经济政策不确定性、企业融资与资本配置效率——来自深沪上市公司的经验证据

石华军 贾倩仪 楚尔鸣

(1.湖南工业大学 经济与贸易学院,湖南 株洲 412007；2.湘潭大学 商学院,湖南 湘潭 411105)

一、引言

随着中国经济转型升级，面对国内外复杂多变的环境，企业投资下滑成为当前实体经济的典型特征。以企业固定资产投资为例，国有和私营企业在2015年前都保持两位数增长，但此后回落至个位数，国有企业投资在2016年甚至出现7.6%的负增长。与之对应的是房地产市场的过度繁荣，侵蚀了实体企业的根基，挤占了融资份额，损害实体经济的发展潜力。[1]

改革开放以来中国以投资驱动的模式创造了发展的奇迹，通过调整宏观经济政策的方式引导企业投资流向。[1]然而，经济政策的频繁调整，不利于企业和公众准确把握经济政策的趋势，难以形成稳定预期，打压企业投资信心，即经济政策不确定性成为企业投资外部风险的来源[2]，不利于稳定实体企业投资。为此，习近平总书记多次强调，深化投融资体制改革，发挥投资对“稳增长、调结构”的重要作用，对于完善社会主义市场体制，提升国家治理能力现代化具有重要意义。

经济政策不确定性意味着外部环境风险的升高，一般情况下，上市公司通过减少投资[2][3]、增加现金库存[4]、提高研发支出[5][6]等降低内部风险的渠道对冲外部风险，从一定程度上缓解内外部风险叠加的不利作用。然而，经济可持续发展的根本出路在于经济发展质量和社会生产效率的提高，从宏观(社会)和微观(企业)层面提高资本配置效率。[7]资本配置效率的高低也是发达国家与欠发达国家的发展差距所在。[8][9]一般认为，效率优化比资本总量增加更利于提高企业资本配置效率，稳定的经济环境下有利于资本流向高效率部门，提振资本配置效率，反之，经济不确定性提高会干扰企业正常的资本配置决策和行为。[10]

2008年以来受金融危机持续影响，为缓和经济波动恢复经济活力，各国政府频繁调整现行经济政策，故而不确定性主要表现为经济政策不确定性。经济活动很大程度上受到波动，Bloom[11]在其研究中指出，经济不确定性的上升将会带来消费与企业产出增长率的明显下降，而经济政策不确定性可能就是经济衰退的根源所在。已有研究从理论与实证两个方面证实，经济不确定性与经济增长之间负相关，并作用于微观企业的经济发展。[12]公司投资[3]和公司融资[13]等基于经济政策预期的生产经营活动也会随着不确定性的变化受到影响，其中，经济政策不确定性对投资的影响较为显著。

经济政策对企业投资的影响表现在，一方面，政府财政政策、货币政策以及不同官员的业绩偏好、能力等都会显著影响企业的投资行为。新旧政策前后不连续，也会直接作用于企业在增加持有现金与扩大投资规模两者之间的决策倾向，由于可能引发的企业违约风险，企业更倾向于前者。[13]另一方面，随着经济政策不确定性的加大，企业更倾向于持有内部资金而不是进行投资。[14]传统观点认为，在投资不可逆的情况下，面对不确定环境，企业应当在尽快投资获得额外收益和继续等待未来信息做最优投资两者之间进行平衡，风险性加大会降低投资额；另外，在经济不确定性的背景下，信息不对称干扰加剧，基于规避风险的目的，企业的谨慎决策会在一定程度上造成资本错配，降低资本配置效率。

与已有研究相比，本文的研究贡献包括以下两个方面：一是拓展企业资本配置效率的研究视角，从经济政策不确定性出发，探索微观层面政策机制与实体经济发展的关系；二是丰富经济政策不确定性的内涵，改变仅通过政府官员变更或单一具体政策事件经验性衡量的方式，利用Baker[12]等通过文本分析创建的经济政策不确定性指数，不仅包含有关财政、货币、利率、政权变更在内的经济变动因素，而且囊括了主流媒体对政策的解读和预期。

全文内容共五部分。第二部分梳理已有关于经济不确定性与资本配置效率的文献并进行研究假设；第三部分设计经济不确定性与企业资本配置效率关系的模型；第四部分分析有关实证结果并整理；第五部分是对研究结果现实意义的总结。

二、文献梳理与研究假设

(一)文献梳理

面对官员更替带来的政策不确定性成本，上市企业通过增加现金流加以应对。[15]而地方官员变动，很大程度上会降低企业债务融资。[13]饶品贵等[16]利用“中国经济政策不确定性指数”研究发现，经济政策不确定性上升降低了企业投资规模，但提升了投资效率。以管理层变动衡量经济政策不确定性，忽视了其他因素影响具有一定局限性。而经济政策不确定性指数采用文本数据挖掘方法，其囊括媒体对政策变动的解读，涵盖政策变更，政府换届等政治指标，还包括货币政策、财政政策、利率等经济指标，是一个综合性很强的指标。[12][17]

宏观上，Jeffery Wurgler[8]采用行业投资反应系数，作为测度资本配置效率具体数值的指标，同时发现国有经济比重与此指标负相关。微观层面企业资本配置效率的实证研究最具代表性的是Richardson[18]，通过区分投资不足与投资过度，探讨预期投资与自由现金流量的关系，衡量企业资本配置效率，并迅速成为企业资本配置效率研究的关键方法。此外，还有采用资本使用成本度量资本预期边际收益，即生产函数估计法；陈德球等还以托宾Q系数来衡量资本的边际效率，即资本的市场价值与其重置成本之比。[19]

(二)研究假设

从货币政策视角，国际金融危机后特别是中国进入新常态时期，一方面经济增速放缓，另一方面长期粗放增长带来的经济结构不合理，货币存量M2过大，杠杆率过高。为此，人民银行对农业、中小微企业实行货币政策定向调控等宏观调控措施[20]，在流动性充裕的宏观经济环境下，企业投资取得较快增长。[13][21]

由此提出假设1：经济政策不确定性增加促使企业投资规模增加。

一般认为，政府干预对国有企业的负面影响主要有缺乏激励约束机制和扭曲企业目标两方面[22]，导致资本配置效率低下。制度发生变化、企业治理改善和竞争状况改变，政府干预范围、力度减小，国有企业的资本配置效率与非国有企业的差距逐渐缩小。[23]然而，在经济政策不确定性背景下，国有企业富有社会稳定等职能[24]，与政府利益程度密切的企业更易受政策庇护，会在很大程度上缓解经济政策不确定性的冲击。

由此提出假设2：经济政策不确定性对民营企业影响大于国有企业。

中国区域经济发展差距大，金融市场和银行信贷无法供给足够资金。为实现区域经济协调发展，政府的政策资金克服了金融支持不足，但难免造成资源配置扭曲。比如，地方政府官员更关注辖区内税收和GDP的增长以谋求晋升。[25]在“西部大开发”“振兴东北老工业基地”“中部崛起战略”等系列区域经济发展战略背景下，政府官员更倾向于任期内见效快、易考核、不确定性低的生产项目，以获得升迁机会。[26]地方政府官员偏好差异与升迁，所产生的经济政策不确定性，对不同地区的企业投资行为可能造成不同影响。[27]

由此提出假设3：经济政策不确定性对企业资本配置影响存在区域差异。

经济政策不确定性上升后，普通资本投资活动一般会受到抑制[28]，而研发投资以调整成本优于普通资本投资，故经济政策不确定性对二者影响不同。[11]高技术企业通过增加研发投入获得市场势力和超额利润，在未来实现更好的长期收益。当经济政策不确定性加剧市场风险时，高技术企业通过加大研发投入以巩固和增加市场势力。[29]此外，不确定性是利润之源[30]，从总体上，经济政策不确定性一定程度上促使高技术企业投资增长，提升整个社会的资本配置效率。

由此提出假设4：经济政策不确定性正向影响高技术企业创新，且比非高技术企业程度大。

三、研究设计

(一)模型设计

参考Richardson[18]模型，加入经济政策不确定性指数EPUi,t-1，选取滞后一期变量以消除内生性[6]，建立修正的基本模型。

Invi,t=α0+α1EPUi,t-1+∑σiχi,t-1+λyear+λind+εi,t

(1)

其中，χi,t-1分别表示系列控制变量Salesgrowi,t-1、Sizei,t-1、Stockreturni,t-1，具体含义如表2所示。i表示上市公司个体。λyear、λind分别表示了年份和行业层面的固定效应。

在(1)式基础上，将回归后残差为负的样本划分为投资不足的公司，残差为正的样本划分为投资过度的公司，建立如下计量模型检验假设1-4。

U/O-Invi,t=β0+β1EPUi,t-1+β2χi,t+∑σiχi,t-1+λyear+λind+εi,t

(2)

被解释变量U-inv/O-inv即Underinvest/Overinvest，分别表示投资不足和投资过度，作为企业资本配置效率的代理变量。EPUi,t-1代表滞后一期的i公司经济不确定性指数。控制变量包括Salesgrowi,t-1，Sizei,t-1，StockReturni,t-1分别表示i公司第t-1年的销售收入增长，公司规模，股票收益率。Year，Industry，SOE，Region和Hightech分别表示年度、行业、属性、地区和是否高技术变量。具体变量含义如表2所示。

(二)变量说明

1.经济政策不确定性指数(Economic Policy Uncertainty，EPU)

在已有的相关研究中，主要从政府官员更替、政治版图规划、经济政策不确定性指数三个方面衡量经济政策不确定性。前两者在统计中存在指标难以准确量化，计量过程中干扰因素较多等问题。经济政策不确定性指数则从综合性角度，避免了以上问题。

Scott R.Baker，Nicholas Bloom和Steven J.Davis[12]发布的中国经济政策不确定性指数①(2)①网址https://fred.stlouisfed.org/series/CHIEPUINDXM。，以月为单位。因为企业资本配置效率是以年计量，为统一时间计量，将经济政策不确定性指数转化为年度计量。

随后，Scott R.Baker，Nicholas Bloom和Steven J.Davis[12]以报纸关键词检索改进了经济不确定性度量方法，测算出65个国家的经济不确定性指数。根据英文版《南华早报》所涵盖的财政、利率、官员变动和国家政权更迭等内容，发布了中国经济政策不确定性指数，检索关键词如表1所示。

表1 检索报纸关键词

对比2010—2018年中美两国经济政策不确定性指数，可以看到明显的不同变动趋势。美国经济在后危机时代不断复苏，宏观政策总体稳定，反映在经济政策不确定性指数上走势平稳。2013年后中国经济进入“新常态”，面临经济增速放缓、经济结构调整、发展动力转换等复杂局面，宏观政策经历了“相机抉择—区间调控—定向调控”的变化，实施了“双创”和“中国制造2025”等，这些政策在缓解经济困境同时，也提高了我国经济政策不确定性，相比美国，中国宏观经济波动更为显著，经济政策不确定性变化更大，这符合现实情况，具体如图1所示。

2.特征变量

模型中涉及3个变量：(1)所有制特征(SOE)，根据所有制性质的不同，将上市企业样本划分为国有企业和非国有企业两类；(2)高技术企业(Hightech)，参照国家统计局标准，划分为高技术企业和非高技术企业两类；(3)依据《中国统计年鉴》标准，将企业按照属地划分东、中、西部地区企业②(3)②参照国家统计局标准,将京、津、冀、辽、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、琼等11个省份划分为东部地区,黑、吉、晋、皖、赣、豫、鄂、湘等8个省份为中部地区,内蒙古、桂、渝、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新等12个省份为西部地区。。

图1 中美经济政策不确定性指数走势对比

3.其他变量

实证中控制变量的选取，参考了Richardson[18]、Biddle，Hilary和Verdi[31]、任春艳、赵景文[32]等，关于资本配置效率及其影响因素的做法。选取销售收入、企业规模、股票收益率作为控制变量。

(三)样本选择

由于资本结构和投资方式的不同，金融行业呈现异质性，剔除金融行业数据；为了避免不同监管环境因素的干扰，剔除B股、H股或同时在两个股票市场上市的公司；剔除样本期间一年或数年ST、ST*的公司；剔除样本数据异常或相关数据缺失的公司。以A股上市公司2010—2018年相关财务数据为研究样本，数据均来自于Wind(万得)数据库，为消除极端值的影响，对本文使用到的重要连续变量进行了上下1%的Winsorize双边缩尾处理。经过各种条件的遴选，最终得到1 346家公司10 768个观测值。采用软件stata 15.1进行分析。

本文主要变量定义如表2所示。

表2 有关变量及其定义

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

对模型(1)进行回归，划分投资过度样本和投资不足样本，得到2010—2018年残差均值为0.055，投资不足样本7 068个和投资过度样本3 700个。由表3可知，我国上市企业的投资水平均值为0.064，高于任春艳，赵景文[32]测算的0.056。经济政策不确定性指数均值为2.077，与陈胜蓝、刘晓玲[33]得出的1.356相比有较大上升，最大值为3.648，最小值为0.989，与近十年来经济环境变动大有关。成长机会均值为0.003，公司规模的均值为12.992，股票收益率的均值为0.145。

表3 全样本描述性统计

在划分投资过度和投资不足两组样本基础上，分析发现多重共线性的方差膨胀因子VIF均小于2，认为不存在多重共线性。

进一步分析，绝大部分变量在1%以上水平显著，且从相关系数结果可以看出自变量和控制变量的相关系数未超过0.5，可以认为不存在多重共线性。从主要变量相关系数表还可以发现投资水平和经济政策不确定性指数、销售收入增长、公司规模以及股票收益率都显著相关。在两组样本中EPU系数为负，且在1%水平下显著(表4、表5)。

表4 投资不足样本变量间的相关系数

表5 投资过度样本变量间的相关系数

(二)回归结果与分析

1.基本回归结果分析

使用聚类稳健标准误来估计系数，消除异方差的影响，进行多元回归分析。由表6可见，在投资不足样本中EPU系数为-0.002，且在1%水平下显著，在投资过度样本中EPU指数的系数为0.004。经济政策不确定性与投资不足是负向关系，正向影响投资过度。

这说明，从总体上看，经济政策不确定性可以缓解企业投资不足问题，也加剧了一些企业投资过度状况。可能原因是，一方面，在经济下行和不确定的未来，一些投资不足企业(如新兴战略性行业)，受到政府财政和政策的大力支持，而社会资本在产业政策引导下也加大投资，行业投资增加，投资不足状况改善；另一方面，在国家支持实体经济发展的大背景下，一些本身投资充足的企业，也获得了资金支持，进一步加剧了投资过度状况。资本市场的不完美使企业面临投资不足与过度的风险，而政策不确定形成的不同制度环境差异，也会削弱资本市场的调控作用，降低资本配置效率。[8]综合以上分析，政策不确定性增加了企业投资，即假设1成立。

表6 假设1回归结果

续表

2.分样本回归结果分析

进一步划分样本企业，国企样本数据5 512个，民企样本数据5 256个。结果见表7：(1)投资不足状态下国企EPU系数-0.002，民企EPU系数-0.001。这表明无论是民营企业还是国有企业，经济政策不确定性与投资不足水平负相关，说明经济政策不确定使投资不足状况下的国企、民企投资都增加，符合假设1。但国企EPU系数是民企EPU系数的2倍，则说明国企在经济政策不确定下投资增加更多。表明在较差的市场环境中，国企可能会被要求更多投资以完成政府目标，稳定投资市场，存在投资行为被扭曲的可能，以至于降低资本配置效率。(2)投资过度状态下，国企EPU系数-0.003，民企EPU系数0.010，且是国企系数的3倍。EPU系数与国企投资过度负相关，与民企投资过度正相关，这说明政府对投资过度国企约束加大，严控投资。而对民营企业投资则采用市场化手段，在营商环境改善和支持实体经济发展的大背景下，民营投资反而增加，结论支持假设2成立，但是与传统的解释不同。

表7 假设2回归结果

续表

表8 假设3回归结果

对全样本企业按照东中西部划分，取得东部企业样本数据6 656个，西部2 008个，中部2 104个。如表8所示，无论东中西部地区，经济政策不确定性与企业投资不足负相关，与企业投资过度正相关。说明经济政策不确定状况下，政府加大对区域发展的投资力度，无论是投资不足的企业，还是投资过度的企业，都获得了投资的增加。但是在影响程度方面：(1)在投资不足企业中，东部、西部地区影响更显著，中部影响次之。可能是东部地区市场机制完善，自由竞争激烈，企业以加大投资应对未来的不确定。西部企业更多受到政策倾斜，所以在不确定性条件下，企业投资不足改善。与之相比，中部企业政策不如西部优惠，市场机制不如东部完善，姑而企业的投资反应最小；(2)在投资过度企业中，中部企业影响最大，东部次之，西部最小。说明在承接东部产业转移、“一带一路”倡议下，中部企业获得了更大投资机遇。东部企业依靠市场机制，也获得不少投资，而西部企业单靠自身财力，或者不完善的市场，都难以获得较大投资。此结论仍然支持假设3。

依据国家统计局发布的《高技术产业分类目录》，结合证监会发布的上市公司行业划分标准，对样本企业进行匹配，共有1 024个高技术企业样本数据，9 744个非高技术企业样本。结果显示：(1)经济政策不确定性与高技术企业、非高技术企业的投资不足状况负相关，与投资过度状况正相关。说明面对经济不确定性，无论是否高技术企业，投资情况都得到了改善，而企业投资过度程度增加；(2)投资不足情况下，高技术企业不确定性系数为-0.003，非高技术企业为-0.002，且分别在5%、1%水平下显著。表明经济不确定条件下，高技术企业投资状况反应(改善)更加明显(表9)。这表明，高技术行业本身特征，决定了通过加大投资增加更多市场势力，获得更多利润和成长空间。另一方面，面对金融危机后经济发展前景不明朗，国家对高技术企业支持加大，无论是政策还是资金都向高技术企业倾斜；(3)投资过度状况下，高技术企业不确定性系数为0.011，非高技术企业为0.003。相比之下，经济不确定性下对高技术企业的资金保障，非高技术企业则逊色许多，综合结论支持假设4。

表9 假设4回归结果

(三)稳健性检验1.内生性检验

受多种因素的影响，经济政策不确定性难以定义其为严格的外生变量，并进行内生性问题的探讨。借鉴陈胜蓝，李占婷[34]利用工具变量法，选用滞后两期的全球经济政策不确定性指数和中国经济政策不确定性指数，作为工具变量，以此来缓解原有滞后一期的不确定性指数内生性问题。

由表10工具变量的回归结果可以看出，经济政策不确定性的系数在投资不足下显著为负，结果与表6基本一致，这说明在使用滞后两期的全球和中国的经济政策不确定性指数替代后，缓解内生性问题的干扰，对本文的结论影响不大。

2.稳健性检验

稳健性检验总的来说有三种方法，替换被解释变量、解释变量以及替换模型，文章采用前两种进行稳健性检验。

表10 内生性检验结果

(1) 替换被解释变量

对模型(1)回归的残差分行业求中位数，确定被解释变量的企业投资水平。大于行业中位数的公司划归投资过度公司，小于的划归投资不足公司。得到5 360个投资不足样本，5 408个投资过度样本，检验结果如表11所示。

(2)替换解释变量

文章采用的经济不确定指数存在一定弊端。仅选取香港《南华早报(英文)》进行关键词检索，只能反映香港媒体视角的经济政策变动，且受报纸编辑的个人偏好影响大，不能充分传达大陆经济政策的演变，最终形成的指数也难以全面体现中国关键宏观经济的变动。为此，借鉴Yun Huang和Paul Luk[17]重构的中国经济政策不确定指数。其从慧科新闻(报纸)数据库中，选取了大陆10种主流报纸，数据更为完整，能够较好地反映中国经济政策变动。经济政策不确定性指数替换后的测算结果如表12所示。

通过以上两种方法进行的稳健性回归结果来看，经济政策不确定性指数对企业资本配置效率的影响没有发生显著的变化，仍然支持本文结论。

表11 稳健性检验

表12 稳健性检验

五、结论与启示

本文实证分析了经济政策不确定性与企业投资和资本配置效率之间的影响机制。利用深沪上市公司数据和Baker等[12]构建的中国经济政策不确定性指数，实证探讨两者之间的关系。结果表明，经济政策不确定性对国企投资过度存在抑制效应，对民企投资存在激励效应。体现在经济政策不确定性抑制国企上市公司的过度投资，大力支持民企上市公司投资。同时，经济政策不确定性对企业投资存在选择效应，这一效应与企业的区域异质性(东中西部企业)、高技术企业与非高技术企业之间、国企与民企之间存在差异。

本文结论所反映的经济政策不确定性与企业投资之间的多重关系，似乎不同于一般研究结论，但是借助第二、三、四节的分析，结合我们所考察的上市企业样本以及当前实际状况，本文所提出经济政策不确定性对企业投资的抑制效应、激励效应和选择效应与现实相符。

本文研究结论的现实意义在于：首先，尽管本文发现，经济政策不确定性缓解了企业投资不足，但对民营企业的过度支持，也不利于资本配置效率改善。因此，有关部门出台各类政策稳定经济发展，应当考虑经济政策不确定性对不同所有制企业作用存在差异。此外，法律制度和市场化机制，更有利于企业资本的有效配置。其次，本文的研究成果对区域经济协调发展政策的调整有启示作用。我国对于东、中、西部协调发展，以及东北老工业基地振兴，提出了系列发展战略，鉴于经济政策不确定性对区域发展具有选择效应，有关部门在政策和资金支持的基础上，应致力于对中、西部和东北老工业基地有的放矢构建良好经济环境，促进市场机制在企业投资中发挥主导作用，如完善法律法规及金融市场机制，为改善企业投资创造公平高效的投资环境。当经济政策不确定性发生时，依靠制度和机制，将有助于激励投资内生增长。最后，利用经济政策不确定性带来的选择效应，通过有效的政策引导和环境改善，促进高技术企业发展。具体是，有关部门为高技术企业创造良好的外部发展条件，当经济政策不确定性上升，高效率的技术创新企业加大研发投资，获得更多外部支持；而低效率的技术创新企业则被淘汰出局，将从整体上改善社会资本配置效率。