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　　假设6：法治水平对国有、非国有上市公司投资效率的影响不同

　　二、研究设计

　　1.样本选择与数据来源

　　本文选取沪深两市2003-2012年所有A股上市公司为初始样本，并通过以下标准来对初始样本进行筛选：

　　（1）首先剔除金融、保险类上市公司；（2）剔除相关数据信息不完整的上市公司；（3）剔除ST、*ST类的上市公司，因为这些公司连年亏损，且ST和*ST类公司的财务数据相对异常；（4）由于西藏地区的上市公司数量太少，不能满足统计数量的要求，故将西藏地区上市公司样本剔除；（5）为消除异常值的影响，对本文所使用到的主要变量进行了1%水平的Winsorize处理。经过以上程序的筛选和处理，最终获得17662个上市公司的观测值。本文数据主要分为外部治理环境数据和上市公司财务数据两部分，其中外部治理环境数据包含政府干预、金融发展水平和法治水平三个指标，主要参考樊纲等编著的《中国市场化指数——各地区市场化相对进程2011年报告》，而所涉及的财务数据均来自RESSET金融研究数据库和CSMAR数据库。

　　本文采用中国证监会于2012年最新公布的《上市公司行业分类指引》中的行业分类标准，将上市公司分为19个门类，其中剔除金融业，并将样本数量小于50的N、O、P、Q4个行业合并为一类，最终将研究样本分为15类。2003-2012年，我国各地区的外部治理环境都取得了较大发展，但是，各地区间的外部治理环境差异相对较为稳定。为樊纲《报告》中最新一年我国各地区政府干预（Gov）、金融发展水平（Fin）以及法治水平（Law）的分布情况。我们发现政府干预得分最高的为江苏10.15，最低的为青海5.04（政府干预指标取的是樊纲《报告》中的“政府与市场的关系”，该指标得分越高，表示政府干预程度越低）；金融发展水平最高的为浙江12.66，最低的为青海7.30；法治水平最高的为上海19.89，最低的为青海3.51。从以上各地区外部治理环境指数的均值分布可以发现，我国各地区的上市公司所处的外部治理环境存在着较大差异。

　　2.变量定义

　　（1）被解释变量

　　本文的被解释变量为投资效率。目前关于衡量特定企业资本投资效率指标的方法主要有Wurgler模型、边际托宾Q模型和Richardson模型。由于Richardson模型具有能够直接度量特定企业在特定年度投资效率的优势，因而有大量学者采用Richardson模型进行关于企业投资效率的相关研究。因此，本文借鉴Richardson提出的公司资本投资支出模型来构建投资效率测度模型。具体操作可分为两步：第一，利用Richardson的资本投资支出模型来预测公司在理想状态下的投资支出；第二，采用公司的实际投资支出与公司理想状态下的预期投资支出差额的绝对值和公司资产规模的比来表示公司偏离最优投资的程度。该值越大表示公司的实际投资支出偏离最优投资的程度越大，说明公司投资的非效率程度越大；该值越接近于0，表示公司的实际投资支出越接近于最优投资，说明公司的投资效率越高。

　　由于公司本期的投资支出主要是由公司上一期的整体运营情况决定的，因此该模型的解释变量均为滞后一期的变量。Tobini,t-1代表i公司在t-1年的投资机会，采用t-1年的股票市值总额加上负债，除以总资产表示；Cashi,t-1代表i公司在t-1年的期末现金持有量，采用t-1年的期末现金持有量除以总资产表示；Sizei,t-1代表i公司在t-1年的资产规模，采用t-1年的总资产的自然对数表示；Levi,t-1代表i公司在t-1年的资本结构，采用t-1年的负债除以总资产表示；Listagei,t-1代表i公司在t-1年时公司的上市时间长度，单位为年；Roai,t-1代表i公司在t-1年的盈利能力，采用t-1年的年资产收益率表示；INVi,t-1代表i公司滞后一期的投资支出。此外，我们还加入了行业虚拟变量和年度虚拟变量，以控制行业效应和年度效应。

　　（2）解释变量

　　本文借鉴樊纲《报告》中各地区的政府与市场的关系、金融业的市场化程度以及市场中介组织的发育和法律制度环境水平，来分别作为本研究中外部治理环境中的政府干预、金融发展水平和法治水平的代理变量。其中需要特别说明的是，由于樊纲等人出版的最新的2011年《报告》中数据只更新到2009年，由于该数据收集较复杂、更新较慢，在一定程度上制约了相关领域的研究，如周建等、郝颖等的研究就受到一定影响。关于该问题的解决方案，目前主要有以下三种：第一，采用往年数据的均值来替代未来年份的数据，如余明桂等、刘志远等；第二，考虑到外部治理环境的总体情况相对稳定，以现有最新年份的数据替代未来年份的数据，如夏立军等、孙峥等、王彦超等；第三，基于外部治理环境发展的持续性，采用一元线性回归或者数据年均增产率来预测未来年份数据，如徐光伟等。考虑到外部治理环境的稳定性，尤其是各地区间的外部治理环境差异相对稳定，本文借鉴第二种方法，采用2009年的外部治理环境数据来替代2010年、2011年和2012年的数据。同时，也将其他两种替代法作为稳健性检验的方法。

　　（3）控制变量

　　考虑到代理成本作为影响投资效率的主要因素，参考Stein等、Lang等、Ang等、Bushman等以及辛清泉等的研究，本文选用管理费用率（Atm）、自由现金流量（Fcf）、公司规模（Size）和资产负债率（Lev）作为控制变量。同时，加入9个年度虚拟变量和14个行业虚拟变量，以控制年度和行业对回归结果的影响。

　　三、实证检验与分析

　　1.描述性统计结果与分析

　　本文研究变量的描述性统计结果。可以发现，上市公司的投资效率EFF差别较大，最大值为1.504，而最小值为0.001，标准差为0.207，这说明不同上市公司的投资效率情况存在较大差异。同时，外部治理环境的影响因素也存在着较大差异，其中，政府干预指标的最大值为10.530，最小值为3.970，相差近3倍；25-36金融发展水平的最大值为12.840，最小值却仅为1.460，相差近9倍；法治水平的最大值为19.890，最小值却仅有1.360，相差近14倍。这一现象表明在我国不同地区，其外部治理环境存在较大差异，同时也在一定程度上说明外部治理环境的不同可能对公司的投资效率存在一定的影响。

　　为了保证参数估计量的有效性，防止变量间的多重共线性问题，本文对所有变量都进行了Pearson相关性分析。如表7所示。从表7的Pearson的相关性分析结果可以看出，外部治理环境的影响因素政府干预（Gov）、金融发展水平（Fin）和法治水平（Law）三者之间两两相关，且相关系数均高于0.6（接近于0.7，并都在1%的水平下显著）。这说明，外部治理环境的三个影响因素之间可能存在多重共线性问题。因此，为避免变量的多重共线性问题，我们将外部治理环境的三个影响因素分别带入模型（2）中进行实证检验。

　　2.稳健性检验