2017 年再融資新規對實體企業金融化的抑制作用研究

□ 王冬梅 石婷婷

（中國科學院大學 經濟與管理學院，北京 100190）

一、引 言

在過去較長時間里，由于政策支持及行業壟斷性，金融和房地產行業成為市場中的“暴利”行業，為獲得高回報，實體企業紛紛配置金融資產，“實體企業金融化”引起了社會各界廣泛關注和討論。國家也出臺相關政策不斷強調金融服務實體的理念。2017 年2 月，證監會修訂了《上市公司非公開發行股票實施細則》，發布《發行監督問答—關于引導規范上市公司融資行為的監管要求》。本文為方便表達，將此次新修訂文件簡稱為“再融資新規”。再融資新規的主要目的是引導和規范上市公司的再融資行為，政策重點調整的內容之一是對再融資企業的金融資產配置做出限制規定。在2017 年再融資新規實施之前，資本市場一直沿襲2006 年再融資政策，融資約束較小、監管較松，上市公司再融資市場活躍，但也導致了一系列問題，如過度融資、短期套利、資金使用不當等，部分原本應該用于實體企業生產制造的資金轉而投向金融資產，實體企業金融化程度不斷提高。根據再融資新規，非金融上市公司申請再融資需滿足若干條件，包括公司在上一期末不可持有長期或大規模的可供出售的金融資產、交易性金融資產、借予他人款項和委托理財等財務性投資。此規定適用于上市公司增發、配股和可轉債等所有再融資方式，具體內容在2018 年10月15 日證監會《再融資審核知識問答》中體現。再融資新規的融資限制性規定預期將明顯影響實體企業的金融資產配置，起到一定的抑制作用。2020 年2 月14 日，證監會又發布了《關于修改<上市公司證券發行管理辦法> 的決定》、《關于修改< 上市公司非公開發行股票實施細則> 的決定》等再融資新規，簡稱“2020 再融資新規”，主要對上市公司再融資條件進行了精簡，包括擴大發行規模、降低發行底價、拉長批文有效期、擴大發行對象等一系列松綁政策。由此，非公開發行市場不斷活躍，大量上市公司開始將再融資提上日程。據Wind 數據庫統計，A 股市場再融資的上市公司由2019 年的451 家增加到2020 年的650 家。但2020 年再融資新規對再融資企業金融資產的配置限制并沒有改變，仍要求減少企業的金融資產規模以滿足監管要求，再融資的資金需進行專戶管理且必須用于募集說明書中較為明確的資金用途。2020 年再融資新規對當年及之后有再融資行為的實體公司的金融化程度或將有一定抑制作用。但鑒于2020年新規實施時間太短，所以本文只考察2017 年新規對實體企業金融化的治理效應。

目前已有不少關于政策規定如利率優惠、減稅降費等對企業金融化的影響以及作用機理的研究。而針對2017 年再融資新規的影響研究，已有文獻大多集中在新規對宏觀經濟的影響，而對微觀企業的影響研究大多集中在其對企業融資情況及方式的影響，鮮見對實體企業金融化治理效應的相關研究。再融資新規中增加了對于有再融資需求的企業的金融資產配置要求及所募資金用途的監管要求，這一規定顯著影響再融資企業對于募集資金的使用及其金融資產配置，預期在再融資新規的影響下，實體企業將會減少金融資產配置。本文試圖將再融資政策與實體企業金融化進行有機聯系，探討2017 年再融資新規對實體企業金融化的影響。本文貢獻在于豐富了對再融資新規的政策效應研究、實體企業金融化行為影響因素及治理效應研究。

二、再融資監管政策的演變

再融資一般指上市公司的再次籌資行為。主要方式包括配股、定向增發、公開增發以及發行可轉換公司債券等[1]。再融資對于上市公司成長和發展具有重大意義。近幾年，大多數上市公司進行再融資時傾向于選擇定向增發或者可轉債方式。定向增發最大的優點是發行要求較低，無需相關擔保，但是發行對象的數量不能超過10人，投資者通過公司定增認購的股票有較長鎖定期，可能面臨較大風險。而可轉債在轉股前不會稀釋原有股權，但公開發行可轉債對于發行人的資產、盈利以及分紅等都有較嚴格的要求。

我國政府對上市公司再融資的監管較為嚴格。1998年以前，上市公司只允許采用配股方式進行再融資，增發、可轉債等融資方式是后來引入的。較為正式且全面的再融資監管政策可以追溯到2006 年發布的《上市公司證券發行管理辦法》，該辦法首次對上市公司的公開增發行為進行了明確規定，之后又進行了具體調整。2017年再次對再融資行為進行了新的規定，主要目的是整頓市場中的過度融資、資金脫實向虛等問題。2020 年，為了應對疫情對經濟的沖擊，鼓勵實體企業創新發展，證監會再一次修改了再融資政策，解除了上市公司再融資的部分限制，但仍沒有放松對擬再融資公司金融資產配置的限制。再融資監管政策的演變過程如下表1 所示?？梢?006 年《上市公司證券發行管理辦法》中已有對于擬再融資公司最近一期末金融資產配置的限制，2008 年修訂的《上市公司證券發行管理辦法》中沿用了上述規定且對募集資金的用途也有不得配置于金融資產的限制。2017 年新規和2020 年新規繼續沿用了對擬再融資公司最近一期末配置金融資產的限制規定，但2017 年新規特別強調要堅持服務實體經濟導向，避免實體企業的資金“脫實向虛”。

表1 再融資監管政策的演變

三、文獻回顧

（一）再融資政策的效應研究

關于2017 年再融資政策調整帶來的影響，孫臻[2]通過分析得出2017 年再融資政策調整下企業應當根據自身發展運用相適應的再融資方式的結論。邱能彥[3]基于2017 年再融資政策調整的背景對上市公司定增后的長期和短期績效進行研究，結果表明再融資新規對改變上市公司通過定向增發進行再融資的方式具有正的宣告效應，且實證分析表明再融資新規對于進行定增的上市公司具有較明顯的作用。孫潔[4]以星星科技公司為例，分析了2017 年再融資政策調整和減持新規對企業債務融資行為的影響。杜雨林[5]研究發現2017 年出臺的再融資政策對上市公司再融資方式的選擇具有顯著影響，上市公司再融資偏好由原來的定向增發轉向可轉債融資。王鈺琪[6]運用DID 模型檢驗了2017 年出臺的再融資政策對企業并購支付方式的影響。鄒格曼[7]通過實證分析發現再融資新規對可轉債市場溢出效應并沒有增強作用，且對股票市場的溢出效應也沒有增強作用，而是提升了兩個市場各自的效率。

（二）實體企業金融化相關研究

關于實體企業金融化，蔡明榮，任世馳[8]認為可從資源配置方式和企業利潤構成中資本增值占比兩方面闡述。戴賾等[9]總結了三種實體企業金融化的動機，蓄水池動機、投機動機以及實體中介動機，并給出了三種企業金融化的度量方式。劉篤池等[10]、盛明泉等[11]發現企業金融化負向影響企業全要素生產率。王紅建等[12]、郭麗婷[13]、肖忠意等[14]發現實體企業金融化會抑制企業創新。杜勇等[15]研究發現實體企業金融化不利于企業未來主業的良好發展。

由于國家經濟發展的過度金融化，以及實體企業金融化對于企業生產經營及未來發展存在不利影響，因此，一系列政策及企業內部治理規范紛紛出臺，關于實體企業金融化的治理研究也由此展開。張曉玫等[16]使用我國新三板2007-2017 年的數據，檢驗了普惠金融政策對中小企業金融資產配置的治理效應。結果發現，普惠金融政策被扭曲，導致本末倒置，反而助長了中小企業金融化趨勢，并對企業正常經營產生了擠出效應。熊劍，陳棟[17]實證研究發現利率優惠政策可對本土實體企業的金融化產生積極的治理效果。龐鳳喜，劉暢[18]認為稅收負擔是導致實體企業金融化的重要誘因。吳秋生等[19]實證發現減稅降費通過緩解融資約束、提高投資效率抑制實體企業金融化。后小仙，鄭田丹[20]發現稅收返還和財政貼息會助推企業顯著提升金融資產配置比重，而研發補貼則會導致企業固定資產投資比重上升。魏卉，劉亞夢[21]研究發現所得稅稅率優惠通過激勵企業創新投資和固定資產投資從而對實體企業金融化具有抑制作用。王蓬等[22]發現自貿區設立能顯著降低實體企業金融化水平。

劉姝雯等[23]提出企業履行社會責任可顯著抑制非金上市公司的金融化。顧雷雷等[24]實證發現企業社會責任對企業金融化的助推效應僅在外部監管力度較弱的非國有企業和內部治理水平較低的低股權集中度企業中存在。

王瑤，黃賢環[25]實證發現良好的內部控制能夠顯著抑制實體企業金融化。竇煒，張書敏[26]研究表明政府審計的實施顯著抑制了中央國有上市企業的金融化。吳秋生和黃賢環[27]提出集團設立財務子公司對實體企業的金融化程度有很明顯的抑制作用。柳永明，羅云峰[28]發現多元化股權投資緩解了金融化的投資擠出效應。公司治理機制與投資者保護機制的改善和優化在一定程度上可抑制實體企業金融化。徐光偉等[29]發現股權激勵制度和財政激勵制度的合理設計以及本地國有股權參股家族企業可抑制非金上市公司的金融化。曹豐，谷孝穎[30]發現非國有股東委派董監高能夠通過降低盈余管理和提升主業業績而抑制國有企業金融化。趙彥鋒等[31]發現多個大股東對實體企業金融化尤其是長期金融資產的配置具有顯著的抑制作用。

杜勇，鄧旭[32]發現融資融券加劇企業金融化只存在于產品市場競爭較弱、機構和管理層持股比例較高和處于牛市行情等情形中。陸蓉，蘭袁[33]認為我國的融資融券制度對實體企業金融化沒有發揮治理效應，但該文的金融資產統計口徑過于寬泛，結果證實的是我國實施的融資融券制度顯著提高了實體企業的投資性資產占比[34]。張行[35]將實體企業金融化與企業再融資結合起來，基于可轉債視角發現了企業金融化對再融資方式的選擇具有較大影響。

（三）文獻綜述述評

現有文獻關于實體企業金融化治理對策有效性的討論較多，不但包括普惠金融政策、利率優惠政策、減稅降費政策的治理效應的討論，還有關于企業社會責任、內外部監管和公司治理的治理效應的討論。但直接就融資融券制度對企業金融化的影響進行討論的文獻較少，針對再融資新規對上市公司再融資及其市場表現的影響進行研究的文獻也不多。截至目前，還未有專門就再融資新規對企業金融化的影響進行研究的文獻。所以，本文選擇再融資新規對實體企業金融化的抑制作用這一選題進行研究就具有較大的理論價值和較強的現實意義。

四、研究假設的提出

2017 年再融資新規規定非金融行業的上市公司在進行再融資之前不得持有數額較大、期限較長的金融資產?；谟行袌黾僭O和信號傳遞理論，再融資新規向資本市場釋放出的引導實體企業資金“脫虛向實”的意圖應該能得到擬再融資公司的積極響應，從而調整其金融資產的配置。再者，2020 年出臺的再融資政策沿襲了2017年的規定，因此可以在一定程度上說明2017 年的再融資新規對于政策出臺后進行了再融資或出臺了再融資預案的上市公司的金融化具有一定的治理效應。雖然杜勇、鄧旭[32]和陸蓉、蘭袁[33]的結論是，我國融資融券制度對企業金融化沒有發揮治理效應，甚至加劇了實體企業金融化的趨勢。但是，杜勇、鄧旭[32]指出，這種情況主要出現在企業產品市場競爭較弱、機構和管理層持股比例較高、以及處于牛市行情中的情況下，而陸蓉、蘭袁[33]的結論則基于過于寬泛且統計口徑不夠準確的金融資產數據。所以本文以2017 年的再融資新規為背景，采用雙重差分模型（DID）來驗證再融資新規是否具有抑制上市實體企業金融化的效果。特提出如下假設1：

H1：2017 年的再融資新規對于在2017 年之后有再融資預案的非金融上市公司的金融化具有抑制作用。

Song 等[36]研究發現，在中國企業的發展中，存在一些不同于其他國家的特征，其中一點就是：國有企業相對于民營企業來說在融資方面存在一定的“比較優勢”，特別是向銀行借款等間接融資方面。因此民營企業會傾向于配置更多流動性較強的金融資產發揮“蓄水池效應”。而國有企業受到的政府管控更多，在政府大力推行經濟“脫虛向實”的背景下，國有企業對于金融資產的投資要比民營企業受到更嚴格的約束。特提出如下假設2：

H2：2017 年再融資新規對民營企業金融化的抑制作用要大于國有企業。

五、實證分析

（一）樣本及數據來源

本文數據來源于wind 數據庫2013-2020 年滬深A 股上市公司。由于國內對于經濟金融化的研究及重視始于2013 年，而2020 年出臺了新的再融資政策，因此本文窗口期始于2013 年，并于2020 年結束。2017 年的再融資新規主要影響的是在2017 年及之后有再融資預案的公司。借鑒張曉玫等[16]的研究，對于上述樣本進行了如下處理：

1、剔除了申萬一級行業中的銀行、非銀金融以及房地產行業的樣本和數據缺失比較嚴重的樣本；

2、剔除了ST、*ST 上市公司；

3、對所有連續變量進行上下1%縮尾處理以消除離群值的影響。

最后得到了18502 個樣本觀測值。

（二）變量定義與說明

1、被解釋變量

在現有研究文獻中，大多數研究將企業金融化界定為實體企業將資金配置于金融資產并依靠金融渠道獲利的行為[37]。關于實體企業金融化程度的測度，主要分為兩大類，一類是沿用Demir[38]的定義，以金融資產占總資產的比例進行界定；另一類是以金融投資收益占營業利潤的比例進行界定[20]。相較而言，前者更具可操作性。但關于“金融資產”的認定范圍可謂千差萬別。差異主要集中在貨幣資金、衍生金融資產、長期股權投資和投資性房地產是否計入金融資產內。本文選擇用交易性金融資產、可供出售金融資產、其他債權投資、其他權益工具投資、其他非流動金融資產、持有至到期投資和債權投資之和與總資產之比來度量實體企業金融化程度。由于貨幣資金不好判定是否超過正常需求；衍生金融資產具有風險對沖作用；長期股權投資一般出于企業戰略意圖而持有，與經營活動的關聯度較大，所以這三項資產不計入金融資產的統計口徑內。我國上市公司投資性房地產絕大多數采用成本計量模式而非公允價值計量，因而不具有金融資產的屬性，故排除在金融資產統計口徑之外。

2、解釋變量

本文運用DID 模型進行回歸分析，需要確定處理組與控制組，由于再融資新規中對企業金融資產的限制主要體現在企業申請再融資時，原則上最近一期末不得持有金額較大、期限較長的金融資產。因此可以推斷出，2017 年的再融資新規主要是影響需要進行再融資的實體企業的金融資產的配置，所以設置分組虛擬變量rp，若該樣本公司為2017 年及之后具有增發、配股或可轉債預案的上市公司，則虛擬變量rp=1，否則rp=0。并以2017 年再融資新規的實施為界，設置政策虛擬變量policy，當時間為政策實施當年及之后年份時，policy=1；在政策實施之前，policy=0。policyrp=policy*rp，表示再融資新規實施前后對處理組和控制組的影響。

3、控制變量

控制變量主要參照強國令，王一婕[39]的研究，包括第一大股東持股比例（top1）、成長潛力（sg）、代理問題程度（apd）、研發費用率（adm）、總資產收益率（roa）、資產負債率（lev）、企業年齡（age）和企業性質（soe）。

各變量定義如下表2。

表2 變量定義及說明

（三）模型構建

其中fin 表示被解釋變量，即實體企業的金融資產與總資產之比；policy、rp、policyrp 均為解釋變量，在本文中主要驗證policyrp 的系數是否為負，若為負，則實證結果與假設1 一致，即2017 年再融資新規對實體企業金融化具有抑制效應。Controls 表示控制變量,包括企業性質（soe）等，如表2 所示。

（四）實證結果分析

1、描述性統計

由表3 可以看出fin 的均值為0.0610，最大值為0.4590，最小值為0，表明選取的樣本中，企業的平均金融化程度為6.1%，并且不同企業金融化程度差異較大，金融化程度最高的企業配置了45.9%的金融資產。解釋變量rp 的均值為0.459，表示選取的企業樣本中在2017-2020年有45.9%的上市公司公布了再融資預案，policyrp 的均值為0.281，表明樣本中有28.1% 的企業在2017 年及之后公布了再融資預案。與此同時也可以看出，其他控制變量也具有較大的差異。

表3 描述性統計結果

2、相關性分析

在對被解釋變量、解釋變量以及控制變量進行了簡單的描述性統計分析后，需進一步對自變量中的連續變量進行相關性檢驗，目的在于檢測相互之間是否存在嚴重的多重共線性。Pearson 相關檢驗結果如下表4 所示。

表4 相關系數表

根據Pearson 相關性檢驗結果可以看出，所選取的控制變量之間的相關系數的絕對值均不超過0.5，且結果大多在1% 和5% 的水平上顯著相關，因此可以推斷該回歸方程中自變量之間不存在多重共線性，回歸結果不會受此干擾。

3、平行趨勢檢驗

使用雙重差分模型的重要前提就是處理組和控制組必須滿足平行趨勢，即在政策實施時間節點之前，處理組和控制組的變量呈現出共同的變化趨勢，但是隨著政策的沖擊，處理組和控制組的變化趨勢開始出現差異。如圖1 所示，在2017 年再融資新規實施之前，處理組和控制組的金融化程度的增長趨勢大致相同，但處理組的金融化程度要低于控制組。但是在再融資新規實施之后，由于證監會特別強調金融服務實體經濟發展這一點，處理組的金融化程度的增長速率明顯小于控制組。因此本文使用雙重差分模型來研究2017 年再融資政策的調整對企業金融化的影響，是符合平行趨勢假設前提的。

圖1 企業金融化平行趨勢檢驗結果

4、回歸結果分析如表5 所示，交乘項policyrp 的系數為-0.012，且在1% 的水平上顯著，表明2017 年的再融資新規抑制了實體企業的金融化，即支持假設1。由于再融資新規中要求進行再融資的企業不得持有期限較長、金額較大的金融資產，因此為了滿足證監會的要求，獲得再融資的審批，這些需要資金的企業就會在申請再融資之前減少金融資產，最終導致企業總體金融化程度的下降。

表5 再融資新規的實施對企業金融化影響的回歸結果

按照企業性質進行分組后重新進行回歸，結果見表6。表6 顯示，不管是國企還是民企，交乘項的系數均為負，民企的policyrp 系數為-0.016，并在1% 的水平上顯著.國企的policyrp 系數為-0.007，并在10%的水平上顯著。與此同時還可以觀察到，民企的policyrp 系數的絕對值是大于國企的，故而可以得出，再融資新規對民企的抑制效應更為明顯，即支持假設2。這主要是由于國企在融資約束、間接借款以及信用等方面都要優于民營企業，因此民營上市公司需要通過再融資方式籌集資金時會更加傾向于滿足監管要求，力求增加再融資核準的可能性。除此之外，國有企業在具備國資背景的情況下，會更加傾向于順應國家的政策和發展方向，在近幾年國內“脫虛向實”的呼聲越來越高漲、國家積極鼓勵金融服務實體經濟的背景下，在不進行再融資時，國有企業金融資產的配置情況受到相對于民營企業更加嚴格的監管。與之相反，民營企業的逐利性更強，當不需要再融資時其會更傾向于投入更多資金用于購置金融資產以期獲得相較于主業更高的回報。

表6 按企業性質分組的回歸結果

5、安慰劑檢驗

考慮到本文中在2017 年再融資新規后的金融化程度的變化可能是受到了其他未發現的潛在因素的影響，而不僅僅是新規帶來的影響，因此在本部分將采用安慰劑檢驗來排除。具體操作為：將再融資新規的實行時間向前推兩年，即假設2015 年實行再融資新規，從而驗證回歸結果的顯著性。即在2013 年至2015 年時設時間虛擬變量before2=0, 在2016 年至2020 年時設時間虛擬變量before2=1, 同時處理組rp=1 或0 的賦值不變，交乘項變為before2rp（before2*rp），回歸結果如下表7。

表7 安慰劑檢驗結果

從表7 中的回歸結果可以看出，將政策時間向前移兩年即假設政策實施時間為2015 年后，企業金融化程度對交乘項before2rp 不顯著，說明2015 年實施新規無法顯著影響企業的金融化程度?？梢酝茢喑?017 年的再融資新規對實體企業的金融化程度有一定的沖擊作用，而不僅僅是因為時間效應或者其他因素的影響。

六、結論與建議

本文通過選取2013-2020 年A 股上市的所有實體企業為樣本，構建雙重差分模型，研究了2017 年再融資新規對企業金融化的影響。主要得出以下兩點結論：第一，再融資新規中對于需要進行再融資的企業的金融化具有抑制作用。第二，再融資新規對實體企業金融化的抑制作用對民營企業和國有企業有不同的效果。

本文將再融資政策與實體企業金融化聯系起來，探討2017 年再融資新規對實體企業金融化的影響。在理論層面上，不僅增加了對再融資新規的政策效應研究，也擴展了實體企業金融化行為影響因素及實體企業金融化政策治理效應的研究。

在實踐層面上，通過本文的實證研究，得到再融資新規對企業金融化具有抑制作用，且再融資新規對實體企業金融化的政策效應在不同產權性質的企業中作用效果不同的結論。說明我國出臺的2017 年再融資新規在一定程度上起到了促進企業和經濟“脫虛向實”的作用。對于我國實體企業金融化的治理，本文得到如下啟示與建議：

首先，進一步完善相關法律法規，對于企業持有金融資產和企業融資行為形成完整的制度約束，限制企業過度金融化，以及融資以進行金融資產投資。

其次，為企業提供多種融資渠道。銀行等金融機構應該降低對企業尤其是中小企業的融資約束，防范民營中小企業因融資難、融資貴等問題轉向企業金融化。

最后，企業應加強內部治理與內部監管，盡量減少兩類代理成本，防范企業短視性，避免企業的強大投機動機和逐利性。

本文的研究不足有兩點：其一是只著眼于2017年的再融資新規。隨著2021 年和2022 年上市公司財務報告的可獲得，后續可以開展2020 年新規對實體企業金融化的治理效應研究。其二是對再融資新規影響實體企業金融資產的配置還需要區分金融資產的類別進行更細致的研究，并就更深層的影響機理展開分析。