李佳霖，董嘉昌，張倩肖

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

一、引言

近年來(lái)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)微觀主體經(jīng)濟(jì)行為及宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。面對(duì)政府為提振經(jīng)濟(jì)不斷出臺(tái)調(diào)控政策，但實(shí)體經(jīng)濟(jì)仍持續(xù)低迷的現(xiàn)實(shí)，越來(lái)越多的學(xué)者嘗試從經(jīng)濟(jì)政策不確定性的視角，分析企業(yè)投資持續(xù)下滑、社會(huì)資金脫實(shí)入虛的原因及政策變動(dòng)對(duì)其的影響。中國(guó)中央政府和地方政府在財(cái)政分權(quán)體制下存在利益分化，中央政府調(diào)控目標(biāo)與地方政府政策執(zhí)行之間往往存在偏差，造成企業(yè)決策時(shí)難以對(duì)政策環(huán)境做出準(zhǔn)確判斷，從而加劇了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資的負(fù)面影響。

國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資的相關(guān)性進(jìn)行了研究，并利用實(shí)證方法檢驗(yàn)了有關(guān)影響因素，但大多并未建立理論模型，深入剖析其內(nèi)在機(jī)理。同時(shí)，已有文獻(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)投資的研究，主要關(guān)注企業(yè)投資水平變化，但對(duì)企業(yè)投資效率關(guān)注較少。在考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)，較多學(xué)者采用地方政府換屆事件作為政策變動(dòng)的代理變量，考察政府換屆產(chǎn)生的不確定性，忽略了中央政府政策變動(dòng)以及兩級(jí)政府協(xié)調(diào)沖突對(duì)企業(yè)投資所產(chǎn)生的影響。

鑒于此，本文以已有研究為基礎(chǔ)，首先構(gòu)建理論模型，分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資的影響，并揭示金融摩擦背景下融資約束這一關(guān)鍵影響渠道。其次，采取中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度，實(shí)證分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資水平及投資效率的影響。

與已有文獻(xiàn)相比，本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)政策不確定性、融資約束與企業(yè)投資的理論模型，補(bǔ)充了已有文獻(xiàn)的不足，為后續(xù)這一重要影響渠道的實(shí)證檢驗(yàn)奠定了基礎(chǔ)；深入考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資水平的直接影響和間接影響，基于企業(yè)推遲投資行為及企業(yè)存在的融資約束差異，結(jié)合長(zhǎng)期以來(lái)中國(guó)信貸市場(chǎng)存在的“所有制歧視”現(xiàn)象，對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)投資的機(jī)制進(jìn)行研究，并分別考察不同類型企業(yè)受到的差異化影響；進(jìn)一步分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資效率的影響，通過(guò)考察過(guò)度投資企業(yè)和投資不足企業(yè)在面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)投資水平和投資效率的變化，闡明了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資效率產(chǎn)生的異質(zhì)性效應(yīng)。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資水平

經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資水平的影響可以從正反兩方面進(jìn)行研究。從正面影響來(lái)看，Abel認(rèn)為不確定性上升時(shí)，企業(yè)決策者更易于尋找到新的投資機(jī)會(huì)并從中獲利，這種潛在的投資回報(bào)會(huì)激勵(lì)企業(yè)增加當(dāng)期投資[1]。

從負(fù)面影響來(lái)看，Bernanke研究表明，企業(yè)決策者在面臨外部環(huán)境不確定性時(shí)會(huì)變得更加謹(jǐn)慎，從而減少或者延緩當(dāng)期投資[2]。賈倩等發(fā)現(xiàn)地方官員更替會(huì)顯著降低當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的投資水平[3]。此外，Gulen和Ion研究表明，外部環(huán)境不確定的抑制效應(yīng)與企業(yè)投資類型密切相關(guān)，企業(yè)投資的不可逆程度越大，企業(yè)對(duì)政策的依賴程度越高，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資的抑制作用越明顯[4]。李鳳羽和楊墨竹發(fā)現(xiàn)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生抑制效應(yīng)，而企業(yè)投資的不可逆程度、學(xué)習(xí)能力、所有權(quán)性質(zhì)、機(jī)構(gòu)持股比例以及股權(quán)集中程度會(huì)影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資的抑制程度[5]。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性除了直接對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生抑制作用外，還會(huì)通過(guò)加劇企業(yè)融資約束進(jìn)一步影響企業(yè)投資行為。Fazzari等首次提出了融資約束的概念，認(rèn)為在不完全資本市場(chǎng)中，由于信息不對(duì)稱、交易成本等因素的存在，企業(yè)外部融資需要支付更高的成本，當(dāng)內(nèi)部融資與外部融資成本相差過(guò)大時(shí)，企業(yè)投資支出更加依賴于內(nèi)部資金，從而產(chǎn)生了融資約束問(wèn)題[6]。Gulen和Ion指出不確定性上升會(huì)增加企業(yè)的破產(chǎn)概率，提高投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的預(yù)期，從而導(dǎo)致企業(yè)外部融資成本增加，致使企業(yè)投資水平下降[4]。

(二)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資效率

經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資效率的影響同樣可以從正反兩方面進(jìn)行分析。從負(fù)面影響看，傳統(tǒng)凈現(xiàn)值理論認(rèn)為，企業(yè)會(huì)在投資收益現(xiàn)金流的貼現(xiàn)值超過(guò)投資成本貼現(xiàn)值時(shí)進(jìn)行投資，但外部環(huán)境不確定時(shí)企業(yè)難以通過(guò)對(duì)未來(lái)現(xiàn)金流狀況的準(zhǔn)確判斷進(jìn)行投資決策，從而導(dǎo)致投資效率降低。然而，在中國(guó)當(dāng)前階段，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資效率的關(guān)系更為微妙。

一方面，對(duì)于存在融資約束的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)增加企業(yè)獲得外部融資的難度，同時(shí)加劇金融摩擦，降低企業(yè)投資效率。中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期，中央政府根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況采取相應(yīng)的宏觀調(diào)控措施對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行引導(dǎo)，這往往伴隨著對(duì)信貸市場(chǎng)的干預(yù)。Talavera等指出，商業(yè)銀行在不確定性升高時(shí)會(huì)縮緊貸款業(yè)務(wù)以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，從而導(dǎo)致企業(yè)資金鏈脆弱性增加和企業(yè)融資成本升高[7]。周黎安強(qiáng)調(diào)，在我國(guó)以銀行為主導(dǎo)的金融體系下，信貸市場(chǎng)上長(zhǎng)期存在的“所有制歧視”會(huì)導(dǎo)致信貸資源配置進(jìn)一步扭曲，影響企業(yè)的投資決策和信貸需求，降低企業(yè)投資效率[8]。

另一方面，受到政府隱性擔(dān)保等政策保護(hù)的國(guó)有企業(yè)往往存在過(guò)度投資引發(fā)的投資非效率，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升可能改善這類企業(yè)的投資效率。在我國(guó)當(dāng)前階段，政府干預(yù)是造成企業(yè)過(guò)度投資的重要原因。孫崢等研究發(fā)現(xiàn)，地方政府官員出于政績(jī)考核和晉升選拔的雙重壓力具有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)，且往往會(huì)通過(guò)貸款擔(dān)保、信貸優(yōu)惠、行政審批等間接的信貸干預(yù)手段為大型國(guó)有企業(yè)提供資金支持[9]。Brandt和Li研究表明，由于受到政策照顧而更易于獲得信貸資源的企業(yè)，其管理層出于私人利益而盲目擴(kuò)大投資規(guī)模的可能性將相應(yīng)增加，從而導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資。經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，中央政府調(diào)控方向不明朗，地方政府依靠干預(yù)大型國(guó)有企業(yè)投資活動(dòng)以實(shí)現(xiàn)其政績(jī)目標(biāo)的可能性降低，過(guò)度投資企業(yè)享受的政策扶持和信貸便利條件相應(yīng)減少[10]。饒品貴等指出，政策和規(guī)劃對(duì)企業(yè)投資引導(dǎo)的減弱會(huì)使企業(yè)投資決策更加依賴對(duì)市場(chǎng)因素的判斷，從而提升投資效率[11]。此外，羅琦等認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時(shí)，企業(yè)通常會(huì)保留更多的現(xiàn)金來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)可能遇到的突發(fā)事件，此時(shí)經(jīng)營(yíng)者和控股股東之間“串謀”引發(fā)的代理問(wèn)題將明顯下降[12]。Vogt認(rèn)為，面對(duì)不確定性時(shí)，企業(yè)自由現(xiàn)金流過(guò)多引發(fā)的過(guò)度投資效應(yīng)將得以緩解，此時(shí)過(guò)度投資問(wèn)題的減少將會(huì)使企業(yè)投資效率有所提升[13]。

三、理論分析

(一)理論模型

本文構(gòu)建了一個(gè)包含融資約束和經(jīng)濟(jì)政策不確定性因素的企業(yè)投資模型。

假設(shè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在不確定性，且資本市場(chǎng)存在金融摩擦，勞動(dòng)力市場(chǎng)無(wú)摩擦。企業(yè)生產(chǎn)需要投入資本和勞動(dòng)兩種要素，資本投入來(lái)源包括內(nèi)部資金和外部融資。

企業(yè)利潤(rùn)方程為：

π(Kt，Lt)=(1-τt)F(Kt，Lt)-

(1+νt)rtKt-ωtLt

τt為企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定環(huán)境下生產(chǎn)規(guī)模的縮減比例。ωt和rt分別為競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)中勞動(dòng)和資本的價(jià)格。由于金融摩擦的存在，企業(yè)進(jìn)行外部融資時(shí)，單位資本成本高于競(jìng)爭(zhēng)性資金價(jià)格的部分為νt。

假設(shè)企業(yè)以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)進(jìn)行投資，且存在資本調(diào)整成本，企業(yè)最優(yōu)化問(wèn)題為：

(1+νt+s)rt+sKt+s-ωt+sLt+s-It+s-

企業(yè)最優(yōu)化決策面對(duì)的約束條件為：

It≤θKt-1

θ表示金融摩擦存在時(shí)，企業(yè)進(jìn)行外部融資最多可以獲得的抵押貸款比例。θ越小，金融摩擦越大，企業(yè)從外部獲取融資的難度越高。

企業(yè)最優(yōu)化決策的一階條件為：

整理得：

化簡(jiǎn)得到：

由于投資支出占固定資產(chǎn)的比例很小，其平方項(xiàng)趨近于0 ：

化簡(jiǎn)為：

從上式可知，τt越高，It/Kt越低；νt越高，It/Kt越低；θ越高，It/Kt越高。

進(jìn)一步整理可得：

通過(guò)對(duì)企業(yè)最優(yōu)化投資問(wèn)題的求解可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資具有持續(xù)影響。當(dāng)企業(yè)難以完全依靠?jī)?nèi)部融資為投資提供足夠資金且必須通過(guò)外部融資滿足剩余的資金需求時(shí)，企業(yè)會(huì)面臨更高的資金成本。完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，?F/?Kt=rt。存在融資約束時(shí)，?F/?Kt<(1+νt)rt，企業(yè)面臨高于完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)資金價(jià)格的外部融資成本。同時(shí)存在經(jīng)濟(jì)政策不確定性和融資約束時(shí)，?F/?Kt<[(1+νt)/(1-τt)]rt，經(jīng)濟(jì)政策不確定性使企業(yè)資本邊際產(chǎn)出和融資成本間的差距進(jìn)一步擴(kuò)大。νt、τt和θ的增加均會(huì)導(dǎo)致企業(yè)融資成本高于資本邊際產(chǎn)出，造成企業(yè)投資偏離最優(yōu)投資水平，降低投資效率。經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加會(huì)導(dǎo)致企業(yè)投資減少(?[It/Kt]/?τt<0)，當(dāng)企業(yè)存在融資約束時(shí)，外部融資成本越高企業(yè)投資越少(?[It/Kt]/?νt<0)。此時(shí)，金融摩擦加劇會(huì)促使企業(yè)進(jìn)一步減少投資支出(?[It/Kt]/?θ>0)，只有θ增大，金融摩擦緩解，投資支出才會(huì)上升。

由此可以得到以下主要結(jié)論：經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)投資越低。存在融資約束的企業(yè)，面對(duì)的金融摩擦越大、融資約束越緊，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高導(dǎo)致其投資的減少的程度越大；經(jīng)濟(jì)政策不確定性和融資約束均會(huì)影響企業(yè)投資決策，造成企業(yè)投資效率下降。

(二)理論假說(shuō)

經(jīng)濟(jì)政策對(duì)企業(yè)投資決策具有多重影響，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高對(duì)企業(yè)投資的影響可以從企業(yè)投資時(shí)期選擇、投資水平變動(dòng)、投資效率變化等反映。

一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生直接抑制效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升導(dǎo)致企業(yè)預(yù)期成本增加，產(chǎn)出下降，企業(yè)投資能力降低。同時(shí)，根據(jù)投資的等待期權(quán)理論，企業(yè)將投資視為一份基于未來(lái)現(xiàn)金流的實(shí)物期權(quán)，在不確定性上升時(shí)會(huì)選擇觀望和延遲投資，以獲取更大的等待期權(quán)價(jià)值(1)經(jīng)濟(jì)政策相對(duì)穩(wěn)定時(shí)期，企業(yè)投資可能享受到更好的政策優(yōu)惠，比如產(chǎn)業(yè)政策扶持，相對(duì)優(yōu)惠的信貸政策等(黎文靖和李耀淘，2014)。，從而導(dǎo)致當(dāng)期投資水平下降。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過(guò)融資約束渠道對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生間接影響。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升提高了商業(yè)銀行和外部投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的預(yù)期，導(dǎo)致不完全資本市場(chǎng)中面臨融資約束的企業(yè)融資成本增加、投資水平下降。

此外，由于當(dāng)前企業(yè)出現(xiàn)了過(guò)度投資和投資不足的兩極分化，并且在信貸市場(chǎng)中這兩類企業(yè)對(duì)政策波動(dòng)具有不同的敏感性，因此其投資效率受經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響不同。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)，受政策照顧的大型國(guó)有企業(yè)由于自由現(xiàn)金流過(guò)多而引發(fā)的過(guò)度投資行為受到抑制，其投資更加謹(jǐn)慎且投資決策更加依據(jù)市場(chǎng)因素，投資效率有所提升。相反，由于存在金融摩擦，商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)調(diào)整及潛在投資者預(yù)期變化對(duì)中小企業(yè)融資環(huán)境沖擊較大，信貸市場(chǎng)緊縮導(dǎo)致投資不足，企業(yè)的融資約束加劇，投資效率進(jìn)一步惡化。

基于上述分析，提出以下假說(shuō)：

假說(shuō)1：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升通過(guò)影響企業(yè)投資成本及跨期決策，導(dǎo)致企業(yè)投資能力降低和推遲投資行為，使企業(yè)投資水平下降。

假說(shuō)2：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)加劇企業(yè)融資約束，并通過(guò)這一渠道引發(fā)企業(yè)投資進(jìn)一步減少，該效應(yīng)對(duì)于不同類型及不同規(guī)模企業(yè)具有異質(zhì)性。

假說(shuō)3：經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資效率具有差異化影響。對(duì)于過(guò)度投資企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升能夠抑制其過(guò)度投資行為，并改善企業(yè)投資效率；對(duì)于投資不足企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定上升會(huì)加劇其投資支出的減少，并導(dǎo)致其投資效率惡化。

四、實(shí)證研究

(一)模型設(shè)定

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資水平

首先，本文設(shè)定以下模型對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資的直接影響機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)：

Investi，t=α+∑βkEPUt-k+Controlsi，t-1+

ηindustry+γquarter+εi，t

(1)

在(1)式中，被解釋變量為企業(yè)新增投資水平(Investi，t)，核心解釋變量為各期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量(EPUt-k)，k取0、1、2?？刂谱兞堪送匈eQ值、杠桿率、現(xiàn)金流水平、企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、股票收益率等企業(yè)層面變量，此外還控制了行業(yè)固定效應(yīng)和季節(jié)固定效應(yīng)。本文主要關(guān)注的是當(dāng)期經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量(EPUt)的系數(shù)β0和滯后k期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量(EPUt-k)的系數(shù)βk。如果β0<0，表示更高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)抑制企業(yè)當(dāng)期投資；如果βk>0，則表示企業(yè)當(dāng)期投資會(huì)受到滯后k期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向影響，這也意味著企業(yè)在第t-k期由于受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響而將部分投資計(jì)劃推遲至第t期進(jìn)行。通過(guò)(1)式的實(shí)證結(jié)果，驗(yàn)證假說(shuō)1是否成立。

其次，設(shè)定以下模型對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)投資的間接影響機(jī)制，即融資約束渠道進(jìn)行檢驗(yàn)：

Investi，t=α+β0EPUt+β1EPUt×Cashi，t+

β2Cashi，t+φControlsi，t-1+ηindustry+

γquarter+εi，t

(2)

在(2)式中，核心解釋變量分別為經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量(EPUt)、企業(yè)現(xiàn)金流水平(Cashi，t)以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)現(xiàn)金流的交乘項(xiàng)(EPUt×Cashi，t)，其他變量設(shè)定與模型(1)相同。本文還將分別對(duì)不同所有權(quán)性質(zhì)和不同規(guī)模的企業(yè)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。在模型(2)中，主要依據(jù)企業(yè)投資的現(xiàn)金流敏感性來(lái)反映企業(yè)融資約束情況。對(duì)于存在融資約束的企業(yè)，企業(yè)在進(jìn)行投資時(shí)會(huì)更加依賴內(nèi)部現(xiàn)金流，此時(shí)經(jīng)濟(jì)政策不確定上升將導(dǎo)致企業(yè)投資的現(xiàn)金流敏感性增加，從而使?Invest/?Cash=β1EPU+β2>β2；對(duì)于不存在融資約束的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升通過(guò)改變企業(yè)投資決策導(dǎo)致當(dāng)期投資減少，使企業(yè)現(xiàn)金流的邊際投資效應(yīng)減弱，因此?Invest/?Cash=β1EPU+β2<β2。因此，對(duì)于存在融資約束的企業(yè)，EPUt×Cashi，t的系數(shù)β1應(yīng)滿足β1<0；而對(duì)于不存在融資約束的企業(yè)，EPUt×Cashi，t的系數(shù)β1應(yīng)滿足β1>0。通過(guò)(2)式的實(shí)證結(jié)果，驗(yàn)證假說(shuō)2是否成立。

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資效率

Verdi利用企業(yè)投資方程估算了企業(yè)的合理投資水平，將企業(yè)投資相對(duì)于這一水平的偏離定義為非效率投資，并以此作為反映企業(yè)投資效率的指標(biāo)[14]。Richardson、辛清泉和周偉賢等將企業(yè)的非效率投資進(jìn)一步劃分為過(guò)度投資和投資不足兩種情況：當(dāng)企業(yè)投資超過(guò)合理投資水平時(shí)存在過(guò)度投資，低于合理投資水平時(shí)存在投資不足[15-17]。本文沿用Richardson的思路建立企業(yè)投資方程，即模型(3)。

Investi，t=α+β1TobinQi，t-1+β2Leveragei，t-1+

β3Cashi，t-1+β4Sizei，t-1+β5Agei，t-1+

β6Returni，t-1+β7Investi，t-1+

ηindustry+γquarter+εi，t

(3)

在(3)式中，下標(biāo)i和t分別代表企業(yè)和季度。被解釋變量為企業(yè)的新增投資(Investi，t)，以購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金表示，并以總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。解釋變量的選取主要參考辛清泉等的研究成果，并將所有解釋變量采用一階滯后項(xiàng)以避免內(nèi)生性問(wèn)題。TobinQ為企業(yè)總資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值與賬面價(jià)值之比，用來(lái)衡量企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)；Leverage為杠桿率，用企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率表示；Cash為現(xiàn)金流水平，用企業(yè)經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流表示；Size為企業(yè)規(guī)模，用總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)表示；Age為企業(yè)年齡，從企業(yè)成立的年份開(kāi)始計(jì)算；Return為企業(yè)股票的季度收益率。模型中還加入了滯后一期的投資支出，用來(lái)控制企業(yè)投資決策的慣性特征，此外還控制了行業(yè)固定效應(yīng)和季節(jié)固定效應(yīng)。

Investi，t=OverInvesti，t

Investi，t>max{Mean(Invest)，Median(Invest)}

Investi，t=UnderInvesti，t

Investi，t

為了方便后續(xù)的實(shí)證檢驗(yàn)，本文遵循Verdi的做法將投資不足企業(yè)的非效率投資取絕對(duì)值，從而保證全部樣本的非效率投資水平為正值(2)對(duì)投資不足樣本殘差取絕對(duì)值并不影響對(duì)企業(yè)非效率投資程度的判斷，即取絕對(duì)值后數(shù)值越大的企業(yè)仍然表明投資不足程度越嚴(yán)重。。

在模型(3)的基礎(chǔ)上利用劃分后的分組樣本和測(cè)算出的非效率投資水平對(duì)假說(shuō)3進(jìn)行檢驗(yàn)，具體模型設(shè)定如下：

OverInvesti，t=α1+β1EPUt+φ1Controlsi，t-1+

ηindustry+γquarter+εi，t

(4)

UnderInvesti，t=α2+β2EPUt+φ2Controlsi，t-1+

ηindustry+γquarter+εi，t

(5)

ε_(tái)overi，t=α3+β3EPUt+φ3Controlsi，t-1+

ηindustry+γquarter+εi，t

(6)

ε_(tái)underi，t=α4+β4EPUt+φ4Controlsi，t-1+

ηindustry+γquarter+εi，t

(7)

在模型(4)-(7)中，核心解釋變量為經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量(EPUt)，其他變量設(shè)定與模型(1)相同。模型(4)和模型(5)考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)過(guò)度投資企業(yè)和投資不足企業(yè)的影響，關(guān)鍵系數(shù)為β1和β2：若β1<0，意味著較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠抑制企業(yè)過(guò)度投資行為，使其投資效率得以改善；若β2<0，則意味著較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇了投資不足企業(yè)投資水平的減少，導(dǎo)致其投資效率惡化。為了進(jìn)一步考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資效率的影響，模型(6)和模型(7)中將被解釋變量設(shè)定為企業(yè)的非效率投資水平(ε_(tái)overi，t和ε_(tái)underi，t)，核心解釋變量為仍經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量(EPUt)，其他變量保持不變。關(guān)鍵系數(shù)為β3、β4。如果β3<0，則表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加能夠改善過(guò)度投資企業(yè)的投資效率；如果β4>0，則表示經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加會(huì)加劇投資不足企業(yè)投資效率的惡化。

(二)數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文的研究樣本為2009—2018年中國(guó)A股上市公司的季度數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。為了保證足夠長(zhǎng)的樣本期間，剔除2009年之后新上市的企業(yè)，同時(shí)剔除ST企業(yè)、金融行業(yè)的企業(yè)以及樣本數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的企業(yè)，最終保留1 407家企業(yè)，共56 280個(gè)觀測(cè)值。為了消除極端值的影響，對(duì)所有樣本中的連續(xù)變量在1%水平上進(jìn)行縮尾處理，對(duì)于個(gè)別缺失值采用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)。在對(duì)樣本按照所有權(quán)性質(zhì)分類時(shí)，國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)將實(shí)際控制人性質(zhì)分為國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)、非企業(yè)單位和自然人四大類，本文參照喻坤等的做法，將實(shí)際控制人為國(guó)有企業(yè)和非企業(yè)單位(除了自治組織單位之外)均定義為國(guó)有，其他定義為非國(guó)有，行業(yè)分類采用2012年證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)中的二級(jí)行業(yè)分類[18]。

本文衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性的指標(biāo)來(lái)自Baker等編制的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，這一指數(shù)目前已在不少研究中被應(yīng)用[19]。該指數(shù)的構(gòu)建基于對(duì)《華南早報(bào)》文章關(guān)鍵詞的搜索，通過(guò)計(jì)算每月報(bào)道文章中同時(shí)涉及中國(guó)經(jīng)濟(jì)不確定性和政策的文章數(shù)量，除以當(dāng)月全部報(bào)道數(shù)目，再將1995年1月的指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化為100[20]。本文在使用該指數(shù)時(shí)采用算術(shù)平均法將月度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為季度數(shù)據(jù)，同時(shí)以2009年第1季度為基期對(duì)樣本期間的指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

(三)主要變量的統(tǒng)計(jì)性描述

表1報(bào)告了宏觀層面變量的統(tǒng)計(jì)描述，包括標(biāo)準(zhǔn)化處理后的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和中國(guó)季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率的變動(dòng)。EPU的均值和中位數(shù)分別為1.166和0.91，標(biāo)準(zhǔn)差為0.778，可以看出樣本期間我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定程度較高。DGDP的均值和中位數(shù)分別為0和-0.001，標(biāo)準(zhǔn)差為0.006，表明樣本期間我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速的整體波動(dòng)較低。這也說(shuō)明政府調(diào)控政策在一定程度上熨平了宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，但頻繁調(diào)控和干預(yù)也造成較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。

表1 宏觀層面變量的統(tǒng)計(jì)性描述

表2報(bào)告了企業(yè)層面變量的統(tǒng)計(jì)描述。從全部企業(yè)樣本看，Inverst的均值和中位數(shù)分別為0.027和0.015，表明樣本期間企業(yè)整體的投資水平較低，且不同企業(yè)間投資水平的差異較大；TobinQ的平均值和中位數(shù)分別為2.48和1.834，表明企業(yè)總資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)格顯著高于賬面價(jià)值，這與我國(guó)上市公司整體估值過(guò)度的事實(shí)相符，但也意味著企業(yè)有較好的投資機(jī)會(huì)；Leverage的均值和中位數(shù)分別為0.508和0.511，表明企業(yè)整體的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)處在合理水平；Cash的平均值和中位數(shù)分別為0.016和0.013，反映了企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流水平較低的事實(shí)，也意味著企業(yè)投資很大程度上需要依靠外部融資。對(duì)于過(guò)度投資企業(yè)樣本來(lái)說(shuō)，OverInverst的平均值和中位數(shù)分別為0.072和0.061，明顯高于總體樣本中的投資水平；TobinQ的平均值與中位數(shù)分別為2.393和1.855，并未明顯高于總體樣本，這也間接說(shuō)明企業(yè)過(guò)度投資的主要原因并不在于投資機(jī)會(huì)；Cash的平均值和中位數(shù)分別為0.04和0.036，明顯高于總體樣本的現(xiàn)金流水平，這意味著過(guò)高的現(xiàn)金流水平可能是導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度投資的原因。對(duì)于投資不足樣本來(lái)說(shuō)，UnderInverst的平均值和中位數(shù)分別為0.006和0.005，明顯低于總體樣本的投資水平；Cash的平均值和中位數(shù)均為0.004，明顯低于總體樣本的現(xiàn)金流水平，這意味著投資不足企業(yè)難以通過(guò)內(nèi)部現(xiàn)金流進(jìn)行融資，因此當(dāng)這些企業(yè)存在融資約束時(shí)其投資水平隨之下降。此外，投資不足企業(yè)的TobinQ、Leverage、Size、Age、Return的統(tǒng)計(jì)性描述與總體樣本及過(guò)度投資樣本差別不大，說(shuō)明這些變量可能并非導(dǎo)致投資不足的主要原因。

表2 企業(yè)層面變量的統(tǒng)計(jì)性描述

(四)實(shí)證結(jié)果

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資水平

表3中報(bào)告了模型(1)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)推遲投資行為這一直接影響機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果，(1)-(3)列中分別顯示了包含當(dāng)期和不同滯后期經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量的回歸結(jié)果。第(1)列是僅包含當(dāng)期經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量的回歸結(jié)果，EPUt的系數(shù)為負(fù)且在1%水平上顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度上升會(huì)導(dǎo)致企業(yè)當(dāng)期投資減少。第(2)列中包含了當(dāng)期和滯后1期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量，EPUt的系數(shù)仍然為負(fù)且在1%水平上顯著，EPUt-1的系數(shù)為正且在1%水平上顯著，說(shuō)明上一期經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度上升會(huì)引起企業(yè)當(dāng)期投資增加，這意味著企業(yè)由于上一期經(jīng)濟(jì)政策不確定性而將部分投資推遲到了當(dāng)期進(jìn)行。第(3)列中同時(shí)加入了滯后1期和滯后2期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量，EPUt系數(shù)仍然為負(fù)且在1%的水平上更加顯著，EPUt-1和EPUt-2系數(shù)均為正值且在1%的水平上顯著。這表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加會(huì)抑制企業(yè)當(dāng)期投資，且由于企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定環(huán)境下存在延遲投資行為，控制前期不確定性引發(fā)的延遲投資效應(yīng)后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)當(dāng)期投資的負(fù)面作用更加顯著，假說(shuō)1成立。

表3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)推遲投資行為

注：括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量，***、**和*分別表示1%、5%和10%水平下顯著，下同。

表4中報(bào)告了模型(2)經(jīng)濟(jì)政策不確定性、融資約束與企業(yè)投資這一間接影響機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。從全部樣本看，EPUt×Cashi，t的系數(shù)不顯著，這主要是由于總體樣本中同時(shí)存在不同類型的企業(yè)，因此需要進(jìn)一步通過(guò)樣本分組回歸檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)投資的融資約束渠道。首先，從不同所有權(quán)性質(zhì)分類的樣本回歸結(jié)果看，國(guó)有企業(yè)EPUt×Cashi，t的系數(shù)為負(fù)且在1%水平上顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升減弱了國(guó)有企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流的投資支出效應(yīng)，同時(shí)加劇了對(duì)當(dāng)期投資的抑制作用，這一結(jié)果符合前文的理論預(yù)期。國(guó)有企業(yè)由于在信貸市場(chǎng)上具有優(yōu)勢(shì)，其投資受融資約束的影響程度較小。相反，政策變動(dòng)對(duì)國(guó)有企業(yè)投資的影響程度較大。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)，地方政府干預(yù)其投資活動(dòng)的指向性降低，企業(yè)更加傾向于延緩?fù)顿Y或減少投資以等待政策明朗，致使當(dāng)期投資水平下降。非國(guó)有企業(yè)的EPUt×Cashi，t的系數(shù)為正且在1%水平上顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升顯著增加了非國(guó)有企業(yè)的現(xiàn)金流敏感性，加劇了其面臨的融資約束，從而導(dǎo)致企業(yè)投資更加依賴于內(nèi)部現(xiàn)金流。加之不確定性環(huán)境下企業(yè)投資的謹(jǐn)慎性原則，投資能力和投資意愿的雙重沖擊導(dǎo)致企業(yè)投資水平降低。其次，從不同企業(yè)規(guī)模分類的樣本回歸結(jié)果看，大規(guī)模企業(yè)EPUt×Cashi，t的系數(shù)為負(fù)且在10%水平上顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升減弱了大規(guī)模企業(yè)現(xiàn)金流的投資支出效應(yīng)，并未加劇企業(yè)的融資約束。中等規(guī)模企業(yè)EPUt×Cashi，t的系數(shù)不顯著，這可能由于這類企業(yè)規(guī)模特征不突出，其外部融資能力受到不同企業(yè)性質(zhì)的影響，融資約束具有異質(zhì)性。小規(guī)模企業(yè)EPUt×Cashi，t的系數(shù)為正且在1%水平上顯著，說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升，小規(guī)模企業(yè)的投資現(xiàn)金流敏感性顯著增加，融資約束加劇，對(duì)投資產(chǎn)生更大的抑制作用。由上述分析可知，假說(shuō)2成立。

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、融資約束與企業(yè)投資

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資效率

表6中報(bào)告了模型(4)-(7)的檢驗(yàn)結(jié)果，本文分別對(duì)過(guò)度投資樣本和投資不足樣本進(jìn)行了檢驗(yàn)。

從投資支出的回歸結(jié)果來(lái)看，過(guò)度投資樣本EPUt的系數(shù)為負(fù)且在1%的水平上顯著，表明較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠抑制企業(yè)的過(guò)度投資從而改善過(guò)度投資企業(yè)的投資效率。投資不足樣本EPUt的系數(shù)為負(fù)且在1%水平上顯著，說(shuō)明較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)進(jìn)一步抑制投資不足企業(yè)的投資支出，從而導(dǎo)致其投資效率惡化；進(jìn)一步從投資效率(非效率投資程度)的回歸結(jié)果來(lái)看，過(guò)度投資樣本EPUt的系數(shù)為負(fù)且在1%水平上顯著，投資不足樣本EPUt的系數(shù)為正且在1%水平上顯著。因此，經(jīng)濟(jì)政策不確定性改善了過(guò)度投資企業(yè)的投資效率，但造成投資不足企業(yè)投資效率的進(jìn)一步惡化。總體來(lái)說(shuō)，回歸結(jié)果較好的支持了假說(shuō)3成立。

表5 企業(yè)投資方程的回歸結(jié)果

表6 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)的投資效率

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.采用銷售額衡量企業(yè)的投資機(jī)會(huì)

由于股票市場(chǎng)投機(jī)氛圍較重，托賓Q值可能無(wú)法準(zhǔn)確衡量上市公司面臨的投資機(jī)會(huì)。針對(duì)這一問(wèn)題，本文采用銷售收入增長(zhǎng)率作為企業(yè)投資機(jī)會(huì)的代理變量對(duì)文中結(jié)論進(jìn)行重新檢驗(yàn)。首先，將模型(3)中的TobinQi，t替換為企業(yè)銷售收入增長(zhǎng)率Salesi，t，投資方程擬合程度依然較好，結(jié)果如表7所示。本文利用新的投資方程來(lái)對(duì)企業(yè)樣本分組，同時(shí)對(duì)理論假說(shuō)進(jìn)行了重新檢驗(yàn)，主要結(jié)論仍然成立。

表7 調(diào)整投資機(jī)會(huì)衡量指標(biāo)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.控制宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)企業(yè)投資的影響

企業(yè)投資可能同時(shí)受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性和宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。為了排除宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)企業(yè)投資行為和投資效率造成的影響，本文在回歸方程中加入季度GDP增速變動(dòng)并重新檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)兩類企業(yè)投資支出和投資效率的影響，結(jié)果依然支持前文結(jié)論，如表8所示。

表8 控制宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論與政策啟示

中國(guó)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)以來(lái)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性不斷上升。宏觀經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)會(huì)對(duì)企業(yè)微觀行為產(chǎn)生不容忽視的影響，這種影響不僅損害了經(jīng)濟(jì)政策的有效性，還會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。本文從中國(guó)轉(zhuǎn)型時(shí)期特殊的體制環(huán)境出發(fā)，著眼于政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)背景下企業(yè)微觀投資行為的扭曲，考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)投資的內(nèi)在機(jī)制和影響渠道。研究結(jié)論表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升在一定程度上抑制了企業(yè)投資水平，對(duì)企業(yè)投資能力和跨期投資決策產(chǎn)生直接影響，并通過(guò)融資約束渠道對(duì)于企業(yè)投資產(chǎn)生間接影響。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資效率具有異質(zhì)性效應(yīng)，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制過(guò)度投資行為并改善過(guò)度投資企業(yè)的投資效率，但會(huì)使原本面臨融資約束的企業(yè)投資不足程度加劇及投資效率惡化。由于金融摩擦的存在，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)嚴(yán)重制約非國(guó)有企業(yè)尤其是中小企業(yè)的投資能力并降低其投資傾向，抑制市場(chǎng)微觀主體的投資活力，不利于經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期健康發(fā)展。

本文認(rèn)為，要堅(jiān)持深化市場(chǎng)導(dǎo)向經(jīng)濟(jì)體制改革，加快發(fā)展服務(wù)型政府。中央政府實(shí)施宏觀調(diào)控政策時(shí)應(yīng)更加注重中長(zhǎng)期目標(biāo)，保持政策的一致性和連續(xù)性，給予市場(chǎng)微觀主體穩(wěn)定的政策預(yù)期。地方政府應(yīng)減少對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的直接干預(yù)，避免短期行為對(duì)企業(yè)決策造成干擾，為企業(yè)營(yíng)造良好的營(yíng)商環(huán)境。同時(shí)，要加快構(gòu)建現(xiàn)代金融體系，解決長(zhǎng)期制約我國(guó)中小企業(yè)發(fā)展的融資難問(wèn)題，更好地促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和轉(zhuǎn)型。