胡建雄 ，茅 寧

南京大學(xué) 商學(xué)院，南京210093

1 引言

近年來，對企業(yè)投資扭曲行為的研究已成為眾多學(xué)者關(guān)注的重點。投資扭曲是指在投資決策中不以企業(yè)價值最大化為目標(biāo)而進行的投資行為，包括投資過度和投資不足兩個方面。張功富等［1］認為，中國特殊的制度環(huán)境造成上市公司投資扭曲行為的嚴重性。一方面，嚴重的代理問題導(dǎo)致投資過度;另一方面，中國作為發(fā)展中國家，融資約束造成投資不足［1-2］。無論是投資過度還是投資不足，企業(yè)資金配置效率都會降低，不利于其長遠發(fā)展。而且，微觀上的投資扭曲行為又會造成宏觀上的投資過冷或過熱。因此，加強對投資扭曲問題的研究具有重要的實踐意義。

企業(yè)投資和融資決策具有高度的相關(guān)性，因此研究企業(yè)投資行為可以從融資約束的視角展開［3］。已有研究大多集中于關(guān)注內(nèi)部現(xiàn)金流對企業(yè)投資行為的影響，較少涉及不同外部融資方式、特別是債務(wù)融資對企業(yè)投資行為的影響［3-4］，即使在有限的相關(guān)研究中，也往往從單一負債類型出發(fā)［5-6］，而未考慮不同負債的綜合影響;已有研究大多集中于關(guān)注企業(yè)的投資過度問題，而對投資不足問題的研究相對較少［7］。本研究引入債務(wù)來源異質(zhì)性的概念，債務(wù)來源異質(zhì)性體現(xiàn)了企業(yè)不同外部融資方式(如金融機構(gòu)借款、商業(yè)信用、債券和其他類型)各自占總負債的相對比重，通過構(gòu)建債務(wù)來源異質(zhì)性程度指標(biāo)(debt source heterogeneity index，DSHI)，探討債務(wù)來源異質(zhì)性對企業(yè)投資扭曲行為(包括投資過度和投資不足)的影響。

2 相關(guān)研究評述

基于多種視角，學(xué)者們對企業(yè)投資決策與融資決策之間的關(guān)聯(lián)問題展開研究。MM定理首先證實，在完全競爭市場、信息充分和經(jīng)濟個體理性的假設(shè)下，同一投資所需的資金來源(無論是債務(wù)融資還是股權(quán)融資)是沒有差異的。因此，企業(yè)投資活動與融資活動相互獨立，既不存在融資約束問題，也從理論上排除了投資扭曲行為發(fā)生的可能性。但是，市場機制并非完美無缺，在某些經(jīng)濟領(lǐng)域可能會出現(xiàn)市場失靈［8］，所以現(xiàn)實資本市場并不完全符合MM定理的假設(shè)。眾多學(xué)者從不同方向突破這些假設(shè)，形成了基于委托代理理論的企業(yè)投資理論、基于信息不對稱理論的企業(yè)投資理論、基于風(fēng)險和收益權(quán)衡的證券投資理論等不同流派的投資理論，這些理論既發(fā)現(xiàn)了投資和融資決策的相關(guān)性，也為分析企業(yè)投資扭曲問題提供了依據(jù)。

基于委托代理理論的企業(yè)投資理論認為，一方面，企業(yè)管理者會犧牲股東利益，在無收益的項目上投資過度，如建造個人帝國;或者犧牲債權(quán)人利益而實現(xiàn)股東利益，在風(fēng)險項目上投資過度，如風(fēng)險轉(zhuǎn)移和資產(chǎn)替代［9-10］。另一方面，受債務(wù)人與股東之間利益沖突的影響，債務(wù)的風(fēng)險性使管理者放棄凈現(xiàn)值為正的投資項目而造成投資不足，即債務(wù)“懸掛”;或者受新老股東之間利益沖突的影響，管理者過于保守謹慎，在風(fēng)險項目上投資不足而錯失企業(yè)發(fā)展的機遇，即風(fēng)險規(guī)避［11］。

然而，已有研究表明，目前大部分關(guān)于債務(wù)融資對企業(yè)投資行為影響的研究都側(cè)重于對投資過度問題的分析，較少涉及投資不足。張功富等［1］的實證研究表明，事實上，在中國上市公司的投資扭曲行為中，投資不足問題也相當(dāng)嚴重。這種觀點得到周偉賢［7］和徐曉東等［2］的支持。作為一種投資扭曲，投資不足行為同樣會降低企業(yè)的經(jīng)營利潤和盈利能力，嚴重損害企業(yè)價值及眾多中小股東的利益［12-13］，而當(dāng)前對投資不足問題的系統(tǒng)研究相對較少［7］，更缺乏將投資過度問題和投資不足問題結(jié)合起來進行分析的。

與此同時，債務(wù)來源異質(zhì)性是實踐中的普遍事實［14-15］，它表現(xiàn)為企業(yè)債務(wù)具有不同的規(guī)模結(jié)構(gòu)、期限結(jié)構(gòu)和來源結(jié)構(gòu)。從規(guī)模結(jié)構(gòu)看，不同企業(yè)具有不同的資產(chǎn)負債率;從期限結(jié)構(gòu)看，債務(wù)有短期、中期和長期之分;從來源結(jié)構(gòu)看，債務(wù)又可分為銀行借款、商業(yè)信用和債券等。不同種類的債務(wù)對企業(yè)投資扭曲行為的影響存在差異性，從債務(wù)規(guī)模結(jié)構(gòu)看，童盼等［3］認為，負債比率較高的企業(yè)具有較小的投資規(guī)模;黃乾富等［16］的實證結(jié)果表明，較高的債務(wù)規(guī)模對投資過度行為具有較強的約束作用。從債務(wù)期限結(jié)構(gòu)看，縮短債務(wù)期限能對投資過度行為產(chǎn)生更強的約束作用［16］。Harford等［17］的實證結(jié)果表明，公司債務(wù)期限結(jié)構(gòu)具有縮短的趨勢，這意味著再融資風(fēng)險的增加。為了降低再融資風(fēng)險，企業(yè)傾向于持有更多現(xiàn)金，進而有助于減緩?fù)顿Y不足的問題。

目前多數(shù)研究集中關(guān)注負債規(guī)模和期限結(jié)構(gòu)與投資行為的關(guān)系，而較少關(guān)注債務(wù)來源結(jié)構(gòu)(尤其是短期負債的來源結(jié)構(gòu))對投資扭曲行為的影響［18］。實際上，企業(yè)具有多種債務(wù)融資的來源方式，如金融機構(gòu)借款、商業(yè)信用、債券和其他類型，不同來源的負債對企業(yè)投資規(guī)模的影響不同［3］。國外學(xué)者一般認為，銀行借款對投資過度行為具有硬約束作用，這是因為在國外資本市場較成熟、金融制度較完善的背景下，銀行借款具有規(guī)范的信貸審核和擔(dān)保機制，因而對企業(yè)投資行為的影響強于商業(yè)信用。Rajan［19］認為，銀行作為企業(yè)的“大貸款人”，更有動機和能力對企業(yè)的投資決策進行有效監(jiān)督和控制。因此，銀行借款能有效減少企業(yè)管理層的道德風(fēng)險，對企業(yè)投資扭曲行為也會產(chǎn)生更強的約束作用。與硬約束的概念相反，軟約束是指向企業(yè)提供資金的機構(gòu)(如政府和銀行等)未能堅持先前的商業(yè)約定，對企業(yè)運用資金的行為發(fā)揮較弱的監(jiān)督和約束作用，使企業(yè)趁機將資金投入到當(dāng)期收益范圍之外的項目中［20］。中國學(xué)者基于中國情境得出的結(jié)論表明，中國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌時期，銀行借款存在軟約束效應(yīng)，原因在于國有上市公司基本是由國有企業(yè)改制而成，政府、國有銀行和國有上市公司的產(chǎn)權(quán)都屬于國家，這種歷史同源性使名義上的債權(quán)人與債務(wù)人之間并不存在實質(zhì)上的利益沖突，債務(wù)契約不具有真正制約企業(yè)投資扭曲行為的動力和能力。同時，由于受政府的保護，無效的破產(chǎn)機制也減弱了對投資扭曲公司的破產(chǎn)懲罰。黃乾富等［16］的研究表明，銀行借款由于受到政府干預(yù)，對企業(yè)投資過度行為約束不強。另外，作為企業(yè)短期融資重要來源之一的商業(yè)信用，由于受到再融資約束，會抑制企業(yè)的投資過度行為。這種觀點也得到黃珺等［5］和潘立生等［6］的實證支持。但朱磊等［4］認為，負債、負債期限結(jié)構(gòu)和來源結(jié)構(gòu)都不能抑制企業(yè)的投資扭曲行為，即西方理論中負債的相機治理機制在中國并未發(fā)生作用;童盼等［21］也認為，負債對投資扭曲會產(chǎn)生不同效應(yīng)，很難判斷這種關(guān)系可以由何種理論得到合理解釋，也缺乏有力的實證檢驗。

可以看出，中國上市公司中，關(guān)于債務(wù)融資對企業(yè)投資扭曲行為影響的研究尚未達成共識［4］。原因可能在于，企業(yè)持有單一類型的債務(wù)會很難發(fā)揮其對投資扭曲行為的相機治理作用，Williamson［22］認為債務(wù)具有同質(zhì)性的傳統(tǒng)假設(shè)受到了質(zhì)疑。企業(yè)需要具備債務(wù)來源異質(zhì)性，即追求多種負債類型的搭配和組合。David等［23］以日本公司為研究樣本，發(fā)現(xiàn)債務(wù)結(jié)構(gòu)與研發(fā)投資更匹配的公司，相對于匹配程度較差的公司而言能夠取得更好的績效;Hackbarth等［24］認為，最優(yōu)的債務(wù)結(jié)構(gòu)搭配可以消除投資扭曲行為。從期限結(jié)構(gòu)看，雖然短期債務(wù)有助于減緩企業(yè)投資過度和投資不足行為［16-17］，但同時會加劇展期風(fēng)險［25］，惡化企業(yè)的流動性狀況［26］。與未到期的長期債務(wù)相比，即將到期的短期債務(wù)還會給企業(yè)造成更多的債務(wù)“懸掛”［27］。因此，Choi等［28］認為，僅持有單一類型的短期債務(wù)或長期債務(wù)均不是企業(yè)的最優(yōu)決策，通過持有不同展期日債券的組合，才能減少由于展期風(fēng)險而造成的企業(yè)投資扭曲行為。受此思想的啟發(fā)，企業(yè)應(yīng)該保持較為分散的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，即短期債務(wù)、中期債務(wù)和長期債務(wù)持有量應(yīng)處于一種相對平均的水平。以此類推，本研究進而認為，債務(wù)來源異質(zhì)性可為研究企業(yè)投資扭曲問題提供一個較好的視角。

3 樣本選取和假設(shè)提出

提出假設(shè)之前，本研究首先需要證實在中國上市公司中債務(wù)來源異質(zhì)性是否真正的存在，這是研究工作的前提，如果不存在債務(wù)來源異質(zhì)性，那么探究其對企業(yè)投資扭曲行為的影響是沒有意義的。

本研究選取2008年至2013年滬、深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)作為初始研究樣本，因為部分變量的選擇需要上一年數(shù)據(jù)，所以實際選擇樣本時需要將樣本的時間跨度向前延展一年，即所選樣本的時間跨度為2007年至2013年。同時，剔除ST、*ST、金融類公司數(shù)據(jù)，并剔除財務(wù)數(shù)據(jù)異常的樣本以及2007年后上市的公司樣本。最終得到1 306家公司的7 836個觀測值，整理成平衡面板的數(shù)據(jù)形式。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫。

根據(jù)企業(yè)債務(wù)的不同來源，本研究將債務(wù)分為金融機構(gòu)借款、商業(yè)信用、債券和其他債務(wù)4大類別，其他債務(wù)是指總負債扣除金融機構(gòu)借款、商業(yè)信用和債券后的剩余部分，按以下步驟進行聚類分析。首先，將金融機構(gòu)借款、商業(yè)信用、債券和其他債務(wù)分別占總負債之比的4項指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化。然后，以此為基礎(chǔ)，采用強制聚類數(shù)為4的單一方案進行聚類，自動生成4組樣本。

圖1和表1給出債務(wù)分為金融機構(gòu)借款、商業(yè)信用、債券和其他債務(wù)后進行聚類分析的結(jié)果。

圖1中聚類分析生成的第1組～第4組樣本中，柱狀體最高的債務(wù)類型為這組企業(yè)樣本最主要的負債來源，即這組企業(yè)樣本最主要的負債類型，4組樣本最主要的負債類型間存在較為明顯的差異。第1組中商業(yè)信用率顯著高于其他3組，第2組中其他債務(wù)比率顯著高于其他3組，第3組中金融機構(gòu)借款率顯著高于其他3組，第4組中債券比率顯著高于其他3組。不同企業(yè)由于自身的實際狀況，會具有不同的融資結(jié)構(gòu)，4種債務(wù)類型的比率高低也各有差異。此結(jié)論還可以通過表1每組樣本的均值和極大值得到進一步驗證。從不同債務(wù)類型看，第1組 ～第4組樣本中都具有各自占絕對優(yōu)勢的債務(wù)類型，表現(xiàn)為其均值和極大值在本組內(nèi)最大。例如，表1金融機構(gòu)借款組中，第3組的均值為0.486，明顯大于第1組、第2組和第4組的均值(分別為0.093、0.045和0.110)，極大值為0.955，也明顯大于第1組、第2組和第4組的極大值(分別為0.375、0.251和0.440)，說明第3組企業(yè)樣本以金融機構(gòu)借款為主要負債類型。同理，第1組企業(yè)樣本以商業(yè)信用為主要負債類型，第2組企業(yè)樣本以其他債務(wù)為主要負債類型，第4組企業(yè)樣本以債券為主要負債類型。

由表1可知，聚類分析生成的4組樣本中，第3組的樣本數(shù)量最多，為5 322;其次是第1組，樣本數(shù)量為2 195;然后是第2組和第4組，樣本數(shù)量分別為249和70。在第1組 ～第4組樣本中，以金融機構(gòu)借款為主要負債類型的樣本數(shù)量最多，其次是以商業(yè)信用為主要負債類型的樣本數(shù)量，然后是以其他債務(wù)和債券為主要負債類型的樣本數(shù)量。表明中國上市公司的債務(wù)來源中以金融機構(gòu)借款為主要類型，其次是商業(yè)信用，然后是其他債務(wù)，以債券為主要融資類型的企業(yè)樣本最少。從整體而言，中國上市公司債務(wù)融資的類型具有多樣化的特征，完全依靠單一類型債務(wù)進行融資的企業(yè)極少。否則，無法根據(jù)不同類型債務(wù)占比的高低實現(xiàn)表1聚類分析的結(jié)果，圖1也不可能呈現(xiàn)相對均勻的聚類分布狀況。因此，中國上市公司中債務(wù)融資的異質(zhì)性較為普遍，進而表明，從債務(wù)來源異質(zhì)性角度研究其對企業(yè)投資扭曲行為的影響是合理的。

圖1 債務(wù)類型聚類分析結(jié)果Figure 1 Clustering Analysis Result of Debt Type

表1 債務(wù)類型聚類分析結(jié)果Table 1 Clustering Analysis Result of Debt Type

債務(wù)來源異質(zhì)性體現(xiàn)了企業(yè)各種負債來源的相對比重，其值越大，表明各類負債的持有量越平均，即債務(wù)來源的多元化程度越高。債務(wù)來源異質(zhì)性程度的差異體現(xiàn)了債務(wù)對投資扭曲的相機治理作用的不同，投資扭曲又分為投資過度和投資不足兩個方面，故而有必要將投資過度問題和投資不足問題整合到投資扭曲問題的統(tǒng)一框架下進行分析。企業(yè)的債務(wù)來源越多元，受到不同債權(quán)人的監(jiān)督就越多，企業(yè)日常經(jīng)營活動狀況就越透明，就會被要求在公開市場上披露越多的信息，市場對于企業(yè)的價值評估就會越準(zhǔn)確。這些債務(wù)來源異質(zhì)性程度較高的企業(yè)不僅有利于抑制其投資扭曲行為的發(fā)生，還有利于更好地發(fā)揮債務(wù)的相機治理作用。同時，債務(wù)來源多元化的企業(yè)享有一種聲譽，即較高的市場認可度、較好的發(fā)展前景和較完善的公司治理機制。管理者為了維護企業(yè)的這種聲譽，會慎重選擇其投資行為，投資扭曲行為自然便會越少，即投資過度和投資不足行為會越少。反之，債務(wù)來源異質(zhì)性程度越低，即企業(yè)的債務(wù)來源越單一，市場對該企業(yè)的認可度越低，企業(yè)對單一債務(wù)來源越依賴，所面臨的再融資風(fēng)險程度也越高。一旦企業(yè)出現(xiàn)財務(wù)危機或單一債務(wù)來源減少，甚至停止了資金供給，企業(yè)很難滿足未來可能發(fā)生的投資、并購及回購等活動導(dǎo)致的融資需求。較少的債務(wù)類型使企業(yè)面臨較大的破產(chǎn)風(fēng)險，缺乏通過債券市場進行有效融資的渠道［29］。同時，債權(quán)人較為單一，使管理者缺乏對債權(quán)人有效的監(jiān)督，出于自利動機，管理者可能會做出有損公司價值的機會主義行為，造成更多的投資扭曲。因此，在債務(wù)來源異質(zhì)性程度較低的企業(yè)環(huán)境下，債務(wù)相機治理作用無法得到充分的發(fā)揮，所以單一債務(wù)來源對企業(yè)投資扭曲行為的治理效應(yīng)有限。據(jù)此本研究提出假設(shè)。

H1債務(wù)來源異質(zhì)性程度與企業(yè)投資扭曲程度顯著負相關(guān)，即債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，企業(yè)投資扭曲程度越低。

投資扭曲包括投資過度和投資不足兩個方面，債務(wù)來源異質(zhì)性對投資扭曲的約束其實是對投資過度和投資不足兩種行為約束的一種綜合反映。然而，債務(wù)來源異質(zhì)性對企業(yè)投資過度和投資不足行為相機治理的作用機制是不同的。中國情境下，嚴重的代理問題導(dǎo)致投資過度，融資約束造成投資不足［1-2］。債務(wù)來源異質(zhì)性程度較高時，通過不同來源資金的合理搭配，各種融資方式取長補短，可有效地降低代理成本［30］，從而約束企業(yè)的投資過度行為。另外，債務(wù)來源異質(zhì)性程度較高時，企業(yè)融資渠道較為多樣化，能有效緩解由融資約束而導(dǎo)致的投資不足行為。據(jù)此本研究提出假設(shè)。

H2企業(yè)債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資過度程度和投資不足程度均越低，且債務(wù)來源異質(zhì)性對企業(yè)投資扭曲的約束程度介于其對投資過度和投資不足的約束程度之間。

4 變量測量

4.1 債務(wù)來源異質(zhì)性程度指標(biāo)(DSHI)

本研究參考 Choi等［28］的研究思路，借鑒 Colla等［29］的研究成果，根據(jù)聚類分析的結(jié)果構(gòu)建測量債務(wù)來源異質(zhì)性程度的指標(biāo)DSHI，具體為

(1)式表明，若某企業(yè)只有單一類型的債務(wù)，其DSHI值為0;若某企業(yè)各種類型的債務(wù)水平絕對平均，其DSHI值為1。某企業(yè)在某年度的DSHI值是介于0～1之間的一個數(shù)值，且越接近于1，債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高;越接近于0，債務(wù)來源異質(zhì)性程度越低。

4.2 投資扭曲程度(Invdis)

本研究參照Richardson［31］、辛 清 泉 等［32］和張 會 麗等［33］的研究方法，用(2)式衡量企業(yè)的投資扭曲程度，即

其中，θ0為常數(shù)項;θ1～ θ7為相應(yīng)各變量的系數(shù)，表示其他條件不變時每個變量的單位變動對因變量Inv的影響;ξt為殘差;其他變量說明見表2。

(2)式估計出來的投資水平預(yù)測值(即投資水平擬合值)可以看作是上市公司的一個正常投資水平，而實際值投資水平與預(yù)測投資水平之間的差值就是本研究定義的投資扭曲程度，即估計模型的殘差ξt，用Invdis表示。對投資扭曲程度取絕對值，即︱Invdis︱，該指標(biāo)的含義就是實際投資水平與正常投資水平之間的差異或偏離程度。偏離程度越大，對企業(yè)的負面影響也就越重。當(dāng)(2)式殘差大于0時，投資扭曲的表現(xiàn)形式為投資過度;殘差小于0時，投資扭曲的表現(xiàn)形式為投資不足。

表2 變量定義Table 2 Definition of Variable

對(2)式采用線性平衡面板數(shù)據(jù)模型進行分析，霍斯曼檢驗的p值為0.000，表明(2)式應(yīng)采用固定效應(yīng)模型進行分析，各變量的回歸結(jié)果見表3。

表3 回歸結(jié)果Table 3 Regression Result

由表3可知，除上一年度股票回報率外，實際投資額與其他變量間的系數(shù)均高度顯著。提取(2)式的殘差，并展開詳細分析，(2)式殘差的基本統(tǒng)計結(jié)果見表4。由表4可知，殘差大于0(即投資過度)的觀測值有3 282個，占總樣本的41.884%;殘差小于0(即投資不足)的觀測值有4 542個，占總樣本的57.963%;殘差等于0(即未發(fā)生投資扭曲)的觀測值只有12個，占總樣本的0.153%。結(jié)果表明，從總體看，中國上市公司中投資扭曲現(xiàn)象較為常見，未發(fā)生投資扭曲的樣本極少。在投資扭曲樣本中，企業(yè)投資不足的現(xiàn)象比投資過度的現(xiàn)象更為普遍，投資不足樣本的比重57.963%大于投資過度樣本的比重41.884%;但投資過度程度卻更為嚴重，因為從均值和中位數(shù)的絕對值看，投資過度程度的0.046和0.032分別高于投資不足程度的0.033和0.026。這一結(jié)果與張功富等［1］的實證結(jié)論一致。

表4 殘差統(tǒng)計結(jié)果Table 4 Residual Statistical Result

5 實證檢驗

5.1 總回歸分析

將測量投資扭曲水平的3個變量投資扭曲程度︱Invdis︱、投資過度程度(Invdis＞0)和投資不足程度(Invdis＜0)作為因變量，分別與債務(wù)來源異質(zhì)性程度指標(biāo)進行回歸，結(jié)果見表5。由表5可知，︱Invdis︱與DSHI顯著負相關(guān)，即債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資扭曲程度越低;投資過度程度與DSHI顯著負相關(guān)，即債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資過度程度越低;投資不足程度與DSHI顯著正相關(guān)，即債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資不足程度越低。同時，DSHI對︱Invdis︱的約束程度(系數(shù)絕對值為0.027)介于其對投資過度約束程度(系數(shù)絕對值為0.026)和對投資不足約束程度(系數(shù)絕對值為0.034)之間，H1和H2得到初步驗證。

表5 總回歸結(jié)果Table 5 Total Regression Result

5.2 分組描述性統(tǒng)計分析

表6給出研究樣本和隨機樣本投資扭曲程度絕對值的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表6可知，研究樣本的均值和中位數(shù)都明顯低于隨機樣本的均值和中位數(shù)，而兩組隨機樣本之間的均值和中位數(shù)卻不存在明顯差異。

通過分組描述性統(tǒng)計結(jié)果可以看出，DSHI值高的上市公司投資扭曲程度比DSHI值低的上市公司投資扭曲程度要低，也就是說，企業(yè)債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，其投資水平偏離正常值的程度或可能性也就越小，這種描述性統(tǒng)計結(jié)果為下面更嚴謹?shù)姆纸M實證檢驗奠定了基礎(chǔ)。

表6 研究樣本與隨機樣本中投資扭曲程度絕對值的描述性統(tǒng)計分析Table 6 Descriptive Statistical Analysis about the Absolute Value of Investment Distortion between Research Samples and Random Samples

5.3 分組比較分析

表7給出研究樣本、隨機樣本1和隨機樣本2分別兩兩配對后形成的3組樣本之間的︱Invdis︱均值比較檢驗和Wilcoxon符號秩比較檢驗的分析結(jié)果。

由表7可知，研究樣本與隨機樣本1和隨機樣本2分別配對后形成的樣本中，均值和中位數(shù)都存在顯著差異;隨機樣本1與隨機樣本2配對后形成的樣本中，均值和中位數(shù)不存在顯著差異。這說明，DSHI值高的企業(yè)投資扭曲程度會顯著低于DSHI值低的企業(yè)。研究樣本與不同隨機樣本配對均可得出相同結(jié)論，并不受隨機樣本選擇的制約。另外，也說明本研究較為恰當(dāng)?shù)剡M行了配對樣本的選取，因為隨機樣本1和隨機樣本2之間的投資扭曲程度并不存在顯著性差異。

表7 投資扭曲程度絕對值的分組比較分析Table 7 Group Comparison Analysis about the Absolute Value of Investment Distortion

5.4 分組相關(guān)系數(shù)分析

表8給出研究樣本與隨機樣本1和隨機樣本2分別進行配對后計算出來的投資扭曲程度的絕對值與債務(wù)來源異質(zhì)性程度指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)以及相應(yīng)的顯著性水平。由表8可知，pearson相關(guān)系數(shù)和spearman相關(guān)系數(shù)的結(jié)果都表明，︱Invdis︱與DSHI之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，企業(yè)債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資扭曲程度就越低，相應(yīng)地，企業(yè)與正常投資水平之間的偏離程度也越小。

表8 研究樣本與隨機樣本配對后︱Invdis︱與DSHI的相關(guān)系數(shù)分析Table 8 Correlation Coefficient Analysis between︱Invdis︱and DSHI after the Match of Research Samples and Random Samples

5.5 分組回歸分析

表9給出對研究樣本分別與隨機樣本1和隨機樣本2進行配對后在投資扭曲程度的絕對值與債務(wù)來源異質(zhì)性程度之間進行回歸分析的結(jié)果。由表9可知，投資扭曲程度與債務(wù)來源異質(zhì)性程度之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，這與之前的總回歸、描述性統(tǒng)計、均值與中位數(shù)比較、相關(guān)系數(shù)分析的結(jié)論都一致，進一步驗證了H1，也證實了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表9 研究樣本與隨機樣本配對后︱Invdis︱與DSHI的回歸分析Table 9 Regression Analysis between︱Invdis︱and DSHIafter the Match of Research Samples and Random Samples

既然投資扭曲程度與債務(wù)來源異質(zhì)性之間具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，由此可得的一個邏輯推論就是，當(dāng)實際投資額超過正常投資額，即投資過度時，Invdis與DSHI之間應(yīng)該有負相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資過度程度越低;當(dāng)實際投資額低于正常投資額，即投資不足時，Invdis與DSHI之間應(yīng)該有正相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資不足程度越低。此時，需要根據(jù)Invdis的正負進行分組，然后分別對Invdis和DSHI進行回歸分析，檢驗邏輯推論是否成立。

表10給出對研究樣本分別與隨機樣本1和隨機樣本2進行配對后在投資扭曲程度與債務(wù)來源異質(zhì)性程度指標(biāo)之間按照Invdis＞0和Invdis＜0分組后回歸分析的結(jié)果。由表10可知，與上文推論完全一致，當(dāng)Invdis＞0時，Invdis與DSHI之間有顯著的負相關(guān)關(guān)系，即債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高的企業(yè)，其投資過度程度越低;當(dāng)Invdis＜0時，Invdis與DSHI之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系，即債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高的企業(yè)，其投資不足程度越低。同時，由表9和表10的結(jié)果還可以看出，當(dāng)研究樣本與隨機樣本1進行配對后，DSHI對︱Invdis︱的約束程度(系數(shù)絕對值為0.026)介于其對Invdis＞0的約束程度(系數(shù)絕對值為0.024)和對Invdis＜0的約束程度(系數(shù)絕對值為0.033)之間。研究樣本與隨機樣本2進行配對后，會有同樣的發(fā)現(xiàn)，這進一步證實了H2的正確性。

表10 研究樣本與隨機樣本配對后Invdis與DSHI的回歸分析Table 10 Regression Analysis between Invdis and DSHI after the Match of Research Samples and Random Samples

6 結(jié)論

本研究從公司投融資決策相關(guān)性出發(fā)，探討債務(wù)來源異質(zhì)性對企業(yè)投資扭曲行為的影響。以中國上市公司為研究樣本，首先通過聚類分析方法，證實中國上市公司中債務(wù)來源異質(zhì)性較為普遍。然后構(gòu)建債務(wù)來源異質(zhì)性程度指標(biāo)，選擇債務(wù)來源異質(zhì)性程度較高的樣本(研究樣本)和債務(wù)來源異質(zhì)性程度較低的樣本(兩組隨機樣本)，并對研究樣本與隨機樣本配對后形成的樣本進行相關(guān)的實證檢驗。研究結(jié)果表明，①債務(wù)來源異質(zhì)性程度與企業(yè)投資扭曲程度顯著負相關(guān)，債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，企業(yè)投資扭曲程度越低。中國情境下，企業(yè)持有單一類型的債務(wù)會很難發(fā)揮其對投資扭曲行為的相機治理作用，但通過提高債務(wù)來源的異質(zhì)性程度而獲得的多元化債務(wù)組合能有效地約束企業(yè)投資扭曲行為。②企業(yè)債務(wù)來源異質(zhì)性程度越高，投資過度程度和投資不足程度均越低，且債務(wù)來源異質(zhì)性對企業(yè)投資扭曲的約束程度介于其對投資過度和投資不足的約束程度之間。提高債務(wù)來源異質(zhì)性的方法對于發(fā)生投資過度或投資不足的企業(yè)具有普遍適用性，均能促使這些企業(yè)的實際投資額回歸正常水平。因此，債務(wù)來源異質(zhì)性能夠抑制企業(yè)投資扭曲行為的發(fā)生。也就是說，在債務(wù)來源異質(zhì)性程度較高的上市公司中，其投資水平更加合理，出現(xiàn)投資過度和投資不足的程度都比較小，更能符合企業(yè)價值最大化的目標(biāo)。

本研究構(gòu)建債務(wù)來源異質(zhì)性程度指標(biāo)，綜合考察債務(wù)來源異質(zhì)性程度對企業(yè)投資扭曲行為的影響，將投資過度問題和投資不足問題整合到投資扭曲問題的統(tǒng)一分析框架下，在一定程度上彌補了現(xiàn)有研究對投資不足問題分析較少的不足。研究結(jié)論的實踐指導(dǎo)意義在于，提高企業(yè)債務(wù)來源異質(zhì)性程度有利于上市公司做出更加合理的投資決策。因此，提高債務(wù)來源的多元化程度和合理安排各類負債的比重，有利于降低投資扭曲行為(包括投資過度和投資不足)的程度。

盡管本研究具有一定的創(chuàng)新之處和實踐指導(dǎo)意義，但畢竟是建立在融資決策對投資決策影響的基礎(chǔ)上展開分析。實務(wù)中，企業(yè)有可能同時做出投、融資決策，靜態(tài)模型也許會產(chǎn)生不一致的系數(shù)估計結(jié)果［34］。今后的研究中可以構(gòu)建動態(tài)多元方程模型，考察債務(wù)來源異質(zhì)性與企業(yè)投資扭曲行為的跨期相互關(guān)聯(lián)。進而，需要將債務(wù)規(guī)模結(jié)構(gòu)、期限結(jié)構(gòu)和來源結(jié)構(gòu)結(jié)合起來，尋求在不同時期多種來源債務(wù)最優(yōu)規(guī)模的合理搭配，從而更有效地約束企業(yè)投資扭曲行為。

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