內外部經濟政策不確定性與企業(yè)對外直接投資：風險規(guī)避還是出口抑制？*

歐陽艷艷 施養(yǎng)勁

（中山大學國際金融學院，廣州 510275）

一、引言

雖然和平與發(fā)展仍是時代的主題，但局部戰(zhàn)爭與突如其來的自然災害以及人們政治與經濟活動的變化，使得人類發(fā)展過程依然充斥著各種挑戰(zhàn)與不確定性。20世紀30年代初的經濟蕭條、70年代的石油危機、千禧年前的東南亞金融危機等，無不透露出經濟發(fā)展過程充滿了不可預知、不確定性的因素。2008年次貸危機的爆發(fā)使各國開始重新審視經濟發(fā)展結構問題。為應對經濟危機各國紛紛出臺政策以解決經濟不景氣問題，如德國的工業(yè)4.0計劃、日本的負利率刺激經濟復蘇等。與此同時，“逆全球化”貿易保護主義思潮崛起，一些國家頻繁出臺政策，引起外匯、關稅和資本流動等領域的政策擾動因素上升，從而使得宏觀經濟的波動變得更加劇烈。

過去20年間，中國所面臨的經濟政策不確定性指數(shù)（economic policy uncertainty, EPU）指數(shù)也呈上升趨勢（圖1）。但與此形成鮮明對比的是，中國對外直接投資（OFDI）卻呈現(xiàn)出“逆周期”上揚的特征。自中國加入世界貿易組織（WTO）以來，中國OFDI呈現(xiàn)逐年增加的趨勢。2019年OFDI存量為1.94萬億美元，流量達到1369.1億美元，是世界第二大對外投資來源國。其中流量金額相較于2000年的9.16億美元，年均增速達到29.8%。不僅如此，中國OFDI在質量方面也不斷實現(xiàn)新的突破?！吨袊鴮ν庵苯油顿Y統(tǒng)計公報》顯示：2019年中國在全球188個國家（地區(qū)）設立了近4.4萬家對外直接投資企業(yè)，涉及制造與銷售等多個行業(yè)，向投資所在國家（地區(qū)）繳納各類稅金560億美元，雇傭外方員工226.6萬人。

圖1 中國面臨的經濟政策不確定性指數(shù)

2012年11月中共十八大明確提出 “人類命運共同體”，倡導世界經濟共同發(fā)展、持久繁榮；“十四五”規(guī)劃也提出要拓寬雙向貿易與投資，參與多邊區(qū)域投資和貿易合作機制的構建，更好地促進國際國內雙循環(huán)。而環(huán)顧世界政治經濟發(fā)展趨勢，卻面臨著各種不確定性因素越來越高的局面。究其原因，一方面是由于美國發(fā)動301調查，挑起中美貿易戰(zhàn)進行關稅限制，并在后續(xù)多階段協(xié)商的情況下頻繁“變臉”，使得中國進出口貿易與資本流動面臨極大的不確定性；另一方面，當前國際社會仍處在新冠肺炎疫情流行階段，國際間貿易往來受阻，疫情后的經濟該如何復蘇同樣充滿不確定性。因此，深入研究內外部政策不確定性對企業(yè)OFDI的影響，有助于幫助企業(yè)正確認識不確定性對投資、生產、銷售等決策的影響，為如何應對不確定性沖擊提供經驗依據，也能對如何應對國內與國外的變局提出針對性政策建議。

為充分探究經濟政策不確定性對企業(yè)對外直接投資的影響，本文從微觀角度出發(fā)，以Yu et al.（2021）計算的中國省級EPU指數(shù)和關稅政策不確定性（tariff policy uncertainty, TPU）指數(shù)分別作為企業(yè)所面臨的內外部政策不確定性的代理變量，研究企業(yè)所面臨的內外部政策不確定性對于企業(yè)OFDI的影響及可能存在的傳導機制。考慮到可能存在的內生性問題，在參考Baker et al.（2020）研究的基礎上，以自然災害作為工具變量解決內生性問題。此外，還進行了一系列的穩(wěn)健性檢驗，包括更換EPU、TPU的衡量指標，添加部分控制變量等，實證結果均保持穩(wěn)健一致。

相較于以往研究，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下方面：（1）本文將政策不確定性對企業(yè)投資決策的影響拓寬到OFDI層面，進一步拓寬了不確定性的研究范圍。既有研究更多針對企業(yè)國內的固定資產投資（李鳳羽和楊墨竹，2015；Gulen &Ion，2016；劉貫春等，2019），忽略了企業(yè)在面臨不確定性因素時可能會選擇海外投資以規(guī)避國內市場風險，由此得出的結論并不一定適用于企業(yè)OFDI。（2）以往相關研究對于不確定性的衡量還主要停留在宏觀國家層面，而本文在采用Baker等人文本分析法的同時，進一步以EPU指數(shù)和TPU指數(shù)衡量內外部政策不確定性，從更微觀的角度探討其對企業(yè)OFDI的影響，以便獲得更為準確的研究結果。此外，由于不確定性的來源不同，其對企業(yè)OFDI的影響也可能不同，區(qū)分內外部不確定性能更全面地考察政策帶來的差異性影響。（3）現(xiàn)有文獻更注重于檢驗等待期權理論的適用性以及討論異質性因素對于不確定性影響的調節(jié)效應，而缺乏對影響機制的討論。而本文嘗試提出風險規(guī)避以及出口貿易規(guī)模兩條影響路徑，從而揭示不確定性影響企業(yè)OFDI的機制，有利于政企合力促進企業(yè)更好地“走出去”。

二、理論回顧及研究假設

（一）經濟政策不確定性對企業(yè)對外直接投資的影響

芝加哥經濟學家Knight（1921）最早將風險與不確定性進行區(qū)分，Bloom（2014）對此加以繼承發(fā)展。他認為，不確定性是一種廣泛且模糊的概念，是人們對于未來經濟狀況知之甚少或者一無所知的情況。不確定性包括了宏觀層面的不確定性（GDP波動）、微觀層面的不確定性（企業(yè)收益波動）以及非經濟現(xiàn)象的不確定性（戰(zhàn)爭、氣候變化），并由此延伸出了多種測量不確定性的方法。第一類指標主要通過尋找代理變量的方式衡量不確定性。比如Bloom（2009）以資產市場價格的變動衡量沖擊產生的不確定性，申慧慧（2012）用宏觀經濟指標的差值和企業(yè)經營績效的增長率衡量企業(yè)運營中面臨的不確定性，楊海生等（2015）、才國偉等（2018）以官員變動比率衡量政策不確定性。第二類指標則是利用大數(shù)據搜索，并基于文本分析法構建經濟政策不確定性指數(shù)。Baker et al.（2016）根據報紙的報道頻率開發(fā)了一種新的衡量不確定性的方式。他通過在美國10家主要報紙每個月的每篇報道中，檢索出與“經濟”“不確定性”以及“政策”這三方面關鍵詞有關的文章總數(shù)，并對其進行標準化和歸一化處理后，得到經濟政策不確定性指數(shù)。

有關經濟政策不確定性與企業(yè)投資的研究，目前大多數(shù)集中于對國內投資影響的探討，一定程度上忽略了不確定性對OFDI的影響，而事實上，不確定性也是影響OFDI的重要因素。首先，較高的國內不確定性意味著市場波動更加難以預測，出于規(guī)避風險的目的，企業(yè)更有動力進行OFDI。Witt & Lewin（2007）發(fā)現(xiàn)企業(yè)OFDI存在制度逃避因素，母國制度質量變差會影響企業(yè)的經營與發(fā)展，因此企業(yè)會通過OFDI從母國制度環(huán)境逃逸，并由此提出了“制度風險逃逸”假說。Das（2013）也指出，母國的政治風險是OFDI的決定因素之一，高政治風險鼓勵企業(yè)將其資本轉移到其外國子公司，因此逃逸投資發(fā)生的概率會隨著政治環(huán)境風險的升高而增大。其次，風險較高的東道國也無法持續(xù)吸引外國企業(yè)的直接投資。Bernanke的等待期權理論將企業(yè)投資的不可逆性和擇時投資能力納入考量，企業(yè)進行投資就相當于執(zhí)行了一個看漲期權，所以企業(yè)必須充分權衡當前與未來投資之間的利潤差。因此，當東道國等外部不確定性增強時，減少投資并等待觀望對企業(yè)更加有利。楊永聰和李正輝（2018）以國家級面板數(shù)據，運用系統(tǒng)GMM方法研究發(fā)現(xiàn)，中國OFDI與東道國經濟政策不確定性負相關。Dang et al.（2021）運用2000～2015年間83個國家的跨國并購數(shù)據研究發(fā)現(xiàn)，被收購企業(yè)所面臨的宏觀經濟不穩(wěn)定性會影響企業(yè)的收購決策，跨國并購發(fā)生的概率與東道國的政策不確定性負相關。這些研究普遍都支持來自內部的不確定性會刺激企業(yè)進行OFDI，而來自外部的不確定性則會起到相反的效果?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設：

假設1：內部政策不確定性會增加企業(yè)對外直接投資規(guī)模。

假設2：外部政策不確定性會減少企業(yè)對外直接投資規(guī)模。

（二）經濟政策不確定性影響企業(yè)OFDI的機制

內部政策不確定性可能經由企業(yè)不確定性規(guī)避而影響 企業(yè)OFDI規(guī)模。一方面，由于內部經濟政策不確定性上升增加了“制度風險逃逸”的機會，并利用OFDI來替代國內投資，這種更加謹慎的投資決策可以被看作是面對經濟政策不確定性的不確定性規(guī)避行為（王朝陽等，2018）。Wang et al.（2021）發(fā)現(xiàn)政策不確定性導致企業(yè)面臨更高的財務約束與運營風險，因此在這一時期，企業(yè)會以主動規(guī)避的方式，避免追逐高利潤以減少風險承擔。另一方面，減少投資以進行不確定性規(guī)避意味著企業(yè)現(xiàn)金持有量的提升（Gulen & Ion，2016）。盡管持有現(xiàn)金是應對風險的對沖方式之一，但從股東利益最大化的視角看，持有現(xiàn)金并不能為企業(yè)帶來收益，企業(yè)的投資區(qū)位也不僅僅只局限于國內投資，而是可以將持有的現(xiàn)金投資到低風險地區(qū)，以確保股東權益最大化的實現(xiàn)。基于此，本文提出如下機制假設：

假設3：內部政策不確定性通過提高企業(yè)的不確定性規(guī)避程度，進而激發(fā)企業(yè)對外直接投資的動機，促進企業(yè)對外直接投資。

外部的關稅不確定性會減少企業(yè)出口水平，在一定程度上抑制OFDI的增長。Handley（2014）研究發(fā)現(xiàn)由于WTO的規(guī)定，各國進口關稅存在著約束關稅的“天花板”，這在一定程度上降低了WTO成員之間的貿易不確定性，消除了企業(yè)對于出口關稅的顧慮，增加了其進入出口市場的可能性。Handley & Limao（2015）、Osnago et al.（2015）等學者的研究同樣也證實關稅不確定性的下降存在出口促進作用。此外，企業(yè)出口行為存在學習效應（錢學鋒等，2011）。出口貿易幫助企業(yè)探索海外市場，并加深對海外市場的了解，對企業(yè)OFDI產生促進效應。Conconi et al.（2016）利用比利時的數(shù)據實證檢驗發(fā)現(xiàn)，出口經驗越豐富，企業(yè)OFDI的概率越高。在具有更高不確定性的東道國，企業(yè)會通過延長出口時間獲取更多的信息與經驗?；谏鲜龇治觯斊髽I(yè)面臨的外部不確定性升高時，可能會減少企業(yè)的出口貿易，從而使得企業(yè)由于缺乏出口學習效應減少對外投資的規(guī)模。出口貿易規(guī)?？赡苁峭獠坎淮_定性影響企業(yè)OFDI的機制之一。因此，本文提出如下機制假設：

假設4：外部政策不確定性降低了企業(yè)出口貿易規(guī)模，從而抑制了企業(yè)對外直接投資行為。

三、模型設定與數(shù)據說明

（一）模型設定

參考Gulen和Ion（2016）的做 法，本文構建了如下的實證模型：

OFDIi,j,t表示上市企業(yè)子公司i第t年在 j國的對外直接投資規(guī)模， E PUi,t-1表示第t-1年企業(yè)i面臨的省級經濟政策不確定性，以此衡量企業(yè)面臨的國內政策不確定性。TPUi,t-1表示第t-1年企業(yè)i面臨的貿易政策不確定性，以此來衡量外部政策不確定性。Mt-1表示宏觀經濟控制變量，既包括母國宏觀經濟變量，也包括東道國宏觀經濟變量。參考李鳳羽和楊墨竹（2015）、Gulen和Ion（2016）的做法，將宏觀變量滯后一期，以減少內生性問題。Xi,t表示企業(yè)層面的控制變量，iλ用以控制個體固定效應，jχ用以控制東道國固定效應，tη為一系列時間虛擬變量。

為檢驗機制分析所提出的假設，本文進一步構建了如下中介效應模型，并采用逐步法進行檢驗。

（二）變量設定

1.被解釋變量

借鑒歐陽艷艷等（2020）的研究，本文手工收集了上市公司年報中海外長期股權投資期末余額的披露數(shù)據，整理出企業(yè)OFDI的數(shù)據，并以企業(yè)OFDI規(guī)模的自然對數(shù)衡量企業(yè)OFDI水平。

2.核心解釋變量

（1）內部政策不確定性。企業(yè)所面臨的內部政策不確定性主要指本國的經濟政策不確定性?，F(xiàn)有研究中，Baker et al.（2016）、Davis et al.（2019）、Huang &Luk（2020）以及Yu et al.（2021）等多位學者均采用文本分析法構建了中國EPU指數(shù)。盡管從引用率來看，最早提出EPU指數(shù)概念的Baker所測算的指標得到更多學者的認可，但該指標存在兩點缺陷：①Baker等人用于測算EPU指數(shù)的文本分析來源于香港的《南華早報》，其更為關注華南地區(qū)的新聞，并不能完全反映出中國整體的經濟運行狀況。②Baker等人測算的是國家層面的政策不確定性，并未考慮區(qū)域經濟發(fā)展和政策實施水平的異質性。從圖2可以看出：上海、廣東、江蘇、浙江等東部經濟發(fā)達地區(qū)，政策頒布更為頻繁，不確定性因素相較于其他省份更高。不同區(qū)域EPU的峰值也可看出其EPU指數(shù)存在很大差異。在微觀分析中，如果無法消除這一異質性問題，將會使結果產生偏誤。與其他指標相比，Yu et al.（2021）構建的省份EPU指數(shù)有以下三個優(yōu)點：①首先，將海關數(shù)據與關稅數(shù)據中HS6位產品代碼統(tǒng)一轉換為HS96格式，并將關稅數(shù)據按照產品代碼與年份匹配至海關數(shù)據中。其次，加總中國每年度對j國的總出口規(guī)模，并以當年中國對該國的出口產品i的出口規(guī)模占當年對該國的總出口規(guī)模的比重作為權重匯總計算出該年中國在該國所面臨的關稅上限與下限。最后根據公式計算TPU指數(shù)。充分考慮區(qū)域異質性問題。該指標 選取了國內31個省的主流報紙構建EPU指數(shù)，可以更為準確地衡量不同省份之間的經濟政策不確定性。②考慮中英文語法語義的不同。同一個名詞，中文相較于英文有更多的表達方式，如預計、預期、有待都能表達expect的意思；或許、可能都能表達probably的意思。Baker et al.（2016）等人選取關鍵詞的標準可能會低估甚至扭曲中國的EPU指數(shù)。Yu等在參考政府工作報告、“五年計劃”等政府文件后，在Baker等人的基礎上修改了選取關鍵詞的標準，從而可更精準地理解報道想要表達的內容。③原有的EPU指數(shù)在計算中是將目標文章除以所有文章而獲得文章占比，但除了特定類別的報紙，綜合性報紙包含經濟、娛樂、民生、文化等多方面的內容，以所有文章數(shù)量來計算可能會低估政策不確定性，因此Yu等僅將目標文章數(shù)量除以僅與經濟相關的文章數(shù)量來計算EPU指數(shù)。基于上述考慮，本文采用Yu等構建的省份EPU指數(shù)的對數(shù)衡量企業(yè)所面臨的內部政策不確定性。

圖2 分省份中國EPU指數(shù)

（2）外部政策不確定性。本文以關稅不確定性衡量企業(yè)的外部政策不確定性。①無論企業(yè)OFDI的動機是獲取資源還是開拓市場，最終都會涉及國際貿易，而貿易涉及進出口關稅，因此本文以關稅不確定性指數(shù)衡量上市公司的外部政策不確定性。關稅不確定性的計算方式主要參考Handley & Limao（2015）通過模型推導提出的TPU度量公式：

其中τBTM、τTOP分別表示關稅下限與上限，σ為替代彈性。從公式（6）中可以看出，關稅不確定性衡量的實際上是關稅上下限之間的差額，當差額越大時，表明實際關稅越難以預測。Handley & Limao（2015）基于CES函數(shù)構建的關稅不確定性指數(shù)中，σ的值具有一定的主觀性，現(xiàn)有研究大多取值為2、3、4，在本文的基準回歸中，σ取值為2，并在穩(wěn)健性檢驗中進一步將其替換為3、4。

TPU計算過程中最主要的是要確定關稅的上下限。在WTO框架下，成員方通過設定最惠國關稅（Most Favored Nation Tariff，簡稱MFN）與約束關稅（Bound Tariff，簡稱BT）給予其他成員優(yōu)惠關稅和限定最高征稅稅率。但由于WTO對關稅約束能力不足，①Bchir et al.（2006）指出，雖然WTO限定了約束關稅，但超過30%的約束關稅可以單方面提高而不用補償，這使得WTO對于成員之間最高關稅的約束能力下降。諸多國家互相簽署了自由貿易協(xié)定，承諾為貿易協(xié)定國提供協(xié)定關稅（Preferential Tariff, 簡稱PT）?？紤]到我國已在2001年加入WTO，且當前已經與新加坡、東盟、澳大利亞等多個國家或地區(qū)簽訂了自由貿易協(xié)定，同時現(xiàn)實中實際適用關稅（Effectively Applied Tariffs, AHS關稅）有可能會低于MFN或PT關稅，因此本文將關稅上限設定為約束關稅，下限設定為實際適用關稅與最惠國關稅（協(xié)定關稅）的最小值。與中國存在進出口貿易的部分國家既未加入WTO，也未同中國簽訂自由貿易協(xié)定，針對這種情況的關稅上限，參考Osnago et al.（2015）的做法，以3倍實際適用關稅作為關稅上限。關稅上下限的具體選定如表1所示。

表1 關稅上下限選擇

3.中介變量

（1）不確定性規(guī)避。企業(yè)不確定性規(guī)避的主要特征為投資的減少，并以工業(yè)總產值/資產規(guī)模來衡量規(guī)避程度（王朝陽等，2018）。等待期權理論也認為不確定性主要是影響固定資產等具有高投資不可逆性的標的，其對于企業(yè)的風險規(guī)避更多體現(xiàn)在固定資產等不可逆程度較高的投資資產中。本文在參考王朝陽等（2018）的衡量方式以及等待期權理論的基礎上，以企業(yè)當年新增固定資產占總資產的比值衡量不確定性規(guī)避。

（2）出口貿易規(guī)模。本文以企業(yè)出口規(guī)模的自然對數(shù)來衡量（ 楊晨和韓慶瀟，2015）。4.控制變量

參照現(xiàn)有文獻的做法，本文將其他控制變量分為企業(yè)微觀變量與宏觀變量。企業(yè)微觀變量包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成立年限、ROA、資產負債率（劉莉亞等，2015）。宏觀控制變量包括母國宏觀變量與東道國宏觀變量。母國宏觀變量有GDP增長率和實際利率指數(shù)；東道國宏觀變量包括市場開放程度、東道國GDP增長率以及燃料、礦物和金屬出口占GDP比重（吳先明和黃春桃，2016；田巍和余 杰，2017）。

（三）數(shù)據來源

本文選取2005～2016年A股上市公司數(shù)據作為樣本。在研究中剔除了在樣本期間內出現(xiàn)過重大資產重組而構成借殼上市的樣本。被解釋變量OFDI的數(shù)據來自于企業(yè)年報披露，核心解釋變量內部政策不確定性數(shù)據來自Yu et al.（2021）。外部政策不確定性數(shù)據通過手工計算獲得，計算過程中所需的出口貿易數(shù)據來自海關數(shù)據庫，所需關稅數(shù)據來自World Integrated Trade Solution（WITS）和WTO Tariff Download Facility數(shù)據庫。WITS數(shù)據庫提供最惠國關稅、實際應用關稅與協(xié)定關稅數(shù)據。WTO Tariff Download Facility數(shù)據庫提供WTO成員間的約束關稅數(shù)據。實際利率指數(shù)REER來自國際清算銀行（BIS）統(tǒng)計數(shù)據庫，其余宏觀經濟變量來自中經網經濟統(tǒng)計數(shù)據庫以及國家統(tǒng)計年鑒，企業(yè)微觀變量數(shù)據來自CSMAR數(shù)據庫。各變量的定義及描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 變量定義與描述性統(tǒng)計

四、實證結果和分析

（一）基準回歸

為檢驗本文提出的假設，首先對公式（1）進行實證檢驗，結果如表3所示。在僅控制內外部政策不確定性的滯后項的情況下，內部政策不確定性的上升促進了企業(yè)OFDI，而外部政策不確定性的提升抑制了企業(yè)OFDI。在逐步加入企業(yè)微觀層面控制變量和宏觀層面的控制變量后，結果依然保持一致。假設1和假設2得以證實。當國內不確定性情緒蔓延時，企業(yè)可能會主動進行OFDI，以規(guī)避國內不確定性上升所帶來的經營風險，確保收益的穩(wěn)定性。在很多情況下，國內經濟政策不穩(wěn)定也是為了應對多變的國際市場而進行的調整，也有利于企業(yè)“走出去”開拓海外市場，實現(xiàn)企業(yè)增值。相反，外部政策不確定性增加說明東道國的政治經濟環(huán)境波動性上升，這種不利因素導致了外部因素無法起到拉動作用，企業(yè)為了保證投資盈利以最大化股東價值，會選擇延遲投資，這與等待期權理論的思想是一致的。

表3 內外部政策不確定性與企業(yè)OFDI的基準檢驗結果

此外，從其余控制變量的實證結果，可以發(fā)現(xiàn)總資產規(guī)模對OFDI有著正向的促進作用，這也與過往的研究結果保持一致，規(guī)模越大的企業(yè)越容易參與到國際市場的競爭（陳胤默等，2019）。而國內的經濟增速同樣也能夠促進企業(yè)的OFDI規(guī)模。東道國的宏觀變量中，Open的系數(shù)顯著為正，表明了市場越開放，越能吸引國內的投資，企業(yè)OFDI存在著開拓市場、尋求資源等投資動機（Goh & Wong，2014；Ali &Wong，2018）。

（二）機制檢驗

從表4的回歸結果看，內部政策不確定性顯著降低了企業(yè)固定資產投資比例，表明在內部經濟政策不確定性上升的情況下，企業(yè)存在更為強烈的不確定性規(guī)避行為。而在回歸結果第（6）列中，UOE與OFDI負相關，說明不確定性規(guī)避行為會顯著促進企業(yè)的OFDI規(guī)模。當企業(yè)減少對固定資產的投資，閑置的資金會被企業(yè)從高不確定性風險的國內投資轉移到不確定性程度相對更低的對外投資中。值得注意的是，在考慮了UOE的影響后，內部政策不確定性對于OFDI的影響變得不顯著，這也說明了UOE是內部政策不確定性對OFDI的主要影響渠道，假設3得以驗證。

表4 中介效應檢驗

出口規(guī)模機制的中介檢驗中，回歸結果第（7）列中TPU對企業(yè)出口規(guī)模Export的影響顯著為負，而在第（8）列中出口規(guī)模對企業(yè)OFDI的影響顯著為正，驗證了出口“學習效應”的存在。Capel（1992）認為即使是風險中性的企業(yè)，也會在面臨不確定性的時候，延緩其從出口轉向對外直接投資的決策。值得注意的是，在引入了出口規(guī)模之后，TPU對OFDI的回歸系數(shù)絕對值變?。ㄓ?1.054變?yōu)?1.020）。這說明關稅不確定性導致出口貿易規(guī)模減小，使企業(yè)學習東道國市場的機會變少，進而在一定程度上削弱了企業(yè)OFDI。因此，假設4也得以驗證。

（三）異質性分析

機制檢驗結果表明在政策不確定性風險上升期間，企業(yè)OFDI有著風險規(guī)避的特性。這種風險規(guī)避的行為會對企業(yè)的投資方式以及東道國的選擇產生影響，為進一步探究這些異質性條件下內外部政策不確定性對于企業(yè)OFDI的影響差異，本文將樣本根據投資方式、東道國國家類別的不同，分為新建投資（綠地投資）與跨國并購、發(fā)達國家與發(fā)展中國家四組，分別進行回歸，結果如表5所示。

表5 異質性分析

分投資方式回歸結果列（9）～（10）表明：內部政策不確定性對于企業(yè)以綠地投資開展的OFDI具有顯著正向影響，而對于并購投資的影響則并不明顯。首先，從風險規(guī)避角度來看，由于不同國家的會計準則之間存在一定差異，跨國并購面臨著資產評估問題。尤其在不確定性因素上升時期，企業(yè)對于被收購公司的資產價值評估存在信息不對稱與滯后性，容易導致跨國并購失敗。其次，由于東道國的政策限制以及出于保護國內企業(yè)的考慮，有時會限制某些特定產業(yè)的兼并與收購，例如可口可樂收購匯源果汁就因違反反壟斷法中的規(guī)定而最終以失敗告終。因而在自身面臨內部政策不確定性的情況下，企業(yè)往往不會選擇以跨國并購的方式開展OFDI，以減少投資的不穩(wěn)定因素。最后，兩種投資模式在資金給付方式上存在不同，綠地投資需要連續(xù)多年的資金支出，而跨國并購則一般在交易當期結算完成。因此當東道國面臨高度政策不確定性時，從綠地投資中撤資的成本要低得多，在不確定性較高的情況下，綠地投資要優(yōu)于跨國并購（Slangen，2013）。

分發(fā)達國家與發(fā)展中國家回歸結果列（11）～（12）表明：內外部政策不確定性對于企業(yè)在發(fā)達國家進行OFDI影響更為顯著。這與我國當前階段OFDI特征也相吻合。相較于發(fā)展中國家，發(fā)達國家擁有更為龐大的市場規(guī)模、更為先進的生產技術以及更為完備的服務體系，因此在不確定性風險上升時期，對于母國企業(yè)更有吸引力。Madhok & Keyhani（2012）也坦言，相較于發(fā)達國家，發(fā)展中國家在收入水平以及機構環(huán)境質量等方面都處于劣勢，因此發(fā)展中國家的跨國企業(yè)在進行OFDI或者跨國并購時往往不具備技術和品牌優(yōu)勢。但其能夠通過投資發(fā)達國家進行能力開發(fā)，并最終通過學習和能力升級在競爭中實現(xiàn)趕超。因此內部政策不確定性對于企業(yè)在發(fā)達國家的OFDI影響更為顯著。

（四）內生性檢驗

為了進一步消除內生性帶來的影響，本文采用外生性沖擊（自然災害、政變和暴力革命、恐怖襲擊等突發(fā)事件）作為政策不確定性的工具變量對實證結果進行檢驗。一方面，自然災害與經濟政策不確定性具有一定的相關性。兩者都是人們無法預期的風險。自然災害發(fā)生后，報紙會對相關事件進行充分報道，同時政府也會發(fā)布相關的政策以幫助災后重建。Baker et al.（2020）發(fā)現(xiàn)，自然災害沖擊后15天內，報紙的相關報道增加了39%。這也說明自然災害事件與基于報紙文本分析計算的經濟政策不確定性指數(shù)之間有著緊密聯(lián)系。 魯曉東和劉京軍（2017）、Baker et al.（2020）等也都把自然災害作為不確定的工具變量。另一方面，以自然災害為代表的外生沖擊，滿足了工具變量的外生性特征。 長期來看，自然災害屬于自然現(xiàn)象，雖然人類活動能夠增加或者減少自然災害發(fā)生的可能性，但是何時發(fā)生自然災害遠非人力所能控制。因此，自然災害的發(fā)生并不能直接影響企業(yè)OFDI。

本文以2005～2016年間國內和國際發(fā)生的自然災害事件數(shù)量（disaster_num）之和來構建工具變量，并分別以滯后兩期的國內自然災害事件數(shù)量和其他各國自然災害事件數(shù)量作為內部與外部政策不確定性的工具變量。之所以選擇滯后兩期的數(shù)據是因為經濟重建是滯后于自然災害的發(fā)生而開展的。首先，自然災害發(fā)生的初期，政府更多是將力量放在救災當中，優(yōu)先保護百姓的人身與財產安全，之后才會進一步考慮如何通過經濟手段幫助災后重建。其次，我國大部分地區(qū)的氣候特征屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，該地理特征也決定了國內主要自然災害多為6～10月份的臺風、洪水以及10～12月份的雪災寒潮。這些自然災害事件主要集中在下半年且持續(xù)時間較長。自然災害的發(fā)生并不會立刻導致內部政策不確定性上升。故本文以滯后兩期的自然災害事件數(shù)量作為滯后一期的政策不確定性的工具變量。自然災害的數(shù)據來自Center for Research on the Epidemiology of Disasters（CRED）的EM-DAT數(shù)據庫，并進一步通過手工整理2005～2016年間國內發(fā)生的371起自然災害事件，并根據自然災害發(fā)生地點將國內數(shù)據細分為各個省份在樣本期間內發(fā)生的自然災害事件數(shù)量。

表6展示了2SLS的工具變量回歸結果。第一階段回歸中，工具變量對于政策不確定性的影響顯著為正，表明自然災害事件的發(fā)生使得經濟政策產生了更多的波動性，這與本文的預期相符。第一階段回歸的弱工具變量檢驗的F統(tǒng)計量分別為73.66、76.73，遠大于20，說明不存在弱工具變量的問題。第二階段回歸結果表明，在考慮內生性問題之后，內部政策不確定性對于企業(yè)OFDI規(guī)模的影響依然顯著為正，而外部政策不確定性對于企業(yè)OFDI影響顯著為負。

表6 工具變量檢驗結果

（五）穩(wěn)健性檢驗

1.考慮不同報紙信息來源的內部政策不確定性

前文以Yu et al.（2021）的省級經濟政策不確定性作為內部經濟政策不確定性的衡量指標。為進一步保證結果的穩(wěn)健性，本文進一步以其他三位學者的指標重新進行回歸（Baker et al.，2016；Davis et al.，2019；Huang & Luk，2020）。回歸結果如表7列（17）～（19）所示，在考慮了不同新聞信息來源的經濟政策不確定性指數(shù)之后，回歸結果與前文基本保持一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗——更換EPU指標

2.更換外部政策不確定性指標

前文在關稅不確定性的構造過程中，將σ取值為2?，F(xiàn)有文獻的做法一般在5以內取值，為了保證實證結果不會受到σ取值的影響，本文進一步將替代彈性σ拓展到3、4，以此檢驗外部政策不確定性影響結果的穩(wěn)健性。同時，本文還考慮以Handley（2014）提出的另一種關稅不確定性測算方式重新計算了關稅不確定性，實證檢驗結果如表8列（20）～（22）所示，在考慮了不同類型的σ值之后，外部政策不確定性對于企業(yè)OFDI的影響依然顯著為負，同時以另一種公式計算的外部政策不確定性對企業(yè)OFDI的影響結果與前文保持一致，說明本文結果的穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗——更換TPU指標

3.考慮遺漏變量問題

在上述實證分析中，本文考慮了因為逆向因果所導致的內生性問題，但除此之外，對于模型的估計還需要注意可能存在的遺漏變量問題。首先，由于企業(yè)的重大財務決策主要由董事、監(jiān)事等企業(yè)高管共同決議，因此除了財務因素之外，高管個人特征也會影響企業(yè)投資決策（盧馨等，2017）。其次，東道國的制度水平也是企業(yè)OFDI的重要影響因素之一，而本文所探討的政策不確定性只是制度水平在經濟方面的表現(xiàn)。除此之外，法律情況、營商環(huán)境、監(jiān)管質量等其他反映制度水平的因素也會影響企業(yè)OFDI（宗芳宇等，2012）。

為解決遺漏變量的影響，保證結果的穩(wěn)健性，本文首先在回歸模型中加入了高管平均年齡對數(shù)（M_Age）、男性高管比例（Gender）、高管平均受教育水平（Edu）等反映高管特征的變量。其次在回歸中加入高管是否有海外經歷這一虛擬變量。高管海外經歷能夠幫助企業(yè)了解海外市場，也會對其投資風格產生一定影響（宿曉和王豪峻，2016；袁蓉麗等，2020）。最后參照劉曉光和楊連星（2016）的研究，以世界銀行編制的世界治理指標（WGI）來衡量東道國的制度水平，并將其加入回歸模型。表9的回歸結果表明，在加入高管特征、海外經歷、東道國制度水平等一系列變量來緩解遺漏變量的問題后，本文的結論依然保持穩(wěn)健，內外部政策不確定性對于OFDI的影響結果與前文保持一致。

表9 穩(wěn)健性檢驗——遺漏變量

五、結論與政策建議

本文以2005～2016年中國企業(yè)OFDI數(shù)據，實證檢驗了內外部經濟政策不確定性對于企業(yè)OFDI的影響，結果發(fā)現(xiàn)內部經濟政策不確定性的提升增加了企業(yè)OFDI的規(guī)模，而外部經濟政策不確定性抑制了企業(yè)OFDI。機制分析發(fā)現(xiàn)，不確定性規(guī)避是內部政策不確定性的主要影響渠道，而出口規(guī)模則是外部政策不確定性影響OFDI的渠道之一。為降低模型的內生性問題對于結果的影響，本文將自然災害數(shù)據作為內外部經濟政策不確定性的工具變量。在解決了內生性問題之后，影響的結果仍然與前文保持一致。與此同時，本文還以Baker等多位學者測算的指數(shù)替換原有的指標重新進行分析，以保證結果的穩(wěn)健性。

本文的實證結果表明國內政策不確定性上升促進了我國企業(yè)的OFDI行為，其主要來自企業(yè)規(guī)避風險的動機，而這種投資動機的投資行為可能并不持久，對我國競爭力的提升也無太大裨益。因此政府應當意識到高政策不確定性會導致風險規(guī)避型OFDI。所以，政府首先應盡量保持政策的穩(wěn)定性，為企業(yè)提供穩(wěn)定的國內經營環(huán)境，改善企業(yè)對市場的預期并提升其發(fā)展信心；同時政府也要注重對風險規(guī)避型投資動機的監(jiān)督與引導，避免國內投資的流失。其次，在當前這“百年未有之大變局”之下，無論國家還是企業(yè)，都要懂得在危機中育新機，化阻力為動力。英國脫歐、中美經貿摩擦、新冠肺炎疫情等事件的發(fā)生，都預示著未來世界經濟的發(fā)展會面臨更為嚴峻的不確定性挑戰(zhàn)。作為政策的制定者，政府應當繼續(xù)毫不動搖地將對外開放作為基本國策，繼續(xù)發(fā)揮政策優(yōu)勢，鼓勵企業(yè)OFDI，尤其是技術尋求型OFDI這類對我國掌握核心技術和發(fā)展高新產業(yè)存在促進作用的國際投資。最后，外部政策不確定性的抑制效果也提醒我們穩(wěn)定貿易環(huán)境的重要性。政府應當加強與各國的貿易交流，積極同他國探討自由貿易區(qū)的設立，簽訂自由貿易協(xié)定，降低出口關稅不確定性，為企業(yè)營造穩(wěn)定的國際貿易環(huán)境。