【关键词】股权结构 非效率投资 制造业 公司治理
引言
改革开放以来，我国国民经济进入了快速发展的阶段。作为拉动经济增长的三驾马车之一，投资增长率近年来一直处于高位水平。据统计，1981-2012年我国GDP名义增长率平均为9.99%，而期间全社会固定资产增长率平均达到21.25%。然而，在投资不断增长的同时，单位投资的GDP贡献与发达国家相比却相去甚远，我国企业过度投资和投资不足的现象非常普遍。对此学界、业界和政界都给予了高度的重视。研究者们将投资过度和投资不足统称为非效率投资，相关的理论和实证研究分别从制度、法律、人文、公司治理等层面对影响企业非效率投资的因素进行了分析。由于内部公司治理反映了相同外部条件下的个体差异性特征，而股权结构又是公司治理的一个重要环节，所以本文将焦点置于股权结构对企业非效率投资影响的实证分析。
本实证研究分两步进行，首先试图构建一个实证模型对中国制造业上市公司的非效率投资进行定量分析，其次在此基础上再考察股权结构对企业的非效率投资有何影响。
一、实证研究设计
（一）研究假设
1.股权制衡度对非效率投资的影响。由于我国上市公司的股权结构普遍存在一股独大和股权高度集中的特征，从而经常发生大股东侵蚀中小股东利益的现象。针对这个问题，理论界进行了许多的理论探讨，并提出了一些缓解的办法。其中最被大家广泛认可的一种方法就是加强股权的制衡，使除具有绝对控制权的第一大股东外的其他大股东发挥积极的监督和制衡作用。增加非第一大股东的其他大股东的投票权和主动性可以降低第一大股东的绝对控制力，从而既可以减少“隧道行为”的发生几率，又可以提高在投资机会面前的决策效率。白重恩（2005）首度提出用第二大至第十大股东的持股比例作为对对第一大股东的制衡指标后，国内理论界后续的研究中就都模仿了该方法。但是，我们认为，与该指标相比，以第二至第十大股东持股数与第一大股东持股数的比值作为衡量股权制衡的指标更加合适，因为这样才能更好地显示出“比较”和“制衡”的因素。基于股权制衡可以提高股东治理的效率，我们提出以下假设：
假设1：股权制衡有利于降低企业非效率投资。
2.股权集中度对非效率投资的影响。经过了十多年来的股份制改革特别是2005年的股权分置改革以后，我国上市公司的股权流通比例得到显著提高，流动性大大增强，但由于我国上市公司中许多都是由原国有企业改制而来，股权高度集中的状况依然普遍存在。大部分研究表明，股权集中度对企业经营活动的有显著影响。国外的研究中有些认为大股东股权集中提供了在监督经理人时股之间“搭便车”问题的一种有效解决方式，因而股权集中与投资支出是正向关。但是，在降低“搭便车”带来的监督失效的可能性的同时，也产生了新的本。比如Myers（1996）指出股权集中时企业的投资会相对集中，风险会增加；Bolton and Von Thadden（1998）指出，控制性过强的大股东在投资项目的现金流不可证实时，通常会阻止该项目的实施，从而产生了投资的非效率成本。
国内的相关研究中，孙永祥、黄祖辉（1999）也认为，与高度集中和高度分散的股权结构相比，适度集中的股权结构最有利于发挥监督机制、经营激励、收购兼并、权竞争的作用。于东志（2001）发现适度的股权集中是否能提高公司治理效率关键看大股东身份的限制。据此，我们认为上市公司股权的过度集中不利于减少上市公司的非效率投资，并做出以下假设：
假设2：股权集中度与非效率投资呈正向关系。
3.中国特色的企业控股结构对非效率投资的影响。中国特色的企业控股结构是指企业是否有政府控股（白重恩，2005）。由于政府职能决定的特殊身份，由政府控股的众多企业势必会肩负一些譬如增加就业、增强社会稳定性等的社会责任，以及转型经济环境下面临的软预算约束等问题，从而可能偏离企业价值和股东价值最大化的目标。因此，可以预期到中国企业的这一特征对企业投资会造成影响。我们提出第三个假设如下：
假设3：企业是否由政府控股与非效率投资成正向关系，即由政府控股的企业非效率投资越严重。
（二）数据来源与样本选择
本文以2007年以前在中国A股上市的制造业公司为研究对象，剔除被*ST、PT、S、S*ST、ST和数据缺失的公司，最后剩余653家公司。选取数据的时间范围是2008～2012，从而最后确定了2356个有效样本。全部数据均来源于国泰安金融数据库（CSMAR）。原始数据处理主要使用了Microsoft Office Excel，数据的统计分析使用了SPSS17.0。
（三）非效率投资的识别与度量
现代企业理论认为，每个企业在新项目上的投资都存在一个最佳支出水平。按照Richardson（2003）等人的研究，当企业的实际投资支出与潜在的最佳投资支出水平或者期望的投资支出水平发生偏离时，非效率投资就产生了。发生正的偏离时是投资过度，负的偏离时为投资不足。本文借鉴Richardson的方法，构建一个非效率投资的检验模型，以模型的残差来表示非效率投资。构建的模型一如下：
lnvi，t=β0+β1Rtasseti，t-1+β2Rsalei，t-1+β3Levi，t-1+β4Cashi，t-1+ β5Sizei，t-1+β6Agei，t-1+β7Reti，t-1+β8Invi，t-1+β9ΣIndustry+β10Σ Year+εi
模型中的残差εi即代表非效率投资。这里用总资产增长率（Rtasset）和营业收入增长率（Rsale）代表企业成长性。此外，Lev是企业资产负债率，Cash是企业期末现金及现金等价物余额与期末总资产的比值，Size是期末总资产的自然对数，Age是企业上市年龄，Ret是上一年股票收益率。模型还控制了行业虚拟变量和年度控制变量。全部的解释变量滞后被解释变量一期。
（四）股权结构对非效率投资影响的实证分析
为了考察股权结构对非效率的影响，本文从股权制衡度、股权集中度和控股人性质三个方面进行检验。构建的实证模型二如下：
Invei，t=β0+β1Balancei，t+β2Centrai，t+β3Sotopi，t+β4ΣIndustry +β5ΣYear+εi
模型中Inve是非效率投资变量，由模型一的残差项的绝对值得到；Balance是股权制衡度指标，由第二大至第十大股东持股总和与第一大股东持股的比值衡量；Centra是股权集中度指标，由前五大股东持股比例表示；Sotop是表征控股股东性质的虚拟变量，即是否由国家控股，当国家控股时取1，否则取0；模型控制了行业虚拟变量和年度控制变量。
二、回归结果与分析
（一）非效率投资检验模型的回归分析
非效率投资检验模型的回归结果见表1。在对模型回归时发现所有解释变量的方差膨胀因子都在小于10的合理范围内，说明多重共线性不严重。模型的D-W值等于2.012，在合理范围内，模型残差序列的相关性很小。并且，回归结果显示调整的拟合优度为0.306，表明解释变量和控制变量对因变量的解释效果较好，用该模型的残差表示非效率投资是合理的。
（二）非效率投资的描述性统计分析
根据非效率投资检验模型的回归结果，我们将得到的残差序列作为观测样本公司对应年份的非效率投资，正值为投资过度，负值为投资不足。对回归的结果进行统计发现，2356个有效残差值中过度投资的有869个，占比36.88%；投资不足的有1487个，占比63.12%。进一步还发现，投资过度的比例尽管低于投资不足，但从程度上来看投资过度的均值是大于投资不足均值绝对值的，表明我国制造业上市公司过度投资相对投资不足更加严重。
（三）股权结构对非效率投资影响的回归结果
股权结构对非效率投资影响的回归结果见表3。在对模型回归时发现所有解释变量的方差膨胀因子都在小于10的合理范围内，说明多重共线性不严重。模型的D-W值等于1.957，在合理范围内，模型残差序列的相关性很小。模型的整体回归效果方面，虽然调整的拟合优度仅有0.018，但是在控制了行业虚拟变量和年度虚拟变量后，方程整体上是显著的，从而表明了股权结构对企业非效率投资是有影响的。
从单个变量的解释效果分析，样本公司股权制衡度的影响不显著，从侧面反映了我国上市公司股权制衡力度不够，“一股独大”未能得到根本性转变，从而导致股权制衡机制未能有效地发挥作用。与之相比，股权集中度和国有控股在0.05的水平下与非效率投资显著正相关。这表明，一方面上市公司的股权集中度越高，其非效率投资的程度越严重；另一方面，国有控股会同时增加上市公司非效率投资的可能性和偏离的严重程度。
三、结论及政策建议
（一）结论
本文首先对中国制造业上市公司的非效率投资进行了实证分析，进而又研究了股权结构对其有何影响。得到的结论有：
第一，整体而言大多数样本企业的实际投资规模与预期投资规模发生偏离，普遍不同程度地存在投资过度和投资不足的非效率投资问题。尽管投资过度的企业的数量少于投资不足的企业数量，但从偏离的程度上来看，投资过度的程度更加严重。
第二，股权制衡度对非效率投资的影响不显著，但股权集中度和国有控股在0.05的水平下与非效率投资显著正相关。这表明，一方面上市公司的股权集中度越高，其非效率投资的程度越严重；另一方面，国有控股会同时增加上市公司非效率投资的可能性和偏离的严重程度。
（二）政策建议
继续推进上市公司股权改革，特别是应适度降低国有控股股份公司中的国有股比例，从根本上改变“一股独大”的股权结构，提高机构投资者和非机构法人的持股比例，增强第二至第十大股东的制衡力度。本文选取的样本中，国有控股的样本数超过一半，同时研究表明国有控股公司的非效率投资比非国有控股公司的非效率投资更加严重。对此，应该提升上市公司中机构投资者和非机构法人的持股比例，鼓励机构投资者和非机构法人进入大股东行列，因为它们就有足够的动力参与到公司治理中去。并且，它们有足够的能力帮助公司进行良好的管理，更加理性地制定和实施投资方案，以及实施有效的监督。鼓励发展多种类型的机构投资者，特别是要重视发展保险基金和养老基金的股东类型，引导它们积极参与公司治理过程，无疑将有利于规范企业投资行为，提升企业绩效。
参考文献
[1]Richardson S.Over-invest of Free Cash Flow.Review of Accounting Studies，2006，（11）：159-189.
[2]白重恩，刘俏，陆洲.中国上市公司治理结构的实证研究.经济研究，2005，（2）：81-91.
[3]郝颖.大股东控制下的中国上市公司投资行为特征研究[D].重庆大学博士学位论文，2007.
[4]庞明川.中国的投资效率与投资过度问题研究[J].财经问题研究，2007，7：46-52.
[5]张栋，杨淑娥，杨红.第一大股东股权、治理机制与企业投资过度——基于中国上市公司Panel Data的研究[J].当代经济科学，2008，04：62-72.
关键词：高管控制权 过度投资 投资不足
一、引言
在现代企业财务管理中，投资决策作为公司必须例行做出的最重要的三大财务决策之一，直接关系到企业价值是否能够最大化。根据委托理论，所有者与管理层之间会由于利益因素产生问题。在股权较为分散的企业里，管理者拥有的公司控制权通常会大于其享有的剩余索取权，所以易产生管理者为追求自身利益而进行非效率投资的现象。而在股权相对集中的企业里，大股东在公司拥有较多的股权利益，从而管理层容易成为控股股东的傀儡，进行非效率投资为自己和控制股东谋利。由于我国普遍的“一股独大”现象和国有股权终极所有者的缺位，我国上市公司后一种情况较为严重，高级管理层普遍拥有较大的企业控制权，形成了在西方理论中只有股权分散情况下才会出现的委托理论，而我国独特的高管控制权对企业投资行为和效率的影响也逐渐成为新兴的研究热点。
二、文献综述
高管控制权理论是由Bebchuk&Fried提出来的，目前对高管控制权的普遍定义为企业高级管理人员对企业所有可利用的资源和资产的控制和支配权力。国内外文献中对高管控制权与企业非效率投资的研究较少，大多数都是以股权结构作为切入点。
Jensen & Mecking在研究问题时最早提出了过度投资问题，认为不完全的监督使管理者有选择利于自己而非对股东最优的投资策略的动机，如扩大投资项目等过度投资行为。Jensen进一步提出自由现金流假说，认为自由现金流多的企业更容易引发过度投资问题。Richardson通过构建过度投资模型进一步验证了Jensen的自由现金流假说，国内的学者也以国内的公司为样本得出了类似的结论 。
在股权集中的模式下，研究者发现拥有公司控制权的大股东及其人会利用金字塔式的股权结构投资来获得不会被中小股东所共享的控制权收益，造成“利益侵占效应” 。国内学者的研究成果显示这种“利益侵占效应”在国内也普遍存在，造成投资行为的扭曲现象，而且不同股权性质的企业投资的扭曲程度也有所不同。
综上所述，目前的研究大多是从股权结构的角度出发对上市公司投资行为进行分析，而专门从高级管理人员这一人主体的角度来进行研究的比较少，且目前大多数基于高管控制权的研究都是与薪酬契约相关的，针对高管控制权与企业非效率投资的分析还基本属于空白，因此本文基于全样本的数据对两者的关系进行研究无论从理论上还是实际上都具有一定的意义。
三、研究设计
（一）研究假设与模型构建
由于委托问题的存在和公司治理机制的缺陷，企业高级管理人员会以自身利益或是与之利益趋同的大股东利益为重，造成企业的非效率投资行为，因此可以做出如下假设：
H：高管控制权越大，企业的非效率投资程度越严重。
对于非效率投资的度量，本文借鉴Richardson的预期投资模型，即将总投资支出分为维持性投资和新增投资，而新增投资又分为预期投资支出和非预期投资支出，非预期投资支出即是非效率投资。若非预期投资支出大于零，表明公司存在过度投资，若非预期投资支出小于零，则表明公司存在投资不足。具体模型如下：
INEW，t= β0+β1 Growt-1+β2 Levt-1+β3Casht-1+β4Aget-1+β5Sizet-1+β6INEW，t-1+β7Rett-1 +∑Ind +∑Year+εt模型（1）
对模型（1）进行回归，所得回归模型的拟合值即为公司t年的预期投资支出，而残差ε则代表企业t年的实际投资量减去预期投资量。如果残差大于0，表明企业存在过度投资，用符号OverI表示，如果残差小于0，则表明企业存在投资不足，用符号UnderI表示。为方便理解，本文在后续分析时对小于0的残差取绝对值，表示OverI或UnderI越大，过度投资或投资不足程度越严重。另外，Richardson的模型的一个假定条件为上市公司整体投资行为正常，不存在系统性的过度投资或投资不足现象，否则，在使用模型残差度量过度投资或投资不足时，容易产生系统性偏差。为克服这一问题，本文借鉴辛清泉等的做法，将模型（1）的残差按大小等分成三组并剔除掉中间一组，然后将残差最大的一组作为过度投资组，残差最小的一组作为投资不足组，再以之为相应的变量对后续模型进行回归。
对于高管控制权与非效率投资，依据本文的研究假设，构建如下模型：
OverI（UnderI）=β0 +β1Power+β2FCF+β3Lev+β3Grow+β4Size+β7Ret+∑Ind+∑Year+ε模型（2）
（二）数据来源与指标界定
本文以2007-2011年沪深两市A 股上市公司为原始样本，为保证数据的有效性，在原始样本中剔除了金融业类、被ST和PT、关键数据缺失、资不抵债（当年资产负债率大于1）的上市公司，另外由于本文回归模型中需要计算滞后一期的变量，因此剔除2011年新上市的公司。
基于以上筛选原则，加之由于滞后一期变量的存在，本文实际研究年度为2008-2011年，并最终获得了 1 786家上市公司共6 435个样本数据。另外，本文对于需要使用的主要连续变量进行了上下各1%的winsorize调整，以减轻极端值对估计结果的影响。本文使用的数据均来自国泰安CSMAR数据库，数据库信息不全及缺失部分从各公司年报中手工收集与整理。本文用Excel和Stata11.0对数据进行处理与分析。
本文的被解释变量为非效率投资，其度量方式已在上文说明，在此不再重复赘述。解释变量为高管控制权，对于高管控制权的衡量国内外文献中并没有统一的指标。大部分学者多采用较少的维度或是单一指标对其进行衡量，本文在参考国内外文献的基础上，从高管任期、高管结构权利、总经理是否来自控股股东、股权分散度、董事会规模、执行董事比例和高管是否在其他企业兼职这七个维度出发来描述高管控制权，并借鉴白重恩等的做法，对以上七个指标用主成分分析法合成高管控制权综合指标，从不同侧面和综合的角度来研究高管控制权对企业非效率投资的影响。本文还设置了一些控制变量对研究模型进行控制，包括营业收入增长率、资产负债率、公司规模、自由现金流、每股收益等，研究中涉及的变量及其说明见下页表1。
四、实证研究
（一）非效率投资的估算结果与描述性分析
对模型（1）进行回归，得到非效率投资的估算结果，回归结果见表2。
从表2可以看出，各解释变量的系数均具有较好的显著性，模型的整体解释力较好，可以较为准确地估算出企业的预期投资水平以及衡量企业的非效率投资程度。按照前述对回归残差的处理方式，得到过度投资和投资不足的样本各1 941个，并以此为基础进行后续分析。
为直观地衡量上市公司的非效率投资程度，本文借鉴Richardson和王英英的做法，定义企业投资支出指数=企业的实际投资支出/企业最优投资支出。上述两位学者认为当企业投资支出指数超过2时，说明企业存在比较严重的过度投资行为，当企业投资支出指数低于0.2时，则说明企业存在严重的投资不足。本文根据模型（1）得出我国上市公司的企业投资支出指数，统计结果见表3。
由表3可以看出，我国上市公司过度投资较严重的企业有1 699家，占总数的29.2%，投资不足较严重的企业为664家，占总数的11.4%，说明我国上市公司存在较为严重的非效率投资行为，且过度投资严重程度要大于投资不足。
表4是对我国上市公司2008-2011年非效率投资的描述性分析。由表4可知，我国上市公司投资不足问题与过度投资问题一样普遍存在，但过度投资的扭曲程度要大于投资不足。另外，对比不同企业性质下的数据，还可以发现国有企业的过度投资程度要大于非国有企业，而非国有企业比国有企业遭受投资不足的程度要更严重些，可能由于非国有企业要比国有企业更容易遭遇融资约束。
（二）高管控制权与非效率投资的实证分析
在对高管控制权指标进行主成分分析时，本文根据特征根大于1的原则选择前4个主成分构造综合得分，对模型（2）进行回归，结果见下页表5。
从表5的回归结果来看，高管控制权与过度投资和投资不足均显著正相关，表明企业高管的控制权越强，非效率投资程度越严重，从而证实了本文的研究假设。另外，自由现金流FCF对过度投资的回归系数在5%的水平上显著，也证实了Jensen的自由现金流假说，即企业的自由现金流越多，过度投资程度越高。资产负债率对投资不足的回归系数显著为正，说明投资不足的企业在一定程度上可能受融资约束的影响。
以上为高管控制权综合指标对非效率投资的影响，表6将从不同侧面反映高管控制权与非效率投资的关系。
根据表6可以发现，在过度投资方面，总经理身兼董事两职合一对加重过度投资有显著的影响，而股权越分散、执行董事比例越高，过度投资程度也会相应增加。在投资不足方面，总经理身兼董事以及高执行董事比例均与企业的投资不足显著负相关，这与其对过度投资的影响相符合。另外，当总经理来自控股股东时，会显著促进投资不足，而对过度投资的促进效果并不明显，这可能是由于当总经理来自控股股东时，大股东占款现象比较严重的概率较大，从而容易导致投资不足。当企业总经理在外企业兼职时，会显著促进投资不足。本文对此结果的分析为，企业总经理在外兼职很可能是在控股股东单位，从而身为控股股东的人，其为控股股东及自身谋私利会加剧大股东占款的可能性，从而造成企业投资不足。
（三）稳健性检验
在本文的高管控制权衡量指标中，除了董事会规模和执行董事比例以外均为虚拟变量，因此本文将上述两个变量也变成虚拟变量后再次进行验证。具体方法为，对于董事会规模指标，当企业的董事会规模超过行业中位数时该指标取值为1，否则取值为0，执行董事比例的处理方式与之相同。经过检验，发现结果与前面的结果基本一致，除个别变量的显著性水平略有下降（显著性水平从5%下降为10%），所有变量的系数符号与显著性均未发生变化，因此上述稳健性检验结果与前述结果无实质性差异，所以可以认为前文的结论是比较具有稳健性的。
五、结论与建议
通过上述研究与分析，本文发现我国上市公司存在着较为严重的非效率投资行为，且过度投资程度略重于投资不足程度。企业高管的控制权越大，企业的非效率投资问题就越严重。高管控制权的不同角度对过度投资或投资不足均有不同程度的影响作用，其中总经理身兼董事两职合一、高股权分散度、高执行董事比例均会显著促进企业的过度投资程度；而总经理身兼董事两职合一、高执行董事比例与企业的投资不足存在着显著的负相关关系。另外，若总经理来自控股股东单位，则会加重企业的投资不足。若企业总经理同时在外企业兼职，则会显著地增加企业投资不足的程度。
对此，企业应从以下几方面进行改进：一是完善董事会结构，加强董事会的有效性，优化董事会规模，健全独立董事制度；二是优化和改进企业绩效考核体系，健全管理层激励机制，加强对投资回报与资产收益的考核；三是推进企业，尤其是国有企业经理人的市场化与职业化，减少行政配置机制，加强经理人市场的竞争性；四是完善企业的分红制度，加强对自由现金流的管理，防止自由现金流的滥用从而遏制过度投资行为；五是推进我国资本市场的市场化和法制化进程，改善外部环境，进一步促进企业治理制度和投资行为的合理性与科学性。
参考文献：
1.Bebchuk L，Fried J.Executive compensation as an agency problem[J].Journal of Economics Perspective，2003，17（3）：71-92.
2.Jensen，M.C.，W.H.Meckling.Theory of The Firm：Managerial Behavior，Agency Costs and Ownership Structure[J].Journal of Financial Economics，1976，（3）：305-360.
3.Jensen，M.C. Agency Costs and Free Cash Flow，Corporate Finance and Takeovers[J].American Economic Review，1986，（76）：659-665.
4.Scott Richardson.Over-investment of Free Cash Flow[J].Review of Accounting Studies，2006，（11）：159-189.
5.张功富.企业的自由现金流全部用于过度投资了吗？――来自中国上市公司的经验证据[J].经济与管理研究，2007，（6）：11-16.
6.唐雪松，周晓苏，马如静.上市公司过度投资行为及其制约机制的实证研究[J].会计研究，2007，（7）：44-52.
7.Shleifer.A.，R.Vishny.A Survey of Corporate Governance[J].Journal of Finance，1997，（52）：737-783.
8.黄兴孪，沈维涛.掏空、融资约束与上市公司投资行为研究[C].第16届中国财务学年会，南京，2010.
关键词：股票收益率 非对称性效应 行为金融 价值函数
国际经济危机的不断发生和金融市场的不断复杂化，使得研究中国货币政策和股票市场之间的关系具有新的时代内涵和紧迫性。无论股票市场处于何种发展阶段，都会受到货币政策的影响，只是受影响程度和时期不一样。货币政策最主要通过利率和货币供应量的传导机制来影响股票市场，本文基于货币供应量传导机制展开研究。由于我国金融市场发展模式与西方发达国家不同，且存在着市场自由度差，开放程度低以及政府干预性强等独特的特征，我国货币政策效应的发挥受到许多因素的制约，从而也增加了国内广大学者对其展开研究的困难，导致国内对于货币政策与股票市场的互动关系的研究起步较晚。目前国内已有的研究主要倾向于通过VAR模型、脉冲响应分析、方差分解以及格兰杰因果检验等经济计量技术来展开研究。
陆杰峰（2009）以2001年9月至2008年12月为样本区间，取M1为货币供给量指标，上证综指为股票市场指标，通过相关模型得出以下结论：货币供应量的波动领先于股票价格的波动，货币供应量是因，股票价格的波动为果；两者之间存在着长期稳定的协整关系，我国存在着某种经济机制使两者具有共同的随机趋势；我国股票市场波动更多的和自身因素有关，M1对其解释能力有限。沈昊驹、聂明（2010）应用相关计量方法实证研究了我国股票市场和货币供应量的相互关系，发现：股票市场对M1和M2的影响较大，但对M0的影响较小；相对于深成指数，货币供应量对上证指数的影响更大，但流通中的现金M0对两市的影响都比较小。
近年来也有大量文献证实了股票收益率波动存在非对称效应，即“好消息”与“坏消息”对股票收益率波动的影响程度是不同的。如Hsu-Ling Chang，Chi-Wei Su and Yi-Chu Lai（2009）和马国腾、赵妍（2010）都运用非对称的GARCH模型证明了相关证券市场存在较明显的非对称效应。
实证检验
（一）样本数据的选取与处理
考虑到货币供应量于1996年才正式作为我国货币政策的中介指标，且宏观经济数据变量不可能得到小于月周期的数据，故本文选用的数据为1996年1月至2011年4月的184个月度数据。货币供应量指标有三个层次：流通中的现金M0，
狭义货币供应量M1和广义货币供应量M2。我国学者对这三个层次的货币供应量指标进行了很多的研究，多数研究发现，相比于流通中的现金，M1和M2更能反映货币政策的变动，基于此本文选取指标M1和M2，其数据来源于凤凰财经频道。股票收益率数据选取的是能够反映上海证券交易市场总体走势的上证综指，之所以未采用深圳股市的数据，是因为两大市场存在很大的相关性，且上海股市更具代表性。该部分原始数据来源于雅虎财经频道。文中M1t、M2t和Pt分别为第t月的M1和M2及上证综指的收盘价格。
由于经济指标的月度数据往往存在趋势变动要素和季节变动要素，它会掩盖住经济中的客观变化部分，所以本文对原始数据采用X-12季节调整法中的加法模型调整，由系统自动确定季节滤波和趋势滤波。经过调整后的数据用Excel进行整理，并应用计量经济学软件EViews6.0进行模型估计。
（二）数据的统计分析
股票收益率（R）为上证综指收盘价格的对数差分，即Rt=lnPt-lnPt-1，由于本文主要研究股票收益率波动的非对称性，故选取M1和M2的波动率作为变量，其中M1的波动率（rM1）：rM1=(M1t-M1t-1)/M1t；M2的波动率（rM2）：rM2=(M2t-M2t-1)/M2t。
由表1可知，收益率序列是左偏的，峰度大于正态分布的峰度3，且J-B正态检验统计量大于临界值，因此，收益率序列拒绝正态分布假设。同时rM1和rM2序列是右偏的且峰度都大于正态分布的峰度。
（三）AR -EGARCH模型的建立
1.平稳性检验、模型滞后期数的确定及ARCH效应检验。序列的非平稳性会导致“伪回归”问题，这样会影响到模型的拟合效果。因此，在对时间序列分析前，需对其进行平稳性检验。同时为了保证模型的正确性，还需要确定模型的滞后期数。单位根检验结果如表2所示。
从表2中可知：R、rM1和rM2各自的单位根统计量都小于不同置信水平下的t统计值，所以它们都通过了平稳性检验，说明收益率序列，狭义货币供应量的波动率及广义货币供应量的波动率都是平稳的。对收益率序列进行自相关检验，发现其与滞后4阶有较强的相关性。故建立相关高阶自回归模型，结果如式（1）所示：
（1）
虽然式（1）中的统计量在置信水平10%下是显著的，但拟合得程度很不好，所以可能存在所建回归函数不能充分提取原序列的相关信息而使残差序列具有自相关性的可能。故本文在式（1）的基础上考虑{μt}的自相关，重新拟合如式（2）所示：
（2）
对式（2）进行条件异方差的ARCH-LM检验，得到了在滞后阶数p=1时的检验结果，从表3中可以看出，方程存在ARCH效应。
2.AR-EGARCH模型的构建与检验。由于ARCH效应的存在，故下文在EGARCH（1，1）模型的基础上结合（2）式，建立AR -EGARCH模型，如式（3）所示：
（3）
其中，假设{εt}序列服从广义误差分布（GED）。对式（3）进行回归，得到的均值方程和方差方程如式（4）所示：
（4）
3.分别包含rM1、rM2变量的AR-EGARCH模型。为检验M1和M2波动率对股票收益率波动的影响，在式（3）的基础上构建了如下包含rM1、rM2变量的异方差模型：
（5）
（6）
经检验，均值方程和方差方程的系数分别如表4所示。
从式（4）中可以看出，在置信水平为10%时，杠杆效应项的系数γ=0.1792是显著的，这个结果说明我国股市存在着非对称效应，即“利好消息”比“利空消息”产生了更大的波动。当出现“利好消息”时，该冲击会对股票收益率带来0.2024 +0.1792=0.3816倍的冲击，而出现“利空消息”时则会带来0.2024+(0.1792)×(-1)=0.0232倍，所以正冲击使得波动更大一些。表4是在式（3）中分别加入rM1和rM2变量时回归的结果，可以看出：非对称效应项的系数ω3在置信水平10%时都显著为正，这进一步验证了我国股市非对称效应的存在。另一方面，通过对式（5）和式（6）对应的系数ω4的比较，两者都未通过显著性检验，说明M1和M2的波动率和股票收益率波动的相关性都较弱：最后，在和式（4）的对比中可知，rM1使得非对称项系数减小为0.1775，但rM2却使非对称项系数增加了0.0241（0.2033-
0.1792=0.0241），从而M1的波动率使得非对称效应减弱，M2的波动率则增强了非对称效应。
基于行为金融理论的解释
（一）实证结果的理论解释
行为金融理论是在对现代金融理论的挑战和质疑的背景下形成的，其发展过程就是研究人的心理因素是如何影响日常的投资决策的过程。行为研究学家通过实证研究发现，人不可能总是理性的，比如盲目自信，过度乐观及过于相信专家等。这是因为投资者受到周围环境的影响后会产生心理状态的改变，情绪波动加大，从而影响到其对市场的判断力。
1.关于股市非对称效应的理论解释。我国的证券市场还不是很发达，大多数投资者属于个体投资者，由于存在着大量的非理性投资者，他们对市场的信息会因为心理偏差和认知偏差而产生一些错误的认知和感受，而这种心理活动又会通过实际的投资操作反馈于市场，对股票市场价格产生重要影响。当股市上涨时，投资者会觉得现有的获利可以抵消小幅下跌造成的损失，从而变得不太看重未来市场的波动情况，于是他们会频繁操作股票交易。而当股市下跌时，损失厌恶的投资者为了暂时避免损失带来的痛苦可能选择继续持有所拥有的股票，这样便减轻了股市的波动，非对称效应产生。
2.关于相关波动率对非对称性效应影响的理论解释。心理账户是指人们往往按照不同的心理运算规则和记账方式进行投资决策的权衡。由于心理账户的作用，他们对资金的估值是不一样的，他们会把不同性质的资金放到不同的心理账户里面去，并赋予不同的账户以不同的权重。在股票市场上，投资者会将他们的投资组合分为力求最低风险的安全部分和寻求收益的风险部分，从而相比于第一部分资金，投资者在使用后一部分资金时会愿意承受较大的风险。也就是说损失厌恶的投资者有时为了获得更高的收益，也会采取冒险的投机行为。
在我国货币供应量的不同层次里，M1
=流通中的现金+活期存款；M2=M1+定期存款+储蓄存款+其它存款，所以，对于投资者来说，M1的流动性较强，反映的是投资者资金的松紧变化，关系着投资者的日常生活以及对突发事件的处理，因此投资者对这一部分货币比较敏感，对其的安全性要求也较高，人们会相对来说理性的使用这部分货币，不会产生冒险的投机行为，所以M1的波动率可以减轻股票收益率波动的非对称性。而M2更多的表达了人们对于未来资金的需求，由于我国特殊的国情，住房、教育、医疗以及养老负担都比较沉重，从而人们对未来资金的需求量很大，这也激发了投资者的投机心理，人们有时会带着的心理在股票市场寻求高收益，所以他们往往更热衷于“追涨”。而M2作为投机资金的来源，其波动率自然会增加股票收益率波动的非对称性。
（二）实证结果的实证解释
投资的过程实际上就是投资者在心理对风险和收益的权衡过程，Kaheman和Tversky（1979）提出的前景理论更有说服力的证明了这点，前景理论是将人的心理偏好引入到决策过程中，并且将这种偏好量化。
前景理论中的价值函数则更加客观的描述了决策者主观感受是如何影响投资者的实际决策的。其表达式为：u(x)=xa，χ≥0；u(x)=-λ(-x)β，χ
根据上述价值函数，我们假设损失厌恶投资者具有的价值函数为：u(r)=r，r≥0；u(r)=λr，r
1.关于股市非对称效应的实证解释。本文在损失厌恶投资者的价值函数和上文中建立的AR-EGARCH模型的基础上，建立如下模型检验投资者的心理变化对股票收益率的非对称影响：
（7）
其中ct-1为虚拟变量：当Rt-1≥0时，ct-1=1，否则ct-1=0，它描述了t-1期投资者的损益状态。经检验，均值方程和方差方程如式（8）所示：
（8）
由于φ2、ω3和ω4的系数在置信水平10%下都显著为正，所以损失厌恶投资者的价值函数和股票收益率之间存在正向的非对称关系，且投资者前期的损益状态能够较好的解释股票收益率波动，当投资者前期处于收益状态，即ct-1=1，此时会使股票收益率的波动增加0.4194倍。可见，投资者的非理会导致股票收益率的非对称效应的产生。
2.关于相关波动率对非对称性效应影响的实证解释。在式（7）的基础上，通过对其异方差方程分别加入变量rM1和rM2，并以ω5代表其在模型中的系数，重新进行回归，在进行相关检验后得出的结果如表5。
一方面，在10%的置信水平下，φ2、ω3及ω4的系数都通过了显著性检验，进一步验证了投资者的心理变化对股票收益率的非对称影响；通过和式（8）对比，可以证明rM1减弱了股票收益率的非对称效应，相反地，rM2则增强了非对称效应。另一方面，变量rM1和rM2虽然仍不能很好的解释股票收益率的波动，但通过改变价值函数对股票收益率波动的影响，即改变系数φ2来间接的产生影响。其中M1的波动率使得价值函数的系数减少了0.0015（0.5163-0.5148=0.0015），从而减弱了对股票收益率波动的影响，而M2的波动率通过增加价值函数的系数而加强了对股票收益率波动的影响。
结论
本文选取了1996年1月至2011年4月的184个月度数据，探讨了货币供应量指标M1和M2的波动率对股票收益率波动的非对称性影响。本文在平稳的收益率序列的基础上分别建立了消除扰动项自相关后的高阶自回归模型，AR-EGARCH模型，及分别包含rM1和rM2的AR-EGARCH模型。结果表明：在样本时间段里，我国股票市场的月度表现中存在非对称效应，即同等程度的好消息比坏消息产生了更大的波动；M1和M2的波动率与股票收益率波动之间的相关性都较弱，但前者减弱了股票收益率的非对称效应，而后者则增强了非对称效应。
为了从投资者的心理变化这个角度验证研究结果，本文运用行为金融理论给出了理论和实证解释。在实证解释部分，文章以风险厌恶投资者的价值函数为基础建立相关回归模型，得出以下结论：投资者的非理会导致非对称效应的产生；M1和M2的波动率虽然本身不能很好的解释股票收益率的波动，但可以通过影响投资者的心理来间接影响股票收益率的波动。
参考文献：
1.陆杰峰.股票市场与货币政策关联性实证分析[D].浙江大学，2009
2.沈昊驹，聂明.我国货币供应量与股市走向的实证研究[J].金融教学与研究，2010(4)
3.马国腾，赵妍.沪深300股指收益率波动的实证分析―基于TARCH模型[J].经济论坛，2010(2)
4.高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社，2007
关键词：非效率投资 信息不对称 委托 行为金融学 公司治理
投资决策是公司最重要的财务决策之一，公司的正常运营离不开投资。然而研究发现公司的投资并非总是高效率的，非效率投资普遍存在（张纯和吕伟，2009）。非效率投资包括过度投资和投资不足，公司接受一些净现值小于零的投资项目是过度投资，而放弃净现值大于零的投资项目是投资不足。本文试图从三大理论主线为非效率投资研究构建一个清晰的
一、不同视角的非效率投资理论解释
（ 一 ）委托理论视角的非效率投资 委托理论下的冲突可分为三大类：（1）股东与管理层的冲突。现代公司普遍存在着所有权与经营权分离的现象，而拥有经营权的公司管理层其目标可能与股东的目标不一致，由此产生了股东与管理层之间的冲突。股东与管理层的冲突既可能引起过度投资也可能引起投资不足。对能给经理带来收益的投资项目，即使NPV小于零，经理层也会选择投资。Jensen和Meckling（1976）认为经营者努力经营的成果由股东和管理层共同分享，而成本却由管理层独自承担，这种不对称将使管理层趋向选择过度投资扩大管理层非生产性消费。有学者提出经理人偏好NPV为负的投资项目，进行“壕沟防御”，是为了提高自身的人力资本，使企业的行为无法与其个人能力分离（Shleifer & Vishny，1997）。对于不能给经理层带来收益的正NPV项目，经理层可能会选择放弃（Zingales，1998；Jostarndt，2002）。经理的风险态度偏向风险厌恶，对于高风险的投资项目，即使可能对股东有利，管理层也会选择放弃，从而导致投资不足问题的发生（Hirshleifer & Thakor，1992）。（2）大股东与小股东的冲突。近二十年来，世界范围内越来越多的研究证实了大多数公司中控制性股东的存在（La Porta et al.，1999）。在股权集中的股权结构下，大股东与中小股东之间的冲突居于重要地位。当大股东基本能控制公司决策时，倾向于获取外部小股东不能分享的私人收益（Shleifer & Vishy，1997）。John和Nachman（1985），杨兴全等（2010）通过模型分析得出大股东与小股东之间的利益冲突会导致企业发生非效率投资行为的观点。郝颖（2009）构建了大股东问题下的公司投资收益模型，阐明大小股东的冲突可能表现在投资项目和投资规模的非效率选择等方面。（3）股东与债权人的冲突。1972年，Fama和Miller在《财务理论》一书中首次讨论了股东、债权人冲突在企业投资决策上的表现。他们认为，当企业发行风险负债时，一个能最大化企业价值的投资决策却不能同时最大化股东财富和债权人财富。相对而言，债权人偏好收益不确定性较小的项目，而股东偏好收益不确定性较大的项目，这是因为在其它条件相同的情况下，如果企业选择收益不确定性较大的项目，投资成功可使股东获得更多利益，而投资损失却更多由债权人承担，从而引起资产替代性（asset substitution）的过度投资行为。如果债权人足够理性，能充分预测到资产替代的道德风险，并对债券价值和利率水平进行相应调整，那么债券价格下降以及负债平均利率上升的融资成本均由股东承担，使股东放弃NPV大于零的投资项目，将引起投资不足（Jesen & Mecking，1976）。
（ 二 ）行为金融学视角的非效率投资 行为金融学起源于20世纪80年代，该理论认为人们在不确定条件下进行决策时，会受到心理因素的影响，产生认知偏差，从而导致企业决策中的非理性投资问题。（1）过度自信。Roll（1986）提出自负假说，首次将过度自信（乐观）引入公司财务领域。Roll认为，公司经理人员所处的地位和工作特征更容易使其在决策过程中表现出过度自信，过高地估计自己的能力和实力，或者对无法获得正NPV的投资项目过于乐观，从而引起非效率投资。Heaton（2002）、Malmendier和Tate（2005）建立理论模型预测过度自信的CEO在有足够的内部资源时倾向于过度投资，而在无足够内部资金时倾向于投资不足。（2）损失厌恶。管理者受损失厌恶心理以及确定性效应影响，在决策时往往按照心理上的“盈利”和“损失”进行决策，导致其在损失区域通常表现出风险偏好。当面对亏损持续扩大的项目时，他们不愿承认已有的损失，而是冒更大风险继续追加投资以寻求解决方案，导致过度投资（Guedj & Scharfstein，2004；刘超等，2006）。（3）群体行为。群体行为（herding）是个体进行决策时普遍存在的心理。管理者具有跟随他人决策而忽略私人信息的倾向，出于对声誉的考虑而跟随他人采取次优决策，这种群体行为也许不能带来最优决策，却避免了最次决策（Scharfstein & Stein，1990）。群体行为以群体取代个体来决定是否要进行或终止某一项目，可能出现过度投资或投资不足。
（ 三 ）信息不对称理论下的非效率投资 最早用信息不对称解释非效率投资行为的是Myers和Majluf（1984），指出经理人与外部资本提供者之间存在信息不对称，企业为实施投资项目所发行的融资证券在资本市场上可能被投资者高估或低估，从而导致企业投资决策中的过度投资或投资不足行为的产生。管理层与现有股东之间信息不对称会使管理者基于其私人收益最大化来进行投资决策，可能引发过度投资。管理者与外部资本提供者之间的信息不对称可能导致投资不足：信息不对称在股权市场上表现为新发股份成本过高导致投资不足；在债务市场上表现为信用限量（Credit rationing），高风险债务人无法获得足够的债务融资（Stiglitz & Weiss，1981，1983；Bencivenga & Smith，1993），从而导致投资不足。
二、非效率投资影响因素及后果研究
（ 一 ）融资方式对非效率投资的影响 债务融资比例方面，大多数研究发现负债比例越高，过度投资行为越少（童盼，2005；黄乾富等，2009；Mohun & Hemant，2008）。企业负债最主要来源包括银行借款和商业信用，不同的债务来源对非效率投资的影响不同。江伟（2011）[11]发现银行贷款对过度投资有控制效应；童盼和陆正飞（2005）发现与银行借款相比，商业信用融资约束小，股东更易通过歪曲投资来损害债权人的利益；然而黄乾富和沈红波（2009）的研究则表明在政府干预情况下，商业信用由于存在再融资约束，能对企业的过度投资行为产生约束作用，而银行借款由于受到政府干预使其对企业过度投资行为缺少约束作用。根据负债偿还期限不同可以分为长期负债和短期负债。不少研究发现短期负债对过度投资有约束作用，而长期负债约束能力较弱或无约束能力（Barnea et al.，1980；徐向艺和李鑫，2008；黄乾富和沈红波，2009）。Barclay和Smith（1995）、Guedes和Opler（1996）发现短期负债能抑制投资不足。相对于债权融资，股权融资对非效率投资的影响研究得较少，结果也比较一致：股权融资会促进过度投资（袁国良等，1999；潘敏和金岩，2003）。股利政策是对公司有着不可忽视的作用。大多数学者发现发放现金股利是抑制过度投资的有效机制（魏明海和柳建华，2007；唐雪松等，2007；肖珉，2010）。仅李鑫（2007）发现现金股并不能发挥制约过度投资行为，他认为中国上市公司股利政策受到监管层政策驱动因素和获得再融资资格意图的影响，现金股利已被“异化”为大股东进行“利益输送”的手段。
（ 二 ）内部治理因素对非效率投资的影响 （1）股权结构。有研究发现，控股股东存在会被使过度投资和投资不足行为恶化（Julio & Chabela，2009，在中国控股股东类型对企业投资行为也有很大影响。大股东持股比例不同所引起的问题不同，从而对非效率投资产生不同影响。有研究发现大股东持股比例与过度投资呈倒“U”型关系（江伟和沈艺峰，2005；张栋等，2008），也有研究发现二者呈倒“N”型关系（罗进辉等，2008）。大股东持股比例与非效率投资的关系还受大股东性质影响（饶育蕾等，2006）。股权制衡可制约非效率投资（黄本多和干胜道，2009）。作为股权结构的一种特殊形式，有学者发现金字塔结构的企业更易导致非效率投资，尤其是过度投资（刘峰和贺建刚，2004；Holmen and Hogfeldt，2009）。然而也有学者认为，金字塔结构可以作为法律保护的替代机制，保护公司行为免受政府干预的影响，提高投资效率（程仲鸣等，2008）。（2）管理层激励。管理层激励为股权激励与货币薪酬激励。目前多数研究发现高管持股有助于缓解公司非效率投资（魏明海等，2007；蔡吉甫，2009；强国令，2012），也有少数研究发现股权激励并不能发挥其长期激励作用（简建辉，2011），这可能与股权激励还不够完善有关。合理的薪酬激励可以缓解过度投资及投资不足问题（Aggarwal and Samwick，2006），薪酬契约不完善则会导致过度投资（辛清泉等，2007）。杨兴全和张丽平（2011）发现无论是货币薪酬激励还是管理层持股激励都起到了抑制过度投资的作用。（3）管理层特征。从行为金融学理论出发，企业的行为往往受到管理者的背景特征的影响。国内外已有较多学者研究管理层特征对非效率投资的影响（Finkelstein & Hambrick，1996；姜付秀等，2009；李焰等（2011），常见的影响投资效率的管理层特征包括性别、年龄、教育程度、任职年限等。
（ 三 ）制度环境对非效率投资的影响 制度环境包括金融市场发展水平，产品市场竞争，执法水平，政府干预和信息披露机制等。学者普遍发现金融发展水平高能显著提高投资效率（Greenwood et al.，1990；杨华军等，2007）；产品市场竞争越激烈，过度投资概率越小（Guadalupe & Perez Gonzalez，2005；张洪辉和王宗军，2010）；执法水平越高，企业过度投资水平越低（张栋等，2008）。我国特殊的制度背景使政府干预成为企业投资决策的一项重要影响因素：已有大量研究发现，地方国有上市公司存在着因政府干预而导致的过度投资现象（程仲鸣和余明桂，2008；唐雪松等，2010），也有研究发现政府干预与投资不足有正相关关系（张功富等，2011），相对内部人控制企业，政府干预的国有公司投资效率更高（钟海燕等，2010）。少数研究发现在国企中有政府关系会降低投资效率，而在民企业中会提高投资效率（Shimin Chen et al.，2009）。会计信息也是影响投资效率的重要因素之一：张纯和吕伟（2009）发现信息披露水平的提高和信息中介的发展，将减轻信息不对称程度，进而提高企业的投资效率。Biddle，Hilary和Verdi（2009）研究发现，高质量的会计信息可以通过抑制过度投资和投资不足来提高投资的效率。此外，潘红波和余明桂（2010）发现集团化会导致公司的过度投资行为。Garcia Lara et al.（2010）和杨丹等（2011）发现会计稳健性对过度投资有制约作用。许年行和罗炜（2011）研究发现与高管无政治升迁的公司相比，高管获得政治升迁的公司在升迁之前的过度投资额越高。张会丽和陆正飞（2012）研究了集团型上市公司内部现金在母子公司间的分布状况对公司总体过度投资水平的影响，发现现金在母子公司间的分布越分散，过度投资越严重。
（ 四 ）非效率投资的后果研究 在研究非效率投资引发的后果中，过度投资与企业价值的相关关系相对研究得较多，一般都认为过度投资的后果就是导致公司价值的下降（张洪辉和王宗军，2010），也有少数研究发现相比过度投资，投资不足对企业价值的破坏更严重（蔡吉甫，2010）。非效率投资对企业价值的影响与企业内部特征有关：高自由现金流、低成长性的公司，过度投资最严重，对企业价值的破坏也最严重（蔡吉甫，2009）；盈利国有企业和亏损民营企业的过度投资企业价值产生的负面影响更显著（张敏等，2010）。除对企业价值的影响，非效率投资还会引起其他后果。李万福等（2010）发现过度投资越严重，企业陷入财务危机的可能性越大。郝颖（2009）发现在大股东控制下，过度投资可为大股东带来控制权收益。盛明泉和李昊（2010）研究发现过度投资企业更容易选择股权再融资行为。王善平等（2011）发现投资效率越高的银行持股公司能获得更多的债务融资。白静（2008）研究发现过度投资对管理层薪酬有促进作用。而李尚骜等（2011）发现物质资本和人力资本的过度投资加剧了“侵蚀效应”对人力资本深化的阻碍作用。
三、未来研究展望
目前对非效率投资的研究还存在以下问题，是未来研究重点。（1）实证研究中对非效率投资的界定集中在投资金额和总体规模这一单一维度上。理论上，非效率投资是根据投资项目的净现值来界定的，而项目净现值的信息本质上无法通过外部财务信息渠道获取。在实证研究中对于非效率投资的衡量大多数仅通过总体投资规模这一维度，将投资额超过预期值认定为过度投资，反之认定为投资不足，或将投资额与自由现金流显著相关认定为非效率投资，这无疑存在第一类（误判）误差和第二类（识别）误差的可能。我们认为，未来研究应该拓展对非效率投资研究的维度，结合投资方向、投资效果、投资风险等维度进行研究。郝颖（2011）从固定资产、无形资产、股权投资和R&D投资四种不同资本投资研究其对总体投资效率的影响，在拓展研究维度上作了有益的尝试。（2）缺乏对非效率投资不同理论的有效整合。现有实证研究大多从一个理论路径对非效率投资进行检验，但实际中影响企业管理层进行投资决策的因素众多，他们的决策既受到自身心理、情绪和认知的影响，又受到自身利益最大化的动机驱使，从而与股东、债权人利益有所冲突，继而受到包括股权结构在内的公司治理、债权合约、所处地区和市场等多方面的约束。目前，鲜有涵盖不同理论角度的实证研究，能够全面、系统控制所有重要的影响因素，从而可能得出有偏的结论。另外，对于某些理论，如行为金融学理论下的损失厌恶、群体行为等，目前还缺乏实证检验。更为重要的是，在我国特殊的经济环境和制度背景下，对于投资行为最重要的决定因素是什么？来源于西方的理论是否具有足够的解释力？照搬西方的理论用中国上市公司样本放在中国环境下检验远不足以回答上述问题。提出根植于“强政府、弱市场”、转轨经济、新兴市场环境特征的富有洞见的理论，是未来研究重要的突破方向。（3）对投资不足的研究相对较少。虽然很多理论（如股东与债权人之间的问题、管理者过度自信等）都预测既可能引发过度投资，也可能引发投资不足，但国内现有的实证检验更多集中于对过度投资行为的研究，对投资不足的研究相对不足，这可能是因为相比过度投资，投资不足的可观察性更低，量化难度更大。事实上，多数研究发现我国公司投资不足比过度投资现金更严重（张功富和宋献中，2009；蔡吉甫，2010）。投资不足与融资约束、国有银行的歧视性贷款、投资环境变化等有何关联，其对企业微观层面的后果和产业经济宏观层面的后果，都值得深入研究。（4）对非效率投资的后果研究不足，尤其是对非效率投资动机、行为和后果这一完整链条进行检验的研究很少。由于实证研究中对非效率投资的衡量仅从投资规模这一维度进行，不免发生第一类和第二类误差，因此结合后果进行完整链条的研究就尤为必要。未来可以根据拟检验的理论或拟研究的影响因素对样本进行分类，通过完整链条的研究，我们有可能发现某类样本中“过度投资”或“投资不足”对未来业绩产生正面影响，这可能意味着我们在界定非效率投资中的误判；而某类样本中“过度投资”或“投资不足”对未来业绩产生负面影响，与非效率投资的定义吻合，则可以为拟检验的理论假说提供逻辑完整的较强证据。公司投资效率问题一直是学界和实务界关注的重要问题，虽然众多的分析性理论研究和经验研究为我们积累了大量理论解释和实证证据，引起非效率投资的原因、治理机制错综复杂且相互交织，迄今为止的学术研究还不足以为认识非效率投资提供足够系统、清晰的线索。只有探究出在我国特殊环境下非效率投资的主要成因，才能对症下药，以期提高投资效率。
参考文献：
[1]杨丹、王宁、叶建明：《会计稳健性与上市公司投资行为》，《会计研究》2011年第3期。
[2]张会丽、陆正飞：《现金持有、公司治理与过度投资》，《管理世界》2012年第3期。
[3]王善平、李志军：《银行持股，投资效率与公司债务融资》，《金融研究》2011年第5期。
[4]李尚骜、陈继勇、李卓：《干中学、过度投资和R&D对人力资本积累的“侵蚀效应”》，《经济研究》2011年第6期。
[5]江伟：《金融发展、银行贷款与公司投资》，《金融研究》2011年第4期。
[6]李焰、秦义虎、张肖飞：《企业产权、管理者背景特征与投资效率》，《管理世界》2011年第1期。
[7]Michael C. Jensen and Willian H. Meckling. Theory of the Firm： Managerial Behavior， Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics， 1976.
[8]Jostarndt P. Financing Growth in Innovative Industries： Agency Conflicts and the Role of Hybrid Securities-empirical Evidence from NASDAQ Convertible Debt Offerings. 2002.
[9]Andrei Shleifer and Robert W. Vishny. A Survey of Corporate Governance. Journal of Finance， 1997.
[10]Roll， Richard. The Hubris Hypothesis of Corporate Takeovers.Journal of Business. 1986.
关键词：EVA考核；管理层薪酬；薪酬EVA敏感性；成本；非效率投资
中图分类号：F240文献标识码：A
文章编号：1000176X（2014）07004308
一、问题的提出
近年来，我国上市公司的非效率投资问题愈发严重，投资效率持续走低。以国有企业（以下简称“国企”）为例，根据财政部公布的国有企业经济运行情况的数据，2012年国企的净资产收益率为5.90%，其中央企（即“中央企业”简称，下同）的净资产收益率为7.20%，分别比2011年下降1.5个百分点和1个百分点。为了提升国有资本的使用效率，增强央企的价值创造能力，国务院国资委于2010年在对中央企业负责人经营业绩的考核中引入EVA指标，并于2013年将其权重提升至50%。在引入EVA指标之后，央企管理者的薪酬不仅仅与会计利润相关联，还与扣除包括股权资本成本在内的全部资本成本的经济利润挂钩，从而构建起基于EVA的管理层薪酬机制。在这种机制下，只有投资于那些收益超过全部资本成本的项目才会引起管理者薪酬的增加，从而引导管理者在进行投资决策时更多地关注股东价值的创造。那么，历经四年，在中国新兴加转轨的特殊制度背景下，基于EVA考核的管理层薪酬机制是否取得了预期的效果呢？如果有，那么其内在机理又是什么呢？
为解答上述问题，本文以2010―2012年度沪深两市A股已实施EVA考核的国有上市公司为研究样本，引入薪酬EVA敏感性作为解释变量，首先考察了薪酬EVA敏感性与成本之间的关系，发现基于EVA的管理层薪酬机制能够显著降低成本，从而揭示EVA考核发挥激励效用的作用机理；然后利用Richardson [1]的投资模型衡量已实施EVA考核的国有上市公司的非效率投资水平，并在此基础上构建了薪酬EVA敏感性与非效率投资的回归模型，检验两者的正相关关系。研究发现，基于EVA的管理层薪酬机制有效抑制了非效率投资，且这种治理效果随着EVA考核有效性的增强而增强。
与已有研究EVA考核与非效率投资的文献相比，本文的创新之处就在于在两者关系中引入了管理层薪酬这一变量，并采用了薪酬EVA敏感性作为度量指标。我们的创新主要源于以下的思考：其一，同为激励机制，EVA考核与管理层薪酬在实践操作层面上具有内在的逻辑关系，即管理层薪酬机制若想有效发挥激励作用，就要以恰当的管理层绩效评价指标为前提条件。业绩评价指标一旦确定，就给管理者的行为树立了标杆[2]。同理，由于EVA考核能够最大限度地代表股东利益，股东就可以通过实施EVA考核引导管理者以股东价值最大化的原则进行投资决策。其二，现有的研究表明，管理层薪酬机制主要是通过增强股东和管理层利益的接近程度，降低成本，缓解冲突，进而抑制企业非效率投资行为。如果EVA考核能够有效衡量股东价值，那么有理由推断，EVA考核也是通过同样的作用途径发挥其激励作用的。进一步地，为了科学度量EVA考核的有效性，定量分析基于EVA的管理层薪酬机制的作用效度，我们参考Holmstrom和Milgrom [3]提出的薪酬业绩敏感性概念，将其创造性地改造为薪酬EVA敏感性指标，用以表示管理者所获得薪酬的变化和EVA指标衡量的公司业绩好坏之间的关系。
二、文献综述
问题是企业非效率投资行为产生的根本原因。尽管管理者会因为超额自由现金[1-4]、信息不对称[5]、政府干预[6]等因素偏离净现值法则进行非效率投资，但是所有权与经营权分离所形成的股东经理关系才是非效率投资行为产生的根源和必要条件。关于这一问题，国内外学者主要是从过度投资和投资不足两个方面探讨的。一方面，出于构建“企业帝国”的冲动[4-7]、过度自信[8]、获取在职消费[9] 、机会主义[10]等原因，管理者会盲目扩大企业规模，投资于净现值小于零的项目，造成过度投资；另一方面，出于规避投资风险[11]、降低投资的个人机会成本[12]、维护经理人市场声誉[13]等动机，管理者会故意浪费符合企业自身成长的机会，主动放弃净现值大于零的项目，造成投资不足。
良好的管理层薪酬机制有助于缓解问题[7-14]，从而抑制非效率投资。然而，国内外学者对于经理人激励和投资水平的关系的研究并没有得出统一的结论。Broussard等[15]认为经理人激励能够降低投资现金流敏感性，抑制非效率投资。但也有部分学者持相反意见。如Aggarwal 和Samwick[12]的研究表明经理人激励与非效率投资呈负相关关系。而Griner 和 Gordon [16]则认为经理人激励与投资水平不相关。需要指出的是，国内外学者大多是从股权激励的角度论证这一问题的，直接从薪酬激励的角度进行分析的文献则较少。其中具有代表性的研究主要是辛清泉等[17]考察了经理人的货币薪酬与投资水平的关系，却也仅验证了经理薪酬契约的失效会导致过度投资，与投资不足的相关性较弱，而且这一结论在央企上市公司中并不成立。
关于EVA考核对非效率投资影响后果的研究，在国外鲜见直接讨论EVA考核与非效率投资关系的文献。在国内，自2010年国资委全面推行EVA考核之后，直接检验EVA考核对国有企业非效率投资影响的文献亦是屈指可数，具有代表性的成果主要有：张先治和李琦[2]从公司治理的角度验证了EVA考核对央企过度投资行为具有显著的治理效应；进一步地，刘凤委和李琦[18]在肯定EVA考核对过度投资的治理作用的基础上，从外部治理环境与内部治理工具的关系的角度，通过引入市场竞争变量探究了市场竞争环境对EVA考核的作用发挥所产生的影响；池国华等[19]基于企业价值创造的理念，从投资决策视角出发，直接检验了EVA考核与国有企业价值创造之间的关系，结果表明EVA考核通过抑制过度投资提升了企业价值。因此，从现有研究的结论看，基本肯定了央企EVA考核对过度投资的抑制作用；然而从研究思路与方法看，上述文献无一不是将EVA作为虚拟变量（哑变量），只检验了是否实施EVA考核对非效率投资的不同影响，并没有运用指标来度量EVA考核的具体效用以及不同效用程度的EVA考核对非效率投资所带来的不同影响，可见现有文献并没有深入考察EVA考核治理非效率投资的内在机理，未触及EVA考核治理作用的内核。
三、理论分析与假设提出
基于EVA的管理层薪酬机制能否降低成本？理论认为，现代企业所有权和经营权分离产生的第一类问题导致了股东和管理层利益的不一致：股东以股东价值最大化为目标，而作为理性人的管理者也会追逐自身利益的最大化。两者效用函数的不一致必然会导致利益冲突，从而引发成本。为此，Jensen和Meckling[14]在提出成本理论时就曾指出，设计良好的管理层薪酬契约不失为一种有效的激励手段。进一步地，为了使薪酬机制充分地发挥激励作用，对管理者经营绩效进行恰当的评价是前提条件，这是因为，业绩评价指标一旦确定，就给管理者的行为树立了标杆[2]。只有当绩效指标能够恰当地评价公司业绩并且有效代表股东权益时，与之挂钩的管理层薪酬才会激励管理者以股东价值最大化的原则进行投资决策。可见，科学的绩效指标是管理层薪酬机制有效发挥激励作用的关键。
EVA指标就是这样一种科学合理的绩效评价指标，这源于其特殊的准确性和敏感性特征[19]。其一，经济利润的概念。与会计利润不同，经济利润在计算时强调扣除股权资本成本，以实现对股东权益的补偿。因此，只有在资本收益超过包含股权资本成本在内的全部资本成本时，管理者才算为股东真正创造了价值。这能够引导管理者从股东利益的角度出发进行投资决策，提高了管理者和股东利益的接近程度。其二，会计调整的做法。按照企业会计准则编制的财务报告存在大量对经济现实的“偏差”和“扭曲”，例如，战略性投资一般都具有前期投入大、投资回报期长和投资风险高等特征，会计利润管理模式却将其进行费用化处理，影响了管理者的投资积极性，造成了会计规则性失真；而EVA倡导者却强调应以资本化替代费用化，从而约束了管理者的机会主义行为和短期行为，避免管理者因机会成本和风险规避的顾虑所引起的投资不足。综合而言，相较于其他绩效考核指标，EVA关注股东权益的保护和重视价值创造的核心理念决定了EVA指标从目前来看是股东利益的最佳代表。因此，基于EVA的管理层薪酬机制也就能够最大程度地协调股东目标和管理者行为，缓解两者之间的利益冲突，进而降低成本。
进一步地，如何度量基于EVA的管理层薪酬机制的作用效果呢？为此，我们引入薪酬业绩敏感性指标[3-15]。它反映的是管理者的薪酬多少和业绩好坏之间的关系，即较高的薪酬业绩敏感性表示管理者薪酬与企业业绩的关联度较高。前文已论证了EVA衡量股东利益的有效性，因此，我们用EVA指标衡量业绩水平，得到薪酬EVA敏感性指标，用以度量基于EVA的管理层薪酬机制的作用效果。由此，EVA指标代表了股东利益，管理层薪酬代表了管理者利益，故而二者变化率的比值――薪酬EVA敏感性也就代表着管理者和股东利益的一致程度。当该指标越高时，两者利益越趋于一致，理论上成本也应越低，同时也意味着基于EVA的管理层薪酬机制的作用效果越显著。
最后，通过考察国资委的EVA考核办法我们发现，一方面其强调资本约束和基于EVA改善值的奖励措施没有违背EVA关注经济利润、重视股权收益的核心理念，另一方面对会计调整和资本成本的简化做法促进了EVA在我国企业中的真正“落地”，增强了EVA激励的有效性[19]。另外，国资委在推行初期规定了一个较低的资本成本率，减少了管理者对投资风险的顾虑，从而在一定程度上克服了过高的薪酬EVA敏感性不能准确衡量股东与管理者利益的接近程度的局限性，这种局限性主要表现在过高的薪酬EVA敏感性所带来的薪酬风险。由于这种风险由管理者独自承担，过高的薪酬风险会增加管理者回避风险的程度，使得激励作用方向与预期相反[3-20]。
综上，我们提出第一个假设：
H1：薪酬EVA敏感性与成本负相关，基于EVA的管理层薪酬机制能够降低成本。
进一步地，基于EVA的管理层薪酬机制能否抑制非效率投资？从现有的文献看，问题被认为是非效率投资行为的主要根源[10-21]。两权分离导致了股东与管理者之间的利益冲突，管理者会不惜以牺牲股东利益为代价最大化其私利。这种冲突表现在投资决策方面就会导致过度投资和投资不足。因此，抑制非效率投资要从缓解问题入手。实际上，问题的解决与否根本上是要看股东和管理者利益的一致程度。假若企业的所有者就是企业的管理者，则二者利益绝对一致，不存在任何利益冲突；然而在委托关系中，企业的所有权和经营权分别由委托人和人所有，同为理性人的管理者会追求个人利益的最大化，管理者的个人利益和股东利益不可避免地会出现不一致，从而引起冲突。可见，评判一种措施能不能有效地缓解问题，就是看其能否最大程度地协调股东和管理者利益的一致性。二者的利益接近程度越高，这种措施的作用效果就越显著。
根据前文论述，基于EVA的管理层薪酬机制正是一种能够协调股东和管理者利益的激励措施。这是因为，EVA关注股权资本的回报，强调会计规则性失真调整的基本原理使EVA指标能够更加准确地考核管理者的经营业绩，最大限度地反映公司的价值创造能力。所以，引入EVA的管理层薪酬机制能够协调股东目标和管理者行为，有效地降低成本，引导管理者从股东价值最大化的目标出发进行投资决策，进而抑制非效率投资。进一步地，由于薪酬EVA敏感性是衡量股东与管理层利益一致性的有效指标，因此，薪酬EVA敏感性越高，两者利益越接近，成本越低，理论上非效率投资行为也会越少。同时也意味着基于EVA的管理层薪酬机制的作用越显著。
此外，纵观国资委对EVA的本土化改造措施，可以窥见其目的正是提升投资资本的使用效率，治理非效率投资行为。具体地，通过对研发支出和在建工程的会计调整鼓励企业注重长远发展；通过对非经常收益的规定强调突出主业的理念等等。这些改造措施无不体现着EVA重视企业的价值持续创造和可持续发展的核心理念，从而增强了EVA考核抑制非效率投资的效度。
综上，我们提出第二个假设：
H2：薪酬EVA敏感性与非效率投资负相关，基于EVA的薪酬机制能够抑制非效率投资。
四、研究设计
（一）样本选择与数据来源
本文以2010―2012年度沪深两市A股已实施EVA考核的国有上市公司为研究样本。为了确保数据的相关性，我们对样本进行如下筛选：剔除与其他行业的投资行为存在显著差异的金融类、保险类以及文化传媒类上市公司；剔除在样本区间内相关数据缺失的公司。
为了确保数据的可靠性，我们完全采用手工搜集的方式，通过查找国资委网站和相关公司网站来确定其是否实施EVA考核及其实施年份，最终得到的样本包括所有央企控股公司、已文件表明实施EVA绩效考核的湖北国资委和山东国资委控股的公司，以及明确指出是EVA试点公司的地方国有公司。其余相关财务数据均来自Wind数据库和CSMAR数据库。
为避免极端值影响，本文对所有连续变量在0%―1%和99%―100%区间内的极端值样本进行了Winsorize处理，最终得到836个样本观测值。
（二）薪酬EVA敏感性对成本的影响后果研究
（三）薪酬EVA敏感性对非效率投资的影响后果研究
五、实证分析
（一）薪酬EVA敏感性对成本的影响后果分析
1.描述性统计
2.回归结果分析
表3给出了模型（1）的回归结果。从表3可以看出，薪酬EVA敏感性与销售管理费用率（AFR）负相关，说明薪酬EVA敏感性与成本负相关，基于EVA的薪酬机制的确能够降低成本，假设1得到了验证。
从控制变量的结果来看，成本与独立董事比例（Ind_D） 显著正相关，导致这一结果的原因可能在于国有企业中独立董事对国企管理层并不能起到有效的监督和制衡作用，随着独立董事比例的提高，关注问题的董事反而相对减少，导致成本增加。
（二）薪酬EVA敏感性对非效率投资的影响后果分析
为了保证研究的严谨性，本文对模型（2）进行了描述性统计分析、相关性分析与回归分析（限于篇幅未列示），相关结果与李青原[27]、李万福等[28]的经验研究结果一致，这表明本文采用Richardson[1]模型来衡量我国国有上市公司的非效率投资水平的做法是合理的。这也初步表明基于模型（2）建立的模型（3）是可靠的。
1.非效率投资的描述性统计分析
表4给出了模型（2）中残差项的描述性统计结果。从表4可以看出，所有样本公司中表现为投资不足的有484家，表现为投资过度的有352家。投资不足的均值为-0.643，投资过度的均值为0.884，说明在已实施EVA考核的公司中，非效率投资主要表现为投资不足。
从控制变量的结果看，非效率投资与股权制衡度（DR）正相关，这一结果可能与我国上市公司国有股权比重过大的大股东控制现象[26]有关，第二到第五大股东很难与第一大股东抗衡，甚至存在合谋的现象，削弱了股权制衡的作用；非效率投资与财务风险（Lev）正相关，这是因为国有企业一般以政府信誉为担保，容易取得银行信贷，从而降低了外部债务融资约束的作用。
（三）稳健性检验
为了检验上述结论的可靠性，本文进行了一系列稳健性分析。针对控制变量的选取较多的是针对投资不足的影响这一局限，我们选取模型（2）中残差大于零的样本，控制了企业规模（Size）、行业（Ind）和年份（Year）以及筹资现金流量（FCNF）这一表示融资约束的附加控制变量对非效率投资进行回归检验，结果仍然支持假设2；另外，为了验证模型（3）的可靠性，我们将总样本按照非效率投资（Ine_Inv）大小排列成五分位组，并剔除掉最小分位组，重新进行了回归分析，结果显示研究结论未发生实质改变。由于篇幅所限，我们未列示稳健性检验结果。
六、主要结论与政策建议
非效率投资越来越成为我国国有企业的“顽疾”。抑制非效率投资、提升资本利用效率已成为国企实现价值创造、提高发展质量的必由之路。本文以2010―2012年度沪深两市A股已实施EVA考核的国有上市公司为研究对象，通过引入薪酬EVA敏感性指标，实证检验了基于EVA的管理层薪酬机制对于企业非效率投资的作用后果、作用效果和作用机理。研究发现，基于EVA的管理层薪酬机制能够抑制非效率投资；EVA考核的有效性程度越高（即薪酬EVA敏感性指标越高），对非效率投资的治理效果越好；基于EVA的管理层薪酬机制是通过降低成本实现对非效率投资的治理作用的。上述研究发现为EVA考核对非效率投资治理效应的争论提供了直接的经验证据，并清晰地揭示了EVA考核对非效率投资的作用机理，同时为EVA考核与非效率投资的关系研究提供了新的视角，薪酬EVA敏感性的创造性引入实现了对EVA考核作用效果的定量分析。
从本文的研究结果看，经过国资委对EVA的本土化改造，国有企业采用的EVA指标能够最大程度地代表股东利益，经过管理层薪酬与EVA指标相挂钩而建立的基于EVA的管理层薪酬机制能够通过降低成本抑制非效率投资行为。然而，我们的实证分析结果还表明，EVA考核的有效实施和激励作用的充分发挥还需要相关制度和配套措施的配合。具体体现在：第一，从薪酬EVA敏感性描述性统计的部分结果来看，薪酬EVA敏感性指标平均值较低，个别公司该指标甚至出现负值，这说明国有企业应进一步提高EVA考核的执行力度与效率。第二，关于控制变量的部分回归结果表明，独立董事比例、股权制衡度和财务风险等控制变量与被解释变量的回归结果不符合一般理论。这说明，我国国有上市公司的独立董事制度还不健全，未能起到有效的制衡与监督作用；产权制度还存在国有大股东持股比例过高的缺陷，未能发挥应有的股权制衡作用；国有企业的外部债务的融资成本较低，融资约束作用失效。为此，各方应建立健全内部治理机制，优化外部市场环境，从而为EVA考核的深入推广和作用发挥创造良好的内外部环境。
本研究的局限主要在于：其一，限于股权激励机制在我国上市公司实施的不成熟性，本文仅从货币薪酬的角度考察了基于EVA的管理层薪酬机制对非效率投资的影响，而未对股权激励等其他激励形式进行考量；其二，由于EVA考核实施年限较短，加之政策效果的滞后性以及数据收集条件的制约，在一定程度上影响了本文的结论。
参考文献：
[1]Richardson，S.Over-Investment of Free Cash Flow [J].Review of Accounting Studies，2006， 11（3）：159-189.
[2]张先治，李琦.基于EVA的业绩评价对央企过度投资行为影响的实证分析 [J].当代财经，2012，（5）：119-128.
[3]Holmstrom，B.，Milgrom，P.Aggregation and Linearity in the Provision of Intertemporal Incentives [J].Econometrica，1987，55（2）：303-328.
[4]Jensen，M.C.，Meckling，W.H.Agency of Free Cash Flow，Corporate Finance，and Takeovers [J].The American Economic Review，1986，76（2）：323-329.
[5]Biddle，G.C.，Hilary，G.Accounting Quality and Firm-Level Capital Investment [J].The Accounting Review，2006，81（5）：963-982.
[6]杨华军，胡奕明.制度环境与自由现金流的过度投资[J].管理世界，2007，（9）：99-106.
[7]Jensen，M.C.，Murphy，K.Performance Pay and Top Management Incentives [J].The Journal of Political Economy，1990，98（2）：225-264.
[8]姜付秀，张敏，陆正飞，陈才东.管理者过度自信、企业扩张与财务困境 [J].经济研究，2009，（1）：131-143.
[9]Stulz，R.M.，Walkling，R.A.，Song，M.H.The Distribution of Target Ownership and the Division of Gains in Successful Takeovers [J].Journal of Finance，1990，45（3）：817-833.
[10]唐雪松，周晓苏，马如静.上市公司过度投资行为及其制约机制的实证研究 [J].会计研究，2007，（7）：44-52.
[11]Ross，S.The Economic Theory of Agency： The Principal’s Problem [J].The American Economic Review，1973，63（2）：134-139.
[12]Aggarwal，R.，Samwick，A.Empire Builders and Shirkers： Investment， Firm Performance and Managerial Incentives[J].Journal of Corporate Finance，2006，12（3）：489-515.
[13]Holmstrom，B.Managerial Incentive Problems：A Dynamic Perspective [J].Review of Economic Studies，1999，66（1）：169-182.
[14]Jensen，M.C.，Meckling，W.H.Theory of the Firm： Managerial Behavior，Agency Costs and Ownership Structure [J].Journal of Financial Economics，1976，3（4）：305-360.
[15]Broussard，J.P.，Buchenroth，S.A.，Pilotte，E.A.CEO Incentives， Cash Flow and Investment [J].Financial Management，2004，33（2）：51-70.
[16]Griner，E.H.，Gordon，L.A.Internal Cash Flow，Insider Ownership and Capital Expenditures：A Test of the Pecking Order and Managerial Hypotheses [J].Journal of Business Finance & Accounting，1995，22（2）：179-199.
[17]辛清泉，林斌，王彦超.政府控制、经理薪酬与资本投资 [J].经济研究，2007，（8）：110-122.
[18]刘凤委，李琦.市场竞争、EVA 评价与企业过度投资 [J].会计研究，2013，（2）：54-62.
[19]池国华，王志，杨金.EVA考核提升了企业价值吗？――来自中国国有上市公司的经验证据 [J].会计研究，2013，（11）：60-66.
[20]支晓强，童盼.管理层业绩报酬敏感度、内部现金流与企业投资行为――对自由现金流和信息不对称理论的一个检验 [J].会计研究，2007，（10）：73-82.
[21]Stein，J.C.Agency，Information and Corporate Investment [J].Handbook of the Economics of Finance，2003，（1）：111-165.
[22]李寿喜.产权、成本和效率 [J].经济研究，2007，（1）：102-113.
[23]吴育辉，吴世农.高管薪酬：激励还是自利？――来自中国上市公司的证据 [J].会计研究，2010，（11）：40-48.
[24]李世辉，雷新途.两类成本、债务治理及其可观测绩效的研究――来自我国中小上市公司的经验证据 [J].会计研究，2008，（5）：30-37.
[25]Kubo，K.Executive Compensation Policy and Company Performance in Japan [J].Corporate Governance，2005，13（3）： 429-436.
[26]张栋，杨淑娥，杨红.第一大股东股权、治理机制与企业过度投资――基于中国上市公司Panel Data的研究 [J].当代经济科学，2008，（4）：62-72.
[27]李青原.会计信息质量、审计监督与公司投资效率――来自我国上市公司的经验证据 [J].审计研究，2009，（4）：65-73.
[28]李万福，林斌，宋璐.内部控制在公司投资中的角色：效率促进还是抑制？ [J].管理世界，2011，（2）：81-99.
EVA Assessment， Executive Compensation and Inefficient Investment
――Empirical Evidence based on State-owned Listed Companies in Shanghai & Shenzhen A-share Markets
Chi Guohua & Zou Wei
Abstract：
【关键词】 R&D投资效率; 融资约束; 随机前沿模型
中图分类号：F276.3 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）07-0045-06
引 言
20世纪30年代熊彼特（1934）在《经济发展理论》中论述了创新不仅有助于提升自主创新竞争力，也有利于推动经济发展，促进经济发展方式的转变。然而相对于企业来说，企业研发创新活动需要大量资金。传统的融资约束理论认为，市场竞争中存在的信息不对称、道德风险、逆向选择等问题，使得企业特别是成长中的中小企业难以获得研发投资所需的资金，普遍面临融资约束困境，并且融资约束程度越高，企业投资决策偏离其最优决策程度也就越高，导致企业R&D效率降低，阻碍企业可持续发展。中小企业面临融资约束的困境下，如何提高R&D效率，培育其创新能力？本文针对这一问题展开深入探究，选取我国中小板上市公司622家企业数据，运用随机边界分析方法，测算我国中小企业R&D支出的效率;同时，采用股利支付次数以及构造KZ指数来探究融资与R&D之间关系以及融资约束对企业创新投入效率的影响。
一、文献综述与研究假设
（一）文献综述
1.融资约束与企业R&D投资行为
从国外研究成果看，Fazzari（1988）首次提出融资约束理论，并通过融资约束理论发现融资约束会降低企业的投资支出，影响企业R&D投资效率;Hall（1992）运用美国数据发现R&D与现金流之间存在很强的相关性，并认为R&D投资比一般投资面临更严重的融资约束;Himmelberg & petersen（1994）通过对美国高新技术企业研究分析，认为高新技术企业更容易存在R&D的融资约束;Mulkay & Bondctal（2003）对英国与德国的企业R&D投资进行对比研究发现，英国面临更显著的R&D融资约束。
国内学者大部分支持R&D支出的融资约束假说，刘立（2003）基于资源观对企业R&D投资进行的分析表明，金融资源状况会影响企业从事R&D活动的倾向，内部金融资源的匮乏会制约企业支持活动的能力;连玉君和程建（2007）在克服Tobin's Q衡量偏误的情况下发现，融资约束轻的公司表现出更强的投资现金流敏感性;顾群和翟淑萍（2011）以2006―2009年沪深两市的112家高科技企业为样本进行研究，发现融资约束程度与R&D投资之间有明显的规律，即融资约束程度高的企业R&D投资对内源融资的依赖程度相对较高，而融资约束程度低的企业R&D投资对内源融资的依赖性相对较低。
2.融资约束因素对企业R&D投资效率的影响
不同的融资因素对企业R&D投资行为也会产生差异。国内外学者主要从现金流、股权融资、债务融资、自由现金流四个因素入手，研究其对R&D投资效率产生的影响。
Stulz（1990）认为，当企业拥有高现金流与高质量投资机会时，就不会存在自由现金流问题，但当企业拥有高的现金流却具有低的投资机会则会产生自由现金流问题;Hubbard and Petersen（1998）认为，资本市场的不完善、外部融资成本大大高于内部融资成本，企业会通过内部产生的现金流量扩大投资支出来缓解融资约束;Hall（1992）以美国1973―1987年期间的制造企业为研究对象，发现R&D投资与现金流的弹性显著正相关，并认为此证据支持流动性约束，而非需求效应;Brown等（2007）发现外部股权融资对于此类公司起着相当重要的作用，外部股权融资的波动直接影响其R&D的投资量。
张功富（2007）对我国434家工业类上市公司进行研究，发现拥有较多自由现金流的企业更倾向于投资过度;杨棉之（2011）从债务融资、自由现金流相互关系方面分析民营上市公司过度投资行为，发现过度投资行为与自由现金流之间呈显著正向相关关系;李丽青（2008）以2006年披露研发信息的85家上市公司为研究样本，对企业融资决策和研发投资之间的关系进行了研究，发现研发投资强度高的企业具有低财务杠杆的特性，即企业负债水平与研发投资强度呈现出负相关的关系;刘振（2011）以2006―2008年的高新技术类上市公司为研究样本，分析了企业融资来源的差异对R&D投资的影响，证明了高新技术企业的内源融资和股权融资水平与企业R&D投资显著正相关，负债融资与企业R&D投资显著负相关。
3.小结
国内外学者关于企业R&D投资行为的研究大多集中在大中型企业或者高新技术企业的投资不足与投资过度，而对企业投资效率的研究较为缺乏，且很少对企业R&D投资效率进行定量的研究。对于企业融资约束与R&D投资行为的研究，大多只是集中在某一个融资因素对企业R&D投资行为的影响，忽视企业存在融资约束的情况下，现金流、股权融资、债务融资、自由现金流融合在一起，会对企业R&D投资效率产生如何影响。
因此，本文侧重于从微观视角，定量测算企业研发投资效率，并对我国中小板上市公司存在融资约束的情况下，不同的融资因素如何影响企业R&D投资效率进行实证分析。
（二）研究假设
从国内外的文献梳理中发现，大部分学者认为企业R&D投资与融资约束之间存在密切的关系，并且企业融资来源的差异会对R&D投资效率产生不同的影响。因此，本文在定量测算我国中小板上市公司的研发投资效率时，提出三个研究假设：
假设1：基于中小企业规模小且缺乏资产抵押、外部融资环境较差，研发投资时会受到更大的融资约束，融资约束组企业R&D效率小于非融资约束组企业。
假设2：股权融资、企业现金流与R&D投资效率呈正相关关系，自由现金流、债务融资与R&D投资效率呈负相关关系。
假设3：当企业存在融资约束的情况下，股权融资的R&D投资效率最高，即股权融资融资约束组的R&D投资效率比非融资约束组高，债务融资和现金持有量融资约束组的R&D投资效率比非融资约束组低。
二、研究设计
（一）样本选取与数据来源
本文数据通过对中小板上市公司年度报告整理获得，所得选取数据的样本区间为2007―2012年，其中，R&D支出数据来自于巨潮资讯网站，其他财务数据来源于国泰安数据库与RSSET数据库。对数据进行如下筛选：（1）保留交易状态为正常的公司;（2）剔除金融类上市公司;（3）剔除R&D支出、现金流、现金持有量、投资机会等指标缺失的观测值;（4）对有关变量在1分位和99分位进行winsor缩尾处理。最终选择612家上市公司，共1 966个观测值。本文数据处理与实证分析均使用软件stata12与spss18.0完成。
（二）融资约束分组方法
由于我国资本市场尚不完善，按股利支付率分组不能很好地区分融资约束组与非融资约束组，因此，本文通过每家公司股利支付次数将样本进行预分组，采用多元判别分析来构建融资约束指数。第一组是现金股利支付不大于1次的公司，为融资约束组（FC）;第二组是现金股利支付大于3次的公司，为非融资约束组（NFC）;第三组是现金股利为2次和3次的公司，为部分融资约束组，并通过一系列变量来构建ZFC指数，预测企业在融资约束组还是非融资约束组。
ZFC=？茁1Current+？茁2Sgr+？茁3Profit+？茁4TL+？茁5Size+？茁6Slack
（1）
其中：流动比率（Current）等于流动资产/流动负债;主营业务收入增长率（Sgr）为主营业务收入变化率;营业利润率（Profit）等于营业利润/营业收入;总负债率（TL）等于总负债/总资产;企业规模（Size）等于总资产的自然对数;松弛系数（Slack）等于（现金+短期投资+0.5存货+0.7应收账款-短期银行借款）/总资产。
表1和表2分别报告了判别指数与模型的错判矩阵。在表中可以看出，融资约束组Z指数均值较大，非融资约束组Z指数均值较小，反映融资约束程度与Z指数之间呈正向关系，即随着融资约束程度的提高，Z指数不断增加。另外，在融资约束组有260个观测值被正确地预测，占融资约束组的56.64%;在部分融资约束组中有267个观测值被正确地预测，占部分融资约束组的37.45%;在非融资约束组有244个观测值被正确预测，占非融资约束组的55.96%。
（三）投资效率的衡量与融资约束检验模型
1.投资效率的衡量
以往文献对投资效率的衡量基本是采用数据包络分析（DEA）或随机边界分析（SFA）来测算，对投资效率较少有明确的定义。本文模型中的投资效率含义是指企业的实际投资额与最优投资额之间的偏离程度（连玉君，2009）。
wi=■=e-u i （2）
公式中i表示样本;xi表示解释变量;vi为随机扰动项，vi～N（0，σ2v）;ui为非负的随机变量，与技术无效率相关联，服从截断性半正态分布，ui～N+（u，σ2u）。wi表示技术效率水平，ui=-Inwi。
2.融资约束检验模型
考虑到企业R&D投资效率影响因素的多样性，本文在Brown Martinsson and Peterson（2012）的模型基础上，解释变量中引入滞后一期的R&D支出，并引入现金流、股权融资与债务融资来衡量融资约束，使用现金持有作为控制变量来平滑R&D投资;另外，加入企业规模与投资机会来控制分析;考虑到时间因素与行业因素对模型的影响，本文把行业效应与时间效应作为控制变量。具体模型如下：
TEi，t=？琢0+？茁1R&Di，t-1+？茁2Sizei，t+？茁3Tobin's Qi，t+？茁4Cflowi，t+
？茁5EQUIi，t+？茁6DEBTi，t+？茁7Cashi，t+？茁8Yeari，t+？茁9Industryi，t+？着i，t
（3）
其中：i代表研究样本中第i个企业;t代表第t个时间段;TEi，t表示第i个企业在第t个年度的企业效率值;R&Di，t-1表示第i个企业在滞后1个年度的R&D支出;Sizei，t表示第i个企业在第t个年度的企业规模;Tobin's Qi，t表示第i个企业在第t个年度的企业投资机会;Cflowi，t表示第i个企业在第t个年度的企业现金流;EQUIi，t表示第i个企业在第t个年度的股权融资;DEBTi，t表示第i个企业在第t个年度的债务融资;Cashi，t表示第i个企业在第t个年度的企业现金持有;Yeari，t与Industryi，t分别表示第i个企业在第t个年度的年度效应与行业效应。
（四）变量设计
1.被解释变量：研发支出（R&D）比重、研发强度（RD）。
2.解释变量：现金流量、现金持有、股权融资、债务融资。
3.控制变量：企业规模、投资机会、年度效应、行业效应。
变量定义如表3。
三、实证分析
（一）描述性分析
根据前文的判别分析构造Zscore指数。对Zscore进行分组是一种非常重要的融资约束界定方法，如Cleary（1999）、连玉君（2007）等，然而他们根据各年度Zscore值大小进行平均分组的方法可能导致界定标准的不统一，所以本文总体Zscore值的大小平均分为三组。由于融资约束组Z指数均值较大，非融资约束组Z指数均值较小，所以本文将Zscore值最小的三分之一的样本界定为非融资约束组，Zscore值最大的三分之一的样本界定为融资约束组，其他部分为部分融资约束组。
具体统计指标描述如表4。从表中我们可以得出企业的研发支出与研发强度融资约束组均小于非融资约束组;从融资来源方面看，融资约束组现金流均值为0.17，股权融资均值为0.14，债务融资均值为0.31，均低于非融资约束组，反映融资约束不管是来自内部还是外部原因都会影响企业R&D支出;从现金持有量看，融资约束组现金持有量为0.35，高于非融资约束组的0.25，反映了融资约束组企业出于预防性动机，使用货币资金来平滑R&D支出，导致企业现金持有量的增加。
因此，融资约束组企业R&D效率均小于非融资约束组，本文假设1得到支持。
（二）Pearson相关性分析
在线性回归中，若解释变量之间存在高度相关关系将使模型估计失真，表5列示了各变量之间的Pearson相关性分析结果。从表5可以看出，模型中解释变量相关系数最大值为0.61，表明不存在严重多重共线性问题。
（三）R&D投资效率分析
1.随机边界分析结果
本文使用stata12软件xtfrontier程序进行面板随机效应估计，所得结果如表6。从表中可以看出，控制了年度效应与行业效应两个变量，对R&D支出进行效率评价，除债务融资外均在5%水平上显著;而对R&D强度进行效率评价，大多数变量并不显著。从融资因素看，企业现金流与股权融资对R&D投资显著正相关，表明其能够缓解企业的融资约束，其对R&D投资具有显著的正向作用;而债务融资对R&D支出的影响不显著，对R&D强度的影响为负相关，可能由于进行R&D支出的企业风险较大，且企业通过债务融资主要是为了摆脱经营困境发生的，而非长期的R&D投资，所以，债务的增加会使企业后续融资更加困难，使企业的R&D强度降低。从现金持有量上看，自由现金流与R&D支出与R&D强度呈显著负相关，表明问题的存在，人更注重的是自己的利益与短期的利益，而非进行长期的R&D投资。通过以上实证分析，假设2得到充分验证。
2.融资约束对R&D支出效率的影响
表7列示了根据Zscore值分组的不同融资约束组无效率因子对研发投资效率的影响。由于R&D投资效率取值在0至1之间，所以，本文使用Tobit模型。
表7中对总样本1 345个观测值进行Tobit分析，并根据Zscore值分组分别对融资约束组、部分融资约束组以及非融资约束组进行Tobit分析，观测数据分别为480、590与275个。从股权融资看，融资约束组股权融资无效率因子对研发支出的影响的绝对值为0.01，大于非融资约束组股权融资无效率因子对研发支出影响的绝对值0.009，表明融资约束组股权融资对R&D支出效率影响更大，原因可能为股权融资更能反映企业的融资约束水平，融资约束水平越大，R&D支出效率与融资约束水平敏感性越大;从债务融资看，融资约束组与非融资约束组债务融资无效率因子对研发支出影响的绝对值均为0.002，且不显著，表明融资约束组债务融资对R&D支出效率影响较小，原因可能为进行R&D支出的企业采用债务融资的较少，债务融资不能很好地反映融资约束水平;从现金持有量上看，融资约束组现金持有量无效率因子对研发支出影响的绝对值为0.007，小于非融资约束组现金持有量无效率因子对研发支出影响的绝对值0.01，表明融资约束组现金持有量对R&D支出效率影响较小，部分解释了现金持有量在一定程度上能够缓解融资约束水平对R&D支出效率的影响。
通过以上分析，本文假设3得到验证。
四、结论与政策建议
企业竞争力的提高离不开R&D投入，提高R&D投资效率是企业在竞争激烈的市场环境中生存下来的关键。本文在对融资约束与R&D投资相关理论进行梳理的基础上，对中小板上市企业进行实证分析，研究结果发现：
1.从不同的融资约束组来看，根据Zscore值分组定义融资约束，融资约束组企业R&D效率均小于非融资约束组，即融资约束的存在影响我国中小企业R&D投资效率。
2.从整体上看，股权融资、企业现金流与R&D投资效率呈正相关关系，自由现金流、债务融资与R&D投资效率呈负相关关系，说明我国中小企业R&D投资对内源融资依赖程度较高，同时企业因R&D投资而向外融资时，更倾向于股权融资，而不是债务融资。
3.从融资约束因子对R&D支出效率影响的Tobit分析看，融资约束组中的股权融资对R&D支出效率影响更大，原因可能为股权融资更能反映企业的融资约束水平，融资约束水平越大，R&D支出效率与融资约束水平敏感性越大;融资约束组中的债务融资对R&D支出效率影响较小，原因可能为进行R&D支出的企业采用债务融资的较少，债务融资不能很好地反映融资约束水平;融资约束组中的现金持有量对R&D支出效率影响较小，解释了现金持有量在一定程度上能够缓解融资约束对R&D支出效率的影响。
鉴于本文研究结论，我国中小企业普遍面临融资约束的困境，如何解决融资约束造成的投资不足，提升中小企业R&D投资效率？首先，应该发挥股权融资的积极作用，大力完善股票市场，拓宽中小企业融资渠道。其次，一方面，由于R&D支出风险较大且重置成本较高，债务融资会加剧融资困境，应降低融资门槛，引导商业银行支持自主创新和产业化，建立多层次资本市场，改变银行注重抵押的商业模式与风险控制方式。另一方面，针对现金持有量能够缓解融资约束，应建立现金储备，同时改善公司现金流管理状况。最后，完善R&D信息披露，降低信息不对称性。如完善研发支出信息的对外公告，降低股权融资产生的信息不对称成本，鼓励银行等金融机构发展专门部门为中小企业提供研发支出贷款，解决信息不对称问题。
【参考文献】
[1] Arrow K. Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention[C]. The Rate and Direction of Inventive Activity：Economic，1962：609-626.
[2] Brown J R，Martinsson G，Petersen B C. Do financing constraints matter for R&d[J]. European Economic Review，2012，56（8）：1512-1529.
[3] 国晖.中国上市公司投资效率研究――基于1991―2009经济转轨的制度背景视角[D].湖南大学，2011.
[4] 张孝梅，王勇.我国上市公司股利分配现状分析及政策建议[J].会计之友，2011（2）：89-92.
[5] 李建明.融资约束对企业R&D投资的影响研究――来自中国高新技术上市公司的经验证据[D].暨南大学，2011.
[6] 苑泽明，姚王信.创新型中小企业融资研究述评――基于知识产权融资视角[J].会计之友，2011（3）：10-14.
[7] 何金耿，丁加华.上市公司投资决策行为的实证研究[J].证券市场导报，2001（9）：44-47.
[8] 解维敏.金融发展、融资约束与企业R&D投入[J].金融研究，2011（5）：171-183.
[9] 况学文，彭迪云.双重问题与公司现金持有量研究[J].财会通讯，2008（7）：86-93.
[10] 刘华，郑军.高新技术上市公司股权激励与公司业绩――基于自主创新的视角[J].会计之友，2010（12）：68-70.
[11] 闫冰，冯根福.基于随机前沿生产函数的中国工业R&D效率分析[J].当代经济科学，2005（6）：14-18.
[12] 连玉君，苏治.融资约束、不确定性与上市公司投资效率[J].管理评论，2009（1）：19-26.
基金项目： 2013年中央高校基本科研业务费专项资金项目（JBK1307088）、2011年贵州省软科学项目（2012GZ78959、黔科合体R 字[2011]LKC2017号）及贵州财经大学重点学科专项建设经费资助
作者简介： 邱 静（1978―），女，浙江黄岩人，西南财经大学博士生，贵州财经大学副教授，研究方向：宏观经济政策与微观企业行为、公司财务。
摘 要：投资作为企业重要活动，其效率在一定程度上受制于货币政策的调整，货币政策通过作用于企业面临的投资机会与融资约束进而影响企业投资效率。运用我国上市企业数据研究发现，货币政策与企业投资效率存在显著相关，货币政策宽松时，企业投资效率较高，而企业所有权性质与所在地区对货币政策与投资效率的关系存在调节作用。本研究结论有助于理解在不同的货币政策状态下，企业投资效率变动的作用途径。同时，从微观企业行为视角评价宏观经济政策的有效性为有关部门制定经济政策提供了依据。
关键词： 货币政策；投资效率；投资机会；融资约束
中图分类号：F276 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2014）05-0034-05
一、引言
投资是企业重要的活动之一，是企业创造权益价值的驱动力[1]。企业投资行为不仅受到企业自身条件的约束，还在很大程度上受制于国家的宏观经济政策。本文以2008～2012年我国A股上市企业为研究对象，引入Richardson（2006）[2]投资效率模型，从微观企业视角对货币政策与投资效率的关系展开研究。研究表明，宽松的货币政策下，企业面临较好的投资机会和较少的融资约束，进而拥有较高的投资效率。同时，从企业投资效率对货币政策调整影响的敏感性来看，国有企业较非国有企业低，东部地区企业较中西部地区企业低。
二、理论分析与研究假设
根据资本逐利规律，企业投资效率的高低取决于两个维度，一是企业是否拥有高回报的优势投资项目，二是企业是否拥有投资优势项目足够的资金，即企业面临的投资机会与融资约束影响了企业的投资效率。
（一）货币政策与企业投资机会
从20世纪30年代的凯恩斯主义[3]，到60年代弗里德曼的货币主义[4]，到后来的新古典综合学派，再到80年代的新凯恩斯主义，乃至到2008年全球金融危机之后，在宏观及微观层面，大量学者一直致力于货币政策有效性的研究，并有大量文献验证了货币政策对投资的显著影响。投资机会作为企业投资行为及效率的重要影响因素之一，在货币政策宏微观传导过程中起着至关重要的作用。在经济紧缩时期，由于消费者对收入的预期下降，从而需求下降，市场走向萎缩，企业面临的投资机会减少；相反在经济扩张时期，企业投资机会明显增加，宏观经济环境直接冲击着企业投资行为[5]。
货币政策的调整直接影响企业面临的宏观经济环境，宽松的货币政策将增加货币供给，扩大社会消费与需求，从而提高企业投资收益的预期，企业面临更多具有较高投资回报项目的机会。因此，提出本文第一个假设：
假设1：企业在货币政策宽松时面临比政策紧缩时更好的投资机会。
（二）货币政策与企业融资约束
融资约束是指企业投资决策受到外部融资溢价的制约程度[6]。货币政策对企业融资约束具有广泛而普遍的影响力，通过信贷配给，货币政策调整较多地影响信用度较低的中小企业融资约束[7]；通过债务积压，较大地影响负有大量债务的大型企业[8]；通过企业的市场时机选择动机，市场行情会影响企业的外部融资选择。根据货币政策信贷传导渠道，当货币政策宽松时，货币供应量增加，银行贷款供给量加大，银行放贷意愿增加，融资约束减少。因此，本文从微观企业层面提出第二个假设：
假设2：企业在货币政策宽松时面临比政策紧缩时较小的融资约束。
（三）货币政策与企业投资效率
靳庆鲁等（2012）基于资本逐利的经济规律研究表明，宽松的货币政策降低对企业的融资约束，并对投资效率产生显著影响[9]。刘星等（2013）[10]、陈艳（2013）[5]的研究同样支持货币政策对企业投资效率存在显著影响的观点。
一般而言，投资机会较多的企业，拥有较大的投资规模，投资效率也较高[6，11]。宽松的货币政策给企业带来较好的投资机会与较小融资约束的同时，由于利率的下降，企业资本成本降低，投资收益率上升，从而提高投资效率。因此，在假设1和假设2的基础上，提出本文第三个假设：
假设3：货币政策宽松时，企业投资效率较高；货币政策紧缩时，企业投资效率较低。
（四）企业基本特征对货币政策影响投资效率的调节作用
由于预算软约束和实际存在的隐性担保，货币政策对国有企业在融资方面的影响有限。国有企业由于自身规模、企业性质、政治关联等因素，即使在货币政策紧缩时期，也能较容易地从金融机构获取需要的资金。同时，国有企业通常也能够得到优于非国有企业的资源配置，投资机会较好。因此，相对国有企业，非国有企业面临较少的投资机会及较强的融资约束，导致非国有企业对货币政策调整的敏感性强于国有企业，由此提出第四个假设：
假设4：货币政策调整对国有企业投资效率的影响程度小于非国有企业。
此外，企业所在地区也会影响货币政策对企业投资效率的影响程度。张学勇等（2011）从宏观层面上研究投资效率发现，投资效率变动与新增固定资产投资是否处于发达地区具有显著的相关性[12]。东部地区具有良好的地理优势，经济发展水平及市场化程度较高，企业面临的市场机会明显多于中西部地区企业。同时，东部地区企业可能具有相对西部地区企业的企业规模优势和融资担保优势，其受到货币政策波动的影响在投资机会与融资约束两方面都小于西部地区企业。由此提出第五个假设：
假设5：货币政策调整对中西部地区企业投资效率影响大于东部地区企业。
三、研究设计
（一）样本选择
为了减少内生性的影响，模型中将除货币供应量M2增长率之外的连续变量滞后一期，同时考虑到企业数据的可比性，本文以2008～2012年我国A股上市企业数据为研究初始对象，剔除金融保险类企业、ST、PT等非正常交易状态下的企业，以及数据缺失的企业，共得到6450个研究样本。研究所需数据来源于CSMAR数据库，货币供应量M2的数据来源于人民银行网站，考虑到极值可能产生的影响，对所有连续变量进行了1%的缩尾处理。
（二）模型构建与变量定义
1.企业投资效率的定义。
投资效率指企业投资活动成效与付出成本之间的关系。Richardson（2006）认为，企业一年的总投资包括两个部分，一部分是为了维持已有资产正常运转的支出，如固定资产折旧、无形资产摊销等，另一部分是维持未来生产经营及利润增长的新投资[2]。新投资又包含理性和非理性两类。非理性投资反映企业实际新增投资偏离理性的部分，该值如果为正，就是投资过度，如果为负，就是投资不足。非理性投资偏离程度越大，企业投资效率越低。为了便于研究，如果该值为正，将其乘以-1，形成新的变量IE，IE的值越小，企业投资效率越低。
为估算企业投资效率，根据前人文献及Richardson（2006）的研究，首先构建模型一估计企业理性新增投资：
INew，t=δ0+δ1BMt-1+δ2LEVt-1+δ3CASHt-1
δ4AGEt-1+δ5SIZEt-1+δ6RETURNt-1+
δ7INew，t-1+∑YEAR+∑IND （1）
模型中INew，t表示企业理性新增投资。BM为账面市值比，拥有较低账面市值比的企业，一般认为拥有较高水平的成长机会，选择高效率投资机会的概率增大。LEV为企业资产负债率，表示企业的债务水平。当债务较多时，企业需要保持较高的资产流动性以应对偿债压力。CASH是企业拥有的货币资金，企业拥有资金的多少与企业投资规模存在显著的关系，用企业总资产标准化。AGE表示企业上市年龄，用当年减去上市年份并取其自然对数。SIZE为企业总资产的自然对数，企业规模较大时，面临高效投资机会的概率增加。同时，较大规模企业抵御风险能力较强，偿债能力较强，比较受银行等金融机构偏好，因此受宏观货币政策影响可能较弱。RETURN为企业股票回报率，反映企业市场表现。为了控制年份及行业对企业投资规模的影响，引入年份虚拟变量YEAR和行业虚拟变量IND。
模型一的拟合值为企业理性新增投资，该值与实际新增投资的差额即为非理性新增投资。企业实际新增投资用企业总投资（购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业现金净额-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额-处置子公司及其他营业单位收到的现金净额）减去维持性投资（固定资产折旧+无形资产摊销金额）计算。
2.模型构建。
根据Tobin’s Q理论，投资机会可以用边际Tobin’s Q值来反映，但由于我国资本市场和产品市场的不完备，只用Tobin’s Q值作为投资机会的变量具有一定的偏差。除Tobin’s Q值外，也有文献用获利能力来反映企业未来的投资机会[13，14]。因此，本文借鉴唐雪松等（2007）[15]、陈艳（2013）[5]的做法，用企业营业收入增长率GROWTH衡量企业的投资机会，同时以Tobin’s Q值作为补充，构建模型二如下：
GROWTHi，t=δ0+δ1MONEt-1+δ2TOBINQi，t-1+
δ3CFi，t-1+δ4AGEi，t-1+δ5SIZEi，t-1+
δ6RETURNi，t-1+δ7LEVi，t-1+
δ8BMi，t-1+∑YEAR+∑IND+ε （2）
MONE是货币政策的变量，用当年广义货币供应量M2均值对上一年M2均值的增长率表示。CF是企业经营现金流，用企业总资产标准化。其余变量与前文一致。
根据假设1，货币政策宽松时，企业投资机会较好，预计关注变量MONE系数1为正。
根据假设2，货币政策宽松时，企业受到的融资约束较小，反映在模型中为投资效率对经营现金流的敏感性降低，如果假设满足，交乘项系数3为负。根据假设3，货币政策宽松时，企业投资效率较高，假设满足时，关注变量MONE系数2为正。
为验证企业所有权性质是否会对货币政策对企业投资效率的影响具有调节作用，构建模型四如下：
NATION为企业所有权性质的虚拟变量，企业为国有企业时，NATION为1，其它为0。根据假设4，货币政策调整对国有企业投资效率的影响程度小于非国有企业，交乘项系数3预计为负。
与模型四类似，为验证企业所在地区是否会改变货币政策对企业投资效率的影响程度，构建模型五如下：
LOCA为企业所在地区的虚拟变量，当企业注册所在地为东部时，LOCA取值为1；当企业注册所在地为中西部时，LOCA取值为0。这里采用国家统计局2003年的划分标准，东部地区包括北京、天津、上海、浙江、江苏、辽宁、山东、河北、广东、广西、福建、海南12个省、市、自治区①。
根据假设5，货币政策调整对中西部地区企业投资效率影响大于东部地区企业，模型中交乘项系3预计为负。
四、实证结果与分析
（一）描述性统计
表1是企业非理性新增投资及投资效率2008～2012年的描述性统计结果：
由前文定义可知，非理性新增投资为负时，企业投资不足，反之则投资过度。由表1可以看出，2008～2012年的5年间，企业非理性新增投资均值都为正，但中位数只有2009年为正，其余均为负，说
明从企业数量上来看，大部分企业并不存在大量投资过度的现象。但均值为正且大于中位数，说明从金额上来看部分企业投资过度现象严重，导致均值增大。从投资效率来看，该值越接近于0，企业投资效率越高，该值越小，企业投资效率越低。2008～2010年，投资效率均值呈减小趋势，中位数则逐渐增大，说明有部分企业存在严重低下的投资效率，导致均值下降，但该情况在2011年以后有所缓解。
表2为主要变量的描述性统计结果。货币政策变量MONE均值0.2078，表示货币供应量M2增长率平均为20.78%。货币供应量M2在2008～2012年逐年递增，但每年的增幅随着货币政策的调整发生变化。GROWTH和TOBINQ从不同侧面反映了企业的投资机会，两指标均值与中位数均存在显著差异，且最小值与最大值差距巨大，从一定程度上说明企业间发展极不均衡，面临投资机会的差距较大。而这种较大的差异可能正是来自于企业所有权性质或所在区域等因素的影响。
（二）回归结果与分析
模型二检验货币政策与企业投资机会的关系，MONE系数为正，且在10%的显著性水平下显著，说明货币政策宽松时，企业投资机会较好，验证了本文的假设1。控制变量CF系数显著为正，经营现金流是企业内源融资的主要来源，经营现金流充足的企业拥有足够的资本应对良好的投资机会，使得投资效率得以提升。TOBINQ与GROWTH从不同侧面反映企业的投资机会，在1%水平下显著正相关。其余控制变量AGE、SIZE、RETURN、BM等均在1%的显著性水平下与投资机会正相关，说明经营时间越长、发展越成熟、规模越大、个股回报越高、市场表现越好的企业，越有机会面临较好的投资项目，将拥有更多、更好的投资机会。
模型三用以检验货币政策与融资约束、投资效率的关系。当货币政策宽松时，如果企业融资约束减小，反映在模型中企业投资效率对经营现金流的敏感性减弱，即模型中交乘项系数为负，回归结果显示交乘项在1%的水平下显著为负，验证了本文假设2。此外，当货币政策宽松时，一方面由已验证的假设1可知，企业面临的投资机会较好，另一方面由假设2可知，企业融资约束较小，由于投资效率主要受投资机会与融资约束两个因素影响，因此企业投资效率较高。模型回归结果显示，货币政策的变量MONE与投资效率在1%水平下显著正相关，本文假设3得以验证，即当货币政策宽松时，企业投资效率较高。
模型三的控制变量中，CF与投资效率在10%的显著性水平下正相关。代表企业投资机会的GROWTH和TOBINQ分别在10%和1%水平下显著为正，企业面临较好投资机会时，往往投资效率也较高。此外，成立时间长、规模大的企业，一般拥有较好的企业内部积累及市场声誉，投资效率较高，AGE和SIZE均在1%的显著性水平下正相关。LEV与投资效率在1%的水平下显著负相关，企业负债水平较高时，内部须保持较高的流动性以应付偿债压力，外部可能融资渠道受阻，导致投资效率降低。
模型四用以验证所有权性质是否会对货币政策与企业投资效率的关系产生调节作用。回归结果显示，交乘项系数在1%的水平下显著为负，说明所有权性质减弱了货币政策对投资效率的正向影响，即货币政策调整对国有企业投资效率的影响程度小于非国有企业，验证了本文假设4。由于主客观各种因素，即使在货币政策紧缩或经济萎缩阶段，国有企业都较容易得到盈利能力较强的投资机会，融资渠道也较非国有企业畅通，因此货币政策的调整对国有企业的影响较小。模型四的控制变量与模型三的回归结果类似，CF、GROWTH、TOBINQ、AGE、SIZE均与投资效率显著正相关，LEV与投资效率显著负相关。
模型五用以验证企业所在地区是否调节货币政策对企业投资效率的影响程度。回归结果显示，交乘项系数在10%的水平下显著为负，说明货币政策调整对东部地区企业投资效率的影响程度小于中西部地区企业，验证了本文假设5。东部地区是我国经济较为发达的地区，该地区在金融、交通、市场化程度等方面均占有一定的优势，处于该地区的企业投资机会多，容易从中挑选出具有较高投资回报率的投资项目，以提高企业投资效率。模型中控制变量与模型四回归结果基本相同，多数控制变量都与投资效率显著相关。
（三）稳健性测试
为了检验前述结论是否稳健，本文参照陆正飞和杨德明（2011）[18]的做法，使用货币供应量M2增长率减去GDP增长率，再减去CPI增长率后的比率指标作为货币政策的变量。更换变量后的测试结果与前述回归结论没有实质性差异，研究结论较为稳健。
五、研究结论与启示
企业投资活动决定了创造现金流的能力，企业投资效率是反映企业投资行为是否有效的判断标准，主要取决于两个因素，一是投资机会，二是融资约束。货币政策作为宏观经济政策的重要组成部分，直接影响投资行为。当货币政策宽松时，货币供应量增加，市场需求与消费增加，企业投资预期收益率上升，企业面临较好的投资机会。同时，宽松货币政策释放市场流动性，加大货币供给，银行放贷意愿增强，企业面临的融资约束也相应减少。因此，货币政策宽松时，同时从两方面给企业创造了提高投资效率的有利条件，将直接影响企业投资效率。本文运用2008～2012年我国A股上市企业数据研究表明，货币政策宽松时，企业投资机会较好，融资约束较小，进而使得企业投资效率较高，但货币政策对国有企业投资效率的影响程度小于非国有企业，对东部地区企业投资效率的影响程度小于中西部地区企业。
本文的研究既从宏观层面扩展了对企业行为影响因素的研究领域，又从微观层面评价宏观经济政策的执行效应，有助于企业投资效率的提高，也为国家宏观经济政策调整提供证据支持。本文研究的局限在于：Richardson投资效率模型仅能判断实际新增投资偏离理性的程度，不能准确衡量企业投资效率，可能对研究结论产生影响。此外，宏观经济政策影响微观企业行为的同时，也受到微观企业行为的反向作用，对两者互动机理的研究，是未来探索的方向。
注释：
①资料来源于国家统计局网站http：///tjsj/
②
货币供应量M2增长率2008年为26.57%，2009年为25.26%，2010年为21.87%，2011年为15.62%，2012年为17.21%。
③为便于理解，上市年龄AGE变量在描述性统计中没有取对数。
参考文献：
[1]Modigliani F， Miller M H. The cost of capital， corporation finance and the theory of investment[J]. The American Economic Review， 1958，（48）： 261-297.
[2]Richardson S. Over-investment of free cash flow[J]. Review of Accounting Studies， 2006， 11（2-3）： 159-189.
[3]约翰・梅纳德・凯恩斯.就业、利息和货币通论[M].北京：世界图书出版公司，2010.
[4]Friedman Milton.The Role of Monetary policy[J].The American Economic Review，1968，58：1-17.
[5]陈艳.宏观经济环境、投资机会与公司投资效率[J]. 宏观经济研究， 2013，（8）：66-72， 99
[6]Fazzari Steven M，R Glenn Hubbard，Bruee C Petersen.Financing constraints and corporate investment[J].Brookings Papers on Economic Activity，1988，（1）：141-206.
[7]Hodgman，D.R. Credit risk and credit rationing[J].The Quarterly Journal of Eeonomics，1960，74（2）：258-278.
[8]Lamont.Credit Conditions and the cyelical behavior of inventories[J].Quarterly Journal of Eeonomics，1993，（10）：34-40.
[9]靳庆鲁，孔祥，侯青川. 货币政策，民营企业投资效率与公司期权价值[J]. 经济研究， 2012，（5）：96-106.
[10]刘星，计方，付强. 货币政策，集团内部资本市场运作与资本投资[J]. 经济科学， 2013，（3）：18-33.
[11]Vogt S C. The cash flow/investment relationship： evidence from US manufacturing firms[J]. Financial management， 1994，（23）：3-20.
[12]张学勇， 何姣.扩张投资、经济增长与投资效率――基于金融危机前后的对比研究[J]. 宏观经济研究， 2011，（7）：64-70.
[13]Biddle G C， Chen P， Zhang G. When capital follows profitability： non-linear residual income dynamics[J]. Review of Accounting Studies， 2001，6（2-3）：229-265.
[14]Hao S， Jin Q， Zhang G. Investment growth and the relation between equity value， earnings， and equity book value[J]. The Accounting Review， 2011，86（2）：605-635.
[15]唐雪松， 周晓苏， 马如静. 上市公司过度投资行为及其制约机制的实证研究[J]. 会计研究， 2007，（7）：44-52.
[16]Stein J C. Agency， information and corporate investment[J]. Handbook of the Economics of Finance，2003，（1）：111-165.
[17]Chen S， Sun Z， Tang S， et al. Government intervention and investment efficiency：evidence from China[J]. Journal of Corporate Finance，2011，17（2）：259-271.
[18]陆正飞， 杨德明. 商业信用： 替代性融资， 还是买方市场？[J]. 管理世界， 2011，（4）：6-14.
Monetary Policy and Investment Efficiency of Listed Companies in China
QIU Jing1，2
（1.School of Accounting， Southwestern University of Finance & Economics， Chengdu， Sichuan 611130， China；
2.School of Accounting， Guizhou University of Finance & Economics， Guiyang， Guizhou 550004 China）
论文关键词：布朗运动； 理性投资者；非理性投资者；博弈论；均衡
投资者可以根据经济状况变化的各种可能及其客观概率来决定自己的投资行为，他们惟一的目标就是最大化不确定状况下的期望效用。然而，由于错误的信念，非理性投资者在完全竞争市场中难以长久生存下去，他们在错误的信念下不断地进行交易，使其资产不断损失，并最终导致财富损失殆尽，迫使他们不得不离开股票市场，在股票市场上消亡。所以从长期来看，理性投资者将控制市场上的大部分资产并决定资产的价格。然而，本文借助于2种不同效用函数下一般均衡模型分析后得到，具有错误信念的非理性投资者也将会在股票市场上长期共存。
假定市场是完全竞争的，只有理性投资者和非理性投资者。所有的投资者都是以最大化自己的消费效用为目标的。
一、给出几个定义：
对于市场的不确定性我们可以由标准布朗运动来描述，它的真实概率空间为,其中是股票市场的样本空间，是，是概率测度。概率空间是基于某种错误概率信念之下对股票市场认识的概率空间，称为非理性概率空间。当和分别相同时，称概率空间为有限理性概率空间。
定义1 依据概率空间获取并处理信息的投资者我们称为理性投资者。
定义2 依据概率空间获取并处理信息的投资者我们称为非理性投资者。
定义3 依据概率空间获取并处理信息的投资者我们就称为有限理性投资者。
对此，我们可以假定，股票市场上有两种金融资产：风险性金融资产-----股票；无风险性金融资产----零息债券。股票（或债券）在时刻的价格为所支付的红利为，并且符合几何布朗运动过程，且有：
(1)
其中为初始红利。
然而非理性投资者对股票市场的认识是基于错误信念之下的标准布朗运动,且有：
(2)
其中反映非理性投资者的非理性程度，
所以。
尽管理性投资者与非理性投资者的信念不同，但是我们可以合理地假定对零概率事件或概率为1的事件上二者有一致的认识。依据拉冬---尼科迪母（Radon-Nikodym）定理可知，一定存在一个随机变量函数，使得可以反映两类投资的信念间的相对密度函数，不妨设
关于小学教育的论文 (3)
定义4 （1）若，则称在股票市场上只有非理性投资者可以长期存在，而理性投资者不能长期存在。
（2）若 ，则称在股票市场上只有理性投资者可以长期存在，而非理性投资者不能长期存在。
（3）若上述的（1）和（2）都不成立，则称在股票市场上理性投资者与非理性投资者可以长期共同生存。
二、效用函数是指数函数形式分析其生存性
考虑标准边际指数效用函数，所以效用函数的形式为：
(4)
其中，C为某一常数，C的取值可以始终保证此效用函数的正值性。由于C的常数性质，只是相当于提高了效用的基础水平，并不影响效用函数的根本性质。为了简化起见，在不影响分析结果的情况下，我们可以采用如下的效用函数形式： (5)
其中，表示在时间 上的消费。
我们分别以，表示理性投资者和非理性投资者到时刻的消费量。从而，非理性投资者的决策问题就是最大化自己利益的如下问题：
(6)
对此理性与非理性两类投资者竞争一种风险证券的市场均衡问题我们就可以利用博弈论，建立如下一般均衡模型：
(7)
其中表示非理性投资者的效用在市场中的权重。
对于上述（7）式的一般均衡模型我们利用拉格朗日求极值法，可以得：
其均衡的条件为：
解得：
(8)
其中 。
根据定义4，并由上述(8)式得到：
(9)
由于是标准布朗分布，根据其性质，所以必定存在一个正数，使得：
令
当，从而
所以
即在股票市场上只有理性投资者可以长期存在，而非理性投资者不能长期存在。此时，理性投资者就可以一大部分的资金用来购买无风险的债券，一小不部分的资金可以用来投资高风险的股票。
当，并且即 时，有：
所以，
由于是标准布朗运动过程，所以这是一个对数正态分布。由此可以断定此情况下，理性投资者与非理性投资者可以在市场上共同长期存在。
三、效用函数是对数函数形式分析其生存性
考虑标准边际指数效用函数，所以效用函数的形式为：
(10)
其中 ，C为某一常数，C的取值可以始终保证效用函数 的正值性。为了简化起见，在不影响分析结果的情况下，我们可以采用如下的效用函数形式： (11）
其中 ，表示在时间上的消费。
我们再分别以，表示理性投资者和非理性投资者到时刻的消费量。从而，非理性投资者的决策问题就是最大化自己利益的如下问题：
(12)
对此理性与非理性两类投资者竞争一种风险证券的市场均衡问题我们利用博弈论可以建立一般均衡模型：
(13)
同理，对此一般均衡模型利用拉格朗日极值法，得：
其均衡条件为：
解得：
会计本科毕业论文 (14)
其中。
根据定义4，并由上述(14)式得到：
（15）
由于是标准布朗分布，所以必定存在 ，使得：
令
当，
所以，
即在股票市场上理性投资者与非理性投资者可以长期共同生存。
当 ，并且 即 时，有：
所以有：
由于是标准布朗运动过程，所以这是一个对数正态分布。由此可以断定此情况下，理性投资者与非理性投资者可以在市场上共同长期存在。
所以，对于效用函数是对数形式的，在股票市场上理性投资者和非理性投资者始终可以共同长期存在。
四、结论
股票市场中投资者的理性和非理性程度以及相关的生存性，一直是行为金融学研究的热点问题。本文在给出理性投资者和非理性投资者定义的基础上，对股票市场上两种不同效用函数分别建立了博弈论中一般均衡模型，并研究和分析了完全竞争股票市场中2种不同效用函数下理性投资者和非理性投资者之间的生存性关系。效用函数是指数形式时，理性投资者和非理性投资者可以长期共同存在，也不能够共同长期存在；而效用函数是对数形式时，理性投资者和非理性投资者始终是可以长期共同存在的。
参考文献：
[1]S.M.劳斯.《随机过程》,北京,中国统计出版社，1997.7.
[2]张维迎.《博弈论与信息经济学》,上海,上海人民出版社,1996年版.
