王曉燕 宋璐

摘要：面對不確定的經(jīng)濟政策環(huán)境，企業(yè)的投資行為也更加謹慎，尤其是隨著自然災害和流行病的發(fā)生、國際多極化趨勢和國內(nèi)可持續(xù)發(fā)展的推進，中國未來政策的不確定性將更加突出，探究不確定的經(jīng)濟政策環(huán)境與企業(yè)行為之間的深層機理變得非常有意義?？紤]行業(yè)競爭與市場地位的雙重影響，經(jīng)濟政策不確定性會負向影響企業(yè)的投資行為，尤其是實物資產(chǎn)的投資，伴隨著行業(yè)外部和企業(yè)自身的影響，市場地位較低和行業(yè)競爭程度較低的企業(yè)更傾向于投資實物資產(chǎn)。經(jīng)濟政策不確定性會通過冒險程度對企業(yè)的投資行為進行傳導，結合不同的產(chǎn)權性質(zhì)和地區(qū)的樣本觀察，發(fā)現(xiàn)兩者之間的影響也顯著不同。面對環(huán)境的不確定性，企業(yè)要從降低其經(jīng)營成本、完善治理結構以及規(guī)范管理制度等方面著手，重視企業(yè)風險承擔在政策傳導、經(jīng)濟穩(wěn)定等方面的積極作用。

關鍵詞：經(jīng)濟政策;投資行為;行業(yè)競爭程度;企業(yè)市場地位

基金項目：國家社會科學基金青年項目“企業(yè)‘尋扶持視角下研發(fā)費用加計扣除政策調(diào)整效果研究”（19CGL015）;山西省哲學社會科學規(guī)劃項目“‘互聯(lián)網(wǎng)+背景下山西省制造業(yè)轉型升級路徑研究”（2020YY121）

中圖分類號：F272 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：1003-854X（2021）06-0030-11

發(fā)展宏觀經(jīng)濟、提振金融市場、穩(wěn)定企業(yè)主體均與國家經(jīng)濟政策休戚相關，經(jīng)濟政策已成為各國政府應對金融危機、解決市場問題的靈丹妙藥。我國相繼出臺諸如四萬億計劃、“一帶一路”倡議、“三去一降一補”等系列宏觀經(jīng)濟政策，某種程度上緩解了我國經(jīng)濟在短期內(nèi)面臨的困境，并對經(jīng)濟回暖有重要助推作用，但政策的出臺時間、力度和方向也給企業(yè)外部經(jīng)濟環(huán)境帶來了不確定性影響。近年來學術界、政府以及媒體機構關注宏觀經(jīng)濟和政策不確定性的焦點更多集中在GDP、消費、出口等宏觀經(jīng)濟政策影響層面，很少聚焦微觀企業(yè)行為。因此，在經(jīng)濟政策的波動下非常有必要尋找宏觀經(jīng)濟與微觀主體之間的契合點，尤其是隨著自然災害和流行病的發(fā)生、國際多極化趨勢和國內(nèi)可持續(xù)發(fā)展的推進，中國未來政策的不確定性將更加突出，探究不確定的經(jīng)濟政策環(huán)境與企業(yè)行為之間的內(nèi)在機理變得非常有意義。

一、理論模型與研究假設

（一）相關理論與文獻回顧

目前學術界和實務界對于經(jīng)濟政策不確定性影響公司（企業(yè)）投資行為的研究還存在著分歧，有學者認為經(jīng)濟政策不確定性的上升會抑制企業(yè)的投資行為①，也有的認為經(jīng)濟政策不確定性的上升在某種程度上會促進企業(yè)的投資②，還有一些學者認為經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資行為的影響存在不一致性③。究其原因：一是因為研究樣本和時間區(qū)間的影響，可能不確定的影響已超過了極值點;二是由于環(huán)境變量的影響，比如公司治理、競爭環(huán)境、高管特征等;三是涉及企業(yè)投資行為，有固定資產(chǎn)投資、技術資產(chǎn)投資、存貨投資和金融資產(chǎn)投資等投資行為，投資行為的細化可能會導致研究結果的多樣性。學者們也試圖從二者關系背后追尋其理論基礎和演進過程，這方面的理論研究則較多地集中在風險管理理論、金融摩擦理論和實物期權理論等方面。

實物期權理論和金融摩擦理論均強調(diào)經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資行為的抑制渠道，但也有一些不同之處。實物期權理論（也稱為等待觀望理論）指出，經(jīng)濟政策不確定性會推遲公司的投資行為，從而反向增加企業(yè)的收益，不確定條件下投資資本的邊際價值是企業(yè)市場價值的一個函數(shù)。只有當企業(yè)的邊際資本收益產(chǎn)品達到一個上限時，投資才會發(fā)生，這個上限是由傳統(tǒng)的用戶成本加上投資的期權價值確定的。H. Gulen等認為在期權價值的影響下，如果投資具有不可逆性，不斷上升的不確定性會使得管理者采取觀望態(tài)度，將投資推遲到更確定的時期，從而抑制企業(yè)投資，但這種效應在前四到五個季度負向影響會逐漸增強，之后就會開始衰減，在更長的滯后期可能還會轉為正向④。金融摩擦理論強調(diào)受到金融市場代理問題的影響，認為信息不對稱或道德風險會引起政策的不確定性，而高不確定性環(huán)境會通過增加資本成本，最終抑制企業(yè)的投資行為。就短期而言，實物期權理論和金融摩擦理論在傳導機制上均表現(xiàn)為抑制作用，但實物期權理論側重于期權價值的確定，即經(jīng)過較長時間的發(fā)展，政策不確定性對公司投資的抑制影響會逐漸減弱，可能還會轉為正向。而金融摩擦理論側重于考慮外部環(huán)境的影響，如信貸利差、債務融資和股權融資的影響。風險管理理論認為不確定性與風險、收益是并存的，即不確定性越高，風險越大，企業(yè)投資回報率越高。F. Knight強調(diào)不確定性是企業(yè)利潤的源泉，在不確定的情況下企業(yè)會試圖識別并抓住投資機會，通過資源整合獲取利潤⑤。R. Hartman指出，在完全競爭、規(guī)模收益不變和調(diào)整成本對稱的前提假設下，較高的不確定性會增加企業(yè)的投資行為，提高資本的預期利潤率⑥。C. F.Baum等認為美國市場的不確定性會促進企業(yè)的投資行為，其中不確定性捕捉到了真實期權的存在，使公司可以擁有一個更大的機會進行投資⑦。

以上研究大多是基于發(fā)達國家經(jīng)濟體系，面對中國經(jīng)濟政策的不確定性問題，企業(yè)會對政策變化作出怎樣的投資反應？遵循何種理論傳導機制？這些問題還缺乏一些經(jīng)驗證據(jù)的支持，有待于進一步深入分析和驗證。

（二）理論模型與機制分析

其中，It為t時刻實物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)的總投資，var（Rft）和var（Rkt）分別表示金融投資和實物資產(chǎn)投資收益的波動率（風險），EPUt為t時刻的經(jīng)濟政策不確定性，β代表競爭程度影響系數(shù)（行業(yè)競爭程度與企業(yè)市場地位等）。在（4）式和（5）式中，假定Rft和Rkt均服從正態(tài)分布。（3）式存在明確的經(jīng)濟含義，受到以下因素的影響：其一，金融資產(chǎn)的相對風險;其二，經(jīng)濟政策不確定性;其三，行業(yè)競爭程度與企業(yè)市場地位;其四，固定資產(chǎn)與金融投資收益率差額，即實物資產(chǎn)相對金融資產(chǎn)的收益率越高，實物資產(chǎn)投資越多;其五，企業(yè)的總風險，即當投資的總風險較高時，企業(yè)傾向于減少實物資產(chǎn)投資。

由以上理論模型可知，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)實物資產(chǎn)投資成反向關系，β系數(shù)也會調(diào)節(jié)經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)實物資產(chǎn)投資的關系。企業(yè)在進行實物資產(chǎn)投資和金融資產(chǎn)投資時均伴隨著一定的風險，風險在戰(zhàn)略管理研究中可以指企業(yè)不確定的行為或結果，風險承擔能力或者冒險程度的不同必然導致企業(yè)投資的動態(tài)變化。（3）式表明按照實物期權的邏輯，在實物投資上的花費為擁有未來價值的公司創(chuàng)造了期權，額外的期權可以讓公司降低風險，并可能表現(xiàn)為實物資產(chǎn)投資的延遲。同樣，在不確定的環(huán)境中，將不再重復對企業(yè)金融資產(chǎn)投資行為的經(jīng)濟學分析。

（三）研究假設

1. 經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)投資行為的直接效應

在不確定的情況下，實物資產(chǎn)投資或者金融資產(chǎn)投資可能并不對應于單個利潤結果，而是多個相互排斥的結果。這些結果可以用一個主觀的概率分布來描述，對于影響利潤期望值的投資決策行為，也往往會影響結果的離散性和其他特征。譚小芬和張文婧指出，實物期權理論以未來的期權價值為核心，將未來的投資機會視為看漲期權，進而相應地會減少當期的投資計劃⑨。也有學者將投資Q理論與實物期權方法相結合，在企業(yè)實物資產(chǎn)投資和金融資產(chǎn)投資統(tǒng)一框架下來分析經(jīng)濟政策不確定性產(chǎn)生的效應，這為本文的研究提供了思路⑩。一般來說，如果經(jīng)濟政策的不確定性太高，企業(yè)通常會推遲它們的新投資項目，特別是與金融性資產(chǎn)投資相關的項目。經(jīng)濟政策不確定性會負向影響企業(yè)的實物資產(chǎn)投資和金融資產(chǎn)投資。實物資產(chǎn)投資中的研發(fā)投資涉及很大的人力和隱性知識成分，是不可逆轉的資本投資類型，相應地會增加影響企業(yè)風險承擔能力的因素。相比實物資產(chǎn)投資，金融資產(chǎn)投資可以創(chuàng)造額外收入和應急現(xiàn)金儲備、抵消通脹、投資組合多樣化等。短期來看，金融資產(chǎn)投資會對企業(yè)實物資產(chǎn)投資產(chǎn)生替代或擠出效應，也就是為了增加短期投資回報，企業(yè)管理者有動機投資金融資產(chǎn)，而不是有長期利潤的實物投資。但從整體來看，由于經(jīng)濟政策不確定性的上升，企業(yè)金融資產(chǎn)投資行為會導致融資成本、風險溢價和違約風險的增加，進而出現(xiàn)減少的趨勢?；诖颂岢鋈缦录僭O：

假設1：經(jīng)濟政策不確定性抑制企業(yè)實物和金融資產(chǎn)投資行為，即經(jīng)濟政策不確定性與實物和金融資產(chǎn)投資之間呈現(xiàn)負相關關系。

2. 行業(yè)競爭程度的調(diào)節(jié)效應

行業(yè)競爭程度能夠衡量企業(yè)之間競爭程度的行業(yè)水平，是調(diào)節(jié)經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)投資行為關系的關鍵因素。隨著更多的企業(yè)進行不同投資行為決策以提高自身能力，與競爭力相關的行業(yè)內(nèi)動態(tài)增加，導致行業(yè)層面的結構不穩(wěn)定。一個高度壟斷的行業(yè)中，由于競爭對手相對很少，諸如寡頭市場，企業(yè)可以在研發(fā)上花錢，而不用擔心潛在的競爭對手的進入，從而形成戰(zhàn)略合作聯(lián)盟或非正式網(wǎng)絡，增加企業(yè)的金融投資行為，從而政策不確定性與金融投資之間的負面關系被削弱。而對于企業(yè)的實物投資行為，將受制于不同程度的系統(tǒng)風險或“杠桿效應”，行業(yè)競爭程度會使得經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)實物投資行為的抑制作用顯得更為突出。基于此提出如下假設：

假設2a：行業(yè)競爭程度強化經(jīng)濟政策不確定性對實物資產(chǎn)投資的影響，即企業(yè)面臨的行業(yè)競爭程度越大，越會增強經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)實物資產(chǎn)投資行為的抑制作用。

假設2b：行業(yè)競爭程度弱化經(jīng)濟政策不確定性對金融資產(chǎn)投資的影響，即企業(yè)面臨的行業(yè)競爭程度越大，越會削弱經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)金融資產(chǎn)投資行為的抑制作用。

3. 企業(yè)市場地位的調(diào)節(jié)效應

作為企業(yè)與外部競爭能力的一種企業(yè)層面的衡量尺度，通常由其市場份額反映。在同一行業(yè)中經(jīng)營的企業(yè)相互之間具有戰(zhàn)略行為，從而在投資決策中形成了企業(yè)間的依賴關系。企業(yè)的風險不僅取決于自身的投資決策，還取決于競爭對手為爭奪市場份額而采取的戰(zhàn)略和行動。H. Abdoh和O. Varela指出市場地位排名較低的公司更容易被潛在競爭對手所取代，其中排名可能主要是由公司特定成本的變化而不是整個行業(yè)的成本所驅動的。而全行業(yè)的沖擊不太可能影響排名，因為它們會影響同一行業(yè)的所有公司。高市場地位的企業(yè)很可能通過推遲投資、等待更多有關市場狀況的信息來減少損失。在較高的市場地位下，面對外部的不確定性，管理人員會分析競爭對手，考慮成本收益，降低他們在固定資產(chǎn)、研發(fā)投入等方面的支出，大大減少其實物投資行為，尤其是研發(fā)投入行為。對金融資產(chǎn)投資行為而言，面臨較高的市場地位，這種不確定性使其變得更加謹慎，市場地位高的企業(yè)通過使用金融衍生品來保護其免受不斷波動的政策不確定性的影響。某種程度上看，企業(yè)所處的市場地位越高，越會弱化經(jīng)濟政策不確定性與金融資產(chǎn)投資行為之間的負向關系?；诖颂岢鋈缦录僭O：

假設3a：企業(yè)市場地位強化經(jīng)濟政策不確定性對實物資產(chǎn)投資的影響，即企業(yè)所處的市場地位越高，越會增強經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)實物資產(chǎn)投資的抑制作用。

假設3b：企業(yè)市場地位弱化經(jīng)濟政策不確定性對金融資產(chǎn)投資的影響，即企業(yè)所處的市場地位越高，越會削弱經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)金融資產(chǎn)投資的抑制作用。

二、研究設計與模型構建

（一）樣本選擇

選取2000—2019年滬深A股公司數(shù)據(jù)，剔除數(shù)據(jù)缺失、ST和金融行業(yè)的公司，最終包含3330個公司（企業(yè)）和31507個觀測值。數(shù)據(jù)均來自CSMAR和WIND數(shù)據(jù)庫，并結合公司年報、和訊網(wǎng)以及巨潮資訊網(wǎng)等數(shù)據(jù)資料進行交叉復核。同時，為了防止極端值的影響，對數(shù)據(jù)進行了縮尾處理。

（二）變量定義和模型構建

1. 變量定義

（1）因變量：企業(yè)投資行為（Inv）。企業(yè)投資行為的選擇涉及實物資產(chǎn)投資和金融資產(chǎn)投資兩個維度。根據(jù)投資結構細分為固定資產(chǎn)投資（Fix）、技術資產(chǎn)投資（Tec）、存貨投資（Iory）和金融資產(chǎn)投資（Fin）。進一步地，將固定資產(chǎn)投資、技術資產(chǎn)投資和存貨投資歸屬為實物資產(chǎn)投資（Ra）。

固定資產(chǎn)投資（Fix）是固定資產(chǎn)再生產(chǎn)的主要手段，建造和購置固定資產(chǎn)的經(jīng)濟活動主要包括固定資產(chǎn)更新（局部和全部更新）、改建、擴建、新建等活動，采用固定資產(chǎn)投資凈額與總資產(chǎn)的比值表示，能夠有效地反映固定資產(chǎn)投資的規(guī)模等。技術資產(chǎn)投資（Tec）是指企業(yè)進行專利權、非專利技術、商標權、土地使用權等投資行為，采用技術資產(chǎn)投資凈額/總資產(chǎn)的比值表示，其中技術資產(chǎn)投資凈額=無形資產(chǎn)凈額+開發(fā)支出+商譽凈額。存貨投資（Iory）是指原材料、在產(chǎn)品和企業(yè)暫時持有的待售的產(chǎn)成品等投資活動，采用存貨凈額/總資產(chǎn)的比值表示。金融資產(chǎn)投資（Fin）采用金融資產(chǎn)投資凈額/總資產(chǎn)的比值表示，其中，金融資產(chǎn)投資凈額=交易性金融資產(chǎn)凈額+衍生金融資產(chǎn)凈額+短期投資凈額+應收利息+應收股利+可供出售金融資產(chǎn)+持有至到期投資+長期股權投資。

（2）自變量：經(jīng)濟政策不確定性（EPU）。對于經(jīng)濟政策不確定性（EPU）的衡量，我們借鑒顧海峰和于家珺等學者的研究，運用香港浸會大學陸尚勤和黃昀編制的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)（China Economic Policy Uncertainty Index），用該指數(shù)12個月的幾何平均數(shù)除以100來衡量年度經(jīng)濟政策不確定性的程度。

（3）調(diào)節(jié)變量：行業(yè)競爭程度和企業(yè)市場地位。對于行業(yè)競爭程度（lndc）的衡量，借鑒楊興全和孫杰等學者的研究，采用市場集中度（CR）來衡量，CR值越大，表明行業(yè)集中度越高、行業(yè)內(nèi)競爭程度越低。為了更直觀地進行后續(xù)實證結果的解釋，對CR進行了轉換，即lndc=1-CR。穩(wěn)健性檢驗中以所處行業(yè)的營業(yè)利潤率標準差來衡量，標準差越大，表示行業(yè)內(nèi)企業(yè)差別越大、競爭程度越小;反之，標準差越小，行業(yè)內(nèi)企業(yè)相似程度越高、競爭程度越大。企業(yè)所處市場地位（Pcm）用勒納指數(shù)（Lerner）來衡量，勒納指數(shù)=（營業(yè)收入-營業(yè)成本-銷售費用-管理費用）/營業(yè)收入，意味著勒納指數(shù)越大，企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的定價能力越強，企業(yè)市場地位越高。

（4）控制變量。在控制變量的設定方面，將控制變量劃分為微觀變量和宏觀變量。微觀變量主要有：總資產(chǎn)凈利率（Roa），即凈利潤除以總資產(chǎn)的比值;規(guī)模（Size），即總資產(chǎn)/行業(yè)總資產(chǎn);企業(yè)年齡（Estyear），即企業(yè)成立時間;資產(chǎn)負債率（Lev），即負債/總資產(chǎn);總資產(chǎn)周轉率（Tct），即營業(yè)收入/總資產(chǎn);托賓Q值（TobinQ），即市值/總資產(chǎn);凈利潤現(xiàn)金凈含量（FCFF），即經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/凈利潤;營業(yè)收入增長率（Orgr），即本期營業(yè)收入減去上期營業(yè)收入與上期營業(yè)收入的比值;有形資產(chǎn)比率（Rtan），即有形資產(chǎn)/資產(chǎn)總額;公司屬性（Nature），國企取1，否則取0;多元化經(jīng)營（Dyhentro），采用收入熵表示，收入熵=ΣPiLn（1/Pi），企業(yè)收入熵的數(shù)值越大，其多元化程度則越高。宏觀變量主要有：廣義貨幣的增長率（Bmgr），即本期廣義貨幣減去上期廣義貨幣與上期廣義貨幣的比值;受保護行業(yè)（Prot），受政府保護的行業(yè)取1，否則取0;失業(yè)變動率（Unemp），即企業(yè)所在省份當年城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的年度變化率;股票波動率（Vola），即股票周收益率的波動率。

2. 模型構建

利用調(diào)節(jié)效應和中介效應模型搭建方法，建構基準模型、環(huán)境模型和機理模型，逐步檢驗經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資行為的直接效應，分析行業(yè)競爭程度、企業(yè)市場地位的調(diào)節(jié)效應以及中介作用，分別設定如下模型：

基準模型：

lnvi，t=α0+α1EPUi，t+α2Controli，t+ΣYear+Σlndustry+εi，t（6）

環(huán)境模型（調(diào)節(jié)效應）：

lnvi，t=β0+β1EPUi，t+β2Pcmi，t+β3EPUi，t×Pcmi，t+β4Controli，t+ΣYear+Σlndustry+εi，t（7）

lnvi，t=β0+β1EPUi，t+β2lndci，t+β3EPUi，t×lndci，t+β4Controli，t+ΣYear+Σlndustry+εi，t（8）

機理模型（中介效應）：

Risktakingi，t=γ0+γ1EPUi，t+γ2Controli，t+ΣYear+Σlndustry+εi，t ? ?（9）

lnvi，t=η0+η1EPUi，t+η2Risktakingi，t+η3Controli，t+ΣYear+Σlndustry+εi，t（10）

其中，lnv代表企業(yè)投資行為，涉及實物投資Ra和金融投資Fin，lndc代表行業(yè)競爭程度，Pcm代表企業(yè)所處市場地位，Risktaking代表企業(yè)風險承擔，Control代表一系列控制變量。中介效應在滿足下述條件時顯著存在：α1顯著則推測EPU對企業(yè)投資行為的總效應統(tǒng)計上顯著;γ1和η2均顯著，則可以推測中介效應顯著，如果出現(xiàn)其中有一個不顯著，則需利用Sobel檢驗進一步判斷中介效應是否顯著。

三、實證結果分析

（一）主要變量描述性統(tǒng)計

表1顯示的是主要變量的描述性統(tǒng)計結果。實物資產(chǎn)投資最小值和最大值分別為0.061和0.889，均值為0.506，標準差為0.189;金融資產(chǎn)投資最小值和最大值分別為0.000和0.483，均值為0.061，標準差為0.091。實物資產(chǎn)投資與金融資產(chǎn)投資相比較，波動較大，均值水平也明顯偏大。經(jīng)濟政策不確定性的最小值和最大值分別為0.510和1.633，均值為1.279，整體不確定性水平偏高。行業(yè)競爭程度的最小值和最大值分別為0.088和0.866，標準差為0.203，大于市場競爭地位的波動程度0.163。圖1反映了中國2000—2019年經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的變化情況。2000—2008年期間，突發(fā)事件如“非典”的爆發(fā)以及中國加入WTO和利率不斷上升等經(jīng)濟事件的發(fā)生，致使經(jīng)濟政策不確定性呈現(xiàn)上升態(tài)勢，同時伴隨較強的波動性。2008年之后則受到歐洲債務危機、啟動“斷路器”機制以及2019年新冠疫情等因素的干擾，呈現(xiàn)上下波動態(tài)勢。

（二）實證回歸分析結果

1. 經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資行為的影響

表2中的（3）列和（4）列是以（1）列和（2）列為基礎控制的年度以及行業(yè)情況。在控制了年份和行業(yè)固定效應后，經(jīng)濟政策不確定性（EPU）對企業(yè)實物資產(chǎn)投資（Ra）和金融資產(chǎn)投資（Fin）的影響系數(shù)均為負，并且在1%的統(tǒng)計意義上均顯著。其不確定性增加1個單位，企業(yè)實物投資就下降8.7%;經(jīng)濟政策不確定性每增加1個單位，企業(yè)金融投資就下降2.6%。這初步說明經(jīng)濟政策不確定性的增加確實會降低企業(yè)投資力度，對實物投資的影響程度要高于金融投資，由此產(chǎn)生的影響是顯著的，并且從統(tǒng)計意義和經(jīng)濟意義上分析都存在顯著性，因而假設1得到驗證。

從控制變量的影響來看，企業(yè)實物投資受資產(chǎn)負債率影響的系數(shù)為0.185，在1%的水平上顯著為正，對金融投資的影響系數(shù)為-0.046，在1%的水平上顯著為負。這與我們的預期是一致的，假如企業(yè)資產(chǎn)負債率增加，迫于企業(yè)的自身經(jīng)營風險，企業(yè)會加大實物投資的力度，降低金融投資的風險。股權自由現(xiàn)金流（β=0.090，p<0.01;β=0.065，p<0.01）、廣義貨幣增長率（β=0.246，p<0.01;β=0.351，p<0.01）對企業(yè)實物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)投資行為的影響均顯著為正，凈資產(chǎn)收益率（β=-0.082，p<0.01;β=-0.042，p<0.01）、總資產(chǎn)周轉率（β=-0.014，p<0.05;β=-0.026，p<0.01）對企業(yè)實物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)投資行為的影響均顯著為負。受保護的行業(yè)（β=0.118，p<0.01）對企業(yè)實物投資行為的影響顯著為正，對企業(yè)金融資產(chǎn)投資行為影響為正（β=0.003），但統(tǒng)計意義上不顯著，表明行業(yè)保護力度越大，越會增加實物資產(chǎn)投資，可能的原因是受保護的行業(yè)政府支持力度大，比如財政政策、貨幣政策等方面的影響。

2. 行業(yè)競爭程度與企業(yè)市場地位的環(huán)境影響

在基準回歸模型的基礎上，進一步加入行業(yè)競爭程度與企業(yè)市場地位的調(diào)節(jié)效應，回歸結果顯示在表3中。表3中的（1）列和（2）列是對行業(yè)競爭調(diào)節(jié)作用的實證分析結果。第（1）列結果顯示，EPU與lndc的交叉項系數(shù)是-0.063，在5%的水平上顯著，經(jīng)濟政策不確定性的系數(shù)為-0.089，在1%的水平上顯著，說明行業(yè)競爭強化了不確定性環(huán)境對實物資產(chǎn)投資的抑制效果。同樣地，第（2）列結果表明，行業(yè)競爭與政策不確定性之間的交叉項系數(shù)為0.035，在10%的水平上顯著，經(jīng)濟政策不確定性的系數(shù)為-0.027，在1%的水平上顯著，表明行業(yè)競爭程度弱化了經(jīng)濟政策不確定性對公司金融投資的抑制作用，驗證了假設2a和2b。表3中的（3）列和（4）列為企業(yè)市場地位的調(diào)節(jié)效應回歸分析結果，（3）列顯示企業(yè)市場地位與經(jīng)濟政策不確定性的交叉項系數(shù)為-0.066，在5%的水平上顯著，經(jīng)濟政策不確定性的系數(shù)為-0.090，在1%的水平上顯著，這說明企業(yè)市場地位（Pcm）會使得經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)實物資產(chǎn)投資的抑制作用明顯加強。同樣地，第（4）列的結果表明，公司的市場地位與政策不確定性的交叉項系數(shù)為-0.002，統(tǒng)計意義上不顯著，經(jīng)濟政策不確定性的系數(shù)為-0.023，在1%的水平上顯著，部分驗證了假設3a和3b。

（三）穩(wěn)健性檢驗

對于經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)（EPU），采用12個月的算術平均數(shù)除以100作為替換變量，其實證結果與研究假設基本一致。更換調(diào)節(jié)變量后（見表4），行業(yè)競爭程度以所處行業(yè)的營業(yè)利潤率標準差來衡量，企業(yè)所處市場地位以年度行業(yè)內(nèi)企業(yè)的勒納指數(shù)排名（RLerner）來衡量，結果顯示經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)實物和金融投資行為呈現(xiàn)穩(wěn)健的負向關系。其中，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)實物投資的系數(shù)顯著為負（β=-0.098，p<0.01），與企業(yè)金融投資的系數(shù)顯著為負（β=-0.024，p<0.01），包括調(diào)節(jié)效應的實證結果與研究假設也基本一致。

考慮滯后期效應的影響，在此用經(jīng)濟政策不確定性的滯后一期作為自變量，再應用上述模型實證檢驗經(jīng)濟政策不確定性（EPU）與企業(yè)實物資產(chǎn)投資和金融資產(chǎn)投資行為的關系（見表5）。結果顯示經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)實物和金融投資行為呈現(xiàn)穩(wěn)健的負向關系，其中經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)實物投資的系數(shù)顯著為負（β=-0.728，p<0.01），與企業(yè)金融投資的系數(shù)顯著為負（β=-0.055，p<0.01），發(fā)現(xiàn)實證結果與研究假設方向一致，調(diào)節(jié)效應的回歸結果與研究假設方向一致，僅在顯著性上略有差異。

考慮一些重要的控制變量未被納入模型也會引起內(nèi)生性問題，導致結果的不穩(wěn)定，在此引入融資約束（FC，用WW指數(shù)構造）、公司治理因素（獨立董事比例Duli、管理層持股數(shù)量NMhld）等變量進行回歸分析（見表6）。研究發(fā)現(xiàn)實證結果與假設基本保持一致，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)實物投資的系數(shù)顯著為負（β=-0.095，p<0.01），與企業(yè)金融投資的系數(shù)顯著為負（β=-0.038，p<0.01）。

四、基于企業(yè)產(chǎn)權性質(zhì)和區(qū)域差異的進一步討論

（一）經(jīng)濟政策不確定性影響企業(yè)投資行為的產(chǎn)權差異

考慮企業(yè)產(chǎn)權性質(zhì)的異質(zhì)性，對樣本進行國有、民營、外資和其他企業(yè)分類回歸分析。表7中的（1）—（4）列的結果顯示了政策不確定性（EPU）影響不同產(chǎn)權類型的企業(yè)實物資產(chǎn)投資行為（Ra）的不同結果。實證檢驗發(fā)現(xiàn)：外資企業(yè)分樣本中經(jīng)濟政策不確定（EPU）系數(shù)的絕對值為0.256，高于其余三種類型的企業(yè)，說明企業(yè)進行實物資產(chǎn)投資（Ra）時，可能是因為外資企業(yè)受我國經(jīng)濟政策影響的敏感性強，更大程度地受到了經(jīng)濟政策的驅動，從而會積極地利用經(jīng)濟政策環(huán)境尋找有利于自身的投資結構。

表7中的（5）—（8）列顯示了經(jīng)濟政策不確定性（EPU）影響不同產(chǎn)權類型的企業(yè)金融資產(chǎn)投資行為（Fin）的不同結果。實證檢驗發(fā)現(xiàn)：國有企業(yè)中經(jīng)濟政策不確定（EPU）系數(shù)的絕對值為0.059，高于其余三種類型的企業(yè)，說明企業(yè)進行金融資產(chǎn)投資行為（Fin）時，往往帶有一定程度的計劃特點，出于國有企業(yè)的代理成本高于其他類型企業(yè)的考慮，國有企業(yè)更愿意按照政策進行金融投資，因此受到經(jīng)濟政策不確定性（EPU）的影響也更強。

（二）經(jīng)濟政策不確定性影響企業(yè)投資行為的區(qū)域差異

考慮企業(yè)所處地區(qū)差異的影響，對樣本進行東部、中部和西部分類回歸分析。表8中的（1）—（3）列顯示不同地區(qū)的企業(yè)進行實物投資行為時受到經(jīng)濟政策不確定性影響的結果。進行chow檢驗分析，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)存在著顯著差異;進行雙變量均值檢驗發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性（EPU）系數(shù)的絕對值為0.132，高于其它地區(qū)的企業(yè)，這說明中部地區(qū)的企業(yè)進行實物資產(chǎn)投資（Ra）時受到不確定的環(huán)境影響相對較強。

表8中的（4）—（6）列顯示不同地區(qū)的企業(yè)進行金融投資行為時受到經(jīng)濟政策不確定性影響的結果。進行chow檢驗顯示，西部地區(qū)企業(yè)受經(jīng)濟政策不確定性影響系數(shù)的絕對值為0.041，高于其它地區(qū)的企業(yè);進行雙變量均值檢驗發(fā)現(xiàn)，進行金融資產(chǎn)投資時，處于西部地區(qū)的企業(yè)受到經(jīng)濟政策不確定性影響的效應較強。

（三）經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)投資行為的作用機理

上文以行業(yè)競爭程度和企業(yè)所處市場地位全樣本以及企業(yè)產(chǎn)權性質(zhì)、地域分布等分樣本進行分析，從不同角度實證檢驗了經(jīng)濟政策不確定性（EPU）的影響效應，但對于經(jīng)濟政策不確定性（EPU）通過什么路徑來影響企業(yè)的實物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)投資行為，需要進一步梳理和驗證。

借鑒溫忠麟等學者的做法，從組織風險承擔的中介路徑來考察經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資行為的作用機理。表9中的（1）—（3）列顯示了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)實物資產(chǎn)投資行為的影響路徑。由（1）列判斷，經(jīng)濟政策不確定性（EPU）對企業(yè)實物資產(chǎn)投資行為（Ra）的影響顯著為負（β=-0.052，p<0.01）。（2）列表明在1%的水平上，經(jīng)濟政策不確定性（EPU）對企業(yè)風險承擔的影響也顯著為負（β=-0.011，p<0.01）。（3）列表明企業(yè)風險承擔的系數(shù)在1%的水平上顯著為負（β=-0.138，p<0.01），經(jīng)濟政策不確定性（EPU）在企業(yè)風險得到相應控制后仍然顯著為負（β=-0.054，p<0.01），企業(yè)風險承擔的中介效應等于0.002（0.011×0.138），這表明經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)實物資產(chǎn)投資的影響是通過企業(yè)風險承擔或者冒險程度來實現(xiàn)的。當經(jīng)濟政策具有較高的不確定性時，企業(yè)管理層對實物投資的收益與風險考量的難度增大，諸如研發(fā)投資具有高度的不可逆性，其中在科研人員、研發(fā)設備和研發(fā)材料等方面的研發(fā)支出都是不可逆轉的，管理層不僅自身要承受更高水平的私人成本，還會受到利益相關方諸如股東等方面的問責，因而可能會采取更加謹慎的態(tài)度，通過降低企業(yè)的風險承擔水平來抑制企業(yè)的實物資產(chǎn)投資行為。

表9中的（4）—（6）列顯示了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)金融資產(chǎn)投資行為的影響路徑。由（4）列判斷，經(jīng)濟政策不確定性（EPU）對企業(yè)金融資產(chǎn)投資（Fin）的影響顯著為負（β=-0.038，p<0.01）。（5）列表明在1%的水平上，經(jīng)濟政策不確定性（EPU）對企業(yè)風險承擔的影響也顯著為負（β=-0.011，p<0.01）。（6）列表明企業(yè)冒險系數(shù)顯著為正（β=0.088，p<0.01），經(jīng)濟政策不確定性（EPU）在企業(yè)風險得到控制后仍然顯著為負（β=-0.037，p<0.01），企業(yè)風險承擔的中介效應為-0.001（-0.011×0.088），這表明企業(yè)風險承擔在經(jīng)濟政策不確定性影響企業(yè)金融資產(chǎn)投資與行為中存在中介效應。當經(jīng)濟政策具有較高的不確定性時，企業(yè)與銀行等金融機構的價值判斷會受到干擾，這樣加劇了金融市場中信息的聚合摩擦，使企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境變得更加復雜。在有噪聲的信息聚合下，為了對沖內(nèi)外部風險，保證正常運營，企業(yè)將加強自身的預防性動機，分散其自身的非系統(tǒng)性風險（諸如規(guī)范風險投資等），金融機構等部門將會不同程度地收縮信用政策，嚴格控制貸款規(guī)模?？梢耘袛?，企業(yè)會通過降低風險水平的方式來減少企業(yè)的股權、基金、衍生金融資產(chǎn)的投資，抑制企業(yè)的金融投資行為。

五、研究結論和政策建議

（一）主要結論

經(jīng)濟政策不確定性負向影響企業(yè)實物和金融投資行為，尤其對實物資產(chǎn)投資的影響相對較大。從經(jīng)營環(huán)境的角度來看，行業(yè)競爭和市場地位會顯著影響兩者之間的關系。進一步地，通過產(chǎn)權和區(qū)域區(qū)分，相對于非國有企業(yè)，國有企業(yè)投資于金融資產(chǎn)更容易受到經(jīng)濟政策不確定性的影響;而相對于東部和中部而言，西部地區(qū)的企業(yè)對經(jīng)濟政策不確定性的影響更為敏感。從影響機制的角度出發(fā)，不確定的經(jīng)濟政策環(huán)境會顯著通過企業(yè)風險承擔水平來影響其投資行為。限于篇幅本文沒有考慮行業(yè)競爭程度與市場競爭地位的協(xié)同效應，以及具體政策的確定性實施效果。

（二）政策建議

第一，增強政府政策出臺、調(diào)控和落地的透明度。從具體的投資行為看，不確定的環(huán)境還可能對企業(yè)產(chǎn)生積極的影響，如可能刺激企業(yè)的創(chuàng)新活動，應當利用政策不確定性“好”的一面，防范其“不好”的一面。目前我國經(jīng)濟恢復和風險挑戰(zhàn)并存，政府部門應該創(chuàng)造一個穩(wěn)定的經(jīng)濟環(huán)境和連續(xù)一致的政策體系;借助新聞媒體、自媒體、網(wǎng)絡平臺等提前做好正面宣傳，切實保障政策的出臺、調(diào)整以及有效實施等落到實處。

第二，推進市場和行業(yè)監(jiān)管治理，穩(wěn)定良好的營商環(huán)境。規(guī)范的市場制度和公平的競爭環(huán)境是公司制定戰(zhàn)略決策的重要條件，監(jiān)管機構需要在宏觀經(jīng)濟政策的指引下，致力于營商環(huán)境的和諧發(fā)展，考量市場地位和行業(yè)競爭程度，利用產(chǎn)權特點和地域優(yōu)勢，鼓勵和監(jiān)督企業(yè)進行合理投資項目選擇，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

第三，提高企業(yè)自身應對和防范風險的水平。面對環(huán)境的不確定性，企業(yè)要從降低其經(jīng)營成本、完善治理結構以及規(guī)范管理制度等方面著手，重視企業(yè)風險承擔在政策傳導、經(jīng)濟穩(wěn)定等方面的積極作用，不僅要重視傳導渠道的疏通，更重要的是有效結合冒險程度與企業(yè)投資行為，合理配置企業(yè)投資結構。

注釋：

① 李鳳羽、楊墨竹：《經(jīng)濟政策不確定性會抑制企業(yè)投資嗎？——基于中國經(jīng)濟政策不確定指數(shù)的實證研究》，《金融研究》2015年第4期。

② 聶輝華、阮睿、沈吉：《企業(yè)不確定性感知、投資決策和金融資產(chǎn)配置》，《世界經(jīng)濟》2020年第6期。

③ L. J. Christiano， R. Motto， M. Rostagno， Risk Shocks， American Economic Review， 2016， 34（1）， pp.151-167.

④ H. Gulen， M. Ion， Policy Uncertainty and Corporate Investment， The Review of Financial Studies， 2015， 29（3）， pp.523-564.

⑤ F. Knight， Risk， Uncertainty and Profit， Social Science Eleetronic Publishing， 1921， 36（4）， pp.682-690.

⑥ R. Hartman， The Effects of Price and Cost Uncertainty on Investment， Journal of Economic Theory， 1972， 5（2）， pp.258-266.

⑦ C. F. Baum， M. Caglayan， O. Talavera， Uncertainty Determinants of Firm Investment， Economics Letters， 2008， 98（3）， pp.282-287.

⑧ Shu Jiaxian， Zhang Chengsi， Zheng Ning， Financialization and Sluggish Fixed Investment in Chinese Real Sector Frms， International Review of Economics & Finance， 2020， 69（9）， pp.1106-1116.

⑨ 譚小芬、張文婧：《經(jīng)濟政策不確定性影響企業(yè)投資的渠道分析》，《世界經(jīng)濟》2017年第12期。

⑩ P. Bolton， N. Wang， J. Yang， Investment Under Uncertainty with Financial Constraints， Journal of Economic Theory， 2019， 184（6）， pp.1-56.

陳淑云、王翔翔：《經(jīng)濟政策不確定性會抑制房地產(chǎn)企業(yè)投資行為嗎？——基于2003—2018年滬深兩市房地產(chǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析》，《江漢論壇》2020年第6期。

H. Abdoh， O. Varela， Product Market Competition， Idiosyncratic and Systematic Volatility， Journal of Corporate Finance， 2017， 43， pp.500-513.

顧海峰、于家珺：《中國經(jīng)濟政策不確定性與銀行風險承擔》，《世界經(jīng)濟》2019年第11期。

楊興全、孫杰：《行業(yè)特征、產(chǎn)品市場競爭程度與上市公司現(xiàn)金持有量關系研究》，《審計與經(jīng)濟研究》2007年第6期。

溫忠麟、葉寶娟：《中介效應分析：方法和模型發(fā)展》，《心理科學進展》2014年第5期。

作者簡介：王曉燕，山西財經(jīng)大學會計學院講師，山西太原，030006;宋璐，通訊作者，山西財經(jīng)大學會計學院博士研究生，山西太原，030006。

（責任編輯 ?陳孝兵）