企业生命周期与非效率投资_基于中_省略_制造业上市公司面板数据的实证研究_曹崇延

企业生命周期与非效率投资

———基于中国制造业上市公司面板数据的实证研究

曹崇延任杰符永健

(中国科学技术大学230026)

内容摘要：基于我国沪深A股制造业976家上市公司2008 2010年的面板数据，通过统计分析和建立计量经济学模型，从企业所处的生命周期这一新的视角，来对上市公司投资行为进行实证研究。实证结果表明:处于成长期的企业不易发生过度投资的行为，而处于成熟期和衰退期的企业更可能发生过度投资行为。根据研究结果，本文建议评价企业的投资的效率应该考虑其所处生命周期的阶段。

关键词：企业生命周期非效率投资投资控制过度投资

中图分类号:F270．3文献标识码:A文章编号:1005－1309(2013)07－0091－011

收稿日期：2013－02－26一、引言

投资决策无疑是企业财务决策中最重要的内容之一，也是实现企业财务目标的基本前提。投资决策的质量直接关系到企业价值是否最大化以及宏观层面资源的配置效率。然而现实中，许多企业都不同程度地存在着低效率投资。由于中国资本市场存在先天性制度缺陷，再加上过度融资和公司治理机制不完善，普遍存在非效率投资行为，这可能是造成我国许多企业经营效率较差甚至经营失败的主要原因之一［1］。“非效率投资”已成为制约上市公司质量提升和长期持续发展的重要因素［2］。

处于不同生命周期阶段的企业其投资决策有何特征？他们的投资决策有什么共性？我们能否根据企业所处生命周期的不同阶段来制定相适宜的投资决策？中外学术界对于这些问题的研究还不多。因此，针对这些问题还有较大的研究空间和研究价值。

由此，本文循着将企业非效率投资置于企业生命周期各个阶段进行考察的思路，通过对中国制造业上市公司（A股）的统计分析，考察处在企业生命周期的不同阶段中其非效率投资的问题。处于生命周期不同阶段的企业，发展需要的不同决定了其所需资金的性质、规模都不同。企业应当根据所处不同阶段的内外部环境要求，结合企业的发展战略，采取适应于该阶段的投资战略，这样才能提高资金运用效率，把钱用在刀刃上，解决企业资金短缺的问题，从而规避财务风险。

本文提出了划分企业生命周期量化的方法。并且，从企业生命周期的视角来审视企业投资效率的问题，这也是一次新的尝试。

全文结构安排如下，第二部分进行文献回顾与评价，第三部分介绍了本文的样本数据和研究设计，第四部分列示了实证结果，最后给出本文的研究结论。

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二、文献回顾与评价

（一）企业生命周期理论及其界定

如同生物有机体，企业也有生命，而且有一个较为稳定的生命周期：所有企业都会经历由幼稚到成熟的阶段，它们有着自己的生命轨迹———出生、成长、成熟和衰退的不同阶段，这些阶段紧密相连，构成了一个企业完整的生命演化过程。这个演变的过程就是企业的生命周期。

到目前为止，企业生命周期理论已发展到二十多种，其中阶段论影响最大，并吸引了大批学者的注意力，由此产生了许多彼此有别的阶段论（参见表1）。众多的研究者中伊查克·爱迪思（Adi-zes I．，1989）的研究最为系统。他从企业文化的视角，对企业生命周期进行了系统研究并把企业成长过程分为十个阶段：“孕育期、婴儿期、学步期、青春期、盛年期、稳定期、贵族期、官僚初期、官僚期以及死亡期共十个阶段［4］”。

表1企业生命周期阶段的划分

主要提出者年份阶段数划分阶段标准

McGuire19635经济增长阶段模型Downs，Lippitt19673组织结构及复杂程度

Quinn，Cameron19834企业规模Kazanjian19884产品或技术的生命周期爱迪思(Adizes I．)198910灵活性和可控性Flamholt19907销售额计

Ｒowe et．Al19945组织规模+管理风格数据来源:根据爱迪思等文献整理。

然而，谭力文等（2001）认为，国外研究大多将企业生命周期与企业的经营周期或商业周期结合起来，分析了企业生命周期的决定因素，然而其结论不一定与我国的企业周期特征产生的原因相吻合［5］。因此，我国学者也结合中国的实际对企业生命周期界定问题做了进一步的研究。

具体来说，划分企业所处生命周期阶段的方法主要有以下几种。

1．销售与资本支出曲线趋势变化法。陈佳贵（1995）从企业规模变化的角度出发，对企业生命周期进行了重新划分，他将企业生命周期分为：孕育期、求生存期、高速成长期、成熟期、衰退期和蜕变期［6］。此学说不同于以往的研究在于在衰退期后面加了蜕变期，增加的这个关键阶段有助于企业的可持续发展。李业（2000）认为，在一般情况下可选择销售额作为企业生命周期模型的纵坐标，据此提出了修正模型［7］。

2．借鉴产业经济学增长率产业分类法。曹裕等（2010）借鉴产业经济学增长率产业分类法将生命周期阶段大致分成成长、成熟和衰退，来考察不同的生命周期阶段对于企业绩效的影响［8］以及不同生命周期阶段智力资本与企业绩效的关系［9］。

3．现金流分类组合法。尹闪（2009）根据Dickinson提出的基于现金流分类方法，运用哥特和开普兰的生命周期五阶段模型对中国的上市公司生命周期代理变量的符号进行了判断［10］。叶建芳等（2010）利用企业现金流符号组合信息构建了企业生命周期的代理变量，研究了企业生命周期、债权治理与资产减值三者之间的关系［11］。

4．其他。任佩瑜等（2004）运用管理熵与企业生命周期相关理论对中国上市公司生命周期进行实证了分析［12］。何鹏（2007）用销售收入增长率，总资产增长率，股利支付率作为企业生命周期—

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3个控制变量，对样本企业进行聚类分析（Classify），从而确定生命周期各个阶段的企业数目，并对每个样本所处阶段进行识别和汇总［13］。

总的来说，尽管各种理论划分的标准不同，得出的阶段数也不尽相同，但各种企业生命周期理论的核心观点是一致的：企业就像有机生物体一样，也有一个由盛转衰、从生到死的过程。现在多数研究中，将企业生命周期简化为四个阶段：初创期、成长期、成熟期、衰退期。由于公司如果要在证券交易所上市，必须要达到一定的规模，并有较为稳定的收益，所以在本文的研究中将上市公司的生命周期分为成长期、成熟期和衰退期三个阶段［14］。

（二）非效率投资

目前，投资理论可以分为新古典企业投资理论和现代公司金融理论。

新古典企业投资理论的代表Modigliani和Miller（1958）认为企业最优投资决策是投资收益大于投资成本［16］，且优投资决策应用的就是净现值准则。按照现代公司金融的理论，非效率投资即是过度投资和投资不足。首先提出过度投资概念的Jensen和Meckling（1976）认为过度投资是经理人为追求自身利益而采取一些净现值（NPV）为负的项目［17］。而Myers（1977）则认为投资不足是企业放弃净现值为正的项目，并且解释了原因［18］。对于投资效率的测算，最早可以追溯到Bau-mol，Heim，Malkie和Quand（1970）（简称BHMQ）对美国企业的留存收益再投资报酬率（Ｒeturns on Ｒeinvested Cash Flows）的研究，他们发现留存收益再投资报酬率仅为3%－4．6%［19］。Mueller等（1993）对BHMQ的发现提出质疑，他们采用了“边际投资收益（marginal return on investment）”这一新的概念测算了企业投资效率，他们认为当边际投资成本大于边际投资收益时，则企业存在过度投资行为［20］。Ｒichardson（2006）构建了一个新的计量过度投资和自由现金流的框架，第一次运用实证的方法对企业过度投资和自由现金流的关系进行了检验。这种方法对后来的研究产生了深远的影响［21］。

在借鉴国外学者现有研究的基础上，国内学者对投资效率的研究主要集中于影响投资规模和投资行为的因素上。按照其基于的理论，这些研究大致可以分三类：

1．委托代理理论。辛清泉等（2007）在代理理论框架下，考察了经理薪酬在企业资本投资决策方面的治理效应。他发现当薪酬契约失效时，地方政府控制的上市公司存在投资过度现象［22］。姜付秀（2009）考察了管理者的背景特征对企业过度投资的影响，他发现管理层的教育水平、管理层的平均年龄与过度投资之间存在显著的相关性［23］。

2．公司治理理论。童盼（2005）研究了负债期限结构对投资规模的影响，发现短期负债不但带来代理成本，并且所产生的代理成本甚至高于长期负债带来的代理成本［24］。而徐玉德和周玮（2009）对不同资本结构和所有权安排下的投资效率进行了测度，并认为“负债的相机治理效应在我国的经验证据依旧不足［25］”。张兆国等（2011）从我国的制度背景出发，探讨了政治关系、债务融资对企业投资行为的影响，这拓展了企业债务融资与投资行为研究的视角［26］。

3．行为金融学理论。卞江（2009）探讨了经理人的非理性、羊群行为和资本市场的非理性等因素对投资决策的影响［27］。易阳平（2005）总结了行为金融学对提升金融投资管理效率的启发，并对如何利用行为金融研究已有的成果，为投资者提升投资管理效率做了一些初步探索［28］。姜付秀（2009）从行为金融学角度，首次从管理者过度自信角度探讨了企业扩张速度、扩张方式以及其对企业财务风险的影响。他发现，管理者过度自信对企业扩张的影响是显著的，管理者过度自信和企业总投资水平的关系是显著正相关［29］。

以上文献的研究是对企业生命周期理论和非效率投资理论的发展与深化，但以上研究也存在一些不足：1）关于企业生命周期中，样本设计和估计方法上很多研究往往只集中考察一年的横截面数据，或者将几年的数据简单地聚合在一起，未使用更为优秀的面板数据模型来估计，并且一般只选择单一的指标来划分企业生命周期，而不能较科学合理地划分企业所处的生命周期阶段；2）

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少量的规范研究讨论了企业生命周期不同阶段与其非效率投资的关系，

实证研究尚缺乏。本文试图克服这些不足，采用：1）总资产增长率、营业收入增长率、利息保障倍数、公司年龄、股利支付率、每股经营活动现金净流量、每股投资活动现金净流量、每股筹资活动现金净流量八个指标构建一个度量企业生命周期的综合指数来划分企业所处的生命周期阶段；2）把企业看作处于其生命周期的某一阶段，以2008－2010年间沪深A 股制造业上市公司为样本，使用面板数据模型，进一步研究非效率投资与企业处于不同生命周期阶段的关系。

三、样本数据和研究设计

（一）样本的选择

本文选取了2008－2010年间，沪深A 股制造业上市公司为初始样本，剔除以下公司：（1）样本

期间被ST 的公司（2）剔除数据不全的公司。最后得到976家公司在2008－2010年间的3904组观测数据。所有原始数据来源于CSMAＲ，不足的数据由锐思数据库补全。用EXECL2010，

SPSS17．0和Eviews6．0进行数据处理与分析。

（二）模型的构建与变量的设计1．企业生命周期的界定

本文在借鉴前人研究的基础上，结合研究需要，选择了总资产增长率、营业收入增长率、利息保障倍数、公司年龄、股利支付率、每股经营活动现金净流量、每股投资活动现金净流量、每股筹资活动现金净流量①指标构建一个度量企业生命周期的综合指数。

构建过程如下：

（1）生命周期的前期，企业的总资产与营业收入以较快速率增长［30］

，后期由于市场的饱和、新竞争对手的进入、自身发展的限制等原因这两项指标会逐渐下降；而企业成立的期初负债融资相

对较难，承担的利息较少，此时的利息保障倍数相对较高，但随着企业的发展，负债融资渠道逐渐

打开，企业会利用财务杠杆的作用［31］

，此时利息保障倍数会降低。故本文将总资产增长率、营业收入增长率、利息保障倍数这3个指标分别由大到小排序，以此来体现其成长性的差异；公司年龄一般与企业的成长性呈反比，而企业在发展阶段一般会将盈余的资金用来支持发展而不是发放给股东

［32］

，此时的股利支付率较低，而处在成熟期和衰退期的企业由于没有好的投资项目会把盈余的资金发放给股东，此时会呈现出较高的股利支付率，故本文将公司年龄、股利支付率这2个指标分别由小到大排序，以此来体现其成长性的差异。最后，计算这5个指标中每家公司在各年样本中

的百分位等级分数，这样，每个指标均转换成［0，1］的一个数值。（2）根据每股经营活动现金净流量、每股投资活动现金净流量、每股筹资活动现金净流量的符

号来判断企业所处的生周期阶段②，并分别赋于0．3，0．6，1。（3）将这些转换后的指标数值加总，即得出生命周期的综合指数，其值在［0，8］之间，数值越

大，说明企业的越成熟。

2．过度投资的度量模型与变量的设计

本文研究的投资指的是实业投资，即是长期资产的投资。定义：

总投资Itotal =固定资产原价增加值+工程物资增加值+在建工程增加值

（1）

—

49—①②曹裕（2010）在《关注企业生命周期》一书中对判别企业生命周期三种常用的方法：管理熵法、产业增长率法和现金流组合法进行了实证比较分析，发现现金流组合法对企业生命周期的判别相比于其他两种方法更具有一定的稳定性。因而本文将现金流组合法作为构建综合指数的指标之一。

具体方法请参见宋常，刘司慧（2011）以及叶建芳（2010）等人的研究。

图2总投资的构成

如图2所示，企业的总投资（Itotal ）可以分为必要的维持现有项目的维持性投资（Imaintence ）

与新增项目的投资（Inew ）。而新增项目的投资（Inew ）又可以分为：最优投资I *

new 和非预期投资（即是非效率投资I e reu ）。由此可以得出企业的非效率投资就是企业实际投资支出减去维持性投资和最优投资的差，即：

I εnew =Itotal i ，t －I *

new i ，t －Imaintence i ，t

（2）

詹雷等（2011）对常用的三种衡量过度投资的模型：FHP 模型，

Vogt 模型、Ｒichardson 的残差度量模型进行了评价，同时还介绍了我国学者对三种模型的应用情况。最后指出，Ｒichardson 模型相比于其他两种模型更科学，运用范围更广，更适合我国的实际情况

［30］

。所以，本文在借鉴Ｒich-

ardson 非效率投资度量模型（2006）的基础上，结合本文的研究需要①，重新构建了以下过度投资检验模型：

Inew i ，t =b 0+b 1Grouth i ，t －1+b 2Lev i ，t －1+b 3Cash i ，t －1+

b 4Age i ，t －1+b 5Size i ，t －1+b 6Inew i ，t －1+x i ，t

（3）

模型中相关变量的定义及设置如表2。

表2模型中的变量定义及设置说明

变量变量的含义

变量的设置

Ine ωit

i 企业第t 年新增投资支出第t 年固定资产无形资产现金流出净额②/第t －1年期末资产

总额

Imainterice it i 企业第t 年维持性投资支出资产负债表中固定置产折旧与无形资产摊销之和/第t －1年期末资产总额

Grouth it －1i 企业第t －1年的成长机会托宾q 、市盈率、主营业务收入增长率、年度资产折旧与总资产的比这四个指标采用spss 的主成分分析法的得分③Lev it －1i 企业第t －1年的财务杠杆第t －1年的资产负债率

Cash it －1i 企业第t －1年的现金持有量第t －1年的现金持有量的自然对数Age it －1i 企业第t －1年年龄第t －1年时成立年数

Size it －1i 企业第t －1年的企业规模第t －1年的总资产的自然对数

Ine ωit －1

i 企业第t －1年的新增投资支出

第t －1年固定资产无形资产现金流出净额/第t －2年期末资产总额

至此，

模型（3）估计的被解释变量Inew 是由企业的成长机会、财务杠杆、现金持有量等因素决—

59—①②③由于本文选择的样本是制造业，不用考虑行业效应，故舍去原模型中行业变量Industry ；由于是从企业生命

周期划分样本，故舍去原模型中的年度变量Year 。

固定资产无形资产现金流出净额等于“购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金

”、“投资支付的现金”、“取得子公司及其他营业单位支付的现金净额”之和减去“处置子公司及其他营业单位收到的现金净额”

。由于篇幅有限这里省去这部分相关的处理过程。

定最优投资水平（I*new），而模型的残差项即为非效率投资（Iεnew）：如果为正，则为过度投资（记为over－inv），为负数，则为投资不足（记为under-inv）。

四、实证研究

（一）企业生命周期的界定

表3是采取综合指数法下每阶段的年度公司个数统计，从中可以看到，处于成长期的公司有308个，占全样本的31．56%；处于成熟期的公司有583，占全样本的59．73%，这是三个阶段中所占比重最大的一个阶段；处于衰退期的公司样本有85，占总样本的8．71%，是占比最小的一个阶段。

表3综合指数法下每阶段的年度公司个数

公司样本数比重

成长期30831．56%

成熟期58359．73%

衰退期858．71%

总计976100%

基于企业生命周期三个阶段的划分，本文对与企业生命周期有关财务指标进行了统计分析，旨在考察在企业生命周期划分后企业各项数据是否具有实际的经济意义（具体情况如表4所示）。从统计结果来看，大部分指标与实际情况是基本相符的，比如成长期的总资产增长率高于成熟期；营业收入增长率在成熟期最高；每股现金净流量由高到低的顺序也与预期相一致，如从成长期经成熟期至衰退期，每股投资活动现金净流量在成长期最高而在衰退期最低，每股筹资活动现金净流量在成长期最高。

当然，简单的统计描述尚且无法确定这些差异是否显著。故本文对三个阶段两两之间的财务指标进行了t检验，结果发现t值显著。其结果表明总资产增长率在成长期显著大于成熟期和衰退期；资本支出增长也是成长期显著大于成熟期、衰退期企业年龄的高低顺序正好相反，成长期企业年龄显著小于成熟期、衰退期（具体情况如表5所示）。

表4综合指数法下三个阶段的统计结果

成长期成熟期衰退期总资产增长率0．87560．16980．0263

营业收入增长率0．50270．40270．0437

利息保障倍数31．804624．48876．7644

公司年龄10．270013．310016．0600

股利支付率0．17120．33330．4184每股经营活动现金净流量－0．80150．26160．1221

每股投资活动现金净流量2．6381－0．3968－0．1979

每股筹资活动现金净流量0．27220．1916－0．0866

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表5

各阶段问变量差异t 检验

成长期—成熟期

成熟期—衰退期

成长期—衰退期

总资产增长率14．237＊＊＊3．230＊＊＊9．030＊＊＊营业收入增长率利息保障倍数公司年龄平均股利支付率

每股经营活动现金净流量每股投资活动现金净流量每股筹资活动现金净流量

1．011*10．367＊＊＊－13．447＊＊＊－4．343＊＊＊－13．590＊＊＊14．071＊＊＊4．574＊＊＊

1．701＊＊2．249＊＊－3．827＊＊＊－1．211*－1．087*1．904＊＊＊2．888＊＊＊

2．759＊＊＊7．651＊＊＊－7．139＊＊＊－3．997＊＊＊－7．032＊＊＊5．971＊＊＊5．318＊＊＊

注:＊＊＊，＊＊，＊

分别表示双侧检验在1%、

5%和10%下显著最后，为了检验这种划分结果能否表现出稳定性，本文做了如下的阶段变化的平稳性检验。

从表6中可以看到，企业在第N 年（本文取2009的数据）所处的生命周期在下一期阶段（第N +1年（本文取2010的数据））仍为当前期所处的阶段的比例为68．95%，则剩下的比例表示阶段在相邻两年之间产生了变动，即是企业在第N 年所处阶段为成长期的，第N +1年变成成熟期，或者第N 年所处阶段为成熟期的，第N +1年变成衰退期的概率为33．84%。第N 年和第N +1年间企业所处阶段没有发生变化以及向下一阶段变化的公司样本占总样本的88．93%，属于正常范围的阶

段变动。由此可见这种划分方法具有一定的平稳性［34］

。

表6

综合指数法下划分结果的平稳性检验

第N 年(2009)成长期

成熟期衰退期合计成长期

243650308(2010)成熟期12641342①583第N +1年

衰退期2671785合计

371

545

59

976

综上所述，通过经济意义检验、统计描述、各阶段间变量差异t 检验以及平稳性检验，结果表明本文所采取的这种划分方法还是比较合理的。

（二）不同生命周期阶段投资效率的衡量1．适度投资水平的确定

在对样本所处的生命周期阶段划归后，为了确定企业的适度投资水平，根据模型（3），本文对处于不同时期企业的投资水平进行回归②，回归结果见表7。依据回归结果可以得到处在三个阶段适度投资水平分别是：

I *new i ，t =2．440－0．029Grouth i ，t －1－0．002Lev i ，t －1+0．140Cash i ，t －1+0．019Age i ，t －1－0．385Size i ，t －1－0．048Inew i ，t －1I *new i ，t =0．515+0．011Grouth i ，t －1－0．001Lev i ，t －1－0．041Cash i ，t －1－0．004Age i ，t －1－0．002Size i ，t －1－0．203Inew i ，t －1

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79—①②这是由于此样本中由于部分公司发生了并购，或者出售不良的子公司，导致公司的财务指标发生好转，企业重复活力。

在EVIEWS 中应用Panel Data 模型之前我们已对所有数据的平稳性进行了检验，并且通过Huasman 检验，结果发现Panel Data 模型应该用固定效应模型，为了减少由于横截面数据造成的异方差影响，本文采用的是广义最

小二乘法（GLS ），

由于篇幅有限这里不再给出详细过程。

I*new

i，t =－0．599+0．038Grouth

i，t－1

－0．002Lev

i，t－1

=0．157Cash

i，t－1

－0．04Age

i，t－1

－0．005Size

i，t－1

+0．114Inew

i，t－1

从回归结果来看，首先三个方程都通过了F检验，说明方程整体上是显著的；再对各个回归系数进行T检验，结果显著，说明每个变量对解释变量都是有意义的；并且三个模型的拟合性都很好。据此可以计算得出处在三个阶段的企业的适度投资水平。

表7三个阶段适度投资水平的回归检验

阶段

变量

成长期成熟期衰退期

系数T统计值系数T统计值系数T统计值截距2．44021．229＊＊＊0．51515．531＊＊＊－0．599－7．398＊＊＊

gro－0．029－14．449＊＊＊0．0115．858＊＊＊0．0382．718＊＊＊

lev－0．002－8．850＊＊＊－0．001－7．373＊＊＊－0．002－4．844＊＊＊

cash0．14015．651＊＊＊－0．041－12．020＊＊＊0．15711．192＊＊＊

age0．01921．544＊＊＊－0．004－11．538＊＊＊－0．040－10．528＊＊＊

size－0．385－20．289＊＊＊－0．002－8．239＊＊＊－0．005－8．740＊＊＊

Inew

i，t－1

－0．048－2．606＊＊＊－0．203－10．721＊＊＊0．1143．299＊＊＊AdjustedＲ20．8420．8670．887

F统计量16．718＊＊＊20．439＊＊＊22．832＊＊＊注:＊＊＊，＊＊，*分别表示双侧检验在1%、5%和10%下显著

2．处在三个阶段企业的非效率投资水平的测度

在得到处在三个阶段企业的适度投资水平后，再结合模型（2）计算得出每个企业非效率投资水平，见表8。

表8三个阶段非效率投资企业数目初步统计

阶段项目

成长期成熟期衰退期200820092010

占总样

本比例

200820092010

占总样

本比例

200820092010

占总样

本比例

投资不足127205162213345237314429

占样本比例41．23%66．56%52．60%53．46%36．66%59．38%40．79%45．61%43．06%61．11%40．28%48．15%过度投资181103146368236344412843

占样本比例58．77%33．44%47．40%46．54%63．34%40．62%59．21%54．39%56．94%38．89%59．72%51．85%

从表8可以看出，处于成长期的企业发生投资不足的样本比例为53．46%，高于过度投资的比例46．54%，而处于成熟期和衰退期的企业发生过度投资的比例分别54．39%和51．85%。由以上结果可以初步得出以下结论：处在成长期的企业不易发生过度投资的行为；处于成熟期和衰退期的企业更可能发生过度投资的行为。

然而，Ｒichardson模型的一个基本假设条件是：样本的整体资本投资行为正常，不存在系统性的投资过度或投资不足现象。也就是说，使用模型（3）中的残差项来估计投资不足和投资过度，容易产生“系统性偏差［35］”，因为作为残差项，其均值为零，残差项之和被预先决定了。这样使用Ｒichardson模型会使处于最优投资水平附近的企业被认定为投资过度或者投资不足，这样就导致了被认定为非效率投资企业的数量大幅增加，而最优投资水平的企业数量总是极少，显然这与事

—

89

—

实不符。为了增强结果的说服力，

本文在借鉴辛清泉（2007）①的基础上利用“阈值”来划分过度投资组和投资不足组。处理过程如下：首先将2008－2010年间Ｒichardson 模型的残差项按大小排序；其次，选取阈值?0．01，?0．03，0．05，?0．07，将小于负的阈值划为投资不足组，大于正的阈值划为过度投资组；最后，统计过度投资组和投资不足组企业的个数（见表9）。

表9“阈值”法下三个阶段非效率投资企业数目统计阶段项目成长期成熟期衰退期残差项的

阈值(?X )0．010．030．050．070．010．030．050．070．010．030．050．07投资不足企业个数428

301

211

143

715

500

363

260

91

61

40

31

占样本比例46．32%32．58%22．84%15．48%40．88%28．59%20．75%14．87%35．69%23．92%15．69%12．16%过度投资企业个数92285

207

147

755

517

371

265

92

71

51

34

占样本比例9．96%

30．84%22．40%15．91%43．17%29．56%21．21%15．15%36．08%27．84%20．00%13．33%

非效率投资占样本比例

56．28%63．42%45．24%31．39%84．05%58．15%41．97%30．02%71．76%51．76%35．69%25．49%

通过“阈值”法对处于三个阶段非效率投资企业数目的统计，发现结果与前面基本一致。至

此，可以得到以下结论：处在成长期的企业不易发生过度投资的行为，反而投资不足的问题更为严重；处于成熟期和衰退期的企业更可能发生过度投资的行为。

此外，表9得出的结论的比较仅仅是描述性的，不同阶段之间发生过度投资可能性的差异是否具有统计显著性？为此，本文采取独立样本t 检验的方法，来检验2008年－2010年中三个阶段之间过度投资水平是否有显著差异的存在（表10和11）。

表10

独立样本T 检验的分组统计量表均值

标准差2008年

2009年2010年2008年2009年2010年成长期0．07090．05870．06760．075530．07770．0676成熟期0．09750．09080．08170．167710．16910．0817衰退期

0．1000

0．0913

0．1576

0．02855

0．1162

0．4481

表11独立样本T 检验的各阶段T 统计值成长期－－成熟期

成长期－衰退期成熟期－衰退期

2008年－2．559

＊

＊－3．737

＊

＊＊－0．2452009年－2．394＊＊－1．395＊＊＊－0．0112010年

－0．924＊＊

－2．759＊＊

－0．641

注:＊＊＊，＊

＊，*分别表示双侧检验在1%、

5%和10%下显著—

99—①辛清泉将Ｒichardson 模型的残差项按大小等分成三组并剔除掉中间一组，然后，将残差项中最大和最小的

一组分别作为过度投资组和投资不足组。而本文是选取几个阈值来划分非效率投资企业，通过比较过度投资组和投资不足组企业的数目来验证上面得到的结论。

从检验的结果可以看出，成长期与成熟期的样本之间，因为p值小于0．05，所以两组均值相等的原假设被拒绝，即是两个样本之间有显著的差异。由于检验是显著的，我们从分组统计量表中检查均值，发现2008－2010年中处于成熟期企业过度投资的均值高于成长期的，所以可以得到结论：与成长期相比，处于成熟期的企业更易发生过度投资的情况。同理，基于成长期与衰退期样本的检验结果，我们可以到的如下结论：与成长期相比，处于衰退期的企业更易发生过度投资的情况。然而，处于成熟期的企业与衰退期相比，他们发生过度投资可能性的差异不具有统计显著性。即是处于成熟期和衰退期的企业，他们的过度投资水平相当。

五、结论

本文以我国沪深A股制造业2008 2010年上市公司为样本，从企业所处的生命周期阶段这一新的视角，来对上市公司投资行为进行实证研究。实证结果表明：（1）处于成长期的企业不易发生过度投资的行为；（2）与成长期相比，处于成熟期和衰退期的企业更可能发生过度投资的行为。总体来讲，关注企业的投资效率时，应该考虑其所处的生命周期阶段。

当然，从本文的研究来看，由于影响企业生命周期的因素是多种多样的，本文只是选取了一些代表性的指标，未能考虑决定企业生命的其他因素；本文只是基于2008－2010年间沪深A股制造业上市公司面板数据，未考虑2008年宏观经济运行态势可能对实证结果造成的影响，也没验证其他行业中企业生命周期与非效率投资的关系，因而，寻求并构建更合理、更全面的划分企业所处生命周期阶段的方法，验证其他行业中处于企业生命周期不同阶段企业的非效率投资情况以及探寻更为合理的非效率投资的划分标准等都是未来可以进一步研究的方向。□

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Corporate Life Cycle and Non－efficient Investment

—An EmpiricalＲesearch based on the panel data of

Listed Manufacturing Companies in China

CAO Chong-yanＲEN Jie FU Yong-Jian

（School of Management，USTC230026）

Abstract：The current researches of non-efficient investment mainly concentrates on the impact that free cash flow has on investment efficiency，but the relationship between corporate life cycle and non-efficient investment remain untouched．using the data spanning the2008 2010years of Chinese listed companies，this paper empirically investigates the relationship between corporate life cycle and non-efficient investment based on relevant theoretic analysis．The results show that，over investment behavior of the enterprises does not occur on the growth phase，but on the maturity and decline phase of business over investment are more likely to occur．Based on the findings，we suggest that the life cycle should be taken into consideration when evaluating of the investment efficiency of corporate．

Keywords：Corporate Life Cycle；Non-efficient Investment；Investment Control；Over Investment

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