融资约束视角下的股权结构与投资-现金流敏感性的关系研究

 

第一章 绪论

 

第一节 研究背景与研究意义

一、研究背景

《公司债券发行试点办法》自 2007 年实施以来，债券市场发展有了显著提升。2015 年，证监会正式发布《公司债券发行与交易管理办法》1，新规在扩大发行主体范围、增加非公开发行、简化发行审核流程、取消期限要求等多个方面对债券市场进行完善和发展。2016 年末，中国人民银行数据显示当年我国债券市场发行各类债券规模达 36.1 万亿元，较上年增长 54.2%。2债券市场在支持企业的战略发展方面、丰富企业融资渠道、降低间接融资比率有着重要意义。对已发行债券企业进行探究，我们发现债券市场受到融资约束情况影响较大。交易所、银行间报价系统为了降低债券市场的系统性风险，更倾向于给市场化进程较高、股权性质为国企、内部现金流及资产负债率较好的上市公司发放债券批文。对于高融资约束的企业，因为国家产业支持力度不足或者股东背景不够好等各种情况，往往不能达到债券市场的准入门槛。这说明了债券市场的资源配置功能也收到了融资约束、股权结构等情况的限制。从企业的角度上来看，民营企业不满足于传统的银行贷款，希望通过债券市场或者股权市场获得更低利率的资金来降低成本。因此，民营企业非常有动力通过扩大公司规模、改善内部现金流情况、合理安排股权集中度来改善自身的融资约束情况。国有企业面临股份制改革的挑战。交易所和银行间为引导国有企业改革，对国有企业的财务指标、股权指标有着具体约束。只有指标合格，才能顺利在公开市场进行融资，如“所属地方政府的现金流入与发行人经营活动现金流入占比平均不得超过 50%”、“最近三年来自所属地方政府的收入与营业收入占比平均不得超过 50%”等。国有企业也有意愿去改善其内部投资-现金流情况、股权结构来改善融资约束情况，以适应国有企业改革与发展的需要。因此，在我国资本市场背景下，探讨股权结构对融资约束和投资-现金流敏感性的影响是十分必要的，为我国上市公司改善股权结构、降低融资约束、提高投资效率、提升企业价值提供经验证据和政策性建议。

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第二节 研究内容与框架结构

融资约束是目前较为热门的研究课题，也是微观公司治理层面最重要的问题之一。信息不对称问题和代理问题在一定程度上影响公司融资约束程度，因此从信息不对称理论和代理理论出发去探究我国上市公司的融资约束问题就有一定的实际意义。本文对信息不对称理论和代理理论的发展进行梳理，能够更好地理解企业内部成本和外部成本的差别，从而理解出现融资约束和公司投资-现金流敏感性差异的原因。本文梳理了国内外学者融资约束与投资-现金流敏感性、融资约束与股权结构的相关经典文献，特别是Jensen & Meckling(1976)、FHP(1988)、Cleary(1999)的论述，为后文的建模和理论分析打下理论基础。归纳总结我国上市公司投融资现状，如目前存在投资效率低、募集资金投向缺乏制约机制、普遍存在融资约束、股权融资偏好明显、债务融资规模扩大等等情况。这从侧面佐证文献综述中讨论的融资约束问题的严重性，也为后文实证模型讨论问题的必要性打下基础。本文首先探讨融资约束的衡量问题。通过利息保障倍数和总资产均在前 33%或均在后 33%的预分组构建训练 Logistic 判别式的样本。选择流动比例、资产负债率、净利润率和财务松弛指标来构建 Logistic 判别式，并通过预分组样本去分析判别式的准确度，得到了良好的效果。因此后文的样本均选用 Logistic 判别式去判断真实情况下上市公司受到融资约束的情况。在实证设计方面，本文提出的假设条件基于前文对信息不对称理论、代理理论和我国上市公司的实际情况，并根据假设条件构建实证模型。通过回顾经典融资约束模型的演变，如新古典模型(1971)、收入加速模型(1976)、托宾 Q 模型(1979)、FHP 模型(1988)、Palani 模型(1998)、Vogt 模型(1994)，本文试图探索适合符合中国国情的模型去验证股权结构、融资约束和投资-现金流敏感性问题，并作为变量设计的依据。样本的数据处理也是按照实证的基本经典方法进行的。

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第二章 理论基础与文献综述

 

第一节 理论基础

在完美的资本市场上，企业的市场价值与其资本结构无关，外源融资可以完全替代内源融资，企业不会受到融资约束。这个结论脱离现实环境，无法解决许多复杂的实际问题。现实生活中的公司或多或少都会受到融资约束，信息不对称、代理成本会通过股权结构来影响企业的投资-现金流敏感性和融资约束的情况。信息不对称理论是一方利用另外一方掌握不到的信息为自己谋求最大利益，针对这种情况如何设计制度的一套经济学理论。3资本市场的不完善性和不完备性突出体现在信息不对称问题上。Akerlof (1970)对旧车市场上“柠檬问题”进行研究，首先提出了信息不对称理论。外生性的信息不对称不是由当事人造成的，而是某种意义上天生的、自然的。合同双方不能互相了解另一方的资信、偏好等，这被称为“隐藏知识”或“逆向选择”。而内生性的信息不对称取决于当事人的行为本身。签订合同时，双方信息掌握程度是一致的。签订合同后，一方的行为无法被另一方严格约束和监督，往往存在违约情况，这被称为“隐藏行为”或“道德风险”。Leland & Pyle(1977)的研究结合了资本结构和信息不对称理论，对融资约束与投资-现金流敏感性的研究有了很大的进步。作者认为债权人比债务人有更多关于项目的投资信息，而道德风险的存在使得双方会隐藏自己的信息。债权人常常将经营效益差的项目来争取外源融资，而效益好的项目选择内源融资。债务人投入到项目中的股份能够作为项目质量的信号。债务人的股份越高，则表明项目的价值越高。投资收益率一定的情况下，项目投资风险大小可以通过企业最优负债水平点来反应。

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第二节 文献综述

 

一、融资约束与投资-现金流敏感性文献回顾

这节文献主要讨论的是面临信息不对称的企业，是否会因为融资约束而表现出较强的投资-现金流敏感性，引起投资不足的情况。Fazzari，Hubbard & Petersen(1988)最早使用投资-现金流敏感性来衡量不同企业的融资约束的情况。FHP 认为融资约束直接影响了公司的投资规模，投资-现金流敏感性可以检验融资约束的程度。FHP 对融资约束情况划分的指标是股利支付率。通过比较不同融资约束公司组的投资-现金流敏感性大小，结果得出二者之间的存在正相关。Hoshi，Kashyap & Seharfstein(1991)通过日本 1965-1986 年上市公司数据，更换融资约束分类指标来检验 FHP(1988)的结论。Chirinko & Sehaller(1995)从流动性视角分析 1973-1986 年 212 家公司投资-现金流敏感性的关系，得出了与FHP(1988)一样的结论。Vogt(1994)在 FHP 模型(1988)的基础上引入了 Q 和现金流的交互项来研究美国上市企业的投资支出。结果发现对于股利支付率较低的大企业，该交互项相关系数为正，可以用自由现金流理论来解释；而对于股利支付率较低的小企业，该交互项相关系数为负,可以用不对称信息理论来分析。Kaplan & Zingales(1997)验证 FHP(1988)得出相反结论，融资约束越低的公司投资-现金流敏感性越强。他的创新点在于用多种指标构建 KZ 指数来衡量融资约束情况，并解决了 FHP(1988)模型中未被 Q 包含其他投资要素的缺陷，给后面的研究带来了新的视角。

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第三章 我国上市公司投融资现状分析及融资约束的衡量........16

第一节 我国上市公司投融资现状分析......16

一、我国上市公司投资现状分析.... 16

二、我国上市公司融资现状分析.... 18

第二节 融资约束的衡量........21

一、融资约束判别式的设计........ 21

二、融资约束的衡量.... 25

第四章 实证研究设计............30

第一节 研究假设....30

第二节 模型的构建............31

一、投资-现金流敏感性的检验模型........ 31

二、融资约束对投资-现金流敏感性影响的检验模型.... 35

三、股权性质对融资约束和投资-现金流敏感性影响的检验模型.... 35

四、股权集中度对融资约束和投资-现金流敏感性影响的检验模型............ 36

第三节 变量设计....37

第四节 样本数据的选取........40

第五章 实证检验结果与分析............ 42

第一节 描述性统计............42

第二节 相关性检验............47

第三节 股权结构对融资约束和投资-现金流敏感性影响的实证分析....47

 

第五章 实证检验结果与分析

 

基于第 4 章研究设计的基础上，本章对有关实证结果做了进一步的分析。首先描述了我国 A 股上市公司投资、现金流等基础情况，然后运用相关性分析以及回归分析等实证分析方法，对投资-现金流敏感性的存在性、融资约束对投资-现金流敏感性的影响、股权性质及股权集中度对融资约束和投资-现金流敏感性的影响进行实证检验，并得出相应的结论。

 

第一节 描述性统计

从表 5-1-1 全样本描述性统计表可以看出，投资 I/K 极大值为 0.3885，极小值为 0.0000，极大值极小值之间存在差异，标准差为 0.0485219，表明样本企业之间旳投资行为和投资能力存在一定差异。现金流量 CF/K 与现金存量 CS/K 的标准差相差不大，指标波动情况较弱。CF/K 的均值为 0.039824，极大值为 0.5294，极小值为-0.3480，均值与极大值极小值差异较大，说明不同企业的经营性现金流差异较大；Q 的标准差为 2.0949339，极大值与极小值之间较大，表明样本企业之间的的投资机会存在较大差异。国有上市公司的 I/K 均值为 0.058547,低于民营上市公司的 I/K 均值 0.068311，说明国有上市公司的投资较民营企业投资占总资产比重略低。国有上市公司 CF/K 均值为0.042322 高于民营上市公司 CF/K 的均值 0.037536，说明国有上市公司的经营性现金流较民营上市公司更为充沛；国有上市公司 Q 的均值为 1.123067 低于民营上市公司 Q 的均值 1.797532，说明民营上市公司投资机会更为丰富。国有上市公司的 Leverage 均值为 0.299521，高于民营上市公司均值 0.232970，说明国有上市公司能更多地用好杠杆提高经营效率。

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结论

 

本文以 2011-2015 年间在沪深交易所挂牌交易的 843 家 A 股上市公司为研究对象，通过 Logistic 回归模型判断其融资约束程度。再使用符合我国国情的Palani 模型(1998)以及 Vogt 模型(1994)，通过多元回归的方法对全样本数据及对不同股权结构分类企业的融资约束和投资-现金流敏感性影响进行检验分析。结论显示：

1、我国上市公司融资约束现象较为严重，其投资额对内部现金流存在显著为正的敏感性，投资-现金流敏感性是普遍存在的。

2、根据 Logistic 判别式，选用流动比率、资产负债率、净利润率、财务松弛等四个指标可以很好地判别上市公司融资约束的情况，正确率可达到 87.40%。通过融资约束与投资-现金流检验模型，Constraints*CF/K 的交互项系数是显著的，企业受到的融资约束程度和投资-现金流敏感性是非常相关。且根据其系数定义及不同组别比较可知，融资约束低的企业有更低的投资-现金流敏感性，即两者成正相关。

3、根据上市公司的实际控制人的情况，将企业划分为民营企业和国营企业。本文研究发现，股权性质对融资约束及投资-现金流敏感性存在着显著影响，即股权性质对融资约束及投资现金流敏感性检验模型中的 NAT*CF/K 的交互项系数是显著的。且根据其系数定义及不同组别比较可知，国有企业的投资-现金流敏感性要低于民营企业的投资-现金流敏感性。在融资约束高的上市公司中，民企的投资-现金流敏感性系数大于国企的投资-现金流敏感性；在融资约束低的上市公司中，民企的投资-现金流敏感性系数依然大于股权分散企业的投资现金流敏感性；说明在相同融资约束的情况下，股权性质与投资-现金流敏感性非常相关，即民企比国企的企业的投资-现金流敏感性越高，融资约束越大。

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参考文献（略）