股票市場(chǎng)與企業(yè)投資行為：一個(gè)基于面板var的實(shí)證分析(編輯修改稿)
2025-02-13 01:47 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的Inessa Love提供。在完成對(duì)模型（1）的估計(jì)之后，借助正交脈沖反應(yīng)函數(shù)（orthogonalized impulseresponse function），我們即可考察與基本因素沖擊不相關(guān)的Tobin’s Q沖擊對(duì)投資的影響 正交脈沖反應(yīng)分析的結(jié)果取決于變量的排列順序， 中各變量的排列順序意味著銷(xiāo)售增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)沖擊會(huì)立即影響投資，而Tobin’s Q沖擊對(duì)投資的影響有一期的滯后。在對(duì)實(shí)證結(jié)果有效性的檢驗(yàn)中，我們嘗試了不同的變量排列次序。由于不可能在模型中包含所有的基本因素，企業(yè)投資對(duì)Tobin’s Q沖擊的反應(yīng)最好視為非理性股價(jià)變化對(duì)投資潛在影響的上限，從這個(gè)意義上講，本文的研究思路類似于Morck et al (1990) [12]。在我們的樣本中，可流通股份占總股份的比例因公司而異，這可能導(dǎo)致不同企業(yè)對(duì)Tobin’s Q沖擊的反應(yīng)并不相同，高流通股比例的企業(yè)，其投資對(duì)Tobin’s Q沖擊可能更加敏感，這是因?yàn)椋魍ü杀壤礁?，?jīng)理所感受到的市場(chǎng)壓力也越大，從而更可能出現(xiàn)調(diào)整投資政策以迎合市場(chǎng)情緒的現(xiàn)象。另外，隨著流通股比例的上升，市場(chǎng)狀況對(duì)股票增發(fā)決策的影響越發(fā)突出，Baker et al（2003）[6]所揭示的股本融資渠道的作用可能更加明顯。為檢驗(yàn)以上假說(shuō)，我們根據(jù)流通股比例的中位數(shù)（%）將全部樣本劃分為兩個(gè)子樣本并進(jìn)行對(duì)比分析。四 實(shí)證分析結(jié)果（一）全部樣本的分析結(jié)果表一報(bào)告了面板VAR模型的估計(jì)結(jié)果，最值得關(guān)注的是第三列的投資方程，在對(duì)中國(guó)上市公司投資行為的研究中，許多學(xué)者做了類似的回歸分析。對(duì)投資有顯著影響的因素是凈利潤(rùn)和Tobin’s Q，而銷(xiāo)售增長(zhǎng)率的系數(shù)并不顯著，這與Xiao Fen（2003）[11]、張翼和李辰（2005）[17]的研究結(jié)論是一致的。我們還注意到，在凈利潤(rùn)的方程中Tobin’s Q的系數(shù)高度顯著，這說(shuō)明Tobin’s Q包含有企業(yè)盈利能力的信息，同時(shí)也意味著有必要通過(guò)正交方法將Tobin’s Q變化中與基本因素不相關(guān)的部分隔離出來(lái)。圖一描繪了投資和Tobin’s Q對(duì)各類沖擊的反應(yīng)。投資對(duì)凈利潤(rùn)和Tobin’s Q沖擊有顯著的正反應(yīng)，而一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的Tobin’s ，投資對(duì)銷(xiāo)售增長(zhǎng)率沖擊只是在最初有一正的反應(yīng)，而余下時(shí)期的反應(yīng)并不顯著。圖一的第二行顯示Tobin’s Q對(duì)銷(xiāo)售和凈利潤(rùn)沖擊的反應(yīng)為負(fù)（雖然不甚顯著），這說(shuō)明盡管Tobin’s Q對(duì)企業(yè)盈利有一定的預(yù)測(cè)能力，但其變化仍在相當(dāng)程度上與基本因素脫節(jié)。我們通過(guò)方差分解來(lái)判斷各類沖擊的重要性，表二報(bào)告了投資和Tobin’s Q向前6期的預(yù)測(cè)誤差方差分解，該表的前三行顯示企業(yè)投資的波動(dòng)基本上由其自身沖擊所決定，凈利潤(rùn)和Tobin’s Q只能解釋其中很小的一部分：%的誤差方差可由凈利潤(rùn)沖擊解釋，而可由Tobin’s %。該表同時(shí)顯示基本因素對(duì)Tobin’s Q的波動(dòng)也缺乏解釋能力，在Tobin’s Q的預(yù)測(cè)誤差方差中，可由基本因素沖擊解釋的比例只有約6%。（二）子樣本的對(duì)比分析表三和表四分別報(bào)告了對(duì)高、低流通股比例子樣本的估計(jì)結(jié)果，二者之間最突出的差別在于，對(duì)于高流通股比例子樣本， Tobin’s Q是投資方程中的一個(gè)顯著因素，而對(duì)于低流通股比例子樣本則不是。對(duì)于兩個(gè)子樣本，凈利潤(rùn)都顯著影響投資，這一點(diǎn)和Xiao Fen（2003）[1]的結(jié)論并不一致，在他的研究中，對(duì)于高流通股比例子樣本，凈利潤(rùn)對(duì)投資沒(méi)有顯著影響。在脈沖反應(yīng)分析中（見(jiàn)圖二和圖三），對(duì)于高流通股比例子樣本，投資對(duì)Tobin’s Q的反應(yīng)顯著為正，而對(duì)于低流通股比例子樣本，Tobin’ Q沖擊的影響雖為正，但在所有時(shí)期都不顯著。以上證據(jù)支持了我們的假說(shuō)，即Tobin’ Q沖擊的效應(yīng)會(huì)因流通股比例而異，高流通股比例的企業(yè)對(duì)Tobin’ Q更加敏感，但即使是對(duì)這部分企業(yè)，在投資的預(yù)測(cè)誤差方差分解中，Tobin’s %。雖然在兩個(gè)子樣本中，凈利潤(rùn)沖擊對(duì)投資都有顯著的正影響，但對(duì)于高流通股比例子樣本，凈利潤(rùn)沖擊所能解釋的誤差方差比例要較低流通股比例子樣本高出約1個(gè)百分點(diǎn)（見(jiàn)表五、表六）。（三）有效性檢驗(yàn)（robustness test） 為節(jié)約篇幅，有效性檢驗(yàn)的具體結(jié)果并未列出。我們進(jìn)行了三個(gè)方面的有效性檢驗(yàn)，一是使用不同的基本因素變量——以銷(xiāo)售對(duì)年初資產(chǎn)總額之比取代銷(xiāo)售增長(zhǎng)率、以凈利潤(rùn)加折舊之和取代凈利潤(rùn) 在Gilchrist和Himmelberg（1995，1998）[16] [22]中，銷(xiāo)售對(duì)資本之比被視為資本邊際效率的代理變量；在有關(guān)融資約束和投資關(guān)系的實(shí)證文獻(xiàn)中，凈利潤(rùn)加折舊之和通常被用來(lái)衡量現(xiàn)金流。；二是嘗試不同的投資定義——以期末固定資產(chǎn)凈值的變化來(lái)衡量投資支出；三是改變正交脈沖反應(yīng)分析中各變量的排列順序——任意調(diào)換了凈利潤(rùn)、投資和Tobin’s Q三者的次序。我們發(fā)現(xiàn)，以上模型設(shè)定的改變并不影響前面實(shí)證分析的基本結(jié)果：銷(xiāo)售沖擊對(duì)投資無(wú)顯著影響；對(duì)于高流通股比例的企業(yè)，Tobin’s Q沖擊會(huì)對(duì)投資產(chǎn)生顯著影響，但在投資的預(yù)測(cè)誤差方差中，其所能解釋的比例非常低（通常不足2%）；無(wú)論企業(yè)流通股比例是高還是低，凈利潤(rùn)沖擊都顯著影響投資；與Tobin’s Q相比，凈利潤(rùn)對(duì)投資波動(dòng)的解釋能力略強(qiáng)。五 結(jié)論股票價(jià)格的非理性變化是否會(huì)對(duì)資本配置產(chǎn)生重要影響呢？本文試圖從實(shí)證的角度回答這一問(wèn)題。利用一個(gè)面板VAR模型，我們發(fā)現(xiàn)，對(duì)于高流通股比例的企業(yè)，與基本因素相正交的Tobin’s Q沖擊對(duì)投資有顯著影響，但是方差分解顯示，投資波動(dòng)中可由Tobin’s Q解釋的比例很低，這些證據(jù)表明，非理性的股價(jià)變化雖然會(huì)透過(guò)股本融資渠道或者迎合渠道對(duì)真實(shí)投資產(chǎn)生影響，但其作用相當(dāng)有限。本文的這一發(fā)現(xiàn)具有重要的政策含義，它意味著，面對(duì)泡沫，中央銀行采取“善意忽視”的策略是恰當(dāng)?shù)?，因?yàn)榕菽⒉粫?huì)導(dǎo)致資本配置的嚴(yán)重扭曲。本文的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)同時(shí)提出了新的研究課題，第一，我們的分析顯示，在控制了企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)之后，基本因素對(duì)投資的解釋能力也很差。我們猜想這可能是因?yàn)橹袊?guó)上市公司的投資行為主要受經(jīng)理個(gè)人風(fēng)格和國(guó)家宏觀調(diào)控的影響，關(guān)于這一點(diǎn)需要更多的直接證據(jù)；第二，本文的樣本排除了“非正常”的企業(yè)，主要是那些陷入經(jīng)營(yíng)困境的ST及PT公司，對(duì)于這些企業(yè)，非理性股價(jià)是否是導(dǎo)致投資
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