投資—現金流敏感性的融資約束測度效力研究

陳凱 常亮

【摘 要】 投資—現金流敏感性能否用于測度企業面臨的融資約束水平，現有研究尚存在很大爭議，而金融危機的發生提供了一個良好的研究切入點。文章對投資—現金流敏感性指標的融資約束測度效力進行了檢驗，將動態投資方程與門限模型結合為動態閾值模型進行實證分析，并構造不依賴于股票市場的投資機會指標來降低衡量偏誤。研究發現，盡管在金融危機前，投資—現金流敏感性指標能夠有效衡量企業的融資約束水平;但在發生金融危機的經濟波動期間，該指標的測度效力不足。本研究為投資—現金流敏感性的融資約束測度效力提供了新證據。

【關鍵詞】 投資—現金流敏感性; 融資約束; 金融危機; 動態閾值

【中圖分類號】 F275 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2019）23-0137-06

一、引言

在完美資本市場中，企業內外部融資可以完全相互替代，因此投資支出僅取決于投資機會，而與資金來源無關，若公司出現資金短缺問題，可以通過外部融資來解決。但在現實經濟中，由于資本市場存在摩擦[ 1 ]，導致內外部融資存在成本差異，過高的外部融資成本和有限的內部資金使得公司不得不放棄一部分有價值的投資項目，因此公司面臨融資約束問題。而融資約束問題正是普遍存在的、制約中國上市公司發展的主要瓶頸。來自世界銀行的報告表明，中國有75%的非金融類上市公司將融資約束列為企業發展的主要障礙，在80個被調查國家中比例最高。

那么如何測度企業的融資約束呢？這一直是眾多學者爭論的話題。其中以Fazzari等[ 2 ]提出的投資一現金流敏感性測度法最具代表性。他們認為如果企業存在融資約束，其投資水平會受到內部現金流的制約，即表現出顯著為正的投資—現金流敏感性。雖然Fazzari等[ 2 ]受到的質疑較多[ 3 ]，如基于傳統的Q投資模型理論的模型設定困擾、實證檢驗中存在的分組依據模糊及衡量偏誤，但這一指標對中國公司的適用性得到了很多學者的認可[ 4 ]。然而，現有研究中關于極端的外部宏觀環境下，例如2008年全球性金融危機，投資—現金流敏感性對中國上市公司的融資約束測度效力研究則鮮有涉及。

事實上，金融危機為投資—現金流敏感性的融資約束測度效力提供了一個良好的自然實驗。因為金融危機期間銀行信貸收縮，極大地阻礙了企業的投資支出[ 5 ]。Duchin等[ 6 ]發現在危機期間企業普遍的投資水平出現了大幅度下降，尤其那些低現金、融資約束程度強以及更加依賴外部融資的企業，下降的幅度更大。

那么，如果考慮金融危機的影響，投資—現金流敏感性是否仍然能有效測度中國企業所面臨的融資約束程度呢？針對國外的樣本，已有研究并未達成統一意見。McLean和Zhao[ 7 ]基于美國樣本，發現在金融危機期間不僅投資支出降低，而且投資支出對投資機會的敏感性降低，對現金流水平的敏感性卻提高。Chen和Chen[ 8 ]發現在危機期間美國上市公司平均的投資—現金流敏感性幾近消失，并將其歸因為投資—現金流敏感性指標在理論上并不適用于融資約束的衡量。因此，筆者將驗證金融危機期間中國上市公司樣本的投資表現，通過將樣本劃分為經濟增長期（2001—2007年）和經濟波動期（2008—2013年）兩個時段，分析企業在常態下以及普遍面臨嚴重融資約束的情況下，投資—現金流敏感性指標的融資約束測度效力。

本文的實證結果表明，常態環境下，投資—現金流敏感性是一種合適的融資約束衡量指標;但在極端的金融危機沖擊下，投資—現金流敏感性的測度效力有所減弱。主要表現為兩點：一是盡管投資—現金流敏感性在融資約束程度更高的樣本中顯著存在，但投資支出對投資機會的敏感性不復存在，從而動搖了投資—現金流敏感性的Q投資理論基礎;二是危機期間的投資—現金流敏感性相比常態期間反而有所下降，與危機期間上市公司普遍面臨的融資約束提升狀況產生了矛盾。

相比已有的研究，本文的主要研究貢獻如下：首先，將投資—現金流敏感性的融資約束測度置于金融危機的背景下，擴展了已有大部分文獻基于常態環境分析的研究視野，并能為決策者正確識別有融資需求的企業及企業有效應對宏觀經濟環境的不確定性提供借鑒和參考。其次，現有研究中該指標的測度效力受到基于傳統的Q投資模型理論的模型設定有誤、實證檢驗中分組依據模糊以及存在衡量偏誤三方面主要困擾，本文對以上爭議進行了妥善、有針對性的處理。一是從動態視角考察投資行為，更全面認識了不同融資約束企業在外部沖擊下的投資決策的跨期性，克服了傳統的Q投資模型基于靜態比較分析及遺漏變量等缺陷;二是將Hansen[ 9 ]的靜態閾值研究推廣到動態閾值模型設定下，避免了分組的主觀性;三是采用基準Q等新的投資機會衡量方式處理Tobin Q存在的嚴重衡量偏誤問題，使得研究效力可信度更好[ 10 ]。因此，本文不僅系統研究投資—現金流敏感性的融資約束測度效力，努力梳理和澄清該研究領域內存在的一些理論分歧，還試圖從中挖掘投資—現金流敏感性指標測度效力的普適性，同時為危機下的融資約束風險防范做出有益探索。

二、研究設計

金融危機是否對中國上市公司投資—現金流敏感性的融資約束刻畫作用產生影響，是一個尚待解決的問題。本文使用公司規模與債務作為衡量企業融資約束的閾值變量，利用金融危機發生之后的非常態時期（2008—2013年）樣本，研究不同融資約束程度區間中，投資—現金流敏感性是否存在系統差異，并與危機之前的樣本（2000—2007年）展開對比，探討投資—現金流敏感性的融資約束測度效力。

投資—現金流敏感性對融資及約束測度效力的識別實現過程如下：首先，利用一個融資約束的先驗指標對公司進行分組，如規模、負債水平等[ 9 ]。其次，在各個子樣本組中檢驗帶有現金流指標的Q投資模型，即在使用Tobin Q控制投資機會影響的前提下，比較兩組現金流系數。如果發現融資約束組現金流系數更高，即表示更為強烈的投資—現金流敏感性，則認為投資—現金流敏感性是融資約束程度的測度指標。

綜合文獻研究中對投資—現金流敏感性融資約束測度效力提出的動態模型設定、分組與投資機會衡量偏誤三方面質疑，本文擬設計如下實證過程：首先，由于投資行為的動態性，將投資方程從靜態設定擴展到動態設定，即引入上一期投資作為當期投資水平的解釋變量。同時，借鑒Hansen[ 9 ]的研究，選擇公司規模和負債水平作為融資約束分組的先驗指標，即閾值變量。對企業規模變量而言，小規模公司出現資本不足、遭遇破產危機的概率更高。另外，小規模公司往往成立時間較短，缺乏長期的經營和信譽記錄，與外部資本市場間的信息不對稱程度較高，且小規模公司的抵押品往往較少，使其更容易出現明顯的信貸歧視，因此越小規模的企業融資約束程度越高[ 11 ]。對債務變量而言，由于債務懸置效應（debt overhang）的影響，高負債的企業受到債權人關于償債能力的質疑，很難進一步獲得外部融資，因此債務也被廣泛應用于融資約束水平的區分[ 12 ]。

其次，由于融資約束分組存在主觀性過強的缺陷，本文使用閾值模型來自動搜索合理的結構變化點，建立如下實證模型：

Invtit=（？籽1Invtit-1 +？琢1Tobinit +？茁1Cflowit）1{qit≤c}+（？籽2Invtit-1+

？琢2Tobinit+？茁2Cflowit）1{qit>c}+？琢i+？著it ? （1）

qit表示衡量企業融資約束狀況的閾值變量，本文以公司規模和負債水平作為閾值變量來衡量企業的融資約束水平。c指門限值。1{qit≤c}是一個示性函數，其中qitc}的設定同理。擾動項vit=？琢i+？著it，包括個體效應和隨機擾動項兩個部分。

為了估計式（1），本文將投資的動態模型設定與面板閾值的計量方法結合起來，采用Dang等[ 13 ]提出的動態閾值方法。之所以采用閾值模型，是因為要克服以往研究中分組不確定性帶來的爭議。優點在于：第一，采用閾值模型自動搜索投資—現金流敏感性發現結構變化的分位點，比主觀分組的合理性更強。第二，允許不同區間內滯后的投資水平對投資具有異質性影響，可以用于刻畫融資約束程度對投資加速效應的影響。第三，允許投資機會對投資的影響在兩個區間上具有差異，原因在于黃蔚和蔡珞珈[ 14 ]發現Tobin Q對投資的影響存在非線性。總體而言，本文同時放松了現金流、投資機會和上一期投資水平在不同期間具有同質性影響的前提假設，使得本文動態閾值模型在設定上更為靈活與合理。同時，為了避免人為劃分融資約束區間帶來的偏誤，本文采用門限面板模型，根據數據本身的特點來內生地劃分區間，進而研究投資—現金流敏感性在不同融資約束水平上各自的表現。

最后，為了處理投資機會衡量偏誤帶來的影響，借鑒Gilchrist和Himmelberg[ 10 ]、連玉君和程建[ 15 ]的方法，構造一個投資機會的替代指標——基準Q（Fundamental Q）。其基本思想是通過公司未來利潤的折現來估計當前投資機會的大小，該變量的優點有二：一是構造過程中無需公司股票價格信息，可以避免Tobin Q存在的定價缺陷;二是基準Q指標將公司的基本面與財務因素分離開來，克服了研究中現金流可能代表短期投資機會的質疑，因為當前一些研究認為現金流變量中也含有短期投資機會的大量信息，導致現金流的敏感性并非融資約束程度的表征。

三、實證檢驗

（一）樣本選擇及描述性統計

本文所用的上市公司數據來自國泰安數據庫，根據研究目的，分別經以下刪選過程得到實證數據：（1）選取2000年1月1日以前上市且僅發行A股的公司，構造一個2000—2013年的平行面板作為研究樣本，并在后續研究中按照金融危機發生時點分成2000—2007年和2008—2013年兩個子樣本;（2）剔除金融類和ST/PT類公司;（3）剔除總負債率大于100%，事實上已經資不抵債的公司;（4）刪除主要財務數據存在缺失值的樣本。為了克服離群值的影響，本文分別在第1和第99百分位上對主要變量進行了Winsorized縮尾處理。表1列示了文中主要變量的基本統計量和計算方法。

（二）經濟增長期投資—現金流敏感性的測度效力

表2以2001—2007年經濟增長期的中國上市公司為樣本，以公司規模和債務水平作為閾值變量，匯報了基于模型的動態閾值估計結果。其中，回歸（1）和回歸（2）使用Tobin Q來衡量投資機會。實證發現：在小規模和高債務組內，現金流對投資的影響系數為0.078和0.061，均在1%的水平上顯著，即表現出顯著的投資—現金流敏感性;相比而言，大規模和低債務的區間內，現金流變量的回歸系數并不顯著。小規模、高負債均意味著企業面臨較高程度融資約束。

然而，回歸（1）和回歸（2）的實證結果有所缺陷，表現在對投資支出的影響并不顯著，降低了Q投資模型的解釋力度，使得投資—現金流敏感性的測度效力存在模糊性，導致這種現象的可能原因在于用Tobin衡量投資機會存在衡量偏誤。為了處理該衡量偏誤，本文采用基準Q代替用于投資機會的衡量，見表2回歸（3）和回歸（4）的結果。在非融資約束的大規模、低債務區間中，現金流系數并不顯著，而融資約束的小規模、高債務企業存在顯著的投資—現金流敏感性（估計系數分別為0.044和0.062，且在1%水平上顯著）。回歸（3）和回歸（4）的結果要明顯優于回歸（1）和回歸（2），表現為投資機會在兩種設定下均顯著影響了企業的投資水平，有力地支持了Q投資理論。這不僅表明上市公司的投資決策很大程度上取決于投資機會的多寡，更主要的是，本文利用動態閾值模型檢驗投資—現金流敏感性的融資約束測度效力的做法是合理的。在控制了傳統的主觀劃分方式和投資機會的衡量偏誤對回歸結果影響的條件下，投資—現金流敏感性在常態環境下是真實存在的，并非如Erickson和Whited（2000）所言是由投資機會衡量偏誤或者模型設定問題引起的“假象”，而確實可以用于融資約束程度的衡量。

在得到參數估計值后，本文進行了兩方面的檢驗。首先是門限效應是否顯著。基于自體抽樣的Wald檢驗拒絕了不存在門限效應的原假設（p值小于0.1），為利用動態閾值模型檢驗投資—現金流敏感性的融資約束測度效力提供了統計的支持。以公司規模為閾值，根據動態閾值模型估計出的分位點，27%～37%的企業被劃分為融資約束企業，相應63%～73%的企業為非融資約束企業，這意味著傳統研究根據中位數分組將過多的樣本劃分到了有融資約束的組別中，而從33%分位點的分組更為合理。另外，隨著金融體制的發展和融資渠道的拓展，上市公司的融資約束程度逐漸降低。從2001年開始，被劃分為融資約束的企業占總樣本比重逐年降低，非融資約束的企業從2001年的58%上升到2007年的79%，債務閾值得到的結果也非常類似。

其次是工具變量設定的合理性檢驗與殘差項的序列相關檢驗。過度識別檢驗顯示該實證結果的工具變量設定是合理的。同時，AR（2）檢驗發現殘差項并不存在二階序列相關，不僅支持了工具變量設定的合理性，而且支持了引入投資支出一階滯后作為當前投資解釋變量的合理性。從上期投資水平對當期的影響程度來看，在非融資約束（大規模、低債務）區間中，上期投資水平對當期投資影響的系數在0.53～0.59之間;而融資約束組中這種影響水平較低，在0.36～0.41之間。Gatchev等[ 16 ]針對美國樣本得到的投資滯后期的估計系數為0.874，顯著較高。這表明在新興市場的中國，融資約束的存在制約了企業投資的持續性。

表2的結果支持了在常態環境下投資—現金流敏感性能用于測度企業融資約束程度，與Gilchrist和Himmelberg[ 10 ]關于大規模企業、Hansen[ 9 ]關于高負債區間的企業表現出顯著的投資—現金流敏感性的結論一致。在現有研究中，Kadapakkam等[ 17 ]基于6個發達國家的上市公司樣本，全林等[ 11 ]基于中國上市公司樣本，均發現大規模公司也表現出顯著的投資—現金流敏感性，對此的解釋是自由現金流理論。本文在控制投資機會的衡量偏誤及規模分組的主觀性之后，并未找到大規模公司存在顯著投資—現金流敏感性的經驗證據。

（三）金融危機波動期投資—現金流敏感性的測度效力

從金融危機時間確定來看，本文將其定義為2008年底，雖然危機已經于2007年底初見端倪，但真正的爆發始于2008年雷曼兄弟的倒閉，且外部沖擊帶來的企業內部的投資調整可能存在一定時滯。因此，采用2008—2013年上市公司數據進行動態門限模型估計。從表3的結果中可以看到，回歸（1）、（2）均觀察到在非融資約束的組別（大規模、低債務）中，現金流Cflow的系數并不顯著;而在有融資約束的組別中（小規模、高債務），現金流對企業投資支出的影響。即使考慮了投資機會的衡量偏誤，回歸（3）、（4）采用新的投資機會衡量指標Fq，結果仍然十分類似，即僅在有融資約束的組別中（小規模、高債務）才表現出顯著的投資—現金流敏感性。從敏感性大小來看，得到的敏感性估計在0.30左右。

直觀地來看，投資—現金流敏感性的融資約束測度效力在金融危機期間并未得到直接的支持，具體表現在兩個方面。

其一，從估計的大小來看，表3的實證結果顯示，在金融危機期間投資—現金流敏感性反而出現了下降。而如果該指標也適用于金融危機期間融資約束衡量的話，理應觀察到該指標的顯著提升。因為從已有研究來看，McLean和Zhao[ 7 ]發現在2008年金融危機期間投資支出與投資機會的敏感性降低，但投資支出與現金流的敏感性比常態期間要高，危機期間樣本顯著降低的敏感性與提高的融資約束程度形成了矛盾。因此，筆者認為，從系數估計來看，投資—現金流敏感性并不適用于金融危機期間融資約束程度的測度。

其二，如表3所示，投資機會衡量指標Tobin和Fq均未表現出與投資支出的正顯著相關，表明在危機期間上市公司的投資決策并不取決于投資機會的多寡，Q模型對投資行為的解釋能力并不強。在這種前提下，即使發現融資約束的組別中表現出顯著的投資—現金流敏感性，也并不能武斷地認為是融資約束程度的表征變量。這表明，在金融危機期間，投資—現金流敏感性在測度企業面臨的融資約束程度方面存在不適之處。

究其原因，一個可能的解釋是，投資—現金流敏感性的融資約束假說建立在信息不對稱理論的基礎上，以企業最大化未來投資收益的現值作為模型的基本假設。在不同環境下，企業的目標和對風險的關注程度可能存在顯著的差異。在常態環境下，企業管理的核心是對風險與收入的有效權衡，更多地關注自身的盈利狀況和投資收益;而在金融危機期間，企業的行為目標可能從最大化未來收益現值變成了最小化投資風險，企業更加關注現金流的變化，但此時現金流并非直接用于投資活動，而可能更多扮演了流動性緩沖工具的角色。此外，危機發生后的外來政策干預也極大地干擾了企業內部投資決策，中央政府出臺了4萬億的經濟刺激方案，而緊隨其后的是地方政府出臺的本地經濟刺激計劃，可能會對企業投資活動產生擠出效應。此時，在金融危機的經濟環境下，投資—現金流敏感性并非融資約束程度的良好測度工具。

四、結論和研究展望

中國資本市場的結構性缺陷使上市公司在融資過程中面臨融資約束，尤其研究金融危機期間上市公司在融資約束影響下的投資行為對證券監管和宏觀調控政策的制定都具有重要的參考價值。前期研究對投資現金流量敏感性的融資約束測度效力存在一定爭議，爭議不僅來自投資模型設定，也來自估計方法。

基于此，本文針對投資—現金流敏感性能否用來測度融資約束這一重要問題展開論證，主要做了以下工作：首先，通過資本存量調整方程的設定，擴展了Tobin[ 18 ]在完美假設下建立的傳統Q投資模型。通過將帶有投資慣性的調整成本引入Q投資模型中，在投資的動態性設定下研究投資—現金流敏感性對融資約束的刻畫作用。其次，將動態投資行為與門限模型結合起來，使用動態門限模型搜索分組的分位點。最后，構造不依賴于股票市場信息的基準Q指標代替Tobin Q，用于降低投資機會衡量偏誤對估計的影響。此外，為了捕捉外部宏觀經濟沖擊對測度效力的影響，根據2008年發生的全球性金融危機，本文將樣本劃分為金融危機前的常態期（2000—2007年）和經濟波動期（2008—2013年）兩個期間進行測度效力研究。實證發現：（1）在經濟常態期間，融資約束樣本表現出顯著的投資—現金流敏感性，但非融資約束樣本的現金流對投資支出并沒有顯著的影響。（2）在危機后的經濟波動期間，盡管融資約束樣本依舊表現出顯著的投資—現金流敏感性，但由于投資機會與投資支出之間不存在系統的聯系，投資—現金流敏感性指標的融資約束測度效力存在一定的疑問。本文通過細致可信的實證檢驗，為投資—現金流敏感性融資約束程度的測度提供了切實的經驗證據。筆者認為，盡管在經濟常態期間投資—現金流敏感性能夠用于企業融資約束程度的檢驗，但在金融危機期間該指標可能并不適用。

本文在以下角度有待進一步完善。首先，本文將研究的視角主要集中在融資約束假說上，對代理成本的影響并未深入討論。由于融資約束假說和自由現金流假說都預期公司的投資對現金流非常敏感，所以對兩種理論的識別檢驗便成為此類研究的一個重點。但其難點在于：融資約束和代理成本對投資行為的影響并不是互斥的，究竟哪一種因素居主導地位則視公司的具體特征而定，但如何對二者進行區分顯然是一個懸而未決的問題。其次，除投資—現金流敏感性外，現金—現金流敏感性也是一個可以驗證的重要方向。對現金—現金流敏感性測度效力的深入思考，能夠使我們對中國上市公司融資約束程度的刻畫指標選擇更為科學合理。

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