【《基于回归分析法的金融资产配置对其经营业绩的影响实证分析》10000字】

基于回归分析法的金融资产配置对其经营业绩的影响实证研究摘要随着金融资产规模不断增加，企业的投资决策和管理模式必然会发生相应改变，这可能会导致企业经营业绩受到影响，为了保障企业的健康发展，需要对这种影响机制进行分析。本研究主要以A股非金融上市公司为样本，利用回归分析法，分析金融资产配置对其经营业绩的影响，所选样本年限为2010-2019年，数据来源于国泰安数据库(CSMAR)。在研究的过程中，解释变量有两个，分别为企业金融资产比重的滞后一期以及各期金融资产投资增量与总资产的比值，被解释变量为企业全要素生产率。实证结果显示，解释金融资产配置的两个自变量均会显著负向影响企业全要素生产率这一因变量，说明金融资产配置不利于企业经营业绩的提升，相比非国有企业，这一实证结果在国有企业中更加显著。最后本文从政府和企业两个方面提出了改善对策。关键词：A股上市公司；金融资产配置；全要素生产率目录摘要 II1绪论 11.1研究背景及意义 11.2文献综述 11.3研究内容与方法 31.4可能的创新与不足 32理论机制与研究设计 12.1理论机理分析 12.2研究假设 23实证检验与结果分析 13.1模型设定与变量定义 13.2数据来源与样本选择 23.3实证结果分析 23.3.1描述性统计结果分析 23.3.2内生性检验 33.3.3回归结果分析 43.3.4稳健性检验 54结论与建议 14.1结论 14.2建议 1参考文献 31绪论1.1研究背景及意义当前，我国经济应进入到了新常态时期，经济增长的速度逐渐减缓，实体经济在发展的过程中，面临成本上升利润下降的问题，不少实体经济企业在经营的过程中也面临着诸多问题，在规模扩张、业务发展的过程中，很容易面临财务困境，对资金的需求也在有增无减，这时候需要金融机构的金融服务支持。不同于实体经济的发展，我国金融业正处于快速发展阶段，这得益于我国实施的准入管制和利率管制等政策的制定，相比其他行业来说，金融与房地产业的利润率普遍更高。比如调查数据显示，2018-2020年金融行业的平均利润率超过了百分之三十，但工业的平均利润率仅为百分之六左右，二者相差较为悬殊。这是因为工业等非金融行业的资金正在不断涌入到金融和房地产行业中，购置房地产和金融产品的消费者在不断增加。中国非金融业上市公司所持有的金融资产规模不断增加，从2007年2547亿元增加到了2020年38006亿元，增加相当明显（数据来源：泰安数据库）。不仅如此，金融行业还在不断创新金融产品的种类，开发了委托贷款、信托贷款、理财产品等多种产品，进一步丰富了非金融上市公司的金融服务选择，为其融资带来了更多的可能性。然后，这些非金融上市公司配置金融资产后，是否会导致其业绩发生变化，这是很多非金融行业的企业主普遍关注的问题。因此，本文将采取回归分析法，对金融资产配置对A股非金融行业上市公司业绩的影响进行实证分析。本文的研究具有如下意义：（1）理论意义：当前学者关于金融资产配置的研究较多，但大多是关于其配置动机和影响因素的研究，缺乏对企业业绩的影响研究，以非金融上市公司为样本的研究更少，相关的研究有待进一步丰富，本文主要采取实证分析法研究金融资产配置对非金融上市公司业绩的影响，可以对现有有关金融资产配置的相关研究成果进行丰富和完善。（2）实践意义：本文实证研究了金融资产配置影响企业绩效的影响，并根据实证分析结果来提出针对性促进企业业绩提升的金融资产配置的对策，可以为更多非金融上市公司配置金融资产提供一定的借鉴作用。1.2文献综述当前，学术界缺乏金融资产配置影响企业业绩的研究，但有与这方面相关的研究，这些研究成果如下：有学者发现二者可能存在正相关关系，比如Orhangazi（2008）研究发现，非金融上市公司购买金融机构的股票后其业绩出现了明显下降，企业购买的金融资产和原先的经营资产并没有发挥协同作用。也有学者认为金融资产可能与财务绩效存在负相关关系，比如DuchinR.，GilbertT.等人（2017）实证研究发现，过桥贷款投资可以显著降低企业财务绩效。Theurillat，Corpataux等人（2010）研究则发现，金融资产持有规模的增加以及金融资产持有率的提升，都会显著降低企业全要素生产率。还有的学者认为这种关系并不简单，比如BaudC，DurandC等人（2012）实证分析发现，金融资产持有率与企业价值的关系呈现倒U型关系。在这些研究的基础上，部分学者对非金融上市公司为样本进行了实证分析，但是研究结果也不尽相同。比如杜勇等（2017）研究发现，金融资产的持有率对非金融上市公司主营业务绩效有显著的降低影响，相比非国有企业，国有企业的这一现象更加明显，在这一影响中，资本投资和研发投入发挥中介作用。崔超（2016）研究则发现，二者是呈现倒U型关系，合理化金融资产持有比例，最大化企业价值。刘笃池等（2016）以经营性业务全要素生产率作为企业经营绩效的评价指标，分析了金融资产配置对企业业绩有负向影响，这在国有企业中表现更加明显。李丽丽（2020）对制造行业进行了实证分析，发现行业类型会对金融资产配置类型与制造类上市公司的经营业绩的关系产生影响。因此，所处行业可能是其中比较关键的控制变量。田响（2020）研究发现，在金融资产配置负向影响非金融上市公司经营绩效的过程中，金融资产的类型是不可忽视的控制变量。这些金融资产一般分为交易类和投资类两种，其中，交易类分为委托贷款、理财产品和信托产品等几种，投资类则包括股权投资、房地产投资等。从这些研究成果可知，不管是一般性企业，还是非金融上市公司，金融资产的配置比例和规模都有可能对经营绩效产生影响，这种影响可能是正向的，也可能是负向的，还有可能是倒U型的关系，但在影响的过程中，部分变量可能发挥有效的控制作用，比如企业所处行业、金融资产的类型等。在研究的过程中，需要科学选择变量。1.3研究内容与方法本文将采用文献资料法、实证分析法，利用回归分析模型，实证分析了中国非金融类上市公司金融资产配置对公司业绩的影响，在分析的过程中，选择了合适的指标来衡量这些变量，其中，解释变量选择金融资产配置的比重以及规模，在选择的过程中，充分考虑了影响的滞后性，回归分析完成后，对实证分析结果进行了稳健性检验，在验证本研究结论的基础上提出了针对政府和企业的建议。本文的研究方法如下：文献资料法：利用知网、万方、维普等数据库充分搜集有关金融资产配置和企业业绩方面的参考文献，然后在总结分析的基础上找出类似研究，为本研究提出理论基础；实证分析法：本文研究了金融资产配置对A股非金融上市公司经营业绩的影响，解释变量为企业金融资产比重的滞后一期及各期金融资产投资增量与总资产的比值，被解释变量为企业全要素生产率，并选择净利率、企业规模、资产负债率等作为控制变量，构建回归分析模型来进行具体研究。1.4可能的创新与不足本文选取2010年至2019年我国A股非金融类上市公司的经营状况为样本进行研究，在研究对象方面存在一定的创新性。但本文在选择企业业绩的衡量指标上选择的是企业经营业务全要素生产率，这一指标主要从效率角度来衡量经营业绩，无法全方位体现企业业绩，该指标还有待有进一步优化。2理论机制与研究设计2.1理论机理分析现有的研究成果反映，当前金融资产配置对企业经营业绩的影响无外乎四种，分别为有正向影响、有负向影响、是倒U型影响、无影响。有学者研究发现，金融资产是通过缓解融资约束来影响企业经营业绩的，除了这一作用外，金融资产还有降低外部融资成本的作用，从而保障企业有更多的资金进行生产经营，金融资产和经营资产发挥协同效应，共同促进经营绩效的提升（梁璐，刘曦昊，2019）。金融资产配置在对企业绩效影响的过程中，金融资产的类型发挥着显著的控制效果，使得双方的关系不是简单的负相关关系和正相关系，需要分析长短期绩效以及金融资产是否是投资型和货币型（徐珊，2019）。除了经营业绩外，金融资产的配置比例会对企业资本运作能力产生显著的正向影响，在这一影响的过程中，企业通过购买金融易购的股票，增加金融机构的持股比例，大大降低了自身与金融机构的信息不对称风险，从而在保障其正常经营的情况下促进其资本运作能力的提升（万良勇等，2015）。还有学者认为，金融资产配置比例的增加，会帮助非金融企业获得更多的技术和人力资源，从而帮助其实现市场经营与战略目标（蔺元，2010）。赵彦锋（2011）研究也发现，平安公司在对基础金融资产进行配置后，公司的人力资源、技术资源、客户资源等均得到了优化配置，从而使得平安公司的业绩得到了显著的提升。其次，金融资产可以通过上述两种方式提升经营业绩，自然也可以通过其他方式来降低经营业绩。这是因为企业购买金融资产的比重过高，企业用来进行生产经营的资产就可能存在不足，企业将更多的资金投入到金融领域后，在自身资金本身有限的情况下，其经营自身会受到一些负面影响（吴娜，陆秀芬，2007）。当前实体经济的发展形势不容乐观，其利润率有降低趋势，很多企业正在保持正常经营的边缘，为了防止企业出现破产问题，一般会采取措施保障正常的经营，比如提高员工薪酬水平等，或者降低在其他方面的开支，减少经营性资产的投入，导致生产经营受到影响，这样做的面对可能只是为了稳定利润率（王莹，2019）。总之，企业管理者向金融投资领域投入了更多资金后，就不得不减少产品研发支出等其他运营方面的投入，导致企业正常经营可能受到影响（龚丹丹，张颖，2017）。还有学者认为，企业购买金融资产后，金融资产可能与原先的经营资产发挥协同效应，共鸥汀促进企业经营业绩的提升，但这一前提是，双方的配置比例需要保持合理范围内，否则将会产生适得其反的效果（王竹泉等，2017）。2.2研究假设研究发现，金融资产配置动机也是影响二者关系重要因素，在分析二者关系符号的过程中，需要分清金融资产配置的动机。如果动机是促进企业经营业绩提升，那么金融资产和经营资产可以发挥协同效应，企业利用这些资产对资源进行优化配置，从而在降低企业外部融资成本的基础上促进其经营业绩的提升。但这些都需要保持在合理的范围内，否则将会导致企业经营业绩的降低。蔺元（2010）实证分析发现，非金融企业经营效率可以随其金融资产配置比重的提升而提升。王竹泉等（2017）实证研究发现，保持金融资产与经营资产的比例合适，可以促进企业经营绩效的提升。因此，本文提出了如下假设假设1：金融资产比重的增加，会促进上市公司经营业绩的提升；万良勇等（2015）实证分析发现，缓解企业的融资约束，可以促进企业经营业绩的提升，因为企业融资到足够的资金后，其就可以更顺利地开展资本投资、研发创新、管理制度、市场开发等经营活动，这些活动都可以为企业带来经营业绩。龚丹丹，张颖（2017）研究也发现，制造型企业在增加对金融资产的投资后，企业的经营业绩出现了显著的提升。因此，本文提出了如下的假设：假设2：金融资产投资量增加，会促进上市公司经营业绩的提升。黄送春（2018）在研究金融资产对经营业绩的影响后，对国有企业和非国有企业进行了异质性分析，发现二者的影响关系在国有企业中更加明显。因此，本文提出了如下的假设：假设3：不同所有权性质的企业，金融资产投资比重对经营绩效的影响有差异。3实证检验与结果分析本研究主要以A股非金融上市公司为样本，利用回归分析法，分析金融资产配置对其经营业绩的影响，选择样本年限为2010-2019年，数据来源于国泰安数据库(CSMAR)。3.1模型设定与变量定义在实证研究金融资产配置对其经营业绩的影响之前，需要明确各个变量，并设计合理的模型，从而分析这些变量间的关系。首先，选择可以衡量企业经营效率的被解释变量，本文认为全要素生产率比较合适，其可以同时反映传统生产要素的投入产出效率以及多种外部因素对这一指标的影响，其结果更接近生产经营效率的实际值。接着确定本文的解释变量，即金融资产配置的相关变量，通过权衡综合考虑，本文将其确定为：金融资产投资的增量以及金融资产持有份额的滞后项。然后按照刘笃池等(2016)、王红建等(2017)的研究结果，利用解释变量和被解释变量来构建如下的回归分析模型：TFPi，t其中，因变量TFP表示企业的全要素生产率。系数β1，β2是本节关注的重点，如果存在金融资产配置的动机，系数β1，β2分别表示缓解融资约束和提升进资本运作能力这两个动机下解释变量对被解释变量的影响。如果企业配置金融资产时为了替代动机，那么β1，β2分别表示金融资产配置对当前经营效率的影响系数和金融资产配置对未来时期的经营效率的影响系数，二者的符号预计为负。除了解释变量和被解释变量外，研究选择了固定资产（fixed）、净利率（roa）、总资产规模（asset）、资产负债率（lev）、总资产周转率（turnover）、所处行业（Industry表3.1变量的定义变量类型变量名称变量定义被解释变量TFP企业的全要素生产率解释变量financial企业金融资产比重的滞后一期∆financial各期金融资产投资增量与总资产的比值控制变量fixed期末固定资产净额和在建工程之和与总资产的比值roa净利润与总资产的比值lnasset总资产的自然对数lev负债总额与资产总额比值lnage当年与公司成立年份的差值加1的自然对数turnover营业收入与总资产的比值Industry行业虚拟变量，当公司位于该行业时，取值为1，否则取值为0Year年度虚拟变量，当公司位于该年度时，取值为1，否则取值为03.2数据来源与样本选择本文选择的样本数据是A股非金融上市公司2010-2019年的数据，这是将A股上市公司中的金融上市公司和房地产上市公司、ST类上市公司、数据异常的上市公司删除后得到的结果，最终确定的样本观测值的数量为7597个。具体数据来源于国泰安(CSMAR)数据库，在处理数据方面，本文主要利用Stata12.软件，如果变量联系，本文还会对其进行Winsorize处理。3.3实证结果分析3.3.1描述性统计结果分析本文主要利用OLS，OP以及LP三种方法来处于原始数据，不同的方法处理结果存在差异，但在本研究中这些差异基本上可以忽略。描述性统计结果显示，在OLS的处理下，企业全要素生产率均值和标准差分别为0.225和0.211，在OP的处理下，企业全要素生产率均值和标准差分别为17.986和1.441，在LP的处理下，企业全要素生产率均值和标准差分别为14.471和2.370。方法不同，均值和标准差等的数值就不同，但大致的估计系数不会受到太大影响。金融资产持有份额滞后项financiali，t−1和金融资产投资增量与总资产的比值∆financiali，t均值分别为0.064和0.059，表3.2主要研究变量的描述性统计结果变量样本数均值标准差最小值中位数最大值TFPOLS75780.2250.2110.0000.1671.867TFPOP757817.9861.44113.84617.90521.898TFPLP757814.4712.3709.52813.42125.978financial75780.0640.1000.0000.0240.554∆financial75780.0590.104-0.0420.0211.180fixed75780.3130.2030.0010.2730.979roa75780.0380.059-0.1920.0320.223lnasset757822.3351.36819.29522.16526.253lev75780.5100.2020.0840.5141.037lnage75782.7960.3350.0002.8333.611turnover75780.0410.052-0.1430.0380.2063.3.2内生性检验在回归分析之前，利用Hausman模型进行内生性检验，确定内生性的原假设不成立。表3.3金融资产配置对企业经营效率内生性检验结果变量固定效应系统GMMOLSOPfinancial0.090***0.108(4.23)(0.20)∆financial-0.103-0.089***(-0.91)(-4.68)fixed0.062-0.099***(0.85)(3.56)roa0.083**0.062***(2.22)(5.76)lnasset-0.053**-0.050(-2.11)(-0.87)lev0.054***0.035***(8.60)(7.08)lnage0.038***0.044***(4.11)(10.47)turnover-0.004***-0.035***(-4.78)(-4.26)-cons0.896***0.566(2.83)(0.76)行业效应控制控制年度效应控制控制N75787578r20.9530.573r2-a0.3800.407注:括号的数值为t值，*、**、***分别表示回归系数在10%，5%和1%的水平下显著。3.3.3回归结果分析OLS，OP，LP三种方法下解释变量和被解释变量的回归分析结果如下表3.4所示。在这里，解释变量分别为金融资产持有份额的滞后项financiali，t−1，金融资产投资增量∆financiali，t，回归分析结果显示，三种方法下解释变量对被解释变量的影响系数均在百分之一的显著性水平下为负，充分说明了金融资产配置对非金融上市公司业绩是负向影响。这些样本企业在配置金融资产的过程中存在替代性动机的现象。另外，控制变量中的资产收益率(roa)、资产负债率(lev)、总资产周转率(turnover)对企业业绩的影响均为正。经营业绩由表3.4金融资产配置对企业全要素生产率的回归结果变量(1)(2)(2)OLSOPLPfinancial-0.535***-0.996***-1.278***(-4.12)(-4.49)(-3.14)∆financial-0.339***-0.499**-0.637**(-3.01)(-2.57)(2.17)fixed-0.009**0.362**-1.123***(-2.16)(2.44)(-9.17)roa1.129***0.237***1.318***(7.09)(4.27)(5.26)lnasset-0.055*0.788***1.072***(-1.65)(26.70)(8.93)lev-0.038-0.254***-0.371***(-0.77)(-2.86)(-2.72)lnage0.111*-0.0550.565(1.65)(-0.42)(0.20)turnover0.003***0.104***1.079***(4.08)(3.92)(7.44)-cons0.896***0.5660.716***(2.83)(0.76)(7.49)行业效应控制控制控制年度效应控制控制控制N757875787578r20.0940.6080.203r2-a0.0900.6060.200注:括号的数值为t值，*、**、***分别表示回归系数在10%，5%和1%的水平下显著。3.3.4稳健性检验1、依据企业全要素生产率的分组检验将全样本按照各年份企业全要素生产率中位数分为高低组两个子样本，然后分别进行做回归分析，得到如下表3.5所示的结果。表3.5依据企业全要素生产率的分组回归结果变量高全要素生产率低全要素生产率OLSOPLPOLSOPLPfinancial-0.221***-1.266***-1.648***-0.452***-0.874***-1.255***(-4.29)(-4.08)(-3.42)(-4.39)(-3.52)(-3.48)∆financial-0.246***-0.958***-1.416***-0.315***-0.332**-1.135***(-3.59)(-3.01)(-3.39)(-3.40)(-4.69)(-5.40)fixed-0.048-0.150***-0.624***-0.0540.392**-1.295***(-0.91)(-3.04)(-6.59)(-0.82)(2.27)(-7.58)roa0.861***0.876**1.064**0.462***0.166***1.513***(3.19)(2.57)(2.54)(4.13)(5.79)(4.70)lnasset-0.047***0.642***1.287***-0.044***0.668***1.341***(-3.58)(21.99)(7.30)(-3.36)(16.93)(11.72)lev-0.119*-0.141***-0.327***-0.015-0.149***-0.702***(-1.94)(-4.54)(-6.01)(-0.33)(-5.18)(-5.12)lnage0.313-0.141-0.4610.120-0.4190.743(0.61)(-1.62)(-0.04)(0.26)(-1.50)(0.55)turnover0.007***0.059***0.756***0.018***0.054***1.349***(4.78)(5.59)(5.04)(4.57)(5.881)(7.13)-cons1.394***3.841***1.287***0.836**0.2561.194***(4.94)(5.14)(6.45)(2.54)(0.16)(7.67)行业效应控制控制控制控制控制控制年度效应控制控制控制控制控制控制N375838783869382037003716r20.0640.6680.2430.0600.4390.367r2-a0.0560.6660.2370.0530.4350.362注:括号的数值为t值，*、**、***分别表示回归系数在10%，5%和1%的水平下显著。表3.5的回归结果显示，金融资产配置的两个解释变量的系数均为负，其在百分之一的水平下显著，说明了金融资产配置对经营业绩的影响为负，不管在权样本还是在高全要素生产率组和低全要素生产率组这两个子样本中，这一影响结果均成立。稳健性结果也显示结果具备稳健性。2、不同所有制企业的进一步讨论接着对不同所有制样本进行异质性分为，将其分为国有企业和非国有企业两个组。具体回归结果如表3.6所示。表3.6不同所有制企业金融资产配置对企业全要素生产率的回归结果变量国有企业非国有企业OLSOPLPOLSOPLPfinancial-0.711***-1.045***-1.572***-0.385***-0.828***-1.046***(-3.89)(-4.34)(-2.99)(-4.87)(-3.48)(-4.61)∆financial-0.487***-0.683***-1.046***-0.199***-0.395*-0.575***(-2.83)(-3.56)(2.98)(3.23)(-2.68)(-4.19)fixed-0.054*-0.154***-0.842***0.0960.493***-1.385***(-1.71)(-3.97)(-7.31)(0.92)(3.26)(-5.12)roa1.166***0.420**1.072**1.083***0.140***1.288***(5.36)(2.64)(2.22)(4.56)(5.51)(5.31)lnasset-0.082***0.719***0.915***-0.041**0.823***1.474***(-5.73)(24.60)(6.79)(-2.16)(18.33)(5.60)lev-0.009-0.120***-0.235**-0.078-0.325**-0.455**(-0.13)(-5.08)(-2.19)(-1.07)(-2.45)(-4.32)lnage0.112-0.071-0.2510.303-0.2740.658(1.50)(-0.52)(-0.34)(1.63)(-0.91)(1.32)turnover0.004***0.063***0.827***0.009***0.155***1.224**(3.57)(4.80)(5.78)(4.04)(3.71)(7.50)-cons1.427***2.328***0.517***0.703***0.1050.876***(3.73)(3.07)(5.82)(4.33)(0.09)(4.93)行业效应控制控制控制控制控制控制年度效应控制控制控制控制控制控制N514051405140243824382438r20.1070.5470.2030.1060.6760.229r2-a0.1010.5440.1980.0950.6720.220注:括号的数值为t值，*、**、***分别表示回归系数在10%，5%和1%的水平下显著。表中数据结果显示，除了OP方法下非国有企业的金融资产持有份额的滞后项financiali，t−1金融资产投资增量∆financiali，t在5%的水平下对企业经营业绩会产生显著的负向影响外，其他方法下的企业这两个解释变量均在1%的水平下对企业经营业绩会产生显著的负向影响，这在国有和非国有企业中都成立。可见，即使所有制模式不同，金融资产配置依然会对企业当期和未来时期全要素生产率产生显著的负向影响。这些回归系数还反映了如下事实：相比非国有企业，金融资产配置对企业全要素生产率的抑制作用，国有企业比非国有企业更加明显烈。但因为国有企业管理人员更倾向于做出为了短期经济效益而损害企业长期资本投资、研发创新、企业制度建设、开发市场等行为，这会刀子和企业的经营失去可持续性，不利于其经营性业务全要素生产率3、引入金融资产持有份额的滞后两期项在进行稳健性检验时，将解释变量换成是金融资产持有份额的滞后两期项，得到如下表3.7所示的回归结果。表3.7考虑金融资产持有份额滞后两期项的回归结果变量(1)(2)(2)OLSOPLPfinancial-0.721***-0.729**-1.385**(-3.76)(-2.30)(-2.08)∆financial-0.934***-1.197***-2.217**(-4.61)(-3.94)(-4.21)fixed-0.632***-0.822**-1.046***(-3.69)(-4.29)(-4.34)roa-0.0210.084*-1.206***(-0.32)(1.56)(-8.36)lnasset1.211***0.118***0.835***(6.10)(3.59)(3.71)lev-0.058***0.788***0.775***(-3.95)(26.70)(7.05)lnage0.049*-0.0310.565(0.64)(-0.22)-0.454turnover0.007***0.076***(-0.12)(5.12)(4.35)1.205***-cons1.130***0.379(4.59)(2.59)(0.41)0.517***行业效应控制控制(5.34)年度效应控制控制控制N62146214控制r20.0950.5720.6218r2-a0.0910.5700.175注:括号数值为t值，*、**、***分别表示回归系数在10%，5%和1%的水平下显著。从表3.7可以发现，金融资产持有份额滞后两期项的解释变量依然对企业全要素生产率是显著的负向影响，相比金融资产持有份额滞后一期项的系数绝对值，金融资产持有份额滞后两期项的系数绝对值更大，负向影响更为深远。4结论与建议4.1结论学术界不少研究者已经发现了金融资产与上市公司业绩的关系，大多会以某一金融资产配置的比例或者金融资产在总资产中的比重作为解释变量，但是研究的成果不尽相同，有的认为双方是正向关系，有的认为关系不显著，有的研究发现二者是负相关关系。本文在阐述这方面文献的基础上对二者关系的理论机制进行了阐述，并提出了三个假设：假设1：金融资产比重的增加，会促进上市公司经营业绩的提升；假设2：金融资产投资量增加，会促进上市公司经营业绩的提升；假设3：不同所有权性质的企业，金融资产投资比重对经营绩效的影响有差异。本文的实证分析结果显示，OLS，OP，LP三种方法下解释变量都对被解释变量均在百分之一的水平下有显著的负向影响，说明金融资产配置可以显著负向影响企业经营业绩，而且，相比非国有企业，这一影响在国有企业中更明显，这一结果在稳健性检验中得到了验证。4.2建议实证分析结果显示金融资产配置对企业经营业绩有显著的负向影响，为了防止企业的经营绩效受到影响，需要鼓励企业合理配置金融资产：1、进一步降低金融行业的准入门槛，让更多的金融机构加入到金融行业中来，促进金融机构的竞争，使其在良性竞争，使其可以为更多非金融企业提供更为丰富的金融产品或服务。2、进一步完善金融监管机制。政府应建立较为完善的监管制度，对不合规的行为进行规定和识别，及时发现，并采取相应的措施加以改善，充分预防金融风险的发生，使得企业可以更安全地获得金融产品或服务。3、健全金融市场制度体系，保障金融资产的充足性。需要建立相关的制度，为金融资产的合理流动提供制度依据，保障其预防性储蓄功能的发挥，为更多企业提供资金保障。4、通过提升实体经营利润率来满足更多企业实体的投资意愿。当前，实体经济发展面临一定的阻碍，而且外部环境给其发展带来了更大的威胁，不少实体企业面临成本上升但利润下降的问题。企业经营存在问题，这会进一步降低其金融资产的配置意愿，更别说通过金融资产配置来促进企业业绩的提升，甚至企业的转型升级。因此，需要采取多种手段来多元化实体企业的利润来源。5、本文选择的解释变量之一，也就是金融资产的持有份额对企业经营业绩会产生显著的影响，虽然是负向影响，但为了保障企业经营业绩受到影响，需要进行合理配置，使金融资产与经营资产保持在合理的比例上。6、通过完善公司治理机制来帮助企业预防更多的风险。非金融上市公司的风险很大程度上来源于企业内部，因此，企业需要从完善自身的治理机制来从内部方面减少风险的发生。在投资金融资产的过程中，企业高层管理人员需要权衡利弊，充分结合企业的实际，合理优化设立企业的金融投资活动，从而尽可能促进企业长期绩效的提升。在这方面，企业可以适当提高高层管理人员的薪酬，使其在工作中可以更加卖力。7、优化资产结构，企业的资产结构如果不够合理，其盲目投资金融资产，会导致企业的经营受到影响，因此，优化资产机构和经营模式显得很有必要。参考文献[1]BaudC，DurandC.Financialization，globalizationandthemakingofprofitsbyleadingretailers[J].Socio-EconomicReview，2012，10(2):241-266.[2]DuchinR.，GilbertT.，HarfordJ.etal.Precautionarysavingswithriskassets:whencashisnotcash[J].TheJournalofFinance，2017，72(2):793-852.[3]OrhangaziO.Financializationandcapitalaccumulationinthenon-financialcorporatesector:atheoreticalandempiricalinvestigationontheUSeconomy:1973-2003[J].CambridgeJournalofEconomics，2008，32(6):8