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企业金融投资是否可以缓解融资约束

2021-03-18俞俊涛

全国流通经济 2021年1期
关键词:约束实体样本

俞俊涛

(杭州第二中学钱江学校,浙江 杭州 311215)

一、引言

对于中国大多数企业来说,融资约束是严重制约企业战略发展的阻碍,它会使企业缺乏投入于技术创新和主营业务发展的资金。融资约束是由于企业与市场的信息不对称使企业难以通过外部机构来获取充足资金的情况(Fazzarietal.,1988)[1]。倘若企业长期面临资金不足且融资困难的情况,那么企业未来的业绩发展速度将会大大减缓。因此,如何帮助企业走出融资约束带来的一系列问题成为了学者们关注的焦点。

二、文献回顾

1.融资约束的成因和影响

融资约束的成因和影响需要从多个角度进行研究分析。企业对于市场行情的掌握是形成融资约束的重要因素。掌握市场信息越充分的企业,越容易在经济市场及政治社会上获取更大的收益,也更容易获取资金的补给从而推进自身发展(Myers&Majluf,1984)[2]。

有学者建立了融资约束与企业投资决策的框架,证明融资约束的成因与风险的不确定性有关(Boltonetal.,2011)[3]。目前较为完善的融资约束定义是由于市场不完备性及代理问题导致企业外部融资难度较大且收益较少,该定义被广大文献所支持和借鉴[4]。对于融资约束的成因,国内的学者们从多个方面进行探究。邓可斌等(2014)[5]认为企业不稳定的投资行为和投资效率会导致企业出现融资约束。而有学者认为股权结构的不同是引起融资约束的重要原因。

2.金融投资的特点和影响

相对于实体投资,金融投资具有操作方便等特点。由于金融资产在较短时间内获取的收益相对于实体资产要更加迅速高效,非金融企业会将资金更多地投入金融资产之中,从而减少实体投资。对于实体企业而言,实体投资周期长,且程序较为复杂,而金融投资不仅程序较为简单,灵活性更强,有更多获利方式,并且金融投资还有着收益快的优势(马俊等,2019)[6]。故受到金融市场丰厚利润的吸引,且投资性房地产的风险性可能更大,所以实体企业会对金融投资更加关注,并主要分为两种情况:一是将其作为一门独立业务;二是将金融作为主业的辅助手段,在资金上提供支持(钟朋荣,2019)[7]。

而实际上,企业如果不理智地过度金融投资,会使企业容易将大量本应重点投入主营业务的资本转而投入金融领域,从而导致企业主营业务发展速度趋于缓慢(Stockhammer,2010)[8],并间接影响到企业创新力,造成企业在创新投入上的支出大大减少(谢家智等,2014)[9]。同时也有学者对金融投资对非金融企业的影响提出了质疑,则基于代理理论认为,企业的高管和大股东为了追求更高的收入利润,更倾向于持股投资风险较大,但时间较短且收益较大的金融机构,从而进行投机投资,以满足自身利益。

外国学者在金融投资领域具有丰富的研究经验。认为外部融资成本过高会迫使企业放弃一些高收益长时间投资项目,从而不断追求时间短但收益低的投资建设项目。而存在融资约束的企业,获得外部融资的难度将大大增加,所以造成了投资不足的现象。金融投资所获得的收益会增加企业的资金储备量,从而使企业更好地应对市场外部环境变化,保障企业稳定发展,促进实体经济增长(Gilbert Tetal.,2017)[10]。

3.金融投资对融资约束的影响

学者们对于如何缓解融资约束提出了大量不同方面的解决方法。部分学者发现金融环境较为优良的地区企业总体遭受融资约束的影响较小(解维敏和方红星,2011)[11]。还有部分学者开始从企业内部市场结构进行探究,如贺勇和刘冬荣(2011)[12]探讨了不同的企业管理决策对企业融资约束的影响。而随着深入探究,从更大的市场环境中,发现构建良好的金融生态环境可使企业加强经营主营业务及获取资金的能力。

而关于企业金融投资与融资约束之间的联系则一直是国内外学者所研究的重点之一。金融投资是指投资主体为了得到未来的收益,主动承受风险,并将资金投入到证券、房地产等金融市场活动中的经济行为。

近年来我国金融投资规模的不断扩大一定程度上受到了经济金融化的影响,而这也推动了实体企业将投资视角从原本的主营业务上转向投资收益率更高的金融资产行业,从而能够通过合理配置资源来合理选择投资方向,促进企业的资金增长,使企业市场竞争能力增强,并减弱融资约束的影响程度。

国内学者指出,金融投资显著增长的现象,在不论是融资约束大或者融资约束小的企业中都有出现,并且带动了金融收入的增长。而有学者通过对产业结构的不同和融资约束程度的研究后,发现当企业资金极为短缺时,制造业等非金融企业会加大对主营业务之外的相关金融产业的投资力度,进而起到在短时间内挽救企业资金短缺的局面。

大量关于企业金融投资与融资约束之间的联系的实证研究主要偏集中于融资约束对企业金融投资的影响,而从相反角度进行研究的文献相对较少。在对全球十多个经济较不发达的国家进行研究后发现,在金融发展处于初步水平的国家中,整体企业的经济水平较低,企业融资能力较弱。

国内也有不少学者从实证分析方面研究了相关课题。采用2008年~2015年上市公司持股金融机构的数据证实参股银行并拥有良好的信誉水平的企业能够显著降低融资成本,缓解融资约束。以我国非金融类A股上市实体公司为样本,研究发现投资一些规模较大的金融机构能够有效提高企业融资的水平,增长企业的经济发展速度。

三、理论分析

在我国金融领域蓬勃发展,市场制度不断完善的情况下,企业金融投资收益不断上升,而主营业务收益比重的不断下降、金融投资收益的比重不断上升成为企业经济金融化的主要表现。通过更多的渠道以及利益的驱使之下,实体企业开始大规模地参与金融投资,加大金融投资的比重从而获取高额利润,以维持企业的发展状况和促进企业资本进一步增长。

四、模型构建

1.模型设计

本文通过从微观层面表现金融投资对于融资约束的相关具体影响,并借鉴了Tori&Onaran(2016)[13]等的研究构建了动态模型。结合了我国企业相关基本国情及上市公司的投资发展情况,来构建出合理的基本动态模型1,从而验证假设1和假设2:

Lev=β0 +β1logF+β2Size+β3Gr+ε

(1)

其中,我们用资产负债率Lev来衡量融资约束的大小,资产负债率越低,这意味着企业能够拥有充足的资金进行所属业务,融资约束越低,企业偿还债务的能力还可以表现出融资约束的程度。我们用logF表示企业金融投资,由于金融投资没有专门的单一变量进行表示,故借鉴了张成思和张步谭(2017)[14]的研究方法,用交易性金融资产,长期股权投资,投资性房地产之和的自然对数来衡量企业金融投资。用Size表示企业规模。企业规模的大小与其所具有的总资产息息相关,故这里选择采用期末总资产的自然对数来表示该变量。Gr代表企业成长性。标准误ε包含实体企业层面的随机冲击。

2.数据来源和变量选取

考虑到企业各项指标的可获得性和样本代表性,本文选取了2009年~2019年我国沪深两市所有A股市场上市公司为样本,筛选条件如下所示:①剔除金融类上市公司样本;②剔除主要数据缺失的样本;③剔除ST样本。本文最终获得3550家公司的42660个样本观测值,并使用Stata15软件进行实证研究。以上数据主要取自Wind数据库。

本文选取的数据类型为面板数据。它的优势在于可通过时间序列及截面两个维度来选取和提供更多的样本值,增加了研究数据的自由度;并且面板数据不仅提供样本个体信息,还可通过其他样本个体的行为信息来研究该样本个体信息,精确度相对横截面数据更高,从而具有更高的研究效率。

本研究所涉及的所有变量定义和计算为表1所示。

表1 主要变量的定义及计算

五、实证分析

1.描述性统计

本文的描述性统计主要侧重于对于模型1中全部样本的数据分析,数据分析的结果呈现在表2之中。39.9653为被解释变量资产负债率Lev的均值,这说明整体实体企业的平均负债率较高,进一步反映了实体企业整体受到融资约束影响的程度较大。它的标准差为1.2279,这意味着每个实体企业的负债情况差异较为明显,说明不同企业之间具体经营战略和经营情况存在着一定的差异。18.0639为解释变量企业金融投资logF均值,标准差为0.2464,说明实体企业之间进行金融投资所投入资金占总资金的比例差距不大,同时也反映了企业积极关注市场动态,参与进行金融投资的意愿较为普遍,投资数额较大的现象。22.4913为控制变量企业规模Size的均值,它的标准差则为0.9973,此时说明大多数中国实体企业普遍受到了不同程度的融资约束,而规模较小的实体企业在数量上较多,故规模较大的企业能够通过更多的投资渠道和不断更新企业经营决策来缓解融资危机。因此,企业成长性Gr的均值为23.9849,标准差为0.7690,这说明不同的实体企业之间的经济实力增长速度有着一定的差距,这对于企业之间竞争能力差异的进一步扩大造成了一定的影响。由此,可以看出我国实体企业进行金融投资的需求和投资水平在原有基础之上有一定的增长,已经初具一定规模。

表2 描述性统计

2.全样本实证分析

本文运用面板最小二乘法(即OLS),进行面板数据回归。回归分析是研究随机变量与其他变量之间关系的统计方法。它的优势在于当一个因变量受到多个自变量的影响时,可快速判断自变量是否具有显著性,以此为基准来筛选自变量。本文进行回归分析的目的是通过已知数据来构建经济模型来估计出其中的未知参数,从而确定某些变量之间的定量关系。

估计参数的常用方法是最小二乘法。最小二乘法是一种将最佳函数与最小化误差的平方和进行匹配的数学优化技术,利用它可得到简单线性回归的参数估计量,而最小二乘估计式的优势主要在于它具有最小方差性、无偏性及线性特性。最小二乘法估计的优势是,将最小二乘法所求得的估计量与用其它方法求得的估计量比较,方差是最小的,即具有最佳性,这就是高斯马尔可夫定理。而最小二乘法所求得的估计量参数与总体真实参数的误差与其他方法相比极小,即具有无偏性。故通过最小二乘法所求得的估计量较为准确。

表3 全样本实证结果

六、研究结论

本文基于我国实体企业遭受融资约束的影响较为严重,且金融市场大力发展,实体企业开始将部分资金投入到金融领域的背景,通过构建经济模型实证分析了进行金融投资对融资约束的影响。经研究发现,融资约束虽然能够通过企业进行金融投资来起到缓解作用,并且缓解的方式主要是通过增加企业的资金储量来实现。但实体企业需要根据企业实际资金情况来控制金融投资的程度,进行合理的投资。与此同时,若实体企业不注重市场的行情变化和进行盲目跟风的金融投资,则会导致企业自身的经济实力受到损害。因此,实体企业合理地进行金融投资的分配,不仅奠定了企业的坚实基础,也为日后融资减少了一定的压力。此外,对于公司规模较大的实体经济企业,由于生产资金的相对充足和管理经验的丰富,融资渠道也更为多元,可以进行相对于小规模更多类型的金融投资,故受到融资约束的影响较小。这说明了企业的规模大小对于融资约束的程度是有较大影响的,具有显著性。

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