歐陽(yáng)艷艷 施養(yǎng)勁

（中山大學(xué)國(guó)際金融學(xué)院，廣州 510275）

一、引言

雖然和平與發(fā)展仍是時(shí)代的主題，但局部戰(zhàn)爭(zhēng)與突如其來(lái)的自然災(zāi)害以及人們政治與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的變化，使得人類發(fā)展過程依然充斥著各種挑戰(zhàn)與不確定性。20世紀(jì)30年代初的經(jīng)濟(jì)蕭條、70年代的石油危機(jī)、千禧年前的東南亞金融危機(jī)等，無(wú)不透露出經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程充滿了不可預(yù)知、不確定性的因素。2008年次貸危機(jī)的爆發(fā)使各國(guó)開始重新審視經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)問題。為應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)危機(jī)各國(guó)紛紛出臺(tái)政策以解決經(jīng)濟(jì)不景氣問題，如德國(guó)的工業(yè)4.0計(jì)劃、日本的負(fù)利率刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇等。與此同時(shí)，“逆全球化”貿(mào)易保護(hù)主義思潮崛起，一些國(guó)家頻繁出臺(tái)政策，引起外匯、關(guān)稅和資本流動(dòng)等領(lǐng)域的政策擾動(dòng)因素上升，從而使得宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)變得更加劇烈。

過去20年間，中國(guó)所面臨的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（economic policy uncertainty, EPU）指數(shù)也呈上升趨勢(shì)（圖1）。但與此形成鮮明對(duì)比的是，中國(guó)對(duì)外直接投資（OFDI）卻呈現(xiàn)出“逆周期”上揚(yáng)的特征。自中國(guó)加入世界貿(mào)易組織（WTO）以來(lái)，中國(guó)OFDI呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)。2019年OFDI存量為1.94萬(wàn)億美元，流量達(dá)到1369.1億美元，是世界第二大對(duì)外投資來(lái)源國(guó)。其中流量金額相較于2000年的9.16億美元，年均增速達(dá)到29.8%。不僅如此，中國(guó)OFDI在質(zhì)量方面也不斷實(shí)現(xiàn)新的突破?！吨袊?guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示：2019年中國(guó)在全球188個(gè)國(guó)家（地區(qū)）設(shè)立了近4.4萬(wàn)家對(duì)外直接投資企業(yè)，涉及制造與銷售等多個(gè)行業(yè)，向投資所在國(guó)家（地區(qū)）繳納各類稅金560億美元，雇傭外方員工226.6萬(wàn)人。

圖1 中國(guó)面臨的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)

2012年11月中共十八大明確提出 “人類命運(yùn)共同體”，倡導(dǎo)世界經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展、持久繁榮；“十四五”規(guī)劃也提出要拓寬雙向貿(mào)易與投資，參與多邊區(qū)域投資和貿(mào)易合作機(jī)制的構(gòu)建，更好地促進(jìn)國(guó)際國(guó)內(nèi)雙循環(huán)。而環(huán)顧世界政治經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，卻面臨著各種不確定性因素越來(lái)越高的局面。究其原因，一方面是由于美國(guó)發(fā)動(dòng)301調(diào)查，挑起中美貿(mào)易戰(zhàn)進(jìn)行關(guān)稅限制，并在后續(xù)多階段協(xié)商的情況下頻繁“變臉”，使得中國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易與資本流動(dòng)面臨極大的不確定性；另一方面，當(dāng)前國(guó)際社會(huì)仍處在新冠肺炎疫情流行階段，國(guó)際間貿(mào)易往來(lái)受阻，疫情后的經(jīng)濟(jì)該如何復(fù)蘇同樣充滿不確定性。因此，深入研究?jī)?nèi)外部政策不確定性對(duì)企業(yè)OFDI的影響，有助于幫助企業(yè)正確認(rèn)識(shí)不確定性對(duì)投資、生產(chǎn)、銷售等決策的影響，為如何應(yīng)對(duì)不確定性沖擊提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)，也能對(duì)如何應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)與國(guó)外的變局提出針對(duì)性政策建議。

為充分探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響，本文從微觀角度出發(fā)，以Yu et al.（2021）計(jì)算的中國(guó)省級(jí)EPU指數(shù)和關(guān)稅政策不確定性（tariff policy uncertainty, TPU）指數(shù)分別作為企業(yè)所面臨的內(nèi)外部政策不確定性的代理變量，研究企業(yè)所面臨的內(nèi)外部政策不確定性對(duì)于企業(yè)OFDI的影響及可能存在的傳導(dǎo)機(jī)制?？紤]到可能存在的內(nèi)生性問題，在參考Baker et al.（2020）研究的基礎(chǔ)上，以自然災(zāi)害作為工具變量解決內(nèi)生性問題。此外，還進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，包括更換EPU、TPU的衡量指標(biāo)，添加部分控制變量等，實(shí)證結(jié)果均保持穩(wěn)健一致。

相較于以往研究，本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下方面：（1）本文將政策不確定性對(duì)企業(yè)投資決策的影響拓寬到OFDI層面，進(jìn)一步拓寬了不確定性的研究范圍。既有研究更多針對(duì)企業(yè)國(guó)內(nèi)的固定資產(chǎn)投資（李鳳羽和楊墨竹，2015；Gulen &Ion，2016；劉貫春等，2019），忽略了企業(yè)在面臨不確定性因素時(shí)可能會(huì)選擇海外投資以規(guī)避國(guó)內(nèi)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，由此得出的結(jié)論并不一定適用于企業(yè)OFDI。（2）以往相關(guān)研究對(duì)于不確定性的衡量還主要停留在宏觀國(guó)家層面，而本文在采用Baker等人文本分析法的同時(shí)，進(jìn)一步以EPU指數(shù)和TPU指數(shù)衡量?jī)?nèi)外部政策不確定性，從更微觀的角度探討其對(duì)企業(yè)OFDI的影響，以便獲得更為準(zhǔn)確的研究結(jié)果。此外，由于不確定性的來(lái)源不同，其對(duì)企業(yè)OFDI的影響也可能不同，區(qū)分內(nèi)外部不確定性能更全面地考察政策帶來(lái)的差異性影響。（3）現(xiàn)有文獻(xiàn)更注重于檢驗(yàn)等待期權(quán)理論的適用性以及討論異質(zhì)性因素對(duì)于不確定性影響的調(diào)節(jié)效應(yīng)，而缺乏對(duì)影響機(jī)制的討論。而本文嘗試提出風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避以及出口貿(mào)易規(guī)模兩條影響路徑，從而揭示不確定性影響企業(yè)OFDI的機(jī)制，有利于政企合力促進(jìn)企業(yè)更好地“走出去”。

二、理論回顧及研究假設(shè)

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)對(duì)外直接投資的影響

芝加哥經(jīng)濟(jì)學(xué)家Knight（1921）最早將風(fēng)險(xiǎn)與不確定性進(jìn)行區(qū)分，Bloom（2014）對(duì)此加以繼承發(fā)展。他認(rèn)為，不確定性是一種廣泛且模糊的概念，是人們對(duì)于未來(lái)經(jīng)濟(jì)狀況知之甚少或者一無(wú)所知的情況。不確定性包括了宏觀層面的不確定性（GDP波動(dòng)）、微觀層面的不確定性（企業(yè)收益波動(dòng)）以及非經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的不確定性（戰(zhàn)爭(zhēng)、氣候變化），并由此延伸出了多種測(cè)量不確定性的方法。第一類指標(biāo)主要通過尋找代理變量的方式衡量不確定性。比如Bloom（2009）以資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)衡量沖擊產(chǎn)生的不確定性，申慧慧（2012）用宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的差值和企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的增長(zhǎng)率衡量企業(yè)運(yùn)營(yíng)中面臨的不確定性，楊海生等（2015）、才國(guó)偉等（2018）以官員變動(dòng)比率衡量政策不確定性。第二類指標(biāo)則是利用大數(shù)據(jù)搜索，并基于文本分析法構(gòu)建經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。Baker et al.（2016）根據(jù)報(bào)紙的報(bào)道頻率開發(fā)了一種新的衡量不確定性的方式。他通過在美國(guó)10家主要報(bào)紙每個(gè)月的每篇報(bào)道中，檢索出與“經(jīng)濟(jì)”“不確定性”以及“政策”這三方面關(guān)鍵詞有關(guān)的文章總數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理后，得到經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。

有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資的研究，目前大多數(shù)集中于對(duì)國(guó)內(nèi)投資影響的探討，一定程度上忽略了不確定性對(duì)OFDI的影響，而事實(shí)上，不確定性也是影響OFDI的重要因素。首先，較高的國(guó)內(nèi)不確定性意味著市場(chǎng)波動(dòng)更加難以預(yù)測(cè)，出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的，企業(yè)更有動(dòng)力進(jìn)行OFDI。Witt & Lewin（2007）發(fā)現(xiàn)企業(yè)OFDI存在制度逃避因素，母國(guó)制度質(zhì)量變差會(huì)影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展，因此企業(yè)會(huì)通過OFDI從母國(guó)制度環(huán)境逃逸，并由此提出了“制度風(fēng)險(xiǎn)逃逸”假說(shuō)。Das（2013）也指出，母國(guó)的政治風(fēng)險(xiǎn)是OFDI的決定因素之一，高政治風(fēng)險(xiǎn)鼓勵(lì)企業(yè)將其資本轉(zhuǎn)移到其外國(guó)子公司，因此逃逸投資發(fā)生的概率會(huì)隨著政治環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的升高而增大。其次，風(fēng)險(xiǎn)較高的東道國(guó)也無(wú)法持續(xù)吸引外國(guó)企業(yè)的直接投資。Bernanke的等待期權(quán)理論將企業(yè)投資的不可逆性和擇時(shí)投資能力納入考量，企業(yè)進(jìn)行投資就相當(dāng)于執(zhí)行了一個(gè)看漲期權(quán)，所以企業(yè)必須充分權(quán)衡當(dāng)前與未來(lái)投資之間的利潤(rùn)差。因此，當(dāng)東道國(guó)等外部不確定性增強(qiáng)時(shí)，減少投資并等待觀望對(duì)企業(yè)更加有利。楊永聰和李正輝（2018）以國(guó)家級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)OFDI與東道國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性負(fù)相關(guān)。Dang et al.（2021）運(yùn)用2000～2015年間83個(gè)國(guó)家的跨國(guó)并購(gòu)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，被收購(gòu)企業(yè)所面臨的宏觀經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定性會(huì)影響企業(yè)的收購(gòu)決策，跨國(guó)并購(gòu)發(fā)生的概率與東道國(guó)的政策不確定性負(fù)相關(guān)。這些研究普遍都支持來(lái)自內(nèi)部的不確定性會(huì)刺激企業(yè)進(jìn)行OFDI，而來(lái)自外部的不確定性則會(huì)起到相反的效果?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：內(nèi)部政策不確定性會(huì)增加企業(yè)對(duì)外直接投資規(guī)模。

假設(shè)2：外部政策不確定性會(huì)減少企業(yè)對(duì)外直接投資規(guī)模。

（二）經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)OFDI的機(jī)制

內(nèi)部政策不確定性可能經(jīng)由企業(yè)不確定性規(guī)避而影響 企業(yè)OFDI規(guī)模。一方面，由于內(nèi)部經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升增加了“制度風(fēng)險(xiǎn)逃逸”的機(jī)會(huì)，并利用OFDI來(lái)替代國(guó)內(nèi)投資，這種更加謹(jǐn)慎的投資決策可以被看作是面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的不確定性規(guī)避行為（王朝陽(yáng)等，2018）。Wang et al.（2021）發(fā)現(xiàn)政策不確定性導(dǎo)致企業(yè)面臨更高的財(cái)務(wù)約束與運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，因此在這一時(shí)期，企業(yè)會(huì)以主動(dòng)規(guī)避的方式，避免追逐高利潤(rùn)以減少風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。另一方面，減少投資以進(jìn)行不確定性規(guī)避意味著企業(yè)現(xiàn)金持有量的提升（Gulen & Ion，2016）。盡管持有現(xiàn)金是應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖方式之一，但從股東利益最大化的視角看，持有現(xiàn)金并不能為企業(yè)帶來(lái)收益，企業(yè)的投資區(qū)位也不僅僅只局限于國(guó)內(nèi)投資，而是可以將持有的現(xiàn)金投資到低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，以確保股東權(quán)益最大化的實(shí)現(xiàn)?；诖?，本文提出如下機(jī)制假設(shè)：

假設(shè)3：內(nèi)部政策不確定性通過提高企業(yè)的不確定性規(guī)避程度，進(jìn)而激發(fā)企業(yè)對(duì)外直接投資的動(dòng)機(jī)，促進(jìn)企業(yè)對(duì)外直接投資。

外部的關(guān)稅不確定性會(huì)減少企業(yè)出口水平，在一定程度上抑制OFDI的增長(zhǎng)。Handley（2014）研究發(fā)現(xiàn)由于WTO的規(guī)定，各國(guó)進(jìn)口關(guān)稅存在著約束關(guān)稅的“天花板”，這在一定程度上降低了WTO成員之間的貿(mào)易不確定性，消除了企業(yè)對(duì)于出口關(guān)稅的顧慮，增加了其進(jìn)入出口市場(chǎng)的可能性。Handley & Limao（2015）、Osnago et al.（2015）等學(xué)者的研究同樣也證實(shí)關(guān)稅不確定性的下降存在出口促進(jìn)作用。此外，企業(yè)出口行為存在學(xué)習(xí)效應(yīng)（錢學(xué)鋒等，2011）。出口貿(mào)易幫助企業(yè)探索海外市場(chǎng)，并加深對(duì)海外市場(chǎng)的了解，對(duì)企業(yè)OFDI產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)。Conconi et al.（2016）利用比利時(shí)的數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，出口經(jīng)驗(yàn)越豐富，企業(yè)OFDI的概率越高。在具有更高不確定性的東道國(guó)，企業(yè)會(huì)通過延長(zhǎng)出口時(shí)間獲取更多的信息與經(jīng)驗(yàn)。基于上述分析，當(dāng)企業(yè)面臨的外部不確定性升高時(shí)，可能會(huì)減少企業(yè)的出口貿(mào)易，從而使得企業(yè)由于缺乏出口學(xué)習(xí)效應(yīng)減少對(duì)外投資的規(guī)模。出口貿(mào)易規(guī)?？赡苁峭獠坎淮_定性影響企業(yè)OFDI的機(jī)制之一。因此，本文提出如下機(jī)制假設(shè)：

假設(shè)4：外部政策不確定性降低了企業(yè)出口貿(mào)易規(guī)模，從而抑制了企業(yè)對(duì)外直接投資行為。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）模型設(shè)定

參考Gulen和Ion（2016）的做 法，本文構(gòu)建了如下的實(shí)證模型：

OFDIi,j,t表示上市企業(yè)子公司i第t年在 j國(guó)的對(duì)外直接投資規(guī)模， E PUi,t-1表示第t-1年企業(yè)i面臨的省級(jí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性，以此衡量企業(yè)面臨的國(guó)內(nèi)政策不確定性。TPUi,t-1表示第t-1年企業(yè)i面臨的貿(mào)易政策不確定性，以此來(lái)衡量外部政策不確定性。Mt-1表示宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量，既包括母國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)變量，也包括東道國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)變量。參考李鳳羽和楊墨竹（2015）、Gulen和Ion（2016）的做法，將宏觀變量滯后一期，以減少內(nèi)生性問題。Xi,t表示企業(yè)層面的控制變量，iλ用以控制個(gè)體固定效應(yīng)，jχ用以控制東道國(guó)固定效應(yīng)，tη為一系列時(shí)間虛擬變量。

為檢驗(yàn)機(jī)制分析所提出的假設(shè)，本文進(jìn)一步構(gòu)建了如下中介效應(yīng)模型，并采用逐步法進(jìn)行檢驗(yàn)。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量

借鑒歐陽(yáng)艷艷等（2020）的研究，本文手工收集了上市公司年報(bào)中海外長(zhǎng)期股權(quán)投資期末余額的披露數(shù)據(jù)，整理出企業(yè)OFDI的數(shù)據(jù)，并以企業(yè)OFDI規(guī)模的自然對(duì)數(shù)衡量企業(yè)OFDI水平。

2.核心解釋變量

（1）內(nèi)部政策不確定性。企業(yè)所面臨的內(nèi)部政策不確定性主要指本國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。現(xiàn)有研究中，Baker et al.（2016）、Davis et al.（2019）、Huang &Luk（2020）以及Yu et al.（2021）等多位學(xué)者均采用文本分析法構(gòu)建了中國(guó)EPU指數(shù)。盡管從引用率來(lái)看，最早提出EPU指數(shù)概念的Baker所測(cè)算的指標(biāo)得到更多學(xué)者的認(rèn)可，但該指標(biāo)存在兩點(diǎn)缺陷：①Baker等人用于測(cè)算EPU指數(shù)的文本分析來(lái)源于香港的《南華早報(bào)》，其更為關(guān)注華南地區(qū)的新聞，并不能完全反映出中國(guó)整體的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況。②Baker等人測(cè)算的是國(guó)家層面的政策不確定性，并未考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政策實(shí)施水平的異質(zhì)性。從圖2可以看出：上海、廣東、江蘇、浙江等東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，政策頒布更為頻繁，不確定性因素相較于其他省份更高。不同區(qū)域EPU的峰值也可看出其EPU指數(shù)存在很大差異。在微觀分析中，如果無(wú)法消除這一異質(zhì)性問題，將會(huì)使結(jié)果產(chǎn)生偏誤。與其他指標(biāo)相比，Yu et al.（2021）構(gòu)建的省份EPU指數(shù)有以下三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：①首先，將海關(guān)數(shù)據(jù)與關(guān)稅數(shù)據(jù)中HS6位產(chǎn)品代碼統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為HS96格式，并將關(guān)稅數(shù)據(jù)按照產(chǎn)品代碼與年份匹配至海關(guān)數(shù)據(jù)中。其次，加總中國(guó)每年度對(duì)j國(guó)的總出口規(guī)模，并以當(dāng)年中國(guó)對(duì)該國(guó)的出口產(chǎn)品i的出口規(guī)模占當(dāng)年對(duì)該國(guó)的總出口規(guī)模的比重作為權(quán)重匯總計(jì)算出該年中國(guó)在該國(guó)所面臨的關(guān)稅上限與下限。最后根據(jù)公式計(jì)算TPU指數(shù)。充分考慮區(qū)域異質(zhì)性問題。該指標(biāo) 選取了國(guó)內(nèi)31個(gè)省的主流報(bào)紙構(gòu)建EPU指數(shù)，可以更為準(zhǔn)確地衡量不同省份之間的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。②考慮中英文語(yǔ)法語(yǔ)義的不同。同一個(gè)名詞，中文相較于英文有更多的表達(dá)方式，如預(yù)計(jì)、預(yù)期、有待都能表達(dá)expect的意思；或許、可能都能表達(dá)probably的意思。Baker et al.（2016）等人選取關(guān)鍵詞的標(biāo)準(zhǔn)可能會(huì)低估甚至扭曲中國(guó)的EPU指數(shù)。Yu等在參考政府工作報(bào)告、“五年計(jì)劃”等政府文件后，在Baker等人的基礎(chǔ)上修改了選取關(guān)鍵詞的標(biāo)準(zhǔn)，從而可更精準(zhǔn)地理解報(bào)道想要表達(dá)的內(nèi)容。③原有的EPU指數(shù)在計(jì)算中是將目標(biāo)文章除以所有文章而獲得文章占比，但除了特定類別的報(bào)紙，綜合性報(bào)紙包含經(jīng)濟(jì)、娛樂、民生、文化等多方面的內(nèi)容，以所有文章數(shù)量來(lái)計(jì)算可能會(huì)低估政策不確定性，因此Yu等僅將目標(biāo)文章數(shù)量除以僅與經(jīng)濟(jì)相關(guān)的文章數(shù)量來(lái)計(jì)算EPU指數(shù)?；谏鲜隹紤]，本文采用Yu等構(gòu)建的省份EPU指數(shù)的對(duì)數(shù)衡量企業(yè)所面臨的內(nèi)部政策不確定性。

圖2 分省份中國(guó)EPU指數(shù)

（2）外部政策不確定性。本文以關(guān)稅不確定性衡量企業(yè)的外部政策不確定性。①無(wú)論企業(yè)OFDI的動(dòng)機(jī)是獲取資源還是開拓市場(chǎng)，最終都會(huì)涉及國(guó)際貿(mào)易，而貿(mào)易涉及進(jìn)出口關(guān)稅，因此本文以關(guān)稅不確定性指數(shù)衡量上市公司的外部政策不確定性。關(guān)稅不確定性的計(jì)算方式主要參考Handley & Limao（2015）通過模型推導(dǎo)提出的TPU度量公式：

其中τBTM、τTOP分別表示關(guān)稅下限與上限，σ為替代彈性。從公式（6）中可以看出，關(guān)稅不確定性衡量的實(shí)際上是關(guān)稅上下限之間的差額，當(dāng)差額越大時(shí)，表明實(shí)際關(guān)稅越難以預(yù)測(cè)。Handley & Limao（2015）基于CES函數(shù)構(gòu)建的關(guān)稅不確定性指數(shù)中，σ的值具有一定的主觀性，現(xiàn)有研究大多取值為2、3、4，在本文的基準(zhǔn)回歸中，σ取值為2，并在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中進(jìn)一步將其替換為3、4。

TPU計(jì)算過程中最主要的是要確定關(guān)稅的上下限。在WTO框架下，成員方通過設(shè)定最惠國(guó)關(guān)稅（Most Favored Nation Tariff，簡(jiǎn)稱MFN）與約束關(guān)稅（Bound Tariff，簡(jiǎn)稱BT）給予其他成員優(yōu)惠關(guān)稅和限定最高征稅稅率。但由于WTO對(duì)關(guān)稅約束能力不足，①Bchir et al.（2006）指出，雖然WTO限定了約束關(guān)稅，但超過30%的約束關(guān)稅可以單方面提高而不用補(bǔ)償，這使得WTO對(duì)于成員之間最高關(guān)稅的約束能力下降。諸多國(guó)家互相簽署了自由貿(mào)易協(xié)定，承諾為貿(mào)易協(xié)定國(guó)提供協(xié)定關(guān)稅（Preferential Tariff, 簡(jiǎn)稱PT）?？紤]到我國(guó)已在2001年加入WTO，且當(dāng)前已經(jīng)與新加坡、東盟、澳大利亞等多個(gè)國(guó)家或地區(qū)簽訂了自由貿(mào)易協(xié)定，同時(shí)現(xiàn)實(shí)中實(shí)際適用關(guān)稅（Effectively Applied Tariffs, AHS關(guān)稅）有可能會(huì)低于MFN或PT關(guān)稅，因此本文將關(guān)稅上限設(shè)定為約束關(guān)稅，下限設(shè)定為實(shí)際適用關(guān)稅與最惠國(guó)關(guān)稅（協(xié)定關(guān)稅）的最小值。與中國(guó)存在進(jìn)出口貿(mào)易的部分國(guó)家既未加入WTO，也未同中國(guó)簽訂自由貿(mào)易協(xié)定，針對(duì)這種情況的關(guān)稅上限，參考Osnago et al.（2015）的做法，以3倍實(shí)際適用關(guān)稅作為關(guān)稅上限。關(guān)稅上下限的具體選定如表1所示。

表1 關(guān)稅上下限選擇

3.中介變量

（1）不確定性規(guī)避。企業(yè)不確定性規(guī)避的主要特征為投資的減少，并以工業(yè)總產(chǎn)值/資產(chǎn)規(guī)模來(lái)衡量規(guī)避程度（王朝陽(yáng)等，2018）。等待期權(quán)理論也認(rèn)為不確定性主要是影響固定資產(chǎn)等具有高投資不可逆性的標(biāo)的，其對(duì)于企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避更多體現(xiàn)在固定資產(chǎn)等不可逆程度較高的投資資產(chǎn)中。本文在參考王朝陽(yáng)等（2018）的衡量方式以及等待期權(quán)理論的基礎(chǔ)上，以企業(yè)當(dāng)年新增固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值衡量不確定性規(guī)避。

（2）出口貿(mào)易規(guī)模。本文以企業(yè)出口規(guī)模的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量（ 楊晨和韓慶瀟，2015）。4.控制變量

參照現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法，本文將其他控制變量分為企業(yè)微觀變量與宏觀變量。企業(yè)微觀變量包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成立年限、ROA、資產(chǎn)負(fù)債率（劉莉亞等，2015）。宏觀控制變量包括母國(guó)宏觀變量與東道國(guó)宏觀變量。母國(guó)宏觀變量有GDP增長(zhǎng)率和實(shí)際利率指數(shù)；東道國(guó)宏觀變量包括市場(chǎng)開放程度、東道國(guó)GDP增長(zhǎng)率以及燃料、礦物和金屬出口占GDP比重（吳先明和黃春桃，2016；田巍和余 杰，2017）。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2005～2016年A股上市公司數(shù)據(jù)作為樣本。在研究中剔除了在樣本期間內(nèi)出現(xiàn)過重大資產(chǎn)重組而構(gòu)成借殼上市的樣本。被解釋變量OFDI的數(shù)據(jù)來(lái)自于企業(yè)年報(bào)披露，核心解釋變量?jī)?nèi)部政策不確定性數(shù)據(jù)來(lái)自Yu et al.（2021）。外部政策不確定性數(shù)據(jù)通過手工計(jì)算獲得，計(jì)算過程中所需的出口貿(mào)易數(shù)據(jù)來(lái)自海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，所需關(guān)稅數(shù)據(jù)來(lái)自World Integrated Trade Solution（WITS）和WTO Tariff Download Facility數(shù)據(jù)庫(kù)。WITS數(shù)據(jù)庫(kù)提供最惠國(guó)關(guān)稅、實(shí)際應(yīng)用關(guān)稅與協(xié)定關(guān)稅數(shù)據(jù)。WTO Tariff Download Facility數(shù)據(jù)庫(kù)提供WTO成員間的約束關(guān)稅數(shù)據(jù)。實(shí)際利率指數(shù)REER來(lái)自國(guó)際清算銀行（BIS）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，其余宏觀經(jīng)濟(jì)變量來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒，企業(yè)微觀變量數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。各變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果和分析

（一）基準(zhǔn)回歸

為檢驗(yàn)本文提出的假設(shè)，首先對(duì)公式（1）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。在僅控制內(nèi)外部政策不確定性的滯后項(xiàng)的情況下，內(nèi)部政策不確定性的上升促進(jìn)了企業(yè)OFDI，而外部政策不確定性的提升抑制了企業(yè)OFDI。在逐步加入企業(yè)微觀層面控制變量和宏觀層面的控制變量后，結(jié)果依然保持一致。假設(shè)1和假設(shè)2得以證實(shí)。當(dāng)國(guó)內(nèi)不確定性情緒蔓延時(shí)，企業(yè)可能會(huì)主動(dòng)進(jìn)行OFDI，以規(guī)避國(guó)內(nèi)不確定性上升所帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，確保收益的穩(wěn)定性。在很多情況下，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定也是為了應(yīng)對(duì)多變的國(guó)際市場(chǎng)而進(jìn)行的調(diào)整，也有利于企業(yè)“走出去”開拓海外市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)增值。相反，外部政策不確定性增加說(shuō)明東道國(guó)的政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境波動(dòng)性上升，這種不利因素導(dǎo)致了外部因素?zé)o法起到拉動(dòng)作用，企業(yè)為了保證投資盈利以最大化股東價(jià)值，會(huì)選擇延遲投資，這與等待期權(quán)理論的思想是一致的。

表3 內(nèi)外部政策不確定性與企業(yè)OFDI的基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果

此外，從其余控制變量的實(shí)證結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)總資產(chǎn)規(guī)模對(duì)OFDI有著正向的促進(jìn)作用，這也與過往的研究結(jié)果保持一致，規(guī)模越大的企業(yè)越容易參與到國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)（陳胤默等，2019）。而國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)增速同樣也能夠促進(jìn)企業(yè)的OFDI規(guī)模。東道國(guó)的宏觀變量中，Open的系數(shù)顯著為正，表明了市場(chǎng)越開放，越能吸引國(guó)內(nèi)的投資，企業(yè)OFDI存在著開拓市場(chǎng)、尋求資源等投資動(dòng)機(jī)（Goh & Wong，2014；Ali &Wong，2018）。

（二）機(jī)制檢驗(yàn)

從表4的回歸結(jié)果看，內(nèi)部政策不確定性顯著降低了企業(yè)固定資產(chǎn)投資比例，表明在內(nèi)部經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升的情況下，企業(yè)存在更為強(qiáng)烈的不確定性規(guī)避行為。而在回歸結(jié)果第（6）列中，UOE與OFDI負(fù)相關(guān)，說(shuō)明不確定性規(guī)避行為會(huì)顯著促進(jìn)企業(yè)的OFDI規(guī)模。當(dāng)企業(yè)減少對(duì)固定資產(chǎn)的投資，閑置的資金會(huì)被企業(yè)從高不確定性風(fēng)險(xiǎn)的國(guó)內(nèi)投資轉(zhuǎn)移到不確定性程度相對(duì)更低的對(duì)外投資中。值得注意的是，在考慮了UOE的影響后，內(nèi)部政策不確定性對(duì)于OFDI的影響變得不顯著，這也說(shuō)明了UOE是內(nèi)部政策不確定性對(duì)OFDI的主要影響渠道，假設(shè)3得以驗(yàn)證。

表4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

出口規(guī)模機(jī)制的中介檢驗(yàn)中，回歸結(jié)果第（7）列中TPU對(duì)企業(yè)出口規(guī)模Export的影響顯著為負(fù)，而在第（8）列中出口規(guī)模對(duì)企業(yè)OFDI的影響顯著為正，驗(yàn)證了出口“學(xué)習(xí)效應(yīng)”的存在。Capel（1992）認(rèn)為即使是風(fēng)險(xiǎn)中性的企業(yè)，也會(huì)在面臨不確定性的時(shí)候，延緩其從出口轉(zhuǎn)向?qū)ν庵苯油顿Y的決策。值得注意的是，在引入了出口規(guī)模之后，TPU對(duì)OFDI的回歸系數(shù)絕對(duì)值變?。ㄓ?1.054變?yōu)?1.020）。這說(shuō)明關(guān)稅不確定性導(dǎo)致出口貿(mào)易規(guī)模減小，使企業(yè)學(xué)習(xí)東道國(guó)市場(chǎng)的機(jī)會(huì)變少，進(jìn)而在一定程度上削弱了企業(yè)OFDI。因此，假設(shè)4也得以驗(yàn)證。

（三）異質(zhì)性分析

機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明在政策不確定性風(fēng)險(xiǎn)上升期間，企業(yè)OFDI有著風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的特性。這種風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的行為會(huì)對(duì)企業(yè)的投資方式以及東道國(guó)的選擇產(chǎn)生影響，為進(jìn)一步探究這些異質(zhì)性條件下內(nèi)外部政策不確定性對(duì)于企業(yè)OFDI的影響差異，本文將樣本根據(jù)投資方式、東道國(guó)國(guó)家類別的不同，分為新建投資（綠地投資）與跨國(guó)并購(gòu)、發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家四組，分別進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。

表5 異質(zhì)性分析

分投資方式回歸結(jié)果列（9）～（10）表明：內(nèi)部政策不確定性對(duì)于企業(yè)以綠地投資開展的OFDI具有顯著正向影響，而對(duì)于并購(gòu)?fù)顿Y的影響則并不明顯。首先，從風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避角度來(lái)看，由于不同國(guó)家的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則之間存在一定差異，跨國(guó)并購(gòu)面臨著資產(chǎn)評(píng)估問題。尤其在不確定性因素上升時(shí)期，企業(yè)對(duì)于被收購(gòu)公司的資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估存在信息不對(duì)稱與滯后性，容易導(dǎo)致跨國(guó)并購(gòu)失敗。其次，由于東道國(guó)的政策限制以及出于保護(hù)國(guó)內(nèi)企業(yè)的考慮，有時(shí)會(huì)限制某些特定產(chǎn)業(yè)的兼并與收購(gòu)，例如可口可樂收購(gòu)匯源果汁就因違反反壟斷法中的規(guī)定而最終以失敗告終。因而在自身面臨內(nèi)部政策不確定性的情況下，企業(yè)往往不會(huì)選擇以跨國(guó)并購(gòu)的方式開展OFDI，以減少投資的不穩(wěn)定因素。最后，兩種投資模式在資金給付方式上存在不同，綠地投資需要連續(xù)多年的資金支出，而跨國(guó)并購(gòu)則一般在交易當(dāng)期結(jié)算完成。因此當(dāng)東道國(guó)面臨高度政策不確定性時(shí)，從綠地投資中撤資的成本要低得多，在不確定性較高的情況下，綠地投資要優(yōu)于跨國(guó)并購(gòu)（Slangen，2013）。

分發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家回歸結(jié)果列（11）～（12）表明：內(nèi)外部政策不確定性對(duì)于企業(yè)在發(fā)達(dá)國(guó)家進(jìn)行OFDI影響更為顯著。這與我國(guó)當(dāng)前階段OFDI特征也相吻合。相較于發(fā)展中國(guó)家，發(fā)達(dá)國(guó)家擁有更為龐大的市場(chǎng)規(guī)模、更為先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)以及更為完備的服務(wù)體系，因此在不確定性風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)期，對(duì)于母國(guó)企業(yè)更有吸引力。Madhok & Keyhani（2012）也坦言，相較于發(fā)達(dá)國(guó)家，發(fā)展中國(guó)家在收入水平以及機(jī)構(gòu)環(huán)境質(zhì)量等方面都處于劣勢(shì)，因此發(fā)展中國(guó)家的跨國(guó)企業(yè)在進(jìn)行OFDI或者跨國(guó)并購(gòu)時(shí)往往不具備技術(shù)和品牌優(yōu)勢(shì)。但其能夠通過投資發(fā)達(dá)國(guó)家進(jìn)行能力開發(fā)，并最終通過學(xué)習(xí)和能力升級(jí)在競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)趕超。因此內(nèi)部政策不確定性對(duì)于企業(yè)在發(fā)達(dá)國(guó)家的OFDI影響更為顯著。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步消除內(nèi)生性帶來(lái)的影響，本文采用外生性沖擊（自然災(zāi)害、政變和暴力革命、恐怖襲擊等突發(fā)事件）作為政策不確定性的工具變量對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。一方面，自然災(zāi)害與經(jīng)濟(jì)政策不確定性具有一定的相關(guān)性。兩者都是人們無(wú)法預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)。自然災(zāi)害發(fā)生后，報(bào)紙會(huì)對(duì)相關(guān)事件進(jìn)行充分報(bào)道，同時(shí)政府也會(huì)發(fā)布相關(guān)的政策以幫助災(zāi)后重建。Baker et al.（2020）發(fā)現(xiàn)，自然災(zāi)害沖擊后15天內(nèi)，報(bào)紙的相關(guān)報(bào)道增加了39%。這也說(shuō)明自然災(zāi)害事件與基于報(bào)紙文本分析計(jì)算的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)之間有著緊密聯(lián)系。 魯曉東和劉京軍（2017）、Baker et al.（2020）等也都把自然災(zāi)害作為不確定的工具變量。另一方面，以自然災(zāi)害為代表的外生沖擊，滿足了工具變量的外生性特征。 長(zhǎng)期來(lái)看，自然災(zāi)害屬于自然現(xiàn)象，雖然人類活動(dòng)能夠增加或者減少自然災(zāi)害發(fā)生的可能性，但是何時(shí)發(fā)生自然災(zāi)害遠(yuǎn)非人力所能控制。因此，自然災(zāi)害的發(fā)生并不能直接影響企業(yè)OFDI。

本文以2005～2016年間國(guó)內(nèi)和國(guó)際發(fā)生的自然災(zāi)害事件數(shù)量（disaster_num）之和來(lái)構(gòu)建工具變量，并分別以滯后兩期的國(guó)內(nèi)自然災(zāi)害事件數(shù)量和其他各國(guó)自然災(zāi)害事件數(shù)量作為內(nèi)部與外部政策不確定性的工具變量。之所以選擇滯后兩期的數(shù)據(jù)是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)重建是滯后于自然災(zāi)害的發(fā)生而開展的。首先，自然災(zāi)害發(fā)生的初期，政府更多是將力量放在救災(zāi)當(dāng)中，優(yōu)先保護(hù)百姓的人身與財(cái)產(chǎn)安全，之后才會(huì)進(jìn)一步考慮如何通過經(jīng)濟(jì)手段幫助災(zāi)后重建。其次，我國(guó)大部分地區(qū)的氣候特征屬于亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候，該地理特征也決定了國(guó)內(nèi)主要自然災(zāi)害多為6～10月份的臺(tái)風(fēng)、洪水以及10～12月份的雪災(zāi)寒潮。這些自然災(zāi)害事件主要集中在下半年且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。自然災(zāi)害的發(fā)生并不會(huì)立刻導(dǎo)致內(nèi)部政策不確定性上升。故本文以滯后兩期的自然災(zāi)害事件數(shù)量作為滯后一期的政策不確定性的工具變量。自然災(zāi)害的數(shù)據(jù)來(lái)自Center for Research on the Epidemiology of Disasters（CRED）的EM-DAT數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)一步通過手工整理2005～2016年間國(guó)內(nèi)發(fā)生的371起自然災(zāi)害事件，并根據(jù)自然災(zāi)害發(fā)生地點(diǎn)將國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)細(xì)分為各個(gè)省份在樣本期間內(nèi)發(fā)生的自然災(zāi)害事件數(shù)量。

表6展示了2SLS的工具變量回歸結(jié)果。第一階段回歸中，工具變量對(duì)于政策不確定性的影響顯著為正，表明自然災(zāi)害事件的發(fā)生使得經(jīng)濟(jì)政策產(chǎn)生了更多的波動(dòng)性，這與本文的預(yù)期相符。第一階段回歸的弱工具變量檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量分別為73.66、76.73，遠(yuǎn)大于20，說(shuō)明不存在弱工具變量的問題。第二階段回歸結(jié)果表明，在考慮內(nèi)生性問題之后，內(nèi)部政策不確定性對(duì)于企業(yè)OFDI規(guī)模的影響依然顯著為正，而外部政策不確定性對(duì)于企業(yè)OFDI影響顯著為負(fù)。

表6 工具變量檢驗(yàn)結(jié)果

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.考慮不同報(bào)紙信息來(lái)源的內(nèi)部政策不確定性

前文以Yu et al.（2021）的省級(jí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為內(nèi)部經(jīng)濟(jì)政策不確定性的衡量指標(biāo)。為進(jìn)一步保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)一步以其他三位學(xué)者的指標(biāo)重新進(jìn)行回歸（Baker et al.，2016；Davis et al.，2019；Huang & Luk，2020）?；貧w結(jié)果如表7列（17）～（19）所示，在考慮了不同新聞信息來(lái)源的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)之后，回歸結(jié)果與前文基本保持一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)——更換EPU指標(biāo)

2.更換外部政策不確定性指標(biāo)

前文在關(guān)稅不確定性的構(gòu)造過程中，將σ取值為2。現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法一般在5以內(nèi)取值，為了保證實(shí)證結(jié)果不會(huì)受到σ取值的影響，本文進(jìn)一步將替代彈性σ拓展到3、4，以此檢驗(yàn)外部政策不確定性影響結(jié)果的穩(wěn)健性。同時(shí)，本文還考慮以Handley（2014）提出的另一種關(guān)稅不確定性測(cè)算方式重新計(jì)算了關(guān)稅不確定性，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表8列（20）～（22）所示，在考慮了不同類型的σ值之后，外部政策不確定性對(duì)于企業(yè)OFDI的影響依然顯著為負(fù)，同時(shí)以另一種公式計(jì)算的外部政策不確定性對(duì)企業(yè)OFDI的影響結(jié)果與前文保持一致，說(shuō)明本文結(jié)果的穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)——更換TPU指標(biāo)

3.考慮遺漏變量問題

在上述實(shí)證分析中，本文考慮了因?yàn)槟嫦蛞蚬鶎?dǎo)致的內(nèi)生性問題，但除此之外，對(duì)于模型的估計(jì)還需要注意可能存在的遺漏變量問題。首先，由于企業(yè)的重大財(cái)務(wù)決策主要由董事、監(jiān)事等企業(yè)高管共同決議，因此除了財(cái)務(wù)因素之外，高管個(gè)人特征也會(huì)影響企業(yè)投資決策（盧馨等，2017）。其次，東道國(guó)的制度水平也是企業(yè)OFDI的重要影響因素之一，而本文所探討的政策不確定性只是制度水平在經(jīng)濟(jì)方面的表現(xiàn)。除此之外，法律情況、營(yíng)商環(huán)境、監(jiān)管質(zhì)量等其他反映制度水平的因素也會(huì)影響企業(yè)OFDI（宗芳宇等，2012）。

為解決遺漏變量的影響，保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文首先在回歸模型中加入了高管平均年齡對(duì)數(shù)（M_Age）、男性高管比例（Gender）、高管平均受教育水平（Edu）等反映高管特征的變量。其次在回歸中加入高管是否有海外經(jīng)歷這一虛擬變量。高管海外經(jīng)歷能夠幫助企業(yè)了解海外市場(chǎng)，也會(huì)對(duì)其投資風(fēng)格產(chǎn)生一定影響（宿曉和王豪峻，2016；袁蓉麗等，2020）。最后參照劉曉光和楊連星（2016）的研究，以世界銀行編制的世界治理指標(biāo)（WGI）來(lái)衡量東道國(guó)的制度水平，并將其加入回歸模型。表9的回歸結(jié)果表明，在加入高管特征、海外經(jīng)歷、東道國(guó)制度水平等一系列變量來(lái)緩解遺漏變量的問題后，本文的結(jié)論依然保持穩(wěn)健，內(nèi)外部政策不確定性對(duì)于OFDI的影響結(jié)果與前文保持一致。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)——遺漏變量

五、結(jié)論與政策建議

本文以2005～2016年中國(guó)企業(yè)OFDI數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)于企業(yè)OFDI的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)內(nèi)部經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提升增加了企業(yè)OFDI的規(guī)模，而外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制了企業(yè)OFDI。機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，不確定性規(guī)避是內(nèi)部政策不確定性的主要影響渠道，而出口規(guī)模則是外部政策不確定性影響OFDI的渠道之一。為降低模型的內(nèi)生性問題對(duì)于結(jié)果的影響，本文將自然災(zāi)害數(shù)據(jù)作為內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性的工具變量。在解決了內(nèi)生性問題之后，影響的結(jié)果仍然與前文保持一致。與此同時(shí)，本文還以Baker等多位學(xué)者測(cè)算的指數(shù)替換原有的指標(biāo)重新進(jìn)行分析，以保證結(jié)果的穩(wěn)健性。

本文的實(shí)證結(jié)果表明國(guó)內(nèi)政策不確定性上升促進(jìn)了我國(guó)企業(yè)的OFDI行為，其主要來(lái)自企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)，而這種投資動(dòng)機(jī)的投資行為可能并不持久，對(duì)我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力的提升也無(wú)太大裨益。因此政府應(yīng)當(dāng)意識(shí)到高政策不確定性會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型OFDI。所以，政府首先應(yīng)盡量保持政策的穩(wěn)定性，為企業(yè)提供穩(wěn)定的國(guó)內(nèi)經(jīng)營(yíng)環(huán)境，改善企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期并提升其發(fā)展信心；同時(shí)政府也要注重對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型投資動(dòng)機(jī)的監(jiān)督與引導(dǎo)，避免國(guó)內(nèi)投資的流失。其次，在當(dāng)前這“百年未有之大變局”之下，無(wú)論國(guó)家還是企業(yè)，都要懂得在危機(jī)中育新機(jī)，化阻力為動(dòng)力。英國(guó)脫歐、中美經(jīng)貿(mào)摩擦、新冠肺炎疫情等事件的發(fā)生，都預(yù)示著未來(lái)世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)面臨更為嚴(yán)峻的不確定性挑戰(zhàn)。作為政策的制定者，政府應(yīng)當(dāng)繼續(xù)毫不動(dòng)搖地將對(duì)外開放作為基本國(guó)策，繼續(xù)發(fā)揮政策優(yōu)勢(shì)，鼓勵(lì)企業(yè)OFDI，尤其是技術(shù)尋求型OFDI這類對(duì)我國(guó)掌握核心技術(shù)和發(fā)展高新產(chǎn)業(yè)存在促進(jìn)作用的國(guó)際投資。最后，外部政策不確定性的抑制效果也提醒我們穩(wěn)定貿(mào)易環(huán)境的重要性。政府應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)與各國(guó)的貿(mào)易交流，積極同他國(guó)探討自由貿(mào)易區(qū)的設(shè)立，簽訂自由貿(mào)易協(xié)定，降低出口關(guān)稅不確定性，為企業(yè)營(yíng)造穩(wěn)定的國(guó)際貿(mào)易環(huán)境。