裴普普，劉曉彤

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830012）

1 引言

自英國脫歐、歐債危機(jī)、中美貿(mào)易摩擦、新冠肺炎疫情以來，大部分國家經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)負(fù)增長，世界經(jīng)濟(jì)衰退似乎無可避免。在經(jīng)濟(jì)全球化的背景下，各國經(jīng)濟(jì)波動的疊加共振效應(yīng)使全球經(jīng)濟(jì)充滿不穩(wěn)定與不確定。在此情況下各個國家為熨平經(jīng)濟(jì)波動以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長而紛紛制定經(jīng)濟(jì)政策。如“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”“去杠桿”“精準(zhǔn)扶貧”“經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃”等等，從這些政策的實(shí)施可以看出經(jīng)濟(jì)政策的多樣化與不確定性，這些政策都將會通過改變市場資金供給，對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。合理的資本結(jié)構(gòu)可以降低企業(yè)的融資成本，優(yōu)化企業(yè)的經(jīng)營效率，是評價企業(yè)經(jīng)營狀況的重要指標(biāo)。由于經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整本身的不確定性以及制定和實(shí)施過程中的不確定性可能對企業(yè)產(chǎn)生重要影響，因此有必要厘清經(jīng)濟(jì)政策的不確定性是如何影響企業(yè)行為的。

胡鋒,林冰茹（2015）、袁春生,郭晉汝（2018）研究了貨幣政策對公司資本結(jié)構(gòu)的影響，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)寬松的貨幣政策能夠顯著降低公司的資本結(jié)構(gòu)并且提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度。Hoang Khanh（2021）研究得出經(jīng)濟(jì)政策不確定性與我國企業(yè)多元化發(fā)展具有重要的促進(jìn)作用。顧研,周強(qiáng)龍（2018）著重研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度越快，尤其是在企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿高于企業(yè)目標(biāo)的資本結(jié)構(gòu)比例時。劉貫春（2019）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整之間呈現(xiàn)明顯的非對稱性，經(jīng)濟(jì)金融化程度越高，資本動態(tài)調(diào)整速度越慢，非對稱性體現(xiàn)在這種情況在非國有企業(yè)、中小企業(yè)中更加顯著。

近年來，關(guān)于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的研究逐步從微觀層面（代理成本、高管的性別、學(xué)歷、關(guān)系網(wǎng)、內(nèi)部控制程度等）轉(zhuǎn)移至宏觀層面，主要體現(xiàn)在貨幣政策、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)政策不確定性上，但總體上來說研究并沒有全面涉及，仍有研究的空間。本課題在探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的影響基礎(chǔ)上，探索不同性質(zhì)、不同地區(qū)、不同規(guī)模的企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度在經(jīng)濟(jì)政策不確定增加時的反映是否相同。同時，隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，處于新時代新環(huán)境的微觀主體對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的感知程度可能與之前有所不同，換言之，隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，樣本的更新可能帶來與之前學(xué)者的研究結(jié)論相悖的結(jié)果。這都需要進(jìn)一步去探索。面對日益復(fù)雜的國際環(huán)境以及經(jīng)濟(jì)下行壓力，作為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控工具經(jīng)濟(jì)政策的制定對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。經(jīng)濟(jì)政策的靈活使用對微觀主體的影響需要進(jìn)行謹(jǐn)慎嚴(yán)密的研究。本文的研究可以為日后制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策時提供更多的思路與依據(jù)。同時，對微觀經(jīng)濟(jì)主體進(jìn)行異質(zhì)性影響分析，可以使日后上市企業(yè)能夠根據(jù)經(jīng)濟(jì)政策合理制定融資投資計(jì)劃等。

2 研究假設(shè)

本文通過對文獻(xiàn)的總結(jié)，了解到外部環(huán)境也對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度產(chǎn)生重大影響，尤其是經(jīng)濟(jì)政策。眾多學(xué)者研究了寬松或緊縮的貨幣政策對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響，但是面對未知的經(jīng)濟(jì)政策，企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)比例會增加還是降低？由此，本文提出第一個假設(shè)：經(jīng)濟(jì)政策不確定性會降低企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)比例。面對不確定性更高的經(jīng)濟(jì)政策，企業(yè)又會做出怎樣的決策呢，其結(jié)果是加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整，還是降低呢？由此，本文提出第二個假設(shè)：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增大會提高資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度。

本文同時考慮異質(zhì)性的影響。先通過構(gòu)造企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的基礎(chǔ)回歸模型，基礎(chǔ)回歸后將對其展開異質(zhì)性影響分析：（1）通過將企業(yè)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性對其是否具有積極作用，以及對調(diào)整速度促進(jìn)作用的程度大小。（2）企業(yè)規(guī)模不同的情況下經(jīng)濟(jì)政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度影響程度的差異。通過計(jì)算樣本中資產(chǎn)的中位數(shù)，將樣本劃分為大規(guī)模企業(yè)與小規(guī)模企業(yè)，繼而對兩組子樣本建立模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整模型

目前已有大量實(shí)證證明公司的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)主要與企業(yè)的年齡、規(guī)模、盈利能力、企業(yè)成長性等相關(guān)，由此，本文通過建立模型來測度目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)：

其中，Levi,t*表示第i年第t家企業(yè)的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，Controli,t向量組包括實(shí)證研究主要的控制變量，如：公司規(guī)模、成長能力、現(xiàn)金持有水平、消費(fèi)者信心指數(shù)、企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)資本結(jié)構(gòu)中位數(shù)、GDP同比增長率。

在考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的影響前，要先建立模型（2）估計(jì)企業(yè)本身的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。在部分的資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整模型中增加經(jīng)濟(jì)政策不確定變量后形成擴(kuò)展的資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整模型，用此模型來考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度的影響。

部分的資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整模型：

其中，Levi,t表示第i家第t年末的資本結(jié)構(gòu)，Levi,t-1表示第i家第t年初的資本結(jié)構(gòu)。

將模型（1）與模型（2）合并，可以得到：

在方程（4）等式右端增加經(jīng)濟(jì)政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)的交互項(xiàng)即用以考察資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度在經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時的變化，也即擴(kuò)展的資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整模型（5）：

3.2 樣本選取

本課題的企業(yè)樣本數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫，從Wind數(shù)據(jù)庫的“特別警示”中獲取2009-2019全部A股上市公司的數(shù)據(jù)以及企業(yè)家信心指數(shù)、消費(fèi)者信心指數(shù)，并剔除關(guān)鍵指標(biāo)缺失、異常、重復(fù)的觀測值，剔除ST類企業(yè)，并對樣本進(jìn)行1%-99%的縮尾處理。

3.3 主要變量

本文選取以資本結(jié)構(gòu)為被解釋變量，以經(jīng)濟(jì)政策不確定性為解釋變量，參考已有的研究成果選擇控制變量。主要變量（如表1）所示：

表1 變量設(shè)計(jì)

4 實(shí)證過程與結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

本文的描述性統(tǒng)計(jì)（如表2）?？梢钥闯鼋?jīng)濟(jì)政策不確定性的標(biāo)準(zhǔn)差為0.608，可以看出近幾年的經(jīng)濟(jì)政策有波動。規(guī)模和現(xiàn)金持有水平的標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.225與1.247，可以看出近幾年企業(yè)之間的規(guī)模差距較大。2010-2019年的負(fù)債率Lev的均值為0.431，2009-2018 年的負(fù)債率Lev1的均值為 0.422，可以看出2010-2019年與2009-2018年的負(fù)債率相比上升了 0.009，而離散程度并沒有什么差別。而其他幾個控制變量的離散程度非常小，說明近幾年的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境較為穩(wěn)定。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整速度回歸分析

本文的數(shù)據(jù)采用的是面板數(shù)據(jù)，因此，運(yùn)用豪斯曼檢驗(yàn)驗(yàn)證模型驗(yàn)證應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。

在表3中，chi2（12）=2505.15，Prob>chi2=0.0000,由于P值為0.0000，因此應(yīng)該拒絕原假設(shè)，認(rèn)為應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。

表3 豪斯曼檢驗(yàn)

經(jīng)濟(jì)政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的基礎(chǔ)回歸分析

模型（5）的回歸結(jié)果（如表4），可知經(jīng)濟(jì)政策不確定性Epu的系數(shù)為-0.033，Lev1的系數(shù)為0.673，并且在1%的顯著性水平上顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)呈負(fù)面影響，驗(yàn)證了假設(shè)一。其次，Epui,t*levi,t-1的系數(shù)為-0.023，在1%的顯著性水平上顯著，則說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加可以加快資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的速度。由此可以得出全樣本下資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度為（1-0.673）-（-0.023）*Epu，即0.327+0.023*Epu。在表中可以看出現(xiàn)金持有水平、企業(yè)家信心指數(shù)和宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)與資本結(jié)構(gòu)負(fù)相關(guān)，公司規(guī)模、企業(yè)成長能力和消費(fèi)者信心指數(shù)與資本結(jié)構(gòu)正相關(guān)。

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響

4.3 異質(zhì)性檢驗(yàn)

4.3.1 不同企業(yè)規(guī)模下的經(jīng)濟(jì)政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度回歸分析

本文按照Wind數(shù)據(jù)庫中定義好的企業(yè)規(guī)模：大型、中型和小型，分別將大型定義為大規(guī)模，將中小型劃分為小規(guī)模?；貧w結(jié)果（如表5），可知除了行業(yè)資本結(jié)構(gòu)中位數(shù)的控制變量外，其余變量的回歸系數(shù)都在1%的顯著性水平上顯著。大規(guī)模企業(yè)分組中Lev1的系數(shù)為0.682，而小規(guī)模企業(yè)為0.713。大規(guī)模企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度為0.318+0.022*Epu,而小規(guī)模企業(yè)為0.287+0.052*Epu。由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性常為正值，所以企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度總體來說都是大于0的。隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高，企業(yè)的調(diào)整速度隨之增加，且大規(guī)模企業(yè)的調(diào)整速度更高，但調(diào)整速度的增幅上來看，小規(guī)模企業(yè)更具優(yōu)勢。

表5 不同企業(yè)規(guī)模下的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響

4.3.2 不同產(chǎn)權(quán)企業(yè)下的經(jīng)濟(jì)政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度回歸分析

將全樣本按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組，若企業(yè)為地方國有、中央國有則將其定為國有企業(yè)，其他的則為非國有企業(yè)?；貧w結(jié)果（如表6）所示：兩個分組回歸結(jié)果中Lev及Epui,t*levi,t-1的回歸系數(shù)都在1%顯著性水平上顯著。國有企業(yè)Lev的系數(shù)為0.680，非國有Lev的系數(shù)為0.668，可以推算出國有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度為0.320+0.014*Epu，非國有企業(yè)為0.332+0.028*Epu?；貧w結(jié)果表明：國有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度小于非國有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

表6 不同產(chǎn)權(quán)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證結(jié)果的可靠性，本文進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)是月度數(shù)據(jù)，而本文其他數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)，因此在進(jìn)行回歸操作時，將月度數(shù)據(jù)分別按幾何平均法和加權(quán)平均法轉(zhuǎn)換為年度數(shù)據(jù)。回歸結(jié)果與前文的回歸結(jié)果并沒有實(shí)質(zhì)性差別。因此，可以得出本文的回歸結(jié)果和結(jié)論是可靠的。

5 研究結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

研究結(jié)果表明：

一是經(jīng)濟(jì)政策不確定性會降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的比例，但會增加其動態(tài)調(diào)整的速度；二是隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，無論大規(guī)模的企業(yè)還是小規(guī)模的企業(yè)都會提高企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度，但大規(guī)模企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度高于小規(guī)模企業(yè)的，在相同水平下，小規(guī)模企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度增速更大；三是在經(jīng)濟(jì)政策不確定的情況下非國有企業(yè)的調(diào)整速度略高于國有企業(yè)的調(diào)整速度，且在相同的經(jīng)濟(jì)政策水平下非國有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度增幅較國有企業(yè)的大。

5.2 政策建議

一是經(jīng)濟(jì)政策制定部門應(yīng)當(dāng)注重經(jīng)濟(jì)政策的穩(wěn)定性。我國“去杠桿”的工作已經(jīng)取得了重大突破，已經(jīng)從“去杠桿”逐漸過渡到“穩(wěn)杠桿”的方向，經(jīng)濟(jì)政策制定部門也應(yīng)該及時作出調(diào)整，穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)政策不確定性給微觀企業(yè)主體帶來的負(fù)面沖擊；二是經(jīng)濟(jì)政策應(yīng)該在穩(wěn)定性基礎(chǔ)上增加經(jīng)濟(jì)政策的多樣性，經(jīng)濟(jì)政策的制定也應(yīng)該在經(jīng)濟(jì)市場上提前釋放信號，盡可能減少沖擊并提升企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，達(dá)到經(jīng)濟(jì)政策的目的；三是企業(yè)應(yīng)該主動密切關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策的動向并提升企業(yè)對于宏觀經(jīng)濟(jì)政策的分析和評估能力，合理作出經(jīng)營策略與財(cái)務(wù)策略，盡可能減緩經(jīng)濟(jì)政策對企業(yè)自身的沖擊，同時加快調(diào)節(jié)以恢復(fù)最佳的資本結(jié)構(gòu)比例。此外，企業(yè)還應(yīng)通過及時還貸、保持信用等加強(qiáng)自身融資能力，以增加對經(jīng)濟(jì)政策負(fù)面沖擊的抵御能力。