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篇1

在我國長期的經濟實踐中，上述宏觀經濟目標之間的矛盾具體表現在3個方面:(1)經濟增長的客觀需求與投資增加有限之間的矛盾;(2)現實資源未實現優化配置與經濟結構調整之間的矛盾;(3)地區之間發展不平衡的矛盾。要解決.以上矛盾，從長遠的角度來看，主要是通過擴大投資規模來達到協調的目的，這就不得不從理論上對適度投資規模的標準加以限定。勵以寧教授在《社會主義政治經濟學》中對合理投資的理論描述可作為適度投資規模的理論標準。具體描述如下:“就投資在促進經濟增長、防止物價劇烈波動，提供較多就業機會，提高勞動者的實際收入水平，維持國際收支平衡等方面的作用而言，投資之后，至少其中有一個方面的情況比過去好轉，而沒有一個方面的情況比過去惡化，那么這樣的投資就是合理投資”。

這一描述更多的是側重于某項投資目標的合理性。要把這個合理性作為適度投資規模的理論標準，還需要回答一個重要問題，即用什么來衡量“至少有一個方面的情況比過去好轉，而沒有一個方面的情況比過去惡化”呢?這就涉及到適度投資規模的實際標準問題。

適度投資規模的實際標準

適度投資規模的實際標準，具體表現在以下6個方面。

一一國民經濟生產能力有所增加，實際經濟增長率比上年有所提高或實際經濟增長率略有降低(在l個百分點左右)，而不出現負增長

衡量實際經濟增長的標志主要是GNP增長率、國民收入增長率和國民經濟主要部門產值的實際增長率。從長期趨勢來看，我國國民經濟的增長率是穩步上升的，而投資規模也大致保持同樣的增長趨勢。

一一國民經濟不出現劇烈波動

國民經濟的劇烈波動對國民經濟的協調穩定發展危害甚大，而引起這一劇烈波動的首要因素，是投資規模的劇烈波動。

建國以來，我國曾有幾個時期投資規模出現過很大的波動，相應地國民經濟增長也大致呈現相同的波動趨勢。實踐已反復證明投資規模的急劇膨脹和大幅度壓縮，必然導致國民經濟的大起大落，協調穩定發展的目標也難以實現。

一一積累與消費比例關系協調，人民生活水平穩步提高

固定資產投資主要來源于國民收入中的積累，而積累與消費的比例關系在國民收入水平一定的條件下已大體上決定了投資的規模，因此，積累率的高低是衡量投資規模是否適度的一個重要標志。

筆者認為，合理積累率的確定，要把保證原有人口和新增人口當前消費水平不降低作為積累的最高限，把新增人口的就業所需平均資金裝備作為積累的最低限。要從各個時期的具體情況出發，在上述積累的最高限和最低限之間確定一個適度的積累率，以保證從長期累計來看的最優速度和人民的最大消費。

一一經濟結構合理化

投資對經濟結構產生影響的表現是，一國現存的產業結構不但從總量上決定著投資率的高低，還從流量上決定著投資在各個部門的分配比例。即投資結構與產業結構的關系是:一國的經濟結構對其投資總量和投資結構起決定作用，投資總量和投資結構反過來強有力地影響著產業結構。因此，適度的投資規模不僅是總量概念，更重要的是結構概念。產業結構是否合理也就成了衡量適度投資規模的重要標志之一。

一一財政、信貸、外匯和物資基本平衡

財政信貸政策強有力地影響著投資規模。在其他方面投入總量不變的情況下，投資過大，必然造成財政赤字，信貸逆差，物資也難以平衡，在對外開放的情況下，過多的引進外資和擴大國際信貸規模，也影響國際收支平衡。因此，_L述四大平衡是衡量投資規模是否適度的又一重要標志。理論界曾有一種觀點，認為赤字無害、通脹有益，因而主張擴大投資，刺激需求.引導經濟增長。其結果是事與愿違。從國力論的理論出發，從國民經濟宏觀運行的平衡出發，四大平衡仍是國民經濟綜合平衡的最終體現，因此也是適度投資規模的一個標志。

篇2

一、投資規模問題――總量偏低與增速過快同時并存

1.總量偏低

十五時期是河南投資快速增長的時期，特別是2004年以來，河南投資的增長速度遠遠快于全國，但是從總量上來看，投資規模依然偏低。可以從以下幾個方面來進行分析:

(1)2004年以前河南固定資產投資增長速度長期慢于全國。2004年以前，河南全社會固定資產投資增速除了在個別年份（如1999年、2000年等）略高于全國水平外，其余年份均低于全國水平。長期投資增速上不去是河南投資總量較低的一個重要原因。

(2)河南全社會固定資產投資率較低。投資率是衡量投資規模的一個重要指標，它是指一個地區全社會固定資產投資總量占同期GDP的比重。河南“八五”、“九五”時期投資率分別為26.7%、28.5%，全國分別為34.1%、36.0%;而浙江分別為39.5%、37.1%;廣東分別為48.2%、33.6%;可見，河南投資率低于全國水平，和東部一些省份相比，河南的差距就更大。進入“十五”時期以后，由于國家西部大開發政策的實施，帶動了西部地區投資的發展，西部省份的投資率均達到35%以上，而河南2002年投資率為29.6%，這一投資率已經是河南的歷史最高水平，但與全國相比，仍相差12.55個百分點。2003年河南投資增勢強勁，投資率又創新高，達到32.9%，但和全國的47.2%相比，仍相差14.3個百分點。2004年，河南投資增速遠高于全國水平，但河南投資率是35.2%，全國是51.5%；2005年河南投資增速為41.3%，全國為25.8%，但就投資率來看，河南和全國仍相差7.1個百分點；2006年河南投資依然是飛速增長，增速達到37%，遠高于全國24%的增長速度，但就投資率來看，河南仍低于全國5.1個百分點。

(3)河南人均固定資產投資水平低。2004年河南人均固定資產投資額為3189元，是全國人均投資量的59.2%，分別是浙江、江蘇、山東、廣東的24.6%、36.5%、42%和45.9%。2005年河南固定資產投資飛速增長，人均固定資產投資額達到4483元，比2004年增長了近1300元，但與全國人均固定資產投資6776元相比，差距依然很大。而浙江、江蘇、山東、廣東等東部省份的人均固定資產投資量分別是13581元、11693元、11399元、7567元，更是遠遠超過河南。河南與中部六省中的其他省份相比，也只是處于中游。

(4)河南投資與GDP的總量占全國的比重不相稱。近幾年，由于河南經濟增長速度快于全國平均增長速度，河南GDP占全國的比重也不斷上升，由1998年的5.48%上升到2004年的6.46%。但與此同時，河南的投資增長速度卻慢于全國平均增速，河南投資占全國投資的比重也呈不斷下降趨勢，由1998年的4.67%下降為2003年的4.19%。2004年以后，由于河南投資增長速度遠遠超過全國，從而投資量占全國的比重也有所上升，使河南投資與GDP占全國比重背道而馳的局面有所改變，即便如此，兩者依然是不相稱的。如果從人口、經濟總量和投資這三者的對比來看，這種不相稱就更明顯，2006年，河南人口居全國第一位，占全國的7.5%左右，GDP居全國第五位，占全國總量的5.95%。而全社會固定資產投資僅占全國的5.38%。

2.2003年以來投資增速過快

但是在注意到河南投資總量偏低的同時，也不能忽視近幾年河南固定資產投資增長速度過快的問題。2003年以來，河南每年全社會固定資產投資增長速度都在20%以上，2003年河南固定資產投資增速由2002年的11.8%一躍達26.9%。2004年以來河南投資增速更是遠遠超過全國水平，2004至2006年全國固定資產投資增長速度分別是25.8%、25.7%和24%，而河南同期的固定資產投資增長速度分別為34.1%、41.3%和37%，遠遠高于全國水平。投資之所以能夠拉動經濟增長，是因為固定資產投資在建設期內表現為一種單純的需求，能夠對經濟增長產生一種拉動。但是一旦固定資產投資建成投產以后，它就由單純的需求變為單純的供給，這時如果沒有有效需求來吸納這一增量供給，必然出現總供給大于總需求的失衡狀況，從而影響經濟的長遠發展。目前之所以還沒有出現這種狀況，是因為固定資產投資保持了一個持續的高速增長，增加的產能被下一輪更大規模的投資所吸納，但是受到社會資源等因素的限制，這樣一種投資增長速度是不可能長期維持下去的。因此，就目前來看決不能以投資總量偏低來掩蓋目前投資增長速度過快的問題。

二、投資結構問題分析

1.“十五”期間投資產業結構不合理

河南目前投資產業結構問題也比較突出，總的來說是第二產業投資過熱，增速過快,而第一、三次產業投資增長緩慢,特別是第一產業投資力度與河南農業大省的地位不相符合。同時第二產業內部不平衡問題有所突現，傳統產業投資力度過大，而高新技術產業投資力度過小。

(1)河南第一產業投資比重較低，且下降趨勢明顯。2000年在河南全社會固定資產投資中第一產業投資占到6.97%，之后這一比重連年下降，到2005年這一比重下降到3.8%，五年間整整下降了3.17個百分點。分析其原因，主要是投資主體的投資積極性在絕對或相對的下降。從投資主體的角度分析，第一產業投資主體主要包括政府、農村集體組織和農戶（農村居民個人）。就投資能力來說，隨著經濟的發展，不論是政府還是農村集體組織和農戶，其投資能力在不斷地提高，這主要反映在這三類投資主體對第一產業固定資產投資的絕對量不斷增長上，如財政用于農業基本建設的資金由2000年的7億元增長到2005年的17億元，農村集體單位固定資產投資總量由2000年的225億元增長到2005年的400億元，農村居民個人固定資產投資總量由2000年的255億元，增長到2005年的450億元。但是從投資積極性來看，由于第一產業的投入產出率較低，無論是政府、農村集體組織還是農村居民個人對農業固定資產投資的積極性都在不斷下降，這一點可以從各投資主體投資占總投資的比重這一指標看出。首先，政府用于農業基本建設支出的財政資金總額在不斷增長，但其占財政總支出的比重是不斷下降的，由2000年的1.60%下降到2005到的1.52%。其次，就農村集體組織來看，雖然其固定資產投資額的絕對值在不斷地增長，但是從其占全社會固定資產投資的比重來看，卻是不斷下降的，由2000年的15.2%下降到2005年的9.1%。再次，就農村居民個人來看，其固定資產投資的絕對值也是在不斷地增長，但是其占全社會固定資產投資的比重卻也是不斷下降的，由2000年的17.3%下降到2005年的10.3%，五年下降了7個百分點。

(2)2003年以后第二產業投資占總投資的比重增長過快。2003年以前，第二產業投資占總投資的比重是一個下降的趨勢，但2003年以后第二產業投資卻實現了“爆發式”的增長。2003年，在國有及其他經濟類型投資中，第二產業投資648.16億元，增長63.4%;所占比重由2002年的34.6%迅速上升為2003年的41.0%。特別是隨著對能源、原材料需求的增加,基礎行業投資快速增長,如2003年河南省能源工業投資增長58.1%，原材料工業投資更是增長140%。2004、2005年依然保持著這種增長趨勢，如2005年河南煤炭、化工、機械、食品、紡織工業投資增長速度都在50%以上。但工業內部產業結構矛盾仍然比較突出，主要是高能耗行業增長偏快,一般加工工業產能擴張過快,而高附加值、高技術含量的技術升級類投資比重偏低等。

(3)第三產業投資比重過低。現代經濟發展的重要特點是服務業所占的比重越來越高，像美國、英國、德國、日本等發達國家第三產業占經濟總量的比重達到70%以上。與我國經濟發展水平相當的土耳其、印度的服務業在20世紀80年代后期都超過或接近GDP的50%。而我國2006年第三產業增加值占經濟總量的比重只有39.5%，河南只有29.3%。河南第三產業的這種發展現狀與近幾年對第三產業的投資量是相關的。2003年以前第三產業投資比重是一個不斷上升的趨勢，但2003年由于第一產業和第二產業的投資增長速度遠遠高于第三產業的投資增長速度，從而使第三產業投資所占比重大幅度下降，由2002年的64.4%下降為2003年的57.3%，下降了7.1個百分點。2003年以后，由于第二產業投資的過快增長，第三產業投資比重連年下降，到2005年第三產業投資占總投資的比重下降到51.2%，這與2002年的最高水平相比相差10多個百分點。

2.不同城市間三產投資很不均衡

河南省不同城市間三產發展很不均衡，從而導致不同城市間三產的投資很不均衡。有的城市服務業相對發達，投資量相對較大,如鄭州,其三產投資占其總投資的比重分別為:1.87%、32.47%、65.66%;有的城市工業很發達，第二產業投資相對較大，而一三產業投資相對較小，比較典型的城市是洛陽，其三產投資比重分別是2.42%、51.3%、46.22%;有的城市工業不發達，投資量很小，因此一三產業投資量相對較大，比較典型的城市是信陽，其三產投資比重分別是7.48%、22.38%、70.14%;還有的是典型的農業城市，第一產業投資相對較大，二三產業投資量相對較小，如駐馬店三產投資比重分別為12.7%、32.95%、54.35%。當然并不是說城市產業發展要整齊劃一，各城市應根據自己的比較優勢來形成自己的產業結構，但是還是應注意三產在一定程度上的協調發展，這樣才有利于實現地區的最優規模經濟。

3.投資分布不合理，投資主要集中在以鄭州為中心的工業城市圈內

從投資的地域結構來看，投資過于集中，如2005年河南全社會固定資產投資主要集中在以鄭州為中心的工業城市圈內。其中鄭州、洛陽、新鄉、焦作四個市集中了河南投資總量的43.41%。而其他14個城市投資總量只占河南投資總量的56.59%。有些市投資總量明顯偏小，幾百萬人口的市每年才幾十個億的投資。有的市連續幾年增幅上不去。有些市投資增幅雖然不低，達到百分之四五十，但由于基數很小，總量并不大。有些市的投資基本上是高速公路形成的，其他投資比較少，工業投資更少，僅占城鎮投資的20%左右。

4.基礎設施投資仍然比較薄弱

基礎設施投資總量偏低，“十五”時期，河南省城鎮基礎設施投資完成4325.16億元，年均增長18.2%，低于城鎮固定資產投資增幅7.5個百分點。具體來說，基礎設施投資比較薄弱主要體現在四個方面：一是公路。河南省十五時期公路投資總量雖然居全國第一位，但主要是高速公路投資完成的，而國省干線公路改造、農村公路，以及場站建設任務還很重，與建設全國公路交通樞紐中心的目標相比還有很大差距。二是城市的道路、供水、供熱、供氣特別是污水、垃圾處理設施欠賬較多，必須加大投入、加快建設。三是隨著城市人口不斷增多，還需要大量增加住宅建設。四是衛生、文化、體育等社會事業基礎設施投資僅占全社會投資的4.7%，社會發展滯后于經濟發展的問題比較突出。

篇3

一、引言

投資決策是企業最重要的財務決策之一,是公司財務決策的起點,其對公司的運營和發展具有不可替代的作用。企業投資規模是企業投資決策的一個重要內容,企業投資規模的大小反映企業未來生產能力的高低,投資規模如何安排會對整個國民經濟的發展和投資經濟效益產生各方面的影響。

農業經濟是國民經濟的基礎部門,農業上市公司作為連接農業生產和資本市場的重要紐帶,對推動農業產業化、提高農業科技水平、促進我國農業生產力的發展具有重要影響。目前,國家對農業上市公司的發展壯大日益重視,不少學者紛紛對農業上市公司的投資行為進行研究。但就目前國內已有的研究成果來看,國內學者對企業投資規模的實證研究較少,特別是還沒有學者專門展開對農業上市公司投資規模的研究。因此,本文以農業上市公司為研究對象,從財務角度對我國農業上市公司投資規模的影響因素進行分析,并充分考慮股改的影響,以期對農業上市公司的投資決策、資本市場監管和國家宏觀調控提供一些參考。

二、文獻綜述

(一)國外相關研究

經過長期的發展,西方經濟學中對企業投資行為的分析已較深入。早期的企業投資理論主要包括Clark的加速器投資理論、Dusenbery的流動性投資理論、Jorgensen的新古典投資理論和Tobin’s Q理論。[1]自20世紀70年代以來,隨著理論、非對稱信息理論的發展,理論界開始基于資本市場不完備的前提下研究融資約束對投資行為的影響。

早期的研究分析了融資方式對投資規模的影響,如過度投資與投資不足理論等。其后,學者們研究了不完全市場條件下的融資行為和投資特征,普遍認為企業的投資決策將受到信息和成本的影響,投資決策和融資決策之間存在交互影響。[2]考慮到融資約束、不確定性各自都不能完全解釋公司的投資行為,一些學者開始將融資約束和不確定性結合起來研究其對公司投資行為的影響。[3]

近年來,大股東控制、投資行為、經營績效及其公司價值的關系受到學者們的特別關注。如Baek et al(2003)當股權集中達到一定程度時,最基本的問題將從投資者和經理人之間的沖突轉移到控股股東和小股東之間的沖突。[4]

(二)國內相關研究

從國內現有的文獻來看,有關企業投資行為的研究在20世紀90年代末才逐漸發展起來。梅丹(2005)研究結論顯示,經典投資理論對我國上市公司確定投資規模具有適用性,上市公司投資規模主要取決于面臨的投資機會、內部現金流和負債程度,且大公司在確定投資規模方面對遠期投資機會遠比小公司敏感。[5]

此后,何青(2006)對我國企業投資行為的目標函數和影響因素進行了分析,認為我國上市公司投資行為的市場化并不純粹。同時,利率、固定資產折舊率、稅收等成本因素對我國上市公司投資行為產生了很大的影響。[6]何金耿、丁加華(2001)率先驗證了公司投資與現金流之間具有較高的敏感性。[7]吉瑞、王彥博(2007)發現企業的投資水平與企業內部現金呈顯著正相關關系,與企業的固定資產折舊率呈顯著負相關關系。[8]

國內學界對企業資本性支出的實證研究,基本上都是借鑒了Tobin’s Q模型或者基于Tobin’s Q與銷售加速相結合的模型,并在其基礎上加入一些新的研究變量t或者控制變量I,構造研究中采用的模型。

綜上所述,目前我國資本市場屬于新興市場,存在很多不完善之處影響著上市公司的投資行為和效率。上市公司投資規模的確定以及投資規模的影響因素,對上市公司的投資過度以及投資不足等低效率的投資行為進行初步判定具有很強的現實意義。鑒于此,本文主要以農業上市公司為研究對象,從企業面臨的投資機會、內部現金流、負債程度、優惠政策和股權集中度的角度來研究企業投資規模的影響因素。

三、研究假設的提出

(一)投資機會與投資規模

投資機會是市場對企業收益的估價,是企業成長性及績效的表現。Tobin’s Q的研究為度量投資機會提供了方便。梅丹(2005)驗證了經典投資理論對我國上市公司確定投資規模具有適用性。[5]本文采用Tobin’s Q值代表公司面臨的潛在長期投資機會對公司投資需求的影響,用營業收入反映當前投資機會對公司投資規模決策的影響,假設1:投資機會與投資規模成正相關關系。

(二)現金流與投資規模

大量的實證研究發現,投資規模對內部現金流敏感。何金耿、丁加華(2001)證實了不同公司間投資需求對現金流量依賴性不同,股息發放率越低,對現金流量的依賴性越高。[7]Shin and Kim(2002)發現擁有大量現金的企業比持有少量現金的企業容易做出非效率的投資決策。[9]胡國柳等(2006)找到了內部現金流與資本支出水平顯著正相關的經驗證據。[10]鑒于此,本文用內部現金流量表示企業的資產內部現金流水平,假設2:現金流與投資規模成正相關關系。

(三)負債結構與投資規模

理論表明,股東與經理人之間存在利益沖突,其反映在企業投資領域即是各種非效率的投資行為。童盼、陸正飛(2005)研究發現,負債比例越高的企業,企業投資規模越小,資產負債率與投資不足及過度投資行為的發生均呈現負相關關系。[11]本文用資產負債率表示企業的資產負債水平,假設3:負債水平與投資規模成負相關關系。

(四)優惠政策與投資規模

由于農業基礎地位的極端重要性,加上農業自身的弱質性,為了發展和保護農業,我國政府采取了強有力的保護措施,制定了諸多優惠政策。何源、白瑩等(2006)研究發現,稅收優惠政策對上市公司投資效率的提升確實具有一定的積極作用,優惠政策對農業上市公司的利潤已經產生了巨大的影響。[12]本文采用實際所得稅率的指標反映優惠政策對投資規模的影響,假設4:實際所得稅率與投資規模成負相關關系。

(五)股權集中度與投資規模

大股東控制直接影響了上市公司的投資行為和效率,中小股東的利益則被置于次要地位。[13]我國農業上市公司的股權主要集中在前三大股東尤其是第一大股東手中。盡管股權分制改革可以在一定程度上改善我國上市公司的治理結構,但不可能從根本上解決股權高度集中和大股東控制現象。因此,大股東控制問題仍然是后股權分制時代我國上市公司的重要特征之一。本文采用第一大股東持股比例作為股權集中度的替代變量,假設5:第一大股東持股比例與投資規模成正相關關系。

四、研究設計

(一)樣本選取與數據來源

本文對農業上市公司的樣本選取遵循以下標準:農、林、牧、副、漁類上市公司2004-2008年均可獲得相關數據的公司;剔除這五年中被ST和PT①過的公司。基于上述原則,本文選取了2004年1月1日前在滬、深上市的23家農業公司為研究樣本,以2004-2008年為數據窗口,所有數據均來自國泰安中國股票市場數據庫(CRMAR)中的財務和市場數據庫、上市公司年度報告以及和訊財經等網站。回歸方法采用普通最小二乘法,分析過程由EVIEWS5.0軟件、EXCEL2007完成。

(二)變量定義與模型設計

1.被解釋變量――投資規模的替代變量。本文用企業固定資產原值的增量(I)/期初固定資產原值(K)的指標來衡量企業投資規模的程度,其中I =期末固定資產原值-期初固定資產原值。

2.解釋變量――投資規模影響因素的替代變量。本文選取以下變量作為投資規模影響因素的替代變量。(1)Q:長期投資機會,用Tobin’s Q值表示,其中Q=(可流通股的市場價值+非流通股×每股凈資產+負債賬面價值)/總資產賬面價值;(2)S/K: 短期投資機會,用營業收入表示;(3)L/A:負債水平,用負債賬面價值/總資產賬面價值表示;(4)CF:內部現金流,其中CF=(經營活動產生的現金流量凈額-債務利息-股利-企業所得稅);(5)TAX:所得稅稅率,用企業所得稅/企業利潤總額表示;(6)Contral:股權集中度,用第一大股東持股比例表示。

3.控制變量――本文選取公司規模(Size)、年份(Year)作為控制變量。其中公司規模根據國家2003年公布的企業規模劃分標準,年銷售額在3億元以下的為中小型企業,3億元及以上的為大型企業。相應地把樣本分為小規模和大規模,分別用0和1表示。考慮到股權分制改革的影響,年份的具體取值如下:對2004、2005年度的相應變量取值為0,對2006、2007、2008年度的變量取值為1。

2.模型設計

本文借鑒Tobin’s Q模型,加入新的研究變量,構建的投資規模影響因素模型如下。

(1)考慮各變量的數量級不一致,筆者把企業的投資(I)、內部現金流量(CF)以及主營業務收入(S)都除以期初固定資產存量(K)加以標準化,見模型1:

=a0+a1Qit+a2()it+a3+a4+a5Taxit+a6Contralit+a7Year+a8Size+?著

其中Iit是i公司在t期的投資支出;Kit是i公司在t期的期初固定資產存量;()it是i公司在t期的資產負債率;Qit是i公司在t期的長期投資機會; 是i公司在t期的短期投資機會;是i公司在t期的內部現金流水平;Taxit是i公司在t期的實際所得稅率水平;Contralit是i公司在t期的第一大股東持股比例水平;Year和size是設定的虛擬變量,分別代表年份和公司規模的虛擬,是隨機擾動項。

(2)大多數學者的研究表明,投資過度和投資不足都可以用投資規模對內部現金流的敏感性來解釋。為了區分投資不足和投資過度,本文借鑒通用的Vogt研究方法,在模型中加入交叉項Qit?。當交叉項的系數為正時,表示公司受融資約束,可能投資不足;當交叉項的系數為負時,表示公司存在過度投資,見模型2:

=a0+a1Qit+a2()it+a3+a4Qit?+a5+a6Taxit+a7Contralit+a8Year+a9Size+?著

(3)為了區別大規模公司和小規模公司投資影響因素的特點,本文分別加入公司規模與現金流、Tobin’s Q、主營業務收入、股權集中度的交叉項(size?、size?Qit、size?、size?contralit),以考慮大公司和小公司的資產投資分別對現金流、長期投資機會和近期投資機會的敏感程度,見模型3:

=a0+a1Qit+a2()it+a3+a4+a5Size?Qit+a6Size?++a7Size?+a8Taxit+a9Contralit+a10Size?Contralit+

a11Year+a12Size+?著

五、實證結果分析

(一)描述性統計

從表1結果可知,長期投資機會Q的均值為1.5227,短期投資機會S/K的均值為0.6847。按照經典投資理論,我國農業上市公司對未來投資收益持較樂觀態度。

從內部現金流水平看,農業上市公司的內部現金持有水平不高,均值為0.0265,低于國內上市公司的平均水平;從負債水平來看,國內企業的資產負債率大約維持在50%-60%,農業類上市公司的資產負債率為46%,處于略低水平,說明未能較好的使用財務杠桿;從實際所得稅率比例來看,均值為9.38%,最小值達到-0.7724,遠遠低于其他行業水平;從股權集中度來看,第一大股東持股比例37.11%,股權較為集中。

另外,從圖1可看出,各變量變動趨勢趨于平穩。在2006年股權分置改革后均呈現出較大的波動上升趨勢,到2007年趨于平穩。值得指出的是,2004-2008年我國農業上市公司的第一大股東持股比例基本沒有變化,股權集中度水平仍較高。

(二)相關性分析

由表2可知,解釋變量之間的相關系數較低,不存在嚴重的多重線性關系。

(三)實證回歸結果分析

整理后的模型1、2、3的回歸系數及檢驗結果見表3、4、5。實證結果表明,以上實證檢驗的結果基本支持上文的分析。查表可得,模型1和2中的F值和DW值均通過5%水平上的檢驗,即說明模型1和模型2均不存在嚴重的多重共線性和一階自相關,模型3中的DW值偏小,因含有交叉項而存在一定的多重共線性。

1.模型1的解釋變量。模型1的解釋變量中代表投資機會的Q和S、內部現金流CF/K、優惠政策TAX、股權集中度CONTRAL對農業上市公司的投資規模均存在著較為顯著的相關關系。

(1)代表長期投資機會的Q對投資規模的影響不顯著,但短期投資機會S/K對投資規模有顯著的正相關關系,這說明當前我國農業上市公司進行投資決策時,對未來潛在的投資機會并不是很關注,而考慮更多的則是當前的投資機會。

(2)代表內部現金流量水平的CF/K在5%的水平上較顯著為負,與原假設相反,這說明我國農業上市公司的融資渠道主要來源于投資和籌資產生的現金流,而不是內部融資。

(3)實際所得稅率TAX對農業上市公司的投資規模影響在5%的水平上顯著為負,這驗證了稅收優惠政策對農業上市公司的利潤已產生了巨大的影響。

(4)股權集中度在5%的水平上顯著為正,這說明了農業上市公司中,第一大股東持股比例對公司的投資規模決策具有較顯著的影響作用,持股比例越集中,公司的投資規模越大。

(5)設置的年份虛擬變量YEAR在5%的水平上顯著為負,說明我國農業上市公司股權分制改革后減少了投資支出,縮小了公司的投資規模。

2.實證分析結果。實證結果顯示,代表負債水平的資產負債率L/A、公司規模SIZE對農業上市公司的投資規模影響不顯著。

(1)當期資產負債率L/A對投資規模的影響不顯著,表明農業上市公司通過債務融資所獲得的現金并沒有進行大規模的投資,融資獲取的現金流可能更多的用于農業補貼或其它的優惠政策上。

(2)公司規模SIZE對農業上市公司的投資規模成不顯著的正相關關系,說明在研究農業上市公司的投資規模影響因素時,公司的資產規模影響力度較小。

在模型2中,加入的長期投資機會Q與內部現金流CF/K的交叉項系數為正,但相關性并不顯著,說明我國農業上市公司尚不存在明顯的投資不足狀態。在模型3中,公司規模SIZE變量與現金流量CF/K的交叉項與投資規模均成顯著的負相關關系,主要是由于我國農業上市公司的內部現金流CF/K和短期投資機會S/K對投資規模的影響力度比較大。

以上回歸結果表明,農業上市公司的投資規模主要由投資機會、內部現金流、優惠政策、股權集中度等因素影響決定。

六、穩健性檢驗

(一)單位根檢驗

本文選用的是面板數據,鑒于計量經濟理論表明,眾多經濟變量尤其是面板數據大都是非平穩變量,用非平穩變量進行回歸分析結果很大程度上表現為偽回歸。為避免偽回歸現象,本文采用ADF單位根檢驗法,確定各變量序列的平穩性,檢驗結果如表6所示。

ADF檢驗的原假設是存在單位根,查表可知,1%水平下的t統計值(臨界值)是-3.488585,上述各序列變量原值在1%水平下的t統計值均小于臨界值。因此,可以極顯著的拒絕原假設,說明各變量序列均不存在單位根,是平穩的時間序列證明上述回歸結果有效。

(二)鄒氏突變點檢驗

本文在數據的選取過程中,為了研究股權分制改革的影響,設定了虛擬變量year代表突變點,取year=0(t=2004、2205);year=1(t=2006、2007、2008)。經過鄒氏突變點檢驗到的結果驗證了2006年是突變點,如表7所示。

七、研究結論

本文以我國農業上市公司為研究對象,對我國農業上市公司的投資規模影響因素進行了分析,研究發現短期投資機會、內部現金流、實際所得稅率和股權集中度對我國農業上市公司的投資規模產生的影響較顯著;而資產負債率、長期投資機會和公司規模對我國農業上市公司的投資規模影響不顯著,這與國內目前應已有的對其他行業的研究結果存在差異。另外,本文分析得出股權分制改革對農業上市公司的投資規模產生了較顯著的影響,股改后農業上市公司整體上減少了投資支出水平觀點。

本文研究發現農業上市公司對政策支持的依賴性較大,融資渠道主要來源于外部,特別是政策性貸款,而企業的內部融資所占比例不高;其次,本文研究還發現我國農業上市公司進行投資行為決策時,仍主要關注當前的投資環境,缺乏從長期的戰略角度思考。

參考文獻:

[1]Tobin,James,.A General Equilibrium Approach to Monetary Theory,Journal of Money[J].Credit and Banking,1969(2).

[2]Dittmar,A.,Shivdasani,A.Divestitures and divisional investment policies[M].Journal of Finance,2003,58:2711-2744.

[3]Bo,H., Lensink, R., Sterken, E..Uncertainty and financing constraints [J].European Finance Review, 2003(7):297-

321.

[4]Bakes, M.,J.C.,Steinand J.Wrugler..When does the market matter: stock prices and the investment of quity-dependent firm[J].Quarterly Journal of Economics,2003(3):203-

218.

[5]梅丹.我國上市公司固定資產投資規模財務影響因素研究[J].管理科學,2005(5):80-86.

[6]何青.我國上市公司的投資行為研究:基于新古典理論的檢驗[J].當代財經,2006(2):25-30.

[7]何金耿,丁加華.上市公司投資決策行為的實證分析[J].證券市場導報,2001(9):44-47.

[8]吉瑞,王彥博.轉軌時期企業投資行為目標及影響因素[J].山西財經大學報,2007(1):92-98.

[9]Shin H.H.and Kim Y.H. .Agency costs and efficiency of business capital investment: evidence from quarterly capital expenditures [J].Journal of Corporate Finance, 2002(8):139-158.

篇4

作者簡介：黃敬寶(1977－)，男，安徽利辛人，中國青年政治學院經濟系講師、博士，主要從事理記經濟學研究。

中圖分類號：F241.21；G40－054　文獻標識碼：A　文章編號：1006－1096(2007)04－0082－03　收稿日期：2007－05－13

從1999年高校擴招以來，我國高等教育投資規模連年增大，2002年高等教育毛入學率達到15％、進人大眾化階段。同時，大學生就業也越來越困難。對于大學生就業問題的研究，國外已經有很多成果(Niall O'Higgins，2002)。從市場需求角度，工作崗位的緩慢增長、與大學畢業生的迅速增加形成反差(Carnoy，1977)。從市場供給角度，失業是大學生不愿降低工資的結果(Blaug，1969)。國內的許多學者也展開了大學生就業問題的探討。林毓銘(2002)指出，大學生就業難與“過度教育”有一定的依存度。文東茅(2005)強調，工資競爭理論、工作分層理論和工作競爭理論在我國都有一定的適用性，表明高等教育規模與畢業生就業關系的復雜性。賴德勝、田永坡(2005)認為“知識失業”在很大程度上是由勞動力市場的制度性分割引起的，是一種相對過剩的結構性失業。

高等教育投資規模擴大是否成為大學生就業問題的根本原因?筆者將通過實證分析加以說明。本文采用典型調查的研究方法，首先界定了調研對象的“典型性”：在高校層次上，屬于一般普通高校(非部屬或211院校)，它們在全部高校中占絕對多數、也是高等教育擴招的主體；在學歷層次上，以本科生為主，本專科生和研究生的合理比例，代表著我國高校的一般水平；在學科結構上，與畢業生的專業結構相對應，以工學、經濟學和管理學為主，至少跨6個學科門類、有25個以上的本科專業。經過論證，北京某大學為北京市屬高校，以工學、經濟學和管理學為主，覆蓋6個學科門類、29個本科專業，是一個比較理想的調查對象。

一、實證分析

高等教育投資規模主要是通過大學生人數體現的，自1999年擴招以來，我國高等教育投資規模一直增長較快。擴招政策具體是通過高校來實現的，而所有高校擴招規模的總和便構成了全國高等教育擴招總規模。對于某大學生而言，本校擴招的影響表現為就業“小”環境的變化，具體體現為校內同學科、同專業之間的競爭對手增多，全國擴招則表現為就業“大”環境的變化，體現為全國同學科、同專業的畢業生增多，就業競爭加劇。下面，以就業率為因變量、以對應年份的招生規模為自變量，做形式為E=a+bs的一元線性回歸模型，其中，s表示生規模。

1、該校擴招與大學生就業率的相關性分析

該校招生規模和就業率的數據如表1、表2所示。以1996年～2001年本科招生規模為自變量、以2000年～2005年本科生就業率為因變量進行回歸，結果如表3中的M．所示。可見，就業率與招生規模是負相關的，招生規模每擴大100人，就業率就下降1.685個百分點。判定系數為0.897，能通過t檢驗和F檢驗，擬合效果很好。同理，可以得到專科生模型M2。專科生的就業率與招生規模也是負相關的，每擴招100人、就業率就下降0.842個百分點。但擬合優度很低、也無法通過檢驗，擬合效果較差。一方面，這可能是由于專科生人數較少所致；另一方面，可能由于該校重點發展本科生和研究生教育、專科生招生規模波動太大所致。對于研究生來說(如M1所示)，招生規模每增加100人、就業率就下降4.551個百分點，且該模型的模擬效果較好。綜合看來，同樣擴招100人，研究生的就業率下降的幅度比本專科生就業率下降的幅度更大。

下面，再對不同學科專業的大學生做同樣的分析。由于專科生和研究生人數較少、理學本科生只有兩年畢業生，因而，我們僅以經濟學、法學、文學、工學、管理學本科生為分析對象。將經濟學本科生招生規模作為自變量、將對應的就業率為因變量進行回歸，得到方程M4。可見，經濟學本科生的就業率與招生規模也是負相關的，每擴招100人、就業就下降2.92個百分點。同理，由方程M5可知，法學本科生的就業率對擴招特別敏感，招生規模每增加100人、就業率就下降近40個百分點。但擬合優度較低，也無法通過檢驗，表明這種模擬效果的可信度不高。文學本科生就業率對擴招也比較敏感，每增加100人就業率、下降近10個百分點，但模擬效果也不太好。工學本科生每擴招1百人將帶來就業率下降4.314個百分點(如M7)，而管理學本科生每擴招100人、將會帶來就業率下降近10個百分點(如M8)。

2、全國高等教育擴招與大學生就業率的相關性分析

全國高等教育招生規模數據如表4所示。以1996年～2001年全國本科生招生規模為自變量，以該校2000年～2005年本科生就業率為因變量進行回歸，得到表5中的M9。可見，全國本科生每擴招100人、與該校本科生就業率下降0.0024個百分點相對應。本模型擬合優度很高，模擬效果很好。與本科生不同，該校專科生的就業率與全國專科生招生規模的關系卻是正相關的(M10。)，即全國專科生每擴招100人與該校就業率上升0.002個百分點相對應。但擬合優度很低、也無法通過檢驗，表明模擬的這種線性關系不強。這可能由于該校專科生人數較少、招生不連續所致。如方程Ml1所示，全國研究生每擴招100人，該校研究生就業率就下降0.0059個百分點。顯然，擴招對研究生就業率下降的影響比本專科生更加明顯。

從學科門類角度，該校以工學、經濟學和管理學為主，全國經濟學、工學和管理學本科生的招生規模對該校就業狀況的影響可能會更直接一些。由于管理學作為新獨立出來的門類、其統計資料不完整，我們就只對經濟學和工學本科生的情況加以分析。如M12：所示，全國經濟學本科生招生規模與該校就業率也是負相關的、而且影響力度更大，每擴招100人將導致該校就業率下降0.02個百分點。與經濟學模型相比，工學本科生就業率受到擴招沖擊的力度較小，如M。，所示，全國工學本科生每擴招100人，該校工學本科生就業率水平就下降0.0067個百分點。

3、北京市高等教育擴招與大學生就業率的相關性分析

該校是北京市屬高校，北京高等教育擴招形成了該校大學生就業的“中”環境。在統計年鑒中，北京市本專科招生的數據是合在一起的，沒有按學科統計的資料，也沒有研究生招生的數據，因而，我們只做3個模型。如表5中的方程M14。所示，北京本專科生每擴招100人會導致該校就業率下降0.036個百分點。由M15可知，北京財經院校本專科生每擴招100人，對應該校就業率下降0.693個百分點。而理工院校本專科生每擴招100人，僅僅帶來就業率下降0.078個百分點，顯然，比財經院校的就業率下降幅度更小。

二、結論分析與政策建議

1、結論分析

通過以上分析，我們得出以下結論：(1)從總體上，招生規模與大學生就業率是負相關的。幾乎所有的模型都表明，擴招會帶來大學生就業率的下降。(2)對于不同層次的畢業生，擴招對大學生就業率的影響程度不同。不論是高校擴招，還是北京市或全國高等教育擴招，對學歷層次更高的畢業生的負面影響程度更大。(3)對于不同學科的畢業生，擴招對大學生就業率的影響程度不同。全國或北京高等教育擴招100人，給工學畢業生帶來的負面影響小于給經濟學畢業生帶來的負面影響，給理工院校畢業生帶來的負面影響小于給財經院校畢業生帶來的負面影響，而本校擴招100人，管理學畢業生的就業率下降的幅度最大、工學其次、經濟學最小，這表明擴招給管理學畢業生就業帶來的負面影響大于工學和經濟學畢業生。這似乎存在一個矛盾。盡管在同樣擴招100人給經濟學畢業生帶來比工學更大的壓力的宏觀背景下，由于經濟學專業的名牌效應(經濟學在該校合并以前就有些名氣)，該校經濟學畢業生受到擴招沖擊的力度仍然小于工學畢業生。(4)不同層次的擴招，對于該校大學生就業率的影響程度不同。不論是對于該校本科生、還是研究生，范圍越小的擴招給就業率帶來的負面影響越大。即全國擴招100人所帶來的就業率下降幅度小于北京擴招100人所帶來的就業率下降幅度，而北京市擴招100人所帶來的就業率下降幅度又小于本校擴招100人所帶來的就業率下降幅度。

從人力資本理論的視角，這是高等教育投資規模擴大導致人力資本投資風險增大、收益下降的表現。以舒爾茨為代表的人力資本理論(Schultz，1961)認為，受教育有助于提高人們的人力資本、使其具有更高的勞動生產率，而且，收入反映了其勞動生產率。貝克爾(Beeker，1983)等也證實了受到更好教育的人們能獲得更多的收入。然而，收入和教育的關系是不完全的，其中，市場供求關系是一個重要影響因素。大學生作為高層次的人才，如果高等教育投資規模仍低于社會經濟發展所需要的大學生數量，即使擴招規模較大，大學生也能夠迅速被社會所吸納，從而不會產生失業問題。改革開放以來，我國經濟增長較快，對大學生形成了較強的需求，但作為經濟主體的國有企業效率低下、面臨著艱難的“職工下崗分流”，減弱了對大學生的吸納。而自1999年高校擴招以來，我國大學生迅速增加。當大學生的規模增長超過社會對大學生吸納的規模增長時，失業就成為必然的結果。實證分析表明，隨著我國高等教育擴招，大學生就業率呈現下降的趨勢，表明接受高等教育這種人力資本投資的風險增大。對于某大學生而言，在就業風險和就業壓力普遍增大的背景下，投資收益存在著下降的壓力。成本一收益比較是投資決策的一個基本準則，當風險增大、收益下降時，無論是作為微觀投資主體的個人、還是作為宏觀投資主體的國家，都應該對投資規模進行調

2、政策建議

篇5

采用二分法，城市軌道交通建設項目投資的基本模式不外兩種，即一元投資和多元投資，兩種結構中的投資主體、客體，以及產權、經營權歸屬、責權利的約定，具體環境中的行為規則等要素，共同構成了特定的項目投資制度，其設計目的在于滿足城市發展需求，完成項目融資和促成項目交易。事實上，投資制度目標功能的效用和成本不是一成不變的;而投資制度非預期的派生功能所產生的執行成本也將以各種形式出現在項目的全壽命周期中。實施成本的增加意味著目標收益的減少，從而影響以發展和效率為設計初衷的制度績效。本文試圖在分析城市軌道交通建設項目技術經濟特性的基礎上，考察技術經濟特性對投資制度目標功能效用、成本的直接影響，以及和投資制度若干派生功能之間的內在關聯;并借助實證來說明投資/組織模式和建設項目自然屬性的契合程度是影響其制度實施績效的重要因素，也是制度修正、變革的主要依據(見圖2)。

1 城市軌道交通項目的技術經濟特性

城市軌道交通項目技術經濟特性有兩個層面的含義，即基于網絡型城市基礎設施的自然壟斷產業技術經濟特性和作為建設項目的全壽命周期技術經濟特性。

1.1 城市軌道交通的網絡規模經濟效益

城市軌道交通必須借助傳輸網絡才能進行客運交易，因此歸屬于物質型網絡產業。通常在一個結構良好的傳輸網絡上，節點和連接的增多意味著線路數或者網絡的交易量將以幾何級數遞增。因此，相對于極高的固定成本，網絡傳輸的邊際成本極低，隨著載客量(運量)的持續上升，網絡全壽命周期的平均成本將持續下降。和非網絡的單線傳輸規模經濟相比，網絡系統的規模經濟效益幾乎沒有邊界[3]。所以，城市軌道交通業的規模經濟和網絡化經營的關聯度極強，這就決定了城市軌道交通建設通常都要經歷單線—多線—網絡這樣一個產業成熟過程。

1.2 城市軌道網的范圍經濟效益

城市軌道交通項目內含稀缺資源的使用:土地，加之存在巨大的網絡規模效益，如果每種運營產品都配置一條軌道，重復投資將造成資源的極大浪費。因此，產業有聯合建設或運營的要求(所有的運營產品統一使用一個網絡)。

1.3 高沉淀成本和強外部性

城市軌道交通的資產專用性極強，沉淀成本大。同時，極高的固定成本和巨額運營成本[4]，使得單線生產的平均成本居高不下，平均成本和邊際成本相差懸殊。加之較強的社會公益性控制的低位票價，導致主營業務的內部收益率差，幾乎無限期地拉長了項目的靜態和動態投資回收期，這是形成軌道交通業進入壁壘的重要因素。

1.4 較強的可替代性

盡管交通產品和服務是生活必需品，需求彈性較小。但是城市軌道運輸和其他運輸方式都是對人和物的空間位移，存在較強的相互替代性，因此產業有一個較強的外部競爭環境，限制了項目的價格和贏利空間。

1.5 項目建設或運營的基本技術標準具有統一性

盡管每個城市軌道項目是一次性且獨特的，但是由于存在著網絡規模經濟和范圍經濟，因此，網絡內各項目的技術標準必須統一、兼容，比如，售票刷卡的制式，供電、通信等公用系統的技術指標。不然，在項目使用期將導致線路改造工程的提前出現，以及社會成本的極大增加。

1.6 網絡規劃的穩定性要求

城市軌道交通要同時承擔解決城市交通問題和引導城市土地資源開發的命題，這可從SOD(服務型)和TOD(規劃型)兩種城市軌道交通規劃模式中得到反映。因此，建設項目的范圍規模、工期、質量等參數緊密地和中遠期城市規劃結合在一起，由上游線路規劃的不確定性引發的下游工程設計變更、索賠的風險極大。

1.7 工程的強風險性

除了軌網的規劃風險外，工程受地質、地面、地下各種景觀、既有設施的影響也很大[5]。另外，技術難度導致的技術風險還將進一步誘發項目的公共安全風險、經濟風險。

2 城市軌道交通項目投資模式績效變遷分析

如前所述，城市軌道交通項目投資的基本模式可分為一元投資和多元投資，其目標功能是完成項目融資和促成項目交易，效用標準是項目啟動資金和后續投入的迅速按時到位，同時為未來項目的權益交換架構一個運作平臺，基于項目法人責任制的企業化以及股份制項目公司不妨說是城市軌道交通項目走向市場化運作的一個折中方式。執行目標功能的成本即為目標成本，二者的時間函數標志著投資制度績效將沿著產業發展路徑發生變遷。

2.1 投資模式的目標功能效用變遷

2.1.1 城市軌道交通項目一元投資結構通常對應傳統的政府投資模式

由于準公共品特性導致的市場失靈，在城市軌道交通網絡的建設初期和常規成長期，世界多數國家的政府都規律性地充當著軌網建設項目的投資主體，由此生成的國有獨資公司作為項目全壽命周期的管理主體(如上海申通，廣州地鐵，天津地鐵)。依托政府財政和良好的信用，一元投資結構能在軌道交通的單線項目時期快速籌措項目資金，操作簡便，融資速度快，項目資金迅速和按時到位的可靠性強[6]。

顯然，單純而持續的一元投資將對政府財政產生壓力。更為主要的是，如何解決特大型城市積重難返的市區交通和持續強勁的城市邊緣組團交通，如何促成城市軌道交通作為自然壟斷產業所特有的網絡規模效應，是擺在政府面前的命題。受政府財力和信用程度所限，在進入城市軌道交通網絡化建設時期后，傳統的一元投資結構在滿足大量的正外部社會效應需求面前顯得力不從心，融資能力明顯不足(見圖3)。

2.1.2 多元投資結構通常對應兩種市場化投資模式

(1)真正的市場化投資出現在城市軌道交通產業成熟時期，結構良好的城市軌道交通網絡已基本形成，網絡所特有的技術外部性和政策支持，使新增項目擁有潛在的盈利模型。企業以獲取利潤為目的，以企業信用或項目收益為融資基礎，以商業貸款、發行股票等商業化融資為手段，籌集資金并加以運用，其中具有代表性的是香港地鐵、新加坡地鐵和東京地鐵[7]。政府通過向其他投資人出售股權的方式，收回一部分建設資金。非國有獨資的公司制企業是市場化投資主體，它們自主進行投融資活動，獨自承擔和享有相應的責權利。

(2)以城市發展為驅動力的市場化投資出現在城市地鐵建設初期或高速成長期，主營業務盈利模型的缺位，使得市場化融資只能在政策支持下，借助項目外部效益的內部化模型，再采用項目融資方式，其實質是政府投資為主導的市場化投資。通常有各級政府合資(上海軌道交通3號線)，政企合資(北京城鐵、天津輕軌)，公私合資PPP(北京地鐵4號線)等多種方式。

對于單線項目，多元投資結構受股東的信用程度所限，融資能力不會很大，且操作環節多，過程復雜，融資速度慢，項目資金迅速和按時到位的可靠性相對較差。但是在一定區間內，面對項目建設網絡化帶來巨大的資金缺口，多元投資機制的融資功能顯然比一元投資機制更具適應性，更能滿足城市發展對軌道交通建設的外部效應需求(見圖3)。

2.2 投資模式的目標成本變遷

執行投資制度目標功能的成本即目標成本。技術經濟特性制約了投資結構對融資方式的選擇:利息及其他交易確定費用，作為融資成本中的顯性部分沉積在項目全壽命周期的建造成本項中;而交易的實施費用將作為融資成本中的隱性部分，使投資模式的目標成本發生變遷(見圖4)，并成為項目全壽命周期總成本理論值和實際值之差的重要成分。

2.2.1 一元投資結構的隱性融資成本

一元投資通常為政府投資，項目盈利模型差，商業貸款籌集困難，出于減輕還貸利息壓力，且擁有政府的信用優勢，一元投資結構往往有尋找外國政府低息出口信貸的激勵。這種融資方式的顯性成本(利息)很低，在單線項目建設初期具有明顯優勢，但必須使用貸款方指定的本國設備，核心技術吸收差，備品備件全靠進口，極大的隱性成本通過項目運營期居高不下的維護、修理成本體現出來。更為關鍵的是，伴隨軌道網絡的逐漸形成，各線路之間設備標準、制式的不兼容問題日益突出，將極大地削弱網絡運行的規模效益，引發各線路非預期的設備提前改造成本，這個問題已經在20世紀90年代建設的中國城市軌道項目的當前運營中凸現。

2.2.2 多元投資結構的隱性融資成本

城市軌道交通項目漫長的投資回收期成為多元資本大規模進入該產業的最大障礙，因此，除了運用各種優惠政策設計一個良好的項目盈利模型外，在城市軌道交通的單線和網絡化建設期，政府仍然不得不成為每個多元投資結構的控股方，這就意味著政府必須為一個個多元投資結構的建立一次次注入資本金。

轉貼于 3 城市軌道交通項目技術經濟特性和投資模式派生功能的內在關聯

3.1 自然生成產業的市場結構

由于技術經濟特性的作用，使得不同的投資模式在城市軌道交通產業中生成了不同的市場結構。

國有獨資公司作為政府投資項目的自然壟斷經營主體，該主體隨著城市軌道交通規模的擴大，將歷經項目管理的單線—多線—網絡3個不同時期，以至于在城市軌道交通產業的發展和成熟期，大多數一元投資均擁有城市全部或局部的軌道網絡。

市場化投資的性質和政策條件決定了多元投資通常對應于單線項目全壽命周期中某階段的特許經營。這樣，就某個特定的城市軌道交通市場結構而言，將必然遭遇各種項目投資模式對產業的“橫切”;各種單線、多線、網絡項目業主混合并存于產業的發展期。

3.2 間接制約項目的組織模式

篇6

（一）快速擴張戰略

所謂的快速擴張投融資戰略指的是企業在作出投資、融資的戰略決策時，都是以擴張資產的規模為主要目的。快速?U張的投融資戰略是企業要實現多元化、一體化發展下的一種重要手段。企業在進行快速擴張的投融資戰略的時候，往往需要留存很大一部分的利潤，甚至是全部的利潤用于投資戰略上，就有可能會造成企業的內外部資金緊張。而在資金緊張的時候，企業就需要通過有效的融資手段，來獲取外部的資金，彌補投資戰略下的資金缺口。企業的外部籌資主要來源于兩個方面，分別是債券融資與股權融資。在大規模戰略擴張中，大部分的融資資金來源是債券融資，往往這種融資方式會增加企業的負債，形成企業的高負債率，就有可能會影響到企業資本結構的穩定性。

（二）穩健發展戰略

所謂的穩健發展戰略指的是企業作出投融資戰略決策的時候，關注的焦點在于企業效益的穩定增長。在企業經營效益逐年增長的同時，企業的資產規模也在逐漸擴大。在作出投融資戰略規劃的時候，既考慮到企業發展的可能性，又會重視企業面臨的風險。企業實施穩健型的投融資發展規劃，會從企業資產角度出發，優化現有的資源配置，提高企業的核心業務能力，提高資金的使用效率，避免出現閑散的資金浪費，從而來提升企業的效益，當獲得的利潤積累到一定時期后，在進行適當的擴張，實現利潤的再增長。在企業實施穩健型的投融資戰略過程中，會體現出適當負債、適當的分配以及重視收益情況等特征。

（三）防御收縮型戰略

一般來說，防御收縮型投融資戰略屬于防御型的戰略決策，當企業面臨著不良經濟環境的時候，往往會采取這種戰略，來保護企業經營的安全，促進企業能夠平穩的發展。防御收縮型的戰略，是對企業生存的市場作出分析后，要預防可能出現的財務風險或者是財務危機的基礎上，維護企業的生存與發展，就適度的進行投融資決策。在防御收縮型的投融資戰略決策中，企業把促進資金的流入、減少資金的支出當作是主要的目的，借助于精簡機構，減少企業的日常開支減輕庫存量、降低企業的生產成本等方式，提高企業的管理力度，最大化的發揮出人力、物力的作用，提升企業主營業務的盈利能力，提高企業的市場核心競爭力，從而進一步實現企業資金的回流。在防御型的投融資戰略模式中，體現出低負債、低收益以及高分配的特點，與穩健型的投融資戰略決策以及快速擴張型的投融資戰略決策有著明顯的不同。

二、企業投融資的現狀分析

（一）企業的財務管理分析

在20世紀時候，我國的企業管理學家第一次提出要將企業的財務管理理論的內容擴展到財務戰略范圍上，推動企業的財務管理與戰略之間的相互結合。作為財務戰略決策，指的是在保證企業現金流平穩運行的背景下，實現企業的戰略規劃，來提升企業在財務競爭上的優勢，企業需要樹立全面發展的意識，結合財務管理的數據，能夠對企業的資金進行長期的規劃，進而來保證企業能夠正常的運行。其中，投融資戰略的合理運用，有助于維護企業現金流的平穩運行，提高財務管理的效率，進而來提升企業的經濟效益。當前，我國企業的整體融資狀況卻不容樂觀，企業在開展投融資戰略決策的時候，容易受到市場的影響，比如說融資途徑不暢、金融體系不完善，使得企業與銀行之間的金融信息是不對稱的等問題，就會影響企業投融資戰略決策的有效性與科學性，進而就可能會影響到企業財務管理的開展。

（二）投融資戰略分析

企業在開展投融資戰略決策的時候，資金的籌集與投放是其中最為重要的一個環節，也可以說在企業財務戰略決策中，最為重要的一部分就是投融資戰略決策，投融資戰略實施的效果如何，對企業之后的經營有著重大的影響。但是從實際中來看，我國企業在投融資戰略分析方面的力度不夠，存在著不全面的問題。特別是在改革開放以后，一些企業容易受到計劃經濟體制的影響，在企業財務管理模式的選擇上還存在一定的滯后性，不能夠跟上市場經濟的變化趨勢，在分析企業的投融資戰略規劃的時候，就無法從市場的變化出發，存在一定的滯后性，就會影響投融資戰略決策的實施效果。

三、企業投融資戰略的發展規劃分析

（一）完善企業的投融資渠道及結構

當前，我國企業的投融資的戰略規劃以及模式選擇會因為企業之間發展規模、經營實力的區別而存在一定的差異，大多數的企業是有著自身成熟的投融資戰略規劃與風險控制措施，一般來說，企業在開展投融資戰略的時候，比較重視風險控制體系，一般而言其投融資戰略的開展安全系數較高，相對獲取的收益就會較少。但是，市場上還存在著大量的中小型企業，由于自身的發展規模不大，資金力量較為薄弱，在資金管理上缺乏科學的管理理念指導，使得自身在開展投融資戰略的時候，面臨著巨大的風險，投融資的渠道較少，使得企業的劣勢更加突出，影響著企業的長久發展。為此，企業的領導者與管理者就需要意識到這方面存在的不足，能夠提高對市場敏感度的分析，在進行投融資戰略規劃的時候，先充分的調查現有的市場條件，在結合自身的發展情況，慎重的選擇企業的投融資方案，對未來做出可行性的規劃。比如說，當前互聯網金融快速發展，企業要完善企業的投融資戰略結構，就可以選擇一些資質較好、信用等級高的網絡金融服務平臺，在該平臺上有選擇性的拓展企業的經營業務，借助于網絡貸款的優勢，以及在互聯網下大數據資源共享的基礎上，提高對市場的分析力度，不斷完善企業的風險防范體系，促進投融資戰略的順利開展。

（二）與時俱進，順應市場發展的潮流

篇7

保障性住房是1998年房改以來，中央政府基于保障居民基本住房的、與商品房相區分的住房，它屬于社會福利事業。“十二五”期間，中央政府制定了相應的國家政策和法律法規，并在2011年下達了建造1000萬套保障性住房的任務，各級地方政府為此開源節流，將大量資金投入到了保障房的建設中。從當前國內研究狀況來看，保障性住房的研究包括：供給、分配兩個方面。我國學者盡管對這兩個方面都有研究，然而在保障性住房建設投入方面國內卻鮮有討論。保障性住房的投入是關乎保障房建設任務能否順利完成、地方政府能否讓人民滿意的關鍵因素。本文立足于保障房投入視角，采用相關性及線性回歸模型對其進行了回歸分析。

2 影響保障性住房投入的可能相關變量選擇

保障性住房的投入是影響地方財政的關鍵因素。理論上來講，大量建設保障性住房，會減少商品房土地的供應，在財政上導致地方土地增值稅的降低，進一步會影響地方GDP，因此本文選取了土地增值稅和地區生產總值作為可能與保障性住房投入相關的變量。隨著保障性住房建設的不斷開展，人均住房面積會增大，人們的購房壓力降逐步減小，進而是居住支出降低，而住房價值則伴隨著房屋數量的增大而縮小，因此，本文選取了人均住房面積、住房價值和居住支出作為可能與保障性住房投入相關的變量。

最后，城市人口密度過大，而住房面積的相對不足的表現出了建設保障性住房的必要性、重要性和地方政府改善民生的責任性；鑒于保障性住房的地方政府問責機制的建立，各地方政府迫于完成保障房建設的強制性任務的壓力，必將投入較多數量的土地來完成中央政府的保障性住房的建設要求，因此，本文選取了城市人口密度和保障房土地供應面積作為可能與保障性住房投入相關的變量。

3 影響保障性住房投入的可能因素的相關性分析

相關分析主要研究相關關系，而相關關系是指兩個變量之間存在的一種不確定的數量關系，一個變量的取值不能由另一個變量唯一確定。為了找到真正影響保障性住房投入的因素，本文采用了相關性分析的方法。

本文中全國31個省市的土地增值稅、地區生產總值、城市人口密度、居住支出、、人均住房面積、住房價值與保障性住房投入數據均來自中華人民共和國統計局官方網站（http：///）；保障房土地供應面積數據來自中華人民共和國國土資源部官方網站（http：///）。具體數據見附表。

本文作者運用spss17.0軟件，采取簡單相關性分析的方法，對上述可能相關因素進行了相關性分析，得出以下分析結果：

土地增值稅、地區生產總值、居住支出、、人均住房面積、住房價值等5個可能影響因素的P值檢驗為0.950、0.636、0.281、0.296、0.137，在5%的顯著性水平下不能通過檢驗，得出這些影響因素與保障房投入相關性較低的結論，剔除了這些因素的影響。

而我們發現，保障房土地供應面積、城市人口密度兩個影響因素的P值檢驗為0.025、0.004，在5%的顯著性水平通過檢驗，可以確定這兩個因素與保障性住房投入有較高的相關性，為了進一步研究與這兩個影響因素的關系，本文作者繼續建立了回歸模型。

4 多元線性回歸模型分析

回歸分析主要研究客觀事物變量間的統計關系，它是建立在對客觀事物進行大量試驗和觀察的基礎上，用來尋找隱藏在那些看上去是不確定的現象中統計規律性的統計方法。回歸分析方法是通過建立統計模型研究變量間相互關系的密切程度、結構狀態、模型預測的一種有效工具[1]。

由表1的分析結果可知，保障房土地供應面積、城市人口密度兩個影響因素與保障性住房投入的相關性較高，因此，本文作者擬對它們進行了回歸性分析，希望可以得出線性回歸方程，以此來預測地方保障性住房的投入。

4.1引入變量及模型

記Y為各省市地區保障性住房的投入，X1、X2分別為各地區保障房土地供應面積和城市人口密度，β0、β1、β2是未知參數，稱其為回歸系數，ε表示其他隨機因素的影響，假設他們Y、X1、X2之間存在線性相關關系，則滿足其線性關系的多元線性方程為：

Y=β0+β1X1+β2 X2+ε

4.2引入變量及數據

根據上述分析綜合，得出如下數據，令Y為各地區保障性住房的投入，X1、X2分別為各地區保障房土地供應面積和城市人口密度，見附表。

4.3回歸性分析及檢驗

運用spss17.0對上述數據進行關于住房保障支出的回歸性分析，可得出如下結論：

4.3.1方差分析

由Regression Mean Square=4326.968，Residual Mean Square=558.532，F=7.747，P=0.002，可知在5%的顯著水平下，線性回歸顯著。模型建立有效，可以運用各地區保障房土地供應面積和城市人口密度來描述各地區保障性住房的投入。

4.3.2回歸方程的確定

運用spss17.0可得出關于住房保障支出的回歸模型的系數：

可知，偏相關系數結果為：

常數項（Constant）= 25.452；

保障房供應面積回歸系數=0.025，回歸系數的標準誤差（Std. Error）=0.009，回歸系數的t檢驗的t值=2.909，P=0.007，在5%的顯著水平下有效；

城市人口密度回歸系數=0.007，回歸系數的標準誤差（Std. Error）=0.003，回歸系數的t檢驗的t值=2.133，P=0.042，在5%的顯著水平下有效。

因此，我們認為這兩個回歸系數都有顯著意義。求得回歸方程為：

Y=25.452+0.025 X1+0.007X2+ε

5 線性回歸方程的意義

回歸性方程通過顯著性檢驗之后，便可以通過它來對未來變化進行預測。對給定的X值，可以根據預測模型得到相應Y的估計值。當地級政府掌握本地區城市人口密度和年初保障房土地供應面積之后就可對本年度保障房資金投入有一定的把握，使之更加理性的進行項目籌資和社會融資。由此回歸模型，我們還可以知道，隨著城市人口數量的增大，居民住房壓力的增大，政府必將投入更多的資金、土地用于保障性住房的建設當中，也就更加體現了保障性住房政策性的強烈。鑒于地方政府政績觀和“GDP唯上” 思想的作怪，他們將會抑制保障性住房的資金投入和土地供給。因此，控制城市人口密度將是地方政府解決居民住房問題的有效途徑。

6 結語

篇8

雖然建筑業上市公司的投資規模呈現上述規律，但沒有依據來證明符合大多數企業投資規模范圍的企業其投資規模就是合理的。

建企投資效果問題

建筑業企業的競爭力主要體現為市場開發能力、合同履約能力、實現收入能力、盈利能力和償債能力等五種能力，五種能力的強弱直接影響了企業經營績效水平的高低。

企業的投資活動自然會對這五種能力產生影響，投資效果也必然會影響到企業的經營績效水平。企業的投資活動其中對前四種能力是積極的、正面的影響，對償債能力則是消極的、負面的影響。為了定量說明企業的投資活動對企業經營績效的影響程度，即企業的投資效果，筆者仍然選擇了中國鐵建、中國建筑等30家建筑業上市公司2008~2010年的數據進行分析。

企業投資活動對市場開發能力的影響。在企業的年度報告中能夠查出企業的年度新簽合同額。而企業通過投資活動，如通過運作BT、BOT、房地產開發、材料生產、機械制造及投資于其他項目可以直接增加企業市場承攬額。

2008~2010年，30家建筑業上市公司三年總合同額為66,954億元，而投資活動帶來的合同額約為4,985億元，約占總合同額的7.45%。30個企業中投資活動帶來的市場份額占本企業新簽合同額比例最高的是浦東建設，高達2/3，主要為BT項目；中南建設也超過了60%，主要為房地產開發項目；有6個企業超過30%的合同額是通過投資活動獲取的；也有杭蕭鋼構、東南網架、延長化建三個企業的比例為零，投資活動并未能給企業直接帶來合同份額。

企業的投資活動對于合同履約能力的影響。建筑業企業在項目中標后，需要配置適當的人、財、物、機資源進行履約，企業所擁有的這些資源情況及對資源的配置能力就直接決定著企業的履約能力。考慮到數據的可獲取性，企業的履約能力以年度資產負債表中的固定資產凈額、貨幣資金及其他應收款之和來表示，30個企業合計額為4,391億元。將企業現金支出中的購買設備款、補充企業營運資金及其他增加企業生產能力的現金支出活動考慮為投資活動對企業履約能力的影響，30個企業三年合計額為1,186億元，約占27%。30個企業中最高的中冶約為56%，有11家企業超過了30%，有17家超過20%，也有上海建工、四川路橋和北方國際3家企業為零。由此可見，投資活動對于提高企業的履約能力的作用是非常明顯的。

企業的投資活動對于收入能力的影響。在企業的年度報告中能夠查出企業的年度銷售收入，30個企業三年的收入合計為41,127億元。

而投資活動產生的收入主要包括BT、BOT、房地產開發、工業制造、材料生產、礦產資源及其他投資類公司所實現的收入，30個企業三年投資活動形成的收入合計為4,081億元，約占9.9%。中材最高，近60%的收入是通過投資獲取的；天路、安徽水利、中南建設和科達股份等企業也均超過了30%；30個企業中有15個超過10%；同樣杭蕭鋼構、東南網架、延長化建的比例為零。

企業的投資活動對于盈利能力的影響。企業的盈利能力以實現的毛利潤為衡量依據，30個企業三年來實現的毛利潤總額為4,264億元，而通過投資活動共實現毛利潤約為1,045億元，約占24.5%。投資活動對于企業盈利能力的貢獻是非常顯著的，投資活動實現了不足1/10的收入，但卻產生了近1/4的毛利潤。部分建筑業企業實現的利潤主要來自于投資活動，30家企業中投資活動對于盈利能力貢獻率超過50%的有8個，其中深天健全部利潤、科達股份超過90%的利潤、中材超過80%的利潤均來自于投資活動；也有7家企業投資活動產生的毛利潤不足10%。

企業的投資活動對于償債能力的影響。

以30個企業三年負債的算術平均值為計算依據，30個企業三年負債算術平均值的合計額為10,834億元。投資活動對償債能力的影響則用企業投資活動產生的現金流量凈額為計算指標，30個企業的合計值為2,293億元，約占21%，即企業的負債中約有1/5是由于投資活動引起的。需要注意的是本處計算過程并沒有考慮到投資活動形成的資產，因本文主要比較的是同一口徑下各個企業的相對值，同時也是為了便于計算，企業投資活動對負債的實際影響比例應低于21%。除深天健和中南建設2個企業投資活動產生的現金流量凈額為正數外，其他企業均為負值，且路橋國際公司投資活動的影響比例超過90%，浦東建設則超過80%，有12個企業超過了20%。

綜上，建筑業上市公司的投資活動對于企業五種能力均會產生一定程度的影響，影響程度由強到弱分別為合同履約能力、盈利能力、償債能力、實現收入能力和市場開發能力，其中前三種能力影響較為顯著，均超過了20%。

建筑業上市公司以7.28%的投資規模，新簽了7.45%的合同額、增加了27.01%的履約能力、實現了9.92%的收入、24.49%的毛利潤和21.16%的負債，企業投資活動對企業經營績效的貢獻還是非常明顯的。

如果按照重要程度對建筑業企業五種能力分別賦予不同的權重，根據各個企業每項能力的定量數據，可以計算各個企業的加權得分，可以根據得分的不同判別各個企業的投資活動在整體經營績效中所發揮的使用情況。為計算方便起見，除將盈利能力權重設置為30%、償債能力設置為10%外，其他三項能力的權重均設置為20%。通過計算可以得出，30家建筑業上市公司投資效果對企業總體經營績效的影響比例為14.1%，即企業的整體經營績效有14.1%來自于投資活動。最高的中材達到46%，有4家企業超過40%，7家超過30%，11家超過20%，超過行業平均水平的有15家，有13家低于10%，其中最低的僅為1.2%。從數據情況來看，建筑業上市公司投資效果各不相同，在企業總體經營績效中發揮的作用也各不相同，且差距較大，反映了建筑業上市公司對投資活動的思想認識、對企業發展的商業模式、對投資活動的管理運作能力等方面還是存在較大差距的。

建企投資效果與投資規模的關系

篇9

The Minimum Investment and the Entrepreneur Welfare

―Based on the External Financing Analysis Framework of Asymmetric Information

XIA Zi-xiang， TIAN Cun-zhi， GUO Qiu-ping

（Economic Research Center， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650093， Yunnan， China）

Abstract：The minimum investment refers to the government restrictions on the investment exemption market or private placement varieties. Based on the external financing analysis framework of asymmetric information， the paper analyzes the effects the minimum investment has on the equilibrium interest rate， investment and entrepreneur welfare. The conclusions show that equilibrium interest rate of capital market is scaled down when the minimum investment decreases， that the entrepreneurs whose financial strength are very weak without any shadow ring were not affected by the minimum investment， that entrepreneurs whose financial strength are in the borderline of system were affected by the minimum investment， and that entrepreneurs with strong financial strength benefited from the minimum investment and their net revenue is increased.

Keywords：the minimum investment； asymmetric information； equilibrium interest rate； entrepreneur welfare

一、最低投資規模與企業家福利研究概述

對于最低投資規模，一種較為常見的定義是：最低投資規模是指對投資免責市場或私募發行品種的限制。由于證券管理機構對這類市場的監管力度有限，為阻止中小投資者進入高風險市場，一個比較有效的方法就是對特定投資品種設定最低投資規模。企業有兩項最基本的財務活動：投資與融資，因此企業的利益與其投資活動是密不可分的。為了保護中小投資者，大部分風險較高的投資項目都會有最低投資規模要求。我國企業的投資規模受三大因素的影響：投資機會、內部現金流與負債程度。因此，如何確定企業的投資規模也成了經典投資理論的研究熱點之一。部分學者的研究結論表明：經典投資理論適用于確定我國企業的投資規模[1]。

目前，國內外學者在投資規模方面的研究主要集中在以下三方面：

（一）關于企業的投資規模與投資機會之間的研究

Modigliani和Miller[2]于1958年在他們的論文中提出了著名的MM理論，該理論開創性地提出了企業的投資規模與投資機會之間的關系。他們的研究認為企業的投資決策與項目的凈現值息息相關，決定企業投資規模的是企業的投資機會，其他因素不會對投資規模產生影響。但該研究也忽略了一個重要的問題，那就是信息不對稱以及成本對企業的投資同樣會產生很大的影響。Stulz（1990）[3]的研究正好彌補了這一不足，他從信息不對稱角度分析了負債融資對企業投資規模的影響，指出企業的籌資政策可以減少“投資不足和過度投資”這兩種成本。

（二）關于負債融資對投資規模的影響研究

大量研究結論顯示投資規模與負債之間是一種負相關關系，而且，這種負相關關系在低成長性企業中體現得比高成長性企業更顯著。負債融資可能造成投資不足或投資過度，其原因在于負債融資減少了企業自由現金流，使管理者能夠控制的自由現金流減少，而投資不足又將抵消因股東和管理者之間的成本而產生的過度投資行為。防止過度投資行為的方式之一是負債，這樣可以降低股東和經理之間的成本，以提高投資效率 [4-7]。短期負債會帶來成本，而且，短期負債的成本甚至可能高于長期負債，但是短期負債相對于長期負債來說，對企業投資規模的變化更不敏感。因此，企業可以利用短期負債來對投資不足問題進行控制 [8-9] 。

（三）關于投資規模、財務冗余與融資結構的研究

大量關于企業投資規模方面的研究為企業確定最優投資規模提供了依據，然而，上述文獻中的投資規模是由企業自主決定的，而非由監管部門外生決定。那么，外生的最低投資規模究竟會對投資者產生什么影響？如何設置最低投資規模才能做到既能讓資金實力弱的中小投資者規避風險，又能提高企業家福利？最低投資規模受哪些因素的影響等，這些問題的研究結論可為政策制定者提供理論依據。本文正是在對以上問題作研究的基礎上，得出一些有意義的結論。

本文運用 Tirole（2006）建立的非對稱信息下的可變投資分析框架，在一般均衡視角下對最低投資規模與企業家福利、最低投資規模與資本市場均衡利率之間的關系作了深入探討，考察了最低投資規模對不同類別的企業家的投資活動和福利產生的不同影響。本文的貢獻和工作在于：第一，文中的凈投資函數及其特征并非像凱恩斯宏觀經濟學那樣直接假設出來，而是通過非對稱信息下的最優契約嚴格推導出來；儲蓄函數也是基于外部投資者的跨期效用最大推導出來的；第二，融入了道德風險、成本、異質企業家等被新古典宏觀經濟學忽略的因素，討論了最低投資規模對均衡利率的影響；第三，在Tirole（2006）的可變投資模型中引入了新的變量――最低投資規模，就非對稱信息下最低投資規模對不同企業家的融資及福利產生的影響進行了嚴格的理論探討。

二、模型假設

本文采用可變投資分析框架，其基本假設有：

1參與者：企業家和投資者，其中企業家組成一個測度為1的連續統。

2時期：兩期。記為t=0，1，其中第0期投資，第1期獲得收益。

3每一個企業家選擇投資規模I∈[I，+∞），并且都需要向外部融資。其中I表示最低的投資規模。

4企業家擁有相同的固定投資技術，唯一不同的是企業家的初始資產這里僅考慮企業家之間的一維異質性。A。設A服從區間[A，]上的連續分布，累積分布函數和密度函數分別為G（A）和g（A）。

5項目投資具有風險：如果實施，可能會成功，也可能會失敗；成功時產生與投資規模成比例的利潤RI，失敗時不產生任何收入。

6項目成功的概率受到企業家工作努力程度的影響，但企業家的工作努力程度是不可觀察的這里的假設表明項目受到企業家道德風險的約束。實際上，我們還可以把此假設理解為企業家可以選擇項目成功概率比較高的項目，也可以選擇成功概率低但是他比較喜歡的項目（易于實施、將來能為企業家派生更多副產品、對朋友有利、產生在職消費、等有魅力等）。總之，道德風險是指借款者采取的降低投資者價值的行動。本模型的道德風險強調的是利潤降低。從數學上看，是從一階隨機占優的角度而言。。當企業家盡職時，項目成功的概率為pH，企業家沒有私人收益；當企業家卸責卸責表明企業家在本職工作上投入太少精力而把主要精力用于其它與項目無關或關系很少的活動。時，項目成功的概率為pL，企業家獲得私人收益B>0。記Δp=pH-pL>0。

7在第0期無法獲得融資的企業家將其自有資金A用于儲蓄。

8市場利率為r>0，儲蓄函數S（r）是單調遞增的這里的儲蓄函數是由外部投資者的偏好最大化推導出來的。限于篇幅，我們沒有給出其具體的推導過程。。

9企業家盡職時，項目凈現值為正；卸責時項目凈現值為負，且單位投資的可保證收入不足以補償貸款的本利，即該假設可以保證規模報酬不變模型中的最優投資規模是有限的。

ρ1>1+r>max{pLR+B，ρ0}

10其中ρ1=pHR表示單位投資的預期收益率；ρ0=pH（R-BΔp）表示單位投資的預期可保證收入。

11企業家和投資者是風險中性的，且受到有限責任保護。

12設pHR

13企業家具有議價權，其提出一個投資者“要么接受，要么拒絕”的融資契約。

博弈時序如圖1所示：

三、最優化模型

篇10

（二）模型建立

1.主板合作博弈均衡模型

假設主板市場已在合作博弈中形成均衡，即每個市場參與者已根據實現自身利潤最大化的原則獲得了合作博弈收益。對于主板市場，設用集合I={1,2,…,n}表示證券發行參與者的集合。如果對于I的任一子集s都對應著實值v（s），且有v（Φ）=0，v（sj∪sk）≥v（sj）+v（sk），sj∩sk=Φ，稱[I,v]為n人合作對策，v為對策的特征函數。S為n個主體集合中的任一種合作，v（S）為合作S的效益，設x1,x2,…xn∈x為各個主體對項目的投資，用V（xi）表示i從合作獲得的最大效益v（I）中應得到的一份收益，且滿足V（xi）≥v（xi），i∈I，即全體合作情況下每個主體的收益不小于每個主體單獨行動的收益。

2.創業板合作博弈均衡模型

創業板制度實質上是對主板審核制度的放松，考慮到制度的變化作為政府對證券發行行為的干預，對證券發行參與者的對策特征函數將作出以下調整：在政府干預的影響下，證券發行參與者的對策特征函數的彈性變化關系可以表示為Ev1=+μ（x1）+U0，U0是由于事后可締約能力得到增強所引致的彈性的增加，μ（x1）是由于規模效應的影響造成的合作效應的擴大，體現在彈性上的增加。

3.創業板風險投資變動影響因素分析

在主板市場已在合作博弈中形成均衡的前提下，創業板的風險投資變動取決于μ（x1），也就是由于規模效應的影響造成的合作效應的擴大，體現在彈性上的增加。這種規模效應主要表現在兩個方面——投資規模效應和經營規模效應。投資規模效應是指風險投資者通過對上市公司大比例持股，形成一定的持股規模，足以對被投資企業經營管理形成一定的影響，能夠獲取中小投資者所不能獲取的額外收益。這種“額外收益”主要包括：（1）股價優惠。一般情況下，戰略投資獲得股份的價格會比市價低，甚至會出現以企業凈資產為基礎進行定價的情況。相對低的股價將成為戰略投資型證券發行中介項目投資的一部分收益，但這部分收益的大小決定于戰略投資型證券發行中介和被投資企業之間的締約談判能力，以及政府的政策影響。我國《證券法》規定，定向增發的“發行價不得低于公告前20個交易市價的90%”。（2）瓜分市場利潤。戰略投資型證券發行中介有很大一部分是對同類或相關企業進行戰略投資，以瓜分被投資企業的市場利潤，填補由于地域、客戶等原因造成的利潤損失。（3）股份價差收益。雖然戰略投資型證券發行中介的持股時間比較長，但由于各種原因，尤其是市場原因，參股比例會發生變動，具體表現為戰略投資型證券發行中介的增持和減持行為，其中就存在股份價差收益或損失。由于戰略投資型證券發行中介的持股量大，在股票交易中往往占有優勢，股份價差收益一般都比較可觀。經營規模效應是指由于上市公司本身的資產規模大，通過在資產經營發揮規模效應作用，獲取更多的利潤，從而為股東創造更多的財富收益。對于風險投資者來說，投資規模與經營規模有其相互沖突的一面，因為上市公司的經營規模越大，投資者越難形成對其的投資規模。

4.檢驗模型建立

考慮到投資規模X1或X2和經營規模X3會存在相關性，若將投資規模X1或X2和經營規模X3對追加投資量Y進行解釋會出現多重共線性現象（這一點在實證檢驗過程中也得到了證明），本文將再次引入Shapley值分析法對實證結果進行檢驗（吳斌和何建敏，2012）。可決系數R2作為回歸模型對樣本觀察值的擬合優度的度量指標，在存在多個解釋變量的情況下，反映了多個解釋變量對被解釋變量的聯合影響程度。用A、B、C、D分別表示解釋變量（以4個解釋變量為例），則R2ABD表示解釋變量A、B、C、D對被解釋變量的聯合影響。將R2定義為聯合影響的特征函數v（•）的值，則以解釋變量A為例。

二、實證分析

（一）樣本數據選擇和數據來源

為對風險投資對創業板上市公司追加戰略投資行為進行研究，筆者對2011年上半年深圳證券交易所IPO上市的144家公司進行統計研究，其中包括在主板上市的61家公司和在創業板上市的83家公司，數據來源于2011年上半年深圳證券交易所IPO上市的144家公司2012年6月30日對外公布的中期財務報表。筆者選取2011年上半年深圳證券交易所主板和創業板IPO上市的144家公司是基于以下考慮：一方面，一般原始股股東對IPO上市公司發行的股票有一年的限售期，而戰略投資型風險投資機構對IPO上市公司發行的股票的限售期為3年，由于現有的最新數據是2012年6月30日的數據，所以通過分析2011年上半年IPO上市的公司的股權分布和股權限售情況，即可確定風險投資機構對上市公司的投資是否屬于戰略投資型——在公司十大股東中，持有的股份為限售股的風險投資機構為戰略投資型風險投資機構。另一方面，考慮到采用時間序列樣本進行研究在操作上有很大的困難，而且研究結果可能會出現較大的偏差——這是由于證券市場的時間序列樣本受到系統性風險的影響很大，大大削減了本研究相關變量的顯著性；同時考慮到上海證券交易所IPO上市公司的股本額一般比較大，證券發行中介的參股欠活躍，所以經綜合考慮，決定選擇深證交易所主板的上市公司與創業板的上市公司進行截面對比，力求通過對比研究，突顯風險投資對創業板上市公司追加戰略投資行為的特點。在篩選出戰略投資型風險投資機構的基礎上，研究采集的樣本數據包括4項——增減前持股數、增減后持股數、持股增減情況、被投資企業總股本。其中，持股數和被投資企業總股本都是2012年6月30日的存量數據，增減前持股數=增減后持股數-持股增減情況；持股增減情況是流量數據，是2011年12月31日到2012年6月30日的凈流量數據。增減前持股數、增減后持股數、被投資企業總股本、持股增減情況分別作為解釋變量初始投資規模X1、目標投資規模X2和經營規模X3以及被解釋變量追加投資量Y的樣本數據。

（二）回歸結果

主板回歸模型中各解釋變量及其組合對追加投資量Y的解釋度都很低，但目標投資規模X2和經營規模X3的相關性比較顯著。由表4可知，創業板回歸模型中，目標投資規模X2對追加投資量Y的解釋度比較高，而且在加入經營規模X3后，目標投資規模X2和經營規模X3對追加投資量Y的聯合解釋度有所提高，F值的下降可能受到目標投資規模X2和經營規模X3多重共線性的影響，目標投資規模X2和經營規模X3的回歸模型也從一定程度上證明了這一點。

三、結論與政策建議

（一）結論

由上述理論分析和實證檢驗可知，風險投資對創業板上市公司追加戰略投資量與目標投資規模和經營規模存在顯著的正相關關系，而且目標投資規模和經營規模對追加投資量的聯合解釋度是最顯著且是可靠的。相比之下，創業板初始投資規模對追加投資量的解釋度并不高。這反映了風險投資對創業板上市公司進行戰略投資更多是通過追加行為而不是通過初始投資達到目標規模。

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一、投資戰略的制訂

企業投資戰略作為企業發展戰略的一部分是和整體發展戰略相適應的，相應于企業的創新發展和穩定發展兩種基本戰略，投資戰略也有兩種基本戰略，即創新型投資戰略和穩定型投資戰略。企業選擇創新發展還是穩定發展，取決于企業自身發展的需要，取決于對市場前景和企業態勢的把握。而選擇投資戰略方向（產品－市場選擇）與確定投資戰略態勢（競爭分析）構成了企業發展戰略的核心，它們構成了企業投資戰略選擇的前提。在明確了企業發展戰略的基礎上，投資戰略的選擇包括投資戰略類型、投資時機選擇和投資項目的優化組合。

二、投資項目的選擇

企業投資項目的選擇決不是漫無目的的搜尋，而是應該根據企業既定的投資戰略，以企業自身投資能力為基礎，圍繞企業核心競爭力進行項目選擇。沒有方向性的項目選擇不但浪費大量的財力、物力，而且往往無法發現真正適合企業的項目，錯失良好的投機時機。

1、基于企業投資戰略的項目選擇

企業的投資戰略為項目的選擇指明了方向，穩定型投資戰略要求企業的投資圍繞企業現有業務領域、現有市場進行核心多元化或者至少是相關多元化投資。因此，企業在選擇投資項目時，必然會圍繞現有產品進行縱向或橫向的信息搜尋。所謂縱向是指向現有產品的上游或下游延伸，橫向是指豐富產品類型以覆蓋更多的細分市場。無論是縱向還是橫向都要求企業在自己熟悉的領域內搜尋項目信息；與此相對應，創新型投資戰略要求企業跳出現有的業務框架，開發全新的產品或拓展新的市場，甚至是在完全陌生的領域進行投資。但這種投資并不意味著四處開花，毫無方向，它必須以企業的投資能力為基礎，以企業核心競爭力為中心，是企業核心競爭力的延伸。

2、基于企業核心競爭力的項目選擇

企業核心競爭力是企業生存的基礎，同時也決定了企業拓展的能力邊界。企業必須明確的知道自己的核心競爭力所在，是品牌影響力、管理能力、人才儲備、技術水平，抑或是規模實力。無論是穩定型投資戰略下的縱向、橫向擴張，還是創新性投資戰略下的完全多元化都不應該脫離企業核心競爭力的控制范圍。例如，企業的核心競爭力在于品牌影響力，那么企業就應該在原有行業領域內，而不應該和原有業務脫離過大，否則品牌影響力就無法得到有效的延伸；如果企業的核心競爭力在于人才儲備，則需要進一步明確人才結構，技術人才充足的企業顯然適合投資于產品的研發，而銷售人才充足的企業則適合新市場的開拓。由此可見，在企業投資戰略為項目選擇提供了基本的方向后，企業核心競爭力再次確立了信息搜尋的范圍及中心。

3、基于企業投資能力的項目選擇

企業投資能力是由企業資金實力、現金流狀況、籌資能力等因素共同決定的，投資能力決定了企業的投資規模，包括單個投資項目的規模和企業總體投資規模。投資項目規模的確定包括兩個方面：首先，投資能力決定了投資規模的可能性，就總體投資規模而言，企業投資能力決定了它的邊界，超越自身能力的投資規模顯然是不切實際的。對于單個項目的投資規模，它必然是在總體投資規模內的，另外從分散風險的角度，企業不可能將所有的資源投資于某一個項目，這種項目風險將會是致命性的，一旦項目失敗將威脅到企業的存亡。因此，企業對單個項目投資規模的確定必須在投資能力的基礎上考慮風險分散的要求；其次，客觀條件決定了投資規模的可行性，這里的客觀條件包括物質技術條件、市場規模以及經濟效益等。物質技術條件決定了投資項目的性質，資本密集性、技術密集性和管理密集性行業所要求的投資規模存在相當大的差距。市場規模決定著項目發展的空間，進而決定了投資規模的邊界。經濟效益通過項目不同規模下的邊際收益率和企業資金成本間的比較，準確地界定了項目投資規模的臨界點。企業總體投資規模及單個項目投資規模的確定再次縮小了投資項目選擇的范圍，這不僅有助于企業提高項目選擇的效率，而且大大的節約了企業資源的耗費。

三、投資項目的可行性研究

可行性研究是整個項目投資的核心部分，是項目決策的主要依據。因此，可行性研究的科學性和準確性直接關系著企業投資的成敗。一份良好的可行性研究報告應該做到對項目的前景和項目未來的運行軌跡作出精確的估算，從而保證項目決策的成功率。

可行性研究有三種類型：機會研究、初步可行性研究和技術科技可行性研究。機會研究的主要任務是為項目投資方向提出建議，即在一個確定的地區和行業內，以市場調查為基礎，選擇項目，尋找最有利的投資機會；初步可行性研究的主要任務是對機會研究認為可行的項目進行進一步論證，并據此作出是否投資的初步決定，是否進行下一步的技術經濟可行性研究。

機會研究和初步可行性研究更多的是對項目的風險、技術方案、經濟效益等要素給出粗略的評價，往往限于數據選擇的補充分，評價局限于定性的層次，無法精確的描述項目前景。而技術經濟可行性研究才是整個項目可行性研究的核心部分，它必須在收集大量數據的基礎上，對項目的各項要素給出完整的定量分析，用準確的數據對項目進行評價，它是項目決策科學化的重要手段，是項目或方案抉擇的主要依據之一。

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（一）研究假設 本文以房地產企業為研究樣本。在以往的相關研究中，我國的很多學者都是從成本的角度進行研究，而忽視了成長性對房地產上市公司融資結構與投資行為所產生的影響。由于房地產上市公司的成長情況不同，所以投資決策的側重和投資額度的多少存在較大差異，所以針對該現象，本文將研究樣本分為高成長組和低成長組。高成長組房地產上市公司的投資規模，投資資金的來源與低成長組房地產上市公司相比存在較大的差異。因此，提出以下假設：

Hl：在高成長組中，企業外源負債融資增量與投資規模正相關。即負債融資增量越多，投資規模越大

H2：在低成長組中，企業內源權益融資增量與投資規模正相關。即內源融資增量越多，投資規模越大

H3：高成長組企業的負債與投資規模的相關程度低于低成長組企業權益融資增量與投資規模的相關程度

（二）樣本選取及數據來源 本文以2009年至2010年的房地產上市公司的年報作為樣本，同時剔除兩年間ST公司和數據不完的公司，得到106家公司作為研究樣本。兩年的106個上市公司形成的面板數據模型，相對于單純的截面數據和單純的時間序列數據模型而言有以下優點：一是樣本觀測量大大增加，106個房地產上市公司共212個樣本；二是降低多重共線性；三是減少估計誤差。研究所用數據主要來自國泰安數據庫（CSMAR），并利用Stata10軟件進行統計分析。

（三）變量定義 如表1所示：

（四）模型構建 本文以FHP（1988）的理論模型作為基礎模型，并通過借鑒其他學者的相關經驗設立模型如下：

Ij，t/Aj，t-1=b0+b1ALRj，t+b3AERj，t +b2CFj，t/Aj，t+b4CROTjt/Ajt-1+b5Grj，t +εj，t t

三、實證結果與分析

（一）描述性統計 如表2所示：

對總體樣本進行描述性統計分析結果如表2所示：投資規模的均值是0.153，投資規模的最大值21.627，而最小值是-0.564，樣本全距較大，說明房地產公司之間的投資規模存在較大的差異。本期負債增量融資的均值是12.47，本期權益增量融資的均值為6.101，說明房地產公司主要的融資方式是負債融資，權益融資量相對較小，從描述統計的角度說明了整體融資結構不太合理。內部現金凈流量均值為-3.813，說明房地產企業的經營性活動產生的現金流不足。成長機會最小值為-1，最大值為827.202，說明房地產企業之間的成長性存在很大的差異。

（二）回歸分析 根據成長機會值對樣本進行分組，成長機會這個變量的平均值是2.085，大于均值的作為高成長組樣本（63個），低于均值的作為低成長組樣本（149個），進行多元線性模型回歸后得到結果如表3所示：

（三）研究結論 在高成長組企業中，本期負債增量融資與投資規模之間的正相關性在5%水平上顯著，證實了假設1，在低成長組企業中，本期權益增量融資與投資規模呈現正相關性在5%水平上顯著，證實了假設2。回歸結果說明我國高成長性房地產公司的長期投資主要依賴外源性的負債融資。高成長組企業中，本期負債增量融資與投資規模的相關系數為0.077，而低成長組企業中，本期權益增量融資與投資規模的想關系數為0.263，這正好與假設3描述相符。在高成長組中投資規模與主營業務資產收益率成負相關（系數為-0.208）在5%水平上顯著，而在低成長組中，這種關系在5%水平上并不顯著。此外影響房地產企業投資規模的變量有：本期權益增量融資、內部現金流量、成長機會等。由此可以說明成長性不同的房地產上市公司，其融資結構與投資行為之間的關系有較大的差別。

四、相關建議

（一）完善房地產上市公司的融資渠道 對于高成長性房地產上市公司投資資金主要依賴于債務融資。債務融資一方面會增加企業將面臨的財務風險，另一方面也會增加債務融資約束。權益融資相對于其他融資手段，具有無償還期及再融資能力強等優點，它可以大幅度提高企業長期投資能力并降低企業的財務風險。如何培育良好的直接融資環境，降低銀行信貸融資比例，這成為完善我國房地產融資渠道首要問題。

（二）大力發展多元化的融資方式 采用銀行貸款是我國房地產公司主要的融資方式，然而銀行貸款會產生相應的政策風險和財務風險，從而增加公司發展過程中的不確定因素。相比較而言，項目融資、金融租賃、投資基金等融資方式，相對而言財務風險較低，有助于房地產上市公司持續快速的發展。

參考文獻：

[1]DanyAoun，Junseok Hwang The effects of cash flow and size on the investment decisions of ICT firms： A dynamic approach 2008，1：1-20.

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二、邊際概念在定價中的應用

財務預測是指估計企業未來的融資需求,也是融資計劃的前提。銷售預測本身并不是財務管理的職能,但它卻是財務預測的基礎,只有銷售預測完成后才能開始財務預測。而要進行銷售預測,定價則很重要,以下就介紹邊際成本在定價中的應用。

在社會主義市場經濟體制不斷完善的今天,邊際成本等于邊際收益的原則,對于各種所有制結構的企業進行經營決策都有重要的指導意義。利用邊際成本制定產品價格,在市場經濟中可以被廣泛應用。在現實生活中我們經常遇到航空公司打折機票,并且票價遠遠低于成本,這是出于哪方面考慮呢?因為在正常情況下航空公司航班飛行一次的成本是固定的,因此票價必然有一個底價,一般情況下其售票折扣不能低于這個底價,但特殊情況下,航空公司可以通過考慮邊際成本來增加利潤。假如飛機起飛前還有少量空位,而候補的旅客愿意支付略低于底價的金額來購票,航空公司完全應該與其成交,因為雖然一次飛行的成本是固定的,但多增加一個乘客所增加的成本是微乎其微的,邊際成本可能僅僅是這名額外旅客消耗的除飛行成本以外的一些餐飲成本,因此邊際收益肯定大于邊際成本,對于航空公司來說是有利的。

邊際成本的概念是動態的,比平均成本分析更能提供有用的信息。從而企業能夠應用邊際成本的概念定價,并能夠更好地完成財務預測,為投資決策做好準備。

三、邊際概念在投資過程中的應用

作為投資者總是希望其投資回報最大化、投資風險最小化,這可以通過邊際收入、邊際成本及其兩者的差額(邊際投資報酬)來分析。一般而言,在相關范圍內,隨著投資規模的上升,邊際成本是遞減的;但超過這一相關范圍后,隨著投資規模的上升,邊際成本是遞增的;在這兩者之間,也會有邊際成本不變的區域。而對于邊際收入來說,隨著投資規模的上升,產生相應的規模效益,從而使差量收入上升,造成邊際收入上升;但當投資規模達到一定程度后,邊際收入將不再發生變化;繼而隨著投資規模的上升,產量不斷增加,造成供需失衡,反使價格趨于下跌,邊際收入下降;同樣,在兩者之間,也會產生邊際收入不變的區域。所以,邊際成本經歷這樣三個過程:邊際成本遞減、不變、遞增;而邊際收入也經歷同樣三個過程:邊際收入遞增、不變、遞減。具體情況見圖: