債務水平、融資約束與現金-現金流敏感性——基于高新技術上市公司的實證

山東理工大學商學院 郭景先

一、引言

由于企業現金流入和流出的不對稱，經營環境的不確定以及外部融資成本較高等因素，企業必須持有一定量的現金，滿足其交易性需求、預防性需求和投機性需求。按照Modigliani和Miller的分析，在資本市場強式有效時，企業的內外部融資成本相等，企業的現金持有量并不影響融資決策和資本結構。然而，我國資本市場的形成時間較短，還存在很多缺陷，明隆（2011）以瀘市A股上市公司為研究對象，分別采用單位根檢驗方法和事件研究法進行實證檢驗，發現我國股票市場已經基本達到弱式有效，但尚未達到半強式效率。在弱式有效市場中，由于信息不對稱，內外部融資成本存在差異，融資約束現象普遍存在。國內外融資約束的文獻中研究較多的是用什么指標檢驗融資約束程度的問題。Fazzari、Hubbard和Petersen（以下簡稱FHP）（1988）基于資本市場的不完全性，實證分析了不同融資約束程度下投資與內部現金流之間的關系，結果表明融資約束程度與投資-現金流的敏感性正相關。FHP開創性的研究之后，大多國內外文獻都采用投資-現金流敏感性檢驗融資約束程度，我國學者如馮巍、鄭江淮等據此進行檢驗并支持FHP的觀點。隨后Kaplan和Zingales（1997）對FHP的觀點提出質疑，并重新進行驗證，結果得到完全相反的結論，認為較高投資-現金流量敏感性不能證明公司融資約束存在。現金流含有豐富的投資信息，現金流的增加導致投資增加，這可能是投資機會好導致的，而不是融資約束的原因，因此用投資-現金流敏感性檢驗融資約束令人質疑。Almeida等（2004）從現金-現金流敏感性的新視角檢驗融資約束問題。

高新技術企業研發需要初始和后續大量的資金投入，且技術研發和未來產品市場的開拓具有很大不確定性。高資金投入和高風險性的特征使高新技術企業外部融資成本增加，普遍存在融資約束現象。國內外學者以現金-現金流敏感度來驗證融資約束問題的文獻還比較少，涉及高新技術企業的研究更少，因此本文以高新技術上市公司為樣本，對融資約束與現金-現金流敏感性的關系進行檢驗，將研究樣本按照規模大小和負債水平高低進行分組比較，從而深入分析高新技術企業間融資約束程度的差異。

二、研究設計

（一）研究假設

（1）融資約束與現金-現金流敏感性。Almeida等（2004）提出以現金-現金流敏感性檢驗融資約束，研究結果表明，受融資約束的公司會從當前現金流中增加現金持有量應對未來的投資需求，其現金持有量對內部現金流敏感；而對于非融資約束公司，外部融資限制少，較容易籌集資金，公司不需隨著現金流量的增加而增加現金持有量，表現為現金-現金流不敏感。隨后章曉霞和吳沖鋒（2006）及李金等（2007）都以我國上市公司為樣本，采用現金-現金流敏感性檢驗融資約束，但得出了不同結論。連玉君等（2008）從模型設定、衡量偏誤、內生性偏誤等角度重新審視現金-現金流敏感性與融資約束問題，結果表明融資約束公司表現出強烈的現金-現金流敏感性，而非融資約束公司則沒有表現出這種特征。

高新技術企業研發投入較大且具有高風險性，加之公司不愿意披露相關的核心知識產權信息，因此資金提供者與公司之間產生更嚴重的信息不對稱。這些特征決定了高新技術企業很難獲得外源融資，且外源融資成本一般比內源融資成本高，因此高新技術企業會更多地依賴內源融資，外源融資問題是制約高新技術企業發展的瓶頸。目前關于高新技術企業融資約束的文獻大多是研究高新技術企業的研發投資問題，多從投資-現金流敏感度分析融資約束問題，如顧群（2013）。關于融資約束程度的劃分沒有統一的分類標準，本文在借鑒前人研究的基礎上，依據企業規模及負債水平對樣本企業進行劃分。高新技術上市企業的無形資產比重較大，并多為小規模企業，大多上市時間不長，外界對這些公司了解不多，并且小規模企業的貸款抵押品較少，金融機構的貸款風險更大，因此小規模企業融資約束程度更為嚴重。據此，本文提出假設1：

H1：我國高新技術企業普遍存在融資約束，相對于大規模高新技術企業而言，小規模高新技術企業表現出更強的現金-現金流敏感性

（2）負債水平與現金-現金流敏感性。高新技術企業在國家創新體系的建設中日益成為提高綜合國力的重要源泉，而高新技術企業的技術創新和快速發展離不開金融的支持，外部融資約束是困擾高新技術企業發展的瓶頸。融資約束除受到企業規模、成長性以及盈利能力等因素的影響外，負債水平對企業外部融資能力有很大的影響。負債水平反映了企業的財務風險高低，以及企業能為將來有利的投資機會取得新資金的能力。自2008年發布《高新技術企業認定管理辦法》以來，國家和地方制定很多扶持國家重點高新技術企業的政策，如貸款貼息、無償資助、資本金（股本金）投入等不同方式支持科技型企業的創新發展。政府的支持，尤其是地方政府的支持使得高新技術企業在無法獲得上市再融資的情況下會考慮負債融資，如郭麗虹（2009）研究表明我國上市公司中銀行借款在外部融資中占有較大比重，高于股權融資比例。特別是重點高新技術企業受科技金融政策的支持，較容易獲得金融機構的信貸資金，因而高負債率的高新技術企業的外部貸款融資受限制少，其現金持有量對現金流量的敏感度相對較低，而負債率較低的高新技術企業，由于信貸支持惠及不到，核心知識產權抵押不足等原因，無法獲得科技金融政策的支持，當低成本的內部現金流增加時，企業傾向于增加現金持有量，從而使得現金持有量對現金流量的敏感度較高。據此，本文提出假設2：

H2：相對于負債水平高的高新技術企業而言，負債水平低的高新技術企業表現出更強的現金-現金流敏感性

（二）樣本選取與數據來源 考慮到《高新技術企業認定管理辦法》從2008年1月1日開始實施，三年有效期，三年后重新認定，本文選取2008年度被認定為高新技術企業，且在2011年度或2012年度再次被認定的高新技術企業為研究樣本，研究期間為2008～2012年連續5年，并對樣本進行如下處理：（1）由于研究變量中用到多個差量指標，如現金變動額、流動負債變化等，所以進行研究時需要用到2007年度的數據，因此剔除2007年上市的公司；（2）剔除ST、PT類上市公司；（3）剔除異常數據及數據缺失的樣本。篩選后最終得到204家高新技術上市公司，5年共1020個研究樣本。本文按規模和負債水平對樣本公司進行分類，以資產規模的中位數為標準，將樣本公司劃分為大規模企業和小規模企業兩類。負債高低的劃分也以負債額的中位數為標準，將樣本公司劃分為高負債組企業和低負債組企業。本文數據來自RESSET金融研究數據庫。

（三）模型構建與變量定義 Almeida以現金-現金流敏感性為融資約束的代理變量，提出全新的融資約束模型。該模型從理論上避免了以投資-現金流敏感性為融資約束研究變量所帶來的相關性問題。本文沿用Almeida的研究方法并借鑒Khurana的研究思路，同時，考慮到我國資本市場現狀和非流通股市場價值確定不準確等問題，Tohin’s Q的衡量會產生偏誤，因此本文用主營業務增長率作為企業成長性的替代變量。具體模型設定如下：

其中，因變量Δcashit表示第i家企業第t期現金持有量變動額；cfit表示第i家公司第t期的經營活動產生的現金流量凈額；growthit表示公司的成長性，代表了公司未來的發展潛力。相關變量定義及計算方法見表1。

表1 變量定義

三、實證結果與分析

（一）描述性統計 表2列示了主要變量按企業規模和負債水平分組后的描述性統計信息。小規模企業的△cash和cf的均值分別為0.10和0.07，比大規模企業的△cash和cf均值0.06和0.05大，表明小規模企業現金持有量比大規模企業多，這與王艷林（2012）的統計結果一致。相對于高負債組企業，低負債組高新技術企業的△cash和cf的均值也明顯偏高。

表2 主要變量的描述性統計

（二）回歸分析 表3列示了按負債水平和企業規模進行分組后的現金-現金流敏感性分析，由表3可知，無論是對于全樣本高新技術企業還是按兩種標準分組后的各組高新技術企業，其現金與現金流均在1%水平上顯著正相關，說明我國高新技術企業無論規模大小、負債水平高低，普遍存在融資約束現象，從而驗證了H1中的我國高新技術企業普遍存在融資約束的推論，同時，小規模高新技術企業的現金-現金流敏感系數為1.797，該系數遠大于大規模高新技術企業的現金-現金流敏感性系數0.413，且均在1%水平上顯著，表明小規模高新技術企業融資約束大于大規模高新技術企業的融資約束，即H1得到驗證。此外，與高負債組企業相比，低負債組高新技術企業的融資約束程度更大，具體表現為低負債組企業的現金-現金流敏感性系數為1.82，而高負債組企業的現金-現金流敏感性系數為0.327，二者相差較大，這與前文的理論預測一致，從而表明H2成立。

表3 多元回歸分析結果

四、研究結論

本文以我國A股高新技術上市公司2008～2012年的數據為研究樣本，并以Almeida提出的現金-現金流敏感度分析方法研究我國高新技術企業債務水平、融資約束和現金-現金流敏感性的關系。研究發現，我國高新技術企業普遍存在融資約束問題，相對于規模較大的企業，小規模企業的融資約束更加嚴重；而低負債組的高新技術企業比高負債組企業的融資約束嚴重，這主要是高新技術企業的微觀層次特征決定的。自2008年發布《高新技術企業認定管理辦法》及其相關規定以來，國家和地方在加大創新支持力度、加強信用體系、鼓勵政策性銀行和商業銀行采取多種工具的一攬子金融服務等方面實施了多種舉措，加大貸款抵押、風險補償、擔保業務補助等力度，并建立多層次融資渠道，促進科技和金融的結合。從本文的實證結果看，科技金融對高新技術企業的融資約束起到了一定緩解作用，但高新技術企業具有“高投入高風險”的特征，僅依賴科技金融支持，難以滿足外部融資需求。總體看來，外部融資約束仍然存在，應繼續豐富多層次資本市場，拓寬高新技術企業的融資渠道。

本文的研究存在一定局限性。首先，本文僅以高新技術企業現金-現金流敏感性衡量融資約束程度，而未綜合多方面指標衡量融資約束，后續研究將會考慮更多的融資約束測度指標。其次，本文未考慮高新技術企業的不同領域，如國家規定的重點高新技術企業八大領域。不同領域高新技術企業的發展歷史、產品和技術等存在很大差別，這些都會影響企業的融資約束程度。因此，下一步將考慮豐富融資約束劃分指標，細分高新技術企業不同領域進行更加深入的研究。

［1］明隆：《中國資本市場有效性實證研究——以上證A股為例》，《統計科學與實踐》2011年第9期。

［2］章曉霞、吳沖鋒：《融資約束影響我國上市公司的現金持有政策嗎——來自現金-現金流敏感度的分析》，《管理評論》2006年第10期。

［3］李金、李仕明、嚴整：《融資約束與現金現金流敏感度——來自國內A股上市公司的經驗證據》，《管理評論》2007年第3期。

［4］連玉君、程建：《投資-現金流敏感性：融資約束還是代理成本》，《財經研究》2007年第2期。

［5］顧群、翟淑萍：《高新技術企業融資約束與R&D投資和企業成長性的相關性研究》，《財經論叢》2011年第5期。

［6］郭麗虹、馬文杰：《融資約束與企業投資-現金流量敏感度的再檢驗：來自中國上市公司的證據》，《世界經濟》2009年第2期。

［7］李科、徐龍炳：《融資約束、債務能力與公司業績》，《經濟研究》2011年第5期。

［8］祝繼高、陸正飛：《貨幣政策、企業成長與現金持有水平變化》，《管理世界》2009年第3期。

［9］王艷林、祁懷錦、鄒燕：《金融發展、融資約束與現金-現金流敏感性》，《上海金融》2012年第3期。

［10］何青、李皓鵬：《融資約束、現金持有量與企業投資時機選擇》，《南開經濟評論》2013年第3期。

［11］陳春華：《公司治理、融資約束與現金持有價值——基于政府控制層級的實證研究》，《山西財經大學學報》2013年第8期。

［12］Fazzari M.，Hubbard R.，Petersen C.Financing Constraints and Corporate Investment.Brookings Papers on Economic Activity，1988（1）.

［13］Kaplan S.，Zingales L.Do Investment-cash Flow Sensitivity Provide Useful Measures of Financing Constraints.Quarterly Journal of Economics，1997（112）.

［14Almeida H.，M.Campello，et al. The Cash Flow Sensitivity of Cash.Journal of Finance，2004 59（4）.

［15］Khurana L.，Martin X.and R.Pereira.Financial Development and the Cash Flow Sensitivity of Cash，Journal of Financial and quantitative Analysis，2006（4l）.

［16］Richardson S.Over-investment of Free Cash flow.Review of Accounting Studies，2006，11.

［17］Dittmar A.，Marth-Smith J.Corporate Governance and the Value of Cash Holdings.Journal of Financial Economics，2007（83）.