第一章 绪论
1.1 研究的背景与意义
1.1.1 研究背景
投资活动，作为上市公司三大财务活动之一，其效率如何不仅仅关系到上市公司的资金配置效率，更关系到上市公司的治理效率乃至整个资本市场的资源配置效率。大股东控制和股利分配政策作为探讨我国上市公司投资效率的两大切入视角，历来受到国内业界和学界的重视。
我国上市公司股权集中度较高。根据同花顺 iFinD 发布的数据，我国创业板上市公司股权主要集中在前三大股东中，第一、第二和第三大股东持股比例的均值分别是 30%、11%和 6%，大部分创业板的上市公司第一大股东持股比例过高。在股权结构和成果分配上，我国上市公司的股权结构突出表现为大股东控制现象和股利分配“铁公鸡”现象。以创业板上市公司为例，通过常用的 Z 指数进行分析可以发现，2017 年 Z01 指数的均值高达4.291，说明第一大股东持股比例是第二大股东持股比例的4倍，Z03均值为8.874，说明前三大股东持股比例是第四、五、六股东持股比例接近 9 倍左右，整体看创业板上市公司大股东控制力较强。股权分置改革一定程度上有利于优化我国上市公司的股权结构，但是大股东控制现象依然是“后股权分置”时代下的重要特征。上市公司投资活动受到大股东意志和利益的干扰，投资活动资源配置存在扭曲。在此环境下，非效率投资成为上市公司投资活动的普遍现象。事实上，大多数投资活动始终处于非效率的状态，经常会出现投资不足或者投资过度，而出现非效率投资的情况可能是因为大股东控制没有做出合理的、科学的决策。股利代理模型和股利信号理论认为，股利分配一定程度上降低上市公司的代理风险和道德风险，一定程度上有利于提升上市公司的治理效率，进而影响上市公司的投资效率。
在当前的制度及市场环境下，基于股权结构和股利分配的视角，加强对上市公司投资效率的研究，显得十分迫切。与主板相比，创业板上市公司多为新兴科技类公司，这类公司虽然成立时间短，发展规模与主板上市公司存在一定的差距，但具有高成长、强创新的特点。由于其高成长性，创业板公司通常被看做“价值洼地”，受到众多资本的关注。然而，我国创业板实际投资效率如何，其大股东控制与股利政策与其他版块相比是否存在差异，这些差异对创业板上市公司投资效率的影响如何，这些都值得业界和学界进行进一步深入的探讨。
.............................
1.2 文献综述
本研究主要涉及的文献综述包括四大方面，分别为上市公司投资效率评估、大股东控制与投资效率关系、大股东控制与股利政策关系、股利政策与投资效率关系。本文重点对这四大方面的国内外研究现状进行综述。
1.2.1 关于上市公司投资效率评估的文献综述
在上市公司投资效率评估国外研究方面，国外关于上市公司投资效率评估或者测量多基于 FHP、Vogt 和 Richardson 等模型（下文将对投资效率测量模型重点论述），比如，Steven M. Fazzari、R. Glenn Hubbard 和 Bruce C. Petersen 等（1988）对融资约束和企业投资进行了系统研究，认为固定资产投资是投资机会和自由现金流函数构成，投资效率与投资机会的主体地位有关，主体地位越强，投资效率越高[1]。业界和学界也将 Steven M. Fazzari、R. Glenn Hubbard 和 Bruce C. Petersen 等构建的投资效率模型简称为 FHP 模型。Sean Cleary（1999）基于 Vogt 模型，对上市公司的投资行为和财务状况之间的关系进行了研究，发现上市公司投资决策与自身的财务要素密切相关[2]。Raj Aggarwal 和 Sijing Zong（2006）对 Vogt 模型进行了改进，并以改进模型对英、美、日、德上市公司投资与现金流之间的关系进行了研究，发现投资水平会显著地正向影响公司的内部现金流水平，公司外部融资面临着约束和限制，融资顺序遵从“啄食顺序”原则[3]。Daniel Bergstresser（2006）认为，Richardson 的模型为学术界研究现金流与投资之间的关系提供了一定参考，但 Richardson 关于 MM 理论失效的解释有待进一步商榷[4]。Rodrigo S. Verdi（2006）基于 Richardson 的模型，以 1980 年至 2003 年 38,062 个公司作为研究样本，将投资机会以托宾 Q 值代替，对上市公司的投资效率进行了评估[5]。
在上市公司投资效率评估国内研究方面，王娟（2013）基于 DEA 法，对我国上市公司的投资效率进行了实证研究，发现我国上市公司投资效率普遍较低，效率值在 0.7上下波动；公司治理、财务治理、投融资状况和产品市场是影响上市公司投资效率的重要因素[6]。罗明琦（2014）结合 Vogt 模型和 Richardson 模型，构建了上市公司投资效率残差模型，通过实证研究发现，代理成本会显著地负向影响投资效率[7]。王婷（2016）基于 DEA 法，对我国能源类上市公司的投资效率进行了实证研究，得出静态评价结果显示，48%的样本未达到最优投资效率；动态评价结果显示，能源类上市公司投资效率出现恶化趋势[8]。江少波（2017）基于 Richardson 模型，对 A 股上市公司投资效率进行了评价，得出 A 股上市公司的投资效率差异较大，董事会成员年龄与非效率投资呈现负相关[9]。谢佩洪和汪春霞（2017）以制造业上市公司作为研究样本，基于 Richardson 模型，对其投资效率进行了研究，得出 36.2%的样本表现为过度投资，63.8%的样本表现为投资不足[10]。
.............................
第二章 概念界定与市场现状
2.1 相关概念的界定
2.1.1 大股东控制
本文研究的对象是上市公司，最新修订的《公司法》第一章第三条和第四条分别规定：“……股份有限公司的股东以其认购的股份为限对公司承担责任”、“公司股东依法享有资产收益、参与重大决策和选择管理者等权利”[39]。根据公司法的相关规定可知，上市公司的“股东”是指“认购一定股份且依法享有相关权利的所有者”。上市公司“大股东”的“大”主要体现为上市公司股东持股数量上。业界和学界在研究股东持股过程中，常见的研究对象有“第一大股东”、“前五大股东”和“前十大股东”。对于上市公司而言，“控制”体现为股东的权限。在我国当前法律框架下，上市公司“控制”节点大概可以分成四大节点，如表 2-1 所示。
..............................
2.2 上市公司投资效率测量模型
2.2.1 FHP 模型
FHP 模型由 Steven M. Fazzari、R. Glenn Hubbard 和 Bruce C. Petersen 等（1988）在“Financing Constraints and Corporate Investment” 一文中提出。国内业界和学界一般将FHP 模型称为“投资现金流敏感度模型”。在 FHP 模型下，企业的投融资行为可以用“啄食顺序理论”进行解释，即“企业在进行投资决策时，会优先考虑融资成本较低的内部资金，当内部资金不足时，才考虑成本相对较高的外部融资”。Steven M. Fazzari 等通过对投资现金比率的研究发现，股利支付支付率越高，投资现金流越大.
2.2.2 Vogt 模型
Vogt 模型由 Stephen C. Vogt（1994）在“The Cash Flow/Investment Relationship: Evidence from U.S. Manufacturing Firms”一文中提出。由于 Vogt 模型是通过投资机会与现金流交互项来判别投资过度还是投资不足，故国内业界和学界一般将 Vogt 模型称为“投资——现金流交互判别模型”。Stephen C. Vogt（1994）认为，“Myers 和 Majluf（1984）提出的优先顺序假说和 Jensen（1986）提出的自由现金流量假说都是解释企业投资行为的重要理论；对于规模较小且股利支付水平较低的新企业，投资行为符合 Myers 和 Majluf（1984）的有限顺序理论；对于规模较大且股利支付水平较低的大型公司，投资行为符合 Jensen（1986）的自由现金流量假说，容易产生自由现金代理问题，进而导致投资过度的问题[48]”。Stephen C. Vogt（1994）构建的投资模型如下：
.............................
3.1 基础理论 .......................................... 19
3.1.1 大股东控制激励与隧道效应理论 ............................... 19
3.1.2 股利代理成本理论 ................................ 19
第四章 研究设计 .............................................. 24
4.1 模型构建 ............................................... 24
4.1.1 变量选择 ........................................... 24
4.1.2 模型设计 .................................. 25
第五章 实证分析 ....................................... 29
5.1 创业板上市公司投资效率的拟合 .............................................. 29
5.1.1 描述性统计 ............................................ 29
5.1.2 相关分析 ............................................. 30
第五章 实证分析
5.1 创业板上市公司投资效率的拟合
在分析创业板上市公司大股东控制、现金股利政策与投资效率三者关系之前，应采用修正 Richardson 模型，对创业板上市公司投资效率进行拟合。
5.1.1 描述性统计
创业板上市公司投资效率拟合相关变量描述性统计结果如表 5-1 所示。
由表 5-1 可知，从新增投资来看，创业板上市公司 2016 年新增投资均值为 1.6335亿元，标准差为 4.4869。2017 年新增投资的均值为 2.1081 亿元，标准差为 6.8925。相对于 2016 年，2017 年大部分创业板上市公司扩大了新增投资，且组间差异呈现扩大态势。从投资机会来看，创业板上市公司主营业务收入同比增速的均值为 32.0269%，说明大部分创业板上市公司存在较好的成长性。从资产负债水平来看，创业板上市公司的资产负债率均值为 30.9442%，与主板上市公司相比，大部分创业板上市公司的杠杆水平较低，符合其“轻资产”和“低负债”的经营特点。从现金存量水平来看，创业板上市公司现金存量均值 5.7887 亿元，均为 8.4928，不同公司在现金存量方面存在较大差异。从上市年限来看（截止统计日为 2016 年 12 月 31 日），创业板上市公司的上市年限均值为 1738.80 天，说明选取的大部分样本上市年限超过了 4 年，保障了实证分析结果的“可靠性”。从公司规模来看，创业板上市公司营业总收入的均值 15.2405 亿元，方差为37.0187，在公司规模上存在较大的内部差异。从股票收益率来看，创业板上市公司股票年化对数收益率均值为-19.8045%，说明投资创业板上市公司存在较大的风险性。
..............................
结论
一、本研究的结论
本文在国内外研究的基础上，采用文献研究法和实证研究法，从大股东控制、股利政策和投资效率的基本概念和理论出发，基于创业板截面数据，对创业板上市公司的投资效率进行了评价，采用多元回归模型，对大股东控制、股利政策和投资效率三者的关系进行了实证研究。通过本文的研究，主要得出如下研究结论：
（1）创业板上市公司应更注重防范投资不足引发的非效率。基于修正 Richardson模型回归分析结果显示，在本文确定的研究时序内，以残差等于 0 作为划分标准，得到投资不足（残差小于 0）样本 259 个，占样本总数的 52.86%；得到投资过度（残差大于0）样本 231 个，占样本总数 47.14%；这说明当前我国创业板上市公司非效率投资中，投资不足的比重略高于投资过度，创业板上市公司在经营中应结合实际增加有效投资，适当防范因投资不足导致的非效率。
（2）股权集中度越高出现非效率的概率越大。在原始模型中，股权集中度和股权制衡度会对创业板上市公司投资不足产生直接的显著的影响；在股权集中度较高的创业板上市公司，大股东更倾向于通过投资以拉动企业业绩增长，并以此获得“寻租空间”，实现“隧道效应”。股权制衡度会对投资不足产生负向影响，即第一大股东力量越大，发生投资不足的可能性越大；通过仔细比对样本发现，在创业板上市公司中，第一大股东力量雄厚的一般都是国有控股上市公司，国有资本占主导地位，国有企业的业绩考核特点、资金使用特点以及“两权分离度”，决定了其“低投资率”的特点。
（3）适度的现金股利支付水平可以促进企业实现效率投资。在原始模型中，现金股利支付水平和现金股利支付率是解释创业板上市公司非效率投资、投资过度和投资不足的重要解释变量。通过交互效应分析发现，创业板上市公司现金股利支付水平越高，可供使用的自由现金流越少，发生效率投资和投资过度的可能性越低；创业板上市公司现金股利支付水平越高，可供使用的自由现金流越少，投资不足越严重；现金股利支付率越高，企业自由现金流越短缺，越有利于抑制投资过度，但也可能导致投资不足。
参考文献（略）