PMI指数对企业投资的影响

PMI指数对企业投资的影响

1.采购经济指数（PMI）概述

PMI简介

由于大部分国家都是在每季度末公布GDP季度数据，其描述的经济环境看往往落后于现实，具有时滞性。并且，许多国家GDP数据在公布后往往还要进行修正，给使用者带来很多不便。另外，由于各国使用的核算方法不完全相同，各国之间的GDP数据很难有可比性。在这一背景下，具有时效性强、真实可靠，并且国际上可比又能反映经济发展形势的统计指标应运而生，PMI就是其中的一个典型代表。如今，我国PMI体系是政府部门和金融投资从业者以及普通投资大众不可或缺的决策工具。

PMI，是一套月度发布的综合性的经济先行指标体系，是国际上通行的宏观经济监测指标体系之一，对国家经济活动的检测和预测具有重要的作用。从国际上来看PMI分为制造业PMI和服务业PMI。制造业PMI经过几十年的发展，该体系包含了新订单、产量、雇员、供应商配送、库存、价格、积压订单、新出口订单、进口等商业活动的指数。这些指数反映出了商业活动中的每个环节，基于对样本企业采购经理的月度问卷得出的调查数据计算汇总出来，综合指数反映的是制造业整体增长和衰退的情况。

PMI综合指数构成

其他扩散指标

指标

权重（%）

采购量

积压订单

出口订单

价格

库存

进口

生产量

25

新订单

30

就业

20

供应商配送

15

库存

10

PMI的主要作用

PMI在经济周期活动中具有先行性

“上升—下降”经济周期。经济增长，首先导致失业率下降、原材料需求增加；进而引起技术短期、供应出现瓶颈；原材料价格上涨，员工工资成本上升；生产的高成本传递到消费者方面，引起通货膨胀；政府通过调高利率，使经济增长减缓，经济进入下降通道；在经济增长速度减慢后，再逐步调低利率，刺激经济增长。EvanF.Koenig（2002）

经济受到刺激开始增长

利率下降

经济增长放缓

利率上升

高成本导致通货膨胀

失业率下降，原材料需求增加

技术短缺、供应问题出现

员工工资和原材料上升

图1.1典型的“上升-下降”经济周期

在这个经济周期过长中，采购经济指数的多项指标都反映了上述变化。例如，新订单、生产力、采购量、雇员、供应商配送时间、价格等指数都反映了经济周期乃至经济趋势的发展与变化。

经济受到刺激开始增长

利率下降

经济增长减缓

利率上升

通货膨胀（服务费用（价格））

员工工资和原材料价格上升（服务投入成本生产成本）

失业率下降，原材料需求增加（就业指数采购量）

技术短缺，供应问题出现（商业显著指标、供应商配送时间）

PMI与宏观经济指标密切相关

通过对美国长期的PMI历史数据的分析，美国商务部得出结论：在一段时期内，制造业PMI在42.5%以上，表明美国整体经济扩张，反之则表示下降；在一段时期内，制造业PMI在50%以上，表明美国制造业经济扩张，反之则表示下降。PMI不仅能过表示经济上升或下降的变动方向，而且还能显示扩张或收缩的幅度。Rogers，R.Mark(1992)

根据美国专家的研究，美国制造业PMI与GDP、GNP的相关系数很高，在0.75以上。1994-1997，PMI与GDP季度百分比变化的相关系数达到0.91.在1979-1992长达22年的时间里，PMI与GNP季度百分比变化的相关系数达到0.878.

（3）现实意义：企业可以用PMI变化分析企业的投资状况

不确定性是企业投资管理当中的一个难题，企业可以首先利用PMI预测经济形势的变化，来提高预测的精度，合理安排投资，减少经济的不确定性给企业带来的损失。根据PMI的变化可以合理的制定企业经营发展的方向，分析行业变化的发展。PMI涉及企业生产、采购、销售等许多环节，可以分析PMI预测宏观经济和行业形势，来发现企业的薄弱环节，给企业投资提供合理的建议，促进企业的不断发展。

（4）制造业PMI是宏观经济的指示器

根据美国专家的研究，制造业经济是宏观经济活动中最活跃的部分，尽管制造业仅占美国GDP18%左右，但在整个经济活动中所占比例达到大约33%。Harris(1991)研究认为，制造业的变化代表了GDP总趋势的2/3.制造业GDP增长率与总GDP增长率的比率是2.1，即总GDP上升和下降1个百分点，制造业GDP就会上升或下降2.1个百分点。由此可见，制造业在总体国民经济活动中波动较大，说明制造业有关统计指标对整体经济活动的变化更为灵敏。因此，制造业PMI数据除了作为制造业经济的代表性指标外，还可以被视为整个经济的指示器（RalphG.Kauffman,1999）。因此，PMI在分析预测经济形势方面的作用非常突出。

2文献综述

我国企业投资研究领域较为主流的是行为公司财务研究，揭开经典理论（托宾Q理论）无法解释的投资扭曲之谜是其成果，在研究中去除了理性人假设，主要从管理者心理的过度自信来研究企业投资行为的变化。理论说明，如果管理者一直处于过度自信的状态就会对企业的投资行为带来重要的影响最后会直接影响到企业的价值。管理者的过度自信都企业价值的影响是双方面的：一方面，当管理者处于过度自信的情况的时候，企业会是行业的优先融资者，这会导致企业的投资过度或者不足给企业的价值造成损害；另一方面，当管理者会过度担心风险的时候，这时候是有利于企业价值的提升的，会直接影响到当初对项目前景的盲目乐观。这就使得过度自信假设的企业投资理论对于治理投资扭曲具有重要意义。

行为财务研究的代表者主要是：花贵如、刘志远、许骞（2010），他们利用中国资本市场的经验数据，实证研究了投资者情绪与企业投资行为之间的关系。这其中发现其他也过度投资于投资者情绪正相关、投资不足与投资者情绪负相关。

这表明，在中国资本市场中，投资者情绪对资源配置效率具有恶化效应与校正效应的两面性，而其总体效应表现为资源配置效率的降低。上述研究发现对于深入理解投资者情绪影响对企业投资行为所产生的经济后果具有重要意义，也有助于我们从微观企业的视角反思金融危机对实体经济的影响。

而过度自信研究的代表人物有：王海明、曾德明（2012），他们认为CEO过度自信能显著促进企业投资支出，而CEO权力不能显著促进企业投资支出，但却强化了CE0过度自信对企业投资行为的促进作用。

此外，企业投资羊群效应研究也是企业投资研究领域的主流之一，与行为公司财务的研究思维不同，它是采用逆向思维思考的，认为企业盲目跟风这个非理性投资行为是盲目跟风行为的主要原因。本研究以理论分析为主，大量借鉴金融投资研究结论，但却缺乏实证。

2.1.2财务金融因素对投资行为的影响研究

下面就某些研究者对该问题的研究做一些简单的介绍。

刘星、杨亦民（2008）通过选取我国上市公司数据，对我国企业融资结构和企业投资决策的关系进行了计量分析。认为融资结构与企业投资显著负相关的观点；并指出在高成长企业中期融资结构与投资之间的负相关关系变得更加明显，相反地成长的企业融资结构与企业投资支出之间的关系并不怎么显著。这验证了负债代理成本相关理论，为负债融资在高成长企业中的投资不足提供了证据。

姚明安、孔莹（2008）的研究结果表明，财务杠杆具有显著抑制企业投资的作用，控股股东持股比例的提高其抑制作用减弱。财务杠杆对企业投资的表现得更为突出抑制作用在成长机会较小的企业。这些结果均支持了过度投资假说。

王治、周宏琦（2011）利用上市公司的财务数据，实证检验了负债及负债结构对企业投资行为的影响。研究表明，投资不足在国有控股企业的过度投资行为更为显著，而非国有控股企业的这两种行为均较为显著；负债一方面可以对企业的过度投资起抑制作用，更为严重加剧企业投资不足；短期负债不会导致企业的投资不足问题，但可以避免企业的过度投资问题；银行借款并没有发挥其应有的相机治理作用。

学术界关于宏观经济对企业投资影响的研究还比较欠缺。主要代表者是：

王强（2002）；原毅军、孙晓华（2006）对宏观经济因素与企业投资的关系进行了统计性描述分析。

蔡楠、李海菠（2003）认为微观经济因素对企业投资形成了技术性约束，而宏观经济形势则会对企业投资构成市场约束。，他们对于这一问题进行了实证分析。

王克敏、姬美光、赵沫（2006）的研究也表明，宏观经济环境对公司投资行为确实产生了重大影响。他们的逻辑是宏观经济环境影响了市场环境，而企业投资必然会对这些市场方面的变化做出反应。

近年来,许多学者研究了宏观层面与经济周期波动之间的关系。

如：胡春(2001)研究了经济增长与我国固定资产投资之间的关系,发现了固定资产投资对于我国经济增长的贡献程度很大。

赵慧卿(2004)对我国的GDP与CPI以及固定资产投资通过建立误差修正模型来进行了分析,认为处于经济环境不同，经济增长与投资之间的推动关系是不一样的。王维孝和吕利栋(2004)实证检验了我国固定资产投资和GDP之间的关系,认为我国投资是经济增长的主要因素。苗敬毅(2006)分析了我国固定资产投资与经济增长的长期关系,发现二者有正向相关关系。

罗伟(2006)用计量中的回归分析和相关分析验证了我国固定资产投资与经济增长之间的关系,发现两者是密不可分的。

高燕、贾海红(2008)认为固定资产投资和经济增长是相互推动的关系，固定资产投资推动经济增长，经济增长进一步影响固定资产投资。

孟露露(2000)、焦佳和赵霞(2009)等人对经济增长与固定资产投资进行了回归分析其结果与之前研究者一致。另外，一些学者研究了宏观经济与存货投资之间的关系。如易纲、吴任昊(2000)通过分析经济波动与存货之间的关系,并反过来分析了存货投资与经济周期波动的关系,两者进行对比，发现存货投资的波动于经济周期波动在实践和变化趋势上高度契合。

应惟伟（2008）更加深入了研究了这方面的问题，他从另外一个角度投资先进流敏感性方面检验了经济周期是如何影响公司投资的。他也认为宏观经济形势会影响企业投资。他的研究逻辑是：在不同的宏观经济环境下，经济增长速度会有差异，进而影响政府制定的财政政策与货币政策。这些政策上的变化就会直接影响到企业的经营环境，从而直接影响企业投资。他在文章中对我国92年前上市的非金融类的48个公司的1992到2004年的面板数据进行了分析，分析了在不同的经济环境下，公司投资现金流敏感性的变动的情况。在研究中认为，随着经济波动，投资现金流也明显变动，并且经济周期对投资有着显著的影响。当经济处于下降的阶段的时候，公司会维持固定资产投资进而缩减运营成本。这使得公司的现金流不充足。

以上学者的研究都认为宏观经济形势是影响企业投资行为的重要因素，这些研究成果对本文的写作都有极大的启发作用。

2.2PMI指数相关文献回顾

制造业PMI体系是我国政府和企业预测经济形势和分析制造业走势的重要指标，对于PMI指数进行适当的加工变化可以得到许多有用的指数，并且可以反映出许多经济发展问题。总体来说，对于制造业PMI体系的研究主要集中下面几个方面：

NcNees(1986,1992)和Tayer(1993)分析得到了美联储联邦公开市场委员会（FOMC）制定的金融政策发现其中存在下面的规律：认为当商品需求和劳动力比较大会导致CPI上涨的情况下，这时候FOMC会提高联邦基金利率；另外，FOMC会降低利率。并且他们发现，PMI和FOMC利率的相关系数为0.76，而且当PMI大于52.5%的时候FOMC通常会提高储备金利率，当小于52.5%的时候会降低储备金利率。可能FOMC在调整相关政策的时候并没有关注到PMI的情况，但是研究资料还是现实这两者的变化与PMI很接近。EvanF.Koenig(200)得出了FOMC储备金利率变化量的回归方程为：r表示长远的储备金利率目标,a,b,c,d和f为相关系数,为通货膨胀率,u为失业率,为最佳工作增长率,pmi为pmi指数数值.

Ralph（1996）分析了PMI体系，哪位采购经理人会根据PMI指数的变化来制定其具体的采购策略：根据制造业PMI指数相关调查报告和奇特信息可以很好的预测宏观经济的变动，来分析宏观经济是否会供应商、企业和行业产生影响，从而判断影响程度及其差别，最后可以从宏观经济可能给企业带来的潜在影响以及企业的优势来制定企业利润最大化的采购策略。

2.2.3预测国民生产总值（GNP）

Hoagland（1987）通过分析发现用新订单指数减去库存指数得到的预测指数，发现这个预测指数比GNP变化会提前三个多月。昂预测指数为负值的时候，这时候经济会衰退，预测指数为正数的时候，经济会出现增长。Ralph(1999(发现PMI比GNP晚两个多月，PMI的产量和订单分项指标变化会跟GNP同步的时候，他还研究了PMI与其分项指标跟GNP之间的相关系数：

表各项指标与GNP季度变化率的相关系数

ISM指数

经济指标

相关系数

研究数据跨度

PMI

GNP季度变化率

3/70-6/92

产量

GNP季度变化率

3/70-6/92

新订单

GNP季度变化率

3/70-6/92

预测指数

GNP季度变化率

3/70-6/92

当一直增长的经济出现衰退，或者一直衰退的经济出现增长的时候就是商业周期的转折点。Ralph（1999）研究发现出PMI体系可以能够提前预测出经济活动的转折点，而且PMI综合指标和各分项指标也有领先或落后的关系。

3.1研究假设

如前述，宏观经济形势会影响企业投资行为和企业投资总量。而PMI指数对于宏观经济晴雨表之一，对宏观经济形势具有一定的预测作用。研究证明我国PMI指数与相关经济数据之间存在显著的关系，并且PMI指数与实际行业的数据有着显著的相关性，可以用回归分析对其进行预测分析。其次,PMI指数与相关指数之间也这有显著的关系,如国债指数、股指等均有很好相关。尤其是2007年第三季度以来,根据中国PMI某些数据计算所得的拐点结论，中国经济进入一个阶段的增长后高峰期,已经在2008年第一季度得到证实,而2008年中国价格和经济即将你产生的的剧烈波动也已经通过指数预警引起有关部门的重视。为在PMI各个指标与实际经济指标之间存在理论上的先导性,再观测宏观经济近年来的变化,在经济发生拐点变化时,如果PMI调查质量足够好,应该可以看出PMI指标的领先性。（于颖，2011）因此，本文在PMI指数变化对相关宏观经济变化具有领先性的基础上面认为PMI指数对于企业投资行为的影响具有效应，当PMI指数出现有利的变化的时候，企业投资行为和投资总量可能会不断增加，反之会减少。

此外，文章还认为行业（产业）的特点不同（比如，有的产业属于投资先行型行业，有的产业属于投资滞后型行业，这与产业的生产方式有关）这种相关关系及其显著程度也会有所区别，会根据行业特点有所变化。一般而言，投资先行型行业要企业先进行投资并积极投入生产，再争取订单；而投资滞后型行业先拿到生产订单，然后才会有投资与生产。如黑色金属压延业由于大多采取订生单生产的方式,先有订单,而后才会进行投资与生产,而统计数据中可用于对比的固定资产投资是用于扩大生产规模的,因此,黑色金属业的PMI指数领先于它发生变化。（章熙，2012）

本文建立如下假设：

假设一：PMI指数与企业投资支出显著正相关

假设二：PMI指数对于投资先行、投资滞后、生活必需品三类行业的企业投资支出影响不同

假设三：PMI指数对不同行业企业投资支出影响不同

3.2基本模型的设定

本文针对不同行业情况，PMI指数中分类指数对企业投资支出的影响，并结合本文研究目的，建立如下基本回归模型。

模型1：检验PMI指数与企业投资支出显著正相关

方程式：PMI=a1NI+a2TobinQ+a3EPS+a4I/A+a5lnI+a6OCF/A+a7ICF/A+a8l/W+a9ROIC+IND+T+e

在上述回归模型中制造业PMI数值是来从国家统计局网站的，并把月度数据转换成季度数据，这主要是因为上市公司最短只公布季度财务报告，季度数据是PMI月度数据的平均值。制造业企业的投资数量是由制造业企业的净投资数来衡量的，是由（固定资产净值+在建工程增加值+工程物资）/年末总资产计算得来的(叶蓓、袁建国《管理者信心、企业投资与企业价值：基于我国上市公司的经验证据》2008年），影响PMI和企业投资数量之间关系的因素很多，包括了收入、盈利、资产负债率、投入资本回报率、总资产周转率等等，因此我们在模型中控制了这些因素：ND代表行业变量,T+etobin-Q代表托宾q，EPS代表每股盈余,I/A代表本年营业收入增加额与上年资产纸币,lnI代表公司公司收入规模的对数,OICF/A投资活动产生的净现金流与总资产的比,ICF/A代表经营现金流与资产的比，l/W代表长期债务与营运资金比率，ROIC代表投入资本回报率，T代表趋势项、截距项，a1-a10代表回归系数，e代表残差。

本文的实证研究分为因变量、自变量和控制变量三个部分。因变量即为公司的投资支出的规模；自变量为制造业PMI指数或者其中PMI的分类指数；控制变量包括托宾Q、每股收益、收入/资产、LN收入等。现将变量解释如下：

1.因变量为企业投资支出的规模。学术界诸多学者对企业投资的相关问题进行了实证研究，而在选取企业投资指标时，学术界主要有以下几种观点，列表如下：

表3.1：学术界关于企业投资指标确定的讨论

代表人物

主要观点

年份

论文题目

刘星、杨亦民

年度的净投资数量（本年度的固定资产净值和在建工程的增加值）除以上期固定资产净值与在建工程合计额

2008

融资结构对企业投资行为的影响──来自沪深股市的经验证据

姚明安、孔莹

固定资产、物资、在建工程原值之和除以净值

2008

财务杠杆对企业投资的影响——股权集中背景下的经验研究

刘传哲、周莹莹

企业固定资产投资额

2008

我国证券市场股价变动对企业投资的影响

叶蓓、袁建国

年度内固定资产原值、在建工程、工程物资三项变动额合计除以年末公司总资产

2009

管理者信心、企业投资与企业价值──基于我国上市公司的经验证据

郭丽虹

固定资产和折旧的变动值除以固定资产

2009

融资方式对企业投资的影响——基于中国上市公司的实证分析

冯巍

t期的投资支出除以t-1期的资产存量

2009

部现金流量和企业投资——来自我国股票市场上市公司财务报告的证据

朱磊

固定资产原值、长期投资增加值除以上期总资产

2010

负债期限结构对企业投资行为影响的实证研究

沈红波、寇宏、张川

固定资产投资支付的现金除以期初总资产

2010

金融发展、融资约束与企业投资的实证研究

花贵如、刘志远、许骞

期末构建的固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金除以期初总资产

2010

投资者情绪、企业投资行为与资源配置效率

罗琦、肖文翀、夏新平

企业购买固定资产、无形资产和长期资产的支出之和除以固定资产总值

2011

融资约束抑或过度投资——中国上市企业投资现金流敏感度的经验证据

王治、周宏琦

t期末固定资产(具体指资产负债表中固定资产原价、工程物资以及在建工程三项之和)的增加值与企业在t期初固定资产净额的比值

2011

负债、负债结构与企业投资行为——来自中国上市公司的经验证据

辛清泉、林斌

固定资产原值改变量除以上年末的固定资产净值

2011

债务杠杆与企业投资：双重预算软约束视角

郭丽虹、金德环

固定资产+折旧

2012

企业投资与企业的流动性——基于中国制造业的面板数据分析

文章将企业投资指标I定义为投资支出=本期固定资产、工程物资及在建工程增加值/年末总资产，(叶蓓、袁建国《管理者信心、企业投资与企业价值：基于我国上市公司的经验证据》2008），相关数据根据CCER一般企业数据季度报的相关数据计算而来。

PMI指数季度平均数。因为上市公司最短只公布季度财务报告，季度数据是PMI月度数据的平均值。

控制变量选取

长期投资机会指标：对于长期投资机会指标，本文用滞后一期的平均托宾Q值，来反映公司的潜在投资机会对于公司投资需求之间的影响。Chirinko(1993)指出，虽然不完全信息资本市场存在摩擦，但是滞后期的平均托宾Q值依旧是公司投资决策的前瞻性变量。

EPS，研究证明当EPS较高持续增长的时候，企业往往会扩大生产，增加投资，因此此处选取EPS为控制变量。(姚明安，孔莹，2008)

I/A，即主营业务收入/总资产，用来衡量公司的短期发展能力。营业收入的增加也反映了公司的成长能力(郭建强等,2009)。梅丹(2005)、郭建强等(2009)的研究表明公司投资规模与营业收入的增长显著正相关。

LNI，一般而言，LNI越大说明，公司的现金流越多、融资约束越弱，投资能力越强；而现金流大的公司为了维持其市场优势地位、进一步扩大规模效应，也有动机增加投资，因此投资规模随着现金流的增加而增加。全林，姜秀珍，陈俊芳(2004)研究发现现金流大的公司投资要高于小规模公司。

OCF/A：Hubbard(1998)在融资约束理论中指出，由于企业与外部资金供应者之间的信息不对称，外部融资成本将高于内部融资成本，并随着融资数量的增加而不断提高。成本递增的速度取决于企业的净财富水平，它反映了融资约束的高低。净财富的增加会产生信号效应，即减少了外部融资需求，也降低外部融资成本，从而提高企业投资水平。从而经营现金流量占资本的比例直接影响到企业投资水平。

ICF/A投资活动产生的净现金流占资本的比例增加，说明公司的成长能力增长(郭建强等,2009)。梅丹(2005)、郭建强等(2009)的研究表明公司投资规模产生的净现金流与营业收入的增长显著正相关。

I/W用来衡量公司的负债结构。债务的期限结构也会对投资行为产生影响。流动负债越高,公司短期偿还债务的压力就越大,会降低公司的自由现金流,降低经理的过度投资倾向,对公司投资产生较强的约束作用(Bernea、Haugen和Senbet,1980；Jensen，1986；Parrino&Weisbach，1999；Lins，Harvey和Roper，2004)。

ROIC王海明、曾德明（2012）；辛清泉、林斌（2011）；叶蓓、袁建国（2009）等人认同投入资本回报率对对于企业投资行为（企业投资总量）的影响，本文认同这一观点。

具体的变量定义如下表：

：文章主要变量的相关定义

变量代码

变量名称

变量定义

PMI

PMI指数

PMI指数（季度平均值）

I

投资支出

本期固定资产、工程物资及在建工程增加值/年末总资产

Tobin-Q

托宾Q

（负债账面价值+年末股价×流通股数+每股净资产×同年非流通股股数）/总资产账面价值

EPS

每股收益

利润/总股数

I/A

总资产周转率AT

主营业务收入/总资产

lnI

公司收入规模

LN收入

OCF/A

OCF/资产

税利前利润+折旧-税/资产

ICF/A

投资活动产生的净现金流/资产

投资活动产生的净现金流/资产

l/W

长期债务与营运资金比率

长期负债/(流动资产－流动负债)

ROIC

投入资本回报率

息前税后经营利润/投入资本

I1-I10

行业控制变量

T1-T24

时间控制变量

3.4数据的来源和样本选择

本文选择2006一2011年沪深两市A股制造业上市公司的数据进行实证研究.本文对样本数据的筛选遵循以下原则:

(l)剔除ST和*ST公司,因为该类公司的财务状况存在异常;

(2)剔除2005年12月31日之后上市的公司,

(3)剔除同时发行B股、H股的公司,因为这些上市公司在海外上市，所要求披露的信息与国内不同。其公司数据在一定程度上会受B股和H股市场的影响,破坏数据的可比性。

(5)剔除托宾Q值大于5的公司,因其市值可能被严重高估;

(6)剔除数据缺失的公司;

本文所有的数据均来自WIND万得咨讯。按照上述标准选择剔除之后，共得到有效样本１５７１９个。文中所提到的行业分类标准为中国证监会CSRC行业标准，所涉及的样本公司中有以下九类行业：

表3.3样本行业分布

编码

行业

样本数量

01

食品饮料

１８５３

02

纺织服装皮毛

７５５

03

木材家具

５８２７

04

造纸印刷

１９２５

05

石油化学塑胶塑料

１１２

06

电子

２８４

07

金属非金属

２２８０

08

机械设备仪表

１２６１

09

医药生物制品

９８７

10

其他制造业

４３５

3.5实证结果

通过用SPSS20.0软件对样本进行处理，得到如下表的描述性统计。通过下表的描述性统计可以看出在净投资21163个样本中，最小值为5.13，最大值为20.04，平均值为0.28.PMI指数最小值为41.5，低于百分之50，在该值说明经济处于下滑的阶段。最大值为56.2，说明此时经济处于发展旺盛的时期，两者相差不大，在平均值范围波动。

表3.4：描述性统计

N

Minimum最小值

Maximum最大值

Mean平均值

Std.Deviation标准差

净投资3

21163

.284

.354

PMI

35627

7

1

托宾q

23844

.040

EPS

26665

.269

.458

收入/资产

24956

.000

9

.666

9

LN收入

28399

40

4

OCF/资产

24983

.046

.540

ICF/资产

24853

1

3

.220

长期债务与营运资金比率_x000D_

15691

4

90

投入资本回报率ROIC

32552

30

ValidN(listwise)

12616

表3.5相关系数矩阵

Correlations

净投资3

PMI

托宾q

EPS

收入/资产

LN收入

OCF/资产

ICF/资产

l/W

ROIC

净投资3

1

.021***

.000

***

***

.008

.013*

.023***

***

PMI

.090

1

.003

***

***

***

***

.061***

***

托宾q

.006

1

.061***

.260***

**

.262***

***

.012*

EPS

1

.149***

.220***

.196***

***

***

.366***

收入/资产

.011

.149

1

.174***

.674***

***

.048***

LN收入

.094

.220

.553

1

.070***

***

.033***

.052***

OCF/资产

.225

.072

.196

.391

.195

1

***

.054***

ICF/资产

.066

.095

1

***

l/W

.360

.064

.220

.057

1

***

ROIC

.366

.453

.199

.370

1

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

第一，在5%的显著性水平下，根据Sig大于0.05的筛选条件，有以下5个变量与被解释变量净投资量之间的相关关系能通过显著性检验：PMI、EPS、收入/资产、l/W、ROIC。其中PMI指数与被解释变量之间的相关关系是显著的，这也为模型的构建打下了基础。此外也证明了EPS、收入/资产、l/W、ROIC的变量选取也是比较恰当的，这些控制变量确实与被解释变量存在一定的相关关系。

第二，根据相关性强度的判定法则，解释变量PMI与被解释变量净投资数量之间呈较弱的正相关性。

（1）回归结果

表3.6企业投资多元线性回归分析结果（模型系数的显著性检验——T检验）

Coefficientsa

变量

标准系数

T值

(Constant)

.236**

PMI

.002**

托宾q

***

EPS

*

收入/资产

**

LN收入

.000

OCF/资产

.140***

ICF/资产

.005

.122

长期债务与营运资金比率l/W

.000**

投入资本回报率ROIC

**

IND

行业控制变量

T

时间控制变量

RSquare

.865

AdjustedRSquare

.863

F

17.879

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

回归结果

第一，就模型的截距项而言，因为Sig为0.14，小于显著性水平0.05，所以应该拒绝原假设，认为这个偏回归系数是显著的，所以应该在模型中保留截距项。

第二，就托宾q与ROIC等八个控制变量而言，根据Sig小于显著性水平0.05的筛选标准，以下控制变量是能通过显著性检验的：托宾q、收入/资产、OCF/资产、长期债务与营运资金比率、ROIC。

第三，I1至I10十个行业变量而言，据Sig小于显著性水平0.05的筛选标准，以下行业虚拟变量是能通过显著性检验的只有I3、I6。

第四，就解释变量PMI而言，因为Sig为0.014，小于显著性水平0.05，所以拒绝原假设，认为这个偏回归系数是显著的。

（2）结果解释

第一，托宾q、收入/资产、OCF/资产、ROIC这四个控制变量对被解释变量的影响是显著存在。具体说来，托宾q每提高1单位，被解释变量下降0.004个单位；收入/资产每提高1个单位，被解释变量下降0.012个单位；OCF/资产每提高1个单位，被解释变量增加0.14个单位；ROIC每提高1个单位，被解释变量下降0.002个单位。这也说明以上四个控制变量的选取是很有意义的。且很有必要在回归模型中保留这四个变量。

第二，就模型设定的十个行业虚拟变量而言，只有I3和I6通过了显著性检验。I3代表的木材家具行业本身的行业特征确实对该行业的企业投资产生了重要影响，且该行业内的平均企业投资要比其他行业少0.14个单位；而I6代表的电子行业也对该行业的企业投资产生了影响，具体即改行业内的平均企业投资量要比其他行业少0.143个单位。这两个行业的企业投资比其他行业均要小。

第三，就PMI指数对全体行业平均企业投资量的影响而言。PMI指数确实对企业投资产生了影响，并且PMI指数每提高1个单位，企业投资平均提高0.002个单位。这也与文章的假设一是高度一致的。

（3）回归总结

由ANOVA分析中可以看出Sig的值为0，说明自变量与因变量之间显著相关，回归方程通过F检验，方程整体是有效的，说明本文的回归模型能够解释PMI指数与企业投资之间存在关系。调整后R方为86.3%，回归后的拟合度较为理想。但是，在研究投资行为的时侯有多种因素都会对投资行为进行影响，PMI指数仅仅是其中的一部分，因此拟合度也还是有提升的空间。从上表的回归分析中可以看出，在百分之5显著水平下托宾Q、收入/资产、OCF/资产、长期债务与营运资金比率、投入资本回报率ROIC小部分行业虚拟变量都是显著的，而EPS、LN收入、ICF/资产和大部分行业虚拟变量都没有没有通过显著性检验。由上表的回归分析中的Sig值可以看出，PMI的Sig值为0.044小于0.05，说明该变量在5%的水平上显著相关，也就是说明有95%的可能性表明PMI指数会影响制造业企业的投资行为。并且PMI指数的标准系数为正，也就是说当PMI指数出现正向的增长的时候，企业的投资也会增加，会正向的影响企业的投资行为，这和本文的假设H1是相同的，很好地验证了本文的假设一。

这样的结果说明PMI指数能够很好的作为经济的指示器，给企业投资行为进行引导。这是因为从前面的分析中可以知道，PMI在经济周期活动中具有先行行，对经济发展转折性变化具有预警作用。而且，PMI在分析预测经济形势方面具有突出的作用，能够从分反映经济发展变化的方向和强度，这样企业通过PMI指数可以判断整体经济状况对本企业市场的影响，来判断企业是否需要扩大固定资产规模。

有的产业属于投资先行型行业，有的产业属于投资滞后型行业，这种相关关系及其显著程度也会有所区别，会根据行业特点有所变化。一般而言，投资先行型行业要企业先进行投资并积极投入生产，再争取订单；而投资滞后型行业先拿到生产订单，然后才会有投资与生产。（章熙，2012）一般而论，投资先行型行业有以下行业：黑色金属冶炼及压延、有色金属冶炼及压延、金属制品业、交通运输设备制造业、石油加工及炼焦业、化学原料及化学制品化纤织造及橡胶塑料、电器机械及器材制造业、通信设备计算机、烟草制品业、专用设备制造业。投资滞后型行业主要有以下行业：纺织业、服装鞋帽制造及皮毛、食品加工及制造业、饮料制造业、医药制造业、非金属矿物制品业、造纸印刷及文教体育用品、木材加工家具制造业等。（于颖、蔡进，2008）除了先行行业和滞后行业外，还有一些不受经济景气影响的生活必需品行业，如食品和药品行业具有刚性需求，在发展过程中都形成了比较完整的产业链。很少受到订单等方面的影响，这类行业投资于PMI应无显著关系。（陈中涛，2010）。所以我们提出了假设二：PMI指数对于投资先行、投资滞后、生活必需品三类行业的企业投资支出影响不同

投资先行行业

投资滞后行业

生活必需品行业

B

t

B

t

B

t

(Constant)

.331***

-.174*

.267***

PMI

.026***

.012***

.002***

托宾q

.003

-.017***

-.001**

EPS

-.036***

收入/资产

-.055***

.005**

LN收入

.025***

-.008***

OCF/资产

.581***

.485***

.023*

ICF/资产

-.131**

.165***

.016

.987

长期债务与营运资金比率

.000

.001***

.000***

投入资本回报率ROIC

-.005***

-.004***

.002***

行业控制变量

-.050***

-.063***

-.039***

R2

.334

.327

.282

Ad-R2

.333

.319

.276

F

T

时间控制变量

投资先行行业

投资滞后行业

生活必需品行业

包含行业

金属非金属

纺织服装皮毛

食品饮料

机械设备仪表

造纸印刷

医药生物制品

石油化学塑胶塑料

木材家具

其他制造业

电子

（1）从模型整体显著性来看，生活必需品、投资先行行业和投资滞后行业类别的回归模型在整体上都能通过显著性检验。

（2）从模型解释变量的显著性来看，在1%的显著性水平下生活必需品、投资先行业行业和投资之后行业都能通过系数显著性检验，并且PMI指数每提高1个单位，投资先行行业提高0.026个单位、投资滞后行业投资提高0.012个单位、

生活必需品的企业投资平均提高0.002个单位。从这上面可以看出，这三类行业受PMI指数增长影响时，投资变化最大的行业为投资先行行业，其次为投资滞后行业，受到影响最小的是生活必需品行业。

（1）投资先行行业有以下特点：通常是先进行投资，然后再有订单。这样的行业投资数据与PMI行业存在很大的相关性。（PMIORGAN报告，美国供应管理协会网站，2008）这使得当PMI指数上升的时候，宏观经济处于高增长、低通胀的格局下面，容易引发投资先行行业更加抓紧投资，加速生产，然后更快的把握机会，因此，投资先行行业受到PMI指数影响时候，投资会变化比较大。

（2）投资滞后行业的特点是：先有订单，然后再进行投资。而且在投资之后行业中产业的形成是滞后于订单的，订单的周期比较长，这使得其投资数据会领先于PMI指数，而PMI指数反过来对其投资的影响很少。因此，投资滞后行业投资情况受到PMI指数影响比较少（尤建新，2006）。

（3）生活必需品行业的产品具有刚性需求，在发展过程中都形成了比较完整的产业链。很少受到订单等方面的影响，产业有着严谨的生产规划，因此，PMI指数对其投资的影响可以说是很少，一点小的变化都是由于需求的增加而存在的持续性的增长。所以在上述比较中生活必需品行业是受到影响最小的行业。（陈中涛，2010）。

PMI指数与不同行业投资支出关系回归分析

01行业

02行业

03行业

04行业

05行业

06行业

07行业

08行业

09行业

10行业

(Constant)

-1.036***

.325***

.297

.180*

-.409***

.282***

(-5.203)

(-1.487)

(-0.739)

(3.482)

(1.501)

(-1.666)

(-6.327)

(-9.331)

(-0.753)

(-0.073)

PMI

.003

.003*

.001

.003**

.005*

.003

.003***

.001**

.003

.000

(1.189)

(1.806)

(0.155

(2.481)

(1.952)

(0.351)

(2.977)

(2.361)

(1.469)

(0.106)

托宾q

.001***

-.001**

-.013*

.003***

.002

.001

(-0.628)

(-3.754)

(-0.903

(-2.194)

(-1.881)

(1.258)

(2.895)

(1.355)

(0.391)

(-0.490)

EPS

-.101*

-.042***

-.082**

.003

-.046***

-.018***

-.173***

(-1.725)

(0.135)

(-0.696

(-4.531)

(-2.513)

(-0.113)

(-3.284)

(-4.415)

(-0.890)

(-2.980)

收入/资产

-.090**

.012

.009***

-.033***

.035***

-.024**

-.064***

(-2.526)

(-1.340)

(0.191

(4.839)

(-1.158)

(0.382)

(-5.894)

(7.582)

(-2.444)

(-3.752)

LN收入

.065***

.012

.035

-.013***

-.001**

.027***

-.008***

.012**

.009

(8.315)

(-0.253)

(1.646

(-4.082)

(-1.406)

(-1.989)

(12.722)

(-7.266)

(1.065)

OCF/资产

.424***

.035***

.020

.766***

.488

.616***

.292***

.035

.260*

(3.248)

(6.079)

(-0.029

(1.607)

(7.341)

(1.900)

(13.454)

(15.247)

(0.817)

(1.920)

ICF/资产

.309***

.061

.029*

.057

-.281***

-.162***

.061

-.405***

(3.979)

(0.854)

(-0.739

(1.837)

(-0.462)

(-0.346)

(-5.717)

(-7.558)

(1.139)

(-3.642)

长期债务与营运资金比率

.001**

.000***

.002

.000***

.000

.001

.000***

.000***

.000***

.012***

(2.718)

(3.344)

(0.694

(0.475)

(0.643)

(0.534)

(3.442)

(3.859)

(2.893)

(3.351)

投入资本回报率ROIC

.000

-.028***

.002***

.000

-.002*

-.003***

.000

.016***

(-0.665)

(-1.220)

(-3.685

(3.569)

(0.014)

(-1.377)

(-1.950)

(-9.509)

(-0.010)

(3.329)

R2

Ad-R2

F

***

***

***

***

***

**

***

***

***

***

T

时间控制变量

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

食品饮料

纺织服装皮毛

木材家具

造纸印刷

石油化学塑胶塑料

电子

金属非金属

机械设备仪表

医药生物制品

其他制造业

（1）回归结果

（1）从模型整体显著性来看，10个不同行业类别的回归模型在整体上都能通过显著性检验。

（2）从模型解释变量的显著性来看，在1%的显著性水平下只有07行业的解释变量能通过系数显著性检验，并且PMI指数每提高1个单位，07行业的企业投资平均提高0.003个单位；如果把显著性条件放宽到5%，那么08行业和04行业的系数也能通过显著性检验，并且PMI指数值每变化1单位，08行业平均企业投资提高0.001个单位、04行业平均企业投资提高0.003个单位；如果继续放宽显著性条件，直至达到10%，则02行业和05行业的解释变量系数也能通过显著性检验，并且PMI指数每提高1个单位，02行业平均企业投资提高0.003个单位、05行业平均企业投资提高0.005个单位。

（2）回归解释

从多元回归结果可以看出，PMI指数对纺织服装皮毛行业（02）、造纸印刷行业（04）、石油化学塑胶塑料行业（05）、金属非金属行业（07）、机械设备仪表行业（08）这5个行业的投资行为均有显著的影响，其余五个行业的PMI指数系数均没有通过显著性的检验。通过检验的5个行业中，PMI回归系数均大于零，说明PMI指数的变化对这5个行业投资行为有着正向的影响。剔除不显著的5个行业，对于显著的5个行业具体的分析情况如下：

1.对于纺织服装皮毛行业，回归结果的PMI系数是显著的。这可能是因为原料在纺织服装企业的成本中所占比重较高,少则50%以上,高的在80%以上。这一特点决定了原料采购、储运、配用和工艺设计在纺织企业中的主要地位。因此PMI指数的变化直接关系到整个纺织服装皮毛行业的企业的生产和投资，当PMI指数呈现出正向好的方向的变化的时候，说明纺织服装皮毛行业的市场状况比较好，这时候02行业的投资行为会出现正向的变化，因此回归结果符合经济意义。

2.造纸印刷行业回归结果中的PMI系数是显著的。这主要是因为，造纸印刷业作为受经济周期影响并不明显的基础原材料行业，但供需缺口的长期存在一直刺激着我国造纸业持续高速的增长。造纸和印刷行业是资金和技术密集型行业，特别是高档领域存在技术壁垒和资金壁垒，因此，随着社会经济的发展，市场的需求会不断增大，而且国内近两年新开工和投产的造纸印刷项目较多。因此，在PMI指数增长的情况下，经济的良好势头会直接影响到造纸印刷行业投资的增加。

3.石油化工行业的回归结果中的PMI系数是显著的。这是石油化工化工行业的特点决定的。石油化工行业将油气变成人们日常生活用品，和衣食住行都息息相关，比如轮胎、油漆、塑料，人们对于化工产品的需求量不断增长，新一轮的增长发展促进了该市场的持续繁荣。石油化工行业是技术密集型产业，对于技术含量的要求越来越高，并且具有投资规模大、施工周期长等特点。石油化工行业的技术复杂、设备的制造成本高、安装成本高、设备维护特别重要维护成本也高（张锦红、丁晓非、展奕彬）所以在PMI指数增长、行业形势好的情况下，企业增加了大额投资，所以两者存在显著相关的关系。

4.金属与非金属行业回归结果中的PMI系数也是显著变化的。这主要是金属非金属行业属于传统材料工业，是工业的胫骨，是国民经济的重要基础。特别是我国目前处于发展中国家阶段，对金属和非金属的需求是巨大的。而且不论是生产和需求均是世界第一大国。因此，金属和非金属行业成为推动