三　模型设计与数据

目前，对企业非效率投资的测算具有多种方法，典型的如投资—现金流敏感性模型、现金流与投资机会交互项判别模型、残差度量模型等。投资—现金流敏感性模型的主要缺陷，在于投资机会代理指标的选取以及该模型的基本假定：投资—现金流敏感性随着融资约束程度上升单调增加。因此，目前对投资—现金流敏感性模型的研究还没有形成统一的共识。现金流与投资机会交互项判别模型虽然加入了投资机会与现金流的交互项，并且可以判断企业投资是属于过度投资还是投资不足，但仍然使用具有较大衡量偏误的平均Q作为投资机会的代理指标。残差度量模型通过对最优投资估计对企业非效率投资进行量化计算，但是，其使用的解释变量仍然是企业在面临融资约束或者代理问题背景下形成的，那么由此测算得到的最优投资便可能极大地偏离现实最优投资，从而影响模型的准确度。本文在借鉴已有方法的基础上，首先构建非效率投资的衡量标准，并以基准Q作为投资机会的代理指标，然后采用电力上市公司的有关数据进行测算分析。

(一)非效率投资的衡量标准

要衡量上市公司的非效率投资，首先应该确定最优投资规模，然后用实际投资减去最优投资便得到非效率投资额。Hayashi(1982)假定在完美资本市场的条件下，企业的最优投资支出取决于投资机会，其模型可归纳如下：

式中，Iit为投资支出，(1/α)为资本调整的系数，Qit代表投资机会，εit为随机扰动项，代表企业的非效率投资。本文将以(1)式为模型，估计上市公司的最优投资水平，然后用上市公司实际的投资额减去最优投资额得到非效率投资。在用这个模型估计最优投资水平之前，要先确定代表投资机会的指标。

在先前的文献中，投资机会常用托宾Q比率作为其代理指标，托宾Q比率被定义为公司资产的市场价值与账面价值之比。公司的市场价值衡量公司当前资产与潜在成长能力的价值，而公司的账面价值代表公司当前资产的价值，较高的托宾Q值意味着公司具有较多的投资机会与成长能力。卢卡斯和普雷斯科特(LucasandPrescott，1971)论证认为，新增一单位投资的调整成本和购入成本等于资本的影子价格，而该影子价格便被称为“边际Q”，该值代表新增资本所能带来期望报酬的折现值。通常所说的托宾Q值是指平均值，而在理论上合理解释企业投资行为的应该是边际Q。对于中国上市公司而言，由于股票市场的非有效与股权分置问题，用平均托宾Q代替边际Q将会产生严重的衡量偏误问题。因此，本文借鉴张功富、宋献忠(2009)的方法，构造了基准Q作为投资机会代理指标。

(二)投资机会的代理指标——基准Q的构造

边际Q代表新增一单位资本带来未来边际收益的折现值，即：

式中，E[qitΩit]即为边际Q，λ为折现，为边际利润。要估计边际Q值，那么就必须设定边际利润it与信息集合Ωit。借鉴先前文献的方法，可以由一组反映公司盈利能力的变量的线性组合构成，即=b'xit。其中，b为一个仅包含0和1的常数向量，而xit为由一组有助于预测公司未来资本边际盈利能力的变量。本文将设定xit=(OIit，Sit)'，其中，OIit与Sit分别代表公司利润—资本比率与销售额—资本比率。此外，假定xit是一个平稳随机过程，且服从以下过程：

式中，A为系数矩阵，xit－1为xit的一阶滞后项，μit为随机扰动项，并假定其与xit不相关。另外，我们假定公司依据本期的财务状况作出投资决策，即Ωit仅 包含当期值。因此，我们有：

将(4)式代入(2)式，得到下式：

我们将边际Q记为“基准Q”，简写为FQ，即FQit=b'(I－λA)－1λAxit，其中，b=(1，0)'，I为单位矩阵。折现因子λ=(1－δ)/(1+r)，折旧率δ 取12.5％，银行贷款利率r取6％，因此λ≈0.8。值得注意的是，在本文基准Q构造过程中未采用反映公司市场价值的信息，因此无须满足Hayashi (1982)的假定条件。另外，在构造基准Q过程中使用了公司营业利润与销售收入等信息，这些信息有助于预测新增一单位资本投资所带来的收益。因此，FQ是一个比较理想的投资机会代理指标。

(三)数据与变量

电力投资分为电源投资与电网投资两大类。自2003年以来，电源投资一直占整个电力投资的50％以上，是整个电力投资的主体。[1]由于中国电力行业市场化改革是不均衡的，经过多年的改革，发电企业已经按照现代企业制度要求进行了公司化改革，主要发电企业都已经上市，这为我们的分析提供了可能的样本和数据;由于电网环节改革的严重滞后和电网的自然垄断性，目前，电网环节仍然是国有企业垄断经营，国家电网和南方电网等国有企业的财务数据无法通过公开的方式获取。因此，本文选取我国2005—2011年沪深两市A股发电上市公司作为研究对象。为保证实证结果的可靠有效，对样本企业作如下选择：选取主营发电业务的上市公司;样本选取只在A股上市的发电企业，剔除同时在H或B股上市的发电企业;剔除样本期内ST与PT两类财务出现状况的发电企业;剔除数据有缺失或者异常的发电企业。经过筛选之后，我们得到35家上市公司在2005—2011年样本区间内的243个公司的年份观测值。本文分析的数据主要取自深圳国泰君安数据库的有关数据。

为了测算电力上市公司的非效率投资情况，我们主要采用的数据指标是企业投资支出和投资机会。为了进一步计量检验电力上市公司非效率投资的影响因素，我们主要采用自由现金流、资产负债率、债务结构、政府减少干预指数、上网电价、企业规模、上市年限、股权变量等指标。具体指标和数据选择如下：

(1)投资支出(I)。对于非金融类公司，实业投资是最被看重的投资行为。因此，我们将用现金流量表中的“构建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金”作为投资支出的衡量。在具体计算时，我们用投资支出除以期初固定资产净额。

(2)投资机会(FQ)。本文采用上文构造的投资机会的代理指标——基准Q来衡量投资机会，具体的测算方法是，依据上文构造的基本公式，并采用有关的财务数据指标进行计算获得。

(3)自由现金流(flow)。现金流量采用上市公司年报中经营活动产生的现金流量净额进行衡量，与常用的自由现金流衡量方法(上市公司净利润+固定资产折旧+其他资产摊销)不同的是基于以下两点考虑：一是现行的会计准则中净利润的确认以责权发生制为基础，但是，现金流量的确认却以收付实现作为会计准则。上市公司在某一时期的可支配资金并非名义上的应得收入，而应该是指它实际上可以支配的现金。另外，我国目前相关的财会制度还存在很多客观性缺陷，上市公司由于股东对良好经营业绩的企盼对利润进行粉饰，造成利润不真实的可能性相对较大，以收付实现制编制的现金流量基本上可以杜绝这种造假行为。二是公司管理层会出于自身利益的需要，公司内部的会计方法具有一定的可调空间，因此，公司利润也有被调整的可能。

(4)资产负债率(lev)。该指标采用上市公司总负债/总资产来表示。企业负债率的增加意味着企业面临资金短缺，而且即使通过举债得到相应的资金也要在未来某个时点偿还，因此我们假定，企业的资产负债率可以抑制企业过度投资。

(5)债务结构(mat)。现有文献表明，企业负债对过度投资有抑制作用，因为企业承担的债务意味着在未来某段时间需要还付本息，那么管理层在作出投资决策时会更为谨慎。另外，债务的期限结构影响企业的投资决策，对于短期负债，企业面临短期还本付息的压力，因此，会减少投资中的机会主义。对于长期负债，企业则相对没有这种压力，因此，在自由现金流充足的情况下容易过度投资。我们用长期负债/负债总额来表示债务结构。

(6)政府减少干预指数(gov)。在财政分权之后，地方政府为了政绩需要，可能会影响或干预企业的投资行为。我们采用樊纲等(2007)计算的政府干预指数代表地方政府对电力企业的干预程度。需要指出的是，该指数越大，表明地方政府对经济的干预越小，因此，我们预期该指数与过度投资负相关。

(7)上网电价(price)。价格是市场机制的核心，因为价格真实地反映了资源配置的稀缺程度。对于发电企业，其生产的产品——电力，按照发改委制定的上网电价出售给电网公司，然后传到消费终端。上网电价的变动将极大地影响发电企业的获利能力，因此我们假定，上网提高可以刺激发电企业进行投资。其中，上网电价采用年度平均上网电价，数据来源于国家电监会发布的《电力监管报告》(2006—2011)的有关指标。

(8)企业规模(size)。这里我们采用样本上市公司总资产的自然对数。通常，具有大规模的企业持有更多的现金流，我们预期企业的规模与过度投资成正比。

(9)企业上市年龄(age)。在我们所选取的发电上市公司样本中，上市时间最早的是1993年，最晚的到2006年才上市，平均上市年龄为8.9年。企业在发展初期通常有强烈的动力进行扩张，这种动力随着企业的发展而逐渐减小，因此我们预期企业的上升年龄与过度投资呈负相关。

(10)股权变量。这里我们采用第一大股东持股比例(n1)表示股权集中度，并且以上市公司第二、第三、第四、第五位大股东持股比例之和与第一大股东持股比例的比值(n/n1)作为股权制衡变量。此外，还分别加入了第一大股东持股比例的平方项(sqrn1)、流通股比例(liu)、国家股比例(guo)与高管持股比例(manager)。

(四)变量的描述性统计分析

我们对选取的样本进行描述性统计分析，结果如表1所示。各发电上市公司的投资率平均值为0.247，最高的达到两倍多，最低的几乎没新增投资，说明发电上市公司之间投资率差异很大。在全部243个电力上市公司中，营业增长率最快的企业的营业增长了177％，而最慢的却是出现负增长。全部样本企业的资产负债率均值已达到0.599，其中最高的已达0.936，表明目前发电上市公司资产负债状况整体比较差，一些企业已经到了很危险的状态。在债务结构中，长期负债占总负债的均值为0.418，即接近一半的债务是长期负债。本文中的政府减少干预指数越小，政府干预程度越大。上网电价的平均值为349.737，最小值与最大值分别是306与396。发电上市公司的自由现金流均值为0.159，而最小的为－0.360，最大的为0.717，可以看出企业之间的现金流差异较大，部分企业甚至出现了负值。样本发电上市公司的平均上市年龄为8.9年，其中最小的1年，最大的18年。