企業投資預期對股票預期收益的影響
——基于Fama-MacBeth回歸法的實證研究

范佩霞

（安徽新華學院 財會與金融學院，安徽 合肥 230088）

雙循環下中國資本市場不斷創新與發展，資本市場已經成為中國最重要、最活躍的要素市場之一，支持著中國企業的高質量發展。同時，作為資本市場的重要參與者，企業投資活動對資產定價也有深刻影響。企業投資決策決定著其未來經營與發展思路，影響著企業整體經營的穩健性和盈利水平，也影響著市場投資者對企業未來發展和企業價值走勢的預期。上市企業投資決策與股票收益之間存在密切關系，但目前學術界在企業投資決策對股票收益的具體影響上存在分歧。Lamont認為美國市場總投資與股票市場收益之間存在顯著的負相關關系[1]，Arif認為市場實際總投資和未來股票市場收益之間也存在顯著的負相關關系[2]。但Hirshleifer的研究結果卻截然不同，他發現，作為企業投資的一個組成部分，市場的經營性盈余和未來股票市場收益之間存在顯著的正相關關系[3]。Cooper的研究表明，美國資本市場存在投資效應，即高投資企業的股票收益率較低，而低投資企業的股票收益較高[4]。Li發現，企業投資預期和股票預期收益率之間存在強烈的正相關性，且他在美國以外的G7集團國家資本市場中也發現了相同趨勢[5]。而對于投資效應的形成機制，學者們未達成共識。以Liu等學者為代表的風險定價學派認為，企業的風險溢價水平會同時影響企業投資決策和股票預期收益率[6]。以Cooper[7]等為代表的行為金融學派認為，投資效應形成的原因包括市場對企業投資信息的過度反應、管理層的過度投資、管理上的市場擇時等，投資者過高估計高投資企業的成長持續性、管理層過度投資帶來的風險以及管理層選擇在股價被高估時進行股權融資并加大投資規模，均可能導致高投資企業未來收益率的下降。面對學界的分歧，本文將基于風險理論、期權理論、托賓Q理論，利用中國A股上市企業數據，從利率效應和現金流效應兩方面探討企業投資預期對股票收益預期的影響，對于投資者選股及市場風險管理具有一定指導意義。

一、研究設計

（一）理論與假設

1.企業投資預期對股票預期收益影響的理論解釋

1）從風險理論來看，對于自身條件良好的企業來說，現金或其他資產轉化為實物投資后的風險要比沒有轉化之前的風險小[8]，進而投資者要求的風險補償小，股價上漲幅度和股票超額收益就越小[9]。相對普通企業而言，這類企業未來投資水平的提高使得其投資構成也會發生變化。低風險投資項目占據企業整體投資規模的比重增加，降低了企業資產的整體風險水平，投資者期望的風險補償降低，股票收益相應下降。

2）從期權理論來看，企業的財務結構可以看成是由多種資產與成長期權構成的，這里的成長期權可以理解為企業對增加資產的選擇權[10]。企業未來投資項目的增加和投資資產的形成即是在未來行使了成長期權，企業未來投資水平的提高即是其未來執行成長期權數量的增加[11]。相對于普通資產，成長期權所面臨的市場風險更高，執行成長期權可以看成是減少了企業高風險資產占比。所以，企業未來投資增加即是降低其未來總資產中高風險資產占比的行為，資產未來的總體市場風險水平下降，因而股票預期收益率下降。

3）從托賓Q理論來看，當資本成本較低時，企業投資積極性會更高，折現率較低的項目未來正凈現值可以更大，給企業增加未來投資帶來了更大的動力。同時折現率降低表示未來的風險收益率降低，依據Q理論，企業未來的再投資會出現風險下降和預期回報率下滑的現象，所以企業未來投資增加與股票收益下降同時并存，投資因子綜合體現了普遍存在的系統性風險[12]，因此低投資預期的企業的股票收益率要高于高投資預期的企業。

2.企業投資預期對股票預期收益影響的不同層面解釋

1）總量投資層面

股票收益和經濟波動之間存在聯系，風險溢價、收益率、股息率等對股票未來收益率具有預測作用。同時，這些變量尤其是股票收益率也能夠預測未來的宏觀經濟活動，如投資總量和GNP等。借鑒資產定價模型，Cochrane構建了基于投資總量的資產定價模型，他指出，股票收益率和投資總量增速間的關系存在時滯，并發現社會投資總額與市場總資本的比例可以用于解釋美國市場總投資與股票市場收益之間顯著的負相關性，但這種解釋能力會被股息率削弱[13]。Lamont認為，企業投資的滯后性會影響市場投資總量和股票市場收益之間的關系，利率下降會降低企業的風險溢價，導致股票預期收益率的下降，因此企業投資和股票預期收益率將反向變化[1]。然而，二戰后的美國數據并不支持這個判斷，對此Lamont認為投資的滯后性是重要的影響因素。為此，Lamont使用1948年至1993年期間美國數據進行了實證研究，結果證明，與實際投資不同的是，未來投資計劃相對于折現率水平的變化符合之前的預期。Arif使用1962年至2009年美國上市企業數據，構建了全市場的年度總投資變量，發現其對股票市場收益率具有強烈的預測作用，且該預測作用不會被股息率削弱。Arif還將研究擴展至國際資本市場，并發現14個發達國家中有13個國家資本市場收益率與市場投資總量呈現負相關性，他認為市場實際投資總額與投資者情緒同步達到高峰之后股票市場收益下行是市場實際投資總額和未來股票市場收益間存在顯著負相關的主要原因。Titman、Gennaioli從經濟周期角度研究了企業投資與股票收益間的關系，認為股票市場的高峰或低谷恰好與市場總投資的高峰或低谷相重合，盡管股票市場未來收益的高低可能與市場總投資的高低相反[14-15]。

2）企業投資層面

Hou對資產定價模型中常見的價格因子進行梳理后發現，包括盈利能力、資本回報率、研發費用等在內的企業特質對股票收益的預測能力和未來投資增長的預測能力呈現相同方向，表明企業的未來投資計劃可以解釋股票收益的變化[16]。Cooper的研究顯示，高投資企業的股票收益率較低，而低投資企業的股票收益率較高。無論是使用總投資/總資產比例、總資產增速還是總投資增速作為代理變量，企業實際投資與未來股票收益率之間均顯著負相關[4]。Li認為企業投資和股票收益率之間的關系并不一定與市場總投資和市場收益率之間的關系相同[5]。他發現，企業投資和股票預期收益率存在強烈的正相關關系，即企業預期投資增長率的提高（降低）會帶動未來股票收益的上升（下降）。他認為利率效應會對企業投資預期產生重要影響，但同時現金流效應也會影響未來股票收益預期，且兩者的作用方向并不一致，企業未來投資增加會提升企業的杠桿效應和經營風險，提高企業整體的風險溢價水平，因此企業投資預期與股票收益預期呈現同向變化。然而，Li在構建企業預期投資增長率變量的過程中沒有解決動量因素的主導影響，將動量因子剔除后，預期投資增長率對股票橫截面收益的預測能力明顯下降。

對于投資效應的形成機制，學者們也進行了廣泛的研究。風險定價學派認為，假設企業對投資規模的調整存在時滯，當折現率下降時，一方面，投資的最低預期回報率會隨之下降，導致企業投資增長；另一方面，利率水平下降會降低企業的系統性風險溢價水平，未來股票收益率也隨之下降，因此企業投資與股票預期收益率之間存在負相關關系。但Li指出，企業的非系統性風險亦不容忽視，投資增長帶來的現金流效應會強于利率效應，從而導致企業投資預期與股票收益預期同向變化。行為金融學派認為投資效應的形成原因包括市場對企業投資信息的過度反應、管理層的過度投資及管理層的市場擇時。投資者可能過高（低）估計高（低）投資企業的成長持續性，給予企業過高（低）的當期股價，而隨著錯誤定價得到修正，高（低）投資企業的未來收益率將會下降（上升）。同時，投資者或許不能對管理層的過度投資作出及時的調整，而未來收益率的下降體現了該部分風險的釋放。此外，管理層通常會選擇股價高估時發行股份，投資增加與長期超額收益的下降將同時出現。國內相關實證研究較少，且主要集中在行為金融學的角度，如劉博、俞鴻琳、王宜峰等從管理者過多自信、短視偏差、羊群效應等角度研究了未來企業投資與股票預期回報率間的關系[17-19]。盡管學者們對企業投資與股票回報率之間的邏輯關系及形成機制并未達成共識，但他們的研究引導本文對中國資本市場中企業投資與股票回報率之間關系進行深入探索，本文將重點探索企業層面的投資預期對股票預期收益的影響。

基于風險定價理論，從系統性風險溢價角度來看，假設企業投資決策是理性的且調整存在一定的滯后性，當折現率下降時，投資項目的內部收益率隨之下降，而凈現值隨之上升，因此企業將會加大投資力度。與此同時，利率水平的下降會導致系統性風險溢價下降，降低企業股票的收益預期。而從企業異質風險溢價角度來看，盡管不同企業的特質對企業未來投資增速的影響較為復雜，但對于決定增加當期投資的企業來說，假設投資決策是理性的，企業未來的現金流預期將會增加。企業未來現金流預期的提高不僅會反映到企業當期股票市場價格，也會降低企業的風險溢價及預期收益率。

綜合以上分析，本文從企業預期投資增速角度提出假設：

假設1：企業投資預期增速對股票預期收益具有顯著的預測能力。

假設2：企業投資預期與股票預期收益間具有顯著的負相關關系。

（二）樣本與方法

2006年是中國資本市場改革的“分水嶺”年份，這一年中國資本市場完成了股權分置改革，上市企業股份實現合法流通，企業股東的投資決策更加趨于理性，所以本文選擇2007—2019年A股上市企業數據為樣本數據。所有數據收集自瑞斯數據庫，剔除財務數據結構與其他行業差異較大的金融企業及公用事業企業后共得到231 642條數據。

在研究方法上，本文選擇金融領域經典計量方法Fama-Macbeth（1973）回歸法[20]，該方法在學者們研究股票投資問題中被廣泛應用，其最大的優點在于排除了殘差截面相關性對標準誤差的影響，其基本步驟為：第一步，對于每只股票都進行時間序列回歸，得出每個公司的系數估計值；第二步，以目標變量為被解釋變量，以第一步中得到的系數估計值為解釋變量，進行橫截面回歸，得到每個時點的系數估計值的系數值；第三步，對第二步得到的系數進行算術平均。本文后續相關變量構建和模擬參數估計均采用此方法，由Eviews8.0軟件實現。

（三）變量構建

諸多研究表明，企業基本面情況（現金流）及其歷史股價走勢（股票累計收益率）不僅會影響企業的未來投資決策，也會影響市場的總投資額。比如Lamont指出，投資效應存在滯后性摩擦，企業的生產效率及盈利水平沖擊會反映到當期的股票價格上，也會影響未來幾期的投資支出決策[1]。此外，托賓Q理論也被廣泛地運用到基于投資的CAPM模型研究中，比如Li認為，托賓的Q變量對于未來投資率具有很強的預測能力[21]。所以，q、現金流（CF）、股票累計收益率（CSR）等指標可以很好地解釋企業實際投資增長率（IG）的變化，對企業未來投資預期增長率（EIG）具有較強的預測作用。

利用Fama-MacBeth（1973）回歸法對企業投資預期增長率的構建步驟為：

第1步，在t年年末對所有樣本企業的年度數據進行橫截面回歸：

其中，IGit為企業i在第t年末的實際投資增長率；CSRit-1為參考Li[21]的方法計算的企業i在第t-1年末的累計股票收益率；qit-1為企業i在第t-1年末企業市場價值與總股本比值的自然對數，其中企業市場價值=企業股票市值+長期債務+優先股-存貨-遞延稅務；CFit-1為企業i在第t-1年末的現金流，計算公式為［（未計特殊項目前凈利潤+折舊費用）/總股本］；μit為隨機擾動項。

第 2 步，使用式（1）獲得的 α、β1、β2、β3及企業最新的 CSR、q 和 CF 數據，計算企業每月的 EIG。具體方式為，在t+1年的4月末至t+2年的3月末，使用i企業t年末的參數數據（α、β1、β2、β3）和財務數據（q和CF），以及i企業每月的CSR，計算月度EIG。通過這種方式，確保EIG僅包含可獲得的公開信息，避免前瞻性問題。

第3步，對第2步得到的系數進行算術平均。

利用2007年至2019年間中國A股上市企業數據對模型（1）進行 Fama-MacBeth（1973）回歸分析。為便于比較，先分別進行單變量估計，而后進行多變量估計，見表1。

表1 模型（1）的Fama-MacBeth估計結果

表1中模型整體參數估計的F檢驗顯著性水平均為0，修正的可決系數R2均在0.4以上，單變量估計和多變量估計結果均較好。各解釋變量的回歸系數至少在5%水平下顯著，符合預期。在單變量回歸中，變量CSR、q、CF對被解釋變量均存在顯著的正向推動作用，表明股票歷史收益越高，企業利潤預期越強，或者說現金流狀況較好的企業會有更好的投資機會，也會有更高的實際投資增長率。在多變量回歸中，各解釋變量的回歸系數方向并未改變，但顯著性有變化，解釋變量間的相互作用會在一定程度上影響企業未來投資增長情況。因此，CSR、q和CF三個指標可以很好地解釋企業實際投資增長的變化，由此構建的投資預期增長率變量可以很好地替代企業未來投資預期。

二、實證檢驗

（一）描述性統計分析

首先，在樣本區間內的每個月末對樣本企業按照當月EIG的數值由低到高分成10組，表2是各分組的統計性描述。其中，ln（SV）為企業股票市值，用每月末企業股票價格與總股數乘積的自然對數代替；B/M為按照Fama[22]的方法計算的賬面市值比，即企業最近一期所有者權益的賬面價值除以當月末的企業市值；ROE為凈資產收益率，即當期凈利潤/平均股東權益×100%；GP為盈利能力變量，即毛利潤/總資產；Lever為企業的杠桿率，即凈資產/總資產×100%。

表2 投資預期增長率組合統計性描述

由表2可以看出，按照EIG大小排序構建的10個股票組合的平均實際投資增長率基本符合由低到高的順序。同時，各組合企業的規模和賬面市值比差異不大，說明投資預期增長率與企業規模大小及其所處的企業生命周期階段關系不大。對于投資預期增長率高的企業，其股票歷史回報率更高，盈利能力和現金流狀況更好。此外，預期投資增長高的企業其平均杠桿率反而較低。

在樣本區間內，以EIG大小排序構建的10個股票組合的持有1個月后的年化回報率（Port）、相對市場的年化超額回報率（CAPM_A）、經Fama-French三因子模型[23]修正的年化超額回報率（FF-A）以及持有各組合第1、第2、第3年的年化回報率（Fret1、Fret2、Fret3），并構建了回報率矩陣，見表3。

表3 EIG組合股票回報率矩陣

表3中數據表明，2007年至2019年期間，A股上市企業投資預期增長率與企業股票未來收益之間具有顯著的負相關性，即投資預期增長率最低的企業，未來股價表現顯著好于投資預期增長率最高的企業。基于此，通過買入EIG最低組企業股票并賣出EIG最高組企業股票的方式，構建凈投資為零的投資組合。如果每個月末更新一次該投資組合并持有至下個月末，樣本區間內的平均年化收益率將達到15.6%。這部分超額收益不會因常用的估值模型調整而消失，經CAPM模型和Fama-French三因子模型修正的年化超額收益率分別為13.5%和6.7%。

如果每個月末更新一次凈投資為零的投資組合，并持有3年，那么該組合第1年的平均收益率將達到19.1%，高于投資1個月的平均年化收益率。但在第2年和第3年，該投資組合將出現虧損。由于EIG的構建是基于每年的基本面數據及每月的收益數據，其對企業股票未來收益的預測作用偏向于短期而非長期，因此按照EIG建立的投資為零的投資組合短期收益率表現好于長期收益率表現。

（二）回歸分析

在投資組合分析的基礎上，對企業超額收益率進行Fama-MacBeth（1973）回歸分析（包括單變量回歸和多變量回歸），以控制企業特有風險對EIG預測能力的影響。被解釋變量S_profit為持有企業1個月之后扣除無風險利率的超額收益率。解釋變量為企業投資預期增長率（EIG）。使用企業市值ln（SV）、賬面市值比B/M、累計股票收益率CSR、盈利能力GP以及投資實際增長率IG等為控制變量，結果如表4所示。

表4 S_profit的Fama-MacBeth估計結果

從表4中可以看出Adj.R2值均在0.6左右，解釋變量能夠比較好地解釋被解釋變量的變化，Sig.（F-stat）值均為0，各模型整體估計的顯著性水平很高，表4中估計結果可用于分析現實問題。

單變量分析中，EIG的回歸系數為-0.018（修正的t值為-3.75），投資預期增長率與超額收益率之間存在顯著的負向關系。而在加入控制變量之后，投資預期增長率對企業未來1個月的超額收益率依然存在很強的預測能力，且該預測能力不會被當期實際投資增長率削弱。所以前文假設1成立。

現實經濟活動中，決定企業投資增速的因素很多，比如利率水平、投資者情緒、企業風險偏好、企業流動性壓力、可投資項目回報率等。假設企業投資決策是理性的且調整存在一定滯后性，基于風險定價理論，本文將企業的投資決策分解為系統性風險影響和企業異質風險影響兩個部分。從系統性風險溢價角度來看，當折現率下降時，投資項目的內部收益率隨之下降，而凈現值隨之上升，企業會加大投資力度。與此同時，利率水平的下降會導致企業系統性風險溢價下降，降低了企業股票的收益預期，因此企業投資預期增加與股票預期收益下降同時出現。而從企業異質風險溢價角度來看，盡管不同企業的特質對企業投資增速的影響較為復雜，但對于決定增加投資的企業來說，企業未來的現金流預期和盈利預期均會提高，降低了企業的非系統性風險溢價及股票收益預期。

為進一步了解企業投資預期增長率與企業股票預期收益率間的關系，分別以凈資產收益率（ROE）、盈利能力（GP）和杠桿率（Lever）為被解釋變量、EIG為解釋變量進行Fama-MacBeth回歸（包括單變量分析和多變量分析），將ln（SV）、B/M和IG視為控制變量（表5、表6、表7）。

表5 ROE的Fama-MacBeth估計結果

表6 GP的Fama-MacBeth估計結果

表7 Lever的Fama-MacBeth估計結果

從表5、表6、表7中的Adj.R2值和Sig.（F-stat）值可以看出，各模型的整體估計效果均較好。各模型中的解釋變量EIG對ROE和GP的回歸系數均為正數，對Lever的回歸系數均為負數且均在1%水平下通過顯著性檢驗，表明企業投資預期與企業盈利預期之間存在顯著的正相關關系，同時與杠桿率反向變化。投資預期增加時，企業的凈資產回報率及毛利率水平均有所提升，同時杠桿率隨之下降，改善企業盈利狀況的同時也提高了企業的抗周期能力，降低了企業的風險溢價。因此，按照風險定價理論，當企業投資預期增加時，其股票的預期收益率將下降，符合前文理論分析，前文假設2成立。

三、結論分析

本文從風險理論、期權理論、托賓Q理論以及總量投資層面和企業投資層面，分析企業投資預期對股票預期收益的影響機制，提出假設。構建企業投資預期變量，基于Fama-MacBeth（1973）回歸法，利用2007—2019年中國A股上市企業數據實證分析了企業投資預期與股票預期收益間的關系。通過探索企業投資預期增長率對企業股票未來收益率的預測能力，論證了企業投資預期對股票預期收益的影響方式，并從利率效應及現金流效應兩方面厘清了企業投資預期對股票收益預期影響力的來源，豐富了中國資本市場投資效應的研究。研究發現，企業投資預期對股票預期收益具有顯著的預測能力，投資預期增長率與企業未來收益率之間存在顯著的負相關關系，投資預期增長率最低的企業，未來股價表現顯著好于投資預期增長率最高的企業，其趨勢與國際經驗相同。

基于本文研究結論，投資者在股票選擇時，可以針對企業未來投資計劃進行判斷，根據企業的累計股票收益率、市場價值和現金流情況推斷企業投資預期增長率，進而判斷該股票未來1個月的超額收益率。同時還可以判斷企業凈資產收益率、盈利能力和杠桿率情況，進而預測其未來較長期內的經營情況。在具體策略上，投資者可以通過買入EIG數值最低組股票并賣出EIG數值最高組股票的方法構建凈投資為零的投資組合，按照目前中國股票市場趨勢，持有該組合1個月可獲得較為可觀的平均年化收益。