初曉翠 高巖

摘 要：為深入研究金融生態(tài)環(huán)境對中小企業(yè)金融化投資的影響及內(nèi)部控制的中介作用，本文選擇2010年至2019年中小板企業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究，研究結(jié)果顯示，金融生態(tài)環(huán)境將對中小企業(yè)金融化投資產(chǎn)生抑制作用，加強內(nèi)部控制將進(jìn)一步降低中小企業(yè)金融化投資意愿，完善的內(nèi)部控制能夠有效防范和控制中小企業(yè)過度投資，提高中小企業(yè)承受金融生態(tài)環(huán)境不確定性可能造成的政策風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：金融生態(tài)環(huán)境；內(nèi)部控制；金融化投資

本文結(jié)合2010年至2019年滬市中小板上市企業(yè)為樣本，基于企業(yè)金融化投資視角，從金融環(huán)境不確定性、金融化資產(chǎn)投資和內(nèi)部控制角度探討金融生態(tài)環(huán)境不確定性、內(nèi)部控制與金融化投資之間的內(nèi)在聯(lián)系，研究金融環(huán)境不確定性是否會影響企業(yè)金融化投資及內(nèi)部控制的調(diào)節(jié)作用等問題，旨在為企業(yè)金融化投資和相關(guān)政策制定提供有益參考。

一、研究假設(shè)與研究設(shè)計

（一）研究假設(shè)

基于現(xiàn)有研究成果，提出研究2個假設(shè)：假設(shè)1金融生態(tài)環(huán)境不確定性將對中小企業(yè)金融化投資產(chǎn)生抑制作用；假設(shè)2在金融生態(tài)環(huán)境不確定性上升的情況下，中小企業(yè)通過加強內(nèi)部控制，進(jìn)一步減少金融化投資。

（二）研究設(shè)計

1.樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文選擇2010年至2019年中小板上市企業(yè)作為研究對象。為確保研究結(jié)果準(zhǔn)確性，確定研究樣本篩選原則為剔除金融類上市企業(yè)、剔除資產(chǎn)規(guī)模異常增長企業(yè)、剔除銷售收入為0的上市企業(yè)、ST或*ST企業(yè)、樣本數(shù)據(jù)少于三年的企業(yè)，并對異常數(shù)據(jù)按1%縮尾處理。剔除當(dāng)年上市企業(yè)、剔除資產(chǎn)規(guī)模異常的上市企業(yè)、剔除極端異常值?；谏鲜鲈瓌t對滬市上市企業(yè)進(jìn)行篩選處理。

2.變量設(shè)定

根據(jù)研究文獻(xiàn)資料，本文設(shè)定4個變量，即企業(yè)金融化投資、金融生態(tài)環(huán)境不確定性、內(nèi)部控制指數(shù)、控制變量。企業(yè)金融化投資參考饒品貴等人研究，采用企業(yè)財務(wù)信息波表中現(xiàn)金流量表中指標(biāo)，計算公式為：（（固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)、長期資產(chǎn)支付現(xiàn)金）-固定資產(chǎn)處置、無形資產(chǎn)、其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金）/當(dāng)期總資產(chǎn)。金融生態(tài)環(huán)境按月度量化金融生態(tài)環(huán)境不確定性指標(biāo)對數(shù)值，在度量當(dāng)年金融生態(tài)環(huán)境不確定性情況，指數(shù)越大表明當(dāng)年金融生態(tài)環(huán)境不確定性越高。內(nèi)部控制指數(shù)選取迪博數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中中小企業(yè)月度控制指數(shù)數(shù)據(jù)，選取當(dāng)年月度在內(nèi)部控制指數(shù)均值作為代表值，指數(shù)越高表明中小企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量越好。控制變量根據(jù)饒品貴（2017）等人研究成果，選取投資機(jī)會、財務(wù)杠桿、公司規(guī)模、現(xiàn)金持有量、公司經(jīng)營年限、投資收益、國內(nèi)生產(chǎn)總值和物價指數(shù)進(jìn)行綜合判定。

3.模型設(shè)定

為深入研究金融生態(tài)環(huán)境不確定性對中小企業(yè)金融化投資的影響，依據(jù)潘攀（2020）等人研究成果，建立金融生態(tài)環(huán)境不確定性指數(shù)模型：

[investi，t=α+β1eput+β2todinsQi，t+β3leveli，t+β4sizei，t+β5cashi，t+β6agei，t+β7roai，t+β8gdpt+β9cpit+industry+εi，t]

式中，[investi]為企業(yè)金融化投資；[eput]為金融生態(tài)環(huán)境不確定性，選擇Davis等人構(gòu)建的中國金融生態(tài)環(huán)境不確定性指數(shù)；[todbinsQ]為投資機(jī)會，選擇國泰按數(shù)據(jù)庫中托賓Q值；[level]為企業(yè)財務(wù)杠桿，負(fù)債總額/總資產(chǎn)；[age]為企業(yè)經(jīng)營年限；[roa]為企業(yè)資產(chǎn)收益率，在凈利潤在/總資產(chǎn)；[gdp]為國民生產(chǎn)總值；[cpi]為物價指數(shù)。

在參考上述模型的基礎(chǔ)上，為檢驗內(nèi)部控制度中中小企業(yè)金融化投資的調(diào)節(jié)作用，本文參考了饒萍（2019）等人研究，構(gòu)建了加入內(nèi)部控制的金融環(huán)境不確定性對金融化投資影響模型，即：

[investi，t=δ+β1eput+β2ici，t+β3eput×ici，t+β4tobinsQi，t+β5leveli，t+β6sizei，t+β7cashi，t+β8agei，t+β9roai，t+β10gdpi，t+β11cpii，t+industry+εi，t]

式中，[ic]為內(nèi)部控制指數(shù)。為深入研究在內(nèi)部控制指數(shù)與金融生態(tài)環(huán)境不確定性指標(biāo)的交互作用，模型中加入了金融生態(tài)環(huán)境不確定性與內(nèi)部控制交乘項。

二、實證結(jié)果分析

（一）統(tǒng)計性描述

根據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果，2010年至2019年我國中小企業(yè)金融化投資規(guī)模占總資產(chǎn)規(guī)模為5.4%，金融生態(tài)環(huán)境不確定性指數(shù)最小值為4.52，最大值為5.90，兩者差距較大，表明樣本期內(nèi)我國金融生態(tài)環(huán)境不確定性波動較大。

（二）相關(guān)系數(shù)矩陣

根據(jù)模型進(jìn)行相關(guān)系數(shù)矩陣分析，指標(biāo)間相關(guān)性較高的指標(biāo)為GDP和CPU指標(biāo)，相關(guān)性系數(shù)為0.506?？刂谱兞颗c金融生態(tài)環(huán)境不確定性相關(guān)性偏弱，其余變量與金融生態(tài)環(huán)境不確定性核心變量相關(guān)性較高或中等，且各變量之間不存在顯著的共線性關(guān)系，可作為核心變量的解釋變量。根據(jù)擬合分析，金融生態(tài)環(huán)境不確定性指標(biāo)與金融化投資相關(guān)性系數(shù)為-0.148，初步分析金融生態(tài)環(huán)境不確定性對企業(yè)金融化投資具有抑制作用。

（三）回歸結(jié)果分析

通過對金融生態(tài)環(huán)境不確定性對中小企業(yè)金融化投資進(jìn)行分析，通過采用潘攀（2020）等人提出的模型對金融生態(tài)環(huán)境不確定性與企業(yè)金融化投資之間的關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，在僅分析金融環(huán)境不確定性與中小企業(yè)金融化投資分析的情況下（[invest]（1）），結(jié)果顯示金融環(huán)境不確定性與企業(yè)金融化投資呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，其回歸結(jié)果較為顯著；在加入企業(yè)內(nèi)部控制變量情況下，金融生態(tài)環(huán)境不確定性對金融化投資影響為負(fù)相關(guān)（[invest]（2））；在加入宏觀層面控制變量情況下，金融生態(tài)環(huán)境不確定性系數(shù)為-0.009，且相關(guān)性水平較為顯著（0.01）。表明隨金融生態(tài)環(huán)境不確定性增加，中小企業(yè)金融化投資顯著下降（[invest]（3））；在增加企業(yè)內(nèi)部控制和宏觀層面影響因素的基礎(chǔ)上，增加企業(yè)間行業(yè)差異，即行業(yè)固定效應(yīng)指數(shù)，回歸分析結(jié)果仍呈顯著的相關(guān)性，表明金融生態(tài)環(huán)境不確定性增加將對中小企業(yè)金融化投資產(chǎn)生抑制作用，符合假設(shè)1預(yù)期。

通過分析金融生態(tài)環(huán)境與內(nèi)部控制、金融化投資之間的內(nèi)在關(guān)系，以內(nèi)部控制指數(shù)作為調(diào)整變量，采用模型2進(jìn)行分析驗證，結(jié)果顯示，通過分析金融生態(tài)環(huán)境不確定性、內(nèi)部控制指數(shù)及兩者在的交乘項的關(guān)系，結(jié)果顯示交乘項與金融生態(tài)環(huán)境不確定性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（[invest]（1））；在金融生態(tài)環(huán)境不確定性、內(nèi)部控制指數(shù)、交乘項的基礎(chǔ)上加入企業(yè)層面和宏觀層面變量，結(jié)果顯示交乘項與金融生態(tài)環(huán)境不確定性仍呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（[invest]（2））。通過回歸分析研究，交乘項與金融生態(tài)環(huán)境不確定性呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，即在金融生態(tài)環(huán)境不確定性上升情況下，企業(yè)內(nèi)部控制將對企業(yè)金融化投資產(chǎn)生抑制影響；進(jìn)一步分析行業(yè)固定效應(yīng)的影響，交乘項系數(shù)為-0.002，相關(guān)性水平為10%（[invest]（3）），表明內(nèi)部控制強化了金融生態(tài)環(huán)境不確定性對企業(yè)金融化投資的抑制作用，并促進(jìn)企業(yè)降低金融化投資意愿。該結(jié)果與本文提出的假設(shè)2相符。

（四）穩(wěn)健性分析

為深入研究結(jié)果穩(wěn)健性，采用重新構(gòu)建的金融生態(tài)環(huán)境不確定性指數(shù)進(jìn)行替代性驗證，在即以月度數(shù)據(jù)幾何平均值作為替代性指數(shù)，并選取樣本期內(nèi)每季度最后一個月金融環(huán)境不確定性指數(shù)算數(shù)平均值作為替代性指數(shù)。通過回歸分析，金融生態(tài)環(huán)境不確定性與企業(yè)金融化投資呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，符合假設(shè)1。在加入企業(yè)內(nèi)部控制變量后，交乘項為負(fù)，表明企業(yè)內(nèi)部控制強化了金融生態(tài)環(huán)境不確定性對企業(yè)金融化投資的抑制作用，與回歸分析結(jié)果一致，表明該模型具有良好的穩(wěn)健性。

同時，選取連續(xù)年限不少于5年的樣本進(jìn)行穩(wěn)健性分析，結(jié)果與前述結(jié)果一致，即交乘項系數(shù)為10%顯著水平，表明金融生態(tài)環(huán)境不確定性上升時，加強內(nèi)部控制將造成中小企業(yè)金融化投資意愿下降。

三、結(jié)束語

根據(jù)2010年至2019年10年面板數(shù)據(jù)分析，在金融生態(tài)環(huán)境不確定性上升情況下，隨金融生態(tài)環(huán)境變動日益頻繁，將對企業(yè)金融化投資意愿產(chǎn)生影響，對抵御金融生態(tài)環(huán)境不確定性風(fēng)險能力較弱的中小企業(yè)而言，金融生態(tài)環(huán)境不確定性將對中小企業(yè)金融化投資產(chǎn)生抑制作用。通過加入內(nèi)部控制指數(shù)，研究表明內(nèi)部控制在金融環(huán)境不確定性和企業(yè)金融化投資中起到調(diào)節(jié)作用，并進(jìn)一步強化了企業(yè)減少投資意愿。

參考文獻(xiàn)：

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