地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約會(huì)加劇企業(yè)投資不足嗎？

金 龍 丁志國(guó) 丁垣竹

一、引言

近年來(lái)，經(jīng)濟(jì)下行壓力不斷增大，實(shí)體企業(yè)盈利空間持續(xù)收縮，企業(yè)的債務(wù)問(wèn)題逐漸暴露，并成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。自2014年“11超日債”利息兌付違約，中國(guó)債券市場(chǎng)的剛性兌付時(shí)代宣告結(jié)束。2016年違約企業(yè)數(shù)量為34家，違約債務(wù)規(guī)模高達(dá)403億元，超過(guò)2014年和2015年違約總和。為了防范債券違約引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，2017年監(jiān)管層陸續(xù)出臺(tái)了多項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)管控政策，使債券違約增速有所放緩。但在去杠桿和強(qiáng)監(jiān)管雙重壓力下，2018年違約企業(yè)數(shù)量增至43家，違約債務(wù)規(guī)模逼近1 200億元。未來(lái)隨著中國(guó)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的深入推進(jìn)，債務(wù)違約事件或?qū)②呌诔B(tài)化，如何應(yīng)對(duì)債務(wù)違約潮給中國(guó)經(jīng)濟(jì)造成的影響成為決策部門(mén)面臨的重大問(wèn)題。在此背景下，探討企業(yè)債務(wù)違約的經(jīng)濟(jì)后果，對(duì)于保障實(shí)體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)于債務(wù)違約帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)后果，以往研究主要從企業(yè)違反債務(wù)契約導(dǎo)致債權(quán)人對(duì)企業(yè)決策行為的控制和監(jiān)督展開(kāi)。研究者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)發(fā)生債務(wù)違約后，債權(quán)人會(huì)通過(guò)實(shí)施控制權(quán)轉(zhuǎn)移和追加保護(hù)性條款等渠道影響企業(yè)的投融資決策(Chava和Roberts，2008[1]；Roberts和Sufi，2009[2])。考慮到管理者的委托代理關(guān)系可能會(huì)影響債權(quán)治理機(jī)制，債權(quán)人還會(huì)干預(yù)管理者的職位和薪酬(Nini等，2012[3]；Balsam等，2018[4])。然而，債務(wù)違約作為企業(yè)生命周期中最具破壞性的事件，其產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果可能不只限于對(duì)企業(yè)的內(nèi)部利益相關(guān)者。現(xiàn)有研究表明，負(fù)面信息會(huì)在同行業(yè)和供應(yīng)鏈上的企業(yè)間產(chǎn)生傳染效應(yīng)。一些研究從破產(chǎn)申請(qǐng)、財(cái)務(wù)重述、食品安全、內(nèi)控缺陷以及債券違約等方面，對(duì)負(fù)面信息在行業(yè)內(nèi)的傳染效應(yīng)進(jìn)行了探索(Jorion和Zhang，2007[5]；Gleason等，2008[6]；王永欽等，2014[7]；Bolton等，2016[8]；張春強(qiáng)等，2019[9])，另一些則從財(cái)務(wù)困境、盈余公告和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的角度，發(fā)現(xiàn)了負(fù)面信息在供應(yīng)鏈中的傳染效應(yīng)(Hertzel等，2008[10]；Boone和Ivanov，2012[11]；Pandit，2011[12]；彭旋和王雄元，2018[13])。

盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)探究了負(fù)面信息在同行業(yè)和供應(yīng)鏈上的傳染效應(yīng)，但尚未有研究從地理位置上鄰近企業(yè)的視角考察負(fù)面信息在企業(yè)所在地緣網(wǎng)絡(luò)中的傳染效應(yīng)。考慮到債務(wù)違約會(huì)對(duì)管理者自身利益造成嚴(yán)重?fù)p害，且認(rèn)知偏差和負(fù)面偏見(jiàn)的存在使得當(dāng)管理者獲知債務(wù)違約信息時(shí)會(huì)產(chǎn)生規(guī)避潛在違約威脅的動(dòng)機(jī)，進(jìn)而影響企業(yè)決策的有效性。由于企業(yè)間的地理鄰近性會(huì)使負(fù)面信息沿著地理維度傳遞給鄰近企業(yè)的管理者，因此地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約更容易導(dǎo)致管理者產(chǎn)生對(duì)于潛在違約威脅的負(fù)面情緒。本文以2003—2018年中國(guó)A股上市公司為樣本，考察了地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足的內(nèi)在聯(lián)系。研究發(fā)現(xiàn)，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足存在正相關(guān)關(guān)系，即地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約數(shù)量越多，企業(yè)投資不足程度越大。調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)顯示，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境不確定性會(huì)加強(qiáng)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約的影響，而行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位則會(huì)削弱這一影響。經(jīng)濟(jì)后果分析表明，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約加劇的企業(yè)投資不足，還對(duì)市場(chǎng)價(jià)值產(chǎn)生負(fù)面沖擊，并造成了未來(lái)績(jī)效的下滑。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：第一，以往債務(wù)違約經(jīng)濟(jì)后果的研究大多以違約企業(yè)本身為研究對(duì)象，考察債務(wù)違約發(fā)生后，債權(quán)人干預(yù)對(duì)企業(yè)決策行為的影響。本文基于負(fù)面信息會(huì)沿著地理維度傳播給鄰近企業(yè)，探究了地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)其他企業(yè)的傳染效應(yīng)，拓展了債務(wù)違約經(jīng)濟(jì)后果的研究邊界。第二，已有文獻(xiàn)主要基于信息不對(duì)稱理論、融資約束理論和委托代理理論對(duì)企業(yè)投資效率進(jìn)行研究。本文基于管理者存在認(rèn)知偏差和負(fù)面偏見(jiàn)，對(duì)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約如何影響管理者非理性決策進(jìn)行了解釋，并檢驗(yàn)了其對(duì)企業(yè)投資不足的影響，豐富了企業(yè)投資效率的研究成果。第三，近年來(lái)，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的周期性回落，局部金融風(fēng)險(xiǎn)逐漸顯現(xiàn)，打破剛性兌付成為防范金融風(fēng)險(xiǎn)的必經(jīng)之路，未來(lái)債務(wù)違約將成為中國(guó)資本市場(chǎng)中的常態(tài)化事件，本文的研究發(fā)現(xiàn)為市場(chǎng)和決策部門(mén)更全面地認(rèn)識(shí)債務(wù)違約經(jīng)濟(jì)后果提供了重要參考。

二、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于企業(yè)債務(wù)違約的經(jīng)濟(jì)后果研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要圍繞企業(yè)違反債務(wù)契約后，債權(quán)人干預(yù)對(duì)企業(yè)決策行為的影響。Chava和Roberts(2008)[1]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)發(fā)生債務(wù)違約后，債權(quán)人會(huì)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)運(yùn)用貸款資金的控制，信用風(fēng)險(xiǎn)的暴露會(huì)增加企業(yè)獲取新融資的難度，由于資金使用的受限，企業(yè)的資本投資大幅下降。另外，債權(quán)人還會(huì)通過(guò)運(yùn)用加速、重組和終止契約的威脅，提高利率、縮短期限或減少信貸供給，導(dǎo)致企業(yè)的凈負(fù)債發(fā)行活動(dòng)急劇且持續(xù)減少(Roberts和Sufi，2009[2])。不僅如此，企業(yè)發(fā)生債務(wù)違約還標(biāo)志著股權(quán)治理機(jī)制在緩解管理者代理問(wèn)題上的失效，并且考慮到管理者對(duì)股東負(fù)有受托責(zé)任，其存在將財(cái)富從債權(quán)人轉(zhuǎn)移到股東的動(dòng)機(jī)。基于對(duì)兩種代理沖突的擔(dān)憂，債權(quán)人會(huì)對(duì)管理者的職位和薪酬進(jìn)行干預(yù)。Nini等(2012)[3]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)發(fā)生債務(wù)違約后會(huì)出現(xiàn)CEO離職率急劇上升的現(xiàn)象，尤其是對(duì)于強(qiáng)制離職，在債務(wù)違約發(fā)生的當(dāng)季，CEO強(qiáng)制離職率上升了60%，并在隨后兩個(gè)季度內(nèi)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，于第四個(gè)季度達(dá)到峰值。Balsam等(2018)[4]還發(fā)現(xiàn)，債務(wù)違約事件導(dǎo)致CEO薪酬平均下降了8.5%，其中，與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)應(yīng)的期權(quán)授予平均減少了26%，并且這些影響還會(huì)隨著債權(quán)人影響力的增大而增強(qiáng)。

債務(wù)違約的經(jīng)濟(jì)后果不只限于企業(yè)的內(nèi)部利益相關(guān)者，債務(wù)違約的負(fù)面信息還可能會(huì)傳染至與之相關(guān)聯(lián)的其他企業(yè)。以往研究主要從風(fēng)險(xiǎn)消息釋放和經(jīng)濟(jì)損失的角度，探究負(fù)面信息在行業(yè)內(nèi)和供應(yīng)鏈中的傳染效應(yīng)。其中，行業(yè)內(nèi)的傳染效應(yīng)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)信息釋放，并在信息外部性的作用下，對(duì)行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)產(chǎn)生負(fù)面沖擊。Jorion和Zhang(2007)[5]指出，企業(yè)的破產(chǎn)公告會(huì)導(dǎo)致同行企業(yè)CDS利差的擴(kuò)大，以及股票回報(bào)率的降低。Gleason等(2008)[6]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的財(cái)務(wù)重述行為會(huì)導(dǎo)致同行業(yè)企業(yè)股價(jià)的下跌，而造成這一現(xiàn)象的原因是投資者對(duì)行業(yè)信息風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。王永欽等(2014)[7]從白酒行業(yè)“塑化劑”事件的角度，證實(shí)了丑聞事件的負(fù)面信息也具有行業(yè)內(nèi)的傳染效應(yīng)。Bolton等(2016)[8]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的內(nèi)控缺陷報(bào)告不僅會(huì)造成市場(chǎng)對(duì)企業(yè)股價(jià)的負(fù)面反應(yīng)，還會(huì)波及行業(yè)內(nèi)的其他企業(yè)。張春強(qiáng)等(2019)[9]以中國(guó)債券市場(chǎng)違約和發(fā)債利差數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，驗(yàn)證了債券違約在行業(yè)內(nèi)產(chǎn)生的信用風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。與行業(yè)內(nèi)的傳染效應(yīng)不同，供應(yīng)鏈中的企業(yè)存在密切的經(jīng)濟(jì)往來(lái)，負(fù)面信息會(huì)導(dǎo)致企業(yè)因契約關(guān)系的斷裂而面臨較大的交易成本。Hertzel等(2008)[10]發(fā)現(xiàn)，破產(chǎn)事件會(huì)在企業(yè)的供應(yīng)鏈上產(chǎn)生負(fù)財(cái)富效應(yīng)，企業(yè)破產(chǎn)申請(qǐng)會(huì)對(duì)與之相關(guān)的客戶和供應(yīng)商的股價(jià)造成負(fù)面反應(yīng)。Boone和Ivanov(2011)[11]指出，企業(yè)破產(chǎn)公告不僅會(huì)對(duì)戰(zhàn)略伙伴企業(yè)的股價(jià)產(chǎn)生影響，還會(huì)導(dǎo)致其未來(lái)利潤(rùn)率和投資水平的下降。Pandit(2011)[12]發(fā)現(xiàn)，客戶盈余公告中的信息會(huì)導(dǎo)致投資者對(duì)供應(yīng)商未來(lái)盈余水平和不確定性的修正，最終造成了供應(yīng)商股價(jià)的波動(dòng)。彭旋和王雄元(2018)[13]還從股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的視角，考察了客戶股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)供應(yīng)商的傳染效應(yīng)。

綜上所述，關(guān)于債務(wù)違約經(jīng)濟(jì)后果的研究，已有文獻(xiàn)主要以違約企業(yè)本身為研究對(duì)象，較少有研究從傳染效應(yīng)的視角關(guān)注債務(wù)違約對(duì)其他企業(yè)產(chǎn)生的影響。而對(duì)于負(fù)面信息傳染效應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)，大多研究都是從同行業(yè)和供應(yīng)鏈的角度展開(kāi)，尚未有研究從地理位置上鄰近企業(yè)的視角探索負(fù)面信息在企業(yè)所在地緣網(wǎng)絡(luò)中的傳染效應(yīng)。鑒于此，本文將試圖以鄰近企業(yè)的負(fù)面信息為切入點(diǎn)，研究地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)企業(yè)決策行為的影響，進(jìn)而補(bǔ)充有關(guān)債務(wù)違約經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)文獻(xiàn)。

三、理論分析與研究假設(shè)

地緣網(wǎng)絡(luò)是指地理位置上鄰近企業(yè)所形成的企業(yè)集群。由于人們的信息收集具有鄰近性和可得性的偏好，管理者更傾向于收集那些在時(shí)間、空間和社會(huì)維度上距離自己較近的，易于獲得的信息。而地緣網(wǎng)絡(luò)上的企業(yè)集群具有地理鄰近性的特征，這使得來(lái)自地緣網(wǎng)絡(luò)中鄰近企業(yè)的信息更易受到管理者的關(guān)注。此外，人們的社會(huì)互動(dòng)過(guò)程還有助于促進(jìn)信息的傳播。Gao等(2011)[14]發(fā)現(xiàn)，區(qū)位效應(yīng)對(duì)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的影響是一種本地現(xiàn)象，而這種影響主要?dú)w因于管理者之間的社會(huì)互動(dòng)。相應(yīng)地，地理鄰近性不僅有利于人們的面對(duì)面交流，還可以促進(jìn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的建立和維護(hù)，地緣網(wǎng)絡(luò)中管理者的社會(huì)互動(dòng)行為可以提高鄰近企業(yè)信息的傳遞效率(金龍等，2020[15])。由此可見(jiàn)，地緣網(wǎng)絡(luò)在信息傳播方面具有先天性優(yōu)勢(shì)，鄰近企業(yè)債務(wù)違約的信息會(huì)迅速地得到傳播，并獲得周邊企業(yè)管理者較高的關(guān)注。

可得性啟發(fā)法指出，人們通常會(huì)高估最近事件再次發(fā)生的概率(Tversky和Kahneman，1974[16])，并且人們還傾向于更關(guān)注消極的問(wèn)題，不愉快的記憶和負(fù)面情緒對(duì)其行為的影響往往更大(Baumeister等，2001[17])，這些因素導(dǎo)致個(gè)體決策普遍存在負(fù)面偏見(jiàn)的現(xiàn)象，即在決策過(guò)程中總是對(duì)負(fù)面事件賦予更大的權(quán)重(Rozin和Royzman，2001[18])。債務(wù)違約作為一個(gè)極端負(fù)面的事件，其影響范圍非常廣泛。債務(wù)違約在行業(yè)內(nèi)和供應(yīng)鏈上均存在傳染效應(yīng)，能夠顯著地影響投資者和債權(quán)人等利益相關(guān)者的情緒和決策(Jorion和Zhang，2007[5])。鑒于企業(yè)的管理者同樣存在認(rèn)知偏差和負(fù)面偏見(jiàn)，因此，當(dāng)?shù)鼐壘W(wǎng)絡(luò)內(nèi)發(fā)生債務(wù)違約后，其傳遞出的負(fù)面信息會(huì)使管理者產(chǎn)生對(duì)潛在違約威脅的擔(dān)憂，進(jìn)而高估自身企業(yè)發(fā)生債務(wù)違約的概率。

管理者的風(fēng)險(xiǎn)感知是影響其決策行為的重要因素，而管理者與股東在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度上存在一定的差異性，這導(dǎo)致管理者的決策并非總是對(duì)股東有益的。由于管理者的薪酬和聲譽(yù)等最重要的收益都是從企業(yè)獲得的，且無(wú)法分散風(fēng)險(xiǎn)，而股東可以更為分散地投資，這使得相比于股東而言，管理者將承擔(dān)企業(yè)更多的風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致管理者比股東更為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。因此，當(dāng)企業(yè)面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致管理者與股東之間對(duì)于投資機(jī)會(huì)存在評(píng)估的差別，一些對(duì)于股東而言為正收益的項(xiàng)目，但可能對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的管理者而言卻并非如此。當(dāng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)，承擔(dān)與企業(yè)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)使得管理者與股東利益之間出現(xiàn)分裂，管理者希望分散投資以降低風(fēng)險(xiǎn)，但這卻很可能產(chǎn)生投資不足的問(wèn)題，偏離股東利益最大化的目標(biāo)(Panousi和Papanikolaou，2012[19])。此外，由于管理者的個(gè)人利益通常與企業(yè)短期業(yè)績(jī)掛鉤，當(dāng)企業(yè)面臨較好的投資機(jī)會(huì)時(shí)，增加投資支出可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的價(jià)值增值，并改善現(xiàn)金流水平，但企業(yè)投資的產(chǎn)出不確定性和收益跨期性，使得投資項(xiàng)目產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流并不能立刻提高企業(yè)的現(xiàn)金流水平，相反會(huì)減少企業(yè)的現(xiàn)金儲(chǔ)備并提高未來(lái)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)，這也導(dǎo)致了管理者與股東的利益不同。在面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，管理者出于自身利益考慮，很可能會(huì)避免投資總體是正收益，但是可能在近期有較高失敗風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目，導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)投資不足的問(wèn)題，偏離股東的利益目標(biāo)(Hirshleifer，1993[20]；Bartram等，2009[21])。

管理者作為企業(yè)決策的制定者和執(zhí)行者，債務(wù)違約的發(fā)生暴露了以股權(quán)為中心的治理機(jī)制在解決管理者代理問(wèn)題中的缺陷。當(dāng)企業(yè)發(fā)生債務(wù)違約時(shí)，CEO將面臨強(qiáng)制離職、薪酬降低等不利后果(Nini等，2012[3]；Balsam等，2018[4])，因此管理者有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)去避免債務(wù)違約事件的發(fā)生。而當(dāng)?shù)鼐壘W(wǎng)絡(luò)中發(fā)生債務(wù)違約時(shí)，管理者在認(rèn)知偏差和負(fù)面偏見(jiàn)的作用下，會(huì)產(chǎn)生對(duì)自身企業(yè)違約概率上升的憂慮情緒，這必然會(huì)導(dǎo)致管理者在決策制定中的偏差，使管理者變得更為保守，避免投資一些在管理者看來(lái)風(fēng)險(xiǎn)過(guò)大，但實(shí)際上凈現(xiàn)值為正的項(xiàng)目，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)投資不足。此外，由于債務(wù)違約與企業(yè)現(xiàn)金流直接相關(guān)，債務(wù)違約主要源于企業(yè)的現(xiàn)金流不足以償付債務(wù)本息，現(xiàn)金流水平的下降或波動(dòng)率的上升都會(huì)引起企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的增大(Brogaard等，2017[22])。而投資活動(dòng)并不能立刻改善企業(yè)的現(xiàn)金流水平，但卻會(huì)降低企業(yè)的現(xiàn)金存量，企業(yè)面臨較高的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，保守的管理者將產(chǎn)生預(yù)防性現(xiàn)金持有的動(dòng)機(jī)，并采取較為消極的投資策略。因此，管理者會(huì)傾向于將原本用來(lái)投資的現(xiàn)金留存以防備現(xiàn)金流斷裂，在這個(gè)過(guò)程中放棄了部分凈現(xiàn)值為正的項(xiàng)目，造成了企業(yè)投資不足的問(wèn)題。基于上述分析，本文提出假設(shè)1：

H1：地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足存在正相關(guān)關(guān)系，即地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約數(shù)量越多，企業(yè)投資不足程度越大。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本文選取2003—2018年全部A股上市公司為初始樣本，并按照如下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：(1)剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)的公司樣本；(2)剔除ST、PT類的公司樣本；(3)剔除IPO當(dāng)年的公司樣本；(4)剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司樣本；(5)剔除發(fā)生過(guò)債務(wù)違約的公司樣本；(6)剔除過(guò)度投資的公司樣本。最終得到1 969家公司10 338個(gè)公司-年度樣本觀測(cè)值。為獲得企業(yè)債務(wù)違約數(shù)據(jù)，首先從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)提取上市公司披露的訴訟仲裁數(shù)據(jù)，并根據(jù)上市公司年報(bào)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì)，然后按照研究需要選取其中的債務(wù)訴訟數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，再篩選出披露方為第一被告且是上市公司本公司或子公司的樣本，最后得到本文的債務(wù)違約數(shù)據(jù)。此外，公司財(cái)務(wù)和治理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。為了避免極端值對(duì)估計(jì)結(jié)果可能造成的影響，對(duì)公司層面的連續(xù)變量在1%和99%的水平上進(jìn)行了縮尾處理。

(二)模型設(shè)定與變量定義

為了研究地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)企業(yè)投資不足的影響，本文構(gòu)建如下計(jì)量模型：

UINVit=β0+β1DEFit+λControlit

+∑Industry+∑Year+εit

(1)

其中，UINV表示企業(yè)的投資不足；DEF表示地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約指標(biāo)，包括DEF100和DEF200；Controls表示一系列可能影響投資不足的控制變量；Industry和Year分別表示行業(yè)固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)。

具體變量定義如下：

1.被解釋變量(UINV)。

本文借鑒Richardson(2006)[23]的投資效率模型，采用實(shí)際投資規(guī)模與預(yù)期投資規(guī)模之間的差異定義投資不足。具體模型如下:

INVit=δ0+δ1Growthit-1+δ2LEVit-1+δ3Cashit-1

+δ4Ageit-1+δ5Sizeit-1+δ6Returnit-1

+δ7INVit-1+∑Industry+∑Year+εit

(2)

其中，INV為新增投資支出，用購(gòu)買(mǎi)固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)與其他長(zhǎng)期資產(chǎn)的現(xiàn)金支出減去出售資產(chǎn)的現(xiàn)金收入，并除以期初總資產(chǎn)表示；Growth為投資機(jī)會(huì)，用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率表示；LEV為資產(chǎn)負(fù)債率，用負(fù)債除以總資產(chǎn)表示；Cash為現(xiàn)金持有量，用現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物除以總資產(chǎn)表示；Age為企業(yè)上市年限，用當(dāng)年與上市年份差額的自然對(duì)數(shù)表示；Size為企業(yè)規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示；Return為股票收益率，用考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個(gè)股回報(bào)率表示；Industry表示行業(yè)虛擬變量；Year表示年度虛擬變量。

我們對(duì)模型(1)進(jìn)行OLS回歸，得到的殘差代表企業(yè)的非效率投資部分。當(dāng)殘差小于0時(shí)，表示投資不足，反之則表示過(guò)度投資。由于本文研究的是企業(yè)投資不足的問(wèn)題，因而僅保留殘差小于0的公司樣本，并對(duì)其取絕對(duì)值得到投資不足(UINV)，該值越大，意味著企業(yè)的投資不足程度越大。

2.解釋變量(DEF)。

本文基于如下步驟構(gòu)建地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約指標(biāo)：首先，根據(jù)上市公司年報(bào)中披露的辦公地址，利用Google-Earth獲取上市公司辦公地址的地理坐標(biāo)。然后，運(yùn)用距離模型計(jì)算各年度公司間的地理距離。由于兩個(gè)主體間的地理鄰近性取決于絕對(duì)空間距離和相對(duì)出行時(shí)間，考慮到中國(guó)國(guó)道和高速限速一般為60～80km/h和100～120km/h，本文分別使用100km和200km作為半徑距離確定地緣網(wǎng)絡(luò)中的企業(yè)集群。最后，計(jì)算地緣網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生債務(wù)違約的企業(yè)數(shù)量得到地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約指標(biāo)(DEF100)和(DEF200)，并加1取對(duì)數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.控制變量(Controls)。

參考前期關(guān)于企業(yè)投資效率的研究，本文在模型加入如下控制變量：企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、公司成長(zhǎng)性(Growth)、固定資產(chǎn)比例(PPE)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流(CFO)、上市年限(Age)、股權(quán)集中度(Top1)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、董事會(huì)獨(dú)立性(INDEP)、管理層持股比例(MON)等衡量經(jīng)營(yíng)狀況和治理結(jié)構(gòu)的變量。此外，本文還進(jìn)一步控制了行業(yè)和年度固定效應(yīng)。上述變量定義及計(jì)算方法詳見(jiàn)表1。

表1 變量定義

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。由表2可知，企業(yè)投資不足(UINV)的均值為0.033 6，最小值為0.000 7，最大值為0.149 0，這表明各企業(yè)間的投資不足程度存在明顯差異，一些企業(yè)表現(xiàn)出了較為嚴(yán)重的投資不足問(wèn)題。地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約(DEF100)和(DEF200)的均值為1.057 0和1.515 0，最小值為0.000 0和0.000 0，最大值為3.332 0和3.583 0，這說(shuō)明一些企業(yè)可能面臨著來(lái)自地緣網(wǎng)絡(luò)中較大的債務(wù)違約影響，如在100km半徑距離確定的地緣網(wǎng)絡(luò)中，發(fā)生債務(wù)違約的企業(yè)數(shù)量最多可達(dá)27家。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報(bào)告了地緣網(wǎng)絡(luò)債務(wù)違約對(duì)企業(yè)投資不足影響的回歸結(jié)果。其中，DEF100和DEF200的回歸系數(shù)均為正，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明地緣網(wǎng)絡(luò)債務(wù)違約與企業(yè)投資不足存在正相關(guān)關(guān)系，即地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約數(shù)量越多，企業(yè)投資不足程度越大，該實(shí)證結(jié)果與理論預(yù)期相符。此外，DEF100的回歸系數(shù)大于DEF200的回歸系數(shù)，表明隨著地緣網(wǎng)絡(luò)半徑范圍的擴(kuò)大，債務(wù)違約信息對(duì)企業(yè)投資不足的影響呈衰減趨勢(shì)。

表3 地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足

(三)內(nèi)生性問(wèn)題

雖然在基準(zhǔn)回歸中證實(shí)了地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約會(huì)對(duì)企業(yè)投資不足產(chǎn)生影響，但研究結(jié)論可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。由于地緣網(wǎng)絡(luò)中的企業(yè)處于相同的地區(qū)經(jīng)濟(jì)和商業(yè)環(huán)境下，因此可能存在某些因素同時(shí)影響地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約和企業(yè)投資不足，進(jìn)而導(dǎo)致研究結(jié)果因遺漏變量問(wèn)題而產(chǎn)生偏誤。為此，本文以地區(qū)法制水平和地區(qū)企業(yè)過(guò)度負(fù)債問(wèn)題作為工具變量，運(yùn)用兩階段最小二乘法緩解這一內(nèi)生性問(wèn)題。

具體而言，當(dāng)企業(yè)發(fā)生債務(wù)違約時(shí)，債權(quán)人可以通過(guò)司法途徑或自主協(xié)商的方式保障自身利益。對(duì)于司法途徑，債權(quán)人會(huì)充分地考慮訴訟成本和執(zhí)行效率，當(dāng)訴訟成本較低、執(zhí)行效率較高時(shí)，通過(guò)提起訴訟可以有效地解決債務(wù)違約問(wèn)題。而地區(qū)法制水平可以降低訴訟成本、提高執(zhí)行效率，這使得在法制水平較高的地區(qū)，債權(quán)人更傾向于提起債務(wù)訴訟的方式解決債務(wù)違約問(wèn)題，因此地區(qū)法制水平與地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約數(shù)量相關(guān)。此外，債務(wù)違約的發(fā)生通常與企業(yè)高杠桿有關(guān)，債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著企業(yè)負(fù)債水平的提高而增大，這使得過(guò)度負(fù)債成為導(dǎo)致債務(wù)違約的隱患。已有研究表明，企業(yè)的過(guò)度負(fù)債行為存在地區(qū)同群效應(yīng)(李志生等，2018[24])，這使得不同地區(qū)的發(fā)生債務(wù)違約數(shù)量存在明顯差異，地區(qū)過(guò)度負(fù)債企業(yè)數(shù)量越多，發(fā)生大面積債務(wù)違約的可能性越大，因此地區(qū)企業(yè)過(guò)度負(fù)債問(wèn)題與地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約數(shù)量相關(guān)。綜上分析，地區(qū)法制水平和地區(qū)企業(yè)過(guò)度負(fù)債問(wèn)題與地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約高度相關(guān)，而與企業(yè)投資不足不直接相關(guān)，滿足工具變量的選擇條件。

對(duì)于地區(qū)法制水平(LAWL)，本文采用樊綱等(2011)[25]和王小魯?shù)?2019)[26]編制的市場(chǎng)化指數(shù)中“市場(chǎng)中介組織的發(fā)育和法律制度環(huán)境指數(shù)”來(lái)衡量，由于本文的樣本區(qū)間為2003—2018年，而兩個(gè)版本的指數(shù)評(píng)分體系存在一定差異，為了提高該指數(shù)在時(shí)間序列中的可比性，進(jìn)一步以各省份2008年的指數(shù)為基準(zhǔn)，對(duì)歷史年度進(jìn)行了調(diào)整。對(duì)于地區(qū)企業(yè)過(guò)度負(fù)債問(wèn)題(EXLEVN)，本文首先參照Chang等(2014)[27]、陸正飛(2015)[28]和李志生等(2018)[24]的方法，對(duì)企業(yè)的過(guò)度負(fù)債程度進(jìn)行估計(jì)，然后計(jì)算除本企業(yè)以外的存在過(guò)度負(fù)債企業(yè)數(shù)量，并加1取對(duì)數(shù)，得到本文的地區(qū)企業(yè)過(guò)度負(fù)債問(wèn)題變量。采用工具變量法進(jìn)行回歸后的結(jié)果如表4所示。其中，列(1)和列(2)為第一階段的回歸結(jié)果，LAWL和EXLEVN均顯著為正，表明地區(qū)法制水平越高，地區(qū)企業(yè)過(guò)度負(fù)債問(wèn)題越嚴(yán)重，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約數(shù)量越多，符合本文的預(yù)期。列(3)和列(4)為第二階段的回歸結(jié)果，DEF100和DEF200仍然顯著為正，且Sargan檢驗(yàn)結(jié)果的P值都大于0.1，表明模型選擇的所有工具變量都是有效的，這說(shuō)明在考慮遺漏變量的內(nèi)生性問(wèn)題后，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)企業(yè)投資不足的影響結(jié)論依然成立，進(jìn)一步支持了假設(shè)。

表4 內(nèi)生性問(wèn)題：工具變量的2SLS估計(jì)

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量。

在前文運(yùn)用Richardson(2006)[23]模型估計(jì)非效率投資時(shí)，采用了營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率作為投資機(jī)會(huì)的衡量指標(biāo)，為了增加本文研究結(jié)論的可靠性，我們進(jìn)一步將托賓Q值作為投資機(jī)會(huì)的衡量指標(biāo)，重新估計(jì)企業(yè)的投資不足部分，并對(duì)假設(shè)進(jìn)行重新檢驗(yàn)，結(jié)果如表5列(1)和列(2)所示。此外，Richardson(2006)[23]模型的假設(shè)條件為樣本整體不存在系統(tǒng)性的非效率投資部分，否則使用該模型估計(jì)企業(yè)的投資效率將產(chǎn)生偏差問(wèn)題。為此，我們將模型估計(jì)的投資不足部分樣本從小到大排序，并剔除處于1/4分位數(shù)以前的樣本觀測(cè)值，再對(duì)模型(1)進(jìn)行重新回歸，結(jié)果如表5列(3)和列(4)所示。在上述方法的回歸結(jié)果中，DEF100和DEF200依然均顯著為正，與基準(zhǔn)回歸的結(jié)論相一致。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換被解釋變量

2.替換解釋變量。

在基準(zhǔn)回歸的研究設(shè)計(jì)中，本文選擇100km和200km為半徑距離確定地緣網(wǎng)絡(luò)，為了驗(yàn)證距離閾值選擇的科學(xué)性，我們將半徑距離調(diào)整為50km和400km，并重新計(jì)算得到地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約指標(biāo)(DEF50)和(DEF400)，再對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。此外，由于不同企業(yè)所處的地緣網(wǎng)絡(luò)存在較大差異，本文還從地緣網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生債務(wù)違約企業(yè)比例的角度重新構(gòu)建地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約指標(biāo)(DEFRAT100)和(DEFRAT200)，具體地，在以指定半徑距離確定地緣網(wǎng)絡(luò)后，計(jì)算發(fā)生債務(wù)違約的企業(yè)數(shù)量與企業(yè)總數(shù)量的比例。考慮到地緣網(wǎng)絡(luò)規(guī)模可能導(dǎo)致相對(duì)指標(biāo)的極端值問(wèn)題，因此剔除了地緣網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)總數(shù)量少于20家的觀測(cè)值，再與企業(yè)投資不足(UINV)進(jìn)行回歸。由表6中回歸結(jié)果可知，DEF50的回歸系數(shù)顯著為正，且與DEF100不存在顯著差異，而DEF400的回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明前文中對(duì)于距離閾值的選擇具有一定的代表性。DEFRAT100和DEFRAT200均顯著為正，仍支持本文的研究結(jié)論。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換解釋變量

3.子樣本檢驗(yàn)。

行業(yè)環(huán)境惡化和宏觀經(jīng)濟(jì)衰退都可能增加企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致管理者采取保守的投資策略，最終加劇企業(yè)投資不足的問(wèn)題。為了避免行業(yè)特征因素和宏觀經(jīng)濟(jì)周期可能造成的實(shí)證結(jié)果偏差，增強(qiáng)本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文采用子樣本檢驗(yàn)的方法來(lái)消除行業(yè)特定沖擊和宏觀經(jīng)濟(jì)變化可能造成的影響。參照Acharya等(2007)[29]和Lemmon等(2009)[30]的方法，分年度分行業(yè)計(jì)算行業(yè)內(nèi)公司年度股票回報(bào)率的中位數(shù)，并將行業(yè)股票回報(bào)率中位數(shù)小于-30%的行業(yè)定義為處于困境的行業(yè)，再將處在困境中的行業(yè)樣本剔除，重新檢驗(yàn)假設(shè)。參照Steenkamp和Fang(2011)[31]以及陳漫和張新國(guó)(2016)[32]的方法，采用HP濾波法提取實(shí)際GDP中的經(jīng)濟(jì)周期因素，并通過(guò)比較經(jīng)濟(jì)周期項(xiàng)與上一時(shí)點(diǎn)的峰值判定經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期和經(jīng)濟(jì)緊縮期，再選取經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期樣本對(duì)模型(1)進(jìn)行重新回歸。表7報(bào)告了子樣本檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。其中，列(1)和列(2)為剔除處于行業(yè)困境的子樣本，DEF100和DEF200均顯著為正，說(shuō)明在考慮了行業(yè)困境因素的影響后，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約的影響依然存在。列(3)和列(4)為經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期的子樣本檢驗(yàn)，DEF100和DEF200均顯著為正，說(shuō)明即便是在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，管理者的投資決策仍然會(huì)受地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約的影響。上述結(jié)果還進(jìn)一步證實(shí)了本文研究結(jié)論的一般性。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：子樣本檢驗(yàn)

4.安慰劑檢驗(yàn)。

本文的假設(shè)基礎(chǔ)是地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約通過(guò)使管理者產(chǎn)生對(duì)潛在違約威脅的擔(dān)憂，進(jìn)而導(dǎo)致其采取消極的投資策略，加劇了企業(yè)投資不足。然而在理論上，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)企業(yè)投資不足的影響可能僅是一種安慰劑效應(yīng)，而真正影響企業(yè)投資不足的因素未被真實(shí)地察覺(jué)。為檢驗(yàn)上述猜想，本文對(duì)樣本進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)以對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行控制。借鑒許年行和李哲(2016)[33]的方法，采用隨機(jī)模擬的反事實(shí)實(shí)驗(yàn)法檢驗(yàn)是否存在安慰劑效應(yīng)。具體步驟如下：首先提取出樣本數(shù)據(jù)中變量DEF100和DEF200的所有觀測(cè)值；然后將其隨機(jī)地分配給每個(gè)公司-年度樣本觀測(cè)值，再對(duì)模型(2)進(jìn)行模擬回歸；最后重復(fù)上述步驟1 000次，得到模擬回歸的t值分布圖。圖1中橫軸表示模擬的t值，縱軸表示出現(xiàn)頻次的百分比。由圖1可知，DEF100和DEF200的回歸系數(shù)顯著為正或負(fù)的數(shù)量占總模擬次數(shù)的比例均低于10%，且兩個(gè)變量t值的分布均拒絕了正態(tài)分布的原假設(shè)。因此，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足的相關(guān)關(guān)系并不存在安慰劑效應(yīng)，再次驗(yàn)證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

圖1 安慰劑檢驗(yàn)

六、拓展性研究

(一)調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)

1.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用。

對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大的企業(yè)而言，由于管理者本身就面臨著較高的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約將進(jìn)一步放大其對(duì)于潛在違約威脅的擔(dān)憂，這使得管理者在高度壓力下更傾向于采取消極的萎縮戰(zhàn)略(Balcaen等，2011[34])。因此，如果地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約是通過(guò)使管理者擔(dān)憂潛在違約威脅，進(jìn)而導(dǎo)致其采取較為消極的投資策略，那么企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)其投資不足的影響應(yīng)表現(xiàn)得越強(qiáng)。本文采用修正Altman Z值來(lái)衡量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(Zscore)，該值越小，表明企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大。在模型(1)加入Zscore，以及交乘項(xiàng)(Zscore×DEF100)和(Zscore×DEF200)，考察企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足相關(guān)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。表8列(1)和列(2)結(jié)果顯示，Zscore×DEF100和Zscore×DEF200均顯著為負(fù)，說(shuō)明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)企業(yè)投資不足的影響越強(qiáng)。可見(jiàn)，企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)放大管理者對(duì)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約的負(fù)面情緒。

2.環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用。

在較高的不確定性環(huán)境下，由于管理者缺乏足夠的信息預(yù)測(cè)外部環(huán)境的變化，因而難以對(duì)決策方案的收益和成功概率進(jìn)行估計(jì)，這大大提高了管理者決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)(牛建波和趙靜，2012[35])。因此，對(duì)于環(huán)境不確定性較高的企業(yè)，管理者的投資決策變化將表現(xiàn)出對(duì)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約更高的敏感性更為敏感。本文參照Ghosh和Olsen(2009)[36]以及申慧慧等(2012)[37]的方法，采用經(jīng)行業(yè)調(diào)整的過(guò)去5年銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量環(huán)境不確定性(EU)。在模型(1)中加入EU，以及交乘項(xiàng)(EU×DEF100)和(EU×DEF200)，考察環(huán)境不確定性對(duì)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足相關(guān)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。表8列(3)和列(4)結(jié)果顯示,EU×DEF100和EU×DEF200均顯著為正，說(shuō)明企業(yè)的環(huán)境不確定性越高，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約造成的企業(yè)投資不足程度越大。這一結(jié)果證實(shí)了我們的猜想，管理者所處的不確定性環(huán)境會(huì)加強(qiáng)其對(duì)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約的負(fù)面情緒。

3.行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的調(diào)節(jié)作用。

由于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位較高的企業(yè)擁有掠奪性定價(jià)的能力，當(dāng)企業(yè)面臨融資問(wèn)題時(shí)，其可以通過(guò)掠奪效應(yīng)侵占競(jìng)爭(zhēng)地位較低企業(yè)的市場(chǎng)份額和墊付現(xiàn)金，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)現(xiàn)金運(yùn)行效率的穩(wěn)定(陳志斌和王詩(shī)雨，2015[38])。因此，對(duì)于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位較高的企業(yè)，由于管理者擁有較強(qiáng)的防范潛在違約威脅的策略，這使得地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)其投資決策的影響較弱。本文借鑒Peress(2010)[39]的方法，采用勒納指數(shù)作為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位(PCM)的衡量指標(biāo)，勒納指數(shù)越大，表示企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)越強(qiáng)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位越高。在模型1中加入PCM，以及交乘項(xiàng)(PCM×DEF100)和(PCM×DEF200),考察行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位對(duì)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約與企業(yè)投資不足相關(guān)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。表8列(1)和列(2)結(jié)果顯示，PCM×DEF100和PCM×DEF200均顯著為負(fù)，說(shuō)明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位越高，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)企業(yè)投資不足的影響越弱。

表8 調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)：企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境不確定性與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位

(二)經(jīng)濟(jì)后果分析

1.投資不足對(duì)市場(chǎng)價(jià)值的影響。

對(duì)于企業(yè)投資的價(jià)值效應(yīng)，以往文獻(xiàn)主要關(guān)注過(guò)度投資給企業(yè)價(jià)值造成的危害，而忽視了投資不足可能帶來(lái)的損失。本文的研究結(jié)果表明，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約會(huì)導(dǎo)致管理者產(chǎn)生對(duì)于潛在違約威脅的擔(dān)憂，進(jìn)而加劇了企業(yè)的投資不足程度。那么地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約導(dǎo)致的投資不足問(wèn)題是否會(huì)在企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值上得到及時(shí)的反映呢？本文使用當(dāng)期股票回報(bào)率作為企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的衡量指標(biāo)，構(gòu)建DEF100和DEF200與企業(yè)投資不足(UINV)的交乘項(xiàng)(DEF100×UINV)和(DEF200×UINV)，考察地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約導(dǎo)致的投資不足問(wèn)題對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響。表9中列(1)和列(2)結(jié)果顯示，DEF100×UINV和DEF200×UINV的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約造成投資不足程度的增加，對(duì)企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值產(chǎn)生了負(fù)面沖擊。

2.投資不足對(duì)未來(lái)績(jī)效的影響。

企業(yè)投資行為作為財(cái)務(wù)決策的重要環(huán)節(jié)，不僅是價(jià)值創(chuàng)造的決定性因素，還是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。合理的投資行為可以提高企業(yè)績(jī)效，而過(guò)度投資和投資不足會(huì)降低資源配置效率，并導(dǎo)致企業(yè)績(jī)效惡化。由于投資不足表現(xiàn)為放棄凈現(xiàn)值為正的投資項(xiàng)目，其所產(chǎn)生的不利影響最終會(huì)在企業(yè)的未來(lái)績(jī)效中得以顯現(xiàn)。本文使用下一期資產(chǎn)收益率作為企業(yè)未來(lái)績(jī)效的衡量指標(biāo)，構(gòu)建DEF100和DEF200與企業(yè)投資不足(UINV)的交乘項(xiàng)(DEF100×UINV)和(DEF200×UINV)，考察地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約導(dǎo)致的投資不足問(wèn)題對(duì)企業(yè)未來(lái)績(jī)效的影響。表9中列(3)和列(4)結(jié)果顯示，DEF100×UINV和DEF200×UINV的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約導(dǎo)致的投資不足問(wèn)題，最終會(huì)造成企業(yè)未來(lái)績(jī)效的下滑。

表9 經(jīng)濟(jì)后果分析：市場(chǎng)價(jià)值與未來(lái)績(jī)效

七、研究結(jié)論與啟示

當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型階段，經(jīng)濟(jì)增速放緩使得企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)不斷升級(jí)。隨著債券市場(chǎng)出清的快速推進(jìn)，債務(wù)違約現(xiàn)象大面積爆發(fā)，引發(fā)了市場(chǎng)和決策部門(mén)的擔(dān)憂。本文以2003—2018年中國(guó)A股上市公司為樣本，考察了地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約對(duì)企業(yè)投資不足的影響。本文的主要結(jié)論如下：第一，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約數(shù)量越多，企業(yè)投資不足的程度越大，這表明債務(wù)違約的負(fù)面信息在地緣網(wǎng)絡(luò)中存在傳染效應(yīng)。第二，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境不確定性會(huì)加強(qiáng)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約的影響，而行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位則會(huì)削弱這一影響，進(jìn)一步驗(yàn)證了管理者對(duì)于潛在違約威脅的擔(dān)憂是造成企業(yè)投資不足的關(guān)鍵因素。第三，地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約造成的企業(yè)投資不足還會(huì)損害企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值，并在未來(lái)績(jī)效中逐漸顯現(xiàn)，可見(jiàn)地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失不容忽視。

本文結(jié)論的主要啟示在于：對(duì)于管理者而言，當(dāng)面臨來(lái)自地緣網(wǎng)絡(luò)中債務(wù)違約的負(fù)面信息時(shí)，應(yīng)正確判斷企業(yè)自身的違約風(fēng)險(xiǎn)，避免因潛在違約威脅的負(fù)面情緒而做出非理性投資決策，進(jìn)而損害市場(chǎng)價(jià)值和未來(lái)績(jī)效，最終導(dǎo)致實(shí)質(zhì)性債務(wù)違約的發(fā)生。對(duì)于投資者而言，在關(guān)注企業(yè)財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)狀況的同時(shí)，還應(yīng)注意企業(yè)所在地緣網(wǎng)絡(luò)中其他企業(yè)釋放的信息，尤其是對(duì)于那些財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大、環(huán)境不確定性較高和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位較低的企業(yè)，應(yīng)施以差異化的監(jiān)督策略。對(duì)于政府部門(mén)而言，一方面，除了應(yīng)妥善處置違約企業(yè)外，還需對(duì)違約企業(yè)的突出問(wèn)題進(jìn)行充分揭示，引導(dǎo)鄰近企業(yè)正確認(rèn)識(shí)債務(wù)違約問(wèn)題，避免對(duì)債務(wù)違約負(fù)面信息的過(guò)度反應(yīng)。另一方面，對(duì)于可能存在的區(qū)域性債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，政府決策部門(mén)應(yīng)防止債務(wù)違約集中爆發(fā)，逐步釋放區(qū)域內(nèi)的信用風(fēng)險(xiǎn)，避免債務(wù)違約負(fù)面沖擊的進(jìn)一步擴(kuò)大。