经济政策不确定性、商业信用与财务脆弱性——以制造业上市公司为研究对象

吴成颂，常 志

（安徽大学 商学院，合肥 230601）

一、引 言

制造业是我国国民经济的重要组成部分，行业的发展以及资金融通一直以来都是国家乃至民众所关注的议题。过去长期以来，得益于较为低廉的人力成本以及规模化生产，制造业得到了快速发展并成为推动我国经济高速发展的一大助力。目前，在我国实施“中国制造2025”战略、旨在从制造大国转变为制造强国的背景下，制造业将有较长的一段时期处于转型期间。为完成制造型企业从劳动密集型向高附加值技术密集型顺利转变，稳健的资金流入是必不可少的，只有合理引导资金不断进入制造业以及优化产业结构，才能循序渐进地实现制造业强国的发展目标。但伴随着逆全球化思想的蔓延，全球产业链开始进行调整甚至重构，经济环境同比变化较快。为应对这一变化，政府通过制定或调整经济政策来达到引导市场发展的预期目标，而经济政策的调整对企业的决策产生较大的影响，使得企业未来发展充满不确定性。与此同时，伴随着经济政策不确定性的提高，银行会因更加倾向于降低对外投资水平出现惜贷行为，企业将面临更大的融资约束［1］，商业信用作为一种非正式融资的渠道，在银行信贷规模缩小的情况下，可能会被更多的企业所重视。在这一背景下，深入分析经济政策不确定性同商业信用以及企业财务脆弱性之间的关系具有重要的理论内涵和现实意义。本文着重研究经济政策不确定性对企业行为之间的影响，基于制造业上市公司分析经济政策不确定性与商业信用的关系，以及商业信用与财务脆弱性的关系，发现商业信用是政策不确定性影响财务脆弱性的中介机制。

本文的主要贡献在于：一是拓宽了经济政策不确定性对企业行为的影响研究。学者们对于经济政策不确定性的研究已经较为丰富，但在经济政策不确定性对企业风险方面的研究并不全面，本文创新地关注经济政策不确定性对于制造型企业商业信用规模的影响，并探究政策不确定性通过商业信用影响企业财务脆弱性的影响作用；二是拓展了制造业供应链内部融资领域的研究。王化成等（2016）［2］通过对全行业样本2007—2014 年季度数据进行分析，研究发现企业的商业信用规模会因经济政策不确定性较高而略微下降，本文研究范围限定在融资约束更加明显的制造型企业，通过数据分析发现经济政策不确定性会使制造型企业更加倾向于通过供应链内部融资渠道缓解融资约束，从宏观经济层面验证商业信用的存在机理，丰富了现有成果；三是基于不同产权性质的企业的讨论。本文对于商业信用在经济政策不确定性与财务脆弱性之间的中介作用的讨论与中国特色制度相结合，从企业产权性质的角度讨论了经济政策不确定性、商业信用与财务脆弱性的关系，这有利于为更好地配置信贷资源等提供依据。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

经济政策不确定性是指国家主体在制定经济政策的过程中，由于政策预期不够明朗、指向不够清晰所导致的不确定性。金融危机后，为防止系统性风险的发生，为经济发展提供更强的稳定性，政府对经济干预的频度与幅度均有所加强，但频繁的政府干预，亦会使市场发展的预期不明，经济政策不确定性增高。Veronesi等（2012）［3］较早研究政策不确定性对企业所带来的影响，通过分析发现政策不确定性会提高企业股价的波动并同时加大了企业的融资约束；Francis 等（2014）［4］的实证研究结果显示，经济政策不确定性的增大显著提高了银行的贷款成本，其中具有关联关系的银行相较于无关联关系银行具有信息优势；Bhattacharya 等（2017）［5］以国家大选来衡量经济政策的不确定性，发现在不确定性较高时期，企业会因为预期不明减少企业的创新活动同时减少创新支出。另有研究证明，在经济政策不确定性处于较高水平时，企业更加倾向于持有更多的现金，降低企业杠杆率。且因不同融资与市场化程度的约束，不同地区的企业增持现金的水平表现不同［6-8］；蒋腾（2018）［9］、陈胜蓝（2018）［10］以及赵萌等（2020）［11］通过研究发现经济政策不确定性越高时，企业通过银行渠道的融资水平将显著下降，同时企业会减少对外提供的商业信用，税收规避程度也会显著提高；顾夏铭等（2018）［12］、顾群等（2020）［13］通过企业创新的角度就经济政策不确定性对企业行为的影响进行研究，前者通过验证发现，经济政策不确定性的升高会正向影响其R＆D 投入以及专利的申请量，增强企业的创新程度，后者将创新分为探索式创新与开发式创新两种，通过研究发现经济不确定性的增高会促进企业加大对于创新的投入，其中对于探索式创新有着显著的促进作用，对于开发式创新并没有明显的作用。

此外，我国对于商业信用的研究也成果丰硕。由于我国资本市场还处在发展阶段，上市企业的融资渠道中，直接融资较为受限，银行信贷和非正式的商业信用成为企业间主要的融资来源。对商业理论的研究中，“经营动机理论”认为企业提供商业信用的动机是为了占据更多的市场，以流动性换取市场份额，同时以商业信用为产品的质量提供保证［14-15］；Kim 等（2012）［16］证明企业间的商业信用像是“胶水”一般粘接了复杂的供应链，缓解了供给需求双方的道德风险。然而，也有学者认为企业占用商业信用相当一部分是出于预防性动机，将商业信用看作一种现金管理工具，满足企业对于流动性的需求。Ferrando 等（2013）［17］在研究中证明应付账款可以些许弥补金融市场以及产品市场存在的不足，且在正式融资渠道难以获得资金的企业会更加依赖商业信用所带来的流动性；苏志强等（2015）［18］通过研究发现商业信用有利于提高企业的市场价值，且进一步研究发现在面临融资约束较强的公司中商业信用所带来的边际收益会随着商业信用积累而增加；在融资模式选择中，有学者发现银行信贷与商业信用之间存在替代关系且这种关系受到融资约束的影响，当企业面临的融资约束越大时，企业银行借款规模逐渐减小，商业信用规模逐渐扩大［19］；更进一步地，陈胜蓝和马慧（2018）［20］利用中国贷款利率市场化改革作为准自然实验，通过研究发现当贷款利率上限放开后，高风险公司相较于低风险公司商业信用的减少显著更多，当贷款利率下限放开后，高风险公司商业信用的增加也显著更多，高风险公司对贷款利率的上下限更为敏感；从宏观角度来看，张园园等（2020）［21］实证研究发现商业信用与企业经营活动资本效率呈显著倒“U”型关系，经济政策不确定性强化了这一效应。

上述研究主要从不确定性对公司行为的影响以及从商业信用的利用及职能展开为本文提供了有益参考，但在已有研究中，鲜有文献就经济政策不确定性对企业的财务脆弱性进行研究，且制造业作为有明显供应关系特点的行业，对于商业信用的使用规模大、频率高、运用广泛，也少有学者针对制造型企业就经济政策不确定性对企业的融资渠道进行研究。因此，考察宏观经济环境与公司商业信用供给以及企业所需承担的财务风险之间的关系对企业在运营中应对政策的多变、降低自身风险水平具有一定的启示和意义。

（二）研究假设

在企业的运营管理中，较高水平的现金储备可以预防企业的流动性危机、缓解企业的融资约束和抵御外来不良因素带来的冲击，商业信用作为企业现金储备的来源之一，获得了广泛的重视。李泽广等（2020）［19］认为商业信用不仅仅只是企业融资的来源之一，更多地充当了现金管理工具，使得企业能更加稳健地发展。

当经济政策不确定性较低时，政府经济政策变动较少，企业外部经营环境较为平稳，企业预期未来经营受到的影响较小，企业间的商业信用流动也保持稳定；当经济政策不确定性较高时，Bordo 等（2016）［22］和申宇等（2020）［23］研究发现银行受经济政策波动干扰以及信息不对称的影响，面临信贷信用风险增高以及贷款违约概率增大，为控制风险，银行会调整风险控制政策进而降低信贷增速，提高贷款损失计提，这加剧了金融机构流动性紧缩与企业融资约束，企业所处的经营和投资环境均会受到较大冲击，张光利等（2017）［24］认为企业会出于预防性动机的需求提高现金储备，降低投资水平，提高流动性以增强自身的抗风险能力。此时，商业信用作为一项替代性融资工具可以使企业在正规融资渠道外获得融资以补充自身的流动性，理性的企业家会减少对下游企业提供的商业信用，增加所占用上游供货商的商业信用，以维持企业的流动性储备，降低经营风险。

根据Fisman 等（2004）［25］、余明桂等（2010）［26］和 Giannetti 等（2011）［27］提出的商业信用的经营动机理论，上游公司对客户提供商业信用可以看作是公司吸引客户的一种短期投资，是以牺牲自身流动性来换取潜在利益的一种选择，也可以看作是一种信号传递，尤其是在差异化市场中，商业信用可以增强上下游企业之间的信任关系，成为一种质量担保信号并有效降低道德风险。但在宏观经济增速放缓、政策不确定性较高时期时，提供商业信用带来的边际成本会逐渐上升，上游厂商也可能会采取保守的销售策略，减少自身商业信用的提供，商业信用的需求供给的动态平衡会发生变化，这时商业信用的供给很大程度上取决于上下游企业之间的议价能力，而在买方市场理论中，需求方占据主动地位，供给方往往会向需求方“妥协”，通过牺牲流动性的方式来获取更多市场份额［28-29］，且上市公司本身在行业中处于较高的市场地位，拥有一定的话语权，所以本文认为在商业信用的占有博弈中处于需求方的上市企业能够占据优势地位。基于此，本文提出如下假设：

假设1：当其他条件保持不变时，经济政策不确定性越高，公司占用的商业信用越多。

李泽广等（2020）［19］通过研究证明，当宏观经济衰退时，银行会对不同企业进行遴选产生结构化的供给效应，尤其当企业融资约束较强时，商业信用是银行信贷必不可少的替代性融资方式。换言之，商业信用提升了企业的流动性。其内在作用渠道主要表现为：首先，作为信贷资金的非正规渠道替代性来源，商业信用弥补了正规融资渠道由于信息不对称等原因所带来的融资低效率，满足企业提高自身流动性的需求；其次，基于买方市场理论，在市场中需求方处于强势地位，买方为占用的商业信用所付出的成本很低，甚至占据部分这种商业信用不会产生额外的资金成本，虽然属于债务但无利息，当经济政策不确定性越高时，占用的商业信用所带来边际收益会更高，所以占用商业信用为企业带来的收益可能会远远大于所付出的成本；最后，作为产业链中“黏合剂”的商业信用会为企业带来“声誉”效应，因为在经济政策不确定性较高时，银行通常会将拥有商业信用视为正向评价，可以较好地缓解信息不对称现象，进而促进企业从正规渠道获取流动性的能力。当企业占有更多的商业信用时，短期内其拥有更多的流动资产。基于此，本文提出如下假设：

假设2：当其他条件不变时，企业占有的商业信用越多，企业的财务脆弱性越低。

在经济政策不确定性较高时，制造业上市企业更多地将商业信用作为替代性融资工具，通过占用上游厂商的应收账款等以及减少自身提供的商业信用从而满足自身对于增加现金持有的需求，提高自身的流动性，降低企业运营风险；而企业所占用的商业信用作为流动性较高的资产，为企业带来的边际收益远远高于企业所需要付出的资金成本，同时其本身也能够作为一种信号传递工具为企业带来“声誉”效应，这会改善企业所面临的营运环境，使得企业的财务脆弱性减弱。那么，经济政策不确定性可能通过使商业信用增多来影响企业财务状况，使财务脆弱性降低。基于此。提出如下假设：

假设3：经济政策不确定性通过使商业信用增多缓解企业财务脆弱性。

三、研究设计

（一）变量设计

1.经济政策不确定性

本文采用Baker 等［30］根据《南华早报》利用媒体对经济环境的客观评价运用文本挖掘技术所编制的经济政策不确定性指数来刻画中国经济政策不确定程度。为了与其他数据保持时间刻度上的一致性，参考饶品贵［31］、向古月［32］的做法，本文选取四种方法将月度指数换算为年度指数，详细如表1：

表1 经济政策不确定性

2.商业信用

参考王化成、刘欢（2016）［2］的做法，本文将商业信用（trade_credit 简写为TC0）界定为公司应付账款、应付票据和预收账款之和，并除以公司总资产以标准化，同时选用（应付账款+应付票据+预收账款-应收账款-应收票据-预付账款）/公司总资产（TC1）刻画商业信用以及使用（流动负债-短期借款-应付职工薪酬-应付赔付款-应付保单红利-应付股利-一年内到期的非流动负债）衡量企业短期信用（TC2）以提供稳健性检验。

3.财务脆弱性

本文通过考察企业的盈利能力、偿债能力以及企业流动性来衡量企业的财务脆弱性，借鉴Altman 的处理方法使用修正Altman-ZScore（简写为 Z）来刻画企业财务脆弱性［33］，且当 Z 值越大企业的财务脆弱性越小，Z 值越小企业的财务脆弱性越大。

4.控制变量

为了尽可能控制企业其他的因素对财务脆弱性的干扰，降低回归结果的内生性问题，参考既有文献［1，7，10，32］，本文选取如下控制变量：企业规 模（Size）；托 宾 Q（Tobinq）；企 业 成 长 性（Growth）；企业盈利能力（ROA）；清算比价值（Li‐va）；资产流动性（Liqu）；资产负债率（Lev）；股权性质（Ownpro）；现金流（Cfo）；股权结构（Top10）；两职合一（Unit）。详情如表2：

表2 控制变量

本文经济政策不确定性指标采用Baker等［30］基于《南华早报》利用文本挖掘技术而构建的EPU 指数，财务脆弱性数据由wind 数据库获得，其他微观数据和变量均从国泰安数据库得到。并对所有微观连续变量进行左右各1%的Winsorize 缩尾处理，减小异常值对研究的影响，同时将金融行业、ST 上市公司从样本中剔除。经过上述常规数据处理之后，本文整理得到2010—2019 年制造业A 股上市公司数据，样本容量为14399 的非平衡面板数据。在进行回归分析的过程中使用面板固定模型并在行业层面进行聚类分析，保证数据分析结果的稳健有效。解释变量方面，本文采用epu2与epu3除以100得到l.lpu1 与l.lpu2，作为经济政策不确定性的代理变量；在被解释变量方面，本文使用了TC0（公司应付账款、应付票据和预收账款之和与总资产的比值）与TC1（（应付账款+应付票据+预收账款-应收账款-应收票据-预付账款）/公司总资产）作为商业信用的代理变量；模型设定方面，本文主要利用固定效应和随机效应两种模型进行分别估计，并采用行业层面的聚类标准误以保证结果的稳健性，在验证中介效应时，我们对所使用的变量进行Hausman 检验，通过分析得出固定效应模型相较于随机效应模型更加具有解释力，所以在此部分本文选用面板固定效应模型。

（二）回归模型设计

假设1 对经济政策不确定性与商业信用的关系进行分析。为了检验该假设，本文构建如下回归模型：

其中，TCi，t表示企业债务期限结构；EPUi，t-1为滞后1 期宏观经济政策不确定性指数，选择滞后项是为了进一步缓解内生性；Xi，t为可能对因变量具有潜在影响的控制变量；Ui，t和i，t则分别表示企业、年份固定效应和随机扰动项。值得说明的是，本文使用面板固定效应模型以达到控制企业的个体固定效应，同时控制年份固定效应控制时间维度上干扰回归实验的因素。如果回归结果显示参数β1显著为正，则表明经济政策不确定性上升使商业信用规模上升，验证了假设1。

假设2 分析了商业信用与财务脆弱性之间的关系，本文构建如下模型来进行实证检验：

其中，Zi，t表示企业财务脆弱性，其他变量的含义与式（4）相同。当实证检验结果显示β2显著为正时，假设2 即可得到验证。

假设3 探讨了商业信用是否充当了经济政策不确定性影响财务脆弱性的中介变量。参考温忠麟等（2005）［34］中介效应实证检验三步法，本文构建如下模型：

根据中介效应三步检验法，首先，本文对式（3）进行检验，当系数β3显著为负时说明经济政策不确定性对企业财务脆弱性有缓解效应；其次，对式（1）进行检验，考察经济政策不确定性是否会按照假设所预计对企业商业信用规模有显著的正向影响；最后，我们对式（4）进行检验，观察系数β4、β5的显著情况。若上述检验过程中，β1、β3、β4与 β5中有皆显著不为零则说明商业信用在经济政策不确定性与财务脆弱性之间起到部分中介作用；若β1、β3与β5皆显著不为零，而β4不显著则说明商业信用在经济政策不确定性与财务脆弱性之间起到完全的中介作用；若β3显著不为零，β1、β5至少有一个显著不为零，此时需要在进行Sobel 检验，当检验结果显著时，中介效应显著，反之则不显著；若β3检验结果为不显著，则说明经济政策不确定性并不对企业财务脆弱性产生影响，则不必要检验商业信用的中介效应。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

为防止多重共线性给实验结果带来的负面影响，首先，本文对主要变量的方差膨胀系数（vif）进行检验，得到结果为vif 平均值为1.79，系数vif 最高值为2.97，远远低于10，由此，本文认为检验过程中数据间存在的多重共线性较小并不会对回归结果产生较大的影响。其次，进行检验本文对所选用宏观及微观变量进行描述性分析（见表3）。由表3 可知，不同EPU 年度指数的统计特征整体保持一致，表明年度指数计算方法的不同选择对回归结果造成影响的可能性较低，但仍有待进一步检验，同时能够观测到在十年中经济政策不确定性波动幅度较大，这与我国发展转型的实际情况相符合；同时给出了样本区间企业财务和治理特征的描述性统计，企业成长性度量变量growth 的均值为17.38%，说明我国制造业整体保持较快的发展速度，具有良好的成长性，由托宾Q 值指标可知，企业最低值为0.218，与最高值9.45 差距较大，制造型企业面临的投资机会有较大的差异。由商业信用的平均值可知，中国制造业上市公司的商业信用规模程度均较高，对于企业流动性可能会产生较大的影响。

表3 主要变量描述性统计

（二）回归结果分析

根据上文研究设计中的步骤要求，本文对中国经济政策不确定性是否导致企业商业信用规模扩大进行检验，按照式（1）进行回归，回归结果见表4。

表4 经济政策不确定性对商业信用的影响

由表4 可知，所有模型中，政策不确定性的回归系数均在5%的水平下显著为正，表明经济政策不确定性是制造型企业商业信用规模扩大的原因之一，且结论较为稳健；以模型（1）为例，回归系数表明，若经济政策不确定性上升1 个基点，企业短期借款占借款总额的比例平均增加0.22 个百分点。总之，表4 的回归结果支持了上文的假设1，即政策不确定性使企业商业信用显著上升。

进一步，按照上文研究设计的步骤，以式（2）为回归模型，对商业信用与企业财务脆弱性之间的关系进行检验。

由表5 可知，不论采用哪种方法衡量商业信用，财务脆弱性衡量指标Z 与商业信用均在5%的显著水平上呈现正相关，说明企业商业信用规模越大，Z 值越高，企业财务脆弱性越低，且该结论是稳健可信的；这表示制造型企业更加倾向于将商业信用当作一种现金管理工具，通过占有供货商的资金以保持自身的流动性，降低企业财务风险；以模型（1）为例，TC 的回归系数表明，商业信用的比例上升1 个百分点，Z 值平均而言上升2.1132。表5 的回归结果支持了假设2，即企业商业信用规模扩大会导致财务脆弱性降低。

表5 商业信用对财务脆弱性的影响

最后我们验证商业信用在经济政策不确定性与企业财务脆弱性之间的中介作用。

如表6 所示，借鉴温忠麟等［34］对于中介效用的检验方法，本文采用三步法对商业信用在经济政策不确定性与财务脆弱性之间的中介效用进行检验。第一步检验显示，政策不确定性对Z 值的总效用为负；第二步检验显示，政策不确定性导致企业商业信用占比显著上升；第三步检验显示，企业商业信用（TC）对财务脆弱性有显著影响，而政策不确定性对财务脆弱性Z 依然有显著影响。根据上文的判定规则，商业信用的中介效应显著，即经济政策不确定性对财务脆弱性的影响中，商业信用发挥了部分的中介影响。值得注意的是检验的第一步中，经济政策不确定性对于Z 的总效用为负，即经济政策不确定性越高，企业财务脆弱性越高，说明除商业信用外，存在其他中介变量，且其他中介变量对财务脆弱性的负面影响大于商业信用对财务脆弱性的正面影响。现有文献中，向古月等［32］利用全行业样本研究发现经济政策不确定性会通过影响企业债务结构，使短期债务比例提升从而加剧企业的财务脆弱性，本文将在进一步研究中，探讨关于经济政策不确定性对财务脆弱性的其他影响路径。

表6 商业信用的中介作用

五、进一步研究

（一）产权性质

目前，我国还处于经济转型发展的阶段，所有制呈现多元化结构特点，在目前的制度环境下，政府制定的经济政策对于微观企业行为有着很大的影响，产权性质不同的企业行为有着天然的差异。在企业的融资过程中，非国有企业面临着较强的融资约束，在经济政策不确定性较高的时期，商业银行“信贷歧视”现象会更加严重，各级银行更加偏好有政府信用背书的国有企业，所以国有企业比非国有企业更加容易获得外来资金，对于商业信用的占用意愿会减弱很多。相较于非国有企业，国有企业倾向于为其他企业提供商业信用以扩大市场。因此，我们预期国有企业的商业信用在经济政策不确定性与企业财务脆弱性的中介作用会减弱甚至消失，非国有企业中商业信用所扮演的“中介”会更加显著。表7 对不同产权性质的企业的商业信用的中介作用进行分析，前三列为国有企业样本回归结果，后三列为非国有企业样本分析结果，从表中可以看出当经济政策不确定性提高时，国有企业与非国有企业的财务风险都在上升，但在商业信用的占用方面表现出了异质性，中介效应第二步检验中经济政策不确定性对非国有企业的商业信用有显著正向影响但对国有企业的影响并不显著，这说明国有企业并不会随着政策不确定性的增高而加大对供应商商业信用的占用，也表明了商业信用的中介效应在国有企业中并不显著；在第三步检验过程中再次印证了上述的观点，国有企业样本中商业信用对企业财务脆弱性的作用也不显著，而非国有企业样本的回归结果和全样本回归分析结果保持一致，由此可以证明，商业信用在政策不确定性与财务脆弱性的中介作用会受到企业产权性质的影响，在非国有企业中表现明显，在国有企业中并不显著。

（二）企业信贷资金的中介作用

本文已验证得出经济政策不确定性会通过商业信用缓解企业财务脆弱性，然而经济政策不确定性对于企业财务脆弱性衡量指标Z 的总效应为负，即经济政策不确定性的提高会加剧企业的财务脆弱性。这说明经济政策不确定性还存在其他路径来影响企业的财务脆弱性，又由假设分析可知，经济政策不确定性较高时，银行会因为信息不对称等原因产生惜贷的行为，导致企业通过正规渠道的融资规模变小，从而影响企业的流动性，进而影响企业的财务风险。由此，本文提出如下假设：

假设4：经济政策不确定性通过影响企业信贷资金加剧了企业的财务脆弱性。

为验证上述假设，借鉴楚有为［35］的做法，本文使用（长期借款+短期借款）/企业总资产作为企业信贷资金（bank）的衡量方式，并将合并后的缺失值排除在回归样本外，构建下列模型：

参照商业信用的验证过程，在解释变量方面，本文使用处理epu2 以及epu3 得到的l.lpu1与l.lpu2，作为政策不确定性的衡量指标验证企业信贷资金的中介作用，使用面板固定效应模型使得验证结果更加稳健可信，具体验证结果见表7：

表7 不同产权性质下中介作用

检验结果如表8 所示，中介效应检验三步法检验过程中，第一步与第二步回归结果证明经济政策不确定性会显著降低企业所持有的信贷资金以及加剧企业的财务脆弱性相关变量回归结果均显著有效，第三步的检验结果显示，企业信贷资金（bank）显著降低企业的财务脆弱性，同时经济政策不确定性仍会显著影响企业财务脆弱性，满足中介变量的检验条件，这说明经济政策不确定性，会通过降低企业信贷资金的持有来加剧企业的财务脆弱性，信贷资金在其中起到部分中介作用。进一步进行分析，企业信贷资金的中介效应为β6*β8，明显高于商业信用在经济政策不确定性与企业财务脆弱性的中介效应β1*β5，说明经济政策不确定性通过减少信贷资金给企业财务脆弱性带来的恶化效果要大于其通过加大商业信用规模对企业财务脆弱性缓解效用，由此，可以解释经济政策不确定对企业财务脆弱性总效应为正的回归结果。

表8 企业信贷资金的中介作用

六、稳健性检验

（一）替换中介变量衡量方式

为保证本文结论的稳健有效，本文借鉴王化成等［2］（2016）采用应付账款+应付票据+预收账款-应收账款-应付账款-预付账款与总资产的比值（TC1）以及采用短期信用①（TC2）与资产的比值重新度量商业信用并按照上述模型构造回归验证商业信用的中介效应。

在更换了商业信用的衡量指标后，本文回归结果并未改变参数估计值的符号，数值也极为接近，这表明了本文研究结论的稳健性。

表9 替换商业信用度量方式稳健性检验

（二）内生性问题

为控制研究中可能存在的内生性问题，本文采用工具变量法进行分析，借鉴王化成等（2016）［2］、薛龙［36］的研究，本文选取滞后一期的美国经济政策不确定性指标作为工具变量，这是因为美国经济政策不确定性只能通过影响中国经济政策不确定性来影响企业行为，并不能直接影响公司的商业信用以及财务脆弱性，其中美国经济政策不确定性的衡量方法参照正文中经济政策不确定性第三种衡量方法（即epu3），使用Baker 等编制的美国经济政策不确定性月度数据将其转化为年度数据。同时对工具变量进行弱工具变量检验，结果表明美国经济政策不确定性不属于弱工具变量范畴，符合工具变量选取要求。最后将经济政策不确定性滞后一期数据缺失观测值删去，并使用2SLS 以及对弱工具变量并不敏感的LIML 方法进行分析，结果如表10 所示，两种方法所得出的回归结果与研究所得出的核心结论相一致，商业信用的部分中介效用依旧十分显著，经济政策不确定性通过商业信用来影响企业财务脆弱性的结论仍然稳健可靠。

表10 工具变量法检验

七、研究结论与启示

（一）研究结论

本文以经济政策不确定性为研究出发点，利用2010—2019 年中国A 股上市公司面板数据考察了经济政策不确定性对企业商业信用规模的冲击以及与企业财务脆弱性的关系。实证研究发现：在经济政策不确定性较高时期，制造型企业的商业信用规模以及财务脆弱性水平总体上会有上升趋势，且商业信用有降低财务脆弱性的作用，商业信用在经济政策不确定性影响企业财务脆弱性过程中起到遮掩效应，但经济政策不确定性整体上提升了企业的财务脆弱性，所以本文认为存在其他的中介变量使得财务脆弱性升高，且总效用大于经济政策不确定性通过商业信用降低企业财务脆弱性的效用。

（二）政策建议

1. 上下游企业一体化发展，关注自身流动性。当处于经济政策不确定性较高时期，制造型企业应当灵活改变自身财务政策，不以盲目扩张市场为目标，为企业保留一定的流动性，建立企业现金流监控制度，当企业现金流出现异常时及时采取针对性措施以防止企业现金流不足造成财务风险；同时加强供应链中上下游企业之间的联系，让多余的流动性在上下游之间流动，共同抵御经济政策多变为企业带来的风险［37］。理想情况下，当不确定性较高时，流动性好、面临融资约束较低的企业为流动性差、面临融资约束较高的上下游企业提供流动性以达到加强供应链中企业紧密合作，帮助利益相关企业渡过“一时难关”的目的；此外，企业应当增强自身盈利水平，加强自我造血能力。

2. 稳定信贷支持，拓宽融资渠道。目前来看，银行贷款仍是上市公司的主要融资渠道且在未来的一段时间内不会发生改变。而在政策不确定性较高时期，银行会因为信息不对称等原因产生“惜贷”、收缩信贷规模的现象，企业应当和银行建立长期合作关系，降低企业与银行之间的信息差，使企业因“惜贷”所受到的不良影响会得以缓解，同时企业应加强资金的利用效率，拓宽融资渠道，除供应链之间的商业信用的占用外，企业可以通过发行可转债以及采取出售、售后回租以及资产证券化等手段，盘活流动性较差的固定资产，使企业融资渠道多元化，缓解政策多变带来的流动性风险。

3.加强政府引导，平稳政策预期。处于市场优势地位的企业会出于预防性动机占用更多的商业信用来提高自身的流动性，这就导致企业再分配产生资源错配。政府部门应当鼓励融资约束较低、流动性好以及市场地位高的国有企业主动提供流动性以缓解资源分配不均的现象，帮助客户公司渡过难关。在调整经济政策之际，同步推出辅助政策，并从事前、事中和事后三个角度设置应对机制，根据评估所得出的影响大小采取不同的应对措施以缓解经济政策的改变给营商环境带来的冲击，稳住市场预期，实现平稳发展。

注释：

① 短期信用的计算=流动负债-短期借款-应付职工薪酬-应付赔付款-应付保单红利-应付股利-一年内到期的非流动负债。