非效率投资论文范文

今天小编为大家推荐《非效率投资论文范文(精选3篇)》，仅供参考，希望能够帮助到大家。摘要：本文以我国2007-2011年钢铁行业上市公司为样本对钢铁行业的非效率投资问题进行了分析。

第一篇：非效率投资论文范文

银行信贷、非效率投资与僵尸企业

摘要：利用2009-2017年中国沪深A股上市公司数据，探究企业非效率投资与僵尸企业的关系，以及银行信贷对非效率投资与僵尸企业之间关系的影响。结果表明：企业的非效率投资与僵尸企业正相关，特别是企业过度投资中耗费的资源、形成的产能具有不可逆性，将直接增加经营风险和财务风险，导致企业沦为僵尸企业;银行信贷对企业僵尸化具有负向调节效应，相对于过度投资来说，银行信贷对于抑制投资不足导致的企业僵尸化问题更加有效;从贷款期限来看，短期贷款能够给债务企业形成流动性压力和再融资压力，迫使企业经理人提高投资效率，从而对企业僵尸化问题的调节效应更显著。

关键词：银行信贷;短期贷款;长期贷款;非效率投资;僵尸企业

一、引言

僵尸企业是指那些生产效率低下、无盈利能力甚至资不抵债的企业。在理想的市场竞争状态下，这些企业本应退出市场，但由于可以获得政府补贴、银行续贷等非市场因素而得以继续生存。僵尸企业的存在降低了资源配置的效率，挤占了正常企业的经济资源和市场空间，扰乱了市场经济秩序，会诱发“劣币驱逐良币”的效应，破坏市场公平竞争机制;同时，僵尸企业经营状况不佳，自身缺乏造血能力，银行贷款的偿还没有保障，容易诱发系统性金融风险。党的十九大以来，党中央对国有企业的僵尸化问题高度重视，明确提出要以供给侧结构性改革为切入点，认真做好“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”工作，坚决出清僵尸企业，有效减少无效资金占用，防范化解企业债务风险。

基于我国僵尸企业处置的迫切现实需求，有关僵尸企业的研究成为学术界的热点问题。现有关于僵尸企业的文献主要集中在以下几个方面：一是僵尸企业的识别。学术界早期识别僵尸企业的方法比较粗糙，一般就是指那些资产负债率很高和经营效益很差的企业[1]。Hoshi后来提出，僵尸企业是指那些丧失自我发展能力，但由于政府补贴和银行续贷等非市场因素而得以存续的企业[2]。此后，Caballero等提出了经典的CHK标准，认为如果一个企业为自身债务所支付的利息低于按市场最低利率计算的利息水平时，表明企业和银行之间存在不正常的借贷关系，这个企业即是依靠银行信贷优惠才能生存的僵尸企业[3]。Fukudat等对CHK法进行了修正，增加了盈利标准和常青借贷标准，简称为FN-CHK法[4]。国内学者结合我国经济制度环境以及僵尸企业形成的深层次原因，以FN-CHK法为基础，并考虑政企关系、银企关系，对僵尸企业识别方法进行了适当修正[5-8]。二是僵尸企业的负面影响。现有研究发现，僵尸企业会形成对非僵尸企业投资的挤出效应[9]，降低非僵尸企业的生产率水平、创新投入和产出，进而影响企业的加成率[10];僵尸企业对社会资源的挤占扭曲了资源配置，不利于全要素生产率的提升[11]，对正常企业的就业增长存在明显的排挤效应[12]。三是僵尸企业的成因。现有研究认为，政企合谋、地方政府之间的恶性竞争、大规模经济刺激、金融市场扭曲、银行信贷歧视等都是僵尸企业形成的重要原因[13，14];同时也发现，通过提高最低工资标准促进企业精简人员，提高企业生产效率，能够抑制僵尸企业的形成[15]。

综观已有研究成果，有关银行信贷、投资效率对僵尸企业的影响和作用机理还有待进一步推进。现有研究成果存在一种普遍性的观点，认为银行信贷是导致僵尸企业存在的一个重要因素，主要理由是：当一个企业经营不善、面临倒闭时，银行为掩盖不良贷款或满足监管要求并不希望借款企业倒闭，会继续给企业提供贷款使其勉强维持下去，从而使这些企业僵而不死[1，2，3，13]。但是，在当前我国市场经济体制不断完善、商业银行贷款管理不断规范的背景下，银行给经营不善、面临倒闭的企业继续发放贷款面临很高的信贷风险，不符合银行风险管理的要求，也可能与实际情况不符。

银行信贷、对外投资是企业两项最基本的财务活动，两者紧密相关。在企业所有权、经营权相分离的情况下，企业所有者与经理人之间的不完全契约、信息不对称以及企业不同利益群体间的利益冲突，可能导致企业投资行为的扭曲，具体表现为投资过度和投资不足。企业投资行为的这种扭曲现象将会影响企业的经营绩效，使企业陷入财务困境，从而导致企业的僵尸化。但是银行信贷作为我国企业融资的一种重要方式，能通过对企业经理人的监管和约束企业经理人的投资行为，影响企业的投资效率与经营绩效。同时，短期贷款、长期贷款由于借款期限的不同，其对企业经理人的约束机制和约束效力也有所不同，导致对企业投资效率的影响具有显著区别。鉴于此，从银行信贷、投资效率的视角分析企业投资行为选择背后的动因，探究非效率投资对企业僵尸化的作用机理，将有助于我们正确理解银行信贷与僵尸企业之间的内在联系。

二、理论分析及研究假设

(一)非效率投资与僵尸企业

研究投资效率与僵尸企业之间的内在联系，首先必须深入分析僵尸企业产生的根本原因。目前，关于僵尸企业形成原因的研究主要从政府支持与银行信贷两个方面展开：政府迫于就业稳定、税收增长的压力给予企业政策支持，银行不愿意承担系统性的信贷风险而选择为企业追加贷款[2，16]。这主要是从僵尸企业形成的外部因素进行探讨，但企业僵尸化的根本问题是经营不善，导致其自身缺乏造血能力，因此，有必要从企业内部视角对其形成的原因进行讨论。从比较优势的视角看，不符合要素禀赋和技术能力比较优势的企业生产效率低、盈利能力差，更容易沦为僵尸企业[17]。企业过高的非生产性活动投入会对创新性的生產活动产生“挤出效应”，这是僵尸企业形成的内生性因素[18]。然而，现有文献对于企业的非效率投资与僵尸化之间的关系探究较少。非效率投资是企业的投资额偏离了理想投资状态，其中投资额高于理想投资状态为过度投资，投资额低于理想投资状态为投资不足。大量研究表明，企业非效率投资对经营绩效存在显著的负面影响，具体表现为：企业过度投资会形成不可逆的过剩产能，造成行业恶性竞争，商品滞销，最终导致企业经营状况恶化[19];企业投资不足会导致资源的非效率配置，使企业无法在最优生产规模下形成市场竞争优势，缺乏议价能力，最终因竞争对手排挤而陷入经营困境[20]。当非效率投资导致企业陷入经营困境时，政府部门基于就业、税收、官员政绩等方面因素的考虑，往往通过背书、财政支持、直接干预银行信贷决策等方式使企业获得资金，勉强维持下去而不致于破产倒闭，从而沦为僵尸企业。基于此，提出研究假设1。

假设1企业存在投资不足或投资过度的非效率投资时，更容易沦为僵尸企业。

(二)银行信贷与僵尸企业

国内外学者在研究债务融资对非效率投资的影响时，一种代表性的观点是债务融资对企业的非效率投资具有治理作用。这主要体现在三个方面：一是由于企业经理人与股东之间的代理冲突，经理人出于自身利益的考虑，注重扩大企业规模，从而导致过度投资，但债务融资需要定期还本付息，对企业自由现金流有较高的要求，企业经理人的过度投资倾向会由于定期还本付息的压力而受到抑制，所以，债务融资能够缓解代理冲突、抑制过度投资行为[21];二是债权人为了避免信息不对称和道德风险导致的利益受损，在借款前会与企业签订债务契约，针对资金的用途设置限制性条款，对企业经理人形成监管与约束机制，从而对企业的非效率投资产生抑制作用[22，23];三是当企业破产清算时，债权人对企业的剩余价值具有优先求偿权，企业经理人将失去对企业的控制，这会使经理人的个人利益、职业声誉与社会地位都受到影响，所以，当企业通过债务融资对外投资时，经理人有动力谨慎选择投资项目，从而对企业的非效率投资具有抑制作用[24]。银行信贷是债务融资的一种重要方式，银行债权人引入企业后，企业的经营状况和信用状况受到银行监督，企业的投资行为得到规范，非效率投资将有效减少。与此同时，非效率投资的减少有利于企业的长远发展与价值积累，进而减小其沦为僵尸企业的可能性。基于此，提出研究假设2。

假设2银行信贷通过削弱企业的非效率投资，降低其沦为僵尸企业的可能性。

(三)贷款期限与僵尸企业

银行贷款按照期限不同可以分为长期贷款和短期贷款。不同期限结构的银行信贷对企业僵尸化的影响是否存在明显区别?针对这一问题，可以从不同期限的贷款对企业非效率投资行为的影响进行探究。长期贷款期限长，银行面临的贷款风险高，因而企业获取难度较大，在我国现有的金融体制下，企业的长期贷款占银行贷款的比例较低。短期贷款期限短，企业经理人面临更加频繁的还本付息压力和频繁寻找贷款人重新签订贷款合同的压力，对企业自由现金流的要求较高。不同期限的债务给企业带来的委托代理问题严重程度不一样，债务期限越长，股东与债权人之间的代理冲突越严重，从而使不同期限的债务对企业非效率投资的影响不同。Barnea等认为，债务在投资项目结束后到期，债权人会瓜分项目的大部分收益，而对于管理整个项目的股东和经理人而言，他们仅能获得项目的少部分收益，股东和经理人的付出与收益不成比例[25]。因此，在面对净现值小于零的投资项目时，股东和经理人会放弃投资，造成投资不足问题;但是缩短借款期限，债务在项目结束前到期，债权人无法瓜分投资项目收益所得，从而可有效缓解股东与债权人之间的代理冲突，减少企业投资不足。另一方面，缩短债务期限可以给企业经理人制造流动性压力和再融资压力，从而使得短期贷款相对于长期贷款能更有效地抑制过度投资[21，26]。国内学者通过对我国上市公司银行贷款的期限结构与非效率投资的关系进行研究，也得到了相类似的结论：上市公司的过度投资与短期负债负相关，与长期负债正相关[27];长期负债在抑制企业过度投资方面的作用较弱，短期债务能有效遏制企业的过度投资行为[28]。基于此，提出研究假设3。

假设3短期贷款相对于长期贷款对缓解企业非效率投资、抑制企业僵尸化的效果更明显。

三、研究设计

(一)数据来源与说明

选取2009-2017年中国沪深A股上市公司作为研究对象，数据样本来源于Wind沪深A股上市企业数据库。为了保证样本的有效性，尽量剔除异常数据对实证研究的影响，对数据主要做如下处理：(1)剔除企业上市当年及以前年度的数据;(2)剔除金融企业的数据;(3)剔除异常数据值，并对数据进行Winsor处理。最终选取12188个观测数据，其中过度投资数据5385个，投资不足数据6803个，相关数据处理与计量分析采用stata14.0软件。

(二)僵尸企业测度方法

僵尸企业的识别方法，国内外学术界有一个不断发展和持续改进的过程。国际上，Caballerot等针对上世纪末日本经济发展现象提出了经典的CHK标准[3]。但是该方法将利息支出低于市场最低利率水平作为唯一标准，在某些情况下会造成误判和遗漏①。基于CHK法的缺陷，Fukuda等对其进行修正，形成了FN-CHK法②。国内学者结合我国经济制度环境以及僵尸企业产生的深层次原因，以FN-CHK法为基础进行适当修正，形成了具有我国特色的僵尸企业识别方法。我国的政企关系、银企关系与日本相比有很大的区别，我国的商业银行主要为国有并受政府部门的严格监管，地方政府官员基于政治声誉、职务晋升、地方经济发展等因素，有动机对一些濒临破产的企业、特别是大型国有企业通过直接补助、政策优惠、干预银行信贷等方式提供支持。因此，在识别我国的僵尸企业时，必须要将这些因素全面予以考虑[5]。我国各级政府为企业提供的各种补贴是僵尸企业得以存续的一个重要原因，了解企业的真实盈利状况应该将信贷补贴和政府补贴从企业的利润中予以扣除，将扣除各种补贴之后的实际利润作为判断企业是否盈利的标准。如果一个企业扣除各种补贴之后的实际利润小于零，则说明该企业是依靠各种补贴存续的僵尸企业[6]。

综合已有研究成果，在考虑政企关系、银企关系的基础上，采用实际利润与常青借款相结合的方法识别我国的僵尸企业。当某一企业同时满足如下两个标准时，即被识别为僵尸企业：(1)企业的真实利润水平小于0，真实利润的具体计算公式为：真实利润=利润总额-应交所得税-银行补贴-政府补助;(2)企业的资产负债率大于50%且当年银行贷款比上一年增加[29]。企業真实利润的具体计算过程如下：

首先，计算企业i在第t年的最低利息支出RAit：RAit=rst-1×BSi，t-1+rlt-1×BLi，t-1。其中，RAit表示企业i在第t年的最低利息支出，rst-1和rlt-1分别表示企业i在第t-1年的短期贷款最低利率和长期贷款最低利率，BSi，t-1和BLi，t-1分别表示企业i在第t-1年的短期贷款和长期贷款。由于借款期限不同，短期贷款利率可以分为6个月和6～12个月两种，长期贷款利率可以分为1～3年、3～5年和5年以上三种。同时，考虑到央行关于基准利率还有适时调整的情况，假设样本企业的借款期限满足均匀分布，分别以短期贷款、长期贷款基准利率的年化平均值作为最低贷款利率，即：rs=∫120r0-6tdt+∫112r6-12tdt，rl=∫30r1-3tdt+∫53r3-5tdt+∫SymboleB@

5r5tdt。

然后，计算企业i在第t年获得的银行补贴：Banksubi，t=RAi，t-Interest_paidi，t。

其中，Banksubi，t表示企业i在第t年获得的银行补贴，Interest_paidi，t表示企业i在第t年实际支付的借款利息。

最后，计算企业i在第t年的真实利润：Realprofiti，t=Profiti，t-Taxi，t-Banksubi，t-Govsubi，t。

其中，Realprofiti，t表示企业i在第t年的真实利润，Profiti，t表示企业i在第t年的利润总额，Taxi，t表示企业i在第t年的应交所得税，Govsubi，t表示企业i在第t年获得的政府补贴。

(三)投资效率测度方法

借鉴Richardson的研究思路对企业的投资效率进行测度，将企业的投资分为两部分：一是维持企业正常运行所进行的投资，该部分投资与企业上一期的投资规模相关;二是企业由于正常成长而对新项目的新增投资，该部分投资与企业的成长机会、资产规模、现金存量等因素相关。如果企业的真实投资额大于这两部分之和，则表现为投资过度;如果企业的真實投资额小于这两部分之和，则表现为投资不足[30，31]。因此，可以构建如下模型测度企业的投资效率：

INVi，t=α+β1×INVi，t-1+β2×NPGRi，t-1+

β3×LEVi，t-1+β4×CASHi，t-1+β5×

SIZEi，t-1+β6×RETi，t-1+∑YEAR+

∑IND+εi，t(1)

模型(1)中，INVi，t表示企业i在第t期的真实投资额，INVi，t-1表示企业i在第t-1期的真实投资额，NPGRi，t-1表示企业i在第t-1期的净利润增长率(用来衡量企业的成长性)，LEVi，t-1表示企业i在第t-1期的财务杠杆水平，CASHi，t-1表示企业i在第t-1期的现金持有水平，SIZEi，t-1表示企业i在第t-1期的资产规模，RETi，t-1表示企业i在第t-1期的股票投资收益率，模型进一步控制了时间及行业因素。上述模型中，如果残差值大于0，表示企业的实际投资超过企业正常运营进行的投资与正常增长所需投资之和，即为投资过度;如果残差值小于0，表示企业的实际投资小于企业正常运行所需投资与正常增长所需投资之和，即为投资不足。为计算方便，对模型(1)的残差值取绝对值，绝对值越大表示企业的非效率投资程度越严重。

(四)模型构建与变量定义

构建如下基本模型来分析非效率投资对企业僵尸化的影响：

Zombiei，t=α+β×Invest_effti，t+

Controlsi，t+∑Year+∑Industry+εi，t(2)

模型(2)以Zombiei，t为因变量，Invest_effi，t为主要解释变量，从企业经营状况视角选取总资产收益率(ROA)、净利润增长率(NPGR)和企业现金持有水平(CASH)为控制变量，探究非效率投资对企业是否沦为僵尸企业的影响。其中总资产收益率(ROA)是评价企业盈利能力的重要指标，总资产收益率越低，企业僵尸的可能性越大。净利润增长率(NPGR)是评价企业成长能力的重要指标，反映企业未来发展能力。净利润增长率越低，企业僵尸化的可能性越大。现金持有水平(CASH)是评价企业现金管理能力的重要指标，反映企业资金利用能力，现金持有水平越低，企业僵尸化的可能性越大。在模型(2)中，期望β1>0，即非效率投资会增加企业僵尸化的可能性。同时，为验证银行信贷对非效率投资与企业僵尸化之间关系的影响，构建模型(3)：

Zombiei，t=α+γ1×Invest_effti，t+γ2×

Bank_crediti，t×Invest_effi，t+γ3×

Bank_crediti，t+Controlsi，t+∑Year+

∑Industry+εi，t(3)

模型(3)引入银行信贷与非效率投资的交互项，研究银行信贷是否能够缓解非效率投资对企业僵尸化的影响。在模型(3)中，期望γ2<0，即银行信贷能够通过削弱企业的非效率投资降低其沦为僵尸企业的可能性。模型中各变量设置及定义如表1所示。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

各变量描述性统计结果如表2所示。共有12188个观测值，其中430个僵尸企业，占比3.53%;11758个非僵尸企业。其中5385个企业存在过度投资，占比44.18%;6803个企业存在投资不足，占比55.82%。中国沪深A股上市公司投资不足数量占比略高于过度投资数量占比，说明中国沪深A股上市公司投资不足现象更为明显。银行信贷的标准误差为78.59亿元，表明银行信贷资源配置存在一定程度的歧视，即使是上市公司也存在不能获得银行贷款的可能性。全样本的总资产报酬率均值为6.17%，表明中国沪深A股上市公司整体上是盈利的;总资产报酬率的标准误差为5.86%，表明上市公司的盈利能力存在明显差异。全样本净利润增长率的最小值和最大值分别为-25.58%和11.54%，其平均值和标准误差分别为-0.0235%和3.37%，说明中国沪深A股上市公司成长速度平均呈负增长趋势，且成长速度存在较大差异。全样本现金持有水平的最小值和最大值分别为0.0195亿元和0.6107亿元，平均值和标准误差分别为0.1209亿元和0.0195亿元，表明中国沪深A股上市公司均保留一定现金水平，且差异不明显。

(二)相关性分析

对主要变量进行相关性分析，表3列出了Pearson相关性检验结果。从表3可以看出，非效率投资与僵尸企业的Pearson系数为0.0485，且在1%统计性水平下显著正相关，表明企业的非效率投资与僵尸化之间存在关联;非效率投资、僵尸企业和银行信贷间均显著相关，表明银行信贷与企业非效率投资存在一定联系，且两者与僵尸企业形成存在一定关联。其他变量的相关性系数均小于0.6，因此不存在共线性问题。

(三)非效率投资与僵尸企业的回归分析

采用OLS估计和固定效应两种模型检验非效率投资与企业僵尸化之间的关系，回归结果如表4所示。从全样本回归结果可以看出，在OLS估计方法下非效率投资的系数为0.1640，在固定效应模型下非效率投资的系数为0.1680，均大于0，表明非效率投资与僵尸企业正相关，也即非效率投资的增加直接导致企业僵尸化，从而使假设1得证。

企业的非效率投资分为投资不足和投资过度两种情况，究竟哪种形式的非效率投资对企业僵尸化有影响，或者两种形式的非效率投资对企业僵尸化的正向影响是否存在差异?为此，分别对投资不足和过度投资两个子样本进行回归检验。从表4可以看出，投资不足子样本在OLS估计和固定效应模型下非效率投资的系数分别为0.0978和0.0982，过度投资子样本在OLS估计和固定效应模型下非效率投资的系数分别为0.2010和0.1980。通过对比可以发现，无论是OLS估计还是固定效应模型，过度投资子样本非效率投资的系数都远大于投资不足子样本非效率投资的系数，这表明相对于投资不足来说，过度投资带给企业的危害更大，更容易导致企业沦为僵尸企业。此外，企业的总资产收益率、净利润增长率和现金持有水平均在1%统计水平上显著为负，与预期相符合。

(四)银行信贷的调节效应检验

采用OLS估计和固定效应两种模型检验银行信贷对非效率投资与僵尸企业的调节效应，回归结果如表5所示。从全样本回归结果可以看出，非效率投资在OLS估计和固定效应模型下的系数分别为0.1890和0.1970，均大于0，表明企业非效率投资的增加导致僵尸企业的增加;银行信贷与非效率投资交互项在OLS估计和固定效应模型下的系数分别为-0.0006和-0.0005，均小于0，表明银行信贷能够缓解企业的非效率投资，降低其沦为僵尸企业的可能性，从而假设2得证。

针对非效率投资的投资不足和过度投资两种具体情况，银行信贷的调节效应是否存在差异，分别对投资不足和过度投资两个子样本进行回归分析，来检验银行信贷的调节效应。从表5可以看出，投资不足子样本在OLS估计和固定效应模型下银行信贷与非效率投资交互项的系数分别为-0.0010和-0.0011，过度投资子样本在OLS估计和固定效应模型下银行信贷与非效率投资交互项的系数分别为-0.0003和-0.0002，均小于0，表明无论是投资不足还是过度投资，银行信贷均能发挥调节效应，降低企业沦为僵尸企业的可能性。同时，通过对比可以发现，无论是OLS估计还是固定效应模型，投资不足子样本下银行信贷与非效率投资交互项系数的绝对值均大于过度投资子样本，表明银行信贷对投资不足的调节效应更大，也即银行信贷对于抑制投资不足导致的企业僵尸化问题更加有效。

(五)贷款期限的调节效应检验

通过分析短期贷款和长期贷款两种情况探究不同期限的银行信贷对非效率投资与僵尸企业的调节效应。短期贷款对非效率投资与僵尸企业的调节效应检验结果如表6所示。从全样本检验结果来看，短期贷款与非效率投资交互项在OLS估计和固定效应模型下的系数分别为-0.0024和-0.0023;對于投资不足子样本，短期贷款与非效率投资交互项在两种模型下的系数分别为-0.0027和-0.0026;对于过度投资子样本，短期贷款与非效率投资交互项在两种模型下的检验结果分别为-0.0018和-0.0017。可以看出，不论是变更样本还是变更检验模型，短期贷款与非效率投资交互项的系数始终为负，表明短期贷款能有效抑制企业的非效率投资，从而降低其沦为僵尸企业的可能性。同时，投资不足子样本短期贷款与非效率投资交互项系数的绝对值大于过度投资子样本，表明短期贷款对投资不足导致的企业僵尸化问题调节效应更明显。

长期贷款对非效率投资与僵尸企业的调节效应检验结果如表7所示。从全样本检验结果来看，长期贷款与非效率投资交互项在OLS估计和固定效应模型下的系数分别为-0.0004和-0.0003，均小于0;对于投资不足子样本，长期贷款与非效率投资交互项在两种模型下的系数分别为-0.0008和-0.0009，均小于0;而对于过度投资子样本，长期贷款与非效率投资交互项在两种模型下均没有达到统计学上的显著性水平。表明长期贷款对投资不足导致的企业僵化问题具有调节效应，但对于过度投资引起的企业僵尸化问题调节效应并不明显。

将表6中短期贷款与非效率投资交互项的系数和表7中长期贷款与非效率投资交互项的系数进行对比，可以发现无论是在哪一种情况下，前者的绝对值始终比后者的绝对值要大，这表明相对于长期贷款来说，短期贷款缓解企业非效率投资、抑制其沦为僵尸企业的效果更明显，从而假设3得证。

(六)稳健性检验

考虑到被解释变量僵尸企业属于二值虚拟变量，为了得到更加稳健的回归结果，进一步采用Logit方法用模型(2)和模型(3)对研究假设进行回归分析，检验结果表明：非效率投资的系数均为正，且达到统计学上的显著性水平;银行信贷与非效率投资交互项、短期贷款与非效率投资交互项的系数均为负，且达到统计学上的显著性水平;长期贷款与非效率投资交互项的系数在全样本检验、投资不足子样本检验时均为负，且达到统计学上的显著性水平，在过度投资子样本检验时未达到统计学上的显著性水平，这与前文结果一致，从而使本文的结论得到支撑。此外，考虑到中国沪深A股制造业在2009-2017年共有250个僵尸企业观测值，占僵尸企业总数430个的58.14%，僵尸企业问题比较突出，故选取制造业数据进行稳健性检验。为了缓解由样本选择偏误及变量双向影响引发的内生性问题，使用投资效率行业均值作为企业投资效率工具变量，采用Logit模型进行稳健性检验，检验结果也与前文一致，从而使本文的结论进一步得到支撑(限于篇幅，不再报告稳健性检验的具体过程)。

五、研究结论与启示

以上实证检验结果表明：(1)非效率投资与企业僵尸化问题正相关。非效率投资会导致企业降低资源配置的效率，制约竞争优势的形成，造成自身“造血”能力的丧失，从而沦为僵尸企业。企业的非效率投资可以分为投资不足和过度投资两种情况，相对于投资不足来说，过度投资更容易导致企业沦为僵尸企业。投资不足将使企业无法通过规模效应获得成本和价格方面的竞争优势，特别是研发领域的投资不足会直接制约企业市场竞争优势的形成，进而影响企业的“造血”能力;而过度投资会造成重复建设，产能扩大，在市场需求一定的条件下引发行业内的竞争加剧，导致企业陷入价格战的恶性循环，降低企业盈利能力，特别是过度投资中耗费的资源、形成的产能具有不可逆性，这将直接增加企业的经营风险和财务风险，最终导致企业陷入经营困境，进而沦为僵尸企业。

(2)银行信贷对企业僵尸化具有负向调节效应。银行信贷可以有效削弱企业的非效率投资，进而降低其沦为僵尸企业的可能性。这与以往的观点完全不同，因为以往研究普遍认为银行信贷是导致企业僵而不死、进而沦为僵尸企业的一个重要因素。银行信贷对企业僵尸化的调节效应主要是基于银行信贷对于企业非效率投资的治理机制：贷款发放前，银行会对债务企业的经营状况、财务状况、资金投向等进行详尽调查，有效减少债务企业投资的逆向选择行为;贷款发放后，银行要求债务企业定期报告资金使用状况，有效监督债务企业投资项目的进展状况和经营行为。相对于过度投资来说，银行信贷对于抑制投资不足导致的企业僵尸化问题更加有效。

(3)短期贷款对企业僵尸化的调节效应更显著。短期贷款使用期限短，债务企业经理人面临频繁的到期还本付息压力和频繁寻找贷款人重新签订贷款合同的压力，在压力迫使下债务企业经理人会提高自身努力程度，减少非效率投资。另一方面，短期贷款占比高会导致债务企业财务风险增加，企业经理人基于自身声誉、社会地位以及收入等方面考虑，会努力提高投资效率，做出有利于企业价值增加的投资决策。所以相对于长期贷款来说，短期贷款能显著改善债务企业的投资效率，特别是有效抑制债务企业的过度投资行为，进而降低债务企业沦为僵尸企业的可能性。

可见，解决好企业僵尸化问题的一个重要方面是有效抑制企业的非效率投资。由于现代企业所有权与经营决策权的分离以及信息不对称问题，理性的经理人基于自身私利会进行非效率投资，例如过度投资扩大企业经营规模，增强自身影响力。因此，企业必须从股权结构、董事会治理等视角完善治理体系，健全经理人激励机制，强化对经理人的监督。同时，要进一步完善我国的市场机制，保持商业银行的独立性，充分发挥银行信贷的约束作用，通过贷前尽职调查、贷后资金监管和合同限制事项规定等途径，对企业的非效率投资形成抑制机制。最后，要优化银行信贷的债务期限结构，银行信贷可以更多地采用短期贷款的方式发放给债务企业，增加债务企业的流动性压力和再融资压力，充分发挥债务的相机治理作用，迫使企业经理人提高投资效率。

注释：

①一是当货币政策极为宽松时，银行给经营状况良好的优质客户或者政府要重点扶持的新兴产业提供信贷时，利率水平可能低于市场最低利率水平，但此时的企业并不是僵尸企业;二是当一个企业以正常的利率水平采取从银行借新还旧的方式维持下去的时候，它很有可能是僵尸企业，但CHK法没有对其予以识别。

②该方法增加盈利标准和常青借贷标准两项指标：盈利标准是指如果企业的息稅前利润超过当年度的最低应付利息，则该企业不被识别为僵尸企业;常青借贷标准是指如果企业在前一年的资产负债率高于50%、当年度的息税前利润低于最低应付利息且该年度的银行贷款有所增加，则该企业应被识别为僵尸企业。

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(责任编辑：宁晓青)

BankCredit，InefficientInvestmentandZombie

Enterprises-EmpiricalEvidenceofListedCompaniesinChina

ZHOUZhongmin1，2，LIZhenying3，MABenjiang1，ZHANGYan1

(1.Businessschool，CentralSouthUniversity，Changsha410083，China;

2.Schoolofaccounting，HunanUniversityofFinanceandEconomics，Changsha410205，China;

3.Schoolofforeignlanguages，HunanUniversityofTechnologyandBusiness410205，China)

Keywords：bankcredit;short-termloan;long-termloan;inefficientinvestment;zombieenterprise

作者：周忠民 李振英 马本江 张燕

第二篇：上市公司非效率投资研究

摘要：本文以我国2007-2011年钢铁行业上市公司为样本对钢铁行业的非效率投资问题进行了分析。结果发现：在我国钢铁行业上市公司中，存在非效率投资行为的公司数超过全样本数的一半，而且投资不足比投资过度更为严重;在影响钢铁行业上市公司非效率投资的众多基本面因素中，现金流、企业规模、债务期限结构和销售额增长是影响上市公司非效率投资行为的最基本因素;资产负债率、企业年龄和资产增长率与非效率投资具有一定的相关性但不显著。

关键词：投资效率 投资过度 投资不足 钢铁行业 上市公司

一、引言

投资是由特定主体进行的有目的的活动，这项活动需要投资者首先垫付资本或预付货币，通过垫付资本或预付货币获得某种特定资产，一般会给公司带来大于零的净现值。公司为了获取经济效益而投资，为了获取更多的利润而不断增加投资。但随着投资的增加，产能会逐渐增加，市场上会出现供大于求的情况，此时产品价格会下降，即通过投资而获取的报酬并不会无限制地增长，在达到最高点之后反而会随着产量的增加而降低。因此，在投资过程中可能出现过度投资和投资不足的情况。过度投资和投资不足是非效率投资的两种表现形式：过度投资通常是指公司接受比较差甚至净现值小于零的投资机会;投资不足则是指公司放弃净现值大于零的投资机会。这两种形式的非效率投资都会导致资金配置效率降低。近段时间，产能过剩在钢铁行业尤为突出。钢铁行业上市公司是否存在投资过度问题，钢铁行业上市公司的投资效率如何，本文对此进行了分析。

二、文献综述

(一)FHP(1988)投资——现金流敏感性模型 Fazzari等(1988)最早系统性提出衡量过度投资的方法，使用“投资——现金流敏感性”来衡量企业融资约束的大小。设计了一个公司在不同融资领域下的投融资决策模型，并在投资方程中加入了现金流这一因素。这个模型指出，对于受外部融资约束较大的公司来讲，影响其投资规模的主要因素是现金流。对于这一方法，有部分学者对这一方法的基本假设，即“投资——现金流敏感性随融资约束程度单调增加”这一点并不认同，原因是没有广泛被接受的理论模型支持这一假设。另外，除了融资约束程度的影响，管理层的委托代理成本也会增大现金流对投资决策的影响程度。因此，“投资——现金流敏感性”并不是一个良好的衡量指标。

(二)Vogt(1994)计量模型 Vogt(1994)指出，一些公司规模很大，但发放的现金股利很少，这类公司的投资决策通常可以使用管理层的机会主义来解释。Vogt(1994)探究投资行为和现金流的关系主要是以资本支出为支点，构造了一组包含投资机会、现金流及其交互项在内的计量模型，通过对投资现金流相关性与投资机会的交互影响的分析，对两种原因进行了区分。一般情况下进行投资时，如果现金流对投资机会较少的企业影响大，则说明投资过度是投资现金流具有相关性的原因，与之对应地，在回归检验中经过计算得到的系数小于零;如果现金流对投资机会较多的企业影响大，则可认为原因是融资约束，与之对应地，在回归检验中经过计算得到的系数大于零。简单地讲，就是可以依据计算得出的交互系数的正负号来判断样本公司的投资行为，正号、负号分别代表投资过度和投资不足。

(三)Richardson(2006)的残差度量模型 现在大多是所接受的非效率投资度量模型是由Richardson在2006年提出的。Richardson(2006)认为：企业的新增投资支出包含预期投资支出和非正常投资支出两个方面。其中，与企业的发展潜力、融资成本等基本因素有关的是可以预期的支出，剩余的则为非正常投资支出，支出值大于零，则表明过度投资，小于零则表明投资不足。该模型首先估计出公司的理论最优投资水平，然后比较公司实际投资水平与理论最优投资水平之间的差额，残差大于0则代表企业存在过度投资。一般情况下，残差越大，公司过度投资程度越严重。

三、研究设计

(一)理论分析 在借鉴已有度量模型的的基础上，本文采用下列判断企业是否存在非效率投资的方法。本文认为，企业究竟是否投资过度取决于企业实际投资水平与理论最优投资水平之间的关系。由图(1)所示，线性投资方程设定了自由现金流、成长性、销售额等方面的变量，综合考虑了企业各方面的影响因子，界定出理论最优投资水平，但是，因其呈线状分布，理论最优投资水平仅集中于一条线之上，导致投资水平处于这条线附近的企业往往容易被认定为投资不足或投资过度，这样会使被认定为非效率投资企业的数目大幅增加，这明显与客观实际不符。因此，本文对图(1)做了改进，采用均值线、中位数线和线性投资方程相结合的方法，如图(2)所示：将投资数额位于线性投资方程左上方的实际投资定义为大于最优投资水平;投资数额位于投资方程右下方的实际投资定义为小于最优水平;之后再结合整个行业实际投资的平均数和中位数，将投资情况归纳到以下三个模块：将实际投资水平大于理论投资水平并且同时大于实际投资水平平均值和中位数的样本上市公司定义为投资过度者，图(2)上部的阴影部分;将实际投资水平小于理论投资水平并且同时小于实际投资水平平均值和中位数的样本上市公司定义为投资不足者，图(2)下部的阴影部分;将介于上述两部分之间的样本上市公司定义为投资适度者。综上所述，本文将衡量上市公司投资水平的维度分为三类：投资不足、投资适中(最优)和投资过度。

(二)样本数据 钢铁行业是以从事黑色金属矿物采选和黑色金属冶炼加工等工业生产活动为主的工业行业，包括金属铁、铬、锰等的矿物采选业、炼铁业、炼钢业、钢加工业、铁合金冶炼业、钢丝及其制品业等细分行业。考虑到最近国家宏观调控抑制钢铁产能投资的政策因素对上市公司决策的外部影响，本文选取2007-2011年间上市时间为2007年12月31日之前的沪深两市钢铁行业上市公司为研究样本。在初始研究样本的基础上剔除符合以下特征的公司：样本期间被ST或处于ST状态的公司，这类公司通常存在异常的财务状况;同时发行A股、H股的公司，难以获得计算Tobin Q值所需的H股股价数据;数据不全和样本期间退市的公司会使最终结论的可信度降低。最终样本实际为38家上市公司，共152个样本。本文所使用的公司财务及股票市场数据均来源于国泰安股票市场研究数据库(CSMAR)和Wind资讯金融终端数据库。所有数据处理和统计分析工作均在Excel 2013和Stata12统计分析软件中进行。

(三)变量定义与模型构建 对于钢铁行业上市公司而言，固定资产投资是其最主要的投资，因此，本文仅考察钢铁行业上市公司的固定资产类投资行为。本文对变量定义见表(1)所示。为进行研究，本文构建如下模型：

Investit=α+β1GROWTHit-1+β2LEVit-1+β3MATit-1+β4FLOWit-1+

β5SIZEit-1+β6SALEit-1+β7YEARit-1

本模型是七个可能影响企业投资规模的因素的回归。本文将以上模型为基础，找到显著的影响变量，并通过计算各个相应的残差，与平均数、中位数相结合，进而衡量上市公司的实际投资水平。

四、实证检验分析

(一)描述性统计 本文对选取的钢铁行业所有样本上市公司的数据进行描述性检验，结果如表(2)列示。从中可以看到，Q1的平均数为1.418625，虽然并不高，但是分布具有很大的差异，最高的达到了5.548796，而最低的仅为0.719064，低于1意味着这些上市公司的市场价值要小于其重置成本。选取的钢铁行业样本上市公司投资水平的平均年增长率为48.6%左右，然而各公司水平分布差异很大：公司年投资增长率最快的达到了18倍，而部分公司则出现了投资负增长(在建工程的完成是造成这种负增长的主要来源)。新增投资的平均数要比中位数明显高出很多，总体上介于18%—48%之间。资产增长率从平均数来看超过了10%，同中位数相比差别并不是很大，但存在个别公司资产规模出现负增长的情况。资产负债率的平均数为0.6243801，中位数略高为0.645225，负债超过资产价值的一半，表明负债较多。然而，债务期限指标只有0.1954785，长期债务的占比还不到20%，表明钢铁行业上市公司较少使用长期债务。在所选取的全部样本上市公司中，总资产的自然对数指标的平均值和中位数非常接近，约为23.3，其标准差在解释变量中相对较大，表明样本公司的规模之间存在相对较大的差异。现金流的均值为0.0436092，比中位数高出2个百分点，表明钢铁行业上市公司的现金流数额并不高。同时，现金流的标准差较小，表明这些上市公司的现金流之间的差距并不大。由数据得知，部分上市公司的现金流并不为正，表明个别上市公司的现金流并不是十分宽裕。样本上市公司上市时间最长的达到17 年，最短的达到1 年，平均上市时间接近11 年。企业的销售与总资产比率超过了150%，表明企业的销售维持了较高的增长。

(二)回归分析 经过检验，本文使用的回归方程控制变量之间不存在多重共线性。因此，在对不显著的变量进行剔除之后，得出表(3)最后一列的参数。通过表(3)中的回归结果，得出我国钢铁行业上市公司的理论最优投资水平方程：

INVESTit=4.650913+0.1457519Q2it-1+1.478215MATit-1+4.59999FLOWit-1-0.2027513SIZEit-1+0.2032766SALEit-1

从回归结果的具体方向上看，在所选取的钢铁行业上市公司数据样本(2007-2011)中，债务期限结构、现金流和销售增长率都与投资显著正相关;公司规模与投资显著负相关;公司资产负债率、上市时间、Q1和资产增长率由于其p值大于0.01而被认为与投资无显著相关性，因此选用Q2作为衡量公司潜在投资机会和成长性的变量。根据样本回归结果可以看出，使用长期债务的上市公司会进行更多的投资，内部现金流充足或者销售增长率高的公司也会倾向于增加投资;在钢铁行业上市公司中，企业规模越大，投资水平往往越低。资产负债率和公司上市时间与投资水平呈反向相关，但是并不显著，因此在本文中予以删除。

五、钢铁行业投资现状与对策分析

(一)我国钢铁行业投资现状分析 根据分析得出的钢铁行业上市公司最优投资线性回归方程，本文计算出每一个样本上市公司的理论最优投资水平，并且将其与该上市公司的实际投资水平比较孰高孰低，并在此基础上将全部上市公司的实际投资的平均数和中位数纳入投资水平判断标准，按照图1b给出的方法来判断其实际投资水平是否处于最优投资水平。根据数据统计和分析的结果，本文归类了选取的全部样本公司的投资水平并进行了描述性统计，结果如表(4)列示。本文发现钢铁行业上市公司的投资水平的平均值在48.6%左右，同时，中位数与平均数差距很大，有17.9%左右，方差约为1.67，也说明企业间投资水平差异很大。以这两个参数为参照，本文对选取的上市公司样本进行了归类统计，结果如表(5)所示。从该表(5)的结果可以看出，在全部152 个样本中，大于方程预测值的样本公司有57 个，而小于方程预测值的样本公司有95个，表明过度投资的样本公司数要小于投资不足的样本公司数。在大于方程预测值的57个样本公司中，实际投资的数额大于投资平均值的样本公司有19 个，介于中位数和平均值之间的样本公司有23 个，而小于中位数的样本公司有15 个;在小于方程预测值的95个样本公司中，实际投资数额大于投资平均值的样本公司有4 个，介于中位数和平均值之间的样本公司有30 个，而小于中位数的样本公司有61 个。按照对图1b中各条线的相关定义，在选取的钢铁行业上市公司样本中，有80家上市公司存在非效率投资行为，占全部样本数的53%，因此，本文认为我国钢铁行业上市公司普遍存在非效率投资现象。但在所有非效率投资样本中，投资过度的样本公司为19个，占非效率投资总样本数的24%;而投资不足的样本公司数达到61 个，占非效率投资总样本数的76%，从这一角度来看，仅就公司个体投资状况而言，钢铁公司投资不足的状况要比过度投资更为严重。观察中位数和均值及处于两者之间的样本数目，发现少量的钢铁企业投资过度的比例过大，导致总体投资平均数过高，使得计入过度投资的样本数减少;钢铁产能本身涉及到公司规模的问题，产能基数较大的公司对总体产能的影响力更大;本文未将非上市钢铁企业投资状况纳入研究。以上结论有待于进一步探究及验证。

(二)钢铁行业非效率投资治理对策 对公司非效率投资进行研究的目的之一是找到能够有效抑制过度投资行为的方法。本文已经得到以下结论：在影响上市公司非效率投资的企业基本面因素中，决定上市公司非效率投资行为的最基本因素是债务期限结构、现金流、企业规模和销售额增长;资产增长率、企业年龄和资产负债率与非效率投资具有一定的相关性但并不显著。本文从公司自身、行业发展和宏观政策方面分析我国上市公司抑制过度投资的对策。

(1)公司自身方面。第一，利用债务融资对企业投资的约束作用。我国社会主义市场经济到现在已经发展了三十多年，随着改革的不断深入，负债已经不仅仅是一种融资手段，更是一种重要的治理工具。一般而言，债务融资因为对公司具有还本付息的强制规定，所以被认为能够缩减公司经理可使用的资源，可以抑制管理层的过度投资动机。Mills 指出投资规模和企业负债率呈负相关关系，而且这种关系在资产负债率较高的公司更加显著。Hart 和Moore 通过研究对负债融资的相机治理机制进行了进一步验证，结果表明，在公司治理中，重要的是投资者为限制管理者追求私利行为而设计出的合理融资结构，而并非给予管理者的控制权。但从我国钢铁行业上市公司样分析结果看，资产负债率与投资具有负相关性，但并不显著，这说明虽然债务融资可以抑制投资过度，但并没有明显的效果。这种情况的发生与我国现阶段所存在的债权人权益易受损、股权融资成本失真等现状因素是分不开的。只有尽快健全破产清算制度，加快债务融资体制改革，同时提高对债权人的保护程度，才可以有效发挥债务融资的约束和治理功能，进而有效遏制上市公司的过度投资行为。第二，派发现金股利。本文采用的现金流计算公式为：自由现金流(Flow)=OCF-INT-DIV，其中，DIV为现金股利。因此，派发现金股利可以有效减少自由现金流。除了从自由现金流的角度分析之外，也可以从外部监督方面考虑。如果机构投资者与个人投资者相比较纳税较少，便会存在税差效应，即激发机构投资者的投资热情。因为机构投资者有经验丰富的专业人员，在监督管理层决策方面有很大的优势，因此，可以有效抑制管理层过度投资动机。第三，完善公司治理及内部控制体系。Richardson (2002)指出独立董事、管理层持股等治理机制能够在抑制非效率投资方面发挥重要作用，在研究过度投资治理方面提供了一个新的视角。信托责任(Fiduciary Duty)是由董事担负的、可以代表股东监督经理的责任，因此，保护股东利益的一项重要治理机制就是董事会。在董事会中，在监督中起到积极作用的主要是独立董事。大量研究证明，企业投资决策在独立董事监督范围内是一项重要的内容。同时，即便独立董事的专业背景不同于公司管理者的专业背景，但独立董事可以借助公司外部力量对管理层的投资行为进行分析并采取相应措施。所以，从另一个角度看，独立董事的知识、经验反而可以使公司的投资更加合理，并不一定阻碍其监督职能的发挥。独立董事可以在一定程度上遏制公司管理层的过度投资动机。一般来讲，管理层持股有利益一致和管理防御两种效应。利益一致效应，即在一定范围内，随着管理层持股比例增加，管理层自身利益与股东利益趋于一致;管理防御效应，即当管理层持股比例达到临界点后，如果继续增加持股比例，管理层受到的市场约束将降低，会导致管理层只考虑自身利益。现阶段，我国经济市场化程度还不够高，上市公司管理层持股比例普遍较低，远没有达到脱离市场约束的程度，所以，利益一致效应是上市公司管理层持股在我国的主要表现。本文认为提高我国钢铁行业上市公司管理层持股比例，可以促进企业进行效率投资。

(2)行业发展方面。第一，发挥行业协会作用，促使企业兼并重组。我国钢铁行业目前的现状是各企业间发展不均衡，存在技术落后、产能低下的地方小企业，产品相似度很高，产业集中度低。产能严重过剩，产品结构不合理，对整个钢铁行业敲响了警钟。钢铁工业协会是我国钢铁行业的一个重要组织，在钢铁行业总体发展规划等方面要保证及时性、实用性和可持续发展性。对于钢铁企业，要给予一定的指导，及时发布相关调研信息，指导企业生产发展。针对个别企业过度投资的问题，可以采取兼并重组，即一方面及时淘汰落后产能，另一方面不断壮大现有的企业，使之更具有竞争力。我国公司跟世界上一些先进公司的差距还是比较大，只有不断提高产业集中度，才能转移已经过剩的产能。第二，健全会计制度，提高第三方监督质量。自我国建立资本市场以来，我国政府不断地改革和完善会计准则体系，在制度建设、监管力度和投资主体构成等方面都发生了很大的变化，会计信息在改善上市公司投资效率方面所扮演的角色越来越重要。然而，社会主义市场经济制度在过去的三十多年中不断被完善，上市公司和投资者对高质量会计信息的内在需求也不断在提高，因此，会计制度建设和监管力度等方面需要不断加强。会计信息质量的高低与公司投资效率紧密相关。道德风险是公司相关利益者最关心也是最担心的治理因素。研究表明，在会计信息披露质量低的公司，公司管理层的投资决策行为受到的监督程度比较低，对公司投资效率产生负面影响的概率较大。除极少数特殊情况外，财务报告披露质量与公司过度投资程度呈反向关系，同时这种关系在进行严格审计的公司中更显著。建议加快完善我国上市公司财务报告和披露系统的相关法规政策，保证注册会计师在审计过程中的独立性，提高审计监督质量，更好地发挥会计信息在公司资本配置中的作用。

(3)宏观政策方面。我国是一个人口众多的、正处于发展中的社会主义国家，从计划经济向社会主义市场经济转变的过程中，有很多难题需要攻克。体制改革、企业转制等政策要在保证社会稳定的前提下实施，在这种特殊情况下，宏观调控的有效性对过度投资的治理至关重要。第一，健全政府体系，科学招商引资。关于宏观调控及地方政府对企业投资的影响，主要应从以下两个方面进行考虑：一方面，我国相关法律法规尚不完善，官员政绩考核体系、问责制度尚未完全建立，一些地方政府官员为了增加政绩，盲目上马大批项目，并不关心企业是否能够创收、持续发展，由此造成的过度投资普遍存在;另一方面，地方政府官员的知识水平有限，不能合理地、科学地规划城市发展，造成重复建设等一系列问题。因此，国家应当健全政府职能体系，合理分配资源，培养学者型官员，科学招商引资。第二，照顾各方利益，国家为了保持一个低水平的失业率，保证人民的正常生活水平，会加大基础建设投资，拉动内需，这也从一定程度上造成过度投资。因此，国家必须合理安排，要合理保持社会稳定，使宏观调控带来的效用最大化。第三，加强国家指导，给予政策支持。国家的宏观导向对于企业的发展有着至关重要的影响，对于解决企业存在的问题也具有很大的实际意义。要尊重规律、分业施策、多管齐下、标本兼治，化解产能过剩的问题。要提高企业的素质，来解决产能过剩;通过兼并重组来消化一批产能过剩;通过优胜劣汰淘汰一批落后的产能;鼓励企业到海外去发展，转移一批产能。要想解决由过度投资产生的产能过剩问题，必须多方商议，协商处理，采取平稳的方式，并将维护社会稳定和保障职工权益放在首位，使得行业发展回归到合理的、健康的轨道上来。

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(编辑 梁 恒)

作者：巩晓磊

第三篇：财务柔性对非效率投资的影响

摘 要：财务柔性作为公司财务领域的一个重要研究分支，具有广阔研究前景和重要理论价值。文章在梳理财务柔性的同时，也研究了其与非效率投资的关系。最后的结论，具有两面性：第一，财务柔性的存在，可以缓解企业的投资不足；第二，企业投资过度的程度，会随着财务柔性的存在而加重。

关键词：财务柔性 非效率投资 投资不足 投资过度

一、引言

实现自身价值最大化，一直是企业经营的最终目标，投资活动作为其中最重要的活动之一，对企业在经营活动中的利润创造和自身价值的提升有着很大的影响，对企业而言，当自身处在外部环境不确定的情形下时，理清自身的优势，作出正确的投资决策也是十分重要的。因为我国不完善的资本市场，造成了我国普遍存在的非效率投资现象，一方面是由于融资困难造成的投资不足现象，另一方面是由于代理问题造成的过度投资现象。另外虽然国外也有一部分学者研究了财务柔性与投融资的关系，但基于我国上市公司治理背景的特殊性和资本市场的不完善，我国的实际情况不见得像他们的研究成果说的那样。因此，研究财务柔性与非效率投资的关系问题，具有重要的理论与实践价值。

二、文献综述

1.财务柔性。财务柔性定义。FASB（1984）以企业现金持有的角度将财务柔性定义为，企业采取有效措施改变现金流的时间和数量，以应对非预期需求和把握投资机会的能力。国内学者韩鹏（2010），顾乃康，万小勇，陈辉（2011）等也表达过类似的观点。Graham和Harvey（2001），Maxchica和Mura（2010）等则以财务杠杆政策角度，指出公司通过保持较高剩余举债能力来保持财务柔性，降低未来融资成本，把握有利的投资机会。Gamba和Triantis（2007）、Marchica和Mara（2010）等也认同这一观点。近年来，有学者提出将两者揉合，DeAngelo（2007）等认为从柔性的角度来看，好的组合应是低杠杆加中度的现金持有量与高股利支付相结合。国内学者马春爱（2009），王志强、张玮婷（2012），王棣华（2014）等也认同这一观点。从现金持有和剩余举债能力的组合来定义财务柔性，使企业能更好地进行有利自己的投资，也提高了投资的效率，是企业低成本重构筹资的重要手段，能更好的应对外界环境不确定性。因此本文将财务柔性定义为超额持有现金流量和剩余举债能力。

2.非效率投资。关于非效率投资的问题，文章着重从自由现金流与债务融资两个方面进行介绍。

自由现金流方面。Jensen（1986）认为，自由现金流量是将企业必须投资的净现值为正的项目的金额除开之后，剩下的那部分内部现金流量，并进一步得出，经理人不会会将富裕的那部分交还股东，而是为使自身利益最大化，进行过度投资。之后的学者以此为基础，发现管理层的决策在一定程度上会受到自由现金流量的影响。之后的学者Vogt（1994），Harford（1999），俞红海、徐龙炳和陈百助（2010）等也发表了类似观点。

债务融资方面。负债表现出强大的杠杆效应，由于资本市场的不完善，外源融资往往伴随着融资约束成本，这也会导致非效率投资现象的产生。Jensen和Meckling （1976）研究发现企业投资不足，往往是因为负债融资的时候，存在着融资成本，但负债的存在会抑制过度投资，缓解因代理问题而存在的股东与经理人的紧张关系。Stu1z （1990）通过实证也发表了类似观点。姚明安和孔莹（2008）研究表明，企业拥有的剩余举债能力能显著抑制其投资过度行为。朱磊和潘爱玲（2009）认为企业负债的存在，会使经理人在投资净现值为负的项目的时候考虑负债的偿还等因素，抑制投资过度行为；但也会现在到企业投资净现值为正的项目，导致投资不足。

3.财务柔性与非效率投资。国内外学者对财务柔性与非效率投资的研究，大都集中在柔性与投资过度与不足。Gamba和Triantis （2008）从财务柔性价值的角度，研究得出财务柔性价值高的企业能够在融资约束环境中抓住有利的投资机会，以较低的成本迅速获得资金，缓解投资不足。Patrick （2012）实证检验了财务杠杆与非效率投资的关系，得出企业储备财务柔性对企业的未来投资具有明显的正向左右。马春爱（2011） 构建财务柔性指数，通过Richardson残差模型来衡量企业的非投资效率情况，实证检验了， 企业储备过高的财务柔性更容易导致企业过度投资，而柔性处于极高或者极低的情况下企业则会表现为投资不足，当企业在财务柔性较低的情况下，经理人会更加谨慎地进行投资，这在一定程度上抑制了企业的非效率投资。而后金余泉（2012）在马春爱研究的基础上，改进了Richardson模型，以我国制造业上市公司为样本，进行了财务柔性与企业非效率投资的实证研究，研究发现，财务柔性与企业非效率投资密切相关，得出财务柔性能缓解投资不足现象，但同时加重了企业过度投资现象。再加入产权性质后，财务柔性对企业影响作用也会随之改变。曾爱民（2013），田昱昊、叶霖（2015） ，王满、许诺和田旻昊（2016）等也发表了类似的观点。

4.财务柔性、委托代理与投资过度。Jensen （1986）和Mecklmg （1976）认为，当企业拥有富余自由现金流量时，管理者首先考虑的可能不是股东和债权人的利益，将这些富余的自由现金流偿还债务和支付股利，而是将其继续投资用于扩大企业规模，掌握更多资源，来使得自身利益最大化，有目的的去投资那些净现值为负但是会为自己带来利益的项目，造成明显的过度投资。由此可见，当企业富余自由现金流越多时，更容易造成股东与管理者的代理问题，造成明显的过度投资。企业保持财务柔性是有成本的。当企业储备有较高的财务柔性时，意味着拥有充足的自由现金流量和较低的财务杠杆。根据Jensen的自由现金流理论，过多自由现金流容易产生代理问题，造成企业投资过度的现象。另外Jensen（1986）也研究表明了，负债在一定程度上可以缓解股东与管理者的代理问题，负债的存在，使得管理者面临支付现金流量、到期还本付息的压力，一旦到期不能偿还这些，债权人将拥有公司的控制权，到时管理者也不能从公司获取利益，而且负债会让那些债权人对经理人的投资行为进行一定程度的监督，这样也会抑制经理人的投资过度行为。Ahn（2006）实证检验负债的相机治理作用，表明负债能在一定程度上缓解代理问题。不过，企业储备财务柔性要求保持较低的财务杠杆，就不存在这种债务的相机治理作用，当减少债务的约束时，企业过度投资现象也会加重。故在企业储备财务柔性时，富余的自由现金流会促使管理者過度投资，同时，缺少债务的治理作用，也加剧了代理问题，加重了企业过度投资。

5.财务柔性、融资约束与投资不足。按照MM理论，假设市场是完美的，融资就不存在约束，企业的投资就只需考虑自身投资需要，只要投资的项目净现值为正，那么无论资金来源是内部还是外部，就可进行投资。然而我国的资本市场并不完善，有着委托代理问题和信息不对称问题，这些会导致企业融资存在摩擦，使得外源融资成本高于内源融资。当企业的内部资金不足时就会产生融资约束，而融资约束会让企业无法有效得到富足的资金来投资那些对自身有利的项目，导致企业投资不足。财务柔性可以以较低的成本为企业的筹资活动筹备资金，帮助企业抓住那些未预期的投资机会。财务柔性越大，企业可使用的自由现金流量和剩余举债能力越多，一方面企业超额现金持有，能让企业面临融资需求时，优先选择内源融资，这样既可以避免高成本的外部融资，也可以让企业有充裕的资金投资那些净现值为正的优质项目；另一方面企业的剩余举债能力的增加，会降低企业财务杠杆，给债权人传递出积极的信号，能帮助企业以较低的成本获取外源融资，避免企业因资金不足丧失投资机会。超额现金持有从内源融资方面考虑现金需求，剩余举债能力则从外源融资来考虑。剩余举债能力和超额现金持有的双重作用，能够缓解企业因缺少资金不能及时有效的进行优质有效投资而产生的投资不足。

三、结论和政策建议

1.研究结论。通过理论分析，我们发现财务柔性具有双刃剑效应，既能缓解投资不足也能加剧过度投资。并得出以下结论：（1）财务柔性会加重企业的过度投资，财务柔性能增加企业自身自由现金流量，但同时过多的剩余举债能力会弱化负债的治理作用，这些都会加重深股东与管理者、股东与债权人之间的委托代理问题，加剧企业的过度投资。（2）财务柔性能减轻企业的投资不足。企业储备财务柔性，一方面企业持有现金能让企业有富余现金去投资那些净现值为正的项目，另一方面，企业的剩余举债能力能缓解企业的融资约束，使企业能有效把握投资机遇。因此，财务柔性的存在，能从多方面缓解企业投资不足。

2.政策建议。针对上述研究结论，文章提出以下政策建议。

（1）积极储备财务柔性，预防市场不确定性。我国的国情决定了资本市场的经营的复杂性，造成了企业的融资困难，使得企业普遍存在不低的融资约束。上述研究中，我们可以知道，财务柔性与投资不足负相关，说明企业的投资不足现象可以通过储备财务柔性来减少，故企业需要具备提前储备财务柔性的意识，及时把握未来的投资机会并应对未来环境不确定下的不利冲击。财务柔性是多方面的结合，企业可以通过提高银行和行业间信用评价等保持自身的财务杠杆以及持有适当现金等方式来储备财务柔性，减轻自身的非效率投资现象，达到企业价值最大化的目的。

（2）加强公司监管，防范财务柔性滥用。然而委托代理问题也会随着财务柔性的储备而愈发严重，这也造成企业过度投资程度的加重。为了抑制上述情况的发生，企业可以从内外两个方面建立预防措施。对于公司内部的监管，企业应该把解决问题的重点集中在如何有效解决股东与管理者的委托代理问题，从细节方面来说，提高那些业绩优秀的管理者的薪资待遇，也可赠与经营者相应的股票奖励，另外，还应培养他们储备财务柔性的意识以及对其的应用；另一方面，对不顾公司利益，以自身利益为先的管理者，我们绝不姑息。对于公司外部的监管，一方面公司自身财务指标的透明度，加大社会公众对公司的监管力度，以达到减少闲置资金滥用的目的；另一方面，银监会等监管部门要科学严谨地制定相应的法律法规，使得有法可依，执法必严，这是防范财务柔性滥用的有效途径。

参考文献：

[1]Denis， McKeon. Debt Financing and Financial Flexibility： Evidence from Pro-Active Leverage Increases [J].Review of Financial Studies， 2012， 26（6）： 1897-1929.

[2]顾乃康，万小勇，陈辉.财务弹性与企业投资的关系研究[J].管理评论，2011 （6）：115-121.

[3]马春爱.中国上市公司的非效率投资研究：一个财务弹性的视角[J].财贸研究，2011（2）：144-148.

[4]王满，姜慧琳.财务柔性对非效率投资的影响：促进还是抑制？ [J].会计之友，2014 （10）：27-32.

[5]田旻昊，叶霖. 财务柔性影响企业非效率投资的路径研究[J]. 財经论丛，2015，（03）：57-65.

作者：曹智举