不确定性主动负债及投资效率
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摘要：文章利用沪深A股上市公司2009—2014年间的数据，构建主动负债率作为债务融资指标，研究不确定性对上市公司投资行为的影响。研究表明，企业所面临的不确定性程度越高，非效率投资越严重；主动负债率越高，非效率投资则越低；而在两者同时对投资行为的影响的研究中，不确定性显著为正，交叉项显著为负，表明債务融资可以缓解因环境不确定性而导致的非效率投资。
关键词：不确定性 投资决策 效率 主动负债
基金项目：2015年度广西哲学社会科学规划重点项目＂科技政策驱动下的广西科技型小微企业创新机制与成长路径
研究＂（项目编号：15AGL001）；2015年广西高校科学技术研究项目＂集体转型背景下的家族企业公司治理问
题研究＂（项目编号：KY2015LX750）的阶段性研究成果；2015年广西大学行健文理学院大学生创新创业训
练计划＂我国上市公司内部控制质量调查研究＂立项项目；项目参与成员：刘晓璐、陈毅萍、杨婵、傅芸芸、宾凤
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1002-5812（2017）07-0015-04
一、引言
据第一财经日报报道，截至2013年年初我国公司债务约为65万亿元，是2012年GDP的1.25倍，在过去的5年间上升了近30%，企业资产负债率迅速提升（A股上市的非金融公司资产负债率由2008年的53%上升至60%），然而其盈利能力却在下滑，投资效率严重下降。由于各种原因，我国资本市场发展滞后，对企业投资行为及效率产生了重要的影响。本文利用沪深A股上市公司2009—2014年间的数据，构建主动负债率作为债务融资指标，研究了不确定性对上市公司投资行为的影响。研究结果表明：企业所面临的不确定性程度越高，非效率投资越严重；主动负债率越高，非效率投资则越低；而在两者同时对投资行为的影响的研究中，不确定性显著为正，交叉项显著为负，表明债务融资可以缓解因环境不确定性而导致的非效率投资。
二、国内外文献回顾
Fazzari、Hubbard和Petersen（1988）研究了企业资本投资与内部现金流的关系，发现企业的融资环境是非完全的市场条件，实际的企业可能因为这个资本市场非完全性，使投资可能性发生中断，在此之后出现了大量的类似研究，如Hoshi、Kashyap和Scharfstein（1991）。 Vogt（1994）利用TobinQ及现金流量的交互影响变量来检测投资对现金流的敏感性，重新检验了FHP模型，并得出了与之前研究相反的结论。Kaplan和Zingales（1997）研究表明，投资支出与现金流敏感性理论假设不正确。Goergen和Renneboog （2001）提出，对于大部分企业来说，外部和内部融资成本之间是存在差异的。
樊胜、李玲（2004）从全社会及行业的角度对公司投资与不确定性的关系进行了讨论，认为从社会整体上考虑时，国有工业经济的固定资产投资和不确定性呈负相关关系。祝彦成（2007）研究发现，不论投资是否可逆，需求的瞬时增长率的增长与期望投资存在正相关关系。黄久美等（2010）采用股票日收益率的波动性作为不确定性综合指标，发现不确定性及公司固定资产投资之间、不可逆程度及公司固定资产投资之间都存在显著的负相关的关系。何金耿、丁加华（2001）利用Vogt模型，对我国1999—2000年的397家沪市上市公司投资行为进行分析，发现现金流量与投资效率呈显著负相关关系。童盼、陆正飞（2005）研究结果表明，对于项目风险低的公司，在股东与债权人冲突引发的投资不足与负债相关治理作用对过度投资的抑制的双重作用下，公司负债越高，投资规模越小。申慧慧、于鹏等（2012）认为从微观环境角度考虑，环境的不确定性对企业投资行为的影响结果是不同的，有可能抑制企业投资，也可能刺激企业投资，或者没有影响，而融资约束就是决定其影响结果的一个重要因素。
三、理论分析与研究设计
（一）理论分析与研究假设。环境不确定性对投资决策的影响，可以从两个方面进行分析：
1.环境不确定性使投资规模减少。环境不确定性削弱了管理层精确预测公司特有信息的能力（Baum et al.，2006），增加了项目获得预计收益所需要承担的风险，为此企业实际管理者会进行应有的风险回避，抑制了其投资动机。Amihud and Lev（1989）认为，股东与企业管理者的风险偏好不一致，项目投资成功后，企业实际管理者只能获取收益的一部分，而失败后，则可能要承担与此相关的个人职业风险，付出一定的个人资本，如前途、声誉及个人财富等，所以环境不确定性增加了企业管理者的风险，因此他们可能会在进行投资时更加谨慎（Bloom et al.，2007），从而放弃一些净现值为正的投资，导致投资不足。
2.环境不确定性使投资规模增加。环境不确定性会使企业信息的不对称性增加，增加了对企业管理者监督的难度。Jensen（1986、1993）认为，在信息不对称条件下，管理者有可能将企业自由现金流用于净现值（NPV）为负的项目，以谋取私利，造成企业投资过度。虽然不确定性可能会使管理层谨慎投资而导致投资不足，但是，管理层在一般情况下倾向于通过投资来最大化自己的收益。特别是在环境不确定性较高的情况下，管理者可以将投资失败归咎于外部环境因素，而股东难以对此做出准确判断。由此，提出本文第一个假设：
H1：企业面临的不确定性越高，非效率投资越严重，两者呈正相关关系。
虽然多数研究表明较高的环境不确定性给企业实际管理者带来获取私人利益的机会，企业是否有足够的资金仍然是企业投资行为能否成功实施的重要因素。如果企业能够轻易地从外部以较低的成本获得资金，并且受到的限制较少，那么，即使面临高度环境不确定性，企业实际管理者不必担心资金短缺的问题，从而可以为了追逐私人收益进行大规模的无效率投资；反之，企业实际管理者就难以通过非效率投资获取私人收益。因此融资约束是环境不确定性和投资效率关系的重要因素。由此提出本文的第二个假设：
H2：债务融资可以抑制因不确定性引起的非效率投资。
（二）数据来源及样本选择。本文研究在沪、深两市上市的A股公司，数据主要来自国泰安数据服务中心CSMAR Solution（http：//www gtarsc.com/），样本数据区间为2009—2014年，实证分析采用EXCEL进行数据整理，使用SPSS 18.0統计分析工具进行统计分析。在研究过程中对样本做如下处理：剔除金融行业公司样本；剔除 ＂ST＂公司和＂*ST＂公司；由于对投资模型研究需要上一期的数据，为确保数据的完整性和持续性，剔除当年上市的公司样本。本文用债务融资衡量指标作为主动负债率并假设研究样本均融资约束，因此在选择样本时，剔除了主动负债（短期借款、长期借款、应付债券）为0的样本。
（三）模型构建及变量选择。
1.不确定性、债务融资与投资效率变量选择与定义。已有文献中，对投资效率与不确定性变量定义不尽相同，本文借鉴Richardson（2006）、William Sharpe等研究基础，对不确定性与投资效率的关系进行了研究。本文参考Richardson（2006），吕长江和张海平（2011），徐倩（2014）的研究思路和模型，即：使用现金流量表数据将总投资（Inv_T）分为维持性（Inv_M）和新增投资（Inv_N），其中：
Inv_T=购建固定资产、无形资产、其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业单位支付的现金净额-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额-处置子公司及其他营业单位收到的现金净额
Inv_M=固定资产折旧+油气资产折耗+生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用
Inv_Ni-t=Inv_T-Inv_M
在Richardson（2006）中，新增投资又分为预期新增投资Inv_ei-t（即有效的投资）和非预期新增投资Inv_εi-t（即非效率投资）。非预期新增投资及正常投资以以下模型加以区分：
Inv_Ni-t=β0+β1TobinQi-t+β2levi-t+β3Cashi-t+β4Agei-t+β5Sizei-t+β6Retsi-t+β7Invi-t+εi-t （1）
其中变量的定义如表1所示。
2.不确定性的衡量选择。Leahy and Whited（1996）认为股票收益率的波动描述了对投资者而言企业环境变化的重要方面。本文使用公司股票收益率的波动程度来衡量不确定性（Bulan，2005；Panousi，2012）。本文拟用资本资产定价模型测算股票的预期收益率，再以实际收益率偏离预期收益率的程度作为不确定性的计量，计量公式为：
Ri=rf+β[E（rm）-rf]+ε
Ri为I公司实际的个股回报率，E（rm）为预期市场回报率，rf为无风险利率，β为上市公司的β系数，ε就是实际个股收益率与预期收益率之间的残差。
不确定性UC=■ （2）
UC越大，表示上市公司面临的不确定性越大。
3.债务融资的衡量选择。主动负债越高，企业受到的融资约束就越高，主动负债不仅考虑了企业借款的能力，还考虑了借款的意愿，即受到融资约束的意愿。本文选用主动负债率为债务融资的替代变量，具体计算如公式（3）所示：
Adrt=（stbt+ltlt+bpt）/Tat （3）
其中，Adrt为t年年初的主动负债率，stbt为t年初的短期借款，ltlt为t年初的长期借款，bpt为t年初的应付债券，Tat为t年年初总资产。
4.模型构建及变量定义。本文通过多元线性回归方法考察不确定性、债务融资及二者交互作用对企业投资效率的影响，所采用的多元回归模型如公式（4）所示：
Inv_ε=β1+β1UC+β2Adr+β3UC×Adr+β4Controls+δ（4）
模型（4）变量定义及说明：（1）Inv_ε为因变量非效率投资，即模型（1）残差的绝对值；（2）UC为企业年初的不确定性；模型（4）中，如果β1显著为正，则表明非效率投资与不确定性正相关，即不确定性越高，非效率投资越严重；（3）Adr为企业年初的主动负债率。若β2显著为负，这表示融资约束U对非效率投资有抑制作用，若β3 显著为负，则表示债务融资抑制了不确定性引起的非效率投资行为。
Controls是一组控制变量，其中包含了：（1）托宾Q，企业得到的投资机会不一定一致，所以利用TobinQi-t来控制投资机会；（2）以Cashi-t（除以年初资产总额）来控制企业自有现金流量；（3）ROA，总资产收益率，为剔除企业盈利信息影响，控制ROA；（4）对企业财务杠杆levi-t进行控制；（5）企业规模影响到企业融资规模速度、不确定性和增长速度，所以控制企业规模Size。
四、实证结果与分析
（一）描述性统计。表2是多元线性回归模型的描述性统计，表明研究样本5年平均新增投资额Inv_Ni-t为总资产的5.41%；最小值为-0.4587，最大值为22.2422，样本数据较为分散，跨度较大；托宾Q代表企业投资机会，最小值为0.8511，最大值为226.2520，是模型1中波动最大的变量，托宾Q的均值大于中位数，可见在2009—2013年间企业的投资机会总体较好；资产负债率（lev）均值为53.25%，且均值大于中位数，由此可以看出，在我国负债融资是主要的融资方式，负债水平较高，最高达到317.41%；平均非效率投资占总资产的10.50%，中位数为6.88%，企业不确定性UC平均为6%，中位数为1.81%，说明大部分企业面临的不确定性是偏高的，企业主动负债率平均为22.40%。
（二）投资效率度量模型回归检验与分析。从表3可以发现，投资效率回归方程整体通过了0.01水平下的显著性检验（F检验sig值：0.000）且回归方程的调整R2为0.879，说明方程的解释力度较好；各解释变量中，除了上市年限，其他都通过了0.01水平下的显著检验，说明各自变量对因变量均有显著影响，此回归模型较为合理；把以上系数代入模型（1）中，计算残差。当残差等于0时，表示有效投资，残差为负表示投资不足，残差为正表示过度投资，回归结果如表4所示。由表4可以看出，全样本投资不足的情况占43.28%，过度投资情况占56.72%，即在2009—2013年间样本过度投资多于投资不足。
（三）相关性分析。下页表5是模型（4）的双变量相关分析的结果，通过 Spearman（对角线下方）和 Pearson （对角线上方）相关系数表可以看出：无论是 Spearman 相关还是 Pearson 相关，发现非效率投资与不确定性都是正相关，与预期符号一致，并且都在1%的水平上双侧显著相关；债务融资与非效率投资的关系都不显著，另外债务融资与非效率投资的Spearman系数为正，Pearson系数为负；投资机会（TobinQ）对非效率投资产生正向影响，说明企业面临的投资机会越多，出现非效率投资的可能性越高。投资效率与公司盈利能力Spearman系数为正但是不显著，Pearson系数为负，在1%的水平上显著，可能表明公司盈利能力数据走势并不适用其中一个系数的相关分析。
（四）实证检验与结果分析。从下页表6模型（1）、模型（2）、模型（3）、模型（4）的回归结果可以发现，列（1）中不确定性程度的系数在1%水平上显著为正，表明不确定性越高，非效率投资越严重，验证了H1成立；列（2）中债务融资指标债务增长率系数在5%水平上显著为负，表明债务融资越多，非效率投资程度越低，即债务融资约束对企业非效率投资有抑制作用。这与Lambert et al.（2007）的结论一致；列（3）同时考察了不确定性、债务融资对非投资效率的影响；其中不确定性在1%的置信水平上顯著为正，债务融资在5%的置信水平上显著为负；在列（3）的基础上，列（4）加入了不确定性（UC）、债务融资（Adr）的交叉项，不确定性仍旧在1%的水平上显著为正，而债务融资系数变得不显著，但是两者的交叉项却在10%的置信水平上显著为负。从经济意义上来看，在加入融资约束的影响的情况下，环境不确定性每增加1%非效率投资就会减少3.83%，而在没有加入交叉项之前，不确定性每增加1%，非效率投资就增加10.02%，说明债务融资抑制了因环境不确定性而引起的非效率投资，验证了H2。表6显示的结果与研究假设相同，企业环境不确定性及企业非效率投资正相关，债务融资抑制了企业实际管理者由于不确定性引起的非效率投资行为。
（五）稳健性检验。为了排除低效率投资中的系统性因素，即排除Richardson（2006）模型中无法避免的影响因素导致的非系统性偏差，本文参考罗付岩（2013）的做法，重新定义非效率投资的分类，即利用四分位数对原有的Richardson（2006）投资效率残差进行了划分，认为公司的实际投资存在有效的部分，并重新定义了非效率投资行为的两种情形：残差大于非负残差部分的四分之一，记为投资过度；残差小于非正残差部分的四分之三，记为投资不足；中间部分则属于有效投资部分。利用重新得到企业过度投资和投资不足的样本与数据，进而重新确认企业的非效率投资，回归结果如表7所示。
从表7可以看出，模型（9）不确定性在1%的水平上显著为正，表示企业面临的不确定性越高，非效率投资越严重，与列（1）结果一致，验证了假设1；列（10）债务融资在10%的水平上显著为负，表示负债融资约束对非效率投资有抑制作用，与预期假设和列（2）的结果一致；列（11）的不确定性在1%的水平上显著为正，债务融资在5%的水平上显著为负，与列（3）一致；列（12）不确定性在1%的水平上显著为正，债务融资不显著，交叉项在5%的水平上显著为负，说明在5%的置信水平上融资约束可以抑制环境不确定性引起的非效率投资，与列（4）得出的结果一致，并且列（9）（10）（11）（12）的F检验都在1%上显著，R2都在50%以上，说明方程的解释效果比较理想。
五、结论与建议
（一）结论。本文以2009—2013年5年间1 257家上市公司数据为样本，探讨了在债务融资的影响下，环境不确定性与非效率投资之间的关系，获得以下结论：我国上市企业普遍存在非效率投资行为，并且多数企业表现为过度投资；现阶段，不确定性越高，公司非效率投资越严重；债务融资与非效率投资显著呈负相关关系，主动负债融资越高的样本公司，其非效率投资越低；债务融资有助于降低不确定性引起的非效率投资。
（二）建议。通过研究结论，本文提出如下建议：企业应合理利用融资约束，环境不确定性较高时应慎用融资约束；建立健全管理层奖励、问责机制；要完善现有的监督体系，发挥监事会及股东应有的监督职能， 完善投资法律法规，减少行政干预。
参考文献：
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