企業集團控股上市公司非效率投資研究

胡云 納鵬杰

【摘要】本文以2005到2009年我國礦產資源型上市公司的數據來考察非效率投資問題，并分析了經營現金流量、資產負債率、資產增長率、企業規模、集團控制對礦產資源型上市公司非效率投資的影響。通過實證檢驗發現，我國礦產資源型上市公司非效率投資行為較為普遍，并且投資不足比投資過度更為嚴重；經營現金流量、資產負債率、資產增長率和企業規模顯著影響礦產資源型上市公司非效率投資行為；集團控制的礦產資源型上市公司投資過度的可能性更大。

【關鍵詞】企業集團投資過度投資不足礦產資源型

一、引言

隨著我國經濟的快速發展，企業集團在社會經濟體系中發揮著越來越重要的作用。根據美國《財富》雜志公布的數據，入圍2011年度世界500強企業排行的69家中國企業大部分是企業集團形式1。企業集團目前還沒有統一的定義。在經濟學視野中，企業集團是一系列公司通過股權金字塔或交叉持股而形成的一種聯合體（Khanna，2000；Claessen & Fan，2002）。中國注冊會計師教材從會計主體的角度認為，企業集團是由母公司和其擁有控制權的子公司構成的。國家工商局59號文件《企業集團登記管理暫行規定》規定企業集團是指以資本為主要聯結紐帶的母子公司為主體，以集團章程為共同行為規范的母公司、子公司、參股公司及其他成員企業或機構共同組成的具有一定規模的企業法人聯合體。相對于獨立企業，企業集團存在規模經濟優勢、信息優勢，啟用內部資本市場可以降低企業融資約束，企業集團獲得了快速的發展。

隨著企業集團對經濟的貢獻越來越大，人們對企業集團內部資本市場的關注逐漸加強，也陸續出現了一些研究成果。李增泉等（2004）認為附屬于企業集團的上市公司被大股東占用了更多資金，支持了企業集團的“掏空”功能假說。鄭國堅等（2006）發現，大股東通過內部市場形成的關聯交易具有節約交易成本和掏空的雙重作用，導致關聯交易與企業價值存在N型關系。辛清泉等（2007）研究發現，我國企業集團具有效率促進和惡化分配效應的兩面性，地方政府干預是決定企業集團成本和效益變化的一個重要原因。

目前我國關于企業集團投資效率的研究相對較少，已有文獻主要以規范性和案例研究為主，實證研究并不多。本文以礦產資源型上市公司為研究對象，在我國約有90%的礦產資源型上市公司被企業集團控制。礦產資源企業從建立到投產周期長、投資大。礦產資源的勘探到冶煉加工一般需要10年以上或更長建設周期，期間投資巨大，投資回報初始周期較長，規模小的企業基本無力涉及，在我國，礦產資源型企業大部分被集團控制。那么集團控制會給礦產資源型上市公司投資效率帶來怎樣的影響呢？本文對此進行了研究。

二、研究設計

（一）企業投資過度或投資不足的判斷標準

企業投資過度還是投資不足，取決于其最優投資水平。如果企業的最優投資水平為A，就可以把實際投資超過A的企業認定為投資過度；反之，將實際投資低于A的企業認定為投資不足。因此，確定A的值是關鍵。

如何確定最優投資水平的衡量標準？以往的方法就是以線性投資方程的方式從企業規模、成長性等方面尋找最優投資水平。但是，這產生了一個問題：處于最優投資水平附近的企業經常會被認定為投資過度或投資不足，使得投資過度或不足的企業數目大幅增加，最優投資水平的企業數量會很少，顯然與實際不符。

對此不足，本文參照周偉賢（2010）的做法，首先根據實證分析估算出投資方程，將位于投資方程左上方的企業實際投資定義為大于最優投資水平，位于投資方程右下方的企業實際投資定義為小于最優水平；然后再根據上市公司投資水平的均值和中位數將樣本劃分為三個區域：①將位于投資方程左上方、且處于均值和中位數中相對大者之上的樣本上市公司定義為投資過度；②將位于投資方程右下方且處于均值和中位數中相對小者之下的樣本上市公司定義為投資不足；③將介于上述兩者之間的部分認定為投資最優。因此企業的投資水平可分為投資過度、投資最優和投資不足三種情況。

（二）解釋變量和實證模型

1.投資的定義。企業的資本投資廣義上包括固定資產和無形資產的購建支出、公司并購支出、研究與開發支出（R&D）和廣告支出等。考慮到并購支出的非持續性以及其他數據的可獲得性，本文所研究的企業投資局限為企業在固定資產、無形資產和其他長期資產上的投資支出，其數值等于現金流量表中“購建固定資產、無形資產和其他資產支付的現金”一項。那么，Invest的數值等于“本年度購建固定資產、無形資產和其他資產支付的現金”除以年初總資產的賬面價值的比例。

投資（Invest）=本年度購建固定資產、無形資產和其他資產支付的現金/期初總資產

2.企業基本面因素的解釋變量。根據研究實際需要，本文選取了以下4個企業基本面因素作為影響上市公司投資的解釋變量：①經營現金流量（EBITDA），計算公式為：EBITDA=（本年度稅后利潤+利息費用+折舊費+攤銷費）/（年初總資產的賬面價值）。②資產負債率（LEV）=負債/總資產。③成長性：本文利用期初托賓Q值來衡量上市公司潛在的投資機會，并用以下兩種方法計算托賓Q 值，成長性（TobinQ1）=（流通股數×流通股價格+非流通股數×每股凈資產+負債的賬面價值）/總資產；成長性（TobinQ2）=（總股數×流通股價＋負債的賬面價值）/總資產，公式中所有數據均為年初數。同時本文還引用資產增長率（GASSET）來衡量成長性和投資機會。④企業規模（SIZE）=年初總資產賬面價值的自然對數。

3.集團控制變量。本文增加集團控制變量來考察集團控制因素在基本面因素基礎上的進一步影響：以GROUP來表示是否集團控制，1為是，0為否。

4.實證模型。本文的實證模型為：

上述三個方程中，方程（1）為公司基本面因素的回歸，YEAR為年度虛擬變量，INDUSTRY為行業虛擬變量，ε為殘差；方程（2）為考慮公司基本面因素的logistic回歸模型，根據礦產資源型上市企業的回歸結果進行；方程（3）為帶入集團控制變量的logistic回歸模型。

（三）數據來源與研究方法

本文以在深滬兩地上市并僅發行A股的礦產資源型上市公司為研究樣本，剔除數據不全或異常、2005年以后上市的公司以及2005～2009年曾被PT或ST的公司，最后的樣本實際為98家，取其2005～2009年的經營數據，共490個樣本。數據全部來源于CSMAR數據庫。

在研究方法上，本文首先在考察投資與公司基本面因素影響關系的基礎上，找到顯著的公司基本面因素，由此計算相應的殘差，并與均值和中位數相結合，從而判斷上市公司是否存在投資過度或投資不足。然后通過二分類logistic回歸方法，將投資過度和投資不足的樣本進行對比，從而確定影響上市公司非效率投資行為的決定因素。

三、上市公司投資過度和投資不足程度的衡量

（一）樣本的描述性檢驗

本文首先對樣本進行描述性檢驗，如表1所示。檢驗結果表明，我國礦產資源型上市公司的投資水平樣本均值要明顯高于中位數，總體上新增投資介于8%到11%之間。經營現金流量的均值為0.1072，和中位數比較接近，說明企業的經營現金流量并不高，并且經營現金流量的標準差也是最低的，說明這些上市公司的經營現金流量之間的差距相對較小。資產負債率的平均數為0.5306，中位數略高為0.5420，負債將近占上市公司資產價值的一半，與其他非上市企業相比，上市公司的這一資產負債率相對較低。TobinQ1的均值為1.2819，并不是很高，而且分布具有很大的差異，最高的達到了7.6822。而資產增長率從均值來看超過了29%，但從中位數來看則略低，約16%，個別企業的資產規模還出現了負增長。上市公司總資產的自然對數指標的均值和中位數非常接近，約為22.2，其標準差在解釋變量中相對較大，說明樣本公司的規模之間存在相對較大的差異。約92%的礦產資源型上市公司被集團控制。

（二）樣本的回歸結果

在排除回歸方程控制變量之間可能存在的多重共線性問題并刪除不顯著的變量之后，本文得到表2最后一列的回歸結果。由此回歸結果，可得礦產資源型上市公司的投資方程：

Invest=-0.127+0.437EBITDA-0.067β2LEV+0.013GASSET +0.010SIZE

從回歸結果的具體方向上看，經營現金流量、資產增長率、企業規模與投資顯著正相關，這說明企業投資對經營現金流量的依賴，與Stein（2001）的研究結論一致，同時大企業也往往具有較高的投資水平。而資產負債率與投資的負相關則恰好反映出債務的約束功能，這與Jensen（1986）和Stulz（1990）的研究結論保持一致。

注：***表示顯著性水平為0.01，**表示顯著性水平為0.05，*表示顯著性水平為0.1。

（三）上市公司投資過度還是投資不足的衡量

根據礦產資源型上市公司的投資方程，本文可計算出每一個樣本企業的理論投資水平，并與實際值比較來觀察每一上市公司的投資是超過還是低于該值，在此基礎上結合平均值和中位數來判斷其實際投資水平。按照計算結果，本文對不同投資水平的上市公司進行了歸類統計，結果如表3所示。本文發現礦產資源型上市公司的投資水平均值在10.71%左右，但中位數略低，只有8.37%。

表3 礦產資源型上市公司投資水平描述性統計

根據這兩個參數，本文對不同上市公司進行了歸類統計，結果如表4所示。可以看到，在全部490個樣本中，大于方程預測值的樣本有185個，而小于方程預測值的樣本有305個，表明投資不足的樣本數要遠大于過度投資者。在大于方程預測值的185個樣本中，實際投資數大于投資均值的有150個，介于中位數和均值之間的有20個，而小于中位數的有15個；在小于方程預測值的305個樣本中，實際投資數大于投資均值的有41個，介于中位數和均值之間的有35個，而小于中位數的有229個。

按照上述定義，在所有樣本公司中，存在非效率投資現象的樣本有379個，占全樣本數的77%，這就說明，我國絕大多數的礦產資源型上市公司存在非效率投資現象；其中投資過度的樣本為150個，占非效率投資總樣本數的40%；而投資不足的樣本數為229個，占非效率投資總樣本數的60%，這就說明我國上市公司投資不足的現象可能更為嚴重。

四、企業基本面因素和控制背景對上市公司非效率投資的影響

基于上述研究設計及分析結果，本文采用logistic模型來研究企業基本面、控制背景對上市公司投資的影響程度。本文將投資過度的樣本賦值為1，對投資不足的樣本賦值為0，樣本為投資過度與投資不足的全樣本組合，即150個投資過度樣本和229個投資不足樣本。

（一）組間均值檢驗

本文首先對全樣本進行組間均值檢驗，結果如表5所示。由檢驗結果來看，投資過度組別上市公司在經營現金流量、資產增長率、企業規模都要高于投資不足組別這幾項指標的均值。從t檢驗結果來看，雙尾概率值小于0.05的指標有經營現金流量、資產增長率、企業規模和是否集團控制，說明這幾個指標在統計上存在顯著的差異，兩者具有不同的均值。

（二）二分類Logistic回歸分析

進一步地，本文采用SPSS17.0對樣本進行二分類Logistic回歸。在逐步剔除不顯著的變量后，得到表6的回歸結果。如表6所示，表中第一行所顯示的基本面因素的回歸結果中，最后進入回歸方程的是經營現金流量、資產負債率、資產增長率、企業規模，這充分表明，在所有決定企業投資過度還是不足的公司基本面因素中，這四個指標最為重要。從具體的方向上看，企業規模與過度投資正相關，這就說明成長性越好、規模越大的礦產資源型上市公司越容易發生過度投資；而經營現金流量與過度投資或投資不足正相關則更是證明了投資對現金流的依賴狀況，說明現金流越充分的上市公司越容易發生過度投資行為。在引入集團控制因素之后，本文發現集團控制變量和投資虛擬變量呈正相關關系但不顯著，說明集團控制因素使礦產資源型上市公司投資過度的可能性增加。

注：***表示顯著性水平為0.01，**表示顯著性水平為0.05，*表示顯著性水平為0.1。

六、結論

本文以經營現金流量、資產負債率、資產增長率、企業規模來估計投資方程，以礦產資源型上市公司的投資水平回歸方程、均值和中位數來考察非效率投資問題。在引入集團控制因素的基礎上，通過對樣本的二分類Logistic回歸來分析解釋變量對企業投資過度或不足的影響程度。

實證結果發現，我國礦產資源型上市公司非效率投資行為較為普遍，并且投資不足比投資過度更為嚴重；經營現金流量、資產負債率、資產增長率和企業規模顯著影響礦產資源型上市公司非效率投資行為；集團控制的礦產資源型上市公司投資過度的可能性更大。

注 釋

{1}http://economy.enorth.com.cn/system/2011/07/08/006889047.shtml

參考文獻

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[9]周偉賢.投資過度還是投資不足——基于A股上市公司的經驗證據[J].中國工業經濟，2010，（9）

基金項目：企業集團財務戰略與風險管控研究——以云南礦產資源型企業集團為例。2009年度教育部人文社會科學研究西部和邊疆地區規劃基金項目，項目編號09XJA630007。

作者簡介：胡云（1987-），男，漢族，云南曲靖人，在讀研究生（09級），就讀于云南財經大學會計學院；納鵬杰（1965-），男，回族，云南通海人，云南財經大學MBA教育學院教授、博士后。