摘 要：本文運用了2012年-2019年間3833家A股上市公司的年度數(shù)據(jù)以及Huang and Luk（2020）發(fā)布的經(jīng)濟政策不確定指數(shù)，運用面板固定效應(yīng)回歸模型實證檢驗了經(jīng)濟政策不確定性對上市公司融資約束水平的具體影響。結(jié)果表明，經(jīng)濟政策不確定性與上市公司的融資約束水平呈顯著正相關(guān)。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟政策不確定性;融資約束;實物期權(quán);預(yù)防性儲蓄

一、前言

經(jīng)濟政策的不確定性是指在國家制定各項經(jīng)濟政策的過程中，企業(yè)等各類經(jīng)濟主體無法準確預(yù)測政府將要采取何種經(jīng)濟政策、何時實施而產(chǎn)生的各種不確定性。2008年金融危機以來，各國政府為迅速帶領(lǐng)本國經(jīng)濟走出低迷，采取了一系列積極的經(jīng)濟政策?？v觀如今的國際形勢，貿(mào)易摩擦加劇、新冠疫情形勢嚴峻、地緣政治危機加大，全球不確定性指數(shù)不斷加大。同時國內(nèi)經(jīng)濟正處于轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期，在經(jīng)濟下行壓力大、創(chuàng)新不足等困難面前，政府積極推行各項經(jīng)濟政策來應(yīng)對危機與挑戰(zhàn)，這也使得不確定性成為一種常態(tài)。

在經(jīng)濟政策不確定性不斷增加的大背景下，各類經(jīng)濟主體都會對自身經(jīng)濟活動進行合理量化。金融機構(gòu)會降低自身貸款規(guī)模或者提升貸款利率，降低自身經(jīng)營風險;上市公司股東也會降低留存收益，降低自身投資風險。此時，上市公司的融資渠道會減少，融資成本會大幅增加。因此，本文以經(jīng)濟政策不確定性為背景，探究企業(yè)融資約束狀況，具有豐富的理論意義和現(xiàn)實意義。

二、理論分析與研究假說

1.經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)融資約束的影響機理分析

（1）實物期權(quán)理論視角下經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)融資約束的影響分析

Meyer and Rowan（1977）在金融期權(quán)理論的基礎(chǔ)上提出了實物期權(quán)理論，旨在幫助企業(yè)面臨經(jīng)濟政策不確定時制定下一步的投融資計劃。投資者把投資計劃看成一項期權(quán)，經(jīng)濟政策不確定性上升時，選擇等待經(jīng)濟明朗時機，延緩?fù)顿Y計劃，因而企業(yè)融資渠道會變窄、融資成本會上升。Jens（2017）通過實物期權(quán)理論研究發(fā)現(xiàn)政治不確定性與公司發(fā)行股票、債券數(shù)量存在負相關(guān)關(guān)系。

（2）預(yù)防性儲蓄理論視角下經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)融資約束的影響分析

預(yù)防性儲蓄動機是指各類經(jīng)濟主體為應(yīng)對經(jīng)濟政策不確定性帶來的潛在風險，會選擇延遲投資或者將手頭上的股票或者債券轉(zhuǎn)化成為現(xiàn)金的行為。因此當經(jīng)濟政策不確定性上升時，投資主體在預(yù)防性儲蓄動機的驅(qū)動下，企業(yè)可獲得的融資規(guī)模會變小，企業(yè)只能以更高的成本獲得相應(yīng)規(guī)模的融資。Han and Qiu（2007）基于預(yù)防性動機理論，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性上升時，資金供給方會提高貸款成本，附加貸款條件。

2.研究假說的提出

基于上述理論分析，本文提出以下研究假說：

經(jīng)濟政策不確定性的上升，一方面金融機構(gòu)以及各類投資者會基于安全性、盈利性、謹慎性的角度降低貸款規(guī)模，提高貸款利率，勢必加大企業(yè)的融資約束;另一方面經(jīng)濟政策不確定性會影響市場投資者情緒，投資者會降低風險資產(chǎn)的配置規(guī)模，甚至引發(fā)借貸恐慌現(xiàn)象，企業(yè)即使愿意更高的風險溢價成本，仍難以獲得相應(yīng)融資。因而本文提出以下研究假說：

H1：經(jīng)濟政策不確定性上升會提升企業(yè)的融資約束水平。

經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)融資約束的影響可能會因股權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模而出現(xiàn)差異。從融資渠道來看，國有、大型企業(yè)在銀根緊縮期間獲得的貸款額度高于其他類型企業(yè)（張杰和劉元春（2013），葉康濤和祝繼高（2009））;從融資成本來看，宋全云和李曉（2019）研究表明，經(jīng)濟政策不確定性的上升使非國有企業(yè)、小型企業(yè)貸款成本增加更多。因此，本文提出以下研究假說：

H2：經(jīng)濟政策不確定性對非國有企業(yè)、中小企業(yè)融資約束水平影響程度更大。

不同類型經(jīng)濟政策設(shè)立目標、影響機制不同，因而不同類型經(jīng)濟政策不確定性對上市公司融資約束的影響大小、方向也會有所不同。因此本文提出以下假說：

H3：四類經(jīng)濟政策不確定性的提高都會提升上市公司融資約束水平，但影響程度會存在一定程度差別。

三、研究設(shè)計

1.數(shù)據(jù)選取

本文采用的2012年-2019年間所有A股上市公司的研究數(shù)據(jù)都來自國泰安數(shù)據(jù)庫。對數(shù)據(jù)進行如下處理：（1）以2012年證監(jiān)會對于行業(yè)新分類為依據(jù)，數(shù)據(jù)剔除了金融業(yè);（2）對研究所需要的主要變量缺失的數(shù)據(jù)予以剔除。

2.指標選取

（1）自變量：Huang and Luk（2020）選取了國內(nèi)十家權(quán)威報社，運用基于新聞報道測算的方法，計算了中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)以及四類分項經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)-財政政策不確定性指數(shù)、貨幣政策不確定性指數(shù)、貿(mào)易政策不確定性指數(shù)以及匯率和資本控制政策不確定性指數(shù)。本文在以下回歸結(jié)果中分別使用EPU、FEPU、MEPU、TEPU、EEPU表示。

（2）因變量：本文利用融資約束SA指數(shù)測度上市公司所面臨的融資約束大小，可以避免利用財務(wù)指標測算而產(chǎn)生內(nèi)生性的問題，減少研究結(jié)果中可能存在的誤差。具體計算方法如下：

SA指數(shù)=-0.737size+0.043size2-0.04age

上式中，size=ln（企業(yè)資產(chǎn)總額），資產(chǎn)總額單位為百萬元，age代表公司的上市年限，等于當前年份減去公司上市年份。根據(jù)上式計算出來的所有上市公司的融資約束指數(shù)為負，其絕對值代表上市公司實際面臨的融資約束程度。

（3）控制變量：①企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)：根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫企業(yè)注冊類型，本文將上市公司樣本分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)。②企業(yè)規(guī)模屬性：企業(yè)規(guī)模劃分為大型企業(yè)和中小微企業(yè)，劃分標準依據(jù)工信部聯(lián)合其他部門發(fā)布的《中小企業(yè)劃型標準規(guī)定》。③托賓（Q）：借鑒李鳳羽和史永東（2015）計算托賓值的公式：Q=（公司流通市值+非流通市值+負債賬面價值）/資產(chǎn)賬面價值。④企業(yè)杠桿率（LEV）=負債總額/資產(chǎn)總額。

2.模型構(gòu)建

本文擬采用面板雙向固定效應(yīng)模型對上述假說逐一驗證，具體模型如下式：

SAit代表某一企業(yè)公司在某一年度的融資約束水平，其數(shù)值越大說明企業(yè)面臨的融資約束越低。為緩解實證研究中產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，經(jīng)濟政策不確定指數(shù)采用滯后一期數(shù)值EPUt-1。年度不確定指數(shù)為月度數(shù)據(jù)加權(quán)平均獲得，為方便匹配其他數(shù)據(jù)的數(shù)值大小，將該指標除以100。Control代表其余控制變量，τ代表時間固定效應(yīng)，εit代表誤差項。

對股權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性分析時，采用上述模型進行分組回歸。驗證不同類型經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)融資約束影響時，自變量分別采用FEPU、MEPU、TEPU、EEPU實證分析

3.變量的描述性統(tǒng)計

通過觀察表1，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)在2012年-2019年間波動較大以及企業(yè)普遍存在融資約束問題，且該問題在不同企業(yè)間存在差異性。

4.實證分析結(jié)果

（1）全樣本下經(jīng)濟政策不確定性、分項政策不確定性對企業(yè)融資約束的影響結(jié)果

從表2回歸結(jié)果可知，經(jīng)濟政策不確定性以及四個分項經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)融資約束指數(shù)的相關(guān)系數(shù)分別為-0.7363、-0.2661、-0.1872、-0.0947、-0.2507，都在1%水平上顯著為負。說明經(jīng)濟政策不確定性以及四類分項經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)融資約束指數(shù)變小，企業(yè)實際融資約束變大。同時可以發(fā)現(xiàn)財政政策不確定性對上市公司融資約束水平影響最大、貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)融資約束水平影響最小。

（2）股權(quán)異質(zhì)、企業(yè)規(guī)模異質(zhì)下經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)融資約束的影響結(jié)果

從表3回歸結(jié)果可知，經(jīng)濟政策不確定性對國有企業(yè)、非國有企業(yè)融資約束的影響系數(shù)分別為-0.7384、-0.8228，對大型企業(yè)、中小企業(yè)的影響系數(shù)分別為-0.6457、-0.8102，都在1%水平上顯著為負。同時可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性對非國有企業(yè)、中小企業(yè)融資約束影響更大，進一步印證了上述假說。

四、研究結(jié)論與政策啟示

本文研究結(jié)論如下：（1）經(jīng)濟政策不確定性的上升會加大企業(yè)的融資約束水平。（2）經(jīng)濟政策不確定性對非國有企業(yè)、中小企業(yè)融資約束的影響水平大于國有企業(yè)、大型企業(yè)。（3）四類經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)融資約束影響具有差異性。

基于上述研究結(jié)論，對政府、企業(yè)提出以下建議：（1）對于政府而言，應(yīng)當降低政策改變的頻率，為企業(yè)提供穩(wěn)定的融資環(huán)境。（2）對于企業(yè)而言，應(yīng)當提升自身對于經(jīng)濟政策不確定性的警惕性，通過加強自身管理降低融資約束水平。

參考文獻：

[1]HUANG Y， LUK P. Measuring economic policy uncertainty in China[J].China Economic Review，2020：59.

[2]MEYER JW， ROWAN B. Institutionalized organizations： Formal structure as myth and ceremony[J].American Journal of Sociology，1977（83）：340-363.

[3]JENS CE.Political uncertainty and investment： Causal evidence from U.S. gubernatorial elections[J].Journal of Financial Economics，2017（124）：563-579.

[4]HAN S， QIU J. Corporate precautionary cash holdings[J].Journal of Corporate Finance，2007（13）：43-57.

[5]PáSTOR LU， VERONESI P. Uncertainty About Government Policy And Stock Prices[J].The Journal of Finance，2012：64.

[6]張杰，劉元春，翟福昕，蘆哲.銀行歧視、商業(yè)信用與企業(yè)發(fā)展[J].世界經(jīng)濟，2013（9）：94-126.

[7]葉康濤，祝繼高.銀根緊縮與信貸資源配置[J].管理世界，2009（1）： 22-28+188.

[8]宋全云，李曉，錢龍.經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)貸款成本[J].金融研究，2019（7）：57-75.

[9]李鳳羽，史永東，楊墨竹.經(jīng)濟政策不確定性影響基金資產(chǎn)配置策略嗎？——基于中國經(jīng)濟政策不確定指數(shù)的實證研究[J].證券市場導(dǎo)報，2015（5）：52-59.

作者簡介：劉光蘭，女，漢族，山東濱州人，中國海洋大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，碩士研究生，金融學(xué)專業(yè)，研究方向：金融風險管理