經濟政策不確定性與企業資本配置效率※
—— 基于三重作用機制和政策協同效應的研究

王貞潔 呂志軍

內容提要：以2011-2020年A股上市公司為樣本，檢驗經濟政策不確定性對資本配置效率的影響。結果表明，經濟政策不確定性會抑制企業資本配置效率。機制分析發現，經濟政策不確定性對企業資本配置效率的影響可以通過實物期權理論、金融摩擦理論以及代理理論來解釋。具體表現為，當企業投資不可逆程度越高、所處行業競爭程度越低、所面臨的融資約束程度越高以及內部控制質量越差時，經濟政策不確定性對企業資本配置效率的抑制作用越強。進一步分析發現，提高市場化水平、發展數字金融以及放松賣空管制均能有效抑制經濟政策不確定性對企業資本配置效率的負面影響。為提高政策效率，政府在制定經濟政策時，可以考慮配套上述政策措施。

一、引 言

彌漫全球的新冠肺炎疫情使世界經濟遭受重創，經濟下行壓力持續增加。為了避免經濟衰退，穩住經濟基本盤，各國政府相繼推出各項經濟刺激政策。理論上，政府出臺的經濟政策能夠彌補市場在資源配置中的缺陷，幫助經濟走出低迷。然而，市場形勢瞬息萬變，經濟政策如果不能兼具針對性和時效性，其效果往往會大打折扣。因此，經濟政策通常需要根據經濟形勢作出靈活調整，致使經濟政策不確定性隨之上升。經濟政策不確定性在微觀層面上主要體現在企業主體難以提前預知相關政策的時間和具體內容，頻繁變動的經濟政策增加了企業判斷未來經營發展的難度，迫使企業根據經濟政策的變化不斷調整自身的生產經營戰略、改變投融資策略，并承擔由此帶來的經濟后果。因此，在經濟下行壓力導致經濟政策不確定性上升的時期，如何合理安排資金、優化資本配置決策成為企業決策者需要重點關注的議題。

資本是經濟增長和社會發展的必要條件，資本的重要性不僅體現在量的積累上，更體現在資本配置效率的提升上。有效的資本配置既是市場主體價值創造的源泉，也是推動國家可持續發展的基本動力。改革開放以來，中國經濟實現了飛速發展，積累了大量的資本，取得了舉世矚目的成就。然而，與許多新興經濟體一樣，中國在經濟發展過程中的資本配置效率不高。目前，中國經濟已經由高速增長階段轉向高質量發展階段，經濟資源配置的不合理成為引發經濟發展不平衡不充分問題、進而制約經濟高質量發展的重要原因。企業是宏觀經濟發展中的微觀主體，企業的資本配置決策在很大程度上決定了整個社會經濟資源的配置效率。尤其是在宏觀經濟波動導致經濟政策頻繁調整的時期，資本配置效率低下對于企業乃至經濟高質量發展的制約愈發明顯。因此，為了加快經濟結構調整、提升經濟發展質量，需要深刻理解在經濟政策不確定性上升背景下微觀企業資本配置決策的影響機制及治理關鍵。

現有文獻分別對經濟政策不確定性的后果以及資本配置效率的影響因素展開廣泛研究，認為經濟政策不確定性對宏觀層面的出口、消費、投資以及微觀企業的投融資、創新、業績等產生不利影響(黃寧和郭平，2015；Istiak和Serletis，2018；許志偉和王文甫，2019；顧海峰和朱慧萍2021；趙奉軍和駱祖春，2019；李鳳羽和楊墨竹，2015)。在研究資本配置效率的影響因素時，現有文獻大多聚焦于企業高管、股權結構、公司治理等內部因素(蘇坤，2015；周莉和韓霞，2010；李云鶴等，2011)，鮮有文獻將經濟政策不確定性與企業資本配置效率放在同一框架下進行研究。基于此，本文針對經濟政策不確定性對企業資本配置效率的影響及其作用機制展開深入探討。本文采用企業對投資機會的把控能力，即“投資-投資機會敏感度”來度量企業的資本配置效率(陳德球等，2017；Mclean等，2012)，在此基礎上，試圖對以下幾個問題進行回答：經濟政策不確定性是否會降低企業的資本配置效率？如果經濟政策不確定性降低了資本配置效率，那么其中的作用機制是怎樣的？政府在出臺經濟政策的同時，可以配套哪些制度措施來降低經濟政策不確定性的負面溢出效應，并提升政策之間的協同效應？

本文的邊際貢獻主要有以下幾個方面：第一，以往研究經濟政策不確定性與企業投資、研發等行為的關系時，主要關注其對企業經濟活動投入規模的影響，即落腳點在于對“量”的影響上。然而，規模不能完全等同于效率。本文將關注的重點轉向企業的資本配置效率，拓寬了經濟政策不確定性對微觀企業影響的研究視角。第二，大多數文獻僅從單一的作用機制來分析經濟政策不確定性的經濟后果，本文從實物期權、金融摩擦以及代理問題等多個角度出發，全面考察經濟政策不確定性影響企業資本配置效率的機制，有助于政策制定者充分把握政策不確定性對于經濟主體的影響機理，進而有針對性地制定應對措施。第三，現有文獻發現經濟政策不確定性的負面作用之后，往往會忽視如何降低這種消極影響。本文在明確三重作用機制的基礎上，進一步探尋能夠降低經濟政策不確定性消極影響的政策制度，并發現提高市場化水平、發展數字金融以及引入賣空機制均能改善經濟政策不確定性對資本配置效率的負面影響。為政府采取配套措施降低政策波動的消極作用，提高經濟政策效率提供了發力點。

二、理論分析與研究假設

1. 經濟政策不確定性與企業資本配置效率

公共部門經濟學認為，合理有度的政府干預可以解決市場不完全競爭、外部性和信息不完全等問題。但當政府干預經濟的力度超過合理程度時，容易適得其反，加劇資源配置的扭曲，導致預期的社會公共目標難以實現。尤其是在中國市場制度尚未完善的情況下，市場缺陷的存在可能會放大相關因素對經濟造成的沖擊。持續穩定的宏觀政策為企業提供了良好的外部環境，確保企業能夠按照市場需求有效配置資源，把握市場機遇，進而提高資本配置效率(陳德球等，2017)。而當經濟政策不確定性上升時，企業決策者對政策形勢的判斷難度提高。為了降低未來期間出現相關法律以及市場風險的可能性，管理層在面臨投資機會時會持有更加保守的態度，投資意愿下降，導致企業可能與潛在的發展機遇失之交臂(饒品貴等，2017)。此外，從投資者的角度來看，經濟政策不確定性上升使其難以遵循以往經驗對公司未來發展作出合理預期，加上中國資本市場上投資者保護的相關制度尚不健全(何慧華和方軍雄，2021)，為了保障自身的合法權益不受侵害，投資者在經濟政策不確定性較強時往往會采取更加謹慎的投資態度。最后，債權人在經濟政策不確定性上升時同樣會更加謹慎地對待貸出資金，導致企業獲取資金支持的難度加大、資金使用成本提高，進而影響企業的資本配置效率。基于上述分析，提出如下假設：

假設1：經濟政策不確定性上升會抑制企業的資本配置效率。

2. 經濟政策不確定性影響企業資本配置效率的機制分析

(1) 實物期權機制分析。實物期權理論下的一個經典問題是如何在不確定的狀態下進行資源配置。因此，經濟政策不確定性降低企業資本配置效率的原因之一可以用實物期權理論來解釋。實物期權理論將期權的思想引入非金融資產的投資決策中，認為公司所擁有的投資機會相當于一份看漲期權。由于投資具有不可逆性，如果企業選擇在當下投資，則需要放棄“等待”的價值，即在以后期間行使更好投資機會的權利，進而成為當前投資的機會成本(Gulen和Ion，2016)。顯然，企業是否選擇在當下投資會受到投資不可逆程度的影響。投資的不可逆程度越高，企業在改變投資決策時難以收回的成本就越大，此時選擇等待具有更高的價值。而當投資不可逆程度較低時，即使選擇在當前投資也無需承擔較大的機會成本，因此企業等待的動機會被削弱(譚小芬和張文婧，2017)，企業選擇把握當前投資機會的可能性提高。基于上述分析，提出如下假設：

假設2a：企業投資不可逆程度越高，經濟政策不確定性抑制企業資本配置效率的作用越強。

盡管企業投資往往都具有一定的不可逆性，然而并非所有的企業都可以在經濟政策不確定性上升時選擇等待觀望。當企業所處的行業競爭激烈時，市場機會稍縱即逝，能在短時間內抓住市場機會并形成先發優勢對企業未來發展至關重要。猶豫等待可能會被競爭對手搶占先機、擴大市場占有率，導致企業陷入競爭劣勢。此時，企業等待的期權價值可能難以彌補延緩投資造成的損失。因此，在競爭程度高的行業中，企業傾向于盡快抓住投資機會，盡早行使實物期權(李鳳羽和楊墨竹，2015)。相反，對于具有壟斷優勢的企業而言，由于無需面對激烈的市場競爭，企業因等待觀望而被競爭對手搶先投資并占據市場的可能性較低。此時，企業有能力在經濟政策不確定性上升時選擇等待，以便掌握更多信息并確定最有利的投資時機。基于上述分析，提出如下假設：

假設2b：企業所處行業競爭程度越低，經濟政策不確定性抑制企業資本配置效率的作用越強。

(2) 金融摩擦機制分析。宏觀經濟波動會導致金融市場資源配置效率低下(侯成琪和劉穎，2015)，經濟政策不確定性可能會通過提高金融摩擦程度來抑制資本配置效率。當經濟政策不確定性提高時，銀行等金融部門面臨的違約風險上升，自我防護動機增強，出于對自身資產安全的考慮會更加惜貸(Valencia，2017)。同時，金融市場上借貸雙方信息不對稱加劇，導致相關借貸業務的交易成本增加，金融摩擦程度提高。根據金融加速器理論，金融摩擦的存在使經濟政策不確定性的沖擊在一定程度上被放大。一方面，當經濟政策不確定性上升時，企業的債權人，如銀行等金融機構對企業經營風險、償債能力等指標的評估難度提高，為了保證企業按期償還債務，債權人可能會增加貸款審批程序或者要求企業對債務提供抵押擔保，使貸款的可獲得性降低。另一方面，經濟政策不確定性使得市場波動加劇，經營風險上升，可能會對企業資產價格產生不利影響，致使抵押資產的價值下降，并進一步提高信貸資金的獲取難度(Yan和Luis，2013)。信貸可得性的下降導致企業面臨投資機會時可自由支配的資金減少，資本配置效率降低。特別地，如果企業自身面臨的融資約束較強，那么當經濟政策不確定性提高引起外源融資難度加大時，無疑會對企業的資本配置造成“雪上加霜”的打擊。而當企業自身融資約束較低時，弱融資約束優勢能在經濟政策不確定性提高導致金融摩擦程度加劇時起到一定的緩沖作用，確保企業不會因為融資難度的大幅上升而錯失投資機會。基于上述分析，提出如下假設：

假設3：企業面臨的融資約束越高，經濟政策不確定性抑制企業資本配置效率的作用越強。

(3) 代理問題機制分析。經濟政策不確定性還可能加劇委托代理問題導致企業資本配置效率下降。一方面，經濟政策不確定性上升時，企業經營環境惡化，外部不確定性提高了股東對經理人的監督難度，信息不對稱導致經理人的自利行為更加難以被觀測到(李鳳羽和史永東，2016)。出于自利動機，經理人可能會放棄部分投資機會以換取更多可自由支配的現金流量。另一方面，隨著經濟政策不確定性的提高，企業的經營業績與宏觀環境的關系愈發緊密，與經理人努力工作的相關性逐漸降低。此時，股東對經理人激勵措施的有效性降低，經理人恪盡職守的動機下降，偷懶享受的動機加強。這種情況下，運行有效的內部控制體系成為約束管理層的有效機制。內部控制貫穿于企業活動的各個方面，是提高企業經營效率的重要手段。高質量的內部控制體系能夠有效抑制委托代理問題，制約管理層利己行為，促使資本配置效率提升(Richardson，2006)。相反，缺乏完善的內部控制機制導致企業在經濟政策不確定性上升時無法有效約束管理層自利動機，經濟政策不確定性帶來的消極影響被進一步放大。基于上述分析，提出如下假設：

假設4：企業內部控制質量越差，經濟政策不確定性抑制企業資本配置效率的作用越強。

三、研究設計

1. 樣本與數據

本文選取2011-2020年A股上市公司作為研究對象，并進行以下處理：剔除被ST、ST*企業數據；剔除金融類、房地產類企業；刪除數據缺失的樣本；刪除資不抵債樣本。經過上述處理，最終得到21650個樣本觀測值。本文使用的內部控制指數來自迪博數據庫，市場化指數來自《中國分省份市場化指數報告(2021)》，數字金融指數來自北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數(郭峰等，2020)，其他企業財務數據均來自CSMAR、Wind和CNRDS數據庫。為控制異常數據的影響，對所有連續變量都做了上下1%的縮尾處理。

2. 模型與變量

參考Mclean等(2012)、陳德球等(2017)的研究，構建如下模型來檢驗經濟政策不確定性對企業資本配置效率的影響：

Invi,t=α0+α1Qi,t+α2Eput+α3Eput×Qi,t+α4Controlsi,t+∑Ind+∑Firm+εi,t

(1)

其中，Inv為企業投資水平，以企業當年購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現金除以期初總資產來衡量。Q為企業的托賓Q值，用來衡量企業面臨的投資機會。Epu為經濟政策不確定性指數，采用Huang和Luk(2020)編制的中國經濟政策不確定性指數來衡量。由于該指數為月度數據，而本文使用的公司財務及其他數據均為年度數據，故而通過計算各月經濟政策不確定性指數的算術平均值將其換算成年度數據，并在此基礎上除以100。借鑒Mclean等(2012)、陳德球等(2017)對企業資本配置效率的度量方法，本文將經濟政策不確定性(Epu)與投資機會(Q)的交乘項(Epu×Q)作為解釋變量，將企業投資水平(Inv)作為被解釋變量。如果交乘項(Epu×Q)的回歸系數α3為負，則表示經濟政策不確定性上升會降低企業投資與投資機會二者之間的敏感程度，即經濟政策不確定性抑制了企業資本配置效率。

控制變量方面，參考饒品貴等(2017)、李增福等(2022)的研究，選取宏微觀兩個層面的控制變量。微觀層面包括：企業規模(Size)、企業年齡(Age)、資產負債率(Lev)、總資產收益率(Roa)、現金比率(Cash)、營業收入增長率(Growth)、股權集中度(Hsr)、股權制衡(Z)、管理層持股比例(Mshold)、獨立董事占比(Indep)、兩職合一(Dual)、是否四大審計(Big4)、產權性質(Soe)。宏觀層面包括：國內生產總值增長率(GDP)、貨幣供應量增長率(M2)。同時控制行業以及個體固定效應。具體的變量定義如表1所示。

表1 變量定義與說明

(續表)

3. 描述性統計

表2的結果顯示，投資水平(Inv)的最大值為0.2211，最小值為0.0007，衡量企業投資機會的Q值的均值為2.0723，標準差為1.3420，表明不同企業在投資機會以及投資水平方面均不盡相同。經濟政策不確定性(Epu)的均值為1.4154，中位數為1.4087，標準差為0.1193，說明中國經濟政策確實存在一定的不確定性，且不同年度經濟政策不確定性程度存在明顯差異。其他控制變量均與以往研究保持一致。

表2 描述性統計

四、實證結果分析

1. 基準回歸分析

表3的第(1)列顯示了經濟政策不確定性對企業資本配置效率的基準回歸結果。同時，為減輕可能的內生性問題，表3的第(2)列和第(3)列使用工具變量進行估計。借鑒申宇等(2020)的做法，分別使用滯后一期的美國經濟政策不確定性指數和滯后一期的全球經濟政策不確定性指數作為工具變量。為了盡可能滿足工具變量的外生性要求，本文在使用工具變量時，剔除那些有外銷收入的企業樣本，僅保留外銷收入為0的樣本數據。原因在于，中國的經濟政策往往會在很大程度上受到美國以及全球經濟政策的影響，但美國和全球經濟政策通常不會直接影響沒有海外業務的中國企業資本配置決策。

表3的第(1)列顯示，Epu×Q的回歸系數為-0.008，并且在1%的水平上顯著。表3的第(2)列和第(3)列顯示，使用工具變量回歸之后，Epu×Q的系數依然顯著為負。回歸結果表明，經濟政策不確定性顯著削弱了企業投資與投資機會之間的敏感度，導致企業資本配置效率下降。假設1得證。

表3 基準回歸結果

2. 作用機制分析

(1) 實物期權機制分析。實物期權理論認為，企業投資具有不可逆性是導致經濟政策不確定性抑制企業資本配置效率的重要原因。現有研究認為企業投資不可逆程度與固定資產投資占總資本投入的比重有關。固定資產占比高的企業，通常投資回收期較長，同時調整成本也相對較高，導致投資的不可逆程度較高。因此，采用固定資產占期初總資產的比例作為企業投資不可逆程度的代理變量(Gulen和Ion，2016；譚小芬和張文婧，2017)。然后，根據該指標的中位數，將全樣本劃分為兩組。當固定資產占比高于中位數時，企業投資不可逆程度較高；反之，企業投資不可逆程度較低。回歸結果見表4的第(1)列和第(2)列。

此外，實物期權理論指出，當企業所處行業競爭激烈時，企業傾向于抓住投資機會、放棄等待價值。此時，企業資本配置效率受經濟政策不確定性的沖擊較小。因此，本文使用赫芬達爾指數來衡量企業所處行業的競爭程度，并以中位數為分組界限，當該指標高于中位數時行業競爭較低，低于中位數時行業競爭較高(譚小芬和張文婧，2017)。回歸結果見表4的第(3)列和第(4)列。

表4 實物期權機制檢驗結果

表4第(1)和第(2)列的結果顯示，在投資不可逆程度較高組中，Epu×Q的系數為-0.015，且在1%的水平上顯著；在投資不可逆程度較低組中，Epu×Q的系數不顯著，表明經濟政策不確定性對企業資本配置效率的抑制作用隨著投資不可逆程度的提高變得更加顯著。假設2a得證。表4第(3)和第(4)列的結果顯示，當行業競爭程度較高時，Epu×Q的回歸系數不顯著；當行業競爭程度較低時，Epu×Q的回歸系數為-0.012，且在1%的水平上顯著。結果表明，與競爭激烈的行業相比，企業所處行業競爭程度越低，經濟政策不確定性抑制其資本配置效率的作用越顯著。假設2b得證。

(2) 金融摩擦機制分析。為了驗證金融摩擦在二者之間的作用機制，將全樣本按照面臨的融資約束程度高低分為兩組。參考已有文獻，使用KZ指數來度量企業的融資約束水平(Kaplan和Zingales，1997)。當KZ指數高于中位數時，表明企業存在較高的融資約束；反之，表明融資約束較低。

表5的第(1)和第(2)列為不同融資約束程度下的回歸結果。結果顯示，在融資約束較低組，Epu×Q的回歸系數為-0.006，在5%的水平上顯著；在融資約束較高組，Epu×Q的系數為-0.010，在1%的水平上顯著。結果表明，企業面臨的融資約束程度越高，經濟政策不確定性越能夠顯著降低企業資本配置效率。假設3得證。

表5 金融摩擦與代理問題機制檢驗結果

(3) 代理問題機制分析。為檢驗代理問題在二者之間的作用機制，將全樣本企業按照內部控制質量的高低分為兩組。其中，內部控制質量采用迪博內部控制指數來衡量。當該指數高于中位數時，表明企業內部控制質量較高；反之，內部控制質量較差。

表5的第(3)和第(4)列顯示了不同內部控制質量下的回歸結果。結果顯示，在內部控制質量較高組，Epu×Q的系數不顯著；在內部控制質量較低組，Epu×Q的系數在1%的水平上顯著為負。結果表明，企業內部控制質量越差，經濟政策不確定性降低企業資本配置效率的作用越強。假設4得證。

3. 穩健性檢驗(1)限于篇幅，穩健性檢驗結果未列示，備索。

為保證研究結果可靠，進行了以下穩健性檢驗：① 考慮到經濟政策不確定性產生的影響可能存在滯后性，本文在模型中加入因變量的滯后一期，構建動態面板模型，并采用系統GMM方法進行估計；② 改變經濟政策不確定性指數的計算方法。參考Gulen和Ion(2016)、李增福等(2022)的做法，計算各月加權平均值作為當年的經濟政策不確定性指數。具體的權重如下：一月份為1/78，二月份為2/78，三月份為3/78，以此類推，十二月份為12/78；③ 由于經濟政策通常是逆經濟周期調控，因此，經濟政策不確定性往往伴隨著宏觀經濟本身的不確定性，導致宏觀經濟的不確定性成為潛在的遺漏變量。參考李增福等(2022)，使用當年各季度GDP增長率的標準差來表示宏觀經濟本身的不確定性，并將其加入控制變量重新回歸；④ 2019年年底爆發的新冠肺炎疫情，導致企業生產經營銷售等活動均受到重大影響，這無疑也會影響到企業日常的資本配置行為。因此，為剔除疫情對資本配置效率的影響，將2020年的樣本數據刪除，重新回歸。上述穩健性檢驗的結果與基準回歸分析結果保持一致，表明本文的研究結論是可靠的。

五、進一步分析

前文已經證實經濟政策不確定性會通過影響實物期權價值、增加金融摩擦程度和加劇代理問題等方面降低企業的資本配置效率。接下來，基于前文發現的三重作用機制，依次將市場化水平、數字金融、賣空機制等納入研究框架，從政府制度建設的角度探討削弱經濟政策不確定性對資本配置效率不利影響的可行之策，為政府優化政策效率，提升政策間的協同效應，進而提高經濟發展質量提供可行思路。

1. 市場化水平的調節作用

由于政府難以對企業的投資不可逆程度做出直接干涉，因此，降低企業等待價值的首要方法是提高行業競爭程度。市場化進程的推進是提高競爭的必由之路，較高的地區市場化水平意味著較少的政府干預、公平的競爭環境、健全的法制基礎以及完善的產權保護，確保市場能夠在資源配置中發揮決定性作用。市場化水平的提高有效抑制了行政性壟斷導致的低效率，使得企業所面臨的行業競爭加劇。為了保持競爭優勢，企業會按照市場需求更加合理地配置資源。同時，公平、完善的制度環境也為企業優化資源配置、參與市場競爭提供良好的制度基礎。

因此，本文使用樊綱市場化指數(Market)作為調節變量(2)由于之前統計的2008-2016年的市場化指數得分以2008年為基期，而最新公布的2016-2019年的得分以2016年為基期，兩者之間不可比。為保持數據的可比性，將2016-2019年的得分轉換為以2008年為基期。，重點關注Market×Epu×Q的回歸系數，以檢驗市場化水平如何影響經濟政策不確定性與企業資本配置效率之間的負向關系，回歸結果見表6。由于尚未披露2020年市場化指數得分，參考李慶華等(2021)的做法，計算2017-2019年市場化指數的平均增長率，并以此為基礎計算2020年數據，回歸結果見表6第(1)列。此外，參考魏志華等(2017)的做法，以2019年的市場化指數數據作為2020年數據參與回歸，回歸結果見表6第(2)列。最后，剔除2020年數據，僅保留2011-2019年數據，回歸結果見表6第(3)列。

表6 市場化水平作為調節變量的回歸結果

回歸結果顯示，無論以何種方法計算2020年的市場化指數，抑或是刪除2020年數據，Market×Epu×Q的回歸系數均顯著為正。回歸結果表明，市場化水平的提高可以有效抑制經濟政策不確定性對企業資本配置效率的負面影響，提高在經濟政策不確定性上升的背景下企業投資與投資機會之間的敏感度，促使企業抓住投資機會，合理配置資本。

2. 數字金融的調節作用

金融摩擦機制通過加劇企業融資約束抑制企業資本配置效率，因此，緩解金融摩擦機制消極影響的關鍵在于降低企業融資約束。由于金融體系不完善，中國傳統金融業長期處于壟斷地位，金融服務成本高且效率低下，導致金融摩擦和資源錯配問題嚴重。經濟政策不確定性導致銀企之間信息不對稱進一步上升，銀行信貸決策變得更加保守，金融摩擦程度提高，企業融資約束加劇，進而抑制企業資本配置效率。

數字金融的發展彌補了傳統金融的缺陷，提升了金融服務實體經濟的效率。處在大數據、云計算迅速發展的機遇期，數字金融能夠以較低的成本全面收集企業信息，有效減弱了企業與金融機構之間的信息不對稱，提高了信貸資金的可獲得性。數字金融拓寬了金融服務群體，促使被傳統金融排除在外的客戶也能獲得信貸支持，在很大程度上緩解了融資約束，促進資本配置效率提升(萬佳彧等，2020)。

因此，本文以數字金融指數(Dif)作為調節變量(3)以北京大學數字金融研究中心編制的省級數字普惠金融指數作為代理變量，并做對數化處理。，重點關注Dif×Epu×Q的回歸系數，進而檢驗數字金融的發展如何影響經濟政策不確定性對企業資本配置效率的抑制作用。表7的第(1)列為使用數字金融總指數的回歸結果，表7的第(2)-(4)列為使用數字金融三個細分指標的回歸結果(4)分別為數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度以及數字化程度。。

表7 數字金融作為調節變量的回歸結果

回歸結果顯示，無論是以數字金融總指數還是以三個維度的細分指數作為調節變量，Dif×Epu×Q的回歸系數均顯著為正。回歸結果表明，數字金融的發展能夠在經濟政策不確定性降低企業資本配置效率的過程中發揮有效的抑制作用，提高企業投資與投資機會的敏感度。

3. 賣空機制的調節作用

經濟政策不確定性導致企業代理問題加劇，進而抑制企業資本配置效率。因此，降低信息不對稱、抑制代理問題是提高企業資本配置效率的重點。一直以來，中國資本市場的有效性不高，信息不對稱嚴重。賣空管制的放松允許投資者做空試點企業股票，由于能夠從做空股票中獲取收益，投資者愿意深挖企業負面信息并加以傳播。已有研究表明，賣空機制是一種有效的外部治理手段。當企業的股票被納入融券標的時，潛在的賣空風險會對管理層的財富、聲譽以及職業生涯產生威脅。為確保公司股票不被做空，管理層會主動減少自利行為，將注意力集中于提升企業價值上(孟慶斌等2019)。此外，賣空機制帶來的股價下跌壓力促使大股東投入更多精力監督管理層，加強內部控制，進而提高資本配置效率。

因此，本文使用賣空機制(Short)作為調節變量，重點關注Short×Epu×Q的回歸系數，從而檢驗放松賣空管制能否成為緩解經濟政策不確定性抑制企業資本配置效率的有效措施(5)具體地，當企業股票當年在融券標的名單中Short取1，否則取0。，回歸結果見表8的第(1)列。此外，由于2011年和2016年兩次擴容日期均處于年末，考慮到賣空機制發揮作用可能需要一定時間，故而將這兩次政策時間調整為2012和2017年，回歸結果見表8第(2)列。

表8 賣空機制作為調節變量的回歸結果

回歸結果顯示，無論是否考慮政策起效時間，Short×Epu×Q的回歸系數均顯著大于0。回歸結果表明，放松賣空約束能夠起到有效的外部治理效應，提高企業投資與投資機會的敏感程度，降低由于經濟政策不確定性對企業資本配置效率造成的負面影響，引導企業合理配置資源。

六、主要結論與政策建議

本文研究經濟政策不確定性對企業資本配置效率的影響以及其作用機制，并有針對性地探索能夠降低經濟政策不確定性負面溢出作用的制度安排。研究結果表明，經濟政策不確定性的提升對企業資本配置效率產生了消極影響。機制分析的結果顯示，經濟政策不確定性通過影響實物期權價值、增加金融摩擦程度和加劇代理問題等方面導致企業資本配置效率下降。具體表現為，當企業投資不可逆程度越高、所處行業競爭程度越低、所面臨的融資約束越高以及內部控制質量越差時，經濟政策不確定性對資本配置效率的抑制作用越強。經過一系列穩健性檢驗，結果依然成立。進一步分析的結果表明，提高市場化水平、發展數字金融以及放松賣空管制等措施均能有效緩解經濟政策不確定性對企業資本配置效率的抑制作用。

根據研究結論，提出以下建議。第一，為確保經濟目標得以實現，政府在出臺經濟政策時應該強調穩中求進，盡可能保持政策的平穩性和可持續性。提高政府公信力，避免朝令夕改，防止因政策的頻繁調整而使經濟主體出現決策失誤，錯失投資機遇。第二，鑒于目前經濟環境的復雜性，僅依靠單一的經濟政策難以應對經濟發展面臨的三重壓力。要打好政策組合拳，發揮好不同政策之間的協同作用，多管齊下，確保經濟穩步運行。第三，要處理好政府與市場的關系，積極推進市場化進程，建設高標準、高效率的市場體系。降低政府干預，改善營商環境，激發市場主體活力，促使企業在競爭中提高決策效率，優化資源配置。第四，大力發展數字金融，推動金融機構數字化轉型，促進數字經濟與實體經濟相融合。通過數字技術，降低金融服務門檻與成本，提高金融服務效率與質量，強化金融服務于實體經濟的能力。第五，繼續放松賣空管制，擴大賣空試點范圍，發揮好賣空機制的治理功能，約束管理層自利動機，從而改善公司治理水平，提高資本配置效率。