許安拓 鄭欣圓

內(nèi)容提要：新冠疫情的暴發(fā)對全球經(jīng)濟(jì)造成震蕩，資本市場的不確定性使投資者情緒發(fā)生波動，對企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生沖擊，具體表現(xiàn)為融資約束加劇。為驗(yàn)證這一影響，本文將疫情的暴發(fā)時間作為虛擬變量，對我國上市公司在疫情暴發(fā)前后的融資約束進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)疫情暴發(fā)后企業(yè)的融資約束程度顯著加深，通過異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)無論民營企業(yè)與否均如此。在引入投資者情緒中介變量后，發(fā)現(xiàn)疫情的沖擊會使得投資者情緒持續(xù)低迷，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)融資約束的惡化。最后，本文提出了加強(qiáng)上市公司對于外部沖擊的風(fēng)險應(yīng)對建設(shè)、加大政府對企業(yè)的金融扶持力度以及倡導(dǎo)投資者對市場保持樂觀態(tài)度的建議。

一、引 言

2019年底開始暴發(fā)的新冠疫情不僅對全球人民生命健康產(chǎn)生威脅，而且使全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了劇烈的振蕩。由于公共衛(wèi)生事件對信息傳遞的干擾和群體性恐慌是導(dǎo)致資本市場功能破壞的重要原因（Al-Awadhi et al.，2020；Ichev and Marinc，2017），在我國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)發(fā)展的背景下，疫情沖擊的疊加效應(yīng)令我國的資本市場面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。這一突發(fā)性公共衛(wèi)生事件，所帶來的恐慌效應(yīng)不僅會直接作用于資本市場，也通過在公眾之間的交互影響作用于社會經(jīng)濟(jì)，對其產(chǎn)生中長期的影響（程晨和劉珂，2021）。面對疫情引發(fā)的停工減產(chǎn)，作為我國資本市場重要主體的上市公司，受到嚴(yán)重的負(fù)面影響，這一負(fù)面沖擊會使得企業(yè)的融資受到約束，而在這一特殊時期，企業(yè)對信貸資金的需求往往比正常時期更為迫切（蔣濤，2020）。因此，研究新冠疫情沖擊對企業(yè)融資約束的影響以及在此過程中投資者情緒的傳導(dǎo)機(jī)制是十分有必要的。

從以往研究來看，此類“黑天鵝”事件在全球范圍內(nèi)的影響具有一定的持續(xù)性，例如，學(xué)者們對SARS病毒作用于資本市場的效應(yīng)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)SARS病毒對基金市場有所沖擊，但這一影響有限并能很快恢復(fù)（吳啟芳，2003）。而也有研究發(fā)現(xiàn)，SARS病毒會對經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的各方面產(chǎn)生系統(tǒng)性的深遠(yuǎn)影響（張寶貴，2004）。吳婷婷和朱昂昂（2020）梳理發(fā)現(xiàn)，非典疫情時期我國很多實(shí)體企業(yè)因停工停產(chǎn)而面臨資金鏈中斷，進(jìn)而使得勞動力供給減少；發(fā)現(xiàn)相比于投資與出口，需求端受到的沖擊更大，社會面就業(yè)壓力更加嚴(yán)峻。于敏等（2020）以我國湖北中小上市公司為研究對象，發(fā)現(xiàn)新冠疫情對中小企業(yè)的沖擊十分強(qiáng)烈，特別是在生產(chǎn)經(jīng)營方面，大約只有三成企業(yè)未收到太大沖擊；楊子暉等（2020）考察了新冠疫情等突發(fā)公共事件對我國宏觀經(jīng)濟(jì)以及金融市場的影響，并結(jié)合美股熔斷等極端風(fēng)險事件考察疫情背景下國際金融風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制以及全球資本市場的共振關(guān)系。上市公司是資本市場中的重要主體，對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。融資約束是近年來對公司研究的重要指標(biāo)之一，資本市場的動蕩會直接對其造成影響。例如，信息不對稱和信用風(fēng)險等因素都會對股價造成影響，從而使企業(yè)陷入融資困境。具體而言，股價高時，股權(quán)融資成本低，企業(yè)傾向于發(fā)行股票進(jìn)行融資。此外，由于股票市場與債券市場具有一定程度的聯(lián)動性，因此，股價不僅影響企業(yè)的股權(quán)融資，還影響著企業(yè)的債權(quán)融資（李君平和徐龍炳，2015）。理論上，股票風(fēng)險上升、股價下跌會導(dǎo)致企業(yè)信用等級下降以及價值信息不對稱，從而使得企業(yè)融資能力受到負(fù)面沖擊，融資約束惡化加速。

除了對資本市場的直接沖擊，疫情之下，公共衛(wèi)生事件對信息傳遞的干擾以及群體性恐慌或許也是導(dǎo)致資本市場功能遭到破壞的重要原因。現(xiàn)代行為金融理論在很大程度上放寬了傳統(tǒng)有效市場假說中嚴(yán)格的假設(shè)限制，在已有的金融學(xué)研究框架中加入了投資者的心理與行為因素。對于投資者情緒，雖然國內(nèi)外學(xué)者的定義有一定差別，但他們贊同投資者情緒對股票收益、股價走勢等資本市場的諸多方面存在不可忽視的影響。根據(jù)心理實(shí)驗(yàn)結(jié)果，公眾在面對不確定因素時首先會對信息表現(xiàn)出獵奇心理，而后由于信息不確定、不及時以及個別虛假消息的影響，信息交互會變得比往常更為頻繁（田金方等，2020）。然而公眾對于信息的把握能力參差不齊，從而由于各種情緒化因素，在公共衛(wèi)生事件中，投資者產(chǎn)生的恐慌心理會影響其價值判斷（Baker and Wurgler，2007），甚至有學(xué)者認(rèn)為新冠疫情對投資者的影響將更多表現(xiàn)為其引發(fā)的投資者情緒波動，而非疫情本身的影響（原宏敏和巴曙松，2022），這是因?yàn)橥顿Y者情緒一直以來被廣泛地看作是由于心理因素導(dǎo)致的投資者非理性投資行為對未來預(yù)測的系統(tǒng)性偏差，這種偏差不可忽視，原因在于其可能導(dǎo)致市場對企業(yè)的估值與該企業(yè)本身的基礎(chǔ)價值的偏離（楊松令等，2021）。例如，Giglio et al.（2020）通過對散戶投資者進(jìn)行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)在疫情最嚴(yán)重時期美股崩盤后普通投資者會對短期經(jīng)濟(jì)與股市表現(xiàn)出更為悲觀的預(yù)期。在我國資本市場中，散戶投資者占據(jù)著較大的比重，而這些散戶投資者大多缺乏專業(yè)全面的投資理論知識和有效信息，其心理可能受短期偏好、偏頗的輿論信息左右，從而導(dǎo)致噪聲交易的發(fā)生（王宜峰和王燕鳴，2014）。

以往的文獻(xiàn)雖然詳細(xì)探討了突發(fā)性公共事件以及此次新冠疫情對全球資本市場的沖擊作用，也描述了疫情對于企業(yè)所面臨的融資困境的影響，但鮮有文獻(xiàn)將目光聚焦于投資者情緒的間接作用上。事實(shí)上，投資者作為社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制的有力推手，其對于企業(yè)融資約束的作用不可忽視。因此，在前人研究的基礎(chǔ)上，本文從新冠疫情對企業(yè)融資約束出發(fā)，討論投資者情緒受到疫情影響的波動情況，進(jìn)而探討其對企業(yè)融資約束的中介效應(yīng)，或許能夠?yàn)橹卮蠊残l(wèi)生事件的背景下，通過調(diào)節(jié)投資者情緒來緩解企業(yè)融資困境問題給出一定依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）疫情沖擊與企業(yè)融資約束

新冠疫情對全球經(jīng)濟(jì)造成了持續(xù)而劇烈的結(jié)構(gòu)性沖擊，雖然國內(nèi)疫情的控制在2020年3月表現(xiàn)出較為顯著的成效，但其沖擊所造成的影響并未迅速消失。2020年以來經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了一些較為明顯而典型的特征，有學(xué)者認(rèn)為最為明顯的是生產(chǎn)與投資在短期下滑后較快恢復(fù)，但是消費(fèi)的大幅下滑恢復(fù)速度較慢。而且，工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)的顯著下滑給經(jīng)濟(jì)帶來了負(fù)面影響（吳立元和劉研召，2021）。而在資本市場中承擔(dān)主要角色的上市公司必然也受到波及。股票市場會因?yàn)楣善眱r格的下降以及股票市場和債券市場的聯(lián)動性降低企業(yè)的信用等級，影響企業(yè)的融資約束。此外，在以往典型疫情發(fā)生對企業(yè)影響的研究中，學(xué)者們將2003年非典疫情視為外生沖擊，發(fā)現(xiàn)疫情中上市公司股價中的信息含量有所下降，上市公司的信息披露效率也有所降低，從而提高了股價崩盤的風(fēng)險，進(jìn)一步加大其股權(quán)融資約束，最終導(dǎo)致資本市場運(yùn)行效率的削弱。

基于上述理論分析，提出假設(shè)H1。

H1：受到新冠疫情影響后，企業(yè)的融資約束有所加劇。

（二）投資者情緒對疫情與上市公司融資約束的中介影響

疫情沖擊會影響投資者的行為，在突發(fā)事件下，投資者不僅會受到輿論的影響，還會因風(fēng)險感知而產(chǎn)生悲觀情緒，進(jìn)而對資本市場的運(yùn)行造成間接干擾。在研究投資者情緒對企業(yè)融資約束影響的研究中，有學(xué)者指出，“市場擇時”理論是投資者情緒影響企業(yè)融資約束的理論基礎(chǔ)。McLean和Zhao在2014年根據(jù)該理論，以股權(quán)和債務(wù)融資擇時理論為基礎(chǔ)，研究了投資者情緒與融資約束的關(guān)系。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，低迷的投資者情緒會造成股票和債券發(fā)行量的緊縮，從而會加劇企業(yè)的融資約束。相反，當(dāng)投資者情緒高昂時，股票和債券的發(fā)行成本會相應(yīng)降低，融資約束會得到緩解。此外，投資者情緒也會通過影響企業(yè)信貸融資成本和規(guī)模，進(jìn)而影響企業(yè)融資約束。根據(jù)“資產(chǎn)負(fù)債表渠道”理論，借款主體的外源融資溢價的大小程度取決于其財(cái)務(wù)狀況。具體地，凈資產(chǎn)越大，擔(dān)保能力越高，違約后銀行遭受損失的概率便會越?。S宏斌等，2016）。當(dāng)投資者情緒高漲或者低迷時，企業(yè)的股權(quán)融資成本會對此作出一定的反應(yīng)，不同的股權(quán)融資成本也會對企業(yè)中各項(xiàng)資源的供需匹配程度造成影響。企業(yè)和股市一旦受到環(huán)境的負(fù)面影響，融資難度便會隨之上升，股價暴跌從而導(dǎo)致融資成本增加。此外，投資者的非理性悲觀預(yù)期會影響企業(yè)的融資處境。根據(jù)信息不對稱理論，一方面，信息缺失會降低投資者的信心，對不確定、模糊的事物表現(xiàn)出厭惡和消極的心理和情緒；另一方面，不確定性加大了投資者對資產(chǎn)的風(fēng)險評估，從而加深了對風(fēng)險的感知。如果投資者認(rèn)為風(fēng)險程度較高，那將更加令人擔(dān)憂和恐慌。因此，投資者的情緒和信心會對企業(yè)的市場表現(xiàn)產(chǎn)生一定的影響，從而對企業(yè)的融資約束產(chǎn)生一定的效果。

圖1 中介效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制分析圖

因此，基于上述理論分析，提出假設(shè)H2。

H2：疫情沖擊對投資者情緒造成負(fù)面影響，進(jìn)而導(dǎo)致疫情對企業(yè)融資約束的沖擊作用加劇。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量定義與回歸模型設(shè)定

1.核心解釋變量：疫情沖擊

對于疫情沖擊變量的選擇，本文參考了鄭莉莉等（2021）的研究方法，將疫情沖擊設(shè)置為虛擬變量，以疫情的暴發(fā)時間為節(jié)點(diǎn)，在暴發(fā)時間前該變量值為0，在暴發(fā)時間后該變量值為1。

2.被解釋變量：上市公司融資約束

有學(xué)者總結(jié)了關(guān)于企業(yè)融資約束的衡量，一般概括為三類方法，第一類方法是敏感度分析方法：包括投資-現(xiàn)金流敏感度模型、現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感度模型等，但此類方法只能辨別是否面臨融資約束而無法表示融資約束的具體程度；第二類方法則是選擇一項(xiàng)企業(yè)的單一財(cái)務(wù)指標(biāo)來衡量企業(yè)的融資約束程度，如現(xiàn)金流指標(biāo)（王雅琦和盧冰，2018）、流動比率（陳舜，2020）等，此類指標(biāo)無法全方位地反映企業(yè)的融資約束情況；第三類較為常見，為綜合指數(shù)法，如KZ指數(shù)，SA指數(shù)、WW指數(shù)等，這類方法主要將財(cái)務(wù)指標(biāo)與企業(yè)其他的特征變量相結(jié)合，利用線性或是非線性方程將其重新整合為特定的公式。參考魏志華等（2014）、蔣殿春和魯大宇（2022）等的做法，本文采取KZ指數(shù)作為代理變量對企業(yè)融資約束進(jìn)行衡量。根據(jù)Kaplan和Zingales（1997）的研究，采用公司經(jīng)營性凈現(xiàn)金流、現(xiàn)金股利、現(xiàn)金持有、資產(chǎn)負(fù)債率以及托賓Q值等指標(biāo)構(gòu)建企業(yè)融資約束KZ指數(shù)，KZ指數(shù)越大，意味著上市公司面臨的融資約束程度越高。KZ指數(shù)計(jì)算公式如下：

3.中介變量：投資者情緒

投資者情緒指標(biāo)是學(xué)者們在實(shí)踐過程中常用的指標(biāo)，測算這一指標(biāo)的方法有很多，例如，由UBS/Gallup構(gòu)建的指數(shù)；密歇根大學(xué)構(gòu)建的消費(fèi)者信心指數(shù)；封閉式基金的折價率；IPO發(fā)行量及首日收益率；換手率；波動率指標(biāo)（vix）；消費(fèi)者信心指數(shù)（CCI）。其中，消費(fèi)者信心指數(shù)（CCI）是綜合反映并量化消費(fèi)者對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢評價和對經(jīng)濟(jì)前景、收入水平、收入預(yù)期以及消費(fèi)心理狀態(tài)的主觀感受，是預(yù)測經(jīng)濟(jì)走勢和消費(fèi)趨向的一個先行指標(biāo)，由消費(fèi)者滿意指數(shù)和消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)構(gòu)成。能夠很好地度量投資者情緒的變化，因此本文選取CCI指數(shù)作為投資者情緒的代理變量，當(dāng)CCI較大時，說明投資者情緒高漲，反之則表示投資者情緒低迷（薛斐，2005）。

4.控制變量

由于KZ指數(shù)計(jì)算公式中包含了部分常見的財(cái)務(wù)指標(biāo)，因此本文主要選取總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）、公司規(guī)模（lnasset）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為控制變量。

具體變量說明見表1。

表1 具體變量說明

（二）模型設(shè)定

為了更好地探究疫情沖擊對企業(yè)融資約束的影響，本文構(gòu)建基準(zhǔn)模型（1）進(jìn)行回歸實(shí)證分析，在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的方法，構(gòu)建中介效應(yīng)分析模型來研究投資者情緒在此影響中的傳導(dǎo)作用，具體模型設(shè)定如下：

在模型（1）中，KZi，t為被解釋變量，表示企業(yè)i在t年時的融資約束程度，Covidt為基準(zhǔn)回歸中核心解釋變量，是新冠疫情的虛擬變量，lnasseti，t、ROEi，t、ROAi，t為控制變量，ui為個體虛擬變量、vt為時間虛擬變量，μi，t為誤差項(xiàng)。系數(shù)β1將衡量新冠疫情的暴發(fā)對企業(yè)融資約束的影響程度，在模型（2）中，CCIi，t為中介變量投資者情緒，系數(shù)α1將衡量投資者情緒指數(shù)受疫情影響的程度；模型（3）中，將考察系數(shù)γ1與系數(shù)γ2的顯著性來說明該影響機(jī)制是否為完全中介效應(yīng)。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

為了更好地研究疫情沖擊對我國上市公司融資約束的影響，本文選取2018—2021年A股上市公司的年度數(shù)據(jù)作為樣本研究，并對數(shù)據(jù)做如下處理：（1）剔除金融類企業(yè)數(shù)據(jù)；（2）剔除ST企業(yè)數(shù)據(jù)；（3）剔除樣本數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的企業(yè)的數(shù)據(jù)；（4）對本文中的連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。本文數(shù)據(jù)中所用到的KZ指數(shù)、CCI指數(shù)以及上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，部分上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，共得到14949條樣本數(shù)據(jù)。

本文中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。其中企業(yè)融資約束指數(shù)（KZ）的平均值為0.9661，最大值為11.0933，最小值為-12.9342，標(biāo)準(zhǔn)差為2.4222，表明樣本中企業(yè)整體的融資約束程度處于中等水平，不同企業(yè)的融資約束程度差異較大，可能由于不同企業(yè)類型所面臨的融資困境有所不同；新冠疫情的暴發(fā)變量為虛擬變量；投資者情緒指數(shù)為年度變量，其平均值為122.6654，最大值為126.6，最小值為119.8，標(biāo)準(zhǔn)差為2.4657，表明投資者恐慌程度總體較為平均，不同年份的情緒指數(shù)差異較高，說明波動明顯。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

為更加準(zhǔn)確地研究新冠疫情的暴發(fā)對企業(yè)融資約束的影響，本文首先進(jìn)行了無控制變量的模型（1）回歸檢驗(yàn)，來測度二者之間的關(guān)系。表3第（1）列為報告了未加入控制變量的回歸結(jié)果，可以看出新冠疫情暴發(fā)的虛擬變量的系數(shù)為0.643，并在1%的水平下顯著為正。進(jìn)一步加入控制變量與個體、年份的虛擬變量后，新冠疫情暴發(fā)的虛擬變量的系數(shù)為0.435，并且仍在1%的水平下顯著為正，說明疫情的沖擊加劇了企業(yè)的融資約束，從而證實(shí)假設(shè)1成立。

表3 回歸結(jié)果

（二）中介效應(yīng)機(jī)制分析

基準(zhǔn)回歸的結(jié)果驗(yàn)證了新冠疫情暴發(fā)對企業(yè)融資約束的加劇效果，本文通過中介效應(yīng)遞歸檢驗(yàn)，驗(yàn)證這種效應(yīng)的作用機(jī)制。因此，在模型（1）的基礎(chǔ)之上，通過模型（2）（3）來研究投資者情緒在其中的作用機(jī)制，具體回歸結(jié)果可以關(guān)注第（4）（5）列的回歸數(shù)據(jù)，可以看出在第（4）列中，報告了新冠疫情暴發(fā)對于投資者情緒的影響，新冠疫情暴發(fā)虛擬變量的系數(shù)為-3.927，并且在1%的水平下顯著，說明疫情的沖擊會加劇投資者的低迷情緒；在第（5）列中，報告了中介效應(yīng)的具體結(jié)果，兩個解釋變量前的系數(shù)都在1%的水平下顯著，其中疫情沖擊企業(yè)融資約束顯著正相關(guān)，投資者情緒與企業(yè)融資約束顯著負(fù)相關(guān)，說明為部分中介效應(yīng)。具體而言，疫情的沖擊使得投資者呈現(xiàn)低迷情緒，進(jìn)一步加劇了企業(yè)的融資約束，證實(shí)假設(shè)2成立。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上述回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用替換被解釋變量的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（見表4），對融資約束的代理變量除了KZ指數(shù)外，還有WW指數(shù)，因此本文將被解釋變量替換為WW指數(shù)對基準(zhǔn)回歸進(jìn)行檢驗(yàn)，借鑒況學(xué)文等（2010）、劉莉亞等（2015）的研究方法，構(gòu)建WW指數(shù)，結(jié)果與上述基準(zhǔn)回歸一致。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

（四）進(jìn)一步分析

在我國，民營企業(yè)所面臨的融資約束是學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的議題之一，疫情沖擊對我國上市公司造成的影響也可能會在不同企業(yè)類型中具有不同的敏感特征。因此本文將企業(yè)分為民營企業(yè)與非民營企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性分析，結(jié)果顯示（見表5），無論是否為民營企業(yè)，疫情對企業(yè)融資約束的沖擊作用都是顯著的，可見疫情的影響對上市公司來說是普遍存在的。

表5 異質(zhì)性分析結(jié)果

（五）局限性與研究展望

對于融資約束代理變量的選取，一直是學(xué)術(shù)界頗受爭議的話題。由于融資約束常被當(dāng)作解釋變量，因此當(dāng)其作為被解釋變量出現(xiàn)時，可能會存在一定的由于遺漏變量偏差而導(dǎo)致的問題。作為被解釋變量時，部分文獻(xiàn)將其設(shè)置為虛擬變量，由于本文解釋變量Covid本身以虛擬變量的形式出現(xiàn)，因此這一方法不適用于本文，故選取KZ指數(shù)與WW指數(shù)作為融資約束的代理變量。由于這兩種指數(shù)由特定公式計(jì)算而成，其中包含了諸多財(cái)務(wù)指標(biāo)，從而本文在控制變量選取過程中較為謹(jǐn)慎。

同時，本文所探討的疫情沖擊為Covid虛擬變量，因此疫情的沖擊并非全部直接對融資約束產(chǎn)生影響，而是有一部分影響間接作用于融資約束。值得注意的是，中介傳導(dǎo)途徑并非只有一種，本文所探討的話題僅為疫情沖擊所帶來的投資者情緒變化進(jìn)而對企業(yè)融資約束產(chǎn)生的影響，因此對于其他的中介傳導(dǎo)途徑的討論或許是今后討論的方向之一。

五、研究結(jié)論與政策建議

新冠疫情的暴發(fā)無疑對資本市場產(chǎn)生了劇烈而深遠(yuǎn)的影響，作為資本市場主體的企業(yè)，面對疫情期間停工停產(chǎn)等各種因素交疊的局面，其融資環(huán)境也發(fā)生了改變，從而加劇了企業(yè)的融資約束，并且隨著全球不安情緒的擴(kuò)散與蔓延，投資者情緒對資本市場的影響不容忽視。

不同于其它新冠疫情對資本市場的影響研究，本文從企業(yè)融資約束的視角研究了新冠疫情的暴發(fā)對企業(yè)的影響，并引入投資者情緒這一中介變量進(jìn)一步研究新冠疫情的暴發(fā)對企業(yè)融資約束的影響機(jī)制。為了增強(qiáng)可靠性，本文采用替換企業(yè)融資約束變量的方法進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，并且由于民營企業(yè)的融資約束問題始終是學(xué)術(shù)界討論的重點(diǎn)，因此將企業(yè)分為民營企業(yè)與非民營企業(yè)進(jìn)行異質(zhì)性分析，得到如下結(jié)論：

（1）新冠疫情的暴發(fā)會使得我國上市公司面臨更嚴(yán)峻的融資約束。由于疫情下企業(yè)面臨停工停產(chǎn)等問題，很多企業(yè)在此期間資金鏈斷裂，流動性陷入困境，信用等級下降，從而加劇融資約束。（2）投資者情緒在這一影響中起到了顯著的中介作用。在新冠疫情暴發(fā)后，全球恐慌氛圍持續(xù)蔓延，投資者情緒陷入低迷狀態(tài)，對企業(yè)的經(jīng)營預(yù)期表現(xiàn)得更為悲觀，間接地加劇了企業(yè)的融資約束。（3）異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，雖然一直以來民營企業(yè)的融資約束問題似乎比非民營企業(yè)更為嚴(yán)重，但在疫情影響下，二者的表現(xiàn)較為相似，可見疫情對企業(yè)融資約束的影響是非常普遍的。

根據(jù)上述結(jié)論本文提出以下幾條建議：

首先，加強(qiáng)上市公司對于外部沖擊的風(fēng)險應(yīng)對建設(shè)。在疫情面前，所有企業(yè)在發(fā)展中都應(yīng)當(dāng)堅(jiān)守法律意識，建立良好的企業(yè)信用，從而樹立企業(yè)的誠信形象。在此基礎(chǔ)上完善企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)，建立現(xiàn)代企業(yè)制度，健全企業(yè)的信用體系，并從基礎(chǔ)管理層抓起。在疫情沖擊下，重點(diǎn)關(guān)注現(xiàn)金流與保險領(lǐng)域、供應(yīng)鏈上下游管理領(lǐng)域、以及稅務(wù)與審計(jì)領(lǐng)域等業(yè)務(wù)。例如，確定企業(yè)是否能夠?qū)陀^疫情防控所造成的服務(wù)延誤或者訂單取消等方面進(jìn)行索賠等。此外，企業(yè)應(yīng)當(dāng)結(jié)合實(shí)際情況調(diào)整現(xiàn)有的財(cái)務(wù)預(yù)算管理，在后疫情時代中，企業(yè)應(yīng)當(dāng)調(diào)整當(dāng)前發(fā)展目標(biāo)，建立起適應(yīng)疫情變化的財(cái)務(wù)環(huán)境，并根據(jù)市場的形式，對投資目標(biāo)進(jìn)行決策，同時，相應(yīng)的人力、技術(shù)等成本也應(yīng)當(dāng)隨著市場的行情所調(diào)整完善。

其次，政府應(yīng)當(dāng)加大對企業(yè)的金融扶持力度。一方面，相關(guān)部門可適當(dāng)調(diào)整稅率，緩解企業(yè)在疫情期間所遭受的財(cái)務(wù)壓力。另一方面，應(yīng)當(dāng)加大企業(yè)的融資增信力度，特別是對于中小企業(yè)而言，為其提供融資擔(dān)保補(bǔ)助等，鼓勵金融機(jī)構(gòu)加大對中小企業(yè)的貸款力度。同時，鼓勵地方金融機(jī)構(gòu)對中小企業(yè)提供普惠金融服務(wù)，對于受到疫情影響暫時面臨經(jīng)營困境的中小企業(yè)，國有融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)可以適當(dāng)減免融資擔(dān)保費(fèi)與再擔(dān)保費(fèi)。再者，通過協(xié)調(diào)供給與需求促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，緩解滯脹局面。從供給角度來看，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)增加信貸投放力度，增加對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的扶持，對要素進(jìn)行市場化合理配置，幫助企業(yè)渡過難；從需求角度來看，應(yīng)當(dāng)有效擴(kuò)大內(nèi)需，并對疫情下外需不足進(jìn)行彌補(bǔ)，同時結(jié)合數(shù)字技術(shù)加強(qiáng)線上消費(fèi)的運(yùn)行效率刺激內(nèi)需等。

最后，倡導(dǎo)投資者對市場保持樂觀態(tài)度，并加強(qiáng)投資者對資本市場信息的獲取整合能力。雖然在疫情的影響下，全球各大企業(yè)都面臨著經(jīng)營困難的窘境，但是目前國內(nèi)的疫情已經(jīng)得到了很大程度的緩解，我國已經(jīng)探索出應(yīng)對疫情的一系列措施，相信即使是在疫情的沖擊下，很多企業(yè)未雨綢繆，已經(jīng)做好了應(yīng)對風(fēng)險的準(zhǔn)備工作，因此投資者應(yīng)當(dāng)對市場有所信心。同時，投資者應(yīng)當(dāng)提高自身對市場信息的整理與解讀能力，面對不確定現(xiàn)象不盲目恐慌，從而緩解投資者的非理性對資本市場造成的振蕩，有利于維護(hù)市場良好運(yùn)行。