我国上市公司金融资产配置与股价崩盘风险关系研究

我国上市公司金融资产配置与股价崩盘风险关系研究
卢闯牛煜皓潘柳芸刘炳茹
摘要：本文以2009-2016年我国A股上市公司为研究对象，实证检验了公司的金融资产配置对股价崩盘风险的影响。

研究发现，公司适度配置金融资产可以显著降低股价崩盘风险，支持了金融资产配置的“价值假说”。

进一步分析发现，金融资产配置对股价崩盘风险的抑制作用只存在于经营业绩好和盈余波动性弱的公司中。

上述结论在多项稳健性测试中保持稳健。

本文的研究不仅丰富了股价崩盘风险动因的研究成果，也有助于理论界和实务界更加全面认识金融资产配置的经济后果，为维护资本市场稳定、促进金融服务实体经济提供一定政策启示。

关键词：股价崩盘风险；金融资产配置；工具假说；价值假说
DOI：10.3773/j.issn.1006-4885.2019.03.001
中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：1002-9753（2019）03-0001-22
1弓I言
党的十九大报告中提出，要深化金融体制改革，增强金融服务实体经济能力，强化监管，提高防范化解金融风险能力。

资本市场作为我国经济系统中的核心组成部分，如何有效防范资本市场中存在的风险对于防控金融风险具有重要意义。

资本市场与实体经济间的互动关系一直是学术界研究的重要课题，尤其是实体经济过热是否会导致资本市场出现"泡沫”，进而引发“泡沫”破裂后带来的股价崩盘，更
基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金；中央财经大学科研创新团队支持计划
作者简介：卢闯（1980-）,江苏沐阳人，中央财经大学会计学院教授，研究方向：财务管理、管理会计。

牛煜皓（1995-）,河南洛阳人，中央财经大学会计学院研究生，研究方向：公司金融。

潘柳芸（1990-）,广西梧州人，中央财经大学会计学院博士生，研究方向：公司金融。

刘炳茹（1987-）,河北石家庄人，河北大学经济学院/河北中医学院财务处会计师，研究方向：
应用经济学/财务管理。

是当前经济下行压力较大背景下，市场关注的一个焦点问题（王化成等，2015⑴）o 股价崩盘严重损害了股东利益，动摇投资者对资本市场的信心，危害资本市场的稳定发展，甚至造成资源错配，从而危及实体经济的健康发展（宋献中等，2017⑵）。

股价崩盘的案例在我国资本市场上并非罕见：獐子岛（002069）的存货异常导致股价暴跌30%；坚瑞沃能（300116）债务逾期曝光之后连续一周跌停;全通教育（300359）由于并购失败，股价一路从467.57跌落至10.15o因此，探究抑制股价崩盘的相关因素，具有极其重要的现实意义。

在理论上，这一无法被传统有效市场理论解释的“金融异象”（赵静等，2018[3]）,也得到了学术界的广泛关注。

—般认为，股价崩盘源于公司内部人长期隐瞒坏消息，当这些坏消息无法被继续隐瞒时会集中释放，对股价造成巨大冲击，引发股价大幅下跌。

目前关于股价崩盘风险影响因素的研究，一些学者从信息质量的角度进行分析，例如信息透明度（Kim 和Zhang,2014："）、避税（Kim等，2011⑸）、社会责任信息披露（权小锋等, 2015®）、会计稳健性（Kim和Zhang,2016a⑺）等,另一些学者从管理层异质性角度入手，如管理层过度自信（Kim等，2016b®）、宗教信仰（Callen和Fang,2012[9]）、高管性别（李小荣和刘行，2012[10]）等。

然而，鲜有文献关注企业投资行为对崩盘风险的影响，仅江轩宇和许年行（2015）「山从过度投资的角度进行了考察，而对我国近年来出现的“金融化”的作用缺乏探讨。

经济金融化是20世纪80年代以来发达国家经济发展的一个明显趋势，也是学界研究的热点之一。

自第二次世界大战之后，发达国家经济金融化现象突出表现在金融及其相关领域利润总额占全部行业利润总额比例的快速增长（Krippner, 200521）。

2008年美国次贷危机发生以后，由金融化导致的虚拟经济过度发展很快被归咎为危机发生的重要根源之一（Stockhammer和Grafl,20101131）,并引发了各阶层的广泛讨论。

自加入WTO以来，中国的经济就与世界经济发展密切相连，在世界经济金融化的大潮中，中国宏观经济开始出现金融化（易纲和宋旺，2008[14]）o 金融行业获得的利润对于其他行业具有明显优势，泛金融部门（金融、保险与房地产，FIRE）对GDP的贡献逐渐增加，2015年金融业增加值占GDP的比重已达到&4%,超过同期美国等金融深化程度较高的发达经济体。

与之形成鲜明对比的实体经济部n,在劳动力成本提升、核心技术水平落后、外部需求不足的背景下，实体经济面临收益率下降的困境。

在资本逐利驱使下，大量产业资本开始不断涌入利润丰厚的金融与房地产行业，其中在资产负债表中配置金融资产成为一种非常重要的形式，致使实体企业越来越偏离其主营业务，逐渐形成了制造业趋于空心化的现象，这种现象也被称之为“实体企业金融化”（王红建等，2017[15]）。

那么，在当前背景下，大量的金融资源脱离实体经济部门逆向流入金融、房地产等虚拟化程度较高领域的现象是否会对资本市场造成影响？特别的，是否会影响股价崩盘风险？如果会，又是通过何种机制产生影响？对于这些问题的回答不仅有助于深刻认识实体企业金融化的经济后果，而且也可以为政府"防范金融风险”、"深化金融体制改革”的一系列经济政策提供理论依据，因此，这是一个亟待解决的重要的现实问题。

理论层面而言，实体企业配置金融资产对股价崩盘风险的影响可能存在正面和负面两种影响。

一方面，企业运用闲置资金进行短期金融投资可以盘活资金，增强资产流动性，在一定程度上能够应对企业未来可能发生的流动性危机和经营风险，进而抑制股价崩盘风险，文章将这一假说称为“价值假说”；另一方面，实体企业如果将本应用于实业投资的资金用来配置金融资产以获取短期利润，管理层短视行为和投机心理将增强，更倾向于对坏消息进行隐藏，管理层捂盘行为的可能性提高,将加剧股价崩盘的可能性，文章将这一假说称为“工具假说”。

因此，实体企业配置金融资产对股价崩盘风险的影响的方向并不确定，二者的关系是一个实证问题。

利用2009年至2016年沪深两市A股非金融上市公司的财务数据，文章实证检验了实体企业金融化对股价崩盘风险的影响。

为了克服可能的内生性，文章进行了包括工具变量法在内的一系列稳健性检验，同时结合企业异质性，对可能的影响机制进行分析。

文章的贡献主要体现在以下几个方面：
第一，企业通过配置金融资产以分享金融业和房地产行业的超额利润逐渐成为实体企业发展的重要特征，其经济后果已经引起理论界和实务界的共同关注。

现有对实体企业金融化经济后果的研究，大都集中在对企业投资行为的挤出（谢家智等, 2014；王红建等，2016；杜勇等，2017）[l6b[18],但忽视了对资本市场风险的影响。

与上述文献不同，文章将实体企业金融化与崩盘风险这一资本市场的极端经济后果相联系，丰富了金融化经济后果方面的文献，扩宽了金融化的研究范畴。

这有助于全面认识企业配置金融资产的经济后果，为我国正在进行的金融改革及国家战略转型提供经验证据和政策指引。

第二，自党的十九大倡导深化金融体制改革以来，如何防范金融风险已经引起了实务界和理论界的共同关注。

资本市场作为现代金融的核心，推动着中国经济的快速发展，其风险的防范与治理更是对保护投资者利益、建设现代金融体系具有重要意义。

已有文献更多基于公司治理机制（王化成等，2014；叶康涛等，2015）[19]⑵]和会计信息质量（Hutton等,2009；Kim等, 2018）⑵][22）,探讨了防范资本市场股价暴跌的治理因素，而关于实体企业金融化在资本市场中的治理角色却很少被涉及。

文章以企业配置金融资产这一独特视角，
研究这一公司财务行为对资本市场风险的影响，从而突破了以往的研究视角，丰富了防范资本市场风险的理论与途径，有助于理解新常态下产融结合对保护中小股东利益、优化资源配置、推动经济平稳发展的重要作用。

第三，股价崩盘作为侵害中小投资者利益的现象时有发生。

本文的研究表明对于经营业绩好、盈余波动性弱的上市公司，适度配置金融资产可以应对可能发生的流动性危机与潜在的经营风险，有助于防范未来的股价崩盘风险。

研究结论为从微观层面控制金融风险提供了路径,这对维护资本市场的稳定具有重要作用。

同时，本文的研究结论也表明，特定企业的金融资产配置行为并非"脱实向虚”，监管机构应全面认识金融资产配置的经济后果，注重和引导金融如何服务实体经济发展。

2文献综述与研究假设
2.1文献回顾
股价崩盘风险的动因一直以来是学术界、监管者和投资者关注的重点。

根据已有文献，股价崩盘风险源自公司自身的经营风险以及信息披露风险（Jin和Myers, 2006[23]）o公司自身的经营风险越高，股价波动幅度越大，公司经营业绩恶化所引发的不利经营风险会加剧股价左偏的风险。

信息披露风险则源自释放信息的公司管理层与接受信息的投资者之间的信息不对称。

管理层出于期权性薪酬契约和在职消费（Xu等,2014曲）的考虑,有动机利用复杂的避税手段（Kim等,2011[5]）等方式对企业的坏消息进行隐藏。

然而，企业对负面消息的容纳存在一个上限，一旦超过某个临界值，继续隐藏坏消息的成本会超过带来的收益，或者继续隐藏已经难以实现，导致坏消息瞬间释放，对股价造成巨大冲击，出现股价崩盘（Hutton等, 2009⑵]）。

同时，经营风险和信息披露风险会相互影响。

经营业绩的恶化诱发管理层隐藏坏消息行为的发生，进而加剧信息披露风险，信息不透明容易引发代理冲突而提升公司的经营风险，最终都加剧了股价崩盘的可能性。

后续学者沿袭了这一思路，探讨了高管个人特征（李小荣和刘行，2012；Kim等，2016b）[8][10\大股东持股（王化成等，2015⑴）、内部控制信息披露（叶康涛等，2015[20]）等公司内部治理机制和媒体（罗进辉和杜兴强，2014[25]）、分析师（潘越等，2011；许年行等，2012）[26]〔27]等资本市场中介以及宗教信仰（Callen和Fang,2012®）、税收征管（江轩宇，2013[28]）、投资者保护水平（王化成等，2014191）等外部环境对股价崩盘风险的影响。

金融化是20世纪80年代以来发达国家经济发展的一个明显趋势，也是学术界研究的热点之一。

现有研究主要集中于金融化的影响因素和经济后果两方面。

关于金融化的影响因素，已有文献分别从宏观角度如固定投资与实体投资收益率的差异
（Demir,2009；”））、金融资源供给增加（张慕濒和孙亚琼,2014［30］）、金融欠发达国家的信贷约束（王永钦等，2015'3'）、经济增长放缓（韩珂等，2017⑶］）、货币流动性和资本市场变动（胡奕明等，2017⑶】）、经济政策不确定性（彭俞超等, 2018：如）与微观角度包括公司业绩（宋军和陆场，2015［35］）、市场竞争压力（王红建等，2016：”〕）等进行研究。

无论是宏观视角还是微观考量，现有文献对实体企业金融化动机的分析最终都落脚到预防性储蓄动机（或蓄水池动机）和追逐利润动机的识别与判定。

其中，预防性储蓄动机是指实体企业把过剩的资金投资至金融资产进行资金储备，以应对突发状况急需资金且外部融资较为困难，逐利动机是指实体企业通过投资金融资产以分享金融业的超额利润。

大多数文献支持企业配置金融资产是出于套利动机，仅有为数不多的文献支持企业的预防性储蓄动机。

关于金融化的经济后果，已有研究主要关注对企业投资行为和企业业绩的影响。

Orhangazi（2008）研究发现金融化会对实业投资率造成"挤出效应”；谢家智等（2014）［,6：研究认为制造业过度金融化会抑制企业研发投入；王红建等（2016）:⑴研究认为实体企业配置金融资产挤出了资本投资额度，对企业创新活动产生负面影响；张成思和张步昙（2016）⑶］构建金融化环境下企业投资决策模型，从宏观视角研究发现经济金融化降低了企业的实业投资率；王红建等（2017）研究发现实体企业金融化与企业创新投入之间呈U形关系：当金融化程度超过23%时，二者呈现正相关。

对于企业业绩的影响，现有文献具有不同观点。

王红建等（2017）⑴］研究认为实体企业金融化显著提升了下一期经营业绩；杜勇等（2017）〔叩发现企业金融化会通过抑制创新和实物资本投资对未来主业业绩产生负面影响；李建军和马思超（2017）心『研究发现中小企业配置过桥贷款对业绩并无显著影响。

梳理以上文献，目前关于股价崩盘风险的研究已经取得了较为丰富的研究成果，但主要集中在代理成本和信息不对称方面，对上市公司的投资活动如何影响股价崩盘以及影响路径尚缺乏研究。

配置金融资产作为上市公司重要投资战略，在我国上市公司中广泛存在，金额逐年上升，占比越来越高，因此，探究实体企业配置金融资产与股价崩盘风险的关系是对崩盘风险相关研究的有益补充。

2.2研究假设
基于实体企业配置金融资产的两种对立动机（套利动机与预防性储蓄动机），文章在推演其与股价崩盘风险之间的关系提出两个对立假设：工具假说与价值假说。

（1）工具假说
—方面，在转型经济的制度背景下，得益于行业垄断、利率管制以及房价的快速上涨，中国金融业与房地产业被认为是拥有超额利润的两大暴利行业（王红建等，
20173),金融投资收益率远远超出实体资本收益率。

出于获取短期超额回报的动机，管理者的视野将缩短，更倾向于通过配置金融资产分享金融业的超额回报率,忽视利于企业长远发展的实体投资(张成思等，2016,大量实体企业逐渐从多元化投资者转变为"资本套利者”。

同时，企业对于金融业投资存在“重奖轻罚”现象(徐经长和曾雪云，2010[391),即管理者获取金融投资收益率越高，其所获得的薪酬也越高，但如果金融投资出现亏损，管理者能够将损失归结为宏观经济等外部因素，避免对自身利益的损害，这种非对称性刺激了管理者的金融投机行为。

金融资产高收益与奖惩机制的不完善会改变高管目标，使得企业投资决策时更倾向于短期收益(Orhangazi,2008[36]),选择对公司内部的坏消息暂时隐藏而不是及时披露，一旦累积的负面信息超过临界值将集中释放，对股价造成巨大的负面冲击(Jin和Myers, 2006；叶康涛等，2015)⑶]⑵]。

由此可见，如果企业配置金融资产本质上体现了管理层机会主义，则企业配置金融资产与信息隐藏行为本质上都归属于管理层自利行为，两者在动因上具有一致性，因此企业配置金融资产和股价崩盘风险在结果上应该具有方向一致性。

基于上述分析，在工具假说下，文章提出如下假说：Hla：若工具假说成立，则实体企业金融化程度越高，股价崩盘风险越大。

(2)价值假说
另一方面，金融资产具有双重属性：它既是一种流动性管理工具，也是一种投资机会。

根据Keynes(1936)〔遡提出的"预防性储蓄理论”，在经营过程中，企业未来的收入、成本以及现金流都存在着较强的不确定性，为了应对未来可能的流动性不足，企业将会持有一部分现金和短期金融资产，以减少资金链断裂对生产经营活动产生的负面冲击(Opler等，1999：忙)。

相较于实业投资、研发创新等投入周期长、不确定性高、回报率有限的投资活动，金融资产具有较强的流动性、较低的调整成本、较高的回报率，企业持有金融资产可以作为规避未来不确定性的“前瞻性"决策(杜勇等，2017[,8])。

当企业出现流动性困难时，实体企业可以通过出售金融资产获取资金，减少对外部融资的依赖，提升企业的融资能力(Duchin, 20101421)，降低财务困境成本(Smith和Stulz,1985；Stulz,1996)[43][441,实现分散经营风险和降低不确定性的目的，甚至提升下一期业绩(王红建等，2017[,5]),缓解股价崩盘风险。

因此，在价值假说下，文章提出如下假说：
Hlb：若价值假说成立，则实体企业金融化程度越高，股价崩盘风险越低。

3研究设计
3.1样本选择与数据来源
文章采用2009-2016年A股上市公司为初始研究样本，因在模型中股价崩盘风
险釆用了领先一期，故实际回归区间为2009-2015年。

借鉴已有研究（王化成等，
2015[,]）,我们对初始样本进行如下筛选：（1）为了估计股价崩盘风险指标，剔除每年交易周数小于30的样本；（2）剔除金融、保险和房地产行业上市公司；（3）剔除净资产为负的样本；（4）剔除控制变量缺失的样本。

文章最终得到11368个公司-年度观测值。

此外，为了减轻异常值的影响，我们对所有连续变量在上下1%的水平上分年度进行了winsorize处理。

文中所有的数据均来自CSMAR数据库。

3.2变量定义
（1）股价崩盘风险
借鉴已有研究（Kim等，2014；宋献中等，2017；赵静等，2018）⑵-⑷，文章通过以下方法计算上市公司的股价崩盘风险，具体算法如下。

我们首先通过模型（1）剔除市场因素对个股收益率的影响。

式（1）中，5为公司i的股票在第t周的收益率，牯』为市场在第t周的加权平均收益率。

残差
表示个股收益率中不能被市场收益率波动所解释的部分。

我们将W厂In（l+£"）定义为公司的周特有收益率。

5=卩o+卩10-2+02^-1+03^+914^+1+（^5+2+%（1）衡量股价崩盘风险的指标为负收益偏态系数（negative conditional return skewness, NCSKEW），计算方法如式（2）所示，其中n为股票i在第t年中交易的周数。

NCSKEW越大，说明公司股票收益率偏态系数负的程度越高，股价崩盘风险越大。

NCSKEW=-[n（n-l）“2》WfJ/[（n-l）（n-2）》WfQ‘]（2）（2）金融化程度
借鉴杜勇等（2017）[叩，将交易性金融资产、衍生金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资、投资性房地产和长期股权投资等六个科目划分为金融资产。

需要说明的是，尽管货币也属于金融资产，但经营活动本身也会产生货币，因此，金融资产并未包括货币资金。

此外，现代房地产越来越脱离实体经济部门，具有虚拟化特征（宋军和陆场，2015[35]）,因此，文章在企业金融化的衡量过程中包括了投资性房地产净额项目。

由此，企业金融化程度（Fin）的计算公式为：Fin=（交易性金融资产+衍生金融资产+可供出售金融资产+持有至到期投资+投资性房地产+长期股权投资）/总资产。

（3）控制变量
根据以往文献，主要控制如下变量：月均超额换手率（DTurn）、周特有收益的标准差（Sigma）、信息不透明程度（DACC）、净资产报酬率（ROE）、账市比
（BM）、市场收益（RET）、资产负债率（Lev）、公司规模（Size）。

具体变量定义及其度量方法如表1所示。

表1变量定义
变量名变量符号变量度量
股价崩盘风险NCSKEW领先一年的股票周收益负偏度
企业金融化Fin
（交易性金融资产+衍生金融资产+可供岀售金融资产+持有至到期投资+投资性房地产+长期股权投资）/年末总资产
月均超额换手率DTum本年月平均换手率-（t-l）年月平均换手率
收益波动Sigma周特有收益率的标准差
信息不对称程度DACC修正Jones模型残差的绝对值
净资产报酬率ROE净利润/期末净资产
账市比BM账面总资产与股票总市值之比
市场收益RET周特有收益年均值乘以100
资产负债率Lev总负债/总资产
公司规模Size总市值自然对数
3.3模型设计
借鉴已有文献（权小锋等，2015；宋献中等，2017）⑵⑹，为检验H1的两个对立假设，文章构建以下模型（3）o模型中，Crash为第t+1期的NCSKEW, Fin为企业第t期金融化程度，X"表示所有的控制变量。

Crash；,t+i=po+PiFin iit+p2X i,t+£i>1（3）4实证结果与分析
4.1描述性统计分析
表2列式了文中主要变量的描述性统计结果。

股价崩盘风险的指标NCSKEW"的均值为-0.271,与Xu等（2014）曲和王化成等（2015）丁的研究中所报告的数值基本一致；标准差为0.681,说明在不同公司中存在较大差异。

金融化程度（Fin）均值达到了0.063,最大值达到了0.524,表明企业持有金融资产的差异较大。

其余控制变量与已有研究基本一致，在此不再赘述。

4.2相关性分析
表3报告了主要变量的相关系数。

金融化程度（Fin t）与股价崩盘风险（NCSKEW t+1）的相关系数在1%的水平下显著为负，说明在不考虑其他因素的情况下，金融化程度较高的公司未来的股价崩盘风险更低，符合假设Hlb的预期。

表2描述性统计分析
变量名称样本量均值标准差最小值中位数最大值NCSKEW小11368-0.2710.681-2.356-0.224 1.378 Fin,113680.0630.0990.0000.0240.524
DACC,113680.0640.0630.0010.0450388
ROE,113680.0660.110-0.5870.0690.321
BM t113680.8850.8300.0870.616 4.621
Sigma,113680.0500.0200.0190.0470」24
RET,11368-0.1450.127-0.762-0.107-0.017
Lev,113680.4470.2080.0470.4480.888
Size,1136822.4350.95920.45822.31125.242
DTum,113680.0160.330-1.1610.0140.897
表3相关性分析
NCSKEW*Fin t DACC,ROE,BM,Sigm^RET,Lev t Size t NCSKEW I+1 1.000
Fin,-0.046*** 1.000
DACC,0.036***-0.001 1.000
ROE.0.024"0.011-0.059… 1.000
BM,-0.177…-0.036"*-0.078，"-0.124^ 1.000
Sigma,0.058***-0.0310.065***-0.070***-0.374*** 1.000
RET,-0.035***0.024…-0.051…0.070***0.318***-0.972"* 1.000
Lev,-0.080***-0.037***0.078***-0.162^0.565*"-0.09f0.084"* 1.000
Size,-0.043，'*0.016*-0.090***0.274***0.054…0.133"・-0.156…0.089*** 1.000 DTum t-0.0110.044…-0.004-0.073•”-0.049***0.364***-0.349***0.031***0.134•”注：…、"和•分别表示在1%.5%和10%的水平下显著。

4.3单变量检验
在回归分析前，文章对主要变量进行了单变量分析。

按照Fin是否高于年度-行业中位数，将样本分为金融化程度较高（高Fin）和金融化程度较低（低Fin）两组。

表3报告了主要变量的组间差异检验结果：金融化程度较高组的NCSKEW的均值为-0.305,小于金融化程度较低组的-0.236,且该差异在1%的水平下显著，这与假设Hlb相符。

鉴于其他影响股价崩盘风险的因素也存在组间差异，我们仍需通过回归分析进一步控制其他因素的影响，以得到更为可靠的结果。

表4单变量检验
变量名称低Fin组均值高Fin组均值T检验
NCSKEW l+15684-0.2365684-0.3050.069…
Fin t56840.00756840.119-0.112***
DACC,56840.06556840.0640.001
ROE,56840.06656840.067-0.001
BM,56840.86656840.905-0.040**
Sigma,56840.0556840.0510.000
RET,5684-0」435684-0.1470.004
Lev(56840.43356840.461-0.027***
Size,568422.366568422.505-0.139***
DTum(5684-0.00656840.038-0.044***
注：“°、"和•分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

4.4回归分析
表5报告了假设1的检验结果：回归（1）中使用NCSKEW申作为股价崩盘风险的度量指标，只控制了年度与行业效应，我们发现Fin的系数为-0.277,在1%的水平下显著；回归（2）中我们加入了一系列控制变量，Fin的系数为-0.332,仍在1%的水平下显著。

综上，在控制其他因素后，企业金融化程度（Fin）与股价崩盘风险之间呈现负相关关系，支持了假设Hlb。

表5假设H1的检验结果
(1)(2)
NCSKEW I+1NCSKEW l+l
-0.277***-0.332***
Fin t
(-4.175)(-4.846)
0.028
ROE,
(0.429)
-0.100***
BM,
(-7.671)
4.978***
Sigma,
(3.396)
0.513"
RET,
(2.328)
0.035
Lev t
(0.811)
我国上市公司金融资产配置与股价崩盘风险关系研究
续表
(1)(2)
NCSKEW I+1NCSKEW1+1
0.006
Size(
(0.742)
-0.016
DTum(
(-0.661)
0.036
DACC,
(0.342)
0.005-0.370*
截距
(0.100)(-1.816)
年度Yes Yes
行业Yes Yes
AdjR20.0470.074
F26.625***26.941***
N1136811368
注：括号中为t值；…、"和•分别表示在I%、5%和10%的水平下显著
5进一步检验
如果实体企业配置金融资产能够抑制股价崩盘，那么下一个深层次问题必然出
现：这种抑制效应是通过什么途径传导形成的？其传导机理是什么。

文章理论分析
以下两种途径并进行实证检验。

5.1理论分析
(1)经营业绩
根据宋军和陆场(2015)⑶］的研究发现，经营业绩高低不同的实体企业，配
置金融资产的动机存在差异：低业绩公司表现为“替代效应”，高业绩公司表现为"富
裕效应”。

这是因为低业绩公司可支配资金有限，有动力用有限资金去投资金融资
产套利，配置金融资产更多的是为了改善经营业绩，而高业绩公司由于资金的充足,
其配置金融资产更多的是一种富余资金的合理使用。

如果企业本身经营能力较弱，
配置金融资产是出于套利动机，管理者短视性增强，金融资产作为自利工具将无法
抑制甚至会加剧股价崩盘风险；如果企业本身经营能力较强，配置金融资产是对资
金的合理使用，金融资产能够降低未来可能出现的经营风险，缓解股价崩盘的可能
性。

因此，文章提出第二个假设：
H2：当公司经营业绩较好时，实体企业配置金融资产与股价崩盘风险的负向关
2019.03科学决策11。