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公司流动性与价值评估研究
企业流动性概念，从狭义角度来看，企业资产的流动性是指企业资产在价值不损失情况下的变现能力和偿债能力。变现能力是企业产生现金的能力，它取决于可以在近期变为现金的流动资产的多少。偿债能力是企业即时偿还各种债务的能力。反映个体企业流动性状况的指标一般采用流动比率和速动比率。这里我们以流动比率作为主要的分析指标，一般而言，此比率越高，说明企业资产流动性就越强。
摘要：公司流动性及其价值评估是公司金融和财务管理领域中崭新而具有挑战性的课题。本文以中国沪深两市上市公司为样本，实证研究了流动性对公司价值的影响，并对流动性与创新研发、公司规模之间的耦合或悖反关系进行了探讨，以进一步研究影响公司价值的相关因素和传导途径。研究发现：宽松的流动性确实提升了公司价值，但对于科研创新而言，流动性所能体现的作用尚不明显，无法排除流动性滞后效应的可能;公司规模大，极可能带来规模不经济并扭曲市场预期，这种“规模效应”对于流动性而言同样存在，大型公司在配以宽松流动性政策时，更容易出现公司价值的减损。
关键词：流动性;科研创新;公司规模;价值评估
一、引言
大量的早期实证研究表明，市场上存在着规模效应、价值效应和流动性风险溢价现象[1-2]。这表明，除了市场风险之外，公司规模、流动性，甚至是企业自我创新能力对公司的价值都具有一定的影响能力[3]。理论上，机构的流动性能对公司的行为路径产生影响。如通过维系财务的灵活性来保证企业的运转特别是创新行为，这有利于提增公司价值。但目前学理界对于公司流动性与创新战略的交互影响的实证研究尚不充分，特别的，不同规模下的公司的流动性偏好的甄别仍旧不明朗，不同规模公司的流动性管理行为之于自身公司价值评估的判断尚未有一个可信服的理论。为此，本文以中国沪深两市的上市公司为样本，实证分析公司流动性之于公司创新行为的关系，并在不同规模类别进行流动性偏好的检验，判断出这种行为对公司自身价值所能带来的影响。
二、理论框架与提出假说
Holmstrom and Triole(2000)构建了一个理论框架，意在探讨企业的流动性管理问题，其研究发现，企业持有一定的流动性，可以规避潜在的公司风险，有利于提升公司价值[4]。在如何提升公司价值的路径研究上，Guth(1990)的研究具有一定的早期代表性，在他的研究中，公司的技术创新可提升产品的竞争力，从而形成新的利润基点，使公司的盈利能力提高，相应的，公司的价值也会进一步得到增进[5]。Guth(1990)的研究得到了后续Bosworth and Rogers(2001)的研究支持，其以托宾Q比率作为企业价值的衡量手段，测量了1994―1996年间澳大利亚大型公司的财务数据，结果发现，公司的技术产权的存在对于自身的市场价值有着显著的正向影响[6]。由此，我们提出如下假设：
假设1：公司持有一定的流动性，有利于维系公司的运转，对于公司价值亦存在一定的裨益。
假设2：公司的创新行为能够打开公司经济效益的提升空间，能够进一步地促进公司价值的增长，创新行为(亦或是无形资产份额)与企业价值之间存在显著正相关关系。
进一步地，Brown and Peterson(2011)发现，公司的创新活动存在很大的不确定性，公司极有可能会陷入创新活动停滞、或达不到预期经济效果的泥潭，然而，合理的流动性管理，对于企业的创新活动具有一定的保障作用，其较高的财务灵活性促进作用明显，毫无疑问，这种促进会对企业自身价值有正向作用[7]。Jonathan(2003)的研究也支持上述观点，其研究发现，公司创新行为与流动性之间存在着一定的交互影响。本文认为，适当宽松的流动性管理模式可以为公司的创新行为带来一定的激励和保障。技术研发的不确定性和资金紧缺使得宽松的流动性成为应有之义，其最终导向终将提升企业的自身价值。
假设3：公司的流动性和技术创新的交互叠加境况下，更有利于企业价值的提升。
公司的规模结构是影响自身价值的一个核心因素。规模经济理论强调了公司规模的扩大可以实现边际成本曲线的降低，从而有利于公司的价值评估。此外，根据竞争优势理论，规模大的企业在产业链中所处的地位亦相对有利，进而实现了交易成本的降低。但众多的实证研究却对上述理论提出了反诘：公司规模的大小与自身价值指标(如市场收益率)之间呈负向关系：即规模较大的公司的股票收益率较低。Banz(1981)和Reinganum(1981)分别以纽约股票交易所(NYSE)和美国股票交易所(AMEX)为研究样本，划分相应的公司规模，二者的研究都不约而同地对原有的规模经济理论提出了质疑，小规模公司的平均收益率较之于大规模公司而言，更具发展前景[8]。其中有关公司价值评估和规模间的关系，不言而喻。学者Donald B.keim(1983)将加拿大、法国、瑞士、英国等9个国家的资本市场进行比对后发现，绝大部分国家上市公司的公司规模结构与其收益率之间存在着显著的负相关关系[9]。
假设4：公司的规模大小和自身的价值水平呈现负相关关系。
然而，更值得本文关注的是，不同的公司规模结构是否对流动性持有采取了差异化的策略?即公司规模与流动性之间是否存在一定的交互作用?这种作用对公司自身价值是否形成了一定的影响?T Opler、L Pinkowitz、R Stulz and R Williamson(1999)的早期研究就对这种交互影响进行了深入探讨：那些更容易进入资本市场进行融资的公司，如大公司或信用状况良好的公司，更愿意持有较低的流动性，以求最大限度的利用公司的财产，谋求更高的收益[10]。Rajan and Zingales(1995)同样认为，与大公司相比，小公司面临更多的借贷约束和更高的外部融资成本，这与Kim and Sherman(1998)的观点不谋而合[11-12]。因此，公司规模和流动性持有之间应当呈负向关系，由此才能维系公司价值的稳定。
假设5：公司规模和流动性之间存在一定的交互作用，公司规模越大，对流动性的需求则相对较少，良好的公司运转能够避免在经营过程中进行过多的流动性持有，可以最大限度地发挥资产的价值，进而提高公司收益(价值)。
三、研究设计
本文借鉴了Bosworth and Rogers(2001)的研究，利用托宾Q作为企业价值的代理变量，以货币资金占比作为流动性(Liquidity)的衡量手段。同时参考既有文献(A Dittmar and J Mahrt-Smith，2005 ;Wolfgang Drobetz and Grüninger，2007 )对可能影响到公司价值等因素进行了控制，包括盈利能力(ROE)、企业规模(SIZE)、发展能力(GROW)、产权比率(LEV)和行业集中度(HHI)等(见表1)[13-14]。
为了检验假设1和2，本文设定了模型1，来检验不同创新行为和不同流动性管理模式下的公司价值差异。
为了检验假设3，本文在模型1的基础上进行了改进，将流动性(Liquidity)和创新行为研发强度(R&D)的交乘项(Liquidity* R&D)纳入方程。由于在采取宽松的流动性管理的公司中，可以为研发提供相应的资金保障，使得技术创新等行为对公司价值的正面促进作用更为明显，因此，我们预计交乘项(Liquidity* R&D)的系数应显著为正。具体模型如下：
为了检验假设4，本文在此将公司规模(SIZE)纳入方程，并考虑到不同公司规模下可能出现的流动性偏好差异，将公司规模(SIZE)和流动性(Liquidity)的交乘项纳入方程，以检验假设5。本文认为，流动性持有的最终目的在于为公司的财务流程起到平滑作用。公司的规模越大，自身的财务流程越完善，也更容易从外界取得相应的资金，过多的流动性持有会带来“机会成本”问题，反之亦然。为了甄别上述理论，本文于此构建模型3进行讨论。
四、实证结果及分析
(1)数据来源和处理
本文选取2012―2014年中国沪深上市企业公司为样本，样本公司数据源自CSMAR数据库。根据这些初选样本，本文按照如下原则对样本进行二次筛选：首先，针对那些未能连续、完整披露相关财务信息的公司，本文予以剔除;其次，剔除金融行业上市公司，因为中国金融行业会计准则与其他行业有较大差异，相关指标不具有可比性;进一步，剔除含B股或H股的上市公司，因为这些公司面临境国内外双重监管环境，其机构运行模式可能会存在较大的差异;最后，剔除样本中的特别处理(ST)和特别转让(PT)公司，因为ST或PT公司会受到监管机构更为严格的审查。最终我们得到1517条有效的样本数据。
利用多元回归方法来检验上市公司相关财务数据时，为了排除自变量间的共线性问题，此处应先针对变量间的相关性进行甄别。当样本随机呈连续状态时，宜采用Pearson检验，当样本数据为定序变量时，多应用Spearman检验。于此，本文采用Pearson相关系数进行检验。表3报告了自变量之间的相关性。TQ与Liquidity显著正相关，与SIZE显著负相关，表明流动性的持有对公司价值有一定的裨益，公司规模越大，其收益则会缩小，价值评估有所降低，初步验证了本文的假设1和4。然而，TQ和R&D之间尽管呈现正相关趋势，但并没有通过显著性检验，其中的肌理有待进一步的研究。其他变量之间的相关性比较合理，如TQ与ROE之间显著正相关，表明盈利能力越强的公司，其自身价值也越高。尽管自变量之间的相关系数显著，但各变量的方差膨胀因子(VIF)值都在1左右，因此，回归方程并不存在严重的共线性问题。
(2)回归结果
本文应用STATA12.0软件对数据进行回归处理。如表4所示，M1回归结果，公司流动性(Liquidity)的系数值为0.030，在1%的水平上显著为正，与假设1相吻合，即公司适度宽松的流动性起到了一定的“润滑剂”作用，对公司的运转起到了保障作用，从而提升了公司价值。然而，公司创新行为(R&D)的系数值虽为正值(0.015)，但并没有通过显著性检验，这表明，公司的创新行为(R&D)对提高公司自身的市场价值的正面促进作用并未很好地体现出来，这有可能和影响公司创新行为因素较多有关，也可能与这种创新行为存在滞后效应。在公司规模(SIZE)方面，公司规模因素并未成为提供公司价值的有效路径(系数值为-0.0672，并通过了1%显著性检验)，本文认为，可能的解释是，中国的公司过于追求规模经济效益，从而将公司引入了规模不经济的区间，带来了经济效益的折损。
进一步地，本文对公司的创新行为(R&D)进行专项考察。M2在排除了公司规模(SIZE)后，创新行为(R&D)通过了显著性检验。可能的解释是，在不区分公司规模的情况下，创新行为对整个公司群体而言是存在一定的价值提增效应的，但将公司规模进行具体分类后，这种创新带动效应则不明显。M3将公司创新行为(R&D)与流动性(Liquidity)的交乘项纳入方程后，同样并没有通过显著性检验。本文认为，一方面，这可能和研发支出的资本化或费用化的处理方法有关，另一方面，这种交乘项的不显著性并不代表上述二者之间不存在交互作用，对于创新研发而言，其周期往往较长，某时期所进行的宽松的流动性政策，并不会当期就显现出应有的效用。在此，宽松的流动性政策极有可能存在一定的滞后效应。特别的，在剔除了公司规模(SIZE)并纳入了(R&D*Liquidity)交乘项滞后，方程的拟合优度有所下降。数据表明，该方程可能并没有很好地论证假设3，流动性政策的滞后效应和研发过程的资金特殊流转因素并没有被考虑到，这也是本研究值得进一步探讨的问题。
模型M4和M5主要考察了公司的规模效应以及与流动性的交互作用对公司价值的影响。在模型M4中，公司规模(SIZE)的系数为-0.679，并且通过了1%的显著性检验。结果表明，公司价值与公司的规模之间具有规律性的负相关关系，即存在Banz(1981)所说的“规模效应”，该结果也和本文的预期相一致。除了传统的“规模不经济理论”外，该现象亦可由生命周期理论进行解释，公司规模的大小一般可作为其发展周期的侧面指标，公司规模越大，其发展周期越倾向于成熟。处于成熟期的公司尽管在运营上更加稳健，但却难以给外界留下具有“市场前景”的印象，以至于投资者缺乏激励对该公司进行投资，形成了“价值黑洞”：公司规模越大，反过来吞噬了自身的价值。在模型M5中，公司规模(SIZE)及其交互项(SIZE*Liquidity)都通过了1%的显著性检验，系数都为负值，该结果与Ozkan A and Ozkan N(2004)的研究结论有所差异，却验证了本文的假说[15]。本文认为，规模越大的公司，可以通过较低的成本来获取外部融资，在经营过程中发生财务困难的概率较小，其经营的流程的稳健性也降低了对流动性的需求。如若大公司持有过多的流动性，则极易引发机会成本问题，从而陷入资金利用效率低的泥潭中，最终损害了公司价值。
五、结论
本文以中国沪深上市公司为研究样本，实证检验了流动性、创新研发、公司规模与自身价值之间的关系。本文提供的经验证据表明：(1)创新研发的确为企业增值带来了一定的增益效果。但在纳入了流动性因素后，传统理论的公司宽松流动性政策会对研发形成促进和保护作用，进而提升公司价值的现象并不存在，这可能与流动性持有的效用发挥需要相应的耗时有关，创新研发和流动性之间极有可能存在一定的滞后作用，其对企业的价值提升需要经过一定的时间才能得以体现。这也为本文的进一步研究提供了方向;(2)早期文献所强调的“规模效应”在现今的中国资本市场依旧存在，规模越大的公司越容易陷入“价值黑洞”，这多与规模不经济和市场经济预期有关。特别的，大型公司在进行流动性管理时应当重点关注其机会成本问题，而小型公司由于其自身不确定性较大，需要更多的流动性来进行一个“风险平滑”作用。由此可见，不同规模的公司在企业增值中需要进行有差异的流动性管理，才能更好的提增自身价值。
参考文献：
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