地缘网络中债务违约会加剧企业投资不足吗？

金 龙 丁志国 丁垣竹

一、引言

近年来，经济下行压力不断增大，实体企业盈利空间持续收缩，企业的债务问题逐渐暴露，并成为社会各界关注的焦点。自2014年“11超日债”利息兑付违约，中国债券市场的刚性兑付时代宣告结束。2016年违约企业数量为34家，违约债务规模高达403亿元，超过2014年和2015年违约总和。为了防范债券违约引发的系统性风险，2017年监管层陆续出台了多项风险管控政策，使债券违约增速有所放缓。但在去杠杆和强监管双重压力下，2018年违约企业数量增至43家，违约债务规模逼近1 200亿元。未来随着中国金融供给侧结构性改革的深入推进，债务违约事件或将趋于常态化，如何应对债务违约潮给中国经济造成的影响成为决策部门面临的重大问题。在此背景下，探讨企业债务违约的经济后果，对于保障实体经济的稳定发展具有重要的现实意义。

关于债务违约带来的经济后果，以往研究主要从企业违反债务契约导致债权人对企业决策行为的控制和监督展开。研究者发现，当企业发生债务违约后，债权人会通过实施控制权转移和追加保护性条款等渠道影响企业的投融资决策(Chava和Roberts，2008[1]；Roberts和Sufi，2009[2])。考虑到管理者的委托代理关系可能会影响债权治理机制，债权人还会干预管理者的职位和薪酬(Nini等，2012[3]；Balsam等，2018[4])。然而，债务违约作为企业生命周期中最具破坏性的事件，其产生的经济后果可能不只限于对企业的内部利益相关者。现有研究表明，负面信息会在同行业和供应链上的企业间产生传染效应。一些研究从破产申请、财务重述、食品安全、内控缺陷以及债券违约等方面，对负面信息在行业内的传染效应进行了探索(Jorion和Zhang，2007[5]；Gleason等，2008[6]；王永钦等，2014[7]；Bolton等，2016[8]；张春强等，2019[9])，另一些则从财务困境、盈余公告和股价崩盘风险的角度，发现了负面信息在供应链中的传染效应(Hertzel等，2008[10]；Boone和Ivanov，2012[11]；Pandit，2011[12]；彭旋和王雄元，2018[13])。

尽管现有文献探究了负面信息在同行业和供应链上的传染效应，但尚未有研究从地理位置上邻近企业的视角考察负面信息在企业所在地缘网络中的传染效应。考虑到债务违约会对管理者自身利益造成严重损害，且认知偏差和负面偏见的存在使得当管理者获知债务违约信息时会产生规避潜在违约威胁的动机，进而影响企业决策的有效性。由于企业间的地理邻近性会使负面信息沿着地理维度传递给邻近企业的管理者，因此地缘网络中债务违约更容易导致管理者产生对于潜在违约威胁的负面情绪。本文以2003—2018年中国A股上市公司为样本，考察了地缘网络中债务违约与企业投资不足的内在联系。研究发现，地缘网络中债务违约与企业投资不足存在正相关关系，即地缘网络中债务违约数量越多，企业投资不足程度越大。调节作用检验显示，企业财务风险和环境不确定性会加强地缘网络中债务违约的影响，而行业竞争地位则会削弱这一影响。经济后果分析表明，地缘网络中债务违约加剧的企业投资不足，还对市场价值产生负面冲击，并造成了未来绩效的下滑。

本文的研究贡献主要体现在：第一，以往债务违约经济后果的研究大多以违约企业本身为研究对象，考察债务违约发生后，债权人干预对企业决策行为的影响。本文基于负面信息会沿着地理维度传播给邻近企业，探究了地缘网络中债务违约对其他企业的传染效应，拓展了债务违约经济后果的研究边界。第二，已有文献主要基于信息不对称理论、融资约束理论和委托代理理论对企业投资效率进行研究。本文基于管理者存在认知偏差和负面偏见，对地缘网络中债务违约如何影响管理者非理性决策进行了解释，并检验了其对企业投资不足的影响，丰富了企业投资效率的研究成果。第三，近年来，随着中国经济的周期性回落，局部金融风险逐渐显现，打破刚性兑付成为防范金融风险的必经之路，未来债务违约将成为中国资本市场中的常态化事件，本文的研究发现为市场和决策部门更全面地认识债务违约经济后果提供了重要参考。

二、文献回顾

关于企业债务违约的经济后果研究，现有文献主要围绕企业违反债务契约后，债权人干预对企业决策行为的影响。Chava和Roberts(2008)[1]发现，企业发生债务违约后，债权人会加强对企业运用贷款资金的控制，信用风险的暴露会增加企业获取新融资的难度，由于资金使用的受限，企业的资本投资大幅下降。另外，债权人还会通过运用加速、重组和终止契约的威胁，提高利率、缩短期限或减少信贷供给，导致企业的净负债发行活动急剧且持续减少(Roberts和Sufi，2009[2])。不仅如此，企业发生债务违约还标志着股权治理机制在缓解管理者代理问题上的失效，并且考虑到管理者对股东负有受托责任，其存在将财富从债权人转移到股东的动机。基于对两种代理冲突的担忧，债权人会对管理者的职位和薪酬进行干预。Nini等(2012)[3]发现，企业发生债务违约后会出现CEO离职率急剧上升的现象，尤其是对于强制离职，在债务违约发生的当季，CEO强制离职率上升了60%，并在随后两个季度内呈增长趋势，于第四个季度达到峰值。Balsam等(2018)[4]还发现，债务违约事件导致CEO薪酬平均下降了8.5%，其中，与风险承担对应的期权授予平均减少了26%，并且这些影响还会随着债权人影响力的增大而增强。

债务违约的经济后果不只限于企业的内部利益相关者，债务违约的负面信息还可能会传染至与之相关联的其他企业。以往研究主要从风险消息释放和经济损失的角度，探究负面信息在行业内和供应链中的传染效应。其中，行业内的传染效应通过风险信息释放，并在信息外部性的作用下，对行业内其他企业产生负面冲击。Jorion和Zhang(2007)[5]指出，企业的破产公告会导致同行企业CDS利差的扩大，以及股票回报率的降低。Gleason等(2008)[6]发现，企业的财务重述行为会导致同行业企业股价的下跌，而造成这一现象的原因是投资者对行业信息风险的担忧。王永钦等(2014)[7]从白酒行业“塑化剂”事件的角度，证实了丑闻事件的负面信息也具有行业内的传染效应。Bolton等(2016)[8]发现，企业的内控缺陷报告不仅会造成市场对企业股价的负面反应，还会波及行业内的其他企业。张春强等(2019)[9]以中国债券市场违约和发债利差数据为研究对象，验证了债券违约在行业内产生的信用风险传染效应。与行业内的传染效应不同，供应链中的企业存在密切的经济往来，负面信息会导致企业因契约关系的断裂而面临较大的交易成本。Hertzel等(2008)[10]发现，破产事件会在企业的供应链上产生负财富效应，企业破产申请会对与之相关的客户和供应商的股价造成负面反应。Boone和Ivanov(2011)[11]指出，企业破产公告不仅会对战略伙伴企业的股价产生影响，还会导致其未来利润率和投资水平的下降。Pandit(2011)[12]发现，客户盈余公告中的信息会导致投资者对供应商未来盈余水平和不确定性的修正，最终造成了供应商股价的波动。彭旋和王雄元(2018)[13]还从股价崩盘风险的视角，考察了客户股价崩盘风险对供应商的传染效应。

综上所述，关于债务违约经济后果的研究，已有文献主要以违约企业本身为研究对象，较少有研究从传染效应的视角关注债务违约对其他企业产生的影响。而对于负面信息传染效应的相关文献，大多研究都是从同行业和供应链的角度展开，尚未有研究从地理位置上邻近企业的视角探索负面信息在企业所在地缘网络中的传染效应。鉴于此，本文将试图以邻近企业的负面信息为切入点，研究地缘网络中债务违约对企业决策行为的影响，进而补充有关债务违约经济后果的相关文献。

三、理论分析与研究假设

地缘网络是指地理位置上邻近企业所形成的企业集群。由于人们的信息收集具有邻近性和可得性的偏好，管理者更倾向于收集那些在时间、空间和社会维度上距离自己较近的，易于获得的信息。而地缘网络上的企业集群具有地理邻近性的特征，这使得来自地缘网络中邻近企业的信息更易受到管理者的关注。此外，人们的社会互动过程还有助于促进信息的传播。Gao等(2011)[14]发现，区位效应对企业资本结构的影响是一种本地现象，而这种影响主要归因于管理者之间的社会互动。相应地，地理邻近性不仅有利于人们的面对面交流，还可以促进关系网络的建立和维护，地缘网络中管理者的社会互动行为可以提高邻近企业信息的传递效率(金龙等，2020[15])。由此可见，地缘网络在信息传播方面具有先天性优势，邻近企业债务违约的信息会迅速地得到传播，并获得周边企业管理者较高的关注。

可得性启发法指出，人们通常会高估最近事件再次发生的概率(Tversky和Kahneman，1974[16])，并且人们还倾向于更关注消极的问题，不愉快的记忆和负面情绪对其行为的影响往往更大(Baumeister等，2001[17])，这些因素导致个体决策普遍存在负面偏见的现象，即在决策过程中总是对负面事件赋予更大的权重(Rozin和Royzman，2001[18])。债务违约作为一个极端负面的事件，其影响范围非常广泛。债务违约在行业内和供应链上均存在传染效应，能够显著地影响投资者和债权人等利益相关者的情绪和决策(Jorion和Zhang，2007[5])。鉴于企业的管理者同样存在认知偏差和负面偏见，因此，当地缘网络内发生债务违约后，其传递出的负面信息会使管理者产生对潜在违约威胁的担忧，进而高估自身企业发生债务违约的概率。

管理者的风险感知是影响其决策行为的重要因素，而管理者与股东在风险规避程度上存在一定的差异性，这导致管理者的决策并非总是对股东有益的。由于管理者的薪酬和声誉等最重要的收益都是从企业获得的，且无法分散风险，而股东可以更为分散地投资，这使得相比于股东而言，管理者将承担企业更多的风险，导致管理者比股东更为风险规避。因此，当企业面临风险时，会导致管理者与股东之间对于投资机会存在评估的差别，一些对于股东而言为正收益的项目，但可能对于风险规避的管理者而言却并非如此。当企业的风险上升时，承担与企业相关的风险会使得管理者与股东利益之间出现分裂，管理者希望分散投资以降低风险，但这却很可能产生投资不足的问题，偏离股东利益最大化的目标(Panousi和Papanikolaou，2012[19])。此外，由于管理者的个人利益通常与企业短期业绩挂钩，当企业面临较好的投资机会时，增加投资支出可以实现企业的价值增值，并改善现金流水平，但企业投资的产出不确定性和收益跨期性，使得投资项目产生的净现金流并不能立刻提高企业的现金流水平，相反会减少企业的现金储备并提高未来现金流风险，这也导致了管理者与股东的利益不同。在面临风险时，管理者出于自身利益考虑，很可能会避免投资总体是正收益，但是可能在近期有较高失败风险的项目，导致企业出现投资不足的问题，偏离股东的利益目标(Hirshleifer，1993[20]；Bartram等，2009[21])。

管理者作为企业决策的制定者和执行者，债务违约的发生暴露了以股权为中心的治理机制在解决管理者代理问题中的缺陷。当企业发生债务违约时，CEO将面临强制离职、薪酬降低等不利后果(Nini等，2012[3]；Balsam等，2018[4])，因此管理者有强烈的动机去避免债务违约事件的发生。而当地缘网络中发生债务违约时，管理者在认知偏差和负面偏见的作用下，会产生对自身企业违约概率上升的忧虑情绪，这必然会导致管理者在决策制定中的偏差，使管理者变得更为保守，避免投资一些在管理者看来风险过大，但实际上净现值为正的项目，进而导致企业投资不足。此外，由于债务违约与企业现金流直接相关，债务违约主要源于企业的现金流不足以偿付债务本息，现金流水平的下降或波动率的上升都会引起企业违约风险的增大(Brogaard等，2017[22])。而投资活动并不能立刻改善企业的现金流水平，但却会降低企业的现金存量，企业面临较高的现金流风险时，保守的管理者将产生预防性现金持有的动机，并采取较为消极的投资策略。因此，管理者会倾向于将原本用来投资的现金留存以防备现金流断裂，在这个过程中放弃了部分净现值为正的项目，造成了企业投资不足的问题。基于上述分析，本文提出假设1：

H1：地缘网络中债务违约与企业投资不足存在正相关关系，即地缘网络中债务违约数量越多，企业投资不足程度越大。

四、研究设计

(一)数据来源与样本选择

本文选取2003—2018年全部A股上市公司为初始样本，并按照如下标准进行筛选：(1)剔除金融保险行业的公司样本；(2)剔除ST、PT类的公司样本；(3)剔除IPO当年的公司样本；(4)剔除相关数据缺失的公司样本；(5)剔除发生过债务违约的公司样本；(6)剔除过度投资的公司样本。最终得到1 969家公司10 338个公司-年度样本观测值。为获得企业债务违约数据，首先从Wind数据库提取上市公司披露的诉讼仲裁数据，并根据上市公司年报中的数据进行核对，然后按照研究需要选取其中的债务诉讼数据作为原始数据，再筛选出披露方为第一被告且是上市公司本公司或子公司的样本，最后得到本文的债务违约数据。此外，公司财务和治理结构数据均来自国泰安数据库(CSMAR)。为了避免极端值对估计结果可能造成的影响，对公司层面的连续变量在1%和99%的水平上进行了缩尾处理。

(二)模型设定与变量定义

为了研究地缘网络中债务违约对企业投资不足的影响，本文构建如下计量模型：

UINVit=β0+β1DEFit+λControlit

+∑Industry+∑Year+εit

(1)

其中，UINV表示企业的投资不足；DEF表示地缘网络中债务违约指标，包括DEF100和DEF200；Controls表示一系列可能影响投资不足的控制变量；Industry和Year分别表示行业固定效应和年度固定效应。

具体变量定义如下：

1.被解释变量(UINV)。

本文借鉴Richardson(2006)[23]的投资效率模型，采用实际投资规模与预期投资规模之间的差异定义投资不足。具体模型如下:

INVit=δ0+δ1Growthit-1+δ2LEVit-1+δ3Cashit-1

+δ4Ageit-1+δ5Sizeit-1+δ6Returnit-1

+δ7INVit-1+∑Industry+∑Year+εit

(2)

其中，INV为新增投资支出，用购买固定资产、无形资产与其他长期资产的现金支出减去出售资产的现金收入，并除以期初总资产表示；Growth为投资机会，用主营业务收入增长率表示；LEV为资产负债率，用负债除以总资产表示；Cash为现金持有量，用现金及现金等价物除以总资产表示；Age为企业上市年限，用当年与上市年份差额的自然对数表示；Size为企业规模，用总资产的自然对数表示；Return为股票收益率，用考虑现金红利再投资的年个股回报率表示；Industry表示行业虚拟变量；Year表示年度虚拟变量。

我们对模型(1)进行OLS回归，得到的残差代表企业的非效率投资部分。当残差小于0时，表示投资不足，反之则表示过度投资。由于本文研究的是企业投资不足的问题，因而仅保留残差小于0的公司样本，并对其取绝对值得到投资不足(UINV)，该值越大，意味着企业的投资不足程度越大。

2.解释变量(DEF)。

本文基于如下步骤构建地缘网络中债务违约指标：首先，根据上市公司年报中披露的办公地址，利用Google-Earth获取上市公司办公地址的地理坐标。然后，运用距离模型计算各年度公司间的地理距离。由于两个主体间的地理邻近性取决于绝对空间距离和相对出行时间，考虑到中国国道和高速限速一般为60～80km/h和100～120km/h，本文分别使用100km和200km作为半径距离确定地缘网络中的企业集群。最后，计算地缘网络中发生债务违约的企业数量得到地缘网络中债务违约指标(DEF100)和(DEF200)，并加1取对数进行标准化处理。

3.控制变量(Controls)。

参考前期关于企业投资效率的研究，本文在模型加入如下控制变量：企业规模(Size)、资产负债率(LEV)、公司成长性(Growth)、固定资产比例(PPE)、经营活动现金流(CFO)、上市年限(Age)、股权集中度(Top1)、董事会规模(Board)、董事会独立性(INDEP)、管理层持股比例(MON)等衡量经营状况和治理结构的变量。此外，本文还进一步控制了行业和年度固定效应。上述变量定义及计算方法详见表1。

表1 变量定义

五、实证结果与分析

(一)描述性统计

表2报告了本文主要变量的描述性统计。由表2可知，企业投资不足(UINV)的均值为0.033 6，最小值为0.000 7，最大值为0.149 0，这表明各企业间的投资不足程度存在明显差异，一些企业表现出了较为严重的投资不足问题。地缘网络中债务违约(DEF100)和(DEF200)的均值为1.057 0和1.515 0，最小值为0.000 0和0.000 0，最大值为3.332 0和3.583 0，这说明一些企业可能面临着来自地缘网络中较大的债务违约影响，如在100km半径距离确定的地缘网络中，发生债务违约的企业数量最多可达27家。

表2 描述性统计

(二)基准回归结果

表3报告了地缘网络债务违约对企业投资不足影响的回归结果。其中，DEF100和DEF200的回归系数均为正，且在1%的统计水平上显著，说明地缘网络债务违约与企业投资不足存在正相关关系，即地缘网络中债务违约数量越多，企业投资不足程度越大，该实证结果与理论预期相符。此外，DEF100的回归系数大于DEF200的回归系数，表明随着地缘网络半径范围的扩大，债务违约信息对企业投资不足的影响呈衰减趋势。

表3 地缘网络中债务违约与企业投资不足

(三)内生性问题

虽然在基准回归中证实了地缘网络中债务违约会对企业投资不足产生影响，但研究结论可能存在内生性问题。由于地缘网络中的企业处于相同的地区经济和商业环境下，因此可能存在某些因素同时影响地缘网络中债务违约和企业投资不足，进而导致研究结果因遗漏变量问题而产生偏误。为此，本文以地区法制水平和地区企业过度负债问题作为工具变量，运用两阶段最小二乘法缓解这一内生性问题。

具体而言，当企业发生债务违约时，债权人可以通过司法途径或自主协商的方式保障自身利益。对于司法途径，债权人会充分地考虑诉讼成本和执行效率，当诉讼成本较低、执行效率较高时，通过提起诉讼可以有效地解决债务违约问题。而地区法制水平可以降低诉讼成本、提高执行效率，这使得在法制水平较高的地区，债权人更倾向于提起债务诉讼的方式解决债务违约问题，因此地区法制水平与地缘网络中债务违约数量相关。此外，债务违约的发生通常与企业高杠杆有关，债务违约风险会随着企业负债水平的提高而增大，这使得过度负债成为导致债务违约的隐患。已有研究表明，企业的过度负债行为存在地区同群效应(李志生等，2018[24])，这使得不同地区的发生债务违约数量存在明显差异，地区过度负债企业数量越多，发生大面积债务违约的可能性越大，因此地区企业过度负债问题与地缘网络中债务违约数量相关。综上分析，地区法制水平和地区企业过度负债问题与地缘网络中债务违约高度相关，而与企业投资不足不直接相关，满足工具变量的选择条件。

对于地区法制水平(LAWL)，本文采用樊纲等(2011)[25]和王小鲁等(2019)[26]编制的市场化指数中“市场中介组织的发育和法律制度环境指数”来衡量，由于本文的样本区间为2003—2018年，而两个版本的指数评分体系存在一定差异，为了提高该指数在时间序列中的可比性，进一步以各省份2008年的指数为基准，对历史年度进行了调整。对于地区企业过度负债问题(EXLEVN)，本文首先参照Chang等(2014)[27]、陆正飞(2015)[28]和李志生等(2018)[24]的方法，对企业的过度负债程度进行估计，然后计算除本企业以外的存在过度负债企业数量，并加1取对数，得到本文的地区企业过度负债问题变量。采用工具变量法进行回归后的结果如表4所示。其中，列(1)和列(2)为第一阶段的回归结果，LAWL和EXLEVN均显著为正，表明地区法制水平越高，地区企业过度负债问题越严重，地缘网络中债务违约数量越多，符合本文的预期。列(3)和列(4)为第二阶段的回归结果，DEF100和DEF200仍然显著为正，且Sargan检验结果的P值都大于0.1，表明模型选择的所有工具变量都是有效的，这说明在考虑遗漏变量的内生性问题后，地缘网络中债务违约对企业投资不足的影响结论依然成立，进一步支持了假设。

表4 内生性问题：工具变量的2SLS估计

(四)稳健性检验

1.替换被解释变量。

在前文运用Richardson(2006)[23]模型估计非效率投资时，采用了营业收入增长率作为投资机会的衡量指标，为了增加本文研究结论的可靠性，我们进一步将托宾Q值作为投资机会的衡量指标，重新估计企业的投资不足部分，并对假设进行重新检验，结果如表5列(1)和列(2)所示。此外，Richardson(2006)[23]模型的假设条件为样本整体不存在系统性的非效率投资部分，否则使用该模型估计企业的投资效率将产生偏差问题。为此，我们将模型估计的投资不足部分样本从小到大排序，并剔除处于1/4分位数以前的样本观测值，再对模型(1)进行重新回归，结果如表5列(3)和列(4)所示。在上述方法的回归结果中，DEF100和DEF200依然均显著为正，与基准回归的结论相一致。

表5 稳健性检验：替换被解释变量

2.替换解释变量。

在基准回归的研究设计中，本文选择100km和200km为半径距离确定地缘网络，为了验证距离阈值选择的科学性，我们将半径距离调整为50km和400km，并重新计算得到地缘网络中债务违约指标(DEF50)和(DEF400)，再对假设进行检验。此外，由于不同企业所处的地缘网络存在较大差异，本文还从地缘网络中发生债务违约企业比例的角度重新构建地缘网络中债务违约指标(DEFRAT100)和(DEFRAT200)，具体地，在以指定半径距离确定地缘网络后，计算发生债务违约的企业数量与企业总数量的比例。考虑到地缘网络规模可能导致相对指标的极端值问题，因此剔除了地缘网络中企业总数量少于20家的观测值，再与企业投资不足(UINV)进行回归。由表6中回归结果可知，DEF50的回归系数显著为正，且与DEF100不存在显著差异，而DEF400的回归系数不显著，说明前文中对于距离阈值的选择具有一定的代表性。DEFRAT100和DEFRAT200均显著为正，仍支持本文的研究结论。

表6 稳健性检验：替换解释变量

3.子样本检验。

行业环境恶化和宏观经济衰退都可能增加企业的债务违约风险，进而导致管理者采取保守的投资策略，最终加剧企业投资不足的问题。为了避免行业特征因素和宏观经济周期可能造成的实证结果偏差，增强本文研究结论的稳健性，本文采用子样本检验的方法来消除行业特定冲击和宏观经济变化可能造成的影响。参照Acharya等(2007)[29]和Lemmon等(2009)[30]的方法，分年度分行业计算行业内公司年度股票回报率的中位数，并将行业股票回报率中位数小于-30%的行业定义为处于困境的行业，再将处在困境中的行业样本剔除，重新检验假设。参照Steenkamp和Fang(2011)[31]以及陈漫和张新国(2016)[32]的方法，采用HP滤波法提取实际GDP中的经济周期因素，并通过比较经济周期项与上一时点的峰值判定经济扩张期和经济紧缩期，再选取经济扩张期样本对模型(1)进行重新回归。表7报告了子样本检验的回归结果。其中，列(1)和列(2)为剔除处于行业困境的子样本，DEF100和DEF200均显著为正，说明在考虑了行业困境因素的影响后，地缘网络中债务违约的影响依然存在。列(3)和列(4)为经济扩张期的子样本检验，DEF100和DEF200均显著为正，说明即便是在经济扩张期，管理者的投资决策仍然会受地缘网络中债务违约的影响。上述结果还进一步证实了本文研究结论的一般性。

表7 稳健性检验：子样本检验

4.安慰剂检验。

本文的假设基础是地缘网络中债务违约通过使管理者产生对潜在违约威胁的担忧，进而导致其采取消极的投资策略，加剧了企业投资不足。然而在理论上，地缘网络中债务违约对企业投资不足的影响可能仅是一种安慰剂效应，而真正影响企业投资不足的因素未被真实地察觉。为检验上述猜想，本文对样本进行安慰剂检验以对这一问题进行控制。借鉴许年行和李哲(2016)[33]的方法，采用随机模拟的反事实实验法检验是否存在安慰剂效应。具体步骤如下：首先提取出样本数据中变量DEF100和DEF200的所有观测值；然后将其随机地分配给每个公司-年度样本观测值，再对模型(2)进行模拟回归；最后重复上述步骤1 000次，得到模拟回归的t值分布图。图1中横轴表示模拟的t值，纵轴表示出现频次的百分比。由图1可知，DEF100和DEF200的回归系数显著为正或负的数量占总模拟次数的比例均低于10%，且两个变量t值的分布均拒绝了正态分布的原假设。因此，地缘网络中债务违约与企业投资不足的相关关系并不存在安慰剂效应，再次验证了研究结论的稳健性。

图1 安慰剂检验

六、拓展性研究

(一)调节作用检验

1.财务风险的调节作用。

对于财务风险较大的企业而言，由于管理者本身就面临着较高的财务困境风险，地缘网络中债务违约将进一步放大其对于潜在违约威胁的担忧，这使得管理者在高度压力下更倾向于采取消极的萎缩战略(Balcaen等，2011[34])。因此，如果地缘网络中债务违约是通过使管理者担忧潜在违约威胁，进而导致其采取较为消极的投资策略，那么企业的财务风险越大，地缘网络中债务违约对其投资不足的影响应表现得越强。本文采用修正Altman Z值来衡量财务风险(Zscore)，该值越小，表明企业的财务风险越大。在模型(1)加入Zscore，以及交乘项(Zscore×DEF100)和(Zscore×DEF200)，考察企业财务风险对地缘网络中债务违约与企业投资不足相关关系的调节作用。表8列(1)和列(2)结果显示，Zscore×DEF100和Zscore×DEF200均显著为负，说明财务风险越大，地缘网络中债务违约对企业投资不足的影响越强。可见，企业的财务风险会放大管理者对地缘网络中债务违约的负面情绪。

2.环境不确定性的调节作用。

在较高的不确定性环境下，由于管理者缺乏足够的信息预测外部环境的变化，因而难以对决策方案的收益和成功概率进行估计，这大大提高了管理者决策失败的风险(牛建波和赵静，2012[35])。因此，对于环境不确定性较高的企业，管理者的投资决策变化将表现出对地缘网络中债务违约更高的敏感性更为敏感。本文参照Ghosh和Olsen(2009)[36]以及申慧慧等(2012)[37]的方法，采用经行业调整的过去5年销售收入的标准差来衡量环境不确定性(EU)。在模型(1)中加入EU，以及交乘项(EU×DEF100)和(EU×DEF200)，考察环境不确定性对地缘网络中债务违约与企业投资不足相关关系的调节作用。表8列(3)和列(4)结果显示,EU×DEF100和EU×DEF200均显著为正，说明企业的环境不确定性越高，地缘网络中债务违约造成的企业投资不足程度越大。这一结果证实了我们的猜想，管理者所处的不确定性环境会加强其对地缘网络中债务违约的负面情绪。

3.行业竞争地位的调节作用。

由于行业竞争地位较高的企业拥有掠夺性定价的能力，当企业面临融资问题时，其可以通过掠夺效应侵占竞争地位较低企业的市场份额和垫付现金，进而实现现金运行效率的稳定(陈志斌和王诗雨，2015[38])。因此，对于行业竞争地位较高的企业，由于管理者拥有较强的防范潜在违约威胁的策略，这使得地缘网络中债务违约对其投资决策的影响较弱。本文借鉴Peress(2010)[39]的方法，采用勒纳指数作为行业竞争地位(PCM)的衡量指标，勒纳指数越大，表示企业在行业内的竞争优势越强，企业竞争地位越高。在模型1中加入PCM，以及交乘项(PCM×DEF100)和(PCM×DEF200),考察行业竞争地位对地缘网络中债务违约与企业投资不足相关关系的调节作用。表8列(1)和列(2)结果显示，PCM×DEF100和PCM×DEF200均显著为负，说明行业竞争地位越高，地缘网络中债务违约对企业投资不足的影响越弱。

表8 调节作用检验：企业财务风险、环境不确定性与行业竞争地位

(二)经济后果分析

1.投资不足对市场价值的影响。

对于企业投资的价值效应，以往文献主要关注过度投资给企业价值造成的危害，而忽视了投资不足可能带来的损失。本文的研究结果表明，地缘网络中债务违约会导致管理者产生对于潜在违约威胁的担忧，进而加剧了企业的投资不足程度。那么地缘网络中债务违约导致的投资不足问题是否会在企业的市场价值上得到及时的反映呢？本文使用当期股票回报率作为企业市场价值的衡量指标，构建DEF100和DEF200与企业投资不足(UINV)的交乘项(DEF100×UINV)和(DEF200×UINV)，考察地缘网络中债务违约导致的投资不足问题对企业市场价值的影响。表9中列(1)和列(2)结果显示，DEF100×UINV和DEF200×UINV的回归系数均显著为负，说明地缘网络中债务违约造成投资不足程度的增加，对企业的市场价值产生了负面冲击。

2.投资不足对未来绩效的影响。

企业投资行为作为财务决策的重要环节，不仅是价值创造的决定性因素，还是经济增长的重要驱动力。合理的投资行为可以提高企业绩效，而过度投资和投资不足会降低资源配置效率，并导致企业绩效恶化。由于投资不足表现为放弃净现值为正的投资项目，其所产生的不利影响最终会在企业的未来绩效中得以显现。本文使用下一期资产收益率作为企业未来绩效的衡量指标，构建DEF100和DEF200与企业投资不足(UINV)的交乘项(DEF100×UINV)和(DEF200×UINV)，考察地缘网络中债务违约导致的投资不足问题对企业未来绩效的影响。表9中列(3)和列(4)结果显示，DEF100×UINV和DEF200×UINV的回归系数均显著为负，说明地缘网络中债务违约导致的投资不足问题，最终会造成企业未来绩效的下滑。

表9 经济后果分析：市场价值与未来绩效

七、研究结论与启示

当前，中国经济正处于结构转型阶段，经济增速放缓使得企业信用风险不断升级。随着债券市场出清的快速推进，债务违约现象大面积爆发，引发了市场和决策部门的担忧。本文以2003—2018年中国A股上市公司为样本，考察了地缘网络中债务违约对企业投资不足的影响。本文的主要结论如下：第一，地缘网络中债务违约数量越多，企业投资不足的程度越大，这表明债务违约的负面信息在地缘网络中存在传染效应。第二，企业财务风险和环境不确定性会加强地缘网络中债务违约的影响，而行业竞争地位则会削弱这一影响，进一步验证了管理者对于潜在违约威胁的担忧是造成企业投资不足的关键因素。第三，地缘网络中债务违约造成的企业投资不足还会损害企业的市场价值，并在未来绩效中逐渐显现，可见地缘网络中债务违约所产生的经济损失不容忽视。

本文结论的主要启示在于：对于管理者而言，当面临来自地缘网络中债务违约的负面信息时，应正确判断企业自身的违约风险，避免因潜在违约威胁的负面情绪而做出非理性投资决策，进而损害市场价值和未来绩效，最终导致实质性债务违约的发生。对于投资者而言，在关注企业财务和运营状况的同时，还应注意企业所在地缘网络中其他企业释放的信息，尤其是对于那些财务风险较大、环境不确定性较高和行业竞争地位较低的企业，应施以差异化的监督策略。对于政府部门而言，一方面，除了应妥善处置违约企业外，还需对违约企业的突出问题进行充分揭示，引导邻近企业正确认识债务违约问题，避免对债务违约负面信息的过度反应。另一方面，对于可能存在的区域性债务违约风险，政府决策部门应防止债务违约集中爆发，逐步释放区域内的信用风险，避免债务违约负面冲击的进一步扩大。