薛晴 劉湘勤

關(guān)鍵詞宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià) 貨幣政策 融資風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)前，我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的復(fù)雜性和不確定性因素增多，與此相伴隨的是，企業(yè)融資成本上升，經(jīng)濟(jì)下行壓力增大。如何采取針對(duì)性的政策措施，引導(dǎo)企業(yè)融資成本合理下行，增強(qiáng)企業(yè)活力成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。黨中央、國(guó)務(wù)院高度重視降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資成本，2019年以來(lái)國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議多次研究采取措施降低小微企業(yè)融資實(shí)際利率。在貨幣政策操作上，央行已連續(xù)多次降息降準(zhǔn)，并靈活運(yùn)用公開(kāi)市場(chǎng)操作、常備借貸便利、中期借貸便利、再貸款等多種政策工具增加流動(dòng)性供給。這些政策措施對(duì)于引導(dǎo)社會(huì)融資成本下行發(fā)揮了積極作用。但微觀(guān)層面，特別是中小企業(yè)融資難、融資貴的問(wèn)題并未得到根本解決。正如中國(guó)人民銀行行長(zhǎng)易綱近期所指出的，“小微企業(yè)實(shí)際融資成本高，主要是貸款利率中風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)較高造成的。所以要解決貸款利率實(shí)際偏高，主要是解決風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)比較高這一問(wèn)題”。①本文以Gilchrist等和Drechsler等的研究為基礎(chǔ)，以宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性導(dǎo)致的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)這一“金融摩擦”為出發(fā)點(diǎn)，研究宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性影響企業(yè)投資和貨幣政策有效性的作用機(jī)制，進(jìn)而提出針對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性，降低融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的政策思路。②

一、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性、融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與企業(yè)融資成本

風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是資產(chǎn)定價(jià)理論與現(xiàn)代企業(yè)融資理論的核心概念。資產(chǎn)定價(jià)理論旨在揭示金融資產(chǎn)價(jià)格、風(fēng)險(xiǎn)及其預(yù)期收益之間的關(guān)系，現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)理論關(guān)注企業(yè)異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)企業(yè)融資成本的影響。企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是指經(jīng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率（或基準(zhǔn)利率）調(diào)整后的企業(yè)融資成本。當(dāng)企業(yè)間存在風(fēng)險(xiǎn)差異時(shí)，異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)債券定價(jià)的重要影響因素。① 企業(yè)現(xiàn)金流波動(dòng)性較強(qiáng)時(shí)，企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境和違約的可能性增大，債券融資的成本較高;②信用評(píng)級(jí)較高的企業(yè)發(fā)展前景越好，未來(lái)償債能力越強(qiáng)，投資者要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越低。③ 影響企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的因素包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等更加廣泛的因素。④

現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)不僅受微觀(guān)因素的影響，而且受宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響Huang和Kong發(fā)現(xiàn)對(duì)于投資級(jí)的債券而言，違約風(fēng)險(xiǎn)僅能解釋其風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的20%，即使引入了違約風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等8個(gè)指標(biāo)也只能解釋美國(guó)公司債券利差變化的30%。⑤ 一些研究發(fā)現(xiàn)，引入宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量能夠提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型的解釋力;宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升時(shí)，銀行會(huì)采取相應(yīng)的對(duì)沖行為，減少信貸規(guī)模，索取更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。⑥ 宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升會(huì)改變投資者對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)估值，進(jìn)而增加債券融資和股票融資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。⑦ 王雄元等發(fā)現(xiàn)企業(yè)微觀(guān)層面的異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)僅能解釋我國(guó)短期融資券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的一半，企業(yè)短期融資券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)性密切相關(guān)。付玉梅、張麗平、李文聰指出宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性明顯加大了企業(yè)基于流動(dòng)性需求的財(cái)務(wù)柔性

由此可得假說(shuō)

H1：其他條件不變的情況下，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)增大融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，導(dǎo)致企業(yè)融資成本上升。

2.宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性、融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與企業(yè)投資行為

有關(guān)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)投資行為的影響，早期觀(guān)點(diǎn)主要強(qiáng)調(diào)投資“不可逆性”這一“物理摩擦”。由于企業(yè)投資是不完全可逆的，未來(lái)收益的不確定性會(huì)增大企業(yè)的“等待期權(quán)價(jià)值”，企業(yè)投資行為變得更加謹(jǐn)慎。⑨因此，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升時(shí)，企業(yè)投資規(guī)模下降，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)趨于萎縮（圖1上半部分）。

圖1宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性、融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與企業(yè)投資

除了上述文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)的“物理摩擦”，如果金融市場(chǎng)是不完美的，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性還會(huì)通過(guò)增大企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)影響企業(yè)的投資行為和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（圖1下半部分）。在存在金融摩擦的情況下，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)增大融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，企業(yè)投資規(guī)模下降。chen證明宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)條件與信貸風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)之間的關(guān)系對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要影響，進(jìn)而決定了企業(yè)的融資能力、杠桿率和投資行為。①Christiano等建立考慮金融摩擦的DSFS模型發(fā)現(xiàn)，不確定性沖擊會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)出持續(xù)、大幅減少。② Gilchrist和zakrrajsek發(fā)現(xiàn)存在金融摩擦的情況下，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升弱化金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，引起風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升，并且通過(guò)與“金融加速器”類(lèi)似的機(jī)制影響產(chǎn)出。③ 張成思、劉貫春發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高會(huì)導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資下降，但融資決策的調(diào)整依賴(lài)于所面臨的融資約束程度。④

由此得到假說(shuō)2：

H2：其他條件不變的情況下，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)增大融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，從而抑制企業(yè)投資

二、宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的測(cè)度

宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性不能被直接觀(guān)測(cè)，本部分對(duì)我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性進(jìn)行測(cè)度，⑤分析宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的變化趨勢(shì)、影響因素及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。

1.宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的定義

既有文獻(xiàn)主要從離差和波動(dòng)率兩個(gè)角度定義宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性。前者主要基于企業(yè)或行業(yè)層面產(chǎn)出、收入或盈利增長(zhǎng)等橫截面上的離差⑥或經(jīng)濟(jì)主體未來(lái)預(yù)測(cè)的非一致性⑦測(cè)度宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性狀況。但企業(yè)或行業(yè)層面的離差更多地反映了企業(yè)之間的異質(zhì)性和行業(yè)內(nèi)部企業(yè)構(gòu)成的變化;⑧主觀(guān)預(yù)測(cè)的非一致性更多地反映了經(jīng)濟(jì)主體主觀(guān)判斷的差異，而非宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的不確定性，⑨而且由于觀(guān)察時(shí)點(diǎn)有限，不能反映宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。① 后者主要基于宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量時(shí)間序列上的波動(dòng)率測(cè)度宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性。較早的研究主要采用單一變量測(cè)度宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性，如利用股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)指數(shù)作為宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的代理變量;一些學(xué)者采用GDP序列的移動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差②或條件波動(dòng)率。③ 較近的研究則更多地采用多變量法建立宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性綜合指數(shù)。④ 與單一變量法相比，多變量法能夠更好地反映宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的整體狀況和動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，成為測(cè)度宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的主流方法。⑤

2.宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的測(cè)度

考慮到我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征和數(shù)據(jù)可得性，借鑒Bali等的方法構(gòu)建我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性綜合指數(shù)。⑥選取能夠反映宏觀(guān)運(yùn)行和波動(dòng)趨勢(shì)的狀態(tài)變量。包括：產(chǎn)出增長(zhǎng)（實(shí)際工業(yè)產(chǎn)值月度同比增長(zhǎng)率）、通貨膨脹（GPI月度同比增長(zhǎng)率）、消費(fèi)支出（居民消費(fèi)支出月度同比增長(zhǎng)率）、固定資產(chǎn)投資支出（全社會(huì)固定資產(chǎn)投資月度同比增長(zhǎng)率）、國(guó)外需求（出口月度同比增長(zhǎng)率）以及房地產(chǎn)景氣狀況（房地產(chǎn)投資月度同比增長(zhǎng)率）等六個(gè)變量。

本文整理出1995年1月-2015年4月的相關(guān)月度數(shù)據(jù)，并建立多變量GARCH-VAR模型，計(jì)算出各狀態(tài)變量的條件波動(dòng)率序列。⑦ 用主成分分析法，按照特征大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取3個(gè)主成分，對(duì)上述6個(gè)變量的條件波動(dòng)率序列進(jìn)行加權(quán)平均處理得到我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性綜合指數(shù)（MU-Index）。樣本期內(nèi)我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性波動(dòng)性較強(qiáng)，MU_Index較好地反映了各種內(nèi)外部因素對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的沖擊。1998年和2009年，受亞洲金融危機(jī)和全球金融危機(jī)影響，宏觀(guān)不確定性大幅上升，出現(xiàn)了兩個(gè)峰值，這兩個(gè)時(shí)期也是我國(guó)經(jīng)濟(jì)受外部沖擊最大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展最困難的時(shí)期。1995年，國(guó)內(nèi)出現(xiàn)投資熱潮和兩位數(shù)以上的通貨膨脹，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性高企;2001年前后，美國(guó)相繼發(fā)生納斯達(dá)克泡沫破滅和“911”事件，全球經(jīng)濟(jì)增速放緩，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性也出現(xiàn)了較大幅度上升;2003年，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升可能與當(dāng)時(shí)我國(guó)出現(xiàn)一定程度的通貨緊縮以及“非典”集中爆發(fā)有關(guān)。2011年下半年以來(lái)，一方面受全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇乏力、歐洲債務(wù)危機(jī)持續(xù)發(fā)酵等外部因素影響;一方面國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“三期疊加”的新常態(tài)，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性再次出現(xiàn)上升。

3.宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系

為了考察宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度之間的關(guān)系，取宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性綜合指數(shù)MU_Index的季度平均值，與GDP季度同比增長(zhǎng)率進(jìn)行比較。我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性總體上與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度負(fù)相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為-0.13），呈現(xiàn)逆周期變化趨勢(shì)，且宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的峰值大體上領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的谷值。從2011年以來(lái)的變化趨勢(shì)看，2011年3季度宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)出現(xiàn)上升，與此同時(shí)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)下行壓力增大，從2012年1季度開(kāi)始，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度出現(xiàn)下滑。截至2018年4季度，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)上升到0.041，同期GDP季度同比增長(zhǎng)率下降到6.4%。

三、實(shí)證檢驗(yàn)

前文分析表明，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，本節(jié)利用我國(guó)工業(yè)企業(yè)微觀(guān)面板數(shù)據(jù)，揭示宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制，重點(diǎn)考察宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性是否會(huì)通過(guò)影響企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，而影響企業(yè)的投資行為。

1.數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本文使用的微觀(guān)數(shù)據(jù)全部取自1999-2011年《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)》，該數(shù)據(jù)庫(kù)由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局每年對(duì)銷(xiāo)售額在500萬(wàn)元以上的制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理而得。與其他使用上市公司數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)相比，本文的樣本包含了大量非上市企業(yè)和中小企業(yè)，更有利于識(shí)別企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)方面的異質(zhì)性。對(duì)原始樣本按以下原則進(jìn)行篩選：（1）僅保留樣本期內(nèi)處于持續(xù)經(jīng)營(yíng)的樣本;（2）剔除流動(dòng)負(fù)債、長(zhǎng)期負(fù)債、利息支出、財(cái)務(wù)費(fèi)用為零或負(fù)數(shù)的樣本;（3）剔除銷(xiāo)售收入、（資產(chǎn)總額-固定資產(chǎn)）、（累積折舊-當(dāng)期折舊）為負(fù)值的樣本;（4）剔除員工人數(shù)缺失的樣本;（5）對(duì)變量進(jìn)行1%水平的縮尾處理，即以變量1%和99%位置的觀(guān)測(cè)值替代這兩個(gè)分位數(shù)以外的觀(guān)測(cè)值。（6）對(duì)于個(gè)別樣本缺失的觀(guān)測(cè)值，采用差值法（相鄰兩年的均值）進(jìn)行補(bǔ)充。最終得到截面?zhèn)€數(shù)N=21437，時(shí)間序列T=13的平衡面板數(shù)據(jù)。主要變量定義與計(jì)算方法如表1。

表1主要變量定義與計(jì)算方法

2.宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性與企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)

對(duì)于H1，借鑒Gilchrist等的計(jì)量模型和識(shí)別方法，①估計(jì)以下簡(jiǎn)約形式的企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方程：

其中，因變量RP表示企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)?；鶞?zhǔn)模型中，借鑒蔡曉慧關(guān)于債務(wù)融資溢價(jià)的方法，采用利息支出估算企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。① 同時(shí)，考慮到樣本期內(nèi)我國(guó)尚未實(shí)現(xiàn)利率市場(chǎng)化，商業(yè)銀行可能通過(guò)收取中間費(fèi)用的方式變相提高貸款利率，作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，采用財(cái)務(wù)費(fèi)用估算企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)（RP2）。MU是本文關(guān)注的核心解釋變量。如果MU系數(shù)顯著為正，則H1得證。采用前文測(cè)度的MU_Index年度平均值作為基準(zhǔn)模型中宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的代理變量（MU1）。作為對(duì)比，采用國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)常用的做法，運(yùn)用GARCH（1，1）模型測(cè)度我國(guó)季度GDP增長(zhǎng)率的條件波動(dòng)率，取其年度均值作為宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的代理變量（MU2）。

參考既有企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型文獻(xiàn)，選取若干理論認(rèn)可度高、實(shí)證表現(xiàn)穩(wěn)健的控制變量，包括：資產(chǎn)負(fù)債率、凈企業(yè)現(xiàn)金流比率、債務(wù)期限結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)規(guī)模、股東性質(zhì)。此外，還控制了行業(yè)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。借鑒王義中等的思路，②為避免變量因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，所有解釋變量和控制變量滯后一期，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響

由表2模型1-6可以得到以下三個(gè)方面的主要結(jié)論：（1）企業(yè)微觀(guān)層面的異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)不能全面解釋企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的差異。由模型1-2可知，企業(yè)微觀(guān)層面的異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)僅能解釋企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的40%左右，其中反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的杠桿率、債券期限結(jié)構(gòu)，反映企業(yè)盈利能力的資產(chǎn)收益率對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響較為顯著。（2）引入宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性能夠顯著提高模型的解釋力。模型3-6引入宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性因素后，調(diào)整的R2均有所上升，且模型3、5調(diào)整的R2高于模型4、6，說(shuō)明采用宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性綜合指數(shù)比采用GPD條件波動(dòng)率能夠更好地捕捉宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響。（3）宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)具有顯著的正效應(yīng)。模型2-6分別采用不同代理變量對(duì)方程（1）進(jìn)行估計(jì)，MU的系數(shù)均顯著為正，H1得以較穩(wěn)健的證明。從基準(zhǔn)模型（模型3）中MU的系數(shù)來(lái)看，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升1個(gè)百分點(diǎn)，將導(dǎo)致企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升0.208個(gè)百分點(diǎn)。

3.宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性、融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與企業(yè)投資行為

融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的上升只能反映宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)融資成本的影響，其最終是否影響企業(yè)投資規(guī)模，還取決企業(yè)投資行為對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變化的敏感性。為了檢驗(yàn)H2，估計(jì)以下企業(yè)投資方程：

其中，因變量invest表示企業(yè)當(dāng)期新增投資率。其他變量的含義與方程（1）一致。前文已經(jīng)證明，宏觀(guān)

經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)具有顯著正效應(yīng)，如果變量RP的系數(shù)b1顯著為負(fù)，則H1成立。

在具體的估計(jì)過(guò)程中，首先，估計(jì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的實(shí)際值（RP）對(duì)企業(yè)新增投資率的影響;然后，借鑒Konchitchki和Patatoukas及王義中等的思路，①將方程（1）估計(jì)得到的企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的擬合值RP代入方程（2），作為方程（2）的解釋變量。該方法類(lèi)似于兩階段最小二乘法，考慮到企業(yè)投資與融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)之間可能存在內(nèi)生性，可以將方程（1）看做第一階段估計(jì)，將方程（2）看做第二階段估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性、融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與企業(yè)投資行為

由表3模型1可知，企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變量的系數(shù)為-0.144，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升會(huì)導(dǎo)致企業(yè)投資減少，反之則會(huì)導(dǎo)致企業(yè)投資增加。從經(jīng)濟(jì)意義上看，融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升1個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)投資率下降約0.144個(gè)百分點(diǎn)。模型2-5是采用方程（1）得到的企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)擬合值進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，可以看出系數(shù)全部為負(fù)，且在1%的水平上顯著，與模型1的結(jié)論一致。這一結(jié)果為H2提供了有力證據(jù)，但也反映出我國(guó)企業(yè)投資對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的敏感性相對(duì)較低，美國(guó)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升1個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)投資率下降約-0.858至-1.064個(gè)百分點(diǎn)，下文將結(jié)合企業(yè)自身的異質(zhì)性解釋其原因。

四、進(jìn)一步討論：企業(yè)質(zhì)性與銀行結(jié)構(gòu)的影響

1.企業(yè)規(guī)模和產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的影響

按照企業(yè)規(guī)模對(duì)樣本進(jìn)行分組，取虛擬變量SD，其中員工人數(shù)大于等于1000為大型企業(yè)，SD取值為1，員工人數(shù)小于1000為中小企業(yè)，SD取值為0;對(duì)于產(chǎn)權(quán)特征，按照注冊(cè)類(lèi)型進(jìn)行分組，取虛擬變量OD，其中注冊(cè)類(lèi)型為國(guó)有企業(yè)OD取值為1，其他注冊(cè)類(lèi)型為非國(guó)有企業(yè)OD取值為0。在方程（1）和方程（1）中分別引入宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性、融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與企業(yè)異質(zhì)性啞變量的交叉項(xiàng)。①結(jié)果顯示宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性水平項(xiàng)與交叉項(xiàng)的系數(shù)均在1%或5%的水平上顯著，但二者符號(hào)相反，說(shuō)明在面臨相同的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性沖擊時(shí)，中小企業(yè)（非國(guó)有企業(yè)）比大型企業(yè)（國(guó)有企業(yè)）需要支付更高的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。將交叉項(xiàng)MUSD和MUOD同時(shí)引入方程（1），交叉項(xiàng)MUSD的系數(shù)仍然顯著，但交叉項(xiàng)MUOD的系數(shù)變得不再顯著，說(shuō)明控制規(guī)模特征后，產(chǎn)權(quán)特征對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響不顯著。這意味著，與產(chǎn)權(quán)特征相比，規(guī)模特征是影響企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)更為重要的因素?？赡艿脑蚴?，隨著市場(chǎng)化改革的深入，我國(guó)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)決策的“規(guī)模偏好”強(qiáng)于“產(chǎn)權(quán)偏好”，商業(yè)銀行更加注重企業(yè)是否能夠提供合格、足額的抵押資產(chǎn)，而不是政府的隱性擔(dān)保。

企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)水平項(xiàng)與交叉項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著，但二者符號(hào)相反，說(shuō)明在其他條件不變的情況下，較之大型企業(yè)（國(guó)有企業(yè)），中小企業(yè)（非國(guó)有企業(yè)）的投資行為對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變化更加敏感。將交叉項(xiàng)RPSD和REOD同時(shí)引入方程（1），交叉項(xiàng)RPSD的系數(shù)變得不再顯著，而交叉項(xiàng)RPOD的系數(shù)仍十分顯著，說(shuō)明控制企業(yè)產(chǎn)權(quán)特征后，大型企業(yè)對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變化的敏感性與中小企業(yè)不存在顯著差異，但國(guó)有企業(yè)對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變化的敏感性顯著弱于非國(guó)有企業(yè)。這是因?yàn)?，?guó)有企業(yè)仍承擔(dān)了部分非市場(chǎng)化功能和面臨軟預(yù)算約束，具有事前投資最大化和事后費(fèi)用最大化傾向;②行政管制仍是影響企業(yè)投資行為的重要力量，績(jī)效考核導(dǎo)致國(guó)有企業(yè)普遍存在規(guī)模擴(kuò)張沖動(dòng)，弱化了國(guó)有企業(yè)對(duì)融資成本的敏感性。③

2.銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度和市場(chǎng)化水平差異的影響

我國(guó)各地區(qū)金融發(fā)展水平不同，銀行業(yè)結(jié)構(gòu)（BS）也存在較大差異，④在銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度和市場(chǎng)化水平較低的地區(qū)，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升時(shí)，商業(yè)銀行更有可能利用自身的壟斷優(yōu)勢(shì)提高利率，企業(yè)需要支付的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)更高?！吨袊?guó)工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)》提供了企業(yè)注冊(cè)地的詳細(xì)信息，采用企業(yè)所在省區(qū)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度（COM）和市場(chǎng)化水平（FMI）反映銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)差異。在方程（1）和方程（2）中分別引入宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性、融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變量的交叉項(xiàng)。

交叉項(xiàng)MUCOM和MUFMI的系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明面臨相同的宏觀(guān)不確定性沖擊時(shí)，銀行競(jìng)爭(zhēng)度和市場(chǎng)化水平越高的地區(qū)，企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升的幅度越小;交叉項(xiàng)RPCOM系數(shù)不顯著，說(shuō)明銀行競(jìng)爭(zhēng)度直接影響企業(yè)投資行為且對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)具有敏感性;但交叉項(xiàng)ROFMI的系數(shù)為負(fù)，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明銀行業(yè)市場(chǎng)化水平高的地區(qū)，企業(yè)投資行為對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的敏感性更高。可能的原因是，各地區(qū)銀行業(yè)市場(chǎng)指數(shù)一定程度上反映了該地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化水平，前文的研究已經(jīng)證明，市場(chǎng)化水平較高的非國(guó)有企業(yè)對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變化更為敏感。由此可得，銀行競(jìng)爭(zhēng)度和市場(chǎng)化水平提高，能夠部分吸收宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響，弱化其對(duì)企業(yè)投資和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的負(fù)向沖擊。

五、研究結(jié)論與貨幣政策含義

本文實(shí)證結(jié)果顯示，融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性影響企業(yè)投資行為的重要原因。宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升會(huì)降低金融機(jī)構(gòu)和投資者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，導(dǎo)致企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升，抑制其投資活動(dòng)。在面臨宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性沖擊時(shí)，不同規(guī)模和產(chǎn)權(quán)特征的企業(yè)融資議價(jià)能力和投資行為模式存在顯著差異，因此宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)的影響也表現(xiàn)出顯著的非對(duì)稱(chēng)性。其中，中小企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)由于議價(jià)能力較弱，投資行為對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的變化更加敏感，在面臨宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性沖擊時(shí)更加脆弱。上述結(jié)論說(shuō)明，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性不僅會(huì)放大宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)，而且會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)體系結(jié)構(gòu)性矛盾。這對(duì)我國(guó)貨幣政策操作提出了更高要求。為此，本文提出以下幾個(gè)方面的政策建議：

一是穩(wěn)定預(yù)期、提振信心，為降低企業(yè)融資成本，增強(qiáng)微觀(guān)企業(yè)活力創(chuàng)造良好政策環(huán)境。當(dāng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)由于不確定性沖擊導(dǎo)致融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升、微觀(guān)企業(yè)活力不足時(shí)，采取有效的政策措施穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期、提振微觀(guān)經(jīng)濟(jì)主體的信心顯得尤為重要。當(dāng)前，我國(guó)企業(yè)融資成本居高不下、投資需求不足，與宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性導(dǎo)致的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升密切相關(guān)。政策當(dāng)局應(yīng)正確處理好穩(wěn)增長(zhǎng)和調(diào)結(jié)構(gòu)的關(guān)系，以此穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期，提振市場(chǎng)信心。同時(shí)，實(shí)踐表明，如果信息不透明，溝通不順暢，經(jīng)濟(jì)政策本身可能成為宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的來(lái)源，應(yīng)更加注重經(jīng)濟(jì)政策的透明度和連續(xù)性，防止由于經(jīng)濟(jì)政策自身的不確定性而加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

二是建立基于狀態(tài)依賴(lài)的貨幣政策調(diào)控體系，將宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性納入貨幣政策決策的考量范圍。貨幣政策的有效性高度依賴(lài)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性程度，如果宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性由于外部因素或內(nèi)部結(jié)構(gòu)矛盾大幅上升，擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)企業(yè)投資的刺激作用可能被宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升的抑制作用部分或完全抵消。因此，貨幣政策操作應(yīng)更加關(guān)注宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性的影響，將宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性因素納入政策決策框架，更加科學(xué)、精確地選擇貨幣政策調(diào)控方式和調(diào)控力度。

三是積極探索運(yùn)用結(jié)構(gòu)化貨幣政策工具，增強(qiáng)貨幣政策操作的針對(duì)性。本文研究證明，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性上升時(shí)，中小企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升更快，投資規(guī)模萎縮更加明顯，這為結(jié)構(gòu)化貨幣政策提供了依據(jù)。2014年以來(lái)，人民銀行采取定向降準(zhǔn)、差別存款準(zhǔn)備金率、定向再貸款、抵押補(bǔ)充貸款等結(jié)構(gòu)化貨幣政策工具，對(duì)降低特定領(lǐng)域企業(yè)融資成本發(fā)揮了積極作用。當(dāng)前，應(yīng)在科學(xué)評(píng)估相關(guān)政策效果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步加大結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的探索和運(yùn)用，提高貨幣政策操作的針對(duì)性和有效性。四是深化金融改革，提高金融體系的效率，降低企業(yè)融資成本、增強(qiáng)貨幣政策有效性。當(dāng)前，我國(guó)中小企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)融資成本高，經(jīng)濟(jì)下行壓力增大，既與宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性導(dǎo)致的融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升密切相關(guān)，也有著更加深層次的結(jié)構(gòu)性和體制性矛盾。應(yīng)更加注重結(jié)構(gòu)化貨幣政策與經(jīng)濟(jì)金融體制改革的協(xié)調(diào)。本文的研究也證明，提高銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度和市場(chǎng)化水平能夠緩解宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的影響。只有通過(guò)加快經(jīng)濟(jì)金融體制改革，構(gòu)建法治化的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境，有效打破微觀(guān)企業(yè)中的財(cái)務(wù)軟約束和金融領(lǐng)域的剛性?xún)陡?，充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制、價(jià)格機(jī)制在資源配置中的決定性作用，才能真正解決各種深層次矛盾，化解結(jié)構(gòu)性困局，促進(jìn)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。