莊子萱 莊子毅
[提要] 目前,融資約束客觀存在,并在很大程度上制約上市公司投資決策。為了進一步探究這一難題,本文以制造業上市公司為研究對象,選取我國2013~2015年311家深交所A股制造業上市公司為樣本,運用實證研究方法,探究融資約束對上市公司投資支出的影響。研究結果表明:公司投資支出顯著地依賴于內部現金流;在已獲利息倍數作為融資約束的衡量指標下,已獲利息倍數越低,即公司受到的融資約束越高,公司投資對現金流的敏感性越強;企業負債水平越高,企業投資對現金流的敏感性越強。
關鍵詞:融資約束;投資支出;內部現金流量
中圖分類號:F83 文獻標識碼:A
收錄日期:2019年2月11日
一、引言
我國資本市場起步較晚,制度發展尚不健全,融資約束較嚴重。企業的投資決策和現金持有政策將會對融資約束做出怎樣的反應呢?基于此,本文擬以深交所A股制造業上市企業為研究對象,討論融資約束對企業投資支出的影響,旨在嘗試對我國資本市場的發展提出合理化的建議。
二、文獻回顧和假設提出
國內外已有不少文獻研究融資約束,取得了一定的研究成果。如,托賓Q理論(Grunfeld,1958;Tobin,1969);自由現金流理論(Jensen,1986);信息不對稱理論與優序融資理論(Myers和Majluf,1984);企業融資約束與投資-現金流敏感性呈顯著正相關的關系(Fazzari、Hubbard和Petersen1988);資本市場中,信息不對稱引起的委托代理問題導致上市企業內外部融資成本差異(Simon1990;Gentier1992)。
國內學者對于融資約束與企業投資的研究起步較晚。目前,我國資本市場尚不完善,運用上市公司的財務數據開展的實證分析可能與國外學者的研究結果不太相同。企業投資受內部現金流量和外部融資約束的影響(馮巍,1999);融資約束和風險水平會影響企業的投資行為(劉康兵,2008);對上市企業進行盈余管理,可以降低企業的融資約束水平,提高企業的投資水平(黃欣然,2011);從財務柔性和融資約束的角度來研究企業投資與現金流的敏感性,其結果表明,企業的融資約束并不是投資——現金流敏感性的唯一影響因素(曾愛民、魏志華,2013)。
由于外部融資約束的存在,使得企業的投資行為通常依據內部現金流展開,當投資機會增加時,投資對現金流的敏感性就會隨之增強,即企業投資與現金流敏感性關系不是依據自由現金流量的代理成本理論,而是依據信息不對稱理論。StephenD.oliner、GlennD.Rudebusch(1992)通過研究發現信息不對稱會造成上市企業的融資約束;Bemanke、Gertler(1989)在設置變量時,將信息不對稱引入到FHP模型中,通過實證分析發現,上市企業內外部融資成本差異是由于資本市場上信息不對稱引起的委托代理問題。
對于資約束的衡量,不同學者采用了不同的方式,Whited(1992)研究債務水平與投資支出之間的關系,結果表明,企業的資產負債率水平可以用來代替融資約束。資產負債率水平越低,企業的融資約束水平就越低;反之,企業的融資約束水平就越高。ChaPman、Junor、Stegman(1996)發現自由現金流與企業的投資存在顯著正相關的關系。我國學者,郭麗虹等(2009)以中國的上市公司財務數據為樣本,選取資產負債率作為融資約束和已獲利息倍數的替代變量。實證分析結果表明,資產負債率水平較高的企業融資約束水平較高,企業投資對現金流的敏感系數越高。根據以上分析,本文提出以下假設:
H1:已獲利息倍數越低(表明企業受到的融資約束水平越高),企業投資對現金流的敏感性越強
H2:企業負債水平越高(表明企業受到的融資約束水平越高),企業投資對現金流的敏感性也就越強
三、研究設計
(一)樣本選取與數據來源。本文樣本選取深交所A股的制造業上市公司2013~2015年的數據,在篩選樣本時,將不適宜進行正常財務研究的ST、PT等非正常上市公司以及資產負債率大于1的企業的財務數據刪除;刪除上市不足兩年的公司財務狀況不適宜于本文的實證研究。所以,本文選取2010年以后上市的企業。
(二)變量的選取與衡量。(表1)
(三)模型的建立。基于上述理論鋪墊,本文建立研究模型一來研究融資約束對企業投資支出的影響。本文采用托賓Q值表示企業未來的投資機會,并且用前期的銷售收入來反映企業銷售加速理論,模型一如下:
沿用模型一的設計,引入自由現金流對企業投資支出影響因素,得到模型二:
其中:α表示截距項,βl、β2、β3、β4和β5為各個變量的系數項,εjt表示殘差項。
四、實證分析
(一)描述性統計分析。在描述性統計中,Y/K(即銷售收入/固定資產凈值)和CF/K(現金流量/固定資產凈值)變化較大,其中Y/K極小值為0.3077,而極大值為151.6841,這間接地說明在制造業中不同的企業銷售收入和固定資產規模存在較大差異。托賓Q值的標準差為1.24,極小值為0.7166,而極大值為9.3622,這間接表明制造業中不同的企業投資機會也存在較大差異。
此外,我國制造業上市公司投資支出占固定資產凈值的平均比重為1.27%,表明企業的投資支出所占比重較大;而企業自由現金流量約占固定資產凈值的44.49%,這表明現金流量足夠用于企業投資。
(二)相關性分析。各變量之間的皮爾遜相關系數,投資支出與自由現金流量、資本存量、托賓Q值和銷售收入在0.01的水平上顯著相關,其中托賓Q值與投資支出的相關系數為0.451,相關性最高,說明企業的投資與企業的成長性密切相關。投資支出與自由現金流量的相關性較弱。
(三)回歸結果分析
1、按已獲利息倍數分類的投資敏感性分析。現金存量從融資約束高(利息保障倍數低組)到融資約束低(利息保障倍數高組)影響程度逐漸降低,顯著性在降低(sig由0.004上升到0.123),同時回歸系數由0.177下降到0.071。當期自由現金流量由弱正相關變為顯著負相關(sig由0.768上升到0.000,同時回歸系數由0.281下降到-1.245)。這說明隨著利息保障倍數的增加,現金流量對投資支出的促進作用在下降,假設H1得以驗證,表明企業受到的融資約束水平越高即已獲利息倍數越低,企業投資對現金流的敏感性越強。
投資支出與投資機會的(Q)的關系,無論在低融資約束組,還是在高融資約束組,投資機會都與投資支出之間呈顯著正相關的關系。而銷售收入在低融資約束組中是與投資支出之間呈現顯著負相關的關系,而在高融資約束組,呈現顯著正相關的關系,說明在不同融資約束企業中,銷售收入對投資支出是存在差異的,但是從回歸系數來看,已獲利息倍數較高的企業中投資支出受銷售收入的影響較大。
在不同利息保障倍數的企業中,到底是信息不對稱理論還是自由現金流量的代理成本來影響投資——現金流敏感性關系。我們發現在不同利息保障倍數組的回歸結果是不一樣的,在利息倍數較高組主要是信息不對稱理論在起作用(變量Q×(CF/K)前面的回歸系數顯著為正),而在利息倍數較低組主要是自由現金流量的代理成本理論在起作用(變量Q×(CF/K)前面的回歸系數為負,但顯著性不高)。
2、按資產負債率分類的投資敏感性分析。現金存量從融資約束低(資產負債率低)到融資約束高(資產負債率高)影響程度逐漸上升,顯著性在增加(sig由0.075上升到0.000),同時回歸系數由0.055上升到0.138。當期自由現金流量由負相關變為正相關(回歸系數由-0.062上升到0.062),表明在不同資產負債率的企業中,投資支出與自由現金流量間的關系是不同的。企業資產負債率高的企業中,自由現金流與投資支出呈顯著正相關的關系,企業資產負債率高的投資受當期產生現金流量和前期現金留存影響較大;而在資產負債率低的企業中,其影響較小。這正好驗證了上文假設H2,說明企業投資對現金流的敏感性與企業的資產負債率水平成正比。(表2)
五、研究結論及建議
(一)研究結論
1、在制造業上市公司中,企業的投資支出不但與企業的成長性和投資機會相關,而且與企業內部現金流密切相關。
2、在不同利息保障倍數作為融資約束的替代變量下,已獲利息倍數越低(表明企業受到的融資約束水平越高),企業投資對現金流的敏感性就越強。
3、企業投資對現金流的敏感性與企業的資產負債率水平成正比。企業負債水平越高(表明企業受到的融資約束水平越高),企業投資對現金流的敏感性越強。
(二)政策建議。相對于外部籌資,內部融資的成本較低。因此,企業要做好對內部現金流的合理規劃,更好地利用內部融資的機會。在以上的實證結果中,我們發現已獲利息倍數越低(表明企業受到的融資約束水平越高),企業投資對現金流的敏感性越強。為了使企業能夠及時把握較好的投資機會,上市公司在日常經營中要控制好債務的比例,同時要改善企業的經營,提高經營的效率。
主要參考文獻:
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