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    資本市場開放對企業(yè)投融資行為的影響
    ——基于“滬港通”效應(yīng)的實證檢驗

    2021-06-04 01:35:36陸思羿周凡
    北方經(jīng)貿(mào) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)的融資研究

    陸思羿,周凡

    (上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)會計學(xué)院,上海201620)

    一、引言

    從滬深證券交易所成立至今的三十年間,資本市場從初步實現(xiàn)“引進來”和“走出去”到推動對外開放呈現(xiàn)雙向擴容格局,再到現(xiàn)在形成更全方位、更高水平的對外開放局面。在滬港通開通之前,投資者主要依靠合格境外機構(gòu)投資者制度(QFII)和合格境內(nèi)機構(gòu)投資者制度(QDII)這兩個平臺在國內(nèi)外的資本市場進行跨境交易,投資規(guī)模在過去的十幾年發(fā)展中逐步擴大,同時也受到了制度等相關(guān)的限制。2011年底,市場開放的步伐加大,RQFII擴容。2014年4月10日,李克強總理首次提出上海與香港股票市場交易互聯(lián)互通機制,即“滬港通”機制?!皽弁ā庇?014年11月17日正式實施,它的開通是中國資本市場與國際市場雙向聯(lián)通的重大舉措。隨著“滬港通”的開啟,緊接著2016年末“深港通”開通。2017年10月,十九大提出“擴大金融市場開放,金融要服務(wù)于實體經(jīng)濟”,都在為最終融入全球資本市場做準(zhǔn)備。

    研究基于“滬港通”效應(yīng),選擇資本市場對企業(yè)投融資行為的影響作為研究對象,可以系統(tǒng)地檢驗該政策帶來的實際經(jīng)濟價值與后果?;凇皽弁ā币暯菍Y本市場開放的研究,學(xué)者們已經(jīng)取得了一些成就,主要集中在市場聯(lián)動性、股價波動、股利政策、公司治理等宏微觀方面的研究。研究從投融資行為出發(fā),依據(jù)融資是投資的基礎(chǔ),構(gòu)建三交乘模型;研究在該政策實施后,不同的融資渠道是否顯著影響企業(yè)投資的情況。在目前研究中,從“滬港通”開通角度,分析資本市場開放由融資影響投資規(guī)模這一路徑的研究暫時存在空缺,本研究一定程度上豐富和拓展了“滬港通”與企業(yè)投融資的相關(guān)文獻。

    二、文獻綜述

    (一)關(guān)于投融資行為的研究

    有越來越多的學(xué)者關(guān)注企業(yè)的投資和融資行為,鄧可斌等(2014)發(fā)現(xiàn)規(guī)模小、生產(chǎn)效率低的非國有企業(yè)相較于其他企業(yè)融資約束更大,并且這一約束是因為受到金融市場的摩擦、政府的干預(yù)而外生于市場的。才國偉等(2018)認為在與中國經(jīng)濟制度關(guān)聯(lián)性高的企業(yè),政策不確定性會更加顯著影響債權(quán)融資,同時也會通過不同的渠道作用于投資。

    Dittmar and Dittmar(2008)指出相對于債務(wù)成本,經(jīng)濟的波動與擴張降低了股權(quán)成本,促使企業(yè)選擇股權(quán)融資,并增加了現(xiàn)金流。Knill等(2013)研究發(fā)現(xiàn)外國證券投資組合通過資本市場接觸到中小型上市企業(yè),提升中小企業(yè)獲得融資的機會。放寬對資本流動的限制,穩(wěn)定投資現(xiàn)金的流入,可以明顯改善產(chǎn)權(quán)欠發(fā)達小企業(yè)的融資環(huán)境,優(yōu)化資源配置。

    (二)關(guān)于資本市場開放的研究

    學(xué)術(shù)界已經(jīng)對資本市場開放的研究積累了大量的文獻,C Mayer(1988)認為企業(yè)的投資資金依賴于資本結(jié)構(gòu)以及方式,促進資本市場的發(fā)展。Mitton(2006)指出一國股票市場的自由化程度給可投資的公司帶來了實質(zhì)的經(jīng)濟利益,很大程度上改善經(jīng)營業(yè)績。

    (三)關(guān)于“滬港通”的研究

    從2014年“滬港通”政策實行以來,國內(nèi)有不同的學(xué)者對其從微觀和宏觀層面產(chǎn)生的經(jīng)濟后果進行分析。滬港通的開啟改善了公司的投資效率,外國投資者是改善企業(yè)環(huán)境和優(yōu)化資源配置效率的關(guān)鍵,外資的作用一直是對中國資本市場自由化感興趣的政策制定者關(guān)注的焦點,(陳運森和黃健嶠,2019)。鐘覃琳等(2018)從信息和公司治理兩個維度探究“滬港通”對資本市場效率的影響,發(fā)現(xiàn)“滬港通”的開通有助于提高股票價格的信息含量。鐘凱等(2018)發(fā)現(xiàn)“滬港通”通過促使企業(yè)提高信息披露質(zhì)量,并且由于境外投資者的加入降低了標(biāo)的股票股價的異質(zhì)性波動。紀彰波等(2019)認為“滬港通”可以降低股價暴跌的風(fēng)險,有利于緩解A股市場的投機風(fēng)險的同時,也會因為股價暴跌給市場帶來不穩(wěn)定因素。

    三、研究假設(shè)

    企業(yè)在運作過程中自負盈虧、自主經(jīng)營,所以融資是其根本前提。傳統(tǒng)的MM定理認為企業(yè)的融資決策與企業(yè)的投資無關(guān)。但是在資產(chǎn)不完全替代等條件下,企業(yè)的融資決策會影響投資。一般來說企業(yè)的融資越多,投資也就越多。張杰等(2012)發(fā)現(xiàn)中國的企業(yè)通過多樣化融資體系給R&D投資形成了融資支撐。“滬港通”的開通進一步提高了標(biāo)的企業(yè)的知名度,增大國內(nèi)企業(yè)與境外投資者的接觸機會,從而提升資本市場上投資者的投資力度?;凇皽弁ā遍_通這一準(zhǔn)自然實驗平臺,資本市場進一步開放,允許投資者資金在兩個資本市場之間相對自由流動,可以通過不同的融資渠道,改變企業(yè)的投資規(guī)模。據(jù)此,我們提出研究假設(shè)1、2:

    H1:納入滬港通交易范圍的標(biāo)的公司相較于非標(biāo)的公司,通過擴大企業(yè)債權(quán)融資,企業(yè)的投資規(guī)模顯著增加。

    H2:納入滬港通交易范圍的標(biāo)的公司相較于非標(biāo)的公司,通過擴大企業(yè)股權(quán)融資,企業(yè)的投資規(guī)模顯著增加。

    四、研究設(shè)計

    (一)樣本選取及數(shù)據(jù)來源

    為了更好的檢驗“滬港通”開通前后對標(biāo)的與非標(biāo)的公司投融資行為的影響,故研究將2014年正式開始交易“滬港通”這一年作為時間節(jié)點,選取2012-2016年間全部A股上市公司,按照如下標(biāo)準(zhǔn)進行篩選與處理:(1)剔除金融行業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)(2)剔除ST、ST*的上市公司(3)剔除重要數(shù)據(jù)缺失的樣本(4)剔除極端值、異常值。通過在1%水平上進行Winsorize縮尾處理,最終得到10 784個樣本。研究數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

    (二)變量定義與模型設(shè)定

    依據(jù)Baker et al.(2003)以及McLean and Zhao(2014)所構(gòu)建的投融資模型,為了驗證在“滬港通”效應(yīng)下,可以通過擴大企業(yè)的融資來影響投資,于是建立如下的模型(1)(2):

    將融資方式區(qū)分為債權(quán)融資和股權(quán)融資兩種,其中Fin1i,t表示為第t年公司i的債權(quán)融資規(guī)模,F(xiàn)in2i,t是第t年公司i的股權(quán)融資規(guī)模,Invi,t則是投資指標(biāo),投融資規(guī)模在本研究中均以變化值的形式展現(xiàn)。三者采用除以年初總資產(chǎn)的方式進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,提升結(jié)果的真實性與可靠性。定義2014年之前為政策未實施年份,2014年之后(不包括2014年)為政策實施年份。

    從假說(1)和(2)可以判斷出,預(yù)期兩個模型交乘項的回歸系數(shù)β4應(yīng)該顯著為正,表示納入滬港通交易范圍的標(biāo)的與非標(biāo)的公司,在政策前后,通過企業(yè)的債權(quán)和股權(quán)融資,企業(yè)的投資規(guī)模產(chǎn)生的差異。

    此外,研究還控制了公司資產(chǎn)負債率(Lev)、公司規(guī)模(Size)、第一大股東持股比例(First)、公司成長性(Growth)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Soe)等會影響企業(yè)投融資行為的因素,并且我們加入了行業(yè)和年度虛擬變量Industry、Year,用其控制不同行業(yè)和年份的影響。模型中所涉及的主要變量及其具體定義如表1所示。

    表1 主要變量及定義

    五、實證結(jié)果

    (一)描述性統(tǒng)計

    表2列示了相關(guān)變量五年10 784個樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果,主要變量投資規(guī)模Inv、債券融資Fin1、股權(quán)融資Fin2是經(jīng)過期初總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化之后的結(jié)果,從標(biāo)準(zhǔn)差可以看出現(xiàn)階段A股上市公司之間的融資、投資規(guī)模不均衡,存在著較大的差異。資產(chǎn)負債率(Lev)均值0.418,說明中國A股上市公司相比于其他國家的企業(yè)整體資產(chǎn)負債率普遍偏高,資本市場尚未成熟。營業(yè)收入增長率從-0.529變化至3.618,最大最小值相差甚遠,即在不同行業(yè)和年份的公司,營業(yè)收入之間的差距較大。第一大股東持股比例最低值為8.79%,最高達75%,企業(yè)之間股權(quán)分散程度不同。

    表2 描述性統(tǒng)計

    (二)相關(guān)性分析

    由下表3可以看出各指標(biāo)之間不存在多重共線性問題,可以針對假設(shè)進行回歸分析。

    表3 相關(guān)性分析

    (三)回歸結(jié)果分析

    表4列示了關(guān)于假設(shè)1的實證結(jié)果,從表中的交乘項Object*Post*Fin1前的系數(shù)分別為0.116和0.125,并且均在1%條件下顯著。表明在“滬港通”政策實施后,無論是否控制行業(yè)和時間的效應(yīng),標(biāo)的企業(yè)通過債權(quán)融資渠道可以使企業(yè)的投資規(guī)模顯著增加,綜上假設(shè)(1)成立。

    表4 回歸分析

    根據(jù)假設(shè)(2),重點關(guān)注交乘項Object*Post*Fin2前的系數(shù)。如下表5所示,在控制行業(yè)和時間固定效應(yīng)和未控制行業(yè)和時間兩種情況下,都在1%水平下顯著。系數(shù)分別為0.087和0.086,表明在“滬港通”政策實施后,標(biāo)的企業(yè)可以通過股權(quán)融資渠道使得企業(yè)的投資規(guī)模顯著增加。假設(shè)(1)與假設(shè)(2)類比,發(fā)現(xiàn)在“滬港通”效應(yīng)下,納入交易范圍的標(biāo)的企業(yè),通過債權(quán)融資渠道對投資產(chǎn)生的影響更加顯著。究其原因是與我們所處整體的經(jīng)濟環(huán)境相關(guān),企業(yè)會更偏好債權(quán)融資來獲取公司所需要的資金。

    六、穩(wěn)健性檢驗

    在現(xiàn)有文獻中,對于股權(quán)融資規(guī)模的一般定義為外部權(quán)益融資的增加額,即股東權(quán)益的凈增加減去留存收益的凈增加。所以下文僅對假設(shè)(3)進行穩(wěn)健性檢驗,參照吳超鵬等(2012)將衡量債權(quán)融資的指標(biāo)替換為企業(yè)平均含息負債。重新進行回歸后得到如下結(jié)果,交乘項系數(shù)為0.074,并且通過了1%水平下的顯著性檢驗,表明替換變量后結(jié)果仍然符合假設(shè),進一步佐證實證結(jié)果的正確性。

    表5 回歸分析

    七、研究結(jié)論與啟示

    選用2012-2016年A股上市公司為樣本,通過研究發(fā)現(xiàn):“滬港通”政策的實施后,企業(yè)通過債權(quán)和股權(quán)融資渠道,均可進一步顯著擴大投資規(guī)模。“滬港通”的出現(xiàn),標(biāo)志著市場機制和市場環(huán)境的不斷完善,為企業(yè)投融資活動提供了客觀的條件和穩(wěn)固的保障。兩地交叉投資買賣股票的同時,也打開了國際金融資本進入我國市場的大門。研究增補了“滬港通”相關(guān)理論研究,從投融資行為出發(fā),通過融資渠道影響企業(yè)的投資。研究的結(jié)論對于企業(yè)具有相關(guān)指導(dǎo)意義:上市公司需要把握好“滬港通”這一平臺,進行更多的投融資與建設(shè),利用不同的融資渠道為擴大企業(yè)的投資機會構(gòu)建可持續(xù)的專業(yè)投資能力,利用國際市場上注入的新鮮血液形成高水平的投資正循環(huán),為企業(yè)生存和多元化發(fā)展提供更多有效的途徑。

    VARIABLES 穩(wěn)健性檢驗Inv OBJECT -0.018***(-5.98)Post -0.034***(-11.31)Fin1change 0.009***(13.33)Object*Post*Fin1change 0.074***(6.53)Size 0.009***(9.24)Lev -0.024***(-4.43)First 0.000***(4.98)Growth 0.074***(39.58)-0.017***Soe (-7.67)Constant -0.143***(-6.57)year industry Observations R-squared控制控制10,784 0.197

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