李鳳羽, 史永東

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用金融研究中心， 大連 116025)

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經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)現(xiàn)金持有策略
——基于中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的實(shí)證研究①

李鳳羽, 史永東

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用金融研究中心， 大連 116025)

研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有策略的影響，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)會(huì)增持現(xiàn)金，這種現(xiàn)金增持行為在融資約束較為嚴(yán)重、股權(quán)集中度較低以及學(xué)習(xí)能力較差的企業(yè)中更加明顯.此外，本文還采用中介效應(yīng)分析方法，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持的現(xiàn)金，有一部分是以放棄當(dāng)前投資機(jī)會(huì)為代價(jià)的，被放棄的投資機(jī)會(huì)構(gòu)成了企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持現(xiàn)金的機(jī)會(huì)成本.

經(jīng)濟(jì)政策不確定性； 現(xiàn)金持有； 中介效應(yīng)

0　引　言

所謂經(jīng)濟(jì)政策不確定性，指的是經(jīng)濟(jì)主體無(wú)法確切預(yù)知政府是否、何時(shí)以及如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策[1].2008年全球金融危機(jī)之后，世界各國(guó)政府為避免本國(guó)經(jīng)濟(jì)陷入衰退，都加強(qiáng)了對(duì)本國(guó)金融市場(chǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的干預(yù).政府頻繁干預(yù)引發(fā)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注.已有研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性不僅能夠影響股票價(jià)格[2, 3]和投資者行為[4]，而且會(huì)對(duì)企業(yè)的投資、融資和分配行為產(chǎn)生影響[5-9].在完美資本市場(chǎng)假設(shè)下，企業(yè)無(wú)需持有現(xiàn)金.然而在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，資本市場(chǎng)摩擦和公司治理結(jié)構(gòu)缺陷使得現(xiàn)金持有成為企業(yè)的一項(xiàng)重要財(cái)務(wù)決策[10]，現(xiàn)金持有水平高低涉及公司的資產(chǎn)配置及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理，能夠顯著影響公司的資本成本及投資，進(jìn)而決定了公司的盈利能力與公司價(jià)值[11].那么，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能否影響企業(yè)的現(xiàn)金持有策略呢？本文試圖回答這一問(wèn)題.

中國(guó)現(xiàn)行政治體制和目前所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段為研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性如何影響企業(yè)現(xiàn)金持有策略提供了一個(gè)理想的實(shí)證環(huán)境：一方面，在中國(guó)現(xiàn)行政治體制下，經(jīng)濟(jì)政策出臺(tái)無(wú)需經(jīng)歷類(lèi)似西方多黨制政體漫長(zhǎng)而激烈的辯論與談判，經(jīng)濟(jì)政策變動(dòng)相對(duì)頻繁，朝令夕改的現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生，使得中國(guó)企業(yè)面臨的經(jīng)濟(jì)政策不確定性要明顯高于西方成熟市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體中的企業(yè)；另一方面，中國(guó)經(jīng)濟(jì)尚處于由計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的階段，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策仍高度依賴(lài)于政府的經(jīng)濟(jì)政策，這就決定了中國(guó)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的敏感程度也要高于西方成熟市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體中的企業(yè).上述兩方面特征都為學(xué)術(shù)研究能夠得到更為準(zhǔn)確并且可靠的實(shí)證結(jié)論提供了保障.

1　文獻(xiàn)綜述

目前，已有文獻(xiàn)主要從“預(yù)防性動(dòng)機(jī)”的角度研究企業(yè)在不確定性上升時(shí)的現(xiàn)金持有策略.“預(yù)防性動(dòng)機(jī)”理論認(rèn)為，企業(yè)在不確定性上升時(shí)會(huì)出于預(yù)防性動(dòng)機(jī)增持現(xiàn)金，其目的是避免未來(lái)陷入流動(dòng)性困境.但目前針對(duì)“預(yù)防性動(dòng)機(jī)”的實(shí)證檢驗(yàn)還存在一定爭(zhēng)議.其中，Han和Qiu[12]、Opler等[13]使用企業(yè)現(xiàn)金流波動(dòng)率衡量企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)的不確定性，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流波動(dòng)越高的企業(yè)越傾向于持有更多的現(xiàn)金.韓立巖和劉博研[14]使用股票價(jià)格波動(dòng)率和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的條件方差分別衡量企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)的不確定性和宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)層面不確定性的上升都會(huì)導(dǎo)致企業(yè)增持現(xiàn)金.類(lèi)似地，梁權(quán)熙等[15]使用宏觀經(jīng)濟(jì)景氣領(lǐng)先指數(shù)、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的條件方差衡量企業(yè)面臨的宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性，發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性上升會(huì)導(dǎo)致企業(yè)增持現(xiàn)金.上述研究支持了“預(yù)防性動(dòng)機(jī)”的理論觀點(diǎn).但也有實(shí)證研究得到了截然相反的結(jié)論，例如連玉君等[16]分別使用企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和主營(yíng)業(yè)務(wù)成本計(jì)算企業(yè)面臨的市場(chǎng)供需不確定性，發(fā)現(xiàn)供需不確定性的上升會(huì)降低企業(yè)的現(xiàn)金持有水平.類(lèi)似地，邱兆祥和劉遠(yuǎn)亮[17]也發(fā)現(xiàn)當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性上升時(shí)，商業(yè)銀行的現(xiàn)金持有水平會(huì)顯著降低.

從不確定性的具體來(lái)源來(lái)看，已有研究大都關(guān)注來(lái)自經(jīng)濟(jì)層面的不確定性(宏觀經(jīng)濟(jì)或企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)的不確定性)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有策略的影響，而較少有研究關(guān)注來(lái)自政府政策層面的不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有策略的影響*盡管有學(xué)者研究宏觀經(jīng)濟(jì)政策(比如貨幣政策)調(diào)整對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有行為的影響[18，19]，但他們更多關(guān)注的是企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整后采取的應(yīng)對(duì)策略.與這些研究相比，本文主要關(guān)注的是在經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整之前，企業(yè)為了應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策的可能變動(dòng)(即經(jīng)濟(jì)政策不確定性)，而采取的現(xiàn)金持有策略..與經(jīng)濟(jì)層面的不確定性相比，政策層面的不確定性體現(xiàn)了政治家對(duì)政治成本的權(quán)衡[3]，有助于學(xué)術(shù)界評(píng)估政治環(huán)境因素在企業(yè)決策過(guò)程中的決定作用.加之企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策能夠通過(guò)公司價(jià)值進(jìn)而對(duì)股價(jià)產(chǎn)生影響，因此研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有策略的影響，還有助于學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界更好地理解中國(guó)資本市場(chǎng)特有的“政策市”特征.

與本文研究?jī)?nèi)容最為接近的是王紅建等[11]，他們使用與本文類(lèi)似的經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)衡量中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性，發(fā)現(xiàn)A股上市公司在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)會(huì)增持現(xiàn)金，并且這種增持行為會(huì)降低現(xiàn)金的邊際價(jià)值.本文與王紅建等[11]研究的不同之處在于，不僅發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)會(huì)增持現(xiàn)金，而且還采用中介效應(yīng)分析方法，識(shí)別出企業(yè)增持現(xiàn)金的具體來(lái)源，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持的現(xiàn)金至少有一部分來(lái)自當(dāng)前放棄的投資機(jī)會(huì)，這部分被放棄的投資機(jī)會(huì)構(gòu)成了企業(yè)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持現(xiàn)金所需承擔(dān)的機(jī)會(huì)成本.

2　待檢驗(yàn)假設(shè)和研究設(shè)計(jì)

2.1待檢驗(yàn)假設(shè)

經(jīng)濟(jì)政策不確定性是轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體中企業(yè)面臨的外部環(huán)境不確定性的一個(gè)重要來(lái)源.經(jīng)濟(jì)政策不確定性可以通過(guò)兩個(gè)渠道對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有策略產(chǎn)生影響：一是預(yù)防性動(dòng)機(jī)渠道.經(jīng)濟(jì)政策不確定性屬于企業(yè)面臨的外部風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)外部風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)，企業(yè)會(huì)出于預(yù)防性動(dòng)機(jī)增持現(xiàn)金，其目的是避免在未來(lái)陷入財(cái)務(wù)困境[12]；二是代理成本渠道.經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升會(huì)降低管理層盡職程度的可觀測(cè)性，增加了股東對(duì)管理層的監(jiān)管難度，導(dǎo)致股東與管理層之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度更為嚴(yán)重[14]，由此引發(fā)的代理成本上升使得自利的管理者有動(dòng)機(jī)保有更多的自由現(xiàn)金流，以達(dá)到享受“平靜生活”(或規(guī)避市場(chǎng)監(jiān)管)、掏空企業(yè)或構(gòu)建企業(yè)帝國(guó)等個(gè)人目的.可見(jiàn)，不論是預(yù)防性動(dòng)機(jī)渠道還是代理成本渠道，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升都會(huì)導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金持有比例的上升.基于此，本文提出如下待檢驗(yàn)假設(shè)：

假設(shè)1經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)的現(xiàn)金持有水平正相關(guān).

企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)的預(yù)防性動(dòng)機(jī)取決于企業(yè)面臨的融資約束程度[12].無(wú)融資約束的企業(yè)擁有足夠的外部融資能力，即使未來(lái)出現(xiàn)現(xiàn)金流短缺，他們?nèi)杂心芰柚獠咳谫Y獲得資金以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)投資.因此,這些企業(yè)無(wú)需在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持現(xiàn)金；而對(duì)于存在融資約束的企業(yè)而言，他們?cè)谖磥?lái)出現(xiàn)現(xiàn)金流短缺時(shí)，無(wú)法通過(guò)外部金融市場(chǎng)獲得足夠的融資,以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)投資.因此,他們會(huì)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持現(xiàn)金以備不時(shí)之需.可見(jiàn)，企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持現(xiàn)金的預(yù)防性動(dòng)機(jī)應(yīng)該隨企業(yè)面臨融資約束程度的增加而逐漸增強(qiáng).基于此，本文提出如下待檢驗(yàn)假設(shè)：

假設(shè)2經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)現(xiàn)金持有的正相關(guān)關(guān)系隨企業(yè)面臨融資約束程度的增加而逐漸增強(qiáng).

委托代理理論認(rèn)為，所有權(quán)和控制權(quán)的分離造成了企業(yè)所有者和管理者的利益不一致，而二者之間存在的信息不對(duì)稱(chēng)使得企業(yè)股東無(wú)法對(duì)管理層的行為進(jìn)行充分監(jiān)督.管理層出于自身利益的考慮，會(huì)傾向于保留更多的企業(yè)自由現(xiàn)金資產(chǎn)以謀取私人利益，比如享受“平靜生活”(或規(guī)避市場(chǎng)監(jiān)管)、掏空企業(yè)或構(gòu)建企業(yè)帝國(guó)等.經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升會(huì)帶來(lái)更為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)，使得管理層的自利行為更加不易察覺(jué)[14].完善的公司治理機(jī)制有助于降低企業(yè)股東與管理層之間的信息不對(duì)稱(chēng)，從而對(duì)管理層的自利行為產(chǎn)生約束.在我國(guó)投資者保護(hù)法律制度和公司治理體系不完善的現(xiàn)實(shí)環(huán)境下，股權(quán)集中度成為約束企業(yè)管理者自利行為的一種有效手段.當(dāng)企業(yè)股權(quán)集中到少數(shù)大股東手中時(shí)，他們更有動(dòng)機(jī)和能力對(duì)企業(yè)管理層實(shí)施監(jiān)督，從而能夠有效抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定性引發(fā)的企業(yè)過(guò)度現(xiàn)金增持行為.基于此，本文提出如下待檢驗(yàn)假設(shè)：

假設(shè)3經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)現(xiàn)金持有的正相關(guān)關(guān)系隨企業(yè)股權(quán)集中程度的降低而逐漸增強(qiáng).

企業(yè)出于預(yù)防性動(dòng)機(jī)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持現(xiàn)金是有機(jī)會(huì)成本的，因?yàn)檫@部分增持的現(xiàn)金可能來(lái)自于當(dāng)前放棄的投資機(jī)會(huì)[12].當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升增加了企業(yè)對(duì)未來(lái)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的預(yù)測(cè)難度時(shí)，企業(yè)管理者出于預(yù)防性動(dòng)機(jī)將不得不承受這部分機(jī)會(huì)成本.經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為企業(yè)面臨的一種外部隨機(jī)沖擊對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的影響會(huì)隨企業(yè)自身學(xué)習(xí)能力的提高而逐漸減弱[20].而且，企業(yè)通過(guò)學(xué)習(xí)獲得的新知識(shí)和新信息也有助于降低或消除當(dāng)前面臨的不確定性[21].當(dāng)企業(yè)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力時(shí)，管理層對(duì)企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流的預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確，能夠事先統(tǒng)籌安排并綜合采用各種手段加以應(yīng)對(duì)，因此無(wú)需持有大量現(xiàn)金并承擔(dān)由此帶來(lái)的機(jī)會(huì)成本；反之，當(dāng)企業(yè)學(xué)習(xí)能力較差時(shí)，管理層無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的現(xiàn)金流，因此只能采取持有大量現(xiàn)金的方式以備不時(shí)之需，盡管這種方式可能帶來(lái)一定的機(jī)會(huì)成本.基于此，本文提出如下待檢驗(yàn)假設(shè)：

假設(shè)4經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)現(xiàn)金持有的正相關(guān)關(guān)系隨企業(yè)學(xué)習(xí)能力的下降而逐漸增強(qiáng).

2.2變量構(gòu)建2.2.1被解釋變量——企業(yè)現(xiàn)金持有(CASHD)

借鑒已有研究，本文采用“單季現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物增加額/期初總資產(chǎn)”衡量企業(yè)單季現(xiàn)金持有水平.為了使檢驗(yàn)結(jié)果更為穩(wěn)健，本文在穩(wěn)健性分析中還分別使用“單季現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物增加額/期初凈資產(chǎn)”、以及“(貨幣資金+短期資產(chǎn))增加額/期初總資產(chǎn)”衡量企業(yè)的現(xiàn)金持有水平.其中，短期資產(chǎn)由“交易性金融資產(chǎn)+應(yīng)收賬款+存貨”計(jì)算得到.

2.2.2解釋變量——經(jīng)濟(jì)政策不確定性(PU)

本文使用斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的月度中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性水平的衡量指標(biāo).該指數(shù)以香港最大的英文報(bào)紙《南華早報(bào)》(South China Morning Post, SCMP)為文本分析對(duì)象，識(shí)別出每個(gè)月刊發(fā)的有關(guān)中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的文章，并將每個(gè)月識(shí)別出的文章數(shù)量除以當(dāng)月《南華早報(bào)》刊發(fā)文章的總數(shù)量，最終得到月度中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)*Baker等[22]對(duì)該指標(biāo)的具體構(gòu)建方法進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明..由于本文采用季度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，因此使用每個(gè)季度最后一個(gè)月份公布的中國(guó)經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)作為當(dāng)季中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的衡量指標(biāo).

2.2.3控制變量

借鑒國(guó)內(nèi)已有研究，本文使用托賓Q(TQ)、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流(JCASH)、資本性支出(CAPX)、公司規(guī)模(SIZE)、債務(wù)比例(LA)、凈營(yíng)運(yùn)資產(chǎn)(NWC)以及股利支付率(DIVID)作為回歸模型的控制變量，具體構(gòu)建方法如下：

1)托賓Q(TQ).借鑒蘇啟林和朱文[23]，使用如下公式計(jì)算托賓Q

其中公司流通市值可以用公司股票價(jià)格乘以流通股份數(shù)較為容易地獲得，而公司非流通市值的計(jì)算相對(duì)復(fù)雜.借鑒文獻(xiàn)[24]，本文使用每股凈資產(chǎn)作為非流通股價(jià)格，并用其乘以非流通股份數(shù)，最終得到公司的非流通市值.公司負(fù)債的賬面價(jià)值和資產(chǎn)賬面價(jià)值則分別用公司總負(fù)債和總資產(chǎn)來(lái)表示.

2)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流(OPER).借鑒文獻(xiàn)[1]，使用經(jīng)過(guò)上一期總資產(chǎn)調(diào)整后的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流加以衡量.

3)資本性支出(CAPX).借鑒文獻(xiàn)[25]，使用經(jīng)過(guò)上一期總資產(chǎn)調(diào)整后的資本性支出加以衡量.其中，資本性支出的具體計(jì)算方法為“構(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)而收回的現(xiàn)金”.

4)公司規(guī)模(SIZE).使用公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)加以衡量.

5)債務(wù)比例(LA).使用公司總負(fù)債與所有者權(quán)益之比加以衡量.

6)凈營(yíng)運(yùn)資本(NWC).借鑒文獻(xiàn)[10]，使用“非現(xiàn)金凈營(yíng)運(yùn)資本/期初總資產(chǎn)”計(jì)算上市公司的凈營(yíng)運(yùn)資本.其中，非現(xiàn)金凈營(yíng)運(yùn)資本的計(jì)算公式為“流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債-現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物”.

7)現(xiàn)金股利支付率虛擬變量(DIVIDUM).首先使用“公司合計(jì)派現(xiàn)金額/凈利潤(rùn)”計(jì)算上市公司的現(xiàn)金股利支付率.對(duì)于同一年度多次派現(xiàn)的公司樣本，使用年度平均現(xiàn)金股利支付率衡量上市公司的現(xiàn)金股利支付率.當(dāng)企業(yè)年度平均現(xiàn)金股利支付率超過(guò)橫截面中位數(shù)時(shí)，賦值為1；否則賦值為0.

8)銷(xiāo)售增長(zhǎng)率(SALES).使用銷(xiāo)售額的年度同比增長(zhǎng)率加以衡量.

2.2.4調(diào)節(jié)變量

1)股權(quán)集中度(OWNCON).使用銳思金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)中披露的前5大股東持股比例之和衡量上市公司的股權(quán)集中程度*本文還使用前10大股東持股比例之和衡量上市公司的股權(quán)集中度，得到的回歸分析結(jié)果與采用前5大股東持股比例之和時(shí)的回歸分析結(jié)果并不存在明顯差別..

2)企業(yè)成立年限(OLD).借鑒Moyen和Platikanov[20]，使用報(bào)告期所在年份與公司成立年份的差值衡量企業(yè)成立年限.

3)融資約束(CONSTR).衡量企業(yè)面臨的融資約束程度一直是實(shí)證研究面臨的難點(diǎn)問(wèn)題.借鑒國(guó)內(nèi)已有研究，本文分別使用企業(yè)規(guī)模、現(xiàn)金股利支付率和企業(yè)股權(quán)性質(zhì)衡量企業(yè)面臨的融資約束程度.對(duì)于前兩個(gè)指標(biāo)，將高于橫截面中位數(shù)的樣本劃為低融資約束組，而將剩余樣本劃為高融資約束組.對(duì)于股權(quán)性質(zhì)指標(biāo)，首先根據(jù)控股股東性質(zhì)將樣本公司劃分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，然后將國(guó)有企業(yè)視為低融資約束組，將非國(guó)有企業(yè)視為高融資約束組.

2.3回歸模型

為了反映企業(yè)季度現(xiàn)金持有政策的持續(xù)性特征，本文借鑒文獻(xiàn)[12]采用動(dòng)態(tài)面板回歸模型檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有的影響，具體回歸模型如下CASHDi,t=β1CASHDi,t-1+β2PUt+β3TQi,t-1+

β4OPERi,t-1+β5CAPXi,t-1+β6SIZEi,t-1+

β7LAi,t-1+β8NWCi,t-1+

β9DIVIDUMi,t-1+vi+εi,t

(1)其中 CASHDi,t-1為滯后1期的企業(yè)現(xiàn)金持有指標(biāo)，用其控制企業(yè)季度現(xiàn)金持有的持續(xù)性特征.此外，在回歸模型右側(cè)引入滯后期因變量還有助于緩解因遺漏變量導(dǎo)致的模型內(nèi)生性問(wèn)題.PUt為t期的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)，是回歸模型的核心解釋變量，其回歸系數(shù)β2反映了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有的影響.vi為不隨時(shí)間變化的非觀測(cè)個(gè)體效應(yīng).當(dāng)回歸模型右側(cè)出現(xiàn)滯后期因變量時(shí)，采用最小二乘回歸會(huì)導(dǎo)致回歸模型出現(xiàn)內(nèi)生性問(wèn)題，為此本文借鑒文獻(xiàn)[26]，采用廣義矩估計(jì)(GMM)方法對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型(1)進(jìn)行估計(jì).與其他估計(jì)方法相比，廣義矩估計(jì)方法更加適用于本文“大N小T”的面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[27].需要強(qiáng)調(diào)的是，回歸模型(1)中并沒(méi)有引入時(shí)間虛擬變量，其目的是避免時(shí)間虛擬變量與經(jīng)濟(jì)政策不確定指標(biāo)彼此間相互抵消[1].

借鑒文獻(xiàn)[10]，本文在回歸模型(1)基礎(chǔ)上，采用按照企業(yè)融資約束程度進(jìn)行分組回歸的方法，檢驗(yàn)假設(shè)2.此外，還采用在回歸模型中引入交乘項(xiàng)的方法，檢驗(yàn)假設(shè)3和假設(shè)4，具體模型如下

CASHDi,t=β1CASHDi,t-1+β2PUt+β3TQi,t-1+

β4OPERi,t-1+β5CAPXi,t-1+

β6SIZEi,t-1+β7LAi,t-1+

β8NWCi,t-1+β9DIVIDUMi,t-1+

β10ADJi,t+β11PUt*ADJi,t+vi+εi,t

(2)

其中 ADJi,t為回歸模型的調(diào)節(jié)變量，分別表示假設(shè)3中的股權(quán)集中度和假設(shè)4中的企業(yè)學(xué)習(xí)能力.

3　樣本和描述性統(tǒng)計(jì)

3.1樣本數(shù)據(jù)

本文使用的上市公司季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及股票交易數(shù)據(jù)全部來(lái)自銳思(RESSET)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則全部來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù).由于銳思金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)從2002年開(kāi)始披露上市公司的季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因此本文選擇的樣本區(qū)間為2002年1季度至2013年1季度.借鑒已有研究，本文在樣本中剔除金融、保險(xiǎn)類(lèi)上市公司和非正常上市的公司.本文使用的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)來(lái)自http://www.policyuncertainty.com/china_monthly.html網(wǎng)站，該網(wǎng)站由來(lái)自芝加哥大學(xué)和斯坦福大學(xué)的教授聯(lián)合創(chuàng)建，定期對(duì)外公布不同國(guó)家和地區(qū)的月度經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù).

由于本文數(shù)據(jù)橫跨51個(gè)季度，因此本文在回歸分析之前對(duì)各變量的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn).單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有企業(yè)層面變量在樣本期內(nèi)都是平穩(wěn)的.在宏觀變量中，中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)是平穩(wěn)的，而穩(wěn)健性分析中使用的GDP同比增長(zhǎng)率和消費(fèi)者信心指數(shù)滿(mǎn)足1階單整，因此本文在穩(wěn)健性分析時(shí)使用的是這兩個(gè)指標(biāo)的1階差分項(xiàng).

3.2描述性統(tǒng)計(jì)

表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)，圖1則給出了樣本期內(nèi)中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的走勢(shì)圖.圖1顯示，我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性在2008年前后大幅攀升，這主要是由“奧運(yùn)”經(jīng)濟(jì)的終結(jié)以及金融危機(jī)不斷蔓延所致.此外，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在2011年前后也呈現(xiàn)大幅攀升趨勢(shì)，主要是因?yàn)檫@一時(shí)期中央政府“四萬(wàn)億”投資計(jì)劃的負(fù)面效應(yīng)開(kāi)始顯現(xiàn)，物價(jià)開(kāi)始出現(xiàn)大幅上漲，未來(lái)經(jīng)濟(jì)政策不確定性明顯增強(qiáng).總體而言，我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性在2008年金融危機(jī)之后呈現(xiàn)出較高的波動(dòng)性.

表1　主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

圖1中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)走勢(shì)圖

Fig. 1 The trends of China policy uncertainty index

(數(shù)據(jù)來(lái)源： http://www.policyuncertainty.com/china_monthly.html)

4　實(shí)證結(jié)果及穩(wěn)健性分析

4.1實(shí)證分析結(jié)果

表2第2列給出了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于企業(yè)現(xiàn)金持有影響的回歸分析結(jié)果.滯后1期現(xiàn)金持有指標(biāo)的系數(shù)在1%水平下顯著為正，說(shuō)明企業(yè)的現(xiàn)金持有策略表現(xiàn)出一定的持續(xù)性特征，這也為本文使用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行回歸分析提供了依據(jù).當(dāng)期經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正，說(shuō)明企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)會(huì)增持現(xiàn)金，兩者具有正相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)果支持了假設(shè)1.

表2　經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有影響的回歸分析結(jié)

表3給出的分組回歸結(jié)果顯示，小規(guī)模組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的回歸系數(shù)接近0.03，并且在1%水平下顯著；而大規(guī)模組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)的回歸系數(shù)還不到0.01，其顯著性水平只有10%.類(lèi)似的情況也出現(xiàn)在非國(guó)有企業(yè)和國(guó)有企業(yè)的分組回歸結(jié)果中，非國(guó)有組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)的回歸系數(shù)超過(guò)了0.03，且在1%水平下顯著；而國(guó)有組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)的回歸系數(shù)不足0.01，且顯著性水平只有10%.盡管低股利組和高股利組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)回歸系數(shù)在顯著性水平方面的差異沒(méi)有前兩個(gè)分組結(jié)果那么明顯，但是仍然能夠發(fā)現(xiàn)低股利組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)的回歸系數(shù)及其z統(tǒng)計(jì)量高于高股利組.綜合來(lái)看，表3的分組回歸結(jié)果支持了假設(shè)2，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)現(xiàn)金持有的正相關(guān)關(guān)系隨企業(yè)融資約束的增強(qiáng)而逐漸增加.

表2第3列給出的回歸結(jié)果顯示，在引入股權(quán)集中度及其與經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)交乘項(xiàng)后，經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的回歸系數(shù)依然在5%水平下顯著為正.股權(quán)集中度與經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明股權(quán)集中度的提高能夠抑制企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)的現(xiàn)金增持行為，這一結(jié)果支持了假設(shè)3.

表2第4列給出的回歸分析結(jié)果顯示，在引入企業(yè)成立年限及其與經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)交乘項(xiàng)后，經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的回歸系數(shù)仍然在1%水平下顯著為正.企業(yè)成立年限與經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)交乘項(xiàng)的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)學(xué)習(xí)能力的提高有助于抑制企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)的現(xiàn)金增持行為，這一結(jié)果符合假設(shè)4.

表3　考慮融資約束的分組回歸分析結(jié)果

注： 括號(hào)內(nèi)為z統(tǒng)計(jì)量，***、**和*分別表示1%、5%和10%水平下顯著⑤需要注意的是，由于表3的第4、5列是基于年度平均股利支付率虛擬變量的分組回歸結(jié)果，因此在回歸模型中使用的是年均股利支付率的實(shí)際值(而非虛擬變量)作為控制變量..

4.2穩(wěn)健性分析

4.2.1不同的企業(yè)現(xiàn)金持有衡量指標(biāo)

除了使用 “單季現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物增加額/期初總資產(chǎn)”衡量企業(yè)現(xiàn)金持有，本文還使用“單季現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物增加額/期初凈資產(chǎn)”、以及“(貨幣資金+短期資產(chǎn))增加額/期初總資產(chǎn)”衡量企業(yè)現(xiàn)金持有水平，并分別進(jìn)行回歸分析.穩(wěn)健性分析結(jié)果顯示，采用不同企業(yè)現(xiàn)金持有衡量指標(biāo)得到的回歸分析結(jié)果并不存在明顯差異.

此外，本文還采用兩種方法對(duì)企業(yè)季度現(xiàn)金持有可能具有的周期性特征進(jìn)行了穩(wěn)健性分析：首先，借鑒Han和Qiu[12]，分別采用被解釋變量2期滯后和3期滯后的動(dòng)態(tài)面板回歸模型對(duì)模型(1)的結(jié)果進(jìn)行重新檢驗(yàn)，采用這種方法能夠更好地反映季度數(shù)據(jù)的持續(xù)性特征[12]；其次，在回歸模型(1)中引入季度虛擬變量，以此來(lái)控制季節(jié)性周期因素對(duì)回歸結(jié)果的影響.穩(wěn)健性分析顯示，采用上述兩種方法得到的回歸結(jié)果與前文并不存在明顯差別.

4.2.2不同的經(jīng)濟(jì)政策不確定指標(biāo)計(jì)算方法

借鑒Gulen和Ion[1]，本文還使用月度經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的加權(quán)平均值替代季末經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)作為回歸模型的解釋變量，具體計(jì)算公式如下

其中 PUIm表示月份m發(fā)布的中國(guó)經(jīng)濟(jì)不確定指數(shù)，其權(quán)重反映了近期經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)決策會(huì)產(chǎn)生更大的影響.回歸結(jié)果顯示，采用加權(quán)平均方法計(jì)算的季度經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)和采用季末經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的回歸結(jié)果并不存在明顯的差異.此外，考慮到使用同期經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)作為模型解釋變量可能引發(fā)的內(nèi)生性問(wèn)題，本文還分別使用季末和加權(quán)平均經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的滯后1期值作為回歸模型的解釋變量，得到的回歸結(jié)果與前文并不存在明顯差別.

4.2.3宏觀經(jīng)濟(jì)性因素的影響

前文回歸模型主要將企業(yè)層面因素作為控制變量，但沒(méi)有對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行控制.宏觀經(jīng)濟(jì)因素能夠同時(shí)影響企業(yè)現(xiàn)金持有行為和經(jīng)濟(jì)政策不確定性，遺漏宏觀經(jīng)濟(jì)變量可能使回歸模型面臨內(nèi)生性問(wèn)題.為此，本文在回歸模型中分別引入GDP年度同比增長(zhǎng)率、消費(fèi)者信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)、企業(yè)家信心指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有的影響.之所以分別引入宏觀經(jīng)濟(jì)變量，主要是因?yàn)檫@些變量具有較高的相關(guān)性.單位根檢驗(yàn)顯示，企業(yè)景氣指數(shù)、企業(yè)家信心指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)在樣本期內(nèi)都是平穩(wěn)的，而GDP年度同比增長(zhǎng)率和消費(fèi)者信心指數(shù)是1階單整的，所以回歸模型使用的是這兩個(gè)指標(biāo)的1階差分項(xiàng).回歸結(jié)果顯示，分別控制上述宏觀經(jīng)濟(jì)因素后，前文研究結(jié)果依然成立.

4.2.4其他不確定性衡量指標(biāo)

企業(yè)面臨的外部環(huán)境不確定性包括多個(gè)層面，除了政府經(jīng)濟(jì)政策層面的不確定性之外，來(lái)自宏觀經(jīng)濟(jì)或企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)層面的不確定性也會(huì)對(duì)企業(yè)決策產(chǎn)生影響.為了說(shuō)明前文回歸結(jié)果并非反映的是宏觀經(jīng)濟(jì)或企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)層面的不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有的影響，本文借鑒已有研究，分別采用工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的條件方差[17]*除了工業(yè)增加值增長(zhǎng)率指標(biāo)外，本文還分別采用宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以及M2發(fā)行增速指標(biāo)的條件方差衡量企業(yè)面臨的不確定性，得到的回歸結(jié)果并不與采用工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的條件方差時(shí)存在明顯差別.和公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)波動(dòng)率指標(biāo)[28]衡量企業(yè)面臨的宏觀經(jīng)濟(jì)和自身經(jīng)營(yíng)層面的不確定性，并分別將其作為控制變量代入回歸模型.借鑒文獻(xiàn)[29]，本文使用公司過(guò)去2年(8個(gè)季度)季度銷(xiāo)售收入標(biāo)準(zhǔn)差衡量經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)波動(dòng)率，具體計(jì)算公式如下

5　進(jìn)一步擴(kuò)展

前文研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)會(huì)增持現(xiàn)金，但并未識(shí)別增持現(xiàn)金的具體來(lái)源.實(shí)物期權(quán)理論認(rèn)為，外部不確定性的上升會(huì)增加企業(yè)擁有的投資選擇權(quán)的價(jià)值，從而會(huì)對(duì)企業(yè)當(dāng)前投資產(chǎn)生抑制作用[1，6].Han和Qiu[12]也認(rèn)為，企業(yè)在外部環(huán)境不確定性上升時(shí)出于預(yù)防性動(dòng)機(jī)放棄當(dāng)前投資機(jī)會(huì)而選擇持有現(xiàn)金.上述文獻(xiàn)實(shí)際上都將企業(yè)的現(xiàn)金持有行為與投資行為聯(lián)系起來(lái)，認(rèn)為企業(yè)在外部環(huán)境不確定性上升時(shí)所增持現(xiàn)金可能來(lái)自企業(yè)放棄的投資機(jī)會(huì)，而目前國(guó)內(nèi)外已有研究尚未對(duì)此進(jìn)行直接驗(yàn)證.基于此，本文提出如下待檢驗(yàn)假設(shè)：

假設(shè)5企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持的現(xiàn)金來(lái)自于其放棄的投資機(jī)會(huì).

本文采用中介效應(yīng)檢驗(yàn)的方法對(duì)假設(shè)5進(jìn)行檢驗(yàn).如果假設(shè)5成立，那么企業(yè)投資應(yīng)該作為經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有影響的中介變量發(fā)生作用.本文采用依次檢驗(yàn)法(causal steps)對(duì)假設(shè)5進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，具體的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦?考慮到方程(4)使用同期經(jīng)濟(jì)政策不確定性衡量指標(biāo)可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題[1]，因此本文使用滯后1期的經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)作為回歸模型(4)的解釋變量，并引入季度虛擬變量(QUARDUMt)控制企業(yè)投資的季節(jié)性特征.同時(shí)，為了使3個(gè)模型在變量滯后期選擇上相匹配，本文對(duì)模型(3)和模型(5)中的經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)也進(jìn)行了滯后1期處理，并引入了季節(jié)虛擬變量.另外，為了檢驗(yàn)企業(yè)投資是否屬于中介變量，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?5)中使用的是企業(yè)投資指標(biāo)的當(dāng)期值.實(shí)際上，前文回歸結(jié)果在使用當(dāng)前企業(yè)投資指標(biāo)作為控制變量并引入季度虛擬變量時(shí)依然成立.

β7NWCi,t-1+β8DIVIDUMi,t-1+β9QUARDUMt+vi+εi,t

(3)

CAPXi,t=β1CAPXi,t-1+β2PUt-1+β3TQi,t-1+β4OPERi,t-1+β5SALEi,t+β6GDPi,t-1+

β7QUARDUMt+vi+εi,t

(4)

CASHDi,t=β1CASHDi,t-1+β2PUt-1+β3TQi,t-1+β4OPERi,t-1+β5CAPXi,t+β6SIZEi,t-1+

β7LAi,t-1+β8NWCi,t-1+β9DIVIDUMi,t-1+β10QUARDUMt+vi+εi,t

(5)

其中CAPXi,t為投資規(guī)模衡量指標(biāo)，采用經(jīng)過(guò)總資產(chǎn)調(diào)整后的上市公司資本性支出來(lái)衡量.根據(jù)依次檢驗(yàn)法，如果存在企業(yè)投資的中介效應(yīng)，那么方程(3)中的β2、方程(4)中的β2和方程(5)中的β5應(yīng)該是顯著的.與此同時(shí)，如果方程(5)中的β2不顯著，則說(shuō)明存在的是完全中介效應(yīng)，否則為不完全中介效應(yīng).表4的回歸分析結(jié)果顯示，方程(3)中的β2在1%水平下顯著為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升會(huì)使企業(yè)增持現(xiàn)金；方程(4)中β2在10%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)不確定性的上升會(huì)抑制當(dāng)前企業(yè)投資；而方程(5)中的β5在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)投資與同期企業(yè)現(xiàn)金持有負(fù)相關(guān).表4的回歸結(jié)果顯示，存在企業(yè)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)現(xiàn)金持有的中介效應(yīng)，但由于方程(5)中的β2也在1%水平下顯著為正，說(shuō)明這種中介效應(yīng)屬于不完全中介效應(yīng)，其含義表明,企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持的現(xiàn)金有一部分來(lái)自于企業(yè)當(dāng)前放棄的投資機(jī)會(huì)，這一結(jié)果部分支持了假設(shè)5.綜上所述，本文發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性既能夠通過(guò)抑制企業(yè)當(dāng)前投資的間接途徑對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有策略產(chǎn)生影響，又會(huì)通過(guò)其他直接途徑對(duì)企業(yè)的現(xiàn)金持有策略產(chǎn)生影響.受到研究?jī)?nèi)容和數(shù)據(jù)所限，本文尚無(wú)法識(shí)別經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有的直接影響途徑，從而將其留待今后進(jìn)一步研究.

表4　中介效應(yīng)回歸分析結(jié)果

6　結(jié)束語(yǔ)

本文研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有策略的影響，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)會(huì)增持現(xiàn)金，這種現(xiàn)金增持行為在融資約束較為嚴(yán)重、股權(quán)集中度較低以及學(xué)習(xí)能力較差的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯.更為重要的是，本文還采用中介效應(yīng)分析方法，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持的現(xiàn)金，有一部分是以放棄當(dāng)前投資機(jī)會(huì)為代價(jià)的，這部分被放棄的投資機(jī)會(huì)構(gòu)成了企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)增持現(xiàn)金的機(jī)會(huì)成本.

盡管經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升引發(fā)的現(xiàn)金增持行為對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)可能是一種理性的選擇，但是對(duì)整個(gè)社會(huì)來(lái)說(shuō)卻是一種資源浪費(fèi)，本文的研究結(jié)果表明，政府在希望通過(guò)改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策刺激經(jīng)濟(jì)時(shí)，也要關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)引發(fā)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能產(chǎn)生的負(fù)面影響.政府在未來(lái)實(shí)體經(jīng)濟(jì)走勢(shì)尚不明朗的情況下對(duì)經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整要十分慎重，避免因經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)而引發(fā)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)政策不確定性預(yù)期.如果政府一旦決定改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策，就要盡可能的保持新政策的長(zhǎng)期一致性，避免對(duì)已變更的經(jīng)濟(jì)政策“朝令夕改”.此外，企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的預(yù)期取決于政府的公信力，政府公信力越差，企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的預(yù)期也就越高[30].因此，政府在平時(shí)要注重塑造自身的公信力，提高企業(yè)對(duì)政府的信任度，從而降低企業(yè)在政府改變經(jīng)濟(jì)政策時(shí)的不確定性預(yù)期.最后，政府要清醒的意識(shí)到其在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)以改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策為手段的“救市”行為是在市場(chǎng)失靈情況下不得已的選擇，在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行良好時(shí)期，政府要注重發(fā)揮市場(chǎng)的自我調(diào)節(jié)功能，降低企業(yè)對(duì)政府經(jīng)濟(jì)政策的過(guò)度依賴(lài)，增強(qiáng)企業(yè)自身抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，只有這樣才能保證經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展.

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Economic policy uncertainty and corporate cash holding strategy：Empirical research by using China economic policy uncertainty index

LIFeng-yu，SHIYong-dong

Research Center of Applied Finance, Dongbei University of Finance & Economics, Dalian 116025, China

This paper investigates the influence of economic policy uncertainty on corporate cash holding strategies. It is found that firms hold more cash reserves with increasing economic policy uncertainty, which is more evident in firms with more severe financial constraints, lower ownership concentration, or lower learning ability. More importantly, this paper uses intermediary effect analysis to find that at least a part of the increase of firms’ cash holding is at the cost of abandoning investment opportunities.

economic policy uncertainty; cash holding; intermediary effect

① 2015-03-26；

2015-12-26.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471031； 71171036； 71302055)； 國(guó)家社科基金重點(diǎn)研究資助項(xiàng)目(14AZD089)； 教育部人文社科研究資助項(xiàng)目(15YJC790041； 15YJA790092)； 遼寧省特聘教授支持計(jì)劃資助項(xiàng)目(遼教發(fā)[2013]204號(hào))； 遼寧省社科規(guī)劃基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(L15AGL003)； 遼寧省教育廳人文社科研究基地項(xiàng)目(ZJ2013043)； 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)科建設(shè)支持計(jì)劃(XKK-201401)； 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)校級(jí)課題青年科研人才培育項(xiàng)目(DUFE2015Q08).本文入選“第十二屆金融系統(tǒng)工程與風(fēng)險(xiǎn)管理年會(huì)”優(yōu)秀論文(山西大學(xué)， 2014年8月).

李鳳羽(1980—)， 男， 遼寧撫順人， 博士， 副研究員. Email： alecfly@sina.com

F830.5

A

1007-9807(2016)06-0157-14