Strict Financial Regulation and Corporate Cash Holdings
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摘要: 在全面加强金融监管的形势下，金融监管的经济效应值得重视。基于2006—2022年我国银行业行政处罚和A股上市公司数据，实证研究银行监管处罚对企业现金持有的影响。研究发现，银行监管处罚降低了企业现金持有，该结论在缓解内生性问题和经过一系列稳健性检验后依然成立。机制分析表明，银行监管处罚主要通过强化银行作为企业债权人的监督作用和提高现金持有的边际成本降低企业现金持有。异质性分析表明，银行监管处罚降低企业现金持有在企业产权性质、资产特征、持有长期金融股权和地区金融发展水平等方面存在差异。进一步分析发现，银行监管处罚促使企业减少货币资金但增加交易性金融资产，降低了企业现金持有的金融收益。本研究对完善金融监管、加强银行合规审慎经营和优化企业现金持有决策具有一定参考价值。Abstract: In the context of comprehensively strengthening financial regulation, the economic effects of strict financial regulation deserve attention. Leveraging administrative penalty data from China's banking sector and financial data of A-share listed companies from 2006 to 2022, this study empirically examines the impacts of banking regulatory penalties on corporate cash holdings. The findings reveal that banking regulatory penalties significantly diminish corporate cash reserves, and this conclusion remains valid after addressing endogeneity issues and a series of robustness tests. Mechanism analyses indicate that banking regulatory penalties mainly reduce corporate cash holdings by strengthening the supervisory role of banks as corporate creditors (referred to as the supervision effect) and increasing the marginal cost of cash holdings (referred to as the cost effect). The detrimental effects of regulatory penalties on cash holdings vary across enterprises based on their property rights nature, asset characteristics, long-term financial equity holdings, and regional financial development. Further analysis indicates that banking regulatory penalties prompt companies to reduce cash and cash equivalents while increasing trading financial assets, consequently diminishing the financial income derived from cash holdings. This research contributes to valuable insights for enhancing financial regulation, reinforcing compliant and prudent operation of banks, and optimizing the decision-making on corporate cash holdings.
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一、 引言
2008年全球金融危机以来，各国金融管理部门普遍认识到，金融市场的健康发展离不开高质量的监管[1]。金融监管的核心要义是维护金融市场和金融体系的稳定与有效[2]。为防范化解金融风险，提高金融服务实体经济能力，我国以银行业为重点的金融监管改革不断深化。在监管体制方面，2018年我国整合银监会和保监会监管职责，组建银保监会；2023年继而组建国家金融监督管理总局，将全国1 500余家人民银行县级支行改革为国家金融监督管理总局的县域派出机构，以打通县域金融监管“最后一公里”。在监管政策方面，以《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(以下简称资管新规)为标志的一系列重要监管文件陆续出台，重点聚焦整治金融领域乱象，防范化解金融风险，推动金融支撑经济高质量发展。2023年10月，中央金融工作会议首次提出建设金融强国目标，要求坚定不移走中国特色金融发展之路，全面加强金融监管。
银行业行政处罚是加强金融监管的重要抓手。近年来，我国银行监管处罚力度不断加大，处罚次数和罚没金额快速增长，银行监管处罚的逻辑和有效性受到广泛关注[3]。然而，目前有关银行监管处罚的研究仍然较少，为数不多的几篇相关文献主要探讨了银行监管处罚对银行风险的影响[4-5]，仅个别研究开始关注到银行监管处罚可能具有更广泛的经济效应，如魏建等探讨了银行监管处罚对企业创新的影响[6]。本研究拟从企业现金持有角度探讨银行监管处罚的经济效应，具有一定的理论价值和现实意义。一是银行监管处罚作为金融强监管的重要手段，其最终目标是促进金融更好地服务经济高质量发展，而企业作为经济发展主体会如何受到银行监管处罚的影响，无疑是一个值得高度重视的现实问题。二是现金持有是企业至关重要的财务决策，企业持有一定的现金有利于抓住投资机会和增强应对风险的韧性，但持有过多的现金可能会产生较高的现金持有成本，导致过度投资、超额在职消费等管理层机会主义行为，最终损害公司价值。我国金融市场以银行间接融资为主导，银行信贷是企业进行投融资等财务决策的重要影响因素。从逻辑上看，银行监管处罚致力于引导银行审慎稳健经营，在持续的监管处罚压力下，银行的经营理念、经营行为和管理模式不断被重塑，企业现金持有是否受到影响有待于从理论和实证上进行解答。三是持有高额现金是我国企业的普遍现象，现有研究从信用环境[7]、社会文化[8]、管理层过度自信[9]等角度进行了解释，本研究通过探究银行监管处罚对企业现金持有的影响及其内在机制，从金融发展角度为我国企业持有高额现金现象提供间接洞察。因此，研究银行监管处罚对企业现金持有的影响，既有助于全面评估金融强监管的经济效应，又可以深化对企业现金持有理论与实践的认识。
为回答银行监管处罚如何影响企业现金持有这一问题，本研究逐条手工整理国家金融监督管理总局公开的银行监管处罚明细数据，汇总至城市层面并与我国A股上市公司数据相匹配，进行较为系统实证研究。可能的边际贡献，一是在研究视角上，将银行监管处罚的效应研究延伸至企业现金持有方面，拓展了对金融强监管经济效应和企业现金持有影响因素的认识，丰富了金融监管和企业现金持有方面的文献；二是在研究发现上，通过理论与实证分析相结合，发现银行监管处罚通过“监督效应”和“成本效应”降低企业现金持有，并从企业产权性质、资产特征、地区金融发展水平、企业现金持有结构及其金融收益等多个维度进行分析，较为系统地揭示银行监管处罚与企业现金持有的内在关系；三是在研究意义上，为深入理解金融强监管如何影响微观企业财务决策，提高金融监管有效性和优化企业现金持有提供启示和政策参考。
二、 文献综述与理论分析
（一） 文献综述
关于金融监管方面，现有文献主要从金融风险和实体经济发展角度探讨金融监管的经济效应。对于金融风险，诸多研究表明，金融监管可以通过促进银行稳健审慎经营降低金融风险。银行监管执法会促使银行主动压缩资产规模[10]，降低风险加权资产占比和不良贷款率[11]。我国资管新规实施后，压缩影子银行业务降低了银行系统性风险[12]。银行监管处罚通过引导银行经营行为降低银行个体风险和系统性风险[4-5, 13]。对于实体经济发展，金融强监管也能发挥积极作用。我国资管新规重塑了银行资产负债管理，推动银行存款定期化和贷款长期化，缓解企业“短债长用”问题[14]。而且，资管新规促使资本回归实体经济，尤其是金融化程度较高企业的投资显著增加[15]，企业劳动收入份额也得以提高[16]。此外，银行监管处罚通过引导银行信贷资源配置促进企业创新[6]。值得注意的是，金融监管在降低金融风险和推动金融服务实体经济发展的同时，也会产生执法成本、企业内部管理成本、业务收入损失等直接或间接成本[17]。有研究指出，虽然资管新规可以推动资金流向高效率企业和提高经济发展质量，但削弱了宽松货币政策效果[18]，银行竞争理财资金导致存款利率提高并传导至贷款[19]，使企业融资成本和融资约束上升[20]，加剧了企业债务风险[21]。
关于企业现金持有方面，自20世纪90年代西方学者首先关注到企业持有高额现金现象以来，企业现金持有一直是学术研究的热点话题。尤其是我国企业持有高额现金是一种普遍现象[8]。现金以其极强的流动性被喻为企业的“血液”，关乎企业的生死存亡[9]，现金持有也因此成为企业最重要的财务决策之一[22]。一般而言，企业可能出于交易动机、预防动机、代理动机和税收动机而持有现金[23]，主要理论包括权衡理论、优序融资理论和代理理论[24]。基于企业现金持有相关理论，涌现了许多研究企业现金持有影响因素的文献。早期相关研究主要探讨企业特征、公司治理等内部因素对企业现金持有的影响[25-26]。随着近年来企业内外部发展环境剧烈变化，研究视角更加多元，涉及宏观政策不确定性[27]、社会信用环境[7]、贸易环境[28]、突发公共卫生事件[29]、企业数字化转型[22]等方面。其中，本研究归属的金融因素也受到学者们关注。有研究表明，金融发展水平[30]、利率市场化改革[31]、企业金融关联[32-33]等通过融资约束和代理成本渠道影响企业现金持有。
综上，已有文献为本研究提供了启发和理论基础。现有关于金融强监管的研究主要将资管新规这一专项监管政策作为政策分析对象，而对更具普遍监管意义的银行监管处罚的经济效应研究仍然较少。基于近年来我国银行监管处罚力度明显加大这一金融强监管典型事实，本研究尝试系统地探讨银行监管处罚对企业现金持有的影响。从理论逻辑上看，银行监管处罚是金融发展的重要组成部分，监管处罚力度加大可能会强化银行合规审慎经营，改变银行资产负债管理、风险承担等行为，从而推动企业融资环境和财务决策变化，对企业现金持有带来影响。本研究为深入把握金融强监管的经济效应和企业现金持有影响因素提供了新视角、新证据。
（二） 理论分析与研究假设
1. 银行监管处罚对企业现金持有的影响
银行监管处罚是银行业微观审慎监管的重要手段，对违规银行具有惩戒性和引导性，对其他银行具有威慑和警示作用，可以引导银行合规审慎经营[4]。具体而言，首先，银行监管处罚对违规银行及相关责任人采取警告、罚款、没收违法所得、责令停业整顿等经济与非经济处罚措施，提高违规成本和降低违规收益，可以抑制银行违规动机，并引导金融业形成依法合规和稳健审慎的经营文化。其次，监管处罚坚持处罚与教育相结合原则，促使被处罚银行增强合规意识和采取稳健经营策略，尤其是银行分支机构受到监管处罚会引起上级行重点关注，面临自上而下的整改和监督压力。最后，声誉风险会倒逼银行合规展业，因为银行受到监管处罚可能向市场传递经营不稳健的负面信号，产生声誉风险，银行储户、业务伙伴、证券投资人等外部利益相关者构成的市场约束力量会促使银行强化内部控制和规范经营管理。
当前，我国商业银行与信贷相关的处罚占总数近六成，是监管处罚的重灾区[3]。由于人员、业务、资金等内控方面的问题或漏洞，贷款“三查”制度(贷前调查、贷时审查、贷后检查)执行不到位、违规发放贷款、资金流向不合规、违反审慎经营原则、贷款风险分类不准确等成为违规的重要原因。我国金融体系以银行间接融资为主导，银行信贷是企业资金的重要来源[28]。银行监管处罚可能通过“融资约束效应”“监督效应”和“成本效应”影响企业现金持有。对于融资约束效应，银行监管处罚通过强化银行风险管理，严格信贷审批标准和资金监管以及限制影子银行业务等渠道，增加企业外部融资难度和提高融资成本，企业为应对融资约束上升的不利影响，可能会增加现金持有。对于监督效应，银行监管处罚促使银行加强对企业贷款的贷前调查、贷时审查和贷后检查，强化银行作为企业债权人的监督作用，降低银企信息不对称和缓解企业代理问题，从而减少企业现金持有。对于成本效应，银行监管处罚促使银行加强内部控制和风险管理，加大人员、设备、技术等资源投入，这些新增的合规成本可能会转移到贷款定价中，提高企业融资成本和现金持有机会成本。企业在权衡现金持有成本与收益后，可能会减少外部融资和增加债务偿还，主动减少现金持有。
综上，银行监管处罚会引导和促进银行合规审慎经营，一方面，通过产生融资约束效应，可能会增加企业现金持有；另一方面，通过产生监督效应和成本效应，可能会减少企业现金持有(见图 1所示)。银行监管处罚对企业现金持有的最终影响取决于融资约束效应占主导还是监督效应和成本效应发挥主要作用。为此，提出一组竞争性的研究假设：
假设1a：银行监管处罚会增加企业现金持有；
假设1b：银行监管处罚会降低企业现金持有。
2. 银行监管处罚对企业现金持有的异质性影响
第一，在企业产权性质方面。长期以来，我国银行信贷存在“所有制歧视”现象，国有企业由于规模大、经营稳定、受到政府隐性担保等优势，在融资时更易获得银行青睐。在金融强监管环境下，相比非国有企业，国有企业具有的融资优势可能会使其受到金融强监管的影响更弱。就融资约束效应而言，国有企业的融资约束上升更少，银行监管处罚增加企业现金持有在国有企业中也会更少；就监督效应和成本效应而言，国有企业受到银行监督的力度更弱，融资成本上升更少，因此银行监管处罚降低国有企业现金持有也会更少。由此预期，企业的国有产权性质会削弱银行监管处罚对其现金持有的影响。
第二，在企业资产特征方面。一般而言，规模大的企业盈利能力强，财务透明度高，更易获得银行贷款。企业拥有的机器设备、厂房等固定资产占比越高，抵押资产越充足，越有利于提高银行贷款安全性，降低企业贷款难度。在银行监管处罚促使银行加强合规管理的情况下，企业规模越大、固定资产占比越高，其融资受到金融强监管的影响相对更小。因此预期，企业规模越大、固定资产占比越高，银行监管处罚对其现金持有的影响越弱。
第三，在企业持有长期金融股权方面。企业持有金融机构股权有助于拓宽融资渠道，获得资源配置优势，并加强金融机构对企业的监督，从而缓解融资约束和代理问题，减少企业现金持有[32]。在加强金融监管背景下，持有金融机构股权的企业由于具有更广泛的资金来源和更强的金融资源配置能力，银行监管处罚对其现金持有的融资约束效应、监督效应和成本效应会相对更弱。因此预期，企业持有长期金融股权会降低银行监管处罚对其现金持有的影响。
第四，在地区金融发展水平方面。银行监管处罚具有警示效应，银行受到监管处罚的信息会传递给同地区其他银行，引导其他银行明确合规边界，提高风险感知能力[4]。因此，由于监管处罚的警示效应，一个地区金融发展水平越高，受到监管处罚直接或间接影响的金融机构也越多，可能会在该地区产生强烈的行业“收缩”或“趋同”效应，放大银行监管处罚对企业现金持有的影响。据此预期，相较于高金融发展水平地区企业，银行监管处罚对低金融发展水平地区企业现金持有的影响更弱。
综上，提出如下研究假设：
假设2：对于国有企业、大规模企业、高固定资产企业、持有长期金融股权企业以及低金融发展水平地区企业而言，银行监管处罚对企业现金持有的影响更弱。
三、 研究设计
（一） 主要变量
1.被解释变量：企业现金持有(Cash)。参考现有相关研究[22, 25]，将企业现金持有定义为企业现金及现金等价物与非现金资产之比，即Cash=(货币资金+交易性金融资产)/(总资产-货币资金-交易性金融资产)。
2.核心解释变量：银行监管处罚(Amount)。罚款是监管部门对违法违规主体经济利益的剥夺，能起到制裁和震慑作用，已成为我国银行监管处罚的主要手段[3]。鉴于银行监管部门进行处罚时往往采取没收违法所得并根据违法所得处以罚款措施，因此本文在实证研究中重点考察经济处罚的影响效应，使用银行监管处罚金额(包括没收违法所得和罚款，单位为万元)代表银行监管处罚情况。考虑到存在未进行经济处罚即处罚金额为0的情况①，参考明雷等、黄远标和李泽广的做法[4, 13]，对银行监管处罚加1取自然对数处理。
① 据统计，2006—2022年样本中共有2007个“城市监管处罚-年份”观测值，当年监管处罚金额为0的观测值数量为485个，占总样本数约24.2%。与企业财务数据匹配后，当年监管处罚金额为0的样本约占9.9%。
3.控制变量。参考已有研究控制以下变量：一是企业层面，包括企业资产规模(Size)、资产负债率(Lev)、总资产周转率(TurnOver)、经营活动现金流净额(CF)、资产收益率(ROA)、可持续增长率(Growth)、托宾Q值(TobinQ)、第一大股东持股比例(LargeSh)、总经理与董事长两职合一(Dual)、董事会规模(Board)、独立董事占比(IndR)；二是地区层面，包括城市人均国内生产总值(GDPPC)和贷款规模(Loan)。考虑到企业个体不可观测的异质性效应和随时间变化的不可观测遗漏变量的影响，本文还控制了企业固定效应(FirmFE)和年份固定效应(YearFE)。
（二） 模型设定
为实证检验银行监管处罚对企业现金持有的影响，设定如下基准回归模型：
$$ Cash _{i, t}=\beta_0+\beta_1 Amount _{i, t-1}+\beta_2 Controls _{i, t-1}+ FirmFE + YearFE +\varepsilon_{i, t} $$ (1) 其中，Cashi, t为企业i在t年末的现金持有水平；Amounti, t-1为企业i所在城市t-1年的银行监管处罚金额；Controlsi, t-1为相关控制变量；FirmFE、YearFE分别是企业和年份固定效应；εi, t为随机扰动项。如果银行监管处罚提高企业现金持有(研究假设1a成立)，则预期β1>0；反之，如果银行监管处罚降低企业现金持有(研究假设1b成立)，则预期β1＜0。
（三） 样本数据
本研究使用2006—2022年数据进行分析，具体包括三个层面：一是银行监管处罚数据。根据国家金融监督管理总局公布的银行业行政处罚信息公开表，逐条手工整理，并根据作出处罚的监管机关所在地汇总得到城市层面的银行监管处罚数据。我国银行业监管基本遵循“属地管理”原则，银行监管部门派出机构负责对辖区内银行违法违规行为进行行政处罚，因此根据监管机关所在城市汇总得到该地区的银行监管处罚是合理的；二是A股上市公司财务数据。考虑到公司经营状况和财务指标的特殊性，不包括ST企业和金融、房地产企业样本，并剔除少于5个观测值的样本以提高数据质量，数据来自国泰安数据库(CSMAR)；三是城市经济金融发展水平数据，来自《中国城市统计年鉴》。将城市层面数据与企业数据匹配后最终得到包括23 918个企业—年度观测值的非平衡面板数据。所有连续变量按上下1%分位数缩尾处理以剔除极端值影响。
表 1是主要变量描述性统计结果。企业现金持有(Cash)均值为0.288，标准差为0.296，最小值为0.018，最大值为1.727，与现有文献基本一致[22]，表明我国不同企业现金持有水平存在较大差异，而且现金持有均值较高表明我国企业确实存在持有高额现金现象。银行监管处罚(Amount)均值为5.818，标准差为2.302，最小值为0，最大值为11.206，表明不同城市的银行监管处罚存在较大差异。其他变量的统计结果与现有相关研究基本一致，不再详述。
表 1 主要变量描述性统计变量 定义 样本数 均值 标准差 最小值 最大值 Cash 企业现金持有 23 918 0.288 0.296 0.018 1.727 Amount ln(1+监管处罚金额) 23 918 5.818 2.302 0.000 11.206 Size ln(企业资产规模) 23 918 22.112 1.266 19.903 26.158 Lev 资产负债率 23 918 0.414 0.196 0.053 0.855 TurnOver 总资产/营业收入 23 918 2.281 1.700 0.387 10.980 CF 经营净现金流/总资产 23 918 0.051 0.066 -0.137 0.240 ROA 资产收益率 23 918 0.041 0.057 -0.213 0.195 Growth 可持续增长率 23 918 0.052 0.093 -0.360 0.346 TobinQ 托宾Q值 23 918 2.056 1.260 0.868 8.197 LargeSh 第一大股东持股比例(%) 23 918 34.361 14.741 8.400 72.980 Dual 两职合一 23 918 0.286 0.452 0.000 1.000 Board ln(董事会规模) 23 918 2.132 0.201 1.609 2.708 IndR 独立董事占比 23 918 0.374 0.053 0.308 0.571 GDPPC ln(城市人均国内生产总值) 23 918 11.411 0.544 9.732 12.153 Loan ln(城市贷款规模) 23 918 18.598 1.351 15.098 21.376 图 2是近年我国城市银行监管处罚与公司现金持有水平的变化趋势图。可以看出，我国银行监管处罚力度整体处于上升趋势，尤其是2013—2017年大幅上升，与同时期我国加强防范化解金融风险的现实相符。银行监管处罚在2017年达到阶段性峰值后维持在较高水平。相对而言，企业现金持有水平呈现均值回归而波动性较高的特征。总体上，企业现金持有平均水平与银行监管处罚呈反向变动的负相关关系(相关系数为-0.23)，但银行监管处罚是否降低企业现金持有还有待规范的实证检验。
四、 实证结果分析
（一） 基准回归结果
表 2是基准回归模型的估计结果。列(1)只加入核心解释变量并控制企业和年份固定效应，列(2)进一步加入其余控制变量，结果显示，银行监管处罚(Amount)的回归系数均在1%的水平下显著为负，表明银行监管处罚降低了企业现金持有。平均而言，银行监管处罚每提高1个单位标准差(2.302)，企业现金持有下降3.9%。因此，假设1b初步得到支持。结合理论分析可知，银行监管处罚的“监督效应”和“成本效应”占主导，从而导致企业减少现金持有。
表 2 基准模型回归结果变量 (1) (2) Amount -0.006*** -0.005*** (-4.17) (-3.50) Size -0.028*** (-4.06) Lev -0.273*** (-10.17) TurnOver 0.011*** (2.95) CF 0.313*** (9.16) ROA 0.708*** (6.43) Growth -0.271*** (-5.16) TobinQ -0.005 (-1.57) LargeSh 0.001*** (2.85) Dual 0.014** (2.22) Board 0.016 (0.65) IndR -0.142** (-2.12) GDPPC -0.002 (-0.12) Loan -0.005 (-0.31) Constant 0.313*** 1.018*** (29.21) (3.01) 企业和年份固定效应 是 是 观测值 23 918 23 918 Adj.R2 0.053 0.105 注：括号内为t统计量，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。下表同。 下面进一步考察不同监管处罚类型对企业现金持有的影响。根据处罚对象，将监管处罚区分为对银行机构处罚(Amount_Bank)和对个人处罚(Amount_Person)。根据处罚事由，将监管处罚分为涉及同业业务(Amount_Interbank)、存款业务(Amount_Deposit)和信贷业务(Amount_Credit)的处罚①。由表 3可知，无论是对银行机构和个人的监管处罚还是与同业业务、存款业务、信贷业务相关的监管处罚，监管处罚均对企业现金持有存在负向影响，再次支持银行监管处罚降低企业现金持有的结论。
① 值得注意的是，银行受到监管处罚可能同时涉及多项业务违规，而公开的监管处罚金额是总金额，未细分到具体的违规业务类型。本研究根据监管处罚事由中的关键词如“同业”“存款”“贷款”“授信”等，整理出涉及不同业务类型的处罚金额，为基本结论提供进一步证据支持。
表 3 不同监管处罚类型与企业现金持有回归结果变量 (1) (2) (3) (4) (5) Amount_Bank -0.005*** (-3.55) Amount_Person -0.003** (-2.48) Amount_Interbank -0.003*** (-4.24) Amount_Deposit -0.003*** (-3.68) Amount_Credit -0.004*** (-3.13) 控制变量 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 观测值 23 918 23 918 23 918 23 918 23 918 Adj.R2 0.105 0.104 0.105 0.105 0.105 （二） 内生性处理
为减轻内生性问题担忧，下面分别采用工具变量法(2SLS)、倾向得分匹配法(PSM)和安慰剂检验等方法验证基本结论的可靠性。
1. 工具变量法(2SLS)
借鉴明雷等的思路[4]，将城市所在省份其他城市的平均处罚金额(Amount_IV)作为银行监管处罚的工具变量。理由如下：一方面，同一省份内的不同城市在地理位置、经济金融发展等方面较为接近，且这些城市的银行监管机构拥有共同的上级主管部门，在落实具体的金融监管要求等方面具有相似性，因此满足工具变量的相关性；另一方面，企业的生产经营和财务决策受到当地经济金融环境的影响，具有一定的在地性特征，在控制一系列控制变量的基础上，企业所在城市以外其他城市的银行监管处罚一般不会对该企业的现金持有产生影响，满足工具变量的外生性。回归结果如表 4所示，列(1)是第一阶段回归结果，工具变量的回归系数为0.261且在1%水平下显著，弱工具变量检验的Kleibergen-Paap rk Wald F值为564.762，表明不存在弱工具变量问题；列(2)是第二阶段回归结果，银行监管处罚的回归系数为-0.024且在1%水平下显著，表明银行监管处罚降低企业现金持有。因此，使用工具变量法缓解内生性问题得到的结论不变。
表 4 工具变量回归结果变量 第一阶段回归Amount(1) 第二阶段回归Cash(2) Amount_IV 0.261*** (23.76) Amount -0.024*** (-3.10) 控制变量 是 是 企业和年份固定效应 是 是 观测值 20 067 20 067 Kleibergen-Paap rk Wald F 564.762 2. 倾向得分匹配法(PSM)
第一，根据银行监管处罚的中位数逐年将样本划分为高处罚和低处罚组；第二，通过Logit回归计算倾向得分，对高处罚与低处罚组样本按照1∶1、1∶2、1∶3最近邻匹配方法进行匹配；第三，利用匹配得到的样本进行回归。回归结果如表 5所示，银行监管处罚的回归系数均至少在5%的水平下显著为负，仍然表明银行监管处罚对企业现金持有存在负向影响。
表 5 倾向得分匹配(PSM)回归结果变量 1∶1匹配 1∶2匹配 1∶3匹配 (1) (2) (3) Amount -0.005** -0.005*** -0.005*** (-2.34) (-3.01) (-3.07) 控制变量 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 观测值 12 914 18 671 21 313 Adj.R2 0.106 0.106 0.103 3. 安慰剂检验
按年将各城市的银行监管处罚随机打乱后重新与企业数据匹配，回归得到银行监管处罚的回归系数和标准误，重复1 000次。图 3是银行监管处罚的回归系数核密度估计结果，银行监管处罚的回归系数分布在0附近，P值为0.396，表明随机分配的银行监管处罚对企业现金持有几乎没有影响。所以，银行监管处罚对企业现金持有的负向影响不是由无法观测的随机因素引起，银行监管处罚降低企业现金持有的基本结论稳健。
（三） 稳健性检验
1. 替换被解释变量
一是剔除影响企业现金持有的行业因素，将企业现金持有减去行业年度中位数作为被解释变量(Cash_Ind)；二是参考通常做法，更换度量方法，将企业现金持有定义为现金及等价物与总资产之比(Cash_2)，即Cash_2=(货币资金+交易性金融资产)/总资产。替换被解释变量的回归结果如表 6所示，银行监管处罚的回归系数均在1%的水平下显著为负，与基准回归结果一致。
表 6 替换被解释变量回归结果变量 Cash_Ind Cash_2 (1) (2) Amount -0.004*** -0.002*** (-2.65) (-3.87) 控制变量 是 是 企业和年份固定效应 是 是 观测值 23 918 23 918 Adj.R2 0.051 0.118 2. 替换核心解释变量
使用以下替代解释变量进行回归：一是剔除监管处罚金额为0的样本，直接对监管处罚取对数(Amount_NLN)；二是采用平均每笔监管处罚金额(Amount_AVR)作为解释变量，定义为银行监管处罚金额除以处罚次数；三是采用平均每个银行网点监管处罚金额(Amount_Branch)作为解释变量，定义为银行监管处罚金额除以银行网点数；四是采用银行监管处罚次数(Frequency)作为解释变量。回归结果如表 7所示，解释变量的回归系数均至少在10%的水平下显著为负，基本结论不变。
表 7 替换核心解释变量回归结果变量 (1) (2) (3) (4) Amount_NLN -0.007*** (-4.18) Amount_AVR -0.006*** (-3.23) Amount_Branch -0.010*** (-3.42) Frequency -0.005* (-1.86) 控制变量 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 观测值 23 015 23 918 23 516 23 918 Adj.R2 0.105 0.105 0.106 0.104 3. 使用子样本回归
一是仅保留制造业样本；二是仅保留2020年以前样本以剔除新冠疫情的影响；三是由于北京、上海、天津、重庆四个直辖市与其他城市存在较大差异，因此剔除四个直辖市的样本。回归结果如表 8所示，银行监管处罚的回归系数至少在5%的水平下显著为负，同样表明基本结论是稳健的。
表 8 子样本回归结果变量 制造业样本 仅保留疫情以前样本 剔除直辖市样本 (1) (2) (3) Amount -0.004*** -0.004*** -0.003** (-2.64) (-2.89) (-2.09) 控制变量 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 观测值 15 907 16 545 19 320 Adj.R2 0.114 0.130 0.102 （四） 机制检验
结合上文理论分析和实证研究结果，银行监管处罚降低企业现金持有，其原因是监督效应和成本效应主导了银行监管处罚对企业现金持有的影响，但这并不能排除融资约束效应的可能存在，也未给出监督效应和成本效应的直接证据。因此有必要对银行监管处罚影响企业现金持有的具体机制作进一步检验。
1. 排除融资约束效应机制
根据理论分析，银行监管处罚促使银行加强合规管理，会提高信贷门槛和增加企业融资难度，企业为应对融资约束水平提高，可能增加现金持有。为检验融资约束效应，一是检验银行监管处罚对企业融资约束的影响。借鉴相关研究[34-35]，运用现金—现金流敏感性分析方法进行分析，构建模型(2)，被解释变量为企业现金持有变动(ΔCash)，控制变量包括企业规模(Size)、托宾Q值(TobinQ)、资本支出(Capex)、净营运资本变动(ΔNwc)、短期债务变动(ΔSDebt)。重点关注银行监管处罚与企业现金流交乘项(Amount×CF)的回归系数，如果银行监管处罚提高了企业融资约束水平，则预期交乘项的回归系数β12>0。二是根据企业融资约束指数(SA)对样本分组回归，若存在融资约束效应，则预期对于融资约束较低的组，银行监管处罚降低现金持有的作用会更强烈。
$$ \begin{gathered} \Delta Cash _{i, t}=\beta_0+\beta_{11} Amount _{i, t-1}+\beta_{12} Amount _{i, t-1} \times C F_{i, t}+\beta_2 C F_{i, t}+ \\ \beta_3 Controls _{i, t}+{ FirmFE + YearFE +\varepsilon_{i, t}} \end{gathered} $$ (2) 表 9列(1)是现金—现金流敏感性分析结果，交乘项Amount×CF的回归系数在5%的水平下显著为正，表明企业现金—现金流敏感性增强，即银行监管处罚提高企业融资约束，使企业有动机增加现金持有。列(2)(3)分组回归结果显示，银行监管处罚的回归系数均在5%的水平下显著为负，且组间系数差异检验的P值为0.424，表明银行监管处罚降低企业现金持有的作用在融资约束较高与较低组之间不存在显著差异。这与融资约束效应的理论预期不符，因此排除融资约束效应机制，从而间接地表明银行监管处罚对企业现金持有的影响主要受监督效应和成本效应的驱动。银行监管处罚增强了企业现金—现金流敏感性，提高企业融资约束水平，但并未因此对企业现金持有产生明显影响，这似乎与企业融资约束趋紧时会增加现金持有的逻辑不符。可能的解释是，正因为银行监管处罚通过监督效应和成本效应降低企业现金持有，才导致企业现金—现金流敏感性增强和融资约束水平提高。
表 9 排除融资约束效应机制变量 现金—现金流敏感性分析ΔCash 低融资约束Cash 高融资约束Cash (1) (2) (3) Amount -0.001 -0.004** -0.004** (-0.98) (-2.52) (-2.21) Amount×CF 0.024** (2.43) CF 0.264*** (4.29) 控制变量 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 观测值 22 216 11 959 11 959 Adj.R2 0.223 0.062 0.155 系数差异(P值) -0.000 (0.424) 2. 监督效应机制检验
根据理论分析，银行监管处罚可能通过监督效应减少企业现金持有，原因是银行监管处罚促使银行加强对借款企业的监督，缓解企业管理层持有大量现金以追求过度在职消费和通过过度投资构建商业帝国等代理问题。为检验监督效应，一是将企业管理费用率作为代理成本的代理变量，根据代理成本的行业中位数将样本分为低代理成本和高代理成本组，分组回归。如果监督效应存在，则预期在高代理成本组中，银行监管处罚降低企业现金持有的作用更明显；二是借鉴相关文献[35-36]，构建模型(3)，检验银行监管处罚是否能减少企业现金持有的非效率投资。若存在监督效应，则预期交乘项的回归系数β12＜0。
$$ \begin{aligned} NEInvest _{i, t}=\beta_0+ & \beta_{11} Amount _{i, t-1}+\beta_{12} Amount _{i, t-1} \times Cash _{i, t}+\beta_2 Cash _{i, t}+ \\ & \beta_3 Controls _{i, t-1}+ FirmFE + YearFE +\varepsilon_{i, t} \end{aligned} $$ (3) 其中，NEInvest代表企业非效率投资水平，根据Richardson提出的模型[37]估计得到，取值越大代表企业投资效率越低；其余控制变量与基准回归模型一致。
表 10列(1)(2)是根据企业代理成本分组回归结果，银行监管处罚的回归系数在低代理成本组中不显著，在高代理成本组中显著为负，表明对于代理问题更严重的企业，银行监管处罚降低现金持有的作用更明显。因此，银行监管处罚通过缓解代理问题减少企业现金持有的逻辑得证。列(3)至(6)是模型(3)的回归结果，其中，列(3)至(5)分别是对银行监管处罚(Amount)、银行机构处罚(Amount_Bank)和个人处罚(Amount_Person)的检验结果，交乘项Amount×Cash、Amount_Bank×Cash的回归系数为负但不显著，只有Amount_Person×Cash的回归系数在1%的水平下显著为负，表明总体的银行监管处罚和对银行机构的监管处罚对企业非效率投资没有明显的抑制作用，而对银行高管等相关责任人的监管处罚显著抑制企业非效率投资。可能的原因是，银企关系作为一种非正式制度安排是企业获得贷款的重要因素，企业高管与银行高管的私人关系有助于缓解银企信息不对称，提高企业贷款可得性，同时银企关系可能会降低银行对企业的监督。因而针对银行高管等相关责任人的监管处罚，可以更有效地促使银行加强对企业的监督和缓解代理问题，从而减少企业非效率投资。如果这一解释成立，则有以下推论，对于拥有金融背景高管越多的企业，由于其银企关系更密切，银行监管处罚降低其非效率投资的作用会更明显。对此，进一步在回归中加入对个人处罚(Amount_Person)、企业现金持有(Cash)和企业金融背景高管数量(FinBG)的交乘项进行检验，结果如列(6)所示。交乘项Amount_Person×Cash×FinBG的回归系数在5%的水平下显著为负，表明企业拥有金融背景高管越多，银行监管处罚减少其非效率投资的作用越明显，上述推论得证。综上分析，银行监管处罚降低企业现金持有的监督效应机制成立。本部分的研究结果也表明，银行监管处罚对企业现金持有监督效应的作用受到银企关系影响，对银行高管等相关责任人的监管处罚更能强化银行对企业的监督作用。
表 10 监督效应机制检验变量 分组回归 非效率投资 低代理成本 高代理成本 监管处罚 对机构处罚 对个人处罚 Cash Cash NEInvest NEInvest NEInvest NEInvest (1) (2) (3) (4) (5) (6) Amount -0.002 -0.006*** 0.000 (-1.36) (-2.70) (0.28) Amount×Cash -0.001 (-1.16) Amount_Bank 0.000 (0.14) Amount_Bank×Cash -0.001 (-1.04) Amount_Person 0.000 -0.000 (0.44) (-0.41) Amount_Person×Cash -0.002*** (-2.79) Amount_Person×Cash×FinBG -0.001** (-2.32) FinBG 0.003*** (3.55) Cash -0.003 -0.004 -0.005* -0.006** (-0.80) (-0.93) (-1.80) (-2.45) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 11 977 11 940 22 476 22 476 22 476 22 476 Adj.R2 0.077 0.141 0.106 0.106 0.107 0.107 3. 成本效应机制检验
根据理论分析，银行监管处罚可能通过成本效应降低企业现金持有，因为银行监管处罚会强化银行合规管理和风险控制，增加银行尽职调查、贷后管理等业务成本。这些新增成本可能会转嫁到贷款定价中，从而提高企业融资成本和现金持有成本，企业在权衡现金持有成本与收益后，可能会增加用于债务偿还的现金支出和降低现金持有。为验证成本效应机制，按照江艇有关中介效应检验[38]的建议，将中介变量作为被解释变量，并使用工具变量法识别银行监管处罚对中介变量的因果影响。对于中介变量(Med)，使用融资成本(FinCost)和利息成本(IntCost)代表现金持有成本，融资成本定义为企业财务费用与总负债之比，利息成本定义为财务费用中的利息支出与总负债之比；使用偿还债务的现金支出(Payoff)作为第三个中介变量，定义为企业偿还债务支付的现金与总负债之比。工具变量选取与上文保持一致，即采用城市所在省份其他城市的平均处罚金额(Amount_IV)作为银行监管处罚的工具变量。
由表 11列(1)(2)结果可知，银行监管处罚的回归系数在1%的水平下显著为正，表明银行监管处罚提高了企业融资成本。列(3)(4)结果表明，银行监管处罚提高了企业利息成本。列(5)(6)结果表明，银行监管处罚增加了企业用于债务偿还的现金支出。综上，银行监管处罚通过增加企业融资成本和利息成本，提高企业现金持有成本，促使企业增加用于债务偿还的现金支出，进而降低企业现金持有。因此，银行监管处罚降低企业现金持有的成本效应机制得到验证。值得一提的是，银行监管处罚通过成本效应降低企业现金持有并不必然意味着银行监管处罚加剧了企业融资贵问题。因为从金融风险管理和金融健康发展角度看，银行加强合规管理导致经营成本上升并传递到企业融资成本，可能正是贷款风险定价回归正常的结果。
表 11 成本效应机制检验变量 融资成本 利息成本 偿还债务 OLS 2SLS OLS 2SLS OLS 2SLS (1) (2) (3) (4) (5) (6) Amount 0.001*** 0.004*** 0.000*** 0.001* 0.005*** 0.024** (3.64) (4.11) (2.95) (1.91) (2.68) (2.34) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 23 918 20 067 21 674 18 177 21 748 18 314 Adj.R2 0.193 0.170 0.267 0.268 0.063 0.061 注：由于工具变量与前文相同，弱工具变量检验结果与表 4一致，此处略。 （五） 异质性分析
根据理论分析，预期对于国有企业、规模较大、固定资产占比较高、持有长期金融股权的企业以及低金融发展水平地区企业，银行监管处罚对其现金持有的负向影响更弱。下面通过在基准回归模型中引入异质性变量(Hetgen)与银行监管处罚(Amount)的交乘项(Amount×Hetgen)，进行异质性检验。
对于企业产权性质，定义国有产权性质变量SOE，当企业属于国有企业时，SOE取1，否则取0。表 12列(1)显示，交乘项的回归系数在1%的水平下显著为正，表明银行监管处罚对国有企业现金持有的负向影响更弱。
表 12 企业产权性质、资产特征及持有长期金融股权的异质性分析变量 产权性质 资产特征 持有长期金融股权 SOE Size FixedR FinD FinR (1) (2) (3) (4) (5) Amount -0.011*** -0.037** -0.017*** -0.007*** -0.005*** (-6.17) (-2.02) (-7.49) (-4.37) (-3.82) Amount×Hetgen 0.014*** 0.001* 0.051*** 0.008*** 0.061*** (5.99) (1.77) (8.03) (3.55) (2.85) Hetgen -0.078*** -0.036*** -0.666*** -0.088*** -1.215*** (-3.62) (-4.71) (-14.73) (-6.88) (-5.85) 控制变量 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 观测值 23 918 23 918 23 918 23 918 23 918 Adj.R2 0.108 0.105 0.128 0.109 0.110 对于企业资产特征，在回归中分别加入银行监管处罚与企业规模(Size)和固定资产占比(FixedR)的交乘项，结果如表 12列(2)(3)所示。两个交乘项的回归系数分别在10%、1%的水平下显著为正，表明企业规模越大和固定资产占比越高，银行监管处罚对其现金持有的负向影响越弱。
对于企业持有长期金融股权，在回归中分别加入银行监管处罚与企业是否持有长期金融股权虚拟变量(FinD)和企业长期金融股权投资与总资产之比(FinR)的交乘项，结果如表 12列(4)(5)所示。交乘项的回归系数在1%的水平下显著为正，表明企业持有长期金融股权降低了银行监管处罚对其现金持有的负向影响。
对于地区金融发展水平异质性，分别使用以下指标代表企业所在地区金融发展水平。一是城市贷款规模(Loan)；二是企业注册地5公里和15公里以内银行网点数量加1后取自然对数(Branch_5km、Branch_15km)；三是城市数字金融发展水平(FinTech)，使用北京大学数字普惠金融指数代表。在回归中加入银行监管处罚与地区金融发展水平的交乘项，回归结果如表 13所示。交乘项的回归系数至少在5%的水平下显著为负，表明相较于高金融发展水平地区企业，银行监管处罚对低金融发展水平地区企业现金持有的负向影响更弱。
表 13 地区金融发展水平的异质性分析变量 金融机构贷款规模 企业周边银行网点数量 数字金融发展水平 Loan Branch_5km Branch_15km FinTech (1) (2) (3) (4) Amount 0.080*** 0.003 0.009** 0.013*** (5.26) (0.93) (2.13) (2.70) Amount×Hetgen -0.005*** -0.002** -0.002*** -0.000*** (-5.48) (-2.35) (-3.27) (-3.90) Hetgen 0.036** 0.020*** 0.017*** 0.002*** (2.13) (3.45) (3.42) (3.39) 控制变量 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 观测值 23 918 19 399 19 399 20 736 Adj.R2 0.108 0.108 0.108 0.087 综上分析，对于国有企业、大规模企业、高固定资产企业、持有长期金融股权企业以及低金融发展水平地区企业，银行监管处罚降低企业现金持有的影响更弱。因此研究假设2成立。
五、 进一步分析
企业现金持有由货币资金和交易性金融资产构成，前者主要包括库存现金和银行存款，后者主要包括基于投机目的持有的债券、股票、基金等有价证券。上文分析表明，银行监管处罚降低企业现金持有是一个总量问题，那么，银行监管处罚会影响企业现金持有结构吗？从理论上看，与货币资金相比，交易性金融资产因风险较高而具有更高的预期收益率。由于银行监管处罚的成本效应，企业为对冲现金持有成本上升，可能会减少货币资金而增加交易性金融资产。进一步，银行监管处罚对现金持有总量和结构的影响，是否会改变企业从现金持有中获得的金融收益？企业减少货币资金会降低利息收入，而增加交易性金融资产可能会提高投资收益和公允价值变动收益。当然，由于交易性金融资产价格波动的不确定性，最终能否取得正收益还取决于企业的金融投资能力。而且，在银行监管处罚的监督效应下，企业可能会偏好低风险交易性金融资产，从而降低从交易性金融资产中获得的投资收益。因此，银行监管处罚对企业现金持有金融收益的影响是不确定的。
为检验银行监管处罚对企业现金持有结构和金融收益的影响，先将企业现金持有划分为货币资金(CashEquiv)和交易性金融资产(TradingFA)，以此作为被解释变量；再根据数据可得性，分别从利息收入(InterestR)、投资收益(InvestR)和公允价值变动(FairValue)三个方面考察企业现金持有的金融收益①。回归结果如表 14所示。列(1)(2)是银行监管处罚对企业现金持有结构的回归结果，表明银行监管处罚减少企业货币资金但增加交易性金融资产。因此，银行监管处罚促使企业调整现金持有结构。列(3)至(5)是银行监管处罚对企业现金持有金融收益的回归结果，列(3)表明银行监管处罚降低企业利息收入，主要原因是企业货币资金减少；列(4)表明银行监管处罚降低企业金融投资收益。虽然列(2)表明银行监管处罚增加企业交易性金融资产，但企业的金融投资收益下降，可能原因是银行监管处罚的监督效应促使企业更偏好低风险交易性金融资产；列(5)表明银行监管处罚对企业交易性金融资产公允价值变动没有显著影响，可能原因是交易性金融资产公允价值变动主要取决于企业的金融投资能力。此外，为排除银行监管处罚对企业现金持有金融收益的影响可能来自企业其他金融资产持有量参考孙泽宇和齐保垒的研究[39]，企业持有的其他金融资产主要包括衍生金融资产、可供出售金融资产、买入返售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资、投资性房地产以及理财产品、信托产品、委托贷款等，并根据会计准则变化调整其他金融资产的度量方式。的变动，列(6)给出银行监管处罚对企业其他金融资产持有(OtherFA)的回归结果，银行监管处罚的回归系数不显著，从而表明银行监管处罚对企业现金持有金融收益的影响主要来自企业现金持有总量和结构的变化。
①企业现金持有结构和金融收益均除以企业总资产，进行标准化处理；为更准确地度量金融收益，投资收益扣除了企业对联营企业和合营企业的投资收益。
表 14 监管处罚对企业现金持有结构及金融收益的影响变量 现金持有结构 现金持有金融收益 其他金融资产 CashEquiv TradingFA InterestR InvestR FairValue OtherFA (1) (2) (3) (4) (5) (6) Amount -0.028*** 0.004** -0.001*** -0.001*** 0.000 0.006 (-4.72) (2.12) (-3.99) (-1.68) (0.08) (1.41) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 23 918 23 918 23 209 23 918 23 918 23 918 Adj.R2 0.125 0.152 0.120 0.024 0.027 0.097 综上，银行监管处罚对企业现金持有结构及金融收益存在显著影响，银行监管处罚降低企业货币资金持有但增加交易性金融资产持有，降低了企业现金持有的金融收益。
六、 结论与建议
在当前金融强监管的形势下，基于2006—2022年我国银行监管处罚和A股上市公司数据，从企业现金持有角度探究银行监管处罚的经济效应。研究得出：银行监管处罚对企业现金持有存在负向影响。分维度看，对银行机构和个人处罚以及与同业业务、存款业务、贷款业务相关的处罚均显著降低企业现金持有；机制分析排除了银行监管处罚影响企业现金持有的融资约束效应机制，而支持银行监管处罚降低企业现金持有的监督效应和成本效应机制；银行监管处罚降低企业现金持有在企业产权性质、资产特征、持有长期金融股权和地区金融发展水平等方面存在差异。对于国有企业、大规模和高固定资产企业、持有长期金融股权企业以及低金融发展水平地区企业，银行监管处罚降低现金持有的影响更弱；银行监管处罚促使企业减少货币资金但增加交易性金融资产，总体上降低企业现金持有的金融收益。基于上述研究结论，提出以下几点政策建议。
第一，持续强化金融监管，提高金融监管效能。本研究发现，银行监管处罚降低了企业现金持有，其逻辑前提是银行监管处罚可以引导银行强化合规审慎经营，表明银行监管处罚在防范化解金融风险和维护金融健康发展方面的有效性。当前，我国防范化解金融风险的任务仍然较重，应继续坚持严监管、重处罚基调，严厉打击金融领域违法违规行为，让监管“长牙带刺”。银行监管处罚对企业现金持有的影响在企业产权性质、资产特征、持有长期金融股权以及地区金融发展水平等方面存在异质性，表明金融监管的效力因对象和环境而有差别。各金融监管执法部门需因地制宜、因势利导，根据当地实际情况把握监管重点、有的放矢，提高金融监管的针对性和有效性。
第二，坚持系统思维，统筹防范金融风险和服务实体经济发展。本研究发现，银行监管处罚对企业现金持有存在监督效应和成本效应，表明银行监管处罚在带来监管收益的同时也可能产生一定经济成本。因此，加强金融监管，应坚持系统观念，全面把握金融与经济、直接效果与间接影响、收益与成本等辩证关系，做好顶层设计，兴利与除弊并举，统筹防范化解金融风险和促进金融服务经济高质量发展；要注重加强金融审慎监管、减费让利等不同监管政策的搭配协调，增强政策合力；要做好市场预期管理，提高监管政策的透明度和预见性，引导商业银行形成稳定的政策预期，建立高效的经营管理机制，提高贷款定价科学水平，切实减轻企业等微观主体经济负担。
第三，加强内部控制，坚持稳健审慎经营。商业银行要正确认识和积极适应金融强监管的新形势新要求，增强合规意识，特别是针对信贷业务违法违规高发情况，深入分析业务流程、内部控制、监督检查等方面的薄弱环节和风险漏洞，健全各项管理制度和操作规程，积极运用新技术新手段再造业务流程，提高全面风险管理能力。要坚持金融服务实体经济的初心使命，树立正确经营观、业绩观和风险观，积极培育和践行以“诚实守信、以义取利、稳健审慎、守正创新、依法合规”为基本要求的中国特色金融文化，走中国特色金融发展之路，提高竞争软实力。
第四，要科学应变，优化企业现金持有决策。企业应密切关注金融监管政策动向，将金融监管因素纳入现金持有决策考量，根据自身财务状况、战略规划和外部经济金融环境，合理规划现金持有总量和结构，保证流动性充足并提高资金利用效率；要健全完善投融资管理制度，严格贷款申请、审批、使用、偿还等环节管理，避免因投融资业务违规引发法律和资金风险；要重视与银行建立长期稳定的银企关系，根据商业银行经营管理要求和金融数字化转型趋势，加强经营状况、财务信息、项目进展等数据管理，提高财务透明度和信息披露质量，强化与银行信息共享，减少银企信息不对称，从而提高自身融资能力和降低融资成本。
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表 1 主要变量描述性统计
变量 定义 样本数 均值 标准差 最小值 最大值 Cash 企业现金持有 23 918 0.288 0.296 0.018 1.727 Amount ln(1+监管处罚金额) 23 918 5.818 2.302 0.000 11.206 Size ln(企业资产规模) 23 918 22.112 1.266 19.903 26.158 Lev 资产负债率 23 918 0.414 0.196 0.053 0.855 TurnOver 总资产/营业收入 23 918 2.281 1.700 0.387 10.980 CF 经营净现金流/总资产 23 918 0.051 0.066 -0.137 0.240 ROA 资产收益率 23 918 0.041 0.057 -0.213 0.195 Growth 可持续增长率 23 918 0.052 0.093 -0.360 0.346 TobinQ 托宾Q值 23 918 2.056 1.260 0.868 8.197 LargeSh 第一大股东持股比例(%) 23 918 34.361 14.741 8.400 72.980 Dual 两职合一 23 918 0.286 0.452 0.000 1.000 Board ln(董事会规模) 23 918 2.132 0.201 1.609 2.708 IndR 独立董事占比 23 918 0.374 0.053 0.308 0.571 GDPPC ln(城市人均国内生产总值) 23 918 11.411 0.544 9.732 12.153 Loan ln(城市贷款规模) 23 918 18.598 1.351 15.098 21.376 
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表 2 基准模型回归结果
变量 (1) (2) Amount -0.006*** -0.005*** (-4.17) (-3.50) Size -0.028*** (-4.06) Lev -0.273*** (-10.17) TurnOver 0.011*** (2.95) CF 0.313*** (9.16) ROA 0.708*** (6.43) Growth -0.271*** (-5.16) TobinQ -0.005 (-1.57) LargeSh 0.001*** (2.85) Dual 0.014** (2.22) Board 0.016 (0.65) IndR -0.142** (-2.12) GDPPC -0.002 (-0.12) Loan -0.005 (-0.31) Constant 0.313*** 1.018*** (29.21) (3.01) 企业和年份固定效应 是 是 观测值 23 918 23 918 Adj.R2 0.053 0.105 注：括号内为t统计量，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。下表同。
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表 3 不同监管处罚类型与企业现金持有回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) Amount_Bank -0.005*** (-3.55) Amount_Person -0.003** (-2.48) Amount_Interbank -0.003*** (-4.24) Amount_Deposit -0.003*** (-3.68) Amount_Credit -0.004*** (-3.13) 控制变量 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 观测值 23 918 23 918 23 918 23 918 23 918 Adj.R2 0.105 0.104 0.105 0.105 0.105
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表 4 工具变量回归结果
变量 第一阶段回归Amount(1) 第二阶段回归Cash(2) Amount_IV 0.261*** (23.76) Amount -0.024*** (-3.10) 控制变量 是 是 企业和年份固定效应 是 是 观测值 20 067 20 067 Kleibergen-Paap rk Wald F 564.762
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表 5 倾向得分匹配(PSM)回归结果
变量 1∶1匹配 1∶2匹配 1∶3匹配 (1) (2) (3) Amount -0.005** -0.005*** -0.005*** (-2.34) (-3.01) (-3.07) 控制变量 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 观测值 12 914 18 671 21 313 Adj.R2 0.106 0.106 0.103
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表 6 替换被解释变量回归结果
变量 Cash_Ind Cash_2 (1) (2) Amount -0.004*** -0.002*** (-2.65) (-3.87) 控制变量 是 是 企业和年份固定效应 是 是 观测值 23 918 23 918 Adj.R2 0.051 0.118
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表 7 替换核心解释变量回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) Amount_NLN -0.007*** (-4.18) Amount_AVR -0.006*** (-3.23) Amount_Branch -0.010*** (-3.42) Frequency -0.005* (-1.86) 控制变量 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 观测值 23 015 23 918 23 516 23 918 Adj.R2 0.105 0.105 0.106 0.104
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表 8 子样本回归结果
变量 制造业样本 仅保留疫情以前样本 剔除直辖市样本 (1) (2) (3) Amount -0.004*** -0.004*** -0.003** (-2.64) (-2.89) (-2.09) 控制变量 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 观测值 15 907 16 545 19 320 Adj.R2 0.114 0.130 0.102
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表 9 排除融资约束效应机制
变量 现金—现金流敏感性分析ΔCash 低融资约束Cash 高融资约束Cash (1) (2) (3) Amount -0.001 -0.004** -0.004** (-0.98) (-2.52) (-2.21) Amount×CF 0.024** (2.43) CF 0.264*** (4.29) 控制变量 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 观测值 22 216 11 959 11 959 Adj.R2 0.223 0.062 0.155 系数差异(P值) -0.000 (0.424)
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表 10 监督效应机制检验
变量 分组回归 非效率投资 低代理成本 高代理成本 监管处罚 对机构处罚 对个人处罚 Cash Cash NEInvest NEInvest NEInvest NEInvest (1) (2) (3) (4) (5) (6) Amount -0.002 -0.006*** 0.000 (-1.36) (-2.70) (0.28) Amount×Cash -0.001 (-1.16) Amount_Bank 0.000 (0.14) Amount_Bank×Cash -0.001 (-1.04) Amount_Person 0.000 -0.000 (0.44) (-0.41) Amount_Person×Cash -0.002*** (-2.79) Amount_Person×Cash×FinBG -0.001** (-2.32) FinBG 0.003*** (3.55) Cash -0.003 -0.004 -0.005* -0.006** (-0.80) (-0.93) (-1.80) (-2.45) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 11 977 11 940 22 476 22 476 22 476 22 476 Adj.R2 0.077 0.141 0.106 0.106 0.107 0.107
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表 11 成本效应机制检验
变量 融资成本 利息成本 偿还债务 OLS 2SLS OLS 2SLS OLS 2SLS (1) (2) (3) (4) (5) (6) Amount 0.001*** 0.004*** 0.000*** 0.001* 0.005*** 0.024** (3.64) (4.11) (2.95) (1.91) (2.68) (2.34) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 23 918 20 067 21 674 18 177 21 748 18 314 Adj.R2 0.193 0.170 0.267 0.268 0.063 0.061 注：由于工具变量与前文相同，弱工具变量检验结果与表 4一致，此处略。
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表 12 企业产权性质、资产特征及持有长期金融股权的异质性分析
变量 产权性质 资产特征 持有长期金融股权 SOE Size FixedR FinD FinR (1) (2) (3) (4) (5) Amount -0.011*** -0.037** -0.017*** -0.007*** -0.005*** (-6.17) (-2.02) (-7.49) (-4.37) (-3.82) Amount×Hetgen 0.014*** 0.001* 0.051*** 0.008*** 0.061*** (5.99) (1.77) (8.03) (3.55) (2.85) Hetgen -0.078*** -0.036*** -0.666*** -0.088*** -1.215*** (-3.62) (-4.71) (-14.73) (-6.88) (-5.85) 控制变量 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 观测值 23 918 23 918 23 918 23 918 23 918 Adj.R2 0.108 0.105 0.128 0.109 0.110
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表 13 地区金融发展水平的异质性分析
变量 金融机构贷款规模 企业周边银行网点数量 数字金融发展水平 Loan Branch_5km Branch_15km FinTech (1) (2) (3) (4) Amount 0.080*** 0.003 0.009** 0.013*** (5.26) (0.93) (2.13) (2.70) Amount×Hetgen -0.005*** -0.002** -0.002*** -0.000*** (-5.48) (-2.35) (-3.27) (-3.90) Hetgen 0.036** 0.020*** 0.017*** 0.002*** (2.13) (3.45) (3.42) (3.39) 控制变量 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 观测值 23 918 19 399 19 399 20 736 Adj.R2 0.108 0.108 0.108 0.087
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表 14 监管处罚对企业现金持有结构及金融收益的影响
变量 现金持有结构 现金持有金融收益 其他金融资产 CashEquiv TradingFA InterestR InvestR FairValue OtherFA (1) (2) (3) (4) (5) (6) Amount -0.028*** 0.004** -0.001*** -0.001*** 0.000 0.006 (-4.72) (2.12) (-3.99) (-1.68) (0.08) (1.41) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业和年份固定效应 是 是 是 是 是 是 观测值 23 918 23 918 23 209 23 918 23 918 23 918 Adj.R2 0.125 0.152 0.120 0.024 0.027 0.097
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