商業信用對企業非效率投資的雙向治理

劉娥平，關靜怡

中山大學 管理學院，廣州 510275

商業信用對企業非效率投資的雙向治理

劉娥平，關靜怡

中山大學 管理學院，廣州 510275

近年來，中國學者對債務與非效率投資之間的關系非常關注。理論分析認為，債務來源差異對企業投資的影響不同。但已有研究忽略了這種異質性，或將債務等同于銀行借款，并且缺乏對企業投資不足問題的關注。

在此背景下，立足于債務治理的角度，考察商業信用這種債務來源對中國上市公司非效率投資行為的影響。將商業信用與非效率投資的研究進一步延伸到投資不足領域，同時關注商業信用對過度投資和投資不足兩類非效率投資問題的雙向治理作用。通過理論分析和模型構建，提出商業信用能對非效率投資發揮雙向治理作用的研究假設。通過數理模型的推導，從理論上證明商業信用對企業非效率投資的影響，為驗證商業信用對非效率投資的雙向治理作用提供實證支持。以2008年至2014年中國A股上市公司為研究樣本，檢驗商業信用對非效率投資行為的影響。

考慮到在RICHARDSON方法的測量下，幾乎所有公司的投資都是非效率的，因此借鑒XIAO的研究，認為同時滿足兩種非效率投資測量方法的觀測值才能定義為非效率投資，即實際投資水平與正常投資水平的擬合值之差大于0(小于0)且存在過度投資(投資不足)傾向的樣本才能被定義為過度投資(投資不足)。

研究結果表明，商業信用不僅能抑制過度投資，還能緩解投資不足，從而對非效率投資問題發揮雙向治理作用。在穩健性檢驗中，控制其他負債來源或改變非效率投資樣本的劃分標準，并不會改變主要結果，表明實證結果比較穩健，商業信用能對非效率投資實現雙向治理，改善上市公司投資效率。

在目前中國法律制度環境亟待改善的情況下，商業信用仍能對非效率投資實現雙向治理，發揮積極作用，建議監管部門進一步規范商業信用的制度性安排，以強化商業信用在中國企業非效率投資行為治理中的作用，上市公司則有必要進一步重視商業信用，發揮其在融資功能之外的非效率投資治理功能。

商業信用；過度投資；投資不足；投資效率；公司治理

1 引言

近年來，中國學者對債務與非效率投資之間的關系非常關注。理論分析認為，銀行借款、公司債券和商業信用等不同的債務來源對企業投資的影響存在差異，單一負債來源和整體負債水平對企業投資支出的作用也不同。但在已有研究中，大多默認債務的不同來源對企業投資行為的影響是同質的，或者將債務等同于銀行借款，主要研究銀行借款對非效率投資的影響[1]。事實上，商業信用已經成為現代企業的主要融資渠道之一，在世界各國被普遍使用。PETERSEN et al.[2]和ATANASOVA et al.[3]分別發現70%的美國企業和80%的英國企業向客戶提供商業信用。由WIND數據庫的數據可知，在2010年至2014年，中國A股上市公司應付賬款、應付票據和預收款項占總資產的比例平均達到4.9%。與銀行借款相比，商業信用的提供者在債權人治理過程中優勢更加明顯，因為供應商在獲取客戶信息和挽回壞賬損失等方面成本較低，而企業為保證正常生產經營，也面臨應付賬款到期還款的壓力，在投資決策時盡量優先保證及時支付欠款。但相對于銀行借款，商業信用與企業投資行為關系的研究并未得到足夠重視，少有研究專注于商業信用與非效率投資的關系，而對投資不足的研究則更少。為此，本研究嘗試基于債務治理的角度，將商業信用這種負債融資渠道區分出來，研究其與企業非效率投資行為的關系，考察商業信用是否能改善企業的非效率投資行為，發揮治理作用。

2 相關研究評述

國外研究發現，商業信用有助于減少過度投資，提高公司績效。JENSEN[4]認為，經理人有動機把企業規模擴張至最優水平之上，以控制更多的資源，獲取更多薪酬，基于這種動機，經理會投資于盈利能力不理想的項目從而擴大企業規模，即過度投資，但商業信用的短期還款資金壓力可能會抑制這種擴張規模的動機，使管理層減少為追求個人權力和薪酬福利等目的而進行的過度投資行為；AKTAS et al.[5]通過理論模型提出商業信用與公司價值存在正相關關系，并通過實證檢驗發現企業當前商業信用的差異標志著未來公司績效的正向差異。

除了商業信用，公司債券等其他負債來源也能對非效率投資發揮治理作用。D′MELLO et al.[6]通過7年的時間窗口實證檢驗發現，發行長期債券會減少過度投資，因為債券清償義務使管理層可自由支配的現金流大大減少；MAYERS[7]發現可轉債不但能降低發行成本，還能抑制過度投資動機。除了這些常見的負債來源，近年的研究還發現一種名為“業績敏感債”(performance-sensitive debt，PSD)的另類債券也能發揮非效率投資治理作用。PSD是指一種利息隨公司業績變動的負債，通常如果公司業績惡化，則需要支付更高的利息，以彌補因公司業績惡化使債權人額外承擔的違約風險。SARKAR et al.[8]的研究表明，PSD可以削弱甚至完全消除經理投資不足的動機，從而降低投資不足的代理成本。

此外，不同的債務期限對投資效率的影響也有所差異。MYERS[9]和 CHILDS et al.[10]通過理論模型證明，由于短期負債靈活性更高，對改善非效率投資較為有效；GOMARIZ et al.[11]進一步通過實證驗證了短期負債可以改善過度投資和投資不足，提高投資效率；而PARRINO et al.[12]的研究表明，負債期限越長，股東與債權人的沖突越嚴重,代理成本越高。

相對于其他債權人，商業信用的提供者在債權人治理過程中具有明顯的比較優勢。PETERSEN et al.[2]認為，供應商在信息獲取、控制客戶、財產挽回這3個方面比銀行具有優勢；BURKART et al.[13]認為，挪用存貨比挪用現金更難，且供應商監控企業存貨的使用比銀行更容易，因此，供應商比銀行更愿意提供融資，這是兩者差異的根源；CUAT[14]解釋了供應商相對于銀行貸款給客戶方面的優勢就在于他們可以停止供貨，在流動性沖擊危及客戶關系時還可能充當流動性提供者的角色。

中國學者對負債與企業投資的關系進行了研究。胡援成等[15]發現整體負債、長期負債和銀行借款與公司投資支出負相關，而商業信用則與公司投資支出正相關；李春霞等[16]實證研究發現，債務融資有助于減少公司的投資不足行為，而且負債率較高的公司采用相對較低的經理薪酬可以起到緩解投資不足的效果。

在負債來源結構上，劉婷等[17]發現獲得銀行授信會導致企業的過度投資問題，同時具有財務彈性和銀行授信的企業，過度投資更加明顯。在商業信用方面，多數研究認為商業信用與投資支出負相關。王魯平等[18]發現商業信用總體上與投資支出負相關，且在高成長性的公司中商業信用與投資的負相關程度更強。也有研究提出商業信用能促進企業投資支出。李林紅[19]發現商業信用促進了企業固定資產、無形資產和在建工程投資支出的增加，且民營企業中商業信用能更大幅度地提高投資支出。這些研究的結論并不一致，很可能是因為僅單純研究商業信用對投資支出的影響，并沒有對企業是否處于非效率投資狀態、處于何種非效率投資狀態加以考慮。

為了進一步研究商業信用與企業投資支出的關系，有學者針對商業信用與企業非效率投資的關系進行研究。夏鈺鴻[20]發現，商業信用能抑制企業過度投資，并且這種抑制作用在非國有控股企業中更強；黃乾富等[21]進一步發現商業信用對過度投資的治理作用主要是由于存在再融資約束。但已有研究對企業投資不足的行為并未予以足夠的重視，也忽略了很重要的一點，即商業信用對過度投資的“過度治理”很可能會引起另外一種非效率投資——投資不足，因此，僅僅基于商業信用對過度投資的抑制效果，并不能認為商業信用是治理非效率投資的有效機制。周雪峰[1]同時對過度投資和投資不足進行研究，發現商業信用既能抑制過度投資，又能緩解投資不足。但略顯遺憾的是，該研究立足于實證檢驗，缺乏數理模型的推導證明，對非效率投資的測量方法也缺乏新意。

綜上所述，通過回顧中外研究可以發現，已有關于商業信用與非效率投資關系的研究主要集中于商業信用對投資支出的影響以及對過度投資行為的約束，鮮有研究關注商業信用在企業投資不足情況下的作用。對此，本研究將商業信用與非效率投資的研究進一步延伸到投資不足領域，同時關注商業信用對過度投資和投資不足兩類非效率投資問題的雙向治理作用。在研究方法上，已有研究主要采用實證研究的方法，缺乏理論模型的分析證明，本研究則通過數理模型的推導，從理論上證明商業信用對企業非效率投資的影響，為驗證商業信用對非效率投資的雙向治理作用提供理論支持。在實證方法上，已有研究對非效率投資的測量方法較為單一，大多采用RICHARDSON[22]的方法測量非效率投資，缺乏對其他非效率投資測量方法的探索和嘗試。針對RICHARDSON[22]方法測量非效率投資所存在的不足，本研究結合XIAO[23]對非效率投資的測量方法，重新定義非效率投資，目前中國的研究還較少采用該方法，預計將為中國非效率投資問題的研究帶來新的思路。

3 理論分析和研究假設

本研究借鑒MYERS[9]的分析框架，嘗試從股東投資決策和經濟后果的角度證明商業信用如何對非效率投資發揮治理作用。

(1)對于過度投資的情況

假設一家零負債的公司面對一項投資機會，I為投資支出；c為單位投資的資本成本；δ為項目風險；P為項目成功的概率，是δ的減函數，設P=(1-δ2)；B為投資成功產生的收益現值，是δ的增函數；L為投資失敗造成的損失現值。L、I和c為常數，則投資于該項目后股東價值S為

S=(1-δ2)·B(δ)+δ2·L-c·I

(1)

將(1)式對風險求偏導數，可得零負債情況下股東價值對風險的敏感性為

(2)

若公司采用金額為D、利率為r的銀行借款進行融資，則股東價值SD為

SD=(1-δ2)·B(δ)+δ2·L-c·I-D·r

(3)

將(3)式對風險求偏導數，得出采用部分銀行借款進行融資時股東價值對風險的敏感性為

(4)

若公司有金額為TC的資金來源于商業信用，且TC=D，由于賬期內的商業信用利率為0，則股東價值STC為

STC=(1-δ2)·B(δ)+δ2·L-c·I

(5)

將(5)式對風險求偏導數，得出采用部分商業信用融資時股東價值對風險的敏感性為

(6)

(2)對于投資不足的情況

假設一家公司面對一系列投資項目，B(I) 為項目產生的收益現值，股東決定投資某一項目的一個必要條件是該項目產生的歸屬于股東的投資收益大于項目投資支出的資本成本。

若項目所有投資資金都由股東承擔，則項目使股東新增的價值ΔS為

ΔS=B(I)-c·I

(7)

當項目實現盈虧平衡，則

B(I)-c·I=0

(8)

假定IRR*為滿足盈虧平衡的內部收益率，對于內部收益率大于IRR*的項目股東都會進行投資，此時的投資支出I*就是最優投資水平。

若公司通過銀行借款融資，則項目使股東新增的價值ΔS為

ΔS=B(I)-c·I-D·r

(9)

求(9) 式的盈虧平衡點，得

B(I)-c·I=D·r

(10)

IRRD為滿足(10)式盈虧平衡的內部收益率，ID為通過銀行借款融資情況下的投資支出。因為D·r>0，得IRRD>IRR*，由此，內部收益率大于IRR*但小于IRRD的項目將會被拒絕，使ID

若公司的資金來源于商業信用，則項目歸屬于股東的價值為

ΔS=B(I)-c·I

(11)

求(11)式的盈虧平衡點，得

B(I)-c·I=0

(12)

假定IRRTC為滿足(12)式盈虧平衡的內部收益率，ITC為通過商業信用融資情況下的投資支出。可以看出IRRD>IRRTC=IRR*，推出ID

譚慶美等[24]的研究表明，管理層綜合權力越大，企業過度投資問題越嚴重。而短期負債由于期限較短，往往令公司面臨較大的現金流壓力，自由現金流減少，使權力較大的經理也難以為了追求個人利益而盲目擴張企業規模，這意味著，短期負債有助于抑制經理的過度投資傾向。相對于長期負債，短期負債更早到期，具有優先權，更為重要的是，短期負債還增加了公司陷入財務困境的概率，因此，股東和經理迫于需要重新簽訂負債合約以及維持穩定現金流的壓力，不能輕易拒絕投資對債權人有利的項目，也就意味著短期負債還可以緩解企業投資不足。

目前，中國上市公司的負債來源主要包括銀行借款、商業信用和公司債券這三大類，其中公司債券期限相對較長，而商業信用期限較短。公司債券通常在二級市場上具有較好的流通性，債權人相當分散，即使企業想拖延賴賬，也難以與所有債權人進行交涉并修改償還條款，地方政府也很難依靠行政力量從中干預，因此，公司債券這種負債來源是企業的“硬約束”，有可能發揮非效率投資治理作用。但由于公司債券的發行條件較為嚴苛，能通過公司債券融資的企業較少，公司債券對非效率投資的治理作用可能比較有限。根據同花順iFind的數據，2008年至2014年累計僅有809家上市公司發行了債券，類型包括公司債、中期票據、短期融資券、可轉債和可分離轉債等，發行債券的公司數量只占全部上市公司總數的三成左右，總發行金額為65 414億元人民幣，發行金額高的大多為銀行和國有控股公司。相比之下，銀行借款和商業信用要普遍得多，在非上市公司中的運用也非常廣泛。但銀行借款存在預算軟約束問題，即在企業償付困難時可通過與銀行協商來延長還款期限，甚至通過“債轉股”等方式解決不良貸款問題，因而對企業缺乏約束力。

相對于公司債券和銀行借款，商業信用的門檻是最低的，可以說，商業信用與商業活動是不可分割的，大中小微型企業甚至個體工商戶都能相對容易地獲取，而且作為短期負債融資工具，商業信用的期限通常為3～6個月，存在較強的預算約束。因此，預期商業信用能對非效率投資發揮較好的治理作用。

從理論上分析，理性的供應商出于對資金安全的考慮，會制定嚴格的信用政策，積極敦促企業及時償還欠款；同時，供應商還可以對企業提出停止供貨等有效的威脅，對企業施加壓力，迫使其履約。這就意味著商業信用的提供者具有較強的約束力，企業必須在短期內償付賬款，自由現金減少，給管理層帶來壓力，這種壓力足夠大時，可以抑制管理層過度投資的傾向。此外，較多研究驗證了負債與投資支出之間的負相關關系，商業信用作為負債融資的一種方式，與企業投資支出也應呈負相關關系。

基于上述理論分析，本研究提出假設。

H1當企業過度投資時，商業信用能抑制企業的投資支出，發揮過度投資治理功能。

信貸配給理論解釋了使用商業信用的融資性動機，由于許多企業難以獲得信貸支持，不得不在專業金融機構之外尋求資金來源，即使供應商提供了現金折扣，下游企業通常也會選擇放棄折扣而繼續占用供應商資金。商業信用可以通過把供應商擁有的關于客戶的私人信息融入到借貸關系中，從而緩解由于銀企之間信息不對稱所導致的難以為有價值的項目融資的問題。與銀行沒有關聯的企業以及面臨銀根緊縮的小企業會更多地尋求商業信用的幫助[25]，融資能力強的公司會以預付賬款的形式支持面臨融資約束的公司[26]。商業信用可以作為企業的有效融資渠道，緩解融資約束，以短期融資工具的形式發揮融資功能[27]，且對小企業、私營企業以及外部金融環境較差的企業幫助更大[28]，在存在信貸配給限制的企業中更受青睞[29]。因此，當企業可投資資金不足時，會利用商業信用進行融資，從而為投資項目提供資金。

基于上述理論分析，本研究提出假設。

H2當企業投資不足時，商業信用能促進企業的投資支出。

4 研究設計

4.1 樣本選擇和數據來源

本研究選取2008 年至2014 年中國A股上市公司的數據為樣本，并進行篩選。① 剔除金融行業的企業，因為該行業較為特殊，現金流巨大，負債比例、科目名稱等與一般上市公司差異較大；② 剔除數據缺失的樣本；③ 為控制極端值的影響，對存在異常離群值的連續變量的第1和第99百分位數進行Winsorize縮尾處理。經樣本篩選后，得到11 982個觀測值。

本研究采用的股票日回報率和分析師預測值來自國泰安數據庫，行業銷售增長率和市場回報率來自WIND數據庫，其他數據來自同花順iFinD金融數據庫，主要使用STATA13.0軟件進行數據處理。

4.2 企業非效率投資的測量方法

為對非效率投資進行測量，RICHARDSON[22]根據HUBBARD[30]對企業投資水平影響因素的總結，建立模型估計企業正常投資水平，他將所有企業的實際投資支出與可能影響投資支出的重要變量進行回歸，根據得到的回歸系數估計正常投資水平的擬合值，把實際投資水平與擬合值之差定義為公司年度非效率投資：如果該差值大于0，表明公司當年過度投資，用Over表示；如果該差值小于0，表明公司當年投資不足，用Under表示。目前，該模型廣泛應用于非效率投資的研究中[31-33]。本研究也參考該模型測量企業的非效率投資程度。

具體地，本研究通過(13)式估算企業的正常投資水平，即

Invi,t=β0+β1Growi,t-1+β2Levi,t-1+β3Cashi,t-1+

β4Agei,t-1+β5Sizei,t-1+β6Reti,t-1+β7Invi,t-1+

∑Indi,t+∑Yeari,t+μi,t

(13)

其中，Invi,t為i公司在t年的新增資本投資，借鑒楊華軍等[34]的研究，選取長期資產的增量與總資產之比作為新增資本投資的代理變量；Grow為公司成長性，目前學界較多采用Tobin′sQ和銷售增長率作為成長性的代理變量，本研究借鑒章衛東等[33]、劉慧龍等[35]、劉行等[36]和黃珺等[37]的研究，采用銷售增長率測量公司成長性；β0為常數項，β1～β7為變量對應的回歸系數，μi,t為殘差項。(13)式中主要變量的定義見表1。

然而，RICHARDSON[22]對非效率投資的測量方法存在一定的缺陷。一方面，從實證檢驗的結果看，幾乎沒有殘差恰好為0的觀測值，這意味著在該方法的測量下，所有公司的投資都是非效率的，哪怕是殘差值非常接近于0的觀測值，仍然被認為是非效率投資；另一方面，企業“正常投資”的假定無法完全反映企業面臨投資機會的變化，從而導致企業基于自身獨特的投資機會所進行的投資策略反而被認為是非效率投資。盡管具體的測量企業投資效率的指標很有價值，但更需要的是對企業是否處在非效率投資的狀態上或者是否存在非效率投資的傾向進行判斷，而XIAO[23]的研究方法恰好對此進行了補充。

表 1 (13)式變量的定義Table 1 Variable Definitions in Model (13)

根據成長機會和獲得投資資金的難易程度兩個維度，XIAO[23]對過度投資樣本和投資不足樣本進行分類。如果某公司上一年度的成長機會不佳，卻擁有過量充足的資金，則該公司當年傾向于過度投資；反之，若上一年度該公司成長機會較好，但難以獲得可投資的資金，則該公司當年傾向于投資不足。

XIAO[23]采用Tobin′sQ測量公司成長機會，采用4種指標共計11個變量測量獲得投資資金的難易程度。第1種指標是信息不對稱程度，由于信息不對稱會增加外部融資成本，因此公司內外部之間的信息不對稱會使公司更難獲得投資資金。第2種指標是自由現金流，管理層有動機利用自由現金流進行投資，從而擴大企業規模、增加個人薪酬福利，因此自由現金流會增加代理成本。第3種指標是融資約束，面臨融資約束的公司通常較難獲得可投資資金。第4種指標是外部融資依賴性，外部融資通常比內部融資成本更高，因此依賴外部融資的企業相對內源性資金充足的企業更難獲得可投資資金。具體地，該方法涉及的12個變量定義見表2。

在每次分類中，用測量公司成長機會的Tobin′sQ和一個測量獲得投資資金難易程度的變量進行兩個維度的分類，共進行11次分類。在一次分類中，某個觀測值可能被劃分在過度投資類別或投資不足類別中的一種，又或者兩種類別都不在，但不能同時劃分在兩個類別中。然而，執行11次分類后，可能存在一些觀測值既被劃分在過度投資類別中，又被劃分在投資不足類別中。如果某一觀測值較多地被劃分在過度投資類別中，只有少數幾次被劃分在投資不足類別中，那么它更可能屬于過度投資。基于這種直觀判斷，為了更明確地定義過度投資和投資不足，引入過度投資指數和投資不足指數的概念，即某一觀測值被劃分為過度投資類別或投資不足類別的次數。過度投資指數和投資不足指數的取值為[0,11]的整數。

在具體的分類中，本研究首先選取一個測量獲得投資資金難易程度的變量，根據該變量的第1個和第3個四分位數(即25%和75%)把全體樣本分為3個子樣本，然后根據Tobin′sQ的第1個和第3個四分位數再將各子樣本分為3部分，則全體樣本分成9個子樣本，其中上一年度最容易獲得投資資金以及面臨最低成長機會的觀測值被劃分為過度投資，上一年度最難獲得投資資金以及面臨最高成長機會的觀測值被劃分為投資不足。

XIAO[23]劃分非效率投資樣本的方法優點非常明顯，即使具體某一分類結果可能存在偏差，但執行11次分類所產生的指數能較好地定義非效率投資。鑒于RICHARDSON[22]方法的不足，本研究結合RICHARDSON[22]和XIAO[23]的研究，將同時滿足這兩種非效率投資測量方法的觀測值定義為非效率投資。

4.3 商業信用與非效率投資的研究模型

本研究構建(14)式～(16)式，測量商業信用對企業非效率投資的影響。

Invi,t=a0+a1·TCi,t-1+Ai·∑Controli,t+εi,t

(14)

Invi,t=b0+b1·TCAccpi,t-1+Bi·∑Controli,t+ξi,t

(15)

表2 XIAO[23]非效率投資測量方法變量定義Table 2 Variable Definitions of Measurement of Inefficient Investment in XIAO[23]

Invi,t=c0+c1·TCDepri,t-1+Ci·∑Controli,t+τi,t

(16)

其中，因變量為Inv；解釋變量為商業信用，主要選取商業信用融資、應付款和預收賬款進行測量，為控制內生性問題，對這3個變量均采用一階滯后；Control為控制變量，參照曾愛民等[39]和曹春芳[40]的做法，控制了股權集中度、所有權性質、流通股比例、成長性、資產負債率、經營活動現金流和股利支付率等可能影響公司投資支出的因素，還控制了年度和行業變量；a0、b0、c0分別為相應模型的常數項，a1、Ai、b1、Bi、c1、Ci分別為相應模型變量的回歸系數，ε、ξ、τ分別為相應模型的殘差項。具體的變量定義和測量方法見表3。

為驗證本研究假設，需要關注商業信用回歸系數的符號和顯著性。如果過度投資樣本中商業信用回歸系數的符號顯著為負，則說明H1是成立的，商業信用能抑制企業過度投資，發揮債務治理功能；若該系數不顯著，則商業信用對過度投資的治理功能失效；若該系數顯著為正，則商業信用不僅無法發揮債務治理作用，反而成為管理者過度投資所濫用的資源，加劇了公司的代理沖突。如果在投資不足樣本中，商業信用回歸系數的符號顯著為正，說明H2是成立的，商業信用能改善企業投資不足。

5 實證結果和分析

5.1 測量企業非效率投資的實證結果

按照本研究的設計，對(13)式進行擬合后，結果見表4。由表4可知，變量的回歸系數都與預期符號一致，且均在1%的水平上顯著，表明模型中的相關變量均對資本投資具有顯著的影響，因此，使用該模型預計中國上市公司的正常投資水平具有可行性和合理性。

表3 (14)式～(16)式變量定義Table 3 Variable Definitions in Model (14)～(16)

表4 預期資本投資模型的回歸結果Table 4 Regression Results of the Expected Capital Investment Model

注：***為在1%的水平上顯著，下同。

根據表4得出的回歸系數估算每個公司的年度正常投資水平，把實際投資水平與擬合值之差定義為公司年度非效率投資。為簡明起見，表5給出RICHARDSON[22]測量非效率投資方法所涉及的變量以及非效率投資分類的描述性統計結果。根據這種方法，過度投資樣本和投資不足樣本的觀測值分別為4 767和7 215個。

表5 RICHARDSON[22]方法變量和分類的描述性統計結果Table 5 Results of Descriptive Statistics for Variable and Classification of RICHARDSON[22] Method

本研究借鑒XIAO[23]的研究，根據研究設計中的四分位數分類方法執行11次分類后，發現樣本中不存在過度投資指數和投資不足指數同時大于0的觀測值，因此，過度投資指數大于0的觀測值被定義為過度投資，而投資不足指數大于0的觀測值被定義為投資不足。表6給出XIAO[23]測量非效率投資方法的描述性統計結果，根據這種方法，過度投資樣本和投資不足樣本的觀測值分別為3 608和3 719個。

本研究認為同時被這兩種方法劃分為非效率投資才能定義為過度投資或投資不足，即把過度投資指數大于0且(13)式的殘差為正的觀測值定義為過度投資，投資不足指數大于0且(13)式的殘差為負的觀測值定義為投資不足。最終得到的過度投資樣本觀測值為1 424個，投資不足樣本觀測值1 584個。

5.2 商業信用與企業非效率投資的實證結果

表7給出(14)式～(16)式所涉及變量的描述性統計結果。由表7可知，過度投資樣本的新增資本投資平均值遠高于投資不足樣本，而商業信用的平均水平則略低于投資不足樣本。

表6 XIAO[23]方法變量描述性統計結果Table 6 Results of Descriptive Statistics for Variables of XIAO[23] Method

表7 (14)式～(16)式中變量的描述性統計結果Table 7 Results of Descriptive Statistics for Variables in Model (14)～(16)

表8 (14)式～(16)式的回歸結果Table 8 Regression Results of Model (14)～(16)

注：*為在10%的水平上顯著，**為在5%的水平上顯著；括號內的數據為t值。下同。

表8給出(14)式～(16)式的回歸結果。(1)列～(3)列針對過度投資樣本，(4)列～(6)列則針對投資不足樣本，(1)列和(4)列以商業信用融資為解釋變量，(2)列和(5)列以應付款為解釋變量，(3)列和(6)列以預收款為解釋變量，分別考察商業信用對過度投資和投資不足的影響。

由表8可知，在控制了其他變量的影響后，在過度投資樣本中，商業信用的回歸系數均在1%的水平上顯著為負，說明商業信用能抑制企業過度投資；在投資不足樣本中，商業信用的回歸系數均在5%的水平上顯著為正，表明在投資不足情況下，商業信用與投資支出呈正相關關系，能夠改善公司的投資不足狀況。H1和H2得到驗證，商業信用對企業非效率投資發揮了雙向治理作用。

5.3 穩健性檢驗

如前文所述，除了商業信用外，公司債券和銀行借款等其他負債來源也可能對企業非效率投資產生影響。為了確保商業信用對非效率投資的治理作用不受其他負債來源的干擾，本研究在(14)式～(16)式的基礎上加入發行公司債券的虛擬變量(Bond)、短期借款(Shortloan)和長期借款(Longloan)作為控制變量進行回歸。具體地，若公司債券余額大于0，即應付短期債券、短期融資券、1年內到期的應付債券與應付債券之和大于0，則Bond取值為1，否則取值為0；Shortloan以短期借款(包括1年內到期的長期借款)與年末總資產的比值測量；Longloan以長期借款與年末總資產的比值測量。表9給出控制其他負債來源后(14)式～(16)式的回歸結果。無論是在過度投資樣本還是投資不足樣本中，商業信用各個代理變量的顯著性與表8一致，說明控制公司債券和銀行借款后，商業信用仍然較好地發揮了對非效率投資的雙向治理作用。表9還表明，在投資不足的情況下，發行公司債券的企業傾向于增加投資支出；在過度投資的情況下，公司債券發行與投資支出負相關。

表9 (14)式～(16)式的回歸結果：控制其他負債來源Table 9 Regression Results of Model (14)～(16): Control the Sources of Other Debts

短期借款和長期借款對投資支出起相反的作用，短期借款能抑制過度投資，但長期借款由于預算軟約束問題，反而使過度投資問題更加惡化。

在此基礎上，本研究還通過改變XIAO[23]方法中樣本的劃分標準進行穩健性檢驗，即利用中位數代替四分位數進行樣本劃分。首先根據測量獲得投資資金難易程度的變量的中位數將全體樣本分為2個子樣本，然后根據Tobin′sQ的中位數再將每一個子樣本分為兩部分，則全體樣本被分成4個子樣本，其中，較易獲得上一年度投資資金和面臨較低成長機會的觀測值被劃分為過度投資，難以獲得上一年度投資資金和面臨較高成長機會的觀測值被劃分為投資不足。樣本劃分后，過度投資指數和投資不足指數均大于3的觀測值有26個，但不存在這兩個指數均大于4的觀測值，因此，把過度投資指數大于4且(13)式的殘差為正的觀測值定義為過度投資，投資不足指數大于4且(13)式的殘差為負的觀測值定義為投資不足。回歸結果見表10，采用中位數劃分樣本后，商業信用回歸系數的顯著性與表8一致，說明改變非效率投資的劃分標準，商業信用仍然保持了對非效率投資的雙向治理作用，這種雙向治理作用對非效率投資的劃分標準不敏感。

表10 (14)式～(16)式的回歸結果：采用中位數劃分樣本Table 10 Regression Results of Model (14)～(16): Using the Median to Divide the Sample

6 結論

本研究以2008年至2014年中國A股非金融類上市公司為研究樣本，借鑒RICHARDSON[22]和XIAO[23]的方法測量非效率投資，區分企業過度投資和投資不足，討論商業信用對這兩種非效率投資行為的影響和治理功能。研究結果表明，在過度投資樣本中，商業信用與企業新增資本投資顯著負相關，在投資不足的樣本中，二者顯著正相關。商業信用增加可以抑制企業的過度投資，發揮債務治理作用，同時還能緩解企業投資不足問題，從而實現雙向治理功能。在控制了其他負債來源和改變非效率投資樣本的劃分標準后，研究結果依然較為穩健。

從研究結果看，在目前中國法律制度環境亟待改善的情況下，商業信用仍能對非效率投資實現雙向治理，發揮積極作用。鑒于實踐中中國上市公司的融資選擇偏好于股權融資，且負債主要來源于銀行借款，本研究建議監管部門進一步完善相關制度，規范商業信用的制度性安排，以強化商業信用在中國企業非效率投資行為治理中的作用；上市公司則可進一步重視商業信用，發揮其在融資功能之外的非效率投資治理功能。

盡管已有不少學者從多個角度對商業信用與企業投資行為的關系展開研究，但較少從理論模型方面進行探討，且對非效率投資的界定方法過于單一，更缺乏對企業投資不足行為的關注。本研究嘗試在以上3個方面進行突破，通過理論模型分析商業信用與企業投資行為的關系，探索其他可行的方法來界定非效率投資，從過度投資和投資不足兩方面研究商業信用與非效率投資的關系，為深入理解商業信用對上市公司投資行為的影響提供了一個較新穎的視角。

本研究仍存在一些不足。①僅研究商業信用與企業非效率投資的關系，忽視了管理層、投資者、供應商和客戶等人為因素可能對兩者關系產生的影響；②采用簡單的模型對企業投資活動進行刻畫，未必能較好地詮釋企業投資活動的經濟意義；③影響企業投資活動的因素錯綜復雜，盡管研究結果發現商業信用能對非效率投資發揮雙向治理作用，卻并未進一步探討與其他因素相比較，商業信用所發揮的治理作用的相對大小。這些問題都可以在后續研究中進一步深化。

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TheTwo-wayGovernanceonCorporateInefficientInvestmentofTradeCredit

LIU Eping，GUAN Jingyi

Business School, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China

In recent years, the relationship between debt and inefficient investment has become a focus in academia. According to theoretical analysis, different sources of debt have different effect on corporate investment. However, in the existing literature, the heterogeneity of debt has been ignored, or debt has been treated as bank loans. Moreover, sufficient attention has not been paid to the issue of underinvestment.

In this context, this paper aims to investigate the effect on corporate inefficient investment of trade credit from the perspective of debt governance. Based on theoretical analysis and mathematical model constructing, this paper hypothesizes that trade credit can perform two-way governance on corporate inefficient investment. Then, this paper takes data of Chinese listed companies from 2008 to 2014 as samples in order to test the impact on inefficient investment of trade credit. Considering that the definition of efficient investment by RICHARDSON is so rigorous that almost every observation is identified as inefficient investment, this paper follows XIAO as well, and classifies an observation as inefficient investment only when it satisfies both of the two measurements at the same time. In other words, an observation will be regarded as overinvestment (underinvestment) only when it tends to overinvest (underinvest) and has a positive (negative) difference between the actual investment expenditure and the fitted value of normal investment expenditure.

Results of empirical test support the conclusion of theoretical analysis. It reveals that trade credit can not only restrain overinvestment, but also relieve underinvestment, performing two-way governance on inefficient investment. For robustness checks, this paper controls the effect of other sources of debt, and changes the criteria for the classification of inefficient investment. Neither denies the main findings, indicating that the results of empirical test are robust. Trade credit can perform two-way governance on corporate inefficient investment, and helps improving the efficiency of corporate investment.

In this paper, the research on relationship between trade credit and inefficient investment is expanded to the field of underinvestment. Both of the impact on overinvestment and underinvestment of trade credit are paid close attention to. By deriving mathematical model, the effect of trade credit on corporate inefficient investment is proved theoretically, providing theoretical support to verify the two-way governance on inefficient investment of trade credit in empirical analysis. According to the results, given the context of China′s imperfect legal and institutional environment at present, trade credit can perform two-way governance on corporate inefficient investment and play a positive role. Therefore, this paper suggests the regulators to improve the relevant stipulation to trade credit thereby reinforcing the governance of trade credit on inefficient investment. Moreover, it is essential for companies to pay more attention to trade credit. In this way, trade credit can not only function as a financing channel, but also perform governance on inefficient investment.

trade credit；overinvestment；underinvestment；investment efficiency；corporate governance

Date:May 12th, 2016

DateSeptember 19th, 2016

FundedProject:Supported by the National Natural Science Foundation of China (71672202) and the Guangdong Natural Science Foundation(2016A030313304)

Biography:LIU Eping, doctor in management, is a professor in the Business School at Sun Yat-sen University.Her research interests include corporate finance,assessment of investment projects,investment in securities.Her representative academic achievements titled “Study on the Principal-agent and Firm Value under Convertible Bonds Financing” was supported by the National Natural Science Foundation of China (70872116). E-mail：mnslep@mail.sysu.edu.cn

GUAN Jingyi is a Ph.D candidate in the Business School at Sun Yat-sen University. Her research interests focus on corporate finance and investment. E-mail：g.jenny@qq.com

F275

A

10.3969/j.issn.1672-0334.2016.06.011

1672-0334(2016)06-0131-14

2016-05-12修返日期2016-09-19

國家自然科學基金(71672202)；廣東省自然科學基金(2016A030313304)

劉娥平，管理學博士，中山大學管理學院教授，研究方向為公司財務、項目評估和證券投資等，主持國家自然科學基金資助項目“可轉換債券融資下的委托代理與公司價值研究”(70872116)，E-mail：mnslep@mail.sysu.edu.cn

關靜怡，中山大學管理學院博士研究生，研究方向為公司財務與投資等，E-mail：g.jenny@qq.com

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