尘永魁 关健 田冬冬

摘   要：本文在新古典投资理论基础上，将市场景气状态、预期偏差、融资约束纳入投资行为的理论分析框架，并利用我国31个省（自治区、直辖市）制造业上市企业微观数据进行了实证检验。研究表明：企业合意投资水平与市场景气水平密切相关，当市场处于扩张期时，企业合意投资规模提高，反之合意投资规模下降。受预期偏差和融资约束的影响，企业实际投资规模偏离合意投资水平，形成非效率投资。融资约束不是越低越好，当市场处于扩张期，企业对未来预期过于乐观时，适度的融资约束有助于企业合理控制投资规模，避免投资过度;当市场处于收缩期，且企业对未来预期过于悲观时，降低融资约束有利于提高企业投资规模;国有企业和民营企业由于融资能力和投资动力不同，其投资水平也有所不同，相对于民营企业，国有企业更容易产生过度投资问题。

关键词：预期偏差;融资约束;制造业;投资效率;市场景气

中图分类号：F830  文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2021）12-0030-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.12.004

一、引言

制造业是实体经济的基础，是构筑未来发展战略优势的重要支撑。当前，我国正加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。只有坚定地推进产业结构优化升级，促进制造业高质量发展，才能使经济循环更加高效、更为可靠。制造业企业作为微观主体，其高质量发展意味着从重数量规模的相对低质量发展范式向提质增效的高质量发展范式转变（赵爱英等，2020;李红强等，2021）[1，2]。这种转变需要投资的加持。然而，由于治理机制的失衡，部分制造业企业无视市场需求的约束条件，偏离了企业本身所能承受的投资规模，进而产生非效率投资。历史的教训警示着我们，制造业高质量发展离不开投资，但不是投资规模的简单重复堆砌;企业投资行为应遵循价值规律，坚持以市场需求为导向，通过预测市场需求的变化趋势，合理调整投资规模和策略，不断提高投资效率。在这一逻辑下，市场冲击必然影响企业投资决策。

制造业投资离不开资金支持。一般情况下，企业投资所需资金来源于两个方面：一是内源融资，即企业内部的资金积累;二是外源融资，即企业通过吸收外部资金来满足自身投资需求的过程。资金是稀缺的，单纯依靠内源融资很难满足企业投资需求，外源融资成为必需。在现实经济中，受信息不对称的影响，交易成本客观存在，交易费用不可避免，导致外源融资成本高于内源融资，形成融资约束。融资约束的存在使得企业在进行投资决策过程中，不得不对资金的可得性和融资的成本有所考量，客观上限制了企业的投资行为。然而，在考虑投资效率的情况下，这种限制行为需要辩证地看待。一方面，在一个不完全的市场，融资约束的存在具有客观必然性;另一方面，适度的融资约束可以提高投资效率，增强企业的治理能力。与此同时，融资约束对投资的影响受到市场景气的制约。当市场处于扩张期时，企业盈利能力提高，自有资金充足，企业投资行为受外部融资的约束减少;反之，当市场处于紧缩期时，企业盈利能力下降，现金流紧张，投资对外部资金的依赖性提高，外部资金供给方出于自身风险的考虑，将减少对经营业绩堪忧企业的信贷支持，加大了企业融资约束程度。

随着我国经济进入新常态，国内外市场环境出现较大波动，供求形势转换频繁，新冠肺炎疫情更是对实体经济造成了显著冲击。在这种背景下，要想实现制造业高质量发展目标，一方面，需要确保不同市场冲击下，增强投资增长后劲，扩大制造业设备更新和技术改造投资;另一方面，有效防控制造业企业过度负债行为，合理调控微观杠杆水平，降低金融风险。两个方面相互制约、相互补充，要想同时做好两个方面，关键在于能否在差异化的景气条件下，灵活调控好资金供给的“闸门”，把握好融资约束的合理水平。本文将市场景气状态、企业预期偏差、融资约束和制造业投资纳入同一个分析框架，并以我国31个省（自治区、直辖市，以下简称省份）制造业上市企业为样本，实证检验不同市场景气状态下，预期偏差、融资约束对制造业企业投资的影响，具有一定的政策价值和现实意义。

二、文献综述

长期以来，制造业投资问题备受广大学者关注，形成了丰富的文献。部分学者从理论和实证的角度深入分析了制造业投资的影响因素。马国臣等（2008）[3]通过实证研究揭示了我国制造业上市公司投资支出与内部现金流量之间的敏感关系及其背后动因;张中华和刘爽（2017）[4]将制造业的投资效率分离出技术效率和规模效率，并认为投资效率的偏低是由技术效率和规模效率之间的差距造成的;赵克杰（2020）[5]基于自然实验原理，利用双重差分回归模型，分析了“一带一路”倡议的实施对我国制造业上市公司投资的影响，其研究结果表明，该倡议使我国重点省份平均投资增速较非重点省份提高了11.2个百分点，有较强的正效应。

随着我国经济进入新常态，经济增速放缓，金融脱实向虚，实体企业尤其是民营制造业企业融资难、融资贵问题备受关注。为此，学者们持续加大对金融支持实体企业投资等相关问题的研究。李晓龙等（2017）[6]在测算金融要素扭曲指数和外部融资依赖程度的基础上，从融资约束的角度考察了金融要素扭曲对高技术企业创新投资的影响，并认为金融要素扭曲显著抑制了我国高技术企业创新投资的增长。杜传文和黄节根（2018）[7]采用改进的FHP方法构建融资约束指数，并认为融资约束程度越高，越不利于企业投资和企业价值的积累。李真等（2020）[8]的研究結果则表明民营企业和新兴制造业企业面临的外部融资约束显著高于国有企业和传统制造业企业。

面对市场需求持续萎靡、内需牵引效应不明显的经济形势，部分学者着眼于需求侧，探讨制约企业投资的动因，分析市场冲击的影响。孙巍等（2020）[9]认为在市场高扩张期，需求冲击与整体和净新增负债水平正相关，说明需求的上升会激励企业主动扩大债务规模。唐遥等（2020）[10]分析了历史上若干需求和供给冲击对企业投资和全球价值链的影响，并在此基础上探讨了新冠肺炎疫情事件的潜在影响以及应对措施。孙巍和宋南（2020）[11]认为市场需求的萎缩冲击使制造业企业研发行为的决定因素由市场结构转变为市场需求，制造业上市公司中规模较大的企业面对市场需求萎缩的环境会增加研发投入，而规模较小的企业则会减少研发投入。

梳理现有文献可以发现，学者对于融资约束如何影响企业投资的相关研究较多，少数学者分析了市场需求的变化对企业投资行为的冲击效果，但将市场景气、预期偏差、融资约束及制造业投资纳入统一的分析框架中的文献几乎空白。然而，准确把握市场景气状态、未来预期情况以及企业所面临的融资约束水平是微观企业投资决策过程中必须考虑的因素，也是投资能否完成的重要约束条件。与以往的文献相比较，本文在新古典投资理论基础上，推演了市场景气、预期偏差、融资约束与投资之间的关系，并结合经济现实，实证检验了影响效果，使得研究逻辑更严谨、研究内容更全面，研究结论更具有政策参考价值。

三、理论模型与研究假设

（一）基准模型

假设市场上存在一个代表性企业，其通过当期投资而积累资本的方法，来实现未来生产能力的扩大。厂商生产经营的目标为跨期利润最大化。假设企业技术水平不变，其在第[t]期的生产函数为：

[Yt=FKt，Lt]   （1）

其中，[Yt]为第[t]期产出，[Ft]为第[t]期生产函数，[Kt]为第[t]期存量资本，[Lt]为第[t]期劳动投入。代表性企业利润函数为：

[πtKt，Lt=Yt-WtLt-PtIt]  （2）

式（2）中，[πt]表示第[t]期企业利润，[Wt]表示第[t]期工资水平，[It]表示第[t]期投资量，[Pt]表示第[t]期投资品价格。

在以上分析基础上可以得到企业的目标函数，具体形式如下：

[PVt=maxt=0∞Yt-WtLt-PtIt1+rts.t.Kt+1=It+1-δKt] （3）

式（3）中[δ]表示固定资产折旧率，即资本存量将会因为使用而有所消耗;[r]表示贴现率;[Kt+1]表示[t+1]期资本存量，其大小等于扣除折旧的[t]期资本存量，加上[t]期的投资量。

（二）考虑市场景气条件下合意投资的确定

随着市场景气的变化，市场供需双方将达到新的均衡，在新的均衡水平下资本的边际收益和边际成本必将随之变化，决定了新的最优投资率，进而影响企业的决策行为。因此，在推导企业投资决策模型中，应将市场景气因素纳入整体框架中。假设市场景气调整因素为[θt]，则企业生产函数可调整为：

[Yt=1+θtFKt，Lt]       （9）

式（9）中，当[θt>0]时，市场需求对企业生产经营形成正向冲击，企业产品供不应求，价格上涨，销售收入增加;当[-1<θt<0]时，市场需求对企业生产经营形成负向冲击，此时市场不景气，需求萎缩，企业产品价格下降，销售收入减少;当[θt=0]时，市场需求保持不变。

由此可知，企业的目标函数调整为：

[PVAt=maxt=0∞1+θtYt-WtLt-PtIt1+rts.t.Kt+1=It+1-δKt]     （10）

通过构建拉格朗日函数，并求出一阶条件可以得到：

[1+θtMPAk=rPt-1+δPt-ΔPt]    （11）

即：[MPAk=rPt-1+δPt-ΔPt1+θt]      （12）

比较式（11）与式（8）可知：当[θt>0]时，[MPAk<MPk]，假设其他条件不变的情况下，由于资本边际效率递减，因此，在市场需求正向冲击下的最优资产存量[KA∗]大于未考虑市场需求冲击影响下（或者[θt=0]）的最优资本存量[K∗] ，相应的存在[IA∗>I∗]，其中[IA∗]、[I∗]分别表示调整前后的合意投资水平;当[θt<0]时，则[IA∗<I∗]。式（11）表明，企业在利润最大化目标引导下，随着市场需求的改善，将会增加资本存量，进而提高产出水平，达到增加利润的目的，反之则会减少投资，控制产出水平。由于增加存量资本的过程就是做出投资决策的过程，因此，本文认为市场需求对企业投资规模产生诱导效应，当市场需求产生正向冲击时，企业将会扩大投资规模，使投资更趋近于过度投资方向;反之将会降低投资规模，使投资趋近于投资不足。

据此，本文提出假设1：企业投资水平与市场景气水平密切相关，当市场处于扩张期时，企业投资规模不断提高，使投资规模更趋近于过度投资方向;反之，企业投资规模下降，使投资规模向投资不足方向趋近。

（三）考虑预期偏差和融资约束影响下的投资行为

1. 考虑预期偏差的影响。在现实经济中，企业是有限理性的，企业在进行投资决策过程中无法掌握全部的市场信息，使得企业市场预期与真实市场需求之间存在一定的偏差。在此，本文假设企业需求预期是真实市场需求之间存在如下关系：

[ηt=βtθt]        （13）

其中，[ηt]表示企业对当前市场需求的预期判断，[βt]反映企業市场预期水平。当[βt=1]时，企业市场预期与真实的市场相同，即企业完全掌握了市场信息;当[βt>1]时，[ηt>θt]，说明企业市场预期超过了市场真实需求水平，存在对市场需求冲击的过度诱导，即企业对未来过度自信;当[0<βt<1]时，[ηt<θt]，说明企业对市场真实情况预期不足，即对未来信心不足。考虑国有企业的特殊地位，其能够掌握的禀赋资源多于民营企业，其对待未来经营的信心也要普遍高于民营企业。因此，在市场景气处于扩张的阶段，国有企业扩大投资的冲动和能力要高于民营企业;在市场景气处于收缩阶段，国有企业凭借较强的抗风险能力以及投资的惯性作用，其减少投资的幅度将会低于民营企业。据此，本文认为国有企业和民营企业普遍存在如下关系式：

[βSt≥βPEtθt≥0βSt≤βPEtθt<0]          （14）

其中，[βSt]、[βPEt]分别表示国有企业、民营企业预期偏差系数。

2. 考虑融资约束造成的资本扭曲。由于企业生产经营面临营商环境的约束，受此影响，其正常的生产经营不可避免地存在效率损失。表现在金融领域，则重点体现为融资约束导致的资本扭曲。在此，本文重点分析融资约束的影响，并将融资约束表示为[τIt]。

与此同时，由于国有企业的政策负担，政府会通过信贷扶持的手段对国有企业进行补贴（林毅夫和李志赟，2004）[12]，在财政上给予国有企业更多的扶持（Qian，1994）[13]。加之，商业银行的控制权主要归属于中央政府和各个地方政府（张光利等，2018）[14]，占据银行信贷市场主导地位的国有银行和国有企业之间存在天然的利益关系（朱凯和俞伟峰，2010）[15]，致使信贷资源大量流入国有企业。因此，不同所有制企业普遍存在：

（1）比较[IR]与[I∗]。当[βt=1]时，即企业能够准确预测市场变化，并据此决定生产规模。若[τKt≠0]，即存在资本扭曲，则[MPAk≠MPRk]，此时[KR≠K∗]，进而[IR≠I∗]，说明企业投资偏离了合意投资水平，存在非效率投资;若[τKt>0]，则[MPRk>MPAk]，根据资本边际收益递减规律，此时[KR<K∗]，即[IR<I∗]，说明在完全市场信息的情况，融资约束的存在，导致企业投资水平低于合意投资水平，存在投资不足的情况;若[τKt<0]，此时企业能够获得低于内部融资成本的贷款支持，则[MPRk<MPAk]，即[IR>I∗]，说明低廉的、过剩的信贷供给，将会导致企业过度投资。

当[βt>1]、[θt>0]时，企业在市场扩张期，对未来市场过度自信。若[τKt=0]，即企业能够从银行获得正常市场价格水平的融资支持，此时[MPRk<MPAk]，即[IR>I∗]，说明存在过度投资问题。我们假设[τKt=0]时，[MPRk=κ]，若[τKt>0]，则[MPRk>κ]，说明融资约束的存在促使企业减少投资规模。同时，我们可以认为，理论上存在[τKt=η>0]，使得[MPRk=MPAk]，即[IR=I∗]，此时投资达到了合意投资水平。这说明当企业对未来市场过度自信时，适度的融资约束有利于改进企业投资行为，促进企业投资接近或达到合意投资水平。若[τKt<0]，此时企业可以获得低于内部融资成本的资金，将导致[IR≫I∗]。

当[βt>1]、[θt<0]时，企业在市场收缩期，且对未来持悲观态度。若[τKt=0]，则[MPRk>MPAk]，即[IR<I∗]，说明企业存在投资不足的情况;若[τKt>0]，则[MPRk≫MPAk]，即[IR≪I∗]，说明融资约束的存在进一步加劇了投资不足的问题;若[τKt<0]，则理论上存在[τKt=l<0]，使得[MPRk=MPAk]，即[IR=I∗]。因此，在市场景气下行阶段，如果企业对未来持悲观态度，此时银行可以发放低于企业内部资金成本的贷款，即银行向企业给予补贴，让利实体企业。这也解释了2020年疫情冲击下，银行让利实体经济的行为。

当[βt<1]、[θt>0]时，其分析过程与[βt>1]、[θt<0]时相类似;当[βt<1]、[θt<0]时，其分析过程与[βt>1]、[θt>0]时相类似。在此不赘述。

根据以上分析，本文提出假设2：当市场处于扩张期，企业对未来过度自信时，适度的融资约束有助于企业合理控制投资规模，避免投资过度;当市场处于收缩期，且企业对未来悲观时，降低融资约束有利于刺激企业投资，提高投资效率。

（2）考虑异质性企业[ISR]、[IPER]与[I∗]。结合式（14）、式（15）可知：当[θt>0]时，由于普遍存在着[τKSt≤τKPEt]、[βSt≥βPEt]，则[MPSRk≤MPPERk]，即[ISR≥IPER]，

说明在市场景气扩张期，国有企业投资水平普遍高于民营企业。此时，若[τSKt=τPEKt=0]，一是当[βSt≥βPEt>1]时，[ISR≥IPER>I∗]，即国有企业和民营企业均存在过度投资问题。若[τSKt>0]、[τPEKt>0]，过度投资问题能够得到缓解。但是由于[0≤τSKt≤τPEKt]，显然如果融资约束导致民营企业投资达到合意投资水平，则国有企业仍将存在过度投资;如果融资约束导致国有企业达到了合意投资水平，则民营企业又将面临投资不足问题。二是当[βSt>1≥βPEt]时，即国有企业对未来过度自信，民营企业则信心不足，则存在[ISR>I∗≥IPER]，即国有企业投资过度，民营企业投资不足。此时如果继续按照[0≤τSKt≤τPEKt]给予融资约束，则会加剧非效率投资程度。当[θt<0]时，分析过程与[θt>0]时类似，不再赘述。

据此，本文提出假设3：国有企业和民营企业由于融资能力和预期偏差不同，其投资水平也有所不同，相对于民营企业，国有企业更容易产生过度投资问题。

四、研究设计

（一）变量设计

1. 市场景气状态（MI）及预期偏差指标（OC）。（1）市场景气状态（MI）。鉴于财务数据中的营业收入包含了价格和需求两方面因素的信息，可以综合反映市场供需形势的变化，本文借鉴Ding等（2018）[16]、孙巍等（2020）[9]做法，采用企业营业收入增长率作为市场景气状态的代理指标，并据此将市场景气状态划分为扩张期和收缩期两个阶段，具体划分方法如表1所示。同时，本文引入虚拟变量MI反映市场景气状态，当企业处于扩张期时，MI赋值为1，否则赋值为0。

（2）预期偏差指标（OC）。大量研究表明，市场是不完全的，市场交易也并非完全理性，市场交易的决策行为受制于决策者的主观偏好，进而偏离均衡下的最优化状态。Roll（1986）[17]提出的“狂妄自大”正式将过度自信引入公司财务领域，用于反映在市场交易过程中，决策者过度相信自己的判断，进而形成的认知偏差行为。Lin等（2005）[18]从盈利预测角度进行研究，认为过度自信的管理者做出的盈利预测误差大于零的次数比较多。此后，部分学者进一步丰富了该种方法。沈颂东和李葳（2020）[19]选取企业预先披露的“预报净利润变动幅度”指标，与企业净利润同比增长率作差，作为过度自信的量化指标。本文借鉴了其构建过度自信指标的方法，并以此来衡量预期偏差水平。

2. 融资约束指数（KZ）。理论上来看，企业融资约束程度可以通过关键性的财务指标反映出来，这就是KZ指数的原理。Kaplan和Zingales（1997）[20]首次以经营性净现金流、现金持有量、派现水平、负债程度以及成长性等五个因素作为融资约束的代理变量，通过回归分析进而构建了一个综合指数来衡量企业的融资约束程度。然而，该方法在指数构建过程中存在与经济事实不一致的情形（Whited和Wu，2006）[21]。一是该指数认为杠杆率越高，企业融资约束越大。但是，正如我们所公认的，国有企业杠杆率水平普遍高于民营和小微企业，但国有企业受到的融资约束却小于民营和小微企业，显然该指数在杠杆率指标设定上与事实不符。从这个角度来分析，杠杆率水平高恰好说明了企业获得贷款的难度较小（江伟等，2015;刘晴等，2017;郭联邦和王勇）[22-24]。二是该指数认为融资约束的高低与现金股利相关，如果现金股利发放的多，则说明企业融资约束水平低。表面上来看，这符合理论逻辑，但结合我国实际来看，由于部分上市公司不派发或以其他形式分配股利，导致样本企业现金股利数据存在较多“0”值，影响了分析价值。三是该指数忽略了影响融资能力的部分关键性指标，如企业抵押物占比、融资成本等。

鉴于KZ指数存在的不足，本文在原有KZ指数基础上从以下五个方面进行改进：一是遵从事实依据，调整资产负债率与融资约束关系，当资产负债率高于中位数时，其对应的KZ值为0，否则为1;二是删除现金股利/上期总资产（DIV/Size）;三是由于经营性净现金流/上期总资产（CF/Size）、现金持有/上期总资产（Cash/Size）均反映企业现金是否充足，在功能上相类似，由于前者能够动态反映企业经营中现金约束情况，因此，保留该指标，删除现金持有/上期总资产（Cash/Size）;四是增加固定资产占总资产的比重（FA/Size）来衡量企业抵押能力，并认为当FA/Size大于中位数时，其对应的KZ为1，否则为0;五是增加利息净支出/总负债（TTM/L）来表示企业融资成本大小，并认为当TTM/L大于中位数时，其对应的KZ为1，否则为0。除以上五方面修正外，其余指标及分析过程与原KZ指数构建过程一致。即得到KZ=KZ1+KZ2+KZ3+KZ4+KZ5，并通過建立回归模型如式（21）所示，计算KZ指数。

[KZ=β1CFSize+β2LEV+β3TQ+β4FASize+β5TTML]   （21）

3. 非效率投资（NEI和NEIV）。本文借鉴Richardson（2016）[25]的方法利用回归模型估算企业合理投资额，并利用实际投资额与估计投资额之差测度非效率投资。如果实际投资额大于估计投资额，则界定为过度投资;反之为投资不足。考虑数据的可得性，在投资指标选择上，本文参考了李强等（2014）[26]做法，利用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金总额的自然对数，衡量企业实际投资额。在考虑相关变量的基础上，建立动态面板回归模型估计合意投资规模，并计算非效率投资。模型具体形式如式（22）所示。

[Ivt=β1Ivt-1+β2Growt-1+β3Roat-1+β4Casht-1+β5Aget-1+β6Sizet-1+εt] （22）

在估算合意投资额进而测度非效率投资的基础上，为进一步研究不同市场景气状态下，预期偏差、融资约束对非效率投资的影响。本文将模型（22）进行以下处理：若实际投资额记为[Iv]，回归模型（22）估计的合意投资记为[Iv]，经标准化的非效率投资可以表示为[（Iv-Iv）/Iv]。由于合意投资模型中被解释变量为投资的自然对数，通过如下变换调整得到非效率投资NEI：

[（Iv-Iv）/Iv=Iv/Iv-1=eln（Iv）-ln（Iv）-1]         （23）

如果其值为正表示发生过度投资，其值为负表示投资不足。在此基础上，本文设置虚拟变量NEIV，将过度投资设为1，投资不足设为0。

4. 控制变量。为了控制样本之间的个体差异，缓解因遗漏重要变量而形成的内生性问题，本文对企业资产规模（Size）、资产负债率（Lev）、现金持有（Cash）、净资产收益率（Reo）、库存周转率（Demd）、企业所有制（Style）等企业特征变量进行了控制。在此基础上，控制了年份虚拟变量（Year），以反映时变差异;根据证监会2012年修订的制造业行业分类标准控制了行业虚拟变量（Industry），以反映行业差异;根据上市公司所在省份的经济水平划分东中西三个区域①，进一步控制区域虚拟变量（Aear），以反映区域差异。

（二）计量模型

根据理论推导结果，本文建立了反映融资约束（KZ）、预期偏差（OC）及市场景气状态（MI）对非效率投资（NEI）影响情况的计量模型，并针对被解释变量类型，分别建立动态面板回归模型和Logit模型。为了缓解内生性问题，本文将模型主要解释变量滞后一期。

（三）数据来源及说明

本文选取2010年第一季度—2020年第四季度沪深两市制造业上市公司为样本。并做如下处理：一是剔除数据缺失值较多的样本;二是剔除连续三年出现ST的上市公司;三是剔除出现PT或退市的上市公司。此外，我们对连续变量在1%和99%分位上进行了缩尾处理。与此同时，为了解决指标“预期净利润同比增长率”数据缺失问题，本文借鉴王霞等（2008）[27]、姜付秀等（2009）[28]做法，用同年内相近季度数据进行补充。最终以1281家制造业上市企业47311个观测值作为研究对象。考虑到样本观测值为季度数据，本文采用常用的X12方法去除季节性因素的影响。本文数据来源于万得数据库。

五、实证结果分析

（一）融资约束指数估计

根据前文所述KZ指数构造方法，并以KZ值为因变量，其他指标为自变量，建立排序逻辑回归模型（Ordered Logistic Regression），回归结果如表3列（1）和列（2）所示。由回归结果可知，托宾Q（TQ）、利息净支出/负债项（TTM/L）与KZ指数正相关，其余变量与KZ指数负相关，这与经济意义相一致。

（二）合意投资规模及非效率投资

本部分将企业实际投资额取对数后作为被解释变量，滞后1期的投资额（Iv）、企业规模（Size）、现金存量（Cash）、企业年龄（Age）以及营业收入增长率（Grow）作为解释变量，利用个体固定效应面板模型估计企业合意投资额，并利用回归残差测度非效率投资水平。回归结果如表3列（3）和列（4）所示。从回归结果可知，企业规模（Size）回归系数在5%水平下显著为正，说明大企业相对小企业实际投资规模更大;现金存量（Cash）回归系数在1%水平下显著为正，表明企业内部现金流越多，实际投资规模越大。营业收入增长率（Grow）、企业年龄（Age）的回归系数均显著且方向与Richardson（2006）[25]研究结论一致。

（三）主要变量描述性统计

为了实证需要，在此对主要变量进行描述性统计，表4给出了描述性统计结果。由表4可以看出，非效率投资（NEI）均值为0.02899，中位数为0.035，这表明我国制造业上市公司总体表现为过度投资，且分布呈左偏状态，即过度投资较严重。预期偏差（OC）中位数为6.62，说明我国制造业上市公司中对未来预期过于乐观个数多于预期悲观。通过非效率投资程度、预期偏差的标准差可知，不同企业之间差距较大。

（四）回归结果分析

本文在前文分析基础上，结合各指标数据，对式（24）和式（25）建立的动态面板模型进行系统广义矩估计（GMM）。该方法弥补了传统的广义矩估计（GMM）弱工具变量和样本信息损失等问题，可以显著提高参数估计的有效性和一致性。该方法的有效前提条件是残差项不存在二阶序列自相关且工具变量是有效的。因此，需要进行两个检验：一是Sargan检验，用来检测工具变量的有效性;二是Arellano-Bond序列自相关检验，用来检测残差项是否存在二阶序列自相关。根据表5检验结果可知，所选工具变量有效，且残差项不存在二阶序列相关，说明本文采用系统GMM进行回归是合理的。

表5中模型1、模型2以非效率投资（NEI）作为被解释变量。模型1回归结果显示：融资约束（KZ）回归系数在1%水平下显著为负，说明随着企业融资约束的增强，企业投资规模下降，投资效率趋近于投资不足的方向，此时如果企业存在过度投资（即被解释变量大于0），则当融资约束达到适度水平时，有利于提高投资效率;反之，则加大投资不足。预期偏差（OC）回归系数在5%水平下显著为正，表明企业对未来过高预期将会导致投资水平趋向过度投资方向。市场景气状态（MI）回归系数在1%水平下显著为正，说明如果企业处于扩张阶段，则其投资水平更容易趋向于过度投资方向，验证了假设1。融资约束与市场景气状态的交叉项（KZ×MI）、融资约束与预期偏差的交叉项（KZ×OC）的回归系数分别在1%、5%的水平下显著为正，表明如果企业处在扩张阶段或者企业对未来存在过高预期时，将会削弱融资约束对过度投资的抑制作用。回归结果验证了假设2，即当市场处于扩张期，企业对未来存在过高预期时，适度的融资约束有助于企业合理控制投资规模，避免投资过度;当市场处于收缩期，且企业对未来存在悲观预期时，降低融资约束有利于刺激企业投资，提高投资效率。

模型2可以分析融资約束（KZ）、预期偏差（OC）及市场景气状态（MI）对非效率投资（NEI）的异质性影响。回归结果显示：企业类型与融资约束交叉项（KZ[×]Style）系数在1%水平下显著为正，表明融资约束水平的提高对于不同类型企业的影响是存在差异的，对国有企业投资的抑制作用弱于民营企业;企业类型与预期偏差交叉项（OC[×]Style）系数在5%水平上显著为正，表明相对于民营企业，国有企业对未来存在过高预期更易使投资规模趋向于过度投资方向，回归结果验证了假设3。同时，模型2中融资约束（KZ）、预期偏差（OC）及市场景气状态（MI）系数均显著且方向与模型1一致，初步说明结论具有稳健性。

模型3、模型4以投资效率的虚拟变量（过度投资为1，投资不足为0）作为被解释变量，进行Logit回归。模型3回归结果显示：融资约束（KZ）回归系数在1%的水平上显著为负，表明融资约束越高，过度投资的可能性越小;预期偏差（OC）和市场景气状态（MI）回归系数分别在5%、10%的水平下显著为正，表明企业对未来预期越高，其过度投资的可能性越大，企业扩张阶段更易形成过度投资决策，进一步验证假设1成立。融资约束与预期偏差的交叉项（KZ[×]OC）、融资约束与市场景气状态的交叉项（KZ[×]MI）系数分别在1%、10%的水平下显著为正，说明企业在扩张阶段、企业对未来预期过于乐观均削弱了融资约束对过度投资可能性的限制作用，进一步验证了假设2。

模型4设置了企业类型虚拟变量，检验融资约束（KZ）、预期偏差（OC）和市场景气状态（MI）的异质性影响。回归结果显示：企业类型与融资约束的交叉项（KZ[×]Style）系数、企业类型与市场景气状态的交叉项（MI[×]Style）系数均在1%水平下显著为正，表明相对于民营企业，国有企业融资约束的提高对于降低过度投资可能性的作用更小，即融资约束对国有企业过度投资的影响要弱于民营企业，且国有企业在扩张阶段形成过度投资的可能性更大，国有企业过高的预期偏差较民营企业更容易形成过度投资，进一步验证了假设3。模型4中融资约束（KZ）、预期偏差（OC）及市场景气状态（MI）系数均显著且方向与模型3一致，初步说明结论稳健。

（五）稳健性检验

本文采用以下三种方法验证结论稳健性：一是替换被解释变量。我们参照李强等（2014）[26]、贺京同和范若滢（2015）[29]、中国人民银行济南分行课题组（2019）[30]、杨筝等（2017）[31]等学者的做法，选取（在建工程期末数-在建工程期初数）+（固定资产期末数-固定资产期初数）+（无形资产期末数-无形资产期初数），同时除以期初总资产消除规模因素的影响，替代合意投资回归的被解释变量，以此估计非效率投资，并参照式（24）和式（25）的形式，再次进行回归分析。二是替换解释变量，借鉴Hadlock和Pierce（2010）[32]方法，计算出国有企业、民营企业融资约束的SA指数，替换KZ指数，其中SA指数计算公式为[SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×]

[Age]。三是改变模型形式。运用probit模型替代Logit模型进行回归。回归结果分别见表6、表7。由表6和表7可知，主要变量系数的方向和显著性与前文基本一致，验证了模型的稳健性。

六、结论与政策建议

（一）研究结论

本文在新古典投资理论基础上，将市场景气、预期偏差、融资约束纳入投资行为的理论分析框架中，并利用制造业微观数据进行了实证检验。本文的研究结论表明：企业合意投资水平与市场景气水平密切相关，当市场处于扩张期时，企业合意投资规模提高，反之合意投资规模下降。受预期偏差和融资约束的影响，企业实际投资规模偏离合意投资水平，形成非效率投资;融资约束不是越低越好，当市场处于扩张期，企业对未来预期过高时，适度的融资约束有助于企业合理控制投资规模，避免投资过度;当市场处于收缩期，且企业对未来预期过于悲观时，降低融资约束有利于提高企业投资规模，刺激企业投资;国有企业和民营企业由于融資能力和投资动力不同，其投资水平也有所不同，相对于民营企业，国有企业更容易产生过度投资问题。

（二）政策建议

基于以上研究结论，本文提出以下政策建议：

1.贯彻落实稳健的货币政策，合理配置信贷资源。现有的研究表明，货币政策能够有效调控融资约束，进而影响实体企业资金供给。2020年中央经济工作会议强调“稳健的货币政策要灵活精准、合理适度，保持货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配”。反映在投资方面，就是要满足实体企业正常合理的投资资金需求，提高投资效率。同时，要合理灵活运用定向降准、定向中期借贷便利等结构性货币政策工具，积极引导信贷资金流向，有效缓解民营制造业企业融资难、融资贵问题。

2. 继续实施积极的财政政策，加大结构调整，聚焦民营制造业企业减负。随着基础设施有效投资空间逐步缩小，继续扩大政府性投资，可能会造成投资过度以及投资效率和全要素生产率的下降，并对民营企业投资产生挤出效应。因此，政府应进一步缩减直接投资，将更大的财政资金聚焦于民营企业减负，降低社保缴费负担，巩固和拓展减税降费成效。同时，加大资源整合与资本注入力度，扩大风险补偿基金规模，并积极与商业银行合作对接，形成良性的风险分担机制。

3.完善公平的竞争机制，优化民营经济发展环境。继续推进国有企业改革，遵循市场化原则，提高投资效率，推动国有企业真正转变为自主经营、自负盈亏、自担风险、自我约束、自我发展的“五自主体”。建立和完善平等、公平的竞争机制和制度安排，强化资金、人才、用地等要素保障，加强产权和合法权益保护，营造市场化、法治化的营商环境。

4. 商业银行应加强金融产品创新，增加民营制造业企业贷款占比。加大民营制造业企业贷款内部考核权重，从信贷准入门槛、审批效率、授信规模等方面有所倾斜，满足投资的资金需求。进一步推动银行机构创新产品和服务模式，一方面积极推行应收账款、知识产权、碳排放权等抵质押贷款方式，发展供应链金融;另一方面依托大数据、云计算，改进授信审批流程与风险评价模型，提高信贷决策准确度和贷款审批效率，合理增加信用贷款规模。

5. 企业应坚持以市场为导向，提高投资效率。一方面，国有企业在资金使用上，应做好长远规划，不盲目投资、过度投资，不断提高投资的效率，合理控制杠杆率水平。另一方面，民营企业应积极建立现代企业制度，完善治理结构，增强财务信息透明度;充分利用资本市场工具，扩大融资渠道，提高直接融资比重;积极与商业银行建立长期稳定的银企关系，降低信息不对称的影响。

注：

1东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南;中部地区：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区：四川、贵州、云南、西藏、重庆、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。

参考文献：

[1]赵爱英，牛晓霞，沈子兰.我国制造业高质量发展的难点及其路径 [J].西安财经大学学报，2020，（6）.

[2]李红强，林倩，林雄斌.我国制造业创新基地运行机制及金融支持模式 [J].金融发展研究，2021，（4）.

[3]马国臣，李鑫，孙静.中国制造业上市公司投资——现金流高敏感性实证研究 [J].中国工业经济，2008，（10）.

[4]张中华，刘爽.中国制造业投资效率测度——基于产业转型视角 [J].中南财经政法大学学报，2017，（4）.

[5]赵克杰.“一带一路”倡议对我国制造业上市公司投资的影响 [J].上海交通大学学报（哲学社会科学版），2020，（8）.

[6]李晓龙，冉光，郑威.金融要素扭曲如何影响企业创新投资——基于融资约束的视角 [J].国际金融研究，2017，（12）.

[7]杜传文，黄节根.货币政策、融资约束与企业投资 [J].财经科学，2018，（4）.

[8]李真，李茂林，黄正阳.研发融资约束、融资结构偏向性与制造业企业创新 [J].中国经济问题，2020，（6）.

[9]孙巍，耿丹青，董恺强.市场冲击、企业负债水平与“去杠杆”的政策选择 [J].西安交通大学学报（社会科学版），2020，（10）.

[10]唐遥，陈贞竹，刘柯含.需求和供给冲击对企业投资以及价值链的影响——基于突发事件的研究 [J].金融研究，2020，（6）.

[11]孙巍，宋南.市场需求萎缩冲击、企业研发和产业组织重构 [J].科学学研究，2020，（8）.

[12]林毅夫，李志赟.政策性负担、道德风险与预算软约束 [J].经济研究，2004，（2）.

[13]Qian Y. 1994. A Theory of Shortage in Socialist  Economies Based on the "Soft Budget Constrain" [J].The American Economic Review，（84）.

[14]张光利，许洋，韩雅倩，孙宁妍.经济政策不确定与企业融资约束 [J].投资研究，2018，（6）.

[15]朱凯，俞伟峰.控股权性质、债务税盾与上市公司股权融资偏好 [J].财经研究，2010，（12）.

[16]Ding S，Kim M，Zhang X. 2018. Do Firms Care about Investment Opportunities？Evidence from China [J].Journal of Corporate Finance，（52）.

[17]Roll R. 1986. The Hubris Hypothesis of Corporate Takeovers [J].Journal of Business，59（2）.

[18]Lin Y H，Hu S Y，Chen M S. 2005. Managerial Optimism and Corporate Investment： Some Empirical Evidence from Taiwan [J].Pacific-Basin Finance Journal，13（5）.

[19]沈頌东，李葳.企业管理者“过度”自信的识别与企业持币行为研究 [J].江西师范大学学报（ 哲学社会科学版），2020，（4）.

[20]Kaplan S N，Zingales L. 1997. Do InvestmentCash Flow Sensitivities Provide Useful Measures of Financing Constraints [J].Quarterly Journal of Economics，112（1）.

[21]Whited T，Wu G. 2006. Financial Constraints Risk[J].Review of Financial Studies，19.

[22]江伟，胡玉明，曾业勤.融资约束与企业成本粘性——基于我国工业企业的经验证据 [J].金融研究，2015，（10）.

[23]刘晴，程玲，邵智，陈清萍.融资约束、出口模式与外贸转型升级 》[J].经济研究，2017，（5）.

[24]郭联邦，王勇.金融发展、融资约束与企业创新 [J].金融发展研究，2020，（4）.

[25]S Richardson. 2016. Over-Investment of Free Cash Flow[J].Review of Accounting Studies，（11）.

[26]李强，纪佳君，巨航宇.非效率投资与债务结构：来自中国的实证证据 [J].投资研究，2014，（3）.

[27]王霞，张敏，于富生.高管过度自信与企业投资行为异化——来自我国证券市场的经验证据 [J].南开管理评论，2008，（9）.

[28]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）.

[29]贺京同，范若滢.宽松货币政策、产权性质与企业非效率投资 [J].中国经济问题，2015，（5）.

[30]中国人民银行济南分行课题组.企业商品价格、利润与投资行为的一致性研究 [J].金融发展研究，2019，（3）.

[31]杨筝，刘放，李茫茫.利率市场化、非效率投资与资本配置——基于中国人民银行取消贷款利率上下限的自然实验 [J].金融研究，2017，（5）.

[32]Hadlock C J，Pierce J R. 2010. New Evidence on Measuring Financial Constraints： Moving beyond the KZ Index [J].Review of Financial Studies，23，1909-1940.