非效率投资对企业盈利能力影响的实证研究——基于固定效应模型.pdf
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1、1342023 年第 21 期总第 1002 期资本运营非效率投资对企业盈利能力影响的实证研究基于固定效应模型姚舜欣 澳门科技大学研究生院摘 要:在全球经济整体下行的压力下,低效投资使企业投资效率大幅降低,也进而影响了企业的盈利能力。本文运用计量经济学手段,收集了20002021 年我国重要上市企业的面板数据,利用面板数据法建立了固定效应回归模型(FEM),对上市企业的非效率投资与盈利能力之间的联系进行了实证研究,并提出了相关建议。关键词:非效率投资;盈利能力;固定效应模型一、引言随着中国经济进入优质发展阶段,推动杠杆率上升的因素正在发生重要变化。金融监管加强、金融市场逐步完善,上级加强了对地
2、方政府性债务的约束,特别是加大了对地方政府隐性债务的清理整顿和规范。但与此同时,在全球经济整体下行的压力下,个别企业的财务状况也相应出现了问题,非效益投资使企业的投资效率大幅降低,也进一步影响了企业的盈利能力。盈利性是指企业获得利润的能力,又称资本增值能力,通常表现为企业在一定时期内获得收益的数量及其水平。衡量企业盈利能力的指标有很多,如 ROA(资产收益率)、ROE(净资产收益率)以及投入产出比等。投资效益是指企业投资所取得的有效成果与所消耗或占用的投入金额之间的比率,即企业投资活动所取得的收益与所产生的费用的比例关系及产出与投入的比例关系。非效率投资是指管理者不是按照股东价值最大化的决策标
3、准来选择投资项目,而是以管理者的私人收益最大化为目标,放弃企业在资源充足的情况下净现值为正的项目,而是将企业资源投入净现值为负的项目。非效益投资可能导致企业的负债风险增大。本文运用计量经济学手段,收集 20002021 年我国重要上市企业的面板数据,运用面板数据法建立了回归模型,对上市企业的非效率投资和盈利能力之间的联系进行了实证研究,并提出了相关建议。二、文献综述几乎所有的国内外学者都把非效益投资作为被解释的变量,来探讨非效益投资的影响因素。例如,秦丽娜和张晋(2022)从控股股东股权质押、机构投资者持股、机构投资者质押控股股东股权三个方面探讨了非效率投资的影响因素,并在此过程中对国内外学者
4、的不同观点进行了综述和探讨。在此文献综述的基础上,秦丽娜和张晋(2022)进一步构建了计量经济学模型,以企业的非效率投资作为因变量。该模型利用 Richardson 投资期望模型的基本思想,利用上市企业的财务面板数据进行多元线性回归分析,通过模型的随机误差项来量化企业的非效率投资程度。此外,郑盛荣(2022)也是基于这一思想,对企业的非效率投资程度进行量化,利用多元线性回归模型中的残差绝对值来衡量企业的非效率投资程度,同时兼顾了对变量的调节和控制。国内外学者也从新的角度考察了企业盈利能力的影响因素。史聪佩(2016)认为影响企业盈利能力的因素主要有国家政策,企业的市场营销能力、盈利构成、资本结
5、构、资金效率、经营模式和盈利质量等。Kroupova(2016)运用复杂的数理模型,发现产出价格的变化、涨价成分的变化和技术的变化是盈利能力发展的主要决定因素。苗慧(2012)建立了多元线性回归模型,以 ROE 作为衡量企业盈利能力的指标进行回归分析,发现非效率投资会对企业盈利能力产生明显抑制作用。也有不少学者为企业如何降低杠杆率、增强盈利能力提供了指导意见。刘贯春等(2022)认为,金融资产持有份额的上升有助于降低企业杠杆率。因此,在“去杠杆”过程中,需要特别关注企业过度依赖金融渠道盈利的情况。上述研究一方面为我们提供了研究的视角和手段,同时对新的研究路径也是一种启迪;另一方面这些研究大多以
6、企业的非效率投资为响应变量,对于盈利能力的研究大多从比较直接的影响因素入手,而对于企业的投资效率对企业盈利能力的影响则没有特别关注。135资本运营三、数据与方法论本文采用国泰安 CSMAR 数据库中的企业研究系列数据作为数据来源。选取了中国重要的上市企业相关面板数据 101125 条,运用 Anaconda 平台的 Python 笔记本功能,经过清洗与整理,形成了41927 条数据。数据的时间跨度为 20002021 年。根据中心极限定理的基本思想,随着数据的样本容量增大,数据样本平均值的分布形态将无限接近正态分布,这也更符合计量经济学中的高斯-马尔科夫假设。在变量的构造中,响应变量是企业的净
7、资产收益率(ROE),解释变量是企业的非效率投资度。企业的非效率投资度的衡量是采用 Richardson 的投资期望模型的基本思想,通过选取相关的财务指标进行多元线性回归,以模型残差项的绝对值作为量化指标。非效率投资度的计算公式见式(1),数据的描述性统计如表 1 所示。Invt=0+1Growtht-1+2Levt-1+3Casht-1+4Aget-1+5Sizet-1+6Rett-1+7Invt-1+Industry+Year+(1)其中,Invt为 t 年企业的实际新增投资支出;Growtht-1为 t-1 年企业的成长机会;Levt-1为 t-1 年企业的财务杠杆率;Casht-1为
8、t-1 年企业的现金流状况;Aget-1为 t-1 年企业的年龄;Sizet-1为 t-1 年企业的资产规模;Rett-1为 t-1年企业的股票收益率;Invt-1为 t-1 年的新增投资支出;Industry 为行业虚拟变量;Year 为年份虚拟变量;为模型估计的残差。该数据源于 CSMAR。净资产收益率的平均值为 0.5334166,非效率投资度的平均值为 0.0480585。值得注意的是,净资产收益率的波动幅度大于非效率投资度的波动幅度。总体来看,该数据样本容量较大,根据中心极限定理的相关原理,样本平均值趋向于正态分布,符合计量经济学中的高斯-马尔科夫假设。在做回归分析之前,我们先对变量
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