趙天宇　孫巍

摘要：基于宏觀環(huán)境對(duì)微觀主體投資行為影響的理論預(yù)期，以及對(duì)我國(guó)產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)產(chǎn)能調(diào)整的思考，本文運(yùn)用上市公司數(shù)據(jù)，在構(gòu)建市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)的基礎(chǔ)上對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響公司投資的作用路徑與效果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明：宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境并未直接影響投資，而是通過(guò)改變微觀主體對(duì)市場(chǎng)狀態(tài)的預(yù)期，使其投資決策發(fā)生了由意欲退出轉(zhuǎn)為進(jìn)入的逆轉(zhuǎn)性變化；利率并未有效發(fā)揮對(duì)投資的調(diào)節(jié)作用，這也是當(dāng)前市場(chǎng)中大量“僵尸”企業(yè)形成的主要推手；7個(gè)產(chǎn)能過(guò)剩的典型行業(yè)資本增長(zhǎng)率并未拉低其行業(yè)資本回報(bào)率，致使微觀主體缺乏主動(dòng)調(diào)整產(chǎn)能乃至退出的內(nèi)在動(dòng)力。因此，化解產(chǎn)能過(guò)剩需政府與市場(chǎng)有機(jī)結(jié)合才能奏效。

關(guān)鍵詞：宏觀環(huán)境；預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)；過(guò)剩產(chǎn)能調(diào)整；資本回報(bào)率

中圖分類(lèi)號(hào)：F2240文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言和文獻(xiàn)回顧

制造業(yè)是一國(guó)經(jīng)濟(jì)的核心，其發(fā)展水平在很大程度上表征著一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)實(shí)力。對(duì)于一個(gè)人口眾多的發(fā)展中大國(guó)則更是如此。自改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)制造業(yè)發(fā)展的步伐日益加快，尤其是入世后至今的十幾年時(shí)間，中國(guó)已當(dāng)之無(wú)愧成為了世界制造業(yè)大國(guó)，但卻非制造業(yè)強(qiáng)國(guó)，且一路走來(lái)始終未能擺脫產(chǎn)能過(guò)剩的牽絆。本輪席卷全球的金融危機(jī)爆發(fā)后，全球各主要經(jīng)濟(jì)體無(wú)一幸免地受到了沖擊，在此背景下，中國(guó)經(jīng)濟(jì)也進(jìn)入了“新常態(tài)”。產(chǎn)能過(guò)剩肇始于過(guò)度投資，然而對(duì)中國(guó)式產(chǎn)能過(guò)剩的解釋卻見(jiàn)仁見(jiàn)智，其中以地方政府干預(yù)論、重復(fù)建設(shè)、追求GDP錦標(biāo)賽的官員晉升等為主基調(diào)。與此有別的是“潮涌”理論（林毅夫，2010），它從另一個(gè)視角給出了更為貼切的解釋?zhuān)阂粋€(gè)追趕型國(guó)家，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展中更多使用的是成熟技術(shù)，因此投資不確定性相對(duì)較小，這樣的行業(yè)背景很容易使投資者形成共識(shí)，一哄而上大舉投資。近年來(lái)龐大的中國(guó)市場(chǎng)不僅為本國(guó)企業(yè)提供了廣闊的發(fā)展空間，也被全球各主要經(jīng)濟(jì)體一致看好。無(wú)疑，世界看中的更多是中國(guó)市場(chǎng)的需求規(guī)模。一個(gè)如此龐大的經(jīng)濟(jì)體，在其經(jīng)濟(jì)持續(xù)的高速增長(zhǎng)過(guò)程中，很多行業(yè)都出現(xiàn)過(guò)一旦需求拉開(kāi)帷幕，相當(dāng)可觀的利潤(rùn)便隨之而來(lái)的現(xiàn)象。因應(yīng)這樣的市場(chǎng)規(guī)律，大規(guī)模投資在中國(guó)工業(yè)的不同行業(yè)輪番發(fā)生，而需求放緩背景下的產(chǎn)能過(guò)剩同樣也在不同行業(yè)輪番上演。

隨著產(chǎn)能過(guò)剩事態(tài)的日益嚴(yán)重，各界對(duì)中國(guó)投資率過(guò)高的討伐聲也在不斷高漲，這一方面是出于對(duì)過(guò)度投資導(dǎo)致資源浪費(fèi)的擔(dān)憂，另一方面也是出于防止“資本產(chǎn)出率過(guò)快遞減”的思考。公司財(cái)務(wù)角度所理解的企業(yè)投資等同于經(jīng)濟(jì)學(xué)的生產(chǎn)行為（覃家琦等，2009），因此無(wú)論是公司財(cái)務(wù)視角下的“過(guò)度投資”，還是基于宏觀視角的“資本回報(bào)率遞減”，都是在從不同側(cè)面解析中國(guó)投資效率的下降或產(chǎn)能過(guò)剩——過(guò)度投資直接導(dǎo)致該產(chǎn)業(yè)短期發(fā)生產(chǎn)能過(guò)剩；而行業(yè)資本產(chǎn)出率快速遞減則意味著該行業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩不僅是短期現(xiàn)象，更是長(zhǎng)期特征提早出現(xiàn)的警示。如果長(zhǎng)期同樣不會(huì)有較高的投資回報(bào)，此時(shí)退出便是理性的選擇，即資本回報(bào)率快速下降是迫使投資主體主動(dòng)調(diào)整產(chǎn)能乃至退出的內(nèi)在動(dòng)力。那么受產(chǎn)能過(guò)剩困擾較為嚴(yán)重的重工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能積累是否已然使得其資本回報(bào)率明顯下降？這是關(guān)系到微觀投資主體調(diào)整產(chǎn)能和退出動(dòng)力幾何的核心命題。

2007年以前學(xué)界普遍認(rèn)為中國(guó)資本回報(bào)率微觀無(wú)效、宏觀有效，但2007年的一場(chǎng)爭(zhēng)論提出了與之相反的觀點(diǎn)：微觀有效，宏觀無(wú)效。最初以CCER（2007）課題組的研究結(jié)論較有代表性，他們利用微觀企業(yè)數(shù)據(jù)測(cè)算了9個(gè)不同的資本回報(bào)率指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)這些指標(biāo)雖然在數(shù)值上有差異，但趨勢(shì)是相同的，并一致表明中國(guó)的資本回報(bào)率一直很高。這一研究結(jié)論得到了單豪杰（2008）和邵挺（2010）的驗(yàn)證。辛清泉（2007）在研究中引入了魯明泓和潘鎮(zhèn)（2002）構(gòu)建的投資環(huán)境指數(shù)，對(duì)中國(guó)上市公司資本回報(bào)水平的估算得到了“宏觀喜、微觀憂”的結(jié)論，但同時(shí)他們也發(fā)現(xiàn)自2003年以來(lái)，似乎出現(xiàn)了好轉(zhuǎn)的跡象。蔡真（2013）分行業(yè)對(duì)1999-2013年中國(guó)資本回報(bào)率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果表明整個(gè)期間中國(guó)資本回報(bào)率都保持不斷上升趨勢(shì)，僅在2009年出現(xiàn)向下拐點(diǎn)，爾后再次上揚(yáng)。

世界各國(guó)由于國(guó)家規(guī)模、人口數(shù)量、地理區(qū)位以及所處的工業(yè)化發(fā)展階段存在較大差異，因此不能僅憑投資率的高低簡(jiǎn)單地?cái)喽ㄒ粐?guó)投資是否有效，但通過(guò)觀測(cè)一國(guó)資本產(chǎn)出率的動(dòng)態(tài)變化判斷投資是否有效卻有其深厚的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論支撐。武獻(xiàn)華等（2013）在競(jìng)爭(zhēng)性廠商和無(wú)限期界的家庭、生產(chǎn)函數(shù)滿(mǎn)足規(guī)模不變假設(shè)中引入了產(chǎn)能利用率參數(shù)，最終推導(dǎo)出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率取決于資本產(chǎn)出率增長(zhǎng)率與資本增長(zhǎng)率之和，而與產(chǎn)能利用率無(wú)關(guān)的結(jié)論，即產(chǎn)能利用率的高低會(huì)引起短期經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，但與長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平無(wú)關(guān)。資本產(chǎn)出率是決定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的核心因素，而其本身又內(nèi)生地決定于資本增長(zhǎng)率，并隨著資本積累而呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，使得投資效率逐漸降低?？最５龋?013）開(kāi)創(chuàng)性提出資本形成率的概念，并通過(guò)測(cè)算得出近期中國(guó)的資本形成率在逐年下降，以一個(gè)新近的視角佐證了投資效率低下。

關(guān)于企業(yè)投資效率的研究則集中于公司財(cái)務(wù)視角。公司財(cái)務(wù)角度的非效率投資研究通常分為過(guò)度投資與投資不足。從資源優(yōu)化配置角度看，二者均是缺乏效率的。不過(guò)目前學(xué)界的著眼點(diǎn)主要集中于過(guò)度投資研究，研究者通過(guò)在Richardson（2006）模型基礎(chǔ)上引入其他預(yù)期影響企業(yè)過(guò)度投資的變量來(lái)解釋其對(duì)企業(yè)投資的影響。公司投資受外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境的影響（Shin and Pard，1999；Schiantarelli，1996），其中對(duì)內(nèi)部環(huán)境影響因素的研究主要聚焦于公司的資本結(jié)構(gòu)、管理層激勵(lì)機(jī)制、融資約束、股權(quán)結(jié)構(gòu)、股利政策等方面，對(duì)外部環(huán)境影響因素的研究則主要集中在檢驗(yàn)環(huán)境不確定性對(duì)投資效率的影響上，如Bulan（2005）、Panousi（2012）、Leahy and Whited（1996）、徐倩（2014）以股票收益率波動(dòng)作為環(huán)境不確定性代理變量檢驗(yàn)了其對(duì)投資效率的影響；申慧慧等（2012）以市場(chǎng)需求變動(dòng)作為環(huán)境不確定性代理變量檢驗(yàn)了其對(duì)不同股權(quán)公司投資效率的影響。目前，基于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)投資影響的研究較為少見(jiàn)。

宏觀環(huán)境不確定性增加了管理層識(shí)別投資項(xiàng)目的難度（Baum et al.，2006），導(dǎo)致公司在選擇投資項(xiàng)目時(shí)會(huì)更加慎重。而在中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)區(qū)間內(nèi)，更多時(shí)候籠罩市場(chǎng)的是樂(lè)觀預(yù)期，這種預(yù)期也在很大程度上左右著中國(guó)上市公司的投資決策，而促使廠商形成這種樂(lè)觀預(yù)期的動(dòng)因主要源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)以及龐大的市場(chǎng)規(guī)模。也正因此，中國(guó)公司在面臨不確定的宏觀環(huán)境時(shí)，通常不會(huì)使投資決策更加謹(jǐn)慎，而是更加充滿(mǎn)投資熱情甚至沖動(dòng)。那么，中國(guó)制造業(yè)上市公司是否因微觀主體的樂(lè)觀預(yù)期而產(chǎn)生大規(guī)模投資？環(huán)境對(duì)投資影響的作用路徑如何？是直接推動(dòng)還是因受環(huán)境運(yùn)行的系統(tǒng)性影響而使投資主體改變?cè)蓄A(yù)期？這種改變對(duì)是否導(dǎo)致了投資的過(guò)度進(jìn)入？

出于對(duì)中國(guó)制造業(yè)投資效率的關(guān)注，以及在中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)期間工業(yè)領(lǐng)域出現(xiàn)的過(guò)剩產(chǎn)能調(diào)整的思考，本文從上市公司視角，以其相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)中國(guó)近年來(lái)制造業(yè)上市公司的投資行為展開(kāi)深入研究。本文與以往研究的不同之處在于：第一，根據(jù)公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，重新構(gòu)建了反映企業(yè)所面臨的預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)①的指標(biāo)，考查企業(yè)在特定的宏觀環(huán)境與現(xiàn)實(shí)的市場(chǎng)投資機(jī)會(huì)情景下的投資決策行為；第二，已有基于公司財(cái)務(wù)角度關(guān)于投資效率的研究，主要基于對(duì)公司內(nèi)部治理水平、企業(yè)與政府的關(guān)聯(lián)、企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)差異、中國(guó)特殊的銀企關(guān)系等，而本文則是將微觀主體的行為與中國(guó)的現(xiàn)實(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境運(yùn)行狀況緊密結(jié)合，通過(guò)將企業(yè)置于不同的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下觀測(cè)其投資決策；第三，選取目前產(chǎn)能過(guò)剩較為嚴(yán)重的七個(gè)典型行業(yè)，從微觀層面考查近年來(lái)行業(yè)資本積累對(duì)資本回報(bào)率產(chǎn)生的影響，并進(jìn)一步觀測(cè)置于經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的宏觀經(jīng)濟(jì)背景下的行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩形成動(dòng)因及阻礙過(guò)剩產(chǎn)能退出的內(nèi)因，以此為在經(jīng)濟(jì)由超高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)為中等速度，利率市場(chǎng)化改革即將落實(shí)，打好化解產(chǎn)能過(guò)剩持久戰(zhàn)的新常態(tài)下，如何實(shí)現(xiàn)讓市場(chǎng)主體在投資過(guò)程中起決定性作用，讓政府更好地發(fā)揮作用提供參考。

二、模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

盡管有關(guān)投資效率的研究幾乎都采用了NPV（凈現(xiàn)值）的分析理念，將投資于凈現(xiàn)值小于0的項(xiàng)目的投資定義為過(guò)度投資（無(wú)效投資），將企業(yè)面臨NPV大于0的投資項(xiàng)目而并未做出投資決策定義為投資不足，但人們往往忽略了凈現(xiàn)值估算的一些較為嚴(yán)格甚至苛刻的前提條件在現(xiàn)實(shí)中基本都是無(wú)法確定的，從而使得依托NPV方法判斷企業(yè)投資過(guò)度與否的準(zhǔn)確性大打折扣。Dixit在其對(duì)不確定性條件下的投資的論述中更是從不同側(cè)面闡釋了傳統(tǒng)凈現(xiàn)值方法存在的種種不足，甚至在某些情況下會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的錯(cuò)誤。在新古典投資理論中，由假定競(jìng)爭(zhēng)性條件開(kāi)始，忽略投資的不確定性及不可逆性，最優(yōu)投資水平是由資本邊際產(chǎn)出等于利率加上折舊的最優(yōu)化條件所決定，而產(chǎn)業(yè)的不確定性與企業(yè)的不確定性均會(huì)對(duì)企業(yè)投資行為產(chǎn)生影響，但二者作用機(jī)制是不同的：產(chǎn)業(yè)范圍內(nèi)的不確定性每家企業(yè)都知道，為了適應(yīng)有利的發(fā)展條件，所有企業(yè)都會(huì)進(jìn)行大規(guī)模擴(kuò)張；而特定企業(yè)的不確定性卻只有企業(yè)自身知曉。面臨整個(gè)產(chǎn)業(yè)持續(xù)利好的系統(tǒng)性變化時(shí)，產(chǎn)業(yè)不確定性與企業(yè)自身不確定性相互交織，共同影響企業(yè)的決策。在企業(yè)面臨的眾多不確定性中，以需求規(guī)模、投資品價(jià)格以及產(chǎn)出品價(jià)格等最為常見(jiàn)。圍繞研究宏觀環(huán)境與企業(yè)市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資影響的主要命題，本文在投資模型設(shè)計(jì)上從古典投資理論中需求解釋投資的加速原理出發(fā)，結(jié)合研究問(wèn)題的實(shí)際需求來(lái)完成模型構(gòu)建。

（一）古典投資模型的基礎(chǔ)平臺(tái)搭建

Iit=α1iΔYit+α2iIi，t-1+ξit（1）

其中，Iit表示凈投資，ΔYit表示需求變化量，Ii，t-1表示上一期投資，ξit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

由于投資的跨期性質(zhì)，公司做出投資決策前會(huì)充分考慮當(dāng)前及未來(lái)的市場(chǎng)狀況。當(dāng)期需求直接反映出當(dāng)期的市場(chǎng)容量及盈利可能性；較好的市場(chǎng)機(jī)會(huì)是投資的強(qiáng)大動(dòng)力，市場(chǎng)不景氣則會(huì)使公司減少投資。因此，本文運(yùn)用上市公司的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建反映其市場(chǎng)機(jī)會(huì)的指數(shù)（詳見(jiàn)后文）。

無(wú)論是凱恩斯的宏觀總量投資函數(shù)還是新古典投資理論（Jorgenson，1963），都考慮了投資成本。以往的投資函數(shù)中以實(shí)際利率來(lái)衡量投資成本，公司財(cái)務(wù)研究中則以融資成本來(lái)衡量，但更多時(shí)候是將其簡(jiǎn)化為債務(wù)融資成本，實(shí)際上是間接以利率反映投資成本。金融市場(chǎng)中的可貸資金模型表明持有有價(jià)證券的成本與利率反向相關(guān)。截止到目前，中國(guó)的利率市場(chǎng)化仍還差“最后一公里”，學(xué)界也普遍認(rèn)為中國(guó)利率水平嚴(yán)重的扭曲并且存在較大低估空間。因此，本文以市場(chǎng)利率而非實(shí)際利率來(lái)度量公司投資的成本。

在不考慮外生的環(huán)境影響時(shí)，廠商會(huì)依據(jù)其當(dāng)前的市場(chǎng)需求情況以及預(yù)期未來(lái)的市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)做出投資決策，而當(dāng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)生系統(tǒng)性改變時(shí)，廠商對(duì)投資的預(yù)期獲利水平便會(huì)因整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化而發(fā)生改變。在中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模迅速擴(kuò)張，經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)的環(huán)境下，外生因素的影響顯得格外重要，廠商將在權(quán)衡各方面因素的條件下做出投資決策，因此本文將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平及經(jīng)濟(jì)規(guī)模作為度量外生宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響的主要變量引入模型。綜上，本文設(shè)定的投資模型如下：

Iit=α1iΔYit+α2iIi，t-1+α3iEit+α4iRt+α5ihghjt+ξit（2）

Eit——市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)，Rt——市場(chǎng)利率，hghjt——宏觀環(huán)境，具體定義為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度（GDPZS）及經(jīng)濟(jì)規(guī)模（GDPT），ζit——隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，其他兩個(gè)變量如前文所定義。

（二）數(shù)據(jù)選取及指標(biāo)說(shuō)明

本文選擇2007-2013②年深證主板A股和上證A股制造業(yè)上市公司為研究樣本，剔除ST，*ST，PT樣本、數(shù)據(jù)不全的樣本，最后得到歷年平衡數(shù)據(jù)690家公司4 830個(gè)有效樣本點(diǎn)。本文所使用數(shù)據(jù)全部來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.市場(chǎng)狀態(tài)指標(biāo)的構(gòu)建

經(jīng)濟(jì)學(xué)中定義的供給是“廠商有意愿且具備生產(chǎn)能力”，二者缺一不可，即真實(shí)的生產(chǎn)需要“意愿與能力”統(tǒng)一：其供給意愿取決于該生產(chǎn)是否具有獲利的可能性，而獲利的可能性在不考慮要素市場(chǎng)影響的前提下主要取決于產(chǎn)品市場(chǎng)的供求形勢(shì)；具備生產(chǎn)能力則意味著廠商投資行為，投資是形成生產(chǎn)能力的前提。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)以完美市場(chǎng)及“經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)為背景，追求利潤(rùn)最大化的廠商對(duì)產(chǎn)能調(diào)整是瞬時(shí)完成的，而現(xiàn)實(shí)中卻必然要經(jīng)歷投資—產(chǎn)能—生產(chǎn)的過(guò)程，即投資相對(duì)于生產(chǎn)要有較長(zhǎng)時(shí)期超前性，這就決定了廠商在做出投資決策時(shí)會(huì)依據(jù)當(dāng)前的市場(chǎng)需求以及預(yù)期的未來(lái)市場(chǎng)狀態(tài)，或者說(shuō)，凡是影響獲利水平的現(xiàn)實(shí)及預(yù)期因素皆會(huì)對(duì)投資（生產(chǎn)）產(chǎn)生影響。其中，市場(chǎng)需求是影響廠商現(xiàn)實(shí)獲利能力的直接因素，而廠商所面臨的市場(chǎng)機(jī)會(huì)則更多影響廠商的投資預(yù)期。通常來(lái)說(shuō)，一個(gè)好的市場(chǎng)機(jī)會(huì)將促使理性廠商加大投資，反之則會(huì)觀望或減少投資。而現(xiàn)有財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中沒(méi)有直接反映公司市場(chǎng)機(jī)會(huì)的直接指標(biāo)，雖然有部分研究中使用了托賓Q作為投資機(jī)會(huì)的代理變量，但Avinash K. Dixit（阿維納什·迪克西特）指出影響投資的是邊際Q，而邊際Q很難測(cè)度，通常報(bào)告的托賓Q都是平均值而非邊際值，但好的市場(chǎng)機(jī)會(huì)通常會(huì)反映在公司日常經(jīng)營(yíng)的一系列財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中，如公司盈利能力、股東獲利能力以及公司的流動(dòng)資金周轉(zhuǎn)情況等。本文經(jīng)過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的深入分析，從中選擇了凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、CF/P、營(yíng)業(yè)收入、存貨凈額等指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算合成市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)，以此反映公司所面臨的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。其中，反映公司盈利能力的指標(biāo)可直接從上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中直接獲取，并且上述兩個(gè)指標(biāo)是反映公司市場(chǎng)機(jī)會(huì)的正向指標(biāo)，可以直接使用；反映股東獲得能力的CF/P是反向指標(biāo)，即該指標(biāo)取值越大，反映公司目前股東獲利能力越低，因此我們將該指標(biāo)值取倒數(shù)后使用，以保證合成后的市場(chǎng)指數(shù)構(gòu)成因素方向一致；而反映公司流動(dòng)資金周轉(zhuǎn)情況的指標(biāo)本文使用的是營(yíng)業(yè)收入/存貨，該指標(biāo)是通過(guò)利潤(rùn)表中的營(yíng)業(yè)收入數(shù)據(jù)與資產(chǎn)負(fù)債表的存貨數(shù)據(jù)處理后得到的，處理后的收入/存貨指標(biāo)同樣是反映公司市場(chǎng)機(jī)會(huì)的正向指標(biāo)。

主成分分析通過(guò)投影的方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維，在損失較少數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上可以把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為有代表意義的綜合指數(shù)，因此本文通過(guò)主成分分析來(lái)構(gòu)建市場(chǎng)機(jī)會(huì)指數(shù)。由于度量市場(chǎng)機(jī)會(huì)的各個(gè)指標(biāo)取值范圍不同，為了避免指標(biāo)的量綱差異及數(shù)量級(jí)差異對(duì)研究產(chǎn)生影響，需對(duì)主成分指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過(guò)數(shù)據(jù)變換消除原始數(shù)據(jù)指標(biāo)量綱的影響。本文采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以保證處理后的各變量不存在多重共線性。根據(jù)解釋方差情況，選擇了前3個(gè)主成分，結(jié)合因子得分矩陣得到主成分表達(dá)式為：

PC1=066×ZT1+067×ZT2+031×ZT3+015×ZT4

PC2=-024×ZT1-020×ZT2+057×ZT3+076×ZT4

PC3=013×ZT1+008×ZT2-076×ZT3+063×ZT4

根據(jù)公因子對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率可以得到市場(chǎng)機(jī)會(huì)指數(shù)方程：

E=032×PC1+026×PC2+023×PC3 （3）

根據(jù)方程（3）計(jì)算出了4 830個(gè)樣本的市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)，并以“0”為分界點(diǎn)，將市場(chǎng)機(jī)會(huì)指數(shù)分為兩組（此處略去了市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)性描述）。研究期間全樣本及分樣本的市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)中位數(shù)動(dòng)態(tài)見(jiàn)圖1。

由圖1可知，2008年起，上市公司中多數(shù)公司所面臨的市場(chǎng)機(jī)會(huì)都較之前有所下滑，高市場(chǎng)組呈現(xiàn)出V型結(jié)構(gòu)，低市場(chǎng)組則與其相反，呈倒V型結(jié)構(gòu)。2012年起，高市場(chǎng)組公司的市場(chǎng)機(jī)會(huì)相較之前有了較大幅度的提升，而低市場(chǎng)機(jī)會(huì)組則持續(xù)呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)。

2模型中其他變量的定義與數(shù)據(jù)處理說(shuō)明

本文選擇現(xiàn)金流量表中的購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支出的現(xiàn)金減去處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額來(lái)獲得公司當(dāng)年凈投資額，并將其對(duì)數(shù)化處理作為凈投資的代理變量，記為ln（i）；選擇公司利潤(rùn)表中的營(yíng)業(yè)收入總額數(shù)據(jù)，并將其對(duì)數(shù)化處理后作為市場(chǎng)需求的代理變量，記為ln（y）；選取樣本期間全國(guó)一年期銀行間加權(quán)平均的拆借利率作為市場(chǎng)利率的代理變量，記為RT；選取樣本期間歷年GDP增長(zhǎng)速度（gdpzs）、GDP總量作為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量的代理變量，其中GDP總量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理后記為gdpt。

三、投資模型的全樣本及分組樣本實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）投資模型的全樣本及分組樣本檢驗(yàn)

本文接下來(lái)按模型（2）對(duì)2007-2013年由690家公司構(gòu)成的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行全樣本及分組樣本的實(shí)證檢驗(yàn)，以便分析此期間影響上市公司投資決策的核心因素。對(duì)于微觀主體來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、經(jīng)濟(jì)總量規(guī)模都是外生影響因素。樣本期間，中國(guó)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)的是大規(guī)?；A(chǔ)上的持續(xù)高速增長(zhǎng)，年均增長(zhǎng)率超過(guò)10%，有些年份甚至達(dá)到15%以上。有人形象地比喻中國(guó)經(jīng)濟(jì)是“大象在跳舞”，指代的便是規(guī)模巨大的經(jīng)濟(jì)體的持續(xù)高速增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)，而支撐這種增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)的核心便是制造業(yè)，因此我們將模型（2）中的宏觀經(jīng)濟(jì)變量分別用gdpzs和gdpt替換，對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，以便分別分析速度和規(guī)模對(duì)廠商對(duì)市場(chǎng)預(yù)期產(chǎn)生的影響，進(jìn)而分析對(duì)其投資決策產(chǎn)生的作用效應(yīng)。為了觀測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境對(duì)廠商預(yù)期產(chǎn)生的影響，我們?cè)谕顿Y模型中引入了市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)與宏觀環(huán)境變量的交叉項(xiàng)，分別進(jìn)行了面板數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。

（二）實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

從全樣本兩組模型檢驗(yàn)結(jié)果可以看出：（1）樣本期間市場(chǎng)需求是影響中國(guó)制造業(yè)上市公司投資的最重要因素。無(wú)論以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度還是經(jīng)濟(jì)規(guī)模作為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的代理變量，市場(chǎng)需求對(duì)投資的誘導(dǎo)彈性都高達(dá)085-087，意味著需求每增長(zhǎng)一個(gè)百分點(diǎn)，將誘使投資增長(zhǎng)086%。（2）利率對(duì)投資的影響系數(shù)顯著為正，說(shuō)明若以中國(guó)的官方利率來(lái)度量投資成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏低，這也使得能夠以低廉成本籌集到資金的企業(yè)會(huì)進(jìn)行大規(guī)模投資。（3）所有模型中反映投資慣性的估計(jì)系數(shù)皆為不顯著，表現(xiàn)出上市公司投資退出的途徑更加靈活，這與行業(yè)數(shù)據(jù)估計(jì)的結(jié)果大相徑庭。在只考慮固定資產(chǎn)投資的研究中，我們?cè)?jīng)發(fā)現(xiàn)，投資不可逆屬性和投資慣性運(yùn)動(dòng)的特定本質(zhì)，使得在面臨中國(guó)市場(chǎng)供求動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換的背景時(shí)，很多初始理性的投資決策最后變成了過(guò)剩產(chǎn)能。而上市公司由于其股權(quán)轉(zhuǎn)讓靈活，某種程度上來(lái)說(shuō)如果不是發(fā)生系統(tǒng)性的市場(chǎng)動(dòng)蕩、外生沖擊或集體誤判，更容易做出理性的投資進(jìn)入與退出的決策?？梢?jiàn)，股權(quán)轉(zhuǎn)換形式的退出路徑對(duì)化解產(chǎn)能過(guò)剩是一個(gè)很好啟發(fā)。（4）我們所最為關(guān)注的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量對(duì)廠商市場(chǎng)狀態(tài)預(yù)期的影響估計(jì)結(jié)果均較為顯著。在以全部樣本、分組樣本的估計(jì)中，所獲得的估計(jì)參數(shù)方向與大小皆存在明顯差異。為了深入分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量對(duì)制造業(yè)上市公司整體以及處于不同市場(chǎng)狀態(tài)的公司投資決策的影響路徑及作用效應(yīng)的大小，我們將模型估計(jì)所得到的所有顯著性參數(shù)③都轉(zhuǎn)化為誘導(dǎo)彈性。通過(guò)分別考查單個(gè)變量獨(dú)立作用對(duì)投資產(chǎn)生的影響方向及效應(yīng)，以及加入不同環(huán)境與預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)交叉項(xiàng)后對(duì)投資產(chǎn)生的總體誘導(dǎo)效應(yīng)的對(duì)比分析，我們獲得了引入交叉項(xiàng)前后投資誘導(dǎo)效應(yīng)變動(dòng)的方向及程度的測(cè)算結(jié)果（見(jiàn)表2）。

由表2可以看出，以全樣本為研究對(duì)象，在考慮經(jīng)濟(jì)環(huán)境（分別考查經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度與經(jīng)濟(jì)規(guī)模）與市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)交叉影響時(shí)，市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資作用彈性為負(fù)，即樣本期間上市公司整體市場(chǎng)狀態(tài)并不景氣，對(duì)投資起到了微弱的抑制作用，抑制彈性值分別為-00034和-00043，即市場(chǎng)狀態(tài)每改變一個(gè)百分點(diǎn)，將會(huì)引起投資變動(dòng)00034%和00043%的變動(dòng)。同時(shí)，無(wú)論是以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度還是經(jīng)濟(jì)規(guī)模反映的經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量對(duì)投資的影響皆為不顯著，即二者均未對(duì)公司投資行為產(chǎn)生直接的顯著性影響。而當(dāng)我們引入經(jīng)濟(jì)增速的環(huán)境變量與市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)的交叉項(xiàng)后，盡管獨(dú)立考查市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的影響仍然是抑制作用，作用彈性為-00255，即市場(chǎng)狀態(tài)本身并未引發(fā)投資進(jìn)入，但其交叉項(xiàng)的作用彈性則為+002788，即經(jīng)濟(jì)環(huán)境通過(guò)作用于市場(chǎng)狀態(tài)變量改變了廠商對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期，進(jìn)而改變了投資行為。引入交叉項(xiàng)后的市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)與經(jīng)濟(jì)環(huán)境通過(guò)改變預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)共同的投資誘導(dǎo)彈性為000238（002788-00255）。由此我們看到，受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的影響，廠商投資行為發(fā)生了方向逆轉(zhuǎn)，由原來(lái)的減少投資轉(zhuǎn)變?yōu)榧哟笸顿Y，投資彈性平均增長(zhǎng)了17倍（000578/00034）。同樣，當(dāng)我們考查經(jīng)濟(jì)規(guī)模變量通過(guò)作用于市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)而引起廠商對(duì)市場(chǎng)狀態(tài)的預(yù)期的改變而引起的投資前后變動(dòng)時(shí)，未考慮交叉項(xiàng)的市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的作用彈性仍然為負(fù)值（-0063），而引入經(jīng)濟(jì)規(guī)模與市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)的交叉項(xiàng)后，市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的誘導(dǎo)彈性變?yōu)?04998，而經(jīng)濟(jì)規(guī)模與市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)的交叉項(xiàng)的投資誘導(dǎo)彈性為-04918，總誘導(dǎo)彈性為000796（04998-04918），投資彈性平均凈增長(zhǎng)285倍?？梢?jiàn)，對(duì)于中國(guó)制造業(yè)上市公司整體來(lái)說(shuō)，外生的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度與龐大的經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)其投資產(chǎn)生了強(qiáng)大的引力，但由于每個(gè)行業(yè)的需求動(dòng)態(tài)以及行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度、國(guó)際市場(chǎng)沖擊等很多影響因素的客觀存在，很容易出現(xiàn)信息不對(duì)稱(chēng)，因而這其中難免產(chǎn)生沖動(dòng)性投資。

以“0”為市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)的分界點(diǎn)，將全樣本分為兩組，將市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)得分大于0的稱(chēng)為高市場(chǎng)組，對(duì)應(yīng)的將市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)得分小于0的稱(chēng)為低市場(chǎng)組。對(duì)處于不同市場(chǎng)狀態(tài)的兩組樣本公司分別考查經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量對(duì)其投資行為產(chǎn)生的影響。

在高市場(chǎng)組中，經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量對(duì)投資的直接影響仍為不顯著，市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)對(duì)投資的誘導(dǎo)彈性依然為負(fù)值（-008），而引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度與市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)交叉項(xiàng)后，市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的誘導(dǎo)彈性變?yōu)?0267，但同時(shí)經(jīng)濟(jì)增速與市場(chǎng)狀態(tài)的交叉項(xiàng)對(duì)投資的誘導(dǎo)彈性為+01979，因此總的作用彈性為-00692，彈性前后變化為00108，即經(jīng)濟(jì)增速雖然沒(méi)有使高市場(chǎng)狀態(tài)的公司投資行為發(fā)生直接的轉(zhuǎn)變，但市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的抑制彈性下降了135%（00108/008），這在某種程度上仍然助推了投資進(jìn)入。對(duì)引入經(jīng)濟(jì)規(guī)模的經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量與市場(chǎng)狀態(tài)的交叉項(xiàng)對(duì)投資的影響分析發(fā)現(xiàn)，首先仍然是經(jīng)濟(jì)規(guī)模直接改變了廠商對(duì)市場(chǎng)狀態(tài)的預(yù)期而產(chǎn)生投資決策，市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的直接誘導(dǎo)彈性為+3829，而經(jīng)濟(jì)規(guī)模與市場(chǎng)狀態(tài)交叉項(xiàng)對(duì)投資作用彈性為-3888，總的作用彈性為-0059（3829-3888），相對(duì)于不考慮經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響時(shí)市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資抑制的彈性值下降了2228%（0017/00763）。同時(shí)，在全樣本中以及經(jīng)濟(jì)增速影響下的投資模型中始終不顯著的利率變量此時(shí)變得顯著，且對(duì)投資產(chǎn)生的是推動(dòng)而非抑制作用，表明當(dāng)前的市場(chǎng)利率并未起到理性引導(dǎo)投資之作用。對(duì)于高市場(chǎng)狀態(tài)的公司，經(jīng)濟(jì)環(huán)境通過(guò)改變廠商對(duì)市場(chǎng)狀態(tài)的預(yù)期而做出投資決策，即使未改變基于市場(chǎng)狀態(tài)的投資決策，但卻使其降低了對(duì)未來(lái)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期，使市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)其投資發(fā)揮抑制的作用能力大幅度下降。

對(duì)于低市場(chǎng)組的公司而言，經(jīng)濟(jì)增速及經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)其投資的直接影響仍然不顯著，但利率變量的系數(shù)卻在低市場(chǎng)組檢驗(yàn)中始終顯著為正，透視出當(dāng)前的利率市場(chǎng)助推了“僵尸”企業(yè)的形成。市場(chǎng)狀態(tài)本身對(duì)投資的作用彈性仍為負(fù)值，引入經(jīng)濟(jì)增速表征的環(huán)境變量后，不理想的市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的抑制作用降低了4115%（00179/00435），但兩種經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量與市場(chǎng)狀態(tài)的交叉項(xiàng)對(duì)投資的影響皆為不顯著，且引入以經(jīng)濟(jì)規(guī)模度量的經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量后，原本參數(shù)值顯著為負(fù)的市場(chǎng)狀態(tài)變量變得不顯著，說(shuō)明市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的抑制作用可能在環(huán)境的影響下消失，在利率變量的助推下投資決策很可能發(fā)生逆轉(zhuǎn)。由于利率機(jī)制對(duì)低市場(chǎng)組公司投資發(fā)生與否起著決定性作用，因此我們單獨(dú)檢驗(yàn)了利率與市場(chǎng)狀態(tài)的交叉項(xiàng)對(duì)投資產(chǎn)生的影響，結(jié)果表明：對(duì)于低市場(chǎng)組公司來(lái)說(shuō)，利率與市場(chǎng)狀態(tài)的交叉項(xiàng)對(duì)投資誘導(dǎo)彈性為02077，即引入利率交叉項(xiàng)后，原來(lái)不顯著的市場(chǎng)狀態(tài)變量變得顯著為負(fù)向作用，意味著利率對(duì)低市場(chǎng)狀態(tài)公司的投資決策作用最為明顯。當(dāng)前市場(chǎng)中大量僵尸企業(yè)之所以存在，主要是資本使用成本沒(méi)有形成對(duì)投資的硬約束，使得其面對(duì)糟糕市場(chǎng)狀態(tài)仍然得以選擇死守不退，這是當(dāng)前上市公司中產(chǎn)能過(guò)剩的主體部分。

四、典型行業(yè)資本積累對(duì)資本回報(bào)率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

當(dāng)前產(chǎn)能過(guò)剩主要集中于重化工行業(yè)，以黑色金屬、有色金屬、礦物制品、大型裝備制造業(yè)等行業(yè)矛盾最為突出。產(chǎn)能過(guò)剩在重工業(yè)行業(yè)集中暴發(fā)與其行業(yè)技術(shù)特征直接相關(guān)。作為基礎(chǔ)原材料行業(yè)，其自身市場(chǎng)需求受下游行業(yè)的影響較為明顯，而投資到產(chǎn)能形成客觀上存在的時(shí)滯使得投資受市場(chǎng)預(yù)期影響更為明顯，當(dāng)期需求與預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)這些行業(yè)投資活動(dòng)的影響會(huì)更加顯著，投資慣性在資本密集型行業(yè)也會(huì)更加突出。這在很大程度上加大了其產(chǎn)能調(diào)整的難度，需求上行期引發(fā)的投資在缺乏合理的退出路徑的環(huán)境下必然于短期內(nèi)滯留于行業(yè)內(nèi)，市場(chǎng)則表現(xiàn)為產(chǎn)能過(guò)剩矛盾突出。上述這些行業(yè)自2013年起，行業(yè)利潤(rùn)率發(fā)生了較大幅度的下滑，產(chǎn)能過(guò)剩也幾乎成為了資本配置無(wú)效的代名詞，然而產(chǎn)能不會(huì)以完美市場(chǎng)假定的環(huán)境下瞬時(shí)形成或退出，資本回報(bào)也并非只在當(dāng)期體現(xiàn)，而是一個(gè)在其投入使用后逐期回收的過(guò)程，因此通常應(yīng)該在相對(duì)較長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)觀測(cè)資本回報(bào)率。資本邊際報(bào)酬遞減規(guī)律內(nèi)在地決定了隨著資本積累，資本回報(bào)率一定會(huì)在潛移默化中被拉低，這也是成熟經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增速一定會(huì)變緩的內(nèi)因。對(duì)于后發(fā)的發(fā)展中大國(guó)，在經(jīng)歷了持續(xù)近10年經(jīng)濟(jì)超高速增長(zhǎng)的背景下，中國(guó)重工業(yè)行業(yè)的資本回報(bào)率真的已隨其資本積累而嚴(yán)重下降了嗎？當(dāng)前的產(chǎn)能過(guò)剩是短期外生沖擊引發(fā)的階段性特征還是中國(guó)經(jīng)濟(jì)此刻必須要放棄投資？本文接下來(lái)選擇重工業(yè)中的7個(gè)典型行業(yè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。這個(gè)7個(gè)行業(yè)分別為代碼分別為C61、C65、C67、C69、C71、C73和C75。④

資本回報(bào)率定義為（y/k），資本存量增長(zhǎng)速度定義為（i/k），其他變量定義如前文所述，不再贅述，ξt和ζt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。資本回報(bào)率方程的計(jì)量模型設(shè)定為：

y/k=β1×（i/k）+β2×ln（i）+β3×rt+ξt（4）

y/k=α1×（i/k）+α2×ln（i）+α3×gdpzs+ζt （5）

將7個(gè)行業(yè)2007-2013年平衡面板數(shù)據(jù)代入模型（4）和（5），其估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。表中各行業(yè)估計(jì)結(jié)果表明，樣本期間，重工業(yè)7個(gè)典型行業(yè)資本回報(bào)率均未出現(xiàn)隨著資本增長(zhǎng)速度而下降，反而是隨著行業(yè)資本積累的加快呈現(xiàn)較大幅度的增長(zhǎng)。從各行業(yè)資本增速對(duì)資本回報(bào)率影響效應(yīng)可以看出，排在第一位的是交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，黑色金屬冶煉與壓延加工行業(yè)位居第二，另外兩個(gè)資本回報(bào)率隨其資本積累速度增長(zhǎng)的較快的是專(zhuān)用設(shè)備和通用設(shè)備制造業(yè)。這4個(gè)受資本增長(zhǎng)率拉動(dòng)獲取較高資本回報(bào)的行業(yè)目前之所以無(wú)一例外陷入了產(chǎn)能過(guò)剩的漩渦，主要是由于市場(chǎng)需求的疲軟使得已經(jīng)形成的產(chǎn)能對(duì)于滿(mǎn)足有限的需求顯得確實(shí)過(guò)于“充足甚至過(guò)剩”了。當(dāng)然中國(guó)式的產(chǎn)能過(guò)剩更多表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)性過(guò)剩，即每個(gè)行業(yè)中都是低端產(chǎn)能過(guò)剩與高端產(chǎn)能不足并存。資本回報(bào)率未出現(xiàn)隨資本積累而下降揭示出廠商缺乏主動(dòng)化解（放棄）過(guò)剩產(chǎn)能決心，因?yàn)橐坏┬枨蠡嘏切┻^(guò)剩的產(chǎn)能立刻就會(huì)帶來(lái)豐厚的回報(bào)。這也在提示我們，化解過(guò)剩產(chǎn)能只靠市場(chǎng)力量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，資本逐利的屬性在仍有獲利可能的情況下是不會(huì)有退出動(dòng)機(jī)的，化解產(chǎn)能過(guò)剩需要多方共同努力。

五、結(jié)論與啟示

本文以2007-2013年期間平衡選取的690家共4 830個(gè)制造業(yè)上市公司為研究樣本，通過(guò)重新構(gòu)建反映上市公司市場(chǎng)狀態(tài)的指數(shù)，并以市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)的“0”為分界點(diǎn)將樣本分為高市場(chǎng)組和低市場(chǎng)組，以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和經(jīng)濟(jì)規(guī)模作為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的代量變量，分別將其以獨(dú)立和與市場(chǎng)機(jī)會(huì)指數(shù)交叉的形式引入投資模型，對(duì)樣本整體以及分組樣本進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)微觀主體投資行為的作用路徑及作用效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)，并對(duì)當(dāng)前產(chǎn)能過(guò)剩較為嚴(yán)重的7個(gè)重工業(yè)行業(yè)的資本增長(zhǎng)速度對(duì)其資本回報(bào)率的影響進(jìn)行了檢驗(yàn)，得到了如下有價(jià)值的結(jié)論與啟示。

1從整體上看，樣本公司皆未因市場(chǎng)狀態(tài)而直接引發(fā)投資，但自身市場(chǎng)需求增長(zhǎng)對(duì)投資的誘導(dǎo)效應(yīng)相當(dāng)大，需求對(duì)投資的誘導(dǎo)彈性幾乎在085-087之間。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境并未直接引發(fā)投資，而是通過(guò)作用于市場(chǎng)狀態(tài)變量，改變了微觀主體對(duì)預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)的判斷而影響其投資決策：經(jīng)濟(jì)增速及經(jīng)濟(jì)規(guī)模均通過(guò)改變微觀主體對(duì)市場(chǎng)狀態(tài)的預(yù)期而使投資決策反生逆轉(zhuǎn)，導(dǎo)致投資誘導(dǎo)彈性分別增長(zhǎng)了17倍和28倍，助推了大量投資進(jìn)入。對(duì)于市場(chǎng)狀態(tài)較高的樣本組，宏觀環(huán)境變量雖然沒(méi)有使微觀主體投資決策產(chǎn)生逆轉(zhuǎn)，卻在很大程度上降低了市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)對(duì)投資抑制作用的發(fā)揮，經(jīng)濟(jì)增速與經(jīng)濟(jì)規(guī)模變量分別使市場(chǎng)狀態(tài)的抑制彈性下降135%和228%；對(duì)于低市場(chǎng)組，兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境使不理想市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)投資的抑制彈性降低了41%甚至完全消失，而利率卻顯著推動(dòng)了低市場(chǎng)狀態(tài)樣本公司的投資行為，這是當(dāng)前上市公司中產(chǎn)能過(guò)剩的“僵尸企業(yè)”形成的主要原因。

2利率對(duì)市場(chǎng)整體的投資行為未發(fā)揮理性的調(diào)節(jié)作用。在全樣本檢驗(yàn)及分組檢驗(yàn)的低市場(chǎng)組，市場(chǎng)利率變量對(duì)投資的影響皆顯著為正，只是在高市場(chǎng)組檢驗(yàn)中沒(méi)有表現(xiàn)出顯著性，意味著利率對(duì)制造業(yè)投資整體起到了助推的作用。這一方面反映出利率并未發(fā)揮其作為投資成本的抑制作用，另一方面也揭示出中國(guó)當(dāng)前的市場(chǎng)利率水平偏低，資金市場(chǎng)價(jià)格扭曲，低廉的投資成本使投資更容易發(fā)生。使市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用依托的核心是運(yùn)行良好的價(jià)格機(jī)制，因此應(yīng)加快推進(jìn)利率市場(chǎng)化，使作為資本市場(chǎng)核心價(jià)格的利率在未來(lái)的投資活動(dòng)中充分發(fā)揮應(yīng)有的杠桿作用，使資金流動(dòng)的方向和速度趨于理性而非盲目。

3典型行業(yè)的資本增長(zhǎng)速度并未拉低其行業(yè)資本回報(bào)率。7個(gè)典型行業(yè)資本增長(zhǎng)速度對(duì)其資本回報(bào)率的回歸結(jié)果表明，沒(méi)有任何一個(gè)行業(yè)因資本積累而使資本回報(bào)率受到負(fù)面影響，且產(chǎn)能過(guò)剩較為突出的幾個(gè)行業(yè)呈現(xiàn)較大正相關(guān)系數(shù)，揭示出產(chǎn)能過(guò)剩主要源于短期多種因素導(dǎo)致的需求放緩而生產(chǎn)能力又集中釋放，而非行業(yè)資本回報(bào)率低所致，也因此，一旦需求回暖或“起死回生”的可能性較大，微觀主體主動(dòng)調(diào)整產(chǎn)能乃至退出的內(nèi)在動(dòng)力就十分微弱，化解過(guò)剩產(chǎn)能需市場(chǎng)與政府有機(jī)結(jié)合才能奏效。

注釋?zhuān)?/p>

①本文中市場(chǎng)機(jī)會(huì)等價(jià)于預(yù)期市場(chǎng)狀態(tài)。

②由于自2007年實(shí)行新的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，新準(zhǔn)則對(duì)原有部分會(huì)計(jì)科目核算的業(yè)務(wù)內(nèi)容進(jìn)行了調(diào)整，對(duì)部分會(huì)計(jì)科目進(jìn)行了合并處理，并新增設(shè)了一些會(huì)計(jì)科目，因此為保持公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可比性，本文選擇實(shí)行新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則后的會(huì)計(jì)期間作為研究的樣本窗口。另，深證A股中包括主板、中小企業(yè)板及創(chuàng)業(yè)板上市公司，而中小企業(yè)板與創(chuàng)業(yè)公司由于上市時(shí)間較晚，公司經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性相對(duì)于主板公司波動(dòng)較大，因此本文只選擇深證主板A股和上證A股作為研究樣本。

③由于對(duì)原始數(shù)據(jù)的整理中凈投資和市場(chǎng)需求變量以及GDP總量數(shù)據(jù)均進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理，因此市場(chǎng)需求與經(jīng)濟(jì)規(guī)模變量的估計(jì)參數(shù)即為其對(duì)應(yīng)的投資誘導(dǎo)彈性值。而市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、市場(chǎng)利率等三組數(shù)據(jù)由于使用了水平數(shù)據(jù)，因此由投資模型估計(jì)出來(lái)的這3個(gè)變量的參數(shù)值是對(duì)投資誘導(dǎo)的半彈性值，而非彈性值。為了計(jì)算引入經(jīng)濟(jì)環(huán)境與市場(chǎng)狀態(tài)指數(shù)交叉項(xiàng)前后投資誘導(dǎo)彈性的變化情況，需將半彈性值轉(zhuǎn)為彈性值，轉(zhuǎn)換后可以進(jìn)行總誘導(dǎo)彈性的測(cè)算。

④C61——非金屬礦物制品；C65——黑色金屬冶煉與壓延加工；C67——有色金屬冶煉與壓延加工；C69——金屬制品；C71——普通機(jī)械制造業(yè)；C73——專(zhuān)用機(jī)械制造業(yè)；C75——交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)。

參考文獻(xiàn)：

[1]林毅夫.“潮涌現(xiàn)象”與產(chǎn)能過(guò)剩的形成機(jī)制[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（10）：4-19.

[2]覃家琦，齊寅峰，李莉.微觀企業(yè)投資效率的度量：基于全要素生產(chǎn)率的理論分析[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2009（2）：113-140.

[3]CCER“中國(guó)經(jīng)濟(jì)觀察”研究組.我國(guó)資本回報(bào)率估測(cè)（1978-2006）[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊，2007（3）：723-757.

[4]辛清泉，林斌，楊德明.中國(guó)資本投資回報(bào)率的估算和影響因素分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊，2007（4）：1143-1163.

[5]魯明泓，潘鎮(zhèn).中國(guó)各地區(qū)投資環(huán)境評(píng)估與比較：1990～2000[J].管理世界，2002（11）：42-49.

[6]單豪杰，師博.中國(guó)工業(yè)部門(mén)的資本回報(bào)率：1978-2006[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2008（6）：1-8.

[7]邵挺.金融錯(cuò)配、所有制結(jié)構(gòu)與資本回報(bào)率：來(lái)自1999-2007年我國(guó)工業(yè)企業(yè)的研究[J].金融研究，2010（9）：51-66.

[8]蔡真.中國(guó)的資本回報(bào)率、實(shí)際利率與投資：基于行業(yè)數(shù)據(jù)的分析[J].金融評(píng)論，2013（6）：39-57.

[9]武獻(xiàn)華，袁珮.我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期投資效率問(wèn)題研究——基于RBC模型的分析[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2013（1）：53-59.

[10]孔睿，李稻葵，吳舒鈺.資本形成效率探研[J].投資研究，2013（4）：17-33.

[11]Richardson， S. Over-Investment of Free Cash Flow [J].Review of Accounting Studies，2006，11（2-3）：159-189.

[12]Shin H. and Y. S. Park. Financing Constraints and Internal Capital Markes ：Evidence from Korean“Chaebols”[J].Jouranl of Corporate Finance，1999，5（2）：169-191.

[13]Schiantarelli，F(xiàn). Financial Constraints and Investment：Methodolgical Issues and International Evidence[J].Oxford Review of Economic Policy，1996，12（2）：70-89.

[14]Bulan，L. T. Real Options， Irreversible Investment and Firm Uncertainty：New Evidence from U. S. Firms[J].Review of Financial Economics，2005，14： 255-279.

[15]Panousi， V.， and D. Papanikdaou. Investment， Idiosyncratic.Risk， and Ownership[J].Journal of Finance，2012，67（3）：1113-1148.

[16]Leahy， J. V.，and T. M.Whited.The Effect of Uncertainty on Investment：Some Stylized Facts[J].Journal of Money，Credit，and Banking，1996，28 （1）：7-27.

[17]徐倩.不確定性、股權(quán)激勵(lì)與非效率投資[J].會(huì)計(jì)研究，2014（3）：41-48.

[18]申慧慧，于鵬，吳聯(lián)生.國(guó)有股權(quán)、環(huán)境不確定性與投資效率[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012（7）：113-124.

[19]Baun， C. F. M. Caglayan， N. Ozkan，and O. Talavera.The Impact of Macroeconomic Uncertainty on Non-financial Firms Demand for Liquidity[J].Review of Financial Economics，2006，15（1）：289-304.

[20]Jorgenson， D. W. Capital Theory and Investment Behavior[J].American Economic Review，1963，53（2）：247-259.

Abstract：Based on the theory expectation of the effects of the macro environment on micro investment behavior and the reflection on the adjustment of Chinese overcapacity industry， the paper empirically tested the path and the result of the effect of Chinese macro environment on companies investment using listed companies data on the basis of building the index of the market state. The result shows that the macro environment does not affect the investment directly， but makes investment decisions change reversely from quitting to entering by changing the micro expectation of market state； the interest rate dose not play an effective role in regulating the investment but promotes a large number of “zombie” companies formed； the industry returns on capital are not pulled down by capital growth in seven typical overcapacity industries， resulting in lack of intrinsic motivation to quit by adjusting production capacity. There needs to an effective cooperation between government and market to resolve the overcapacity issue.

Key words：macro environment； expected market conditions； overcapacity adjustment；return rate of capital

（責(zé)任編輯：張曦）