严骏宏

摘要：本文以我国2005-2013年A股上市公司为研究样本，研究公司重要的债务融资来源——银行贷款与非效率投资的关系。结合产权性质、债务期限和金融危机后的变化三方面因素，检验公司银行贷款对非效率投资的影响。研究表明：银行贷款加剧公司非效率投资行为，不同产权公司下差异不明显；长期银行贷款加剧公司非效率投资行为，短期银行贷款对公司非效率投资无显著影响；金融危机后公司非效率投资显著上升，国有公司比非国有公司非效率投资行为更加明显。

关键词：银行贷款；产权性质；金融危机；非效率投资

一、引言

近年来，随着商业银行的企业化改革，社会融资结构的突出特点是融资公司债券市场和股票市场融资规模相对偏小，银行贷款在社会总融资量中占有绝对优势，公司外部的短期和长期融资都高度依赖银行，因而银行贷款对非效率投资的约束作用更加重要。2008年国际金融危机以来，学术界对银行信贷扩张所造成的经济后果极为关注，并进行了深入的研究。但此类研究大多注重考察银行信贷扩张与通货膨胀以及资产价格泡沫之间的关系，而对银行信贷扩张对实体经济尤其是微观公司的投资行为的影响则甚少关注。因此，有必要深入研究银行信贷对公司投资效率的影响。

基于以上分析，本研究以2005-2013年A股上市公司数据为样本，分析银行贷款对公司投资效率的影响以及内在机理，研究不同期限银行贷款对非效率投资的影响。本文的主要创新点在于，当前研究主要集中于债务融资和管理层非效率投资行为之间的关系及其影响因素，但对金融危机后发生的新变化考虑较少或不全面。本文在考虑债务期限、产权性质等影响因素的基础上，对金融危机前后的情况进行对比研究，为金融危机以来我国银行大规模放贷的实际效应提供了理论参考。

二、研究假设

本文的研究结合以下三方面内容：一是管理层投资行为，二是银行贷款行为，三是金融危机后的变化。其中前两个领域当前研究已有许多探讨，本文主要从政府控制角度研究不同期限债务融资对管理层投资行为的影响。针对第三个领域，本文主要从金融危机后我国宏观经济的变化及其对企业投融资情况的影响进行研究。

（一）管理层投资行为

公司管理者遵循公司价值最大化目标进行最优投资，但考虑代理问题时，管理者的投资行为会偏离公司价值最大化，出现非效率投资行为。当代理问题主要表现为股东和管理者的代理冲突时，管理者更注重的是个人利益而非股东利益。因此当公司主要是面临股东和债权人的冲突时，管理者则会出现过度投资或投资不足的行为。

（二）银行贷款行为

1、国有企业和非国有企业。我国是以间接融资为主体的国家。我国的金融体制决定了银行贷款是公司投资最主要的资金来源，因此，银行贷款是影响我国公司投资的一个重要因素。我国银行贷款的特殊性首先体现在银行的贷款行为方面，我国银行贷款会受到政府目标的影响。同时，银行会对不同股权性质的企业贷款加以区分。根据管理层投资非效率行为和我国银行针对不同产权企业贷款的差别，提出以下假设：

H1：国有企业比非国有企业非效率投资行为严重。

H2：企业获得银行贷款后非效率投资行为增多。

H3a：国有企业获得银行贷款后比非国有企业获得银行贷款后的非效率投资行为严重；H3b：非国有企业获得银行贷款后比国有企业获得银行贷款后的非效率投资行为严重。

2、银行贷款期限。从期限的角度来看，银行贷款可分为短期贷款和长期贷款，且不同期限的银行贷款对非效率投资的影响也不同，短期贷款能够很好地抑制非效率投资，主要体现在短期贷款较之于长期贷款在公司正常经营下还具有优先到期并获得偿付的优势，从而迫使股东或管理者对放弃那些有利于银行债权人的投资项目的动机进行约束，进而抑制投资不足。根据该理论，提出以下假设：

H4a：短期贷款抑制非效率投资；H4b：短期贷款加剧非效率投资。

H5a：长期贷款抑制非效率投资；H5b：长期贷款加剧非效率投资。

（三）金融危机后的变化

金融危机后，银行贷款流向政府和国有公司的情况更为突出。对于非国有企业而言，2008-2009年间银行的大规模放贷并没有让它们获得更多的贷款，但金融危机事实上对非国有企业的负面冲击较大，部分非国有企业经营出现困境，如果没有得到银行贷款以及其它渠道的融资，非国有企业的融资约束状况将加重。根据上述理论，提出以下假设：

H6：金融危机加剧公司非效率投资。

H7：金融危机后国有企业比非国有企业的非效率投资行为严重。

三、研究设计

（一）数据说明

本文选取2005年至2013年我国在沪深上市的A股上市公司，并剔除以下几类：（1）金融保险类公司；（2）所有的*ST，ST和PT类公司；（3）数据不全和数据异常的公司。为避免异常值对实证结果的影响，对连续变量在2%和98%水平上进行了Winsorize处理，最终样本为940家上市公司的8136个观测值，样本数据为平衡面板数据。本文所有数据均来自国泰安数据库（CSMAR），数据分析软件为Stata 12.0。

（二）非效率投资的判别模型

如何判别非效率投资是本研究的首要问题。Richardson（2006）开创性按投资的用途将公司的新增投资支出重新划分：第一部分可以归为目前业务的维持投资支出，这部分与公司的成长机会、自由现金流、行业等因素相联系；第二部分则属于新项目的新增投资支出。新增投资支出由合理的投资支出和非效率投资支出两部分构成。本文借鉴Richardson（2006）的残差度量模型衡量过度投资水平，模型（1）如下：

Invi，t=a0+a1*Growthi，t-1+a2*Levi，t-1+a3*Cashi，t-1+a4*Agei，t-1+a5*Sizei，t-1+a6*Reti，t-1+a7*Invi，t-1+∑Year+∑Industry+εi，t（1）

非效率投资指标NonI：过度投资指标是模型（1）计算出的残差为正（et>0）的数据，而投资不足指标则是模型（1）中残差为负（et<0）的数据取绝对值。经过该处理后的残差数据则反映了上市公司的非效率投资行为。

四、实证结果分析

（一）描述性分析

从本文主要变量的统计描述可以看出，样本上市公司整体负债水平较高，资产负债率达到52.29%，其中银行贷款占比约为22%。而银行贷款中，短期贷款约占15.24%，长期贷款约占6.74%，说明我国上市公司贷款主要以短期借款为主。样本上市公司第一大股东持股平均水平约为37.33%，其中最高控股比例为89.41%，最低只有2.06%。

（二）公司非效率投资估计

对非效率投资估计模型（模型1）回归分析。由于被解释变量为公司投资水平，解释变量中有投资水平滞后项，模型为动态面板。对于动态面板数据，组内估计量不一致，使用系统GMM模型对数据进行回归。

模型估计结果显示，解释变量能很好地解释t期投资水平Invi，t，这也说明Richardson（2006）模型的合理性。但上年资产负债水平Levi，t-1和上年股票回报率Reti，t-1的系数不显著，因此剔除Levi，t-1和Reti，t-1后重新回归，回归后的残差用于估计非效率投资NonIi，t，计算方法如前文所述。

得到非效率投资NonIi，t后，将各解释变量分别按照模型2和3对其回归。

（三）研究假设检验

模型2和模型3的估计均采用固定效应模型，（上转第171页）

基金定投品种的选择

谢思蕊

一、个人投资条件评价

（一）风险偏好

考虑到自身实际情况，本人倾向于稳健投资，具有一定的风险承担能力。

（二）资金状况

本人将于2017年毕业，预计毕业后税后月收入可达6000元，在扣除生活必要开支后，每月可提取500元进行基金定投，以获取长期稳健收益。

（三）投资计划

结合本人投资稳健配置的原则，本人倾向于选择混合型基金，并且在混合基金当中选择股债配置比例较为均衡、具有一定防御功能的偏股型基金。

二、基金标的选择

（一）时间长度

基金定投作为中长期理财的一种方式，可以通过固定时间间隔固定金额的投资平均成本，分散风险。一般而言，判断基金是否适合进行定投活动至少需要其成立年限为10年及以上，这样可以充分保证基金存续期涵盖了牛熊市。本文选择35只偏股型基金（股票上限80%）为研究样本，数据来源于同花顺数据库下的银河分类项目。本文在27只成立日期在10年以上的基金中选择出排名前10的基金，结果列示在表1当中：

（二）基金业绩

基金绩效的优劣将直接影响投资者的投资决策。衡量基金业绩有三个关键指标：单位净值、单位累计净值和日增长率。为了保证可比性，本文选取单位累计净值增长率为衡量基金绩效的指标。在对上述10只基金按单位累计净值增长率进行排列的基础上，挑选出嘉实成长收益混合基金、华安创新混合基金、长盛成长价值混合基金、南方稳健成长混合基金和泰达宏利成长混合基金这前5只增长率最高的基金。

（三）基金风险

当投资者进行基金定投时，不仅要考虑收益，还要考虑自身或家庭的风险承担能力。衡量基金风险的指标主要有夏普比率、阿尔法系数等。表2列出了上述5个基金存续期间的夏普比率和阿尔法指数：

由表2中可以看出，第5只基金泰达宏利成长混合基金的阿尔法为负值，因此舍去该基金。另外四只基金的夏普比率都大于0.1且它们的阿尔法值均为正数，保留这四只基金进行后续的比较分析。

（四）基金评级

基金评级对投资者的基金发挥着不可或缺的作用，一般而言，投资者会选择评级较高的基金进行投资。基金评级指标有银河三年评级、市场综合评级等等，银河评级指标是市场认可度最高的评级指标，市场综合评级指标代表了市场评级机构对基金表现的平均看法。表3给出了上述4只基金的评级情况：

由表3可以看出，前两只基金的银河三年评级数值都为5且它们市场综合评级数值也较高。南方稳健成长混合的银河三年评级和市场综合评级数值在4只基金当中处于居中水平，与前两只基金银河三年评级数值较差较大。华安创新混合基金的银河三年评级和市场综合评级数值显著低于与前两只基金。基于以上分析，舍去后两只基金，保留前两只基金进行后续的比较分析。

（五）基金经理管理业绩

对于主动管理型基金而言，基金经理的选股能力在很大程度上会影响基金业绩的好坏。基金经理的过往管理业绩是大众较为关心的指标，虽然该指标并不能预测基金未来的业绩，但能起到很好的参考作用。

嘉实成长收益混合基金的现任基金经理为邵秋涛，他具有15年的证券从业经历，曾任职于成都证券、大鹏证券、国信证券，先后担任研究员、高级研究员等职务。长盛成长价值混合基金的现任基金经理为冯雨生，他2007年7月加入长盛基金管理有限公司，现任长盛证券投资基金基金经理助理。两位基金经理的任期回报情况列示在表4当中：

由表4中可以看到，嘉实成长收益混合现任基金经理的任职回报为117.35%，远高于长盛成长价值混合现任基金经理-14.44%的任职回报。嘉实成长收益混合的基金经理任职期间较长，对基金情况较为了解，而长盛成长价值混合的基金经理任职期间较短，对基金情况了解得还不全面，还未能及时根据市场走势调整其投资策略，导致其任职回报较低，无法给投资者带来预期收益。因此，本人最终选择嘉实成长收益混合基金作为自身进行基金定投活动的投资标的。

四、结论

综合投资时间长度、基金业绩、基金风险、基金评级、基金经理管理业绩等因素，本文在综合比较分析各基金以及考虑自身风险承担能力的基础上，最终选择嘉实成长收益混合基金作为进行基金定投活动的基金。（作者单位：苏州大学东吴商学院）