駱飛

內(nèi)容摘要：本文利用非金融類(lèi)上市公司數(shù)據(jù)，通過(guò)分組回歸方法實(shí)證檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整對(duì)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)的影響。結(jié)果顯示，實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度的上升而下降，金融投資則隨著經(jīng)濟(jì)不確定性程度的上升而增加。通過(guò)進(jìn)一步研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性的非線性效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)只有市場(chǎng)化程度較高的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)固定資產(chǎn)投資才具有顯著抑制性，同時(shí)對(duì)企業(yè)交易性金融資產(chǎn)投資具有顯著促進(jìn)效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)政策不確定性 ? 金融投資 ? 市場(chǎng)化程度

引言

隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展，金融創(chuàng)新產(chǎn)生了更加多元化的金融產(chǎn)品，并不斷滿足著個(gè)人和企業(yè)的投資需求，企業(yè)的投資由單一的實(shí)體資本投資向?qū)嶓w資本投資與金融投資轉(zhuǎn)變，企業(yè)投資變得多元化。根據(jù)2005年到2015年的數(shù)據(jù)，非銀行金融類(lèi)上市公司金融投資性支出與購(gòu)買(mǎi)固定資產(chǎn)支出之比的均值由7.53增長(zhǎng)到63.02，金融投資相對(duì)固定資產(chǎn)投資的比重逐漸增加，表明企業(yè)越來(lái)越多的參與到虛擬經(jīng)濟(jì)中，企業(yè)對(duì)金融資產(chǎn)的投資，通過(guò)對(duì)金融工具的運(yùn)用可以有效規(guī)避在實(shí)體投資中的風(fēng)險(xiǎn)，但過(guò)多的金融投資在有限資金條件下會(huì)擠壓企業(yè)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)中的投資，對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)健康可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)嚴(yán)重影響。企業(yè)金融投資可分為權(quán)益性投資和債權(quán)性投資，前者獲得其他企業(yè)權(quán)益，后者是購(gòu)買(mǎi)其他企業(yè)的債權(quán)，但不論哪一種，對(duì)非金融企業(yè)都是非主營(yíng)業(yè)務(wù)的投資。當(dāng)企業(yè)資金充足時(shí)，在滿足企業(yè)實(shí)體投資的條件下，利用閑余資金進(jìn)行金融投資，既可以促進(jìn)自身發(fā)展，也可以提高資金使用效率，但當(dāng)企業(yè)通過(guò)減少實(shí)體投資而過(guò)多的進(jìn)行金融投資時(shí)，對(duì)于整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)而言就會(huì)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)泡沫化，企業(yè)金融投資增長(zhǎng)過(guò)快并不一定會(huì)形成實(shí)際生產(chǎn)能力，其規(guī)模不斷累積還有可能在長(zhǎng)期發(fā)展中吞噬實(shí)體經(jīng)濟(jì)（付文林和趙永輝，2015）。

在已有關(guān)于企業(yè)投資結(jié)構(gòu)的研究中，投資結(jié)構(gòu)種類(lèi)的劃分不盡相同。JEONG（2002）按照投資的時(shí)間長(zhǎng)短把投資分為長(zhǎng)期和短期投資，并研究了政策不確定性對(duì)投資期限的選擇，結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資的不可逆性使得企業(yè)在政策不確定性條件下更加偏向短期投資;Bloom等（2007）通過(guò)構(gòu)建兩種類(lèi)型投資下的最優(yōu)產(chǎn)出動(dòng)態(tài)模型，使用數(shù)值模擬方法研究了投資的動(dòng)態(tài)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不確定性會(huì)顯著地降低可逆性較大的投資項(xiàng)目與可逆性較小投資項(xiàng)目的比例。在國(guó)內(nèi)研究中，付文林、趙永輝（2015）通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，稅收激勵(lì)對(duì)企業(yè)權(quán)益性投資的促進(jìn)作用顯著大于企業(yè)固定資產(chǎn)投資;毛德鳳等（2016）同樣研究了稅收激勵(lì)對(duì)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)偏向的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)稅收激勵(lì)會(huì)顯著地促進(jìn)總投資的增加，但對(duì)于企業(yè)研發(fā)性投資的貢獻(xiàn)較弱;苗妙等（2016）將企業(yè)投資結(jié)構(gòu)分為技術(shù)性投資和固定資產(chǎn)投資，通過(guò)對(duì)法制環(huán)境變量的構(gòu)建，研究發(fā)現(xiàn)法制環(huán)境的改善有助于企業(yè)偏向技術(shù)性投資;王書(shū)斌和徐盈之（2015）以企業(yè)投資偏好的視角研究發(fā)現(xiàn)，政府環(huán)境行政規(guī)制可以通過(guò)企業(yè)技術(shù)投資偏好促進(jìn)地區(qū)霧霾脫鉤，而環(huán)境經(jīng)濟(jì)規(guī)制可通過(guò)企業(yè)技術(shù)投資偏好和企業(yè)類(lèi)金融投資偏好兩個(gè)路徑影響地區(qū)霧霾脫鉤。在企業(yè)自身特征因素上，陳東（2015）通過(guò)私營(yíng)企業(yè)抽樣調(diào)研數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了企業(yè)出資人背景與企業(yè)投機(jī)性投資的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)有管理經(jīng)歷、擔(dān)任人大代表或政協(xié)委員、低年齡、男性的企業(yè)出資人在企業(yè)投資戰(zhàn)略選擇上傾向于投機(jī)性投資戰(zhàn)略。

宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整的增加會(huì)提高企業(yè)推遲投資的期權(quán)價(jià)值，使得企業(yè)等待更有利的投資機(jī)會(huì)出現(xiàn)成為最優(yōu)決策，在投資上表現(xiàn)為企業(yè)投資下降或推遲投資（Bloom等，2007）。在已有經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整對(duì)其他類(lèi)型投資的研究中，顧夏銘等（2018）研究了經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投資的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整會(huì)顯著增加企業(yè)的創(chuàng)新投資，且對(duì)不同所有權(quán)性質(zhì)的企業(yè)具用不同的創(chuàng)新選擇效應(yīng)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整上升時(shí)，國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新投資的增強(qiáng)表現(xiàn)為企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)量的相對(duì)增加，而非國(guó)有企業(yè)則表現(xiàn)為外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)量的相對(duì)增加。在經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投資機(jī)制上，經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整意味著未來(lái)收益增加的機(jī)會(huì)，從而激勵(lì)企業(yè)提高當(dāng)前創(chuàng)新投資以把握未來(lái)收益（顧夏銘等，2018）。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，企業(yè)過(guò)度的虛擬經(jīng)濟(jì)投資會(huì)擠占企業(yè)實(shí)體投資所需資金，從而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。對(duì)此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上做出以下拓展：首先，利用實(shí)證方法使用宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整來(lái)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整對(duì)企業(yè)投資結(jié)構(gòu)的影響;其次，分析在不同市場(chǎng)化程度下經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整與企業(yè)投資結(jié)構(gòu)的非線性關(guān)系。

數(shù)據(jù)選取、描述性統(tǒng)計(jì)及實(shí)證建模

（一）樣本來(lái)源

本文的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMR數(shù)據(jù)庫(kù)，宏觀數(shù)據(jù)來(lái)自于choice數(shù)據(jù)庫(kù)，在實(shí)證模型中使用上市企業(yè)數(shù)據(jù)，同時(shí)剔除B股、金融銀行上市類(lèi)企業(yè)、非正常上市公司。在市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)中，《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)》分2011版和2016版，其中2016版計(jì)算2008年后的市場(chǎng)化指數(shù)且以2008年為基期，需要說(shuō)明的是由于樊綱等人編制的市場(chǎng)化指數(shù)僅更新到2009年，因此，本文借鑒楊興全等（2014）的計(jì)算方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。

（二）變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

被解釋變量。本文選擇代表生產(chǎn)性資本投資的固定資產(chǎn)投資和代表交易性金融資產(chǎn)投資的權(quán)益性投資分別作為被解釋變量，從而可以研究不確定程度對(duì)投資結(jié)構(gòu)的影響，也使得本文可以區(qū)別出經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整對(duì)實(shí)體投資和金融投資影響的具體方向。

核心解釋變量。本文的核心解釋變量是宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性程度，采用Baker等（2012）算法得出并公布的經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整程度衡量。在已有大量文獻(xiàn)中，采用不同的宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性程度計(jì)算方法得出的不確定性程度，均顯著減少了微觀企業(yè)固定資產(chǎn)的投資。

特征變量。特征變量用于表示企業(yè)當(dāng)前的狀態(tài)及所處環(huán)境，不同的企業(yè)狀態(tài)及環(huán)境將會(huì)影響企業(yè)在不確定性條件下的投資決策。參照已有研究，本文選擇企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)利潤(rùn)率、市場(chǎng)化程度來(lái)表示企業(yè)的狀態(tài)及所處環(huán)境。企業(yè)性質(zhì)分為國(guó)有企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)，國(guó)有企業(yè)相對(duì)私營(yíng)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中不僅要考慮企業(yè)盈利問(wèn)題，同時(shí)還需要積極響應(yīng)國(guó)家的發(fā)展戰(zhàn)略，其投資決策受到國(guó)家政策的指引性較強(qiáng)，因此當(dāng)政策不確定性程度上升時(shí)，其相對(duì)私營(yíng)企業(yè)投資可能出現(xiàn)大幅度的下降。企業(yè)規(guī)模的大小體現(xiàn)出企業(yè)內(nèi)源性融資的能力。當(dāng)企業(yè)規(guī)模較大時(shí)，企業(yè)一般會(huì)進(jìn)行更多元化的經(jīng)營(yíng)，當(dāng)某些業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)收入下降時(shí)，其他業(yè)務(wù)可以對(duì)其補(bǔ)充，從而保證企業(yè)經(jīng)營(yíng)收入的平穩(wěn)，為企業(yè)內(nèi)源性融資提供了保證，并降低企業(yè)不確定性對(duì)企業(yè)投資決策的影響。企業(yè)利潤(rùn)率衡量了企業(yè)盈利能力的高低，其直接影響企業(yè)的現(xiàn)金流，從而影響企業(yè)投資，較高的企業(yè)盈利能力會(huì)降低融資約束等其他非不確定性因素對(duì)企業(yè)投資的影響。另外，本文參照饒品貴等（2017）使用地區(qū)市場(chǎng)化程度作為企業(yè)所處環(huán)境的特征變量。