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摘要：本文以公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品作為切入點(diǎn),研究了公司金融化對(duì)投資不足的影響。本文的研究發(fā)現(xiàn),總體上公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多,投資效率越低,主要體現(xiàn)為投資不足的程度越高。在此基礎(chǔ)上,如果公司當(dāng)年購(gòu)買了非銀行理財(cái)產(chǎn)品,則對(duì)投資不足的影響更大。進(jìn)一步的研究中,本文還檢驗(yàn)了融資約束和微觀經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性對(duì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資不足兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。我們發(fā)現(xiàn)融資約束越強(qiáng),公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大;微觀經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性越大,公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大。

關(guān)鍵詞：理財(cái)產(chǎn)品;投資不足;金融化;

Abstract：BasedonWealthManagementProducts(WMPs),thispaperstudiestheeffectoffinancializationoninvestmentefficiency.ThispaperfindsthatthemoreWMPscompaniesbuy,thelowerinvestmentefficiencywillbe,whichismainlyreflectedinthehigherdegreeofinsufficientinvestment.Andpurchasingnon-bankWMPshasagreatereffectontheunder-investmentofcompanies.Furtherstudyexaminesthemoderatingeffectoffinancialconstraintsandmicro-operatingenvironmentuncertaintyontherelationshipbetweenpurchasingWMPsandunder-investment.Wefindthatthestrongerthefinancialconstraintsare,themorepronouncedtherelationshipbetweenpurchasingWMPsandunder-investmentis.Andalsothegreaterthemicro-operatingenvironmentuncertaintyis,themorepronouncedtherelationshipbetweenpurchasingWMPsandunder-investmentis.

Keyword：WealthManagementProducts;Under-investment;Financialization;

一、引言

近年來(lái),上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的現(xiàn)象越來(lái)越普遍。一方面,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品作為一種靈活性的資金管理方式是公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中提高資金使用效率的正常需求。另一方面,上市公司過(guò)度參與理財(cái)投資,使得產(chǎn)業(yè)資本“脫實(shí)向虛”,將間接抬高實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資成本(胡奕明等,2017),不利于提高社會(huì)資源配置效率。

現(xiàn)有文獻(xiàn)認(rèn)為非金融企業(yè)持有金融資產(chǎn)比例是衡量公司金融化的重要指標(biāo)之一(Orhangazi,2008;Duchin,2010)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為配置金融資產(chǎn)可以提高資產(chǎn)流動(dòng)性(Tornell,1990),緩解企業(yè)的融資約束,進(jìn)而推動(dòng)實(shí)業(yè)投資,即“蓄水池”效應(yīng)。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為金融化會(huì)抑制企業(yè)實(shí)業(yè)投資,比如Orhangazi(2008)發(fā)現(xiàn)金融資產(chǎn)的高收益率使得企業(yè)固定資產(chǎn)投資減少,即擠出效應(yīng)。

事實(shí)上,以往國(guó)內(nèi)外的研究(Demir,2009;杜勇等,2017)都是從財(cái)務(wù)報(bào)表科目出發(fā)估計(jì)金融化程度,沒(méi)有直接測(cè)度某一種金融投資活動(dòng)。因此以往研究所衡量的金融化程度是一種估計(jì)值,指標(biāo)本身存在內(nèi)生性問(wèn)題。此外,以往研究度量的金融資產(chǎn)包括了交易性金融資產(chǎn)、持有至到期資產(chǎn)、長(zhǎng)期股權(quán)投資和投資性房地產(chǎn)(彭俞超等,2018)等多個(gè)維度。這些金融資產(chǎn)的性質(zhì)差異較大,企業(yè)配置這些金融資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)也相差較大,因而可能對(duì)企業(yè)投資效率的作用機(jī)理也不同。

本文從公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的視角出發(fā)討論金融化與企業(yè)投資效率的關(guān)系,一是因?yàn)榻陙?lái)上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越來(lái)越普遍,是公司金融化的重要標(biāo)志之一(胡奕明等,2017),多數(shù)研究認(rèn)為各類理財(cái)產(chǎn)品是金融資產(chǎn)的主要組成部分之一(宋軍和陸旸,2015;彭俞超等,2018)。因而本文采用理財(cái)產(chǎn)品具有一定的代表性。二是根據(jù)2012年證監(jiān)會(huì)發(fā)布的《上市公司監(jiān)管指引第2號(hào)——上市公司募集資金管理和使用的監(jiān)管要求》,上市公司需要詳細(xì)披露投資的理財(cái)產(chǎn)品類型、金額和收益等情況。這為我們提供了國(guó)外金融化研究所不具備的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù),為研究該問(wèn)題提供了必需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

本文以2011-2016年A股上市公司作為研究對(duì)象,在CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行手工核對(duì)整理,研究上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資效率的關(guān)系。本文的研究發(fā)現(xiàn),總體上公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多,投資效率越低,主要體現(xiàn)為投資不足的程度越高。在此基礎(chǔ)上,如果公司當(dāng)年購(gòu)買了非銀行理財(cái)產(chǎn)品,則對(duì)投資不足的影響更大。進(jìn)一步的研究中,本文還檢驗(yàn)了融資約束和微觀經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性對(duì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資不足兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。我們發(fā)現(xiàn)融資約束越強(qiáng),公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大;微觀經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性越大,公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大。

本文的研究具有一定現(xiàn)實(shí)意義,近年來(lái)上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的現(xiàn)象引起監(jiān)管層、學(xué)術(shù)界和社會(huì)公眾的矚目和熱議。事實(shí)上,證監(jiān)會(huì)2017年發(fā)布《發(fā)行監(jiān)管問(wèn)答——關(guān)于引導(dǎo)規(guī)范上市公司融資行為的監(jiān)管要求》要求上市公司在提出再融資申請(qǐng)時(shí)不能有較大規(guī)模委托理財(cái)?shù)蓉?cái)務(wù)投資行為。因此,我們認(rèn)為上市公司投資理財(cái)產(chǎn)品已經(jīng)成為較為普遍,并且較為重要的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,值得我們對(duì)此進(jìn)行專門研究。

本文的理論貢獻(xiàn)在于,一是對(duì)公司金融化的度量方法有所補(bǔ)充。以往研究都是從報(bào)表科目出發(fā),對(duì)公司整體金融化水平進(jìn)行估計(jì)和度量,包含多種差異較大的金融化業(yè)務(wù),并且是估計(jì)值,可能存在一定內(nèi)生性問(wèn)題。而公司投資理財(cái)產(chǎn)品的情況較為單一明確,投資動(dòng)機(jī)差異也較小,因而指標(biāo)本身存在的內(nèi)生性問(wèn)題較小,是對(duì)以往金融化衡量方法的有效補(bǔ)充。二是在以往研究關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)因素(Demir,2009;杜勇等,2017)的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)公司面臨的融資約束越強(qiáng)、微觀經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性越大,則購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響更大。本文的發(fā)現(xiàn)為進(jìn)一步完善和發(fā)展公司金融化相關(guān)理論提供了新的證據(jù)。

本文余下部分的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分制度背景和研究假設(shè),第三部分研究設(shè)計(jì),第四部分實(shí)證分析,第五部分穩(wěn)健性檢驗(yàn),最后是研究結(jié)論。

二、制度背景與研究假設(shè)

隨著中國(guó)利率市場(chǎng)化改革的不斷推進(jìn)和金融產(chǎn)品推陳出新,理財(cái)產(chǎn)品迅速興起,并且實(shí)體企業(yè)和各類機(jī)構(gòu)正逐漸成為理財(cái)產(chǎn)品的主要購(gòu)買力之一。上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)后果尚無(wú)定論,一方面公司對(duì)閑置資金進(jìn)行多元化配置,能夠提高資金使用效率,優(yōu)化企業(yè)資源配置。但另一方面,上市公司如果過(guò)度依賴?yán)碡?cái)投資,而不是將資金用于股份回購(gòu)、分紅、員工激勵(lì)或主營(yíng)業(yè)務(wù)投資,將會(huì)影響未來(lái)發(fā)展。

從個(gè)例來(lái)看,不少上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品較為激進(jìn),可能存在資產(chǎn)配置過(guò)度“金融化”的問(wèn)題。例如新湖中寶2016年累計(jì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品超200億元,理財(cái)產(chǎn)品收益為9600萬(wàn)元,占到了扣除非經(jīng)營(yíng)性損益后歸屬母公司凈利潤(rùn)的17%。中國(guó)神華2016年累計(jì)投資理財(cái)超過(guò)310億元,占公司股東凈資產(chǎn)的10%以上。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也注意到上市公司過(guò)度投資理財(cái)產(chǎn)品的問(wèn)題,2017年證監(jiān)會(huì)發(fā)布《發(fā)行監(jiān)管問(wèn)答——關(guān)于引導(dǎo)規(guī)范上市公司融資行為的監(jiān)管要求》,指出上市公司近期持有較大規(guī)模委托理財(cái)?shù)蓉?cái)務(wù)投資行為將會(huì)影響其申請(qǐng)?jiān)偃谫Y,此舉被視作對(duì)上市公司過(guò)度購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的限制(杜勇等,2017)。

目前的研究認(rèn)為,公司購(gòu)買各類理財(cái)產(chǎn)品屬于金融化的范疇,并且過(guò)度參與委托理財(cái)不僅不利于公司自身經(jīng)營(yíng)發(fā)展,還會(huì)導(dǎo)致社會(huì)資金流向如房地產(chǎn)行業(yè)等(胡詩(shī)陽(yáng)等,2019),致使實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展失衡。學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)配置金融資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)有兩種觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)從企業(yè)現(xiàn)金持有理論出發(fā),認(rèn)為企業(yè)持有一定量現(xiàn)金和現(xiàn)金類資產(chǎn)是一種類似“蓄水池”的預(yù)防性措施,可以預(yù)防不確定的現(xiàn)金流沖擊,促進(jìn)企業(yè)投資和經(jīng)營(yíng)發(fā)展。但近年來(lái),另一種觀點(diǎn)認(rèn)為過(guò)度配置金融資產(chǎn)則導(dǎo)致金融化,對(duì)企業(yè)生產(chǎn)性投資產(chǎn)生擠出效應(yīng),降低實(shí)體企業(yè)投資效率(Orhangazi,2008;Demir,2009)。

不同于以往文獻(xiàn)包含各類金融資產(chǎn),從而難以界定金融化對(duì)企業(yè)投資的影響。理財(cái)產(chǎn)品差異相對(duì)較小,比如理財(cái)產(chǎn)品的變現(xiàn)能力、風(fēng)險(xiǎn)和投資收益都差異不大,因此上市公司投資理財(cái)產(chǎn)品的動(dòng)機(jī)應(yīng)該較為相同。杜勇等(2017)指出管理層出于自身動(dòng)機(jī),可能會(huì)形成“配置金融資產(chǎn)-獲取收益-配置金融資產(chǎn)”的短期炒錢行為。因此,上市公司如果追求短期投資收益,配置過(guò)多理財(cái)產(chǎn)品,則可能會(huì)減少當(dāng)期的生產(chǎn)性投資。

以往研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)公司持有各類金融資產(chǎn)越多,則其創(chuàng)新能力越弱,實(shí)業(yè)投資越低(張思成和張步曇,2016),并對(duì)未來(lái)主營(yíng)業(yè)務(wù)產(chǎn)生負(fù)面影響。因此,我們認(rèn)為公司配置過(guò)多的理財(cái)產(chǎn)品,則可能會(huì)影響其進(jìn)行生產(chǎn)性投資,降低投資效率。

證監(jiān)會(huì)2017年發(fā)布《發(fā)行監(jiān)管問(wèn)答——關(guān)于引導(dǎo)規(guī)范上市公司融資行為的監(jiān)管要求》要求上市公司在提出再融資申請(qǐng)時(shí)不能有較大規(guī)模委托理財(cái)?shù)蓉?cái)務(wù)投資行為,說(shuō)明監(jiān)管機(jī)構(gòu)也認(rèn)為上市公司存在過(guò)度配置理財(cái)產(chǎn)品的跡象,可能會(huì)導(dǎo)致“脫實(shí)向虛”等問(wèn)題,對(duì)生產(chǎn)性投資具有擠出效應(yīng),不利于提高資本市場(chǎng)的資源配置效率。據(jù)此,我們提出本文的假設(shè)H1:

H1:公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多,投資效率越低,主要體現(xiàn)為投資不足的程度越高。

雖然上市公司主要購(gòu)買風(fēng)險(xiǎn)較低、收益率也較低的銀行理財(cái)產(chǎn)品1,但仍有部分上市公司會(huì)配置信托、證券、基金和保險(xiǎn)等非銀行金融機(jī)構(gòu)的理財(cái)產(chǎn)品。一般而言,非銀行金融機(jī)構(gòu)受到的監(jiān)管較松,其發(fā)行的理財(cái)產(chǎn)品收益率和風(fēng)險(xiǎn)都較高。因此,我們認(rèn)為購(gòu)買非銀行理財(cái)產(chǎn)品的公司更看重金融資產(chǎn)帶來(lái)的投資回報(bào),其動(dòng)機(jī)更符合擠出效應(yīng)的邏輯。以往的實(shí)證研究(Orhangazi,2008;張思成和張步曇,2016)也發(fā)現(xiàn),追求金融資產(chǎn)帶來(lái)的投資回報(bào)是公司金融化的主要原因之一,將會(huì)抑制公司的生產(chǎn)性投資。據(jù)此,我們提出本文的假設(shè)H2:

H2:購(gòu)買非銀行理財(cái)?shù)墓?其購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響更大。

根據(jù)現(xiàn)金持有理論(Duchin等,2017),融資約束強(qiáng)的公司,其現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性更高(Almeida等,2004),同時(shí)更可能出現(xiàn)投資不足的情況。這是因?yàn)槊媾R融資約束的公司,現(xiàn)金的價(jià)值更大,因而可能對(duì)生產(chǎn)性投資更為謹(jǐn)慎。融資約束還會(huì)影響到公司對(duì)金融資產(chǎn)的選擇,面臨較強(qiáng)融資約束的公司,往往會(huì)選擇風(fēng)險(xiǎn)水平較低的安全性金融資產(chǎn),更看重金融資產(chǎn)的流動(dòng)性。Tornell(1990)指出面臨融資約束時(shí),公司可能會(huì)選擇投資流動(dòng)性較強(qiáng)的金融資產(chǎn),而非進(jìn)行固定資產(chǎn)投資。理財(cái)產(chǎn)品是中國(guó)存款利率雙軌制的產(chǎn)物(胡詩(shī)陽(yáng)等,2019),風(fēng)險(xiǎn)較小,且流動(dòng)性高。因此,我們認(rèn)為相比于其他金融資產(chǎn)而言,面臨融資約束越強(qiáng)的公司,更可能購(gòu)買更多理財(cái)產(chǎn)品,并且減少生產(chǎn)性投資。據(jù)此,我們提出本文的假設(shè)H3a:

H3a:融資約束越強(qiáng),公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大。

另一方面,公司面臨的微觀生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性也會(huì)影響購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品和投資效率的關(guān)系。有研究(Demir,2009)認(rèn)為不確定性是導(dǎo)致公司過(guò)多配置金融資產(chǎn),減少實(shí)體投資的主要原因之一。因而,上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品可能是為了規(guī)避生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程的不確定性。以往的研究更多探討宏中觀層面的經(jīng)濟(jì)不確定性如貨幣政策(胡奕明等,2017)和地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境(杜勇等,2017)對(duì)金融資產(chǎn)配置的影響。然而,宏中觀層面的不確定性是通過(guò)傳遞到微觀層面,影響企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的不確定性,進(jìn)而改變企業(yè)的決策(申慧慧等,2012)。因此,如果公司面臨的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性越高,則越可能購(gòu)買更多理財(cái)產(chǎn)品,并且減少生產(chǎn)性投資。據(jù)此,我們提出本文的假設(shè)H3b:

H3b:經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性越大,公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研究樣本

本文的樣本期間為2011年至2016年,從2011年開始是因?yàn)樵诖酥百?gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的上市公司很少,不具有代表性。上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品原始數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰君安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),在此基礎(chǔ)上我們比對(duì)Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和上市公司相關(guān)公告和財(cái)務(wù)報(bào)告附注對(duì)理財(cái)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行手工核對(duì)和整理。根據(jù)以往研究慣例,本文對(duì)以下樣本進(jìn)行刪除:(1)剔除金融行業(yè)公司;(2)剔除總資產(chǎn)或所有者權(quán)益為負(fù)的公司;(3)剔除了當(dāng)年IPO的公司;(4)剔除ST類上市公司;(5)剔除所需相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不足的上市公司。最終獲得12424個(gè)公司年樣本,其中購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的有3034個(gè)公司年樣本。

表1報(bào)告了樣本分布。論文使用的樣本量占購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品上市公司總量的81%,比較具有代表性。分年度來(lái)看,2011年僅有19家上市公司樣本,隨著購(gòu)買理財(cái)?shù)纳鲜泄狙杆僭龆?2016年有911家購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的上市公司樣本。其中因?yàn)?012年10月至2014年1月間A股停發(fā)IPO,因而2013年,2014年需要剔除的樣本較少。

表1樣本年度分布

(二)變量定義和模型設(shè)計(jì)

1.上市購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的衡量

本文采用兩種方法衡量上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的程度。第一種方法采用上市公司投資理財(cái)產(chǎn)品的平均金額乘以平均投資期限加1,并取自然對(duì)數(shù)得到WMP1。WMP1的值越大,說(shuō)明上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多。第二種方法在第一種方法的基礎(chǔ)上,采用回歸擬合分析上市公司配置理財(cái)產(chǎn)品的程度。

WMP_targett=α0+α1Sizet-1+α2Industry+α3Year+∈t(1)

模型(1)中WMP_targett表示考慮了資產(chǎn)規(guī)模和行業(yè)因素后公司配置理財(cái)產(chǎn)品的目標(biāo)值,Sizet-1是公司上一年度總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù),Industry和Year表示公司所在行業(yè)和年度?！蕋表示上市公司當(dāng)年實(shí)際購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的情況與目標(biāo)值的殘差,∈t的值越大說(shuō)明上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多。為了使得觀測(cè)分布更均勻,我們對(duì)∈t進(jìn)行百分位賦值得到上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的指標(biāo)WMP2,WMP2在[0,1]間分布并且值越大表示上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多。此外,如果上市公司當(dāng)年投資了包括信托、基金、證券等非銀行機(jī)構(gòu)的理財(cái)產(chǎn)品,則NonBank為1,否則為0。

2.投資效率和投資不足的衡量

本文采用Richardson(2006)的模型衡量投資效率和投資不足。具體模型如下:

Invt=α0+α1Sizet-1+α2Levt-1+α3Aget-1+α4Casht-1

+α5Growtht-1+α6Rett-1+α7Invt-1+α8WMP1t-1

+Year+Industry+εt(2)

模型(2)中,Invt表示經(jīng)回歸擬合估計(jì)的公司t年度正常生產(chǎn)性投資水平,然后用該年度公司實(shí)際投資水平減去正常投資水平Invt,得到的殘差εt表示該年度公司非效率投資水平。由于購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品本質(zhì)上也屬于一種投資行為,控制變量在以往研究的基礎(chǔ)上,還增加了上一期購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的程度WMP1t-1?；貧w的殘差εt的絕對(duì)值A(chǔ)invt表示投資效率,Ainvt越大,則投資效率越低。殘差εt小于0時(shí),取絕對(duì)值得到Underinv表示投資不足;殘差εt大于0時(shí),Overinv表示過(guò)度投資。

3.融資約束

我們采用現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性(Almeida等,2004)度量融資約束。Almeida等(2004)提到面臨融資約束的公司需要保持較高的流動(dòng)性,會(huì)將更多現(xiàn)金流以現(xiàn)金的方式留存,因此融資約束越高的公司,現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性越強(qiáng)。借鑒以往文獻(xiàn)(連玉君等,2010)的做法,采用模型(3)估計(jì)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性。

ΔCasht=α0+β1CFLOWt+β2TOBINt+β3Sizet+β4EXPENt+β5ΔSLRt+Industry+Year+εt(3)

其中,ΔCash是公司當(dāng)年現(xiàn)金持有量的變動(dòng)值,CFLOW是經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流凈值,其回歸系數(shù)β1代表現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性,β1越大則現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性越高,融資約束的程度越大?？刂谱兞堪ㄍ顿Y機(jī)會(huì)(TOBIN),總資產(chǎn)規(guī)模(Size),資本支出凈額(EXPEN)和短期債務(wù)變動(dòng)(ΔSLR)。我們對(duì)回歸系數(shù)β1進(jìn)行百分化處理得到融資約束變量FC,FC在[0,1]間分布并且值越大,融資約束的程度越大。

4.經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性

外部環(huán)境的不確定性通過(guò)造成公司經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的波動(dòng),從而對(duì)公司經(jīng)營(yíng)決策產(chǎn)生影響。參考前人研究(Ghosh和Olsen,2009)使用公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的波動(dòng)衡量經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性。

Salet=α0+α1Year+εt(4)

其中,Sale為銷售收入,Year為虛擬變量取最近三年的情況。模型(4)的殘差εt為非正常銷售收入,作為未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性。參照Ghosh和Olsen(2009),除以行業(yè)未經(jīng)調(diào)整的環(huán)境不確定性中位數(shù),作為公司經(jīng)過(guò)行業(yè)調(diào)整后的環(huán)境不確定性。沿用申慧慧等(2012)的做法,采用當(dāng)年環(huán)境不確定性和上一年的差值ΔEU,作為衡量環(huán)境不確定性的指標(biāo)。

5.回歸模型

上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品可能受其他因素的影響,這些因素可能會(huì)混淆購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品和投資不足的因果關(guān)系,我們采用PSM(PropensityScoreMatching)的方法將購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的公司和沒(méi)有購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的公司進(jìn)行匹配,遏制選擇性誤差,從而緩解內(nèi)生性問(wèn)題。

首先,PSM第一階段從沒(méi)有購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的樣本中找到與購(gòu)買了理財(cái)產(chǎn)品的樣本最相近的對(duì)照組觀測(cè)。我們選取上一期上市公司總資產(chǎn)和貨幣資金作為標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)控制行業(yè)和年度,計(jì)算傾向匹配得分并尋找對(duì)照組。按照傾向匹配得分,我們對(duì)購(gòu)買了理財(cái)產(chǎn)品的樣本和沒(méi)有購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的樣本進(jìn)行匹配,最后得到共計(jì)6060個(gè)公司年觀測(cè)。在此基礎(chǔ)上,我們使用以下回歸模型對(duì)文章的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

參考以往研究(胡詩(shī)陽(yáng)和陸正飛,2015)的做法,我們采用以下模型檢驗(yàn)本文的假設(shè)。

投資效率等t=α0+α1WMPt+∑其他控制變量t

+Year+Industry+εt(5)

采用模型(5)檢驗(yàn)本文的假設(shè)H1,其中因變量包括投資效率Ainvt,投資不足Underinv和過(guò)度投資Overinv。自變量采用WMP1和WMP2衡量公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的情況。模型(5)的控制變量包括賬面總資產(chǎn)Size,負(fù)債率Lev,上市年齡Age,銷售增長(zhǎng)率Growth,上年度總資產(chǎn)回報(bào)率LROA,股票年度回報(bào)率Ret,是否國(guó)有企業(yè)SOE,高管薪酬Salary,大股東持股比例Share,董事會(huì)人數(shù)Board,獨(dú)立董事比例Inde和自由現(xiàn)金流FCF等。

為檢驗(yàn)本文的假設(shè)H2,在模型(5)的基礎(chǔ)上,采用啞變量Nonbank與WMP1和WMP2的交乘項(xiàng)衡量購(gòu)買非銀行理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響。為檢驗(yàn)本文的假設(shè)H3,在模型(5)的基礎(chǔ)上,采用融資約束FC和環(huán)境不確定性ΔEU與理財(cái)產(chǎn)品變量WMP的交乘項(xiàng)2衡量?jī)煞N情況對(duì)公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品和投資不足關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

四、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。投資效率Ainvt均值0.2196,最小值0,最大值1.4640。其中包含投資不足Underinv的樣本3564個(gè),Unerinv均值0.2053,最小值0.0002,最大值1.4388;過(guò)度投資Overinv的樣本2496個(gè),Overinv均值0.2306,最小值0,最大值1.4640。上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品程度變量(WMP1、WMP2)均值分別3.2796和0.2489,最小值都是0,最大值分別為11.552和0.9943。非銀行理財(cái)啞變量的均值0.1260,最小值0,最大值1。調(diào)節(jié)變量融資約束FC均值0.4804,最小值0.0010,最大值0.9996;環(huán)境不確定性ΔEU均值0.0180,最小值-1.0728,最大值1.0624。

表2主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)回歸分析

表3報(bào)告了上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品和投資效率的回歸結(jié)果。為解決遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題,采用固定效應(yīng)模型在年度和行業(yè)層面對(duì)遺漏變量進(jìn)行控制。從回歸結(jié)果來(lái)看,在全樣本(模型1和模型2)中,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2的回歸系數(shù)分別為0.0033和0.0460,且均在1%水平上顯著,說(shuō)明上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多,投資效率越低。在投資不足樣本(模型3和模型4)中,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2的回歸系數(shù)分別為0.0064和0.0795,且均在1%水平上顯著;而在過(guò)度投資樣本(模型5和模型6)中,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2的回歸系數(shù)不顯著?？傮w來(lái)說(shuō),上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品會(huì)降低企業(yè)投資效率,主要體現(xiàn)為對(duì)投資不足的影響,即上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多,投資不足的程度越高。表3的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)H1。

表3購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資效率的關(guān)系

表4報(bào)告了上市公司購(gòu)買非銀行理財(cái)產(chǎn)品與投資不足的關(guān)系。從回歸結(jié)果來(lái)看,在全樣本(模型1和模型2)中,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2的回歸系數(shù)分別為0.0071和0.0548,且均在1%水平上顯著;購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2與購(gòu)買非銀行理財(cái)虛擬變量Nonbank的交乘項(xiàng)系數(shù)分別為0.0020和0.0021,但僅在10%水平上顯著。投資不足(模型3和模型4)樣本中,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2的回歸系數(shù)分別為0.0119和0.0795,且均在1%水平上顯著,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2與購(gòu)買非銀行理財(cái)虛擬變量Nonbank的交乘項(xiàng)系數(shù)分別為0.0051和0.0047,且均在1%水平上顯著。

表4的回歸結(jié)果說(shuō)明購(gòu)買非銀行理財(cái)產(chǎn)品的上市公司,其配置理財(cái)產(chǎn)品的動(dòng)機(jī)更符合擠出效應(yīng)的邏輯,相比只購(gòu)買銀行理財(cái)產(chǎn)品的公司而言,這類公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響更大。表4的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)H2。

表4購(gòu)買非銀行理財(cái)產(chǎn)品與投資不足的關(guān)系

續(xù)表

表5報(bào)告了融資約束、環(huán)境不確定性對(duì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資不足關(guān)系的影響。從模型1和模型2的回歸結(jié)果來(lái)看,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2的回歸系數(shù)分別為0.0034和0.0558,且均在1%水平上顯著;購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2與融資約束FC的交乘項(xiàng)系數(shù)分別0.0058和0.0045,且均在5%水平上顯著,說(shuō)明融資約束越強(qiáng),公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大。

表5融資約束、環(huán)境不確定性對(duì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資不足關(guān)系的影響

從模型3和模型4的回歸結(jié)果來(lái)看,經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性對(duì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資不足關(guān)系的調(diào)節(jié)作用顯著。購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2的回歸系數(shù)分別為0.0056和0.0738,且均在1%水平上顯著;購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品規(guī)模WMP1和WMP2與經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性ΔEU的交乘項(xiàng)系數(shù)分別為0.0041和0.0033,且在5%和1%水平上顯著,說(shuō)明經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性越大,公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品對(duì)投資不足的影響越大。表5的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)H3a和H3b。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)Heckman兩階段檢驗(yàn)

穩(wěn)健性測(cè)試采用Heckman兩階段模型。第一階的因變量是公司是否購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品啞變量(WMP),通過(guò)第一階段回歸估計(jì)出InverseMill’sRatio(IMR),用于克服樣本選擇性偏差。在第二階段中,我們將InverseMill’sRatio(IMR)帶入回歸模型,修正內(nèi)生性可能導(dǎo)致的偏差。表6是第二階段的回歸結(jié)果,購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品(WMP)在模型1和模型2中的回歸系數(shù)分別是0.0081和0.0147,在5%和1%的水平上顯著,說(shuō)明在控制了內(nèi)生性問(wèn)題后,本文的研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

表6Heckman第二階段購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品和投資效率的關(guān)系

(二)其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文還做了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn),由于篇幅限制,回歸結(jié)果沒(méi)有報(bào)告:

(1)采用Biddle等(2009)的做法衡量投資不足的程度。根據(jù)以下模型(6):

Invt=α0+α1Growtht-1+Industry+Year+εt(6)

根據(jù)模型(6)計(jì)算出殘差,將殘差分為4組,殘差最小一組作為投資不足設(shè)為1,中間兩組為控制組設(shè)為0。根據(jù)此模型得到的回歸結(jié)果依然顯著,本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

(2)不同于正文使用的PSM匹配后的樣本,我們采用全部樣本進(jìn)行回歸分析,投資效率的樣本量為12424,其中投資不足的樣本量為7250,過(guò)度投資的樣本為5174,回歸結(jié)果依然顯著,本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

六、結(jié)論

本文從上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的視角出發(fā),分析了上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資效率的關(guān)系。本文的研究發(fā)現(xiàn),公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品越多,投資效率越低,投資不足的程度越高。如果公司當(dāng)年購(gòu)買了非銀行理財(cái)產(chǎn)品,則對(duì)投資不足的影響更大。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)融資約束和微觀經(jīng)營(yíng)環(huán)境不確定性對(duì)購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品與投資不足的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。

近年來(lái)上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的現(xiàn)象較為普遍,本文的研究有助于幫助投資者理解上市公司購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的行為,對(duì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)制定相關(guān)政策具有一定參考意義。本文的研究拓展了公司金融化領(lǐng)域的研究,為公司金融化與實(shí)業(yè)投資的關(guān)系提供了新的證據(jù),未來(lái)的研究可以進(jìn)一步深入探討公司金融化對(duì)實(shí)業(yè)投資的作用機(jī)理和路徑。

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注釋

1張思成和張步曇(2016)提到銀行理財(cái)產(chǎn)品的剛性兌付問(wèn)題更為嚴(yán)重,因而其風(fēng)險(xiǎn)更小。
2因?yàn)榭刂谱兞恐锌刂屏巳谫Y約束FC和環(huán)境不確定性ΔEU,為了避免共線性的問(wèn)題,交乘項(xiàng)中采用FC和ΔEU的啞變量,高于中位數(shù)則FC和ΔEU為1,否則為0。