■張金朵 張中華

一、引言

當前，我國固定資產(chǎn)投資率下滑，制造業(yè)增加值下降。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)：2011—2016 年，全社會固定資產(chǎn)投資增速從23.8%下降到8.1%；2019年，投資增速僅為5.4%；2020年受疫情沖擊，投資增速降至2.9%。2018—2020年，我國制造業(yè)增加值占GDP比重由29.41%下降為26.18%。面對實業(yè)投資率下滑態(tài)勢，我國通過調(diào)控經(jīng)濟政策等手段加強和改善實體經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境。然而，經(jīng)濟政策特別是貨幣政策頻繁調(diào)整，企業(yè)難以準確把握政策動向，進而對不可逆固定資產(chǎn)投資持謹慎態(tài)度[1]?？梢姡泿耪邘淼牟淮_定性沖擊會影響企業(yè)未來預(yù)期，進而影響實業(yè)投資。

貨幣政策作為政府宏觀調(diào)控的重要內(nèi)容之一，在支持和穩(wěn)定實體經(jīng)濟發(fā)展方面發(fā)揮了積極作用，因此一直受到學(xué)術(shù)界和實務(wù)界的重點關(guān)注。近年來，世界經(jīng)濟增長放緩，“黑天鵝”事件頻出，為支撐經(jīng)濟復(fù)蘇和刺激經(jīng)濟增長，各國政府頻繁調(diào)整貨幣政策，而政策路徑對經(jīng)濟態(tài)勢的依賴程度越高，貨幣政策沖擊導(dǎo)致的宏觀經(jīng)濟不確定性就越大，這會嚴重影響貨幣政策的有效性[2]。然而，現(xiàn)有研究視角主要集中于貨幣政策水平的沖擊效應(yīng)，缺乏對貨幣政策不確定性和波動性沖擊，特別是貨幣政策不確定性對微觀企業(yè)投資決策沖擊的效應(yīng)研究。

在當前中國經(jīng)濟面臨需求收縮、供給沖擊、預(yù)期減弱的三重壓力以及實體經(jīng)濟投資疲軟的背景下，“穩(wěn)增長”被放在更加突出的位置。如何降低宏觀投資環(huán)境不確定性、波動性，以及如何提高政策調(diào)控的穩(wěn)定性和有效性，對于穩(wěn)定實業(yè)投資、鞏固壯大實體經(jīng)濟根基有重要意義?；诖?，本文從貨幣政策頻繁調(diào)整的不確定性和波動性視角，探討了貨幣政策不確定性對實體企業(yè)實物投資的沖擊效應(yīng)，以期為減弱宏觀不確定性沖擊、穩(wěn)定實體經(jīng)濟增長以及尋找金融支持實體經(jīng)濟發(fā)展的平衡路徑提供新的經(jīng)驗證據(jù)。

本文的主要貢獻在于：第一，本文重點關(guān)注貨幣政策不確定性沖擊對實體企業(yè)實物投資的影響，擴展了宏觀不確定性與微觀企業(yè)投資行為方面的研究內(nèi)容。第二，在實物期權(quán)和融資約束理論基礎(chǔ)上引入資產(chǎn)不可逆程度、企業(yè)外部信貸可得性和內(nèi)部現(xiàn)金流作為機制變量，分析貨幣政策不確定性如何影響企業(yè)風險承擔和融資約束，進而影響實業(yè)投資。第三，進一步厘清貨幣政策不確定性對不同類型企業(yè)實物投資抑制效應(yīng)的大小，為貨幣政策不確定性影響微觀企業(yè)提供更為細致的經(jīng)驗和證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）貨幣政策不確定性與實業(yè)投資

依據(jù)實物期權(quán)理論和融資約束理論，貨幣政策不確定性的上升會增加企業(yè)實物投資風險，提高企業(yè)融資成本，進而導(dǎo)致企業(yè)延緩或推遲實物投資行為。貨幣政策作為政策調(diào)控的重要內(nèi)容之一，其操作背景的波動性和操作方式的相機決策特征，決定了貨幣政策的不確定性。Bloom[3]認為，貨幣政策頻繁調(diào)整產(chǎn)生的不確定性給宏觀經(jīng)濟帶來沖擊，嚴重制約了貨幣政策的有效性。投資規(guī)劃通常具有前瞻性、謹慎性和收益驅(qū)動性[4]。作為市場經(jīng)濟主體，企業(yè)的投資反應(yīng)較為迅速，對未來投資環(huán)境預(yù)期變化的反應(yīng)也較為強烈，因此不確定性對經(jīng)濟增長影響的主要渠道即為投資[5]，特別是當企業(yè)受到財務(wù)限制時，不確定性的增加會提高企業(yè)投資行為的謹慎程度。國際貨幣基金組織2013 年發(fā)布的世界經(jīng)濟展望報告指出，許多發(fā)達經(jīng)濟體的寬松和非常規(guī)貨幣政策造成的扭曲阻礙了經(jīng)濟增長。其中一項商業(yè)調(diào)查結(jié)果也表明，貨幣政策不確定性的增加會減少企業(yè)增加實物投資的計劃。Husted等[6]研究認為，貨幣政策不確定性的沖擊有力提高了信貸利差并減少了產(chǎn)出，其影響與傳統(tǒng)的緊縮性貨幣政策沖擊相當。我國學(xué)者對政策不確定性的研究看法與之類似。Li 等[7]使用貝葉斯方法測度了中國貨幣政策不確定性指數(shù)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性會通過提高信用風險和降低產(chǎn)出來抑制經(jīng)濟增長。王博等[8]同樣認為貨幣政策不確定性沖擊會對實體經(jīng)濟產(chǎn)生負面沖擊，特別是當違約風險較高時。由此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：貨幣政策不確定性上升會抑制企業(yè)實物投資。

（二）作用機制分析

1.資產(chǎn)不可逆性。實物期權(quán)理論認為，在不確定性環(huán)境下的不可逆投資決策中，延遲投資是有價值的。對于企業(yè)實物投資，宏觀不確定性上升會提高其期權(quán)價值，使得企業(yè)面臨投資決策失誤成本增加從而延緩?fù)顿Y。Bloom[9]認為資產(chǎn)不可逆程度越高，資產(chǎn)交易成本越大，等待期權(quán)價值就越高，企業(yè)要求的風險溢價也就越大。因此，宏觀投資環(huán)境波動性越大，企業(yè)面臨的不確定性越大，導(dǎo)致企業(yè)預(yù)防性延遲投資或放棄投資的意愿增加[10]。而在資產(chǎn)完全可逆的情況下，貨幣政策調(diào)整不會造成期權(quán)損失，從而不會對投資產(chǎn)生負面影響[11]。由此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：企業(yè)資產(chǎn)不可逆程度越高，貨幣政策不確定性對企業(yè)實物投資的抑制效應(yīng)越大。

2.外部融資約束機制。從外部融資約束看，信貸供給是貨幣政策影響企業(yè)投資決策的重要渠道。一方面，貨幣政策作為銀行信貸期望收益預(yù)測的重要參數(shù)[12]，其調(diào)整的頻度會影響銀行信貸決策，使得銀行被迫調(diào)整信貸供給比例，提高其審慎放貸標準，從而增加企業(yè)融資成本。另一方面，Husted等[6]認為貨幣政策不確定性上升的效應(yīng)如同緊縮性貨幣政策的效應(yīng)，不確定性越大，長期利率越高。對企業(yè)來說，信貸供給的減少和融資成本的增加會降低企業(yè)信貸可得性，從而進一步收緊企業(yè)融資約束，迫使企業(yè)縮減或放棄投資[13]?？梢?，貨幣政策不確定性上升，會通過降低企業(yè)信貸可得性進一步放大其對企業(yè)實物投資的抑制作用。由此，本文提出假設(shè)3：

假設(shè)3：貨幣政策不確定性上升會通過降低外部信貸可得性加劇其對企業(yè)實物投資的沖擊效應(yīng)。

3.內(nèi)源性融資機制。根據(jù)啄序理論，企業(yè)融資會首選企業(yè)內(nèi)部自有資金。企業(yè)持有適度的內(nèi)源性資金，對于其避免陷入流動性風險和捕捉優(yōu)質(zhì)投資機會有重要作用。有學(xué)者認為企業(yè)基于未來的不確定性預(yù)期持有現(xiàn)金，貨幣政策不確定性上升會激發(fā)企業(yè)現(xiàn)金流的敏感性，導(dǎo)致企業(yè)傾向于持有更多現(xiàn)金[14]。從預(yù)防性需求看，貨幣政策不確定性的上升會增加企業(yè)風險承擔水平，而企業(yè)內(nèi)部充分的現(xiàn)金流在一定程度上可以規(guī)避外部不確定性風險沖擊，避免企業(yè)陷入財務(wù)困境[15]。企業(yè)持有充裕的現(xiàn)金，既有利于企業(yè)把握良好的投資機會，也利于企業(yè)避免不確定性帶來的機會成本的損失。由此，本文提出假設(shè)4：

假設(shè)4：企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金持有水平的提高，可以削弱貨幣政策不確定性對企業(yè)實物投資的抑制效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文使用Wind 數(shù)據(jù)庫和CSMAR 數(shù)據(jù)提供的2011—2020 年滬深A(yù) 股上市公司數(shù)據(jù)。針對研究問題和滿足模型設(shè)定條件算法的有效性，將樣本和數(shù)據(jù)處理如下：第一，剔除金融和房地產(chǎn)企業(yè)；第二，剔除已退市、ST 和PT 類企業(yè)；第三，剔除樣本期內(nèi)財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，以保證樣本期內(nèi)的企業(yè)個體完全相同；第四，剔除極端異常值，且因變量選擇至少具有連續(xù)三年觀測值的樣本。

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業(yè)固定資產(chǎn)投資率（Invest）。參考靳慶魯?shù)萚16]、張成思等[17]的研究，將該指標定義為企業(yè)投資于固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)的現(xiàn)金之和，并基于總資產(chǎn)進行標準化。

2.核心解釋變量：貨幣政策不確定性（MPU）、企業(yè)獲利能力和潛在投資機會（Roe）、企業(yè)固定資產(chǎn)投資風險（Var）。

根據(jù)實物期權(quán)理論，借鑒金融經(jīng)濟觀點，企業(yè)投資效應(yīng)最大化的回報率是投資主體在考慮了投資風險后，投資人持有這項資產(chǎn)所要求的回報率。一個固定資產(chǎn)投資項目，資產(chǎn)不可逆程度越高，投資風險越大，投資者所要求的回報率也越高。因此，實物期權(quán)理論下，企業(yè)的最優(yōu)投資決策問題主要包括：第一，投資是不可逆的；第二，存在不確定性；第三，推遲投資不會額外增加投資成本或喪失投資機會。因此，本文在研究貨幣政策不確定性對企業(yè)投資影響的指標設(shè)定上，亦從以上三個角度考慮貨幣政策不確定性對企業(yè)投資的沖擊效應(yīng)。一方面，對于外部不確定性，本文主要考察的是貨幣政策不確定性。另一方面，根據(jù)公司價值相關(guān)文獻研究，公司當前的獲利能力可以反映其未來的投資機會[16]，即當企業(yè)具有較好投資機會時，企業(yè)會擴張投資規(guī)模，反之會收縮投資規(guī)模。因此，本文也將企業(yè)獲利能力和潛在投資機會納入核心解釋變量。此外，考慮到固定資產(chǎn)投資不可逆程度越高，固定資產(chǎn)投資風險越大，本文也將固定資產(chǎn)投資風險納入核心解釋變量。

關(guān)于各變量指標的計算：參考Huang 等[18]的指標和編制方法，構(gòu)建貨幣政策不確定性指數(shù)；參考靳慶魯?shù)萚16]的研究，使用凈利潤/凈資產(chǎn)來反映企業(yè)獲利能力和潛在投資機會；參考彭俞超等[19]的方法，使用企業(yè)固定資產(chǎn)投資收益率三年滾動標準差來表示固定資產(chǎn)投資風險。

3.調(diào)節(jié)變量。根據(jù)實物期權(quán)理論和融資約束理論，本文選取資產(chǎn)不可逆程度（IR）、企業(yè)信貸可得性（Bankloan）和企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流（CashD）三個指標作為調(diào)節(jié)變量。其中，資產(chǎn)不可逆程度參考喻坤等[20]和柳明花[21]的研究，用固定資產(chǎn)/期初總資產(chǎn)來表示；企業(yè)信貸可得性參考何德旭等[22]和李小林等[23]的研究，用（長期借款+短期借款增量）/年初總資產(chǎn)來表示；企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流參照楊興全等[24]的研究，用（貨幣資金變化額+短期投資變化額）/期初總資產(chǎn)來表示。

4.控制變量。微觀指標：融資約束（cash），用企業(yè)經(jīng)營性現(xiàn)金凈流量與營業(yè)收入之比表示；資產(chǎn)負債率（debt），用企業(yè)總負債與總資產(chǎn)之比表示；公司規(guī)模（size），用剔除價格因素的總資產(chǎn)表示；治理因素（mag），若公司董事與總經(jīng)理為同一人，則取1，否則取0；企業(yè)成長能力（gabi），用企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入增長率表示；企業(yè)年齡（age），從企業(yè)成立時間計算到樣本期；TobinQ，用市值與總資產(chǎn)的比值表示。宏觀指標：經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP），用剔除價格因素后的GDP增速表示；利率（rate），用中長期貸款利率表示。

（三）實證設(shè)計

1.貨幣政策影響實物投資模型

其中，Investit表示企業(yè)固定資產(chǎn)投資率，Roe為企業(yè)獲利能力和潛在投資機會，Var為企業(yè)固定資產(chǎn)投資風險，CVsit為控制變量，μi為企業(yè)固定效應(yīng)，εit為模型擾動項，it表示在時點t的企業(yè)i，系數(shù)α、β、γ則反映了貨幣政策不確定性、企業(yè)投資機會和企業(yè)固定資產(chǎn)投資風險對企業(yè)投資的邊際影響效應(yīng)。Φ 表示控制變量的系數(shù)向量。

針對以下問題，本文對模型進行完善。第一，固定資產(chǎn)投資具有長期性和不可逆性，企業(yè)投資計劃在不同時期存在重疊，因此，在模型中加入企業(yè)投資的一階自回歸項Investi,t-1，即滯后一期的投資，以反映企業(yè)投資的慣性路徑。第二，假定貨幣政策不確定性對不同規(guī)模和業(yè)績、不同行業(yè)和性質(zhì)企業(yè)的投資影響邊際效應(yīng)相同，與現(xiàn)實相悖。因不同類別企業(yè)資產(chǎn)可逆程度不同，面臨融資約束程度也有所差別，引入企業(yè)類別與貨幣政策不確定性的交互項來反映貨幣政策不確定性沖擊投資的差異性特征。第三，投資規(guī)劃具有前瞻性，考慮貨幣政策不確定性、投資風險及投資機會滯后影響當期投資的過程，在模型中引入滯后項來反映其對企業(yè)投資的動態(tài)滯后效應(yīng)。

綜合以上分析，本文將企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)屬性以及企業(yè)經(jīng)營業(yè)績和規(guī)模等特征變量引入模型，以反映貨幣政策不確定性對不同類型企業(yè)實物投資產(chǎn)生的沖擊效應(yīng)的差異性。

Cd=(Cd1,Cd2) ，表示國有和非國有企業(yè)性質(zhì)分類；Cj=(C1,C2)，表示制造業(yè)和非制造業(yè)的行業(yè)分類；Crdj表示按經(jīng)營業(yè)績對企業(yè)分層，其中Cr1、Cr2、Cr3分別表示經(jīng)營業(yè)績較差、一般、較好；Csdj表示按規(guī)模對企業(yè)分層，其中Cs1、Cs2、Cs3分別表示規(guī)模較小、規(guī)模一般、規(guī)模較大。

關(guān)于業(yè)績和規(guī)模設(shè)定指標如下：（1）將企業(yè)按行業(yè)歸類后，根據(jù)企業(yè)績效（Roa）大小劃分為25%以下、25%～75%、75%以上三個分位區(qū)間，分別表示經(jīng)營業(yè)績較差（Hr1=1,Hr2=0,Hr3=0 ）、業(yè)績一般（Hr1=0,Hr2=1,Hr3=0）、業(yè)績較好（Hr1=0,Hr2=0,Hr3=1）。該設(shè)定表現(xiàn)出貨幣政策不確定性的沖擊效應(yīng)可能隨企業(yè)經(jīng)營狀況的變動而發(fā)生改變。（2）根據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)數(shù)值大小對規(guī)模進行分類。分類方法同上，該設(shè)定表現(xiàn)出貨幣政策不確定性的沖擊效應(yīng)可能隨企業(yè)規(guī)模變動而發(fā)生改變。

具體來說，貨幣政策不確定性、企業(yè)投資機會和固定資產(chǎn)投資風險對企業(yè)投資影響的累積效應(yīng)分別為：Σhαh/(1-ρ) 、Σl βl/(1-ρ)、Σpγp/(1-ρ)。由于貨幣政策的實施一般來說存在滯后效應(yīng)，企業(yè)經(jīng)營效益和經(jīng)營風險對企業(yè)投資的影響存在一定的慣性，因此由滯后項和自回歸項共同反映累積效應(yīng)。此外，為解決模型內(nèi)生性問題和保證實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用FIV因子工具變量估計法。

2.調(diào)節(jié)機制檢驗?zāi)Ｐ?/p>

為檢驗假設(shè)2到假設(shè)4，即貨幣政策不確定性通過資產(chǎn)不可逆、信貸可得性和企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金持有作用于企業(yè)投資的調(diào)節(jié)機制，本文設(shè)定模型如下：

其中，MVit表示調(diào)節(jié)變量，包括資產(chǎn)不可逆性（IR）、外部信貸可得性（Bankloan）和企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流水平（CashD）。其他變量同上。

四、實證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征

表1為各變量的基本描述性統(tǒng)計特征。觀察貨幣政策不確定性、GDP 增速和利率等宏觀變量，可知貨幣政策不確定性MPU 的最小值為0.868，最大值為2.369，說明在樣本期間內(nèi)，貨幣政策不確定性波動較大。而在2011—2020年，中國GDP增速平均達到7.2%，維持在相對較高水平，但主要依賴于前期經(jīng)濟的高速增長，而近幾年增速不僅放緩，而且在疫情沖擊下，2020年的樣本最小值僅為2.3%。觀察企業(yè)變量發(fā)現(xiàn)，企業(yè)實物投資率的均值為2.5%，企業(yè)個體也存在較大差距，最大值達到11.1%，最小值甚至為0，說明投資不足情況較為嚴重。而固定資產(chǎn)投資占比最大值為87%，最小值只有0.1%，說明企業(yè)間資產(chǎn)不可逆程度存在較大差別。從企業(yè)外部融資環(huán)境和內(nèi)部現(xiàn)金持有情況來看，兩者的最大值分別為5.9%和4.1%，而最小值均為負值，說明企業(yè)內(nèi)外部資金環(huán)境也存在明顯差距。這也在一定程度上為本文研究貨幣政策不確定性對實業(yè)投資的沖擊效應(yīng)提供了基礎(chǔ)。

表1 變量基本統(tǒng)計特征

（二）主回歸結(jié)果分析

表2列示了總體回歸結(jié)果。貨幣政策不確定性MPU 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負，考慮滯后一期的累計效應(yīng)，貨幣政策不確定性的沖擊效應(yīng)進一步加大。這說明貨幣政策不確定性抑制了實體企業(yè)的固定資產(chǎn)投資行為，貨幣政策不確定性的上升會帶來實業(yè)投資率的下降，即假設(shè)1 成立。從企業(yè)投資機會和投資風險來看，企業(yè)的獲利能力和投資機會越大，對企業(yè)投資的積極推動作用越大；反之，企業(yè)投資風險越大，對企業(yè)投資的阻礙越大?？梢?，貨幣政策不確定性上升說明企業(yè)外部投資環(huán)境的波動性較大，這會進一步增加企業(yè)的投資風險，降低投資收益預(yù)期，從而增強對企業(yè)實物投資的抑制效應(yīng)。

表2 主回歸結(jié)果

從企業(yè)的現(xiàn)金流、資產(chǎn)負債率等指標來看，其回歸系數(shù)在統(tǒng)計意義上顯著，說明內(nèi)部資金是企業(yè)投資的重要來源，而外部信貸也顯著影響著企業(yè)投資。無論是內(nèi)部資金還是外部資金，企業(yè)的資金越充裕，投資水平越高；反之，融資約束越強，企業(yè)投資水平越低。

（三）分類回歸結(jié)果

根據(jù)前文理論分析和模型設(shè)定，貨幣政策不確定性對不同類別企業(yè)實物投資的沖擊效應(yīng)存在異質(zhì)性，回歸結(jié)果如表3和表4 所示。

1.不同經(jīng)營狀態(tài)的回歸結(jié)果

表3報告了不同經(jīng)營狀態(tài)下的回歸結(jié)果。總的來看，貨幣政策不確定性對絕大部分經(jīng)營狀態(tài)的企業(yè)投資都具有抑制效應(yīng)，其中經(jīng)營狀態(tài)較差的國有非制造業(yè)企業(yè)雖為正值，但不顯著。

表3 不同經(jīng)營狀態(tài)下MPU對Invest的影響

從企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)看，隨著經(jīng)營狀態(tài)由差變好，貨幣政策不確定性的系數(shù)也由大變小，說明貨幣政策不確定性對經(jīng)營狀態(tài)較差和一般的企業(yè)投資沖擊最大，而經(jīng)營狀態(tài)一般的企業(yè)受到貨幣政策不確定性的沖擊最為廣泛且顯著。

從企業(yè)性質(zhì)看，對回歸系數(shù)大小進行比較，可以發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性對非國有企業(yè)投資的沖擊力度遠大于國有企業(yè)，特別是對經(jīng)營狀態(tài)一般和較差的非國有企業(yè)。而對于國有企業(yè)，貨幣政策對業(yè)績中等企業(yè)的沖擊效應(yīng)更為顯著。可見，貨幣政策不確定性對非國有企業(yè)投資的抑制效應(yīng)更為廣泛。

從行業(yè)看，對比制造業(yè)和非制造業(yè)企業(yè)的系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性對制造業(yè)企業(yè)投資的沖擊更大，范圍也更廣，而且這種沖擊主要集中在非國有制造業(yè)企業(yè)。對于非制造業(yè)企業(yè)，其沖擊對于經(jīng)營狀況一般的企業(yè)更為顯著。

2.不同規(guī)模的回歸結(jié)果

表4報告了不同規(guī)模企業(yè)的回歸結(jié)果。總的來看，貨幣政策不確定性對絕大部分規(guī)模的企業(yè)投資都具有顯著抑制效應(yīng)，其中規(guī)模較大的國有制造業(yè)企業(yè)雖為正值，但不顯著。

表4 不同規(guī)模條件下MPU對Invest的影響

從規(guī)?？矗S著企業(yè)規(guī)模由小變大，貨幣政策不確定性的系數(shù)也由大變小，說明貨幣政策不確定性對中小型企業(yè)投資沖擊最大，特別是對中小型非國有企業(yè)影響最為顯著，而中等規(guī)模企業(yè)受貨幣政策不確定性沖擊較為廣泛。

從企業(yè)性質(zhì)看，對比MPU 系數(shù)大小，發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性對中小型非國有企業(yè)和大型非國有制造業(yè)企業(yè)抑制效應(yīng)最大。而對于國有企業(yè)，貨幣政策的沖擊效應(yīng)對中小型制造業(yè)企業(yè)更為顯著，其他企業(yè)回歸系數(shù)雖然為負，但并不顯著。

從行業(yè)看，對比制造業(yè)和非制造業(yè)的系數(shù)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性對非國有制造業(yè)企業(yè)均具有顯著負面影響。而對于國有非制造業(yè)和大型私營非制造業(yè)企業(yè)，貨幣政策不確定性則沒有顯著的負面影響。

五、貨幣政策不確定性影響實業(yè)投資的機制分析

表5 列示了資產(chǎn)不可逆程度、信貸可得性和企業(yè)現(xiàn)金持有水平的機制效應(yīng)回歸結(jié)果。

（一）資產(chǎn)不可逆程度

表5（1）列報告了資產(chǎn)不可逆機制的回歸結(jié)果。貨幣政策不確定性的系數(shù)為負，說明其對實體企業(yè)投資存在負面影響。資產(chǎn)不可逆程度的回歸系數(shù)為負，說明資本可逆程度越高，企業(yè)投資意愿相對越低。兩者的交互項回歸結(jié)果在1%的水平上顯著為負，說明資本不可逆程度的提高會加劇貨幣政策不確定性對企業(yè)實物投資的負面抑制效應(yīng)，即驗證了假設(shè)2。

（二）企業(yè)外部信貸可得性

表5（2）列報告了企業(yè)信貸可得性機制的回歸結(jié)果。信貸可得性指標的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明企業(yè)外部融資能力越強，實體企業(yè)的投資水平越強。但當貨幣政策不確定性上升時，企業(yè)的外部投資環(huán)境波動加大，企業(yè)可能會面臨不穩(wěn)定的外部融資環(huán)境，融資環(huán)境收緊進一步加劇了貨幣政策不確定性對企業(yè)實物投資的負面沖擊。貨幣政策不確定性與信貸可得性的交互項系數(shù)顯著為負，即外部融資環(huán)境的惡化會加劇貨幣政策不確定性對實業(yè)投資的負面效應(yīng)，假設(shè)3得到驗證。

（三）企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金持有

表5（3）列報告了企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金機制的回歸結(jié)果?，F(xiàn)金持有指標的系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)保持足夠的現(xiàn)金流水平對推動企業(yè)實物投資有積極作用。特別是當外部投資環(huán)境波動性較大時，企業(yè)通過內(nèi)部自有資金支付投資成本，可以降低實物投資對外部資金來源的依賴性，從而滿足企業(yè)投資的資金需求。貨幣政策不確定與現(xiàn)金持有的交互項系數(shù)為正則說明了這一問題。由此可見，充裕的內(nèi)部現(xiàn)金流能夠緩解貨幣政策不確定性對實業(yè)投資的沖擊效應(yīng)，假設(shè)4得到驗證。

變量Invest MPU（1）IR-0.0462***(-3.49)-0.0568**(-2.43)-0.0309***(-8.76)（3）CashD-0.0403***(-2.93)IR×MPU IR Bankloan×MPU -0.0115**(-2.19)0.0604***(7.57)Bankloan CashD控制變量企業(yè)固定效應(yīng)行業(yè)和年份樣本數(shù)ADJ.R2CashD×MPU 0.0161***(3.41)0.0157**(2.57)（2）Bankloan-0.0398***(-2.94)是是是是是是是是是10120 0.2359 10120 0.1972 10120 0.2778

六、穩(wěn)健性檢驗

（一）模型內(nèi)生性問題的處理

為解決動態(tài)面板模型的內(nèi)生性問題，本文選取因子工具變量，即FIV 估計量進行檢驗。由于模型中納入被解釋變量的滯后項會導(dǎo)致動態(tài)面板偏誤，若使用廣義矩估計方法可能存在偏差，而內(nèi)源性變量是由少量不可觀察到的外源性公因子所驅(qū)動的，因此參考Bai等[25]的方法，本文使用估計的公共因子作為工具變量來解決模型內(nèi)生性的問題，即因子工具變量估計量（FIV），檢驗結(jié)果如表6所示。

表6 穩(wěn)健性檢驗一：工具變量的有效性檢驗

結(jié)果顯示，F(xiàn)IV 估計量與變量自身的相關(guān)度均在90%以上，且E(FIVεit)=0，即通過主成分分析法提取的公共因子與模型殘差不相關(guān)，說明本文的因子工具變量是有效的。此外，從E(eitεit)的結(jié)果來看，僅Var 結(jié)果較小，為-0.0056，說明其內(nèi)生性較弱，但公共因子對原始變量的解釋程度達到近97%，因此是否使用FIV估計都不會影響估計結(jié)果的可靠性。

（二）替換變量法和滯后一期

為進一步驗證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文采用替換被解釋變量、替換解釋變量以及將所有解釋變量滯后一期的方法進行穩(wěn)健性檢驗。

首先，考慮到貨幣政策不確定性對企業(yè)新增投資支出的影響，本文參考Biddle 等[26]、張敏等[27]的方法，使用新增投資支出，即企業(yè)購買固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其他長期資產(chǎn)與企業(yè)處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其他長期資產(chǎn)的差值，基于總資產(chǎn)進行標準化處理后的值來反映企業(yè)投資，對模型進行二次估計，估計結(jié)果如表7（1）列所示。其次，考慮到文本測度方法的精度取決于媒介范圍、關(guān)鍵詞的選擇，缺乏對相關(guān)指標波動的直觀度量，為更全面地考察貨幣政策不確定性對實業(yè)投資的影響，本文參考Jurado等[28]、王博等[8]的測算方法構(gòu)建框架，重新計算中國貨幣政策不確定性指數(shù)，作為替代變量進行穩(wěn)健性檢驗，以進一步保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，估計結(jié)果如表7（2）列所示。最后，考慮到我國貨幣政策調(diào)控以微觀主體整體表現(xiàn)為依據(jù)，與企業(yè)實物投資率可能存在雙向因果關(guān)系，本文將所有解釋變量均滯后一期，以進一步檢驗結(jié)論的穩(wěn)健性，估計結(jié)果如表7（3）列所示。觀察這三列的回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性的指數(shù)均顯著為負，說明貨幣政策不確定性對企業(yè)投資存在負面抑制效應(yīng)，本文的研究結(jié)果穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗二：變量替換和變量滯后

七、結(jié)論與建議

本文基于2011—2020 年滬深A(yù) 股非金融上市公司的數(shù)據(jù)，通過動態(tài)面板模型，研究了在不同規(guī)模、經(jīng)營狀態(tài)、性質(zhì)以及行業(yè)的企業(yè)中貨幣政策不確定性對實業(yè)投資的沖擊效應(yīng)，并從資產(chǎn)不可逆程度、企業(yè)外部信貸可得性和內(nèi)部現(xiàn)金持有水平三個渠道檢驗了貨幣政策不確定性作用于實業(yè)投資的機制效應(yīng)，最后通過主成分分析法提取公因子，通過因子工具變量法（FIV）驗證了實證結(jié)果的穩(wěn)健性和結(jié)論的可靠性。

本文的主要結(jié)論為：總體來看，貨幣政策不確定性對所有企業(yè)投資都表現(xiàn)出抑制效應(yīng)。但這種抑制效應(yīng)的大小則取決于企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營狀態(tài)、性質(zhì)和所屬行業(yè)的差異。此外，機制檢驗發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性通過提高資產(chǎn)不可逆程度和降低外部信貸可得性加劇了對實體企業(yè)投資的沖擊效應(yīng)，而企業(yè)內(nèi)部充分的現(xiàn)金持有水平可以緩解貨幣政策不確定性對企業(yè)投資的負面沖擊。

根據(jù)研究結(jié)果，宏觀經(jīng)濟形勢的不確定性等因素可能導(dǎo)致貨幣政策取向或傳導(dǎo)的不可預(yù)期性和有效性降低。由此可以判斷，制約實業(yè)投資的因素可能并不是當前流動資金的短缺，而是貨幣政策頻繁調(diào)整產(chǎn)生的不確定性和波動性。因此，提高貨幣政策穩(wěn)定性和連續(xù)性以減輕對實業(yè)投資的抑制作用變得尤為重要。因此，本文提出如下建議：

第一，在政府層面，增強貨幣政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性。中央銀行在調(diào)整貨幣政策以實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟目標時，要充分考慮政策波動性和政策目標的主體預(yù)期，以降低不確定性對實業(yè)投資的負面影響，提高政策有效性。一方面，央行貨幣政策的實施應(yīng)保持連續(xù)性和穩(wěn)定性，操作保持合理適度，不“急轉(zhuǎn)彎”，這有利于創(chuàng)造和維持一個良好的投資環(huán)境。另一方面，保持貨幣政策的穩(wěn)健性，重視貨幣政策的不確定性經(jīng)由資產(chǎn)不可逆和融資渠道傳導(dǎo)對實體經(jīng)濟產(chǎn)生的負面影響，進一步增強貨幣政策的傳導(dǎo)機制，增強服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。此外，經(jīng)濟政策調(diào)整應(yīng)注意幅度和頻率，避免出現(xiàn)較大波動，從而降低企業(yè)經(jīng)營風險。

第二，在企業(yè)層面，應(yīng)立足實業(yè)，堅守主業(yè)，增強風險防控能力。對于實體企業(yè)來說，立足實業(yè)，堅守主業(yè)，是企業(yè)行穩(wěn)致遠的根本。企業(yè)應(yīng)當聚焦主業(yè)，避免因資金和管理資源的分散削弱自身主業(yè)的競爭力。同時，企業(yè)投資決策者也應(yīng)認識到外部經(jīng)濟環(huán)境的不確定性給其投資行為帶來的影響，權(quán)衡風險和收益的關(guān)系，特別是在中國經(jīng)濟遭遇困境的重大變局下，要增強風險防范意識，從長遠發(fā)展的視角來規(guī)劃投資?！?/p>