不確定性與企業(yè)風(fēng)險：基于中國EPU指數(shù)的經(jīng)驗證據(jù)

徐光偉，殷皓洲

（1.常州大學(xué)商學(xué)院，江蘇 常州 213164；2.貴州財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

引言

進入21 世紀(jì)以來，世界不穩(wěn)定性不確定性因素增多?！?11”事件、國際金融危機、英國脫歐、美國大選、新冠疫情……，層出不窮的重大事件席卷全球，導(dǎo)致世界經(jīng)濟下行風(fēng)險加劇。當(dāng)前世界正處于百年未有之大變局，既面臨風(fēng)險挑戰(zhàn)，也是重要機遇期。2018年6月，習(xí)近平總書記在中央外事工作會議上提出“當(dāng)前中國處于近代以來最好的發(fā)展時期，世界處于百年未有之大變局”的重要論斷，并在此后不同場合中又多次強調(diào)。“變局”即外部環(huán)境處于不斷的變化中，未來是不確定的。過去的經(jīng)驗與教訓(xùn)對于未來的指導(dǎo)作用逐漸減弱。人與組織的行為結(jié)果越來越無法預(yù)測，進而導(dǎo)致風(fēng)險的產(chǎn)生。人類社會已經(jīng)進入風(fēng)險社會這一新階段，但應(yīng)對不確定性的知識體系仍未建立起來（李成威，2020）[2]。事實上，多數(shù)人不僅沒有意識到新階段的到來，而且世界觀的認(rèn)知也未能及時轉(zhuǎn)變，仍保有“未來是確定”的觀念。因而，對于不確定性與風(fēng)險的研究顯得尤為迫切且重要。

宏觀不確定性的微觀影響存在多方面的研究：一是不確定性下企業(yè)投資研究。由于延遲期權(quán)價值上升，不確定性推遲了實物資產(chǎn)投資（Bachmann 和 Bayer， 2013； 王 義 中 和 宋 敏 ，2014；李鳳羽和楊墨竹，2015）[3-5]。但不確定性提升了看漲期權(quán)價值，激勵了企業(yè)投入高風(fēng)險的研發(fā)創(chuàng)新活動（Kraft 等，2013；顧夏銘等，2018）[6-7]。不確定性下企業(yè)的投資行為扭曲，資本配置偏向于金融資產(chǎn)等虛擬投資（徐光偉等，2020）[8]。二是不確定性下企業(yè)融資研究。不確定性上升，金融市場摩擦加劇，增加了資產(chǎn)價格波動風(fēng)險，導(dǎo)致信貸利差擴大、股權(quán)風(fēng)險溢價上升（Arellano 等，2012；Christiano 等，2014）[9-10]。外部融資受到約束、資金使用成本上升，企業(yè)將持有更多的儲備現(xiàn)金（王紅建等，2014）[11]。三是不確定性下企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)研究。不確定性會帶來違約風(fēng)險上升，增加了企業(yè)破產(chǎn)的可能性。研究多支持不確定性與企業(yè)風(fēng)險之間的正向關(guān)系（劉志遠(yuǎn)等，2017；花馮濤和徐飛，2018；王博等，2019）[12-14]。但面對不確定性時，金融行業(yè)削弱主動風(fēng)險承擔(dān)，加劇被動風(fēng)險承擔(dān)及破產(chǎn)風(fēng)險（顧海峰和于家珺，2019）[15]。

本文利用Baker等開發(fā)的中國EPU指數(shù)分析經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風(fēng)險的影響，研究2000—2019 年滬深A(yù) 股上市公司季度數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：（1）經(jīng)濟政策不確定性攀升顯著抑制了企業(yè)風(fēng)險水平，經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)與企業(yè)風(fēng)險呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。（2）當(dāng)不確定性下降，企業(yè)提高了風(fēng)險水平；當(dāng)不確定性攀升，企業(yè)降低了風(fēng)險水平。（3）企業(yè)面臨經(jīng)濟政策不確定性時通過減少并購商譽、增加現(xiàn)金持有主動應(yīng)對行為降低了企業(yè)風(fēng)險。（4）資本成本強化了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風(fēng)險的抑制作用。（5）不確定性的經(jīng)濟后果降低了企業(yè)投資支出，也削減了為員工支付的現(xiàn)金。

本文可能的貢獻在于：（1）不確定性的經(jīng)濟后果研究多集中在宏觀經(jīng)濟層面，研究提供了不確定性影響的微觀經(jīng)濟后果，有利于拓展不確定性的宏微觀傳導(dǎo)機制研究。（2）企業(yè)應(yīng)對不確定性帶來的風(fēng)險存在“機遇預(yù)期”與“損失規(guī)避”兩種解釋，研究支持“損失規(guī)避”假說，并發(fā)現(xiàn)“機遇預(yù)期”與“損失規(guī)避”效應(yīng)是同時存在的，深化了不確定性與企業(yè)風(fēng)險之間內(nèi)在機理研究。（3）面對世界百年未有之大變局，外部不穩(wěn)定性不確定性因素增多，研究為微觀主體主動應(yīng)對還是被動承擔(dān)當(dāng)前不確定性帶來的風(fēng)險提供了有意義的參考。

一、理論分析與研究假設(shè)

實物期權(quán)理論認(rèn)為外部不確定性上升時，企業(yè)對于未來行動作出決策缺乏有效信息，延遲做出抉擇是有價值的。許多研究基于實物期權(quán)理論證實不確定性具有負(fù)面效應(yīng)（Bernanke，1983；Dixit 和Pindyck，1994）[16-17]。不確定性上升不僅減少了企業(yè)實物資產(chǎn)投資，而且增加了金融市場摩擦。不確定性對企業(yè)的影響主要有成本與收益兩條路徑（徐光偉等，2020）[8]。從財務(wù)管理的視角，企業(yè)風(fēng)險由經(jīng)營風(fēng)險和財務(wù)風(fēng)險兩部分組成。不確定性攀升推遲了實物資產(chǎn)投資，主要源于實物資產(chǎn)轉(zhuǎn)換成本較高、投資不可逆（Gulen和Ion，2016）[18]，由此帶來的經(jīng)營風(fēng)險上升。因此，企業(yè)不確定性下投資失敗的成本較高。Cooper和Haltiwanger（2006）[19]研究認(rèn)為投資調(diào)整成本超過資本價值的一半。不確定性下實物資產(chǎn)投資不僅調(diào)整成本高，而且也會提高企業(yè)人力成本（Val?letta和Bengali，2013）[20]。

不確定性帶來的信息不對稱加劇了金融市場摩擦，提高了外部融資成本導(dǎo)致資產(chǎn)風(fēng)險上升。國際金融危機爆發(fā)，金融市場摩擦加劇了市場波動 （Arellano 等 ， 2010； Christiano 等 ，2014）[21-22]。市場波動導(dǎo)致資產(chǎn)風(fēng)險上升，高風(fēng)險高回報提高了風(fēng)險溢價，導(dǎo)致企業(yè)融資成本上升。當(dāng)企業(yè)面臨外部融資約束時，債務(wù)成本上升增加了企業(yè)資不抵債的可能性，由此導(dǎo)致企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險上升。不確定性攀升通過提高市場風(fēng)險溢價增加了企業(yè)財務(wù)風(fēng)險。 Gilchrist 等（2014）[23]研究發(fā)現(xiàn)不確定性上升，企業(yè)債券信用利差增大。說明異質(zhì)性波動影響信用利差信息，提高了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險。

但基于看漲期權(quán)視角認(rèn)為，不確定性可能對企業(yè)存在正面影響。如果企業(yè)具有看漲期權(quán)特征，成本可視為期權(quán)價格。沉沒成本一定的情況下，不確定性上升反而提升企業(yè)期權(quán)價值。Kraft等（2013）[6]研究發(fā)現(xiàn)公司的市場價值與公司層面的波動性之間呈正相關(guān)關(guān)系，不確定性上升反而提升了公司市場價值。徐光偉等（2019）[24]研究發(fā)現(xiàn)不確定性帶來的沖擊減少了企業(yè)實物資產(chǎn)投資、增加了金融資產(chǎn)投資，同時提升了公司的市場價值，印證了不確定性下微觀主體存在資本逐利動機。Se?gal等（2015）[25]認(rèn)為不確定性對未來經(jīng)濟活動影響依賴于是“好的”還是“壞的”不確定性。企業(yè)具有看漲期權(quán)特征，表現(xiàn)為成本一定而收益沒有上限，降低了企業(yè)未來的經(jīng)營風(fēng)險。因此，不確定性攀升反而降低了企業(yè)風(fēng)險水平。

不確定性具有兩面性，損失與機遇并存，因而影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的過程中可能存在“損失規(guī)避”與“機遇預(yù)期”兩種不同的路徑（劉志遠(yuǎn)等，2017）[12]。針對兩種截然相反的解釋（王菁華和茅寧，2019；薛龍，2019）[26-27]，需要進一步考察企業(yè)行為在不確定性與企業(yè)風(fēng)險之間的作用。不論不確定性下“被動承擔(dān)”企業(yè)風(fēng)險增加還是“主動應(yīng)對”企業(yè)風(fēng)險降低，實質(zhì)上都體現(xiàn)了企業(yè)面臨環(huán)境動蕩所做出的行動。當(dāng)企業(yè)“主動應(yīng)對”能夠減輕其面臨的風(fēng)險時，說明企業(yè)的行為是有效的。而企業(yè)沒能有效減輕其面臨的風(fēng)險，說明是“被動承擔(dān)”?，F(xiàn)有關(guān)于不確定性與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的研究均未對企業(yè)主動行為在兩者中的作用予以足夠重視。少量研究關(guān)注到了經(jīng)濟政策不確定性下企業(yè)行為的主動性。邵林等（2020）[28]發(fā)現(xiàn)，董事網(wǎng)絡(luò)能夠緩解經(jīng)濟政策不確定性帶來的信息模糊風(fēng)險，使企業(yè)主動適應(yīng)風(fēng)險沖擊。薛龍（2019）[27]以 2007—2016 年 A 股年度數(shù)據(jù)實證檢驗結(jié)果表明，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)負(fù)相關(guān)。基于此，本文提出如下對立假設(shè)：

假設(shè)Ha：基于被動承擔(dān)視角，不確定性與企業(yè)風(fēng)險正相關(guān)，不確定性攀升提高了企業(yè)風(fēng)險水平。

假設(shè)Hb：基于主動應(yīng)對視角，不確定性與企業(yè)風(fēng)險負(fù)相關(guān)，不確定性攀升降低了企業(yè)風(fēng)險水平。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

為了盡可能反映更多不確定性事件的影響，本文選取2000—2019 年間滬深A(yù) 股上市公司季度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，剔除：（1）金融保險行業(yè)；（2） ST、*ST 樣本；（3）10 年以下上市公司樣本；（4）財務(wù)數(shù)據(jù)不全的樣本。最終得到1718 家上市公司季度數(shù)據(jù)，共計113944 個觀測值。不確定性測度選擇Baker等開發(fā)的中國經(jīng)濟政策不確定指數(shù)月度數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫。除宏觀變量與虛擬變量外，均對連續(xù)變量在1%水平上進行了Winsorize縮尾處理。

（二）變量定義

參考劉志遠(yuǎn)等（2017）[12]度量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的方法，使用息稅前利潤（RBITDA）除以總資產(chǎn)計算的總資產(chǎn)收益率（ROA），息稅前利潤數(shù)據(jù)來源于CSMAR 盈利能力子庫。首先控制行業(yè)與時間效應(yīng)計算總資產(chǎn)收益率均值，再使用公式（1）計算該樣本當(dāng)期與行業(yè)均值的差異，然后使用公式（2）計算滯后五期的總資產(chǎn)收益率波動值得到企業(yè)風(fēng)險水平（Risk）。

參考Gulen 和Ion（2016）、徐光偉等（2020）的做法，對經(jīng)濟政策不確定性月度指數(shù)加權(quán)平均計算季度指數(shù)，計算公式如下：

控制變量的選取主要借鑒劉志遠(yuǎn)等（2017）[12]的做法，控制了財務(wù)杠桿、投資機會、成長性、年齡、企業(yè)規(guī)模等微觀企業(yè)特征變量和國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費價格指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)等宏觀環(huán)境變量。為了消除所有權(quán)性質(zhì)、地區(qū)、季度和行業(yè)的差異性，分別對其進行控制（表1）。

表1 變量定義

（三）模型建立

本文構(gòu)建如下多元回歸模型檢驗不確定性對企業(yè)風(fēng)險的影響。后文進一步檢驗均以公式（4）為基礎(chǔ)，控制變量均與基本模型一致。本文解釋變量和被解釋變量均采用滯后變量計算得出。若通過模型滯后項克服內(nèi)生問題很可能會弱化兩者的關(guān)聯(lián)，故本文模型中的變量均選擇同一期間，后文將利用工具變量法和反因果試驗分析內(nèi)生性問題。

三、實證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。企業(yè)風(fēng)險Risk變量均值為0.107，最小值為0.002，最大值為3.021，中值為0.020，75%分位數(shù)為0.042，表明存在部分企業(yè)風(fēng)險極高的樣本，并且不同企業(yè)之間風(fēng)險水平差異明顯。EPU 變量均值為1.806，最小值為0.517，最大值為6.898，表明在樣本期間內(nèi)中國的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)具有一定的波動性。其余變量不再贅述。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

（二）單變量分析

表3報告了Risk變量在不同分組情況下的均值與中值檢驗結(jié)果。以EPU 中值將樣本分為高低兩組，Risk 在高EPU 組均值為0.0553、中值為0.0196，Risk 在低 EPU 組均值為 0.1550、中值為0.0210。高EPU 組Risk 的均值和中值均在1%水平上顯著小于低組，初步說明不確定性與企業(yè)風(fēng)險呈負(fù)向關(guān)系。所有權(quán)性質(zhì)分組檢驗結(jié)果顯示，國有企業(yè)的風(fēng)險水平顯著低于非國有企業(yè)。將樣本分為2008 年金融危機前后兩組，Risk 均值、中值與EPU 分組檢驗結(jié)果較為接近，說明不確定性的變化與金融危機的發(fā)生具有內(nèi)在關(guān)聯(lián)。地區(qū)分組檢驗結(jié)果顯示，欠發(fā)達地區(qū)的企業(yè)風(fēng)險較高。

表3 單變量分析

（三）基準(zhǔn)回歸分析

表4 中（1）至（4）列依次加入企業(yè)特征變量、宏觀環(huán)境變量和虛擬變量進行回歸分析，EPU系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)。結(jié)果證實不確定性抑制了企業(yè)風(fēng)險水平。為了排除金融危機這一全球性事件對不確定性與企業(yè)風(fēng)險的共同影響，本文將2007—2009 年樣本剔除，分別考察金融危機前與金融危機后不確定性對企業(yè)風(fēng)險的影響。結(jié)果顯示，在排除金融危機影響后，EPU 系數(shù)仍在1%水平上顯著為負(fù)。財務(wù)杠桿與企業(yè)風(fēng)險顯著正相關(guān)，高負(fù)債增加了企業(yè)的風(fēng)險。其他控制變量，投資機會、成長性、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān)，投資機會越多、成長性越好、規(guī)模越大，企業(yè)風(fēng)險水平越低。

表4 基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗

第一，替換被解釋變量。分別計算兩期、三期、十期的企業(yè)風(fēng)險水平，并以息稅折舊前利潤重新計算。第二，更換樣本。剔除季度因素，保留樣本期間持續(xù)經(jīng)營的企業(yè)，將解釋變量與被解釋變量按年度數(shù)據(jù)重新計算，EPU 取年度加權(quán)平均數(shù)，其他變量不變，使用固定效應(yīng)模型對平衡面板數(shù)據(jù)回歸。表5 中（1）列為樣本總體，（2）列為去除2007、2008 和2009 年后的樣本。第三，改變模型設(shè)定。表5中（3）至（4）列分別列示了robust 后的固定效應(yīng)與隨機效應(yīng)回歸結(jié)果。第四，分組測試。以所有制和地區(qū)為分組變量分別進行回歸。第五，采用工具變量法。參考已有研究，選擇經(jīng)濟政策不確定性的全球指數(shù)和美國指數(shù)為工具變量。表5中（5）至（8）列分別為全球、美國、日本和韓國不確定性指數(shù)為工具變量的2SLS回歸。第六，反因果試驗。將模型中解釋變量與被解釋變量調(diào)換位置，排除反向因果關(guān)系。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

四、進一步分析

（一）時間效應(yīng)檢驗

劉志遠(yuǎn)等（2017）[12]認(rèn)為經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風(fēng)險的影響存在“損失規(guī)避”和“機遇預(yù)期”兩種路徑。從風(fēng)險承擔(dān)意愿而言，只有未來能夠獲得高額收益時，企業(yè)才會愿意承擔(dān)高風(fēng)險。不確定性攀升下風(fēng)險持續(xù)疊加，企業(yè)不僅無法獲取高額收益，而且還可能遭受巨大損失。不確定性并非單純上升，也存在著一定時期的下降。根據(jù)Baker等開發(fā)的中國經(jīng)濟政策不確定指數(shù)劃分出不同的時間年份。表6 中（1）列顯示只控制季度效應(yīng)的結(jié)果，EPU 回歸系數(shù)顯著為負(fù)無變化。（2）列報告不確定性下降年度回歸結(jié)果，EPU回歸系數(shù)顯著為正，支持了“機遇預(yù)期”效應(yīng)假說。（3）至（6）列是將樣本期間劃分區(qū)間，多數(shù)區(qū)間的結(jié)果與基本回歸一致，2013—2016 年EPU回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正。所以，不確定性平穩(wěn)波動區(qū)間支持“機遇預(yù)期”假說，而不確定性劇烈波動且持續(xù)上升區(qū)間支持“損失規(guī)避”假說。

表6 時間效應(yīng)檢驗結(jié)果

綜上所述，本文發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)風(fēng)險的關(guān)系并非簡單的正負(fù)相關(guān)，也并非完全是“機遇預(yù)期”或“損失規(guī)避”，而是與未來不確定性是否降低、企業(yè)能否獲得期望收益有關(guān)。當(dāng)未來不確定性下降，企業(yè)生存環(huán)境趨于穩(wěn)定時，經(jīng)濟政策不確定性提高了企業(yè)風(fēng)險水平，企業(yè)期望將高風(fēng)險兌付為高收益。然而，在不確定性攀升的宏觀環(huán)境下，企業(yè)更偏向于規(guī)避高風(fēng)險帶來的損失，通過積極應(yīng)對降低企業(yè)風(fēng)險水平。

（二）中介效應(yīng)檢驗

不確定性與企業(yè)風(fēng)險之間的負(fù)向關(guān)系驗證了存在一定程度的“損失規(guī)避”效應(yīng)，但更重要的在于企業(yè)是否主動采取應(yīng)對行為?；谝延醒芯亢蛿?shù)據(jù)的可得性，本文構(gòu)建了如下中介效應(yīng)模型以檢驗企業(yè)主動應(yīng)對行為的中介作用是否存在。其中，模型中介變量為Y。

表7中（1）至（3）列為商譽的中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，經(jīng)濟政策不確定性顯著抑制了企業(yè)商譽水平，EPU 仍顯著為負(fù)。（4）至（6）列為現(xiàn)金持有的中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，經(jīng)濟政策不確定性顯著增加了企業(yè)的現(xiàn)金持有水平，EPU 仍顯著為負(fù)。表7的結(jié)果說明企業(yè)在面臨經(jīng)濟政策不確定性時有減少并購商譽、增加現(xiàn)金持有水平等主動應(yīng)對行為，并通過主動應(yīng)對行為降低了企業(yè)風(fēng)險。結(jié)果顯示部分中介效應(yīng)成立，企業(yè)主動應(yīng)對行為是有效的。

表7 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

本文以當(dāng)期有息債務(wù)與權(quán)益之和標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)建一個估計的資本成本Capital。表8 中（1）至（2）列為Capital 的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，資本成本與企業(yè)風(fēng)險為顯著的負(fù)向關(guān)系，交互項顯著為正。說明資本成本強化了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風(fēng)險的抑制作用。以考慮現(xiàn)金紅利再投資的季度個股回報率SR 為融資來源穩(wěn)定的代理變量，表8中（3）至（4）列的結(jié)果顯示，個股回報率強化了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風(fēng)險的抑制作用。資本成本越高和個股回報率高，說明投資者從企業(yè)獲得的回報高。企業(yè)通過保障投資人的利益獲取融資層面的支持能幫助企業(yè)克服經(jīng)濟政策不確定性導(dǎo)致的風(fēng)險。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

（四）經(jīng)濟后果檢驗

現(xiàn)有研究在經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資的抑制作用方面已經(jīng)取得了一致的觀點，但其中的影響機制仍有待深入研究。抑制企業(yè)投資是否是經(jīng)濟政策不確定性降低企業(yè)風(fēng)險的經(jīng)濟后果？利用投資活動現(xiàn)金流量作為企業(yè)投資變量Invest?ment。表9中（1）至（2）列為企業(yè)投資的經(jīng)濟后果，EPU 的系數(shù)依然顯著為負(fù)，與已有研究一致。現(xiàn)有經(jīng)濟政策不確定性抑制企業(yè)投資的研究集中在資本投資，未涉及到人力投資的討論。表9中（3）至（4）列的因變量Employee 為支付給員工或為員工支付現(xiàn)金流量經(jīng)總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化，EPU系數(shù)顯著為負(fù)，交乘項顯著為正，說明經(jīng)濟政策不確定性不僅減少了企業(yè)投資，也削減了對職工的現(xiàn)金支付。

表9 經(jīng)濟后果檢驗

五、研究結(jié)論

國際金融動蕩、全球化遭遇逆流、地緣政治風(fēng)險上升，企業(yè)如何面對越來越不確定的外部環(huán)境？隨著世界政治經(jīng)濟環(huán)境動蕩加劇，不確定性研究再度升溫。研究不確定性對微觀企業(yè)風(fēng)險的傳導(dǎo)機制具有重要的理論與現(xiàn)實意義。本文利用Baker 等[1]開發(fā)的中國 EPU 指數(shù)，以 2000—2019 年滬深A(yù) 股上市公司季度數(shù)據(jù)，實證檢驗經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風(fēng)險的影響及其作用機制，研究發(fā)現(xiàn)：（1）經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)與企業(yè)風(fēng)險水平之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，并經(jīng)過多種穩(wěn)健性檢驗結(jié)果依然顯著。說明不確定性攀升，企業(yè)風(fēng)險反而下降，企業(yè)主動應(yīng)對外部不確定性環(huán)境。（2）進一步將分為不確定性下降和上升兩種情況發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)濟政策不確定指數(shù)處于下降時，企業(yè)風(fēng)險水平上升，體現(xiàn)為“機遇預(yù)期”效應(yīng)；當(dāng)經(jīng)濟政策不確定指數(shù)處于上升時，企業(yè)風(fēng)險水平下降，體現(xiàn)為“損失規(guī)避”效應(yīng)。（3）經(jīng)濟政策不確定性通過減少企業(yè)商譽、增加現(xiàn)金持有影響企業(yè)風(fēng)險水平，存在部分中介效應(yīng)。商譽和現(xiàn)金持有可能是經(jīng)濟政策不確定性影響企業(yè)風(fēng)險的中介路徑。（4）以估計的資本成本和個股回報率為調(diào)節(jié)變量發(fā)現(xiàn)，資本成本和個股回報率強化了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)風(fēng)險的抑制作用。（5）經(jīng)濟后果檢驗發(fā)現(xiàn)，不確定性顯著減少了企業(yè)投資支出，也削減企業(yè)支付給員工或為員工支付的現(xiàn)金。

研究的不足之處在于：（1）不確定性概念寬泛模糊，如何精確測度尚存爭議。本文使用Baker等[1]開發(fā)的中國經(jīng)濟政策不確定指數(shù)作為替代指標(biāo)，雖然目前主流研究采用較為廣泛，但對其測量的理論基礎(chǔ)存在置疑。（2）本文嘗試探索宏觀不確定性對微觀企業(yè)風(fēng)險影響的傳導(dǎo)機理與作用路徑，但可能還存在其他重要的中介效應(yīng)或調(diào)節(jié)效應(yīng)。如不確定性是否通過企業(yè)融資決策進一步影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)，管理者特征是否起到重要的調(diào)節(jié)作用，未來可做進一步探析。（3）如何感知預(yù)測未來不確定性趨勢是企業(yè)主動應(yīng)對外部環(huán)境變化的關(guān)鍵。當(dāng)然，對于不確定性的預(yù)測本身就存在不確定性。因此，不確定性與風(fēng)險之間可能存在共生關(guān)系，如何解決其中內(nèi)生性問題也值得深入研究。