企业现金流-动态投资决策关系——基于我国不同金融发展水平地区的研究

摘要

2014年至今我国经济增速下滑，企业经营业绩持续恶化，上市公司信用风险事件频出，信息披露违法违规、内幕交易以及操纵股市等行为屡禁不止，总的来说金融市场秩序相对较乱。我国尚处于社会主义初级阶段，金融体系和经济发展水平与其他发达国家相比还处于落后的阶段，而且我国东西部地区经济和金融发展不平衡现象严重，使得企业面临的融资约束条件具有明显差异（内外部融资成本不同）。本文通过研究我国不同金融发展地区企业内部可用资金（现金流）对其动态投资策略的影响差异来为金融发展对经济增长的促进作用提供微观证据，并为我国不同地区的金融发展提出建设性意见。在我国国民经济和社会发展第十三个五年规划提出促进多层次资本市场的健康发展和提高直接融资比例等政策之际，研究此问题具有深刻的理论和实践意义。
　　本文运用PVAR模型并采用实证分析的方法来探讨在我国不同金融发展水平地区中企业的现金流对其动态投资支出的影响差异，从而来探究宏观经济面金融体系发展在经济增长中的作用。文章筛选了微观经济面2007年到2013年企业层面的面板数据（包括935家公司的6545个观察值），用两种分组方法将我国的30个省市自治区（剔除掉西藏）分为相对高和低的金融发展水平组（或经济发展水平组），对比不同发展水平组中的企业投资-现金流敏感性。第一种分组方法是在樊纲公布的中国各省份的金融市场化指数的基础上进行分组，采用中位数分组方法将30个省市分为高金融发展水平组和低金融发展水平组，其中高金融发展组包括15个省市的681家企业，低金融发展水平组包括15个省市的254家企业。第二种分组方法是根据我国经济发展水平和发展速度将30个省市分为经济发展水平相对较高的东部经济带和经济发展水平相对较低的中西部经济带，其中东部经济带包括11个省市的673家企业，中西部经济带包含19个省市的262家企业。
　　本文选择销售收入-资产比(SKB)、现金流-资产比(CFKB)和投资支出-资产比(IKB)变量来建立3变量的面板向量自回归模型(PVAR)，以及在3变量的基础上加入托宾Q(Tobin's Q)建立了4变量的面板向量自回归模型。用AIC、BIC和HQIC准则判定模型的最优滞后阶数后分别对全样本以及不同的金融（经济）发展水平组的企业样本建立滞后一阶的PVAR模型，根据估计的回归系数来比较不同金融发展水平组（经济发展水平组）现金流对投资支出影响程度的差异。结合3变量和4变量的模型估计结果，对比不同金融发展水平组的回归结果发现，在低金融（经济）发展水平组中企业现金流对投资支出的影响显著大于高金融发展水平地区的企业，且在低金融（经济）发展水平组中现金流对投资支出的影响是显著的，而在高金融（经济）发展水平组中影响是不显著的。
　　在估计出的3变量和4变量PVAR模型基础上采用脉冲响应函数和方差分解进一步对比高低金融发展水平组以及高低经济发展水平组现金流对投资支出的影响程度差异。用脉冲响应函数分析1期到滞后5期的投资支出对一单位现金流冲击的反应，对比发现低金融发展水平组中投资支出对现金流的冲击反应在滞后1期达到最大，且显著为正，随着滞后期数的增加冲击反应逐渐减小且变得不再显著;而高金融发展水平组中投资支出对现金流的单位冲击反应是不显著的。用方差分析对比高低金融发展水平组中现金流在投资支出的滞后10期值的预测误差中的贡献比例，结果发现在低金融发展水平组中的贡献高于高金融发展水平组。
　　脉冲响应函数和方差分析得到的结论同回归对比得到的结论相同，低金融（经济）发展水平组和高金融（经济）发展水平组企业现金流对其动态投资支出的影响差异是显著存在的。在我国低金融（经济）发展水平组中企业层面投资支出对现金流的敏感性强于高金融（经济）发展水平地区的企业，从而说明在我国金融发展水平低的地区企业层面财务因素对其投资决策的影响显著大于金融发展水平高的地区，即我国金融发展水平较低的地区企业的投资更多地依赖其内部可用资金。
　　因信息不对称现象的普遍存在以及代理成本的问题，地区金融发展水平的不同导致所在地区企业面临的融资约束有所差异，低金融发展水平地区的企业有投资资金需求时更多地考虑企业的内部资金（现金流），其内部财务因素对其自身的影响大于高金融发展地区的企业，但因过高的融资成本或者自身财务的局限性将使得企业的融资需求无法得到满足，造成企业的投资不足或者导致企业被迫放弃良好的投资机会，从而阻碍企业潜在的发展路径，可能使企业发展陷入“贫困陷阱”之中，进而影响当地经济的增长路径。所以从不同金融发展水平组企业的内部可用资金对其动态投资的影响差异可反映金融体系对当地经济增长的影响以及传递路径。
　　所以缩小区域间的经济发展差距应该重点解决区域间的金融发展不平衡问题，应该在广泛提高内部性资金使用效率的同时多元地吸收利用外源资金，合理配置有限的金融资源，实现中西部地区的加快发展。具体可以从逐步完善区域性的金融发展总目标和政策，培育中西部金融市场、实行差异化的区域金融调控政策和拓宽企业的融资渠道等方面入手。
　　本文主要的贡献和创新点主要在于以下两个方面:
　　1)选择将宏观经济面问题转化为微观企业层面的研究视角，为我国金融发展和经济增长提供微观层面的支持
　　地区金融发展水平的不同导致其所在地区企业面临的融资约束有所差异，主要表现在企业有投资需求时对其融资方式的选择上（内部融资或外部融资）。根据我国省份金融发展水平的数据来将省份分为高金融发展水平组和低金融发展水平组，所在省份的企业样本自动分到相应的金融发展水平组中，将宏观层面地区的金融发展与微观层面企业的样本数据联系起来，通过投资-现金流敏感性来将融资约束和投资行为联系起来，进而将宏观面的金融发展和经济增长的关系联系起来，研究视角新颖。
　　通过对比分析不同金融发展水平组中企业现金流对投资的影响差异来分析企业投资时采用内部融资的差异性，进而为金融发展水平和经济增长提供微观证明，进一步为地区经济发展不平衡和金融改革提供新的实证证据并为地区金融经济发展提出建设性的意见。
　　2)引入PVAR模型和正交冲击反应函数来分离出企业内部可用资金（现金流）对其动态投资决策的影响
　　金融发展和经济增长是一个动态的过程，各变量之间的相互影响是有时间传递效应的。本文采用Panel-VAR模型来分析2007年到2013年935家公司的6545个观察样本面板数据，从时间和截面两个维度来探究不同金融发展水平区域中现金流对企业投资发展水平的动态影响。
　　企业的投资受各个方面因素的影响，当影响投资的基本因素或企业自身的财务状况（内部可用资金）发生变化时，其投资支出会发生相应地变化，但无法区分出投资是基本因素层面的冲击的反应还是对财务因素的冲击的反应。在PVAR模型估计的基础上引入正交脉冲响应函数来将企业投资对影响投资的基本因素和财务因素的冲击反应分离开。以脉冲响应函数图的形式直观地反映系统中变量之间的动态关系。
　　本文有以下不足之处有待改进:
　　(1)用樊纲公布的金融市场化指数来衡量我国不同省份的金融发展水平有一定的局限性。樊纲公布的不同地区的金融市场化指数近年来得到了广泛地应用，然而其是否可以用来准确地衡量各地区真实的金融发展水平还值得考究。应结合金融体系的组织构造来选择或者构建评价各地金融发展水平的指标。
　　(2)受限于时间等因素对企业投资影响的一些难以量化的因素没有考虑到模型中。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1 问题的提出和研究意义

1．1．1 选题背景

1．1．2 研究意义

1．2 研究现状

1．2．1 金融发展与经济增长关系

1．2．2 金融发展、融资约束和投资之间的关系

2．研究视角和研究方法

2．1 研究视角

2．1．1 研究视角

2．1．2 贡献和不足

2．2 研究方法

2．2．1 面板向量白回归模型(Panel-VAR)

2．2．2 脉冲响应函数(IRS)

2．2．3 方差分解(FEVD)

3．实证过程

3．1 实证模型的确定

3．1．1 变量的选择

3．1．2 模型的确定

3．2 数据的处理和筛选

3．2．1 分组1：高金融发展水平组和低金融发展水平组

3．2．2 分组2：东部和中西部经济带

3．3 模型中最优滞后阶数的确定

3．3．1 分组1模型滞后阶数的确定

3．3．2 分组2模型滞后阶数的确定

4．实证结果分析

4．1 分组1的回归结果

4．1．1 模型估计结果

4．1．2 脉冲响应图

4．1．3 方差分解结果

4．2 分组2的回归结果

4．2．1 模型估计结果

4．2．2 脉冲响应图

4．2．3 方差分解结果

5．结论及建议

5．1 结论

5．2 政策建议

参考文献

附录

后记

致谢