環境不確定性、投資者情緒與企業投資效率

羅斌元 楊春紅

【摘要】不確定性是環境的重要特征，也是企業進行投資決策必須考量的因素。 在理論分析環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率關系的調節機理的基礎上， 以2008 ～ 2017年我國A股上市公司為研究樣本， 實證檢驗上述調節作用的存在性。 研究發現， 環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率的關系有顯著的調節作用， 具體而言， 環境不確定性既會抑制投資者情緒高漲帶來的投資過度， 也會加劇投資者情緒低迷引發的投資不足。 進一步分析表明：相比于國有企業， 環境不確定性對民營企業投資過度的抑制效果和投資不足的加劇效應更為顯著; 同時， 該調節作用存在區域差異性， 且呈現東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

【關鍵詞】環境不確定性;投資者情緒;投資效率;投資過度;投資不足

【中圖分類號】F830.9 ? ? ?【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2020）24-0032-9

大量的研究表明， 環境不確定性會對企業投資決策產生顯著影響[1-4] 。 這些研究隱含了一個基本假定， 即假定決策者（投資者和企業管理者）是理性的。 然而， 由于認知缺陷和信息有限， 現實世界中的人往往表現為非理性或有限理性。 較多學者集中研究了投資者情緒對企業投資效率的影響， 發現投資者情緒會通過股權融資渠道、債權融資渠道、迎合渠道和管理者樂觀主義渠道影響企業投資行為， 表現為投資不足和投資過度等非效率投資問題[5-9] 。 直觀上， 在不確定性環境下， 人會更加謹慎和焦慮， 投資者也會表現得更為不理性， 從而“加劇”了投資者情緒對企業投資決策的影響。 因此， 本文以環境不確定性為調節變量， 研究環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率關系的調節作用， 并考察這種調節作用在產權和區域上的差異性。

一、文獻述評

（一）宏觀環境不確定性對企業投資的影響

國內外現有文獻側重于從政策不確定性視角研究宏觀環境不確定性對企業投資的影響， 且總體上得出宏觀環境不確定性與企業投資負相關的結論。 Beaudry等[1] 、王貞潔和王京[10] 研究了宏觀經濟不確定性與企業投資的關系， 發現宏觀經濟不確定性會抑制企業投資效率。 近年來， 經濟不確定性呈不斷上升趨勢， 而經濟不確定性的出現往往與政策的出臺相關。 有關經濟政策不確定性研究大多是以EPU指數為衡量指標， 基于實物期權理論和金融摩擦理論分析得出， 經濟政策不確定性與企業投資負相關[11-13] 。

與以上研究結論不同， 饒品貴等[2] 指出經濟政策不確定性因為存在政策空白期反而會提升企業投資效率。 國外學者廣泛關注黨派大選引發的政策不確定性， 如Julio和Yook[14] 、Gulen和Ion[15] 都指出， 選舉年度公司投資規模會下降。 由于我國政治制度的特殊性， 國內學者傾向于以官員變更作為政策不確定性和政治不確定性的替代指標。 具體而言， 陳德球等[16] 以地市級官員的變更考察政策不確定的影響， 發現政策不確定性降低了公司股價的信息含量， 從而使得企業投資更加謹慎， 進而減少企業投資。 林樹等[17] 以我國省級官員的變更考察政治不確定的影響， 發現非正常換屆引起的政治不確定對企業投資的影響并不顯著， 而正常換屆所引起的政治不確定性與投資規模顯著正相關。

（二）中觀環境不確定性對企業投資的影響

研究中觀環境不確定性對企業投資的影響的文獻較為少見， 主要考察的是產業政策的不確定性對企業投資的影響。 靳光輝等[18] 以戰略性新興產業企業為例， 分析產業政策不確定性對企業投資的影響， 發現產業政策不確定性會抑制企業投資。 另外， 產業政策不確定性還會降低企業研發投資規模， 并進一步增強企業的固定資產投資傾向[3] 。 謝升峰[19] 則是通過分析總體不確定性， 得出行業不確定性與投資存在負相關關系的結論。

與以上基于投資者完全理性的角度研究政策不確定性對企業投資的影響所不同的是， 靳光輝等[20] 認為決策者的有限理性是兩者發揮作用的重要媒介， 政策不確定性能夠通過投資者情緒的中介效應間接影響企業投資。

（三）微觀環境不確定性對企業投資的影響

對于微觀環境不確定性對企業投資的影響研究主要集中在兩個方面。

一方面， 學者們直接以公司股票波動程度、資產收益率等作為環境不確定性的衡量標準研究兩者之間的關系[21，22] ， 并得出一致結論：環境不確定性與企業投資水平負相關[4] ， 與企業投資效率也是負相關的， 即環境不確定性程度越高， 越會加劇投資過度和投資不足的程度[23，24] 。 如：葉建華[25] 經過實證檢驗發現， 兩者呈正相關關系， 且非效率投資更多地傾向于過度投資。 申慧慧等[26] 實證研究指出， 國有企業與非國有企業相比， 投資不足水平較低， 投資過度水平較高。

另一方面， 也有學者通過分解總體環境不確定性得到微觀環境不確定性， 以此研究環境不確定性與企業投資的關系， 得出的結果卻不盡相同。 具體而言， 微觀環境不確定性可能與企業投資呈負相關關系， 可能與企業投資顯著正相關[27] ， 還可能與企業投資的關系不顯著[19] 。 此外， 黃曉等[28] 則采用二元Logistic回歸方法， 運用3種變量來計算公司層面的環境不確定性， 得出了環境不確定性與本地投資傾向正相關的結論。

綜上所述， 眾多學者從宏觀、中觀及微觀三個層面研究了環境不確定性對企業投資的影響， 研究主線清晰， 問題明確， 成果豐富; 但是， 這些研究都是基于人是理性的假定， 并未考慮決策者（投資者和管理者）是非理性或有限理性的現實情況。 在人是非理性條件下， 環境不確定性對企業投資決策的影響是否有變化？ 影響機理和后果如何？ 本文將對此展開研究， 以期為不同產權、不同區域企業的投資決策和政府的針對性政策制定提供理論依據。

二、理論分析與實證研究假設

（一）環境不確性的調節作用

人們的各項活動都是在環境中開展的， 而環境的主要特征之一就是具有不確定性[29，30] 。 這種不確定性通過對投資者決策造成干擾， 間接對企業投資效率產生顯著的影響， 其作用機制包括以下兩個方面：

第一， 環境不確定性直接抑制投資者情緒， 進而影響投資者情緒與企業投資效率的關系。 首先， 環境不確定性會令投資者產生一種對未來無法把控的恐慌感， 投資者的模糊性厭惡水平和風險感知意識提升， 而較高的風險意識容易誘發投資者產生焦慮等負面情緒[20] ， 從而直接抑制投資者情緒。 具體而言， 當投資者情緒高漲時， 環境不確定性能夠通過修正投資者高漲的情緒， 使其恢復到較為理性的狀態， 最終減少因為投資者情緒高漲導致的投資過度情況的發生; 當投資者情緒低迷時， 環境不確定性會進一步強化投資者的低落情緒， 從而使得因投資者情緒低迷引發的投資不足現象愈發嚴重。 其次， 環境不確定性的出現使得企業獲取信息的難度加大。 信息不對稱程度加深， 而投資者情緒產生的根源就是信息不對稱[9] ， 從而抑制投資者的非理性行為， 改善投資者情緒帶來的投資過度問題， 惡化投資者情緒帶來的投資不足問題。 因此， 環境不確定性通過直接影響投資者的非理性情緒來緩解投資者情緒導致的投資過度行為， 但會加劇投資者情緒導致的投資不足行為。

第二， 環境不確定性通過影響投資者情緒與企業投資效率兩者的作用路徑間接影響兩者間的關系。 一方面， 環境不確定性增加會導致企業的經營風險增加， 對信息分析處理的能力降低， 使得企業日常經營資金的流入流出也無法準確預測， 管理者會更加謹慎， 從而改善投資者情緒通過管理者樂觀主義渠道導致的投資過度現象。 另一方面， 環境不確定性會增加企業融資成本。 根據Baker和Wurgler[6] 、黃宏斌和劉志遠[31] 的研究， 投資者情緒與企業投資效率關系的兩個影響路徑包括股權融資渠道和債券融資渠道， 發揮作用的關鍵就是股權融資成本和債權融資成本。 環境不確定性的出現使得企業盈余和股票價格大幅波動， 從而降低投資者對未來經濟的預期， 導致企業股價下跌， 企業股權融資約束增加; 同時， 環境不確定性使得銀行等債權人信息獲取成本增加， 為降低貸款風險銀行會采取提高擔保額度和貸款利率等措施， 以增加企業的債權融資約束， 最終改善投資者非理性情緒引發的投資過度現象， 加劇投資者非理性情緒引發的投資不足行為。 因此可以推斷， 較高的環境不確定性能夠通過間接作用影響投資者情緒作用于投資效率的效果。

基于以上分析， 本文提出以下兩個假設：

假設1：環境不確定性程度越高， 越會減弱投資者情緒對投資過度的正向作用。

假設2：環境不確定性程度越高， 越會增強投資者情緒對投資不足的負向作用。

（二）產權性質對調節作用的影響

盡管所有企業都會面臨融資約束， 但國有企業和民營企業在融資約束方面卻存在明顯差異。 其中， 國有企業得益于政府擔保和財政補貼扶持擁有天然的融資優勢， 能夠從銀行等金融機構獲取充足的資金， 而民營企業的融資成本則較高。 基于對假設1和假設2的分析， 環境不確定性能夠通過提高企業融資成本加深企業融資約束， 進而影響投資者情緒與企業投資效率的關系。 因此， 當環境不確定性增加引發企業融資困難時， 國有企業能夠憑借低成本優勢更快地籌集短缺資金， 這種較小的融資約束預期會削弱環境不確定性對融資成本的影響。 由此可以看出， 環境不確定性改善投資者情緒導致的過度投資、強化投資者情緒導致的投資不足現象在民營企業中更加突出。 此外， 不同產權性質的企業在降低自身環境不確定性方面也存在明顯的差異， 從而導致環境不確定性最終作用于投資者情緒與企業投資效率關系的效果大不相同。 比如， 很多國有企業的實際掌控人就是政府， 政企關聯性強， 這就使得國有企業能夠早于民營企業掌握相關的政策信息， 從而降低企業的政策不確定性和環境不確定性， 弱化了自身環境不確定性對投資者情緒和企業投資效率的作用效果。 而民營企業則由于其政策信息源較少， 加之先天性的融資能力缺陷， 不確定性的影響難以降低， 從而使得環境不確定性對投資者情緒與投資效率關系的影響更為顯著。

綜合以上分析， 本文提出以下兩個假設：

假設3：與國有企業相比， 環境不確定性減弱民營企業投資者情緒對投資過度的正向作用更為顯著。

假設4：與國有企業相比， 環境不確定性增強民營企業投資者情緒對投資不足的負向作用更為顯著。

（三）區域差異對調節作用的影響

我國按區域可劃分為東部、中部和西部， 各區域間在融資環境和管理人才方面存在差異， 進而導致環境不確定性對于投資者情緒與企業投資效率關系的影響也存在區域異質性。 從融資環境來看， 我國東部地區金融機構分布較為集中且形式多樣， 金融機構間的競爭有助于降低融資過程中產生的交易費用， 進而降低企業融資成本。 而中西部地區金融機構的集中度明顯低于東部地區， 中部地區相對于西部地區來說較好， 因此， 東部地區企業的融資成本在各區域間是最低的。 由此推測， 上文提到的環境不確定性通過提高企業融資成本進而對投資者情緒與企業投資效率的關系產生的影響， 會因為東部地區企業降低的融資成本而有所削弱， 相反， 在中西部尤其是西部地區會有所加強。

目前， 對于環境不確定性的定義并不一致， 學術界較為認可的是Milliken[32] 的說法， 即當管理者能力不足、信息不全或兩者兼而有之時， 無法較為準確地對外部環境進行分析。 由此可以推斷， 管理者能力對企業環境不確定性的形成起著至關重要的作用， 倘若企業擁有更多優質的管理人員， 相應的環境不確定性水平也會較低， 從而削弱環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率關系的作用效果。 而從管理人才來看， 相對于東部地區， 中西部特別是西部地區由于經濟因素和地理環境因素等限制， 獲取人力資源成本較高， 人才易得性較差， 致使區域間人才素質和企業經營管理水平呈現東、中、西逐漸弱化的趨勢。 由此可知， 在高度的環境不確定性背景下， 東部地區企業能夠依靠自身更有能力的管理者， 降低企業環境不確定性， 且降低程度相對于中西部企業更大， 導致環境不確定性作用于投資者情緒與投資效率兩者關系時出現區域差異性， 且呈“東→中→西”逐漸加強的趨勢。

基于以上分析， 本文提出以下假設：

假設5：環境不確定性對于緩解投資者情緒造成的投資過度存在區域差異， 且呈現東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

假設6：環境不確定性對于惡化投資者情緒造成的投資不足存在區域差異， 且呈現東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

三、實證設計

（一）樣本選擇和數據來源

本文從CSMAR數據庫、CCER數據庫和國家統計局網頁中選取了2008 ～ 2017年A股上市公司的基本數據， 并手工收集和補充了一些異常和缺漏數據， 然后進行了如下處理：①根據證監會2012年的行業分類標準， 對樣本中所涉及的企業進行行業分類， 并剔除與其他行業差異較大的金融公司數據; ②剔除處于?ST、S?ST、ST異常經營狀態的公司數據; ③因環境不確定性的衡量需要用到五年的數據， 剔除了上市年齡小于5年的公司數據; ④剔除相關變量缺失和異常（如：資產負債率大于1）的公司數據。 此外， 一方面， 由于投資效率的數據是根據Richardson[33] 的投資預期模型計算， 而在計算的過程中需要采用公司前一年的數據進行回歸; 另一方面， 環境不確定性變量的計算需要采用5年數據的標準差， 所以本文最終采用的是2012 ～ 2015年的數據。 經過上述處理， 最后得到1223家公司3499個樣本。 本文涉及的數據分析整理、變量計算、模型回歸及檢驗均是通過Stata 15.0完成。

（二）變量定義

1. 環境不確定性測度。 本文對環境不確定性從微觀、中觀和宏觀三個層面進行衡量。 具體而言， 宏觀層面的環境不確定性（EU_Macro）計量指標主要借鑒劉博研和韓立巖[34] 對宏觀經濟不確定性的指標構建， 采用月度消費者價格指數（CPI）的方差衡量。 而中觀環境不確定性和微觀環境不確定性則主要借鑒Tosi等[35] 、Ghosh和Olsen[36] 的研究方法， 以銷售收入（Sale）為基礎進行構建， 并按照以下步驟進行計算：①計算企業過去五年銷售收入的平均值和標準差， 用標準差除以平均值得到e; ②計算企業所處行業e的中位數， 即為本文的中觀環境不確定性（EU_Indus）; ③以樣本企業環境不確定性除以中觀不確定性得到的就是微觀環境不確定性（EU_Firm）。

此外， 將微觀、中觀和宏觀三個層面的環境不確定性經過主成分分析后作為綜合的環境不確定性（EU_Pca）， 從而保證回歸檢驗結果更加穩健可靠。 本文的基準回歸采用分項指標EU_Firm、EU_Indus和EU_Macro， 對產權異質性和區域異質性回歸選用綜合指標EU_Pca。

2. 投資者情緒測度。 已有文獻關于投資者情緒的衡量通常采用主觀、客觀等單一指標， 該測度方法簡單， 數據獲取容易， 但具有片面性。 而綜合指標集合了各類單一指標特定的優點， 能夠較為全面地反映投資者情緒的波動。 因此， 本文借鑒韓立巖和伍燕然[37] 、尚煜[38] 的觀點， 以一年期考慮分紅的累計月度股票收益率（SentA）、換手率（Turn）、市盈率（PE）作為投資者情緒替代指標的基礎上， 對這三個指標進行主成分合成， 以合成后的綜合指標作為投資者情緒（Sent）的度量。

3. 投資效率測度。 本文被解釋變量企業投資效率的數據是通過Richardson[33] 的預期投資模型計算得到的， 利用該模型的回歸殘差來區分投資過度和投資不足， 若回歸殘差為正， 說明實際投資支出高于預期的正常投資支出， 代表著投資過度; 若回歸殘差為負， 意味著實際支出低于預期的正常投資支出， 代表著投資不足。 具體模型如下：

Invi，t=α0+α1Growthi，t-1+α2Sizei，t-1+

α3Cashi，t-1+α4Agei，t-1+α5Levi，t-1+α6Reti，t-1+

α7Invi，t-1+Year+Industry+εi，t ? ? ?（1）

其中：Inv為投資規模; Growth為營業收入增長率; Size為資產規模; Cash為現金持有規模; Age為企業上市年齡; Lev為資產負債率; Ret為股票年收益率; Year是年度虛擬變量; Industry為行業虛擬變量。

4. 其他變量。 為了控制其他因素的影響， 在模型中還加入了一些控制變量， 主要是對企業的盈利能力、成長狀況、發展能力和整體規模四方面進行控制， 并分別用現金流量（CF）、凈利潤率（Net）、營業收入增長率（Growth）和企業規模（Size）作為各自的替代指標。 另外， 還加入了行業虛擬變量和年度虛擬變量， 以控制行業和年度效應。

（三）模型設計

為了檢驗環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率關系的調節作用， 建立了以下模型：

OverInvi，t=α0+α1Senti，t+α2EUi，t+α3Senti，t×EUi，t+α4CFi，t+α5Growthi，t+α6Sizei，t+α7Neti，t+Year+Industry+εi，t ? ? ? ?（2）

UnderInvi，t=β0+β1Senti，t+β2EUi，t+β3Senti，t×EUi，t+β4CFi，t+β5Growthi，t+β6Sizei，t+β7Neti，t+Year+Industry+εi，t ? ? （3）

其中：OverInvi，t為投資過度組的投資過度程度; UnderInvi，t是投資不足組的投資不足程度; EUi，t為環境不確定性， 回歸時分別取EU_Firm、EU_Indus、EU_Macro、EU_Pca; Senti，t是投資者情緒的代理變量。

各類變量的具體定義如下表所示：

四、實證結果及分析

（一）描述性統計

表2為主要變量的描述性統計結果。 從表2中可以看出， 投資過度和投資不足樣本分別占總樣本的34.95%和65.05%， 投資不足比例遠遠高于投資過度， 表明在中國的資本市場上投資不足現象比較嚴重。 微觀環境不確定性（EU_Firm）的標準差為0.712， 中觀環境不確定性（EU_Indus）的標準差為0.0419， 宏觀環境不確定性（EU_Macro）的標準差為0.264， 這說明企業之間的環境不確定性程度差異較大， 行業之間的環境不確定性程度差異較小。 可見， 從風險的角度來說， 我國頒布的針對行業的政策（主要表現為產業政策）具有同質性。 此外， 投資者情緒（Sent）的中位數為-0.0957， 遠小于均值0.0843， 而標準差（1.024）數值較大， 這反映了我國資本市場上的投資者非理性程度較為嚴重， 而且整個市場長期處于低落期（熊市）。

（二）回歸分析

1. 環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率的影響。 為了檢驗假設1和假設2， 利用上文所建模型（2）和模型（3）進行全樣本多元回歸， 并將結果列示于表3中， 其中列（1） ～ （4）為投資過度組， 列（5） ～ （8）為投資不足組。

從表3的列（1） ～ （4）可以看出， 投資者情緒（Sent）的回歸系數都顯著為正， 且投資者情緒與環境不確定性交乘項的系數基本上都顯著為負（只有EU_Indus×Sent系數不顯著）， 這說明高漲的投資者情緒會引發投資過度， 但環境不確定性會顯著改善由投資者情緒導致的投資過度現象， 環境不確定性對投資者情緒與投資過度關系有重大的調節作用， 假設1得到證實。 另外， 環境不確定性的回歸系數都為負， 且大部分顯著， 而在相關分析中， 環境不確定性與投資過度的相關系數為正， 這表明在控制了其他相關變量之后， 環境不確定性對投資過度的“凈影響”是負向的， 即環境不確定性能抑制投資過度。 對于控制變量， 現金流量（CF）在四個模型中的系數都顯著為正， 表明過多的現金流量會誘發對資金的濫用， 從而導致投資過度， 這也與前人的研究結論一致。 營業收入增長率（Growth）的回歸系數都為正， 但都不顯著， 說明成長型的企業也會出現投資過度問題。 企業規模（Size）的回歸系數都為負， 一部分顯著， 一部分不顯著， 表明企業規模的擴大會抑制投資過度。 其原因可能是大企業的內控制度比較健全有效， 能夠約束企業的過度投資行為。

從表3的列（5） ～ （8）可以看到， 投資者情緒（Sent）的回歸系數都顯著為負， 且投資者情緒與環境不確定性交乘項的系數基本上都顯著為負（只有EU_Indus×Sent系數不顯著）， 這說明低落的投資者情緒會導致投資不足， 而且環境不確定性會加劇由投資者情緒引起的企業投資不足， 環境不確定性對投資者情緒與投資不足關系有重大的調節作用， 假設2得到證實。 環境不確定性的回歸系數都為正， 且大部分顯著， 表明在控制其他相關變量的情況下， 環境不確定性越大， 投資不足程度越嚴重。 其原因可能是：環境不確定性越大， 企業對融資和投資機會的把控就會越謹慎， 導致投資不足現象出現。 對于控制變量， 現金流量（CF）、企業規模（Size）、凈利潤率（Net）的回歸系數基本上顯著為負， 這在一定條件下證明了充裕的現金、較大的企業規模和較高的盈利水平對緩解企業投資不足具有積極作用。 營業收入增長率（Growth）的回歸系數都顯著為正， 說明成長性會加劇企業投資不足， 也許是快速的企業擴張需要大量的資金， 從而擠占了投資資金， 導致出現投資不足現象。

2. 基于產權異質性的進一步分析。 現有文獻中較多研究都將產權性質作為融資約束分組的一個重要依據[26] ， 而融資約束在環境不確定性調節投資者情緒與企業投資效率關系時又具有無法忽視的影響， 為此， 我們進一步探究按照產權性質分組情況下的回歸結果， 并采用SUEST（基于似無相關模型SUR的檢驗）對分組回歸后的組間系數差異進行檢驗。 根據產權性質將投資過度組、投資不足組分別劃分為國有組和民營組兩個子樣本， 其中， 投資過度組有國有樣本760個， 民營樣本390個; 投資不足組有國有樣本1487個， 民營樣本607個。 表4列示了基于產權異質性的回歸結果， 其中， 列（1） ～ （2）為總樣本的回歸結果， 列（3） ～ （4）是投資過度組劃分為國有組和民營組兩個子樣本的回歸結果， 列（5） ～ （6）是投資不足組劃分為國有組和民營組兩個子樣本的回歸結果。

在OverInv組， 國有子樣本的投資者情緒與環境不確定性交乘項（EU_Pca×Sent）的回歸系數為

-0.016， 民營子樣本為-0.039， 系數差異為0.023， 組間系數差異SUR檢驗結果的p值為0.0491， 這說明國有組和民營組交乘項的回歸系數都顯著為負， 國有組系數大于民營組， 且系數差異在5%的統計水平上顯著。 因此， 與國有企業相比， 環境不確定性減弱民營企業投資者情緒對投資過度的正向作用更為顯著， 假設3得到證實。 同理， 從UnderInv組來看， 國有企業EU_Pca×Sent的回歸系數為-0.002且在10%的統計水平上顯著， 民營企業的則為-0.005且在1%的統計水平上顯著， 兩者系數差異為0.003， 組間系數差異SUR檢驗結果的p值為0.0929， 這說明兩組交乘項的回歸系數都顯著為負， 組間系數差異大于0， 且系數差異在10%的統計水平上顯著。 由此得出結論：與國有企業相比， 環境不確定性增強民營企業投資者情緒對投資不足的負向作用更為明顯， 假設4得到驗證。

3. 基于區域異質性的進一步分析。 在我國， 由于經濟發展水平、地理位置和人力資源成本等方面差異的存在， 出現了比較嚴重的區域發展失衡問題， 因此， 環境不確定性對投資者情緒導致的企業投資非效率的影響效果也不相同。 為了考察環境不確定性的調節作用對不同地區的影響差異， 本文將投資過度組、投資不足組分別劃分為東部、中部、西部三個子樣本， 并分別進行回歸， 結果如表5所示。 其中， 列（1） ～ （3）分別報告了投資過度組東部、中部和西部子樣本的回歸結果， 列（4） ～ （6）分別報告了投資不足組東部、中部和西部子樣本的回歸結果。

在投資過度組東部、中部、西部三個子樣本中， 投資者情緒與環境不確定性交乘項（EU_Pca×Sent）的回歸系數分別為-0.002（不顯著）、-0.030（顯著）、-0.119（顯著）， 系數依次減小， 兩兩間系數差異SUR檢驗都在5%的統計水平上顯著， 這說明兩兩組間回歸系數存在顯著差異。 由此可見， 環境不確定性對于改善投資者情緒造成的投資過度存在區域差異， 且呈現東部、中部、西部逐漸增強的趨勢， 假設5得到證實。 同樣， 在投資不足組東部、中部、西部三個子樣本中， 投資者情緒與環境不確定性交乘項（EU_Pca×Sent）的回歸系數分別為

-0.001（不顯著）、-0.006（顯著）、-0.012（顯著）， 系數依次減小， 兩兩間系數差異SUR檢驗“東—中”和“東—西”都在5%的水平上統計顯著， “中—西”不顯著， 這基本表明兩兩組間回歸系數存在顯著差異。 可見， 環境不確定性對于惡化投資者情緒造成的投資不足存在區域差異， 且呈現東部、中部、西部逐漸增強的趨勢， 假設6得到驗證。

4. 穩健性檢驗。

（1）樣本穩健性檢驗。 將本文選取的3499個樣本隨機去除15%的樣本量， 產生新的樣本組， 重新進行回歸分析， 所得結果與前文相同， 甚至有些主要變量的顯著性有所提高。

（2）投資者情緒穩健性檢驗。 采用成交量代替市盈率計算投資者情緒， 即將換手率、成交量和一年期累計月度回報率（考慮分紅）進行主成分分析得到Sent_1作為新的投資者情緒， 回歸結果如與上文結論差異不大。

（3）調節效應檢驗。 本文根據溫忠麟等[39] 的方法， 對環境不確定性影響投資者情緒與企業投資效率的關系進行調節效應檢驗。 檢驗步驟為：第一， 將“環境不確定性”與“投資者情緒”中心化; 第二， 做投資效率對環境不確定性和投資者情緒的回歸; 第三， 做投資效率對環境不確定性、投資者情緒和兩者交互作用“環境不確定性×投資者情緒”的回歸， 若加入交互作用得到的調整R2顯著高于未加入交互作用的調整R2， 則調節效應顯著。 檢驗的主要結果表明， 環境不確定性的調節效應確實存在。 限于篇幅， 上述穩健性檢驗未予列示。

五、研究結論與政策建議

（一）研究結論

環境不確定性帶來的心理、社會、經濟等影響一直以來都是學術界關注的焦點。 本文首先從理論上分析了環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率關系的調節機理， 然后以2008 ～ 2017年我國A股上市公司為研究樣本， 實證檢驗了上述調節作用的存在性， 進一步研究了這種調節效應的產權差異性和區域差異性。

研究發現， 環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率的關系有顯著的調節作用， 環境不確定性能夠通過增加投資者的風險感知意識和企業的融資成本， 進而影響投資者情緒與投資效率的關系， 具體表現為環境不確定性既會抑制投資者情緒高漲帶來的投資過度， 也會加劇投資者情緒低迷引發的投資不足。

進一步研究表明， 相比于國有企業， 環境不確定性對民營企業投資過度的抑制效應和投資不足的加劇效應更為顯著。 鑒于國有企業擁有融資優勢、政策信息獲取優勢、政企關聯等， 民營企業的調節效應會更加顯著。 另外， 環境不確定性的調節作用存在區域差異性。 由于在資源、融資環境、管理人才等方面存在東部、中部和西部的地區差異性， 從而導致環境不確定性對于投資者情緒與投資效率的影響也存在空間異質性， 具體來看這種影響呈現東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

（二）政策建議

1. 宏觀政策、產業政策及企業監管政策應保持相對穩定性。 環境不確定性最集中的體現就是政策的不確定性。 政策的不確定性主要表現為政策的頻繁變動和不透明， 也是企業面臨的最大政策風險。 根據以上的研究結論可知， 外部的環境不確定性會對實體企業的投資效率產生顯著影響。 因此， 為了扶持和引導企業實現高質量發展， 從政策的頒布和修訂角度， 應保持政策的相對穩定性。

2. 企業可以充分利用環境不確定性的調節效果。 現實條件下， 企業是無法完全消除環境不確定性的， 但是企業可以相機決策， 充分利用環境不確定性對投資者情緒與企業投資效率關系的調節作用。 具體而言， 當企業投資過度時， 利用環境不確定性能抑制投資者情緒高漲帶來的投資過度， 使得投資過度程度減輕或消除， 以提升企業投資效率; 當企業投資不足時， 應提前或及時規避和轉移環境不確定性風險， 以減輕環境不確定性對投資不足的負面影響， 也能相應地提高企業投資效率。

3. 充分考慮企業的產權和區域差異性， 做到“精準”施策。 依據上述研究結論， 環境不確定性對實體經濟的影響存在顯著的產權和區域差異性， 因此， 相關部門在制定和完善政策時， 既要考慮企業的不同類型， 也要關注政策的執行區域， 以提高政策的針對性和精準性， 發揮政策最大的調節效應和監管效果。 當然， 政策的原則性和針對性本身是一個既對立又統一的問題， 原則性要求政策要穩、廣、簡， 針對性則要體現政策的靈、窄、細， 所以應充分權衡原則性和針對性， 讓出臺的政策為穩定市場環境和經濟高質量發展助力。

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