【作　　者】
张洪辉（博士）

【作者单位】
（江西财经大学会计学院，南昌 330013）

【摘　　要】

【摘要】 本文关注环境不确定性对投资效率的影响，同时考虑投资机会集下高管股权激励对非效率投资的作用。本文利用上市公司的经验数据，研究发现环境不确定性会提高投资效率，降低过度投资水平。而高管股权激励既会降低投资过度水平，又会促进投资不足。
【关键词】 环境不确定性；股权激励；投资效率

一、引言
公司投资是公司实施净现值为正，以期获得未来现金流的行为。但是代理问题的存在，会导致公司出现非效率投资（Jensen，1986；Shleifer和Vishny，1989）。国内一些文献，如辛清泉等（2007）发现，经薪酬契约不足以弥补经理工作努力时，公司经理会通过过度投资的方式来弥补薪酬不足情况。张璐芳和朱国泓（2014）等也得到类似结论。政府干预也会导致公司非效率投资（Shleifer和Vishny，1994）。张洪辉和王宗军（2010）认为，政府控制导致了国企利用自由现金流，实施过度投资。黄俊和李增泉（2014）等也得到类似结论。
最近，一些学者开始关注到，不确定性也会影响公司非效率投资。申慧慧等（2012）研究了环境不确定性对非效率投资的影响。徐业坤等（2013）研究了政治不确定性对民营企业投资的影响。然而，这些研究均是关注公司外部的不确定性对投资效率的，没有考虑高管持股对投资效率的作用。实际上，在存在投资机会集的情况下，高管可能增持股份，也可能减少股权，这会影响公司的投资效率。虽然徐倩（2014）从股权激励角度研究了不确定性对公司投资的影响，认为股权激励能够提高投资效率，但其没有考虑投资机会集因素，高管持股实际上和投资机会集有关（LaFond and Roychowdhury，2008），考虑投资机会集下高管持股是否影响投资效率才具有重要意义。
二、理论回顾
所有权和控制权分离导致的代理问题，会使得公司管理层追求自身利益最大化来代替企业价值最大化（Jensen and meckling，1976）。非效率投资是代理冲突的表现形式之一，管理层会接受事前负净现值的项目，也会在公司投资项目出现亏损时继续实施该项目，构建自己的企业帝国（Jensen，1986）。制度环境也会影响公司的行为（La Porta，1998），会导致公司非效率投资。Shleifer和Vishny（1994）认为，政府官员也有其个人的政治目标，为了获得选票，会利用自己手中的权力干预企业的运营，通过过度投资增加就业机会来取悦选民。
不确定性也会对公司非效率投资产生影响。在公司投资决策中，在计算投资项目的NPV时需要考虑各种参数，如项目周期、折现率、未来现金流入量等等，宏观环境的不确定性削弱了高管预测公司特质信息的能力（Baum et al.，2006），导致高管对这些参数估计存在困难，会影响高管决策，使得高管不能有效识别投资机会，在进行投资决策时会更加谨慎（Baum et al.，2007）。另一方面，环境不确定性也会影响公司融资。环境不确定性可能导致公司未来现金流流入存在不确定性，这是公司筹资的重要来源，会对公司投资产生重要影响。环境的不确定性也会影响债权人的风险感知，债权人可能要求更多的风险暴露补偿，这会提高公司的融资资本成本，形成融资约束；债权人也可能因为环境不确定性，减少贷款额度，也形成融资约束。所以环境不确定性形成的融资约束导致公司可能出现投资不足（Bhagat and Obreja，2013），也可能会抑制过度投资。
高管持股作为治理机制，能够缓解代理问题（Jensen and Meckling，1976）。由于代理问题，公司高管可能会滥用自由现金流，导致公司过度投资。另一方面，由于投资新项目，需要高管学习新的知识用于管理项目，这会增加高管成本，与其这样，高管可能会放弃项目，享受平静的生活（Bertrand and Mullainathan，2003）。所以，由于代理问题，公司可能出现投资过度和投资不足，影响公司的投资效率。高管持股能够发挥治理机制，提高高管和股东的利益协同程度，使得高管放弃过度投资行为，削减不合理的投资项目。另一方面，高管持股使得公司新项目投资的收益也能分配给持有股票的高管，即使高管学习新的知识用于管理项目，增加高管成本，但项目投资剩余索取权会使得高管实施该项目，缓解投资不足。这些均表明，高管持股能够提高投资效率。
三、研究设计
（一）样本选取
为了验证文章的假设，本文利用沪深两市的上市公司2007 ~ 2013年数据进行了实证分析。在所有公司数据后，对其进行筛选：①剔除2007 ~ 2013年某一年度资料不全的上市公司；②剔除某一年度或数年ST、PT类上市公司；③剔除指标异常的公司；④剔除同时发行B股股票的公司。由于计量现金流不确定性，需要计算公司前5年数据的标准差，所以最终得到样本数据是2011 ~ 2013年的3 667个样本数据。
（二）度量非效率投资
测量非效率投资，一般采用的是Richardson的预期投资模型，如前面的辛清泉等（2007）、张洪辉和王宗军（2010）等均是采用该模型度量非效率投资，本文也采用该模型来计算非效率投资水平。根据Richardson的预期投资模型，可以把公司投资分为两个部分，一部分是预期的投资水平，另一部分是非预期的投资水平。预期投资水平的计算公式如下。
investi，t=α0+α1growi，t-1+α2levi，t-1+α3cashhldi，t-1+α4agei，t-1+α5sizei，t-1+α6returni，t-1+α7investi，t-1+α8∑year+α9∑ind+εi，t （1）  
其中：investi，t是当年的投资水平，levi，t-1是上一年杠杆比例，growi，t-1是上一年投资机会，agei，t-1是上一年的公司上市年龄，cashhldi，t-1是上一年现金持有量，sizei，t-1是上一年公司的规模，returni，t-1是上一年公司的股票回报，investi，t-1是上一年的投资水平，year是年度效应，ind是行业效应。当用实际投资水平减去预期投资水平时，即为模型（1）的残差εi，t，即为非效率投资。基于稳健性考虑，我们将残差εi，t小于0的部分剔除上5%分位数，将剩下的样本作为投资不足；同样，我们将残差εi，t大于0的部分剔除下5%分位数，将剩下的样本作为过度投资。
（三）定义股权激励
Jensen and Meckling （1976）早就指出了高管持股能够提高高管和股东的利益协同程度，降低高管追求私利的行为。具体到公司投资行为上，它可能会降低公司高管非效率投资行为。然而，LaFond and Roychowdhury（2008）认为，高管持股和公司的投资机会集（Investment Opportunity Set）有关。我们借鉴LaFond and Roychowdhury的做法，并用控制投资机会集后的高管持股表示股权激励。
OWN=β0+β1Ln（S）+β2［Ln（S）］2+β3K/S+β4（K/S）2+β5Y/S+β6SIGMA+β7A/TA+β8INV/TA+β9MB+β10LEV+β11∑IND+β12∑YEAR+π （2）  
其中，OWN是高管持股，S是营业收入，K为固定资产总额，Y为营业利润加上折旧，SIGMA是个股回报率年度标准差，A为销售费用，INV为投资支出总额，IND为行业虚拟变量，YEAR为年度虚拟变量，π为残差项。式（2）实际上是用一些影响因素对高管持股做回归，得到预期高管持股数量。回归的残差π，就是我们控制了投资机会集后的高管持股数量，这里我们用Man表示。名义上，它是非预期的持股水平；实际上，它是考虑投资机会集后的自发持股比例。
（四）检验模型
Uninv=φ1+φ2Jeu+φ3Man+φ4Contl+φ5Turn+φ6Agency+φ7Size+φ8∑year+φ9∑ind+λ （3）  
（3）式中，Uninv为非效率投资；Jeu为环境不确定性，利用申慧慧等（2012）的方法计算；Man为考虑投资机会集后的高管持股；Contl为最终控制人类型；Agency表示代理成本；Turn表示资产周转率；Size表示公司规模。
四、实证分析
在进行实证分析前，需要估计非效率投资水平，根据前面的模型，我们对非效率投资进行了估计，也计算了环境不确定性和股权激励。然后，我们再进行实证分析。

根据表1，我们可以看到，投资效率Uninv中，最大值为0.594 1，意味着非预期的投资超过预期投资的数量占总资产比重为59.41%；最小值为-0.237 6，意味着非预期的投资低于预期投资的数量占总资产比重为23.76%。Jeu为环境不确定性，我们可以看到其最大值为11.202 5，意味着有的公司面临着较高的环境不确定性；最小值为0.058 6，意味着有的公司面临的环境不确定性程度非常弱。其他变量中，公司规模的标准差为1.274 3，说明公司之间规模差异比较大。同样，环境不确定性标准差为1.077 6，说明公司之间环境不确定性差异较大。
表2是回归结果。我们可以看到，环境不确定性的回归系数有的显著，有的不显著。显著的都是在投资过度回归部分，Jeu的回归系数显著性水平为2颗星，回归系数值为-0.003左右，这表明环境不确定性每提高1个百分点，投资过度程度下降0.3个百分点。而在投资不足部分，环境不确定性的回归系数是不显著的，回归系数值为-0.000 2左右，这说明环境不确定性对投资不足没有影响。高管股权激励Man的回归系数均是显著的，在投资不足部分，高管股权激励的显著性水平为3颗星；在投资过度部分，高管股权激励的显著性水平位1颗星。回归系数大小上，高管股权激励Man的回归系数在投资不足部分为-0.001 7左右，意味着高管持股比例每提高1个百分点，会增加投资不足0.17个百分点；高管股权激励Man的回归系数在投资过度部分为-0.002 6左右，意味着高管持股比例每提高1个百分点，会降低投资过度0.26个百分点。
回归（3）、回归（6）中，我们是将环境不确定性、高管股权激励同时放入回归中，用来比较环境不确定性、高管股权激励对投资效率影响的大小差异。我们可以看到，投资不足部分，回归（3）中的环境不确定性不显著；投资过度部分，回归（6）中两个变量均是显著的，从回归系数大小看，环境不确定性的回归系数要大，这意味着环境不确定性对投资过度的影响要比股权激励大。
控制变量中，最终控制人类型Contl的回归系数是显著的，在投资不足部分，其回归系数为正，说明国企投资不足程度低于民企。代理成本Agency的回归系数在投资不足中不显著，在投资过度中显著，这说明代理成本会降低投资过度水平。资产周转率Turn在投资不足、投资过度中均是不显著的，说明资产周转率对投资效率没有影响。公司规模Size在投资不足中显著，在投资过度中不显著，这说明资产规模对投资不足产生影响。
五、结论与启示
本文研究发现，环境不确定性会影响投资效率，环境不确定会降低投资过度，印证了申慧慧等（2012）的结论。考虑投资机会集的高管持股不但会降低投资过度，也会导致投资不足，这说明股权激励会导致高管倾向于平静生活，印证了Bertrand and Mullainathan（2003）观点。同时存在环境不确定性、股权激励时，环境不确定性更能抑制过度投资，这说明不确定性有时能够抑制过度投资。因此，本文研究结论表明，加大环境不确定性能够提高投资效率。现实情况下，自由竞争的行业环境不确定性更高，垄断行业环境不确定性低。所以，加大市场竞争，破除垄断是提高公司投资效率的途径之一。同时，我们也要注重高管持股的两面性，对于投资过度的公司，授予股权激励有助于提高投资效率；对于投资不足的公司，授予股权激励则不会产生正面作用，这时应该考虑其他的激励方式，如现金薪酬激励、职位晋升激励等等。
主要参考文献
Baum， C.，N. Ozkan， et al.. The Impact of Macroeconomic Uncertainty on Non-Financial Firms" Demand for Liquidity［J］. Review of Financial Economics，2006（15）.
Jensen， M.. Agency Costs of Free Cash Flow， Corporate Finance， and Takeovers［J］. American Economic Review，1986（2）.
Richardson， S.. Over investment of Free Cash Flow［J］. Review of Accounting Studies，2006（11）.
Shleifer A.，R. Vishny. Management Entrenchment: The Case of Manager-Specific Investments［J］. Journal of Financial Economics，1989（25）.
Shleifer A.，R. Vishny. Politicians and Firms［J］. Quarterly Journal of Economics，1994（4）.
钱先航，徐业坤.官员更替、政治身份与民营上市公司的风险承担［J］.经济学（季刊），2014（4）.
申慧慧，于鹏等.国有股权、环境不确定性与投资效率［J］.经济研究，2012（7）.
辛清泉，林斌等.政府控制、经理薪酬与资本投资［J］.经济研究，2007（8）.
徐倩.不确定性、股权激励与非效率投资［J］.会计研究，2014（3）.
张洪辉，王宗军.政府干预，政府目标与国有上市公司过度投资［J］.南开管理评论，2010（3）.
张璐芳，朱国泓.国企高管薪酬与公司过度投资：理论模型及其经济后果［J］.上海经济研究，2014（1）.
唐雪松，周晓苏等.政府干预、GDP增长与地方国企过度投资［J］.金融研究，2010（8）.
【基金项目】 国家自然科学基金项目（批号：71262003）；江西财经大学会计学院科研创新计划