高敬忠, 王天雨, 王英允

（1. 天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 會計(jì)學(xué)院，天津 300222；2. 天津農(nóng)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，天津 300000）

一、 引 言

2019年，康美藥業(yè)連續(xù)多年出現(xiàn)在持有大量貨幣資金的同時(shí)又借入大量短期借款的現(xiàn)象，這便是“雙高現(xiàn)象”（戴璐和湯谷良，2007）。在康美藥業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)崩盤之后，奧馬電器、西隴科技等上市公司也因“雙高現(xiàn)象”收到交易所的問詢函，“雙高現(xiàn)象”也因此進(jìn)入了投資者與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的視野。一般而言，大量持有貨幣資金盡管可以降低資金的短缺成本，但可能帶來高額的持有成本；同時(shí)，從貨幣資金的來源來看，持有高額短期借款也可能會因?yàn)閮斶€困難而帶來很大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。一旦違約，既會影響企業(yè)的日常經(jīng)營，又可能會導(dǎo)致現(xiàn)金流斷裂，威脅企業(yè)的生存。如果高額現(xiàn)金持有是企業(yè)出于預(yù)防動(dòng)機(jī)來減少經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，那么，企業(yè)持有高額短期借款則又會增加財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，“雙高現(xiàn)象”并不符合企業(yè)價(jià)值最大化的原則，那為什么還會有相當(dāng)數(shù)量的企業(yè)存在“雙高現(xiàn)象”呢？

關(guān)于“雙高現(xiàn)象”的成因，現(xiàn)有研究從不同的角度進(jìn)行了解釋。戴璐（2010）從債務(wù)融資環(huán)境和大股東特征出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”是因?yàn)殂y行缺乏貸前與貸后對企業(yè)的監(jiān)督，使得企業(yè)對借貸時(shí)間進(jìn)行了操縱，當(dāng)實(shí)際控制人掏空動(dòng)機(jī)增強(qiáng)時(shí)，“雙高現(xiàn)象”更加明顯。李存峰（2009）研究認(rèn)為大股東占用企業(yè)資金是導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”的原因，但進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”的公司投資效率較高，認(rèn)為是權(quán)衡了成本與收益之后的理智行為。朱蓮美等（2017）從銀企關(guān)系與企業(yè)集團(tuán)資金掌控力出發(fā)，研究認(rèn)為企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”主要是因?yàn)殂y行將未完成的存貸任務(wù)轉(zhuǎn)嫁給企業(yè)和集團(tuán)，后者缺乏對資金的掌控力導(dǎo)致各子公司存貸流動(dòng)性下降?？傮w來講，現(xiàn)有關(guān)于“雙高現(xiàn)象”出現(xiàn)的原因的研究主要從銀企關(guān)系、大股東特征及企業(yè)自身特征等微觀方面展開。企業(yè)是環(huán)境的產(chǎn)物，其微觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也會受到宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的顯著影響。宏觀經(jīng)濟(jì)提供了企業(yè)運(yùn)行所依賴的條件和環(huán)境，宏觀經(jīng)濟(jì)政策也能夠通過一定的傳導(dǎo)機(jī)制，改變企業(yè)的決策環(huán)境和企業(yè)自身的預(yù)期，從而影響微觀經(jīng)濟(jì)中的企業(yè)行為（Pastor和Veronesi，2013）。因此，本文將以經(jīng)濟(jì)政策不確定性為出發(fā)點(diǎn)，從企業(yè)所處宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的角度研究“雙高現(xiàn)象”出現(xiàn)的原因。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性是指經(jīng)濟(jì)社會和企業(yè)經(jīng)營相關(guān)的政策，尤其是經(jīng)濟(jì)類型政策在未來指向、強(qiáng)度等方向上不明確所引起的不確定性（饒品貴等，2017）。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著影響企業(yè)投資、融資、現(xiàn)金持有等各方面微觀行為（Julio和Yook，2012；Gulen和Ion，2016）。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金持有量升高（王紅建等，2014），投資決策更加謹(jǐn)慎（Bloom等，2007）。另外，經(jīng)濟(jì)政策不確定性還會導(dǎo)致企業(yè)融資規(guī)模減少（蔣騰等，2018），阻礙資本結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)調(diào)整（王朝陽等，2018）。經(jīng)濟(jì)政策不確定性不僅會影響企業(yè)的行為，而且還會影響銀行等資金提供方的行為。對于外部貸款人而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇了借款人的償債風(fēng)險(xiǎn)，貸款人為了保障自身資金的安全，往往會對借款人施加更加嚴(yán)格的借款條件（Bordo等，2016）。“雙高現(xiàn)象”也可以視為在經(jīng)濟(jì)政策不確定性條件下企業(yè)的一種微觀行為，其本質(zhì)特征是高現(xiàn)金持有和高短期借款。但目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)現(xiàn)金持有影響的研究并未考慮資金的來源，而研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對融資規(guī)模的影響時(shí)，也并未考慮對現(xiàn)金持有量的影響。因此，本文從高現(xiàn)金持有和高短期負(fù)債兩個(gè)方面同時(shí)研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對兩者“雙高”的影響。

根據(jù)以上分析，本文利用Baker等（2016）發(fā)布的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，以2007—2018年A股非金融業(yè)上市公司為研究樣本，研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否以及如何影響“雙高現(xiàn)象”。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，“雙高現(xiàn)象”發(fā)生概率越高。通過中介效應(yīng)的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性是通過增加經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)、融資成本和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”發(fā)生。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系受到產(chǎn)品市場競爭地位、融資約束和公司治理水平的影響，即產(chǎn)品市場競爭地位的提升、融資約束的緩解和公司治理水平的提高均可以有效削弱經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系。

本文可能的研究貢獻(xiàn)在于：第一，相對于現(xiàn)有關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對現(xiàn)金持有或融資影響的研究，本文關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策對企業(yè)現(xiàn)金持有與短期融資的影響，從“雙高現(xiàn)象”的角度拓展了經(jīng)濟(jì)政策不確定性的經(jīng)濟(jì)后果研究，補(bǔ)充了相應(yīng)的研究文獻(xiàn)。第二，關(guān)于“雙高現(xiàn)象”成因的研究目前主要集中于企業(yè)的自身特征與治理特征，本文著眼于企業(yè)所處的外部宏觀環(huán)境，以經(jīng)濟(jì)政策不確定性為出發(fā)點(diǎn)研究了“雙高現(xiàn)象”的成因，豐富了“雙高現(xiàn)象”的成因研究。第三，本文從經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)、融資成本和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的角度具體分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性造成“雙高現(xiàn)象”的潛在渠道，并且從產(chǎn)品市場競爭地位、融資約束和公司治理水平等方面詳細(xì)考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”影響可能的異質(zhì)性，豐富了宏觀經(jīng)濟(jì)政策對微觀企業(yè)行為決策影響領(lǐng)域的研究成果。

二、 理論分析與假設(shè)提出

企業(yè)的生存離不開宏觀政策環(huán)境，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與環(huán)境的變遷，各個(gè)國家不斷調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的快速變化，這種調(diào)整也必然推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高，進(jìn)而影響企業(yè)日常經(jīng)營與資源配置決策?！半p高現(xiàn)象”是企業(yè)在持有高額現(xiàn)金的同時(shí)又借入大量短期借款的一種財(cái)務(wù)行為，本文主要從以下幾方面分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性如何影響企業(yè)出現(xiàn)的“雙高現(xiàn)象”。

首先，從日常經(jīng)營活動(dòng)來看，一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的日常經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)可能會迫使企業(yè)增加現(xiàn)金持有。經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對企業(yè)的日常經(jīng)營活動(dòng)帶來顯著沖擊，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高，企業(yè)經(jīng)營決策的不確定也不斷提高，較難維持穩(wěn)定的經(jīng)營業(yè)績與現(xiàn)金流入，一旦資金鏈斷裂，企業(yè)的經(jīng)營將會難以為繼，甚至最終導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)。為了應(yīng)對不確定性帶來的沖擊，管理層不得不在投資決策、經(jīng)營決策等方面做出改變，影響正常的經(jīng)營軌道，促使現(xiàn)金流波動(dòng)上升；當(dāng)公司面臨較大的不確定性時(shí)，也會直接增加未來現(xiàn)金流的不確定性，致使流動(dòng)性短缺發(fā)生的可能性增大，增加了公司面臨的威脅。此時(shí)管理層持有較多的現(xiàn)金可以為臨時(shí)的現(xiàn)金流短缺提供重要的緩沖（Ramirez和Tadesse，2009）。因此，為了應(yīng)對現(xiàn)金流波動(dòng)的增加，企業(yè)會傾向于持有高額現(xiàn)金。另一方面，企業(yè)應(yīng)對外部不確定對企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)的沖擊時(shí)會借入短期借款（余靖雯等，2019）。在面對日常經(jīng)營現(xiàn)金流不足時(shí)，短期借款相較于股權(quán)融資、債券融資與長期借款等長期融資方式，具有簡便易獲取的特點(diǎn)，可以使企業(yè)在面對短期現(xiàn)金流波動(dòng)時(shí)迅速獲取資金，避免經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，短期借款還具有操作靈活的特點(diǎn)，當(dāng)現(xiàn)金流波動(dòng)減弱時(shí)，可以降低現(xiàn)金持有量并提前還款，不至于造成較大的借貸損失；當(dāng)現(xiàn)金流波動(dòng)長期持續(xù)時(shí)，也可以保持現(xiàn)金持有對短期借款展期，進(jìn)行靈活的動(dòng)態(tài)調(diào)整。因此，預(yù)期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性使得企業(yè)現(xiàn)金流波動(dòng)提高時(shí)，企業(yè)管理層為了應(yīng)對現(xiàn)金流波動(dòng)對日常經(jīng)營活動(dòng)的沖擊，可能會在保持大量貨幣資金的同時(shí)借入短期借款，從而出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”。

其次，從把握投資機(jī)會方面來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性也可能導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”。融資約束是企業(yè)普遍面臨的融資難題，由于融資約束的存在，企業(yè)不能按照自己的意愿隨時(shí)獲取足夠的資金。經(jīng)濟(jì)政策不確定性會帶來新的投資機(jī)會（饒品貴等，2017），由于融資約束的存在，為了把握隨時(shí)出現(xiàn)的投資機(jī)會，企業(yè)需要持有一定量的資金。如果因未及時(shí)獲取足夠的資金而失去投資機(jī)會，則企業(yè)可能會喪失發(fā)展機(jī)會，錯(cuò)失發(fā)展前景。在資本市場，經(jīng)濟(jì)政策不確定性使得股權(quán)融資與債券融資更加困難（Panousi和Papanikolaou，2012）。經(jīng)濟(jì)政策不確定性還會影響銀行的借貸行為，具體表現(xiàn)為貸款規(guī)模的萎縮與貸款期限短期化（顧海峰和于家珺，2019），這使得企業(yè)獲取長期借款更加困難。由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增加，銀行為了轉(zhuǎn)嫁這部分風(fēng)險(xiǎn)，會提高相應(yīng)的借款利率，銀行這種“自我保險(xiǎn)”動(dòng)機(jī)使得企業(yè)獲取貸款的難度和成本增加（宋全云等，2019）。企業(yè)貸款成本的增加雖然導(dǎo)致現(xiàn)金的持有成本增加，但由于再融資的困難性較高，企業(yè)管理層在權(quán)衡資金持有成本與喪失投資機(jī)會的機(jī)會成本之后，仍可能傾向于繼續(xù)借入資金以彌補(bǔ)長期借款的不足，持續(xù)保持高額資金以把握隨時(shí)出現(xiàn)的投資機(jī)會，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”。

最后，從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著增加企業(yè)未來收益的不確定性與未來償債能力的不確定性（Kim和Kung，2017），使其生存狀況更加嚴(yán)峻，導(dǎo)致更為嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)。一旦銀行將款項(xiàng)貸給企業(yè)，則銀行就承擔(dān)了企業(yè)所面臨的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，面臨著貸款不能得到償還的風(fēng)險(xiǎn)。銀行由于是風(fēng)險(xiǎn)厭惡方，因此在決定貸款的期限時(shí)，對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高的企業(yè)越傾向于發(fā)放短期貸款（陳耿等，2015）。另外，經(jīng)濟(jì)不確定性也會加劇企業(yè)與銀行之間的代理成本，相較于長期資金，短期債務(wù)有助于銀行和其他債權(quán)人及時(shí)獲取企業(yè)的相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)的監(jiān)督和控制。因此，為了規(guī)避自身經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和約束代理成本，銀行更加傾向于通過短期債務(wù)的方式向風(fēng)險(xiǎn)較高的企業(yè)提供資金。在面對經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)，企業(yè)需要保持資金流的通暢，否則就會使資金鏈斷裂，危及企業(yè)的生存。雖然多期短期借款會帶來較大的資金償還壓力，但相較于資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)在面對可能的借款機(jī)會時(shí)，會盡力爭取盡可能多的借款以保持持續(xù)經(jīng)營所需的資金儲備，并應(yīng)對再次借款的困難。在以上情形下，銀行與企業(yè)的共同選擇可能導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”。

綜上所述，從日常經(jīng)營角度來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會導(dǎo)致經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)增加，企業(yè)為了避免現(xiàn)金流波動(dòng)帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，一方面持有高額現(xiàn)金以保持財(cái)務(wù)柔性，另一方面保持短期借款以進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，進(jìn)而使企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”；從把握投資機(jī)會的角度看，經(jīng)濟(jì)政策不確定導(dǎo)致融資成本上升，企業(yè)為了把握投資機(jī)會與應(yīng)對再融資的困難，一方面持有高額現(xiàn)金以把握投資機(jī)會，另一方面保持短期借款以替代長期借款的不足，進(jìn)而使企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”；從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的角度來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加，銀行為了規(guī)避自身經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與約束代理成本將貸款期限短期化，企業(yè)為了避免資金鏈斷裂保持高額資金，進(jìn)而使企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H1：經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生“雙高現(xiàn)象”的概率增加。

H2：經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能通過提高經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)、融資成本以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)三條路徑增加“雙高現(xiàn)象”發(fā)生的概率。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文以滬深兩市A股上市公司作為研究對象，并按照以下標(biāo)準(zhǔn)剔除觀測值：（1）由于金融與保險(xiǎn)行業(yè)本身經(jīng)營模式與其他行業(yè)不同，故剔除金融、保險(xiǎn)行業(yè)。（2）剔除已經(jīng)退市的公司。（3）剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全的公司。（4）剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常的公司。由于2007年頒布了新會計(jì)準(zhǔn)則，故本文樣本期間為2007年第一季度至2018年第四季度，共獲得觀測值74 034個(gè)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來自經(jīng)濟(jì)政策不確定性的研究網(wǎng)站（www.policyuncertainty.com），行業(yè)分類按照2012年中國證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》劃分。另外，除離散變量外，其他變量均在上下1%水平進(jìn)行Winsorize處理。

（二）變量設(shè)計(jì)

1. 被解釋變量

本文的被解釋變量為“雙高現(xiàn)象”（SGXX），該變量為虛擬變量，若該上市公司發(fā)生“雙高現(xiàn)象”，則該變量取值為1，否則為0。

“雙高現(xiàn)象”目前沒有統(tǒng)一的定義，截至目前共有三種定義：最初由戴璐和湯谷良（2007）定義為：企業(yè)短期借款和現(xiàn)金存量占總資產(chǎn)的比重同時(shí)超過20%，且遠(yuǎn)高于同行業(yè)平均水平兩年以上的現(xiàn)象；第二種由李存峰（2009）定義為：企業(yè)現(xiàn)金存量占總資產(chǎn)的比重超過15%且短期借款占總資產(chǎn)的比重超過20%的現(xiàn)象；第三種由朱蓮美等（2017）定義為：企業(yè)貨幣資金占總資產(chǎn)的比重超過20%，且顯著高于同期行業(yè)平均水平，貨幣資金與短期借款的比值大于2的現(xiàn)象。第三種定義雖考慮到日常經(jīng)營和出于預(yù)防動(dòng)機(jī)而持有的貨幣資金，即貨幣資金與短期借款的比值大于2，但當(dāng)企業(yè)高額持有現(xiàn)金后，一筆小額的短期借款就會使得貨幣資金與短期借款的比值遠(yuǎn)大于2，這并不符合“雙高現(xiàn)象”的本質(zhì)——高額現(xiàn)金持有和短期借款。因此，本文采取類似于戴璐和李存峰界定“雙高現(xiàn)象”的方法：在樣本期間內(nèi)對貨幣資金和短期借款占總資產(chǎn)的比重進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，將貨幣資金占總資產(chǎn)的比重大于20%且短期借款占總資產(chǎn)的比重大于15%的現(xiàn)象定義為“雙高現(xiàn)象”。同時(shí)，在后續(xù)穩(wěn)健性分析中，使用上述定義進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2. 解釋變量

（1）解釋變量EPU：表示經(jīng)濟(jì)政策不確定性，本文使用Baker等（2016）發(fā)布的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性月度指數(shù)來衡量中國經(jīng)濟(jì)政策的不確定程度，參照Gulen和Ion（2016）的計(jì)算方法將其轉(zhuǎn)化為季度變量，具體計(jì)算公式為：

其中m的取值為3、6、9、12，并除以100以便保持?jǐn)?shù)量級別的一致性。

（2）解釋變量DEPU：表示經(jīng)濟(jì)政策不確定性的虛擬變量，參考饒品貴等（2017）的方法在時(shí)間序列上按照中位數(shù)分為兩組，大于中位數(shù)的取值為1，否則為0。

3. 控制變量

本文的控制變量包括企業(yè)經(jīng)營特征層面、公司治理層面和宏觀層面三個(gè)方面，參考王紅建等（2014）、饒品貴等（2017）、王朝陽等（2018）在經(jīng)濟(jì)政策不確定性條件下關(guān)于企業(yè)微觀行為等方面的研究和戴璐（2010）關(guān)于“雙高現(xiàn)象”的研究，本文在企業(yè)層面的控制變量包括：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）、現(xiàn)金流量（Cfo）、資本支出（Capex）、托賓Q（Tq）、是否發(fā)放股利（Divi）、企業(yè)上市年限（Age）、股權(quán)性質(zhì)（State）、銀企關(guān)系（Bank）；考慮到“雙高現(xiàn)象”可能與公司治理層面密切相關(guān)，本文控制了公司治理層面的變量：股權(quán)集中度（Top）、兩職合一（Dual）、高管持股比例（Exec）、董事會規(guī)模（Dsize）、獨(dú)立董事比例（Indir）；在宏觀層面，本文還控制了經(jīng)濟(jì)發(fā)展（Gdp_g）和貨幣政策（M2_g）等因素。各變量的具體定義如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

參考饒品貴和徐子慧（2017）關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的研究，本文采用以下的實(shí)證模型檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”的影響：

其中，SGXX為被解釋變量“雙高現(xiàn)象”，EPU為解釋變量經(jīng)濟(jì)政策不確定性，DEPU為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的虛擬變量。由于EPU是時(shí)間序列變量，因而不能在模型中控制時(shí)間效應(yīng)（王朝陽等，2018；劉貫春等，2019），考慮到文本的樣本是季度數(shù)據(jù)，可能會存在一定的季度特征，因此本文控制季度的虛擬變量。除此之外，考慮到行業(yè)的異質(zhì)性，本文還控制了行業(yè)效應(yīng)。

四、 實(shí)證結(jié)果分析及穩(wěn)健性測試

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，為了排除極端值的影響，對連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行縮尾處理。從統(tǒng)計(jì)描述上看，在樣本期間內(nèi)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”的上市公司約占總樣本的5.3%。經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的均值為2.109，標(biāo)準(zhǔn)差為1.307，變動(dòng)范圍為0.540至5.373，最大值與最小值之間存在較大差異，說明在部分季度經(jīng)濟(jì)政策不確定性的差異比較明顯。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

為了驗(yàn)證假設(shè)H1，對模型（2）進(jìn)行Logit回歸，表3列示了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的回歸結(jié)果。其中，第（1）列解釋變量為連續(xù)型變量EPU，從回歸結(jié)果可以看出 EPU的回歸系數(shù)為0.048（z=2.68），且在1%水平上顯著，這說明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高，“雙高現(xiàn)象”發(fā)生的概率越高?？紤]到可能存在異方差問題，第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上采用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)，其回歸結(jié)果與第（1）列一致。第（3）列解釋變量為虛擬變量DEPU，從回歸結(jié)果中可以看出DEPU的回歸系數(shù)為0.169（z=3.81），且在1%水平上顯著，這說明與較低的不確定性水平相比，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性更容易促使“雙高現(xiàn)象”發(fā)生。考慮到可能存在異方差問題，第（4）列在第（3）列的基礎(chǔ)上采用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)，其回歸結(jié)果與第（3）列一致。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的升高會顯著地促使企業(yè)發(fā)生“雙高現(xiàn)象”，這驗(yàn)證了假設(shè)H1。

表1 變量定義

（三）穩(wěn)健性檢測

1. 更換回歸模型

在基準(zhǔn)回歸中，本文使用了Logit回歸模型，在本部分將使用面板Logit模型進(jìn)行多元回歸分析，其結(jié)果列示于表4。其中第（1）（2）列為隨機(jī)效應(yīng)模型，第（3）（4）列為固定效應(yīng)模型，從結(jié)果中可以看出，EPU與DEPU的系數(shù)未發(fā)生顯著變化，均在1%水平上顯著，說明本文的回歸結(jié)果不受回歸模型的影響。需要說明的是，經(jīng)過豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果顯示支持固定效應(yīng)模型。但由于固定效應(yīng)模型的設(shè)定問題，在使用固定效應(yīng)回歸時(shí)使用的是組內(nèi)估計(jì)量，要求每一個(gè)個(gè)體的因變量必須在時(shí)間維度上變化。在本文樣本中，很多企業(yè)從未發(fā)生過“雙高現(xiàn)象”，故與隨機(jī)效應(yīng)相比損失了約2/3的樣本信息。因此，固定效應(yīng)模型雖考慮了個(gè)體的異質(zhì)性，能夠在一定程度上減輕遺漏變量的問題，但會損失大量樣本信息，因此在后續(xù)分析中，本文繼續(xù)使用Logit回歸模型。

表2 主要統(tǒng)計(jì)變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”

表4 更換回歸模型

2. 更換不確定指數(shù)的度量方式

首先，在基準(zhǔn)模型中，采用的是當(dāng)季度三個(gè)月經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，以1/6、2/6和3/6分別作為每季度中第一月、第二月和第三月EPU指數(shù)的權(quán)重，DEPU采用時(shí)間序列上取中位數(shù)的方式進(jìn)行取值。為了保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性及有效性，在本部分中對經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)采用不同的加權(quán)方式。一方面，考慮到現(xiàn)金持有與短期借款等行為對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的反應(yīng)時(shí)間較短，采用當(dāng)季度最后一月的指數(shù)作為當(dāng)季的代理指標(biāo)，記為EPUY。另一方面，參考Wang等（2014）和Zhang等（2015）的做法，采用算術(shù)平均數(shù)和幾何平均數(shù)的方法計(jì)算當(dāng)季度經(jīng)濟(jì)政策不確定性的代理指標(biāo)，分別記為EPUS和EPUJ。另外，參照饒品貴和徐子慧（2017）的做法，將EPU在時(shí)間序列上分為5組，并將其標(biāo)準(zhǔn)化為0—1的變量REPU。這種變量的設(shè)定介于連續(xù)變量和虛擬變量之間，兼具各自的優(yōu)點(diǎn)?；貧w結(jié)果依次列示于表5的第（1）至（4）列。其結(jié)果顯示，無論采用哪種加權(quán)方式，回歸結(jié)果均與基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果保持一致。

表5 更換不確定性指數(shù)度量方式

另外，在基準(zhǔn)分析中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)使用的是Baker等依據(jù)《南華早報(bào)》中關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策報(bào)道的頻數(shù)計(jì)數(shù)。使用單一報(bào)紙作為計(jì)數(shù)基礎(chǔ)可能會出現(xiàn)偏誤，為了測度的穩(wěn)健性，本部分將經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)更換為Davis等依據(jù)《人民日報(bào)》和《光明日報(bào)》編制的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)EPUD和Huang等依據(jù)《北京青年報(bào)》等國內(nèi)10家主要報(bào)紙編制的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)EPUH，回歸結(jié)果列示于表5的第（5）（6）列，其結(jié)果并未發(fā)生改變。本文的結(jié)果并不受經(jīng)濟(jì)政策不確定性度量方式的影響。

3. 更換“雙高現(xiàn)象”的定義

本文對“雙高現(xiàn)象”的定義采用了混合方法，為了保證測度結(jié)果的穩(wěn)健性，在本部分中采用其他三位學(xué)者關(guān)于雙高的定義，將戴璐（2010）的定義方法簡寫為SGXXD，將李存峰（2009）的定義方法簡寫為SGXXL，將朱蓮美等（2017）的定義方法簡寫為SGXXZ。另外，參考深交所問詢函的定義方法，將貨幣資金與有息負(fù)債同時(shí)大于總資產(chǎn)比重30%的現(xiàn)象定義為SGXXS。其回歸結(jié)果依次列示于表6，從結(jié)果中可以看出，無論采取哪種“雙高現(xiàn)象”的定義，經(jīng)濟(jì)政策不確定性均會導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”。

表6 更換“雙高現(xiàn)象”的定義

4. 遺漏宏觀經(jīng)濟(jì)變量問題

有文獻(xiàn)指出，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的研究中還可能存在遺漏宏觀經(jīng)濟(jì)變量的問題。經(jīng)濟(jì)政策不確定性通常包含經(jīng)濟(jì)不確定性的影響，在前文的研究中雖已控制宏觀經(jīng)濟(jì)變量，但仍可能存在遺漏宏觀經(jīng)濟(jì)變量的問題。參考宋全云等（2019）的做法，在模型（2）的基礎(chǔ)上依次加入企業(yè)景氣指數(shù)BCI、企業(yè)信心指數(shù)ECI、消費(fèi)者信心指數(shù)CCI、宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)MCI、宏觀經(jīng)濟(jì)先行指數(shù)MLI等指數(shù)作為經(jīng)濟(jì)不確定性的衡量指標(biāo)。其結(jié)果依次列示于表7，從回歸結(jié)果中可以看出，EPU的系數(shù)依舊顯著。

表7 遺漏宏觀經(jīng)濟(jì)變量

5. 區(qū)分“雙高現(xiàn)象”的存續(xù)時(shí)間

考慮到在本文樣本中存在大量從未出現(xiàn)過“雙高現(xiàn)象”的企業(yè)，同時(shí)考慮到不同企業(yè)“雙高現(xiàn)象”的存續(xù)時(shí)間不同，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對不同持續(xù)期間的“雙高現(xiàn)象”影響也可能不盡相同。為了測度結(jié)果的穩(wěn)健性，在本部分中將剔除從未出現(xiàn)過“雙高現(xiàn)象”的樣本，并按照不同企業(yè)“雙高現(xiàn)象”存續(xù)的時(shí)間進(jìn)行三等分，其回歸結(jié)果列示于表8。從回歸結(jié)果中可以看出，在剔除從未出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”的樣本及不同“雙高現(xiàn)象”存續(xù)期間的樣本后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”的影響均顯著為正。

6. 內(nèi)生性問題

由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性并不是一個(gè)嚴(yán)格的外生變量，參照陳勝藍(lán)等（2017）的研究，采用工具變量解決內(nèi)生性問題，考慮到EPU已為一階滯后變量，故本文采用滯后兩期的以21國集團(tuán)為代表的全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)、滯后兩期的美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和滯后兩期的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)作為外生工具變量，來解決可能存在的內(nèi)生性問題。其結(jié)果列示于表9第（1）至（3）列。從結(jié)果中可以看出，EPU的系數(shù)依然顯著，且弱工具變量檢測值大于10，故所選取的變量滿足相關(guān)性條件，說明本文的實(shí)證結(jié)果未受內(nèi)生性干擾。

表8 區(qū)分“雙高現(xiàn)象”的存續(xù)時(shí)間

表9 內(nèi)生性問題

五、 影響路徑分析——基于中介效應(yīng)

前文分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性確實(shí)會導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”的發(fā)生，并進(jìn)行了相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在本部分中將檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”的具體作用機(jī)制，即依次檢驗(yàn)經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)、融資成本與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的中介作用路徑。

（一）基于中介效應(yīng)檢測的模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證上述作用路徑，本文按照溫忠麟和葉寶娟（2014）總結(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程進(jìn)行模型構(gòu)建，在模型（2）的基礎(chǔ)上增加模型（3）與模型（4）。

模型（2）（4）的被解釋變量是“雙高現(xiàn)象”SGXX，模型（3）的被解釋變量是中介變量M（M代指中介變量：經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)Cfosd、融資成本Lc和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)Z），解釋變量為經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）。中介效應(yīng)檢測過程如下：第一步，對模型（2）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對是否發(fā)生“雙高現(xiàn)象”的影響（系數(shù)為 β1）。第二步，對模型（3）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)中介變量與解釋變量之間的關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對中介變量的影響（系數(shù)為 β2）。第三步，對模型（4）進(jìn)行回歸，以中介變量為解釋變量，同時(shí)控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性，以是否發(fā)生“雙高現(xiàn)象”作為被解釋變量，檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對是否發(fā)生“雙高現(xiàn)象”的影響（系數(shù)為 β3），檢驗(yàn)中介變量對是否發(fā)生“雙高現(xiàn)象”的影響（系數(shù)為γ ）。若 β1不顯著，說明自變量與因變量無作用，檢驗(yàn)終止；若 β2、β3與γ 都顯著，則為部分中介效應(yīng)；若 β2與γ 至少一個(gè)不顯著，則需要進(jìn)行sobel檢驗(yàn)，sobel檢驗(yàn)顯著則為部分中介效應(yīng)，否則為無效應(yīng)；若 β2顯著 β3不顯著，則為完全中介效應(yīng)。

（二）中介效應(yīng)結(jié)果分析

1. 基于經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)的中介路徑檢驗(yàn)

本文利用連續(xù)三個(gè)季度經(jīng)營現(xiàn)金流的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差來衡量現(xiàn)金流波動(dòng)。為了驗(yàn)證這一中介效應(yīng)，將模型（3）（4）中的中介變量記為Cfosd。表10列示的是該影響路徑的回歸結(jié)果。按照中介效應(yīng)的檢測步驟：第一步，對模型（2）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)被解釋變量（SGXX）與解釋變量（EPU）的關(guān)系，即檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”的影響是否顯著?；貧w結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的系數(shù) β1為0.048（z=2.75），在1%水平下顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著正向影響“雙高現(xiàn)象”的發(fā)生。第二步，對模型（3）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)中介變量（Cfosd）與解釋變量（EPU）的關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)的影響是否顯著?；貧w結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的系數(shù) β2為0.001（t=2.63），在1%水平下顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著增加經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)。第三步，對模型（4）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)在控制解釋變量（EPU）之后中介變量（Cfosd）對“雙高現(xiàn)象”的影響是否顯著，即經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)是否會導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”的發(fā)生?；貧w結(jié)果顯示，經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)（Cfosd）的系數(shù) γ為4.843（z=9.85），在1%水平下顯著，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的系數(shù) β3為0.046（z=2.60），在1%水平下顯著，說明在控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性之后，經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)越高，“雙高現(xiàn)象”發(fā)生的概率越大。由于 β2、 β3與γ 均顯著，故該中介效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。以DEPU為解釋變量的結(jié)果列示于第（4）至（6）列，其結(jié)果與以EPU為解釋變量的結(jié)果相同。上述回歸結(jié)果證實(shí)了“經(jīng)濟(jì)政策不確定性—經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)—雙高現(xiàn)象”這條影響路徑。

表10 現(xiàn)金流波動(dòng)中介檢驗(yàn)

2. 基于融資成本的中介路徑檢驗(yàn)

本文利用利息費(fèi)用與債務(wù)總額的比值代表融資成本。為了驗(yàn)證這一中介效應(yīng)，將模型（3）（4）中的中介變量記為Lc。表11列示的是該影響路徑的回歸結(jié)果。按照中介效應(yīng)的檢測步驟：第一步與上文分析一致，不再贅述。第二步，對模型（3）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)中介變量（Lc）與解釋變量（EPU）的關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對融資成本的影響是否顯著。回歸結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的系數(shù) β2為0.063（t=15.33），在1%水平下顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著增加融資成本。第三步，對模型（4）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)在控制解釋變量（EPU）之后，中介變量（Lc）對“雙高現(xiàn)象”的影響是否顯著，即融資成本是否會導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”的發(fā)生。回歸結(jié)果顯示，融資成本（Lc）的系數(shù) γ為0.460（z=17.40），在1%水平下顯著，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的系數(shù) β3為0.039（z=2.28），在5%水平下顯著，說明在控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性之后，融資成本越高，“雙高現(xiàn)象”發(fā)生的概率越大。由于 β2、 β3與 γ均顯著，故該中介效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。以DEPU為解釋變量的結(jié)果列示于第（4）至（6）列，其結(jié)果與以EPU為解釋變量的結(jié)果相同。上述回歸結(jié)果證實(shí)了“經(jīng)濟(jì)政策不確定性—融資成本—雙高現(xiàn)象”這條影響路徑。

表11 融資成本中介檢驗(yàn)

3. 基于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的中介路徑檢驗(yàn)

本文利用修正后的Altman-Z指數(shù)代表財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，Z值越大，則企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小。為了驗(yàn)證這一中介效應(yīng)，將模型（3）（4）中的中介變量記為Z。表12列示的是該影響路徑的回歸結(jié)果。按照中介效應(yīng)的檢測步驟：第一步與上文分析一致，不再贅述。第二步，對模型（3）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)中介變量（Z）與解釋變量（EPU）的關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響是否顯著。回歸結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的系數(shù) β2為-0.212（t=-12.25），在1%水平下顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著增加財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。第三步，對模型（4）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)在控制解釋變量（EPU）之后，中介變量（Z）對“雙高現(xiàn)象”的影響是否顯著，即財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是否會導(dǎo)致“雙高現(xiàn)象”的發(fā)生。回歸結(jié)果顯示，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Z）的系數(shù)γ 為-0.189（z=-14.69），在1%水平下顯著，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的系數(shù) β3為0.033（z=1.87），在10%水平下顯著。說明在控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性之后，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高，“雙高現(xiàn)象”發(fā)生的概率越大。由于 β2、 β3與γ 均顯著，故該中介效應(yīng)為部分中介效應(yīng)。以DEPU為解釋變量的回歸結(jié)果列示于第（4）至（6）列，其結(jié)果與以EPU為解釋變量的結(jié)果一致。故上述回歸結(jié)果證實(shí)了“經(jīng)濟(jì)政策不確定性—財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)—雙高現(xiàn)象”這條影響路徑。

表12 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)中介檢驗(yàn)

六、 進(jìn)一步分析

文章的前一部分探究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過提高經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)、融資成本與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”。那么，如何緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系呢？本文針對上述三條中介路徑依次從產(chǎn)品市場競爭地位、融資約束和公司治理水平三個(gè)角度進(jìn)行探討。

（一）產(chǎn)品市場競爭地位的影響

產(chǎn)品市場是企業(yè)獲取現(xiàn)金流的主要途徑之一，在產(chǎn)品市場中擁有較高的競爭地位，能夠主導(dǎo)產(chǎn)品定價(jià)，獲取超額回報(bào)。上市公司產(chǎn)品的市場競爭地位越高，抵御外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊的能力就越強(qiáng)，因此能夠更容易地將外部風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到競爭對手或者消費(fèi)者等其他方，從而抵御現(xiàn)金流波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)（Irvine和Pontiff，2009）。具體到經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的關(guān)系上，企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭地位越高，則受到現(xiàn)金流波動(dòng)的影響就越小，從而緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”的正向影響。參照邢立全和陳漢文（2013）的做法，采用勒納指數(shù)Pcm來衡量產(chǎn)品的市場競爭地位。勒納指數(shù)越高，代表企業(yè)的競爭地位越強(qiáng)。將Pcm分別與EPU和DEPU交乘得到交乘項(xiàng)EPU×Pcm和DEPU×Pcm，并一同引入模型（2）?；貧w結(jié)果列示于表13第（1）（2）列，從結(jié)果中可以看出，交乘項(xiàng)的系數(shù)分別為-0.115（z=-3.75）、-0.146（z=-2.54），分別在1%、5%的水平上顯著。上述回歸結(jié)果表明，產(chǎn)品市場競爭地位的增強(qiáng)有助于緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系。

表13 調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

（二）融資約束的影響

融資約束是企業(yè)普遍面臨的融資難題，由于融資約束的存在，企業(yè)不能隨時(shí)按照意愿獲取足額的資金。尤其是融資約束較大的公司，由于再融資的困難性較大，持有高額資金的預(yù)防性動(dòng)機(jī)更為明顯。而融資約束的緩解，可以使企業(yè)隨時(shí)獲取資金，并不需要保持高額資金儲備，弱化了資金持有的動(dòng)機(jī)，同時(shí)也降低了資金的持有成本。因此，預(yù)計(jì)當(dāng)公司面臨的融資約束有所緩解時(shí)，“雙高現(xiàn)象”受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向影響也將降低。參照鞠曉生等（2015）的做法，通過構(gòu)建Sa指數(shù)來衡量上市公司所面臨的融資約束程度，Sa指數(shù)的絕對值越大，代表公司受到的融資約束程度越大，將Sa指數(shù)的絕對值取倒數(shù)并分別與EPU和DEPU交乘得到交乘項(xiàng)EPU×Sa和DEPU×Sa，并一同引入模型（2）?；貧w結(jié)果列示于表13第（3）（4）列，從結(jié)果中可以看出，交乘項(xiàng)的系數(shù)分別為-2.124（z=-3.89）、-4.821（z=-3.14），均在1%水平上顯著。上述回歸結(jié)果表明，融資約束的降低有助于削弱經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系。

（三）公司治理水平的影響

經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致企業(yè)外在經(jīng)營環(huán)境惡化，使得管理層機(jī)會主義行為更加隱蔽與難以監(jiān)管，代理問題更加嚴(yán)重，導(dǎo)致經(jīng)營效率下降，增加財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。公司治理是協(xié)調(diào)公司各利益相關(guān)者的一系列制度安排，良好的公司治理環(huán)境有助于約束管理層行為，增加信息透明度，提升經(jīng)營效率，降低代理成本，避免財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此預(yù)計(jì)公司治理水平的提升能夠有效削弱經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”的正向作用。參照楊興全等（2015）的做法，將大股東持股比例、股權(quán)制衡、兩職合一、高管持股比例、董事會規(guī)模和獨(dú)立董事占比等變量采取主成分分析的方法構(gòu)建公司治理水平指數(shù)，根據(jù)中位數(shù)將公司治理水平指數(shù)分為兩組，設(shè)置虛擬變量GCI，當(dāng)高于年度中位數(shù)時(shí)，GCI取值為1，否則取值為0。將GCI分別與EPU和DEPU交乘得到交乘項(xiàng)EPU×GCI和DEPU×GCI，并一同引入模型（2）?；貧w結(jié)果列示于表13第（5）（6）列，從結(jié)果中可以看出，交乘項(xiàng)的系數(shù)分別為-0.081（z=-3.04）、-0.146（z=-2.08），分別在1%、5%的水平上顯著。上述回歸結(jié)果表明，公司治理水平的增強(qiáng)有助于緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系。

七、 結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

本文從企業(yè)所處的宏觀環(huán)境為出發(fā)點(diǎn)，利用Baker等（2016）構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)，以2007—2018年我國A股上市公司為樣本，研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)發(fā)生“雙高現(xiàn)象”的影響。研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠?qū)е隆半p高現(xiàn)象”的發(fā)生。隨后，本文探究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”發(fā)生的作用路徑，從企業(yè)日常經(jīng)營狀況來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)提高，為了預(yù)防現(xiàn)金流波動(dòng)帶來的資金緊缺，管理層在保持高額現(xiàn)金持有的同時(shí)選擇獲取更為便捷的短期借款，進(jìn)而使企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”；從把握投資機(jī)會來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會導(dǎo)致投資機(jī)會增多和融資成本上升，由于再融資的困難性較大，企業(yè)管理層權(quán)衡喪失投資機(jī)會的機(jī)會成本與現(xiàn)金的持有成本之后，繼續(xù)借入資金并保持資金儲備以把握投資機(jī)會，進(jìn)而使企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”；從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升，銀行為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)與約束代理成本，選擇風(fēng)險(xiǎn)較小、約束作用更強(qiáng)的短期貸款，同時(shí)管理層權(quán)衡償債壓力與資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)之后，傾向于持有高額現(xiàn)金以應(yīng)對再融資的困難，使用多期滾動(dòng)的短期借款替代長期借款，在兩者共同的作用下促使企業(yè)出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”。隨后針對經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響“雙高現(xiàn)象”的三條作用路徑，進(jìn)行了調(diào)節(jié)效應(yīng)分析，研究結(jié)果表明，產(chǎn)品市場競爭地位的增強(qiáng)、融資約束的緩解和公司治理水平的提升均可以有效削弱經(jīng)濟(jì)政策不確定性與“雙高現(xiàn)象”的正向關(guān)系。

（二）研究啟示與展望

基于以上研究成果，本文主要針對政策制定者、上市公司、投資者、外部借款人和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提出以下建議：首先，對于政策制定者而言，政府部門應(yīng)降低經(jīng)濟(jì)政策的變化頻率，盡量保持經(jīng)濟(jì)政策的穩(wěn)定性，這有助于減少“雙高現(xiàn)象”的發(fā)生。其次，對于上市公司而言，企業(yè)管理層應(yīng)當(dāng)依據(jù)政策的變化調(diào)整自身的決策和行為，加強(qiáng)企業(yè)的經(jīng)營管理，增強(qiáng)產(chǎn)品競爭力，平穩(wěn)經(jīng)營現(xiàn)金流，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而避免“雙高現(xiàn)象”的發(fā)生。再次，對于投資者而言，上市公司出現(xiàn)“雙高現(xiàn)象”并非意味著上市公司進(jìn)行了財(cái)務(wù)造假，可能是上市公司應(yīng)對外部環(huán)境變化的一種財(cái)務(wù)行為。另外，銀行等放貸部門應(yīng)適當(dāng)降低企業(yè)的融資成本，同時(shí)還應(yīng)加強(qiáng)對短期借款的監(jiān)管，避免造成壞賬損失。最后，企業(yè)的內(nèi)外監(jiān)管機(jī)構(gòu)等應(yīng)加強(qiáng)對管理層及大股東的監(jiān)管，杜絕管理層及大股東借助經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的不利影響掏空企業(yè)，進(jìn)而給股東帶來損失。

本文的研究仍然存在一些不足之處。例如，本文的實(shí)證結(jié)果顯示，上市公司的經(jīng)營現(xiàn)金流波動(dòng)、融資成本和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”的影響過程中發(fā)揮的是部分中介作用，這說明在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對“雙高現(xiàn)象”的影響過程中還存在著其他路徑，這些未發(fā)現(xiàn)的路徑有待進(jìn)一步的研究。