上市公司数量 [地方上市公司数量.经济影响力与过度投资]

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地方上市公司数量、经济

影响力与过度投资

谭

燕

陈艳艳谭劲松

张育强

（中山大学管理学院５１０２７５中国电信股份公司广东分公司５１０６６３）

【摘要】本ＫｒＸＪＥ才－＿Ｉ：市公司数量、上市公司对地方经济的影响力作为政企关系的替代变量，探讨上市公司的政

企关系如何影响企业投资行为。结果表明，在控制企业内部因素与其它政企关系变量的影响后，地方上市公司数量越少，上市公司的经济影响力越大，上市公司越容易过度投资，过度投资程度越高。

【关键词】地方上市公司数量经济影响力政企关系过度投资一、引言

企业过度投资一直都是会计与财务领域所关注的问题。已有的研究颇为丰富，从信息不对称理论、自由现金流理论、壕沟防御理论与过度自信理论等不同角度阐述过度投资的产生。总体而言，传统理论从公司股东、管理层与潜在投资者三种经济力量的相互作用论证过度投资的存在。在我国，地方政府通过各种途径影响企业行为，在企业的经济活动中扮演重要的角色，成为第四种经济力量。

在“财政分权，政治集权”的制度背景下，地方政府具有强烈的动机干预辖区企业进行过度投资。但是，—个运营资金紧张的企业很难扩张投资，过度投资意味着企业拥有较多的自由现金流。传统的自由现金流范畴局限于内部资金，然而政府干预扩大了范畴。具体而言，政企关系降低企业的融资约束与减弱债权人的监督，使得银行借款成为另一种形式的“自由现金流”。政企关系越紧密的企业。经理人可以控制更多的“自由现金流”，从而越倾向于过度投资。

本文采用Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）模型衡量过度投资，而政企关系则参照谭劲松等（２０１０）提出的衡量政企关系程度的替代变量：地方上市公司数量、上市公司对地方经济的影响力。以２００２年—２００６年Ａ股上市公

司的经验数据作为样本，实证结果表明，在控制企业内部因素与其它政企关系变量的影响后，地方上市公司数量越少，上市公司的经济影响力越大，上市公司越容易过度投资，过度投资程度越高。

本文的贡献主要有两方面。首先，本文不局限于过度投资的西方传统理论研究，而是探讨政企关系如何影响企业的内部投资行为。传统的解释过度投资的理论主要有信息不对称理论（Ｎａｒａｙａｎａｎ，１９８８；Ｂｅｂ—

ｃｈｕｋａｎｄ

Ｓｔｏｌｅ，１９９３）、自由现金流理论（Ｅａｓｔｅｒ－

ｂｒｏｏｋ，１９８４；Ｊｅｎｓｅｎ，１９８６）、壕沟防御理论（Ｓｈｌｅｉｆ－

ｅｔ

ａｎｄ

Ｖｉｓｈｎｙ，１９８９）与过度自信理论（Ｒｏｕ，

Ｐｏｒｔａ

ｅｔ

１９８６）。在Ｌａａ１．（１９９８）之后，学者开始重

视制度环境对公司财务与会计的影响。国内学者主要研究政府干预如何影响企业的过度投资（程仲明等，２００８；唐雪松等，２０１０；张洪辉等，２０１０）。然而，他们将政府干预局限于国有企业。忽略了政府干预对民营企业的影响。尽管国有企业天生与政府关系更为密切，然而地方政府控制各种资源的分配，对民营企业同样产生举足轻重的影响。而且，民营企业对经济增长的贡献日益扩大，对地方政府的政绩表现产生重要影响。本文不局限于企业的产权性质。而是从地方政府与辖区企业相互影响的角度，研究政企关系如何

・本文得到国家自然科学基金重点项目（７０５３２００３）、教育部人文社会科学研究项目（０５ＪＡ７９００８５）、教育部“新世纪优秀人才支持计划（ＮＣＥＴ—ａ７－０８８２）和广东省自然科学基金项目（０５３ｍ０４０）的资助。

、４３

影响企业的投资行为。我们发现，无论国有企业还是民营企业，企业对于辖区经济的重要性影响他们的政企关系，从而影响企业的投资行为。我们的结果有助于传统文献的发展与完善。

其次，本文丰富了政企关系对企业价值影响的研究。Ｓｈｌｅｉｆｅｒ

ａｎｄ

方的考核出现很大的困难，一个替代办法就是通过ＧＤＰ增长、财政收入等经济指标与充分就业等社会指标来间接地传递政治意图（周业安，２００３）。因此，中央政府的考核指标构成了地方政府的目标函数。

在给定的目标函数下，地方政府有比较强烈的动机干预辖区企业进行过度投资。具体而言，企业的投资扩张主要在三方面符合地方政府的利益。首先，企业投资扩张直接增加地方ＧＤＰ。ＧＤＰ主要由投资、出口与消费三驾马车驱动，而投资驱动成为最主要并且见效最快的方式。因此，地方政府干预辖区企业过度投资，以满足ＧＤＰ增长的目标。其次，企业投资扩张可以充足地方财政。我国现行税收体制分为中央税、地方税和共享税。其中，营业税属于地方税①，增值税属于共享税⑦（中央分享７５％，地方分享２５％）。２００２～２００６年期间，地方分享的增值税与营业税占地方税收收入约７３％③，是地方财政收入的重要来源。无论增值税还是营业税，都是以基数法为基础，地方财政收入增长依赖税收增量，而税收增量则来源于投资规模扩大。因此，地方政府干预辖区企业过度投资，以满足充足地方财政的目标。最后，企业投资扩张可以提供更多的就业岗位，促进充分就业。曾庆生、陈信元（２００６）研究发现，国家控股企业比非国家控股企业雇佣了更多的员工，存在超额雇员。政企关系紧密的企业需要吸纳更多的雇员，帮助地方政府解决就业问题。而企业投资扩张带来经济规模的增长，从而为辖区居民创造更多的就业机会。因此，地方政府会干预辖区企业过度投资，以满足充分就业的目标。

（－－）地方政府影响企业投资的途径

自由现金流理论认为，经理人将自由现金流投资于ＮＰＶ为负的项目，扩大企业规模。从而增加可控制资源与提高薪酬水平。负债可以从两方面制约经理人的过度投资。首先，负债本金和利息的支付减少经理人可控制的自由现金流；其次，负债使经理人面临更多的监控和破产风险。然而，我国制度环境不同。债权人无法有效约束债务人的过度投资，而是依赖政企关系保障金融债权的安全。

在我国，由于金融生态的外部环境薄弱，正式制

Ｖｉ８ｈｎｙ（１９９４）认为，政企关系既有

资源倾斜的正面影响，也有需要为政府目标服务的负面影响，当政企关系的边际收益大于边际成本时，增加企业价值；反之亦反之。Ｓａｐｉｅｎｚａ（２００４）、Ｋｈｗａｊａ

ａｎｄ

Ｍｉａｎ（２００５）、Ｆａｃｃｉｏ（２００４）等发现，政企关系

紧密的企业更容易获得国有银行的长期贷款，罗党论（２００９）发现政企关系能有效帮助民营企业进入政府管制行业，他们分别从信贷倾斜与进入高壁垒行业的角度研究政企关系对企业价值的正面影响。在负面影响方面，曾庆生、陈信元（２００６）研究发现，国家控股企业比非国家控股企业雇佣了更多的员工。存在超额雇员；Ｆａｎ

ｅｔ

ａ１．（２００７）实证结果支持“掠夺之手”

理论，我国的政企关系降低企业价值。本文研究发现，政企关系紧密的企业更倾向于过度投资，为政企关系对企业价值的影响提供了另一个重要证据。而且，以往文献将企业简单划分为是否具有政企关系，而并未具体衡量政企关系的程度。本文以地方政府对上市公司的依赖展开分析，以地方上市公司数量、上市公司经济影响力作为替代变量，具体衡量政企关系的程度。我们认为，是否有政企关系固然会对企业产生影响，但不同程度的政企关系对企业的影响程度是否有差异，对企业价值有何影响，可能是另—个同样有趣的话题。

本文其他部分安排如下：第二部分是理论框架，第三部分是研究设计，第四、第五部分是回归结果分析与敏感性测试，最后是本文的结论和局限性。

二、理论框架

（一）地方政府影响企业投资的动机

在渐进式改革过程中，中央政府和地方政府在“财政分权，政治集权”的体制下形成委托代理关系。中央政府在赋予地方政府自主财政收支权力的同时，采用政治集权来进行监督约束。在委托代理关系中。中央政府对地方政府的政绩考核需要综合考虑经济发展、社会稳定、充分就业、环境保护等多方面因素。由于信息不对称和现场调查的高成本，中央对地

①铁道部门、各银行总行、各保险公司集中缴纳的营业税属于中央税。②海关代征的增值税属于中央税。（中央税），该比例略高于实际值。４４

。

③该比例根据国家税务总局公布的税务统计数据计算所得。由于无法剔除铁道部门、各银行总行、各保险公司集中缴纳的营业税

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度中的社会法律和信用规则不完善，金融债权在事后无法得到有效执行。在正式制度未能完全发挥作用的

越大，创造越多的“超额收益”，政企关系也越紧

密。

情况下，债权人需要非正式制度——政企关系作为

“替代机制”。政企关系发挥作用主要有两方面。首先，由于地方政府控制城市商业银行④，可以直接影响银行借贷决策，帮助政企关系紧密的企业获得这类银行的贷款（Ｓａｐｉｅｎｚａ，２００４；Ｋｈｗａｊａ

ａｎｄ

（三）研究假说

根据前面的讨论，地方政府具有强烈的动机干预辖区企业进行投资扩张，政企关系越紧密，经理人可以控制更多的自由现金流，从而倾向于过度投资。因此，本文提出两个假说：

Ｈ１：给定其他条件，地方上市公司数量越少，则上市公司越容易过度投资，过度投资程度越高。

Ｈ２：给定其他条件，上市公司的经济影响力越大，则上市公司越容易过度投资，过度投资程度越高。

三、研究设计（一）回归模型１．计量过度投资模型

尽管理论能够较好解释过度投资的存在，然而实证中如何度量过度投资，则成为争论的焦点。Ｌａｎｇ

ａｎｄ

Ｍｉａｎ，

２００５）。再者，虽然地方政府对国有商业银行和股份制银行的直接干预逐渐减少，但是在社会法律和信用规则尚未完善的金融生态环境中，政府可以利用控制的资源为金融债权提供“隐性担保”。因此，银行会产生预期：政企关系越紧密的企业得到政府的支持越多，破产风险越小，从而违约的概率越小。在司法体系比较薄弱的情况下，企业的政企关系成为保证履约的“替代机制”。谭劲松等（２０１０）研究发现，政企关系的程度越紧密，长期借款比例越高，而且政企关系与获得长期信用借款的可能性、长期信用借款比例正相关。因此，债权人并不能通过约束性债务契约有效监控债务人，而是依赖企业的政企关系保障金融债权的安全。政企关系越强的企业，越容易获得银行贷款，面临的融资约束与债权人监督越弱，外部的银行‘贷款越容易成为另一种形式的“自由现金流”，从而经理人过度投资以获取私人利益。传统的自由现金流范畴局限于内部资金，而在我国制度背景下，政企关系使得外部资金成为导致过度投资的“自由现金流”。

对于政企关系的衡量，本文主要沿用谭劲松等（２０１０）提出的具体衡量政企关系程度的替代变量：’地方上市公司数量与上市公司经济影响力。在“财政分权，政治集权”的体制下，中央政府采取经济指标考核的政治晋升体制，地方政府的政绩建设依赖辖区企业的发展；同时企业需要地方政府的资源支持。地方政府和辖区企业是相互依赖的关系。辖区企业分为上市公司和非上市公司两类。与非上市公司相比，上市公司不仅利用经济资源效率更高，还能够吸引更多的经济资源流入，从而对地方经济增长做出更多贡献，为地方政府带来“超额收益”。因此，地方政府对上市公司的依赖程度更高，形成紧密的政企关系，在资源分配过程中向其倾斜。地方上市公司数量越少，地方政府越依赖它们创造的“超额收益”，从而政企关系越紧密。同时，上市公司对地方经济影响力

Ｌｉｔｚｅｎｂｅｒｇｅｒ（１９８９）提出平均托宾Ｑ值小于１是公司过度投资的充分条件；Ｖｏｇｔ（１９９４）以投资对自由现金流的敏感性作为度量过度投资的标准；Ｂｌａｎｃｈａｒｄ

ｅｔ

ａ１．（１９９４）、Ｈａｒｆｏｒｄ（１９９９）则是单独考察收购兼并与现金流的关系。

与前人不同，Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）选择在会计框架内度量过度投资。我们对于过度投资的计量主要参照Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）的模型。总投资由保值投资与新增投资组成。其中，保值投资等于上期折旧与摊销；而新增投资预期投资分为预期投资与非预期投资。预期投资与企业的成长机会、融资约束等因素相关，非预期投资则等于新增投资减去预期投资。在回归模型中，因变量ＮＩ。为新增投资（等于总投资一保值投资），拟合值ＮＩｔ．代表预期投资，残差８代表非预期投资，大于０代表过度投资，小于０为投资不足。

ＮＴｔ＝％＋ｄ１ＧＲＯＷＴＨ‘一１＋ｏｔ２ＣＦ。一２＋ｏｔ３ＡＤＥＢＴ。＋

ｏｔ．ＡＥＱＵＩＴＹｔ＋ｏｔ５ＬＥＶｔ．１＋ｃｑＳＩＺＥｔ—ｌ

ｏｔ７ＡＲｔ一２４－ＩＮＤｉ＋ＹＥＡＲｉ

４－占ｔ

４－

２．过度投资的影响因素模型

我们设计三个模型。研究政企关系如何影响过度投资。第一个模型是对非预期投资ＮＩ：的ＯＬＳ

④截至２００５年底，１１５家城市商业银行的地方财政控股比例为４１．６６％，数据来源于中国银监会副主席唐双宁２．００６年４月９日的演讲《关于民营资本进入银行的有关问题）。

４５

回归。第二个模型中，Ｓｉｇｎ—ＮＩ：为虚拟变量，ＮＩ：ａｎｄＭｉｔｔｏｎ，２００３；Ｆａｃｅｉｏ，２００６；Ｆａｎｅｔ８１．，２０ｃｒ７）。

＞０取ｌ，否则为Ｏ（即过度投资取ｌ，投资不足因此，本文考虑最终控制人、高管政府背景与地区市取０），我们采用ＬＯＧＩＳＴＩＣ回归。第三个模型的因场化程度的影响。在回归模型中，我们同时考虑其它变量为Ｐｏｓ—ＮＩ：（ＮＩＴ＞０，Ｐｏｓ—ＮＩｃ－ＮＩ：；ＮＩ：＜影响因素。大量文献研究自由现金流与投资或者过度０，Ｐｏｓ—ＮＩ：＝０），左边截尾于零，ＯＬＳ回归会导投资的关系（Ｊｅｎ∞ｎ，１９８６；ＳｔｒｏｎｇａｎｄＭｅｙｅｒ，１９９０；

致系数偏误。为了避免偏误，我们采用ＴＯＢＩＴ回Ｄｅｖｅｒｅｕｘ

ａｎｄＳｃｈｉａｎｔａｒｅＵｉ，１９９０；Ｏｌｉｎｅｒａｎｄ

Ｒｕｄｅ—

归。由于Ｒｔｃｈａｒｄｓｏｎ模型中已经控制年度和行业，ｂｕｓｃｈ。１９９２；Ｃａｒｐｅｎｔｅｒ，１９９３；Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ，２００６）。

过度投资影响因素模型不再予以控制。

此外，Ｊｅｎｓｅｎ（１９８６）认为，派发现金股利可以约束ＮＩＴ／Ｓｉｇｎ—．Ｎｌ：／Ｐｏｓ—．ＮＩＴ

经理人的过度投资行为，而魏明海等（２００７）以国＝ｅｔｏ＋仅ｌＮＵＭｔ＋ＯＬ２ＥＦＦＥＣＴｔ＋Ｏｔ３ＣＯＮＴＲｌ。＋有企业作为样本验证了该理论。因此，本文以自由现仅４ＣＯＮＴＲ２。＋仅５ＣＯＮＴＲ３。＋仅６ＣＯＮＮＥＣＴＩＯＮ。金流、是否支付现金股利与现金股利支付率作为本文＋（Ｉｔ７ＩＮＤＥＸＩ＋仅８ＣＦｔ＋Ｃｔ９ＤＩＶｄｔ＋ｄｌｏＤＩＶｔ＋８ｔ

的控制变量。变量具体定义见表１。

（－－）变量定义

（三）样本选择

我们采用地方上市公司数量、上市公司经济影响本文选取了２００２年到２００６年这５年间所有的Ａ股力作为政企关系的替代变量，研究政企关系如何影响上市公司，并按照下列原则剔除：ａ．上海、北京、天津过度投资。对于政企关系，以往大多数研究只是利用和重庆四个直辖市以及深圳；ｂ．２００２年到２００６年间公企业与政府的表面关联，如企业是否与某位重要政治司注册地址发生变更的；ｃ．金融类上市公司；ｄ．存在家有密切关系（Ｒｏｂｅｒｔｓ，１９９０；Ｆｉｓｍａｎ，２００１），企缺失值；ｅ．ＳＴ公司。

业大股东是否属于国有（Ｓｈｌｅｉｆｅｒ

ａｎｄＶｉｓｈｎｙ，１９９８；

剔除四个直辖市是因为它们属于省级行政区域，Ｄｅｗｅｎｔｅｒａｎｄ

Ｍａｌａｔｅｓｔａ，２００１）和企业高管是否具有

不属于本文所研究的地级市范围；而深圳由于是证政府背景等（Ａｇｒａｗａｌａｎｄ

Ｋｎｏｅｂｅｒ，２００１；Ｊｏｈｎｓｏｎ

券交易所的

表１

变量定义

投资变量：Ⅱｔ

总投资＝（当期购建固定无形和长期资产支付的现金＋权益性投资所支付的现金＋债权性投资所支付的现金）／上期资产总额

ＭＩｔ

保值投资＝（上期固定资产折旧＋上期无形资产摊销）／上期资产总额ＮＩｔ

新增投资＝（总投资一保值投资）／上期资产总额ＮＩｔ．预期投资＝模型的拟合值

ＮＩ：非预期投资＝新增投资一预期投资＝模型的残差Ｓｉｇｎ＿ＮＩ：ＮＩ：＞Ｏ取１，ＮＩ：＜０取０

Ｐｏｓ＿Ｎｉｌ

ＮＩ：＞Ｏ，Ｐｏｓ—ＮＩｌ＝ＮＩ？；ＮＩ；＜Ｏ，Ｐｏ虬ＮＩ？＝Ｏ

Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ模型变量：

ＧＲＯＷＴＨ。．１

成长机会＝上期托宾Ｑ值

ＣＦ¨

内部融资＝上期经营现金流量净额／上期资产总额

ＡＤＥＢＴｔ

新增债务融资＝（发行债券收到的现金＋得的借款收到的现金一偿还债务支付的现金）／上期资产总额

ＡＥＱＵＩＴＹ。

新增权益融资＝吸收权益性投资收到的现金／上期资产总额

ＬＥＶｔ．１．

上期资产负债率ｓＩｚＥｔ－ｌ

上期总资产的自然对数

ＡＲ。

上期超常收益率＝上期收益率一上期市场收益率（对应的深市／沪市收益率）

过度投资影响因素：

ＮＵＭｔ期末地方上市公司数量

ＥＦＦＥＣＴｔ上市公司的经济影响力＝本期主营业务收Ａ／地方ＧＤＰ

ＣＯＮＴＲＩｔ最终控制人为中央政府取１，其余取０ＣＯＮＴＲ２ｔ最终控制人为省级政府取ｌ。其余取０

ＣＯＮＴＲ３ｔ

最终控制人为地方政府（包括集体企业）取ｌ，其余取０

糕篙鋈瓮罴黑篓慧罴罴鋈慧泛篓！黧篡罴墨罴黑篡囝躅口匪皿

表１

ＣＯＮＥＣＴＩＯＮｔＭＡＲＫＥＴｔＦＣＦｌＤＩＶｄＩＤＩＶＩＩＮＤｉＹＥＡＲｉ

露毒蠡档棼，≤豁毒＾菇？｜｜茹ｊ｜挚警垂鼯荟ｔ矗心ｔ稻醛ｓＩ’国，ｌ婷’矗Ｉ｛矗铒磊矗ｔｔ；漱蚺４７ｄｔ｛ｔ：ｌ心ｔ蛰ｎ３；吐Ｉ垂ｊ３ｌ’＊孰：ｊ蕙＾锯ｔｊ｛∞矗；，；磊ｔ｛珥“‘＿，＃鄯ｊ铀ｔ“＾ｔｔ÷转●－ｌ—ｉ●－＿■■●●Ｊ－●０，ｉｉ●ｊ●●■■●■ｌ

变量定义

董事长或总经理具有政治背景取ｌ。其余取０

各地区的市场化进程指数⑤

自由现金流⑥＝上期经营现金流量净额一保值投资一预期投资

当期支付现金股利取ｌ，其余取０

现金股利支付率＝每股现金股利／每股盈余

行业虚拟变量，按证监会的分类标准（制造业继续划分为小类），剔除金融业后，模型中共２０个行业变量

年度虚拟变量，控制宏观经济影响，涉及５年共４个变量

所在地，早期深市上市公司大部分来自该辖区，与其他城市不存在可比性，予以剔除。本文研究的主要变量通过上市公司注册地来确定，而上市公司注册地变更通常伴随大股东的变更，前后界限比较模糊，予以剔除。金融类上市公司的债务结构比较特殊，所以不在本文研究范围之内。本文采用ｗｉｎｓｏｒｉｚｅ方法，将１％以下和９９％以上的分别替换为ｌ％和９９％的取值⑦。最后的样本共计３５７０个，其中２００２年６２８个，２００３年６７５个，２００４年７２３个，２００５年７４８个，２００６年７９６个。

（四）描述性统计

从表２统计结果可知，企业总投资占上期总资产的比例均值为７．６８％，其中保值投资比例为２．６５％，新增投资比例为５．０２％，高于保值投资（但两者中位数相近）。采用Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）模型衡量过度投资，近４０％的公司存在过度投资行为，而６０％的公司投资不足。

裹３

表３为自变量的描述性统计。在企业新增融资的三种方式中，新增债务融资比重最大，占上期总资产的２９．７５％；其次为内部融资，比例为４．６３％；最后是新增权益融资，比例仅为０．０１％。这说明ＩＰＯ以后，上市公司通过增发配股再融资的机会较少，债务融资是主要的外部融资方式。衡量政企关系的变量地方上市公司数量（ＮＵＭ）的均值为１１．４７０９，中位数为ｌＯ。

表２

企业投资统计

描述性统计

⑤来自于樊纲的＜中国市场化指数：各地区市场化相对进程２００４（２００６）年度报告＞。市场化指数取值范围。一１０，分值越高。则市场化程度越高。由于目前仅有２００２—２００５年的数据，本文采用２００５年的数据替换２００６年的数据。

⑥文献中关于自由现金流量存在多种定义，本文采取Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）的定义。

⑦变量Ｎ职Ｐｏｏ—Ｎ乳ＡＥＱＵｌＴＹ。、ＮＵＭ、ＭＡＲＫＥＴ以及其他虚拟变量没有采用ｗｉｍｏｒｉｚｅ方法。

４７

进一步分析，１—３家，３一１０家，１０一１８家，１８—３ｌ家的观察值各占据２５％，说明我国地方上市公司数量跨度较大，并不局限在一个较小的范围，这为研究上市公司数量影响政企关系，进而影响企业过度投资提供一个较好的机会。上市公。司经济影响力（ＥＦＦＥＣＴ）的均值为５．５８％，中位数为１．８１％。与变量ＮＵＭ相似，该变量的跨度较大，０—０．６５％，

０．６５％一１．８１％，１．８１％一５．２０％，５．２０％一

（五）相关性分析

表４是连续性变量的相关性分析。Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ模型的ＬＥＶＨ、ＳＩＺＥ㈠与ＡＲｔ－ｌ与其它变量相关性较高，但是运用方差膨胀因子的多重共线性诊断表明，平均ＶＩＦ为１．７４，相关性不影响回归结果。影响模型大多数变量存在显著相关性，但平均ＶｌＦ为１．３２，也不影响回归结果。因变量ＮＩ：分别与地方上市公司数量ＮＵＭ显著负相关、经济影响力ＥＦＦＥＣＴ显著正相关，与我们的假说相符。

７２．６３％各占据２５％。

表４

相关性矩阵

注释：矩阵左下（右上）部分为Ｐｅａｒｓｏｎ（Ｓｐｅａｒｍａｎ）相关性系数；‘，”，…分别表示在１０％，５％，ｌ％水平上显著，下同。

四、回归结果

（一）过度投资模型回归结果

Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ模型回归结果中，除了成长机会与企业规模，其它变量统计上显著，符号与预期相符。模型残差作为过度投资（投资不足），进入下一步回归。具体回归结果不作报告。

（－－）政企关系与过度投资的回归结果

１．ＯＬＳ回归

表５

自变量

ＯＬＳ回归结果

模型２—１

０．００４３”

模型２—２

一０．００２３‘

模型２—３

一０．０００２

（Ｏ．００１９）

ＮｉｌＭ．

一ｏ．０Ⅸ，４‘¨

（ｏ．００１３）（０．００５０）一ｏ．∞０３‘・（ｏ．０００１）

（Ｏ．０００１）

我们首先采用ＯＬＳ单变量回归。地方上市公司数量（ＮＵＭ。）系数为一０．０００４，经济影响力（ＥＦ－

ＦＥＣＴ．）系数为０．０４０５，符号与预期相符，并且都在

ｌ％水平上显著。

多变量回归中，主要变量ＮＵＭ。、ＥＦＦＥＣＴ。分别在１０％、５％水平上显著，表明政企关系越紧密，企业的过度投资程度越高。ＮＵＭ。系数为一０．０００３，当上市公司数量从３（１／４位数）增加到１８（３／４位数），过度投资减少０．００４５；ＥＦＦＥＣＴ。系数为０．０２４９，

４８

一一一一呱帆

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一一舳一～一釉一

ｏ．０４０５’’’

ｏ．０２４９“

（０．０１０５）（ｏ．０１１５）

一ｏ．０１０１’”

（０．００３ｓ）

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（０．００３７）

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（Ｏ．∞勰）

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ｏ．Ⅸ１２２

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（０．００３２）

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１ｊ；蚺ｉｉｉｔ

Ｊ召—／

Ｊ－●；０－Ｉ●Ｊ●－６－－Ｉ：ｌ；Ｉ置叠■－ｊＩＩ，ｒｌ

续表注释：‘，“，…分别表示在１０％。５％与１％水平上显看，括号内为标准差。表６一表８的表示方法与此一致。

当经济影响力从０．００６５（１／４位数）增加到０．０５２０（３／４位数），过度投资增加０．００１１。我们发现，民营企业的过度投资分别高于中央政府、省级政府控制的企业１．０１％、１．３２％，然而地方政府控制的企业与民营企业的过度投资没有显著区别。与中央企业、省级企业相比，地方企业与民营企业受到地方政府干预投资的影响更大，从而过度投资程度更高。我们还发现，自由现金流ＦＣＦ。与过度投资无湿著的正相关关系。此外，是否派发现金股利ＤＩＶｄ。系数为０．０２９８，现金股利支付率ＤＩＶ．系数为一０．０１６７，股利支付率达到１．８１２１（约为９０分位）才能降低过度投资，并没有很好支持Ｊｅｎｓｅｎ（１９８６）的假说，即派发现金股利减少自由现金流，从而减少经理人过度投资的机会。这可能如前文所论述，企业的自由现金流并不局限于内部资金，容易获取的外部借款成为另一种形式的“自由现金流”。派发现金股利能减少自由现金流，但是由于自由现金流与过度投资相关性不显著，因此现金股利也不能很好抑制过度投资。

２．ＬＯＧＳＩＴＩＣ回归

为了进一步验证过度投资的影响因素，我们还进行ＬＯＧＳＩＴＩＣ回归。单变量回归中，变量ＮＵＭ。的系数为一０．００９７，１％水平上显著；ＥＦＦＥＣＴ。的系数为１．０１６２，１％水平上显著。当所有变量进入回归时，变量ＮＵＭ．系数为一０．００７６，１０％水平上显著，当上市公司数量从３（１／４位数）增加到１８（３／４位数），过度投资的可能性减少０．１１４；ＥＦＦＥＣＴ。系数为０．５０１２，显著性为０．１４，当经济影响力从０．００６５（１／４位数）增加到０．０５２０（３／４位数），过度投资的可能性增加０．０２２８。

３．ＴＯＢＩＴ回归

单变量的ＴＯＢＩＴ回归中，三个主要变量的符号与预期相符，并且统计上显著。多变量的回归结果也较好验证假说，变量ＮＵＭ。、ＥＦＦＥＣＴ。的系数分别为一

０．Ｏ００６、０．０４７７。

●

●

表６

ＬＯＧＳＩＴＩＣ与ＴＯＢＩＴ回归结果

白变量

蕞受３一ｌ模型３—２

摸蟹３－３

模塑４一Ｉ模型４—２模型４—３

一ｍ

一ｎ３１２３ｒ¨一ｎ４８０７‘¨一ｎ

３４６Ｉ＋¨一ｏ．∞１９Ⅲ一ｎ０＂３５９¨・一ｎ∞３２‘¨

（ｏ．０５６４）（ｎ∞龉）（ｎ

Ｉ，晒）

（ｏ．００３５）

（ｏ．００２６）

（ｎ优Ｂ４）

咖．一ｎ唧’”

一ｎ删＋一ｎ懈‘”

－ｏ．懈”

（ｏ．００４０）

（ｏ．００４５）

（ｍ００吆）

（ｏ．０００２）丽口．

１．０１砬‘－

ｏ．∞１２ｎ循巧＊‘ｎＯ仃７¨‘（ｎ，Ｄ憾）

（０．３４２１）（ｎ０１６９）

（ｏ．０１８４）一ｏ．篮努”

一ｏＩＯｌ７ｌ’”ｃｏＫｒＲｌ．

（ｎ

１１７５）

（ｎ００６６）∞ｍ砒．

一ｏ．２搿¨

－ｎｏｌ∞‘¨（ｏ．１１１５）

（ｏ．∞眈）

咖彤．

一ｏ．懈

‘伽７７

（０．０６４９）（ｏ．｛｝０４７）

—ｎ嘶１５

ｎ嗍ＣＯＮＦＬ＇ＩＩＯＮｔ

（ｎ∞Ｍ）（ｏ．００４４）

岫珊．一ｎ伽

一堋憾

（ｏ．０１９３）

（ｏ．００１１）

帆

ｎ舢

－ｏ．伽

（０．５４．２１）（ｎ０３００）

叭

ｎ笛３ｌ’”

ｎ洲”。

（ｏ．唧）

（ｎＯ晒３）

刚．

’ｎ胛碰‘”

。ｎ伽…

（ｏ．１１４８）

（ｎ０嘶３）

Ｎ

３５７０３５７０

３５７０３５７０３５７０

３５７０ＬＲｃｈｌ２矗∞１１．１４

１０６．∞１３．０４

２３．４９

１５３．８ｌ

ＰＳＥＵＤＯＲ２

０．００１３

ｎ００２３

０．０２２１

２３８５３

ｔ２９５０

２８．１２４２

五、敏感性测试

１．行业敏感性

为了计量过度投资，我们对Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）模型全样本回归，同时加入行业控制变量。为了进一步证明，行业因素对本文结果不产生影响，我们对Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）模型分行业回归，再以模型残差进行三种回归，结果基本稳健（除了ＥＦＦＥＣＴ．在ＯＬＳ回归的显著性分别为０．３１８），具体结果不作报告。．２．考虑投资均衡

本文的回归变量中不存在投资均衡的情况，可能与实际情况不符。我们将变量ＮＩ：落入１／４分位与３／４区间的观察值转化为０，其它保持不变，则回归变量包括过度投资、投资均衡与投资不足三种情况。转化后的回归结果见表７第２列，变量ＮＵＭ显著性略有下降，为ｏ．１３４，其他结果基本稳健。

３．异方差

ＯＬＳ回归的假设之一是残差同方差性。如果假设不满足，则系数标准差降低，ｔ值提高，可能造成实际不显著的结果变为显著。本文采用Ｗｈｉｔｅ（１９８０）的方法调整异方差（Ｈｅｔｅｒｏｓｋｅｄａｓｔｉｃｉｔｙ），变量ＮＵＭ。，ＥＦＦＥＣＴ。依然

显著，结果比较稳健。

４９

表７敏感性回归

投资均衡

异方差

控制变量

投资不足

０．００６８

－０．Ｏ００２

一ｏ．００６０・”

一０．００７０＋‘

（０．００４８）

（ｏ．００４７）

ＮＵＭ．

一ｏ．咖２

（ｏ．００２６）

（ｏ．００３５）

—０・０００３＋

一０・０００３¨

一ｏ．０００１

’

（０．０００１）

（０．０００１）（０．０００１）

（０．０００１）

０，０２４９４“０．０２４９＋

Ｏ・０１６４

ｏ．∞１６

ＥＦＦＥＣＴ。

一Ｏ・嗍…

（ｏ．０１１２）（ｏ．０１４８）

（０．０１１３）

（ｏ．００８３）

一ｏ．０１０ｌ¨‘

一Ｏ一０昕３…

ＣＯＮＴＲｌ．

‘

（０．００３７）（ｏ．００３７）

（０．００２７）

ＣＯＮＴＩ毪．

一Ｏ・０１４４…一０・０１３２’＋‘

一Ｏ・００９２…

’

（ｏ．００３６）

（０．００３６）

（０．００２６）

ｃｏｒｃｒＲ３．

一０・００３９

一Ｏ・００４Ｉ

—Ｏ・００３０

’

（ｏ．００２７）（ｏ．００２８）

（０．００２０）

０・Ｏ啷

ｏ．０００３

Ｏ＿０００１

０・００２２

ｃｏＮＥｃ兀ＯＮ．

。

（Ｏ．００２６）（ｏ．００２８）

（Ｏ．００２６）（０．００１９）

姒ＲＫＥＴ。

一Ｏ・０００４

一ｏ．０００３

—０・０００５

（ｏ．Ｏ００６）（Ｏ．Ｏ００６）

（０．Ｏ００４）

…

ｏ．００６２

０．００２２

ｏ．００２２

ｏ．０４５７…

（ｏ．０１８３）

（ｏ．０１７９）

ＤⅣｄ．

ｏ．嗍’¨

（ｏ．０１７４）

（Ｏ．０１２６）

Ｏ・０２９８¨‘

Ｏ・０２９５…０．０１５６＋¨

（Ｏ．００３１）（ｏ．００３４）

（ｏ．００３１）

（０．００２３）

４．控制变量

由于市场化指数以省划分，而上市公司数量以地级市划分，加上三个控制人类别的虚拟变量，可能导致估计有偏。因此，我们在不加入市场化指数与控制人类别的情况下进行回归，ＥＦＦＥＣＴ的显著性降到０．１４８，其他结果是稳健的，表明控制变量并没有对系数估计产生影响。

５．投资不足

对于实证结果，存在另外一种可能的解释。地方政府确实有动机影响企业的投资行为，但并不一定是促进其过度投资，反而很可能有助于缓解企业的投资不足，政企关系可能对投资产生正面的导向作用。我们尝试采用另一种回归方法。我们建立一个新的因变量Ｎｅｇ＿ＮＩ：（ＮＩ：＜０，Ｎｅｇ—ＮＩ：＝ＮＩ：；ＮＩ：＞０，Ｎｅｇ—ＮＩ？＝０），该变量右边截尾于零，采用ＴＯＢＩＴ回归。结果表明，政企关系并不能缓解企业的投资不足。

六、结论

我们采用Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ（２００６）模型衡量过度投资。以２００２年一２００６年Ａ股上市公司的经验数据作为样本，得到以下结论：地方上市公司数量越少，上市公司的经济影响力越大，上市公司越容易过度投资，过度投资程度越高。

本文的贡献在于：既丰富了政企关系对企业价值

５０

影响的研究，又探讨外部的制度环境如何影响企业的内部投资行为，完善过度投资的影响因素。然而，由于样本局限在地级市行政区域的上市公司，结论推广性可能受到一定的限制。

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