強制分紅政策、融資約束與投資效率

郭麗虹， 劉 婷

（1. 上海財經(jīng)大學 金融學院，上海 200433； 2. 上海科技大學 創(chuàng)業(yè)與管理學院，上海 201210）

一、引 言

金融體制改革是供給側改革的重要一環(huán)。相比成熟的資本市場，中國的資本市場長期以來存在重融資、輕回報的狀況。為此，證監(jiān)會從2001年開始陸續(xù)頒布了一系列政策來引導甚至強制上市公司分紅，最近一段時間，監(jiān)管部門多次表示將研究制定針對“鐵公雞”公司的硬措施。2013年之前頒布的政策一般將企業(yè)的分紅行為與再融資行為掛鉤，稱為半強制分紅政策（李常青等，2010）。陳云玲（2014）、魏志華等（2014）都發(fā)現(xiàn)半強制分紅政策雖然提高了上市公司的分紅意愿和水平，但并未能使現(xiàn)金流較多的公司進行更多的分紅（陳云玲，2014），反而迫使高成長、有再融資需求的公司不得不進行分紅（魏志華等，2014）。2013年首次對全體上市公司的分紅行為做出了規(guī)定，由此政策規(guī)定逐步由半強制分紅轉變?yōu)閺娭品旨t政策，其影響范圍變得更大。

那么，隨著監(jiān)管措施的不斷加強，其是否能產生積極的政策效果？尤其對于市場經(jīng)濟的微觀主體——企業(yè)來說，提高資源配置效率是供給側改革的重要目標；同時，既要使市場在資源配置中起決定性作用，還要更好地發(fā)揮政府作用。那么，相對于半強制分紅政策，強制分紅政策的實施是否能有效地發(fā)揮作用，其對企業(yè)的資源配置效率尤其是投資效率的影響如何？一方面，強制分紅政策可能使企業(yè)在一定程度上提高分紅水平（La Porta等，1998；李慧，2013；陳云玲，2014；魏志華等，2014），從而減少其可用的內部資金，進一步加重企業(yè)的融資約束程度，這可能會導致投資不足程度的增加；另一方面，企業(yè)分紅的增加可以減少企業(yè)的自由現(xiàn)金流，從而可能使企業(yè)失去過度投資的動機。由此，強制分紅政策到底會對企業(yè)的投資效率產生怎樣的影響呢？

企業(yè)的融資約束情況能夠影響企業(yè)的投資決策。Denis和Sibilkov（2010）以及王彥超（2009）的研究均表明融資約束能夠限制企業(yè)的過度投資行為。那么，在強制分紅政策的沖擊下，企業(yè)融資約束狀況的不同又會對企業(yè)投資效率產生怎樣的影響呢？強制分紅政策規(guī)定企業(yè)進行分紅，尤其是現(xiàn)金分紅，這會減少企業(yè)可用于投資的內部資金，從而使得高融資約束企業(yè)更加缺乏資金。陳云玲（2014）發(fā)現(xiàn)分紅政策的強約束使得那些盈利能力較弱、現(xiàn)金流匱乏的成長型公司相對提高了分紅水平。由此使得高融資約束企業(yè)因資金問題而喪失投資機會，最終導致投資不足問題更加嚴重。但另一方面，分紅政策規(guī)定推動非競爭性行業(yè)、高盈利公司提高了分紅水平（魏志華等，2014），反而使低融資約束企業(yè)原本可能存在的過度投資問題卻因強制分紅政策導致的自由現(xiàn)金流減少而可能有所緩解。

綜上所述，不同融資約束的企業(yè)在強制分紅政策的制約下其投資效率可能有所差異，而現(xiàn)有文獻往往忽略這個問題。因此，本文著重研究了強制分紅政策和融資約束對企業(yè)投資效率的綜合影響效應，以考察這一監(jiān)管政策的有效性，以及對不同企業(yè)特征的公司而言政策效果到底如何。研究結果表明：強制分紅政策的頒布一方面使企業(yè)的投資不足問題變得更為嚴重，另一方面又可以緩解企業(yè)的過度投資問題。而且，在政策沖擊下，融資約束對企業(yè)投資效率的影響有所不同，具體而言，強制分紅政策會削弱高融資約束對企業(yè)投資不足的負面影響，而低融資約束的企業(yè)在受到政策影響后能夠減輕過度投資的程度。本文的結構安排如下：第二部分通過理論分析提出研究假設；第三部分介紹數(shù)據(jù)來源、模型設計與主要變量的描述性統(tǒng)計量；第四部分是實證結果分析與穩(wěn)健性檢驗；第五部分是對全文的總結。

二、文獻綜述和假設提出

（一）強制分紅政策與投資效率

股利無關論指出，在完美的資本市場里，企業(yè)的市場價值由最優(yōu)投資價值決定，與股利政策無關。然而，Kalay（1980）認為企業(yè)的股利政策與投資政策是相關的，如果企業(yè)支付的股利上限較低，就會有較多的留存收益，從而可能引發(fā)過度投資行為。企業(yè)擴大投資規(guī)?？梢栽黾庸芾碚叩目煽刭Y源，他們往往傾向于將企業(yè)內部留存利潤投資到有利于自身利益最大化的項目中。如果把這些多余的現(xiàn)金作為股利支付給投資者，那么企業(yè)管理者的投資行為就可以受到約束，從而降低代理成本、提高企業(yè)價值（Jensen，1986；Stulz，1990）。一些研究表明，現(xiàn)金股利的支付減少了管理者可自由支配使用的現(xiàn)金流量，從而有助于抑制企業(yè)的過度投資行為（Lang和Litzenberger，1989；Lamont，1997；Ghose，2005；魏明海和柳建華，2007；肖珉，2010；王茂林等，2014）。

另外，Savov（2006）認為由于流動性約束的存在，股利變化會對投資產生顯著的負面影響。Martins和Novaes（2012）發(fā)現(xiàn)很多巴西公司利用強制分紅政策的漏洞來避免支付利息，不過，巴西的平均股息收益率要高于美國，而且企業(yè)沒有減少投資。Ramalingegowda等（2013）則發(fā)現(xiàn)，高質量的財務報告可以顯著緩解股利決策對投資的負面影響，特別是對研發(fā)投資；同時，還可以降低企業(yè)由于股利支付而放棄有價值的投資項目的可能性。不過，肖珉（2010）的研究發(fā)現(xiàn)內部現(xiàn)金流緊缺的公司難以從以往年度連續(xù)派現(xiàn)或較多派現(xiàn)的歷史記錄中得到好處，并緩解其投資不足的問題，從而不能支持股利的信號模型和信息甄別功能。王茂林等（2014）也認為在自由現(xiàn)金流緊缺的企業(yè)，現(xiàn)金股利會加重投資不足。

我國的強制分紅政策是循序漸進的。自從2001年以來，證監(jiān)會分別在2001年、2004年、2006年、2008年、2011年、2013年和2015年推出了關于分紅的政策規(guī)定。2001年首次出臺關于分紅的規(guī)定，2004年將分紅行為與再融資資格掛鉤。2006年則將再融資企業(yè)的分紅比例規(guī)定為20%，2008年又將再融資企業(yè)的分紅比例提高到30%，并且規(guī)定僅為現(xiàn)金分紅，而2011年要求所有擬IPO的企業(yè)需做出現(xiàn)金分紅的承諾。2013年出臺的政策不再將分紅行為與再融資行為掛鉤，首次對全部上市公司的分紅行為做出規(guī)定。如果2013年之前將公司的分紅與再融資行為掛鉤的政策稱為半強制分紅政策，那么，2013年之后的分紅規(guī)定則轉變?yōu)閺娭品旨t政策。2015年出臺的政策進一步強調了上市公司健全分紅制度的規(guī)定。因此，本文以2013年頒布的政策為研究背景。強制分紅政策的出臺使得企業(yè)增加現(xiàn)金股利支付，從而減少企業(yè)的自由現(xiàn)金流，這就有可能引發(fā)一些企業(yè)的投資不足問題，但同時也可能會緩解有些企業(yè)的過度投資問題。由此，本文提出以下假設：

假設1：整體上來說，強制分紅政策的實施加重了企業(yè)的投資不足程度，減輕了過度投資的程度。

（二）強制分紅政策、融資約束與投資效率

在完美的資本市場中，企業(yè)不同的融資方式可以互相替代，即企業(yè)的資本結構與投資政策無關。然而，信息不對稱和委托代理問題的存在使得資本市場并不是完美的。交易成本和各種風險的存在將會增加企業(yè)的外部融資成本，由此帶來融資約束問題。融資約束影響下的企業(yè)投資決策一直是公司財務研究領域的熱點問題（Almeida等，2004；王彥超，2009；連玉君等，2010；曾愛民等，2013；曾愛民和魏志華，2013）。也有許多學者研究了融資約束與企業(yè)投資效率的關系，指出了融資約束程度不同對企業(yè)投資行為的影響也不同（Fazzari等，1988；Denis和Sibilkov，2010；王彥超，2009）。其中，Denis和Sibilkov（2010）的研究發(fā)現(xiàn)融資約束的確可以降低代理成本，改善現(xiàn)金的邊際價值，資本市場的融資約束會抑制管理層過度投資行為。王彥超（2009）也認為，當企業(yè)持有超額現(xiàn)金時，沒有融資約束的企業(yè)容易產生過度投資問題，而對于面臨融資約束的企業(yè)而言，這種過度投資的傾向并不明顯。這些研究表明，企業(yè)融資約束程度的不同將會影響企業(yè)的投資效率。

那么，在強制分紅政策的影響下，不同的融資約束狀況又會對企業(yè)的投資效率產生怎樣的影響呢？一方面，強制分紅政策要求企業(yè)進行現(xiàn)金分紅，這會減少企業(yè)可用于投資的內部資金，結果導致融資約束程度較高的企業(yè)更會由于缺乏資金而喪失投資機會，由此導致投資不足問題更加嚴重。另一方面，融資約束程度較低的企業(yè)在受到政策沖擊后，原本可能存在的過度投資問題則會因自由現(xiàn)金流的減少而有所減輕。因此，本文提出以下假設：

假設2：在強制分紅政策的影響下，融資約束程度較強企業(yè)的投資不足問題會更嚴重，而融資約束程度較弱企業(yè)的過度投資問題會得到緩解。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫（RESSET）。樣本區(qū)間為2011-2015年，由于下述模型（1）中會涉及滯后期變量，因此，實際使用的樣本時期為2010-2015年。對樣本的篩選原則具體如下：選取2011-2015年滬深A股上市公司；剔除金融類公司；剔除ST等被特殊處理的公司；剔除凈資產小于0的公司。最終得到1 917家公司共8 264個數(shù)據(jù)。為了控制極端值對回歸結果的影響，本文對主要變量進行了首尾1%的縮尾處理。

（二）變量定義

1. 解釋變量

強制分紅政策變量（Policyit）。如上所述，由于2013年出臺的政策首次對所有上市公司的分紅行為做出了規(guī)定，因此我們選取2013年作為強制分紅政策頒布的分界線，即處于2013年之前時，政策變量取值為0，而當處于2013年及以后時，政策變量取值為1。

融資約束變量（FC）。關于企業(yè)是否受到融資約束以及融資約束的程度，現(xiàn)有研究分為單指標劃分法和多指標劃分法。多指標劃分法雖然能夠測度出企業(yè)融資約束具體的指數(shù)，但受指標選擇和計量方法的影響較大，無法有效地反映出企業(yè)的融資約束情況（顧群和翟淑萍，2012）。單指標一般包括企業(yè)性質、企業(yè)規(guī)模，也有研究將是否支付股利和支付率高低作為界定融資約束企業(yè)的標準（Fazzari等，1988）。因此，本文參照Fazzari等（1988）、郭麗虹和馬文杰（2009）、曾愛民和魏志華（2013）等的研究，分別取FC-H（高融資約束變量）和FC-L（低融資約束變量）。其中，F(xiàn)C-H1為高TobinQ或高負債率時取值為1（按照均值劃分）、否則為0的虛擬變量；FC-L1為低TobinQ或低負債率時取值為1（按照均值劃分）、否則為0的虛擬變量。FC-H2為當年公司派發(fā)現(xiàn)金紅利時為1、否則為0的虛擬變量；FC-L2為當年公司不派發(fā)現(xiàn)金紅利時為1、否則為0的虛擬變量。FC-H3為公司規(guī)模大于均值時為1、否則為0的虛擬變量；FC-L3為公司規(guī)模小于均值時為1、否則為0的虛擬變量。

2. 被解釋變量

我們依據(jù)Richardson（2006）的模型來度量企業(yè)的投資效率，具體的度量方法見模型（1）。其中，殘差大于0的部分為過度投資（Excess），小于0的部分為投資不足（Less）。同時，借鑒俞紅海等（2010）的做法，在模型（1）中考慮投資機會的影響，并加入現(xiàn)金、負債比率、企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模以及資產收益率等變量?？紤]到企業(yè)投資的連續(xù)性問題，還采用滯后一期的變量作為解釋變量，并控制了行業(yè)和年度效應，最終選取的模型如下：

其中，Growthit-1與TobinQit-1分別表示上一年企業(yè)的營業(yè)收入增長率和上一年企業(yè)的托賓Q，這兩個變量代表企業(yè)的投資機會。ROAit-1表示上一年企業(yè)的總資產收益率；LEVit-1表示上年末的資產負債率；Sizeit-1表示企業(yè)規(guī)模；Cashit-1表示上年末的現(xiàn)金與現(xiàn)金等價物持有量/總資產；Ageit-1表示企業(yè)成立年限；INVit-1表示投資的滯后項。Year Indicator和Industry Indicator分別表示控制年度與行業(yè)的虛擬變量。

3. 控制變量

本文選取了企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、經(jīng)營現(xiàn)金流（Cflow）、大股東持股比例（Hhi1）、董事會規(guī)模（Broadsize）、獨立董事比例（Idr）等作為控制變量。

根據(jù)以上描述，所有變量的含義及定義見表1。

表1 變量的描述

續(xù)表 1 變量的描述

（三）變量的描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結果見表2。過度投資（Excess）的均值為0.049 9，投資不足（Less）的均值為0.037 6，其余變量見表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

（四）模型設定

我們構建了如下投資不足模型和過度投資模型：

我們首先使用模型（2）和模型（3）檢驗假設1。其中，Excessit表示企業(yè)當期的過度投資，Lessit表示企業(yè)當期的投資不足。對于模型（2），若Policyit的系數(shù)顯著為負，則說明同等情況下，企業(yè)受強制分紅政策的影響會顯著減少過度投資。對于模型（3），若Policyit的系數(shù)顯著為正，則說明同等情況下，企業(yè)受到強制分紅政策的影響會顯著增加投資不足。接下來，我們使用模型（4）和模型（5）檢驗假設2。對于模型（4），若的系數(shù)顯著為負，說明低融資約束企業(yè)在強制分紅政策的影響下會減少過度投資。對于模型（5），若 P的系數(shù)顯著為正，說明高融資約束的企業(yè)在強制分紅政策的影響下會加劇投資不足的程度。本文使用Stata12進行面板數(shù)據(jù)回歸分析，按照Hausman檢驗的結果，我們使用隨機效應模型進行回歸分析。

四、實證結果分析

（一）強制分紅政策與投資效率

我們首先考察了強制分紅政策對企業(yè)過度投資和投資不足的影響，結果見表3。表3顯示，對于投資不足的樣本來說，政策變量（Policy）的系數(shù)顯著為正，說明強制分紅政策對投資不足的影響顯著為正，表明強制分紅政策會帶來投資不足的增加，這可能是因為強制分紅政策通過增加分紅和加重再融資難度而加重了企業(yè)的融資約束程度，最終使得企業(yè)因缺少可用的投資資金而不得不放棄好的投資項目，從而導致投資不足程度的加重。對于過度投資的樣本來說，政策變量的系數(shù)顯著為負，說明強制分紅政策對于過度投資的影響顯著為負，表明強制分紅政策會帶來過度投資的減少，這可能是因為強制分紅政策減少了企業(yè)自由現(xiàn)金流量，從而降低了委托代理問題，最終使得企業(yè)過度投資程度有所降低。

表3 強制分紅政策與投資效率

續(xù)表 3 強制分紅政策與投資效率

另外，我們還將融資約束變量也引入模型中，以檢驗強制分紅政策對企業(yè)投資效率的影響是否會發(fā)生改變。表3的結果表明，即使增加了融資約束變量，政策對于投資效率的影響仍然是顯著的，說明強制分紅政策雖然在一定程度上可能影響企業(yè)的融資約束程度，但政策對于投資效率的影響是相對獨立的。

控制變量企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、經(jīng)營現(xiàn)金流（Cflow）、董事會規(guī)模（Broadsize）等都在一定程度上具有顯著性。

（二）強制分紅政策、融資約束與投資效率

為了考察強制分紅政策和融資約束對企業(yè)投資效率的影響效應，我們在模型中加入政策變量與融資約束變量的交叉項。對于投資不足的樣本來說，我們加入高融資約束（FC-H）與政策變量的交叉項；對于過度投資的樣本來說，我們加入低融資約束（FC-L）與政策變量的交叉項。具體的回歸結果見表4。表4顯示，一方面，對于投資不足的樣本來說，高融資約束變量的系數(shù)為負，而政策變量與高融資約束虛擬變量交叉項的結果顯著為正，說明在強制分紅政策的沖擊下融資約束對投資不足的影響有所改變，即外部政策沖擊會削弱高融資約束對投資不足的負向影響。這是因為高融資約束的企業(yè)在強制分紅政策的制約下不得不進行現(xiàn)金分紅，由此進一步加重了其融資約束程度，從而引發(fā)了企業(yè)的投資不足問題。另一方面，對于過度投資的樣本來說，低融資約束變量的系數(shù)為正，而政策變量與低融資約束虛擬變量的交叉項的結果顯著為負，說明在政策沖擊下融資約束對過度投資的影響有所改善。這表明在受到強制分紅政策的影響時，即使是原本可能存在過度投資的低融資約束企業(yè)，也可能會由于迎合政策需求而增加現(xiàn)金分紅，由此減少其可用的自由現(xiàn)金流，從而使得其過度投資的沖動得到抑制①非常感謝審稿人提出的中肯意見，使我們對實證結果的解釋更為合理完善。。因此，對于不同類型的企業(yè)，應該制定差別化的分紅政策，這樣更有利于企業(yè)合理利用資源，降低過度投資和投資不足的程度，從而提高資源配置效率。

表4 強制分紅政策、融資約束與投資效率

續(xù)表 4 強制分紅政策、融資約束與投資效率

（三）穩(wěn)健性檢驗

1. 政策影響的穩(wěn)健性檢驗

由于部分企業(yè)在強制分紅政策實施之前已經(jīng)進行了現(xiàn)金分紅，為了進一步檢驗政策效果，我們剔除了在政策實施之前已經(jīng)進行過現(xiàn)金分紅的樣本企業(yè)，以對強制分紅政策與投資效率之間的關系進行穩(wěn)健性檢驗①非常感謝審稿人提出的有建設性的意見。，結果見表5。表5顯示，在剔除這部分樣本之后，政策變量對投資效率的影響沒有發(fā)生改變。

表5 強制分紅政策與投資效率——剔除政策前已經(jīng)實施分紅的公司

續(xù)表 5 強制分紅政策與投資效率——剔除政策前已經(jīng)實施分紅的公司

2. 改變融資約束劃分指標

我們改變企業(yè)融資約束的劃分標準，按照企業(yè)的性質進行劃分，具體來說，F(xiàn)C-H4表示樣本企業(yè)是國有企業(yè)時為1、否則為0的虛擬變量；FC-L4表示樣本企業(yè)是民營企業(yè)時為1、否則為0的虛擬變量。檢驗以企業(yè)性質作為劃分融資約束標準時，結論是否會有變化，結果見表6。從表6可以看出，融資約束指標的度量方法并不會改變本文的主要結論。

表6 強制分紅政策、融資約束與投資效率

3. 滯后期變量

為了驗證政策的影響是否具有穩(wěn)定性，我們使用滯后一期的自變量進行回歸。除政策變量外，其他變量都取滯后一期的變量，結果見表7。表7顯示，這也不會改變本文的主要結論。

表7 強制分紅政策、融資約束與投資效率（滯后期自變量）

五、結 論

我國特有的強制分紅政策規(guī)定由起初的將企業(yè)再融資資格與分紅比例嚴格掛鉤逐步過渡到要求所有的上市公司都進行現(xiàn)金分紅，這一方面會使得企業(yè)獲得外部資金的難度有所加大，另一方面又會減少企業(yè)的內部資金，由此影響企業(yè)的投資行為甚至投資效率。同時，企業(yè)面臨的融資約束狀況也可能對企業(yè)投資效率產生影響。因此，本文研究了強制分紅政策的實施對企業(yè)投資效率的影響，重點考察了不同融資約束的企業(yè)受強制分紅政策影響時其投資效率到底存在怎樣的差異。研究結果表明：強制分紅政策的出臺一方面加重了企業(yè)投資不足的程度，另一方面又能夠減少企業(yè)過度投資的程度。而且，在政策沖擊下，融資約束對企業(yè)投資效率的影響有所不同，具體而言，強制分紅政策會削弱高融資約束對企業(yè)投資不足的負向影響，而低融資約束的企業(yè)在受到政策影響后能夠減輕過度投資的程度。

本文的研究對于政策制定與企業(yè)管理者具有一定的啟示作用。監(jiān)管層在制定分紅政策時，對于財務狀況不同的企業(yè)應該區(qū)別對待，這樣才能更為有效地提高政策效果，并最終為企業(yè)和投資者帶來價值。企業(yè)管理者應該注重進行財務管理，保有適度的流動性，增強企業(yè)面對政策沖擊時的反應能力，這樣才有利于提高企業(yè)的資源配置效率，更好地實現(xiàn)企業(yè)目標。