企业投资效率测量模型研究范文

摘要：

投资作为企业成长的重要支撑，通过改变企业的资产结构，提高企业资产效率，从而增加企业的价值。企业投资效率领域的研究向来是当前现代企业投资理论研究的一大关注点。本文探讨分析了投资效率的含义，重点围绕投资效率的四个重要测量模型展开文献综述，厘清投资效率测量模型的理论发展脉络和相互联系，为进一步发展投资效率测量方法和投资决策相关研究提供参考。

关键词：

投资效率；测量模型；投资—现金流敏感性

企业的投资行为直接影响该企业的经营风险、业绩水平和未来的成长发展。可见，投资效率关乎企业的生存与发展，甚至整个社会经济资源的配置效率。但由于问题和不对称信息等原因使得企业的投资不能处于一个有效率的水平上，所以投资效率一直是理论研究的重点领域。现有文献关注较多的是导致企业投资偏离其最优水平的影响因素。而对于如何区分有效率投资和非效率投资，尤其是非效率投资中的投资不足和过度投资，定量化衡量企业的投资效率的研究并不多见。运用数学原理、计量经济学方法构建合适的测量模型，成为国外学者在该领域努力的方向之一并已取得一些标志性的成果。这些学者分别从不同角度就相关问题进行阐释并构造出不同的适用模型，其中备受推崇的有投资-现金流敏感度模型、现金流与投资机会交互项判别模型、残差度量模型、BHV模型。鉴于此，本文对这四个重要测量模型进行详细解析，梳理其理论发展脉络和相互联系，以期为进一步拓展投资效率测量方法和投资效率提供有益参考。

一、投资效率的概念

近年来，国内外学者对企业的投资效率进行了大量研究，但基于不同的目的和视角，对其定义却没有一个公认的概念。一般说来，投资效率有效率投资和非效率投资两个表现方式。另外，非效率投资又分为投资不足和投资过度。Myers（1977）从净现值的角度入手，认为如果企业放弃了净现值为正的投资项目，就视为投资不足。创造性地提出投资过度这个问题的是Jensen（1986），他从自由现金流量的角度对企业的投资行为进行了解读。Lang和Lizenberger（1989）从股利公告与企业投资之间的关系使用托宾Q作为衡量未来收益的指标进行实证研究，结果支持自由现金流量假说，提出了“过度投资假说”，并把托宾Q<1的公司界定为“过度投资”的公司。对于“投资效率”，国内许多学者也对其作出了一些定义。王成秋（2006）从所费与所得的配比切入，把投资效率设定为企业投资所取得的有效成果与所消耗或占用的投入额之间的比率，但对投资所得和投资所费怎么界定，并没有给出确切的范围。类似的还有认为可以使用投资报酬率与资本成本的比值来衡量企业的投资效率（李笑雪，2010）。而有些学者从资源配置角度给出定义，在投资活动使资本的配置接近于帕累托最优状态时就实现了效率投资（王秀梅，2010）。这个定义仍然存在一些质疑：首先实现帕累托最优时的市场应是完全竞争状态，其次，效用的可能性可能性边界并不能明确的计算出来。牟小丽和杨孝安（2012）从定性的角度认为投资效率是由企业投融资活动形成的资源配置状态，而委托问题和信息不对称问题导致企业非效率投资。因此，如果企业的投资活动是有效率的，那投资项目的效果应有助于增加企业的价值。在这种情况下，该投资水平就是一个最佳的投资水平，与这个水平不一致的投资就是非效率投资。

二、投资效率测量模型

投资效率的科学测量是企业投资相关经验研究的核心，我国经验研究中应用较多的测量模型主要来自Fazzari、Vogt、Richardson和Biddle等人的研究。

（一）投资-现金流敏感度模型（FHP模型）Fazzari等（1988）从融资约束这个维度切入，考量企业投资支出对内部现金流的敏感性，他认为融资约束和公司投资的关系可以用优序融资理论解释。因为信息不对称的存在，内部融资和外部融资不是完美的替代。企业在进行投资决策时会选择资本成本较低的内部融资，只有当企业内部资金不足以满足投资需要时，企业才会选择外部融资。Fazzari等使用美国制造业的数据，按照股利支付率将样本企业分成三个组：组1（低股利支付组）、组2（中等股利支付组）和组3（高股利支付组）。统计数据发现：组1内企业的投资-现金流比率很高，几乎把所有的现金流都用在了投资上，但是该组的投资和现金流水平都有很大的不稳定性。另外，组1和组2的投资-现金流敏感性比组3高。FHP模型得出结论：融资约束与投资之间的关系因公司的规模而异。不对称信息和不完美的资本市场使公司内部资金的机会成本大大小于外部资金。低股利分配的公司对内部现金流波动的敏感性较高股利分配的公司要大得多，内部现金流的流动性对投资产生的影响也是低分配公司较为明显。在不完美的资本市场中，融资约束使企业的投资和内部现金流呈现显著的正相关关系，而且融资约束越强的公司，投资对自由现金流的敏感程度会更高。当公司面临的融资约束比较强的时候，由于外部融资的成本比内部融资的成本高，投资对自由现金流的敏感程度也会更高。当前研究投资与内部现金流关系多应用此模型或其改进模型。

但是Kalplan和Zingales（1997）在对Fazzari等（1988）样本中的低股利支付率的组别重新进行了检验，得出的结论让他们对使用投资-现金流敏感性来衡量融资约束提出了质疑。他们认为，只有在严格的假设下，投资-现金流的敏感性才会随着融资约束的增强而变得更加敏感。Cleary（1999）使用多元分析判别方法构建新的判别模型，支持了Kalplan和Zingales等（1997）的结论。另一个质疑点就是对投资机会的度量。FHP模型以Q模型为基础，但是TobinQ的测量一定会有误差，现金流在投资模型中的表现不显著（Erickson和Whited，2000）。此外，现金流是一个内生变量，不能明确投资机会与现金流之间的敏感关系是由现金流本身引起，还是由其他因素引起，现金流与投资机会之间的关系没有明确辨别。没有剔除其他因素对被解释变量的影响，如企业性质、公司规模、行业特征等，结果的准确性会有偏差。由于我国的实际情况与其他国家有很大区别，所以我国一些学者在实际应用过程中对FHP模型进行了改进。朱红军等（2006）参照FHP的研究方法，把样本公司按照金融发展水平和预算软约束的程度进行分组，另外，把我国特殊的制度背景因素纳入其中，把企业的最终所有权作为分类标准，将样本公司分为国有企业和民营企业两类，进一步再按预算软约束的程度对国有企业再进行分类。为了考察政治关系和制度因素对投资现金流敏感性的影响，陈运森和朱松（2009）把高管的政治背景和制度环境引入FHP模型。谢乔昕和张宇（2013）将经济影响力和股权结构作为自变量引入FHP模型，并构造其与经营现金流的交叉项验证企业经济影响力与融资约束之间的关系。

（二）现金流与投资机会交互项判别模型Vog（t1994）选取美国的359家制造企业作为样本，研究现金流在企业的投资决策中的重要性到底是因为企业过度使用了现金流还是因为由不对称信息的存在导致的外部融资成本过高。在借鉴FHP模型（1988）考察投资一现金流敏感性的研究思路的基础上，构建了以下模型。其中，如果β5是正的，那么结果支持优序融资假说，反之则支持现金流量假说。实证结果表明自由现金流对投资支出的影响随着Q的下降上升，从而支持了自由现金流假说。FHP模型的其中一个不足之处是不能辨别投资不足与过度投资，而Vogt模型中现金流与投资机会的交互项则可以增填这一缺陷。该模型把融资约束与问题联系起来，验证了Myers和Majluf的优序融资理论和Jensen的自由现金流量假说。对于规模较小、股利支付率低且固定资产投资少的新企业，表现出的投资行为符合有序融资理论。但对于那些股利支付率低、有形资产投资高的大型公司容易存在自由现金流的问题，导致企业产生过度投资。该模型在Q理论的框架下分析企业的投资效率，但是却不能具体到某个个体企业来分析其投资-现金流敏感流程度，在实践中无法分析具体企业的投资状况。另外该模型只从定性的角度区分了过度投资与投资不足，却没有具体度量非效率投资的程度。对于非上市企业，其TobinQ无法获取，这类公司就无法运用该模型。对与上市企业来说，能够真实反映其投资机会的是边际Q，但是边际Q无法有效获取，用TobinQ来代替对实证结果也会产生误差。由于我国上市公司一般不偏好发放现金股利，故部分学者对Vogt模型中的现金股利这个变量进行了调整，如张纯和吕伟（2009）直接把现金股利这个变量给删去不用。部分学者参照Vog（t1994）的方法证实我国上市公司存在过度投资行为，如潘立生和张清政（2010）基于Vogt模型引入了制约机制变量构造交叉项来检验这种机制可否缓解过度投资行为。邱德旺（2014）在考察A+H交叉上市是否有效制约了上市公司的非效率投资行为时，将交叉上市变量Cross引入Vogt模型（1994）以检验交叉上市公司的非效率投资规模是否低于纯A股上市的公司。

（三）残差度量模型Vogt模型通过考察交互项系数的正负可以区分投资不足或投资过度，但是对自由现金流和过度投资却没有进行直接的衡量。为了解决上述两个模型存在的问题，Richardson（2006）把投资拆解为维持现有资产而进行的投资和建设新项目的投资两个部分，进一步将新项目的投资拆解为正常投资（NPV为正的投资）和非正常投资（NPV为负的投资），然后再把自由现金流拆为现有资产产生的现金流减去与其的新投资，并分析了投资过度或投资不足的具体呈现。Richardson（2006）构建以下模型估计过度投资。其中，I为公司i第t年新增投资；V/P是公司成长机会的变量；Lev、Cash、Age、Size、Ret分别是资产负债率、现金存量、上市年限、公司规模和股票收益率；Ii,t-1为滞后一期的因变量；Industry和Year分别是行业和年度虚拟变量；ε是残差项。研究结果显示，自由现金流与过度投资正相关，且这种现象仅发生在自由现金流为正的公司，另外大部分的自由现金流以金融资产的形式存在。Richardson（2006）为考察过度投资的程度，又按自由现金流的正负把样本企业分成两组，分别对其流向进行分析，发现拥有正的自由现金流和负的自由现金流的企业用于过度投资上的自由现金流分别为20%和15%。Richardson（2006）模型基于会计信息，计算期望投资的数量，进而计算出过度投资的具体值。该模型从自由现金流与过度投资之间的关系出发，验证了成本理论，揭示出委托问题是产生过度投资的重要原因。Richardson（2006）衡量过度投资和自由现金流的这个框架易于被扩展来测量其他非正常投资。该模型以方程的回归结果作为预期新投资的拟合值，但是该拟合值只有在市场是完美的且不存在问题时才能准确衡量企业的最优投资水平，所以以残差来度量非正常投资可能会对结果产生很大影响。另一方面，对新项目投资的分组标准是NPV是否大于0，但是有的项目在考察期间与整个项目期间的NPV并不一定一致，这样就会对非正常投资的测量结果会产生一些误差。我国学者在探索我国企业的非效率投资现状的过程中，Richardson（2006）的残差度量模型是被借鉴的较多的模型。如李万福和林斌等（2010）直接采用Richardson（2006）的模型来估算企业的投资过度程度；在该模型基础上，部分学者采用了新的变量来测量公司成长机会，其中，徐晓东和张天西（2009）用企业权益的账面值与市场值比、梅丹（2009）使用了主营业务收入增长率和TobinQ。借鉴该模型，徐倩（2014）检验了环境不确定性与企业过度投资、投资不足之间的相关关系。他们按照残差的量把企业分组，并把其作为因变量。观察值在低分位的被认定为投资不足；在高分位的为过度投资，中间两个分位为基准组。然后运用多类别对数比率回归分析方法来预测企业处在高分位和低分位的概率。该模型应用起来简单方便，销售增长这个变量易于取得，用来代替Q，不受财务报告质量的影响。该模型虽然简单，但是给后续研究提供了一种思路。但是仅用这一个变量来解释投资，结果的准确度有待商榷，另外，投资机会用销售增长来衡量略有些片面，例如，固定资产投资和研发支出也是重要的组成部分。由于Bibble等（2009）没有考虑在销售收入增长或减少时，对投资的作用是存在区别的，所以Chen等（2011）在研究中国的政府干预与投资效率的时候，在模型中加入了哑变量使实证结果更加准确。李万福等（2011）参照Bibble等（2009）对非效率投资企业的分组方法来明确内部控制和投资水平的关系。申慧慧等（2012）同样借鉴该模型，用实际投资规模减去估计最佳投资规模估计残差。

三、结论

毋庸置疑，投资效率的测量在研究企业投资的相关问题中是重要的一环。本文分析比较了目前国际上较常用的主流投资模型，并回顾了国内部分学者在投资效率领域内的研究成果。综述表明上述四类典型的度量模型都有各自的优势和不足，每种模型都有适用范围和假设前提。我国学者在研究投资效率的相关问题时，大多通过采取不同的替代变量改变原有模型中关键变量的测量，如投资支出、投资机会和现金流等变量的测量，以此使模型更符合我国实际。国内外对与投资过度已有长足的研究，但是对于投资不足的却没有给与同样关注。而我国恰恰是投资不足问题更为严峻，影响了企业的未来发展，更深入的研究应着力于此。除此之外，因我国的特殊国情，直接或间接借鉴国外的模型得出的结论不能保证其可靠性，以此提出建议对企业投资行为的指导意义不大。进一步的研究应创新性地提出更有针对性的理论框架。影响投资支出的因素错综复杂，应结合所研究的问题和模型适用条件，谨慎选择投资效率度量模型，并根据样本企业所在地域和国家的政治环境、经济结构、资本市场等背景因素，充分运用会计财务信息，科学选择更准确的变量测量指标。这样得出的研究结果才更可靠、更具有现实指导价值。*本文系浙江省哲学社会科学规划课题（项目编号：14NDJC074YB），浙江省高校人文社科课题（项目编号：2013QN060）阶段性研究成果。

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作者：仇梦 王永乐 单位：绍兴文理学院经济与管理学院