張 慧 彭璧玉 楊永聰

（1．廣東外語外貿(mào)大學(xué)粵商研究中心，廣州 510006；2．華南師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，廣州 510006）

一、引言

近年來，全球疫情風(fēng)暴、中美貿(mào)易摩擦等“黑天鵝”“灰犀牛”事件頻出，逆全球化和貿(mào)易保護(hù)主義浪潮愈演愈烈，中國面臨的貿(mào)易政策不確定性達(dá)到了前所未有的高度。顯然，伴隨著中國企業(yè)日益深入地嵌入全球價(jià)值鏈，貿(mào)易政策不確定性很容易通過供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈傳遞到中國企業(yè)，這不僅直接增加了企業(yè)的交易成本，而且還可能迫使企業(yè)陷入原材料和關(guān)鍵技術(shù)資源短缺、訂單下降等困境，給企業(yè)持續(xù)生存帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。特別是，以美國對(duì)華貿(mào)易限制為代表的貿(mào)易保護(hù)主義，呈現(xiàn)出常態(tài)化、長期化、復(fù)雜化的趨勢，成為長期困擾企業(yè)正常運(yùn)營的外部不確定性因素，對(duì)企業(yè)生存的長期性作用不容忽視。與此同時(shí)，中國企業(yè)在高進(jìn)入、高成長的同時(shí)，也普遍存在著平均生存年限較短的現(xiàn)象，從國家工商總局2013年發(fā)布的全國內(nèi)資企業(yè)生存數(shù)據(jù)來看，有接近半數(shù)的中國企業(yè)生存年限低于5年，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于日本企業(yè)和歐美企業(yè)30～40年的平均生存年限。那么，貿(mào)易政策不確定性是否會(huì)進(jìn)一步縮短中國企業(yè)的平均生存年限，哪些企業(yè)、行業(yè)和區(qū)域受到的影響更大，這一影響的具體傳導(dǎo)機(jī)制又是什么，成為亟待研究的重要問題。

貿(mào)易政不確定性情景下的企業(yè)行為決策和經(jīng)營績效也是理論界的研究熱點(diǎn)，眾多學(xué)者探討了貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)投資、企業(yè)進(jìn)出口、企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)儲(chǔ)蓄率、企業(yè)生產(chǎn)率等的關(guān)系( Sudsawasd & Moore，2006；Imbruno，2019; 佟家棟和李勝旗，2015；毛其淋和許家云，2018；魏悅羚和張洪勝，2019)。隨著相關(guān)研究的深入開展，少數(shù)學(xué)者試圖從企業(yè)出口或者進(jìn)口持續(xù)時(shí)間視角分析貿(mào)易政策不確定性的影響。Handley & Limao(2017)考察了中美貿(mào)易政策對(duì)出口市場的影響，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性狀態(tài)下，出口市場上的企業(yè)進(jìn)入將減少，已經(jīng)存在于出口市場的企業(yè)出口退出概率升高。Feng et al．(2017)利用中國加入世貿(mào)組織期間對(duì)美國和歐盟出口的企業(yè)-產(chǎn)品級(jí)數(shù)據(jù)集，考察了貿(mào)易政策不確定性影響中國企業(yè)出口退出決策的效應(yīng)，研究表明貿(mào)易政策不確定性致使企業(yè)出口退出概率升高，且出口產(chǎn)品質(zhì)量較低、價(jià)格較高的企業(yè)更容易受到貿(mào)易政策不確定性的沖擊而退出出口市場。Crowley et al．(2018)利用英國退出歐盟這個(gè)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，研究了貿(mào)易協(xié)定重新談判引發(fā)的不確定性對(duì)企業(yè)出口參與決策的影響，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性下企業(yè)出口退出率增加5．1%。周定根等(2019)以中國加入WTO后企業(yè)出口所面臨的貿(mào)易政策不確定性大幅下降為切入點(diǎn)，考察了美國對(duì)華貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)出口持續(xù)時(shí)間的效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性下降可以改善企業(yè)出口穩(wěn)定性。郭晶和周玲麗(2019)在構(gòu)建企業(yè)層面貿(mào)易政策不確定性指標(biāo)的基礎(chǔ)上，實(shí)證研究了貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)生存的影響效應(yīng)，結(jié)果表明出口貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)生存產(chǎn)生了負(fù)向沖擊，但進(jìn)口貿(mào)易政策不確定性的影響不顯著。毛其淋(2020)基于倍差法，考察了貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)進(jìn)口的影響，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性下降不僅可以提高企業(yè)進(jìn)口概率，而且可以延長企業(yè)進(jìn)口持續(xù)期。Bekkers & Teh (2021)利用WTO全球貿(mào)易模型(GTM)中的企業(yè)異質(zhì)性模型進(jìn)行理論推導(dǎo)，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性的增加不利于企業(yè)出口生存，且相對(duì)于其他因素引致的貿(mào)易政策不確定性，由貿(mào)易摩擦帶來的不確定性更不利于企業(yè)出口。

在上述實(shí)踐和理論背景下，本文利用中國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，采用生存分析方法，深入探究貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)生存的效應(yīng)與機(jī)制。本文的主要發(fā)現(xiàn)是，貿(mào)易政策不確定性顯著阻礙了企業(yè)生存，且這一效應(yīng)在不同企業(yè)、行業(yè)和區(qū)域間表現(xiàn)出了明顯差異，實(shí)物期權(quán)和金融摩擦是這一效應(yīng)產(chǎn)生的重要傳導(dǎo)機(jī)制。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的主要邊際貢獻(xiàn)包括：第一，已有研究多關(guān)注了貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)出口或進(jìn)口持續(xù)時(shí)間的效應(yīng)，相比之下，本文認(rèn)為貿(mào)易政策不確定性很容易通過價(jià)值鏈影響整個(gè)國內(nèi)微觀市場，無論是貿(mào)易部門還是非貿(mào)易部門均會(huì)受到影響，研究中將貿(mào)易部門和非貿(mào)易部門均納入研究范圍，同時(shí)在異質(zhì)性檢驗(yàn)中將企業(yè)出口這一貿(mào)易因素作為調(diào)節(jié)因子，考察不同貿(mào)易情形下貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)生存的影響差異，更全面地刻畫了貿(mào)易政策不確定性影響微觀經(jīng)濟(jì)主體的真實(shí)情形。第二，鮮有研究系統(tǒng)考察貿(mào)易政策不確定性的微觀作用機(jī)制，本文檢驗(yàn)了貿(mào)易政策不確定性通過實(shí)物期權(quán)和金融摩擦兩種渠道作用于企業(yè)生存的傳導(dǎo)機(jī)制，有助于深化對(duì)貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)生存內(nèi)在關(guān)系的理解。特別是，企業(yè)存貨是貿(mào)易政策不確定性作用于微觀市場的一個(gè)重要機(jī)制，但少有學(xué)者將其納入研究中，本文研究發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性會(huì)降低企業(yè)存貨量，進(jìn)而阻礙企業(yè)生存，為貿(mào)易政策不確定性的微觀機(jī)制研究提供了新思路。第三，企業(yè)生存分析的相關(guān)研究中，大多僅采用單一的生存方法進(jìn)行回歸分析，本文采用Kaplan-Meier生存分析法進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)分析，利用COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行基本回歸分析，并運(yùn)用其他四種常用的生存分析模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，可以更加有效地、穩(wěn)健地反映出貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)生存之間的實(shí)際因果關(guān)系。

二、理論分析與研究假說

(一)貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)生存的效應(yīng)

貿(mào)易政策不確定性對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響是廣泛且深遠(yuǎn)的，不僅會(huì)影響微觀企業(yè)的進(jìn)出口行為，而且會(huì)對(duì)企業(yè)在國內(nèi)市場的生產(chǎn)運(yùn)營產(chǎn)生顯著影響。首當(dāng)其沖地，貿(mào)易部門是貿(mào)易政策不確定性的最直接影響對(duì)象，由于受到諸多貿(mào)易政策不確定性因素干擾，國際貿(mào)易企業(yè)退出國際市場乃至退出生產(chǎn)經(jīng)營的事件頻繁發(fā)生。顯然，在貿(mào)易政策不確定性情境下，進(jìn)出口企業(yè)將面臨關(guān)稅成本增加、國際訂單縮減等諸多風(fēng)險(xiǎn)，為了避免貿(mào)易成本增加帶來的大規(guī)模經(jīng)濟(jì)損失，企業(yè)傾向于作出退出國際市場或者市場經(jīng)營的決策(Crowley et al．，2018)。同時(shí)，貿(mào)易政策不確定性會(huì)引致全球價(jià)值鏈緊縮或者斷裂，進(jìn)出口企業(yè)全球配置生產(chǎn)資源的能力會(huì)大幅降低，容易陷入關(guān)鍵原材料或者技術(shù)(尤其是核心技術(shù))限制的困境，企業(yè)生產(chǎn)成本由此升高，這將顯著增加企業(yè)退出國際市場或者市場經(jīng)營的概率(Heise et al．，2019)。此外，貿(mào)易政策不確定性使國際市場的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和轉(zhuǎn)讓政策等變得更加波動(dòng)，中國企業(yè)被全球產(chǎn)業(yè)鏈排擠的可能性升高，企業(yè)進(jìn)行海外市場投資的動(dòng)力和信心明顯降低，從而阻礙了企業(yè)在國內(nèi)外市場的生存(鄭淑芳等，2020)。事實(shí)上，貿(mào)易政策不確定性也會(huì)對(duì)非貿(mào)易部門產(chǎn)生顯著影響，原因在于雖然非貿(mào)易企業(yè)并沒有直接參與國際貿(mào)易活動(dòng)，但會(huì)通過上下游價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈間接參與國際貿(mào)易體系。貿(mào)易政策不確定性上升對(duì)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的負(fù)面沖擊會(huì)傳遞至非貿(mào)易企業(yè)內(nèi)部，導(dǎo)致非貿(mào)易企業(yè)上下游資源的配置效率顯著下降，企業(yè)的生產(chǎn)成本、經(jīng)營成本隨之升高，企業(yè)的市場活力和生存力下降。另外，貿(mào)易政策不確定性會(huì)促使非貿(mào)易企業(yè)對(duì)外部投資經(jīng)營環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面預(yù)期，同時(shí)也會(huì)增加金融部門對(duì)企業(yè)融資的顧慮，這些均會(huì)增加企業(yè)的生存風(fēng)險(xiǎn)(于文超和梁平漢，2019)。

H1：貿(mào)易政策不確定性會(huì)顯著阻礙企業(yè)生存。

(二)貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)生存的實(shí)物期權(quán)機(jī)制

實(shí)物期權(quán)理論認(rèn)為，在不確定性環(huán)境下，企業(yè)未來的投資機(jī)會(huì)可視為看漲期權(quán)，投資者往往并不急于當(dāng)期投資，而是通過延遲投資以獲得未來更高的期權(quán)價(jià)值(Dixit，1989)。貿(mào)易政策不確定性是企業(yè)開展生產(chǎn)投資活動(dòng)所面臨的重要外部不確定性因素，因而可以將實(shí)物期權(quán)理論應(yīng)用于貿(mào)易政策不確定性的研究中，即貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)會(huì)主動(dòng)減少當(dāng)期的投資支出，直至等待到不確定性消失或者投資價(jià)值增長到理想水平。特別是，不確定性與不可逆投資有關(guān)，由于高不可逆的投資一般難以變現(xiàn)且投資金額高、風(fēng)險(xiǎn)大、周期長，一旦投資失敗，企業(yè)將要承受巨額損失，所以貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)會(huì)大幅縮減或者暫停固定資產(chǎn)、研發(fā)創(chuàng)新等高不可逆項(xiàng)目的投資(Niemann，2011)。然而，值得注意的是，只有企業(yè)獲得對(duì)未來投資機(jī)會(huì)的絕對(duì)壟斷，才能確保實(shí)物期權(quán)到期可以有效執(zhí)行，但這對(duì)于一般性企業(yè)和競爭性行業(yè)來說是不現(xiàn)實(shí)的，由此大部分情況下“等待”并不能使企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期獲益，反而會(huì)導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本升高(譚小芬和張文婧，2017)。尤其是在高競爭性行業(yè)中，面對(duì)貿(mào)易政策不確定性，企業(yè)延遲投資的后果往往是負(fù)面的，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失最好的投資機(jī)會(huì)和市場先機(jī)，進(jìn)而降低企業(yè)的生存力、競爭力和影響力。同時(shí)，固定資產(chǎn)、研發(fā)創(chuàng)新等高不可逆資源是企業(yè)生存與成長的基礎(chǔ)，因此在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期削減或者暫停上述資源投資對(duì)于企業(yè)持續(xù)生存是極為不利的(L?fsten，2016)。此外，貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)并存，理性的企業(yè)投資者會(huì)主動(dòng)爭取獲得更多政策性資源、收集更多市場信息，積極化解風(fēng)險(xiǎn)沖擊、把握投資機(jī)會(huì)，進(jìn)而在不確定性的經(jīng)營環(huán)境中獲得競爭優(yōu)勢，而被動(dòng)的“等待”只會(huì)使企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)提高、競爭力減弱(周超和蘇冬蔚，2019)。

H2：貿(mào)易政策不確定性可以通過實(shí)物期權(quán)渠道阻礙企業(yè)生存。

(三)貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)生存的金融摩擦機(jī)制

金融摩擦是經(jīng)濟(jì)體系運(yùn)作中普遍存在的現(xiàn)象，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊較大，容易使企業(yè)陷入高融資約束的困境，進(jìn)而影響企業(yè)的投資經(jīng)營決策(Cooper & Ejarque，2003)。貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)面臨的金融摩擦程度明顯升高，這主要源于：一是在貿(mào)易政策不確定性水平提高時(shí)，資金借貸雙方之間的信息不對(duì)稱和代理問題更加嚴(yán)重，貸款人會(huì)要求一個(gè)更高的外部融資溢價(jià)，企業(yè)的外部融資成本顯著升高。同時(shí)，高貿(mào)易政策不確定性時(shí)期往往會(huì)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)或者衰退，金融機(jī)構(gòu)的信貸供給會(huì)大幅縮減，在放貸行為上也會(huì)更加謹(jǐn)慎，企業(yè)面臨的融資約束隨之增加(劉鏡秀和門明，2015)。二是為了降低放貸風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)一般要求企業(yè)有抵押品才能貸款，而受貿(mào)易政策不確定性的影響，企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債狀況容易惡化，抵押品的價(jià)值會(huì)明顯縮水，從而導(dǎo)致企業(yè)外部融資受到限制(Stokey，2016)。三是貿(mào)易政策不確定性會(huì)對(duì)信貸供給產(chǎn)生沖擊，緊縮性的金融政策可以通過扭曲資本市場致使信貸資源在企業(yè)間錯(cuò)配，這會(huì)導(dǎo)致眾多有實(shí)際發(fā)展需求的企業(yè)難以獲得足夠的貸款額度(林濱等，2018)。在此條件下，貿(mào)易政策不確定性也進(jìn)一步放大了金融摩擦對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響，迫使受到融資約束的貿(mào)易企業(yè)短期內(nèi)匯率成本、資金流成本等貿(mào)易成本升高，非貿(mào)易企業(yè)短期內(nèi)生產(chǎn)經(jīng)營成本升高、邊際收益下降，而且在長期內(nèi)，即使等到貿(mào)易政策不確定性降低或者消失，企業(yè)也可能難以獲得足夠的外部融資資金用于生存與發(fā)展(譚小芬和張文婧，2017)。同時(shí)，在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，外部融資資金的縮減，加上內(nèi)部財(cái)務(wù)狀況的惡化，會(huì)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營投資產(chǎn)生抑制效應(yīng)，進(jìn)而阻礙企業(yè)生存(Byrne et al．，2016)。此外，無法獲得有效信貸的企業(yè)對(duì)提升生產(chǎn)率和創(chuàng)新水平的活動(dòng)投資意愿更低，這不僅直接影響了企業(yè)的發(fā)展和產(chǎn)出增長，而且反過來又會(huì)影響企業(yè)的再借貸，很容易使企業(yè)陷入持續(xù)低迷增長乃至破產(chǎn)倒閉的困境之中(Moll，2014)。

H3：貿(mào)易政策不確定性可以通過金融摩擦渠道阻礙企業(yè)生存。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源

本文的實(shí)證分析來自以下兩類數(shù)據(jù)：一是貿(mào)易政策不確定性數(shù)據(jù)，其來源于香港浸會(huì)大學(xué)Huang & Luk(2020)編制的中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)(TPU)，該指數(shù)通過慧科(Wisenews)提供的電子報(bào)紙資訊庫，選取了北京青年報(bào)、廣州日?qǐng)?bào)、解放日?qǐng)?bào)、人民日?qǐng)?bào)(海外版)等十份中國內(nèi)地報(bào)紙，開展相關(guān)關(guān)鍵詞的文本挖掘，最終構(gòu)建出2000年以后的中國貿(mào)易政策不確定性月度指數(shù)，同時(shí)廣泛地采用114份中國內(nèi)地的報(bào)紙進(jìn)行穩(wěn)健性測試，發(fā)現(xiàn)指數(shù)變化不大。二是微觀企業(yè)層面數(shù)據(jù)，其來自《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》，該數(shù)據(jù)庫涵蓋了豐富的微觀企業(yè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，例如企業(yè)名稱、補(bǔ)貼收入、設(shè)立時(shí)間、企業(yè)狀態(tài)(營業(yè)、注銷)、企業(yè)類型等，為了確保研究數(shù)據(jù)的可靠性，對(duì)原始數(shù)據(jù)中存在的異常樣本進(jìn)行了刪除處理。進(jìn)一步地，本文將上述兩套數(shù)據(jù)庫進(jìn)行合并，合并后樣本的時(shí)間跨度為2000～2014年。值得注意的是，生存分析中普遍存在著左刪失問題，即部分企業(yè)在觀察期開始(2000年)之前已經(jīng)開展市場經(jīng)營，但企業(yè)在2000年前是否持續(xù)經(jīng)營的信息無法確認(rèn)，由此本文剔除了2000年之前創(chuàng)立的企業(yè)樣本，最終得到總樣本數(shù)量240251個(gè)。

(二)模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型

生存分析數(shù)據(jù)中存在著明顯的右刪失問題，即部分企業(yè)在2014年觀察期結(jié)束并未出現(xiàn)退出事件，那么研究中便無法確定上述企業(yè)的持續(xù)生存時(shí)間，而COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型可以通過設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)估計(jì)研究樣本的生存風(fēng)險(xiǎn)分布，得到樣本企業(yè)在生命周期各個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生退出事件的概率，有效糾正這一問題。由此，本文選擇COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型考察貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)之間的因果效應(yīng)。使用COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型的前提是，研究變量需要滿足比例風(fēng)險(xiǎn)(PH)假定，因而本文首先對(duì)研究變量進(jìn)行了舍得菲爾德(Schoenfeld)檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)每個(gè)研究變量的估計(jì)系數(shù)均接近于0，這表明研究變量的Schoenfeld殘差與時(shí)間不存在顯著的相關(guān)性，PH假定得到滿足、模型設(shè)定合理。①限于篇幅，此處未列出舍得菲爾德檢驗(yàn)結(jié)果，如有需要可向作者索取。具體地，將本文的基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定如下：

其中，被解釋變量h(t,x)，表示企業(yè)持續(xù)市場經(jīng)營中在生存時(shí)間t受風(fēng)險(xiǎn)因素x影響的生存風(fēng)險(xiǎn)率，該變量由生存時(shí)間t和生存狀態(tài)(Status)兩個(gè)變量組成，t采用企業(yè)撤銷時(shí)間或者觀察期結(jié)束時(shí)間-企業(yè)設(shè)立時(shí)間+1測度，Status則是企業(yè)退出狀態(tài)賦值為1、企業(yè)生存狀態(tài)賦值為0的虛擬變量。②在《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》中，營業(yè)狀態(tài)一欄涵蓋營業(yè)、停業(yè)、籌建、注銷四個(gè)欄目，本文將營業(yè)狀態(tài)為注銷的定義為企業(yè)退出狀態(tài)，將營業(yè)狀態(tài)為營業(yè)的定義為企業(yè)生存狀態(tài)。方程右側(cè)的h0(t)代表基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)率，即加入風(fēng)險(xiǎn)因素x前，企業(yè)在時(shí)間t的生存風(fēng)險(xiǎn)率，同時(shí)COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型并不需要對(duì)基準(zhǔn)函數(shù)分布作出假定，具有相對(duì)高的靈活性。TPU為核心解釋變量貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，采用Huang & Luk(2020)構(gòu)建的月度數(shù)據(jù)的幾何平均值來衡量，具體測算公式為：，公式中TPUt表示年度貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，TPUm表示月度貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，m取值為12。

X為影響企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的控制變量集合，包括企業(yè)規(guī)模(Size)，使用企業(yè)從業(yè)人員數(shù)的對(duì)數(shù)值來衡量；企業(yè)出口(Export)，采用企業(yè)出口交貨值/企業(yè)銷售收入的對(duì)數(shù)值衡量；外資企業(yè)(Foreign)，定義為一個(gè)虛擬變量，若為外資企業(yè)則賦值為1，否則賦值為0；國有企業(yè)(State)，定義為一個(gè)虛擬變量，如果企業(yè)的所有制類型為國有企業(yè)則賦值為1，否則賦值為0；政府補(bǔ)貼(Subsidy)，采用政府補(bǔ)貼收入/企業(yè)銷售收入的對(duì)數(shù)值來衡量；行業(yè)集中度(HHI)，采用行業(yè)的赫芬達(dá)爾指數(shù)來衡量；行業(yè)資源配置效率(Sdlp)，使用行業(yè)的生產(chǎn)率離散度來衡量，行業(yè)生產(chǎn)率離散度越高意味著行業(yè)資源配置效率越低，具體測算中，首先采用LP方法測算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，在此基礎(chǔ)上，采用公式測算行業(yè)層面的生產(chǎn)率離散度；行業(yè)技術(shù)密集度(Teconology)，定義為一個(gè)虛擬變量，若企業(yè)所處的行業(yè)為技術(shù)和資金密集型行業(yè)則賦值為1，否則賦值為0；東部區(qū)域(City)，定義為一個(gè)虛擬變量，如果企業(yè)所在區(qū)域?yàn)闁|部則賦值為1，否則賦值為0；地區(qū)市場化水平(Market)，采用王小魯?shù)?2019)編制的市場化指數(shù)來衡量。同時(shí)，為了研究企業(yè)、行業(yè)和區(qū)域?qū)用娴恼{(diào)節(jié)效應(yīng)，只需進(jìn)一步在基準(zhǔn)回歸模型中加入TPU與調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)即可，研究中也對(duì)全部自變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行了去中心化處理。

2.影響渠道的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

為了考察貿(mào)易政策不確定性作用于企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的渠道機(jī)制，本文借鑒溫忠麟等(2014)提出的新中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程，構(gòu)建中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。在基?zhǔn)模型回歸之后，建立公式(2)的回歸模型來檢驗(yàn)貿(mào)易政策不確定性對(duì)中介因子(Medvar)的影響，接下來，構(gòu)建公式(3)的回歸模型進(jìn)一步考察中介因子是否是貿(mào)易政策不確定性作用于企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的渠道：

如果貿(mào)易政策不確定性通過實(shí)物期權(quán)渠道傳導(dǎo)，那么在面對(duì)貿(mào)易政策不確定性沖擊時(shí)，企業(yè)更可能縮減不可逆程度高的投資，這往往會(huì)使企業(yè)錯(cuò)失最佳投資機(jī)會(huì)而慘淡退場，因此，本文將不可逆投資(IR)作為實(shí)物期權(quán)機(jī)制檢驗(yàn)的Medvar。具體地，選用以下三個(gè)指標(biāo)對(duì)不可逆投資進(jìn)行衡量：(1)固定資產(chǎn)(Asset)，以企業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額的對(duì)數(shù)值衡量。固定資產(chǎn)是一項(xiàng)高不可逆性的投資，往往回收周期較長，由此企業(yè)持有的固定資產(chǎn)占比越高調(diào)整成本越大。貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)投資變得更加謹(jǐn)慎，可能會(huì)降低高不可逆的固定資產(chǎn)投資以規(guī)避外部風(fēng)險(xiǎn)，而固定資產(chǎn)是維持企業(yè)持續(xù)生產(chǎn)經(jīng)營的重要資源，投入不足或者不及時(shí)均不利于企業(yè)生存和發(fā)展。(2)存貨(Inventory)，以企業(yè)存貨的對(duì)數(shù)值衡量。存貨是企業(yè)的一項(xiàng)重要資產(chǎn)，資金占用額較高，同時(shí)存貨采購、存儲(chǔ)和管理各個(gè)環(huán)節(jié)也要花費(fèi)一定成本，資金投資的不可逆程度較高。貿(mào)易政策確定性時(shí)期，企業(yè)可能會(huì)因?yàn)閷?duì)市場需求做出負(fù)面預(yù)期而主動(dòng)降低存貨投資，抑或因?yàn)樵牧蟽r(jià)格上漲、供應(yīng)鏈斷裂等原因，而被動(dòng)面對(duì)存貨短缺局面，這會(huì)對(duì)企業(yè)持續(xù)生產(chǎn)經(jīng)營帶來較大挑戰(zhàn)。(3)生產(chǎn)率(LP)，測度中使用LP方法計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率，然后取對(duì)數(shù)值。提升企業(yè)生產(chǎn)率的投資，特別是創(chuàng)新投資，一般投資專有性較高，同時(shí)具有投資金額高、投資周期長、投資風(fēng)險(xiǎn)大的特征，由此投資的不可逆程度相應(yīng)較高。貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)管理者為了控制好現(xiàn)金流、規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)相應(yīng)降低提升生產(chǎn)率的投資活動(dòng)，進(jìn)而對(duì)企業(yè)長久生存與發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。

如果貿(mào)易政策不確定性通過金融摩擦渠道傳導(dǎo)，那么高貿(mào)易政策不確定性情境下，企業(yè)面臨的金融摩擦程度更高，企業(yè)的生存風(fēng)險(xiǎn)隨之升高，由此本文進(jìn)一步檢驗(yàn)金融摩擦(FF)作為Medvar的效應(yīng)。為充分提取企業(yè)面臨的外部金融摩擦信息，本文選取以下兩個(gè)指標(biāo)對(duì)金融摩擦進(jìn)行衡量：(1)融資約束(Finance)，通常以企業(yè)利息支出/企業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額表示，但為了方便解釋，本文在上述測度后取倒數(shù)值，此時(shí)該指標(biāo)取值越大表明企業(yè)面臨的融資約束程度越大。融資約束反映了企業(yè)獲得外部金融支持的情況，通常地，在貿(mào)易政策不確定性情境下，企業(yè)更容易陷入貸款難的困境，這顯然增加了企業(yè)的生存風(fēng)險(xiǎn)。(2)資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)，以流動(dòng)負(fù)債與流動(dòng)資產(chǎn)的比例來衡量。資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)利用債權(quán)人提供的資金開展經(jīng)營活動(dòng)的情況，從債權(quán)人的角度來看，其更不愿意向負(fù)債率較高的企業(yè)發(fā)放新增銀行貸款。高貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)資金周轉(zhuǎn)將減速，資產(chǎn)負(fù)債率通常會(huì)更高，這又進(jìn)一步增加了企業(yè)外部融資難度，從而加大了企業(yè)陷入生存困境的風(fēng)險(xiǎn)。

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

1.變量描述性統(tǒng)計(jì)

表1給出了研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)。生存時(shí)間t均值為7．8026，說明觀測期內(nèi)企業(yè)的平均年齡為7．8026歲。生存狀態(tài)Status的均值為0．1381，說明觀測期內(nèi)有13．81%的企業(yè)退出了市場。貿(mào)易政策不確定性TPU的最大值和最小值分別為131．4826和60．9181，說明貿(mào)易政策不確定性隨著時(shí)間變化出現(xiàn)明顯波動(dòng)。企業(yè)規(guī)模Size、企業(yè)出口Export和政府補(bǔ)貼Subsidy的最大值和最小值差距較大，說明樣本企業(yè)間存在明顯的規(guī)模、出口和補(bǔ)貼差異。外資企業(yè)Foreign和國有企業(yè)State的均值分別為0．1869和0．0537，說明樣本中有18．69%的企業(yè)為外資企業(yè)，5．37%的企業(yè)為國有企業(yè)。行業(yè)集中度HHI和行業(yè)資源配置效率Sdlp的最大值和最小值差距較大，說明不同行業(yè)的集中程度和資源配置效率有較大差異。行業(yè)技術(shù)密集度Teconology的均值為0．6857，說明技術(shù)和資金密集型企業(yè)占總樣本的68．57%。東部區(qū)域City的均值為 0．7149，說明樣本中有71．49%的企業(yè)位于東部區(qū)域。地區(qū)市場化水平Market的最大值和最小值差距較大，說明不同地區(qū)間市場化水平差異明顯。固定資產(chǎn)Asset、存貨Inventory、生產(chǎn)率LP、融資約束Finance和資產(chǎn)負(fù)債率Lev的最大值和最小值差距較大，說明不同企業(yè)的不可逆投資額度和融資約束程度存在顯著差異。

表1 研究變量描述性統(tǒng)計(jì)

2. Kaplan-Meier生存分析

Kaplan-Meier生存分析法是生存數(shù)據(jù)分析中較常用的非參數(shù)方法，主要用于描述統(tǒng)計(jì)不同分組的研究個(gè)體在生命周期過程中的生存差異。在進(jìn)行正式的COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型回歸之前，本文采用Kaplan-Meier生存分析法初步考察貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。以中位數(shù)為劃分標(biāo)準(zhǔn)將研究樣本分為高貿(mào)易政策不確定性組和低貿(mào)易政策不確定性組，進(jìn)而在圖1中，繪制出兩組樣本的Kaplan-Meier生存曲線。從圖1中可以看到，在生命周期的各個(gè)階段，低貿(mào)易政策不確定性組的Kaplan-Meier生存曲線均位于較高的位置，這說明，與處于高貿(mào)易政策不確定性組的企業(yè)相比，處于低貿(mào)易政策不確定性組的企業(yè)面臨著相對(duì)更低的生存風(fēng)險(xiǎn)，即貿(mào)易政策不確定性的增加導(dǎo)致企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)上升。值得注意的是，Kaplan-Meier生存分析法只是初步地描述貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)之間的可能關(guān)系，因?yàn)樯鲜龇椒ú⑽纯紤]影響企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的其他因素，下文進(jìn)一步采用COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕貧w分析。

圖1 Kaplan-Meier生存曲線

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)回歸

本文首先檢驗(yàn)貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的總體關(guān)系，基本回歸結(jié)果見表2。其中，第(1)列僅納入核心解釋變量，變量TPU系數(shù)在1%水平上顯著為正，這表明貿(mào)易政策不確定性提高了企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)。第(2)列在此基礎(chǔ)上，加入了包含企業(yè)規(guī)模、企業(yè)出口、外資企業(yè)、國有企業(yè)、政府補(bǔ)貼在內(nèi)的企業(yè)層面的控制變量，TPU系數(shù)依然顯著為正，再次表明貿(mào)易政策不確定性增加阻礙了企業(yè)生存。進(jìn)一步地，本文在第(3)列納入了行業(yè)集中度、行業(yè)資源配置效率、行業(yè)技術(shù)密集度三個(gè)行業(yè)層面的控制變量，TPU回歸結(jié)果與上文保持一致。第(4)列則為引入企業(yè)、行業(yè)、地區(qū)全部控制變量后的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，結(jié)果再次證實(shí)了貿(mào)易政策不確定性增加對(duì)企業(yè)生存產(chǎn)生了負(fù)面影響，平均而言，TPU每增加一個(gè)單位，企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)會(huì)提高12．51個(gè)百分點(diǎn)?？傮w而言，無論是否引入控制變量，抑或選擇不同層面控制變量，研究結(jié)果均與前文理論假設(shè)H1相一致。

表2 基本回歸結(jié)果

從其他變量的檢驗(yàn)結(jié)果來看，變量企業(yè)規(guī)模、企業(yè)出口、外資企業(yè)、國有企業(yè)、政府補(bǔ)貼的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明規(guī)模越大、出口強(qiáng)度越大、政府補(bǔ)貼強(qiáng)度越大，企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)越低，且外資企業(yè)相對(duì)內(nèi)資企業(yè)、國有企業(yè)相對(duì)非國有企業(yè)面臨著較低的生存風(fēng)險(xiǎn)。變量行業(yè)集中度和行業(yè)資源配置效率的系數(shù)顯著為正、行業(yè)技術(shù)密集度的系數(shù)顯著為負(fù)，即行業(yè)越壟斷、行業(yè)資源配置效率越低，企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)越高，且資金和技術(shù)密集型行業(yè)內(nèi)的企業(yè)相對(duì)勞動(dòng)密集型行業(yè)內(nèi)的企業(yè)生存概率更高。變量東部地區(qū)、地區(qū)市場化水平的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明東部地區(qū)相對(duì)中西部地區(qū)的企業(yè)生存概率更高，且市場化水平越高的地區(qū)，企業(yè)生存概率越高。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步采用如下方案進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以確?；净貧w結(jié)果的有效性。第一，變換貿(mào)易政策不確定性測度方法。首先，利用算數(shù)平均方法重新測度貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，具體計(jì)算公式為：，其中，TPUt為年度貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，TPUm為月度貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，m取值為12。其次，利用加權(quán)平均方法構(gòu)建貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，測度中以月份作為權(quán)重，對(duì)越靠后的月份賦值越高(1/6，1/3，1/2)，然后對(duì)季度數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單加總平均得到每年的TPU指數(shù)，具體計(jì)算公式為：其中，TPUm為月度貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，TPUn為季度貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，m取值為3、6、9、12，n取值為4。從表3第(1)和(2)列可以看出，利用算數(shù)平均和加權(quán)平均計(jì)算的貿(mào)易政策不確定性進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果與前文不存在明顯差異。第二，變換貿(mào)易政策不確定性測度指標(biāo)。Davis et al．(2019)采用與Baker et al．(2016)類似的測算方法，對(duì)《人民日?qǐng)?bào)》《光明日?qǐng)?bào)》這兩份中文報(bào)紙進(jìn)行文本分析，最終測算出了中國貿(mào)易政策不確定性月度指數(shù)，本文進(jìn)一步利用上述指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行再回歸，表3第(3)列的回歸結(jié)果與前文回歸結(jié)果一致。第三，變換回歸模型。運(yùn)用Gamma模型、Lognormal模型、Loglogistic模型和Weibull模型四種常用的生存分析模型重復(fù)上述回歸過程，并根據(jù)AIC的評(píng)判準(zhǔn)則，選擇擬合程度最好的Loglogistic模型進(jìn)行結(jié)果展示，從表3第(4)列來看，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健?？傮w而言，無論是變換指標(biāo)測度方法還是更換指標(biāo)數(shù)據(jù)和研究模型，本文的研究結(jié)果均與基本回歸結(jié)果一致，保持了良好的穩(wěn)健性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)異質(zhì)性影響檢驗(yàn)

1.企業(yè)特征

為了深入探討前文研究結(jié)果隨著企業(yè)特征而表現(xiàn)出來的差異性，本文在基準(zhǔn)回歸模型中分別加入貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)規(guī)模、企業(yè)出口、外資企業(yè)、國有企業(yè)、政府補(bǔ)貼的交互項(xiàng)，并依次展開實(shí)證估計(jì)。表4第(1)列回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，且交互項(xiàng)TPU×Size系數(shù)顯著為正，這說明規(guī)模越大的企業(yè)受貿(mào)易政策不確定性的負(fù)面影響越大，上述異質(zhì)性影響結(jié)果的可能解釋是：小規(guī)模企業(yè)一般比大規(guī)模企業(yè)國際化程度更低，受貿(mào)易政策波動(dòng)影響的廣度和深度相對(duì)較小，同時(shí)小規(guī)模企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性時(shí)可以更靈活地調(diào)整原材料采購、訂單銷售等，由此貿(mào)易政策不確定性對(duì)小規(guī)模企業(yè)的影響較為微弱。第(2)列回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，且交互項(xiàng)TPU×Export系數(shù)顯著為正，這意味著貿(mào)易政策不確定性的增加更容易導(dǎo)致高出口企業(yè)退出市場，主要是因?yàn)楦叱隹谄髽I(yè)嵌入全球價(jià)值鏈的程度更深，對(duì)貿(mào)易政策不確定性的敏感性更高，貿(mào)易環(huán)境的惡化會(huì)給高出口企業(yè)供應(yīng)鏈、需求鏈等帶來一系列的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，且高出口企業(yè)由外貿(mào)轉(zhuǎn)為內(nèi)貿(mào)也存在較大困難，由此貿(mào)易政策不確定性給高出口企業(yè)帶來的生存挑戰(zhàn)更大。第(3)列回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，且交互項(xiàng)TPU×Foreign系數(shù)顯著為正，即相對(duì)內(nèi)資企業(yè)，外資企業(yè)更可能在貿(mào)易政策不確定性增加時(shí)期退出中國市場，這一結(jié)果和中美貿(mào)易摩擦等時(shí)期，中國往往伴隨著一定程度的外資流失現(xiàn)象相符。第(4)列回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，而交互項(xiàng)TPU×State系數(shù)為正但不顯著，這一定程度上說明國有企業(yè)相對(duì)非國有企業(yè)更容易受到貿(mào)易政策不確定性的影響，這可能是源于國際市場普遍存在的“國有企業(yè)歧視”現(xiàn)象，這容易給國有企業(yè)帶來更多的貿(mào)易糾紛和貿(mào)易摩擦，因此貿(mào)易政策不確定性的增加對(duì)國有企業(yè)生存更為不利。第(5)列回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，而交互項(xiàng)TPU×Subsidy系數(shù)顯著為負(fù)，這表明貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，政府補(bǔ)貼可以達(dá)到促進(jìn)企業(yè)生存的效果，這一結(jié)果源于在貿(mào)易政策不確定性情境下，財(cái)政補(bǔ)貼的發(fā)放不僅直接為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營注入了發(fā)展資源，而且向企業(yè)內(nèi)部決策者及外部投資者、銀行、消費(fèi)者等利益相關(guān)者傳遞了積極的信號(hào)，增強(qiáng)了企業(yè)持續(xù)開展經(jīng)營的信心。綜合以上研究結(jié)果，可以看出，即使是生存前景較好的優(yōu)勢企業(yè)在面臨貿(mào)易政策不確定性時(shí)也表現(xiàn)出了明顯的脆弱性，而政府部門在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期實(shí)施積極的外部性激勵(lì)政策對(duì)促進(jìn)企業(yè)生存是顯著有效的。

表4 企業(yè)的異質(zhì)性影響

2.行業(yè)特征

為進(jìn)一步考察貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的作用效果是否受行業(yè)因素影響，本文在基準(zhǔn)回歸模型中加入貿(mào)易政策不確定性與行業(yè)集中度、行業(yè)資源配置效率、行業(yè)技術(shù)密集度的交互項(xiàng)進(jìn)行分析。表5第(1)列的回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，而交互項(xiàng)TPU×HHI系數(shù)顯著為負(fù)，這說明競爭性行業(yè)內(nèi)的企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性下更可能退出市場，主要原因在于根據(jù)實(shí)物期權(quán)理論，在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)傾向于“等待”，而相對(duì)壟斷行業(yè)，競爭行業(yè)“等待”成本更高，極可能會(huì)因?yàn)殄e(cuò)失投資機(jī)會(huì)而被其他企業(yè)所替代。第(2)列的回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，且交互項(xiàng)TPU×Sdlp系數(shù)顯著為正，這說明高行業(yè)資源配置效率可以降低行業(yè)內(nèi)企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期的生存風(fēng)險(xiǎn)，這一結(jié)果源于高配置效率行業(yè)內(nèi)企業(yè)的投資、研發(fā)和生產(chǎn)效率相對(duì)高，同時(shí)企業(yè)可以在貿(mào)易環(huán)境惡化情境下更快、更公平地獲得所需發(fā)展資源來應(yīng)對(duì)外部沖擊。第(3)列的回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，而交互項(xiàng)TPU×Teconology系數(shù)顯著為負(fù)，這表明相對(duì)勞動(dòng)密集型行業(yè)，資金和技術(shù)密集型行業(yè)內(nèi)的企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期生存狀況更好。上述結(jié)果不難解釋，相對(duì)資金和技術(shù)密集型行業(yè)，勞動(dòng)密集型行業(yè)更依賴原材料、勞動(dòng)力等對(duì)國際形勢高敏感的要素，同時(shí)在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期后者的市場空間相對(duì)前者更小，由此生存前景也相對(duì)更差。總體而言，高競爭行業(yè)內(nèi)企業(yè)在貿(mào)易政策不確定時(shí)期選擇“等待”的風(fēng)險(xiǎn)更高，提升行業(yè)資源配置效率和技術(shù)水平是應(yīng)對(duì)貿(mào)易政策不確定性負(fù)面沖擊的有效方法。

表5 行業(yè)的異質(zhì)性影響

3.區(qū)域特征

本文接下來探討的問題是貿(mào)易政策不確定性對(duì)不同區(qū)域企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的影響是否存在差異，為此，在基準(zhǔn)回歸模型中加入貿(mào)易政策不確定性與東部區(qū)域、地區(qū)市場化水平的交互項(xiàng)進(jìn)行分析。表6第(1)列的回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，且交互項(xiàng)TPU×City系數(shù)顯著為正，這表明貿(mào)易政策不確定性對(duì)東部沿海地區(qū)的負(fù)面影響更大，主要原因在于相對(duì)中西部地區(qū)，東部地區(qū)與國際市場往來更加密切，貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，區(qū)域企業(yè)供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈?zhǔn)車H沖擊更大，部分高依賴國際市場的企業(yè)可能由于原材料嚴(yán)重短缺或者訂單急劇下降而退出市場。第(2)列的回歸結(jié)果顯示，TPU的系數(shù)顯著為正，且交互項(xiàng)TPU×Market系數(shù)顯著為正，這意味著相對(duì)低市場化區(qū)域，高市場化區(qū)域的企業(yè)受貿(mào)易政策不確定性的影響更大，這一結(jié)果再次證實(shí)了與國際市場接觸越頻繁的區(qū)域，受貿(mào)易政策不確定性的沖擊更大。綜合上述研究結(jié)果可以看出，東部區(qū)域、高市場化區(qū)域企業(yè)生存受貿(mào)易政策不確定性影響較大，重點(diǎn)引導(dǎo)上述區(qū)域企業(yè)做出更加理性的應(yīng)對(duì)方案和戰(zhàn)略決策是十分必要的。

表6 區(qū)域的異質(zhì)性影響

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

(一)實(shí)物期權(quán)機(jī)制的回歸結(jié)果

既然貿(mào)易政策不確定性會(huì)阻礙企業(yè)生存，那么，實(shí)物期權(quán)是不是導(dǎo)致這一結(jié)果的有效渠道呢？本文按照溫忠麟等(2014)提出的新中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程，分別引入固定資產(chǎn)、存貨、生產(chǎn)率三個(gè)衡量不可逆投資的中介因素，依次開展實(shí)物期權(quán)機(jī)制的檢驗(yàn)，模型的回歸結(jié)果見表7。其中，第(1)列報(bào)告了使用中介變量固定資產(chǎn)作為被解釋變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示TPU系數(shù)顯著為負(fù)，這說明貿(mào)易政策不確定性的增加顯著降低了企業(yè)固定資產(chǎn)投資。第(2)列報(bào)告了在基準(zhǔn)回歸模型中加入中介變量固定資產(chǎn)后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示中介變量Asset系數(shù)顯著為負(fù)，這說明降低固定資產(chǎn)投資會(huì)增加企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)。綜合第(1)和(2)列的回歸結(jié)果，可以看出降低固定資產(chǎn)投資確實(shí)是貿(mào)易政策不確定性阻礙企業(yè)生存的一個(gè)渠道。第(3)列報(bào)告了使用中介變量存貨作為被解釋變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示TPU系數(shù)顯著為負(fù)，這說明貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)傾向于降低存貨投資。第(4)列報(bào)告了在基準(zhǔn)回歸模型中加入中介變量存貨后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示中介變量Inventory系數(shù)顯著為負(fù)，這說明降低存貨投資不利于企業(yè)生存。綜合第(3)和(4)列的回歸結(jié)果，可以看出貿(mào)易政策不確定性通過降低企業(yè)存貨渠道阻礙了企業(yè)生存。第(5)列報(bào)告了使用中介變量生產(chǎn)率作為被解釋變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示TPU系數(shù)顯著為負(fù)，這說明企業(yè)會(huì)在貿(mào)易政策不確定時(shí)期降低有助于提升自身生產(chǎn)率的投資。第(6)列報(bào)告了在基準(zhǔn)回歸模型中加入中介變量生產(chǎn)率后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示中介變量LP系數(shù)顯著為負(fù)，這說明隨著提升生產(chǎn)率投資的降低，企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)隨之升高。綜合第(5)和(6)列的回歸結(jié)果，可以看出提升生產(chǎn)率投資的降低可視為貿(mào)易政策不確定性阻礙企業(yè)生存的中介因素。進(jìn)一步地，通過觀察γ1、λ2和β2的符號(hào)，發(fā)現(xiàn)兩者同號(hào)，則中介變量Asset、Inventory、LP均發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，三者的中介效應(yīng)在總效應(yīng)中所占的比重分別為26．40%、18．57%和8．26%，不難看出相對(duì)生產(chǎn)率渠道，固定資產(chǎn)和存貨的渠道效應(yīng)更強(qiáng)?？傮w而言，研究結(jié)果表明貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)會(huì)傾向于降低固定資產(chǎn)、存貨、提升生產(chǎn)率活動(dòng)這些不可逆程度高的資本投資，而上述投資均是企業(yè)正常經(jīng)營所需的關(guān)鍵性生產(chǎn)資源，大幅縮減或者暫停當(dāng)期投資會(huì)致使企業(yè)錯(cuò)失投資機(jī)會(huì)而慘淡退市，從而證實(shí)了實(shí)物期權(quán)機(jī)制的有效性，研究假設(shè)H2成立。

表7 影響渠道：實(shí)物期權(quán)

(二)金融摩擦機(jī)制的回歸結(jié)果

為了考察貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)的金融摩擦機(jī)制，本文引入融資約束、資產(chǎn)負(fù)債率兩個(gè)衡量金融摩擦的中介因素，依次開展中介效應(yīng)檢驗(yàn)，金融摩擦機(jī)制的回歸結(jié)果見表8。其中，第(1)列報(bào)告了以中介變量融資約束為被解釋變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示TPU系數(shù)顯著為正，這表明貿(mào)易政策不確定性加劇了企業(yè)融資約束問題。第(2)列是在基準(zhǔn)回歸模型中加入中介變量Finance后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示中介變量Finance系數(shù)顯著為正，表明受到融資約束的企業(yè)面臨著更高的生存風(fēng)險(xiǎn)。綜合第(1)和(2)列的回歸結(jié)果，不難看出貿(mào)易政策不確定性可以通過加劇企業(yè)融資約束問題而阻礙企業(yè)生存。第(3)列報(bào)告了以中介變量資產(chǎn)負(fù)債率為被解釋變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示TPU系數(shù)顯著為正，這表明貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率更高。第(4)列是在基準(zhǔn)回歸模型中加入中介變量Lev后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示中介變量Lev系數(shù)顯著為正，這說明資產(chǎn)負(fù)債率越高的企業(yè)生存風(fēng)險(xiǎn)越高。綜合第(3)和(4)列的回歸結(jié)果，可以看出企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的增加是貿(mào)易政策不確定性阻礙企業(yè)生存的一個(gè)渠道。繼而，通過觀察γ1、λ2和β2的符號(hào)，發(fā)現(xiàn)兩者同號(hào)，則中介變量Finance和Lev均發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，兩者的中介效應(yīng)在總效應(yīng)中所占的比重分別為0．74%和28．57%，可以看出資產(chǎn)負(fù)債率的渠道效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于融資約束渠道。綜合上述研究結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)面臨著更加嚴(yán)峻的金融摩擦問題，高融資約束、高資產(chǎn)負(fù)債率成為困擾企業(yè)生存的重要障礙，這顯然增加了企業(yè)的生存風(fēng)險(xiǎn)，由此金融摩擦傳導(dǎo)渠道的有效性得到了證實(shí)，研究假設(shè)H3成立。

表8 影響渠道：金融摩擦

六、結(jié)論與啟示

本文基于Huang & Luk(2020)構(gòu)造的中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)及中國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，采用生存分析方法研究了貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)生存的影響效應(yīng)與作用機(jī)制。研究表明，貿(mào)易政策不確定性的增加阻礙了企業(yè)生存，但這一影響效應(yīng)在不同企業(yè)、行業(yè)和區(qū)域間存在顯著差異。從企業(yè)層面來看，相對(duì)小規(guī)模企業(yè)、低出口企業(yè)、內(nèi)資企業(yè)、非國有企業(yè)，貿(mào)易政策不確定性對(duì)大規(guī)模企業(yè)、高出口企業(yè)、外資企業(yè)、國有企業(yè)生存的負(fù)面影響更大，而政府補(bǔ)貼可以在貿(mào)易政策不確定時(shí)期有效發(fā)揮促進(jìn)企業(yè)生存的作用。從行業(yè)層面來看，相對(duì)壟斷行業(yè)，競爭行業(yè)對(duì)貿(mào)易政策不確定性更加敏感，提升行業(yè)資源配置效率和技術(shù)密集度可以顯著弱化貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)生存的負(fù)面沖擊。從區(qū)域?qū)用鎭砜?，東部區(qū)域企業(yè)相對(duì)中西部區(qū)域企業(yè)生存受貿(mào)易政策不確定性影響更大，高市場化區(qū)域相對(duì)低市場化區(qū)域企業(yè)生存受貿(mào)易政策不確定性影響更大。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)物期權(quán)是貿(mào)易政策不確定性阻礙企業(yè)生存的重要渠道，即貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，企業(yè)會(huì)降低固定資產(chǎn)、存貨、生產(chǎn)率提升活動(dòng)的投資，這往往會(huì)導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失最佳投資機(jī)會(huì)而慘淡退出市場。同時(shí)，金融摩擦也是貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)生存的重要傳導(dǎo)渠道，即貿(mào)易政策不確定性的提高會(huì)使企業(yè)融資約束、資產(chǎn)負(fù)債問題惡化，進(jìn)而對(duì)企業(yè)持續(xù)生存產(chǎn)生不利影響。

本文的政策啟示主要有以下三點(diǎn)：

第一，貿(mào)易政策不確定性會(huì)阻礙企業(yè)生存，因此中國政府應(yīng)特別警惕貿(mào)易政策不確定性通過全球價(jià)值鏈傳遞至國內(nèi)微觀市場的風(fēng)險(xiǎn)，引導(dǎo)企業(yè)做好中美貿(mào)易摩擦等重大不確定事件的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。在積極促進(jìn)雙邊或多邊對(duì)話與合作、自由貿(mào)易協(xié)定簽訂、“一帶一路”建設(shè)的同時(shí)，也要加快構(gòu)建國內(nèi)大循環(huán)以補(bǔ)足國內(nèi)價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈缺失的環(huán)節(jié)，為企業(yè)生存與發(fā)展?fàn)I造穩(wěn)定有序的外部環(huán)境。

第二，即使具有生存優(yōu)勢的企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期也表現(xiàn)出了較高的敏感性，企業(yè)管理者應(yīng)將貿(mào)易政策不確定性作為常態(tài)化的事宜，持續(xù)增強(qiáng)企業(yè)的抗貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)能力，特別是在高競爭行業(yè)內(nèi)，企業(yè)管理者更要主動(dòng)應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)而不是選擇“等待”，而政府部門則應(yīng)利用好補(bǔ)貼等外部激勵(lì)性政策。同時(shí)，行業(yè)部門應(yīng)優(yōu)化提升行業(yè)資源配置效率和技術(shù)密集度，讓市場在經(jīng)濟(jì)資源配置中發(fā)揮更強(qiáng)作用，將企業(yè)發(fā)展鎖定在高技術(shù)的路徑上。此外，國際化、市場化水平較高的東部區(qū)域是貿(mào)易政策不確定性的重創(chuàng)地，地方政府應(yīng)密切關(guān)注企業(yè)在不確定性時(shí)期的發(fā)展困境，降低不確定性對(duì)企業(yè)生存的沖擊。

第三，實(shí)物期權(quán)和金融摩擦是貿(mào)易政策不確定性影響企業(yè)生存的重要機(jī)制，這意味著在貿(mào)易政策不確定性時(shí)期，中國政府一方面要提升企業(yè)投資的信心，激發(fā)企業(yè)發(fā)展活力，特別是要引導(dǎo)企業(yè)開展增強(qiáng)創(chuàng)新能力和核心競爭力的投資以應(yīng)對(duì)各類不確定性風(fēng)險(xiǎn)；另一方面要積極出臺(tái)一系列有助于緩解企業(yè)融資約束和資金壓力的政策措施，拓展企業(yè)融資渠道，切實(shí)降低企業(yè)經(jīng)營成本。