【正文】 模型和變量定義在本文中，我們以下這兩個回歸模型：Invi,t=α+βCFi,t+γ1CSi,t+γ2TQi,t+γ4Salei,t+εi,t (10)式（10）是基于FHP（1988）研究的模型，在Q 投資模型的基礎(chǔ)上加入可以反映上司公司內(nèi)部資本的變量。因此，本文第五部分通過將所構(gòu)建的融資約束指數(shù)應(yīng)用到“投資—現(xiàn)金流敏感性”模型中，根據(jù)其是否符合以往文獻(xiàn)的文獻(xiàn)經(jīng)驗，來評價該指數(shù)是否能夠較好地反映中國上市公司融資約束程度的差異。給出了中國上市公司融資約束的有關(guān)股權(quán)性質(zhì)的分布特征。究其原因，主要是小規(guī)模公司在進(jìn)行投資行為時，有可能會面臨更嚴(yán)重的信息不對稱問題，也有可能需要支付更多的交易成本。主要考慮的有年度的分布情況、公司規(guī)模的分布情況，以及股權(quán)性質(zhì)的分布情況。 二元Logistic模型第一步回歸方程總體顯著性檢驗Step 1似然比卡方觀察值自由度概率p值Step6Block6Model6最后，我們對擬合優(yōu)度也進(jìn)行觀察。假設(shè)H0：βi=0，即解釋變量xi的回歸系數(shù)與0無顯著差異，xi與融資約束指數(shù)之間的線性關(guān)系不顯著。說明現(xiàn)金存量在這個模型中不適合作為判斷融資約束大小的依據(jù)，因此我們將這個變量刪除。接著，我們要對高融資約束組與低融資約束組之間平均水平進(jìn)行比較，也就是進(jìn)行均值差異檢驗。Kaplan和Zingales（1997），Whited和Wu（2006），Cleary（1999）均在構(gòu)造融資約束指標(biāo)時加入了資產(chǎn)負(fù)債率作為反應(yīng)內(nèi)部資金的充裕程度以及外部融資難度的依據(jù)。因此，如何能夠使公司營業(yè)現(xiàn)金流量達(dá)到最大，是公司投資決策過程中重點把握的關(guān)鍵。由于規(guī)模效應(yīng)的存在，小規(guī)模公司在發(fā)行證券時，有可能要承擔(dān)大于大規(guī)模的公司的融資成本（Ritter，1987）。此外，行業(yè)的特點也會影響股利分派率，例如公用事業(yè)收入穩(wěn)定，舉債容易，能獲得低息舉債經(jīng)營的利益，所以股利分派率通常較高。由于Logistic回歸模型中隨機擾動項并不滿足經(jīng)典假設(shè)，因此，我們需要使用極大似然法進(jìn)行估計。它本身與多重線性回歸實際上有很多相同之處，最大的區(qū)別就在于他們的因變量不同，而其余差異不大，正是因為如此，這兩種回歸可以歸于同一個家族，即廣義線性模型（Generalized Linear Model）。這個就決定了Logistic方法在篩選相關(guān)變量時擁有較高的便捷性?？偠灾凑丈鲜鲱A(yù)分組指標(biāo)和具體做法，最終我們可以得到2208個低融資約束的觀察值和2184個高融資約束的觀察值。因此，利息保障倍數(shù)可以作為公司外部融資成本溢價的代理變量。一種指的是公司連續(xù)兩年支付了同樣數(shù)額的股利；另一種內(nèi)涵指的是該公司連續(xù)兩年沒有支付股利。因此，本文采用了首尾1%的極值推壓法，以消除可能的異常值給實證分析帶來的誤差。本節(jié)選取1999—2010年期間滬深兩市A股非ST上市公司為研究樣本。第四部分：融資約束指標(biāo)的構(gòu)建第四部分主要是通過借鑒以往國內(nèi)外的經(jīng)驗，進(jìn)行方法設(shè)計并構(gòu)建模型。最后試圖將構(gòu)建出來的指數(shù)用于描述公司投資行為的模型中。由于不存在一個現(xiàn)有的財務(wù)指標(biāo)，對融資約束的大小衡量不容易，因此尋找一個有效的替代變量顯得十分重要。公司治理比較好的情況下，融資約束程度越高的企業(yè)有更高的投資—現(xiàn)金流敏感性；公司治理比較差的情況下，中等融資約束企業(yè)的投資—現(xiàn)金流敏感性比高、低融資約束企業(yè)低，融資約束程度與投資—現(xiàn)金流敏感性呈U 形。得出了金融市場不確定性的增加會加劇融資約束對公司投資行為的影響的結(jié)論。鄭江淮等（2001）在樣本劃分方面，選用的是國家股的比重進(jìn)行分組，選擇1996—1999年滬深兩市的全部上市公司，檢驗不同股權(quán)結(jié)構(gòu)的公司投資在融資約束上的差異。 國內(nèi)學(xué)者也對公司投資的融資約束問題進(jìn)行了一系列的討論，針對融資約束及其對投資行為影響也進(jìn)行了一定的研究。Moyen（2004）指出，F(xiàn)HP（1988）與Kaplan和Zingales（1997）研究的差別在于衡量公司是否受到融資約束的標(biāo)準(zhǔn)不同。所用的數(shù)據(jù)信息來自公司年度財務(wù)狀況（如包括現(xiàn)金流、增長率、股利、利息保障倍數(shù)和債務(wù)等在內(nèi)的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)），他們將這些信息綜合起來，形成總測量指標(biāo)以確定每家公司受融資約束的程度。 李延喜，[J].價值工程2005(6): 105109Hoshi，Kashyap和Scharfstein（1991）的研究中發(fā)現(xiàn)，非集團(tuán)成員公司的現(xiàn)金流對投資對投資的影響更大。Hadlock和Pierce（2010）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的規(guī)模（Size）和企業(yè)的年齡（Age）是衡量融資約束水平有效指標(biāo)，且構(gòu)造了SA指標(biāo)：SA= + Size2 公司投資的融資約束理論脈絡(luò)中，F(xiàn)azzari，Hubbard和Petersen（FHP，1982000）與Kaplan和Zingales（KZ，1992000）以及Cleary（1999）之間的爭論最為精彩，他們的文章也成為研究融資約束下的企業(yè)投資理論的經(jīng)典文獻(xiàn)。將可以反映融資約束大小的信息匯總，進(jìn)而確定樣本公司受到的融資約束程度的大小。Gertler和Hubbard（1988），Devereux和Sehiantarelli（1990），Whited（1992），Oliner和Rudebuseh（1992），F(xiàn)azzari和Petersen（1993），Gilchrist和Himmelberg（1995），Almeida，CamPello和Weisbach（2004）以及李延喜等（2007）等在研究融資約束與公司投資時均將公司規(guī)模作為融資約束程度的度量指標(biāo)進(jìn)行分組研究。公司規(guī)模。馮巍（1999）考慮的是在滬深兩股的135家制造業(yè)上市公司，1995—1997年的樣本數(shù)據(jù)，沿襲了FHP（1988）的研究思路和方法，以股利支付的情況為指標(biāo)，將樣本分為存在融資約束以及不存在融資約束兩大組，考察現(xiàn)金流對這高低兩組公司投資水平的會產(chǎn)生的影響。原因是：股利支付率可以反映上市公司留存收益的多少，進(jìn)而反映上市公司內(nèi)部資本的多少。對于融資約束問題的研究，必須要首要解決的重要問題是：我們?nèi)绾稳フ业揭粋€可以衡量其大小的指標(biāo)。正是由于“逆向選擇”的存在，代理人可能會選擇其他方式進(jìn)行謀利，影響委托人對其的監(jiān)控，繼而導(dǎo)致外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，產(chǎn)生融資約束問題。信息不對稱問題會對處于信息劣勢人的決策造成負(fù)面的影響。融資約束的產(chǎn)生有其內(nèi)在的理論基礎(chǔ)。第二、將構(gòu)建好的融資約束指標(biāo)，應(yīng)用于公司金融研究中的“投資—現(xiàn)金流敏感性”問題，以此間接對本文所構(gòu)建的融資約束指標(biāo)進(jìn)行評價。例如：馮?。?999）以股利支付率作為衡量融資約束的替代變量；姜秀珍、全林和陳俊芳（2003）以公司規(guī)模作為衡量融資約束的替代變量；李勝楠和牛建波（2005）以負(fù)債水平作為衡量融資約束的變量；鄭江淮、何旭強和王華（2001）從股權(quán)結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，研究第一大股東持股比例與“投資—現(xiàn)金流敏感度”之間的關(guān)系。公司面臨的融資約束程度是不能直接觀察的。接著，本文在構(gòu)建融資約束指數(shù)的基礎(chǔ)上，利用我國上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)，借助“投資—現(xiàn)金流敏感性”這一模型，通過將前文構(gòu)造的FC指數(shù)應(yīng)用到融資約束與投資行為相關(guān)性的實證研究中，以此對該指數(shù)進(jìn)行評價。感謝的耐心與智慧，這對我順利完成本文起到了關(guān)鍵的作用。本人授權(quán) 浙江大學(xué) 可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索和傳播，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）我還要真誠感謝所有給我教導(dǎo)和指點的老師們，對我的論文提出了許多寶貴的意見和建議。最終可以發(fā)現(xiàn)，高融資約束組樣本公司的投資—現(xiàn)金流敏感性均顯著高于低融資約束組的樣本公司。因此，在融資約束理論的實證研究中，我們必須首先解決的重要問題是——是否存在一個能夠較好反映公司融資約束程度的度量指標(biāo)，以及如何構(gòu)造融資約束指標(biāo)的問題。使用單變量融資約束指數(shù)進(jìn)行實證研究，優(yōu)點十分明顯——實證方法較為便捷。本文利用我國資本市場的數(shù)據(jù)，試圖尋找了一個適合于我國上市公司的融資約束的指數(shù)，為國內(nèi)的后續(xù)研究提供一個基礎(chǔ)性的研究工具和方法。根據(jù)MM理論，在完美的金融市場上，一個公司的內(nèi)部資金和外部資金可以無差別替代，上市公司內(nèi)部融資成本和外部融資成本一致，因此公司的投資行為不會受到該公司財務(wù)狀況的影響，上市公司的股價可以完全反映公司本身的價值，也就不存在融資約束。在現(xiàn)實的不完美的市場中，信息不對稱理論是產(chǎn)生融資約束問題的理論基礎(chǔ)之一。Bernank、Gertler（1989）、Gertler（1992）都認(rèn)為代理成本會導(dǎo)致內(nèi)外部融資成本差異。不同指標(biāo)的選取，可能會導(dǎo)致不同的實證結(jié)果。具體可以分為兩個情況進(jìn)行分析：當(dāng)公司面臨的內(nèi)部融資成本和外部融資成本相差不大時，公司不會保留太多的內(nèi)部留存收益，而選擇支付較高的股利，內(nèi)部資本不夠時，直接使用外部融資就可以滿足投資的要求，這時候股利支付率也較高；相反的，當(dāng)公司面臨的外部融資成本明顯要高于內(nèi)部融資成本時，公司會保留大部分的現(xiàn)金以滿足新投資的需求，而減少股利的發(fā)放，這時候鼓勵支付率就較低。除此以外，F(xiàn)azzari和Petersen（1993），Vogt（1994），劉俏和戚戎（2003），Almeida，Campello和Weisbach（2004），魏鋒和劉星（2004），以及魏鋒和孔煌（2005）等均采用股利支付率作為融資約束的度量指標(biāo)將研究樣本劃分為高融資約束組和低融資約束組，并進(jìn)行了相關(guān)的實證研究。一些學(xué)者以公司規(guī)模作為融資約束的替代指標(biāo)。其他指標(biāo)。Lamont、Polk 和SaaRequejo（2001）在考察融資約束與股票收益的關(guān)系時，沿襲了KZ（1997）的模型，進(jìn)行次序邏輯（Ordered Logit）回歸分析，并利用估計系數(shù)構(gòu)造KZ 指數(shù)：KZ=+++ (1)Cleary（1999）運用的是多元判別分析方法，在融資約束指數(shù)構(gòu)造過程中，選取流動比率（Current）、固定利息保障倍數(shù)（FCCov）、財務(wù)松弛（Slack／K）、凈利潤率（NI%）、主營業(yè)務(wù)收入增長率（Sgrowth）和資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）等財務(wù)變量，從而得到融資約束指數(shù)。自此國內(nèi)外學(xué)著對該領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的研究，雖然結(jié)論有所不同，但學(xué)者的眾多研究成果，對于本文的實證研究，仍然具有相當(dāng)大的參考意義。Hoshi，Kashyap和Scharfstein（1991）解釋為，由于公司規(guī)模大的公司集團(tuán)比較容易獲得外部融資，因此相比獨立公司而言，受到的融資約束較小，而且“投資—現(xiàn)金流敏感性”關(guān)系較弱。最后，KZ（1997）通過對樣本中49家股利支付率較低的公司進(jìn)行了重新檢驗，得出了與FHP（1988）相反的結(jié)論。 況學(xué)文，中國上市公司融資約束指數(shù)設(shè)計與評價[J]，陜西科技大學(xué)學(xué)報，2010（5）：4549 Cleary、Povel和Raith（2004）使用了相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行了兩組回歸，分別得到了FHP（1988）與Kaplan和Zingales（1997）的結(jié)果，因此下結(jié)論說二者之間并不矛盾。國內(nèi)學(xué)者在沿襲FHP（1988）的模式進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，同時也考慮到中國的資本市場與西方資本市場有較大的差異性，做了針對我國市場的特點的研究。最終發(fā)現(xiàn)，國家股比重越低，上市公司受到外源融資約束越??；國家股比重較高的上市公司受到的外部融資約束較為嚴(yán)重。 魏鋒，劉星，融資約束、不確定性對公司投資行為的影響[J]，經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2004，19（2）：35—43饒育蕾、汪玉英（2006）選用的樣本是滬深兩市2001—2003年A股的公司，著重考量股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司投資之間的影響，并在模型中引進(jìn)了衡量成長性與現(xiàn)金流相互影響指標(biāo)，以及公司績效與現(xiàn)金流相互影響指，來檢驗中國上市公司投資對現(xiàn)金流是否存在敏感性。上述發(fā)現(xiàn)表明，信息不對稱理論無法完全解釋融資約束程度與投資—現(xiàn)金流敏感性的關(guān)系，公司治理可能是導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)論不一致的重要因素。建立融資約束指數(shù)的方法主要分為兩大類：單變量融資約束指數(shù)（比如股利支付率、公司規(guī)模、利息保障倍數(shù)等等）和多元變量融資約束指數(shù)（多個與融資約束程度相關(guān)的變量構(gòu)建而成）。第一部分：引言本部分首先介紹選題的研究背景，即研究目的及研究意義。首先，本文進(jìn)行樣本的篩選，和數(shù)據(jù)的處理；其次，通過對以往文獻(xiàn)的總結(jié)，對本文進(jìn)行實證研究所選用的變量進(jìn)行選擇，同時進(jìn)行樣本的預(yù)分組；接著，確立了Logistic回歸模型作為構(gòu)建融資約束指數(shù)的模型基礎(chǔ)；最后，運用前文中選擇的財務(wù)指標(biāo)樣本，進(jìn)行Logistic回歸，最終得到了一個可以描述我國上市公司融資約束的指標(biāo)，并在這一部分中通過對回歸總體顯著性的檢驗。我們經(jīng)過了如下的篩選：1. 研究對象為A股，而非B股上市公司。這樣，經(jīng)過篩選，最終我們可以得到8004個公司樣本，文中所有的財務(wù)數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。這兩種公司，雖然都屬于“股利支付率不變”，但在融資約束程度上有可能天差地別。由此可見，利息保障倍數(shù)在判斷上市公司的融資約束大小時，具有較高的判斷能力，且融資約束與利息保障倍數(shù)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。總結(jié)以往的國內(nèi)外文獻(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者在構(gòu)造上市公司融資約束指數(shù)的時候，大多選用了Logistic回歸分析法和多元判別分析法（Fisher判別法）。（2）Logistic方法對樣本的預(yù)分組較為簡便，因為只要滿足0／1二值品質(zhì)型變量的要求，我們在分組上只要將樣本分為高融資約束組和低融資約束組兩組即可，較為便捷。這一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因變量不同，如果是連續(xù)的，就是多重線性回歸，如果是二項分布，就是Logistic回歸，如果是泊松分布，就是泊松回歸，如果是負(fù)二項分布，就是負(fù)二項回歸等等。在這一部分中，本文將對控制變量的具體定義加以說明。股利分配率的高低反映公司留存收益的多少，進(jìn)而影響公司內(nèi)部資金的多少。就實證研究而言，不少學(xué)者以公司規(guī)模作為劃分融資約束高低的指標(biāo)，研究的結(jié)論均表明：大規(guī)模公司相對于小規(guī)模公司具有較低的投資—現(xiàn)金流敏感性。另外現(xiàn)金持有量也是我們在考察融資約束時經(jīng)?？紤]的因素。根據(jù)Cleary（1999），在本文中同時