資本市場開放與企業投資效率
——來自“滬港通”的經驗證據

辛瑩瑩 徐培哲

一、引言

“滬港通”是指允許上交所和港交所投資者通過各自的交易所直接買賣不同市場下規定范圍內股票（標的股）的一種交易機制。2014年4月10日，中國證監會正式批復“滬港通”試點，2014年11月17日“滬港通”正式開始運行。隨著“滬港通”政策的實施，越來越多的研究開始聚焦“滬港通”政策實施所帶來的影響。

有大部分文獻主要從宏觀市場角度來研究“滬港通”的影響，有很多研究集中在市場股價信息含量、股價穩定性等方面（許從寶等，2016；林祥友等，2017；呂大永、萬孝園，2017；鐘凱等，2018；郭陽生等，2018；鐘覃琳、陸正飛，2018；還有研究把目光聚焦在“滬港通”如何滬深股市和香港股市的聯動、融合（馮永琦、段曉航，2016；閆紅蕾、趙勝民，2016；毛小麗、王仁曾，2018；劉光強，2018）。也有部分文獻研究“滬港通”政策對市場參與主體的影響，比如李沁洋等（2018）研究了“滬港通”如何影響分析師預測；張立民等（2018）從審計獨立性的角度研究了滬港通對企業的影響。

“滬港通”政策實施既會對資本市場產生整體的影響，也會對市場中的參與主體產生影響。通過梳理已有研究發現，鮮有文獻研究“滬港通”如何影響微觀企業經營活動。企業的生產經營活動處在整個市場環境中，資本市場交易機制的變化必然會影響到企業的微觀決策。股票交易市場是對整體市場資源進行配置，而企業投資效率是對企業內部資源進行配置，而“滬港通”作為改善市場資源配置的一種機制，已有文獻證明了其價值（鐘凱等，2018；郭陽生等，2018；鐘覃琳、陸正飛，2018等），但其是否會影響到企業內部資源的配置效果呢？還未有文獻進行探討，這也正是本文關注的核心問題。

基于上述考慮，本文以2014年“滬港通”政策實施為外生事件，采用雙重差分（DID）法研究我國資本市場開放對企業投資效率的影響。

二、理論分析與研究假設

內部的代理問題和外部的融資約束是造成企業非效率投資的主要原因（喻坤等，2014）。已有文獻從企業內部代理問題來解釋投資效率差異，認為經理人和股東的代理問題會降低企業的投資效率（Jensen& Meckling，1976；Bertand& Mullainathan,2003;Asker et al.,2011）。喻坤等（2014）的研究發現，企業的非效率投資不僅會受到內部代理問題的影響，還會受到企業外部融資約束的影響。

基于企業的代理問題假說，股東對經理人的監督有限，經理人基于個人私利為構建個人帝國，不惜犧牲公司整體利益而投資凈現值不足甚至為負的項目，這種過度投資行為將損害企業的投資效率（Jensen,1993;Kothari et al.，2009；Kim et al.,2011a）。“滬港通”能夠為A股市場引入更多的國際投資者，Aggarwal等（2011）的研究指出國外投資者能夠很好地改善公司治理，加強對企業內部的監督，比如提高獨立董事席位，從而降低股東和經理人的代理問題；同時，已有研究表明“滬港通”能夠提升股價的信息含量（鐘覃琳、陸正飛，2018），提高了經理人在為獲取私有收益而過度投資的難度和成本；再次，資本市場開放會強化經理人市場機制，更強的市場監督和更高的被替換風險會降低經理人的逆向選擇和道德風險（劉少波、馬超，2016），從而降低企業的過度投資。

基于企業的融資約束假說，喻坤等（2014）的研究認為融資約束會降低企業把握投資機會的能力，從而造成投資不足。“滬港通”會帶來更多的外國投資者，大部分外國投資者都是專業的基金管理公司和投資銀行，他們有更多的人才儲備和專業知識儲備（Bae et al.，2012）,因此他們會把資金投入到最需要錢也最具有增長潛力的公司，從而能夠緩解因融資約束帶來的投資不足。潘慧峰等（2018）的研究也表明，“滬港通”促進了滬市價值投資回歸。因此，“滬港通”所帶來的交易便利，資金融通，可以在很大程度上緩解企業的融資約束，提高企業的投資效率。綜上所述，本文提出假設H1:

H1：“滬港通”政策實施會提升企業的投資效率。

表1 變量說明

表2 描述性統計

表3 Pearson相關性系數和Spearman相關系數

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以“滬港通”政策實施為自然事件，研究我國資本市場開放對企業投資效率的影響。由于我國新會計準則在2007年開始實施，為了避免新舊會計準則差異給研究帶來影響，本文選取2007-2017年中國A股上市公司為研究樣本。借鑒鐘凱等（2018），華鳴、孫謙（2018）等的研究，本文對樣本進行如下篩選處理：（1）“滬港通”于2014年11月17日開始實施，由于滬港通的標的股會隨“上證180指數”“上證380指數”成分股變動而變動，為了保證研究樣本的一致性，本文剔除2014年后被移除“滬港通”標的和新進入“滬港通”標的名單公司。（2）剔除金融類上市公司和ST公司。（3）刪除相關數據缺失的公司年度觀察值。為了消除極端異常值，對連續變量做1%縮尾處理。本文滬港通的數據來自wind數據庫，相關財務數據來自國泰安數據庫。

（二）變量定義

1.企業投資效率

本文借鑒Richardson（2006）的模型來估計投資效率，具體模型如下：

在模型左邊，Invest為第t年的新增投資，等于資本支出、并購支出之和減去出售長期資產收入、折舊，再除以總資產；在模型右邊，Growth為第t-1年的投資機會，等于上年的營業收入增長率；Lev為公司t-1年的資產負債率，等于總負債除以總資產；Cash等于現金及現金等價物除以總資產;Age為公司的上市年限,它等于公司上市年限的自然對數;Size為公司規模,它等于總資產的自然對數;Return為公司股票年度回報；此外,模型(1)還控制了年度效應和行業效應。模型(1)估計的殘差(Xinvest)的絕對值(AbsXinvest),即為衡量公司投資效率的指標,其值越大,非效率投資程度越高,投資效率越低。

2.“滬港通”變量

本文利用雙重差分模型來檢驗“滬港通”開通對企業投資效率的影響，借鑒已有相關研究（鐘凱等，2018），本文對“滬港通”變量進行如下定義：在2014年進入“滬港通”標的股名單的公司樣本，則定義treat=1（實驗組），否則treat=0（控制組），其中剔除了2014年后被移除“滬港通”標的和新進入“滬港通”標的名單公司。同時，本文對“滬港通”政策實施期間進行定義，2014年以后為“滬港通”實施年份，定義post=1，其他年份定義為post=0。將在模型中通過檢驗treat和post的交互項來考查“滬港通”政策的影響。

3.控制變量

借鑒劉慧龍等（2014）、鐘凱等（2018）的研究，本文選取了以下控制變量：公司規模（SIZE）、資產負債率（LEV）,同時控制公司治理特征變量，董事會規模（BSIZE）、獨立董事比例（OUTR）、兩職合一（DUAL）、第一大股東持股比例（TOPHOLD）、是否國企（SOE）。具體變量見表1。

表4 “滬港通”政策與投資效率回歸分析

（三）模型設計

借鑒鐘凱等（2018），鐘覃琳、陸正飛（2018）等的研究，為了檢驗本文的假設構造如下模型：

四、實證結果

（一）描述性統計分析

描述性統計表2顯示：本文研究的總觀測值為13803，企業投資效率（AbsXinvest） 的 均 值 為 0.031，和劉慧龍等（2014）所計算的結果0.032差別不大，最大值和最小值分別為0.271、0.000，標準差為0.032，說明不同企業的投資效率差異較大，這也為本文的研究提供了一個很好的前提。treat的均值為0.199，說明在研究樣本中有約20%的企業進入“滬港通”標的股名單。企業規模（SIZE）的最大值為26.264，最小值為19.071，說明所研究樣本的企業規模有著比較大的差距，其標準差為1.278，也說明了不同企業之間規模存在著一定差異。資產負債率的均值為0.450，說明本文所研究樣本的平均資產負債率為45.0%。董事會規模（BSIZE）最大值和最小值分別為18和3，均值約為9，說明所樣本企業的董事會平均人數約為9人。獨立董事比例（OUTR）的均值為37%，說明就樣本的平均水平而言，獨立董事比例大致在1/3水平。第一大股東持股比例（FIRST）的均值為35.88%，第一大股東平均持股比例最大值為76.31%，最小值為8.89%。國企性質（SOE）的均值為0.463，說明在研究樣本中，約有46.3%的國有企業。

表5 影響機制—改善企業治理與降低融資約束

（二）相關性分析

表3報告了主要變量的相關系數，左下角為Pearson相關系數，右上角為Spearman相關系數。從相關系數表可以看出，對于回歸模型中的解釋變量和控制變量，“滬港通”虛擬變量（treat）、“滬港通”啟動虛擬變量（post）、公司規模（SIZE）、資產負債率（LEV）、董事會規模（BSIZE）、獨立董事比例（OUTR）、兩職合一（DUAL）、第一大股東持股比例（TOPHOLD）、是否國企（SOE）的相關性系數都小于0.5，因此在接下來的回歸模型中將不存在多重共線性。

（三）一般回歸分析

本文的基本實證回歸結果如表4所示，其中第（1）列未控制行業和年度效應，第（2）列僅控制了行業效應，第（3）列僅控制了年度效應，第（4）列同時控制了年度效應和行業效應。上述四列的回歸結果顯示，post和treat的交互項（post×treat）與投資效率（AbsXinvest）均在1%水平下顯著負相關，說明“滬港通”政策實施以后，相比于非標的股，“滬港通”標的股公司的投資效率顯著提升，驗證了本文的假設H1。這一結果表明“滬港通”這一資本市場對外開放政策有利于提升企業的投資效率，對于提升企業價值有積極作用。

（四）影響機制分析

通過此前的檢驗，已經驗證了“滬港通”政策的實施能夠提升企業的投資效率，但其背后的機制尚不清楚，接下來本文將基于“滬港通”這一資本市場開放政策對微觀企業可能產生的作用機制進行檢驗，從而能夠更好地理解“滬港通”政策實施如何來提升企業的投資效率。企業的投資效率一方面取決于企業的治理水平，另一方面也會受到企業融資約束的影響。

1.改善企業治理水平

從企業治理角度出發：良好的企業治理會帶來更充分的資源利用效率，從而企業價值能夠得到更好的提升。代理問題嚴重與否能在很大程度上反映企業的治理水平，大量研究表明，經理人與股東之間的代理問題會導致經理人基于個人私利而過度投資構建個人帝國，損害企業的投資效率（Kothari et al.，2009；Kim et al.,2011a）。“滬港通”政策實施帶來的資本市場開放，會讓經理人面臨更大的外國機構投資者的監督壓力以及更開放市場的監管壓力，從而降低股東和經理人之間的代理問題，提升企業的投資效率。

為了探究“滬港通”政策能否改善企業的治理水平，本文將檢驗“滬港通”政策實施是否能降低公司的代理成本，已有研究表明公司的代理成本可以用管理者費用率（Fee）來度量（Ang et al.,2000;王曾等，2014；潘紅波等，2016）。接下來本文將以管理費用與營業收入的比值作為被解釋變量(Fee越大，代理問題越嚴重)，以“滬港通”政策實施（treat×post）作為被解釋變量，同時控制公司規模（SIZE）、資產負債率（LEV）、董事會規模（BSIZE）、獨立董事比例（OUTR）、兩職合一（DUAL）、第一大股東持股比例（TOPHOLD）、是否國企（SOE）、年度固定效應和行業固定效應進行回歸分析，具體結果見表5第（1）列。

2.緩解企業融資約束

從融資約束角度出發：企業的投資效率還取決于企業的融資約束程度，如果有好的投資機會，但是企業卻沒有足夠的資金來進行投資，那么就會缺失這樣的機會而造成投資不足，損害企業的投資效率；當然，如果有過于充足的資金也可能會導致過度投資，但公司內部良好的治理能夠緩解這種情況，因此相比較而言，緩解融資約束更大程度上會提升企業的投資效率。

本文借鑒鞠曉生等（2013）的研究，采用SA指數來測量企業的融資約束，SA指數=-0.727＊SIZE+0.043＊SIZE2-0.04＊Age，其中 SIZE=ln（總資產/100萬），Age等于公司注冊年齡，SA指數的絕對值越大，企業的融資約束越大。

本文接下來將以SA指數的絕對值為被解釋變量，以“滬港通”政策實施（treat×post）作為被解釋變量，同時控制公司特征變量、行業固定效應和年度固定效應進行回歸，具體結果見表5第（2）列。

表5第（1）列反映的是管理費用率（FEE）作為被解釋變量的回歸結果，第（2）列反映的是融資約束（SA指數）作為被解釋變量的回歸結果，上述兩列回歸結果顯示，“滬港通”政策實施變量（post×treat）的系數均在1%水平上負顯著，分別為-0.0124、-0.0350，說明“滬港通”政策的實施能夠改善企業的治理水平和緩解企業的融資約束，即通過改善企業治理和緩解融資約束兩條路徑來提升企業的投資效率。

（五）穩健性檢驗

1.改變投資效率的估計方法

借鑒劉慧龍等（2014）的研究方法，使用上期的TobinQ來衡量投資機會，重新運行模型（1）對投資效率進行重新估計，然后按照模型（2）進行回歸檢驗。回歸結果與此前表4完全一致，說明本文的結論不會受到投資效率估計方法的影響。

2.區分投資效率類型

企業的投資非效率可以分為過度投資和投資不足，考慮到“滬港通”政策實施與投資效率的關系可能與非效率投資的類型有關，為了考查這樣一種潛在的因素，將全樣本分為過度投資（Xinvest〉0）和投資不足（Xinvest〈0）兩個子樣本，分別進行回歸，結果顯示，post×treat的回歸系數分別在1%、5%水平上顯著小于0，因此在區分非效率投資類型的情況下，本文的回歸結論依然沒有發生本質的改變，說明“滬港通”政策的實施對企業投資效率提高的這一結論不受到樣本類型的影響。

3.Heckman兩階段模型

本文研究的是“滬港通”政策實施與企業投資效率的關系，考慮到一些因素可能既影響企業進入“滬港通”標的股，又可能影響企業的投資效率，比如企業的代理成本、企業規模、企業績效等等，也就是說這兩者之間的關系存在著內生性。本文借鑒（酈金梁等，2018）的研究，采用Heckman模型分兩階段進行估計，以控制這種內生性問題。

在第一階段的模型(3)把這些因素考慮進來，回歸結果顯示，除資產負債率（LEV）的回歸系數不顯著外，公司的規模（SIZE）越大、盈利能力越好（ROA），更有可能進入“滬港通”標的股；公司的代理成本越嚴重（FEE），越不可能進入滬港通標的股。說明在第一階段回歸較好控制了產生內生性的相關變量。

將第一階段回歸所獲得的逆米爾斯比率（IMR）帶入到第二階段回歸。在控制了逆米爾斯比率（IMR）之后，post×treat的回歸系數依然負向顯著，這說明在考慮了內生性因素可能造成的選擇偏差后，本文的結論依然成立。

4.PSM傾向得分匹配

能夠進入“滬港通”標的股公司和不能進入“滬港通”標的股公司之間可能存在著系統性的差異，為了緩解這一問題，本文采用傾向得分匹配（PSM）進行一一配對。按照公司規模（SIZE）、資產負載率（LEV）、董事會規模（ BSIZE）、獨立董事比例（OUTR）、兩職合一（DUAL）、第一大股東持股比例（TOPHOLD）、是否國企（SOE）進行一一匹配，共獲得3072個控制樣本。傾向得分匹配后的樣本相比于沒有匹配的樣本，匹配后的樣本回歸系數的絕對值反而更大了，說明在控制了樣本的系統性差異后，依然發現“滬港通”政策實施能夠提升企業投資效率，表明本文的結論十分穩健。

五、研究結論

本文以2007-2017年我國A股上市公司為研究樣本，考察“滬港通”政策實施對企業投資效率的影響。研究發現，“滬港通”政策實施后，進入“滬港通”標的股企業的投資效率顯著高于未進入的企業，即“滬港通”政策的實施能夠提升企業的投資效率。本文進一步驗證其影響機制發現，“滬港通”政策實施主要通過緩解企業融資約束和改善公司治理兩條路徑來提升企業的投資效率。在重新估計投資效率指標、Heckman兩階段回歸、PSM等一系列穩健性檢驗后，本文的結論依然成立。

本文的研究具有重要的理論貢獻和現實意義。在理論上，本文從企業投資效率這一獨特視角探討了“滬港通”政策對公司治理的改善作用，豐富了“滬港通”政策實施的相關文獻。同時，本文也為企業投資效率的影響因素開拓了一個新的研究角度，也為我國宏觀政策（“滬港通”政策實施）如何影響微觀企業行為（投資效率）提供了經驗證據。本文的研究表明，“滬港通”政策實施可以改善公司治理，提升企業投資效率，從企業投資效率的角度為我國資本市場開放帶來的有益經濟后果提供了經驗證據。