融資約束地度量及其檢驗(yàn)

所屬領(lǐng)域：國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)金融學(xué)融資約束的度量及其檢驗(yàn)摘要：本文從企業(yè)融資約束的定義出發(fā)，利用中國(guó)A股上市公司的財(cái)務(wù)信息構(gòu)造了反映企業(yè)融資約束的指標(biāo)，并在投資-現(xiàn)金流敏感性框架下對(duì)指標(biāo)的有效性進(jìn)行了3個(gè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，結(jié)論是本文指標(biāo)能有效代表企業(yè)融資約束。支撐本文結(jié)論的實(shí)證結(jié)果有：（1）本文指標(biāo)比企業(yè)杠桿率能更有效的代表企業(yè)融資約束程度，且經(jīng)濟(jì)解釋唯一；（2）本文指標(biāo)和文獻(xiàn)中關(guān)于受融資約束的企業(yè)的可觀察的特征是吻合的；（3）在投資-現(xiàn)金流敏感性模型中加入本文指標(biāo)有助于解決遺漏重要解釋變量問(wèn)題。本文其中一個(gè)貢獻(xiàn)還在于部分證實(shí)了FHP（1988）和KZ(1997)實(shí)證結(jié)論不一致的原因：遺漏了真正的企業(yè)融資約束的代理變量使投資-現(xiàn)金流敏感性上升的來(lái)源（現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)增加，或者企業(yè)融資約束程度上升）在模型中不能識(shí)別。本文指標(biāo)在實(shí)證研究中有廣泛的應(yīng)用前景。此外，本文對(duì)有效代理變量設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)可以應(yīng)用于其他的實(shí)證研究。關(guān)鍵詞：融資約束代理變量投資-現(xiàn)金流敏感性Abstract:Basedonthedefinitionoffinancingconstraint,anindexisconstructedinthispapertobeagoodproxyvariableoffinancingconstraintatfirmlevelbyusingfinancialdataofChineseA-sharelistedfirms.Thenthreetestsareconductedundertheframeworkofinvest-cashflowsensitivitytoshowtheindexidentifythedegreeoffinancingconstraintatfirmlevelefficiently.Thisargumentissupportedbysomeempiricalresults:(1)theindexinthispapermeasurefinancingconstraintmoreefficientlythantheleverage;(2)theindexinthispaperisconsistentwiththeobservedcharactersofthefirmwithfinancingconstraints;(3)omittedvariablesproblemisalleviatedwhentheinvest-cashflowsensitivitymodelincludetheindexinthispaper.OnecontributionofthispaperistoverifyingthereasonwhytheempiricalresultsofFHP（1988）andKZ(1997)areinconsistent:theproxyvariableoffinancingconstraintsisomitted,astheresultthatthesourceofinvest-cashflowsensitivitycan’tidentify.Theindexofthispaperhasanextensiveapplicationprospect.Inaddition,theefficiencytestofproxyvariableinthispapercanapplytootherempiricalresearch.Keywords:financingconstraintproxyvariableinvest-cashflowsensitivity一引言企業(yè)融資約束問(wèn)題是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)研究的熱點(diǎn)，如融資約束和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)(GayanéHovakimian2010)ADDINNE.Ref.{A8661DAD-7491-4A48-A2E9-21128B7CD23B}[1]，融資約束和投資(DietmarHarhoff,JohnVanReenen2010;Denis,D.J.andV.Sibilkov2010)ADDINNE.Ref.{8B9E2375-BC4D-4F34-B3B4-D1C48E491DE2}[2,3]，融資約束和出口(KalinaManova2008,Shang-JinWei,ZhiweiZhang2011;RobertC.Feenstra,ZhiyuanLi,MiaojieYu2011)ADDINNE.Ref.{7FEC5FE5-7FC7-45D4-BAFE-9DAE0B30023A}[4-6]，資本流入和融資約束(Jér?meHéricourta

andSandraPoncet2009,羅長(zhǎng)遠(yuǎn);陳琳2011)ADDINNE.Ref.{546CC8C1-B8AF-44A0-BE73-6E5E7025AA9B}[7,8]等等，涉及宏觀、公司財(cái)務(wù)、國(guó)際貿(mào)易等多個(gè)領(lǐng)域。如何在國(guó)家、行業(yè)，尤其是企業(yè)層面度量融資約束程度是實(shí)證研究中的難點(diǎn)。由于融資困難程度在數(shù)據(jù)中無(wú)法直接觀察，且在企業(yè)層面缺乏有效的融資約束代理變量，使得目前國(guó)內(nèi)外的關(guān)于企業(yè)融資約束問(wèn)題的實(shí)證研究存在以下局限。第一，只能以樣本分組的方法考察不同類型企業(yè)受到的融資約束程度，而不能從企業(yè)層面直接識(shí)別。這類文獻(xiàn)大多比較不同類型是企業(yè)的投資-現(xiàn)金流敏感性差異，或者現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性差異來(lái)檢驗(yàn)企業(yè)融資約束的強(qiáng)度，但只能分類識(shí)別企業(yè)融資約束。郭麗虹，馬文杰（2009）ADDINNE.Ref.{65DC05C4-DFFD-42A5-B538-E1B7889F002B}[9]把滬深上市的制造業(yè)企業(yè)分為國(guó)有上市公司和民營(yíng)上市公司兩個(gè)子樣本，發(fā)現(xiàn)民營(yíng)上市公司與國(guó)有上市公司相比,企業(yè)投資對(duì)現(xiàn)金流量的敏感系數(shù)更大。饒華春（2009）ADDINNE.Ref.{46512C42-F868-4FDC-A6EE-B98BF5BDF5DF}[10]發(fā)現(xiàn)公司上市后，民營(yíng)上市公司的融資約束較國(guó)有上市公司得到更加明顯的緩解。如果用單個(gè)企業(yè)層面的直接比較代替簡(jiǎn)單樣本分組比較融資約束的影響，將會(huì)使結(jié)論更加豐富。第二，模糊不清的樣本分組標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果大相徑庭。Fazzari,Hubbard,Petersen（1988）ADDINNE.Ref.{1C393374-F49A-455D-8B38-53813986A2DA}[11]（以下簡(jiǎn)稱FHP）認(rèn)為融資約束的程度可以由企業(yè)的投資-現(xiàn)金流敏感性差異來(lái)反映。Kaplan,Zingales（1997）ADDINNE.Ref.{9F5BA073-6890-4BBD-A54D-04C41C20054A}[12]對(duì)此提出質(zhì)疑。對(duì)企業(yè)的投資-現(xiàn)金流敏感性差異，或者現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性能否反映企業(yè)融資約束程度，國(guó)內(nèi)實(shí)證結(jié)論也并不一致。章曉霞;吳沖鋒（2006）ADDINNE.Ref.{3298C032-D993-464F-824C-1748C8CF9E8C}[13]用2000-2004年全部非金融類A股上市公司，共3936個(gè)樣本觀察值的實(shí)證研究表明，融資約束和非融資約束公司的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性沒(méi)有顯著差異。李金;李仕明;嚴(yán)整（2007）ADDINNE.Ref.{F05B48CF-61ED-4E0E-8F92-A48DB27F29C7}[14]用2002-2004年的3050個(gè)樣本為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)只有面臨融資約束的公司才表現(xiàn)出顯著為正的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性，認(rèn)為現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性能反映企業(yè)的融資約束。第三，用投資-現(xiàn)金流敏感性，或者現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性檢驗(yàn)企業(yè)融資約束，這種方法存在諸多缺陷（Alti,2003；Cummins,Hassett,Oliner，2006）ADDINNE.Ref.{8A9BB604-DC82-4354-BF9C-314156F37F94}[15,16]。企業(yè)融資約束越強(qiáng)，從理論上可以推斷企業(yè)投資-現(xiàn)金流敏感性，或者現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性增加。但融資約束程度并不是企業(yè)投資-現(xiàn)金流敏感性，或者現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性的充要條件。如果在實(shí)證中采用分組的方法，從投資-現(xiàn)金流敏感性，或者現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性出發(fā)檢驗(yàn)企業(yè)所受的融資約束程度，托賓Q的測(cè)量誤差，以及模型識(shí)別問(wèn)題會(huì)使實(shí)證結(jié)果不穩(wěn)健。Gomes（2001）ADDINNE.Ref.{0F0ECDE5-4042-4EB8-9DAA-E77F7ADDBBA1}[17]發(fā)現(xiàn)即使企業(yè)不存在融資約束，投資-現(xiàn)金流敏感性仍然存在。第四，目前已有文獻(xiàn)使用負(fù)債率（Buch,Kesternich,Lipponer,2010；羅長(zhǎng)遠(yuǎn)，陳琳2011）ADDINNE.Ref.{1F42E60E-1B7B-4438-913E-5BC2A0A82663}[8,18]、利息（Feenstra,ZhiyuanLi,MiaojieYu2011）ADDINNE.Ref.{D208B082-E3F5-4C1D-BDD1-30AA1C3993FE}[6]等指標(biāo)作為企業(yè)融資約束的代理變量，但這些代理變量可以有多重含義，其經(jīng)濟(jì)解釋并不唯一。而且由于文獻(xiàn)上對(duì)企業(yè)融資約束的有效代理變量沒(méi)有一致的結(jié)論，研究者通常會(huì)選用對(duì)自己結(jié)論最有利的代理變量，并報(bào)告其結(jié)果（Titman,Wessels,1988）ADDINNE.Ref.{D48CB62D-83A0-4A8F-A585-EC34D3F0CB32}[19]。第五，文獻(xiàn)中缺乏有效的統(tǒng)計(jì)檢定，來(lái)比較不同代理變量的有效性，使得不同的實(shí)證結(jié)果也難以比較。因此，缺乏企業(yè)層面的融資約束代理變量，使目前關(guān)于企業(yè)融資約束問(wèn)題的實(shí)證研究大大落后于理論研究。針對(duì)目前實(shí)證研究中存在的問(wèn)題，本文提出了一種企業(yè)融資約束指標(biāo)的構(gòu)建方法，并對(duì)其有效性進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。第一部分是引言，第二部分是指標(biāo)構(gòu)建方法。第三部分在融資約束對(duì)企業(yè)投資影響的框架下，檢驗(yàn)了指標(biāo)的有效性。這部分試圖證明，用該指標(biāo)度量的企業(yè)融資約束程度，符合文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)和經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)。二指標(biāo)構(gòu)建Kaplan&Zingales(1997)ADDINNE.Ref.{10B88FF4-E85D-48F1-B2BB-D6E1C14EA125}[12]（以下稱KZ）把企業(yè)融資約束定義為企業(yè)內(nèi)部融資成本和外部融資成本之差,這也是對(duì)企業(yè)融資約束最準(zhǔn)確、使用最廣泛的的定義。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，利率，或者資本回報(bào)率就是企業(yè)的融資成本。從定義出發(fā)，企業(yè)融資約束就是內(nèi)部資金利率和外部資金利率之差。內(nèi)部資金成本等于其機(jī)會(huì)成本，即市場(chǎng)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。外部資金成本等于市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率加上由不對(duì)稱信息、代理人問(wèn)題等導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)部分可以為正，也可以為負(fù)。如何計(jì)算外部資金的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是指標(biāo)構(gòu)建的關(guān)鍵。假定在期，市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)定價(jià)為，企業(yè)外部融資的成本即市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率加上。在企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表中，我們無(wú)法直接觀察企業(yè)發(fā)行債券、銀行貸款的利率，但可以觀察到企業(yè)的利息支出，以及流動(dòng)負(fù)債、長(zhǎng)期負(fù)債。第企業(yè)期的利息支出、短期負(fù)債和長(zhǎng)期負(fù)債滿足下面等式：（1）其中和分別代表中國(guó)人民銀行公布的期商業(yè)銀行短期貸款基準(zhǔn)利率和長(zhǎng)期貸款基準(zhǔn)利率。利用企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中利息支出、流動(dòng)負(fù)債、長(zhǎng)期負(fù)債和人民銀行公布的貸款基準(zhǔn)利率，把（1）式代數(shù)轉(zhuǎn)換得到（2）式，就可以計(jì)算出企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，即企業(yè)的融資約束程度。（2）關(guān)于指標(biāo)構(gòu)建有幾點(diǎn)值得加以討論。首先，當(dāng)股權(quán)融資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和債權(quán)融資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)成比例時(shí)，可以全面衡量企業(yè)融資約束。企業(yè)外部融資包括債務(wù)融資和股權(quán)融資，構(gòu)建時(shí)只使用了企業(yè)的利息支出和債務(wù)信息，能直接反映企業(yè)債務(wù)融資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，如假設(shè)股權(quán)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和債權(quán)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)成比例，也可用其衡量企業(yè)股權(quán)融資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。這個(gè)假設(shè)在很大程度上是合理的。據(jù)FHP(1988)ADDINNE.Ref.{64DA4693-2012-430B-8082-05EFABDF9EA2}[11]的實(shí)證結(jié)果，把資金成本低到高排列，依次是內(nèi)部融資成本、外部債權(quán)融資成本和外部股權(quán)融資成本。Chen,L.;Collin-Dufresne,P.;Goldstein,R.S.(2009)ADDINNE.Ref.{3A735DFF-BA80-41BC-B6DF-2FE9BD1745BA}[20]指出：債權(quán)融資成本由違約率決定，外部股權(quán)融資成本由夏普比率決定，違約率和夏普比率成比例，且呈同向變動(dòng)——在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)同時(shí)上升，經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)同時(shí)下降。因此用全面衡量企業(yè)的融資約束是合理的，且具有唯一的經(jīng)濟(jì)解釋。其次，反映的是企業(yè)債務(wù)融資的平均成本。每個(gè)企業(yè)在每一期只有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是一個(gè)簡(jiǎn)化的假設(shè)。真實(shí)世界中，每個(gè)企業(yè)在每一期簽訂每一個(gè)借款合同，其風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)都是不同的，其風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)程度取決于借款項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和收益、抵押品的數(shù)量和質(zhì)量、擔(dān)保人等等。如果能取得企業(yè)每一份借款合同的利率數(shù)據(jù)，并把其按借款數(shù)額加權(quán)平均，可以得到企業(yè)融資約束的最準(zhǔn)確衡量。但是從數(shù)據(jù)獲取的成本而言，公布每一個(gè)企業(yè)每一個(gè)借款合同的利率，其付出的社會(huì)成本（其中包括商業(yè)機(jī)密）可能要超過(guò)獲得該數(shù)據(jù)的研究?jī)r(jià)值。因而是不可行，也是不必要的。如果假設(shè)每個(gè)企業(yè)每一期的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的均值是，每個(gè)借款合同有一個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)，其中是企業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)相關(guān)的特征，我們就可以用平均風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)識(shí)別企業(yè)受到的融資約束程度。再次，短期借款和長(zhǎng)期借款有相同的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的簡(jiǎn)化假設(shè)，可以依據(jù)數(shù)據(jù)的情況做不同的處理。現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，長(zhǎng)期借款利率通常不等于長(zhǎng)期貸款基準(zhǔn)利率，但短期借款利率浮動(dòng)只在部分企業(yè)出現(xiàn)。因此，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量很高，長(zhǎng)期負(fù)債項(xiàng)目的缺失值很少，可以假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)只出現(xiàn)在長(zhǎng)期借款中。（1）式變?yōu)椋?）式：。文中第三部分會(huì)比較不同假設(shè)下數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果。最后，融資約束指標(biāo)能達(dá)到的精度取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在企業(yè)的負(fù)債中，很多子項(xiàng)是不需要支付利息的，如應(yīng)付賬款、應(yīng)付工資、應(yīng)付股利等等應(yīng)付項(xiàng)。負(fù)債扣除不需要支付利息的各種應(yīng)付項(xiàng)，才能得到企業(yè)的借款額。但即使最公開(kāi)的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，也只公布了部分負(fù)債項(xiàng)信息，且伴有許多缺失值。在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上計(jì)算的企業(yè)融資約束指標(biāo)必然含有部分測(cè)量誤差。當(dāng)融資約束指標(biāo)作為解釋變量進(jìn)行回歸分析時(shí)，的測(cè)量誤差會(huì)使方差增加，從而降低估計(jì)量的有效性。如果的測(cè)量誤差和其他解釋變量相關(guān)時(shí)，還會(huì)影響估計(jì)量的一致性。由于大公司的財(cái)務(wù)制度通常比小公司規(guī)范，因而測(cè)量誤差可能會(huì)隨著公司的規(guī)模變小而增加。如果公司規(guī)模作為解釋變量放到回歸方程中，作者需要注意測(cè)量誤差導(dǎo)致內(nèi)生性的可能。如果解釋變量和的測(cè)量誤差無(wú)關(guān)，則只需要考慮誤差對(duì)估計(jì)量精度的影響。三指標(biāo)計(jì)算及其檢驗(yàn)(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源本文以2001-2010年滬深交易所A股上市公司為研究對(duì)象，樣本公司數(shù)據(jù)以2007年新財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則為基礎(chǔ)，由銳思數(shù)據(jù)庫(kù)提供。數(shù)據(jù)的處理過(guò)程如下：（1）剔除金融類上市公司；（2）剔除同時(shí)發(fā)行B股、H股的上市公司；（3）剔除已經(jīng)退市的公司；（4）剔除上市時(shí)間低于3年的上市公司；（5）對(duì)于按財(cái)務(wù)定義不可能為負(fù)值的變量——如銷售收入、總資產(chǎn)、固定資產(chǎn)凈值等，如果其個(gè)別觀察值出現(xiàn)負(fù)值，其錯(cuò)誤來(lái)源很可能是錄入錯(cuò)誤，令其全部變?yōu)檎?；?）為避免異常值的影響，部分加入回歸方程中的變量去掉最高1%或者最低1%的觀察值，變量的處理細(xì)節(jié)見(jiàn)表4。（二）指標(biāo)計(jì)算表1中列出在（1）式和（3）式兩種不同的假定下計(jì)算所得的指標(biāo)。由于企業(yè)借款等于其期初值和期末值的平均，計(jì)算企業(yè)融資約束指標(biāo)要用到前后兩期的數(shù)據(jù)做滾動(dòng)計(jì)算，且在回歸中需要加入滯后值，因而上市時(shí)間低于3年的公司要從樣本中剔除。比較表2和表3兩個(gè)不同的指標(biāo)計(jì)算結(jié)果可以看到，采用公式（1）計(jì)算的指標(biāo)，其樣本的分布區(qū)間和異常值要嚴(yán)格小于公式（3）計(jì)算的指標(biāo)，原因是部分上市公司長(zhǎng)期負(fù)債較少，或者沒(méi)有公布。從異常值最小的角度看，（1）式的設(shè)定在這個(gè)數(shù)據(jù)里是比較合理的。如果采用（1）式的設(shè)定，融資約束指標(biāo)均值約等于-5，且大部分落入負(fù)值區(qū)域，似乎和現(xiàn)實(shí)相悖。在此要著重指出，融資約束指標(biāo)為負(fù)值是數(shù)據(jù)現(xiàn)象，大樣本下大數(shù)定理保證其統(tǒng)計(jì)結(jié)論的一致性。在（2）式中，表示了企業(yè)借款的平均利息支出，分母是需要支付利息的長(zhǎng)期負(fù)債和短期負(fù)債之和。由于只有部分上市公司詳細(xì)地公布了負(fù)債項(xiàng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因此難以獲得需要支付利息的負(fù)債項(xiàng)的準(zhǔn)確信息。由于分母中包含了大量不需要支付利息的負(fù)債，從而高估了企業(yè)借款額，低估了企業(yè)借款的平均利息支出，從而低估了企業(yè)的融資約束。雖然企業(yè)融資約束指標(biāo)被整體低估，但指標(biāo)的設(shè)定并沒(méi)有違背經(jīng)濟(jì)直覺(jué)，也不會(huì)影響回歸分析的結(jié)果——這一點(diǎn)將在下文證明。原因是企業(yè)融資約束低估是系統(tǒng)性的，不會(huì)改變同一個(gè)樣本中的企業(yè)融資約束的相對(duì)排序，從而不會(huì)對(duì)回歸結(jié)果造成影響。如果去掉premium_1最高1%以及最低1%的觀察值，如圖1所示，企業(yè)融資約束指標(biāo)近似服從正態(tài)分布，比較符合我們的經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)。三指標(biāo)有效性檢驗(yàn)文中第二部分給出了企業(yè)融資約束指標(biāo)的構(gòu)建方法，第三部分將在投資-現(xiàn)金流敏感性的框架下檢驗(yàn)本文融資約束指標(biāo)的有效性。選用投資-現(xiàn)金流敏感性框架的原因是：企業(yè)融資約束會(huì)減少企業(yè)投資在理論上確定的，但是由于企業(yè)融資約束不可觀察，如何度量企業(yè)融資約束在實(shí)證中存在很大爭(zhēng)議。FHP（1988）ADDINNE.Ref.{C5083EE9-D882-466D-948B-6E6B4DF305B7}[11]后，對(duì)于投資-現(xiàn)金流敏感性能否衡量企業(yè)融資約束，投資-現(xiàn)金流敏感性是否隨著企業(yè)融資約束程度上升而上升，這兩個(gè)問(wèn)題的實(shí)證研究還沒(méi)有定論。本文在檢驗(yàn)融資約束指標(biāo)有效性的同時(shí)，試圖部分解釋投資-現(xiàn)金流敏感性實(shí)證研究出現(xiàn)的問(wèn)題。（1）有效性檢驗(yàn)1FHP（1988）ADDINNE.Ref.{07B03C9B-9172-4D55-B958-2EC4BCD9A775}[11]基本的回歸方程是：（4）其中托賓Q代表了企業(yè)未來(lái)的投資機(jī)會(huì)，cashflow是企業(yè)的現(xiàn)金流。投資和現(xiàn)金流都除以期初的固定資產(chǎn)凈值作標(biāo)準(zhǔn)化處理。是企業(yè)不可觀察的固定效應(yīng)，是不可觀察的時(shí)間效應(yīng)。在一個(gè)沒(méi)有摩擦的金融市場(chǎng)，企業(yè)的內(nèi)部資金和外部資金是完全替代的。企業(yè)可以隨時(shí)從金融市場(chǎng)上融資，滿足投資機(jī)會(huì)的資金需求。因此在控制了企業(yè)未來(lái)的投資機(jī)會(huì)托賓Q后，企業(yè)的投資決策和企業(yè)的現(xiàn)金流的相關(guān)程度很小。但當(dāng)企業(yè)面臨融資約束時(shí)，外部資金的融資成本要嚴(yán)格大于內(nèi)部資金的融資成本，企業(yè)會(huì)更多的采用內(nèi)部融資，企業(yè)的現(xiàn)金流和企業(yè)的投資額呈現(xiàn)高度正相關(guān)，且這種相關(guān)性會(huì)隨著企業(yè)融資約束程度上升而上升。但要注意到，在FHP（1988）ADDINNE.Ref.{16DC1A68-FEEB-4BED-8DF4-FC39F01C192F}[11]基本的回歸方程，企業(yè)現(xiàn)金流不但代表了企業(yè)現(xiàn)期的投資機(jī)會(huì)，同時(shí)也是判斷企業(yè)是否存在融資約束的指標(biāo)之一。從投資機(jī)會(huì)的角度來(lái)說(shuō)，由于現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)增加，導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金流增加，進(jìn)而企業(yè)的投資額大幅上升。即現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)增加，以及企業(yè)融資約束增加都會(huì)使企業(yè)現(xiàn)金流和企業(yè)投資額相關(guān)性上升。KZ(1997)ADDINNE.Ref.{AFB6805C-9CB6-41B1-A943-9317A88C5FD7}[12]按按融資約束程度從高到低，把企業(yè)分成5組進(jìn)行研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，受到融資約束越少的企業(yè)，其現(xiàn)金流越大，且現(xiàn)金比例越高，投資-現(xiàn)金流敏感性不能衡量企業(yè)融資約束。針對(duì)此批評(píng)，F(xiàn)HP（2000）ADDINNE.Ref.{EAC2AF22-D6D1-43A1-9B22-E6633CAF978D}[21]認(rèn)為KZ(1997)ADDINNE.Ref.{CBFC9EB9-AB31-41CE-B7CC-99B17CD6734D}[12]樣本分組出現(xiàn)錯(cuò)誤，企業(yè)大量持有現(xiàn)金出于預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)，投資-現(xiàn)金流敏感性仍然衡量企業(yè)融資約束，但KZ(2000)ADDINNE.Ref.{3D127C6F-B4E5-4816-AD26-C74F80D19C61}[22]仍然堅(jiān)持他們的觀點(diǎn)。如果現(xiàn)金流代表企業(yè)現(xiàn)期的投資機(jī)會(huì)，投資-現(xiàn)金流敏感性有兩個(gè)經(jīng)濟(jì)解釋。為了區(qū)分兩種不同的經(jīng)濟(jì)解釋，此正確的投資模型中應(yīng)該包含企業(yè)現(xiàn)期的投資機(jī)會(huì)的變量，以及企業(yè)融資約束的變量，即（5）式。（5）如果（5）式是正確的模型設(shè)定，本文有效性檢驗(yàn)1思路如下：如premium是企業(yè)融資約束有效的代理變量，且和企業(yè)現(xiàn)金流滿足（6）式的假定（6）把（6）式代入（5）式，得到在投資-現(xiàn)金流敏感性這支文獻(xiàn)中常用的模型（7）式。(7)根據(jù)投資理論，企業(yè)融資約束和企業(yè)投資負(fù)相關(guān)，即，和企業(yè)現(xiàn)金流負(fù)相關(guān)，即，由于直接估計(jì)（7）式會(huì)高估，且存在更大的方差。如果premium是企業(yè)融資約束有效的代理變量，（5）式的回歸會(huì)得到有效、一致的估計(jì)量，即估計(jì)量會(huì)變小，且方差變小?；貧w結(jié)果見(jiàn)表6為了避免當(dāng)期的投資影響當(dāng)期托賓Q，在回歸模型中托賓Q滯后一期。在表6中，模型（2）與模型（1）比較，在加入企業(yè)融資約束變量premium后，投資-現(xiàn)金流的敏感系數(shù)由原來(lái)0.107下降到0.096，方差由0.022下降到0.0217.模型（4）與模型（3）比較，在加入企業(yè)融資約束變量premium后，企業(yè)現(xiàn)金變量的系數(shù)由0.0302下降到0.0246，方差由0.00958下降到0.00948，同時(shí)現(xiàn)金流的系數(shù)和方差也下降了。即使考慮到投資是折舊后的補(bǔ)償性投資，控制了上一期的固定資產(chǎn)比例后，在表7中，企業(yè)融資約束變量使投資-現(xiàn)金流敏感性下降的結(jié)論仍然成立。表6和表7的實(shí)證結(jié)果表明，本文指標(biāo)可以作為企業(yè)融資約束的代理變量。進(jìn)一步可利用指標(biāo)檢驗(yàn)企業(yè)現(xiàn)金流是否可以代表企業(yè)現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)，以及投資-現(xiàn)金流敏感性是否隨著企業(yè)融資約束程度上升而上升。FHP（1988）ADDINNE.Ref.{6BD727D8-3F99-422A-90CB-9B792C028E2E}[11]中衡量企業(yè)現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)的代理變量是企業(yè)當(dāng)期的銷售收入。投資對(duì)現(xiàn)金流敏感性的兩個(gè)經(jīng)濟(jì)解釋：現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)以及企業(yè)融資約束。如果在回歸方程中同時(shí)控制企業(yè)當(dāng)期的銷售收入以及企業(yè)融資約束指標(biāo)，現(xiàn)金流對(duì)企業(yè)的影響應(yīng)該是不顯著的。表8的模型（1）的結(jié)果顯示，當(dāng)控制了現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)以及企業(yè)融資約束后，投資-現(xiàn)金流敏感性不再成立?？刂普叟f的補(bǔ)償性投資，此結(jié)論仍然成立。表8模型（1）的結(jié)果部分解釋了FHP（1988）ADDINNE.Ref.{673C1A6C-49A5-49F3-8BBE-A15EBE518C72}[11]和KZ(1997)ADDINNE.Ref.{CE3B6365-0D74-4C08-9D9E-5DF94432A240}[12]實(shí)證結(jié)果不一致的原因——遺漏重要解釋變量造成經(jīng)濟(jì)解釋不唯一。對(duì)于投資-現(xiàn)金流敏感性是否隨著企業(yè)融資約束程度上升而上升這一問(wèn)題，可在（5）式中加入現(xiàn)金流和指標(biāo)的交互項(xiàng)，用（8）式進(jìn)行檢驗(yàn)：（8）如果參數(shù)顯著為正，則意味著投資-現(xiàn)金流敏感性是否隨著企業(yè)融資約束程度上升而上升。表8模型（3）和模型（4）估計(jì)的結(jié)果顯示，估計(jì)量不顯著，但符號(hào)為正。對(duì)此可以解釋為：企業(yè)融資約束會(huì)提高企業(yè)投資-現(xiàn)金流敏感性，但這種作用并不非常明顯。有效性檢驗(yàn)1的結(jié)論是：本文的指標(biāo)premium能有效代表企業(yè)融資約束。在投資-現(xiàn)金流敏感性模型中加入premium有助于分離出企業(yè)融資約束對(duì)投資的影響，解決遺漏重要解釋變量造成經(jīng)濟(jì)解釋不唯一的問(wèn)題，并能識(shí)別出企業(yè)融資約束是否能提高企業(yè)投資-現(xiàn)金流敏感性的效應(yīng)。（2）有效性檢驗(yàn)2在有效性檢驗(yàn)1中，企業(yè)融資約束變量使投資-現(xiàn)金流敏感性下降是建立在企業(yè)融資約束和企業(yè)現(xiàn)金流負(fù)相關(guān)的假設(shè)上的。在實(shí)證中是否成立，且和企業(yè)受到融資約束的其他可觀察的特征是否吻合，這是有效性檢驗(yàn)2要回答的問(wèn)題。FHP（1988）ADDINNE.Ref.{B90384FB-ADA0-41EF-9446-95C7C3E57348}[11]按企業(yè)分紅比例把企業(yè)分為3組，企業(yè)的融資約束程度隨著企業(yè)分紅比例上升而減小。KZ(1997)ADDINNE.Ref.{D13C29FD-D372-486C-989F-3E1C5B062994}[12]按企業(yè)受到融資約束強(qiáng)弱程度把企業(yè)分成5組，其分類的標(biāo)準(zhǔn)主要有：（1）現(xiàn)金流，企業(yè)現(xiàn)金流越豐富，內(nèi)部資金越充沛，企業(yè)外部融資依賴度越小，受到融資約束更??；（2）現(xiàn)金，持有現(xiàn)金更多的企業(yè)受到融資約束的可能性更?。唬?）負(fù)債率，使用高杠桿率的企業(yè)在市場(chǎng)上進(jìn)一步融資需要支付更高的價(jià)格；（4）抵押品，抵押品有助于降低金融市場(chǎng)中不對(duì)稱信息的影響，抵押品在資產(chǎn)中的比例越高，企業(yè)融資越便利。尤其是小企業(yè)的小額信貸，抵押品是否充分是企業(yè)能否獲得貸款的關(guān)鍵。此外，大量的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模增大可降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)以及企業(yè)破產(chǎn)概率，同時(shí)也降低了企業(yè)的交易成本，因而企業(yè)規(guī)模和企業(yè)融資約束密切相關(guān)。Beck,T.,A.DEMIRGUCCKUNT,V.Maksimovic（2005）ADDINNE.Ref.{F0412AB7-7AFD-4196-8A80-8F614FD7A282}[23]使用54個(gè)國(guó)家的企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)融資約束對(duì)增長(zhǎng)的影響取決于企業(yè)的規(guī)模，規(guī)模最小的企業(yè)受到的融資約束最大。根據(jù)文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)，企業(yè)一些可觀察的特征差異可反映企業(yè)融資約束程度的差異，建立以下模型：（9）（10）由于企業(yè)現(xiàn)金流和現(xiàn)金兩個(gè)變量高度相關(guān)，因此在回歸模型中只使用其中一個(gè)。在表9中可看到，企業(yè)現(xiàn)金流和現(xiàn)金和企業(yè)融資約束顯著負(fù)相關(guān)，可驗(yàn)證（6）式的假設(shè)是合理的。高杠桿的企業(yè)再進(jìn)行外部融資時(shí)，需要支付更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。而可抵押資產(chǎn)比例上升和企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，均可以有利于降低企業(yè)和金融市場(chǎng)間不對(duì)稱信息的影響，降低金融機(jī)構(gòu)借款的風(fēng)險(xiǎn)，因而有利于企業(yè)外部融資。由于樣本缺失值較多，加入企業(yè)分紅比例變量后，樣本減少了一半，但系數(shù)均是顯著的。這表明內(nèi)部資金和外部資金并非完全替代，融資約束較高的企業(yè)更傾向于減少股東分紅，使用內(nèi)部資金進(jìn)行融資。有效性檢驗(yàn)2的結(jié)論是：企業(yè)融資約束指標(biāo)和文獻(xiàn)中關(guān)于受融資約束的企業(yè)的可觀察的特征是吻合的，企業(yè)融資約束指標(biāo)premium把多維的可觀察特征降到一維，能有效地代表企業(yè)受到的融資約束程度。（3）有效性檢驗(yàn)3在有效性檢驗(yàn)2中我們可以看到，企業(yè)融資約束指標(biāo)premium和企業(yè)融資約束可觀察的特征是一致的。但premium是否比其他的變量更有效的代表企業(yè)融資約束程度？這是有效性檢驗(yàn)3要回答的問(wèn)題。根據(jù)wooldridge(2002)ADDINNE.Ref.{48229485-2C86-48A0-AEEC-DCD55A27C311}[24]的框架，如果Z是企業(yè)融資約束的一個(gè)代理變量，但經(jīng)濟(jì)解釋不唯一。在回歸模型中同時(shí)放入真正的企業(yè)融資約束，Z對(duì)Y沒(méi)有解釋力。它們的關(guān)系由（10）式給出。（11）文獻(xiàn)中，企業(yè)上一期的杠桿率常常被用作企業(yè)融資約束的代理變量。但杠桿率內(nèi)生于企業(yè)融資約束和企業(yè)資本結(jié)構(gòu)選擇，其經(jīng)濟(jì)解釋并不唯一。MyersS.（1984）ADDINNE.Ref.{F0879166-6265-4ADA-BF61-46E27052CF3A}[25]中指出，當(dāng)稅收節(jié)約的邊際收益等于破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的邊際成本時(shí)，企業(yè)達(dá)到最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)。因而企業(yè)的杠桿率和企業(yè)的融資約束并非一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，還包含了稅收、破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)等因素。當(dāng)真正有效的企業(yè)融資約束變量和企業(yè)杠桿率同時(shí)出現(xiàn)在回歸方程中時(shí)，杠桿率會(huì)變得不顯著，即（11）式的結(jié)果。根據(jù)（11）式的原理，在投資-現(xiàn)金流敏感性的框架下，本文設(shè)計(jì)了（12）式的檢驗(yàn)：（12）投資-現(xiàn)金流敏感性基本回歸模型中，回歸的第一步采用企業(yè)上一期的杠桿率作為企業(yè)融資約束的代理變量，第二步回歸加入本文構(gòu)建的企業(yè)融資約束指標(biāo)，如果企業(yè)上一期的杠桿率變量在加入后變得不顯著，則說(shuō)明比企業(yè)上一期的杠桿率更適合作為企業(yè)融資約束的代理變量。表10的結(jié)果顯示上述的推斷成立。有效性檢驗(yàn)3的結(jié)論是：premium比企業(yè)杠桿率能更有效的代表企業(yè)融資約束程度，且經(jīng)濟(jì)解釋唯一。四結(jié)論本文從企業(yè)融資約束的定義出發(fā)，利用企業(yè)的財(cái)務(wù)信息構(gòu)造了反映企業(yè)融資約束的指標(biāo)，并在投資-現(xiàn)金流敏感性框架下對(duì)指標(biāo)的有效性進(jìn)行了3個(gè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，結(jié)論是本文的指標(biāo)premium能有效代表企業(yè)融資約束。支撐本文結(jié)論的實(shí)證結(jié)果有：（1）本文指標(biāo)premium比企業(yè)杠桿率能更有效的代表企業(yè)融資約束程度，且經(jīng)濟(jì)解釋唯一；（2）本文指標(biāo)premium和文獻(xiàn)中關(guān)于受融資約束的企業(yè)的可觀察的特征是吻合的；（3）在投資-現(xiàn)金流敏感性模型中加入本文指標(biāo)premium有助于分離出企業(yè)融資約束對(duì)投資的影響，解決遺漏重要解釋變量造成經(jīng)濟(jì)解釋不唯一的問(wèn)題。除了構(gòu)造企業(yè)融資約束指標(biāo)外，本文的貢獻(xiàn)之一還在于部分解釋了FHP（1988）和KZ(1997)實(shí)證結(jié)論不一致的原因：由于投資-現(xiàn)金流敏感性回歸模型中遺漏了真正的企業(yè)融資約束的代理變量，使投資-現(xiàn)金流敏感性上升的來(lái)源（現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)增加，或者企業(yè)融資約束程度上升）在模型中不能識(shí)別。當(dāng)企業(yè)融資約束程度較低的企業(yè)面臨更多現(xiàn)期投資機(jī)會(huì)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)KZ(1997)中企業(yè)投資-現(xiàn)金流敏感性隨著企業(yè)融資約束程度下降而上升的實(shí)證結(jié)果。此外，本文對(duì)有效代理變量設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)可以應(yīng)用于其他的實(shí)證研究，這也是本文貢獻(xiàn)之一。本文構(gòu)造的企業(yè)融資約束指標(biāo)所需的經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)少，簡(jiǎn)單且容易復(fù)制，在實(shí)證研究中可以有廣泛的應(yīng)用。如投資-現(xiàn)金流敏感性是否會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)融資約束上升而上升；企業(yè)融資約束和企業(yè)出口；企業(yè)融資約束和企業(yè)資本回報(bào)率；企業(yè)融資約束和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)……期待本文構(gòu)造的指標(biāo)能有力推動(dòng)關(guān)于企業(yè)融資約束的實(shí)證研究。ADDINNE.BibReferences:[1]. 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Myers,S.C.andN.S.Majluf,Corporatefinancingandinvestmentdecisionswhenfirmshaveinformationthatinvestorsdonothave*1.JournaloffinancialEconomics,1984.13(2):p.187--221.圖1企業(yè)融資約束指標(biāo)直方圖表1變量定義變量變量定義短期借款流動(dòng)負(fù)債-應(yīng)付賬款-預(yù)收款項(xiàng)-應(yīng)付職工薪酬-應(yīng)交稅費(fèi)-其他應(yīng)付款長(zhǎng)期借款長(zhǎng)期負(fù)債premium_1融資約束，使用公式（1）計(jì)算所得premium_2融資約束，使用公式（3）計(jì)算所得表2不同計(jì)算方法下指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)描述1VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxpremium_17582-5.853.28-102.32185.86premium_27577-1446.60108157.60-9414207.00399.16表3不同計(jì)算方法下指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)描述2分位數(shù)1%10%25%50%75%90%99%premium_1-10.33-7.52-6.55-5.79-5.16-4.51-1.40premium_2-3897.01-207.42-61.59-25.11-13.01-8.80-5.79表4變量定義和異常值處理變量變量定義異常值處理投資(Iit/Kit-1)固定資產(chǎn)凈值和折舊之和的增加值/期初固定資產(chǎn)凈值去掉最高1%和最低1%觀察值托賓Q(Q)（期末股價(jià)*流通股股數(shù)+期末每股凈資產(chǎn)*非流通股股數(shù)+總負(fù)債）/期末總資產(chǎn)去掉最高1%和最低1%觀察值現(xiàn)金流(cashflowit/Kit-1)（期末凈利潤(rùn)+期末折舊）/期初固定資產(chǎn)凈值去掉最高1%和最低1%觀察值現(xiàn)金（cashit/Kit-1)期末現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物/期初固定資產(chǎn)凈值去掉最高1%和最低1%觀察值融資約束（η）premium_1去掉最高1%和最低1%觀察值投資機(jī)會(huì)（saleit/Kit-1)期末營(yíng)業(yè)收入/期初固定資產(chǎn)凈值去掉最高1%和最低1%觀察值固定資產(chǎn)比例（fixasset_r)期末固定資產(chǎn)凈值/期末總資產(chǎn)去掉最高1%和最低1%觀察值杠桿率（leverage）期末負(fù)債/期末總資產(chǎn)去掉大于1和最低1%觀察值企業(yè)規(guī)模（asset）期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)沒(méi)有處理股利支付（dividentit/Kit-1)當(dāng)期支付股利/期初固定資產(chǎn)凈值去掉最高1%觀察值交互項(xiàng)（premium_cashflow）premium_1*(cashflowit/Kit-1)沒(méi)有處理交互項(xiàng)（premium_cash）premium_1*(cashit/Kit-1)沒(méi)有處理表5變量統(tǒng)計(jì)描述變量樣本量平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值投資(Iit/Kit-1)65190.200.49-0.834.38托賓Q(Q)65191.871.200.6610.10現(xiàn)金流(cashflowit/Kit-1)65190.400.94-2.3014.03現(xiàn)金（cashit/Kit-1)65191.473.600.0153.35融資約束（η）6519-5.881.22-10.27-1.55投資機(jī)會(huì)（saleit/Kit-1)65194.827.860.14106.51固定資產(chǎn)比例（fixasset_r)65190.290.170.000.78杠桿率（leverage）65190.520.170.051.00企業(yè)規(guī)模（asset）651921.501.0018.6026.71股利支付（dividentit/Kit-1)36800.020.050.000.67交互項(xiàng)（premium_cashflow）6519-2.486.03-102.2713.66交互項(xiàng)（premium_cash）6519-9.0623.54-485.68-0.03表6(1)(2)(3)(4)VARIABLESIit/Kit-1Iit/Kit-1Iit/Kit-1Iit/Kit-1Qit-10.0415**0.0334**0.0427***0.0351**(0.0162)(0.0156)(0.0162)(0.0156)cashflowit/Kit-10.107***0.0961***0.0589**0.0584**(0.0220)(0.0217)(0.0266)(0.0263)cashit/Kit-10.0302***0.0246***(0.00958)(0.00948)premiumit-0.0752***-0.0705***(0.00978)(0.00999)Constant-0.0217-0.460***-0.0492-0.456***(0.0323)(0.0697)(0.0347)(0.0713)FirmFixEffectYesYesYesYesYearFixEffectYesYesYesYesObservations4,6224,6224,5634,563R-squared0.0520.0840.0610.088Numberoffirm1,1301,1301,1251,125Robuststandarderrorsinparentheses***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1表7(5)(6)(7)(8)VARIABLESIit/Kit-1Iit/Kit-1Iit/Kit-1Iit/Kit-1Qit-10.0456***0.0381**0.0457***0.0382**(0.0159)(0.0153)(0.0159)(0.0153)cashflowit/Kit-10.0625***0.0537***0.0477***0.0458***(0.0160)(0.0160)(0.0165)(0.0165)cashit/Kit-10.00871*0.00473(0.00521)(0.00512)fixasset_rit-1-2.184***-2.146***-2.166***-2.137***(0.168)(0.164)(0.169)(0.165)premiumit-0.0682***-0.0673***(0.0092