文化傳媒上市公司論文范文

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一、模型設定和變量選擇

（一）模型設定投資往往具有累積效應，即前期的投資行為會影響后期的投資行為。基于此，本文建立一個含有被解釋變量一期滯后的動態面板回歸模型。模型中投資規模的一期滯后項Ii，t－1是個體效應εi的函數，故Ii，t－1與干擾項μit相關，模型存在內生性問題。這使得常用的OLS估計嚴重上偏，固定效應估計嚴重下偏，隨機效應估計也存在一定的偏誤。針對這種情況，Arellano和Bond（1991）提出的GMM估計法有效地解決了這一內生性問題。GMM估計方法主要有差分GMM估計和系統GMM估計兩種，前者設定解釋變量的差分值為工具變量，能有效克服內生性問題和異方差問題，但Windmeijer（2005）的研究表明，差分GMM估計不能充分利用樣本信息，并存在弱工具變量問題；而系統GMM估計法同時使用水平方程和差分方程，并將差分變量的滯后項作為水平值的工具變量，克服了一階差分GMM估計法的小樣本偏誤，因此，本文選擇系統GMM估計法作為研究工具對中國文化傳媒上市公司投融資行為問題進行研究。

（二）變量選擇1．投資變量。多數文獻將資本性投資視為對固定資產的投資，部分文化傳媒上市公司以固定資產投資為主，其他資本投資的比例過低，甚至為零，本文采用固定資產投資來衡量中國文化傳媒上市公司的投資行為。具體地，固定資產投資為固定資產凈額與年末總資產的比值以消除公司規模的影響。其中，固定資產凈額為固定資產原價、工程物質及在建工程三項凈額之和。2．融資變量。將融資因素分為內源融資和外源融資兩類，并且外源融資可具體分為債務融資和股權融資兩類。文中采用資產負債表中的經營現金流凈額，流動負債和歸屬母公司股東權益來刻畫這三個融資因素。融資因素變量也都除以年末總資產來消除公司規模對融資變量的影響。此外，由于公司進行投資決策時主要由期初的融資情況決定，本文引入這三個融資因素變量的一期滯后為解釋變量。3．控制變量。根據相關的研究文獻，在模型（1）的基礎上加入一些控制變量是有益的。本文發現公司規模、成長能力、盈利能力、投資機會和年度虛擬變量等都會對企業的投資行為產生一定影響，經回歸比較分析發現，當期和往期的公司規模、盈利能力和投資機會對公司的投資行為產生影響較為顯著，引入這三個變量作為控制變量對系統進行修正，但不作為本文的研究重點。

二、計量檢驗與分析

（一）數據的選取本文的數據來自CSMAR數據庫，考慮到時間延續的長短和文化傳媒上市公司的數量選取了2006～2011年所有文化傳媒上市A股公司的年度數據。為了保證數據的有效性，剔除了以下公司：（1）2009年1月1日之后上市的公司；（2）經營不穩定的ST、＊ST和S＊ST上市公司；（3）數據存在缺失值的公司。經過篩選后，最后得到20家公司作為研究對象，其中深市9家，滬市11家，共107個公司年度觀察值。

（二）統計分析通過對2006～2011年的年末總資產平均數進行排序來對樣本公司按規模大小進行分類，20家樣本公司中有6家屬于大型文化傳媒產業上市公司，14家屬于中小型文化傳媒產業上市公司。表2的描述性統計分析結果顯示：絕大多數變量的分布較對稱，且沒有較大的異常值；投資規模（I）和投資機會（Q）存在一定程度上的右偏，且不同規模的公司偏離程度不一，這說明中國文化傳媒上市公司投資行為可能存在一定的規模差異。表3列出了各變量之間的相關系數。其結果表明：所選取的融資因素變量與投資規模顯著相關，各融資解釋變量之間的相關關系不太顯著。除股權融資變量之外，其他融資變量與投資規模均正相關，但是各變量之間具體的相關關系還需要通過模型驗證才能得知。進一步考察方差膨脹因子（VIF檢驗）發現取值處于1．25和3．14之間，表明各解釋變量之間不存在多重共線性問題。

（三）實證檢驗及分析本文所取的面板數據存在1～3年覆蓋不全的情況，橫截面單位數量大于時間序列跨度，且模型存在內生性問題，故采用系統GMM估計法進行回歸估計，并進行了檢驗干擾項序列相關性的Arellano－Bond檢驗和檢驗工具變量過度識別的Sargan檢驗。表4為模型（2）分全樣本、大型企業和中小型企業三種規模進行估計的結果，其中系數的標準誤進行了穩健性（Robust）處理，均為糾正了異方差和序列相關后的估計量。從表4可以看出，三種情況下模型（2）的Wald統計量均在1％的水平上顯著，這表明模型整體非常顯著，具有較好的擬合效果。Sargan檢驗的結果均接受了不存在過度識別的原假設，表明三種情況下所有工具變量均有效。Arellano－Bond檢驗結果表明在全樣本和中小型文化傳媒上市公司的情況下，模型（2）符合系統GMM估計法差分后的干擾項只存在一階自相關而不存在二階自相關這一假設，而大型上市公司的動態模型由于橫截面個數與時間跨度相同不符合系統GMM大橫截面數量、小時間跨度的假設，存在一階序列相關。實證結果顯示：（1）三種情況下滯后一期的投資規模變量都通過了1％的顯著性檢驗且系數估計值為正，表明滯后一期的投資行為與當期投資行為顯著正相關，從而說明文化傳媒上市公司的投資行為的確具有顯著的累計效應。其中，中小型企業動態模型的回歸系數0．958在1％的顯著水平下顯著，這意味著中小型企業受往期投資行為的影響更大。（2）滯后一期的內源融資（IF）的估計系數在全樣本和中小型企業的情況下顯著為負，表明企業的投資規模并沒有隨著內源融資比例增加而擴大。雖然內源融資具有低成本、低風險且自主性強等特點，導致該結果的原因可能是經營活動產生的現金流并沒有為企業的投資行為提供充足的資金支持。（3）滯后一期的債務融資（DF）和股權融資（EF）的估計系數顯著為正，說明增加債務融資和股權融資比例與企業投資規模之間具有顯著的正相關關系，企業依賴外源融資來滿足投資活動的資金的需求。其中，中小型企業的滯后一期的股權融資的回歸系數0．994在1％的顯著水平下顯著，說明中小型企業具有一定的股權融資偏好。（4）控制變量中除了滯后一期的盈利能力（EBIT）與投資規模顯著存在負相關關系外，其他控制變量回歸系數為正，但基本上都不顯著，說明公司規模（ASSET）和投資機會（Q）對投資規模的影響存在較大的不確定性。（5）與全樣本相比，中小型企業融資因素變量的估計系數的數值相對較大，表明中小型企業的投資行為受融資因素的影響更大。這符合中小型企業的處于發展初期的特點，其發展空間更大，對融資帶來資金的需求也相應增加。

三、結論與啟示

與傳統的OLS估計，固定效應模型和隨機效應模型相比，本文采取的系統GMM估計法考慮到滯后的投資規模變量的內生性問題，并彌補了差分GMM弱工具變量的不足，因而實證結果更為準確可靠。實證結果表明，投資行為具有累積效應，滯后一期的投資行為對當期的投資行為具有顯著的促進作用。內源融資對中國文化傳媒上市公司的投資行為存在一定的負效應，債務融資和股權融資則與投資行為顯著正相關，且中小型公司對外源融資中的股權融資存在較強的偏好。同時，文化傳媒上市公司的規模和投資機會有利于投資規模的擴大，但公司的盈利能力對投資行為有一定的負作用。上述研究結論將有助于豐富融資因素與投資行為關系方面的研究成果，同時也具有一定的政策啟示作用。第一，中國文化傳媒上市公司應注重投資的連貫性和系統性，積極利用投資的正向累積效應。第二，中國文化傳媒上市公司應優化內部現金流管理，提高內源融資效率。第三，銀行信貸是我國文化傳媒上市公司債務融資的主要方式，但文化傳媒產業投資風險大、可抵押資產少的特點加大了銀行信貸融資的難度，政府應積極改革文化資產評估體系，改善融資環境，以擴大文化信貸來源和信貸數量。第四，中小型傳媒文化公司存在明顯的股權融資偏好，推動股權結構升級，健全股權融資制度對擴大公司的資本規模和資金來源必不可少。最后，針對文化傳媒上市公司規模的大小以及發展的程度，合理選擇融資方式，保證融資渠道的暢通和多元化對優化投資行為、提高融資效率至關重要。

作者：戴鈺單位：長沙理工大學文法學院