融资约束、委托代理与企业投资行为的异化——基于我国上市房地产企业的实证度量

张静晓 穆 锦

引 言

目前国内外形势发生了新的变化，尤其是国内经济形势下滑较为明显，房地产调控效果也初步达到了预期，未来政策选择有可能根据宏观经济的情况，有望逐步由适当控制转入平稳健康发展。因此，在当前背景下，我国经济发展仍然离不开房地产业，对房地产企业投资行为异化以及投资效率等相关的问题加以研究，有着十分重要的现实意义。

所谓投资异化，即企业偏离最佳投资规模的投资行为，主要指投资过度和投资不足两种异化现象，现有研究通常称之为非效率投资。事实上，非效率是指零效率或无效率，但当投资效率比较低甚至为负值时，很难界定到何种程度才可算作非效率投资。因此，本文研究的投资行为异化即普遍意义上的非效率投资行为。由于我国金融资源配置还存在一定程度的市场失效，经营理念、创新能力、服务水平还不适应经济高质量发展的要求，再加上长期以来我国房地产企业融资缺乏多样性、融资成本高，其投资行为往往受到较强的融资约束影响。顾群(2016)和刘井建等(2017)指出当企业内部资金不足时，由于融资约束的存在，企业就会对外部资金产生依赖，并且可能造成企业选择融资方式时存在过度投资和投资不足问题。[1-2]Buch等(2014)采用德国微观企业数据实证考察了融资约束与企业对外直接投资行为之间的关系，发现前者对后者有显著的负向影响，表明融资约束会降低企业对外直接投资的可能性。[3]

因为房地产企业投资效率受到融资约束的限制，很多学者主要研究了融资约束压力得以有效缓解的相关因素，根据研究表明，这些因素都可以有效缓解融资约束导致的不利影响。Myers和Majluf(1984)认为由于贷款的限制给企业的投资行为带来了负面影响，首先将融资限制纳入企业财务政策决定的相关研究。[4]李科和徐龙炳(2011)采用上市公司的数据，发现金融发展更有效地分配资金资源，减少公司融资限制，提高公司业绩。[5]王琼和耿成轩(2017)研究了金融生态对上市公司投资支出的影响，发现政府介入程度和金融发展水平对具有不同产权性质的企业投资支出有不同影响。[6]任晓怡(2020)研究发现数字普惠金融对小规模企业的定向融资约束缓解效果较为显著，在克服传统金融机构融资的“规模错配”困境上卓有成效。[7]

上市公司可能会因为融资约束和代理成本而改变自己的投资行为，而前期文献很多都忽略了代理成本的影响。梅丹(2005)、唐雪松等(2007)认为企业代理问题会因企业持有的自由现金流的增多而变得更加严重。[8-9]连玉君等(2009)发现融资约束、代理成本及现金流敏感性相互之间的关系密切。[10]王义中和宋敏(2014)发现经理人员持有的现金流量会在一定程度上被融资约束限制，从而制约经理人员的投资行为。[11]遗憾的是，很少有学者同时考虑融资约束这一变量对企业投资支出的影响机制。而其他一些学者如Wang(2014)等不仅忽略了代理成本，还受到Tobin’s Q 衡量偏误的影响。[12]

与前期文献不同，本文认为上市公司可能会因为融资约束和代理成本而改变自己的投资行为，代理成本能够部分冲抵融资约束的不利影响。基于代理成本的理论假设，双方利益不一致会表现为经理人企业是否能够实现价值的最大化并不是其唯一的目标，其会为了体现个人的特权或者是追求在企业和社会生活当中的地位侧重于持续加大企业规模，导致企业无法达到理想的投资规模，产生投资过度的问题。现代公司内部的代理问题主要有Fama(1983)等提出的经营者和股东之间存在的利益冲突问题。[13]针对公司投资因为代理成本发生的变化，Jensan(1976)提出“自由现金流代理成本假说”，经营者为了自身利益而使用企业的自由现金流进行过度投资。[14]现有文献的局限性为进一步深入探讨企业的过度投资问题提供了契机。

房地产企业在进行投资决策时，代理成本与融资约束都是不容忽视的。由于投资行为异化直接关系到企业经营效率，从统一的框架下测度双方综合效应对房地产企业投资效率的影响入手，提升政府和企业的管理和应对能力则显得尤为重要。虽然我们希望通过有效配置投资支出，控制企业过度投资现象，从而推动房地产行业理性健康发展，但是尚未发现该领域有关验证我国房地产企业投资异化行为的相关研究。本研究拟在Kumbhakar和Parmerter(2009)提出的双边随机边界模型基础上，[15]将委托代理和融资约束同时纳入模型，进而基于模型的方差分解、年度差异性等角度度量其对上市房地产企业投资支出的影响，弥补已有研究的不足。

一、双边随机边界模型原理的构建

(1)

(2)

其中，Φ(·)和φ(·)分别为标准正态分布的概率密度和分布函数，其他参数假设如下：

(3)

对于包含n个观测值的样本而言，对数似然函数可表述如下：

(4)

其中，θ=[β，σv，σu，σw]′。通过最大化对数似然函数，可得所有参数的估计值。

(5)

(6)

其中，λ=1/σu+1/σu。以(7-8)式确定的条件分布为基础，可以分别得到ui、wi的条件期望及其估计式：

(7)

(8)

由实际支出和最优支出的相对偏离值，可以得到融资约束与委托代理对投资支出的净效应：

(9)

这里需要特别强调的是，由于参数σu仅出现在ai和ci中，而σw则仅出现在bi和di中，所以二者即可识别。本文的分析方法与传统回归分析不同的根本优势在于，利用双边随机边界模型，无需事先假定样本企业是否受到融资约束和代理成本的影响，在后续检验过程中，我们也无需得到代理成本和融资约束具体指标的大小，而样本企业低于和高于实际投资完全由估计结果决定。

二、数据与指标

(一) 样本筛选

本文的数据主要来源于国泰安数据库(财务数据)，选取2012—2019年的136家上市房地产企业为初始样本，并基于如下原则进行了样本筛选：(1)基于沪深两市公布的上市房地产企业财报，筛选主营业务属于房地产开发、经营、管理和服务等活动的公司；(2)剔除ST和PT的公司；(3)删除金融类上市公司；(4)为消除异常值影响，剔除主营业务销售增长率和年股票收益率大于100%的企业；(5)删除了部分其他变量观察值缺失的样本，同时，对主要变量进行1%水平的Winsorize缩尾处理。最终，得到了689笔观察值。

(二) 变量指标的选取

1.投资支出

投资支出是判断企业获得资金、创造收益能力的重要标准，关系到企业的长期持续发展。本文借鉴Richardson(2006)的投资支出预期模型，[16]以及王涵(2020)、李益娟(2017)、陈晓东(2020)等人的研究来构建双边随机边界经济模型，[17-19]从而预测上市房地产企业的最优投资支出。

2.控制变量

为了考察融资约束、委托代理对投资支出的影响，借鉴上述文献的惯常做法，最终筛选出影响上市房地产企业投资支出的基本变量：企业规模(Size)，年龄(age)，负债率(Lever)，年股票收益率(Return)，第一大股东持股比例(Prop)，主营业务收入增长率(Invoppt)，现金存量(Cash)。同时，加入年度和行业虚拟变量，以控制两者对回归结果的影响。表1列出了上述变量的测度方法和基本统计量。

表1 变量统计性描述

三、模型估计与实证结果

(一) 模型构建

通过设定不同回归模型来检验本文提出的研究假设。我们构建如下模型：

Pi=μ(xi)+ξi，ξi=wi-ui+vi

(10)

Ii=β0+β1Leveri+β2Invoppti+β3Cashi+β4agei+β5Returni+β6sizei+β7Propi+∑YEAR+∑IND+ξ

(11)

表2中，模型1采用了OLS估计，其余模型均在双边随机边界下采用最大似然法进行估计，模型2中附加了约束条件lnσu=lnσw=0，模型4和5中逐步控制了地区因素和年份因素，明显改善了模型的拟合效果，因此，此后研究以模型5的变量及测试结果为基础。

表2 基于双边随机边界模型的投资支出模型估计

结果显示：5个模型中，年股票收益率(Return)、现金存量(Cash)、持股比例(Prop)、主营业务销售增长率(Invoppt)均在1%的水平上显著，这说明上市房地产公司的投资支出与企业获取资金难易程度及资金利用率相关，另一方面受到企业治理结构和企业成长性的影响。而资产负债率在模型1—5中均在1%程度显著，这说明在当前的市场环境下，资产负债率高，财务风险相对较高，企业不能及时偿债，可能带来现金流不足，进一步导致融资成本加剧。模型5是假定在完美市场条件下，对上市房地产企业投资支出的回归，估计结果和模型1基本保持一致。

(二) 方差分解

表3 融资约束与代理成本对上市房地产企业投资支出的影响情况

(三) 融资约束与代理成本导致投资规模偏离程度分析

表4 投资支出偏离指数

图1是基于相关计算结果绘制的融资偏离指数频数分布图。整体上看，图形具有左偏的特征，这表明大部分房地产企业投资受到代理成本更为明显的正向刺激，其抵消融资约束负向作用后的取值主要分布在0.05—0.10之间。因此，双方共同作用导致的上市房地产企业最优投资规模偏离程度大约为5%—10%。

图1 净剩余的频数分布

(四)基于不同产权性质的投资效率偏离度分析

本文按照企业的实际控制人属性将企业划分为国企和非国企，即按产权性质分为两组进行回归分析。回归结果见表5，由回归结果可知，对于不同所有制企业，两者的净效应均为负，其中代理成本对国有企业融资约束负效应的冲抵效果更好，实际投资规模高于最优规模10.19%，非国有企业则高了6.23%。从各分位来看，国有企业的净效应也都高于非国有企业。造成这种结果可能的原因是，非国有企业本身对融资约束进行调节的水平不足，而国有企业具有较强的市场控制能力和更强的投融资安排能力，因此具有较高的边际效应，也更容易出现过度投资现象。

表5 偏离指数所有制子样本分布

(五)基于时序差异的投资效率偏离度分析

本文分年度统计了双方净剩余的分布特征，进一步研究投资规模偏离指数的时序差异。在经济的运行过程中宏观经济政策和资本市场供给条件也会影响企业的投资行为。自2008年经济危机以来，随着中国各领域改革的不断深入，房地产企业的投资支出是否将随着宏观经济政策刺激而有所改变？从表6的数据可以看出，过去近10年时间里，中国上市房地产企业整体的偏离指数保持整体稳定，呈现出细微下降的趋势，原因是2008年金融危机后，中国政府出台的“四万亿”经济刺激政策，通过改变国民经济和行业的前景预期，改变企业经营的融资环境和企业的资本成本，有效地起到了降低地产企业融资约束，增强相对融资效率的作用，从而进一步影响了企业的投资支出。

表6 偏离指数年度分布特征

四、结论与建议

本文以136家上市房地产企业为样本，应用双边随机边界模型分析了融资约束和委托代理对企业投资支出的影响，研究结果表明：首先，与随机干扰项相比，融资约束和代理成本对投资支出影响更大，两者的方差和占总方差和的97.39%。其次，企业的投资支出受正向代理成本和负向融资约束的共同作用，代理成本的影响大于融资约束，融资约束不能完全抵消代理成本的影响；根据全样本的四分位统计结果，由于融资约束和代理成本的双重影响，使得上市房地产企业偏离最佳投资规模的0.05—0.10之间，大部分企业存在着相对严峻的投资异化现象。对不同产权性质企业分组结果表明，由于非国有企业受到更强的融资约束限制，且其产权关系明晰，产权结构优于国有企业，使得其过度投资程度较之国有企业有所降低。最后，房地产上市企业投资规模偏离指数整体上保持稳定，同时具备年份差异性，呈现出细微下降的趋势。

由上述分析结果可知，融资约束和代理成本的存在造成上市房地产企业存在过度投资问题，为有效配置投资支出，控制企业投资异化现象，为促进房地产行业的长期平稳健康发展，缓解融资约束、委托代理问题成为重中之重。为此，本文提出以下对策建议：

从公司层面来看，企业在经营中规避投资异化行为，需采取有效措施弱化代理冲突。第一，加强对投资者的保护，建立更加完善的信息披露制度，保障公司治理机制更加科学和精准。企业有必要促进股权期权等激励制度的进一步完善，使得管理层以及股东目标之间能够具有一致性。第二，建立并完善生产经营制度和管理制度，提高企业现代化水平。第三，企业可以利用现代信息技术手段，建立依据利率变动、经济波动、消费习惯等因素的投资估算模型，经营者可以基于数据的分析与预测，抑制过度乐观预期，对资源投向与处置做出精准的决策，降低代理成本，有助于公司治理更加科学化和精准化。

解决现实中普遍存在的融资约束问题，需要政府更多地参与其中。具体来说，第一，政府可以通过建立与完善国内风险投资市场、创业投资和股权投资基金，适当降低融资门槛，优化金融服务体系，逐步解除我国房地产企业的融资约束。第二，完善相关法律条款，改善法制环境，加强对股东的保护，降低管理层代理成本，缓解上市公司的过度投资，以避免因不恰当的代理行为对企业投资支出造成的负面影响。第三，注重政府与金融机构之间的信息沟通及其他合作，降低企业交易成本和融资风险，提高金融机构的信用活动效率，提高企业融资的运用效率。最后，针对异质性分析结果，非国有企业的投资更需要减费降税等财政政策的支持。在经济下滑时期，缓解融资约束能够更好地对企业投资行为加以刺激，从而推动我国上市房地产企业的长期平稳健康发展。