现金持有、环境不确定性和投资效率

高莉　侯春丽　王晨

摘要：本文以2011-2016年A股上市公司为研究对象，从环境不确定性中介效应视角研究了现金持有对投资效率的效应的影响及作用。研究结果表明：现金持有量与投资效率为负向价值变动的关系。进一步研究发现，环境不确定性显著提高了投资效率，对现金持有量和投资效率的关系有中介效应。

关键词：现金持有；投资效率；环境不确定性；中介效应

保留项目：本文受西京学院教改项目（GZJGYB1820）《财务报表分析》“多元课堂”教学模式研究的资助

一、引言

企业在环境高度不确定性时能否对投资效率产生一定影响呢？环境不确定性是否会在现金持有和投资效率之间起到中介作用呢？以下是本文研究的两点主要贡献，第一，检验了现金持有对投资效率影响的研究；第二，在研究现金持有和投资效率二者关系的基础上，进一步探讨了环境不确定性对二者关系的中介效应，深化了环境不确定和投资效率的关系研究。

二、研究假设

（一）现金持有与投资效率

H1：在其他条件不变的情况下，现金持有量与投资效率呈负相关，即现金持有量与投资效率呈负向价值变动关系。

（二）现金持有水平、环境不确定性和投资效率

H2a：其他条件不变的情况下，环境不确定性在现金持有和投资效率的关系中扮演了中介角色，提高了投资效率。

H2b：其他条件不变的情况下，环境不确定性在现金持有和投资效率的关系中扮演了中介角色，加剧了非效率投资。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文利用2011～2016年A股上市公司的数据进行研究，但是在投资效率模型中涉及前一年的变量，实际有效观测年份为2012～2016年；环境不确定性衡量采用的是近五年的销售收入的数据，即观测年份为2012～2016年。数据剔除了金融行业、PT、ST及数据缺失的上市公司，并用stata对变量在1%和99%分位数进行winsorize缩尾处理，得到3838个有效数据，数据处理工具为stata和spss，所有数据均来自国泰安数据库。

（二）模型设计与变量定义

1.投资效率的衡量

本文借鉴了Richardson（2006）投资效率模型，用固定资产，无形资产及长期投资的变化量与企业总资产之比作为企业当年实际的投资量，然后用以模型残差值的绝对值作为投资效率的代理变量来考察企业的投资效率水平。设定回归方程如下：

INVi，t=α0+β1CASHi，t-1+β2INVi，t-1+β3+β4ROVi，t-1+β5SIZEi，t-1+β6AGEi，t-1+β7Qi，t-1+YEAR+IND+εi，t （1）

在模型（1）中，表示回归残差，如果回归结果中，ε>0则表示企业投资过度，ε<0则表示投资不足，残差越接近0表示实际投资量与估计投资量越接近，企业投资效率越高。残差的绝对值（ΔINV）为企业的投资效率，值越大，代表非效率投资约严重；值越小，代表企业投资越有效。

通过对模型（1）的回归结果计算出企业的投资效率后，我们用模型（2）检验假设1。

ΔINVi，t=α0+y1CASHi，t+y2CONTROLSi，t （2）

模型（2）中ΔINVi，t代表第i个企业第t年的投资效率，若通过对模型（2）回归得出CASHi，t的系数y1>0，则说明企业的投资效率与现金持有呈正向变动关系，即现金持有量越多，投资效率越高；若通过回归得出CASHi，t的系数y1<0，则说明现金持有量越多，投资效率越低。

2.环境不确定性的中介效应

根据申慧慧、廖义刚等人对环境不确定性的研究，环境不确定表现最终体现在销售收入的波动上，但是由于销售收入增长的组成部分为稳定收入带来的增长和环境不确定带来的增长，在本文中借鉴前人对环境不确定性的研究，在实际计算中用了五年的销售收入，剔除了稳定增长对销售收入的影响，运用模型Sale=φ0+φ1Year+ε（其中，Sale 为销售收入，Year 为年度变量，从过去第1 年至t 年度分别取值为1至5），其残差为环境不确定性带来的销售收入，然后对残差求变异系数得出环境不确定性。

ΔINVi，t=α0+y1CASHi，t+y2EUi，t+y3CASHi，t×EUi，t+y4CONTROLSi，t （3）

模型（3）在其他条件不变的情况下，加入了变量EU表示环境不确定性，同时加入交互项CASHi，t×EUi，t，如果交互项系数y3显著正，则说明环境不确定性对CASH和ΔINV调节关系显著，EU显著提高了企业的投资效率，验证了假设H2a；反之则说明加剧了企业的非效率投资，假设H2b成立。

3.主要变量定义

被解释变量投资效率（ΔINV）为模型（1）回归结果残差的绝对值，表示企业第t年的投资效率水平，值越小，投资效率越高。解释变量现金持有量（CASH）等于货币资金/总资产；环境不确定性（EU）指企业近五年销售收入的变异系数。控制变量企业价值（Q）是托宾Q值，盈利能力（ROA）等于净利润/总资产，资产负债率（LEV）等于总负债/总资产，上市年限（AGE）是企业上市年龄与样本年份之差，企业规模（SIZE）为企业总资产账面价值的自然对数，行业（IND）是行业固定效应，由证监会分类，年份（YEAR）年度固定效应，选取2011-2016，共5年，高管持股数（HOLD）上市公司高管持股总数取对数，产权性质（CONTROL）实际控制人为国有取1，否则取0，大股东占款（ORE）等于（其他应收款-其他应付款）/期末总资产，高管薪酬（PAY）排名前三的管理者薪酬总额取对数，独立董事比例（INDEPEND）为独立董事人数占董事会人数的比例，大股东治理（TOP1）是第一大股东数量占总股数的比例。

四、實证结果分析

1.现金持有与投资效率。

本文采用了多元线性回归检验现金持有和投资效率的关系，模型（1）的回归结果表明，CASH的回归系数为-0.079，并且与被解释变量ΔINV在1%的水平下显著负相关，表明现金持有量与投资效率呈负向价值变动关系，验证了假设H1。

2.现金持有、环境不确定性与投资效率

在模型（2）的到验证的前提下，对模型（3）进行回归，通过表3的回归结果我们可以发现，解释变量环境不确定性（EU）与被解释变量投资效率（ΔINV）的系数在1%的水平下显著正相关，这说明环境不确定与投资效率呈正相关的关系；同时现金（CASH）环境不确定性（EU）二者的交互项的系数为在3%的水平下显著正相关，这说明环境不确定在现金持有与投资效率的关系中起到正向的调节作用，缓解了非效率投资，从而验证了假设2a。

3.稳健性测试

文中将相关变量替换成现金流量表中的相关项目进行对模型（1）、（2）、（3）进行稳健性检验，发现基本与之前得出的结论一致。回归之后，计算了各个变量的方差膨胀因子VIF，其中最大的为4.85，最小的为1，平均值为1.93，均远远小于多重共线性的临界值10，说明最后的回归结果没有多重共线性的问题。

五、研究结论与建议

研究结果表明，现金持有与投资效率呈负向价值变动；环境不确定性对现金持有和投资效率的关系具有中介效应，使二者的负相关关系减弱。所以企业进行项目投资时，要关注环境不确定带来的影响极其中介效应。同时可以适当增加高管持股的比例，可以避免高管在投资时盲目行为损害投资者的利益。

参考文献：

[1]申慧慧，吴联生. 股权性质、环境不确定性与会计信息的治理效应[J]， 会计研究，2012（8）8-16，96.

[2]廖义刚. 环境不确定性、内部控制质量与权益资本成本[J]. 审计与经济研究，2015（2）69-78.