要素市场竞争与公司非效率投资：基于面板数据分析

■章琳一

一、引言

关于投资效率的研究，主要是从代理冲突、政府干预角度展开的。代理问题的存在，会导致公司经理过度投资的倾向（Jensen，1986；Shleifer和 Vishny，1989）。国内一些文献也从代理冲突角度研究了公司投资问题，如辛清泉、林斌和王彦超（2007）发现，经薪酬契约不足以弥补经理工作努力时，公司经理会通过过度投资的方式来弥补薪酬不足情况；La Porta等人的研究表明，不同的股权结构、法律制度都对公司行为产生影响，公司非效率投资行为也受到了制度环境的影响。政府会干预公司实现自身的目标如就业，为此，政府要求公司进行非效率投资（Shleifer和 Vishny，1994）。 国内研究中，张洪辉和王宗军（2010）认为，国有上市公司的过度投资行为是政府将其自身目标内部化到所控制公司的结果，通过国有公司过度投资促进就业、税收等；刘慧龙、吴联生和王亚平（2012）则认为，为了抑制代理冲突导致的非效率投资问题，可以发挥董事会作用，加强董事会独立性。还有一些文献研究了会计信息质量对公司投资行为的影响，如Biddle et al.（2009）研究了财务报告质量对公司投资效率的作用，认为高质量的财务报告能够制约过度投资行为；雷光勇、王文和金鑫（2011）则认为，公司盈余质量越高，能够提高投资者信心最终促进公司投资规模扩大。

以上的这些研究，从各个方面分析了影响公司投资效率的因素，但是现有文献还存在严重不足，没有考虑要素市场在影响公司投资效率的作用。无论公司是投资过度，还是投资不足，在投资活动中，要投入相关的要素，如资本、土地、人力资源等等，这些要素也会影响公司的投资效率。要素市场竞争指的是要素市场上，各种要素能够自由流动，参与竞争。要素市场竞争程度低时，要素不能自由流动，受到政府管制，其价格被低估。本文从要素市场竞争角度，考虑要素市场对投资效率的影响。

二、文献回顾与理论假设

公司投资是公司实施净现值为正的项目，以期获得未来现金流的行为。经典投资理论——Q理论认为，最优公司投资行为仅与投资机会相关，与其他因素无关，其目的是公司价值最大化。然而，Q理论都是建立在一定的假设条件上的，一旦放松假定条件，公司最优投资行为就会出现扭曲。如代理问题 导 致 公 司 过 度 投 资 （Jensen，1986；Shleifer 和Vishny，1989；辛清泉等，2007），政府干预导致公司过度投资（张洪辉和王宗军，2010；刘慧龙等，2012）。然而，现有文献均忽视了一个重要因素——要素市场竞争对公司投资效率的影响。公司的投资决策实施过程中，需要投入诸如人力资源、土地、资本等要素，这些要素价格无疑会影响公司的投资决策。如果诸如人力资源、土地、资本等要素价格很低，意味着公司投资成本较低，那么无疑会导致公司扩大投资规模，甚至出现过度投资局面。然而，对于中国要素市场来说，要素市场竞争程度并不能像西方国家一样，各种要素可以自由流动。实际上，地方政府对土地、资本、人力资源等要素市场存在干预和控制，这导致了要素市场竞争程度低（张杰等，2011）。这也导致了要素价格没有反映市场需求，要素价格可能被低估。低估的要素价格，无疑会加大公司的投资冲动，导致公司过度投资。黄益平（2009）认为，中国要素市场竞争程度刚刚走了接近40%的路程，远远滞后于多数新兴市场经济体，劳动力市场仍然存在着城市、农村二元结构；地方政府仍然存在保护本地经济利益的现象，对公司侵占劳动者权益现象存在长期性漠视行为。这些观点，从中国实际出发，证明了我国要素市场竞争程度不够，有助于公司利用要素市场竞争程度不足的机会，从事过度投资。要素市场竞争程度越低，过度投资现象越严重。这里提出假设1。

假设1：在其他条件不变的情况下，要素市场竞争程度与公司投资过度呈反向关系。

对于投资不足，一些研究认为融资约束容易导致投资不足。FHP（1988）用公司是否分发现金股利作为融资约束的替代，认为融资约束的公司会容易出现投资不足的情况。那么，要素市场竞争程度是否会影响公司投资不足呢？本文认为，由于要素市场竞争程度低，要素价格被政府压制，如政府以非常低的价格，甚至无偿转让给公司土地（靳涛，2008），通过政府的安排，获得信贷资金、财政补贴等（Claessens et al.,2008）。这些行为，无疑会导致公司投资所需要的资金规模减小，公司融资约束导致的投资不足情况减弱。对于人力资源要素而言，人力资源要素市场被政府管制，有助于当地政府通过获得人力资源价值的“剪刀差”，促进经济增长。另一方面，人力资源要素市场被管制，有助于供应价格低廉的人力资源要素给公司，有助于公司投资，缓解投资不足。从公司角度看，要素价格被低估，存在融资约束的情况下，公司也更愿意抓住良好的投资机会，实施投资项目，减少投入不足的情况。要素市场竞争程度越低，投资不足现象越轻微。这里提出假设2。

假设2：在其他条件不变的情况下，要素市场竞争程度与公司投资不足呈正向关系。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取的样本区间为2003～2013年，为沪深两市A股上市公司，在得到初始样本后，按照以下程序进行筛选：（1）剔除金融类上市公司；（2）剔除沪深B股上市公司；（3）剔除数据缺失的公司。在得到样本后，对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理（Winsorize）， 最终我们得到了2003～2013年 12956个不平衡面板数据。本文数据来自于国泰安的CSMAR数据库。

（二）非效率投资的计量及改进

测量非效率投资，一般采用的是Richardson的预期投资模型，如前面所提到的文章，张洪辉和王宗军（2010）、刘慧龙等（2012）均采用该模型来度量非效率投资。本文采用这一模型来计算非效率投资水平。我们将公司投资支出分为两个部分，一部分是预期的投资水平，另一部分是非预期的投资水平，预期投资水平的计算公式如下。

其中：investi，t是当年的投资水平，cashhldi，t－1是上 一 年 现 金 持 有 量 ，growi，t－1是 上 一 年 投 资 机 会 ，levi，t－1是 上 一 年 财 务 杠 杆 ，sizei，t－1是 上 一 年 公 司 的规模，agei，t－1是上一年的公司上市年 龄，investi，t－1是上一年的投资水平，returni，t－1是上一年公司的股票回报，year是年度效应，ind是行业效应。模型（1）的残差 εi，t，即为非效率投资。 其中，残差 εi，t大于 0的部分为投资过度，残差εit小于0的部分为投资不足。

然而，Richardson的预期投资模型可能还存在合理投资水平问题，直接将投资残差εit大于0的部分为投资过度、残差εit小于0的部分为投资不足可能过于绝对，为此，我们在后面的稳健性检验中，将投资过度、投资不足样本中各25%分位以上认定为投资过度和投资不足。

（三）假设检验模型

Uninvest是投资残差部分，分别用投资过度Uninvest1和投资不足Uninvest2表示；Fator表示要素市场竞争程度，我们借鉴张杰等（2011）的做法，用Fator1=（各省份产品市场化程度指数-要素市场化程度指数）/产品市场化程度指数、Fator2=（各省份总体市场市场化程度指数-要素市场化程度指数）/总体市场市场化程度指数分别表示，这些指数均来自樊纲指数（2011）。Fator1和Fator2值越大，表示要素市场竞争程度越低，所以，Fator1和Fator2是要素市场竞争的逆指标。Q为投资机会，用取自然对数的Tobin Q值表示；Cashf是现金流量，用经营活动现金流量/期初总资产表示；Share是第一大股东持股比例；Salary是经理薪酬管制程度，这主要考虑代理冲突导致过度投资：辛清泉等（2007）认为，经理薪酬管制容易导致过度投资，所以用薪酬管制代表这种代理冲突对过度投资的影响。度量薪酬管制，我们借鉴陈信元等（2009）的研究，收入最高前3位高管人均薪酬与员工人均薪酬比值，该比值越大，表明薪酬管制程度越弱；Div为是否分发股利，代表融资约束的影响；Gov为政府干预变量，用樊纲指数（2011）表示。

四、实证检验

为了验证我们的假设，首先我们要对模型（1）进行回归分析，计算非效率投资。由于现有很多文献，如辛清泉等（2007）、张洪辉和王宗军（2010）、刘慧龙等（2012）等均展示了计算过程和结果，而我们的计算结果和过程与以上这些文献类似，这里我们不再列出回归方程。

表1是变量的描述性统计，我们可以看到，投资过度最大值为0.7007，也就是说投资过度样本中，超过预期投资水平最多为总资产的70%；投资不足最小值为-0.9273，它意味着低于预期投资水平最低为总资产的92%。投资机会Q最大值为1.9521，它代表的是边际Q为1.9521；最小的为-0.3435，意味着公司投资机会不佳。Fator1和Fator2分别表示的是要素市场竞争程度，二者值越大，表示要素市场竞争程度越低。可以看到，Fator1和Fator2的最大值均为正，表明有的上市公司所处地区要素市场竞争程度低，Fator1和Fator2的最小值均为负，表明有的上市公司所处地区要素市场竞争程度高。变量Salary代表薪酬管制程度，根据陈信元等（2009）的研究，该值越大，表示薪酬管制程度越不严重，可以看到有的公司薪酬管制非常严重，最小值为0.0653，这意味着公司经理更有可能实施过度投资，补偿过低的薪酬（辛清泉等，2007）。

表1 变量的描述性统计

表2 变量的Spearman相关系数

表2是变量的Spearman相关系数，可以看到，这些变量的相关系数值均不大于0.3（除了Fator1和Fator2的相关系数外），说明变量之间不存在严重的多重共线性问题。Fator1和Fator2的相关系数为0.7250并高度显著这两个变量是我们用来度量要素市场竞争程度的，二者呈现高度相关说明了我们变量构建具有一致性。

在实施回归前，我们首先要确定我们的面板数据适用的模型，到底是混合模型、随机效应模型，还是固定效应模型。我们分别利用F检验、Hausman检验在混合模型和随机效应之间、随机效应模型和固定效应模型之间进行了判断，结果发现，固定效应模型适用于本文。因此，在下面的回归中，我们均采用固定效应模型进行实证检验。表3是要素市场竞争与投资过度的回归结果，可以看到两个代表要素市场竞争程度的变量Fator1和Fator2的回归系数均是高度显著为正，由于Fator1和Fator2是要素市场竞争程度的逆指标，这意味着要素市场竞争与投资过度呈现反向相关关系。市场竞争程度越弱，投资过度现象越严重，这证实了我们的假设1。它意味着公司会利用要素市场被政府管制的机会，利用低的要素价格，实施过度投资。反映投资机会Q的回归系数值在表3的所有回归中均是显著的，这说明投资过度的公司，会利用投资机会，符合经典的投资理论。现金流的回归系数不显著，说明现金流量和公司过度投资无关。第一大股东持股的回归系数为0.04左右，意味着第一大股东是导致公司过度投资的原因。薪酬管制的回归系数接近0，并不显著，这并不能证实辛清泉等（2007）关于经理会利用过度投资满足薪酬过低的结论。政府干预变量也是不显著的，这也不能证实政府干预导致公司过度投资。

表3 要素市场竞争与投资过度的回归结果

表4是要素市场竞争与投资不足的回归结果，可以看到两个代表要素市场竞争程度的变量Fator1和Fator2的回归系数均是高度显著为负，由于Fator1和Fator2是要素市场竞争程度的逆指标，这意味着要素市场竞争与投资过度呈现正向相关关系。市场竞争程度越弱，投资不足现象越轻微，这证实了我们的假设2。它意味着由于低的要素价格，公司投资受到的资金约束程度下降，缓解投资不足。反映投资机会Q的回归系数值在表4的所有回归中均是显著的，但符号为负，且与表3中的系数相反，这说明投资不足的公司，其投资决策也与投资机会相关，这也符合经典的投资理论。现金流的回归系数显著，说明现金流量多的公司，其投资不足情况越少。第一大股东持股的回归系数为-0.014左右，由于被解释变量投资不足为负数，意味着第一大股东持股和投资不足正相关，持股越多，投资不足情况越少。融资约束变量回归系数为0.0013，这说明融资约束的确容易导致公司投资不足，但其系数不显著，说明融资约束的作用不显著。

表4 要素市场竞争与投资不足的回归结果

表5 稳健性检验

采用Richardson的预期投资模型，其残差中可能存在着合理的投资水平，为了避免该因素影响我们的结论，我们分别将投资过度、投资不足的数值中，剔除25%分位以下的数据，然后再执行回归程序，结果如表5所示。我们可以看到，表5的回归结果和前面表3、表4的回归结果类似，所以我们认为本文的结论是稳健的。

五、结论与建议

传统对于投资效率的研究，主要从代理冲突、政府干预视角展开。不同于现有研究，本文从投资的投入——要素角度，研究要素市场竞争发展程度对公司投资效率的影响。要素市场竞争程度越高，受到的管制越少，要素越能自由流动，其要素价格也更接近自由竞争的价格。利用面板数据模型，本文研究发现，要素市场竞争程度越弱，要素价格越低，公司投资过度现象越严重，而投资不足现象越轻微。

本文结论的启示如下：首先，加快市场化改革，促进要素的自由流动。虽然我们市场经济地位获得了很多国家的承认，但是各级政府还是会利用手中的权力，对土地、资本等要素进行管制。其次，降低GDP增长在政府官员业绩评估中的地位。由于政府官员为了晋升，会关注本地经济增长，这会促使政府利用对要素的管制，将土地、资本等低成本甚至无偿划拨给企业，以实现企业过度投资。最后，加紧制定相关法律，保护要素所有者的权益，这样才能真正保障要素所有者的利益，减少要素所有者利益被侵害现象的发生。

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