【正文】 簽字日期： 年 月 日本學(xué)位論文作者完全了解 浙江大學(xué) 有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交本論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閱。簽字日期： 年 月 日 簽字日期： 年 月 日致 謝本文從選題到定稿，歷經(jīng)數(shù)月。感謝他的指導(dǎo)與鼓勵(lì)，在選題、研究方法的確定和論文的修改上，給予了我值得參考的意見(jiàn)和建議，讓我受益匪淺。同時(shí)我要感謝我的父母，給予我精神上的鼓勵(lì)。最終得到了一個(gè)具有較高的判別水平的融資約束指數(shù)。關(guān)鍵詞：融資約束 融資約束指標(biāo) 投資行為 投資—現(xiàn)金流敏感性AbstractThis paper uses the financial data of China’s listed panies from 1999 to 2010, and Logistic regression model, constructs an index to measure pany39。然而，在現(xiàn)實(shí)情況下，資本市場(chǎng)是不完美的，由于存在信息不對(duì)稱(chēng)，委托代理和交易成本等等問(wèn)題，融資約束廣泛存在，任何處于不完美資本市場(chǎng)的公司都有可能受到大小不同的融資約束。例如：Fazzari，Hubbard和Petersen（1988）首先提出使用股利支付率作為衡量融資約束的代理變量；一些學(xué)者以公司規(guī)模作為融資約束的替代指標(biāo)（Ritter，1987，Titman和Weesels，1998）；Altman、Haldeman 和Narayanan（1977）指出，利息保障倍數(shù)是公司流動(dòng)性的直接代理變量；Whited （1992）、Gilchrist 等（1995）、Erickson 等（2000）使用債券等級(jí)作為融資約束的代理變量等等。對(duì)于現(xiàn)階段可以用于我國(guó)實(shí)踐的融資約束指標(biāo)的研究來(lái)說(shuō)，我國(guó)的融資約束相關(guān)研究大多采用的是單變量指標(biāo)。因此，也有一些學(xué)者采用多元財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建了融資約束指數(shù)，這些指數(shù)多建立在國(guó)外資本市場(chǎng)的基礎(chǔ)之上。以此試圖為國(guó)內(nèi)的后續(xù)研究提供可行的研究工具。然而我們知道，若要進(jìn)行實(shí)證研究，就必須有一個(gè)較為準(zhǔn)確的融資約束替代指標(biāo)，而現(xiàn)有的融資約束的衡量指標(biāo)多由國(guó)外的學(xué)者設(shè)計(jì)，其基于的是西方較為成熟的市場(chǎng)，未必適合中國(guó)市場(chǎng)的情況。FHP（1988）在其具有開(kāi)創(chuàng)性的研究，將融資約束做了以下定義：融資約束是，資本市場(chǎng)不完善的情況下，由于公司內(nèi)外部融資成本存在較大差異，導(dǎo)致內(nèi)外融資具有不完全替代性，并由此產(chǎn)生投資低于最優(yōu)水平、投資決策過(guò)于依賴(lài)公司內(nèi)部資金的問(wèn)題。由于信息不對(duì)稱(chēng)（Myers和 Majluf，1984）、委托代理問(wèn)題（Jensen 和Mecking，1976；Gertler，1992）和外部交易成本問(wèn)題（Stinglit和Weiss，1981）的存在，內(nèi)部融資的成本相較于外部融資成本而言，要低廉的多，所以，公司都會(huì)偏向于進(jìn)行內(nèi)部融資。信息不對(duì)稱(chēng)理論是指，各類(lèi)人員在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中對(duì)有關(guān)信息的了解和掌握是有差別的：掌握信息比較充分的個(gè)人或群體，經(jīng)常處于比較有利的地位；而相反的，信息貧乏的個(gè)人或群體，則處于比較不利的地位。Myers和Mailuf（1984）指出，正是因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱(chēng)問(wèn)題的存在，外部融資約的成本會(huì)增加，最終導(dǎo)致內(nèi)外部融資約束的成本產(chǎn)生差異，從而導(dǎo)致投資人對(duì)高成本的外部融資產(chǎn)生依賴(lài)。Jensen和Meckling（1976）指出，代理人相較于委托人而言，擁有更多的信息，這種信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象會(huì)產(chǎn)生“逆向選擇”。第三、融資約束的產(chǎn)生也是因?yàn)榻灰壮杀镜拇嬖凇＿@個(gè)過(guò)程也導(dǎo)致了融資約束的產(chǎn)生。大多數(shù)學(xué)者是根據(jù)本國(guó)資本市場(chǎng)的具體情況，選擇適合于本國(guó)背景的融資約束指數(shù)。FHP（1988）在他們的研究中，首先提出了使用股利支付率作為衡量融資約束的替代變量。股利支付率越低，表明公司受到的融資約束較大。馮?。?999）對(duì)融資約束下公司投資與現(xiàn)金流關(guān)系的實(shí)證研究在國(guó)內(nèi)是具有開(kāi)創(chuàng)性的。利息保障倍數(shù)能夠衡量上市公司利息支付的能力，具體的來(lái)說(shuō)，它是生產(chǎn)所得的息稅前利潤(rùn)和利息費(fèi)用的比例。此外，許多學(xué)者，諸如Whited（1992），Gertler和Gilchrist（1994），Hu和Sehiantarelli（1998），Guariglia和Schiantarelli（1998），Guariglia（1999，2000），Basu和Guanglia（2002），Aggarwal和Zong（2003），Bates（2005），Carpenier和Guariglia（2008）在進(jìn)行融資約束決策時(shí)，都使用了利息保障倍數(shù)來(lái)衡量融資約束的大小，進(jìn)而將樣本分為高融資約束組和低融資約束組。按照前文的論述，信息不對(duì)稱(chēng)及相應(yīng)產(chǎn)生的逆向選擇或道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題均有可能造成融資約束的產(chǎn)生；第二、由于規(guī)模效應(yīng)的存在，小規(guī)模公司在發(fā)行證券時(shí)，有可能要承擔(dān)大于大規(guī)模的公司的融資成本（Ritter，1987）。比如姜秀珍、全林和陳俊芳（2003）運(yùn)用橫截面數(shù)據(jù)（2000和2001年的滬市上市公司），分析了不同公司規(guī)模大小的上市公司投資與現(xiàn)金流的關(guān)系。Chirinko 和Schaller（1995）使用的是成熟度、股權(quán)集中度等指標(biāo)。在劃分樣本觀察值時(shí)，KZ（1997）劃分的組別一共有五組，非融資約束組（NFC）、可能非融資約束組（LNFC）、或許融資約束組（PFC）、可能融資約束組（LFC）和融資約束組（FC）。他們選取銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率（SG）、長(zhǎng)期負(fù)債與資產(chǎn)比率（Debt）、總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)（LNTA）、股利支付率（Div）、行業(yè)銷(xiāo)售增長(zhǎng)率（ISG）以及現(xiàn)金流與總資產(chǎn)比率（CF）等指標(biāo)，利用GMM 方法進(jìn)行估計(jì)，所得到的WW指數(shù)為：WW=++汪強(qiáng)等（2008）的實(shí)證研究即參照了Cleary（1999）的ZFC指數(shù)中，反映融資約束程度的變量。KZ=β1Cashflow+β2Q+β3Lev+β4Divβ5CashholdingHadlock和Pierce（2010）收集了1995到2004年之間的隨機(jī)樣本，通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)反駁了KZ指數(shù)在衡量融資約束方面的有效性。 Fazzari，Hubbard和Petersen（1988）以1970—1984年間421家制造業(yè)公司作為樣本數(shù)據(jù)，使用了股利支付率作為替代變量來(lái)解釋融資約束，按照受融資約束的可能性從高到低把樣本公司分為三類(lèi)，即低股利支付公司、一般股利支付公司以及高股利支付公司。繼FHP的研究之后，學(xué)術(shù)界涌現(xiàn)了大量關(guān)于投資現(xiàn)金流敏感性的研究，且大都以FHP的研究為基礎(chǔ)。研究發(fā)現(xiàn)外部融資約束和組別之間有特別的聯(lián)系，支持了FHP（1988）的基本結(jié)論。在分組方面，KZ（1997）將樣本公司的觀察值劃分為五個(gè)組：非融資約束組（NFC）、可能非融資約束組（LNFC）、或許融資約束組（PFC）、可能融資約束組（LFC）和融資約束組（FC） 李延喜，[J].價(jià)值工程2005(6): 105109。FHP與KZ兩方的爭(zhēng)論引起了很多學(xué)者對(duì)此的興趣，Cleary（1999）根據(jù)KZ研究所得結(jié)論，探討投資和現(xiàn)金流量之間的關(guān)系，并對(duì)KZ（1997）的研究進(jìn)行了改進(jìn)。不少學(xué)者認(rèn)為，F(xiàn)HP（1988）與Kaplan和Zingales（1997）研究結(jié)果的差別關(guān)鍵在于確認(rèn)一個(gè)公司受到融資約束的不同判斷標(biāo)準(zhǔn)，不同的判斷標(biāo)準(zhǔn)使得公司投資對(duì)現(xiàn)金流的敏感性與融資約束程度之間的關(guān)系是不同的，這最終是一個(gè)實(shí)證問(wèn)題。Vogt（2005）試圖對(duì)上述兩種截然不同的觀點(diǎn)作出解釋。這種行為往往導(dǎo)致企業(yè)投資過(guò)度，而投資—現(xiàn)金流敏感度仍較高的反?，F(xiàn)象。他參照了FHP（1988）的研究方法，選取了我國(guó)制造業(yè)的上市公司，以股利支付率作為衡量公司融資約束大小的單變量指標(biāo)，接著對(duì)融資約束與投資行為的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。國(guó)有銀行在信貸控制方面對(duì)非國(guó)有企業(yè)存在一定的偏見(jiàn)，并不傾向于給他們提供信貸資金，因此非國(guó)有公司會(huì)受到較大的融資約束。何金耿、丁加華（2001）選擇了1999—2000年度的滬市A股上市公司，運(yùn)用橫截面數(shù)據(jù)分析了公司內(nèi)部現(xiàn)金流量對(duì)投資決策行為的影響。魏鋒等（2004）將市場(chǎng)不確定性代入實(shí)證研究模型，以我國(guó)制造業(yè)上市公司1998—2002年度數(shù)據(jù)作為實(shí)證樣本，以鼓勵(lì)支付率和Logistic回歸值分別來(lái)度量公司收到的融資約束程度，以公司股票收益率的波動(dòng)性度量其不確定性，研究了融資約束、不確定性和公司投資行為之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)第一大股東持股比例與投資—現(xiàn)金流敏感度之間呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：總體來(lái)說(shuō)，融資約束較高的企業(yè)比融資約束較低的企業(yè)有更高的投資—現(xiàn)金流敏感性。他在文中指出，現(xiàn)金流的波動(dòng)性能夠在一定程度影響上市公司的外部融資約束程度，較低的現(xiàn)金流和較高的現(xiàn)金流波動(dòng)性水平都會(huì)提高公司的融資約束的大小，繼而導(dǎo)致公司過(guò)度投資或者投資不足。第二、文獻(xiàn)綜述部分針對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者在融資約束指標(biāo)的選擇上進(jìn)行了一個(gè)回顧。國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)融資約束及其對(duì)投資行為影響進(jìn)行了一定的研究，在國(guó)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，也考慮到中國(guó)的資本市場(chǎng)與西方資本市場(chǎng)有較大的差異性，做了針對(duì)我國(guó)市場(chǎng)的特點(diǎn)的研究。具體來(lái)說(shuō)，本文首先回顧和整理了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于融資約束及其指標(biāo)的相關(guān)文獻(xiàn)，為實(shí)證研究提供一定的思路與理論基礎(chǔ)；再利用我國(guó)上市公司的研究樣本，借鑒前人的研究結(jié)果，采用Logistic回歸模型方法對(duì)融資約束指數(shù)進(jìn)行構(gòu)建；最后在構(gòu)造設(shè)計(jì)融資約束指數(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)融資約束指數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并利用我國(guó)上市公司的數(shù)據(jù)，對(duì)分布情況進(jìn)行描述性的統(tǒng)計(jì)研究。并提出論文的主要觀點(diǎn)和創(chuàng)新之處。 第三部分：研究方法及內(nèi)容這一部分簡(jiǎn)要介紹了文章所采用的研究方法，即規(guī)范研究和實(shí)證研究相結(jié)合的方法，并羅列了全文的結(jié)構(gòu)和大致內(nèi)容組成。第六部分：結(jié)論及不足這一部分總結(jié)了全文：提出了一個(gè)適用于中國(guó)市場(chǎng)的衡量融資約束的可行模型，并借助這個(gè)指數(shù)應(yīng)用于融資約束和公司投資關(guān)系的實(shí)證研究。并在構(gòu)建完融資約束指數(shù)后，對(duì)該指數(shù)的分布進(jìn)行描述性的統(tǒng)計(jì)。對(duì)于異常值（outlier）的處理，在以往文獻(xiàn)中通常有兩種校正方法：截尾拇指規(guī)則和極值推壓法（winsorization）。與拇指規(guī)則相比，這一方法更具有系統(tǒng)性，而且容易統(tǒng)一。在進(jìn)行劃分之后，將高融資約束指數(shù)賦值為1，將低融資約束指數(shù)賦值為0。（2）“股利支付率不變”的概念里，其實(shí)涵蓋了兩方面的內(nèi)涵。 魏鋒，劉星，融資約束、不確定性對(duì)公司投資行為的影響[J]，經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2004，19（2）：35—43有學(xué)者認(rèn)為利息保障倍數(shù)相較于股權(quán)支付率而言，是一個(gè)更好作為預(yù)分組指標(biāo)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。外部融資成本是利息保障倍數(shù)的遞減函數(shù)（Guariglia，1999）。主要借鑒的是Athey和Laumas（1994）考察印度市場(chǎng)時(shí)的經(jīng)驗(yàn)結(jié)果。（3）在分別進(jìn)行了兩個(gè)指標(biāo)的排列之后，都能進(jìn)入某一組別的，我們將之作為研究樣本。當(dāng)個(gè)體屬于的總體數(shù)為2時(shí)，該分析法是二元判別法；如果個(gè)體所屬的群體總數(shù)大于2，則為多元判別分析法。多元判別分析方法就要求滿(mǎn)足比較嚴(yán)格的限制條件。 魏鋒，劉星，融資約束、不確定性對(duì)公司投資行為的影響[J]，經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2004，19（2）：35—43（4）參考相關(guān)文獻(xiàn)及以往經(jīng)驗(yàn)，Logistic回歸相較于多元回歸分析方法，有著更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。Logistic回歸是多元線(xiàn)性回歸方法的一種特例。這個(gè)時(shí)候模型殘差不再滿(mǎn)足Eε=0且Varε=σ2的假設(shè)條件，且殘差不再服從正態(tài)分布。所以我們對(duì)概率P的轉(zhuǎn)換處理采用非線(xiàn)型轉(zhuǎn)化的方式，稱(chēng)之為p的Logistic變換（或者p的Logit變換），過(guò)程如下（其中InΩ稱(chēng)為L(zhǎng)ogitP）：第一步，將P轉(zhuǎn)換為Ω：Ω=P1P (5)InΩ=InP1P (6)至此，可用一般線(xiàn)性回歸模型建立被解釋變量和解釋變量之間的相關(guān)關(guān)系模型，即Logistic回歸模型，如下式：LogitP=InP1P=β0+βixi (7)由（7）式，最終有：P=exp?(β0+βixi)1+exp?[β0+βixi] (8)該模型即為L(zhǎng)ogistic函數(shù)，體現(xiàn)了概率P與解釋變量之間的非線(xiàn)性關(guān)系。我們主要參照了Kaplan和Zingales（1997），Cleary（1999），Lamont、Polk和SaaRequejo（2001），Whited和Wu（2006），魏峰和劉星（2004）等相關(guān)文獻(xiàn)，綜合考慮了可以反映上市公司規(guī)模、盈利能力、現(xiàn)金能力、發(fā)展能力等多方面因素的財(cái)務(wù)指標(biāo)，并考慮到了在國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的可獲取性，最終選取了較為合適的解釋變量。不同的公司股利分配率會(huì)有所不同，具有成長(zhǎng)潛力的企業(yè)會(huì)將利潤(rùn)的較大部分留存下來(lái)，而股利分配率卻較低；相反，處于成熟期的企業(yè)則將利潤(rùn)的較大部分派發(fā)給股東，因而股利分配率較高。財(cái)務(wù)松弛程度反映了公司低風(fēng)險(xiǎn)地滿(mǎn)足資金需求的能力是公司財(cái)務(wù)靈活性的直接體現(xiàn)。大公司往往是多元化公司，破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)低，同時(shí)又往往是比較成熟而且具有較高聲望的公司，因而更容易獲得貸款；然而，對(duì)于小規(guī)模公司來(lái)說(shuō)，信息較難獲得，因此造成了較為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)，繼而會(huì)產(chǎn)生逆向選擇或道德風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題。營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量（Cash flow）指的是，公司在投資項(xiàng)目投入使用后，在其壽命周期內(nèi)由于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)所帶來(lái)的現(xiàn)金流入和流出的數(shù)量。同時(shí)，營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量最能體現(xiàn)公司持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力和未來(lái)發(fā)展前景。資產(chǎn)負(fù)債率指的是公司年末的負(fù)債總額同資產(chǎn)總額的比率。因此，他們希望債務(wù)比例越低越好，公司償債有保證，則貸款給公司不會(huì)有太大的風(fēng)險(xiǎn)。凈利潤(rùn)率又稱(chēng)銷(xiāo)售凈利率是反映公司盈利能力的一項(xiàng)重要指標(biāo)，是扣除所有成本、費(fèi)用和公司所得稅后的利潤(rùn)率。以此對(duì)解釋變量的情況有一個(gè)大致的了解。在進(jìn)行Logistic回歸之前我們需要對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)和多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)?，F(xiàn)金存量（CS）的均值差檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，即不能拒絕融資約束高組和低組現(xiàn)金存量均值相等的假設(shè)。融資約束較小的上市公司資產(chǎn)規(guī)模較大，經(jīng)常分配股利，有較多的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流和較多的現(xiàn)金存量，財(cái)務(wù)松弛較大；融資約束較大的上市公司有較大的負(fù)債比率。因?yàn)槲覀円饌€(gè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈鱾€(gè)解釋變量與融資約束指數(shù)之間是否存在顯著的線(xiàn)性關(guān)