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      貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān):投資者情緒的中介效應(yīng)

      2016-06-22 07:22:32張前程
      關(guān)鍵詞:投資者情緒貨幣政策

      張前程,龔 剛

      (1.安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601;2.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融研究院,云南 昆明 650221)

      貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān):投資者情緒的中介效應(yīng)

      張前程1,龔剛2

      (1.安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601;2.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融研究院,云南 昆明 650221)

      摘要:本文將投資者情緒置入貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系中,探究貨幣政策如何通過(guò)投資者情緒的中介渠道影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。采用中國(guó)上市公司面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策向企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的傳導(dǎo)中,至少部分是通過(guò)投資者情緒的中介效應(yīng)實(shí)現(xiàn)的。進(jìn)一步的分組回歸結(jié)果表明,投資者情緒的中介效應(yīng)在不同規(guī)模、不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)間存在差異,在不同行業(yè)間表現(xiàn)不一。這豐富了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的相關(guān)文獻(xiàn),有助于我們從行為金融學(xué)的角度理解貨幣政策傳導(dǎo)的微觀機(jī)理,以便制定更加科學(xué)合理的宏觀貨幣政策,提高貨幣政策的有效性,進(jìn)而促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)。

      關(guān)鍵詞:貨幣政策;投資者情緒;企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

      一、引言

      貨幣政策是政府調(diào)節(jié)和干預(yù)宏觀經(jīng)濟(jì)的重要手段。貨幣政策變化必然對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)主體的經(jīng)營(yíng)環(huán)境產(chǎn)生沖擊,進(jìn)而影響其決策行為。2008年爆發(fā)的全球金融危機(jī),以及隨后發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體采取的量化寬松貨幣政策,將宏觀貨幣政策再次推向風(fēng)口浪尖,人們對(duì)貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行了深入反思。Borio and Zhu[1]首先提出了貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道,認(rèn)為貨幣政策影響金融中介的風(fēng)險(xiǎn)感知或風(fēng)險(xiǎn)容忍度,進(jìn)而影響經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)頭寸。Dell and Marquez[2]、Valencia[3]通過(guò)構(gòu)建理論模型探討貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響,指出寬松貨幣政策導(dǎo)致銀行更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在經(jīng)驗(yàn)研究方面,Delis and Kouretas[4]通過(guò)分析歐元區(qū)銀行數(shù)據(jù),證明低利率顯著提高了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Jimenez等[5]基于對(duì)西班牙信貸注冊(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究結(jié)果表明,短期利率下降帶來(lái)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)增加。借鑒國(guó)外研究思路,我國(guó)學(xué)者也開(kāi)始關(guān)注貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)渠道。張雪蘭、何德旭[6]的研究表明,貨幣政策立場(chǎng)影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),且受市場(chǎng)結(jié)構(gòu)及商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表特征的影響。牛曉健、裘翔[7]的研究顯示,低利率政策環(huán)境會(huì)催生我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。金鵬輝等[8]的研究認(rèn)為,寬松貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有鼓勵(lì)效應(yīng)。

      綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn),有關(guān)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的研究主要集中在銀行層面,而銀行只是貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的中間媒介,企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)更能反映貨幣

      政策的實(shí)施效果[9]。針對(duì)貨幣政策的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng),胡育蓉等[10]梳理了貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制,通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),緊縮性貨幣政策導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著下降,并且存在非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)。林朝穎等[11]的研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策對(duì)微觀企業(yè)存在顯著的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),即寬松貨幣政策促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),緊縮貨幣政策抑制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);貨幣政策對(duì)不同規(guī)模、不同所有權(quán)性質(zhì)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)存在差異。不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有文獻(xiàn)仍是基于傳統(tǒng)金融學(xué)理論,認(rèn)為貨幣政策在向企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的傳導(dǎo)過(guò)程中,微觀經(jīng)濟(jì)主體是理性的,忽略了投資者情緒等非理性因素在貨幣政策傳導(dǎo)中的作用。

      中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入新常態(tài),為主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài),需要更加注重市場(chǎng)和消費(fèi)心理分析,更加注重引導(dǎo)社會(huì)預(yù)期*詳見(jiàn)2014年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議有關(guān)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的論述。。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)中,貨幣政策應(yīng)為穩(wěn)增長(zhǎng)和調(diào)結(jié)構(gòu)保駕護(hù)航。貨幣政策的實(shí)施效果取決于微觀經(jīng)濟(jì)主體的反應(yīng),而微觀經(jīng)濟(jì)主體的反應(yīng)往往受制于消費(fèi)者、投資者和企業(yè)管理者的心理因素。從這個(gè)意義上說(shuō),貨幣政策的實(shí)施更要注重市場(chǎng)心理分析。金融市場(chǎng)是貨幣政策傳導(dǎo)的主要渠道,然而金融市場(chǎng)中充斥著非理性因素,這些非理性因素必然對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)有著深刻影響。相比發(fā)達(dá)國(guó)家,我國(guó)金融市場(chǎng)的制度建設(shè)和監(jiān)管措施都有待完善,非理性因素在金融市場(chǎng)上表現(xiàn)得更為明顯。尤其在證券市場(chǎng)中,散戶投資者比例高,投資者情緒波動(dòng)劇烈,導(dǎo)致中國(guó)股市大漲大跌,可謂驚心動(dòng)魄、扣人心弦。貨幣政策經(jīng)由金融市場(chǎng)調(diào)控企業(yè)行為時(shí),難以阻隔投資者情緒在其中的影響效應(yīng)。因此,貨幣政策調(diào)整可能會(huì)通過(guò)投資者情緒的中介渠道來(lái)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

      基于貨幣政策傳導(dǎo)理論,貨幣政策主要通過(guò)“貨幣渠道”以及“信貸渠道”向企業(yè)傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)。然而,這兩大渠道都是以經(jīng)濟(jì)主體完全理性為假設(shè)前提。為了更加接近真實(shí)的資本市場(chǎng),本文將投資者情緒嵌入貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系中,試圖回答如下問(wèn)題:投資者情緒在貨幣政策影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的過(guò)程中能起到什么作用?貨幣政策能否通過(guò)塑造投資者情緒進(jìn)而影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)?本文的貢獻(xiàn)主要在于:第一,將行為金融學(xué)的投資者情緒理論引入貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問(wèn)題研究中,提出貨幣政策影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的新途徑,即投資者情緒的中介效應(yīng),這豐富了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的相關(guān)文獻(xiàn)。第二,借鑒組織與管理研究的“中介效應(yīng)”方法,檢驗(yàn)貨幣政策——投資者情緒——企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的鏈條關(guān)系,揭開(kāi)貨幣政策傳導(dǎo)過(guò)程中的“黑箱”。第三,通過(guò)考察貨幣政策經(jīng)由投資者情緒影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的微觀機(jī)理,旨在對(duì)宏觀貨幣政策如何影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)做出邊際貢獻(xiàn),為提高貨幣政策有效性提供理論參考。

      二、理論分析與研究假設(shè)

      行為金融學(xué)認(rèn)為,資本市場(chǎng)中存在大量信念和偏好異質(zhì)的非理性投資者。Stein[12]把資本市場(chǎng)中投資者對(duì)未來(lái)預(yù)期的系統(tǒng)性偏差定義為投資者情緒。Brown and Cliff[13]將投資者情緒界定為對(duì)公司股票的總體樂(lè)觀或悲觀狀態(tài)。Rhodes-Kropf等[14]、Polk and Sapieza[15]、Dong等[16]將投資者情緒表征為股市錯(cuò)誤定價(jià)或股價(jià)泡沫。實(shí)質(zhì)上,投資者情緒體現(xiàn)了投資者對(duì)企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流量和風(fēng)險(xiǎn)的主觀信念。下面,我們結(jié)合社會(huì)心理學(xué)相關(guān)理論和貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制,分析貨幣政策如何塑造投資者情緒;然后,深入分析貨幣政策向企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傳導(dǎo)時(shí),投資者情緒扮演的中介作用。

      (一)貨幣政策與投資者情緒

      社會(huì)心理學(xué)中的情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)理論認(rèn)為,情境事件是情緒賴(lài)以產(chǎn)生的源泉,但在大多數(shù)情況下情緒又不是由刺激事件直接、機(jī)械地決定[17]。個(gè)體如何理解當(dāng)前的情境刺激,它對(duì)個(gè)體有什么意義和作用,需要通過(guò)個(gè)體的認(rèn)知評(píng)價(jià)來(lái)揭示。情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)理論強(qiáng)調(diào)來(lái)自環(huán)境的影響要經(jīng)過(guò)主體評(píng)估情境刺激的意義,才能產(chǎn)生情緒。知覺(jué)和認(rèn)知是刺激事件與情緒反應(yīng)之間的媒介。Lazarus[18]進(jìn)一步擴(kuò)展認(rèn)知評(píng)價(jià)理論,提出了情緒激活模型。認(rèn)為情緒源于一系列認(rèn)知評(píng)價(jià),能否激活某種情緒以及被激活的強(qiáng)度取決于目標(biāo)相關(guān)性評(píng)價(jià)。如果刺激情境與個(gè)體某種價(jià)值目標(biāo)有潛在的相關(guān)性,則將引起大腦皮層的興奮,從而激活相應(yīng)的情緒[19]。

      貨幣政策是微觀經(jīng)濟(jì)主體的活動(dòng)背景,對(duì)資本市場(chǎng)中的投資者而言,貨幣政策調(diào)整代表情境刺激事件。根據(jù)情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)理論,當(dāng)投資者感知貨幣

      政策變化時(shí),認(rèn)知過(guò)程對(duì)當(dāng)前刺激信息進(jìn)行加工處理,形成自己的主觀信念,并激發(fā)特定的情緒反應(yīng)。同時(shí),貨幣政策本身具有預(yù)期引導(dǎo)功能。在資本市場(chǎng)中,基于投資者的認(rèn)知評(píng)價(jià),預(yù)期的變化源于外部刺激環(huán)境,體現(xiàn)投資者對(duì)貨幣政策調(diào)整的體驗(yàn)和評(píng)價(jià),并直接影響投資者主觀信念,進(jìn)而塑造投資者情緒?;谏鐣?huì)影響和情緒傳染,形成情緒蔓延,進(jìn)一步放大投資者情緒。在擴(kuò)張性貨幣政策情境下,投資者感知政府旨在刺激實(shí)體經(jīng)濟(jì),預(yù)期經(jīng)濟(jì)將進(jìn)入擴(kuò)張期,于是高估企業(yè)預(yù)期收益,低估相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn),從而激活投資者的樂(lè)觀情緒;反之,緊縮性貨幣政策將導(dǎo)致投資者悲觀情緒的產(chǎn)生。

      貨幣政策作為資本市場(chǎng)的外部刺激情境,與投資者的價(jià)值目標(biāo)具有潛在相關(guān)性。投資者的價(jià)值目標(biāo)是獲取資本利得和股利,而這兩者都與貨幣政策密切相關(guān)。貨幣政策變動(dòng)時(shí),直接帶來(lái)股價(jià)波動(dòng),從而影響資本利得;貨幣政策也會(huì)通過(guò)影響融資成本改變企業(yè)盈利能力,進(jìn)而影響股利分配。此外,由于投資者的有限理性,其行為不僅受到自身固有的認(rèn)知偏差影響,還受到外界環(huán)境的干擾。當(dāng)投資者無(wú)法把握證券市場(chǎng)的波詭云譎時(shí),就會(huì)向外部政策、媒體報(bào)道、自身經(jīng)驗(yàn)等尋找心理依托。外部政策對(duì)證券市場(chǎng)和投資者行為的影響尤為顯著,因?yàn)樽C券市場(chǎng)存在“政策市”特征,投資者也具有“政策依賴(lài)性心理”[20]。宏觀貨幣政策對(duì)證券市場(chǎng)具有全面、直接、迅速的影響特征,因此投資者行為更依賴(lài)于貨幣政策的變動(dòng)。由此可見(jiàn),貨幣政策與投資者價(jià)值目標(biāo)息息相關(guān)。根據(jù)Lazarus[18]的情緒激活模型,在 “政策依賴(lài)性心理”的催化下,貨幣政策調(diào)整極易激活投資者相應(yīng)的情緒。具體而言,擴(kuò)張性貨幣政策一般會(huì)推動(dòng)股價(jià)上漲,給投資者帶來(lái)利好,因而激活樂(lè)觀情緒;相反,緊縮性貨幣政策往往激活投資者悲觀情緒。

      基于上述理論分析,我們提出如下待檢驗(yàn)假設(shè):

      H1:貨幣政策對(duì)投資者情緒具有正向影響。

      (二)貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān):投資者情緒的中介渠道

      貨幣政策不僅塑造投資者情緒,還能進(jìn)一步影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。根據(jù)行為金融學(xué),投資者情緒的變化,將波及企業(yè)管理者對(duì)投資項(xiàng)目的選擇和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

      第一,投資者情緒通過(guò)股權(quán)融資渠道影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Stein[12]通過(guò)構(gòu)筑理論模型,指出投資者情緒變動(dòng)導(dǎo)致股價(jià)隨之漲落,進(jìn)而改變企業(yè)外源融資成本和融資規(guī)模,進(jìn)一步影響企業(yè)對(duì)投資項(xiàng)目的選擇。具體而言,當(dāng)貨幣政策擴(kuò)張時(shí),投資者情緒上漲將推動(dòng)股價(jià)高于內(nèi)在價(jià)值,而權(quán)益融資成本則降低,企業(yè)融資約束相應(yīng)緩解,這激勵(lì)企業(yè)擴(kuò)展投資范圍,高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目就會(huì)納入投資對(duì)象,從而提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);反之,當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí),投資者情緒低落引致股價(jià)低于內(nèi)在價(jià)值,權(quán)益融資成本提高,企業(yè)會(huì)壓縮投資戰(zhàn)線,傾向于投向低風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目,進(jìn)而降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

      第二,投資者情緒通過(guò)迎合渠道影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。由于股東和經(jīng)理人之間構(gòu)成典型的委托代理關(guān)系,股東往往借助資本市場(chǎng)對(duì)經(jīng)理人施加治理壓力。Polk and Sapieza[15]認(rèn)為,經(jīng)理人出于自身利益會(huì)迎合資本市場(chǎng)中非理性的投資者情緒,這將改變企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策和風(fēng)險(xiǎn)選擇。當(dāng)貨幣政策造成投資者情緒高漲時(shí),如果經(jīng)理人在投資項(xiàng)目選擇上過(guò)于保守,股東將通過(guò)拋售股票給經(jīng)理人帶來(lái)外部壓力。那么,經(jīng)理人就會(huì)主動(dòng)迎合市場(chǎng)中高漲的投資者情緒,投資于高風(fēng)險(xiǎn)、甚至凈現(xiàn)值為負(fù)的項(xiàng)目,從而提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。相反,緊縮性貨幣政策造成投資者情緒低落時(shí),企業(yè)出于迎合目的,會(huì)放棄優(yōu)良投資項(xiàng)目,不愿承擔(dān)過(guò)高風(fēng)險(xiǎn)。

      第三,投資者情緒通過(guò)管理者非理性渠道影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。根據(jù)認(rèn)知失調(diào)和情緒感染理論,在資本市場(chǎng)上投資者和經(jīng)理人對(duì)市場(chǎng)的認(rèn)知相互影響,受投資者情緒傳染,經(jīng)理人同樣可能是非理性的。Nofsinger[21]基于社會(huì)影響理論,指出投資者情緒將激發(fā)管理者悲觀或樂(lè)觀的情緒,進(jìn)而影響企業(yè)決策和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。當(dāng)貨幣政策調(diào)整帶來(lái)投資者情緒變化時(shí),在資本市場(chǎng)上造成情緒漣漪效應(yīng),并波及到管理者信心,使得管理者信心隨市場(chǎng)情緒的波動(dòng)而漲落,映射到企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策方面,表現(xiàn)為擴(kuò)大或減少企業(yè)投資范圍,相應(yīng)提高或降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

      上述分析表明,貨幣政策可以通過(guò)塑造投資者情緒,影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),即投資者情緒在貨幣政策向企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傳導(dǎo)中起中介作用。然而,基于貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制理論,胡育蓉等[10],林朝穎等[9]指出,貨幣政策也可以通過(guò)貨幣渠道和信貸渠道直接影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。這意味著,在貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)影響的過(guò)程中,部分是通過(guò)貨幣渠道和信貸渠道發(fā)揮作用,部分是通過(guò)“投資者情緒的中介渠道”產(chǎn)生效用的。根據(jù)Baron and Kenny[22]以及溫忠麟等[23]有關(guān)中介效應(yīng)的定義,投資者情緒在貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間扮演了部分中介效應(yīng)。

      基于以上理論機(jī)制的梳理,我們提出如下假設(shè):

      H2:在貨幣政策影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)程中,至少一部分通過(guò)投資者情緒的中介渠道起作用。

      三、數(shù)據(jù)和方法

      (一)樣本和數(shù)據(jù)

      我國(guó)上市公司自2003年開(kāi)始披露季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),同時(shí)為了最大限度地利用貨幣政策數(shù)據(jù),本文以2003—2012年的非金融類(lèi)上市公司季度數(shù)據(jù)為初始樣本。在該時(shí)間窗口內(nèi),我國(guó)貨幣政策頻繁調(diào)整,股價(jià)和投資者情緒波動(dòng)劇烈,為本文提供了較好的經(jīng)驗(yàn)研究情境;與年度數(shù)據(jù)相比,季度數(shù)據(jù)擴(kuò)展了樣本容量,可以利用更多的信息從而增大實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。同時(shí),我們刪除了曾處于PT和ST狀態(tài)的公司,刪除了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全或不合理(如凈資產(chǎn)小于0)的數(shù)據(jù)樣本。為減輕極端值的影響,對(duì)公司所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下縮減1%的winsorize處理。我們以三年為一個(gè)觀測(cè)時(shí)段計(jì)算企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),最終獲取711家上市公司共22752個(gè)觀測(cè)值。上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自CCER和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。

      (二)變量定義

      2.自變量。樣本期內(nèi)我國(guó)的利率市場(chǎng)化尚在推進(jìn)中,利率存在一定程度的管制,不能靈敏反應(yīng)貨幣政策松緊狀態(tài)。由于貨幣供應(yīng)量是我國(guó)貨幣政策的中介目標(biāo),選擇貨幣供應(yīng)量度量貨幣政策狀態(tài)更為合適。現(xiàn)有文獻(xiàn)表明,與M2的增長(zhǎng)率相比,M1增長(zhǎng)率有著更好的外生性以及對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力[26]。因此,本文以M1的季度環(huán)比增長(zhǎng)率作為衡量貨幣政策的指標(biāo),表示為Mp。

      3.中介變量。由于投資者情緒反映人們的心理狀態(tài),很難直接量化,現(xiàn)有文獻(xiàn)從不同角度予以間接刻畫(huà)。Baker and Wurgler[27]以股票成交量或流動(dòng)性衡量投資者情緒。Rhodes-Kropf 等[14]將Tobin’Q值對(duì)基本面變量組進(jìn)行回歸,殘差被用來(lái)衡量投資者情緒。一些對(duì)股票未來(lái)收益具有預(yù)測(cè)性的指標(biāo)也被用來(lái)刻畫(huà)投資者情緒,比如,Baker等[28]采用未來(lái)三年股票收益作為投資者情緒的衡量指標(biāo)。Dong等[16]采用股權(quán)賬面價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值之比作為投資者情緒的代理變量。Teoh等[29]的研究表明,操控性應(yīng)計(jì)額與公司未來(lái)的非正常收益密切相關(guān),鑒此,Polk and Sapieza[15]以分離出的主觀操控性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目作為投資者情緒的代理指標(biāo)。比較以上各種指標(biāo),主觀操控性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目包含更少的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此,借鑒Polk and Sapieza[15]以及張慶、朱迪星[30]的方法,本文利用主觀操控性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目度量投資者情緒,記為Sent。

      4.控制變量。參照J(rèn)ohn 等[24]、Faccio等[25]、余明桂等[31]的研究,本文選取營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(Grow)、企業(yè)年齡(Age)、股權(quán)結(jié)構(gòu)(Top1)、企業(yè)規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿率(Lev)、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流(Cf)、資產(chǎn)凈利潤(rùn)率(ROA)、股票收益率(Ret)等作為控制變量。此外,我們還設(shè)置了行業(yè)虛擬變量(Ind)、季度虛擬變量(Quarter)和年度虛擬變量(Year)以控制行業(yè)效應(yīng)、季度效應(yīng)和年度效應(yīng)。文中各變量定義見(jiàn)表1。

      表1 變量的定義

      (三)模型設(shè)定

      借鑒組織與管理研究、心理科學(xué)研究中的“中介效應(yīng)”識(shí)別方法,如圖1,對(duì)投資者情緒在貨幣政策影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中的作用進(jìn)行分析。貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響為“總效應(yīng)”,見(jiàn)圖1左側(cè)?!翱傂?yīng)”可以分為兩部分:圖1右側(cè)控制投資者情緒后貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響為“直接效應(yīng)”,貨幣政策通過(guò)投資者情緒對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響為“中介效應(yīng)”。

      圖1 “貨幣政策—投資者情緒—企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”中介效應(yīng)模型

      遵照Baron and Kenny[22]以及溫忠麟等[23]提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序,構(gòu)造如下遞歸計(jì)量模型,以檢驗(yàn)貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系之間投資者情緒的中介效應(yīng)。

      Risk=α1+βMp+∑Control+∑Industry+∑Quarter+∑Year+ε1

      (1)

      Sent=α1+γMp+∑Control+∑Industry+∑Quarter+∑Year+ε2

      (2)

      Risk=α2+β′Mp+φSent+∑Control+∑Industry+∑Quarter+∑Year+ε3

      (3)

      中介效應(yīng)的檢驗(yàn)分三個(gè)步驟:第一步,對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸,如果系數(shù)β顯著,說(shuō)明貨幣政策確實(shí)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),那么進(jìn)入下一步,如果不顯著則停止檢驗(yàn);第二步,對(duì)模型(2)進(jìn)行回歸,如果系數(shù)γ顯著,則進(jìn)入下一步;第三步,對(duì)模型(3)進(jìn)行回歸,如果系數(shù)β′和φ都顯著,說(shuō)明貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響至少一部分是通過(guò)投資者情緒傳導(dǎo)的,即存在部分中介效應(yīng)。在模型(3)中,如果β′不顯著,說(shuō)明貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系中,投資者情緒扮演了完全中介的作用。更進(jìn)一步地,β表示貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的總效應(yīng),γφ表示經(jīng)過(guò)中介變量投資者情緒的中介效應(yīng),β′表示直接效應(yīng)。根據(jù)MacKinnon等[32],中介效應(yīng)與總效應(yīng)之比可以衡量中介效應(yīng)的相對(duì)大小。

      四、實(shí)證結(jié)果及分析

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)

      表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示,以資產(chǎn)回報(bào)率(ROA)標(biāo)準(zhǔn)差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均值為0.0161,標(biāo)準(zhǔn)差為0.0183,說(shuō)明樣本期內(nèi)企業(yè)存在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。貨幣供應(yīng)量M1的季度增長(zhǎng)率均值為0.0417,標(biāo)準(zhǔn)差為0.0281,說(shuō)明樣本期內(nèi)M1增長(zhǎng)較快,我國(guó)貨幣政策總體上偏于寬松。投資者情緒變量由于進(jìn)行了Z標(biāo)準(zhǔn)化,因此均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1。

      表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

      (二)基本回歸結(jié)果

      基于全樣本數(shù)據(jù),表3報(bào)告了對(duì)模型(1)、(2)和(3)逐步回歸的結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn),無(wú)論是否控制相關(guān)變量,回歸結(jié)果基本一致,在此我們以控制相關(guān)變量影響之后的回歸結(jié)果為基準(zhǔn)展開(kāi)分析。從模型(1)的回歸結(jié)果可以看出,貨幣政策(Mp)的回歸系數(shù)顯著為正(β=0.0137,P<0.05)。這表明貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有顯著的正向影響,也說(shuō)明可以進(jìn)行下一步的中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

      模型(2)顯示了貨幣政策對(duì)投資者情緒的回歸結(jié)果,可以看出,在控制相關(guān)變量的影響之后,貨幣政策的回歸系數(shù)顯著為正(γ=0.5825,P<0.01),說(shuō)明貨幣政策對(duì)投資者情緒確實(shí)具有顯著的正向影響,假設(shè)H1得到支持。為檢驗(yàn)投資者情緒在貨幣政策影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)程中是否起到中介作用,在模型(1)加入投資者情緒變量后重新回歸,所得結(jié)果見(jiàn)模型(3)。容易發(fā)現(xiàn),在加入投資者情緒變量后,R2由模型(1)的0.2007上升到0.2012,模型的整體解釋力得以提高;貨幣政策的回歸系數(shù)仍然顯著為正(β′=0.0109,P<0.05),但系數(shù)值相比模型(1)中的0.0137有所下降;同時(shí),投資者情緒的回歸系數(shù)顯著為正(φ=0.0046,P<0.05)說(shuō)明投資者情緒正向影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。這意味著,投資者情緒在貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間扮演部分中介效應(yīng)的角色,即貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中,至少一部分是通過(guò)投資者情緒的中介效應(yīng)實(shí)現(xiàn)的,假設(shè)H2得以證實(shí)。根據(jù)中介效應(yīng)的定義,可以測(cè)算中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為0.5825×0.0046/0.0137=19.5584%。

      (三)分組回歸結(jié)果

      貨幣政策雖然側(cè)重總量調(diào)控,但其效果在不同的微觀經(jīng)濟(jì)主體間存在結(jié)構(gòu)性差異。不同規(guī)模和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)在公司治理、融資約束等方面存在差異,而不同行業(yè)的產(chǎn)品特征、資本密集度、融資約束等呈現(xiàn)分化。這意味著,貨幣政策、投資者情緒和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系在不同企業(yè)和行業(yè)間可能存在異質(zhì)性。鑒于此,有必要進(jìn)行分組回歸,以考察投資者情緒的中介效應(yīng)在不同企業(yè)和行業(yè)間是否存在結(jié)構(gòu)性差異。

      1.按企業(yè)分組回歸。表4報(bào)告了按企業(yè)規(guī)模分組的回歸結(jié)果。其中,大企業(yè)定義為高于平均規(guī)模的企業(yè),中小企業(yè)定義為低于平均規(guī)模的企業(yè)。研究發(fā)現(xiàn),在大企業(yè)組,雖然貨幣政策能有效塑造投資者情緒(γ=0.9566,P<0.01),但貨幣政策對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響效應(yīng)不顯著(β=0.0065,P>0.1)。在中小企業(yè)組,由模型(1)可知貨幣政策能有效影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(β=0.0113,P<0.05),由模型(2)可知貨幣政策能引導(dǎo)投資者情緒(γ=0.0639,P<0.05),模型(3)顯示貨幣政策回歸系數(shù)仍顯著為正,同時(shí)投資者情緒的回歸系數(shù)顯著為正(φ=0.0468,P<0.1),因此假設(shè)H1和H2均成立。這意味著,從企業(yè)規(guī)???,投資者情緒在貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的中介效應(yīng)主要體現(xiàn)在中小企業(yè)中,并且中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為0.0639×0.0468/0.0113=26.4648%,而在大企業(yè)中投資者情緒的中介效應(yīng)不存在。因?yàn)榇笃髽I(yè)資產(chǎn)雄厚,融資渠道多元化,現(xiàn)金流相對(duì)豐裕,能有效對(duì)沖外部市場(chǎng)沖擊,其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為對(duì)貨幣政策和投資者情緒缺乏敏感性。中小企業(yè)可抵押的資產(chǎn)少,在資本市場(chǎng)處于融資弱勢(shì)的地位,因此其對(duì)外部環(huán)境的變化尤為敏感,在貨幣政策變動(dòng)時(shí),更能通過(guò)投資者情緒來(lái)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

      表3 基本回歸結(jié)果

      注:(1)***、**、*分別表示在1%、5%、10%的置信水平上顯著;(2)括號(hào)內(nèi)的數(shù)值是回歸系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量;(3)使用在企業(yè)層面上進(jìn)行聚類(lèi)的穩(wěn)健方差估計(jì)。下同。

      表4 按企業(yè)規(guī)模分組回歸結(jié)果

      表5報(bào)告了按企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組的回歸結(jié)果。按最終控制人性質(zhì),將企業(yè)分為國(guó)有控股和非國(guó)有控股企業(yè)??梢钥闯?,無(wú)論在國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)組,貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均具有顯著正向影響,并且投資者情緒在其中扮演了部分中介效應(yīng),假設(shè)H1和H2皆成立。在國(guó)有企業(yè)組,中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為0.6642×0.0006/0.013=3.0655%,在非國(guó)有企業(yè)組該比重為0.2896×0.0053/0.0045=34.1084%,前者遠(yuǎn)低于后者。這意味著,在貨幣政策向企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傳導(dǎo)中,投資者情緒的中介效應(yīng)在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)中有所不同,在非國(guó)有企業(yè)中投資者情緒的中介效應(yīng)明顯高于國(guó)有企業(yè)。究其原因,一方面,國(guó)有企業(yè)由于特殊的身份和地位,和政府有著密切聯(lián)系,在資本市場(chǎng)中起著穩(wěn)定作用,而非國(guó)有企業(yè)更具有市場(chǎng)屬性,因此貨幣政策變動(dòng)對(duì)國(guó)企影響較小,對(duì)非國(guó)企影響更大。另一方面,國(guó)有企業(yè)天生具有融資優(yōu)勢(shì),企業(yè)經(jīng)理人有著特殊的激勵(lì)制度,較少甚至不依賴(lài)于資本市場(chǎng)的股權(quán)融資和外部治理,因此投資者情緒對(duì)國(guó)有企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響較弱;相反,非國(guó)有企業(yè)面臨融資難、融資貴問(wèn)題,企業(yè)經(jīng)理人有更大的傾向迎合投資者情緒,根據(jù)市場(chǎng)情緒波動(dòng)擇機(jī)融資,因此非國(guó)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)投資者情緒更敏感。所以,在“貨幣政策——企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”傳導(dǎo)鏈條中,投資者情緒在非國(guó)有企業(yè)中扮演更重要角色。

      表5 按企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組回歸結(jié)果

      2.按行業(yè)分組回歸。基于中國(guó)證監(jiān)會(huì)2001年發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類(lèi)指引》(CSRC行業(yè)分類(lèi)),對(duì)12個(gè)行業(yè)分別進(jìn)行回歸*這12個(gè)行業(yè)分別是:A—農(nóng)、林、牧、漁業(yè);B—采掘業(yè);C—制造業(yè);D—電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè);E—建筑業(yè);F—交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè);G—信息技術(shù)業(yè);H—批發(fā)和零售業(yè);J—房地產(chǎn)業(yè);K—社會(huì)服務(wù)業(yè);L—傳播與文化業(yè);M—綜合類(lèi)。。根據(jù)模型(1)、(2)和(3)主要變量的回歸系數(shù),可以識(shí)別每個(gè)行業(yè)中貨幣政策影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的總效應(yīng),以及投資者情緒中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重*限于篇幅,沒(méi)有報(bào)告每個(gè)行業(yè)的具體回歸結(jié)果。。將各行業(yè)的總效應(yīng)和中介效應(yīng)占比以折線圖形式在圖2和圖3中進(jìn)行描述。

      由圖2可知,在不同行業(yè),貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響存在差異,體現(xiàn)了貨幣政策效果的行業(yè)非對(duì)稱(chēng)性。若某行業(yè)的貨幣政策總效應(yīng)不顯著,則將其設(shè)定為0??梢钥闯?,農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、信息技術(shù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、綜合類(lèi)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)貨幣政策均有不同程度的正向反應(yīng),當(dāng)貨幣供應(yīng)量增加時(shí)這些行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平都有所上升。采掘業(yè)、電力煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、社會(huì)服務(wù)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)貨幣政策沒(méi)有反應(yīng),因?yàn)檫@些行業(yè)一般具有自然壟斷或行政壟斷性,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不充分,對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策變化不敏感。然而,傳播與文化業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)貨幣政策卻有負(fù)向反應(yīng), 可能因?yàn)樗鼈兊臒o(wú)形資產(chǎn)比重高、價(jià)值難以準(zhǔn)確評(píng)估,以致貨幣政策傳導(dǎo)出現(xiàn)“異常”。

      圖2 貨幣政策總效應(yīng)的行業(yè)分布

      圖3顯示,投資者情緒在貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的中介效應(yīng)在行業(yè)間表現(xiàn)不一。

      若某行業(yè)投資者情緒中介效應(yīng)不存在,同樣將其設(shè)定為0。在農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、信息技術(shù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè),投資者情緒中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重最大,說(shuō)明貨幣政策對(duì)這些行業(yè)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響中,投資者情緒起到了很大的傳導(dǎo)作用。農(nóng)林牧漁業(yè)的產(chǎn)品天然具有高風(fēng)險(xiǎn)性,更依賴(lài)于外部環(huán)境,制造業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)比較激烈,信息技術(shù)業(yè)的資本密集度和研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)很高,房地產(chǎn)業(yè)本身具有金融投資屬性,決定了貨幣政策變化更能影響這些行業(yè)的股價(jià)和投資者情緒;同樣的道理,投資者情緒也更能影響這些行業(yè)的投資項(xiàng)目決策和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。在建筑業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、綜合類(lèi)行業(yè),投資者情緒中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重次之。在這些行業(yè),貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響主要通過(guò)“直接效應(yīng)”來(lái)傳導(dǎo),投資者情緒的中介效應(yīng)相對(duì)較弱。如前所述,由于貨幣政策無(wú)力影響采掘業(yè)、電力煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、社會(huì)服務(wù)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為,因此這三大行業(yè)不存在投資者情緒中介效應(yīng)。在傳播與文化業(yè)投資者情緒中介效應(yīng)所占比重為負(fù),這意味著,投資者情緒的中介渠道緩解了貨幣政策對(duì)該行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的負(fù)向效應(yīng)。

      圖3 投資者情緒中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重的行業(yè)分布

      (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為確保本文實(shí)證結(jié)論的可靠性,我們還進(jìn)行了多項(xiàng)穩(wěn)健性測(cè)試*限于篇幅未報(bào)告穩(wěn)建性檢驗(yàn)詳細(xì)結(jié)果,但留存?zhèn)渌?。?/p>

      1.風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的衡量指標(biāo)。用如下指標(biāo)度量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān):(1)用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的波動(dòng)性衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,計(jì)算方法同Risk;(2)根據(jù)Faccio等[25],采用觀測(cè)時(shí)段即三年同季度企業(yè)ROA的最大值與最小值之差衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);(3)延展風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)測(cè)度的時(shí)間窗口,以5年為一個(gè)觀測(cè)時(shí)段,計(jì)算同季度ROA的波動(dòng)率來(lái)反映企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

      2.貨幣政策的衡量指標(biāo)。貨幣政策操作工具是實(shí)現(xiàn)預(yù)期調(diào)控目標(biāo)的主要手段,也是中央銀行表明貨幣政策立場(chǎng)的手段。在我國(guó),貨幣政策調(diào)控混合采用價(jià)格型和數(shù)量型工具。鑒此,(1)以一年期貸款基準(zhǔn)利率(價(jià)格型工具)作為貨幣政策代理變量;(2)以存款準(zhǔn)備金率(數(shù)量型工具)作為貨幣政策代理變量。

      3.投資者情緒的衡量指標(biāo)。借鑒Rhodes-Kropf等[14]的研究,將Tobin’Q值分解為反映內(nèi)在價(jià)值部分和錯(cuò)誤定價(jià)部分。對(duì)Tobin’Q值與公司規(guī)模、杠桿率和資產(chǎn)利潤(rùn)率等反映公司內(nèi)在價(jià)值的關(guān)鍵因素進(jìn)行回歸,考慮行業(yè)差異和市場(chǎng)周期的影響,控制行業(yè)、季度、年度效應(yīng),回歸所得擬合值反映內(nèi)在價(jià)值部分,殘差表示錯(cuò)誤定價(jià)部分,以殘差的Z標(biāo)準(zhǔn)化值作為投資者情緒的替代指標(biāo)。

      4.模型選取的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的調(diào)整可能具有跨期性,為刻畫(huà)這種特征,在計(jì)量模型(1)和模型(3)中加入因變量的滯后項(xiàng)作為解釋變量,構(gòu)造動(dòng)態(tài)面板模型。滯后因變量具有內(nèi)生性,其他控制變量如營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、財(cái)務(wù)杠桿率等可能與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)存在相互因果關(guān)系而具有內(nèi)生性,因此采用系統(tǒng)廣義矩(SYS-GMM)方法來(lái)緩解內(nèi)生性導(dǎo)致的估計(jì)偏誤,并以?xún)?nèi)生變量的高階滯后項(xiàng)作為工具變量。

      上述檢驗(yàn)結(jié)果沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化,表明本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

      五、結(jié)論與啟示

      基于金融市場(chǎng)中存在投資者情緒等非理性因素的現(xiàn)實(shí)背景,將投資者情緒嵌入貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系中,探究貨幣政策如何通過(guò)投資者情緒的中介渠道影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。采用中國(guó)上市公司2003—2012年季度數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策向企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的傳導(dǎo)中,至少部分是通過(guò)投資者情緒的中介效應(yīng)實(shí)現(xiàn)的。進(jìn)一步的分組回歸結(jié)果表明,投資者情緒的中介效應(yīng)在不同規(guī)模、不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)間存在差異,即在中小企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)中更為明顯,在大企業(yè)中不存在,在國(guó)有企業(yè)中很微弱;投資者情緒的中介效應(yīng)在不同行業(yè)間的表現(xiàn)不一,在農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、信息技術(shù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè),投資者情緒中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重最大,在建筑業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、綜合類(lèi)行業(yè),投資者情緒中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重次之,采掘業(yè)、電力煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、社會(huì)服務(wù)業(yè)不存在投資者情緒中介效應(yīng),在傳播與文化業(yè)投資者情緒中介效應(yīng)所占比重為負(fù)。

      本文研究結(jié)論蘊(yùn)含一定的政策啟示:

      第一,利用貨幣政策和投資者情緒調(diào)節(jié)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,維持微觀企業(yè)活力和宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)乎經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效益和宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。企業(yè)適度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)是技術(shù)創(chuàng)新的必要前提,有助于提高全要素生產(chǎn)率;企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)低或過(guò)高則會(huì)帶來(lái)不利的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng),從而破壞經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定。因此,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平需要保持在合理的區(qū)間。在貨幣政策調(diào)整中,應(yīng)注重發(fā)揮投資者情緒的中介效應(yīng),利用投資者情緒合理引導(dǎo)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,實(shí)現(xiàn)貨幣政策“四兩撥千斤”的效果。第二,采取差異化貨幣政策引導(dǎo)不同企業(yè)板塊中的投資者情緒,塑造不同企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。中小企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)有著更強(qiáng)的創(chuàng)新積極性,但面臨融資難、融資貴的困境,從而抑制了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。根據(jù)本文研究,投資者情緒的中介效應(yīng)在中小企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)中更為明顯,因此可以實(shí)施針對(duì)性貨幣政策提振資本市場(chǎng)上中小企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)板塊中的投資者情緒,培育投資者和管理者信心,降低權(quán)益融資成本以緩解融資約束,從而提升其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。第三,借力投資者情緒在貨幣政策向不同行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傳導(dǎo)中的差異,助推產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。針對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和部分行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩的壓力,對(duì)投資者情緒因勢(shì)利導(dǎo)、趨利避害,借力投資者情緒發(fā)揮貨幣政策的結(jié)構(gòu)調(diào)整功能。通過(guò)精準(zhǔn)調(diào)控、定向發(fā)力,以微調(diào)、預(yù)調(diào)或中央銀行信息溝通等方式有針對(duì)性地引導(dǎo)不同行業(yè)板塊的投資者情緒,進(jìn)一步調(diào)節(jié)不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,從而扶持或抑制部分行業(yè)發(fā)展,加快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。

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      責(zé)任編輯、校對(duì):郭燕慶

      收稿日期:2015-11-12

      基金項(xiàng)目:國(guó)家社科基金重大招標(biāo)項(xiàng)目“新常態(tài)下中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)力和新增長(zhǎng)點(diǎn)研究”(15&ZD010);教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“貨幣政策、投資者情緒與企業(yè)投資行為研究”(15YJC790145);安徽大學(xué)校學(xué)術(shù)與技術(shù)帶頭人引進(jìn)工程項(xiàng)目(J10117700055)。

      作者簡(jiǎn)介:張前程(1980-),安徽省蕭縣人,安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融學(xué)系,講師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,碩士生導(dǎo)師,研究方向:貨幣理論與政策;龔剛(1959-)上海市郊縣人,云南財(cái)經(jīng)大學(xué)首席教授,金融研究院院長(zhǎng),經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,博士生導(dǎo)師,研究方向:宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的微觀基礎(chǔ),宏觀計(jì)量模型。

      文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      文章編號(hào):1002-2848-2016(03)-0020-11

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