企業商品價格、利潤與投資行為的一致性研究

中國人民銀行濟南分行課題組

摘? ?要：根據新古典經濟學理論，商品價格與利潤是投資行為函數中的重要變量，隨著商品價格上漲、利潤增加，企業投資規模相應擴大。2016年以來，山東省工業企業利潤開始回升，但固定資產投資卻依舊低迷，增速持續低于利潤增速，作為傳統“引擎”的商品價格和利潤帶動工業企業投資的作用似乎在弱化。為解開這一謎團，本文以新古典投資模型作為理論基礎，通過企業商品價格監測數據和工業企業財務監測數據的橫向聯動，探索影響工業企業投資的因素，檢驗山東省工業企業的投資行為是否符合新古典投資理論的行為范式。研究結果顯示，在樣本穩定、指標可比的情況下，商品價格、利潤水平與企業投資呈現出顯著的一致性關系;同時，由于存在非效率投資這個非隨機擾動項，一致性關系的擬合優度有限。通過進一步討論非效率投資規模對一致性關系的影響程度發現，在時間、行業維度上，隨著非效率投資趨于0，商品價格、利潤與投資的一致性關系相應增強。由此得到啟示，商品價格、盈利水平是企業投資的“風向標”，擴大投資必然要有一定的利潤為基礎，對企業減稅讓利是增進其投資意愿的前提。

關鍵詞：商品價格;利潤;投資;盈利;減稅

中圖分類號：F830? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2019）03-0024-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.03.003

一、問題提出

固定資產投資是拉動經濟增長的“三駕馬車”之一，保持適度的投資規模和合理的投資增速，對一個國家GDP持續穩定增長起著至關重要的作用。同時，有序開展固定資產投資也是企業提升經營效益的可行之徑，對于企業長遠健康發展有著重要意義。根據既有研究成果，企業投資行為受融資成本、商品價格、利潤水平、經濟預期等多方面因素影響，其中商品價格和利潤水平兩個因素相對直接。按照新古典投資理論的思想，企業以追求利潤最大化為目標，投資規模由經營利潤決定，二者呈現正相關。

從山東省宏觀數據看（見圖1），2014年以來，全省工業企業固定資產投資增速震蕩下滑，至2018年3月份累計增速降至-6.8%，為1993年以來的最低值;而從利潤情況看，全省工業企業利潤增速自2016年開始不斷改善，2017年3月份累計增速升至17.6%，創近年來新高。2018年3月份，在同期固定資產投資增速為-6.8%的情況下，利潤增速為13.2%，且投資增速與利潤增速的“剪刀差”有擴大的態勢，工業企業利潤的改善并未帶動固定資產投資的回升，這似乎與新古典投資理論的結論相悖。

帶著上述疑問，我們再看山東省447戶監測企業的情況（見圖2）。從圖2中可以看出，固定資產投資①增速和利潤增速走勢的一致性直觀上要好于宏觀數據，未展現出明顯的背離。

宏觀數據走勢與微觀數據走勢呈現出的不同，引發我們對企業利潤與投資之間關系的重新思考。我們考慮，導致上述問題出現的原因有兩點：一是宏觀數據統計涉及的企業范圍和數量不穩定。比如2017年12月份，山東省規模以上工業企業數量為40270家，到2018年2月份變為38147家;相比之下，447戶監測企業樣本更替遵循嚴格的標準和規范，即便個別樣本發生變動，整體穩定性依然較好。二是“非效率投資”的存在對利潤與投資的一致性產生擾動。山東的產業結構決定了規模以上工業企業中傳統重工業的占比較高，而447戶監測企業行業分布較為均衡，傳統重工業企業普遍存在的“投資非效率”問題使利潤與投資的走勢沒有展現出應有的一致性效果。基于此，我們依托人民銀行企業商品價格調查和工業企業景氣調查的數據資源，運用新古典投資模型將兩項調查數據聯動結合，研究商品價格、利潤水平與企業投資的一致性特征，同時對非效率投資的測度及影響模式進行探索，為政策有效制定提供參考。

二、文獻述評

（一）新古典主義廠商投資理論

20世紀60年代，以Jorgenson（1963，1969）為代表的經濟學家提出了新古典主義廠商投資理論。他們將新古典生產函數引入投資函數中，對影響企業投資水平的決定性因素以及穩定狀態下理性資本水平與決定因素之間的關系進行了系統研究和描述。在充分考慮要素價格、產出水平以及資本與勞動投入可替代性的基礎上，以企業為研究對象，采用邊際分析、生產要素相互替代等研究方法，得到企業應該通過貼現使生產函數現值最大化來確定最優資本存量的結論。通過計算資本的邊際利潤可以進一步確定資本規模，只要企業資本的邊際利潤大于邊際成本，便可繼續投資，直至邊際利潤為零。同時，Jorgenson的研究還發現，投資與現期和過去的理想資本水平都有著密切關系。

Jorgenson投資理論是現代投資理論的基石，因假設前提較為嚴格，實際使用時會受到一定限制。比如，相關假定有：一是資本存量向最優資本存量調整時，資本品價格不受調整速度影響，即調整是瞬時完成的，其間不存在調整成本;二是產品市場和要素市場都是完全競爭的;三是在一定的利率水平下，資金可以在企業內部和外部自由流動，借入和借出均不受約束;四是變量實際值與期望值之間沒有差別;五是投資是可逆的，即假定存在一個完善的二手資本品市場，投資品可以無阻礙出售;六是生產函數是新古典的，信息是完全對稱的，交易成本為零，不考慮未來預期因素影響等等。

為便于更好地在實際中應用，經濟學家Lucas、Arrow等人又在Jorgenson模型的基礎上進行了改進優化。其中，Lucas（1967）認為，資本存量調整時必須支付成本，提出基于調整成本的廠商投資理論;Arrow（1968）認為，完善的資本品舊貨市場并不存在，任何投資都必須支付一定的沉沒成本，提出不可逆條件下的廠商投資理論。這兩個理論的提出推動了新古典廠商投資理論的發展，盡管后來的經濟學家又對一些具體結論和政策措施進行了完善和拓展，但新古典主義的方法論仍被一直沿用。

（二）企業投資的影響因素研究

劉磊（1997）利用西方經濟學標準的投資成本理論模型，分析稅收對投資的影響，指出政府稅收的高低會影響企業投資報酬、投資能力與投資風險的大小。郭建強和張建波（2009）研究發現，內部現金流和不確定性對企業投資有明顯影響，且兩種因素對投資的影響具有相互加強的作用。謝軍和黃志忠（2014）對2002—2010年滬深上市公司季度數據進行實證分析發現，企業投資支出受內部現金流的影響明顯，寬松的貨幣政策能夠有效緩解企業內部現金流的不足，從而促進企業投資擴張。徐光偉和孫錚（2015）研究發現，央行通過數量型和價格型調控工具引導企業的投資行為;當貨幣政策信號與實際貨幣政策導向一致時，對引導企業投資行為具有顯著積極作用，反之意義并不明顯。韓國高和胡文明（2016）通過實證分析發現，企業家對宏觀經濟的信心有助于促進固定資產投資，而宏觀經濟的不確定性一定程度上抑制固定資產投資的積極性。黎文靖和鄭曼妮（2016）發現，預期通貨膨脹率上升會促使企業增加當期資本支出規模，但同時也降低了投資效率。劉艷和朱焱（2016）對部分滬深中小板上市的非金融企業研究發現，現金流對投資水平較低的中小企業影響較為顯著，而企業銷售收入、負債、利率、存續年限、GDP 和上期投資水平等因素則對投資水平較高的中小企業影響較為顯著。

（三）商品價格、利潤與企業投資之間關系的研究

許滌龍和馬嵐（2002）利用SPSS軟件對固定資產投資與儲蓄、商品價格、利潤和利率等變量進行相關性和主成分分析發現，利潤對固定資產投資有明顯的拉動作用，商品價格與固定資產投資呈明顯的正相關關系。唐運舒和談毅（2008）通過研究發現，物價是決定企業投資的關鍵因素，且當期產品價格對固定資產投資的影響不顯著，企業投資決策主要依據過去的產品價格。換言之，產品價格變化是企業投資決策的先導因素。李陽和王勁松（2018）認為，資產價格通過影響企業的投資信心和收益影響預期投資收益，資產價格與企業投資呈現正相關關系。

（四）商品價格、利潤對投資影響的傳導機制

企業固定資產投資對宏觀經濟增長和企業自身發展都具有重大意義。根據新古典投資理論，企業投資規模是利潤的函數，而利潤取決于商品價格、產出及投入要素之間的動態關系。根據微觀經濟學的供求理論，商品價格是決定產出的重要因素之一，而企業產出量的多少則是根據投入要素的數量和投資規模的大小動態決定。

從商品價格影響投資的機制看，并不是所有的價格上漲都引起投資增加;同理，也不是所有的價格下降都導致投資下降。新古典投資理論認為，市場中的企業都是追求利潤最大化的，投資規模的大小由其經營利潤決定，兩者呈正相關。在微觀經濟學理論中，商品價格上漲分為需求拉動型和成本推動型兩種：當市場需求增加使商品價格上漲大于要素價格上漲，即為需求拉動型時，企業利潤增加;為獲得最大化收益，企業擴大生產規模，增加投資。當要素價格上漲超過需求增加帶來的商品價格上漲時，企業利潤減少，出于止損考慮，不會擴大投資規模。同理，當需求萎縮導致的商品價格下降超過要素價格下降時，企業利潤減少，投資規模下降;而當要素價格下降超過需求減少導致的商品價格走低時，企業成本減少的幅度超過需求萎縮帶來的損失，整體利潤增加，為追求利潤最大化，企業將增加投資。

既有研究成果從理論和實證層面驗證了利潤對投資的影響機制，但對近年來利潤與投資出現背離原因的研究涉及較少。本文通過對商品價格、利潤與投資的一致性關系進行研究，以及對非效率投資的擾動進行分析，進一步豐富投資領域的研究內容和方向。

三、投資與商品價格、利潤的關系模型

（一）最優資本存量的確定

（二）資本成本的構成

根據新古典投資模型，將資本在[t]時間的真實市場價格設為[pk]，用[δ]表示固定資產折舊率、[i]表示無風險利率，企業資本成本分為投資的成本和持有資本的成本。其中，投資的成本即資本的機會成本，主要是等額金融資產的預期收益水平，單位時間內用[ipk]表示;持有資本的成本包括重置價格變動和折舊兩個部分，單位時間內分別用[-Δpk]和[δpk]表示。將上述三項成本加總，即可得到資本的使用成本：

上述模型并未考慮稅收對資本價格的影響，當資本價格下降時，實際損失可以抵減企業的應稅額。所得稅的存在，使資本價格下降，成本變為[Δpk（1-u）]，其中[u]為企業所得稅稅率。由此，[rk=f（i，δ，Δpk，u）]，且在理論上[rk]與[i]、[δ]、[Δpk]正相關，與[u]負相關。

（三）投資函數

企業資本凈存量（累計存量減去累計折舊）在某一時期的實際變化通常可看作其在這一時期內的投資，即：

前面我們提到，企業總是以追求利潤最大化為目標，這樣的企業會試圖將其資本存量調整到最優水平[K?]。假定資本調整時不產生任何成本，且調整可以一次完成，即[K=K?]，那么企業在此過程中實際發生的投資可表示為：

而事實上我們都知道，資本調整應該是有成本的，且調整需要一定的過程，短時間內無法完成。因此借鑒Jorgenson的研究，將企業新增投資表示為：

其中，[ω（L）]為滯后因子[L]的冪級數。

為進一步在模型中引入利潤變量，將企業的資本—利潤彈性設為[α]，按照“資本回報率=資本邊際回報率—成本”的定義可得：

在（7）式兩邊同乘以[K?t-1rβkt]并代入（2）式，（6）式即變為：

由式（2）和式（8）可知，企業投資量[I]與商品價格變量[P]、利潤變量[α]呈正比，與資本的機會成本[ipk]呈反比。進一步推論表明，存量資本與合意水平的偏離程度，對靜態模型投資存在非隨機的擾動。

四、投資與商品價格、利潤一致性的實證研究

（一）構建面板回歸模型和面板VAR模型

為更好地探究商品價格、盈利水平和企業投資行為三者之間的內在關系，本文通過建立面板回歸模型，著重考量商品價格、利潤等因素對投資的影響方向及影響程度;通過建立面板VAR模型，對商品價格、利潤、投資三者之間的動態交互關系進行重點分析，同時比較各種沖擊對內生變量貢獻程度的大小。

1. 面板回歸模型。以新古典投資理論作為理論基礎，同時參考賀京同（2015）、侯巧銘（2017）、楊箏（2017）等學者的研究成果，綜合考慮問題的側重點和相關數據的可得性，建立面板回歸模型：

模型中，因變量為行業當期新增投資規模Invest。一方面，企業當期投資行為主要是參照當期和歷史經營狀況做出判斷;另一方面，投資行為發生與商品價格和利潤的變化也有一定時滯，因此將自變量設定為滯后j期的行業商品價格Price、滯后k期的行業利潤Profit（其中j=0，1，2，3，4，k=0，1，2，3，4②）。同時，控制上一期投資規模Invest、上一期行業規模Size、資產負債率Lev、流動比率Liqu、所得稅稅率Tax、利息支付倍數Icr;考慮行業的異質性，一并控制行業效應。

2. 面板VAR模型。為了分析因變量Invest和自變量Price、Profit之間的動態交互關系，建立面板向量自回歸模型（PVAR）。該模型的優點在于，可以應用分析時間序列長度較短的樣本，綜合考慮所有變量及其滯后性，真實反映不同變量間的動態關系。模型基本形式為：

其中，[yit]為包含三個變量（Invest;Price;Profit）的向量。同時，用變量[αi]體現個體異質性，用變量[γi，t]反映個體時點效應;以誤差項[ui，t]作為擾動項，其服從正態分布。

（二）指標和變量的選取

被解釋變量方面，Richardson（2006）認為，企業總投資應分成維持性投資和新增投資，新增投資即對應前述模型中的被解釋變量。在考慮數據可得性的前提下，結合Richardson的思想，參照李強（2014）、賀京同（2015）、楊箏（2017）、侯巧銘（2017）等學者的做法，本文用（在建工程期末數-在建工程期初數）+（固定資產期末數-固定資產期初數）+（無形資產期末數-無形資產期初數）表示新增投資，同時除以期初總資產消除規模因素的影響。指標具體定義如表1所示。

解釋變量方面，本文用價格的同比變化指數表示商品價格變動情況;用凈利潤和總資產的比值表示利潤變化情況，這樣設計的目的也是為消除不同行業資產規模差異對利潤產生的影響。

控制變量方面，在借鑒新古典投資模型以及其他學者研究成果的基礎上，我們認為，行業規模、償債能力、資產變現能力、稅負等也是影響投資的重要變量，應該作為控制變量在模型中體現。因此，本文選擇行業總資產衡量行業規模;用資產負債率、利息支付倍數衡量償債能力;用流動比率衡量資產變現能力;用所得稅稅率表示行業稅負情況;用折舊率表示固定資產折舊情況。通常情況下，行業規模、償債能力、資產變現能力與投資行為存在正向關系，稅負與投資行為存在反向關系。主要變量計算方法如表1所示。

（三）數據來源

考慮到企業財務數據和商品價格數據行業對應與時序一致，本文開展研究分析時，主要針對紡織、化學原料制品、煤炭采選、造紙及紙制品等14個行業③。其中，企業財務數據取自“中國人民銀行企業景氣調查系統”，商品價格數據取自“中國人民銀行物價調查系統”，數據時序區間為2009年1季度—2018年1季度，共計37個調查期。

（四）投資與商品價格、利潤的一致性檢驗

1. 面板回歸模型。為確定模型的效應形式，首先進行Hausman檢驗，由檢驗結果可知模型的檢驗統計量Chi為19.38，相應的P值為0.0133，說明本文回歸分析應采用固定效應模型。同時，為確定自變量的最佳滯后期，用t檢驗后退法逐步回歸，選取其中t統計量最大的變量，最終確定商品價格指數Price滯后4期對投資的影響顯著，利潤Profit滯后2期對投資的影響顯著。因篇幅所限，本文不再細述通過模型回歸分析的具體過程，僅列出最終的估計結果如表2所示。

從表2中可以看出，核心解釋變量滯后4期的商品價格[Pricet-4]以及滯后2期的利潤[Profitt-2]對投資的影響在1%的水平下顯著，方向為正，表明商品價格和利潤對投資行為具有較明顯的促進作用，這與新古典經濟學理論相一致。并且，商品價格和利潤領先于投資行為的發生，分別領先4個季度和2個季度。從控制變量的情況看，一是資產負債率對投資的影響在1%的水平下顯著，方向為正，表明資產負債率的提高有助于投資行為的產生。可以理解為，財務杠桿高表示企業對負債有較強的偏好，有關負債除滿足日常生產經營所需外，主要用于投資。二是所得稅稅率對投資的影響在1%的水平下顯著，方向為負，表明高稅負抑制企業的投資意愿，一定程度的減稅降負有利于激發企業的投資行為，這也與新古典投資模型的結論相一致。三是行業資產規模對投資行為的影響在10%的水平下顯著，方向為正，表明企業規模的擴張可以促進投資行為的發生。

2.面板VAR模型。

（1）平穩性檢驗。首先，用IPS和LLC兩種方法對變量數據的時間序列進行平穩性檢驗，具體結果如表3所示。投資、商品價格、利潤三個變量的時間序列在5%的顯著水平下均是平穩的。

（2）參數估計結果。通常情況下，使用面板模型進行回歸之前需要消除樣本中的固定效應，克服模型中的時點效應以及個體效應造成的估計偏差。本文使用截面均值差分消除時點效應[γi，t]，使用向前均值差分（Helmert轉換）消除個體效應[αi]，確保滯后變量與轉換后的變量正交，將滯后變量作為工具變量的同時，利用GMM模型對PVAR進行估計，如表4所示。

從表4中可以看出，一是滯后1期、滯后3期和滯后4期時商品價格對投資的影響均顯著，方向為正，滯后4期影響的顯著性最強。由于本文使用的數據頻度為季度，因此商品價格的同比變動是企業投資選擇的重要參考指標之一。二是滯后2期、滯后3期、滯后4期時，利潤對投資的影響均顯著，方向為正，滯后2期的影響最為顯著，表明近半年的盈利狀況對企業投資有較強的引導作用。

（3）脈沖響應分析。為進一步觀察商品價格和利潤對投資沖擊的動態反應和效果，在利用Monte-Carlo對沖擊模擬500次后，得到脈沖響應函數如圖3所示。其中橫軸表示沖擊效應的滯后階數，本文將最大滯后階數設為6期。從圖中我們同樣可以得到與前文一致的結論：商品價格和利潤對投資的影響是正向的，商品價格滯后4期對投資的影響最為顯著，而利潤是滯后2期對投資的影響顯著性最強。

五、非效率投資對一致性關系的擾動分析

上文重點分析了商品價格、利潤對企業投資行為的影響。需要說明的是，這里我們分析的投資行為，是按照新古典經濟學理論基于投資為合意水平的假設。但是，生產經營實際中，由于管理者的有限理性，企業很少能夠做出最優的投資決策，導致非效率投資的產生。非效率投資的存在，也是宏觀層面利潤走勢和投資走勢背離的誘因之一。

此外，為解決部分產業日益凸顯的產能過剩問題，山東省政府于2014年1季度出臺《關于貫徹國發[2013]41號文件化解過剩產能的實施意見》，著力開展化解過剩產能工作。因此，我們考慮借鑒Richardson（2006）等人的方法，對14個行業非效率投資狀況進行測度，同時就“去產能”政策對非效率投資的影響以及非效率投資對一致性關系的擾動進行實證分析。

（一）非效率投資的測度

已有識別和測度非效率投資的模型主要有：Fazzari等（1988）的投資—現金流敏感性模型（簡稱FHP 模型）、Vogt（1994）的現金流與投資機會交乘項判別模型，Richardson（2006）的殘差度量模型。其中，Richardson利用回歸模型估算企業合意投資額，利用實際投資額與合意投資額之差測度非效率投資：如果實際投資額大于合意投資額，界定為投資過度;反之為投資不足。本文在借鑒Richardson測度和識別非效率投資方法的基礎上，選擇模型（9）作為投資估計模型，通過對模型進行估計，得到相應的殘差值。如果殘差大于0，表明存在過度投資問題;反之說明投資不足。

計算得到14個行業非效率投資程度如表5所示。可以看出，黑色金屬冶煉及壓延加工業、煤炭采選業投資偏離度最大、過度投資期數最多，反映出兩個行業投資過度的問題較為嚴重，也從側面印證了這兩個行業去產能的必要性。

進一步從各個樣本行業利潤增長和投資增長的具體情況看，如表6和表7所示，非效率投資問題突出的黑色金屬冶煉及壓延加工業和煤炭采選業，利潤走勢和投資走勢確實存在較為明顯的背離。

本文將通過建立計量模型，就“去產能”政策對非效率投資產生的影響以及非效率投資對投資與商品價格、利潤一致性關系的擾動進行實證分析。

（二）非效率投資對投資與商品價格、利潤一致性關系影響的研究

1. 模型設計及變量選取。根據研究目的，并結合賀京同（2015）、侯巧銘（2017）等學者的做法，建立如下計量模型：

其中，Abste表示非效率投資程度，用模型（9）中殘差的平方表示;Policy表示“去產能”政策，在此參照楊箏等（2017）構建中央銀行利率市場化政策的方法，建立虛擬變量，將“去產能”政策實施以來的季度設為1，之前的季度設為0。由于山東省政府是在2014年1季度出臺文件，考慮政策的時滯性，我們認為山東省“去產能”政策的執行始于2014年2季度。由此假設：

另外，用Confid表示企業家信心指數，數據取自“中國人民銀行企業景氣監測系統”;Policy[×]Confid是企業家信心指數與“去產能”政策的交互項，體現企業家對宏觀經濟的判斷對“去產能”政策效果的影響。State表示國有企業資產占比，反映行業的產權性質;Policy[×]State是國有企業資產比重與“去產能”政策的交互項，體現“去產能”政策對國有企業投資效率的影響。同時，控制貨幣政策Money、宏觀形勢Gdp以及行業效應Industry。

2. 回歸結果分析。為確定模型的效應形式，首先進行Hausman檢驗。根據檢驗結果，模型的檢驗統計量Chi為47.83，相應的P值為0.0000，說明應采用固定效應模型。通過建立變截距固定效應模型，分析自變量、控制變量對非效率投資的影響。參數具體估計結果如表9所示。

從表9中可以看出，一是“去產能”政策對非效率投資的影響在1%的水平下顯著，方向為負，表明“去產能”政策對非效率投資具有顯著的對沖作用，有助于引導行業投資回歸理性。二是企業家信心指數對非效率投資的影響在1%的水平下顯著，方向為正，表明企業家對宏觀經濟形勢的樂觀判斷，一定程度上引致非效率投資的出現。三是宏觀經濟環境對非效率投資的影響在10%的水平下顯著，方向為正，表明在宏觀經濟形勢向好的大環境下，企業家作為有限理性的自然人，一旦對形勢把握或對未來走勢預期盲目樂觀，投資行為就會偏離正確方向，極易形成非效率投資。四是“去產能”政策與企業家信心指數交互項對非效率投資的影響在5%的水平下顯著，方向為正，表明企業家的主觀把握對投資選擇的影響更大，客觀政策的影響無論在時間還是空間上都有一定的局限性，一旦企業家不能準確把握投資的“度”，就會削弱“去產能”政策對非效率投資的對沖效用。

3. 非效率投資對一致性關系影響的實證分析。前文提到，“去產能”政策能夠有效對沖非效率投資，那么，非效率投資的擾動減弱后，商品價格、利潤與投資三者之間的一致性關系會有所改善嗎？令模型1中的殘差項等于0，得到理論上的合意投資水平。將實際投資的季度發生額與相對應的合意投資進行時序比較（見圖4），可以看出，在“去產能”政策的推動下，相關行業實際投資逐漸向潛在理論均衡水平收斂。即便如2018年1季度投資出現下滑，實際投資與合意投資的收斂過程也仍然延續不斷優化的態勢，商品價格、利潤與投資保持良好的一致性關系。

（1）針對14個行業進行實證分析。按照模型（9）的形式，保持各解釋變量滯后期數相同，分別針對“去產能”政策執行前后建立投資回歸模型，記為模型（12）和模型（13），觀察樣本行業“去產能”前后商品價格、利潤與投資一致性關系的變化情況。其中，模型（12）樣本時序為2010年2季度—2014年1季度，模型（13）樣本時序為2014年2季度—2018年1季度，模型具體估計結果如表10所示。

從表10中可以看出，一是模型（12）和模型（13）各參數的影響方向多與模型（9）一致，部分在模型（12）中不顯著的參數在模型（13）中顯著，模型（13）的擬合效果、整體顯著性在一定程度上優于模型（12）。二是模型（13）中商品價格滯后4期的系數為0.071221，利潤滯后2期的系數為0.265564，均較模型（12）有所提高，表明“去產能”政策執行后，隨著產能逐漸出清，非效率投資的擾動弱化，商品價格、利潤與投資的一致性關系增強。

同時，前文我們提到，企業投資量除與商品價格、利潤呈正相關關系外，還受到資本的機會成本等其他因素制約。在不考慮資本的機會成本的情景下，商品價格上漲利潤增加，提高合意投資的潛在水平，進而激發實際投資;而當產業利潤低于金融收益時，由于合意投資下降，商品價格上漲和利潤增加未必會帶來實際投資的增長。這也正如圖4中2018年1季度時曲線的走勢，隨著無風險利率水平上升，投資實體經濟的相對收益率下降，一定程度上制約了企業的投資意愿，合意投資和實際投資同步下行。

（2）針對部分產能過剩行業進行實證分析。在前文方法和模型的基礎上，繼續針對山東省紡織、鋼鐵、煤炭、水泥等10個產能過剩行業進行實證分析，進一步觀察“去產能”前后不同產能出清趨勢下商品價格、利潤與投資一致性關系的變化情況。模型估計結果如表11所示，其中模型（14）表示去產能前，模型（15）表示去產能后。從表11中可以看出，一是模型（15）在顯著參數數量、擬合效果、整體顯著性等方面均好于模型（14），表明在“去產能”政策引導下，隨著非效率投資的擾動弱化，模型總體穩定性和一致性增強。二是由于非效率投資對產能過剩行業的擾動要強于對全部行業，因此在“去產能”政策執行前，產能過剩行業（模型（14））商品價格變量的顯著程度弱于總體14個行業（模型（12）），并且利潤變量的一致性關系和顯著程度也都不及14個行業的總體情況（模型（12））。三是對比去產能前后兩個模型的結果，產能過剩行業商品價格變量的系數由0.059844變為0.217981，變動幅度0.158137，提高264.25%（見表11）;而14個行業整體變動幅度0.020295，提高39.85%（見表10）。利潤變量的系數由0.064446變為0.157743，變動幅度0.093297，提高144.77%;而14個行業整體變動幅度提高98.28%。可見對于產能過剩行業，過度投資的擾動弱化使得商品價格、利潤與投資一致性關系增強的效果更加突出。

六、結論

本文通過構建理論模型，利用人民銀行企業商品價格調查數據和工業企業景氣調查數據，設定面板回歸模型和面板VAR模型，對商品價格、利潤與投資的一致性關系進行了實證檢驗。結果顯示，在樣本穩定、指標可比的情況下，商品價格、利潤與投資呈現出顯著的一致性關系;商品價格和利潤作為投資的先行指標，上年同期的價格水平和過去半年的盈利狀況是企業投資決策的重要參考。進一步研究發現，“非效率投資”的存在使商品價格、利潤與投資的一致性關系未能充分展現，這在非效率投資問題相對突出的黑色金屬冶煉及壓延加工業和煤炭采選業兩個行業更為明顯。隨著“去產能”政策深入推進以及產能不斷出清，非效率投資的擾動弱化，相關行業整體實際投資逐漸向潛在的理論均衡水平收斂，商品價格、利潤與投資的一致性關系相應增強。同時，對于產能過剩行業，產能逐漸出清促使其商品價格、利潤與投資一致性關系增強的效果更加突出;對于新動能產業，由于不存在過度投資，商品價格、利潤引導投資的先行作用更加明顯，投資對商品價格上漲、利潤水平提升的反應更加敏感和快速。當前正處于新舊動能轉換的關鍵時期，盈利能力不足是制約新動能產業投資大規模啟動的重要因素，未來應密切關注新動能產業的持續盈利能力，以減稅讓利驅動其合理的投資選擇。

注：

①為更好地與宏觀數據比較，此處的固定資產投資=固定資產原值+在建工程。

②將經營和盈利的同比數據作為投資決策參考，對于企業來說較為普遍，也具有一定的合理性。由于本文樣本數據均為季度數據，因此將滯后期上限設為4期，即1年。

③14個行業分別為：電氣機械及家電制造、電子及通訊設備制造、紡織、非金屬礦物品、黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學纖維制造、化學原料制品、交通運輸設備制造、金屬礦采選、金屬制品、煤炭采選、石油和天然氣開采、有色金屬冶煉及壓延加工業、造紙及紙制品。

④過度投資欄數據反映的是該行業過度投資期數占樣本總期數的比值，投資不足欄則恰好相反;偏離度是指各期非效率投資的標準差，衡量各行業投資偏離合意投資的程度。

⑤為更直觀地比較行業利潤增長情況，利潤用監測行業的利潤總額表示，采用季度發生額數據。

⑥投資與模型（9）的投資計算公式相同。

參考文獻：

[1]Jorgensen，D.W. 1963. Capital Theory and Investment Behavior.American Economic Review，1963，（53）.

[2]Jorgensen，D.W.&J.A.Stephenson. 1969. Issues in the Development of the Neoclassical Theory of Investment Behavior.Review of Economics and Statistics，（51）.

[3]Fazzari，S.Hubbard，R.G.& B.C.Petersen. 1988. Financing Constraints and Corporate Investment.Brookings papers on Economic Activity，（1）.

[4]Vogt，S.C. 1994. The Cash Flow/Investment Repatinship： Evidence from US Manufacturing Firms.Financial Management，3-20.

[5]Lucas，R.E.J. 1967. Adjustment costs and the theory of supply.Journal of Political Economy，（4）.

[6]Arrow，K.J. 1968. Optimal capital policy with irreversible investment.In：Wolfe JN.Value，capital policy and growth.Papers in honor of Sir John Hicks，1-19.

[7]Scott Richardson.2006. Over-investment of free cash flow.Review of Accounting Studies，（11）.

[8]劉磊.稅收對投資的影響因素分析[J].廈門大學學報（哲社版），1997，（1）.

[9]郭建強，張建波.不確定性、融資約束與企業投資新特點——基于上市公司的實證研究[J].當代財經，2009，（2）.

[10]謝軍，黃志忠.宏觀貨幣政策和區域金融發展程度對企業投資及其融資約束的影響[J].金融研究，2014，（11）.

[11]韓國高，胡文明.宏觀經濟不確定性、企業家信心與固定資產投資——基于我國省際動態面板數據的系統GMM方法[J].財經科學，2016，（3）.

[12]徐光偉，孫錚.貨幣政策信號、實際干預與企業投資行為[J].財經研究，2015，（7）.

[13]黎文靖，鄭曼妮.通貨膨脹預期、企業成長性與企業投資[J].統計研究，2016，（5）.

[14]劉艷，朱焱.投資水平與中小企業投資決定的影響因素[J].金融論壇，2016，（8）.

[15]許滌龍，馬嵐.宏觀投資的影響因素與實證分析[J].經濟問題，2002，（4）.

[16]唐運舒，談毅.信貸、投資、價格變動與經濟增長關系的實證研究[J].上海交通大學學報，2008，（1）.

[17]李陽，王勁松.資產價格對投資影響的理論分析[J].經濟問題，2018，（4）.

[18]凱恩斯.就業、利息和貨幣通論[M].北京：商務印書館，1988.

[19]何青.我國上市公司的投資行為研究：基于新古典理論的檢驗[J].當代財經，2006，（2）.

[20]徐曉東，張天西.公司治理、自由現金流與非效率投資[J].財經研究，2009，（10）.

[21]徐倩.不確定性、股權激勵與非效率投資[J].會計研究，2014，（3）.

[22]賀京同，范若瀅.寬松貨幣政策、產權性質與企業非效率投資[J].中國經濟問題，2015，（5）.

[23]侯巧銘，宋力，蔣亞朋.管理者行為、企業生命周期與非效率投資[J].會計研究，2017，（3）.

[24]楊箏，劉放，李茫茫.利率市場化、非效率投資與資本配置-基于中國人民銀行取消貸款利率上下限的自然實驗[J].金融研究，2017，（5）.

[25]谷曉琳，聶順江.資產減值信息價值相關性的實證檢驗—— 基于A股虧損上市公司的經驗數據[J].財會月刊，2017，（5）.

[26]方紅星，金玉娜.公司治理、內部控制與非效率投資：理論分析與經驗證據[J].會計研究，2013，（7）.

[27]李強，紀佳君，巨航宇.非效率投資與債務結構：來自中國的實證證據[J].投資研究，2014，（3）.