融資約束、委托代理與企業投資行為的異化
——基于我國上市房地產企業的實證度量

張靜曉 穆 錦

引 言

目前國內外形勢發生了新的變化，尤其是國內經濟形勢下滑較為明顯，房地產調控效果也初步達到了預期，未來政策選擇有可能根據宏觀經濟的情況，有望逐步由適當控制轉入平穩健康發展。因此，在當前背景下，我國經濟發展仍然離不開房地產業，對房地產企業投資行為異化以及投資效率等相關的問題加以研究，有著十分重要的現實意義。

所謂投資異化，即企業偏離最佳投資規模的投資行為，主要指投資過度和投資不足兩種異化現象，現有研究通常稱之為非效率投資。事實上，非效率是指零效率或無效率，但當投資效率比較低甚至為負值時，很難界定到何種程度才可算作非效率投資。因此，本文研究的投資行為異化即普遍意義上的非效率投資行為。由于我國金融資源配置還存在一定程度的市場失效，經營理念、創新能力、服務水平還不適應經濟高質量發展的要求，再加上長期以來我國房地產企業融資缺乏多樣性、融資成本高，其投資行為往往受到較強的融資約束影響。顧群(2016)和劉井建等(2017)指出當企業內部資金不足時，由于融資約束的存在，企業就會對外部資金產生依賴，并且可能造成企業選擇融資方式時存在過度投資和投資不足問題。[1-2]Buch等(2014)采用德國微觀企業數據實證考察了融資約束與企業對外直接投資行為之間的關系，發現前者對后者有顯著的負向影響，表明融資約束會降低企業對外直接投資的可能性。[3]

因為房地產企業投資效率受到融資約束的限制，很多學者主要研究了融資約束壓力得以有效緩解的相關因素，根據研究表明，這些因素都可以有效緩解融資約束導致的不利影響。Myers和Majluf(1984)認為由于貸款的限制給企業的投資行為帶來了負面影響，首先將融資限制納入企業財務政策決定的相關研究。[4]李科和徐龍炳(2011)采用上市公司的數據，發現金融發展更有效地分配資金資源，減少公司融資限制，提高公司業績。[5]王瓊和耿成軒(2017)研究了金融生態對上市公司投資支出的影響，發現政府介入程度和金融發展水平對具有不同產權性質的企業投資支出有不同影響。[6]任曉怡(2020)研究發現數字普惠金融對小規模企業的定向融資約束緩解效果較為顯著，在克服傳統金融機構融資的“規模錯配”困境上卓有成效。[7]

上市公司可能會因為融資約束和代理成本而改變自己的投資行為，而前期文獻很多都忽略了代理成本的影響。梅丹(2005)、唐雪松等(2007)認為企業代理問題會因企業持有的自由現金流的增多而變得更加嚴重。[8-9]連玉君等(2009)發現融資約束、代理成本及現金流敏感性相互之間的關系密切。[10]王義中和宋敏(2014)發現經理人員持有的現金流量會在一定程度上被融資約束限制，從而制約經理人員的投資行為。[11]遺憾的是，很少有學者同時考慮融資約束這一變量對企業投資支出的影響機制。而其他一些學者如Wang(2014)等不僅忽略了代理成本，還受到Tobin’s Q 衡量偏誤的影響。[12]

與前期文獻不同，本文認為上市公司可能會因為融資約束和代理成本而改變自己的投資行為，代理成本能夠部分沖抵融資約束的不利影響。基于代理成本的理論假設，雙方利益不一致會表現為經理人企業是否能夠實現價值的最大化并不是其唯一的目標，其會為了體現個人的特權或者是追求在企業和社會生活當中的地位側重于持續加大企業規模，導致企業無法達到理想的投資規模，產生投資過度的問題。現代公司內部的代理問題主要有Fama(1983)等提出的經營者和股東之間存在的利益沖突問題。[13]針對公司投資因為代理成本發生的變化，Jensan(1976)提出“自由現金流代理成本假說”，經營者為了自身利益而使用企業的自由現金流進行過度投資。[14]現有文獻的局限性為進一步深入探討企業的過度投資問題提供了契機。

房地產企業在進行投資決策時，代理成本與融資約束都是不容忽視的。由于投資行為異化直接關系到企業經營效率，從統一的框架下測度雙方綜合效應對房地產企業投資效率的影響入手，提升政府和企業的管理和應對能力則顯得尤為重要。雖然我們希望通過有效配置投資支出，控制企業過度投資現象，從而推動房地產行業理性健康發展，但是尚未發現該領域有關驗證我國房地產企業投資異化行為的相關研究。本研究擬在Kumbhakar和Parmerter(2009)提出的雙邊隨機邊界模型基礎上，[15]將委托代理和融資約束同時納入模型，進而基于模型的方差分解、年度差異性等角度度量其對上市房地產企業投資支出的影響，彌補已有研究的不足。

一、雙邊隨機邊界模型原理的構建

(1)

(2)

其中，Φ(·)和φ(·)分別為標準正態分布的概率密度和分布函數，其他參數假設如下：

(3)

對于包含n個觀測值的樣本而言，對數似然函數可表述如下：

(4)

其中，θ=[β，σv，σu，σw]′。通過最大化對數似然函數，可得所有參數的估計值。

(5)

(6)

其中，λ=1/σu+1/σu。以(7-8)式確定的條件分布為基礎，可以分別得到ui、wi的條件期望及其估計式：

(7)

(8)

由實際支出和最優支出的相對偏離值，可以得到融資約束與委托代理對投資支出的凈效應：

(9)

這里需要特別強調的是，由于參數σu僅出現在ai和ci中，而σw則僅出現在bi和di中，所以二者即可識別。本文的分析方法與傳統回歸分析不同的根本優勢在于，利用雙邊隨機邊界模型，無需事先假定樣本企業是否受到融資約束和代理成本的影響，在后續檢驗過程中，我們也無需得到代理成本和融資約束具體指標的大小，而樣本企業低于和高于實際投資完全由估計結果決定。

二、數據與指標

(一) 樣本篩選

本文的數據主要來源于國泰安數據庫(財務數據)，選取2012—2019年的136家上市房地產企業為初始樣本，并基于如下原則進行了樣本篩選：(1)基于滬深兩市公布的上市房地產企業財報，篩選主營業務屬于房地產開發、經營、管理和服務等活動的公司；(2)剔除ST和PT的公司；(3)刪除金融類上市公司；(4)為消除異常值影響，剔除主營業務銷售增長率和年股票收益率大于100%的企業；(5)刪除了部分其他變量觀察值缺失的樣本，同時，對主要變量進行1%水平的Winsorize縮尾處理。最終，得到了689筆觀察值。

(二) 變量指標的選取

1.投資支出

投資支出是判斷企業獲得資金、創造收益能力的重要標準，關系到企業的長期持續發展。本文借鑒Richardson(2006)的投資支出預期模型，[16]以及王涵(2020)、李益娟(2017)、陳曉東(2020)等人的研究來構建雙邊隨機邊界經濟模型，[17-19]從而預測上市房地產企業的最優投資支出。

2.控制變量

為了考察融資約束、委托代理對投資支出的影響，借鑒上述文獻的慣常做法，最終篩選出影響上市房地產企業投資支出的基本變量：企業規模(Size)，年齡(age)，負債率(Lever)，年股票收益率(Return)，第一大股東持股比例(Prop)，主營業務收入增長率(Invoppt)，現金存量(Cash)。同時，加入年度和行業虛擬變量，以控制兩者對回歸結果的影響。表1列出了上述變量的測度方法和基本統計量。

表1 變量統計性描述

三、模型估計與實證結果

(一) 模型構建

通過設定不同回歸模型來檢驗本文提出的研究假設。我們構建如下模型：

Pi=μ(xi)+ξi，ξi=wi-ui+vi

(10)

Ii=β0+β1Leveri+β2Invoppti+β3Cashi+β4agei+β5Returni+β6sizei+β7Propi+∑YEAR+∑IND+ξ

(11)

表2中，模型1采用了OLS估計，其余模型均在雙邊隨機邊界下采用最大似然法進行估計，模型2中附加了約束條件lnσu=lnσw=0，模型4和5中逐步控制了地區因素和年份因素，明顯改善了模型的擬合效果，因此，此后研究以模型5的變量及測試結果為基礎。

表2 基于雙邊隨機邊界模型的投資支出模型估計

結果顯示：5個模型中，年股票收益率(Return)、現金存量(Cash)、持股比例(Prop)、主營業務銷售增長率(Invoppt)均在1%的水平上顯著，這說明上市房地產公司的投資支出與企業獲取資金難易程度及資金利用率相關，另一方面受到企業治理結構和企業成長性的影響。而資產負債率在模型1—5中均在1%程度顯著，這說明在當前的市場環境下，資產負債率高，財務風險相對較高，企業不能及時償債，可能帶來現金流不足，進一步導致融資成本加劇。模型5是假定在完美市場條件下，對上市房地產企業投資支出的回歸，估計結果和模型1基本保持一致。

(二) 方差分解

表3 融資約束與代理成本對上市房地產企業投資支出的影響情況

(三) 融資約束與代理成本導致投資規模偏離程度分析

表4 投資支出偏離指數

圖1是基于相關計算結果繪制的融資偏離指數頻數分布圖。整體上看，圖形具有左偏的特征，這表明大部分房地產企業投資受到代理成本更為明顯的正向刺激，其抵消融資約束負向作用后的取值主要分布在0.05—0.10之間。因此，雙方共同作用導致的上市房地產企業最優投資規模偏離程度大約為5%—10%。

圖1 凈剩余的頻數分布

(四)基于不同產權性質的投資效率偏離度分析

本文按照企業的實際控制人屬性將企業劃分為國企和非國企，即按產權性質分為兩組進行回歸分析。回歸結果見表5，由回歸結果可知，對于不同所有制企業，兩者的凈效應均為負，其中代理成本對國有企業融資約束負效應的沖抵效果更好，實際投資規模高于最優規模10.19%，非國有企業則高了6.23%。從各分位來看，國有企業的凈效應也都高于非國有企業。造成這種結果可能的原因是，非國有企業本身對融資約束進行調節的水平不足，而國有企業具有較強的市場控制能力和更強的投融資安排能力，因此具有較高的邊際效應，也更容易出現過度投資現象。

表5 偏離指數所有制子樣本分布

(五)基于時序差異的投資效率偏離度分析

本文分年度統計了雙方凈剩余的分布特征，進一步研究投資規模偏離指數的時序差異。在經濟的運行過程中宏觀經濟政策和資本市場供給條件也會影響企業的投資行為。自2008年經濟危機以來，隨著中國各領域改革的不斷深入，房地產企業的投資支出是否將隨著宏觀經濟政策刺激而有所改變？從表6的數據可以看出，過去近10年時間里，中國上市房地產企業整體的偏離指數保持整體穩定，呈現出細微下降的趨勢，原因是2008年金融危機后，中國政府出臺的“四萬億”經濟刺激政策，通過改變國民經濟和行業的前景預期，改變企業經營的融資環境和企業的資本成本，有效地起到了降低地產企業融資約束，增強相對融資效率的作用，從而進一步影響了企業的投資支出。

表6 偏離指數年度分布特征

四、結論與建議

本文以136家上市房地產企業為樣本，應用雙邊隨機邊界模型分析了融資約束和委托代理對企業投資支出的影響，研究結果表明：首先，與隨機干擾項相比，融資約束和代理成本對投資支出影響更大，兩者的方差和占總方差和的97.39%。其次，企業的投資支出受正向代理成本和負向融資約束的共同作用，代理成本的影響大于融資約束，融資約束不能完全抵消代理成本的影響；根據全樣本的四分位統計結果，由于融資約束和代理成本的雙重影響，使得上市房地產企業偏離最佳投資規模的0.05—0.10之間，大部分企業存在著相對嚴峻的投資異化現象。對不同產權性質企業分組結果表明，由于非國有企業受到更強的融資約束限制，且其產權關系明晰，產權結構優于國有企業，使得其過度投資程度較之國有企業有所降低。最后，房地產上市企業投資規模偏離指數整體上保持穩定，同時具備年份差異性，呈現出細微下降的趨勢。

由上述分析結果可知，融資約束和代理成本的存在造成上市房地產企業存在過度投資問題，為有效配置投資支出，控制企業投資異化現象，為促進房地產行業的長期平穩健康發展，緩解融資約束、委托代理問題成為重中之重。為此，本文提出以下對策建議：

從公司層面來看，企業在經營中規避投資異化行為，需采取有效措施弱化代理沖突。第一，加強對投資者的保護，建立更加完善的信息披露制度，保障公司治理機制更加科學和精準。企業有必要促進股權期權等激勵制度的進一步完善，使得管理層以及股東目標之間能夠具有一致性。第二，建立并完善生產經營制度和管理制度，提高企業現代化水平。第三，企業可以利用現代信息技術手段，建立依據利率變動、經濟波動、消費習慣等因素的投資估算模型，經營者可以基于數據的分析與預測，抑制過度樂觀預期，對資源投向與處置做出精準的決策，降低代理成本，有助于公司治理更加科學化和精準化。

解決現實中普遍存在的融資約束問題，需要政府更多地參與其中。具體來說，第一，政府可以通過建立與完善國內風險投資市場、創業投資和股權投資基金，適當降低融資門檻，優化金融服務體系，逐步解除我國房地產企業的融資約束。第二，完善相關法律條款，改善法制環境，加強對股東的保護，降低管理層代理成本，緩解上市公司的過度投資，以避免因不恰當的代理行為對企業投資支出造成的負面影響。第三，注重政府與金融機構之間的信息溝通及其他合作，降低企業交易成本和融資風險，提高金融機構的信用活動效率，提高企業融資的運用效率。最后，針對異質性分析結果，非國有企業的投資更需要減費降稅等財政政策的支持。在經濟下滑時期，緩解融資約束能夠更好地對企業投資行為加以刺激，從而推動我國上市房地產企業的長期平穩健康發展。