徐光偉，殷皓洲

（1.常州大學(xué)商學(xué)院，江蘇 常州 213164；2.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025）

引言

進(jìn)入21 世紀(jì)以來(lái)，世界不穩(wěn)定性不確定性因素增多?！?11”事件、國(guó)際金融危機(jī)、英國(guó)脫歐、美國(guó)大選、新冠疫情……，層出不窮的重大事件席卷全球，導(dǎo)致世界經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)加劇。當(dāng)前世界正處于百年未有之大變局，既面臨風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，也是重要機(jī)遇期。2018年6月，習(xí)近平總書(shū)記在中央外事工作會(huì)議上提出“當(dāng)前中國(guó)處于近代以來(lái)最好的發(fā)展時(shí)期，世界處于百年未有之大變局”的重要論斷，并在此后不同場(chǎng)合中又多次強(qiáng)調(diào)?！白兙帧奔赐獠凯h(huán)境處于不斷的變化中，未來(lái)是不確定的。過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)對(duì)于未來(lái)的指導(dǎo)作用逐漸減弱。人與組織的行為結(jié)果越來(lái)越無(wú)法預(yù)測(cè)，進(jìn)而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。人類(lèi)社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)這一新階段，但應(yīng)對(duì)不確定性的知識(shí)體系仍未建立起來(lái)（李成威，2020）[2]。事實(shí)上，多數(shù)人不僅沒(méi)有意識(shí)到新階段的到來(lái)，而且世界觀(guān)的認(rèn)知也未能及時(shí)轉(zhuǎn)變，仍保有“未來(lái)是確定”的觀(guān)念。因而，對(duì)于不確定性與風(fēng)險(xiǎn)的研究顯得尤為迫切且重要。

宏觀(guān)不確定性的微觀(guān)影響存在多方面的研究：一是不確定性下企業(yè)投資研究。由于延遲期權(quán)價(jià)值上升，不確定性推遲了實(shí)物資產(chǎn)投資（Bachmann 和 Bayer， 2013； 王 義 中 和 宋 敏 ，2014；李鳳羽和楊墨竹，2015）[3-5]。但不確定性提升了看漲期權(quán)價(jià)值，激勵(lì)了企業(yè)投入高風(fēng)險(xiǎn)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)（Kraft 等，2013；顧夏銘等，2018）[6-7]。不確定性下企業(yè)的投資行為扭曲，資本配置偏向于金融資產(chǎn)等虛擬投資（徐光偉等，2020）[8]。二是不確定性下企業(yè)融資研究。不確定性上升，金融市場(chǎng)摩擦加劇，增加了資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致信貸利差擴(kuò)大、股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升（Arellano 等，2012；Christiano 等，2014）[9-10]。外部融資受到約束、資金使用成本上升，企業(yè)將持有更多的儲(chǔ)備現(xiàn)金（王紅建等，2014）[11]。三是不確定性下企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)研究。不確定性會(huì)帶來(lái)違約風(fēng)險(xiǎn)上升，增加了企業(yè)破產(chǎn)的可能性。研究多支持不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的正向關(guān)系（劉志遠(yuǎn)等，2017；花馮濤和徐飛，2018；王博等，2019）[12-14]。但面對(duì)不確定性時(shí)，金融行業(yè)削弱主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，加劇被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)及破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)（顧海峰和于家珺，2019）[15]。

本文利用Baker等開(kāi)發(fā)的中國(guó)EPU指數(shù)分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響，研究2000—2019 年滬深A(yù) 股上市公司季度數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：（1）經(jīng)濟(jì)政策不確定性攀升顯著抑制了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。（2）當(dāng)不確定性下降，企業(yè)提高了風(fēng)險(xiǎn)水平；當(dāng)不確定性攀升，企業(yè)降低了風(fēng)險(xiǎn)水平。（3）企業(yè)面臨經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)通過(guò)減少并購(gòu)商譽(yù)、增加現(xiàn)金持有主動(dòng)應(yīng)對(duì)行為降低了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。（4）資本成本強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用。（5）不確定性的經(jīng)濟(jì)后果降低了企業(yè)投資支出，也削減了為員工支付的現(xiàn)金。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：（1）不確定性的經(jīng)濟(jì)后果研究多集中在宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)層面，研究提供了不確定性影響的微觀(guān)經(jīng)濟(jì)后果，有利于拓展不確定性的宏微觀(guān)傳導(dǎo)機(jī)制研究。（2）企業(yè)應(yīng)對(duì)不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)存在“機(jī)遇預(yù)期”與“損失規(guī)避”兩種解釋?zhuān)芯恐С帧皳p失規(guī)避”假說(shuō)，并發(fā)現(xiàn)“機(jī)遇預(yù)期”與“損失規(guī)避”效應(yīng)是同時(shí)存在的，深化了不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間內(nèi)在機(jī)理研究。（3）面對(duì)世界百年未有之大變局，外部不穩(wěn)定性不確定性因素增多，研究為微觀(guān)主體主動(dòng)應(yīng)對(duì)還是被動(dòng)承擔(dān)當(dāng)前不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)提供了有意義的參考。

一、理論分析與研究假設(shè)

實(shí)物期權(quán)理論認(rèn)為外部不確定性上升時(shí)，企業(yè)對(duì)于未來(lái)行動(dòng)作出決策缺乏有效信息，延遲做出抉擇是有價(jià)值的。許多研究基于實(shí)物期權(quán)理論證實(shí)不確定性具有負(fù)面效應(yīng)（Bernanke，1983；Dixit 和Pindyck，1994）[16-17]。不確定性上升不僅減少了企業(yè)實(shí)物資產(chǎn)投資，而且增加了金融市場(chǎng)摩擦。不確定性對(duì)企業(yè)的影響主要有成本與收益兩條路徑（徐光偉等，2020）[8]。從財(cái)務(wù)管理的視角，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)由經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)兩部分組成。不確定性攀升推遲了實(shí)物資產(chǎn)投資，主要源于實(shí)物資產(chǎn)轉(zhuǎn)換成本較高、投資不可逆（Gulen和Ion，2016）[18]，由此帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)上升。因此，企業(yè)不確定性下投資失敗的成本較高。Cooper和Haltiwanger（2006）[19]研究認(rèn)為投資調(diào)整成本超過(guò)資本價(jià)值的一半。不確定性下實(shí)物資產(chǎn)投資不僅調(diào)整成本高，而且也會(huì)提高企業(yè)人力成本（Val?letta和Bengali，2013）[20]。

不確定性帶來(lái)的信息不對(duì)稱(chēng)加劇了金融市場(chǎng)摩擦，提高了外部融資成本導(dǎo)致資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)上升。國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)，金融市場(chǎng)摩擦加劇了市場(chǎng)波動(dòng) （Arellano 等 ， 2010； Christiano 等 ，2014）[21-22]。市場(chǎng)波動(dòng)導(dǎo)致資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)上升，高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)提高了風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，導(dǎo)致企業(yè)融資成本上升。當(dāng)企業(yè)面臨外部融資約束時(shí)，債務(wù)成本上升增加了企業(yè)資不抵債的可能性，由此導(dǎo)致企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)上升。不確定性攀升通過(guò)提高市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)增加了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。 Gilchrist 等（2014）[23]研究發(fā)現(xiàn)不確定性上升，企業(yè)債券信用利差增大。說(shuō)明異質(zhì)性波動(dòng)影響信用利差信息，提高了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。

但基于看漲期權(quán)視角認(rèn)為，不確定性可能對(duì)企業(yè)存在正面影響。如果企業(yè)具有看漲期權(quán)特征，成本可視為期權(quán)價(jià)格。沉沒(méi)成本一定的情況下，不確定性上升反而提升企業(yè)期權(quán)價(jià)值。Kraft等（2013）[6]研究發(fā)現(xiàn)公司的市場(chǎng)價(jià)值與公司層面的波動(dòng)性之間呈正相關(guān)關(guān)系，不確定性上升反而提升了公司市場(chǎng)價(jià)值。徐光偉等（2019）[24]研究發(fā)現(xiàn)不確定性帶來(lái)的沖擊減少了企業(yè)實(shí)物資產(chǎn)投資、增加了金融資產(chǎn)投資，同時(shí)提升了公司的市場(chǎng)價(jià)值，印證了不確定性下微觀(guān)主體存在資本逐利動(dòng)機(jī)。Se?gal等（2015）[25]認(rèn)為不確定性對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響依賴(lài)于是“好的”還是“壞的”不確定性。企業(yè)具有看漲期權(quán)特征，表現(xiàn)為成本一定而收益沒(méi)有上限，降低了企業(yè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。因此，不確定性攀升反而降低了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平。

不確定性具有兩面性，損失與機(jī)遇并存，因而影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的過(guò)程中可能存在“損失規(guī)避”與“機(jī)遇預(yù)期”兩種不同的路徑（劉志遠(yuǎn)等，2017）[12]。針對(duì)兩種截然相反的解釋?zhuān)ㄍ踺既A和茅寧，2019；薛龍，2019）[26-27]，需要進(jìn)一步考察企業(yè)行為在不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的作用。不論不確定性下“被動(dòng)承擔(dān)”企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)增加還是“主動(dòng)應(yīng)對(duì)”企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)降低，實(shí)質(zhì)上都體現(xiàn)了企業(yè)面臨環(huán)境動(dòng)蕩所做出的行動(dòng)。當(dāng)企業(yè)“主動(dòng)應(yīng)對(duì)”能夠減輕其面臨的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，說(shuō)明企業(yè)的行為是有效的。而企業(yè)沒(méi)能有效減輕其面臨的風(fēng)險(xiǎn)，說(shuō)明是“被動(dòng)承擔(dān)”?，F(xiàn)有關(guān)于不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究均未對(duì)企業(yè)主動(dòng)行為在兩者中的作用予以足夠重視。少量研究關(guān)注到了經(jīng)濟(jì)政策不確定性下企業(yè)行為的主動(dòng)性。邵林等（2020）[28]發(fā)現(xiàn)，董事網(wǎng)絡(luò)能夠緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來(lái)的信息模糊風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)主動(dòng)適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊。薛龍（2019）[27]以 2007—2016 年 A 股年度數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)負(fù)相關(guān)。基于此，本文提出如下對(duì)立假設(shè)：

假設(shè)Ha：基于被動(dòng)承擔(dān)視角，不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，不確定性攀升提高了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平。

假設(shè)Hb：基于主動(dòng)應(yīng)對(duì)視角，不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，不確定性攀升降低了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

為了盡可能反映更多不確定性事件的影響，本文選取2000—2019 年間滬深A(yù) 股上市公司季度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，剔除：（1）金融保險(xiǎn)行業(yè)；（2） ST、*ST 樣本；（3）10 年以下上市公司樣本；（4）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全的樣本。最終得到1718 家上市公司季度數(shù)據(jù)，共計(jì)113944 個(gè)觀(guān)測(cè)值。不確定性測(cè)度選擇Baker等開(kāi)發(fā)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)月度數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)。除宏觀(guān)變量與虛擬變量外，均對(duì)連續(xù)變量在1%水平上進(jìn)行了Winsorize縮尾處理。

（二）變量定義

參考劉志遠(yuǎn)等（2017）[12]度量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的方法，使用息稅前利潤(rùn)（RBITDA）除以總資產(chǎn)計(jì)算的總資產(chǎn)收益率（ROA），息稅前利潤(rùn)數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR 盈利能力子庫(kù)。首先控制行業(yè)與時(shí)間效應(yīng)計(jì)算總資產(chǎn)收益率均值，再使用公式（1）計(jì)算該樣本當(dāng)期與行業(yè)均值的差異，然后使用公式（2）計(jì)算滯后五期的總資產(chǎn)收益率波動(dòng)值得到企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平（Risk）。

參考Gulen 和Ion（2016）、徐光偉等（2020）的做法，對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性月度指數(shù)加權(quán)平均計(jì)算季度指數(shù)，計(jì)算公式如下：

控制變量的選取主要借鑒劉志遠(yuǎn)等（2017）[12]的做法，控制了財(cái)務(wù)杠桿、投資機(jī)會(huì)、成長(zhǎng)性、年齡、企業(yè)規(guī)模等微觀(guān)企業(yè)特征變量和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)等宏觀(guān)環(huán)境變量。為了消除所有權(quán)性質(zhì)、地區(qū)、季度和行業(yè)的差異性，分別對(duì)其進(jìn)行控制（表1）。

表1 變量定義

（三）模型建立

本文構(gòu)建如下多元回歸模型檢驗(yàn)不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響。后文進(jìn)一步檢驗(yàn)均以公式（4）為基礎(chǔ)，控制變量均與基本模型一致。本文解釋變量和被解釋變量均采用滯后變量計(jì)算得出。若通過(guò)模型滯后項(xiàng)克服內(nèi)生問(wèn)題很可能會(huì)弱化兩者的關(guān)聯(lián)，故本文模型中的變量均選擇同一期間，后文將利用工具變量法和反因果試驗(yàn)分析內(nèi)生性問(wèn)題。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)Risk變量均值為0.107，最小值為0.002，最大值為3.021，中值為0.020，75%分位數(shù)為0.042，表明存在部分企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)極高的樣本，并且不同企業(yè)之間風(fēng)險(xiǎn)水平差異明顯。EPU 變量均值為1.806，最小值為0.517，最大值為6.898，表明在樣本期間內(nèi)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)具有一定的波動(dòng)性。其余變量不再贅述。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）單變量分析

表3報(bào)告了Risk變量在不同分組情況下的均值與中值檢驗(yàn)結(jié)果。以EPU 中值將樣本分為高低兩組，Risk 在高EPU 組均值為0.0553、中值為0.0196，Risk 在低 EPU 組均值為 0.1550、中值為0.0210。高EPU 組Risk 的均值和中值均在1%水平上顯著小于低組，初步說(shuō)明不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)向關(guān)系。所有權(quán)性質(zhì)分組檢驗(yàn)結(jié)果顯示，國(guó)有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)水平顯著低于非國(guó)有企業(yè)。將樣本分為2008 年金融危機(jī)前后兩組，Risk 均值、中值與EPU 分組檢驗(yàn)結(jié)果較為接近，說(shuō)明不確定性的變化與金融危機(jī)的發(fā)生具有內(nèi)在關(guān)聯(lián)。地區(qū)分組檢驗(yàn)結(jié)果顯示，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高。

表3 單變量分析

（三）基準(zhǔn)回歸分析

表4 中（1）至（4）列依次加入企業(yè)特征變量、宏觀(guān)環(huán)境變量和虛擬變量進(jìn)行回歸分析，EPU系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)。結(jié)果證實(shí)不確定性抑制了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平。為了排除金融危機(jī)這一全球性事件對(duì)不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的共同影響，本文將2007—2009 年樣本剔除，分別考察金融危機(jī)前與金融危機(jī)后不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響。結(jié)果顯示，在排除金融危機(jī)影響后，EPU 系數(shù)仍在1%水平上顯著為負(fù)。財(cái)務(wù)杠桿與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，高負(fù)債增加了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。其他控制變量，投資機(jī)會(huì)、成長(zhǎng)性、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，投資機(jī)會(huì)越多、成長(zhǎng)性越好、規(guī)模越大，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平越低。

表4 基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，替換被解釋變量。分別計(jì)算兩期、三期、十期的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平，并以息稅折舊前利潤(rùn)重新計(jì)算。第二，更換樣本。剔除季度因素，保留樣本期間持續(xù)經(jīng)營(yíng)的企業(yè)，將解釋變量與被解釋變量按年度數(shù)據(jù)重新計(jì)算，EPU 取年度加權(quán)平均數(shù)，其他變量不變，使用固定效應(yīng)模型對(duì)平衡面板數(shù)據(jù)回歸。表5 中（1）列為樣本總體，（2）列為去除2007、2008 和2009 年后的樣本。第三，改變模型設(shè)定。表5中（3）至（4）列分別列示了robust 后的固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果。第四，分組測(cè)試。以所有制和地區(qū)為分組變量分別進(jìn)行回歸。第五，采用工具變量法。參考已有研究，選擇經(jīng)濟(jì)政策不確定性的全球指數(shù)和美國(guó)指數(shù)為工具變量。表5中（5）至（8）列分別為全球、美國(guó)、日本和韓國(guó)不確定性指數(shù)為工具變量的2SLS回歸。第六，反因果試驗(yàn)。將模型中解釋變量與被解釋變量調(diào)換位置，排除反向因果關(guān)系。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

四、進(jìn)一步分析

（一）時(shí)間效應(yīng)檢驗(yàn)

劉志遠(yuǎn)等（2017）[12]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響存在“損失規(guī)避”和“機(jī)遇預(yù)期”兩種路徑。從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿而言，只有未來(lái)能夠獲得高額收益時(shí)，企業(yè)才會(huì)愿意承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)。不確定性攀升下風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)疊加，企業(yè)不僅無(wú)法獲取高額收益，而且還可能遭受巨大損失。不確定性并非單純上升，也存在著一定時(shí)期的下降。根據(jù)Baker等開(kāi)發(fā)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)劃分出不同的時(shí)間年份。表6 中（1）列顯示只控制季度效應(yīng)的結(jié)果，EPU 回歸系數(shù)顯著為負(fù)無(wú)變化。（2）列報(bào)告不確定性下降年度回歸結(jié)果，EPU回歸系數(shù)顯著為正，支持了“機(jī)遇預(yù)期”效應(yīng)假說(shuō)。（3）至（6）列是將樣本期間劃分區(qū)間，多數(shù)區(qū)間的結(jié)果與基本回歸一致，2013—2016 年EPU回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正。所以，不確定性平穩(wěn)波動(dòng)區(qū)間支持“機(jī)遇預(yù)期”假說(shuō)，而不確定性劇烈波動(dòng)且持續(xù)上升區(qū)間支持“損失規(guī)避”假說(shuō)。

表6 時(shí)間效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

綜上所述，本文發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系并非簡(jiǎn)單的正負(fù)相關(guān)，也并非完全是“機(jī)遇預(yù)期”或“損失規(guī)避”，而是與未來(lái)不確定性是否降低、企業(yè)能否獲得期望收益有關(guān)。當(dāng)未來(lái)不確定性下降，企業(yè)生存環(huán)境趨于穩(wěn)定時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平，企業(yè)期望將高風(fēng)險(xiǎn)兌付為高收益。然而，在不確定性攀升的宏觀(guān)環(huán)境下，企業(yè)更偏向于規(guī)避高風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失，通過(guò)積極應(yīng)對(duì)降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平。

（二）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)向關(guān)系驗(yàn)證了存在一定程度的“損失規(guī)避”效應(yīng)，但更重要的在于企業(yè)是否主動(dòng)采取應(yīng)對(duì)行為?；谝延醒芯亢蛿?shù)據(jù)的可得性，本文構(gòu)建了如下中介效應(yīng)模型以檢驗(yàn)企業(yè)主動(dòng)應(yīng)對(duì)行為的中介作用是否存在。其中，模型中介變量為Y。

表7中（1）至（3）列為商譽(yù)的中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著抑制了企業(yè)商譽(yù)水平，EPU 仍顯著為負(fù)。（4）至（6）列為現(xiàn)金持有的中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著增加了企業(yè)的現(xiàn)金持有水平，EPU 仍顯著為負(fù)。表7的結(jié)果說(shuō)明企業(yè)在面臨經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)有減少并購(gòu)商譽(yù)、增加現(xiàn)金持有水平等主動(dòng)應(yīng)對(duì)行為，并通過(guò)主動(dòng)應(yīng)對(duì)行為降低了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果顯示部分中介效應(yīng)成立，企業(yè)主動(dòng)應(yīng)對(duì)行為是有效的。

表7 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

本文以當(dāng)期有息債務(wù)與權(quán)益之和標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)建一個(gè)估計(jì)的資本成本Capital。表8 中（1）至（2）列為Capital 的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，資本成本與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)為顯著的負(fù)向關(guān)系，交互項(xiàng)顯著為正。說(shuō)明資本成本強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用。以考慮現(xiàn)金紅利再投資的季度個(gè)股回報(bào)率SR 為融資來(lái)源穩(wěn)定的代理變量，表8中（3）至（4）列的結(jié)果顯示，個(gè)股回報(bào)率強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用。資本成本越高和個(gè)股回報(bào)率高，說(shuō)明投資者從企業(yè)獲得的回報(bào)高。企業(yè)通過(guò)保障投資人的利益獲取融資層面的支持能幫助企業(yè)克服經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

（四）經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)

現(xiàn)有研究在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資的抑制作用方面已經(jīng)取得了一致的觀(guān)點(diǎn)，但其中的影響機(jī)制仍有待深入研究。抑制企業(yè)投資是否是經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)后果？利用投資活動(dòng)現(xiàn)金流量作為企業(yè)投資變量Invest?ment。表9中（1）至（2）列為企業(yè)投資的經(jīng)濟(jì)后果，EPU 的系數(shù)依然顯著為負(fù)，與已有研究一致?，F(xiàn)有經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制企業(yè)投資的研究集中在資本投資，未涉及到人力投資的討論。表9中（3）至（4）列的因變量Employee 為支付給員工或?yàn)閱T工支付現(xiàn)金流量經(jīng)總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化，EPU系數(shù)顯著為負(fù)，交乘項(xiàng)顯著為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性不僅減少了企業(yè)投資，也削減了對(duì)職工的現(xiàn)金支付。

表9 經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)

五、研究結(jié)論

國(guó)際金融動(dòng)蕩、全球化遭遇逆流、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)上升，企業(yè)如何面對(duì)越來(lái)越不確定的外部環(huán)境？隨著世界政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境動(dòng)蕩加劇，不確定性研究再度升溫。研究不確定性對(duì)微觀(guān)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文利用Baker 等[1]開(kāi)發(fā)的中國(guó) EPU 指數(shù)，以 2000—2019 年滬深A(yù) 股上市公司季度數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響及其作用機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)：（1）經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，并經(jīng)過(guò)多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果依然顯著。說(shuō)明不確定性攀升，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)反而下降，企業(yè)主動(dòng)應(yīng)對(duì)外部不確定性環(huán)境。（2）進(jìn)一步將分為不確定性下降和上升兩種情況發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)處于下降時(shí)，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平上升，體現(xiàn)為“機(jī)遇預(yù)期”效應(yīng)；當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)處于上升時(shí)，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平下降，體現(xiàn)為“損失規(guī)避”效應(yīng)。（3）經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)減少企業(yè)商譽(yù)、增加現(xiàn)金持有影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平，存在部分中介效應(yīng)。商譽(yù)和現(xiàn)金持有可能是經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的中介路徑。（4）以估計(jì)的資本成本和個(gè)股回報(bào)率為調(diào)節(jié)變量發(fā)現(xiàn)，資本成本和個(gè)股回報(bào)率強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用。（5）經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，不確定性顯著減少了企業(yè)投資支出，也削減企業(yè)支付給員工或?yàn)閱T工支付的現(xiàn)金。

研究的不足之處在于：（1）不確定性概念寬泛模糊，如何精確測(cè)度尚存爭(zhēng)議。本文使用Baker等[1]開(kāi)發(fā)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)作為替代指標(biāo)，雖然目前主流研究采用較為廣泛，但對(duì)其測(cè)量的理論基礎(chǔ)存在置疑。（2）本文嘗試探索宏觀(guān)不確定性對(duì)微觀(guān)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)影響的傳導(dǎo)機(jī)理與作用路徑，但可能還存在其他重要的中介效應(yīng)或調(diào)節(jié)效應(yīng)。如不確定性是否通過(guò)企業(yè)融資決策進(jìn)一步影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，管理者特征是否起到重要的調(diào)節(jié)作用，未來(lái)可做進(jìn)一步探析。（3）如何感知預(yù)測(cè)未來(lái)不確定性趨勢(shì)是企業(yè)主動(dòng)應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化的關(guān)鍵。當(dāng)然，對(duì)于不確定性的預(yù)測(cè)本身就存在不確定性。因此，不確定性與風(fēng)險(xiǎn)之間可能存在共生關(guān)系，如何解決其中內(nèi)生性問(wèn)題也值得深入研究。