不確定性對企業固定資產投資范文

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一、文獻回顧與研究目的

近些年來,關于不確定性對企業固定資產影響的研究越來越受到學者的關注。但迄今為止,二者之間的關系,無論是在理論上還是在實證上都沒有得出一致的結論。

Hartman(1972,1976)[1,2]以及A-bel(1983)[3]認為不確定的增加會增加風險中性競爭性公司的投資水平。McDonald和Siegel(1986)[4]考慮到投資的不可逆性,并假設投資項目的未來值和初始投資成本服從幾何布朗運動。其研究結果表明,僅當公司投資項目的價值超過某一臨界值時,公司才會投資。而且,投資臨界值和投資期權的價值隨初始投資成本以及未來項目價值不確定性的增加而增加。Dixit和Pindyck(1994)[5]在其名著《不確定條件下的投資》中指出在不確定條件下,企業會權衡通過延遲投資決策而獲得更多關于項目未來價值信息的收益以及立即投資所產生的收益。

而且在通常情況下,企業會延遲做出投資決策以等待關于項目新信息的到來,即不確定性的增加會減少企業當期的投資。Campa(1993)[6]利用沉沒成本、不確定性和退出之間的關系考察了企業的投資問題。具體而言,他研究了1981~1987年進入美國批發交易市場的外國公司的數量。結果發現,較高的匯率提高了進入者的數量,較高的沉沒成本以及較大的匯率變化降低了進入者的數量,這一結果支持不確定條件下的投資理論———實物期權理論。

Bell和Campa(1997)[7]考察了美國和歐洲化學加工行業的生產能力投資,他們檢驗了匯率、石油價格(輸入價格)、產出價格(產品需求)的波動性對投資的影響,結果發現僅匯率波動性對投資的影響與不確定條件下的投資文獻預測一致。Kalckreuth(2002)[8]以1987~1997年6745家德國公司為研究對象,考察了公司銷售不確定性和成本不確定性對投資需求的影響。結果發現兩種不確定性對公司投資有顯著負影響,而且不確定性提高一個標準差,估計的投資需求將降低6·5個百分點。

目前,中國還處于轉軌經濟時期,環境中的不確定性因素很多。本文即是在這樣的背景下,研究不確定性對中國企業固定資產投資的影響。通過分析,本文旨在回答以下一些問題:對于中國企業而言,不確定性對企業固定資產投資是否有影響?如果有影響,有多大的影響?不同種類的不確定性對企業固定資產投資的影響是否相同?哪種不確定性對企業固定資產投資的影響更大?不同種類公司的固定資產投資受不確定性影響的程度是否相同?各自原因何在?如果不確定性對企業固定資產投資沒有影響,原因又是什么?從而得出一定的啟示。

二、幾種不確定性對企業固定資產投資影響的理論分析很多種不確定性都會對企業固定資產投資產生影響。

就固定資產投資而言,最主要的不確定性影響因素是產品價格的不確定性、運行成本的不確定性和利率的不確定性等。它們會通過對現金流或折現率的影響而對企業的固定資產投資產生影響。

產品的價格是影響企業進行固定資產投資的重要因素。產品價格的不確定性直接對企業的固定投資產生不確定性。產品的價格變化會導致預期現金流流量大小的變化。按照貼現現金流準則,當其他條件不變時,產品的價格下降,使得預期現金流流量下降,項目的凈現值減少;產品的價格上升,使得預期現金流流量上升,項目的凈現值增加。

運行成本的不確定性會引起預期現金流的不確定性。運行成本增加會使預期現金流下降,使得投資項目的凈現值減少;運行成本下降會使預期現金流上升,從而導致項目的凈現值增加。

利率的不確定性會對企業的固定資產投資帶來不確定的影響。利率的變化會導致預期貼現率的變化,預期貼現率的不確定性又會導致項目凈現值的變化。在項目帶來的未來現金流量一定的情況下:預期貼現率提高,項目的凈現值下降;預期貼現率下降,項目的凈現值上升。同時,預期貼現率的不確定性還會間接地影響項目的投資。利率的不確定性對于企業來說,意味著融資總量、融資結構、融資成本和股利政策的不確定性,企業現金周轉循環具有不確定性。利率、資本成本、融資政策、股利政策與現金周轉循環之間的相互關聯關系導致了財務風險的客觀存在。

按照實物期權理論,以上各種不確定性會加深企業進行等待的動機,以期獲得更多未來價格的信息,來權衡通過延遲投資決策而獲得更多關于項目未來價值信息的收益以及立即投資所產生的收益。

因此,這些指標不確定性的增加都會減少企業當期的固定資產投資。

由于影響企業固定資產投資的不確定性的種類很多,本文將采用反映不確定性的綜合指標———股票日收益率的波動性來進行研究,即不單獨研究某種不確定性對企業投資的影響。另外,由于選取不確定性量化指標存在一定的困難,本文將仿照國外學者的研究方法,借助采用衡量風險的方法(標準差)對其進行量化研究。同時,為了進行深入分析,本文將總體不確定性拆分為市場不確定性和企業特有不確定性。

三、實證研究設計

1.研究假設基于已有文獻的研究以及本文的定性分析,提出以下研究假設:

假設1總體不確定性、市場不確定性和企業特有不確定性對企業固定資產投資產生負影響。

假設2不可逆程度與企業固定資產投資之間存在負相關關系。具體來說,原材料類上市公司比機械類上市公司受不確定性的負影響程度更大。

不確定性與不可逆性休戚相關,研究不確定性不能不考慮不可逆性的影響。根據不可逆投資理論,不可逆性是影響企業固定資產投資的重要因素,它主要受技術特性和行業市場結構等因素的影響。

大型加工行業中的機器設備比信息密集行業中的行業專用性及公司專用性更強。當一個行業的競爭較激烈且同質化程度較強時,在一個公司安裝的資產可以更容易地賣給其他公司。因此,不可逆程度的不同使得不同行業對不確定性的反應不同。

具體來說,原材料類上市公司比機械類上市公司受不確定性的影響程度更大。現實中,有形資產的折舊更快,而折舊速度與沉沒成本呈反比。據調查,資產使用壽命(按照經濟折舊來看),原材料類公司資產的使用壽命大于機械類上市公司,即機械類上市公司資產的折舊速度大于原材料上市公司資產的折舊速度。而折舊速度與沉沒成本呈反比,即說明機械類上市公司的不可逆程度小一些,相應地使得不確定性對其固定資產投資的影響變小。

假設3市場不確定性對企業固定資產投資的負影響大于企業特有不確定性對企業固定資產投資的負影響。

總體不確定性分為市場不確定性和企業特有不確定性兩種。事實上不同種類的不確定性對投資影響的程度是不同的。根據不可逆投資理論,不可逆的性質取決于企業面臨不確定性的種類。如果一個企業面對一個特有的不確定性,它可以很容易地將資產賣給行業內其他企業,因此不可逆性要輕一些;但是整個行業面臨不確定性沖擊,則企業不容易將資產賣給其他企業。因此,不同種類不確定性企業對固定資產投資的影響并不相同。市場不確定性對企業固定資產投資的影響大于企業特有不確定性對固定資產投資的影響。

2.變量與樣本選取

(1)不確定性與固定資產投資的衡量指標實證分析中,在衡量不確定性指標的選取上,主要有以下幾種:

①采用標準差、方差和協方差來度量不確定性;

②由廣義自回歸條件異方差模型(GARCH模型)估計得到的標準差;

③由具有幾何布朗運動類型的隨機波動模型(AR模型)估計得到的標準差;

④調查得到的數據,如影響公司未來投資的一個特定變量,在實證研究中認為重要的因素,包括:匯率、回報率、輸入價格、產出需求和產出價格等。其中,由基本變量計算得到的方差方法較簡單,而且所受限制較少。同時考慮到數據上的可獲得性,本文利用公司股票日收益率的波動性度量其不確定性。

具體來說,公司i的總體不確定性以其在年度t的日收益率的標準差計算,以σ∧it表示:σ∧it=1ti∑tik=1(rik-rik)2(1)其中,k=1,2,3,……,ti,ti為公司在該年度的交易天數,rik為公司i的日個股收益率,為其當年的平均收益率。

為了詳細地研究不確定性對企業固定資產投資的影響,本文將不確定性分解,即將總體的不確定性(σ∧it)分為市場不確定性(β∧itσ∧mt)和公司特有的不確定性(σ∧εit)。

σ∧2it=β∧2itσ∧2mt+σ∧2it(2)由市場收益率標準差的計算公式,可得:σ∧mt=1ti∑tik=1(rmk-rmk)2(3)其中,rmt為日市場收益率,rmt為平均日市場收益率。

市場回報率指的是整個市場所有股票的加權平均回報率,其權重的計算方法有等權平均法、流通市值加權平均法和總市值加權平均法。考慮到中國特殊的股權結構,公司發行的股票中既有流通股,又有非流通股,本文以考慮現金紅利的流通市值加權平均法為日市場收益率的計算方法。其計算公式為:rmt=∑iwikrik∑iwik(4)其中,wik表示股票i在k-1日的流通市值,以公式wik=V,ik-1×P,ik-1計算,V,ik-1表示股票i在k-1日的流通股數;P,ik-1表

示股票i在k-1日的收盤價。

σ∧εit可由(3)式直接計算得到:σ∧εit=1ti∑tik=1ε∧2ik(5)因此,本文的不確定性由以下變量度量:總體不確定性(σ∧it)、市場不確定性(β∧itσ∧mt)以及公司特有的不確定性(σ∧εit)。另外,(2)式中βit的數據直接采用CCER數據庫中的計算方法,本文直接采用該數據庫中計算的β。

實證分析中,大多采用固定資產增加值來衡量固定資產,本文也采用此指標。具體來說,本文所指的固定資產增加值為資產負債表中的固定資產凈值、工程物質和在建工程三項之和的增加值。此外,將固定資產除以期初固定資產合計(資產負債表中固定資產凈值、工程物資和在建工程三項之和)計算得到的相對值作為模型中的被解釋變量,這樣做的好處是可以剔除各個企業期初固定資產投資規模不同的影響。

(2)樣本選擇和數據來源本文以中國滬深兩市A股制造業部分上市公司的財務數據和交易數據為研究樣本。

選擇制造業公司為研究樣本是因為公司固定資產投資行為具有明顯的行業特征,制造業公司投資于固定資產的比例大、回收周期長、資產專用性強、具有不可逆投資的特征,更能體現固定資產投資的特點。同時,為了研究不可逆性對不確定性與企業固定資產投資關系的影響,所有的樣本數據均來自制造業上市公司中的原材料類行業和機械類行業。其中,原材料類上市公司包括化學原料及化學制品制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、有色金屬冶煉及壓延加工業;機械類上市公司包括普通機械制造業、專用設備制造業、電器機械及器材制造業、交通運輸設備制造業。具體樣本參見表1。

樣本采用2001~2005年5年的時間序列/截面數據(panel-data)。采用時間序列/截面數據是因為它具有很多優點:

①時間序列/截面數據包含截面、時間和指標三維信息,可以構造和檢驗比以往單獨使用截面和時間序列數據更為真實的行為方程;

②觀測樣本量大大增加,使構造更加可靠的參數估計量成為可能,而且能夠識別和檢驗約束條件放松了的更為一般的模型;③多重共線性的影響被減弱;

④識別和度量一些純粹截面模型和純粹時間序列模型所不能識別的因素,如潛變量的影響;

⑤降低估計誤差。

樣本按以下原則進行篩選:

①為避免異常值的影響以及不同市場不確定性對公司投資的影響,所取樣本均為A股上市公司,且從原始樣本中剔除每年被ST和PT的公司

。②各公司2001~2005年度財務數據齊全。

③對樣本值進行標準化,分析具體原因,剔出其中的異常值。最后樣本數量為158家,其中原材料類上市公司82家、機械類上市公司7家;滬市80家、深市78家。

本文的市場收益率數據來自中國股票市場研究CSMAR數據庫;其他數據均來自CCERTM股票價格收益數據庫和一般公司財務數據庫。

前面介紹了時間序列/截面數據的各種優點,因此,本文將采用時間序列/截面數據模型進行計量經濟學研究。結合研究目的和實際情形,本文采用的基本經濟模型是托賓Q模型,對其進行簡單的修改,將不確定因素納入其中。此外,融資約束和投資機會是影響投資的重要因素,因此,為了控制融資約束因素的影響,本文將融資約束指標納入其中(托賓Q代表了投資機會),并選擇現金流作為融資約束的替代指標。同時為了對不確定性與投資的關系進行穩健型檢驗,本文采用將不確定性指標納入銷售加速模型進行對比分析。

按照時間序列/截面數據模型的基本思想,在建立模型之前,首先應進行F檢驗,確定具體采用哪種模型。

(1)將總體不確定性納入方程,其F檢驗結果為:S1=50·42305,S2=69·90299,S3=91·88072;F2=1·2412,F1=1·1664利用Excel軟件得到的概率分布值分別為:F2(1·2412,314,474)=0·017F1(1·1664,157,474)=0·1117因此,在α=0·05的顯著性水平下,0·017<0·05,拒絕假設;0·1117>0·05,接受假設。由此,方程應采用變截距模型。

(2)將市場不確定性納入方程,其F檢驗結果為:S1=55·23999,S2=72·15095,S3=94·027;F2=1·0599,F1=0·9243利用Excel軟件得到的概率分布值分別為:F2(1·0599,314,474)=0·2833,F1(0·9243,157,474)=0·7184因此,在α=0·05的顯著性水平下,0·2833>0·05,接受假設H2,方程應采用無個體影響的不變系數模型。

(3)將公司特有不確定性納入方程,其F檢驗結果為:S1=46·10017,S2=70·98556,S3=94·794;F2=1·5947,F1=1·6297利用Excel軟件得到的概率分布值分別為:F2(1·5947,314,474)=2·2×10-6,F1(1·6297,157,474)=4·6×10-5因此,在α=0·05的顯著性水平下,2·2×10-6<0·05,拒絕假設H2;4·6×10-5<0·05,拒絕假設H1。由此,方程應采用變系數模型。

此外,由于該實證模型集中于制造業中原材料類和機械類行業的研究,所以選取固定影響的變系數進行分析。

根據前面理論和實證方法的討論,本文基于Tobin’sQ模型建立如下計量經濟模型①后面簡稱Tobin’sQ模型):Ii,tKi,t-1=α0+μi+α1Qi,t-1+α2(CFK)i,t-1+α3σit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(6)Ii,tKi,t-1=β0+β1Qi,t-1+β2(CFK)i,t-1+β3βitσmt+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(7)Ii,tKi,t-1=ωi+ω1iQi,t-1+ω2i(CFK)i,t-1+ω3iσεit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(8)其中,I為固定資產(資產負債表中的固定資產凈值、工程物質和在建工程三項之和)增加值;K為期初固定資產合計(資產負債表中固定資產凈值、工程物資和在建工程三項之和);Q為Tobin’sQ值,以公司權益市場價值與公司負債面值之和除以公司總資產賬面價值,具體來說,是年末收盤價與年末股本總數之積加上年末負債帳面價值再除以年末總資產帳面價值計算得出;CF為經營活動現金凈流量;σit為總體不確定性,βitσmt為市場不確定性,σεit為公司特有不確定性;μi為公司固定效應,εit為誤差項。

為了進行模型的穩健性檢驗,本文同時采用銷售加速模型進行分析,具體建立的回歸模型如下(后面簡稱銷售加速模型):Ii,tKi,t-1=α′0+μ′i+α′1(SK)i,t-1+α′2(CFK)i,t-1+α3σit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(9)Ii,tKi,t-1=β′0+β′1(SK)i,t-1+β′2(CFK)i,t-1+β′3βitσit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(10)Ii,tKi,t-1=ω′i+ω′1i(SK)i,t-1+ω′2i(CFK)i,t-1+ω′3iσεit+εiti=1,2,…N,t=1,2,…T(11)上面的穩健性檢驗模型中的S表示主營業務收入,其他指標和Tobin’sQ模型中的一樣。

由于模型的截面數據較多,容易出現異方差現象,因此本文選擇可行的廣義最小二乘法(GLS)進行回歸,具體在Eviews5·0中選擇cross-sectionweights,目的是減少由于截面數據造成的異方差影響。

四、實證結果與分析

1·樣本的統計特征從表2可以看出,對于解釋變量而言:原材料類上市公司與機械類上市公司的總體不確定性、市場不確定性和公司特有不確定性均值比較接近,沒有特別大的不同,二者的公司特有不確定性均值都大于市場不確定性均值。這說明平均來看,特有不確定性在公司的不確定性中所占的比重較大。

對于被解釋變量而言:原材料類上市公司的投資-固定資產比率均值、中位數均大于機械類上市公司的,不考慮其他因素,可以得出,面對相似的不確定性,機械類上市公司的投資更為保守。

對于控制變量而言:現金流-固定資產比率、主營業務收入-固定資產比率和托賓Q值,機械類上市公司的均值明顯大于原材料類的均值,也就是說機械類上市公司的投資機會要大于原材料類上市公司,且所受的融資約束要小于原材料上市公司。

2·實證模型結果與分析表3~表5是對本文建立的Tobin’sQ回歸模型,利用Eviews5·0統計軟件計算的結果。從這三個表中可以得到以下一些結論。

(1)從表3和表4可以得出:不論是全樣本還是分樣本(原材料類上市公司、機械類上市公司),也不論是否考慮投資機會和融資約束,總體不確定性和市場不確定性都對公司固定資產投資具有顯著的負影響,在α=0·01的水平下顯著成立。這說明對于大多數的制造業上市公司而言,總體不確定性和市場不確定性的增加,會使得其固定資產投資減少。這與實物期權理論以及本文的理論分析相一致,支持假設1的一部分。

(2)從表3和表4可以得出:考慮投資機會和融資約束時,總體不確定性和市場不確定性對原材料類上市公司固定資產投資的負影響大于對機械類上市公司固定資產投資的負影響。

該項結果支持假設2。正如前面進行的分

析,產生這種結果的主要原因之一是機械類上市公司不可逆程度小于原材料類上市公司。當然,從本質上來說,不可逆性不足以導致不確定性對固定資產投資產生負影響,形成這種差別的原因還應考慮投資機會和盈利水平,從表2可以看出,機械類上市公司的投資機會(Q值)大于原材料類上市公司,其盈利能力(SK、CFK)也大于原材料類上市公司,即其所受的融資約束要小。這些都使得不確定性對機械類上市公司固定資產投資的影響小些。

(3)比較表3和表4,市場不確定性對公司固定資產投資的負影響大于總體不確定性對固定資產投資的負影響。這個結果從另外一個角度說明了,從平均水平來看,市場不確定性對固定資產投資的影響大于公司特有不確定性對固定資產投資的影響。

因此從整體來看,該項結果支持假設3②。由于市場不確定性會對整個行業產生影響,當市場不確定性出現時,企業很難將資產賣出去,即公司面對的不可逆性較大,因此,固定資產投資會很謹慎。

(4)從表5可以得出(這里說明的是針對所有公司的回歸結果而言的,即包括沒有列示在表5中的公司):考慮到投資機會和融資約束,對于全樣本的回歸結果而言,公司特有不確定性對固定資產投資的影響為正的公司有71家,為負的公司有87家對于原材料類公司而言,為正的公司有40家,為負的公司有42家;對于機械類公司而言,為正的公司有31家,為負的公司有45家。

但不同公司的情況也有所不同,有些公司的公司特有不確定性對固定資產投資的影響大于市場不確定性對固定資產投資的影響,同時有些公司的公司特有不確定性對固定資產投資的影響為正。也就是說,有些公司在公司特有不確定性增加時,投資反而加大。相比較而言,這種現象在原材料類上市公司中更為嚴重。這說明在中國,有些公司的管理層偏好風險,具有較強的“賭博”心理和機會主義行為。即當公司面臨特有的不確定性時,往往會低估其風險,盲目上馬,有過度投資的傾向。

本文認為,產生以上現象的原因主要是由于中國公司治理機制不完善。眾所周知,中國制造業上市公司大多由國有企業改制而來,國有股“一股獨大”和內部人控制的現象較為嚴重,董事會、管理層激勵和約束嚴重不足,建立內部科學的投資決策程序和規范的運作機制較弱。投資決策往往由關鍵人控制,投資項目的財務分析則以樂觀情形為基本方案,高估收益、淡化競爭、低估風險。而且管理層則常常以舊習慣和經驗在新的競爭環境下進行投資決策,決策過程跳躍、不連貫。若投資成功,公司管理層既得名又得利;若投資失敗,則責任自有國家承擔。這從一個側面說明,雖然隨著改革的推進,上市公司的治理不斷地完善,情況有所好轉,但是建立預想的現代公司制度仍任重而道遠。

以上對本文建立的實證模型———Tobin’sQ模型的三個模型,針對全樣本、原材料類上市公司、機械類上市公司三個樣本分別進行了估計,并分析了具體的估計結果,結果與研究假設基本相一致。為了驗證該實證結果的穩健性(robustness)水平,同時利用銷售加速模型進行分析,回歸結果基本與To-bin’sQ模型的回歸結果得出的結論相一致①,這說明本文建立的實證模型穩健性程度較高,得出的結論更加準確、可信。

五、研究結論與建議

通過前面的分析,本文得出以下一些結論:

(1)不論是全樣本還是分樣本(原材料類上市公司、機械類上市公司),也不論是否考慮投資機會和融資約束,總體不確定性和市場不確定性都對公司固定資產投資具有顯著的負影響。

(2)不可逆程度與公司固定資產投資呈顯著的負相關關系,不可逆程度越大,不確定性對公司固定資產投資的負影響程度越大。考慮投資機會和融資約束時,總體不確定性和市場不確定性對原材料類上市公司固定資產投資的負影響大于對機械類上市公司固定資產投資的負影響。

(3)市場不確定性對公司固定資產投資的負影響大于總體不確定性對固定資產投資的負影響。從平均水平來看,市場不確定性對固定資產投資的負影響大于公司特有不確定性對固定資產投資的負影響。

(4)不同公司的固定資產投資對公司特有不確定性的反應不同。對于超過半數的公司而言,公司特有不確定性對企業固定資產投資的影響為負,少于一半的公司為正。

從以上結論我們可以得出,在中國轉軌經濟的背景下,企業面臨較強的不確定性,且這些不確定性對固定資產投資活動會產生顯著的影響。因此,在決策過程中采用正確的方法顯得尤為重要。不確定性分析方法———實物期權方法就是其中的一種,企業應將實物期權方法作為企業投資決策的一種思維方式,并建立有效環境分析信息系統,大力培養決策參謀型經營人才,將這種方法加以正確應用,從而提高企業的投資決策水平。