經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)風險承擔

薛 龍

(鄭州輕工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院，河南 鄭州 450000)

2008年肇始于美國的全球金融危機給世界各經(jīng)濟體帶來了巨大的沖擊，中國經(jīng)濟自此也面臨著巨大的下行壓力。為了促進中國經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展，政府陸續(xù)出臺了一系列宏觀經(jīng)濟政策，一方面為我國經(jīng)濟的轉型發(fā)展創(chuàng)造良好的政策環(huán)境，另一方面也顯著增加了宏觀經(jīng)濟政策的不確定性。宏觀經(jīng)濟政策不確定性的增加使得企業(yè)對未來的政策走向很難擁有準確的預期，影響企業(yè)的風險承擔水平。企業(yè)風險承擔水平反映企業(yè)投資時的風險偏好，企業(yè)風險承擔水平越高，意味著企業(yè)在進行投資時越傾向于選擇風險性的項目。合理選擇并承擔風險對企業(yè)和社會來說都具有十分重要的作用。對于企業(yè)來說，較高的風險承擔水平，有助于企業(yè)增加R&D投入進而增強企業(yè)長期競爭優(yōu)勢[1][2]；對于社會而言，較高的風險承擔水平可以加快社會資本的積累和技術進步，并由此提高社會全要素生產(chǎn)率[3][4]。由此提出的問題是：我國經(jīng)濟政策不確定性的增加如何影響企業(yè)風險承擔水平，對不同特征企業(yè)的影響有何差異？本文采用Baker et al.(2013 )[5]基于文本分析法構建的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)并結合我國上市企業(yè)的財務數(shù)據(jù)構建面板數(shù)據(jù)模型，對上述問題進行研究，這對于供給側結構性改革背景下我國宏觀經(jīng)濟政策的制定和實施具有顯著的現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

針對2008年全球金融危機之后經(jīng)濟的持續(xù)低迷，各國政府不斷出臺政策加強對本國經(jīng)濟的調控，這些政策在有效應對經(jīng)濟下滑的同時也顯著增加了各國的經(jīng)濟政策不確定性。因此，近年來越來越多的學者開始研究經(jīng)濟政策不確定性的影響。

從現(xiàn)有文獻來看，學者們主要從兩個方面研究經(jīng)濟政策不確定性的影響。首先是研究經(jīng)濟政策不確定性對宏觀經(jīng)濟的影響。具體來看，學者們主要研究經(jīng)濟政策不確定性對產(chǎn)出、價格水平和就業(yè)等宏觀經(jīng)濟方面的影響。例如，Colombo(2013)[6]采用SVAR模型研究了美國經(jīng)濟政策不確定性對歐元區(qū)的影響，結果顯示美國經(jīng)濟政策不確定性上升會引起歐元區(qū)產(chǎn)出和價格水平的顯著下降。Istrefi et al.(2014)[7]的研究表明經(jīng)濟政策不確定性沖擊會顯著影響通貨膨脹水平。Baker et al.(2016)[8]使用SVAR模型研究了經(jīng)濟政策不確性沖擊對宏觀經(jīng)濟的影響，結果表明經(jīng)濟政策不確定性的沖擊會對產(chǎn)出和就業(yè)產(chǎn)生負向影響。Caggiano et al.(2017)[9]研究發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟蕭條期經(jīng)濟政策不確定性的增加會對失業(yè)產(chǎn)生顯著影響。金雪軍等(2014)[10]使用FAVAR模型研究經(jīng)濟政策不確定性的宏觀影響，結果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性對產(chǎn)出和價格等宏觀經(jīng)濟變量都會產(chǎn)生負向影響。張玉鵬和王茜(2016)[11]使用非線性VAR模型研究了經(jīng)濟政策不確定性的宏觀效應，結果顯示經(jīng)濟政策不確定性在經(jīng)濟低迷期對產(chǎn)出具有正向影響，而在經(jīng)濟繁榮期則有負向影響。田磊等(2017)[12]的研究表明經(jīng)濟政策不確定性對產(chǎn)出影響不顯著，但是對價格水平表現(xiàn)出較強的抑制效應。其次是研究經(jīng)濟政策不確定性對微觀企業(yè)行為的影響。梳理現(xiàn)有文獻可以發(fā)現(xiàn)，學者們主要研究經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資、創(chuàng)新和現(xiàn)金持有等方面的影響。例如，Kang et al.(2014)[13]、Gulen et al.(2016)[14]、陳國進和王少謙(2016)[15]、饒品貴等(2017)[16]分別以不同國家的企業(yè)為研究對象分析經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資的影響，并得出了一致的結論，即經(jīng)濟政策不確定性的上升會抑制企業(yè)投資。從經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響來看，學者們的研究結論卻不盡一致。例如，Wang et al.(2017)[17]和郝威亞等(2016)[18]的研究表明經(jīng)濟政策不確定性會阻礙企業(yè)創(chuàng)新；而孟慶斌和師倩(2017)[19]、顧夏銘等(2018)[20]的研究則發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性的增加會促進企業(yè)創(chuàng)新。對于經(jīng)濟政策不確定性影響企業(yè)現(xiàn)金持有的研究而言，Duong et al.(2017)[21]的研究表明經(jīng)濟政策不確定性增加會導致企業(yè)現(xiàn)金持有增加。王紅建等(2014)[22]、李鳳羽和史永東(2016)[23]、張光利等(2017)[24]的研究也均表明經(jīng)濟政策不確定性的增加會導致企業(yè)現(xiàn)金持有的增加。此外，還有學者研究了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)高管變更[25]、企業(yè)金融化[26]的影響，但是這些文獻還相對較少。

上述研究為本文提供了有益參考，但是從上述文獻中可以看出，鮮有文獻關注經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔的影響。因此本文基于2008年以來我國宏觀經(jīng)濟政策不確定性顯著增加這一現(xiàn)實背景，研究經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔的影響，并基于研究結論分別從我國企業(yè)層面和經(jīng)濟政策制定層面提出相應的對策建議。這一研究不僅豐富了現(xiàn)有宏觀經(jīng)濟政策與微觀企業(yè)行為的文獻，而且對于我國供給側結構性改革背景下制定科學合理的宏觀經(jīng)濟政策促進企業(yè)風險承擔并進而增加企業(yè)R&D投入和提高社會全要素生產(chǎn)率具有顯著的現(xiàn)實意義。

二、理論分析與研究假設

(一)經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)風險承擔

經(jīng)濟政策不確定性主要從兩個方面影響企業(yè)風險承擔水平。首先，從企業(yè)管理層來看，當經(jīng)濟政策不確定性增加時，企業(yè)所面臨的經(jīng)營環(huán)境更加復雜，企業(yè)投資項目的回報變得更加不確定。企業(yè)管理層為了規(guī)避經(jīng)濟政策不確定性所帶來的企業(yè)投資項目回報不確定性增加的風險，就會暫緩投資決策，尤其是減少風險性較大項目的投資，從而導致企業(yè)風險承擔水平的降低。其次，從企業(yè)經(jīng)營所需資金的來源和我國企業(yè)目前的融資途徑來看，股權融資和銀行負債融資是企業(yè)獲取經(jīng)營資金最為重要的兩個途徑。對于企業(yè)的股東來說，當宏觀經(jīng)濟政策不確定性增加時，由于無法準確預測企業(yè)未來的增長前景，因此股東會減少對企業(yè)的直接投資[16]。對于銀行來說，當經(jīng)濟政策不確定性增加時，會引起逆向選擇和道德風險的顯著上升，導致銀行放出貸款更加謹慎，進而減少對企業(yè)的借款。從以上兩個方面我們可以看出，當經(jīng)濟政策不確定性增加時，無論是企業(yè)的股權融資還是企業(yè)的銀行負債融資都會減少，這樣也就導致了企業(yè)經(jīng)營所需的資金受限，加劇企業(yè)的融資約束。企業(yè)為了投資收益的穩(wěn)定就會減少甚至停止對風險較大項目的投資，從而降低風險承擔水平。綜合以上分析，提出本文的第1個假設：

H1：當經(jīng)濟政策不確定性增加時會引起企業(yè)風險承擔水平的降低。

(二)經(jīng)濟政策不確定性、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)風險承擔

經(jīng)濟政策不確定性的增加會導致企業(yè)風險承擔水平的降低。然而對于不同規(guī)模的企業(yè)來說，由于其經(jīng)營管理能力和獲取資金的能力不同，當經(jīng)濟政策不確定性增加時，對不同規(guī)模企業(yè)的風險承擔水平的影響也可能不相同。首先從經(jīng)營管理層面來看，一般而言，企業(yè)規(guī)模越大，則其發(fā)展相對越成熟，其經(jīng)營管理受外部經(jīng)濟政策變化的影響就越小。因此，企業(yè)規(guī)模越大，當經(jīng)濟政策不確定性增加時對其風險承擔的負向影響也較小。而對于規(guī)模越小的企業(yè)來說，其經(jīng)營管理相對不成熟，更容易受外部經(jīng)濟政策變化的影響。因此當經(jīng)濟政策不確定性增加時，規(guī)模越小的企業(yè)由于其經(jīng)營管理不成熟，那么其風險承擔水平受到政策不確定性變化的負向影響也就越大。其次，從企業(yè)獲取資金的能力來看，企業(yè)規(guī)模越大其獲取資金的來源越廣，獲取資金能力也越強，當經(jīng)濟政策不確定性增加時其資金來源受到的影響較小，這樣其風險承擔水平相對于規(guī)模越小的企業(yè)來說受到的負向影響就越小。而對于規(guī)模越小的企業(yè)來說，由于商業(yè)銀行對中小企業(yè)普遍存在“信貸歧視”，因此企業(yè)規(guī)模越小，則企業(yè)獲取資金的來源也就相對越少，進而導致其面臨的融資約束程度越強，當經(jīng)濟政策不確定性增加時商業(yè)銀行會進一步強化對中小企業(yè)的“信貸歧視”，這時企業(yè)規(guī)模越小面臨的融資約束程度就越嚴重。因此規(guī)模越小的企業(yè)在經(jīng)濟政策不確定性增加時由于其面臨更為嚴重的融資約束，就會放棄風險較大項目的投資，進而導致其風險承擔水平相對于規(guī)模越大的企業(yè)下降更為嚴重。綜合以上兩方面的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)當經(jīng)濟政策不確定性增加時，企業(yè)規(guī)模越小越強化了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響。因此，基于上述分析我們提出本文的第2個假設：

H2：企業(yè)規(guī)模越小，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響越大。

(三)經(jīng)濟政策不確定性、企業(yè)成長性與企業(yè)風險承擔

企業(yè)成長性體現(xiàn)了企業(yè)未來的發(fā)展?jié)摿Γ髽I(yè)的成長性越高意味著企業(yè)面臨著更大的發(fā)展機會，而且成長性越好的企業(yè)可能擁有優(yōu)秀的技術資源、管理方式等，因此成長性越好的企業(yè)越有可能加大對風險較大的項目或者創(chuàng)新活動的投資，并以此來提高企業(yè)價值。因此，當宏觀經(jīng)濟政策不確定性增加時，成長性越好的企業(yè)由于擁有優(yōu)秀的技術資源和管理方式，其風險承擔水平受到的負向影響就會越小。而對于成長性越差的企業(yè)來說，首先，由于其發(fā)展機會或優(yōu)秀的內部資源較為缺乏，如果盲目選擇高風險的項目進行投資，可能會帶來過度投資進而損害企業(yè)價值。其次，企業(yè)成長性越差，在一定程度上也表明企業(yè)的治理水平較差，這也會導致風險規(guī)避的意愿更強。因此當宏觀經(jīng)濟政策不確定性增加時，成長性越差的企業(yè)面臨的發(fā)展機會將更加缺乏，再加上內部治理水平的原因，就會使成長性越差的企業(yè)的風險承擔水平受到的負向影響越大。因此，基于以上分析提出本文的第3個研究假設：

H3：企業(yè)成長性越差，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響越大。

(四)經(jīng)濟政策不確定性、企業(yè)投資機會與企業(yè)風險承擔

企業(yè)投資是建立在其面臨的投資機會基礎上的，Wright et al.(1996)[27]的研究表明，企業(yè)面臨的投資機會是影響企業(yè)風險承擔水平的重要因素。企業(yè)面臨的投資機會越多，企業(yè)的管理層為了追求更多的盈利會更愿意選擇提高風險承擔水平。而企業(yè)面臨的投資機會越少，那么企業(yè)擁有的好的投資項目也越少，在這種情況下，如果選擇風險較高的項目投資，企業(yè)獲利的可能性就會大大下降，這樣企業(yè)就會減少高風險項目的投資，因此企業(yè)面臨的投資機會越少其風險承擔意愿也就越弱。當企業(yè)外部的經(jīng)濟政策不確定性增加時，面臨投資機會越多的企業(yè)就會根據(jù)宏觀經(jīng)濟政策的變化進行選擇，從而放棄那些風險較高的投資項目，降低企業(yè)的風險承擔水平。而面臨投資機會較差的企業(yè)由于其本身的風險承擔意愿就較弱，因此，當經(jīng)濟政策不確定性增加時，企業(yè)面臨的投資機會越少，其風險承擔水平受到的影響越小。上述分析意味著企業(yè)面臨的投資機會越多，會強化經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響。綜合以上分析提出本文的第4個假設：

H4：企業(yè)面臨的投資機會越多，經(jīng)濟政策不確定性對其風險承擔水平的負向影響越大。

三、數(shù)據(jù)選擇與研究設計

(一)數(shù)據(jù)選擇和變量定義

本文選取滬深股市A股上市企業(yè)作為研究樣本，初始的數(shù)據(jù)區(qū)間為A股上市企業(yè)2007年至2016年的年度財務數(shù)據(jù)，由于在計算企業(yè)成長性時用到了滯后一期的變量，因此經(jīng)過處理的最終數(shù)據(jù)的區(qū)間為2008年到2016年的年度數(shù)據(jù)，并剔除了金融類企業(yè)和ST類企業(yè)。企業(yè)層面的數(shù)據(jù)均來自于國泰安數(shù)據(jù)庫。為了剔除異常值的影響，本文對企業(yè)層面的數(shù)據(jù)均進行了1%水平的縮尾處理。經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)采用Baker et al.(2013)[5]開發(fā)的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)。

1.解釋變量

解釋變量采用Baker et al.(2013)[5]基于文本分析法構造的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)(epu)，該指數(shù)的構造方法如下：首先，以香港最大的英文報紙《南華早報》作為文本分析的對象；其次，篩選出《南華早報》中包含{中國，中國的}、{經(jīng)濟，經(jīng)濟的}、{不確定性，不確定的}至少一個關鍵詞的文章作為中國經(jīng)濟政策不確定性的備選文章。在上述文章中繼續(xù)檢索下列復合關鍵詞，{政策或支出或預算或政治的或利率或改革}和{政府或北京或政策當局}，每組中的至少一個關鍵詞要同時出現(xiàn)在標題或內容中；tax或regulation或regulatory或central bank或People’s Bank of China或PBOC或WTO作為可選關鍵詞，其中任何一個出現(xiàn)在文章的標題或內容中即可，經(jīng)過上述兩類關鍵詞檢索出來的文章即為包含中國經(jīng)濟政策不確定性的文章。將包含中國經(jīng)濟政策不確定性文章的數(shù)量除以該報紙當月文章的總數(shù)量，得到月度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，并以1995年1月為基期進行標準化即得到最終的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)(如圖1所示)。從圖1可以看出，中國經(jīng)濟政策不確定性的顯著上升期和重大事件發(fā)生的時間基本吻合。例如，2008年的全球金融危機期間和2012年領導人換屆期間中國經(jīng)濟政策不確定性都出現(xiàn)明顯上升，說明該指數(shù)可以較好地反映出中國經(jīng)濟政策的不確定性。由于本文中所用的企業(yè)層面的數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)，為了使數(shù)據(jù)頻率統(tǒng)一，本文借鑒饒品貴和徐子慧(2017)[25]的方法，定義年度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)為epu=(∑月度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)/12)/100，得出的epu除以100是為了保持和企業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)量級盡量一致。

圖1 中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)走勢圖

2.被解釋變量

以企業(yè)風險承擔作為被解釋變量。參考余明桂等(2013)[28]的研究，本文采用經(jīng)行業(yè)均值調整的5年期企業(yè)ROA的波動性來衡量企業(yè)風險承擔，用RISKT5表示。此處ROA是企業(yè)當年息稅及攤銷前利潤和當年年末總資產(chǎn)的比值。在計算ROA波動性時，首先用上市企業(yè)ROA的行業(yè)均值對每個企業(yè)每一年的ROA進行行業(yè)調整，計算方法如下：

(1)

模型(1)中，i表示第i個企業(yè)，X表示某行業(yè)中企業(yè)的總數(shù)，k表示某行業(yè)第k家上市企業(yè)，t表示觀測時間段內的年度。然后在模型(1)的基礎上計算企業(yè)在每一觀測時間段內經(jīng)行業(yè)調整的ROA的標準差，計算方法見模型(2)，模型(2)中的時間段N的選取為5年。

(2)

除了用5年期經(jīng)行業(yè)均值調整的ROA的波動性(用RISKT5表示)來衡量企業(yè)風險承擔水平外，本文還參考Faccio et al.(2014)[29]的研究，用5年期ROA最大值和最小值之差來衡量企業(yè)風險承擔水平，用RISKTF來表示。

3.控制變量

本文參考王紅建等(2014)[22]和何威風等(2016)[30]的研究，選擇企業(yè)現(xiàn)金流(CF)、企業(yè)有形資產(chǎn)比(TANG)、企業(yè)屬性(STATE)、企業(yè)財務費用(CW)、企業(yè)規(guī)模(SIZE)、企業(yè)上市時長(AGE)、資產(chǎn)收益率(ROA)、企業(yè)投資機會(TQ)、資產(chǎn)負債率(LEV)、企業(yè)投資(INRATIO)、企業(yè)成長性(GROW)等控制變量。此外本文還通過設置虛擬變量對行業(yè)(INDUSTRY)效應和年度(YEAR)效應進行了控制，控制變量的具體含義和計算方法見表1。

表1 控制變量定義及衡量

續(xù)表

符號定義衡量SIZE企業(yè)規(guī)模企業(yè)期末總資產(chǎn)的自然對數(shù)AGE企業(yè)上市時長ln(1+企業(yè)上市年限)ROA資產(chǎn)收益率企業(yè)當年息稅及攤銷前利潤和當年年末總資產(chǎn)的比值TQ企業(yè)投資機會企業(yè)托賓Q值LEV資產(chǎn)負債率企業(yè)期末總負債/期末總資產(chǎn)INRATIO企業(yè)投資企業(yè)購買、建造固定資產(chǎn),取得無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金,并用期末總資產(chǎn)標準化GROW企業(yè)成長性企業(yè)年度營業(yè)收入增長率YEAR年份虛擬變量控制年度效應INDUSTRY行業(yè)虛擬變量控制行業(yè)效應

(二)研究設計

為了驗證假設1，本文構建如下面板回歸模型：

RISKTit=α0+α1epu+α2Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+vi+εit

(3)

模型(3)中被解釋變量RISKTit代表企業(yè)風險承擔水平，本文用兩種方法衡量，分別為RISKT5和RISKTF(5年期經(jīng)行業(yè)均值調整的ROA波動率、5年期ROA最大值和最小值之差)，epu是該模型的核心解釋變量，代表經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，Controlsit是一組控制變量，vi和εit分別表示面板數(shù)據(jù)的個體效應和殘差項。在模型(3)中，我們主要關注經(jīng)濟政策不確定性epu的系數(shù)α1，如果α1顯著小于0，那么假設1得到驗證，即經(jīng)濟政策不確定性的增加會顯著降低企業(yè)風險承擔水平。

類似地，本文還通過建立模型(4)來檢驗假設2：

RISKTit=α0+α1epu+α2SIZEit×epu+α3Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+

vi+εit

(4)

模型(4)中除了企業(yè)規(guī)模(SIZE)和經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)(epu)的交乘項外，其他變量均與模型(3)中的變量含義相同。對于模型(4)，我們主要關注企業(yè)規(guī)模和經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)交乘項的系數(shù)α2和經(jīng)濟政策不確定性的系數(shù)α1，如果α1顯著小于0且α2顯著大于0，那么假設2得到驗證，即企業(yè)規(guī)模越小，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水的負向平影響越大。

此外，本文還構建模型(5)來驗證假設3：

RISKTit=α0+α1epu+α2GROWit×epu+α3Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+

vi+εit

(5)

模型(5)中，除了企業(yè)成長性和經(jīng)濟政策不確定指數(shù)的交乘項以外，其余變量的含義與模型(4)相同。在該模型中，我們主要關注系數(shù)α1和α2的符號，如果系數(shù)α1顯著小于0且系數(shù)α2顯著為正，則本文的第3個假設得到驗證，也就表明企業(yè)成長性越差，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響越大。

最后，為了驗證本文的第4個假設，本文構建模型(6)：

RISKTit=α0+α1epu+α2TQit×epu+α3Controlsit+∑INDUSTRYit+∑YEARit+

vi+εit

(6)

模型(6)中，除了企業(yè)投資機會和經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的交乘項之外，所有變量均和模型(4)中變量的含義相同。為了驗證假設4，在該模型中我們重點關注系數(shù)α1和α2的符號，如果系數(shù)α1和α2均顯著為負值，那么就驗證了本文的第4個假設，即企業(yè)投資機會越多，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響越大。

四、實證結果及分析

(一)主要變量的描述性統(tǒng)計

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計。從表2可以看出，RISKT5的最小值為0.006，第三分位數(shù)為0.126，RISKTF的最小值為0.008，第三分位數(shù)為0.277，上述結果表明上市企業(yè)風險承擔水平之間存在較大差異。企業(yè)成長性GROW的均值為0.223，說明近年來我國上市企業(yè)具有較好的成長性。企業(yè)投資機會的代理變量TQ的第三分位數(shù)為2.310，最小值為0.198，這一結果意味著上市企業(yè)所面臨的投資機會有較大差別。此外，從表2還可以看出本文中的其他變量總體分布也相對合理。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

(二)回歸結果分析

表3給出了假設1的回歸結果。回歸結果(1)中的被解釋變量是經(jīng)行業(yè)均值調整的5年期ROA波動性衡量的企業(yè)風險承擔水平，回歸結果(2)中的被解釋變量是5年期ROA最大值與最小值之差衡量的企業(yè)風險承擔水平。從表3中的回歸結果可以看出，不論采取哪一種方法衡量企業(yè)風險承擔水平，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)風險承擔之間均在1%的顯著水平上呈現(xiàn)負相關，這表明經(jīng)濟政策不確定性的增加會顯著降低企業(yè)風險承擔水平。進一步地，從表3控制變量的回歸結果可以看出，兩個回歸結果中企業(yè)現(xiàn)金流的回歸系數(shù)均在1%的顯著水平上與企業(yè)風險承擔負相關，說明企業(yè)現(xiàn)金流越充足企業(yè)風險承擔水平越低，一個可能的解釋是企業(yè)擁有的現(xiàn)金流越充足，其風險承擔傾向越弱。對于企業(yè)有形資產(chǎn)比來說，在兩個回歸結果中其回歸系數(shù)均與風險承擔水平顯著正相關，表明企業(yè)有形資產(chǎn)比越高，風險承擔水平越高。從企業(yè)屬性來看，其回歸系數(shù)均與企業(yè)風險承擔水平顯著負相關，說明和非國有企業(yè)相比國有企業(yè)風險承擔意愿低，這主要是由于國有企業(yè)背后往往有政府支持，其風險承擔水平會顯著降低，這一結果與李文貴和余明桂(2012)[2]的研究結論一致。對于企業(yè)財務費用來說，表3中第(1)個回歸結果和第(2)個回歸結果均表明財務費用和企業(yè)風險承擔并不存在顯著的相關性。從企業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)來看，企業(yè)規(guī)模與風險承擔水平在1%的顯著水平上呈現(xiàn)負相關，說明企業(yè)規(guī)模越小，風險承擔水平越高，張敏等(2015)[31]的研究也得出了類似的結論。企業(yè)上市時長的回歸系數(shù)顯著為正值，說明企業(yè)上市時間越久，企業(yè)的風險承擔水平越高，這一研究結果與余明桂等(2013)[28]的研究結論相同。除此之外，從表3的回歸結果還可以看出，資產(chǎn)收益率、企業(yè)投資機會和企業(yè)成長性均與企業(yè)風險承擔水平呈現(xiàn)顯著的正相關，這一結果意味著資產(chǎn)收益率越高、投資機會越多、成長性越好，則企業(yè)具有更高的風險承擔水平。進一步地，從表3中還可以發(fā)現(xiàn)，在控制行業(yè)效應和年度效應后，企業(yè)投資和資產(chǎn)負債率與企業(yè)風險承擔水平顯著負相關，表明企業(yè)投資越多、資產(chǎn)負債率越高，企業(yè)風險承擔水平越低。

表3 經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)風險承擔

注：表中括號內為在企業(yè)層面聚類調整的t檢驗值；*、** 、*** 分別表示在10%、5%和1%的顯著性水平上顯著。下同。

表4給出了模型(4)的回歸結果。表4回歸結果的被解釋變量和表3中的被解釋變量一致。從表4結果來看，雖然采用兩種不同衡量方法計算企業(yè)風險承擔水平作為被解釋變量，但是經(jīng)濟政策不確定性的回歸系數(shù)均為負值(兩個回歸結果中的系數(shù)分別為-0.1377和-0.3899)，并且這些回歸系數(shù)在1%的顯著水平上顯著，這一結果仍然支持假設1的理論分析和回歸結果。進一步地，從表4中我們還可以發(fā)現(xiàn)，在采用兩種不同方法計算的企業(yè)風險承擔水平作為被解釋變量的兩個回歸結果中，企業(yè)規(guī)模和經(jīng)濟政策不確定性交乘項的系數(shù)分別為0.0051和0.0153，而且這些回歸系數(shù)均在1%的顯著水平上顯著，上述結果恰好驗證了假設2的結論，即企業(yè)規(guī)模越小，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響越大。由于控制變量的回歸結果具有較好的穩(wěn)健性，此處及下文不再贅述。

表4 經(jīng)濟政策不確定性、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)風險承擔

表5給出了假設3的回歸結果。表5中的被解釋變量和表3相同，是采用前文所述的兩種不同方法計算的企業(yè)風險承擔水平。從表5的回歸結果可以看出，兩個回歸結果中核心解釋變量經(jīng)濟政策不確定性前的回歸系數(shù)α1均在1%的顯著水平上為負值，這一結果仍然支持假設1。表5中第(1)、(2)個回歸結果中經(jīng)濟政策不確定性和企業(yè)成長性構成的交乘項前的系數(shù)α2的值分別為0.0050和0.0106，并且均在5%的顯著性水平上顯著，以上實證結果表明企業(yè)成長性越差，經(jīng)濟政策不確定性對其風險承擔的負向影響越大，這一結果也意味著本文的第3個假設得到了驗證。

表5 經(jīng)濟政策不確定性、企業(yè)成長性與企業(yè)風險承擔

表6給出了本文第4個假設的回歸結果。表6第(1)、(2)個回歸結果的被解釋變量仍然是采用前文所述的兩種不同方法計算的企業(yè)風險承擔水平。從表6我們可以看出，經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的回歸系數(shù)在兩個回歸結果中均顯著為負值，而且經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)和企業(yè)投資機會交乘項的回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平上顯著為負值，這一回歸結果表明企業(yè)面臨的投資機會越多，經(jīng)濟政策不確定性對其風險承擔水平的負向影響越大，由此本文的第4個假設得到了驗證。

表6 經(jīng)濟政策不確定性、投資機會與企業(yè)風險承擔

五、穩(wěn)健性檢驗

(一)替換核心解釋變量

為了檢驗本文結論的穩(wěn)健性，參考李鳳羽和楊墨竹(2015)[32]的研究，以每季度最后一個月的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)代表當季的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，然后取4個季度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的均值作為年度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的代理變量。類似地，為了消除與企業(yè)層面數(shù)據(jù)數(shù)量級的差異，我們對年度指數(shù)也做了除以100的處理。

在更換經(jīng)濟政策不確定性的的衡量指標后，本文所有回歸結果的結論并沒有發(fā)生改變，由此表明了本文研究結論的穩(wěn)健性(限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗結果未報告，作者備索)。

(二)內生性問題

國家在制定宏觀經(jīng)濟政策時不僅會考慮微觀企業(yè)的運行環(huán)境，而且會考慮到經(jīng)濟運行的各個方面。因此，微觀企業(yè)的行為很難影響到全部的國家宏觀經(jīng)濟政策，所以經(jīng)濟政策不確定性和企業(yè)風險承擔之間幾乎不存在反向因果關系。但是考慮到本文結果的穩(wěn)健性，我們借鑒王義中和宋敏(2014)[33]的研究，采用滯后一期的美國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)(usepu)作為中國經(jīng)濟政策不確定性指標的工具變量。在此基礎上，我們采用兩階段最小二乘估計(2SLS)進行回歸。結果表明，在使用工具變量控制了可能存在的內生性后，各變量回歸結果的系數(shù)依然顯著(限于篇幅，文章未列出結果，作者備索)。

六、結論及政策建議

雖然經(jīng)濟政策不確定性是影響企業(yè)風險承擔水平的重要因素之一，但是現(xiàn)有文獻較少關注經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔的影響。因此本文基于2008年全球金融危機后我國經(jīng)濟運行和宏觀經(jīng)濟調控政策的現(xiàn)實特征，采用Baker et al.(2013)[5]基于文本分析法構建的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)并結合我國上市企業(yè)的財務數(shù)據(jù)構建面板數(shù)據(jù)模型研究了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔的影響。研究的結果表明，經(jīng)濟政策不確定性越高，企業(yè)風險承擔水平越低。進一步地，本文的研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模越小、成長性越差，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響越大；企業(yè)面臨的投資機會越多，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的負向影響越大。這一研究結果意味著經(jīng)濟政策不確定性的增加不僅會顯著降低企業(yè)的風險承擔水平，而且對于不同特征的企業(yè)來說，經(jīng)濟政策不確定性對其風險承擔水平的影響具有顯著的差異。

本文的研究不僅豐富了宏觀經(jīng)濟政策與微觀企業(yè)行為領域的文獻，而且對企業(yè)發(fā)展和宏觀經(jīng)濟政策的制定均具有重要的啟示。從企業(yè)層面來看，企業(yè)應加強內部治理水平，提高自身成長性，擴大自身規(guī)模，從而減少外部經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風險承擔水平的影響。從宏觀經(jīng)濟政策制定的角度來看，在我國大力推進供給側結構性改革的背景下，宏觀經(jīng)濟政策的制定和實施應該保持連續(xù)性和穩(wěn)定性，提高政策的精準性，進而為企業(yè)提供相對穩(wěn)定的預期，促進企業(yè)提高風險承擔水平并進而增加企業(yè)R&D投入和提高社會全要素生產(chǎn)率。