黃冰寒，朱夢

（1.中央財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院，北京 102200；2.沈陽理工大學(xué) 研究生院，遼寧 沈陽 110168）

一、問題提出

Myers(1984)、Grenadier and Wang(2005)的一系列研究基礎(chǔ)上，闡述了資本市場中，由于投資者事前信息不對稱問題，所導(dǎo)致的融資公司投資效率損失的作用路徑。具體來說，由于外部投資者理性的意識到自身的信息劣勢地位，因而其對于市場上的眾多潛在融資者會采取平均化的估值策略，同時也自然的會對投資行為索取一個相對平均化的投資回報率。這種系統(tǒng)性的估值現(xiàn)象最終會使得資本市場形成逆向選擇風(fēng)險。

一方面，一個具有良好投資機會的“好”的融資者在這種平均估值模式下實際上相對于高風(fēng)險融資者具有偏低的市場估值，這意味著融資者的股權(quán)融資成本相對上升。這可能使得即使可以發(fā)行新股，融資者也不會選擇股權(quán)融資模式來獲取所需的資金，考慮到債權(quán)融資的規(guī)模限制與融資約束，這實際意味著融資者的非效率投資與投資不足。

同時，如果資本市場中的所有投資者清醒的認(rèn)識到了這種良好融資者的系統(tǒng)性低估以及“劣勝優(yōu)汰”的存在，其對股權(quán)融資者會進(jìn)一步增加風(fēng)險溢價要求，這也當(dāng)然的進(jìn)一步拉高了股權(quán)融資成本，形成另一個層面的投資不足。

另一方面，如果上市公司具有較大的盈余管理空間，上市公司也預(yù)期到在這種平均估值模式下“選擇性信息披露”將可能實現(xiàn)投資項目的高估，那么即使按照會計理論上市公司進(jìn)行負(fù)凈現(xiàn)值項目投資意味著資金損失，上市公司也可以通過“高估模式”實現(xiàn)投資收益的正值化，這就使得上市公司具備通過負(fù)凈現(xiàn)值項目投資獲利的制度通道。從而刺激負(fù)凈現(xiàn)值項目投資即投資過度。

將上述理論分析與我國股票市場的制度環(huán)境相結(jié)合，由于我國股票制度在中小投資者權(quán)益保護(hù)、強制性信息披露、債券融資透明化等等方面的不足，以上市公司業(yè)績紅利為投資回報的價值投資始終無法成為我國股票市場的主要估值模式，“高市盈率成為我國股票市場的典型特征?？梢哉f我國股票市場上投資者的信息劣勢地位實際上相對于成熟資本市場而言更為強烈，因而我國股票市場上的這種系統(tǒng)性“高估”更為明顯的存在，其可能進(jìn)一步強化股票市場的投資者信息劣勢對上市公司投資不足的影響。

另一方面，由于監(jiān)管制度的不健全，我國上市公司進(jìn)行虛假信息披露等違規(guī)行為的成本也明顯偏低，在高估值與低違規(guī)成本的制度環(huán)境下，上市公司通過操縱股票價格、交易量實現(xiàn)投資項目高估值轉(zhuǎn)讓的空間更為巨大，因而負(fù)現(xiàn)值項目投資的收益正值化在中國資本市場中的實現(xiàn)成本也相對較低，這也會進(jìn)一步刺激投資過度偏好的存在。綜合以上，本文提出相關(guān)研究假設(shè)：

假設(shè)1：我國資本市場投資者信息不對稱程度與上市公司投資效率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；

假設(shè)2：投資者信息劣勢即會衍生投資不足，也會刺激過度投資，即信息不對稱與兩種非效率投資間均存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

二、信息不對稱與企業(yè)投資效率的實證檢驗

（一）變量說明

1.企業(yè)投資效率的衡量

在 Verdi (2006)的研究中，一個完美市場下的效率投資是指，企業(yè)不存在向負(fù)凈現(xiàn)值項目的投資，同時企業(yè)面對所有凈現(xiàn)值為正的項目都進(jìn)行了投資。但是這一定義在實證分析框架下，由于無法觀測到目標(biāo)企業(yè)的潛在正凈現(xiàn)值項目，因而投資不足難以實現(xiàn)測度。在相關(guān)研究中，企業(yè)層面資本投資效率的度量，主要通過兩種方式進(jìn)行：尋找反映投資效率的替代指標(biāo)，如使用反映投資機會的指標(biāo)來替代投資效率；或者通過建立效率測度模型直接對企業(yè)投資效率加以測度。

在通過替代指標(biāo)測度投資效率方面，目前的方法主要包括FHP（1988）的“投資—現(xiàn)金流”敏感模型、Vogt（1994）的現(xiàn)金流與投資機會交乘項模型以及 Tobin‘Q值。如Tobin‘Q值法就是以先有資本的市場價值與重置成本的比值來描述投資機會與投資效率。不過，Wurgler（2000）認(rèn)為，無論是Tobin‘Q或者是投資—現(xiàn)金流模型，其是否能夠充分代表投資效率的變化，取決于相關(guān)資本市場的有效性問題，如在一個弱有效市場下，Tobin‘Q值就無法準(zhǔn)確描述投資機會的變化。

也因此，在最近的一些相關(guān)研究中，通過相關(guān)模型對投資效率直接加以測度的方面為更多研究者所接受（辛清泉，2007；Biddle et al，2009；Xue and Miller，2011）。特別是 Richardson（2006）所提出的利用投資偏離模型的殘差項對投資效率損失加以測度的方法。

根據(jù)Richardson（2006），投資效率測度模型可以表述為兩個階段：第一步，研究影響企業(yè)投資效率的資源因素，并依據(jù)貨幣化的資源披露信息(主要是來源于財務(wù)報表)建立最優(yōu)投資水平模型。第二，利用最優(yōu)投資效率模型估算最優(yōu)投資水平，通過觀測企業(yè)實際投資水平與最優(yōu)投資水平之間的差額估算投資效率。更具體的來說，首先建立如下的最優(yōu)投資水平模型：

INVt=?0–?1Growtht-1–?2Aget-1–?3CASHt-1/TAt-1–?4LEVt-1–?5lnTAt-1–?6RETt-1–?7INVt-1–ΣIndustr y–Σyear–εit（模型 1）

其中INVt為企業(yè)第t年的資本投資量，其值為購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其它長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金/總資產(chǎn)；Growtht-1代表企業(yè)成長機會，當(dāng)市場是完美的時候，企業(yè)的成長機會越多，其資本投資量越大；LEVt-1、CASHt-1、 Aget-1、lnTAt-1、RETt-1、INV t-1分別代表企業(yè)t-1年末的資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金持有量/期末總資產(chǎn)、上市年限、公司規(guī)模（其值為總資產(chǎn)的自然對數(shù)）、股票收益和 t-1年得資本投資量。此外，模型中還加入了行業(yè)變量Industry和年度變量Year，以考慮行業(yè)效應(yīng)和年度效應(yīng)。

則企業(yè)實際投資水平 INVt與企業(yè)預(yù)期投資水平間的差值εit即為企業(yè)實際投資效率損失項，其中εit＞0代表企業(yè)實際投資水平超出了企業(yè)資源決定的預(yù)期或者最優(yōu)投資水平，意味著投資過度的存在，反之當(dāng)εit＜0時，則意味著投資不足的存在。

Richardson（2006）的理論邏輯在于公司最優(yōu)投資水平完全取決于企業(yè)面臨的成本機會，因此考慮到在一些非有效市場上，Tobin Q值并不是企業(yè)成長性的完美度量，部分的學(xué)者對上述模型進(jìn)行了修正。如周春梅（2009）認(rèn)為我國資本市場的非有效特征，因而使用企業(yè)資產(chǎn)的市場價值與賬面價值之比這一指標(biāo)近似作為企業(yè)成長性的測度，李青原（2009）還使用主營業(yè)務(wù)收人增長率衡量企業(yè)的成長機會?；跀?shù)據(jù)可得性原則，本文借鑒李青原（2009）的做法，使用主營業(yè)務(wù)收入增長率進(jìn)行企業(yè)最優(yōu)投資水平的測度。

由于 Richardson模型中的控制變量將在下文研究信息不對稱和投資效率之間的關(guān)系，因此在衡量投資效率時，本文的最優(yōu)投資水平模型只考慮企業(yè)的成長機會。同時結(jié)合本文的面板模型，最終本文衡量投資效率的模型如公式所示：

invit=β0+β1growthit?1+εit（模型2）

其中invit為t年度i企業(yè)的資本投資量，其值為購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其它長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金/總資產(chǎn)。growthit?1代表企業(yè)第 t-1年的成長性指標(biāo)，其值為營業(yè)收入增長率。投資效率模型的殘差εit，其絕對值代表投資非效率損失項，絕對值越大投資效率越低。其中εit＞0代表存在投資過度。

2.投資者信息不對稱程度的衡量

在圍繞信息不對稱而展開的相關(guān)研究中，由于信息不對稱除了與市場公開的信息總量相關(guān)外，還與信息的質(zhì)量、對信息的解讀等大量主觀因素相關(guān)，因而如何實際的測度資本市場的信息不對稱程度始終是一個尚未解決的實證難題。Brealey and Myers(2000)的建議是通過上市公司信息披露質(zhì)量的變化來間接測度信息不對稱情況的改善，并且認(rèn)為基于信息披露質(zhì)量較高的公司總是能夠吸引更多潛在投資者的假定，公司交易量就可以間接的代表公司信息披露質(zhì)量的變化。Shin and Stulz (2002)則認(rèn)為，股票交易量較大程度的受到收益偏差、上市公司行業(yè)環(huán)境等因素干擾，因而建議使用股票的年周轉(zhuǎn)率(定義為某一會計年度普通股交易量除以該年度發(fā)行在外的普通股平均數(shù))來測度信息披露質(zhì)量。本文參考上述研究，使用我國股票市場上市公司股票年周轉(zhuǎn)率來間接衡量投資者信息不對稱程度，實際的計算公式如下：

WBt= YASt/ YCPt

其中YCPt代表個股的年交易量，YASt代表年個股流通股股數(shù)，同時為了消除量綱差異，對上述指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換后再加以計算（標(biāo)準(zhǔn)化變換是指）。

（二）相關(guān)變量說明

1.資產(chǎn)負(fù)債率lev

在傳統(tǒng)的財務(wù)理論中，公司資產(chǎn)負(fù)債率水平，會通過改變短期負(fù)債能力與抗風(fēng)險能力影響到公司的投資決策。較高的負(fù)債水平，往往使得公司在較強的債務(wù)壓力下，偏重于獲取良好現(xiàn)金流的項目，也同時會影響到公司投資決策中對獲利周期的考量權(quán)重，Wilton（2000）的研究就認(rèn)為，由于偏高的資產(chǎn)負(fù)債率形成的債務(wù)壓力，上市公司具有過度融資的偏好與動機，并在較強的預(yù)算約束下衍生投資過度問題。此外，Koloniloee（2003）還認(rèn)為，在較高的負(fù)債結(jié)構(gòu)下，上市公司的資本結(jié)構(gòu)會通過現(xiàn)金流控制反映在企業(yè)投資行為中。由此，本文在衡量信息不對稱對上市公司投資效率的影響模型中，引入資產(chǎn)負(fù)債率（lev）這一財務(wù)指標(biāo)，其測度方法為lev=總負(fù)債/總資產(chǎn)。

2.企業(yè)規(guī)模size

王澤端（2013）的研究認(rèn)為，在分析信息不對稱所產(chǎn)生的企業(yè)投資效率損失時，企業(yè)規(guī)模是一個重要的控制變量。一方面，資本市場上較大資本規(guī)模的公司，其本身就能夠給投資者傳遞一個良性信號，從而具備得到更高估值的可能，進(jìn)而形成不同規(guī)模企業(yè)融資成本的差異，此外，相對小規(guī)模公司而言，特別是在我國國有股的特殊股權(quán)配置結(jié)構(gòu)下，大公司的違規(guī)成本相對偏高，這些特征都會顯著的反映在企業(yè)實際的投資決策中。因此本文的模型同樣引入公司規(guī)模（size）這一控制變量，其度量方法為采用總資產(chǎn)規(guī)模衡量，同時為了克服變量的異方差與非平穩(wěn)特征，對總資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行了對數(shù)變換。

3.股權(quán)集中度share

股權(quán)集中度對企業(yè)投資效率的影響最早來自于Stulz (1988)，股權(quán)集中度的差異主要反映在股東中控制型股東與中小股東間的利益博弈上，Stulz(1988)認(rèn)為，股權(quán)集中度越高的公司，大股東與企業(yè)內(nèi)部管理者間合謀的達(dá)成越為容易，從而衍生新的代理人問題及道德風(fēng)險：即大股東與管理者合謀進(jìn)行違規(guī)操作與過度投資，進(jìn)而衍生投資效率損失。本文引入股權(quán)集中度的控制變量，并基于數(shù)據(jù)可得性，使用第一大股東持股比例加以衡量，即

fhshare=第一大股東持股數(shù) /總股本。

4.內(nèi)部現(xiàn)金流狀況cf

大量的文獻(xiàn)都證實了企業(yè)投資對經(jīng)營現(xiàn)金流的依賴性（Cystrail，1998；王瑞，2012）。盡管我國資本市場上由于股票市場監(jiān)管力度匱乏，使得我國企業(yè)的融資優(yōu)先順序存在差異，但是企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流狀況作為企業(yè)日常經(jīng)營能力的最直接反映，確實直接的體現(xiàn)在公司的投資決策中，企業(yè)現(xiàn)金流充裕狀況下，容易產(chǎn)生所謂的管理者過度自信（Lamont，1997），從而導(dǎo)致過度投資與效率損失。本文的內(nèi)部現(xiàn)金流使用經(jīng)營活動產(chǎn)生現(xiàn)金凈流量/總資產(chǎn)加以計算。

5.行業(yè)控制變量hy

我國上市公司的經(jīng)營活動存在典型的行業(yè)差異，可能是所有公司治理研究中得到最普遍認(rèn)可的結(jié)論（杜修立，2010），由于壟斷背景以及相關(guān)行業(yè)管制，我國上市公司的實際經(jīng)營存在明顯的行業(yè)間區(qū)別。在一些壟斷經(jīng)營的行業(yè)領(lǐng)域，如金融業(yè)、資源類行業(yè)中，公司的投資行為、資本結(jié)構(gòu)、企業(yè)目標(biāo)、財務(wù)狀況都存在較大差異，為了控制行業(yè)差異的影響，本文的模型引入了行業(yè)控制變量，其中選擇采掘業(yè)、電力、煤氣以及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、金融、保險業(yè)、電力四個行業(yè)作為壟斷行業(yè)，其余行業(yè)則歸并為非壟斷行業(yè)，記為hy，其中hy=1代表公司處于壟斷行業(yè)，否則hy=0。各變量的含義及測度方法詳見表1。

表1 變量定義表

（三）模型設(shè)計與估計

結(jié)合前述的研究假設(shè)與變量設(shè)計，本文最終描述資本市場投資者信息不對稱對投資效率影響的模型界定為：

其中inefit為借鑒Richardson（2006）的思想基于模型in（ef2）所間接測算的企業(yè)投資非效率損失項，由于it存在投資過度與投資不足兩種模式，因而實際的模型分別針對投資過度組樣本和投資不足組樣本分別進(jìn)行估計與檢驗。

本文選取A股2011年至2013年數(shù)據(jù)作為研究樣本?；谪攧?wù)數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性考慮，本文在所有上市公司中剔除了以下公司：（1）ST公司，理由在于ST公司的財務(wù)數(shù)據(jù)與其他企業(yè)有較大差異。（2）同時發(fā)行了AB或AH股的公司，原因是計算所需的相關(guān)資料難以獲得。（3）2010年12月31日后上市的公司，原因在于相關(guān)數(shù)據(jù)缺失。

本文數(shù)據(jù)全部由國泰安數(shù)據(jù)庫（www.gtascr.com）和上市公司年報整理得到，數(shù)據(jù)分析主要使用Eviews6.0軟件完成。

利用 Eviews6.0對模型在投資過度組樣本和投資不足組樣本條件下，分別進(jìn)行參數(shù)估計，估計結(jié)果見表2及表3。其中考慮到本文的樣本基本覆蓋了我國資本市場的全部上市公司，樣本數(shù)量高度逼近總體數(shù)量，因而更適宜采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行參數(shù)估計（陳浪南，2009），同時為克服樣本異質(zhì)性與異方差，采用了似不加權(quán)（SUR）的廣義最小二乘進(jìn)行參數(shù)估計。

表2 投資過度組樣本估計結(jié)果

表3 投資不足組樣本估計結(jié)果

（四）結(jié)論分析

根據(jù)表 2，以股票周轉(zhuǎn)率衡量的投資者信息不對稱因素對上市公司過度投資所導(dǎo)致的效率損失的顯著影響得到了數(shù)據(jù)支持。具體來說，β1=?0.053表明投資者的信息不對稱程度越強，越會刺激上市公司的過度投資，這與周春梅（2009）、李青泉（2009）的研究結(jié)論相似，投資者的信息劣勢確實為上市公司在盈余管理條件下的項目高估值提供了可能，進(jìn)而刺激上市公司在負(fù)凈現(xiàn)值項目上進(jìn)行投資。這也從側(cè)面論證了我國上市公司違規(guī)行為的普遍性。

此外，根據(jù)估計結(jié)果，較高的資產(chǎn)負(fù)債率對企業(yè)過度投資同樣存在刺激作用，其原因可能在于高負(fù)債率公司具有更強的融資偏好，在預(yù)算約束下，刺激了過度融資的公司盲目投資與效率損失。同時我們還發(fā)現(xiàn)，與 Wilton（2002）、于慧（2013）的研究結(jié)論不同，本文的實證研究支持公司規(guī)模與投資效率損失的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即更大規(guī)模的公司具有更強的過度投資行為。其背后的原因可能在于股票市場上，大規(guī)模公司更容易過度融資，同時也由于國內(nèi)銀行業(yè)的信貸政策導(dǎo)致大公司的債務(wù)融資難度偏低，從而使得大公司出現(xiàn)了投資饑渴與投資過度，而不是如 Wilton（2002）所描述的，大公司更為關(guān)注經(jīng)理人信譽、歷史業(yè)績從而造成投資謹(jǐn)慎。

最后，內(nèi)部現(xiàn)金流對過度投資存在顯著的抑制作用，這與確定性條件下的現(xiàn)金流理論結(jié)論相抑制，即較好的現(xiàn)金流管理可能降低公司的股權(quán)融資欲望，進(jìn)而一定程度上抑制過度投資的發(fā)生。還有本文的行業(yè)變量區(qū)分了壟斷行業(yè)與非壟斷行業(yè)。從實證結(jié)論看，壟斷行業(yè)的過度投資問題明顯好于非壟斷行業(yè)。這可能來自于壟斷行業(yè)的超額利潤降低了行業(yè)公司的投資獲利需求有關(guān)。

再分析投資不足組樣本的實證結(jié)論。根據(jù)表3，投資者信息不對稱與投資效率負(fù)相關(guān)的假設(shè)再一次被證實，即無論是投資過度還是投資不足，信息不對稱在兩個方面都會加速效率損失。不過，信息不對稱導(dǎo)致的投資不足，明顯的低于其對投資過度的刺激作用，這可能與我國股票市場的融資者在寬松的紅利分配模式下面臨較低的融資約束與融資隱形成本有關(guān)，即我國資本市場的上市公司，由于股權(quán)融資約束力度偏弱，可能并不傾向于出現(xiàn) Myers( 1984)所提及的好融資者融資謹(jǐn)慎現(xiàn)象，而是成為所有融資者圈錢的一致選擇。

此外，公司規(guī)模對投資不足同樣存在顯著影響，不過與投資過度組樣本不同，在投資不足層面，大公司更難以出現(xiàn)投資不足現(xiàn)象。我國投資領(lǐng)域的種種制度限制，包括壟斷、地方政府干預(yù)等等，都具有小公司歧視的特征，這可能一定程度上限制了大公司投資不足的發(fā)生。

最后，內(nèi)部現(xiàn)金流以及壟斷行業(yè)屬性對投資不足方向的效率損失其作用與過度投資樣本組完全相同。內(nèi)部現(xiàn)金流對投資不足的效率損失也存在顯著的抑制作用，并且越是壟斷行業(yè)，越不易于產(chǎn)生投資不足問題，其投資決策也具有相對更高的效率水平。

三、結(jié)論

綜合看來，無論是投資過度還是投資不足，投資者信息不對稱與上市公司投資效率間的負(fù)相關(guān)關(guān)系均得到了實證研究的支持，本章提出的兩個相關(guān)假設(shè)均得到驗證。也就是說，便是如何通過改善信息披露質(zhì)量、加強中小投資者保護(hù)等相關(guān)措施來盡可能的克服投資者信息不對稱程度，是未來提升上市公司投資效率的關(guān)鍵路徑。此外，公司規(guī)模與企業(yè)負(fù)債機構(gòu)，也是影響企業(yè)投資效率的重要因素，不過與諸多文獻(xiàn)不同的是，在本文的研究中，股權(quán)集中度對企業(yè)投資效率的影響無論在那個樣本組中均未得到證實，這可能與我國諸多國有控股企業(yè)的存在以及相對復(fù)雜的股權(quán)結(jié)構(gòu)有關(guān)，具體的原因還有待更深入的分析。

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