企业投资效率测度模型——一个综述-论文.pdf

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1、财务理论【摘要】与企业投资相关的研究，企引言即为投资一现金流敏感性系数。业投资效率的测度是关键。文章对企投资决策居于公司三大财务决策Fazzafi，eta1．(1988)理论分析及实业投资效率的经典测度模型和方法进的核心地位：一方面，它在很大程度上证研究结果都表明，低股利支付组的B行系统的归纳和分析，并给出了简要决定了公司的融资行为；另一方面，投最大，高股利支付组的13最小，这说明的评论，以期为企业投资的研究提供资收益的多寡又直接影响着公司的股信息不对称程度越严重的企业，由于其新的思路和经验借鉴。利支付政策。就宏观层面而言

2、，研究公外部融资成本高于内部融资成本(My．【关键词】企业投资企业投资效率司层面的投资行为也是揭示宏观经济ers和Majluf，1984)，因此，投资对内部测度模型综述运行内在规律的微观基础。现金的变动就越敏感，从而进一步说企业投资效率的测度是与企业投资相明，受融资约束的企业往往会出现投资关研究中的首要和核心问题。本文对企不足业投资效率的测度模型和方法进行系二、现金流与投资机会交互项统的归纳和分析，以期为企业投资的研判别模型究提供新的思路和经验借鉴。Vo(1994)沿用了Fazzari，eta1．一、投资一现金流敏感性判别

3、(1988)考察投资一现金流敏感性的研模型究思路，但在研究中不仅把投资机会视Fazzari，eta1．(1988)是最早从融资为控制变量，而且还将其视为重要的解的角度考察投资对企业内部现金的敏释变量，其建立的双因素静态面板模型感性。他们将股利支付率作为信息不对如下：称程度的代理变量，并按股利支付率将(I／K)ip0+B1(CF／K)~+132Q．t+p3(CF／K研究样本分成三组：高股利支付组、中·Q一1+[32(DCASH／K)i^+[33(SALES／K)i+U+等股利支付组和低股利支付组．用以下Tl+8il(2)模型

4、分别对各组进行回归：其中，K是资本存量，I／K是经资本(I／K)=p0+p1(CF，K)+popp+8调整后的投资支出，Q是Tobin’SQ，衡(1)量投资机会，CF／K是经资本调整后的其中，K是资本存量，(I／K)是企业i经营活动现金净流量，控制变量第t期经资本调整后的投资支出，(CF／DCASH，l(和SALES／K分别是经资本调K)i是企业i第t期经资本调整后的经整后的现金股利和销售收入，13是个体营活动现金净流量，opp是企业i第t效应，T是时间效应，p是投资一现金期的投资机会，常用Tobin’sQ衡量，B。流敏感

5、性系数，13，是现金流与投资机会财政监督CAIZHENGJIANDU2014937财务理论亿HENGJIANou交互项系数。Q值与最优边际Q值之间的差异就可以衡量企业投资效率。Vogt(1994)认为，企业投资对现金流之所以敏感有两方他运用Gugler，eta1．(2004)方法计算平均边际Q值，根据面的原因：融资约束和代理问题，但这两者与投资机会的关Durnev，eta1．(2004)计算资本预算决策中最优Q值的方法衡系不同。随着投资机会的增加，受融资约束的企业由于对投量最优边际Q，以平均边际Q与最优边际Q的差异来表示企

6、资资金需求的增加，投资对内部现金流的变动将更加敏感，业投资效率。而在代理问题严重的企业，投资机会的增加会耗用一部分企边际Q的计算过程如下。业内部现金，这将抑制经理人利用企业“自由”现金进行“私假设第t期企业投资It的净现值为：利”投资的程度，从而使得投资对现金流的敏感性降低。总之，如果受融资约束，企业将会出现投资不足，投资机会将与FPVf=器t(4)投资一现金流敏感性正相关，即B，预计符号为正；如果受代其中：CF,是投资产生的现金流量；i为资本成本。理问题影响，企业将会出现投资过度，投资机会将与投资一=器／It㈤现金流敏感

7、性负相关，即预计符号为负。该模型既考虑了融资约束，又兼顾了代理问题，是一个其中，PVt为投资的现值，／It衡量的就是投资回较为合理的模型，在实证中得到广泛应用，国外学者如Szewczyk，eta1．(1996)、Pawlina和Renneboog(2005)都使用过报与资本成本的比值，即边际Q。此模型；国内学者如何金耿和丁加华(2001)、全林等(2004)、令Q，，在完美市场条件下，Q>1意味着投资不足，梅丹(2005)也使用过此模型。Q<1意味着投资过度，将其变形为：三、经营效率与现金流交乘项判别模型PV,=Q'I(6

8、)连玉君和程建(2007)指出了Vogt(1994)模型属于线性t时期企业市场价值M可表示为：模型的缺陷，并结合我国上市公司的成长性特征，建立了一Mt=Mt_1+PV一8M【．1+8(7)个适合我国上市公司投资效率检验的经营效率与现金流交其中，8为企业总资产的折旧率；8为市场对M。进行估乘项判别模型。该