上市公司非效率投资研究
一、引言
投资是由特定主体进行的有目的的活动，这项活动需要投资者首先垫付资本或预付货币，通过垫付资本或预付货币获得某种特定资产，一般会给公司带来大于零的净现值。公司为了获取经济效益而投资，为了获取更多的利润而不断增加投资。但随着投资的增加，产能会逐渐增加，市场上会出现供大于求的情况，此时产品价格会下降，即通过投资而获取的报酬并不会无限制地增长，在达到最高点之后反而会随着产量的增加而降低。因此，在投资过程中可能出现过度投资和投资不足的情况。过度投资和投资不足是非效率投资的两种表现形式：过度投资通常是指公司接受比较差甚至净现值小于零的投资机会；投资不足则是指公司放弃净现值大于零的投资机会。这两种形式的非效率投资都会导致资金配置效率降低。近段时间，产能过剩在钢铁行业尤为突出。钢铁行业上市公司是否存在投资过度问题，钢铁行业上市公司的投资效率如何，本文对此进行了分析。
二、文献综述
（一）FHP（1988）投资――现金流敏感性模型 Fazzari等（1988）最早系统性提出衡量过度投资的方法，使用“投资――现金流敏感性”来衡量企业融资约束的大小。设计了一个公司在不同融资领域下的投融资决策模型，并在投资方程中加入了现金流这一因素。这个模型指出，对于受外部融资约束较大的公司来讲，影响其投资规模的主要因素是现金流。对于这一方法，有部分学者对这一方法的基本假设，即“投资――现金流敏感性随融资约束程度单调增加”这一点并不认同，原因是没有广泛被接受的理论模型支持这一假设。另外，除了融资约束程度的影响，管理层的委托代理成本也会增大现金流对投资决策的影响程度。因此，“投资――现金流敏感性”并不是一个良好的衡量指标。
（二）Vogt（1994）计量模型 Vogt（1994）指出，一些公司规模很大，但发放的现金股利很少，这类公司的投资决策通常可以使用管理层的机会主义来解释。Vogt（1994）探究投资行为和现金流的关系主要是以资本支出为支点，构造了一组包含投资机会、现金流及其交互项在内的计量模型，通过对投资现金流相关性与投资机会的交互影响的分析，对两种原因进行了区分。一般情况下进行投资时，如果现金流对投资机会较少的企业影响大，则说明投资过度是投资现金流具有相关性的原因，与之对应地，在回归检验中经过计算得到的系数小于零；如果现金流对投资机会较多的企业影响大，则可认为原因是融资约束，与之对应地，在回归检验中经过计算得到的系数大于零。简单地讲，就是可以依据计算得出的交互系数的正负号来判断样本公司的投资行为，正号、负号分别代表投资过度和投资不足。
（三）Richardson（2006）的残差度量模型 现在大多是所接受的非效率投资度量模型是由Richardson在2006年提出的。Richardson（2006）认为：企业的新增投资支出包含预期投资支出和非正常投资支出两个方面。其中，与企业的发展潜力、融资成本等基本因素有关的是可以预期的支出，剩余的则为非正常投资支出，支出值大于零，则表明过度投资，小于零则表明投资不足。该模型首先估计出公司的理论最优投资水平，然后比较公司实际投资水平与理论最优投资水平之间的差额，残差大于0则代表企业存在过度投资。一般情况下，残差越大，公司过度投资程度越严重。
三、研究设计
（一）理论分析 在借鉴已有度量模型的的基础上，本文采用下列判断企业是否存在非效率投资的方法。本文认为，企业究竟是否投资过度取决于企业实际投资水平与理论最优投资水平之间的关系。由图（1）所示，线性投资方程设定了自由现金流、成长性、销售额等方面的变量，综合考虑了企业各方面的影响因子，界定出理论最优投资水平，但是，因其呈线状分布，理论最优投资水平仅集中于一条线之上，导致投资水平处于这条线附近的企业往往容易被认定为投资不足或投资过度，这样会使被认定为非效率投资企业的数目大幅增加，这明显与客观实际不符。因此，本文对图（1）做了改进，采用均值线、中位数线和线性投资方程相结合的方法，如图（2）所示：将投资数额位于线性投资方程左上方的实际投资定义为大于最优投资水平；投资数额位于投资方程右下方的实际投资定义为小于最优水平；之后再结合整个行业实际投资的平均数和中位数，将投资情况归纳到以下三个模块：将实际投资水平大于理论投资水平并且同时大于实际投资水平平均值和中位数的样本上市公司定义为投资过度者，图（2）上部的阴影部分；将实际投资水平小于理论投资水平并且同时小于实际投资水平平均值和中位数的样本上市公司定义为投资不足者，图（2）下部的阴影部分；将介于上述两部分之间的样本上市公司定义为投资适度者。综上所述，本文将衡量上市公司投资水平的维度分为三类：投资不足、投资适中（最优）和投资过度。
（二）样本数据 钢铁行业是以从事黑色金属矿物采选和黑色金属冶炼加工等工业生产活动为主的工业行业，包括金属铁、铬、锰等的矿物采选业、炼铁业、炼钢业、钢加工业、铁合金冶炼业、钢丝及其制品业等细分行业。考虑到最近国家宏观调控抑制钢铁产能投资的政策因素对上市公司决策的外部影响，本文选取2007-2011年间上市时间为2007年12月31日之前的沪深两市钢铁行业上市公司为研究样本。在初始研究样本的基础上剔除符合以下特征的公司：样本期间被ST或处于ST状态的公司，这类公司通常存在异常的财务状况；同时发行A股、H股的公司，难以获得计算Tobin Q值所需的H股股价数据；数据不全和样本期间退市的公司会使最终结论的可信度降低。最终样本实际为38家上市公司，共152个样本。本文所使用的公司财务及股票市场数据均来源于国泰安股票市场研究数据库（CSMAR）和Wind资讯金融终端数据库。所有数据处理和统计分析工作均在Excel 2013和Stata12统计分析软件中进行。 （三）变量定义与模型构建 对于钢铁行业上市公司而言，固定资产投资是其最主要的投资，因此，本文仅考察钢铁行业上市公司的固定资产类投资行为。本文对变量定义见表（1）所示。为进行研究，本文构建如下模型：
Investit=α+β1GROWTHit-1+β2LEVit-1+β3MATit-1+β4FLOWit-1+
β5SIZEit-1+β6SALEit-1+β7YEARit-1
本模型是七个可能影响企业投资规模的因素的回归。本文将以上模型为基础，找到显著的影响变量，并通过计算各个相应的残差，与平均数、中位数相结合，进而衡量上市公司的实际投资水平。
四、实证检验分析
（一）描述性统计 本文对选取的钢铁行业所有样本上市公司的数据进行描述性检验，结果如表（2）列示。从中可以看到，Q1的平均数为1.418625，虽然并不高，但是分布具有很大的差异，最高的达到了5.548796，而最低的仅为0.719064，低于1意味着这些上市公司的市场价值要小于其重置成本。选取的钢铁行业样本上市公司投资水平的平均年增长率为48.6%左右，然而各公司水平分布差异很大：公司年投资增长率最快的达到了18倍，而部分公司则出现了投资负增长（在建工程的完成是造成这种负增长的主要来源）。新增投资的平均数要比中位数明显高出很多，总体上介于18%―48%之间。资产增长率从平均数来看超过了10%，同中位数相比差别并不是很大，但存在个别公司资产规模出现负增长的情况。资产负债率的平均数为0.6243801，中位数略高为0.645225，负债超过资产价值的一半，表明负债较多。然而，债务期限指标只有0.1954785，长期债务的占比还不到20%，表明钢铁行业上市公司较少使用长期债务。在所选取的全部样本上市公司中，总资产的自然对数指标的平均值和中位数非常接近，约为23.3，其标准差在解释变量中相对较大，表明样本公司的规模之间存在相对较大的差异。现金流的均值为0.0436092，比中位数高出2个百分点，表明钢铁行业上市公司的现金流数额并不高。同时，现金流的标准差较小，表明这些上市公司的现金流之间的差距并不大。由数据得知，部分上市公司的现金流并不为正，表明个别上市公司的现金流并不是十分宽裕。样本上市公司上市时间最长的达到17 年，最短的达到1 年，平均上市时间接近11 年。企业的销售与总资产比率超过了150%，表明企业的销售维持了较高的增长。
（二）回归分析 经过检验，本文使用的回归方程控制变量之间不存在多重共线性。因此，在对不显著的变量进行剔除之后，得出表（3）最后一列的参数。通过表（3）中的回归结果，得出我国钢铁行业上市公司的理论最优投资水平方程：
INVESTit=4.650913+0.1457519Q2it-1+1.478215MATit-1+4.59999FLOWit-1-0.2027513SIZEit-1+0.2032766SALEit-1
从回归结果的具体方向上看，在所选取的钢铁行业上市公司数据样本（2007-2011）中，债务期限结构、现金流和销售增长率都与投资显著正相关；公司规模与投资显著负相关；公司资产负债率、上市时间、Q1和资产增长率由于其p值大于0.01而被认为与投资无显著相关性，因此选用Q2作为衡量公司潜在投资机会和成长性的变量。根据样本回归结果可以看出，使用长期债务的上市公司会进行更多的投资，内部现金流充足或者销售增长率高的公司也会倾向于增加投资；在钢铁行业上市公司中，企业规模越大，投资水平往往越低。资产负债率和公司上市时间与投资水平呈反向相关，但是并不显著，因此在本文中予以删除。
五、钢铁行业投资现状与对策分析
（一）我国钢铁行业投资现状分析 根据分析得出的钢铁行业上市公司最优投资线性回归方程，本文计算出每一个样本上市公司的理论最优投资水平，并且将其与该上市公司的实际投资水平比较孰高孰低，并在此基础上将全部上市公司的实际投资的平均数和中位数纳入投资水平判断标准，按照图1b给出的方法来判断其实际投资水平是否处于最优投资水平。根据数据统计和分析的结果，本文归类了选取的全部样本公司的投资水平并进行了描述性统计，结果如表（4）列示。本文发现钢铁行业上市公司的投资水平的平均值在48.6%左右，同时，中位数与平均数差距很大，有17.9%左右，方差约为1.67，也说明企业间投资水平差异很大。以这两个参数为参照，本文对选取的上市公司样本进行了归类统计，结果如表（5）所示。从该表（5）的结果可以看出，在全部152 个样本中，大于方程预测值的样本公司有57 个，而小于方程预测值的样本公司有95个，表明过度投资的样本公司数要小于投资不足的样本公司数。在大于方程预测值的57个样本公司中，实际投资的数额大于投资平均值的样本公司有19 个，介于中位数和平均值之间的样本公司有23 个，而小于中位数的样本公司有15 个；在小于方程预测值的95个样本公司中，实际投资数额大于投资平均值的样本公司有4 个，介于中位数和平均值之间的样本公司有30 个，而小于中位数的样本公司有61 个。按照对图1b中各条线的相关定义，在选取的钢铁行业上市公司样本中，有80家上市公司存在非效率投资行为，占全部样本数的53%，因此，本文认为我国钢铁行业上市公司普遍存在非效率投资现象。但在所有非效率投资样本中，投资过度的样本公司为19个，占非效率投资总样本数的24%；而投资不足的样本公司数达到61 个，占非效率投资总样本数的76%，从这一角度来看，仅就公司个体投资状况而言，钢铁公司投资不足的状况要比过度投资更为严重。观察中位数和均值及处于两者之间的样本数目，发现少量的钢铁企业投资过度的比例过大，导致总体投资平均数过高，使得计入过度投资的样本数减少；钢铁产能本身涉及到公司规模的问题，产能基数较大的公司对总体产能的影响力更大；本文未将非上市钢铁企业投资状况纳入研究。以上结论有待于进一步探究及验证。 （二）钢铁行业非效率投资治理对策 对公司非效率投资进行研究的目的之一是找到能够有效抑制过度投资行为的方法。本文已经得到以下结论：在影响上市公司非效率投资的企业基本面因素中，决定上市公司非效率投资行为的最基本因素是债务期限结构、现金流、企业规模和销售额增长；资产增长率、企业年龄和资产负债率与非效率投资具有一定的相关性但并不显著。本文从公司自身、行业发展和宏观政策方面分析我国上市公司抑制过度投资的对策。
（1）公司自身方面。第一，利用债务融资对企业投资的约束作用。我国社会主义市场经济到现在已经发展了三十多年，随着改革的不断深入，负债已经不仅仅是一种融资手段，更是一种重要的治理工具。一般而言，债务融资因为对公司具有还本付息的强制规定，所以被认为能够缩减公司经理可使用的资源，可以抑制管理层的过度投资动机。Mills 指出投资规模和企业负债率呈负相关关系，而且这种关系在资产负债率较高的公司更加显著。Hart 和Moore 通过研究对负债融资的相机治理机制进行了进一步验证，结果表明，在公司治理中，重要的是投资者为限制管理者追求私利行为而设计出的合理融资结构，而并非给予管理者的控制权。但从我国钢铁行业上市公司样分析结果看，资产负债率与投资具有负相关性，但并不显著，这说明虽然债务融资可以抑制投资过度，但并没有明显的效果。这种情况的发生与我国现阶段所存在的债权人权益易受损、股权融资成本失真等现状因素是分不开的。只有尽快健全破产清算制度，加快债务融资体制改革，同时提高对债权人的保护程度，才可以有效发挥债务融资的约束和治理功能，进而有效遏制上市公司的过度投资行为。第二，派发现金股利。本文采用的现金流计算公式为：自由现金流（Flow）=OCF-INT-DIV，其中，DIV为现金股利。因此，派发现金股利可以有效减少自由现金流。除了从自由现金流的角度分析之外，也可以从外部监督方面考虑。如果机构投资者与个人投资者相比较纳税较少，便会存在税差效应，即激发机构投资者的投资热情。因为机构投资者有经验丰富的专业人员，在监督管理层决策方面有很大的优势，因此，可以有效抑制管理层过度投资动机。第三，完善公司治理及内部控制体系。Richardson （2002）指出独立董事、管理层持股等治理机制能够在抑制非效率投资方面发挥重要作用，在研究过度投资治理方面提供了一个新的视角。信托责任（Fiduciary Duty）是由董事担负的、可以代表股东监督经理的责任，因此，保护股东利益的一项重要治理机制就是董事会。在董事会中，在监督中起到积极作用的主要是独立董事。大量研究证明，企业投资决策在独立董事监督范围内是一项重要的内容。同时，即便独立董事的专业背景不同于公司管理者的专业背景，但独立董事可以借助公司外部力量对管理层的投资行为进行分析并采取相应措施。所以，从另一个角度看，独立董事的知识、经验反而可以使公司的投资更加合理，并不一定阻碍其监督职能的发挥。独立董事可以在一定程度上遏制公司管理层的过度投资动机。一般来讲，管理层持股有利益一致和管理防御两种效应。利益一致效应，即在一定范围内，随着管理层持股比例增加，管理层自身利益与股东利益趋于一致；管理防御效应，即当管理层持股比例达到临界点后，如果继续增加持股比例，管理层受到的市场约束将降低，会导致管理层只考虑自身利益。现阶段，我国经济市场化程度还不够高，上市公司管理层持股比例普遍较低，远没有达到脱离市场约束的程度，所以，利益一致效应是上市公司管理层持股在我国的主要表现。本文认为提高我国钢铁行业上市公司管理层持股比例，可以促进企业进行效率投资。
（2）行业发展方面。第一，发挥行业协会作用，促使企业兼并重组。我国钢铁行业目前的现状是各企业间发展不均衡，存在技术落后、产能低下的地方小企业，产品相似度很高，产业集中度低。产能严重过剩，产品结构不合理，对整个钢铁行业敲响了警钟。钢铁工业协会是我国钢铁行业的一个重要组织，在钢铁行业总体发展规划等方面要保证及时性、实用性和可持续发展性。对于钢铁企业，要给予一定的指导，及时发布相关调研信息，指导企业生产发展。针对个别企业过度投资的问题，可以采取兼并重组，即一方面及时淘汰落后产能，另一方面不断壮大现有的企业，使之更具有竞争力。我国公司跟世界上一些先进公司的差距还是比较大，只有不断提高产业集中度，才能转移已经过剩的产能。第二，健全会计制度，提高第三方监督质量。自我国建立资本市场以来，我国政府不断地改革和完善会计准则体系，在制度建设、监管力度和投资主体构成等方面都发生了很大的变化，会计信息在改善上市公司投资效率方面所扮演的角色越来越重要。然而，社会主义市场经济制度在过去的三十多年中不断被完善，上市公司和投资者对高质量会计信息的内在需求也不断在提高，因此，会计制度建设和监管力度等方面需要不断加强。会计信息质量的高低与公司投资效率紧密相关。道德风险是公司相关利益者最关心也是最担心的治理因素。研究表明，在会计信息披露质量低的公司，公司管理层的投资决策行为受到的监督程度比较低，对公司投资效率产生负面影响的概率较大。除极少数特殊情况外，财务报告披露质量与公司过度投资程度呈反向关系，同时这种关系在进行严格审计的公司中更显著。建议加快完善我国上市公司财务报告和披露系统的相关法规政策，保证注册会计师在审计过程中的独立性，提高审计监督质量，更好地发挥会计信息在公司资本配置中的作用。
（3）宏观政策方面。我国是一个人口众多的、正处于发展中的社会主义国家，从计划经济向社会主义市场经济转变的过程中，有很多难题需要攻克。体制改革、企业转制等政策要在保证社会稳定的前提下实施，在这种特殊情况下，宏观调控的有效性对过度投资的治理至关重要。第一，健全政府体系，科学招商引资。关于宏观调控及地方政府对企业投资的影响，主要应从以下两个方面进行考虑：一方面，我国相关法律法规尚不完善，官员政绩考核体系、问责制度尚未完全建立，一些地方政府官员为了增加政绩，盲目上马大批项目，并不关心企业是否能够创收、持续发展，由此造成的过度投资普遍存在；另一方面，地方政府官员的知识水平有限，不能合理地、科学地规划城市发展，造成重复建设等一系列问题。因此，国家应当健全政府职能体系，合理分配资源，培养学者型官员，科学招商引资。第二，照顾各方利益，国家为了保持一个低水平的失业率，保证人民的正常生活水平，会加大基础建设投资，拉动内需，这也从一定程度上造成过度投资。因此，国家必须合理安排，要合理保持社会稳定，使宏观调控带来的效用最大化。第三，加强国家指导，给予政策支持。国家的宏观导向对于企业的发展有着至关重要的影响，对于解决企业存在的问题也具有很大的实际意义。要尊重规律、分业施策、多管齐下、标本兼治，化解产能过剩的问题。要提高企业的素质，来解决产能过剩；通过兼并重组来消化一批产能过剩；通过优胜劣汰淘汰一批落后的产能；鼓励企业到海外去发展，转移一批产能。要想解决由过度投资产生的产能过剩问题，必须多方商议，协商处理，采取平稳的方式，并将维护社会稳定和保障职工权益放在首位，使得行业发展回归到合理的、健康的轨道上来。
