張英明++張精

【摘 要】 以2011—2015年的中小企業(yè)板上市公司為研究對(duì)象，采用Richardson投資期望模型、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、主成分分析和多元線性回歸等方法，分析了融資約束條件下中小板上市公司的非效率投資問題，并就融資約束與投資不足二者之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，以期對(duì)其他非上市中小企業(yè)非效率投資問題的研究提供有益借鑒。研究結(jié)果表明：我國中小企業(yè)面臨的投資不足現(xiàn)象相比過度投資現(xiàn)象更為嚴(yán)重，且中小企業(yè)融資約束程度越高，其投資不足現(xiàn)象越嚴(yán)重。

【關(guān)鍵詞】 中小企業(yè)； 融資約束； 非效率投資； 投資不足

【中圖分類號(hào)】 F275.1 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2017）05-0097-06

MM理論認(rèn)為資本市場是完美的，公司的投資和融資決策之間是沒有關(guān)系、完全分離的，但隨著委托代理、信息不對(duì)稱等理論的提出，打破了完美資本市場的假說。此后，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注投資與融資之間的關(guān)系問題。企業(yè)融資狀況受信息不對(duì)稱、委托沖突等問題的制約，會(huì)對(duì)其投資決策產(chǎn)生重要的影響，使其出現(xiàn)“投資不足”或者“過度投資”的非效率投資行為。目前，國內(nèi)外有關(guān)融資約束對(duì)公司投資行為影響的研究大多集中在探討融資約束與投資現(xiàn)金流敏感性的關(guān)系上，而對(duì)融資約束與投資效率關(guān)系的研究相對(duì)較少。另外，我國中小企業(yè)由于受自身融資條件、外部融資環(huán)境以及國家金融政策等方面的制約，一直面臨較大的融資約束，其投資行為必然因融資約束問題受到較大的影響。因此，研究我國中小企業(yè)融資約束與其投資行為和效率的關(guān)系具有重要的意義。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

在研究融資約束是否影響公司投資行為的問題時(shí)，大多數(shù)國外學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)在融資約束與投資現(xiàn)金流敏感性之間的相互關(guān)系。Fazzari et al.[1]在信息不對(duì)稱理論和融資優(yōu)序理論的基礎(chǔ)上定義了融資約束的概念。他們將融資約束的替代變量——股利支付率引至投資模型中，對(duì)不同融資約束程度下企業(yè)投資支出與內(nèi)部現(xiàn)金流量之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，研究結(jié)果顯示融資約束和投資現(xiàn)金流量敏感性呈顯著正相關(guān)。此后，許多學(xué)者直接運(yùn)用FHP模型或?qū)ζ溥M(jìn)行簡單調(diào)整后對(duì)投資行為與融資約束之間的關(guān)系進(jìn)行研究，并得出與FHP相對(duì)一致的結(jié)論[2-3]。

然而，也有一部分學(xué)者對(duì)FHP的研究結(jié)論提出了質(zhì)疑。Kaplan & Zingales[4]對(duì)Fazzari et al.研究的樣本數(shù)據(jù)重新進(jìn)行分析，得出與 FHP完全相反的結(jié)論：融資約束與企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性兩者之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。他們認(rèn)為沒有面臨融資約束的企業(yè)也會(huì)表現(xiàn)出較高的投資現(xiàn)金流敏感性，這是因?yàn)橛捎诖頉_突的存在，沒有面臨融資約束的企業(yè)的實(shí)際控制人很可能通過濫用資金投資凈現(xiàn)值小于零的項(xiàng)目以牟取私利，導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生過度投資的非效率投資行為，進(jìn)而表現(xiàn)出較高的投資現(xiàn)金流敏感性。Gomes[5]研究發(fā)現(xiàn)投資現(xiàn)金流敏感性與融資約束之間并不必然相關(guān)。綜上所述，F(xiàn)HP模型是否能正確反映企業(yè)投資與融資約束之間的關(guān)系是值得商榷的。

隨著國外相關(guān)理論和實(shí)證研究的發(fā)展，國內(nèi)學(xué)者對(duì)融資約束與公司投資行為及其效率之間關(guān)系的研究成果也漸漸增多，但大部分文獻(xiàn)仍是參照國外學(xué)者對(duì)投融資關(guān)系的分析范式來對(duì)我國的企業(yè)進(jìn)行驗(yàn)證。

馮巍[6]基于FHP模型與方法，選取135家A股上市公司1995—1997年的數(shù)據(jù)，以股利支付率作為融資約束替代變量，探討我國上市公司融資約束變化對(duì)其投資現(xiàn)金流的影響。研究表明，企業(yè)面臨的融資約束及其投資行為很大程度上受企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流的影響。同時(shí)，研究結(jié)果還顯示，股利支付率較低的企業(yè)的投資現(xiàn)金敏感度更高，從而驗(yàn)證我國上市公司普遍存在融資約束問題。

劉俏和戚戎[7]、魏鋒和劉星[8]、魏鋒和孔煜[9]等先后參照FHP的研究思路，對(duì)融資約束與公司投資之間的相關(guān)問題進(jìn)行了實(shí)證研究，并得出了與FHP基本一致的結(jié)論。

李延喜等[10]選取A股上市公司為研究樣本，從融資約束的影響因素選取其衡量指標(biāo)，利用主成分分析法構(gòu)建融資約束程度的量化公式，求得所選樣本公司各年的融資約束指數(shù)，并將融資約束指數(shù)引入投資模型中，研究其與投資現(xiàn)金敏感性之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果表明融資約束抑制企業(yè)投資行為，即公司面臨的融資約束越大，投資支出就越少。

通過回顧國內(nèi)外相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外學(xué)者在融資約束與投資之間關(guān)系這一問題上的研究已有較多的成果，但研究成果仍存在一定的局限性：第一，大多數(shù)文獻(xiàn)研究的重點(diǎn)是從投資現(xiàn)金流敏感性的角度考察融資約束是否影響企業(yè)投資行為，很少有研究關(guān)注融資約束對(duì)企業(yè)投資效率的影響。第二，對(duì)融資約束衡量變量的選擇上也沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)者們運(yùn)用相同或不同的方法來度量融資約束時(shí)，研究結(jié)論往往差異較大。第三，以往研究所選取的樣本多為A股上市公司，我國很大一部分A股上市公司為國有或具有國有背景的大企業(yè)，對(duì)國有企業(yè)來說，影響其投資行為的主要還是代理問題而非融資約束，所以對(duì)融資約束問題更為嚴(yán)重的中小企業(yè)來說，已有研究成果的適用性值得探究?；诖耍疚膹钠髽I(yè)融資約束的影響因素著手對(duì)融資約束進(jìn)行量化，同時(shí)選取中小板上市公司作為研究樣本，探討中小企業(yè)融資約束與非效率投資之間的關(guān)系，為有效改善中小企業(yè)的投融資行為提供有益借鑒。

（二）研究假設(shè)

以往以上市公司為樣本的研究成果認(rèn)為融資約束問題會(huì)造成上市公司的投資不足，而代理成本對(duì)公司投資行為的影響則帶有很大的不確定性，代理沖突的出現(xiàn)不僅會(huì)導(dǎo)致投資不足，也很可能引起投資過度。Ross[11]認(rèn)為由于所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)的分離，股東和經(jīng)營者追求的利益往往會(huì)出現(xiàn)不一致，風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的經(jīng)理通常會(huì)因規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)而選擇放棄凈現(xiàn)值（NPV）大于零的投資項(xiàng)目，從而導(dǎo)致投資不足。自由現(xiàn)金流假說指出，在所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離的情況下，經(jīng)理人掌握著公司的實(shí)際控制權(quán)，當(dāng)企業(yè)有剩余的現(xiàn)金流量時(shí)，經(jīng)理人可能會(huì)出于私利選擇將這部分自由現(xiàn)金流量投向符合自身利益的投資（即使投資項(xiàng)目凈現(xiàn)值小于零），而不是將其用來增加股東財(cái)富，從而引起過度投資[12]。Johnson et al.[13]認(rèn)為大股東與小股東之間存在的利益沖突可能導(dǎo)致公司投資對(duì)于股東來說可享受協(xié)同效應(yīng)但NPV小于零的項(xiàng)目，從而引發(fā)投資過度的非效率投資問題。我國中小企業(yè)相對(duì)于上市公司來說規(guī)模小，在股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司治理等方面的發(fā)展相對(duì)滯后，大部分中小企業(yè)均存在兩權(quán)合一的現(xiàn)象，其委托代理關(guān)系十分簡單，因此委托代理問題并不突出，因而管理者追求私利的動(dòng)機(jī)并不強(qiáng)烈，即發(fā)生過度投資行為的可能性較小。另外，我國中小企業(yè)由于自身發(fā)展不確定性以及我國資本市場發(fā)展緩慢、融資擔(dān)保體系不健全等多種原因，長期面臨著資金不足以及融資難的問題，經(jīng)營者的投資態(tài)度總體較為謹(jǐn)慎，有時(shí)還可能會(huì)為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)不得不放棄一些NPV可能大于零的投資項(xiàng)目，從而導(dǎo)致投資不足。因此，筆者認(rèn)為中小企業(yè)面臨的由融資約束引起投資不足的非效率投資問題比代理沖突引起的過度投資問題要嚴(yán)重得多，研究中小企業(yè)非效率投資問題關(guān)注的重點(diǎn)應(yīng)放在投資不足問題上。基于上述討論，本文提出假設(shè)1、假設(shè)2。

H1：我國中小企業(yè)非效率投資行為主要表現(xiàn)為投資不足，即我國中小企業(yè)面臨的投資不足現(xiàn)象相比過度投資現(xiàn)象更為嚴(yán)重。

H2：中小企業(yè)融資約束越高，其投資不足現(xiàn)象越嚴(yán)重，即中小企業(yè)融資約束與投資不足正相關(guān)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

考慮到上市公司數(shù)據(jù)信息的透明性、權(quán)威性，本文選取中小板上市公司為研究樣本，研究期間為2011—2015年度。為了保證樣本有效性，按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：（1）剔除ST、*ST狀態(tài)的公司；（2）剔除上市年齡不足一年的公司；（3）剔除存在異常數(shù)據(jù)以及指標(biāo)缺失的公司；（4）剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)上市公司。按照上述原則篩選數(shù)據(jù)后，選取2011年285家、2012年472家、2013年586家、2014年643家、2015年620家中小板上市公司，共2 606個(gè)觀測(cè)值。研究數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理采用Excel 2003和SPSS 21.0軟件進(jìn)行。

（二）主要變量設(shè)計(jì)

1.企業(yè)非效率投資的度量

本文選取的被解釋變量是企業(yè)非效率投資。企業(yè)投資決策會(huì)受到如信息不對(duì)稱、代理成本等因素的制約，使其面臨融資約束或代理人任意支配公司自由現(xiàn)金流的問題，從而導(dǎo)致“投資不足”或者“過度投資”的非效率投資行為[14]。本文將借鑒Richardson[15]的投資模型，利用模型的殘差對(duì)非效率投資進(jìn)行度量，殘差為正值表明企業(yè)存在投資過度行為，反之則表明企業(yè)存在投資不足行為。本文結(jié)合中小企業(yè)自身的特點(diǎn)，在Richardson[15]模型的基礎(chǔ)上改進(jìn)從而得到如下模型：

Invi，t=α0+α1Cashi，t-1+α2Levi，t-1+α3Growthi，t-1+

α4Sizei，t-1+α5Invi，t-1+[∑]Year+εi，t （1）

式中，Invi，t表示i公司t年的投資水平，計(jì)算公式是用購置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金除以期初總資產(chǎn)。Cashi，t-1代表公司的現(xiàn)金持有量，即現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的期末數(shù)與期末總資產(chǎn)的比值；Levi，t-1表示公司的資產(chǎn)負(fù)債率；Sizei，t-1是總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)，代表公司規(guī)模；Invi，t-1表示公司上年度投資水平；Year為年度虛擬變量；εi，t是模型1的殘差。

2.融資約束的度量

本文選取解釋變量是融資約束（FI）。融資約束問題是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的問題，目前學(xué)術(shù)界對(duì)融資約束的認(rèn)識(shí)并不統(tǒng)一，對(duì)其如何進(jìn)行度量一直以來也是實(shí)證研究的難點(diǎn)。本文首先從融資約束的影響因素入手初步選取其衡量指標(biāo)，考慮公司規(guī)模、償債能力、盈利能力、成長能力、現(xiàn)金能力等多方面因素以及數(shù)據(jù)的可得性，選取總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)凈利率、總資產(chǎn)增長率、可持續(xù)增長率、營業(yè)收入現(xiàn)金比率、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率9個(gè)指標(biāo)，來構(gòu)建度量融資約束的指標(biāo)體系，接著分別以凈資產(chǎn)收益率和利息保障倍數(shù)兩個(gè)變量指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)研究樣本進(jìn)行升序排列①，將樣本預(yù)分組為高融資約束組和低融資約束組，并通過對(duì)兩組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)來篩選指標(biāo)，最后通過主成分分析法并利用篩選后的指標(biāo)構(gòu)建衡量融資約束程度的公式。

（三）控制變量選擇

雖然中小企業(yè)代理問題相對(duì)于融資約束對(duì)投資效率的影響較小，但考慮到所選取樣本為中小企業(yè)上市公司，因此，選取公司屬性、代理成本等因素的替代指標(biāo)作為控制變量。

公司規(guī)模（Size）：規(guī)模較小的公司相比大規(guī)模公司更易面臨融資約束，且大公司的代理沖突通常比較嚴(yán)重。因此，公司規(guī)模會(huì)影響到公司的投資效率。

上市年齡（Age）：企業(yè)處在不同發(fā)展階段，所采取的投資戰(zhàn)略往往不同。處于成長期的企業(yè)有循序擴(kuò)張的沖動(dòng)，新增投資通常較多；成熟期企業(yè)出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的目的以及衰退期企業(yè)由于資金來源緊張的原因，非效率投資更多表現(xiàn)為投資不足。因而認(rèn)為企業(yè)年限越長，投資越少。

管理層薪酬（Pay）：提高管理層薪酬可有效緩解代理沖突，薪酬的提高可使管理層在工作中得到較強(qiáng)滿足感，從而減少背離股東利益的非效率投資決策的行為。

產(chǎn)出效率（Turnover）：銷售收入與固定資產(chǎn)凈額的比值——固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，能夠反映由管理層的錯(cuò)誤投資決策或者管理層的偷懶行為導(dǎo)致的資產(chǎn)使用效率低下而引起的代理成本，因而用產(chǎn)出效率（固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）作為代理成本的替代變量。

（四）融資約束與非效率投資回歸模型構(gòu)建

根據(jù)本文提出的假設(shè)2，為檢驗(yàn)中小企業(yè)融資約束指數(shù)與投資不足之間的具體關(guān)系，構(gòu)建如下回歸模型：

UInvi，t=α0+α1FIi，t+α2Sizei，t+α3Agei，t+α4Payi，t+α5Trunoveri，t+

[∑]Year+εi，t （2）

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）融資約束程度的量化

1.獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)

分別以利息保障倍數(shù)和凈資產(chǎn)收益率兩個(gè)變量為依據(jù)，將樣本數(shù)據(jù)按升序排列，取前30%作為高融資約束組，后30%作為低融資約束組，將同時(shí)進(jìn)入兩個(gè)組別的樣本作為進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)，依照以上操作，得到226個(gè)高融資約束組觀測(cè)值，204個(gè)低融資約束組觀測(cè)值。對(duì)所選9個(gè)變量進(jìn)行均值的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，檢驗(yàn)各個(gè)變量在高、低融資約束組間均值之間有無差異。

從表2可以看出，除了資產(chǎn)負(fù)債率這一指標(biāo)外，低融資約束組的其他各指標(biāo)較高融資約束組來說均值相對(duì)較大。另外，除了總資產(chǎn)增長率之外，其他8個(gè)指標(biāo)變量顯著性水平均小于0.05，而總資產(chǎn)增長率在高低融資約束組之間無明顯差異，表明該指標(biāo)不適合用于判斷公司是否受到融資約束，應(yīng)當(dāng)予以剔除，剩余的8個(gè)指標(biāo)在兩個(gè)組別之間有明顯差異，下文將這8個(gè)指標(biāo)作為利用主成分分析法計(jì)算公司融資約束程度的因子。

2.主成分分析

總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)（X1）、資產(chǎn)負(fù)債率（X2）、流動(dòng)比率（X3）、凈資產(chǎn)收益率（X4）、營業(yè)凈利率（X5）、可持續(xù)增長率（X6）、營業(yè)收入現(xiàn)金凈含量（X7），總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率（X8）通過了獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，將這8個(gè)指標(biāo)作為利用主成分分析構(gòu)建融資約束量化公式的指標(biāo)。對(duì)8個(gè)指標(biāo)變量進(jìn)行主成分分析，結(jié)果如表3所示。

一般來說，KMO統(tǒng)計(jì)量值為0.7以上比較合適作主成分分析，大于0.9時(shí)效果最佳，0.5以下不予考慮[16]。表3中，KMO值為0.783，說明所選指標(biāo)變量適合做主成分分析，且Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig值小于0.05，由此可知各變量之間存在著明顯的相關(guān)性。

表4給出8個(gè)因子的貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率。在進(jìn)行因子提取時(shí)，要遵循選取的主成分特征根大于1或者能包含原指標(biāo)變量85%以上信息量的原則，因此，本研究提取累計(jì)解釋率達(dá)到89.245%的4個(gè)因子。

根據(jù)因子的特征根和因子負(fù)載矩陣進(jìn)行主成分分析得到特征向量矩陣，如表5所示。

根據(jù)特征向量矩陣，得到各主成分的表達(dá)式：

F1=-0.020X1-0.11X2-0.063X3+

0.227X4+0.161X5+0.233X6-0.054X7-

0.025X8

F2=0.014X1+0.003X2-0.056X3-

0.034X4-0.025X5-0.057X6+0.402X7+

0.410X8

F3=0.191X1-0.298X2+0.645X3-

0.095X4+0.138X5-0.121X6+0.024X7-

0.113X8

F4=1.096X1+0.304X2+0.365X3-

0.060X4+0.049X5+0.065X6+0.083X7-

0.052X8

利用SPSS軟件對(duì)原始變量X1—X8進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，即可根據(jù)主成分的表達(dá)公式計(jì)算得到樣本各主成分的得分。

3.融資約束指數(shù)構(gòu)建

根據(jù)4個(gè)主成分各自貢獻(xiàn)率占累計(jì)貢獻(xiàn)率的比重，加總并求其倒數(shù)得出公司融資約束程度的量化公式為：

FI=1/[（32.490%F1+22.872%F2+19.392%F3+

14.491%F4）/89.245%]

即：FI=1/（0.364F1+0.256F2+0.217F3+0.163F4）

FI代表融資約束指數(shù)，該指數(shù)數(shù)值越高，說明該公司所受的融資約束越嚴(yán)重，反之，則說明公司面臨較輕的融資約束。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

1.投資效率殘差統(tǒng)計(jì)分析

由表6可知，投資效率殘差的極大值為0.52606，極小值為-0.54703，表明企業(yè)的非效率投資程度差異較大，且ε<0的觀測(cè)值有1 612個(gè)，ε>0的觀測(cè)值有994個(gè)，投資不足的公司數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于投資過度的公司數(shù)量，因此可以說明，我國中小板上市公司存在嚴(yán)重的投資不足問題，且中小企業(yè)投資不足問題遠(yuǎn)甚于投資過度問題，從而驗(yàn)證了假設(shè)1。

2.回歸模型各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

通過中小企業(yè)板上市公司投資效率模型回歸殘差（非效率投資類型）的統(tǒng)計(jì)可知，我國中小企業(yè)普遍存在投資不足的現(xiàn)象，因此本文選取利用Richardson投資期望模型篩選出的1 612個(gè)投資不足的樣本作為觀測(cè)樣本。為了便于研究，對(duì)于投資不足樣本的殘差取其絕對(duì)值，殘差絕對(duì)值越大，說明實(shí)際投資額與預(yù)測(cè)投資額之間的差值越大，即投資不足越嚴(yán)重。對(duì)模型2中的各變量做描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表7所示。

由表7可知，投資殘差（投資不足）均值為0.02940，標(biāo)準(zhǔn)差為0.02761，說明我國中小企業(yè)板公司之間投資行為差異較大。另外，融資約束指數(shù)數(shù)值較小且均值為負(fù)數(shù)，說明所選取的投資不足樣本公司存在較大的融資約束。

（三）相關(guān)性檢驗(yàn)

綜合Person、Spearman相關(guān)性檢驗(yàn)對(duì)融資約束與投資不足的關(guān)系進(jìn)行初步驗(yàn)證，并明確各變量是否適合做多元回歸分析，相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)果如表8所示。

相關(guān)系數(shù)表中顯示，投資不足和融資約束指數(shù)相關(guān)系數(shù)為正，即融資約束程度越高，投資不足行為越嚴(yán)重，初步驗(yàn)證假設(shè)2，且各變量之間的相關(guān)系數(shù)均未超過0.3，由此可見，各變量間不存在明顯的多重共線性問題，所選變量適合做多元回歸分析。

（四）回歸結(jié)果分析

本文在相關(guān)性檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)融資約束與投資不足之間的關(guān)系進(jìn)行多元線性回歸檢驗(yàn)，以分析中小企業(yè)融資約束對(duì)公司投資不足產(chǎn)生的影響?；貧w結(jié)果見表9。

由表9可知，R2為0.338，調(diào)整R2為0.318，說明回歸方程擬合情況可以接受；標(biāo)準(zhǔn)誤差很小且均接近于0，說明樣本對(duì)總體的代表性比較高；回歸方程整體的顯著性為0.00，通過了α為0.01水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明回歸模型的因變量、自變量間存在顯著的線性關(guān)系。融資約束指數(shù)和公司投資不足之間的相關(guān)系數(shù)為0.013，Sig值為0.024，小于顯著性水平0.05。從上文構(gòu)建融資約束指數(shù)的原則可知，融資約束指數(shù)數(shù)值越大，面臨的融資約束越嚴(yán)重，因此可以得到中小板上市公司融資約束與投資不足之間呈顯著正相關(guān)的結(jié)論，從而驗(yàn)證了假設(shè)2。另外，公司規(guī)模、上市年數(shù)、高管薪酬與投資不足之間的相關(guān)系數(shù)均為負(fù)數(shù)，且Sig值均低于顯著性水平0.05，說明以上三個(gè)變量之間均與投資不足負(fù)相關(guān)，從而證實(shí)所選取控制變量的正確性。作為代理成本替代變量的固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和投資不足之間的相關(guān)系數(shù)為-0.009，但是Sig值大于0.05，說明其與公司投資不足呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，顯著性不明顯。

四、結(jié)論與建議

本文以中小板上市公司作為中小企業(yè)的優(yōu)秀代表，研究其融資約束與非效率投資之間的關(guān)系，以期對(duì)其他非上市中小企業(yè)日后研究提供有益借鑒。實(shí)證研究結(jié)果表明，中小板上市公司非效率投資行為主要表現(xiàn)為投資不足，且融資約束與投資不足正相關(guān)。根據(jù)本文所揭示的中小上市公司融資約束與非效率投資關(guān)系可知，想要有效地抑制中小企業(yè)普遍存在的投資不足的非效率投資問題，必須從緩解其融資約束入手。為此，本文提出如下三點(diǎn)建議：

第一，中小企業(yè)應(yīng)提升自身融資能力。中小企業(yè)應(yīng)規(guī)范治理結(jié)構(gòu)、做好信息披露、提高經(jīng)營效率、增強(qiáng)信用意識(shí)等，通過“練內(nèi)功”“強(qiáng)自身”來緩解融資約束進(jìn)而提高投資效率。

第二，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)創(chuàng)新金融產(chǎn)品、提升金融服務(wù)中小企業(yè)的水平。金融機(jī)構(gòu)要大力發(fā)展諸如“供應(yīng)鏈金融”“社區(qū)金融”等適合中小企業(yè)的金融服務(wù)方式；同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，金融機(jī)構(gòu)要加大與互聯(lián)網(wǎng)的融合，做好互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的開發(fā)與創(chuàng)新，利用互聯(lián)網(wǎng)金融在降低信息不對(duì)稱與交易成本方面的先天優(yōu)勢(shì)，滿足中小企業(yè)的融資需求。

第三，政府部門應(yīng)為中小企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造有利的融資環(huán)境。政府部門應(yīng)大力發(fā)展多層次的資本市場，建立專業(yè)的中小企業(yè)金融服務(wù)機(jī)構(gòu)，拓展如私募、風(fēng)險(xiǎn)投資、信托、租賃等多種融資渠道，建立和完善支持中小企業(yè)發(fā)展的政策和服務(wù)體系，從而有效緩解中小企業(yè)融資約束，促進(jìn)中小企業(yè)發(fā)展。

【參考文獻(xiàn)】

[1] FAZZARI S M，HUBBARD R G ，PETERSEN B C.Financing Constraints and Corporate Investment[J]. Brookings Papers on Economic Activity，1988（1）：141-206.

[2] CHAPMAN D R，JUNOR C W，STEGMAN T R.Cash Flow Constraints and Firms Investment Behavior [J]. Applied Economics，1996，28（8）：1037-1044.

[3] DEGRYSE H，JONG A.Investment and internal finance：asymmetry information or managerial discretion？[J]. International Journal of Industrial Organization，2006，24（1）：125-147.

[4] KAPLAN S，et al.Do Investment-cash Flow Sensitivities Provide useful Measures of Financing Constraints？[J]. Quarterly Journal of Economics，1997，112（1）：169-215.

[5] GOMES，JOAO.Financing Investment[J]. American Economic Review，2001，91（5）：1263-1285.

[6] 馮巍.內(nèi)部現(xiàn)金流量和企業(yè)投資——來自我國股票市場上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，1999（1）：45-49.

[7] 劉俏，戚戎.中國金融學(xué)[M]. 成都：四川大學(xué)出版社， 2003：23-28.

[8] 魏鋒，劉星.融資約束、不確定性對(duì)公司投資行為的影響[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2004（2）：35-43.

[9] 魏鋒，孔煜. 融資約束、不確定性與公司投資行為——基于我國制造業(yè)上市公司的實(shí)證分析[J].中國軟科學(xué)，2005（3）：12-15.

[10] 李延喜，杜瑞，高銳，等.上市公司投資支出與融資約束敏感性研究[J]. 管理科學(xué)，2007（1）：82-88.

[11] ROSS S A. The economic theory of agency：the principal's problem[J]. Decision Making under Uncertainty， 1973，63（2）：134-139.

[12] JENSEN M C， MECKLING W H. Theory of the firm：managerial behavior， agency costs， and capital structure[J]. Journal of Financial Economics， 1976， 3（4）：305-360.

[13] JOHNSON S A，HOUSTON M B. A reexamination of the motives and gains in joint ventures[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2000，35（1）：67-85.

[14] 張純，呂偉.信息披露、信息中介與企業(yè)過度投資[J].會(huì)計(jì)研究，2009（1）：60-65.

[15] RICHARDSON S.Over-investment of Free Cash Flow[J]. Review of Accounting Studies，2006，11（2）：159-189.

[16] 賈麗艷，杜強(qiáng).SPSS統(tǒng)計(jì)分析標(biāo)準(zhǔn)教程[M].北京：人民郵電出版社，2010：301-307.