何建佳，王丹媛

（上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海 200093）

引言

在多變、復(fù)雜和模棱兩可（VUCA）的時(shí)代下，新挑戰(zhàn)交織疊加，全球經(jīng)濟(jì)政策不確定因素增多，疫情反復(fù)、大宗商品價(jià)格上漲、俄烏沖突、芯片斷供、電力煤炭供應(yīng)緊張等影響著我國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行。在此環(huán)境下，我國(guó)政府多次運(yùn)用“有形之手”進(jìn)行政策調(diào)控和市場(chǎng)干預(yù)。Baker編制的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性報(bào)告顯示，我國(guó)2000年至2020年中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)從55.69上升至747.86，由此可見(jiàn)經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)性較大，不確定性水平較高。經(jīng)濟(jì)政策不確定性不斷上升會(huì)帶來(lái)企業(yè)資金鏈緊繃，加劇企業(yè)財(cái)務(wù)約束[1]，可能導(dǎo)致投資人不再為高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)項(xiàng)目輕易冒險(xiǎn)，進(jìn)而影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)決策，不利于企業(yè)決策的有效性。

風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)表示企業(yè)為了追求高收益在投資決策過(guò)程中選擇高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的行為[2]。已有學(xué)者就經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系進(jìn)行了深入研究，目前關(guān)于兩者的關(guān)系結(jié)論各異。有學(xué)者認(rèn)為，高經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)給企業(yè)帶來(lái)高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。部分學(xué)者有相反的看法，主要集中于治理環(huán)境[3][4][5]、民主文化[6]、腐敗支出[7]、企業(yè)金融化[8]和財(cái)務(wù)約束[9][10]等角度，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)并非簡(jiǎn)單的直接作用關(guān)系，同時(shí)可見(jiàn)當(dāng)前從財(cái)務(wù)柔性和數(shù)字化轉(zhuǎn)型角度開展的研究較匱乏。面對(duì)不確定性，財(cái)務(wù)柔性具有“利用”和“反應(yīng)”屬性，以及強(qiáng)抗干擾和自適應(yīng)能力，幫助企業(yè)防范和處理風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字時(shí)代下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可以利用數(shù)字化技術(shù)對(duì)不確定性風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)識(shí)別和規(guī)避。鑒于此，本文將財(cái)務(wù)柔性和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究框架很有必要。

本文擬從財(cái)務(wù)柔性和數(shù)字化角度出發(fā)，研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。從理論上擴(kuò)展經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響路徑，闡明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和財(cái)務(wù)柔性的作用價(jià)值。實(shí)踐中，為企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定下的風(fēng)險(xiǎn)研判和管理提供參考，提示企業(yè)應(yīng)時(shí)刻保持風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)換意識(shí)，保有一定現(xiàn)金儲(chǔ)備，朝著數(shù)字化方向發(fā)展，努力在變局中發(fā)現(xiàn)先機(jī)。

一、理論分析和研究假設(shè)

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

國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策行為的頂層設(shè)計(jì)，當(dāng)出現(xiàn)較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)，企業(yè)難以預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)和未來(lái)預(yù)期收益狀況，進(jìn)而在投資決策中的風(fēng)險(xiǎn)選擇可能受到影響。Zhang,WK[7]、劉志遠(yuǎn)[3]認(rèn)為企業(yè)投資決策的選擇是權(quán)衡利弊的結(jié)果，在“機(jī)會(huì)預(yù)期效應(yīng)”下，經(jīng)濟(jì)政策不確定時(shí)期蘊(yùn)含著投資機(jī)會(huì)，在比較遞延投資成本和新信息等待價(jià)值后，企業(yè)會(huì)選擇及時(shí)抓住經(jīng)濟(jì)政策不確定下的投資機(jī)遇，推動(dòng)企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。Zhang,C[8]認(rèn)為企業(yè)家精神的本質(zhì)是通過(guò)冒險(xiǎn)來(lái)追求利潤(rùn)，外部環(huán)境的不確定性會(huì)帶來(lái)企業(yè)家精神的出現(xiàn)，進(jìn)而企業(yè)高管會(huì)愿意主動(dòng)承擔(dān)較高水平的未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)謀求企業(yè)長(zhǎng)久發(fā)展。He,F[11]、Tajaddini,R[12]發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)政策不確定環(huán)境下，企業(yè)會(huì)更傾向于主動(dòng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資，選擇更具風(fēng)險(xiǎn)性的研發(fā)項(xiàng)目。在宏觀經(jīng)濟(jì)政策頻繁變更下，外部不確定性因素的沖擊會(huì)使企業(yè)產(chǎn)生強(qiáng)烈的運(yùn)營(yíng)危機(jī)，其決策過(guò)程中風(fēng)險(xiǎn)偏好意識(shí)相對(duì)更高[13]。委托代理理論認(rèn)為股東和管理層的兩權(quán)分離容易造成企業(yè)目標(biāo)分歧，管理人員會(huì)因?yàn)闋?zhēng)取資源或牟取私利，不顧企業(yè)最優(yōu)投資水平?jīng)_動(dòng)投資[14]，同時(shí)管理層可以把投資預(yù)期不理想的結(jié)果歸因于外部不確定性，管理層獲取自利動(dòng)機(jī)的機(jī)會(huì)增多，進(jìn)而產(chǎn)生的過(guò)度投資使企業(yè)承擔(dān)過(guò)多風(fēng)險(xiǎn)[15]。宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，風(fēng)險(xiǎn)越高，從高風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生高回報(bào)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型的基本理論出發(fā)，企業(yè)為了更多的回報(bào)和更高的收益會(huì)選擇提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[16]。通過(guò)上述分析，本文提出假設(shè)1：經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。

（二）財(cái)務(wù)柔性的中介作用

宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)降低企業(yè)預(yù)期銷售增長(zhǎng)率[17]，使企業(yè)陷入融資難[18]等財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重影響企業(yè)生產(chǎn)、決策等各要素的正常運(yùn)行。財(cái)務(wù)柔性被認(rèn)為是公司融資戰(zhàn)略的關(guān)鍵因素之一，它具備通過(guò)部署財(cái)務(wù)資源來(lái)應(yīng)對(duì)環(huán)境中的不確定變化以此最大化公司價(jià)值的能力[19]。財(cái)務(wù)柔性水平高的企業(yè)面對(duì)不確定性具有強(qiáng)抗擾度能力。企業(yè)可以提前保持一定的現(xiàn)金持有量作為防范未來(lái)潛在沖擊的預(yù)防機(jī)制，使其盡量免遭宏觀經(jīng)濟(jì)政策的大幅變動(dòng)對(duì)企業(yè)造成的意外損失[20]。此外，財(cái)務(wù)柔性的“緩沖”作用也會(huì)給企業(yè)調(diào)整空間以避免不確定下的不利打擊[21]。Fahlenbrach,R[22]研究發(fā)現(xiàn)具備高財(cái)務(wù)柔性的公司能夠更好地為COVID-19沖擊導(dǎo)致的收入短缺提供資金。同時(shí)劉名旭[23]認(rèn)為財(cái)務(wù)柔性是具有“期權(quán)”特征的選擇權(quán)，當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)幅度越大，期權(quán)價(jià)值越高，需獲取高水平的財(cái)務(wù)柔性來(lái)消除未來(lái)不確定性的影響，不確定性是企業(yè)保持財(cái)務(wù)柔性的動(dòng)因。

研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備能降低重大突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)，逐漸成為全球企業(yè)抵御外部風(fēng)險(xiǎn)的重要手段[24][25]?？梢?jiàn)財(cái)務(wù)柔性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的抵御作用一定程度上可以減少管理層對(duì)風(fēng)險(xiǎn)性項(xiàng)目的規(guī)避，鼓勵(lì)管理者提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向。財(cái)務(wù)柔性中高水平的現(xiàn)金持有給企業(yè)提供了長(zhǎng)期穩(wěn)定的資金支持，增加了管理者風(fēng)險(xiǎn)投資的信心。即使投資失敗，財(cái)務(wù)柔性也有很好的“反應(yīng)”能力以便及時(shí)應(yīng)對(duì)。Tawiah,B[26]建議風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)保持財(cái)務(wù)柔性以確保遇到有利可圖的機(jī)會(huì)時(shí)有資金支持，因此高財(cái)務(wù)柔性的企業(yè)更傾向于加大投資力度，提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意向。同時(shí)企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備給管理層的自利行為提供可能，管理層盲目投資使企業(yè)承擔(dān)過(guò)多的風(fēng)險(xiǎn)。由此本文提出假設(shè)2：經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)影響財(cái)務(wù)柔性進(jìn)而對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)起作用。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)作用

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)可以借助數(shù)字化技術(shù)識(shí)別經(jīng)濟(jì)政策不確定性中利好的投資機(jī)會(huì)，Xiong,J[27]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化有利于應(yīng)對(duì)COVID-19大流行，打開動(dòng)蕩環(huán)境下的“機(jī)會(huì)之窗”，也就是說(shuō)利用先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)能使企業(yè)更容易在不確定中抓住難得的機(jī)會(huì)。任何投資都是有風(fēng)險(xiǎn)的，企業(yè)相應(yīng)更愿意提高自身承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)意愿。進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)利用先進(jìn)的信息挖掘技術(shù)可以贏取投資者青睞，解決不確定環(huán)境下的資源約束問(wèn)題，使企業(yè)不必因資源短缺問(wèn)題畏懼風(fēng)險(xiǎn)。此外，企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低經(jīng)濟(jì)政策不確定時(shí)期的信息約束，提升信息透明度，對(duì)企業(yè)進(jìn)行有效監(jiān)管，提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[28]。研究發(fā)現(xiàn)，在面對(duì)外部不確定下，企業(yè)更愿意提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿開展具有風(fēng)險(xiǎn)性的創(chuàng)新項(xiàng)目[11][12]，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)能借助人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術(shù)幫助企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定下開展研發(fā)活動(dòng)，使企業(yè)更有動(dòng)力提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)來(lái)開展高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目。根據(jù)核心競(jìng)爭(zhēng)力理論，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)形成企業(yè)獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)資源，不具模仿性的異質(zhì)性資源成為了企業(yè)的核心能力，使企業(yè)能在經(jīng)濟(jì)政策不確定下實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性控制和預(yù)警，激勵(lì)管理層在不確定環(huán)境下對(duì)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目進(jìn)行投資，同時(shí)管理層可能會(huì)因企業(yè)擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力而過(guò)度自信，不懼經(jīng)濟(jì)政策不確定中的高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，進(jìn)而過(guò)度投資來(lái)追求利益最大化?；诖?，提出假設(shè)3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能正向調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取滬深A(yù)股2010年至2020年上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究樣本，篩選標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）剔除處于ST、PT狀態(tài)的公司；（2）剔除金融類行業(yè)；（3）排除變量數(shù)據(jù)缺失的數(shù)據(jù)樣本。最后獲取到968家企業(yè)的10648個(gè)研究樣本。并對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理以此避免極端值的干擾。經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)來(lái)自Baker構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，其余數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、巨潮資訊網(wǎng)上市公司年報(bào)。

（二）變量設(shè)定

1.企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（riskt）。參考以往有關(guān)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)度量的文獻(xiàn)（Zhang,C[8]，何瑛[29]），本文利用企業(yè)Roa的波動(dòng)性來(lái)度量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，Roa為息稅前利潤(rùn)除以年末總資產(chǎn)，計(jì)算波動(dòng)性時(shí)，公司Roa減去年度行業(yè)平均值得到Adj_Roa，本文選取三年為滾動(dòng)期，再計(jì)算企業(yè)在觀測(cè)期內(nèi)經(jīng)行業(yè)調(diào)整的Roa的標(biāo)準(zhǔn)差，公式如下（1）所示：

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性（epu）。選用Baker等[30]編制的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)測(cè)量，采用算數(shù)平均法將月度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為年度經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)并除以1000。

3.財(cái)務(wù)柔性（ff）。參考曾愛(ài)民[24]、Feng,C[19]的做法，企業(yè)財(cái)務(wù)柔性的度量為負(fù)債融資柔性和現(xiàn)金柔性之和，現(xiàn)金柔性=企業(yè)現(xiàn)金比率-行業(yè)現(xiàn)金比率，負(fù)債融資柔性=max（0，行業(yè)平均負(fù)債比率-企業(yè)負(fù)債比率）。

4.數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dtcg）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度參考吳非等[31]對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，借鑒其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的詞頻圖譜，利用Python爬蟲技術(shù)對(duì)上市公司年報(bào)進(jìn)行文本挖掘，對(duì)圖譜關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞在企業(yè)年報(bào)中出現(xiàn)的次數(shù)，進(jìn)行加總處理得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型總指標(biāo)，最后對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)化處理得到最終指標(biāo)。

5.控制變量。根據(jù)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的相關(guān)研究中，控制變量選取如下：公司規(guī)模（size），盈利能力（roa），總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ato）、成長(zhǎng)性（growth），兩職合一（dual），產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（soe），第一大股東持股比例（top1），管理層持股比例（mshare），年份虛擬變量（year），行業(yè)虛擬變量（industry）。

（三）模型構(gòu)建

對(duì)假設(shè)1，構(gòu)建如下模型（1）：

為驗(yàn)證假設(shè)2，構(gòu)建模型（2）、（3）：

表1 變量說(shuō)明

為驗(yàn)證假設(shè)3，構(gòu)建模型(4)：

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

表2報(bào)告了描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，riskt1、riskt2的中位數(shù)為0.016、0.030，均值為0.023、0.044，最高值為0.129、0.236，最低值為0.001、0.003，說(shuō)明我國(guó)企業(yè)已開始提高自身風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，同時(shí)企業(yè)間具有明顯的個(gè)體差異。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的標(biāo)準(zhǔn)差為0.234，說(shuō)明近些年我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較大。財(cái)務(wù)柔性（ff）的中位數(shù)是-0.002，平均值是0.039，最小值為-0.207，最大值為0.564，說(shuō)明我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)柔性水平一般并且企業(yè)之間存在較大差異。數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dtcg）的標(biāo)準(zhǔn)差為1.221，意味著企業(yè)間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差距較大。從表3變量間相關(guān)系數(shù)可知，各變量間的相關(guān)性系數(shù)均小于0.5，表明本文實(shí)證檢驗(yàn)沒(méi)有存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

表3 變量間相關(guān)系數(shù)

（二）實(shí)證結(jié)果分析

表4模型（1）表示在控制了公司規(guī)模、兩職合一、行業(yè)等控制變量后，被解釋變量我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性（epu）對(duì)解釋變量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（riskt1、riskt2）的基準(zhǔn)回歸分析。模型（2）（3）報(bào)告了財(cái)務(wù)柔性（ff）的中介效應(yīng)結(jié)果。模型（4）檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dtcg）在我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性（epu）和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（riskt1、riskt2）中的調(diào)節(jié)效用。

模型（1）的數(shù)據(jù)顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定（epu）對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（riskt1、riskt2）的回歸系數(shù)分別為0.0075、0.0136，在1%水平下均顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性能提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)按承擔(dān)水平，假設(shè)1成立。在模型（2）報(bào)告經(jīng)濟(jì)政策不確定性（epu）對(duì)財(cái)務(wù)柔性（ff）的回歸中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性（epu）的回歸系數(shù)為0.0571，在1%水平下顯著，表示經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠提高企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性；模型（3）將財(cái)務(wù)柔性（ff）納入基準(zhǔn)回歸模型后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性（epu）系數(shù)依舊在1%水平顯著為正，且財(cái)務(wù)柔性（ff）的系數(shù)分別為0.0108、0.0204，在1%水平下顯著，說(shuō)明“經(jīng)濟(jì)政策不確定性—財(cái)務(wù)柔性—企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”傳導(dǎo)渠道有效。同時(shí)采用Sobel和Goodman方法檢驗(yàn)來(lái)確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，Sobel檢驗(yàn)中，對(duì)riskt1、riskt2，Sobel Z值 分 別 為6.225、6.240，P均 為0.000，中介效應(yīng)占比21.25%、22.56%，Goodman1的Z值 為6.206、6.221，Goodman2的Z值 為6.244、6.258，結(jié)果均顯著，即假設(shè)2成立。模型（4）加入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型（dtcg）以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項(xiàng)（ff*dtcg），結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)系數(shù)分別為0.0054、0.0101，在1%層面上都顯著為正，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向調(diào)節(jié)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的關(guān)系，支持了假設(shè)3。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證以上結(jié)論的可靠性，本文采用自變量代換的方法來(lái)檢驗(yàn)穩(wěn)健性。本文用Baker等編制的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，采用幾何平均法，把月度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為年度數(shù)據(jù)并除以1000，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。模型（1）顯示經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著正相關(guān)。表5中模型（2）（3）顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能通過(guò)影響財(cái)務(wù)柔性進(jìn)而影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。模型（4）報(bào)告了epu、dtcg、epu*dtcg的回歸系數(shù)，與表4并未發(fā)生明顯的變化，進(jìn)一步證明了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。

表4 多元回歸分析結(jié)果

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

1.逆向因果問(wèn)題。微觀企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平幾乎不可能對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的波動(dòng)造成影響，雖然概率很低，但仍考慮逆向因果帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題。用自變量epu滯后一期進(jìn)行回歸，通過(guò)表6中估計(jì)結(jié)果可知，與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致，可以排除核心解釋變量epu和被解釋變量riskt1、riskt2的逆向因果關(guān)系。

表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)（1）

2.遺漏變量問(wèn)題。考慮到影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的因素眾多，本文采用工具變量法緩解遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。將美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為外生工具變量，采用兩階段OLS法重新檢驗(yàn)，研究結(jié)果如表7所示，結(jié)論保持不變，不具有內(nèi)生性問(wèn)題。

表7 內(nèi)生性檢驗(yàn)（2）

四、結(jié)論與建議

本文基于我國(guó)A股上市公司2010—2020年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，首先對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制進(jìn)行研究，再建立中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，對(duì)財(cái)務(wù)柔性和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中的中介和調(diào)節(jié)作用機(jī)制進(jìn)行實(shí)證分析。主要?dú)w納為：（1）宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)微觀企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有顯著提升作用。在不確定環(huán)境中，企業(yè)會(huì)加大投機(jī)行為增加風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平把握先機(jī)。（2）在經(jīng)濟(jì)政策不確定環(huán)境下，企業(yè)會(huì)通過(guò)提高財(cái)務(wù)柔性間接影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)增加企業(yè)財(cái)務(wù)柔性水平，由此加大企業(yè)的現(xiàn)金儲(chǔ)備提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，財(cái)務(wù)柔性的傳導(dǎo)作用有效。（3）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的提升，將加大經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的促進(jìn)作用。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：（1）VUCA時(shí)代，政府等決策者更應(yīng)該制定長(zhǎng)效穩(wěn)定透明的經(jīng)濟(jì)政策，明白宏觀經(jīng)濟(jì)政策會(huì)對(duì)微觀企業(yè)產(chǎn)生影響，在經(jīng)濟(jì)政策制定和調(diào)控中要時(shí)刻注意企業(yè)反應(yīng)。在復(fù)雜多變環(huán)境中，企業(yè)應(yīng)該清楚自身發(fā)展?fàn)顩r，學(xué)會(huì)及時(shí)調(diào)整自身行為，明確企業(yè)大致走向后再?zèng)Q定選擇承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的尺度，不能盲目決策。（2）經(jīng)濟(jì)政策不確定環(huán)境下，企業(yè)應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注不確定下的機(jī)遇，注意高風(fēng)險(xiǎn)但收益為正的項(xiàng)目，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。但企業(yè)也應(yīng)該具有一定的風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)，防止不確定性風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)?yè)p失。（3）充分發(fā)揮財(cái)務(wù)柔性的中介作用。經(jīng)濟(jì)政策不確定下，企業(yè)需要一定的現(xiàn)金儲(chǔ)備量，高的現(xiàn)金儲(chǔ)備可以很好地發(fā)揮財(cái)務(wù)柔性的“利用”價(jià)值，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。（4）面對(duì)模糊的VUCA環(huán)境，企業(yè)應(yīng)緊跟時(shí)代步伐，邁向數(shù)字化，打破經(jīng)濟(jì)政策不確定時(shí)期的信息和資源約束，大膽把握機(jī)會(huì)。