制造業公司負債融資對企業投資行為的影響

（徐州工程學院管理學院 江蘇徐州 221000）

企業的投資行為與企業的經營有著密切的相關性，而負債融資是企業投資資金的重要來源。研究負債融資對企業投資行為的影響有著重要的意義。制造業是我國具有代表性的產業之一，其比重在我國三大產業中占有重要地位，因此研究制造業負債對投資的影響有著典型的代表性和借鑒性。

一、文獻綜述

（一）負債的相機治理作用

在公司擁有自由現金時，經理人會因為自身的經營利益，將大量資金投資到有利于擴大公司規模而不利于股東權益的項目。但由于負債的相機治理機制的存在，負債到期需要償付債務的本金和利息，可在一定程度上抑制經理人的過度投資行為。

Smith和Watts研究發現銀行的高效監管可以對負債企業的管理者起到很好的約束效果。Denis和Ahnetal得出杠桿水平和投資之間的呈現出的負相關性關系，證實了負債的相機治理作用。童盼和陸正飛（2014）對我國公司數據的分析得出企業的負債比例與投資規模成反比。周雪峰（2014）研究出銀行貸款可以有效抑制過度投資，發揮負債的相機治理作用。

（二）負債的代理成本效應

當公司擁有可分配的負債時，股東愿意投資于高風險高收益的項目，若項目順利，股東就會從中獲取可觀的收益，若不然，大部分的風險損失便轉移到了債權人的手中，引起的機會性資金損失便是負債代理成本。

Jensen和Myers提出了資產代替和投資不足的主要表現形式。Parrino和Welsbach證實股東與債權人利益不對等時企業會有非效率投資的行為，這種利益不對等是和公司債務呈正相關的。童盼（2004）通過實證分析研究出了負債對企業投資規模的影響，沈藝峰（2007）分析出在高成長性企業中有較多的資產代替行為，但未研究負債的控制約束作用。

（三）不同成長性企業中負債融資對投資行為的影響研究

Stulz和Lang以美國上市公司數據為研究對象，將其按照托賓Q值的大小分為高成長性與低成長性企業，在低成長性企業中，負債融資與企業投資規模呈負相關關系，而在高成長性企業中并未發現這種關系。Aivazian（2005）通過分組驗證證實了在低成長性企業中負債對企業的影響作用較為明顯。李勝男（2005）研究表明在高成長性企業中，較高的負債比例對投資具有明顯的抑制作用，劉星和楊亦民（2006）考察分析了與低成長性企業比較，在高成長性企業中融資與投資負相關性較為明顯。

二、研究設計

（一）研究假設

通過國內外研究的結果，可以看出負債融資對投資行為的影響有兩種結果：負債融資對企業投資呈正比例相關，即負債融資會產生過度投資；負債融資對企業投資呈負比例相關，即負債融資會產生企業投資不足或者抑制企業投資。國內外學者對負債來源和成長性不同的企業對投資規模影響的結論并不一致。本文對此提出三點假設：

假設1：負債融資整體水平與投資行為之間存在負相關關系；

假設2：與高成長性的企業相比，低成長性的企業負債與投資之間的負相關關系更加顯著；

假設3：銀行存款、商業信用對企業投資規模均有正向作用。

（二）模型設計

本文以制造業上市公司作為研究樣本，選取了2012—2016年的觀測數據。因為制造業在我國產業地位重要，且能體現實物投資的基本特點；上市公司的數據易收集且具有代表性，研究成果具有借鑒性。數據均來自巨潮資訊網，剔除*ST和ST的企業數據和數據缺失的公司，得到觀測值362個，運用Excel軟件進行數據的歸集與處理，用SPSS 22.0對數據進行系統的統計分析。

本文探究負債融資對企業投資行為的影響，具體又從負債整體水平、負債來源以及不同成長性企業三方面進行假設研究，因此本文的變量也主要包括這些方面。沿用了國內外文獻中將投資支出規模作為被解釋變量的做法，由于固定資產、在建工程和工程物資是制造業最具代表性的投資支出，將其作為被解釋變量。對于解釋變量的選擇，因為本文從上述三個假設進行實證分析，因此解釋變量的選取也以此展開。整體負債水平方面，選擇資產負債率來反映企業的整體負債水平；對于不同成長性企業，選擇成長性指標來進行研究分析；對于不同負債來源，則選取了銀行存款率和商業信用率展開分析。

影響企業投資行為的影響有很多，為消除其他因素對研究分析造成的影響，本文也設立了控制變量，主要有營業收入指標和自由現金流。具體的變量選擇見表1。

表1 變量選取及計算公式

為了驗證假設1負債融資整體水平對投資行為的影響，本文首先將企業投資Ii,t/Ki,t-1作為被解釋變量，將總資產負債率DBi,t-1作為解釋變量，成長性指標Qi,t-1、營業收入指標Si,t/Ki,t-1、自由現金流為控制變量，建立如下的基本模型：

在假設2中，探究不同成長性企業負債對投資的影響，企業成長性有差異，負債對投資的影響作用也會有所差異，本文在假設1的基本模型上加入成長性指標與總資產負債率的乘積交叉項指標，具體模型建立如下：

關于假設3，探究不同的負債來源對投資行為的影響，本文在基本模型中修正加入了銀行存款率BDi,t-1和商業信用率CDi,t-1，具體為：

三、實證分析

對制造業上市公司的數據變量進行描述性分析，表2為描述性分析的結果。

表2 相關變量的描述性統計

由表2可以看出，企業每年新增的投資平均約為上一年年末資產的23%，并且標準差為1.0359，約為均值的4倍，由此看出我國制造業上市公司投資支出有較大的差異；資產負債率均值為0.46，說明負債是企業資產重要的來源。成長性指標極大值為9.8724，極小值為0.1543，說明成長性不同企業差異顯著，導致負債對投資影響的差異顯著；從表2中看出商業信用率和銀行借款率比例維持在一定范圍內，表明制造業公司這兩項之間的差異不是很大。

本文先對各個變量進行相關性分析，表3是使用SPSS 22.0對數據處理的結果。

由表3可以驗證出負債整體水平和負債來源對企業投資行為的影響，而企業不同的成長性對其影響可以通過固定效應和隨機效應模型來進行驗證，下頁表4即為回歸結果。可以看出，資產負債率對企業投資的影響在0.01的水平上呈負相關，說明負債的整體水平對企業投資支出呈顯著的負相關，這驗證了假設1。而且CF/K為正值，說明企業現金流量的增加會提高企業的投資支出，這也驗證了自由現金流量假說。

表3 變量間相關性分析

表4 負債融資對不同成長性企業投資行為的影響分析

在分析不同成長性企業的投資支出時，本文分析研究了其固定效應和隨機效應。與高成長性的企業相比，低成長性企業中負債融資對投資的負相關影響更加顯著，驗證了假設2。

銀行借款和商業信用是企業負債融資的重要來源，從表4可以看出，商業信用和銀行借款對企業投資行為的影響都為正相關，且兩者系數差異不大。從理論上來說企業可能會因為銀行嚴格的借款條件而減少投資，但是因為我國經濟環境的特殊性，銀行可能會放寬貸款條件，企業貸款較容易，所以銀行存款和企業投資行為呈正相關。企業為訂單提供商業信用，而購貨方為維持購貨關系不會過急催促還款，因此商業信用對企業投資行為呈現正相關。驗證了假設3。

四、結論與建議

負債融資結構對企業的投資行為有著顯著的正相關影響，負債不只是資本的一個部分，也是一種公司管理的治理工具，要選擇合理的負債期限結構和負債來源，優化企業的投資支出行為。本文研究發現，制造業上市公司資產負債率較高，銀行借款是主要的負債融資方式，這可以約束企業的過度投資和減少投資不足行為，可以優化企業的投資行為。

通過本文對制造業公司投資行為的研究，本文提出以下建議：（1）制造業企業要選擇合適的資本結構，負債是企業重要的資本來源，但負債融資會導致企業過度投資或者投資不足，企業要合理地安排負債融資結構，發揮負債的相機治理作用，使負債融資能夠更好地使企業經營效益最大化，穩定企業的發展。（2）加強銀行對公司投資行為的約束。國家要加強對商業銀行的監管，使事前、事中、事后全方位監管，使銀行作為債權人能夠有效約束企業的投資行為，減少投資過度或者投資不足的行為。（3）完善商業信用體系，完善法律制度保障機制。國家應該快速解決信用擔保、支付清算等問題來處理企業運營過程中出現的壞賬等。建議制定商業信息監管制度，降低壞賬在企業占用的可能性。