宮汝凱

一、引言

隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入中低速增長階段，宏觀杠桿率持續(xù)快速升高。根據(jù)國際清算銀行(BIS)的數(shù)據(jù)，1998 年，非金融部門的杠桿率為114.9%，2013 年達(dá)到206.6%，年均上升6 個百分點(diǎn)。引人注目的是，在全球金融危機(jī)之后，非金融部門的杠桿率從2008年的138.4%上升至2016 年的241.4%，年均增長12.9 個百分點(diǎn)。潛在的金融風(fēng)險引起了中央的高度關(guān)注。2015 年，中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的五大任務(wù)：“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板”；2016 年，中央經(jīng)濟(jì)工作會議明確提出“要在控制總杠桿率的前提下，把降低企業(yè)杠桿率作為重中之重”；2017 年，全國金融工作會議進(jìn)一步明確“要把國有企業(yè)降杠桿作為重中之重”；2017 年，黨的十九大報告提出，“要堅決打好防范化解重大金融風(fēng)險、精準(zhǔn)脫貧、污染防治三大攻堅戰(zhàn)”。從微觀層面來看，企業(yè)杠桿率的常用表達(dá)式為“負(fù)債總額與資產(chǎn)總額之比”，在含義上等同于“資本結(jié)構(gòu)”。需要說明的是，“去杠桿”并不意味著將企業(yè)杠桿率降低為零，而是逐步調(diào)整到提升企業(yè)價值和有效防范風(fēng)險的權(quán)衡區(qū)間內(nèi)。因此，從動態(tài)視角來看，“去杠桿”在微觀本質(zhì)上是企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整過程(王朝陽等，2018)。

值得注意的是，中央和地方各級政府均一直在中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長進(jìn)程中發(fā)揮著積極的作用。一方面，在市場機(jī)制越發(fā)成為主要資源配置方式的同時，中央政府通過制定推動大規(guī)模的跨區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(比如高鐵)、減緩經(jīng)濟(jì)周期波動以及鼓勵和引導(dǎo)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展(比如國家級高新技術(shù)開發(fā)區(qū))等宏觀經(jīng)濟(jì)政策，促進(jìn)了國民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和快速發(fā)展。不過，在諸多政策出臺之前，企業(yè)通常很難準(zhǔn)確地預(yù)測未來政策的形式、內(nèi)容和持續(xù)時間；在政策出臺之后，其執(zhí)行強(qiáng)度和效果往往會存在多種可能；加之政策會出現(xiàn)頻繁調(diào)整，企業(yè)的長期發(fā)展面臨諸多變數(shù)。這些均會使企業(yè)對未來產(chǎn)生不確定性預(yù)期?？紤]到這一政策不確定性涉及整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，能系統(tǒng)地影響市場上所有經(jīng)濟(jì)個體的行為，本文將其稱為宏觀(全局)政策不確定性。另一方面，考慮到中國實(shí)施的中央-地方分權(quán)制管理模式，地方政府會制定地區(qū)性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策(區(qū)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、招商引資、城市規(guī)劃和建設(shè)以及工業(yè)園區(qū)整改等)，而其政策在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展過程中發(fā)揮著積極的作用。然而，地方政府官員的變更往往會帶來既有政策的中斷或調(diào)整以及新政策的推行，這勢必會導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策出現(xiàn)不連續(xù)性和不確定性(楊海生等，2015)。這一政策不確定性波及的范圍相對較小，只會影響到特定區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)個體的行為，本文稱之為地區(qū)(局部)政策不確定性。由此可知，宏觀和地區(qū)雙重視角的政策不確定性是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一個典型特征，企業(yè)經(jīng)營決策通常會受到這一雙重政策不確定性的影響，融資決策也會針對政策不確定環(huán)境的變化做出相應(yīng)的調(diào)整。這主要涉及兩個方面：其一，政策不確定性上升會增大企業(yè)面臨的市場摩擦，導(dǎo)致資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本上升，企業(yè)投資變得更為謹(jǐn)慎，融資需求下降；同時，銀行等金融機(jī)構(gòu)因“惜貸”而降低信貸資金供給，進(jìn)而降低資本結(jié)構(gòu)向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平調(diào)整的速度，擴(kuò)大偏離目標(biāo)的幅度；其二，政策不確定性往往意味著未來收益機(jī)會的增加，導(dǎo)致市場競爭加劇和行業(yè)重新洗牌；為了應(yīng)對激烈的競爭和降低被淘汰的風(fēng)險，企業(yè)會加快向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整，縮小偏離目標(biāo)的幅度?？梢?，宏觀和地區(qū)雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的具體影響取決于以上兩種效應(yīng)的綜合。在此情景下，如何“去杠桿”便對應(yīng)于政策不確定環(huán)境下資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)決策問題。考慮到兩種政策不確定性的特點(diǎn)和作用范圍不同，對企業(yè)融資決策的影響也可能存在差異。深入探索雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響對于積極推行“去杠桿”等供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和防控化解重大金融風(fēng)險具有較高的理論價值和較大的現(xiàn)實(shí)意義。

有鑒于此，本文從宏觀和地區(qū)兩個維度來刻畫政策不確定性，在文獻(xiàn)綜述和理論分析的基礎(chǔ)上，以1998—2015 年滬深A(yù) 股非金融類上市公司為研究樣本，采用Baker等(2016)以及Huang 和Luk(2020)構(gòu)建的政策不確定性指數(shù)來度量宏觀政策不確定性，同時采用地級市政府官員變動比例來衡量地區(qū)政策不確定性，綜合使用涵蓋“全國-地區(qū)-企業(yè)”三個層面的宏觀和微觀數(shù)據(jù)系統(tǒng)考察雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響。結(jié)果表明，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的正向作用，而地區(qū)政策不確定性具有顯著的負(fù)向效應(yīng)；且兩者均在不同負(fù)債水平上呈現(xiàn)出明顯的不對稱性：宏觀政策不確定性升高會顯著降低高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整的速度，顯著提高低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整的速度，顯著擴(kuò)大高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的資本結(jié)構(gòu)偏離幅度；而地區(qū)政策不確定性的影響則恰好相反。進(jìn)一步考察兩種政策不確定性的互動效應(yīng)和地區(qū)轉(zhuǎn)型變量的調(diào)節(jié)作用，本文發(fā)現(xiàn)，無論在低于目標(biāo)還是高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的樣本下，地區(qū)政策不確定性均會對宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響具有顯著的抑制作用；隨著地區(qū)市場化、產(chǎn)權(quán)改革和對外開放等改革的逐步推進(jìn)，雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響均出現(xiàn)顯著弱化，特別是在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平情形下。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的主要貢獻(xiàn)在于：首先，綜合考慮宏觀和地區(qū)兩個維度，采用“全國-地區(qū)-企業(yè)”三個層面的數(shù)據(jù)系統(tǒng)地分析政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響，進(jìn)而拓展宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為之間互動關(guān)系方面的研究。其次，考察宏觀和地區(qū)雙重政策不確定性之間的交互作用，并基于市場化、產(chǎn)權(quán)改革以及對外開放等三維轉(zhuǎn)型變量探討了地區(qū)制度背景對兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，加深了對不確定環(huán)境下資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的認(rèn)識和理解；最后，本文的研究結(jié)論具有直接的政策啟示：充分認(rèn)識到“去杠桿”微觀本質(zhì)上是企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整過程，在推行“去杠桿”等供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策時，需要特別考慮并區(qū)分宏觀和地區(qū)兩種類型政策不確定性的潛在影響；進(jìn)一步深化經(jīng)濟(jì)體制改革和塑造良好的地區(qū)制度環(huán)境將有助于抑制(加強(qiáng))雙重政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的負(fù)向(正向)影響。

二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

（一）文獻(xiàn)綜述

1.政策不確定性與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)

目前，已有學(xué)者開始關(guān)注和探討政策不確定性與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)(負(fù)債)之間的關(guān)系。林建浩和阮萌柯(2016)采用2003—2014 年滬深A(yù) 股上市公司的季度數(shù)據(jù)和Baker等(2016)構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)進(jìn)行研究，其結(jié)果表明，政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)具有顯著的負(fù)向效應(yīng)，并從資金供給和需求的角度探討其內(nèi)在的作用機(jī)制；蔣騰等(2018)基于2003—2016 年A 股非金融上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升導(dǎo)致企業(yè)的銀行借款水平顯著下降；紀(jì)洋等(2018)采用2003—2014 年A 股上市公司季度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升分別導(dǎo)致國有企業(yè)杠桿率上升和非國有企業(yè)杠桿率下降，為解釋杠桿率分化提供了新的視角；張承鷲和吳華強(qiáng)(2018)基于2003—2016 年A 股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其結(jié)果表明，政策不確定性顯著降低了企業(yè)的債務(wù)融資，增加了股權(quán)融資；才國偉等(2018)采用2003—2013年A 股上市公司和31 個省級政府官員變動數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其結(jié)果表明，政策不確定性顯著減少了企業(yè)的債權(quán)融資，但對股權(quán)融資的影響不顯著；宮汝凱等(2019)基于2002—2016 年A 股上市公司的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)杠桿率具有顯著的負(fù)向影響，并且這一效應(yīng)在民營、小規(guī)模和制造業(yè)企業(yè)更為明顯。

綜上所述，現(xiàn)有研究主要關(guān)注政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)水平的影響，得到了很多有益的結(jié)論。但是，其直接考察政策不確定性對企業(yè)負(fù)債的影響并不全面，因?yàn)槠髽I(yè)負(fù)債變化需要一個基準(zhǔn)，否則無法判斷企業(yè)負(fù)債是過高還是過低。在微觀層面，“去杠桿”本質(zhì)上是資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整，所以在推行“去杠桿”等供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革時，需要特別關(guān)注政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響，而現(xiàn)有研究較少涉及這一方面。

2.資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響因素

資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)權(quán)衡理論認(rèn)為，企業(yè)存在一個目標(biāo)(最優(yōu))資本結(jié)構(gòu)(Byoun，2008)，可作為資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的基準(zhǔn)。在現(xiàn)實(shí)中，由于受到諸多市場摩擦、調(diào)整成本以及其他外部環(huán)境變化的影響，企業(yè)的實(shí)際資本結(jié)構(gòu)往往會偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平。此時，企業(yè)會按照價值最大化的原則自發(fā)地向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)實(shí)際資本結(jié)構(gòu)高于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時，企業(yè)會將實(shí)際資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整至其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平；當(dāng)實(shí)際資本結(jié)構(gòu)水平低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時，企業(yè)則會將實(shí)際資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整至其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平，并得到了國內(nèi)外大量經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持(Graham 和Harvey，2001；黃繼承等，2016)。

近年來，資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整一直是公司金融領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)?，F(xiàn)有研究主要涉及微觀企業(yè)特征和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境兩個層面。在微觀層面，諸多學(xué)者從現(xiàn)金流、公司治理、薪酬和股權(quán)激勵以及債務(wù)合約等企業(yè)內(nèi)部特征的角度探討資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整。Faulkender 等(2012)研究認(rèn)為，充足的現(xiàn)金流為企業(yè)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)提供了低成本途徑，其不僅會對目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著的影響，而且會影響資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度；An 等(2015)探討了股價崩盤風(fēng)險對公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，并分析了信息環(huán)境對兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用；黃繼承等(2016)研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)理薪酬越高，資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整的速度越快，而向下調(diào)整的速度越慢；Brisker 和Wang(2017)基于風(fēng)險規(guī)避的視角研究了CEO 內(nèi)部債務(wù)對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響；Devos 等(2017)研究了債務(wù)合約對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，結(jié)果表明，債務(wù)合約條款增加了企業(yè)面臨的融資成本，降低了發(fā)行新債的靈活性，減緩了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。在宏觀視角層面，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)、市場化進(jìn)程、制度環(huán)境、產(chǎn)品市場競爭、法律環(huán)境、媒體報道、產(chǎn)業(yè)政策以及融資融券政策等外部因素均會影響資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整(蘇冬蔚和曾海艦，2009；黃繼承和姜付秀，2015；巫岑等，2019；黃俊威和龔光明，2019)。與本文直接相關(guān)的有，王朝陽等(2018)采用1998—2013 年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的制造業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，政策不確定性顯著阻礙了資本結(jié)構(gòu)趨向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的動態(tài)調(diào)整，不確定性規(guī)避是主要的影響機(jī)制；隨著政策不確定性的上升，資本結(jié)構(gòu)調(diào)整收益下降和調(diào)整成本上升，導(dǎo)致資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度放緩。顧研和周強(qiáng)龍(2018)基于2001—2014 年中國A 股上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其結(jié)果表明，隨著政策不確定性上升，資本結(jié)構(gòu)決策趨于保守：對資本結(jié)構(gòu)水平高于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的企業(yè)，資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度會加快；對資本結(jié)構(gòu)水平低于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的企業(yè)，資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度會放慢；財務(wù)柔性價值在其中起到了關(guān)鍵作用。

綜上所述，現(xiàn)有研究已從微觀和宏觀的多個方面考察資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整背后的邏輯，少數(shù)學(xué)者開始關(guān)注政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響，取得了較為豐富的研究結(jié)論。值得注意的是，王朝陽等(2018)以及顧研和周強(qiáng)龍(2018)均采用Baker 等(2016)構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來考察政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響，而尚未關(guān)注到地區(qū)政策不確定性的潛在影響?？紤]到地方政府在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮著重要的作用，官員變更引起的地區(qū)政策不確定性也可能會影響資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整，并且其影響機(jī)理與宏觀政策不確定性可能有所不同。因此，有必要探討雙重政策不確定性以及兩者之間潛在的互動對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響，加深對企業(yè)融資決策的認(rèn)識和理解，這有益地擴(kuò)展了現(xiàn)有的相關(guān)研究領(lǐng)域。

（二）理論分析

1.政策不確定性、負(fù)債水平與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整

結(jié)合以上文獻(xiàn)綜述，我們認(rèn)為，政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響主要涉及如下兩個方面。

其一是“市場摩擦”機(jī)制。在資金需求方面，政策不確定性變化會影響企業(yè)管理層對未來經(jīng)濟(jì)政策出臺、實(shí)施和政府干預(yù)程度等方面的預(yù)期。當(dāng)政策不確定性上升時，產(chǎn)品需求的不確定性升高，管理層對未來經(jīng)濟(jì)形勢的判斷更加困難(饒品貴等，2017)，導(dǎo)致未來現(xiàn)金流的波動性增大，融資面臨的不確定性上升；企業(yè)會降低債務(wù)融資規(guī)模，以避免不能按期償還債務(wù)帶來的破產(chǎn)風(fēng)險，同時增加流動性較強(qiáng)資產(chǎn)的持有，為未來投資提供儲備。在資金供給方面，政策不確定性上升直接促發(fā)金融市場的風(fēng)險，導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金流出現(xiàn)大幅波動，作為債權(quán)人的銀行面臨的違約風(fēng)險增大；同時，政策不確定性上升會增加借貸雙方之間潛在的信息不對稱，銀行對企業(yè)的信用評價變得更加復(fù)雜且困難，故而更為謹(jǐn)慎地選擇放貸。綜合以上兩個方面，政策不確定性會增加企業(yè)面臨的市場摩擦，企業(yè)傾向于采取相對保守的資本結(jié)構(gòu)決策，降低負(fù)債水平?？紤]到資本結(jié)構(gòu)(負(fù)債)水平和調(diào)整方向，當(dāng)政策不確定性上升時，企業(yè)將加快高于其目標(biāo)水平的資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整的速度，縮小資本結(jié)構(gòu)水平偏離其目標(biāo)水平的幅度；降低低于其目標(biāo)水平的資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整的速度，擴(kuò)大資本結(jié)構(gòu)水平偏離其目標(biāo)水平的幅度。

其二是“競爭激勵”機(jī)制。政策不確定性意味著企業(yè)在未來可能面臨更大的收益機(jī)會，勢必會加劇市場競爭，促使企業(yè)增加研發(fā)和人力資本等投入，提高競爭力和長期收益(顧夏銘等，2018)。一方面，政策不確定性上升會加劇行業(yè)洗牌。在激烈的市場競爭下，融資能力較低的企業(yè)更可能被淘汰而退出市場，融資能力較強(qiáng)的企業(yè)獲取更多的信貸資源；為了應(yīng)對市場競爭和減小被淘汰的風(fēng)險，企業(yè)將加快向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度，降低偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的幅度，提高自身價值；另一方面，企業(yè)面臨著政策不確定性導(dǎo)致的銀行等資金供給者的“惜貸”行為，為獲得可貸資金，其競相提高市場價值，進(jìn)而加快資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度，縮小實(shí)際資本結(jié)構(gòu)水平偏離其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的幅度。根據(jù)以上分析，政策不確定性會促進(jìn)企業(yè)為爭取未來的發(fā)展機(jī)會而加劇競爭，進(jìn)而傾向于采取相對激進(jìn)的資本結(jié)構(gòu)決策?？紤]到資本結(jié)構(gòu)水平和調(diào)整方向，當(dāng)政策不確定性上升時，企業(yè)會降低高于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整的速度，擴(kuò)大偏離目標(biāo)的幅度；會提高低于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整的速度，縮小偏離目標(biāo)的幅度。

2.政策不確定性類型與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整

根據(jù)現(xiàn)實(shí)觀察和現(xiàn)有研究，我們將政策不確定性分為兩類：一是宏觀(全局)政策不確定性。其主要涉及經(jīng)濟(jì)個體對宏觀經(jīng)濟(jì)政策出臺、執(zhí)行和調(diào)整等預(yù)期變化而產(chǎn)生的不確定性，能夠波及到整個市場，對宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和微觀企業(yè)行為均會產(chǎn)生系統(tǒng)性的影響；王義中和宋敏(2014)、黃卓等(2018)和馬丹等(2018)構(gòu)造的宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)，以及Baker 等(2016)、Davis 等(2019)及Huang 和Luk(2020)構(gòu)造的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，均對度量宏觀政策不確定性做出了很好的嘗試。二是地區(qū)(局部)政策不確定性。其主要涉及經(jīng)濟(jì)個體對特定地區(qū)經(jīng)濟(jì)政策出臺、執(zhí)行和調(diào)整等預(yù)期改變而出現(xiàn)的不確定性，通常只限定于某一地區(qū)，僅對該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)行為產(chǎn)生影響；楊海生等(2015)和才國偉等(2018)所采用的省級或城市層面的官員變動指標(biāo)為度量地區(qū)政策不確定性提供了很好的思路。

根據(jù)以上分析，此兩種類型的政策不確定性均會通過“市場摩擦”機(jī)制和“競爭激勵”機(jī)制影響資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整，但由于兩者涉及內(nèi)容和作用范圍不同，具體的影響效果也可能存在差異。宏觀政策不確定性變化會影響所有經(jīng)濟(jì)個體的行為，在這種情形下，作為信貸資金需求者的企業(yè)和供給者的銀行等金融機(jī)構(gòu)均受到相同程度的影響，所有企業(yè)往往面臨著幾乎相同的市場摩擦。為了獲取更多的信貸資金和發(fā)展機(jī)會，企業(yè)之間的競爭趨于增強(qiáng)，更加關(guān)注提升自身價值，加快資本結(jié)構(gòu)水平向其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平調(diào)整。因此，可以預(yù)期，當(dāng)面臨宏觀政策不確定性變化時，“競爭激勵”機(jī)制的影響可能會比“市場摩擦”機(jī)制的影響更大，企業(yè)傾向于采取相對激進(jìn)的資本結(jié)構(gòu)決策。對此，本文進(jìn)一步結(jié)合資本結(jié)構(gòu)的偏離方向，可以提出如下研究假說(H1)。

H1：當(dāng)宏觀政策不確定性升高時，企業(yè)將加快總體資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度，且在不同負(fù)債水平上具有明顯的不對稱性：企業(yè)將降低資本結(jié)構(gòu)水平在高于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時向下調(diào)整的速度，擴(kuò)大其偏離其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的幅度；而提高資本結(jié)構(gòu)水平在低于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時向上調(diào)整的速度，縮小其偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的幅度。

地區(qū)政策不確定性主要影響特定地區(qū)內(nèi)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整，而對區(qū)外企業(yè)和銀行等金融機(jī)構(gòu)的影響相對較小。在這種情形下，地區(qū)內(nèi)外企業(yè)的競爭條件存在明顯差異，而“競爭激勵”機(jī)制更多地在區(qū)內(nèi)企業(yè)之間發(fā)揮作用，因而其影響會出現(xiàn)一定程度的弱化；同時考慮到地區(qū)政策不確定性能夠更為直接對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的融資決策產(chǎn)生影響，我們預(yù)期，隨著地區(qū)層面政策不確定性上升，“市場摩擦”機(jī)制可能會比“競爭激勵”機(jī)制發(fā)揮更大的作用，企業(yè)將采取相對保守的資本結(jié)構(gòu)決策。對此，基于資本結(jié)構(gòu)的偏離方向，提出如下研究假說(H2)。

H2：當(dāng)?shù)貐^(qū)政策不確定性上升時，企業(yè)將降低總體資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的速度，且在不同負(fù)債水平上具有明顯的不對稱性：企業(yè)將提高資本結(jié)構(gòu)水平在高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時向下調(diào)整的速度，縮小其偏離其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的幅度；降低資本結(jié)構(gòu)水平在低于其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時向上調(diào)整的速度，擴(kuò)大其偏離其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的幅度。

綜上所述，政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響主要取決于不確定性類型和企業(yè)負(fù)債水平，其作用機(jī)理簡單整理為圖1。

圖1 雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響機(jī)制

三、計量模型、數(shù)據(jù)與變量

（一）計量模型

1.政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度

參考Byoun(2008)以及黃繼承和姜付秀(2015)的研究思路，本文采用標(biāo)準(zhǔn)的部分調(diào)整模型(partial adjustment model)來估計資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度。其具體模型為：

其中，下標(biāo)i 和t 分別表示企業(yè)和年份；L evi,t表示(實(shí)際)資本結(jié)構(gòu)；表示目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)；vi,t表示隨機(jī)擾動項(xiàng)；λ是主要關(guān)注的回歸系數(shù)，表示樣本企業(yè)實(shí)際資本結(jié)構(gòu)與目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)之間的差距每年以λ的平均速度縮小，稱為資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度。

其中，β是回歸系數(shù)向量，Xi,t?1是企業(yè)特征變量以及年度和企業(yè)固定效應(yīng)，企業(yè)特征變量主要涉及度量盈利能力、成長機(jī)會、抵押能力、非債務(wù)稅盾和企業(yè)規(guī)模等方面(Faulkender 等，2012；黃繼承等，2016)，具體說明見下文。

借鑒黃繼承等(2016)以及黃俊威和龔光明(2019)的做法，采用同時估計目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的方法得到模型(2)中的參數(shù)β。

首先，將模型(2)代入模型(1)，整理后得到如下計量模型：

在估計方法方面，借鑒黃繼承和姜付秀(2015)的思路，我們采用修正最小二乘虛擬變量法(LSDVC)估計資本結(jié)構(gòu)動態(tài)面板模型(3)，將估計得到的參數(shù)向量代入模型(2)，得到目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)而后采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)(FE)方法對模型(4)進(jìn)行估計，并以之作為估計資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的基準(zhǔn)模型。為了保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還采用系統(tǒng)GMM 估計方法(黃繼承和姜付秀，2015；王朝陽等，2018)重新對模型(3)進(jìn)行估計，并進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)證分析。此外，考慮到所有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)面臨著相同的宏觀政策不確定性以及同一地區(qū)的不同企業(yè)將面臨著相同的地區(qū)政策不確定性；企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策可能存在時間序列依賴等問題，我們對標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行企業(yè)層面上的集聚(clustering)處理。

2.政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)偏離幅度

基于以上分析，我們將企業(yè)年末實(shí)際資本結(jié)構(gòu)與當(dāng)年目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)之差的絕對值定義為當(dāng)年資本結(jié)構(gòu)偏離幅度，用于衡量一年時間內(nèi)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的效果，當(dāng)年資本結(jié)構(gòu)偏離幅度越小，實(shí)際資本結(jié)構(gòu)越接近其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平，越有利于提高企業(yè)的價值水平，即調(diào)整效果越好。為了考察雙重政策不確定性如何影響資本結(jié)構(gòu)偏離幅度來實(shí)證檢驗(yàn)政策不確定性變化的調(diào)整效果，本文建立如下計量模型：

（二）數(shù)據(jù)與變量

1.上市公司數(shù)據(jù)與變量

本文的研究樣本為1998—2015 年滬、深證券市場的A 股上市公司，數(shù)據(jù)來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫和Wind 數(shù)據(jù)庫。按照以下原則對初始樣本進(jìn)行篩選：剔除金融類公司；剔除ST 或ST*公司；剔除觀測數(shù)據(jù)小于連續(xù)兩年的公司；剔除主要變量缺失和出現(xiàn)異常的公司。為了避免異常值的影響，將所有變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理，得到包括2624 家上市公司的25133 個“公司-年度”觀測值。

關(guān)于資本結(jié)構(gòu)(Lev)的度量，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用兩種指標(biāo)：有息負(fù)債額占總資產(chǎn)的比重(黃繼承等，2016；巫岑等，2019)和負(fù)債總額占總資產(chǎn)的比重(王朝陽等，2018；黃俊威和龔光明，2019)。其中，前者側(cè)重于衡量企業(yè)有息債務(wù)增加而產(chǎn)生的主動負(fù)債，而后者還考慮了因公司應(yīng)付賬款增加而帶來的被動負(fù)債。為了更為全面地考察企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整并顧及與同類研究的可比性，我們采用負(fù)債總額占總資產(chǎn)的比重來度量資本結(jié)構(gòu)。

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)(Faulkender 等，2012；黃繼承等，2016)，本文選擇如下企業(yè)特征變量作為控制變量，同時也用于估計目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)：企業(yè)規(guī)模(lnTA)，采用以2005 年不變價格的總資產(chǎn)(取對數(shù))表示；盈利能力(EBIT_TA)，采用息稅前利潤與總資產(chǎn)的比重來表示；成長機(jī)會(MB)，采用股票市場價值與負(fù)債賬面價值之和與總資產(chǎn)的比重來表示；抵押能力(FA_TA)，采用固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比重來度量；非債務(wù)稅盾(DEP_TA)，采用固定資產(chǎn)折舊在總資產(chǎn)的占比來表示；考慮到企業(yè)負(fù)債率在不同行業(yè)間的異質(zhì)性，加入企業(yè)所在行業(yè)資本結(jié)構(gòu)的中位數(shù)(Med_Lev)。此外，考慮到不同產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)企業(yè)的融資能力存在差異，按照登記類型將企業(yè)樣本分為國有(SOE)、民營(Prov)以及外資和其他(Frother)三種類型。其主要變量的描述性統(tǒng)計用表1 展示。

表1 企業(yè)特征變量的描述性統(tǒng)計

2.政策不確定性度量指標(biāo)

政策不確定性是本文關(guān)注的關(guān)鍵變量?；诘诙糠值睦碚摲治?，我們將關(guān)注宏觀和地區(qū)兩種類型的政策不確定性。

(1) 宏觀政策不確定性。宏觀政策不確定性會影響整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和所有企業(yè)的行為，需要一個系統(tǒng)的指標(biāo)來度量。在最近的研究中，Baker 等(2016)創(chuàng)新性地利用文本挖掘技術(shù)對《南華早報》(South China Morning Post)上的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，以1995 年1 月為基期進(jìn)行指數(shù)化，構(gòu)建了中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的月度指數(shù)(下稱BBD-EPU 指數(shù))，為本文的研究提供了必要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)①此外，王義中和宋敏(2014)、黃卓等(2018)、馬丹等(2018)構(gòu)造的宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)也可以很好地刻畫中國宏觀層面不確定性的變化趨勢?？紤]到與同類研究的可比性，同時與地區(qū)層面的政策不確定性相對應(yīng)，我們在文中采用了經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。。BBD-EPU 指數(shù)具有較長的時間序列，且能夠較為準(zhǔn)確地反映中國宏觀經(jīng)濟(jì)政策變動的實(shí)際情況，使其在后續(xù)相關(guān)的研究中得到了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用(Gulen 和Ion，2016；饒品貴等，2017；紀(jì)洋等，2018；顧研和周強(qiáng)龍，2018)。然而，該指數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于在香港發(fā)行的《南華早報》，其更多地關(guān)注與香港經(jīng)濟(jì)有關(guān)的信息，可能不能完全反映中國內(nèi)地經(jīng)濟(jì)政策不確定性的狀況；此外，單一報紙還可能存在編輯的政策偏好傾向，從而使其有可能在對政策的反映上出現(xiàn)偏差。基于這些考慮，Huang 和Luk(2020)采用中國內(nèi)地的10 份報紙，重新構(gòu)建了2000 年1 月以來的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性月度指數(shù)(下稱HL-EPU 指數(shù))②鑒于數(shù)據(jù)的完整性以及發(fā)行的覆蓋面，Huang 和Luk(2020)從慧科新聞(報紙)數(shù)據(jù)庫中的114 種報紙中，選取《北京青年報》《廣州日報》《解放日報》《人民日報(海外版)》《上海早報》《南方都市報》《北京日報》《今晚報》《文匯報》和《羊城晚報》10 種報紙。需要說明的是，其與Baker 等(2016)編制的指數(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：首先，HL-EPU 指數(shù)編制采用了多份不同的報紙，能夠客觀地捕捉經(jīng)濟(jì)政策的不確定性；其次，HL-EPU 指數(shù)能夠更好地應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測和分析；最后，利用中國內(nèi)地報紙進(jìn)行了多種穩(wěn)健性測試，結(jié)果顯示該指數(shù)受媒體偏差的影響輕微。。此外，Davis 等(2019)應(yīng)用Baker 等(2016)的測算方法，基于中國內(nèi)地的兩份具有影響力的報紙(《人民日報》和《光明日報》)上的關(guān)鍵詞信息重新構(gòu)建了政策不確定性月度指數(shù)(下稱DLS-EPU 指數(shù))。在后文的實(shí)證分析中，我們分別采用BBD-EPU 指數(shù)(Epu1_x)、HL-EPU 指數(shù)(Epu2_x)和DLS-EPU 指數(shù)(Epu3_x)作為宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性的代理變量，且互為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

鑒于本文的實(shí)證分析采用年度數(shù)據(jù)，參考Gulen 和Ion(2016)以及紀(jì)洋等(2018)的處理方法，采用月度算術(shù)平均得到年度政策不確定性指數(shù)(Epu_sa)作為當(dāng)年宏觀政策不確定性的衡量指標(biāo)。同時，使用每年12 月份公布的政策不確定指數(shù)(Epu_lm)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)①此外，我們還嘗試采用月份加權(quán)平均得到的年度政策不確定性指數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，估計結(jié)果與月度算術(shù)平均得到的年度不確定性指數(shù)較為相近。。此外，為便于結(jié)果的報告，在后續(xù)實(shí)證分析中對政策不確定性指數(shù)除以100，相應(yīng)變量的描述性統(tǒng)計如表2 所示。

(2) 地區(qū)政策不確定性。根據(jù)以上分析，政府官員變更可能是影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的一個重要因素(Julio 和Yook，2012)，這意味著地方政府官員變動是地區(qū)政策不確定性較為合適的代理變量。借鑒楊海生等(2015)和才國偉等(2018)的研究思路，本文構(gòu)建地方政府官員變動比例指標(biāo)(即在一個省份內(nèi)地級市的主要領(lǐng)導(dǎo)的變動比例)②基于這一處理辦法，我們剔除了北京市、天津市、上海市和重慶市四個直轄市。，如式(6)所示。

其中，C hangei,j,t是企業(yè)i 的注冊地所在省份j 在t 年發(fā)生主要領(lǐng)導(dǎo)變動的地級市數(shù)量；Ni,j,t是企業(yè)i 的注冊地所在省份j 在t 年地級市的數(shù)量。我們分別構(gòu)建主要領(lǐng)導(dǎo)1 變動比例(Chgrate1)、主要領(lǐng)導(dǎo)2 變動比例(Chgrate2)、主要領(lǐng)導(dǎo)1 和主要領(lǐng)導(dǎo)2 同時變動比例(Chgrate3)以及主要領(lǐng)導(dǎo)1 或主要領(lǐng)導(dǎo)2 兩者之一變動比例(Chgrate4)四類指標(biāo)進(jìn)行細(xì)致分析，并互為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。相應(yīng)的數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)“地方黨政領(lǐng)導(dǎo)人物庫”、中國共產(chǎn)黨新聞網(wǎng)“中國黨政領(lǐng)導(dǎo)干部資料庫”和人民網(wǎng)公布的干部資料，經(jīng)手工整理得到。其主要變量的描述性統(tǒng)計如表2 所示。

表2 政策不確定性變量的描述性統(tǒng)計

3.目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)與資本結(jié)構(gòu)偏離幅度

根據(jù)以上模型(2)和模型(3)估計得到的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)偏離幅度等變量的描述性統(tǒng)計在表3 展示。在樣本期間，全樣本(Panel A)的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)(Lev*)的均值(中位數(shù))為48.59(48.30)，標(biāo)準(zhǔn)差為6.70。資本結(jié)構(gòu)調(diào)整(ΔLev)的均值(中位數(shù))為1.21(0.94)，標(biāo)準(zhǔn)差為8.38。資本結(jié)構(gòu)偏離幅度(Dev)的均值(中位數(shù))為3.71(2.73)，標(biāo)準(zhǔn)差為16.87。整體而言，資本結(jié)構(gòu)調(diào)整和偏離幅度均較小，但分布比較廣泛，與黃繼承等(2016)的分析結(jié)果較為一致。

表3 目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)偏離幅度變量的描述性統(tǒng)計

為區(qū)分負(fù)債水平，本文將樣本劃分為低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平者(Dev>0)和高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平者(Dev ≤ 0)兩組。Panel B 和Panel C 分別報告了低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平(向上調(diào)整)和高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平(向下調(diào)整)樣本變量的描述性統(tǒng)計。在Panel B 中，Lev*的均值(中位數(shù))為47.13(46.77)，標(biāo)準(zhǔn)差為6.37；ΔLev 的均值(中位數(shù))為-0.37(0.06)，標(biāo)準(zhǔn)差為8.29；而Dev 的均值(中位數(shù))為14.94(14.29)，標(biāo)準(zhǔn)差為12.71。在Panel C 中，Lev*的均值(中位數(shù))為50.27(50.16)，標(biāo)準(zhǔn)差為6.67；ΔLev 的均值(中位數(shù))為3.04(2.00)，標(biāo)準(zhǔn)差為8.11；Dev 的均值(中位數(shù))為-9.26(-9.20)，標(biāo)準(zhǔn)差為10.62。這表明，在不同負(fù)債水平下，資本結(jié)構(gòu)偏離與調(diào)整方向是相反的，說明區(qū)分負(fù)債水平來加以分析是必要的。

四、政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整：總體考察

（一）宏觀政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度

以下將實(shí)證分析宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。首先，分析全樣本的回歸結(jié)果，如表4 所示?；贓pu1_sa 的估計結(jié)果在表4 第(1)列展示，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度(Dev)的系數(shù)為0.283，且在1%水平上顯著；Epu×Dev 的系數(shù)為0.029，且通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。這表明，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的正向影響，可解釋為宏觀政策不確定性的“競爭激勵”機(jī)制優(yōu)于“市場摩擦”機(jī)制，促使企業(yè)傾向于采取相對激進(jìn)的資本結(jié)構(gòu)決策，即宏觀政策不確定性升高會顯著加快資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度，這為H1 提供了初步的證據(jù)支持。為了檢驗(yàn)估計結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用Epu2_sa 和Epu3_sa 重新進(jìn)行回歸。其估計結(jié)果分別在表4 第(3)列和第(5)列展示：資本結(jié)構(gòu)偏離幅度(Dev)的系數(shù)分別為0.241 和0.306，且均在1%水平上顯著；Epu×Dev 的系數(shù)分別為0.076 和0.029，且通過了1%和5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，進(jìn)一步表明，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的正向影響，再次為H1 提供了證據(jù)支持。考慮到政策不確定性指數(shù)構(gòu)建方法的潛在影響，我們采用Epu1_lm、Epu2_lm 和Epu3_lm 進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其估計結(jié)果分別在表4 第(2)列、第(4)列和第(6)列展示：Dev 的系數(shù)分別為0.302、0.245 和0.303，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)；Epu×Dev 的系數(shù)分別為0.014、0.068 和0.031，且均在1%水平上顯著。這一結(jié)果也表明，宏觀政策不確定性會顯著提高資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度，為H1 提供了證據(jù)支持。

表4 宏觀政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度:全樣本

其次，區(qū)分負(fù)債水平，相應(yīng)的估計結(jié)果在表5 展示。表5 第(1)列和第(2)列分別展示了Epu1_sa 的估計結(jié)果：在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev的系數(shù)為0.471，且在1%水平上顯著；Epu×Dev 的系數(shù)為0.060，且在1%水平上顯著；而在高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev 的系數(shù)為0.655，且通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)；Epu×Dev 的系數(shù)為-0.018，但不顯著，這表明在宏觀政策不確定性潛在的“競爭激勵”機(jī)制作用下，企業(yè)將采取相對激進(jìn)的提高資本結(jié)構(gòu)水平的融資策略，提高低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平企業(yè)的調(diào)整速度和降低高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平企業(yè)的調(diào)整速度，進(jìn)而為H1 提供了初步的證據(jù)支持。為了檢驗(yàn)估計結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用Epu2_sa 和Epu3_sa 重新進(jìn)行回歸。基于Epu2_sa 的估計結(jié)果在表5 第(3)列和第(4)列展示：在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev 的系數(shù)為0.394，Epu×Dev 的系數(shù)為0.134，且兩者均在1%水平上顯著；而在高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev 的系數(shù)為0.760，Epu×Dev 的系數(shù)為-0.106，且兩者均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，進(jìn)一步為H1 提供了初步的證據(jù)支持。第(5)列和第(6)列Epu3_sa 的估計結(jié)果顯示，在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev 的系數(shù)為0.514，Epu×Dev 的系數(shù)為0.049，且兩者分別在1%和5%水平上顯著；而在高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev 的系數(shù)為0.706，Epu×Dev 的系數(shù)為-0.083，且兩者均在1%水平上顯著。這表明，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響在低于和高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下具有明顯的不對稱性：宏觀政策不確定性升高會顯著加快資本結(jié)構(gòu)向上調(diào)整的速度，而降低其向下調(diào)整的速度，為H1 提供了初步的證據(jù)支持。

表5 宏觀政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度:分負(fù)債水平

（二）引入地區(qū)政策不確定性的擴(kuò)展分析

1.雙重政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度

我國高職院校的教學(xué)手段普遍較為僵化。首先，由于部分教師缺乏制作教學(xué)視頻的能力，因此其在課程中難以為學(xué)生提供更為豐富的課件展示。當(dāng)下多媒體教學(xué)已經(jīng)成為我國各類院校極為常用的教學(xué)手段，但部分學(xué)校的課件質(zhì)量卻參差不齊，這一問題不僅會使學(xué)生無法直觀地理解教學(xué)內(nèi)容，也會使課堂氣氛過于沉悶，部分學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣將受到一定的影響。其次，個別教師的教學(xué)觀念仍然較為傳統(tǒng)，在教學(xué)實(shí)踐中，往往會對課堂紀(jì)律極為關(guān)注。紀(jì)律是保證課堂秩序的必要條件，但片面強(qiáng)調(diào)課堂紀(jì)律會嚴(yán)重阻礙課堂中的互動，學(xué)生的思維也將受到束縛，經(jīng)過長期的積累，部分學(xué)生會出現(xiàn)注意力不集中等問題。

接下來，將引入地區(qū)政策不確定性來綜合考察雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。為了系統(tǒng)地考察地區(qū)政策不確定性的潛在影響，我們分別采用主要領(lǐng)導(dǎo)1 變動比例(Chgrate1)、主要領(lǐng)導(dǎo)2 變動比例(Chgrate2)、主要領(lǐng)導(dǎo)2 和主要領(lǐng)導(dǎo)1 同時變動比例(Chgrate3)以及主要領(lǐng)導(dǎo)2 或主要領(lǐng)導(dǎo)1 變動比例(Chgrate4)四類度量指標(biāo)①限于篇幅，這一部分只報告了Epu2_sa 的估計結(jié)果，其他政策不確定性指標(biāo)的實(shí)證結(jié)果備索。。

表6 報告了Chgrate1 和Chgrate2 的回歸結(jié)果。首先，分析全樣本的估計結(jié)果。其結(jié)果如表6 第(1)列和第(4)列所示：資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev 的系數(shù)均為0.308，且在1%水平上顯著；Epu×Dev 的系數(shù)分別為0.040 和0.038，且均通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)；Chgrate1×Dev 的系數(shù)為-0.035，且在10%水平上顯著；Chgrate2×Dev 的系數(shù)為-0.026，但不顯著。這表明，在考慮雙重政策不確定性的情形下，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的正向影響，主要領(lǐng)導(dǎo)1 變動比例對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的負(fù)向影響，主要領(lǐng)導(dǎo)2 變動比例具有不顯著的負(fù)向影響。其可能的原因是，宏觀政策不確定性的“競爭激勵”機(jī)制將優(yōu)于“市場摩擦”機(jī)制，促使企業(yè)傾向于采取相對激進(jìn)的資本結(jié)構(gòu)決策，而地區(qū)政策不確定性則相反，即宏觀政策不確定性升高會顯著加快資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度，而地區(qū)政策不確定性則會降低資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。這些都為H1 和H2 提供了證據(jù)支持。

其次，分析區(qū)分負(fù)債水平的估計結(jié)果。表6 第(2)列和第(5)列的估計結(jié)果表明，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev 的系數(shù)均為0.472，Epu×Dev 的系數(shù)分別為0.093 和0.091，且均在1%水平上顯著；Chgrate1×Dev 和Chgrate2×Dev 的系數(shù)分別為-0.045 和-0.034，且均在10%水平上顯著；第(3)列和第(6)列的估計結(jié)果表明，資本結(jié)構(gòu)偏離幅度Dev的系數(shù)均為0.789，Epu×Dev 的系數(shù)分別為-0.146 和-0.143，且均在1%水平上顯著；Chgrate1×Dev 和Chgrate2×Dev 的系數(shù)分別為0.042 和0.027，但未通過顯著性檢驗(yàn)。這表明，宏觀政策不確定性對低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整速度具有顯著的正向影響，而對高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整的速度具有顯著的負(fù)向作用，與表5 的估計結(jié)果相一致；無論是主要領(lǐng)導(dǎo)1 還是主要領(lǐng)導(dǎo)2 變動比例度量的地區(qū)政策不確定性均會對低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整的速度具有負(fù)向影響，而會對高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整速度具有不顯著的正向影響。其可解釋為，在地區(qū)政策不確定性潛在的“市場摩擦”機(jī)制作用下，企業(yè)將采取相對保守的降低資本結(jié)構(gòu)水平的融資策略，降低低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平企業(yè)的調(diào)整速度和提高高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平企業(yè)的調(diào)整速度。這些亦為H1 和H2 提供了證據(jù)支持。

表6 雙重政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度：單獨(dú)考慮主要領(lǐng)導(dǎo)1變動比例和主要領(lǐng)導(dǎo)2變動比例

2.雙重政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)偏離幅度

采用模型(5)考察雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)偏離幅度的影響，相應(yīng)的估計結(jié)果在表7 展示。

首先，分析宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)偏離幅度的影響。在控制了企業(yè)特征變量以及年份和企業(yè)固定效應(yīng)之后，表7 第(1)列全樣本的估計結(jié)果顯示，Epu 的系數(shù)為0.013，但不顯著。這表明，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)偏離幅度并未產(chǎn)生顯著的影響。進(jìn)一步區(qū)分負(fù)債水平，低于和高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本的估計結(jié)果分別在表7第(2)列和第(3)列展示，Epu 的系數(shù)分別為-0.545 和0.494，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，這表明，宏觀政策不確定性升高會縮小企業(yè)低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時的資本結(jié)構(gòu)偏離幅度，有利于企業(yè)價值的提升；但會擴(kuò)大企業(yè)高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平時的資本結(jié)構(gòu)偏離幅度，不利于企業(yè)價值水平提升。值得注意的是，宏觀政策不確定性對不同調(diào)整方向的影響相反，且規(guī)模相當(dāng)，進(jìn)而對全樣本的資本結(jié)構(gòu)偏離幅度沒有出現(xiàn)顯著影響。

其次，引入地區(qū)政策不確定性來綜合考察雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)偏離幅度的影響，估計結(jié)果在表7 第(4)列、第(5)列和第(6)列展示。在控制了企業(yè)特征變量以及年份和企業(yè)固定效應(yīng)之后，在全樣本下，Epu 的系數(shù)為0.002，但不顯著；Chgrate4 的系數(shù)為0.008，且在5%水平上顯著，這表明，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)偏離幅度的影響不顯著，但地區(qū)政策不確定性提升會擴(kuò)大資本結(jié)構(gòu)偏離幅度。進(jìn)一步區(qū)分負(fù)債水平，在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，Epu 的系數(shù)分別為-0.030，但不顯著；Chgrate4的系數(shù)為0.010，且通過了10%水平上的顯著性檢驗(yàn)。在高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，Epu 的系數(shù)為0.050，且在5%水平上顯著；Chgrate4 的系數(shù)為0.001，但不顯著。這表明，在引入地區(qū)政策不確定性后，宏觀政策不確定性對企業(yè)低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平偏離幅度的影響不顯著，但會擴(kuò)大高于目標(biāo)的資本結(jié)構(gòu)水平偏離幅度；而地區(qū)政策不確定性升高會擴(kuò)大企業(yè)低于目標(biāo)水平的資本結(jié)構(gòu)偏離幅度，而對高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平偏離幅度的影響并不顯著。這些也都為H1 和H2 提供了證據(jù)支持①同時，考慮其他地區(qū)政策不確定性指標(biāo)和目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)度量兩個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：采用主要領(lǐng)導(dǎo)2 和主要領(lǐng)導(dǎo)1 同時變動比例(Chgrate3)以及主要領(lǐng)導(dǎo)2 或主要領(lǐng)導(dǎo)1 變動比例(Chgrate4)兩類度量指標(biāo)重新進(jìn)行回歸；利用系統(tǒng)GMM 方法對模型(3)重新進(jìn)行了估計，得到新的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)，然后重新估計計量模型(4)和(5)，均得到相同的實(shí)證結(jié)論。限于篇幅，其未在文中報告，備索。。

表7 雙重政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)偏離幅度

五、雙重政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整：進(jìn)一步分析

（一）考察雙重政策不確定性的交互作用

考慮到宏觀和地區(qū)兩類政策不確定性潛在的相互作用，本文在模型(4)中引入兩者的交互項(xiàng)，得到如下計量模型：

其相應(yīng)的估計結(jié)果報告于表8。

表8 雙重政策不確定性互動與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度

首先，分析Epu1_sa 的估計結(jié)果。表8 第(1)列全樣本的估計結(jié)果顯示，Dev 的系數(shù)為0.319，且在1%水平上顯著，Epu×Dev 的系數(shù)為0.020，通過了10%水平上的顯著性檢驗(yàn)，Chgrate4×Dev 的系數(shù)為0.156，且在5%水平上顯著。我們關(guān)注的Epu×Chgrate4×Dev 的系數(shù)為-0.001，且在1%水平上顯著。這表明，雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響存在互動效應(yīng)：宏觀政策不確定性升高會顯著削弱地區(qū)政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響，同時地區(qū)政策不確定性升高也會顯著削弱宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的正向效應(yīng)。其實(shí)質(zhì)上是“競爭激勵”和“市場摩擦”兩種機(jī)制的相互作用，競爭程度增強(qiáng)會促使企業(yè)在市場摩擦作用下更趨向采取相對保守的融資策略；市場摩擦加強(qiáng)會促使企業(yè)面對競爭激勵時更趨向采取相對激進(jìn)的融資策略。進(jìn)一步區(qū)分負(fù)債水平，基于低于目標(biāo)和高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本的估計結(jié)果分別在表8 第(2)列和第(3)列展示，Epu×Chgrate4×Dev 的系數(shù)分別為-0.001 和-0.002，且均在5%水平上顯著。這表明，無論在低于還是高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，地區(qū)政策不確定性升高均會顯著降低宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的作用。具體而言，地區(qū)政策不確定性升高會抑制宏觀不確定性對低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平企業(yè)向上調(diào)整速度的推動作用，而增大對高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整的抑制作用，而這兩個方面均不利于企業(yè)價值水平的提升。

為了檢驗(yàn)估計結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用Epu2_sa 進(jìn)行重新回歸，估計結(jié)果分別在第(4)列、第(5)列和第(6)列展示①此外，我們采用Epu3_sa 以及其他政策不確定性指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，估計結(jié)果并未出現(xiàn)較大差異。限于篇幅，其穩(wěn)健性檢驗(yàn)從略，備索。。在控制了企業(yè)特征變量以及年份和企業(yè)固定效應(yīng)之后，全樣本的估計結(jié)果顯示，Epu×Chgrate4×Dev 的系數(shù)為-0.002，且在5%水平上顯著；在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，Epu×Chgrate4×Dev 的系數(shù)為-0.001，但不顯著；而在高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，Epu×Chgrate4×Dev 的系數(shù)為-0.003，且在5%水平上顯著。這再一次表明，以上估計結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

（二）地區(qū)制度背景的調(diào)節(jié)作用

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)社會經(jīng)歷著市場化、產(chǎn)權(quán)改革和對外開放等多個方面的制度變革，這些可能對政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響產(chǎn)生作用。由于地理、交通和歷史等經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展條件的不同，這些制度變革在各個地區(qū)存在著明顯的差異，因而有必要考察地區(qū)制度背景對雙重政策不確定性與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

以下將從省級層面的市場化進(jìn)程、民營化水平和對外開放度三個方面考察制度背景如何影響雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的調(diào)節(jié)作用。在數(shù)據(jù)來源方面，市場化進(jìn)程(Mkt)數(shù)據(jù)來自于樊綱等(2011)編制的《中國市場化指數(shù)——各地區(qū)市場化相對進(jìn)程2011 年報告》以及王小魯?shù)?2017)編制的《中國分省份市場化指數(shù)報告》；采用民營化水平(Own)刻畫各省份的產(chǎn)權(quán)改革進(jìn)展情況，由民營企業(yè)就業(yè)人數(shù)占地區(qū)總就業(yè)人數(shù)的比重計算得之；對外開放度(Open)由按經(jīng)營單位所在地區(qū)的貨物進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP 計算得之。其中，計算民營化水平和對外開放度指標(biāo)所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和各省份的統(tǒng)計年鑒?；诖?，在模型(4)中引入刻畫經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的變量，將計量模型設(shè)定為：

表9 報告了區(qū)分負(fù)債水平的估計結(jié)果。首先，考察市場化進(jìn)程對雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度影響的調(diào)節(jié)作用。表9 第(1)列低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本的結(jié)果表明：Epu×Dev 和Chgrate4×Dev 的系數(shù)分別為-0.246 和-0.104，且均在1%水平上顯著；Inst×Dev 的系數(shù)為-0.104，并通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)；Epu×Inst×Dev 和Chgrate4×Inst×Dev 的系數(shù)分別為0.036 和0.010，且均在1%水平上顯著。表9 第(2)列高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本的結(jié)果表明：我們關(guān)注的Epu×Inst×Dev 的系數(shù)為0.044，且在1%水平上顯著；Chgrate4×Inst×Dev 的系數(shù)為-0.002，但不顯著。這表明，隨著市場化改革的逐步推進(jìn)，宏觀和地區(qū)政策不確定性對低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整速度的負(fù)向影響均出現(xiàn)顯著弱化；而對高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)向下調(diào)整速度的負(fù)向影響出現(xiàn)顯著弱化，而地區(qū)政策不確定性的影響則不顯著。其次，考察產(chǎn)權(quán)改革的調(diào)節(jié)作用。其估計結(jié)果在第(3)列和第(4)列展示：在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，我們關(guān)注的Epu×Inst×Dev 和Chgrate4×Inst×Dev 的系數(shù)分別為0.035 和0.014，且通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)；在高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，Epu×Inst×Dev 的系數(shù)為0.029，且在1%水平上顯著，而Chgrate4×Inst×Dev 的系數(shù)為0.008，但不顯著。這表明，隨著民營化水平的逐步提高，雙重政策不確定性對低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整速度的負(fù)向影響均出現(xiàn)顯著弱化；而對高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平水平樣本，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整速度的負(fù)向影響得到顯著弱化，而地區(qū)政策不確定性的影響則不顯著。最后，考察對外開放的調(diào)節(jié)作用。其估計結(jié)果在第(5)列和第(6)列顯示：無論在低于和高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平樣本下，Epu×Inst×Dev 和Chgrate4×Inst×Dev 的系數(shù)均分別為0.002和0.003，且通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。這表明，隨著對外開放度的逐步提升，雙重政策不確定性對低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整速度和高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整速度的負(fù)向影響均出現(xiàn)顯著弱化。綜上所述，整體而言，隨著改革的逐步深化，宏觀和地區(qū)政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的負(fù)向影響均出現(xiàn)顯著弱化，特別是在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平情形下。

表9 政策不確定性、制度背景與資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整

六、主要結(jié)論與政策啟示

隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入中低速增長階段，如何去杠桿成為社會各界關(guān)注的焦點(diǎn)。從動態(tài)的視角來看，“去杠桿”在微觀層面看，本質(zhì)上是企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整過程。政策不確定性是中國發(fā)展時期的一個典型特征，企業(yè)融資決策不僅會受到宏觀(全局)政策不確定性的影響，還會受到所在地區(qū)(局部)政策不確定性的影響。因?yàn)楹暧^和地區(qū)雙重不確定性涉及的內(nèi)容以及特點(diǎn)不同，此兩者對企業(yè)融資決策的影響也不同。因此，深入探索雙重政策不確定性對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響具有較高的理論價值和較大的現(xiàn)實(shí)意義。

本文從宏觀和地區(qū)兩個維度來刻畫政策不確定性，在文獻(xiàn)綜述和理論分析的基礎(chǔ)上，以1998—2015 年滬深A(yù) 股非金融類上市公司為研究樣本，采用Baker 等(2016)、Huang 和Luk(2020)構(gòu)建的政策不確定性指數(shù)來度量宏觀政策不確定性，以及采用城市主要領(lǐng)導(dǎo)變動率來衡量地區(qū)政策不確定性，綜合利用涵蓋“全國-地區(qū)-企業(yè)”三個層面的宏觀和微觀數(shù)據(jù)系統(tǒng)考察了雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的影響。本文的研究結(jié)果表明，宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度具有顯著的正向影響，而地區(qū)政策不確定性則對其具有顯著的負(fù)向效應(yīng)；且兩者均在不同負(fù)債水平上呈現(xiàn)出明顯的不對稱性：宏觀政策不確定性升高會顯著降低高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向下調(diào)整的速度，從而顯著提高低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平向上調(diào)整的速度，并顯著擴(kuò)大了高于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的資本結(jié)構(gòu)偏離幅度；而地區(qū)政策不確定性的影響則相反。在考察了雙重政策不確定性的互動效應(yīng)和地區(qū)轉(zhuǎn)型變量的調(diào)節(jié)作用后發(fā)現(xiàn)，地區(qū)政策不確定性會對宏觀政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的影響具有顯著的抑制作用；隨著市場化進(jìn)程、民營化水平和對外開放度等轉(zhuǎn)型改革的逐步推進(jìn)，雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響均會出現(xiàn)顯著弱化，特別是在低于目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)水平的情形下。

本文的研究加深了企業(yè)面臨宏觀和地區(qū)雙重不確定環(huán)境下進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的認(rèn)識和理解，拓展了宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)融資行為之間互動關(guān)系方面的研究。本文結(jié)論具有以下直接的政策啟示。首先，充分認(rèn)識到“去杠桿”在微觀層面本質(zhì)上是企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整過程，企業(yè)在經(jīng)營決策時面臨著宏觀和地區(qū)兩個維度的政策不確定性，由于兩種政策不確定性的特點(diǎn)和作用范圍存在差異，即宏觀政策不確定性提升會促使企業(yè)傾向于采取更為激進(jìn)的資本結(jié)構(gòu)決策，而地區(qū)政策不確定性上升則使得企業(yè)偏向于采取更為保守的資本結(jié)構(gòu)決策。因此，在推行“去杠桿”等供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策時，需要特別考慮并區(qū)分宏觀和地區(qū)雙重不確定性及其對不同負(fù)債水平的潛在影響。其次，在考察政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)動態(tài)決策的潛在影響時，需要考慮宏觀和地區(qū)兩類政策不確定性之間的交互作用。最后，宏觀和地區(qū)雙重政策不確定性均與中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展背景密切相關(guān)，并且各地區(qū)經(jīng)濟(jì)改革的逐步深化會促使雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響出現(xiàn)顯著弱化。因此，進(jìn)一步深化經(jīng)濟(jì)體制改革和建立良好的地區(qū)制度環(huán)境將有助于削弱(加強(qiáng))雙重政策不確定性對資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的負(fù)向(正向)影響。