劉召君

(紹興文理學院 計劃財務處，浙江 紹興 312000)

一、引言

處在快速發(fā)展和不斷完善中的中國經(jīng)濟金融市場，企業(yè)投資需要的資金來源受限，但是企業(yè)內(nèi)部資金支持與資本性投資支出的增長并不匹配。如此快速的增長依賴于何種支持成為很多人想要明白的“增長之謎”。在對這一問題的研究中，F(xiàn)azzari和Petersen[1]、鞠曉生[2]、李浩舉[3]等學者均發(fā)現(xiàn)營運資本對資本性投資支出的平滑作用，尤其是在企業(yè)外部融資環(huán)境受限時，營運資本就能夠發(fā)揮作為內(nèi)部流動性的補充作用。當外部流動性沖擊到來，企業(yè)內(nèi)部的流動性如何變化？面臨投資機會的企業(yè)如何在外部流動性沖擊與內(nèi)部流動性影響中進行投資決策？這些問題的解答構成了本文研究的主要內(nèi)容。為了克服以往研究在模型設定中可能存在的缺陷，本文使用異質(zhì)性隨機邊界模型，從定性和定量兩個方面對貨幣政策調(diào)整和企業(yè)內(nèi)部營運資金平滑對投資效率的影響展開分析。這一思路和方法為研究和理解貨幣政策傳導影響企業(yè)的投資行為提供幫助，也是宏觀經(jīng)濟政策對微觀企業(yè)財務、會計行為影響研究的有益補充[4]。

二、文獻回顧與理論分析

貨幣中性理論認為，貨幣工具的調(diào)整不會影響微觀企業(yè)的投資、融資等財務活動，經(jīng)典的MM理論也同樣支持企業(yè)的財務活動在完美的條件下不受外部環(huán)境的影響。然而現(xiàn)實環(huán)境存在的諸多摩擦如信息不對稱、稅收等因素破壞了上述理論存在的條件。因此，凱恩斯理論指出，可以通過貨幣工具的調(diào)整來對宏觀經(jīng)濟和微觀企業(yè)活動進行干預，使得經(jīng)濟活動產(chǎn)出平衡。貨幣政策當局通過貨幣政策調(diào)控宏觀經(jīng)濟的手段是貨幣政策工具，而貨幣政策工具通過兩個重要渠道工具影響微觀企業(yè)經(jīng)營：價格型工具和數(shù)量型工具[5]。價格型工具是指央行通過利率調(diào)整影響企業(yè)的投資機會和融資成本；而數(shù)量型工具是指央行通過調(diào)整貨幣供應量規(guī)模來影響流通中的貨幣，進而影響貨幣的供求關系，影響企業(yè)融資。這些理論和傳導機制的基本前提在于，微觀企業(yè)是宏觀政策的被動接受者。然而，內(nèi)生性貨幣政策理論指出，貨幣需求是由于投資者預期所創(chuàng)造而非央行可以主動調(diào)整的。該理論指出企業(yè)家信心決定其對未來投資收益的預測，信心的提升有助于投資者投資，投資的增加提高了對生產(chǎn)要素的需求，進而增加對貨幣的需求。于博[6]、徐晨陽[7]等研究指出微觀企業(yè)也并不是宏觀政策的被動接受者，企業(yè)可以通過內(nèi)部治理機制與宏觀經(jīng)濟政策的作用實現(xiàn)協(xié)同，以抵消外部政策傳導帶來的負面影響。盡管已有文獻從數(shù)量型工具角度研究了貨幣政策傳導機制對企業(yè)行為的影響，但是，隨著中國的利率市場步伐不斷加快，價格型工具在調(diào)整中的作用也越來越重要。

價格型貨幣政策工具對企業(yè)資本性投資產(chǎn)生直接而重要的影響。企業(yè)在運營活動進程中，資本性投資能不能成功，其投資效率高低取決于企業(yè)面臨的投資機會和是否擁有足夠的資金支持。面臨良好的投資機會而沒有足夠的資金來源支持或者反之都不能實現(xiàn)上述目標。企業(yè)的融資來源主要有內(nèi)部融資和外部融資。根據(jù)優(yōu)序融資理論，企業(yè)外部融資受到信息不對稱影響，其成本要高于內(nèi)部融資。外部融資渠道包括股權融資和債務融資。在欠發(fā)達的中國資本市場，企業(yè)外部的主要融資渠道依賴于銀行貸款。中國一直執(zhí)行的利率管制措施，使得這一融資渠道的成本非常容易受到價格型貨幣政策工具的影響。銀行貸款利率提高，企業(yè)融資成本上升，融資困難程度提高，資金的供給下降直接影響企業(yè)的投資支出和投資效率。長期以來，中國企業(yè)承受的“信貸配給”“信貸歧視”等融資困難，就是商業(yè)銀行通過價格型貨幣政策工具調(diào)整，使得企業(yè)尤其是民營企業(yè)支付更高的融資價格甚至無法獲得資金。

三、研究設計

(一)樣本及數(shù)據(jù)

本研究的樣本期為2001年—2014年，樣本企業(yè)選擇中國A股主板上市公司，并且刪除了金融企業(yè)和st公司。樣本公司一共2 222家。樣本企業(yè)的財務數(shù)據(jù)來自國泰安，使用stata軟件進行數(shù)據(jù)分析，對所有的連續(xù)性變量進行了1%和99%的縮尾處理。

(二)變量設計

主要指標的計算方法見表1。

價格型貨幣政策工具：利率變量使用一年期人民幣貸款基準利率。由于有些年份有調(diào)整，有些沒有調(diào)整，有些年份調(diào)整多次，因此本文采用月度加權的方式計算各年度的貸款基準利率，結果如表2所示。

表1 主要變量設計

變量名稱變量符號均值標準差最小值最大值觀測值計算方法資本性投資支出Invt0.040.050.000.238 490構建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他資產(chǎn)支出現(xiàn)金/總資產(chǎn)的自然對數(shù)投資機會Tobin0.430.830.016.468 490營業(yè)收入增長率自然對數(shù)股權融資Equi0.050.18-0.121.248 490股本與資本公積合計變化/總資產(chǎn)債務融資Debt0.160.30-0.272.068 490總負債變化除以總資產(chǎn)公司規(guī)模Size21.731.2119.3125.518 490(流動資產(chǎn)-流動負債)/總資產(chǎn)營運資本W(wǎng)c0.292.63-15.2414.278 490總資產(chǎn)自然對數(shù)年度Year--20012014-2001年—2014年

(三)模型設計

借鑒經(jīng)典的Q投資模型和連玉君等[8]研究方法，本文構建如下企業(yè)投資模型。

表2 2001年—2014年人民幣貸款基準利率(1年期)

年度20012002200320042005200620072008200920102011201220132014利率(R)5.35.35.35.65.35.77.37.25.35.46.46.26.05.6

在完美的市場環(huán)境中，企業(yè)的資本性投資支出多少與企業(yè)面臨的市場投資機會相關，其最優(yōu)的投資支出規(guī)模如下：

(1)

Iit=α0+αiQit-F(zit)+εit

(2)

Iit是企業(yè)實際資本性投資支出，F(xiàn)(zit)是企業(yè)面臨的融資約束程度影響，是企業(yè)內(nèi)部融資和外部融資等變量的函數(shù)，融資約束的程度會導致資本性投資降低，無法實現(xiàn)最優(yōu)投資水平。假設F(zit)=vit，企業(yè)的資本性投資水平則可以表示為：

(3)

(4)

模型(4)中c0和c1為常數(shù)項。模型(3)和(4)構成了異質(zhì)性隨機邊界模型。上述模型使用最大似然方法估計，其對數(shù)似然函數(shù)如模型(5)。

(5)

使用上述模型檢驗其設置的合理性以及融資約束是否顯著影響資本性投資支持，還可以利用投資模型對這種影響進行定量測算，分析融資約束對企業(yè)實際的資本性投資偏離最佳投資水平的程度。其公式如下：

(6)

使用以上異質(zhì)性隨機邊界模型計算出來的系數(shù)可以計算投資效率值，該數(shù)值位于0～1之間，越大表明投資效率越高。

通過以上模型的推導對企業(yè)受融資約束影響下的投資效率進行估算。其中被解釋變量是資本性投資支出(Invt)；解釋變量是投資機會(Tobin)；影響融資約束和未來融資不確定性的變量有：股權融資(Equi)、債務融資(Debt)、公司規(guī)模(Size)、營運資本(Wc)；價格型貨幣政策工具是利率變量(R)。采用最大似然法估計上述異質(zhì)性隨機邊界模型時還控制了年度(Year)因素影響。

模擬擬合結果中，本文關注的變量是營運資本(Wc)變量對融資約束和未來融資不確定性的影響以及價格型貨幣政策工具：利率變量(R)的變化對營運資本上述作用的影響，以此考察營運資本的平滑作用，并考察這種效應在外部的價格型貨幣政策工具的影響下的變化差異。

四、實證結果及分析

(一)估計結果

表3對上述設計的隨機邊界模型進行了不同設置和估計，第(1)列中設定的是假設企業(yè)的融資方式、規(guī)模、營運資本以及價格型貨幣政策Lr1和Lr2是檢驗模型的卡方值。以下相同。

表3 異質(zhì)性隨機邊界模型估計結果和檢驗

變量(1)(2)(3)(4)(5)A欄 投資模型Tobin0.031??? 0.027?? 0.034??? 0.031??? 0.023? (2.78) (2.39) (3.08) (2.89) (1.77) Cons-2.063??? -2.197??? -2.212??? -1.859??? -2.901??? (-28.22) (-29.42) (-29.55) (-26.86) (-35.86) 年度 控制 控制 控制 控制 控制 B欄 融資約束Wc-0.438??? -0.321??? (-12.35) (-4.67) Size-0.581??? -0.661??? (-5.18) (-4.39) Equi-5.793??? -1.547 (-3.16) (-1.61) Debt-5.541??? -2.609??? (-5.48) (-3.65) R?Wc-8.322??? 15.507??? (-4.81) (3.89) Cons-13.556??? -20.646??? -9.847??? (-5.06) (-4.36) (-3.23) C欄 融資不確定性Wc3.178??? 0.484 0.402 (4.05) (1.04) (0.74) Size-0.061??? -0.015??? -0.016??? (11.23) (-4.66) (-4.46) Equi-0.064?? 0.058??? 0.072??? (-2.34) (5.31) (5.41) Debt0.561??? -0.102 -0.106 (2.98) (-1.28) (-1.10) R?Wc0.571??? -0.168??? -0.158??? (4.52) (-3.63) (-2.81) Cons3.273??? 2.664??? 1.718??? 0.155??? (5.41) (14.97) (4.97) (4.53) 對數(shù)似然值-14 855.121 -14 970.500 -14 994.012 -15 054.320 -Lr11 669.84 1 439.131 1 392.150 1 271.399 .P值0.00 0.00 0.00 0.00 .Lr2.230.709 277.689 398.440 1 669.840 P值.0.00 0.00 0.00 0.00 N8 490 8 490 8 490 8 490 8 490

注：表中的括號里面為t值，*表示顯著性水平為1%，**表示顯著性水平為5%，***表示顯著性水平為10%；

工具均會對企業(yè)融資約束和融資的不確定性產(chǎn)生影響。而(2)列是假設上述變量對企業(yè)的融資不確定性影響為常數(shù)；(3)和(4)列是分別假設上述變量對企業(yè)的融資約束影響為常數(shù)和零；(5)列是假設不存在上述變量異質(zhì)性影響的OLS回歸。對數(shù)似然值和似然比檢驗的卡方值(Lr1、Lr2)及其顯著性(P值)可以看出(1)列的模型設計效果最好，即假設企業(yè)的融資方式、規(guī)模、營運資本以及價格型貨幣政策工具的異質(zhì)性會顯著地影響企業(yè)的資本性投資效率。因此選擇(1)列的模型估計設計和估計結果進行下文投資效率分析。

這一設計和估計結果包括三個主要部分。其中A欄是資本性投資與投資機會的回歸結果，無論如何變換模型設置，資本性投資均與投資機會(Tobin)在1%的水平上呈現(xiàn)顯著的正相關，表明市場投資機會越大，企業(yè)的資本性投資水平越高，與傳統(tǒng)的Q模型和已有文獻研究結論一致。B欄是不同的融資方式、企業(yè)規(guī)模和營運資本在融資約束中發(fā)揮的作用。從估計的結果來看，規(guī)模(Size)、股權融資(Equi)、債務融資(Debt)的變化均有助于顯著降低企業(yè)融資約束程度。值得關注的是營運資本(Wc)也可以顯著降低企業(yè)的融資約束，營運資本與利率的交乘項(R*Wc)顯著為負，說明隨著利率的增加，營運資本(Wc)降低融資約束的效果越明顯。這一結論與于博、鞠曉生等的研究結論一致，即營運資本可以用來平滑資本性投資，并且融資約束越強，平滑效應越大。C欄是不同融資方式、企業(yè)規(guī)模和營運資本對企業(yè)融資約束的變化的影響。估計結果可以看出，規(guī)模(Size)、股權融資(Equi)可以顯著降低企業(yè)未來的融資不確定性，這表明大規(guī)模企業(yè)的融資渠道較多，可以使用的緩解融資約束手段多樣和豐富；但是債務融資(Debt)卻會導致企業(yè)未來融資的不確定性提高，表明債務融資規(guī)模的提高會增加企業(yè)風險，在使用債務融資時就更加困難，使得債務融資的不確定波動較大；營運資本(Wc)雖然可以降低企業(yè)的融資約束，但是其具有流通性強的本質(zhì)特征，作為內(nèi)部的“流動性”非常容易受到外部宏觀環(huán)境流動性和供應鏈關系的影響，增加未來融資的不確定性。營運資本與利率的交乘項(R*Wc)的系數(shù)顯著為正也證明了這個問題。

(二)投資效率計算與分析

在上述模型測度的基礎上使用(6)式計算企業(yè)的投資效率，結果如表4所示。結果表明，2001年—2014年樣本公司的投資效率平均為63.81%，偏離最優(yōu)投資效率36.19%，最低效率平均僅為14.25%，最高的效率為82.36%。平均而言，年度特征波動性不大，但是最高效率呈現(xiàn)出不斷上升趨勢。圖1的投資效率頻數(shù)分布圖可以更加直觀的理解樣本公司的投資效率狀態(tài)，頻數(shù)圖基本呈現(xiàn)正態(tài)分布特征，大部分公司的投資效率處在60%～70%之間，企業(yè)之間投資效率差異明顯，大部分企業(yè)承受融資約束的影響。

表4 投資效率年度分布特征

年度平均數(shù)%中位數(shù)%標準差最小值%最大值%200164.0064.814.8141.1273.31200263.5664.955.5033.3672.21200364.1165.375.4327.8073.63200464.0265.054.9734.6873.37200564.1064.944.6442.9075.80200663.7764.925.8830.6779.21200763.8665.255.7330.0074.17200864.3565.164.5739.5675.14200963.2764.666.4126.4976.02201063.6065.026.4714.2576.83201164.0765.295.1827.7275.13201263.9664.925.1033.2682.36201363.6064.865.8325.6480.18201463.2964.666.4619.3375.35平均63.8165.025.6114.2582.36

圖1 投資效率頻數(shù)分布圖

(三)穩(wěn)健性測試

本文關注的核心問題是企業(yè)面臨外部融資沖擊時，營運資本對資本性投資的平滑作用，并且關注價格型貨幣政策工具調(diào)整是否有助于強化這一平滑效果。在上文使用營運資本與利率的交乘項(R*Wc)檢驗這一效果的基礎上，本文根據(jù)利率水平將樣本公司分成高和低兩組，檢驗營運資本(Wc)在不同貨幣政策影響下平滑資本性投資的效應差異。結果如表5所示，B欄的融資約束效果檢驗中，貨幣價格低的組其營運資本(Wc)的系數(shù)為-0.559，而貨幣價格高的組的系數(shù)為-0.663，兩者均在1%的水平上顯著，貨幣價格高的組絕對值大于貨幣價格低的組；C欄的未來融資不確定性檢驗中，營運資本(Wc)提高未來融資不確定性的作用依然顯著。以上分析表明，價格型貨幣政策工具利率的提高使得企業(yè)更多地使用營運資本去支持資本性投資。為了比較兩組系數(shù)差異的顯著性，本文使用Bootstrap方法模擬抽樣檢驗，發(fā)現(xiàn)兩組系數(shù)差異在1%的水平上顯著。

五、結論與啟示

宏觀政策影響微觀企業(yè)行為的研究越來越受到學者的重視，貨幣政策作為重要的宏觀經(jīng)濟政策對微觀企業(yè)的融資、投資等財務政策產(chǎn)生影響。本文采用異質(zhì)性隨機邊界模型研究了受貨幣政策的影響，營運資本對企業(yè)資本性投資支出的支持效果。本研究得到的主要結論是：(1)融資約束使得企業(yè)資本性投資的效率偏離最優(yōu)值平均達36.19%；(2)企業(yè)資金的競爭現(xiàn)象會發(fā)生在營運資本投資和資本性投資之間，在面臨良好的投資機會時，企業(yè)會犧牲營運資本投資而增加資本性投資，但是其穩(wěn)定性較差；(3)相對于價格型貨幣政策工具利率較低的年度，在利率較高的年度營運資本平滑資本性投資的效應要強。

表5 不同貨幣價格下的營運資本平滑效應

變量貨幣價格低貨幣價格高A欄 投資模型Tobin0.036?? (2.17) 0.045??? (3.13) Cons-2.125??? (-25.69) -2.350??? (-35.61) B欄 融資約束Wc-0.559??? (-8.56) -0.663??? (-5.50) Size-0.367?? (-2.14) -0.428?? (-2.00) Equi1.493?? (2.00) -1.047?? (-2.01) Debt-0.548??? (-3.24) -0.595??? (3.30) Cons-11.400??? (-2.99) -15.829??? (-3.21) C欄 融資不確定性Wc0.093??? (13.12) 0.086??? (12.99) Size-0.029??? (-2.82) -0.024??? (2.77) Equi-0.378?? (-2.04) -0.034 (-0.24) Debt-0.230?? (-2.26) -0.352??? (-3.68) Cons2.937??? (3.97) 2.087??? (3.24) N4 245 4 245 對數(shù)似然值-7 516.4-7 289.2

本文的結論有助于進一步理解和認識中國上市公司融資約束與投資效率的關系以及在貨幣政策影響下企業(yè)自我協(xié)調(diào)機制的作用。本文為企業(yè)緩解融資困境、提高投資效率以及有關部門制定有效的貨幣政策工具提供有益的借鑒。