貿(mào)易政策不確定性、股權(quán)質(zhì)押與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)
——基于3 453家上市企業(yè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證

喬桂明 李梓旗

(蘇州大學(xué) 東吳商學(xué)院，江蘇 蘇州 215021)

一、引言

“貿(mào)易政策不確定性”近年成為全球熱詞，是學(xué)者通過報(bào)刊關(guān)于“貿(mào)易政策以及不確定性”相關(guān)字樣的出現(xiàn)頻度來度量國內(nèi)國外雙重指標(biāo)的具體數(shù)值，也是衡量一國貿(mào)易政策的綜合性指標(biāo)。Handley and Lim?o[1]指出了當(dāng)貿(mào)易政策不確定性增長會(huì)減少企業(yè)的資金和投資，從而導(dǎo)致了貿(mào)易數(shù)量和消費(fèi)者實(shí)際數(shù)量的降低，并建立了一種關(guān)于貿(mào)易政策不確定性的模型，分析了中國加入WTO后國際貿(mào)易方面交易量爆發(fā)性增長的原因，分析結(jié)果表明中國加入WTO后對(duì)美出口增長的22%～30%可以由政策不確定性的變化所解釋。

由于國家是制定政策的主導(dǎo)者，當(dāng)一國經(jīng)濟(jì)政策激進(jìn)、不穩(wěn)定甚至毫無規(guī)則和信用時(shí)，一國的金融風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)提高，由于美國近期制定的政策大部分都是針對(duì)某一國家或者某些企業(yè)并且在毫無征兆的前提下突然宣布的，導(dǎo)致這些國家及企業(yè)措手不及從而導(dǎo)致陷入了極其被動(dòng)的局面，而這些政策部分是美國政府或者領(lǐng)導(dǎo)人的突發(fā)決定，對(duì)企業(yè)的影響估計(jì)不足，從而導(dǎo)致政策制定國的很多企業(yè)也受到巨大的影響。

而貿(mào)易政策作為經(jīng)濟(jì)政策的重要分支，其不確定性升高直接影響到企業(yè)，由于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度增加導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流的不確定性增大、未來不可預(yù)測性升高，從而導(dǎo)致企業(yè)投資減少[2][3][4]，繼而減少或拒絕在該國投資。當(dāng)股市的不穩(wěn)定性和波動(dòng)性更大的時(shí)候，企業(yè)寧可選擇暫停投資來規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)[5]。然而，當(dāng)部分企業(yè)的投資項(xiàng)目正在進(jìn)行的時(shí)候，往往企業(yè)被該項(xiàng)目所拖累而無法停止，企業(yè)雖面臨融資約束卻不得不繼續(xù)追加投資直至項(xiàng)目完成，此時(shí)部分股東和企業(yè)就不得不選擇進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押行為來緩解融資約束。

股權(quán)質(zhì)押行為作為企業(yè)獲得現(xiàn)金流的一種重要渠道而變得越來越普遍。根據(jù)中國滬深兩市上市公司2020年10月的數(shù)據(jù)，在上市公司中，共有多達(dá)2 750家公司進(jìn)行了股權(quán)質(zhì)押，股權(quán)質(zhì)押比例超過50%的公司有64家、30%～50%的公司有338家、10%～30%的公司占1 121家、小于10%的公司則達(dá)到了1 227家之多。共計(jì)質(zhì)押股數(shù)達(dá)5 057億股，質(zhì)押總市值達(dá)到4.51萬億元。何威風(fēng)等[6]認(rèn)為股權(quán)質(zhì)押融資與其他不動(dòng)產(chǎn)相比，具有價(jià)值明確、容易觀測以及流動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，而且可以減少信息的不對(duì)稱。種種跡象表明，股權(quán)質(zhì)押行為正在成為公司緩解融資約束的一種重要選擇。

然而，當(dāng)企業(yè)股東選擇進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押來緩解企業(yè)面臨的融資約束和資金問題時(shí)，反而讓企業(yè)面臨了新的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。王斌等[7]認(rèn)為當(dāng)股東進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押而股票價(jià)格降到質(zhì)押底線價(jià)值之下時(shí)，金融機(jī)構(gòu)可能會(huì)拋售股票來維持保證金比例從而觸發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)股東想通過股權(quán)質(zhì)押來緩解公司融資約束問題時(shí)，反而可能把公司推向惡性循環(huán)的深淵里。鄭國堅(jiān)等[8]研究發(fā)現(xiàn)大股東面臨企業(yè)融資約束而進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押會(huì)增加掏空上市公司的可能性。當(dāng)股東進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押而緩解自身融資約束時(shí)，質(zhì)押股票以及質(zhì)押物的價(jià)值波動(dòng)也會(huì)引發(fā)一系列金融風(fēng)險(xiǎn)。[6]

基于以上分析，本文以2014—2019年全部A股上市公司的季度數(shù)據(jù)為研究樣本，以公司股權(quán)質(zhì)押行為為視角觀察并分析貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)會(huì)產(chǎn)生巨大的影響，在運(yùn)用GMM估計(jì)控制貿(mào)易政策不確定性的潛在的內(nèi)生性之后，該結(jié)論依然成立。本文進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易政策不確定性對(duì)國有企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響小于非國有企業(yè)，對(duì)小企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響大于大企業(yè)，并且組間系數(shù)差異檢驗(yàn)均通過了顯著性檢驗(yàn)。

本文主要有以下貢獻(xiàn)：第一，細(xì)化了政策不確定性對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，從貿(mào)易政策視角切入分析企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，豐富了貿(mào)易政策不確定性領(lǐng)域的文獻(xiàn)。第二，區(qū)別于現(xiàn)有文獻(xiàn)貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制，并且從企業(yè)股權(quán)質(zhì)押視角研究了貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響，豐富了該領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)。第三，進(jìn)一步檢驗(yàn)影響機(jī)制的異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易政策不確定性對(duì)國有企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響比非國有企業(yè)弱，證明了國有企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性的背景下抗風(fēng)險(xiǎn)能力更強(qiáng)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假說

Huang and Luk[9]對(duì)Baker的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)細(xì)分成為貿(mào)易、財(cái)政和貨幣政策不確定性指數(shù)。隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的出現(xiàn)，有關(guān)于政策不確定與企業(yè)相關(guān)文獻(xiàn)也越來越多，政策不確定性與企業(yè)出口[10][11]、企業(yè)技術(shù)改革和企業(yè)資本結(jié)構(gòu)[12]、企業(yè)進(jìn)口[13]和企業(yè)貸款成本[14]等方面都有人涉及。而Backmann等[15]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)降低企業(yè)生產(chǎn)率，從而使企業(yè)盈利能力下降。

部分文獻(xiàn)從股票以及外匯市場等方面研究金融風(fēng)險(xiǎn)。楊子暉等[16]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定會(huì)以股票市場為源頭對(duì)全球金融市場產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，而外匯市場會(huì)成為金融市場風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的主要接受方。Pastor和Veronesi[17]通過構(gòu)建一般均衡模型發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大股價(jià)跌幅越大。

也有部分文獻(xiàn)研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性與銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)關(guān)系。有研究表明銀行業(yè)信貸作為擴(kuò)張經(jīng)濟(jì)政策的主要渠道，銀行比一般企業(yè)受不確定性政策影響更為明顯，敏感度影響也更大，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)宏觀及微觀層面的影響最終會(huì)傳遞到銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上。[18][19]巴曙松等[20]認(rèn)為中國銀行業(yè)過于依賴中間業(yè)務(wù)，以利差為主要盈利模式。當(dāng)政策不確定性升高時(shí)，這種單一的盈利模式會(huì)給銀行業(yè)帶來更高的風(fēng)險(xiǎn)。顧海峰和于家珺[21]研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過影響股權(quán)質(zhì)押價(jià)值下降而導(dǎo)致違約率攀升，從而影響銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升。以上文獻(xiàn)研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，并且圍繞銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的研究較多。

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)方面，余明桂、李文貴和潘紅波從民營化與企業(yè)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的角度研究了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。[22]也有不少從股權(quán)質(zhì)押角度切入的研究，譚小芬和張文婧[23]研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)對(duì)投資者預(yù)期較為樂觀時(shí)，企業(yè)會(huì)選擇通過股權(quán)質(zhì)押方式來進(jìn)行債務(wù)融資。程晨和陳青[24]認(rèn)為企業(yè)為了化解政策不確定性的沖擊，有動(dòng)力利用股權(quán)質(zhì)押行為來緩解該企業(yè)債務(wù)融資。

以上大部分文獻(xiàn)研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，并且圍繞銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的研究較多，較少文獻(xiàn)研究貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)之間的關(guān)系，更少有關(guān)于股權(quán)質(zhì)押引發(fā)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)以及貿(mào)易政策不確定性通過企業(yè)股權(quán)質(zhì)押行為而引起的企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究。基于此，我們提出的傳導(dǎo)渠道為：貿(mào)易政策不確定性會(huì)引發(fā)企業(yè)現(xiàn)金流緊張，從而引發(fā)企業(yè)融資約束問題，導(dǎo)致公司股東不得不進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押行為來緩解現(xiàn)金流壓力，股權(quán)質(zhì)押比例越高，越容易引發(fā)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。傳導(dǎo)渠道為貿(mào)易政策不確定性-企業(yè)股權(quán)質(zhì)押比例-企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。從而提出假設(shè)1(H1)與假設(shè)2(H)：

H1：貿(mào)易政策不確定性增加了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

H2：貿(mào)易政策不確定性提高了企業(yè)股權(quán)質(zhì)押比例從而引發(fā)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

不同決策者對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度卻是截然不同的，風(fēng)險(xiǎn)厭惡較高的決策者更傾向于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，這些決策者可能會(huì)放棄那些風(fēng)險(xiǎn)高收益高的項(xiàng)目。[25]同理，當(dāng)企業(yè)擁有政府背景時(shí)，由于體量相對(duì)較大、公司相對(duì)較成熟且政府定位較為明確，決策者在制定策略時(shí)會(huì)不同于那些初創(chuàng)企業(yè)或部分急于轉(zhuǎn)型的企業(yè)，往往會(huì)更加穩(wěn)健。但非國有企業(yè)則與之不同，決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好往往更加主導(dǎo)了企業(yè)的行為，風(fēng)險(xiǎn)厭惡低的決策者行事風(fēng)格可能會(huì)較為冒進(jìn)，導(dǎo)致資金鏈斷裂，而風(fēng)險(xiǎn)厭惡高的企業(yè)家往往會(huì)因?yàn)閰拹猴L(fēng)險(xiǎn)而錯(cuò)失機(jī)會(huì)而逐漸沉淪。當(dāng)部分國有企業(yè)由于貿(mào)易政策不確定性而導(dǎo)致面臨經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)甚至資金鏈斷裂時(shí)，由于國有企業(yè)的政府背景，而中國銀行業(yè)又占據(jù)極為特殊的融資支持地位，國有企業(yè)相較于非國有企業(yè)更容易獲得資金，來彌補(bǔ)之前政策不確定性帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)非國有企業(yè)面臨貿(mào)易政策不確定性，除非該企業(yè)潛力巨大或者是某方面龍頭企業(yè)或者從事相關(guān)稀缺產(chǎn)業(yè)，則非國有企業(yè)相較于國有企業(yè)獲得資金的能力較弱，從而帶來企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)?；谝陨戏治?，提出假設(shè)3(H3)：

H3：貿(mào)易政策不確定性背景下國有企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)能力高于非國有企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

大企業(yè)在各行各業(yè)占據(jù)著龍頭地位，并且是某些地區(qū)乃至全國的支柱性企業(yè)。當(dāng)面臨貿(mào)易政策不確定性時(shí)，銀行更愿意為大企業(yè)發(fā)放貸款。而小企業(yè)由于自身抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力相對(duì)較弱，銀行業(yè)出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的原因，更加不愿意給小企業(yè)發(fā)放貸款，從而導(dǎo)致市場現(xiàn)金流向兩極化，大企業(yè)資金流充裕從而有足夠的能力抵御貿(mào)易政策不確定性帶來的風(fēng)險(xiǎn)。而小企業(yè)則比平時(shí)更難得到資金，從而更容易引發(fā)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。綜上所述，提出假設(shè)4(H4)：

H4：企業(yè)規(guī)模越大抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，企業(yè)規(guī)模越小抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越弱。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本篩選

由于股權(quán)質(zhì)押只有2014年以后的數(shù)據(jù)，本文以2014—2019年全部A股上市公司季度數(shù)據(jù)作為樣本，以股權(quán)質(zhì)押為視角，剔除從未進(jìn)行過股權(quán)質(zhì)押的企業(yè)共得到3 453家上市公司。研究數(shù)據(jù)均來自國泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)以及同花順數(shù)據(jù)庫。本文剔除了金融行業(yè)、被特殊處理(ST、ST*)樣本和剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本，最終樣本量為59 792個(gè)，并且為避免極端值影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的水平進(jìn)行縮尾處理。

(二)變量定義

1.核心解釋變量：本文選取Huang and Luk[9]構(gòu)建的中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)(cntpu)的季度數(shù)據(jù)作為核心解釋變量，時(shí)間跨度為2014年1月至2019年12月，Huang and Luk[9]在大陸的114家報(bào)紙中，統(tǒng)計(jì)了經(jīng)濟(jì)、不確定性、政策和貿(mào)易政策這四個(gè)關(guān)鍵詞至少包含一個(gè)關(guān)鍵詞的文章，并將每個(gè)月的文章數(shù)量按照當(dāng)月符合標(biāo)準(zhǔn)的文章進(jìn)行縮放，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算報(bào)紙每月的平均值，并將其正常化，使其在2000年1月至2011年12月期間的平均值為100。貿(mào)易政策不確定性指數(shù)越大代表其對(duì)本國貿(mào)易的影響越大。

2.被解釋變量：企業(yè)層面的被解釋變量，本文參考Atlman提出的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(Zscore)來作為企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的代理指標(biāo)[26][27]，標(biāo)記為Zscore。企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)Zscore的計(jì)算公式為：Zscore=1.2×營運(yùn)資金/總資產(chǎn)+1.4×留存收益/總資產(chǎn)+3.3息稅前利潤/總資產(chǎn)+0.6×股票總市值/負(fù)債面價(jià)值+0.999×銷售收入/總資產(chǎn)。Zscore指數(shù)用于衡量企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性,故與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)成反比。

3.控制變量：本文借鑒了方軍雄等[28]、Lin等[29]和姜付秀等[30]的做法，控制了公司的盈利能力(ROA)、流動(dòng)比率(CurRatio)、企業(yè)價(jià)值(TobinQ1)和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(TurnoverR)。根據(jù)毛其淋[13]、Blundell等[31]和聶輝華等[32]的做法，控制變量包括企業(yè)杠桿率(AssetLiabilityR)，用負(fù)債總額與總資產(chǎn)的比值衡量。同時(shí)控制宏觀變量一國貨幣增速(M2)以及國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率(Gdpg)。由于本文以季度數(shù)據(jù)為樣本，time為季度(時(shí)間)固定效應(yīng)來控制宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

4.中介變量：本文參考了楊鳴京等[33]、姜付秀等[30]在股權(quán)質(zhì)押方面選取的中介變量，選取股權(quán)質(zhì)押行為并且用上市公司股權(quán)質(zhì)押數(shù)量/上市公司股權(quán)總數(shù)量來表示，中介變量為企業(yè)股權(quán)質(zhì)押比率(PledRatio)，即為企業(yè)股權(quán)質(zhì)押數(shù)量與實(shí)際數(shù)量之比。

(三)研究模型

本文參照Baron和Kenny[34]提出的逐步檢驗(yàn)法(Causal Steps Approach)來分四階段檢驗(yàn)，第一階段檢驗(yàn)貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的直接影響；第二階段檢驗(yàn)貿(mào)易政策不確定性對(duì)股權(quán)質(zhì)押比率的影響；第三階段檢驗(yàn)股權(quán)質(zhì)押比率對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響；最后階段檢驗(yàn)在控制了股權(quán)質(zhì)押比率，貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響。

Zscoreit=a0+a1TPUAveraget+a2Xit+a3Mt+qi+εit

(1)

Pledgeit=b0+b1TPUAveraget+b2Xit+b3Mt+qi+εit

(2)

Zscoreit=c0+c1PledRatioit+c2Xit+c3Mt+qi+εit

(3)

Zscoreit=β0+β1TPUAveraget+β2PledRatioit+β3Xit+β4Mt+qi+εit

(4)

表1 主要變量及定義

其中企業(yè)Zscore為企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，核心解釋變量TPUAverage為貿(mào)易政策不確定性季度值，其系數(shù)表該指數(shù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響，Xit為隨時(shí)間變化的企業(yè)層面控制變量，qi為企業(yè)固定效應(yīng)，控制不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征，以緩解遺漏變量問題。核心解釋變量為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，無法控制時(shí)間固定效應(yīng)，所以要控制宏觀層面的因素，標(biāo)記為Mt。εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，β0為截距項(xiàng)。選取股權(quán)質(zhì)押比率用PledRatio來表示，股權(quán)質(zhì)押比率越高，引發(fā)的企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越大。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2是數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從中可以看出，經(jīng)過對(duì)數(shù)化處理的企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)lnzscore最小值與最大值依然具有很大差距，表明上市公司應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力參差不齊。股權(quán)質(zhì)押PledRatiode的均值為14.32，表明企業(yè)股權(quán)質(zhì)押的平均比例為14.32%，最小值和最大值分別為0和86.06，說明企業(yè)之間對(duì)進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押的態(tài)度和需求不一，部分公司不需要進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押行為，而另一部分公司對(duì)股權(quán)質(zhì)押的依賴則相對(duì)較大。貿(mào)易政策不確定性TPUaverage的均值為257.1，而最小值和最大值分別為21.62和599.8，說明受外部環(huán)境影響，我國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)波動(dòng)較大，存在較強(qiáng)的不確定性。SOE的均值為0.488，說明我國非國有企業(yè)和國有企業(yè)比例大致相同。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基本結(jié)果回歸和中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表3列(1)是貿(mào)易政策不確定性(TPUaverage)對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的基本回歸。由于zscore衡量企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性,故與企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)呈反向相關(guān)關(guān)系，回歸結(jié)果證明貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)為-0.000 567，在1%水平上顯著為負(fù)，說明貿(mào)易政策不確定性的提升會(huì)顯著增加企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)1得到證明。表3列(2)是中介效應(yīng)的分段回歸，是股權(quán)質(zhì)押比率(PledRatio)對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)lnzscore的回歸?；貧w結(jié)果表明股權(quán)質(zhì)押行為與企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的系數(shù)為-0.001 81，在1%水平上呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明企業(yè)股權(quán)質(zhì)押比率越大，企業(yè)面臨的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越高。表3列(3)是貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)股權(quán)質(zhì)押比率的分段回歸。是貿(mào)易政策不確定性對(duì)股權(quán)質(zhì)押比率的回歸。回歸結(jié)果表明貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)股權(quán)質(zhì)押比率的系數(shù)為0.004 41，在1%水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系，說明貿(mào)易政策不確定性指數(shù)越高，企業(yè)進(jìn)行股權(quán)質(zhì)押比率就越高。表3列(4)是加入了股權(quán)質(zhì)押比率的貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果。貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的系數(shù)為0.000 560且在1%水平上顯著為負(fù)，小于表3列(1)系數(shù)且顯著，說明股權(quán)質(zhì)押比率為貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的部分中介，部分中介效應(yīng)明顯。假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表3 貿(mào)易政策不確定性、股權(quán)質(zhì)押與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)

續(xù)表

(三)異質(zhì)性檢驗(yàn)

表4是分國有非國有以及大規(guī)模小規(guī)模企業(yè)的異質(zhì)性檢驗(yàn)，國有非國有企業(yè)的檢驗(yàn)結(jié)果證明貿(mào)易政策不確定性對(duì)國有企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)明顯低于非國有企業(yè)。說明國有企業(yè)面臨貿(mào)易政策的不確定性有更強(qiáng)的預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)能力，中間的邏輯鏈條是，由于中國金融體系以間接融資為主導(dǎo)，銀行信貸在緩解融資約束和支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著重大的作用。[35]當(dāng)貿(mào)易政策不確定性指數(shù)升高時(shí)，國有企業(yè)由于有國家作為信用背書，更容易從銀行獲得貸款，面臨的融資約束更低，獲得現(xiàn)金流的能力更強(qiáng)，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力更強(qiáng)。而非國有企業(yè)由于沒有政府的信用背書，在貿(mào)易政策不確定性的背景下銀行出于預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)的目的，以個(gè)人名義的信用資質(zhì)難以獲得銀行的信任，從而增加了企業(yè)的融資約束，導(dǎo)致非國有企業(yè)面臨的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)更高。表4國有企業(yè)與非國有企業(yè)貿(mào)易政策不確定性系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)，說明不管是非國有企業(yè)還是國有企業(yè)在貿(mào)易政策不確定性的背景下經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)都顯著上升。分企業(yè)規(guī)模的檢驗(yàn)結(jié)果證明貿(mào)易政策不確定性對(duì)小規(guī)模企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的提升顯著大于大規(guī)模企業(yè)。其邏輯是，當(dāng)貿(mào)易政策不確定性升高時(shí)，銀行業(yè)也面臨著巨大的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，從而逼迫銀行業(yè)發(fā)放貸款更為謹(jǐn)慎，由于大企業(yè)的信用以及實(shí)力相較于小企業(yè)更好，銀行面臨大企業(yè)與小企業(yè)的時(shí)候會(huì)更愿意選擇規(guī)模相對(duì)較大的企業(yè)發(fā)放貸款，從而達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的。而銀行業(yè)的避險(xiǎn)態(tài)度雖然給了大企業(yè)幫助，卻讓小企業(yè)面臨更為困難的經(jīng)營模式和更強(qiáng)的融資約束，從而使小企業(yè)面臨更高的風(fēng)險(xiǎn)。表4大規(guī)模企業(yè)與小規(guī)模企業(yè)貿(mào)易政策不確定性系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)，說明當(dāng)貿(mào)易政策不確定性升高時(shí)，無論是大企業(yè)還是小企業(yè)都面臨著更高的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

表4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

五、內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文穩(wěn)健性檢驗(yàn)(表5)采取替換核心變量的方法，參考Steven計(jì)算出的貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，為了從不同視角檢驗(yàn)貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響，替換貿(mào)易政策不確定性這個(gè)核心解釋變量，回歸符號(hào)與顯著性與基本回歸一致。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

續(xù)表

(二)內(nèi)生性檢驗(yàn)

企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增加會(huì)不會(huì)導(dǎo)致貿(mào)易政策不確定性增加呢？理論來講是否定的，所以我們認(rèn)為不存在雙向因果關(guān)系。一方面，貿(mào)易政策不確定性波動(dòng)帶來經(jīng)營環(huán)境變化必然會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，目前國家非常在意企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的防控，通過對(duì)外進(jìn)行多邊貿(mào)易談判、對(duì)內(nèi)進(jìn)行監(jiān)管防控及預(yù)警的一系列行為來幫助企業(yè)預(yù)防和降低風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，貿(mào)易政策不確定性是政府政策變動(dòng)和國際經(jīng)濟(jì)環(huán)境波動(dòng)以及國際政治影響的多方面因素共同作用的結(jié)果而形成的，微觀企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的大小對(duì)其產(chǎn)生的影響非常微小。本文在處理數(shù)據(jù)和計(jì)量設(shè)定方面對(duì)核心解釋變量和控制變量進(jìn)行滯后一期處理，本期的企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對(duì)事前產(chǎn)生的不確定性更加難以影響，在一定程度上避免了反向因果關(guān)系并緩解了內(nèi)生性問題。為了增強(qiáng)穩(wěn)健性對(duì)反向因果關(guān)系進(jìn)行處理，借鑒王義中和宋敏[36]、顧夏銘等[37]以及李敬子和劉月[38]的方法，使用日本貿(mào)易政策不確定性指數(shù)為工具變量，回歸結(jié)果見表6列(1)，并考慮核心解釋變量滯后一期和滯后兩期為工具變量進(jìn)行GMM回歸，見表6列(2)和列(3)，對(duì)比基準(zhǔn)回歸，貿(mào)易政策不確定性系數(shù)均呈顯著負(fù)向相關(guān)，結(jié)果穩(wěn)健可靠。

表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)

續(xù)表

六、結(jié)論與建議

本文從股權(quán)質(zhì)押視角探討了貿(mào)易政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響[39]，并證明了股權(quán)質(zhì)押是貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的一條重要傳導(dǎo)渠道。主要研究結(jié)果為：貿(mào)易政策不確定性會(huì)顯著影響企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，并且會(huì)使企業(yè)增加股權(quán)質(zhì)押比率來緩解融資約束，從而加劇企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，與非國有相比國有企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)能力更強(qiáng)，但面對(duì)貿(mào)易政策不確定性的提高，不管是對(duì)國有企業(yè)還是非國有企業(yè)都會(huì)帶來巨大的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。與小規(guī)模企業(yè)相比，大規(guī)模企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力更強(qiáng)，但不管是大規(guī)模企業(yè)還是小規(guī)模企業(yè)，貿(mào)易政策不確定性引發(fā)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)都是顯著的。

本研究具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義：首先，當(dāng)貿(mào)易政策不確定性升高時(shí)，企業(yè)應(yīng)該盡早準(zhǔn)備預(yù)防性措施來減輕企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)；其次，在國際環(huán)境不穩(wěn)定的前提下，企業(yè)應(yīng)該避免盲目擴(kuò)張，保持資金充足來應(yīng)對(duì)一系列未知的風(fēng)險(xiǎn)；最后，對(duì)政策制定者而言，應(yīng)該設(shè)置企業(yè)股權(quán)質(zhì)押比率預(yù)警，設(shè)置股權(quán)質(zhì)押比率警戒線來警示企業(yè)面臨風(fēng)險(xiǎn)的高低。同時(shí)提高銀行業(yè)信貸的透明度，從嚴(yán)監(jiān)管并檢查銀行業(yè)選擇性放貸，只針對(duì)部分國有企業(yè)或大規(guī)模企業(yè)放貸的盈利性偏好，從而給中小企業(yè)及非國有企業(yè)的生存和健康發(fā)展帶來資金活力。