如何衡量非效率投资？

本书借鉴Richardson（2006）[37]的研究，采用模型（5.1）对选取公司数据进行回归，用回归模型的残差度量非效率投资。模型（5.1）如下所示：

模型中，Inv为当年新增投资支出；Growth为成长机会，用托宾Q表示；Lev为资产负债率；Cash为现金持有量；Age为公司上市年限；Size为公司规模；Ret为考虑现金红利再投资的年个股回报率；Ind为行业控制变量，按中国证监会2012年新颁布的《上市公司行业分类指引》进行分类，制造业取二位代码分类；Year为年份控制变量。模型（5.1）中变量度量方法如表5.1所示。

表5.1　模型（5.1）变量说明
Tab. 5.1 Model（5.1）variable descriptions

非效率投资（Ine_Inv）用模型（5.1）回归估计的残差来表示，残差为正表示投资过度，残差为负表示投资不足，使用时都用绝对值进行计量。

在企业非效率投资的实际度量中，选取2012—2015年深沪A股上市公司数据，剔除金融行业公司、发布风险提示的公司和存在异常值的公司，最终确定数据样本为4年7350家公司观测值。运用最小二乘法（OLS）进行回归分析，回归结果如表5.2—表5.4所示。

表5.2　非效率投资回归模型汇总表
Tab. 5.2 Summary sheet of regression model of non-efficiency investment

注：Dependent Variable： Inv

表5.3　非效率投资方差分析表
Tab. 5.3 Analysis of variance table of non-efficiency investment(www.xing528.com)

注：Dependent Variable： Inv

表5.4　非效率投资回归方程系数表
Tab. 5.4 Coefficients tables of regression equation of non-efficiency investment

注：Dependent Variable： Inv

从表5.2中可以看出，调整R2为25.1%，模型拟合程度尚可；表5.3中显示F值为95.520，Sig.值小于0.01，说明模型（5.1）回归方程总体成立；表5.4中各变量方差膨胀因子VIF值均在2.5以下，说明变量间不存在共线性问题，影响当年企业新增投资支出的各因素均通过0.05的显著性检验，所以可以用方程残差度量企业的非效率投资，为下面的模型检验提供被解释变量的数据。

对模型中的残差即企业的非效率投资做基本统计分析，结果如表5.5所示。

表5.5　上市公司非效率投资情况统计表
Tab. 5.5 Statistics table of public company’s non-efficiency investment

通过表5.5中2012—2015年数据比较分析，可以看出各年投资不足的上市公司数量明显多于过度投资的上市公司数量，但上市公司过度投资的平均程度却远大于投资不足的平均程度。可见，我国企业投资不足现象普遍，但程度上没有过度投资明显，过度投资问题严重。比较各年数据还可以发现，非效率投资的企业数量在增加，这或与样本选取和资本市场上市公司数量增加有关，而企业非效率投资的平均程度都有一定的下降，四年间，投资不足程度由0.627到0.436逐年递减，过度投资程度除2013年最高为1.083，其余各年也有下降趋势，到2015年已降低到0.823。