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中国资本投资回报率的估算和影响因素分析
——1999—2004年上市公司的经验* 作者特别感谢中山大学管理学院徐莉萍副教授、龚凯颂副教授、杨德明博士、郑国坚博士、王彦超博士的建议和批评。作者文责自负。

辛清泉
（中山大学管理学院，510275）

林 斌
（中山大学管理学院，510275）

作者简介：
辛清泉，男，1975年生，中山大学管理学院会计学博士生，在《会计研究》、《经济科学》、《财经研究》、《审计研究》、《管理科学》杂志上发表论文7篇。
林 斌，男，1962年生，中山大学管理学院会计系教授，博士生导师，管理学博士，会计系主任。

通讯作者：辛清泉
通讯地址：广州市新港西路中山大学管理学院2004级博士生 邮编：510275
E-mail： qingquanx@

中国资本投资回报率的估算和影响因素分析
——1999—2004年上市公司的经验
内容提要：本文借鉴以市场价值为基础Mueller and Reardon（1993）模型和以会计盈余为基础的Baumol等（1970）模型，对中国上市公司1999—2004年的资本投资回报率进行了估算。研究发现，中国上市公司的资本投资回报率仅为2.6%，并且，资本投资回报率远低于资本成本，说明中国上市公司的投资效率相当低劣。在此基础上，本文进而考察了投资环境和所有权结构对上市公司资本投资回报的影响。结果表明，投资环境对资本投资回报有正面影响；国有上市公司的资本投资回报整体上低于非国有上市公司；控股股东持股比例的上升有利于资本投资业绩的改善；而股权制衡的正面效用依赖于控股股东的性质。在进一步考察投资环境和所有权结构的交互性对资本投资回报的影响后，我们发现，二者关系更多地表现为一种互补关系。
关键词：资本投资 投资回报率 投资环境 所有权结构
JEL分类：E22；G31；G32；
一、引言
资本投资对一国经济增长的作用举足轻重，无可置疑。改革开放以来中国的经济增长速度一直位居世界前列，但经济高速增长的背后却存在着“高投资—低效率”和“宏观好，微观不好”等问题（易纲、林明，2003；经济增长前沿课题组，2005）。显然，改革过程的粗放式投资模式不足以支撑经济的持续增长。
近年来，关于中国总体投资效率的研究文献比较丰富 关于中国总投资效率的讨论可参见张军（2005）、秦朵和宋海岩（2003）、北京大学中国经济研究中心宏观经济组（2004）、经济增长前沿课题组（2005）、王小鲁和樊刚（2000）以及王曦（2005）等。
，但从微观角度探讨企业投资效率的经验文献却依然匮乏。俞乔等（2002）基于1993—1997年132家大中型乡镇企业的调查数据，对非国有企业的投资行为进行了分析。研究表明，企业的财务结构、市场地位和所有权状况会对其投资决策产生影响，但他们的研究并未直接涉及投资效率问题。白重恩、路江涌和陶志刚（2004）基于2002年外资企业的数据，就投资环境对外资企业效益的影响进行了实证检验，发现投资环境对企业效益有显著的正面影响，他们的研究同样没有直接测算投资效率。张峥、孟晓静和刘力（2004）则借助Fama and French（1999）的模型，对中国1990—2001年A股上市公司的资本成本和投资回报进行了度量，发现上市公司的资本投资回报整体上似乎高于资本成本，但流通股东的综合投资业绩却整体上为负。他们认为，中国股票二级市场的价格被严重高估和上市公司的过度融资动机是导致这一矛盾现象的原因。
与上述研究问题和研究方法不同的是，本文首先基于中国上市公司1999—2004年的面板数据，借鉴以市场价值为基础Mueller and Reardon（1993）模型和以会计盈余为基础的Baumol, Heim，Malkiel and Quandt（1970）模型，对中国上市公司的资本投资回报率进行直接估算。然后，在此基础上，考察投资环境、所有权结构以及二者的交互性对企业资本投资回报的影响。研究表明，中国上市公司的资本投资效率堪忧，但投资环境的改善和适当的所有权安排有助于企业投资效率的提高。本文的贡献主要在于：第一，我们直接估算了中国上市公司的投资回报率，并从外部环境和内部所有权安排两个角度对企业投资效率进行了分析，从而为理解转轨经济中的企业投资行为和投资效率提供了来自证券市场的经验证据；第二，考虑到中国证券市场尚不成熟这一特征，我们分别使用了以市场为基础和以会计为基础的资本投资回报估算模型，研究结论因而更为稳健；第三，在有关中国公司治理的现有文献中，对于外部环境和内部治理的交互影响的研究尚不多见，本文为这一领域的研究提供了补充证据。
本文的后续部分安排如下：第二节对相关文献进行了简要回顾，第三节介绍了两个资本投资回报估算模型的基本原理，第四节交代了本文的数据样本和研究变量，第五节汇报了中国上市公司资本投资回报率的估算结果，第六节分析了投资环境和所有权结构对资本投资回报的影响，最后是全文总结。
二、文献回顾
由于本研究横跨几个相对独立的领域，因此，在本部分，我们对现有文献按照如下三个方面进行梳理：
（一）资本投资回报率的估算
从经验文献上看，最早对企业投资回报进行大样本的估算是Baumol等（1970，以下简称BHMQ）。BHMQ着眼于不同资金来源的资本投资和会计盈余的关联，通过回归分析，发现美国公司1949—1963年内部资金的再投资回报率大约为3%到4.6%，并且，内部资金的投资回报率明显低于负债和权益的投资回报。这同资本结构的融资优序理论（hierarchy of finance）是一致的。BHMQ将其研究发现解释为公司管理层对企业规模增长的盲目追求导致了投资的低回报。
BHMQ（1970）的论文引导了不少后续研究的跟随。Whittington（1972）以英国公司为研究样本，得到了和BHMQ一致的结论。但是，Friend and Husic（1973）对BHMQ的结论进行了挑战。他们指出，BHMQ的模型没有考虑尺度效应（scale effect）。当用企业账面资产对回归方程进行平减后，发现不同资金来源的投资回报之间的差异几乎消失了。Friend and Husic（1973）的结论随后得到了Brealey等（1976）和McFetridge（1978）的经验支持。
上述早期的研究在投资回报率的估计上，无一例外地使用了以盈余为基础的会计指标。到上世纪90年代，以市场价值为基础的指标开始应用于资本投资回报的估计之中。Mueller and Reardon（1993）的文献是这一领域的领先之作。他们的方法是用企业的市场价值对投资进行回归，从而得到边际意义上的托宾值（即投资回报和资本成本的比值）。采用这一研究方法，Mueller and Reardon（1993）对美国1969—1988年699家公司的投资回报进行了分析。研究发现，大约有80%的公司投资回报低于其资本成本。由Mueller and Reardon（1993）所开创的这一研究方法在Muller and Yurtoglu（2000）、Gugler等（2003，2004）等研究中得到了更进一步地应用。
与Mueller and Reardon（1993）的思路不同，Fama and French（1999）借鉴标准公司财务教科书中的“内部报酬率（IRR）”这一思想，将证券市场中的所有非金融类公司看成一个大投资项目。进一步的，当所有公司的期末市场价值累计额和估计期间内的所有公司净现金流入的累计额的折现值等于所有公司的期初市场价值之和时，投资的资本成本被确定。同时，当所有公司的期末会计账面价值累计额和估计期间内的所有公司净现金流入的累计额的折现值等于所有公司的期初会计账面价值之和时，投资回报率被确定。Fama and French（1999）通过对1950—1996年间美国资本市场的估计，发现美国公司的综合资本成本为5.95%，而投资回报为7.38%，投资回报整体上大于资本成本。
尽管Fama and French（1999）的理论思想无可厚非，但他们的模型对于估计期间的长度有较高要求，因此，对于中国新兴的证券市场而言，该模型在应用上可能会受到限制。特别的，当估计期间较短时，折现率的确定将在更大程度上依赖于期末和期初的市场价值的差额，当证券市场由于一些非经济性因素发生较大幅度的震动时，折现率的确定很难保证其科学性。基于上述考虑，本研究未采用这一方法。
（二）投资环境与投资效率
投资环境对于公司业绩的影响在近年来受到了学术界的广泛关注。Stern（2002）认为，投资环境（investment climate）由现有和预期的政策、制度和行为环境构成，它将影响与投资相联的回报和风险。进一步的，Stern（2002）将投资环境解构成宏观经济的稳定性和开放性、良好的治理和强大的制度以及基础设施的质量三个方面。Dollar等（2003）认为，投资环境影响投资效率的逻辑在于，如果一国或一个地区制度腐败或者当地政府没有提供可靠的投资服务，则投资的预期回报将面临更大的不确定，从而会导致投资效率的损失。
迄今，已有一系列的经验证据支持了投资环境对投资决策质量和企业业绩的正面影响。Mueller and Yurtoglu（2000）发现，一国的法律环境对公司投资业绩有着显著影响，那些以英国法为起源的普通法系国家中的公司投资业绩要显著好于成文法系国家。Gugler等（2003，2004）进一步拓展了Mueller and Yurtoglu（2000）的研究，他们发现，法律起源、公司治理制度、会计标准、契约执行质量都能部分地解释各国公司投资回报的差异 值得注意的是，Gugler等（2004）的跨国研究样本中包括了中国1994—1999年间的70家上市公司。他们发现，中国上市公司的边际投资回报率（即投资回报和资本成本的比例）仅有0.45，在46个国家中排名倒数第三，仅高于巴基斯坦和哥伦比亚，表明中国上市公司在投资业绩上完全没有与其经济整体增长速度相匹配。
。Dollar等（2003）通过对孟加拉国、中国、埃塞俄比亚和巴基斯坦四个发展中国家服装企业的大样本调查，发现投资环境对企业的全要素生产率有积极影响。Cull and Xu（2005）则从制度、产权的安全性以及金融发展等角度出发，通过问卷调查的方式，对2000—2002年中国18个城市760家企业的再投资决策进行了深入分析。研究发现，企业被侵占的风险、契约执行质量以及获得外部资金的可能性在各个城市之间存在明显差别，而这些因素反过来又对企业的再投资决策产生了重要影响，这表明投资环境是影响中国企业投资行为的一个重要因素。白重恩等（2004）的研究也表明，中国各城市的投资环境质量会直接影响到外资企业经济效益。
（三）所有权、投资与企业绩效
所有权结构对公司绩效的影响是当前国内学术界研究的热点问题之一。关于这一领域的文献综述可参见Shleifer and Vishny（1997）、Denis and McConnell（2003）和陈信元等（2004）。但是，从Jensen and Meckling（1976）这篇关于所有权结构的源头性文献来看，投资是连接所有权结构和公司价值的关键性环节。即所有权结构首先会影响公司的投资决策，公司的投资决策继而又会对公司价值产生影响。然而，现有的文献大都绕过了投资这一环节，而直接检验所有权结构对公司价值的影响，不能不说是一个缺憾。
沿着上述思路，Cho（1998）首先对所有权结构、投资和公司价值之间的复杂关系进行了实证检验。研究表明，公司内部人股权比例与投资支出呈非线形关系，并且，这种非线形关系同Morck等（1988）发现的所有权结构和公司价值之间的非线性关系非常相似，这说明所有权结构的确影响了投资，继而影响了公司价值。但是，当将内生性问题纳入所有权结构和公司价值的分析框架后，Cho（1998）发现，是公司价值影响了所有权结构，而不是相反。由此，Cho（1998）认为，以前文献中关于所有权结构外生性的假设可能是错误的。
Gugler等（2004）则直接检验了所有权结构对公司投资回报的影响。通过采用Mueller and Reardon（1993）的投资回报估算方法，他们发现，对于英国法系起源的国家而言，家族企业控股的公司其投资业绩更优，而金融机构控股的公司其投资业绩更劣。国家控股的公司在法国法系起源的国家其投资业绩表现更好，在德国法系起源的公司表现更差，在英国法系起源的国家以及亚洲国家中则不存在差异。对于美国公司的研究表明，公司内部人持股比例同投资回报存在着先上升、后下降、再上升的三阶段非线形关系，这同Morck等（1988）关于所有权结构和公司价值的结论是一致的。
我们的研究试图将以上分离的文献联系起来。特别的，我们感兴趣的一个问题是投资环境和所有权结构的交互性对公司投资业绩的影响。投资环境和所有权安排是一种互补关系抑或替代关系？由于跨国间的研究难于控制各国之间非正式制度的影响，从而导致其研究结论可能产生偏差，因此，着眼于中国这个最大的转轨经济国家，我们希望能为上述问题提供补充证据。
三、资本投资回报的估算：两个模型
（一）基于Mueller and Reardon（1993）的市场模型
Mueller and Reardon（1993）的思想来自传统的净现金流折现模型。令是企业在期的投资，是投资在期产生的现金流，是企业在期的折现率。则投资在期的现值为：
（1）
假定投资以一定的投资回报率持久地赚取投资收益，则的现值也可写成：
（2）
这里，衡量的是投资回报和资本成本的比值，不妨以表示。如果企业着眼于股东财富最大化考虑，应该确保投资的，否则，该项投资便是一种价值摧毁行动。在此基础上，Mueller and Reardon（1993）认为，衡量的是投资的边际回报，它比平均意义上的托宾更能反映企业的投资业绩。
在期末，企业的市场价值由期初的市场价值（）加上本期投资的现值（），减去期除资产的折旧额（折旧率），以及加上一个市场对企业价值评估的误差项（）构成，即有：
（3）
将（2）式代入（3）式，移项，并在方程两边同除于以消除尺度效应，得到：
（4）
在（4）式的基础上，通过计算各个公司的和等相关变量，然后通过回归便可得到一定期间内一国公司的平均，即投资回报和资本成本的比值。这就是Mueller and Reardon（1993）模型的基本思想。
（二）基于BHMQ（1970）的会计模型
BHMQ（1970）的模型强调当前投资对未来会计盈余增长的贡献。假定企业期的投资从期开始持久地产生收益，且投资回报率保持不变，令为期的会计盈余，则有：

……

尽管以上任何一个方程都允许我们计算出，但考虑到在各期间的波动性以及误差的存在，在估计投资回报率上，应该尽可能利用多期间的数据。为此，可以将以上方程相加，从而得到：
（5）
（5）式是BHMQ建立回归模型的基础。考虑到风险对投资回报的影响，BHMQ在模型中加了一个风险变量，同时，考虑到会计盈余可能存在着与投资无关的自然增长，BHMQ在方程中加入了一个截距项，由此，回归方程为：
（6）
这里，为截距项，为风险的回归系数，为回归残差。但是，Friend和Husic（1973）认为，（6）式没有控制尺度效应，因此需要在方程两边同除企业资产以控制这一影响，其中，为估计期间内企业总资产的平均值。由此，方程变为：
（7）
本文的研究便是以（4）式的市场模型和（7）式的会计模型为基础，通过1999—2004年中国上市公司的数据，分别估算出中国上市公司的两个投资回报指标和，然后，在（4）式和（7）式中引入投资环境变量和所有权结构变量，以考察二者及其交互性对公司投资业绩的影响。
四、样本数据和变量描述
（一）样本选择和数据来源
本文使用中国证券市场1999年至2004年共6年的所有纯A股上市公司为初始样本。样本的选择遵循以下标准：（1）剔除金融类公司；（2）要求上市年限相对较长，一方面是为确保公司投资行为相对成熟，另一方面也是基于模型估计的需要。具体而言，对于市场模型而言，考虑到面板数据估计的特点，我们要求样本公司至少有5年可供估计的数据；对于会计模型而言，由于需要使用多期的累计数，因此样本被限制为上市日期在1999年12月31日之前的公司。（3）为消除极端值的影响，对于本文所使用到的因变量和主要解释变量，剔除0%—1%和99%—100%之间的极端值样本。此外，我们也剔除了一些数据缺失的样本。在进行上述筛选后，最后共有676家公司的3969个观察值可用于市场模型的估计，有670个公司样本可用于会计模型的估计。
本文所使用的主要财务数据来自CSMAR数据查询系统。所有权结构数据来自北京大学中国经济研究中心色诺芬数据库。需要说明的是，色诺芬数据库将“上市公司最终控制人”这一指标分成七类，对于“集体控股”、“社会团体控股”、“职工持股会控股”和“不能识别”四类最终控制人类型，考虑到研究的需要，我们通过手工查阅公司年度报告的方法，将其进一步分成国有和非国有两类。
我们使用鲁明泓和潘镇（2002）提供的各省（自治区、直辖市）的投资环境指数来衡量企业所面临的外部投资环境的差异。鲁明泓和潘镇（2002）在借鉴国外相关文献的基础上，使用1990—2000年外商直接投资在中国省市流向的数据，采用因子分析法，编制出中国各地区的投资环境指标。由于鲁明泓和潘镇（2002）的指标只截止到2000年，考虑到各地区的投资环境在不同年度间应该相对稳定，我们采用了鲁明泓和潘镇（2002）报告的2000 年度数据（具体参见表1）。
表1 中国各地区投资环境指数（2000年）
地区
综合指数
地区
综合指数
地区
综合指数
安徽
北京
福建
甘肃
广东
广西
贵州
海南
河北
河南
1.45
13.75
10.18
1.43
11.81
2.16
0.25
7.29
2.35
0.87
黑龙江
湖北
湖南
吉林
江苏
江西
辽宁
内蒙古
宁夏
山东
1.40
2.60
3.23
2.52
5.94
3.01
5.50
0.66
1.80
4.58
山西
陕西
上海
四川
天津
新疆
云南
浙江
重庆

2.46
2.55
15.60
1.93
8.38
2.20
2.15
5.67
2.85

注：青海、西藏两地区数据缺失。资料来源于鲁明泓、潘镇（2002）。
在表1中，综合指数越大代表该地区投资环境越好。从表中可见，上海、北京和广东是投资环境表现最好的三个地区，而贵州、内蒙古和河南投资环境表现最差。并且，各地区的综合指数差异较大，说明各地区公司所面临的外部投资环境差异明显。
（二）变量定义和描述性统计
本文中的两个回归模型主要是基于（4）式的市场模型和（7）式的会计模型而展开的。回归模型所涉及的主要变量包括公司市场价值、会计盈余、资本投资、投资环境和所有权结构等五种变量。考虑到公司规模和风险对投资回报的影响，我们在模型中也加入了这两个变量。两个模型所使用的变量符号和定义见表2。
需要说明的是，企业的资本投资从广义上讲包括固定资产资产和无形资产的购建支出、公司并购支出、研究与开发支出（R&D）和广告支出等。考虑到并购支出的非持续性以及其它数据的可获得性，本文所研究的资本投资局限为企业在固定资产、无形资产和其他长期资产上的投资支出，其数值等于现金流量表中“购建固定资产、无形资产和其他资产的现金”一项。另外，在△MV的计算上，考虑到因股东新增权益（如配股、增发等）所带来的企业净资产增值同资本投资没有关系，因此将该部分在计算公司净资产市场价值变动额中予以扣除。最后，不同于市场模型，会计模型的估计是使用1999—2003年五年的累计数。因此，对于所有权结构等变量，取这五年的简单平均数。各变量的描述性统计结果见表3。
表2 市场模型和会计模型中的变量定义
A栏：市场模型
变量符号
变量定义
△MV

表示公司净资产市场价值在年度间变动。计算公式为：△MV=（年末每股价格×年末流通股份数+年末每股净资产×年末非流通股份数－年初每股价格×年初流通股份数－年初每股净资产×年初非流通股份数－本年度吸收权益性投资所收到的现金）/（年初每股价格×年初流通股份数+年初每股净资产×年初非流通股份数）。
INV1

表示公司资本投资数。计算公式为：INV1=本年度购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金/（年初每股价格×年初流通股份数+年初每股净资产×年初非流通股份数）。
ENV
表示中国各地区2000年的投资环境指数。
State

表示上市公司最终控制人类型，虚拟变量。如果最终控制人为国资局、地方政府部门、国有企业或学校，则上市公司被定义为国有控股，State取1。如果最终控制人为家族、个人私人或外资，则上市公司被定义为私有控股，State取0。删除1999—2004年间State发生改变的样本。
Top1

表示公司第一大股东持股比例。如果公司其余前十大股东同第一大股东存在关联关系，则Top1取合并后的持股比例。
H2_10
表示股权制衡度，等于公司第2到第10大股东持股比例的平方和。
Size
Beta
表示公司规模，等于年初公司总资产（万元）的自然对数。
表示公司风险，等于公司各年按月度回报计算的贝塔系数。
B栏：会计模型
△EARN
表示2000—2004年会计盈余增长的累计数。计算公式为：△EARN=。其中，为期公司的税后收益、折旧、摊销、减值准备以及利息费用之和再减去投资收益a。为公司1999—2003年各年年末总资产的简单平均数。
INV2
表示1999—2003年资本投资的累计数。计算公式为：INV2=。其中，指1999年，指2000年，依次类推。为期公司购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金。
ENV
同市场模型所定义的ENV。
State
同市场模型所定义的State。删除1999—2003年间State发生改变的样本。
Top1
等于1999—2003年各年年末第一大股东持股比例的简单平均数。
H2_10
等于1999—20003年各年年末第二到第十大股东持股比例平方和的简单平均数。
Size
等于1999—2003年各年年初公司总资产（万元）的自然对数的简单平均数。
Beta
等于1999—2003年间按月度回报计算的贝塔系数。
注：a 之所以减去投资收益，是因为利润表中的“投资收益”主要反映的是企业因股权投资或债权投资产生的收益或损失，这和固定资产投资带来的收益没有什么关系，因此在计算盈余时予以扣除。
表3 主要变量的描述性统计结果
A栏：市场模型
B栏：会计模型
变量
N
均值
中值
标准差
变量
N
均值
中值
标准差
△MV
INV1
ENV
State
Top1
H2_10
Size
Beta
3969
3957
3359
3295
3295
3295
3969
3969
0.0397
0.0697
6.4360
0.8594
0.4521
0.0155
11.6686
1.0477
－0.0552
0.0388
4.5800
1.0000
0.4478
0.0036
11.6222
1.0235
0.3509
0.0884
5.0391
0.3476
0.1745
0.0269
0.8209
0.3777
△EARN
INV2
ENV
State
Top1
H2_10
Size
Beta
670
670
659
570
570
570
670
670
0.0281
0.7775
6.3736
0.8439
0.4504
0.0169
11.7608
1.0980
0.0193
0.6707
4.5800
1.0000
0.4485
0.0062
11.6859
1.0957
0.0787
0.5498
4.9740
0.3633
0.1711
0.0229
0.7823
0.2519
五、中国上市公司的资本投资回报率：估算结果
表4分别报告了采用市场模型和会计模型估算的资本投资回报率结果。其中，市场模型估计的是资本投资回报和资本成本的比值，会计模型估计的是资本投资回报率。由于市场模型的估计采用的是6年的非均衡面板数据，我们同时报告了混合回归和控制企业水平固定效应的回归结果。此外，市场模型控制了行业效应和年度效应，会计模型控制了行业效应，但结果没有汇报。
从市场模型1可见，在混合回归下，资本投资的边际回报仅为0.6442，远小于1，表明中国上市公司平均而言其投资回报低于资本成本，印证了中国经济可能的确存在着“宏观好，微观不好”的局面 Gugler等（2004）采用混合回归的方法，对中国1994—1999年间的70家上市公司的估算得到更低，仅为0.45。尽管我们估算的要远大于0.45，但由于选择的样本不同，我们尚无法判断是否中国上市公司的资本投资回报率相对于Gugler等（2004）的估计期出现了显著改善的迹象。
。在采用固定效应回归情况下（市场模型2），INV的系数降为0.5193，说明采用简单的混合回归可能高估了资本投资的边际回报 混合回归忽视了个体差异。
。从会计模型的回归结果看，INV的系数为0.0261，表明上市公司在1999—2003年间平均的资本投资的回报率仅为2.61%，这个比例远低于当前5%左右的银行贷款利率，说明中国上市公司所从事的投资活动更多地表现为价值摧毁而不是价值创造。
在市场模型3和4中，我们希望进一步考察资本投资回报在1999—2004年间的变动趋势。为此，我们插入了5个年度变量和资本投资INV的乘积项。从表中可以发现，1999至2001年三年间的资本投资业绩有较大幅度的震动。相对于1999年，2000年的投资业绩大幅度下降，而2001年又有大幅度的上升，2002年至2004年资本投资业绩则相对平稳，都略高有于1999年的投资业绩水平，表明中国上市公司的资本投资回报出现了缓慢好转的情形。
从控制变量回归结果看，公司规模Size在市场模型中的回归系数显著为负，但在会计模型中系数为正但不显著，说明规模对公司价值的增长有负面影响，但对会计盈余的影响不大。风险变量Beta在市场模型中其系数为正但不显著，但在会计模型中显著为负，表明公司的市场风险对会计盈余可能存在着负面影响。
表4 资本投资回报率模型的回归结果
变量
市场模型1
混合回归
市场模型2
固定效应
市场模型3
混合回归
市场模型4
固定效应
会计模型
OLS回归
截距

INV

y2000*INV

y2001*INV

y2002*INV

y2003*INV

y2004*INV

Size

Beta

观察个数
公司个数
Adj_R2
0.2493***
(0.0709)
0.6442***
(0.0546)

－0.0121**
(0.0056)
0.0086
(0.0143)
3798
676
0.440
N．A

0.5193***
(0.0235)

－0.0085**
(0.0027)
0.0085
(0.0068)
3798
676
0.430
0.2569***
(0.0713)
0.5659***
(0.1973)
－0.5056*
(0.2891)
0.6854**
(0.2745)
－0.1441
(0.2128)
0.2783
(0.2122)
0.0796
(0.2143)
－0.0125**
(0.0056)
0.0110
(0.0143)
3798
676
0.445
N．A

0.4014***
(0.0795)
－0.5047**
(0.1312)
0.8988***
(0.1212)
0.0083
(0.0897)
0.2985***
(0.0896)
0.0502
(0.0869)
－0.0093***
(0.0026)
0.0111*
(0.0067)
3798
676
0.435
0.0145
(0.0577)
0.0261***
(0.0059)

0.0051
(0.0041)
－0.0759***
(0.0191)
670
670
0.116
注：市场模型的因变量为△MV，会计模型的因变量为△EARN；括号中是回归系数的标准差，并经White异方差稳健性修正；市场模型控制了行业效应和年度效应，会计模型控制了行业效应，但回归结果没有报告；行业按证监会的分类标准（除制造业继续划分为小类外，其他行业以大类为准），共有20 个行业虚拟量；年度虚拟变量控制不同年份宏观经济因素的影响，共5个年度虚拟变量。***、**、*分别表示显著性水平0.01、0.05、0.10。
六、投资环境、所有权和资本投资回报
（一）投资环境对资本投资回报的影响
为考察投资环境对资本投资回报的影响，我们在回归模型中引入了投资环境和资本投资的乘积项ENV×INV。理论上预期投资环境应当对资本投资回报有正面影响，该乘积项的回归系数应该显著为正。表5的市场模型1和会计模型1给出了相应地回归结果。其中，市场模型控制了企业水平上的固定效应，此外，所有回归均控制了行业和年度效应，但结果没有汇报。从表5中可以发现，ENV*INV的回归系数在市场模型1中为0.0100，在会计模型1中为0.0013，均在5%水平下显著，表明投资环境的改善的确对上市公司的资本投资回报有积极作用。从经济意义角度分析投资环境的作用，如果投资环境综合指数提高1，公司资本投资的边际回报将增加0.01，投资回报率将增加0.0013。在本研究中，投资环境综合指数的最大值为15.60，最小值为0.25。这说明，在其他条件相同的情况下，中国投资环境最好的上海相对于投资环境最差的贵州，公司的资本投资回报指标和将分别高出0.1535和2%，经济意义明显。
表5 投资环境、所有权对资本投资回报的影响：多元回归结果
变量
市场模型1
固定效应
市场模型2
固定效应
市场模型3
固定效应
市场模型4
固定效应
会计模型1
OLS回归
会计模型2
OLS回归
会计模型3
OLS回归
会计模型4
OLS回归
INV

ENV*INV

State*INV

Top1*INV

H2_10*INV

ST_Top1*INV

PR_Top1*INV

STH2_10*INV

PRH2_10*INV

Size

Beta

截距

观察个数
公司个数
Adj_R2
0.4632***
(0.0350)
0.0100**
(0.0047)

－0.0121***
(0.0029)
0.0100
(0.0075)
N．A

3276
583
0.442
0.2633***
(0.0719)

－0.0582
(0.0390)
0.6830***
(0.1361)
0.4110
(0.9472)

－0.0124***
(0.0025)
0.0120*
(0.0071)
N．A

3215
592
0.441
0.2580**
(0.1217)

－0.0592
(0.0388)

0.6679***
(0.1440)
0.7231***
(0.1562)
－0.2311
(0.9948)
3.2071*
(1.8460)
－0.0126***
(0.0025)
0.01119*
(0.0071)
N．A

3215
592
0.443
0.1897**
(0.0762)
0.0120***
(0.0046)
－0.0700*
(0.0391)
0.7127***
(0.1381)
0.5993
(0.9567)

－0.0139***
(0.0026)
0.0114
(0.0072)
N．A

3169
583
0.456
0.0200***
(0.0068)
0.0013**
(0.0006)

0.0033
(0.0043)
－0.0746***
(0.0191)
0.0350
(0.0591)
659
659
0.120
0.0051
(0.0147)

－0.0185*
(0.0099)
0.0651***
(0.0206)
0.5727***
(0.1917)

0.0071
(0.0047)
－0.0668***
(00206)
－0.0056
(0.0677)
549
549
0.159
0.0187
(0.0299)

－0.0178*
(0.0106)

0.0578***
(0.0211)
0.0768***
(0.0271)
0.3678
(0.2307)
1.3984***
(0.3007)
0.0073
(0.0047)
－0.0660***
(0.0202)
－0.0059
(0.0674)
549
549
0.168
0.0012
(0.0160)
0.0017**
(0.0007)
－0.0199**
(0.0104)
0.0662***
(0.0206)
0.5437***
(0.1930)

0.0041
(0.0048)
－0.0649***
(0.0201)
0.0273
(0.0694)
540
540
0.166
注：研究样本剔除掉了投资环境数据缺失的公司以及1999—2004年最终控制人性质不详和最终控制人性质发生变更的公司；市场模型的因变量为△MV，会计模型的因变量为△EARN；括号中是回归系数的标准差，并经White异方差稳健性修正；市场模型控制了行业效应和年度效应，会计模型控制了行业效应，但回归结果没有报告；行业按证监会的分类标准（除制造业继续划分为小类外，其他