国有企业过度投资行为的测算及特征分析

刘东皇，唐炳南，樊士德

（1.江苏理工学院 商学院，江苏 常州 213001；2.南京审计大学 经济与贸易学院，南京 211815）

0 引言

中国的国有企业尤其是地方国企直接或间接地承接地方政府带来的政策性负担，包括以过度投资为主要形式的重大项目建设。由此，在缺乏外部监督和完善治理机制的环境中，大量地方国有企业的过度投资聚合，形成经济新常态下的产能过剩现象。由此，经济新常态下如何抑制国有企业过度投资行为，缓解行业产能过剩的现状，成为当下亟待解决的重要问题。

理论上，企业过度投资长期以来一直是学术界普遍关注的话题。由于企业商业运营的复杂性，公司理想的过度投资水平难以观测，使得准确地估算过度投资水平相当困难。事实上，过度投资仅仅是相对于理想的投资水平而出现的超额投资。由于投资行为及其规模本身受到公司自身因素、竞争对手行为、宏观经济环境等多重因素影响，使得公司事前通常是无法确认合意的理想投资水平，进而难以确定真实的“过度投资”。换句话说，如果公司当期所进行的大规模投资正好适应了滞后1期以后的经济形势，并因此为公司带来巨大的投资回报，那么当期超过其他公司投资水平的超额投资部分，是否能够仍被冠以具有贬义的“过度投资”则值得商榷。反之，若公司相对保守的投资行为尽管为股东带来足够的近期回报，但却因为投资不足而影响公司中长期发展，这也未必能够得到股东的支持。

对国有企业过度投资水平的科学测算，是规范国有企业投资行为的前提，研究国有企业过度投资的分布特征则是精准去产能的基础。由此，测算当下中国国有企业过度投资行为水平具有重要的现实意义。

1 过度投资测算方法的选择

在市场经济较为成熟的国家中，诸多行业的市场结构相当稳定，其投资水平相对来说更容易与财务指标相契合，使得像Richardson（2006）[1]利用若干财务指标测算公司理想投资水平，并据此推断出公司过度投资水平的处理方式成为可能。在我国，这种处理方法也得到较为广泛的应用[2,3]。此外，以Fazzari等（1988）[4]和Vogt（1994）[5]为代表的交叉项法，也用来测算公司过度投资行为，得到一定范围内的应用。

1.1 Richardson（2006）[1]的过度投资测算方法

从经济理论意义上来看，过度投资指企业将资金投资于净现值为负的项目[6]。但由于过度投资难以观测，使得其在实证检验中更多是一种基于理想状态的相对概念。正因如此，Richardson（2006）[1]从观测样本的投资行为相对比较出发，围绕公司与投资高度相关的财务数据提出过度投资的实证测算方法。客观意义上，这种测算方法更多地是围绕实证公司金融展开，具有不同于实际意义的概念和内涵，但仍能在一定程度上反映出过度投资的实践特征。

按照Richardson（2006）[1]的界定，企业年度正常投资应该包括两个部分：一部分是维持性投资，即维持资产在原有状态下的投资支出，主要包括折旧与摊销支出；另外一部分投资是指预期投资的净现值（NPV）为正值的新增加的投资。如果还存在额外的净现值为0或者是为负值的投资，那么这部分投资就可以被定义为过度投资，反映出超过公司正常投资需求水平的投资行为。依据该定义，首先需要测算总投资，即：总投资=公司年度资本支出+现金收购支出-出售资产收入，其公式为：

其中，TIi，t为公司 i第 t期投资支出，Capi，t是公司 i第t期资本支出，Acqi，t是公司i第t期现金收购支出，Sppei，t是公司i第t期出售资产收入。总投资可由两部分组成：一是维持资产在原有状态下的投资支出(MIi，t)，主要包括折旧与摊销支出；二是投资新增支出(NIi，t)，其同样分为可以分为预期支出和额外支出。预期支出是用于投资正净现值项目的支出，记为NIi*，t，额外支出是超过预期支出的投资支出，记为即被界定为超出定额的过度投资。以上相关变量的表达式为：

NIi，t可以利用既有数据进行估计，即：

其中，Growi，t-1是公司i第t-1期公司主营业务增长速度，Zt-1为上一期影响新增投资的相关因素，如：公司的杠杆率（负债）、公司的资产总额（规模）、企业上市年限、货币资金、股票收益率、上期新增投资及年度、行业方面的固定效应等。依据该定义，公司i第t期的理想投资支出应相应的过度投资即为式（3）回归估计结果的残差项，即：NIiE，t。

1.2 Fazzari等（1988）[4]和Vog（t1994）[5]的过度投资测算方法

基于Fazzari等（1988）[4]和Vog（t1994）[5]的模型，首先，对公司投资支出与自由现金流之间的线性关系进行检验，即式（4）；其次，检验投资支出与自由现金流之间的相关性是否来源于公司的过度投资行为，即利用式（5）中交叉项FGi，t回归系数估计判别投资支出与自由现金流之间相关性的形成原因。按照Vog（t1994）[5]的表述，若式（5）中交叉项的系数回归估计显著为负值，便可推断这种相关性产生的原因来自于公司的过度投资行为；最后，以式（5）为基础，构造并增加交叉项 GFGi，t，得到式（6），可以检验现有的治理机制是否有助于缓解公司的过度投资行为。其中，若交叉项回归系数估计显著为正，则表明该治理机制有助于抑制公司过度投资行为。

其中，FGi，t=Fci，t× Gwi，t，GFGi，t=Fci，t× Gwi，t×Ggi，t。

1.3 Richardson（2006）[1]与 Vogt（1994）[5]过度投资测算方法比较

由于过度投资的量化数据难以直接观察得到，因此不少文献选择利用间接手段测算过度投资行为。在公司金融实证研究文献中，Richardson（2006）[1]与Vogt（1994）[5]分别提出的过度投资行为测算方法比较具有代表性，其影响也相对较大，为国内外实证研究文献所接受和借鉴。

由于测算方法的逻辑基础不同，这两种方法主要存在三个方面的差别。其一，从过度投资行为的测算过程来看，Richardson（2006）[1]倾向于以观测样本作为整体，借助回归估计得出相对偏离于正常投资水平（回归模型估计结果）的过度投资数量。与之不同，Vogt（1994）[5]利用不同回归模型的估计结果整体测算观测样本总体是否存在过度投资行为，如利用交叉项的回归估计结果，但并未得到具体观测样本相对的过度投资水平。其二，从过度投资行为的测算结果来看，Richardson（2006）[1]尽可能结合财务指标，包括利用观测样本的历史信息对公司投资行为进行拟合，借此提高过度投资行为的测算精度、测算观测样本个体的过度投资行为及其严重程度。与之相比，Vogt（1994）[5]更多是对观测样本整体的过度投资行为及其倾向予以测算，主要利用观测样本的当期信息。其三，从过度投资行为的应用范围来看，Richardson（2006）[1]因其能较为准确地测算出观测样本个体的过度投资行为而广受实证研究所推崇，但其对公司历史数据完整性及公司业务稳定性等要求相对较高。与之比较，Vogt（1994）[5]更多用来衡量期间特定行业或特征的观测样本过度投资行为，除对观测样本的同质性要求相对较高外，其他受到的限制并不多。

综上所述，Richardson（2006）[1]与Vogt（1994）[5]对过度投资行为的测算方法各有侧重、各有优势，其具体应用需要考虑实证研究的主要目的和观测样本的统计特征。就国有企业过度投资行为的测算而言，本文更希望能够在我国宏观经济背景下观察国有企业的过度投资行为的分布特征，尤其是期待得到不同观察样本的过度投资行为表现。故而，本文使用Richardson（2006）[1]所提出的测算方法。

2 国有企业过度投资的测算

2.1 国有企业过度投资的行业测算

随着我国宏观经济体量的迅速增长、经济增长模式的转型发展和地区经济发展的不平衡，使得各行各业呈现出不同的发展空间，形成不同的规模，这同样带来国有控股上市公司的分布和变化在各行各业中出现了诸多的不平衡。随着中国经济结构的变迁，第二产业和第三产业在国民经济中占的比重越来越大，在这些行业中归属国有控股公司的投资行为相应呈现出变化，并由此形成不同的投资冲动及过度投资行为。为揭示行业演进带来的过度投资行为差异，本文参照证监会行业划分标准①借鉴中国证监会行业的门类、大类和行业划分标准，本文将沪深A股市场的上市公司划分为农林牧渔业、采掘业、制造业、电力、煤气及水、建筑业、交通运输仓储、信息技术业、批发和零售、金融、保险业、房地产业、社会服务业、传播与文化业、传播与文化业、综合类等13个门类和21个行业。，对不同年份国有企业过度投资行为的均值水平进行分析，其具体结果见下页表1。

表1 国有控股上市公司过度投资的行业测算

制造业作为我国门类最全、规模最大的行业，其市值在2008年之前持续占据50%以上的份额。由于制造业整体规模巨大，其伴随行业转型过程中所存在的过度投资现象同样相对严重。由表1列示数值可以看出，2004年，制造业继续保持过度投资首位，过度投资水平达0.025。而排名第二的仓储运输业为0.016，这显示其与制造业关系紧密；2008年，制造业继续保持过度投资首位，过度投资水平达0.021。而排名第二的行业变为信息技术业，其过度投资水平达0.015。这当然是由于中国IT行业、互联网企业（包括互联网社交、金融、购物企业）的蓬勃发展，属于这些行业的企业规模迅猛增加，其业绩和发展前景吸引了大量的资金（主要以VC和PE为主），这就为信息技术行业的过度投资创造了条件，并形成了过度投资的潜在基础。

在2012年，制造业领域的过度投资程度仍然占据了所有行业中的头把交椅，但是信息技术行业、互联网金融业和房地产企业的过度投资程度也已经紧紧跟上。除了上文所述的关于信息技术行业出现大规模过度投资的原因外，金融保险业过度投资的主要原因是互联网金融的崛起和方兴未艾，以及房地产行业作为中国经济支柱性行业的惯性。这些原因引起以上各个行业的规模扩大，并进行市场转型，进而造成了过度投资较为严重的局面，这一局面到2014年都未能改变。其中，制造业上市公司过度投资水平达0.023，而信息技术业、金融保险业和房地产业过度投资水平平均达到0.015以上。这一行业分布格局与投资重点、投资冲动向第三行业转移的政策形势是相一致的。

2.2 国有企业过度投资的地区测算

地区经济发展不平衡长期以来是我国经济增长的特征之一，这也使得不同地区的国有控股上市公司及其过度投资行为呈现出较大的差异。为能够较为客观地探讨不同地区间国有控股公司的过度投资水平差异，本文将我国31个省级行政单位（不含港澳台）划分为东部、中部和西部②东部地区包括北京、天津、上海、浙江、江苏、福建、广东、辽宁、山东、河北和海南11个省份；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8个省份；西部地区包括内蒙古、广西、四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆和西藏12个省份。三大地区，分别对其中的国有控股公司进行实证研究，探讨上市公司过度投资行为的地区性差异，揭示其对不同地区国有控股上市公司的影响，其结果如表2所示。

表2 国有控股上市公司过度投资的地区测算

由表2的统计数据可以看出，2004年，西部地区由于以重工业发展为主，过度投资水平居高。随着2008年以来，过度投资从制造业逐步转向第三产业，而第三产业的地区分布以东部地区为重点。与中部地区和西部地区相比，东部地区第三产业类上市公司占据第三产业类上市公司的绝大部分，使得2008年之后的过度投资显得更为突出。一方面，2004年，东部地区上市公司的过度投资水平为0.003，近年来，其过度投资水平持续提升。2014年，东部地区上市公司的过度投资水平提升到0.019，远远高于中部和西部地区。另一方面，中部地区和西部地区的过度投资现象除了2004年较高之外，其他年份均所有降低，直到2014年才有所回升。

2.3 国有企业过度投资的类型测算

从国有企业行政序列划分，国有控股上市公司可分为中央级国有企业和省、市级国有企业。前者简称为央企，后者简称为地方国企。一方面，与地方国企相比，央企更多承担国家战略性负担，更容易得到国家层面的财政、金融和政策方面的支持，其现金流量更为充足，使其具有过度投资的冲动。另一方面，与央企相比，地方国企在地方政府GDP竞争的刺激下，更容易成为地方政府的融资平台和推动地方经济增长的重要载体，使其主动或被动地进行大量项目投资，诱发其过度投资行为。尽管央企和地方国企均具有显著的过度投资动力，但其过度投资行为及其表现可能又因自身职能定位、行政级别、行业分布等原因有所不同，具体如表3所示。

表3 不同所有制类型上市公司过度投资水平的年度测算

随着我国证券市场的不断发展，不同性质上市公司的过度投资水平也呈现出逐渐变化的趋势。2004年央企在过度投资水平上远远高于地方国企和民营企业。这源于央企受国家层面财政、金融、政策等各方面的政策性倾斜支持，拥有充足的现金流，但治理手段却未能跟上，由此造成难以遏制的过度投资冲动。2004年之后，尤其是2008年之后，随着一系列国企改革在央企中先后展开，央企的过度投资水平得到了有效控制，其整体平均过度投资水平从2004年的0.019下降为0.014～0.017。

地方国企和民营上市公司开始异军突起，其过度投资水平逐年递增，并且与央企过度投资水平的差距逐步缩小。2004年，央企的过度投资水平为0.019，而地方国企和民企分别为0.006和0.003；2008年，央企的过度投资水平下降为0.015，而地方国企和民企分别提升为0.010和0.007。接下来，央企的过度投资水平稳步下降，而地方国企和民企的过度投资水平则保持稳步上升的趋势。尤其是地方国企，在2008年之后，由于地方政府GDP竞争的刺激，过度投资快速膨胀。这表明，国有上市公司与非国有上市公司、中央国企与地方国企之间在财政、金融、政策等方面由政策性倾斜所造成的过度投资水平的差异，随着我国公司治理整体水平提高，正逐步得以控制。

2.4 国有企业过度投资的公司规模测算

随着公司规模越来越大，其所涉及行业越来越多，社会影响越来越大，其相应受到过度投资的诱发或驱动也随之增大。一方面，面临行业竞争和公司多元化发展，国有控股公司有动力进行横向或纵向扩张，很可能由此引起过度投资的冲动。另一方面，公司规模越大、越容易成为中央或地方关注的对象，尤其是地方政府之间的GDP竞争更离不开规模较大国有企业大项目、大投资、大工程的支撑。在此背景下，不同规模的国有企业将面临不同程度的投资冲动，形成具有差异化的过度投资行为。为便于形成更为直观的认识，本文以“公司规模所处分位点”为基准，对处于不同分位水平上的国有企业过度投资行为进行统计描述，其具体结果见表4。

表4 国有控股上市公司过度投资的公司规模测算

由表4可以看出，公司规模与国有企业过度投资的相关关系较为显著。公司规模越大，其过度投资行为（程度）越显著。2004年，公司规模处于25%分位点的观测样本，其过度投资程度较处于50%分位点的观测样本要低，后者较处于75%分位点的观测样本要低。这种现象在2008年、2010年、2012年和2014年均存在，但却呈现出其差距相对缩小的趋势。2004年，公司规模处于25%分位点的观测样本过度投资较处于75%的观测样本约低43%；2010年，该数字约为39%；2014年，这一数字达到35%。这一方面暗示了在相同的年份，公司规模的确可能会促进过度投资的现象，另一方面，差距的缩小可能是公司治理水平逐年改善的结果。

3 结论

本文基于Richardson（2006）[1]的过度投资测算方法从所属行业、归属地区、行政分类和公司规模四大维度对国有企业的过度投资行为进行测算。结果发现，当前我国国有企业过度投资的现状特征是：（1）国有企业的过度投资行为整体较为严重，尤其是在高耗能、高污染的传统重工业方面表现尤为突出，这与我国整体产能过剩的行业分布特征相吻合。（2）与中西部地区相比，东部地区国有企业过度投资更为严重，尤其是2008年“四万亿”刺激计划出台之后更为突出，这与我国宏观层面产能过剩的地区分布趋于一致。（3）与非国有企业相比，其过度投资整体更为突出，央企较地方国企更为突出。但随着一系列国企改革在央企中先后展开，其过度投资水平得到了有效控制，整体平均过度投资水平从2004年的0.019下降为0.014～0.017。（4）公司规模与国有企业过度投资的相关关系显著。公司规模越大似乎过度投资程度越严重，但证券市场发展十年来，公司规模较大的国有企业与公司规模较小的国有企业之间过度投资水平的差距依然明显却得到了一定的控制。