一、 引言

近年来，实体企业“脱实向虚”的境况日益加剧，从2005年到2018年，金融增加值与国内生产总值（GDP）的比率上升大约两倍。2018年，中国金融业GDP总量达到 6910亿元人民币（同比增长4.4%），占GDP增长的7.68%（Xu &Xuan，2021）。金融行业的高利润产生“虹吸效应”，吸引追求短期利润的非金融企业进行金融资产投资。从概念看，企业金融化指金融部门在经济运行中的地位不断提升，非金融企业与金融部门之间的相互依赖性加深，以及利润资本积累来自于金融渠道的比重不断提高（Krippner，2005；张成思和张步昙，2015）。已有研究表明，企业过度金融化对其长期绩效以及实体经济发展都是不利的（文春晖等，2018；彭俞超等，2018）。因此，探讨企业金融化的成因以及应对策略对经济高质量发展有着重要意义。

目前有关企业金融化深层原因的研究，大部分集中在从外部环境和企业内部特征等角度探讨。从正式制度角度说，杜勇等（2020）利用融资融券作为准自然实验，发现融资显著促进了企业金融化，而融券有着相反的作用；刘贯春等（2020）认为，经济政策不确定性促进了企业金融化；黄新飞等（2022）认为，贸易政策不确定性对企业金融化的影响呈倒U型。基于企业内部特色视角，杜勇等（2019）发现，CEO具有金融背景促进了企业金融化；Jiang et al.（2022）发现，拥有多个大股东的公司比只有一个大股东的公司金融化程度低；顾雷雷等（2020）发现，企业通过承担社会责任缓解融资约束进而促进了企业金融化。但是，现有文献尚未揭示非正式制度如社会信用对企业金融化的直接影响，而社会信用作为非正式制度的核心（Cao et al.， 2016；曹雨阳等，2022），其对企业金融化的影响和机制有待深入探索。

信用是社会成员合作的基础（Gambetta，1988；Coleman，1994；Li et al.， 2017）。理论上，良好的社会信用环境，对企业领导者的行为有着良好引导作用 （Cao et al.，2016）。如果企业领导者恪守诚信，将会形成信用良好的企业文化，也会引导利益相关者更加信赖这类企业（Lins et al.，2017）。根据社会交换理论和资源依赖理论，企业将会得到利益相关者和银行等主体更多的支持，从而获得更多的资源和资金。然而，企业资金的投向是不确定的：一方面，出于“投资替代”效应，企业面临当前严峻的经济形势，会将获得的资金投入到金融资产的购买来对冲实体经济的亏损；另一方面，出于“蓄水池”效应，企业购买金融资产是为了便捷的流动性，当缓解了资金流动性问题，将减少金融资产的持有（顾雷雷等，2020）。因此，理论上，社会信用是加剧还是抑制企业金融化仍然有待商榷，需要通过实证研究来建立因果关系。

为解决该实证问题，借鉴曹雨阳等（2022）的研究，本文将信用体系建设试点作为准自然实验，建立双重差分模型（DID）来确立社会信用和企业金融化的因果关系。实证结果发现，社会信用体系建设显著促进了企业金融化。这表明良好的信用环境促进了企业金融化投资，该基准结果在一系列稳健检验之后依然成立。机制检验发现，社会信用体系建设通过缓解融资约束加剧企业金融化，这说明企业金融化的“投资替代”效应占主导地位。异质性分析表明，在非国有企业、制造业企业及制度环境较好地区的企业中，社会信用对企业金融化的促进作用更为显著。进一步分析发现，虽然理论上企业金融化会带来经营风险，然而，位于社会信用体系建设试点地区的企业，金融化有效降低了经营风险，并没有损害实体经济发展。

本文贡献主要体现在以下三点：第一，丰富了社会信用的经济后果相关文献。目前大部分有关信任的研究主要集中在企业内部治理视角和外部融资角度。例如，信任减轻了审计师对客户道德风险的担忧（Chen et al.，2018），改善了财务报表质量 （Garrett et al.，2014），促进了企业承担社会责任（曹雨阳等，2022），降低了股价崩盘风险（Cao et al.，2016；Li et al.，2017），减少了债务融资成本（Meng &Yin，2019）等。但是并未有文献关注到信用对企业金融化的影响，本文利用社会信用体系建设这一准自然实验，建立了社会信用影响企业金融化的因果关系，是对社会信用研究领域已有文献的有益补充。第二，丰富了企业金融化的影响因素相关文献。已有研究大多从外部环境或者企业内部角度探讨企业金融化的影响因素，外部环境如融资融券，经济政策不确定性和贸易政策不确定性，内部特征如CEO是否具有金融背景和企业社会责任等 （杜勇等，2020；刘贯春等，2020；黄新飞等，2022；杜勇等，2019；顾雷雷等，2020）。鲜有文献从非正式制度如社会信用考察其对企业金融化的影响，本文补充了非正式制度影响企业金融化的相关文献。第三，本文研究结论具有明确的政策含义。已有研究认为社会信用对宏观经济增长和微观企业发展具有促进作用。本文实证研究发现社会信用有利于缓解企业融资约束进而促进企业金融化，这说明企业金融化的“投资替代”效应占主导地位，也即企业会将资金投入到金融资产的购买来对冲实体经济的亏损（顾雷雷等，2020）。并没有证据表明这种金融化会带来经营风险，相反，本文发现位于社会信用体系建设试点地区的企业，金融化有效降低了经营风险。这说明社会信用充当了金融化和经营风险之间的润滑剂，会对冲实体经济发展过程中的风险，为社会信用体系建设的积极效果提供了事实依据。在经济下行压力逐步加大的现实背景下，社会信用体系建设的积极作用凸显，因此本文建议政府应扩大信用城市试点政策覆盖范围，同时，也要防范企业过度金融化所带来的风险问题。

二、 制度背景和理论分析

（一） 制度背景

信用是市场经济的基石。党中央对于信用建设格外重视，国务院也相继出台各种制度文件指导社会信用体系建设。从社会信用体系建设历程看，1999年10月，中国立项了第一个信用研究课题“建立国家信用管理体系课题”。2003年3月，国务院提出要用5 年左右的时间初步建立起与经济发展相适应的社会信用体系基本框架和运行机制。2011年10月，党的十七届六中全会提出要把诚信建设摆在突出位置。2014年 6月，正式出台的《国务院关于印发社会信用体系建设规划纲要（2014—2020年）的通知》（以下简称通知），为社会信用体系建设提供了总体框架和运行思路。此外， 《通知》中强调了完善以奖惩制度为重点的社会信用体系运行机制，为信用体系健康运行提供了根本制度性保障。随后，国务院出台了相配套的政策，于2015年和2016 年遴选了42个城市作为社会信用体系建设的政策试点城市。由此可见社会信用体系建设在建设“信用中国”方面将发挥重要作用，这也为本文研究所要回答的问题提供了准自然实验场景。

企业作为重要的微观主体，社会信用体系建设对企业产生的影响主要体现在两个方面：提高企业的守信激励和失信成本。在守信激励方面，例如，苏州市政府建立 “信用苏州”网站，在网站上公布守信企业名单（红名单）；同时，苏州的“桂花分”信用产品也应运而生，为守信企业提供更方便快捷的融资渠道。此外，苏州市开展“政税银”多部门合作的纳税信用联动奖惩体系，开创信用换取融资的新思路，累计使1066户纳税人享受信用贷款20亿元。而在失信成本方面，温州市公布违法失信企业“黑名单”，降低“黑名单”企业纳税信用评级，且在贷款融资、注册登记以及市场准入等九大方面进行严厉惩罚。总体上，社会信用体系建设对信用良好企业的激励和失信企业的惩戒，为营造良好的社会信用环境做出了较大贡献。因此，本文将社会信用体系建设视为一次良好的信用冲击事件。

（二） 社会信用体系建设影响企业金融化的理论分析

信用是指一方对另一方执行某些行为可能性的主观评估（Gambetta，1998），也是社会成员合作的基础（Coleman，1994；Li et al.，2017）。资源依赖理论和社会交换理论认为，社会成员之间需要相互交换对方所需要的核心资源来实现各自的最大化效用，这促进了资源有效配置，解决了资源相对匮乏的问题（顾雷雷等， 2020）。因此，社会信用体系建设促进了企业和外部组织、成员的合作，有利于企业获取所需要的资源，特别是资金，进而缓解企业融资约束。

社会信用体系建设缓解融约束难题主要体现在两个方面：企业内部治理和企业外部政策扶持。首先，从公司内部治理的角度说，一方面，信用作为非正式制度的核心，对公司领导者行为会产生积极的影响（Cao et al.，2016）；在社会信用水平较高的地区，能够形成一种“规范约束”（孟怡珺和夏鋆添，2022），这减少了管理者机会主义的倾向。例如，位于信用体系建设试点城市的企业管理者将被良好信用环境影响，将减少坏消息的囤积，及时揭露财务信息（Cao et al.，2016；Li et al.， 2017），这降低了企业和外部投资者以及银行之间的信息不对称性，使得企业会从投资者和银行等金融机构获得更多资金（顾雷雷等，2020）。另一方面，信用良好企业的代理问题相对较小，这类企业更勇于承担社会责任（曹雨阳等，2022），银行等机构也更加青睐承担社会责任的公司，这也有利于企业获得更多的资金支持（顾雷雷等，2020）。

其次，从外部政府扶持的角度说，信用体系建设为企业提供了直接的资金支持。例如，温州建立了以信用为核心的市场监管体系，优先向守信企业提供资金支持。该市已向1443家具有良好税收评级的企业发放了总计31.45亿元的贷款。此外，江苏省信易贷平台的推进也为企业融资带来了利好消息。在2018年到2021年这3年间，信用贷款、抵质押（担保）贷款平均审批时间分别由7.66、10.13个工作日缩短至6.55、 7.11个工作日。企业累计发布融资需求36.34万笔，获得融资支持29.43万笔，撮合成功率80.98%，这表明政府对于信誉良好的企业会进行有效奖励，提供更多的资金支持。综上，公司内部治理和外部政策扶持角度皆表明社会信用体系建设有效缓解了企业融资约束难题。

然而，当下实体经济面临增速下滑的严峻趋势，企业获得资金的投向是不明确的。一方面，企业配置金融资产是为了作为实体经济的“缓冲垫”。例如，当制造业普遍下滑时，金融资产的爆炸性增长可以为实体经济提供缓冲（Xu &Xuan， 2021）。因此，金融资产成为企业在经营过程中获得和流通短期资金的有效工具。此外，大公司还利用金融衍生投资节省税收，从而在短期内解决财务困境问题，在长期内提升企业价值（Xu &Xuan，2021）。因此，如果是出于“蓄水池”效应，即企业金融化是实体经济的“缓冲垫”，那么，当信用体系建设缓解了融资约束问题后，企业将会减少金融资产的占比。另一方面，由于金融资产回报率高等特点，在面临经济下行压力时，管理者为了业绩要求以及追逐企业短期利润，会大量投资金融资产以换取收益。例如，张成思和张步昙（2016）发现，2010年到2015年，企业的投资收益率一般高于营业利润率。在该动机下，企业会追求金融资产投资的高收益。因此，如果出于“投资替代”效应目的，即企业金融化是为了获取短期利润和业绩，满足股东和投资者的要求。那么，当信用体系建设缓解了融资约束问题后，企业将会增加金融资产的占比，从而获得超额利润。因此，本文提出如下竞争性假说：

假说1a：出于“蓄水池”目的，社会信用体系建设抑制了企业金融化。

假说1b：出于“投资替代”目的，社会信用体系建设促进了企业金融化。

三、 研究设计

（一） 数据来源

本文采用我国2012～2019年 A 股上市企业为初始研究样本，将社会信用体系建设试点地级及以上城市的样本数据和上市企业财务数据进行匹配并按照以下步骤进行筛选：剔除金融行业上市公司样本；剔除 ST 类和 PT 类的特殊公司样本；剔除数据缺失的样本。通过 Stata软件处理样本数据，为消除极端值的影响，对模型中所设计的连续变量进行了双侧 1%的缩尾处理，最终得到3453家企业20，742个观测值。所采用的上市企业财务数据来源于国泰安数据库（CSMAR）。

（二） 变量定义

1 . 企业金融化（FINRATIO）。

企业金融化是指金融部门在经济运行中的地位不断提升，非金融企业与金融部门之间的相互依赖性加深，以及利润资本积累来自于金融渠道的比重不断提高（Krippner，2005；张成思和张步昙，2015）。借鉴杜勇等（2019）的定义，本文利用企业总资产中金融资产的比例衡量企业金融化。其中，将交易性金融资产、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额、投资性房地产净额均纳入金融资产的范畴。但是对金融资产的测量有两点区别于会计准则中的规定，一是企业持有货币往往出于维持经营目的，并没有为企业创造资本价值，因此，剔除金融资产中的货币资金。二是经济学中把住房投资包含在消费内，但是由于目前住房“炒而不住”的状况，本文将其纳入金融资产范围。

2 . 社会信用体系建设试点（Trust）。

已有研究对社会信用的衡量较少，而多集中于对信任的测量上。在对信任的研究中，最具代表性的文献来自张维迎和柯荣住 （2002），他们使用2000年的中国企业调查系统在全国范围内进行问卷调查，最终计算出31个省份的信任指数，并被大量研究所采用（Cao et al.，2016；Li et al.， 2017）。本文为更好地做出因果推断，参考曹雨阳等（2022）的做法，若企业所在注册城市入选了社会信用体系建设试点范围，则该年份及以后年份Trust取值为1，否则为 0。

3 . 控制变量。

参考现有文献（杜勇等，2019；何瑛等，2019），本文设置了如下控制变量：企业规模（Size），采用总资产的自然对数衡量；长期偿债能力 （Lev），采用总负债除以总资产衡量；企业资产收益率（ROA），采用净利润除以总资产衡量；企业现金流（Cashflow），采用经营活动产生的现金流净额除以总资产衡量；企业年龄（Firmage），即企业成立至今的年数；管理层持股比例（Mshare），采用管理层持股数量除以总股本衡量；董事人数（Board），采用董事会人数的自然对数衡量；独立董事占比（Indep），采用独立董事除以董事人数衡量。

（三） 模型构建

本文借鉴曹雨阳等（2022）的研究，选择信用体系建设试点作为外生事件，建立如下多时点DID模型研究社会信用和企业金融化的关系：

式（1）中，被解释变量FINRATIO _i，t为公司i在第t年的企业金融化。核心解释变量是社会信用体系建设试点（Trust_i，t），若企业所在注册地入选了社会信用体系建设试点范围，则该年份及以后年份取值为1，否则为0。Controls_i，t-1是表示企业特征控制变量。此外，为缓解模型中可能存在的遗漏变量问题，本文进一步控制了公司固定效应 （u_i）和年份固定效应（θ_t）。没有特殊说明的情况下，所有回归均汇报企业层面聚类稳健性标准误对应的t统计值，ε_it表示随机扰动项。

为了验证信用体系建设试点对企业金融化的传导机制，本文借鉴曹雨阳等 （2022）的做法，将中介效应的检验分为三个步骤，分别为式（2）和（3）：

其中，SA_i，t为本文选取的中介变量，式（2）是为了检验关键解释变量是否会对中介变量产生作用，式（3）是为了验证关键解释变量和中介变量是否都会对自变量产生影响。如果β₁和δ₂皆显著，说明机制成立，如果δ₁显著代表中介效应部分存在，反之中介效应完全存在，如果二者有一个显著，则需要进行Sobel检验。

模型（1）的可靠性取决于是否满足DID模型的平行趋势假设，即要求实验组企业和对照组企业在社会信用体系建设试点之前变化趋势保持一致。因此，构建如下的动态DID模型检验平行趋势假设：

式（4）中，${\text{Before}}_{i，t}^{-k}$（k=1，2，3）是虚拟变量，如果观察值是处理组企业在社会信用体系建设试点年份之前的k年，则取值为1，否则为0。${\text{Current}}_{i，t}^0$是一个虚拟量，如果是处理组企业在社会信用体系建设试点当年，该值等于1，否则为零。${\text{After}}_{i，t}^k$（k=1，2，3，4）是虚拟变量，如果观察值是处理组企业在社会信用体系建设试点年份之后的k年，则取值为 1，否则为 0。其余所有变量与式（1）定义一样。

（四） 描述性统计

主要变量的描述性统计结果见表1。FINRATIO的均值为0.036，表明平均而言，我国上市公司的金融化资产占总资产比例为3.6%，其最小值为0，最大值达0.498，这表示各企业间的金融化程度差异较大，与前期文献的统计结果类似（杜勇等， 2019）。Trust 的均值为 0.303，说明样本中有30%左右的企业受到了社会信用体系建设的冲击，也表明处理组和对照组包含的企业数量相差不大，适合DID模型分析。其他控制变量的描述性统计结果也与前期文献的统计结果较为一致（彭俞超等， 2018）。总体上，数据的描述性统计数值较为合理。

四、 实证结果分析

（一） 基准回归结果

表2汇报了社会信用体系建设试点影响企业金融化的基准回归结果。列（1）显示单变量回归结果，列（2）加入了部分财务相关控制变量，列（3）则在此基础上加入了公司治理相关控制变量。这三列结果均一致显示，社会信用体系建设试点政策显著加剧了企业金融化，即在社会信用建设试点城市内的企业，其金融化程度更高。如第 （3）列所示，Trust 的系数为 0.006且通过了1%的显著水平，从经济意义而言，表明社会信用体系建设使得当地企业金融化投资大幅提高0.6%，核心假说1b得到验证。此外，规模越大、资产负债率越高、现金流越多、独立董事比例越高的企业，企业金融化程度越低；而企业上市年龄越久，企业金融化程度越高。总体上，社会信用体系建设显著促进了企业金融化程度。

注：括号内数值为t值，***、**和*分别表示回归结果在 1%、5%和 10%置信水平下通过显著性检验。后表同。

（二） 稳健性检验

1 . 平行趋势检验。

为了验证本文主要发现的可靠性，本文对实验组和对照组政策实施之前的趋势进行检验。理论上，如果企业金融化没有受到其他未观测到特征的影响，那么所在城市经历社会信用体系建设的企业金融化应该不会在时间上表现出差异。表3中Panel A的第（1）列为动态回归结果，结果表明，Before^-3、Before^-2、Before^-1 的系数均不显著，意味着在社会信用体系建设之前，实验组和对照组企业并无显著差异。在社会信用体系建设之后，Current、After⁺¹、After⁺²、After⁺³、After⁺⁴的系数显著为正，实验组和对照组企业存在显著差异。总体上，相关结果通过了DID模型的平行趋势检验。

另外，本文在90%的置信区间内生成回归系数如图1，受影响企业与未受影响企业之间金融化的时间趋势没有显著差异。此外，在社会信用体系建设试点后，受影响企业的金融化显著提升，这与基准结论相一致。

2 . 安慰剂检验。

在平行趋势检验之外，本文参考曹雨阳等 （2022）的做法，进行安慰剂检验。具体而言，使用虚假的社会信用体系建设试点年份，观察试点城市是否依然提高企业金融化。通过计算机随机生成信用体系建设试点年份，生成新的 Trust_new，并将上述随机过程重复1000次。随机处理后，如果系数不显著，则表明企业金融化的提升是由社会信用体系建设试点引起的，而不是其他因素，反之，结论不稳健。图2可以发现 Trust_new系数集中分布在0的附近，这说明安慰剂检验成立。

3 . 其他稳健性检验。

第一，更换被解释变量测度方式。首先，参考董小红和孙文祥 （2021），将金融资产涉及类别设置为长期股权投资净额、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以及投资性房地产净额；其次，参考吴一丁等（2021），进一步在金融资产类别中纳入长期股权、发放贷款及垫款净额和买入返售资产，即金融资产种类变为长期股权投资净额、交易性金融资产、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额、投资性房地产净额以及买入返售金融资产净额。第二，样本区间敏感性测试，参考石大千等（2018），首先，只保留政策前后两年的样本进行回归；其次，只保留政策前后一年的样本进行回归，这一做法更能干净地排除样本周期长带来的其他政策干扰，因此相关结果可能更能反映因果关系。第三，增加控制变量。参考顾雷雷等（2020）进一步增加模型中的控制变量，分别为股权集中度（Top1），以第一大股东持股比例衡量；股权制衡度（Balance），以第二大股东至第十大股东持股比例之和衡量；机构投资者持股比例（INST），以机构投资者持股数量/总股数衡量；上市年龄 （ListAge）、是否四大审计师事务所（Big4）以及两职合一（Dual），如果兼任董事长和CEO则为1，否则为0。第四，替换固定效应。首先，控制行业固定效应、时间固定效应和城市固定效应；其次，控制行业与时间交叉固定效应和企业固定效应。第五，城市聚类。考虑到社会信用体系建设是城市层面的试点政策，进一步汇报基于城市层面的聚类稳健性标注误对应的t统计值。第六，Tobit模型回归。进一步采用Tobit 计量方法重新对模型进行估计。以上各种稳健性检验结果（具体见表3中Panel A和 Panel B），均一致表明基准结果比较稳健，即社会信用体系建设确实显著促进了企业金融化程度。

五、 进一步分析

（一） 机制分析

由上述理论分析可知，社会信用体系建设从公司内部治理和外部政策扶持角度皆可以缓解企业融资约束。但是面临经济增速下行压力，实体经济发展不景气的情况，企业往往会将资金投入到金融资产配置来换取投资收益最大化并且对冲实体经济的风险。因此，本文核心机制是信用体系建设通过缓解企业融资约束从而促进企业金融化。

为了证明机制检验结果，本文借鉴余明桂等 （2019）的研究，采用 SA 指数代表企业融资约束，计算公式为： SA=-0.737×Size+0.043×Size²-0.04×Age，并且将SA取绝对值。SA指数数值越大表明企业面临的融资约束越大。表4列（2）汇报了信用体系建设对企业融资约束的影响，系数为-0.006 并且通过了5%的显著水平，说明信用体系建设显著缓解了企业融资约束。列（3）汇报了信用体系建设通过融资约束渠道进而影响企业金融化的机制结果。结果显示，Trust系数 0.006且在1%的水平下显著而SA系数不显著，按照中介效应模型检验步骤，此时需要进行Sobel检验，该检验显示Z值的绝对值为9.271大于5%显著水平下的阈值 0.97，证明中介效应存在。因此可以证实本文核心机制：信用体系建设通过缓解融资约束从而促进了企业金融化成立。^①

注：Sobel 检验报告的是中介效应检验的Z值。

（二） 异质性分析

1 . 基于产权性质的异质性分析。

中国的国有企业和非国有企业特色鲜明，国有企业是服务国家、社会以及人民的企业，并非单一的追求利润，而非国有企业往往以追求利润最大化、股东价值最大化为目标，两者的目标不同。相比较非国有企业，国有企业的领导者一般是行政官员，其行为往往要遵守诚信要求。因此，信用体系建设可能对非国有企业的社会规范作用更加明显（曹雨阳等，2022）。此外，在面对经济增速下行压力，国有企业因其特殊性质，其与银行以及政府的紧密联系，往往会帮助其摆脱资金困扰（杜勇等，2019）。因此，相对而言，信用体系建设更有利于非国有企业缓解资金约束，并且非国有企业追求企业价值、股东价值最大化，往往会选择短期收益更高的金融资产投资。因此，本文预期信用体系建设对非国有企业金融化的促进作用更加明显。表5的列（1）和（3）分别展示了信用体系建设对于国有企业以及非国有企业的影响，列（2）和（4）分别表示加入了公司治理控制变量的结果。结果显示，信用体系建设对非国有企业金融化影响更加显著，与理论预期一致。

2 . 基于行业的异质性分析。

相比较非制造业而言，作为实体经济主体的制造业，在面临下行经济压力时，经济利润会不断下降，同时伴随着逐年上升的人工成本，制造业面临着较大经济压力。因此，社会信用体系建设试点会为制造业注入流动资金，出于“投资替代”效应，制造业会进行金融化投资，以对抗经济亏损带来的风险。因此，相比较非制造业，本文预期社会信用体系建设对制造业金融化的影响更加显著。表6的列（1）和（2）表明社会信用体系建设试点对制造业金融化的影响，列（3） 和（4）表明社会信用体系建设试点对非制造业金融化的影响。结果表明，相比较非制造业，社会信用体系建设对制造业金融化的促进作用更加明显，与理论预期一致。

3 . 基于制度环境的异质性分析。

^①考虑到企业金融化进程往往会受到地区制度环境的影响（杜勇等，2019），本文进行了制度环境的异质性检验。参考杜勇等 （2019）以及樊纲等（2021），本文利用市场化指数衡量制度环境，市场化程度是政府与市场的关系、产品和要素市场的发展、非国有经济的发展、市场中介和法律制度发育等情况的综合体现。市场化指数高于中位数，则认为制度环境较好，否则较差。当地方制度环境较好时，地方政府或者监督机构对企业依靠金融投资缓解实体经济下行压力的宽容度较高，干预程度较低。因此，在制度环境较好的地区，信用体系建设更易使企业获得充足资金，并对企业金融化的促进作用更加显著。表7汇报了基于地区制度环境的异质性检验结果。结果显示，在列（1）和（2）中，社会信用的系数为0.008且通过了1%的显著性水平，说明社会信用体系建设对制度环境较好地区的企业金融化促进作用更加明显，与理论预期一致。

（三） 经济后果分析

党中央多次强调需要以服务实体经济高质量发展为导向，深化金融供给侧结构性改革，全面提升金融服务实体经济的能力。考虑到企业金融化的现象在中国普遍存在，但是对其造成的经济后果却没有统一答案，在此背景下，社会信用体系建设虽然促进了企业金融化，但其是否加大了企业经营风险尚未可知，因此，结合本文的研究主题，在社会信用体系建设的城市，企业金融化对经营风险的影响有待进一步商讨。一般来说，守信企业更易受银行等金融机构青睐，更易解决融资约束问题，这会缓解因金融投资占用资金导致经营风险加大的困境。因此，本文预期，在社会信用体系建设试点城市，企业金融化并未加剧经营风险。参考杜勇等（2019），本文采用业绩波动衡量企业的经营风险：

式（5）中，ADJROA_it代表i企业第t期经行业平均值调整的资产收益率（ROA），本文以5年作为一个观测时段， Risk越大则说明企业的业绩波动性也越大，即经营风险也越大。表8的列（1）用于检验社会信用体系建设试点城市金融化对企业风险的影响。列（2）是用于检验未进行社会信用体系建设的城市金融化对企业风险的影响。结果表明，位于社会信用体系建设试点城市的企业，其金融化显著降低了企业的经营风险，表明社会信用体系建设虽然促进了企业金融化，但并没有证据表明金融化促进经营风险。

六、 结论与政策启示

本文基于社会信用体系建设的政策背景，采用2012～2019年中国地级及以上城市的A股上市公司数据，研究了社会信用体系建设与企业金融化的因果关系，并探讨了其中的潜在影响机制和异质性分析。研究结果表明，社会信用体系建设对企业金融化具有显著的正向影响，这一结论在进行平行趋势检验、安慰剂检验、更换被解释变量等大量稳健性检验后仍然成立。进一步潜在机制检验表明，社会信用体系建设有利于缓解企业融资约束进而加剧企业金融化。异质性分析发现，在非国有企业、制造业企业以及制度环境较好地区的企业中，社会信用体系建设对企业金融化的促进作用更为显著。经济后果分析发现，位于社会信用体系建设试点地区的企业，金融化有效降低了经营风险。总体上，本文研究丰富了社会信用影响企业金融化的相关文献，也为政府以及企业重新审视社会信用体系建设的政策效应提供了新的视角。

基于研究结论，本文具有以下政策启示：第一，社会信用体系建设促进企业金融化是出于“投资替代”效用，表明企业会将资金投入到金融资产的购买来对冲实体经济的亏损。虽然长久来看“投资替代”效应可能会挤占实体经济的发展，并导致经济“脱实向虚”。然而，本文经济后果分析发现在信用体系建设试点城市，企业金融化降低了经营风险，这说明社会信用充当了金融化和经营风险之间的润滑剂，会对冲实体经济发展过程中的风险，这为社会信用体系建设的积极效果提供了事实依据。因此，本文认为，在经济下行压力逐步加大的现实背景下，社会信用体系建设的积极作用凸显，政府应扩大信用城市试点政策覆盖范围；同时，也要防范企业过度金融化所带来的风险问题，既要让融资问题得以解决，又要长期推动实体经济发展。第二，从机制检验结果看，社会信用体系建设可以有效缓解企业融资约束问题，这表明，若企业在实体经济投资和金融资产配置上进行合理分配，可以兼顾促进实体经济发展和实现企业利润的双重目标。第三，本文发现对于非国有企业、制造业企业以及地区制度环境较好地区的企业，社会信用体系建设对企业金融化的促进作用更加明显，这就需要政府在推进社会信用体系建设的同时，要因地施策并考虑到企业所在行业的差异，以更好对接社会信用体系建设产生的积极作用。

* 感谢中南财经政法大学金融学院王帅和陈栋在论文行文过程中给予的帮助，感谢匿名审稿人提出的宝贵意见，文责自负。

① 本文也采用了常用的KZ指数来衡量融资约束，实证结果与理论预期一致。囿于篇幅，结果留存被索。

① 本文也进行了基于要素市场发育程度的异质性分析，结果表明社会信用体系建设对要素市场发育程度较好地区的企业金融化促进作用更加明显，与理论预期一致。囿于篇幅，结果留存被索。

参考文献