环境不确定性、产权性质与制造企业投资效率

    孙海兵 周丹

    

    

    

    【摘 要】 文章选取2014—2018年我国A股制造业上市公司的7 250个样本，实证分析环境不确定性对投资效率的影响。有别于国内现有研究，文章除使用销售收入波动衡量内部环境不确定性外，还引入中国经济政策不确定性指数EPU衡量外部环境不确定性。结果发现内外部环境不确定性下制造业上市公司会出现非效率投资现象，其中国有制造企业倾向于过度投资，而非国有企业投资不足行为更严重。进一步研究表明，外部环境不确定性相比内部环境不确定性可能对投资不足的影响较大。研究结论说明，政策的相对稳定或公平的营商环境对提高制造企业投资效率具有积极意义。

    【关键词】 环境不确定性; 产权性质; 投资效率; 制造企业

    【中图分类号】 F275.5? 【文献标识码】 A? 【文章编号】 1004-5937（2021）07-0126-06

    一、引言

    自2008年金融危机爆发以来，世界各国更加深刻地认识到实体经济对国家竞争力和国民就业的重要作用，因此普遍重视发展制造业，特别是发达国家相继出台了符合本国国情的发展计划，如美国制定了“制造业复兴计划”，德国推出了“工业4.0战略”，日本实施了“制造业再兴战略”等。印度、越南等东南亚国家制造业也在异军突起。我国2010年成为世界制造业第一大国，2015年颁布了《中国制造2025》，随后在党的十九大报告中提出加快发展先进制造业、建设制造强国，2018年底召開的中央经济工作会议进一步强调，推动制造业高质量发展，坚定不移建设制造强国。截至2019年6月30日，我国A股上市公司有3 628家，其中制造业上市公司2 276家，占62.73%。

    长期以来，制造业投资、基建投资和房地产投资构成了我国固定资产投资的三大引擎，对经济增长发挥了关键作用。据统计，2018年我国固定资产投资为635 636亿元，其中制造业投资为212 010亿元，占33.35%。我国制造业正处于转型升级、由大变强的关键时期，企业面临着错综复杂、动荡不定的环境，投资行为或会随之发生改变，既可能表现为增加规模、扩大生产，也可能表现为谨慎投资、缩减规模。鉴于此，本文以2014—2018年我国A股制造业上市公司为样本，从环境不确定性视角分析其对不同产权性质公司投资行为的影响，为优化资源配置、提高制造业投资效率，进而促进经济社会高质量发展等提供参考。

    二、文献回顾与研究假设

    企业面临的环境可以分为内部环境（或称微观环境）与外部环境（或称宏观环境）。内部环境包括销售收入、企业制度、企业规模以及企业文化等，外部环境包括政府政策、银行贷款、投资环境以及行业指数等。相应地，关于环境不确定性与投资效率的研究可以归纳为两个方面。

    一是研究企业内部环境不确定性与投资效率之间的关系。Jensen[ 1 ]认为在不确定性增加企业信息不对称程度的条件下，管理者为谋取私利可能造成过度投资。另外一些学者认为环境不确定性会促使企业发生投资不足行为。当管理者在进行融资时，不确定性程度越大，信息成本就会越大，就越容易造成公司融资约束问题，而有限的融资机会将迫使管理者放弃一些好的机会（NPV>0），由此造成投资不足现象[ 2 ]。随着研究的深入，学者们发现环境不确定性对投资效率的影响并非单一的。徐倩[ 3 ]指出较高的环境不确定性一方面增加了股东对管理层监督的难度，后者倾向投资过度的可能性提高，另一方面环境不确定性增加了管理者投资决策所需承担的私人成本，出于回避风险可能导致投资不足，并以沪深两市A股上市公司为样本进行实证检验证实了上述判断。廖义刚和邓贤琨[ 4 ]以我国A股上市公司为样本，实证得出公司面临的环境不确定性程度越高，其投资过度和投资不足程度越严重。

    二是关于企业外部环境不确定性与投资效率的研究。较高的外部环境不确定性会弱化管理者进行投资的判断力，担心投资后出现亏损或者难以发现优质项目，从而引发投资不足等非效率投资[ 5 ];陈国进和王少谦[ 6 ]指出经济政策不确定性对企业投资行为有抑制作用，且通过资金成本与资本边际收益率渠道传导;周雨[ 7 ]通过实证研究发现经济政策不确定性对房地产行业投资具有正向促进作用，而对制造业投资有负向影响。张庆君等[ 8 ]则研究得出经济政策不确定性与保险公司的现金持有水平显著正相关，公司持有较多现金会加剧过度投资;Murphy[ 9 ]发现某些高管可以将外部环境作为投资失败的原因，从而倾向于过度投资。也有学者认为，宏观经济不确定性与投资效率负相关，不仅会导致投资不足，而且会造成投资过度[ 10 ]。近年来我国制造业产能过剩与产能不足并存也是事实。

    总的来说，目前企业内部环境和外部环境不确定性一并考察对制造企业投资效率影响的文献甚少。基于以上分析，提出假设1。

    H1：在内部环境或外部环境不确定性下，制造业上市公司既可能出现投资过度，也可能出现投资不足，且环境不确定性与非效率投资正相关。

    环境不确定性对制造业投资的影响，可能在不同产权性质的企业中有差别。我国上市制造企业可分为国企和非国企两种产权性质，非国企占上市企业总量的比例较大，二者融资能力存在较大差异[ 11 ]。国有企业和国有银行在性质上都属于国有且国有企业承担着更多的政治和社会职能[ 12 ]，因而相对于非国有企业，国有企业融资更容易。即使是在政府简政放权的当下，政府与国有企业之间仍然有着千丝万缕的联系，当国有企业在经营过程中发生亏损时，政府可能会为其补充资金[ 13 ]。申慧慧等[ 14 ]基于融资约束视角，指出在面对较高的环境不确定性时，国有控股公司因有资金支持追求政治收益，主要表现为投资过度;非国有控股公司受较大的融资约束而趋于谨慎，主要表现为投资不足。樊燕萍和崔怀谷[ 15 ]指出国有企业相对于民营企业除具有融资优势外，还在产权保护、政策优惠等方面具有明显优势。产权性质是否明晰对企业投资至关重要，非国有企业易出现投资不足现象，国有企业易出现投资过度现象[ 16 ]。据此，提出假设2。

    H2：环境不确定性下制造业上市公司的非效率投资因产权性质不同而有所差异，国有公司主要表现为投资过度行为，非国有公司投资不足行为相对较多。

    三、研究设计与样本选择

    （一）模型与变量

    1.投资效率的计量

    借鉴Richardson[ 17 ]的残差度量方法，本文建立如下模型：

    其中：INVi，t为第t年新增投资，即购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金与投资所支付的资金之和减去固定资产折旧与长期资产摊销支出，再除以年初总资产;ROAi，t-1代表企业的盈利水平，是第t-1年息税前利润与总资产的比值;LEVi，t-1、AGEi，t-1、SIZEi，t-1分别表示企业第t-1年的资产负债率、上市年限、企业规模（用总资产的自然对数计算）;TOBINQi，t-1代表企业的成长性和未来的发展机会，等于第t-1年年末企业股票市值与负债的账面价值之和除以总资产;CASHi，t-1表示企业现金流动性，等于第t-1年期末现金及现金等价物余额除以总资产;YEAR为年份虚拟变量。

    对上述模型回归得到残差，取其绝对值作为投资效率的衡量指标AINV。若残差大于0表示投资过度，用OVERINV表示;残差小于0表示投资不足，取其绝对值，用UNDERINV表示。

    2.环境不确定性的计量

    本文的环境不确定性细分为企业内部环境不确定性和外部环境不确定性。

    内部环境不确定性借鉴Ghosh和Olsen[ 18 ]、申慧慧等[ 14 ]的研究方法，采用制造企业过去5年销售收入的变异系数来衡量，相关模型如下：

    模型中的SALE表示销售收入，YEAR为年度变量。YEAR的取值从1到5，YEAR=5，表示当年年度，YEAR=4，表示上一年度，以此倒推。通过该模型计算出制造业上市企业5个残差？着i，t，代表过去5年的非正常收入。将过去5年非正常收入的标准差除以销售收入的平均值作为内部环境不确定性，用EU表示。

    我国经济正迈向高质量发展阶段，政策的频繁调整会加剧我国市场经济环境的不稳定性，并对企业的生产经营活动和投资决策造成一定影响。由斯坦福大学和芝加哥大学的Scott R.Baker、Nicholas Bloom和Steven J.Davis三位学者编制的经济政策不确定性指数（简称EPU指数），主要用来反映世界各大经濟体经济和政策的不确定性。

    本文外部环境不确定性采用中国EPU指数来衡量，将标准化后的月度EPU指数（MEPU）通过几何平均法转化为年度EPU指数，转换公式为：

    根据研究假设，参考翟胜宝等[ 19 ]、陈国进和王少谦[ 6 ]的研究，最终拟构建如下模型加以实证检验。

    模型1用来检验假设1，采用全样本;模型2和模型3用来检验假设2，分别采用投资过度与投资不足样本进行分析。主要变量定义如表1所示。

    （二）样本选取与处理

    以2014—2018年我国A股制造业上市公司为研究样本，并对样本进行以下处理：（1）剔除数据缺失或异常值的公司;（2）剔除ST公司;（3）剔除销售收入数据不足5年的公司;（4）所有变量均进行1%分位数Winsorize处理。最终共得到7 250个样本值。其中，上市企业的财务数据来源于国泰安数据库，EPU指数数据来源于网站http：// www. policyuncertainty. com /? china_monthly.html。使用的计量软件是Stata14.0。

    四、实证结果分析

    （一）样本分布与描述性分析

    总样本按产权性质分组得到的统计结果见表2。样本共有7 250个，其中，国有企业样本量有2 236个，非国有企业样本量有5 014个，非国有企业占比相对较大。从投资效率来看，投资不足样本为4 028个，占总样本的55.56%，进一步分析不难发现国有制造企业主要偏向于过度投资，而非国有制造企业投资不足现象更为严重。

    表3为样本的描述性统计结果。可以看出，EU的均值和标准差分别为1.0873和0.8309，最大值和最小值分别为6.7585和0.0382，表明我国制造业上市公司所面临的内部环境不确定性存在很大差异，这与申慧慧等[ 14 ]、翟胜宝等[ 19 ]的研究结果基本是一致的。EPU的均值和标准差分别为1.2292和0.4036，最大值和最小值分别为1.9846和0.8989，表明外部环境确实有很多的变数。AINV的均值和标准差分别为0.1096和0.1408，最大值和最小值分别为1.0131和0，体现出较大差异。表3进一步表明我国制造业上市公司存在非理性投资行为，且非国有企业非效率投资程度相对更严重。

    （二）相关性分析

    总样本变量间的相关性结果显示，AINV与EU在1%水平上显著正相关，相关系数为0.053，初步表明制造业上市公司的内部环境不确定性容易导致非效率投资;AINV与EPU在1%水平上显著正相关，相关系数为0.035，初步表明外部环境不确定性也容易造成非效率投资。此外，通过对方差膨胀因子VIF的检验，本文发现变量间不存在多重共线性问题。限于篇幅相关表格予以省略。

    （三）回归分析

    样本回归分析结果见表4。在模型1中，EU的回归系数为0.0499，且在1%水平上显著;EPU的回归系数为0.0198，且在1%水平上显著，这表明内部、外部环境不确定程度越高，制造企业非效率投资状况越严重，且内部环境不确定性相比外部环境不确定性对投资效率的影响更大。结合前述分析验证了本文的假设1。此外，SIZE、LEV的系数分别在5%、1%水平上显著为负，表明企业规模越大、资产负债率越高，出现非效率投资的可能性越低。ROA、TOBINQ、CASH的回归系数显著为正，表明盈利能力越强、成长性越高、现金流量越多的企业越容易出现非效率投资行为。

    模型2是检验在不同产权性质下环境不确定性对过度投资的影响。在模型1的基础上加入了企业产权性质、内部环境不确定性与企业产权性质交互项、外部环境不确定性与企业产权性质交互项。结果表明，EU与OVERINV负相关且在1%水平上显著，说明内部环境不确定性的存在对制造企业过度投资有抑制作用;EPU的回归系数为正但并不显著，说明外部环境不确定性刺激制造企业过度投资的作用不明显;PRT的回归系数为负且在1%水平上显著，表明在不考虑其他因素时，国有企业的投资效率高于非国有企业;交互项EU×PRT、EPU×PRT与OVERINV均正相关且分别在5%、10%水平上显著，说明在内外部环境不确定情况下，国有企业更倾向于出现过度投资。EU与EU×PRT的回归系数之和（0.0788-0.0507=0.0281）显著为正，从经济意义上看，对于国有企业，内部环境不确定性每增加1%其过度投资额增加2.81%，而对于非国有企业，内部环境不确定性每增加1%，其过度投资减少5.07%;同样地，外部环境不确定性每增加1%，国有企业投资过度程度增加2.84%，而非国有企业过度投资增加1.99%，进一步验证了国有企业更容易引发投资过度。

    模型3是检验在不同产权性质下环境不确定性对投资不足的影响，与模型2的解释变量和控制变量均保持一致。结果显示，EU、EPU的系数均在1%水平上显著为正，且EPU的系数较大，说明内部环境不确定性尤其是外部环境不确定性的存在会导致制造企业投资不足。已有研究表明，EPU指数与PMI、工业增加值等有负相关关系，本文的回归结果符合上述结论。PRT的回归系数为负且在1%水平上显著，表明相对于国有企业，非国有企业投资不足程度较高;交互项EU×PRT、EPU×PRT与UNDERINV均负相关且分别在10%、1%水平上显著，说明在内外部环境不确定性下，非国有企业相比国有企业更倾向于出现投资不足。EU与EU×PRT的回归系数之和（0.0187-0.0092=0.0095）显著为正，其经济意义表现为内部环境不确定性每增加1%，国有企业投资不足程度增加0.95%，而非国有企业投资不足程度增加1.87%;同樣地，外部环境不确定性每增加1%，国有企业投资不足程度增加3.91%，而非国有企业投资不足增加9.57%，进一步证明了非国有企业投资不足相对严重。

    上述结果表明：相对而言，国有制造企业在内部或外部环境不确定情况下更偏向于投资过度，而非国有制造企业主要表现为投资不足，验证了本文的假设2。控制变量方面，在投资过度样本中，ROA、AGE、CASH的系数均为正且均在5%水平上显著，SIZE的系数为负且在5%水平上显著，表明盈利能力越强、上市年限越长、现金流量越多、规模越小的企业，越有可能出现投资过度行为;在投资不足样本中，SIZE在5%水平上显著为正，ROA、AGE、MANHOL等分别在5%、1%、1%水平上显著为负，表明规模越大、盈利能力越弱、上市年限越短、管理层持股比例越小的企业，越有可能出现投资不足行为。

    （四）稳健性检验

    Richardson模型以实际投资减去最优投资水平计量投资效率，残差在0附近的可能是模型偏误，并非投资不足或投资过度。为排除系统性偏差的干扰，借鉴李延喜等[ 20 ]的方法，将残差相对接近0的样本剔除20%，再运用余下样本做回归分析。检验结果如表5所示，与上文结论基本一致，进一步验证了本文的研究假设。

    五、结论与建议

    在借鉴前人研究的基础上，本文选择我国制造业上市公司2014—2018年7 250个样本观测值，探讨了环境不确定性对企业投资效率的影响，并将企业产权性质纳入研究框架，进一步分析了国有企业、非国有企业之间的投资策略差异。本文以经济政策不确定性指数EPU衡量外部环境不确定性，以企业销售收入的变异系数衡量内部环境不确定性，这与以往文献只考虑内部环境不确定性或外部环境不确定性进行类似研究有所不同。结果显示：（1）内部或外部环境不确定性与非效率投资正相关，在内部或外部环境不确定性下，制造业上市公司会出现投资过度或投资不足行为;（2）相对而言，国有制造业上市公司更可能出现过度投资，而非国有制造业上市公司投资不足行为较为严重;（3）内部环境不确定性对投资过度的影响程度可能甚于外部环境不确定性，而外部环境不确定性相比内部环境不确定性对投资不足的影响程度可能更大。

    目前除利率、融资等外，国际贸易摩擦、环保风暴压力尤其是新冠肺炎疫情等进一步导致制造企业所处的环境存在更大的复杂性和不确定性，从而更可能出现非效率投资行为。为提升制造业投资效率，推动制造业高质量发展，建成制造强国，本文提出以下政策建议：（1）尽量保持外部环境的相对稳定性，特别是积极应对新冠疫情与贸易摩擦，支持外贸稳定发展，提升企业投资信心，强化乐观预期，从而缓解投资不足;（2）着力营造国企、民企公平竞争的营商环境，环保精准化，多措并举缓解民企融资难、融资贵问题;（3）进一步加快国企改革，积极推进混改和股权多元化，健全市场化经营机制，抑制过度投资，避免产能过剩与资源浪费等。

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