負債融資對企業投資行為影響實證研究

黃惠蘭 盧永芳

摘要：以2014-2018年深滬兩市A股制造業企業為研究對象，從負債融資期限結構和來源結構兩個方面設計相關變量，構建多元回歸模型，實證分析不同來源、期限的負債融資與企業投資行為的內在關聯。研究結果發現，長期負債融資對企業投資具有促進作用，而短期債務則對企業投資具有抑制作用，商業信用和銀行借款均與企業的投資行為呈正相關關系。論文還根據制造業行業特點，從負債融資視角，為企業、政府和投資者提出對策建議。

關鍵詞：負債融資;投資支出;企業價值;制造業上市企業

中圖分類號：F830.59? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2020）10-0066-05

一、引言

我國經濟體制改革進程中，企業投融資關系經歷諸多變化。在傳統經濟模式下，企業投資的資金多數來自國家預算，由政府計劃安排并免費使用，企業非決策主體。隨著經濟不斷發展及改革持續深化，政府對企業投資所需資金設置使用限制，而此時企業融資渠道還較為有限，投融資問題逐漸凸顯。隨著證券市場的發展完善，大多數企業傾向于發行股票或者通過銀行借款以及商業信貸來籌集投資資金，少數企業采用企業債券的形式進行融資，企業籌資來源趨于多樣化。與此同時，企業投融資問題層出不窮，迫使企業不斷調整投融資結構。以上現象引起學界廣泛關注，并展開深入研究。但綜觀現有研究成果，探討負債融資與企業投資行為的研究還較為有限。在這個背景下，本文研究不同類型的負債結構，探究不同債期組合、負債來源的融資對投資的影響，以期為企業確定最佳資本結構提供啟示。

二、文獻回顧與研究假設

（一）文獻回顧

在負債融資領域，外國研究起步較早。Mills等（1995）研究澳大利亞上市企業負債融資水平對其投資行為的影響，并從股利政策、負債融資水平和企業規模三個方面對其進行分類。[1]Parrino和Weisbach（1995）采用模擬方法研究發現，股東與債權人之間存在利益沖突，這與企業債務水平正相關，不同企業的債務代理成本也有很大不同。[2]Suto（2003）對馬來西亞非金融類上市公司的研究結果顯示，企業固定資產投資規模和負債融資之間存在顯著正相關關系。我國政治、經濟、文化、資本結構與西方國家存在一定差異，有關負債融資研究往往得到不同的結論。[3]伍利娜和陸正飛（2005）用實驗方法證實資產負債率與投資不足或投資過度現象正相關。[4]童盼和支曉強（2005）的研究說明負債率升高，企業投資規模減小。[5]黃娟娟和沈藝峰（2007）分析了高增長型企業里面有很多可以替代資產的行為。[6]李莎（2017）利用2010-2015年國有上市公司滬深A股相關數據進行數據分析和模型回歸，研究發現，負債融資水平與投資行為呈顯著負相關，與長期借款相比，短期借款具有較強的負相關性。[7]

（二）研究假設

1.負債融資期限對企業投資行為影響的研究假設

短期負債比長期負債在防止和減少企業過度投資方面更有效。短期負債比長期負債先到期，企業不得不在定期還本付息的壓力下謹慎投資，而長期負債具有長期性，短時間內企業不具有還款壓力，對企業投資決策不會產生影響，無論是約束力，還是治理效果都十分有限，在一些情況下會造成投資過度。因此，做出如下假設。

假設1：短期負債與企業投資行為呈負相關。

假設2：長期負債與企業投資行為呈正相關。

2.負債融資來源對企業投資行為影響的研究假設

通過分析負債融資來源結構可以發現，負債融資來源結構不同，其對應的代理成本也存在較大差異。其中，代理成本最大的負債融資是銀行貸款，其次是商業貸款，負債融資成本代理成本最低的是企業債券。在約束力方面，商業銀行要低于企業債券，但是，中國企業債券現階段的成熟度較低，因此，本文不考慮企業債券的影響，銀行貸款是企業負債融資的主要來源，對企業債務具有較大的話語權。銀行是現有經濟環境中主要的信貸機構，具有較高的債務控制能力。但是，我國商業銀行在貸款監管方面尚不完善，對企業投資行為的約束力相對不足。此外，由于中國銀行貸款對負債融資的控制最強，因此它對企業投資行為具有最強的約束力。但現實中，為了實現市場盈利，很多商業銀行會實施寬松的貸款政策，使企業可以較容易從銀行獲得資金進行投資。不同負債來源有不同的特點和性質，其對企業投資行為的作用也大不相同，因此提出以下兩個研究假設。

假設3：商業信用與企業投資行為呈正相關。

假設4：銀行借款與企業投資行為呈正相關。

三、樣本選取與研究設計

（一）數據來源與樣本選取

本文以2014-2018年深滬兩市A股制造上市企業為樣本，按照中國證監會行業分類標準，制造業包括服裝業、非金屬冶煉、電機設備制造等29個行業。為提高研究結論準確性，降低偶然因素干擾，本文進行下述操作：（1）去除A+B股和A+H股;（2）排除研究期間財務數據異常或缺失的所有公司;（3）因為T類公司投資決策行為與正常公司差異較大，故去除。根據上述條件進行篩選后，得到1299家公司，共計6995個樣本數據。與現有文獻所選取的樣本相比，本文所采用的樣本具有選擇周期長和樣本數量大兩個突出特征，能夠客觀地反映中國上市公司負債融資與投資支出的一般規律，所得結論具有較高可信度。

本文選擇制造業企業為實證研究樣本，主要有三方面原因，其一，上市企業的信息存在公開透明，其中，占比較大的投資資產是固定資產，在準確計量和數據可得性方面具有較大優勢;其二，制造業公司融資結構更能體現實物投資特點;其三，制造業涉及29個行業，比其他行業更具有代表性。所以，選擇制造行業作為本文研究對象，研究結論具有較大的普適性。本文實證研究所需財務數據均來自CSMAR數據庫、RESSET數據庫和巨潮資訊網等;首先使用Excel2010選擇并整合財務數據，然后，通過SPSS22.0軟件分析財務數據，得出結果。

（二）負債融資相關變量設計

1.被解釋變量

本文將企業投資—支出作為被解釋變量，實證研究中將企業投資行為界定為以實物投資為主要表現形式的資本性支出。為提升研究結論準確性，將工程資本、在建工程資本以及固定資本期末余額減去上期期末余額作為企業投資支出也就是I的替代變量，并且在固定資產凈值等的年度變化值基礎上除以上期的總資產也就是資本存量K以減少公司規模對投資支出的干擾，之后的分析表格中將用投資-資本比（I/K）表示企業的投資支出。此變量的選擇與秦海英（2019）[8]、王夢遷和王海俠（2017）[9]、童盼和陸正飛（2005）[10]等學者的研究變量一致。I/K=（在建工程年變化值+固定資產凈值年變化值+工程物資年變化值）/企業期初資產總額。

2.解釋變量

債務融資的期限結構分為短期債務和長期債務，負債融資來源結構包括銀行借款、商業信用以及企業債券等。與秦海英（2019）[8]、童盼和陸正飛（2005）[10]等學者的分類方法一致。由于我國企業債券市場尚不完善，本文暫不討論企業債券對企業投資行為的影響。

長期負債率LD=期末長期債務的賬面價值/企業期末負債總額

短期負債率SD=期末短期債務的賬面價值/企業期末負債總額

銀行借款率BD=（期末長期借款+期末短期借款）/企業期末資產總額

商業信用率CD=（期末應付賬款+期末預收賬款+期末應付票據）/企業期末資產總額

3.控制變量

影響企業投資行為的因素非常多樣，且不局限于上述因素，因此，為最大程度的減少不相關因素的影響，提升研究成果的精準性，本文就控制變量進行針對性設置：現金流量（CF/K）、銷售收入（S/K）、托賓Q值（TQ）。

現金流量（CF/K）為第一個變量，通常而言，企業更傾向選擇內部融資策略，該融資模式具有融資成本較低的特征，是企業獲取資金的首選。對企業而言，如果流動資金存在內部富余時，則企業更愿意通過富余資金實現擴大再生產的目標。在某種意義上，企業的投資總量和現金流量具有相關性，隨著企業現金流量的增加，企業進行投資的程度也會相應提升。針對此，本文選擇的控制變量為資本存量K和現金流量凈額CF，通過這種方式，將企業規模和投資行為的相關性納入考慮范圍。銷售收入（S/K）為第二個變量，通常而言，企業的投資行為和企業營收增長存在顯著的關系，隨著主營業務收入增長，刺激企業管理人和股東進行投資。為最大程度的避免企業規模變量產生影響，選擇銷售收入（S/K）變量具有一定的合理性。第三個控制變量是托賓Q值（TQ）。根據企業成長的特性，企業的投資規模和成長階段間具有相關關系，用TQ來表示企業成長性。TQ值的大小與企業投資支出的增長正相關，TQ值越大，企業投資的欲望越大。為消除不同成長型企業的影響，本文采用TQ值作為控制變量。借鑒童盼和陸正飛（2005）[10]所采用的計算方法，如下：TQ=（流通股票數量*股價+限制性股票*每股凈資產+公司負債賬面價值）/總資產。具體度量方法如表1。

（三）構建回歸模型

本文研究的主要內容是企業投資行為和負債融資的來源、期限因素的關系，所以，在文獻分析基礎上，通過建立回歸模型對各變量相關關系進行分析：

I/K=α+β1SD+β2LD+β3BD+β4CD+β5（CF/K）+

β6（S/K）+β7（TQ）+ε

其中：I/K：投資—資本比，SD：短期負債率，LD：長期負債率，BD：銀行借款率，CD：商業信用率，CF/K：現金流量凈額，S/K：標準化的企業銷售收入，α為截距項，β為回歸系數，ε表示誤差項。建立模型，進行實證分析。

四、實證分析與檢驗

基于變量定義與模型設計，對已篩選整合的數據進行分析，以此驗證所提出的三個假設。

（一）負債融資描述性統計分析

對2014年至2018年這五年里深滬兩市A股制造業上市公司的相關變量做描述性統計，得到各個變量的極值、均值、標準差和方差，輸出結果發現投資—資本比的均值是0.173，換言之，企業投資支出的年增長率是17%，標準差為0.222，約為均值的1.3倍，而極大值為1.253，極小值卻只有-0.054，其表明雖處于同一行業，但是在投資支出方面的差異性較大，其中短期負債率為0.389的均值，相對于0.099的長期負債率相對較高，可見，短期資本在企業負債融資期限結構中占比較大，或者是將短期負債通過循環使用的方式轉變成長期負債，在這種方式下，銀行借款率的均值是0.191，其標準差是0.141;同時，商業信用率的均值是0.173，商業信用率的標準差是0.128，由此可見，對企業而言，商業信用和銀行貸款在比率均值方面的差異性較小，兩者之間的差異性相對較小。

（二）負債融資相關性分析

對相關變量做相關性分析，對操作的相關結果進行整理發現，在1%的水平上，長期負債率與企業投資支出比呈顯著正相關，短期負債率與企業投資支出比顯著負相關。相關性分析結果初步驗證了假設1和假設2。在5%的水平上，企業的投資支出和借款率具有顯著的正相關性，同時，企業投資支出和商業信用率之間具有顯著正相關，結果初步驗證假設3和假設4。CF/K、S/K的相關系數均在5%水平上不顯著，說明現金流量、銷售收入和企業投資行為沒有關系。各變量之間沒有嚴重的多重共線性，因此可以采用文中所提出的線性模型對選取的樣本進行分析。

（三）負債融資回歸分析及實證結果

對回歸模型進行擬合度檢驗，結果顯示模型F值為12.374，p值為0.000，在1%水平顯著，回歸結果聯合顯著。擬合優度R2和調整R2達到0.406、0.364，說明由模型能解釋資本支出變化的36.4%，文中所構建負債融資相關模型的擬合效果較好。線性回歸分析結果見表2。

從表2數據可知，短期負債率相關系數為-0.404，其與企業投資行為呈負相關關系。當短期負債率每上升1%，企業投資—支出比便下降0.404%。長期負債率相關系數為0.307，表示其與企業投資行為呈顯著正相關關系。當長期負債率每上升1%，企業投資—支出比便上升0.307%。t檢驗的絕對值都在2以上，即4.168和-3.017，兩者具有顯著的負相關性，其中，短期負債的約束效應比較明顯，對企業投資行為具有一定的抑制作用，可以防止投資過度問題;同時，長期負債融資對企業投資行為具有促進作用，容易導致投資過度問題。該結論和上述假設1和2基本一致。

企業投資支出和銀行借款率的sig值是0.006，相關系數為0.206，兩個變量之間具有相關性，換言之，企業投資支出隨著商業銀行利率的增加而增加，即商業銀行貸款利率提升1%，則企業投資支出相應增加0.206%，這一結論和假設3基本一致。企業投資支出和商業信用率的sig值是0.006，相關系數為化0.299，兩個變量之間具有相關性，換言之，企業投資支出隨著商業信用率的增加而增加，即商業信用款率提升1%，則企業投資支出會相應增加0.299%，這一結論和假設4基本一致。在企業的發展過程中，商業銀行是企業融資的主要來源，兩者具有顯著的相關性，上述結論表明，商業銀行對企業投資支出沒有發揮顯著的抑制作用，這一關系主要是由于中國銀行業存在軟約束，使得銀行對企業還缺乏有效監督管理。

現金流量與投資支出之間沒有相關關系，說明現金流量對企業投資行為影響十分有限，無論是促進效應，還是抑制作用都不明顯，這一結論和上述假設并不一致，表明我國市場經濟具有一定的特殊性，企業投資行為受企業現金流量變動的影響不顯著，兩者沒有顯著相關性。TQ回歸系數均近似于0，所以在實際中可以將托賓Q值從模型中去除。CF/K、S/K系數的p值均大于0.1，說明在10%水平上，現金流量和銷售收入對企業的投資行為無顯著影響。

（四）負債融資共線性檢測

為提高研究結論準確性，對所得結論進行共線性檢驗，結果見表3。

從表3可知，負債融資相關解釋變量的方差膨脹因子全部介于1和10之間，容差比0.1大。由此可以說明在所構建模型中，負債融資各解釋變量間不存在嚴重多重共線性，因此文中所得研究結論準確性較高，具有一定參考價值。

（五）負債融資穩健性檢驗

為檢驗回歸結果，篩選出2016年至2018年數據對原模型重新進行回歸分析作為穩健性檢驗，以判斷結論是否穩健，輸出結果顯示實證數據F值為11.972，在1%水平顯著，即回歸結果依然聯合顯著。R2和調整R2分別為0.387、0.345，說明由負債融資所構建的模型解釋資本支出變化的34.5%，模型的擬合效果略有下降。線性回歸分析結果見表4。

從表4可知，在負債融資期限上，長期負債率LD系數為0.043，p值為0.026，小于0.05，說明LD系數在5%水平上顯著，即長期負債率對資本支出有顯著正向影響。隨著長期負債率的提高，公司資本支出相應提高，且長期負債率每提高1單位，資本支出平均提高0.043。短期負債率SD系數為-0.002，p值為0.057，小于0.1，說明SD系數在10%水平上顯著，即短期負債率對資本支出有顯著負向影響。隨著短期負債率的提高，公司資本支出相應降低，且短期負債比率每提高1單位，資本支出平均減少0.002。以上結論符合原模型設計。

在負債融資來源上，銀行借款率BD系數為0.020，p值為0.005，在1%水平上顯著，即銀行借款率對資本支出有顯著正向影響。隨著銀行借款的提高，公司資本支出相應提高，且銀行借款每提高1單位，資本支出平均提高0.020。商業信用率CD系數為0.014，p值為0.049，說明CD系數在5%水平上顯著，即商業信用率對資本支出有顯著正影響，隨著商業信用率的提高，公司資本支出相應提高，且商業信用率每提高1單位，資本支出平均提高0.014。以上結論符合原模型設計。

控制變量中，TQ回歸系數均近似于0，所以在實際中可以將托賓Q值從模型中去除。CF/K、S/K系數p值依然大于0.1，說明在10%水平上，現金流量、銷售收入對企業投資未存在顯著相關關系。以上結論符合原模型設計。

由此可知，本文研究通過穩健性檢驗，所得結論具有較高準確性。

五、研究結論與政策建議

（一）研究結論

1.不同限期負債融資對企業投資行為的作用機制存在差異

本文在實證研究基礎上發現，我國企業負債融資期限結構存在較大問題，很多企業長期負債率分布在0.05%-0.1%區間，同時，短期負債率則分布在0.3%-0.6%區間。通過對比分析發現，長期負債率相對較低，而短期負債率則相對較高。不僅如此，由于不同時間限制債務融資對企業投資支出影響存在差異，實證結果表明短期債務與企業投資行為呈負相關，這對企業投資行為具有一定限制效應，對企業發展產生較大負面影響。對企業而言，為避免經營和財務風險，提升負債期限結構的合理性，有必要合理安排負債融資結構。

2.制造業上市企業投資行為差異明顯

各行業企業具體情況并不相同，在資金利用、經營空間以及市場策略等方面有所不同，和投資支出的關系也存在較大差異。實證分析結果表明，制造企業投資支出的過度懸殊，對我國制造行業競爭力產生較大負面影響，還引發了大企業對小企業的并購行為，以上現象不僅降低了市場的穩定性，還增加了市場壟斷的可能性。

3.銀行借款未能有效抑制企業投資行為

從理論上說，銀行借款應能有效地制約企業過度投資以及資產替代行為。但實證分析結果顯示，銀行借款和企業投資顯著正相關。我國經濟體制具有一定特殊性，國有銀行發揮了債務人的作用，銀行業的軟約束比較突出，例如商業銀行為增強企業的競爭力而放寬貸款條件，商業銀行和企業可以就貸款償還方式和期限進行協商，這對企業投資具有一定促進效應。因此，本文通過實證分析證明了銀行貸款和企業融資具有顯著正相關關系。

（二）政策建議

1.政府宏觀調控方面

銀行借款是當前我國企業進行負債融資的重要途徑，但其未發揮應有作用。因此，政府可通過以下措施，引導企業根據實際情況合理借款，進一步規范企業投資行為。一是積極引導商業銀行制度創新和金融制度變革，推進國有商業銀行改革，充分發揮銀行作為債權人的監督作用;二是建立健全債券市場監管機制，提升債券市場成熟度，為企業提供更加豐富的融資路徑，并逐步減少干預，推動債券市場穩步發展;三是逐步實現債券利率市場化，確保企業可以按照自身發展需求確定發行的企業債券利率，增加企業債券對投資者的吸引力;四是加強對產業升級改造工作的重視程度，推進國有商業銀行改革;五是完善相關法律法規，促使我國制造業能夠有法可依、保護相關主體合法權益不受侵犯。

2.企業內部管理方面

企業在經營過程中，一是要注重完善內部財務制度，提高管理質量和效率;二是借鑒國內外成功企業經驗，結合國內企業債券市場實際情況，開發債券新品種，調整債券品種結構，滿足不同類型企業融資需求;三是利用債務融資約束企業管理者，抑制其道德風險行為;四是優化債務契約設計，企業應結合自身情況合理設計負債融資結構，減少企業可支配現金流，發揮相機治理的作用。

3.投資者投資決策方面

投資者在進行投資時，一是要認清我國制造行業目前發展情況以及未來發展趨勢;二是是要對國內市場進行深入分析與研究，對市場發展方向有明確把握;三是在進行投資時，為了降低成本、提高效率，增強獲利能力，投資者應優先考慮規模大、發展較成熟、資金儲備量較大、研發能力較強的制造企業，事先做好投資風險識別，謹慎投資。

參考文獻：

[1] Mills，K.， Morling，S.， Tears，W. The Influence of Financial Factors on Corporate Investment[J]. The Australian Economics Review，1995， 28（2）：50-64.

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[9] 王夢遷，王海俠.制造業公司負債融資對企業投資行為的影響[J].商業會計，2018（19）：80-82.

[10] 童 盼，陸正飛.負債融資、負債來源與企業投資行為——來自中國上市公司的經驗證據[J].經濟研究，2005（5）：75-84+126.

[責任編輯：方 曉]