史 金 艷， 陳 婷 婷

(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部， 遼寧 大連 116024)

融資約束下異質(zhì)債務(wù)對(duì)中小企業(yè)投資效率的影響

史 金 艷， 陳 婷 婷

(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部， 遼寧 大連 116024)

利用2006～2013年中小企業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了不同來源的負(fù)債對(duì)公司效率的治理效果，并揭示了不同融資約束程度下異質(zhì)債務(wù)對(duì)公司投資效率的影響機(jī)制。通過動(dòng)態(tài)面板和門限面板進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：銀行借款和商業(yè)信貸都能夠抑制中小企業(yè)的非效率投資，提高公司的投資效率，其中商業(yè)信貸的效果更加明顯；低融資約束下，銀行借款對(duì)非效率投資的抑制作用會(huì)加強(qiáng)，商業(yè)信貸對(duì)非效率投資的抑制作用則會(huì)減弱，而在高融資約束下，銀行借款對(duì)非效率投資的抑制作用會(huì)減弱，商業(yè)信貸對(duì)非效率投資的抑制作用則會(huì)增強(qiáng)。

融資約束；異質(zhì)債務(wù)；投資效率；門限面板

一、引 言

中小企業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其投資效率問題近年來成為資本市場(chǎng)與公司金融領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一。投資效率低下是我國(guó)中小企業(yè)投資的典型特征，這意味著企業(yè)資金配置效率低下，對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展和國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平的提高都會(huì)產(chǎn)生不利影響。

企業(yè)的投資決策和融資決策具有高度的相關(guān)性，債務(wù)作為一種重要的外源融資途徑，對(duì)企業(yè)的投資效率有著重要影響。自Jensen提出債務(wù)具有治理效應(yīng)以來[1]，債務(wù)便成為一種公司治理和控制的工具，其對(duì)公司投資效率的影響日益受到重視。國(guó)內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究主要關(guān)注了負(fù)債總量對(duì)公司投資效率的影響，隨著研究深入，也有學(xué)者考察了不同來源的債務(wù)融資對(duì)公司非效率投資行為的治理效果的差異。

中小企業(yè)融資難是一個(gè)世界性的難題，尤其是在金融體系并不完善的中國(guó)市場(chǎng)，中小企業(yè)面臨的融資約束程度更為嚴(yán)重。那么，當(dāng)中小企業(yè)在不同融資約束程度下，不同來源的債務(wù)融資對(duì)公司非效率投資的影響會(huì)不會(huì)發(fā)生變化，如果發(fā)生變化具體的影響機(jī)制是什么。

為此，本文利用中小企業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)，將債務(wù)按照來源不同進(jìn)行分類，檢驗(yàn)了不同來源的負(fù)債對(duì)公司效率的治理效果，并采用門限面板模型揭示了不同融資約束程度下異質(zhì)債務(wù)對(duì)公司投資效率的影響機(jī)制，為從債務(wù)治理的角度約束中小企業(yè)非效率投資行為提供了科學(xué)依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

股東與管理者之間目標(biāo)的不一致，不可避免的產(chǎn)生了代理成本。由于在規(guī)模高速擴(kuò)張的企業(yè)，管理者升遷機(jī)會(huì)更多，而且可以擁有較高的社會(huì)地位，獲得更多的貨幣、非貨幣收入，因此與股東相比，管理者更傾向于過度投資來擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模[2]。Jensen指出，負(fù)債可以防止管理者這種過度投資的行為，降低股東與管理者之間的代理成本，從而提高企業(yè)的投資效率[1]。許多學(xué)者為驗(yàn)證負(fù)債的這種治理作用，對(duì)債務(wù)融資與投資效率的關(guān)系進(jìn)行了深入研究。比如童盼和陸正飛以我國(guó)上市公司為樣本進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)負(fù)債比例與企業(yè)投資規(guī)模之間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系[2]。而李楓和楊興全也以我國(guó)A股上市公司為研究對(duì)象，卻發(fā)現(xiàn)債務(wù)融資并未對(duì)公司的過度投資行為起到抑制作用[3]，與前者研究結(jié)論完全不同。與投資過度的產(chǎn)生機(jī)理有所不同，企業(yè)產(chǎn)生投資不足的重要原因是信息不對(duì)稱。理想情況下，企業(yè)的投資行為只會(huì)受到成長(zhǎng)機(jī)會(huì)的影響，但是當(dāng)信息不對(duì)稱問題存在時(shí)，企業(yè)的投資規(guī)模便會(huì)受到內(nèi)部現(xiàn)金流的影響，一旦企業(yè)的內(nèi)部現(xiàn)金流緊缺，投資不足的問題就會(huì)發(fā)生[4]，但是通過信號(hào)傳遞理論，負(fù)債可以減輕信息不對(duì)稱帶來的影響。Ross模型指出，在存在信息不對(duì)稱的企業(yè)中，外部投資者對(duì)于公司的真實(shí)收益及經(jīng)營(yíng)狀況并不知情，經(jīng)理人通過負(fù)債可以向外部投資者傳遞企業(yè)利潤(rùn)分配的相關(guān)信息，投資者把較高的負(fù)債率當(dāng)作企業(yè)良好經(jīng)營(yíng)狀況的表現(xiàn)[5]，進(jìn)而減輕企業(yè)的投資不足。

隨著研究的深入，有學(xué)者考察了異質(zhì)債務(wù)對(duì)公司投資效率的影響。部分學(xué)者將債務(wù)融資按照期限長(zhǎng)短分類進(jìn)行相關(guān)研究。Gomariz和Ballesta以西班牙上市公司為樣本，研究債務(wù)期限與公司投資效率的影響，結(jié)果表明相對(duì)于長(zhǎng)期債務(wù)，短期債務(wù)更能夠提高企業(yè)投資效率[6]。陸正飛等則將重點(diǎn)放在長(zhǎng)期負(fù)債上，發(fā)現(xiàn)新增長(zhǎng)期負(fù)債與新增投資正相關(guān)，但是當(dāng)過多負(fù)債導(dǎo)致企業(yè)承擔(dān)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)過大時(shí)，企業(yè)的投資能力則會(huì)顯著削弱[7]。也有學(xué)者考察了不同來源的債務(wù)對(duì)公司投資效率的治理作用。江偉重點(diǎn)研究了銀行貸款，發(fā)現(xiàn)我國(guó)銀行貸款對(duì)上市公司的過度投資具有控制效應(yīng)[8]。周雪峰和蘭艷澤基于我國(guó)民營(yíng)上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)銀行借款能夠抑制投資過度行為，而商業(yè)信貸則可以抑制投資不足行為[9]。

根據(jù) Myers和Majluf提出的優(yōu)序融資理論，負(fù)債是融資約束下企業(yè)的重要融資途徑，因此有學(xué)者在融資約束的背景下研究債務(wù)融資對(duì)公司投資效率的影響。宋淑琴和姚凱麗按照融資約束程度的不同，將民營(yíng)上市公司樣本進(jìn)行分組，研究不同融資約束水平下債務(wù)對(duì)過度投資的抑制效果，結(jié)果顯示，在高融資約束組和低融資約束組銀行借款都能夠抑制企業(yè)的過度投資，但是商業(yè)信貸只有在低融資約束下才能夠抑制過度投資并且作用要比銀行借款更強(qiáng)[10]。田鵬和李延喜的研究則表明融資約束對(duì)債務(wù)融資與內(nèi)部現(xiàn)金流的敏感性有重要影響，高融資約束下債務(wù)融資與內(nèi)部現(xiàn)金流量的敏感性會(huì)比較高，反之則會(huì)比較低[11]。

綜上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從融資約束的視角，分別檢驗(yàn)了負(fù)債總量、負(fù)債來源異質(zhì)等對(duì)公司投資效率的影響，大部分的研究結(jié)論都表明，負(fù)債是投資效率的重要影響因素，不同融資約束下，異質(zhì)債務(wù)融資對(duì)公司投資效率的影響存在差異。但是，已有文獻(xiàn)并未進(jìn)一步考慮造成影響差異的具體機(jī)制。

三、理論分析及研究假設(shè)的提出

根據(jù)來源不同,債務(wù)融資可以分為銀行借款、商業(yè)信貸和債券發(fā)行等，而由于我國(guó)資本市場(chǎng)不發(fā)達(dá)，債券發(fā)行主體一般為大型國(guó)有企業(yè)或金融機(jī)構(gòu)。因此在本文中研究的異質(zhì)債務(wù)主要是銀行借款和商業(yè)信貸，其作為兩種主要的債務(wù)融資方式，可能通過現(xiàn)金流治理和代理成本治理兩個(gè)方面對(duì)公司投資效率產(chǎn)生影響。

首先，在現(xiàn)金流治理方面，銀行借款的效果要明顯強(qiáng)于商業(yè)信貸。銀行借款作為一種融資性負(fù)債，通過要求債務(wù)人定期還本付息而產(chǎn)生一種現(xiàn)金流約束，增加管理者日后現(xiàn)金流流出的壓力，提高管理者對(duì)于自由現(xiàn)金流的使用效率。但商業(yè)信貸屬于經(jīng)營(yíng)性負(fù)債，一般不會(huì)要求債務(wù)人支付利息，這便無法形成對(duì)管理者日后還本付息的壓力，因此其對(duì)于管理者低效率甚至無效率使用自由現(xiàn)金流的約束作用很弱。

其次，在代理成本治理方面，銀行借款和商業(yè)信貸的債權(quán)人有著不同的監(jiān)督成本和監(jiān)督動(dòng)力。銀行作為債權(quán)人有著專業(yè)的信貸分析和風(fēng)險(xiǎn)控制人員，能夠提供的貸款金額一般都比較高，因此銀行的邊際監(jiān)督成本和平均監(jiān)督成本相對(duì)較低。而且銀行擁有更加有利的信息資源，在項(xiàng)目審查方面更有優(yōu)勢(shì)，可以更好地監(jiān)督企業(yè)投資項(xiàng)目的有效性。但是，銀行在進(jìn)行資金借貸時(shí)，往往會(huì)要求債務(wù)人提供抵押品，這樣會(huì)減少其對(duì)債務(wù)人的監(jiān)督動(dòng)力。商業(yè)信貸與之完全不同，由于他們往往發(fā)生在往來客戶之間，所以債權(quán)人在正常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中就能夠獲取債務(wù)人的財(cái)務(wù)信息、經(jīng)營(yíng)狀況以及這些信息的變動(dòng)情況，不僅成本低，而且當(dāng)債權(quán)人財(cái)務(wù)或經(jīng)營(yíng)狀況不善時(shí)，能夠非常迅速的采取行動(dòng)。尤其是當(dāng)發(fā)生違約或者壞賬情況時(shí)，債權(quán)人可以通過商業(yè)上的威脅手段來迫使債務(wù)人履行合約或者償還債務(wù)。代理成本的存在是投資過度產(chǎn)生的主要原因，銀行借款和商業(yè)信貸的這種治理作用能夠有效減少代理成本，從而提高投資過度企業(yè)的投資效率。

在我國(guó)中小企業(yè)中，投資不足產(chǎn)生的主要原因是信息不對(duì)稱導(dǎo)致的企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流的短缺，無論銀行借款和商業(yè)信貸都能夠增加企業(yè)的內(nèi)部現(xiàn)金流，從而緩解企業(yè)投資不足現(xiàn)狀。

在我國(guó)，主要商業(yè)銀行屬國(guó)有性質(zhì)，銀行借款具有強(qiáng)烈的政治色彩[12]，所以與商業(yè)銀行長(zhǎng)期保持良好合作關(guān)系的一般只有大型企業(yè)或國(guó)有企業(yè)，而大部分中小企業(yè)想要取得銀行借款不僅利息高而且難度大，銀行借款對(duì)于中小企業(yè)投資效率的影響較弱。另外，中小企業(yè)的商業(yè)行為一般都比較簡(jiǎn)單，業(yè)務(wù)往來客戶相對(duì)固定且非常重視保持彼此間的友好合作關(guān)系，因此中小企業(yè)中商業(yè)信貸的獲得會(huì)更為容易。為了維持良好的合作關(guān)系，債權(quán)人必然會(huì)嚴(yán)格執(zhí)行合約內(nèi)容，所以現(xiàn)金流治理和代理成本治理的凈效果使得商業(yè)信貸對(duì)中小企業(yè)非效率投資行為的抑制作用更強(qiáng)?；谝陨系姆治?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：銀行借款和商業(yè)信貸都能夠抑制中小企業(yè)的非效率投資行為，但是商業(yè)信貸的抑制作用更強(qiáng)。

融資約束是指由于信息不對(duì)稱和代理成本的存在，企業(yè)在獲得外部融資時(shí)的成本高于內(nèi)部融資。不同融資約束下，不同來源的債務(wù)對(duì)企業(yè)非效率投資行為的治理效果不同。當(dāng)中小企業(yè)面臨的融資約束程度較低時(shí)，意味著該企業(yè)存在的信息不對(duì)稱問題和代理成本問題的程度很輕，這對(duì)于銀行來說，意味著該公司信貸風(fēng)險(xiǎn)很小，銀行便會(huì)更青睞向他們提供貸款。這樣，低融資約束下的中小企業(yè)便能夠以較低的成本從銀行獲得較大的借款金額，于是，銀行借款與企業(yè)的投資項(xiàng)目便產(chǎn)生更多的聯(lián)系，進(jìn)而通過代理成本和現(xiàn)金流治理對(duì)企業(yè)的非效率投資產(chǎn)生更強(qiáng)的治理效果。

另一方面，當(dāng)中小企業(yè)面臨的融資約束程度較低時(shí)，商業(yè)信貸對(duì)投資效率的影響相對(duì)較弱。由于在低融資約束下的中小企業(yè)資金較為充裕，因此在選擇往來客戶時(shí)這些企業(yè)更有優(yōu)勢(shì)，對(duì)于與客戶維護(hù)良好合作關(guān)系的意愿便會(huì)減弱，在執(zhí)行合約內(nèi)容時(shí)也相對(duì)寬松，商業(yè)信貸通過代理成本的治理效果大大減弱。同時(shí)，當(dāng)中小企業(yè)能夠以低成本獲得較大額度的銀行借款后，商業(yè)信貸作為融資途徑的作用減小，在債務(wù)中所占比重減小，相應(yīng)地對(duì)投資效率的影響便會(huì)減弱。

相反，高融資約束下的中小企業(yè)，其信息不對(duì)稱程度嚴(yán)重，銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)便會(huì)很大，銀行并不情愿向這類企業(yè)發(fā)放貸款，這部分中小企業(yè)獲得銀行借款不僅利息高而且難度大，因此銀行借款對(duì)于高融資約束下中小企業(yè)的投資效率的影響減弱。這些獲得銀行借款難度較大的中小企業(yè)會(huì)充分發(fā)揮商業(yè)信貸的融資作用，為了獲得商業(yè)信貸，這些中小企業(yè)會(huì)努力保持固定的往來客戶，并通過嚴(yán)格執(zhí)行相關(guān)的合約內(nèi)容來提高自身信譽(yù)，獲得客戶的信任從而取得商業(yè)信貸。這一系列的措施都會(huì)加強(qiáng)商業(yè)信貸在這些高融資約束的企業(yè)中對(duì)非效率投資的治理作用。

綜合以上分析，本文提出假設(shè)：

假設(shè)2：低融資約束下，銀行借款對(duì)中小企業(yè)非效率投資的治理效果會(huì)增強(qiáng)，商業(yè)信貸對(duì)中小企業(yè)非效率投資的治理效果則會(huì)減弱；相反，在高融資約束下，銀行借款的治理效果減弱，商業(yè)信貸的治理效果增強(qiáng)。

四、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

中小企業(yè)板是深圳證券交易所專門設(shè)置的中小型公司板塊，其公司普遍具有收入增長(zhǎng)快、盈利能力強(qiáng)、科技含量高的特點(diǎn)，板塊內(nèi)的公司在上市幾年后很有可能經(jīng)過發(fā)展使得規(guī)模不斷擴(kuò)大而脫離傳統(tǒng)中小企業(yè)的范疇。但是由于中小企業(yè)的概念相對(duì)比較模糊，在不同國(guó)家、不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段以及不同行業(yè)中，對(duì)其界定的標(biāo)準(zhǔn)不盡相同，加大了我們選擇研究樣本的難度，因此為了研究的方便性，參照現(xiàn)有研究本文選取2007～2013年我國(guó)中小企業(yè)板的上市公司為研究樣本。由于本文需要滯后一期的變量數(shù)據(jù)，所以實(shí)際選擇樣本時(shí)需要將時(shí)間跨度向前延伸一年，因此本文選用樣本的時(shí)間跨度為2006年至2013年，其中剔除了以下樣本數(shù)據(jù)：金融行業(yè)上市公司；被ST、*ST標(biāo)記的公司；B股、H股或同時(shí)發(fā)行B股、H股的上市公司；當(dāng)年新上市或者退市的企業(yè)；財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常的企業(yè)。最終得到390個(gè)中小企業(yè)上市公司的1590個(gè)觀測(cè)值。

本文所用到的數(shù)據(jù)來自RESSET數(shù)據(jù)庫，對(duì)數(shù)據(jù)的處理采用了EXCEL、SPSS以及STATA 12.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。

2.關(guān)鍵指標(biāo)的衡量與實(shí)證模型構(gòu)建

(1)投資效率的測(cè)度

投資效率的測(cè)度是相關(guān)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。目前，最為常用的衡量上市公司投資效率的模型主要有三個(gè)：FHP模型、Vogt模型和Richardson模型。其中由于Richardson模型不僅可以直接衡量投資的非效率，而且相比于其他兩個(gè)模型，設(shè)計(jì)更合理,操作更方便，因此被學(xué)術(shù)界廣泛使用[13]。

本文借鑒Richardson的研究，構(gòu)建中小企業(yè)投資效率的測(cè)度模型，具體表達(dá)式如下：

Invi,t=β0+β1Debti,t-1+β2Invi,t-1+β3Asseti,t-1+β4Returni,t-1+β5Qi,t-1+β6OCFi,t-1+β7Agei,t-1+β8ROEi,t-1+∑Ind+∑year+ε

(1)

式中：Invi,t表示公司i第t年的投資規(guī)模，定義為(購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其它長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金—處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金)/t年年末總資產(chǎn)；βn(n=0～8)表示常數(shù)項(xiàng)和其他變量的系數(shù)；Debti,t-1表示資產(chǎn)負(fù)債率；Asseti,t-1表示公司規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示；Returni,t-1表示該企業(yè)股票的每股收益；Qi,t-1表示公司成長(zhǎng)性，用托賓Q值來度量；OCFi,t-1為經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量與總資產(chǎn)的比值；Agei,t-1代表企業(yè)上市年齡；ROEi,t-1代表企業(yè)凈資產(chǎn)收益率；∑Ind和∑year分別表示公司的行業(yè)和年度虛擬變量，屬于控制變量；ε為模型的殘差，即為投資非效率程度。當(dāng)ε<0時(shí)表示投資不足，本文用符號(hào)UI表示；當(dāng)ε>0時(shí)表示投資過度，用符號(hào)OI表示。為理解和解釋方便，本文將UI取絕對(duì)值，所以O(shè)I和UI越大表示公司非效率投資越嚴(yán)重。

(2)融資約束的衡量

由于融資約束的程度不能直接衡量，學(xué)者們只能通過一些替代指標(biāo)間接度量。目前常用的方法主要有兩種：?jiǎn)巫兞恐笜?biāo)和多變量指數(shù)。其中，多變量指數(shù)則主要采用多元判別法和Logistic回歸[14][15]。由于多變量指數(shù)對(duì)于融資約束程度的衡量更加準(zhǔn)確，同時(shí)由于Logistic回歸的預(yù)分組更加簡(jiǎn)單，并且不要求被解釋變量滿足正態(tài)分布，因此本文采用多變量指數(shù)的Logistic回歸來度量融資約束的程度，借鑒Cleary的研究方法[16]，主要有以下兩部分的工作:

首先，在參照相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文選用公司規(guī)模和利息保障倍數(shù)來對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)分組。將所有公司按照每年的公司規(guī)模和利息保障倍數(shù)進(jìn)行從高到低的排序，同時(shí)進(jìn)入前15%和后15%的標(biāo)記為低融資約束組和高融資約束組，最后共得到41個(gè)低融資組觀察值和54個(gè)高融資組觀察值。由于Logistic回歸的被解釋變量為0,1變量，所以將低融資約束組中的融資約束記為0，將高融資約束組中的融資約束記為1。

然后，本文分別從衡量?jī)攤芰?、成長(zhǎng)能力、營(yíng)運(yùn)能力、現(xiàn)金流量狀況以及資本結(jié)構(gòu)的指標(biāo)中選取了十幾個(gè)指標(biāo)加入到模型中進(jìn)行Logistic回歸。根據(jù)回歸結(jié)果中各變量的系數(shù)和顯著性最終得到如下方程：

FC=7.855-256.498*Current-6.552*Debt-2.678*Sgrowth-1.178*Pgrowth

其中，F(xiàn)C是被解釋變量，表示融資約束指數(shù)；其他變量的含義與計(jì)算方法如表1所示。

本文對(duì)該方程的正確性進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)總體的樣本正確率為88.3%，說明利用該方程能夠得出較準(zhǔn)確的FC數(shù)值。于是便可以通過該方程求出樣本中每一個(gè)企業(yè)所面臨的融資約束程度，即FC數(shù)值。

表1 融資約束方程中主要變量含義與計(jì)算方法

(3)異質(zhì)債務(wù)對(duì)投資效率影響的模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)本文提出的假設(shè)1：銀行借款和商業(yè)信貸都能夠抑制中小企業(yè)的非效率投資行為，但是商業(yè)信貸的抑制作用更強(qiáng)，本文構(gòu)建如下模型：

OIi,t(UIi,t)=α0+α1Debt1i,t-1+α2Debt2i,t-1+α3Top1i,t-1+α4Mfeei,t-1+α5FCFi,t-1+α6MPi,t-1+∑year+∑Ind+λ

(2)

為了檢驗(yàn)本文提出的假設(shè)2，以探究不同融資約束下銀行借款和商業(yè)信貸將如何對(duì)投資效率產(chǎn)生影響，它們的作用機(jī)理會(huì)以何種形式產(chǎn)生。所以要區(qū)分融資約束程度的不同，以及銀行借款和商業(yè)信貸對(duì)公司投資效率的影響，由于可能存在非線性影響，參照Hansen的門限面板模型[17]，以融資約束指數(shù)為門限變量，構(gòu)建了如下計(jì)量模型：

OIi,t(UIi,t)=α0+α1Debt1i,t-1×FCi,t-1×I(FCγ)+α2Debt2i,t-1×FCi,t-1×I(FC>γ)+α3Debt1i,t-1+α4Debt2i,t-1+α5Top1i,t-1+α6Mfeei,t-1+α7FCFi,t-1+α8MPi,t-1+∑year+∑Ind+λ

(3)

式中各變量的含義與式(2)相同。I(?)為指標(biāo)函數(shù)；γ為特定門限值：當(dāng)FCγ時(shí)，I(FCγ)=1；反之，當(dāng)FC>γ時(shí)，I(FC>γ)=1。

在式(3)中，如果門限值γ已知，則只需要通過普通的OLS回歸即可得到相應(yīng)的系數(shù)值，但是如果γ未知，則應(yīng)該將門限變量的每一個(gè)數(shù)值作為門限值帶入到模型中進(jìn)行OLS回歸，殘差平方和最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的γ值即為門限估計(jì)值[17]。

五、實(shí)證檢驗(yàn)分析

1. 投資不足與投資過度樣本分組

采用式(1)算得的全樣本、投資不足與投資過度樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 投資效率統(tǒng)計(jì)結(jié)果

如表2數(shù)據(jù)所示，在全樣本中，共有903個(gè)樣本的殘差小于0，表現(xiàn)為投資不足，占總體的56.79%；有687家樣本的殘差大于0，表現(xiàn)為投資過度，占總體的43.21%。說明在中小企業(yè)板的上市公司中面臨投資不足的企業(yè)的數(shù)量更多，這與我國(guó)中小企業(yè)普遍面臨融資難問題的實(shí)際情況相吻合。同時(shí)，從表2中還可以看到，投資不足樣本的均值為-0.033，標(biāo)準(zhǔn)差為0.025，而投資過度樣本中的均值為0.044，標(biāo)準(zhǔn)差為0.043，這說明在投資過度樣本中的企業(yè)投資非效率的程度更大，各個(gè)樣本間的差異也更大。在總樣本中，殘差均值大于0，說明中小企業(yè)中過度投資的程度更嚴(yán)重，樣本總體表現(xiàn)出投資過度的傾向。

2.異質(zhì)債務(wù)與投資效率

采用式(2)對(duì)假設(shè)1進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果如表3所示。

由表3中全樣本的回歸結(jié)果可知，商業(yè)信貸(Debt2)的系數(shù)為-0.0420，并且在1%的水平上顯著，說明商業(yè)信貸能夠顯著地抑制中小企業(yè)的投資非效率；銀行借款(Debt1)的系數(shù)也是負(fù)值，但是并不顯著，說明銀行借款與中小企業(yè)的投資非效率并沒有顯著關(guān)系。

表3中投資過度樣本的回歸結(jié)果表明，商業(yè)信貸與投資過度程度在5%的水平下顯著負(fù)相關(guān)，而銀行借款與投資過度程度正相關(guān)，但不顯著。這說明在投資過度的中小企業(yè)中，只有商業(yè)信貸能夠抑制企業(yè)的過度投資，提高企業(yè)的投資效率，假設(shè)1成立。

表3中投資不足樣本的回歸結(jié)果顯示，銀行借款和商業(yè)信貸的系數(shù)都為負(fù)值，且都在1%的水平下顯著，說明在投資不足的中小企業(yè)中，銀行借款和商業(yè)信貸都能減輕投資不足的程度，提高企業(yè)的投資效率。但銀行借款的系數(shù)(-0.0234)低于商業(yè)信貸的系數(shù)(-0.0275)，說明商業(yè)信貸對(duì)于投資不足的抑制效果更強(qiáng)。

綜上，全樣本、投資不足樣本和投資過度樣本的檢驗(yàn)結(jié)果均支持本文的研究假設(shè)1，即銀行借款和商業(yè)信貸都能夠抑制中小企業(yè)的非效率投資行為，但是商業(yè)信貸的抑制作用更強(qiáng)。

表3 異質(zhì)債務(wù)與投資效率的回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t檢驗(yàn)值；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著。該注釋同樣適用于表4。

3.融資約束下異質(zhì)債務(wù)對(duì)投資效率的影響

采用式(3)對(duì)假設(shè)2進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果如表4所示。

由表4的回歸結(jié)果可知：全樣本組中，銀行借款與投資非效率程度沒有顯著相關(guān)性，而商業(yè)信貸在1%的水平下與投資非效率程度顯著負(fù)相關(guān)；在投資不足樣本組中，銀行借款和商業(yè)信貸都在1%的水平下與投資非效率程度顯著負(fù)相關(guān)；在投資過度樣本組，銀行借款與投資非效率程度沒有顯著相關(guān)性，而商業(yè)信貸在5%的水平下與投資非效率程度顯著負(fù)相關(guān)。上述結(jié)果與表3基本一致，再次證明假設(shè)1成立。

表4中的全樣本回歸結(jié)果顯示，當(dāng)融資約束小于門檻值(2.7060)時(shí)，融資約束與銀行借款交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0014，且在10%的水平上顯著；而融資約束與商業(yè)信貸交乘項(xiàng)的系數(shù)為0.0018，并且在10%的水平上顯著。當(dāng)融資約束指數(shù)高于門檻值(2.7060)時(shí)，融資約束與銀行借款交乘項(xiàng)的系數(shù)為正，但并不顯著；融資約束與商業(yè)信貸交乘項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，也不顯著。上述結(jié)果說明，當(dāng)中小企業(yè)的融資約束程度較低時(shí)，銀行借款對(duì)投資非效率的治理效果會(huì)增強(qiáng)，而商業(yè)信貸的治理效果則會(huì)減弱，而一旦融資約束指數(shù)高于門檻值時(shí)，即融資約束程度較高，銀行借款對(duì)非效率投資的治理效果會(huì)減弱，商業(yè)信貸的治理效果卻會(huì)得到增強(qiáng)。不過由于融資約束高于門檻值時(shí)，兩個(gè)交乘項(xiàng)的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，因此高融資約束下銀行借款和商業(yè)信貸治理效果只是存在變化的趨勢(shì)，并不顯著。全樣本回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)2。

表4 不同融資約束下異質(zhì)債務(wù)和投資效率的回歸結(jié)果

表4中投資過度樣本回歸結(jié)果表明，當(dāng)融資約束指數(shù)低于門檻值(3.1523)時(shí)，銀行借款與融資約束交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.0034，商業(yè)信貸與融資約束交乘項(xiàng)的系數(shù)為0.0041，且兩者都在5%的水平下顯著，而當(dāng)融資約束指數(shù)高于門檻值時(shí)，銀行借款與融資約束指數(shù)的交乘項(xiàng)系數(shù)為正值，商業(yè)信貸與融資約束指數(shù)的交乘項(xiàng)系數(shù)為負(fù)值。以上結(jié)果說明：在投資過度的中小企業(yè)中，當(dāng)融資約束程度較低時(shí)，銀行借款對(duì)非效率投資的治理作用會(huì)增強(qiáng)，而商業(yè)信貸的治理效果會(huì)減弱，但是當(dāng)融資約束程度較高時(shí)，銀行借款對(duì)非效率投資的治理效果會(huì)被減弱，商業(yè)信貸的治理效果卻會(huì)增強(qiáng)。正如全樣本回歸結(jié)果，由于融資約束高于門檻值時(shí)，兩個(gè)交乘項(xiàng)的系數(shù)并不顯著，因此高融資約束下銀行借款和商業(yè)信貸治理效果只是存在變化的趨勢(shì)，但是并不顯著。投資過度樣本的回歸結(jié)果支持假設(shè)2。

表4中投資不足樣本回歸結(jié)果顯示，不論融資約束指數(shù)高于還是低于門檻值(2.9916)，銀行借款和商業(yè)信貸與融資約束的交乘項(xiàng)的系數(shù)都不是顯著的，這說明在投資不足的中小企業(yè)中，銀行借款和商業(yè)信貸對(duì)非效率投資的治理效果不會(huì)受到融資約束程度的影響。

綜上，全樣本和投資過度樣本的檢驗(yàn)結(jié)果均支持本文的研究假設(shè)2：低融資約束下，銀行借款對(duì)中小企業(yè)非效率投資的治理效果會(huì)增強(qiáng)，商業(yè)信貸對(duì)中小企業(yè)非效率投資的治理效果則會(huì)減弱；在高融資約束下，銀行借款的治理效果減弱，商業(yè)信貸的治理效果增強(qiáng)。

六、 結(jié)論及政策建議

本文利用我國(guó)中小企業(yè)板上市公司2007～2013年數(shù)據(jù)，研究了融資約束下異質(zhì)債務(wù)對(duì)投資效率的影響。研究中分別通過借鑒Richarson投資效率模型和Cleary融資約束指數(shù)方程來構(gòu)建模型衡量投資非效率程度和融資約束程度，并通過動(dòng)態(tài)面板和門限面板進(jìn)行實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)：在我國(guó)中小企業(yè)中普遍存在著非效率投資的行為，并且存在投資不足問題的企業(yè)數(shù)量更多；銀行借款和商業(yè)信貸都能夠抑制中小企業(yè)的非效率投資，進(jìn)而提高公司的投資效率，其中商業(yè)信貸對(duì)于非效率投資的抑制效果強(qiáng)于銀行借款；在低融資約束下，銀行借款對(duì)非效率投資的抑制作用會(huì)加強(qiáng)，商業(yè)信貸對(duì)非效率投資的抑制作用則會(huì)減弱，而在高融資約束下，銀行借款的治理效果減弱，商業(yè)信貸的治理效果增強(qiáng)。

基于以上研究結(jié)論，提出如下建議：首先，中小企業(yè)應(yīng)該合理選擇融資方式，充分發(fā)揮債務(wù)的治理作用，由于不管是在投資不足企業(yè)還是投資過度企業(yè)，商業(yè)信貸的治理效果都比銀行借款的治理效果強(qiáng)，因此企業(yè)應(yīng)該更加注重保持與往來客戶的合作關(guān)系，擴(kuò)大商業(yè)信貸的規(guī)模；其次，在低融資約束的中小企業(yè)中，應(yīng)該更加重視銀行借款，而在高融資約束的中小企業(yè)中，則應(yīng)該更加重視商業(yè)信貸。

[1] JENSEN M C. Agency costs of free cash flow, corporate finance and take over[J]. American Economic Review, 1986,76(2):323-339.

[2] 童盼,陸正飛. 負(fù)債融資,負(fù)債來源與企業(yè)投資行為[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2005,(5):75-84.

[3] 李楓,楊興全. 債務(wù)融資,債務(wù)結(jié)構(gòu)與公司過度投資行為——來自我國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2008,29(4):46-51.

[4] 肖珉. 現(xiàn)金股利,內(nèi)部現(xiàn)金流與投資效率[J]. 金融研究,2010,(10):117-134.

[5] ROSS S A. The determination of financial structure: the incentive signaling approach[J]. Bell Journal of Economics,1977,(86):1197-1215.

[6] GOMARIZ M F C,BALLESTA J P S. Financial reporting quality, debt maturity and investment efficiency[J]. Journal of Banking & Finance,2014,40(3):494-506.

[7] 陸正飛,韓霞,常琦. 公司長(zhǎng)期負(fù)債與投資行為關(guān)系研究[J]. 管理世界,2006,(1):120-128.

[8] 江偉. 金融發(fā)展,銀行貸款與公司投資[J]. 金融研究,2011,(4):113-128.

[9] 周雪峰,蘭艷澤. 債務(wù)融資對(duì)非效率投資行為的影響作用——基于中國(guó)民營(yíng)上市公司的實(shí)證研究[J]. 暨南學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2011,33(3):23-30.

[10] 宋淑琴,姚凱麗. 融資約束,異質(zhì)債務(wù)與過度投資差異化:民營(yíng)上市公司 2007～ 2011 年樣本[J]. 改革,2014,(1):138-147.

[11] 田鵬,李延喜. 中國(guó)上市公司融資約束與債務(wù)融資—內(nèi)部現(xiàn)金流量敏感性的關(guān)系研究[D]. 大連：大連理工大學(xué),2005.

[12] 楊勇,黃曼麗,宋敏. 銀行貸款,商業(yè)信用融資及我國(guó)上市公司的公司治理[J]. 南開管理評(píng)論,2009，(5):28-37.

[13] 劉慧龍,王成方,吳聯(lián)生. 決策權(quán)配置,盈余管理與投資效率[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2014,49(8):93-106.

[14] 李春霞,田利輝,張偉. 現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性: 融資約束還是收入不確定?[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2014，(2):115-126.

[15] 鄧翔,向書堅(jiān),唐毅. 中國(guó)上市公司融資約束的行業(yè)特征分析——基于 641 家上市企業(yè)的 Logistic 回歸分析[J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2014，(1):107-117.

[16] CLEARY S. The relationship between firm investment and financial status [J]. The Journal of Finance,1999,54(2):673-692.

[17] HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels: estimation, testing, and inference[J]. Journal of Econometrics,1999,93(2):345-368.

Impact of Heterogeneous Debts on Investment Efficiency of Small and Medium-Sized Enterprises under Financing Constraints

SHI Jinyan, CHEN Tingting

( Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China )

This paper tests the control effect of different source debt on company efficiency using the data of small and medium enterprise board listed companies in the year of 2006～2013. It has revealed the governance mechanism of heterogeneous debt on corporate investment efficiency under different degree of financing constraints. Through dynamic panel and threshold panel for empirical research, this paper has found that bank loans and commercial credit are able to inhibit the inefficient investment of small and medium-sized enterprises so as to improve the investment efficiency, but the effect of commercial credit is more significant, and that under low degree of financing constraints, inhibitory effect of bank loans on inefficiency investment will increase and inhibition of commercial credit to the inefficiency investment will decrease, while under high degree of financing constraint, inhibitory effect of bank loans on inefficiency investment will weaken and inhibition of commercial credit to the inefficiency investment will strengthen.

financing constraints; heterogeneous debts; investment efficiency; threshold panel

2015-09-06;

2015-10-15

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：“外部治理環(huán)境、利益相關(guān)者聲譽(yù)與上市公司盈余管理”(71172136)；教育部人文社科規(guī)劃基金項(xiàng)目：“供應(yīng)鏈關(guān)系對(duì)公司投資效率的影響：基于代理沖突與融資約束理論的研究”(15YJA630055)

史金艷(1973-)，女，黑龍江牡丹江人，副教授，主要從事公司金融、行為金融研究，E-mail:6400079@163.com；陳婷婷(1992-)，女，山東濰坊人，大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部碩士研究生，研究方向?yàn)楣窘鹑凇?/p>

F831

A

1008-407X(2016)01-0037-07