資本市場開放提高企業(yè)投資效率了嗎？
——基于“滬港通”政策的異質(zhì)性影響分析

于 博，吳菡虹

(1.天津財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，天津 300222；2.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津 300072)

一、引 言

自2002年以來，我國逐步推出了以QFII、QDII和RQFII等為代表的資本市場開放政策，但復(fù)雜的審批流程及鎖定期安排限制了境外資金的積極性，制約了開放的程度。十八大以來，我國政府加快了金融市場雙向開放進(jìn)程。2014年11月17日，滬港通正式開通。截至2020年12月末，滬港通北向資金累計凈流入額比上年度增加6658億元，首次超過2萬億元，而12月當(dāng)月的資金凈流入額也創(chuàng)下月度新高，達(dá)到1101億元。伴隨資金互聯(lián)互通程度的加強(qiáng)，滬港通這一資本市場開放政策對于吸引國際機(jī)構(gòu)投資者乃至戰(zhàn)略投資者參與內(nèi)地股票市場產(chǎn)生了里程碑意義。盡管與資本市場開放相關(guān)的政策評價研究已得到了學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注，但現(xiàn)有研究主要集中在資本市場開放對宏觀經(jīng)濟(jì)增長[1]、經(jīng)濟(jì)波動[2][3]、市場風(fēng)險[4]、價格波動[5]、市場聯(lián)動[6]、市場效率[7]、企業(yè)績效[8]、企業(yè)投資[9][10][11]等方面。本文將通過構(gòu)建融資約束(特別是創(chuàng)新融資約束)的政策傳導(dǎo)機(jī)制，分析滬港通對企業(yè)投資效率的影響作用，從而進(jìn)一步探索滬港通政策的微觀經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵。

本文主要結(jié)論如下：(1)滬港通開通后，標(biāo)的股面臨的融資約束水平較開通前顯著降低。(2)將“標(biāo)的企業(yè)”細(xì)分為投資不足和投資過度兩類后發(fā)現(xiàn)，滬港通政策的實施雖然可以通過緩解融資約束來提高投資不足類企業(yè)的投資效率，但也會由于降低約束而推升過度投資類企業(yè)在投資上的非效率。這為反思資本市場開放對實體企業(yè)投資質(zhì)量(效率)的異質(zhì)性影響提供了實證參考。(3)以研發(fā)支出為媒介，檢驗發(fā)現(xiàn)滬港通雖然對過度投資存在一種直接激勵效應(yīng)，但也可以通過提升企業(yè)創(chuàng)新投資水平來間接促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)能升級，從而降低過度投資。這為理解資本市場開放對創(chuàng)新驅(qū)動構(gòu)成協(xié)同作用、進(jìn)而優(yōu)化實體經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，提供了邏輯依據(jù)與實證參考。

本文邊際貢獻(xiàn)在于：(1)通過構(gòu)建融資約束這一政策傳導(dǎo)機(jī)制，論述并檢驗了滬港通這一資本市場開放政策對企業(yè)投資效率的影響以及這一影響的異質(zhì)性特征，進(jìn)而辯證地反思了開放政策的真實效果，豐富并優(yōu)化了政策評價的視角和思路，也拓展了宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)效率互動關(guān)系的研究邊界。(2)通過證明滬港通可以緩解融資約束來激勵企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)而間接改善企業(yè)投資效率，揭示出資本市場開放的創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)及其在提高實體經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量(效率)方面的積極作用，從而將開放、創(chuàng)新與增長質(zhì)量納入統(tǒng)一框架。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)回顧與評述

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從資本市場開放(金融自由化)視角對經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)波動、市場風(fēng)險與價格波動、市場效率、企業(yè)價值與企業(yè)投資等內(nèi)容展開研究。(1)經(jīng)濟(jì)增長。現(xiàn)有研究認(rèn)為股票市場開放通常與經(jīng)濟(jì)增長顯著關(guān)聯(lián)，但這種關(guān)聯(lián)的顯著程度存在國家間的異質(zhì)性。Bekaert等(2005)認(rèn)為當(dāng)考慮國與國之間的異質(zhì)性時(如法律環(huán)境、機(jī)構(gòu)質(zhì)量、投資環(huán)境和金融發(fā)展程度)，資本賬戶的開放對經(jīng)濟(jì)增長的影響是不同的[1]。(2)經(jīng)濟(jì)波動。Bekaert等(2006)發(fā)現(xiàn)金融開放水平越高，消費增長的波動性下降幅度越大[2]；Iwata和Wu(2009)運(yùn)用非線性SVAR證實了股票市場開放會帶來國際風(fēng)險分擔(dān)，因此能降低宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的沖擊強(qiáng)度[3]。(3)市場風(fēng)險與價格波動。王鵬和吳金宴(2018)基于協(xié)高階矩發(fā)現(xiàn)，滬港通開通后上海對香港的風(fēng)險傳染增強(qiáng)[4]。鐘凱等(2018)發(fā)現(xiàn)滬港通有助于企業(yè)提高信息披露質(zhì)量，而信息不對稱水平的下降減少了公司股價的異質(zhì)性波動[5]。(4)市場聯(lián)動與市場效率。于博和吳菡虹(2020a)發(fā)現(xiàn)滬港通和深港通政策提高了滬港之間以及深港之間的情緒聯(lián)動水平[6]。鐘覃琳和陸正飛(2018)發(fā)現(xiàn)，滬港通通過知情交易將公司特質(zhì)性信息納入股票價格，從而減少了股價同步性，增強(qiáng)了資本市場運(yùn)行效率[7]。(5)企業(yè)投資水平與投資績效。連立帥等(2019a；2019b)分別從滬港通交易制度會增強(qiáng)企業(yè)投資-股價敏感性和非財務(wù)信息定價敏感性的視角，證明了滬港通會增強(qiáng)股價對企業(yè)投資的積極引導(dǎo)作用[9][10]。于博和吳菡虹(2020b)發(fā)現(xiàn)滬港通政策的實施有助于提升成分股企業(yè)的績效水平[8]。(6)投資效率。截至目前，分析資本市場開放與成分股投資效率關(guān)系的研究并不多見，少量文獻(xiàn)也僅是以公司信息質(zhì)量[11]、市場定價效率[9]、機(jī)構(gòu)投資者治理效應(yīng)[8]為傳導(dǎo)機(jī)制，探討滬港通的開通如何對實體經(jīng)濟(jì)投資效率產(chǎn)生積極作用。相比之下，本文則從企業(yè)融資約束這一政策傳導(dǎo)機(jī)制出發(fā)，從直接和間接兩個角度來解讀滬港通對企業(yè)投資效率的影響以及該影響的異質(zhì)性。

(二)研究邏輯與假設(shè)

1.滬港通與企業(yè)融資約束關(guān)系分析

(1)滬港通→優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)→降低代理成本→緩解融資約束。代理成本是導(dǎo)致企業(yè)在股權(quán)融資市場或債權(quán)融資市場面臨高額風(fēng)險溢價的主要原因之一。由于股權(quán)結(jié)構(gòu)以及董事會結(jié)構(gòu)的變動會對不同類型的代理成本產(chǎn)生激勵或抑制作用，因此會對融資風(fēng)險溢價和外部融資成本構(gòu)成影響。如，姚立杰等(2010)發(fā)現(xiàn)監(jiān)事會規(guī)模越大，融資成本越低，而股權(quán)集中度越高，融資成本越高[12]。隨著滬港通交易的不斷深入，機(jī)構(gòu)投資者對滬港通個股的累計投資呈不斷增長趨勢，因而，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者借滬港通渠道成為上市公司股東后，會加強(qiáng)對大股東及高管的監(jiān)督，進(jìn)而降低代理成本、緩解融資約束。(2)滬港通→提升信息披露意愿→降低信息不對稱→緩解融資約束。滬港通開通會引來眾多境外機(jī)構(gòu)投資者持股內(nèi)地上市公司，面對更多來自國際市場的機(jī)構(gòu)投資人，上市公司存在強(qiáng)化披露以博取機(jī)構(gòu)投資的意愿，而信息披露水平的上升有助于緩解企業(yè)信息不對稱帶來的融資約束。(3)滬港通→價格發(fā)現(xiàn)→減少非理性波動→降低融資風(fēng)險溢價→緩解融資約束。Baker和Wurgler(2004)指出，非理性投資者經(jīng)常會通過拋售股票來迫使理性的管理者采取行動來“迎合”其短期需要，從而“倒逼”管理層實施短期內(nèi)有助于拉升股價、但長期卻不一定有利于企業(yè)價值最大化的迎合性投資行為[13]。非理性投資者會激勵非效率投資，進(jìn)而提高外部融資的風(fēng)險溢價，從而提高企業(yè)融資成本、強(qiáng)化融資約束。然而，滬港通政策有助于提升股票市場的價格發(fā)現(xiàn)功能[14]，抑制市場的非理性波動水平，進(jìn)而減少管理層的迎合投資，緩解非效率投資帶來的風(fēng)險溢價，降低權(quán)益融資成本，緩解企業(yè)融資約束。(4)滬港通→降低市場分割→提高流動性→降低融資成本→緩解融資約束。滬港通的開通減少了香港投資者投資內(nèi)地市場的繁瑣程序及匯兌損失，降低市場分割程度，從而提升市場流動性。從流動性與權(quán)益成本負(fù)相關(guān)[15]的角度分析，流動性的提升有利于降低流動性風(fēng)險溢價，進(jìn)而降低權(quán)益融資成本，緩解融資約束。綜合以上四點分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：滬港通的開通有助于降低標(biāo)的企業(yè)的融資約束水平。

2.滬港通與企業(yè)投資效率關(guān)系分析

與程新生等(2012)發(fā)現(xiàn)強(qiáng)化非財務(wù)信息披露具有“雙刃劍”效應(yīng)的邏輯[16]相似，本文認(rèn)為融資約束的緩解也是一把“雙刃劍”，它既有可能進(jìn)一步激化過度投資企業(yè)的投資激進(jìn)度，進(jìn)而惡化投資效率，也有可能彌補(bǔ)投資不足類企業(yè)的資金短缺，從而提高投資效率。原因在于：滬港通帶來融資約束狀況的改善對于我國上市公司而言很可能是一種“意外之喜”。由于融資約束改善并非在預(yù)期之內(nèi)，且企業(yè)難以預(yù)期滬港通引發(fā)的融資約束改善能否具有長久性，因此，企業(yè)更有可能將這種融資條件的改善視為一種暫時性改善，從而將其用于延續(xù)已有的投資策略，而不是去優(yōu)化和調(diào)整現(xiàn)有投資戰(zhàn)略。如果在原有的投資策略下企業(yè)處于投資不足的狀態(tài)，那么融資約束的緩解正好緩解了其投資不足，降低企業(yè)的非效率投資水平；類似地，如果在原有的投資策略下，企業(yè)處于過度投資狀態(tài)，融資約束的緩解也會加劇其過度投資，提升企業(yè)的非效率投資水平。綜上，本文認(rèn)為滬港通的開通雖然會緩解標(biāo)的企業(yè)的融資約束，但由于企業(yè)個體特征差異，該緩解效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)后果也會因此存在異質(zhì)性特征，即存在如下異質(zhì)性預(yù)期：

假設(shè)2：滬港通的實施對標(biāo)的企業(yè)的投資效率具有異質(zhì)性影響，表現(xiàn)為既會通過緩解投資不足類企業(yè)的融資約束來減少投資不足，也會通過緩解過度投資類企業(yè)的融資約束加劇其過度投資。

研發(fā)(R&D)投資是企業(yè)的一項長期戰(zhàn)略投資。與固定資產(chǎn)投資相比，研發(fā)投資受經(jīng)濟(jì)波動的影響更小，其增長趨勢更穩(wěn)定[17]。然而，由于研發(fā)支出的風(fēng)險性很高，故企業(yè)研發(fā)投資受融資約束影響的程度甚至比固定資產(chǎn)投資還要高[18]。上述研究對本文的啟示在于：滬港通的實施使成分股融資約束水平得到緩解后，研發(fā)投資會分享這一收益，即創(chuàng)新投資的融資約束水平降低。由于研發(fā)(創(chuàng)新)投入的提升有助于推動企業(yè)產(chǎn)能升級，從而將過度投資置換為有效投資，因此，雖然滬港通的實施從直接影響上看會對過度投資構(gòu)成激勵(假設(shè)2)，但從“激勵創(chuàng)新投資→提升投資效率”這一間接傳導(dǎo)渠道上看，滬港通的實施將通過提升研發(fā)投資在化解過剩產(chǎn)能方面的能力間接降低企業(yè)過度投資。即存在假設(shè)：

假設(shè)3：滬港通雖然對過度投資企業(yè)的非效率投資存在直接激勵，但也通過緩解創(chuàng)新融資約束提升了技術(shù)創(chuàng)新對過剩產(chǎn)能的化解程度，從而間接提高了過度投資企業(yè)的投資效率。

三、實證設(shè)計

(一)PSM估計

由于滬港通成分股存在“自選擇”問題，所以本文采用PSM估計來控制可觀測的“混淆變量”對“選擇”的擾動。首先，估計選擇方程(1)在選擇方程的設(shè)計上，本文將解釋變量限定于以下幾類因素：一是與企業(yè)融資能力有關(guān)的因素，如公司年齡(用其自然對數(shù)衡量)、財務(wù)杠桿水平(資產(chǎn)負(fù)債率)、抵押融資能力(固定資產(chǎn)增長率)和股權(quán)再融資水平(所有者權(quán)益的年度增長率)；二是與盈利能力相關(guān)的因素，如營業(yè)利潤增長率和營業(yè)收入增長率；三是與現(xiàn)金流循環(huán)能力相關(guān)的因素，如每股經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額和現(xiàn)金凈流量增長率；四是成長性因素，如凈利潤增長率和總資產(chǎn)增長率；五是與公司治理有關(guān)的因素，如股權(quán)集中度(前十大股東持股比例合計)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(國有企業(yè)取1，非國有企業(yè)取0)、兩權(quán)分離情況(董事長兼任總經(jīng)理取1，否則取0)、獨立董事比例；六是市場表現(xiàn)因素，如市盈率、市凈率和股票流動性(流通股占總股本的比例)。本文運(yùn)用逐步回歸法(Stepwise)對上述影響因素進(jìn)行了篩選，最終保留了顯著度在20%以內(nèi)的變量作為選擇變量以反映它們對選擇性偏差的影響(篩選過程去除了顯著性較低的固定資產(chǎn)增長率、所有者權(quán)益的年度增長率、兩權(quán)分離情況、獨立董事比例和市盈率)。，計算股票被選入成分股的傾向得分。其次，根據(jù)傾向得分值對處理組和控制組樣本進(jìn)行匹配(匹配年度為2014年，匹配方法同時采用了近鄰、半徑及核匹配)。最后，在PSM配對基礎(chǔ)上報告處理組和控制組的輸出變量(融資約束和投資效率)在政策實施后各年(2015年、2016年、2017年)的平均處置效應(yīng)(ATT值)，從而揭示成分股與非成分股在融資約束及投資效率方面的差異及演變，進(jìn)而對滬港通政策效果進(jìn)行評價。本文PSM估計的輸出變量包括融資約束水平(SA)和企業(yè)投資效率(BIAS)。由于非效率投資的方向并不相同，故BIAS又被進(jìn)一步劃分為投資過度(BIASover)和投資不足(BIASunder)。

(二)DID/PSM-DID估計

PSM的局限在于僅適用于依“可觀測因素”選擇的情況，無法控制不可觀測因素對選擇的影響。這時，可進(jìn)一步借助DID估計量(雙重差分過程)去掉“非時變不可觀測因素”對選擇的擾動作用。本文實證過程將同時列示DID(2)保留普通DID估計是希望證明即使把成分股選擇看成是一種“隨機(jī)”實驗，本文的研究結(jié)論也依然成立。以及PSM-DID估計結(jié)果。DID模型的具體構(gòu)建如式(1)所示。

SAi,t/BIASover,i,t/BIASunder,i,t=α0+βListi*Periodt+γZi,t+δt+fi+εi,t

(1)

模型(1)中，Listi為分組虛擬變量，若股票列入滬港通成分股取1，未列入則取0；Periodt為政策時段虛擬變量，若樣本所在年度為政策實施期(2015—2017年)，則Periodt=1，若不在政策實施期(2012—2014年)，則取0；Listi*Periodt為雙重差分項，β代表的是DID模型下滬港通政策的影響效果。Zi,t是控制變量，主要控制三類因素的影響：一是公司治理對融資約束和投資效率的影響，如股權(quán)集中度(TOP10)、獨立董事比例(Independence)、兩權(quán)分離情況(Seperation)、管理費用率(Management)；二是現(xiàn)有融資摩擦的影響，如杠桿水平(Lev)、現(xiàn)金持有水平(Cash)；三是投資機(jī)會的影響，如抵押融資能力(FixGth)。δt和fi分別指時點固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng)。模型(1)樣本期為2012—2017年。其中，2014年為政策實施當(dāng)期、2015—2017年為政策實施后。

DID估計需滿足平行趨勢假設(shè)，故本文通過模型(2)檢驗平行趨勢，向量Zi,t為控制變量，其定義同模型(1)。平行趨勢考察事前處理組和控制組趨勢特征，故t取2011—2013年。若平行趨勢條件成立，則模型(2)中，政策實施前的各年度虛擬變量與List的交叉項系數(shù)(βt)應(yīng)不顯著。

BIASover,i,t/BIASunder,i,t=α0+∑βtListi*Yeart+γZi,t+fi+δt+εi,t

(2)

(三)“處理效應(yīng)”估計

雙重差分過程只能過濾掉“非時變不可觀測因素”，而PSM估計也只能排除依“可觀測因素”帶來的“自選擇”問題。此時，因潛在的“不可觀測時變因素”帶來的“自選擇”問題依然無法排除。不可觀測“時變”因素的影響有可能存在，因為隨著經(jīng)濟(jì)形勢、政策環(huán)境的變化，企業(yè)的隱性競爭力(不可觀測)會隨時間改變。如在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中，我國實行“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿”政策，這使得過去因政策支持而具有隱形競爭力的企業(yè)將失去其優(yōu)勢，而最初這類企業(yè)被選入滬港通標(biāo)的股時，這一隱性優(yōu)勢很可能是決定其成為成分股的重要因素之一。為解決“依時變不可觀測變量”選擇的問題，本文將采用內(nèi)生處理效應(yīng)模型進(jìn)行估計，并同時報告基于Heckit兩步法[19]和MLE一步法的估計結(jié)果。

無論是MLE估計還是Heckit兩步法，在對“選擇過程”進(jìn)行結(jié)構(gòu)建模時，均涉及兩個方程：第一階段的“處理(選擇)方程”，如式(3)；第二階段的“結(jié)果方程”，如式(4)。

(3)

(4)

其中，“結(jié)果方程”中的向量Xi則參考模型(1)中的控制變量。由于“處理方程”中的向量Zi須包含工具變量zi，即zi需滿足Cov(Zi,εi)=0。因此，Zi除了包含在Xi中的股權(quán)集中度(TOP10)和投資增長率(FixGth)兩個變量之外，還包含了與選擇(List)相關(guān)，但與投資效率關(guān)聯(lián)較弱的股票流動性(Liq)和市凈率(PB)。

綜上，假設(shè)1和假設(shè)2的檢驗過程會同時采用PSM、DID、PSM-DID及處理效應(yīng)四種方式。而假設(shè)3的估計，本文將借助線性擴(kuò)展模型(ERM)來完成，因為該模型提供了更為便捷的交互項檢驗機(jī)制。包含交叉項的處理效應(yīng)模型(5)所示，其中，R&D表示研發(fā)投入水平。包含R&D*List后，回歸結(jié)果會分別匯報成分股和非成分股的研發(fā)投入對過度投資的影響。若假設(shè)3成立，則預(yù)期R&D(List=1)的回歸系數(shù)應(yīng)顯著為負(fù)，而R&D(List=0)的回歸系數(shù)很可能不顯著。

(5)

ERM模型除了可以提供內(nèi)生處理效應(yīng)估計結(jié)果，還可以提供外生處理效應(yīng)估計結(jié)果。兩者的共同點是均認(rèn)為選擇過程是非隨機(jī)的。但后者強(qiáng)調(diào)“非隨機(jī)”是由樣本自身的選擇導(dǎo)致的，即“自選擇”引發(fā)非隨機(jī)實驗；前者則假定“非隨機(jī)”是由外生決策導(dǎo)致，即“外生決策”引發(fā)非隨機(jī)實驗。因此，外生處理效應(yīng)不涉及模型(3)估計及工具變量設(shè)定問題。

四、樣本選擇與描述性統(tǒng)計

(一)樣本選擇

本文從萬得數(shù)據(jù)庫提取2012—2017年上證A股上市公司年度財務(wù)數(shù)據(jù)。遵照現(xiàn)有研究規(guī)范，剔除了符合以下特征的樣本數(shù)據(jù)：(1)剔除2012年以后上市的公司，以保證所有樣本在滬港通開通前后的時間窗口一致。(2)剔除金融行業(yè)以及ST、ST*和SST的樣本。(3)自2014年11月17日滬港通開通以來，列入滬港通的上市公司名單每年均有調(diào)整。考慮到調(diào)整的比例較小，因此，為了避免少數(shù)標(biāo)的股因調(diào)整而影響事件分析的精度，本文只將2014年12月31日、2015年12月31日、2016年12月31日和2017年12月31日都被列為滬港通標(biāo)的股的企業(yè)視為處理組企業(yè)。同時，將上述四年都沒有被列入滬港通的股票視為未列入滬港通的控制組企業(yè)，即剔除了只有個別年度列入成分股的樣本。(4)為避免A/H股因外資引入而對滬港通開通效果造成干擾，剔除A/H股。(5)剔除截至2017年12月31日滬港通持股比例為零的樣本。最終，共得到566家企業(yè)3396個樣本構(gòu)成的平衡面板數(shù)據(jù)。其中，處理組294家、控制組272家。

(二)變量定義

模型(1)—(5)中涉及的變量定義方式和度量口徑如表1所示。

表1 變量定義

續(xù)表

(三)主要變量的描述性統(tǒng)計

本文對核心變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理，處理后各變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。SA均值為-3.82，這表明我國上市企業(yè)總體而言仍面臨較高的融資約束。從均值上看，過度投資和投資不足水平均較高，說明我國上市企業(yè)非理性投資水平比較普遍且呈現(xiàn)兩極分化特征。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

五、實證結(jié)果與分析

(一)對假設(shè)1與假設(shè)2的檢驗(含穩(wěn)健性檢驗)

1.PSM估計結(jié)果(3)匹配質(zhì)量會較大程度上決定估計的有效性，因此本文對匹配前后的數(shù)據(jù)平衡條件(Data Balancing)進(jìn)行了檢驗，并借助核密度函數(shù)圖觀察了共同支撐條件。限于篇幅，不再列示，作者備索。

表3顯示，從影響方向上看，SA和BIASover的ATT值均顯著為正，BIASunder的ATT值均顯著為負(fù)。這表明滬港通的開通對于企業(yè)融資約束確實存在緩解作用，假設(shè)1得證。同時，由于滬港通降低了投資不足企業(yè)的非投資效率，但增加了過度投資企業(yè)的非效率投資，因此假設(shè)2得證。

表3 PSM檢驗結(jié)果

續(xù)表

2.DID估計結(jié)果與平行趨勢檢驗

表4顯示，SA回歸下的交叉項系數(shù)均顯著為正，說明滬港通的開通確實緩解了成分股企業(yè)的融資約束，假設(shè)1得證；對于過度投資(BIASover)組而言，交叉項系數(shù)均顯著為正，說明滬港通確實會提高過度投資企業(yè)的非理性投資水平；對于投資不足(BIASunder)組而言，各列交叉項系數(shù)均顯著為負(fù)，說明滬港通顯著彌補(bǔ)了投資不足類企業(yè)的投資缺失，假設(shè)2得證。

表4 DID回歸結(jié)果

遵循現(xiàn)有規(guī)范，本文對DID估計中的因變量進(jìn)行了平行趨勢檢驗，相關(guān)結(jié)果如表5所示。在投資效率的共同趨勢檢驗中，無論過度投資還是投資不足，交叉項系數(shù)均不顯著。這表明，在政策實施前，滬港通標(biāo)的股和非標(biāo)的股具有共同趨勢，即滿足共同趨勢假設(shè)。

表5 平行趨勢檢驗結(jié)果

圖1 處理組和控制組SA逐年變化趨勢對比

SA的“共同”趨勢則可由圖1描述。從2011年至2017年，控制組的融資約束是一條向右下方傾斜的直線(虛線)，即伴隨時間推移，控制組的融資約束在直線加強(qiáng)。相比之下，處理組的融資約束在2014年后出現(xiàn)了一個明顯的上偏特征(呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性突變)。比較處理組2014年后的“真實融資約束線”與“融資約束趨勢線”之間的差異，可發(fā)現(xiàn)其融資約束的斜率減緩，這為假設(shè)1推測滬港通確實有助于緩解成分股企業(yè)融資約束提供了有力支持。

3.PSM-DID估計結(jié)果與安慰劑檢驗

(1)PSM-DID估計。由表6可知，SA回歸中的交叉項系數(shù)顯著為正，表明滬港通緩解了標(biāo)的企業(yè)的融資約束水平；BIASunder回歸中的交叉項系數(shù)均顯著為負(fù)，說明滬港通的推出有助于降低標(biāo)的企業(yè)中投資不足樣本的非效率投資水平；BIASover回歸中的交叉項系數(shù)顯著為正，說明滬港通的推出加劇了過度投資樣本的非效率投資。上述結(jié)果均與假設(shè)1和假設(shè)2的預(yù)期完全一致。

表6 PSM-DID回歸結(jié)果

(2)安慰劑檢驗。借鑒Chen等(2015)的做法[22]，本文在PSM配對基礎(chǔ)上進(jìn)一步給出了安慰劑檢驗的結(jié)果。安慰劑檢驗主要針對控制組進(jìn)行。安慰劑模型的控制變量與DID檢驗(模型1)保持一致，只不過增加了Period這一代表滬港通政策沖擊的時點變量——若所在年度為2015—2017年，則Period=1，其余年度為0。安慰劑檢驗的思路是對控制組進(jìn)行分樣本回歸，重點觀測Period對其投資效率的影響，由于控制組并未真正參與滬港通交易，所以，Period作為一種安慰劑，對其投資效率將不存在真實影響，即預(yù)期Period的回歸系數(shù)將不顯著。表7給出了經(jīng)過“近鄰匹配”后的安慰劑檢驗結(jié)果，Period的回歸系數(shù)均不顯著，安慰劑檢驗通過。

表7 安慰劑檢驗結(jié)果

4.處理效應(yīng)檢驗

表8表明，在SA的回歸中，List的系數(shù)均顯著為正，說明滬港通緩解了標(biāo)的企業(yè)的融資約束；在BIASover的回歸中，List系數(shù)均顯著為正，表明滬港通的推出加劇了過度投資組的非效率投資；在BIASunder的回歸中，List系數(shù)均顯著為負(fù)，說明滬港通的推出緩解了投資不足組的非效率投資。上述結(jié)果均再次驗證了假設(shè)1和假設(shè)2。

表8 處理效應(yīng)估計結(jié)果

(二)對假設(shè)3的檢驗

從表9可知，非成分股(List=0)企業(yè)的創(chuàng)新投入(R&D)對過度投資都沒有弱化作用，但成分股(List=1)企業(yè)的創(chuàng)新投入(R&D)對過度投資均有顯著的弱化效應(yīng)，這表明滬港通的實施確實可以通過支持創(chuàng)新投資這一間接方式弱化企業(yè)過度投資，從而假設(shè)3成立。綜合前文分析，雖然滬港通在緩解融資約束的同時，對過度投資類企業(yè)也產(chǎn)生了一定的投資激勵，從而導(dǎo)致其過度投資有加劇傾向，但是，滬港通對融資約束的緩解也有助于降低研發(fā)投資的融資約束、鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投資。研發(fā)支出強(qiáng)度的提高會推動企業(yè)加速產(chǎn)能升級、消化過剩產(chǎn)能，因此滬港通的推出對于實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略具有重要意義。

表9 滬港通激勵過度投資的分組異質(zhì)性檢驗(5)由于表9中內(nèi)生處理效應(yīng)的選擇變量與表8一致，限于篇幅，不再列示，作者備索。

六、結(jié)論與意義

本文研究了滬港通開通對上市公司投資效率的影響以及這一影響的異質(zhì)性及其形成邏輯。PSM、DID、PSM-DID和處理效應(yīng)等估計結(jié)果均顯示：(1)滬港通的開通有助于緩解標(biāo)的企業(yè)的融資約束水平。(2)融資約束的緩解對于不同類型的成分股的投資效率具有異質(zhì)性影響——對于那些存在過度投資的標(biāo)的企業(yè)，融資約束的緩解有助于進(jìn)一步強(qiáng)化其投資偏好，因此會對過度投資構(gòu)成激勵作用。但是，對于那些存在投資不足的標(biāo)的企業(yè)，滬港通的開通緩解了融資摩擦，因此有助于彌補(bǔ)投資不足、提高投資效率。(3)對于存在過度投資的高研發(fā)企業(yè)而言，滬港通政策本身雖然激勵了其過度投資，但是卻可以通過激勵創(chuàng)新來間接降低過度投資。

學(xué)術(shù)界對資本市場開放的政策效果一直以來都存在爭議。雖然主流研究傾向于強(qiáng)調(diào)股票市場開放對一國經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展的積極作用，但也不乏偏向負(fù)面的結(jié)論。相比之下，本文的研究以融資約束為媒介，在肯定了滬港通對緩解融資約束的積極作用后，辯證式地給出了滬港通政策在影響企業(yè)投資效率方面的異質(zhì)性結(jié)論，這為差異化政策評價提供了微觀邏輯依據(jù)。此外，通過檢驗滬港通政策能夠間接(通過創(chuàng)新)優(yōu)化企業(yè)投資效率，進(jìn)一步反思了資本市場開放在創(chuàng)新協(xié)同方面的戰(zhàn)略意義，并由此反思了資本市場開放通過助力創(chuàng)新來提高實體經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量方面的潛力，從而將開放、創(chuàng)新與增長納入了一個統(tǒng)一的分析框架，也為構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略與資本市場開放戰(zhàn)略之間的聯(lián)系提供了理論參考。