋势越快。

（二）稳健性检验

1. 替换核心解释变量的测度方法。

在前文的基准回归分析过程中，本文采用企业的资金使用成本与其所在行业平均资金使用成本的偏离程度来衡量金融错配。为了避免这一指标的测量偏误，借鉴现有文献的常规做法，本文进一步通过企业所处行业的平均资金使用成本对金融错配测算结果进行标准化处理，记为FM2。金融错配的标准化公式为：（企业资金成本-企业所在行业平均资金成本）/企业所在行业平均资金成本。替换金融错配测度方法后稳健性检验结果见表4列（1),FM2的回归系数在1%的水平上显著为正，表明替换金融错配的衡量指标后，金融错配对企业金融化的正向促进作用依旧显著存在，由此证实了基准回归结果的稳健性。

2. 替换被解释变量的测度方法。

在基准回归分析过程中，本文选择狭义的金融投资收益来衡量企业整体的金融化水平，即在测度企业金融投资收益时，扣除了对联营和合营企业的投资净收益。按照《企业会计准则第2号———长期股权投资》的规定，长期股权投资损益会以对联营和合营企业的投资净收益在会计科目中得以反映。从广义的角度看，长期股权投资中有一定比重是以投资金融行业企业形式存在的，因此在衡量金融投资收益时，将联营和合营企业的投资净收益包含在内也是必要之举。基于此，本文进一步以未扣除联营和合营企业投资净收益时的金融投资收益衡量企业金融化，通过替换被解释变量衡量方法的方式进行稳健性检验，结果如表4中列（2）所示。核心解释变量FM的回归系数在1%的水平上显著为正，表明本文的基准研究结论仍然成立。

3. 更换样本的年份区间。

在本文的实证分析中，选择样本的年份区间为2007—2021年，主要理由是在避免会计科目调整的干扰后尽可能多地保证样本数量充足。然而，基于以上样本来研究金融错配和企业金融化可能受到两个宏观经济事件的干扰，一是2008年美国次贷危机冲击，二是2015开始实施的供给侧改革。为了减轻上述干扰，本文进一步通过更换样本的年份区间进行稳健性检验。具体而言，本文分别删除2007—2009年、2016—2021年的样本，得到2010—2021年、2007—2015年以及2010—2015年实体上市企业的三个子样本，然后基于三个子样本数据再次对基准计量模型（1）进行估计，结果如表4中列（3）至列（5）所示。结果显示，变量FM的回归系数在1%的水平上显著为正，金融错配对企业金融化产生了显著的正向驱动效应，与基准结果保持一致，再次证实了本文基准研究结论的稳健性。

4. 改变计量模型设定。

本文的基准计量模型采用静态面板固定效应模型，没有考虑企业金融化趋势的粘性特征。事实上，企业金融化可能存在明显的粘性，换言之，企业当期的金融投资收益比重容易受到上一期金融投资的影响。如果对此不加以控制，则基准计量模型可能因为遗漏重要解释变量而产生内生性问题，对前文的基准研究结论形成挑战。为此，本文进一步在基准计量模型中引入被解释变量滞后项，得到动态面板计量模型，同时采用两步法系统GMM模型进行回归分析，结果如表5所示。其中列（1）、列（2）利用狭义金融投资收益来衡量企业整体金融化水平，列（3）、列（4）利用广义金融投资收益来衡量企业整体金融化水平，模型中均控制了年份固定效应和企业固定效应。根据表5中的检验结果可知，AR(1）检验p值为0.000,AR(2）检验p值大于10%,Hansen检验结果接受“工具变量外生”的原假设，以上结果说明动态计量模型设定和工具变量滞后期选择是合理的，系统GMM估计方法适用前提得到了较好满足。被解释变量滞后性方面，变量Finper、Finper2的回归系数均在1%的水平上显著为正，表明不论从狭义还是广义金融投资收益角度衡量企业金融化，均呈现出明显的粘性特征，企业前期对金融投资收益较高的依赖度会对企业当期的金融化水平产生正向激励。核心解释变量方面，列（1）至列（4）中变量FM、FM2的回归系数为正，且均至少在10%的水平上通过了显著性检验，说明考虑企业金融化的粘性特征后，金融错配对企业金融化的正向促进作用仍然存在。由此，本文通过改变计量模型设定，再次证实了基准研究结论的稳健性。

5. 内生性问题。

在前文的实证分析过程中，本文虽然已经通过将解释变量滞后一期、替换关键变量衡量方法、引入被解释变量滞后项等方式减轻了因双向因果、测量误差以及遗漏企业金融化粘性特征而产生的内生性问题，但仍然有可能遗漏其他影响企业金融化的因素而引发内生性问题。本文进一步利用工具变量，采用两阶段最小二乘法对基准计量模型进行估计。具体而言，借鉴现有公司金融领域文献的常见做法，利用城市层面平均的金融错配水平作为企业金融错配的工具变量，回归结果如表6所示。核心解释变量FM、FM2的回归系数在列（1）至列（4）中均至少在5%的水平上显著为正，基于工具变量法的回归结果再次证实了金融错配对企业金融化的正向影响，表明在进一步处理模型中可能存在的内生性问题后，本文的基准研究结论仍然成立。

（三）进一步研究：基于投资层面的分析

1. 金融错配对实业投资与金融投资的影响。

从企业投资流向上看，企业金融化主要表现为实业投资规模的减少和金融投资规模的增加。倘若金融错配确实驱动了企业金融化，那么金融错配应当对实业投资产生抑制效应，同时对金融投资产生促进作用。表7报告了金融错配对企业投资规模的影响。核心解释变量FM、FM2在列（1）、列（2）中均为负，且均在1%的水平上通过了显著性检验，这说明金融错配对实体投资规模产生了负向影响，与本文的理论预期相符。列（3）、列（4）显示，FM、FM2的回归系数均在1%的水平上显著为正，金融错配程度的增大会促使实体企业增加金融投资规模，与本文的理论逻辑保持一致。以上回归结果表明，从企业的投资决策层面来看，金融错配程度的提高会在减少企业实体投资的同时增加金融投资，使得企业出现了“脱实向虚”现象，驱动了企业金融化。

2. 金融错配对企业金融化的影响：基于盈利层面的检验。

通过前文的实证分析，本文已经从企业整体的金融化水平和投资流向两个层面，证实了金融错配会对企业金融化产生促进作用。事实上，企业金融化进程也表现在实业与金融投资收益的变化上，企业金融化整体水平的提升既有可能是实业投资收益减少导致，也有可能是金融投资收益增加引起的。本文利用金融投资收益占营业利润的相对比重来衡量整体的金融化水平，这意味着金融错配对企业金融化的影响既有可能是其增加金融投资收益，也有可能是其降低了实业投资收益导致的。因此，需进一步考察金融错配对实业与金融投资收益绝对水平的影响。本文分别以实业投资收益、金融投资收益与企业总资产之比来衡量实业和金融收益规模，再次估计实证模型（1），结果如表8所示。列（1）、列（2）中核心解释变量FM、FM2的回归系数在1%的水平上显著为负，表明金融错配程度的增加明显降低了企业实业投资收益，与理论预期相符。列（3）、列（4）中变量FM、FM2的回归系数分别为0.035和0.001，均在1%的水平上通过了显著性检验，表明金融错配程度的上升使得金融投资收益明显增加。由此，本文证实了金融错配在降低实业投资收益规模的同时提高了金融投资收益规模，从金融和实业投资收益层面为金融错配驱动企业金融化提供了新的证据。

（四）机制分析

根据前文的理论分析，金融错配会驱动企业金融化的一个重要诱因是提升了企业的融资约束水平，在此情形下企业会减少资产可逆性较低的实业投资，增持流动性更高的金融投资，由此引致了企业金融化。本文首先基于我国上市企业样本来构建KZ指数，并以此反映上市企业面临的融资约束程度。然后，基于中介效应检验程序，对融资约束在金融错配影响企业金融化过程中发挥的中介作用进行实证检验，结果如表9所示。金融错配对企业融资约束的影响方面，列（2）核心解释变量的回归系数为8.040，在1%的水平上通过了显著性检验，金融错配程度的增加明显提升了企业面临的融资约束，与理论预期相符。融资约束对企业金融化的影响方面，列（3）中变量KZ的回归系数为0.073，同样在1%的水平上通过显著性检验，表明随着企业面临的融资约束的提高，企业更有可能“脱实向虚”，金融化趋势加快。进一步观察加入中介变量后核心解释变量回归系数的变化，列（3）中核心解释变量的回归系数为3.826，明显低于列（1）中的回归系数4.385，由此说明融资约束是金融错配影响企业金融化的中介渠道，中介效应占比约为12.7%。列（4）至列（6）为替换金融错配衡量指标后的中介效应检验结果，与列（1）至列（3）的结果保持一致。由此，本文证实了“金融错配→融资约束→企业金融化”传导机制的存在性。

随着企业面临的金融错配程度的增加，企业不仅面临着更高的融资约束，同时也面临着更高的融资成本。资金使用成本的提高使得企业在均衡条件下必须要以更高的资本回报率才能抵消资金使用成本上升带来的负面效应。本文首先将金融投资收益率与实业投资收益率之差作为衡量资本回报率约束强弱的指标（Gap），两者的差距越大，则企业逐利动机越强，面临的资本回报率约束越强。然后基于中介效应检验程序，对资本回报率约束在金融错配影响企业金融化过程中发挥的中介作用进行实证检验，结果如表10所示。金融错配对企业资本回报率约束的影响方面，列（2）中变量FM的回归系数为1.060，在1%的水平上通过了显著性检验，表明随着金融错配程度的增加，企业面临的资本回报率约束也随之增强。资本回报率约束对企业金融化的影响方面，列（3）中变量Gap的回归系数为0.313，同样在1%的水平通过了显著性检验，表明资本回报率约束的增强会对企业金融化产生正向驱动效应。加入中介变量后，核心解释变量FM的回归系数由4.385减小为3.961，由此证实了资本回报率约束作为金融错配影响企业金融化中介渠道的存在性，中介效应占比约为9.67%。列（4）至列（6）为替换核心解释变量衡量指标后的中介效应检验结果，与列（1）至列（3）中的结果相符。综上所述，本文证实了“金融错配→资本回报率约束→企业金融化”传导机制的存在性。

五、金融错配下企业金融化的创新抑制效应

（一）金融错配影响企业创新的实证模型设定

为了检验金融错配对企业创新的影响，参考冉茂盛和同小歌（2020)[36]、杜洋洋和田祥宇（2021)[37]的研究，本文构建了如下实证模型：

其中：i代表企业；t代表年份；Innovation表示企业创新；FM代表金融错配，采用企业融资成本与行业平均融资成本的差值进行测度；Control表示控制变量，所选变量与前文保持一致；τi表示企业固定效应；νt代表时间固定效应；εit是随机扰动项。α1为核心解释变量金融错配的回归系数，根据前文的理论分析，预期金融错配会显著抑制企业创新水平，因此预期α1会显著为负。

在测度企业创新时，本文从创新投入、创新产出和创新效率三个视角测度企业创新的全过程。在测度创新投入时，采用研发投入规模（lnrd）和研发投入强度（Rda）衡量，分别利用研发投入的对数值和研发投入与营业收入的比值进行测度。在测度创新产出时，采用专利申请数量（Patent＿apply）和专利授权数量（Patent＿autho）衡量，分别利用企业专利申请数的对数值和专利授权数的对数值进行测度。在测度创新效率时，采用研发效率（Effi＿rd）和生产率（TFP）衡量，分别使用企业专利申请数与研发费用的比值和LP方法估计的全要素生产率进行计算。

（二）金融错配对企业创新的影响

表11报告了金融错配对企业创新全过程影响的回归结果，由列（1）、列（2）的回归结果可知，金融错配（FM）的回归系数均在5%的水平上显著为负，金融错配对企业研发投入规模和研发投入强度产生了明显的抑制作用，表明金融错配对企业创新投入产生了负面冲击。列（3）、列（4）的回归结果显示，金融错配（FM）的回归系数至少在的10%水平上显著为负，金融错配对企业专利申请数量和专利授权数量均产生了明显的抑制作用，表明企业创新产出在金融错配的影响下呈现出下降趋势。由列（5）、列（6）的回归结果可知，核心解释变量（FM）的估计系数为负，至少在5%的水平上通过了显著性检验，金融错配对企业研发效率和全要素生产率（TFP）均表现出明显的负向影响，表明金融错配对企业创新效率产生了明显的抑制作用。以上回归结果表明，金融错配对企业创新投入、创新产出和创新效率的创新全过程产生了明显的抑制作用，全面地捕捉了金融错配对企业创新投入与产出产生的负面冲击。

（三）金融错配影响企业创新的非对称效应

前文证实了金融错配对企业创新有着明显的抑制作用，那么，不同程度的金融错配对企业创新的影响是否存在差异？本文依据企业面临的金融错配程度，将研究样本分为高错配企业和低错配企业，探究金融错配的非对称效应。具体而言，若企业融资成本高于行业均值，则归为高金融错配样本；否则，则归为低金融错配样本。基于两个子样本数据分别对模型（2）进行估计，回归结果见表12。金融错配（FM）的回归系数在偶数列中显著为负，在奇数列中不显著，可知金融错配对高错配企业的创新投入、创新产出和创新效率均产生了明显的抑制作用，但是未对低错配企业的创新水平产生显著影响。以上回归结果表明，降低低错配企业的金融错配程度，难以促进企业提高创新水平，而缓解高错配企业面临的金融错配约束，却有助于激励企业研发创新。这意味着，政府应该进一步推动信贷市场的市场化水平，将融资约束较高的企业当作主要施政目标，减少政府对信贷市场的直接干预，通过缓解行业金融错配程度提高企业整体创新水平。

（四）金融错配驱动企业金融化对企业创新的调节效应

为了进一步探究金融错配驱动企业金融化对企业创新的作用效果，本文采用调节效应模型进行实证检验，回归结果见表13。列（2）、列（4）中金融错配与企业金融化交互项（FM×Finper）的回归系数显著为负，在列（1）、列（3）中，该交互项的回归系数不显著，说明在高错配企业中，金融错配通过驱动企业金融化对创新投入产生了明显的负向调节作用。在相同的金融错配约束下，随着企业金融化水平的提高，金融错配对创新投入的负面影响会逐渐增强。列（6）、列（8）中金融错配与企业金融化交互项（FM×Finper）的回归系数显著为负，而在列（5）、列（7）中，该交互项回归系数显著为正，这表明金融错配通过企业金融化对高错配企业的创新产出产生了明显的负面效果，而在低错配企业中，金融错配通过企业金融化对企业创新产出产生了明显的促进作用。这可能是由于低错配企业将金融投资盈利反哺于研发领域，最终形成了良性循环。列（9）至列（12）的回归结果与列（1）至列（4）类似，金融错配通过企业金融化对高错配企业的研发资金效率和生产率产生了明显的抑制作用，对低错配企业的影响不显著。以上回归结果表明，金融错配通过驱动企业金融化对高错配企业的创新全过程产生了明显的抑制作用，对低错配企业创新投入和创新效率的影响不显著，但是对创新产出有着一定的促进作用，这为政府通过缓解行业金融错配防范企业“脱实向虚”对研发创新产生负面影响、助力经济高质量发展提供了现实参考。

六、结论与启示

（一）研究结论

在我国经济增长动力由要素驱动转为创新驱动的战略转型期，通过金融体制改革促进企业提高创新水平，不但是提高金融服务实体经济的必然要求，而且有助于通过促进企业创新推动经济的高质量发展。基于中国2007—2021年非金融上市企业面板数据，本文实证研究了金融错配对企业金融化的影响，并探索了两者是否产生了创新抑制效应。（1）金融错配对企业金融化产生了明显的驱动影响。该结论在经过替换关键变量的衡量方法、更换样本的年份区间、改变计量模型的设定以及处理内生性问题等稳健性测试后，仍旧显著成立。金融错配引致的企业融资约束变动和资本回报率约束变动是其驱动企业金融化的重要机制。（2）金融错配对企业创新投入、创新产出和创新效率产生了明显的抑制作用，且这种影响表现出明显的非对称效应。该结论丰富了企业研发创新制约因素方面的研究，拓展了企业研发创新的评估维度。本文从企业创新投入、创新产出和创新效率三个维度出发，构建“投入—产出—效率”的企业研发创新全过程评估框架，并基于该框架发现金融错配及其驱动下的企业金融化对企业创新全过程具有不利影响。（3）金融错配通过金融化对高错配企业的创新投入、创新产出和创新效率产生了明显的负向调节效应，这种负面效应在低金融错配企业中表现并不明显。该结论拓展了金融错配影响微观企业投融资行为的研究视角和研究对象，从企业金融化和企业创新的双重视角评估了金融错配的微观经济效应。

（二）对策建议

第一，进一步推进金融市场化改革，缓解金融错配，抑制实体企业“脱实向虚”现象。本文研究表明，金融错配引致的企业融资约束变动和资本回报率约束变动，会强化企业的预防性储蓄动机和逐利动机，促使企业增加金融投资，减少实业投资，进而对企业金融化产生明显的驱动效应。因此，决策部门在设计防范企业金融化、引导企业“脱虚返实”政策时，应侧重于缓解金融部门的资源错配问题，通过提高银行业市场化程度、构建多层次资本市场、完善金融业监督监管机制设计等多措并举，缓解金融错配，提高实体企业融资可及性，通过金融部门的“脱虚返实”带动实体企业的“脱虚返实”。第二，扫除制约企业创新的机制体制障碍，构建更为全面的企业创新评估框架。本文从企业创新投入、创新产出和创新效率三个维度出发，评估金融错配驱动企业金融化的创新抑制效应。本文的实证结果显示，金融错配引致的融资约束和资本回报率约束不仅会对企业创新投入和创新产出产生负向影响，而且还会抑制企业的创新效率，而企业金融化在金融错配影响企业创新过程中发挥了重要的传导作用。以上研究结论表明，在考虑企业创新制约因素时，应将企业创新效率纳入分析范畴，否则会低估这些因素对创新的负面影响。此外，相关部门在设计创新驱动机制时，在着力提高信贷市场和资本市场要素配置效率的基础上，更应将如何引导企业增加创新投入、提高创新效率纳入评价体系之中。

（三）不足与展望

第一，限于数据的可得性，本文采用专利产出测度创新产出，这一指标虽然具备一定的代表性，但是仍然存在不足之处，原因在于并非所有专利均能转化为产出。本文认为新产品产值这一变量更加适合，但是现有上市企业数据库中并未统计这一指标。之后希望能通过电话咨询、网上调查问卷、实地调研等方式获取相关信息，更加准确地测度企业创新产出。第二，现有文献在测度企业金融化时并未形成共识，整体上分为金融资产视角和金融盈利视角两类，两种测度方法都有其合理性，然而都存在进一步改进的空间。在未来的研究中希望能够通过构建更加合理的金融化指标，进一步完善相关研究。

参考文献

• [1]Hahn K.Innovation in Times of Financialization:Do Future-oriented Innovation Strategies Suffer? Examples from German Industry[J].Research Policy,2019,48(4):923-935.

• [2]钟腾，汪昌云.金融发展与企业创新产出———基于不同融资模式对比视角[J].金融研究，2017(12):127-142.

• [3]胡海峰，窦斌，王爱萍.企业金融化与生产效率[J].世界经济，2020,43(1):70-96.

• [4]Su K,Liu H.Financialization of Manufacturing Companies and Corporate Innovation:Lessons from an Emerging Economy[J].Managerial and Decision Economics,2021,42(4):863-875.

• [5]Lu Z,Zhu J,Zhang W.Bank Discrimination,Holding Bank Ownership,and Economic Consequences:Evidence from China[J].Journal of Banking&Finance,2012,36(2):341-354.

• [6]Gou Q,Huang Y,Xu J.Does Ownership Matter in Access to Bank Credit in China?[J].The European Journal of Finance,2018,24(16):1409-1427.

• [7]王贞洁.信贷歧视、债务融资成本与技术创新投资规模[J].科研管理，2016,37(10):9-17.

• [8]Wei X,Chen Y,Zhou M,et al. SOE Preference and Credit Misallocation:A Model and Some Evidence from China[J].Economics Letters,2016,138:38-41.

• [9]刘贯春，张军，刘媛媛.金融资产配置、宏观经济环境与企业杠杆率[J].世界经济，2018,41(1):148-173.

• [10]戴静，刘贯春，许传华，等.金融部门人力资本配置与实体企业金融资产投资[J].财贸经济，2020,41(4):35-49.

• [11]韩珣，李建军.金融错配、非金融企业影子银行化与经济“脱实向虚”[J].金融研究，2020(8):93-111.

• [12]马健美.金融错配、债务风险与企业“脱实向虚”———基于债务结构的视角[J].技术经济与管理研究，2022(5):49-55.

• [13]康志勇.金融错配阻碍了中国本土企业创新吗?[J].研究与发展管理，2014,26(5):63-72.

• [14]李晓龙，冉光和，郑威.金融要素扭曲如何影响企业创新投资———基于融资约束的视角[J].国际金融研究，2017(12):25-35.

• [15]赵晓鸽，钟世虎，郭晓欣.数字普惠金融发展、金融错配缓解与企业创新[J].科研管理，2021,42(4):158-169.

• [16]同小歌，冉茂盛，李万利.金融错配与企业创新———基于政策扭曲与金融摩擦研究[J].科研管理，2022,43(7):69-76.

• [17] Moll B.Productivity Losses from Financial Frictions:Can Self-Financing Undo Capital Misallocation?[J]. American Economic Review,2014,104(10):3186-3221.

• [18]Wu G L.Capital Misallocation in China:Financial Frictions or Policy Distortions?[J]. Journal of Development Economics,2018,130:203-223.

• [19]林东杰，崔小勇，龚六堂.金融摩擦异质性、资源错配与全要素生产率损失[J].经济研究，2022,57(1):89-106.

• [20]王红建，曹瑜强，杨庆，等.实体企业金融化促进还是抑制了企业创新———基于中国制造业上市公司的经验研究[J].南开管理评论，2017,20(1):155-166.

• [21]徐珊，刘笃池.企业金融化对技术创新影响的实证研究[J].科研管理，2019,40(10):240-249.

• [22]史学智，阳镇.企业金融化与企业创新———基于产业政策视角的重新审视[J].科研管理，2021,42(4):147-157.

• [23]肖忠意，林琳，陈志英，等.企业金融化与上市公司创新研发投入———基于董事会治理与创新文化的调节作用的实证分析[J].南开经济研究，2021(1):143-163.

• [24]肖忠意，林琳.企业金融化、生命周期与持续性创新———基于行业分类的实证研究[J].财经研究，2019,45(8):43-57.

• [25]赵芮，曹廷贵.实体企业金融化对技术创新的影响研究[J].经济与管理研究，2021,42(9):62-76.

• [26]刘笃池，贺玉平，王曦.企业金融化对实体企业生产效率的影响研究[J].上海经济研究，2016(8):74-83.

• [27]刘小玄，周晓艳.金融资源与实体经济之间配置关系的检验———兼论经济结构失衡的原因[J].金融研究，2011(2):57-70.

• [28]吴军，陈丽萍.非金融企业金融化程度与杠杆率变动的关系———来自A股上市公司和发债非上市公司的证据[J].金融论坛，2018,23(1):3-15.

• [29]Whited T M,Zhao J.The Misallocation of Finance[J].The Journal of Finance,2021,76(5):2359-2407.

• [30]Hottenrott H,Peters B.Innovative Capability and Financing Constraints for Innovation:More Money,More Innovation?[J].Review of Economics and Statistics,2012,94(4):1126-1142.

• [31]Schivardi F,Sette E,Tabellini G.Credit Misallocation During the European Financial Crisis[J].The Economic Journal,2022,132(641):391-423.

• [32]段超颖，张文龙.银行业竞争、融资约束与企业创新[J].统计学报，2022,3(4):53-67.

• [33]刘贯春，刘媛媛，张军.经济政策不确定性与中国上市公司的资产组合配置———兼论实体企业的“金融化”趋势[J].经济学（季刊），2020,20(5):65-86.

• [34]Hsieh C,Klenow P J.Misallocation and Manufacturing TFP in China and India[J].The Quarterly Journal of Economics,2009,124(4):1403-1448.

• [35]宁薛平，张庆君.企业杠杆率水平、杠杆转移与金融错配———基于我国沪深A股上市公司的经验证据[J].南开管理评论，2020,23(2):98-107.

• [36]冉茂盛，同小歌.金融错配、政治关联与企业创新产出[J].科研管理，2020,41(10):89-97.

• [37]杜洋洋，田祥宇.企业金融化降低了资本市场信息效率吗———基于股价同步性的视角[J].统计学报，2021,2(2):66-79.

【免责声明】《现代财经》微信公众平台所转载的专题文章，仅作佳作推介和学术研究之用，未有任何商业目的；对文中陈述、观点判断保持中立，请读者仅作参考，并请自行承担全部责任；文章版权属于原作者，如果分享内容有侵权或非授权发布之嫌，请联系我们，我们会及时审核处理。

《现代财经-早读分享》是由《现代财经》天津财经大学学报编辑部编辑出版（总第2513期）

编辑整理：蔡子团队  

团队成员：陈晨、张晓丹、白晓萌、李茸茸、梁晓娟、王建飞、吴玉婷、王晴晴、丁慧、李炳杰、杨国臣、孙桂萍