孫建軍，王亞平

(1.海南大學(xué)旅游學(xué)院;2.海南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，海南海口570228)

一、文獻(xiàn)綜述

金融加速器(Financial Accelerator)理論認(rèn)為不完美的金融市場(chǎng)能夠把經(jīng)濟(jì)中的緊縮性小沖擊放大并由此導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)大波動(dòng)。這種“小沖擊大波動(dòng)”的關(guān)鍵，是金融市場(chǎng)不完美導(dǎo)致企業(yè)外部融資條件惡化從而影響企業(yè)投資支出。因此，考察外部融資約束條件下企業(yè)投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴在理論與實(shí)踐層面的意義凸顯。

受Fazzari et al.1988年開創(chuàng)性研究的啟發(fā)［1］，大量文獻(xiàn)認(rèn)為，相對(duì)于較松融資環(huán)境的企業(yè)而言，面臨緊融資約束的企業(yè)投資更依賴內(nèi)部資金①Hubbard(1998)對(duì)這些文獻(xiàn)做了一個(gè)詳盡的綜述。。但是，Kaplan and Zingales與Cleary的研究結(jié)論與這些文獻(xiàn)截然相反，他們認(rèn)為受到最少融資約束的企業(yè)投資對(duì)現(xiàn)金流更敏感［2-3］。Allayannis and Mozumadar研究認(rèn)為負(fù)值的現(xiàn)金流觀察值能夠解釋Cleary的發(fā)現(xiàn)［3-4］，小樣本中的幾個(gè)異常值能夠解釋Kaplan and Zingales的發(fā)現(xiàn)［2］。Erickson and Whited與Alti則認(rèn)為Tobin’s Q測(cè)度中存在的誤差影響到企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性的估計(jì)［5-6］。Aˇgca and Mozumdar2008年發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間的推移投資現(xiàn)金流敏感性下降，而這一下降是受資本市場(chǎng)不完美程度的不斷減少驅(qū)動(dòng)［7］。Sun and Yamori基于中國的資本市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)了與Aˇgca and Mozumdar一致的實(shí)證結(jié)論，并且他們研究的最后一個(gè)樣本期表現(xiàn)出投資現(xiàn)金流敏感性急劇上升［8］。國內(nèi)以投資現(xiàn)金流敏感性為主題的研究，可以分為兩類:一類遵循經(jīng)典的融資約束理論對(duì)投資現(xiàn)金流敏感性進(jìn)行驗(yàn)證與解釋［9-10］;另一類從股利政策、規(guī)模與股權(quán)結(jié)構(gòu)等中國元素出發(fā)考察投資現(xiàn)金流敏感性的動(dòng)因［11-12］。

本文基于Aˇgca and Mozumdar與Sun and Yamori的研究［7-8］，考察中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性的時(shí)序模式，但本文與他們的研究并不完全相同。一是本文不使用樣本滾動(dòng)的方法，而是采用Erickson and Whited(2000)年橫截面估計(jì)方法［5］，基于年橫截面估計(jì)投資現(xiàn)金流敏感性，展示中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性時(shí)序模式;二是中國資本市場(chǎng)上Tobin’s Q的估值存在嚴(yán)重偏差，因此，本文使用變量誤差模型設(shè)定下兩步GMM估計(jì)方法估計(jì)中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性，克服一般OLS方法參數(shù)估計(jì)的有偏非一致。本文發(fā)現(xiàn)，隨著中國資本市場(chǎng)不完美程度的降低，中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性也表現(xiàn)出下降的趨勢(shì);中國資本市場(chǎng)上銀行業(yè)占優(yōu)的特征，使中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性受信貸政策的影響大，不斷緊縮的信貸政策使投資現(xiàn)金流敏感性大幅上升。

二、實(shí)證設(shè)定、估計(jì)方法與數(shù)據(jù)描述

(一)實(shí)證設(shè)定

順著先前的研究成果，本文使用經(jīng)典的現(xiàn)金流模型考察企業(yè)現(xiàn)金流(內(nèi)部資金的測(cè)度)對(duì)投資的影響。為了盡可能地減少由于企業(yè)規(guī)模差異所帶來的異方差影響，本文使用先前一期的企業(yè)凈固定資產(chǎn)(NFA)除以當(dāng)前一期的企業(yè)投資與現(xiàn)金流。具體地，本文使用如下實(shí)證設(shè)定②實(shí)證設(shè)定⑴是由新古典企業(yè)投資決策模型，即最大化公司價(jià)值的最優(yōu)企業(yè)投資一階條件轉(zhuǎn)化。關(guān)于這一轉(zhuǎn)化到最終設(shè)定的具體過程，詳見Hubbard(1998)或Erickson and Whited(2000)。

這里，yi，t被定義為企業(yè)i在t期的總投資除以先前一期t-1的固定資產(chǎn)凈值;zi，t是用先前一期t-1固定資產(chǎn)凈值調(diào)整的企業(yè)i在t期折舊與稅后凈利潤之和;α2代表了企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性;Qi，t-1是企業(yè)i在t-1期的邊際Q，邊際Q在這里用于控制企業(yè)投資機(jī)會(huì)③邊際Q是指由企業(yè)新增投資帶來的企業(yè)當(dāng)前與未來利潤的折現(xiàn)值。。由于邊際Q存在測(cè)度上的困難，實(shí)證設(shè)定中通常運(yùn)用Tobin’s Q作為邊際Q的代理變量。Tobin’s Q定義如下:

這里，Dit是公司債券的市場(chǎng)價(jià)值，Sit是公司股票的市場(chǎng)價(jià)值，Nit是公司庫存的重置價(jià)值，Kit是公司資本存量的重置價(jià)值。本文基于Firth et al.與Sun and Yamori的研究［8］，運(yùn)用下式估計(jì)中國企業(yè)的Tobin’s Q:

這里，MVCS表示公司普通股的市場(chǎng)價(jià)值;BVPS表示公司的優(yōu)先股的賬面價(jià)值;BVTD代表公司流動(dòng)負(fù)債與長期負(fù)債的賬面價(jià)值;BVINV代表公司庫存的賬面價(jià)值;BVTA代表了公司總資產(chǎn)的賬面價(jià)值。盡管找到了邊際Q的代理變量Tobin’s Q，但這一代理變量存在較嚴(yán)重的測(cè)度誤差④這一測(cè)度錯(cuò)誤緣于:一是完美資本市場(chǎng)與線性齊次的資本存量調(diào)整成本假定在現(xiàn)實(shí)中不成立，導(dǎo)致邊際Q與平均Q不相等;二是資本市場(chǎng)的無效導(dǎo)致公司管理者對(duì)公司價(jià)值的估計(jì)有偏差，平均Q與Tobin’s Q不相等;三是即使這些假定在現(xiàn)實(shí)中均成立，也就是說，即使邊際Q等于平均Q等于Tobin’s Q，實(shí)證研究中在估計(jì)Tobin’s Q所引用的式⑵與⑶也會(huì)存在測(cè)度誤差。。更為嚴(yán)重的是，這一測(cè)度上的誤差存在序列相關(guān)，一是因?yàn)橛玫绦蚪朴?jì)算等式⑵與⑶中的各個(gè)變量也直接導(dǎo)致測(cè)度誤差存在序列相關(guān);二是因?yàn)槭袌?chǎng)，尤其是中國資本市場(chǎng)上，在一定時(shí)間內(nèi)持續(xù)存在資本市場(chǎng)的預(yù)期與基本面的偏離受持續(xù)的狂熱或悲觀的左右。因此，一般的OLS估計(jì)方法參數(shù)存在有偏非一致，選擇合適的估計(jì)方法是本文研究的一個(gè)關(guān)鍵。本文遵循變量誤差模型設(shè)定下的兩步GMM(two-step GMM estimation of the errors-in-variables model)方法來估計(jì)企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性。為了刻畫中國上市公司投資現(xiàn)金流敏感性的趨勢(shì)，本文首先基于中國上市公司橫截面數(shù)據(jù)估計(jì)變量誤差模型設(shè)定下的兩步GMM獲得投資現(xiàn)金流敏感性估計(jì);然后使用經(jīng)典的最小距離估計(jì)方法(Newey and McFadden，1994)合并這一系列的橫截面投資現(xiàn)金流敏感性估計(jì)值獲得一個(gè)總體的中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性。

(二)變量誤差模型設(shè)定下的兩步GMM

進(jìn)一步設(shè)定

其中，εi為0均值且獨(dú)立于(ui，zi，Qi)，截距 γ0表示測(cè)度誤差的均值可以是非0的。進(jìn)一步假定(ui，εi，zi，Q)，i=1，…，n是獨(dú)立同分布的。定義zi=(1，zi)。為了簡(jiǎn)化計(jì)算，首先將理論上可以完美測(cè)度的變量邊際Q從模型中排除。

xi對(duì)變量zi線性回歸的殘差是 xt-ziμx，這里的 μx=［E()］-1E()是回歸系數(shù)向量。相應(yīng)地，由式⑷刻畫的xi與Qi的關(guān)系知，Qi對(duì)變量zi線性回歸的殘差是Qi-ziμQ=Qi-ziμx≡ηi。對(duì)方程⑷的兩邊同時(shí)減去ziμx得到

同理，可以得到如下方程

這里，

由假定知，ui，εi與 ηi是相互獨(dú)立的?；诘仁?5)與(6)，建立三個(gè)二階矩方程，E［(yi－ ziμy)2］，E［(yi－ ziμy)(xi－ ziμx)］與 E［(xi－ ziμx)2］與兩個(gè)三階乘積矩 E［(yi－ ziμy)2(xi－ ziμx)］與 E［(yiziμy)(xi－ ziμx)2］= βE(η3i)獲得^βGMM。由式(7)估計(jì)。本文標(biāo)記基于上述五個(gè)矩方程為基礎(chǔ)得到的與為GMM。

從以上對(duì)變量誤差的廣義矩方法參數(shù)估計(jì)的簡(jiǎn)單描述中可以看出，該方法之所以稱之為兩步法，第一步是把最小二乘估計(jì)代入(5)與(6)獲得低維的測(cè)度誤差模型;第二步使用yi－ziμy與xi－ziμx的高階樣本矩估計(jì)參數(shù)，基于式(7)估計(jì)。

(三)數(shù)據(jù)與樣本描述

本文的數(shù)據(jù)來自國泰安(GTA)中國股票市場(chǎng)與會(huì)計(jì)研究數(shù)據(jù)庫。本文數(shù)據(jù)選擇基于下述標(biāo)準(zhǔn):考慮到境內(nèi)外同時(shí)上市公司股票交易價(jià)格差異，本文僅選取在上交所或深交所上市公司;考慮到中國在1997年相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)與嚴(yán)格的財(cái)務(wù)準(zhǔn)則的引入與實(shí)施，本文所選擇的樣本期為1998—2011年;為了使樣本公司盡可能地同質(zhì)，金融業(yè)與服務(wù)業(yè)上市公司被刪除;固定資產(chǎn)凈值或者銷售為零，或者任一計(jì)算數(shù)據(jù)存在缺失的公司年觀察值被刪除;為避免由于并購導(dǎo)致數(shù)據(jù)扭曲，銷售額增長超過100%的公司年觀察值被刪除;Tobin’s Q值超過20極端值的公司年觀察值也被刪除。最終，本文數(shù)據(jù)包括13 576個(gè)公司年觀察值符合要求。表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

由表1知，經(jīng)過先前一期固定資產(chǎn)凈值標(biāo)準(zhǔn)化的中國上市公司投資與現(xiàn)金流的平均值分別是0.412與0.418，變異系數(shù)分別為10.245與12.995。Tobin’s Q值平均值為1.103，其變化幅度從最小值0.002到最大值18.236。

三、實(shí)證結(jié)果

(一)中國上市公司投資現(xiàn)金流敏感性實(shí)證結(jié)果

表2報(bào)告了中國上市公司投資現(xiàn)金流敏感性的兩種不同估計(jì)方法的估計(jì)結(jié)果:OLS，GMM。給出OLS估計(jì)值的原因是便于對(duì)照，這里的OLS估計(jì)是經(jīng)過White(1980)異方差一致標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的OLS結(jié)果。GMM估計(jì)值是變量誤差模型設(shè)定下的兩步GMM估計(jì)，糾正由于Q測(cè)度中嚴(yán)重的變量誤差所導(dǎo)致的有偏非一致估計(jì)。

表2 中國上市公司投資現(xiàn)金流敏感性估計(jì)結(jié)果

表3 GMM估計(jì)方法的檢驗(yàn)值

表3報(bào)告了設(shè)定⑴下的變量誤差模型設(shè)定下的GMM各年度橫截面估計(jì)的J檢驗(yàn)P值。表3表明GMM下J檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值的P值均不顯著。上述結(jié)果表明，本文所取關(guān)于中國企業(yè)投資、現(xiàn)金流與Tobin’s Q的數(shù)據(jù)與所選用的變量誤差設(shè)定中的過度識(shí)別約束是一致的。

由于OLS估計(jì)結(jié)果并不顯著，表2中的α2的GMM橫截面估計(jì)值刻畫了中國上市公司投資現(xiàn)金流敏感性的變化。不難發(fā)現(xiàn)，中國上市公司投資現(xiàn)金流敏感性表現(xiàn)出下述趨勢(shì)，均從1998—2006年期間下降，但在2007年與2008年開始小幅上升，在2009年后，中國上市公司的投資現(xiàn)金流敏感性系數(shù)大幅上升，從2008年的不到0.1突然之間上升到1.0以上。上述一致趨勢(shì)反映了，在2006年之前，中國上市公司面對(duì)的外部融資環(huán)境較為寬松，隨著資本市場(chǎng)的不斷完善，企業(yè)投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴不斷下降。但從2007年開始，中國上市公司面臨的融資環(huán)境開始惡化，企業(yè)投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴越來越重要。

現(xiàn)在考察上述投資現(xiàn)金流敏感性時(shí)序趨勢(shì)的背后原因。盡管中國資本市場(chǎng)仍舊是新生與不成熟的，但成長很快。在成長的過程中，不斷地引入新的金融工具，信息的不完美程度不斷下降，這一趨勢(shì)降低了企業(yè)外部融資約束，緩解了企業(yè)投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴，投資現(xiàn)金流敏感性逐漸下降。中國的投資現(xiàn)金流敏感性自1998—2006年期間表現(xiàn)出的這一趨勢(shì)，與現(xiàn)有的研究［7-8］一致。自2004年以后，中國房地產(chǎn)市場(chǎng)上投機(jī)與資產(chǎn)泡沫不斷加劇，作為央行的中國人民銀行連續(xù)多次提高法定準(zhǔn)備金率回籠貨幣，從2004年4月25日的7.5%經(jīng)過19次小幅上調(diào)，在2008年9月25日達(dá)到17.5%的高位。2007年次貸危機(jī)所引發(fā)的全球金融危機(jī)打亂了中國抑制房地產(chǎn)資產(chǎn)泡沫的部分努力，法定準(zhǔn)備金率又迅速下調(diào)，在短短3個(gè)月內(nèi)，經(jīng)過4次每次0.5個(gè)百分點(diǎn)的下調(diào)幅度后，2008年12月25日法定準(zhǔn)備金率回落到15.5%。在房地產(chǎn)投機(jī)泡沫壓力之下，2010年1月28日，法定準(zhǔn)備金率再次上走，至2011年6月20日達(dá)到歷史最高值21.5%⑤自2008年9月25日開始，中國法定準(zhǔn)備金率實(shí)行差別準(zhǔn)備金率制度，大型銀行金融機(jī)構(gòu)與中小型銀行金融機(jī)構(gòu)采用不同的準(zhǔn)備金率。本文自2008年9月25日開始，報(bào)告的是大型銀行金融機(jī)構(gòu)的準(zhǔn)備金率。一是因?yàn)橹行⌒豌y行金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)備金率與大型銀行變化同向同幅;二是大型銀行金融機(jī)構(gòu)占優(yōu)中國銀行業(yè)。。中國銀行業(yè)占優(yōu)中國資本市場(chǎng)，來自銀行業(yè)的信貸是中國企業(yè)獲取外部資金的一個(gè)最為重要的工具。因此，本文捕捉到了2007年與2008年企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性的小幅上升，2009年陡然上升到隨后的高位維持，表明企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性在外部融資非常困難的情況下，以法定準(zhǔn)備金率調(diào)控銀行信貸的渠道對(duì)企業(yè)投資的影響完全失效。

(二)穩(wěn)定性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文結(jié)論的穩(wěn)定性，本文對(duì)中國上市公司的樣本進(jìn)一步劃分。受Sun and Yamori的啟發(fā)［8］，本文對(duì)中國上市公司按照注冊(cè)地劃分成沿海與內(nèi)地兩類，考察中國上市公司投資現(xiàn)金流敏感性。本文的穩(wěn)健性結(jié)果表明，內(nèi)陸與沿海企業(yè)的投資現(xiàn)金流敏感性均表現(xiàn)出下降，但自2006年后中國企業(yè)的投資現(xiàn)金流敏感性開始上升，在2009年急劇增加并維持在一個(gè)高位。盡管在急劇上升的時(shí)間節(jié)點(diǎn)上本文的發(fā)現(xiàn)與Sun and Yamori［8］的研究結(jié)果不一致⑥Sun and Yamori(2009)的樣本期是1998—2007，而且估計(jì)方法與本文的不一致。他們的實(shí)證結(jié)果基于每5年一個(gè)樣本期的樣本滾動(dòng)的OLS估計(jì)方法的非平衡Panel Data固定效應(yīng)設(shè)定。，但投資現(xiàn)金流敏感性所表現(xiàn)出來的平緩下滑然后上升趨勢(shì)是完全一致的。有意思的是，在緊縮信貸狀況下沿海企業(yè)投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴比內(nèi)地企業(yè)要弱，這一點(diǎn)由沿海與內(nèi)地企業(yè)自2009年后的投資現(xiàn)金流敏感性估計(jì)值的系統(tǒng)性的平均差異所表現(xiàn)出來⑦篇幅限制省去了穩(wěn)健性檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果報(bào)告，可向作者索取。。

四、結(jié) 論

真實(shí)世界里的外部與內(nèi)部資金并非是完全替代的，企業(yè)投資可能要依賴內(nèi)部資金的可獲得性，研究企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性對(duì)理解微觀的企業(yè)行為與宏觀的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是有價(jià)值的。在考察企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性研究的傳統(tǒng)設(shè)定與估計(jì)中，往往忽略了投資機(jī)會(huì)Tobin’s Q的測(cè)度誤差及誤差的序列相關(guān)特征。因此，一般的OLS估計(jì)方法參數(shù)存在有偏非一致，選擇合適的估計(jì)方法是本文研究的一個(gè)關(guān)鍵。

本文基于中國資本市場(chǎng)上投資機(jī)會(huì)的Tobin’s Q估計(jì)存在大的偏差且序列相關(guān)這一典型事實(shí)，運(yùn)用變量誤差模型設(shè)定下的兩步GMM方法，考察中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性。第一步是運(yùn)用最小二乘估計(jì)的殘差序列獲得低維的測(cè)度誤差模型，第二步基于低維度的測(cè)試誤差模型獲取高階樣本矩估計(jì)參數(shù)。研究結(jié)果表明:隨著中國資本市場(chǎng)的不完美程度的減弱，中國企業(yè)的投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴程度降低;中國銀行業(yè)占優(yōu)中國資本市場(chǎng)的特征，使得中國信貸政策的變化顯著地影響到中國企業(yè)的投資現(xiàn)金流敏感性;在一個(gè)銀根不斷緊縮的環(huán)境中，中國企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性急劇上升，中國企業(yè)投資對(duì)內(nèi)部資金的依賴迅速增加。上述分析表明，從長期來看，由于中國資本市場(chǎng)經(jīng)過近三十年的建設(shè)與發(fā)展，不完美的程度在降低，直接導(dǎo)致了中國企業(yè)的外部融資困難約束在不斷降低;中國企業(yè)外部融資受銀行業(yè)的信貸影響大，中國人民銀行的貨幣政策通過銀行信貸松緊程度影響到微觀的企業(yè)的融資水平，從而直接支撐或者約束企業(yè)的投資水平，并且影響到宏觀經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)與波動(dòng)，中國的經(jīng)濟(jì)體系下，也存在顯著的小沖擊通過金融環(huán)節(jié)引起宏觀經(jīng)濟(jì)遠(yuǎn)行的大波動(dòng)這一“金融加速器”基礎(chǔ)。

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