薛 龍

(鄭州輕工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河南 鄭州 450000)

2008年肇始于美國(guó)的全球金融危機(jī)給世界各經(jīng)濟(jì)體帶來(lái)了巨大的沖擊，中國(guó)經(jīng)濟(jì)自此也面臨著巨大的下行壓力。為了促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展，政府陸續(xù)出臺(tái)了一系列宏觀經(jīng)濟(jì)政策，一方面為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型發(fā)展創(chuàng)造良好的政策環(huán)境，另一方面也顯著增加了宏觀經(jīng)濟(jì)政策的不確定性。宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加使得企業(yè)對(duì)未來(lái)的政策走向很難擁有準(zhǔn)確的預(yù)期，影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平反映企業(yè)投資時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)偏好，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，意味著企業(yè)在進(jìn)行投資時(shí)越傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)性的項(xiàng)目。合理選擇并承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)和社會(huì)來(lái)說(shuō)都具有十分重要的作用。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，有助于企業(yè)增加R&D投入進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[1][2]；對(duì)于社會(huì)而言，較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平可以加快社會(huì)資本的積累和技術(shù)進(jìn)步，并由此提高社會(huì)全要素生產(chǎn)率[3][4]。由此提出的問題是：我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，對(duì)不同特征企業(yè)的影響有何差異？本文采用Baker et al.(2013 )[5]基于文本分析法構(gòu)建的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)并結(jié)合我國(guó)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)上述問題進(jìn)行研究，這對(duì)于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定和實(shí)施具有顯著的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

針對(duì)2008年全球金融危機(jī)之后經(jīng)濟(jì)的持續(xù)低迷，各國(guó)政府不斷出臺(tái)政策加強(qiáng)對(duì)本國(guó)經(jīng)濟(jì)的調(diào)控，這些政策在有效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下滑的同時(shí)也顯著增加了各國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。因此，近年來(lái)越來(lái)越多的學(xué)者開始研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看，學(xué)者們主要從兩個(gè)方面研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。首先是研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。具體來(lái)看，學(xué)者們主要研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)產(chǎn)出、價(jià)格水平和就業(yè)等宏觀經(jīng)濟(jì)方面的影響。例如，Colombo(2013)[6]采用SVAR模型研究了美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)歐元區(qū)的影響，結(jié)果顯示美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)引起歐元區(qū)產(chǎn)出和價(jià)格水平的顯著下降。Istrefi et al.(2014)[7]的研究表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊會(huì)顯著影響通貨膨脹水平。Baker et al.(2016)[8]使用SVAR模型研究了經(jīng)濟(jì)政策不確性沖擊對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的沖擊會(huì)對(duì)產(chǎn)出和就業(yè)產(chǎn)生負(fù)向影響。Caggiano et al.(2017)[9]研究發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)蕭條期經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會(huì)對(duì)失業(yè)產(chǎn)生顯著影響。金雪軍等(2014)[10]使用FAVAR模型研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性的宏觀影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)產(chǎn)出和價(jià)格等宏觀經(jīng)濟(jì)變量都會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響。張玉鵬和王茜(2016)[11]使用非線性VAR模型研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性的宏觀效應(yīng)，結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性在經(jīng)濟(jì)低迷期對(duì)產(chǎn)出具有正向影響，而在經(jīng)濟(jì)繁榮期則有負(fù)向影響。田磊等(2017)[12]的研究表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)產(chǎn)出影響不顯著，但是對(duì)價(jià)格水平表現(xiàn)出較強(qiáng)的抑制效應(yīng)。其次是研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)微觀企業(yè)行為的影響。梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們主要研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資、創(chuàng)新和現(xiàn)金持有等方面的影響。例如，Kang et al.(2014)[13]、Gulen et al.(2016)[14]、陳國(guó)進(jìn)和王少謙(2016)[15]、饒品貴等(2017)[16]分別以不同國(guó)家的企業(yè)為研究對(duì)象分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資的影響，并得出了一致的結(jié)論，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升會(huì)抑制企業(yè)投資。從經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響來(lái)看，學(xué)者們的研究結(jié)論卻不盡一致。例如，Wang et al.(2017)[17]和郝威亞等(2016)[18]的研究表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)阻礙企業(yè)創(chuàng)新；而孟慶斌和師倩(2017)[19]、顧夏銘等(2018)[20]的研究則發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)現(xiàn)金持有的研究而言，Duong et al.(2017)[21]的研究表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加會(huì)導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金持有增加。王紅建等(2014)[22]、李鳳羽和史永東(2016)[23]、張光利等(2017)[24]的研究也均表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會(huì)導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金持有的增加。此外，還有學(xué)者研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)高管變更[25]、企業(yè)金融化[26]的影響，但是這些文獻(xiàn)還相對(duì)較少。

上述研究為本文提供了有益參考，但是從上述文獻(xiàn)中可以看出，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。因此本文基于2008年以來(lái)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著增加這一現(xiàn)實(shí)背景，研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，并基于研究結(jié)論分別從我國(guó)企業(yè)層面和經(jīng)濟(jì)政策制定層面提出相應(yīng)的對(duì)策建議。這一研究不僅豐富了現(xiàn)有宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為的文獻(xiàn)，而且對(duì)于我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下制定科學(xué)合理的宏觀經(jīng)濟(jì)政策促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)并進(jìn)而增加企業(yè)R&D投入和提高社會(huì)全要素生產(chǎn)率具有顯著的現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

經(jīng)濟(jì)政策不確定性主要從兩個(gè)方面影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。首先，從企業(yè)管理層來(lái)看，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，企業(yè)所面臨的經(jīng)營(yíng)環(huán)境更加復(fù)雜，企業(yè)投資項(xiàng)目的回報(bào)變得更加不確定。企業(yè)管理層為了規(guī)避經(jīng)濟(jì)政策不確定性所帶來(lái)的企業(yè)投資項(xiàng)目回報(bào)不確定性增加的風(fēng)險(xiǎn)，就會(huì)暫緩?fù)顿Y決策，尤其是減少風(fēng)險(xiǎn)性較大項(xiàng)目的投資，從而導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的降低。其次，從企業(yè)經(jīng)營(yíng)所需資金的來(lái)源和我國(guó)企業(yè)目前的融資途徑來(lái)看，股權(quán)融資和銀行負(fù)債融資是企業(yè)獲取經(jīng)營(yíng)資金最為重要的兩個(gè)途徑。對(duì)于企業(yè)的股東來(lái)說(shuō)，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，由于無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的增長(zhǎng)前景，因此股東會(huì)減少對(duì)企業(yè)的直接投資[16]。對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，會(huì)引起逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的顯著上升，導(dǎo)致銀行放出貸款更加謹(jǐn)慎，進(jìn)而減少對(duì)企業(yè)的借款。從以上兩個(gè)方面我們可以看出，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，無(wú)論是企業(yè)的股權(quán)融資還是企業(yè)的銀行負(fù)債融資都會(huì)減少，這樣也就導(dǎo)致了企業(yè)經(jīng)營(yíng)所需的資金受限，加劇企業(yè)的融資約束。企業(yè)為了投資收益的穩(wěn)定就會(huì)減少甚至停止對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較大項(xiàng)目的投資，從而降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。綜合以上分析，提出本文的第1個(gè)假設(shè)：

H1：當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)會(huì)引起企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的降低。

(二)經(jīng)濟(jì)政策不確定性、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會(huì)導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的降低。然而對(duì)于不同規(guī)模的企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于其經(jīng)營(yíng)管理能力和獲取資金的能力不同，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，對(duì)不同規(guī)模企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響也可能不相同。首先從經(jīng)營(yíng)管理層面來(lái)看，一般而言，企業(yè)規(guī)模越大，則其發(fā)展相對(duì)越成熟，其經(jīng)營(yíng)管理受外部經(jīng)濟(jì)政策變化的影響就越小。因此，企業(yè)規(guī)模越大，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的負(fù)向影響也較小。而對(duì)于規(guī)模越小的企業(yè)來(lái)說(shuō)，其經(jīng)營(yíng)管理相對(duì)不成熟，更容易受外部經(jīng)濟(jì)政策變化的影響。因此當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，規(guī)模越小的企業(yè)由于其經(jīng)營(yíng)管理不成熟，那么其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受到政策不確定性變化的負(fù)向影響也就越大。其次，從企業(yè)獲取資金的能力來(lái)看，企業(yè)規(guī)模越大其獲取資金的來(lái)源越廣，獲取資金能力也越強(qiáng)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)其資金來(lái)源受到的影響較小，這樣其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平相對(duì)于規(guī)模越小的企業(yè)來(lái)說(shuō)受到的負(fù)向影響就越小。而對(duì)于規(guī)模越小的企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于商業(yè)銀行對(duì)中小企業(yè)普遍存在“信貸歧視”，因此企業(yè)規(guī)模越小，則企業(yè)獲取資金的來(lái)源也就相對(duì)越少，進(jìn)而導(dǎo)致其面臨的融資約束程度越強(qiáng)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)商業(yè)銀行會(huì)進(jìn)一步強(qiáng)化對(duì)中小企業(yè)的“信貸歧視”，這時(shí)企業(yè)規(guī)模越小面臨的融資約束程度就越嚴(yán)重。因此規(guī)模越小的企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)由于其面臨更為嚴(yán)重的融資約束，就會(huì)放棄風(fēng)險(xiǎn)較大項(xiàng)目的投資，進(jìn)而導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平相對(duì)于規(guī)模越大的企業(yè)下降更為嚴(yán)重。綜合以上兩方面的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，企業(yè)規(guī)模越小越強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響。因此，基于上述分析我們提出本文的第2個(gè)假設(shè)：

H2：企業(yè)規(guī)模越小，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大。

(三)經(jīng)濟(jì)政策不確定性、企業(yè)成長(zhǎng)性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

企業(yè)成長(zhǎng)性體現(xiàn)了企業(yè)未來(lái)的發(fā)展?jié)摿?，企業(yè)的成長(zhǎng)性越高意味著企業(yè)面臨著更大的發(fā)展機(jī)會(huì)，而且成長(zhǎng)性越好的企業(yè)可能擁有優(yōu)秀的技術(shù)資源、管理方式等，因此成長(zhǎng)性越好的企業(yè)越有可能加大對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較大的項(xiàng)目或者創(chuàng)新活動(dòng)的投資，并以此來(lái)提高企業(yè)價(jià)值。因此，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，成長(zhǎng)性越好的企業(yè)由于擁有優(yōu)秀的技術(shù)資源和管理方式，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受到的負(fù)向影響就會(huì)越小。而對(duì)于成長(zhǎng)性越差的企業(yè)來(lái)說(shuō)，首先，由于其發(fā)展機(jī)會(huì)或優(yōu)秀的內(nèi)部資源較為缺乏，如果盲目選擇高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目進(jìn)行投資，可能會(huì)帶來(lái)過(guò)度投資進(jìn)而損害企業(yè)價(jià)值。其次，企業(yè)成長(zhǎng)性越差，在一定程度上也表明企業(yè)的治理水平較差，這也會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的意愿更強(qiáng)。因此當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，成長(zhǎng)性越差的企業(yè)面臨的發(fā)展機(jī)會(huì)將更加缺乏，再加上內(nèi)部治理水平的原因，就會(huì)使成長(zhǎng)性越差的企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受到的負(fù)向影響越大。因此，基于以上分析提出本文的第3個(gè)研究假設(shè)：

H3：企業(yè)成長(zhǎng)性越差，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大。

(四)經(jīng)濟(jì)政策不確定性、企業(yè)投資機(jī)會(huì)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

企業(yè)投資是建立在其面臨的投資機(jī)會(huì)基礎(chǔ)上的，Wright et al.(1996)[27]的研究表明，企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)是影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的重要因素。企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越多，企業(yè)的管理層為了追求更多的盈利會(huì)更愿意選擇提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。而企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越少，那么企業(yè)擁有的好的投資項(xiàng)目也越少，在這種情況下，如果選擇風(fēng)險(xiǎn)較高的項(xiàng)目投資，企業(yè)獲利的可能性就會(huì)大大下降，這樣企業(yè)就會(huì)減少高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的投資，因此企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越少其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿也就越弱。當(dāng)企業(yè)外部的經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，面臨投資機(jī)會(huì)越多的企業(yè)就會(huì)根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變化進(jìn)行選擇，從而放棄那些風(fēng)險(xiǎn)較高的投資項(xiàng)目，降低企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。而面臨投資機(jī)會(huì)較差的企業(yè)由于其本身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿就較弱，因此，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越少，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受到的影響越小。上述分析意味著企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越多，會(huì)強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響。綜合以上分析提出本文的第4個(gè)假設(shè)：

H4：企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越多，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大。

三、數(shù)據(jù)選擇與研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)選擇和變量定義

本文選取滬深股市A股上市企業(yè)作為研究樣本，初始的數(shù)據(jù)區(qū)間為A股上市企業(yè)2007年至2016年的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，由于在計(jì)算企業(yè)成長(zhǎng)性時(shí)用到了滯后一期的變量，因此經(jīng)過(guò)處理的最終數(shù)據(jù)的區(qū)間為2008年到2016年的年度數(shù)據(jù)，并剔除了金融類企業(yè)和ST類企業(yè)。企業(yè)層面的數(shù)據(jù)均來(lái)自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。為了剔除異常值的影響，本文對(duì)企業(yè)層面的數(shù)據(jù)均進(jìn)行了1%水平的縮尾處理。經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)采用Baker et al.(2013)[5]開發(fā)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。

1.解釋變量

解釋變量采用Baker et al.(2013)[5]基于文本分析法構(gòu)造的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(epu)，該指數(shù)的構(gòu)造方法如下：首先，以香港最大的英文報(bào)紙《南華早報(bào)》作為文本分析的對(duì)象；其次，篩選出《南華早報(bào)》中包含{中國(guó)，中國(guó)的}、{經(jīng)濟(jì)，經(jīng)濟(jì)的}、{不確定性，不確定的}至少一個(gè)關(guān)鍵詞的文章作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的備選文章。在上述文章中繼續(xù)檢索下列復(fù)合關(guān)鍵詞，{政策或支出或預(yù)算或政治的或利率或改革}和{政府或北京或政策當(dāng)局}，每組中的至少一個(gè)關(guān)鍵詞要同時(shí)出現(xiàn)在標(biāo)題或內(nèi)容中；tax或regulation或regulatory或central bank或People’s Bank of China或PBOC或WTO作為可選關(guān)鍵詞，其中任何一個(gè)出現(xiàn)在文章的標(biāo)題或內(nèi)容中即可，經(jīng)過(guò)上述兩類關(guān)鍵詞檢索出來(lái)的文章即為包含中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的文章。將包含中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性文章的數(shù)量除以該報(bào)紙當(dāng)月文章的總數(shù)量，得到月度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，并以1995年1月為基期進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化即得到最終的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(如圖1所示)。從圖1可以看出，中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的顯著上升期和重大事件發(fā)生的時(shí)間基本吻合。例如，2008年的全球金融危機(jī)期間和2012年領(lǐng)導(dǎo)人換屆期間中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性都出現(xiàn)明顯上升，說(shuō)明該指數(shù)可以較好地反映出中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的不確定性。由于本文中所用的企業(yè)層面的數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)，為了使數(shù)據(jù)頻率統(tǒng)一，本文借鑒饒品貴和徐子慧(2017)[25]的方法，定義年度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)為epu=(∑月度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)/12)/100，得出的epu除以100是為了保持和企業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)盡量一致。

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

2.被解釋變量

以企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)作為被解釋變量。參考余明桂等(2013)[28]的研究，本文采用經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整的5年期企業(yè)ROA的波動(dòng)性來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，用RISKT5表示。此處ROA是企業(yè)當(dāng)年息稅及攤銷前利潤(rùn)和當(dāng)年年末總資產(chǎn)的比值。在計(jì)算ROA波動(dòng)性時(shí)，首先用上市企業(yè)ROA的行業(yè)均值對(duì)每個(gè)企業(yè)每一年的ROA進(jìn)行行業(yè)調(diào)整，計(jì)算方法如下：

(1)

模型(1)中，i表示第i個(gè)企業(yè)，X表示某行業(yè)中企業(yè)的總數(shù)，k表示某行業(yè)第k家上市企業(yè)，t表示觀測(cè)時(shí)間段內(nèi)的年度。然后在模型(1)的基礎(chǔ)上計(jì)算企業(yè)在每一觀測(cè)時(shí)間段內(nèi)經(jīng)行業(yè)調(diào)整的ROA的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算方法見模型(2)，模型(2)中的時(shí)間段N的選取為5年。

(2)

除了用5年期經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整的ROA的波動(dòng)性(用RISKT5表示)來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平外，本文還參考Faccio et al.(2014)[29]的研究，用5年期ROA最大值和最小值之差來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，用RISKTF來(lái)表示。

3.控制變量

本文參考王紅建等(2014)[22]和何威風(fēng)等(2016)[30]的研究，選擇企業(yè)現(xiàn)金流(CF)、企業(yè)有形資產(chǎn)比(TANG)、企業(yè)屬性(STATE)、企業(yè)財(cái)務(wù)費(fèi)用(CW)、企業(yè)規(guī)模(SIZE)、企業(yè)上市時(shí)長(zhǎng)(AGE)、資產(chǎn)收益率(ROA)、企業(yè)投資機(jī)會(huì)(TQ)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、企業(yè)投資(INRATIO)、企業(yè)成長(zhǎng)性(GROW)等控制變量。此外本文還通過(guò)設(shè)置虛擬變量對(duì)行業(yè)(INDUSTRY)效應(yīng)和年度(YEAR)效應(yīng)進(jìn)行了控制，控制變量的具體含義和計(jì)算方法見表1。

表1 控制變量定義及衡量

續(xù)表

符號(hào)定義衡量SIZE企業(yè)規(guī)模企業(yè)期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)AGE企業(yè)上市時(shí)長(zhǎng)ln(1+企業(yè)上市年限)ROA資產(chǎn)收益率企業(yè)當(dāng)年息稅及攤銷前利潤(rùn)和當(dāng)年年末總資產(chǎn)的比值TQ企業(yè)投資機(jī)會(huì)企業(yè)托賓Q值LEV資產(chǎn)負(fù)債率企業(yè)期末總負(fù)債/期末總資產(chǎn)INRATIO企業(yè)投資企業(yè)購(gòu)買、建造固定資產(chǎn),取得無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金,并用期末總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化GROW企業(yè)成長(zhǎng)性企業(yè)年度營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率YEAR年份虛擬變量控制年度效應(yīng)INDUSTRY行業(yè)虛擬變量控制行業(yè)效應(yīng)

(二)研究設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證假設(shè)1，本文構(gòu)建如下面板回歸模型：

RISKTit=α0+α1epu+α2Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+vi+εit

(3)

模型(3)中被解釋變量RISKTit代表企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，本文用兩種方法衡量，分別為RISKT5和RISKTF(5年期經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整的ROA波動(dòng)率、5年期ROA最大值和最小值之差)，epu是該模型的核心解釋變量，代表經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，Controlsit是一組控制變量，vi和εit分別表示面板數(shù)據(jù)的個(gè)體效應(yīng)和殘差項(xiàng)。在模型(3)中，我們主要關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性epu的系數(shù)α1，如果α1顯著小于0，那么假設(shè)1得到驗(yàn)證，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會(huì)顯著降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

類似地，本文還通過(guò)建立模型(4)來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)2：

RISKTit=α0+α1epu+α2SIZEit×epu+α3Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+

vi+εit

(4)

模型(4)中除了企業(yè)規(guī)模(SIZE)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(epu)的交乘項(xiàng)外，其他變量均與模型(3)中的變量含義相同。對(duì)于模型(4)，我們主要關(guān)注企業(yè)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)交乘項(xiàng)的系數(shù)α2和經(jīng)濟(jì)政策不確定性的系數(shù)α1，如果α1顯著小于0且α2顯著大于0，那么假設(shè)2得到驗(yàn)證，即企業(yè)規(guī)模越小，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水的負(fù)向平影響越大。

此外，本文還構(gòu)建模型(5)來(lái)驗(yàn)證假設(shè)3：

RISKTit=α0+α1epu+α2GROWit×epu+α3Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+

vi+εit

(5)

模型(5)中，除了企業(yè)成長(zhǎng)性和經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的交乘項(xiàng)以外，其余變量的含義與模型(4)相同。在該模型中，我們主要關(guān)注系數(shù)α1和α2的符號(hào)，如果系數(shù)α1顯著小于0且系數(shù)α2顯著為正，則本文的第3個(gè)假設(shè)得到驗(yàn)證，也就表明企業(yè)成長(zhǎng)性越差，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大。

最后，為了驗(yàn)證本文的第4個(gè)假設(shè)，本文構(gòu)建模型(6)：

RISKTit=α0+α1epu+α2TQit×epu+α3Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+

vi+εit

(6)

模型(6)中，除了企業(yè)投資機(jī)會(huì)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的交乘項(xiàng)之外，所有變量均和模型(4)中變量的含義相同。為了驗(yàn)證假設(shè)4，在該模型中我們重點(diǎn)關(guān)注系數(shù)α1和α2的符號(hào)，如果系數(shù)α1和α2均顯著為負(fù)值，那么就驗(yàn)證了本文的第4個(gè)假設(shè)，即企業(yè)投資機(jī)會(huì)越多，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從表2可以看出，RISKT5的最小值為0.006，第三分位數(shù)為0.126，RISKTF的最小值為0.008，第三分位數(shù)為0.277，上述結(jié)果表明上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間存在較大差異。企業(yè)成長(zhǎng)性GROW的均值為0.223，說(shuō)明近年來(lái)我國(guó)上市企業(yè)具有較好的成長(zhǎng)性。企業(yè)投資機(jī)會(huì)的代理變量TQ的第三分位數(shù)為2.310，最小值為0.198，這一結(jié)果意味著上市企業(yè)所面臨的投資機(jī)會(huì)有較大差別。此外，從表2還可以看出本文中的其他變量總體分布也相對(duì)合理。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)回歸結(jié)果分析

表3給出了假設(shè)1的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果(1)中的被解釋變量是經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整的5年期ROA波動(dòng)性衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，回歸結(jié)果(2)中的被解釋變量是5年期ROA最大值與最小值之差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。從表3中的回歸結(jié)果可以看出，不論采取哪一種方法衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間均在1%的顯著水平上呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，這表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會(huì)顯著降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。進(jìn)一步地，從表3控制變量的回歸結(jié)果可以看出，兩個(gè)回歸結(jié)果中企業(yè)現(xiàn)金流的回歸系數(shù)均在1%的顯著水平上與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)負(fù)相關(guān)，說(shuō)明企業(yè)現(xiàn)金流越充足企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低，一個(gè)可能的解釋是企業(yè)擁有的現(xiàn)金流越充足，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向越弱。對(duì)于企業(yè)有形資產(chǎn)比來(lái)說(shuō)，在兩個(gè)回歸結(jié)果中其回歸系數(shù)均與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)，表明企業(yè)有形資產(chǎn)比越高，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。從企業(yè)屬性來(lái)看，其回歸系數(shù)均與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明和非國(guó)有企業(yè)相比國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿低，這主要是由于國(guó)有企業(yè)背后往往有政府支持，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會(huì)顯著降低，這一結(jié)果與李文貴和余明桂(2012)[2]的研究結(jié)論一致。對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)費(fèi)用來(lái)說(shuō)，表3中第(1)個(gè)回歸結(jié)果和第(2)個(gè)回歸結(jié)果均表明財(cái)務(wù)費(fèi)用和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)并不存在顯著的相關(guān)性。從企業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)來(lái)看，企業(yè)規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在1%的顯著水平上呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，說(shuō)明企業(yè)規(guī)模越小，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，張敏等(2015)[31]的研究也得出了類似的結(jié)論。企業(yè)上市時(shí)長(zhǎng)的回歸系數(shù)顯著為正值，說(shuō)明企業(yè)上市時(shí)間越久，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，這一研究結(jié)果與余明桂等(2013)[28]的研究結(jié)論相同。除此之外，從表3的回歸結(jié)果還可以看出，資產(chǎn)收益率、企業(yè)投資機(jī)會(huì)和企業(yè)成長(zhǎng)性均與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，這一結(jié)果意味著資產(chǎn)收益率越高、投資機(jī)會(huì)越多、成長(zhǎng)性越好，則企業(yè)具有更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。進(jìn)一步地，從表3中還可以發(fā)現(xiàn)，在控制行業(yè)效應(yīng)和年度效應(yīng)后，企業(yè)投資和資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著負(fù)相關(guān)，表明企業(yè)投資越多、資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低。

表3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

注：表中括號(hào)內(nèi)為在企業(yè)層面聚類調(diào)整的t檢驗(yàn)值；*、** 、*** 分別表示在10%、5%和1%的顯著性水平上顯著。下同。

表4給出了模型(4)的回歸結(jié)果。表4回歸結(jié)果的被解釋變量和表3中的被解釋變量一致。從表4結(jié)果來(lái)看，雖然采用兩種不同衡量方法計(jì)算企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平作為被解釋變量，但是經(jīng)濟(jì)政策不確定性的回歸系數(shù)均為負(fù)值(兩個(gè)回歸結(jié)果中的系數(shù)分別為-0.1377和-0.3899)，并且這些回歸系數(shù)在1%的顯著水平上顯著，這一結(jié)果仍然支持假設(shè)1的理論分析和回歸結(jié)果。進(jìn)一步地，從表4中我們還可以發(fā)現(xiàn)，在采用兩種不同方法計(jì)算的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平作為被解釋變量的兩個(gè)回歸結(jié)果中，企業(yè)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)政策不確定性交乘項(xiàng)的系數(shù)分別為0.0051和0.0153，而且這些回歸系數(shù)均在1%的顯著水平上顯著，上述結(jié)果恰好驗(yàn)證了假設(shè)2的結(jié)論，即企業(yè)規(guī)模越小，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大。由于控制變量的回歸結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性，此處及下文不再贅述。

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

表5給出了假設(shè)3的回歸結(jié)果。表5中的被解釋變量和表3相同，是采用前文所述的兩種不同方法計(jì)算的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。從表5的回歸結(jié)果可以看出，兩個(gè)回歸結(jié)果中核心解釋變量經(jīng)濟(jì)政策不確定性前的回歸系數(shù)α1均在1%的顯著水平上為負(fù)值，這一結(jié)果仍然支持假設(shè)1。表5中第(1)、(2)個(gè)回歸結(jié)果中經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)成長(zhǎng)性構(gòu)成的交乘項(xiàng)前的系數(shù)α2的值分別為0.0050和0.0106，并且均在5%的顯著性水平上顯著，以上實(shí)證結(jié)果表明企業(yè)成長(zhǎng)性越差，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的負(fù)向影響越大，這一結(jié)果也意味著本文的第3個(gè)假設(shè)得到了驗(yàn)證。

表5 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、企業(yè)成長(zhǎng)性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

表6給出了本文第4個(gè)假設(shè)的回歸結(jié)果。表6第(1)、(2)個(gè)回歸結(jié)果的被解釋變量仍然是采用前文所述的兩種不同方法計(jì)算的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。從表6我們可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的回歸系數(shù)在兩個(gè)回歸結(jié)果中均顯著為負(fù)值，而且經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和企業(yè)投資機(jī)會(huì)交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)值，這一回歸結(jié)果表明企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越多，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大，由此本文的第4個(gè)假設(shè)得到了驗(yàn)證。

表6 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資機(jī)會(huì)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)替換核心解釋變量

為了檢驗(yàn)本文結(jié)論的穩(wěn)健性，參考李鳳羽和楊墨竹(2015)[32]的研究，以每季度最后一個(gè)月的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)代表當(dāng)季的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，然后取4個(gè)季度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的均值作為年度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的代理變量。類似地，為了消除與企業(yè)層面數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)的差異，我們對(duì)年度指數(shù)也做了除以100的處理。

在更換經(jīng)濟(jì)政策不確定性的的衡量指標(biāo)后，本文所有回歸結(jié)果的結(jié)論并沒有發(fā)生改變，由此表明了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性(限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未報(bào)告，作者備索)。

(二)內(nèi)生性問題

國(guó)家在制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策時(shí)不僅會(huì)考慮微觀企業(yè)的運(yùn)行環(huán)境，而且會(huì)考慮到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的各個(gè)方面。因此，微觀企業(yè)的行為很難影響到全部的國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策，所以經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間幾乎不存在反向因果關(guān)系。但是考慮到本文結(jié)果的穩(wěn)健性，我們借鑒王義中和宋敏(2014)[33]的研究，采用滯后一期的美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(usepu)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)的工具變量。在此基礎(chǔ)上，我們采用兩階段最小二乘估計(jì)(2SLS)進(jìn)行回歸。結(jié)果表明，在使用工具變量控制了可能存在的內(nèi)生性后，各變量回歸結(jié)果的系數(shù)依然顯著(限于篇幅，文章未列出結(jié)果，作者備索)。

六、結(jié)論及政策建議

雖然經(jīng)濟(jì)政策不確定性是影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的重要因素之一，但是現(xiàn)有文獻(xiàn)較少關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。因此本文基于2008年全球金融危機(jī)后我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策的現(xiàn)實(shí)特征，采用Baker et al.(2013)[5]基于文本分析法構(gòu)建的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)并結(jié)合我國(guó)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。研究的結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低。進(jìn)一步地，本文的研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模越小、成長(zhǎng)性越差，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大；企業(yè)面臨的投資機(jī)會(huì)越多，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響越大。這一研究結(jié)果意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加不僅會(huì)顯著降低企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，而且對(duì)于不同特征的企業(yè)來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響具有顯著的差異。

本文的研究不僅豐富了宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為領(lǐng)域的文獻(xiàn)，而且對(duì)企業(yè)發(fā)展和宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定均具有重要的啟示。從企業(yè)層面來(lái)看，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部治理水平，提高自身成長(zhǎng)性，擴(kuò)大自身規(guī)模，從而減少外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。從宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定的角度來(lái)看，在我國(guó)大力推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下，宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定和實(shí)施應(yīng)該保持連續(xù)性和穩(wěn)定性，提高政策的精準(zhǔn)性，進(jìn)而為企業(yè)提供相對(duì)穩(wěn)定的預(yù)期，促進(jìn)企業(yè)提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平并進(jìn)而增加企業(yè)R&D投入和提高社會(huì)全要素生產(chǎn)率。