經濟政策不確定性、信息不對稱與企業現金持有

（集美大學財經學院福建廈門361000）

宏觀經濟形勢和微觀企業實體的財務政策一直是公眾關注的兩大熱點，而2008年金融危機的全面爆發使得學者更加重視這一領域。現金是企業的“血液”，現金持有水平決策則是企業實體財務政策的重要體現。通過梳理國內外文獻，筆者發現關于企業現金持有的決定因素的文獻研究較為豐富，但是目前主要集中在企業本身的運營層面和公司治理方面。近期，已有部分學者將對現金持有的研究領域由微觀層面轉移到宏觀層面，探究宏觀經濟環境與企業現金持有之間的關系。但是縱觀國內外研究，從宏觀和微觀層面相結合的角度來考察現金持有水平的文獻相對較少。基于此，本文從我國的實際情況出發，以滬深A股上市公司的數據為基礎，通過實證研究探討了經濟政策不確定性、信息不對稱與企業現金持有水平之間的關系。

一、理論分析與研究假設

經濟主體在經濟政策不確定性的情況下無法對政府是否、何時以及如何改變現行的經濟政策做出確切預知。而經濟政策不確定性的存在是轉型經濟體中企業面臨的外部環境不確定性的重要來源，是不可避免的系統風險，對任何一個企業的現金持有策略都會產生影響。目前，我國的經濟發展正處于調整轉型期間，政府及相關部門基于后期經濟平穩運行的考慮出臺了相應的貨幣政策、產業政策等多種政策措施。這些經濟政策的出臺直接影響了企業的經營環境，使得企業面臨的未來經營風險上升，企業面臨的流動性短缺的可能性也隨之增加。當企業面臨的流動性短缺的可能性加大時，企業會出于預防性動機的需要來平衡當前投資與未來的支出，因而會增加現金持有。因此根據流動性的預防性動機需求理論，經濟政策不確定性越大，公司未來盈利的不確定性也越大，而為了避免因為流動性不足使企業陷入財務困境，理性的管理者會出于謹慎性考慮而持有更多現金資產。所以基于上述分析，本文提出第一個假設：

假設1：經濟政策不確定性越大，企業的現金持有水平越高。

“一股獨大”是我國上市公司普遍存在的現象，且在股權分置改革前還存在股權分置的問題。因此，目前公司內部的主要代理問題主要集中在大股東和小股東之間，而不是管理者和股東之間 （Shleifer and VishnyR,1997）。和其他國家相比，保護程度相對較低的中小投資者無法迫使管理者發放現金，因而在信息不對稱程度較高的情況下，管理者可以因不用擔心受到市場的懲戒而持有更多的現金，進而滿足對自立性投資項目的需求 （陳輝和顧乃康，2012）。并且信息不對稱的存在加劇了外部融資困難的程度，從而也加大了外部融資的成本，因此企業會更愿意增持現金加以應對。基于此，本文預測在信息不對稱程度高的情況下，企業的監督控制也隨之變得困難，因而會增加現金持有。本文提出第二個假設：

假設2：信息不對稱程度越高，企業的現金持有水平越高。

經濟政策不確定性的存在加重了企業外部資本市場的信息不對稱性和分散性，進而融資成本會進一步提高，融資渠道也變得更為稀缺。企業出于風險的考慮會暫時放棄良好的投資機會或者暫停投資以應對融資困難的情況，并且企業在外部融資成本過高的情況下會更傾向于利用內部留存收益來滿足投資需要。同時，預期未來經濟的波動性會隨著經濟政策不確定性加大而不斷增加，此時，信息不對稱和交易成本也隨之增加，這使得企業面臨更大的融資約束，企業出于預防性動機在當期會增持現金持有。本文提出第三個假設。

假設3：經濟政策不確定性越大，信息不對稱對企業現金持有水平的增持作用越強。

二、研究設計

（一）樣本選取和數據來源

為更多的利用經濟政策不確定性指數，本文選取我國2010—2016年間滬深兩市A股上市公司的季度數據作為研究樣本。對所選擇的樣本進行了如下處理：（1）剔除了金融性上市公司 （因其業務特點本身持有大量現金）；（2）剔除了所有ST和 PT上市公司 （本文主要研究的是正常經營狀態下公司現金持有行為）；（3）剔除數據不全的上市公司；（4）為避免異常值對結果的影響，本文用WINSOR 2對所有連續變量均進行了雙側1%縮尾處理。本文擬采用斯坦福大學和芝加哥大學聯合發布的月度中國經濟政策不確定性指數作為我國經濟政策不確定性水平的代理變量（李鳳羽等，2016）。其他微觀數據均來源于國泰安（CSMAR）數據庫。進行數據處理使用的軟件有STATA 13.0和Excel 2010。

（二）變量定義與模型構建

本文通過梳理國內外相關文獻，總結并借鑒其成果，同時考慮各個相關指標之間的相關性，主要選取以下指標。變量的定義和計算方法如表1所示。關于經濟政策不確定性指數代理變量的確定，本文采用的是斯坦福大學和芝加哥大學聯合發布的月度中國經濟政策不確定性指數（李鳳羽等，2016）。該指數將我國香港地區最大的英文報紙《南華早報》（South China Morning Post SCMP）作為文本分析對象，將識別出的每個月有關中國經濟政策不確定性的文章數量除以當月《南華早報》刊發文章的總數量，得出的結果即為月度中國經濟政策不確定指數。為得到分析使用的季度數據，本文采用平均法將該季度的三個月數據進行平均，進而得到季度經濟政策不確定性指數。

關于信息不對稱程度的衡量，國內外衡量指標比較多。Opler等將研發費用作為信息不對稱的代理變量，開創性地從信息不對稱的角度對現金持有水平進行了研究，發現企業的研發支出越多，則現金持有水平越高，即信息不對稱與現金持有呈正相關關系。Faulkender用公司規模、上市年限作為信息不對稱程度的代理變量，實證研究發現信息不對稱與企業現金持有水平正相關；但胡國柳、王化成以公司規模作為信息不對稱的代理變量進行研究，得出的結論卻與Faulkender相反。雷志威、歐陽瑞以知情交易概率作為信息不對稱的衡量指標進行實證研究，發現信息不對稱與企業現金持有量呈顯著負相關關系。管理費用是管理者職務的主要開支項目，而張俊瑞和張健光（2009）指出管理費用也是管理層和股東之間信息不對稱、代理成本最強的項目。基于此，本文擬采用管理費用率來代替信息不對稱程度。為了考察經濟政策不確定性、信息不對稱與企業現金持有的關系，本文借鑒Almeida等（2004）的基本模型，并且在其基礎上進行相應調整后建立如下多元回歸模型：

模型1：用以驗證經濟政策不確定性與現金持有水平的相關關系。

模型2：將模型（1）中的經濟政策不確定性替換成管理費用率，用以驗證信息不對稱與現金持有水平的相關關系。

上述回歸方程（1）中被解釋變量現金持有水平（Cashi,t）為貨幣資金和短期投資額之和與年末總資產之比。EPUi,t-1指的是經濟政策的不確定性指數取滯后一期，原因在于考慮到本期的經營決策往往需要借助于上一期信息做出判斷，同時為減弱潛在的內生性問題。假設1中α1為主要檢驗系數，且預期顯著為正，表明經濟政策不確定性越大，公司現金持有水平越高。回歸模型（2）中的被解釋變量和回歸模型（1）一致，OEA為管理費用率，是本文用來衡量信息不對稱的指標。預期假設2中的主要檢驗系數α1顯著為正，表示信息不對稱越大，公司現金持有水平越高。結合國內外相關文獻以及本文的實際研究情況，將其余指標設置為控制變量，具體定義詳見表1。

表1 變量與定義表

研究假設3的檢驗，本文主要采用分組檢驗的方法。首先按照經濟政策不確定性進行排序，按大小分為三組，從低到高依次為第1組、第2組和第3組，表明相應的經濟政策不確定性的程度增加。然后,對模型（2）進行分組回歸，檢驗OEA的回歸系數是否發生變化，本文預期在第3組中的相應回歸系數會更大，表明信息不對稱對企業現金持有水平的相關性在經濟政策不確定性的情況下更強。

三、實證分析

（一）描述性統計

通過描述性統計表（表2）可知，我國的現金持有水平和世界上其他國家的現金持有水平相比較高，為18%。這一數據和梁權熙、田存志等（2012）公布的 16.2%以及江龍、劉笑松等 （2011）公布的16.5%均比較接近，充分說明了我國上市公司具有超額現金持有的偏好。現金持有水平的最大值是65.4%，最小值僅為1.23%，標準差為13.3%，這說明不同的企業其現金持有水平存在顯著差異。OEA（管理費用率）均值11.2%>中位數8.35%，說明管理費用率較高這一現象在我國上市公司中普遍存在，即存在信息不對稱問題。

（二）相關性分析

通過相關性分析，可以從表3中初步判斷，經濟政策不確定指數和現金持有水平在1%的顯著性水平上顯著正相關，說明經濟政策不確定性越大，企業的現金持有水平越高。管理費用率和現金持有水平在1%的顯著性水平上顯著正相關，說明信息不對稱程度越大，企業現金持有水平越高。

表2 描述性統計表

表3 相關性分析表

（三）回歸分析

1.驗證假設1。因為是面板數據，本文采用最小二乘法、固定效應和隨機效應效應分別進行回歸。其中ols指混合OLS回歸、fe指固定效應模型、re是指隨機效應模型。L.EPU指的是EPU的一階滯后。

表4 豪斯曼檢驗與F檢驗表

由表4可知，固定效應的F值為27.93，對應的P值為0.0000，說明顯著拒絕不存在個體差異的原假設，認為固定效應優于OLS。豪斯曼檢驗的統計量為2 943.86，對應的P值為0.0000在1%的顯著水平下顯著拒絕估計值一致的原假設，說明應該采用固定效應模型fe。

表5 回歸結果表a

從上頁表5固定效應模型fe中可以看出，經濟政策不確定指數在1%的顯著性水平上顯著且系數為正，說明經濟政策不確定性增加時現金持有水平增加。具體為經濟政策不確定指數每增加1個單位，現金持有水平增加0.00647個單位。假設1得證。

2.驗證假設 2。見表 6、表 7。

表6 豪斯曼檢驗與F檢驗表

固定效應的F值為29.76，對應的P值為0.0000，說明顯著拒絕不存在個體差異的原假設，認為固定效應優于OLS。豪斯曼檢驗的統計量為2 049.96，對應的P值為0.0000在1%的顯著水平下顯著拒絕估計值一致的原假設，說明應該采用固定效應模型fe。

根據表7，固定效應模型fe顯示管理費用率在1%的顯著性水平上顯著且系數為正，說明管理費用率提高時現金持有水平會增加；具體為管理費用率每提高一個百分點，貨幣資金與短期投資額占總資產比重提高0.0224百分點。假設2得證。

表7 回歸結果表b

結合表5和表7，從控制變量的回歸結果來看，在公司特征因素中，變量SIZE （企業規模）、Debtstr（債務結構）、DivdR（股利發放率）以及 CF（現金流量）的回歸系數在1%的水平上均顯著為正，這是因為公司的規模越大，其正常運營各項開支也越大，同時現金管理具有規模效應；而較高的債務結構說明了企業的流動負債占公司總負債的比率相對較大，因此其償還到期債務的壓力也大；較高的股利支付率是以充足的現金為支撐的，只有相對充盈的現金儲備才能保證較高股利的發放；現金流量大的企業相比于現金流量小的企業更容易轉化為現金及現金等價物。由此可見，企業的規模、現金流量越大，債務結構、股利發放率越高，則企業的現金持有水平越高，這與前人的研究結果也保持一致。而Age（企業年齡）在1%的顯著性水平上顯著為負，這是因為企業上市的時間越長，其信息不對稱程度相對越大，融資約束就越小，從而更容易獲得外部融資，其現金持有量也隨之減少。

3.驗證假設3。按經濟政策不確定指數將2010年第一季度到2016年第四季度均進行排序，按從小到大排序均分3組。由于不同公司上市時間不同，所以不同季度上市公司的數目不同，均分后各個組均為非平衡面板數據。通過豪斯曼檢驗和F檢驗后可知，每個組合都采用固定效應模型。在經濟政策不確定指數較小時，管理費用率顯著系數為負，說明信息不對稱對現金持有水平具有抑制作用；在經濟政策不確定指數較中等程度時，管理費用率不顯著，即信息不對稱對現金持有沒有太大影響；在經濟政策不確定指數較大時，管理費用率顯著系數為正，說明信息不對稱對企業現金持有具有正向作用。綜上，當經濟政策不確定性不斷增加時，信息不對稱對企業的現金持有程度也不斷增加，也就是說經濟政策不確定性程度越大，信息不對稱對企業現金持有的增持作用越強。假設3得證。

（四）穩健性檢驗

1.不同的現金持有指標。除了使用 “（貨幣資金+短期投資額）/年末總資產”衡量現金持有，本文還使用“現金及現金等價物之和/（總資產-現金及現金等價物之和）”和“現金及現金等價物/總資產”來衡量現金持有水平，并且分別進行回歸分析。穩健性結果表明采用不同現金持有的衡量指標進行回歸的結果并無顯著差異。

2.不同的信息不對稱指標。通過梳理國內外文獻，發現衡量信息不對稱指標的方法比較多，本文借鑒Faulkender利用公司規模、上市年限等信息不對稱代理指標。穩健性分析結果顯示，采用該指標得到的回歸分析結果指標并不存在顯著差異。

四、結論

本文使用2010—2016年間滬深A股上市公司季度數據為研究樣本，實證研究了經濟政策不確定性、信息不對稱與企業現金持有的關系。研究表明，經濟政策不確定性、信息不對稱均與現金持有呈現正相關關系；同時信息不對稱與現金持有之間的相關關系也因經濟政策不確定性的大小存在差異，即經濟政策不確定性越大，信息不對稱對企業現金持有的增持作用越強 。實證結果支持了現金持有的預防性動機和交易性動機的假說，為公司的企業管理者提供了借鑒作用：企業在注重公司治理等內部環境的同時，也要時刻關注外部經濟政策對企業財務政策的影響。本文對經濟政策不確定性、信息不對稱程度的衡量指標的合理性還存在一定的局限性，有待以后的學者不斷地完善。