北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2015
年
摇
第
3
期
移
Year
+ 移
Industry
+
着
i
,
t
(2)
IneInv
it
=
琢
0
+
琢
1
AEA
2
i
,
t
+
琢
2
Owner
i
,
t
伊
AEA
2
i
,
t
+
琢
3
Growth
i
,
t
+
琢
4
Lev
i
,
t
+
琢
5
CFO
i
,
t
+
琢
6
Size
i
,
t
+
琢
7
ROA
i
,
t
- 1
+
琢
8
Age
i
,
t
+ 移
Year
+ 移
Industry
+
着
i
,
t
(3)
模型
(1)
衡量行政审批制度改革对企业新增
投资额的影响
,
模型
(2)
衡量企业的最佳期望投
资额
,
模型
(3)
衡量行政审批制度改革对企业投
资的影响
。
在各模型中
, Inv
和
IneInv
是被解释
变量
,AEA
2
、Owner、Owner 伊 AEA
2
是解释变量
,
其
他是控制变量
;
琢
0
是常数项
,
琢
1
、
琢
2
、
琢
3
等是待估系
数
,
着
是扰动项
。
各变量的下标
i
表示企业
,
t
表
示时期
。
本文选取的控制变量参考了相关已有文献的
研究
,
具体地
,Growth
是企业成长性
,
一般企业成
长性越高
,
越需要更多的投资
;Lev
是资产负债
率
,
较高的资产负债率可能会抑制企业的新增投
资
,
但也可能是通过增加债务融资来增加投资
;
CFO
是经营活动产生的现金流量净额
,
现金流量
越大
,
投资可能越多
;Age
是企业年龄
,
企业成立
初期可能需要更多的投资
;Size
是资产规模
,
规模
越大的企业可能投资越多
;ROA
是总资产收益
率
,
反映了企业的经营业绩
,
经营业绩越好
,
企业
投资可能越多
;Inv
t
- 1
是投资滞后项
,
可能会影响
到当期投资
。
模型中的各个变量的具体解释见表
2。
表
2摇
变量及解释
变量类型 变量代码 变量名称
变量取值方法及说明
被解释变量
Inv
新增投资额
(
购建固定资产和无形资产的支出
-
处置固定资产的收入
-
折旧
与摊销
)
/
总资产
IneInv
无效投资
企业实际新投资额与预期新投资额之差
[
即模型
(
2
)
的残差
]
解释变量
AEA
2
行政审批
等于第
t
时期与企业投资有关的政府行政审批项目累计取消数量
的平方
Owner
企业所有权性质 国有控股企业取值为
0
,
非国有控股企业取值为
1
Owner
伊
AEA
2
交互项
企业所有权性质与企业投资有关的政府行政审批项目累计取消数
量的平方的交互项
控制变量
Growth
企业成长性
(
当期营业收入
-
上期营业收入
)
/
上期营业收入
Lev
资产负债率 负债
/
总资产
CFO
现金流量
经营活动产生的现金流量净额
/
总资产
Age
企业年龄
企业的上市年限
Size
企业规模
企业总资产的自然对数
ROA
总资产收益率 净利润
/
总资产
Inv
t
-1
投资滞后项 企业上一期的新增投资额
撞Year
年度
年度控制变量
撞Industry
行业
行业控制变量
四
、
实证分析
(
一
)
描述性统计分析
模型中主要变量的描述性统计结果显示
,
新
增投资额
Inv
的平均值为
0郾 042 4,
说明样本企业
在总体上的新增投资额相当于总资产的
4郾 24% ;
最小值为
- 0郾 102 0,
说明有一部分企业是在处置
投资
。
产权性质
Owner
的平均值为
0郾 425 4,
说明
样本企业大多数是国有控股企业
(
篇幅所限
,
本
部分未披露描述性统计表格
)。
(
二
)
相关性分析
在进行多元线性回归分析之前
,
本文先对模
型涉及的主要变量进行相关性检验
。
各个自变量
的
Pearson
相关系数见表
3。
从表
3
看出
,
除了
Inv
与
Inv
t
- 1
的相关系数达
到了
0郾 533 9
以外
,
其他变量之间的
Pearson
相关
系数的绝对值都很小
,
各变量之间不存在较强的
相关性
。
(
三
)
实证检验与分析
本文使用
Stata12郾 0
软件进行
OLS
多元线性
回归分析
。
1郾
对投资规模影响的回归分析
模型
(1)
的回归结果见表
4。
·25·
