馮嘉悅 李佩明
(中國民用航空飛行學(xué)院,四川 廣漢 618300)
改革開放40多年來,中國經(jīng)歷了奇跡般的高速增長,社會發(fā)展和經(jīng)濟建設(shè)取得的成就舉世矚目,特別是工業(yè)的快速發(fā)展為國家的長期發(fā)展戰(zhàn)略奠定了基礎(chǔ)。美國金融危機全面爆發(fā)之后,我國出口規(guī)模開始大幅下滑。為了穩(wěn)定經(jīng)濟,中國政府出臺了“萬億”投資計劃,掀起了新一輪的投資熱潮。2012年之后我國GDP增速回落,由高速增長轉(zhuǎn)向中高速增長,經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)。新的經(jīng)濟條件下,我國經(jīng)濟發(fā)展面臨各種各樣的困難,結(jié)構(gòu)性問題凸顯,國內(nèi)存在產(chǎn)能過剩、投資過度、通貨膨脹等經(jīng)濟問題。在產(chǎn)能過剩的大環(huán)境下,2015年,我國開始推行供給側(cè)改革,投資作為我國經(jīng)濟增長的三大引擎中的主力,在連接供給端與需求端之間架起了橋梁。因此,推進供給側(cè)改革不能忽視投資的重要性以及有效性。國內(nèi)學(xué)者就該問題從多角度進行了研究,使得投資效率的相關(guān)研究成為了研究熱點。
中國企業(yè)的非效率投資主要表現(xiàn)為國有企業(yè)投資過度以及民營、中小企業(yè)投資不足。一方面,學(xué)術(shù)界相關(guān)研究表明國有企業(yè)之所以效率低下是因為過度投資現(xiàn)象的發(fā)生。在經(jīng)濟新常態(tài)下,劉東皇等(2018)認為,我國的產(chǎn)能過剩是由各地方國有企業(yè)的過度投資聚合而成,他們通過測算發(fā)現(xiàn),過度投資現(xiàn)象在國有企業(yè)中較為嚴重,特別是在高耗能、高污染的重工業(yè)企業(yè)。另一方面,就民營、中小企業(yè)而言,我國中小企業(yè)企業(yè)由于受自身條件、企業(yè)外部環(huán)境以及國際金融政策等方面的融資約束,其投資不足現(xiàn)象更為嚴重。張英明等(2017)研究認為在中小企業(yè)中,投資不足的嚴重程度在一定程度上與企業(yè)的融資約束大小成正比。工業(yè)是我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的支柱,因此從基礎(chǔ)層面研究我國工業(yè)的投資效率問題可以進一步解釋我國工業(yè)長期非效率投資的根源所在,有助于優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營結(jié)構(gòu),為政府的宏觀調(diào)控政策提供有利的建議與對策。
邊際托賓Q模型和Richardson模型是目前最常用的兩種模型。但這兩者的運用條件有區(qū)別。邊際托賓Q值適用于上市公司,托賓Q值的適用條件更為嚴苛,這些條件包括不考慮稅收、不考慮交易成本,且時間序列必須較長。鑒于我國資本市場稅收與交易成本同時存在的情況,邊際托賓Q模型并不適用。Richardson模型作為近年來被廣泛使用的重要模型之一,原因是:第一,它能夠衡量特定公司特定年度的投資效率;第二,在微觀層面,它不僅能度量特定企業(yè)的資本配置效率,也能有效運用截面數(shù)據(jù)的回歸降低其他方式出現(xiàn)的偏差。
Richardson(2006)指出,企業(yè)的總投資由維持企業(yè)正常經(jīng)營與運轉(zhuǎn)的投資Imain和企業(yè)新增項目投資Inew組成。
(1)
本文測度企業(yè)非效率投資借鑒了Richardson模型的方法。以企業(yè)實際投資水平為因變量,以企業(yè)成長機會、負債水平、流動性、盈利能力為自變量,并控制了企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、行業(yè)、年份的影響。Richardson認為,該模型能很好地估算出企業(yè)的正常投資水平(預(yù)期投資),模型的殘差εi,t即為本文需測算的非效率投資變量。具體的計量模型如下:
Inewi,t=β0+β1Growthi,t-1+β2Levi,t-1+β3Cashi,t-1+
β4Agei,t-1+β5Sizei,t-1+β6Reti,t-1+β7Inewi,t-1+∑Indu+∑Year+εi,t
(2)
本文數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》,選取GB/T13-37、39—42共29個二分位制造業(yè)行業(yè)作為分析對象。為了保證數(shù)據(jù)的連貫性,本文選取開工時間在2000年1月1日之前的工業(yè)企業(yè)作為研究對象,選取研究對象在1999年至2013年期間的相關(guān)數(shù)據(jù)。本文在樣本篩選時剔除了部分關(guān)鍵變量缺失或不符合會計準則,目的在于保證參數(shù)估計更準確。經(jīng)過篩選,最終得到252674家企業(yè)共計1252709條有效數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行處理和統(tǒng)計分析。
表1 Richardson模型中的變量含義及計量指標
Richardson模型中將被解釋變量的滯后一期作為解釋變量之一,使用簡單的OLS回歸會造成參數(shù)估計不一致。結(jié)合Arellano和Bond1991年的研究,本文使用差分GMM的估計模型。差分GMM假設(shè)隨機擾動項不存在序列相關(guān),則該差分方程的干擾項應(yīng)存在一階自相關(guān)而不存在二階自相關(guān)。因此,本文可以通過Hansen檢驗來判斷參數(shù)估計是否合理①。
表2 Richardson模型估計結(jié)果
如表所示,分析Richardson模型的回歸結(jié)果,回歸模型的二階序列相關(guān)檢驗結(jié)果:AR(1)的P值小于5%,同時AR(2)的P值大于10%。Hansen檢驗結(jié)果支持回歸方程只存在一階序列相關(guān)不存在二階序列相關(guān)的假設(shè)。因此,整個模型的設(shè)定是合理的,方程的估計結(jié)果是值得信賴的。
由此可知,Richardson殘差模型對于我國工業(yè)企業(yè)來說也是適用的,能夠很好地反映工業(yè)企業(yè)的投資效率情況?;貧w結(jié)果顯示,企業(yè)流動性和盈利能力的參數(shù)估計值顯著為正,企業(yè)成長性和企業(yè)年齡顯著為負,這與Richardson(2006)以及學(xué)者辛清泉等(2007)的研究結(jié)論一致。資產(chǎn)負債率的參數(shù)估計顯著為正,企業(yè)規(guī)模和上一年投資水平則顯著為負,這與Richardson的結(jié)論不一致,俞紅海等(2010)對這種現(xiàn)象做了解釋,他們認為這是由于中國與其他國家所處的制度背景和發(fā)展階段不同,再加上我國的公司治理特征與國外存在明顯差異,因此企業(yè)的投資行為必然也會表現(xiàn)出特有的差異。綜上,學(xué)者在深入研究企業(yè)非效率投資行為的形成機理時,應(yīng)結(jié)合我國基本國情如制度背景、資本市場環(huán)境等。
本文將Richardson模型的殘差分為大于0與小于0子樣本,大于0的殘差代表過度投資,小于0的殘差代表投資不足。其中,大于0的殘差有212379個,所占比為27.63%,小于0的殘差有556424個,所占比為72.37%,這些數(shù)據(jù)可以表明目前在我國工業(yè)企業(yè)中,相較于過度投資,投資不足的現(xiàn)象更為普遍。這與高民芳等(2012)測算結(jié)果一致,他們以制造業(yè)上市公司為研究對象測度企業(yè)的投資效率,結(jié)合本文殘差結(jié)果,非效率投資現(xiàn)象普遍存在,且過度投資企業(yè)規(guī)模遠小于投資不足。
通過所有制結(jié)構(gòu)進一步分析。我國制造業(yè)企業(yè)中,民營企業(yè)比重最大,外資企業(yè)次之,國有企業(yè)占比最小。從非效率投資的平均水平來看,非效率投資在國有企業(yè)和外資企業(yè)中表現(xiàn)為過度投資,殘差值分別為1.0647、0.3364,而在民營企業(yè)中表現(xiàn)為投資不足,殘差為-0.1998。可以看出我國國有企業(yè)的投資效率明顯低于民營企業(yè)和外資企業(yè)。分所有制來看企業(yè)數(shù)量分布,民營企業(yè)中投資不足企業(yè)數(shù)量高于過度投資企業(yè),外資企業(yè)中這兩者之間的差距相對縮小,國有企業(yè)中兩者的數(shù)量差距最小。這一定程度上說明了我國制造業(yè)企業(yè)中,外資企業(yè)普遍存在投資過度與投資不足,有近一半國有企業(yè)表現(xiàn)出明顯的過度投資現(xiàn)象,民營企業(yè)中則有近3/4的企業(yè)表現(xiàn)為投資不足。
通過輕工業(yè)和重工業(yè)進行分析。從均值來看,工業(yè)企業(yè)中輕工業(yè)企業(yè)存在較低的投資不足水平,殘差為-0.0465,而重工業(yè)企業(yè)殘差為0.0475,存在較輕的過度投資現(xiàn)象。分行業(yè)分析輕工業(yè)和重工業(yè)企業(yè)中非效率投資占比,可以明顯看出,輕工業(yè)企業(yè)中投資不足企業(yè)數(shù)量遠遠大于過度投資企業(yè),重工業(yè)企業(yè)中兩者間差距相對縮小。以上數(shù)據(jù)印證了我國工業(yè)企業(yè)普遍存在非效率投資現(xiàn)象,過度投資在國有企業(yè)重工業(yè)中表現(xiàn)更明顯,投資不足問題在民營企業(yè)、輕工業(yè)企業(yè)中相對來說更為嚴重。
這與杜月(2015)的研究結(jié)論一致,她認為,國有企業(yè)最容易產(chǎn)生過度投資,而外資企業(yè)過度投資水平相對會低一些。國有企業(yè)同時受政府與銀行的政策支持與優(yōu)惠,管理者的投資行為往往是非理性的,從而容易造成過度投資。外資企業(yè)也會受政策優(yōu)惠的影響。這是因為,外資企業(yè)技術(shù)與經(jīng)驗外溢對區(qū)域內(nèi)企業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與生產(chǎn)效率提高有正向作用,是地方政府招商引資的重點,因此外資企業(yè)也可能會存在過度投資。
這也印證了張英明等(2017)關(guān)于民營企業(yè)的研究結(jié)論。他們認為民營企業(yè)受融資約束和地方政策的限制,企業(yè)管理者為減少投資支出不得不進行取舍,放棄高利潤高風險的投資項目,造成投資不足現(xiàn)象的出現(xiàn)。此外,分行業(yè)屬性來看,一個龐大的重工業(yè)項目能給地方經(jīng)濟帶來顯著的改善,地方有動機給重工業(yè)企業(yè)項目提供更多政策優(yōu)惠。因此重工業(yè)企業(yè)是政府招商引資的重點,重工業(yè)企業(yè)因受政策支持會進行更高程度的投資行為,增加投資規(guī)模。因此,相比重工業(yè),輕工業(yè)較少享受優(yōu)惠政策以及補貼,企業(yè)管理者的投資規(guī)模可能會相應(yīng)縮減,從而造成投資不足的現(xiàn)象。
注釋:
①實際操作中發(fā)現(xiàn),系統(tǒng)GMM的系數(shù)估計值與差分GMM很接近,但后者的標準誤差比前者更小。差分GMM估計得更準確些。