朱思宇

企業(yè)的融資方式選擇研究
——來自制造業(yè)上市企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

朱思宇

本文選取2008年至2013年1500家中國(guó)制造業(yè)上市企業(yè)作為面板觀測(cè)值，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典方法，考察與分析制造業(yè)企業(yè)投資行為與融資結(jié)構(gòu)的作用機(jī)制?；貧w結(jié)果顯示四種企業(yè)投資方式（銀行貸款、債券融資、股權(quán)融資和內(nèi)源融資）對(duì)于制造業(yè)企業(yè)的投資行為都有顯著的促進(jìn)作用，銀行貸款依舊占據(jù)了融資結(jié)構(gòu)中的較大比重。此外，大量制造業(yè)企業(yè)存在過度投資問題。

制造業(yè)企業(yè)；融資結(jié)構(gòu)；投資行為

一、引言

改革開放以來，制造業(yè)的發(fā)展勢(shì)頭迅猛，在制造總量和制造技術(shù)水平兩方面都有了飛躍式的進(jìn)步。但是，在全球的產(chǎn)業(yè)鏈中，中國(guó)制造業(yè)只占據(jù)著低端制造業(yè)部分。中國(guó)的制造業(yè)從低附加值向高附加值轉(zhuǎn)變，成為擺在我們面前的一道難題。而在轉(zhuǎn)變的過程當(dāng)中，如何使企業(yè)獲得足夠的資金支持，以及在有限的可選擇融資方式下，幫助制造業(yè)企業(yè)管理者確定一個(gè)融資方式的最優(yōu)選擇策略，了解不同的融資方式對(duì)投資行為有怎樣的影響等，顯得尤為重要，這也是本文主要探討的問題。

具體而言，本文首先通過對(duì)從國(guó)泰君安數(shù)據(jù)庫當(dāng)中提取的制造業(yè)企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類，在此基礎(chǔ)上針對(duì)企業(yè)的投資行為（合理投資、過度投資與不足投資）和融資結(jié)構(gòu)（銀行借款、股權(quán)融資、債券融資與內(nèi)源融資）展開時(shí)間和空間維度的描述性分析，以便初步把握企業(yè)投資和融資結(jié)構(gòu)的基本事實(shí)特征。其次，針對(duì)面板數(shù)據(jù)，利用固定效應(yīng)模型（FE），在控制了制造業(yè)企業(yè)個(gè)體異質(zhì)性的前提下，實(shí)證地檢驗(yàn)銀行借款、股權(quán)融資、債券融資與內(nèi)源融資這4種融資與企業(yè)合理投資、過度投資與不足投資的關(guān)系，以確定一個(gè)基本的最優(yōu)融資策略。

二、理論分析和研究假設(shè)

制造業(yè)企業(yè)的投資行為主要包括：不足投資行為、適度投資行為以及過度投資行為，我們將主要通過一種特定的方法來劃分企業(yè)的投資行為。企業(yè)究竟是投資過度還是投資不足，取決于其最優(yōu)投資水平：首先通過原始數(shù)據(jù)擬合出投資方程（如圖1），將位于投資方程左上方區(qū)域的企業(yè)定義為大于最優(yōu)投資水平，位于投資方程右下方區(qū)域的企業(yè)定義為小于最優(yōu)投資水平（如圖2）。其次，求出樣本數(shù)據(jù)的中位數(shù)和平均值，并比較兩者大?。ㄈ鐖D3），然后再將樣本數(shù)據(jù)劃分為3個(gè)區(qū)間：⑴將位于投資方程左上方區(qū)域且在中位數(shù)與平均值相對(duì)較大者之上區(qū)域的公司定義為投資過度公司。⑵將位于投資方程右下方區(qū)域且在中位數(shù)與平均值相對(duì)較小者之下區(qū)域的公司定義為投資不足公司。⑶將剩下的樣本公司定義為適度投資公司（如圖4）。

圖1　

圖2　

圖3　

圖4　

制造業(yè)作為我國(guó)傳統(tǒng)支柱型產(chǎn)業(yè)，融資難、融資貴的問題一直存在。而造成融資困境的原因有以下幾點(diǎn)：首先，銀行對(duì)于向傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)放貸的信心不強(qiáng)，傳統(tǒng)制造業(yè)在銀行的信用評(píng)級(jí)系統(tǒng)中評(píng)價(jià)不高。在這種情況下，銀行為了降低資金風(fēng)險(xiǎn)勢(shì)必采用較高的利率和嚴(yán)格審查的方式來控制自身的風(fēng)險(xiǎn)，而較高的融資成本很難與企業(yè)的實(shí)際需求相符合，超過了企業(yè)的承受能力。此外，當(dāng)前嚴(yán)峻的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)也對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)的融資造成了不小的沖擊。

結(jié)合以上分析提出以下假設(shè)：

假設(shè)1a：銀行貸款與企業(yè)投資行為正相關(guān)。

在我國(guó)由于金融體制以及金融市場(chǎng)不發(fā)達(dá)的原因，企業(yè)普遍面臨融資約束，造成了在我國(guó)的金融體制之下，目前銀行貸款作為間接融資方式仍是企業(yè)投資最主要的資金來源。因此，獲得銀行貸款后都將會(huì)減輕或改變其融資約束的狀況，從而改善或消除投資不足的情形，改善公司投資行為。

假設(shè)1b：銀行貸款與企業(yè)投資行為正相關(guān)。

目前我國(guó)債券市場(chǎng)并不發(fā)達(dá)，企業(yè)融資很少通過直接融資的方式進(jìn)行融資。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的債券融資與效率投資之間呈正相關(guān)關(guān)系，即負(fù)債對(duì)效率投資行為有促進(jìn)作用，而且長(zhǎng)期債務(wù)的促進(jìn)作用則更為明顯。

假設(shè)1c：股權(quán)融資與企業(yè)投資行為正相關(guān)。

根據(jù)對(duì)于目前資本市場(chǎng)的研究可知，由于股票市價(jià)被過高估值的狀況普遍存在，而再融資發(fā)行價(jià)格又較大程度上取決于市價(jià)，因此達(dá)到再融資條件的公司都會(huì)追求股權(quán)融資尋找的機(jī)會(huì)，而那些沒有進(jìn)行股權(quán)融資的公司大多都是由于沒有達(dá)到股權(quán)融資的標(biāo)準(zhǔn)。因此，資本市場(chǎng)對(duì)公司投資行為的影響主要取決于是否取得股權(quán)融資，那些取得股權(quán)融資的公司會(huì)增加企業(yè)投資。

假設(shè)1d：內(nèi)源融資與企業(yè)投資行為正相關(guān)。

內(nèi)源融資的增大顯示出企業(yè)前段時(shí)期的經(jīng)營(yíng)成果給予投資者一定的信心，使得其愿意加大投資額度，而企業(yè)則會(huì)利用這筆錢來加大投資，從而回報(bào)投資者的信任。

假設(shè)2：過度投資行為遠(yuǎn)超過其他投資行為（不足、適度投資行為）。

近年來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長(zhǎng)，投資行為對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮了主要的拉動(dòng)作用。但由于受資源和消費(fèi)需求等條件的限制和過快的投資增長(zhǎng)，不少行業(yè)和地區(qū)不同程度地出現(xiàn)了“投資過熱”現(xiàn)象。企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的主體之一，宏觀層面的產(chǎn)業(yè)、地區(qū)的“投資過熱”與微觀層面的企業(yè)“過度投資”是息息相關(guān)的。由于中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)尚處于初級(jí)階段，加上不合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)，上市公司“過度投資”行為更為嚴(yán)重。

三、實(shí)證設(shè)計(jì)與分析

1.模型設(shè)定與描述統(tǒng)計(jì)

本文的研究重點(diǎn)是2009年至2013年我國(guó)境內(nèi)制造業(yè)企業(yè)上市公司中不同融資方式的選擇對(duì)企業(yè)投資行為的影響。因此，因變量是企業(yè)的投資規(guī)模，自變量是企業(yè)的融資方式，包括銀行貸款、股權(quán)融資、債券融資以及內(nèi)源融資，和一些控制變量，包括企業(yè)所在地區(qū)、公司年齡、企業(yè)所在行業(yè)。具體的變量定義見表1。

表1　變量定義表

基于上述假設(shè)及變量定義，我們?cè)O(shè)定如下回歸模型來研究制造業(yè)企業(yè)不同融資方式選擇下的投資行為：

模型中，β1-β7分別是銀行貸款、股權(quán)融資、內(nèi)源融資、債券融資、地區(qū)、企業(yè)年齡和企業(yè)所屬行業(yè)的影響系數(shù)。本文的實(shí)證分析使用Stata12.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行。

本次研究選取了來自國(guó)泰君安數(shù)據(jù)庫的1644家制造業(yè)企業(yè)上市的相關(guān)公司數(shù)據(jù)，通過Stata軟件篩選后，共得到7121個(gè)樣本數(shù)據(jù)，樣本企業(yè)數(shù)據(jù)來源省份見圖5。

從圖5中可以觀察到，來自東部沿海的廣東、蘇、浙、滬等地樣本企業(yè)數(shù)據(jù)所占樣本整體的比重大，而來自中部和西部地區(qū)的制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)所占比重小，直觀反映出東部地區(qū)與中西部地區(qū)制造業(yè)企業(yè)地區(qū)發(fā)展水平的差異。

圖5　樣本企業(yè)數(shù)據(jù)來源省份分布圖

表2為變量的描述性統(tǒng)計(jì)。雖然一些樣本企業(yè)投資的年度凈增加額為0，而且其中一些企業(yè)并未進(jìn)行股權(quán)融資、銀行貸款或企業(yè)債券、內(nèi)源融資，但是各個(gè)變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)值直觀顯現(xiàn)，反映出大多數(shù)企業(yè)的多種融資選擇情況及數(shù)值大小，為進(jìn)一步做相關(guān)系數(shù)的分析打下了基礎(chǔ)。從縱向?qū)Ρ葋砜?，雖然內(nèi)源融資的均值最多，但是其標(biāo)準(zhǔn)差較大，且有較大數(shù)量的樣本企業(yè)的內(nèi)源融資數(shù)值缺失或?yàn)榱?，體現(xiàn)出不同企業(yè)的內(nèi)源融資水平差異較大。銀行借款雖然均值不大，但是標(biāo)準(zhǔn)差最小、樣本數(shù)量最多，且離散系數(shù)小于內(nèi)源融資，體現(xiàn)出制造業(yè)企業(yè)銀行融資的水平基本相同，企業(yè)較大程度依賴于銀行融資。

表2　變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3為各個(gè)變量間相關(guān)系數(shù)矩陣，從表中我們可以得出各變量之間呈正相關(guān)的關(guān)系，且相關(guān)系數(shù)在1%的水平下顯著。此外，為了更加精準(zhǔn)地比較各個(gè)變量的數(shù)值，體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的嚴(yán)謹(jǐn)性，使數(shù)值更具有可比性，我們將各個(gè)變量取其自然對(duì)數(shù)，由此獲得的相關(guān)系數(shù)矩陣見表4。從表4可以看出，取自然對(duì)數(shù)后的相關(guān)變量，銀行貸款、債券融資、股權(quán)融資、內(nèi)源融資與企業(yè)投資凈增加額的相關(guān)系數(shù)都在1%的水平下顯著，且呈正相關(guān)的關(guān)系。

表3　變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

表4　變量取自然對(duì)數(shù)后的相關(guān)系數(shù)矩陣

2.回歸結(jié)果

利用Stata12.0軟件，分別利用最小二乘法（OLS）和針對(duì)面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型（FE），在控制了制造業(yè)企業(yè)個(gè)體異質(zhì)性的前提下，實(shí)證地檢驗(yàn)銀行借款、股權(quán)融資、債券融資與內(nèi)源融資這4種融資與企業(yè)投資的關(guān)系。從回歸分析數(shù)據(jù)匯總表5、表6中可看出，在7121個(gè)樣本觀測(cè)值中，樣本企業(yè)銀行貸款數(shù)額、債券融資數(shù)額、股權(quán)融資數(shù)額和內(nèi)源融資數(shù)額取自然對(duì)數(shù)后與企業(yè)2008至2013年度投資凈增加值一起做回歸分析的相關(guān)系數(shù)均為正，p>|t|的值均為0，回歸結(jié)果在1%的水平下顯著（在FE中，債券融資的相關(guān)系數(shù)在5%水平下顯著）。由此可以得出，樣本企業(yè)的融資方式與企業(yè)投資凈增加額分別取自然對(duì)數(shù)后的相關(guān)系數(shù)為正，兩者關(guān)系為正相關(guān)。

表5　制造業(yè)企業(yè)投資：融資方式的選擇（OLS估計(jì)）匯總

表6　制造業(yè)企業(yè)投資：融資方式的選擇（FE）匯總

根據(jù)之前得出的投資方程，計(jì)算出每一個(gè)樣本企業(yè)的理論投資水平，并與實(shí)際值比較來觀察每一上市公司的投資是超過還是低于該值，在此基礎(chǔ)上結(jié)合全行業(yè)投資的平均值和中位數(shù)，按照?qǐng)D1-圖4所示的方法來判斷其實(shí)際投資水平。按照計(jì)算結(jié)果，本文對(duì)不同投資水平的上市公司進(jìn)行了歸類統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表7所示。本文發(fā)現(xiàn)制造業(yè)上市公司的投資均值在5.511左右，中位數(shù)為7.831。根據(jù)表7所示的結(jié)果可以看到，在全部7121個(gè)樣本中，不足投資的企業(yè)有2452個(gè)，占樣本總數(shù)的34.43%；過度投資的企業(yè)有3294個(gè)，占樣本總數(shù)的46.26%；而在合理投資區(qū)間的企業(yè)僅有1375個(gè)，占總數(shù)的19.31%。

按照前文對(duì)于非效率投資的定義，在所有樣本公司中，存在非效率投資現(xiàn)象的樣本有4669個(gè)，占全樣本數(shù)的80.69%，這就說明，我國(guó)大多數(shù)的非金融類上市公司存在非效率投資現(xiàn)象。其中，與投資不足相比，我國(guó)上市公司投資過度的現(xiàn)象可能更為嚴(yán)重。

表7　制造業(yè)企業(yè)投資情況分布

通過選取數(shù)據(jù)，變量定義和模型設(shè)定，以及隨后的描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)系數(shù)矩陣和回歸分析，最后表6和表7所展現(xiàn)的數(shù)據(jù)說明了論文假設(shè)中所列出的融資方式中銀行貸款、債券融資、股權(quán)融資、內(nèi)源融資與企業(yè)投資行為都具有正相關(guān)性，且在投資行為當(dāng)中非效率投資占據(jù)大多數(shù)，其中過度投資略大于不足投資行為，假設(shè)得到驗(yàn)證。

四、研究結(jié)論及啟示

1.研究結(jié)論

在我國(guó)現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度有所減緩，制造業(yè)企業(yè)正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)的階段，受資源和消費(fèi)需求等條件的限制和過快的投資增長(zhǎng)，制造業(yè)企業(yè)存在一定程度的過度投資行為，不同行業(yè)和地區(qū)的企業(yè)過度投資行為基本相同，由此可以得出過度投資行為的存在具有普遍性。

在制造業(yè)企業(yè)的融資方式中，銀行貸款規(guī)模、債券融資規(guī)模、股權(quán)融資規(guī)模和內(nèi)源融資規(guī)模與企業(yè)投資行為正相關(guān)，且相關(guān)性都較大，體現(xiàn)出了這4種融資方式都能夠增加制造業(yè)企業(yè)的投資行為。在融資的內(nèi)部結(jié)構(gòu)方面，銀行貸款的方式依舊占據(jù)了較大的比重，企業(yè)應(yīng)該增加債券融資、股權(quán)融資和內(nèi)源融資的規(guī)模，擴(kuò)寬融資渠道，采用各種融資方式相互配合的方法，選擇其中高效可行的方式，切實(shí)解決制造業(yè)企業(yè)融資困難的問題。

2.啟示

制造業(yè)企業(yè)在融資方式選擇中，通過加大銀行貸款規(guī)模，增加債券、股權(quán)和內(nèi)源融資的方式可以有效改善企業(yè)的投資行為，提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率，發(fā)揮制造業(yè)企業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)性功能。

制造業(yè)企業(yè)在選擇融資方式的過程當(dāng)中應(yīng)當(dāng)認(rèn)真分析實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況，從而確定合理的融資規(guī)模，避免造成非效率融資。因?yàn)槿绻a(chǎn)生非效率融資會(huì)導(dǎo)致企業(yè)資金限制或者資金不足，從而加大企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，影響企業(yè)融資計(jì)劃及其他業(yè)務(wù)的正常開展。

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（作者單位：上海理工大學(xué)管理學(xué)院）

10.16653/j.cnki.32-1034/f.2016.15.005

國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（編號(hào)：201510252012）；上海大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（編號(hào)SH2014061）］