度量融资约束的投资模型回顾与优化

现有研究公司R&D投资的融资约束的测试模型采用已经成熟的对于普通投资的融资约束的测试模型。目前用于考察融资约束的投资模型有四种:新古典模型、销售加速模型、FHP模型和欧拉方程。

1.新古典模型

Jorgenson于1963年首次提出新古典模型,认为企业投资决策过程受企业的资本成本大小的影响,其模型如下:

式中,I为投资规模,K代表总资产,Ck表示资本成本,CF代表公司内部现金流,i表示公司,t代表年份,ε是误差项,α3是投资—现金流敏感性。该模型认为,投资与现金流之间存在正相关关系,那么表明公司存在融资约束。

2.销售加速模型

Abel&Blanchard(1986)在新古典模型的基础上提出了销售加速模型。该模型考虑了销售收入对投资的影响,认为企业的销售收入会对公司的投资产生正向的影响,此外还将资本成本变量予以删除,其模型如下:

式中,I代表投资规模,K表示总资产,CF表示内部现金流,Sk代表销售收入,α3是投资—现金流敏感性。

3.FHP模型(www.xing528.com)

Fazzri、Hubbard&Petersen(1988)在《融资约束与上市公司投资》中认为,企业的内部现金流影响企业的投资,如果公司外部融资成本与内部融资成本的差别较小,当公司在内部无法融到足够的资金时,公司可以采用外部融资。但如果公司外部融资成本明显高于内部融资成本,即公司面临融资约束,那么公司只能依据当前内部现金流来决定投资支出,表现为投资—现金流敏感性。同时,用股利支付率来衡量公司的融资约束程度,认为如果公司内外部融资成本相差不大,公司会减少留存收益,提高股利支付率;而如果外部融资高于内部融资,则会减少股利支付来增加留存收益,以备新投资之需。因此,公司的投资的融资约束程度随股利支付比例的提高而降低,公司股利支付比例越低,所受到的融资约束程度越高。为了将融资约束与企业的未来盈利两者分开,他们在模型中引入托宾Q来反映公司潜在的投资机会。这种方法有效地解决了销售加速模型的缺陷,其采用的投资模型为:

式中,I表示投资规模,托宾Q表示企业的投资机会,K表示总资产,CF代表公司的内部现金流,i表示公司,t代表年份,ε是误差项,α2指公司投资对内部现金流的敏感性。如果α2>0,表明公司投资依赖于内部现金流,受到了明显的外部融资约束;如果α2=0,则表明公司不存在融资约束。

FHP的实证结果表明,在股利支付率较低的公司,公司投资与内部现金流存在高度相关性,而在股利支付率较高的公司,则不存在这种关系。他们认为,投资与现金流之间的敏感性可以作为公司融资约束程度的一个衡量指标,他们对融资约束与公司投资—现金流敏感性间的关系作了开创性研究,其模型也成为度量公司融资约束的经典模型。

4.欧拉方程

欧拉方程最早是由Abel(1980)提出的,后经Bond& Meghir(1994)和Laeven(2003)进一步发展。该模型基于不完全竞争公司的动态最优化“欧拉条件”累积生产函数有一个曲线调整技术。该模型控制了未来预期收益对投资支出的影响。欧拉模型的基本假设是,股东(或经理)追求的是企业价值最大化,同时受到资本累积和外部融资的约束。在这些假设下,Laeven(2003)同时引入了利润方程和成本调整函数。Brown等在企业R&D投资的融资约束测试中均采用此方法。在实证研究中,欧拉方程通常被转换为下面的实证模型:

式中,i表示公司,t表示年份,R代表公司的R&D投资,K代表公司总资产,CF代表企业现金流。现金流的定义通常为扣除非经常项目和折旧前的收入减去现金股利,由于部分数据难以收集,本书采用企业年度经营活动产生的现金流净额来代替。

根据Bond& Meghir(1994)、Laeven(2003)的观点,对于模型(4.1),衡量企业R&D投资的融资约束的标准体现在系数β4上,如果β4符号为正并且显著,则表明企业的R&D投资依赖于内部现金流,或者说企业的R&D投资存在融资约束现象。