投資規(guī)模分析大全11篇

緒論：寫作既是個(gè)人情感的抒發(fā)，也是對(duì)學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇投資規(guī)模分析范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

表11990―2001年武漢市房地產(chǎn)開發(fā)投資、基本建設(shè)投資GDP及增長(zhǎng)率

資料來(lái)源：《武漢年鑒》1989年～2002年各版

從表可以看山，武漢市房地產(chǎn)投資呈現(xiàn)山如下一些特點(diǎn)：

（1）年度房地產(chǎn)開發(fā)投資增長(zhǎng)快。1990年武漢市房地產(chǎn)投資總額僅為3.35億元，而到2001年則猛增到115.34億元，增長(zhǎng)34倍多。12年間的平均增長(zhǎng)速度為51.74%。但同期武漢市的基本建設(shè)投資額的平均增幅只為27.12%。同期的GDP平均增幅為21.6%。特別在1992年～1995年最為明顯。由此可知，房地產(chǎn)開發(fā)投資增長(zhǎng)率大大高于后兩者，房地產(chǎn)開發(fā)投資增長(zhǎng)很快。

（2）投資周期性波動(dòng)大。圖1為1990―2001年間武漢市房地產(chǎn)開發(fā)投資與基本建設(shè)投資及GDP增長(zhǎng)率的散點(diǎn)折線圖。我們從圖中可以看山，1990～2001年間武漢市房地產(chǎn)開發(fā)投資的增長(zhǎng)明顯呈現(xiàn)山一個(gè)周期波動(dòng)。1993年以前，房地產(chǎn)開發(fā)投資增長(zhǎng)很快，1990年的增幅只為-2.4%，1991年為2.1%，而到1992年，房地產(chǎn)開發(fā)投資迅速上升，增幅上升到63.2%，到1993年增長(zhǎng)率達(dá)到極點(diǎn)，為341.4%。短短4年時(shí)間就上升了7.4倍。而在1994年以后，投資增長(zhǎng)率漸漸回落。1994年、1995年分別為131.4%、60.6%。在1996年回落得最快，只有6.2%，增幅下跌了將近10倍。到1999年房地產(chǎn)投資首次山現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)。1999年之后，房地產(chǎn)投資增幅又有增加趨勢(shì)。

二、武漢市房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模趨于合理

適當(dāng)和合理的房地產(chǎn)開發(fā)投資水平，可以拉動(dòng)一國(guó)或一地區(qū)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而，房地產(chǎn)投資過度將會(huì)帶來(lái)空置房增多，銀行貸款難以收回，嚴(yán)重時(shí)，有可能引起金融風(fēng)波，具有強(qiáng)烈的副作用。而如果房地產(chǎn)投資不足，房地產(chǎn)市場(chǎng)上將出現(xiàn)供過于求的局面，人們將無(wú)法（或很難）找到適合自己的住房，從而影響人們的生活，同樣也會(huì)給國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)影響。

房地產(chǎn)投資規(guī)模是否合理，我們可以從房地產(chǎn)開發(fā)投資占固定資產(chǎn)投資的比重，以及房地產(chǎn)投資占GDP的比重來(lái)分析。表2表明了武漢市房地產(chǎn)投資占固定資產(chǎn)投資及GDP的比重的變化。

表2武漢市房地產(chǎn)投資與固定資產(chǎn)投資及GDP

從表2可知，1992年以前，武漢市年度房地產(chǎn)投資占年度固定資產(chǎn)投資的比重不足10%，市場(chǎng)感覺該市房地產(chǎn)投資不足。而此后該比值一直大于20%。而年度房地產(chǎn)投資與年度GDP的比值，先升后降，1992年以前均在9%以下，市場(chǎng)感覺房地產(chǎn)投資不足，房地產(chǎn)產(chǎn)品將供不應(yīng)求，而1993～1998年，該比值在8.4%-24.2%之間。在這段時(shí)間，整體上來(lái)說，幾乎又是遞減的，但一般都小于18%。此階段由于投資放大，房地產(chǎn)產(chǎn)品將供過于求。由此本人初步估計(jì)，武漢市房地產(chǎn)投資占當(dāng)年固定資產(chǎn)投資的比重在20%-25%之間，房地產(chǎn)投資占GDP的比重在8%-15%可能是武漢市房地產(chǎn)投資比例的合理區(qū)間。由表2判斷，從年度房地產(chǎn)投資分別占年度固定資產(chǎn)投資比重及占GDP比重的角度上來(lái)說，1993年以后，武漢市房地產(chǎn)投資規(guī)模處于投資合理區(qū)。

為了驗(yàn)證上述推斷的正確性，下面我從武漢市房屋的空置率情況的變化進(jìn)一步加以證明。

空置率用公式表示為：

房屋空置率=報(bào)告期末房屋空置面積/近三年房屋可供應(yīng)量*100%

年度房地產(chǎn)產(chǎn)品的供給即為房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)年內(nèi)可供銷售面積。房地產(chǎn)產(chǎn)品的實(shí)際需求可以認(rèn)為就是房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)年內(nèi)實(shí)際銷售面積，房屋空置面積就等于年內(nèi)可供銷售面積減去年內(nèi)實(shí)際銷售面積。由于房地產(chǎn)市場(chǎng)供需不均衡，無(wú)論從宏觀還是微觀分析，房地產(chǎn)空置存在有其客觀的必然性。不同國(guó)家、不同地域、不同用途的房地產(chǎn)，其空置率的變化規(guī)律是不相同的。

一個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)，房地產(chǎn)產(chǎn)品存在一定的空置面積對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)是必要的。國(guó)外研究表明，在西方發(fā)達(dá)國(guó)家，當(dāng)房屋空置率在3%以下時(shí)，買房人幾乎找不到符合自己需要的房屋，房地產(chǎn)產(chǎn)品供不應(yīng)求，此時(shí)市場(chǎng)上空置房屋少，市場(chǎng)呈現(xiàn)出賣方市場(chǎng)。而當(dāng)房屋空置率在3%～10%時(shí)，市場(chǎng)較為平穩(wěn)。整個(gè)市場(chǎng)供應(yīng)不顯得過剩，買方對(duì)房地產(chǎn)產(chǎn)品有充分的選擇余地。當(dāng)空置率大于10%時(shí)，則房地產(chǎn)產(chǎn)品逐漸顯得過剩。達(dá)到15%以上時(shí)，存在嚴(yán)重過剩。當(dāng)然，發(fā)展中國(guó)家由于經(jīng)濟(jì)不夠發(fā)達(dá)，其空置率標(biāo)準(zhǔn)與發(fā)達(dá)國(guó)家是不一樣的。一般認(rèn)為空置率在4%～6%之間是合理的。發(fā)展中國(guó)家的空置率標(biāo)準(zhǔn)可歸納為如下：

表5列出了1990年～2001年武漢市房屋空置率情況，

表4顯示，在1995年以前，武漢市房屋空置率處于空置不足區(qū)，空置率均在4%以下，各年的房屋竣工面積（小于1000萬(wàn)平方米）、房地產(chǎn)銷售量（小于100萬(wàn)平方米）都不是很大，房屋空置的絕對(duì)量有限。此時(shí)，房地產(chǎn)市場(chǎng)處于買方市場(chǎng)。在這一階段，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)一般很少關(guān)注房地產(chǎn)產(chǎn)品的功能、配套服務(wù)、小區(qū)環(huán)境等。而在1996年以后，武漢市房屋空置的絕對(duì)量逐漸擴(kuò)大，空置率也由處于不足區(qū)轉(zhuǎn)變到處于合理區(qū)間（在4～6%之間），在國(guó)家決定取消實(shí)物福利分房采取貨幣分房以來(lái)，武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)供需兩旺，房屋竣工面積、銷售面積量放大?？傊?，從空置率角度來(lái)說，武漢市房地產(chǎn)投資規(guī)模在1996年以后達(dá)到合理區(qū)間。

篇（2）

中圖分類號(hào):F279.246文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-9031(2010)06-0046-06DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2010.06.12

一、引言

投資決策是企業(yè)最重要的財(cái)務(wù)決策之一,是公司財(cái)務(wù)決策的起點(diǎn),其對(duì)公司的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展具有不可替代的作用。企業(yè)投資規(guī)模是企業(yè)投資決策的一個(gè)重要內(nèi)容,企業(yè)投資規(guī)模的大小反映企業(yè)未來(lái)生產(chǎn)能力的高低,投資規(guī)模如何安排會(huì)對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和投資經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生各方面的影響。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)部門,農(nóng)業(yè)上市公司作為連接農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和資本市場(chǎng)的重要紐帶,對(duì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、提高農(nóng)業(yè)科技水平、促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展具有重要影響。目前,國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的發(fā)展壯大日益重視,不少學(xué)者紛紛對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的投資行為進(jìn)行研究。但就目前國(guó)內(nèi)已有的研究成果來(lái)看,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)企業(yè)投資規(guī)模的實(shí)證研究較少,特別是還沒有學(xué)者專門展開對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司投資規(guī)模的研究。因此,本文以農(nóng)業(yè)上市公司為研究對(duì)象,從財(cái)務(wù)角度對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司投資規(guī)模的影響因素進(jìn)行分析,并充分考慮股改的影響,以期對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的投資決策、資本市場(chǎng)監(jiān)管和國(guó)家宏觀調(diào)控提供一些參考。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)國(guó)外相關(guān)研究

經(jīng)過長(zhǎng)期的發(fā)展,西方經(jīng)濟(jì)學(xué)中對(duì)企業(yè)投資行為的分析已較深入。早期的企業(yè)投資理論主要包括Clark的加速器投資理論、Dusenbery的流動(dòng)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(jì)70年代以來(lái),隨著理論、非對(duì)稱信息理論的發(fā)展,理論界開始基于資本市場(chǎng)不完備的前提下研究融資約束對(duì)投資行為的影響。

早期的研究分析了融資方式對(duì)投資規(guī)模的影響,如過度投資與投資不足理論等。其后,學(xué)者們研究了不完全市場(chǎng)條件下的融資行為和投資特征,普遍認(rèn)為企業(yè)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(xué)者開始將融資約束和不確定性結(jié)合起來(lái)研究其對(duì)公司投資行為的影響。[3]

近年來(lái),大股東控制、投資行為、經(jīng)營(yíng)績(jī)效及其公司價(jià)值的關(guān)系受到學(xué)者們的特別關(guān)注。如Baek et al(2003)當(dāng)股權(quán)集中達(dá)到一定程度時(shí),最基本的問題將從投資者和經(jīng)理人之間的沖突轉(zhuǎn)移到控股股東和小股東之間的沖突。[4]

(二)國(guó)內(nèi)相關(guān)研究

從國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的文獻(xiàn)來(lái)看,有關(guān)企業(yè)投資行為的研究在20世紀(jì)90年代末才逐漸發(fā)展起來(lái)。梅丹(2005)研究結(jié)論顯示,經(jīng)典投資理論對(duì)我國(guó)上市公司確定投資規(guī)模具有適用性,上市公司投資規(guī)模主要取決于面臨的投資機(jī)會(huì)、內(nèi)部現(xiàn)金流和負(fù)債程度,且大公司在確定投資規(guī)模方面對(duì)遠(yuǎn)期投資機(jī)會(huì)遠(yuǎn)比小公司敏感。[5]

此后,何青(2006)對(duì)我國(guó)企業(yè)投資行為的目標(biāo)函數(shù)和影響因素進(jìn)行了分析,認(rèn)為我國(guó)上市公司投資行為的市場(chǎng)化并不純粹。同時(shí),利率、固定資產(chǎn)折舊率、稅收等成本因素對(duì)我國(guó)上市公司投資行為產(chǎn)生了很大的影響。[6]何金耿、丁加華(2001)率先驗(yàn)證了公司投資與現(xiàn)金流之間具有較高的敏感性。[7]吉瑞、王彥博(2007)發(fā)現(xiàn)企業(yè)的投資水平與企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金呈顯著正相關(guān)關(guān)系,與企業(yè)的固定資產(chǎn)折舊率呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。[8]

國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)企業(yè)資本性支出的實(shí)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(jié)合的模型,并在其基礎(chǔ)上加入一些新的研究變量t或者控制變量I,構(gòu)造研究中采用的模型。

綜上所述,目前我國(guó)資本市場(chǎng)屬于新興市場(chǎng),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(guī)模的確定以及投資規(guī)模的影響因素,對(duì)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(jìn)行初步判定具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。鑒于此,本文主要以農(nóng)業(yè)上市公司為研究對(duì)象,從企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)、內(nèi)部現(xiàn)金流、負(fù)債程度、優(yōu)惠政策和股權(quán)集中度的角度來(lái)研究企業(yè)投資規(guī)模的影響因素。

三、研究假設(shè)的提出

(一)投資機(jī)會(huì)與投資規(guī)模

投資機(jī)會(huì)是市場(chǎng)對(duì)企業(yè)收益的估價(jià),是企業(yè)成長(zhǎng)性及績(jī)效的表現(xiàn)。Tobin’s Q的研究為度量投資機(jī)會(huì)提供了方便。梅丹(2005)驗(yàn)證了經(jīng)典投資理論對(duì)我國(guó)上市公司確定投資規(guī)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(zhǎng)期投資機(jī)會(huì)對(duì)公司投資需求的影響,用營(yíng)業(yè)收入反映當(dāng)前投資機(jī)會(huì)對(duì)公司投資規(guī)模決策的影響,假設(shè)1:投資機(jī)會(huì)與投資規(guī)模成正相關(guān)關(guān)系。

(二)現(xiàn)金流與投資規(guī)模

大量的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),投資規(guī)模對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流敏感。何金耿、丁加華(2001)證實(shí)了不同公司間投資需求對(duì)現(xiàn)金流量依賴性不同,股息發(fā)放率越低,對(duì)現(xiàn)金流量的依賴性越高。[7]Shin and Kim(2002)發(fā)現(xiàn)擁有大量現(xiàn)金的企業(yè)比持有少量現(xiàn)金的企業(yè)容易做出非效率的投資決策。[9]胡國(guó)柳等(2006)找到了內(nèi)部現(xiàn)金流與資本支出水平顯著正相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。[10]鑒于此,本文用內(nèi)部現(xiàn)金流量表示企業(yè)的資產(chǎn)內(nèi)部現(xiàn)金流水平,假設(shè)2:現(xiàn)金流與投資規(guī)模成正相關(guān)關(guān)系。

(三)負(fù)債結(jié)構(gòu)與投資規(guī)模

理論表明,股東與經(jīng)理人之間存在利益沖突,其反映在企業(yè)投資領(lǐng)域即是各種非效率的投資行為。童盼、陸正飛(2005)研究發(fā)現(xiàn),負(fù)債比例越高的企業(yè),企業(yè)投資規(guī)模越小,資產(chǎn)負(fù)債率與投資不足及過度投資行為的發(fā)生均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。[11]本文用資產(chǎn)負(fù)債率表示企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債水平,假設(shè)3:負(fù)債水平與投資規(guī)模成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(四)優(yōu)惠政策與投資規(guī)模

由于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位的極端重要性,加上農(nóng)業(yè)自身的弱質(zhì)性,為了發(fā)展和保護(hù)農(nóng)業(yè),我國(guó)政府采取了強(qiáng)有力的保護(hù)措施,制定了諸多優(yōu)惠政策。何源、白瑩等(2006)研究發(fā)現(xiàn),稅收優(yōu)惠政策對(duì)上市公司投資效率的提升確實(shí)具有一定的積極作用,優(yōu)惠政策對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的利潤(rùn)已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的影響。[12]本文采用實(shí)際所得稅率的指標(biāo)反映優(yōu)惠政策對(duì)投資規(guī)模的影響,假設(shè)4:實(shí)際所得稅率與投資規(guī)模成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(五)股權(quán)集中度與投資規(guī)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(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的股權(quán)主要集中在前三大股東尤其是第一大股東手中。盡管股權(quán)分制改革可以在一定程度上改善我國(guó)上市公司的治理結(jié)構(gòu),但不可能從根本上解決股權(quán)高度集中和大股東控制現(xiàn)象。因此,大股東控制問題仍然是后股權(quán)分制時(shí)代我國(guó)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(quán)集中度的替代變量,假設(shè)5:第一大股東持股比例與投資規(guī)模成正相關(guān)關(guān)系。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的樣本選取遵循以下標(biāo)準(zhǔn):農(nóng)、林、牧、副、漁類上市公司2004-2008年均可獲得相關(guān)數(shù)據(jù)的公司;剔除這五年中被ST和PT①過的公司?；谏鲜鲈瓌t,本文選取了2004年1月1日前在滬、深上市的23家農(nóng)業(yè)公司為研究樣本,以2004-2008年為數(shù)據(jù)窗口,所有數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安中國(guó)股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)(CRMAR)中的財(cái)務(wù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、上市公司年度報(bào)告以及和訊財(cái)經(jīng)等網(wǎng)站?；貧w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(shè)計(jì)

1.被解釋變量――投資規(guī)模的替代變量。本文用企業(yè)固定資產(chǎn)原值的增量(I)/期初固定資產(chǎn)原值(K)的指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)投資規(guī)模的程度,其中I =期末固定資產(chǎn)原值-期初固定資產(chǎn)原值。

2.解釋變量――投資規(guī)模影響因素的替代變量。本文選取以下變量作為投資規(guī)模影響因素的替代變量。(1)Q:長(zhǎng)期投資機(jī)會(huì),用Tobin’s Q值表示,其中Q=(可流通股的市場(chǎng)價(jià)值+非流通股×每股凈資產(chǎn)+負(fù)債賬面價(jià)值)/總資產(chǎn)賬面價(jià)值;(2)S/K: 短期投資機(jī)會(huì),用營(yíng)業(yè)收入表示;(3)L/A:負(fù)債水平,用負(fù)債賬面價(jià)值/總資產(chǎn)賬面價(jià)值表示;(4)CF:內(nèi)部現(xiàn)金流,其中CF=(經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~-債務(wù)利息-股利-企業(yè)所得稅);(5)TAX:所得稅稅率,用企業(yè)所得稅/企業(yè)利潤(rùn)總額表示;(6)Contral:股權(quán)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(guī)模(Size)、年份(Year)作為控制變量。其中公司規(guī)模根據(jù)國(guó)家2003年公布的企業(yè)規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn),年銷售額在3億元以下的為中小型企業(yè),3億元及以上的為大型企業(yè)。相應(yīng)地把樣本分為小規(guī)模和大規(guī)模,分別用0和1表示。考慮到股權(quán)分制改革的影響,年份的具體取值如下:對(duì)2004、2005年度的相應(yīng)變量取值為0,對(duì)2006、2007、2008年度的變量取值為1。

2.模型設(shè)計(jì)

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

(1)考慮各變量的數(shù)量級(jí)不一致,筆者把企業(yè)的投資(I)、內(nèi)部現(xiàn)金流量(CF)以及主營(yíng)業(yè)務(wù)收入(S)都除以期初固定資產(chǎn)存量(K)加以標(biāo)準(zhǔn)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(chǎn)存量;()it是i公司在t期的資產(chǎn)負(fù)債率;Qit是i公司在t期的長(zhǎng)期投資機(jī)會(huì); 是i公司在t期的短期投資機(jī)會(huì);是i公司在t期的內(nèi)部現(xiàn)金流水平;Taxit是i公司在t期的實(shí)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(shè)定的虛擬變量,分別代表年份和公司規(guī)模的虛擬,是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(2)大多數(shù)學(xué)者的研究表明,投資過度和投資不足都可以用投資規(guī)模對(duì)內(nèi)部現(xiàn)金流的敏感性來(lái)解釋。為了區(qū)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(xiàng)Qit?。當(dāng)交叉項(xiàng)的系數(shù)為正時(shí),表示公司受融資約束,可能投資不足;當(dāng)交叉項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)時(shí),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(qū)別大規(guī)模公司和小規(guī)模公司投資影響因素的特點(diǎn),本文分別加入公司規(guī)模與現(xiàn)金流、Tobin’s Q、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、股權(quán)集中度的交叉項(xiàng)(size?、size?Qit、size?、size?contralit),以考慮大公司和小公司的資產(chǎn)投資分別對(duì)現(xiàn)金流、長(zhǎng)期投資機(jī)會(huì)和近期投資機(jī)會(huì)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(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

從表1結(jié)果可知,長(zhǎng)期投資機(jī)會(huì)Q的均值為1.5227,短期投資機(jī)會(huì)S/K的均值為0.6847。按照經(jīng)典投資理論,我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司對(duì)未來(lái)投資收益持較樂觀態(tài)度。

從內(nèi)部現(xiàn)金流水平看,農(nóng)業(yè)上市公司的內(nèi)部現(xiàn)金持有水平不高,均值為0.0265,低于國(guó)內(nèi)上市公司的平均水平;從負(fù)債水平來(lái)看,國(guó)內(nèi)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率大約維持在50%-60%,農(nóng)業(yè)類上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率為46%,處于略低水平,說明未能較好的使用財(cái)務(wù)杠桿;從實(shí)際所得稅率比例來(lái)看,均值為9.38%,最小值達(dá)到-0.7724,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他行業(yè)水平;從股權(quán)集中度來(lái)看,第一大股東持股比例37.11%,股權(quán)較為集中。

另外,從圖1可看出,各變量變動(dòng)趨勢(shì)趨于平穩(wěn)。在2006年股權(quán)分置改革后均呈現(xiàn)出較大的波動(dòng)上升趨勢(shì),到2007年趨于平穩(wěn)。值得指出的是,2004-2008年我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的第一大股東持股比例基本沒有變化,股權(quán)集中度水平仍較高。

(二)相關(guān)性分析

由表2可知,解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)較低,不存在嚴(yán)重的多重線性關(guān)系。

(三)實(shí)證回歸結(jié)果分析

整理后的模型1、2、3的回歸系數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果見表3、4、5。實(shí)證結(jié)果表明,以上實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)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(yàn),即說明模型1和模型2均不存在嚴(yán)重的多重共線性和一階自相關(guān),模型3中的DW值偏小,因含有交叉項(xiàng)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(jī)會(huì)的Q和S、內(nèi)部現(xiàn)金流CF/K、優(yōu)惠政策TAX、股權(quán)集中度CONTRAL對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模均存在著較為顯著的相關(guān)關(guān)系。

(1)代表長(zhǎng)期投資機(jī)會(huì)的Q對(duì)投資規(guī)模的影響不顯著,但短期投資機(jī)會(huì)S/K對(duì)投資規(guī)模有顯著的正相關(guān)關(guān)系,這說明當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司進(jìn)行投資決策時(shí),對(duì)未來(lái)潛在的投資機(jī)會(huì)并不是很關(guān)注,而考慮更多的則是當(dāng)前的投資機(jī)會(huì)。

(2)代表內(nèi)部現(xiàn)金流量水平的CF/K在5%的水平上較顯著為負(fù),與原假設(shè)相反,這說明我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的融資渠道主要來(lái)源于投資和籌資產(chǎn)生的現(xiàn)金流,而不是內(nèi)部融資。

(3)實(shí)際所得稅率TAX對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模影響在5%的水平上顯著為負(fù),這驗(yàn)證了稅收優(yōu)惠政策對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的利潤(rùn)已產(chǎn)生了巨大的影響。

(4)股權(quán)集中度在5%的水平上顯著為正,這說明了農(nóng)業(yè)上市公司中,第一大股東持股比例對(duì)公司的投資規(guī)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(guī)模越大。

(5)設(shè)置的年份虛擬變量YEAR在5%的水平上顯著為負(fù),說明我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司股權(quán)分制改革后減少了投資支出,縮小了公司的投資規(guī)模。

2.實(shí)證分析結(jié)果。實(shí)證結(jié)果顯示,代表負(fù)債水平的資產(chǎn)負(fù)債率L/A、公司規(guī)模SIZE對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模影響不顯著。

(1)當(dāng)期資產(chǎn)負(fù)債率L/A對(duì)投資規(guī)模的影響不顯著,表明農(nóng)業(yè)上市公司通過債務(wù)融資所獲得的現(xiàn)金并沒有進(jìn)行大規(guī)模的投資,融資獲取的現(xiàn)金流可能更多的用于農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼或其它的優(yōu)惠政策上。

(2)公司規(guī)模SIZE對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模成不顯著的正相關(guān)關(guān)系,說明在研究農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模影響因素時(shí),公司的資產(chǎn)規(guī)模影響力度較小。

在模型2中,加入的長(zhǎng)期投資機(jī)會(huì)Q與內(nèi)部現(xiàn)金流CF/K的交叉項(xiàng)系數(shù)為正,但相關(guān)性并不顯著,說明我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司尚不存在明顯的投資不足狀態(tài)。在模型3中,公司規(guī)模SIZE變量與現(xiàn)金流量CF/K的交叉項(xiàng)與投資規(guī)模均成顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,主要是由于我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的內(nèi)部現(xiàn)金流CF/K和短期投資機(jī)會(huì)S/K對(duì)投資規(guī)模的影響力度比較大。

以上回歸結(jié)果表明,農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模主要由投資機(jī)會(huì)、內(nèi)部現(xiàn)金流、優(yōu)惠政策、股權(quán)集中度等因素影響決定。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)單位根檢驗(yàn)

本文選用的是面板數(shù)據(jù),鑒于計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論表明,眾多經(jīng)濟(jì)變量尤其是面板數(shù)據(jù)大都是非平穩(wěn)變量,用非平穩(wěn)變量進(jìn)行回歸分析結(jié)果很大程度上表現(xiàn)為偽回歸。為避免偽回歸現(xiàn)象,本文采用ADF單位根檢驗(yàn)法,確定各變量序列的平穩(wěn)性,檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

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

(二)鄒氏突變點(diǎn)檢驗(yàn)

本文在數(shù)據(jù)的選取過程中,為了研究股權(quán)分制改革的影響,設(shè)定了虛擬變量year代表突變點(diǎn),取year=0(t=2004、2205);year=1(t=2006、2007、2008)。經(jīng)過鄒氏突變點(diǎn)檢驗(yàn)到的結(jié)果驗(yàn)證了2006年是突變點(diǎn),如表7所示。

七、研究結(jié)論

本文以我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司為研究對(duì)象,對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模影響因素進(jìn)行了分析,研究發(fā)現(xiàn)短期投資機(jī)會(huì)、內(nèi)部現(xiàn)金流、實(shí)際所得稅率和股權(quán)集中度對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模產(chǎn)生的影響較顯著;而資產(chǎn)負(fù)債率、長(zhǎng)期投資機(jī)會(huì)和公司規(guī)模對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模影響不顯著,這與國(guó)內(nèi)目前應(yīng)已有的對(duì)其他行業(yè)的研究結(jié)果存在差異。另外,本文分析得出股權(quán)分制改革對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的投資規(guī)模產(chǎn)生了較顯著的影響,股改后農(nóng)業(yè)上市公司整體上減少了投資支出水平觀點(diǎn)。

本文研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司對(duì)政策支持的依賴性較大,融資渠道主要來(lái)源于外部,特別是政策性貸款,而企業(yè)的內(nèi)部融資所占比例不高;其次,本文研究還發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司進(jìn)行投資行為決策時(shí),仍主要關(guān)注當(dāng)前的投資環(huán)境,缺乏從長(zhǎng)期的戰(zhàn)略角度思考。

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篇（3）

經(jīng)過1998年到2003年的爆發(fā)式增長(zhǎng)，2004年至2007年的持續(xù)增長(zhǎng)，獨(dú)立學(xué)院的規(guī)模不斷擴(kuò)大，具體狀況見圖1。

從獨(dú)立學(xué)院全國(guó)的分布情況來(lái)看，湖北省排名居第一位，江蘇省排名第二（見圖2），可見各省的投資熱情和力度是不一樣的。

截止到2014年6月15日，教育部批準(zhǔn)的獨(dú)立學(xué)院數(shù)量見圖3。

由于獨(dú)立學(xué)院的辦學(xué)是由獨(dú)立的投資人投資創(chuàng)辦，沒有或者很少有國(guó)家的教育經(jīng)費(fèi)投入，因此，獨(dú)立學(xué)院在其投資過程中重視投資的規(guī)模及其投資效益尤其重要。

二、衡量獨(dú)立學(xué)院投資合理化規(guī)模的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

1、合理投資規(guī)模的數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)

獨(dú)立學(xué)院在其投資過程中要充分考慮以下一些因素對(duì)投資決策的影響。

（1）積累增長(zhǎng)率與國(guó)民收入增長(zhǎng)率比較。國(guó)民收入分為積累和消費(fèi)兩部分，兩者是此消彼長(zhǎng)的關(guān)系，在國(guó)民收入的價(jià)值分配中，必須保證投資資金和消費(fèi)資金有一個(gè)合理的比例。

積累增長(zhǎng)率=國(guó)民收入增長(zhǎng)率，積累速度與國(guó)民收入相適應(yīng)；積累增長(zhǎng)率國(guó)民收入增長(zhǎng)率，積累速度較快。

（2）投資增長(zhǎng)率與國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率比較。投資增長(zhǎng)率=國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率，投資增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一致；投資增長(zhǎng)率國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率，投資增長(zhǎng)較快。

（3）投資品供給與投資品需求平衡關(guān)系比較。投資品供給增長(zhǎng)率=投資品需求增長(zhǎng)率，投資需求增長(zhǎng)適度；投資品供給增長(zhǎng)>投資品需求增長(zhǎng)率，投資需求增長(zhǎng)相對(duì)不足；投資品供給增長(zhǎng)率

（4）積累率水平。積累率是一定時(shí)期積累基金占國(guó)民收入的比例，積累基金是國(guó)民收入中用于社會(huì)擴(kuò)大再生產(chǎn)的生產(chǎn)資料和消費(fèi)資料的價(jià)值。積累率用公式表示為：積累率=積累基金/國(guó)民收入使用額×100%；消費(fèi)率=1-積累率。積累率30%，高積累水平。

（5）投資率水平。投資率30%，高投資率水平。

（6）投資規(guī)模。投資規(guī)模是指一定時(shí)期一個(gè)國(guó)家或一個(gè)部門、一個(gè)地區(qū)，有關(guān)單位在固定資產(chǎn)再生產(chǎn)活動(dòng)中投入的以貨幣形態(tài)表現(xiàn)的物化勞動(dòng)和活勞動(dòng)的總量。

（7）獨(dú)立學(xué)院投資集中度。獨(dú)立學(xué)院的發(fā)展要兼顧到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地區(qū)布局的平衡，更多地為本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)。

（8）獨(dú)立學(xué)院投資整體效率。投資效益指標(biāo)是投資經(jīng)濟(jì)活動(dòng)成效的數(shù)量表現(xiàn)，是考核、比較和分析項(xiàng)目投入和產(chǎn)出對(duì)比關(guān)系的工具。獨(dú)立學(xué)院在投資過程中要依據(jù)以下指標(biāo)來(lái)考核投資的效益。

第一，投資效益系數(shù)。投資效益系數(shù)（通稱“投資效果系數(shù)”），是指一定時(shí)期內(nèi)單位固定資產(chǎn)投資所增加的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP。其計(jì)算公式如下：投資效益系數(shù)=國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加額/固定資產(chǎn)投資總額。在運(yùn)用這一指標(biāo)考察投資效益時(shí)，要注意價(jià)格的可比性、影響GDP增加額的偶然因素，以及投資規(guī)模對(duì)投資效益的影響。

第二，建設(shè)周期。建設(shè)周期是從時(shí)間方面反映建設(shè)效果的指標(biāo)，是固定資產(chǎn)在建總規(guī)模與年度投資完成額的比值。它表明已經(jīng)鋪開的在建工程全部建成所需的時(shí)間，也就是固定資產(chǎn)從投資到交付使用、發(fā)揮效益平均所需的時(shí)間。其公式如下：建設(shè)周期（年）=在建投資總規(guī)模/年度投資完成額。

第三，生產(chǎn)性投資效益系數(shù)。生產(chǎn)性投資效益系數(shù)是GDP增加額與同期生產(chǎn)性投資總額的比值，表示單位生產(chǎn)性投資所帶來(lái)的GDP增加額。其公式如下：生產(chǎn)性投資效益系數(shù)=GDP增加額/同期生產(chǎn)性投資總額。生產(chǎn)性投資效益系數(shù)，不僅反映生產(chǎn)性投資的效果，而且可以輔助說明國(guó)民經(jīng)濟(jì)投資效益系數(shù)變化的原因。

第四，固定資產(chǎn)交付使用率。其是指一定時(shí)期內(nèi)由投資而增加的固定資產(chǎn)價(jià)值與同期投資完成額之間的比較。一般來(lái)說，在有一定數(shù)量的未完工程作為建設(shè)正常周轉(zhuǎn)的條件下，交付使用的固定資產(chǎn)所占比重越大，未完成工程所占比越小，則建設(shè)速度越快，效益就越好。用公式表示為：固定資產(chǎn)交付使用率=新增固定資產(chǎn)價(jià)值/同期投資完成額。

（9）獨(dú)立學(xué)院投資發(fā)展能力分析。獨(dú)立學(xué)院在發(fā)展過程中，要注意投資發(fā)展能力的分析。主要要考察以下八項(xiàng)指標(biāo)：營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、資本保值增值率、資本積累率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、技術(shù)投入比率、營(yíng)業(yè)收入三年平均增長(zhǎng)率和資本三年平均增長(zhǎng)率。

（10）獨(dú)立學(xué)院投資盈利能力分析。盈利能力是指企業(yè)投資獲取利潤(rùn)的能力，也稱為企業(yè)的資金或資本增值能力，通常表現(xiàn)為一定時(shí)期內(nèi)企業(yè)收益數(shù)額的多少及其水平的高低。獨(dú)立學(xué)院由股東投資，只有保持合理的盈利才能保證學(xué)院的正常發(fā)展。

（11）獨(dú)立學(xué)院投資償債能力分析。獨(dú)立學(xué)院償債能力是反映其財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)能力的重要標(biāo)志，是獨(dú)立院校償還到期債務(wù)的承受能力或保證程度，包括償還短期債務(wù)和長(zhǎng)期債務(wù)的能力。

2、適度投資規(guī)模的理論標(biāo)準(zhǔn)

適度投資規(guī)模的理論標(biāo)準(zhǔn)包括：有利于社會(huì)總供求的平衡，追求社會(huì)總供求的平衡是投資規(guī)模調(diào)控的最重要目標(biāo)；投資增長(zhǎng)率等于或者略大于GDP增長(zhǎng)率；投資與消費(fèi)比例關(guān)系協(xié)調(diào)；財(cái)政、信貸、外匯和物資基本平衡；投資效益能夠不斷提高；積累增長(zhǎng)率等于國(guó)民收入的增長(zhǎng)率；消費(fèi)和投資增長(zhǎng)相協(xié)調(diào)。

3、邊際效用模型下的投資規(guī)模的合理化分析

（1）邊際效用遞減法則（The law of diminishing marginal utility，也稱邊際效益遞減法則）的基本概念。邊際效用遞減是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)基本概念，是指在一個(gè)以資源作為投入的企業(yè)，單位資源投入對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)出的效用是不斷遞減的。換句話就是雖然其產(chǎn)出總量是遞增的，但是其二階倒數(shù)為負(fù)，使得其增長(zhǎng)速度不斷變慢，使得其最終趨于峰值，并有可能衰退，即可變要素的邊際產(chǎn)量會(huì)遞減。當(dāng)消費(fèi)者消費(fèi)某一物品的總數(shù)量越來(lái)越多時(shí)，其新增加的最后一單位物品的消費(fèi)所獲得的效用（即邊際效用）通常會(huì)呈現(xiàn)越來(lái)越少的現(xiàn)象（遞減），用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表達(dá)即是：x是自變量，y是因變量，y隨x的變化而變化，隨著x值的增加，y的值在不斷減小。這就是著名的邊際效用遞減原理，也叫做戈森第一法則。

（2）人才邊際效用的模型分析。所謂人才的邊際效用問題，是指在我國(guó)目前的生產(chǎn)技術(shù)條件下、現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式和管理體制下，通過擴(kuò)大教育投資的規(guī)模，不斷地培養(yǎng)和增加高素質(zhì)人才對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)作過程中的供給，將會(huì)刺激國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展。但是隨著教育投資規(guī)模的不斷擴(kuò)大，人才供給的不斷增加，邊際效用規(guī)律就會(huì)起作用，當(dāng)人才的供給達(dá)到一定量后，如再擴(kuò)大人才的供給，由于我國(guó)現(xiàn)存的管理體制、用人制度、企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)條件和我國(guó)目前的就業(yè)狀況等諸多因素的限制，人才的作用將會(huì)不斷降低，邊際收益下降，邊際成本上升，最后出現(xiàn)負(fù)效用。根據(jù)這一規(guī)律，人才的供給必須控制在一定量上，才能使企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提高，成本降低，邊際收益不斷上升。

從表1可以看出，當(dāng)大學(xué)生人數(shù)占總?cè)藬?shù)20%時(shí)，其邊際效用最高。當(dāng)達(dá)到70%時(shí)，出現(xiàn)負(fù)效用。說明隨著大學(xué)生人數(shù)的不斷增加，高素質(zhì)人才在企業(yè)中所產(chǎn)生的效用越來(lái)越低，其結(jié)果必然是大材小用，不利于發(fā)揮人才的優(yōu)勢(shì)，影響其工作積極性，導(dǎo)致企業(yè)人才流動(dòng)頻繁，無(wú)法形成穩(wěn)定的人才結(jié)構(gòu)，使企業(yè)處于一種動(dòng)蕩的狀態(tài)。

通過圖4可以看出，總產(chǎn)量與大學(xué)生人數(shù)增加成正比例增長(zhǎng)，但是平均產(chǎn)量與邊際產(chǎn)量卻快速下降，說明大學(xué)生供給的增加并沒有使生產(chǎn)效益提高。

通過圖5可以看出，隨著大學(xué)生這種勞動(dòng)力供給的不斷增加，其工資收入不斷降低。也就是說，大學(xué)生這種勞動(dòng)力，供給越少時(shí)，工資越高；供給越多時(shí)，工資越低。而工資的降低，實(shí)際上是對(duì)大學(xué)畢業(yè)生這種高素質(zhì)勞動(dòng)力水平和價(jià)值的否認(rèn)，從而打壓了其勞動(dòng)的積極性，不利于其智力的發(fā)揮，也就是勞動(dòng)力發(fā)揮價(jià)值的邊際效用下降。

大學(xué)生其實(shí)應(yīng)該看成是一種社會(huì)生產(chǎn)要素，一種生產(chǎn)力，即掌握一定高技術(shù)知識(shí)的生產(chǎn)力。因此，在獨(dú)立學(xué)院不斷擴(kuò)大投資規(guī)模，增加在校學(xué)生數(shù)量的時(shí)候，就必須研究其供給市場(chǎng)的均衡，找出經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中大學(xué)生的合理需要量，從而測(cè)算獨(dú)立學(xué)院未來(lái)投資的總規(guī)模。

三、獨(dú)立學(xué)院投資策略分析

目前我國(guó)獨(dú)立學(xué)院在教育投資上的主要方式是擴(kuò)大大學(xué)校園的占地面積，增加招生規(guī)模。盡管擴(kuò)招給社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了大量有用之才，也使國(guó)民經(jīng)濟(jì)得到了迅速發(fā)展，但是不斷擴(kuò)大招生的規(guī)模，而忽視學(xué)生素質(zhì)和技能的培訓(xùn)，也產(chǎn)生了很多負(fù)面效應(yīng)。通過對(duì)人才邊際效用問題的分析和畢業(yè)學(xué)生就業(yè)狀況的調(diào)查研究，我國(guó)獨(dú)立學(xué)院一味擴(kuò)大校園面積和招生人數(shù)的做法在未來(lái)會(huì)面臨諸多的困難，因此有必要對(duì)獨(dú)立學(xué)院未來(lái)投資的方向進(jìn)行探討。

1、加強(qiáng)政府對(duì)獨(dú)立學(xué)院投資規(guī)模結(jié)構(gòu)的宏觀調(diào)控

高等教育供求總量的失衡，特別是結(jié)構(gòu)性失衡，會(huì)對(duì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生許多不利影響。對(duì)高等教育個(gè)人需求過旺而導(dǎo)致的實(shí)際供給過多，不僅會(huì)帶來(lái)社會(huì)資源的浪費(fèi)，還會(huì)造成勞動(dòng)力市場(chǎng)上的結(jié)構(gòu)性失業(yè)，進(jìn)而影響社會(huì)的穩(wěn)定。盲目增加獨(dú)立學(xué)院的數(shù)量，不斷擴(kuò)大獨(dú)立學(xué)院的招生規(guī)模，必然會(huì)帶來(lái)投資的巨大浪費(fèi)。這種增加數(shù)量的投資方式，會(huì)使各獨(dú)立學(xué)院把資金與工作重心放在擴(kuò)大生源上，而忽視教學(xué)方法改革、教學(xué)質(zhì)量的提高、教學(xué)方法的創(chuàng)新。因此，政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)獨(dú)立學(xué)院投資規(guī)模結(jié)構(gòu)的宏觀調(diào)控，使其結(jié)構(gòu)趨于合理。

2、建立合理的獨(dú)立學(xué)院發(fā)展的層次結(jié)構(gòu)

在我國(guó)1022所普通高等學(xué)校中，大學(xué)、學(xué)院有590所，高等專科學(xué)校和職業(yè)技術(shù)學(xué)院有432所。在高等教育重心偏高的情況下，許多獨(dú)立學(xué)院不在辦出自己特色上下功夫，而是盲目攀比，一味追求升格。國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展所需要人才的知識(shí)水平和專業(yè)技能是多層次的，既要有學(xué)識(shí)廣博精深的高級(jí)專門人才，又要有掌握某一學(xué)科基本理論和技能的一般技術(shù)人才，但更多需要的是通曉某一專業(yè)、有一技之長(zhǎng)的技術(shù)人員和高級(jí)技術(shù)工人。如果不切實(shí)際地盲目擴(kuò)大本科教育的規(guī)模，會(huì)造成人才浪費(fèi)與人才短缺并存的局面。因此，當(dāng)前應(yīng)該在建設(shè)好一批重點(diǎn)大學(xué)和重點(diǎn)學(xué)科的同時(shí)，合理引導(dǎo)獨(dú)立學(xué)院大力發(fā)展適合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展需要的高等職業(yè)教育。

3、大力推進(jìn)獨(dú)立學(xué)院教學(xué)方式的改革

由于本身的辦學(xué)水平和條件所限，獨(dú)立學(xué)院很難和公立大學(xué)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，因此其發(fā)展方向必須要有自己的特色。具體來(lái)說，包括以下幾點(diǎn)：一是積極構(gòu)建“能力本位”的人才培養(yǎng)體系。獨(dú)立學(xué)院必須深化教育教學(xué)改革，轉(zhuǎn)換人才培養(yǎng)模式，辦出特色，以面向社會(huì)需要的應(yīng)用型人才為培養(yǎng)目標(biāo)。二是努力實(shí)現(xiàn)師資隊(duì)伍素質(zhì)的根本轉(zhuǎn)變。獨(dú)立學(xué)院如果是教學(xué)型高校，就要在教育教學(xué)上下功夫，把教學(xué)做為中心工作，努力提高教學(xué)水平，培養(yǎng)高素質(zhì)的教師隊(duì)伍。如果定位為應(yīng)用型高校，就必須培養(yǎng)有大量實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)用型教師，使其緊密結(jié)合企業(yè)的實(shí)際需要，進(jìn)行理論與實(shí)踐結(jié)合的教學(xué)。

4、擴(kuò)大社會(huì)影響力，加大突破獨(dú)立學(xué)院學(xué)生就業(yè)難問題方面的投資力度

首先，應(yīng)對(duì)獨(dú)立學(xué)院學(xué)生實(shí)施全程化的就業(yè)指導(dǎo)。全程化的就業(yè)指導(dǎo)應(yīng)該涵蓋新生入學(xué)時(shí)的專業(yè)教育、職業(yè)生涯規(guī)劃、政策指導(dǎo)、信息服務(wù)、思想指導(dǎo)、應(yīng)聘指導(dǎo)、創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)等內(nèi)容，并根據(jù)獨(dú)立學(xué)院人才培養(yǎng)的各個(gè)階段分年級(jí)逐步實(shí)施。全程化的就業(yè)指導(dǎo)要將德育教育、專業(yè)教育、素質(zhì)教育有機(jī)結(jié)合，列入大學(xué)的教育教學(xué)計(jì)劃，并作為一門特殊的課程開設(shè)。

篇（4）

2013年是全面貫徹落實(shí)黨的十精神第一年，深刻把握十提出的“四個(gè)著力”、“五個(gè)更多”以及“四化”同步的內(nèi)在聯(lián)系和客觀規(guī)律，按照中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議要求和省、市決策部署，盤縣不斷擴(kuò)大投資規(guī)模，既要“騰籠換鳥”，推進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)?；l(fā)展；又要“鳳凰涅磐”，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)脫胎換骨，高新化發(fā)展。為此，分析2012年投資情況，把握投資增長(zhǎng)的因素，展望2013年投資形勢(shì)，抓住投資機(jī)遇。

一、投資效益、規(guī)模和增速分析

2012年盤縣為了打造“貴州西部充滿活力、富有魅力，宜居宜業(yè)的大城市”，以擴(kuò)大投資為抓手，多措并舉促投資，使全社會(huì)固定資產(chǎn)投資規(guī)模擴(kuò)大，總量快速增長(zhǎng)。

（一）投資拉動(dòng)，亮點(diǎn)紛呈

2012年，盤縣圍繞省、市確定的總基調(diào)、總目標(biāo)、總?cè)蝿?wù)，搶抓國(guó)發(fā)2號(hào)文件重大發(fā)展機(jī)遇，全縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展呈現(xiàn)出“發(fā)展提速、投資增長(zhǎng)、民生改善、后勁增強(qiáng)、社會(huì)和諧、位次前移、民族團(tuán)結(jié)”的良好局面。全縣經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)高位運(yùn)行，經(jīng)濟(jì)總量進(jìn)一步擴(kuò)大，發(fā)展成績(jī)明顯好于預(yù)期，連續(xù)5年躋身全國(guó)中小城市最具區(qū)域帶動(dòng)力和最具投資潛力百?gòu)?qiáng)縣，最具投資潛力百?gòu)?qiáng)縣位次前移6位、排名90位，縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合預(yù)排名全省第一。2012年，全縣地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)300.72億元，增長(zhǎng)17.4%；固定資產(chǎn)投資完成420億元，增長(zhǎng)86.45%。預(yù)計(jì)全縣工業(yè)產(chǎn)值達(dá)515.69億元，增長(zhǎng)22%。工業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)60%。園區(qū)建設(shè)有序推進(jìn)，紅果經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、盤北經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、盤南工業(yè)園區(qū)共完成基礎(chǔ)設(shè)施投資25.98億元，產(chǎn)業(yè)集聚、集中發(fā)展日益明顯；煤電鋼、煤電鋁、煤電化“三個(gè)一體化”積極推進(jìn)，黔桂煤電鋁項(xiàng)目邁出實(shí)質(zhì)性步伐。城鎮(zhèn)建設(shè)實(shí)現(xiàn)新突破，城鎮(zhèn)化率達(dá)34.5%。

（二）投資項(xiàng)目增加，規(guī)模擴(kuò)大

盤縣2012年一季度集中開工44個(gè)項(xiàng)目，總投資近55億元，其中，中央投資3億多元，省級(jí)投資0.8億元，市級(jí)投資0.47億元，縣級(jí)投資4.7億元，其他資金來(lái)源45.6億元，其中，產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目14個(gè)，交通項(xiàng)目8個(gè)，城市基礎(chǔ)設(shè)施及住房4個(gè)，社會(huì)事業(yè)項(xiàng)目11個(gè)，農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利項(xiàng)目3個(gè)，其他項(xiàng)目4個(gè)。

2012年盤縣紅果經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)兩河新區(qū)、盤北工業(yè)園區(qū)、盤南產(chǎn)業(yè)園區(qū)3個(gè)園區(qū)入園項(xiàng)目46個(gè)，總投資638.07億，完成投資64.5億，意向入園項(xiàng)目21個(gè)，投資221.95億，建成標(biāo)準(zhǔn)廠房12.3萬(wàn)平方米，全年盤縣工業(yè)項(xiàng)目91個(gè)，總投資927.61億，預(yù)計(jì)完成125.41億，累計(jì)完成投資238.87億，集體開工項(xiàng)目213個(gè)，投資266.11億，超完成投資任務(wù)，全年招商引資項(xiàng)目81個(gè)，投資1224.72億，到位資金221.64億，有意向項(xiàng)目32個(gè)，總投資600億。規(guī)模整體高于往年。

（三）投資總量增加，快速增長(zhǎng)

數(shù)據(jù)來(lái)源：盤縣統(tǒng)計(jì)局2012年12月份經(jīng)濟(jì)要情。

2012年1-12月，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資累計(jì)完成423.81億元，同比增長(zhǎng)111.6%。其中：基本建設(shè)投資完成134.85億元，同比增長(zhǎng)75.38%；更新改造投資完成38.97億元，同比增長(zhǎng)49.38%；其他投資完成52.34億元，同比增長(zhǎng)139.41%；房地產(chǎn)開發(fā)投資完成9.45億元，同比增長(zhǎng)86.04%；農(nóng)村非農(nóng)戶投資完成60.95億元，同比增長(zhǎng)41.65%；跨區(qū)項(xiàng)目完成投資14.36億元，同比增長(zhǎng)27%。各類投資額占全社會(huì)完成投資額的比重如圖1所示。

從各月累計(jì)投資完成情況看，1-3月、1-9月、1-11月、1-12月累計(jì)投資同比增長(zhǎng)都在100%以上，其它各月都超過30%以上的快速增長(zhǎng)區(qū)間（詳情見圖2）。

數(shù)據(jù)來(lái)源：盤縣統(tǒng)計(jì)局2012年1-12月份經(jīng)濟(jì)要情。

二、固定資產(chǎn)投資存在的問題

2012年盤縣的固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)較快，結(jié)構(gòu)有所調(diào)整，質(zhì)量逐步提高，但也存在著一些值得關(guān)注的問題：

（一）外商投資動(dòng)力不足

從投資類型角度看，2012年盤縣的國(guó)有投資和民間投資增長(zhǎng)較快，而外商投資增長(zhǎng)較慢，暴露出了動(dòng)力不足的問題。

（二）房地產(chǎn)開發(fā)投資不足

在2012年1-12月全社會(huì)固定資產(chǎn)投資累計(jì)完成423.81億元中，房地產(chǎn)開發(fā)投資完成9.45億元，占總量3%（見圖1）。房地產(chǎn)開發(fā)投資嚴(yán)重不足，從而導(dǎo)致房?jī)r(jià)過高，農(nóng)民買不起，阻慢了城鎮(zhèn)化進(jìn)程，2012年盤縣城鎮(zhèn)化率達(dá)34.5%，落后于全國(guó)、全省水平（詳情見圖3）。

圖3：2007年-2012年盤縣城鎮(zhèn)率與全國(guó)、全省比較

（三）行業(yè)投資集中度高

從由投資三次產(chǎn)業(yè)分組來(lái)看，改造提升傳統(tǒng)煤炭產(chǎn)業(yè)，加強(qiáng)高產(chǎn)高效和安全標(biāo)準(zhǔn)化礦井建設(shè)，支持盤江精煤股份有限公司做大做強(qiáng)。推廣煤炭新科技、新裝備、新技術(shù)、新工藝的運(yùn)用；推進(jìn)地方煤礦進(jìn)行資源整合、技改和擴(kuò)能，進(jìn)一步優(yōu)化煤炭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，建設(shè)煤炭大集團(tuán)、大基地。深入實(shí)施西電東送戰(zhàn)略，促進(jìn)資源就地轉(zhuǎn)化，積極推進(jìn)黔桂公司“上大壓小”建設(shè)，積極發(fā)展水電、風(fēng)電發(fā)電項(xiàng)目。加快建設(shè)國(guó)家重要的煤電鋼、煤電化等一體化資源深加工基地。首黔循環(huán)經(jīng)濟(jì)項(xiàng)目，電解錳項(xiàng)目等第二產(chǎn)業(yè)投資比重高；房地產(chǎn)業(yè)、交運(yùn)倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)、教育業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)投資比重次之，投資行業(yè)較為集中，其他行業(yè)投資比重不高。

三、對(duì)上述問題的建議

（一）政策吸引，提升外商投資信心

盤縣要以十報(bào)告中提出的“全面提高開放型經(jīng)濟(jì)水平”為指引，創(chuàng)新舉措，全面提高招商引資工作水平。

一是強(qiáng)化現(xiàn)代服務(wù)業(yè)招商。要以十精神為指引，積極轉(zhuǎn)變招商引資工作思路，以傳統(tǒng)的工業(yè)招商為主向以現(xiàn)代服務(wù)業(yè)招商為主轉(zhuǎn)變，加強(qiáng)跨國(guó)公司區(qū)域總部、服務(wù)外包、現(xiàn)代商貿(mào)、城市綜合體、大型超市、百貨、五星級(jí)酒店、中介咨詢、金融機(jī)構(gòu)等項(xiàng)目的引進(jìn)，推動(dòng)盤縣開放型經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)快速發(fā)展。

二是強(qiáng)化以商招商，以大商招小商。通過引進(jìn)央企、跨國(guó)公司和世界500強(qiáng)及行業(yè)龍頭企業(yè)落戶盤縣，依托大型企業(yè)的影響力和號(hào)召力，吸引和帶動(dòng)一批相關(guān)配套企業(yè)落戶盤縣，形成產(chǎn)業(yè)集群。

三是強(qiáng)化招商引資項(xiàng)目的包裝策劃。根據(jù)自身優(yōu)點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)布局需要，有針對(duì)性的策劃包裝一批優(yōu)質(zhì)招商引資項(xiàng)目，特別是針對(duì)高檔房地產(chǎn)、酒店、大型百貨、超市、城市綜合體進(jìn)行包裝策劃，有的放矢地開展招商引資。

四是強(qiáng)化對(duì)外推介宣傳盤縣。立足盤縣紅果新城，推介盤縣區(qū)位條件優(yōu)越、生態(tài)環(huán)境優(yōu)美、歷史文化積淀深厚、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)扎實(shí)、治安環(huán)境良好、經(jīng)營(yíng)成本低廉、開發(fā)空間巨大、政府服務(wù)高效的優(yōu)勢(shì)條件，叫響城市品牌，激發(fā)國(guó)際國(guó)內(nèi)500強(qiáng)企業(yè)、重點(diǎn)行業(yè)龍頭企業(yè)對(duì)盤縣的投資熱情。

（二）以點(diǎn)帶面，促多行業(yè)投資共同發(fā)展

近年來(lái)投資領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，但也暴露出了投資行業(yè)過于單一的弊端。因此，要充分調(diào)動(dòng)各行業(yè)投資的積極性，以城鎮(zhèn)化為龍頭，加大房地產(chǎn)業(yè)投資力度，從而提高城鎮(zhèn)化率，帶動(dòng)其他行業(yè)投資，逐步扭轉(zhuǎn)投資行業(yè)單一的局面。最終實(shí)現(xiàn)以點(diǎn)帶面的效果，帶動(dòng)多行業(yè)共同發(fā)展，促進(jìn)投資的全面發(fā)展。

（三）合理優(yōu)化，加快重點(diǎn)項(xiàng)目投資建設(shè)

盤縣有著良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，具備優(yōu)良的投資環(huán)境，隨著以未來(lái)科技城為代表的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)基地、煤化工基地、紅果經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)兩河新區(qū)、盤北工業(yè)園區(qū)、盤南產(chǎn)業(yè)園區(qū)等重大項(xiàng)目的奠基開工，以及2012年盤縣啟動(dòng)煤炭、電力、化工、鋼鐵、建材、裝備制造、特色食品生產(chǎn)及農(nóng)產(chǎn)品加工、新興產(chǎn)業(yè)等產(chǎn)業(yè)推進(jìn)計(jì)劃，全縣共實(shí)施重大建設(shè)項(xiàng)目197個(gè)，完成工業(yè)投資198億元，完成產(chǎn)業(yè)投資項(xiàng)目210億元，經(jīng)濟(jì)社會(huì)實(shí)現(xiàn)了又好又快發(fā)展，在2013年盤縣投資面臨新的發(fā)展機(jī)遇。因此，應(yīng)合理優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，加快重點(diǎn)項(xiàng)目投資的建設(shè)步伐，使投資真正成為拉動(dòng)盤縣經(jīng)濟(jì)駛?cè)胄滦汀八幕?同步發(fā)展的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)快車道。

參考文獻(xiàn)：

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一、企業(yè)投融資戰(zhàn)略的戰(zhàn)略模式

（一）快速擴(kuò)張戰(zhàn)略

所謂的快速擴(kuò)張投融資戰(zhàn)略指的是企業(yè)在作出投資、融資的戰(zhàn)略決策時(shí)，都是以擴(kuò)張資產(chǎn)的規(guī)模為主要目的?？焖?U張的投融資戰(zhàn)略是企業(yè)要實(shí)現(xiàn)多元化、一體化發(fā)展下的一種重要手段。企業(yè)在進(jìn)行快速擴(kuò)張的投融資戰(zhàn)略的時(shí)候，往往需要留存很大一部分的利潤(rùn)，甚至是全部的利潤(rùn)用于投資戰(zhàn)略上，就有可能會(huì)造成企業(yè)的內(nèi)外部資金緊張。而在資金緊張的時(shí)候，企業(yè)就需要通過有效的融資手段，來(lái)獲取外部的資金，彌補(bǔ)投資戰(zhàn)略下的資金缺口。企業(yè)的外部籌資主要來(lái)源于兩個(gè)方面，分別是債券融資與股權(quán)融資。在大規(guī)模戰(zhàn)略擴(kuò)張中，大部分的融資資金來(lái)源是債券融資，往往這種融資方式會(huì)增加企業(yè)的負(fù)債，形成企業(yè)的高負(fù)債率，就有可能會(huì)影響到企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。

（二）穩(wěn)健發(fā)展戰(zhàn)略

所謂的穩(wěn)健發(fā)展戰(zhàn)略指的是企業(yè)作出投融資戰(zhàn)略決策的時(shí)候，關(guān)注的焦點(diǎn)在于企業(yè)效益的穩(wěn)定增長(zhǎng)。在企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益逐年增長(zhǎng)的同時(shí)，企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大。在作出投融資戰(zhàn)略規(guī)劃的時(shí)候，既考慮到企業(yè)發(fā)展的可能性，又會(huì)重視企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)實(shí)施穩(wěn)健型的投融資發(fā)展規(guī)劃，會(huì)從企業(yè)資產(chǎn)角度出發(fā)，優(yōu)化現(xiàn)有的資源配置，提高企業(yè)的核心業(yè)務(wù)能力，提高資金的使用效率，避免出現(xiàn)閑散的資金浪費(fèi)，從而來(lái)提升企業(yè)的效益，當(dāng)獲得的利潤(rùn)積累到一定時(shí)期后，在進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄U(kuò)張，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)的再增長(zhǎng)。在企業(yè)實(shí)施穩(wěn)健型的投融資戰(zhàn)略過程中，會(huì)體現(xiàn)出適當(dāng)負(fù)債、適當(dāng)?shù)姆峙湟约爸匾暿找媲闆r等特征。

（三）防御收縮型戰(zhàn)略

一般來(lái)說，防御收縮型投融資戰(zhàn)略屬于防御型的戰(zhàn)略決策，當(dāng)企業(yè)面臨著不良經(jīng)濟(jì)環(huán)境的時(shí)候，往往會(huì)采取這種戰(zhàn)略，來(lái)保護(hù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的安全，促進(jìn)企業(yè)能夠平穩(wěn)的發(fā)展。防御收縮型的戰(zhàn)略，是對(duì)企業(yè)生存的市場(chǎng)作出分析后，要預(yù)防可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)或者是財(cái)務(wù)危機(jī)的基礎(chǔ)上，維護(hù)企業(yè)的生存與發(fā)展，就適度的進(jìn)行投融資決策。在防御收縮型的投融資戰(zhàn)略決策中，企業(yè)把促進(jìn)資金的流入、減少資金的支出當(dāng)作是主要的目的，借助于精簡(jiǎn)機(jī)構(gòu)，減少企業(yè)的日常開支減輕庫(kù)存量、降低企業(yè)的生產(chǎn)成本等方式，提高企業(yè)的管理力度，最大化的發(fā)揮出人力、物力的作用，提升企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)的盈利能力，提高企業(yè)的市場(chǎng)核心競(jìng)爭(zhēng)力，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)企業(yè)資金的回流。在防御型的投融資戰(zhàn)略模式中，體現(xiàn)出低負(fù)債、低收益以及高分配的特點(diǎn)，與穩(wěn)健型的投融資戰(zhàn)略決策以及快速擴(kuò)張型的投融資戰(zhàn)略決策有著明顯的不同。

二、企業(yè)投融資的現(xiàn)狀分析

（一）企業(yè)的財(cái)務(wù)管理分析

在20世紀(jì)時(shí)候，我國(guó)的企業(yè)管理學(xué)家第一次提出要將企業(yè)的財(cái)務(wù)管理理論的內(nèi)容擴(kuò)展到財(cái)務(wù)戰(zhàn)略范圍上，推動(dòng)企業(yè)的財(cái)務(wù)管理與戰(zhàn)略之間的相互結(jié)合。作為財(cái)務(wù)戰(zhàn)略決策，指的是在保證企業(yè)現(xiàn)金流平穩(wěn)運(yùn)行的背景下，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃，來(lái)提升企業(yè)在財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)上的優(yōu)勢(shì)，企業(yè)需要樹立全面發(fā)展的意識(shí)，結(jié)合財(cái)務(wù)管理的數(shù)據(jù)，能夠?qū)ζ髽I(yè)的資金進(jìn)行長(zhǎng)期的規(guī)劃，進(jìn)而來(lái)保證企業(yè)能夠正常的運(yùn)行。其中，投融資戰(zhàn)略的合理運(yùn)用，有助于維護(hù)企業(yè)現(xiàn)金流的平穩(wěn)運(yùn)行，提高財(cái)務(wù)管理的效率，進(jìn)而來(lái)提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。當(dāng)前，我國(guó)企業(yè)的整體融資狀況卻不容樂觀，企業(yè)在開展投融資戰(zhàn)略決策的時(shí)候，容易受到市場(chǎng)的影響，比如說融資途徑不暢、金融體系不完善，使得企業(yè)與銀行之間的金融信息是不對(duì)稱的等問題，就會(huì)影響企業(yè)投融資戰(zhàn)略決策的有效性與科學(xué)性，進(jìn)而就可能會(huì)影響到企業(yè)財(cái)務(wù)管理的開展。

（二）投融資戰(zhàn)略分析

企業(yè)在開展投融資戰(zhàn)略決策的時(shí)候，資金的籌集與投放是其中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，也可以說在企業(yè)財(cái)務(wù)戰(zhàn)略決策中，最為重要的一部分就是投融資戰(zhàn)略決策，投融資戰(zhàn)略實(shí)施的效果如何，對(duì)企業(yè)之后的經(jīng)營(yíng)有著重大的影響。但是從實(shí)際中來(lái)看，我國(guó)企業(yè)在投融資戰(zhàn)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(yè)容易受到計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制的影響，在企業(yè)財(cái)務(wù)管理模式的選擇上還存在一定的滯后性，不能夠跟上市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的變化趨勢(shì)，在分析企業(yè)的投融資戰(zhàn)略規(guī)劃的時(shí)候，就無(wú)法從市場(chǎng)的變化出發(fā)，存在一定的滯后性，就會(huì)影響投融資戰(zhàn)略決策的實(shí)施效果。

三、企業(yè)投融資戰(zhàn)略的發(fā)展規(guī)劃分析

（一）完善企業(yè)的投融資渠道及結(jié)構(gòu)

當(dāng)前，我國(guó)企業(yè)的投融資的戰(zhàn)略規(guī)劃以及模式選擇會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)之間發(fā)展規(guī)模、經(jīng)營(yíng)實(shí)力的區(qū)別而存在一定的差異，大多數(shù)的企業(yè)是有著自身成熟的投融資戰(zhàn)略規(guī)劃與風(fēng)險(xiǎn)控制措施，一般來(lái)說，企業(yè)在開展投融資戰(zhàn)略的時(shí)候，比較重視風(fēng)險(xiǎn)控制體系，一般而言其投融資戰(zhàn)略的開展安全系數(shù)較高，相對(duì)獲取的收益就會(huì)較少。但是，市場(chǎng)上還存在著大量的中小型企業(yè)，由于自身的發(fā)展規(guī)模不大，資金力量較為薄弱，在資金管理上缺乏科學(xué)的管理理念指導(dǎo)，使得自身在開展投融資戰(zhàn)略的時(shí)候，面臨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)，投融資的渠道較少，使得企業(yè)的劣勢(shì)更加突出，影響著企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)展。為此，企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者與管理者就需要意識(shí)到這方面存在的不足，能夠提高對(duì)市場(chǎng)敏感度的分析，在進(jìn)行投融資戰(zhàn)略規(guī)劃的時(shí)候，先充分的調(diào)查現(xiàn)有的市場(chǎng)條件，在結(jié)合自身的發(fā)展情況，慎重的選擇企業(yè)的投融資方案，對(duì)未來(lái)做出可行性的規(guī)劃。比如說，當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展，企業(yè)要完善企業(yè)的投融資戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)，就可以選擇一些資質(zhì)較好、信用等級(jí)高的網(wǎng)絡(luò)金融服務(wù)平臺(tái)，在該平臺(tái)上有選擇性的拓展企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)，借助于網(wǎng)絡(luò)貸款的優(yōu)勢(shì)，以及在互聯(lián)網(wǎng)下大數(shù)據(jù)資源共享的基礎(chǔ)上，提高對(duì)市場(chǎng)的分析力度，不斷完善企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范體系，促進(jìn)投融資戰(zhàn)略的順利開展。

（二）與時(shí)俱進(jìn)，順應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展的潮流

篇（6）

一、引言

隨著中國(guó)證券市場(chǎng)逐步向規(guī)范運(yùn)作的方向發(fā)展，如何從不同角度衡量上市公司的投資價(jià)值，從而控制風(fēng)險(xiǎn)，是所有投資者共同面臨的問題。目前中國(guó)股市持續(xù)低迷，這一方面可能是受08年金融危機(jī)的影響，使股民意識(shí)到股市的風(fēng)險(xiǎn)，不敢輕易投資；另一方面可能是受市場(chǎng)整體經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的不景氣，使投資活動(dòng)減少的影響。本文通過對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表中主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間的相互關(guān)系、變動(dòng)趨勢(shì)和量值進(jìn)行比較、判斷，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析中的主成分分析法，并構(gòu)造二項(xiàng)logistic回歸模型進(jìn)行對(duì)比分析，從財(cái)務(wù)的視角來(lái)分析上市公司投資價(jià)值。

二、文獻(xiàn)綜述

吳世農(nóng)和盧賢義（2001）應(yīng)用fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和logistic回歸分析三種方法，分別建立三種財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型，研究結(jié)果表明三種模型都能在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前進(jìn)行相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，但相對(duì)同一信息集，logistic預(yù)測(cè)模型的誤判率最低。張愛民等（2001）采用主成分分析方法建立財(cái)務(wù)失敗預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。徐光華和吳鳴明（2006）采用logistic回歸方法建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型，檢驗(yàn)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)和eva指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力。

投資價(jià)值的判斷會(huì)受到財(cái)務(wù)指標(biāo)和樣本選取的限制。各種模型都有財(cái)務(wù)指標(biāo)選擇的側(cè)重點(diǎn)，從而可能因忽視其他方面財(cái)務(wù)指標(biāo)存在一定的片面性；此外，不同行業(yè)和樣本數(shù)量的選取也會(huì)對(duì)投資價(jià)值的適用性產(chǎn)生影響。因此，本文選取我國(guó)制造業(yè)上市公司作為研究樣本，借鑒巨潮資訊網(wǎng)站公布的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，經(jīng)整理得到有關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)，分別采用主成分分析法和logistic回歸法構(gòu)建制造業(yè)上市公司投資價(jià)值財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 并對(duì)其判別效果進(jìn)行比較分析。

三、上市公司投資價(jià)值模型設(shè)計(jì)

（一）研究方法介紹。

1.主成分分析法

在多指標(biāo)的研究中，往往由于變量個(gè)數(shù)太多，并且彼此之間存在著一定的相關(guān)性，因而使得所觀測(cè)的數(shù)據(jù)在一定程度上有信息的重疊，而且當(dāng)變量較多時(shí)，在高維空間中研究樣本的分布規(guī)律比較復(fù)雜，由此便產(chǎn)生了主成分分析法。它又稱為主分量分析或主軸分析，它是利用降維思想把多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。而這幾個(gè)綜合變量可以反映原來(lái)多個(gè)變量的大部分信息。在綜合評(píng)價(jià)中，應(yīng)用主成分分析方法既可以消除各指標(biāo)不同量綱的影響，也可以消除由各指標(biāo)間相關(guān)性所帶來(lái)的信息重疊。特別是它克服了綜合評(píng)價(jià)中認(rèn)為確定各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的問題。

2.二項(xiàng)logistic回歸

如果因變量為分類變量，則不符合一般回歸分析模型要求，這時(shí)可用logistic回歸來(lái)分析。又如模型中因變量只能取兩個(gè)值時(shí)，則用二項(xiàng)logistic回歸，如果取多個(gè)值則可以用多項(xiàng)logistic回歸來(lái)分析。本文之所以用二項(xiàng)logistic回歸來(lái)進(jìn)行預(yù)警研究，是因?yàn)樵撃Ｐ陀腥缦聝?yōu)點(diǎn)：第一，logistic回歸的因變量和自變量之間關(guān)系是非線性的；第二，logistic回歸不需要假設(shè)方差不變，而且它也沒有關(guān)于自變量分布的假設(shè)條件，各個(gè)自變量可以是連續(xù)變量，也可以是離散變量，還可以是虛擬變量，也不需要假設(shè)它們之間存在多元正態(tài)分布；第三，logistic回歸的因變量是分類變量，研究的目的在于事件發(fā)生的概率，而且預(yù)測(cè)精度較高，我們可以分析公司是否具有投資價(jià)值。

（二）樣本的選取。

由于上市公司的投資價(jià)值受行業(yè)因素的影響較大，不同行業(yè)的上市公司投資價(jià)值在同一時(shí)間內(nèi)可比性不強(qiáng)，因此本文選擇一個(gè)行業(yè)進(jìn)行集中分析。本文選取我國(guó)滬深兩市股制造業(yè)上市公司2012年16家st公司（連續(xù)2年虧損而被特殊處理的公司），并按照1：1的比例選取相同會(huì)計(jì)年度的16家非st公司作為樣本，樣本數(shù)據(jù)取自巨潮資訊網(wǎng)站公布的財(cái)務(wù)報(bào)表。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，當(dāng)樣本容量大于等于30 時(shí)，對(duì)總體具有很大程度的代表性。

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（三）指標(biāo)變量的選取。

現(xiàn)代財(cái)務(wù)管理理論認(rèn)為：企的財(cái)務(wù)狀況主要取決于企業(yè)的盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力和成長(zhǎng)能力。本文從上述四個(gè)方面出發(fā)并考慮到現(xiàn)金流在財(cái)務(wù)管理中的重要作用，選擇了13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)做為自變量，它們分別為：反映盈利能力的凈資產(chǎn)收益率x1、凈利潤(rùn)率x2與總資產(chǎn)收益率x3；反映償債能力的流動(dòng)比率x4、速動(dòng)比率x5與資產(chǎn)負(fù)債率x6；反映營(yíng)運(yùn)能力的存貨周轉(zhuǎn)率x7、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率x8與資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率x9；反映成長(zhǎng)能力的凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率x10、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率x11與凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率x12；反映現(xiàn)金流量的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量增長(zhǎng)率x13。

四、上市公司投資價(jià)值實(shí)證分析

（一）單樣本的t檢驗(yàn)。

已選取的基礎(chǔ)指標(biāo)體系是進(jìn)行指標(biāo)變量篩選的基礎(chǔ)，但不能說明各個(gè)上市公司在這些指標(biāo)上存在著顯著差異，因此需要對(duì)其進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)，以判別是否存在顯著差異。單樣本t檢驗(yàn)的零假設(shè)為：總體均值與指定檢驗(yàn)值之間不存在顯著差異。在0.05的顯著性水平下，若t檢驗(yàn)的p值小于0.05，則拒絕零假設(shè)，認(rèn)為總體均值與檢驗(yàn)值之間存在顯著差異，反之則認(rèn)為不存在顯著差異。我們選取的13個(gè)指標(biāo)t檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的p值分別是：x1為0.628，x2為0.076，x3為0.107，x4為0.000，x5為0.000，x6為0.000，x7為0.034，x8為0.062，x9為0.000，x10為0.004，x11為0.048，x12為0.316，x13為0.042。不難發(fā)現(xiàn)x1、x2、x3、x8、x12的t檢驗(yàn)的p值大于0.05，認(rèn)為不顯著，因此在進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析前，可先剔除這五個(gè)指標(biāo)。 　（二）主成分分析。

我們利用spss19.0對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行主成分分析，得到特征根和方差貢獻(xiàn)率如下所示：主成分1的特征跟為2.726，方差貢獻(xiàn)率為34.075﹪；主成分2的特征跟為2.26，方差貢獻(xiàn)率為28.256﹪；主成分3的特征跟為1.064，方差貢獻(xiàn)率為13.3﹪；主成分4的特征跟為0.956，方差貢獻(xiàn)率為11.947﹪；主成分5的特征跟為0.592，方差貢獻(xiàn)率為7.395﹪；主成分6的特征跟為0.223，方差貢獻(xiàn)率為2.786﹪；主成分7的特征跟為0.168，方差貢獻(xiàn)率為2.105﹪；主成分8的特征跟為0.11，方差貢獻(xiàn)率為0.137﹪。

從以上數(shù)據(jù)可以看出，前四個(gè)主成分方程的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到87.578%，說明前四個(gè)主成分反映原指標(biāo)體系信息的87.578%。但第四個(gè)主成分的特征根小于1，說明它對(duì)總體影響不明顯，最終我們?nèi)∏叭齻€(gè)主成分，它的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率是75.63%。下面在表1中給出了主成分系數(shù)矩陣，可以說明各主成分在各變量上的載荷，從而得出具體影響各主成分的指標(biāo)。

表1 成分矩陣

成分

1 2 3

x4 0.888 0.340 -0.112

x5 0.868 0.391 -0.140

x6 -0.735 -0.181 -0.147

x7 0.050 0.567 -0.073

x9 0.165 -0.183 0.957

x10 0.694 -0.517 0.088

x11 -0.239 0.770 0.181

x13 0.271 -0.863 -0.219

表1顯示，主成分1中，x4、x5、和x6的負(fù)荷量較為明顯且集中，主要代表了企業(yè)的償債能力；主成分2中，x11和x13的負(fù)荷量明顯大于其他比率，代表了企業(yè)的成長(zhǎng)能力；主成分3中，x9的負(fù)荷量為0.975遠(yuǎn)高于其他指標(biāo)，代表了企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力。最終，通過主成分分析，我們選取了x4、x5、x6、x9、x11、x13這六個(gè)指標(biāo)。我們對(duì)這六個(gè)指標(biāo)進(jìn)一步做主成分分析發(fā)現(xiàn)：依舊根據(jù)特征根大于1取前三個(gè)主成分，但此時(shí)前三個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為85.982%，明顯大于上次的75.63%，說明模型得到了很好的改善。

（三）logistic回歸分析。

運(yùn)用spss軟件對(duì)32家制造業(yè)上市公司的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析，在分析時(shí)賦予非st公司的值為0，st公司的值為1，并把它作為因變量y。把x4、x5、x6、x7、x9、x10、x11和x13作為自變量，并采用基于最大似然估計(jì)的向前逐步回歸法，選入自變量基于score檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，剔除變量基于最大偏似然估計(jì)的似然比檢驗(yàn)結(jié)果。最終我們得到x6、x7、x9和x13這四個(gè)變量對(duì)總體的預(yù)測(cè)影響較大，其余變量被系統(tǒng)剔除。經(jīng)過4步計(jì)算，模型對(duì)樣本分類的準(zhǔn)確率達(dá)到了90.6%，其中st公司的判準(zhǔn)率為87.5%，非st公司的判準(zhǔn)率為93.8%。并可建立logistic回歸方程：logit（p）=-1.276-4.868x6+0.027x7+3.709x9+0.7x13。而如果用主成分分析得出的結(jié)果，將x4、x5、x6、x9、x11、x13直接做二項(xiàng)logistic回歸，得出的總體準(zhǔn)確率只有84.4%，遠(yuǎn)不如上述90.6%準(zhǔn)確。因?yàn)橛弥鞒煞址治龊雎粤藊7指標(biāo)

對(duì)總體的影響。

五、研究結(jié)論

本文首先采用主成分分析的方法，對(duì)初始的13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行篩選，最后得出x4、x5、x6、x9、x11、x13這六個(gè)指標(biāo)，它們的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為85.982%，已近能很好的解釋整體，通過這六個(gè)指標(biāo)的系數(shù)就可以比較好的判斷公司是否具有投資價(jià)值。但在實(shí)際應(yīng)用中，主成分分析更多的只是達(dá)到目的的中間手段，它往往會(huì)被作為許多大型研究的中間步驟，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮后繼續(xù)采用其它統(tǒng)計(jì)方法以解決實(shí)際問題。所以，我們由主成分分析篩選出的指標(biāo)再進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸，最通過這六個(gè)指標(biāo)可以正確判斷總體84.4%的數(shù)據(jù)，但沒有通過用向前逐步回歸法進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸后得出的準(zhǔn)確率90.6%高。原因是因?yàn)樵谶M(jìn)行主成分分析時(shí)，我們把指標(biāo)x7剔除了，但實(shí)際上x7對(duì)整體數(shù)據(jù)具有一定的解釋能力。因此，本文主成分方法沒有二項(xiàng)logistic回歸準(zhǔn)確，二項(xiàng)logistic回歸不僅能篩選出較為精確的指標(biāo)，而且能給出了模型對(duì)樣本分類的準(zhǔn)確率，使模型具有更大的可信度。

所以，我們?cè)诜治鲋圃鞓I(yè)上市公司是否具有投資價(jià)值時(shí)，主要通過分析資產(chǎn)負(fù)債率、存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率以及現(xiàn)金凈流量增長(zhǎng)率這四個(gè)指標(biāo)，就可以達(dá)到90.6%的準(zhǔn)確率。但本文分析中也存在一些缺陷：首先，文章選取的樣本數(shù)量還不是很多，不足以說明全部問題；其次，所選的都是財(cái)務(wù)指標(biāo)，沒有考慮非財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響，使模型準(zhǔn)確度沒能達(dá)到更好。但文章的分析還是可以對(duì)投資者的投資行為有一定的啟發(fā)。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐光華，吳明鳴.基于eva 的行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型研究——以滬市it上市公司為例[j].經(jīng)濟(jì)管理，2006，（12）.

篇（7）

中圖分類號(hào):F270 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-5192(2010)06-0032-06

The Threshold Effect Analysis of Board Size on Corporate R&D Investment Behavior

――Base on Panel Data of Manufacturing and High-tech Industry Companies

LIU Sheng-qiang1,2, LIU Xing1

(1.School of Economy and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China; 2.School of Accounting, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China)

Abstract:Base on panel data of manufacturing and high-tech industry companies who discourse R&D expenditure in financial statements from 2004 to 2008, this paper studies the relationship between board sizes and R&D expending behavior by using the threshold model that Hansen proposed in 1999. When the threshold variable is company size, the results show that only when the company sizes exceeds a critical value, there will be a “increasing first, decreasing later” non-linear relationship between board sizes and corporate R&D expenditure. So we deduce that corporate governance effects of board sizes present the “l(fā)ow level trap” phenomenon. When the threshold variable is board sizes, the study suggests that the best board size should be 7 or 9. The results also show that percentage of independent directors on the Board play no effects to improve corporate R&D investment decisions.

Key words:board sizes: corporate R&D expenditure; threshold effects

1 引言

在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的今天,企業(yè)投資行為中的R&D投資已成為影響企業(yè)生存和發(fā)展的重要戰(zhàn)略性投資決策行為。早期關(guān)于R&D投資的研究多從宏觀的角度,研究企業(yè)外部的技術(shù)或經(jīng)濟(jì)因素如什么樣的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和企業(yè)規(guī)模更有利于R&D投資,以及R&D投資與經(jīng)濟(jì)周期之間有何關(guān)系等等。隨著上市公司R&D披露的逐步規(guī)范和研究數(shù)據(jù)獲取的可能,一些學(xué)者開始直接利用微觀資本市場(chǎng)數(shù)據(jù),研究企業(yè)內(nèi)部公司治理對(duì)企業(yè)R&D投資行為的影響。作為直接監(jiān)督和控制著經(jīng)營(yíng)者行為的董事會(huì),是內(nèi)部公司治理的一個(gè)非常重要要素,然而,關(guān)于董事會(huì)規(guī)模對(duì)企業(yè)R&D投資行為的影響的研究卻十分鮮見,本文擬利用2004~2008年連續(xù)披露R&D支出信息的制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)上市公司為研究樣本,采用Hansen[1]提出的門檻效應(yīng)模型,分別以公司規(guī)模和董事會(huì)規(guī)模作為門檻變量,實(shí)證檢驗(yàn)董事會(huì)規(guī)模對(duì)企業(yè)R&D投資行為的影響,期望能對(duì)上市公司治理優(yōu)化、R&D投資行為決策提供一些經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

2 文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)

學(xué)術(shù)界關(guān)于董事會(huì)的研究已有很長(zhǎng)的歷史,董事會(huì)規(guī)模也常常被視為影響董事會(huì)效率的關(guān)鍵因素之一。Zahra和Pearce[2]的研究顯示,在現(xiàn)代企業(yè)組織中,董事會(huì)主要扮演戰(zhàn)略制定或?qū)徍?、監(jiān)督控制及后勤保障的角色,并且扮演這種角色的能力大小將視其組成而定。當(dāng)某項(xiàng)重大戰(zhàn)略決策(如企業(yè)R&D投資)因團(tuán)體利益沖突而變得效率低下或無(wú)法實(shí)施時(shí),董事會(huì)便常通過擴(kuò)大或縮減董事會(huì)規(guī)模、增加外部董事的席次等方式來(lái)提升董事會(huì)功能。

關(guān)于董事會(huì)規(guī)模對(duì)企業(yè)R&D投資行為的影響,現(xiàn)有研究有兩種截然不同的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)從資源富裕理論的角度認(rèn)為,董事會(huì)規(guī)模與企業(yè)R&D投資正相關(guān)。其理由是:首先,董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大,會(huì)使實(shí)現(xiàn)企業(yè)R&D投資所必須的專業(yè)技能、管理藝術(shù)以及財(cái)務(wù)知識(shí)等在董事會(huì)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)更好的互補(bǔ),有利于R&D投資決策過程中吸收各種不同的意見,減少投資風(fēng)險(xiǎn);Bacon[3]認(rèn)為,在大規(guī)模的董事會(huì)中,有多樣背景的專業(yè)人士而產(chǎn)生的經(jīng)營(yíng)決策,決策質(zhì)量更佳;Xie等[4]也認(rèn)為,董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)充,可汲取不同領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí),能發(fā)揮正面的監(jiān)督效果。其次,董事會(huì)規(guī)?？勺鳛楹饬恳粋€(gè)組織通過外部環(huán)境獲取相關(guān)資源能力的計(jì)量指標(biāo),董事會(huì)規(guī)模越大,企業(yè)能從外部環(huán)境獲得的資源就越多,其抗風(fēng)險(xiǎn)能力就越強(qiáng),從而更有利于擴(kuò)大企業(yè)R&D的投資活動(dòng)。最后,董事會(huì)規(guī)模較大時(shí),董事會(huì)內(nèi)部有更多的機(jī)會(huì)和可能選擇富有開拓進(jìn)取的杰出人士擔(dān)任企業(yè)的CEO,也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的R&D投資增加;Ocasio[5]指出,在CEO之下的治理聯(lián)合的平穩(wěn)性和內(nèi)聚性能得到很好的競(jìng)爭(zhēng)時(shí),規(guī)模相對(duì)較大的董事會(huì)更可能產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)偏好型的CEO。另一種觀點(diǎn)從理論和組織行為學(xué)的角度得出剛好相反的結(jié)論認(rèn)為,董事會(huì)規(guī)模與企業(yè)R&D投資負(fù)相關(guān)。其理由有:首先,董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大勢(shì)必導(dǎo)致一項(xiàng)既定的R&D投資決策最后因董事會(huì)成員協(xié)調(diào)難度的增加而付諸東流;Jensen[6]指出,隨著董事會(huì)成員的增加,組織內(nèi)部容易產(chǎn)生派系且需要整合及解決眾人的意見使效率變差,不見集思廣益的功效,而尊敬和禮貌不及讓CEO難堪的風(fēng)氣會(huì)占上風(fēng),坦率和追求真理的好作風(fēng)會(huì)遭拋棄。其次,董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)導(dǎo)致決策程序繁瑣,決策效率低下;Lipton和Lorsch[7]指出,董事數(shù)量的增加很可能導(dǎo)致董事會(huì)的功能紊亂,即使董事會(huì)的監(jiān)控能力會(huì)隨著董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大而增加,但是由此帶來(lái)的成本將超過其收益,比如,緩慢的決策制定速度、舉行更少的關(guān)于經(jīng)理層績(jī)效的公正性的討論以及對(duì)分享風(fēng)險(xiǎn)的偏離。最后,董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大還會(huì)產(chǎn)生“搭便車”現(xiàn)象,而一旦這種現(xiàn)象在董事會(huì)內(nèi)部蔓延,就會(huì)導(dǎo)致董事會(huì)功能喪盡。

由此可見,現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于董事會(huì)規(guī)模對(duì)企業(yè)R&D投資行為的影響并沒有形成一致的結(jié)論。多數(shù)學(xué)者如:Jensen[8]、于東智[9]、余怒濤等[10]認(rèn)為董事會(huì)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)行為及績(jī)效的影響是一種曲線關(guān)系,即存在一個(gè)合理的規(guī)模,不能太大,也不能太小。另外,董事會(huì)規(guī)模的治理效應(yīng)還受公司規(guī)模大小的影響嚴(yán)重,當(dāng)公司規(guī)模較小時(shí),隨著董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大,其治理效應(yīng)更多的表現(xiàn)為資源富裕下的知識(shí)和專業(yè)技能的增加而對(duì)企業(yè)R&D投資決策的正向促進(jìn)作用,隨著公司規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大并超過某一零界值時(shí),此時(shí)再增加董事會(huì)規(guī)模,其正向治理作用又可能表現(xiàn)為因組織行為中的協(xié)調(diào)難度增加對(duì)企業(yè)R&D投資的負(fù)向阻礙作用。

基于以上的分析,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)1 在其他因素不變的情況下,隨著公司規(guī)模的擴(kuò)大,董事會(huì)規(guī)模與企業(yè)R&D投資之間表現(xiàn)為先增后減的非線性關(guān)系。

假設(shè)2 在其他因素不變的情況下,隨著董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大,董事會(huì)規(guī)模與企業(yè)R&D投資之間表現(xiàn)為先增后減的非線性關(guān)系。

3 模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)Hansen[1,11]提出的門檻效應(yīng)模型,先建立兩個(gè)存在單一門檻值的門檻模型,然后分別逐漸擴(kuò)展到多重門檻值模型,兩個(gè)單一門檻值模型分別是:

模型一是以公司規(guī)模(用資產(chǎn)總額表示)為門檻變量的回歸模型為

3.2 樣本選擇

考慮到我國(guó)A股市場(chǎng)上近60%的上市公司是制造業(yè),上市公司中披露R&D支出的公司80%以上是制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)[12,13],我們選取2004~2008年度連續(xù)披露了R&D支出的制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)A股上市公司為研究樣本,研究樣本的確定原則為:(1)2004~2008年年報(bào)中連續(xù)披露了R&D支出的制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)上市公司;(2)考慮到公司的決策制定和規(guī)劃一般要先于決策的實(shí)施,同時(shí)為了避免變量之間可能存在的內(nèi)生性問題,本文將解釋變量滯后一期,因此剔除上市時(shí)間不足一年的公司;(3)剔除被ST、PT的公司和所有者權(quán)益為負(fù)值的公司;(4)剔除數(shù)據(jù)不全的公司。

由于我國(guó)上市公司于2007年開始實(shí)施新的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則,而實(shí)施新準(zhǔn)則后對(duì)于按照“收付實(shí)現(xiàn)制”記賬現(xiàn)金流量表并未發(fā)生根本性改變,為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的可比性,我們選擇了現(xiàn)金流量表中“支付的其他與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金”附注中披露的研發(fā)費(fèi)用。研究中所需要的其他數(shù)據(jù)均來(lái)自于北京大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)研究中心CCER相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)。最終有效樣本123家連續(xù)5年共615個(gè)研究樣本。

4 實(shí)證分析

為了確定模型的具體形式,首先需要確定門檻值的個(gè)數(shù)。我們按照Hansen所提供的方法,分別對(duì)模型一和模型二依次在不存在門檻、一重門檻、雙重門檻和三重門檻的設(shè)定下對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn):以資產(chǎn)總額為門檻變量的模型一和以董事會(huì)規(guī)模為門檻變量的模型二,在單一門檻和三重門檻效應(yīng)下都不顯著;而雙重門檻下,模型一在1%顯著性水平下顯著(F值為47.000,P值為0.003),對(duì)應(yīng)的兩門檻估計(jì)值分別為2.4e+09元和2.5e+09元;模型二在5%顯著性水平下顯著(F值為5.103,P值為0.047),對(duì)應(yīng)的兩門檻估計(jì)值分別為6.50人和10.50人。表2給出了雙重門檻下的模型一和模型二的回歸結(jié)果。

首先看表2中的模型一,回歸結(jié)果的F值為6.57,對(duì)應(yīng)的P值為0.000,表明模型設(shè)定從整體上能夠反映回歸效果。Wald檢驗(yàn)為2.65,對(duì)應(yīng)的P值為0.000,說明固定效應(yīng)明顯。模型一中的雙重門檻將董事會(huì)規(guī)模分為三個(gè)不同的區(qū)間,并且董事會(huì)規(guī)模的估計(jì)系數(shù)和顯著性水平在不同區(qū)間內(nèi)顯著不同。當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模小于2.4e+09元時(shí)(簡(jiǎn)稱低規(guī)模),盡管系數(shù)估計(jì)值為正(0.066),但不顯著,表明企業(yè)資產(chǎn)總額較小時(shí),董事會(huì)人數(shù)的增加并不一定會(huì)導(dǎo)致企業(yè)R&D投資額的增加,當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模處于2.4e+09元和2.5e+09元之間時(shí)(簡(jiǎn)稱中等規(guī)模),系數(shù)估計(jì)值為正(0.641),并且在1%顯著性水平下顯著,表明當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模增加到一定程度后,增加董事會(huì)人數(shù)將對(duì)企業(yè)R&D投資有正向促進(jìn)作用,當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模大于2.5e+09元時(shí)(簡(jiǎn)稱高規(guī)模),系數(shù)估計(jì)值為負(fù)(-0.537),并且在1%顯著性水平下顯著,表明當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)處于高規(guī)模狀態(tài)時(shí),進(jìn)一步增加董事會(huì)人數(shù)將對(duì)企業(yè)R&D投資有負(fù)向抑制作用。如前所述,增加董事會(huì)人數(shù),可以吸收更多具有不同知識(shí)領(lǐng)域人士的加入,他們的加入,可為企業(yè)的重大投資決策提供更為科學(xué)合理的思考和建議,提高決策的科學(xué)性,降低決策失敗的概率。但隨著董事會(huì)人數(shù)進(jìn)一步的增加,由于董事會(huì)內(nèi)部之間的派系斗爭(zhēng)和協(xié)調(diào)難度加大,可能導(dǎo)致最終的決策方案不是最優(yōu)選擇而是多方博弈之后的一種均衡和折中。另外,董事會(huì)人數(shù)的增加還會(huì)導(dǎo)致公司決策程序繁瑣,決策機(jī)制緩慢,從而導(dǎo)致R&D投資時(shí)機(jī)的喪失,甚至導(dǎo)致決策失效等。因此,從整體上看,董事會(huì)規(guī)模與企業(yè)R&D投資之間是一種先正后負(fù)的非線性關(guān)系,假設(shè)1正確。但同時(shí)應(yīng)該看到,這其中的正向關(guān)系,在資產(chǎn)規(guī)模較小時(shí)并不顯著,也就是說,只有在資產(chǎn)總額超過某一閥值之后,董事會(huì)規(guī)模與R&D投資之間才會(huì)表現(xiàn)出明顯的正向關(guān)系。由此看來(lái),董事會(huì)規(guī)模的公司治理效應(yīng)可能存在類似于宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“低水平陷阱”現(xiàn)象,只有在公司資產(chǎn)和富裕資源達(dá)到或超過某一限額之后,董事會(huì)規(guī)模的治理效應(yīng)才會(huì)顯現(xiàn),當(dāng)公司規(guī)模過小時(shí),企業(yè)可利用的資源十分有限,此時(shí)增加董事人數(shù),雖能提高R&D投資決策的科學(xué)性,但由于受可利用的資源限制而致使這些科學(xué)合理的投資決策無(wú)法付諸實(shí)踐,可謂是“巧婦難為無(wú)米之炊”。

再看表2中的模型二,同理從對(duì)應(yīng)的F值和Wald值可知,模型二能能從整體上反映回歸效應(yīng),并且固定效應(yīng)明顯。當(dāng)董事會(huì)人數(shù)少于6.5人時(shí),系數(shù)估計(jì)值(0.057)為正,且在5%的顯著性水平下顯著,表明此階段董事會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大將對(duì)企業(yè)R&D投資有正向促進(jìn)作用;當(dāng)董事會(huì)人數(shù)處于6.5人到10.5人之間時(shí),系數(shù)估計(jì)值(-0.056)為負(fù)但不顯著,表明此階段董事會(huì)規(guī)模的變化,對(duì)企業(yè)R&D投資的影響差異不大;當(dāng)董事會(huì)人數(shù)大于10.5人時(shí),系數(shù)估計(jì)值(-0.101)為負(fù)值,并且在10%的顯著性水平下顯著,表明此時(shí)若進(jìn)一步增加董事會(huì)人數(shù),董事會(huì)規(guī)模會(huì)對(duì)企業(yè)R&D投資產(chǎn)生負(fù)向阻礙作用。由此可見,從整體上看假設(shè)2成立。我國(guó)制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)上市公司最有利于企業(yè)R&D投資的董事會(huì)人數(shù)是介于6.5人至10.5人之間,考慮到董事會(huì)人數(shù)若為偶數(shù),在股東大會(huì)上進(jìn)行投票時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)半數(shù)對(duì)半數(shù)的投票結(jié)果,從而可能出現(xiàn)僵持局面和董事長(zhǎng)“把持”董事會(huì)的可能,董事會(huì)人數(shù)為偶數(shù)不利于投票決策。因此,我們認(rèn)為最佳的董事會(huì)規(guī)模應(yīng)為7人或者9人。

模型一和模型二中,獨(dú)立董事在董事會(huì)中所占比例對(duì)企業(yè)R&D投資的影響都未通過顯著性檢驗(yàn),表明我國(guó)獨(dú)立董事并未發(fā)揮其應(yīng)有的治理效應(yīng),獨(dú)立董事的“花瓶”現(xiàn)象仍普遍存在。

為了檢驗(yàn)上述結(jié)論的可靠性,筆者進(jìn)行了三個(gè)方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn):一是改變主要變量的定義和計(jì)算,對(duì)于解釋變量R&D投資,采用研發(fā)支出與企業(yè)凈資產(chǎn)之比,而董事會(huì)規(guī)模改為本公司年末所有高層管理人員的數(shù)量,包括所有董事、監(jiān)事和高級(jí)管理人員;二是增加控制變量,增加控股股東性質(zhì)、兩權(quán)設(shè)置狀態(tài)等控制變量;三是剔除R&D支出的極端值(1%)。重新回歸結(jié)果顯示,研究結(jié)論沒有發(fā)生顯著變化,研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

5 結(jié)論與政策建議

本文研究發(fā)現(xiàn):無(wú)論是以公司規(guī)模還是以董事會(huì)規(guī)模為門檻變量,董事會(huì)規(guī)模與企業(yè)R&D投資之間都表現(xiàn)出“先增后減”的非線性關(guān)系。但這種非線性關(guān)系,只有當(dāng)公司規(guī)模超過某一臨界值之后才顯著,公司規(guī)模較小時(shí),董事會(huì)規(guī)模的治理效應(yīng)并不顯著,這一現(xiàn)象有點(diǎn)類似于宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“低水平陷阱”現(xiàn)象;同時(shí),這種非線性關(guān)系是一種存在雙門檻值(6.5和10.5)的“先增后減”非線性關(guān)系,當(dāng)董事會(huì)人數(shù)介于6.5人和10.5人之間時(shí),其治理效應(yīng)無(wú)顯著差異,考慮到董事會(huì)規(guī)模為偶數(shù)時(shí)可能出現(xiàn)投票結(jié)果半數(shù)對(duì)半數(shù)的僵持狀態(tài),因此,最佳的董事會(huì)規(guī)模應(yīng)為7人或者9人。研究還發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市公司公司獨(dú)立董事治理效應(yīng)弱化,獨(dú)立董事“花瓶”顯現(xiàn)仍普遍存在。

因此,我們建議:(1)保持合理的公司規(guī)模。公司規(guī)模過小,董事會(huì)的很多創(chuàng)新決策項(xiàng)目就無(wú)法付諸實(shí)踐,但過大的公司規(guī)模又可能會(huì)降低董事會(huì)規(guī)模的治理效應(yīng),應(yīng)根據(jù)企業(yè)所處的行業(yè)特點(diǎn)、經(jīng)營(yíng)環(huán)境等,將公司規(guī)?？刂圃谝粋€(gè)合理的范圍之內(nèi)。(2)確定合理的董事會(huì)規(guī)模。董事會(huì)規(guī)模不是越大越好,也不是越小越好,而應(yīng)選擇一個(gè)合理規(guī)模,就制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)上市公司而言,最佳的董事會(huì)規(guī)模是7人或者9人。(3)完善董事會(huì)結(jié)構(gòu),本文研究發(fā)現(xiàn)董事會(huì)結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)R&D投資行為的治理效應(yīng)不顯著,獨(dú)立董事“花瓶”普遍存在,可以通過調(diào)整獨(dú)立董事的來(lái)源和構(gòu)成等來(lái)完善董事會(huì)結(jié)構(gòu)來(lái)提高其對(duì)企業(yè)R&D投資的治理效應(yīng)。如獨(dú)立董事來(lái)源于政府部門還是企業(yè)界還是高校好,還需要進(jìn)一步深入研究。

參 考 文 獻(xiàn):

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篇（8）

中圖分類號(hào)：F2243 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1671-1254（2014）02-0069-07

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(guī)模與企業(yè)家福利研究概述

對(duì)于最低投資規(guī)模，一種較為常見的定義是：最低投資規(guī)模是指對(duì)投資免責(zé)市場(chǎng)或私募發(fā)行品種的限制。由于證券管理機(jī)構(gòu)對(duì)這類市場(chǎng)的監(jiān)管力度有限，為阻止中小投資者進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)，一個(gè)比較有效的方法就是對(duì)特定投資品種設(shè)定最低投資規(guī)模。企業(yè)有兩項(xiàng)最基本的財(cái)務(wù)活動(dòng)：投資與融資，因此企業(yè)的利益與其投資活動(dòng)是密不可分的。為了保護(hù)中小投資者，大部分風(fēng)險(xiǎn)較高的投資項(xiàng)目都會(huì)有最低投資規(guī)模要求。我國(guó)企業(yè)的投資規(guī)模受三大因素的影響：投資機(jī)會(huì)、內(nèi)部現(xiàn)金流與負(fù)債程度。因此，如何確定企業(yè)的投資規(guī)模也成了經(jīng)典投資理論的研究熱點(diǎn)之一。部分學(xué)者的研究結(jié)論表明：經(jīng)典投資理論適用于確定我國(guó)企業(yè)的投資規(guī)模[1]。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在投資規(guī)模方面的研究主要集中在以下三方面：

（一）關(guān)于企業(yè)的投資規(guī)模與投資機(jī)會(huì)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(chuàng)性地提出了企業(yè)的投資規(guī)模與投資機(jī)會(huì)之間的關(guān)系。他們的研究認(rèn)為企業(yè)的投資決策與項(xiàng)目的凈現(xiàn)值息息相關(guān)，決定企業(yè)投資規(guī)模的是企業(yè)的投資機(jī)會(huì)，其他因素不會(huì)對(duì)投資規(guī)模產(chǎn)生影響。但該研究也忽略了一個(gè)重要的問題，那就是信息不對(duì)稱以及成本對(duì)企業(yè)的投資同樣會(huì)產(chǎn)生很大的影響。Stulz（1990）[3]的研究正好彌補(bǔ)了這一不足，他從信息不對(duì)稱角度分析了負(fù)債融資對(duì)企業(yè)投資規(guī)模的影響，指出企業(yè)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(guān)于負(fù)債融資對(duì)投資規(guī)模的影響研究

大量研究結(jié)論顯示投資規(guī)模與負(fù)債之間是一種負(fù)相關(guān)關(guān)系，而且，這種負(fù)相關(guān)關(guān)系在低成長(zhǎng)性企業(yè)中體現(xiàn)得比高成長(zhǎng)性企業(yè)更顯著。負(fù)債融資可能造成投資不足或投資過度，其原因在于負(fù)債融資減少了企業(yè)自由現(xiàn)金流，使管理者能夠控制的自由現(xiàn)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(chǎn)生的過度投資行為。防止過度投資行為的方式之一是負(fù)債，這樣可以降低股東和經(jīng)理之間的成本，以提高投資效率 [4-7]。短期負(fù)債會(huì)帶來(lái)成本，而且，短期負(fù)債的成本甚至可能高于長(zhǎng)期負(fù)債，但是短期負(fù)債相對(duì)于長(zhǎng)期負(fù)債來(lái)說，對(duì)企業(yè)投資規(guī)模的變化更不敏感。因此，企業(yè)可以利用短期負(fù)債來(lái)對(duì)投資不足問題進(jìn)行控制 [8-9] 。

（三）關(guān)于投資規(guī)模、財(cái)務(wù)冗余與融資結(jié)構(gòu)的研究

大量關(guān)于企業(yè)投資規(guī)模方面的研究為企業(yè)確定最優(yōu)投資規(guī)模提供了依據(jù)，然而，上述文獻(xiàn)中的投資規(guī)模是由企業(yè)自主決定的，而非由監(jiān)管部門外生決定。那么，外生的最低投資規(guī)模究竟會(huì)對(duì)投資者產(chǎn)生什么影響？如何設(shè)置最低投資規(guī)模才能做到既能讓資金實(shí)力弱的中小投資者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，又能提高企業(yè)家福利？最低投資規(guī)模受哪些因素的影響等，這些問題的研究結(jié)論可為政策制定者提供理論依據(jù)。本文正是在對(duì)以上問題作研究的基礎(chǔ)上，得出一些有意義的結(jié)論。

本文運(yùn)用 Tirole（2006）建立的非對(duì)稱信息下的可變投資分析框架，在一般均衡視角下對(duì)最低投資規(guī)模與企業(yè)家福利、最低投資規(guī)模與資本市場(chǎng)均衡利率之間的關(guān)系作了深入探討，考察了最低投資規(guī)模對(duì)不同類別的企業(yè)家的投資活動(dòng)和福利產(chǎn)生的不同影響。本文的貢獻(xiàn)和工作在于：第一，文中的凈投資函數(shù)及其特征并非像凱恩斯宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)那樣直接假設(shè)出來(lái)，而是通過非對(duì)稱信息下的最優(yōu)契約嚴(yán)格推導(dǎo)出來(lái)；儲(chǔ)蓄函數(shù)也是基于外部投資者的跨期效用最大推導(dǎo)出來(lái)的；第二，融入了道德風(fēng)險(xiǎn)、成本、異質(zhì)企業(yè)家等被新古典宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)忽略的因素，討論了最低投資規(guī)模對(duì)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(guī)模，就非對(duì)稱信息下最低投資規(guī)模對(duì)不同企業(yè)家的融資及福利產(chǎn)生的影響進(jìn)行了嚴(yán)格的理論探討。

二、模型假設(shè)

本文采用可變投資分析框架，其基本假設(shè)有：

1參與者：企業(yè)家和投資者，其中企業(yè)家組成一個(gè)測(cè)度為1的連續(xù)統(tǒng)。

2時(shí)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(gè)企業(yè)家選擇投資規(guī)模I∈[I，+∞），并且都需要向外部融資。其中I表示最低的投資規(guī)模。

4企業(yè)家擁有相同的固定投資技術(shù)，唯一不同的是企業(yè)家的初始資產(chǎn)這里僅考慮企業(yè)家之間的一維異質(zhì)性。A。設(shè)A服從區(qū)間[A，]上的連續(xù)分布，累積分布函數(shù)和密度函數(shù)分別為G（A）和g（A）。

5項(xiàng)目投資具有風(fēng)險(xiǎn)：如果實(shí)施，可能會(huì)成功，也可能會(huì)失?。怀晒r(shí)產(chǎn)生與投資規(guī)模成比例的利潤(rùn)RI，失敗時(shí)不產(chǎn)生任何收入。

6項(xiàng)目成功的概率受到企業(yè)家工作努力程度的影響，但企業(yè)家的工作努力程度是不可觀察的這里的假設(shè)表明項(xiàng)目受到企業(yè)家道德風(fēng)險(xiǎn)的約束。實(shí)際上，我們還可以把此假設(shè)理解為企業(yè)家可以選擇項(xiàng)目成功概率比較高的項(xiàng)目，也可以選擇成功概率低但是他比較喜歡的項(xiàng)目（易于實(shí)施、將來(lái)能為企業(yè)家派生更多副產(chǎn)品、對(duì)朋友有利、產(chǎn)生在職消費(fèi)、等有魅力等）?？傊?，道德風(fēng)險(xiǎn)是指借款者采取的降低投資者價(jià)值的行動(dòng)。本模型的道德風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)調(diào)的是利潤(rùn)降低。從數(shù)學(xué)上看，是從一階隨機(jī)占優(yōu)的角度而言。。當(dāng)企業(yè)家盡職時(shí)，項(xiàng)目成功的概率為pH，企業(yè)家沒有私人收益；當(dāng)企業(yè)家卸責(zé)卸責(zé)表明企業(yè)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(xiàng)目無(wú)關(guān)或關(guān)系很少的活動(dòng)。時(shí)，項(xiàng)目成功的概率為pL，企業(yè)家獲得私人收益B>0。記Δp=pH-pL>0。

7在第0期無(wú)法獲得融資的企業(yè)家將其自有資金A用于儲(chǔ)蓄。

8市場(chǎng)利率為r>0，儲(chǔ)蓄函數(shù)S（r）是單調(diào)遞增的這里的儲(chǔ)蓄函數(shù)是由外部投資者的偏好最大化推導(dǎo)出來(lái)的。限于篇幅，我們沒有給出其具體的推導(dǎo)過程。。

9企業(yè)家盡職時(shí)，項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值為正；卸責(zé)時(shí)項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值為負(fù)，且單位投資的可保證收入不足以補(bǔ)償貸款的本利，即該假設(shè)可以保證規(guī)模報(bào)酬不變模型中的最優(yōu)投資規(guī)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(yù)期收益率；ρ0=pH（R-BΔp）表示單位投資的預(yù)期可保證收入。

11企業(yè)家和投資者是風(fēng)險(xiǎn)中性的，且受到有限責(zé)任保護(hù)。

12設(shè)pHR

13企業(yè)家具有議價(jià)權(quán)，其提出一個(gè)投資者“要么接受，要么拒絕”的融資契約。

博弈時(shí)序如圖1所示：

三、最優(yōu)化模型

篇（9）

企業(yè)在投資之前，必須進(jìn)行投資策劃及其項(xiàng)目的前期準(zhǔn)備工作。投資決策是十分重要的工作，在很大程度上決定著投資活動(dòng)的成敗，決策的本質(zhì)就是一個(gè)比較選擇的過程。因?yàn)榉桨甘嵌喾N多樣的，決策要對(duì)各方案進(jìn)行比較、分析，選擇最佳方案。投資是企業(yè)永恒的主題，它既是企業(yè)誕生的唯一方式，也是企業(yè)得以存續(xù)和發(fā)展的最重要手段。

一、納稅籌劃的企業(yè)投資規(guī)模的選擇

根據(jù)相關(guān)的企業(yè)投資理論，項(xiàng)目規(guī)模的大小會(huì)直接影響企業(yè)將來(lái)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模及生產(chǎn)過程中的納稅水平，反過來(lái)，企業(yè)的稅賦水平也制約著投資規(guī)模的確定。首先，投資規(guī)模的大小決定納稅人身份的界定。我們知道，增值稅是我國(guó)的主體稅種，它具有普遍征收的特點(diǎn)，適用于生產(chǎn)、批發(fā)、零售和進(jìn)出口商品，及加工、修理修配等領(lǐng)域的各個(gè)環(huán)節(jié)，因此，大部分企業(yè)都會(huì)遇到繳納增值稅問題。而我國(guó)現(xiàn)行的增值稅對(duì)一般納稅人和小規(guī)模納稅人實(shí)行差別稅率。小規(guī)模納稅人指從事貨物生產(chǎn)或提供應(yīng)稅勞務(wù)，以及從事貨物生產(chǎn)或提供應(yīng)稅勞務(wù)為主，并兼營(yíng)貨物批發(fā)或零售，年應(yīng)納增值稅銷售額在100萬(wàn)元以下和從事貨物批發(fā)或零售，年應(yīng)納銷售額在180萬(wàn)元以下的納稅人。如果投資者在投資決策中確定的投資規(guī)模，使項(xiàng)目建成投產(chǎn)后企業(yè)適合小規(guī)模納稅人標(biāo)準(zhǔn)，則按小規(guī)模納稅人身份納稅，否則以一般納稅人身份納稅。因此，投資者便可以在分析、比較小規(guī)模納稅人和一般納稅人的稅賦水平后，對(duì)擬定的投資規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，使其適用低稅賦納稅人身份。其次，投資規(guī)模繼而影響企業(yè)納稅的絕對(duì)水平。而企業(yè)應(yīng)納稅額現(xiàn)金支付的剛性約束也反過來(lái)制約投資規(guī)模的確定。一般情況下，規(guī)模大，企業(yè)的獲利能力大，納稅的絕對(duì)額也大；規(guī)模小，獲利能力小，納稅的絕對(duì)額也小。依稅法規(guī)定，企業(yè)應(yīng)納稅額的計(jì)算依托于法定稅率和企業(yè)賬面記載的應(yīng)稅收益額，而不考慮這種賬面意義的收益所實(shí)際取得的現(xiàn)金流入狀況。

但企業(yè)納稅行為規(guī)范卻是，只要體現(xiàn)出賬面或會(huì)計(jì)觀念下的應(yīng)稅收益，企業(yè)就必須依法及時(shí)足額地動(dòng)用現(xiàn)實(shí)的現(xiàn)金予以繳納，否則會(huì)受到稅法的嚴(yán)厲制裁，使企業(yè)利益遭受極大損害。由此可見，在課稅條件下，由于按會(huì)計(jì)收益計(jì)算的應(yīng)交稅額與應(yīng)交稅款按現(xiàn)實(shí)現(xiàn)金支付的剛性約束矛盾的客觀存在，使企業(yè)規(guī)模最大化在納稅目標(biāo)的約束下，并非是最優(yōu)的。因此，投資者在確定投資規(guī)模時(shí)，必須充分考慮納稅現(xiàn)金支付的剛性約束，即合理確定納稅目標(biāo)約束下的投資規(guī)模，避免因規(guī)模最大化導(dǎo)致稅前賬面收益極大化，由此發(fā)生的納稅現(xiàn)金需求超過企業(yè)現(xiàn)金供給，給企業(yè)帶來(lái)諸如聲譽(yù)受損等不利影響。

結(jié)合納稅籌劃活動(dòng)對(duì)企業(yè)投資規(guī)模進(jìn)行界定，首先要對(duì)企業(yè)自身營(yíng)運(yùn)能力進(jìn)行分析，即通過對(duì)存量投資重組、潛能開發(fā)及增量投資優(yōu)化組合的分析，確定投資的既有能力、潛在能力和追增能力；其次要把握企業(yè)外部環(huán)境變動(dòng)情況，利用預(yù)測(cè)手段來(lái)把握經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展態(tài)勢(shì)，決策投資規(guī)模的大??；此外，還需要對(duì)稅前收益最大化的投資規(guī)模進(jìn)行實(shí)證分析。投資規(guī)模因該趨近于企業(yè)營(yíng)運(yùn)負(fù)荷能力的極限，即投資的追加邊際成本等于其邊際收益，此時(shí)投資規(guī)模是適宜而且有效的。需要注意的是，投資規(guī)模的確定依據(jù)是企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力和外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境，因而必須注意到其動(dòng)態(tài)演進(jìn)的變化特征。

二、企業(yè)投資方式的選擇分析

不同的投資方式，企業(yè)所得稅的政策有所不同。投資是企業(yè)得以存續(xù)和發(fā)展的主要手段，對(duì)投資主體來(lái)說，盈利是投資的主要目的，而所得稅對(duì)企業(yè)凈利潤(rùn)的影響是非常大的，所以投資決策中所得稅籌劃就成為了重要的內(nèi)容。投資在方式上可分為兩大類，即直接投資 和間接投資。直接投資形成各種形式的企業(yè)，其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成果既要征收流轉(zhuǎn)稅，純收益還要征收企業(yè)所得稅；間接投資的交易須征收證券交易稅（目前仍征收印花稅），其收益則征收企業(yè)所得稅。對(duì)直接投資的綜合評(píng)估主要考慮投資回收期、投資的現(xiàn)金流出和現(xiàn)金流入的凈現(xiàn)值、項(xiàng)目的內(nèi)部報(bào)酬率等財(cái)務(wù)指標(biāo)。我們需要考慮的稅收因素主要是指影響這些指標(biāo)的稅收政策。投資者首先要判定其投資項(xiàng)目按照稅法規(guī)定應(yīng)征收的稅種、稅率以及征收方式等，這一切都將影響企業(yè)的稅費(fèi)負(fù)擔(dān)，并因此進(jìn)一步影響到投資者的稅后收益。這需要投資者在估算銷售收入的時(shí)候必須考慮銷售稅金及附加，這樣才能搞好納稅籌劃。比如某企業(yè)有A、B兩個(gè)項(xiàng)目可投資，假設(shè)這兩個(gè)項(xiàng)目的企業(yè)所得稅稅率沒有差別，并且預(yù)計(jì)兩個(gè)項(xiàng)目投產(chǎn)以后，年含稅銷售收入均為100萬(wàn)元，外購(gòu)各種允許扣除項(xiàng)目的含稅支出均為90萬(wàn)元。已知A項(xiàng)目產(chǎn)品征收17%的增值稅，B項(xiàng)目產(chǎn)品征收5%的營(yíng)業(yè)稅。不考慮其他因素，請(qǐng)進(jìn)行投資決策。

（1）計(jì)算A項(xiàng)目稅后銷售收入凈值：

A項(xiàng)目年應(yīng)納增值稅（萬(wàn)元）

A項(xiàng)目增值稅后生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)所得（萬(wàn)元）

A項(xiàng)目應(yīng)納所得稅（萬(wàn)元）

A項(xiàng)目稅后利潤(rùn)（萬(wàn)元）

（2）計(jì)算B項(xiàng)目稅后銷售收入凈值：

B項(xiàng)目年應(yīng)納營(yíng)業(yè)稅（萬(wàn)元）

B項(xiàng)目營(yíng)業(yè)稅后生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)所得（萬(wàn)元）

B項(xiàng)目應(yīng)納所得稅（萬(wàn)元）

B項(xiàng)目稅后利潤(rùn)（萬(wàn)元）

（3）A、B項(xiàng)目稅后利潤(rùn)差額：

A項(xiàng)目與B項(xiàng)目稅后利潤(rùn)差額（萬(wàn)元）

通過以上比較可知，由于兩個(gè)項(xiàng)目的應(yīng)征稅種和稅率存在差異，在其他條件一致的情況下，A項(xiàng)目將為投資者帶來(lái)更多的稅后利潤(rùn)，故應(yīng)該選擇A項(xiàng)目。除了流轉(zhuǎn)稅外，直接投資更重要的是要考慮企業(yè)所得稅的稅收待遇。我國(guó)企業(yè)所得稅制度規(guī)定了很多稅收優(yōu)惠待遇，包括稅率優(yōu)惠和稅額扣除等方面的優(yōu)惠，比如設(shè)在國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)內(nèi)的高新技術(shù)企業(yè)，其企業(yè)所得稅稅率為15%；其他諸如第三產(chǎn)業(yè)、“三廢”利用企業(yè)、“老、少、邊、窮”地區(qū)新辦企業(yè)等都存在企業(yè)所得稅的優(yōu)惠政策。投資者應(yīng)該在綜合考慮目標(biāo)投資項(xiàng)目的各種稅收待遇的基礎(chǔ)上，進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和選擇，以期獲得最大的投資稅后收益。

參考文獻(xiàn)：

篇（10）

關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施投資的研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)中多以基礎(chǔ)設(shè)施投資經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的顯著程度來(lái)判斷基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模的適度性.在實(shí)證研究中，大多數(shù)學(xué)者以基礎(chǔ)設(shè)施投資的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是否達(dá)到最大化作為評(píng)價(jià)投資規(guī)模適度性的標(biāo)準(zhǔn)[2]。例如，認(rèn)為拉動(dòng)GDP增長(zhǎng)是基礎(chǔ)設(shè)施投資的最主要作用，并以對(duì)GDP是否表現(xiàn)出正向的拉動(dòng)作用作為基礎(chǔ)設(shè)施投資是否過度的判斷標(biāo)準(zhǔn)。其他有關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模適度性評(píng)價(jià)的研究參見[1][3][4][5][8][10]。

另外，基礎(chǔ)設(shè)施投資作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化過程的重要手段，其投資規(guī)模具有很強(qiáng)的政策性，所以近年來(lái)一些學(xué)者開始通過基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率比較研究來(lái)探討其投資規(guī)模的適度性[6]。例如，建立了基礎(chǔ)設(shè)施投入和產(chǎn)出的綜合指標(biāo)體系，并應(yīng)用二階段數(shù)據(jù)包絡(luò)法對(duì)我國(guó)各省份的基礎(chǔ)設(shè)施總體投資效率進(jìn)行了比較與評(píng)價(jià)。

綜上所述，以往對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施投資的研究具有以下缺陷。首先，絕大多數(shù)研究均針對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資的總量或總體存量，只有少數(shù)文獻(xiàn)著眼于具體部門或行業(yè)，但僅涵蓋了交通，電力等對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用明顯的行業(yè)；從而就不能對(duì)改善基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提出全面的建議。其次，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模適度性的研究，通常只考慮了其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用，而忽略其社會(huì)發(fā)展效應(yīng)。

為克服上述缺陷，本文采用DEA方法，以基礎(chǔ)設(shè)施投資相關(guān)數(shù)據(jù)作為投入變量，以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化增長(zhǎng)的指標(biāo)作為產(chǎn)出變量，利用我國(guó)31省市2004-2013年的數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)基礎(chǔ)設(shè)施投資的效率，并將該效率值作為衡量整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)社會(huì)綜合產(chǎn)出影響大小的指標(biāo)；其次以該效率值作為因變量，以各類基礎(chǔ)設(shè)施投資額作為解釋變量，運(yùn)用Tobit模型進(jìn)行回歸，分析各類基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)該效率的影響，通過回歸系數(shù)的符號(hào)對(duì)其投資規(guī)模適度性做出判斷。

二、基礎(chǔ)設(shè)施投資概論和基礎(chǔ)理論分析

（一）基礎(chǔ)設(shè)施的界定

在關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施的研究中，學(xué)者對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)涵和界定并沒有統(tǒng)一，精確的定義，往往根據(jù)自己的理解和研究的需要自行定義：國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究多從兩個(gè)角度來(lái)界定基礎(chǔ)設(shè)施，第一，從行業(yè)部門角度將其分為交通，通信，電力，供水，教育，衛(wèi)生社會(huì)保障等；第二，從職能的角度將其分為經(jīng)濟(jì)性和社會(huì)性基礎(chǔ)設(shè)施。本文主要研究基礎(chǔ)設(shè)施投資效率和各類基礎(chǔ)設(shè)施投資結(jié)構(gòu)及規(guī)模適度性問題，結(jié)合本文內(nèi)容，世界銀行的報(bào)告以及我國(guó)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》，本文中關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施的界定如圖2.1所示。

（二）基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模適度性判定

基礎(chǔ)設(shè)施作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)和社會(huì)發(fā)展的物質(zhì)載體，其綜合承載能力決定著一定時(shí)期社會(huì)的綜合產(chǎn)出水平。這里，綜合產(chǎn)出水平涵蓋經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展兩個(gè)方面，各類基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)整個(gè)系統(tǒng)社會(huì)綜合產(chǎn)出的影響如2.1式所示：

G=Min{MaxGi}

MaxG1=f（I1）……MaxGi=f（Ii）……MaxGn=f（In）（2.1）

這里，Ii為第i類基礎(chǔ)設(shè)施的存量水平，Gi為由其確定的最大社會(huì)綜合產(chǎn)出，G為整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)所決定的最大社會(huì)綜合產(chǎn)出水平；若G1=G2=…Gn=G，則達(dá)到最理想情況。然而，在現(xiàn)實(shí)情況下，各類基礎(chǔ)設(shè)施中，有些處于短缺狀態(tài)，而另外一些處于過度狀態(tài)，這種不平衡就造成了資源浪費(fèi)，導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的綜合產(chǎn)出不高。此時(shí)，基礎(chǔ)設(shè)施投資的目的就是作為增量部分，優(yōu)先投資短缺的而減少對(duì)相對(duì)過度的基礎(chǔ)設(shè)施的投資，盡可能平衡各類基礎(chǔ)設(shè)施的水平。

本文以各類基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)整個(gè)投資效率的影響在模型中的正負(fù)作為判斷投資規(guī)模適度性的標(biāo)準(zhǔn)。若某類基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)整個(gè)投資效率的影響為正，則說明其投資規(guī)模相對(duì)不足，應(yīng)增加其投資規(guī)模來(lái)提高整體效率；若某類基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)投資效率的影響為負(fù)，則說明該類基礎(chǔ)設(shè)施投資過度，應(yīng)降低其投資速度。

三、我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施投資效率實(shí)證分析

相比于應(yīng)用參數(shù)方法的單一產(chǎn)出指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，應(yīng)用非參數(shù)方法的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法從多產(chǎn)出角度研究基礎(chǔ)設(shè)施投資的效率更為全面。為分析規(guī)模適度性問題，我們首先應(yīng)用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)2004-2013年我國(guó)31省市的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率進(jìn)行計(jì)算和評(píng)價(jià)。

（一）基礎(chǔ)設(shè)施投資效率評(píng)價(jià)的理論框架

1、DEA方法的原理與評(píng)價(jià)模型。DEA方法是一種用來(lái)評(píng)價(jià)同類性質(zhì)的決策單元之間相對(duì)效率的非參數(shù)方法，該方法是通過數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來(lái)計(jì)算各個(gè)決策單元之間的相對(duì)效率，并據(jù)此來(lái)進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)。與參數(shù)方法相比，DEA方法無(wú)需構(gòu)造具體的生產(chǎn)函數(shù)就可以對(duì)決策單元的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，而且能夠?qū)Ψ稚⒌臄?shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，并且不必知道它們之間的關(guān)系。因此DEA方法被廣泛應(yīng)用于計(jì)算各種研究領(lǐng)域的投入產(chǎn)出效率，DEA方法有基于輸入導(dǎo)向（Input-DEA）和基于輸出導(dǎo)向（Output-DEA）兩類，其中前者是在輸出固定時(shí)最小化輸入，而后者是在輸入固定時(shí)最大化輸出。

結(jié)合本文研究?jī)?nèi)容，運(yùn)用基于輸入導(dǎo)向的方法進(jìn)行分析更為恰當(dāng)，本文使用DEA方法的經(jīng)典模型――B2C模型進(jìn)行效率的計(jì)算和評(píng)價(jià)。B2C模型的原模型和對(duì)偶問題如（3.1），（3.2）所示。

（PBC2）max（μTyj0+μ0）=Vp，s.t.ωTxj-μTyj-μ00，j=1，2，…nωTxj0=1，ω0，μ0.（3.1）

（DBC2）minθ=VD∑nj=1yjλj+s-=θxj0，∑nj=1λj=1，s-0，s+0，λj0，j=1，2，…n（3.2）

2、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立。在用DEA方法進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施投資效率計(jì)算和評(píng)價(jià)時(shí)，投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取直接關(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了盡可能反應(yīng)實(shí)際情況并且便于獲取數(shù)據(jù)，我們以基礎(chǔ)設(shè)施投資總額和該行業(yè)部門總就業(yè)人數(shù)作為投入指標(biāo)，以地區(qū)生產(chǎn)總值的增加值和城鎮(zhèn)人口的增加值作為輸出指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖3.1所示。

（二）基礎(chǔ)設(shè)施投資效率實(shí)證分析

1、模型的建立與數(shù)據(jù)處理。引入松弛變量和非阿基米德無(wú)窮小量ε的Input-BC2模型如（3.3）所示：

（P-ε）max（μTyj0+μ0）=Vpεs.t.ωTxj-μTyj-μ00，j=1，2，…nωTxj0=1，ωε，μεe.（3.3）

其對(duì)偶問題如（3.4）所示：

（D-ε）min[θ-ε（Ts-+eTs+）]s.t.∑nj=1xjλj+s-=θxj0∑nj=1yjλj+s+=yj0∑nj=1λj=1，s-，s+0λj0，j=1，2，…n（3.4）

其中ε為無(wú)窮小量，線性規(guī)劃（D-ε）的最優(yōu)解為λ0，s-0，s+0，θ0若θ0=1，則決策單元j0為弱DEA有效的，若θ0=1，且s-0=0，s+0=0，則j0為DEA有效的。

綜合考慮我國(guó)投資策略，我們選擇新世紀(jì)以來(lái)基礎(chǔ)設(shè)施投資投入產(chǎn)出作為分析對(duì)象，由于2002年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)我國(guó)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》進(jìn)行了調(diào)整，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的統(tǒng)一性，本文中選取我國(guó)31省從2004-2013年間的基礎(chǔ)設(shè)施投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行效率分析。其中為排除價(jià)格因素對(duì)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)的影響，在基礎(chǔ)設(shè)施投入方面，用各省市歷年的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資數(shù)據(jù)進(jìn)行平減，對(duì)各省市GDP同樣利用相應(yīng)的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

2、求解與結(jié)果分析。應(yīng)用輸入導(dǎo)向的Input-BC2模型，對(duì)我國(guó)2004-2013年期間31個(gè)省市基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行效率計(jì)算和分析（數(shù)值結(jié)果由DEAP2.1軟件計(jì)算得出）。為了保證各地區(qū)10年間的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率在時(shí)間序列上的可比性，我們將31個(gè)地區(qū)從2004-2013年間的310組數(shù)據(jù)放在一起組成一個(gè)生產(chǎn)可能集進(jìn)行分析比較，各省市計(jì)算結(jié)果見表3.1。

表3.1表明，從整體上看我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施投資效率呈遞減趨勢(shì)，說明基礎(chǔ)設(shè)施投資整體上的效果在降低，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化的促進(jìn)作用在降低，在投資過程中可能存在結(jié)構(gòu)的不均衡和不合理，阻礙了其對(duì)社會(huì)綜合產(chǎn)出的影響。北京、天津、上海、江蘇、山東、廣東、西藏、青海、寧夏這些省市10年間的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率處于較高水平，直轄市和東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份投資效率高說明在投資配置過程中結(jié)構(gòu)合理；邊疆少數(shù)民族地區(qū)投資效率也處于較高水平，說明這些地區(qū)的投資對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都產(chǎn)生較大的促進(jìn)作用，體現(xiàn)了我國(guó)近些年通過政策支持優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施資源配置，促進(jìn)較為落后的偏遠(yuǎn)地區(qū)共同發(fā)展的政策落實(shí)情況較好。相比這幾個(gè)省市其他地區(qū)的投資效率表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)，需要進(jìn)一步進(jìn)行分析以對(duì)優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，提高投資效率提供一定的有益指導(dǎo)。

四、基于Tobit模型的各類基礎(chǔ)設(shè)施投資適度性實(shí)證分析

本節(jié)中，我們通過Tobit模型對(duì)各類基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模的適度性進(jìn)行檢驗(yàn)。

（一）Tobit模型介紹

第3節(jié)中通過DEA方法計(jì)算出來(lái)的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的取值范圍是[0，1]，是截?cái)鄶?shù)據(jù)，若以這種效率值為被解釋變量，采用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行回歸分析，得到的參數(shù)估計(jì)值是有偏的。

故我們選擇基于最大似然估計(jì)法的Tobit回歸模型進(jìn)行分析，Tobit模型的基本形式如（4.1）所示。

y*i=βxi+εiyi=y*i，0

εi?N（0，σ2），xi為解釋變量向量，yi為被解釋變量向量，β為參數(shù)向量。

（二）各類基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模適度性實(shí)證結(jié)果分析

1、適度性評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

基于2.2中提出的基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模適度性的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，本節(jié)選擇各個(gè)類別的基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模作為解釋變量，應(yīng)用Tobit模型分析每一類基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)整體效率的影響從而分析其投資規(guī)模的適度性，建立的回歸模型如（4.2）所示。

Yef=β0+β1Xny+β2Xjt+β3Xtx+β4Xky+β5Xsl+β6Xjy+β7Xwh+β8Xws+ε（4.2）

其中Yef為上一章中通過DEA方法計(jì)算的各省份基礎(chǔ)設(shè)施投資效率值，Xny為能源設(shè)施，Xjt為交通設(shè)施，Xtx為通信設(shè)施，Xky為科研設(shè)施，Xsl為水利設(shè)施，Xjy為教育設(shè)施，Xwh為文化體育設(shè)施，Xws為衛(wèi)生和社會(huì)保障設(shè)施。β0，β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7，β8為待估參數(shù)，其正負(fù)反應(yīng)了各類基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響程度和投資規(guī)模的適度性，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2、適度性實(shí)證結(jié)果分析

首先，我們使用我國(guó)31省市2004-2013年10年的面板數(shù)據(jù)從整體上分析我國(guó)各類基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模的適度性問題。由于各類基礎(chǔ)設(shè)施投資數(shù)據(jù)量很大，而且被解釋變量投資效率的取值范圍為[0，1]，故我們首先對(duì)各類基礎(chǔ)設(shè)施投資數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)處理，再通過Stata軟件進(jìn)行Tobit回歸分析，計(jì)算結(jié)果如表4.1所示。

表4.1反映了在各個(gè)解釋變量中，能源，通信，科研，文化基礎(chǔ)設(shè)施投資與投資效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，交通，水利，衛(wèi)生社保，教育基礎(chǔ)設(shè)施投資與投資效率呈正相關(guān)關(guān)系.其中，能源，通信，科研基礎(chǔ)設(shè)施，文化基礎(chǔ)設(shè)施投資分別在1%和5%水平下與投資效率顯著負(fù)相關(guān)，水利，衛(wèi)生社保基礎(chǔ)設(shè)施投資在5%水平下與投資效率顯著正相關(guān)，而教育和交通基礎(chǔ)設(shè)施投資與整體效率的正相關(guān)關(guān)系并不能通過顯著性檢驗(yàn)。于是我們有如下分析：

首先，能源、通信、科研和文化基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)整個(gè)投資效率的影響是負(fù)向的。即在目前的基礎(chǔ)設(shè)施存量水平和結(jié)構(gòu)下，這幾類基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模已經(jīng)過度，增加其投資會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)綜合產(chǎn)出的增長(zhǎng)產(chǎn)生抑制作用，降低整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施投資系統(tǒng)的效率。故在接下來(lái)的基礎(chǔ)設(shè)施投資中，應(yīng)減緩這幾類行業(yè)部門投資的速度，使各類基礎(chǔ)設(shè)施投資協(xié)調(diào)發(fā)展。

其次，水利、衛(wèi)生社保基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)整個(gè)投資效率的影響是正向的。這表明水利和衛(wèi)生社?；A(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模不足，增加其投資能夠較大的促進(jìn)社會(huì)綜合產(chǎn)出的增加。故在后繼基礎(chǔ)設(shè)施投資中應(yīng)增加這兩個(gè)行業(yè)部門投資的規(guī)模，提高投資速度，來(lái)促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高和社會(huì)綜合產(chǎn)出的增長(zhǎng)。

再次，交通和教育基礎(chǔ)設(shè)施投資與整個(gè)投資效率呈正相關(guān)，但并不顯著。這在一定程度上顯示了我國(guó)交通和教育基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模不足。

（三）分區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資適度性實(shí)證結(jié)果分析

在第三節(jié)中對(duì)我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施投資概況的介紹表明，由于我國(guó)各地區(qū)地理環(huán)境，經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況以及國(guó)家政策支持程度不同，各地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資情況差異顯著，因此在分析基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模適度性問題時(shí)，要根據(jù)不同地區(qū)的實(shí)際情況具體分析，才能對(duì)各類基礎(chǔ)設(shè)施投資情況做出更為真實(shí)的判斷，進(jìn)而對(duì)提高投資效率提出更有效的政策建議。

所以，下面我們根據(jù)我國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及基礎(chǔ)設(shè)施投資情況的特點(diǎn)，將中國(guó)31個(gè)省市劃分為四個(gè)區(qū)域，東部，中部，西部和東北部（如表4.2所示）進(jìn)行分析。

表4.2我國(guó)各省市區(qū)域劃分

東部地區(qū)北京 天津 河北 上海 江蘇 浙江 福建 山東 廣東 海南

中部地區(qū)山西安徽江西河南湖北湖南

西部地區(qū)內(nèi)蒙古 廣西 重慶 四川 貴州 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 新疆

東北地區(qū)遼寧吉林黑龍江

利用相同的模型（如（4.3）所示）對(duì)各地區(qū)進(jìn)行分析，其中被解釋變量為各地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施投資效率，解釋變量為各地區(qū)內(nèi)不同種類基礎(chǔ)設(shè)施投資數(shù)據(jù)。

YRef=β0+β1XRny+β2XRjt+β3XRtx+β4XRky+β5XRsl+β6XRjy+β7XRwh+β8XRws+ε（4.3）

利用各地區(qū)省份10年基礎(chǔ)設(shè)施投資和效率面板數(shù)據(jù)分別對(duì)東部，中部，西部和東北部地區(qū)進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表4.3所示。

從表4.3可知，不同區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資情況差異明顯：同一區(qū)域內(nèi)不同部門基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模適度性存在很大不同，同一部門基礎(chǔ)設(shè)施投資在不同區(qū)域亦表現(xiàn)出不同的適度性。

具體來(lái)看，在東部地區(qū)，能源、交通、文化體育基礎(chǔ)設(shè)施投資與整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施投資效率顯著負(fù)相關(guān)，教育基礎(chǔ)設(shè)施投資與整個(gè)投資效率顯著正相關(guān)，而其他行業(yè)部門投資與投資效率的相關(guān)性并不顯著。這表明在東部地區(qū)能源供給，交通運(yùn)輸和文化體育基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模已經(jīng)過度，而教育基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模存在不足。

在中部地區(qū)通信，科研和文化體育基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模過度，而交通和衛(wèi)生社保基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模不足。在西部地區(qū)能源，通信，科研和文化體育基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模過度，而交通和水利基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模不足。在東北地區(qū)科研設(shè)施投資規(guī)模過度，而其他部門基礎(chǔ)設(shè)施與投資效率的關(guān)系并不顯著。在今后的投資決策中要減緩對(duì)已經(jīng)出現(xiàn)規(guī)模過度的基礎(chǔ)設(shè)施的投資，而對(duì)規(guī)模不足的則要加快投資速度，使得各類基礎(chǔ)設(shè)施投資均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

篇（11）

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究假設(shè) 本文以房地產(chǎn)企業(yè)為研究樣本。在以往的相關(guān)研究中，我國(guó)的很多學(xué)者都是從成本的角度進(jìn)行研究，而忽視了成長(zhǎng)性對(duì)房地產(chǎn)上市公司融資結(jié)構(gòu)與投資行為所產(chǎn)生的影響。由于房地產(chǎn)上市公司的成長(zhǎng)情況不同，所以投資決策的側(cè)重和投資額度的多少存在較大差異，所以針對(duì)該現(xiàn)象，本文將研究樣本分為高成長(zhǎng)組和低成長(zhǎng)組。高成長(zhǎng)組房地產(chǎn)上市公司的投資規(guī)模，投資資金的來(lái)源與低成長(zhǎng)組房地產(chǎn)上市公司相比存在較大的差異。因此，提出以下假設(shè)：

Hl：在高成長(zhǎng)組中，企業(yè)外源負(fù)債融資增量與投資規(guī)模正相關(guān)。即負(fù)債融資增量越多，投資規(guī)模越大

H2：在低成長(zhǎng)組中，企業(yè)內(nèi)源權(quán)益融資增量與投資規(guī)模正相關(guān)。即內(nèi)源融資增量越多，投資規(guī)模越大

H3：高成長(zhǎng)組企業(yè)的負(fù)債與投資規(guī)模的相關(guān)程度低于低成長(zhǎng)組企業(yè)權(quán)益融資增量與投資規(guī)模的相關(guān)程度

（二）樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源 本文以2009年至2010年的房地產(chǎn)上市公司的年報(bào)作為樣本，同時(shí)剔除兩年間ST公司和數(shù)據(jù)不完的公司，得到106家公司作為研究樣本。兩年的106個(gè)上市公司形成的面板數(shù)據(jù)模型，相對(duì)于單純的截面數(shù)據(jù)和單純的時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型而言有以下優(yōu)點(diǎn)：一是樣本觀測(cè)量大大增加，106個(gè)房地產(chǎn)上市公司共212個(gè)樣本；二是降低多重共線性；三是減少估計(jì)誤差。研究所用數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR），并利用Stata10軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

（三）變量定義 如表1所示：

（四）模型構(gòu)建 本文以FHP（1988）的理論模型作為基礎(chǔ)模型，并通過借鑒其他學(xué)者的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)設(shè)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(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì) 如表2所示：

對(duì)總體樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示：投資規(guī)模的均值是0.153，投資規(guī)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(chǎn)公司之間的投資規(guī)模存在較大的差異。本期負(fù)債增量融資的均值是12.47，本期權(quán)益增量融資的均值為6.101，說明房地產(chǎn)公司主要的融資方式是負(fù)債融資，權(quán)益融資量相對(duì)較小，從描述統(tǒng)計(jì)的角度說明了整體融資結(jié)構(gòu)不太合理。內(nèi)部現(xiàn)金凈流量均值為-3.813，說明房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)性活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流不足。成長(zhǎng)機(jī)會(huì)最小值為-1，最大值為827.202，說明房地產(chǎn)企業(yè)之間的成長(zhǎng)性存在很大的差異。

（二）回歸分析 根據(jù)成長(zhǎng)機(jī)會(huì)值對(duì)樣本進(jìn)行分組，成長(zhǎng)機(jī)會(huì)這個(gè)變量的平均值是2.085，大于均值的作為高成長(zhǎng)組樣本（63個(gè)），低于均值的作為低成長(zhǎng)組樣本（149個(gè)），進(jìn)行多元線性模型回歸后得到結(jié)果如表3所示：

（三）研究結(jié)論 在高成長(zhǎng)組企業(yè)中，本期負(fù)債增量融資與投資規(guī)模之間的正相關(guān)性在5%水平上顯著，證實(shí)了假設(shè)1，在低成長(zhǎng)組企業(yè)中，本期權(quán)益增量融資與投資規(guī)模呈現(xiàn)正相關(guān)性在5%水平上顯著，證實(shí)了假設(shè)2?；貧w結(jié)果說明我國(guó)高成長(zhǎng)性房地產(chǎn)公司的長(zhǎng)期投資主要依賴外源性的負(fù)債融資。高成長(zhǎng)組企業(yè)中，本期負(fù)債增量融資與投資規(guī)模的相關(guān)系數(shù)為0.077，而低成長(zhǎng)組企業(yè)中，本期權(quán)益增量融資與投資規(guī)模的想關(guān)系數(shù)為0.263，這正好與假設(shè)3描述相符。在高成長(zhǎng)組中投資規(guī)模與主營(yíng)業(yè)務(wù)資產(chǎn)收益率成負(fù)相關(guān)（系數(shù)為-0.208）在5%水平上顯著，而在低成長(zhǎng)組中，這種關(guān)系在5%水平上并不顯著。此外影響房地產(chǎn)企業(yè)投資規(guī)模的變量有：本期權(quán)益增量融資、內(nèi)部現(xiàn)金流量、成長(zhǎng)機(jī)會(huì)等。由此可以說明成長(zhǎng)性不同的房地產(chǎn)上市公司，其融資結(jié)構(gòu)與投資行為之間的關(guān)系有較大的差別。

四、相關(guān)建議

（一）完善房地產(chǎn)上市公司的融資渠道 對(duì)于高成長(zhǎng)性房地產(chǎn)上市公司投資資金主要依賴于債務(wù)融資。債務(wù)融資一方面會(huì)增加企業(yè)將面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，另一方面也會(huì)增加債務(wù)融資約束。權(quán)益融資相對(duì)于其他融資手段，具有無(wú)償還期及再融資能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，它可以大幅度提高企業(yè)長(zhǎng)期投資能力并降低企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。如何培育良好的直接融資環(huán)境，降低銀行信貸融資比例，這成為完善我國(guó)房地產(chǎn)融資渠道首要問題。

（二）大力發(fā)展多元化的融資方式 采用銀行貸款是我國(guó)房地產(chǎn)公司主要的融資方式，然而銀行貸款會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的政策風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而增加公司發(fā)展過程中的不確定因素。相比較而言，項(xiàng)目融資、金融租賃、投資基金等融資方式，相對(duì)而言財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低，有助于房地產(chǎn)上市公司持續(xù)快速的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[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.