资产负债表渠道效应对企业投资的影响分析

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1、资产负债表渠道效应对企业投资的影响分析会计学 朱建霞 指导教师 佟爱琴【摘要】随着国内金融市场的发展，作为一种货币政策传导机制资产负债表渠道效应，对于企业投资的影响越来越明显。本文针对2008年美国次贷危机前后，选取98家上市公司作为样本，通过研究它们的投资行为，对我国企业的资产负债表渠道效应进行实证分析。与现有文献不同，采用资产价格变动引起的净资产变化作为衡量资产负债表渠道效应的变量指标，反映出该机制对投资的直接影响。研究结果显示：危机发生前，资产负债表渠道效应对于低利息保障倍数企业的影响更大；危机之后，该机制对于低利息保障倍数企业影响变得不显著，而对高利息保障倍数企业的影响仍然显著，并且比

2、危机前的影响更大，其启示是我国企业面临更严重的融资约束，从而影响企业投资，应拓宽融资渠道以保证投资资金来源。【关键词】资产负债表渠道 信息不对称 融资约束 投资【Abstract】 （略）【Keywords】 （略）1绪论1.1研究背景“当前的混乱（指美国次贷危机）不仅仅是简单的流动性问题，而反映的是深层次的资产负债表脆弱性和虚弱的资本基础，而这意味着它的影响可能是广泛的，纵深的和更持久的。” 公允价值会计规则会借助资产负债表放大外界冲击，特别是经济危机的冲击，资产负债表渠道效应引起许多专家学者的关注，大多是基于发达经济主体进行了理论与实证研究。作为一个发展中国家，我国债券市场发展还处于初期阶

3、段，信用评级机构的缺乏等同时约束了企业的融资，强化了企业的融资约束。上市公司在有限的资金来源下，危机对企业的冲击更加显著。西方发达资本市场，企业的融资渠道相对多样化，同时金融工具创新也部分缓解了资产负债表渠道效应带来的影响。我国的信贷市场不够完善，基于银企的信息不对称现象十分严重。而一直以来偏好股权融资的上市企业，也随着成熟市场负债率较高的规律，逐渐提高负债比率，从1999年到2005年负债在企业融资结构中提高了近30%。外源性融资在企业融资结构中比重的提高，基于融资约束的资产负债表渠道效应也随之愈加显著。 由于我国上市公司偏好股权融资，其投资支出在很大程度上取决于外部融资需求的实现情况，这是

4、符合融资约束假说的。在上市公司普遍面临融资约束下，其投资支出更依赖于股汉融资而不是债务融资。这一特征与发达国家上市公司明显不同。同时，相对于大公司，小规模公司的投资支出波动性很大。多数实证研究的经验结果表明，小规模公司面临更严重的融资约束问题，投资支出没有稳定的资金来源保障，而大规模公司的投资支出水平较高并且较为稳定。 本文正是在这样的背景下，从不同时期，研究不同融资约束状况的企业资产负债表渠道致应对企业投资的影响。探究该机制在经济危机前后两个阶段对我国企业的投资的影响变动情况。- 117 -1.2研究意义 现有文献较多研究的是资产负债表作为一种货币政策传导机制，是基于宏观政策角度期考量资产负

5、债表，并提出相关政策建议，作为微观经济主体的企业在宏观政策下处于被动地位。而在经济快速发展，竞争激烈的现代社会，不进则退的选择模式要求企业主动应对各种不利影响，积极主动寻求变大变强的战略战术。所以，基于宏观政策角度更多的是为政策制定者考虑，那么从企业微观角度研究资产负债表渠道效应对其投资的影响则直接为企业生存发展寻求出路。我国的宏观经济政策研究与微观企业行为研究存在割裂局面，迫切需要借鉴宏观经济政策研究的成果，“在微观层面上分析宏观经济政策的微观传导机制，从而更好地理解企业行为与企业产出的关系，更好的预测企业未来的行为与产出”。 国外发达国家的资产负债表渠道效应研究较多，对于发展中国家，特别是

6、我国这样特殊的经济环境与体制下，研究资产负债表渠道效应对企业投资影响对于我国企业与世界五百强企业相竞争并跻身于其中具有重大意义。随着金融危机的经济周期化理论的提出，专家们越来越相信经济危机会有一个周期，而现有研究表明资产负债表渠道效应在经济危机时影响更为显著。因而研究金融危机前后该效应对企业的影响显得尤其重要。1.3研究思路 在现有研究基础上，通过实证研究探索资产负债表渠道效应对企业投资的影响。首先，通过文献综述的回顾，本文将主要研究内容定格在资产负债表渠道效应对于企业投资的影响，并选择我国的上市企业为研究对象。然后，通过相关理论的论证，全面选择相关原始变量，并运用因子分析对原始变量进行处理，

7、消除相关性。最后，以98家上交所主板企业为样本，进行回归分析，得出结论，并提出建议。 预期能检验资产负债表渠道对于我国上市企业投资的影响。在经济发展阶段，资产负债表渠道效应，使企业的资产状况优于实际状况，向债权人与投资者传递较好信息，融资的代理成本较低，投资资金来源稳定，而且更加充沛，导致投资支出的提高。而在危机期间，会恶化企业资产负债表，提高企业融资成本，降低企业资金需求，引起投资和产量萎缩。在这个假设得到证实下，从企业角度提出发展的建议，包括融资渠道的拓展以及融资方式的创新等方面的建议。2文献综述近年来，Bernanke和Gertler在1989年首次提出资产负债表渠道这个放大经济冲击的机

8、制后，资产负债表渠道得到越来越多的关注。许多专家学者分析认为：信息不对称的存在暗示着公司（或者家庭）净资产有可能影响投资（或者更具普遍性的支出）决策。2.1资产负债表渠道的界定 Bernanke与Gertler (1989)、Gertler与Gilchrist (1993)、Oliner与Rudebusch (1996)、 Toshitaka Sekine与Ydahlia Metzgen(1 999)等界定出资产负债表渠道效应，并得到了学者的认可。他们强调在不完全的金融市场上，信息是非对称的，导致资产负债表恶化时出现逆- 118 -向选择，同时面临道德风险，企业的借款成本会因此增加。当利率上升

9、时，企业需要为浮动利率借款偿付更多的资金，背负更多的债务，这是货币政策通过传统的利率渠道对企业的直凄影响。同时，利率的上升降低了企业长期资产的价值，企业的净资产价值会因此而降低。面资产负债表渠道效应假定借款人的外部融资溢价的大小或者贷款代理成本的大小取决于它的资产净值的多少，企业资产净值越低所需支付的外部融资成本就越高。反之，企业资产净值越高，所需支付的外部融资溢价就越低。所以，宏观经济政策引起的资产价格波动，通过企业财务状况影响其外部融资溢价，从而影响其信贷条件，最终引起其投资与产出的变动。 传统的资产负债表渠道强调的是货币政策通过借款人财务状况影响外部融资升水大小（及当时的投资经费）。Ma

10、rco Gallegati (2005)研究表明：资产负债表渠道通过借款数量而非借款成本影响企业投资经费的选择，放大了对货币政策冲击的经济反应。因而，借款人的周期净 p富变化，是直接地而不是间接地放大和传播了产出波动。陆前进(2008)，昌忠泽(2010)，王义中与陈雪( 2010)等认同了资产负债表渠道效应的直接影响并研究了这种直接效应对于年国企业的影响。 对于资产负债表渠道效应的经验性研究结果可归纳出以下特征： 第一、企业融资分为外部融资与内部融资，在信息不对称息下，存在逆向选择与道德风险，因而企业在外部融资时需要支付代理成本，所以外部融资成本高于内部融资成本； 第二、外部融资成本与借款人

11、的净资产价值成反向变动关系； 第三、借款人净资产价值遭受到正面冲击时，即净资产价格提高，其外部融资的代理成本将降低，投资增加；相反，在负面冲击时，代理成本上升，企业更难获得资金，进而引起投资和产量的萎缩。2.2资产负债表渠道效应的影响因素 随着资产负债表渠道效应的理论研究更加成熟，对于资产负债表渠道是否影响企业已经不再是研究重点，而重点转移到如何影响企业，以及影响的程度。同时，这些研究更多的是基于企业微观角度对资产负债表渠道效应进行实证研究。研究结果证明，资产负债表渠道效应随着企业不同的融资约束情况，包括公司规模大小，融资渠道获得难易程度，银行贷款依赖程度等因素，对企业融资所引起的约束不尽相同

12、，从而引起投资上的不同变动。 对于大小企业的资产负债表渠道效应的实证研究，Chu-Ping CVijverberg (2004)、；uvadee Rungsomboon(2005)、罗琦(2009)等分析发现，企业投资相对于内部资金的敏感度随着企业规模的变大而降低。小企业在外部资本市场上比大企业面临着更严重的融资约束。一个小的信贷冲击对于更小的企业的资本与存货投资都产生更大的影响，而且对存货投资影向更大。 不同市场中的资产负债表渠道效应的研究中，Charles Nolan与Christoph Thoenissen(2009)通过比较三类相似的冲击：金融市场摩擦冲击，生产力冲击和货币政策冲击，得

13、出：金融加速器冲击对于投资的改变以及内外部融资的成本差异的影响远大于利率的冲击。内外鄂融资成本差异受到资产负债表渠道的影响最大。信贷市场不完善使得企业与债权人之间存在信息不对称，完善程度大小差异引起融资约束程度的不同，从而资产负债表渠道对于企业投资的影响也就不同。Marco Antonio F.H. Cavalcanti(2010)从理论和实证上研究得出：逮多的市场摩擦必然的预示着冲击放大的程度越高，假若其他条件不变，那么，不完全市场- 119 -中宏观经济波动越大。所以不同融资约束程度的企业所受到资产负债表渠道效应的影响程不同，而且该机制在不同国家的影响也不完全相同。 最后，许多学者强调了危

14、机时期的资产负债表渠道效应的影响更为显著。Suvad Rungsomboon (2005)直接对比了泰国金融危机前后企业受到该机制的影响，研究结果证了理论界的一致观点。王义中与陈雪( 2010)、昌忠泽(2010)也强调了资产负债表受到经危机的负面冲击更大，放大机制在危机时期更为显著。2.3资产负债表渠道效应的国际比较2.3.1国外研究现状 现有文献研究用于公司投资支出的外部融资有效性的，大部分关注发达经济主体例如本、美国、英国、德国和西班牙。发达国家的资本市场更加完善，企业的融资渠道更加多化，同时信用的评级机构的存在也部分解决了信息不对称对中小企业的限制。而在发展中家，信贷与资本市场都使得企

15、业融资约束与发达国家不同。然而，研究发展中国家的文章很有限。 Agung2000检验了融资因素与投资的关系，基于1993-1997时间段印度尼西亚公司进行实证分析。Driffield and Pal (2001)采用四个东亚国家，分别是印度尼西亚、韩国、马来西亚和泰国，在1989-1997期间的公司水平数据，以此调查研究公司用于投资的融资模式。研究结果发现印度尼西亚公司很大程度上依赖现金流作为投资资金来源。Francois Hermet (2003)、Suvadee Rungsomboon(2005)、Gibson与Angelopoulou (2009)分别分析了韩国，泰国和英国公司的资产负债

16、表渠道效应对于不同企业的影响，将样本按公司规模大小或者融资政策（股息支出，股份发行以及财务杠杆方式）分类，不同样本的数据证明资产负债表渠道效应在不同的类型的企业，产生的影响不尽相同。易晶津(2007)通过捷克共和国、！日本、韩国的研究，反映了在不同经济特征的国家，货币政策的资产负债表渠道存在差异。j 不同国家的实证研究比较，我们可以发现，资产负债表渠道效应发挥作用的主要受到不同的市场环境的影响，尤其是信贷环境。因而，在发展中国家特殊的投资环境下，资产负债表渠道效应对于投资的影响也更具特殊性。 2.3.2国内研究现状 国内关于资产负债表渠道效应的研究重点在于是否存在资产负债表渠道效应，刘英(20

17、07)、赵延申(2010)、王义中与陈雪(2010)的实证研究都证实了这一机制对于我国企业的影响。此外，国内研究更多致力于对于融资约束与投资效率的考量。 目前作为度量融资约束的代理变量主要有股利支付率、公司规模、利息保障倍数。但融资约束本身是一个相对复杂的问题，用一个变量所能代表的信息有限，因此单一变量度量约束程度的缺陷是很明显的。对融资约束的度量，也有文献采用了多个指标综合评价的方法，李延喜、杜瑞等(2007)借鉴了Cleary的思想，运用主成分分析法构建了度量融资约束的指标体系，在一定程度上避免了单一指标对实证研究造成的偏差；李科与徐龙炳基于中国上市公司2002-2007年的数据，通过衡量

18、金融工具短期融资券的推出融资约束的改变，巧妙地避免了融资约束型企业与非融资约束型企业的分类标准，或者融资约束程度的衡量。 对于投资效率的考量，郭建强(2005)提出在充分考虑不确定性，融资约束的统一投资模型的基础上，投资需要考虑经济环境的不确定性，融资环境的改善等，对企业投资更具实- 120 -际指导意义。连玉君(2009)研究了中国上市公司投资效率两大影响因素：基于资本市场信息不对称发展出来的融资约束理论和基于经理人与股东利益冲突发展出来的代理成本理论，其中融资约束影响更为显著。两者共同作用使得上市公司整体投资支出比最优水平低了约34%。 国内的实证研究并没有过多强调中国特殊的投资环境下的影

19、响，只是借鉴了发达国家研究的结果，并没有强调危机前后我国融资约束不同的企业受到不同的资产负债表渠道效应。对于企业如何应对资产负债表效应的带来的不良冲击放大，没有太多实际指导意义，这也与其研究的宏观政策角度有关。3理论基础与研究假设 根据文献综述，本文旨在考察资产负债表渠道效应对我国企业的投资的影响，从企业微观角度，选取了发展中国家该渠道效应与企业投资的分析模型。 由于信息的非对称导致的代理问题，贷款者索取的实际利率要大于在没有非对称信息条件下的利率成本。因而，所有的传统的投资理论假定投资的成本等于借贷市场的均衡利率水平无风险利率是不准确的，至少是小于现实条件下的银行索取的利率。现实的资本成本要

20、高于传统理论所定义的资本成本。这种低估的成本因素正是金融因素资本市场的非完全性导致的投资成本被低估了。资产负债表渠道效应则放大了这个金融因素的影响，通过影响企业财务状况间接影响企业融资，同时，通过影响借款数量影响投资资金来源，最终放大了宏观经济政策对于企业投资产出的影响。3.1资产负债表渠道效应指标的衡量现有的文献选用的分析模型主要分歧在于三大变量的衡量，分别是融资约束、资产负债表渠道效应、投资机会，如表1所示。表l变量指标的衡量变量指标 代表文献企业规模Gertler. Gilchrist (1994);SuvadeeRungsomboon (2005)融资约束股息支付率Fazzari et

21、 al. (1988);Cleary(1999)利息保障倍数Guariglia (1998);王义中、陈雪(2010)托宾QErickson . Whited (2000);Elent Angelopoulou. Heather D. Gibson (2009)投资机会托宾Q均值SuvadeeRungsomboon (2005)连玉君(2009)托宾O与销售S/KFrancois Hermet (2003):王义中、陈雪(2010)；- 121 -李科、徐龙炳(2010)George Allayannis.Abon (2001);现金流 Elent Angelopoulou、Heather D

22、.Gibson (2009).赵延申( 2010)资产负债表渠道效应流动资金比率SuvadeeRungsomboon (2005) 麓净资产变动Francois Hem嵋t(2003)5 海Christiano et al.(2004, 2007); 王义中、陈雪(2010) 3.1.1 融资约束指标的衡量 现有文献对于融资约束的衡量一般包括企业规模、股息支付比率及利息保障倍数，还有直接将样本按企业规模的大小，其他渠道资金获得的能力，银行贷款的依赖程分类比较。Fazzari et a1(1988)选取股利支付率作为衡量融资约束的替代变量，认为信息不对称带来的融资成本对于企业约束较大时，企业会减

23、小股利的支付，从而留存更多利润用来投资，进而对内部资金的波动更敏感，而Cleary(1999)也根据公司股利支付率对样本进行分类，但得出结论相反。大量研究使用了股利作为标准，但这要求市场经济一定的完善程度，对转型经济I当，尤其对于中国不适合，我国股利支付少，股利分配并不具备西方股利分配的4企业现在基本上处于资金短缺时期，整体都表现为圈钱特点。另外，我国上市公j理导向的环境中发展起来，虽然目前市场化改革在逐步深化，但制度因素仍然起到了很重要的作用，国外很多文献研究中国上市公司投资、融资约束与不确定性问题时，都要花大量篇幅论述中国的制度背景。所以近年来国内对于资产负债表渠道效应的研究，融资约束采用

24、利息保障倍数，根据国内外文献，我们采用利息保障倍数来衡量企业的融资约束情况。 利息保障倍数不仅反映了企业获利能力的大小，而且反映了获利能力对偿还到期债务保证程度，它既是企业举债经营的前提依据，也是衡量企业长期偿债能力大小的：要维持正常偿债能力，利息保障倍数至少应大于1，且比值越高，企业长期偿债能力越强。利息保障倍数越高，企业外部融资成本越低，融资约束就越弱，反之，则融资约束就越强。 Milne (1991)的研究，他通过研究英国制造业企业与银行的关系发现，当企业利息保障倍数低于5时，银行就特别注意该借款企业的还款能力。一般选取五年的利息保障倍数平均值进行考量，但限于危机之后至今可获数据仅三年，

25、所以只能进行三年的考察。王义中与陈雪( 2010)也将企业按利息保障倍数基于5，分为融资约束强弱两组进行比较分析。 3.1.2投资机会的衡量 Q理论是现金流量模型的一般化，该理论假定企业投资的决定与Q值对应。Q值是资本资产价值与资本资产的重置成本的比率。资本市场价值是资本的需求价格，而替代这些资本的价格就是资本的供给价格。当Q等于1时，市场处于均衡状态，表明资本的需求价格与供给价格相等。当Q大于1时，企业愿意增加投资，相反，当Q小于l时，则投资意愿较少。 理论上，Tobin Q是公司投资机会的代理变量，公司的投资与公司的边际Tobin Q有关，投资机会越高，公司的投资会越多。然而更多文献提出了

26、投资的销售加速模型，所以Q值不能完全反映需求的影响，因此根据投资的销售加速模型，引入了销售收入变量。然而，Tobin Q- 122 -随衡量上仍存在问题。因为理论上边际Q值才是合理的变量。实际上我们只能观察到公司的平 Tobin Q，在回归方程的估计中使用平均Tobin Q代替边际Tobin Q导致了测量误差的问题（Erickson与Whited，2000)。特别是在中国的资本市场上，加上平均Tobin Q的计算也存在不同的方法，因此在估计回归方程中可能存在更大的测量误差问题。在研究中国资本市场上的投资方程中，得出的Tobin Q的估计系数大相径庭，饶育蕾与汪玉英(2006)估计的Tobin

27、Q系改为负。徐惠玲与刘军霞(2007)详述了中国资本市场上Tobin Q存在的问题。本文研究金融危机前后，公司融资约束的外部冲击引起融资约束变化对公司投资的影响有助于克服先前实证研究中的问题，因此能够提供融资约束对投资影响方面的新的更加可靠的证据。托宾Q假定证券市场相对有效，关注影响企业投资行为的长期发展机会因素，而市场价格能够充分反映企业的长期发展趋势。而用收入增长衡量的是企业短期的发展机会。所以本文采用Q与销售收入增长同时作为投资机会的衡量指标。 Q值的计算方法采用Smith与Watts (1993)的方法，用公司上年的权益市场价值与公司负贷面值之和除以公司总资产账面价值，公司权益市场价值

28、用年末股价乘以流通股数量加上每投净资产乘以同年非流通股数量来计算。 3.1.3资产负债表渠道效应的衡量 现有文献中大多研究投资与现金流的敏感性来研究资产负债渠道效应的影响，对于融资约束下投资与现金流的敏感性关系进行的研究呈现出不同的结果：Athey和Laumas (1994)限据股权资本账面值来衡量公司规模，并对印度公司的样本进行划分。这两项研究的结论表羽：大规模公司相对于小规模公司具有较低的投资一现金流敏感性；Palani (1998)等对用公司市值、总资产与销售额来衡量公司规模，发现不同规模公司的投资对现金流量的影响存在显著性差异，大公司的投资对现金流量的敏感性比小公司更强。Marco G

29、allegati (2005)趼究表明：资产负债表渠道，通过借款数量而非借款成本影响企业投资经费的选择，直接放大了对货币政策冲击的经济反应。强调了这种影响机制的直接性而非间接性。陆前进(2008)、昌忠泽(2010)、王义中与陈雪(2010)等认同了资产负债表渠道效应的直接影响。觋金流所反映出来的融资约束对于企业投资的影响是间接的，所以，基于现金流的研究即使能达成一致的结果，在理论模型本身也有一定的欠缺性。 本文综合现有文献的研究，借鉴了王义中与陈雪( 2010)以资产价格波动作为资产负债表渠道效应的衡量变量，反映了该渠道效应是通过引起企业资产缩水，直接影响企业投资。3.2现有实证研究方法的不

30、足 根据文献综述，国内外关于资产负债表渠道效应的实证研究主要有以下局限： 1现有文献主要关注宏观经济因素的对比，如Charles Nolan与Christoph (2009)将资产负债表渠道效应在经济危机下的影响与市场摩擦，汇率变动进行比较分析。而在资产负债表渠道效应角度，应该重视的是其对于企业影响程度，以及影响机制，从而为企业投资存生的阻碍与约束提出实际的建议。现有文献更多致力于提出更好的货币政策，是站在宏观经齐角度，而不是企业微观，如Francois Hermet(2003)、Suvadee Rungsomboon (2005)。 2大多研究资产负债表渠道效应对大小企业的影响，很多文章研究

31、经济危机时期的资产负债表渠道效应，但是缺少危机前后时期的对比。如Oliner与Rudebusch(1996)通过研究发现，货币政策紧缩后投资与现金流量之间的相关性更为显著。Driffield与Pal (2001)采用在- 123 -1989-1997期间的公司数据。王义中与陈雪(2010) 3选取了2001-2008年的数据，并组对比，但是不是基于金融危机前后，而是为了考察2007年实施会计新准则对资产负债表渠道效应的影响。 3由于国内外研究主要关注宏观经济政策的传导，忽视了资产负债表渠道效应对于企业的具体影响机制。从资产负债表渠道效应的提出开始，就是作为一种货币政策传导机制而逐渐被学者关注的

32、。Marco Gallegati (2005)提出了该机制对企业影响的直接性，更加清晰地解释资产负债表渠道效应的影响机制。 近年来的研究才开始选取现金流之外的指标作为影响变量。如李科与徐龙炳( 2010)构建了一个信用评价指标，王义中与陈雪( 2010)构建了资产价格波动引起的净资产变动指标作为资产负债表渠道效应的变量。赵延申(2010)通过构建一个货币政策虚拟变量来衡量资产负债表渠道效应。这些最新研究客服了传统分析模型的理论偏差，衡量了资产负债表渠道效应对企业的直接影响，对于本文的研究具有借鉴意义。 4以我国企业为研究对象的资产负债表渠道效应的研究文献屈指可数。Charles Nolan与C

33、hristoph hoenissen (2009)、Marco Antonio FHCavalcanti (2010)等都强调了不同市场环境下该机制的影响不同。我国信贷市场与证券市场发展较晚，一直为把自身经济与国际接轨而努力，国际化的加强，我国受到国际贸易与经济往来的影响不断加强。特别是作为美国第一大债权国，美国次贷危机对中国的影响不可忽视。而且我国信用基础较差，还处在致力于构建适合自身经济发展的信用评级体系。鉴于我国企业融资与投资的特殊性，资产负债表渠道效应的研究对于企业微观的意义重大。3.3研究假设 公允价值计量的企业净资产价值在外部冲击下产生了波动，这种波动通过影响企业净资产导致企业资本

34、成本的变化影响企业投资。我们假设企业投资资金来源于内部现金流与外部借贷资金，也就假定了企业的融资分为内部融资与外部融资，并且在信息不对称下，外部融资需要支付额外成本。 资产负债表渠道正是通过影响企业投资资本成本，通过借款数量再影响借款成本，从而放大了外部冲击对企业的影响。 在这个过程中，与西方发达国家不同，中国这种特殊的投资状况下，高利息保障倍数的企业具有较强的外部融资能力，因而其投资资金较多的依赖于外部资金，其外部融资成本更易受到净资产价格波动的影响。低利息保障倍数的企业投资更多依赖于自身现金流，尽管其外部融资成本也受净资产价格波动影响，但是和高利息保障倍数的企业相比，外部融资渠道一直以来都

35、难以获得，导致其投资资金一直限制在少量的自由资金和有限的外部借款，因而外部融资约束的变动对于投资变动的影响不明显。 因此本文提出假设1： 资产负债表渠道效应对于低利息保障倍数公司影响更不显著，而且与高利息保障倍数公司相比，该效应与投资的相关性更小。 随着金融全球化趋势增强， 金融危机的辐射面更广，而且影响速度更快，在金融危机过程中，资产负债表渠道效应放大了资产负债表变量的变动性，从而放大了宏观经济对于微观企业的冲击。而这种冲击对于外部投资的投资意愿的影响相比于危机之前下更为明显。正如 Krishnamurthy (2009)突出金融危机的放大机制。王义中与陈雪(2010)也强调了在经济危- 1

36、24 -帆下资产负债表渠道效应更显著。 而信贷市场的不完善加上证券市场的发展较晚，中国企业的投资都有别于发达国家。高利息保障倍数的企业一般是大企业，融资渠道选择上更倾向于股权融资，而低利息保障倍数企业一般是小企业，外部融资主要依赖于银行贷款。在经济形势较差时，银行更倾向于加大对大企业的贷款力度，所以出现了宏观经济环境较好时在股市中“圈钱”，而在环境较差时才跨向负债的现象(黄辉2009)。 因此，本文也试图研究在中国这种特殊的资本市场下，资产负债表渠道效应对于企业投资的影响是否有别于西方发达经济体，同时研究危机发生后对于企业投资的具体影响变动情兄。 由此本文提出假设2： 低利息保障倍数公司在危机

37、之前的资产股债表渠道效应显著；而危机之后，由于外部融资受到限制，因而反而不显著； 高利息保障倍数公司在危机前后的资产负债表渠道效应都显著；而危机之后，由于危机带来了巨大的负面冲击；导致该渠道效应对于企业投资影响更大，相关性增强。4 研究设计4.1变量设计 基于以上理论分析，为克服现有实证研究中变量选取上的不足，本文在数据可获性项基础上，以修正模型为标准，选取以下指标作为原始变量。表2变量定义一览表 变量符号 性质 变量定义 I/K 被解释变量（固定资产投资净值+在建工程净值+长期投资净值）资本存量 P*(A-D)/K 解释变量 （净资产总资产）*P Q 解释变量（股价流通股股数+每股净资产x非

38、流通股股数+总负债）总资产账面值 S/K 解释变量 主营业务收入总资产 CF/K 解释变量 经营活动产生的现金流量净额总资产4.2样本选择和数据处理本文以20052010年上海证券交易所上市公司为研究对象，在样本选取上采取以下标准：1样本公司均在2003年1月1日之前上市，且2010年继续上市交易；2剔除ST公司，这类企业的公司业绩波动的幅度较大，所得数据不具有可比性；3剔除金融类公司，这类公司采取的会计制度与其他公司存在显著差异，同时依照证监- 125 -会行业分类标准，对所剩行业进行分类以便控制行业差异；4.剔除数据不全及数据异常公司，然后从有效的公司中选取样本最终得到100家公司。公司财

39、务报表数据与财务指标分析数据来自国泰安数据库，样本公司数据来自resset数据库。数据处理方面，以2003-2010年年度报表所列利息保障倍数为基础，加权求平均值，作为本文回归分析的衡量指标，以保障该分类指标的可靠性（五年以上），并且确保了以利息保障倍数，低于5的为低利息保障倍数。两组样本的利息保障倍数计算公式如下： 利息保障倍数A=（净利润+财务费用+所得税）财务费用 利息保障倍数B=（利润总额+财务费用）财务费用 本文在被解释变量与解释变量数据处理上均采用三年的年末数据进行平均，分别是2005-2007年与2008-2010年。4.3模型的选取 根据先前的理论分析，本文综合现有文献的研究成

40、果，采用传统的线性回归分析方法，j同时充分考虑最新的理论对于传统研究提出的挑战，选取了修正过的模型作为实证分析的分析模型。 4.3.1传统分析模型 国内外的资产负债表渠道效应的研究分析模型基本上借鉴Oliner and Rudebusch(1996)和Guariglia (1998)构建的投资与现金流模型： I/K=a CF+b Q+ (1)企业在受到外部资金约束较大时，投资所需资金主要依赖于企业自身内部经营活动产生的现金流，所以该模型构建了投资于现金流的线性回归方程，通过现金流量前的系数随着融资约束程度的变化而发生的变化，考察融资约束程度不同的企业投资对于现金流的敏感程度。 4.3.2修正过

41、的模型 随着资产负债表渠道效应的理论的完善，特别是Marco Gallegati (2005)提出该机制的直接影响后，许多学者开始考虑如何更好的衡量这个直接影响，近年来的研究，如陆前进(2008)，昌忠泽(2010)，王义中与陈雪(2010)等在传统分析模型上做了较多修正。充分考虑了传统模型的不足与缺陷，综合现有文献的分析，本文选用的修正过的模型为： UK=a P(A-D)/K+b Q+cS/K+d CF/K jr(2) 在投资现金流模型的基础上，资产负债表渠道效应的分析模型假如了对应的变量，本文选择王义中与陈雪( 2010)的资产价格变动引起的总资产波动作为衡量资产负债表渠道效应的指标。在投

42、资机会的衡量上选择托宾Q，销售收入S与资本存量K的比值两个变量同时衡量。- 126 -表3分析模型指标的定义际符号指标名称 指标定义 I投资 固定资产投资净值+在建工程净值+长期投资净值K资本存量 年初总资产P资产价格波动 （每家上市公司股票年末收盘价一上年股票收盘价）上年公司股票收盘价(A-D)K净资产波动 （净资产总资产）*PQ 托宾Q （股价流通股股数+每股净资产x非流通股股数+总负债）总资产账面值S销售收入 主营业务收入总资产CF现金流量 经营活动产生的现金流量净额总资产5 来自上市公司的实证分析实证结果5.1.1描述性统计本文将98个样本按利息保障倍数大于5的列为利息保障倍数高组，即

43、为融资约束(CR)而利息保障倍数低于5的企业列为CR高，表示低利息倍数公司的融资约束较高。高利息公司为64家，低利息倍数公司为34家。表4报告了2005-2007期间各个变量的描述性统计情况。从表中可以看出，在2005-2007 j，低利息倍数公司的资产负债表渠道效应均值为3. 162，而高利息倍数公司的该指标均值19. 265，表明高利息倍数公司的净资产更易受到股票市场价格波动的影响。其次，低利息公司的现金流极大值与均值分别是0. 180和0.044，均高于高利息倍数公司的0.000和生0，说明与后者相比，前者在外部融资有限的条件下，其投资更多地依赖内部现金流。最后，利息保障倍数低组企业的投

44、资总资产指标的最大值，均值，标准差分别是1. 032、0.444、45，略高于高利息倍数企业的0. 998、0.428、0.243，表明与低利息倍数公司相比，资产 l表渠道效应对高利息倍数公司的融资约束影响更强，更易引起外部融资受到限制，从而使得高利息倍数公司与低利息倍数公司受到程度相当的融资约束，最终都限制了企业的投资。- 127 -表4危机前描述性统计量描述统计量(2005-2007)极小值极大值均值标准差变量NCR高CR低CR高CR低CR高CR低CR高cRf氐II/K980.0620.0571.0320.9980.4440.4280.2450.243P* (A-D) /K98-10.38

45、3-815.41621.48321.2613.162-19.2654.401141.27lQ980.1990.1357.936320.5180.79911.4391.06955.355S/K980.0070.00832.91877.3112.4773.9855.67913.588CF/K98-0.2200.0000.1800.0000.0440.0400.0680.0841 2008-2010年各变量的描述性统计情况如表5所示，从中我们不难看出，在此期间，j低利息保障倍数公司的均值为3.350，而高利息保障倍数公司的该指标均值为-0.864，表明危机时期，低利息倍数公司的净资产受到股票市场价格

46、波动稍高于高利息倍数公司。另外，低利息倍数公司与高利息倍数公司的现金流均值分别为是0.064和1.460，说明前者在外部融资有限的条件下，内部现金积累也受到很大约束。最后，低利息保障倍数公司的投资总资产指标的均值为0.343，略高于高利息倍数企业的0.291，显示外部融资约束的确会限制企业的投资行为。表5危机后描述性统计量描述统计量(2008-2010)极小值极大值均值标准差变量NCR高CR低CR高CR低CR高CR低CR高CR低I/K980.0020.0031.5932.1020.3430.2910.2960.379P* (A-D)K98-13.833-238.42929.74525.2313

47、.350-0.8645.32541.567Q980.2060.07012.04046.6080.8801.8121.4667.797S/K980.0090.00024.90183.7532.9476.3155.46917.368CF/K98-0.0900.0000.80050.0000.0641.4600.1128.524 表6给出了2005-2007与2008-2010两个期间的资产负债表渠道效应指标的描述性统计情况。对于融资约束较高的企业，在2008-2010期间该指标极大值、均值和标准差均分别为29. 745、3.350和5.325，均大于2005-2007时期的21. 483、3.16

48、2、4.401。而融资约束较低的企业，该指标的平均值在两个时期分别是-19. 265和-0. 864，均为负值，且该数值在2008-2010期间远高于2005-2007期间，进而表明融资约束较低的企业受到金融危机的冲击更大。同时，由于融资约束较低的企业在经济危机之前更容易进行外部融资，再加上我国企业偏好股权融资，净资产受到股票价格波动的影响更大。而经济危机引起的资产价格波动，致使其以往所依靠的外部投资资金受到约束，所以投资萎缩更为严重。表7则显示了投资指标的描述性统计情况，从中不难发现，融资约束较低企业的投资均值在2008-2010期间和- 128 -05-2007期间分别为0.291和0.4

49、28，相比之下减少了0.137，比融资约束较高组减少的0.101明显。表6资产负债表渠道效应指标描述性统计量描述统计量(P丰(AD) /K)变量N极大值均值标准差CR高CR低CR高CR低CR高CR低2005-20079821.48321.2613.162-19.2654.401141.2712008-20109829.74525.2313.350-0.8645.32541.567表7投资指标描述性统计量描述统计量(I/K)变量N极大值均值标准差CR高CR低CR高CR低CR高CR低2005-2007981.0320.9980.4440.4280.2450.2432008-2010981.5932

50、.1020.3430.2910.2960.3795 .1.2回归结果表8多元线性回归分析结果低利息保障倍数组高利息保障倍数组2005-20072008-20102005-20072008-2010变量 (p) (p) (p) (p)P*(A-D)/KO035*O000O020. 0330. 013*0. 0050.028* 0.000K-5. 081-2. 179-3. 001-6. 155QO133*0. 0000.078*O0090. 033*0. 0040.144*0.000-4. 873-2. 683-3. 073-6. 23800. 9760. 0160. 080. 0030. 51

51、9-0.0030. 285S/K(-0. 03)-1. 779-0. 653(-1. 088)CF/K3. 301*0. 0000. 4760. 2442. 412*0. 0020.039*0. 000-7. 21-1. 176-3. 388-9. 223F39. 4470. 0008. 6350. 0008. 680. 00036. 9380.000R方0. 7250. 3650. 5360. 827周整R方0. 7060. 3230. 4750. 804注：( )内为t值，P为sig值，*，*，*分别表示1%，5%，10%的显著性水平 表8报告了企业投资的回归结果。各样本的回归结果显示，调

52、整后的R2为0. 706、0.323、- 129 -0. 475、0.804，表明模型中的解释变量对被解释变量有着很好的解释力度，而且整体拟合度好，F统计值均在1%水平上显著。 (1)表8给出了资产负债表渠道效应的回归结果，从中我们可以发现，两组企业的资产负债表渠道效应回归系数均显著为正，表明企业投资和资产负债表渠道效应之前的关系显著正相关。 另外，低利息倍数公司的回归系数为0. 035，大于高利息倍数公司的0.013，表明在金融危机之前，低利息倍数公司投资受到资产负债表渠道效应的影响更大，即融资约束越高，资产负债表渠道效应对企业投资的影响越大，假设1没有成立，2008-2010期间的回归结果

53、显示，低利息倍数公司的资产负债表渠道效应指标回归系数荐0. 02，而高利息倍数公司的该变量回归系数为0.028，两者回归系数都非常显著。表明金融危机之后，低利息倍数公司投资因其投资依赖内部现金流而受到较弱的资产负债表渠道效应的影响，而高利息倍数公司因其融资渠道从外部权益融资转向银行贷款，资产负债表渠道效应仍然明显，但是由于权益融资更多受到股票价格波动引起的净资产波动影响，而我国的银行贷款对于融资约束低的企业是相对稳定的资金渠道，所以其变量系数由0. 035降低到0.028。这与预期假设2的低利息倍数公司危机之前受到更显著的资产负债表渠道效应影响相一致，而与假设2的高利息倍数公司危机后资产负债表

54、渠道效应更强不一致，假设2没有完全成立。 (2)表8显示的其他变量的实证结果可以看出： 变量Q对于投资的影响均表现出非常显著的正相关，证实了投资不但受到投资资金限制，而且受到投资机会的影响。 变量S/K对于I/K的影响均不显著，其系数的显著性水平均在10%上，即不显著，这与本文综合现有文献所做的修正原理不符。在该实证结果下表面销售收入对于企业投资的影响不明显。 变量CF/K对于投资的影响与资产负债表渠道效应变量的影响具有很大的相似变动。金融危机前，与高利息倍数公司相比，低利息倍数公司的投资与现金流的相关系数明显较大。盼融资约束越高，企业现金流对企业投资的影响越大；金融危机之后，与高利息倍数公司

55、相比，现金流对于低利息倍数公司的投资影响增强，但是影响变得不显著。金融危机前后对比，低利息倍数公司现金流与投资的敏感性变得不显著而且降低比率较大；高利息倍数公司的投资于现金流的相关系数有较大降低，而且在显著性水平上均保持非常显著。5.2实证结果的理论解释5.2.1投资机会的实证结果分析 本文综合了现有文献的研究成果，采用Q值与销售收入作为投资机会的衡量指标，实证结果显示销售收入这种模型即加速模型（赵延伸2005），对于投资的影响并不显著。原因是，实证分析中将企业的发展机会简化为销售收入的增长，而没有将其他的因素考虑进入模型，因此，加速模型对于反映企业发展机会从而引导企业的投资行为，显得信息含量

56、不够。5.2.2资产负债表渠道效应的实证结果分析 本文的分析结果证实了现有文献的结论，即经济危机发生之前，资产负债表渠道效应对于企业的影响随着融资约束的提高而增强，但此结论成立的前提条件是融资约束能够通过利息保障倍数来衡量。- 130 - 另外，本文的结果进一步表明，在危机发生时期，利息保障倍数高的企业投资受到较大)冲击，而且投资与资产负债表渠道效应显著相关。然而，利息保障倍数低的企业，在危机期受到的资产负债表渠道效应较弱，而且不显著。其中原因可能由于现有文献特别是国外的文献在理论分析阶段都会强调的市场环境与制度环境，而中国的特殊性主要体现在企业筹资结构与投资行为两方面上，我国企业的筹资对于中

57、小企业而言不但需要支付更高的成本而且面临更高的门槛，所以在高利息保障倍数衡量企业低融资约束的同时，也衡量了企业外部融资的难易程度。 我国上市公司一直以来都重股权融资，轻债务融资，由于股利分配政策等与发达国家不同，导致了股权融资成本较低的异常现象，再加上我国A股市场上市条件苛刻，只有当财务状况较好，特别是利息保障倍数较高时，企业才能够较容易发行新股，获得股权融资资金，成功在A股市场上市。而利息保障倍数较低的企业，其投资受到资金的融资约束较强，所以；主要依赖于银行借款来筹集外部资金。从表9的结果我们不难发现，利息保障倍数低的企：在金融危机前后两个阶段均有较高的财务费用（虽然财务费用不能直接作为借款

58、费用，但由于我国利息费用没有单独列示，所以只能选取财务费用作为一个参考指标）。基于此种关系，与股权融资相比，银行贷款对净资产波动敏感性更低。所以金融危机之后，低利息保障倍数企业的资产负债表渠道效应表现不显著，而偏好权益融资的高利息保障倍数企业反而受到更大的资产负债表渠道效应的影响。表9财务费用描述性统计量财务费用A极小值极大值均值标准差（利息保高5. 03060. 88015. 75712.184障倍数）低-26. 7304. 810O8964. 432高-147615. 540194742186. 60043677375. 35049154373. 2302005-2007低-1895482

59、4.170341000000. 00050651497. 47069587813. 280高-19619554. 330404994028. 50066734544. 990106670983. 4002008-2010低-16155621. 8701097152330. 00081858096. 660154173568. 200 5.2.3现金流实证结果的分析利息保障倍数低的企业其外部融资渠道较少，因此企业投资主要依赖于自身的现金流与行贷款。我国利率仍然处于管制阶段，银行的贷款不能随着风险的提高和提高，所以贷款内部现金流这两种资金来源相比于权益融资比较稳定，受到经济波动的冲击较小，或者至是

60、比较缓慢的。所以在实证回归结果中，低利息保障倍数的企业，投资与现金流的相关系在危机前后都比利息保障倍数高组大。郭建强(2005)提出：“一些企业，如现金流状况较好的企业，可能对外部不确定性的敏性要弱一些，而现金流状况较差的企业，可能对不确定性环境的敏感强一些。再如，大型业与小型企业的情况可能又不同。这些都与企业的经营环境和条件有关。” 从本文的实证结果可以看出：在我国的特殊经济背景与环境下，资产负债表渠道效应对- 131 -于企业投资的影响有别于发达国家。但是和发展中国家的研究文献有相一致的结果。如， Suvadee Rungsomboon (2005)对于泰国的1000家企业进行实证分析，得出了难以获得其他筹资渠道（发行证券）的企业，在经济危机之后，投资受到的资产负债表渠道效应变得较不显著，而且影响程度降低。而且本文实证结果与赵延伸(2010)对于中国130家制造业上市企业的实证分析结果也基本一致。 综上实证结果