經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)民營(yíng)企業(yè)融資效率的影響

■宋云星，陳真玲，趙珍珍

本文以我國(guó)946個(gè)上市民營(yíng)企業(yè)2011～2017年的數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用Super-SBM模型、多元線性回歸和面板門檻回歸模型，就經(jīng)濟(jì)政策不確定性與我國(guó)民營(yíng)企業(yè)融資效率的相關(guān)性問(wèn)題展開研究。實(shí)證結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的加劇會(huì)顯著抑制我國(guó)民營(yíng)企業(yè)融資效率的提升。宏觀層面，擴(kuò)張性貨幣政策的實(shí)施有助于抵御經(jīng)濟(jì)政策不確定性給企業(yè)融資效率帶來(lái)的負(fù)面沖擊，但相較于經(jīng)濟(jì)低速增長(zhǎng)時(shí)期和貨幣適度擴(kuò)張時(shí)期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)提高企業(yè)融資效率的抑制程度在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)時(shí)期和貨幣高速擴(kuò)張時(shí)期更強(qiáng)。微觀層面，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率越低、現(xiàn)金流越大、投資機(jī)遇越多，其融資效率受經(jīng)濟(jì)政策不確定性的負(fù)面沖擊越小。最后本文從宏觀政策和優(yōu)化企業(yè)自身管理兩個(gè)方面提出了相應(yīng)的建議。

一、引言

繼2008年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)之后，各國(guó)紛紛開始加強(qiáng)金融監(jiān)管力度，平滑經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，導(dǎo)致各國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇。為明確經(jīng)濟(jì)政策不確定性的沖擊范圍，盡可能規(guī)避經(jīng)濟(jì)政策不確定性給經(jīng)濟(jì)主體帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，各國(guó)學(xué)者們紛紛就經(jīng)濟(jì)政策不確定性與宏觀經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性問(wèn)題展開了研究。雖然研究時(shí)選取的影響對(duì)象各不相同，但研究結(jié)論都一致表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升在宏觀和微觀上都會(huì)給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)負(fù)面影響，甚至還會(huì)引起經(jīng)濟(jì)衰退。

已有研究表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性主要是指經(jīng)濟(jì)主體無(wú)法確切預(yù)知政府是否、何時(shí)、如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策，其程度的增加會(huì)讓企業(yè)在出口、投融資、創(chuàng)新、資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整等多個(gè)方面受到負(fù)面沖擊。一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)增加企業(yè)所面臨的外部風(fēng)險(xiǎn)?；趯?shí)物期權(quán)理論和融資約束理論，在外部風(fēng)險(xiǎn)上升的情況下，商業(yè)銀行信貸政策的改變所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的上升會(huì)提高企業(yè)融資成本，導(dǎo)致公司難以對(duì)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)形成穩(wěn)定預(yù)期，加上考慮到投資的不可逆性，企業(yè)往往會(huì)推遲當(dāng)下的投資決策，因而經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)影響微觀企業(yè)的投融資行為（蔣騰等，2018）。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)微觀企業(yè)的影響路徑存在不對(duì)稱性，即相較于國(guó)企，民營(yíng)企業(yè)更容易受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的負(fù)面影響。這主要是因?yàn)槲覈?guó)大部分民營(yíng)企業(yè)存在著經(jīng)營(yíng)范圍過(guò)度多元化、治理機(jī)制不夠健全、財(cái)務(wù)制度不夠規(guī)范等問(wèn)題，加之我國(guó)金融機(jī)構(gòu)存在著過(guò)度依賴抵押擔(dān)保機(jī)制、考核機(jī)制不完善等問(wèn)題，最終導(dǎo)致我國(guó)民營(yíng)企業(yè)長(zhǎng)期處于融資難、融資貴的困境。已有研究也表明，民營(yíng)企業(yè)自身財(cái)務(wù)狀況、投資機(jī)會(huì)的把握以及項(xiàng)目的可獲得性，均會(huì)影響企業(yè)獲取融資資金后的投資規(guī)模及其收益（譚小芬等，2018）。

基于以上分析，經(jīng)濟(jì)政策的不確定性以及企業(yè)自身運(yùn)營(yíng)狀況成為了能否降低企業(yè)融資成本與提高融資收益的關(guān)鍵。作為反映企業(yè)在融資成本、融資能力、資金利用率、投資收益上的綜合指標(biāo)，融資效率能夠更全面地反映企業(yè)的投融資狀況，包括了資金融入效率和融入資金的配置效率兩部分（宋文兵，1998）。然而，目前只有少部分學(xué)者考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資水平（林建浩和阮萌柯，2016）或者投資（李鳳羽和楊墨竹，2015）的影響，且其分析渠道較為單一，無(wú)法全面反映企業(yè)，尤其是民營(yíng)企業(yè)的真實(shí)融資狀況，而關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率是否有影響的研究尚屬空白。因此，開展有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)融資效率相關(guān)性及其影響規(guī)律方面的研究既可為研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性的沖擊范圍提供新的方法與思路，又可為提高企業(yè)融資效率以及政府的政策制定提供新的理論指導(dǎo)，具有一定的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。此外，在實(shí)證方法上，已有文獻(xiàn)在分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性相關(guān)問(wèn)題時(shí)大都采用線性回歸方法，但當(dāng)樣本相對(duì)較大時(shí)，容易忽略樣本內(nèi)變量的異質(zhì)性和時(shí)間變化性，造成結(jié)果并不一定穩(wěn)健。因此，本文將采用面板門檻回歸模型解決變量間關(guān)系的異質(zhì)性和時(shí)間變化特點(diǎn)。具體來(lái)說(shuō)，本文以2011～2017年在證券交易所掛牌的民營(yíng)企業(yè)為樣本，選取融資便利度、融資風(fēng)險(xiǎn)、融資成本、公司盈利能力、運(yùn)營(yíng)能力和發(fā)展能力六個(gè)指標(biāo)建立Super-SBM模型，對(duì)樣本區(qū)間內(nèi)民營(yíng)企業(yè)的融資效率進(jìn)行量化，并選取經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）作為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的代理變量，在理論分析的基礎(chǔ)上首先通過(guò)建立多元線性回歸模型對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)融資效率的相關(guān)性及其影響規(guī)律進(jìn)行實(shí)證分析，并且考察了受宏觀經(jīng)濟(jì)狀況及企業(yè)自身因素影響的差異性。

二、理論分析及假設(shè)的提出

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)融資效率

企業(yè)融資效率包括資金的融入效率和融入資金的配置效率兩部分。融入資金的效率取決于融入資金的成本以及融資的難易程度；融入資金的配置效率主要取決于公司的投資狀況。一方面，我國(guó)資本市場(chǎng)的間接融資模式，決定了銀行在高度經(jīng)濟(jì)政策不確定性時(shí)期，會(huì)收縮信貸，對(duì)于民營(yíng)企業(yè)，融資門檻更高，使企業(yè)所受融資約束更強(qiáng)。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)，，企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)增加，投資意愿下降（譚小芬和張文婧，2017），使得整體投資效率降低。因此，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇時(shí)，在融資約束加強(qiáng)，投資效率降低的雙重因素下，企業(yè)融資效率將會(huì)降低。由此，本文提出如下假設(shè)：

H0：經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，企業(yè)融資效率越低。

（二）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率影響的異質(zhì)性

1.宏觀經(jīng)濟(jì)狀況差異下

國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策的傾向會(huì)影響人們對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的預(yù)期。當(dāng)實(shí)施擴(kuò)張性經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展得到了正向的激勵(lì)，投資者與企業(yè)更加看好未來(lái)的經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，人們會(huì)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策的不確定性帶來(lái)的是投資的機(jī)遇，從而減緩經(jīng)濟(jì)政策不確定性給企業(yè)融資效率帶來(lái)的負(fù)面沖擊。微觀渠道下，貨幣政策不僅同公司的期權(quán)價(jià)值存在著密切的聯(lián)系（靳慶魯?shù)龋?012），其變更往往也會(huì)改變企業(yè)融資環(huán)境和企業(yè)融資行為。其一，貨幣政策通過(guò)直接路徑和間接路徑改變企業(yè)外部融資的風(fēng)險(xiǎn)升水來(lái)影響企業(yè)實(shí)際的融資約束程度；其二，貨幣態(tài)勢(shì)的變化會(huì)顯著改變企業(yè)對(duì)資本結(jié)構(gòu)及借債方式的選擇，從而造成企業(yè)融資過(guò)度（杜傳文和黃節(jié)根，2018）；其三，貨幣態(tài)勢(shì)調(diào)整也會(huì)通過(guò)融資條件和外部需求兩個(gè)渠道影響企業(yè)實(shí)際投資行為（杜傳文和黃節(jié)根，2018）。由此本文提出如下假設(shè)：

H1：隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的不斷提升，擴(kuò)張性貨幣政策的實(shí)施能夠平滑風(fēng)險(xiǎn)，降低經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的負(fù)向影響。

現(xiàn)有研究表明，在實(shí)施過(guò)度寬松貨幣政策的情況下，當(dāng)面臨較差的投資機(jī)會(huì)時(shí)，民營(yíng)企業(yè)會(huì)把資本投向盈利能力較差的項(xiàng)目，形成過(guò)度投資，使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率下降（靳慶魯?shù)龋?012）。同時(shí)過(guò)度寬松的貨幣政策會(huì)提高企業(yè)金融資產(chǎn)和投資性房地產(chǎn)的比重，對(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)方面的投入產(chǎn)生擠出效用，降低資本的配置效率。這也是近幾年寬松貨幣政策刺激效率降低，實(shí)業(yè)投資率持續(xù)下滑的重要原因之一（張成思和張步曇，2016）。因此，只有在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力的階段，寬松的貨幣政策才能提高企業(yè)投資效率。綜合以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H2：相較于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)低速時(shí)期，在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)時(shí)期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的負(fù)面影響更強(qiáng)。

H3：相較于貨幣政策擴(kuò)張適度期，在貨幣增速高速擴(kuò)張期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的負(fù)面影響更強(qiáng)。

2.企業(yè)自身狀況差異下

融資效率反映了企業(yè)融入資金的效率以及其對(duì)融入資金的投資效率，所以企業(yè)的融資效率越高，其在資本市場(chǎng)上越具有競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)資本市場(chǎng)受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的負(fù)面沖擊時(shí)，投資者將擇優(yōu)選擇投資，所以具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的高融資效率企業(yè)所受沖擊應(yīng)當(dāng)小于具有低融資效率水平的企業(yè)。由此，本文提出如下假設(shè)：

H4：相較于具有高融資效率水平的企業(yè)，低融資效率水平企業(yè)的融資效率水平受經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響程度更大。

企業(yè)盈利能力可以看成未來(lái)投資的機(jī)會(huì)，同時(shí)盈利能力也代表了企業(yè)能夠平滑風(fēng)險(xiǎn)的能力，因此投資機(jī)會(huì)大的企業(yè)往往具有更強(qiáng)的生存和發(fā)展能力（Biddle GCet al.，2009）。另一方面，企業(yè)過(guò)度融資導(dǎo)致的高負(fù)債會(huì)制約企業(yè)融資能力，增大企業(yè)持續(xù)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，降低企業(yè)管理者的資金支配權(quán)，進(jìn)而制約企業(yè)的投資決策（D’Mello R&Miranda M，2010），而且具有較低資產(chǎn)負(fù)債率水平的企業(yè)具有更強(qiáng)的償還債務(wù)能力，所以在優(yōu)勝劣汰的市場(chǎng)環(huán)境下，企業(yè)的投資機(jī)會(huì)越大、資產(chǎn)負(fù)債率越低，企業(yè)相對(duì)來(lái)說(shuō)就越具有韌性。由此，本文提出如下假設(shè)：

H5：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升對(duì)企業(yè)融資效率的負(fù)面影響隨著企業(yè)投資機(jī)會(huì)的增加而減少；

H6：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升對(duì)企業(yè)融資效率的負(fù)面影響隨著企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的升高而增強(qiáng)。

公司規(guī)模越大，其制定新的管理方案和投資計(jì)劃耗費(fèi)的時(shí)間就越長(zhǎng)，且新的管理方案?jìng)鲗?dǎo)的時(shí)間越長(zhǎng)，所以公司規(guī)模越大其調(diào)整速度相對(duì)越慢。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，投資風(fēng)險(xiǎn)增大，小規(guī)模的企業(yè)因投資項(xiàng)目小、經(jīng)營(yíng)范圍小而能夠較為快速地做出相應(yīng)的調(diào)整，但對(duì)于大規(guī)模的企業(yè)來(lái)說(shuō)，其投資項(xiàng)目大，經(jīng)營(yíng)范圍大，無(wú)法及時(shí)做出相應(yīng)的調(diào)整，所以受到的沖擊也就更大。由此本文提出如下假設(shè)：

H7：企業(yè)的經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升給企業(yè)的融資效率帶來(lái)的負(fù)面影響越大。

現(xiàn)金流對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和健康持續(xù)發(fā)展都非常重要。企業(yè)經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流入多，說(shuō)明企業(yè)的銷售順暢，回款能力強(qiáng)，資金周轉(zhuǎn)快，產(chǎn)品或項(xiàng)目處于良性的發(fā)展階段，企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)壓力小，而若一個(gè)企業(yè)的現(xiàn)金流量存在問(wèn)題，那么該企業(yè)的運(yùn)行穩(wěn)定性以及長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展都會(huì)受到影響，嚴(yán)重的會(huì)導(dǎo)致企業(yè)陷入經(jīng)濟(jì)危機(jī)甚至破產(chǎn)。事實(shí)上，我國(guó)多數(shù)企業(yè)倒閉的根本原因就是各種不確定性因素導(dǎo)致的資金鏈斷裂，所以企業(yè)的現(xiàn)金流狀況也是判斷企業(yè)韌性的一個(gè)重要指標(biāo)。由此，本文提出如下假設(shè)：

H8：現(xiàn)金流份額大的企業(yè)更有能力抵御不確定性給企業(yè)融資效率帶來(lái)的沖擊。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本選擇

本文通過(guò)國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，選取2011～2017年在證券交易所掛牌的民營(yíng)企業(yè)為樣本。為保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和可靠性，剔除了開頭為ST、*ST的企業(yè)樣本；為得到2011～2017年的平衡面板數(shù)據(jù)，剔除了2011～2017年指標(biāo)數(shù)據(jù)殘缺的企業(yè)樣本；為了保持研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，剔除了金融類行業(yè)的企業(yè)樣本，最終獲得有效樣本946家，均為民營(yíng)上市公司，7年共計(jì)6622個(gè)數(shù)據(jù)。

（二）企業(yè)融資效率的量化

本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法Super-SBM模型來(lái)量化企業(yè)融資效率。整體來(lái)看，學(xué)者們?cè)谑褂脭?shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）度量企業(yè)融資效率時(shí)所產(chǎn)生的分歧主要存在于投入指標(biāo)的選取上，而在輸出指標(biāo)選取上，學(xué)者們基本一致認(rèn)為應(yīng)主要從企業(yè)盈利能力、企業(yè)發(fā)展能力、企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力三方面考慮輸出指標(biāo)的選?。▍顷?yáng)芬和曾繁華，2019；曾剛和耿成軒，2018）。綜合來(lái)看，學(xué)者們選取投入指標(biāo)的方法有如下三種：其一，從融資方式角度考慮，選取能反映企業(yè)內(nèi)源融資和外源融資狀況的兩類指標(biāo)作為投入指標(biāo)（曾剛和耿成軒，2018）；其二，從融資結(jié)果角度考慮，選取能反映企業(yè)融資總量、融資結(jié)構(gòu)、融資成本的三類指標(biāo)作為投入指標(biāo)（陸志彬，2019）；其三，從企業(yè)融資效率的影響因素角度考慮，選取能反映企業(yè)融資成本、融資風(fēng)險(xiǎn)、融資便利度的三類指標(biāo)作為投入指標(biāo)。綜合參考前人觀點(diǎn)，本文所建融資效率評(píng)價(jià)體系具體如表1所示：

表1 Super-SBM模型指標(biāo)表

（三）基準(zhǔn)模型設(shè)定及相關(guān)變量說(shuō)明

由于企業(yè)之間財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)跨度較大，本文將數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，并采用winsorize處理相應(yīng)極值以避免回歸誤差。

1.被解釋變量及解釋變量的設(shè)定

本文以企業(yè)融資效率測(cè)算值（fei，t）的自然對(duì)數(shù)的滯后一期作為被解釋變量，即通過(guò)將歸并變量fei，t取對(duì)數(shù)的方式將其轉(zhuǎn)化為非歸并變量，再采用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行多元線性回歸。

本文選取經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)作為解釋變量。經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）由Nick Bloom等（Bloom N，2009）以文本數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)建，由斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合發(fā)布，受到了學(xué)術(shù)界的高度認(rèn)可。因?yàn)镋PU為月度數(shù)據(jù)，所以本文采用幾何平均法來(lái)獲取經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的年度值。

2.控制變量的設(shè)定

回歸模型中所選取的控制變量如表2所示。企業(yè)規(guī)模反映了企業(yè)的綜合實(shí)力，企業(yè)的規(guī)模越大，籌資能力相對(duì)越強(qiáng)（陸志彬，2019）、市場(chǎng)份額越大且產(chǎn)品更具競(jìng)爭(zhēng)力，其融資效率水平相對(duì)會(huì)更高。學(xué)者們多采用企業(yè)的資產(chǎn)總額來(lái)度量企業(yè)規(guī)模（王展祥等，2017）。

企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)既反映了企業(yè)償還債務(wù)的能力，又反映了企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平。學(xué)者們多采用資產(chǎn)負(fù)債率來(lái)反映企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)。

企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力能夠反映企業(yè)對(duì)所融資金的配置效率。學(xué)者們多選取企業(yè)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率來(lái)分別衡量企業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力、盈利能力和發(fā)展能力。其中，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等于主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與平均資產(chǎn)總額的同期比值；凈資產(chǎn)收益率等于凈利潤(rùn)與平均凈資產(chǎn)的比值。

托賓Q是企業(yè)股票市值對(duì)股票所代表的資產(chǎn)重置成本的比值，企業(yè)在制定投資計(jì)劃時(shí)往往會(huì)參考托賓Q的數(shù)值。本文用（股票市值+負(fù)債賬面值）/企業(yè)總資產(chǎn)來(lái)計(jì)算托賓Q。

hzgdpt、hzmt、hfei，t、hqi，t、hncfi，t均為虛擬變量，分別在GDP增速、貨幣供給增速、企業(yè)融資效率、托賓Q、企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~占總資產(chǎn)比值大于樣本平均值時(shí)取1，反之則取0。其中，虛擬變量hzgdpt取值為1時(shí)，表示該年經(jīng)濟(jì)相較其他年份處于高速增長(zhǎng)期；虛擬變量hzmt取值為1時(shí)，表示該年的貨幣政策相比于其他年份擴(kuò)張幅度更大。

表2 變量說(shuō)明

3.基準(zhǔn)模型的設(shè)定為驗(yàn)證假設(shè)H0至H8，所建具體模型依次如下。依照假設(shè)H0，建立模型（1），我們期望lneput-1的系數(shù)為負(fù)。

本文通過(guò)引入宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的交叉項(xiàng)來(lái)驗(yàn)證在宏觀經(jīng)濟(jì)狀況存在差異的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率影響的差異性，所建具體模型如（2）示。依照假設(shè)H1，我們期望模型dlnm2t與lneput-1的交互項(xiàng)的系數(shù)為正；依照假設(shè) H2、H3，模型 hzgdpt*lneput-1、hzmt*lneput-1的系數(shù)應(yīng)當(dāng)顯著為負(fù)。

本文通過(guò)引入微觀企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的交叉項(xiàng)來(lái)驗(yàn)證在企業(yè)自身狀況存在差異的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率影響的差異性，所建具體模型如（3）所示。依照假設(shè)H4、H5、H8，hfei，t*lneput-1、hqi，t*lneput-1、hncfi，t*lneput-1的系數(shù)應(yīng)當(dāng)顯著為正；依照假設(shè)H6、H7，我們期望 levi，t*lneput-1、lnsizei，t*lneput-1的系數(shù)顯著為負(fù)。

（四）計(jì)量方法選擇

其一，本文基準(zhǔn)模型將采用面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)性分析。其二，為驗(yàn)證本文假設(shè)，實(shí)證模型采用面板變量交互項(xiàng)的方法來(lái)驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率水平在其他變量的調(diào)節(jié)作用下的影響路徑，同時(shí)該方法也從側(cè)面反映了在實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率水平的非線性影響路徑。其三，本文采用面板門檻回歸模型對(duì)本文假設(shè)做進(jìn)一步的分析，同時(shí)也可作為本文穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。

四、實(shí)證研究結(jié)果分析

（一）企業(yè)融資效率量化結(jié)果分析

圖1 2011～2017年經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)與企業(yè)融資效率

圖1 顯示了樣本期內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)與民營(yíng)企業(yè)平均融資效率的變化趨勢(shì)，其中epu1為經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的一期滯后值。從圖中可以很明顯地看出，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的波動(dòng)，民營(yíng)企業(yè)的融資效率水平會(huì)做出反向的波動(dòng)，且這種沖擊表現(xiàn)出滯后性。此外，量化結(jié)果顯示自2015年開始，我國(guó)民營(yíng)企業(yè)融資效率持續(xù)下降，這與最近幾年經(jīng)濟(jì)刺激政策效果減少，實(shí)業(yè)投資率持續(xù)下滑的現(xiàn)狀相吻合。表3為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。此外，本文還采用了簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)法對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明不存在嚴(yán)重多重共線性。

表3 簡(jiǎn)單描述統(tǒng)計(jì)分析

（二）基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果分析

模型（1）的估計(jì)結(jié)果如表4（1）列所示。lneput-1的系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著為負(fù)，這表明在其他變量保持不變的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)每增加1%，民營(yíng)企業(yè)的融資效率就平均降低0.225%，驗(yàn)證了假設(shè) H0。控制變量 ttci，t、roei，t、grmii，t的系數(shù)均顯著為正，符合相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論。

模型（2）的估計(jì)結(jié)果如表4（2-1）～（2-3）列所示。dlnm2t*lneput-1顯著為正，表明擴(kuò)張性貨幣政策的實(shí)施能夠在一定程度上降低經(jīng)濟(jì)政策不確定性給民營(yíng)企業(yè)融資效率帶來(lái)的負(fù)面影響，驗(yàn)證了假設(shè)H1；hzgdpt*lneput-1的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明相較于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)低速時(shí)期，在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)時(shí)期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的負(fù)面影響更強(qiáng)；hzmt*lneput-1的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明相較于貨幣政策擴(kuò)張適度期，在貨幣增速高速擴(kuò)張期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的負(fù)面影響更強(qiáng)，驗(yàn)證了假設(shè)H2和H3。上述實(shí)證結(jié)果與國(guó)外相關(guān)研究結(jié)論基本一致（Riccetti L&Russo A，2013；Battiston Set al.，2007），即認(rèn)為經(jīng)濟(jì)繁榮期和貨幣政策寬松期，企業(yè)融資擔(dān)保能力增強(qiáng)，對(duì)未來(lái)預(yù)期更加樂(lè)觀，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力得到提高，但是會(huì)造成融資過(guò)度，出現(xiàn)過(guò)度投資、無(wú)效投資的情況（靳慶魯?shù)龋?012），一旦政策轉(zhuǎn)向，由于企業(yè)的投資存在著滯后性和不可逆性，便會(huì)陷入企業(yè)自身凈值下降，融資能力下降，從而導(dǎo)致現(xiàn)金流緊張，最后資產(chǎn)凈值進(jìn)一步下降的負(fù)向循環(huán)，最終降低企業(yè)績(jī)效，減少企業(yè)投資收益。

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率影響的差異性（宏觀經(jīng)濟(jì)狀況差異下）

模型（3）的回歸結(jié)果如表 5 所示。hfei，t*lneput-1的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明對(duì)于融資效率水平高于樣本企業(yè)平均水平的企業(yè)，其融資效率水平受經(jīng)濟(jì)政策不確定性的負(fù)面影響會(huì)小一些。hqi，t*lneput-1的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明對(duì)于投資機(jī)會(huì)更大的企業(yè)，其融資效率水平受經(jīng)濟(jì)政策不確定性的負(fù)面影響更小一些。交叉項(xiàng)levi，t*lneput-1的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率越高，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加給民營(yíng)企業(yè)融資效率帶來(lái)的負(fù)面影響就越大。lnsizei，t*lneput-1的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明在其他變量保持不變的情況下，民營(yíng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)民營(yíng)企業(yè)融資效率帶來(lái)的負(fù)面影響就越大。交叉項(xiàng)hncfi，t*lneput-1的系數(shù)顯著為正，表明高現(xiàn)金流份額大的企業(yè)更有能力抵御不確定性給企業(yè)融資效率帶來(lái)的沖擊。因此，模型（3）的回歸結(jié)果分別驗(yàn)證了前文假設(shè)H4～H8。

表5 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率影響的差異性（企業(yè)自身狀況差異下）

五、穩(wěn)健性分析

本文基于Hansen（1997）的非動(dòng)態(tài)面板門檻模型技術(shù)建立了適合本文研究的門檻效應(yīng)基準(zhǔn)回歸方程，如下所示：

依照前文假設(shè)以及多元線性回歸結(jié)果，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的影響，將因企業(yè)規(guī)模、融資效率水平、債務(wù)杠桿、投資機(jī)會(huì)、現(xiàn)金流、貨幣政策，經(jīng)濟(jì)增速的不同而發(fā)生變化，因此門檻變量qit依次設(shè)為dlnm2t（實(shí)際貨幣增速）、gdp_growthi，t（實(shí)際GDP增速）、fei，t（融資效率水平）、TQi，t（投資機(jī)會(huì)）、levi，t（債務(wù)杠桿）、lnsizei，t（企業(yè)規(guī)模）、ncf_ratioi，t（凈現(xiàn)金流比例），面板門檻效應(yīng)統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)結(jié)果見表6。除貨幣政策具有雙門檻效應(yīng)外，其余影響因素諸如企業(yè)規(guī)模，債務(wù)杠桿，投資機(jī)會(huì)，凈現(xiàn)金流比例，融資效率水平，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等均具有單門檻效應(yīng)，相應(yīng)門檻回歸估計(jì)結(jié)果見表7。

表6 面板門檻效應(yīng)統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)結(jié)果

表7 面板門檻回歸估計(jì)結(jié)果

表 7 中，第一列 U*qi，t≤γ0；U*γ1≤qi，t≤γ2 以及U*γ2≤qi，t分別代表在不同的門檻變量下，當(dāng)取不同門檻變量值時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的影響程度。如（4-1）為當(dāng)門檻變量qit為貨幣增速時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的門檻效應(yīng)結(jié)果。該結(jié)果表明當(dāng)存在雙重門檻值時(shí)，lneput-1對(duì)lnfei，t的影響始終為正，即積極的貨幣政策有助于改善lneput-1對(duì)lnfei，t的負(fù)向影響，但這一效果將隨著貨幣增速的不斷增加而減弱?；貧w結(jié)果顯示當(dāng)貨幣增速低于 0.105 時(shí)，lneput-1對(duì) lnfei，t影響的彈性系數(shù)為0.166；當(dāng)貨幣增速大于0.105，小于0.125時(shí)，lneput-1對(duì) lnfei，t影響的彈性系數(shù)減小為 0.113；當(dāng)貨幣增速大于 0.125 時(shí)，lneput-1對(duì) lnfei，t影響的彈性系數(shù)減少了近五倍（0.0281），這說(shuō)明積極的貨幣政策有助于改善lneput-1對(duì)lnfei，t的負(fù)向影響，但是在貨幣政策高速擴(kuò)張時(shí)期，這一調(diào)節(jié)手段將會(huì)大打折扣，從側(cè)面進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)H1和H3。類似的，當(dāng)門檻變量依次取為實(shí)際GDP增速、企業(yè)融資效率水平、債務(wù)杠桿率、企業(yè)規(guī)模以及企業(yè)凈現(xiàn)金流比例時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率的門檻效應(yīng)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了前文假設(shè)，說(shuō)明前文結(jié)論相對(duì)穩(wěn)定。

六、主要結(jié)論與建議

本文基于Super-SBM測(cè)算出的企業(yè)融資效率值，通過(guò)建立多元線性回歸模型和面板門檻模型對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)融資效率的相關(guān)性及其影響規(guī)律進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)融資效率存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而且經(jīng)濟(jì)政策不確定性給企業(yè)融資效率帶來(lái)的負(fù)面影響的程度會(huì)因企業(yè)自身狀況及企業(yè)所處時(shí)期宏觀經(jīng)濟(jì)政策的不同而產(chǎn)生差異。一方面，實(shí)施擴(kuò)張性的貨幣政策能在一定程度上幫助企業(yè)抵御經(jīng)濟(jì)政策不確定性給其融資效率帶來(lái)的負(fù)面影響，但過(guò)熱的經(jīng)濟(jì)和過(guò)度擴(kuò)張的貨幣反而會(huì)起到加劇其影響程度的作用。另一方面，具有高融資效率水平，低水平資產(chǎn)負(fù)債率、小經(jīng)營(yíng)規(guī)模、大現(xiàn)金流份額的企業(yè)更有能力抵御經(jīng)濟(jì)政策不確定性給其融資效率帶來(lái)的負(fù)面影響。

據(jù)此，提出以下政策建議：一是要切實(shí)轉(zhuǎn)變政府職能，大幅減少政府對(duì)資源配置的直接配置。伴隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的逐步完善，應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，提升企業(yè)的自主決策能力，減少政府干預(yù)。二是要適時(shí)預(yù)調(diào)和微調(diào)貨幣政策，提醒企業(yè)在貨幣擴(kuò)張時(shí)期謹(jǐn)慎投資。雖然擴(kuò)張性的貨幣政策有利于緩解資本市場(chǎng)的供不應(yīng)求，但是如果實(shí)際貨幣供給增長(zhǎng)率過(guò)高，將會(huì)在一定程度上降低政策激勵(lì)在減緩經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)融資效率上的作用。因此，一方面，在貨幣政策擴(kuò)張時(shí)期，企業(yè)應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎投資，充分考慮投資的滯后性和不可逆性，降低窗口期后企業(yè)將可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；在制定貨幣政策目標(biāo)時(shí)，應(yīng)該更傾向于讓企業(yè)能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)下去，而不是讓其在擁有充足的資金流后，盲目投資和對(duì)外擴(kuò)張。另一方面，要繼續(xù)實(shí)施積極的財(cái)政政策和穩(wěn)健的貨幣政策，做到適時(shí)地預(yù)調(diào)和微調(diào)。三是要優(yōu)化企業(yè)管理方式，縮減其因程序的冗雜而帶來(lái)的時(shí)滯，從而提升企業(yè)投資調(diào)整速度，增強(qiáng)企業(yè)韌性，以抵御包括經(jīng)濟(jì)政策不確定性在內(nèi)的不確定性因素給企業(yè)帶來(lái)的負(fù)面沖擊。四是要充分考慮企業(yè)的異質(zhì)性，制定最適合本企業(yè)的投融資規(guī)劃。企業(yè)在融資時(shí)應(yīng)當(dāng)充分考慮其自身狀況，選擇適合自己的融資結(jié)構(gòu)和融資來(lái)源，采取逆周期的現(xiàn)金流留存機(jī)制，從而在經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時(shí)，能夠很好的抵御風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)的融資效率。最后，企業(yè)要加強(qiáng)現(xiàn)金流管理，尤其是融資效率水平偏低的企業(yè)，這樣才能更好地抵御經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來(lái)的負(fù)面沖擊。