上市公司惡性增資行為度量研究

摘要：文章首先提出了度量惡性增資行為應充分體現和刻畫的該行為的三個特點，其次，以體現這三個特點為原則，從惡性增資的發生概率和發生金額兩個維度上提出了度量惡性增資的方法，并運用該方法對我國上市公司的惡性增資行為進行了度量。

關鍵詞：上市公司；惡性增資；度量；資本投資項目

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A 文章編號：1003-7217(2010)02-0064-05

一、引言

對于前期已經投入大量資源的企業資本投資項目，在當前的信息條件下，當繼續完成該項目的預期收益小于零時，決策者仍然堅持增加投資的行為被稱為惡性增資(Project Escalation)。惡性增資明顯違背了傳統的經濟理性原則，它不僅給企業和國家造成巨大的資源浪費，也通常會使企業陷入困境。本文試圖對惡性增資的度量進行研究。因為，度量惡性增資可以明確其發生的程度，既可以計量它給社會造成了多少資源浪費，也可以將其納入管理者的考評系統中，從而完善管理者的激勵約束機制。

目前，國內外關于惡性增資的研究大多采用模擬實驗或案例研究方法，它們固然有不可替代的優點；但缺陷也顯而易見：實驗方法獲取的數據不是真實的公司數據，這在一定程度上影響了研究結果的信度；案例研究雖具有代表性，確不能反映普遍性。同時，不同研究方法的側重點不同，如實驗研究更側重于事件的過程，特別是個體的心理及行為過程，但通常不太注重事件的結果。而惡性增資極其復雜，既有特殊的決策過程。也有特殊的決策結果，相比而言，實證研究恰好能夠彌補這兩種研究方法的不足。但是，由于用實證方法度量惡性增資的問題沒有得到很好地解決，所以惡性增資的實證研究一直沒能較好地展開。

本文嘗試用實證方法研究惡性增資的度量問題。文章在對惡性增資進行深入分析的基礎上，首先提出了度量惡性增資應該充分體現和刻畫的惡性增資的三個特點，然后以體現這三個特點為原則，從惡性增資的發生概率和發生金額兩個維度上提出了度量惡性增資的方法，最后運用該方法對我國上市公司的惡性增資行為進行了度量。

二、文獻回顧與理論分析

目前，專門針對非金融企業惡性增資的實證研究不多。劉超(2004)認為，惡性增資是對最終失敗的項目繼續增資的行為，在財務績效上的表現是投資持續增加，但產出卻沒有相應地增長，因此，他用投入產出的效率作為惡性增資的替代指標。孟猛(2007)將研究對象限于資金來源于銀行貸款的企業，認為銀行放棄清算項目而繼續給企業融資的行為會增加企業的總負債，繼而導致企業當期利息支出與總負債之比下降，因此，她分別用物價上漲率和企業利息支出與總負債之比作為惡性增資的替代變量。張冬莉(2009)跚用如下二個標準確定發生惡性增資的企業：實際投入超過預算150％的完工項目以及超過預算140％的未完工項目；工期1年以上的上述兩種項目。

以上幾種度量方法都有其合理之處，但也存在著不足，因為它們都沒有充分體現和刻畫出惡性增資的本質特點。因此，在度量惡性增資之前，有必要先正確地認識惡性增資行為及其特點。

Wilson＆Zhang(1997)認為，凡按照一定的決策準則，在當前信息條件下對預期收益小于零的投資項目決策者仍然堅持增加投資的行為都屬于惡性增資。需要強調的是，此處所指的“預期收益”是考慮了資金時間價值后的凈收益，即凈現值。目前理論界，對WilsonZhang關于惡性增資的界定得到了普遍的認同。從該界定看，惡性增資具有如下特點：第一，它是對已經開始的老項目做繼續還是放棄的投資決策時發生的行為，強調對老項目的再投資決策；第二，在決策時點上，繼續項目的凈現值為負，強調投資與凈現值為負緊密相連；第三，投資于NPV為正的項目是企業的正常投資，而投資于NPV為負的項目是企業的“過度”投資。惡性增資是超出正常投資水平后的那部分投資，是“過度”投出的資金。

本文認為，在度量惡性增資時最佳的度量方法和替代變量必須充分體現和刻畫出它的這三個特點。此外還應注意的是：(1)本文研究的是生產性資本投資項目，更具體地說是與企業主營業務活動相關的投資項目，而不是股票或債券等證券投資項目；(2)資本支出的效果具有滯后性；(3)注意區分惡性增資與過度投資的異同。過度投資是指用凈現值為負的項目去替代風險較低的項目，或投資于凈現值為負的項目的行為(JensenMeckling，1976)TM。過度投資和惡性增資的相同點在于兩者都屬于非效率投資，都是投資于凈現值為負的項目。不同點在于：前者僅假設項目為一期，僅需做出是否投資的一次性決策；后者則把項目分為若干階段，在前期投資的反饋信息為負的情況下，需要做出是否繼續投資的再決策。即過度投資是對項目的初始決策或一次性決策，而惡性增資是對項目的再決策。

三、度量方法的確定

以下首先確定度量惡性增資的基本維度；然后根據各維度的特點，用適當的方法和模型進行度量。

(一)度量維度

由于獲取數據困難，對惡性增資的研究多數是采用模擬實驗的方法。在早期的實驗中，常用一個維度來度量惡性增資行為(SharpSalter，1997等，以后人們發現一個維度無法準確、全面地描述惡性增資行為，目前多數研究用兩個維度進行度量。歸納起來，常用的維度有“愿意繼續增資的人數占總人數的百分比(以下簡稱增資人數比)”、“愿意繼續增資的金額(以下簡稱增資金額)”和“繼續增資的意愿”。本文認為，“增資人數比”包括了“繼續增資的意愿”的所有信息。因此，“增資人數比”和“增資金額”可以作為惡性增資的兩個度量維度，并能夠較全面、準確地描述惡性增資行為。“增資人數比”是指惡性增資的發生概率，以下用“惡性增資的發生概率”和“惡性增資金額”兩個維度來度量惡性增資行為。

(二)度量方法及模型

實驗研究可以通過實驗設計直接度量所需的維度，而實證研究只能根據已有的檔案數據設計適當的模型和方法作間接度量。在設計度量方法和模型時，需注意體現其三個特點。

首先，在解決“惡性增資是對老項目進行再決策”的特點之前，需說明的是：通常一個企業在同一個時期可能同時實施幾個項目，如果其中有一個項目為惡性增資，就可能拖累整個企業，導致整體企業的利潤呈逐年下降的趨勢，甚至最終降為負。但是，因本文研究的是生產性資本投資項目，因此對應的利潤不包括投資收益和其他業務利潤，而是企業的整體主營業務利潤。

以下解決“老項目”問題。假如某企業從2003年開始投資一個項目，以后整體主營業務利潤逐年下滑。如果該企業在2003年和2005年均有“過度”投出的資金，那么，2003年過度投出的資金屬于初始投資一過度投資，2005年過度投出的資金屬于再投資——惡性增資，即2005年過度投出的資金投資于“老項目”了。因為，如果某企業的主營業務利潤呈逐年下滑并最終為負的趨勢，那么，該企業另投資新項目的可能性就很小，如果此時企業仍有過度投出的資金，則其更有可能投資于老項目了。另外，我們還剔出了采用增發或配股方式融資后，在樣本時間段里改變了資金使用用途的公司，因為企業資金由股權資金和債權資金組成，我國債權資金主要來源于銀行信貸。通常銀行會在借款合同中限制貸款的使用用途，因而企業利用貸款實施另外的新項目會受到限制；而對于上市公司，股權資金主要來源于IPO和SEO，我國早在1997年9月頒布的《關于做好1997年股票發行工作的通知》就明確規定：“發行股票所募資金必須按照招股說明書的承諾使用，如有特殊情況需要改變，要向證監會事先報告”。因此，如果企業沒有改變資金使用用途的公告或報告，說明企業沒有將該筆資金投向新項目，還在繼續原來的老項目。

其次，解決“惡性增資是過度投出的資金”的特點，需要確定企業的正常投資水平。張冬莉(2009)用項目預算作為企業的正常投資水平。但這種做法的問題是：(1)項目預算不等于正常投資水平，因為預算不一定“正常”和合理。(2)正常投資水平應該是動態的，應隨企業的增長機會、盈利能力和經濟環境等的變化而變化，而項目預算是靜態的。(3)目前披露項目預算的公司較少，因此，在選取樣本時會造成樣本的缺失，從而影響研究結果的普遍性和可靠性。

Richardson(2006)在研究過度投資的度量時很好地解決了估算正常投資水平的問題。他首先根據影響企業投資水平的各個因素估算出正常投資水平(見式(1)，式中變量及定義見表1)，然后用企業的實際投資水平與正常投資水平之差(即正殘差)作為過度投資額。目前該模型在一些研究中等得到了應用。

INVt=a0+a1Groutht-1+a2Lert-1+a3Casht-1+a4Aget-1+a5Sizet-1+a6RELt-1+a7INVt-1+∑Industry+∑Year+ε (1)

Richardson模型在充分考慮了影響企業投資水平的各個因素后，用動態的方法估算出了企業的正常投資水平，該投資水平具有一定的可信度，并且用該模型可以直接估算出實際投資與正常投資之差(即正殘差)，因此，以下將Richardson模型進行適當的修正后作為惡性增資模型，并用“正殘差”作為惡性增資中“過度投出的資金”，即惡性增資金額。

由于本文研究的是生產性投資項目，因此，在Richardson模型中的“資本投資量”中剔除長期投資，加入在建工程和長期待攤費用。加入長期待攤費用是由于該會計科目包含固定資產大修理支出，該項支出是對固定資產的再投資。

最后，為了將投資與“凈現值為負”的結果緊密相連，用“連續2年以上主營業務利潤逐年下降直至為負”來近似替代“NPV為負”。對于一個項目來說，雖然每年的利潤和現金流量不相等，但是項目計算期內各年現金流量的總和與各年利潤的總和是相等的。

解決了體現三個特點的問題后，還要考慮以下幾點：(1)資本支出效果的滯后性。以選取的樣本時間段2005～2008年為例，向前兩年，即對于2003～2008年主營業務利潤逐年下降直至為負的公司，取它們2005～2008年的數據，代人惡性增資模型選取具有正殘差的樣本。比如，A公司從2005年主營業務利潤開始下滑到2007年為負，經估算該公司在2005年有正殘差，如果2005年還滿足發生惡性增資的其他條件，則2005年就被確認為惡性增資，而到2007年才顯現出明確的負反饋結果，資本支出的時滯期為2年。因不同項目的時滯期各異，所以選取的是一時間段(2003～2008年)。(2)銷售收入是由企業生產性經營活動所獲得的。因此，銷售增長率更貼近和反映生產性投資項目的增長潛力，而托賓Q是對企業整體增長潛力的反映，包括證券投資。同時，估算托賓Q時所用的股價能否反應企業業績還涉及到市場有效性問題。在表3中，也用托賓Q作為增長機會進行了回歸，結果與用銷售增長率的回歸結果基本一致，但前者有一個回歸系數未通過檢驗，同時各個回歸系數的t統計量均不如后者高，說明前者的回歸效果不如后者。因此，在惡性增資模型中，用銷售增長率替代項目的增長潛力。

最后，經過修正的Richardson模型就變成了惡性增資模型，模型同式(1)，各變量的計算見表1。

四、度量方法的應用

下面運用惡性增資度量模型和方法確定滬深兩市2005～2008年發生惡性增資的公司，并對其惡性增資行為進行度量。

(1)選取滬深兩市2003～2008年除金融企業外主營業務利潤逐年下降直至為負的公司，取這些公司2005～2008年的數據。這里僅取主營業務利潤為負的當年及前幾年的數據。(2)將這些數據代人惡性增資模型作回歸，取有正殘差的公司。(3)查找在有正殘差的當年及前幾年是否有改變資金使用用途的公告或報告，如果沒有，則最終確定該公司當年有惡性增資行為，當年的正殘差為惡性增資金額，發生惡性增資的觀測值數量占相應的總觀測值的百分比為惡性增資的發生概率。

表2是惡性增資模型中主要變量的描述性統計，表3是模型的回歸結果，表4是最終選出的惡性增資樣本分布，表5是惡性增資金額的描述性統計。數據來源于CCER數據庫。

由表3可知，模型I和Ⅱ均通過了F檢驗。除模型Ⅱ中的以外，兩個模型的各個變量均通過了t檢驗。但整體而言，模型Ⅱ中的各個變量的t統計量均低于模型I，說明模型Ⅱ的回歸效果不如模型I。因此，在惡性增資模型中，用銷售增長率替代項目的增長潛力更合適。

由表4可知，2005～2008年兩市共有觀測值5858個，其中發生惡性增資的觀測值867個，惡性增資的發生概率為14.80％。這一比率遠低于Chow et al.(2000)對中國企業的調查結果(他的調查顯示，有93％的經理人承認自己的企業中存在一定程度的惡性增資，其中56％的經理人認為惡性增資比較廣泛)。但是，近年來我國的固定資產投資總額增長迅速，2008年固定資產投資規模達17萬億元，較上一年增長30.77％，比率雖低但絕對數大，因此，我國惡性增資行為不容忽視。

由表5可知，惡性增資金額的均值為0.514，最大值為10.177。發生惡性增資的企業的惡性增資金額占其平均總資產的51.4％，最高達1017.7％，即公司平均有一半多的資金投資于本該放棄的項目中了，這一資源浪費比率之大超出了人們的預期。

五、結語

隨著上市公司信息披露量的增加，實證度量惡性增資的條件已基本具備，在這一背景下，本文對惡性增資的度量進行了研究。文章首先提出了度量惡性增資應充分體現和刻畫的三個特點。然后以體現這三個特點為原則，從發生概率和發生金額兩個維度上提出了度量惡性增資的方法，并運用該方法對上市公司的惡性增資行為進行了度量。結果發現，我國上市公司發生惡性增資的概率為14.8％，而惡性增資的金額占公司總資產的比率平均達51.4％。因此，對于我國上市公司而言，提高投資效率，控制惡性增資行為是極其緊迫和必要的。