貨幣政策不確定性會抑制實(shí)業(yè)投資嗎？
——來自中國非金融上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

■張金朵 張中華

一、引言

當(dāng)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(jì)局?jǐn)?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(shí)業(yè)投資率下滑態(tài)勢，我國通過調(diào)控經(jīng)濟(jì)政策等手段加強(qiáng)和改善實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境。然而，經(jīng)濟(jì)政策特別是貨幣政策頻繁調(diào)整，企業(yè)難以準(zhǔn)確把握政策動向，進(jìn)而對不可逆固定資產(chǎn)投資持謹(jǐn)慎態(tài)度[1]。可見，貨幣政策帶來的不確定性沖擊會影響企業(yè)未來預(yù)期，進(jìn)而影響實(shí)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(shí)體經(jīng)濟(jì)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(shí)務(wù)界的重點(diǎn)關(guān)注。近年來，世界經(jīng)濟(jì)增長放緩，“黑天鵝”事件頻出，為支撐經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇和刺激經(jīng)濟(jì)增長，各國政府頻繁調(diào)整貨幣政策，而政策路徑對經(jīng)濟(jì)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(jì)不確定性就越大，這會嚴(yán)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(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)面臨需求收縮、供給沖擊、預(yù)期減弱的三重壓力以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(shí)業(yè)投資、鞏固壯大實(shí)體經(jīng)濟(jì)根基有重要意義。基于此，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(shí)體企業(yè)實(shí)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(shí)體經(jīng)濟(jì)增長以及尋找金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平衡路徑提供新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，本文重點(diǎn)關(guān)注貨幣政策不確定性沖擊對實(shí)體企業(yè)實(shí)物投資的影響，擴(kuò)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(shí)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(jī)制變量，分析貨幣政策不確定性如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和融資約束，進(jìn)而影響實(shí)業(yè)投資。第三，進(jìn)一步厘清貨幣政策不確定性對不同類型企業(yè)實(shí)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(xì)致的經(jīng)驗(yàn)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(shí)業(yè)投資

依據(jù)實(shí)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(shí)物投資風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)融資成本，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)延緩或推遲實(shí)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(jī)決策特征，決定了貨幣政策的不確定性。Bloom[3]認(rèn)為，貨幣政策頻繁調(diào)整產(chǎn)生的不確定性給宏觀經(jīng)濟(jì)帶來沖擊，嚴(yán)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(jǐn)慎性和收益驅(qū)動性[4]。作為市場經(jīng)濟(jì)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(qiáng)烈，因此不確定性對經(jīng)濟(jì)增長影響的主要渠道即為投資[5]，特別是當(dāng)企業(yè)受到財(cái)務(wù)限制時(shí)，不確定性的增加會提高企業(yè)投資行為的謹(jǐn)慎程度。國際貨幣基金組織2013 年發(fā)布的世界經(jīng)濟(jì)展望報(bào)告指出，許多發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的寬松和非常規(guī)貨幣政策造成的扭曲阻礙了經(jīng)濟(jì)增長。其中一項(xiàng)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(shí)物投資的計(jì)劃。Husted等[6]研究認(rèn)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(dāng)。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(fēng)險(xiǎn)和降低產(chǎn)出來抑制經(jīng)濟(jì)增長。王博等[8]同樣認(rèn)為貨幣政策不確定性沖擊會對實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面沖擊，特別是當(dāng)違約風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)。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(shí)物投資。

（二）作用機(jī)制分析

1.資產(chǎn)不可逆性。實(shí)物期權(quán)理論認(rèn)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(jià)值的。對于企業(yè)實(shí)物投資，宏觀不確定性上升會提高其期權(quán)價(jià)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(rèn)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(jià)值就越高，企業(yè)要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)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(fù)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(shí)物投資的抑制效應(yīng)越大。

2.外部融資約束機(jī)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(biāo)準(zhǔn)，從而增加企業(yè)融資成本。另一方面，Husted等[6]認(rèn)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(jìn)一步收緊企業(yè)融資約束，迫使企業(yè)縮減或放棄投資[13]。可見，貨幣政策不確定性上升，會通過降低企業(yè)信貸可得性進(jìn)一步放大其對企業(yè)實(shí)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(shí)物投資的沖擊效應(yīng)。

3.內(nèi)源性融資機(jī)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(fēng)險(xiǎn)和捕捉優(yōu)質(zhì)投資機(jī)會有重要作用。有學(xué)者認(rèn)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(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)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(fēng)險(xiǎn)沖擊，避免企業(yè)陷入財(cái)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(jī)會，也利于企業(yè)避免不確定性帶來的機(jī)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(shí)物投資的抑制效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（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(cái)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(gè)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(biāo)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(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(jī)會（Roe）、企業(yè)固定資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)（Var）。

根據(jù)實(shí)物期權(quán)理論，借鑒金融經(jīng)濟(jì)觀點(diǎn)，企業(yè)投資效應(yīng)最大化的回報(bào)率是投資主體在考慮了投資風(fēng)險(xiǎn)后，投資人持有這項(xiàng)資產(chǎn)所要求的回報(bào)率。一個(gè)固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目，資產(chǎn)不可逆程度越高，投資風(fēng)險(xiǎn)越大，投資者所要求的回報(bào)率也越高。因此，實(shí)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(jī)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(biāo)設(shè)定上，亦從以上三個(gè)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(jià)值相關(guān)文獻(xiàn)研究，公司當(dāng)前的獲利能力可以反映其未來的投資機(jī)會[16]，即當(dāng)企業(yè)具有較好投資機(jī)會時(shí)，企業(yè)會擴(kuò)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(jī)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(fēng)險(xiǎn)越大，本文也將固定資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)納入核心解釋變量。

關(guān)于各變量指標(biāo)的計(jì)算：參考Huang 等[18]的指標(biāo)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(jī)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(biāo)準(zhǔn)差來表示固定資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)。

3.調(diào)節(jié)變量。根據(jù)實(shí)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(gè)指標(biāo)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(biāo)：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(fù)債率（debt），用企業(yè)總負(fù)債與總資產(chǎn)之比表示；公司規(guī)模（size），用剔除價(jià)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(shí)間計(jì)算到樣本期；TobinQ，用市值與總資產(chǎn)的比值表示。宏觀指標(biāo)：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP），用剔除價(jià)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(shí)證設(shè)計(jì)

1.貨幣政策影響實(shí)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(jī)會，Var為企業(yè)固定資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)，CVsit為控制變量，μi為企業(yè)固定效應(yīng)，εit為模型擾動項(xiàng)，it表示在時(shí)點(diǎn)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(jī)會和企業(yè)固定資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)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(jì)劃在不同時(shí)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(xiàng)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(shí)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(xiàng)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(fēng)險(xiǎn)及投資機(jī)會滯后影響當(dāng)期投資的過程，在模型中引入滯后項(xiàng)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(shí)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(biāo)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(gè)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(jìn)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(jī)會和固定資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)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(shí)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(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)投資的影響存在一定的慣性，因此由滯后項(xiàng)和自回歸項(xiàng)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(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用FIV因子工具變量估計(jì)法。

2.調(diào)節(jié)機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

為檢驗(yàn)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(jī)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(shí)證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征

表1為各變量的基本描述性統(tǒng)計(jì)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(dá)到7.2%，維持在相對較高水平，但主要依賴于前期經(jīng)濟(jì)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(shí)物投資率的均值為2.5%，企業(yè)個(gè)體也存在較大差距，最大值達(dá)到11.1%，最小值甚至為0，說明投資不足情況較為嚴(yán)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(fù)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(shí)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(jì)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(fù)，考慮滯后一期的累計(jì)效應(yīng)，貨幣政策不確定性的沖擊效應(yīng)進(jìn)一步加大。這說明貨幣政策不確定性抑制了實(shí)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(shí)業(yè)投資率的下降，即假設(shè)1 成立。從企業(yè)投資機(jī)會和投資風(fēng)險(xiǎn)來看，企業(yè)的獲利能力和投資機(jī)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(fēng)險(xiǎn)越大，對企業(yè)投資的阻礙越大。可見，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(jìn)一步增加企業(yè)的投資風(fēng)險(xiǎn)，降低投資收益預(yù)期，從而增強(qiáng)對企業(yè)實(shí)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(fù)債率等指標(biāo)來看，其回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)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(qiáng)，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(shí)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(bào)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(jìn)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(yuǎn)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(bào)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)模看，隨著企業(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(fù)，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(fù)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(fù)面影響。

五、貨幣政策不確定性影響實(shí)業(yè)投資的機(jī)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(jī)制效應(yīng)回歸結(jié)果。

（一）資產(chǎn)不可逆程度

表5（1）列報(bào)告了資產(chǎn)不可逆機(jī)制的回歸結(jié)果。貨幣政策不確定性的系數(shù)為負(fù)，說明其對實(shí)體企業(yè)投資存在負(fù)面影響。資產(chǎn)不可逆程度的回歸系數(shù)為負(fù)，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(xiàng)回歸結(jié)果在1%的水平上顯著為負(fù)，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(shí)物投資的負(fù)面抑制效應(yīng)，即驗(yàn)證了假設(shè)2。

（二）企業(yè)外部信貸可得性

表5（2）列報(bào)告了企業(yè)信貸可得性機(jī)制的回歸結(jié)果。信貸可得性指標(biāo)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(qiáng)，實(shí)體企業(yè)的投資水平越強(qiáng)。但當(dāng)貨幣政策不確定性上升時(shí)，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(jìn)一步加劇了貨幣政策不確定性對企業(yè)實(shí)物投資的負(fù)面沖擊。貨幣政策不確定性與信貸可得性的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，即外部融資環(huán)境的惡化會加劇貨幣政策不確定性對實(shí)業(yè)投資的負(fù)面效應(yīng)，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

（三）企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金持有

表5（3）列報(bào)告了企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金機(jī)制的回歸結(jié)果。現(xiàn)金持有指標(biāo)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(shí)物投資有積極作用。特別是當(dāng)外部投資環(huán)境波動性較大時(shí)，企業(yè)通過內(nèi)部自有資金支付投資成本，可以降低實(shí)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(xiàng)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(shí)業(yè)投資的沖擊效應(yīng)，假設(shè)4得到驗(yàn)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(yàn)

（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(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。由于模型中納入被解釋變量的滯后項(xiàng)會導(dǎo)致動態(tài)面板偏誤，若使用廣義矩估計(jì)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(jì)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(jì)量（FIV），檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)一：工具變量的有效性檢驗(yàn)

結(jié)果顯示，F(xiàn)IV 估計(jì)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(dá)到近97%，因此是否使用FIV估計(jì)都不會影響估計(jì)結(jié)果的可靠性。

（二）替換變量法和滯后一期

為進(jìn)一步驗(yàn)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(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

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(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值來反映企業(yè)投資，對模型進(jìn)行二次估計(jì)，估計(jì)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(biāo)波動的直觀度量，為更全面地考察貨幣政策不確定性對實(shí)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(jì)算中國貨幣政策不確定性指數(shù)，作為替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以進(jìn)一步保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，估計(jì)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(shí)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(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性，估計(jì)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(fù)，說明貨幣政策不確定性對企業(yè)投資存在負(fù)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(yàn)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(shí)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(gè)渠道檢驗(yàn)了貨幣政策不確定性作用于實(shí)業(yè)投資的機(jī)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(yàn)證了實(shí)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(jī)制檢驗(yàn)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(shí)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(fù)面沖擊。

根據(jù)研究結(jié)果，宏觀經(jīng)濟(jì)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(shí)業(yè)投資的因素可能并不是當(dāng)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(shí)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(qiáng)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(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)目標(biāo)時(shí)，要充分考慮政策波動性和政策目標(biāo)的主體預(yù)期，以降低不確定性對實(shí)業(yè)投資的負(fù)面影響，提高政策有效性。一方面，央行貨幣政策的實(shí)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(gè)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(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的負(fù)面影響，進(jìn)一步增強(qiáng)貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制，增強(qiáng)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。此外，經(jīng)濟(jì)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(fēng)險(xiǎn)。

第二，在企業(yè)層面，應(yīng)立足實(shí)業(yè)，堅(jiān)守主業(yè)，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控能力。對于實(shí)體企業(yè)來說，立足實(shí)業(yè)，堅(jiān)守主業(yè)，是企業(yè)行穩(wěn)致遠(yuǎn)的根本。企業(yè)應(yīng)當(dāng)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(shí)，企業(yè)投資決策者也應(yīng)認(rèn)識到外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不確定性給其投資行為帶來的影響，權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)和收益的關(guān)系，特別是在中國經(jīng)濟(jì)遭遇困境的重大變局下，要增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識，從長遠(yuǎn)發(fā)展的視角來規(guī)劃投資。■