張衛(wèi)國(guó) 董晉亭 于連超 畢茜

【摘要】貨幣政策作為國(guó)家宏觀調(diào)控經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要手段，其頻繁調(diào)整會(huì)對(duì)微觀企業(yè)行為產(chǎn)生重要影響。以2007 ～ 2017年我國(guó)滬深兩市A股上市公司為樣本，考察貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響，研究發(fā)現(xiàn)：貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化?？疾煺{(diào)節(jié)因素后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)市場(chǎng)套利空間較大，這種抑制作用會(huì)減弱;當(dāng)政策不確定性提高、金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí)，這種抑制作用會(huì)加強(qiáng)。研究結(jié)果表明，貨幣政策不確定性并不會(huì)推動(dòng)企業(yè)“脫實(shí)向虛”，也并未造成企業(yè)過度金融化的惡果。

【關(guān)鍵詞】貨幣政策;不確定性;金融化;“脫實(shí)向虛”

【中圖分類號(hào)】F830 ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A ? ? ?【文章編號(hào)】1004-0994（2020）10-0128-9

一、引言

當(dāng)前我國(guó)的勞動(dòng)力紅利、全球化紅利、政府主導(dǎo)型投資紅利等正在逐漸消失，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的利潤(rùn)空間被極大壓縮。而金融產(chǎn)業(yè)憑借壟斷地位保持著較高的利潤(rùn)率，經(jīng)濟(jì)金融化的趨勢(shì)明顯[1] 。我國(guó)金融業(yè)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的服務(wù)能力不足，“資金空轉(zhuǎn)”的矛盾不斷加深，這會(huì)刺激實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”，存在一定的過度金融化傾向[2] 。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)，2016年有767家上市公司購(gòu)買了銀行理財(cái)產(chǎn)品、證券公司理財(cái)產(chǎn)品、信托貸款、私募等金融產(chǎn)品，總金額達(dá)到7268.76億元[3] 。從理論上看，企業(yè)金融化對(duì)企業(yè)主業(yè)發(fā)展會(huì)呈現(xiàn)“蓄水池效應(yīng)”與“擠出效應(yīng)”[4] ?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融化擠出了企業(yè)主業(yè)投資[5] 。倘若企業(yè)金融化的趨勢(shì)不被遏制，勢(shì)必導(dǎo)致企業(yè)過度金融化，引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，探究企業(yè)金融化的影響因素，對(duì)于防范金融風(fēng)險(xiǎn)、引導(dǎo)金融發(fā)展服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)金融化的影響因素研究，主要涉及經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境、股東價(jià)值導(dǎo)向、高管激勵(lì)、高管個(gè)人特征等方面[6，7] 。不難發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融化是宏觀政策與微觀逐利共同作用的結(jié)果，其中宏觀政策環(huán)境發(fā)揮的作用更為重要，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)此探討還不足。貨幣政策作為我國(guó)政府調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要手段，其對(duì)金融市場(chǎng)穩(wěn)定與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展均起著至關(guān)重要的作用。理論上來看，貨幣政策的頻繁調(diào)整可能抑制企業(yè)配置高風(fēng)險(xiǎn)的金融資產(chǎn)進(jìn)行逐利，也可能使企業(yè)配置更多流動(dòng)性強(qiáng)的金融資產(chǎn)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。綜上，本文試圖探究貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響及其影響機(jī)制，以期在理論上豐富企業(yè)金融化的影響因素研究和貨幣政策不確定性的經(jīng)濟(jì)后果研究，在實(shí)踐上為抑制企業(yè)過度金融化、防范金融風(fēng)險(xiǎn)等提供重要啟示。

二、 文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

（一）文獻(xiàn)回顧

隨著經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，全球經(jīng)濟(jì)金融化趨勢(shì)凸顯，我國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化水平也隨之上升。經(jīng)濟(jì)金融化的微觀表現(xiàn)在于企業(yè)金融化，其驅(qū)動(dòng)因素備受學(xué)者們的關(guān)注。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)企業(yè)持有金融資產(chǎn)的動(dòng)因進(jìn)行了大量探討，可概括為兩個(gè)方面：一是逐利動(dòng)機(jī)，在實(shí)體經(jīng)濟(jì)不斷下滑的背景下，企業(yè)專注于主業(yè)發(fā)展已不能獲得充足和高額的回報(bào)，致使企業(yè)配置一定比例的高回報(bào)金融資產(chǎn)[8，9] ;二是預(yù)防性動(dòng)機(jī)，為了應(yīng)對(duì)未來政策和環(huán)境的不確定性，企業(yè)往往配置一定比例的無風(fēng)險(xiǎn)或者低風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)，以防止資金鏈斷裂所引發(fā)的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)不可持續(xù)[10-12] 。國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞以上動(dòng)機(jī)對(duì)企業(yè)金融化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了大量探討，可以概括為以下幾方面內(nèi)容：①宏觀制度因素，主要包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境的穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)政策不確定性、稅收政策等方面。②企業(yè)高管特質(zhì)，主要包括管理者過度自信、投行背景、金融背景、從軍經(jīng)歷等方面。③其他重要方面，主要包括企業(yè)價(jià)值觀念、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、內(nèi)部激勵(lì)、外部盈利壓力、股權(quán)投資等方面。

貨幣政策作為我國(guó)政府調(diào)控經(jīng)濟(jì)的重要手段之一，其對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和微觀企業(yè)行為會(huì)產(chǎn)生深刻影響。就宏觀層面來說，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、收入分配、貸款期限、房地產(chǎn)企業(yè)投資效率、資產(chǎn)價(jià)格等宏觀經(jīng)濟(jì)要素產(chǎn)生重要影響[13，14] 。就微觀層面來說，貨幣政策會(huì)深刻地影響微觀企業(yè)行為，主要涉及企業(yè)投資、企業(yè)融資等方面。

正由于貨幣政策具有上述重要作用，世界各國(guó)均依賴貨幣政策手段來調(diào)控經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，其頻繁調(diào)整已成為一種常態(tài)，故而貨幣政策不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響成為當(dāng)下學(xué)者們探討的熱點(diǎn)。就宏觀層面來說，貨幣政策不確定性會(huì)使其有效性下降。就微觀層面來說，貨幣政策不確定性會(huì)對(duì)企業(yè)投資、企業(yè)融資和企業(yè)資本結(jié)構(gòu)等方面產(chǎn)生重要影響。

現(xiàn)有文獻(xiàn)為后續(xù)研究提供了理論基礎(chǔ)和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，但仍存在以下不足：①現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)金融化的驅(qū)動(dòng)因素研究主要聚焦于宏觀制度因素、企業(yè)高管特質(zhì)、企業(yè)價(jià)值觀念、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、內(nèi)部激勵(lì)、外部盈利壓力、股權(quán)投資等方面，缺乏對(duì)貨幣政策不確定性的探討。②現(xiàn)有關(guān)于貨幣政策及其不確定性對(duì)企業(yè)行為的影響主要涉及企業(yè)投資、企業(yè)融資、資本配置效率，缺乏企業(yè)金融化的研究。③現(xiàn)有關(guān)于貨幣政策不確定性的研究尚未建立相應(yīng)的理論框架。本文擬針對(duì)上述不足進(jìn)行深入探討。

（二）假設(shè)的提出

隨著實(shí)體經(jīng)濟(jì)逐漸衰退以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的硬約束力提高，貨幣政策的頻繁調(diào)整已成為一種常態(tài)，這加劇了貨幣政策的不確定性沖擊以及企業(yè)針對(duì)貨幣政策預(yù)期管理的難度[15] ，進(jìn)而深刻地影響企業(yè)行為。企業(yè)金融化作為當(dāng)前我國(guó)企業(yè)的投資趨勢(shì)，也會(huì)受到貨幣政策不確定性的影響。為了分析貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響，首先需要厘清貨幣政策對(duì)企業(yè)行為影響的作用機(jī)制。

根據(jù)張成思[16] 的理論框架，貨幣政策性影響微觀企業(yè)行為的作用機(jī)制主要包括六個(gè)方面：①利率傳導(dǎo)渠道，是指貨幣政策通過利率變動(dòng)來影響企業(yè)行為。②信貸傳導(dǎo)渠道，其中狹義信貸傳導(dǎo)渠道主要強(qiáng)調(diào)通過調(diào)控信貸市場(chǎng)中的銀行信貸來影響企業(yè)融資[17] ，廣義信貸傳導(dǎo)渠道是指貨幣政策通過影響企業(yè)資產(chǎn)的融資能力來影響企業(yè)行為[18] 。③貨幣傳導(dǎo)渠道，是指中央銀行通過改變貨幣供應(yīng)量，引起資產(chǎn)實(shí)際價(jià)格與預(yù)期價(jià)格的變動(dòng)，不同資產(chǎn)之間的不可替代性引發(fā)了企業(yè)資產(chǎn)投資組合的變動(dòng)[19] 。④財(cái)富傳導(dǎo)渠道，是指貨幣政策通過影響消費(fèi)者財(cái)富價(jià)值來影響其消費(fèi)支出，進(jìn)而影響企業(yè)產(chǎn)品需求與行為[20] 。⑤中央銀行信息傳導(dǎo)渠道，是指隨著中央銀行信息溝通有效性提升，貨幣政策通過改變企業(yè)的通脹預(yù)期來影響企業(yè)投資決策[21] 。⑥金融市場(chǎng)傳導(dǎo)渠道，是指貨幣政策通過股票市場(chǎng)與金融市場(chǎng)衍生化對(duì)企業(yè)投資決策產(chǎn)生影響[22] 。然而，貨幣政策不確定性會(huì)導(dǎo)致貨幣政策的上述傳導(dǎo)渠道作用產(chǎn)生偏差，進(jìn)而影響企業(yè)金融化。基于以上理論框架，貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響可能是正向的，也可能是負(fù)向的。

1. 貨幣政策不確定性可能會(huì)促進(jìn)企業(yè)金融化。

（1）貨幣政策不確定性通過提高股價(jià)波動(dòng)性促進(jìn)企業(yè)金融化。根據(jù)貨幣政策不確定性的利率傳導(dǎo)渠道，當(dāng)貨幣政策不確定程度提高時(shí)，就會(huì)帶來利率的頻繁調(diào)整，致使中小投資者對(duì)企業(yè)股價(jià)預(yù)期的不確定性提高，其買進(jìn)和賣出的頻率增加，由此導(dǎo)致企業(yè)股價(jià)波動(dòng)性上升[23] 。當(dāng)企業(yè)股價(jià)波動(dòng)性上升時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者和中小投資者對(duì)企業(yè)盈余信息的敏感性提高，更加關(guān)注企業(yè)的當(dāng)期盈余[24] ，致使企業(yè)外部盈利壓力增加。在較高的外部盈利壓力下，高管會(huì)產(chǎn)生短視行為，進(jìn)而配置更多的金融資產(chǎn)進(jìn)行投機(jī)逐利。同時(shí)，高管的薪酬與企業(yè)利潤(rùn)掛鉤，當(dāng)企業(yè)金融資產(chǎn)投資收益較高時(shí)，高管薪酬也會(huì)越高，反之亦然。然而，企業(yè)金融資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)與收益的不對(duì)稱性在一定程度上會(huì)誘發(fā)高管的短視行為，使得其進(jìn)一步加大金融資產(chǎn)投資[25] 。

（2）貨幣政策不確定性通過增加企業(yè)融資約束促進(jìn)企業(yè)金融化。根據(jù)貨幣政策不確定性的信貸傳導(dǎo)渠道，當(dāng)貨幣政策不確定性提高時(shí)，銀行等金融機(jī)構(gòu)的貸款行為更加謹(jǐn)慎，使得企業(yè)的融資約束加大，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)配置更多流動(dòng)性強(qiáng)的金融資產(chǎn)以應(yīng)對(duì)貨幣政策的不確定性。具體而言，當(dāng)貨幣政策不確定性上升致使企業(yè)融資約束增加時(shí)，企業(yè)未來收入和現(xiàn)金流的不確定性增強(qiáng)，此時(shí)企業(yè)會(huì)增持流動(dòng)性強(qiáng)的金融資產(chǎn)[26] 。企業(yè)金融資產(chǎn)的預(yù)防性功能由此得以體現(xiàn)，即通過改善企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)再融資[1，27] 。

（3）貨幣政策不確定性通過降低企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)需求促進(jìn)企業(yè)金融化。根據(jù)貨幣政策不確定性的財(cái)富傳導(dǎo)渠道，當(dāng)貨幣政策不確定性提高時(shí)，居民財(cái)富價(jià)值和心理預(yù)期發(fā)生改變，其消費(fèi)更加保守。根據(jù)生命周期假說，消費(fèi)者追求生命周期內(nèi)的效用最大化，其預(yù)算約束條件為生命周期內(nèi)收入與消費(fèi)的合理均衡，故而居民財(cái)富是消費(fèi)支出的決定性因素。當(dāng)貨幣政策不確定性上升時(shí)，居民財(cái)富價(jià)值的波動(dòng)性上升，這會(huì)刺激居民在增加預(yù)防性儲(chǔ)蓄的同時(shí)降低消費(fèi)支出[28] ，以應(yīng)對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，貨幣政策不確定性提高還會(huì)影響消費(fèi)者的心理預(yù)期，弱化消費(fèi)者對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信心，使居民消費(fèi)更加謹(jǐn)慎。居民消費(fèi)謹(jǐn)慎會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)中的產(chǎn)品需求下降，這會(huì)抑制企業(yè)的主業(yè)投資[29] ，進(jìn)而使得企業(yè)將資源投向金融資產(chǎn)以追求更高的投資回報(bào)率[4] 。

綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H1：貨幣政策不確定性會(huì)促進(jìn)企業(yè)金融化。

2. 貨幣政策不確定性可能會(huì)抑制企業(yè)金融化。

（1）貨幣政策不確定性通過提高資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)性抑制企業(yè)金融化。根據(jù)貨幣政策不確定性的利率傳導(dǎo)渠道，當(dāng)貨幣政策不確定程度提高時(shí)，會(huì)帶來利率的頻繁調(diào)整，進(jìn)而引發(fā)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)[30] 。與固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)等企業(yè)主業(yè)資產(chǎn)相比，企業(yè)金融資產(chǎn)受到利率調(diào)整的影響更大。理由在于企業(yè)主業(yè)資產(chǎn)投資的回收主要通過加工、包裝、銷售等實(shí)現(xiàn)，周期較長(zhǎng)，其受到短期利率波動(dòng)的影響較小;而金融資產(chǎn)投資的回收主要通過到期收本付息實(shí)現(xiàn)，周期較短，短期利率波動(dòng)對(duì)其影響較大[3] 。當(dāng)金融資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)性提高時(shí)，企業(yè)難以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)中金融產(chǎn)品的價(jià)格走向，使得企業(yè)利用金融資產(chǎn)進(jìn)行投資套利的難度加大。因此，面對(duì)貨幣政策不確定性所帶來的金融產(chǎn)品價(jià)格劇烈波動(dòng)，企業(yè)進(jìn)行金融資產(chǎn)投資來投機(jī)逐利的行為會(huì)受到抑制，進(jìn)而表現(xiàn)為企業(yè)金融化水平降低。

（2）貨幣政策不確定性通過增加企業(yè)融資約束抑制企業(yè)金融化。根據(jù)貨幣政策不確定性的信貸傳導(dǎo)渠道，當(dāng)貨幣政策不確定性提高時(shí)，銀行等金融機(jī)構(gòu)的貸款行為更加謹(jǐn)慎，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)的融資約束增加。當(dāng)融資約束增加時(shí)，對(duì)企業(yè)增持金融資產(chǎn)進(jìn)行投機(jī)逐利的行為產(chǎn)生抑制作用[3] 。當(dāng)貨幣政策不確定性提高時(shí)，銀行等金融機(jī)構(gòu)會(huì)更加關(guān)注考核指標(biāo)而非盈利能力，同時(shí)銀行等金融機(jī)構(gòu)無法比較準(zhǔn)確地識(shí)別借款方的真實(shí)還款能力，這會(huì)增加其信貸風(fēng)險(xiǎn)，致使其惜貸[31] 。如果企業(yè)業(yè)績(jī)表現(xiàn)良好且持有金融資產(chǎn)是出于套利動(dòng)機(jī)，其金融化行為是富余資金的合理使用;如果企業(yè)業(yè)績(jī)表現(xiàn)不佳，其可支配的資金有限，其金融化行為多是為了改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)[32] 。故而，當(dāng)貨幣政策不確定性所帶來的企業(yè)融資約束加大時(shí)，企業(yè)增持金融資產(chǎn)進(jìn)行投機(jī)套利的動(dòng)機(jī)會(huì)受到抑制，表現(xiàn)為企業(yè)金融化水平下降。

（3）貨幣政策不確定性通過降低金融行業(yè)利潤(rùn)空間抑制企業(yè)金融化。根據(jù)貨幣政策不確定性的金融市場(chǎng)傳導(dǎo)渠道，當(dāng)貨幣政策不確定性提高時(shí)，中央銀行貨幣政策的頻繁調(diào)整會(huì)抑制金融市場(chǎng)的金融衍生化，約束作為交易主體企業(yè)的道德風(fēng)險(xiǎn)，壓縮銀行等金融機(jī)構(gòu)的利潤(rùn)空間，抑制其金融投機(jī)行為。一方面，企業(yè)作為金融衍生交易鏈條中的重要購(gòu)買方，當(dāng)既有金融衍生品的風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)，企業(yè)面臨的外部金融市場(chǎng)環(huán)境更為復(fù)雜，內(nèi)外部信息不對(duì)稱程度提高，這增加了企業(yè)針對(duì)未來現(xiàn)金流和資金進(jìn)行管理的難度，使其面臨更大的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。理性的經(jīng)理人為了降低內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)疊加對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)造成的不利影響，會(huì)規(guī)避高風(fēng)險(xiǎn)的金融資產(chǎn)投資活動(dòng)[33] 。另一方面，新的金融衍生產(chǎn)品的減少與交易規(guī)模的縮減，使得金融產(chǎn)品的供給嚴(yán)重不足，企業(yè)的金融資產(chǎn)購(gòu)買需求無法得到充分滿足，進(jìn)而表現(xiàn)為企業(yè)金融化水平降低。

綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H2：貨幣政策不確定性會(huì)抑制企業(yè)金融化。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007 ～ 2017年我國(guó)滬深兩市A股上市公司為研究樣本，并對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選：①剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)的樣本;②剔除房地產(chǎn)行業(yè)的樣本;③剔除樣本期間被ST、?ST的樣本;④剔除相關(guān)變量缺失且無法補(bǔ)齊的樣本。經(jīng)以上篩選后，本文共得到19238個(gè)公司—年度觀察值。

本文數(shù)據(jù)來源如下：貨幣政策不確定性的原始數(shù)據(jù)來源于銳思（RESSET）數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)金融化和控制變量的原始數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。本文對(duì)所有連續(xù)變量在1%和99%分位上進(jìn)行了縮尾處理。本文數(shù)據(jù)處理以及計(jì)量分析所用到的軟件為Stata 15.1。

（二）模型設(shè)定與變量定義

為了檢驗(yàn)貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響，本文設(shè)定如下模型：

其中，F(xiàn)IN代表金融化水平;MPU代表貨幣政策不確定性;ControlVariables代表除行業(yè)、年度和省份之外的控制變量;Industry為行業(yè)虛擬變量;Year為年度虛擬變量;Province為省份虛擬變量;ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

第一，因變量企業(yè)金融化（FIN）。借鑒杜勇等[4] 的研究，本文采用金融資產(chǎn)投資占總資產(chǎn)的比例來衡量企業(yè)金融化程度。企業(yè)金融資產(chǎn)投資包括交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、衍生金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款和投資性房地產(chǎn)。該指標(biāo)值越大，表明企業(yè)金融化水平越高。

第二，自變量貨幣政策不確定性（MPU）。借鑒鐘凱等[33] 的研究，本文采用上海銀行間同業(yè)拆借利率7日利率的年化標(biāo)準(zhǔn)差作為貨幣政策不確定性的代理變量。當(dāng)該指標(biāo)值越大時(shí)，表明貨幣政策不確定性越大。

第三，控制變量（ControlVariables）。在既有研究的基礎(chǔ)上，本文控制如下變量：企業(yè)成長(zhǎng)性（Growth）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、企業(yè)規(guī)模（Size）、總資產(chǎn)收益率（Roa）、投資機(jī)會(huì)（TobinQ）、兩職合一（Duality）、董事會(huì)規(guī)模（Board）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）。

主要變量的定義與說明如表1所示。

四、 實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。企業(yè)金融化的最小值為0，最大值為58.50%，平均值為4.42%，表明不同企業(yè)的金融資產(chǎn)配置水平不同，并且呈現(xiàn)兩級(jí)分化的趨勢(shì)。貨幣政策不確定性的最小值為7.1120，最大值為45.1600，標(biāo)準(zhǔn)差為12.0300，這與孫健等[31] 的結(jié)果基本保持一致，表明我國(guó)貨幣政策不確定性波動(dòng)較大。

（二）組間均值差異檢驗(yàn)

為了初步驗(yàn)證貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響，本文按照貨幣政策不確定性（MPU）的中位數(shù)進(jìn)行分組，若大于等于中位數(shù)，則為貨幣政策不確定性較高組;若小于中位數(shù)，則為貨幣政策不確定性較低組，組間均值差異檢驗(yàn)的回歸結(jié)果如表3所示。

表3顯示，貨幣政策不確定性較高組的企業(yè)金融化水平均值為0.0419，貨幣政策不確定性較低組的企業(yè)金融化水平均值為0.0476，其差異為0.0057，且在1%的水平上顯著，這表明貨幣政策不確定性越高，企業(yè)金融化水平越低，初步支持了H2的預(yù)期。

（三）多元回歸分析

貨幣政策不確定性與企業(yè)金融化的回歸結(jié)果如表4所示。

由表4可知，在不控制其他變量的情況下，貨幣政策不確定性（MPU）與企業(yè)金融化（FIN）兩者之間的回歸系數(shù)為-0.0347，且在1%的水平上顯著;在控制企業(yè)基本特征、治理因素的情況下，貨幣政策不確定性（MPU）的回歸系數(shù)為-0.0241，同樣在1%的水平上顯著;在進(jìn)一步控制年度效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)和省份效應(yīng)的情況下，兩者回歸系數(shù)為-0.0409，同樣在1%的水平上顯著，這說明貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化，即當(dāng)貨幣政策不確定程度提高時(shí)，企業(yè)金融化水平會(huì)下降， H2得證。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響，本文區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表5所示。

表5顯示，貨幣政策不確定性與非國(guó)有企業(yè)金融化的回歸系數(shù)為-0.0532，在1%的水平上顯著;貨幣政策不確定性與國(guó)有企業(yè)金融化的回歸系數(shù)為

-0.0273，在5%的水平上顯著;組間系數(shù)差異檢驗(yàn)的Chi2值為1.09，未通過顯著性檢驗(yàn)。以上結(jié)果表明，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響不存在顯著差異，驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

（四）異質(zhì)性分析

1. 市場(chǎng)套利空間。市場(chǎng)套利空間是影響貨幣政策不確定性與企業(yè)金融化之間關(guān)系的重要因素。當(dāng)金融行業(yè)投資回報(bào)率與企業(yè)自身所處行業(yè)的投資回報(bào)率存在差異時(shí)，企業(yè)金融化決策對(duì)貨幣政策不確定性的敏感度也會(huì)不同。當(dāng)市場(chǎng)套利空間較大時(shí)，貨幣政策不確定性意味著更多的利好消息，致使“游資”的市場(chǎng)套利空間更大，貨幣政策不確定性所帶來的金融化收益要高于其帶來的風(fēng)險(xiǎn)損失[34] ，故而管理層出于獲取私利的動(dòng)機(jī)有可能選擇增持高收益的金融資產(chǎn)[35] 。當(dāng)市場(chǎng)套利空間較小時(shí)，面對(duì)貨幣政策不確定性上升，金融市場(chǎng)的摩擦加劇，企業(yè)的融資成本上升，致使企業(yè)金融化帶來的損失可能高于收益，故而企業(yè)出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的動(dòng)機(jī)會(huì)減持金融資產(chǎn)。

為了驗(yàn)證市場(chǎng)套利空間對(duì)貨幣政策不確定性與企業(yè)金融資產(chǎn)配置之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，本文按照市場(chǎng)套利空間的中位數(shù)將樣本區(qū)分為市場(chǎng)套利空間較大組和市場(chǎng)套利空間較小組。市場(chǎng)套利空間的衡量借鑒已有研究，采用金融行業(yè)平均投資回報(bào)率與企業(yè)所處的行業(yè)投資回報(bào)率差來衡量市場(chǎng)套利空間，回歸結(jié)果如表6所示。

表6顯示，在市場(chǎng)套利空間較大的分組中，貨幣政策不確定性（MPU）的回歸系數(shù)為0.3267，未通過顯著性檢驗(yàn);在市場(chǎng)套利空間較小組中，貨幣政策不確定性（MPU）的系數(shù)為-0.8742，且在1%的水平上顯著;組間系數(shù)差異卡方檢驗(yàn)的Chi2值為4.55（p=0.033），通過顯著性檢驗(yàn)。上述結(jié)果表明，與市場(chǎng)套利空間較大的企業(yè)相比，貨幣政策不確定性對(duì)市場(chǎng)套利空間較小的企業(yè)金融化的抑制作用更顯著。

2. 政策不確定性。貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響也會(huì)受到地區(qū)政策不確定性的影響。不同的地區(qū)官員政策導(dǎo)向存在顯著差異，表現(xiàn)在制定不同的戰(zhàn)略規(guī)劃等方面[36] ，這會(huì)深刻地影響地區(qū)的潛在政策和商業(yè)環(huán)境，進(jìn)而影響企業(yè)的投資決策[37] 。當(dāng)?shù)貐^(qū)官員發(fā)生更替時(shí)，這會(huì)使得當(dāng)?shù)卣叱霈F(xiàn)不連續(xù)性和不確定性，進(jìn)而使得企業(yè)降低金融化水平來應(yīng)對(duì)貨幣政策不確定性[38] 。主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：①官員更替帶來的政策變更使得市場(chǎng)參與者提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期，從而使企業(yè)面臨更高的外部融資成本;②官員更替使得企業(yè)未來經(jīng)營(yíng)面臨更多的不確定性，提高了企業(yè)管理者的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期，從而加劇了其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向。因此，當(dāng)企業(yè)面臨貨幣政策不確定性和地區(qū)官員更替的雙重影響時(shí)，企業(yè)出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)，其投資高風(fēng)險(xiǎn)金融資產(chǎn)的意愿會(huì)降低，表現(xiàn)為企業(yè)金融化抑制作用更顯著。

為了驗(yàn)證政策不確定性對(duì)貨幣政策不確定性與企業(yè)金融資產(chǎn)配置之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，本文區(qū)分政策不確定性較高組和政策不確定性較低組進(jìn)行分組檢驗(yàn)。政策不確定性的衡量借鑒羅黨論等[38] 的研究方法，回歸結(jié)果如表7所示。

表7顯示，在政策不確定性較高組中，貨幣政策不確定性（MPU）的回歸系數(shù)為-0.0925，且在1%的水平上顯著;在政策不確定性較低組中，貨幣政策不確定性（MPU）的回歸系數(shù)為-0.0223，未通過顯著性檢驗(yàn);組間系數(shù)差異卡方檢驗(yàn)的chi2值為4.18（p=0.041），通過顯著性檢驗(yàn)。上述結(jié)果表明，與政策不確定性較低地區(qū)企業(yè)相比，貨幣政策不確定性對(duì)政策不確定性較高地區(qū)企業(yè)金融化的抑制作用更顯著。

3. 金融生態(tài)環(huán)境。貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響會(huì)受到金融生態(tài)環(huán)境的影響。我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展長(zhǎng)期存在區(qū)域失衡的問題，盡管整體上經(jīng)濟(jì)保持較快增長(zhǎng)，但由于資源稟賦與政策優(yōu)惠力度的差異，不同地區(qū)的制度環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度存在較大區(qū)別，致使不同金融生態(tài)環(huán)境下企業(yè)對(duì)貨幣政策不確定性的敏感性程度亦存在差異。當(dāng)?shù)貐^(qū)金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí)，貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用會(huì)更加明顯，理由在于：較好的地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境會(huì)給企業(yè)營(yíng)造更好的實(shí)體投資氛圍，當(dāng)貨幣政策不確定性上升引致持有金融產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)，這些企業(yè)可以進(jìn)行實(shí)體投資;較好的地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境會(huì)帶來較完善的外部監(jiān)督機(jī)制，可有效地約束管理層權(quán)力和緩解代理沖突，從而抑制企業(yè)增持金融資產(chǎn)[4] ;較好的地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境會(huì)促使地區(qū)金融中介的發(fā)展程度及法律環(huán)境更趨完善[39] ，貨幣政策不確定及其傳導(dǎo)更加快速高效，企業(yè)對(duì)貨幣政策的調(diào)整也更加敏感。

為了驗(yàn)證金融生態(tài)環(huán)境對(duì)貨幣政策不確定性與企業(yè)金融化之間關(guān)系的影響，本文根據(jù)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境區(qū)分金融生態(tài)環(huán)境較好組和金融生態(tài)環(huán)境較差組，金融生態(tài)環(huán)境的衡量借鑒王國(guó)剛等[40] 的研究方法，回歸結(jié)果如表8所示。

表8顯示，在金融生態(tài)環(huán)境較好組中，貨幣政策不確定性（MPU）的回歸系數(shù)為-0.0685，且在1%的水平上顯著;在金融生態(tài)環(huán)境較差組中，貨幣政策不確定性（MPU）的回歸系數(shù)為-0.0266，且在5%的水平上顯著;組間系數(shù)差異卡方檢驗(yàn)的Chi2值為2.70（p=0.100），通過顯著性檢驗(yàn)。上述結(jié)果說明，與金融生態(tài)環(huán)境較差地區(qū)企業(yè)相比，貨幣政策不確定性對(duì)金融生態(tài)環(huán)境較好地區(qū)企業(yè)金融化的抑制作用更顯著。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了考察上述研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文做了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

1. 工具變量法。為了有效緩解貨幣政策不確定性與企業(yè)金融化之間的內(nèi)生性問題，本文選取政治換屆（Change）作為貨幣政策不確定性的工具變量，使用兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸。具體做法是：第一步，貨幣政策不確定性（MPU）作為被解釋變量，政治換屆（Change）作為解釋變量，同時(shí)加入所有的控制變量進(jìn)行回歸，得出貨幣政策不確定性程度的預(yù)測(cè)值;第二步，企業(yè)金融化（FIN）作為被解釋變量，將貨幣政策不確定性程度的預(yù)測(cè)值與企業(yè)金融化進(jìn)行回歸，同時(shí)加入所有控制變量。在考慮了內(nèi)生性問題后，貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化仍有顯著的抑制作用，與前文結(jié)論保持一致。

2. 更換貨幣政策不確定性的衡量方法。主回歸研究使用上海銀行間同業(yè)拆借利率7日利率的年化標(biāo)準(zhǔn)差作為貨幣政策不確定性的代理變量。除上海銀行間同業(yè)拆借利率7日利率之外，上海銀行間同業(yè)拆借利率1日利率也具有較高的代表性。因此，本文選取上海銀行間同業(yè)拆借的1日利率年化標(biāo)準(zhǔn)差作為貨幣政策不確定性的代理變量，重新進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，貨幣政策不確定性（MPU）與企業(yè)金融化（FIN）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，這說明貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化。在更換貨幣政策不確定性的衡量方法后，本文的結(jié)論依然成立。

3. 更換企業(yè)金融化的衡量方法。不同于主回歸部分關(guān)于企業(yè)金融化的定義和衡量，本文借鑒Demir[41] 的研究，將長(zhǎng)期股權(quán)投資納入金融資產(chǎn)的范疇，重新進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，貨幣政策不確定性（MPU）與企業(yè)金融化（FIN）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，這說明貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化。在更換企業(yè)金融化的衡量方法后，本文的結(jié)論依然成立。

4. 雙重聚類調(diào)整。本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤在企業(yè)和年份層面上進(jìn)行雙重聚類調(diào)整。結(jié)果顯示，貨幣政策不確定性（MPU）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，這說明貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化。在進(jìn)行雙重聚類調(diào)整后，本文的結(jié)論依然成立。

5. 子樣本回歸。為了增強(qiáng)實(shí)證結(jié)果的可靠性，本文采用制造業(yè)企業(yè)子樣本重新進(jìn)行回歸。此外，考慮到2008年全球金融危機(jī)的沖擊，以及我國(guó)政府“四萬億投資計(jì)劃”，剔除2008年和2009年的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，貨幣政策不確定性（MPU）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，這說明貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化。在進(jìn)行子樣本回歸后，本文的結(jié)論依然成立。

6. 控制其他變量。為了盡可能排除其他變量的干擾，本文進(jìn)一步控制其他變量，包括：固定資產(chǎn)比例（Tangible）、第一大股東持股（Hold1）、股權(quán)制衡（Hold2_10）、獨(dú)董比例（Inddir）。其中：固定資產(chǎn)比例以固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例衡量;第一大股東持股以第一大股東持股比例來衡量;股權(quán)制衡以第二大股東到第十大股東持股比例之和來衡量;獨(dú)董比例為獨(dú)立董事人數(shù)比董事會(huì)人數(shù)。結(jié)果顯示，貨幣政策不確定性（MPU）的系數(shù)均在1%的水平上顯著，這說明貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化。在控制其他變量后，本文的結(jié)論依然成立。

限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未予列示。

五、 結(jié)論與啟示

本文利用2007～2017年我國(guó)滬深兩市A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，考察了貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的影響及其影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化，即當(dāng)貨幣政策不確定性程度提高時(shí)，企業(yè)金融化水平會(huì)隨之下降?？疾煺{(diào)節(jié)因素后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)市場(chǎng)套利空間較大時(shí)，這種抑制作用會(huì)減弱;當(dāng)政策不確定性提高、金融生態(tài)環(huán)境較好時(shí)，這種抑制作用會(huì)增強(qiáng)。以上結(jié)果表明，貨幣政策的不確定性并沒有推動(dòng)企業(yè)“脫實(shí)向虛”，也并未造成企業(yè)過度金融化的惡果。在使用工具變量法等方法來緩解內(nèi)生性問題和進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，研究結(jié)論依然成立。

本文在理論上豐富了企業(yè)金融化的影響因素研究和貨幣政策不確定性的經(jīng)濟(jì)后果研究，在實(shí)踐上為抑制企業(yè)過度金融化、防范金融風(fēng)險(xiǎn)等提供了重要的啟示。具體來說：①貨幣政策的頻繁調(diào)整，并未驅(qū)動(dòng)企業(yè)金融化，而是抑制了企業(yè)金融化。以往研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策的頻繁調(diào)整會(huì)影響政策的有效性，但本文研究表明，貨幣政策不確定性會(huì)顯著地抑制企業(yè)金融化，這說明貨幣政策不確定性可通過提高資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)性、提高企業(yè)融資約束和降低金融行業(yè)利潤(rùn)空間等抑制企業(yè)金融化。②找準(zhǔn)政府與市場(chǎng)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的角色和定位，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文研究表明，當(dāng)市場(chǎng)套利空間較大，貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用會(huì)減弱。由于政府的行政干預(yù)，金融行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)具有超額利潤(rùn)率，這會(huì)減弱其他因素對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用。因此，應(yīng)當(dāng)找準(zhǔn)政府與市場(chǎng)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的角色和定位，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。③優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境，助力金融服務(wù)實(shí)體。良好的金融生態(tài)環(huán)境，可增強(qiáng)貨幣政策不確定性對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用。因?yàn)榱己玫慕鹑谏鷳B(tài)環(huán)境可提供有效的金融監(jiān)管，營(yíng)造更好的金融服務(wù)實(shí)體氛圍，進(jìn)而提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[ 1 ] ? 張成思，張步曇.中國(guó)實(shí)業(yè)投資率下降之謎：經(jīng)濟(jì)金融化視角[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2016（12）：32 ～ 46.

[ 2 ] ? 王永綦.防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)背景的經(jīng)濟(jì)金融化特征再觀察[ J].改革，2017（12）：102 ～ 109.

[ 3 ] ? 彭俞超，韓珣，李建軍.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)金融化[ J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（1）：137 ～ 155.

[ 4 ] ? 杜勇，張歡，陳建英.金融化對(duì)實(shí)體企業(yè)未來主業(yè)發(fā)展的影響：促進(jìn)還是抑制[ J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（12）：113 ～ 131.

[ 5 ] ? 謝家智，王文濤，江源.制造業(yè)金融化、政府控制與技術(shù)創(chuàng)新[ J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2014（11）：78 ～ 88.

[ 6 ] ? 胡奕明，王雪婷，張瑾.金融資產(chǎn)配置動(dòng)機(jī)：“蓄水池”或“替代”？——來自中國(guó)上市公司的證據(jù)[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2017（1）：181 ～ 194.

[ 7 ] ? 干勝道，賀易，肖亮.非金融企業(yè)金融化水平受管理者影響嗎？——基于過度自信的視角[ J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2018（2）：11 ～ 16.

[ 8 ] ? 于連超，張衛(wèi)國(guó)，眭鑫，畢茜，張亨溢.高管從軍經(jīng)歷與企業(yè)金融化：抑制還是促進(jìn)？[ J].科學(xué)決策，2019（6）：20 ～ 42.

[ 9 ] ? 蔡明榮，任世馳.企業(yè)金融化：一項(xiàng)研究綜述[ J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2014（7）：41 ～ 51.

[10] ? Ozkan A.，Ozkan N.. Corporate Cash Holdings： An Empirical Investigation of UK Companies[ J].Journal of Banking and Finance，2004（9）： 2103 ～ 2134.

[11] ? Denis D. J.， Sibilkov V.. Financial Constraints，Investment，and the Value of Cash Holdings[ J].Review of Financial Studies，2010（1）：247 ～?269.

[12] ? 劉篤池，賀玉平，王曦.企業(yè)金融化對(duì)實(shí)體企業(yè)生產(chǎn)效率的影響研究[ J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2016（8）：74 ～ 83.

[13] ? Scott A.. Interest and Prices： Foundations of a Theory of Monetary Policy by Michael Woodford[ J].Economica，2005（287）：550 ～ 552.

[14] ? Stein J. C.. Monetary Policy as Financial Stability Regulation[ J].Quarterly Journal of Economics，2011（1）：57 ～ 95.

[15] ? 鐘凱，程小可，肖翔，鄭立東.宏觀經(jīng)濟(jì)政策影響企業(yè)創(chuàng)新投資嗎——基于融資約束與融資來源視角的分析[ J].南開管理評(píng)論，2017（6）：4 ～ 14.

[16] ? 張成思.貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制：理論發(fā)展與現(xiàn)實(shí)選擇[ J].金融評(píng)論，2011（1）：20 ～ 43.

[17] ? Bernanke B. S.， Blinder A. S.. Credit， Money， and Aggregate Demand[ J].Social Science Electronic Publishing，1988（2）：435 ～ 439.

[18] ? Bernanke B. S.，Gertler M.. Inside the Black Box： The Credit Channel of Monetary Policy Transmission[ J].Journal of EconomicPerspectives，1995（4）：27 ～ 48.

[19] ? Friedman M. A.. Theoretical Framework for Monetary Analysis[ J].Journal of Political Economy，1970（78）：193 ～ 238.

[20] ? Blinder A.， Ehrmann M.， Fratzscher M.， Haan J.， Jansen D.. Central Bank Communication and Monetary Policy： A Survey of Theory and?Evidence[ J].Journal of Economic Literature，2008（46）：910 ～ 945.

[21] ? Chami R.， Cosimano T.， Fullenkamp C.. The Stock Market Channel of Monetary Policy[Z].IMF Working Paper，1999.

[22] ? 孫華妤，馬躍.中國(guó)貨幣政策與股票市場(chǎng)的關(guān)系[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2003（7）：44 ～ 53.

[23] ? Bessembinder H.， Seguin P. J.. Futures-Trading Activity and Stock Price Volatility[ J].Journal of Finance，2012（5）：2015 ～ 2034.

[24] ? 徐經(jīng)長(zhǎng)，曾雪云.公允價(jià)值計(jì)量與管理層薪酬契約[ J].會(huì)計(jì)研究，2010（3）：12 ～ 19.

[25] ? Theurillat T.， Corpataux J.， Crevoisier O.. Property Sector Financialization： The Case of Swiss Pension Funds （1992-2005）[ J].European?Planning Studies，2010（2）：N/A.

[26] ? Smith C. W.， Stulz R. M.. The Determinants of Firms' Hedging Policies[ J].Journal of Financial & Quantitative Analysis，1985（4）：391 ～?405.

[27] ? Stulz ?R. M.. Rethinking Risk Management[ J].Journal of Applied Corporate Finance，1996（3）：8 ～ 25.

[28] ? Kahle K. M.， Stulz R. M.. Access to Capital，Investment，and the Financial Crisis[ J].Journal of Financial Economics，2013（2）：280 ～ 299.

[29] ? 王義中，宋敏.宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性、資金需求與公司投資[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2014（2）：4 ～ 17.

[30] ? 宋軍，陸旸.非貨幣金融資產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)收益率的U形關(guān)系——來自我國(guó)上市非金融公司的金融化證據(jù)[ J].金融研究，2015（6）：111 ～ 127.

[31] ? 孫健，鐘凱，盧闖，劉向強(qiáng).貨幣政策不確定性對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響研究[ J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2017（8）：34 ～ 45.

[32] ? 周彬蕊，劉錫良，張琳.貨幣政策沖擊、金融市場(chǎng)化改革與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[ J].世界經(jīng)濟(jì)，2017（10）：93 ～ 118.

[33] ? 鐘凱，程小可，王化成.貨幣政策不確定性損害了資金配置效率嗎？——來自企業(yè)資本結(jié)構(gòu)視角的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].中國(guó)會(huì)計(jì)評(píng)論，2017（3）：307 ～ 334.

[34] ? 文春暉，任國(guó)良.虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)分離發(fā)展研究——來自中國(guó)上市公司2006 ～ 2013年的證據(jù)[ J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2015（12）：115 ～ 129.

[35] ? 張軍，高遠(yuǎn).官員任期、異地交流與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——來自省級(jí)經(jīng)驗(yàn)的證據(jù)[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2007（11）：91 ～ 103.

[36] ? 徐現(xiàn)祥，王賢彬.晉升激勵(lì)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：來自中國(guó)省級(jí)官員的證據(jù)[ J].世界經(jīng)濟(jì)，2010（2）：15 ～ 36.

[37] ? Julio B.， Yook Y.. Political Uncertainty and Corporate Investment Cycles[ J].Journal of Finance，2012（1）：45 ～ 83.

[38] ? 羅黨論，廖俊平，王玨.地方官員變更與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)——基于中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2016（5）：130 ～ 142.

[39] ? 易綱.中國(guó)改革開放三十年的利率市場(chǎng)化進(jìn)程[ J].金融研究，2009（1）：1 ～ 14.

[40] ? 王國(guó)剛.新常態(tài)下的金融風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制[ J].金融研究，2015（2）：16 ～ 22.

[41] ? Demir F.. Financial Liberalization，Private Investment and Portfolio Choice： Financialization of Real Sectors in Emerging Markets[ J].Journal?of Development Economics，2009（2）：314 ～ 324.