经济政策不确定性、非效率投资与企业不良资产

刘雅妮

（昆明理工大学 管理与经济学院，云南 昆明 650093）

一、引言

近年来，中国经济面临外部贸易摩擦升级与逆全球化的不利影响，同时承受着内部结构性调整的严峻挑战，随着“三去一降一补”改革的深入、金融去杠杆和强监管效应的延续，部分产能过剩和资源错配的企业经营困难，债务规模居高不下，偿债压力加大，不良资产风险暴露较大。李海平（2005）[1]认为关于不良资产问题的研究大多以商业银行不良资产问题为主要分析对象，并在某种程度上代替了对整体不良资产市场的研究。较少学者以非金融企业不良资产作为研究对象。然而，金融机构不良资产的产生最终源于实体企业经营困境与不良资产的积累（何力军等，2014）[2]。鉴于以上非金融企业不良资产面临的严峻挑战，有必要对其形成机理及影响路径进行研究。

目前中国面临经济转型升级，为化解“三大攻坚战”挑战，解决经济运行中的突出矛盾和问题，政府往往频繁调整和发布一些经济政策。此外，不同任期地方政府经济发展思路和具体调控手段不同，对于上级政府出台政策的解读和执行也有差异，由此形成的地方政策不确定性给企业带来的困扰日益凸显（张峰等，2019）[3]。企业面临的经济政策不确定性主要体现为政府未来政策走向的不明朗（即现有政策是否调整、何时调整、向何种方向调整），政策法规未来执行力度与实施效果的不可知，政策优惠承诺未来兑现的不确定等（于文超和梁平汉，2019）[4]。企业的经营与管理决策往往依赖于有关未来预期且充满不确定性的信息，政策不确定性可能会影响到企业的行为。才国伟等（2018）[5]认为政策不确定性显著减少了企业投资。经济政策不确定性对企业行为产生的影响有可能会进一步恶化企业已有资产的质量。因此，厘清经济政策不确定下企业不良资产的形成机理对有效控制不良资产规模，提升企业经营效率具有很强的现实意义。

二、文献综述与研究假设

（一）企业不良资产的影响因素及形成原因

较少文献直接研究非金融企业不良资产。郑万春（1997）[6]认为金融机构不良资产和非金融机构不良资产其实是一种问题的两个方面。因此，本文梳理了银行不良贷款在企业方面的影响因素。Chen 和Kao（2011）[7]发现企业担保股票的市盈率、规模和周转率对不良贷款具有负向影响。Lu 等（2005）[8]发现中国银行在系统性放贷方面偏向国有企业，尤其是调查期间那些违约风险较高的国有企业。Lee 和Poon（2014）[9]认为行业特定的脆弱性效应也决定了贷款违约。Chi 和Li（2017）[10]认为经济政策不确定性通过对企业的影响间接影响银行。银行是企业主要融资渠道，因此企业财务状况的恶化或破产会影响不良贷款的规模。此外Woo（2019）[11]认为软预算约束的存在造成了产能过剩和僵尸企业的产生。还有文献定性分析了非金融企业不良资产的影响因素。唐国平等（2015）[12]认为公司治理是资产质量的重要影响因素，此外国家政策、技术创新、金融工具等都会影响企业不良资产。

（二）经济政策不确定性对企业行为的影响

Baker 等（2016）[13]认为经济政策的不确定性会影响企业的商业前景和经营决策、股票价格和波动性等。随着政策不确定性渐渐纳入影响企业行为的研究中，经济政策不确定性作为企业行为的重要影响因素，其会对企业行为产生何种影响，又是否会对企业不良资产造成影响是本文关注的内容。

1.经济政策不确定性与企业不良资产。较多文献指出经济政策不确定性对企业行为的影响。罗党论等（2016）[14]发现官员变更会加大企业面临的市场风险。Waisman 等（2015）[15]的研究表明EPU 增加了公司债务融资成本。Nagar 等（2019）[16]发现高经济政策不确定性降低了高流动性风险公司的投资者对收益的反应。Phan 等（2017）[17]和Bonaime 等（2018）[18]的研究表明，政策不确定性阻碍了企业并购。Tian 和Ye（2017）[19]报告EPU 显著降低了风险投资的倾向性。Wang 等（2014）[20]的研究表明，当EPU 较高时，中国企业倾向于降低投资。Kang 等（2014）[21]认为经济政策不确定性与企业层面不确定性相互作用会抑制企业的投资决策。经济政策不确定性对企业行为的不利影响主要体现在增加经营风险、提高融资成本、阻碍并购活动、延迟与抑制投资等。这些负面影响都会进一步恶化企业资产质量。据此，本文提出假设H1。

H1：经济政策不确定性越高，企业不良资产越多。

2.经济政策不确定性下非效率投资与不良资产。徐倩（2014）[22]认为环境不确定性会增加企业非效率投资，产生投资过度或者投资不足。马本江等（2019）[23]认为企业非效率投资对企业绩效存在显著负面影响，企业过度投资会形成不可逆的过剩产能，造成行业恶性竞争，商品滞销，最终恶化企业经营状况。企业投资不足造成资源浪费，企业无法及时形成市场竞争优势，缺乏议价能力，最终因竞争对手排挤而陷入经营困顿。在此基础上，本文提出第二个假设。较高的经济政策不确定环境会阻碍企业做出正确的投资决策，不论是过度投资还是投资不足，都易加速不良资产的形成。据此，提出假设H2。

H2：经济政策不确定性通过非效率投资渠道导致不良资产增加。

3.股权异质性与企业不良资产。Bai 和Lian（2013）[24]认为相较于民企，政府干预国有企业的程度更大，政策性负担会使其投资过度。Kaviani 等（2017）[25]记录了政策不确定性对经营监管密集型行业、支付高有效税率和依赖政府支出的企业的更大影响。雷光勇等（2015）[26]认为，相比民营企业，国有企业的投资策略多为政策性行为，受政策影响程度更大。因此，相较于非国有企业来说，国有企业政策敏感度更高，受经济政策不确定性的影响程度可能更大。据此，提出假设H3a。

H3a：经济政策不确定性越高，国有企业资产恶化越严重。

但还有一些学者持相反观点。纪洋等（2018）[27]认为国有企业相比于非国有企业来说，具有天然的政治关系和政府的隐性担保，不容易受到政策不确定性的影响。Allen 等（2004）[28]认为相较于国有企业，民企普遍会受到所有制金融歧视，且民企也容易被所处政商环境影响。喻坤等（2014）[29]、叶康涛和祝继高（2009）[30]认为货币政策冲击会使国有企业获得扶持性信贷补贴越多，非国有企业的信贷资源被挤出则越多，信贷融资约束日益严重导致非国有企业投资效率不断降低。因此，国有企业可能会由于政策性保护，使非国有企业面临不公平待遇，非效率投资加剧，不良资产程度恶化。据此，提出假设H3b。

H3b：经济政策不确定性越高，非国有企业资产恶化越严重。

三、模型、数据、变量说明

（一）模型设定

本文认为，经济政策不确定性影响企业资产质量是动态的演变过程，因此将被解释变量的滞后一期（npari，t-1）作为一项解释变量，构建如下动态实证模型，考察经济政策不确定性对非金融企业不良资产的影响，使用模型1 来检验假设H1。回归模型如公式（1）所示：

其中：npari，t为企业i 在t 年的企业不良资产率；npari，t-1为滞后一阶的企业不良资产率；epui，t为中国EPU 指数（Baker 等，2016）；Yi，t为控制变量集。

为检验经济政策不确定下非效率投资对非金融企业不良资产的影响，使用模型2、模型3、模型4来检验假设H2。回归模型如公式（2）、公式（3）、公式（4）所示：

其中：uninvesti，t为企业非效率投资；epui，t*uninvesti，t为经济政策不确定性与非效率投资的交互项。

其中：moreinvesti，t表示企业投资过度，epui，t*moreinvesti，t为经济政策不确定性与企业投资过度的交互项。

其中：underinvesti，t表示企业投资不足，epui，t*underinvesti，t为经济政策不确定性与企业投资不足的交互项。

（二）数据来源及处理

本文的样本为中国上市公司，样本期间为2009—2018 年，所有财务数据根据万得数据库（Wind）、国泰安数据库（CSMAR）和锐思数据库（RESSET）综合整理。为保证数据质量，本文对数据进行如下处理：（1）剔除ST 企业、无不良资产统计结果的企业及金融行业的企业，最终得到4 780 个观测值。（2）对关键数据按上下1%进行Winsorize 处理，以最小化样本中极值的影响。（3）根据国泰安数据库对所有权性质分类：国有企业、民营企业、外资企业与其他企业，本文将实际控制人为国有资产管理部门定义为国有企业，其他分类定义为非国有企业。

（三）变量说明

1.非金融企业不良资产的界定：参考何力军等（2014）[2]对不良资产的界定，本文认为不良资产的统计范围包括资产减值准备的所有八项内容。本文使用剔除固定资产减值准备的资产减值准备作为非金融企业不良资产的代理变量。与其观点不同的是，本文认为现行制度和市场体系下企业缺乏诚信问题普遍存在，企业管理层会在一定程度上选择利用固定资产减值准备进行利润调节。固定资产减值准备数值模糊、不真实，因此在实证分析中将固定资产减值准备剔除。

2.经济政策不确定性的计算：本文所采用的经济政策不确定性指数来自Baker 等（2016）[13]的研究。由于本文的研究是以年为时间单位，所以对公布的月度数据进行均值处理并取对数得到年度数据。

3.企业非效率投资的估计：本文采用Richardson（2006）[31]的残差度量模型。将滞后一期的企业相关数据（见表1）纳入模型进行回归，计算出每个企业当期的正常投资水平，用实际投资水平减去正常投资水平，即残差（α0）表示非效率投资。具体模型为：

表1 非效率投资变量说明

若α0大于0 表示企业实际投资水平大于正常投资水平，表示存在过度投资（moreinvest）；若α0小于0 则实际投资水平小于正常投资水平，即存在投资不足（underinvest）。

4.控制变量方面：本文使用了几种常用的控制变量对企业不良资产进行研究。本文控制企业年龄，经营越久的企业，不良资产会越少；资产负债率，杠杆率越高的企业，不良资产会越多；Chen 和Kao（2011）[7]认为企业总资产收益率和速动比率对不良贷款具有负向影响；股权集中度，股权越集中的企业，不良资产会越多。变量的详细说明（见表2）。

表2 变量定义

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表3 提供有关回归模型中使用关键变量的描述性统计信息。样本库中，不良资产率（npar）均值为1.72%，最大值为19.7%。经济政策不确定性（epu）的平均值为2.376，最大值为5.718，标准偏差为1.458，这表明中国的EPU 平均水平较高，且波动很大。企业非效率投资（uninvest）的平均值为5.54%，最大值为30.9%，说明企业投资非效率现象普遍，且差异性明显。企业投资过度（moreinvest）的均值为6.2%，最大值为60.5%。企业投资不足（underinvest）的平均值为5.27%，最大值为36.5%。

表3 描述性统计

（二）回归分析结果

1.经济政策不确定性对非金融企业不良资产的影响。为解决模型中可能存在的内生性问题，本文使用两步最优广义矩估计法（GMM2S）对不良资产进行拟合，并使用聚类稳健修正的标准误。在寻找适合的工具变量时发现，美国经济政策不确定性（uepu）与中国经济政策不确定性（epu）有显著的相关性（饶品贵等，2017[32]；王朝阳等，2018[33]），因此本文采用uepu 作为epu 的工具变量。

表4 第（1）列、（2）列、（3）列考察了经济政策不确定性对企业不良资产的影响。其中，在GMM2S 模型中，经济政策不确定性（epu）的系数在1%的显著性水平上为正，即经济政策不确定性增加，非金融企业不良资产率上升。说明经济政策不确定性环境会恶化企业的资产质量。而经济政策不确定性到底是通过什么样的路径对不良资产产生影响，需要本文增加变量再进行分析。

表4 经济政策不确定性与不良资产

2.经济政策不确定性下非效率投资对非金融企业不良资产的影响。为研究经济政策不确定性对非金融企业不良资产的作用机理，验证假设H2，本文根据前文的理论分析，增加企业非效率投资变量。表5 报告了增加非效率投资变量时的实证结果。其中，epu 的系数在固定效应模型和GMM2S 模型中均在1%的水平上具有统计学意义。这些结果证明，较高的epu 会导致较高的npar。虽然uninvest 系数不显著，但查看P 值可知，uninvest 上升时，可导致不良资产增加的概率大约为83.6%，说明在给定模型预测的最佳投资率时，企业真实投资率和最佳投资率的偏离程度与企业不良资产存在正相关关系。不良资产交互项epu*uninvest 的系数在固定效应模型和GMM2S 模型中分别在10%和1%的水平上与不良资产率（npar）有显著的正相关，说明经济政策的频繁变动，迫使投资者面临哪些项目会在未来更容易盈利，哪个时机更应该投资等模棱两可的问题，因此很难作出准确的投资判断。这样一来，经济政策会误导企业将有限的资本投资在未来收益前景不佳的项目上，或误导企业在不佳的时机进行投资，从而容易通过非效率投资的途径形成企业不良资产。

表5 经济政策不确定性、非效率投资与不良资产

非效率投资有投资过度和投资不足两种状态，投资过度为企业真实投资水平大于有效投资水平，投资不足是指企业真实投资水平小于有效投资水平。本文将这两种情况分样本进行分析。

投资过度：表6 报告经济政策不确定下企业过度投资对不良资产的影响结果。其中，epu 的系数在固定效应模型和GMM2S 模型中分别在10%和1%的显著性水平上具有统计学意义。虽然moreinvest的系数显著为负，表明过度投资一定程度上可以减少不良资产的形成。但在GMM2S 模型中，交互项epu*moreinvest 的系数为0.023 5，且大于moreinvest的系数-0.011 2，说明高的经济政策不确定性会显著加剧企业投资过度对不良资产的影响。为此，本文将这种现象解释为：经济政策较为稳定时，企业因政策利好等原因通过过度投资能够获得超额利润，从而不良资产不易形成。而当经济政策不确定较高时，投资过度的企业难以及时收回由于政策变化导致的无效投资，不良资产会比经济政策稳定时风险暴露更大。

表6 投资过度与不良资产

投资不足：表7 报告经济政策不确定下企业投资不足对不良资产的影响结果。其中，epu 的系数显著为正。underinvest 的系数在固定效应模型和GMM2S模型中均在1%的水平上显著为正，表明企业投资不足会显著增加不良资产。当信贷错配、融资难、企业自身决策失误等造成企业投资乏力时，一些资产失去了本可以创造合理收益的机会而闲置或利用率低，从而形成不良资产。在GMM2S 模型中，交互项epu*underinvest 的系数为0.016 1，且在1%的水平上显著，说明高的经济政策不确定性会显著加剧企业投资不足对企业不良资产的影响。较多学者证明了EPU 的增加，不仅增加企业投资的谨慎性（Tian 和Ye，2017）[19]，还会增加企业的融资成本（Waisman 等2015）[15]，使投资乏力的企业更没有勇气和能力进行正常投资，促使企业资产质量进一步恶化。另一方面，如果EPU 持续增加，则企业的保守行为并不总是足以抵御外部风险的不利影响，并且随着EPU 的增加，企业的运营恶化，不良资产规模增加（Chi 和Li，2017）[10]。

表7 投资不足与不良资产

3.分样本分析。国有企业和非国有企业对政策的敏感程度以及政策本身对其偏向性不同。为此，本文将国有企业与非国有企业分开讨论以验证假设H3a 和H3b。由表8 可以看出，epu 系数均显著为正。可知，经济政策不确定性对不良资产的恶化作用在国有企业与非国有企业之间保持一致。在固定效应模型中，国有企业过度投资（moreinvest）系数显著为负说明：国有企业投资过度一定程度上会减少不良资产，但这种作用在非国有企业不明显。其交互项（epu*moreinvest）系数均显著为正，但国有企业（epu*moreinvest）的系数（0.028 3）大于非国有企业（0.015 7）。这意味着相较于非国有企业，国有企业经济政策不确定性通过过度投资更容易加剧不良资产的形成。投资不足的情况下，企业投资不足（underinvest）的系数均显著为正，说明企业投资不足程度越大，企业不良资产率（npar）越高。GMM2S模型中，交互项（epu*underinvest）的系数在1%的显著性水平上同为正向，说明经济政策不确定性越高的环境会加速企业投资不足对不良资产形成的作用。投资过度与投资不足时情况一致，国有企业由于政策敏感性更高，经济政策不确定性通过投资不足（投资过度）对不良资产形成的影响比非国有企业更大。至此，本文验证了假设H3a 的正确性，经济政策不确定性越高，非效率投资导致国有企业不良资产恶化的程度越大。

表8 国有企业和非国有企业分样本检验

4.稳健性检验。本文使用香港浸会大学的Yun和Paul（2018）[34]编制的新版“中国经济政策不确定性指数”替换Baker 等人（2016）的EPU 数据，重新检验经济政策不确定性对非金融企业不良资产的影响。本文对编制的分类指数根据其对非金融企业影响大小进行主观赋权处理：

cepu=monetary×4+exr×3+trade×2+fiscal×1（6）

其中，monetary 表示货币政策不确定性指数；exr 表示外汇和资本账户政策不确定性指数；trade表示贸易政策不确定性指数；fiscal 表示财政政策不确定性指数。本文用计算后的cepu 替换epu 进行检验。替换经济政策不确定性指标时得到的结果均与前文的实证结果保持一致，从而证实本文的研究结果是稳健的。

表9 稳健性检验

五、结论及启示

最近的文献记录了经济政策不确定性对企业行为的多方面影响。但是较少文献研究关于经济政策不确定性对非金融企业不良资产的影响。基于学者们对经济政策不确定与企业行为的研究，本文研究经济政策不确定性下企业微观投资扭曲，进而作用于企业不良资产的内在机制。实证结果表明：经济政策不确定性越高，非金融企业不良资产越容易形成；经济政策不确定性较高会加剧非效率投资对不良资产的影响。进一步研究发现：投资过度企业难以及时收回由于政策变化导致的无效投资，不良资产会比经济政策稳定时风险暴露更大；投资不足企业面临较高政策不确定性时，由于预防性动机与高额融资成本导致投资扭曲程度更大，有效资产闲置，利用率低也会形成不良资产；国有企业相对于非国有企业政策敏感性更高，经济政策不确定性通过企业投资过度与投资不足对国有企业不良资产的影响均大于非国有企业。

本文对经济政策不确定性与非金融企业不良资产关系的研究具有一定的启示意义：

第一，稳定政策环境。政府应该综合考虑经济政策调整对企业带来的负面影响，为企业决策者构建稳定的政策环境。注重长期可持续发展目标，降低短期政策出台频率，保持政策的统一性和延续性；加强政策执行力度，跟进政策实施效率，使政策执行落到实处，以此减少政府与企业之间的信息不对称。

第二，加强企业对经济政策不确定性的识别与应对，减少企业不良资产形成。企业应当构建不良资产风险预警模型，模拟投资决策对企业资产质量的影响，建立充分考虑政策环境变化的动态投资效率评价机制，制定详细的经济政策不确定性预案，提高经济政策不确定性应对能力。

第三，深化国有企业市场化改革，化解政策负担带来的不良资产风险。国有企业应坚持市场化改革，发展混合所有制经济，按照市场化模式实行商业运营，减少非效率投资行为，从而降低因政策变动而带来的不良资产风险。