現金持有、環境不確定性和投資效率

高莉　侯春麗　王晨

摘要：本文以2011-2016年A股上市公司為研究對象，從環境不確定性中介效應視角研究了現金持有對投資效率的效應的影響及作用。研究結果表明：現金持有量與投資效率為負向價值變動的關系。進一步研究發現，環境不確定性顯著提高了投資效率，對現金持有量和投資效率的關系有中介效應。

關鍵詞：現金持有；投資效率；環境不確定性；中介效應

保留項目：本文受西京學院教改項目（GZJGYB1820）《財務報表分析》“多元課堂”教學模式研究的資助

一、引言

企業在環境高度不確定性時能否對投資效率產生一定影響呢？環境不確定性是否會在現金持有和投資效率之間起到中介作用呢？以下是本文研究的兩點主要貢獻，第一，檢驗了現金持有對投資效率影響的研究；第二，在研究現金持有和投資效率二者關系的基礎上，進一步探討了環境不確定性對二者關系的中介效應，深化了環境不確定和投資效率的關系研究。

二、研究假設

（一）現金持有與投資效率

H1：在其他條件不變的情況下，現金持有量與投資效率呈負相關，即現金持有量與投資效率呈負向價值變動關系。

（二）現金持有水平、環境不確定性和投資效率

H2a：其他條件不變的情況下，環境不確定性在現金持有和投資效率的關系中扮演了中介角色，提高了投資效率。

H2b：其他條件不變的情況下，環境不確定性在現金持有和投資效率的關系中扮演了中介角色，加劇了非效率投資。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文利用2011～2016年A股上市公司的數據進行研究，但是在投資效率模型中涉及前一年的變量，實際有效觀測年份為2012～2016年；環境不確定性衡量采用的是近五年的銷售收入的數據，即觀測年份為2012～2016年。數據剔除了金融行業、PT、ST及數據缺失的上市公司，并用stata對變量在1%和99%分位數進行winsorize縮尾處理，得到3838個有效數據，數據處理工具為stata和spss，所有數據均來自國泰安數據庫。

（二）模型設計與變量定義

1.投資效率的衡量

本文借鑒了Richardson（2006）投資效率模型，用固定資產，無形資產及長期投資的變化量與企業總資產之比作為企業當年實際的投資量，然后用以模型殘差值的絕對值作為投資效率的代理變量來考察企業的投資效率水平。設定回歸方程如下：

INVi，t=α0+β1CASHi，t-1+β2INVi，t-1+β3+β4ROVi，t-1+β5SIZEi，t-1+β6AGEi，t-1+β7Qi，t-1+YEAR+IND+εi，t （1）

在模型（1）中，表示回歸殘差，如果回歸結果中，ε>0則表示企業投資過度，ε<0則表示投資不足，殘差越接近0表示實際投資量與估計投資量越接近，企業投資效率越高。殘差的絕對值（ΔINV）為企業的投資效率，值越大，代表非效率投資約嚴重；值越小，代表企業投資越有效。

通過對模型（1）的回歸結果計算出企業的投資效率后，我們用模型（2）檢驗假設1。

ΔINVi，t=α0+y1CASHi，t+y2CONTROLSi，t （2）

模型（2）中ΔINVi，t代表第i個企業第t年的投資效率，若通過對模型（2）回歸得出CASHi，t的系數y1>0，則說明企業的投資效率與現金持有呈正向變動關系，即現金持有量越多，投資效率越高；若通過回歸得出CASHi，t的系數y1<0，則說明現金持有量越多，投資效率越低。

2.環境不確定性的中介效應

根據申慧慧、廖義剛等人對環境不確定性的研究，環境不確定表現最終體現在銷售收入的波動上，但是由于銷售收入增長的組成部分為穩定收入帶來的增長和環境不確定帶來的增長，在本文中借鑒前人對環境不確定性的研究，在實際計算中用了五年的銷售收入，剔除了穩定增長對銷售收入的影響，運用模型Sale=φ0+φ1Year+ε（其中，Sale 為銷售收入，Year 為年度變量，從過去第1 年至t 年度分別取值為1至5），其殘差為環境不確定性帶來的銷售收入，然后對殘差求變異系數得出環境不確定性。

ΔINVi，t=α0+y1CASHi，t+y2EUi，t+y3CASHi，t×EUi，t+y4CONTROLSi，t （3）

模型（3）在其他條件不變的情況下，加入了變量EU表示環境不確定性，同時加入交互項CASHi，t×EUi，t，如果交互項系數y3顯著正，則說明環境不確定性對CASH和ΔINV調節關系顯著，EU顯著提高了企業的投資效率，驗證了假設H2a；反之則說明加劇了企業的非效率投資，假設H2b成立。

3.主要變量定義

被解釋變量投資效率（ΔINV）為模型（1）回歸結果殘差的絕對值，表示企業第t年的投資效率水平，值越小，投資效率越高。解釋變量現金持有量（CASH）等于貨幣資金/總資產；環境不確定性（EU）指企業近五年銷售收入的變異系數。控制變量企業價值（Q）是托賓Q值，盈利能力（ROA）等于凈利潤/總資產，資產負債率（LEV）等于總負債/總資產，上市年限（AGE）是企業上市年齡與樣本年份之差，企業規模（SIZE）為企業總資產賬面價值的自然對數，行業（IND）是行業固定效應，由證監會分類，年份（YEAR）年度固定效應，選取2011-2016，共5年，高管持股數（HOLD）上市公司高管持股總數取對數，產權性質（CONTROL）實際控制人為國有取1，否則取0，大股東占款（ORE）等于（其他應收款-其他應付款）/期末總資產，高管薪酬（PAY）排名前三的管理者薪酬總額取對數，獨立董事比例（INDEPEND）為獨立董事人數占董事會人數的比例，大股東治理（TOP1）是第一大股東數量占總股數的比例。

四、實證結果分析

1.現金持有與投資效率。

本文采用了多元線性回歸檢驗現金持有和投資效率的關系，模型（1）的回歸結果表明，CASH的回歸系數為-0.079，并且與被解釋變量ΔINV在1%的水平下顯著負相關，表明現金持有量與投資效率呈負向價值變動關系，驗證了假設H1。

2.現金持有、環境不確定性與投資效率

在模型（2）的到驗證的前提下，對模型（3）進行回歸，通過表3的回歸結果我們可以發現，解釋變量環境不確定性（EU）與被解釋變量投資效率（ΔINV）的系數在1%的水平下顯著正相關，這說明環境不確定與投資效率呈正相關的關系；同時現金（CASH）環境不確定性（EU）二者的交互項的系數為在3%的水平下顯著正相關，這說明環境不確定在現金持有與投資效率的關系中起到正向的調節作用，緩解了非效率投資，從而驗證了假設2a。

3.穩健性測試

文中將相關變量替換成現金流量表中的相關項目進行對模型（1）、（2）、（3）進行穩健性檢驗，發現基本與之前得出的結論一致。回歸之后，計算了各個變量的方差膨脹因子VIF，其中最大的為4.85，最小的為1，平均值為1.93，均遠遠小于多重共線性的臨界值10，說明最后的回歸結果沒有多重共線性的問題。

五、研究結論與建議

研究結果表明，現金持有與投資效率呈負向價值變動；環境不確定性對現金持有和投資效率的關系具有中介效應，使二者的負相關關系減弱。所以企業進行項目投資時，要關注環境不確定帶來的影響極其中介效應。同時可以適當增加高管持股的比例，可以避免高管在投資時盲目行為損害投資者的利益。

參考文獻：

[1]申慧慧，吳聯生. 股權性質、環境不確定性與會計信息的治理效應[J]， 會計研究，2012（8）8-16，96.

[2]廖義剛. 環境不確定性、內部控制質量與權益資本成本[J]. 審計與經濟研究，2015（2）69-78.