袁衛(wèi)秋

（南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，江蘇 南京 212001）

一、問(wèn)題的提出

關(guān)于債務(wù)期限結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)投資行為的影響，學(xué)者們的觀點(diǎn)似乎并不統(tǒng)一。這其中最有代表性的是Myers（1977）[1]和Jensen（1986）[2]。Myers認(rèn)為，如果企業(yè)擁有較多的長(zhǎng)期債務(wù)，則當(dāng)其未來(lái)的投資機(jī)會(huì)較多時(shí)，債權(quán)人有可能分享項(xiàng)目投資帶來(lái)的大部分收益，以致股東只能獲得很低的收益。此時(shí)，盡管項(xiàng)目能夠帶來(lái)正的凈現(xiàn)值，股東仍將放棄投資，產(chǎn)生投資不足。為了避免這種現(xiàn)象出現(xiàn)，企業(yè)應(yīng)盡可能借入短期資金，從而當(dāng)投資機(jī)會(huì)到來(lái)時(shí)，企業(yè)不會(huì)因?yàn)樯形吹狡诘拈L(zhǎng)期債務(wù)較多而放棄具有投資價(jià)值（即凈現(xiàn)值為正）的項(xiàng)目。總之，在Myers看來(lái)，短期債務(wù)可以避免企業(yè)投資不足，而長(zhǎng)期債務(wù)有可能導(dǎo)致企業(yè)投資不足。

與Myers的看法不同，Jensen認(rèn)為短期債務(wù)有利于減輕企業(yè)過(guò)度投資。原因是，當(dāng)企業(yè)擁有較多的自由現(xiàn)金流時(shí)，企業(yè)管理者可能會(huì)將它們投資于一些缺乏投資價(jià)值（即凈現(xiàn)值為負(fù)）的項(xiàng)目上，從而產(chǎn)生過(guò)度投資行為。為了抑制管理者的這種不良行為，企業(yè)可以采取增加債務(wù)的手段。這樣一方面有利于減少企業(yè)的自由現(xiàn)金流，另一方面增加了企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)困境的可能性。由于這兩種效應(yīng)，短期債務(wù)相對(duì)于長(zhǎng)期債務(wù)更強(qiáng)，因此，Jensen認(rèn)為短期債務(wù)更有助于減少企業(yè)過(guò)度投資行為的發(fā)生。

顯然，Myers（1977）和Jensen（1986）的觀點(diǎn)都很有道理，并且都意味著短期債務(wù)不會(huì)導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資。但袁衛(wèi)秋（2009）[3]指出，在Myers對(duì)其理論的推導(dǎo)過(guò)程中，只是考慮了企業(yè)在未來(lái)可能具有很多投資機(jī)會(huì)，而沒(méi)有考慮這些投資機(jī)會(huì)存在時(shí)機(jī)選擇問(wèn)題，即可以在不同時(shí)期進(jìn)行投資選擇。根據(jù)企業(yè)長(zhǎng)期投資決策中的實(shí)物期權(quán)理論，企業(yè)未來(lái)的投資機(jī)會(huì)可以推遲執(zhí)行，也可以提前執(zhí)行，即企業(yè)投資機(jī)會(huì)的執(zhí)行實(shí)際上存在著時(shí)機(jī)選擇問(wèn)題。為此，袁衛(wèi)秋（2009）在Myers（1977）模型的基礎(chǔ)上構(gòu)造了一個(gè)投資機(jī)會(huì)可以選擇的理論模型并經(jīng)過(guò)適當(dāng)推導(dǎo)，最終得到一個(gè)完全相反的結(jié)論，即短期債務(wù)有可能導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資。

由于債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的實(shí)證研究，長(zhǎng)期以來(lái)主要集中于影響因素的分析，而對(duì)其與企業(yè)投資行為的關(guān)系鮮有涉及，因此本文的研究又豐富了現(xiàn)行債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的研究成果。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）變量定義

根據(jù)袁衛(wèi)秋（2009）的研究，短期債務(wù)有可能導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資。據(jù)此，可以得到兩個(gè)推論：（1）企業(yè)的長(zhǎng)期債務(wù)可能導(dǎo)致投資不足；（2）平均債務(wù)期限與企業(yè)的投資呈負(fù)向關(guān)系。為了對(duì)這些結(jié)論進(jìn)行檢驗(yàn)，擬設(shè)定如下變量。

1.投資規(guī)模

根據(jù)Fazzari等（1988）[4]、Cleary（1999）[5]、Lang（1996）[6]等人的做法，結(jié)合上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表中的具體信息，本文用固定資產(chǎn)、長(zhǎng)期投資及在建工程的年度變化值，即用這些變量的年末余額減去年初余額來(lái)表示公司當(dāng)年的投資規(guī)模，并用期初總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化后的投資規(guī)模用字母I表示。

2.長(zhǎng)期債務(wù)、短期債務(wù)和平均債務(wù)期限

采用Scherr和Hulburt（2001）[7]等學(xué)者的做法，根據(jù)長(zhǎng)短期債務(wù)的劃分采取財(cái)務(wù)報(bào)表中的做法，將一年以上的債務(wù)定義為長(zhǎng)期債務(wù)，一年以?xún)?nèi)的債務(wù)（包括一年以?xún)?nèi)到期的長(zhǎng)期債務(wù)）定義為短期債務(wù)。短期債務(wù)和長(zhǎng)期債務(wù)均用總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化后的變量分別用字母LD、SD表示。平均債務(wù)期限用長(zhǎng)期債務(wù)占全部債務(wù)的比例來(lái)計(jì)量，并用字母DM表示。以上各變量計(jì)算中所用數(shù)據(jù)均為年末數(shù)據(jù)。同時(shí)，根據(jù)前文分析以及袁衛(wèi)秋（2009）公司投資與長(zhǎng)期債務(wù)呈負(fù)向關(guān)系、與短期債務(wù)呈正向關(guān)系、與平均債務(wù)期限呈負(fù)向關(guān)系的觀點(diǎn)進(jìn)行研究。

以上變量與研究假設(shè)直接相關(guān)。除此之外，還應(yīng)設(shè)計(jì)部分控制變量來(lái)減少其他一些因素的影響，以提高研究結(jié)果的可信性和準(zhǔn)確性。確定控制變量的主要理論依據(jù)是托賓Q理論和融資約束理論。

（二）研究樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2007年滬深股市中的892家制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，為了使研究結(jié)果較具說(shuō)服力，筆者對(duì)892家公司進(jìn)行了連續(xù)四個(gè)年度的考察，即搜集了2007—2010年共四年的數(shù)據(jù)，這樣得到的事實(shí)上是一個(gè)面板數(shù)據(jù)樣本。顯然研究對(duì)象始終保持不變更有助于說(shuō)明問(wèn)題。為了使研究結(jié)論更可靠，必須對(duì)原始樣本進(jìn)行篩選。篩選原則是：（1）剔除了權(quán)益為負(fù)的公司；（2）由于樣本期間包含帶有PT、ST或*ST標(biāo)志的公司，而這些公司的財(cái)務(wù)狀況已變得異常，因此剔除了這部分公司；（3）與大多數(shù)研究一樣，剔除了樣本期間行業(yè)發(fā)生變更的公司。最終得到的上市公司數(shù)為706家，樣本觀測(cè)總數(shù)為2 824個(gè)。研究中所用數(shù)據(jù)主要來(lái)自于萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)，部分明顯存在錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)的更正或缺失數(shù)據(jù)的添補(bǔ)均源于公司年報(bào)。

（三）模型設(shè)計(jì)

由于該數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)一個(gè)固定樣本進(jìn)行連續(xù)四年的觀察得到的，因此本文的數(shù)據(jù)事實(shí)上是所謂的面板數(shù)據(jù)。相對(duì)于只利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)或橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析而言，面板數(shù)據(jù)具有很多優(yōu)勢(shì)。第一，它能夠提供給研究人員更多的樣本，從而降低了解釋變量之間的多重共線性，進(jìn)而提高了參數(shù)估計(jì)的有效性。第二，時(shí)間變量和橫截面變量的信息結(jié)合能夠顯著減少變量遺漏所帶來(lái)的問(wèn)題。第三，面板數(shù)據(jù)能更好地研究動(dòng)態(tài)調(diào)整，具有識(shí)別并度量橫截面或時(shí)間序列數(shù)據(jù)不能檢驗(yàn)的效應(yīng)。由于用來(lái)擬合面板數(shù)據(jù)的模型有好幾種，每一種模型對(duì)應(yīng)著不同的數(shù)據(jù)特征。在建立面板數(shù)據(jù)模型時(shí)必須控制不可觀察的時(shí)間特征和（或）個(gè)體特征，以避免模型設(shè)定偏差，提高參數(shù)估計(jì)有效性。如果模型設(shè)定有誤，會(huì)造成參數(shù)估計(jì)結(jié)果與實(shí)際相差很大。所以，對(duì)于面板數(shù)據(jù)的建模問(wèn)題，首先應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的模型形式。

面板數(shù)據(jù)模型主要有以下三種常用形式：

1.斜率和截距在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時(shí)間上都相同

2.斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時(shí)間上相同；截距在不同的橫截面樣本點(diǎn)上不同，但在時(shí)間上相同

3.斜率和截距在不同的橫截面樣本點(diǎn)上都不同，在時(shí)間上都相同

首先檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，即假設(shè)斜率和截距在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時(shí)間上都相同。如果該假設(shè)成立，則無(wú)需再對(duì)其他模型進(jìn)行檢驗(yàn)，并且利用模型1來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，此時(shí)的分析方法也常稱(chēng)為混合數(shù)據(jù)回歸模型。如果上述假設(shè)不成立，則對(duì)模型2進(jìn)行檢驗(yàn)，即假設(shè)斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時(shí)間上相同，但截距不同。倘若此時(shí)假設(shè)成立，則利用模型2來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。倘若此時(shí)假設(shè)不成立，則利用模型3來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

模型1的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是：

其中n為樣本的個(gè)數(shù)，K為解釋變量的個(gè)數(shù)，T為時(shí)間的長(zhǎng)度，S3為模型3利用普通最小二乘估計(jì)法獲得的殘差平方和，S1為模型1利用普通最小二乘估計(jì)法獲得的殘差平方和。

模型2的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是：

其中n為樣本的個(gè)數(shù)，K為解釋變量的個(gè)數(shù)，T為時(shí)間的長(zhǎng)度，S3為模型3利用普通最小二乘估計(jì)法獲得的殘差平方和，S2為模型2利用普通最小二乘估計(jì)法獲得的殘差平方和。

利用本文樣本對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)可以算得統(tǒng)計(jì)量F1和F2的值分別為F1=0.378，F(xiàn)2＝4.763。查F分布表，給定1%的顯著性水平，得到臨界值F1（2 960，1 186）＞F0.01（∞，∞）=1.00與臨界值F2(3552，1186）＜F0.01（200，15）=2.13。由于F2＞2.13＞F2（3 552，1 186），所以模型1被拒絕。又由于F1＜1.00＜F1（2960，1186），所以模型2被接受。這就意味著本文所建立的模型應(yīng)是變截距模型。然而，至此并未得到本文最終應(yīng)建立的模型，因?yàn)樽兘鼐嗄Ｐ陀钟袃煞N形式，即隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型。當(dāng)橫截面?zhèn)€體是從一個(gè)大的總體中隨機(jī)抽得時(shí)，該模型僅適用于被抽到的橫截面?zhèn)€體，而不是樣本外的其他個(gè)體。此時(shí)，認(rèn)為總體中的個(gè)體差異αi服從隨機(jī)分布更合適。如果橫截面的個(gè)體是總體的全部個(gè)體時(shí)，固定效應(yīng)模型是合適的模型，此時(shí)αi為依賴(lài)于個(gè)體的常數(shù)。固定效應(yīng)模型通常假定橫截面的個(gè)體影響可以利用常數(shù)項(xiàng)αi的差異來(lái)說(shuō)明。隨機(jī)影響模型假定橫截面的個(gè)體影響αi是一服從均值為β0的隨機(jī)變量，即αi＝β0＋μi?？梢?jiàn)，模型2究竟是固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)影響模型關(guān)鍵取決于αi是常數(shù)還是隨機(jī)變量。當(dāng)αi為常數(shù)時(shí)，模型2即為固定效應(yīng)模型，此時(shí)εitN（0，σ。當(dāng)αi＝β0＋μi時(shí)，模型2變?yōu)椋?/p>

Yit=β0+β1X1it+β2X2it+...+βnXnit+μi+εit，此時(shí)即可設(shè)為ωit=μi+ εit，其中μiN（0，σ）為橫截面誤差成分，εitN（0，σ）為時(shí)間序列和橫截面混合誤差成分，Var（ωit）=σ+σ。

對(duì)于變截距模型的上述兩種模型究竟采用何種模型，一個(gè)正式的檢驗(yàn)可以利用Hausman統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷。

利用本文樣本對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)可以算得Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量W的值為27.493，大于（5）=15.068的值，所以拒絕原假設(shè)，這就意味著根據(jù)本文數(shù)據(jù)的特點(diǎn)最終應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。其具體形式為：

其中εit～N（0，σ）。

上述模型中的短期債務(wù)SD、長(zhǎng)期債務(wù)LD和債務(wù)期限D(zhuǎn)M為考察變量，公司內(nèi)部現(xiàn)金流CF和托賓Q為控制變量。SD、LD、DM的值滯后一期是因?yàn)楦鶕?jù)前面第二部分的理論分析，現(xiàn)有債務(wù)的期限結(jié)構(gòu)，即短期債務(wù)總額、長(zhǎng)期債務(wù)總額以及平均債務(wù)期限。影響公司未來(lái)的投資而進(jìn)行當(dāng)前投資。Q值滯后一期是因?yàn)楦鶕?jù)托賓Q理論，公司的投資取決于新增資本的市場(chǎng)價(jià)值與重值成本之間的比例，而在實(shí)證研究中，新增資本的市場(chǎng)價(jià)值事實(shí)上是用公司當(dāng)前資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值來(lái)近似代替的。CF值為與I同期值是，因?yàn)楦鶕?jù)融資約束理論，公司當(dāng)前投資主要是受公司當(dāng)前內(nèi)部現(xiàn)金流的影響。根據(jù)各解釋變量選擇的理論依據(jù)，CF、Q的預(yù)期符號(hào)為正，LD、DM的預(yù)期符號(hào)為負(fù)，SD的預(yù)期符號(hào)不定。

三、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）回歸分析

回歸結(jié)果見(jiàn)表1。表1顯示，SD的系數(shù)為正，與理論預(yù)期一致，且在1%的顯著性水平上顯著，這表明對(duì)樣本中的公司而言，其短期債務(wù)比重越高公司越有可能發(fā)生過(guò)度投資行為。LD的系數(shù)為負(fù)，與理論預(yù)期一致，且在1%的顯著性水平上顯著，這表明對(duì)樣本中的公司而言，其長(zhǎng)期債務(wù)比重越高公司越有可能發(fā)生投資不足行為。DM的系數(shù)為負(fù)，與理論預(yù)期一致，且在5%的顯著性水平上顯著，這表明對(duì)樣本中的公司而言，其平均債務(wù)期限越長(zhǎng)公司越有可能發(fā)生投資不足行為，或者說(shuō)，其平均債務(wù)期限越短公司越有可能發(fā)生過(guò)度投資行為。由于我國(guó)上市公司的平均債務(wù)期限偏短，因此根據(jù)該實(shí)證結(jié)果可以認(rèn)定我國(guó)上市公司主要存在著過(guò)度投資行為。由于SD系數(shù)的絕對(duì)值較LD系數(shù)的絕對(duì)值要小，因此這表明短期債務(wù)對(duì)公司投資的邊際效應(yīng)小于長(zhǎng)期債務(wù)。但是由于上市公司的短期債務(wù)比例偏高，因此盡管SD系數(shù)的絕對(duì)值較LD系數(shù)的絕對(duì)值要小，但還是使得短期債務(wù)的過(guò)度投資效應(yīng)超過(guò)了長(zhǎng)期債務(wù)的投資不足效應(yīng)，從而使得上市公司最終仍是表現(xiàn)為過(guò)度投資現(xiàn)象。當(dāng)然，由于調(diào)整的可決系數(shù)Adj-R2值只有0.14，這表明盡管模型中的變量均在10%以上的水平上顯著，但即使包括控制變量在內(nèi)，其對(duì)公司投資的解釋能力也只有14%，因此對(duì)于債務(wù)期限對(duì)公司投資的影響不應(yīng)過(guò)分夸大。但不管怎么說(shuō)，至少?gòu)慕y(tǒng)計(jì)意義上來(lái)看，回歸結(jié)果在一定程度上證實(shí)了前文的理論推測(cè)，這也就說(shuō)明了模型具有一定的合理性，特別是短期債務(wù)可能導(dǎo)致公司過(guò)度投資的確不只是一種猜想。

此外，由表1還可以看出，CF的系數(shù)為正，且在1%以上的水平上顯著，這表明內(nèi)部現(xiàn)金流確實(shí)對(duì)公司投資決策具有顯著的影響作用。托賓Q的系數(shù)為正，且在10%以上的水平上顯著，這表明公司當(dāng)前的市場(chǎng)價(jià)值對(duì)其未來(lái)投資決策的確具有一定的影響作用。

表1 債務(wù)期限結(jié)構(gòu)與企業(yè)投資的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前面分析以及袁衛(wèi)秋（2009）表明，平均債務(wù)期限與公司投資之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系對(duì)于那些未來(lái)投資機(jī)會(huì)價(jià)值較高的公司應(yīng)表現(xiàn)得更明顯。為了檢驗(yàn)這一點(diǎn)，將樣本中每年托賓Q值大于中位數(shù)的樣本篩選出來(lái)構(gòu)成一個(gè)新的樣本。由于每年托賓Q值大于中位數(shù)的公司都不相同，故此時(shí)得到的樣本數(shù)據(jù)不再是面板數(shù)據(jù)，從而不宜用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，改用普通線性回歸模型分年度進(jìn)行回歸分析。此時(shí)回歸模型變?yōu)椋?/p>

表2 債務(wù)期限與公司投資的普通線性模型回歸結(jié)果

Iit=β0+β1CFit+β2Qit-1+β3SDit-1+β4LDit-1+β5DMit-1+εit，其中εit～N（0，σε2）。由于模型中一些解釋變量用的是滯后一期的值，因此只有2008—2010年的回歸結(jié)果（見(jiàn)表2）?；貧w結(jié)果表明，在投資機(jī)會(huì)價(jià)值較高的樣本組中，平均債務(wù)期限的系數(shù)在三個(gè)年度中均顯著為負(fù)，并且其系數(shù)絕對(duì)值較表1中都有所增大，顯著性水平也都有所提高，這就進(jìn)一步驗(yàn)證了第二部分理論分析中的推論3。

四、研究結(jié)論

1958年，MM指出[8]，在一個(gè)完美的資本市場(chǎng)環(huán)境中，企業(yè)投資決策與融資決策無(wú)關(guān)。但是由于完美的資本市場(chǎng)現(xiàn)實(shí)中并不存在，因此企業(yè)的投資決策就一定會(huì)受到融資決策的影響。為了探尋融資決策究竟是如何影響企業(yè)的投資決策，眾多的學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了深入而詳細(xì)的研究。從這些研究可以看出，學(xué)者們主要從三個(gè)方面進(jìn)行了探討。一是權(quán)益融資對(duì)企業(yè)投資行為的影響，二是債務(wù)融資對(duì)企業(yè)投資行為的影響，三是權(quán)益融資與債務(wù)融資的比例對(duì)企業(yè)投資行為的影響。在債務(wù)融資對(duì)企業(yè)投資行為影響的研究中，多數(shù)學(xué)者從總量上進(jìn)行分析，將企業(yè)的各種債務(wù)看成同質(zhì)，但實(shí)際上企業(yè)的債務(wù)在期限長(zhǎng)短、有無(wú)擔(dān)保、優(yōu)先級(jí)別、可否轉(zhuǎn)換以及可否贖回等方面均不相同。為此近年來(lái)不少學(xué)者從這些方面分別進(jìn)行了探討，這其中尤以債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的研究居多。然而從理論上探討債務(wù)期限結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)投資行為影響的并不多見(jiàn)，Myers（1977）和Jensen（1986）是其中最有代表性的兩份研究。

從Myers和Jensen的研究中可以得到一個(gè)重要的結(jié)論，即短期債務(wù)不會(huì)導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資。但袁衛(wèi)秋（2009）通過(guò)吸收實(shí)物期權(quán)思想以及借鑒Myers的理論研究成果，構(gòu)建了一個(gè)新的模型并得到一個(gè)完全相反的結(jié)論，即短期債務(wù)有可能導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資。為了對(duì)該結(jié)論進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，本文以我國(guó)2007年之前上市的892家制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，利用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，研究結(jié)果在一定程度上支持了該結(jié)論。這一方面說(shuō)明“短期債務(wù)有可能導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資”的觀點(diǎn)既具有理論意義又具有實(shí)踐意義，另一方面也表明我國(guó)制造業(yè)上市公司的過(guò)度投資行為至少有部分原因是由于債務(wù)期限偏短所導(dǎo)致的，為此應(yīng)適當(dāng)延長(zhǎng)債務(wù)期限，即加大長(zhǎng)期債務(wù)融資的比重。

［1］Myers,S.C.1977,Determinants of corporate borrowing, Journal of Financial Economics 5(2),147-175.

［2］Jensen,Michael C.,1986,Agency cost of free cash flow, corporate finance and takeovers,American Economic Review 76(2),323-339.

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