一、引言
企业的固定资产投资决策是一个实现资金优化配置的过程，通过选择优质投资项目，促进资本的有效率配置，进而达到企业价值最大化目标。由于固定资产投资具有期限长、资金耗用量大、不可逆等特征，从企业自身来说，固定资产投资是否成功将直接决定其未来的财务状况乃至命运；从国家层面上说，无数个企业投资决策的叠加又在整体上影响了一个国家整体的经济发展速度。因此，企业的投资行为一直倍受学术界、实务界和政策制定者高度关注。特别是在近年来全球经济衰退的背景下，如何通过有效的宏观经济政策引导企业投资行为，调整经济结构，刺激经济发展，已经成为各国政策制定者重点关心的问题。
二、文献综述与研究假设
Fubender & Tirole（1983）研究发现，企业所处的产品市场竞争类型和企业的竞争行为，会对其自身以及其他企业的固定资产投资行为产生显著的影响。在他们创建性的研究文献发表之后，从产品市场竞争视角研究企业固定资产投资行为的文献大量涌现。James & Lewis（1986）提出，企业的财务行为受到企业在产品市场上的表现与绩效的影响，随后大量文献将企业产品市场竞争状况与财务行为联系在一起进行研究。Ghosal & Loungan（i1996）运用美国制造业的截面数据研究发现，在竞争激烈的行业，企业投资受价格不确定性的影响较为严重，但在竞争程度较低的行业，企业投资行为与产品价格之间的上述关系则表现的不明显。Nielsen（2002）认为，在传统的竞争性行业中，企业的利润水平决定了企业的投资支出规模，而市场竞争的加剧会压缩企业的盈利空间，进而不利于企业的固定资产投资支出。Clayton（2009）在前人研究的基础上，将产品市场竞争因素加入到投资与债务的有限责任效应模型中，认为产品市场竞争因素能够督促管理者控制债务规模，进而解决信息不完全下的代理问题，最终有效缓解甚至阻止由于委托代理问题引发的投资不足以及过度投资现象的发生。近几年来，以产品市场竞争对企业投资的影响为主题的研究开始受到国内学者的关注。吴建祖等（2006）研究发现，企业所处的产品市场竞争对企业投资行为的影响具有双向性，一方面，产品市场竞争加剧可能会削减企业研究与发展（R&D）等期权的价值，迫使企业将投资提前进行；另一方面，产品竞争加剧了企业产品市场需求状况的不确定性，导致企业 R&D 投资的成本提高，从而阻碍现期投资进行。张洪辉和王宗军（2010）借助我国制造业上市公司 2001～2004 年数据进行实证研究，发现我国制造业上市公司产品市场竞争能够较有效的阻止企业的过度投资行为的发生。产业组织理论和公司金融（财务）领域越来越多的研究文献显示，企业的固定资产投资行为与该企业所处产品市场竞争程度有着密切的联系。不同行业的产品市场的竞争程度存在差异，产品市场竞争程度的差异会反映到企业的财务状况，进而影响企业的投资（也包括融资）行为，这一逻辑推断几乎不证自明。但是，产品市场竞争究竟是刺激还是抑制了企业的固定资产投资则存在较大的争议。本文以委托代理理论为基本框架，试图探讨产品市场竞争程度对企业投资数量和波动性的影响，以及这种影响的作用机理。
Graham & Harvey（2001）通过问卷调查发现，企业的投资决策更多的是遵循以预期收益和风险为基础的现值准则，以及资本追逐利润的原始法则。当某行业投资机会具有更高的预期收益水平时，该行业（企业）更容易吸引到投资资金。根据产业组织相关理论，行业竞争会使得企业能够获得的平均回报率逐渐降低。在产品市场竞争程度处于较低水平时，固定资产投资项目的预期回报率水平很可能会高于资本市场同类投资的机会收益，企业会选择对该项目进行投资。随着行业产品市场竞争程度的逐渐上升，企业投资项目的预期收益水平会整体下行，最终接近乃至低于同类项目投资的机会收益。此时，具有投资价值的项目（投资机会）就会变得越来越少，企业进而会缩减投资规模。因此，行业的竞争程度与企业投资规模呈负相关关系。
除了上述研究思路外，Jensen 等(1976)基于委托代理框架，从产品市场竞争对企业管理者（代理人）行为影响的视角，讨论产品市场竞争对企业投资行为的影响。Holmstrom（1982）提出，在提高公司投资效率方面，产品市场的竞争比监督、控制权市场更为有效。Myers（1984）发现，与竞争程度相对较低的产品市场企业情况相比，在产品市场竞争更为激烈的企业中，管理者想要用企业资源进行过度投资的风险和成本都更高些，而且更加有可能因所推进的过度投资行为被惩罚。Schmid（t1997）认为，市场竞争的存在提高了企业破产清算的可能性，从而能够正向地促进公司经理努力程度提高。在存在高度竞争的行业中，经理人一旦将企业资本投资于净现值为负的项目，企业的产品市场竞争能力就会因此变弱（比如，企业不得不提高产品定价以为净现值为负的项目筹集资金）。一旦企业在产品市场的竞争能力变弱，企业的绩效自然也会随之变差，企业将逐渐失去对资本的吸引力，在某些极端的情况下甚至可能出现兼并重组或破产清算，乃至被驱逐出产品市场。因此，在高度竞争的行业中，理性的公司经理会谨慎地选择投资项目，因为净现值为负的项目会降低他们的绩效工资、奖金等收入，甚至导致失业。处于高度竞争行业的经理会在拥有自由现金流的时候选择发放股利，而不是将资金浪费在坏的投资项目上（Grullon & Michaely，2008）。从另外一个方面考虑，企业所处市场的竞争程度不同，使得资产周转率、行业风险特征以及行业的资产特征也存在着重大区别，这必然影响企业的投资行为。具体而言，产品市场竞争带来的市场需求不确定性会使得企业面临较大的经营风险，管理者的投资行为因而更加谨慎，企业总体投资规模将趋于缩减。对于竞争不太激烈的垄断竞争行业以及寡头竞争行业，企业为了保住自身的垄断竞争地位，会倾向于不断加大资本支出，这样不仅能保持自身的垄断优势，也能震慑新竞争者的进入。
综合以上分析，我们认为，产品市场竞争会抑制企业的固定资产投资支出；处于不完全竞争行业的企业，由于面临较小的市场竞争压力，其固定资产投资规模反而相对较大。据此，我们提出假设 1：H1：企业所处的产品市场的竞争状况与其当期固定资产投资规模存在负相关关系，也即企业所处的市场竞争越激烈，企业当期投资额往往就越少。
关于企业产品市场竞争状况与企业固定资产投资波动性关系的研究文献比较少见。Nishimura（1991）在不完全信息的假设前提下，构建了一个对数线性垄断竞争研究框架，用于分析企业投资行为的稳定性。他发现，企业在缺乏所处行业确切平均投资水平信息的情况下，会利用所有能获得的信息形成自己的“理性预期”。Nishimura（1991）还发现，企业预期的行业平均投资规模倾向于与企业实际的投资规模呈负向变动关系，并且产品市场竞争越激烈，企业的固定资产投资行为模式会更加依赖于自身的“理性预期”。如果 Nishimura 的发现是可靠的话，企业预期的投资水平对企业投资规模的缩减效应会随着竞争的加剧而显著下降，企业的投资规模也会相应地扩大。整体上看，市场信息的瑕疵或者说不完全性，导致企业投资规模与产品市场竞争程度同向变动。
但是，本研究认为，企业所处行业的产品市场竞争程度加剧，不但不会刺激企业固定资产投资规模的变动，反而会减轻企业固定资产投资规模的波动。
原因是，在竞争不充分的行业中，企业固定资产投资具有延期决策的实物期权效果，该实物期权的时间价值较大，企业会更看重未来的投资机会而不用着急做出当期投资决策，这就使得企业当期的投资规模存在很大的变数；相反，在竞争激烈的行业里，投资的递延实物期权价值会受到很多限制，为了避免好的投资项目被竞争对手抢占，企业不得不在更早的时点决定投资。因此，在竞争激烈的行业中，企业倾向于在当期投资而不太愿意或没有机会考虑把投资安排到将来某个时间，从而固定资产投资波动性会比处于竞争不充分的情况下更稳定。从企业层面考察这个问题，假定企业各期都有一些投资机会，这些机会的投资额恒定为 I，投资机会的收益是随机的，但都满足净现值法则。根据前文分析不难发现，如果该企业所处的行业竞争不充分时，企业没有很大的竞争压力，有条件推迟投资时点，因此，每一期实施的投资额具有很大的变动空间；相反，如果该企业所处的行业竞争较充分，迫于竞争的压力企业没有很多选择投资时点的自由度，从而被迫在每期都实施 I 规模的投资，故而投资规模的波动性处于较低的水平。
从上面的理论分析可以看出，企业面对的产品市场竞争激烈，则各期资本性支出保持相对稳定水平，即投资规模具有较小的波动性。处于垄断性行业的企业，由于面对较低的产品市场竞争压力，企业可在相当长的时期内自由安排投资时点的空间较大，从而各期投资支出水平的波动就较大。由此，本文提出第二个假设：H2：产品市场竞争强度与企业投资波动性呈负相关关系，激烈的竞争不会加剧投资波动反而会抚平其波动；竞争程度高的行业的企业投资波动性小，竞争程度低的行业的企业投资波动性大。
三、研究设计与模型设定
（一）变量选择
本研究使用的变量包括被解释变量、解释变量和控制变量。其中，被解释变量为企业固定投资规模以及投资的波动性；解释变量主要是企业所处行业的产品市场竞争程度代理变量；控制变量包括企业规模、经营不确定性、融资约束状况以及产权所属结构等变量。
1.被解释变量：企业固定资产投资规模以及固定资产投资规模的波动性。本研究用企业当期固定资产原价、工程物资与在建工程三项之和的变化量与上期固定资产原价之比来代理企业固定资产投资规模变量，之所以没有使用固定资产净值，是考虑折旧的变动与投资没有直接的关联。固定资产投资规模的波动性则用当期企业固定资产投资规模与前一期企业固定资产投资规模之差（本文不研究变动的方向只考虑波动大小，为方便后续处理对差值取绝对值）除以上期固定资产原价来表示，符号为 ΔI/K。
显然，ΔI/K 值越大，表明企业投资波动性越大，企业的投资行为越不稳定。
2.解释变量：产品市场竞争程度。目前，学术界对产品市场竞争程度合适的代理变量评判标准没有达成一致认识。过往的相关文献基本上都是从市场结构、行为和绩效三个角度考察产品市场竞争状况，采用的具体代理指标通常是赫芬达尔指数（HHI）、集中度比率（MCR）以及行业总体平均利润率等。除了以上三种度量指标外，也有学者构造了一些特定的指标来度量产品市场的竞争情况。刘星等（2007）正态化企业的主营业务增长率，以此衡量企业产品市场竞争程度。刘志彪等（2003）则用企业对竞争对手敏感度及企业所处行业内企业数量作为竞争程度的代表。国外学者 Nickel（l1996）、Grosfeld & Tressel（2002）等用租金率度量产品市场竞争状况。宋敏、胡一帆和张俊喜（2005）用“企业主营业务具有竞争关系的竞争对手数量”和“潜在竞争对手的市场进入成本”两个指标联合衡量市场竞争状况。综合参考各位学者的做法，本文以行业内企业数量、企业主营业务利润率以及正态化后的主营业务增长率等指标来衡量企业所处的产品市场竞争状况。
（1）主营业务利润率。学者们普遍认为，在竞争较为激烈的市场，企业的利润空间较小，而在竞争不充分的行业，没有竞争压力的企业的毛利率通常较高，从而利润水平往往较高。正如 Nickel（l1996）指出的那样，产品市场竞争程度越低，企业能够获取的“垄断租金”越高，而利润率水平在某种程度上可视为公司的“垄断租金”。本文用主营业务利润率指标表示产品市场的竞争程度，认为企业的主营业务利润率越大，则其所在行业的产品市场竞争程度越弱。
（2）企业数目。在竞争最不充分的完全垄断行业中，整个行业被一家企业所垄断，企业的数量为 1；相反，在完全竞争的行业内则存在规模不一的数以万计的企业。垄断竞争和寡头竞争市场的情况则介于上述两种极端情况之间，一般认为寡头竞争市场内企业数目要比垄断竞争行业内的企业数目小很多。从上面的分析不难看出，行业内企业数量是行业竞争状况的直观度量，如果行业内企业数目越多，可以预期该行业的竞争往往越激烈。
（3）经正态化处理后的主营业务增长率。在行业成长过程中，企业的主营业务收入总体上都会不断增长，但不同竞争类型下的企业主营业务收入增长速度存在显著的差异。在竞争激烈的行业，众多企业争夺有效的市场，企业销售收入增长速度较慢；在垄断程度较高的寡头市场和垄断竞争市场，企业可以通过产品差异化和产品创新实现市场的开拓，这类企业的主营业务增长较快。本文将主营业务增长率标准化，以避免行业中其他系统性因素的影响，保障实证结果的有效。
3.控制变量。为了从技术上控制非本文重点考察的因素对实证结果可能造成的干扰，本文在回归模型中加入了已有研究表明的对投资具有显著影响的指标作为控制变量。这些控制变量主要包括企业规模、企业成长性、融资约束状况及股权结构等。
过往很多研究显示，企业规模与投资数额之间通常存在显著的正相关性，学者们常用销售收入、企业总资产数量、股权资本账面值以及存量资本的市场价值来度量企业规模。考虑到销售收入、企业总资产数量、股权资本账面值以及存量资本的市场价值之间本来就存在较大的相关性，为避免共线性问题，本文采用企业总资产作为企业规模的替代性指标，并对其取自然对数以保证研究过程的有效性。
近年来，许多文献研究了融资约束对企业固定资产投资的影响。Caballero（2000）等的研究表明，加入了融资约束因素后的模型可以很好的解释企业周期性投资行为。当前，我国企业融资难的问题十分突出，面临严重的融资约束是企业发展（包括投资在内）的客观环境。有鉴于此，本文在研究中加入了企业的融资约束状况作为控制变量。参考何青等（2007）的研究，本文选取企业经营活动现金流和企业现金持有水平作为融资约束的代理指标。
国内外相关研究表明，企业的成长性和发展阶段通常会对企业的投资行为造成重要影响。Eberly、Rebelo & Vincen（t2008）在梳理了已有的各种理论模型对企业投资行为的解释效果之后得出结论，Hayashi & Fumio （1982) 提出的投资模型在现有的模型中具有对企业投资行为最强的解释和预测能力。在 Hayashi & Fumio（1982) 提出的模型中，强调了 Q 值对企业投资决策具有显著影响。因此，本文以托宾 Q 作为衡量成长性的控制变量。
此外，为了控制产权因素对投资的影响，区别出企业的国有或非国有性质与投资行为间的关系，本文在研究中加入了最终控制人虚拟变量。为刻画企业面临的不确定性，本文选取经营现金流的波动率代表。各变量的具体定义见表 1。
（二）模型设定
为了检验理论分析的结果，根据待检假设 1 和假设 2 提出的判断，我们设计了两个多元线性回归实证模型。模型中的因变量分别为企业投资规模和投资规模的变动率，自变量主要是企业产品市场竞争程度代理变量，以及对企业投资行为具有重要影响的控制变量；为减少回归模型中企业规模对企业投资数额和投资波动大小的影响，模型中用投资额与企业资本规模的比值、投资变动额与资本规模的比值来刻画企业的固定资产投资行为；解释变量主要包括行业中企业数量、主营业务利润率、主营业务收入增长率为代表的，反映企业所处行业产品市场竞争状况的变量。为控制前文提到的诸如现金持有量、控制人特征等对企业固定资产投资行为的影响，同时也方便将本研究结论与国内外其他学者的研究结果相比较，我们遵循同行的一般做法，在回归模型的变量选取和变量的定义方面，尽量与既有文献对变量选择和定义一致。本文模型设定的主要任务是观察上述三个反映企业所处行业的产品市场竞争状况的变量与企业投资行为之间的关系，具体来说就是通过两个实证模型来检验企业产品市场竞争对其固定资产投资的影响效应。
模型一：检验企业产品市场竞争程度对固定资产投资规模的影响，即待检假设 H1。
根据上述模型设定，若模型一的回归结果中，主营业务利润率的系数显著为正，标准化的主营业务增长率的系数也显著为正，企业数目的回归系数显著为负，则说明待检假设 H1 成立，即企业所处的市场竞争越激烈，企业当期投资额往往就越少；若模型二的回归结果中，主营业务利润率的系数显著为正，标准化的主营业务增长率的系数也显著为正，企业数目的回归系数显著为负，则说明待检假设 H2 成立，即激烈的产品市场竞争不但不会加剧企业固定资产投资的波动性，反而会抚平其波动。
四、实证检验过程与结果
（一）样本选择与数据来源
本研究最初的样本涵盖 2006～2011 年间在沪深两市上市的所有公司，数据来源于 CCER 经济金融数据库和 CSMAR 数据库。按照中国证监会 CSRC 行业分类标准确定样本企业所属行业，对最初选定的样本进行以下处理：（1）剔除连续亏损已经被交易所ST、PT 标识的上市公司；（2）由于我们主要考察生产制造企业产品市场竞争与投资之间的关系，因此剔除了房地产类（J）和金融类（I）上市公司，这两类企业通常与本文设定的行业有显著的差异；（3）剔除企业数量过少的行业（如传播与文化产业和木材家具加工行业），这些行业的上市公司数目很少，样本数量无法达到统计意义要求；（4）为消除异常数据的影响，参照其他同行的普遍做法，本文采用了|Xi-E（Xi）|>3σi 标准对所有样本进行过滤，同时剔除指标缺失的公司。
（二）样本的描述性统计
我们分别从行业内企业数量和主营业务利润率两个维度，以中位数为区分标准，将样本内各行业企业进一步细分为竞争程度高和竞争程度低两组子样本。子样本的企业数量（Num）、主营业务利润率（Nr）、投资支出规模（I/K）、投资规模波动性（ΔI/K）的描述性统计如表 2 所示。
从表 2 可以初略地判断各行业产品市场竞争程度与企业固定资产投资的关系。（1）电力、煤炭、水的生产与供应业以及交通运输、仓储业等行业的主营业务利润率较低，并且行业内企业数量较少，说明这些行业企业面对的产品市场竞争较为激烈。机械、设备、仪表，批发和零售贸易的主营业务利润率较低，说明这些行业的产品市场竞争程度也相对较高。以上事实表明，从总体上来看，用行业内企业数量和主营业务利润率来衡量产品市场竞争状况具有很好的效度和信度。（2）从投资规模的角度看，电力、燃气及水的生产和供应业的 I/K 为 0.245 15，显著高于平均水平的 0.155 56，而批发和零售贸易业的 I/K 为0.131 79，低于平均值水平。（3）从投资规模波动性的角度看，产品市场竞争程度较低的样本组，其 I/K 的中位数通常高于产品市场竞争程度较高的样本组的I/K 中位数。以主营业务利润率划分为例，主营业务利润率较低的行业组的 I/K 的中位数为 0.350 17，主营业务利润率较高组的 I/K 的中位数为 0.401 70。由以上分析可知，产品市场竞争程度不同的行业具有不同的投资额与投资波动性。上述结论是基于描述性统计得出的，结论是否具有统计上的显著性和稳健性还有待下文做进一步检验。
我们对不同行业的企业投资额和投资波动性进行了 Kruskal-Wallis H 检验，结果如表 3 所示。由表3 中的 P 值可知，不同行业之间的投资额的确存在显著差异，且每年的 P 值均在 1%的水平下显著，也表明了行业的投资额差异在各年保持稳定；在投资波动性方面，各行业之间也存在显著差异，仅仅在2009 年未通过 10%的显著性水平检验，其余各年均在 5%的水平上显著。
为具体研究各个行业投资额与投资波动性的差异，本文选用 Mann Whitney U 检验对各个行业进行了两两比较。本文将每家公司各个指标求平均而得到的横截面数据进行上述比较，比较结果如表 4－A与表 4－B 所示。
表 4－A 和表 4－B 中总共有 46 个数据对通过了显著性检验。其中，19 个在 1%的显著性水平下统计显著，19 个在 5%的显著性水平下统计显著，8 个在10%的显著性水平下统计显著，并且显著的结果在行业中分布较为均匀。这表明，行业之间的投资行为（包括投资额与投资波动性两方面） 的差异的确存在，并且这种差异不是个别行业的异常情况，而是普遍存在的。
（三）相关性分析
本文分别采用 Pearson 检验和 Spearman 检验方法考察被解释变量和各解释变量之间的相关性问题，鉴于本文涉及的变量数很多，但本文关注的只是产品市场竞争程度对投资行为的影响，因此只选取了部分控制变量做相关性检验，其他变量诸如部分控制变量在此忽略。变量间的相关性检测结果见表 5。
Pearson 和 Spearman 相关系数显示，投资支出与市场竞争替代变量之间均显著相关，且与 Mac 和Nr 正相关，与企业数目 Num 负相关。这部分说明，企业每年的固定资产投资额会随着企业所处行业产品市场竞争程度的加剧而下降。行业产品市场竞争程度与企业投资行为波动的相关性检验表明，主营业务利润率（Nr）与投资额的波动性不具统计上的相关性，标准化的主营业务增长率（Mac）、企业数量（Num）与投资额的波动性在 1%的置信水平上，分别呈现显著的正相关和负相关关系。可以粗略地认为，产品市场竞争能够有效抑制企业投资规模的波动。
此外，所观察到的相关系数表明，现金流量、托宾 Q与投资规模和投资规模的变动之间存在着显著的相关性。文中涉及到的其他变量之间的相关系数均小于 0.4，表明所选择的解释变量和控制变量不存在严重的多重共线性问题。
（四）回归结果分析
既往文献中有关企业产品市场竞争程度与固定资产投资行为之间关系的实证研究虽然也采用了面板数据进行分析，但多数文献直接假设不存在影响企业投资行为的非观测异质性，并使用混合样本回归方法进行检验。本文认为，“不存在影响企业投资行为的非观测异质性的假设”是个很强的假设，事实上不同的行业之间（乃至相同行业的不同企业之间）往往存在很大的差异性，比如政府对不同行业或不同产权属性企业的投资政策支持等都会导致非观测异质性。因此，本文在做回归分析时，用 F 统计量判断模型应该采用混合 OLS 估计方法还是固定效应估计法，用 Hausman 统计量判断模型应该采用固定效应估计法还是随机效应估计法。
我们首先利用前文设定的模型一对单位化后的企业固定资产投资额进行面板数据分析。其中，产品市场竞争状况分别由行业内公司数量、主营业务利润率、正态化的主营业务增长率等指标来代表。在相关性检验时我们发现，这三个指标之间存在显著的相关性，为了避免产生多重共线性问题，本文并未把它们一起放入模型进行回归检验，而是将它们逐步添加到模型中。表 6 总结了模型一的 4 次回归结果。
从表 6 中可以看出，模型一整体能通过显著性检验，并且具有较高的可决系数（处于 0.14～0.16 之间）。在估计方法选择上，F 检验与 Hausman 检验均支持采用固定效应估计方法。从回归系数可以看出，产品市场竞争程度与企业固定资产投资规模之间具有显著的负相关关系，验证了文中的第一个研究假设。主营业务利润率指标的系数是 0.533 8，标准化的主营业务增长率的系数也为正，且两者均在 1%的水平上是显著的。企业数目的回归系数显著为负，也在 1%的水平上是显著的。由此，我们可以得出结论：
产品市场竞争的加剧会降低企业的投资额（也即企业固定资产投资额与所处行业的产品市场竞争激烈程度呈负相关关系）。控制变量的回归参数支持“企业现金流持有水平与企业的固定资产投资规模之间存在显著的正相关关系”的观点。回归结果中，资产负债率的系数为正值，且通过了 1%的显著性检验。
一般来说，较高的资产负债率意味着较大的财务风险，这应会抑制企业的投资规模，然而对我国国有企业来说，政府为避免企业倒闭给就业带来压力，反而会增加固定资产投资，政府的担保也使得企业能够“债台高筑”。回归结果显示，企业的资产规模（对数形式）也与固定资产投资支出呈显著的正相关关系。
这是因为，企业的规模越大，内在的投资需求越大，而且大企业往往具有较好的声誉，融资较为方便。另外，最终控制人指标的系数部分通过了显著性检验，但系数却为正，这与已有的研究不一致，很可能是由于样本选取（事实上，823 家样本企业有 537 家属于国有控股）以及计算方法不同所致。
模型二的回归结果，即企业固定资产投资波动性与产品市场竞争关系的实证结果，如表 7 所示。
从表 7 中可以看到，F 检验与 Hausman 检验均在 1%的显著性水平上拒绝原假设，表明应该采用固定效应法估计；采用固定效应法的回归方程的 F 值通过了检验，表明模型总体的解释力在统计意义上具有显著性；经调整的可决系数为 0.13 左右，表明模型整体上具有较好的解释能力。用主营业务利润率作替代变量的市场竞争对投资波动性的影响具有显著性，并且标准化的主营业务增长率和公司数目在回归模型中的系数显著不为零。由此可知，产品市场竞争程度对企业固定资产投资规模的波动性具有显著影响，这与本文的假设二是一致的。进一步，回归（2）与回归（3）中的解释变量的系数均为正，回归（1）中的解释变量的系数为负，可以推知行业产品市场竞争水平会抑制企业投资的波动性。表 7 中控制变量的回归结果表明：（1）现金持有量越充足的企业的投资波动性越弱，说明融资约束较低的企业能够保持稳定的投资支出规模；（2）现金流波动带来的不确定性，使得企业投资规模波动性变大；（3）成长性越好的企业（表现为较大的托宾 Q 值），固定资产投资波动越小。这些研究结论与多数学者的研究结论一致。
五、稳健性检验
在前面的分析中我们曾指出，不同企业的投资行为可能存在非观测异质性，并且采用了固定效应的估计方法。为保持研究的完整性与严谨性，我们继续采用混合 OLS 估计方法对上述数据进行稳健性检验，OLS 估计的结果如表 8－A 与表 8－B 所示。
从表 8－A 中我们发现，主营业务利润率与正态化的主营业务增长率对企业投资支出水平具有很好的解释作用，这与前面的分析结论基本一致。虽然由于估计方法的不同使得方程回归系数有些许变化，但符号方向和系数的显著性水平没有发生变化。但是，用行业内企业数目表示的产品市场竞争水平与企业投资支出的关系不显著，同时符号方向也与前面的结果不一致。正如前面所考虑的那样，这可能是因为行业特点的不同使得上市公司数量并不是行业内企业数目的合意代理变量。表 8－B 中样本企业投资波动性的混合 OLS 估计结果显示，无论是用行业内企业数目，或是用主营业务利润率，抑或是用主营业务增长率表示的产品市场竞争程度都与投资波动性呈显著的负相关关系，同时托宾 Q 的符号显著为负，表明投资机会越多的企业，其投资支出越平稳。
现金流波动水平与投资波动性呈显著正相关关系，也表明现金流的不确定性增加了企业投资支出的不确定性。这些都证明了模型的 OLS 估计结果与前面的估计基本一致。整体而言，变更模型的估计方法并未使结论有所变化，混合 OLS 的回归结果再次验证了企业投资支出与投资波动性确实与企业所处行业的竞争程度存在负相关关系，且这种关系在统计上是十分显著的。
六、研究结论与政策建议
本文从产品市场竞争状况视角，分析了企业所处行业的产品市场竞争状况对企业固定资产投资的影响，认为企业所处行业的竞争状况与企业当期投资额存在负相关关系，产品市场竞争会有效地抚平企业固定资产投资支出的波动性。对我国上市公司的实证结果显示，处于产品市场竞争激烈行业的企业，无论是固定资产投资规模，还是投资支出的波动性，均要小于相应的处于产品市场竞争程度低的行业的企业，也即产品市场竞争的加剧会缩减企业的固定资产投资支出规模，同时降低投资规模的波动性。
基于此，本文认为，我国应从产业政策调整入手，在更多的行业开放市场准入，培植竞争对手，以形成竞争性经营环境。通过产品市场竞争自发引导企业的投资行为，从而提高资源配置效率，实现经济结构的优化调整。近几年来（尤其是本届政府执政以来），我国宏观经济政策的一大意图是努力实现经济结构调整和转型升级，为此政府部门主动抑制钢铁、水泥、平板玻璃、煤化工等高能耗、高污染、产能明显过剩行业的固定投资，引导资本流向一些附加价值高、环境友好、发展不充分行业的固定资产建设，从而提升我国整体经济的发展水平和经济部门间的结构均衡。但是，在过去相当长的时间内，我国经济调结构的基本思路和做法却是，政府相关部门综合运用财税和货币等总量政策手段，或通过项目审批及金融资源配给等直接干预的方式来推进经济结构调整和产业转型升级。这些政策“外力”的介入，事实上很难引导企业自发地调整其固定资产投资行为。一方面，总量调控本身不能作为推动经济结构调整和转型升级的直接手段，控制货币投放政策不仅无助于解决目前普遍存在的产能过剩和结构扭曲问题，甚至可能会使情况变得更糟；另一方面，通过“看得见的手”直接干涉企业投融资行为的调整方式，虽然可以改变经济结构的布局，但在产生积极作用的同时也导致了地区发展不平衡、行业发展不平衡、体制内企业与体制外企业发展不平衡等诸多政策预期之外的问题。而且，随着这种调整经济手段的使用期限的延长，政策工具的效果和力度出现明显的效用递减状况。经济结构调整需要新的手段和政策着力点，在当前经济情况下，应该鼓励市场竞争，通过市场机制形成价格，在更多的经济部门引入价格竞争机制或许是一个更好更有效的政策选项。在金融、电信、铁路、石油等一些传统的垄断性行业，降低民营资本的准入门槛，提高民营资本的参与度，建立国有和民营公平竞争的市场环境，通过市场的法则来决定产业中企业的数量和规模，通过行业内产品市场的竞争来改变企业的投融资行为，可以成为国家推进经济结构调整的新方式。
当然，企业固定资产投资往往具有一定的周期性，本研究样本区间为 2006～2011 年，虽然这一期间我国经济经历从繁荣阶段向衰退转变的状况，但够不上一个完整的经济周期。因此，本文研究发现的产品市场竞争与企业投资行为的关系可能仅适用于经济周期的繁荣向萧条发展的阶段，不适用于经济萧条和复苏阶段。后续研究可以考虑加入经济周期变量，考察完整经济周期中企业产品市场竞争与投资行为之间的关系，为制定相应的企业投融资政策提供更全面的经验证据的支持。
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