时间:2021-09-09 作者:陈 艳 谭 越 杨文青
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摘要:
一、引言
改革开放以来,金融业保持快速发展,对经济发展产生了持续重要影响。然而,在金融发展过程中,出现了资金大量流向金融业等虚拟经济领域的问题(戴赜等,2018),实体投资率降低,非效率行为增加(李维安和马超,2014),如果不加以适当控制,将不利于实体企业长远发展和国家经济增长。党的十九大报告明确提出“深化金融体制改革, 增强金融服务实体经济能力”的目标。而衡量金融服务实体经济能力的一个重要方面,就是金融发展对实体企业投资的影响。
目前,研究金融发展对实体企业投资影响的文献,大多是从公司投资结果的角度探究金融发展对实体企业投资效率的影响。支燕等(2014)研究表明金融发展对投资效率的影响呈倒“U”型结构,表现为金融发展在初期能显著促进企业成长,而随着发展程度的加深,金融发展会使投资效率放缓。杨汉明和刘广瑞(2014)、李延喜等(2015)、李红和谢娟娟(2018)发现金融...
一、引言
改革开放以来,金融业保持快速发展,对经济发展产生了持续重要影响。然而,在金融发展过程中,出现了资金大量流向金融业等虚拟经济领域的问题(戴赜等,2018),实体投资率降低,非效率行为增加(李维安和马超,2014),如果不加以适当控制,将不利于实体企业长远发展和国家经济增长。党的十九大报告明确提出“深化金融体制改革, 增强金融服务实体经济能力”的目标。而衡量金融服务实体经济能力的一个重要方面,就是金融发展对实体企业投资的影响。
目前,研究金融发展对实体企业投资影响的文献,大多是从公司投资结果的角度探究金融发展对实体企业投资效率的影响。支燕等(2014)研究表明金融发展对投资效率的影响呈倒“U”型结构,表现为金融发展在初期能显著促进企业成长,而随着发展程度的加深,金融发展会使投资效率放缓。杨汉明和刘广瑞(2014)、李延喜等(2015)、李红和谢娟娟(2018)发现金融发展有助于改善企业投资效率。也有文献从终极控制人和制度环境等视角探究金融发展对实体企业非效率投资行为的影响。刘广瑞等(2013)研究发现,对于不同终极控制人控制的公司,金融发展对其投资效率的影响不同。赵曦和王金哲(2020)研究表明,金融发展的提升能够促进企业投资扩张,制度环境的改善进一步强化了这种扩张效应。可见,现有研究主要探索了金融发展对企业投资效率的影响作用及其影响因素,较少探究金融发展对实体企业投资行为的影响机制。因此,本文基于融资约束与投资理性双重视角,探讨金融发展对实体企业投资行为的影响机制,主要回答以下两个基本问题 : 一是金融发展能否缓解实体企业投资的融资约束?二是金融发展能否改善实体企业的投资理性?本文根据中国A 股上市公司2008~2018 年面板数据,针对金融发展对实体企业投资行为的影响进行实证研究,研究发现 :金融发展对实体企业投资行为的影响具有两面性。一方面,金融发展能够缓解实体企业面临的融资约束 ;另一方面,金融发展会降低实体企业的投资理性。此外,研究还发现,金融发展导致金融资产投资增加,挤占固定资产投资,削弱企业的投资理性,而金融监管能够降低金融发展对实体企业投资理性的不利影响。
本文的研究贡献主要体现在如下方面。第一,区别于以往文献,本文以影响企业投资的三个关键因素(内部现金流、资本成本和投资机会)为出发点,从融资约束和投资理性双重视角探究金融发展对实体企业投资行为的影响机制。第二,本文还进一步分析了金融发展通过增加金融资产投资影响实体企业投资理性的具体作用机制,为进一步优化金融发展服务实体企业的质量提供了一定的方向和实证依据。
本文后续部分安排如下 :第二部分进行文献回顾并提出研究假设,第三部分进行变量定义与研究设计,第四部分进行实证检验,第五部分为结论。
金融发展包含金融中介和金融市场的发展,具体体现为金融资源和产品的增多、金融结构的不断优化以及金融市场化水平的不断提高。金融发展对微观企业投资行为有着重要影响,那么,具体是如何影响的呢?本文基于融资约束与投资理性双重视角,从投资的三个关键因素(内部现金流、资本成本和投资机会)出发进行探究。
(一)金融发展与实体企业融资约束
根据融资约束理论,实体企业的投资决策会受到其内部现金流的约束。在完美的资本市场中,企业的投资决策不受资本结构的影响,内部资金与外部资金是可以完全替代的,企业可以用相同的成本从内部与外部满足融资需求(Modigliani 和Miller,1958)。但是,由于资本市场中存在信息不对称和代理问题,外部投资者无法全面掌握企业经营、盈利等方面的信息,使得企业面临外部的融资约束较紧,只能依靠内部资金来进行投资。同时,Fazzari 等(1988) 证实在不完美的资本市场里,企业的投资支出和内部现金流呈现显著的正相关关系。所以在不完美的资本市场中, 实体企业受到的外部融资约束越强,实体企业的投资决策对现金流的敏感性就越强。
根据现有研究可知,金融发展主要从规模和效率两个途径降低实体企业的融资风险、缓解实体企业的外部融资约束(Demirgüç-Kunt 和Maksimovic,1998 ;Love,2003 ;沈红波等,2010 ;李红和谢娟娟,2018)。从规模来看,一方面金融发展能够提高储蓄—投资转换率(黄婷婷和高波, 2020 ;赵曦和王金哲,2020),扩大企业融资规模 ;另一方面,金融发展能够通过丰富金融资源和金融产品以及由此产生的规模效应,为投资者提供大量流动性强、安全性高、收益稳定的金融工具,从而扩大企业的融资渠道。融资渠道和融资规模的扩大,使得企业有更多的资金可用于投资。从效率来看,金融发展使金融机构获取和处理信息的能力增强,有助于缓解信息不对称(林钟高和林夜,2016),提
高资金分配的效率,从而降低实体企业投资—现金流敏感性。因此,我们提出如下假设 :
假设1 :金融发展能够降低实体企业投资—现金流敏感性。
(二)金融发展与实体企业投资理性
1. 资本成本、金融发展与实体企业投资
资本成本作为投资者基于风险承担要求的报酬率,是衡量企业投资是否符合投资理性的标尺(董裕平,2007)。企业的投资决策受到资本成本约束,即为理性投资(覃家琦等,2020)。在Modigliani 和Miller(1958)构造的完美市场假设下,企业投资的基本要求是企业资本成本小于或等于项目预期报酬率。然而由于现实生活中存在代理成本、借款费用、所得税等,公司并不能按照价值最大化目标对所有可接受的项目进行投资。企业通过比较资本成本和项目预期报酬率进行项目投资决策,随着资本成本的变化相应地调整投资策略,产生不同的投资行为(汪平和邹颖, 2013)。当企业的资本成本高于项目预期报酬率时,企业会缩减投资支出 ;而当企业的资本成本低于项目预期报酬率时,企业会扩大投资支出。
Love(2003)利用欧拉模型进行实证研究发现,在金融发展水平高的国家,其资本成本要比金融发展水平低的国家低一半。Khurana 等(2006)、魏志华等(2012)、李四海等
(2015)发现较高的金融发展水平能够使企业获得较低的债务资本成本。谢军和黄志忠(2014)认为,金融发展水平的提升能够为企业创造一个更好的金融生态环境,有助于企业获取更多成本较低的外部资本。从上述研究结果可以看出,金融发展会降低实体企业的资本成本。具体地,从企业监督成本角度来看,金融发展水平提高,会促使金融市场环境改善、金融机构的监督功能增强和市场监管水平提高, 减少事后对经理人的监督成本(杨汉明和刘广瑞,2014)。企业监督成本降低和监督有效性提高,会促使企业配置资金效率提高,企业运营风险降低,投资者要求的报酬率减少,企业资本成本降低。从投资者获取信息的角度来看,成熟的金融市场信息传播速度较快,透明度较高,市场收集和传递信息的渠道也较多,投资者保护机制健全,投资者能够获得相对充分和真实的上市公司信息,信息不对称问题得以缓解,使得投资者要求的报酬率减少,企业的资本成本也会降低。从企业融资能力角度来看,金融发展影响股票市场发展,进而影响股权融资成本(杨汉明和刘广瑞, 2014)。
依据MM 理论,企业资本成本的降低理应促进其投资支出。但是,金融发展也有可能会抑制实体企业的投资支出。首先,金融资产投资收益率通常高于传统实体企业投资收益率,企业出于投机套利的动机偏好可能将资金投资于金融领域,削弱实体投资。其次,我国银行主导型的金融结构使得资金过度集中在银行,银行根据风险和收益发放贷款,可能使得最需要钱的中小企业难以获得足够资金, 影响实体企业的投资行为(刘海明和曹廷求,2015)。再次,金融产品和服务不断创新,对有的创新或服务可能暂时监管不足,吸引大量资金,从而使得向实体经济提供资本的能力不足,抑制实体企业投资支出(成思危,2015;戴赜等, 2018 ;马勇和陈点点,2020)。这些都不符合企业投资决策受资本成本约束的理性投资原则,即会降低实体企业的投资理性。
综上,我们提出如下假设 :
假设2 :金融发展会降低实体企业投资—资本成本敏感性。
2. 投资机会、金融发展与实体企业投资
项东等(2020)认为,投资机会能够决定企业投资能力的发挥,企业拥有投资机会,就对其成长机会具有了选择权。企业投资支出与投资机会正相关,即当企业的投资机会较好时,公司会增加其投资支出 ;反之,公司会减少其投资支出(陈艳,2013 ;贺妍和罗正英,2017 ;娄宇杰, 2019)。
金融发展能显著改善企业投资环境,增加企业的投资机会。首先,金融发展能提高投资热情。刘任重等( 2019) 认为,良好的金融体系不仅能够提供大规模的资金,缓解融资约束,还能通过促进技术创新提高投资者的投资热情。高昂的投资热情有助于良好投资环境的营造,进而有利于企业投资机会的增加。其次,金融发展能促进信息交流。金融市场健康发展使市场收集和传递信息的渠道增多,投资者可以获得更多投资项目的技术水平、市场前景等信息,这不仅能降低企业获取信息的成本,而且有助于企业投资机会的增加(黄婷婷和高波,2020)。最后,金融发展带来大量流动性强、安全性高、收益稳定的金融工具, 为企业增添了投资虚拟经济的可能性,从而为企业创造了投资机会。
依据成长机会理论,金融发展带来的投资机会的增多理应促进企业投资支出。但是,金融发展也可能抑制企业的实体投资支出(成思危,2015 ;戴赜等,2018 ;马勇和陈点点,2020)。金融发展有时可能会使得金融资产价格非理性大幅上涨,这时虽然实体投资的机会在增加,但仍然比金融投资的吸引力弱,导致企业对短期金融投资更加关注, 进而降低对实体投资机会的热情(Juan,2014 ;宋清华和谢坤,2021)。这不符合企业投资决策受投资机会约束的理性原则,即会降低实体企业的投资理性。
综上,我们提出如下假设 :
假设3 :金融发展会降低实体企业投资—投资机会敏感性。
(一)变量定义
1. 企业投资(Inv)
企业投资是实体企业进行的资本性项目投资,而所谓的资本性项目是指那些能够在1 个年度或1 个营业周期以上的较长期限内给企业不断创造现金流的投资,是实体企业对其实业进行的投资,主要包括企业的固定资产投资以及无形资产等其他长期资产投资等。本文对企业投资变量(Inv)
的计量参考曹亚勇等(2012)和程新生等(2012)的研究,采用当年购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金净值变化量与企业年初总资产的比值来进行衡量。
2. 金融发展(Dev)
针对金融发展指标,部分文献利用金融相关比率FIR
(即各地区金融机构贷款余额与各地区GDP 之比)对金融发展程度进行度量(沈红波等,2010 ;吕朝凤和黄梅波,2018)。考虑到用单一指标衡量金融发展难以反映金融发展对微观经济的影响差异,本文借鉴凌立勤和王璐奇(2017)、李红和谢娟娟(2018),采用金融机构发展水平
(Dev1)和股票市场发展水平(Dev2)两个指标的平均数衡量金融发展水平。对于股票市场发展水平,采用各地区上市公司股票市值占各地区GDP 的比值来反映地区股票市场的供给规模 ;对于金融机构发展水平,本文采用各地区金融机构贷款余额占各地区GDP 的比值来衡量各地区金融机构的发展状况。
3. 加权资本成本(Wacc)
(1)债务资本成本本文借鉴徐明东和陈学彬(2019),估算债务资本成本,即:
(1) 其中,rD 为债务资本成本 ;有息负债为短期借款、长期
借款、应付债券以及长期应付款之和 ;利息费用数据来源于国泰安数据库财务费用里面的利息支出。
(2)股权资本成本
对于股权资本成本,本文采用CAPM 模型和Fama- French 三因素模型进行测算。
①根据CAPM 模型,资本成本等于无风险收益加风险溢价,具体公式为 :
rCAPM=rf+β(rm-rf) (2)
其中,rf 为无风险报酬率,选取十年期国债到期收益率作为无风险报酬率 ;rm-rf 为市场风险溢价,采用Aswath Damodaran 对于中国市场风险溢价的估算数据 ;β 是综合
市场风险系数。
② Fama-French 三因素模型 :
rFF=rf+β1(rm-rf)+β2SMB+β3HML (3) 其中,rm 和rf 同CAPM 模型 ;SMB 为规模因子 ;HML
为账面市值比因子 ;β1、β2、β3 分别为个股收益率对市场溢价因子、企业规模因子和账面市值比因子的敏感系数。
对上述两种方法的结果取算术平均,即为股权资本成本rE。
最后,本文以股权资本与债务资本的市场权重对股权资本成本和债务资本成本进行加权平均,计算得出加权平均资本成本Wacc。
Wacc=wD×rD×(1-T)+(1-wD)×rE (4)
表1 主要变量定义
变量符号 | 变量名称 | 变量解释 |
Inv |
新增投资 | (购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金- 处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额)/ 年初资产总额 |
Wacc | 加权资本成本 | 公司的权益资本成本和债务资本成本以市场权重计算的加权平均值 |
CF | 经营净现金流 | 经营活动产生的现金流净额/ 资产总额 |
Growth | 销售增长率 | (本年销售收入- 上年销售收入)/ 资产总额 |
Dev1 | 金融机构发展水平 | 各地区金融机构贷款余额/ 各地区GDP |
Dev2 | 股票市场发展水平 | 各地区上市公司股票市值/ 各地区GDP |
Dev | 金融发展 | (金融机构发展水平+ 股票市场发展水平)/2 |
Lev | 资产负债率 | 负债总额/ 资产总额 |
Cash | 货币资金 | 货币资金/ 资产总额 |
Age | 上市年限 | Ln(样本年度- 上市年度+1) |
Size | 公司规模 | 资产总额的自然对数 |
Ret | 股票年收益率 | 考虑现金红利再投资的个股回报率 |
Ind | 行业虚拟变量 | 参照证监会2012 版行业分类标准设置虚拟变量 |
Year | 年度虚拟变量 | 设置10 个虚拟变量 |
其中,T 代表企业实际所得税率,用缴纳所得税/ 利润总额衡量 ;wD 用债务资本市值/ 总市值衡量。
4. 投资机会
投资机会的衡量指标有很多,比如销售增长率、托宾Q 值、权益市账比、盈余市价比、资本性支出等等。连玉君和程建(2007)认为用TobinQ 衡量我国股票市场中投资机会存在偏误,辛清泉等(2007)认为用销售增长率作为投资机会的代理变量相对来说更准确。因此本文选取销售增长率(Growth)指标来衡量企业面临的投资机会。
5. 控制变量
参考Richardson(2006)、程新生等(2012)、杨汉明和刘广瑞(2014)等,本文选取以下指标作为控制变量 :(1)公司规模(Size),取资产负债表中资产总额的自然对数作为代理变量 ;(2)资产负债率(Lev),取资产负债表中负债总额与资产总额之比作为代理变量 ;(3)股票年收益率
(Ret),选用考虑现金红利再投资的个股回报率来衡量;(4)货币资金(Cash),选用货币资金与资产总额之比来衡量 ;
(5) 上市年限(Age)。另外,本文还控制了行业和年度变量。
具体指标的选取以及度量方式如表1 所示。
(二)模型设定
为了检验金融发展与实体企业投资之间的关系,本文参考Richardson(2006)、覃家琦等(2020),建立模型(5)以检验假设1~3。Invi,t=β0+β1Xi,t+β2Xi,t×Dev+β3Dev+∑βiControls+Ind+Year+εi,t
(5) 式中,Inv 为新增投资 ;X 为自变量,回归时依次单
独代入内部现金流CF、加权资本成本Wacc 以及投资机会Growth ;Dev 为金融发展 ;Controls 为控制变量集合,包括资产负债率Lev、货币资金Cash、上市年限Age、公司规模Size 和股票年收益率Ret。在控制变量中加入年份虚拟变量Year 和行业虚拟变量Industry,以控制估计中的时间趋势、行业变动以及内生性问题。
(三)样本选取与描述性统计
本文的金融发展数据来自于EPS 全球统计数据/ 分析平台,其余数据来源于国泰安数据库。本文的初选样本为2008 年至2018 年中国所有A 股上市公司,在此基础上,对
表2 主要变量的描述性统计
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
Inv | 16 327 | 0.058 | 0.067 | -0.039 | 0.037 | 0.366 |
Wacc | 16 327 | 0.090 | 0.026 | 0.032 | 0.090 | 0.221 |
CF | 16 327 | 0.046 | 0.072 | -0.172 | 0.045 | 0.251 |
Growth | 16 327 | 0.069 | 0.172 | -0.445 | 0.048 | 0.800 |
Dev | 16 327 | 1.166 | 0.961 | 0.395 | 0.855 | 4.964 |
Dev1 | 16 327 | 1.391 | 0.492 | 0.669 | 1.253 | 2.555 |
Dev2 | 16 327 | 0.941 | 1.530 | 0.000 | 0.394 | 7.412 |
Size | 16 327 | 22.360 | 1.314 | 19.620 | 22.200 | 26.240 |
Cash | 16 327 | 0.161 | 0.108 | 0.0130 | 0.133 | 0.548 |
Age | 16 327 | 2.385 | 0.610 | 0.693 | 2.565 | 3.258 |
Ret | 16 327 | 0.092 | 0.569 | -0.718 | -0.058 | 2.358 |
Lev | 16 327 | 0.481 | 0.202 | 0.078 | 0.484 | 0.943 |
表3 主要变量的相关系数
Inv | Wacc | Growth | Cf | Dev | |
Inv | 1 | ||||
Wacc | -0.057*** | 1 | |||
Growth | 0.174*** | -0.058*** | 1 | ||
Cf | 0.165*** | 0.112*** | 0.072*** | 1 | |
Dev | -0.063*** | -0.033*** | -0.002 | -0.003 | 1 |
注 :*、**、*** 分别表示在10%、5%、1% 的水平上显著
表4 假设1~3 的检验结果
因变量(Inv) | |||
(1) | (2) | (3) | |
Wacc | -0.314*** | ||
(-9.71) | |||
Wacc×Dev | 0.049** | ||
(2.39) | |||
Growth | 0.071*** | ||
(15.58) | |||
Growth×Dev | -0.012*** | ||
(-4.10) | |||
CF | 0.135*** | ||
(12.66) | |||
CF×Dev | -0.017** | ||
(-2.56) | |||
Dev | -0.002*** | -0.007*** | -0.002*** |
(-3.80) | (-3.96) | (-3.89) | |
Cons | -0.051*** | -0.007 | -0.043*** |
(-3.83) | (-0.49) | (-3.26) | |
Controls | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes |
Ind | Yes | Yes | Yes |
N | 16 327 | 16 327 | 16 327 |
Adj-R2 | 0.151 | 0.144 | 0.157 |
F | 86.573 | 81.949 | 90.307 |
注 :*、**、*** 分别表示在10%、5%、1% 的水平上显著,括号内为t 值。下同
原始数据进行如下筛选 :第一,剔除具有特殊资本结构和财务数据的金融保险类上市公司 ;第二,剔除财务状况可能存在异常的ST 和*ST 上市公司 ;第三,剔除可能对回归结果产生异常影响的包含数据缺失值的样本。最终形成的面板数据共计16 327 个年度观测值。本文还对模型中所有连续变量在1% 和99% 的水平上进行Winsorize 处理以消除离群值对回归结果的影响。本文采用Excel 和Stata15.0 等数据处理软件进行统计分析。
表 2 为主要变量的描述性统计。如表所示,样本企业新增投资均值为5.80% ,中位数为 3.70% ,样本企业投资支出整体右偏,不同企业投资水平存在较大差异 ;加权资本成本Wacc 均值为0.090,但是最小值与最大值之间差距明显,企业之间的资本成本差距较大 ;投资机会均值为0.069,标准差为0.172,企业成长性的波动大,表明不同企
表5 替换新增投资变量后的检验结果
因变量(ninv) | |||
(1) | (2) | (3) | |
Wacc | -0.760*** | ||
(-10.97) | |||
Wacc×Dev | 0.139*** | ||
(3.16) | |||
Growth | 0.201*** | ||
(20.81) | |||
Growth×Dev | -0.010* | ||
(-1.65) | |||
CF | 0.069*** | ||
(2.99) | |||
CF×Dev | -0.030** | ||
(-2.06) | |||
Dev | -0.003** | -0.016*** | -0.003** |
(-2.04) | (-3.97) | (-2.35) | |
Cons | -0.207*** | -0.076** | -0.136*** |
(-7.15) | (-2.47) | (-4.81) | |
Controls | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes |
Ind | Yes | Yes | Yes |
N | 16 327 | 16 327 | 16 327 |
Adj-R2 | 0.046 | 0.055 | 0.095 |
F | 24.294 | 28.846 | 51.200 |
业面临的投资机会不同 ;企业内部现金流均值为0.046,最小值为-0.172,最大值为0.251,两者差距较大,说明不同企业内部现金流差别较大,面临的融资约束不同 ;衡量样
本公司金融发展程度的Dev 均值为1.166,最小值为0.395, 最大值为4.964,且Dev1 的均值和中位数明显高于Dev2, 说明股票市场的发展程度不如传统的信贷市场。这为本文的研究提供了基础。
(四)相关系数
本文对模型所涉及的主要变量进行Pearson 检验,如表3 所示。根据相关性分析结果,新增投资与金融发展呈显著负相关关系,说明金融发展在一定程度上降低了实体企业新增投资 ;新增投资与资本成本之间呈显著负相关关系, 新增投资与投资机会之间呈显著正相关关系,新增投资与企业内部现金流呈显著正相关关系,这为本文的假设验证奠定了基础。各个相关变量之间的相关系数均小于0.5,说 明变量之间不存在严重的多重共线性。
表6 固定效应检验回归结果
因变量(Inv) | |||
(1) | (2) | (3) | |
Wacc | -0.285*** | ||
(-8.29) | |||
Wacc×Dev | 0.070*** | ||
(3.20) | |||
Growth | 0.053*** | ||
(8.27) | |||
Growth×Dev | -0.007* | ||
(-1.83) | |||
CF | 0.037*** | ||
(2.96) | |||
CF×Dev | -0.012* | ||
(-1.80) | |||
Dev | 0.002 | -0.005 | 0.001 |
(0.811) | (-1.53) | (0.54) | |
Cons | -0.419*** | -0.353*** | -0.366*** |
(-9.39) | (-7.88) | (-8.39) | |
Controls | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes |
Ind | Yes | Yes | Yes |
N | 16 327 | 16 327 | 16 327 |
Adj-R2 | 0.116 | 0.121 | 0.131 |
F | 45.218 | 46.926 | 50.192 |
(一)回归结果分析
假设1~3 的检验结果分别如表4 列(1)~ 列(3)所示。列(1)结果显示,企业内部现金流与新增投资的回归系数为0.135,在1% 水平上显著,这表明实体企业新增投资与内部现金流显著正相关。金融发展与内部现金流的交乘项
系数为-0.017,在5% 水平上显著,表明金融发展降低了实
体企业的投资—现金流敏感性,缓解了实体企业的融资约束,检验结果验证了假设1。列(2)结果显示,实体企业资
本成本与新增投资的回归系数为-0.314,在1% 水平上显
著,这表明实体企业新增投资与资本成本显著负相关,上市企业的投资决策受到资本成本的约束,符合投资理性原则。并且,实体企业新增投资与金融发展的回归系数小于0,且在1% 水平上显著,这说明金融发展降低了企业的实体投资。金融发展与资本成本的交乘项系数为0.049,在5%
表7 金融发展对不同规模企业融资约束的差别影响
因变量(Inv) | ||
规模较大组 | 规模较小组 | |
CF | 0.134*** | 0.133*** |
(8.46) | (9.34) | |
CF×Dev | -0.012 | -0.022** |
(-1.22) | (-2.33) | |
Dev | -0.001* | -0.003*** |
(-1.69) | (-3.01) | |
Cons | 0.084** | -0.118*** |
(2.11) | (-4.54) | |
Controls | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes |
Ind | Yes | Yes |
N | 8 173 | 8 154 |
Adj-R2 | 0.172 | 0.153 |
F | 50.964 | 44.299 |
水平上显著,说明金融发展降低了实体企业的投资—资本成本敏感性,削弱了企业的投资理性,检验结果验证了假设2。列(3)结果显示,实体企业投资机会与新增投资的回归系数为0.071,在1% 水平上显著,这表明企业新增投资与投资机会显著正相关,上市企业的投资决策受到投资机会的约束,符合投资理性原则。金融发展与投资机会的交
乘项系数为-0.012,在1% 水平上显著,说明金融发展降低
了企业的投资—投资机会敏感性,削弱了企业的投资理性。检验结果验证了假设3。
(二)稳健性检验
为了检验结果的稳健性,本文借鉴曾爱民等(2013)的做法,替换新增投资变量,即资本支出与年初总资产之比
(ninv),资本支出等于固定资产、在建工程、工程物资、投资性房地产、生产性生物资产、油气资产、无形资产和开发支出的期末账面价值减去期初账面价值,加上当期固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧和资产减值准备以及无形资产摊销。由于资产负债表中显示的是各资产的净额,因此本文使用上述各资产净额的账面价值减去年初账面价值。回归结果如表5 所示,内部现金流、资本成本以
及投资机会与金融发展的交乘项回归系数符号与表4 一致, 且依然具有显著性。这表明回归结果稳健,具有说服力。
(三)内生性检验
为了防止遗漏变量产生的内生性问题,保证回归结果
表8 金融发展对不同规模企业投资理性的差别影响
因变量(Inv) | ||||
(1) 规模较大组 | (2) 规模较小组 | (3) 规模较大组 | (4) 规模较小组 | |
Wacc | -0.274*** | -0.346*** | ||
(-6.05) | (-6.77) | |||
Wacc×Dev | 0.012 | 0.071* | ||
(0.44) | (1.87) | |||
Growth | 0.073*** | 0.066*** | ||
(11.18) | (10.32) | |||
Growth×Dev | -0.011*** | -0.015*** | ||
(-2.85) | (-3.32) | |||
Dev | -0.003 | -0.011*** | -0.001 | -0.003*** |
(-1.32) | (-2.79) | (-1.33) | (-3.34) | |
Cons | 0.134*** | -0.069** | 0.079** | -0.107*** |
(3.30) | (-2.53) | (1.99) | (-4.06) | |
Controls | Yes | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes | Yes |
Ind | Yes | Yes | Yes | Yes |
N | 8 173 | 8 154 | 8 173 | 8 154 |
Adj-R2 | 0.166 | 0.146 | 0.178 | 0.155 |
F | 48.764 | 41.956 | 53.210 | 44.921 |
的稳健性,本文通过豪斯曼检验(p=0.000),对面板数据进行固定效应检验。检验结果如表6 所示,内部现金流、资本成本以及投资机会与金融发展的交乘项回归系数符号与表4 一致,且依然具有显著性。固定效应检验的回归结果依然支持研究假设。
(四)进一步研究
1. 异质性检验
为了进一步分析金融发展对不同规模企业投资的影响是否不同,本文按照企业规模中位数将样本企业划分为规模较大企业和规模较小企业两组。表7 列示了金融发展对不同规模企业融资约束的差异影响。结果显示,规模较小企业的内部现金流与金融发展交乘项系数显著为负,而规模较大组不显著,这表明金融发展对规模较小企业的融资约束缓解程度更大。
表8 列示了金融发展对不同规模企业投资理性的差异影响。其中,列(1)和列(3)为规模较大企业样本组,列(2) 和列(4)为规模较小企业样本组。表8 中列(1)和列(2)显示,规模较小企业的资本成本与金融发展的交乘项系数显著为正,而规模较大组不显著,这说明金融发展对规模较
表9 金融发展与金融资产投资
因变量(Fin) | |
Dev | 0.006*** |
(7.46) | |
Cons | 0.144*** |
(6.88) | |
Controls | Yes |
Year | Yes |
Ind | Yes |
N | 16 327 |
Adj-R2 | 0.171 |
F | 105.962 |
表10 金融监管对金融发展降低投资理性的影响
因变量(Inv) | ||
(1) | (2) | |
Wacc | -0.294*** | |
(-7.81) | ||
Wacc×Dev | 0.042* | |
(1.86) | ||
Dev | -0.005*** | -0.001** |
(-2.62) | (-2.08) | |
Wacc×Dev×Reg | -2.336* | |
(-1.73) | ||
Reg | 0.526*** | 0.308*** |
(3.84) | (4.19) | |
Growth | 0.069*** | |
(12.14) | ||
Growth×Dev | -0.014*** | |
(-4.19) | ||
Growth×Dev×Reg | 0.310 | |
(0.76) | ||
Cons | -0.000 | -0.040*** |
(-0.02) | (-2.69) | |
Controls | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes |
Ind | Yes | Yes |
N | 13 388 | 13 388 |
Adj-R2 | 0.139 | 0.151 |
F | 64.309 | 70.893 |
小企业的资本成本敏感性降低程度更大。列(3)和列(4) 显示,规模较大和较小企业的投资机会与金融发展交乘项系数均显著为正,但进一步组间系数检验结果表明,两组系数未通过Fisher 检验(p=0.267), 即金融发展对企业投资机会敏感性的影响在大小规模企业间差异不显著。
2. 金融发展与金融资产投资
结合前文可知,金融发展能够降低实体企业的资本成本,根据MM 理论和公司成长机会理论,金融发展理应增加企业投资支出,这符合理性投资。然而,金融发展却降低了企业投资支出,损害了实体企业的投资理性。那么,本文提出一个问题,即金融发展是否是通过促进金融资产投资而挤占其固定资产投资,从而损害了实体企业的投资理性呢?
针对上述问题,本文建立以下模型进行回归,探究金融 发 展 与 金 融 资 产 投 资 的 关 系 : Fini,t=β0+β1Dev+∑βiControls+Ind+Year+εi,t (6)Fin 为金融资产投资,本文参考杜勇等(2017)的衡量方法,采用金融资产占总资产的比值来定义。金融资产包括交易性金融资产、衍生金融资产、买入返售金融资产、可供出售金融资产、发放贷款及垫款、持有至到期投资、投资性房地产和长期股权投资。回归结果如表9 所示,金融发展的回归系数显著为正,说明金融发展促进了企业金融资产投资。结合前文分析,可以推测,金融发展通过促进金融资产投资(即促进金融资产持有)而挤占固定资产投资, 从而降低了实体企业的投资理性。
3. 金融监管对金融发展降低投资理性的影响
金融监管有助于遏制乱象,改善微观主体投融资环境, 优化金融资源的投放方向和结构,推动金融资源转投实体经济领域。这意味着,金融监管在金融发展影响实体企业投资中有重要作用。那么在金融监管下,金融发展对实体企业投资理性的降低能否减弱?
针对上述问题,本文借鉴李广子等(2016),构建以下模 型 进 行 回 归 分 析 : Invi,t=β0+β1Xi,t+β2Xi,t×Dev+β3Dev+β4Xi,t×Dev×Reg+β5 Reg+∑βiControls+Ind+Year+εi,t (7) 其中,X 为代表投资理性的自变量加权资本成本Wacc
和投资机会Growth。Reg 为地方金融监管,本文借鉴唐松等(2020)和李华明等(2021)的研究,采用金融监管支出占当地金融业增加值的比重作为地方金融监管(Reg)的代理变量。该指标实际上表征的是金融业增加值实现程度所对应的监管支出,有助于客观反映金融监管在整个金融业发展态势中的综合配比状况。该数据来源于EPS 全球统计数据/ 分析平台,由于数据在一些年份不可获得,因而本部
分的样本为2009 年至2017 年中国所有A 股上市公司,最终形成的面板数据共计13 388 个年度观察值。
回归结果如表10 所示,列(1)中,金融监管与新增投资的回归系数显著为正,说明金融监管有助于企业投资 ; 金融发展、加权平均资本成本与金融监管交乘项回归系数显著为负,和金融发展与加权平均资本成本交乘项的回归系数符号相反,说明金融监管抵消了金融发展对实体企业投资—资本成本敏感性的降低作用。列(2)中,金融监管与新增投资的回归系数显著为正,说明金融监管有助于实体企业投资,但是金融发展、投资机会与金融监管交乘项回归系数不显著。总体来说,金融监管能够缓解金融发展对实体企业投资—资本成本敏感性的降低作用,在一定程度上可以减弱金融发展对实体企业投资理性的不利影响。
企业投资决策的理性程度以及受到的融资约束关系着企业价值表现与未来成长。本文基于2008~2018 年的 A 股上市公司面板数据,从融资约束和投资理性双重视角分析了金融发展对实体企业投资的影响。研究发现 :金融发展对实体企业投资行为的影响具有两面性。一方面,金融发展在一定程度上缓解了实体企业面临的融资约束,提高了实体企业的投资效率 ;另一方面,金融发展削弱了实体企业的投资理性,具体表现为降低了企业投资—资本成本敏感性和企业投资—投资机会敏感性。进一步研究发现,与规模较大企业相比,金融发展对规模较小企业融资约束缓解程度和资本成本敏感性降低作用更大 ;金融发展导致企业金融资产增加,挤占固定资产投资,削弱企业投资理性 ; 金融监管能够缓解金融发展对实体企业投资—资本成本敏感性的降低作用,减弱金融发展对实体企业投资理性的不利影响。
基于上述研究结论,本文得到以下启示 :第一,金融发展对缓解实体企业融资约束有显著作用,因此应继续大力促进金融发展。第二,金融资产投资收益率高于传统实体企业投资收益率时,就可能出现金融发展削弱企业实体投资的情况。为此,应鼓励支持传统实体企业进行转型升级,从而提高实体投资收益率,缓解金融发展对实体企业投资理性的不利影响。第三,应加强金融监管,加强对企业尤其是规模较小企业资金流通方向和领域的监测,防止实体企业资金过度流向金融领域,从而降低企业的非理性投资行为。
主要参考文献 :
[1] 蔡旺春,吴福象.托宾Q 的行业阈值效应与企业投资理性——基于我国上市公司行业面板数据的实证分析[J].湘潭大学学报(哲学社会科学版),2017,41(6): 88-93.
[2] 曹亚勇,王建琼,于丽丽.公司社会责任信息披露与投资效率的实证研究[J].管理世界,2012,(12) :183-185.
[3] 陈艳.宏观经济环境、投资机会与公司投资效率[J].宏观经济研究,2013,(8):66-72+99.
[4] 成思危.虚拟经济不可膨胀[J].资本市场,2015,(1):8.
[5] 程新生,谭有超,刘建梅.非财务信息、外部融资与投资效率——基于外部制度约束的研究[J].管理世界, 2012,(7):137-150+188.
[6] 戴赜,彭俞超,马思超.从微观视角理解经济“脱实向虚”——企业金融化相关研究述评[J].外国经济与管理,2018,(11):31-43.
[7] 董裕平.公司的资本成本与投资理性——来自沪深上市公司的证据[J].证券市场导报,2007,(11):61-66.
[8] 杜勇,张欢,陈建英.金融化对实体企业未来主业发展的影响:促进还是抑制[J].中国工业经济,2017,(12): 113-131.
[9] 贺妍,罗正英.产权性质、投资机会与货币政策利率传导机制——来自上市公司投资行为的实证检验[J].管理评论,2017,(11):28-40.
[10] 黄婷婷,高波.金融发展、融资约束与企业创新[J].现代经济探讨,2020,(3):22-32.
[11] 李广子,熊德华,刘力.中小银行发展如何影响中小企业融资?——兼析产生影响的多重中介效应[J].金融研究,2016,(12):78-94.
[12] 李红,谢娟娟.金融发展、企业融资约束与投资效率——基于2002 –2013 年上市企业面板数据的经验研究[J].南开经济研究,2018,(4):36-52.
[13] 李华明,邓云峰,吴非.金融监管如何影响企业技术创新[J].财经科学,2021,(2):30-44.
[14] 李四海,宋献中,吴一能.货币政策、区域金融发展与企业信贷融资[J].财务研究,2015,(1) :50-58.
[15] 李维安,马超.“实业+ 金融”的产融结合模式与企业投资效率——基于中国上市公司控股金融机构的研究[J].金融研究,2014,(11):109-126.
[16] 李延喜,曾伟强,马壮,陈克兢.外部治理环境、产权性质与上市公司投资效率[J].南开管理评论,2015,18
(1):25-36.
[17] 连玉君,程建.投资—现金流敏感性 :融资约束还是
代理成本?[J].财经研究,2007,(2):37-46.
[18] 凌立勤,王璐奇.金融发展与民营企业融资约束[J]. 管理学刊,2017,(1):52-62.
[19] 林钟高,林夜.地区金融发展、关系型交易与IPO 首日超额收益——基于A 股招股说明书供应商/ 客户关系的经验证据[J].财务研究,2016,(3) :9-22.
[20] 刘广瑞,杨汉明,张志宏.金融发展、终极控制人与公司投资效率[J].山西财经大学学报,2013,(9):63-72.
[21] 刘海明,曹廷求.宏观经济不确定性、政府干预与信贷资源配置[J].经济管理,2015,(6):1-11.
[22] 刘任重,曲修平.金融发展、企业R&D 投资与融资约束[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2019,(4): 3-12+28.
[23] 娄宇杰.财务杠杆、投资机会与公司投资行为——基于创业板上市公司的经验证据[J].湖北科技学院学报,2019,(4):48-53.
[24] 吕朝凤,黄梅波.金融发展能够影响FDI 的区位选择吗[J].金融研究,2018,(8):137-154.
[25] 马勇,陈点点.宏观审慎政策如何影响企业金融化?
[J].国际金融研究,2020,(3):13-22.
[26] 覃家琦,杨雪,陈艳,孙凌霞.再融资监管促进企业理性投资了吗?——来自中国上市公司的证据[J].金融研究,2020,(5):170-188.
[27] 沈红波,寇宏,张川.金融发展、融资约束与企业投资的实证研究[J].中国工业经济,2010,(6):55-64.
[28] 宋清华,谢坤.地区金融发展、异质性与实体企业金融化[J].现代经济探讨,2021,(2):41-49.
[29] 唐松,伍旭川,祝佳.数字金融与企业技术创新——结构特征、机制识别与金融监管下的效应差异[J].管理世界,2020,36(5):52-66+9.
[30] 汪平,邹颖.中国国有企业财务竞争力研究——基于资本成本的视角[J].首都经济贸易大学学报,2013,
(5):82-92.
[31] 魏志华,王贞洁,吴育辉,李常青.金融生态环境、审计意见与债务融资成本[J].审计研究,2012,(3):98-105.
[32] 项东,赵天真,张玉明.企业投资机会、融资约束与研发创新——来自中国中小板上市公司的经验证据[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2020,(3):98-107.
[33] 谢军,黄志忠.宏观货币政策和区域金融发展程度对企业投资及其融资约束的影响[J].金融研究,2014,
(11):64-78.
[34] 辛清泉,林斌,王彦超.政府控制、经理薪酬与资本投资[J].经济研究,2007,(8):110-122.
[35] 徐明东,陈学彬.中国上市企业投资的资本成本敏感性估计[J].金融研究,2019,(8):113-132.
[36] 杨汉明,刘广瑞.金融发展、两类股权代理成本与过度 and Corporate Investment[J]. Brookings Paper on Economic
投资[J].宏观经济研究,2014,(1):61-74.Activity, 1988(,1): 141-195.
[37] 曾爱民,张纯,魏志华.金融危机冲击、财务柔性储备与企业投资行为——来自中国上市公司的经验证据[J]. 管理世界,2013,(4):107-120.
[38] 赵曦,王金哲.金融发展、制度环境和企业投资增长——基于制造业上市公司的证据[J].财经科学, 2020,(6):29-40.
[39] 支燕,白雪洁,邓忠齐.资本约束、效率激励与所有制歧视——中国金融发展对企业价值提升的有效性研究[J].财贸研究,2014,25(1):116-124.
[40] Demirgüç-Kunt, A., Maksimovic, V. Law, Finance and Firm Growth[J]. Journal of Finance, 1998, 53(6): 2107-2137.
[41] Fazzari, S., Hubbard, G., Peterson, B. Financing Constraints
[42] Inder, K. K., Martin, X., Pereira, R. Financial Development and the Cash Flow Sensitivity of Cash[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2006, 41(4): 787-808.
[43] Love, I. Financial Development and Financing Constraints:
International Evidence from the Structural Investment Model[J]. Review of Financial Studies, 2003, 16(3): 765- 791.
[44] Modigliani, F., Miller, M.H. The Cost of Capital, Corpora-
tion Finance and the Theory of Investment[ J]. The American Economic Review,1958,48(3): 261-297.
[45] Richardson, S. Over-Investment of Free Cash Flow[J].
Review of Accounting Studies, 2006, 11(2): 159-189.
How Does Financial Development Affect Corporate Investment
CHEN Yan, TAN Yue, YANG Wen-qing
financing constraints
(责任编辑 王安琪)
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