本書的研究對象是包括過度投資和投資不足在內的企業非效率投資，然而，由於沒有一個現成的財務指標可以對它們進行直接度量，因此在本章將提出一種可以克服現有非效率投資度量（判別）模型存在的缺陷因而能更為準確地度量非效率投資的方法，並進行實證度量。
信息不對稱和代理問題對投資的影響成為持續令人感興趣的主題，準確地度量它們對投資的影響程度是這一領域的研究者孜孜以求的目標。本節對自FHP（1988）以來的近20年間國內外學者在這方麵的努力進行了歸納總結，並對其優缺點作一簡要評述。
4.1.1 FHP（1988）的投資—現金流敏感性判別模型
根據MM（Modigliani＆Miller，1958）的研究，在完美資本市場條件下，投資不受融資的影響。如果能實證證明投資受到融資的影響，則可證明資本市場是不完美的。為檢驗不完美資本市場條件下，企業的投資是否受到融資的影響，FHP（1988）按股利支付率將1970～1984年間的422家樣本公司分為“低股利組”、“中等股利組”和“高股利組”，基於模型（4-1）分別估計各組的投資—現金流敏感係數。
（I/K）itf（X/K）it+g（CF/K）it+εit（4-1）
其中：I/K代表企業的投資；f（X/K）為以Tobin's Q表示的企業投資機會；g（CF/K）為內部現金流變量。
他們的實證結果表明，在控製了投資機會對投資的影響後，低股利組的投資—現金流敏感係數最大，中等股利組的係數次之，高股利組的係數最小。FHP（1988）認為，股利支付率高低可以代表一個企業麵臨的信息不對稱程度，這是因為信息不對稱的存在使得企業外部融資的成本要高於內部資金的成本（Myers＆Majluf，1984）。因此，信息不對稱嚴重的企業會通過減少股利的發放以降低對高成本外部資金的需求，從而使得投資對內部資金的依賴性更高，因而表現出更大的投資—現金流敏感係數。
盡管自FHP（1988）以後的近20年間，一些學者按照不同的分類標準（如規模、是否隸屬於企業集團、是否國家控股等）使用不同國家和地區的樣本的研究結果支持了FHP（1988）的結論。但以投資—現金流敏感程度來度量企業麵臨的融資約束這一方法因存在以下問題而在近幾年成為本領域激烈爭論的主題。
1.投資—現金流敏感性並不一定隨融資約束程度單調增加
KZ（Kaplan＆Zingales，1997）對現有文獻中的基本假設“投資—現金流敏感性隨融資約束程度單調增加”提出質疑，理由是沒有廣泛接受的理論模型支持這種關係。他們使用公司年報中與融資約束程度相關的定性和定量信息對企業進行分類後發現，被FHP歸為融資約束最為嚴重的49家公司中“僅有15%的企業—年度存在某種程度的融資約束，而有將近40%的樣本企業在樣本期內每年均有增加投資”。同時他們還發現，融資約束最輕的企業組表現出最大的投資—現金流敏感性，這與FHP的結論完全相反。
KZ還提出了一個理論模型來證實他們的觀點。他們設定一個選擇最大化利潤的投資水平的企業，投資I的收益函數由生產函數F（I）給定，F′＞0且F″＜0.投資所需資金由內部資金W或外部資金E解決。信息不對稱所致的外部資金的額外成本由凸函數C（E，k）描述，其中k為內外資本成本的差異。每個企業選擇投資額I以最大化其投資收益，即：Max F（I）-C（E，k）-I，約束條件為IW+E。KZ繼續證明，當且僅當式（4-2）即d2I/d2W＜0時，FHP關於“投資—現金流敏感性隨融資約束程度單調增加”的假設才成立。
d2I
d2WF111
F211——C111
C211×F211C211
C11——F113，C11≠F11≠0（4-2）
其中，下標表示分別對應第1項（即E）或第2項（即k）的1階或2階偏導。等式右邊的第二項始終為正，因此，當且僅當（F111/F211——C111/C211）＜0，d2I/d2W才小於零。然而，這個條件很難滿足，因為當外部融資成本函數為二次函數，如果生產函數的三階導數為正，則d2I/d2W將為正。但是，許多簡單的生產函數的三階導數都為正。因此，KZ認為，對於某一特定選擇的生產和成本函數，投資—現金流敏感性與融資約束程度的理論關係實際上是負的，即融資約束嚴重的企業可能表現出更低的投資—現金流敏感性。
2.托賓Q的衡量偏誤問題
在完美資本市場條件下，投資機會能完全解釋企業的投資支出，反映公司淨值變化的財務變量（如現金流）應該對投資支出沒有影響。因此，現有投資—現金流敏感性的研究文獻大多以經典Q模型為基礎，在假設投資機會不變的前提下，通過考察現金流對投資支出的影響來檢驗資本市場完美假說：若現金流變量的係數顯著為正，則說明資本市場是不完美的。因而，投資機會的衡量就顯得尤為重要。從理論上講，能夠完全反映投資機會的是邊際Q（新增一單位資本預期能創造的現金流的現值與重置成本的比率）而不是平均Q（現有資本的市場價值與其重置成本之比），但由於邊際Q的不可觀測性，現有文獻中基本上都是以平均Q（托賓Q）替代邊際Q。但林文雄（Fumio Hayashi，1982）指出，以平均Q替代邊際Q必須具備以下條件：產品和要素市場完全競爭，各種資本具有同質性，生產函數和資本調整函數均為線性齊次函數，公司的目標是價值最大化。顯然，這些條件在現實經濟體中往往難以滿足。
在進行投資—現金流敏感性的研究時，若上述條件不滿足但仍以平均Q（托賓Q）替代邊際Q，即存在Q的衡量偏誤問題。埃裏克森和懷特德（Erickson＆Whited，2000）發現在有效控製衡量偏誤的情況下，經典Q模型具有很好的解釋力，即使在融資約束最為嚴重的樣本組中，現金流也並不顯著。因此，他們認為以往文獻中發現的投資—現金流敏感性不過是衡量偏誤導致的假象。戈梅斯（Gomes，2001）通過模擬分析表明即使不存在融資約束，衡量偏誤也會導致顯著的現金流敏感效應。埃裏克森和懷特德（2005）則進一步對各種邊際Q的代理指標的合理性進行了對比分析，結果發現基於Q建立的各種代理指標都存在嚴重的衡量偏誤。Q的衡量偏誤將使統計推斷失效：當模型中的部分變量存在衡量偏誤時，所有變量的參數估計都將是有偏的，存在衡量偏誤的變量的參數估計通常會非常接近於零，而本身不具任何解釋力的變量卻可能非常顯著；模型的擬合優度R2也會被嚴重低估。
與國外成熟的市場經濟國家相比，在中國，以平均Q替代邊際Q的條件更難以滿足，因而托賓Q的衡量偏誤愈發嚴重。第一，過度競爭與競爭不足並存的狀況說明中國的產品和要素市場遠未達到“完全競爭”的程度。第二，國有企業普遍承擔的戰略性和社會性兩方麵的政策性負擔（林毅夫和李誌贇，2004），使得國有企業的目標與企業價值最大化的目標有較大的偏離。第三，中國股票市場有效性的不足使得股票的當前價格最多隻能反映所有曆史價格信息而無法發揮其前瞻作用，而投資機會的本質是新增一單位資本預期能創造的現金流的現值與重置成本的比率，因此前瞻性是投資機會變量的基本要求。第四，缺乏市場價格的非流通股的存在使得托賓Q的衡量變得更加複雜：無論是以每股淨資產還是按流通股市價折價替代非流通股市場價格，均難以準確地反映非流通股的市場價格，從而使托賓Q的衡量偏誤更加嚴重。第五，由於內部人與股東的利益目標存在很大的偏差，因此中國上市公司中嚴重的內部人控製導致市場對公司價值的評估與公司經理人的評估相去甚遠，而公司的投資決策更多地取決於後者（Erickson＆Whited，2005）。