我国ST公司投资行为分析

内容摘要：本文以1998-2009年我国200多家ST公司为研究对象，采用多元回归分析和Logistic回归模型检验和分析了其投资行为及对我国ST公司顺利“摘帽”可能性的影响。研究结果表明：ST公司与正常公司的投资行为存在显著差异，ST公司的投资―现金流敏感性较低；减少投资更有利于ST公司摆脱困境，顺利“摘帽”。

关键词：ST公司 财务困境 投资行为 投资―现金流

问题提出

在上市公司的理财管理中，投资行为作为公司成长的主要动因和未来现金流量增长的重要基础，影响着公司的经营风险、盈利水平以及资本市场对其经营业绩和发展前景的评价，是公司财务决策的起点。我国股票市场从1990年底试营业发展至今，其中许多上市公司由于投资行为扭曲、投资失误和投资失败而连续亏损，我国从1998年开始实行ST（Special Treatment）制度，要求沪深两市证交易所对连续两年亏损或经营状况异常的上市公司实行股票交易的特别处理制度，从此，ST公司成为我国证市场上的一类特殊群体。自1998年实施ST制度以来，截至2009年12月份，沪深两市先后有200多家上市公司被特别处理（ST）。

上市公司在步入ST行列后，随着问题的暴露，会想方设法采取措施消除隐患，努力改变经营不利的局面，改善投资行为就成了其降低退市风险的重要手段之一。经过公司自身的努力和外部力量的帮助，其结果会表现为三种不同境况：摆脱困境，实现扭亏为盈，从根本上消除财务困境的隐患，回归到正常发展的轨道；维持现状，依靠外部力量暂时渡过危机，而企业的经营状况并没有得到实质性的改善；走向灭亡，企业破产或被其他公司并购，退出市场。吉林大学吕长江教授在2008年年底对我国上市公司步入ST行列的原因进行分析的时候发现，在他选取的75个样本中，符合存量破产的只有三家，仅占4%；符合流量破产的为五十家，占67%；剩余的二十二家既未达到流量破产，也未达到存量破产，占29%。从这个角度来看，ST类公司并不是真正无药可治，而只是暂时陷入困境，尚有起死回生的可能。目前，大多数ST公司摘帽行为中普遍采取资产重组、关联交易、操控应计利润和政府补贴收入等方式，其中资产重组所占比重最大，而资产重组只是ST公司改善经营绩效的第一步，只是为ST公司“摘帽”提供了一种可能，在此基础上，只有提高企业投资决策能力、增强持续盈利水平、突出主业、增强抗风险能力，从根本上提高资产重组效果，才能逐步将ST公司带上良性运作的道路。因此，本文对1998-2009年我国200多家ST公司的投资行为进行研究，在Fazzari等人（1998）构建的模型基础上构造了两个相关模型，通过研究ST公司与正常公司投资－现金流敏感性及投资行为与ST公司摆脱困境之间的关系，为ST公司顺利“摘帽”提供经验支持。

文献综述和研究假设

目前，我国学者对ST公司的研究大多集中在资产重组及关联交易上，对投资行为与ST公司摆脱困境之间的关系则很少涉及。

公司投资受到多种因素的影响，比如发展战略、投资机会、现金流量、盈利情况等。现金流量越充足的公司投资的可能性越大。Allayannis和Mozumdar认为困境公司已经尽量缩减他们的投资了，所以已经不能够由于现金短缺就减少投资，那么困境公司就会显示出较低的投资－现金流敏感性。而Cleary等人进一步提出了投资和内部资金之间的U型模型，认为困境公司会显示出较高的投资-现金流敏感性。

基于此，本文提出以下假设：

假设1：ST公司和正常公司的投资行为有显著差别，且和正常公司相比，ST公司的投资行为对现金流更加敏感。

对于ST公司如何通过投资行为走出困境，我国学者俞言认为，增加投资可以改善ST公司盈利状况，对ST公司顺利“摘帽”起到积极作用。另外，史玉光在分析了春兰集团的投资行为后，发现增加投资导致春兰集团主营业务产生严重亏损，致使公司财务状况持续恶化，章剑峰对阿继股份进行研究后得出了相同的结论。本文在此基础上主要考虑了增加投资和减少投资两种情况，并提出以下假设：

假设2：ST公司减少投资与其“摘帽”的可能性正相关，增加投资与其“摘帽”的可能性负相关。

研究设计

（一）样本选择

我国从1998年4月开始实行ST制度，因此，本文选取了1998-2009年间的200余家ST公司作为研究对象（剔除数据不全的ST公司），研究了ST公司的固定资产投资行为。本文数据来自清华金融数据研究库和RESSET数据库，数据的处理和实证分析是在Excel和SPSS11.0中完成的。

（二）模型构建与变量设计

本文模型主要参考了Fazzari等人（1998）构建的模型，如下：

其中，I指当年的投资，K是资产的重置成本，托宾Q是当年年初的税后投资机会价值，CF指现金流量，ui是（I/K）it的标准差，uit为误差项。

1.模型1的构建。

本文的模型建立在上述模型的基础上。样本选取1998-2009年被特别处理的152家上市公司陷入困境的首年和次年的公司一年度数据共计315个（剔除数据不全的ST公司），为了检验其与正常公司的差异，本文选取了1592家正常公司（剔除数据不全、ST、ST*、金融保险类及当年上市的公司），共计10950个一年度数据，从而进行比对。在新构建的模型中将综合考虑现金流量、主营业务收入增长率、前十大股东控制强度、资产负债率、经营现金流量、已获利息倍数、公司规模及营运资本对ST公司投资行为的影响。具体模型如下：

其中，Oit指其他的变量，包括：主营业务收入增长率、控制强度、资产负债率、经营现金流量/总资产、已获利息倍数、公司规模以及营运资本/总资产。

2.模型2的构建。

假设2是为了检验投资行为是否会影响ST公司走出困境，样本选取1998-2009年顺利“摘帽”的ST公司以及财务状况继续恶化而步入ST*的上司公司，其中顺利“摘帽”的ST公司124家，共计130个一年度数据；ST*公司264家，共计304个一年度数据。具体模型如下：

Emergeit=β0+β1Debti,t-1+β2Growthi,t-1+β3Ch10i,t-1+β4OPCFi,t-1+β5WCAPi,t-1+β6Sizei,t-1+β7CIi,t-1+ui,t-1

其中，设因变量Emerge为虚拟变量（“摘帽”为1，“继续恶化”为0），采用Logistic回归构建模型。Kane和Frederick在模型中采用了资产负债率、运营资本、经营活动现金流入和主营业务收入作为预测公司能否走出困境的可能性变量，本文在这一基础上，用主营业务收入增长率替换了主营业务收入，同时将大股东控制强度及企业规模代入了模型，引入虚拟变量CI（当企业增加投资时取1，没有增加投资时取0）。

实证结果与分析

（一）假设1的描述性统计和回归结果

为了观察ST公司和正常公司有关变量之间的差异，将样本公司的一般性特征进行统计（见表1、表2）。

从表1和表2可以看出，ST公司的投资水平、现金流、主要业务收入增长率及控制强度都要低于正常公司，而ST公司的投资机会却比正常公司的投资机会高。

影响ST公司投资行为的多因素模型回归结果见表3。从表3可以看到，代表现金流量的变量并没有进入方程，说明ST公司的投资对现金流量并不敏感，假设1不成立；而公司规模（Size）和控制强度（CH10）却进入了方程，说明ST公司的投资行为更易受到其规模和控制强度的影响。

（二）假设2的Logistic回归分析

模型2的-2LL值为346.162，卡方检验值为183.729，显著性水平为0.000，说明模型整体检验十分显著，且总体的预测正确率达到79.7%。从表4可以看到CI（投资）P值为0.018，是显著的，说明投资的变化对公司走出困境是有影响的，且其系数为负数，说明减少投资更有利于公司摆脱困境，假设2得到证实。

结论

综上，本文通过对1998-2009年我国ST公司的投资行为进行实证研究，得出了以下主要结论：首先，ST公司与正常公司的固定资产投资行为存在着显著差异，且ST公司的投资－现金流敏感性较低。其次，ST公司增减固定资产投资的行为对企业能否走出困境有显著的影响，且减少投资更有利于ST公司摆脱困境，顺利“摘帽”。

参考文献：

1.吕长江，赵宇恒.ST公司生命轨迹的实证分析[J].经济管理，2006（4）

2.Allanannis G. Mozumdar A The impact of megative cash flow and influential observations on investment-cash flow sensitivity estimates,2004(5)

3.Cleary S.Povel P.Raith M.Cleary,S Povel,P Raith,M The U-shapde investment curve:theory and evidence(CERE Discussion Papers 4206),2004

4.俞言.ST大盈有望脱胎换骨[J].股市动态分析，2006（4）

5.史玉光.ST春兰异样败局[J].新理财，2007（6）

6.章剑锋.ST阿继财务困局[J].财经视点，2008（20）

7.Kane,G.D.,Richardson,F.. The Relevance of Stock and Flow-Based Reporting Information in Assessing the Likelihood of Emergence from Corporate Financial Distress.Review of Quantitative Finance and Accounting,2006,(26)

作者简介：

王富华，男，兰州理工大学经济管理学院教授，研究方向：金融、企业管理。

依娜，女，兰州理工大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：企业管理。