羅斌元 楊春紅

【摘要】不確定性是環(huán)境的重要特征，也是企業(yè)進行投資決策必須考量的因素。 在理論分析環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的調(diào)節(jié)機理的基礎(chǔ)上， 以2008 ～ 2017年我國A股上市公司為研究樣本， 實證檢驗上述調(diào)節(jié)作用的存在性。 研究發(fā)現(xiàn)， 環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率的關(guān)系有顯著的調(diào)節(jié)作用， 具體而言， 環(huán)境不確定性既會抑制投資者情緒高漲帶來的投資過度， 也會加劇投資者情緒低迷引發(fā)的投資不足。 進一步分析表明：相比于國有企業(yè)， 環(huán)境不確定性對民營企業(yè)投資過度的抑制效果和投資不足的加劇效應(yīng)更為顯著; 同時， 該調(diào)節(jié)作用存在區(qū)域差異性， 且呈現(xiàn)東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

【關(guān)鍵詞】環(huán)境不確定性;投資者情緒;投資效率;投資過度;投資不足

【中圖分類號】F830.9 ? ? ?【文獻標(biāo)識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2020）24-0032-9

大量的研究表明， 環(huán)境不確定性會對企業(yè)投資決策產(chǎn)生顯著影響[1-4] 。 這些研究隱含了一個基本假定， 即假定決策者（投資者和企業(yè)管理者）是理性的。 然而， 由于認(rèn)知缺陷和信息有限， 現(xiàn)實世界中的人往往表現(xiàn)為非理性或有限理性。 較多學(xué)者集中研究了投資者情緒對企業(yè)投資效率的影響， 發(fā)現(xiàn)投資者情緒會通過股權(quán)融資渠道、債權(quán)融資渠道、迎合渠道和管理者樂觀主義渠道影響企業(yè)投資行為， 表現(xiàn)為投資不足和投資過度等非效率投資問題[5-9] 。 直觀上， 在不確定性環(huán)境下， 人會更加謹(jǐn)慎和焦慮， 投資者也會表現(xiàn)得更為不理性， 從而“加劇”了投資者情緒對企業(yè)投資決策的影響。 因此， 本文以環(huán)境不確定性為調(diào)節(jié)變量， 研究環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的調(diào)節(jié)作用， 并考察這種調(diào)節(jié)作用在產(chǎn)權(quán)和區(qū)域上的差異性。

一、文獻述評

（一）宏觀環(huán)境不確定性對企業(yè)投資的影響

國內(nèi)外現(xiàn)有文獻側(cè)重于從政策不確定性視角研究宏觀環(huán)境不確定性對企業(yè)投資的影響， 且總體上得出宏觀環(huán)境不確定性與企業(yè)投資負(fù)相關(guān)的結(jié)論。 Beaudry等[1] 、王貞潔和王京[10] 研究了宏觀經(jīng)濟不確定性與企業(yè)投資的關(guān)系， 發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟不確定性會抑制企業(yè)投資效率。 近年來， 經(jīng)濟不確定性呈不斷上升趨勢， 而經(jīng)濟不確定性的出現(xiàn)往往與政策的出臺相關(guān)。 有關(guān)經(jīng)濟政策不確定性研究大多是以EPU指數(shù)為衡量指標(biāo)， 基于實物期權(quán)理論和金融摩擦理論分析得出， 經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)投資負(fù)相關(guān)[11-13] 。

與以上研究結(jié)論不同， 饒品貴等[2] 指出經(jīng)濟政策不確定性因為存在政策空白期反而會提升企業(yè)投資效率。 國外學(xué)者廣泛關(guān)注黨派大選引發(fā)的政策不確定性， 如Julio和Yook[14] 、Gulen和Ion[15] 都指出， 選舉年度公司投資規(guī)模會下降。 由于我國政治制度的特殊性， 國內(nèi)學(xué)者傾向于以官員變更作為政策不確定性和政治不確定性的替代指標(biāo)。 具體而言， 陳德球等[16] 以地市級官員的變更考察政策不確定的影響， 發(fā)現(xiàn)政策不確定性降低了公司股價的信息含量， 從而使得企業(yè)投資更加謹(jǐn)慎， 進而減少企業(yè)投資。 林樹等[17] 以我國省級官員的變更考察政治不確定的影響， 發(fā)現(xiàn)非正常換屆引起的政治不確定對企業(yè)投資的影響并不顯著， 而正常換屆所引起的政治不確定性與投資規(guī)模顯著正相關(guān)。

（二）中觀環(huán)境不確定性對企業(yè)投資的影響

研究中觀環(huán)境不確定性對企業(yè)投資的影響的文獻較為少見， 主要考察的是產(chǎn)業(yè)政策的不確定性對企業(yè)投資的影響。 靳光輝等[18] 以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)為例， 分析產(chǎn)業(yè)政策不確定性對企業(yè)投資的影響， 發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策不確定性會抑制企業(yè)投資。 另外， 產(chǎn)業(yè)政策不確定性還會降低企業(yè)研發(fā)投資規(guī)模， 并進一步增強企業(yè)的固定資產(chǎn)投資傾向[3] 。 謝升峰[19] 則是通過分析總體不確定性， 得出行業(yè)不確定性與投資存在負(fù)相關(guān)關(guān)系的結(jié)論。

與以上基于投資者完全理性的角度研究政策不確定性對企業(yè)投資的影響所不同的是， 靳光輝等[20] 認(rèn)為決策者的有限理性是兩者發(fā)揮作用的重要媒介， 政策不確定性能夠通過投資者情緒的中介效應(yīng)間接影響企業(yè)投資。

（三）微觀環(huán)境不確定性對企業(yè)投資的影響

對于微觀環(huán)境不確定性對企業(yè)投資的影響研究主要集中在兩個方面。

一方面， 學(xué)者們直接以公司股票波動程度、資產(chǎn)收益率等作為環(huán)境不確定性的衡量標(biāo)準(zhǔn)研究兩者之間的關(guān)系[21，22] ， 并得出一致結(jié)論：環(huán)境不確定性與企業(yè)投資水平負(fù)相關(guān)[4] ， 與企業(yè)投資效率也是負(fù)相關(guān)的， 即環(huán)境不確定性程度越高， 越會加劇投資過度和投資不足的程度[23，24] 。 如：葉建華[25] 經(jīng)過實證檢驗發(fā)現(xiàn)， 兩者呈正相關(guān)關(guān)系， 且非效率投資更多地傾向于過度投資。 申慧慧等[26] 實證研究指出， 國有企業(yè)與非國有企業(yè)相比， 投資不足水平較低， 投資過度水平較高。

另一方面， 也有學(xué)者通過分解總體環(huán)境不確定性得到微觀環(huán)境不確定性， 以此研究環(huán)境不確定性與企業(yè)投資的關(guān)系， 得出的結(jié)果卻不盡相同。 具體而言， 微觀環(huán)境不確定性可能與企業(yè)投資呈負(fù)相關(guān)關(guān)系， 可能與企業(yè)投資顯著正相關(guān)[27] ， 還可能與企業(yè)投資的關(guān)系不顯著[19] 。 此外， 黃曉等[28] 則采用二元Logistic回歸方法， 運用3種變量來計算公司層面的環(huán)境不確定性， 得出了環(huán)境不確定性與本地投資傾向正相關(guān)的結(jié)論。

綜上所述， 眾多學(xué)者從宏觀、中觀及微觀三個層面研究了環(huán)境不確定性對企業(yè)投資的影響， 研究主線清晰， 問題明確， 成果豐富; 但是， 這些研究都是基于人是理性的假定， 并未考慮決策者（投資者和管理者）是非理性或有限理性的現(xiàn)實情況。 在人是非理性條件下， 環(huán)境不確定性對企業(yè)投資決策的影響是否有變化？ 影響機理和后果如何？ 本文將對此展開研究， 以期為不同產(chǎn)權(quán)、不同區(qū)域企業(yè)的投資決策和政府的針對性政策制定提供理論依據(jù)。

二、理論分析與實證研究假設(shè)

（一）環(huán)境不確性的調(diào)節(jié)作用

人們的各項活動都是在環(huán)境中開展的， 而環(huán)境的主要特征之一就是具有不確定性[29，30] 。 這種不確定性通過對投資者決策造成干擾， 間接對企業(yè)投資效率產(chǎn)生顯著的影響， 其作用機制包括以下兩個方面：

第一， 環(huán)境不確定性直接抑制投資者情緒， 進而影響投資者情緒與企業(yè)投資效率的關(guān)系。 首先， 環(huán)境不確定性會令投資者產(chǎn)生一種對未來無法把控的恐慌感， 投資者的模糊性厭惡水平和風(fēng)險感知意識提升， 而較高的風(fēng)險意識容易誘發(fā)投資者產(chǎn)生焦慮等負(fù)面情緒[20] ， 從而直接抑制投資者情緒。 具體而言， 當(dāng)投資者情緒高漲時， 環(huán)境不確定性能夠通過修正投資者高漲的情緒， 使其恢復(fù)到較為理性的狀態(tài)， 最終減少因為投資者情緒高漲導(dǎo)致的投資過度情況的發(fā)生; 當(dāng)投資者情緒低迷時， 環(huán)境不確定性會進一步強化投資者的低落情緒， 從而使得因投資者情緒低迷引發(fā)的投資不足現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán)重。 其次， 環(huán)境不確定性的出現(xiàn)使得企業(yè)獲取信息的難度加大。 信息不對稱程度加深， 而投資者情緒產(chǎn)生的根源就是信息不對稱[9] ， 從而抑制投資者的非理性行為， 改善投資者情緒帶來的投資過度問題， 惡化投資者情緒帶來的投資不足問題。 因此， 環(huán)境不確定性通過直接影響投資者的非理性情緒來緩解投資者情緒導(dǎo)致的投資過度行為， 但會加劇投資者情緒導(dǎo)致的投資不足行為。

第二， 環(huán)境不確定性通過影響投資者情緒與企業(yè)投資效率兩者的作用路徑間接影響兩者間的關(guān)系。 一方面， 環(huán)境不確定性增加會導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險增加， 對信息分析處理的能力降低， 使得企業(yè)日常經(jīng)營資金的流入流出也無法準(zhǔn)確預(yù)測， 管理者會更加謹(jǐn)慎， 從而改善投資者情緒通過管理者樂觀主義渠道導(dǎo)致的投資過度現(xiàn)象。 另一方面， 環(huán)境不確定性會增加企業(yè)融資成本。 根據(jù)Baker和Wurgler[6] 、黃宏斌和劉志遠(yuǎn)[31] 的研究， 投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的兩個影響路徑包括股權(quán)融資渠道和債券融資渠道， 發(fā)揮作用的關(guān)鍵就是股權(quán)融資成本和債權(quán)融資成本。 環(huán)境不確定性的出現(xiàn)使得企業(yè)盈余和股票價格大幅波動， 從而降低投資者對未來經(jīng)濟的預(yù)期， 導(dǎo)致企業(yè)股價下跌， 企業(yè)股權(quán)融資約束增加; 同時， 環(huán)境不確定性使得銀行等債權(quán)人信息獲取成本增加， 為降低貸款風(fēng)險銀行會采取提高擔(dān)保額度和貸款利率等措施， 以增加企業(yè)的債權(quán)融資約束， 最終改善投資者非理性情緒引發(fā)的投資過度現(xiàn)象， 加劇投資者非理性情緒引發(fā)的投資不足行為。 因此可以推斷， 較高的環(huán)境不確定性能夠通過間接作用影響投資者情緒作用于投資效率的效果。

基于以上分析， 本文提出以下兩個假設(shè)：

假設(shè)1：環(huán)境不確定性程度越高， 越會減弱投資者情緒對投資過度的正向作用。

假設(shè)2：環(huán)境不確定性程度越高， 越會增強投資者情緒對投資不足的負(fù)向作用。

（二）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對調(diào)節(jié)作用的影響

盡管所有企業(yè)都會面臨融資約束， 但國有企業(yè)和民營企業(yè)在融資約束方面卻存在明顯差異。 其中， 國有企業(yè)得益于政府擔(dān)保和財政補貼扶持擁有天然的融資優(yōu)勢， 能夠從銀行等金融機構(gòu)獲取充足的資金， 而民營企業(yè)的融資成本則較高。 基于對假設(shè)1和假設(shè)2的分析， 環(huán)境不確定性能夠通過提高企業(yè)融資成本加深企業(yè)融資約束， 進而影響投資者情緒與企業(yè)投資效率的關(guān)系。 因此， 當(dāng)環(huán)境不確定性增加引發(fā)企業(yè)融資困難時， 國有企業(yè)能夠憑借低成本優(yōu)勢更快地籌集短缺資金， 這種較小的融資約束預(yù)期會削弱環(huán)境不確定性對融資成本的影響。 由此可以看出， 環(huán)境不確定性改善投資者情緒導(dǎo)致的過度投資、強化投資者情緒導(dǎo)致的投資不足現(xiàn)象在民營企業(yè)中更加突出。 此外， 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)在降低自身環(huán)境不確定性方面也存在明顯的差異， 從而導(dǎo)致環(huán)境不確定性最終作用于投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的效果大不相同。 比如， 很多國有企業(yè)的實際掌控人就是政府， 政企關(guān)聯(lián)性強， 這就使得國有企業(yè)能夠早于民營企業(yè)掌握相關(guān)的政策信息， 從而降低企業(yè)的政策不確定性和環(huán)境不確定性， 弱化了自身環(huán)境不確定性對投資者情緒和企業(yè)投資效率的作用效果。 而民營企業(yè)則由于其政策信息源較少， 加之先天性的融資能力缺陷， 不確定性的影響難以降低， 從而使得環(huán)境不確定性對投資者情緒與投資效率關(guān)系的影響更為顯著。

綜合以上分析， 本文提出以下兩個假設(shè)：

假設(shè)3：與國有企業(yè)相比， 環(huán)境不確定性減弱民營企業(yè)投資者情緒對投資過度的正向作用更為顯著。

假設(shè)4：與國有企業(yè)相比， 環(huán)境不確定性增強民營企業(yè)投資者情緒對投資不足的負(fù)向作用更為顯著。

（三）區(qū)域差異對調(diào)節(jié)作用的影響

我國按區(qū)域可劃分為東部、中部和西部， 各區(qū)域間在融資環(huán)境和管理人才方面存在差異， 進而導(dǎo)致環(huán)境不確定性對于投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的影響也存在區(qū)域異質(zhì)性。 從融資環(huán)境來看， 我國東部地區(qū)金融機構(gòu)分布較為集中且形式多樣， 金融機構(gòu)間的競爭有助于降低融資過程中產(chǎn)生的交易費用， 進而降低企業(yè)融資成本。 而中西部地區(qū)金融機構(gòu)的集中度明顯低于東部地區(qū)， 中部地區(qū)相對于西部地區(qū)來說較好， 因此， 東部地區(qū)企業(yè)的融資成本在各區(qū)域間是最低的。 由此推測， 上文提到的環(huán)境不確定性通過提高企業(yè)融資成本進而對投資者情緒與企業(yè)投資效率的關(guān)系產(chǎn)生的影響， 會因為東部地區(qū)企業(yè)降低的融資成本而有所削弱， 相反， 在中西部尤其是西部地區(qū)會有所加強。

目前， 對于環(huán)境不確定性的定義并不一致， 學(xué)術(shù)界較為認(rèn)可的是Milliken[32] 的說法， 即當(dāng)管理者能力不足、信息不全或兩者兼而有之時， 無法較為準(zhǔn)確地對外部環(huán)境進行分析。 由此可以推斷， 管理者能力對企業(yè)環(huán)境不確定性的形成起著至關(guān)重要的作用， 倘若企業(yè)擁有更多優(yōu)質(zhì)的管理人員， 相應(yīng)的環(huán)境不確定性水平也會較低， 從而削弱環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的作用效果。 而從管理人才來看， 相對于東部地區(qū)， 中西部特別是西部地區(qū)由于經(jīng)濟因素和地理環(huán)境因素等限制， 獲取人力資源成本較高， 人才易得性較差， 致使區(qū)域間人才素質(zhì)和企業(yè)經(jīng)營管理水平呈現(xiàn)東、中、西逐漸弱化的趨勢。 由此可知， 在高度的環(huán)境不確定性背景下， 東部地區(qū)企業(yè)能夠依靠自身更有能力的管理者， 降低企業(yè)環(huán)境不確定性， 且降低程度相對于中西部企業(yè)更大， 導(dǎo)致環(huán)境不確定性作用于投資者情緒與投資效率兩者關(guān)系時出現(xiàn)區(qū)域差異性， 且呈“東→中→西”逐漸加強的趨勢。

基于以上分析， 本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)5：環(huán)境不確定性對于緩解投資者情緒造成的投資過度存在區(qū)域差異， 且呈現(xiàn)東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

假設(shè)6：環(huán)境不確定性對于惡化投資者情緒造成的投資不足存在區(qū)域差異， 且呈現(xiàn)東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

三、實證設(shè)計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文從CSMAR數(shù)據(jù)庫、CCER數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局網(wǎng)頁中選取了2008 ～ 2017年A股上市公司的基本數(shù)據(jù)， 并手工收集和補充了一些異常和缺漏數(shù)據(jù)， 然后進行了如下處理：①根據(jù)證監(jiān)會2012年的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)， 對樣本中所涉及的企業(yè)進行行業(yè)分類， 并剔除與其他行業(yè)差異較大的金融公司數(shù)據(jù); ②剔除處于?ST、S?ST、ST異常經(jīng)營狀態(tài)的公司數(shù)據(jù); ③因環(huán)境不確定性的衡量需要用到五年的數(shù)據(jù)， 剔除了上市年齡小于5年的公司數(shù)據(jù); ④剔除相關(guān)變量缺失和異常（如：資產(chǎn)負(fù)債率大于1）的公司數(shù)據(jù)。 此外， 一方面， 由于投資效率的數(shù)據(jù)是根據(jù)Richardson[33] 的投資預(yù)期模型計算， 而在計算的過程中需要采用公司前一年的數(shù)據(jù)進行回歸; 另一方面， 環(huán)境不確定性變量的計算需要采用5年數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差， 所以本文最終采用的是2012 ～ 2015年的數(shù)據(jù)。 經(jīng)過上述處理， 最后得到1223家公司3499個樣本。 本文涉及的數(shù)據(jù)分析整理、變量計算、模型回歸及檢驗均是通過Stata 15.0完成。

（二）變量定義

1. 環(huán)境不確定性測度。 本文對環(huán)境不確定性從微觀、中觀和宏觀三個層面進行衡量。 具體而言， 宏觀層面的環(huán)境不確定性（EU_Macro）計量指標(biāo)主要借鑒劉博研和韓立巖[34] 對宏觀經(jīng)濟不確定性的指標(biāo)構(gòu)建， 采用月度消費者價格指數(shù)（CPI）的方差衡量。 而中觀環(huán)境不確定性和微觀環(huán)境不確定性則主要借鑒Tosi等[35] 、Ghosh和Olsen[36] 的研究方法， 以銷售收入（Sale）為基礎(chǔ)進行構(gòu)建， 并按照以下步驟進行計算：①計算企業(yè)過去五年銷售收入的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差， 用標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值得到e; ②計算企業(yè)所處行業(yè)e的中位數(shù)， 即為本文的中觀環(huán)境不確定性（EU_Indus）; ③以樣本企業(yè)環(huán)境不確定性除以中觀不確定性得到的就是微觀環(huán)境不確定性（EU_Firm）。

此外， 將微觀、中觀和宏觀三個層面的環(huán)境不確定性經(jīng)過主成分分析后作為綜合的環(huán)境不確定性（EU_Pca）， 從而保證回歸檢驗結(jié)果更加穩(wěn)健可靠。 本文的基準(zhǔn)回歸采用分項指標(biāo)EU_Firm、EU_Indus和EU_Macro， 對產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性回歸選用綜合指標(biāo)EU_Pca。

2. 投資者情緒測度。 已有文獻關(guān)于投資者情緒的衡量通常采用主觀、客觀等單一指標(biāo)， 該測度方法簡單， 數(shù)據(jù)獲取容易， 但具有片面性。 而綜合指標(biāo)集合了各類單一指標(biāo)特定的優(yōu)點， 能夠較為全面地反映投資者情緒的波動。 因此， 本文借鑒韓立巖和伍燕然[37] 、尚煜[38] 的觀點， 以一年期考慮分紅的累計月度股票收益率（SentA）、換手率（Turn）、市盈率（PE）作為投資者情緒替代指標(biāo)的基礎(chǔ)上， 對這三個指標(biāo)進行主成分合成， 以合成后的綜合指標(biāo)作為投資者情緒（Sent）的度量。

3. 投資效率測度。 本文被解釋變量企業(yè)投資效率的數(shù)據(jù)是通過Richardson[33] 的預(yù)期投資模型計算得到的， 利用該模型的回歸殘差來區(qū)分投資過度和投資不足， 若回歸殘差為正， 說明實際投資支出高于預(yù)期的正常投資支出， 代表著投資過度; 若回歸殘差為負(fù)， 意味著實際支出低于預(yù)期的正常投資支出， 代表著投資不足。 具體模型如下：

Invi，t=α0+α1Growthi，t-1+α2Sizei，t-1+

α3Cashi，t-1+α4Agei，t-1+α5Levi，t-1+α6Reti，t-1+

α7Invi，t-1+Year+Industry+εi，t ? ? ?（1）

其中：Inv為投資規(guī)模; Growth為營業(yè)收入增長率; Size為資產(chǎn)規(guī)模; Cash為現(xiàn)金持有規(guī)模; Age為企業(yè)上市年齡; Lev為資產(chǎn)負(fù)債率; Ret為股票年收益率; Year是年度虛擬變量; Industry為行業(yè)虛擬變量。

4. 其他變量。 為了控制其他因素的影響， 在模型中還加入了一些控制變量， 主要是對企業(yè)的盈利能力、成長狀況、發(fā)展能力和整體規(guī)模四方面進行控制， 并分別用現(xiàn)金流量（CF）、凈利潤率（Net）、營業(yè)收入增長率（Growth）和企業(yè)規(guī)模（Size）作為各自的替代指標(biāo)。 另外， 還加入了行業(yè)虛擬變量和年度虛擬變量， 以控制行業(yè)和年度效應(yīng)。

（三）模型設(shè)計

為了檢驗環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的調(diào)節(jié)作用， 建立了以下模型：

OverInvi，t=α0+α1Senti，t+α2EUi，t+α3Senti，t×EUi，t+α4CFi，t+α5Growthi，t+α6Sizei，t+α7Neti，t+Year+Industry+εi，t ? ? ? ?（2）

UnderInvi，t=β0+β1Senti，t+β2EUi，t+β3Senti，t×EUi，t+β4CFi，t+β5Growthi，t+β6Sizei，t+β7Neti，t+Year+Industry+εi，t ? ? （3）

其中：OverInvi，t為投資過度組的投資過度程度; UnderInvi，t是投資不足組的投資不足程度; EUi，t為環(huán)境不確定性， 回歸時分別取EU_Firm、EU_Indus、EU_Macro、EU_Pca; Senti，t是投資者情緒的代理變量。

各類變量的具體定義如下表所示：

四、實證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。 從表2中可以看出， 投資過度和投資不足樣本分別占總樣本的34.95%和65.05%， 投資不足比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于投資過度， 表明在中國的資本市場上投資不足現(xiàn)象比較嚴(yán)重。 微觀環(huán)境不確定性（EU_Firm）的標(biāo)準(zhǔn)差為0.712， 中觀環(huán)境不確定性（EU_Indus）的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0419， 宏觀環(huán)境不確定性（EU_Macro）的標(biāo)準(zhǔn)差為0.264， 這說明企業(yè)之間的環(huán)境不確定性程度差異較大， 行業(yè)之間的環(huán)境不確定性程度差異較小。 可見， 從風(fēng)險的角度來說， 我國頒布的針對行業(yè)的政策（主要表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)政策）具有同質(zhì)性。 此外， 投資者情緒（Sent）的中位數(shù)為-0.0957， 遠(yuǎn)小于均值0.0843， 而標(biāo)準(zhǔn)差（1.024）數(shù)值較大， 這反映了我國資本市場上的投資者非理性程度較為嚴(yán)重， 而且整個市場長期處于低落期（熊市）。

（二）回歸分析

1. 環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率的影響。 為了檢驗假設(shè)1和假設(shè)2， 利用上文所建模型（2）和模型（3）進行全樣本多元回歸， 并將結(jié)果列示于表3中， 其中列（1） ～ （4）為投資過度組， 列（5） ～ （8）為投資不足組。

從表3的列（1） ～ （4）可以看出， 投資者情緒（Sent）的回歸系數(shù)都顯著為正， 且投資者情緒與環(huán)境不確定性交乘項的系數(shù)基本上都顯著為負(fù)（只有EU_Indus×Sent系數(shù)不顯著）， 這說明高漲的投資者情緒會引發(fā)投資過度， 但環(huán)境不確定性會顯著改善由投資者情緒導(dǎo)致的投資過度現(xiàn)象， 環(huán)境不確定性對投資者情緒與投資過度關(guān)系有重大的調(diào)節(jié)作用， 假設(shè)1得到證實。 另外， 環(huán)境不確定性的回歸系數(shù)都為負(fù)， 且大部分顯著， 而在相關(guān)分析中， 環(huán)境不確定性與投資過度的相關(guān)系數(shù)為正， 這表明在控制了其他相關(guān)變量之后， 環(huán)境不確定性對投資過度的“凈影響”是負(fù)向的， 即環(huán)境不確定性能抑制投資過度。 對于控制變量， 現(xiàn)金流量（CF）在四個模型中的系數(shù)都顯著為正， 表明過多的現(xiàn)金流量會誘發(fā)對資金的濫用， 從而導(dǎo)致投資過度， 這也與前人的研究結(jié)論一致。 營業(yè)收入增長率（Growth）的回歸系數(shù)都為正， 但都不顯著， 說明成長型的企業(yè)也會出現(xiàn)投資過度問題。 企業(yè)規(guī)模（Size）的回歸系數(shù)都為負(fù)， 一部分顯著， 一部分不顯著， 表明企業(yè)規(guī)模的擴大會抑制投資過度。 其原因可能是大企業(yè)的內(nèi)控制度比較健全有效， 能夠約束企業(yè)的過度投資行為。

從表3的列（5） ～ （8）可以看到， 投資者情緒（Sent）的回歸系數(shù)都顯著為負(fù)， 且投資者情緒與環(huán)境不確定性交乘項的系數(shù)基本上都顯著為負(fù)（只有EU_Indus×Sent系數(shù)不顯著）， 這說明低落的投資者情緒會導(dǎo)致投資不足， 而且環(huán)境不確定性會加劇由投資者情緒引起的企業(yè)投資不足， 環(huán)境不確定性對投資者情緒與投資不足關(guān)系有重大的調(diào)節(jié)作用， 假設(shè)2得到證實。 環(huán)境不確定性的回歸系數(shù)都為正， 且大部分顯著， 表明在控制其他相關(guān)變量的情況下， 環(huán)境不確定性越大， 投資不足程度越嚴(yán)重。 其原因可能是：環(huán)境不確定性越大， 企業(yè)對融資和投資機會的把控就會越謹(jǐn)慎， 導(dǎo)致投資不足現(xiàn)象出現(xiàn)。 對于控制變量， 現(xiàn)金流量（CF）、企業(yè)規(guī)模（Size）、凈利潤率（Net）的回歸系數(shù)基本上顯著為負(fù)， 這在一定條件下證明了充裕的現(xiàn)金、較大的企業(yè)規(guī)模和較高的盈利水平對緩解企業(yè)投資不足具有積極作用。 營業(yè)收入增長率（Growth）的回歸系數(shù)都顯著為正， 說明成長性會加劇企業(yè)投資不足， 也許是快速的企業(yè)擴張需要大量的資金， 從而擠占了投資資金， 導(dǎo)致出現(xiàn)投資不足現(xiàn)象。

2. 基于產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的進一步分析。 現(xiàn)有文獻中較多研究都將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為融資約束分組的一個重要依據(jù)[26] ， 而融資約束在環(huán)境不確定性調(diào)節(jié)投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系時又具有無法忽視的影響， 為此， 我們進一步探究按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組情況下的回歸結(jié)果， 并采用SUEST（基于似無相關(guān)模型SUR的檢驗）對分組回歸后的組間系數(shù)差異進行檢驗。 根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將投資過度組、投資不足組分別劃分為國有組和民營組兩個子樣本， 其中， 投資過度組有國有樣本760個， 民營樣本390個; 投資不足組有國有樣本1487個， 民營樣本607個。 表4列示了基于產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性的回歸結(jié)果， 其中， 列（1） ～ （2）為總樣本的回歸結(jié)果， 列（3） ～ （4）是投資過度組劃分為國有組和民營組兩個子樣本的回歸結(jié)果， 列（5） ～ （6）是投資不足組劃分為國有組和民營組兩個子樣本的回歸結(jié)果。

在OverInv組， 國有子樣本的投資者情緒與環(huán)境不確定性交乘項（EU_Pca×Sent）的回歸系數(shù)為

-0.016， 民營子樣本為-0.039， 系數(shù)差異為0.023， 組間系數(shù)差異SUR檢驗結(jié)果的p值為0.0491， 這說明國有組和民營組交乘項的回歸系數(shù)都顯著為負(fù)， 國有組系數(shù)大于民營組， 且系數(shù)差異在5%的統(tǒng)計水平上顯著。 因此， 與國有企業(yè)相比， 環(huán)境不確定性減弱民營企業(yè)投資者情緒對投資過度的正向作用更為顯著， 假設(shè)3得到證實。 同理， 從UnderInv組來看， 國有企業(yè)EU_Pca×Sent的回歸系數(shù)為-0.002且在10%的統(tǒng)計水平上顯著， 民營企業(yè)的則為-0.005且在1%的統(tǒng)計水平上顯著， 兩者系數(shù)差異為0.003， 組間系數(shù)差異SUR檢驗結(jié)果的p值為0.0929， 這說明兩組交乘項的回歸系數(shù)都顯著為負(fù)， 組間系數(shù)差異大于0， 且系數(shù)差異在10%的統(tǒng)計水平上顯著。 由此得出結(jié)論：與國有企業(yè)相比， 環(huán)境不確定性增強民營企業(yè)投資者情緒對投資不足的負(fù)向作用更為明顯， 假設(shè)4得到驗證。

3. 基于區(qū)域異質(zhì)性的進一步分析。 在我國， 由于經(jīng)濟發(fā)展水平、地理位置和人力資源成本等方面差異的存在， 出現(xiàn)了比較嚴(yán)重的區(qū)域發(fā)展失衡問題， 因此， 環(huán)境不確定性對投資者情緒導(dǎo)致的企業(yè)投資非效率的影響效果也不相同。 為了考察環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用對不同地區(qū)的影響差異， 本文將投資過度組、投資不足組分別劃分為東部、中部、西部三個子樣本， 并分別進行回歸， 結(jié)果如表5所示。 其中， 列（1） ～ （3）分別報告了投資過度組東部、中部和西部子樣本的回歸結(jié)果， 列（4） ～ （6）分別報告了投資不足組東部、中部和西部子樣本的回歸結(jié)果。

在投資過度組東部、中部、西部三個子樣本中， 投資者情緒與環(huán)境不確定性交乘項（EU_Pca×Sent）的回歸系數(shù)分別為-0.002（不顯著）、-0.030（顯著）、-0.119（顯著）， 系數(shù)依次減小， 兩兩間系數(shù)差異SUR檢驗都在5%的統(tǒng)計水平上顯著， 這說明兩兩組間回歸系數(shù)存在顯著差異。 由此可見， 環(huán)境不確定性對于改善投資者情緒造成的投資過度存在區(qū)域差異， 且呈現(xiàn)東部、中部、西部逐漸增強的趨勢， 假設(shè)5得到證實。 同樣， 在投資不足組東部、中部、西部三個子樣本中， 投資者情緒與環(huán)境不確定性交乘項（EU_Pca×Sent）的回歸系數(shù)分別為

-0.001（不顯著）、-0.006（顯著）、-0.012（顯著）， 系數(shù)依次減小， 兩兩間系數(shù)差異SUR檢驗“東—中”和“東—西”都在5%的水平上統(tǒng)計顯著， “中—西”不顯著， 這基本表明兩兩組間回歸系數(shù)存在顯著差異。 可見， 環(huán)境不確定性對于惡化投資者情緒造成的投資不足存在區(qū)域差異， 且呈現(xiàn)東部、中部、西部逐漸增強的趨勢， 假設(shè)6得到驗證。

4. 穩(wěn)健性檢驗。

（1）樣本穩(wěn)健性檢驗。 將本文選取的3499個樣本隨機去除15%的樣本量， 產(chǎn)生新的樣本組， 重新進行回歸分析， 所得結(jié)果與前文相同， 甚至有些主要變量的顯著性有所提高。

（2）投資者情緒穩(wěn)健性檢驗。 采用成交量代替市盈率計算投資者情緒， 即將換手率、成交量和一年期累計月度回報率（考慮分紅）進行主成分分析得到Sent_1作為新的投資者情緒， 回歸結(jié)果如與上文結(jié)論差異不大。

（3）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗。 本文根據(jù)溫忠麟等[39] 的方法， 對環(huán)境不確定性影響投資者情緒與企業(yè)投資效率的關(guān)系進行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗。 檢驗步驟為：第一， 將“環(huán)境不確定性”與“投資者情緒”中心化; 第二， 做投資效率對環(huán)境不確定性和投資者情緒的回歸; 第三， 做投資效率對環(huán)境不確定性、投資者情緒和兩者交互作用“環(huán)境不確定性×投資者情緒”的回歸， 若加入交互作用得到的調(diào)整R2顯著高于未加入交互作用的調(diào)整R2， 則調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。 檢驗的主要結(jié)果表明， 環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)效應(yīng)確實存在。 限于篇幅， 上述穩(wěn)健性檢驗未予列示。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

環(huán)境不確定性帶來的心理、社會、經(jīng)濟等影響一直以來都是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。 本文首先從理論上分析了環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的調(diào)節(jié)機理， 然后以2008 ～ 2017年我國A股上市公司為研究樣本， 實證檢驗了上述調(diào)節(jié)作用的存在性， 進一步研究了這種調(diào)節(jié)效應(yīng)的產(chǎn)權(quán)差異性和區(qū)域差異性。

研究發(fā)現(xiàn)， 環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率的關(guān)系有顯著的調(diào)節(jié)作用， 環(huán)境不確定性能夠通過增加投資者的風(fēng)險感知意識和企業(yè)的融資成本， 進而影響投資者情緒與投資效率的關(guān)系， 具體表現(xiàn)為環(huán)境不確定性既會抑制投資者情緒高漲帶來的投資過度， 也會加劇投資者情緒低迷引發(fā)的投資不足。

進一步研究表明， 相比于國有企業(yè)， 環(huán)境不確定性對民營企業(yè)投資過度的抑制效應(yīng)和投資不足的加劇效應(yīng)更為顯著。 鑒于國有企業(yè)擁有融資優(yōu)勢、政策信息獲取優(yōu)勢、政企關(guān)聯(lián)等， 民營企業(yè)的調(diào)節(jié)效應(yīng)會更加顯著。 另外， 環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用存在區(qū)域差異性。 由于在資源、融資環(huán)境、管理人才等方面存在東部、中部和西部的地區(qū)差異性， 從而導(dǎo)致環(huán)境不確定性對于投資者情緒與投資效率的影響也存在空間異質(zhì)性， 具體來看這種影響呈現(xiàn)東部、中部、西部逐漸增強的趨勢。

（二）政策建議

1. 宏觀政策、產(chǎn)業(yè)政策及企業(yè)監(jiān)管政策應(yīng)保持相對穩(wěn)定性。 環(huán)境不確定性最集中的體現(xiàn)就是政策的不確定性。 政策的不確定性主要表現(xiàn)為政策的頻繁變動和不透明， 也是企業(yè)面臨的最大政策風(fēng)險。 根據(jù)以上的研究結(jié)論可知， 外部的環(huán)境不確定性會對實體企業(yè)的投資效率產(chǎn)生顯著影響。 因此， 為了扶持和引導(dǎo)企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展， 從政策的頒布和修訂角度， 應(yīng)保持政策的相對穩(wěn)定性。

2. 企業(yè)可以充分利用環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)效果。 現(xiàn)實條件下， 企業(yè)是無法完全消除環(huán)境不確定性的， 但是企業(yè)可以相機決策， 充分利用環(huán)境不確定性對投資者情緒與企業(yè)投資效率關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。 具體而言， 當(dāng)企業(yè)投資過度時， 利用環(huán)境不確定性能抑制投資者情緒高漲帶來的投資過度， 使得投資過度程度減輕或消除， 以提升企業(yè)投資效率; 當(dāng)企業(yè)投資不足時， 應(yīng)提前或及時規(guī)避和轉(zhuǎn)移環(huán)境不確定性風(fēng)險， 以減輕環(huán)境不確定性對投資不足的負(fù)面影響， 也能相應(yīng)地提高企業(yè)投資效率。

3. 充分考慮企業(yè)的產(chǎn)權(quán)和區(qū)域差異性， 做到“精準(zhǔn)”施策。 依據(jù)上述研究結(jié)論， 環(huán)境不確定性對實體經(jīng)濟的影響存在顯著的產(chǎn)權(quán)和區(qū)域差異性， 因此， 相關(guān)部門在制定和完善政策時， 既要考慮企業(yè)的不同類型， 也要關(guān)注政策的執(zhí)行區(qū)域， 以提高政策的針對性和精準(zhǔn)性， 發(fā)揮政策最大的調(diào)節(jié)效應(yīng)和監(jiān)管效果。 當(dāng)然， 政策的原則性和針對性本身是一個既對立又統(tǒng)一的問題， 原則性要求政策要穩(wěn)、廣、簡， 針對性則要體現(xiàn)政策的靈、窄、細(xì)， 所以應(yīng)充分權(quán)衡原則性和針對性， 讓出臺的政策為穩(wěn)定市場環(huán)境和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展助力。

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