王　滿，許　諾，田旻昊

(1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)內(nèi)部控制研究中心，遼寧　大連　116025；2.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，遼寧　大連　116025)

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融資約束、財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足

王滿1,2，許諾2，田旻昊2

(1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)內(nèi)部控制研究中心，遼寧大連116025；2.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，遼寧大連116025)

筆者以2009—2014年我國(guó)滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù)作為研究樣本，從企業(yè)自身財(cái)務(wù)管理的角度出發(fā)，實(shí)證檢驗(yàn)財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足之間的關(guān)系，并將融資約束納入到財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足的研究框架之中，分組檢驗(yàn)融資約束是否在財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足的關(guān)系中具有調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果表明：財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足之間存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)儲(chǔ)備的財(cái)務(wù)柔性能夠有效緩解企業(yè)的投資不足；融資約束是財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足的調(diào)節(jié)變量，企業(yè)面臨的融資約束程度越嚴(yán)重，財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)投資不足的緩解作用越大。

融資約束；財(cái)務(wù)柔性；投資不足

一、理論分析與研究假設(shè)

(一)財(cái)務(wù)柔性與投資不足

Bulan和Subramanian[1]研究結(jié)果表明,企業(yè)在調(diào)整自身的財(cái)務(wù)決策特別是投資決策時(shí)，越來越重視財(cái)務(wù)柔性的作用，大多數(shù)企業(yè)為應(yīng)對(duì)可能發(fā)生的不利沖擊或?yàn)榱俗プ撛诘耐顿Y機(jī)會(huì)而儲(chǔ)備適度的財(cái)務(wù)柔性。企業(yè)可以通過自身的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備以較低的成本為企業(yè)的投資活動(dòng)籌措資金，幫助企業(yè)抓住那些稍縱即逝的投資機(jī)會(huì)。

財(cái)務(wù)柔性理論強(qiáng)調(diào)企業(yè)應(yīng)該持有超額的現(xiàn)金和儲(chǔ)備剩余舉債能力，所以我們應(yīng)當(dāng)從現(xiàn)金和負(fù)債這兩個(gè)角度出發(fā)，深入挖掘財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)投資不足的影響機(jī)理。首先，企業(yè)持有的超額現(xiàn)金是企業(yè)進(jìn)行內(nèi)部融資的一項(xiàng)重要補(bǔ)充，增強(qiáng)了企業(yè)的內(nèi)源融資能力，Opler和Pinkowitz[2]以1971—1994年美國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為研究樣本，分析了企業(yè)的成長(zhǎng)性與現(xiàn)金持有水平之間的關(guān)系。研究結(jié)果證明了未來成長(zhǎng)機(jī)會(huì)越多的企業(yè)，其現(xiàn)金持有水平會(huì)越高。Mikkelson和Partch[3]以美國(guó)1996—2001年間現(xiàn)金持有占總資產(chǎn)比例超過25%的企業(yè)作為樣本數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)現(xiàn)金持有水平同企業(yè)投資之間的關(guān)系?；貧w結(jié)果表明，企業(yè)現(xiàn)金持有水平的提高能夠有效幫助企業(yè)擴(kuò)大自身規(guī)模，提高在研發(fā)領(lǐng)域的支出，滿足企業(yè)未來的投資需求。其次，企業(yè)儲(chǔ)備的剩余舉債能力可以幫助企業(yè)以較低的成本獲得外源融資的能力。Mura和Marchica[4]認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)預(yù)期未來的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境會(huì)產(chǎn)生巨大波動(dòng)時(shí)，大多數(shù)企業(yè)就會(huì)實(shí)施保守的財(cái)務(wù)杠桿策略，提高自身的負(fù)債融資能力。因此，他們將連續(xù)三年保持較低杠桿比率的企業(yè)定義為財(cái)務(wù)柔性企業(yè)，并對(duì)其進(jìn)行了回歸檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，財(cái)務(wù)柔性企業(yè)未來的投資支出得到了顯著提高。童盼和陸正飛[5]的研究結(jié)果表明，過高的負(fù)債水平為企業(yè)的投資支出帶來了負(fù)面影響。他們通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的負(fù)債水平和投資支出呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明企業(yè)負(fù)債水平越高，投資支出越小?；谝陨戏治觯P者提出假設(shè)1：

H1：財(cái)務(wù)柔性能夠緩解企業(yè)投資不足，即財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(二)融資約束、財(cái)務(wù)柔性與投資不足

Modigliani和Miller[6]提出了著名的MM定理。MM定理認(rèn)為，在完美的資本市場(chǎng)，資本結(jié)構(gòu)和企業(yè)價(jià)值無關(guān)。但是，完美的資本市場(chǎng)現(xiàn)實(shí)情況是不存在的，Myers和Majluf[7]放開了MM理論的完全信息假設(shè)，以信息不對(duì)稱理論為基礎(chǔ)，認(rèn)為企業(yè)外源融資所需支付的成本要顯著高于內(nèi)源融資，當(dāng)企業(yè)的內(nèi)源融資難以滿足投資項(xiàng)目所需資金時(shí)，就會(huì)面臨融資約束問題的困擾。融資約束理論是對(duì)傳統(tǒng)的新古典投資理論的重要?jiǎng)?chuàng)新，其放松了企業(yè)資本成本無差異的假設(shè)條件，討論了由于企業(yè)內(nèi)外源融資成本差異所導(dǎo)致的非效率投資問題。進(jìn)行融資約束研究的理論基礎(chǔ)是信息不對(duì)稱理論，由于資本市場(chǎng)上存在著嚴(yán)重的信息不對(duì)稱，導(dǎo)致資本配給效率下降，企業(yè)由于面臨融資約束的困擾而產(chǎn)生投資不足問題。財(cái)務(wù)柔性存在價(jià)值的前提條件就是因?yàn)橛腥谫Y約束，如果企業(yè)沒有或面臨較輕融資約束，則可以進(jìn)行外源融資來籌集投資項(xiàng)目所需資金，此時(shí)企業(yè)不會(huì)產(chǎn)生投資不足問題，因此，也就無需保持財(cái)務(wù)柔性；只有當(dāng)企業(yè)面臨嚴(yán)重融資約束時(shí)，事前儲(chǔ)備的財(cái)務(wù)柔性才能夠起到應(yīng)有的作用?；谝陨戏治觯P者提出假設(shè)2：

H2：融資約束是財(cái)務(wù)柔性與投資不足的調(diào)節(jié)變量，企業(yè)面臨的融資約束程度越嚴(yán)重，財(cái)務(wù)柔性對(duì)投資不足的緩解作用越大。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本選取

筆者選取我國(guó)滬深兩市A股上市公司2009—2014年的數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行實(shí)證研究。為了規(guī)避其他因素對(duì)研究產(chǎn)生的影響，筆者對(duì)樣本進(jìn)行了以下篩選：第一，剔除金融類樣本企業(yè)。第二，剔除同時(shí)在B股和H股上市的樣本公司。第三，剔除在樣本期間被執(zhí)行ST和*ST的上市公司。第四，剔除存在異常值和數(shù)據(jù)缺失的上市公司。本文的所有原始數(shù)據(jù)均采集于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。由于研究所用到的Richardson[8]殘差模型和財(cái)務(wù)柔性的度量模型均需要用到滯后一期的數(shù)據(jù)，因此，本文的實(shí)際數(shù)據(jù)采集期間為2008—2014年。為了消除極端值對(duì)多元回歸結(jié)果的影響，筆者對(duì)極端值進(jìn)行了上下各1%的Winsorized處理。

(二)變量定義

1.投資機(jī)會(huì)

關(guān)于非效率投資的度量問題，學(xué)術(shù)界大多采用Richardson[8]和Biddle等[9]模型對(duì)企業(yè)的非效率投資進(jìn)行度量。但是這兩種模型都存在著投資機(jī)會(huì)衡量的偏誤問題，嚴(yán)重影響了非效率投資度量的準(zhǔn)確性。在模型中，Tobin’s Q常常被用來作為衡量企業(yè)投資機(jī)會(huì)的代理變量，但是Tobin’s Q并不是衡量投資機(jī)會(huì)的最佳變量。因?yàn)門obin’s Q是平均Q，而以平均Q來代替邊際Q需要滿足較為嚴(yán)苛的假設(shè)條件。因此，筆者借鑒連玉君等[10]的方法，構(gòu)造了基準(zhǔn)Q作為企業(yè)投資機(jī)會(huì)代理變量?；鶞?zhǔn)Q(FQ)的計(jì)量模型如下：

表1　Panel VAR模型估計(jì)結(jié)果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著(下同)。

其中，OI表示經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)，用營(yíng)業(yè)利潤(rùn)/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值進(jìn)行計(jì)量；S表示企業(yè)銷售額，用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值進(jìn)行計(jì)量。由表1的結(jié)果可知，在p=1和p=2的兩種設(shè)定下，模型的AIC值分別為-3.437和-3.207，對(duì)應(yīng)的BIC值分別為-0.852和-0.081，而HQIC值分別為-2.528和-2.095。因此，無論根據(jù)哪一種信息準(zhǔn)則進(jìn)行判斷，我們最終選取的滯后階數(shù)都是p=1，由此可得到系數(shù)矩陣A的GMM估計(jì)為：

為了驗(yàn)證用基準(zhǔn)Q來衡量我國(guó)上市公司投資機(jī)會(huì)的科學(xué)性和合理性，需要對(duì)Tobin’s Q與基準(zhǔn)Q進(jìn)行比較。首先，分別使用Tobin’s Q和基準(zhǔn)Q衡量投資機(jī)會(huì)，對(duì)經(jīng)典Q模型進(jìn)行回歸，具體回歸結(jié)果如表2所示。然后，參考Chirinko[12]提出的三個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)二者進(jìn)行比較。三個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)包括投資機(jī)會(huì)變量估計(jì)系數(shù)的顯著性、回歸模型的擬合優(yōu)度大小以及資本調(diào)整的半周期是否合理。資本調(diào)整的半周期(HL)是指新增資本調(diào)整到一個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)所需要時(shí)間的一半。資本調(diào)整半周期的具體公式可以表示為：

其中，Iα為投資支出的平均值。

表2　兩種投資機(jī)會(huì)代理指標(biāo)的比較分析

注：括號(hào)中的數(shù)值為t值(下同)。

2.財(cái)務(wù)柔性

關(guān)于財(cái)務(wù)柔性的計(jì)量問題理論界并沒有形成一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，曾愛民和魏志華[13]從現(xiàn)金柔性和負(fù)債柔性兩個(gè)角度對(duì)財(cái)務(wù)柔性(FF)進(jìn)行度量。具體而言，財(cái)務(wù)柔性為現(xiàn)金柔性與負(fù)債柔性之和。其中現(xiàn)金柔性=企業(yè)現(xiàn)金比率-行業(yè)平均比率；負(fù)債柔性=行業(yè)平均負(fù)債比率-企業(yè)負(fù)債比率。這種度量財(cái)務(wù)柔性的方法符合我國(guó)特殊的制度背景，具有一定的科學(xué)性和合理性。但是行業(yè)平均值并不等于企業(yè)的目標(biāo)值，因此這種度量方法在準(zhǔn)確度上還需要進(jìn)一步加強(qiáng)。筆者借鑒這一度量方法并在此基礎(chǔ)上做出了進(jìn)一步改進(jìn)，采用擬合值的方法代替企業(yè)的目標(biāo)值。本文的度量公式如下：

財(cái)務(wù)柔性=(現(xiàn)金持有率-目標(biāo)現(xiàn)金持有率)+Max(目標(biāo)財(cái)務(wù)杠桿-財(cái)務(wù)杠桿，0)

其中，現(xiàn)金持有率等于現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物與總資產(chǎn)之比，目標(biāo)現(xiàn)金持有率和目標(biāo)財(cái)務(wù)杠桿由回歸模型的擬合值代替。需要說明的是，負(fù)債柔性是企業(yè)儲(chǔ)備的未使用舉債能力，如果企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿高于目標(biāo)財(cái)務(wù)杠桿，說明企業(yè)不具備剩余舉債能力，此時(shí)負(fù)債柔性為0，所以在計(jì)算公式中使用0和二者之差的最大值。

(1)目標(biāo)現(xiàn)金持有率

筆者借鑒Opler和Pinkowitz[2]等的現(xiàn)金持有決定模型，構(gòu)建目標(biāo)現(xiàn)金持有率模型計(jì)算企業(yè)的目標(biāo)現(xiàn)金持有率。具體模型如(1)所示。

CASHit=α0+α1CFit+α2FQit+α3DIVit+α4SIZEit+

α5LEVit+α6INDCASHit+∑Year+∑Industry+ε

(1)

其中，CASHit為現(xiàn)金持有率，用期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物余額/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示；CFit為經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量，用經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示；FQit為投資機(jī)會(huì)，用基準(zhǔn)Q表示；SIZEit為企業(yè)規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示；LEVit為資本結(jié)構(gòu)，用負(fù)債總額/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示；DIVit為現(xiàn)金股利，用當(dāng)期現(xiàn)金股利總額/期末總資產(chǎn)賬面表示；INDCASHit為行業(yè)現(xiàn)金持有率，用現(xiàn)金持有率的行業(yè)年度均值表示；∑Year為年度虛擬變量，用2008—2014年7個(gè)年度虛擬變量表示；∑Industry為行業(yè)虛擬變量，用20個(gè)行業(yè)或19個(gè)行業(yè)虛擬變量表示。

CASHit=-0.242(-3.470)+0.182CFit(14.270)+0.204FQit(6.510)+0.347DIVit(4.820)+0.014SIZEit(4.540)-0.168LEVit(-14.360)+0.854INDCASHit(14.530)

(2)目標(biāo)財(cái)務(wù)杠桿

筆者借鑒Frank 和Goyal[14]等的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)模型，采用模型(2)計(jì)算企業(yè)的目標(biāo)財(cái)務(wù)杠桿。

LEVit=β0+β1LEVit-1+β2INLEVit+β3FQit+β4SIZEit+β5EBITDAit+β6CASHit+β7MAit+β8DIVit+β9NDTSit+β10TANti+β11TAXit+∑Year+∑Industry+ε

(2)

其中，EBITDAit為盈利能力，用息稅折舊及攤銷前利潤(rùn)表示；MAit為短期債務(wù)比率，用一年內(nèi)到期的債務(wù)/期末總負(fù)債賬面價(jià)值表示；NDTSit為非債務(wù)稅盾，用當(dāng)期折舊與攤銷/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示；TANit為有形資產(chǎn)比重，用當(dāng)期固定資產(chǎn)/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示；TAXit為稅務(wù)影響，用當(dāng)期應(yīng)交稅費(fèi)/期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示。

LEVit=-0.933(-12.910)+0.462LEVit-1(42.900)+0.414INDLEVit(7.460)-0.135FQit(-4.360)+0.047SIZEit(15.410)-0.096EBITDAit(-5.650)-0.181CASHit(-14.030)+0.053MAit(5.560)-0.541DIVit(-7.660)-0.727NDTSit(-5.370)-0.026TANit(-1.960)-0.308TAXit(-3.790)

3.融資約束

融資約束是影響企業(yè)投資效率的一個(gè)重要因素，但是由于其沒有辦法被直接觀測(cè)，所以融資約束的度量并沒有在理論界形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，主要的度量方法包括單指標(biāo)判別法和多變量指數(shù)法。常見的融資約束指數(shù)包括KZ指數(shù)和WW指數(shù)。由于兩大指數(shù)都存在內(nèi)生性以及變量遺漏等問題，所以筆者應(yīng)用單指標(biāo)判別法，采用企業(yè)規(guī)模作為劃分融資約束的標(biāo)準(zhǔn)。我國(guó)的資本市場(chǎng)還不夠完善，企業(yè)的融資在很大程度上依賴銀行的信貸支持。大型企業(yè)由于實(shí)力雄厚，在市場(chǎng)占有率以及信譽(yù)方面都具有優(yōu)勢(shì)，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力也更強(qiáng)，所以更容易獲得銀行的青睞。相比于大規(guī)模企業(yè)，小企業(yè)面臨著更為嚴(yán)重的融資約束困擾。筆者用企業(yè)的總資產(chǎn)作為衡量公司規(guī)模的代理變量，并將其按從小到大排序，把高于中位數(shù)的樣本企業(yè)定義為高融資約束組，反之則定義為低融資約束組。

4.投資不足

在關(guān)于非效率投資的國(guó)內(nèi)外研究中，相關(guān)學(xué)者普遍應(yīng)用Richardson[8]模型來度量企業(yè)的非效率投資。該模型開創(chuàng)性地將企業(yè)的投資支出劃分為兩部分：一部分是與企業(yè)成長(zhǎng)機(jī)會(huì)以及行業(yè)特征因素相關(guān)聯(lián)的正常投資支出；另一部分則是企業(yè)的非預(yù)期支出。通過回歸分析，利用模型的殘差來衡量公司非效率投資水平。若殘差小于0，則表明該企業(yè)非效率投資的類型為投資不足，殘差的絕對(duì)值即為投資不足的具體數(shù)值。具體模型如(3)所示。

It=α0+α1FQt-1+α2LEVt-1+α3CASHt-1+α4AGEt-1+

α5SIZEt-1+α6SRt-1+α7It-1+∑Year+∑Industry+ε

(3)

其中，It為t期新增項(xiàng)目，用(t年購(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金-t年處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額)/(t-1)期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示；AGEt-1為上市年限，用t-1期企業(yè)上市年限并取自然對(duì)數(shù)表示；SRt-1為股票年收益率，用[(t-1)期收盤價(jià)-(t-1)期開盤價(jià)]/( t-1)期開盤價(jià)表示；It-1為t-1期新增項(xiàng)目投資。

投資不足描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3　非效率投資整體分析

由表3可知，我國(guó)上市公司存在投資不足的問題。樣本中發(fā)生投資不足的公司為3 978家，占全部樣本的61.570%，表明我國(guó)上市公司出現(xiàn)投資不足的情況較為普遍和嚴(yán)重。

(三)模型設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足之間的關(guān)系，筆者構(gòu)建模型(4)對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

UIit=γ0+γ1FFit-1+γ2CYCLEit+γ3DEVCit+γ4DEVSit+γ5FCFit+γ6DIVit+γ7LOSSit+γ8TANit+γ9INSIit+γ10TOP1it+γ11TOP12it+γ12INDRit+∑Year+∑Industry+ε

(4)

其中，UI為投資不足，用Richardson模型小于0的殘差表示；FF為財(cái)務(wù)柔性；CYCLE為營(yíng)業(yè)周期，用應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)加存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)取對(duì)數(shù)表示；DEVC為經(jīng)營(yíng)波動(dòng)，用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~連續(xù)三年的標(biāo)準(zhǔn)差表示；DEVS為銷售波動(dòng)，用銷售收入連續(xù)三年的標(biāo)準(zhǔn)差表示；FCF為自由現(xiàn)金流，根據(jù)Richardson模型計(jì)算所得；LOSS為虧損情況，當(dāng)年利潤(rùn)大于0取1，否則取0；TAN為有形資產(chǎn)比重，用固定資產(chǎn)/總資產(chǎn)表示；INSI為機(jī)構(gòu)投資者持股比重，用機(jī)構(gòu)投資者持股總數(shù)/總股數(shù)表示；TOP1為第一大股東持股比重，用第一大股東持股數(shù)/總股數(shù)表示；TOP12為第一大股東持股比重平方；INDR為獨(dú)立董事比重，獨(dú)立董事人數(shù)/董事會(huì)人數(shù)表示。

首先利用模型(4)對(duì)總體樣本進(jìn)行多元回歸分析，此時(shí)若系數(shù)γ1為負(fù)，則說明財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足負(fù)相關(guān)，即企業(yè)儲(chǔ)備的財(cái)務(wù)柔性可以緩解企業(yè)投資不足，驗(yàn)證了H1的成立。為了驗(yàn)證H2，筆者先將總體樣本按照企業(yè)規(guī)模劃分為高融資約束組和低融資約束組，并進(jìn)行分組檢驗(yàn)。若回歸系數(shù)γ1在高融資約束組的結(jié)果比低融資約束組大，則說明企業(yè)面臨的融資約束程度越嚴(yán)重，財(cái)務(wù)柔性對(duì)投資不足的緩解作用越大，融資約束是財(cái)務(wù)柔性與投資不足的調(diào)節(jié)變量，H2成立。

三、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表4報(bào)告了模型(4)總體樣本各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表4　投資不足總體樣本描述性統(tǒng)計(jì)

通過表4我們可知，投資不足(UI)的最大值和最小值分別是0.413和0.000，表明樣本企業(yè)均存在著投資不足的問題。滿足筆者的研究目的。標(biāo)準(zhǔn)差為0.001，說明樣本數(shù)據(jù)的波動(dòng)較小。財(cái)務(wù)柔性(FF)的均值是0.004，表明我國(guó)企業(yè)從整體上對(duì)財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備的重視程度不足，并沒有顯著意識(shí)到財(cái)務(wù)柔性的重要性。同時(shí)最大值是0.456，最小值是-0.359，差值較大，表明企業(yè)個(gè)體的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備水平具有比較大的差異性。有些企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備較高，而有些企業(yè)則嚴(yán)重缺乏財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備。中位數(shù)為-0.004，表明一半以上出現(xiàn)投資不足情況的企業(yè)并沒有進(jìn)行財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備。營(yíng)業(yè)周期由于在計(jì)算時(shí)采用了自然對(duì)數(shù)的形式，所以最小值出現(xiàn)了-1.269，表明有些企業(yè)具有較高的效率，營(yíng)業(yè)周期短于1天。自由現(xiàn)金流的標(biāo)準(zhǔn)差為0.007，說明數(shù)據(jù)的波動(dòng)較小；均值為0.044，表明從總體上看我國(guó)企業(yè)的自由現(xiàn)金流水平不高，內(nèi)源融資能力不強(qiáng)。通過第一大股東持股比例均值0.361和中位數(shù)0.340，我們可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市公司的股權(quán)集中程度較高，有超過一半的上市公司第一大股東持股比例超過了1/3。證監(jiān)會(huì)2001年發(fā)布了《關(guān)于在上市公司建立獨(dú)立董事制度的指導(dǎo)意見》，上市公司董事會(huì)成員中應(yīng)當(dāng)至少包括1/3的獨(dú)立董事。從獨(dú)立董事比例的平均值0.368和中位數(shù)0.333可以看出，我國(guó)上市公司執(zhí)行此項(xiàng)規(guī)定大多只是達(dá)到了最低標(biāo)準(zhǔn)，獨(dú)立董事制度還需要進(jìn)一步完善。

(二)相關(guān)性分析

為了初步分析財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足之間的關(guān)系，筆者對(duì)模型中各主要變量進(jìn)行了Person檢驗(yàn)，以考察變量之間的相關(guān)關(guān)系以及是否會(huì)出現(xiàn)多重共線性問題。具體分析結(jié)果如表5所示。

從投資不足的角度出發(fā)，我們可以看到投資不足和財(cái)務(wù)柔性之間的系數(shù)為-0.107，在1%的置信水平上顯著負(fù)相關(guān)，初步驗(yàn)證了H1。從財(cái)務(wù)柔性的角度出發(fā)，我們可以看到財(cái)務(wù)柔性與股利分紅呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明上市公司股利分紅會(huì)降低企業(yè)可持有的現(xiàn)金流，從而降低企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備；與實(shí)物資產(chǎn)比重顯著負(fù)相關(guān)，說明企業(yè)的固定資產(chǎn)規(guī)模過大會(huì)阻礙企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備水平。與第一大股東比例呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與獨(dú)立董事比例顯著正相關(guān)，表明企業(yè)的公司治理水平會(huì)影響到企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備，股權(quán)集中度高的企業(yè)并不利于財(cái)務(wù)柔性的儲(chǔ)備。另外，各變量間的相關(guān)系數(shù)并不大，均沒有超過0.5，初步證明了模型中不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表5　投資不足樣本總體相關(guān)性分析

(三)回歸結(jié)果分析

在上述分析基礎(chǔ)上，筆者利用模型(4)對(duì)總體樣本和分組樣本進(jìn)行多元回歸分析，以檢驗(yàn)所提出的假設(shè)。具體的回歸結(jié)果如表6所示。

表6　投資不足模型多元回歸分析

由于筆者使用的是面板數(shù)據(jù)，一家上市公司在樣本中多次出現(xiàn)，實(shí)證結(jié)果會(huì)受到上市公司個(gè)體因素的影響，模型誤差項(xiàng)可能存在組間相關(guān)(Cluster)的現(xiàn)象，致使殘差序列相關(guān)。為避免該現(xiàn)象帶來的誤差對(duì)研究結(jié)果的影響，借鑒于忠泊等[15]的研究，筆者對(duì)上市公司標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行Cluster處理，按照模型(4)對(duì)財(cái)務(wù)柔性與投資不足的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，具體結(jié)果如表7所示。

表7的(1)列和(2)列報(bào)告了全樣本的回歸結(jié)果，在考慮了組間相關(guān)現(xiàn)象的影響后，財(cái)務(wù)柔性的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，回歸結(jié)果支持了H1，財(cái)務(wù)柔性能夠緩解企業(yè)的投資不足。表7的(3)列和(4)列是按照上市公司規(guī)模分組的回歸結(jié)果，其中，(3)列是高融資約束組，(4)列是低融資約束組。由回歸結(jié)果可以看出，在考慮了組間相關(guān)問題的影響之后，高融資約束組的財(cái)務(wù)柔性系數(shù)明顯高于低融資約束組,并且通過了組間差異顯著性的自抽樣檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的P值為0.000，說明二者的差別在統(tǒng)計(jì)上具有顯著性。再一次驗(yàn)證了H2。

表7　考慮組間相關(guān)的多元回歸分析

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了提高研究結(jié)論的可靠性，筆者進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，采用Biddle等[9]的模型對(duì)企業(yè)的投資不足進(jìn)行了重新度量，然后應(yīng)用投資不足模型進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果顯示財(cái)務(wù)柔性的回歸系數(shù)為-0.018，在1%水平上顯著為負(fù)，證明了H1。同時(shí)，高融資約束組財(cái)務(wù)柔性的回歸系數(shù)明顯高于低融資約束組，并且通過了組間差異顯著性的自抽樣檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的P值為0.000，說明二者的差別在統(tǒng)計(jì)上具有顯著性。再一次驗(yàn)證了H2。其次，財(cái)務(wù)柔性度量的難點(diǎn)在于基準(zhǔn)的確定，相比于之前學(xué)者使用的行業(yè)均值法而言，筆者使用的目標(biāo)擬合值法能夠更有效地度量出企業(yè)現(xiàn)金持有和財(cái)務(wù)杠桿的基準(zhǔn)值，但是由于影響企業(yè)現(xiàn)金持有和財(cái)務(wù)杠桿的因素過多，目標(biāo)擬合值法也很難全面地考慮所有因素的影響，度量結(jié)果難免會(huì)與實(shí)際值有所偏差。針對(duì)該問題，借鑒Mura和Marchica[4]去除隨機(jī)誤差的方法，將企業(yè)現(xiàn)金持有和財(cái)務(wù)杠桿的基準(zhǔn)值調(diào)高10%，據(jù)此計(jì)算出企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性水平并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果同樣支持了本文的假設(shè)。限于篇幅的原因，穩(wěn)健性檢驗(yàn)的相關(guān)結(jié)果不在本文中予以報(bào)告。

四、研究結(jié)論

筆者從財(cái)務(wù)柔性領(lǐng)域出發(fā)，以企業(yè)投資作為研究對(duì)象，深入剖析了企業(yè)非效率投資的一個(gè)重要方面——投資不足，研究了財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)投資不足的影響機(jī)理，并結(jié)合我國(guó)上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。筆者首先從企業(yè)投資不足的特征出發(fā)，通過對(duì)現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究的總結(jié)和梳理，歸納整理出財(cái)務(wù)柔性領(lǐng)域和企業(yè)投資不足領(lǐng)域的研究成果與現(xiàn)狀，總結(jié)出兩個(gè)領(lǐng)域潛在的聯(lián)系和交叉關(guān)系，將財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)投資不足可能產(chǎn)生的影響，在理論上做出詳盡明確的闡述。其次，通過構(gòu)建基準(zhǔn)Q來代替Tobin’s Q作為企業(yè)投資機(jī)會(huì)的替代變量，采用修正的Richardson[8]殘差模型度量出上市公司的非效率投資具體情況；同時(shí)，改進(jìn)了財(cái)務(wù)柔性的計(jì)量方法，在曾愛民和魏志華[13]等研究的基礎(chǔ)上，使用目標(biāo)值代替行業(yè)均值法確定基準(zhǔn)，重新定義了財(cái)務(wù)柔性的計(jì)量模型。最后，根據(jù)財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)投資不足的影響機(jī)理，以2009—2014年數(shù)據(jù)作為研究窗口，實(shí)證檢驗(yàn)了財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)投資不足的影響關(guān)系，以及融資約束在二者關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果表明：首先，從企業(yè)儲(chǔ)備財(cái)務(wù)柔性的角度來看，描述性統(tǒng)計(jì)分析顯示，我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備的水平還不夠高，特別是那些面臨嚴(yán)重融資約束的企業(yè)，對(duì)儲(chǔ)備財(cái)務(wù)柔性的意義和重視程度都稍顯薄弱，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)柔性的認(rèn)知和重視程度，幫助企業(yè)更好地改善投資問題。其次，從財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足的關(guān)系上來看，無論是相關(guān)性分析還是多元回歸分析均顯示，企業(yè)事先儲(chǔ)備的財(cái)務(wù)柔性確實(shí)會(huì)對(duì)投資不足起到緩解作用，二者呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這也為我國(guó)企業(yè)改善投資效率，把握投資機(jī)會(huì)提供了一個(gè)全新的思路和方法。最后，將融資約束納入到財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足關(guān)系的研究框架之中，按照融資約束水平對(duì)研究樣本進(jìn)行分組，回歸結(jié)果表明，融資約束是財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資不足的調(diào)節(jié)變量，企業(yè)的融資約束水平越高，財(cái)務(wù)柔性緩解企業(yè)投資不足的作用就越顯著。

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(責(zé)任編輯：于振榮)

2016-06-23

王滿(1962-)，女，遼寧沈陽人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)管理研究。E-mail:manwang123@dufe.edu.cn

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1000-176X(2016)09-0085-09