经济政策不确定性与“双高现象”

高敬忠, 王天雨, 王英允

（1. 天津财经大学 会计学院，天津 300222；2. 天津农学院 经济管理学院，天津 300000）

一、 引 言

2019年，康美药业连续多年出现在持有大量货币资金的同时又借入大量短期借款的现象，这便是“双高现象”（戴璐和汤谷良，2007）。在康美药业出现“双高现象”进而导致股价崩盘之后，奥马电器、西陇科技等上市公司也因“双高现象”收到交易所的问询函，“双高现象”也因此进入了投资者与监管机构的视野。一般而言，大量持有货币资金尽管可以降低资金的短缺成本，但可能带来高额的持有成本；同时，从货币资金的来源来看，持有高额短期借款也可能会因为偿还困难而带来很大的财务风险。一旦违约，既会影响企业的日常经营，又可能会导致现金流断裂，威胁企业的生存。如果高额现金持有是企业出于预防动机来减少经营风险，那么，企业持有高额短期借款则又会增加财务风险。因此，“双高现象”并不符合企业价值最大化的原则，那为什么还会有相当数量的企业存在“双高现象”呢？

关于“双高现象”的成因，现有研究从不同的角度进行了解释。戴璐（2010）从债务融资环境和大股东特征出发，研究发现企业出现“双高现象”是因为银行缺乏贷前与贷后对企业的监督，使得企业对借贷时间进行了操纵，当实际控制人掏空动机增强时，“双高现象”更加明显。李存峰（2009）研究认为大股东占用企业资金是导致“双高现象”的原因，但进一步研究发现出现“双高现象”的公司投资效率较高，认为是权衡了成本与收益之后的理智行为。朱莲美等（2017）从银企关系与企业集团资金掌控力出发，研究认为企业出现“双高现象”主要是因为银行将未完成的存贷任务转嫁给企业和集团，后者缺乏对资金的掌控力导致各子公司存贷流动性下降。总体来讲，现有关于“双高现象”出现的原因的研究主要从银企关系、大股东特征及企业自身特征等微观方面展开。企业是环境的产物，其微观经济活动也会受到宏观经济变动的显著影响。宏观经济提供了企业运行所依赖的条件和环境，宏观经济政策也能够通过一定的传导机制，改变企业的决策环境和企业自身的预期，从而影响微观经济中的企业行为（Pastor和Veronesi，2013）。因此，本文将以经济政策不确定性为出发点，从企业所处宏观经济环境的角度研究“双高现象”出现的原因。

经济政策不确定性是指经济社会和企业经营相关的政策，尤其是经济类型政策在未来指向、强度等方向上不明确所引起的不确定性（饶品贵等，2017）。现有研究发现，宏观经济政策不确定性会显著影响企业投资、融资、现金持有等各方面微观行为（Julio和Yook，2012；Gulen和Ion，2016）。经济政策不确定性的提高会导致企业现金持有量升高（王红建等，2014），投资决策更加谨慎（Bloom等，2007）。另外，经济政策不确定性还会导致企业融资规模减少（蒋腾等，2018），阻碍资本结构的动态调整（王朝阳等，2018）。经济政策不确定性不仅会影响企业的行为，而且还会影响银行等资金提供方的行为。对于外部贷款人而言，经济政策不确定性加剧了借款人的偿债风险，贷款人为了保障自身资金的安全，往往会对借款人施加更加严格的借款条件（Bordo等，2016）。“双高现象”也可以视为在经济政策不确定性条件下企业的一种微观行为，其本质特征是高现金持有和高短期借款。但目前关于经济政策不确定性对企业现金持有影响的研究并未考虑资金的来源，而研究经济政策不确定性对融资规模的影响时，也并未考虑对现金持有量的影响。因此，本文从高现金持有和高短期负债两个方面同时研究经济政策不确定性对两者“双高”的影响。

根据以上分析，本文利用Baker等（2016）发布的经济政策不确定性指数，以2007—2018年A股非金融业上市公司为研究样本，研究了经济政策不确定性是否以及如何影响“双高现象”。研究结果发现，经济政策不确定性越高，“双高现象”发生概率越高。通过中介效应的检验发现，经济政策不确定性是通过增加经营现金流波动、融资成本和财务风险导致“双高现象”发生。进一步研究发现，经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系受到产品市场竞争地位、融资约束和公司治理水平的影响，即产品市场竞争地位的提升、融资约束的缓解和公司治理水平的提高均可以有效削弱经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系。

本文可能的研究贡献在于：第一，相对于现有关于经济政策不确定性对现金持有或融资影响的研究，本文关注经济政策对企业现金持有与短期融资的影响，从“双高现象”的角度拓展了经济政策不确定性的经济后果研究，补充了相应的研究文献。第二，关于“双高现象”成因的研究目前主要集中于企业的自身特征与治理特征，本文着眼于企业所处的外部宏观环境，以经济政策不确定性为出发点研究了“双高现象”的成因，丰富了“双高现象”的成因研究。第三，本文从经营现金流波动、融资成本和财务风险的角度具体分析了经济政策不确定性造成“双高现象”的潜在渠道，并且从产品市场竞争地位、融资约束和公司治理水平等方面详细考察了经济政策不确定性对“双高现象”影响可能的异质性，丰富了宏观经济政策对微观企业行为决策影响领域的研究成果。

二、 理论分析与假设提出

企业的生存离不开宏观政策环境，随着经济的发展与环境的变迁，各个国家不断调整经济政策以适应经济与环境的快速变化，这种调整也必然推动着经济政策不确定性的提高，进而影响企业日常经营与资源配置决策。“双高现象”是企业在持有高额现金的同时又借入大量短期借款的一种财务行为，本文主要从以下几方面分析经济政策不确定性如何影响企业出现的“双高现象”。

首先，从日常经营活动来看，一方面，经济政策不确定性导致的日常经营风险可能会迫使企业增加现金持有。经济政策不确定性会对企业的日常经营活动带来显著冲击，随着经济政策不确定性的提高，企业经营决策的不确定也不断提高，较难维持稳定的经营业绩与现金流入，一旦资金链断裂，企业的经营将会难以为继，甚至最终导致企业破产。为了应对不确定性带来的冲击，管理层不得不在投资决策、经营决策等方面做出改变，影响正常的经营轨道，促使现金流波动上升；当公司面临较大的不确定性时，也会直接增加未来现金流的不确定性，致使流动性短缺发生的可能性增大，增加了公司面临的威胁。此时管理层持有较多的现金可以为临时的现金流短缺提供重要的缓冲（Ramirez和Tadesse，2009）。因此，为了应对现金流波动的增加，企业会倾向于持有高额现金。另一方面，企业应对外部不确定对企业经营活动的冲击时会借入短期借款（余靖雯等，2019）。在面对日常经营现金流不足时，短期借款相较于股权融资、债券融资与长期借款等长期融资方式，具有简便易获取的特点，可以使企业在面对短期现金流波动时迅速获取资金，避免经营风险。同时，短期借款还具有操作灵活的特点，当现金流波动减弱时，可以降低现金持有量并提前还款，不至于造成较大的借贷损失；当现金流波动长期持续时，也可以保持现金持有对短期借款展期，进行灵活的动态调整。因此，预期的经济政策不确定性使得企业现金流波动提高时，企业管理层为了应对现金流波动对日常经营活动的冲击，可能会在保持大量货币资金的同时借入短期借款，从而出现“双高现象”。

其次，从把握投资机会方面来看，经济政策不确定性也可能导致“双高现象”。融资约束是企业普遍面临的融资难题，由于融资约束的存在，企业不能按照自己的意愿随时获取足够的资金。经济政策不确定性会带来新的投资机会（饶品贵等，2017），由于融资约束的存在，为了把握随时出现的投资机会，企业需要持有一定量的资金。如果因未及时获取足够的资金而失去投资机会，则企业可能会丧失发展机会，错失发展前景。在资本市场，经济政策不确定性使得股权融资与债券融资更加困难（Panousi和Papanikolaou，2012）。经济政策不确定性还会影响银行的借贷行为，具体表现为贷款规模的萎缩与贷款期限短期化（顾海峰和于家珺，2019），这使得企业获取长期借款更加困难。由于经济政策不确定性导致银行的经营风险增加，银行为了转嫁这部分风险，会提高相应的借款利率，银行这种“自我保险”动机使得企业获取贷款的难度和成本增加（宋全云等，2019）。企业贷款成本的增加虽然导致现金的持有成本增加，但由于再融资的困难性较高，企业管理层在权衡资金持有成本与丧失投资机会的机会成本之后，仍可能倾向于继续借入资金以弥补长期借款的不足，持续保持高额资金以把握随时出现的投资机会，进而导致企业出现“双高现象”。

最后，从财务风险方面看，经济政策不确定性会显著增加企业未来收益的不确定性与未来偿债能力的不确定性（Kim和Kung，2017），使其生存状况更加严峻，导致更为严重的财务危机。一旦银行将款项贷给企业，则银行就承担了企业所面临的经营风险，面临着贷款不能得到偿还的风险。银行由于是风险厌恶方，因此在决定贷款的期限时，对财务风险越高的企业越倾向于发放短期贷款（陈耿等，2015）。另外，经济不确定性也会加剧企业与银行之间的代理成本，相较于长期资金，短期债务有助于银行和其他债权人及时获取企业的相关信息，实现对企业的监督和控制。因此，为了规避自身经营风险和约束代理成本，银行更加倾向于通过短期债务的方式向风险较高的企业提供资金。在面对经济政策不确定性时，企业需要保持资金流的通畅，否则就会使资金链断裂，危及企业的生存。虽然多期短期借款会带来较大的资金偿还压力，但相较于资金链断裂风险，企业在面对可能的借款机会时，会尽力争取尽可能多的借款以保持持续经营所需的资金储备，并应对再次借款的困难。在以上情形下，银行与企业的共同选择可能导致企业出现“双高现象”。

综上所述，从日常经营角度来看，经济政策不确定性会导致经营现金流波动增加，企业为了避免现金流波动带来的经营风险，一方面持有高额现金以保持财务柔性，另一方面保持短期借款以进行动态调整，进而使企业出现“双高现象”；从把握投资机会的角度看，经济政策不确定导致融资成本上升，企业为了把握投资机会与应对再融资的困难，一方面持有高额现金以把握投资机会，另一方面保持短期借款以替代长期借款的不足，进而使企业出现“双高现象”；从财务风险的角度来看，经济政策不确定性导致财务风险增加，银行为了规避自身经营风险与约束代理成本将贷款期限短期化，企业为了避免资金链断裂保持高额资金，进而使企业出现“双高现象”。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：经济政策不确定性导致企业发生“双高现象”的概率增加。

H2：经济政策不确定性可能通过提高经营现金流波动、融资成本以及财务风险三条路径增加“双高现象”发生的概率。

三、 研究设计

（一）样本选择和数据来源

本文以沪深两市A股上市公司作为研究对象，并按照以下标准剔除观测值：（1）由于金融与保险行业本身经营模式与其他行业不同，故剔除金融、保险行业。（2）剔除已经退市的公司。（3）剔除财务数据不全的公司。（4）剔除财务数据异常的公司。由于2007年颁布了新会计准则，故本文样本期间为2007年第一季度至2018年第四季度，共获得观测值74 034个，财务数据来自CSMAR数据库，经济政策不确定性指数来自经济政策不确定性的研究网站（www.policyuncertainty.com），行业分类按照2012年中国证监会发布的《上市公司行业分类指引》划分。另外，除离散变量外，其他变量均在上下1%水平进行Winsorize处理。

（二）变量设计

1. 被解释变量

本文的被解释变量为“双高现象”（SGXX），该变量为虚拟变量，若该上市公司发生“双高现象”，则该变量取值为1，否则为0。

“双高现象”目前没有统一的定义，截至目前共有三种定义：最初由戴璐和汤谷良（2007）定义为：企业短期借款和现金存量占总资产的比重同时超过20%，且远高于同行业平均水平两年以上的现象；第二种由李存峰（2009）定义为：企业现金存量占总资产的比重超过15%且短期借款占总资产的比重超过20%的现象；第三种由朱莲美等（2017）定义为：企业货币资金占总资产的比重超过20%，且显著高于同期行业平均水平，货币资金与短期借款的比值大于2的现象。第三种定义虽考虑到日常经营和出于预防动机而持有的货币资金，即货币资金与短期借款的比值大于2，但当企业高额持有现金后，一笔小额的短期借款就会使得货币资金与短期借款的比值远大于2，这并不符合“双高现象”的本质——高额现金持有和短期借款。因此，本文采取类似于戴璐和李存峰界定“双高现象”的方法：在样本期间内对货币资金和短期借款占总资产的比重进行统计描述，将货币资金占总资产的比重大于20%且短期借款占总资产的比重大于15%的现象定义为“双高现象”。同时，在后续稳健性分析中，使用上述定义进行稳健性检验。

2. 解释变量

（1）解释变量EPU：表示经济政策不确定性，本文使用Baker等（2016）发布的中国经济政策不确定性月度指数来衡量中国经济政策的不确定程度，参照Gulen和Ion（2016）的计算方法将其转化为季度变量，具体计算公式为：

其中m的取值为3、6、9、12，并除以100以便保持数量级别的一致性。

（2）解释变量DEPU：表示经济政策不确定性的虚拟变量，参考饶品贵等（2017）的方法在时间序列上按照中位数分为两组，大于中位数的取值为1，否则为0。

3. 控制变量

本文的控制变量包括企业经营特征层面、公司治理层面和宏观层面三个方面，参考王红建等（2014）、饶品贵等（2017）、王朝阳等（2018）在经济政策不确定性条件下关于企业微观行为等方面的研究和戴璐（2010）关于“双高现象”的研究，本文在企业层面的控制变量包括：企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、总资产报酬率（Roa）、现金流量（Cfo）、资本支出（Capex）、托宾Q（Tq）、是否发放股利（Divi）、企业上市年限（Age）、股权性质（State）、银企关系（Bank）；考虑到“双高现象”可能与公司治理层面密切相关，本文控制了公司治理层面的变量：股权集中度（Top）、两职合一（Dual）、高管持股比例（Exec）、董事会规模（Dsize）、独立董事比例（Indir）；在宏观层面，本文还控制了经济发展（Gdp_g）和货币政策（M2_g）等因素。各变量的具体定义如表1所示。

（三）模型构建

参考饶品贵和徐子慧（2017）关于经济政策不确定性的研究，本文采用以下的实证模型检验经济政策不确定性对“双高现象”的影响：

其中，SGXX为被解释变量“双高现象”，EPU为解释变量经济政策不确定性，DEPU为经济政策不确定性的虚拟变量。由于EPU是时间序列变量，因而不能在模型中控制时间效应（王朝阳等，2018；刘贯春等，2019），考虑到文本的样本是季度数据，可能会存在一定的季度特征，因此本文控制季度的虚拟变量。除此之外，考虑到行业的异质性，本文还控制了行业效应。

四、 实证结果分析及稳健性测试

（一）描述性统计分析

表2列示了主要变量的描述性统计结果，为了排除极端值的影响，对连续变量在1%和99%分位数上进行缩尾处理。从统计描述上看，在样本期间内出现“双高现象”的上市公司约占总样本的5.3%。经济政策不确定性指数的均值为2.109，标准差为1.307，变动范围为0.540至5.373，最大值与最小值之间存在较大差异，说明在部分季度经济政策不确定性的差异比较明显。

（二）实证结果分析

为了验证假设H1，对模型（2）进行Logit回归，表3列示了经济政策不确定性与“双高现象”的回归结果。其中，第（1）列解释变量为连续型变量EPU，从回归结果可以看出 EPU的回归系数为0.048（z=2.68），且在1%水平上显著，这说明随着经济政策不确定性的提高，“双高现象”发生的概率越高。考虑到可能存在异方差问题，第（2）列在第（1）列的基础上采用了稳健标准误估计，其回归结果与第（1）列一致。第（3）列解释变量为虚拟变量DEPU，从回归结果中可以看出DEPU的回归系数为0.169（z=3.81），且在1%水平上显著，这说明与较低的不确定性水平相比，较高的经济政策不确定性更容易促使“双高现象”发生。考虑到可能存在异方差问题，第（4）列在第（3）列的基础上采用了稳健标准误估计，其回归结果与第（3）列一致。经济政策不确定性的升高会显著地促使企业发生“双高现象”，这验证了假设H1。

表1 变量定义

（三）稳健性检测

1. 更换回归模型

在基准回归中，本文使用了Logit回归模型，在本部分将使用面板Logit模型进行多元回归分析，其结果列示于表4。其中第（1）（2）列为随机效应模型，第（3）（4）列为固定效应模型，从结果中可以看出，EPU与DEPU的系数未发生显著变化，均在1%水平上显著，说明本文的回归结果不受回归模型的影响。需要说明的是，经过豪斯曼检验，结果显示支持固定效应模型。但由于固定效应模型的设定问题，在使用固定效应回归时使用的是组内估计量，要求每一个个体的因变量必须在时间维度上变化。在本文样本中，很多企业从未发生过“双高现象”，故与随机效应相比损失了约2/3的样本信息。因此，固定效应模型虽考虑了个体的异质性，能够在一定程度上减轻遗漏变量的问题，但会损失大量样本信息，因此在后续分析中，本文继续使用Logit回归模型。

表2 主要统计变量描述性统计

表3 经济政策不确定性与“双高现象”

表4 更换回归模型

2. 更换不确定指数的度量方式

首先，在基准模型中，采用的是当季度三个月经济政策不确定性指数，以1/6、2/6和3/6分别作为每季度中第一月、第二月和第三月EPU指数的权重，DEPU采用时间序列上取中位数的方式进行取值。为了保证实证结果的稳健性及有效性，在本部分中对经济政策不确定性指数采用不同的加权方式。一方面，考虑到现金持有与短期借款等行为对经济政策不确定性的反应时间较短，采用当季度最后一月的指数作为当季的代理指标，记为EPUY。另一方面，参考Wang等（2014）和Zhang等（2015）的做法，采用算术平均数和几何平均数的方法计算当季度经济政策不确定性的代理指标，分别记为EPUS和EPUJ。另外，参照饶品贵和徐子慧（2017）的做法，将EPU在时间序列上分为5组，并将其标准化为0—1的变量REPU。这种变量的设定介于连续变量和虚拟变量之间，兼具各自的优点。回归结果依次列示于表5的第（1）至（4）列。其结果显示，无论采用哪种加权方式，回归结果均与基准模型的回归结果保持一致。

表5 更换不确定性指数度量方式

另外，在基准分析中，经济政策不确定性指数使用的是Baker等依据《南华早报》中关于经济政策报道的频数计数。使用单一报纸作为计数基础可能会出现偏误，为了测度的稳健性，本部分将经济政策不确定性指数更换为Davis等依据《人民日报》和《光明日报》编制的经济政策不确定性指数EPUD和Huang等依据《北京青年报》等国内10家主要报纸编制的经济政策不确定性指数EPUH，回归结果列示于表5的第（5）（6）列，其结果并未发生改变。本文的结果并不受经济政策不确定性度量方式的影响。

3. 更换“双高现象”的定义

本文对“双高现象”的定义采用了混合方法，为了保证测度结果的稳健性，在本部分中采用其他三位学者关于双高的定义，将戴璐（2010）的定义方法简写为SGXXD，将李存峰（2009）的定义方法简写为SGXXL，将朱莲美等（2017）的定义方法简写为SGXXZ。另外，参考深交所问询函的定义方法，将货币资金与有息负债同时大于总资产比重30%的现象定义为SGXXS。其回归结果依次列示于表6，从结果中可以看出，无论采取哪种“双高现象”的定义，经济政策不确定性均会导致“双高现象”。

表6 更换“双高现象”的定义

4. 遗漏宏观经济变量问题

有文献指出，在经济政策不确定性的研究中还可能存在遗漏宏观经济变量的问题。经济政策不确定性通常包含经济不确定性的影响，在前文的研究中虽已控制宏观经济变量，但仍可能存在遗漏宏观经济变量的问题。参考宋全云等（2019）的做法，在模型（2）的基础上依次加入企业景气指数BCI、企业信心指数ECI、消费者信心指数CCI、宏观经济一致指数MCI、宏观经济先行指数MLI等指数作为经济不确定性的衡量指标。其结果依次列示于表7，从回归结果中可以看出，EPU的系数依旧显著。

表7 遗漏宏观经济变量

5. 区分“双高现象”的存续时间

考虑到在本文样本中存在大量从未出现过“双高现象”的企业，同时考虑到不同企业“双高现象”的存续时间不同，经济政策不确定性对不同持续期间的“双高现象”影响也可能不尽相同。为了测度结果的稳健性，在本部分中将剔除从未出现过“双高现象”的样本，并按照不同企业“双高现象”存续的时间进行三等分，其回归结果列示于表8。从回归结果中可以看出，在剔除从未出现“双高现象”的样本及不同“双高现象”存续期间的样本后，经济政策不确定性对“双高现象”的影响均显著为正。

6. 内生性问题

由于经济政策不确定性并不是一个严格的外生变量，参照陈胜蓝等（2017）的研究，采用工具变量解决内生性问题，考虑到EPU已为一阶滞后变量，故本文采用滞后两期的以21国集团为代表的全球经济政策不确定性指数、滞后两期的美国经济政策不确定性指数和滞后两期的中国经济政策不确定性指数作为外生工具变量，来解决可能存在的内生性问题。其结果列示于表9第（1）至（3）列。从结果中可以看出，EPU的系数依然显著，且弱工具变量检测值大于10，故所选取的变量满足相关性条件，说明本文的实证结果未受内生性干扰。

表8 区分“双高现象”的存续时间

表9 内生性问题

五、 影响路径分析——基于中介效应

前文分析了经济政策不确定性确实会导致“双高现象”的发生，并进行了相关稳健性检验。在本部分中将检验经济政策不确定性导致企业出现“双高现象”的具体作用机制，即依次检验经营现金流波动、融资成本与财务风险的中介作用路径。

（一）基于中介效应检测的模型构建

为了验证上述作用路径，本文按照温忠麟和叶宝娟（2014）总结的中介效应检验流程进行模型构建，在模型（2）的基础上增加模型（3）与模型（4）。

模型（2）（4）的被解释变量是“双高现象”SGXX，模型（3）的被解释变量是中介变量M（M代指中介变量：经营现金流波动Cfosd、融资成本Lc和财务风险Z），解释变量为经济政策不确定性指数（EPU）。中介效应检测过程如下：第一步，对模型（2）进行回归，检验经济政策不确定性对是否发生“双高现象”的影响（系数为 β1）。第二步，对模型（3）进行回归，检验中介变量与解释变量之间的关系，即经济政策不确定性对中介变量的影响（系数为 β2）。第三步，对模型（4）进行回归，以中介变量为解释变量，同时控制经济政策不确定性，以是否发生“双高现象”作为被解释变量，检验经济政策不确定性对是否发生“双高现象”的影响（系数为 β3），检验中介变量对是否发生“双高现象”的影响（系数为γ ）。若 β1不显著，说明自变量与因变量无作用，检验终止；若 β2、β3与γ 都显著，则为部分中介效应；若 β2与γ 至少一个不显著，则需要进行sobel检验，sobel检验显著则为部分中介效应，否则为无效应；若 β2显著 β3不显著，则为完全中介效应。

（二）中介效应结果分析

1. 基于经营现金流波动的中介路径检验

本文利用连续三个季度经营现金流的滚动标准差来衡量现金流波动。为了验证这一中介效应，将模型（3）（4）中的中介变量记为Cfosd。表10列示的是该影响路径的回归结果。按照中介效应的检测步骤：第一步，对模型（2）进行回归，检验被解释变量（SGXX）与解释变量（EPU）的关系，即检验经济政策不确定性对“双高现象”的影响是否显著。回归结果显示经济政策不确定性指数（EPU）的系数 β1为0.048（z=2.75），在1%水平下显著，说明经济政策不确定性会显著正向影响“双高现象”的发生。第二步，对模型（3）进行回归，检验中介变量（Cfosd）与解释变量（EPU）的关系，即经济政策不确定性对经营现金流波动的影响是否显著。回归结果显示经济政策不确定性指数（EPU）的系数 β2为0.001（t=2.63），在1%水平下显著，说明经济政策不确定性会显著增加经营现金流波动。第三步，对模型（4）进行回归，检验在控制解释变量（EPU）之后中介变量（Cfosd）对“双高现象”的影响是否显著，即经营现金流波动是否会导致“双高现象”的发生。回归结果显示，经营现金流波动（Cfosd）的系数 γ为4.843（z=9.85），在1%水平下显著，经济政策不确定性指数（EPU）的系数 β3为0.046（z=2.60），在1%水平下显著，说明在控制经济政策不确定性之后，经营现金流波动越高，“双高现象”发生的概率越大。由于 β2、 β3与γ 均显著，故该中介效应为部分中介效应。以DEPU为解释变量的结果列示于第（4）至（6）列，其结果与以EPU为解释变量的结果相同。上述回归结果证实了“经济政策不确定性—经营现金流波动—双高现象”这条影响路径。

表10 现金流波动中介检验

2. 基于融资成本的中介路径检验

本文利用利息费用与债务总额的比值代表融资成本。为了验证这一中介效应，将模型（3）（4）中的中介变量记为Lc。表11列示的是该影响路径的回归结果。按照中介效应的检测步骤：第一步与上文分析一致，不再赘述。第二步，对模型（3）进行回归，检验中介变量（Lc）与解释变量（EPU）的关系，即经济政策不确定性对融资成本的影响是否显著。回归结果显示经济政策不确定性指数（EPU）的系数 β2为0.063（t=15.33），在1%水平下显著，说明经济政策不确定性会显著增加融资成本。第三步，对模型（4）进行回归，检验在控制解释变量（EPU）之后，中介变量（Lc）对“双高现象”的影响是否显著，即融资成本是否会导致“双高现象”的发生。回归结果显示，融资成本（Lc）的系数 γ为0.460（z=17.40），在1%水平下显著，经济政策不确定性指数（EPU）的系数 β3为0.039（z=2.28），在5%水平下显著，说明在控制经济政策不确定性之后，融资成本越高，“双高现象”发生的概率越大。由于 β2、 β3与 γ均显著，故该中介效应为部分中介效应。以DEPU为解释变量的结果列示于第（4）至（6）列，其结果与以EPU为解释变量的结果相同。上述回归结果证实了“经济政策不确定性—融资成本—双高现象”这条影响路径。

表11 融资成本中介检验

3. 基于财务风险的中介路径检验

本文利用修正后的Altman-Z指数代表财务风险，Z值越大，则企业的财务风险越小。为了验证这一中介效应，将模型（3）（4）中的中介变量记为Z。表12列示的是该影响路径的回归结果。按照中介效应的检测步骤：第一步与上文分析一致，不再赘述。第二步，对模型（3）进行回归，检验中介变量（Z）与解释变量（EPU）的关系，即经济政策不确定性对财务风险的影响是否显著。回归结果显示经济政策不确定性指数（EPU）的系数 β2为-0.212（t=-12.25），在1%水平下显著，说明经济政策不确定性会显著增加财务风险。第三步，对模型（4）进行回归，检验在控制解释变量（EPU）之后，中介变量（Z）对“双高现象”的影响是否显著，即财务风险是否会导致“双高现象”的发生。回归结果显示，财务风险（Z）的系数γ 为-0.189（z=-14.69），在1%水平下显著，经济政策不确定性指数（EPU）的系数 β3为0.033（z=1.87），在10%水平下显著。说明在控制经济政策不确定性之后，财务风险越高，“双高现象”发生的概率越大。由于 β2、 β3与γ 均显著，故该中介效应为部分中介效应。以DEPU为解释变量的回归结果列示于第（4）至（6）列，其结果与以EPU为解释变量的结果一致。故上述回归结果证实了“经济政策不确定性—财务风险—双高现象”这条影响路径。

表12 财务风险中介检验

六、 进一步分析

文章的前一部分探究了经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系，并发现了经济政策不确定性通过提高经营现金流波动、融资成本与财务风险，进而导致企业出现“双高现象”。那么，如何缓解经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系呢？本文针对上述三条中介路径依次从产品市场竞争地位、融资约束和公司治理水平三个角度进行探讨。

（一）产品市场竞争地位的影响

产品市场是企业获取现金流的主要途径之一，在产品市场中拥有较高的竞争地位，能够主导产品定价，获取超额回报。上市公司产品的市场竞争地位越高，抵御外部风险冲击的能力就越强，因此能够更容易地将外部风险转移到竞争对手或者消费者等其他方，从而抵御现金流波动带来的风险（Irvine和Pontiff，2009）。具体到经济政策不确定性与“双高现象”的关系上，企业产品的市场竞争地位越高，则受到现金流波动的影响就越小，从而缓解经济政策不确定性对“双高现象”的正向影响。参照邢立全和陈汉文（2013）的做法，采用勒纳指数Pcm来衡量产品的市场竞争地位。勒纳指数越高，代表企业的竞争地位越强。将Pcm分别与EPU和DEPU交乘得到交乘项EPU×Pcm和DEPU×Pcm，并一同引入模型（2）。回归结果列示于表13第（1）（2）列，从结果中可以看出，交乘项的系数分别为-0.115（z=-3.75）、-0.146（z=-2.54），分别在1%、5%的水平上显著。上述回归结果表明，产品市场竞争地位的增强有助于缓解经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系。

表13 调节效应回归结果

（二）融资约束的影响

融资约束是企业普遍面临的融资难题，由于融资约束的存在，企业不能随时按照意愿获取足额的资金。尤其是融资约束较大的公司，由于再融资的困难性较大，持有高额资金的预防性动机更为明显。而融资约束的缓解，可以使企业随时获取资金，并不需要保持高额资金储备，弱化了资金持有的动机，同时也降低了资金的持有成本。因此，预计当公司面临的融资约束有所缓解时，“双高现象”受到经济政策不确定性的正向影响也将降低。参照鞠晓生等（2015）的做法，通过构建Sa指数来衡量上市公司所面临的融资约束程度，Sa指数的绝对值越大，代表公司受到的融资约束程度越大，将Sa指数的绝对值取倒数并分别与EPU和DEPU交乘得到交乘项EPU×Sa和DEPU×Sa，并一同引入模型（2）。回归结果列示于表13第（3）（4）列，从结果中可以看出，交乘项的系数分别为-2.124（z=-3.89）、-4.821（z=-3.14），均在1%水平上显著。上述回归结果表明，融资约束的降低有助于削弱经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系。

（三）公司治理水平的影响

经济政策不确定性导致企业外在经营环境恶化，使得管理层机会主义行为更加隐蔽与难以监管，代理问题更加严重，导致经营效率下降，增加财务风险。公司治理是协调公司各利益相关者的一系列制度安排，良好的公司治理环境有助于约束管理层行为，增加信息透明度，提升经营效率，降低代理成本，避免财务风险。因此预计公司治理水平的提升能够有效削弱经济政策不确定性对“双高现象”的正向作用。参照杨兴全等（2015）的做法，将大股东持股比例、股权制衡、两职合一、高管持股比例、董事会规模和独立董事占比等变量采取主成分分析的方法构建公司治理水平指数，根据中位数将公司治理水平指数分为两组，设置虚拟变量GCI，当高于年度中位数时，GCI取值为1，否则取值为0。将GCI分别与EPU和DEPU交乘得到交乘项EPU×GCI和DEPU×GCI，并一同引入模型（2）。回归结果列示于表13第（5）（6）列，从结果中可以看出，交乘项的系数分别为-0.081（z=-3.04）、-0.146（z=-2.08），分别在1%、5%的水平上显著。上述回归结果表明，公司治理水平的增强有助于缓解经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系。

七、 结论与展望

（一）研究结论

本文从企业所处的宏观环境为出发点，利用Baker等（2016）构建的经济政策不确定指数，以2007—2018年我国A股上市公司为样本，研究经济政策不确定性对企业发生“双高现象”的影响。研究发现，经济政策不确定性能够导致“双高现象”的发生。随后，本文探究了经济政策不确定性对“双高现象”发生的作用路径，从企业日常经营状况来看，经济政策不确定性导致经营现金流波动提高，为了预防现金流波动带来的资金紧缺，管理层在保持高额现金持有的同时选择获取更为便捷的短期借款，进而使企业出现“双高现象”；从把握投资机会来看，经济政策不确定性会导致投资机会增多和融资成本上升，由于再融资的困难性较大，企业管理层权衡丧失投资机会的机会成本与现金的持有成本之后，继续借入资金并保持资金储备以把握投资机会，进而使企业出现“双高现象”；从财务风险来看，经济政策不确定性会导致财务风险上升，银行为了规避风险与约束代理成本，选择风险较小、约束作用更强的短期贷款，同时管理层权衡偿债压力与资金链断裂风险之后，倾向于持有高额现金以应对再融资的困难，使用多期滚动的短期借款替代长期借款，在两者共同的作用下促使企业出现“双高现象”。随后针对经济政策不确定性影响“双高现象”的三条作用路径，进行了调节效应分析，研究结果表明，产品市场竞争地位的增强、融资约束的缓解和公司治理水平的提升均可以有效削弱经济政策不确定性与“双高现象”的正向关系。

（二）研究启示与展望

基于以上研究成果，本文主要针对政策制定者、上市公司、投资者、外部借款人和监管机构提出以下建议：首先，对于政策制定者而言，政府部门应降低经济政策的变化频率，尽量保持经济政策的稳定性，这有助于减少“双高现象”的发生。其次，对于上市公司而言，企业管理层应当依据政策的变化调整自身的决策和行为，加强企业的经营管理，增强产品竞争力，平稳经营现金流，降低财务风险，从而避免“双高现象”的发生。再次，对于投资者而言，上市公司出现“双高现象”并非意味着上市公司进行了财务造假，可能是上市公司应对外部环境变化的一种财务行为。另外，银行等放贷部门应适当降低企业的融资成本，同时还应加强对短期借款的监管，避免造成坏账损失。最后，企业的内外监管机构等应加强对管理层及大股东的监管，杜绝管理层及大股东借助经济政策不确定性带来的不利影响掏空企业，进而给股东带来损失。

本文的研究仍然存在一些不足之处。例如，本文的实证结果显示，上市公司的经营现金流波动、融资成本和财务风险在经济政策不确定性对“双高现象”的影响过程中发挥的是部分中介作用，这说明在经济政策不确定性对“双高现象”的影响过程中还存在着其他路径，这些未发现的路径有待进一步的研究。