经济政策不确定性、商业信用与企业高质量发展
2023-12-19张晓燕刘云
张晓燕 刘云
DOI:10.19641/j.cnki.42-1290/f.2023.24.006
【摘要】随着我国进入经济高质量发展的新时代, 企业高质量发展受到越来越多的关注。为探究宏观经济政策波动背景下, 企业高质量发展受到的影响及作用机制链条, 本文基于2010 ~ 2021年A股上市公司的数据, 实证检验经济政策不确定性对企业高质量发展的抑制作用, 结果显示: 商业信用在经济政策不确定性与企业高质量发展关系链条中起着“桥梁”作用; 提高企业的财务柔性可以减弱两者间的负向关系; 经济政策不确定性对企业高质量发展的影响在企业产权性质、 所属行业以及地区法治水平方面均存在异质性。以微观企业为切入点探讨得出的结论, 为企业决策者在经济政策波动下的财务决策提供经验证据, 为企业发展提供新思路。
【关键词】经济政策不确定性;商业信用融资;商业信用供给;财务柔性;高质量发展
【中图分类号】F272 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994(2023)24-0039-8
一、 引言
黨的二十大报告指出: “高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”。发展现代化经济, 实现高质量发展, 既是我国顺利实现经济转型的迫切要求, 也是我国经济发展的战略目标。作为转型经济大国, 我国政府在国内经济深化改革方面扮演着重要角色, 为了实现社会治理目标, 运用经济政策对经济运行和市场主体的行为模式进行调控。自2008年金融危机开始, 政府提出并实施了一系列刺激经济、 稳定发展的密集政策, 刺激经济向好发展的同时, 顺利引导经济增长由高速发展阶段过渡为高质量发展阶段。这些政策有效缓解了我国经济发展过程中的种种问题, 但也引发了较大的经济政策不确定性(李凤羽和杨墨竹,2015)。尤其近几年来, 面对复杂多变的国际局势、 突发性公共卫生事件的冲击, 政府通过对于宏观经济状况的把握, 进行系列政策的调整来应对。这带来了比以往更频繁的政策调整, 导致政策不确定性更大, 不可避免地会对经济发展产生一定的负向影响。因此, 识别经济政策不确定性对高质量发展的作用机制, 通过控制作用机制减弱这种负向影响, 为企业应对经济政策变动提供思路, 对促进企业高质量发展具有现实意义。
自高质量发展概念提出以来, 学者们从不同角度对其进行了界定。从宏观角度, 学者们认为高质量发展不仅是经济高水平的发展, 也是经济、 生态、 社会等各系统综合性发展水平的提高(金碚,2018), 并构建综合评价指标体系来帮助理解高质量发展的内涵(章润兰和刘明慧,2022)。同时, 一些学者从狭义的角度解读, 认为经济高质量发展就是经济发展从“有没有”转变为“好不好”, 而效率是经济质量发展水平的重要判断标准, 并采用全要素生产率衡量高质量发展(刘秉镰和秦文晋,2022)。目前, 关于经济政策不确定性的相关研究主要集中在对投资、 创新和生产等方面的影响上, 而对于其与高质量发展关系的研究较少, 对于经济政策不确定性怎样影响高质量发展则缺乏必要的探索。本文以全要素生产率为切入视角, 实证检验经济政策不确定性产生的经济后果, 并重点分析两者的作用机制。
作为经济高质量发展的基石, 企业的成长与发展关乎高质量发展的目标能否实现, 而企业发展离不开金融的支撑。传统金融存在着资金错配、 信息不对称、 门槛高、 服务效率低等问题, 导致其包容性差, 难以有效缓解企业融资难的问题。因此, 在信息不对称的情况下, 银行等正规融资渠道对企业信贷有一定程度的限制, 而商业信用则具有方便、 易取得的优势, 可以对正规金融起到补充作用(Nawadali等, 2022), 在企业高质量发展过程中起到资金供给与融通的作用。同样地, 财务柔性在企业战略调整中发挥着重要作用, 可以有效帮助企业应对政策冲击。财务柔性是指公司以低成本获得、 重组融资的能力, 或体现一个公司对其现金流或投资机会的意外冲击做出有效反应的能力。更具体地说, 财务柔性是指企业及时获取或调整资源, 抓住机会进行投资的能力, 提供应对未来任何突发事件的弹性, 有助于实现企业价值最大化, 促进高质量发展。在经济高质量发展的关键阶段, 作为企业高质量发展的影响因素, 商业信用与财务柔性在“经济政策不确定性——企业高质量发展”关系链条中是否会产生影响引发思考, 能否利用商业信用、 财务柔性来抵御企业所面临的经济政策不确定性有待检验。
基于以上背景, 本文基于2010 ~ 2021年A 股上市 企业面板数据, 将经济政策不确性、 商业信用、 财务柔性以及企业高质量发展纳入同一研究框架, 识别经济政策不确定性对企业高质量发展的影响作用, 从商业信用的供给与需求两个角度探究两者之间的中介机制, 以期拓宽已有研究视角。
本文的边际贡献体现在以下方面: 首先, 将商业信用与财务柔性引入经济政策不确定性与高质量发展之间关系的研究之中, 探究了两者之间的作用机制, 丰富了高质量发展相关的理论研究。其次, 选择微观企业数据进行实证分析, 与宏观行业数据相比, 分析经济政策不确定性对企业层面影响的经济后果不仅可以避免聚集偏差, 而且可以直观体现经济政策不确定性带来的微观影响, 为企业高质量发展提供新思路。
二、 理论基础与研究假设
(一)经济政策不确定性对企业高质量发展的影响
企业作为市场经济的主体, 必然会受到经济政策的影响。不仅如此, 由于经济政策调整频繁, 企业在理解和执行政策时, 或多或少掺杂了主观臆断, 放大了经济政策不确定性的冲击。同时, 由于我国特殊的经济体制, 政府与市场共同调控经济运行和资源配置, 通过行业准入、 价格管制等多种方式施加影响。例如, 政府可干预国有企业管理人员和普通员工的招聘, 限制民营企业进入特定领域和行业, 政府的这种干预行为对市场活动参与者的影响表明, 经济政策的微小变化也可能产生重大不确定性冲击。
国外的一些学者发现, 经济政策不确定性会加大资产和期权市场的波动性, 提高融资成本, 使得管理者厌恶风险, 采取更保守的决策, 从而抑制投资规模。Baker等(2016)在研究经济活动不确定性影响的同时, 构建了一个新的经济政策不确定性指标, 并使用这个新指数检验了经济衰退后经济政策不确定性的上升对投资、 招聘决策和消费支出产生的显著负面影响。现有研究集中在经济政策对宏观经济增长和微观企业投资的影响上, 我国的许多研究者探究了经济政策不确定性对投资、 创新和生产等方面的影响, 发现经济政策不确定性不仅对企业投资效率产生“约束”“抑制”作用, 还显著抑制企业研发投入和创新产出, 影响生产效率, 阻碍企业发展的效率和质量提升。
高质量发展是指在实现经济增长的同时, 提高经济和社会发展的质量和效益, 促进经济转型升级和可持续发展。它不仅关注经济增长的速度, 更关注经济发展的质量, 包括创新能力、 产业结构、 人力资本、 环境保护等方面。杨伟民(2018)指出, 高质量发展是由经济增速放缓、 经济增长动力向创新驱动发展转变, 经济发展呈现出一种普遍观察到的趋势, 即发展的重点从数量扩张转向质量提高。在评价高质量发展时, Ma和Xu(2020)对黄河流域城市群和地级市高质量发展进行了评价, 同时, 还有部分学者用高质量发展的内涵、 社会主要矛盾的变化, 以及经济、 政治、 社会、 文化、 生态等视角来衡量产业的发展, 比如农业、 制造业、 服务业。袁晓玲等(2022)构建了我国省域经济高质量发展投入产出指标体系, 对省际经济高质量发展进行了测度和分析。这些研究的研究对象和实证领域主要集中在城市群或者省份, 而本文以微观企业的全要素生产率为切入视角, 探究经济高质量发展的内容。
结合上述文献的研究成果, 经济政策不确定性在对宏观经济产生作用的同时, 对于微观企业的影响也体现在创新、 生产、 销售等方面。因此, 本文提出以下假设:
H1: 经济政策不确定性会对企业高质量发展产生抑制作用。
(二)企业商业信用供给与商业信用融资的“桥梁”作用
商业信用是指, 企业在同上下游企业进行购销活动时因赊销或预付而形成的一种借贷关系。孙浦阳等(2014)建议, 企业可以将商业信用作为融资渠道, 其对低金融环境下的企业作用更为明显。对于发展中国家来说, 商业信贷对国民经济特别是非国有经济的发展具有重要的支持作用。Liu(2017)研究了商业信用对A股上市公司融资的影响, 发现企业通过使用商业信用来避免融资约束, 有利于企业的成长与发展。Zhang等(2018)发现企业获得的商业信用与研发投资显著正相关, 说明商业信贷促进了企业创新, 帮助企业实现高质量发展。商业信贷的获取和提供不仅增加了企业技术创新数量, 并显著提高了其创新质量, 有助于企业突破融资约束、 提高创新效率和质量, 对企业的可持续发展具有重大影响。
从需求的角度来看, 企业通过商业信用融资可以减弱融资约束, 获得低成本的融资资金, 促进企业的研发投入与技术创新, 促进经济高质量发展。同样, 通过商业信用融资可以向市场传递信用良好的信号, 促使企业进行更多的信息披露, 使得管理层在商业信用供给者监管下不断提高资产管理效率, 提升企业全要素生产率, 实现高质量发展。从供给角度来看, 企业提供商业信用供给可以增加销售量, 增强市场竞争力, 并提高企业的盈利能力和投资于产品开发的资金可用性。而且, 企业生产和销售环节紧密联系, 供应链上的企业可以互相监督, 提供商业信贷的企业想要维持其产业链, 必须保证其提供商品的独特性, 降低其产品的可替代性。因此, 企业在这种危机感的驱使下, 会积极进行技术创新, 实现高质量发展。此外, 通过提供商业信用, 企业可以与交易对手建立良好的合作关系, 提升市场竞争力, 促进企业发展。
经济和金融改革以及经济体系的结构性调整给未来发展方向带来了不确定性, 并对经济和商业环境产生不利影响。现有文献表明, 经济政策不确定性较高的时期, 企业可能会更加保守, 会减少经济中对资本的信贷需求, 企业的资本支出和借款普遍大幅减少。政策的不确定性会提高资本成本, 减少企业的招聘、 生产和投资决策并显著影响经济增长。从商业信用的供给来看, 在经济政策不确定性较高的时期, 借贷双方的信息不对称更加严重, 更高的不确定性增加了未来现金流和市场回报的波动性。这种不确定性增加了不同金融市场的风险溢价, 降低信贷可得性, 降低企业效率和生产力, 这可能对借款人偿还债务的能力产生不利影响, 并增加违约风险, 因此, 企业会降低提供商业信用的意愿。从商业信用融资的角度来看, 当政策不确定性较高时, 企业的融资需求会降低, 企业借贷和资本支出通常会大幅下降, 减少创新或者投资的意愿, 最终影响经济增长。因此, 经济政策的不确定性会降低商业信用融资需求与供给。
综上所述, 由于经济政策存在不确定性, 企业更倾向于持有资金, 而不是提供商业信用, 同时, 研发投入和创新投入的意愿减弱, 不会进行商業信用融资。因此, 可以预见经济政策不确定性的提高会使得企业的商业信用融资需求和供给均减少, 影响企业高质量发展。基于以上分析, 本文提出以下假设:
H2a: 商业信用供给在经济政策不确定性与企业高质量发展之间发挥中介作用。
H2b: 商业信用融资在经济政策不确定性与企业高质量发展之间发挥中介作用。
(三)财务柔性的调节作用
财务柔性是指企业在面对环境动态变化时降低其所面临的风险和有效利用金融资源的能力, 它有助于重新配置企业资源, 以调整和增加财务资源, 是衡量风险承受能力的指标之一。财务柔性更高的企业有更多的机会进入资本市场, 能够以较低的成本筹集资本, 以便为新的发展机会提供资金, 即使在危机期间也是如此, 其具有的“预防”“利用”两种属性可以更好地应对市场波动的不确定性, 因此, 企业所有者或管理者越来越关注财务柔性。
关于财务柔性与高质量发展相关性的研究较少, 温继锦(2023)认为, 财务柔性提高了企业应对复杂多变市场环境的能力, 增强了企业自身的竞争力, 而全要素生产率体现的是资源利用效率, 即如何在使用相同的人力、 资本等生产要素的前提下, 提高产出效率。企业具备财务柔性可以提高金融利用率, 从而提升全要素生产率, 进而促进高质量发展。马思超等(2022)则通过对企业研发活动的异质性研究, 发现财务柔性更高、 发展前景更好的企业可以通过提升杠杆率、 增大研发投入占比, 从而更好地抓住投资机会, 提高企业绩效, 实现高质量发展。
因此, 财务柔性更高的企业在面对经济政策不确定性的冲击时, 可以更快地做出反应, 调整资产和负债结构以适应经济政策的变化, 更好地控制成本, 降低财务风险, 提高企业竞争力, 进而缓解经济政策不确定性对高质量发展的负向影响。基于上述分析, 本文提出以下假设:
H3: 更高的财务柔性能够削弱经济政策不确定性对企业高质量发展的负向作用。
三、 模型构建
(一)数据来源
本文基于2010 ~ 2021年 A 股上市公司面板数据, 探究了经济政策不确定性对企业高质量发展的影响。企业微观层面数据来自国泰安数据库(CSMAR), 经济政策不确定性指数使用Baker等(2016)创建的指数, 该指数按月度公布。
同时, 为了保证数据的真实可靠性以及结果的稳健性, 本文构建非平衡面板数据, 并将选取的样本数据进一步筛选: 剔除金融类企业; 删除ST、 ?ST类和退市公司; 删除不连续或严重缺失重要数据的企业。经过上述筛选, 共获得12210个观测值。
(二)变量说明
1. 被解释变量。高质量发展(TFP)。本文参考段姝等(2022)的研究, 采用全要素生产率衡量企业高质量发展。全要素生产率的计算方法主要有5种, 本文使用按LP法计算的TFP作为被解释变量, 并使用按OLS法计算的TFP进行稳健性检验。
2. 解释变量。经济政策不确定性(EPU)。为了测量我国的经济政策不确定性指数, Baker等(2016)对《南华早报》中有关经济政策不确定性的文章进行识别、 整理, 构建了经济政策不确定性指数, 并提供了大量证据证明构建该指数的方法及其有效性, 该指数也广泛应用于学术研究和政府决策。本文使用该指数作为衡量经济政策不确定性的指标, 并参考李增福等(2022)的研究, 对当年12个月的指数取算术平均数并除以100。同时, 本文使用Davis等(2019)利用《人民日报》和《光明日报》构建的经济政策不确定性指数进行稳健性检验。
3.中介变量。商业信用供给(CCS)。借鉴陈胜蓝和刘晓玲(2018)的研究, 本文使用(应收账款+应收票据+预付账款)/总资产作为商业信用供给的衡量指标。商业信用融资(CCF)。借鉴潘越等(2022)的研究, 使用(应付账款+应付票据+预收账款)/总资产作为商业信用融资的衡量指标。
4. 调节变量。财务柔性(FF)。目前还没有一个被广泛接受的衡量财务柔性的指标, 现有研究主要采用单指标、 多指标或多指标组合的方法来衡量财务柔性。使用单一指标法时, 常使用现金持有量或债务能力衡量公司的财务柔性; 使用多指标组合法时, 常用财务杠杆和现金持有量的组合评估财务柔性。本文参考曾爱民和魏志华(2013)的研究, 采用现金柔性和负债融资柔性之和来衡量财务柔性。
5. 控制变量。为了提高经济政策不确定性与企业高质量发展实证结果的科学性, 本文对可能影响实证结果的财务及治理层面的变量进行了控制。其中, 财务层面的控制变量包括企业规模(Size)、 净资产收益率(ROE)、 现金流比率(Cashflow), 治理层的控制变量包括独立董事比例(Indep)、 董事会规模(Board), 其他控制变量还包括是否国有企业(SOE)。
具体变量定义如表1所示。
(三)模型构建
为了验证经济政策不确定性与高质量发展之间的关系, 本文构建控制行业与时间的双向固定效应模型进行实证分析。
首先, 验证经济政策不确定性对高质量发展的影响:
TFPit=α0+α1EPUt+α2Controlsit+δi+ηi+μit
其次, 检验经济政策不确定性对商业信用的影响:
CCSit=α0+α1EPUt+α2Controlsit+δi+ηi+μit
CCFit=α0+α1EPUt+α2Controlsit+δi+ηi+μit
再者, 檢验商业信用发挥的中介作用:
TFPit=α0+α1EPUt+α2CCSit+α3Controlsit+δi+ηi+μit
TFPit=α0+α1EPUt+α2CCFit+α3Controlsit+δi+ηi+μit
最后, 構建调节效应模型验证财务柔性发挥的作用:
TFPit=α0+α1EPUt+α2EPUt×FFit+α3FFit+α4Controlsit+δi+ηi+μit
其中: i、 t分别表示个体和年份, δ表示行业固定效应, η表示时间固定效应, μ表示误差项。被解释变量TFP是企业全要素生产率, 利用其衡量企业高质量发展; 解释变量EPU代表经济政策不确定性, 用经济政策不确定性指数衡量; CCS、 CCF分别代表商业信用供给和商业信用融资; FF代表调节变量, 表示财务柔性; Controls代表本文选取的控制变量。
四、 实证分析
(一)描述性统计
表2展示了变量的描述性统计结果。由表2可知, 企业高质量发展(TFP)的均值为8.374, 标准差为1.040, 最大值、 最小值分别为13.18、 4.612, 排除极端值的存在。经济政策不确定性(EPU)的均值为3.774, 标准差为2.34, 相对较大, 代表经济政策不确定性波动较大。
(二)基准回归
基准回归结果如表3所示。由第(1)列结果可知, 经济政策不确定性的系数在1%的水平上负向显著, 即经济政策不确定性对企业高质量发展有负向影响, 抑制高质量发展, 验证了H1。为了减弱内生性的影响, 进一步检验结果的稳健性, 本文将经济政策不确定性指数滞后一期再进行回归, 结果如表3第(2)列所示, 经济政策不确定性与企业高质量发展的系数仍在1%的水平上负向显著, 再次验证了H1。同时, 从控制变量来看, 所选取控制变量的系数半数以上在1%的水平上显著, 证明选取的控制变量较为合理。
(三)商业信用供给与融资的中介效应检验
参考温忠麟和叶宝娟(2014)的研究, 使用逐步回归法检验中介效应是否存在, 具体的回归结果如表4所示。
首先, 由表4第(1)列可知, 解释变量系数在1%的水平上显著为负, 表明经济政策不确定性对企业高质量发展起着负向影响作用, 经济政策不确定性的提高阻碍企业高质量发展; 其次, 进行商业信用供给同经济政策不确定性的检验, 由表4第(2)列可知, 经济政策不确定性通过了5%水平上的显著性检验且系数为负, 说明经济政策不确定性降低了企业的商业信用供给; 最后, 将经济政策不确定性、 商业信用供给和企业高质量发展纳入统一方程回归, 由表4第(3)列可知, 经济政策不确定性的系数在1%的水平上负向显著, 商业信用供给的系数在1%的水平上正向显著, 说明商业信用供给的提高有利于缓解经济政策不确定性对企业高质量发展的负向影响。综合逐步回归法结果可知, 商业信用供给具有中介效应, 验证了H2a, 检验了商业信用供给的“桥梁”作用。经济政策不确定性通过降低企业的商业信用供给抑制高质量发展, 提高商业信用供给可以削弱两者的负向关系。
由表4第(4)列可知, 解释变量系数在1%的水平上显著为负, 表明经济政策不确定性对企业高质量发展起着负向影响作用; 由表4第(5)列可知, 商业信用融资的系数在1%的水平上显著为负, 说明经济政策不确定性降低了企业的商业信用融资; 由表4第(6)列可知, 经济政策不确定性的系数在5%的水平上负向显著, 商业信用融资的系数在1%的水平上正向显著, 表明商业信用融资的提高有利于缓解经济政策不确定性对企业高质量发展的负向影响, 证明了商业信用融资在经济政策不确定性与企业高质量发展之间具有中介作用, 验证了H2b。经济政策不确定性通过减少企业的商业信用融资抑制高质量发展, 企业增加商业信用融资可以削弱两者的负向关系。
(四)财务柔性的调节效应检验
除了中介效应检验, 本文还进行了调节效应检验, 并假设财务柔性对经济政策不确定性与企业高质量发展的关系起调节作用, 在基准回归的基础上加入财务柔性这一调节变量以及经济政策不确定性与财务柔性的交互项。本文参考曾爱民和魏志华(2013)的研究, 采用现金柔性和负债融资柔性之和来衡量财务柔性, 并使用三种加权方法, 获得财务柔性指数FF1、 FF2、 FF3。调节效应回归结果如表5所示。
如表5所示, FF1、 FF3交互项系数在1%的水平上正向显著, FF2交互项系数在5%的水平上正向显著, 表明在经济政策不确定性与企业高质量发展的关系中, 财务柔性发挥了正向调节作用, 缓解了经济政策不确定性对企业高质量发展带来的负向影响, 验证了H3。
(五)稳健性及内生性检验
1. 替换被解释变量。本文选择按OLS法计算的全要素生产率替换按LP法计算的全要素生产率进行稳健性检验。由表6第(1)列结果可知, 经济政策不确定性与企业高质量发展之间仍是负向相关关系, 证实了结果的稳健性。
2. 替换解释变量。本文使用Davis等(2019)利用《人民日报》和《光明日报》构建的另一个指数EPU1替换解释变量进行稳健性检验。由表6第(2)列可知, 解释变量的估计系数保持显著, 系数波动范围不大, 正负符号没有变化, 进一步证实了实证结果的稳健性。
考虑到内生性问题, 本文使用△EPU作为工具变量, 通过两阶段最小二乘法(2SLS)对模型进行重新估计。表6第(3)列为第一阶段的回归结果, 工具变量与经济政策不确定性显著相关, 满足工具变量相关性要求。第(4)列是第二阶段回归结果, 经济政策不确定性在1%的水平上对企业高质量发展产生显著负向影响。同时, 还使用了倾向得分匹配法(PSM)来解决内生性问题, 将经济政策不确定性指数按照中位数进行区分, 大于中位数的设置为虚拟变量1, 反之则为0, 采用半径匹配法进行匹配后再进行回归。如表6第(5)列所示, 经济政策不确定性与企业高质量发展之间仍然为显著负向关系。
五、 进一步研究: 异质性检验
(一)产权性质异质性
上文初步探讨了经济政策不确定性与企业高质量发展间的“桥梁”——商业信用供给和融资的作用, 并发现经济政策不确定性通过影响企业的投融资决策来影响高质量发展, 而企业的投融资决策又关系着企业融资约束问题。相对于非国有企业, 国有企业因其独特的地位和企业性质, 往往具有更高的信贷可得性, 所面临的融资约束程度更轻。因此, 经济政策不确定性对企业高质量发展的负向作用在非国有企业中更显著, 两者关系在产权性质方面存在差异性。本文将总样本分为国有、 非国有企业两组, 分别进行回归, 结果如表7所示。表7第(1)、 (2)列结果表明, 经济政策不确定性对企业高质量发展的负向影响在非国有企业中更显著, 在国有企业中两者关系不显著, 验证了异质性的存在。
(二)行业异质性
制造业是我国行业分类中的重要大类, 是经济发展的重要动力。由于制造业的生产流程涉及原材料采购、 零配件制造、 设备组装等多个过程, 因此相比于其他行业, 制造业企业生产流程更为复杂, 更容易受到不确定性因素的影响, 受到经济政策不确定性的冲击更大。基于以上讨论, 按照中国证监会2012年修订的《上市公司行业分类指引》, 本文选定行业类型为C(制造业)开头的一组企业样本与一组非制造业企业样本, 分组进行回归, 结果如表7所示。表7第(3)、 (4)列显示了行业异质性的回归结果, 显然, 经济政策不确定性对企业高质量发展的负向影响在制造业中更显著, 验证了行业异质性的存在。
(三)地区法治水平异质性
不同地区的制度环境有所不同, 它们不可避免地影响经济发展和政策实施。法治水平越高, 政府发挥的服务型作用越多, 政务越公开透明, 越可以提高经济政策的精准性和可执行性。高质量的政府服务和经济治理能力可以降低经济政策中的不确定性, 减少经济政策不确定性对企业高质量发展的冲击。因此, 为了衡量地区法治水平的高低, 本文参考刘媛媛等(2021)的研究, 以王小鲁等(2017)编制的市场中介组织的发育和法律制度环境水平指数作为法治水平(Law)的衡量变量, 并使用指数的均值作为划分标准, 将地区法治水平高于均值的企业作为一组、 低于均值的企业作为另一组进行回归, 结果如表7所示。由表7第(5)、 (6)列结果可知, 法治水平较低地区的企业, 其高质量发展受经济政策不确定性的影响更大, 经济政策不确定性对企业高质量发展的影响在地区法治水平方面存在异质性。
六、 结论及建议
本文以A股上市公司为样本, 研究经济政策不确定性对企业高质量发展的影响及其作用机制, 结论如下: 首先, 经济政策不确定性对企业高质量发展有着负向影响, 商业信用供给和商业信用融资在两者之间发挥“桥梁”作用, 增加商业信用供给和融资均可以缓解经济政策不确定性对企业高质量发展的抑制作用, 从而减弱经济政策不确定性的负面效应; 其次, 财务柔性对经济政策不确定性与企业高质量发展的相关性具有正向调节作用, 财务柔性较高可以减弱经济政策不确定性對高质量发展的负向作用; 最后, 从异质性的角度来看, 两者的关系在不同行业、 企业性质以及地区法治水平中具有异质性, 国有企业、 非制造业企业以及高法治水平地区的企业所受的负向影响更小。
基于上述研究结论, 本研究提出以下对策建议:
第一, 面对经济政策的不确定性, 企业应该注重根据经济政策变化调整自身的风险管理和投融资决策, 提升内部控制质量, 善用财务柔性, 平衡投融资的安全性、 流动性和盈利性。不同性质或者行业的企业受到经济政策不确定性的影响程度是不同的, 甚至地区法治水平不同也会产生差异化影响。因此, 受到经济政策不确定性冲击更强的企业应增强抵御风险的能力来应对政策波动, 如适当提高自身财务柔性和内部控制水平。
第二, 从政府角度来看, 政策变动长期来看可能有利于提高经济增长质量、 优化产业结构, 同时政府还需警惕短期内经济政策不确定性对经济的负面影响, 注重提高经济政策的透明性、 平滑性、 一致性和可执行性, 建立政策实施缓冲期, 促使企业更好地适应政策的波动。同时, 提升资源配置效率, 提高企业的信贷可得性, 降低信息不对称程度, 提高信贷资源配置效率, 进一步鼓励技术创新和协调发展。此外, 在经济政策不确定性冲击增加时, 对受负向影响的民营企业、 制造业企业给予更多关注, 提供政策帮扶或优惠政策, 促进企业高质量发展。
【 主 要 参 考 文 献 】
陈胜蓝,刘晓玲.经济政策不确定性与公司商业信用供给[ J].金融研究,2018(5):172 ~ 190.
段姝,刘霞,殷蓉,蔡蕾.减税降费赋能企业高质量发展了吗?[ J].经济问题,2022(1):20 ~ 30.
金碚.关于“高质量发展”的经济学研究[ J].中国工业经济,2018(4):5 ~ 18.
李增福,陈俊杰,连玉君,李铭杰.经济政策不确定性与企业短债长用[ J].管理世界,2022(1):77 ~ 89+143+90 ~ 101.
李凤羽,杨墨竹.经济政策不确定性会抑制企业投资吗?——基于中国经济政策不确定指数的实证研究[ J].金融研究,2015(4):115 ~ 129.
刘秉镰,秦文晋.中国经济高质量发展水平的空间格局与动态演进[ J].中国软科学,2022(1):62 ~ 75.
刘媛媛,黄正源,刘晓璇.环境规制、高管薪酬激励与企业环保投资——来自2015年《环境保护法》实施的证据[ J].会计研究,2021(5):175 ~ 192.
马思超,沈吉,彭俞超.杠杆率变动、固定资产投资与研发活动——兼论金融赋能高质量发展[ J].金融研究,2022(5):1 ~ 19.
潘越,谢玉湘,宁博,梁师赫.数智赋能、法治化营商环境建设与商业信用融资——来自“智慧法院”视角的经验证据[ J].管理世界,2022(9):194 ~ 208.
孙浦阳,李飞跃,顾凌骏.商业信用能否成为企业有效的融资渠道——基于投资视角的分析[ J].经济学(季刊),2014(4):1637 ~ 1652.
王小鲁,樊纲,余静文.中国分省份市场化指数报告2016[M].北京:社会科学文献出版社,2017.
温继锦.零售企业财务柔性对全要素生产率的影响机制研究[ J].商业经济研究,2023(8):159 ~ 162.
温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[ J].心理科学进展,2014(5):731 ~ 745.
袁晓玲,王军,张江洋.中国省域经济高质量发展水平评价与比较研究[ J].经济与管理研究,2022(4):3 ~ 14.
杨伟民.贯彻中央经济工作会议精神 推动高质量发展[ J].宏观经济管理,2018(2):13 ~ 17.
曾爱民,魏志华.融资约束、财务柔性与企业投资—现金流敏感性——理论分析及来自中国上市公司的经验证据[ J].财经研究,2013(11):48 ~ 58.
章润兰,刘明慧.产业协同集聚、产业耦合协调与经济高质量发展——基于制造业与生产性服务业的实证分析[ J].商业研究,2022(6):13 ~ 22.
Baker S. R., Bloom N., Davis S. J.. Measuring economic policy uncertainty[ J].Quarterly Journal of Economics,2016(4):1593 ~ 1636.
Davis S. J., Liu D., Sheng X. S.. Economic policy uncertainty in China since 1949: The view from mainland newspapers[C].//Fourth Annual IMF-Atlanta Fed Research Workshop on China's Economy Atlanta,2019(19):1 ~ 37.
Liu H.. Commercial credit, market position and technological innovation: Evidence from listed companies in manufacturing[ J].Economic Issues,2017(4):12 ~ 17.
Ma H., Xu X.. High-quality development assessment and spatial heterogeneity of urban agglomeration in the Yellow River basin[ J].Economic Geography,2020(4):11 ~ 18.
Nawadali D. R., Jingru W., Axel P. L.. The impact of commercial credit on firm innovation: Evidence from Chinese A-share listed companies[ J].Sustainability,2022(3):1481 ~ 1505.
Zhang L., Ding X., Wang J.. Monetary policy, commercial credit and R&D investment: An empirical study based on the difference of property rights[ J].Commercial Research,2018(4):24 ~ 32.
(責任编辑·校对: 黄艳晶 许春玲)
【基金项目】国家自然科学基金青年项目“司法环境对中小企业违约贷款回收的影响效应与机理研究”(项目编号:72003110);山东省自然科学基金面上项目“数字普惠金融与中小微企业融资约束”(项目编号:ZR2020MG042);山东省金融应用重点研究项目“数字普惠金融促进共同富裕:作用机制与政策设计”(项目编号:2022-JRZZ-08)
【作者单位】山东师范大学商学院, 济南 250399