傅祥斐 李 瑩 趙立彬 趙 妍

1 引 言

2020年以來受新冠疫情影響，國內(nèi)外經(jīng)濟整體態(tài)勢持續(xù)走低。在此期間，美股四次“熔斷”，全球經(jīng)濟陷入低迷，各國政府頻繁出臺政策以期刺激經(jīng)濟發(fā)展。但是，政府的過多干預(yù)會提高經(jīng)濟政策的不確定性，直接或間接地影響企業(yè)投資行為（饒品貴等，2017［1］；Baker 等，2016［2］；Nagar等，2019［3］），阻礙經(jīng)濟復(fù)蘇。如何應(yīng)對經(jīng)濟政策不確定，提升投資效率是一個值得研究的話題。

投資決策受管理層風(fēng)險承擔(dān)水平影響（胡國柳和王禹，2019［4］），經(jīng)濟政策不確定下，保守的管理者（風(fēng)險承擔(dān)水平低），可能為了自己的職業(yè)發(fā)展和聲譽放棄一些風(fēng)險高、回報率高的投資項目，未盡到勤勉職責(zé)，進而損害公司價值。以往研究發(fā)現(xiàn)，董事高管責(zé)任險（簡稱董責(zé)險）具有“兜底”作用，能夠提高公司的風(fēng)險承擔(dān)水平（胡國柳和王禹，2019［4］；李從剛和許榮，2019［5］；胡國柳和胡珺，2017［6］），也能夠在信息披露質(zhì)量、投資效率、代理成本、并購行為、創(chuàng)新效率等方面發(fā)揮積極的治理作用（韓晴和王華，2014［7］；趙楊，2018［8］；許榮和王杰，2012［9］；Lin 等，2011［10］；翟淑萍等，2020［11］）。在經(jīng)濟政策不確定性高的環(huán)境下，管理層出于防御心理會降低公司的風(fēng)險承擔(dān)水平，選擇更為穩(wěn)健的投資項目，導(dǎo)致公司投資不足；此外，經(jīng)濟政策不確定性的上升增加了股東和管理層間的代理成本，管理層更有可能消極怠工、謀取私利。董責(zé)險作為經(jīng)理人風(fēng)險對沖、財富“兜底”的工具，有助于提高公司風(fēng)險承擔(dān)水平，發(fā)揮外部治理作用，“激勵”管理層合理投資。

綜上分析，基于A股上市公司2007-2018年的樣本數(shù)據(jù)，考察在經(jīng)濟政策不確定背景下董責(zé)險對投資不足的影響。結(jié)果顯示：經(jīng)濟政策不確定會導(dǎo)致公司投資不足，但購買董責(zé)險能有效緩解投資不足；采用替換投資不足度量方法、傾向得分匹配法和Heckman二階段模型進行回歸檢驗，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。路徑檢驗發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險承擔(dān)水平低的公司，董責(zé)險緩解經(jīng)濟政策不確定對投資不足負面影響的效果更顯著，表明風(fēng)險承擔(dān)水平是董責(zé)險改善公司投資不足的關(guān)鍵途徑。進一步地，區(qū)分經(jīng)濟上行和經(jīng)濟下行區(qū)間進行檢驗，發(fā)現(xiàn)購買董責(zé)險的公司在經(jīng)濟蕭條時期更能夠緩解投資不足。此外，國企是我國經(jīng)濟主體，更多依賴于國家經(jīng)濟政策的走向，通過對企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性檢驗，發(fā)現(xiàn)國企購買董責(zé)險緩解經(jīng)濟政策不確定對投資不足的負面影響作用更好。且對于制度體系不完善、處于發(fā)展時期的中小企業(yè)而言，購買董責(zé)險更能夠顯著提升公司價值。

本文的邊際貢獻可能有：第一，現(xiàn)有文獻多從董責(zé)險單一維度出發(fā)進行經(jīng)濟后果分析，如審計費用、投資效率、權(quán)益資本成本等（袁蓉麗等，2018［12］；曾春華和李源，2018［13］；胡國柳和李少華，2014［14］；陳險峰等，2014［15］）。但現(xiàn)有相關(guān)研究結(jié)論之所以未達統(tǒng)一，可能是因為忽略了外部宏觀經(jīng)濟環(huán)境的影響。本文將董責(zé)險治理效能的考察置于經(jīng)濟政策不確定性的研究框架之下，探究董責(zé)險對公司投資不足的影響，豐富了董責(zé)險治理作用的研究。第二，現(xiàn)有研究關(guān)于經(jīng)濟政策不確定性與投資行為的成果頗豐，但鮮有從微觀企業(yè)出發(fā)，考察企業(yè)如何應(yīng)對經(jīng)濟政策不確定性帶來的困境，經(jīng)濟形勢的異質(zhì)性是否導(dǎo)致經(jīng)濟政策不確定與公司投資不足存在差異也尚未考究。本文基于實物期權(quán)理論，以國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長率為依據(jù)，將經(jīng)濟形勢劃分為上行時期和下行時期，考察在不同經(jīng)濟形勢下，公司的投資行為是否會因此而發(fā)生轉(zhuǎn)變，拓寬了經(jīng)濟政策不確定性相關(guān)領(lǐng)域研究。第三，將董責(zé)險納入到經(jīng)濟政策環(huán)境多變與企業(yè)投資行為的研究范圍，驗證董責(zé)險是否能起到有效緩解外在危機對公司的不利影響，為公司如何應(yīng)對多變的經(jīng)濟政策環(huán)境提供新思路。

2 理論分析與研究假設(shè)

我國經(jīng)濟正處于結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型期，政府宏觀經(jīng)濟政策調(diào)控是維持經(jīng)濟新常態(tài)的重要手段之一。政府宏觀經(jīng)濟政策的干預(yù)，會直接或間接影響企業(yè)微觀行為。根據(jù)實物期權(quán)理論，不確定性上升會導(dǎo)致公司信息質(zhì)量降低、代理沖突加劇、融資約束增加等問題（Nagar等，2019［3］；袁振超和饒品貴，2018［16］）。

基于企業(yè)風(fēng)險理論視角。首先，經(jīng)濟政策不確定性較高時，投資者和債權(quán)人會要求更高的風(fēng)險溢價回報，銀行的信貸政策也更加嚴格，貸款利率更高，使公司面臨較高的融資成本和融資約束（Bradley等，2016［17］），無法合理進行投資。其次，經(jīng)濟政策不確定性的上升會使公司內(nèi)外部治理機制難以發(fā)揮監(jiān)督作用（馬東山和韓亮亮，2018［18］），加大了股東和管理層間的信息不對稱程度，股東難以有效觀測管理層的盡職程度。此外，經(jīng)濟政策的不確定會增加投資項目未來收益的不確定，管理者出于防御心理會降低公司的風(fēng)險承擔(dān)水平，選擇更為穩(wěn)健的投資項目。李鳳羽和史永東（2016）［19］研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在經(jīng)濟政策不確定性上升時會增持現(xiàn)金，這會導(dǎo)致公司的投資不足，投資效率遠低于正常水平。

基于以上分析，經(jīng)濟政策不確定性會增加投資風(fēng)險、加大融資難度并加劇代理沖突，使得管理層更容易做出投資不足的決策，據(jù)此提出假設(shè)1。

H1：經(jīng)濟政策不確定性的加大，會引發(fā)公司的投資不足。

經(jīng)濟政策不確定下，董責(zé)險對管理層風(fēng)險規(guī)避造成的投資不足有治理效應(yīng)。管理層激勵假說認為董責(zé)險的保險特性，一定程度上轉(zhuǎn)移了高管決策、經(jīng)營上的潛在風(fēng)險，鼓勵管理層去投資一些風(fēng)險大、回報高的項目（Gutierrez，2000［20］）。胡國柳和胡珺（2017）［6］研究發(fā)現(xiàn)董責(zé)險通過提高管理層“容錯率”激勵管理者積極承擔(dān)一定的風(fēng)險，進而改善了投資不足。外部治理假說認為公司購買董責(zé)險能夠監(jiān)督管理層行為，降低公司的代理成本（許榮和王杰，2012［9］）。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)董責(zé)險可以提升獨立董事監(jiān)督水平、降低財務(wù)重述行為（韓晴和王華，2014［7］；袁蓉麗等，2018［21］），說明董責(zé)險具有外部治理作用，能夠監(jiān)督管理層投資決策，減少投資不足。

基于以上分析，在經(jīng)濟政策不確定的情況下，董責(zé)險能夠提高管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平、降低代理成本，減少公司的投資不足，據(jù)此提出假設(shè)2。

H2：公司購買董責(zé)險能夠有效緩解經(jīng)濟政策不確定對公司投資不足的負面影響。

公司的投資行為受管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平影響（胡國柳和王禹，2019）［4］。經(jīng)濟政策的不確定加劇了管理層對外部信息解讀的“敏感性”，使其放大危機、低估收益，不愿承擔(dān)潛在投資項目的風(fēng)險。董責(zé)險的保險特性一定程度上能夠緩解管理層決策失誤帶來的經(jīng)濟損失和聲譽受損，具有“兜底”效應(yīng)。為此，公司購買董責(zé)險能提高管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平，改善公司投資不足的情況。因此對于風(fēng)險承擔(dān)水平低的公司，董責(zé)險緩解經(jīng)濟政策不確定對投資不足負面影響的作用更顯著。基于此，本文提出如下假設(shè)3。

H3：風(fēng)險承擔(dān)水平低的公司，董責(zé)險緩解經(jīng)濟政策不確定對投資不足負面影響的效果更顯著。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選取和數(shù)據(jù)來源

我國最早于2002年引入董責(zé)險，但2007年前樣本基數(shù)較小，且我國2007年頒布了新的會計準則。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，選取A股上市公司2007-2018年的數(shù)據(jù)，并對樣本進行篩選：剔除ST、PT、*ST以及樣本期間退市的公司，剔除金融保險行業(yè)的公司，剔除變量數(shù)據(jù)缺失的公司，共得到11612個研究樣本。為避免受到極端值的影響，對主要連續(xù)變量進行1%的雙縮尾處理。上市公司董責(zé)險數(shù)據(jù)不強制披露，采用CRNDS的董責(zé)險數(shù)據(jù)，并結(jié)合手工搜集巨潮資訊網(wǎng)上市公司公告，將含有通過“董監(jiān)高責(zé)任保險”、“董責(zé)險”和“責(zé)任保險”的公告信息作為購買董責(zé)險的補充樣本。其他財務(wù)數(shù)據(jù)均來自銳思（RESSET）數(shù)據(jù)庫和國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。

3.2 變量定義

（1） 投資不足（UNDER_Inv）

借鑒Richardson（2006）［22］的投資模型，本文構(gòu)建衡量投資水平的式（1）如下：

其中：Invi,t是i公司t期的投資支出。Inv=（構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所收回的現(xiàn)金凈額+購買子公司及其他營業(yè)單位所支付的現(xiàn)金-處置子公司及其他營業(yè)單位收回的現(xiàn)金凈額）/期初總資產(chǎn)。控制變量有：成長性（Growth）、資產(chǎn)負債率（Lev）、公司上市年齡（Age）、現(xiàn)金持有水平（Cash）、年度超額回報率（R）、公司規(guī)模（Size）、以及行業(yè)和年份的啞變量。

將殘差小于零的樣本定義為投資不足。為了便于后文的檢驗分析，將計算的殘差絕對值化，記為UNDER_Inv，其數(shù)值越大，表示投資不足程度越高。

（2） 經(jīng)濟政策不確定性（EPU）

參照Baker等（2016）［2］的研究，通過搜集香港《南華早報》新聞中“中國、經(jīng)濟、政策、不確定性”關(guān)鍵詞的文章，并與當月的發(fā)文量相比，構(gòu)建月度中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)。采用月度經(jīng)濟不確定性指數(shù)均值取對數(shù)的方法，度量當年的經(jīng)濟政策不確定程度，記為EPU，如式（2）所示。數(shù)值越大，表示經(jīng)濟政策愈加不確定。

（3）董責(zé)險（DOINS）

參考胡珺等（2019）［23］的研究，以是否認購董責(zé)險作為基準設(shè)置虛擬變量DOINS。由于我國對于董責(zé)險信息沒有強制披露的要求，因此，將公司公告中包含董事會提議且通過股東大會的董責(zé)險作為購買董責(zé)險的依據(jù)，取值為1，否則為0。

變量ED為經(jīng)濟政策不確定性與董責(zé)險的交乘項。

（4）控制變量

參照姜付秀等（2019）［24］、郝照輝和胡國柳（2014）［25］、劉行和葉康濤（2013）［26］、王竹泉等（2017）［27］、趙國宇和禹薇（2019）［28］等學(xué)者的研究，選取公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負債率（Lev）、資產(chǎn)透明度（Tang）、董事會結(jié)構(gòu)（Inde）、成長性（Qa）、股權(quán)制衡（Z）、上市年齡（Age）、資產(chǎn)回報率（Roa）作為控制變量，同時控制了年份和行業(yè)，具體變量定義見表1。

表1 變量定義

3.3 模型設(shè)計

基于上述分析，構(gòu)建如下模型進行實證檢驗。為檢驗假設(shè)1，構(gòu)建模型（3），關(guān)注經(jīng)濟政策不確定（EPU）的系數(shù)顯著性。為檢驗假設(shè)2，構(gòu)建模型（4），關(guān)注經(jīng)濟政策不確定與董責(zé)險交乘項（ED）的系數(shù)顯著性。為檢驗假設(shè)3，運用模型（4）分別對公司風(fēng)險承擔(dān)高和風(fēng)險承擔(dān)低的組進行回歸分析。

4 實證檢驗

4.1 描述性統(tǒng)計和相關(guān)性分析

從表2中可以看出：研究樣本中，投資不足的均值為0.079，最小值（0.001）和最大值（0.294）之間差距較大，說明我國上市公司投資不足情況參差不齊。經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)（EPU）均值為5.246、最小值4.410、最大高達6.132，經(jīng)濟政策的波動較大。DOINS均值為0.010，表示樣本中約有1%的上市公司購買了董責(zé)險。其他變量因樣本公司間個體差異而存在差異，但都處在合理的范圍之內(nèi)。

表2 描述性統(tǒng)計

Pearson相關(guān)性分析表3中，變量相關(guān)系數(shù)均小于0.5，說明變量間不存在多重共線，變量選取較合理。

表3 主要控制變量的相關(guān)系數(shù)

4.2 回歸結(jié)果分析

對模型（3）回歸，檢驗經(jīng)濟政策不確定對公司投資不足的影響。表4第1列回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟政策不確定（EPU）回歸系數(shù)為0.018，在1%水平上與投資不足（UNDER_Inv）正相關(guān)，即經(jīng)濟政策不確定加劇了企業(yè)的投資不足，假設(shè)1得到驗證。

對模型（4）回歸，檢驗董責(zé)險對經(jīng)濟政策不確定和公司投資不足關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。表4第2列回歸結(jié)果顯示，董責(zé)險和經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的交乘（ED）回歸系數(shù)為-0.021，在5%水平上與投資不足（UNDER_Inv）負相關(guān)。即經(jīng)濟政策不確定的背景下，購買董責(zé)險的公司投資不足得到改善，假設(shè)2得到驗證。

表4 主回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性討論

（1）替換投資不足度量指標

Richardson( 2006）［22］模型計算出的投資不足更適用于發(fā)達資本市場，因此當該模型應(yīng)用于我國資本市場時，可能會存在偏誤。為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參照姚立杰等（2020）［29］的研究，保留殘差絕對值大于25%分位點的樣本進行回歸。

表5回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟政策不確定（EPU）與投資不足（UNDER_Inv）在1%水平上正相關(guān)，董責(zé)險和經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的交乘（ED）在5%水平上與投資不足（UNDER_Inv）負相關(guān)，與主回歸結(jié)果保持一致。

表5 替換投資不足度量回歸結(jié)果

續(xù)表

（2）傾向得分匹配法

購買董責(zé)險并非僅作為公司內(nèi)部治理的一種機制，通常會受到股權(quán)質(zhì)押、盈余操縱等因素的影響，為克服購買董責(zé)險公司和未購買董責(zé)險公司之間的固有差異，利用傾向得分匹配（PSM）法進行檢驗。通過是否購買董責(zé)險和控制變量（公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、資產(chǎn)回報率、企業(yè)性質(zhì)、董事會結(jié)構(gòu)、上市年齡、股權(quán)制衡、公司成長性）進行回歸，將得分更接近的公司作為控制組，降低樣本選擇誤差的內(nèi)生性問題。采用近鄰卡尺匹配方法選取對照組樣本，檢驗在經(jīng)濟政策不確定背景下，董責(zé)險有助于緩解投資不足的結(jié)論是否依然成立。

表6列示了控制變量在匹配前后的平衡差異。在近鄰卡尺匹配之前，實驗組分布較對照組集中，如果直接比較這兩組樣本判斷是否購買董責(zé)險差異，會產(chǎn)生偏差。匹配后的偏差均在10%左右，董事會結(jié)構(gòu)和公司年齡匹配后偏差值（取絕對值）略大于10%，但處于較合理的范圍，且實驗組和對照組的控制變量在t檢驗下沒有顯著差異。圖1和圖2分別展示了近鄰卡尺匹配前后的整體效果，樣本整體分布較為均衡，通過了平衡性假設(shè)的檢驗。

表6 變量近鄰卡尺匹配平衡檢驗

圖1 PSM匹配平衡圖

圖2 PSM匹配共同取值區(qū)間

將匹配后的數(shù)據(jù)進行回歸，列示在表7。經(jīng)濟政策不確定（EPU）與投資不足（UNDER_Inv）在1%水平上正相關(guān)，交乘項（ED）和投資不足（UNDER_Inv）的回歸系數(shù)為-0.024，在5%水平上顯著負相關(guān)，結(jié)論與主假設(shè)檢驗結(jié)果一致，說明控制了購買董責(zé)險樣本和不購買董責(zé)險樣本間的性質(zhì)差異后，主回歸結(jié)論依然成立。

表7 PSM后回歸結(jié)果

續(xù)表

（3）Heckman二階段檢驗

董責(zé)險的樣本可能不是隨機的，存在樣本自選擇偏差的內(nèi)生性問題。為了盡量避免樣本偏倚，采用Heckman兩階段模型再次檢驗結(jié)論的可靠性。第一階段采用Probit回歸。將因變量投資不足根據(jù)均值劃分為兩組，高于均值定義為投資不足高組，反之為投資不足低組。模型的控制變量為公司規(guī)模（Size）、股權(quán)制衡（Z）、資產(chǎn)負債率（Lev）和資產(chǎn)回報率（Roa）四個變量。通過第一階段的回歸結(jié)果計算出IMR（inverse millsratio），并將其帶入第二階段的回歸模型中。

從表8的回歸結(jié)果看出，經(jīng)濟政策不確定（EPU）與投資不足（UNDER_Inv）在1%水平上正相關(guān)，董責(zé)險與經(jīng)濟政策不確定性的交乘（ED）和投資不足（UNDER_Inv）在1%水平上負相關(guān)，和前文的主假設(shè)結(jié)果基本保持一致。同時，IMR在1%水平上和投資不足正相關(guān)，說明控制了樣本選擇偏誤的內(nèi)生性問題后，主回歸結(jié)論依然成立。

表8 Heckman二階段回歸結(jié)果

續(xù)表

4.4 路徑分析

通過前文分析，董責(zé)險能夠提高管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平，進而激勵高管更有效地治理公司。因此，從風(fēng)險承擔(dān)的維度，進一步探究經(jīng)濟政策不確定下董責(zé)險影響投資不足的作用路徑。

風(fēng)險承擔(dān)水平借鑒余明桂等（2013）［30］的方法，采用資產(chǎn)收益率（Roa）三年內(nèi)的波動率衡量。其中，Roa為企業(yè)相應(yīng)年度的息稅前利潤（EBIT）與當年末資產(chǎn)總額（ASSETS）的比率；為消除行業(yè)和經(jīng)濟周期對Roa的影響，將公司i在t年的Roa經(jīng)行業(yè)調(diào)整，定義為ADJ_Roa；N表示統(tǒng)計年數(shù)，將公司i不滿足連續(xù)三年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)剔除；RiskTaking代表風(fēng)險承擔(dān)水平，該值越大，表示風(fēng)險承擔(dān)水平越高，具體計算式（5）如下：

經(jīng)濟政策的不確定會增加投資項目未來收益的不確定，管理者出于防御心理會降低公司的風(fēng)險承擔(dān)水平，選擇更為穩(wěn)健的投資項目。為驗證風(fēng)險承擔(dān)是否作為董責(zé)險緩解投資不足的“傳導(dǎo)路徑”，將風(fēng)險承擔(dān)水平按均值劃分，將高于均值的定義為風(fēng)險承擔(dān)水平較高組，反之為較低組，對模型式（4）進行分組檢驗。

回歸結(jié)果表9所示，在公司風(fēng)險承擔(dān)水平較低組，交乘項（ED）和投資不足（UNDER_Inv）顯著負相關(guān)，而公司風(fēng)險承擔(dān)水平較高組，交乘項（ED）和投資不足（UNDER_Inv）無顯著相關(guān)性，且風(fēng)險承擔(dān)水平高低兩組的回歸結(jié)果在1%水平上存在組間差異。這說明董責(zé)險作為風(fēng)險對沖的工具，能夠為公司管理者提供“后方保障”，提高了管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平，“激勵”他們進行投資，改善了公司投資不足，假設(shè)3成立。

表9 風(fēng)險承擔(dān)水平路徑分析

4.5 進一步檢驗

（1）宏觀經(jīng)濟形勢的異質(zhì)性影響

上述研究從整體上考察了董責(zé)險對投資不足的影響，但尚未考慮到宏觀經(jīng)濟形勢的異質(zhì)性是否會對結(jié)果造成差異。按照國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率將樣本年份劃分為經(jīng)濟上行期和經(jīng)濟下行期。由圖3可以看出：2001年、2008年、2009年、2011年、2012年、2013年、2014年、2015年、2016年和2018年屬于經(jīng)濟下行時期；其他年份則為經(jīng)濟上行時期。數(shù)據(jù)樣本中有9600個樣本屬于經(jīng)濟下行時期，剩下的2012個樣本屬于經(jīng)濟上行時期。

圖3 我國1999-2018年GDP增長率

數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒。

表10分別列示了不同經(jīng)濟形勢下的回歸結(jié)果。在經(jīng)濟下行時，董責(zé)險與經(jīng)濟政策不確定性的交乘項（ED）與投資不足（UNDER_Inv）在5%水平上顯著負相關(guān)。這是因為企業(yè)管理層決策與宏觀政策法規(guī)頒布、經(jīng)濟態(tài)勢等密切相關(guān)，經(jīng)濟處于下行時市場不確定性大，管理層更愿意選擇規(guī)避未知風(fēng)險，放棄那些具有發(fā)展?jié)摿Φ耐顿Y項目。董責(zé)險作為風(fēng)險對沖的工具之一，能夠提高管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平，進而“激勵”管理者投資一些有價值的項目。而經(jīng)濟上行時，交乘項（ED）和投資不足（UNDER_Inv）無顯著相關(guān)性。這說明經(jīng)濟低迷時期，公司購買董責(zé)險更有助于緩解投資不足。

表10 宏觀經(jīng)濟形勢分組檢驗

續(xù)表

（2）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性檢驗

國有企業(yè)和民營企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同，在投資和管理方面也存在較大差異。尤其是國有企業(yè)所有者缺位且受國家經(jīng)濟政策的影響程度更大，董責(zé)險對投資不足的影響作用也會有所不同，因此本文區(qū)分國有企業(yè)和民營企業(yè)進行異質(zhì)性檢驗。

表11回歸結(jié)果顯示，模型（3）中經(jīng)濟政策不確定（EPU）與投資不足（UNDER_Inv）均在1%水平上顯著正相關(guān)，即無論是國有企業(yè)還是民營企業(yè)，經(jīng)濟政策的不確定都會加劇投資不足，但是兩組組間差異在1%水平上顯著，說明經(jīng)濟政策不確定對國有企業(yè)投資不足的負面影響更大。模型（4）中董責(zé)險和經(jīng)濟政策不確定的交乘項（ED）與投資不足（UNDER_Inv）均顯著負相關(guān)，說明經(jīng)濟政策不確定下董責(zé)險對國有企業(yè)和民營企業(yè)的投資不足均有所改善，但是兩者的組間差異在1%水平上負相關(guān)，說明董責(zé)險對投資不足的改善對國有企業(yè)更有效。

表11 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組檢驗

續(xù)表

（3）董責(zé)險與公司價值

董責(zé)險是否能在經(jīng)濟政策不確定的背景下發(fā)揮效能，最終落腳點為公司價值。本文借鑒趙國宇和禹薇（2019）［28］，擬采用托賓Q值作為衡量公司價值的標準?？紤]到公司規(guī)模對風(fēng)險承擔(dān)水平的影響，本文對公司規(guī)模的大小做了分組檢驗，公司規(guī)模高于樣本均值的取值為1，低于樣本均值的取值為0。構(gòu)建如下模型，其中控制變量為資產(chǎn)負債率（Lev）、董事會結(jié)構(gòu)（Inde）、凈資產(chǎn)回報率（Roe）、銷售收入增長率（Growth）、上市年齡（Age）、自由現(xiàn)金流（FCF）和股權(quán)制衡（Z）。

表12回歸結(jié)果顯示，在經(jīng)濟政策不確定背景下，規(guī)模較大的公司購買董責(zé)險（ED）與公司價值（Qa）在10%水平上顯著正相關(guān)；規(guī)模較小的公司購買董責(zé)險（ED）與公司價值（Qa）在5%水平上顯著正相關(guān)，且公司規(guī)模大小兩組樣本的回歸結(jié)果在1%水平上存在組間差異。這表明，小規(guī)模公司在董責(zé)險的“庇佑”下更愿承擔(dān)風(fēng)險，提升公司自身價值的效果更顯著。

表12 公司價值回歸結(jié)果

5 研究結(jié)論與建議

隨著新冠疫情和中美貿(mào)易摩擦的發(fā)酵，我國出口貿(mào)易受到重大影響，擴大投資和消費成為政府努力的方向。但政府的宏觀調(diào)控加劇了經(jīng)濟政策的波動，進而導(dǎo)致投資力度受阻。因此如何提高投資動能、改善投資不足迫在眉睫?；贏股上市公司2007-2018年的數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)濟政策不確定這一情境，研究董責(zé)險與投資不足之間的關(guān)系及作用路徑，主要得到以下研究結(jié)論：第一，經(jīng)濟政策不確定會加劇公司的投資不足；第二，在經(jīng)濟政策不確定情況下，公司購買董責(zé)險能夠提升管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平，進而緩解投資不足；第三，在經(jīng)濟下行時，董責(zé)險緩解經(jīng)濟政策不確定對投資不足的負面影響效果更顯著；第四，經(jīng)濟政策不確定對國有企業(yè)投資不足的負面影響更大，且董責(zé)險對投資不足的改善對國有企業(yè)更有效；第五，董責(zé)險對中小企業(yè)價值提升的效果更顯著。

在經(jīng)濟政策頻繁變動的當下，結(jié)合研究結(jié)論本文提出以下建議：第一，資本市場監(jiān)管機構(gòu)可以考慮與董責(zé)險“攜手”，有效發(fā)揮董責(zé)險的治理作用；第二，董責(zé)險自2002年引入后，投保率一直處于較低水平，應(yīng)指引公司管理層了解董責(zé)險的風(fēng)險管控效果，合理評價董責(zé)險的治理作用，引入董責(zé)險以更好地促進實體經(jīng)濟的發(fā)展。