关于金融市场方面论文范文例文,与金融自由化与投资关系实证相关论文查重

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【摘 要】本文基于动态面板数据模型,运用制造业上市公司的财务数据,通过比较分析受融资约束强弱不同的民营上市公司和国有上市公司的投资与现金流量等变量的关系,考察了金融自由化与投资之间的关系.研究结果表明,与受融资约束小的国有上市公司相比,受融资约束大的民营上市公司的投资对现金流量的敏感度更大些,从而投资—现金流量敏感度将随着厂商融资限制程度的减少而减少.本文有助于研究金融改革对厂商投资进而对总体经济的影响.

【关 键 词】现金流量融资约束企业投资

一、引言

金融自由化是指一个国家金融部门的运行从主要由政府管制转变为由市场力量决定的过程,而提高金融效率、刺激储蓄和投资从而实现所谓的金融深化则是金融自由化这一手段的主要目的.20世纪80年代以前,许多发展中国家认为金融管制能保持金融市场的稳定,因此对金融市场设置了严格的管制,包括利率上限、行政信贷分配以及控制外国资本的流入、禁止本国资本的流出等.伴随着金融管制,许多国家都出现了负的实际利率以及外国资本的逃逸现象.金融管制严重制约了经济的发展,而一些发展中国家迫于促进经济发展的事实及金融全球化的压力,在20世纪80年代后掀起了金融自由化的热潮.

支持金融自由化的文献大多是从新古典主义角度出发的,麦金农（McKinnon,1973）和肖（Shaw,1973）的论文都支持金融自由化可以促进经济增长.在现实社会中,由于存在代理成本和信息不对称,不可能出现新古典投资模型假设里的完全资本市场,因此许多企业的外部融资成本一般都会高于其内部资金成本,表现出来就是内部资金的多寡对厂商的投资有重要影响,即低成本的内部资金数量越多,厂商的投资越多.这说明融资约束的存在将使企业的投资支出对盈利状况的变动具有一定的敏感性.近年来,大量的文献研究了金融自由化所引起的融资约束的变化与企业投资对现金流量敏感度的关系.这类研究的通常做法是按融资约束的差别将企业分类,进而考察各类企业与现金流量的关系,从而分析融资约束与投资—现金流量敏感度的关系.其中最具代表性的研究是Fazzari,HubbardandPetersen（1988）通过选取股利支付率作为判断企业是否面临较高的外部融资成本的依据,将企业分为受融资约束和不受融资约束的企业,进而比较分析了不同组别的企业投资对现金流量的敏感度,发现受融资约束企业的投资对现金流量的敏感度更高,从而得出投资函数现金流量的估计系数随着厂商的融资限制程度增加而提高的结论.

Fazzari等人关于企业投资对现金流量的敏感度反映了企业受到融资约束的观点主要是利用发达国家的数据进行验证的,目前学者对于发展中国家的研究较少.本文利用2005年至2010年上市公司财务报表的资料建立厂商的动态面板数据.投资函数类似强调内部与外部资金不完全替代性；现金流量为说明金融自由化影响厂商投资的主要解释变数.本文将选用国有股比例作为分类标准,所要检定的假说是,金融自由化会在一定程度上刺激投资,并且厂商投资—现金流量敏感度会随着融资约束程度的增加呈下降趋势.

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二、估计模型与实证结果

1.估计模型

对于模型的选择,在Fazzari（1988）等所发展的衡量公司现金流量与其投资决策间关系的实证模型的基础上,提出了如下的模型：

Iit等于茁0+茁1Iit-1+茁2CFit+茁3DSit+茁4DLit+茁5WKit-1+茁6Qit-1+琢i+琢t+着it

（1）

在本文的模型中,由于自变量之一是因变量落后一期,即自变量与残差相关,因此（1）式是动态面板数据模型.为了避免对动态面板数据模型进行估计时产生的内生性问题,本文还将利用GMM方法进行估计.GMM模型适用于“smallT,largeN”的面板数据,即数据具有较短时期和较多个体的特点,这也与我国金融自由化时间不长、数据选取的时期不宜过长相吻合.另外,由于自变量与残差存在着相关关系,如果采用普通的LSDV法来估计系数,将得不到它的一致估计量.因此,我们采用了Arellano与Bond（1991）提出的工具变量法进行估计,并使用滞后二期（及以上）期因变量及落后一期自变量作为工具变量.

2.数据说明

本文采用的数据包括沪深上市的制造业企业,样本时间跨度为2005至2010年.数据来源于中国上市公司资讯网、搜狐网和巨潮资讯网.最终得到50家上市公司的面板数据,各变量数据的平均值如表1—表3所示.

对表1—表3进行分析,从长期借款和短期借款的数据可以看出,短期借款的平均数额比长期借款要大得多,说明在中国企业的外部融资中,短期借款相对于长期借款而言对企业投资的支持作用更大.投资比率的波动幅度在2008年以后较小,2008年以前较大,这可能与2007年的投资热潮有关.另外,净流动资产的数额普遍很小,或者为负,说明我国企业对于净流动资产的使用存在一定的局限性.

3.实证结果

就全体样本而言,首先,从融资渠道来看,如果茁3,茁4的估计系数显著为正,则说明当银行的利率下降,从而使企业的短期借款和长期借款增加时,企业本期的投资会增加.其次,托宾Q值主要反映了企业的投资机会,如果茁6的估计系数显著为正,说明当金融自由化使投资机会增加时,企业的投资支出增加.再次,如果茁2的估计系数显著为正,说明公司的获利能力是决定投资的一个主要因素,本期获利能力的提高会刺激企业投资的增加.最后,净流动资产是反映企业流动性的指标,那么就有可能对面临较高外部资金成本的企业的投资产生影响,当企业必须为外部资金支付较高的溢价时,净流动资产就可以给企业提供低成本的资金.这样,对于面临融资约束的企业,存量的流动性就可以降低投资对现金流量波动的敏感度,会对企业投资产生正的影响.

基于以上分析,对全体样本采取动态面板数据模型进行估计,得到实证结果如下：

由表4可知,就全体上市公司而言,前期投资与当期投资呈负相关关系,这表明企业投资存在着向均值回归的趋势.然而,随着企业当期现金流量的增加,企业投资有了显著增加.当期的长期借款与短期借款也与企业投资呈显著的正相关关系.另外,前期的Q值越大,企业投资也越大,这意味着全体上市公司的投资支出随着投资机会的增加而有所增加,这都与我们之前的预测相符合.但是前期的净流动资产对投资的影响为负,且影响并不显著,这可能与我们所选取的样本中有很大比例的企业的净流动资产数额很小或者为负有关,因此对于净流动资产在外部融资约束情况下是否可以对企业的投资产生正向的影响的假设在本文数据的基础上并不能得出结论.

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