新三板企業投資效率研究

●劉 飛 張 釗

新三板企業投資效率研究

●劉 飛 張 釗

近年來，新三板市場發展迅速，截至2016年底其市場中就已包含上萬家掛牌企業，比滬深交易所企業總和還要多。但不像A股市場一樣，有足夠多的證券公司研究所和媒體機構對滬深市場和上市公司展開研究和跟蹤報道，針對新三板市場的各類研究和報道大多只是截取市場中部門情況來進行，造成了大量以偏概全的觀點充斥市場。因此，對新三板市場的現狀展開系統研究，對比分析其市場特征，指出其尚存在的問題就顯得十分必要。

新三板市場 投資效率 融資約束

在我國經濟新常態下，讓資金脫虛向實、優化投資結構、促進中小企業發展是經濟轉型升級過程的主要內容，因此如何促進企業投資規模增加和提高投資效率是一個重要課題。在這樣的背景下，新三板市場之于整個中國多層次資本市場，其對于實現金融行業支持實體經濟的作用和意義如何，很大程度就反映在新三板市場上企業的投資情況，既主要就體現為新三板企業投資效率。

一、理論分析與研究假設

由于新三板市場發展較晚，數據積累不充分，學界關于企業投資的研究主要重心是在于運用上市公司的數據展開實證研究，分析驗證各種因素的因素同企業投資的關系上。經過近年的發展，新三板是成為了我國資本市場不可或缺的部分，那么究竟新三板市場對于企業投資支持情況如何？新三板企業投資效率如何？其中的企業與滬深交易所上市企業相比，影響投資效率的因素是什么？等問題就有必要展開研究論證。

新三板市場有其獨特的制度安排，主要是在企業掛牌上市方面沒有財務指標限制，融資上采取備案制，并交易方面有賬戶500萬以上限制。相比于滬深交易所，這些特有的制度安排造成了新三板企業獨特規模分布結構、投融資和交易估值方面的差異，這些差異都會對企業投資行為產生不同的影響。

（一）市場差異與企業投資效率

Tobin（1969）認為股票價格反映了資本的邊際產出，而托賓q定義為企業的市場價值與資本重置成本之比，q值＞1，說明企業的市場價值高于其資產的重置成本，那么企業將會通過發行股票的方式進行低成本的融資來購置新設備，因為這樣做是有利可圖的。Tobin認為在有效的市場中，Q值能夠預測真實投資水平，也是投資機會的一個綜合反映指標。有效市場能夠幫助企業通過托賓Q值識別出好的投資機會，從而提高資本投資與托賓Q值之間的敏感度。根據托賓Q理論，股票價值是公司投資機會的指示器，現實中的資本市場并不完美，由于制度環境差異導致的信息成本不同，使得資本市場在資源配置中的作用受限，降低資本配置效率（Wurgler，2000）。 有效的市場，一方面可規范企業信息披露，降低資本市場信息不對稱，同時良好的制度保障可以激勵風險套利者發掘公司信息以獲取超額收益 （Morck等，2000），由此使股價更準確地反映公司內在價值，從而引導資本在行業間進行有效配置 （Wurgler，2000）； 另一方面，通過降低信息不對稱和經濟主體之間的交易成本，緩解企業融資成本，幫助企業從外部獲取資本，投入到增加企業價值的項目上 （LaPorta等，2000、2002）。

基于以上理論分析，結合新三板的實際，我們認為，由于制度安排不同，新三板市場和滬深交易所在企業信息披露上、股票估值上有顯著差異，這會導致其對于投資機會的設別不同，從而使得新三板市場企業投資行為相比于同上市企業有顯著差異。綜上所述，得到以下假設：

假設1：新三板市場中企業和滬深交易所上市企業投資效率存在顯著差異。

（二）融資約束與企業投資效率

如果假說1成立，說明新三板市場中企業和滬深交易所上市企業投資效率存在顯著差異，那么下一步就自然要研究解釋是什么因素造成這樣的差異。融資約束一直被認為影響企業投資效率的重要因素，在研究國有企業和非國有企業投資效率時，就提出因為非國有企業比國有企業面臨的融資約束更為顯著，因此造成了非國有企業投資效率更差。一般來看，新三板市場企業相對滬深交易所上市企業其融資約束應更為顯著。因為，中國的金融體系以銀行信貸為主導，盡管我國的股權融資市場雖然發展很快，可是與銀行信貸相比，其規模和資源配置的作用還非常有限。信貸市場上，中小企業由于自身規模下，可抵押資產缺失等（劉飛，2015），信貸市場存在著對新三板企業（中小企業為主）的融資約束。由于銀行對于中小企業支持不足引發的融資約束會抑制新三板企業投資效率。

關于融資約束的度量在學術界存在較大的分歧，大部分國外研究提出的度量融資約束的指標在我國難以直接使用，因為國內企業并沒有直接數據披露融資難易狀況，并且中小企業在信貸市場上的融資約束問題也并非完全由信息不對稱造成。因此，使用喻坤、李治國和張曉蓉（2014）的方法，間接地檢驗融資約束假說。借鑒Rajan R G和Zingales L（1996）構建的行業外部融資依賴度（External Finance Dependence,EFD）來度量行業內企業的外部資金需求狀況其計算公式為：。

其中，調整后現金流=經營性現金流+存貨的減少+應收賬款的減少+應付賬款的增加，資本支出采用企業購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現金度量。并且，以每一年每一行業內所有企業的中位數水平度量當年該行業的外部融資依賴度，并進一步根據行業的EDF與所有行業中位數的相對高低定義虛擬變量HDF，當行業為高度依賴外部融資時，HDF取值1，否則取值0。

如果融資約束問題是造成新三板企業和滬深交易所投資效率差異的主要原因，那么整體上新三板企業投資效率應該低于A股企業。并且在外部融資依賴度越高的行業中，新三板企業越容易受到外部融資約束的影響。換言之在外融資依賴度較高的行業中，滬深交易所企業在外部融資上的優勢應該越明顯，從而新三板企業與滬深交易所企業的投資效率會有顯著差異，并差異更大。基于此我們提出以下假設：

假設2：在外部融資依賴度較高的行業內，新三板企業與滬深交易所企業的投資效率的差距更大。

二、模型設定和數據整理

（一）模型設定

參照以往對投資投資機會敏感度研究的文獻（靳慶魯2012，喻坤2014等），本文采用以下基本模型來分析新三板企業與滬深交易所企業的投資效率的投資效率差異：

其中，下標i、t分別代表公司和年份，αi和γi分別表示個體和時間固定效應，β為估計參數，Contrls表示控制變量，εit為擾動項。Invit為企業投資，由于企業投資既包括購置新資產（資本支出），也包括購置已有資產（并購），因此，本文以企業的固定資產與在建工程凈額的總和（PPE）的變動來反映總投資狀況，并用總資產進行標準化。Q表示投資機會，以Tobin Q作為投資機會的度量。M表示不同市場的虛擬變量，滬深交易所企業取值0，新三板企業取值為1。Contrls表示控制變量，主要包括標準化的經營性現金流凈額（CFO）、資產負債率（Lev）、營業收入規模（size）、企業配股和增發凈額與總資產比重（SEO）、凈資產收益率（ROE）、標準化的貨幣現金（cash）等。假設1要求，分市場的回歸時，以新三板數據得到的β1應該顯著不同于以A股數據得到的β1，并在以模型（1）完整數據回歸時β3顯著。

為了驗證假說2，說明新三板市場和滬深交易所市場企業面臨不同融資約束，造成了其中企業投資效率的差別，需要引人行業的外部融資依賴度及其與投資效率差異的交互項，得到實證模型（2），假說2要求外部融資依賴度、市場性質以及投資機會三者的交互項系數顯著為正。

其中，i、j、t下標分別代表公司、行業和年份，HDF為前文定義的反映行業外部融資依賴度高低的虛擬變量，其他變量含義與（1）、（2） 相同。

表1 變量名稱及其解釋

（二）數據整理與描述統計

1、數據整理。本文的研究樣本為2014-2015年中國A股市場所有上市公司和新三板市場所有掛牌企業的年度數據，數據來源于wind數據庫。選取從2014年數據開始，主要考慮是新三板市場從2013年底才擴容到全國，并2014年后新三板推出做市交

易制度，新三板才有較好的活躍度。

樣本篩選原則如下：（1）剔除了金融業的公司；（2）剔除了樣本期間被 ST 的公司；（3）移除當年IPO和新三板掛牌企業；（4）剔除任意一年內沒有任何交易的公司；（5）并剔除了數據庫中數據缺失的樣本。所有企業層面的連續變量均winsorize到2%到98%的區間以消除極端值的影響。最終，我們得到共2514家企業

2014年和2015年的各項數據，樣本總數為5028個的平行面板數據。其中，新三板企業有175家，A股上市公司有2339家。

2、描述統計。主要變量的描述統計如下表2所示，顯示了各個變量的均值、中位數和方差。根據觀察值可以看到，新三板市場同A股市場在許多方面都有顯著差異，特別是交易換手率上，差距尤為巨大。而已有在2014年和2015年都有交易的新三板企業來看，其Tobin Q值同A股差異并不大，在一定程度上說明，在不同市場的企業面臨投資機會差別并不如形象中大。值得注意的是，新三板市場和A股市場一樣，企業年度換手率的方差都十分之大。這說明新三板市場和A股市場的企業間交易活躍度差別很大，并且比較來看，在有成交的企業中，A股市場的不同企業交易活躍度差異要遠大于新三板企業。這同前文論述中提到的新三板交易分化嚴重，存在很多僵尸企業似乎矛盾，但其原因在于這兩份統計的樣本不同。以新三板總體為樣本，新三板的交易分化要大過A股市場的企業，但如果僅考察有交易的企業，以其為樣本，那么新三板的企業交易活躍度的差異不如A股市場大。(見表2)

三、實證結果

（一）市場差異與企業投資效率

為了研究市場差異與企業投資效率的關系，我們在以模型（1）為基礎分別應用有無控制變量的情況進行回歸分析，并分別應用A股企業數據和新三板企業數據進行回歸分析。

在沒有加入控制變量的情況下進行回歸，主要結果如表3所示。模型沒有加入其他控制變量，投資機會的系數為負，但在10%水平下不顯著。同時投資機會與市場性質的交互項系數顯著為負，說明新三板企業投資同A股企業對投資機會的反應有顯著差異，支持假說1的判斷。并區分A股市場數據和新三板市場數據回歸結果看，A股市場企業對于投資機會的反應為顯著負值，而新三板企業對于投資機會的反應為正值，但在10%水平下也不顯著。比較來看，說明新三板企業投資對于投資投資機會敏感度高于A股企業，即新三板企業的投資效率同A股企業有顯著差異，并新三板企業投資效率較高。(見表3)

表2 各變量描述性統計

模型進一步控制企業其他特征，反復選擇參數后的回歸結果顯示（如表4），投資機會的系數為正，但不顯著。在1%顯著性水平下，投資機會與市場性質的交互項系數顯著為負，說明新三板企業投資同A股

表3 模型（1）無控制變量的回歸結果

表4 模型（1）有控制變量的回歸結果

差異，因為新三板企業與A股企業確實面臨非常不同的融資約束情況。如表5所示，分別計算各個企業的外部融資依賴度（External Finance Dependence,EFD）來比較新三板企業和A股企業對于外部融資依賴情況，可以看出新三板企業整體對于外部融資依賴度要明顯高于A股企業的整體水平。

表5 新三板企業和A股企業外部融資依賴度比較

如果融資約束會對新三板企業和滬深交易所企業投資效率影響是負向的，那么在外部融資依賴度越高的行業中，新三板企業與A股企業投資效率差異將減小，即要求模型（2）中投資機會與市場性質的交互項系數顯著為正。基于此，我們以模型（2）為基礎分別應用有無控制變量的情況

進行回歸分析，并區分高融資依賴和低融資依賴的行業的數據來進行比較。

在沒有加入控制變量的情況下進行回歸，主要結果如表6所示。模型沒有加入其他控制變量，在1%置信水平下，外部融資依賴度、市場性質以及投資機會三者的交互項系數顯著為負。說明在外部融資依賴度高的行業中，新三板企業的投資效率仍然顯著高于A股企業。而區分高外部融資依賴行業和低外部融資依賴行業數據回歸發現，高外部融資依賴行業和低外部融資依賴行業的投資效率的確有顯著差異。在低外部融資依賴行業中，新三板企業的投資效率仍然顯著高于A股企業。企業對投資機會的反應有顯著差異，支持假說1的判斷。并區分A股市場數據和新三板市場數據回歸結果看，A股市場企業對于投資機會的反應在1%置信水平下為顯著負值，新三板企業對于投資機會的反應則在5%置信水平下顯著為正值。比較來看，說明新三板企業投資對于投資投資機會敏感度顯著高于A股企業，即新三板企業的投資效率同A股企業有顯著差異，新三板企業投資效率顯著高于A股企業。(見表4)

綜合來看，實證結果支持假說1“新三板市場中企業和滬深交易所上市企業投資效率存在顯著差異”的判斷，并新三板企業整體上比A股上市企業投資效率更高。

（二）融資約束與企業投資效率

從理論上來說，融資約束對于新三板企業更容易造成投資行為上的影響，從而影響投資效率。前文研究表明，新三板企業和滬深交易所投資效率確實存在顯著差異，但結果是新三板企業在投資效率上要高于A股市場企業。而一般地，融資約束對于企業投資效率來說是負向關系，因此，按前文推論來分析新三板企業與A股企業投資效率的差異顯然不妥。但這并不否定，融資約束會造成新三板企業和滬深交易所企業投資效率

表6 模型（2）無控制變量的回歸結果

在進一步加入控制變量的情況下進行回歸，主要結果如表7所示。在1%置信水平下，外部融資依賴度、市場性質以及投資機會三者的交互項系數同樣顯著為負。說明在外部融資依賴度高的行業中，新三板企業的投資效率仍然顯著高于A股企業。以無控制變量時一樣，區分高外部融資依賴行業和低外部融資依賴行業數據回歸發現，高外部融資依賴行業和低外部融資依賴行業的投資效率的確有顯著差異。在低外部融資依賴行業中，新三板企業的投資效率顯著為正，而A股企業卻仍是負值。

四、穩定性檢驗

表7 模型（2）有控制變量的回歸結果

綜合來看，融資約束與企業投資效率實證結果不同于前文理論分析的預期，面臨更大融資約束的新三板企業整體比融資約束相對較小的A股企業投資效率更高。實證結果仍然支持假設2的判斷，即在高外部融資依賴的行業，新三板企業與A股企業的投資效率差距更大。不同的是，文章原有理論假設，融資約束對于新三板企業投資有更大負向影響的效用似乎并不成立。那么，是否是因為存在更大融資約束，使得新三板企業會更加慎重選擇投資項目，因而使得投資效率更高？目前的本文數據并不能支持分析該問題，僅是提出猜想。確定的結論是，新三板企業同A股企業投資效率差異的部分原由確實是融資約束，融資約束對企業投資效率有正向的影響，在高外部融資約束的行業中，新三企業投資效率更高于A股上市企業。

為了檢驗本文結論的可靠性，本文接著采用構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的 “現金/總資產（invs）”代替“（固定資產凈額變動+在建工程凈額變動）/總資產”來度量企業投資，用“公司市值/公司賬面值（MA）”代替“（股票總市值+債務賬面價值）/總資產賬面價值”來度量企業面臨的投資機會，重新來分析企業投資效率差異。

（一）市場差異與企業投資效率

無論在是否加入控制變量的情況下，以模型（1）為基礎進行回歸分析（結果如表5所示），可以看出，在1%顯著性水平下，投資機會與市場性質的交互項系數顯著為負，新三板企業對于投資機會敏感度顯著高于A股企業，即新三板企業的投資效率顯著高于A股企業。分數據回歸結果也表明，新三板企業對于投資機會敏感度顯著高于A股企業。結果顯示，更換投資和投資機會的度量并不影響本文的結論。(見表8)

（二）融資約束與企業投資效率

無論在是否加入控制變量的情況下進行回歸，以模型（2）為基礎進行回歸分析，我們發現，在1%顯著性水平下，外部融資依賴度與投資機會以及市場性質的交互項系數在顯著性水平下顯著為負，說明了融資約束確實對于A股企業投資效率有更顯著影響，而對于新三板企業的影響是正向，同原有結論保持一致。分市場數據的結果同原有結論一致。綜合結果顯示，更換投資和投資機會的度量并不影響本文的結論。(見表9)

五、總結與評論

本文圍繞新三板企業投資效率研究展開，我們認為由于制度安排等不同，提出新三板市場和滬深交易市場企業有顯著差異的假設。進一步地，我們猜想新三板企業同A股企業投資效率的差別是否由于融資約束帶來，因此提出假設認為在高融資依賴的行業，新三板企業同A股企業投資效率的差別將會加大。實證結果表明，新三板市場中企業和滬深交易所上市企業投資效率的確存在顯著差異，并且新三板企業投資效率顯著高于A股企業。新三板企業同A股企業投資效率差異的部分原由確實是融資約束，融資約束對企業投資效率有正向的影響，在高外部融資約束的行業中，新三企業投資效率更高于A股上市企業。

表8 模型（1）使用替代變量的回歸結果

表9 模型（2）使用替代變量的回歸結果

本文研究結果說明，經過近年的發展，新三板成為了我國資本市場不可或缺的部分，新三板市場對于企業投資給予了良好的支持。甚至是由于新三板市場有其獨特的制度安排，在企業掛牌上市方面沒有財務指標限制，融資上采取備案制，可以使得新三板企業對于投資機會的敏感度顯著高于A股企業，新三板企業的投資效率顯著高于A股企業。這無疑是對新三板市場之于整個中國多層次資本市場，其對于實現金融行業支持實體經濟的作用的很大肯定，說明了新三板市場發展對于我國經濟發展的重要意義。

但是，在我國的金融體系以銀行信貸為主導的情況下，盡管新三板市場等的發展給予了企業很大支持，但同銀行信貸相比，其規模和資源配置的作用還非常有限。而信貸市場上，中小企業由于自身規模小，可抵押資產缺失等，使得掛牌主體為中小企業的新三板市場受到融資約束的限制，直接接影響了新三板市場中企業的投資效率。因此，無論是從在信貸市場上加大對于中小企業的支持，還是繼續推進以新三板市場代表的中小企業資本市場的大力發展，都能夠在一定程度上提高中小企業的投資效率。■

（作者單位：中國社科院數量經濟與技術經濟研究所、招商銀行股份有限公司宜昌分行）

[1]靳慶魯,孔祥,侯青川.貨幣政策、民營企業投資效率與公司期權價值[J].經濟研究,2012,(05).

[2]喻坤,李治國,張曉蓉,徐劍剛.企業投資效率之謎:融資約束假說與貨幣政策沖擊 [J].經濟研究,2014,(05).

[3]Durnev A,M orck R,Yeung B Y.Does Firm-specific Information in Stock Prices Guide Capital Allocation?[J].Social Science Electronic Publishing,2000.

[4]Tobin J.A General Equilibrium Approach To Monetary Theory[J].Journal of Money Credit&Banking,1969,1(1).

[5]W urgler J.Financial markets and the allocation of capital[J].Yale School of Management Working Papers,2000,58(1–2).

（本欄目責任編輯：鄭潔）