區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的影響

李嘉豪, 李 飛, 夏 夢

(北京工商大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院, 北京 100048)

金融服務(wù)實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的過程,也是金融機構(gòu)自身實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的過程,金融業(yè)與實體經(jīng)濟互相成就[1]。整體經(jīng)濟實力提升,離不開金融發(fā)展的貢獻。區(qū)域金融發(fā)展不僅體現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)金融體系建設(shè)的完備性,還對應(yīng)著區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟水平的繁榮程度。投資是企業(yè)財務(wù)管理決策的核心,高效的投資活動可以驅(qū)動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。然而,由于融資約束問題和代理問題的普遍存在,企業(yè)投資決策可能會偏離實現(xiàn)企業(yè)價值最大化目標(biāo),這不利于企業(yè)的生存和發(fā)展。隨著我國經(jīng)濟環(huán)境總體趨勢向好,各區(qū)域金融發(fā)展水平提高,金融活動在量上得到擴張,金融機構(gòu)和金融工具在質(zhì)上得到優(yōu)化[2],金融市場建設(shè)逐漸完備,企業(yè)融資渠道被拓寬,降低了投資者投資成本。西方金融理論認(rèn)為,金融發(fā)展可以降低企業(yè)的融資約束,緩解投資不足,提高投資效率。不同于發(fā)達國家,我國金融市場形成較晚,存在區(qū)域發(fā)展不平衡、不充分、信息不對稱等問題[3]。因此,西方有關(guān)金融發(fā)展影響企業(yè)微觀層面的結(jié)論不能直接照搬到在我國。

那么,在中國情境下,不同區(qū)域的金融發(fā)展水平,對所在區(qū)域公司的融資約束問題和投資效率究竟會產(chǎn)生怎樣影響?區(qū)域金融發(fā)展是否通過緩解企業(yè)融資約束問題進而使得企業(yè)投資更加高效?本文將以我國不均衡的區(qū)域金融發(fā)展為背景,研究區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的作用機理和影響路徑,分析區(qū)域金融發(fā)展對“投資過度”和“投資不足”上市公司的影響差異以及不同股權(quán)性質(zhì)、不同行業(yè)競爭能力和不同地域的企業(yè)投資效率影響差異,分析經(jīng)濟政策不確定性在區(qū)域金融發(fā)展對投資效率影響過程中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

1 文獻綜述與研究假設(shè)

1.1 文獻綜述

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于金融發(fā)展促進企業(yè)投融資效率的觀點基本一致,認(rèn)為金融發(fā)展能夠緩解企業(yè)融資約束。Wurgler[4]認(rèn)為金融發(fā)展能提高資源的配置效率;Love[5]認(rèn)為金融發(fā)展通過減少融資約束來影響經(jīng)濟增長;Love和Zicchino[6]發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能通過減少信息不對稱和契約不完備減輕企業(yè)融資約束,從而提高資源配置效率;Beck等[7]發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展加速了總體經(jīng)濟增長,金融發(fā)展對小企業(yè)的貢獻尤為明顯;Mallick和Yang[8]發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平較低國家的公司盈利性和投資效率較低;李紅和謝娟娟[9]基于中國上市企業(yè)2002—2013年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),金融發(fā)展可以矯正企業(yè)過度投資行為和改善企業(yè)投資不足行為;Naeem和Li[10]發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對企業(yè)投資有積極影響,通過融資約束機制影響投資不足的企業(yè),通過代理問題機制影響投資過度企業(yè)。

學(xué)對于影響企業(yè)投資效率的因素進行了大量研究,這些因素主要包括以下四類:①要素/產(chǎn)品市場。Wurgler[4]分析了要素市場對投資效率的影響,發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平的提升可以幫助治理企業(yè)內(nèi)部代理問題,緩解企業(yè)投資者與企業(yè)的信息不對稱,提高資本配置效率。②政策負(fù)擔(dān)/行政干預(yù)。劉瑞明和石磊[11]發(fā)現(xiàn)政府對國有企業(yè)的政策支持,會造成國有企業(yè)的信息不對稱問題,并且還會拖累民營企業(yè)的效率,形成雙重效率損失。③融資約束。Vogt[12]認(rèn)為受融資約束的企業(yè)會表現(xiàn)為投資不足,也有一些學(xué)者認(rèn)為企業(yè)的非效率投資行為是融資約束和代理問題的共同作用結(jié)果;韓元亮和鄭曉佳[13]認(rèn)為在出現(xiàn)過度投資行為時,受到融資約束的企業(yè)會對管理者過度投資起到抑制作用,進而提高投資效率。④其他因素。會計計量基礎(chǔ)[14-15])、管理者能力[16]、股票市場開放[17]、投資者情緒[18]等因素都會影響企業(yè)投資效率。由于企業(yè)投資效率的影響因素較為多樣,所以區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的影響路徑還需要結(jié)合我國實際情況進行進一步分析。

近年來,國內(nèi)關(guān)于區(qū)域金融發(fā)展的研究主要聚焦于數(shù)字普惠金融、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展、金融效率和金融生態(tài)環(huán)境等方面,但是對于微觀機制效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)方面的研究還不夠深入。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為區(qū)域金融發(fā)展可以提高企業(yè)投資效率。蘇亞民和陳琛[19]基于2013—2015年戰(zhàn)略性新興企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),一個地區(qū)的金融發(fā)展水平越高,就越能控制戰(zhàn)略性新興企業(yè)的投資效率,從而有助于提高區(qū)域資源配置效率,促進經(jīng)濟增長,在一定程度上緩解戰(zhàn)略性新興企業(yè)的投資不足問題。許詩源[20]基于2010—2019年29個省份商貿(mào)流通企業(yè)數(shù)據(jù),分析發(fā)現(xiàn)我國金融發(fā)展水平的提高可以促進商貿(mào)流通企業(yè)總體投資效率的提升。但是現(xiàn)有關(guān)于區(qū)域金融發(fā)展和企業(yè)投資效率的文獻,鮮有涉及金融發(fā)展對投資過度企業(yè)的影響分析。

總體而言,現(xiàn)有文獻對金融發(fā)展、融資約束和企業(yè)投資效率的研究取得了豐碩成果,為本文研究提供了堅實的理論基礎(chǔ)和研究工具。由于企業(yè)投資效率受到多重因素影響,而且不同區(qū)域的金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的影響存在差異性,這種微觀視角的研究,可能由于時間選取和指標(biāo)選取的差異,得出的結(jié)論存在差異?，F(xiàn)有關(guān)于區(qū)域金融發(fā)展與企業(yè)投資效率的微觀層面研究較少,尤其是在影響機制分析、異質(zhì)性分析等方面有待進一步深化。本文基于2005—2021年我國A股上市公司數(shù)據(jù),從微觀層面進一步探討區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的影響,并將企業(yè)劃分為投資過度和投資不足兩種類型,分析區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率影響的區(qū)域異質(zhì)性、行業(yè)異質(zhì)性等,討論經(jīng)濟政策不確定性在區(qū)域金融發(fā)展和企業(yè)投資效率關(guān)系間的調(diào)節(jié)作用。

1.2 理論分析和研究假說

1.2.1 區(qū)域金融發(fā)展與企業(yè)投資效率

我國地域遼闊,受經(jīng)濟、政治、文化、人口等因素影響,各省份金融發(fā)展水平存在不平衡現(xiàn)象。因此基于注冊地不同的企業(yè),在進行投資決策時,面臨的投融資交易成本、市場運行效率會存在差別。由于我國區(qū)域金融發(fā)展程度不平衡,因此各地區(qū)企業(yè)面臨的信息不對稱問題、融資約束問題和投資效率問題及其緩解程度不一致。但基于已有研究梳理,金融發(fā)展可以增強資源配置效率、風(fēng)險分?jǐn)偹郊靶畔鬟f效率等,進而降低企業(yè)交易成本、財務(wù)費用和緩解外部融資約束。區(qū)域金融市場發(fā)展水平越高,說明區(qū)域內(nèi)金融機構(gòu)和金融體系構(gòu)建越完善,完善的金融體系可以促進投融資信息的傳遞,幫助金融市場各主體短時間、低成本地獲取外部融資所需信息,減少金融市場和企業(yè)之間的信息不對稱,有利于進一步優(yōu)化金融市場資源配置,提高市場資金使用效率。投資不足企業(yè)和投資過度企業(yè)都可以在金融發(fā)展水平提高的情況下提高企業(yè)自身投資效率。基于此提出以下假設(shè)。

H1:區(qū)域金融發(fā)展水平有助于提高企業(yè)投資效率;

H2a:區(qū)域金融發(fā)展水平有助于提高“投資不足”企業(yè)投資效率;

H2b:區(qū)域金融發(fā)展水平有助于提高“投資過度”企業(yè)投資效率。

1.2.2 融資約束渠道

基于現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn),融資約束會抑制企業(yè)投資效率。融資約束會限制企業(yè)抓住潛在的投資機會,導(dǎo)致投資機會流失,從而導(dǎo)致企業(yè)投資非效率。企業(yè)的投資效率不僅受制于信息不對稱所導(dǎo)致的投資機會差異[21]和融資約束[12],同時還由代理成本的高低所決定[22]。根據(jù)投資效率可將企業(yè)分為投資過度和投資不足兩個類型。對于投資不足的企業(yè),融資約束對投資效率的抑制作用會更加明顯。孫芳城等[23]發(fā)現(xiàn)緩解融資約束顯著改善了企業(yè)投資不足現(xiàn)狀。對于投資過度的企業(yè),融資約束可能會激勵公司投資選擇充分權(quán)衡,減少公司的非效率投資現(xiàn)象。Naeem和Li[10]發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展對企業(yè)投資有積極影響,通過融資約束機制影響投資不足企業(yè),通過代理問題機制影響投資過度企業(yè);陳金勇等[3]發(fā)現(xiàn)區(qū)域金融發(fā)展程度越高,企業(yè)更容易獲得外部資金支持,進而能夠有效緩解企業(yè)融資約束難題。另外,投資不足的企業(yè)主要受到融資約束影響,因此區(qū)域金融發(fā)展對該類型企業(yè)的融資約束緩解作用將更加明顯;投資過度的企業(yè)主要受到代理問題的影響,因此區(qū)域金融發(fā)展對該類型企業(yè)的融資約束緩解作用將較不明顯。投資過度企業(yè)低效率的原因是代理問題,但融資約束的緩解會增加企業(yè)的非效率投資行為,加劇投資過度,則融資約束緩解的中介作用對投資過度企業(yè)較不明顯。因此,本文提出以下假設(shè)。

H3:區(qū)域金融發(fā)展會緩解企業(yè)的融資約束,從而提高企業(yè)投資效率;

H4:融資約束的中介作用對“投資不足”企業(yè)將較為明顯;

H5:融資約束的中介作用對“投資過度”企業(yè)將較不明顯。

1.2.3 經(jīng)濟政策不確定性的調(diào)節(jié)作用

經(jīng)濟政策是影響企業(yè)投資決策的重要外部因素之一,政府出臺了一系列經(jīng)濟政策以維護經(jīng)濟平穩(wěn)運行,增加了我國經(jīng)濟政策不確定性。經(jīng)濟政策不確定性會影響企業(yè)投資決策效率[24-25],一方面經(jīng)濟政策不確定性會使企業(yè)項目未來現(xiàn)金流的不確定性會增加,進而增加了企業(yè)管理者投資決策難度[26];另一方面經(jīng)濟政策不確定性會影響管理者態(tài)度,通過最后歸咎于經(jīng)濟外部政策的不確定性,為了個人利益做出有損股東利益的決策,使得企業(yè)做出低效率投資[26]。此外,經(jīng)濟政策不確定性還會導(dǎo)致企業(yè)資金配置效率降低和資產(chǎn)貶值的可能,如果企業(yè)進行銀行貸款,其抵押品貶值,會提高企業(yè)還債壓力和財務(wù)成本,進而提高企業(yè)管理者投資決策難度[27]。因此,經(jīng)濟政策不確定同樣值得企業(yè)關(guān)注,其在區(qū)域金融發(fā)展提高企業(yè)投資效率中起到抑制作用?；谏鲜龇治?本文提出以下假設(shè)。

H6:經(jīng)濟政策不確定在區(qū)域金融發(fā)展與企業(yè)投資效率之間起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選擇

以2005—2021年中國A股上市公司為研究對象,企業(yè)層面數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫(China Stock Market &Accounting Research Database,CSMAR數(shù)據(jù)庫)、(銳思)金融研究數(shù)據(jù)庫(RESSET)和Wind數(shù)據(jù)庫。各省份金融發(fā)展水平數(shù)據(jù)來源于《中國分省份市場化指數(shù)報告(2021)》[28],并將省級層面的區(qū)域金融發(fā)展指數(shù)與注冊地于該省份的上市企業(yè)數(shù)據(jù)相匹配。此外,對數(shù)據(jù)進行了如下處理:剔除連續(xù)三年資不抵債的上市企業(yè);剔除銀行、保險等金融類企業(yè);剔除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的企業(yè)。各省份人均生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。另外,對主要連續(xù)變量作首尾1%的縮尾處理,最后得到1 951家企業(yè)共25 394個年度觀測值的面板數(shù)據(jù)。

2.2 模型構(gòu)建

為了檢驗上述研究假設(shè),分別構(gòu)建了普通最小二乘法(ordinary least square,OLS)、雙重固定和三重固定回歸模型如下:

ABSInvi,t=α0+α1FDi,t+εi,t

(1)

ABSInvi,t=β0+β1FDi,t+∑Controlsi,t+

∑Year+γt+εi,t

(2)

ABSInvi,t=χ0+χ1FDi,t+∑Controlsi,t+

∑Industryi+∑Year+γt+εi,t

(3)

式中:ABSInv為企業(yè)投資非效率程度,則ABSInvUnder為投資不足企業(yè)的投資非效率程度,ABSInvOver為投資過度企業(yè)的投資非效率程度;FD為區(qū)域金融發(fā)展水平;∑Controlsi,t為所有控制變量;γt為個體固定效應(yīng);∑Year為時間固定效應(yīng);∑Industryi為行業(yè)固定效應(yīng);α、β、χ為系數(shù);ε為隨機干擾項。

SAi,t=δ0+δ1FDi,t+∑Controlsi,t+

∑Industryi+∑Year+γt+εi,t

(4)

ABSInvi,t=μ0+μ1FDi,t+μ2SAi,t+∑Controlsi,t+

∑Industryi+∑Year+γt+εi,t

(5)

模型(4)和(5)用來考察區(qū)域金融發(fā)展是否通過融資約束渠道對企業(yè)投資效率產(chǎn)生影響。其中,SA為金融約束,若系數(shù)δ1和μ1顯著為負(fù),系數(shù)μ2顯著為正,說明區(qū)域金融對企業(yè)投資效率影響過程中,融資約束起到中介效應(yīng)。

2.3 變量設(shè)定

2.3.1 被解釋變量:企業(yè)投資效率(INV)

參考Richardson[29]構(gòu)建企業(yè)投資效率測度模型如下:

Investi,t=α0+α1Growthi,t-1+α2Levi,t-1+

α3Cashi,t-1+α4Agei,t-1+α5Sizei,t-1+

α6RRatei,t-1+α7Investi,t-1+∑Year+

∑Industry+εi,t

(6)

式中:Invest為企業(yè)新增投資;Growth為企業(yè)投資機會,采用企業(yè)成長性衡量;Lev為企業(yè)杠桿率,用負(fù)債總額與資產(chǎn)總額之比來計算;Cash為企業(yè)現(xiàn)金資產(chǎn)狀況;Age為企業(yè)年齡;Size為企業(yè)規(guī)模,用總資產(chǎn)對數(shù)值表示;RRate為企業(yè)股票回報率;α為系數(shù)。為避免內(nèi)生性問題,采用動態(tài)面板GMM方法對式(4)進行回歸,并取殘差絕對值作為被解釋變量企業(yè)投資非效率程度(ABSInv),該指標(biāo)值越大,表明企業(yè)投資效率越低,反之亦然。另外,若殘差項大于零,表明企業(yè)投資過度;若殘差項小于零,表明企業(yè)投資不足。

2.3.2 核心解釋變量:區(qū)域金融發(fā)展水平(FD)

金融發(fā)展程度不同,各區(qū)域企業(yè)受到的融資約束影響程度也會不同。借鑒陳金勇等[3]方法,采用《中國分省份市場化指數(shù)報告(2021)》中的各省份市場化指數(shù)來衡量各區(qū)域金融發(fā)展水平。

2.3.3 中介變量:融資約束(SA)

借鑒Hadlock和Pierce[30]的KZ方法,依據(jù)企業(yè)財務(wù)報告劃分企業(yè)融資約束類型,然后使用企業(yè)規(guī)模(Size)和企業(yè)年齡(Age)兩個隨事件變化不大且具有很強外生性的變量,構(gòu)建企業(yè)融資約束指數(shù),計算公式為

SA=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age

(7)

2.3.4 控制變量

根據(jù)已有文獻,控制變量包括年份(Year)、行業(yè)(Industry)、企業(yè)投資機會(BINQ)、企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、企業(yè)成長性(Growth)、企業(yè)年齡(Age)、股權(quán)集中度(Top1)、獨立董事比例(Indep)、董事會規(guī)模(BSize)與各省份人均生產(chǎn)總值(Gdp)。

2.3.5 調(diào)節(jié)變量

調(diào)節(jié)變量為經(jīng)濟政策的不確定性(EPU),以Baker等[31]編制的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)為基礎(chǔ),計算每年12個月的加權(quán)平均值作為年度數(shù)據(jù)。

2.3.6 其他變量

為了后續(xù)進行分組回歸,引入地域劃分虛擬變量(Type)和行業(yè)競爭能力(HHI_1和HHI_2)。地域劃分(Type)主要包括東部、中部、東北部和西部。行業(yè)競爭能力(HHI)用赫芬達爾指數(shù)衡量,計算公式為

(8)

式中:xi為單個公司的營業(yè)收入或者單個公司所有者權(quán)益的賬面價值;x為公司所屬行業(yè)的營業(yè)收入或是賬面價值的總計。

令HHI_1為采用單個公司主營業(yè)務(wù)收入計算其所占行業(yè)市場份額,HHI_2為采用單個公司所有者權(quán)益的賬面價值計算其所占行業(yè)市場份額。主要變量說明如表1所示。

表1 主要變量說明

3 實證結(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析

3.1.1 描述性統(tǒng)計分析

表2展示了各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果,可見A股上市公司投資不足的最小值為0.112,最大值為0.987,平均值為0.381,說明我國上市公司存在投資不足現(xiàn)象。我國A股上市公司投資過度的最小值為0.111,最大值為1.344,平均值為0.399,說明我國上市公司同樣也存在投資過度現(xiàn)象。因此,我國上市公司存在明顯非效率投資行為。區(qū)域金融發(fā)展水平的最大值、最小值、平均值分別為12.390、3.359和9.213,說明各省份的金融發(fā)展水平存在著明顯差異。企業(yè)融資約束(SA)指數(shù)的平均值為-3.791,表明我國上市公司企業(yè)存在一定的融資約束問題。

表2 描述性統(tǒng)計分析

3.1.2 相關(guān)性分析

根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果,企業(yè)投資非效率程度和投資不足與融資約束在1%的水平上顯著正相關(guān),投資過度和融資約束呈正相關(guān)關(guān)系,但不顯著。企業(yè)投資不足和投資過度與區(qū)域金融發(fā)展分別在1%和10%的水平上顯著負(fù)相關(guān),初步說明區(qū)域金融發(fā)展水平能在一定程度上減少非效率投資。融資約束與區(qū)域金融發(fā)展水平在1%的水平上負(fù)相關(guān),說明區(qū)域金融發(fā)展能夠緩解企業(yè)融資約束問題。主要變量的相關(guān)系數(shù)的絕對值絕大部分低于0.5,方差膨脹因子VIF小于5,表明各變量之間不存在多重共線性問題,各變量選取較為合理。

3.2 基準(zhǔn)回歸分析

表3展示了區(qū)域金融發(fā)展水平和企業(yè)投資效率的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,OLS、雙重固定效應(yīng)模型和三重固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果均顯示,區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)非投資效率的影響均在1%的水平上顯著為負(fù),即區(qū)域金融發(fā)展水平的提高可以促進企業(yè)投資效率,H1得到驗證。

表3 區(qū)域金融發(fā)展水平和企業(yè)投資效率的回歸結(jié)果

為進一步探討區(qū)域金融發(fā)展水平對不同類型企業(yè)投資效率的影響,對“投資不足”和“投資過度”兩類企業(yè)進行了分組回歸,基于三重固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示,區(qū)域金融發(fā)展對投資不足和投資過度企業(yè)的影響分別在1%和5%的水平上顯著為負(fù),表明區(qū)域金融發(fā)展水平的提高,既可以提高投資不足企業(yè)的投資效率,也可以提高投資過度企業(yè)的投資效率,驗證了H2a和H2b。從分組回歸結(jié)果來看,對投資效率過度的企業(yè)來說,區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率作用更加明顯。

表4 區(qū)域金融發(fā)展水平和企業(yè)投資效率的分組回歸結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗

解釋變量區(qū)域金融發(fā)展水平為宏觀層面數(shù)據(jù),不受單個微觀主體影響,基本不存在反向因果的可能,但仍可能存在遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,導(dǎo)致基準(zhǔn)回歸結(jié)果存在非一致性估計。為了進一步檢驗區(qū)域金融發(fā)展與企業(yè)投資效率之間的因果關(guān)系,采取滯后一階和滯后二階的金融發(fā)展變量作為工具變量,利用 GMM 法對模型再次進行估計。Sargan檢驗P為0.2465,大于0.1,說明工具變量具有良好的外生性,且回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

為了進一步檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,運用替代變量、添加新變量和改變樣本量三種方法進行穩(wěn)健性檢驗,結(jié)果如表5所示,結(jié)果均顯示基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性,區(qū)域金融發(fā)展水平的提高可以促進企業(yè)投資效率提升。

表5 穩(wěn)健性檢驗

3.3.1 替代變量法

借鑒李紅和謝娟娟[9]的方法,基于Richardson[29]的計算公式,用托賓Q替代企業(yè)增長性(Growth)代表投資機會,計算得到企業(yè)投資非效率情況(ABSInv_2)替代原因變量(ABSInv),代入混合固定效應(yīng)模型,進一步增強基準(zhǔn)回歸結(jié)果的說服力。

3.3.2 添加新變量

借鑒趙曉濤等[31]的方法,為了避免受到行業(yè)時間趨勢影響,控制變量中加入行業(yè)與時間的交互項進行回歸?；貧w結(jié)果顯著且符合預(yù)期,增強了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的說服力。

3.3.3 改變樣本量

借鑒韓靜和劉樹園(2023)[33]的方法,為了避免時間區(qū)間選取而帶來偏差,分別將2014年前后兩個區(qū)間進行回歸。改變樣本時間區(qū)間的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果符合預(yù)期,增強了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的說服力。

3.4 機制分析

表6探討了全樣本下,區(qū)域金融發(fā)展、融資約束和企業(yè)投資效率三者關(guān)系,第2列是基準(zhǔn)回歸結(jié)果,第3列是區(qū)域金融發(fā)展對融資約束的回歸結(jié)果,結(jié)果表明區(qū)域金融發(fā)展對融資約束在1%的水平上負(fù)相關(guān),即區(qū)域金融發(fā)展水平提高可以緩解融資約束。第4列是區(qū)域金融發(fā)展、融資約束和企業(yè)投資效率的回歸結(jié)果,可見區(qū)域金融發(fā)展水平可以通過緩解融資約束進而降低企業(yè)非效率程度,即驗證了H3。

表6 全樣本區(qū)域金融發(fā)展、融資約束和企業(yè)投資效率回歸結(jié)果

為了進一步探討區(qū)域金融發(fā)展對不同類型企業(yè)投資效率的作用機制,進行了分組檢驗,結(jié)果如表7所示。結(jié)果顯示,“投資不足”和“投資過度”企業(yè)都通過融資約束渠道受到區(qū)域金融發(fā)展的影響,從而驗證了H4,否定了H5。區(qū)域金融發(fā)展之所以對投資過度企業(yè)的融資約束緩解作用更加明顯,是因為企業(yè)做出過度投資的決策,該類型企業(yè)獲得融資支持的能力較強,當(dāng)金融發(fā)展水平提高,基于融資能力強的優(yōu)勢,該類型公司更容易獲得資金支持,如果把握潛在投資機會進行充分投資,同樣提升“投資過度”企業(yè)的投資效率,存在部分中介效應(yīng)。

表7 區(qū)域金融發(fā)展、融資約束和企業(yè)投資效率分組回歸結(jié)果

為了進一步驗證上述機制分析結(jié)果,采用Bootstrap方差檢驗中介效應(yīng)。如表8結(jié)果所示,“投資不足”和“投資過度”企業(yè)在融資約束部分中介作用下,受到區(qū)域金融發(fā)展的影響,進一步驗證了H4,否定了H5。

表8 Bootstrap方差檢驗結(jié)果

3.5 異質(zhì)性分析

3.5.1 按照地域分組

將樣本根據(jù)所屬經(jīng)濟地帶不同,劃分為東部、中部、西部、東北部四個區(qū)域。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10省份,中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6省,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆12省份,東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江。表9展示了金融發(fā)展水平對企業(yè)投資效率影響的區(qū)域異質(zhì)性結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示,金融發(fā)展水平對東部、中部、西部、東北部地區(qū)企業(yè)的投資效率均具有顯著促進作用,且均在1%的水平上顯著,但東北部和西部地區(qū)效果不及中部和東部地區(qū)。

3.5.2 按照行業(yè)競爭能力分組

按照行業(yè)競爭能力不同,將企業(yè)劃分為了較弱、中等和較強三種競爭能力程度,回歸結(jié)果如表10所示?；貧w結(jié)果顯示,不同行業(yè)競爭能力下的企業(yè)投資效率受區(qū)域金融發(fā)展的影響情況依然滿足之前的結(jié)論。而且,行業(yè)競爭能力在不同度量方式下,分組回歸結(jié)果均顯著。另外,比較系數(shù)大小發(fā)現(xiàn),行業(yè)競爭力越強的企業(yè),區(qū)域金融發(fā)展對其投資效率的促進作用越強。

表10 基于不同行業(yè)競爭能力的回歸結(jié)果

3.5.3 股權(quán)結(jié)構(gòu)分組

按照股權(quán)結(jié)構(gòu)不同,將企業(yè)劃分為股權(quán)集中、股權(quán)制衡和治理結(jié)構(gòu)三個層次。根據(jù)已有研究發(fā)現(xiàn),股權(quán)結(jié)構(gòu)會影響企業(yè)內(nèi)部的代理成本,進而影響企業(yè)的投資效率。因此,如此分組可以探究股權(quán)結(jié)構(gòu)對區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的調(diào)節(jié)作用。

(1)股權(quán)集中度。股權(quán)集中度是股權(quán)結(jié)構(gòu)中反映股權(quán)分布情況的指標(biāo),一般用控股股東的股份持有情況來衡量。目前,股權(quán)集中度的衡量指標(biāo)一般是采用第一大股東持股數(shù)量或前幾大股東持股數(shù)量總和占企業(yè)總股數(shù)的比例來衡量,將比值大于51%的企業(yè)定義為股權(quán)較為集中的企業(yè),且比例越大,則表明企業(yè)的股權(quán)集中度越高?？紤]到混合所有制企業(yè)是有國有企業(yè)改革而成,國有資本的主體地位仍然不可撼動,故選擇第一大股東的持股數(shù)量占總股數(shù)的比例作為股權(quán)集中度的衡量指標(biāo)。

(2)股權(quán)制衡度。股權(quán)制衡度雖然也是衡量企業(yè)股權(quán)分布情況的指標(biāo),但是它主要衡量的是企業(yè)的中小股東對控股股東的制約情況,通過比較中小股東占股比例與控股股東占股比例,可以反映一個企業(yè)的股權(quán)制衡度。國內(nèi)外學(xué)者一般用第二大股東至第十大股東的持股比例占第一大股東的持股比例的比例來衡量股權(quán)制衡度,將比值大于1的企業(yè)定義為股權(quán)制衡情況較好的企業(yè),且兩者比值越大,說明中小股東占股比例越高,說明對控股股東的制衡效果越好。

(3)治理結(jié)構(gòu)。管理層持股是企業(yè)采取的重要的股權(quán)激勵措施,只有當(dāng)管理層判斷自己在企業(yè)剩余索取權(quán)中占有相當(dāng)?shù)谋壤龝r,這種激勵才會使管理層擁有主人翁意識,從而減少對企業(yè)利益的侵占。所以,使用兩權(quán)分離率(股東所持有的股份數(shù)減股東所持有的董事會和高管層職務(wù)的股份數(shù)的差,占公司總股本的比例)來作為衡量股權(quán)和管理權(quán)在公司的分離情況,將比值為0的企業(yè)定義為治理結(jié)構(gòu)優(yōu)秀的企業(yè),且比率越低說明公司治理結(jié)構(gòu)越優(yōu)秀。

表11展示了不同股權(quán)結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示,股權(quán)較為集中和制衡效果較差,治理結(jié)構(gòu)不完善的企業(yè),區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)的投資效率的促進作用更為明顯,主要原因可能是股權(quán)較為集中有利于企業(yè)決策制定和管理。

表11 基于不同股權(quán)結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果

3.6 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

經(jīng)濟政策不確定性使得區(qū)域金融發(fā)展促進企業(yè)投資效率提升作用被弱化。金融發(fā)展促進企業(yè)投資效率的同時,增加了風(fēng)險傳染和金融危機的可能性。經(jīng)濟政策不確定性會弱化區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的提升作用?；贐aker等[31]構(gòu)建的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù),計算加權(quán)平均值作為年度經(jīng)濟政策不確定性程度(EPU)。EPU值越大說明經(jīng)濟政策不確定性越高。模型公式如下

ABSInvi,t=k0+k1EPUi,t+k2FDi,t+∑Controlsi,t+

∑Industryi+∑Year+γt+εi,t

(9)

ABSInvi,t=λ0+λ1EPUi,t+λ2FDi,t+λ3FDi,t×

EPUi,t+∑Controlsi,t+∑Industryi+

∑Year+γt+εi,t

(10)

引入交互項調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果如表12所示。將數(shù)據(jù)去中心化后,區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的回歸系數(shù)為-0.004 14,交互項FD×EPU的系數(shù)為0.026 2,與基準(zhǔn)回歸中系數(shù)方向相反,說明在經(jīng)濟政策不確定性提高時,區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的提升作用會被削弱,H6得證。

表12 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

4 結(jié)論和建議

區(qū)域金融發(fā)展水平是影響企業(yè)投資效率的重要因素。本文基于2005—2021年我國A股上市公司數(shù)據(jù),從微觀層面探討了區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的影響及其作用機制,并將企業(yè)劃分為投資過度和投資不足兩種類型,分析了區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率影響的區(qū)域異質(zhì)性、行業(yè)異質(zhì)性、股權(quán)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性等,討論了經(jīng)濟政策不確定性在區(qū)域金融發(fā)展和企業(yè)投資效率關(guān)系間的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn):①無論是“投資不足”還是“投資過度”企業(yè),區(qū)域金融發(fā)展能夠顯著促進企業(yè)投資效率提升;②“投資不足”和“投資過度”企業(yè)都可以在區(qū)域金融發(fā)展水平提高的情況下,通過融資約束的緩解提高自身的投資效率;③經(jīng)濟政策不確定性在區(qū)域金融發(fā)展促進企業(yè)投資效率過程中起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用;④通過異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),區(qū)域金融發(fā)展對企業(yè)投資效率的作用,西部和東北部地區(qū)的企業(yè)促進效果不及東部和中部地區(qū),行業(yè)競爭能力越強的企業(yè)受到的促進效果越明顯。

基于以上研究結(jié)論,得到以下啟示:①地方政府和金融機構(gòu)應(yīng)在發(fā)展地方金融業(yè)的同時,防范好金融風(fēng)險,主動將發(fā)展金融業(yè)務(wù)與大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)結(jié)合,進一步為服務(wù)實體企業(yè)提供多樣化金融產(chǎn)品,降低企業(yè)投資融資成本,緩解企業(yè)融資約束;②企業(yè)管理者要積極把握金融發(fā)展帶來的紅利,在抓住潛在投資機會的同時,也要謹(jǐn)防過度投資帶來的低效率問題,企業(yè)管理者要提高金融知識儲備能力、財務(wù)管理能力和甄別能力;③企業(yè)應(yīng)注重經(jīng)營業(yè)務(wù)的發(fā)展,根據(jù)行業(yè)政策變動情況及時調(diào)整戰(zhàn)略方向,提高自身產(chǎn)品競爭能力,以此間接提高自身投融資轉(zhuǎn)換效率。