信用評級、股權屬性與公司投資不足

(廈門大學管理學院，福建 廈門 361005)

引言

投融資決策一直是現代公司金融理論的核心問題之一。在完全競爭的資本市場上，公司的投資決策和融資決策是相互獨立的(Modigliani和Miller, 1958)[5]。但是在現實的經濟環境中，由于信息不對稱和代理問題的存在，使得外部融資成本高于內部資本成本，導致公司受到融資約束的影響，進而出現投資不足。

發行股票和債券是公司外部直接融資的兩個主要手段。但長期以來，我國公司債券市場的發展嚴重滯后于股票市場。近年來隨著我國資本市場建設不斷深化，公司債券市場進入快速發展階段。如表1的 Panel A所示，自2008年以來每年發行公司債的數量和金額明顯增加，債券融資已逐漸成為重要融資手段之一。

除系統性風險外，債券融資成本主要受到信用風險的影響。由于發行人與投資者之間存在信息不對稱，信用風險不能得到充分揭示，使得投資者對債券投資要求更高的風險溢價，導致發行人必須承擔額外融資成本。要克服這一障礙，重要辦法之一就是引入信用評級制度。信用評級是專業評級機構對發行人按期償還債券本息能力進行綜合評價的結果。對于債券發行人而言，信用評級不僅決定債券能否順利發行，還直接影響融資成本。如表1的Panel B所示，債券信用利差(發行票面利率與發行日同期固定利率國債收益率之差)隨著債券信用評級的上升而下降，AAA級公司債的平均信用利差僅為1.633%，而AA-級公司債的平均信用利差卻高達5.824%，表明信用評級在債券定價中發揮著舉足輕重的作用。

表1 2008～2013年公司債發行及特征

此外，公司外部融資成本也可能受到股權屬性的影響。通常情況下，由于國有控股公司具有隱性的國家信用作支持，能較容易地從銀行獲得信貸資金，故因信息不對稱導致的融資約束程度相比于民營公司會更輕。民營公司則往往在銀行信貸市場上處于相對劣勢地位，常常受到融資約束的困擾。對于兩種不同股權屬性的公司而言，是否具有信用評級以及信用評級高低對其投資不足的影響可能存在差異。因此，本文將重點研究是否擁有信用評級以及信用評級高低對公司投資不足程度的影響作用，并進一步觀察股權屬性是否會影響信用評級對公司投資不足的抑制作用，以期更好地理解信用評級在公司投資決策中的重要意義。

文獻回顧及研究假設

一、信用評級和投資不足

投資行為一直是理論界與實務界關注的焦點。Modigliani和Miller(1958)[5]提出了著名的MM理論。他們認為在完美市場下，公司的投資行為與融資方式無關。然而現實中存在非效率投資——投資不足和過度投資，其中投資不足主要是由于融資約束造成的。國內外的研究認為，信用評級會影響公司的融資約束程度。關于二者之間的影響機制，主要有兩個方面：一方面，信用評級降低了發債人與投資者之間的信息不對稱程度；另一方面，信用評級反映了違約風險，公司信用評級越高則外部融資成本越低。

首先，信用評級會影響公司所受融資約束程度。何平和金夢(2010)[9]研究了信用評級在債券市場上的影響力。他們選取了以企業債、公司債為主的樣本進行實證分析，得出了我國的信用評級對債券市場具有一定影響力，較高的信用評級能夠有效降低債券的發行成本。王雄元和張春強(2013)[15]以2009～2012年銀行間債券市場發行的中期票據為樣本，檢驗信用評級的債務融資成本效應在我國債券市場的適用性與作用機理。結果顯示：(1)信用評級越高，中期票據融資成本越低；(2)發行前主體評級調增和較低的評級機構聲譽均會減弱信用評級的融資成本效應；(3)國有產權和公司上市也會削弱信用評級的融資成本效應，但募集資金僅為還貸時，信用評級的融資成本效應更大。

此外，國內外學者也針對融資約束與投資行為進行了大量研究。Fazzari等(1988)[2]對融資約束與企業投資-現金流敏感性之間的關系作了開創性研究，發現融資約束嚴重的公司其投資-現金流敏感性相對較高。之后的學者則利用不同融資約束的度量方法對樣本進行分類，并證實了這一結果。Chirinko和Schaller(1995)[6]使用成熟度、所有權的集中程度、制造業公司、非制造業公司等指標對212家加拿大公司的數據進行分類，結論是年輕的、獨立的、主營制造業的公司的投資支出更依賴于內部現金流。相比于國外研究著眼于投資-現金流敏感性，國內的研究還包括了融資約束對投資水平和投資效率的影響。張功富等(2009)[17]研究表明，投資不足的產生與信息不對稱密切相關。連玉君和蘇治(2009)[11]研究發現：(1)融資約束的存在使得中國上市公司的投資支出比最優水平低了約20～30%，平均投資效率僅為72%；(2)在上市公司的三種主要融資方式中，現金流量的增加不但能緩解融資約束，還能降低后續融資的不確定性；而股權融資和債權融資雖然能夠有效緩解融資約束，但前者無法降低融資不確定性，而后者會顯著加劇融資不確定性。李延喜等(2007)[10]實證結果表明，融資約束對投資有制約作用，公司受到的融資約束越大，投資支出就會越小；投資機會和內部現金流量對融資約束的制約作用有影響，托賓Q大于1和內部現金流量為負的企業投資-融資約束敏感性更弱。

綜上，前人的文獻大多將信用評級與融資約束、融資約束與投資不足作為兩個問題單獨進行研究，而對信用評級與投資不足的直接研究則相對較少。本文認為，當公司擁有專業評級機構給予的信用評級后，將一定程度上減弱公司與投資者之間的信息不對稱，有效緩解公司所受的融資約束，從而降低公司投資不足程度。此外，評級越高則融資成本越低，較小的內外部融資成本差異意味著較低的融資約束，故信用評級將通過影響成本、降低融資約束來緩解投資不足的問題。故本文提出如下假設1和2。

假設1：當其他條件相同時，具有信用評級的公司，其投資不足程度較低。

假設2：當其他條件相同時，發債公司的信用評級越高，其投資不足程度越低。

二、股權屬性、融資約束與投資不足

國外的學者研究發現，國有性質的公司所受融資約束程度較低。Laeven(2003)[4]認為，政府所有企業面對的融資障礙較低，因為它們可以獲得來自于政府的預算支持和國有金融機構的優先對待。Allen等(2005)[1]的研究表明，中國的銀行在給民營企業提供融資方面沒有起到積極的作用，這些民營企業不得不利用非正規融資渠道，比如商業信用和私人信貸等來支持其發展。Firth等(2009)[3]發現擁有部分國有股權有利于企業獲得銀行的信貸資金。

國內學者的研究結論與國外保持一致。早期的研究，如林毅夫等(2004)[12]、巴曙松等(2005)[8]，均表明預算軟約束在國有企業中是相當普遍的現象。田利輝(2005)[14]還指出，即使不能根據國有和民營的性質來判斷預算約束的軟硬性質，產權的安排也直接影響預算軟約束的強弱程度。近年來，也有學者從融資約束角度出發，關注股權屬性對投資不足的影響。羅付巖(2013)[13]研究發現，非國有企業、中小企業、西部區域上市公司更依賴于良好銀企關系以抑制投資不足。肖珉等(2014)[16]研究發現，地方國有企業更有可能出現“現金流富余-投資過度”相關性，非國有企業則更有可能出現“現金流不足-投資不足”相關性。

綜上，國有控股公司的軟約束會在一定程度上扭曲其面臨的真實融資約束，從而降低其對信用評級的依賴。據此，本文提出假設3。

假設3：對非國有公司而言，具有信用評級的公司，其投資不足程度較低；對國有公司而言，信用評級對抑制投資不足的作用并不顯著。

研究設計

一、數據來源

本文以2008～2013年的上市公司為研究樣本，并結合發債主體的財務特征、治理情況和投資活動進行研究。根據不同假設的研究需要，本文對數據進行了如下篩選：(1)剔除金融行業公司樣本；(2)剔除樣本期內被ST、ST*的樣本；(3)如果發債主體在一個年度內多次發行債券，僅保留一個樣本；(4)剔除數據缺失樣本，并對數據異常的變量進行1%的縮尾處理。本文關于信用評級的數據來源于WIND數據庫，其余數據來源于CSMAR金融數據庫。

表2 研究變量

二、變量定義

本文的主要被解釋變量為投資不足程度，用U I表示。本文主要的解釋變量為信用評級啞變量(Credit Dummy)、信用評級(Credit Rating)和信用利差(Credit Spread)，控制變量包括資產負債率(Lev)、盈利能力(ROA)、第一大股東持股比例(bigSH)、股權屬性(SO)和機構投資者持股比例(INST)。研究變量的描述見表2。

三、研究模型

本文首先借鑒Richardson(2006)[7]的方法，運用模型(1)估算出公司正常預期的資本投資水平，然后用模型的回歸殘差作為非效率投資程度的替代變量，殘差為負則代表投資不足(即UI)。

其中It為第t年投資水平(等于構建固定資產、無形資產及其他長期資產的支出+購買或處置子公司的支出-處置固定資產、無形資產和其他長期資產而收回的現金/年初總資產)、CashA為第t-1年現金持有量占總資產的比例、Growth為第t-1年主營業務收入增長率、Lev為第t-1年的資產負債率、LnAge為上市公司上市年齡的自然對數、LnAsset為第t-1年總資產的自然對數、ROA為第t-1年總資產回報率、Q為第t-1年托賓Q值、It-1為公司第t-1年的投資水平。利用該模型估算出公司預期投資水平，再用實際投資水平減去預期投資水平得到的差值(即模型中的殘差)，得到非效率投資水平。

接下來，通過公式(2)對全部樣本進行回歸，在控制公司財務狀況、治理情況以及行業和年份相關因素后，研究是否具有信用評級與投資不足程度的關系。

為了驗證假設2，本文將針對發行公司債的公司樣本，通過公式(3)研究信用評級高低對投資不足程度的影響。由于信用評級通過影響融資成本來抑制公司投資不足，故還需驗證融資成本與公司投資效率之間的關系。因此，本文以信用利差(Credit Spread)作為融資成本的替代變量，同時研究信用利差與投資效率的關系。

最后，本文對全部樣本以股權屬性進行劃分，將第一大股東為國有股份(包括中央國有和地方國有)的公司分為一組，其他公司分為一組。對這兩組樣本分別進行回歸，考察不同股權屬性下，主體信用評級對抑制投資不足的作用是否存在差異。回歸方程如下：

實證結果與分析

一、描述性統計

我們首先對樣本進行描述性統計分析。如表3所示，本文樣本分為兩部分：Panel A為2008～2013年所有上市公司樣本，用于檢驗假設1與假設3；Panel B為同時期發行債券的上市公司樣本，用于檢驗假設2。各變量在經過1%的水平的WINSOR處理后，已不存在明顯異常值，除虛擬變量外平均數和中位數的差異不大。是否具有信用評級(Credit Dummy)的平均數為0.221，說明具有信用評級的上市公司仍為少數，僅占全部上市公司的22%。信用評級(Credit Rating)的中位數和平均數均為3左右，說明發債公司的信用評級平均水平為AA+，信用等級良好，且分布較為均勻。當然，這一結果也與監管部門對公司債發行條件的要求密切相關。中國證監會規定，發行公司債必須符合“經資信評級機構評級，債券信用級別良好”的條件。發行公司債的上市公司平均資產負債率相比于所有樣本較高，在50%水平左右，但差異不大。此外，發債公司具有較高的盈利能力，總資產收益率均值為6%，最低值為-1.3%，高于上市公司的整體水平。雖然大股東持股比例(bigSH)和機構投資者持股比例(INST)的最小值和最大值差異較大，但它們的平均值和中位數比較接近，說明樣本分布仍較為合理。相比于所有上市公司，發債公司的樣本主要以非國有公司為主，說明非國有公司更傾向選擇債務融資這一外部融資渠道。

表3 主要變量描述性統計

二、實證分析

1. 信用評級與投資不足

為了研究信用評級對投資不足的影響，本文首先根據模型(1)衡量公司的投資效率。模型(1)回歸后的估計值為預期投資水平，而實際投資水平和預期投資水平之間的差額(殘差項)即為非效率投資水平。殘差為正，說明公司存在過度投資；殘差為負，說明公司存在投資不足。本文將重點關注投資不足樣本。如表4所示，在全部8937個樣本中，過度投資樣本為3513個，占總數的39.31%，而投資不足樣本達到5424個，占總數的60.69%。這一結果初步表明，在我國目前的上市公司中，投資不足問題比過度投資問題的影響更為廣泛、更值得關注。

表4 非效率投資水平描述性統計

表5 是否具有信用評級對公司投資不足程度影響的回歸結果

目前國內外的文獻顯示，公司投資不足程度會受到財務狀況、經營績效、股權結構、公司治理等因素的影響。故本文選取具有代表性的資產負債率(Lev)、總資產收益率(ROA)、第一大股東持股比例(bigSH)、大股東股權屬性(SO)、機構投資者持股比例(INST)這五個變量作為控制變量，研究具有信用評級是否會抑制公司的投資不足，回歸結果如表5所示。從回歸(1)的結果可以發現，具有信用評級與投資不足程度呈正相關關系，且在1%的水平上顯著，表明具有信用評級的公司，其投資不足程度會有所抑制。在回歸(2)中，我們控制了年份與行業，結果并沒有發生明顯變化，具有信用評級與投資不足程度仍然存在顯著正相關關系。在回歸(3)中，我們加入了所有控制變量，雖然解釋變量系數的大小和顯著性水平均有所下降，但仍在5%的水平上顯著為正。以上結果證明了假設1成立。

2. 信用評級高低與投資不足

表6 信用評級高低對公司投資不足程度影響作用的回歸結果

在發現公司具有信用評級有助于抑制投資不足程度的基礎上，我們進一步研究信用評級高低及信用利差是否也會影響投資不足程度。為此，我們將樣本縮小至2008～2013年發行公司債的公司樣本。從表6的回歸結果(1)和(2)可見，無論是單變量回歸還是加入控制變量后回歸，信用評級(Credit Rating)的回歸系數都至少在5%的水平上顯著為正，說明信用評級越高，發債公司的投資不足程度顯著越低。在表6的回歸(3)和(4)中，我們將信用利差(Credit Spread)作為解釋變量。結果同樣發現，信用利差(Credit Spread)與投資不足的相關關系在1%水平上顯著為負，表明信用利差的降低有助于抑制投資不足程度。

3. 股權屬性、信用評級與投資不足

如表7所示，當把樣本分為國有控股上市公司和非國有控股上市公司兩組樣本分別進行回歸時，是否具有信用評級對抑制投資不足的作用產生了顯著差異。在非國有控股上市公司中，信用評級(Credit Dummy)的回歸系數為正且在1%的水平上顯著，說明非國有控股上市公司可以通過尋求外部信用評級來解決公司投資不足的問題，意味著信用評級有效降低了非國有控股公司的融資約束程度。在國有控股上市公司中，具有信用評級(Credit Dummy)與投資不足程度的回歸系數并不顯著，說明對于國有控股上市公司而言，是否擁有信用評級與投資不足程度之間并不存在顯著相關關系。造成這種結果的可能原因之一，是國有控股上市公司比較容易得到中央和地方政府的支持，能夠與商業銀行保持良好的關系。因此，它們所受融資約束程度相對較輕，是否具有信用評級對這些公司融資約束的影響不大。

表7 不同股權屬性下信用評級與公司投資不足程度關系的回歸結果

綜上所述，表7的回歸結果支持假設3：對于非國有控股上市公司而言，具有信用評級的公司，其投資不足程度較低；對于國有控股上市公司而言，具有信用評級對改善投資不足的作用并不顯著。

穩健性檢驗

前文的研究發現，公司具有信用評級，其投資不足會在一定程度上得到抑制，但并不能排除公司的投資效率同時會影響公司信用評級的取得和信用評級的高低。一方面，信用評級是評級機構對發行主體違約風險的評價，評價范圍包括公司經營、治理等方面，故投資效率越高(即投資不足程度越低)的公司，很可能因其較好經營狀況而更易獲得評級；另一方面，當公司投資不足程度較高時，公司會主動尋求信用評級、降低融資約束，進而改善公司的投資效率。

為了降低上述可能存在的內生性問題，本文將通過兩個方法進行穩健性檢驗。方法1是在模型(3)的基礎上加入上一年度的投資不足程度UIt-1，得到模型(5)。如果上一年度投資效率和信用評級之間存在顯著關系，那么該變量的引入將導致系數β1的顯著性水平下降，甚至不再顯著。方法2是剔除公司獲得首次信用評級前后年份的樣本，即假設獲得首次評級年份為t年，則剔除t-1、t、t+1年的樣本。在剔除后的樣本中，是否具有信用評級可近似看作外生變量，從而一定程度上解決前文所述的內生性問題。兩種方法的檢驗結果如表8所示。

表8 穩健性檢驗

如表8所示，無論是方法1還是方法2，解釋變量是否具有信用評級(Credit Dummy)的系數仍顯著為正，表明在控制了內生性問題的基礎上，公司具有信用評級仍然可以抑制投資不足，前文的實證結果具有較高的穩健性。

研究結論

本文以2008～2013年的中國A股上市公司為樣本，研究公司是否具有信用評級以及信用評級高低對抑制投資不足的作用，并進一步研究在不同股權屬性下這種影響關系是否仍然有效。本文的主要結論有：(1)具有信用評級的公司，其投資不足程度較低，表明信用評級能在一定程度上解決發行人與投資者之間的信息不對稱問題，提高公司投資效率。(2)發債公司的信用評級越高，或信用利差越低，則公司的投資不足程度越低，這意味著信用評級的提高有助于抑制公司投資不足。(3)對非國有控股上市公司，具有信用評級對抑制投資不足的作用顯著；但對國有控股上市公司而言，信用評級的這一作用并不顯著。這表明，融資約束更為嚴重的非國有控股上市公司更有動力去通過尋求信用評級以解決投資不足問題。

基于以上結論，本文認為：(1)對非國有公司而言，為了使未來投資決策不受到融資渠道的限制，應努力提高自身的信用評級，降低內外部融資成本差異，避免因資金短缺而投資不足；(2)對投資者而言，應關注并投資那些信用評級較高的公司。一方面這些公司違約風險低，另一方面這些公司的經營狀況較好，而投資行為的效率與經營狀況密切相關；(3)對評級機構而言，由于其評級水平直接影響公司的融資約束程度，因此應該在保持獨立性的基礎上更好地提升其評級質量，以便更準確地反映發行人的真實信用水平；(4)對監管者和政策制定者而言，對包括民營公司在內的非國有控股公司應給予更多關注，拓寬中小非國有公司的融資渠道，為它們的發展提供有力保障，同時也要注意提高發行人和評級機構的職業操守，防止公司為了成功融資或降低融資成本而采取一些購買信用評級的行為。