劉 軼，雷 可，鄭巖崢

(1. 湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410079； 2. 吉祥人壽保險(xiǎn)股份有限公司，湖南 長沙 410007)

一 引 言

在中國，信貸融資一直是社會(huì)融資的最主要構(gòu)成部分，2019年人民幣貸款占社會(huì)融資總規(guī)模的比例仍然超過60%，其中銀行的長期貸款是企業(yè)投資的主要資金來源。與此同時(shí)，過度投資也是中國上市公司的普遍行為模式[1]，受多重利益的驅(qū)動(dòng)，政府干預(yù)商業(yè)銀行信貸行為的現(xiàn)象也比較普遍。[2]在一定程度上，政府干預(yù)形成了司法體系的替代機(jī)制，降低了債務(wù)履約成本，使得有政治關(guān)系的企業(yè)更容易獲得銀行的信貸資源。[3]政府干預(yù)破壞了銀行與企業(yè)之間的自由契約關(guān)系，國有企業(yè)更容易獲得銀行的信貸支持。[4][5]這種信貸資源的配置不是完全基于市場(chǎng)機(jī)制，較少受到市場(chǎng)資源配置機(jī)制的約束，獲得銀行信貸支持的企業(yè)更有動(dòng)機(jī)進(jìn)行過度投資，從而造成企業(yè)投資的低效率。

有研究表明，在所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離的現(xiàn)代企業(yè)制度環(huán)境中，股東、債權(quán)人和管理層之間的代理問題將導(dǎo)致企業(yè)的低效率投資。[6][7]而公司有效的內(nèi)外部治理機(jī)制能在一定程度上制約股東和管理層的過度投資行為，提高投資效率。同時(shí)，一些已有的研究結(jié)果也表明，負(fù)債融資能夠在一定程度上緩解企業(yè)的非效率投資問題，提高企業(yè)的資金使用效率[8]。

銀行信貸資源的有效配置對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響。基于我國主要商業(yè)銀行已基本完成股份制改革，但政府仍然可能對(duì)銀行的信貸行為進(jìn)行干預(yù)這一現(xiàn)實(shí)背景，文章擬回答的問題是：我國上市公司是否存在負(fù)債融資對(duì)投資的剛性約束效應(yīng)？銀行長期貸款的存在如何影響負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資效率的約束效應(yīng)？企業(yè)性質(zhì)、政府干預(yù)以及公司外部治理機(jī)制對(duì)長期信貸融資與企業(yè)投資效率的關(guān)系有何影響？

相較于現(xiàn)有的大部分研究銀行貸款對(duì)企業(yè)投資效率影響的文獻(xiàn)，本文對(duì)短期貸款與長期貸款進(jìn)行了區(qū)分，以銀行長期貸款如何影響負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資的剛性約束效應(yīng)為切入點(diǎn)，研究銀行貸款對(duì)企業(yè)投資效率的影響。這更契合我國的企業(yè)主要利用長期貸款進(jìn)行投資的現(xiàn)實(shí)，豐富了負(fù)債對(duì)企業(yè)投資效率影響的研究。

文章第二部分進(jìn)行理論分析，并基于現(xiàn)有文獻(xiàn)提出本文的研究假設(shè)；第三部分介紹本文的數(shù)據(jù)來源，并建立基礎(chǔ)回歸模型；第四部分是實(shí)證分析；第五部分是本文的結(jié)論。

二 理論分析與研究假設(shè)

負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資存在剛性約束效應(yīng)。一方面，負(fù)債融資所帶來的還本付息壓力使得企業(yè)必須留存一部分盈余來償還貸款，從而抑制了企業(yè)的投資水平；另一方面，負(fù)債融資增加了企業(yè)面臨的債務(wù)危機(jī)和破產(chǎn)清算風(fēng)險(xiǎn)，管理層為了保護(hù)自己的聲譽(yù)和職務(wù)，會(huì)減少過度投資行為。由于我國公司債券市場(chǎng)發(fā)展相對(duì)滯后，銀行貸款成為企業(yè)債務(wù)融資的主要渠道。企業(yè)使用銀行短期借款的目的主要是解決短期資金流動(dòng)性問題，而銀行的長期借款才是公司進(jìn)行投資的主要資金來源。因此，企業(yè)在獲得銀行貸款，尤其是投資項(xiàng)目所需的長期貸款后，融資約束導(dǎo)致的投資資金短缺問題得到一定程度的緩解，從而提高了企業(yè)的投資水平。但這一點(diǎn)對(duì)于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)又有區(qū)別。首先，由于我國大部分商業(yè)銀行的實(shí)際控制人為中央政府或地方政府，政府能夠?qū)︺y行的貸款行為進(jìn)行干預(yù)[9]，導(dǎo)致大量的銀行信貸資源流向了國有企業(yè)。國有企業(yè)普遍存在預(yù)算軟約束，對(duì)資金使用缺乏剛性約束效應(yīng)，商業(yè)銀行對(duì)國有企業(yè)的監(jiān)督力度又偏弱，所以相比于民營企業(yè)，當(dāng)國有企業(yè)獲得銀行長期貸款后，負(fù)債對(duì)投資的剛性約束作用會(huì)更弱，導(dǎo)致其投資水平更高。很多實(shí)證研究也分析了負(fù)債融資與企業(yè)投資行為的關(guān)系，如Lang等發(fā)現(xiàn)在低成長性的公司中，負(fù)債比率與投資水平顯著負(fù)相關(guān)。[8]Aivazian等分析了加拿大公司中負(fù)債率與投資的關(guān)系，同樣發(fā)現(xiàn)在低成長性公司中，負(fù)債對(duì)投資水平的約束效應(yīng)更加顯著。[7]Ahn等發(fā)現(xiàn)負(fù)債與投資的負(fù)相關(guān)關(guān)系在成長性高的公司中更顯著，而且較高的公司多元化程度降低了負(fù)債對(duì)投資的剛性約束效應(yīng)。[10]Firth等采用中國上市公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行對(duì)低成長性和績效較差公司的資本支出施加了較少的約束，并且銀行負(fù)債對(duì)投資的約束效應(yīng)與國有股權(quán)比例顯著負(fù)相關(guān)。[11]基于此，文章提出第1個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：銀行長期貸款的存在，弱化了負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資的剛性約束效應(yīng)，提高了企業(yè)的投資水平，且這種現(xiàn)象在國有企業(yè)中更加明顯。

由于我國大部分上市公司的終極控制權(quán)歸屬于國家[12]，預(yù)算軟約束、薪酬管制等問題同樣存在，國有企業(yè)管理層面臨薪酬和行政晉升的雙重激勵(lì)，在“做大做強(qiáng)”的目標(biāo)導(dǎo)向下，行政上的晉升壓力會(huì)使得許多國有企業(yè)管理層存在過度投資的動(dòng)機(jī)。[13]國有企業(yè)的投資具有“投資饑渴”和“投資低效”的雙重特性[14]，這降低了整個(gè)經(jīng)濟(jì)體中資金的使用效率。而在民營企業(yè)中，代理問題的存在也增加了企業(yè)管理層進(jìn)行過度投資的概率。因此，當(dāng)銀行通過貸款為企業(yè)提供現(xiàn)金流時(shí)，管理層就擁有更多資源進(jìn)行過度投資，特別是在國有企業(yè)中，銀行貸款對(duì)過度投資的約束效應(yīng)更小，[15]負(fù)債融資對(duì)過度投資的剛性約束效應(yīng)更弱?；诖?，文章提出第2個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：銀行長期貸款的存在，弱化了負(fù)債融資對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)，降低了企業(yè)的投資效率。

由于我國特殊的制度背景，政府可以通過干預(yù)銀行貸款行為向國有企業(yè)注入信貸資金，此時(shí)，銀行負(fù)債的剛性約束效應(yīng)和相機(jī)治理效應(yīng)減弱。[16]地方政府為增加財(cái)政收入、提高GDP、改善社會(huì)福利等，會(huì)讓企業(yè)擴(kuò)大投資規(guī)模，而不太關(guān)注投資的效益，從而導(dǎo)致了企業(yè)投資的低效率。而對(duì)于非國有企業(yè)，政府可以通過行政手段為企業(yè)提供資金補(bǔ)貼或創(chuàng)造投資項(xiàng)目，雖然在一定程度上提高了非國有企業(yè)的投資水平，但企業(yè)的投資效率并沒有提高。另外，由于地區(qū)間資源稟賦、地理環(huán)境、國家政策的差異，使我國各地區(qū)在政府干預(yù)程度方面存在很大差異。[17]這為本文的研究提供了良好的背景環(huán)境。我們預(yù)期在地方政府干預(yù)程度強(qiáng)的地區(qū)，銀行信貸的投放受政府干預(yù)更明顯，負(fù)債對(duì)過度投資的剛性約束效應(yīng)更弱，企業(yè)的投資效率更低?；诖耍疚奶岢龅?個(gè)假設(shè)：

假設(shè)3：政府干預(yù)程度越強(qiáng)，銀行長期貸款對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)越弱，企業(yè)的投資效率越低。

有效的外部治理機(jī)制能夠制約企業(yè)管理層權(quán)力的過度膨脹，降低企業(yè)的過度投資水平。[18]產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)一直被認(rèn)為是公司重要的外部治理機(jī)制之一，它通過對(duì)企業(yè)管理層施加預(yù)算硬約束與激勵(lì)機(jī)制，使得管理層不斷提高其管理技能和管理效率，從而約束管理層的過度投資行為。[19]市場(chǎng)的優(yōu)勝劣汰機(jī)制使得企業(yè)面臨破產(chǎn)清算風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)管理層必須優(yōu)化資源的配置、提高資金的使用效率、提高公司的業(yè)績，才能避免失去職位的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，使得信息日益全面公開化，這不僅降低了債權(quán)人信息收集的成本，進(jìn)一步提高了對(duì)債務(wù)人的監(jiān)督能力，也在一定程度上緩解了因兩權(quán)分離所帶來的委托—代理問題，抑制了管理層的非效率投資。[20]此外，產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)的有效互補(bǔ)或替代機(jī)制。宋常等發(fā)現(xiàn)董事會(huì)的監(jiān)督作用在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中并沒有得到有效發(fā)揮，反而是市場(chǎng)承擔(dān)了主要的監(jiān)督任務(wù)。[21]Chou等認(rèn)為在競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)中，外部市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)替代了部分公司內(nèi)部治理能力。[22]市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，一方面對(duì)股東的既得利益產(chǎn)生了威脅，促使股東加大對(duì)公司經(jīng)營狀況的關(guān)注，增強(qiáng)對(duì)管理層的監(jiān)督。另一方面，為避免失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，管理層不得不努力提高公司業(yè)績，減少過度投資行為。由于銀行貸款所要求的信息披露一般僅限于貸款銀行知曉，因此企業(yè)基于競(jìng)爭(zhēng)的目的，往往選擇向銀行貸款融資，而不是選擇發(fā)行企業(yè)債券。[23]但是，即便企業(yè)獲得了銀行信貸資源，擁有充足的現(xiàn)金流后，在激烈的外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，企業(yè)管理層也會(huì)抑制自己的過度投資行為，努力提高信貸資金的使用效率?；诖?，本文提出第4個(gè)假設(shè)：

假設(shè)4：產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度越高，銀行長期貸款對(duì)過度投資的剛性約束效應(yīng)越強(qiáng)，企業(yè)的投資效率越高。

三 研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源及處理

本文以我國滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，樣本期間為2003-2017年，涉及的公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和治理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都采用母公司的年末合并報(bào)表數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。為了剔除極值的影響，我們對(duì)所有的變量在2.5%和97.5%水平上進(jìn)行縮尾處理，最后獲得3022個(gè)公司的橫截面數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)共10511條觀察記錄。

(二)模型設(shè)計(jì)及變量選取

為研究負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資剛性約束效應(yīng)，基于姜付秀等人的相關(guān)研究[24]，本文以企業(yè)的新投資率(Inew)作為企業(yè)投資水平的代理變量，并將公司治理機(jī)制納入到回歸中，采用模型(1)進(jìn)行回歸：

Inew,it=α+β1Levi,t-1+β2Controli,t-1+∑YearEffect+∑IndustryEffect+εi

(1)

其中，公司當(dāng)年的新投資率水平被定義為(總投資-維持性投資)/年初總資產(chǎn)，其中總投資定義為現(xiàn)金流量表中投資活動(dòng)凈現(xiàn)金流量的相反數(shù)，維持性投資定義為現(xiàn)金流量表附注中固定資產(chǎn)折舊和無形資產(chǎn)攤銷之和。自變量Lev為公司的帶息負(fù)債率；控制變量中，公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)變量包括第一大股東持股比例(NO1)、兩權(quán)分離度(Level)、高管酬薪(Pay)和持股量(Share)、獨(dú)立董事比例(Indep)；模型中其他的控制變量包括：公司的增長機(jī)會(huì)(Grow)、企業(yè)的現(xiàn)金持有水平(Money)、公司績效(Roa)、公司的上市年齡(List_age)、公司的規(guī)模(Size)、公司股改的啞變量(Split)、企業(yè)性質(zhì)(State)。此外，本文還涉及公司是否擁有銀行長期貸款(dumloan)、政府干預(yù)程度(index)以及產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度(hhi)三個(gè)虛擬變量。

對(duì)企業(yè)投資效率的衡量，本文借鑒Richardson等[24]的研究思路，采用模型(2)計(jì)算：

Inew,it=α+βXit-1+μit

(2)

其中Inew,it為公司當(dāng)期的新投資率，Xit-1包括公司資產(chǎn)負(fù)債率、增長機(jī)會(huì)、公司資產(chǎn)收益率、公司規(guī)模、當(dāng)期與上市時(shí)間的差值、貨幣資金、股票收益率、前期投資規(guī)模，在回歸中我們還控制了行業(yè)效應(yīng)和年度效應(yīng)。采用如上模型估計(jì)出最優(yōu)投資規(guī)模，正的殘差擬合值就是過度投資規(guī)模,用Iover來表示。然后，將模型(1)中的被解釋變量Inew,it換成Iover,it就可以研究負(fù)債對(duì)企業(yè)過度投資的約束作用，進(jìn)而分析銀行長期貸款對(duì)企業(yè)投資效率的影響。

基本變量的定義及算法如表1所示。

四 實(shí)證分析

(一)統(tǒng)計(jì)分析

文中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，企業(yè)的新投資率均值為-0.070，最大值為0.362，最小值-0.508，說明有不少公司的投資水平較低。負(fù)債率的最小值為0，最大值為0.515，均值為0.148，說明上市公司都存在一定的負(fù)債。同時(shí)，我們還對(duì)變量進(jìn)行了相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)各解釋變量間的相關(guān)性較低，可以避免多重共線性問題。

對(duì)樣本分別按變量是否存在銀行長期貸款(dumloan)、企業(yè)性質(zhì)(State)、政府干預(yù)程度(index)進(jìn)行組間均值差異性分析，得到的t檢驗(yàn)結(jié)果分別如表3、4和5所示。從表3可以看出，存在長期貸款樣本的負(fù)債率均值為0.202，大于總樣本的負(fù)債率均值(0.148)和不存在長期貸款樣本的負(fù)債率均值(0.085)，但其新投資率(Inew)均值比總樣本和不存在長期貸款樣本的都要小，而且新投資率和負(fù)債率的組間均值差異都很顯著。從資產(chǎn)規(guī)模和貨幣資金持有量看，擁有長期貸款的公司規(guī)模大于沒有長期貸款的公司，但擁有長期貸款的公司的業(yè)績并沒有高于沒有長期貸款的公司。從表4可以看出，國有企業(yè)擁有更高的負(fù)債率(Lev)，更低的新投資率(Inew)以及資產(chǎn)收益率(Roa)，變量間的組間均值差異都很顯著。從表5可以看出，政府干預(yù)強(qiáng)的地區(qū)的新投資率大于政府干預(yù)弱的地區(qū)的新投資率，且組間差異顯著。各變量組間差異的顯著性為后續(xù)的研究奠定了基礎(chǔ)。

表1 變量的解釋及算法

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

表3 是否存在銀行長期貸款的樣本均值t檢驗(yàn)

表4 企業(yè)性質(zhì)的樣本均值t檢驗(yàn)

表5 政府干預(yù)強(qiáng)度的樣本均值t檢驗(yàn)

(二)銀行長期貸款與企業(yè)投資水平

本部分主要探究銀行長期貸款如何影響負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資的剛性約束效應(yīng)，進(jìn)而如何影響企業(yè)的投資水平。

(1)銀行長期貸款與企業(yè)負(fù)債對(duì)投資的剛性約束效應(yīng)

首先，對(duì)模型(1)分別進(jìn)行混合OLS和固定效應(yīng)回歸，得到的回歸結(jié)果如表6的第(1)(2)所示。混合OLS的結(jié)果中，Lev的系數(shù)為負(fù)，但是不顯著，而固定效應(yīng)的結(jié)果中，負(fù)債率Lev的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明負(fù)債率能夠?qū)ζ髽I(yè)的投資產(chǎn)生約束效應(yīng)。

其次，文章探究了銀行長期貸款的存在如何影響負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資的剛性約束效應(yīng)。為此，在模型(1)中我們加入負(fù)債率與是否擁有長期貸款兩個(gè)變量的交互項(xiàng)Lev*dumloan，分別進(jìn)行混合OLS回歸和固定效應(yīng)回歸，得到的回歸結(jié)果如表6的第(3)列和第(4)列所示。

對(duì)第(3)列的混合OLS的回歸結(jié)果而言，負(fù)債率(Lev)的回歸系數(shù)為-0.1143，且在1%水平下顯著，說明投資率與負(fù)債率顯著負(fù)相關(guān)，存在負(fù)債對(duì)投資的剛性約束效應(yīng)；而交互項(xiàng)Lev*dumloan的系數(shù)顯著為正，說明銀行長期貸款的存在會(huì)減弱負(fù)債對(duì)投資的剛性約束效應(yīng)，從而在一定程度上提高了企業(yè)的投資水平。對(duì)第(4)列的固定效應(yīng)回歸結(jié)果而言，負(fù)債率(Lev)的系數(shù)也顯著為負(fù)，交互項(xiàng)的系數(shù)同樣顯著為正，從而能夠得到與混合OLS回歸一致的結(jié)論。

表6 長期貸款與負(fù)債融資對(duì)投資的剛性約束效應(yīng)

(2)企業(yè)性質(zhì)與負(fù)債對(duì)投資的剛性約束效應(yīng)

為研究不同性質(zhì)的企業(yè)間銀行長期貸款對(duì)其投資水平的影響差異，樣本可以分為國有企業(yè)和民營企業(yè)，分別進(jìn)行混合OLS回歸和固定效應(yīng)回歸，得到的結(jié)果如表7所示。

表7的第(1)(2)列是混合OLS的回歸結(jié)果，可以看出，無論是國有企業(yè)，還是非國有企業(yè)，負(fù)債率Lev的回歸系數(shù)都為負(fù)，交互項(xiàng)Lev*dumloan的系數(shù)都顯著為正。但對(duì)國有企業(yè)回歸中，Lev*dumloan的系數(shù)為0.1508，大于非國有企業(yè)樣本回歸中Lev*dumloan的系數(shù)，這說明在國有企業(yè)中，銀行長期貸款的存在更能弱化負(fù)債對(duì)企業(yè)投資的剛性約束效應(yīng)，從而使得國有企業(yè)擁有更高的投資水平。

表7的第(3)(4)列是固定效應(yīng)回歸結(jié)果，可以看出，負(fù)債率Lev的系數(shù)都顯著為負(fù)，且對(duì)國有企業(yè)樣本回歸中，Lev*dumloan的系數(shù)顯著，為0.1381；非國有企業(yè)樣本回歸中，Lev*dumloan系數(shù)顯著，為0.0954，小于國有企業(yè)。所以也可以得出結(jié)論：相比于非國有企業(yè)，國有企業(yè)中銀行長期貸款的存在弱化了負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資的剛性約束效應(yīng)，國有企業(yè)擁有更高的投資水平。

以上結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)1。

表7 企業(yè)性質(zhì)與負(fù)債對(duì)投資的剛性約束差異

(三)銀行長期貸款與企業(yè)投資效率

本部分將探討銀行長期貸款與企業(yè)投資效率的關(guān)系，采用模型(2)來計(jì)算過度投資規(guī)模，然后以模型(1)為基礎(chǔ)對(duì)過度投資進(jìn)行回歸，限于文章篇幅，本部分未列出關(guān)于模型(2)的回歸結(jié)果。

先對(duì)總體樣本進(jìn)行回歸，然后按照是否存在銀行長期貸款將樣本分為兩組進(jìn)行回歸，得到的回歸結(jié)果如表8所示，其中，第(1)(2)(3)列是混合OLS的回歸結(jié)果，第(4)(5)(6)列是固定效用的回歸結(jié)果。

混合OLS的回歸結(jié)果中的第(1)列中，負(fù)債率Lev的系數(shù)顯著為負(fù)，說明企業(yè)存在負(fù)債對(duì)過度投資的剛性約束效應(yīng)。在第(2)(3)列分組樣本回歸中，負(fù)債率Lev的系數(shù)都為負(fù)，但存在銀行長期貸款樣本回歸結(jié)果中Lev系數(shù)的絕對(duì)值小于不存在銀行長期貸款樣本組Lev系數(shù)的絕對(duì)值。這說明銀行長期貸款的存在弱化了負(fù)債融資對(duì)過度投資的約束效應(yīng)，從而降低了企業(yè)投資效率。

在固定效應(yīng)的回歸結(jié)果中，負(fù)債率Lev的系數(shù)都顯著為負(fù)，說明企業(yè)存在負(fù)債對(duì)過度投資的剛性約束效應(yīng)。在第(5)(6)列的分組樣本回歸中，存在銀行長期貸款樣本組Lev系數(shù)的絕對(duì)值小于不存在銀行長期貸款樣本組Lev系數(shù)的絕對(duì)值，這說明銀行長期貸款的存在弱化了負(fù)債融資對(duì)過度投資的約束效應(yīng)，從而降低了企業(yè)投資效率。得到的結(jié)論與混合OLS回歸的結(jié)果一致。

本部分的實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)2。

表8 長期貸款與負(fù)債對(duì)過度投資的剛性約束效應(yīng)

(四)政府干預(yù)與企業(yè)投資效率

文章采用樊綱等編寫的《中國各省份市場(chǎng)化指數(shù)》中信貸資金分配的市場(chǎng)化指數(shù)來衡量政府對(duì)銀行信貸的干預(yù)程度，用虛擬變量index來表示政府干預(yù)程度，若當(dāng)年該省份的指數(shù)值大于當(dāng)年的中值，則index=1，表示當(dāng)年該省屬于政府干預(yù)強(qiáng)的地區(qū)；反之，index=0，表示當(dāng)年該省屬于政府干預(yù)弱的地區(qū)。

以模型(1)為基礎(chǔ)，將過度投資規(guī)模作為被解釋變量，分別進(jìn)行分組樣本回歸和含Lev、dumloan、index交互項(xiàng)的全樣本回歸，得到的回歸結(jié)果如表9所示。其中，第(1)(2)列是分組樣本的混合OLS回歸結(jié)果，第(3)(4)列是分組樣本的固定效應(yīng)回歸結(jié)果，第(5)(6)列分別是含交互項(xiàng)Lev*dumloan*index的全樣本的混合OLS和固定效應(yīng)回歸的結(jié)果。

表9 政府干預(yù)與負(fù)債對(duì)過度投資的剛性約束

從第(1)(2)(3)(4)列的結(jié)果可以看出，無論是混合OLS還是固定效應(yīng)回歸，負(fù)債率Lev的系數(shù)都為負(fù)，Lev*dumloan的系數(shù)都為正，且政府干預(yù)強(qiáng)樣本中交互項(xiàng)Lev*dumloan的系數(shù)都要大于政府干預(yù)弱樣本中Lev*dumloan的系數(shù)，說明了長期貸款的存在弱化了負(fù)債對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)，在政府干預(yù)強(qiáng)的地區(qū)，這種弱化效果更加顯著。所以，當(dāng)存在銀行長期貸款的企業(yè)處于政府干預(yù)強(qiáng)的地區(qū)時(shí)，企業(yè)的投資效率更低。

從第(5)(6)列的全樣本回歸結(jié)果可以看出，負(fù)債率Lev的系數(shù)都顯著為負(fù)，而Lev*dumloan的系數(shù)和Lev*dumloan*index的系數(shù)雖然都不顯著，但符號(hào)為正，這也說明了在政府干預(yù)強(qiáng)的地區(qū)，銀行長期貸款對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束作用更弱，企業(yè)的投資效率更低。這進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)3。

可以看出，無論是對(duì)樣本進(jìn)行分組分析，還是進(jìn)行全樣本分析，得到的結(jié)果都說明了政府對(duì)銀行信貸資金配置的干預(yù)，減弱了銀行長期貸款對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)，降低了企業(yè)的投資效率，進(jìn)而降低了銀行信貸資金的配置和使用效率。

(五)外部治理機(jī)制與企業(yè)投資效率

產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)一直被認(rèn)為是企業(yè)重要的外部治理機(jī)制之一，文中采用赫芬達(dá)爾-赫爾曼指數(shù)(HHI)來度量產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，其計(jì)算公式如下：

其中，MIi表示第i家企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入。HHI指數(shù)衡量了產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)集中度，HHI指數(shù)越大，說明產(chǎn)業(yè)集中度越高，市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)度越低。

同時(shí)，本文按照HHI指數(shù)的年度均值將樣本分為高競(jìng)爭(zhēng)組和低競(jìng)爭(zhēng)組，用變量hhi來表示，并對(duì)主要變量進(jìn)行了均值T檢驗(yàn)，得到的結(jié)果如表10所示?？梢钥闯觯S著競(jìng)爭(zhēng)度的增加，樣本公司過度投資率Iover的均值呈顯著下降趨勢(shì)，說明外部市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)會(huì)對(duì)企業(yè)的過度投資行為產(chǎn)生抑制效應(yīng)。此外，負(fù)債率Lev以及各內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)變量的組間均值也存在顯著差異。

文章研究了在不同產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度下，銀行長期貸款如何影響企業(yè)的投資水平和投資效率。新投資率和過度投資率分別進(jìn)行分組樣本回歸，然后將交互項(xiàng)Lev*dumloan*hhi加入到回歸方程中，進(jìn)行全樣本分析，最后得到的固定效應(yīng)回歸結(jié)果如表11所示，其中第(1)(2)(3)列是對(duì)新投資率的回歸結(jié)果，第(4)(5)(6)列是對(duì)過度投資率的回歸結(jié)果。

可以看出，負(fù)債率Lev的系數(shù)顯著為負(fù)，說明仍存在負(fù)債融資的剛性約束效應(yīng)。對(duì)新投資率的分組樣本回歸結(jié)果中，交互項(xiàng)Lev*dumloan的系數(shù)都顯著為正，但低競(jìng)爭(zhēng)組Lev*dumloan的系數(shù)值要大于高競(jìng)爭(zhēng)組，這說明銀行長期貸款的存在減弱了負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資的剛性約束效應(yīng)，且外部市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度越低，這種減弱效果越強(qiáng)，從而企業(yè)的投資水平越高。在全樣本回歸中，Lev*dumloan*hhi的系數(shù)為負(fù)，進(jìn)一步驗(yàn)證了結(jié)論的正確性。

對(duì)過度投資率的回歸結(jié)果也存在類似結(jié)論：Lev*dumloan的系數(shù)顯著為正，低競(jìng)爭(zhēng)組交互項(xiàng)Lev*dumloan的系數(shù)大于高競(jìng)爭(zhēng)組，且全樣本回歸結(jié)果中Lev*dumloan*hhi系數(shù)為負(fù)。這說明銀行長期貸款的存在弱化了負(fù)債對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)，而且隨著產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度的加劇，這種弱化作用在逐漸減弱，從而外部市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，企業(yè)的過度投資率越低，企業(yè)的投資效率越高。

以上結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)4。

表10 產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)高低的均值t檢驗(yàn)

表11 產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與負(fù)債對(duì)過度投資的剛性約束

(六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，本文將原始數(shù)據(jù)在1%和99%水平下進(jìn)行縮尾處理，再按照上文的研究思路進(jìn)行回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)負(fù)債率(Lev)等關(guān)鍵變量的符號(hào)與前文一致，可以得到與前文一致的結(jié)論。

其次，使用Heckman兩階段模型來診斷模型的內(nèi)生性。第一階段的Probit估計(jì)模型如下：

dumloanit=β0+β1TRit-1+β2QRit-1+β3OPRit-1+β4MPt+εit

其中，dumloan表示企業(yè)是否擁有銀行長期貸款的虛擬變量。模型中選取的解釋變量都是不包括在模型(1)中但影響企業(yè)獲取銀行長期貸款的因素，其中，TR表示企業(yè)的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，QR表示企業(yè)的速動(dòng)比率，OPR表示企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流量與帶息負(fù)債的比率，MP表示宏觀貨幣政策的松緊度。文中使用中國人民銀行和國家統(tǒng)計(jì)局聯(lián)合發(fā)布的《銀行家問卷調(diào)查報(bào)告》中的貨幣政策敏感指數(shù)來表示貨幣政策的松緊度：當(dāng)MP=1時(shí)，表示貨幣政策寬松；當(dāng)MP=0時(shí)，表示貨幣政策緊縮。將上述模型估計(jì)出來的逆米斯比率(用Mills表示)作為一個(gè)解釋變量代入到前面所有的回歸分析中，發(fā)現(xiàn)雖然在有些回歸結(jié)果中，Mills的回歸系數(shù)顯著，表明模型存在一定的內(nèi)生性，但是關(guān)鍵變量Lev、Lev*dumloan以及Lev*dumloan*index回歸系數(shù)的符號(hào)與原回歸結(jié)果一致，所以并不會(huì)影響本文結(jié)論的可靠性，限于篇幅，這里未列出回歸結(jié)果。

最后，文章還采用了傾向匹配得分法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：先用logit回歸發(fā)現(xiàn)能夠顯著影響企業(yè)是否擁有銀行長期貸款的因素，包括負(fù)債率(Lev)、第一大股東持股比例(NO1)、兩權(quán)分離度(Level)、企業(yè)增長機(jī)會(huì)(Grow)、公司規(guī)模(Size)、公司股改(Split)，然后選取一對(duì)三的最近鄰匹配法進(jìn)行匹配,得到的結(jié)果如表12所示?？梢钥闯?，基于過度投資率(Iover)計(jì)算出的ATT值為3.34，且在1%的水平上顯著，即說明存在銀行長期貸款的企業(yè)擁有更高的過度投資率。另外，本文還進(jìn)一步利用匹配后的樣本對(duì)主要的模型進(jìn)行回歸，得到的回歸結(jié)果如表13所示，可以看出，負(fù)債率的系數(shù)顯著為負(fù)，說明存在負(fù)債對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)。同時(shí)，交互項(xiàng)Lev×dumloan的系數(shù)顯著為正，說明銀行長期貸款的存在弱化了負(fù)債對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)，提高了企業(yè)的過度投資率。這與前文的結(jié)論一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

表12 傾向得分匹配結(jié)果

表13 傾向得分匹配后樣本回歸結(jié)果

五 結(jié) 論

文章以2003-2017年我國滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，重點(diǎn)研究了銀行長期貸款的存在對(duì)企業(yè)投資效率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：銀行長期貸款的存在弱化了負(fù)債對(duì)企業(yè)過度投資的剛性約束效應(yīng)，雖然提高了企業(yè)的投資水平，但在一定程度上降低了企業(yè)的投資效率。

銀行信貸是我國上市企業(yè)的主要資金來源，其配置質(zhì)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。然而，由于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同以及政府干預(yù)的存在，我國企業(yè)在獲取銀行貸款的難易方面存在差異，導(dǎo)致了不同類型企業(yè)的自由現(xiàn)金流存在一定的差異，從而影響了企業(yè)的投資效率。此外，企業(yè)內(nèi)外部治理機(jī)制不健全，無法形成對(duì)股東和管理層的有效監(jiān)督，使得公司更容易產(chǎn)生非效率投資。

基于文章的研究結(jié)論，提出以下政策建議：第一，減少政府對(duì)銀行信貸行為的干預(yù)，公平對(duì)待國有企業(yè)和民營企業(yè)，重視非公有制經(jīng)濟(jì)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用，在尊重市場(chǎng)規(guī)律的前提下，重點(diǎn)支持發(fā)展前景好但融資困難的民營企業(yè)；第二，繼續(xù)推進(jìn)國有企業(yè)的改革，降低國有企業(yè)的預(yù)算軟約束程度，進(jìn)一步完善企業(yè)的內(nèi)外部治理機(jī)制，減少股東、債權(quán)人和管理層之間的信息不對(duì)稱，約束管理層的過度投資行為；第三，大力發(fā)展企業(yè)債券市場(chǎng)，進(jìn)一步拓寬企業(yè)的債務(wù)融資渠道，提高負(fù)債融資對(duì)企業(yè)非效率投資的約束作用。