企业金融化、风险承担水平与商业信用融资

朱冠平 熊家财 彭涛

内容提要： 近年来，我国非金融上市公司“脱实向虚”的现象越来越多，这种“脱实向虚”现象是否会影响到企业的风险承担水平和商业信用融资引起了学界的高度关注。本文以2009-2019年沪深A股上市公司数据为样本，实证检验企业金融化对企业商业信用融资的影响以及风险承担水平的传导效应。研究发现：企业金融化与其商业信用融资存在一种替代关系，即企业“脱实向虚”程度越高，其能够获得的其他企业商业信用融资就越低。进一步研究发现，风险承担水平在企业金融化影响商业信用融资的过程中扮演着中介传导效应，表明企业持有金融资产会显著降低其风险承担水平，进而抑制其商业信用融资。

关键词： 企业金融化；商业信用融资；风险承担水平；中介效应

中图分类号：F275；F83251  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2022）06-0125-09

收稿日期：2021-10-20

作者简介： 朱冠平（1985-），男，江西瑞金人，江西财经大学金融学院讲师，管理学博士，研究方向：金融投资与风险管理；熊家财（1988-），男，江西新建人，江西财经大学会计学院教授，经济学博士，研究方向：资本市场与风险管理；彭涛（1987-），本文通讯作者，男，湖北荆州人，中国海洋大学管理学院副教授，管理学博士，研究方向：金融风险投资。

基金项目：国家自然基金委项目，项目编号：71702203，72162019，71971169；江西省教育厅科技项目一般项目，项目编号：GJJ210524；广东省自然基金项目，项目编号：2022A1515011127；青岛市社科基金项目，项目编号：QDSKL2201012。。

一、引言

近年来，在资本逐利本性驱使下，我国非金融实体企业为追求超额的收益，渐渐出现金融空转的脱实向虚现象，如将企业资源配置于交易性金融资产、衍生金融资产和投资性房地产等金融资产，导致实体经济出现“空心化”问题［1］。据王虹等［2］的研究数据显示，2019年非金融上市公司持有的金融资产平均约为813亿元，较2009年296亿的增长了175%。尽管企业金融化能够带来一定的投资收益，但也改变了传统实体经济的生产模式，即“生产—留存—再生产”的资产配置模式。

针对企业金融化对实体经济的影响，国内外学者对其进行了广泛研究，普遍认为企业金融化对实体经济既有利又有弊。一方面，企业金融化能够通过投资交易性等金融资产来提升资产配置效率［3］、降低融资成本［4］和缓解非对称成本行为［5］。另一方面，企业金融化还会通过挤占实体投资资金导致创新不足［6］、股价崩盘［7］和未来业绩下滑［8］。与此同时，先前研究还认为企业金融化具有两大效应：一是蓄水池效应，如盘活闲置资金、增加资金流动性和缓解融资约束等；二是挤出效应，如挤占创新投入、固定资产投资和主业投资等。但大部分学者的经验证据均支持企业金融化更多是出于一种投机、套利的资本逐利行为，而非为了储备资金、缓解货币贬值［3，5，9］。基于上述分析，持有金融资产对实体经济的影响更多是一种负效应，不仅会造成资源严重错配，而且还会引发企业股价崩盘，并最终使企业价值损失。那么，这种负效应是否会影响到企业的商业信用融资？

商业信用融资作为以企业间信任为基础的融资方式，其对实体经济的影响程度，不亚于商业银行贷款融资方式［10］。据国泰安数据库统计的数据显示，2020年我国A股上市公司约3149%采用了应付票据融资，约6912%采用了预收账款融资，而应付账款融资更是高达99%的企业使用。但作为一种重要的融资方式，商业信用并不是所有企业都可以获得的，而是基于某种判定后的结果。本文认为，企业金融化除了会对研发投资、股价崩盘和业绩下滑等实体经济产生影响外，还可能影响企业上游供应商和下游销售方的商业信用融资决策行为。这是因为企业金融化会通过其负效应影响融资约束［1］、经营风险［4］和信息披露质量［11］等因素，来降低企业的风险承担水平。进一步根据信号传递理论推断，风险承担水平越低的企業，能够获得企业上游供应商和下游销售方的商业信用就越少。遗憾的是，目前并未发现有文献对此提供经验证据解释。与本文研究较接近的一篇文章，研究了企业金融化对企业风险承担水平的影响，他们发现在金融投资上逐利越多的企业，其承担风险的意愿就越低［12］。基于此背景，本文以中国沪深A股2009-2019年上市公司为研究样本，进一步考察企业金融化与商业信用融资的关系，并结合企业风险承担的特征，探究企业风险承担水平是否在其中间扮演中介传递效应。

本文与以往研究的区别：（1）以微观金融化作为切入点，研究实体企业持有金融资产对企业商业信用融资行为的影响，并从多角度证实了企业金融化与商业信用融资存在一种替代关系，这表明上游供应商和下游零售商能够感知到企业金融化所蕴含的风险，并在商业信用融资中做出反馈；（2）本文不仅证实了企业金融化与企业商业信用融资呈显著负相关的直接影响，还检验了风险承担水平在企业金融化影响企业商业信用融资的过程中扮演着中介传导效应。

二、理论分析与研究假设

（一）企业金融化与商业信用融资

相较于企业与商业银行间的活动往来，企业与企业间的商业往来要更加频繁，这使得提供商业信用的上游供应商和下游销售商更加了解企业的经营、投资和财务状况，并基于获得的信息，同步调整相关的信用政策［10］。本文认为，企业金融化对商业信用融资的影响与其在融资约束、经营风险、信息披露和报表粉饰中扮演的角色密切相关。首先，企业金融化会增加其融资约束。企业金融化虽能产生一定的现金流，但与投入到金融资产的资金相比，仍是杯水车薪，这使得金融化的企业面临更加严峻的融资约束［1］，而融资约束严峻的企业，其能够赢得银行和供应商、销售商商业信用青睐的可能性就越小［13］。其次，企业金融化会扩大企业经营风险。先前的大量文献发现，金融资产配置会通过挤占研发投资、固定资产投资、主业投资，来降低未来业绩和增加股价崩盘等方式扩大企业风险［6］。此外，实施金融化的企业，其金融资产投资收益也面临较高的波动和不确定性，这种不确定性往往预示着企业可能面临更加严重的财务危机，这进一步加剧了企业经营风险扩大［7］。最后，企业金融化往往还伴随着弱的信息披露。由于配置金融资产会增加企业经营不确定性和业绩波动性，高管为了掩盖这些不确定信息，往往会选择降低信息披露质量［11］，而较低的信息披露将不利于消除上游供应商和下游销售商与企业间的信息不对称，这可能限制企业间开展商业信用融资活动［14］。另外，实施金融化的企业，也更喜欢粉饰报表、盈余管理和营私舞弊［5，15］，这使得其赢得商业间的信任更加变小。综上分析，实体企业金融化将引发信贷融资收紧、经营风险扩大和弱的信息披露以及企业信任变小，根据信号传递理论，这将给上游供应商和下游销售商传递了一个负面信号，进而使得供应商和销售商减小对金融化的企业进行商业信用供给。基于此，本文提出如下假设：

H1：企业金融化程度越高，能够获得其他企业的商业信用融资就越少。

（二）企业金融化、风险承担水平与商业信用融资

企业金融化作为多元化投资的一种表现形式，相较于单一实体经济而言，在一定程度上可降低经营风险，但过多持有金融资产不仅不能赢得风险分散、资本盈利，而且还会对企业实体经济产生大量不利的影响［16］。那么，企业金融化会对企业风险承担有何影响。企业风险承担作为企业应对外部环境刺激的重要因素，是企业经营、投资和融资等决策的综合反映，受企业融资约束、经营风险和公司治理等影响。当企业面临较高的经营风险和较差的公司治理时，其能够获取外部融资的难度相对较大且融资成本较高［4］。而企业面临的融资约束越高，其风险承担水平就越弱［12］。当前，我国持有金融资产的企业往往伴随着较高的融资约束、较大的经营风险和较弱的公司治理， 这表明金融化越强的企业，其风险承担水平可能也越弱［1，5，7］。此外，现今我国企业金融化的目的更多是基于投机套利动机，而非资金储备，在短期可能有利于企业盈利和发展，但从长期来看将导致主业受损，进而降低了企业风险承担水平。

风险承担水平反映了企业在追求价值最大化过程中愿意承担风险的态度，更高的风险承担水平意味着企业更少放弃预期净现值大于零的投资项目［17］。已有的文献显示，不同企业风险承担的公司，其对研发投入、不确定性容忍度和营业资本调整的影响不同。较高风险承担的企业更加关注研发投资。创新作为企业保持核心竞争力的根本动力，高风险承担的企业更加注重企业长期发展，会加大创新投入，追求成长机会，而低风险承担的企业倾向于固步自封，会减少研发投入，进而沦为僵尸企业［12］。企业风险承担水平越高，其内部管理层对不确定性的容忍度也越高，会把握各种有利于企业的投资机会，追求对企业有价值的投资［18］。然而，随着企业风险承担水平逐步上升，企业陷入经营风险困境的概率就越大。为了消除此类风险积聚所带来的财务困境，管理层也会通过加速调整企业目标营运资本来化解潜在资金链风险，将风险控制在合理之内［19］。此外，企业风险承担行为也有助于企业价值的增加，企业风险承担水平每增加1个标准差，企业市场价值平均将增加865%［17］。以上分析表明，较高的企业承担风险水平能够向上游供应商和下游销售商传递一个长期发展的积极信号，从而强化了其商业信用融资的提升。

综上所述，企业金融化虽能带来一定的收益，但也伴随着较高的融资约束、较大的经营风险和较弱的公司治理，这使得企业风险承担水平下降。而低企业风险承担将制约企业发展潜力，这可能使得企业缺乏商业信用融资。鉴于此，本文提出如下第二个假设：

H2：企业风险承担在企业金融化影响商业信用融资的过程中扮演中介传导效应。

三、数据选取和研究设计

（一）数据选取

本文选取2009-2019年沪深A股上市公司数据作为初始样本。在初始样本的基础上，又按照如下标准进行二次筛选：（1）剔除ST上市公司；（2）剔除金融保险类上市公司；（3）剔除数据缺失的上市公司；（4）剔除数据明显异常的上市公司，如企业资产、营业收入和资产负债率为0或负。考虑到计算企业风险承担时，需要过去五年的观测值，进一步剔除上市年龄不足5年的公司。经过上述程序的样本筛选后，最终得到19749个观测值。本文所有数据来源于CSMAR和锐思数据库。最后，为了避免异常值对实证结果的影响，对所有的連续变量进行了Winsorize1%的缩微技术处理。

（二）研究设计

1.为检验企业金融化对商业信用融资的直接影响，借鉴方红星和楚有为［20］，修宗峰等［21］的做法，构建如下计量模型：

CBC=β0+β1Fin+β2Size+β3LI+β4CI+β5Con+β6SEO+β7Age+β8Cash+β9Four+β10Two+Year+Industry+ε （1）

CBC为被解释变量商业信用融资。尽管企业与供应商和销售商的商业信用融资有应付账款、应付票据和预收账款三种基本形式，但学者对商业信用融资的衡量还是存在较大分歧。本文借鉴大部分学者的做法，采用应付账款、应付票据和预收账款之和占营业收入的比值作为商业信用融资的首要代理变量［21-22］。由于应付账款在商业信用融资中占比较大，部分学者认为在三种基本形式中应付账款最具代表性，也可以只用应付账款占营业收入的比作为商业信用融资的代理变量［23］。 因此，在稳健性检验中，本文进一步采用应付账款/营业收入的比作为商业信用融资的另一替代变量。

Fin为解释变量企业金融化。现有文献关于企业金融化测量主要采用资产负债表中企业持有的短期投资（交易性金融资产）和长期投资（衍生金融资产、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额和发放贷款及垫款净额）等科目来度量。借鉴扈文秀等［4］的做法，采用企业持有的金融资产占总资产的比作为企业金融化的代理变量。其中，企业持有的金融资产主要包含交易性金融资产、衍生金融资产、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额和发放贷款及垫款净额。考虑到投资性房地产属于广义的金融资产，在稳健性检验中进一步借鉴Zhu等［5］的做法，将投资性房地产净额一并纳入企业持有的金融资产之中。需要说明的是，尽管部分学者也将长期股权投资纳入到企业金融化中，但长期股权投资的目的更多是股权控股，而非追求投资收益，出于同质性原则，本文未将长期股权投资纳入企业金融资产中［11］。

Size、LI、CI、Con、SEO、Age、Cash、Four和Two分别代表企业规模、劳动密集型、资本密集型、股权集中度、产权性质、上市年限、流动比率、公司治理水平和管理层权力控制变量。βi为待估系数，ε为残差。为避免时间和行业效应的影响，在模型中也加入了年度和行业虚拟变量。各变量的具体解释见表1。

2.为检验风险承担水平在企业金融化对商业信用融资过程中扮演着中介效应，借鉴扈文秀等［4］对中介效应检验的做法，构建如下传导检验机制中介计量模型：

RT=α0+α1Fin+α2Size+α3LI+α4CI+α5Con+α6SEO+α7Age+α8Cash+α9Four+α10Two+Year+Industry+ε （2）

CBC=θ0+θ1Fin+θ2RT+θ3Size+θ4LI+θ5CI+θ6Con+θ7SEO+θ8Age+θ9Cash+θ10Four+θ11Two+Year+Industry+ε （3）

其中，RT为企业风险承担水平；αi和θi为待估系数；其余解释同上。已有的文献经常使用资产收益率的年波动性［24］、股票收益率的年波动性［25］和资产负债率［26］作为企业风险承担水平代理变量。考虑到我国股票市场波动性经常较大，容易出现异常值，可能难以体现企业风险承担水平，故剔除股票收益波动性作为企业风险承担的代理变量，采用资产收益率ROA（EBITDA/资产）的波动程度来度量企业风险承担水平［18］。为避免行业异质性和经济周期对ROA的影响，采用经其他上市公司调整后的ROA标准差度量。具体而言，首先，使用息税前利润除以总资产计算上市公司的ROA。其次，将上市公司的ROA减去年度行业均值ROA，得到调整后的公司ROA。最后，以5年作为观测期，滚动计算经行业调整后的ROA标准差。

参考扈文秀等［4］中介效应的检验，如果风险承担在金融资产持有对企业商业信用融资的过程中具有中介传导功能，则满足β1、α1和θ2均显著，而θ1的显著性则控制着是部分传导效应还是完全传导效应。与此同时，在稳健性检验中，我们进一步采用财务冗余偿债能力指数作为企业风险承担的另一个代理变量。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表2呈现了本文主要的描述性统计结果。由表2的结果可知，商业信用融资（CBC）的均值为0354，最小值为0019，最大值1962，表明我国非金融上市公司的应付账款、应付票据和预收账款整体上约占营业收入的354%，但企业间的商业信用融资差异性较大。企业金融化（Fin）的均值0023，极差值约为0303，表明在样本期间内企业持有的金融资产约占总资产的23%，但企业间持有的金融资产存在较大差异。企业风险承担水平（RT）的均值0059，最小值和最大值分别为0001和0347，也基本与前人的文献基本一致［27］。控制变量方面，企业规模（Size）的均值为9703，最小值为8487，最大值为11318，表明样本期间内企业规模也存在一定差异性。其他控制变量也基本与上市公司的现实情况一致，不存在明显的异常情况，整体表明本文所选取变量具有较好的统计分布性质。

（二）相关性分析

表3汇报了部分变量间的相关分析结果。由表3的结果可知，企业金融化与商业信用融资的相关系数在1%水平显著下为-0057，初步表明企业金融化与商业信用融资存在负相关关系，即企业持有的金融资产越多，其通过商业信用能够获得融资资金就越少。当然，更充分的证据还需要通过进一步的回归结果予以证实。控制变量方面，企业规模、劳动密集型、产权性质和企业上市年限与商业信用融资存在显著正相关，而资本密集型与商业信用融资显著负相关。此外，表3的相关性结果还显示变量间的相关系数绝对值最大为0368，说明主要变量间不存在多重共线性问题。自变量的方差膨胀因子VIF也在1-10内，且远低于10的警戒线，再次表明变量间不存在严重的多重共线性问题。

（三）多元回归结果

表4第2-9列汇报了本文的多元回归结果，其中，第2-4列为企业金融化对商业信用融资的直接影响，第5-7列为企业金融化的滞后期效应，而第8-9为风险承担的中介效应检验。

表4第2列显示，在未引入控制变量时，企业金融化对商业信用融资的系数为-0387，且在1%水平下显著，表明企业金融化与企业的商业信用融资呈现显著负相关关系。在引入控制变量后，其对应的调整R方也由0325上升到0328，表明解释变量企业金融化的加入，对模型结果具有一定的解释力度，是企业商业信用融资的影响因素之一。再看第4列解释变量企业金融化的回归结果，显示企业金融化对商业信用融资的系数为-0403，且也在1%水平下显著，表明企业金融化与企业的商业信用融资呈现显著抑制关系，即非金融上市公司持有的金融资产越多，越不利于企业的商业信用融资，这支持了H1的成立。

既然企业金融化导致企业的商业信用融资减少，那么一个自然的问题就是该影响是属于长期影响还是短期行为。为了探讨这个问题，本文对企业金融化分别进行滞后一至三期。由表4第5-7列的结果显示，滯后期的企业金融化对商业信用融资的系数分别为-0401、-0341和-0265，且均在1%水平下显著，表明企业金融化负效应引发的企业商业信用融资下降更像是长期影响，而非短期行为。控制变量方面，产权性质和公司治理水平与企业商业信用融资显著正相关，而劳动密集型、资本密集型、股权集中度和流动比率与企业的商业信用融资显著负相关，表明越是国有企业，公司治理水平越好，劳动资本密集型程度越低，股权越分散和流动比率越低的企业，其能够获得的商业信用融资越多。

进一步看表4第8-9列风险承担的中介效应。 表4第4列的回归结果显示企业金融化对企业商业信用融资的系数为-0403，且在1%水平下显著，这支持了计量模型（1）β1的显著。第8列的回归结果显示企业金融化对企业风险承担的系数为-0028，且在1%水平下显著，这支持了计量模型（2）α1的显著，表明企业金融化虽能带来一定的收益，但也伴随着较高的融资约束、较大的经营风险和较弱的公司治理，这使得企业持有的金融资产越多，企业风险承担水平下降的越快。第9列的回归结果显示企业风险承担对企业商业信用融资的系数为0406，且在1%水平下显著，这支持了计量模型（3）θ2的显著，表明企业风险承担水平越高，越有利于企业获得商业信用融资。进一步观察θ1的显著性，企业金融化对商业信用融资的系数为-0391，且在1%水平下显著，表明企业风险承担水平在企业金融化影响商业信用融资中扮演的是部分传导作用。综合表明，本文结果支持了企业金融化→风险承担水平→商业信用融资这条传导路径，这支持了H2的成立。

五、稳健性检验

（一）直接效应的稳健性检验

为证明企业金融化会显著降低企业商业信用融资这一结论是可靠和可信的，本文做了如下稳健性检验： （1）分位数回归（Q25、Q50和Q75）。为避免金融资产持有对企业商业信用融资的影响可能仅仅在某一分位数显著，而在其他分位数不显著的情形，对样本进行25分位数、50分位数和75分位数自助法重复400次的分位数回归，结果为表5的第2-4列；（2）倾向得分匹配检验（PSM）。 为减少样本自选择偏差和混杂变量的影响，对全样本进行得分倾向匹配法分析，先将金融资产持有依据是否持有设置为虚拟变量，而后将企业资产，劳动密集型，资本密集型，股权集中度，产权性质，上市年限，流动比率，企业四委结构和是否两职合一作为协变量，匹配后再回归，结果为表5的第5列；（3）重构自变量检验（CDV）。借鉴Zhu等［5］的做法，采用交易性金融资产、衍生金融资产、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额、发放贷款及垫款净额和投资性房地产净额占总资产的比作为企业金融化的代理变量，再次对全样本进行回归，结果为表5的第6列；（4）重构因变量检验（CIV）。借鉴张新民等［23］的做法，采用应付账款占营业收入的比作为企业商业信用的代理变量，再次对全样本进行回归，结果为表5的第7列；（5）面板数据检验（PDT）。考虑到企业可能会因企业文化、创始人理念以及管理层偏好等不同而导致的企业异质性影响，进一步避免企业异质性的影响，选取2009-2019年间同质上市公司再次实证，结果为表5的第8列；（6）更换样本期间（CST）。为避免选择样本时间过长，导致存在自相关性以及2015年中国股灾带来数据异常，对样本进行变换期间检验，剔除2015年后的上市公司数据，选取2009-2015的样本后再进行回归，结果为表5的第9列。

表5汇报了企业金融化对商业信用融资关系的稳健性检验结果。由表5的回归结果显示， 分位数回归（Q25、Q50和Q75）、倾向得分匹配（PSM）、重构自变量（CDV）、重构因变量（CIV）、面板数据（PDT）和更换样本期间（CST）检验的企业金融化对商业信用融资的系数分别为-0163、-0348、-0560、-0332、-0376、-0232、-0465和-0454， 且均在1%水平下显著。以上稳健性检验结果表明企业金融化将会降低企业的商业信用融资实证结果是可靠和稳健的。

（二）中介效应的稳健性检验

为检验风险承担水平在企业金融化影响企业商业信用融资的中介效应是否可靠与稳健，本文针对风险承担水平的中介效应做了如下三种稳健测试：（1）更换自变量。借鉴Zhu等［5］的做法，采用交易性金融资产、衍生金融资产、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额、发放贷款及垫款净额和投资性房地产净额占总资产的比作为企业金融化的代理变量，再次对企业风险承担的中介效应进行回归；（2）更换因变量。借鉴张新民等［23］的做法，采用应付账款占营业收入的比作为企业商业信用的代理变量，再次对企业风险承担的中介效应进行回归；（3）更换中介变量。由于较高的偿债压力和融资约束，将会加剧企业的风险承担水平，导致企业出现违约和破产［26］。进一步采用财务冗余代表企业风险承担水平［4］，其计算公式为：企业财务冗余={现金+交易性金融资产+05×存货+07×（应收账款+应收票据）-短期借款}/资产总额。该指标的数值越大，表明企业财务资源较为充足，即面临的财务压力则较低，企业风险承担水平越高，反之，该指标的数值越小，则面临的财务压力越大，企业风险承担水平越低。

表6汇报了风险承担水平在企业金融化影响商业信用融资过程中的中介效应稳健性检验结果。表5的第6列、第7列和表4第4列的回归结果显示企业金融化对商业信用融资的系数为-0376、-0232和-0403，且在1%水平下显著，这支持了计量模型（1）β1的显著。 表6的第2、4和6列的回归结果显示企业金融化对风险承担水平的系数分别为-0027、-0028和-0184，且在1%水平下显著，这支持了计量模型（2）α1的显著，表明较高的持有金融资产将会增加企业融资约束和扩大企业经营风险，导致企业风险承担水平下降。而表6的第3、5和7列的回归结果显示企业风险承担水平对商业信用融资的系数分别为0397、0181和0315，且在1%水平下显著，这支持了计量模型（3）θ2的显著，表明较高的企业风险承担水平能够给外界传递长期发展的积极信号，从而提升了企业的商业信用融资。进一步观察第3、5和7列θ1的显著性，企业金融化对商业信用融资的系数分别为-0366、-0227和-0346，且在1%水平下显著，表明企业风险承担水平在企业金融化影响商业信用融资中扮演的是部分传导作用。 综合表明，前文关于企业金融化—风险承担水平—商业信用融资这条传导路径是可靠和稳健的。

六、结论与建议

通常而言，非金融上市公司持有金融资产可能会给外部投资者、供应商和利益相关者传递一个脱实向虚的负面信号，这可能使得企业获得的商业信用融资减少。为探究企业金融化是否会降低企业的商业信用融资，以及企业风险承担水平在其过程间扮演的作用。本文以2009-2019年沪深A股上市公司為样本，实证检验了企业金融化对企业商业信用融资的直接影响以及风险承担水平的传导效应。研究发现：企业金融化与企业商业信用融资呈显著负相关关系，表明企业过度持有金融资产将会削弱企业的商业信用融资。进一步发现，企业风险承担水平在企业金融化影响企业商业信用融资的过程中扮演着中介传导功能。本文的研究结论不仅发现了企业金融化会显著抑制企业的商业信用融资，拓展了企业商业信用融资的影响因素，更是挖掘出企业金融化—风险承担水平—商业信用融资这条传导路径。

实体经济作为促进我国经济增长和社会福利提升的根本动力，实体企业只有不断进行“生产投资—留存—再生产投资”的资本配置模式，才能更好助推国内经济增长和社会进步。基于此，本文提出如下建议：一是加强金融投资监管，引导实体经济回归主业。政府部门应严格审查实体企业的金融投资准入资质、大力打击将实体资金投入房地产行业的企业和对资产配置高的企业降低优惠补助，从而减少实体企业的资本投机、套利机会，并引导企业将更多资源投入到主营业务和研发创新中。二是灵活配置金融资产，避免掉入脱实向虚陷进。企业应在综合考虑现金流水平、业务资金需求、外部融资难度、市场波动和经济景气等因素后，灵活配置金融资产，避免得不偿失，导致商业信用下降。在配置金融资产时，也要及时公布持有金融资产的动机，从而减少与供应商和零售商的信息不对称，增加其他企业的商业信任程度。三是大力扶持实体企业，提升企业自主创新能力。企业金融化的主要原因之一是实业成本高。为减轻企业实业成本，对专注于实体经济的企业，政府应进一步加大自主研发奖励、降低企业税费和财政补贴，从而调动企业自主创新的积极性和主动性。与此同时，公平商业环境和知识产权保护配套措施也需进一步改善和优化。

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Corporate Financialization， Risk-taking Level and Commercial Credit Financing

ZHU Guan-ping1a，XIONG Jia-cai1b，PENG Tao2

（1.Jiangxi University of Finance and Economics，a.School of Finance;

b.School of Accounting，Nanchang 330013，China;

2.School of Management，Ocean University of China，Qingdao 266100，China）

Abstract： In recent years， there have been more and more phenomenon of “turned from reality to virtual” from non-financial listed companies in china， which has attracted great attention from academia. In order to explore whether this phenomenon of “turned from reality to virtual” will affect corporate risk-taking and commercial credit financing， this article empirically test the impact of corporate financialization on corporate risk-taking and commercial credit financing， using the data of Shanghai and Shenzhen A-share listed companies during 2009-2019. The study find that there is an alternative relationship between corporate financialization and commercial credit financing， namely， the higher the degree of an enterprise′s “turned from reality to virtual”， the lower the commercial credit financing that it can obtain from other enterprises. Further research found that the corporate risk-taking level plays an mediating effect in the process of corporate financialization affecting commercial credit financing， indicating that the financial asset holdings will significantly reduce risk-taking level， thereby inhibiting its commercial credit financing.

Key words： corporate financialization; commercial credit financing; risk-taking level; intermediary effect

（責任编辑：周正）