上海财经大学学报  2018, Vol. 20 Issue (2): 4-24     
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上海财经大学
2018年20卷第2期
杨志强, 李增泉
Yang Zhiqiang, Li Zengquan
混合所有制、环境不确定性与投资效率——基于产权专业化视角
Mixed Ownership Structure, Environmental Uncertainty and Investment Efficiency: A Perspective of Specialization of Property Rights
上海财经大学学报, 2018, 20(2): 4-24.
Journal of Shanghai University of Finance and Economics, 2018, 20(2): 4-24.

文章历史

收稿日期:2017-12-28
《上海财经大学学报》
2018第20卷第2期
混合所有制、环境不确定性与投资效率——基于产权专业化视角
杨志强1,2, 李增泉3     
1.上海财经大学 工商管理博士后流动站,上海 200433;
2.广东财经大学 会计学院,广东 广州 510320;
3.上海财经大学 会计与财务研究院,上海 200433
摘要:投资效率主要受两类因素影响,一是缺乏对项目可行性的知识和信息而导致决策失误,二是股东和经理人信息不对称导致决策偏离目标值。Alchian(1965)指出,公有制企业由于产权可转让性受到限制而难以有效解决这两类问题。文章以2001—2015年国有控股上市企业为样本,运用“渐进式”混合所有制改革“自然实验”条件,检验经济政策和经营环境不确定性对投资效率的影响,以及产权可转让性变迁带来的“纠偏”效应。结果显示,控制投资机会、资金成本、公司风险等因素,企业面临的不确定性会降低其投资效率,导致过度投资或投资不足,产权混合安排使这一状况得以缓解,同时也减轻了其所引起的非效率投资对公司价值的减损程度。在改革前后政策性负担均较重的企业,以上“纠偏”效应依然存在;产权制度环境越差的地区“纠偏”效果越好。研究表明,混合所有制改革作为早期控制权改革的深化举措,在剥离政策性负担之外,其产权专业化所带来的法人治理结构及高管选择和激励机制客观上也改进了企业效率。
关键词混合所有制     不确定性     投资效率     政策性负担    

一、引 言

2015年9月份,中共中央、国务院印发的《关于深化国有企业改革的指导意见》,重申了“发展混合所有制经济”为国有企业深化改革的重点;2016年11月27日又印发的《关于完善产权保护制度依法保护产权的意见》明确了对于各种所有制经济产权的保护。自从1997年中共十五大报告首提“混合所有制”概念以来,我国所有制经济结构经历着从单一所有制经济向多种所有制经济“并存”、再从多种所有制经济“并存”到混合所有制经济的结构性变迁过程(李正图,2014)。这种“渐进式”的改革,为检验新制度经济学派代表人阿尔钦及其合作者提出的关于产权可转移性带来的专业化比较优势的命题(Alchian,1965;Alchian和Demsetz,1973),提供了自然的实验平台。20世纪80年代以来,针对国有企业低效率的问题,我国并没有仿效西方国家走有计划的私有化道路,而是谨慎地应对所有权改革可能带来的不确定性和风险,在早期以激进的控制权改革来替代所有权改革,经历了放权让利、经济责任制、承包制和租赁制、建立现代企业制度等几个阶段之后,才逐渐进入大规模的、渐进而稳健的所有权改革阶段。前一阶段改革主要界定了资产的使用权与收入享有权,其激励效应有目共睹;而当前所进行的所有权改革,重点在于“产权可转移性”方面,其激励效果和改进方向如何,亟需经验证据的支持。

从改革的逻辑来看,产权可转移性的释放,一是要深化使用权和收入分享权方面的改革;二是要形成对产权价值的合理预期以更好地发挥产权的专业化比较优势,如通过完善法人治理结构及高管选择和激励机制来改进国企效率(吴敬琏,2013;张维迎,2015)。产权的价值由现金流量权和控制权私利两部分构成(Jensen和Meckling,1976),产权可转让性的提高总是能够提高现金流量权的价值,但由于控制权的专有性,可转让权对控制权价值的影响条件依存于控制权私利的大小(李增泉等,2012),在国有控股企业中,控制权私利可能表现为承受各种政策性负担,例如投资于不具有比较优势的产业所形成的负担、承担过多的冗员等社会性职能所形成的负担等。也就是说,如果控制权私利过大,即使产权在表象上实现了“可转移”,也仅仅是现金流量权价值的转移,隐性控制权的保留使得法人治理结构及高管选择和激励机制无法从根本上得到改观,也就无法达成改革的预期效果。对此,有一大批学者也认为混合所有制能发挥正面效应,主要是通过剥离政策性负担,从而改进国有企业的效率(林毅夫和李志赟,2005;陈林和唐杨柳,2014)。若果真如此,则改革的基础价值是要打个折扣的。诚然,伴随着改革的进程,在竞争性领域,政策性负担的剥离毋庸置疑,但经济增长需依赖于劳动分工水平的不断提升,而要提升分工水平,就要解决更高水平分工的协调问题,其中制度条件是关键,核心就是产权制度(杨小凯,1994)。剥离政策性负担虽然短期内可提高经济绩效,却难以成为长期增长的源泉;更重要的是,国家、私产、市场等这一套协调分工水平的制度基础是否也随着改革在持续改进和稳固?如若不然,“后发劣势”的潜在风险就始终存在。因而,本文关注的问题是,当前的改革,在剥离政策性负担之外,客观上是否也降低了国有产权的计量和执行成本,改进了效率?

在完美市场中,投资项目的盈利能力是影响公司投资决策的唯一因素。但现实中,投资行为会受到其他因素影响而出现过度投资和投资不足。近年来,许多研究表明,不确定性是影响企业投资效率的主要因素之一(Julio和Yook,2012;申慧慧等,2012)。尽管如此,不确定性导致的投资非效率的方向和程度,尚未有一致结论。另外,对于产权性质的影响,现有研究只是比较国有和民营企业在缓解融资约束或者获取投资机会等方面的差异,尚无文献分析产权的混合安排能否提高不确定性环境下的投资效率问题。基于横截面的静态比较,不管是不同经济体之间抑或是同一经济体内部不同所有制企业之间的比较,都不能很好地将“产权可转移性”的差异从所有制的其他可能的差异中分离出来。例如,通过比较公有制企业为主导的经济体和私有制为主导的经济体在经济效率方面的差异,无法解释在像东欧、越南等地区和国家,数十年的私有化改革收效甚微。因而,一个自然的产权局限转变对以上命题的检验是重要的。本文以国有上市企业为样本,分析了环境不确定性对投资效率的影响,以及“渐进式”混合所有制改革所带来的“纠偏”效应,结果表明这种“纠偏”效应可部分归因于改革带来的产权专业化比较优势,而不仅仅是剥离了政策性负担。本文研究有助于更好地认识产权改革的基础价值,对于推进对各种所有制经济产权保护、完善内部治理机制、改进投资效率、提升公司价值,具有重要的现实意义。

二、理论分析与研究假设 (一) 环境不确定性与公司投资效率

投资行为是企业生产经营活动的重要组成部分,然而,众多研究表明,由于信息不对称、管理者特征、市场竞争和环境不确定性等诸多因素的存在,非效率投资现象普遍存在于各国的企业中。特别在“新兴加转轨”制度背景下,公司所处的政治、经济及技术环境均在不断发展变化,利益相关者各种不可预期行为均可能加剧公司的经营环境不确定性程度(王红建等,2014),进而影响公司投资效率。有关不确定性影响企业投资的主流研究,存在着实物期权理论和代理理论两种观点。

传统财务学假定企业决策者对潜在投资项目拥有明确的信息,可以通过准确了解未来现金流量和折现率计算出投资项目的净现值,并遵循净现值最大化原则做决策(靳庆鲁等,2012)。但一旦未来投资项目在市场占有率、产品价格、运行成本、利率等方面具有不确定性,决策者就难以对项目净现值进行客观评价。Julio和Yook(2012)研究指出,当投资项目价值受到未来现金流或者折现率等不确定性的影响,投资行为就具有类似期权的特点。其中,扩张型实物期权理论强调不确定性的“好消息”效应,认为当“好消息”发生时,新增的投资会显著提高企业的市场占有率和预期利润。因此,管理层可能随着不确定性的上升而增加投资支出(Segal等,2015),甚至由于决策者过度自信的认知偏差,可能造成过度投资(汪丽等,2012),这与投资的“Oi-Hartman-Abel效应”是一致的(Oi,1961;Hartman,1972;Abe1,1983)。相反地,等待型实物期权理论则更加强调不确定性中隐含的“坏消息”的影响,认为由于资产的专有性导致投资不可逆性的存在以及增加不对称的调整成本,企业应该在不确定性上升时选择等待时机,以期获得更多未来价格的信息,从而倾向于延缓投资(Robert和Daniel,1986)。许多研究支持了这种预期,例如Pasto和Veronesi(2012)的模型表明,较高的环境不确定性增加了管理层精确评估投资项目的难度,为避免投资失败,企业通常削减投资。另一些学者从预防性储蓄动机、投资者债权人对风险溢酬的预期等角度分析,也指出环境不确定会抑制企业有效投资,造成投资不足(Sheu和Lee,2012)。

代理理论认为,即便代理人拥有足够多的信息,他也未必会做出使得股东价值最大化的投资决策,由于职位固守、自身利益最大化的防御动机,使得其仍然会有“急于表现”、“不作为”等非效率投资行为(金宇超等,2016),而不确定性正好为侵害行为“打了掩护”。基于如下考虑,经营环境不确定性可能加剧过度投资:首先,“经理帝国主义”预期,管理层具有过度投资的动机,以控制更多的资源,获取更大的私人利益,环境不确定性增加了股东监督的难度,管理者可以将经营失败归因于外部环境,导致业绩评价机制失效(申慧慧等,2012);其次,当公司出现财务危机时,为转嫁风险管理层有非理性冒险投资的动机,环境不确定性掩盖了这种冒险行为中管理层所需承担的责任;再次,环境不确定性会影响公司盈余波动性和可持续性,导致融资成本升高(林钟高等,2012),高管可能会急于寻找新的利润增长点降低资本成本而进行多元化投资,造成过度投资。此外,较高的环境不确定性也弱化了外部治理机制,例如监管部门、审计师、分析师、新闻媒体等的监督作用,会诱使其进行自利性的投资行为。尽管如此,也有研究指出,由于高管的个人资本与企业经营成败密切相关,当投资成功,他不能获得投资所创造的全部收益;但若投资失败,则要承担个人职业风险,为了回避风险,高管很可能会放弃一些净现值为正的投资项目,导致投资不足。基于此,本文提出如下假设:

假设H1:控制其他因素,经营环境不确定性程度越高,企业非效率投资程度越高。

后金融危机时代,各国经济政策不确定性被认为是全球经济从金融危机中复苏缓慢的关键原因。我国政府为了刺激经济复苏,出台了包括财政政策、货币政策、产业政策等一系列刺激宏观经济的对策,例如“四万亿元人民币经济刺激计划”、“降准降息”、“工业4.0”、“互联网+”、“供给侧改革”、“一带一路”经济圈等,这些政策的出台在缓解外围市场低迷对我国经济造成冲击的同时,也会因为政策本身的波动和不同政策之间的调整而显著改变系统性风险,并通过作用于微观经济主体的预期来影响投资行为(Pastor和Veronesi,2012;Wang等,2014;李凤羽和杨墨竹,2015)。应该说,经济政策不确定性最终也会反映在经营环境,但对处于转型期的中国经济来说,分析其边际影响及机理至关重要:第一,与经营环境不确定性不同,经济政策不确定性是企业面临的宏观层面系统性风险。一般认为企业决策者比外部投资者掌握更多信息,但在面临政策不确定性时,决策者自身也面临严重的信息不对称问题,从而理论预期的均衡状态有差异。第二,由于政策不确定性可能增加整个资本市场股价波动,投资者非理性预期,如“羊群效应”等,可能会影响决策者对特定投资项目的评估(王义中和宋敏,2014)。在中国制度背景下,“关系型交易”是市场信息传递的重要途径(Gu等,2013),政策调整信息不完全程度在不同企业是存在差异的,从而也会对投资效率产生影响。第三,由于政策不确定性对企业投资决策的影响较为隐秘,加之难以直接观测,仅有少数学者对其边际影响作了讨论,而鲜有探讨其作用机理的文献。一些学者从“制度红利”角度诠释我国经济增长原因,强调了中央政府、地方政府、企业互动关系的能动作用(Chen等,2011),企业如何应对政策的不确定性,政府如何采取措施保证政策的有效传递和执行无疑是重要的。

近期,国内外有关经济政策不确定性对企业投资效率边际影响的经验证据并不一致,相对而言,等待型实物期权和回避风险的代理动机更加凸显。例如,Pastor和Veronesi(2012)、Gulen和Ion(2015)、陈国进和王少谦(2016)等研究都发现上升的经济政策不确定性会显著抑制企业投资行为。当然,也有些学者的研究表明,经济政策不确定性的增加无助于减少国企的过度投资,这是因为:国企往往是政府推动投资的实施主体,政府为实现稳定就业、增加税收、提高GDP等目标,会引导其进行投资;而从国企高管的角度而言,在经济政策不确定下,更可能出于对自身能力过度自信而过度投资,也拥有更多的机会将失败的风险转移至政府或者银行。据此,本文提出如下假设:

假设H2:控制其他因素,经济政策不确定性程度越高,企业非效率投资程度越高。

(二) 产权混合安排对不确定性下企业投资行为的“纠偏”效应

混合所有制改革部分地实现了产权可转移性,它带来的产权专业化的改进,不仅可以通过直接参与经营从而缓解实物期权理论预期下的非效率投资行为,也可以通过更有效的监督缓解委托代理理论预期下的非效率投资行为。第一种情形下,股东在其拥有专业化经营信息和知识的领域集中股权并参与经营,成为企业实际的决策者,他们的决策能力包括信息搜集与处理能力、缓冲能力、适应能力、协调能力、创新能力、风险承担能力等(邓康林和刘名旭,2013),具有“企业家精神”的决策者才可能同时拥有这些专业化能力(张维迎,2015)。现有文献从决策者过度自信、任期、专业背景、特质等视角研究了其对投资行为的影响,成果丰硕。但是决策者必须具备实质性的权力,否则上述个体特征的影响是缺乏坚实基础的。通过混改,民营资本进入国有企业,使得决策者的收益和成本更有效的匹配,民营企业家在能力、知识、判断以及风险承担等方面的比较优势有助于国有企业内部管理资源的整合,能够提高企业应对内外不确定性的能力;而国有资本能够发挥其在宏观经济政策的把握和信息获取上的优势,两者形成互补,可降低实物期权理论预期下的非效率投资程度,提高公司价值

在第二种情形下,股东基于专业化知识判断,持有公司股权,但不直接参与经营。此时,不确定下的投资效率不仅取决于代理人的专业化能力,也与代理问题严重程度有关,产权专业化的比较优势主要体现在对代理人的评聘、激励和监督上。如果产权不具有可转移性,如下几方面独特的代理问题,会使得不确定性下的非效率投资行为更加严重:首先,作为所有者的国有资产管理部门(或政府)天然地处于信息的劣势,加之他们决策的成本收益不匹配,意味着其在事前很难与代理人签订有效的激励契约,事后很难实施有效的监督;其次,国有企业通常需要承担社会性目标,进一步增加了股东监督的难度,代理人更有借口将失败的投资归咎于外部环境;再者,即使投资失败,由于政府的干预和国家资金注入,常常会使得市场的接管要约能得以成功;加之国有企业在解雇高管时会更加慎重,特别是组织任命的高管,在程序上也更加复杂,使得高管职位安全性较高,更有动机进行冒险投资行为。此外,国有企业往往更加容易获得国有商业银行的信赖,债务治理效应遭到严重扭曲,高管“经理帝国主义”动机会随之增强(郭泽光等,2015)。最后,考虑到国企高管大多数任期较短,且有政治升迁动机,“不求有功,但求无过”的心态会使其放弃那些NPV为正但投资回收期较长的项目,从而导致投资不足。产权混合安排有助于缓解以上代理问题:一方面,民营资本进入国有企业,与国有资本形成合理制衡的多元化产权结构,有利于形成既相互制衡又激励相容的监督约束机制;如果代理成本过高,股东还可以通过“用脚投票”对管理层施加压力。另一方面,混合所有制形成的产权制衡,也可以部分地解决完全民营化所引起的代理问题。在“一股独大”的股权结构下,民营企业中小股东往往缺乏有效的机制约束大股东的沟壑行为(卢锐等,2008),参股国企后由于受到更加严格的监管,如来自审计署的审计,以及社会舆论的监督等,国有资本的制衡作用就会体现出来(李培功,2012);再者,国有资本还能更好地引领产业发展和升级方向(平新乔,2013)。基于此,本文提出如下假设:

假设H3:控制其他因素,所有制混合度水平越高,企业在环境不确定性条件下的投资非效率程度越低。

假设H4:控制其他因素,所有制混合度水平越高,非效率投资对公司价值的减损程度越低。

三、模型和数据 (一) 样本选择与数据来源

本文以2001–2015年间上市公司数据为初始样本。对于公司非流通股份,根据其股份性质将国有股和国有法人股标示为国有股,其他股份归为非国有股。对于股改后已经流通的股份,根据前十大股东的数据进行甄别。流通股份在股份性质上都被标识为流通A股,我们手工将国有单位持有的流通股份标示为国有股,而非国有单位持有的流通股份认定为非国有股。为了计算方便,剔除基金、信托等理财产品持有的股份;剔除奇异点,以及财务数据不全的样本;对异常值进行截尾处理。

(二) 模型与变量定义

1. 主要变量定义

(1)混合所有制改革变量设计

本文拟借鉴张文魁(2015)的做法,构建变量“混合度”变量:在一个混合所有制企业中,先计算所有国有股占全部股权的百分比(Es)、所有非国有股占全部股权的百分比(Ep),以它们两个数值中的较大者为分母、较小者为分子,所得商数定义为所有制混合度(ownership mixing degree,OMD),即:

如果Es>Ep,则OMD=Ep/Es;如果Ep>Es,则OMD= Es/Ep

(2)环境不确定性

1)经营环境不确定性

Leahy和Whited认为,股票收益的波动描述了对投资者而言企业环境变化的重要方面。本文分析经营环境不确定性(operating environment uncertainty,OEU)对国有上市公司投资效率的影响,因此,使用公司股票收益的波动程度进行衡量(Panousi和Papanikolaou,2012)。

具体计算方法如下,用第i个公司第τ周的周个股回报率 ${R_{i,\tau }}$ 对按市值加权平均的周市场回报率( ${R_{{{market}}}}$ )与按市值加权平均的周行业回报率( ${R_{{{industry}}}}$ )进行回归,即将第i个公司第τ周总的回报率分解为周市场回报率、周行业回报率与公司个体的回报率:

${R_{i,\tau }} = {\alpha _{1,i}} + {\alpha _{2,i}}{F_{i,\tau }} + {\varepsilon _{i,\tau }}$ (1)

其中, ${F_{i,\tau }} = \left[ {{R_{{{market}}}},{R_{{{industry}}}}} \right]$ 。对第i个公司第t年面临的不确定性程度的衡量用该公司年度中各周数据(只保留年度中周收益记录大于30的样本)回归得到的残差的标准差表示,即 $U{C_{i,t}} = $ $ {\sigma _{i,t}} = \sqrt {\varepsilon _{i,t}^2} $ $U{C_{i,t}}$ 越大,表示企业面临的经营环境不确定性越大。

2)经济政策环境不确定性

Baker等人基于新闻报道频率构建了经济政策不确定性(economic policy uncertainty,EPU)指数,该文从各国主要报纸电子档案中电脑智能筛选出同时包含经济、政策与不确定性三方面词汇的相关文章。在计算出每个月这些相关文章数量占该报当月总文章数量的比例后,该文先生成各报纸的经济政策不确定性指数,最后再将所有报纸的指数标准化得到最终指数。该文构造了1900年至今包括中国在内的其他11个国家以及不同细分领域的政策不确定性指数。本文运用该指数2016年版本的计算结果,从中获取我国历年经济政策不确定性数据。

(3)非效率投资

对于非效率投资的度量,目前存在Tobin Q模型、Vogt判别模型、Richardson的残差度量模型等。其中Richardson(2006)的模型可以直接度量指定年度与样本的投资效率,且能规避样本的幸存性偏见,本文采用该模型的度量方法,具体如下:

$\begin{aligned}IN{V_{i,t}} = & {\alpha _0} + {\alpha _1}Growt{h_{i,t - 1}} + {\alpha _2}Cas{h_{i,t - 1}} + {\alpha _3}Listim{e_{i,t - 1}} + {\alpha _4}Siz{e_{i,t - 1}}\\ & + {\alpha _5}Le{v_{i,t - 1}} + {\alpha _6}RE{T_{i,t - 1}} + {\alpha _7}IN{V_{i,t - 1}} + \sum {Industry + \sum {Year + {\varepsilon _{i,t}}} } \end{aligned}$ (2)

模型(2)中,INVi,t为第ti公司资本投资量,等于公司当年新增投资除以平均总资产。借鉴Julio和Yook(2012)的模型,使用现金流量表数据将企业总投资(Inv_T)分为维持性投资(Inv_M)和新增投资(Inv_N),其中:Inv_T=购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金+取得子公司及其他营业单位支付的现金净额–处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额–处置子公司及其他营业单位收到的现金净额。

Inv_M=固定资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销

则: $Inv\_{N_{i,t}} = Inv\_{T_{i,t}} - Inv\_{M_{i,t}}$ $IN{V_{i,t}} = Inv\_{N_{i,t}}/{\text{平均总资产}}$

模型(2)中, $Growt{h_{i,t - 1}}$ 为第t–1年末i公司成长机会,等于(每股价格×流通股份数+每股净资产×非流通股份数+负债账面价值)/年末总资产; $Cas{h_{i,t - 1}}$ 为公司现金持有量,等于第t–1年末i公司货币资金/总资产; $Listim{e_{i,t - 1}}$ 为第t–1年末i公司上市年龄; $Siz{e_{i,t - 1}}$ 为公司规模,等于第t–1年末i公司总资产的自然对数; $Le{v_{i,t - 1}}$ 为财务杠杆,等于第t–1年末i公司的资产负债率; $RE{T_{i,t - 1}}$ 为第t–1年5月到t年4月经市场调整的以月股票回报率计算的年度股票收益; $IN{V_{i,t - 1}}$ 为第t–1年i公司资本投资量。模型(1)中残差项 ${\varepsilon _{i,t}}$ 表示公司的非效率投资,若残差项为正,定义为投资过度 $OverIn{v_{i,t}}$ ,若残差项为负,定义为投资不足 $UnderIn{v_{i,t}}$ (为了便于理解,在回归分析中对 $UnderIn{v_{i,t}}$ 乘以–1,这样, $UnderIn{v_{i,t}}$ 越大,投资不足越严重)。同时对残差 ${\varepsilon _{i,t}}$ 取绝对值,表示为 $INVEF{F_{i,t}}$ ,衡量公司投资非效率总水平。另外,本文把投资过度组和投资不足组分别分成10个组,剔除残差离0最近的2个组。

图1列示了我国混合所有制改革15年间经济政策不确定性与国企投资效率趋势图。由图可见,不管是基于现金流量表数据还是基于资产负债表数据,估算的过度投资水平在过去15年间均呈上升趋势,而投资不足均呈下降趋势,且随时间的波动大致相同。从经济政策不确定性相关性看,有三个时期特征显著:第一个时期是2003年国资委成立到2005年股权分置改革启动之前,政策不确定性处于持续下降趋势。而国有企业非效率投资在这段时间出现了反转,由原来的投资不足公司占主导转变为过度投资公司占主导,并在之后年度差距越拉越大。第二个时期是2008年全球性金融危机前后,从2005年开始,政策不确定性不断上升,到2008年达到最高点,之后有所缓和,到2010年到了新的低点。可以看到,在政策不确定性达到高点时,过度投资公司数目减少,而投资不足公司数目增加;而当不确定性降低时,投资出现反弹,重新恢复到原来的变动趋势。由于经济形势持续低迷,之后非效率投资企业分布的差距趋于稳定。第三个时期是2012年前后,经济政策不确定性程度达到整个样本期间最高点,过度投资公司数量略有减少,投资不足公司略有上升,出现了第三次反转的情况。之后不确定性有所缓和,到2014年达到低点后开始上扬,非效率投资企业分布变动趋势也回归原来趋势。总体而言,在过去15年间,过度投资公司数量总体上超过投资不足公司数量,在经济政策不确定性较高期间,过度投资公司会减少,而投资不足公司会增加。

图 1 2001–2015年间经济政策不确定性与国企投资效率趋势图

2. 研究模型

建立如下模型考察环境不确定性与非效率投资之间的关系,以及股权混合安排的调节效应:

$\begin{aligned}INVEF{F_{i,t}} = & {\alpha _0} + {\beta _1}Uncerta{\mathop{ int}} {y_{i,t - 1}} + {\beta _2}SIZ{E_{i,t - 1}} + {\beta _3}LE{V_{i,t - 1}} + {\beta _4}RO{A_{i,t - 1}} + {\beta _5}F{C_{i,t - 1}}\\ & + {\beta _6}T{Q_{i,t - 1}} + {\beta _7}CO{D_{i,t - 1}} + {\beta _8}Z\_SCOR{E_{i,t - 1}} + {\beta _9}INS{D_{i,t - 1}} + {\beta _{10}}BD{S_{i,t - 1}} \\ & + {\beta _{11}}CB{D_{i,t - 1}} + \sum {Industry + \sum {Year + {\varepsilon _{i,t}}} } \end{aligned}$ (3)
$\begin{aligned}INVEF{F_{i,t}} = & {\alpha _0} + {\beta _1}Uncerta{\mathop{ int}} {y_{i,t - 1}} + {\beta _2}OM{D_{i,t - 1}} + {\beta _3}Uncerta{\mathop{ int}} {y_{i,t - 1}} \times OM{D_{i,t - 1}} + {\beta _4}SIZ{E_{i,t - 1}}\\ & + {\beta _5}LE{V_{i,t - 1}} + {\beta _6}RO{A_{i,t - 1}} + {\beta _7}F{C_{i,t - 1}} + {\beta _8}T{Q_{i,t - 1}} + {\beta _9}CO{D_{i,t - 1}} + {\beta _{10}}Z\_SCOR{E_{i,t - 1}}\\ & + {\beta _{11}}INS{D_{i,t - 1}}+ {\beta _{12}}BD{S_{i,t - 1}} + {\beta _{13}}CB{D_{i,t - 1}} + \sum {Industry + \sum {Year + {\varepsilon _{i,t}}} } \end{aligned}$ (4)

模型(3)中,被解释变量INVEFFi,t表示公司it年投资非效率程度,分别包括非效率投资水平(InvEffi,t)、过度投资(OverInvi,t)和投资不足(UnderInvi,t)三种情况。解释变量Uncertaintyit–1表示it–1年公司面临的环境不确定性程度,包括经营环境不确定性(OEUi,t–1)和经济政策环境不确定性(EPUit–1)两种情况。为了控制可能存在的反向因果关系,本文对解释变量和控制变量均滞后一期。为了检验假设H4,建立如下模型:

$\begin{aligned}T{Q_{i,t}} = & {\alpha _0} + {\beta _1}INVEF{F_{i,t - 1}} + {\beta _2}OM{D_{i,t - 1}} + {\beta _3}{{INV}}EF{F_{i,t - 1}} \times OM{D_{i,t - 1}} + {\beta _4}SIZ{E_{i,t - 1}} + {\beta _5}LE{V_{i,t - 1}}\\ & + {\beta _6}RO{A_{i,t - 1}} + {\beta _7}F{C_{i,t - 1}} + {\beta _8}T{Q_{i,t - 1}} + {\beta _9}CO{D_{i,t - 1}} + {\beta _{10}}Z\_SCOR{E_{i,t - 1}} + {\beta _{11}}INS{D_{i,t - 1}}\\ & + {\beta _{12}}BD{S_{i,t - 1}} + {\beta _{13}}CB{D_{i,t - 1}} + \sum {Industry + \sum {Year + {\varepsilon _{i,t}}} } \end{aligned}$ (5)

模型(5)中,因变量TQi,t表示公司it年的公司价值,其他变量定义同上。

表1列示了本文所涉及变量的名称、代码和定义。

表 1 研究变量说明
变量名称 变量代码 变量定义
被解释变量 非效率投资水平 InvEffi,t 借鉴并改进Richardson(2006)“残差度量”模型
过度投资 OverInvi,t
投资不足 UnderInvi,t
解释变量 所有制混合度 OMDi,t 详见上文
国有股转让比例 TRi,t 国有股东转让给非国有股东的股份数量除以国有股总数
股权分置改革虚拟变量 Reformi,t 开始实施股权分置改革当年及以后年份取1,否则取0
经营环境不确定性 OEUi,t 公司股票收益的波动程度
经济政策不确定性 EPUi,t Baker等人(2016)基于新闻报道频率构建的指数
控制变量 公司规模 SIZEi,t 期末总资产的自然对数
财务杠杆 LEVi,t 期末负债总额/期末资产总额
总资产收益率 ROAi,t 净利润/平均资产总额
自由现金流水平 FCi,t 经营活动产生的现金流量净额/年初资产总额
投资机会 TQi,t 公司市值/(资产总额–无形资产净额–商誉净额)
债务资金成本 CODi,t (“分配股利、利润或偿付利息支付的现金”–现金股利派息数)/
(短期借款+一年内到期的非流动负债+非流动负债)
企业风险程度 Z_SCOREi,t 借鉴Gomariz和Ballesta(2014)方法计算
管理层持股 INSDi,t 董监高持股比例总和
董事会结构 BDSi,t 独立董事人数/董事会规模
是否两职合一 CBDi,t 如果董事长与总经理两职合一,取值为1,否则取值为0
行业 IND 据证监会《上市公司行业分类指引》(2001年)整理
披露年份 YEAR 年度虚拟变量
四、实证结果及其分析 (一) 经营环境不确定性与非效率投资:产权混合安排的“纠偏”效应

表2列示了经营环境不确定性与非效率投资的相关关系,以及股权混合度调节效应的回归结果。各个模型的Wald值均在1%水平上显著,模型有效。由表2左侧主模型结果可知,经营环境不确定性与非效率投资总体水平在1%水平上显著正相关,其中,与过度投资在1%水平上显著正相关,而与投资不足在5%水平上显著负相关。在经营环境不确定下,国有企业的投资行为符合扩张型实物期权理论预期以及代理理论中“经理帝国主义”动机、冒险投资动机等预期,造成过度投资;但并没有支持等待型实物期权理论和风险回避动机的理论预期,反而有助于抑制投资不足。整体而言,经营环境不确定性越高,非效率投资总体水平越高,部分地由于在改革15年内,大多数年份存在过度投资行为的公司更多,支持了假设H1。

表2右侧各个模型交乘项OEUt–1×OMDt–1的符号可见,股权混合度负向调节了经营环境不确定性与非效率投资总体水平和过度投资之间的正相关关系,正向调节了经营环境不确定性与投资不足之间的负相关关系,且都在5%水平上显著。结果表明,当经营环境不确定性抑制投资不足时,股权混合安排弱化了这种效应,但混合所有制改革有助于缓解经营环境不确定性下的非效率投资总体水平和过度投资,发挥了产权专业化的作用,支持了假设H3。

表 2 经营环境不确定性与非效率投资
模型
变量
主模型 股权混合度的调节效应
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 0.096***
(3.286)
0.110***
(3.529)
–0.065
(–0.610)
–0.389***
(–13.459)
–0.363***
(–11.697)
0.090***
(3.643)
OEUt–1 0.318***
(7.677)
0.318***
(7.298)
–0.198**
(–2.289)
0.381***
(3.935)
0.326***
(3.128)
–0.299**
(–2.267)
OMDt–1 0.029***
(3.295)
0.024**
(2.511)
–0.026**
(–2.332)
OEUt–1×OMDt–1 –0.363**
(–2.524)
–0.335**
(–2.167)
0.440**
(2.284)
SIZEt–1 0.002*
(1.730)
0.002
(1.622)
0.001
(0.161)
0.021***
(16.147)
0.020***
(14.826)
–0.004***
(–3.356)
LEVt–1 –0.054***
(–8.154)
–0.060***
(–8.367)
0.040**
(2.187)
–0.059***
(–7.912)
–0.063***
(–7.788)
0.006
(0.913)
ROAt–1 0.141***
(7.544)
0.179***
(8.529)
–0.051
(–1.592)
0.085***
(4.205)
0.094***
(4.050)
–0.009
(–0.435)
FCt–1 0.024***
(2.975)
0.026***
(3.052)
–0.007
(–0.463)
0.005
(0.550)
0.009
(0.952)
–0.011
(–0.981)
TQt–1 –0.001
(–1.620)
–0.001
(–1.257)
0.004***
(2.940)
0.006***
(7.971)
0.007***
(7.597)
–0.001
(–1.059)
CODt–1 0.001
(0.693)
0.001
(0.764)
–0.001
(–0.280)
0.003
(1.503)
0.003
(1.588)
–0.002
(–0.946)
Z_SCOREt–1 0.003
(1.586)
0.003*
(1.724)
–0.012*
(–1.950)
0.002
(0.697)
0.000
(0.153)
–0.000
(–0.075)
INSDt–1 –0.118***
(–4.395)
–0.150***
(–3.024)
0.031
(0.675)
–0.096***
(–3.471)
–0.115**
(–2.523)
0.042***
(3.397)
BDSt–1 0.011
(0.720)
–0.003
(–0.156)
0.019
(0.651)
0.047**
(2.344)
0.036*
(1.676)
0.032**
(2.011)
CBDt–1 0.002
(0.618)
0.002
(0.681)
–0.008
(–1.406)
0.001
(0.358)
0.001
(0.224)
0.002
(0.524)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 8 200 6 883 1 317 7 473 6 364 1 109
Adj_R2 0.16 0.15 0.05 0.05 0.05 0.06
F/Wald检验 1 784.25*** 2 210.43*** 93.58*** 483.47*** 393.13*** 100.90***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。
(二) 经济政策不确定性与非效率投资:产权混合安排的“纠偏”效应

表3列示了经济政策不确定性与非效率投资的相关关系,以及股权混合度调节效应的回归结果。各个模型的Wald值均在1%水平上显著,模型有效。由表3左侧主模型结果可知,经济政策不确定性与非效率投资总体水平、过度投资和投资不足均在1%水平上显著正相关。结果表明,在经济政策不确定性下,国有企业的投资行为不仅符合扩张型实物期权理论预期以及代理理论中“经理帝国主义”动机、冒险投资动机等预期,造成过度投资;也支持等待型实物期权理论和风险回避等代理动机下的理论预期,造成更严重的投资不足。整体上支持了本文假设H2。比较经营环境不确定和经济政策不确定下的企业投资行为,可以看到,两者的主要差异在于对投资不足的影响,前者抑制了投资不足,而后者加剧了投资不足。相对而言,由于经济政策不确定主要反映的是系统性风险,决策者面临的信息不对称性更严重,加上非理性预期的影响,选择“等待”和风险规避的动机会显著提高,从而加剧了投资不足。

表3右侧各个模型交乘项EPUt–1×OMDt–1的符号可见,股权混合度负向调节了经济政策不确定性与非效率投资总体水平、过度投资和投资不足之间的正相关关系,其中前两个模型在10%水平上显著。结果表明,混合所有制改革有助于缓解经济政策不确定性下的非效率投资水平,支持了假设H3。

表 3 经济政策不确定性与非效率投资
模型
变量
主模型 股权混合度的调节效应
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 –0.098***
(–23.032)
–0.104***
(–17.753)
0.015***
(3.023)
–0.398***
(–11.918)
–0.401***
(–11.133)
0.103***
(3.500)
EPUt–1 0.025***
(4.134)
0.028***
(4.304)
0.013***
(2.879)
0.014***
(3.146)
0.015***
(3.150)
0.002
(0.295)
OMDt–1 0.062*
(1.951)
0.070**
(2.023)
0.017
(0.393)
EPUt–1×OMDt–1 –0.011*
(–1.657)
–0.014*
(–1.869)
–0.004
(–0.414)
SIZEt–1 0.002
(1.224)
0.002
(1.159)
–0.003***
(–3.015)
0.018***
(14.721)
0.018***
(14.184)
–0.004***
(–3.877)
LEVt–1 –0.048***
(–7.362)
–0.054***
(–7.617)
0.005
(0.919)
–0.027***
(–5.209)
–0.029***
(–3.930)
0.003
(0.540)
ROAt–1 0.140***
(7.470)
0.179***
(8.449)
–0.022
(–1.080)
0.112***
(5.663)
0.056***
(3.052)
–0.024
(–1.192)
FCt–1 0.026***
(3.288)
0.029***
(3.290)
–0.011
(–0.957)
0.003
(0.367)
0.000
(1.101)
0.005
(0.421)
TQt–1 –0.000
(–0.146)
0.000
(0.115)
–0.001
(–0.923)
0.007***
(9.475)
0.008***
(9.929)
–0.002***
(–3.884)
CODt–1 0.001
(0.577)
0.001
(0.642)
–0.001
(–0.745)
0.003
(1.606)
–0.000
(–0.776)
–0.002
(–1.364)
Z_SCOREt–1 0.003
(1.406)
0.003
(1.588)
–0.000
(–0.000)
0.001
(0.570)
0.002
(0.783)
–0.000
(–0.164)
INSDt–1 –0.116***
(–4.285)
–0.147***
(–2.964)
0.038***
(3.568)
–0.095***
(–3.744)
–0.100**
(–2.522)
0.031***
(2.617)
BDSt–1 0.011
(0.673)
–0.004
(–0.217)
0.032**
(2.184)
0.044**
(2.180)
0.033
(1.592)
0.025*
(1.684)
CBDt–1 0.002
(0.652)
0.002
(0.674)
0.001
(0.218)
0.004
(1.045)
0.003
(1.030)
0.003
(0.805)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 8 201 6 884 1 317 7 636 6 493 1 143
Adj_R2 0.16 0.14 0.05 0.05 0.04 0.04
F/Wald检验 4 599.94*** 5 358.98*** 1 803.06*** 457.87*** 335.45*** 42.09***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。
(三) 非效率投资与公司价值:产权混合安排的“纠偏”效应

有研究指出,即便改进了投资效率,也未必能带来公司价值的提升,甚至不确定性所引起的投资偏离提高了公司价值(申慧慧等,2012),考虑到本文主要分析国企产权可转移性带来的专业化改进,最终还是要落脚到对股东财富的提高上,本文进一步检验了国有企业非效率投资与公司价值的关系,以及产权混合安排的调节效应,表4列示了回归结果。

表4左侧主模型结果可知,非效率投资总体水平和过度投资均在5%水平上与公司价值显著负相关,投资不足也跟公司价值呈负相关关系,但不显著。而表5右侧模型的交乘项INVEFFt–1×OMDt–1系数符号均为正,且非效率投资总体水平与股权混合度的交乘项在5%水平上显著,而过度投资与股权混合度的交乘项在10%水平上显著。总体而言,在国有控股企业,非效率投资减损了公司价值,而混改有助于缓解这种减损效应,支持假设H4。 

表 4 非效率投资与公司价值
模型
变量
主模型 股权混合度的调节效应
TQt TQt
常数项 6.991***
(24.030)
13.832***
(11.939)
7.321***
(6.102)
7.379***
(26.907)
4.700***
(17.084)
8.980***
(4.885)
InvEfft–1 –0.365**
(–1.951)
1.539***
(–2.913)
OverInvt–1 –0.316**
(–2.001)
–1.059**
(–2.128)
UnderInvt–1 –1.165
(–1.346)
–3.165
(–1.242)
OMDt–1 –0.220**
(–2.541)
–0.214**
(–2.418)
–0.402
(–0.940)
INVEFFt–1×OMDt–1 1.679**
(2.093)
1.318*
(1.751)
4.305
(0.975)
SIZEt–1 –0.244***
(–19.209)
–0.517***
(–9.868)
–0.305***
(–6.868)
–0.282***
(–23.448)
–0.192***
(–16.218)
–0.302***
(–3.709)
LEVt–1 –0.101
(–1.372)
0.544***
(2.776)
0.909**
(2.558)
–0.977***
(–16.988)
–0.172**
(–2.383)
–0.348
(–0.972)
ROAt–1 –0.495**
(–1.985)
0.635
(1.580)
1.617*
(1.941)
0.440*
(1.671)
–0.931***
(–3.437)
–0.384
(–0.271)
FCt–1 0.346**
(2.559)
0.247
(1.607)
0.088
(0.867)
0.042
(1.560)
0.236*
(1.652)
0.801
(1.326)
TQt–1 0.663***
(66.348)
0.342***
(12.580)
0.760***
(11.695)
0.419***
(55.537)
0.712***
(69.919)
0.752***
(13.216)
CODt–1 –0.055**
(–2.038)
–0.082**
(–2.327)
0.000***
(3.162)
–0.002***
(–2.686)
–0.037
(–1.227)
0.005
(0.049)
Z_SCOREt–1 –0.000
(–0.020)
0.014
(0.211)
0.052
(0.528)
0.044*
(1.699)
0.011
(0.596)
0.082
(0.581)
INSDt–1 1.267***
(4.774)
0.298
(0.369)
1.124*
(1.788)
1.508***
(5.390)
1.732***
(4.327)
2.349**
(2.048)
BDSt–1 0.030
(0.135)
–0.509*
(–1.801)
0.788
(1.237)
0.013
(0.056)
–0.041
(–0.182)
–0.209
(–0.176)
CBDt–1 –0.004
(–0.093)
0.024
(0.411)
–0.052
(–0.501)
–0.045
(–1.113)
0.008
(0.202)
0.026
(0.168)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 7 851 6 349 1 286 7 166 5 922 1 244
Adj_R2 0.64 0.53 0.64 0.55 0.64 0.68
F/Wald检验 4 259.39*** 87.12*** 953.54*** 358.40*** 444.29*** 654.09***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。表中,INVEFFt–1在各个模型中分别指代InvEfft–1OverInvt–1UnderInvt–1
(四) 进一步分析:政策性负担和地区产权制度环境的影响

1. 政策性负担的影响

如前文所述,国有企业投资过度或投资不足也可能既不是因为缺乏对项目可行性的知识和信息而导致决策失误,也不是因为股东和经理人信息不对称而导致决策偏离目标值,而是因为国企需要承担政策性负担而无法自由地配置资源。正如黄俊和李增泉(2014)研究指出的,由于企业雇员的职业技能具有较强的行业或企业依赖性,各级政府保持就业稳定的社会目标客观上为许多企业的终身雇佣合约提供了隐形担保,从而阻碍了劳动密集型企业在行业发生衰退时及时退出,导致过度投资的均衡状态。那么,改革的“纠偏”效应是否仅仅是因为剥离了政策性负担,而非完善了法人治理结构和高管选择机制的产权专业化比较优势所带来的效率改进?为回答这个问题,本文按照国企所承担的政策性负担的轻重进行分组检验,我们预期,如果改革的作用路径仅仅是剥离政策性负担,那么对于那些改革前后政策性负担都相对较重的企业来说,混改的目标就难以达成,也就无法观测到改革后显著的效率提升。

本文借鉴廖冠民和沈红波(2014)的做法,用企业超额雇员率来度量政策性负担,以行业平均收入与雇员平均规模的关联为基础测算公司的超额雇员率:

$ExEmp = \left( {Emp\_firm - Sales\_firm \times \frac{{Emp\_ind}}{{Sales\_ind}}} \right)/Emp\_firm$ (6)

式(6)中, $E{{x}}Emp$ 为超额雇员率, $Emp\_firm$ 为企业的员工人数, $Sales\_firm$ 为企业的销售收入, $Emp\_ind$ 为公司所处行业的平均员工人数, $Sales\_ind$ 为公司所处行业的平均销售收入。计算每个行业每一年度超额雇员率 $E{{x}}Emp$ 的中位数,如果i企业t年度的超额雇员率超过行业中位数,标识为高政策性负担企业 $E{{x}}Emp\_high$ ;反之,标识为低政策性负担企业 $E{{x}}Emp\_low$ 表5表6列示了分组检验结果。

表5可知,不管是高政策性负担企业还是低政策性负担企业,股权混合度均负向调节了经营环境不确定性和经济政策不确定性与非效率投资总体水平、过度投资之间的正相关关系,发挥正向激励效应,与前文结果一致。但是,相对于高政策性负担企业,在低政策性负担企业样本组中,交乘项系数的绝对值和显著性水平均更高,说明其“纠偏”效应更强。

另外,表6显示,在低政策性负担企业样本组中,股权混合度1%显著性水平上负向调节了经济政策不确定性与投资不足之间的负相关关系,在高政策性负担企业这种效应不存在。总体而言,在改革前后政策性负担都相对较重的企业中,产权混合安排的正向激励效应依然存在,但相对于政策性负担较轻的企业来说,效果较弱。由于政策性负担的存在,确实阻碍了混合所有制改革对国企经济目标的改进效率,但产权混合安排还是显著地提升了企业经营效率。

表 5 经营环境不确定性、混合度与非效率投资:分组回归
模型
变量
高政策性负担企业 低政策性负担企业
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 –1.020***
(–8.303)
–1.302***
(–9.383)
0.504***
(5.545)
–0.982***
(–8.173)
–0.821***
(–5.180)
0.419***
(5.283)
OEUt–1 0.563**
(2.430)
0.317
(1.252)
0.136
(0.894)
1.108***
(4.574)
1.098***
(4.291)
0.042
(0.237)
OMDt–1 0.107***
(4.558)
0.048*
(1.902)
–0.001
(–0.078)
0.120***
(5.109)
0.079***
(3.239)
–0.008
(–0.339)
OEUt–1×OMDt–1 –1.209***
(–3.084)
–0.582
(–1.379)
–0.253
(–0.843)
–1.515***
(–3.795)
–1.200***
(–2.880)
–0.057
(–0.159)
SIZEt–1 0.066***
(21.312)
0.060***
(18.412)
–0.021***
(–6.245)
0.059***
(21.815)
0.053***
(19.269)
–0.017***
(–4.989)
LEVt–1 –0.033**
(–2.285)
–0.050***
(–3.281)
0.055***
(4.597)
–0.082***
(–4.925)
–0.098***
(–5.673)
0.051***
(3.260)
ROAt–1 0.012
(0.231)
0.016
(0.291)
–0.081**
(–2.040)
–0.098*
(–1.653)
–0.092
(–1.478)
–0.097**
(–2.027)
FCt–1 0.009
(0.263)
–0.005
(–0.140)
0.010
(0.374)
0.067**
(2.335)
0.053*
(1.747)
–0.017
(–0.757)
TQt–1 0.007***
(3.916)
0.006***
(3.097)
0.003*
(1.943)
–0.001
(–0.307)
–0.001
(–0.436)
0.006***
(3.722)
CODt–1 0.008
(1.508)
0.006
(1.065)
0.001
(0.495)
0.010*
(1.917)
0.013**
(2.194)
0.002
(0.828)
Z_SCOREt–1 –0.021***
(–2.789)
–0.015*
(–1.863)
–0.001
(–0.209)
0.006
(1.617)
0.007*
(1.798)
–0.004
(–1.035)
INSDt–1 –0.233***
(–31.099)
–0.284***
(–31.086)
0.004
(0.999)
–0.251***
(–28.533)
–0.299***
(–28.717)
0.011**
(2.497)
BDSt–1 0.000
(0.003)
–0.026
(–0.523)
0.019
(0.529)
–0.033
(–0.711)
–0.043
(–0.908)
0.007
(0.162)
CBDt–1 –0.014**
(–2.269)
–0.010
(–1.532)
–0.003
(–0.705)
–0.028***
(–4.049)
–0.024***
(–3.224)
–0.003
(–0.641)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 6 986 6 152 834 7 225 6 568 657
Adj_R2 0.39 0.37 0.19 0.35 0.32 0.16
F/Wald检验 112.80*** 87.61*** 6.29*** 97.56*** 77.83*** 4.07***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。

表 6 经济政策不确定性、混合度与非效率投资:分组回归
模型
变量
高政策性负担企业 低政策性负担企业
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 –0.972***
(–9.538)
–0.929***
(–8.517)
0.559***
(3.999)
–0.646***
(–6.466)
–0.576***
(–5.570)
0.542***
(3.680)
EPUt–1 0.125***
(11.608)
0.133***
(11.724)
–0.048*
(–1.884)
0.122***
(11.377)
0.129***
(11.604)
–0.033
(–1.386)
OMDt–1 0.035***
(3.997)
0.037***
(3.866)
–0.028**
(–2.378)
0.039***
(4.793)
0.039***
(4.437)
0.013
(1.224)
EPUt–1×OMDt–1 –0.003*
(–1.779)
–0.004**
(–2.077)
0.001
(0.657)
–0.004**
(–2.284)
–0.004**
(–2.197)
–0.006***
(–3.342)
SIZEt–1 0.043***
(10.165)
0.041***
(9.105)
–0.019***
(–6.046)
0.031***
(7.700)
0.027***
(6.652)
–0.015***
(–4.165)
LEVt–1 –0.195***
(–11.783)
–0.217***
(–12.449)
0.046***
(3.367)
–0.211***
(–11.973)
–0.228***
(–13.166)
0.042**
(2.268)
ROAt–1 0.181***
(4.576)
0.178***
(4.222)
–0.066
(–1.025)
0.101**
(2.191)
0.155***
(3.304)
–0.124*
(–1.946)
FCt–1 –0.065***
(–3.253)
–0.060***
(–2.934)
0.026
(0.940)
–0.073***
(–4.957)
–0.078***
(–5.140)
–0.021
(–0.891)
TQt–1 –0.003*
(–1.864)
–0.003*
(–1.707)
0.001
(0.657)
–0.008***
(–4.665)
–0.009***
(–4.715)
0.007***
(4.098)
CODt–1 0.001
(0.425)
–0.001
(–0.173)
0.001
(0.547)
0.004*
(1.720)
0.005**
(2.019)
0.003
(1.051)
Z_SCOREt–1 0.020**
(2.164)
0.021**
(2.211)
0.003
(0.525)
0.011**
(2.266)
0.010**
(2.464)
–0.001
(–0.187)
INSDt–1 –0.203***
(–14.735)
–0.248***
(–14.711)
0.003
(0.780)
–0.186***
(–10.481)
–0.267***
(–15.745)
0.008**
(1.990)
BDSt–1 0.016
(0.435)
0.005
(0.122)
0.015
(0.365)
–0.000
(–0.004)
0.014
(0.376)
–0.021
(–0.460)
CBDt–1 –0.000
(–0.029)
0.003
(0.455)
–0.001
(–0.291)
–0.010*
(–1.754)
–0.006
(–0.998)
–0.004
(–0.963)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 6 643 5 908 735 6 929 6 333 596
Adj_R2 0.39 0.36 0.16 0.34 0.32 0.17
F/Wald检验 107.41*** 84.47*** 4.69*** 93.35*** 74.49*** 4.21***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。

2. 地区产权制度环境的影响

清晰的产权界定能够通过改变对产权价值的预期而更好地发挥产权的专业化比较优势,但是,制度特征对产权价值的实现也至关重要。在产权缺乏保护的制度环境中,产权的执行成本会大大提升,从而降低了其价值。那么,控制国企的政策性负担这一因素,在产权制度环境较差的地区,混合所有制改革的“纠偏”效果会不会更加凸显呢?由于资源禀赋、地理位置以及国家政策的不同,我国不同地区在市场化的改革进程中存在一定的制度差异,这为本文的进一步检验提供了契机。根据王小鲁等(2017)的研究报告,我国不同的省级行政区域在政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育、要素市场的发育、市场中介组织的发育和法律制度环境五个方面都存在较大的差异。由于非国有经济的发展水平(NSECOt)能够较为直观地表征该地区对私有产权的保护力度,本文将其作为地区产权制度环境的代理变量,检验混改的作用机理,回归结果如表7所示。

表7中交乘项NSECOt–1×OEUt–1(或EPUt–1)×OMDt–1的系数符号和显著性水平可见,NSECOt–1正向调节了OEUt–1(或EPUt–1)×OMDt–1与投资非效率总水平和过度投资的负相关关系,负向调节了OEUt–1(或EPUt–1)×OMDt–1与投资不足的负相关关系。与预期相符合,在产权制度环境越差的地区,混合所有制改革通过降低外部投资项目信息搜寻成本、内部委托代理成本的效果更加明显,其“纠偏”效应更显著。

表 7 环境不确定性与非效率投资:地区产权制度环境调节
模型
变量
经营环境不确定性 经济政策不确定性
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 –1.000***
(–11.271)
–1.272***
(–9.572)
0.534***
(8.407)
–2.865***
(–26.499)
–2.844***
(–25.923)
0.565***
(5.072)
OEUt–1 1.256**
(2.474)
1.051*
(1.948)
–0.148
(–0.279)
EPUt–1 0.150***
(8.191)
0.143***
(6.626)
–0.009
(–0.453)
OMDt–1 0.206***
(3.577)
0.210***
(3.424)
0.008
(0.148)
0.290*
(1.852)
0.255
(1.436)
–0.333
(–1.579)
OEUt–1/EPUt–1×OMDt–1 –3.641***
(–4.047)
–3.598***
(–3.745)
–0.039
(–0.041)
–0.065**
(–2.001)
–0.055
(–1.470)
0.072
(1.612)
NSECOt–1 0.003
(0.668)
0.006
(1.383)
–0.002
(–0.689)
0.086***
(7.704)
0.079***
(5.935)
–0.004
(–0.302)
NSECOt–1×OMDt–1 –0.007
(–0.923)
–0.012
(–1.511)
0.000
(0.026)
–0.021
(–1.010)
–0.007
(–0.283)
0.044*
(1.655)
NSECOt–1×OEUt–1/EPUt–1 –0.108
(–1.630)
–0.110
(–1.537)
0.034
(0.552)
–0.009***
(–3.975)
–0.007**
(–2.509)
0.001
(0.260)
NSECOt–1×OEUt–1/EPUt–1×OMDt–1 0.267**
(2.143)
0.300**
(2.244)
–0.050
(–0.429)
0.007*
(1.712)
0.004
(0.827)
–0.010*
(–1.762)
ExEmpt–1 0.004***
(2.637)
0.004***
(2.681)
0.000
(0.049)
0.001*
(1.764)
0.000*
(1.688)
0.001
(0.338)
SIZEt–1 0.080***
(38.612)
0.072***
(33.532)
–0.022***
(–9.883)
0.094***
(27.714)
0.094***
(44.669)
–0.022***
(–10.143)
LEVt–1 –0.097***
(–8.633)
–0.100***
(–8.466)
0.064***
(6.435)
–0.014**
(–2.186)
–0.014***
(–7.708)
0.061***
(6.803)
ROAt–1 –0.187***
(–4.783)
–0.163***
(–3.956)
–0.065
(–1.554)
–0.000
(–0.006)
0.001
(0.128)
–0.057*
(–1.922)
FCt–1 –0.036
(–1.622)
–0.053**
(–2.274)
0.006
(0.353)
–0.000
(–0.083)
–0.000
(–0.094)
0.007
(0.416)
TQt–1 0.014***
(10.241)
0.013***
(9.263)
0.002**
(2.078)
0.006***
(2.822)
0.006***
(13.198)
0.002**
(2.412)
CODt–1 0.009**
(2.326)
0.010**
(2.255)
0.001
(0.887)
–0.000
(–0.360)
0.000
(0.496)
0.001
(0.642)
Z_SCOREt–1 –0.001
(–0.251)
0.000
(0.074)
–0.002
(–0.506)
0.012**
(2.159)
0.010**
(2.431)
–0.000
(–0.137)
INSDt–1 –0.198***
(–40.467)
–0.238***
(–39.503)
0.004
(1.521)
–0.142***
(–16.617)
–0.179***
(–21.366)
BDSt–1 0.084**
(2.358)
0.077**
(2.052)
0.016
(0.592)
0.213***
(5.844)
0.220***
(7.008)
0.015
(0.547)
CBDt–1 –0.012**
(–2.450)
–0.008
(–1.538)
–0.004
(–1.192)
–0.004
(–0.769)
–0.001
(–0.298)
–0.003
(–1.118)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 14 204 12 719 1 485 14 207 12 721 1 486
Adj_R2 0.32 0.28 0.17 0.32 0.28 0.16
F/Wald检验 318.30*** 222.79*** 6.49*** 185.01*** 136.55*** 9.53***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。
五、稳健性检验 (一) 混合所有制改革的度量:股权分置改革外生冲击

我国2005年启动的股权分置改革解决了同股不同权和非流通股流通的问题,部分地实现了公司混合所有制。本文拟进一步通过构建股权分置改革外生冲击变量来度量混合所有制改革的程度(Liao等,2014),构建股权分置改革虚拟变量Reform,在样本期间内,公司开始实施股权分置改革当年及以后年份Reform取1,否则取0。然后用Reformi,t–1替代OMDi,t–1,重新对模型(1)和模型(2)进行回归,结果见表8

表8左侧模型结果可知,交乘项OEUt–1×reformt–1的符号可见,股权分置改革在1%置信水平上负向调节了经营环境不确定性与非效率投资总体水平和过度投资之间的正相关关系,负向调节了经营环境不确定性与投资不足之间的负相关关系,且使得OEUt–1的符号在加入交乘项之后出现反转。也就是说,股改缓解了经营环境不确定性下的非效率投资总体水平和过度投资,而当经营环境不确定性抑制投资不足时,股改强化了这种效应,发挥了产权专业化的作用,支持了假设H3。相对于混合度指标,股改的外生冲击进一步分离出了产权可转移性带来的专业化比较优势。而从表8右侧模型的交乘项EPUt–1×reformt–1的符号可知,股改负向调节了经济政策不确定性与非效率投资总体水平和投资不足之间的正相关关系,其中前者在10%水平上显著,后者在1%水平上显著。与预期不同的是,股改在1%水平上正向调节了经济政策不确定性与过度投资之间的正相关关系。考虑到在经济政策不确定性较高期间,过度投资公司在减少,而投资不足公司在增加,选择等待型实物期权和存在风险规避代理动机的公司变多,此时越有可能通过鼓励企业投资、降低投资不足来缓解非效率投资总体水平。综上而言,股改改进了国有企业产权专业化程度,支持了假设H3。

表 8 不确定性与非效率投资:股改调节效应
模型
变量
经营环境不确定性 经济政策不确定性
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 0.063**
(2.148)
–0.302***
(–11.162)
0.071***
(3.148)
–0.132***
(–3.306)
–0.057***
(–11.376)
0.016***
(3.287)
OEUt–1 0.624***
(5.997)
0.611***
(4.280)
0.194**
(2.163)
EPUt–1 0.050***
(7.248)
0.020***
(3.139)
0.017***
(3.690)
reformt–1 0.024***
(4.187)
0.075***
(11.016)
0.011**
(2.023)
0.042
(1.639)
–0.109***
(–3.233)
0.060**
(2.412)
OEUt–1×reformt–1 –0.345***
(–3.256)
–0.655***
(–4.430)
–0.410***
(–4.240)
EPUt–1×reformt–1 –0.009*
(–1.721)
0.027***
(3.751)
–0.015***
(–2.819)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 8 200 6 883 1 317 8 377 6 884 1 317
Adj_R2 0.17 0.10 0.08 0.15 0.16 0.07
F/Wald检验 1 756.57*** 941.07*** 124.00*** 1 681.92*** 5 812.86*** 1 819.54***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。其他控制变量同前文模型,表中略去结果。
(二) 混合所有制改革的度量:国有股转让比例(TR)

对于混合所有制改革变量的度量,借鉴Li等(2014)的做法,构建国有股转让比例指标(TR),即国有股股东转让给非国有股股东的股份数量除以国有股股份总数,然后再重新进行本文相关检验,回归结果如表9所示。可以看到,与股权混合度指标和股权分置改革指标一致,经营环境不确定性和经济政策不确定性都会显著增加非效率投资总体水平,这种非效率投资主要是由过度投资带来的;而从交乘项的符号和显著性水平可以看出,国有股转让比例越高,越能够缓解这一状况,与前文结论基本一致。

表 9 不确定性与非效率投资:国有股转股比例
模型
变量
经营环境不确定性 经济政策不确定性
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 –0.006
(–0.060)
0.010
(0.099)
0.668
(0.715)
–0.826***
(–4.593)
–0.797***
(–4.334)
0.410***
(4.529)
OEUt–1 0.292***
(2.674)
0.373***
(3.332)
–0.604
(–1.498)
EPUt–1 0.100***
(4.059)
0.108***
(4.355)
–0.021**
(–2.386)
TRt–1 0.026
(1.191)
0.044*
(1.911)
–0.227**
(–2.540)
–0.020
(–1.072)
–0.023
(–1.130)
–0.201*
(–1.742)
OEUt–1×TRt–1 –0.868***
(–2.619)
–1.129***
(–3.225)
2.451*
(1.768)
EPUt–1×TRt–1 –0.011***
(–2.861)
–0.010**
(–2.308)
0.042*
(1.750)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 5 987 5 558 429 5 990 5 560 430
Adj_R2 0.06 0.06 0.06 0.23 0.19 0.21
F/Wald检验 399.32*** 380.96*** 17.71*** 3 295.62*** 2 783.16*** 102.71***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。其他控制变量同前文模型,表中略去结果。
(三) 重新计算企业投资效率:基于资产负债表数据

基于资产负债表数据重新计算了公司年度新增投资( $Inv\_{N_{i,t}}$ ),它等于公司当年及前一年度固定资产、在建工程、无形资产和长期投资之和的差,并将 $IN{V_{i,t}}{{ = }}Inv\_{N_{i,t}}$ /平均总资产代入模型(2)中,重新计算残差得到企业非效率投资数据,回归结果如表10所示。不难看出,企业面临的不确定性加剧了非效率投资水平,而产权混合安排有助于缓解这一状况。具体而言,当不确定性加剧了过度投资或者投资不足时,股权混合度减弱了这种效应;反之,当不确定性降低了过度投资或者投资不足时,股权混合度能强化这种效应,与前文结论一致。

表 10 不确定性与非效率投资:股权混合度调节
模型
变量
经营环境不确定性 经济政策不确定性
InvEfft OverInvt UnderInvt InvEfft OverInvt UnderInvt
常数项 –0.524***
(–11.193)
–3.809***
(–38.950)
0.342***
(7.014)
–0.899***
(–12.906)
–0.882***
(–12.035)
0.544***
(5.087)
OEUt–1 0.306***
(3.430)
–0.460***
(–3.929)
0.205*
(1.785)
EPUt–1 0.123***
(16.998)
0.129***
(16.839)
–0.040**
(–2.305)
OMDt–1 0.044***
(4.740)
0.129***
(9.912)
0.008
(0.548)
0.039***
(6.492)
0.042***
(6.477)
–0.008
(–1.058)
OEUt–1×OMDt–1 –0.237*
(–1.661)
–0.658***
(–3.239)
–0.379*
(–1.707)
EPUt–1×OMDt–1 –0.004***
(–2.801)
–0.004***
(–3.057)
–0.002*
(–1.785)
行业效应 控制
年度效应 控制
N 7 665 7 115 402 7 378 7 009 369
Adj_R2 0.23 0.10 0.12 0.21 0.21 0.12
F/Wald检验 17 559.25*** 170.90*** 77.44*** 13 053.37 *** 13 976.30 *** 49.24***
  注:括号内的数值为异方差稳健标准差,******分别表示双尾t-检验值/z-检验值在1%、5%和10%水平上统计显著。其他控制变量同前文模型,表中略去结果。
六、结论及启示

新制度经济学派认为,产权可转移性以及由其带来的专业化比较优势是非公有制和公有制经济之间最重要的差异。本文以2001–2015年间A股上市公司的微观面板数据,运用独特的“渐进式”混合所有制改革“自然实验”条件,考察了国企产权专业化变迁过程及其效率。结果表明:企业面临的经营环境和政策环境不确定性加剧了非效率投资总体水平。具体来说:一方面,当企业面临的经营环境不确定性和经济政策不确定程度越大,企业过度投资水平越高;另一方面,当企业面临的经营环境不确定性越大时,投资不足程度越低,而当企业面临的经济政策不确定性越大时,投资不足程度越高。产权混合安排使这一情况得到缓解,提高了投资效率。进一步研究发现,产权混合安排也缓解了环境不确定性所引起的非效率投资对公司价值的减损程度。在改革前后政策性负担都较重的企业,产权混合安排的“纠偏”效应依然存在,但相对于政策性负担较轻的企业,效果较弱;同时,在产权制度环境越差的地区,混合所有制改革的“纠偏”效应更显著。

本文研究的主要政策启示是:第一,政府和监管部门应当为企业营造具有稳定预期的内外投资环境,例如保持利率、税收、补贴、产业政策或者管制环境等各种经济政策的持续性和一贯性,进一步推进对各种所有制经济产权保护制度的完善以及维持资本市场的有效运转等,有助于改进公司投资效率、提升公司价值。第二,通过产权可转移性实现专业化,在剥离政策性负担之外,客观上也改进了国有企业的经营效率。随着混合所有制改革的深入,进一步放开民营资本进入门槛,鼓励民营资本参股国企,能够完善内部治理和激励机制。当前,我国国有企业分类改革与分类治理的基本思路是因“类”制宜,对竞争性国有企业放松国有控股地位的制度限制,这是大有裨益的。第三,产权专业化并不意味着将国企产权完全民营化,而是强调通过扫清产权可转移性的制度性障碍,使得产权流向能够最好配置它的市场参与者手中,这些市场参与者既可以是民营企业家,也可以是其他国有资产代理人,他们之间按照市场化运作规则,形成新的合理制衡的多元化产权结构,提高企业资源配置效率。

① 现存诸多文献已证明产权结构在公司投资效率等方面发挥了关键作用(Wang和Judge,2012),并据以指出,由于存在诸如官僚主义作风、多个相互冲突目标、预算软约束、弱激励机制等痼疾,公有产权通常是造成国有企业低效率的根源。

② 这里特指产权从不可转移到可转移所带来的“纠偏”效应,以区别于其他纠偏机制所带来的效应,例如任期限制、限薪令、裙带关系限制、密封投标、限额项目预算控制等,许多经验证据表明这些方法都是代价高昂的,由于这些约束的费用,公有安排表现的效率更低。

③ 据2013年中欧国际工商学院对中外企业的1 214位高管进行问卷调查发现,约46%的本土企业高管将“宏观经济政策调整”作为其主要顾虑,而这一项在外企比例也达到37%。

④ 需要指出的是,本文强调的是产权实现可转移后能够流向最好经营它的人手中,而并不认为国有股全部民营化是最佳选择。从我国国企改革历史看,有不少国有企业曾经实现了整体出售,但很多情况下伴随着民营企业违约风险和高管利益侵占概率的提高,极大地加大了产权执行成本。因此,政府“留一手”的混合所有制未必仅是基于意识形态和政治风险的考虑,而可能是较佳的制度安排。参见张文魁:《混合所有制的公司治理与公司业绩》,清华大学出版社2015年版。

⑤ 需要说明的是,本文主要检验股权混合制的激励和治理效应,“用脚投票”的小股东既没有能力也没有动力成为具有牵制作用的积极股东,所以只考虑前十大流通股东是更稳健的估计。

⑥ Baker S R,Bloon N, Davis S J. Measuring Economic Policy Uncertainty(2016):http://www.policyuncertainty.com/.

⑦ 本文同时将市场中介组织发育和法律制度环境和市场化程度综合指标作为代理变量,实证结果相似。

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Mixed Ownership Structure, Environmental Uncertainty and Investment Efficiency: A Perspective of Specialization of Property Rights
Yang Zhiqiang1,2, Li Zengquan3     
1.Postdoctoral Station of Business Administration, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China;
2.School of Accounting, Guangdong University of Finance and Economics, Guangdong Guangzhou 510320, China;
3.Institute of Accounting and Finance, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China
Summary: Investment efficiency is mainly affected by two factors, namely one is decision-making mistakes resulting from the lack of knowledge and information about the feasibility of the investment projects, and the other is the deviation of investment from the target value resulting from information asymmetry between shareholders and managers. Alchian (1965) pointed out that it is difficult for stated-owned enterprises(SOEs)to effectively solve both types of problems due to the restricted transferability of property rights. Based on the A-share listed SOEs from 2001 to 2015, using the " natural experiment” conditions of " progressive” mixed ownership reform, this paper investigates the property rights specialization transition of SOEs during the last 15 years. We mainly examine the impact of the operating environment uncertainty(OEU)and economic policy uncertainty(EPU)on investment efficiency, and the " correction” effect resulting from the transition of transferability of property rights. The results show that, control investment opportunities, capital costs, corporate risk, and environmental uncertainty reduce the investment efficiency of SOEs, exacerbating over-investment or under-investment. Specifically speaking, on the one hand, when the enterprises are faced with the greater degree of environmental uncertainty, over-investment level is higher; on the other hand, the greater the uncertainty of operating environment is, the lower under-investment is, while the greater the uncertainty of economic policy is, the higher under-investment is. Mixed ownership structure can significantly mitigate the above situation, and reduce over-investment or under-investment associated with environmental uncertainty. Further study shows that, the‘correction’ effect is also reflected in mitigating the degree of firm value impairment caused by inefficient investment under uncertainty. In the SOEs with heavy policy burdens before and after the reform, the ‘correction’ effect of mixed ownership structure still exists, but is weaker than that the one in the SOEs with less policy burdens. Furthermore, the worse the regional environment of property protection is, the more significant the ‘correction’ effect of the mixed ownership arrangement is. Overall, this paper shows that, as a deepening reform, apart from divesting the policy burdens, the comparative advantage of specialization brought by the property rights reform can also help to suppress the inefficient investment behavior under the dual expectation of the real option theory and the agent theory, and enhance the firm value.
Key words: mixed ownership structure     environmental uncertainty     investment efficiency     policy burden