企业环境信息披露对融资约束的缓解功能研究

Fazzariet al.（1988）的模型提供了研究融资约束问题的基本方法。针对一些学者的质疑，Fazzari et al.（2000）进行了回应和辩驳，从而使其模型至今仍被广泛使用。^[2]考虑到本期的投资水平会受到前期投资水平的影响，我们对Fazzari et al.（1988）的模型进行了扩展，加入了最优投资调整路径因素，最终形成本章实证所用的差分GMM动态计量模型。

Brainard and Tobin（1968）以及Tobin（1969）提出了著名的“托宾Q”理论，指出在税收为零且资本市场完善条件下，追求价值最大化的企业将不断提升其投资水平直至增加一单位资本的影子价值（即Q值）等于1，即新增的单位投资价值等于其重置成本时形成均衡结果。然而，Myers and Majluf（1984）指出现实市场中存在税收扭曲与信息不对称等造成资本市场不完全的因素。这些因素造成外部融资净损失。Fazzari et al.（1988）进一步认为这会形成公司融资分层（financing hierarchies），其中最显著的特征是公司内外部融资存在巨大成本差异，最终导致公司投资受制于内部融资。本章重点从信息不对称角度引入Fazzari et al.（1988）的“投资—现金流”模型，考察上市企业环境信息披露对融资约束的缓解功能。考虑到“投资调整成本”的存在，本章进一步将模型扩展至动态情形，具体地说，我们在Fazzari et al.（1988）的“投资—现金流”模型中引入环境披露及其与现金流的交叉项，考察环境信息披露对融资约束的缓解作用，参见公式10-1。为减少同时性偏差，我们对部分解释变量进行滞后一期，则公司最优投资方程可表述为：

其中，IL、CF和X分别为以期初的资本存量水平K调整后的最优投资水平、现金流和影响公司投资的其他解释变量；ED为环境信息披露水平；λ为公司固定效应，ε为随机误差项。

公式10-1实质上为“投资—现金流”模型的静态形式，企业一般需要动态调整过程才能达到最优的投资水平，但是，投资的调整是具有成本的。因此，我们需要考虑公式10-1中公司趋向最优投资状态的调整路径，投资的调整成本一般具有二次形式，且与实际利率呈正比，如下式：(www.xing528.com)

其中，为公司投资的调整总成本，r为实际利率，b为投资调整的单位成本。因此，公司调整的最优投资路径为：

其中，μ为调整成本b的函数，代表向最优投资状态调整的速度；g为预期的实际利率增长率；δ为公司固定的贴现率。考虑到公司投资的调整成本，我们将公式10-1的投资方程动态扩展成不对称信息下的动态模型，即：

其中，μ为公司投资调整成本函数，代表向最优投资状态调整的速度。IL、CF、ED分别为投资水平、现金流与环境信息披露水平。我们还控制了公司规模（SIZE）、成长性（GROWTH）、资产收益率（ROE）、资产负债率（LEV）等影响公司投资的其他解释变量，为减少同时性偏差，我们均将其滞后一期。λ为公司固定效应。YEAR为宏观固定效应，ε为随机误差项。当β1显著为正时，表明企业显著存在融资约束；β2显著为负时，表明企业环境信息披露具有融资约束缓解效应。