張園園 王竹泉 邵 艷

(1.青島大學(xué) 商學(xué)院，山東 青島 266061；2.中國海洋大學(xué) 管理學(xué)院，山東 青島 266100；3.南開大學(xué) 商學(xué)院，天津 300071)

一、引言

作為企業(yè)營運(yùn)資本和戰(zhàn)略管理的重要組成部分，商業(yè)信用得到世界各國的普遍認(rèn)可和廣泛應(yīng)用。相關(guān)研究表明，美國約有70%的公司向客戶提供商業(yè)信用，而在英國該比例約為80%(Petersen et al.，1997；Atanasova et al.，2004)；從商業(yè)信用占總資產(chǎn)的比例來看，意大利、法國以及德國的公司高達(dá)25%左右(Guariglia et al.，2006)，美國的公司約為18%(Molina et al.，2009)、比利時的公司約為17%(Deloof，2010)、中國的民營企業(yè)約為12.6%(Wu et al.，2014)。王永進(jìn)等(2013)指出，中國企業(yè)之間的商業(yè)信用使用水平非常高，在某些年度甚至超過了企業(yè)獲得的銀行貸款(Allen et al.，2005；Ge et al.，2007)。由此可見，商業(yè)信用在企業(yè)融資和經(jīng)營活動中發(fā)揮著重要作用。既有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)特征(Petersen et al.，1997；Garcia-Appendini et al.，2013；唐松 等，2017)、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(羅琦 等，2007)、會計(jì)信息(陳紅 等，2014)、地理集聚(王永進(jìn) 等，2013)等均會對商業(yè)信用融資產(chǎn)生重要影響。然而，值得注意的是，上述研究都是在預(yù)設(shè)外部經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行的情況下開展的。顯然，這與實(shí)際情形并不完全相符，企業(yè)所處的外部環(huán)境是不斷變化的，即企業(yè)在生存與發(fā)展的過程中可能會面對一系列的不確定性。

為有效降低金融危機(jī)帶來的沖擊，避免經(jīng)濟(jì)衰退，各國政府在金融危機(jī)后往往都會出臺一系列的經(jīng)濟(jì)政策，以加強(qiáng)對本國實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融市場的干預(yù)。但是，這些政策在刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，也可能導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)對外部環(huán)境無法適從(Gulen et al.，2016)，即企業(yè)面臨的經(jīng)濟(jì)政策不確定性有所提升。從現(xiàn)有研究來看，學(xué)者普遍認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加通常會帶來兩方面的后果：一是對宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場產(chǎn)生影響，比如降低經(jīng)濟(jì)增長速度和就業(yè)水平(Baker et al.，2016)，提升金融資產(chǎn)的風(fēng)險溢價、波動幅度以及彼此間的波動聯(lián)動性，尤其是在經(jīng)濟(jì)衰退時這種影響表現(xiàn)得更為明顯(Pastor et al.，2012，2013)。二是對微觀企業(yè)的經(jīng)營決策產(chǎn)生影響，比如降低企業(yè)投資支出(Gulen et al.，2016)、資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度(王朝陽 等，2018)以及股利發(fā)放水平(Huang et al.，2015)，提高企業(yè)現(xiàn)金持有水平(Han et al.，2007)等。與上述研究的關(guān)注點(diǎn)不同，本文著重考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)商業(yè)信用決策的影響。對于商業(yè)信用融資需求方來說，一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升可能會導(dǎo)致企業(yè)外部融資規(guī)模降低、融資成本上升，未來現(xiàn)金流的不確定性增加，現(xiàn)金持有的動機(jī)增強(qiáng)，進(jìn)而使得企業(yè)的商業(yè)信用融資需求增加；另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升也可能會抑制企業(yè)投資，從而導(dǎo)致企業(yè)的商業(yè)信用融資需求降低。而對于商業(yè)信用供給方來說，一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加使得自身外部融資規(guī)模降低、融資成本上升，生產(chǎn)經(jīng)營狀況惡化，進(jìn)而造成商業(yè)信用供給意愿降低；另一方面，面對整體經(jīng)濟(jì)萎縮的局面，供給方也可能為了爭奪有限的銷售份額，而將商業(yè)信用作為提高產(chǎn)品市場競爭力的手段之一，尤其是當(dāng)客戶的融資需求較高時，從而促使商業(yè)信用供給規(guī)模增加。由此可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響較為復(fù)雜，厘清兩者之間的關(guān)系具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。

與本文研究主題較為接近的國內(nèi)文獻(xiàn)主要有王化成等(2016)和王滿等(2017)。王化成等(2016)以中國2007年第1季度至2014年第4季度滬深A(yù)股上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會抑制公司獲得的商業(yè)信用規(guī)模，并且這一效應(yīng)在國有企業(yè)、經(jīng)濟(jì)增速較快和金融市場不盡完善的環(huán)境下有所弱化。遺憾的是，該項(xiàng)研究并沒有深入探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響商業(yè)信用規(guī)模的具體路徑。王滿等(2017)僅僅考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)會計(jì)穩(wěn)健性與商業(yè)信用融資之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，而非對商業(yè)信用融資的直接影響。不同于此，本文基于現(xiàn)有研究成果，采用Baker et al.(2016)提出的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，選取2007—2018年滬深A(yù)股上市公司為樣本，系統(tǒng)地考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響，并就其中的作用機(jī)制進(jìn)行了剖析。較之已有研究，本文的貢獻(xiàn)主要包括：(1)既往研究著重探討了企業(yè)商業(yè)信用融資的微觀影響因素，基于宏觀視角的考察較少，且主要集中于貨幣政策和金融危機(jī)等方面，鮮有研究關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。因此，本文是對企業(yè)商業(yè)信用融資影響因素方面研究文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。(2)已有研究大多從供給或需求一方出發(fā)闡釋經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響，而本文則在綜合考慮商業(yè)信用供給方和融資需求方特征的基礎(chǔ)上，提出“供給意愿強(qiáng)、融資需求大”“供給意愿強(qiáng)、融資需求小”“供給意愿弱、融資需求小”“供給意愿弱、融資需求大”四種組合，而后對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與商業(yè)信用融資之間的關(guān)系進(jìn)行了全面分析。因此，本文拓展了商業(yè)信用融資的理論研究視角。(3)進(jìn)一步，本文從金融渠道、經(jīng)營渠道以及供應(yīng)鏈渠道三個方面，揭開了經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)商業(yè)信用決策的“黑箱”，這有助于加深對兩者關(guān)系的理解。

二、理論分析與研究假設(shè)

當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時，企業(yè)所能獲得的商業(yè)信用融資主要取決于企業(yè)對商業(yè)信用融資的需求和供應(yīng)商對商業(yè)信用的供給。

(一)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與商業(yè)信用融資需求

經(jīng)濟(jì)政策不確定性主要通過以下四個方面影響企業(yè)對商業(yè)信用融資的需求：

第一，面對較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性，銀行等金融機(jī)構(gòu)通常會緊縮信貸供給(Bordo et al.，2016)，實(shí)施更加嚴(yán)格的貸款標(biāo)準(zhǔn)，僅為少部分高質(zhì)量的企業(yè)提供規(guī)模有限的貸款。此時，企業(yè)的外部融資能力降低、融資成本上升(Gao et al.，2019)，進(jìn)而不得不面臨較高的融資約束。由于從正規(guī)金融市場獲取貸款的難度加大，企業(yè)迫切需要通過商業(yè)信用融資的方式獲得資金，以彌補(bǔ)資金缺口、緩解融資約束，進(jìn)而使得企業(yè)對商業(yè)信用融資的需求提升。

第二，經(jīng)濟(jì)政策不確定性一度被認(rèn)為是金融危機(jī)后美國經(jīng)濟(jì)難以恢復(fù)的重要原因之一(Stock et al.，2012)，其會降低產(chǎn)品市場的整體需求，迫使企業(yè)主動縮減生產(chǎn)規(guī)模。為了減輕庫存占用的資金，企業(yè)往往會降價甚至以低于成本的價格出售產(chǎn)品，這可能導(dǎo)致企業(yè)未來的盈利空間大幅下降(Gulen et al.，2016)、現(xiàn)金流的短缺風(fēng)險急劇上升(Bloom et al.，2007)。由此可見，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，企業(yè)經(jīng)營環(huán)境逐步惡化，預(yù)期未來現(xiàn)金流流入的不確定性進(jìn)一步增加，從而使得企業(yè)向上游供應(yīng)商尋求商業(yè)信用融資的需求顯著提高。

第三，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，企業(yè)未來的經(jīng)營風(fēng)險逐步升高，發(fā)生流動性短缺的可能性加大(王紅建 等，2014)。出于預(yù)防性動機(jī)，即避免在未來陷入財務(wù)困境，企業(yè)傾向于增持現(xiàn)金(Han et al.，2007)。同時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升還可能加劇股東與管理層之間的信息不對稱，使得管理層受托責(zé)任更難觀測，股東對管理層的監(jiān)管難度進(jìn)一步加大(劉博研 等，2010)。在此背景下，管理者出于在職消費(fèi)、掏空或者構(gòu)建企業(yè)帝國等個人目的，可能傾向于持有更多的現(xiàn)金(Bates et al.，2009；李鳳羽 等，2016)。因此，為有效規(guī)避經(jīng)濟(jì)政策不確定性對現(xiàn)金持有水平的影響，企業(yè)在向供應(yīng)商采購時更希望采用商業(yè)信用融資的方式，即企業(yè)對商業(yè)信用融資的需求增加。

第四，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加也可能會削弱企業(yè)的投資意愿，進(jìn)而使企業(yè)的融資需求降低。一方面，投資項(xiàng)目具有不完全可逆以及一旦支出即變?yōu)槌翛]成本的特性，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高導(dǎo)致當(dāng)前投資項(xiàng)目的預(yù)期風(fēng)險增加時，企業(yè)出于成本收益的考慮，或是為了規(guī)避未來現(xiàn)金流不確定性所帶來的沖擊，傾向于主動延緩或者放棄投資，縮減投資規(guī)模(Bernanke，1983；張成思 等，2018；Gulen et al.，2016；Baker et al.，2016；李鳳羽 等，2015)。另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，銀行等金融機(jī)構(gòu)可能會提高貸款利率、降低貸款規(guī)模，股東也可能會要求更高的風(fēng)險回報，從而使得企業(yè)的外部債務(wù)融資成本和股權(quán)風(fēng)險溢價大幅增加，融資約束程度加劇，最終不得不減少投資(Pastor et al.，2013；才國偉 等，2018)。因此，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，企業(yè)一般會減少投資項(xiàng)目支出，此時其總體融資需求降低，相應(yīng)地對商業(yè)信用融資的需求也會減少。

綜上所述，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高，企業(yè)商業(yè)信用融資的需求既可能增加，也可能減少，具體結(jié)果主要取決于上述四個方面的綜合作用。

(二)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與商業(yè)信用供給意愿

企業(yè)能否獲得以及獲得多少商業(yè)信用融資，除了受商業(yè)信用融資需求方的影響外，還取決于供應(yīng)商提供商業(yè)信用的意愿。那么，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時，供應(yīng)商向客戶提供商業(yè)信用的意愿會發(fā)生何種變化？本文著重從以下三個方面進(jìn)行闡述：

第一，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低了供應(yīng)商的外部融資能力(Francis et al.，2014；Bordo et al.，2016)、提高了供應(yīng)商的外部融資成本(Gao et al.，2019)。當(dāng)供應(yīng)商面臨外部融資不足的問題時，其要向客戶提供商業(yè)信用則更多地只能依靠自身的流動性(陳勝藍(lán) 等，2018a)，這可能會導(dǎo)致供應(yīng)商的商業(yè)信用供給意愿顯著降低。

第二，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升必然導(dǎo)致市場發(fā)生較大變化，由此供應(yīng)商的經(jīng)營狀況也將存在一定變數(shù)，比如準(zhǔn)確把握市場需求信息的難度增大(張峰 等，2019)。此時，供應(yīng)商相對于銀行等金融機(jī)構(gòu)的信息優(yōu)勢被削弱，未來的不確定性風(fēng)險顯著提升，從而使得商業(yè)信用供給意愿明顯受到抑制。

第三，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加引致的產(chǎn)品市場整體需求降低，使得供應(yīng)商不得不面對更加激烈的競爭，為了爭奪有限的市場份額其需要付出更多的努力(陳勝藍(lán) 等，2018a)。企業(yè)通過商業(yè)信用的方式進(jìn)行銷售，更容易吸引客戶，更有助于提高自身在產(chǎn)品市場的競爭力。尤其是在客戶受到嚴(yán)重的信貸配給而對商業(yè)信用融資存在較大需求時(Biais et al.，1997)，供應(yīng)商向其提供商業(yè)信用不僅可以獲得較高的利息收益，還能夠幫助客戶渡過難關(guān)，提高客戶忠誠度，實(shí)現(xiàn)客戶長期價值的最大化。此外，供應(yīng)商對外提供的較為優(yōu)惠的商業(yè)信用條款，還有助于吸引新客戶購買本公司的產(chǎn)品或服務(wù)，從而達(dá)到擴(kuò)大市場份額的目的。

綜上分析可知，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，供應(yīng)商的商業(yè)信用供給意愿既可能降低，也可能提高，具體結(jié)果主要取決于上述三個方面的綜合作用。

(三)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與商業(yè)信用融資

隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，企業(yè)的商業(yè)信用融資需求既可能增加，也可能減少，供應(yīng)商的商業(yè)信用供給意愿既可能提高，也可能降低。由此，綜合商業(yè)信用融資供需雙方的特征，可衍生出四種情形，如圖1所示。

圖1 商業(yè)信用供給意愿和融資需求的四種情形

在第Ⅰ象限中，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低了企業(yè)的銀行融資規(guī)模，增加了未來現(xiàn)金流的不確定性和現(xiàn)金持有動機(jī)，從而使得企業(yè)的商業(yè)信用融資需求變大；同時，為了爭奪有限的市場份額、維護(hù)客戶關(guān)系，供應(yīng)商的商業(yè)信用供給意愿也較強(qiáng)。因此，預(yù)期經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會提高企業(yè)獲得的商業(yè)信用融資。在第Ⅱ象限中，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制了企業(yè)投資，使得企業(yè)的商業(yè)信用融資需求變小，而供應(yīng)商為了吸引客戶、爭奪有限市場份額仍可能保持較強(qiáng)的商業(yè)信用供給意愿。當(dāng)供應(yīng)商愿意且有能力提供更多的商業(yè)信用時，即便企業(yè)自身需求不高其也不會拒絕接受商業(yè)信用融資，因此預(yù)期經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加仍會提高商業(yè)信用融資水平。與第I象限相比，第Ⅱ象限的融資需求較小，商業(yè)信用融資提高的幅度可能少一些?；谝陨戏治觯疚奶岢觯?/p>

H1a：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會提高企業(yè)獲得的商業(yè)信用融資。

在第Ⅲ象限中，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制了企業(yè)投資，使得企業(yè)的商業(yè)信用融資需求變??；同時，供應(yīng)商也會因自身流動性不足而降低商業(yè)信用供給規(guī)模。因此，預(yù)期經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會降低企業(yè)獲得的商業(yè)信用融資。在第Ⅳ象限中，雖然企業(yè)對商業(yè)信用融資的需求較大，但是較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性已經(jīng)導(dǎo)致供應(yīng)商自顧不暇，此時其提供商業(yè)信用的意愿較低。在這種情形下，本文預(yù)期下游企業(yè)難以獲得較高的商業(yè)信用融資。與第Ⅲ象限相比，第Ⅳ象限的融資需求較大，商業(yè)信用融資降低的幅度可能少一些?；谝陨戏治觯疚奶岢觯?/p>

H1b：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會降低企業(yè)獲得的商業(yè)信用融資。

本文的理論邏輯結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 理論邏輯結(jié)構(gòu)

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2018年滬深兩市所有A股上市公司為研究對象，并對初始樣本進(jìn)行了如下處理：剔除金融類和保險類樣本公司；剔除被ST、*ST、PT、終止上市等特別處理的樣本公司；剔除凈資產(chǎn)小于0和數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本公司。經(jīng)過上述篩選，本文最終獲得22207個樣本觀測值。本文使用的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫、銳思(RESSET)數(shù)據(jù)庫，部分行業(yè)分類和股權(quán)性質(zhì)缺失數(shù)據(jù)來自東方財富網(wǎng)。中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來自經(jīng)濟(jì)政策不確定性網(wǎng)站(1)網(wǎng)址為：http://www.policyuncertainty.com/china_monthly.html。。此外，本文還對除虛擬變量以外的所有變量進(jìn)行了上下1%的縮尾(Winsorize)處理。

(二)變量定義

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為商業(yè)信用融資(AP)。借鑒黃興孿等(2016)的做法，用應(yīng)付賬款、應(yīng)付票據(jù)與預(yù)收賬款之和表示，并除以營業(yè)收入進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們分別除以營業(yè)成本、總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理(陸正飛 等，2011；唐松 等，2017；陳勝藍(lán) 等，2018b)。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)。為了使經(jīng)濟(jì)政策不確定性與其他年度變量相匹配，本文以斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)共同發(fā)布的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性月度指數(shù)為基礎(chǔ)(2)斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)共同發(fā)布的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性月度指數(shù)，是以中國香港最大的英文報紙——《南華早報》(South China Morning Post，SCMP)為樣本，將其每月刊發(fā)的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的文章數(shù)量除以當(dāng)月刊發(fā)的文章總數(shù)量計(jì)算而得。，求其簡單算術(shù)平均值后除以100，來代替經(jīng)濟(jì)政策不確定性年度指數(shù)。在回歸分析中，對經(jīng)濟(jì)政策不確定性年度指數(shù)進(jìn)行滯后一期處理(Lepui,t-1)，以解決內(nèi)生性問題。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們分別采用12月份的月度指數(shù)和按照月度計(jì)算的加權(quán)平均值重新測量經(jīng)濟(jì)政策不確定性年度指數(shù)。

3.控制變量

借鑒Ge et al.(2007)、Garcia-Appendini et al.(2013)、饒品貴等(2013)、陳勝藍(lán)等(2018b)的做法，本文從企業(yè)特征、企業(yè)績效和公司治理三個層面選取了一系列控制變量(Controls)。企業(yè)特征層面的控制變量包括：產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)，如果上市公司最終控制人為非國有企業(yè)，則取值為1，否則取值為0；企業(yè)規(guī)模(LSize)，以上年末賬面總資產(chǎn)取自然對數(shù)表示；上市時間(LAge1)，以上市年限加1后取自然對數(shù)的滯后一期表示；成立時間(LAge2)，以成立年限加1后取自然對數(shù)的滯后一期表示；財務(wù)杠桿(LLev)，以上年末總負(fù)債除以上年末總資產(chǎn)表示。企業(yè)績效層面的控制變量包括：現(xiàn)金流(LCfo)，以上年末經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額除以上年末總資產(chǎn)表示；成長能力(LMtb)，以上年末市場價值除以上年末總資產(chǎn)賬面價值表示；盈利能力(LProfit)，以上年?duì)I業(yè)利潤除以上年?duì)I業(yè)收入表示；抵押能力(LPper)，以上年末固定資產(chǎn)凈值除以上年末總資產(chǎn)表示；股票回報率(LSdret)，以企業(yè)過去1年股票個股月回報率標(biāo)準(zhǔn)差的自然對數(shù)取滯后一期表示。公司治理層面的控制變量包括：第一大股東持股比例(LSH1)，以第一大股東持股比例的滯后一期表示；兩職兼任(LCeod)，以董事長和總經(jīng)理兩職是否兼任的滯后一期表示，兼任時取值為1，否則取值為0；董事會規(guī)模(LBSize)，以董事會的總?cè)藬?shù)取自然對數(shù)的滯后一期表示；獨(dú)立董事比率(LIndpR)，以獨(dú)立董事人數(shù)除以董事會總?cè)藬?shù)的滯后一期表示；高管薪酬(LSalary)，以董監(jiān)高前三名薪酬總額取自然對數(shù)的滯后一期表示。此外，本文還控制了行業(yè)(Ind)和年度(Year)的影響(3)對于行業(yè)變量(Ind)，本文以2012年中國證監(jiān)會對所有行業(yè)(制造業(yè)按二級科目)進(jìn)行的分類(共22個行業(yè))為基礎(chǔ)，在刪除“金融業(yè)”和“居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)”后，剩余20個行業(yè)，因此設(shè)置19個行業(yè)虛擬變量；對于年度變量(Year)，由于本文的樣本期間為2007—2018年，共12年數(shù)據(jù)，因此設(shè)置11個年度虛擬變量。。

(三)模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響，即H1a和H1b，本文構(gòu)建了如下回歸模型：

APi,t=β0+β1Lepui,t-1+ΣControls+μi+εi,t

(1)

其中：i表示企業(yè)，t表示年份；APi,t為商業(yè)信用融資，Lepui,t-1為滯后一期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，Controls為一系列控制變量；μi為企業(yè)個體固定效應(yīng)，以控制不隨時間變化而且不可觀測的企業(yè)固有特征，從而降低模型遺漏解釋變量的可能性；εi,t為未觀測到的殘差項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1為本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。商業(yè)信用融資(AP)的均值為0.3306，中位數(shù)為0.2410，均值大于中位數(shù)，呈右偏分布，這說明少數(shù)樣本公司從供應(yīng)商處獲得的商業(yè)信用融資較多，從而提升了整體上市公司商業(yè)信用融資的均值。經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的均值為2.0134，中位數(shù)為1.7904，均值大于中位數(shù)，呈右偏分布，這說明在少數(shù)年度經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高，從而拉大了整體的均值。此外，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)的均值為0.5931，說明有59.31%的樣本公司為非國有企業(yè)；企業(yè)規(guī)模(LSize)、財務(wù)杠桿(LLev)、第一大股東持股比例(LSH1)的均值分別為21.8630、0.4239、0.3541。其他控制變量的數(shù)據(jù)特征具體見表1，不再贅述。

(二)相關(guān)性分析

表2為本文主要變量的相關(guān)性分析結(jié)果。由表2可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)與商業(yè)信用融資(AP)的相關(guān)系數(shù)為0.0309，且在1%水平下顯著，H1a得到初步證實(shí)。從主要變量之間的相關(guān)系數(shù)來看，系數(shù)的絕對值基本都在0.4以下，說明模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表2 主要變量的相關(guān)系數(shù)

(三)基本回歸分析

表3報告了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的基本回歸結(jié)果。其中：列(1)～(3)均為OLS混合回歸結(jié)果，區(qū)別在于列(1)只包含解釋變量，列(2)在列(1)的基礎(chǔ)上控制了年度和行業(yè)，列(3)在列(2)的基礎(chǔ)上又增加了其他控制變量；列(4)為固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果；列(5)為隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果。由列(1)～(5)可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)均在1%水平下顯著為正。那么，究竟是采用OLS混合回歸還是固定、隨機(jī)效應(yīng)的個體效應(yīng)回歸呢？Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型回歸，后續(xù)分析均以此進(jìn)行。由列(4)可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.0423，且在1%水平下顯著。上述結(jié)果表明，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，商業(yè)信用融資水平顯著提升，且這一結(jié)論不受模型選擇的影響。由此，H1a得到證實(shí)。原因在于：從需求方來看，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低了企業(yè)的外部融資能力，提高了企業(yè)的外部融資成本，增加了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，進(jìn)而使得企業(yè)的商業(yè)信用融資需求增加；從供給方來看，供應(yīng)商為了維持自身的競爭力、擴(kuò)大市場份額，以及吸引客戶、提高未來的銷售收入，其向客戶提供商業(yè)信用的意愿較為強(qiáng)烈，進(jìn)而使得商業(yè)信用融資的供給增加。

表3 基本回歸結(jié)果

此外，由表3列(4)中的控制變量結(jié)果可見，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)且不顯著，說明國有企業(yè)的商業(yè)信用融資要高于非國有企業(yè)，但差異不顯著。成立時間(LAge2)、現(xiàn)金流(LCfo)、成長能力(LMtb)、盈利能力(LProfit)、抵押能力(LPper)、股票回報率(LSdret)均與商業(yè)信用融資(AP)顯著負(fù)相關(guān)，說明成立時間越長、現(xiàn)金流越多、成長能力和盈利能力越強(qiáng)、抵押能力越強(qiáng)、股票回報率越高的企業(yè)，商業(yè)信用融資越少。原因可能在于：一方面，此類企業(yè)實(shí)力較強(qiáng)，銀行更傾向于給它們提供貸款；另一方面，此類企業(yè)內(nèi)源融資能力較強(qiáng)，從而對商業(yè)信用融資的依賴較低。財務(wù)杠桿(LLev)與商業(yè)信用融資(AP)顯著正相關(guān)，說明企業(yè)負(fù)債率越高，越難從銀行等正規(guī)金融渠道融得資金，從而越依賴于供應(yīng)商提供的商業(yè)信用融資。獨(dú)董比例(LIndpR)與商業(yè)信用融資(AP)顯著正相關(guān)，說明獨(dú)立董事比例越高的企業(yè)，能夠獲得的商業(yè)信用融資越多。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性問題的處理

在基準(zhǔn)回歸部分，為控制反向因果關(guān)系和遺漏重要變量而可能引發(fā)的內(nèi)生性問題(4)本文使用的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)屬于宏觀層面的指標(biāo)，單個企業(yè)層面的商業(yè)信用融資不太可能會對宏觀層面的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)產(chǎn)生影響。，我們采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行了回歸，并且對經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和控制變量都進(jìn)行了滯后一期處理。為確保研究結(jié)論更加穩(wěn)健，我們進(jìn)一步開展了兩項(xiàng)檢驗(yàn)：一是對經(jīng)濟(jì)政策不確定性進(jìn)行滯后二期處理。重新回歸后的結(jié)果如表4列(1)所示，從中可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資依然存在顯著的正向影響。二是利用工具變量法進(jìn)行處理。本文選取美國經(jīng)濟(jì)政策的不確定性作為工具變量，這是因?yàn)槠渑c中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性高度相關(guān)，同時與中國上市公司獲得的商業(yè)信用融資不相關(guān)。在此基礎(chǔ)上，我們借鑒王義中等(2014)的做法，分別采用2SLS和GMM估計(jì)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表4列(2)、(3)，不難發(fā)現(xiàn)，研究結(jié)論并未發(fā)生明顯變化。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

2.宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響

前文在構(gòu)建回歸模型時主要選取企業(yè)層面的因素作為控制變量，并沒有考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響。實(shí)際上，宏觀經(jīng)濟(jì)因素也可能會同時影響企業(yè)獲得的商業(yè)信用融資和經(jīng)濟(jì)政策不確定性。為此，本文借鑒李鳳羽等(2015，2016)的做法，進(jìn)一步在回歸模型中引入了其他控制變量，包括真實(shí)GDP增長率(GDP_trgr)、企業(yè)景氣指數(shù)(bcidq0101)、企業(yè)家信心指數(shù)(bcidq0201)、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指數(shù)(pi1001)等宏觀經(jīng)濟(jì)變量(5)真實(shí)GDP增長率(GDP_trgr)，先以名義GDP除以消費(fèi)價格指數(shù)算得真實(shí)GDP，然后再求增長率；企業(yè)景氣指數(shù)(bcidq0101)、企業(yè)家信心指數(shù)(bcidq0201)和宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指數(shù)(pi1001)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。。從檢驗(yàn)結(jié)果來看(6)限于篇幅，詳細(xì)分析結(jié)果未列示，留存?zhèn)渌?。，研究結(jié)論仍然沒有出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性變化。

3.衡量指標(biāo)的替換

為了消除指標(biāo)度量方式不合理的顧慮，此處我們不僅分別以營業(yè)成本標(biāo)準(zhǔn)化和總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化，以及以商業(yè)信用凈融資(7)商業(yè)信用凈融資，采用“(應(yīng)付賬款+應(yīng)付票據(jù)+預(yù)收賬款-應(yīng)收賬款-應(yīng)收票據(jù)-預(yù)付賬款)/營業(yè)收入”表示。重新衡量了商業(yè)信用融資，還分別以12月份的月度指數(shù)和加權(quán)平均的月度指數(shù)(8)加權(quán)平均的月度指數(shù)是按照月份數(shù)所占比例作為權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。重新衡量了經(jīng)濟(jì)政策不確定性。重新進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果均表明(9)限于篇幅，詳細(xì)分析結(jié)果未列示，留存?zhèn)渌?。，研究結(jié)論與上文基準(zhǔn)回歸分析的結(jié)果基本一致。

五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

由上文的理論分析和邏輯結(jié)構(gòu)圖(見圖2)可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性之所以能夠提高商業(yè)信用融資，是企業(yè)商業(yè)信用融資需求增加和供應(yīng)商商業(yè)信用供給意愿增強(qiáng)共同作用的結(jié)果。其中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過融資市場和產(chǎn)品市場兩條渠道增加了企業(yè)的商業(yè)信用融資需求，通過供應(yīng)鏈渠道增加了供應(yīng)商的商業(yè)信用供給意愿。接下來，本文從金融渠道、經(jīng)營渠道和供應(yīng)鏈渠道三個方面展開分析，以進(jìn)一步揭示經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響商業(yè)信用融資的作用路徑。

(一)影響路徑分析

1.金融渠道

金融渠道是指經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過影響銀行等金融部門的信貸資金配置，進(jìn)而對公司的貸款規(guī)模和成本施加影響。一方面，貸款銀行與借款企業(yè)之間存在著信息不對稱，且信息不對稱程度隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加而加劇。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時，銀行很難有效識別信用風(fēng)險較低的高質(zhì)量貸款公司，或者說即便能夠識別，貸款的預(yù)期收益也可能面臨較高的不確定性，這會削弱銀行等金融機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)公司新增信貸申請的意愿(Alessandri et al.，2017)，使得銀行貸款的增幅顯著降低(Bordo et al.，2016；彭俞超 等，2018)，公司能夠獲得的融資規(guī)模大幅縮減。另一方面，由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加導(dǎo)致銀行等金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)確把握公司信息的難度加大，它們需要投入更多的人力、財力和物力，從而造成貸款發(fā)放成本上升，相應(yīng)地公司的外部融資成本也將增加(Talavera et al.，2012)。同時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加還可能會加劇公司未來的現(xiàn)金流波動，導(dǎo)致公司的違約概率和破產(chǎn)概率明顯提高(Gulen et al.，2016)。由于銀行等金融機(jī)構(gòu)難以對公司的未來發(fā)展形成穩(wěn)定預(yù)期，其可能會提出更高的利率回報要求、設(shè)置更嚴(yán)格的借款門檻和條件(Francis et al.，2014)，進(jìn)而使得公司的外部融資成本進(jìn)一步上升(Pastor et al.，2013)。綜上所述，受融資規(guī)模降低和融資成本上升的影響，公司有很強(qiáng)的動機(jī)向供應(yīng)商尋求商業(yè)信用融資。

2.經(jīng)營渠道

較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性惡化了企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境，加大了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，比如導(dǎo)致產(chǎn)品市場的整體需求降低，企業(yè)被迫縮減生產(chǎn)規(guī)模，未來盈利水平進(jìn)一步降低(Gulen et al.，2016)，企業(yè)經(jīng)營活動能否帶來、帶來多少以及何時帶來現(xiàn)金流入的不確定性程度顯著上升。一旦企業(yè)的現(xiàn)金流出現(xiàn)斷裂，無法按期償還銀行貸款的本息，難以維持正常的經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn)，則可能面臨破產(chǎn)的境地(韓立巖 等，2011)。因此，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性風(fēng)險的升高，企業(yè)的預(yù)防性動機(jī)逐步增強(qiáng)，他們更傾向于推遲當(dāng)前的投資計(jì)劃、持有更多的現(xiàn)金，以及在向供應(yīng)商采購時采取延期付款的方式進(jìn)行支付，旨在為提高自身的流動性爭取一切可能的機(jī)會。綜上所述，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇了企業(yè)未來現(xiàn)金流的不確定性，進(jìn)而促使企業(yè)的商業(yè)信用融資需求增加。

3.供應(yīng)鏈渠道

作為一種系統(tǒng)性風(fēng)險，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對所有的企業(yè)產(chǎn)生影響。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時，產(chǎn)品市場整體走勢低迷，客戶需求大幅降低，為了吸引、搶占有限的市場份額，企業(yè)只有不斷加強(qiáng)供應(yīng)鏈關(guān)系管理，努力提升供應(yīng)鏈整體價值，才能實(shí)現(xiàn)收益的持續(xù)增長。因此，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的背景下，一方面，下游企業(yè)強(qiáng)化與上游供應(yīng)商合作的動機(jī)更為強(qiáng)烈；另一方面，上游供應(yīng)商也愿意向下游企業(yè)提供更多的商業(yè)信用，以幫助后者渡過難關(guān)，并通過構(gòu)建和維持長久穩(wěn)定的客戶關(guān)系，實(shí)現(xiàn)自身市場銷售份額的增長。

(二)中介效應(yīng)模型

為檢驗(yàn)金融渠道、經(jīng)營渠道以及供應(yīng)鏈渠道是否成立，本文相應(yīng)地分別設(shè)置了銀行借款、未來現(xiàn)金流的不確定性以及供應(yīng)商關(guān)系三個中介變量。對于中介效應(yīng)的檢驗(yàn)，我們主要參照溫忠麟等(2014)的方法進(jìn)行。具體流程為：第一步，建立自變量(經(jīng)濟(jì)政策不確定性)影響因變量(商業(yè)信用融資)的總效應(yīng)方程，見上述模型(1)。第二步，建立自變量(經(jīng)濟(jì)政策不確定性)影響中介變量(銀行借款、未來現(xiàn)金流的不確定性和供應(yīng)商關(guān)系)的方程，模型如下：

MedVari,t=α0+α1Lepui,t-1+ΣControls+δi+τi,t

(2)

在模型(2)中，MedVari,t分別為銀行借款(TLoan)、未來現(xiàn)金流的不確定性(Cvcf)和供應(yīng)商關(guān)系(SupRatio)。其中：銀行借款(TLoan)利用短期借款和長期借款之和表示，并以年末總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；對于未來現(xiàn)金流的不確定性(Cvcf)，本文借鑒Han et al.(2007)、張成思等(2018)的做法，以經(jīng)營性現(xiàn)金流的六期滑動窗口標(biāo)準(zhǔn)差表示；供應(yīng)商關(guān)系(SupRatio)以前五大供應(yīng)商的采購額占比表示，指標(biāo)值越大，說明供應(yīng)商集中度越高，供應(yīng)商關(guān)系越好。其他變量的含義同模型(1)。第三步，建立自變量(經(jīng)濟(jì)政策不確定性)與中介變量(銀行借款、未來現(xiàn)金流的不確定性、供應(yīng)商關(guān)系)聯(lián)合影響因變量(商業(yè)信用融資)的方程，模型如下：

APi,t=γ0+γ1Lepui,t-1+γ2～4MedVari,t+ΣControls+θi+ρi,t

(3)

(三)中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

1.金融渠道的檢驗(yàn)結(jié)果

由表3列(4)或表5列(1)可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)對商業(yè)信用融資(AP)的總效應(yīng)為0.0423，且在1%的水平下顯著。由表5的列(2)可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為-0.0268，且在1%的水平下顯著，說明企業(yè)能夠獲得的銀行借款隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加而降低；列(5)顯示，銀行借款(TLoan)的估計(jì)系數(shù)為-0.1229，且在1%的水平下顯著，說明較低的銀行借款使得企業(yè)轉(zhuǎn)而向供應(yīng)商尋求更多的商業(yè)信用以緩解融資約束。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致企業(yè)所能獲得的銀行借款下降，進(jìn)而促使商業(yè)信用融資水平明顯上升，即間接效應(yīng)顯著。同時，由列(5)還可以發(fā)現(xiàn)，在納入中介變量后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.0386，且在1%的水平下顯著，表明直接效應(yīng)也顯著，且α1×γ2與γ1同號。這意味著銀行借款在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響商業(yè)信用融資的過程中發(fā)揮部分中介作用。

表5 經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響商業(yè)信用融資的作用渠道

2.經(jīng)營渠道的檢驗(yàn)結(jié)果

由表5列(3)可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.9760，且在1%的水平下顯著，說明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，企業(yè)未來現(xiàn)金流的不確定性逐步提高；根據(jù)表5列(5)可知，公司未來現(xiàn)金流的不確定性(Cvcf)的估計(jì)系數(shù)為0.0044，且在1%的水平下顯著。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過提高企業(yè)未來現(xiàn)金流的不確定性，進(jìn)而促使商業(yè)信用融資水平明顯增加，即間接效應(yīng)顯著。同時，由表5列(5)還可以發(fā)現(xiàn)，在納入中介變量后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.0386，且在1%的水平下顯著，即直接效應(yīng)顯著，且α1×γ3與γ1同號。這意味著未來現(xiàn)金流的不確定性在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響商業(yè)信用融資的過程中發(fā)揮部分中介作用。

3.供應(yīng)鏈渠道的檢驗(yàn)結(jié)果

由表5列(4)可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.0689，且在1%的水平下顯著，說明較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高了前五大供應(yīng)商的采購占比，促使供應(yīng)商關(guān)系增強(qiáng)；表5列(5)顯示，供應(yīng)商關(guān)系(SupRatio)的估計(jì)系數(shù)為0.0093，但不顯著。接下來，采用Bootstrap法檢驗(yàn)α1×γ4=0的原假設(shè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商關(guān)系的間接效應(yīng)仍不顯著?？赡艿脑蚴?，采用總額法表示商業(yè)信用融資的做法，沒有考慮到對外提供的商業(yè)信用會對企業(yè)造成影響。為此，本文利用凈額法即商業(yè)信用融資扣除商業(yè)信用供給后的金額(商業(yè)信用凈融資，NCR)重新衡量商業(yè)信用融資，回歸結(jié)果見表6。由表6列(4)可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.0689，且在1%的水平下顯著；表6列(5)顯示，供應(yīng)商關(guān)系(SupRatio)的估計(jì)系數(shù)為0.0329，且在5%的水平下顯著。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過增強(qiáng)供應(yīng)商關(guān)系，進(jìn)而促使商業(yè)信用融資水平明顯增加，即間接效應(yīng)顯著。同時，由表6列(5)還可以發(fā)現(xiàn)，在納入中介變量后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.0512，且在1%的水平下顯著，即直接效應(yīng)也顯著，且α1×γ4與γ1同號。這意味著供應(yīng)商關(guān)系在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響商業(yè)信用融資的過程中發(fā)揮部分中介作用。

表6 經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響商業(yè)信用凈融資的作用渠道

六、拓展性分析

進(jìn)一步，本文從企業(yè)層面、行業(yè)層面和地區(qū)層面選取一系列特征變量，考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響是否存在異質(zhì)性。其中，企業(yè)層面的特征變量包括產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和融資約束，行業(yè)層面的特征變量為行業(yè)競爭程度，地區(qū)層面的特征變量為金融發(fā)展水平。

(一)企業(yè)層面特征變量的影響

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

受信貸歧視和政府干預(yù)的影響，國有企業(yè)通常比非國有企業(yè)更易獲得銀行貸款(Allen et al.，2005)。尤其是當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時，銀行等金融機(jī)構(gòu)可能會實(shí)施更加嚴(yán)格的放貸標(biāo)準(zhǔn)，同時縮減放貸規(guī)模，從而導(dǎo)致非國有企業(yè)更難獲得正規(guī)信貸支持。為保障正常的生產(chǎn)經(jīng)營活動不受影響，此時非國有企業(yè)向供應(yīng)商尋求商業(yè)信用融資的需求更為強(qiáng)烈?；谏鲜龇治?，本文推斷，對于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(國有vs.非國有)不同的企業(yè)來說，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響可能存在差異。為此，本文設(shè)置了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)虛擬變量(State)，如果公司的最終控制人為非國有企業(yè)，則取值為1，否則取值為0。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。其中，列(1)為非國有企業(yè)樣本組的檢驗(yàn)結(jié)果，列(2)為國有企業(yè)樣本組的檢驗(yàn)結(jié)果。從中可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)分別是0.0116和0.0545，但僅在國有企業(yè)樣本組顯著，說明與非國有企業(yè)相比，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對國有企業(yè)商業(yè)信用融資的影響更強(qiáng)。并且，由列(3)可見，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交乘項(xiàng)(Lepu×State)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，再次證實(shí)對于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)而言，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響存在差異?？赡艿脑蚴?，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時，盡管非國有企業(yè)擁有更加強(qiáng)烈的商業(yè)信用融資需求，但是與國有企業(yè)相比，其市場地位和議價能力相對較弱，因此在商業(yè)信用融資方面的能力較低。

表7 企業(yè)層面特征變量的影響

2.融資約束

當(dāng)企業(yè)面臨的融資約束程度不同時，其對商業(yè)信用融資的需求也有所不同。一般來說，融資約束程度越高，企業(yè)向供應(yīng)商尋求商業(yè)信用融資的需求越大。隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升，企業(yè)外部融資環(huán)境逐步惡化，此時其面臨的融資約束程度也會進(jìn)一步加劇。基于上述分析，本文推斷，對于融資約束程度(高vs.低)不同的企業(yè)來說，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響可能存在差異。為此，本文設(shè)置融資約束變量(FinCon)，采用Hadlock et al.(2010)提出的SA指數(shù)加以衡量，SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。其中，Size用期末總資產(chǎn)除以百萬后取自然對數(shù)表示，Age用上市年限表示。SA指數(shù)為負(fù)數(shù)，數(shù)值越小，表示融資約束越低。當(dāng)SA指數(shù)高于年度中位數(shù)時，融資約束(FinCon)取值為1，表示高融資約束公司；否則，取值為0，表示低融資約束公司。融資約束調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示，不難發(fā)現(xiàn)：列(4)、(5)中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)分別是0.0914和0.0740，且均在1%的水平下顯著；列(6)中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與融資約束的交乘項(xiàng)(Lepu×FinCon)的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正。上述分析結(jié)果表明，不管公司的融資約束程度如何，其所能獲得的商業(yè)信用融資均會隨經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升而顯著提高，并且這一效應(yīng)在高融資約束公司中更強(qiáng)。

(二)行業(yè)層面特征變量的影響

表8 行業(yè)層面、地區(qū)層面特征變量的影響

(三)地區(qū)層面特征變量的影響

目前，我國各地區(qū)的金融發(fā)展水平呈現(xiàn)出較大差異(王小魯 等，2019)。通常，某地區(qū)的金融發(fā)展水平越高，意味著該地區(qū)的金融系統(tǒng)越完善、金融機(jī)構(gòu)實(shí)力越雄厚，其對外放貸的規(guī)模受經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響越小，企業(yè)也越容易籌得借款以滿足正常的經(jīng)營活動。基于上述分析，本文推斷，對于所處地區(qū)金融發(fā)展水平(高vs.低)不同的企業(yè)來說，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的影響可能存在差異。為此，本文設(shè)置地區(qū)金融發(fā)展水平虛擬變量(DkGdp)，若當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)年末總貸款余額與當(dāng)?shù)谿DP的比值大于中位數(shù)時，DkGdp取值為1，表示地區(qū)金融發(fā)展水平高；否則，取值為0，表示地區(qū)金融發(fā)展水平低。地區(qū)金融發(fā)展水平調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果見表8，不難發(fā)現(xiàn)：列(4)、(5)中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(Lepu)的估計(jì)系數(shù)為0.0731和0.0225，且分別在1%、5%的水平下顯著；列(6)中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與地區(qū)金融發(fā)展水平的交乘項(xiàng)(Lepu×DkGdp)的估計(jì)系數(shù)在10%水平下顯著為正。上述分析結(jié)果表明，無論企業(yè)所處地區(qū)的金融發(fā)展水平是高還是低，其所能獲得的商業(yè)信用融資均會隨經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升而顯著提高，并且這一效應(yīng)在所處地區(qū)金融發(fā)展水平高的公司中更強(qiáng)。

七、結(jié)論與政策建議

本文選取2007—2018年滬深兩市A股上市公司為樣本，深入考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響。研究發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)所能獲得的商業(yè)信用融資具有顯著的正向影響，該結(jié)論不隨回歸模型選擇、經(jīng)濟(jì)政策不確定性和商業(yè)信用融資的衡量指標(biāo)的改變而改變，且在考慮內(nèi)生性問題、宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響后仍然成立；經(jīng)濟(jì)政策不確定性主要通過金融渠道、經(jīng)營渠道以及供應(yīng)鏈渠道影響商業(yè)信用融資，即銀行借款、未來現(xiàn)金流的不確定性和供應(yīng)商關(guān)系在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與商業(yè)信用融資之間發(fā)揮部分中介作用。異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，對于國有企業(yè)、高融資約束企業(yè)、行業(yè)競爭程度低的企業(yè)以及所處地區(qū)金融發(fā)展水平高的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商業(yè)信用融資的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

本文研究結(jié)論具有重要的啟示。對于政府而言，一方面，在調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策的過程中，不僅要大力拓寬政策的傳遞渠道，還要及時跟蹤和反饋政策的執(zhí)行與落實(shí)情況，以盡可能降低經(jīng)濟(jì)政策不確定性對融資市場、產(chǎn)品市場以及投資市場可能產(chǎn)生的負(fù)面影響；另一方面，要加快建設(shè)多層次資本市場體系，持續(xù)優(yōu)化營商環(huán)境，進(jìn)一步提高資金供給水平，緩解企業(yè)融資困境，助力企業(yè)健康平穩(wěn)發(fā)展。對于企業(yè)而言，一方面，應(yīng)不斷加強(qiáng)溝通和合作，通過建立戰(zhàn)略聯(lián)盟，努力提高供應(yīng)鏈整體的風(fēng)險防御水平，有效應(yīng)對外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的不利影響；另一方面，要切實(shí)增強(qiáng)風(fēng)險防范意識，建立健全風(fēng)險預(yù)警體系，密切關(guān)注經(jīng)濟(jì)形勢變化和政策走向，不斷提高對宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整的適應(yīng)能力。