唐炳南，劉東皇，樊士德

(1.南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京　210093；2.江蘇理工學(xué)院 商學(xué)院，江蘇 常州　213001；3.南京審計(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，江蘇 南京　211815)*

一、引　言

2012年以來(lái)，我國(guó)政府啟動(dòng)“引進(jìn)民營(yíng)資本為代表的混合所有制”和“建立股權(quán)激勵(lì)為核心的管理層長(zhǎng)期激勵(lì)”兩大核心舉措，力圖推動(dòng)新一輪國(guó)有企業(yè)的深化改革。但由于我國(guó)證券市場(chǎng)仍處于新興轉(zhuǎn)軌時(shí)期，混合所有制和股權(quán)激勵(lì)積極作用的發(fā)揮難免受到制約。一方面，國(guó)有企業(yè)長(zhǎng)期以來(lái)的“一股獨(dú)大”及其特殊地位，短期內(nèi)不免會(huì)制約中小股東參與公司治理；另一方面，職業(yè)經(jīng)理人市場(chǎng)的不健全和我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)較大，也難免會(huì)抑制股權(quán)激勵(lì)的積極作用[1]。與此同時(shí)，我國(guó)國(guó)有企業(yè)總體呈現(xiàn)出較高的負(fù)債水平，但在政府直接或間接的干預(yù)下，財(cái)務(wù)杠桿的治理作用不可避免地受到抑制，表現(xiàn)為較為明顯的“軟約束”特征[2-4]。

在發(fā)達(dá)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體中，負(fù)債因具有到期償本付息的強(qiáng)制性，經(jīng)常被作為緩解股東和經(jīng)理層之間代理沖突的重要工具[5，6]。從這種還本付息的強(qiáng)制性特征出發(fā)，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)分別從股利政策、經(jīng)理機(jī)會(huì)主義行為、政府干預(yù)等方面探討了公司負(fù)債對(duì)過(guò)度投資的治理作用[7-9]。楊華軍、胡奕明[10]及張洪輝、王宗軍[11]認(rèn)為，國(guó)有上市公司的過(guò)度投資是政府將其公共目標(biāo)(如就業(yè)、稅收等)內(nèi)部化到其所控制企業(yè)的結(jié)果，從而限制了債務(wù)對(duì)過(guò)度投資行為的約束作用。也有文獻(xiàn)從銀行金融資源競(jìng)爭(zhēng)的維度解釋國(guó)有控股公司的過(guò)度投資行為。巴曙松等發(fā)現(xiàn)，在地方國(guó)民生產(chǎn)總值(GDP)指標(biāo)仍是地方政府政績(jī)最重要的考核指標(biāo)情況下，地方政府有足夠動(dòng)力通過(guò)協(xié)助、縱容或默許轄區(qū)內(nèi)企業(yè)的“逃、廢、債”等行為，間接干預(yù)、爭(zhēng)奪國(guó)有銀行的金融資源[12]。故而，無(wú)論是政策性負(fù)擔(dān)帶來(lái)的預(yù)算軟約束，還是銀行的金融資源爭(zhēng)奪，其根本還在于地方政府發(fā)展經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在競(jìng)爭(zhēng)，這也解釋了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)的重要觀點(diǎn)[13]。

與上述研究不同，也有文獻(xiàn)證實(shí)了公司負(fù)債對(duì)過(guò)度投資的抑制作用。唐雪松等證實(shí)了現(xiàn)金股利和舉借債務(wù)有助于抑制公司過(guò)度投資行為[14]。黃乾富和沈紅波發(fā)現(xiàn)商業(yè)信用和短期借款有助于約束過(guò)度投資行為，而長(zhǎng)期借款不具有約束作用[9]。然而，該文在實(shí)證研究中僅以制造業(yè)為觀測(cè)樣本，難以反映其他行業(yè)的過(guò)度投資。該文還忽略了銀行借款和商業(yè)信用融資在國(guó)有控股公司與民營(yíng)公司之間、在市場(chǎng)化程度不同的地區(qū)之間是否存在差異，以及這種差異如何影響公司過(guò)度投資行為。因而，為客觀、深入地探討負(fù)債對(duì)公司過(guò)度投資的治理作用，有必要做進(jìn)一步深入研究。

基于上述既有研究，本文利用我國(guó)滬深A(yù)股主板市場(chǎng)2007-2015年的觀測(cè)樣本，從不同債務(wù)來(lái)源的視角重新探討財(cái)務(wù)杠桿對(duì)公司過(guò)度投資行為的抑制作用。為便于與國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)比較，本文借助Richardson提出的方法測(cè)算公司過(guò)度投資行為[15]。實(shí)證結(jié)果證實(shí)了銀行借款的“軟約束”特征。結(jié)果也表明，與短期借款相比，長(zhǎng)期借款對(duì)公司過(guò)度投資的誘發(fā)作用更加突出，國(guó)有控股公司和民營(yíng)公司均如此，從而再次佐證了銀行借款的“軟約束”特征。結(jié)果還表明，商業(yè)信用融資有效地制約了公司過(guò)度投資行為，且越是市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，這種制約作用越顯著。

二、研究假設(shè)

地方政府之間的經(jīng)濟(jì)(GDP)增長(zhǎng)沖動(dòng)促使其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展極度渴求，從而激發(fā)其對(duì)企業(yè)干預(yù)的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)。在國(guó)有企業(yè)為政府分解“政策性負(fù)擔(dān)”的同時(shí)，政府利用權(quán)威為國(guó)有企業(yè)提供擔(dān)保、補(bǔ)助，弱化了財(cái)務(wù)杠桿治理效果[16]。在政府的“庇護(hù)”下，銀行借款也難以對(duì)國(guó)有企業(yè)的過(guò)度投資形成有效的抑制作用，甚至反而誘發(fā)其過(guò)度投資行為。至于民營(yíng)企業(yè)，羅黨論和劉曉龍發(fā)現(xiàn)，民營(yíng)企業(yè)采取政治策略能有效幫助其進(jìn)入政府管制行業(yè)，進(jìn)而顯著提高企業(yè)績(jī)效[17]。因而，借助與政府部門建立的政治聯(lián)系，民營(yíng)企業(yè)在一定程度上獲得了“類國(guó)有企業(yè)”的待遇。這種政治聯(lián)系有助于享有政治關(guān)系的企業(yè)獲得更多的銀行貸款和更長(zhǎng)的貸款期限。同時(shí)，政府也將政策性負(fù)擔(dān)“攤派”給民營(yíng)企業(yè)。因而，民營(yíng)上市公司也同樣可能存在因政府干預(yù)所帶來(lái)的“軟約束”問(wèn)題。據(jù)此，本文提出假設(shè)1。

H1：銀行借款對(duì)公司過(guò)度投資行為并不存在顯著的抑制作用，甚至表現(xiàn)為正向的誘發(fā)作用。

事實(shí)上，縮短負(fù)債期限有助于制造短期負(fù)債的流動(dòng)性壓力和再融資困境，從而有效減少公司過(guò)度投資。在實(shí)踐中，長(zhǎng)期借款較短期借款有更長(zhǎng)的還款周期，對(duì)公司約束作用和再融資壓力也更弱，從而對(duì)公司過(guò)度投資具有更大的誘發(fā)作用。故而，為檢驗(yàn)長(zhǎng)期借款與短期借款對(duì)公司過(guò)度投資誘發(fā)作用的差異，本文提出假設(shè)2。

H2：長(zhǎng)期借款對(duì)公司過(guò)度投資行為的誘發(fā)作用要大于短期借款。

商業(yè)信用的研究分為兩類，即：或從微觀層面主要研究商業(yè)信用產(chǎn)生的動(dòng)機(jī)及其使用的決定因素，或從宏觀層面主要研究商業(yè)信用的使用對(duì)貨幣政策的影響及其對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。在微觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，提供商業(yè)信用的公司對(duì)相關(guān)融資公司的經(jīng)營(yíng)狀況等信息的掌握更為有效。楊勇等[17]從CEO強(qiáng)制性更換入手，證實(shí)了商業(yè)信用融資提升上市公司治理水平的積極作用，而銀行貸款卻沒(méi)有發(fā)揮相應(yīng)的作用，甚至有負(fù)面作用[18]。這表明，出于保護(hù)自身利益的需要，提供商業(yè)信用融資的債權(quán)公司更有動(dòng)力關(guān)注其債務(wù)公司的投資行為，進(jìn)而在客觀上可能抑制債務(wù)公司的過(guò)度投資行為?；诖?，本文提出假設(shè)3。

H3：商業(yè)信用融資比率越高，越有助于抑制公司過(guò)度投資。

張維迎認(rèn)為，法律制度的運(yùn)行離不開信譽(yù)基礎(chǔ)，在一個(gè)普遍不講信譽(yù)的社會(huì)里，法律能起的作用非常有限[19]。實(shí)踐證明一方面，越是發(fā)達(dá)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)，越離不開強(qiáng)大的商業(yè)信用支撐；另一方面，強(qiáng)大的商業(yè)信用制度有助于商業(yè)信用融資規(guī)模擴(kuò)大，促使債權(quán)公司對(duì)債務(wù)公司投資行為的監(jiān)督并抑制過(guò)度投資行為?！吨袊?guó)市場(chǎng)化指數(shù)(2011年)》顯示，中西部地區(qū)平均市場(chǎng)化程度為6.4，而東部地區(qū)為9.79。這表明商業(yè)信用融資對(duì)過(guò)度投資的抑制作用很大程度上受到市場(chǎng)化程度的影響。東部地區(qū)較中西部地區(qū)的市場(chǎng)化程度更高、商業(yè)信用更發(fā)達(dá)，進(jìn)而可能強(qiáng)化商業(yè)信用融資對(duì)過(guò)度投資的抑制作用[20]。為檢驗(yàn)該推斷，本文提出假設(shè)4。

H4：與中西部地區(qū)相比，東部地區(qū)上市公司的商業(yè)信用融資對(duì)公司過(guò)度投資具有更大的抑制作用。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)變量選擇

1. 過(guò)度投資。借鑒Richardson的測(cè)算方式[15]，本文將公司總投資分為兩個(gè)部分：維持公司運(yùn)營(yíng)的投資支出和新的投資支出。其中，維持運(yùn)營(yíng)的投資支出主要是指固定資產(chǎn)折舊和攤銷，這是維持機(jī)器、設(shè)備及其他經(jīng)營(yíng)型資產(chǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)所必須的投資支出。新的投資支出是指投資于凈現(xiàn)值大于零的新項(xiàng)目上的支出，包括合理預(yù)期投資部分和不合理非預(yù)期投資部分。如果公司不合理非預(yù)期投資部分大于零，則將其投資行為界定為過(guò)度投資。這種測(cè)算方法已在國(guó)內(nèi)相關(guān)實(shí)證研究中廣為應(yīng)用[9，17]。

2. 銀行借款與商業(yè)信用融資。借鑒既有研究文獻(xiàn)，本文引入銀行為公司提供的應(yīng)息債務(wù)比率、短期負(fù)債比率、長(zhǎng)期負(fù)債比率，以及公司之間的商業(yè)信用融資比率作為試驗(yàn)(解釋)變量。其中，短期負(fù)債比率為短期借款、一年未到期的長(zhǎng)期負(fù)債之和與總資產(chǎn)的比值，長(zhǎng)期負(fù)債比率為長(zhǎng)期借款與總資產(chǎn)的比值，商業(yè)信用融資為應(yīng)付賬款和其他應(yīng)付款之和與總資產(chǎn)的比值。

3. 控制變量。由于擁有較多自由現(xiàn)金流量而托賓Q值又較低的公司，更為可能從事那些不利于股東的投資活動(dòng)。為此，本文引入自由現(xiàn)金流量指標(biāo)以控制其對(duì)公司過(guò)度投資的影響，即：自由現(xiàn)金流量=經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量-維持性投資-預(yù)期新投資。另外本文還借鑒黃乾富和沈紅波控制了相關(guān)解釋變量[9]，引入公司規(guī)模、第一大股東持股比例、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事占比、資產(chǎn)收益率、托賓Q值、超額回報(bào)率等指標(biāo)作為控制變量。此外，本文還引入公司所在地區(qū)、所屬行業(yè)及歸屬年度等，來(lái)控制其它相關(guān)因素的影響。

上述變量名稱及計(jì)算方法可參見表1。

表1　變量名稱及定義

(二)計(jì)量模型

1. 過(guò)度投資與債務(wù)來(lái)源。依據(jù)Richardson測(cè)算過(guò)度投資的方法將不可避免地剔除殘差小于零的觀測(cè)樣本，并由此產(chǎn)生數(shù)據(jù)截?cái)鄦?wèn)題，即被解釋變量(過(guò)度投資)概率分布就變成由一個(gè)離散點(diǎn)與一個(gè)連續(xù)分布所組成的混合分布。在這種情況下，如果使用最小二乘法估計(jì)，無(wú)論使用的是全部樣本，還是去掉離散點(diǎn)后的子樣本，我們都無(wú)法得到一致的回歸估計(jì)[12]。與之相比，Tobit模型適用于在正值上大致連續(xù)分布但包含一部分以正概率取值為零的被解釋變量。因此，本文選用Tobit模型來(lái)檢驗(yàn)過(guò)度投資與公司負(fù)債之間的關(guān)系，如式(1)所示。

(1)

2. 不同期限的債務(wù)對(duì)公司過(guò)度投資治理作用的差異比較。為比較不同期限的銀行借款對(duì)過(guò)度投資的治理效應(yīng)如何，本文首先將總體銀行借款(Tlev)細(xì)分為短期銀行借款(Slev)和長(zhǎng)期銀行借款(Llev)，如式(2)所示。

(2)

由于短期借款與長(zhǎng)期借款的回歸系數(shù)估計(jì)并不能直接加以比較，故而本文通過(guò)等式變換構(gòu)造系數(shù)比較模型，用以檢驗(yàn)不同債務(wù)期限的銀行借款對(duì)公司過(guò)度投資的治理效應(yīng)是否存在差異。記σ0=σ2-σ1，則σ2=σ1+σ0，并將其帶入式(2)，經(jīng)整理得到式(3)。

(3)

鑒于混合截面線性回歸模型難以控制不可觀測(cè)因素的影響，本文還通過(guò)構(gòu)造面板Tobit模型，用以克服部分僅隨個(gè)體或僅隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)變量影響，具體如式(4)所示。

(4)

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本篩選

考慮到股權(quán)分置改革在2007年已經(jīng)基本完成，以及新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則也從2007年1月1日在上市公司中開始實(shí)施，本文選取2007-2015年我國(guó)滬深主板A股市場(chǎng)國(guó)有控股公司為觀測(cè)樣本，用以檢驗(yàn)假設(shè)H1-H4。除公司實(shí)際控制人類型來(lái)源于色諾芬(CCER)數(shù)據(jù)庫(kù)外，其他所有樣本信息均來(lái)自Wind金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)。為獲得更加符合實(shí)際的、準(zhǔn)確的面板數(shù)據(jù)，本文首先排除了主營(yíng)業(yè)務(wù)發(fā)生重大變更的、期間不連續(xù)的觀測(cè)樣本。在此基礎(chǔ)上，借鑒已有文獻(xiàn)按如下方式進(jìn)行樣本篩選：獲得2007-2015滬深A(yù)股主板上市公司觀測(cè)樣本，依次剔除隸屬金融和保險(xiǎn)業(yè)(證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類)的樣本，剔除當(dāng)年被ST和*ST的樣本，剔除凈資產(chǎn)為負(fù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)不全的樣本。經(jīng)過(guò)以上篩選程序，獲得2007-2015年滬深主板A股市場(chǎng)上市公司4651個(gè)觀測(cè)樣本。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)統(tǒng)計(jì)分析

2007-2015年間， 在4651個(gè)主板A股市場(chǎng)上市公司的觀測(cè)樣本中，僅40%存在過(guò)度投資行為(1867個(gè))，而60%的樣本因殘差不大于0而過(guò)度投資額取0，由此證實(shí)了樣本截?cái)嗟拇嬖凇?%的樣本既不存在短期借款也不存在長(zhǎng)期借款②，88%的樣本(4113個(gè))存在銀行短期借款，78%的樣本(3239個(gè))存在長(zhǎng)期借款，而全部樣本均存在數(shù)額不等的商業(yè)信用融資。在選定的4651個(gè)觀測(cè)樣本中，屬于國(guó)有控股的觀測(cè)樣本有3107個(gè)，占67%，其余33%為民營(yíng)控股；隸屬東部地區(qū)的有2730個(gè)，占59%；其余41%隸屬中西部地區(qū)。在這些觀測(cè)樣本中，觀測(cè)期達(dá)到6年的有4056個(gè)，占88%，即平衡面板數(shù)據(jù)包括了2007-2012六年間我國(guó)滬深主板A股市場(chǎng)676家上市公司的連續(xù)觀察數(shù)據(jù)。根據(jù)我國(guó)證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，這些樣本公司分布在21個(gè)行業(yè)。

(二)回歸結(jié)果分析

1. 債務(wù)來(lái)源、債務(wù)期限與過(guò)度投資。利用所選樣本，本文對(duì)模型1-2及其相應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸估計(jì)，其結(jié)果匯總至表3。表3第1列為變量名稱，第2-10列為計(jì)量模型1和2的回歸結(jié)果，標(biāo)注為Ⅰ-Ⅷ。其中，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ分別是利用全部、國(guó)有控股公司和民營(yíng)公司的觀測(cè)樣本對(duì)Tobit模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ為依次利用上述觀測(cè)樣本對(duì)面板Tobit模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果；Ⅶ和Ⅷ分別是利用國(guó)有控股公司和民營(yíng)公司的觀測(cè)樣本對(duì)面板Tobit模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，用以檢驗(yàn)不同期限的債務(wù)對(duì)公司過(guò)度投資的影響。需要特別說(shuō)明的是，為便于理解解釋變量的系數(shù)估計(jì)，本文直接匯報(bào)了Tobit模型中的平均邊際效應(yīng)(Marginal Effect，系數(shù)估計(jì))③，下同。

回歸結(jié)果Ⅰ顯示，銀行借款比率(Tlev)的回歸系數(shù)估計(jì)為0.025，且在1%的水平上顯著。在其它解釋變量不變的情況下，對(duì)于銀行負(fù)債率為中等水平的公司而言，來(lái)自銀行借款的負(fù)債比率每增加1單位，其過(guò)度投資將隨之?dāng)U大0.025單位。這表明，由于預(yù)算軟約束的存在，銀行借款助長(zhǎng)了公司過(guò)度投資行為，從而證實(shí)了假設(shè)H1。為檢驗(yàn)銀行借款的誘發(fā)作用同時(shí)存在于國(guó)有控股公司和民營(yíng)上市公司，我們分別利用其觀測(cè)樣本進(jìn)行回歸估計(jì)，得到回歸結(jié)果Ⅱ和Ⅲ。Ⅱ和Ⅲ中，銀行借款比率的回歸系數(shù)估計(jì)分別為0.028和0.018，且均在1%的水平上顯著。由此可知，無(wú)論是國(guó)有控股公司，還是民營(yíng)上市公司，其銀行借款均助長(zhǎng)了公司過(guò)度投資，依然支持假設(shè)H1。為進(jìn)一步檢驗(yàn)該結(jié)論的穩(wěn)健性，我們對(duì)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸估計(jì)，得到回歸結(jié)果Ⅳ、Ⅳ和Ⅵ。故而，即便克服了僅隨個(gè)體或僅隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素，銀行借款仍然對(duì)其公司過(guò)度投資具有助長(zhǎng)作用，再次證實(shí)假設(shè)H1。

表2　過(guò)度投資與銀行借款的回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健性的標(biāo)準(zhǔn)差，***表示1%水平上顯著，**表示5%水平上顯著，*表示10%水平上顯著，Obs為樣本容量，下同。

2. 商業(yè)信用融資、地區(qū)差異與過(guò)度投資。為檢驗(yàn)商業(yè)信用融資對(duì)過(guò)度投資的治理作用，本文利用觀測(cè)樣本分別對(duì)模型1和2進(jìn)行估計(jì)，其主要回歸結(jié)果參見表4。該表第1列為變量名稱，其余各列對(duì)應(yīng)相應(yīng)的回歸結(jié)果。其中，第1列為主要解釋變量，分別對(duì)應(yīng)基于全部樣本的解釋變量回歸系數(shù)估計(jì)，Ⅰ、Ⅱ分別對(duì)應(yīng)基于全部樣本對(duì)模型1及其對(duì)應(yīng)面板Tobit模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，Ⅲ、Ⅳ則分別對(duì)應(yīng)基于中西部地區(qū)和東部地區(qū)的觀測(cè)樣本對(duì)面板Tobit模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果；Ⅴ和Ⅵ分別基于中西部地區(qū)國(guó)有控股公司和民營(yíng)公司觀測(cè)樣本對(duì)面板Tobit模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，Ⅶ和Ⅷ則分別對(duì)應(yīng)東部地區(qū)不同性質(zhì)觀測(cè)樣本相應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。

表3　過(guò)度投資與商業(yè)信用融資的回歸結(jié)果

表3中結(jié)果Ⅰ顯示，商業(yè)信用融資(Blev)的回歸系數(shù)估計(jì)為-0.009，且在1%的水平上顯著。表明商業(yè)信用融資對(duì)公司過(guò)度投資具有抑制作用，發(fā)揮出杠桿治理的“硬約束”作用。即便是克服了僅隨個(gè)體或時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素，商業(yè)信用融資對(duì)公司過(guò)度投資仍然具有“硬約束”作用，由此證實(shí)假設(shè)H3，具體參見回歸結(jié)果Ⅱ。為檢驗(yàn)商業(yè)信用融資“硬約束”作用的地區(qū)差異，我們分別利用中西部地區(qū)和東部地區(qū)的觀測(cè)樣本進(jìn)行回歸估計(jì)，得到回歸結(jié)果Ⅲ和Ⅳ?；貧w結(jié)果Ⅲ顯示，商業(yè)信用融資的回歸系數(shù)估計(jì)為-0.006，卻在10%的水平上不顯著。這表明，對(duì)于中西部地區(qū)的上市公司而言，商業(yè)信用融資未能有效抑制公司過(guò)度投資行為。回歸結(jié)果Ⅳ顯示，商業(yè)信用融資的回歸系數(shù)估計(jì)為-0.010，且在1%的水平顯著。由此可知，對(duì)于東部地區(qū)的上市公司而言，商業(yè)信用融資的確能夠抑制公司過(guò)度投資，發(fā)揮債務(wù)融資的杠桿治理作用。因而，隨著歸屬地區(qū)的不同，公司商業(yè)信用融資對(duì)其過(guò)度投資抑制作用也大為不同，且東部地區(qū)上市公司商業(yè)信用融資對(duì)過(guò)度投資的抑制作用要強(qiáng)于中西部地區(qū)，從而證實(shí)假設(shè)H4。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)商業(yè)信用融資在不同類型公司中的作用，我們分別利用中西部地區(qū)和東部地區(qū)的觀測(cè)樣本，并按照公司實(shí)際控制人類型進(jìn)行分類、估計(jì)，得到回歸結(jié)果Ⅴ～Ⅷ。針對(duì)中西部地區(qū)國(guó)有控股公司觀測(cè)樣本的回歸結(jié)果Ⅴ顯示，商業(yè)信用融資的回歸系數(shù)估計(jì)為-0.002，且在10%的水平上不顯著。而利用民營(yíng)公司觀測(cè)樣本的回歸結(jié)果Ⅵ顯示，商業(yè)信用融資的回歸系數(shù)估計(jì)為-0.022，且在10%的水平上顯著。這表明，就中西部地區(qū)而言，民營(yíng)公司的商業(yè)信用融資能削弱公司過(guò)度投資，而國(guó)有控股公司卻沒(méi)有類似作用。與之不同，在東部地區(qū)，無(wú)論是國(guó)有控股公司，還是民營(yíng)公司，其商業(yè)信用融資對(duì)公司過(guò)度投資均具有抑制作用，具體參見回歸結(jié)果Ⅶ和Ⅷ。因此，東部地區(qū)上市公司商業(yè)信用融資對(duì)過(guò)度投資的抑制作用整體來(lái)說(shuō)要大于中西部地區(qū)，再次證實(shí)假設(shè)H4。

五、結(jié)論和政策建議

利用我國(guó)滬深A(yù)股主板市場(chǎng)上市公司2004-2015年的觀測(cè)樣本，本文發(fā)現(xiàn)由于地方政府之間的經(jīng)濟(jì)(GDP)增長(zhǎng)沖動(dòng)促使其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展極度渴求，激發(fā)其對(duì)企業(yè)干預(yù)的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)，并利用權(quán)威為國(guó)有企業(yè)及政治關(guān)聯(lián)企業(yè)民營(yíng)企業(yè)提供擔(dān)保、補(bǔ)助，弱化了財(cái)務(wù)杠桿治理效果。同時(shí)長(zhǎng)期借款和短期借款均對(duì)企業(yè)過(guò)度投資行為具有誘發(fā)作用，佐證了銀行借款的“軟約束”特征。而出于保護(hù)自身利益的需要，提供商業(yè)信用融資的債權(quán)公司更有動(dòng)力關(guān)注其債務(wù)公司的投資行為，進(jìn)而在客觀上可能抑制債務(wù)公司的過(guò)度投資行為。因而，隨著市場(chǎng)化程度的逐步提升，商業(yè)信用對(duì)公司過(guò)度投資行為的抑制作用顯著增強(qiáng)。

基于以上的研究結(jié)論，結(jié)合當(dāng)前國(guó)企改革的大背景，本文提出以下的政策建議：一是要明確國(guó)有企業(yè)的市場(chǎng)主體地位，而不僅僅是將其視為政府職能在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的延伸，同時(shí)政府應(yīng)當(dāng)減少對(duì)民營(yíng)企業(yè)的干預(yù)，這樣一般的公司治理機(jī)制(包括債務(wù)治理、經(jīng)理人市場(chǎng)等)才有可能起到相應(yīng)的作用。二是要以加快影子銀行、民營(yíng)銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等體系為代表的其它金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展速度，與一般的國(guó)有銀行相比，這些金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)化程度更高，其參與融資對(duì)象的內(nèi)部治理的意愿、治理的能力都更強(qiáng)，這些機(jī)構(gòu)在日常經(jīng)營(yíng)中也能夠相對(duì)較少地受到地方政府地干預(yù)，因此有望起到比同樣存在“所有者缺位”現(xiàn)象的國(guó)有銀行更好的治理作用。最后，通過(guò)前文治理效果的時(shí)間和地區(qū)性差異比較，還可以看出，債務(wù)或者是商業(yè)信用的治理作用還依賴于外部商業(yè)環(huán)境的優(yōu)劣，這就要求我國(guó)加快建立更好的法律和相關(guān)制度，只有在這樣良好的外部宏觀環(huán)境下，微觀的公司治理機(jī)制才有望更充分地發(fā)揮作用，有力地促進(jìn)企業(yè)包括企業(yè)的健康發(fā)展并保護(hù)好外部投資者的利益。

注釋：

①為獲得更加符合實(shí)際的、準(zhǔn)確的面板數(shù)據(jù)，本文排除了主營(yíng)業(yè)務(wù)發(fā)生重大變更的、期間不連續(xù)的觀測(cè)樣本，即文中所采用數(shù)據(jù)的觀察期是連續(xù)的，剔除了即使有多年數(shù)據(jù)但中間有中斷的情況，以避免“借殼上市”等情況。并且，已將觀測(cè)樣本較少的行業(yè)進(jìn)行適當(dāng)合并、調(diào)整。

②在經(jīng)典的公司金融理論中，公司負(fù)債一般指所承擔(dān)的銀行借款等應(yīng)息債務(wù)，而應(yīng)付與預(yù)收賬款等無(wú)息債務(wù)則被認(rèn)為是商業(yè)信用融資行為。Wind金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)顯示，部分觀測(cè)樣本銀行借款為0，這僅意味著沒(méi)有承擔(dān)應(yīng)息債務(wù)，但并不排除無(wú)息債務(wù)即商業(yè)信用融資的行為的存在。當(dāng)然，這類觀測(cè)樣本僅占總體樣本的8%，并不反映整體觀測(cè)樣本的統(tǒng)計(jì)特征。

③Tobit模型中的平均邊際效應(yīng)(Marginal Effect)衡量的是條件均值，即系數(shù)估計(jì)值表示的是當(dāng)解釋變量處于樣本均值水平時(shí)，其變化一單位對(duì)因變量所帶來(lái)的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃文青．境外股東異質(zhì)性、企業(yè)性質(zhì)與公司治理效率——基于中國(guó)上市公司的實(shí)證檢驗(yàn)[J]．財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2017，38(1)：74-79．

[2]Kornai J. Economics of shortage[M]. Amsterdam:North-Holland,1980：51-82.

[3]林毅夫,劉明興,章奇.企業(yè)預(yù)算軟約束的成因分析[J].江海學(xué)刊,2003(11)：95-108.

[4]唐炳南,顧純磊,樊士德.機(jī)構(gòu)持股與國(guó)企過(guò)度投資[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討,2017(11)：48-59.

[5]林毅夫,劉明興,章奇.政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)的預(yù)算軟約束[J].管理世界,2004(8)：81-90.

[6]魏明海,柳建華.國(guó)企分紅、治理因素與過(guò)度投資[J].管理世界,2007(4)：88-95.

[7]李華民,吳非,廉勝南等.銀行規(guī)模、金融生態(tài)環(huán)境與小企業(yè)融資[J].科學(xué)決策,2017(9):25-43.

[8]魏明海,蔡貴龍,柳建華.中國(guó)國(guó)有上市公司分類治理研究[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2017,57(4):175-192.

[9]黃乾富,沈紅波.債務(wù)來(lái)源、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)與現(xiàn)金流的過(guò)度投資[J].金融研究,2009(9)：143-155.

[10] 楊華軍,胡奕明.制度環(huán)境與自由現(xiàn)金流的過(guò)度投資[J].管理世界,2007(9)：99-106.

[11] 張洪輝,王宗軍.政府干預(yù)、政府目標(biāo)與國(guó)有上市公司的過(guò)度投資[J].南開管理評(píng)論,2010,13(3):101-108.

[12] 巴曙松,劉孝紅,牛播坤.轉(zhuǎn)型時(shí)期中國(guó)金融體系中的地方治理與銀行改革的互動(dòng)研究[J].金融研究,2005(5)：25-37.

[13] 周業(yè)安.地方政府競(jìng)爭(zhēng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].中國(guó)人民大學(xué)學(xué)報(bào),2003(1)：97-103.

[14] 程新生,程菲.開發(fā)支出與商業(yè)信用研究[J].中國(guó)軟科學(xué),2016(1):109-120.

[15] Richardson S. Over-invest of free cash flow[J]. Review of Accounting Studies,2006,(11):159-189.

[16] 石曉軍,張順明.商業(yè)信用、融資約束及效率影響[J].經(jīng)濟(jì)研究,2010(1)：102-114.

[17] 羅黨論,劉曉龍.政治關(guān)系、進(jìn)入壁壘與企業(yè)績(jī)效[J].管理世界,2009(5)：45-59.

[18] 楊勇,黃曼麗,宋敏.銀行貸款、商業(yè)信用融資及我國(guó)上市公司的公司治理[J].南開管理評(píng)論,2009(5)：28-37.

[19] 張維迎,柯榮住.信任及其解釋：來(lái)自中國(guó)的跨省調(diào)查分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2002(10)：59-71.

[20] 樊綱,王小魯.中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)(2011)[M].北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2012:92-101.