農業(yè)企業(yè)融資約束與對外投資行為關系
——基于高管社會網絡的調節(jié)效應分析

焦 悅,Ning Li，王 磊

(浙江農林大學 經濟管理學院，浙江 杭州 311300)

1 文獻回顧

對外直接投資作為一項資本輸出活動，企業(yè)的融資能力越強，對外直接投資的概率越大，并且第一次對外投資的時間就越早[1]。更多缺乏與銀行關系的企業(yè)面臨著融資約束?；诖朔N情形，企業(yè)高管的社會關系網絡至關重要。陸賢偉等[2]認為，處于董事網絡中心位置的公司對外接收和傳遞信息的渠道更多，而信息渠道的優(yōu)勢可以減輕借貸者之間的信息不對稱，尤其是投資資金方面的信息。有學者研究認為，企業(yè)可以借助高管網絡成員獲得低成本資金[3],從而使企業(yè)并購投資成功。這從企業(yè)獲取投資資金方面說明，高管社會網絡具有減少融資約束過程中的投資資金信息不對稱問題，可以幫助企業(yè)從多個渠道融到更多低成本的投資資金，進而優(yōu)化企業(yè)投資決策。對于民營上市企業(yè)而言，擁有政治關聯(lián)的民營企業(yè)有較強的資源獲取能力[4],但是,有學者研究發(fā)現政治關聯(lián)對民營企業(yè)的國際化深度有促進作用，卻對國際化廣度有負向影響[5]。本文考慮到資料的可獲得性和創(chuàng)新性，依據學者們的文獻，選取106家農業(yè)上市公司作為樣本數據，通過分析農業(yè)上市公司所表現出來的融資約束是否對企業(yè)對外投資影響的基礎上，基于高管社會網絡的調節(jié)作用進行實證研究。

2 研究設計

2.1 研究假設

1)融資約束與對外投資行為關系。在對企業(yè)融資約束和社會資本進行理論分析的基礎上，采用LFC指數和多元非線性回歸構成一個指標來表示融資約束變量，再與企業(yè)對外投資進行回歸分析，做出假設：

假設1：融資約束與對外投資行為具有顯著負相關關系

2)高管社會網絡的調節(jié)效應。再通過多元回歸模型，使用SPSS軟件分析高管社會網絡在農業(yè)企業(yè)融資約束與對外投資交易行為之間的調節(jié)關系，做出以下假設：

假設2：高管政治網絡對融資約束與對外投資行為關系具有負向調節(jié)作用

假設3：高管金融網絡對融資約束與對外投資行為關系具有正向調節(jié)作用

假設4：高管社會兼職對融資約束與對外投資行為關系具有負向調節(jié)作用

假設5：高管海外網絡對融資約束與對外投資行為關系具有正向調節(jié)作用

2.2 樣本選擇與數據來源

本文的數據主要包括兩部分內容：一部分是企業(yè)當年發(fā)生的對外投資數據，來源于CSMAR《中國上市公司關聯(lián)交易數據庫》；另一部分是高管網絡關系數據和企業(yè)融資約束相關數據，來源于東方財富網公布的企業(yè)董監(jiān)高數據和企業(yè)的官方網站的財務數據。研究2018年106個樣本均為A股深、滬兩個證券交易所的農業(yè)上市公司，其中剔除了ST類的樣本以及大部分變量數據缺失的樣本，在與高管個人特征數據合并之后，最終得到了263個觀察值。考慮到極端值的影響，主要連續(xù)變量都進行了去中心化處理。

2.3 變量設計

1)被解釋變量——企業(yè)是否對外直接投資(OFDI)。此變量為虛擬變量，若企業(yè)在本年度進行了對外投資取1，沒有為0。我國會計準則要求上市公司必須披露相應關聯(lián)公司的基本情況，本文根據關聯(lián)公司的具體信息來定義上市公司是否對外進行直接投資[6]。

2)關鍵解釋變量——融資約束指數。本文主要參考況學文等[7]學者在計量融資約束指數時采用的方法，首先選取公司規(guī)模與利息保障倍數對農業(yè)上市企業(yè)進行篩選，再從償債能力、盈利能力、運營能力三個方面，凈資產收益率、資產負債率、凈營運資本、現金流量利息保障倍數、市值賬面比共五個指標整合出企業(yè)所受融資約束的程度，并構建融資約束指數。

3)調節(jié)變量——高管社會網絡。即高管團隊，包括企業(yè)的董事長、CEO、董事、監(jiān)事的政治網絡關系、金融網絡關系、社會網絡關系和海外網絡關系。政治網絡關系為高管的從政經歷，9為正部級和全國人大代表、8為副部級和省人大代表、7為正廳局級和市人大代表、6為副廳局級、5為縣處級和縣人大代表、4為副縣處級、3為鄉(xiāng)科級和鄉(xiāng)人大代表、2為副科級、1為科級以下，無從政經歷取值為0。金融網絡關系為高管曾在金融類公司任職或從事金融經濟相關工作，取值為1，否則為0。社會網絡關系為高管曾在其他企業(yè)兼職，取值為1，否則為0。海外網絡關系為高管擁有海外留學或工作經歷，取值為1，否則為0。

4)控制變量。本文的控制變量包括：① 產權性質，即虛擬變量，國有企業(yè)為1，民營企業(yè)為2，外資企業(yè)為3，其他為4；② 股票利益，即企業(yè)的每股基本收益率；③ 發(fā)展機會，即托賓Q值；④ 公司規(guī)模，選用公司期末總資產的自然對數來衡量;⑤ 利息保障倍數；⑥ 股權集中度，即前十大股東持股比例和[8]。變量選取情況如表1所示。

表1 變量選取與度量

2.4 模型設計

本文采用橫截面數據模型，以融資約束為因變量，對本文的因變量先進行假設檢驗，參考溫忠麟調節(jié)效應檢驗步驟，構建調節(jié)效應模型。

融資約束與農業(yè)企業(yè)對外投資交易行為檢驗模型如下：

FDI=α+β1FST+β2Size+β3ICR+β4EC+β5SI+β6OPP+β7NP+γ

高管社會網絡作為本文的調節(jié)變量，構建的多元回歸模型如下：

FDI=α+β1FST*PFX+β2Size+β3ICR+β4EC+β5SI+β6OPP+β7NP+γ

FDI=α+β1FST*ORX+β2Size+β3ICR+β4EC+β5SI+β6OPP+β7NP+γ

FDI=α+β1FST*PEC+β2Size+β3ICR+β4EC+β5SI+β6OPP+β7NP+γ

FDI=α+β1FST*PPE+β2Size+β3ICR+β4EC+β5SI+β6OPP+β7NP+γ

式中：α表示常數項，β表示回歸系數，γ表示隨機干擾項。FST*PFX、FST*ORX、FST*PEC、FST*PPE 分別表示融資約束與金融關聯(lián)高管、海外關聯(lián)高管、政治關聯(lián)高管、社會兼職高管的交互項，用以檢驗本文的調節(jié)效應。

3 實證結果及分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

在進行相關性分析之前，本文首先對總體上市公司的主要變量進行描述性統(tǒng)計分析，如表2所示。通過描述性統(tǒng)計分析初步了解農業(yè)企業(yè)對外投資狀況和融資約束情況。在263個樣本中，有98個樣本企業(yè)存在對外投資行為，占比37.26%；165個樣本企業(yè)不存在對外投資行為，占比62.74%。根據指標計算，融資約束指數(FST)最小值為-10.862，最大值為2.998，說明農業(yè)上市公司面臨著融資約束情況，且存在較大差異。高管社會網絡方面，從均值角度分析，政治關聯(lián)高管占比(PCE)與社會兼職高管占(PPE)比處于相對較高的水平，均值分別為0.142、0.342，而金融關聯(lián)高管占比(PFX)、海外關聯(lián)高管占比(ORX)處于相對較低的水平，均值分別為0.054、0.059。控制變量與現有研究結果均保持在可接受的差異范圍內。

表2 描述性統(tǒng)計分析

3.2 相關性分析

對各變量進行皮爾遜相關性檢驗，檢驗結果如表3所示。調節(jié)變量金融關聯(lián)高管占比(PFX)與對外投資行為在5%水平顯著相關，海外關聯(lián)高管占比(ORX)與對外投資行為在1%水平上顯著相關，政治關聯(lián)高管占比(PCE)、社會兼職高管占比(PPE)與對外投資行為未通過顯著性水平檢驗。在控制變量中，除利息保障倍數(ICR)、發(fā)展機會(OPP)，其余變量與對外投資行為關系均通過顯著性水平檢驗，且各變量相關性系數均小于0.578，表明各變量不存在自相關性。

表3 皮爾遜相關性檢驗

3.3 回歸結果分析

1)融資約束與對外投資行為關系檢驗。在全樣本下，農業(yè)上市公司企業(yè)融資約束指數在5%水平下顯著負相關，回歸系數為-0.025(見表4)，說明企業(yè)面臨的融資約束程度越嚴重，農業(yè)上市公司實施對外投資行為的可能性越低。其它條件不變，農業(yè)上市公司面臨的融資約束程度每增長一個單位，企業(yè)實施對外投資行為的可能性就會降低0.025%。這驗證了假設H1，該結論也與現有文獻關于融資約束和對外投資行為的研究結論存在一致性。同時可以看出各控制變量中，公司規(guī)模越大、發(fā)展機會越好，企業(yè)進行對外投資行為的可能性越高。

表4 融資約束與對外投資行為回歸結果

2)高管社會網絡調節(jié)效應檢驗。模型一對融資約束與高管金融關聯(lián)進行交互項計算，并于農業(yè)上市公司對外投資行為進行回歸，融資約束與高管金融關聯(lián)的交叉項變量(FSTxPFX)的回歸系數為4.368，與對外投資行為在5%的水平下顯著正相關(見表5)。說明高管金融關聯(lián)關系有效緩解了融資約束對農業(yè)上市公司對外投資行為的負向影響，通常情況下公司高管金融關系網越豐富，能夠有效降低公司融資壓力，進而緩解公司融資約束程度，進一步促進企業(yè)對外投資活動的開展。因此，假設2得到驗證。模型二、模型三中高管海外關聯(lián)、政治關聯(lián)和融資約束交互項(FST*ORX、FST*PCE)與對外投資行為分別在5%、1%水平下顯著負相關，說明高管海外關聯(lián)、高管政治管理對融資約束與企業(yè)對外投資行為具有負向調節(jié)效應?，F階段，我國農業(yè)上市公司普遍存在融資難、用地指標審批緊張、企業(yè)創(chuàng)新能力不強、經濟效益較弱等現象。與西方發(fā)達國家相比,農業(yè)企業(yè)還處于較低的水平，缺乏核心競爭力。因此，具有海外背景的高管在決定對外直接投資時通常較為保守。而擁有政治背景的高管對我國相關經濟政策了解較為透徹，可以通過經濟政策手段協(xié)調農業(yè)上市公司面臨的外部環(huán)境的不確定性，從而使得企業(yè)對市場風險防控意識降低，加之企業(yè)資金約束相對寬松，管理多頭等，容易產生投資決策分歧，增加協(xié)調成本，降低決策效率。因此，假設3、假設4得到驗證。模型四中社會兼職高管與融資約束的交互項(FST*PPE)為通過顯著性水平檢驗(β=-2.235，P>10%)，假設5未通過檢驗。

表5 高管社會網絡調節(jié)效應檢驗結果

4 結論與建議

4.1 結論

本文以2014—2018年農業(yè)上市公司年度報告和高管網絡數據為樣本，構建logistics回歸模型，在檢驗農業(yè)上市公司融資約束與對外投資行為關系的基礎上，分別從高管金融關聯(lián)、高管海外關聯(lián)、高管政治關聯(lián)、高管社會兼職四個方面分析了高管社會網絡對融資約束與對外投資行為關系調節(jié)效應。通過實證分析，本文得出了以下結論：

1)融資約束與對外投資行為具有顯著負相關關系，即我國農業(yè)上市公司融資約束程度越高，企業(yè)對外投資行為越低。

2)高管金融關聯(lián)正向調節(jié)融資約束與對外投資行為關系，即具有金融背景的高管能夠有效緩解企業(yè)融資約束，進而增加企業(yè)對外投資活動。

3)高管海外關聯(lián)、高管政治關聯(lián)負向調節(jié)融資約束與對外投資行為關系，即具有海外背景與政治背景的高管，會進一步降低企業(yè)對外投資的決策。

4.2 建議

1)提高融資效率，降低企業(yè)融資約束程度。對外直接投資需要大量的資金支持，那么銀行貸款就成為企業(yè)對外投資的第一考慮，但對外直接投資風險較大，企業(yè)很難取得銀行貸款，嚴重制約了部分具有潛力的企業(yè)對外直接投資。因此，政府應提高融資效率，加快企業(yè)證券市場發(fā)展，幫助企業(yè)提高對外投資資本運作能力，降低企業(yè)融資約束的程度，實現在投資當地就能進行融資。

2)提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力，增強行業(yè)競爭力。在激烈的現代市場競爭下，國家投入的扶持資金很多都流向了農業(yè)生產，導致農業(yè)技術創(chuàng)新方面的投入較少，而且我國農業(yè)上市企業(yè)都是中小規(guī)模的企業(yè)，也存在低技術問題。如果得到政府的資金支持，技術創(chuàng)新活動就會更加豐富,可有效提升農業(yè)企業(yè)的行業(yè)競爭力。

3)加強金融對農業(yè)企業(yè)的扶持力度。農業(yè)是支撐整個國民經濟不斷發(fā)展與進步的保證，應牢牢抓住農業(yè)產業(yè)，加大對農業(yè)企業(yè)的資金支持。金融水平會影響農業(yè)企業(yè)的發(fā)展，要推動金融體制改革，積極引進具備高質量金融水平的人才，優(yōu)化企業(yè)經營和管理，使金融市場發(fā)揮最大的作用。