經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)金融化

文/張新竹，遼寧省工程咨詢集團(tuán)有限責(zé)任公司

1 研究設(shè)計(jì)與研究數(shù)據(jù)

1.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2007年第一季度到2015年第四季度滬深兩市A 股上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究樣本，并剔除ST、PT 以及金融行業(yè)的樣本①。關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性，本文采用Bakeretal.（2016）根據(jù)《南華早報(bào)》關(guān)鍵詞搜索測(cè)算得到的指數(shù)②，即《南華早報(bào)》中同時(shí)包括“中國(guó)”、“經(jīng)濟(jì)”、“不確定性”以及“政策”四個(gè)關(guān)鍵詞的相關(guān)報(bào)道的數(shù)量占當(dāng)月文章總數(shù)量的比重。目前，國(guó)內(nèi)外較多研究都使用該指標(biāo)分析了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)投資、企業(yè)創(chuàng)新以及宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的影響（Wangetal.，2014；李鳳羽和楊墨竹，2015；田磊和林建浩，2016）。企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

（CSMAR），宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。為了消除極端值對(duì)實(shí)證分析的干擾，本文對(duì)企業(yè)層面的連續(xù)變量進(jìn)行了1%的雙側(cè)縮尾處理。

1.2 實(shí)證模型與變量定義

參考劉珺等（2014），本文將交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資和投資性房地產(chǎn)等五個(gè)科目劃分為金融資產(chǎn)。需要指出的是，除了這五個(gè)科目以外，長(zhǎng)期股權(quán)投資中對(duì)金融機(jī)構(gòu)的股權(quán)也屬于企業(yè)持有的金融資產(chǎn)（宋軍和陸旸，2015）。但是，季度的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)中僅披露加總的長(zhǎng)期股權(quán)投資，企業(yè)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的長(zhǎng)期股權(quán)投資需要從上市公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)表附注中篩選得到，也就是說(shuō)，這一數(shù)據(jù)是年度頻率的。考慮到本文其他指標(biāo)均為季度數(shù)據(jù)，兩者不能加總，因此，本文在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)金融化的基準(zhǔn)回歸中，暫不考慮企業(yè)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的長(zhǎng)期股權(quán)投資。在對(duì)金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)的分項(xiàng)檢驗(yàn)中，本文也實(shí)證檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)這部分投資的影響。由于模型可能存在因遺漏變量而引起的內(nèi)生性問(wèn)題，本文分別采用固定效應(yīng)模型和工具變量法進(jìn)行實(shí)證分析。對(duì)于工具變量的選取，Wangetal.（2014）認(rèn)為，新興國(guó)家的利率和匯率等宏觀變量的波動(dòng)與美國(guó)貨幣政策的出臺(tái)和變更相關(guān)，并且，美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的不確定性只通過(guò)影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的不確定性來(lái)影響中國(guó)企業(yè)金融化行為，因而，他們選擇美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的滯后項(xiàng)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的工具變量?？紤]到除了美國(guó)，歐洲、日本和韓國(guó)等其他主要經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)政策不確定性也可能通過(guò)貿(mào)易渠道影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性，進(jìn)而影響中國(guó)的企業(yè)金融投資行為，但中國(guó)的金融投資行為難以影響他國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性，本文在Wangetal.（2014）的基礎(chǔ)上對(duì)工具變量做出一定的改進(jìn)，采用中國(guó)主要貿(mào)易國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的貿(mào)易份額加權(quán)平均值作為工具變量。①具體地，本文選取美國(guó)、日本、韓國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、意大利這七個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，以中國(guó)對(duì)這些國(guó)家的進(jìn)出口總額占比作為權(quán)重，使用加權(quán)平均方法得到了中國(guó)政策不確定性的工具變量。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 地區(qū)和行業(yè)的異質(zhì)性

由于資源稟賦和政策力度的差異，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展長(zhǎng)期存在著區(qū)域失衡的問(wèn)題。不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、金融市場(chǎng)完善程度以及金融中介發(fā)育程度存在較大差異，因而經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的敏感程度也不相同。為了考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升對(duì)不同地區(qū)企業(yè)金融化的異質(zhì)性影響，本文將樣本分為東部、中西部?jī)蓚€(gè)子樣本，分別對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行回歸。在東部和中西部地區(qū)的兩個(gè)子樣本中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平顯著小于0，但是，在中西部地區(qū)子樣本中經(jīng)濟(jì)政策不確定性系數(shù)的絕對(duì)值更大。在東部地區(qū)和中西部地區(qū)兩個(gè)子樣本中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）的系數(shù)分別為-7.79 和-9.10，且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著。這與固定效應(yīng)模型的結(jié)果保持了一致。

要素資源稟賦、地區(qū)傾向性政策以及市場(chǎng)化進(jìn)程的差異導(dǎo)致了中國(guó)地區(qū)發(fā)展嚴(yán)重失衡。中西部地區(qū)普遍存在地理環(huán)境惡劣、制度環(huán)境較差和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)等問(wèn)題，缺乏良好的實(shí)體投機(jī)機(jī)會(huì)，而金融投資不受地理?xiàng)l件約束的特點(diǎn)，使得中西部地區(qū)的金融資產(chǎn)投資與實(shí)體投資相比更加活躍。而且，中西部地區(qū)受限于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、金融市場(chǎng)化程度以及中介和法律市場(chǎng)的完善程度的影響，應(yīng)對(duì)政府政策出臺(tái)和實(shí)施引致的市場(chǎng)需求更迭、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和制度設(shè)計(jì)變更的能力較差，進(jìn)而對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的變動(dòng)更加敏感。

2.2 進(jìn)一步討論：中國(guó)企業(yè)金融化動(dòng)機(jī)形成的原因

金融資產(chǎn)具有流動(dòng)性和投資的雙重屬性，因而，從理論上講，企業(yè)金融化可能存在預(yù)防性儲(chǔ)蓄和利潤(rùn)追逐兩種不同的動(dòng)機(jī)。Duc hinetal.（2017）的研究均發(fā)現(xiàn)，在發(fā)達(dá)國(guó)家，企業(yè)主要是以預(yù)防性儲(chǔ)蓄作為主要?jiǎng)訖C(jī)。但本文的實(shí)證分析結(jié)果均表明，中國(guó)企業(yè)金融化的動(dòng)機(jī)是利潤(rùn)追逐，而非預(yù)防性儲(chǔ)蓄。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文的研究結(jié)論對(duì)于重新審視和解決中國(guó)現(xiàn)階段虛實(shí)相悖、杠桿率高企以及金融資產(chǎn)投資亂象等問(wèn)題提供了新的思路。本文研究表明抑制實(shí)體企業(yè)過(guò)度金融化投資的關(guān)鍵在于提高實(shí)體企業(yè)自身盈利水平。