经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响.pdf

第3 6卷 第4期2 0 2 3年7月武 汉 理 工 大 学 学 报(社会科学版)W u h a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y(S o c i a l S c i e n c e E d i t i o n)V o l.3 6 N o.4J u l y 2 0 2 3收稿日期:2 0 2 3-0 5-0 5作者简介:崔 伟(1 9 8 2-),男,天津人,武汉理工大学财务处讲师,硕士,主要从事财务管理研究;黄文才(1 9 8 7-),男,湖北孝感人,信阳师范大学商学院讲师,博士,主要从事企业投融资管理研究;李雨濛(1 9 9 7-),女,湖北十堰人,武汉理工大学管理学院硕士生,主要从事财务管理研究。经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响崔 伟1,黄文才2,李雨濛3(1.武汉理工大学 财务处,武汉 4 3 0 0 7 0;2.信阳师范大学 商学院,河南信阳 4 6 4 0 0 0;3.武汉理工大学 管理学院,武汉 4 3 0 0 7 0)摘 要:基于2 0 0 7-2 0 2 1年沪深A股的上市公司样本,探究了经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响和作用机制。研究发现:经济政策不确定性上升加剧了企业投融资期限错配的程度,其影响效应主要通过企业债务违约风险提升和债务期限结构短期化而实现;经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响在非国有企业、东部地区企业等样本中更为显著。本研究结论对合理制定经济政策、发挥政策效果与降低企业投融资期限错配水平具有一定的参考价值。关键词:经济政策不确定性;企业投融资;期限错配中图分类号:F 8 3 2.5;F 8 3 2.4 8 文献标识码:A D O I:1 0.3 9 6 3/j.i s s n.1 6 7 1-6 4 7 7.2 0 2 3.0 4.0 1 0一、引 言党的二十大报告提出“要强化金融稳定保障体系,守住不发生系统性风险的底线”。实现该目标的微观保障之一,就是防范企业层面出现系统性的投融资期限错配问题。在此背景下,全面理解中国企业投融资期限错配的影响因素与作用机制,对防范化解中国宏观金融体系风险、促进微观企业高质量发展,具有重要的理论和实践意义。目前,中国处于经济结构转型的关键时期,国内外形势复杂,各项政策的出台与实施面临严峻的考验,具有一定的风险,也大大增加了中国经济政策的不确定性。微观企业的外部经营环境会随之发生变化,同时金融机构的信贷策略也会相应调整,进而可能会对企业投融资期限错配水平产生影响。在经济结构转型升级和市场化改革不断深化的背景下,国家频繁出台各类刺激性经济政策,这些经济干预政策使企业面临更大的不确定性,使其不得不更密切地关注政策变化,以调整自身的发展战略和经营决策1。目前,国内外学者从多个视角研究了经济政策不确定性对企业投融资的影响。投资方面,多数研究聚焦于经济政策不确定性对投资行为的抑制作用2;融资方面,现有的研究更加侧重经济政策不确定性对企业融资约束、融资成本造成的后果。部分学者认为,经济政策不确定性的上涨会增加企业的融资约束和融资困难、提高企业的融资成本、抑制贷款供给3,抑制企业融资4。此外,经济政策不确定性的上涨促使金融中介机构变得谨慎,缩进借贷额度,这进一步为企业融资带来困难,迫使其不得不采取其他的方法解决资金需求,降低筹资步伐5。以上相关研究多是从企业融资的视角探讨经济政策不确定性的影响,鲜少有将企业投资决策和融资活动结合起来,探索经济政策不确定性与企业投融资期限错配之间的关系。此外,经济政策不确定性对投融资期限错配影响机制的研究角度多从信贷配给出发,并且学术界对于经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响尚未得到一致结论,为本文从多个层面深入分析经济政策不确定性对投融资期限错配的影响机制提供了武汉理工大学学报(社会科学版)2 0 2 3年 第4期研究空间。鉴于此,本文选取2 0 0 7-2 0 2 1年中国沪深A股上市企业为初始研究样本,从经济政策不确定性视角深入分析企业投融资期限错配的影响因素和作用机制,并针对性地制定政策措施抑制企业投融资期限错配行为、改善企业资金融通面临的困境,为提高政策实施效果、促进实体经济发展提供借鉴。二、理论基础和研究假设(一)经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响中国上市企业行为中,投融资期限错配行为表现主要是“短贷长投”、“短债展期”或“短债长用”。从资金供给角度看,经济政策不确定性增加会削弱银行的风险承担水平6,强化银行不可控风险7和系统性风险8,出于风险规避动机,银行会收紧信贷规模、调整资产结构9,资金流动性因此降低1 0。与此同时,经济政策不确定性上升加剧银企之间信息不对称程度1 1,长期债务的不确定性要高于短期债务,商业银行为了降低信贷风险而减少贷款发放,尤其是针对风险更大的长期贷款,降低长期信贷比例1 2。此时企业只能依靠短期借款来支持长期的投资支出,进而产生投融资期限错配行为。从资金需求角度看,经济政策不确定性增加了信息不对称程度并降低内部控制质量1 3,削弱了企业的盈利能力1 4和企业还款能力1 5,而短期债务相对于长期债务更易获批且利率更低1 6。随着经济政策不确定性的上升,企业无法获得足够的长期资金来满足投资需求时,便会通过不断续借短期借款这一方式来支持长期投资,企业的债务期限结构因而呈现出短化趋势1 7,会使投资和融资的期限不匹配现象更加严重。总之,当经济政策的不确定性在增加而其他条件没有发生改变时,公司的投融资期限错配的程度也会增加。经济政策的不确定性对公司内部信息的不透明度进行了深化,加深了银企之间的信息不对称程度,因此,为降低自己的借款风险,银行会减少长期贷款。这就使得公司获得长期信贷资金变得更加困难,公司不得不将其短期贷款投资于更多的长期项目,这样就明显地提高了公司投融资期限错配的水平。除此之外,当公司面对越来越多的运营风险和挑战时,其也会带来越来越多的发展机会。因为存在着许多的不确定因素,所以公司要在行业中寻找一个相对平稳的环境,作出一个准确的投资决定,从而取得一个领先的优势,这就需要有足够的资本支持。但是,由于中国的经济环境和社会环境的不断变化,使得中国的公司面临着更大的风险,为了应对市场的不确定性,公司会采取投融资期限错配这一投融资策略来支撑公司的长远发展,从而提升公司的竞争力。基于上述理论分析,本文提出如下研究假设:H l:经济政策不确定性上升会加剧企业投融资期限错配。(二)经济政策不确定性影响企业投融资期限错配的机制现有研究认为经济政策不确定性会加大公司的投资风险,对企业投资行为不利2;同时,在经济的不确定性下,公司的流动资金偏好也会被放大。从实物期权的角度来说,投资项目具有不可逆性和沉没成本较高的特征,而且公司在将来的发展过程中,公司的运营也会受到很大的影响。当公司的现金流量持续增加时,公司通常会选择更多的现金或易于转化的金融资产来应付出现的流动资金短缺,以避免公司的资金链崩溃。总的来说,在不确定的经济环境下,公司财务会带来三个负面的冲击:一是在提高公司的财务费用的前提下,使公司的资本回报率下降,从而使公司的获利能力下降;二是提高了银行对银行贷款的要求,降低了对银行贷款的可获得性,使银行贷款在市场上的不稳定进一步恶化;三是增加了公司运营和投资的风险。不管是企业收益率下降,经营投资风险升高,抑或是在债务端对资本的不稳定要求增大,都会使企业的偿债能力下降,从而使企业的违约风险增大。在中国金融体系中,银行等金融机构仍占据主导地位。商业银行是企业的主要债权人,企业的债务违约风险会通过信贷渠道回溯至商业银行,形成信用风险1 8。当企业拖欠还本付息或者失去偿还债务的能力时,许多履约贷款就会变成不良贷款。更严重的情况是,大量商业银行信用风险的爆发可能引发市场恐慌,形成潜在的挤兑风险。在外部环境不确定的情况下,商业银行有不同的风险感知和风险容忍度,为了避险,银行往往会采取保守的流动性管理策略,通过提高信贷门槛等方式限制贷款,表现出“惜67第4期崔 伟等:经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响贷”现象1 9,导致信贷资源无法得到有效配置,影响银行贷款供给,缩短了债务期限。金融抑制的背景使得企业普遍以短期融资替代长期融资开展投资行为2 0,从而加剧错配行为。基于上述理论分析,本文提出如下研究假设:H 2:经济政策不确定性通过提高企业债务违约风险而加剧企业投融资期限错配;H 3:经济政策不确定性通过加大企业债务期限结构短期化而加剧企业投融资期限错配。综上,经济政策不确定性影响企业投融资期限错配的机制分析可图示如下(见图1)。图1 投融资期限错配机制分析图三、研究设计(一)样本选择与数据来源本文选取2 0 0 7-2 0 2 1年沪深A股的上市公司为初始研究样本,样本数据来自国泰安数据库并进行如下处理:剔除S T、*S T公司、金融类上市公司和存在缺失值的样本,对连续变量进行了前后1%的w i n s o r i z e处理,最终得到2 5 2 9 6个观测样本。(二)变量的选取与度量1.被解释变量目前学术界对企业融资错配的衡量普遍采用敏感性分析法、比例分析法以及资金缺口法这三种方式。M c l e a n e t a l.提出敏感性分析方法,构建“投资-流动负债”方程,通过系数反应长期投资对短期资金的敏感程度2 1。刘晓光和刘元春采用短期负债比例与短期资产比例的差额来衡量企业投融资期限错配程度,该差额越大也就说明错配的现象越突出2 2。本文对企业融资错配采取第三种衡量方式,即资金缺口法。对比分析发现,资金缺口法在“投资-现金流”敏感性基础之上,加入了公司层面的分析。本文借鉴钟凯等的研究方法2 3,采用如下计算公式来衡量投融资期限错配(短贷长投)程度:S F L I=I n v-(L d e b t+E q u i t y+O c f+S c f)A s s e tt-1 其中,I n v表示构建固定资产等投资活动现金支出;L d e b t为企业长期借款本期增加额;E q u i t y为本期权益增加额;O c f代表经营活动现金净流量;S c f为出售固定资产的现金流入;A s s e tt-1是上一年度的资产总额,用以剔除规模效应,进行标准化处理得到指标。该指标值越大,则企业投融资期限错配程度越大。2.解释变量本文采用黄昀和陆尚勤编制的经济政策不确定性指数(C N E P U)来衡量经济政策的不确定性,该指数基于文本分析法对国内的报纸刊物,搜索关键词并重新编制中国经济政策不确定指数以更好地反映出中国经济政策的变化。关键词的选取如表1所示。77武汉理工大学学报(社会科学版)2 0 2 3年 第4期表1 不确定性的关键词选取分类英文表述中文表述E c o n o m i cE c o n o m i c/E c o n o m y/F i n a n c i a l经济/金融P o l i c yP o l i c y/M e a s u r e s政策/制度/体制/战略/措施/规章P o l i t i c s规例/条例G o v e r n m e n t/A u t h o r i t y政治/执政P r e s i d e n t政府/政委/国务院/人大/人民代表大会/中央P r i m e m i n i s t e r国家主席/总书记/国家领导人R e f o r m改革/整改/整治R e g u l a t i o n规管/监督F i s c a l财税T a x税P e o p l es B a n k o f C h i n a人民银行/央行I n t e r e s t r a t e利率3.中介变量本文选取企业债务违约风险和债务期限结构作为中介变量。参考丁志国等计算的债务违约概率(E D F)2 4,对企业债务违约风险进行衡量。其具体方法为:DDi,t=l o gE q u i t yi,t+D e b ti,tD e b ti,t +(i,t-1-2V i,t)Ti,tV i,tTi,t 其中,DDi,t表示违约距离;E q u i t yi,t为权益市场价值;D e b ti,t是债务账面价值;i,t-1为企业上一年的年度股票收益值;V i,t代表企业资产波动因子,由以下公式计算得到:V i,t=E q u i t yi,tE q u i t yi,t+D e b ti,tE i,t+D e b ti,tE q u i t yi,t+D e b ti,t(0.0 5+0.2 5E i,t)其中,E i,t代表股票回报的波动性,Ti,t设定的时间为一年。在此基础上,可以计算得到违约风险距离DDi,t,进而转换为标准累计的正态分布,则可以得到企业的债务违约概率:E D Fi,t=N(-DDi,t)E D F的取值在01之间,该指标数值越大,则企业债务违约的风险越高。本文采用短期借款占比衡量企业债务期限结构(M a t),该指标数值越大,则公司的短期借贷比例较高且负债时间较短。M a t=短期借款+一年内到期长期借款负债总额 4.控制变量本文借鉴现有研究,选取的控制变量分别为:企业规模(S i z e)、成长性(G r o w t h)、固定资产比例(T a n g)、经营性现金流(C f o)、总资产净利润率(R O A)、净资产收益率(R O E)、托宾Q(T o b i n Q)、G DP增长率(G DP)、M2增长率(M2)。一般来说宏观经济形势越好,则企业投资获利的可能性越大,越易获取债务融资。具体变量定义如表2所示。(三)模型构建本文主要探讨经济政策不确定性与企业投融资期限错配行为之间的关系,为验证假设1,本文建立如下基准回归模型:S F L Ii,t=0+1CNE P Ut+2Xi,t+i+i,t(1)其中,Xi,t是控制变量,i为个体固定效应,i,t是随机干扰项,下文中相同的符号代表同样的变量。由于CNE P U会与时间固定效应产生完全共线性,因此基准回归模型中没有控制年份的时间固定效应,但如果不控制年份虚拟变量,又有可能会遗漏一些重要的不可观测因素。为此,本文借鉴张成思和刘贯春的做法2 5,在控制变量中加入G D P增速、M 2增速等宏观环境变量来尽可能缓解遗漏变量问题。87第4期崔 伟等:经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响表2 变量定义表变量类型变量名称符号变量说明被解释变量投融资期限错配S F L I构建固定资产等投资活动现金支出-(长期借款本期增加额+本期权益增加额+经营活动现金净流量+出售固定资产现金流入),标准化处理解释变量经济政策不确定性CNE P U黄昀和陆尚勤(2 0 1 8)经济政策不确定性指数。控制变量企业规模S i z e总资产加1后取自然对数成长性G r o w t h(本期营业收入-上期营业收入)/上期营业收入固定资产比例T a n g固定资产与总资产的比值经营性现金流C f o经营活动产生的现金流量净额/总资产总资产净利润率R O A净利润与总资产的比值净资产收益率R O E净利润与净资产平均余额的比值资产负债率L e v负债总额与企业资产总额的比值托宾QT o b i n Q市场价值与总资产的比值G D P增长率G D P(本期实际G D P-上期实际G D P)/上期实际G D PM 2增长率M2(本期货币供给量-上期货币供给量)/上期货币供给量借鉴温忠麟等提出的中介效应检验方法2 6,检验企业债务违约风险和债务期限结构的中介效应。构建模型(2)和(3)以验证假设2,构建模型(3)和(4)以验证假设3。E D Fi,t=0+1CNE P Ut+2Xi,t+i+i,t(2)S F L Ii,t=0+1CNE P Ut+2E D Fi,t+3Xi,t+i+i,t(3)M a ti,t=0+1CNE P Ut+2Xi,t+i+i,t(4)S F L Ii,t=0+1CNE P Ut+2M a ti,t+3Xi,t+i+i,t(5)为了更好地识别债务违约风险在连续变量上的差异特征,本文参考选取B h a r a t h和S h u mw a y2 7、丁志国等2 4计算的债务违约概率(E D F)作为企业债务违约风险的替代变量,E D F取值在01之间,该指标数值越大,则企业债务违约的风险越高。M a t该指标计算的值越大,说明企业的短期借款占比越高,企业的债务期限越短。四、回归结果分析(一)经济政策不确定性对企业投融资期限错配影响的回归结果本文采用模型(1)对假设H 1进行了验证。回归结果如表3所示,在第(2)列对企业层面变量进行了进一步的控制,CNE P U的系数仍通过了1%的显著性检验,并将数值提升到0.1 0 8,这表明CNE P U对企业投融资期限错配程度具有明显的正向影响;在第(3)列中,添加了宏观层次的控制变量,CNE P U的系数为0.1 1 6,并通过了1%的显著性检验。这一结论表明,经济政策的不确定性会对企业的投融资期限错配的程度产生正向的影响,假设H 1得到验证。此外,由表中一系列控制变量的参数估计值可知,随着企业 的资产规模(S i z e)、总资产 净利润率(R O A)以及营业 收入增长率 衡量的发展 能力(G r o w t h)的提高,企业投融资期限错配的水平也随之下降。表3 经济政策不确定性与企业投融资期限错配回归结果变量(1)S F L I(1)S F L I(3)S F L ICNE P U0.0 8 8*(1 1.4 2 2)0.1 0 8*(1 4.2 3)0.1 1 6*(1 5.5 3 3)S i z e-0.0 3 6*-0.0 4 4*(-1 8.6 4)(-2 0.9 0 5)G r o w t h-0.0 5 9*-0.0 5 6*(-4 4.6 2)(-3 9.5 7 8)97武汉理工大学学报(社会科学版)2 0 2 3年 第4期(续表3)变量(1)S F L I(1)S F L I(3)S F L IT a n g0.1 0 2*0.0 0 4(1 7.7 0)(0.6 4 6)C f o-0.7 9 7*-0.7 8 0*(-5 7.1 2)(-5 7.2 9)R O A-0.7 7 8*-1.0 6 0*(-3 5.7 1)(-4 4.3 9 6)R O E-0.0 2 9*-0.0 2 3*(-3.1 6)(-2.1 8 6)L e v-0.0 4 2*-0.0 4 2*(-8.0 2)(-8.0 2)T o b i n Q-0.0 0 3*-0.0 0 7*(-4.1 1)(-9.5 4 6)G D P0.0 0 7*(1 2.7 7 6)M2-0.5 2 8*(-1 8.4 8 4)_c o n s-0.2 2 0*0.2 2 2*0.2 5 4*(-2 0.4 9 2)(8.6 2)(1 0.6 9 0)N2 5 2 9 62 5 2 9 62 5 2 9 6r20.2 8 50.2 5 40.2 7 8r2_a0.2 4 50.2 6 20.2 8 6 注:*p0.0 1,*p0.0 5,*p0.1。(二)影响机制检验回归结果本文采用模型(2)和(3)对假设H 2进行了验证,回归结果如表4所示。结果显示经济政策不确定性对企业违约风险和投融资错配的影响系数为0.0 6 3和0.0 8 7,且在1%的水平上显著为正,表明经济政策不确定性的提升会提升企业债务违约风险,进而导致企业投融资错配,假设H 2得到验证。在外部环境不确定的情况下,商业银行倾向于采取保守的流动性管理策略,如减少长期信用,提高短期信用,造成信用资源的不合理分配,进而对企业的信用可得度产生一定的负面作用,进而加剧了企业的投资与融资的“期限错配”。表4 企业债务违约风险作用机制检验回归结果变量(1)E D F(2)S F L ICNE P U0.0 6 3*0.0 8 7*(6.2 2 2)(1 1.0 1 9)E D F0.2 1 3*(3 9.6 8 4)S i z e-0.0 2 3*-0.0 3 5*(-7.8 9 1)(-1 5.7 5 1)G r o w t h0.0 0 2-0.0 5 4*(0.8 6 0)(-3 4.6 5 3)T a n g-0.0 2 1*0.0 2 1*(-2.6 5 0)(3.3 0 2)R O A-1.2 1 0*-0.8 6 7*(-2 7.9 4 2)(-2 5.3 0 6)R O E-0.0 0 10.0 0 7(-0.0 6 8)(0.5 2 3)L e v-0.0 8 2*0.0 3 6*(-9.1 7 3)(5.1 3 1)08第4期崔 伟等:经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响(续表4)变量(1)E D F(2)S F L IT o b i n Q0.0 1 0*-0.0 0 6*(9.3 6 2)(-6.8 6 7)G D P0.0 0 7*0.0 0 4*(8.7 9 6)(7.1 1 0)M2-0.1 5 3*-0.4 5 8*(-4.0 0 0)(-1 5.3 8 2)_c o n s0.2 3 1*0.1 6 6*(7.0 7 3)(6.5 3 3)N2 5 2 9 62 5 2 9 6r20.2 3 90.3 0 9r2_a0.2 40.3 1 注:*p0.0 1,*p0.0 5,*p0.1。本文采用模型(4)和(5)对假设H 3进行了验证,回归结果如表5所示。M a t值越大,表示公司的短期借贷比例较高,且债务结构期限较短。回归结果显示,在1%的水平上,经济政策不确定性对企业债务期限结构和投融资错配的影响系数均显著为正,说明经济政策不确定性强化了短期信贷偏好,同时,由于债务短期化,企业不得不采用续借短期贷款来支持长期投资活动,进而导致投融资期限错配行为,假设H 3得到验证。表5 债务期限结构作用机制检验回归结果(1)M a t(2)S F L ICNE P U0.0 6 3*0.1 1 3*(7.4 0)(1 5.1 1)M a t0.0 5 1*(9.3 3)S i z e-0.0 5 6*-0.0 4 1*(-2 3.5 5)(-1 9.3 5)G r o w t h-0.0 0 2-0.0 5 6*(-1.3 0)(-3 9.5 7)T a n g0.2 1 5*-0.0 0 7(3 0.7 3)(-1.1 4)R O A-0.2 2 0*-1.0 4 8*(-8.0 3)(-4 3.9 4)R O E-0.0 1 5-0.0 2 2*(-1.2 8)(-2.1 1)L e v0.2 8 6*-0.0 3 4*(4 2.6 3)(-5.5 5)T o b i n Q-0.0 1 0*-0.0 0 6*(-1 2.5 2)(-8.8 0)G D P0.0 0 3*0.0 0 7*(4.5 9)(1 2.5 2)M2-0.0 4 6-0.5 2 6*(-1.4 1)(-1 8.4 3)_c o n s0.5 2 8*0.2 2 7*(1 9.3 7)(9.5 0)N2 5 2 9 62 5 2 9 6r20.1 6 60.2 8 1r2_a0.1 70.3 1 注:*p0.0 1,*p0.0 5,*p0.1。18武汉理工大学学报(社会科学版)2 0 2 3年 第4期(三)稳健性检验1.滞后性检验。考虑到政策从出台到实施再到真正起作用都需要时间,因此或多或少会有一定的时滞性,本文将C N E P U滞后一期带入模型(1)中进行回归分析,回归结果如表6第(2)列所示。结果显示滞后一期的L-C N E P U对投融资错配的影响在1%的水平上仍显著,验证了结果的稳健性。2.替换变量。一是替换解释变量。由于C N E P U指标以月为单位,而本文采用的企业数据是以年为单位,因此,本文借鉴G u l e n和I o n的做法2 8,对越临近年底的各月指标进行加权,以1/7 8、2/7 8、3/7 8、1 2/7 8配以权重,使用加权平均法重新计算得到CNE P U_W e i这一代理变量。同时还使用本年末,1 2月的资料作为代理变量(CNE P U_D e c)。替换变量后的回归结果如表6所示,结果依然稳健。二是替换被解释变量。本文利用刘晓光和刘元春2 2的“短债长用(S D L A)”替换“短贷长投(S F-L I)”进行稳健性检验。表6第(5)列报告了替换被解释变量后的结果,结果依然稳健。3.进一步考虑时间固定效应。本文参考其他学者的方法,即回归结果使用了在时间方向上的聚类标准误来进一步考虑时间的固定效应。回归结果如表6第(6)列所示,结果仍然稳健。表6 稳健性检验回归结果变量滞后性检验替换自变量替换因变量时间效应(1)S F L I(2)S F L I(3)S F L I(4)S F L I(5)S D L A(6)S F L ICNE P U0.1 1 6*0.0 2 8*0.3 8 5*(1 5.5 3 3)(2.8 6 9)(2.8 7)L-CNE P U0.1 0 2*(1 3.3 8)CNE P U_W e i0.0 9 1*(1 3.4 4)CNE P U_D e c0.0 2 2*(5.7 5)_c o n s0.2 5 4*0.2 3 4*0.2 9 9*0.4 1 2*0.6 9 6*-0.2 1 0(1 0.6 9 0)(9.1 9)(1 2.9 2)(1 9.4 0)(2 2.3 9 3)(-0.8 7)C o n t r o l sY e sY e sY e sY e sY e sY e sN2 5 2 9 62 5 2 9 62 5 2 9 62 5 2 9 62 5 2 9 62 5 2 9 6r2_a0.2 8 60.2 4 50.2 7 70.2 7 30.2 2 70.2 9 4 注:*p0.0 1,*p0.0 5,*p0.1。(四)异质性分析本文采用分组回归的方式,将样本企业划分为国有企业和非国有企业组,在此基础上按照地域将1 1个省份归为东部地区,其他省份为中西部地区进行分组来进行异质性分析。回归结果如表7所示,(1)和(2)列结果显示在1%显著水平下,非国有企业在面对经济政策不确定性上升时,所引起的投融资期限错配水平增加的幅度远高于国有企业。(3)和(4)列结果显示在5%显著水平下,经济政策不确定性给中西部地区企业投融资期限错配行为的冲击要小于给东部地区企业带来的冲击。表7 异质性分组回归结果变量S F L I(1)国有(2)非国有(3)东部地区(4)非东部地区CNE P U0.0 8 90.5 0 2*0.3 0 4*0.0 1 9(0.1 6 3)(0.1 6 0)(0.1 3 2)(0.3 7 1)_c o n s-0.0 7 50.0 4 20.6 8 6*0.7 7 8(-1.5 5)(0.7 6)(0.2 3 1)(0.5 4 4)个体固定效应YYYYN9 3 3 01 3 9 7 11 6 4 9 77 3 5 1r2_a0.3 0 90.3 1 20.2 3 10.1 8 7 注:*p0.0 1,*p0.0 5,*p0.1。28第4期崔 伟等:经济政策不确定性对企业投融资期限错配的影响五、结论与建议(一)研究结论本文选取2 0 0 7-2 0 2 1年中国沪深A股的上市公司为初始研究样本,在理论分析与研究假设的基础上,实证检验了经济政策不确定性对企业投融资期限错配行为的影响机制。研究主要结论如下:(1)经济政策不确定性上升加大了企业投融资期限错配的程度。经济政策不确定性上升会使处于信息劣势一方的银行等金融机构加强对具有更高期限溢价的长期资金的信贷配给,企业的长期投资需求得不到足够的长期资金支持,从而被迫进行短债长用。(2)经济政策不确定性通过企业债务违约风险和债务期限结构的中介机制影响企业投融资错配。经济政策不确定性导致企业债务违约风险上升,抑制金融机构对长期信贷资源的供给,造成企业债务期限结构短期化,迫使企业采用滚动短期负债的方式来支持其固定资产投资,进而加剧了企业投融资期限错配程度。(3)经济政策不确定性对企业投融资期限错配水平的作用效果在不同特征的企业中有着较为显著的差异。(二)政策建议基于以上研究结论,本文得到以下几点政策启示:(1)政府相关部门应合理制定、科学实施经济政策,降低不确定性。应因时、因地、因部门制宜,真实了解和掌握不同经济主体的现状并认真听取意见与建议,真正发挥经济政策的正确指导作用以及引领中国经济社会健康发展的效用;应充分认识和考虑到政策不确定性上升可能导致的消极作用,防止政策在实施过程中出现一刀切的问题;应注重构建有效的政策传导机制,促使企业稳定预期,以改善金融机构的信贷期限结构以及企业投融资期限错配。(2)企业要强化投融资风险管理意识,增强抵御外部冲击的能力。要加强风险管理,形成完善的风险应对方案,保持经营活动稳健运行;要稳定投资规模,提高投资效率,保持未来盈利与现金流的稳定;要强化内部治理机制,形成完善的信息披露制度,提高会计信息透明度,并通过银企合作等方式稳定外部信贷资金的供给。(3)顺应数字经济发展趋势,推进数字金融发展战略。政府相关部门应当借助数字化技术为企业的投融资提供更为便捷和高效的平台,以此遏制投融资期限错配等红利,稳定系统性金融风险;对转型企业提供政策支持,提升企业的风险对抗能力和经济市场中各企业的综合实力。参考文献1 徐光伟,孙铮,刘星.经济政策不确定性对企业投资结构偏向的影响:基于中国E P U指数的经验证据J.管理评论,2 0 2 0,3 2(0 1):2 4 6-2 6 1.2 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p o r a t e m a t u r i t y m i s m a t c h:E v i d e n c e f r o m C h i n aJ.R e s e a r c h i n I n t e r n a t i o n a l B u s i n e s s a n d F i n a n c e,2 0 2 2,6 3.D O I:1 0.1 0 1 6/j.r i b a f.2 0 2 2.1 0 1 7 7 6.38武汉理工大学学报(社会科学版)2 0 2 3年 第4期1 3L i u J i n j i n g,W a n g H o n g.E c o n o m i c p o l i c y u n c e r t a i n t y a n d t h e c o s t o f c a p i t a lJ.I n t e r n a t i o n a l R e v i e w o f F i n a n c i a l A-n a l y s i s,2 0 2 2,8 1.D O I:1 0.1 0 1 6/j.r i b a f.2 0 2 2.1 0 2 0 7 0.1 4B a c h m a n n R,E l s t n e r S,S i m s E R.U n c e r t a i n t y a n d e c o n o m i c a c t i v i t y:E v i d e n c e f r o m b u s i n e s s s u r v e y d a t aJ.A-m e r i c a n E c o n o m i c J o u r n a l:M a c r o e c o n o m i c s,2 0 1 3,5(2):2 1 7-2 4 9.1 5P a n W F,W a n g X,Y a n g S.D e b t M a t u r i t y,L e v e r a g e,a n d P o l i t i c a l U n c e r t a i n t yJ.S S R N E l e c t r o n i c J o u r n a l,2 0 1 8,5 0:1 0 0 9 8 1.1 6K a h l M,S t i v d a s 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