【摘 要】 文章從企業(yè)成長機會的視角分析中國A股上市公司內(nèi)部現(xiàn)金流對企業(yè)投資的影響，考察非預(yù)期投資現(xiàn)金流敏感性相對于成長機會是否存在門限效應(yīng)，并采用Hansen在1999年所提出的面板門限模型等技術(shù)對上市公司在不同成長機會下非預(yù)期投資現(xiàn)金流敏感性進行實證檢驗分析。結(jié)果顯示：（1）公司的非預(yù)期投資現(xiàn)金流的敏感性相對于成長機會存在低成長、中成長和高成長3個門限效應(yīng)，非預(yù)期投資現(xiàn)金流敏感性因為不同的成長性，表現(xiàn)出非線性關(guān)系；（2）在低成長階段，自由現(xiàn)金流與非預(yù)期投資存在著負相關(guān)關(guān)系，這與經(jīng)典的自由現(xiàn)金流假說矛盾，支持代理理論下的投資不足假說；（3）在高成長階段，自由現(xiàn)金流與非預(yù)期投資存在著正的顯著相關(guān)關(guān)系，中成長不顯著，支持自由現(xiàn)金流量假說；（4）在中成長與高成長階段，非預(yù)期投資現(xiàn)金流的敏感性不一樣，高成長非預(yù)期投資現(xiàn)金流敏感性高于中成長性，存在著一定程度的過度投資現(xiàn)象。

【關(guān)鍵詞】 過度投資； 投資不足； 面板門限模型

一、研究背景

公司的投資行為一直是學術(shù)界長期關(guān)注的話題，先前的研究主要從投資和現(xiàn)金流的敏感度研究投資問題。考察投資對公司內(nèi)部現(xiàn)金流是否存在敏感性，對其有兩種不同的理論解釋，即信息不對稱理論下的投資不足與代理理論下的過度投資問題，一般認為公司內(nèi)部人與外部的資金提供者之間的信息不對稱以及代理問題的存在導(dǎo)致市場不完美，增加市場摩擦，影響企業(yè)外部融資的成本，管理者只能依靠內(nèi)部融資，從而引發(fā)投資不足。Jensen（1986）指出現(xiàn)代企業(yè)由于經(jīng)營權(quán)與所有權(quán)的分離，在信息不對稱情況下，股東與公司的管理層利益目標可能出現(xiàn)分歧，產(chǎn)生委托代理問題。管理層往往為了自身的利益，而不是公司的價值最大化，可能濫用資金，盲目擴大企業(yè)規(guī)模，享受在職消費，為了企業(yè)擴張而投資凈現(xiàn)值為負的項目，這就產(chǎn)生了過度投資。

Modigliani和Miller提出著名的資本結(jié)構(gòu)無關(guān)理論，認為公司環(huán)境是無摩擦的話，公司的投資機會是由公司的最優(yōu)投資決策決定，公司的目標是企業(yè)價值的最大化。信息不對稱理論表明：如果信息是完全對稱，則消除了道德風險和逆向選擇問題，企業(yè)的投資不足和過度投資問題得到解決，然而。Myers and Majluf（1984）認為當管理者與外部投資人之間存在信息不對稱導(dǎo)致高額的外部融資成本，前者主要考察當面臨更多信息不對稱的企業(yè)是否會受到融資約束而表現(xiàn)出更強敏感性，引起投資不足，后者主要研究當公司擁有大量的現(xiàn)金流時是否存在過度投資的現(xiàn)象。FHP（Fazzari，Hubbd58de04bd32640f7208b233212db92fcard，Petersen，1988）發(fā)現(xiàn)Tobin’s Q和現(xiàn)金流量都影響投資，他們以1970—1984年84家美國制造業(yè)上市公司為樣本，以股利支付率作為標準，把企業(yè)按照融資約束的程度分為低、中、高三組，采用回歸方程證實投資與現(xiàn)金流之間顯著相關(guān)和利用行業(yè)樣本發(fā)現(xiàn)剩余現(xiàn)金流與任意投資正相關(guān)，Hadlock（1998） 使用美國435家公司1973—1976年的數(shù)據(jù)進行實證檢驗發(fā)現(xiàn)企業(yè)的投資—現(xiàn)金流敏感性隨著內(nèi)部人持股比例的增加呈現(xiàn)出先上升后下降的非單調(diào)趨勢。Ghose（2005）利用美國石油業(yè)的歷史數(shù)據(jù)證實，每當國際石油價格上升時，豐富的非預(yù)期現(xiàn)金流量會導(dǎo)致該行業(yè)企業(yè)的過度投資行為，Rechardon（2006）進一步證實超額現(xiàn)金流與過度投資存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，擁有高現(xiàn)金流水平的公司容易發(fā)生過度投資。

國內(nèi)學者的相關(guān)研究基本上延續(xù)了國外文獻的研究方法，主要檢驗公司投資與企業(yè)現(xiàn)金流之間的相關(guān)關(guān)系以及這一關(guān)系如何受到融資約束等條件的影響，劉昌國（2006）使用2001—2004年的數(shù)據(jù)從自由現(xiàn)金流量的角度研究了上市公司的過度投資行為，研究結(jié)果表明我國上市公司很大程度地存在自由現(xiàn)金流量的過度投資行為，唐雪松、周曉蘇、馬如靜（2007）利用上市公司（2000—2002）數(shù)據(jù)研究上市公司是否存在過度投資行為以及相關(guān)制約機制是否有效，結(jié)果表明我國上市公司存在過度投資行為，王彥超（2009）認為，當公司持有超額現(xiàn)金時，融資無約束的企業(yè)容易發(fā)生過度投資。

根據(jù)先前的研究結(jié)果，似乎可以得出結(jié)論：過度投資主要是由于代理問題的存在，信息不對稱則是導(dǎo)致投資不足的一個主要理由。從上述內(nèi)容可以看出，目前尚存在沒有考慮投資現(xiàn)金流敏感性的非線性問題，缺少從企業(yè)的成長階段視角分析公司現(xiàn)金流對非預(yù)期投資的影響。在理想世界里，邊際托賓Q值是公司資本投資的唯一驅(qū)動力，公司投資直到邊際收益等于邊際成本，然而在現(xiàn)實世界里，公司的投資行為還會受到其他諸多因素的影響，如公司融資環(huán)境、現(xiàn)金流量、成長機會等。根據(jù)現(xiàn)代企業(yè)投資理論可知，企業(yè)的成長機會是企業(yè)投資需求的內(nèi)在驅(qū)動因素，企業(yè)的成長機會越好，其投資需求就越高。當公司在高成長階段時，公司投資機會較多，公司管理層會相應(yīng)增加投資以獲得較好收益；而當公司在低成長階段時，公司投資機會不多，公司管理者更多會選擇持有現(xiàn)金謹慎投資，待有更好投資機會再進行投資。企業(yè)如同人及其他生物一樣，也有成長周期，并在不同階段有其不同的目標，面臨著不同的風險。各個階段投資現(xiàn)金流、財務(wù)約束都會發(fā)生變化，因而投資現(xiàn)金流的敏感性也會發(fā)生變化。

鑒于此，本文擬考察在公司不同的成長階段非預(yù)期投資對現(xiàn)金流的敏感性。本文的主要目的在于：揭示現(xiàn)金流在不同成長機會的企業(yè)中對非預(yù)期投資行為的作用是否相同，驗證信息不對稱理論下的投資不足與自由現(xiàn)金流假說過度投資的假設(shè)。

在研究方法上，本文采用Hansen（1999）發(fā)展門限面板模型來自動確定成長機會的門限值，避免人為主觀確定劃分成長性的缺陷，利用這個門限值對公司的成長機會進行內(nèi)生的劃分，并進一步檢驗這一關(guān)系是否存在成長機會門限效應(yīng)，在不同的成長機會下，自由現(xiàn)金流假設(shè)是否成立。

二、研究方法與設(shè)計

（一）過度投資的代理變量

對于投資效率的代理變量主要有兩種模型：一種模型以Vogt（2004）為代表，采用現(xiàn)金流—投資敏感度模型對相關(guān)的理論進行研究，在投資模型中加入現(xiàn)金流與投資機會的交叉項來反映投資的效率。另一種是以Richardson（2006）為代表，將企業(yè)投資總額分解為兩部分，一部分是預(yù)期投資，主要由企業(yè)成長性、現(xiàn)金流、財務(wù)杠桿等因素決定；另一部分則是非預(yù)期投資Overinv，由投資總額減去預(yù)期投資的殘差來予以表示，若殘差為負則表明投資不足，若殘差為正則表明投資過度。筆者使用Richardson（2006）的模型來測度非投資效率，其方程如下：

INVi，t=α0+α1Qi，t-1+α2LEVi，t-1+α3Cashi，t-1+α4Agei，t-1

+α5Sizei，t-1+α6Returni，t-1+α7INVi，t-1+■Industry+■Year

+εi，t （1）

其中，INV為當年的投資水平，我們以構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金除以上年的總資產(chǎn)代替，Q為上一年投資機會，以托賓Q值代替，LEV為上一年的財務(wù)杠桿，以資產(chǎn)負債率代替，Cash為公司持有的現(xiàn)金流，以現(xiàn)金流量表中的經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額代替。Age為公司的上市年齡，Size為公司的規(guī)模，以年初總資產(chǎn)的自然對數(shù)代替，Return為資本市場股票的年回報率，Industry和Year分別為行業(yè)、年度啞變量。本文將方程（1）的擬合值作為預(yù)期投資水平，殘差部分作為非預(yù)期投資部分，當方程（1）的殘差大于零，為過度投資，殘差小于零，為投資不足。

（二）使用的計量模型

在面板模型中可以利用個體效應(yīng)和時間效應(yīng)來體現(xiàn)數(shù)據(jù)資料的異質(zhì)性，在一般的面板模型中，大部分假定參數(shù)是固定不變的，但是實際上，參數(shù)固定的假設(shè)使其無法恰當?shù)孛枋鲎兞恐g的實際關(guān)系，可能導(dǎo)致實證結(jié)果錯誤。因此需要改變系數(shù)的面板模型，Threshold Panel模型就是其中之一，門限面板模型是由Hansen（1999）提出來的，該模型由于綜合了非線性與Panel Data兩種模型的很多優(yōu)點，門限模型從數(shù)據(jù)本身隱含的信息中，通過估計進行分組，確定門限使所有橫截單元均具有結(jié)構(gòu)變化，在一定程度上克服了實證研究中通過主觀判斷分組的不足。筆者使用Hansen的門限面板模型來進行實證研究，其單一門限模型如下：

Overinvi，t=μ1+β1xi，t+β2FCFi，t-1I（gi，t-1≤γ）+β3

FCFi，t-1I（gi，t-1>γ）+εi，t （2）

其中，i表示公司（1≤i≤n），t表示年份（1≤t≤T），Overinvit表示非預(yù)期投資的代理變量，F(xiàn)CF為公司持有的自由現(xiàn)金流，以公司經(jīng)營現(xiàn)金流量凈額超出公司適度投資水平的部分代替，x為對過度投資有顯著影響的一組控制變量，包括財務(wù)杠桿、投資機會托賓Q值，g為衡量成長階段的門限變量，本文以總資產(chǎn)增長率代替，γ就是要求的門限值，I為示性函數(shù)，當括號中條件滿足時，I值為1，否則為0。誤差項ε假設(shè)服從均值為零，標準差為σ的隨機干擾項，Ui為固定效應(yīng)，目的是用來捕捉不同條件下的異質(zhì)性，β1為控制變量的系數(shù)，β2、β3分別表示當成長性在不同區(qū)制下的自由現(xiàn)金流量系數(shù)。

為進一步檢驗門限效應(yīng)是否存在，需要建立假設(shè)如下：

H0：不存在門限效應(yīng)即β2=β3，H1：存在門限效應(yīng)即β2≠β3。

如不拒絕原假設(shè)，則門限效果不存在，兩區(qū)制系數(shù)相同，此時方程2退化為一般的面板固定效應(yīng)模型；反之，如拒絕原假設(shè)，則門限效果存在，門限值將面板數(shù)據(jù)分成兩個不同的區(qū)制，在不同區(qū)制，變量的關(guān)系不一樣，從而表現(xiàn)出不同的門限效果，Hansen提出使用F統(tǒng)計量F（γ）=[S0-■來進行假設(shè)檢驗，這里的F分布是非標準化的卡方分布，樣本的經(jīng)驗分布使用Bootstrap得到，這樣就可以得到相應(yīng)的P值，根據(jù)計算的F統(tǒng)計量來判斷是否拒絕原假設(shè)。另外一個檢驗是門限的估計值是否等于其真實值，其檢驗方法是構(gòu)造一個似然比檢驗統(tǒng)計量LR來檢驗門限值的真實性，原假設(shè)H0：■=γ0。相應(yīng)的似然比統(tǒng)計量：

LR（γ）=■

以上假設(shè)僅存在一個門檻，但從實際角度來看，很可能存在兩個甚至更多的門限值，多門限模型相應(yīng)的計算、檢驗類似與單門限模型，這里不再贅述。

三、實證研究結(jié)果

（一）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文的數(shù)據(jù)信息主要來源于深圳市國泰安信息技術(shù)有限公司的CSMAR數(shù)據(jù)庫以及中國經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫，以2004—2010年滬深股市所有A股上市公司為初始樣本，按照以下原則選取平衡面板數(shù)據(jù)樣本：（1）由于金融行業(yè)上市公司的財務(wù)特性，從樣本總體中剔除了金融行業(yè)公司；（2）剔除研究變量有缺失值的樣本；（3）剔除樣本區(qū)間內(nèi)被ST和PT的公司；（4）選取從2004—2010年連續(xù)7年均可獲得相關(guān)數(shù)據(jù)的公司，符合平衡面板要求的數(shù)據(jù)樣本。篩選后，共獲得了5 236個（公司年）樣本數(shù)據(jù)資料，主要變量的描述性統(tǒng)計如表 2所示。

從表2中可以看出我國上市公司投資的平均水平一般低于上年總資產(chǎn)的10%（5.96%），公司的平均投資機會托賓Q值1.646，公司持有的現(xiàn)金流達上年總資產(chǎn)6%左右，平均資產(chǎn)負債率（LEV）達到49%，各變量標準差比較小，表明各公司之間的相關(guān)變量差異不大。

表3展示的是Spearman和Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣，其中右上角是Spearman相關(guān)系數(shù)，左下角是Pearson相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)投資與托賓Q值、現(xiàn)金流Cash、自由現(xiàn)金流正顯著相關(guān)相關(guān)，與財務(wù)杠桿負相關(guān)，也即擁有較多的現(xiàn)金流、自由現(xiàn)金流、較高Q值的公司，投資會更多，而財務(wù)杠桿值與公司的投資相反。

（二）回歸結(jié)果及分析

本研究以Hansen提出的門限面板模型為基礎(chǔ)，探討我國上市公司投資現(xiàn)金流的敏感性是否會因為處于不同的成長性而存在單一或多重門限效應(yīng)，所以我們需要先對模型的門限效應(yīng)是否存在進行檢驗，然后根據(jù)其結(jié)果進行實證分析。

表4給出的是不同成長性下的投資現(xiàn)金流敏感性的單門限、雙門限和三門限效應(yīng)的檢驗結(jié)果，F(xiàn)統(tǒng)計量和采用自助抽樣得出的P值以及相應(yīng)的臨界值，從表中結(jié)果來看，單門限、雙門限的在5%的顯著性水平下顯著，而三門限檢驗結(jié)果不顯著，因此推斷不同成長性下的投資現(xiàn)金流敏感性存在雙門限效應(yīng)，即他們之間存在非線性關(guān)系，因此當變量Growth在不同的區(qū)制時，投資現(xiàn)金流敏感性系數(shù)會有不同的含義。

兩個不同的門限估計值以及95%的置信區(qū)間展示于表5，由表4、表5及圖1可以看出，在95%的置信水平下有兩個顯著的門限值，其一為0.0619，其二是0.1586，根據(jù)這兩個門限值把上市公司按照成長性分成3個區(qū)制：低成長區(qū)（Growth≤0.0619），中成長區(qū)（0.0619

0.1586）。

表6列示了面板門限模型的參數(shù)估計結(jié)果，從結(jié)果中發(fā)現(xiàn)：非效率投資與托賓Q值正顯著相關(guān)，其相應(yīng)的T統(tǒng)計量值為1.84，P值0.04，資產(chǎn)負債率（LEV）負相關(guān)，其相應(yīng)的T統(tǒng)計量值為-2.06，p值為0.023。令人驚訝的是，不同的成長區(qū)間，非效率投資與現(xiàn)金流的關(guān)系顯著不同，在低成長區(qū)間，非效率投資與現(xiàn)金流是顯著負的相關(guān)關(guān)系，其相應(yīng)的T統(tǒng)計量為-6.52，P值為0.000，與經(jīng)典的自由現(xiàn)金流假說不一致；然而，在中成長區(qū)間，非效率投資正相關(guān)與現(xiàn)金流，但其敏感性在5%的顯著性水平下不顯著，其T統(tǒng)計值為1.376，在高成長區(qū)間，非效率投資與公司內(nèi)部現(xiàn)金流顯著正相關(guān)，其相應(yīng)的T統(tǒng)計量值為7.23，支持自由現(xiàn)金流量假說。

（三）一個可能的解釋

為了進一步研究投資現(xiàn)金流敏感性的關(guān)系，筆者利用成長性把上市公司分成3個成長區(qū)制，進行了統(tǒng)計分析，表7給出了上市公司在不同成長區(qū)間下的分年度分布情況，從表中可以看出，在不同的成長區(qū)間上市公司的頻數(shù)分布是不一樣的，中成長區(qū)間的樣本最少，在年度頻數(shù)分布上來看，2008年在低成長頻數(shù)最多，高成長接近最少，這可能與當時的經(jīng)濟環(huán)境有關(guān)，2008年的經(jīng)濟危機導(dǎo)致在低成長區(qū)間的上市公司增多，此后，中國實施4萬億元的救市政策，2009—2010年經(jīng)濟開始復(fù)蘇，因而，低成長區(qū)間的上市公司開始逐年減少，中成長、高成長區(qū)間的開始逐年增加。

表8給出了上市公司主要變量在不同成長區(qū)間上的均值統(tǒng)計，從表中左邊結(jié)果可以看出，公司的平均投資、托賓Q值、內(nèi)部現(xiàn)金流、資產(chǎn)負債率、非效率投資都隨著成長區(qū)間從低成長到高成長的變化而增大，在高成長階段，這些指標平均值分別為0.0791、1.836、0.0668、0.547和0.0178，其中資產(chǎn)負債率超出50%，負債率相對比較高。在低成長區(qū)間，公司內(nèi)部的平均現(xiàn)金流大于投資的1.115個百分點（占總資產(chǎn)的1.115個百分點，其他一樣都是相對于總資產(chǎn)）；在中成長區(qū)間平均投資額與公司內(nèi)部現(xiàn)金流旗鼓相當，這個階段現(xiàn)金流與投資額是相適配的；在高成長階段，超出現(xiàn)金流的平均投資額占總資產(chǎn)1.23個百分點。非效率投資指標在低成長區(qū)間是-0.0173，顯示投資不足；在中成長階段為-0.00026，比較適中；在高成長階段為0.0178，顯示過度投資。表8中右邊給出的是分組T檢驗結(jié)果，從中可以看出，投資額、托賓Q值、資產(chǎn)負債率、非預(yù)期投資在三個階段顯著區(qū)別，而公司內(nèi)部現(xiàn)金流在高成長與中成長階段在統(tǒng)計上沒有差別，也即在高成長區(qū)間公司現(xiàn)金流的增長不能滿足公司投資的需求，從而公司的資產(chǎn)負債率顯著增加。

一個可能的解釋是在低成長階段，上市公司投資機會較少，然而公司內(nèi)部現(xiàn)金流量比較充足，即使擁有充沛的現(xiàn)金流，也因為投資機會較少，而不能投資，因而出現(xiàn)投資不足的現(xiàn)象，導(dǎo)致公司內(nèi)部的現(xiàn)金流與投資成負相關(guān)關(guān)系，這與自由現(xiàn)金流量假說不一致；上市公司進入中等成長階段，上市公司投資機會開始增多，自由現(xiàn)金流也隨著增加，而且兩者比較適配，因而兩者正相關(guān)但不顯著；當上市公司進入高成長階段，這一時期上市公司已經(jīng)進入高速擴張階段，這一時期，由于投資大幅增加，上市公司內(nèi)部現(xiàn)金流不能滿足投資的需求，然而市場預(yù)期前景好，托賓Q值增大，市場高估了公司的發(fā)展前景，很容易得到外部融資，因而資產(chǎn)負債率增加，出現(xiàn)過度投資的現(xiàn)象，投資與現(xiàn)金流為顯著的正相關(guān)關(guān)系，從而支持自由現(xiàn)金流假說。同時上述的實證結(jié)果表明，外部經(jīng)濟環(huán)境也是影響企業(yè)的投資行為，當經(jīng)濟較冷時，大多數(shù)公司出現(xiàn)投資不足的現(xiàn)象，當經(jīng)濟過熱時，上市公司進入了過度投資的時期。

四、結(jié)論

綜上所述，鑒于大量的文獻考察了投資現(xiàn)金流敏感性的影響，但早期的研究經(jīng)常忽略投資現(xiàn)金流敏感性非線性存在可能性，即忽視了不同成長階段下投機機會不同的條件，本文以中國A股上市公司2004—2010年平衡面板數(shù)據(jù)為樣本，從企業(yè)的成長機會的視角分析上市公司內(nèi)部現(xiàn)金流對企業(yè)投資的影響，針對投資現(xiàn)金流敏感性相對于成長機會可能存在門限效應(yīng)。借鑒Richardson（2006）的方法構(gòu)造出過度投資，運用Hansen（1999）所提出面板門限模型理論對其進行了分析，揭示出了我國上市公司中在不同成長機會下自由現(xiàn)金流對投資的影響是否存在門限效應(yīng)的非線性關(guān)系，研究的主要結(jié)論：（1）公司的投資現(xiàn)金流的敏感性與投資機會存在2個門限3個區(qū)制效應(yīng)即低成長、中成長和高成長效應(yīng)，投資現(xiàn)金流敏感性因為不同的成長性，表現(xiàn)出非線性關(guān)系；（2）在低成長階段，自由現(xiàn)金流與非預(yù)期投資存在著負的相關(guān)關(guān)系，這與經(jīng)典的自由現(xiàn)金流假說矛盾；（3）在高成長階段，自由現(xiàn)金流與非預(yù)期投資存在著正的顯著相關(guān)關(guān)系，支持自由現(xiàn)金流量假說，中成長區(qū)間不顯著；（4）在中成長與高成長階段，投資現(xiàn)金流的敏感性不一樣，高成長投資現(xiàn)金流比中成長性敏感性高且顯著。本研究結(jié)論表明，上市公司的非預(yù)期投資行為投資是隨企業(yè)成長性動態(tài)變化的。

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